Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

aw	0.32 25	0.21 26	0.45 49	0.38 22	0.23 22	0.52 121	0.34 100	0.65 34	0.39 30	0.47 78	0.45 43	0.32 34	0.35 58	0.61 59	0.27 21	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

ml1-stereo	0.32 25	0.21 26	0.45 49	0.37 8	0.23 22	0.52 121	0.34 100	0.65 34	0.39 30	0.47 78	0.45 43	0.32 34	0.35 58	0.61 59	0.27 21	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

asda	0.30 13	0.24 76	0.42 29	0.38 22	0.23 22	0.43 50	0.34 100	0.58 16	0.37 27	0.38 38	0.42 25	0.27 16	0.34 50	0.52 26	0.30 43	0.11 1	0.09 1	0.14 1	0.11 8	0.14 20	0.12 10

asd	0.30 13	0.21 26	0.41 21	0.39 30	0.24 40	0.47 68	0.30 67	0.69 47	0.30 12	0.41 48	0.39 22	0.28 25	0.33 43	0.62 63	0.27 21	0.13 20	0.09 1	0.14 1	0.12 40	0.14 20	0.12 10

qwe	0.32 25	0.21 26	0.40 16	0.37 8	0.26 62	0.49 86	0.29 57	0.64 30	0.39 30	0.49 94	0.48 54	0.26 13	0.27 18	0.80 115	0.34 95	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.15 40	0.12 10

2.25w	0.32 25	0.24 76	0.48 64	0.37 8	0.24 40	0.45 59	0.25 29	0.62 27	0.40 36	0.45 71	0.58 90	0.27 16	0.32 41	0.74 100	0.35 105	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 40	0.13 6	0.14 63

2.5w	0.31 21	0.23 58	0.46 59	0.39 30	0.24 40	0.42 41	0.39 164	0.61 25	0.30 12	0.37 32	0.53 72	0.24 6	0.25 11	0.77 104	0.28 32	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 40	0.14 20	0.12 10

2.75w_new	0.31 21	0.23 58	0.43 34	0.35 2	0.23 22	0.42 41	0.42 192	0.54 9	0.35 23	0.47 78	0.43 34	0.24 6	0.30 30	0.66 74	0.33 78	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 6	0.12 10

3.25w_new	0.32 25	0.21 26	0.45 49	0.38 22	0.23 22	0.52 121	0.34 100	0.65 34	0.39 30	0.47 78	0.45 43	0.32 34	0.35 58	0.61 59	0.27 21	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

3.25w	0.32 25	0.21 26	0.45 49	0.37 8	0.23 22	0.52 121	0.34 100	0.65 34	0.39 30	0.47 78	0.45 43	0.32 34	0.35 58	0.61 59	0.27 21	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

3.75w	0.32 25	0.23 58	0.44 36	0.37 8	0.29 127	0.62 189	0.36 126	0.59 17	0.32 18	0.41 48	0.47 51	0.25 11	0.34 50	0.64 66	0.26 17	0.12 5	0.09 1	0.14 1	0.12 40	0.13 6	0.12 10

1w_stereo	0.34 38	0.20 8	0.42 29	0.43 59	0.26 62	0.47 68	0.54 310	0.59 17	0.50 62	0.41 48	0.66 105	0.25 11	0.44 108	0.62 63	0.33 78	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 20	0.12 10

monsters	0.34 38	0.20 8	0.41 21	0.39 30	0.36 246	0.34 14	0.27 46	0.66 40	0.43 44	0.47 78	0.40 23	0.22 2	0.23 8	1.33 264	0.25 10	0.13 20	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 6	0.13 37

StereoAnything_RVC	0.45 103	1.43 527	0.48 64	0.35 2	0.20 3	0.26 3	0.21 11	0.43 2	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 69	1.27 249	0.22 1	0.21 246	0.11 28	0.14 1	0.10 2	2.37 532	0.11 2

MonSter	0.28 6	0.18 1	0.39 14	0.36 4	0.21 9	0.55 148	0.31 74	0.55 10	0.43 44	0.28 7	0.29 13	0.23 3	0.21 2	0.56 37	0.25 10	0.11 1	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 20	0.11 2

DEFOM-Stereo	0.33 35	0.20 8	0.40 16	0.42 52	0.28 110	0.80 294	0.23 23	0.48 5	0.37 27	0.37 32	0.31 16	0.23 3	0.24 9	1.20 232	0.27 21	0.16 58	0.12 52	0.14 1	0.11 8	0.14 20	0.14 63

dual_stereo	0.27 3	0.19 5	0.35 1	0.39 30	0.21 9	0.25 2	0.22 15	0.48 5	0.31 14	0.32 17	0.26 10	0.37 50	0.24 9	0.83 126	0.29 33	0.16 58	0.12 52	0.14 1	0.11 8	0.14 20	0.11 2

Pointernet	0.37 52	0.20 8	0.57 125	0.43 59	0.28 110	0.51 117	0.27 46	0.93 131	0.61 98	0.47 78	0.63 100	0.49 91	0.38 80	0.49 20	0.33 78	0.17 101	0.13 110	0.14 1	0.11 8	0.13 6	0.12 10

LoS_RVC	0.42 78	0.26 124	0.40 16	0.44 82	0.82 485	0.51 117	0.44 224	0.64 30	0.41 39	0.44 63	0.78 140	0.44 60	0.47 128	0.56 37	0.36 115	0.13 20	0.12 52	0.14 1	0.10 2	0.13 6	0.84 513

CAS	0.63 224	0.18 1	0.37 5	2.27 535	0.84 487	0.57 158	0.54 310	0.79 78	0.62 100	0.48 88	0.70 120	0.36 45	0.26 16	0.45 11	0.35 105	2.24 536	0.10 9	0.14 1	0.09 1	0.15 40	1.06 525

DilatedVolume-Stereo	0.43 84	0.21 26	0.55 111	0.43 59	0.32 194	0.72 249	0.29 57	0.80 86	0.51 71	0.77 156	0.73 128	0.48 83	0.40 86	1.13 215	0.39 146	0.15 37	0.14 161	0.15 21	0.14 90	0.16 60	0.14 63

4.25_new	0.30 13	0.26 124	0.44 36	0.38 22	0.26 62	0.49 86	0.40 172	0.59 17	0.31 14	0.38 38	0.42 25	0.27 16	0.34 50	0.46 13	0.31 60	0.12 5	0.09 1	0.15 21	0.11 8	0.14 20	0.12 10

4.5w_new	0.30 13	0.26 124	0.44 36	0.38 22	0.26 62	0.49 86	0.40 172	0.59 17	0.31 14	0.38 38	0.42 25	0.27 16	0.34 50	0.46 13	0.31 60	0.12 5	0.09 1	0.15 21	0.11 8	0.14 20	0.12 10

4.5_new	0.29 9	0.25 103	0.41 21	0.36 4	0.23 22	0.52 121	0.36 126	0.56 11	0.34 21	0.45 71	0.42 25	0.27 16	0.25 11	0.40 7	0.24 5	0.13 20	0.10 9	0.15 21	0.13 63	0.16 60	0.12 10

4.5w-stereo	0.29 9	0.25 103	0.41 21	0.36 4	0.23 22	0.52 121	0.36 126	0.56 11	0.34 21	0.45 71	0.42 25	0.27 16	0.25 11	0.40 7	0.24 5	0.13 20	0.10 9	0.15 21	0.13 63	0.16 60	0.12 10

4.25w-stereo	0.30 13	0.26 124	0.44 36	0.38 22	0.26 62	0.49 86	0.40 172	0.59 17	0.32 18	0.38 38	0.42 25	0.27 16	0.34 50	0.46 13	0.31 60	0.12 5	0.09 1	0.15 21	0.11 8	0.14 20	0.12 10

4w-stereo	0.30 13	0.24 76	0.44 36	0.37 8	0.23 22	0.46 64	0.27 46	0.63 28	0.31 14	0.41 48	0.44 38	0.27 16	0.36 69	0.59 43	0.30 43	0.11 1	0.09 1	0.15 21	0.12 40	0.13 6	0.12 10

3.5w_stereo	0.33 35	0.25 103	0.45 49	0.37 8	0.24 40	0.54 140	0.35 110	0.66 40	0.36 24	0.43 59	0.44 38	0.29 26	0.34 50	0.77 104	0.39 146	0.11 1	0.09 1	0.15 21	0.11 8	0.14 20	0.13 37

3w_stereo	0.33 35	0.25 103	0.52 90	0.40 37	0.21 9	0.53 132	0.54 310	0.65 34	0.46 55	0.44 63	0.48 54	0.23 3	0.45 112	0.46 13	0.29 33	0.12 5	0.10 9	0.15 21	0.12 40	0.15 40	0.15 93

2w_stereo	0.32 25	0.24 76	0.45 49	0.39 30	0.22 16	0.46 64	0.47 255	0.69 47	0.42 42	0.43 59	0.50 65	0.24 6	0.45 112	0.47 17	0.29 33	0.12 5	0.10 9	0.15 21	0.12 40	0.15 40	0.13 37

monsterstereo	0.34 38	0.20 8	0.44 36	0.45 95	0.35 236	0.27 7	0.29 57	0.53 7	0.51 71	0.44 63	0.61 95	0.26 13	0.25 11	1.19 230	0.27 21	0.13 20	0.11 28	0.15 21	0.12 40	0.15 40	0.10 1

111111	0.34 38	0.20 8	0.41 21	0.45 95	0.42 312	0.37 22	0.22 15	0.95 143	0.38 29	0.31 14	0.31 16	0.40 54	0.27 18	0.96 165	0.26 17	0.17 101	0.12 52	0.15 21	0.11 8	0.15 40	0.13 37

LG-Stereo_L2	0.29 9	0.20 8	0.45 49	0.37 8	0.25 56	0.26 3	0.20 8	0.78 73	0.28 10	0.28 7	0.26 10	0.24 6	0.26 16	0.91 151	0.23 2	0.15 37	0.11 28	0.15 21	0.12 40	0.14 20	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 13	0.20 8	0.44 36	0.37 8	0.26 62	0.29 9	0.21 11	0.66 40	0.26 8	0.25 3	0.25 7	0.24 6	0.22 6	1.24 242	0.23 2	0.15 37	0.11 28	0.15 21	0.12 40	0.14 20	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 2	0.20 8	0.36 3	0.37 8	0.22 16	0.35 16	0.18 2	0.45 4	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 41	0.20 1	0.77 104	0.23 2	0.16 58	0.11 28	0.15 21	0.11 8	0.13 6	0.11 2

SGD-Stereo	0.32 25	0.20 8	0.40 16	0.38 22	0.19 1	0.43 50	0.22 15	0.64 30	0.33 20	0.42 54	0.34 18	0.27 16	0.35 58	1.15 218	0.30 43	0.20 213	0.10 9	0.15 21	0.13 63	0.17 89	0.13 37

GREAT-IGEV	0.32 25	0.20 8	0.42 29	0.37 8	0.29 127	0.36 20	0.28 52	0.56 11	0.58 90	0.28 7	0.50 65	0.29 26	0.29 26	0.84 129	0.27 21	0.14 30	0.11 28	0.15 21	0.11 8	0.17 89	0.14 63

Reg-Stereo(zero)	0.44 95	0.22 47	0.45 49	0.43 59	0.23 22	0.38 25	0.25 29	0.76 66	1.08 275	0.90 189	0.78 140	0.90 248	0.47 128	0.70 83	0.36 115	0.15 37	0.12 52	0.15 21	0.12 40	0.15 40	0.15 93

FoundationStereo	0.24 1	0.21 26	0.36 3	0.38 22	0.22 16	0.32 12	0.22 15	0.39 1	0.23 5	0.30 13	0.25 7	0.30 31	0.33 43	0.34 2	0.26 17	0.16 58	0.12 52	0.15 21	0.11 8	0.13 6	0.12 10

IGEV-Stereo++	0.30 13	0.20 8	0.40 16	0.46 102	0.30 149	0.33 13	0.22 15	0.75 63	0.45 49	0.32 17	0.41 24	0.32 34	0.48 139	0.38 3	0.27 21	0.15 37	0.11 28	0.15 21	0.12 40	0.15 40	0.13 37

IGEV-Stereo+	0.45 103	0.21 26	0.43 34	0.41 45	0.39 288	0.15 1	0.19 5	0.44 3	0.36 24	0.26 5	0.25 7	0.31 33	0.41 89	1.43 292	0.30 43	0.17 101	0.12 52	0.15 21	0.11 8	1.16 521	1.70 536

WCG-NET（raft）	0.45 103	0.21 26	0.55 111	0.40 37	0.24 40	0.50 100	0.36 126	0.73 58	1.09 283	0.71 143	0.76 136	0.92 260	0.51 156	0.84 129	0.34 95	0.16 58	0.12 52	0.15 21	0.14 90	0.14 20	0.14 63

trnet	0.39 60	0.21 26	0.37 5	0.36 4	0.20 3	0.53 132	0.29 57	0.78 73	1.12 296	0.59 124	0.71 123	0.53 113	0.42 93	0.54 31	0.34 95	0.18 140	0.13 110	0.15 21	0.10 2	0.14 20	0.13 37

MoCha-V2	0.40 68	0.20 8	0.49 71	0.50 166	0.21 9	0.44 56	0.33 88	0.93 131	0.53 82	0.53 108	0.53 72	0.42 55	0.58 201	1.09 204	0.27 21	0.14 30	0.12 52	0.15 21	0.12 40	0.17 89	0.15 93

CES	0.48 123	0.20 8	0.37 5	0.39 30	1.39 527	0.55 148	0.35 110	0.98 155	0.66 124	0.44 63	0.66 105	0.35 43	0.27 18	0.56 37	0.33 78	0.15 37	0.13 110	0.15 21	0.10 2	0.19 159	1.46 531

CREStereo++_RVC	0.47 117	0.21 26	0.38 8	0.45 95	0.38 278	0.45 59	0.25 29	0.75 63	1.29 399	0.80 164	1.21 299	0.47 78	0.37 74	0.53 29	0.44 188	0.16 58	0.11 28	0.15 21	0.80 523	0.18 119	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.46 110	0.70 481	0.35 1	0.79 462	0.25 56	0.58 161	0.26 39	0.69 47	1.27 390	0.76 151	1.00 197	0.45 68	0.33 43	0.47 17	0.37 127	0.19 181	0.15 218	0.15 21	0.11 8	0.17 89	0.14 63

CREStereo	0.39 60	0.21 26	0.38 8	0.34 1	0.22 16	0.53 132	0.29 57	0.77 69	1.11 292	0.58 116	0.71 123	0.51 101	0.41 89	0.54 31	0.34 95	0.18 140	0.13 110	0.15 21	0.10 2	0.14 20	0.14 63
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.46 110	0.21 26	0.38 8	0.37 8	0.23 22	0.71 246	0.27 46	0.74 62	1.04 256	0.64 132	0.70 120	0.55 118	0.47 128	0.86 138	0.35 105	1.00 519	0.13 110	0.15 21	0.10 2	0.15 40	0.13 37

pmcnn	2.37 519	0.42 391	2.71 520	0.63 367	0.43 322	1.54 451	1.19 489	2.01 460	1.53 472	2.64 518	7.60 547	18.07 564	1.45 465	3.44 460	2.78 506	0.18 140	0.15 218	0.15 21	0.12 40	0.20 193	0.18 172

depthmonostereo	0.41 75	0.23 58	0.53 95	0.47 113	0.23 22	0.61 180	0.35 110	1.00 161	0.76 153	0.48 88	0.65 104	0.47 78	0.49 147	0.67 77	0.37 127	0.16 58	0.15 218	0.16 51	0.14 90	0.16 60	0.15 93

IGEV	0.28 6	0.18 1	0.39 14	0.37 8	0.31 175	0.45 59	0.21 11	0.59 17	0.40 36	0.31 14	0.43 34	0.26 13	0.21 2	0.43 10	0.25 10	0.13 20	0.12 52	0.16 51	0.13 63	0.12 1	0.12 10

MLG-Stereo_test3	0.28 6	0.18 1	0.42 29	0.40 37	0.23 22	0.47 68	0.19 5	0.61 25	0.29 11	0.35 24	0.21 2	0.35 43	0.21 2	0.60 55	0.25 10	0.15 37	0.11 28	0.16 51	0.11 8	0.13 6	0.13 37

MLG-Stereo_test1	0.27 3	0.19 5	0.38 8	0.40 37	0.24 40	0.38 25	0.20 8	0.59 17	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 39	0.27 18	0.90 150	0.25 10	0.14 30	0.11 28	0.16 51	0.11 8	0.13 6	0.12 10

MLG-Stereo	0.29 9	0.19 5	0.38 8	0.41 45	0.20 3	0.42 41	0.20 8	0.66 40	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 39	0.28 22	1.09 204	0.25 10	0.14 30	0.11 28	0.16 51	0.11 8	0.13 6	0.12 10

LG-G_1	0.31 21	0.20 8	0.44 36	0.42 52	0.20 3	0.64 194	0.18 2	0.70 51	0.25 6	0.29 10	0.29 13	0.36 45	0.35 58	0.87 141	0.24 5	0.16 58	0.12 52	0.16 51	0.11 8	0.13 6	0.13 37

LG-G	0.31 21	0.20 8	0.44 36	0.42 52	0.20 3	0.64 194	0.18 2	0.70 51	0.25 6	0.29 10	0.29 13	0.36 45	0.35 58	0.87 141	0.24 5	0.16 58	0.12 52	0.16 51	0.11 8	0.13 6	0.13 37

G2L-Stereo_test	0.73 297	0.27 152	0.74 249	0.49 154	0.40 299	0.90 328	0.81 428	1.53 330	1.14 311	1.28 355	1.27 321	1.52 419	0.72 252	1.62 328	0.94 383	0.19 181	0.14 161	0.16 51	0.15 106	0.18 119	0.19 212

LGtest1	0.27 3	0.21 26	0.44 36	0.41 45	0.21 9	0.42 41	0.19 5	0.56 11	0.26 8	0.29 10	0.24 6	0.29 26	0.29 26	0.55 36	0.25 10	0.18 140	0.12 52	0.16 51	0.12 40	0.14 20	0.13 37

SCV_C0	0.43 84	0.26 124	0.65 168	0.43 59	0.29 127	0.47 68	0.31 74	1.34 277	0.73 144	0.38 38	0.49 62	0.54 115	0.29 26	1.24 242	0.30 43	0.17 101	0.13 110	0.16 51	0.13 63	0.20 193	0.15 93

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 68	0.67 474	0.42 29	0.64 376	0.29 127	0.48 74	0.25 29	0.85 102	0.44 47	0.38 38	0.36 20	0.30 31	0.70 245	1.15 218	0.29 33	0.16 58	0.11 28	0.16 51	0.11 8	0.18 119	0.12 10

AIO_rvc	0.36 47	0.23 58	0.49 71	0.43 59	0.27 86	0.59 166	0.38 149	0.94 138	0.45 49	0.33 22	0.46 49	0.49 91	0.22 6	0.84 129	0.30 43	0.16 58	0.11 28	0.16 51	0.12 40	0.15 40	0.13 37

HUF	0.36 47	0.23 58	0.52 90	0.40 37	0.22 16	0.54 140	0.47 255	0.82 94	0.43 44	0.36 29	0.43 34	0.50 97	0.42 93	0.64 66	0.29 33	0.17 101	0.12 52	0.16 51	0.12 40	0.15 40	0.14 63

AIO_test	0.35 46	0.22 47	0.44 36	0.43 59	0.27 86	0.57 158	0.44 224	0.79 78	0.41 39	0.32 17	0.47 51	0.46 71	0.30 30	0.69 79	0.30 43	0.16 58	0.11 28	0.16 51	0.13 63	0.15 40	0.12 10

IGEV-RUCA	0.37 52	0.23 58	0.48 64	0.49 154	0.36 246	0.60 174	0.23 23	0.64 30	0.49 59	0.39 46	0.49 62	0.44 60	0.31 35	0.85 134	0.30 43	0.24 312	0.13 110	0.16 51	0.12 40	0.20 193	0.19 212

castereo	0.41 75	0.22 47	0.46 59	0.44 82	0.30 149	0.61 180	0.56 336	0.97 151	0.80 165	0.38 38	0.69 116	0.45 68	0.69 240	0.51 23	0.30 43	0.16 58	0.11 28	0.16 51	0.13 63	0.16 60	0.12 10

GIP-stereo	0.34 38	0.23 58	0.45 49	0.50 166	0.36 246	0.38 25	0.23 23	0.78 73	0.52 78	0.34 23	0.51 68	0.46 71	0.38 80	0.51 23	0.27 21	0.20 213	0.12 52	0.16 51	0.12 40	0.16 60	0.14 63

WCG-NET	0.42 78	0.21 26	0.54 101	0.40 37	0.25 56	0.47 68	0.32 81	0.73 58	1.15 323	0.76 151	0.73 128	0.58 133	0.45 112	0.60 55	0.34 95	0.15 37	0.11 28	0.16 51	0.14 90	0.15 40	0.13 37

test_for_model	1.30 456	3.71 559	0.58 131	3.22 549	2.84 549	0.59 166	0.33 88	1.40 291	0.83 174	1.42 423	0.61 95	0.52 108	0.37 74	0.51 23	0.33 78	2.46 537	0.15 218	0.16 51	0.11 8	4.39 559	1.50 532

IGEV++	0.40 68	0.22 47	0.51 83	0.52 217	0.29 127	0.45 59	0.25 29	1.65 358	0.46 55	0.37 32	0.57 87	0.46 71	0.45 112	0.50 21	0.38 138	0.19 181	0.12 52	0.16 51	0.13 63	0.16 60	0.15 93

Any-RAFT	0.53 146	0.24 76	0.47 62	0.47 113	0.27 86	1.00 366	0.25 29	1.58 342	1.05 260	0.85 182	0.99 193	1.06 308	0.47 128	0.70 83	0.32 65	0.18 140	0.13 110	0.16 51	0.13 63	0.16 60	0.16 122

LoS	0.40 68	0.21 26	0.44 36	0.37 8	0.22 16	0.50 100	0.40 172	1.00 161	0.94 210	0.48 88	0.66 105	0.48 83	0.40 86	0.60 55	0.37 127	0.18 140	0.14 161	0.16 51	0.11 8	0.14 20	0.14 63
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 68	0.31 262	0.73 233	0.58 308	0.27 86	0.26 3	0.33 88	0.95 143	0.81 168	0.42 54	0.47 51	0.65 159	0.47 128	0.39 5	0.34 95	0.18 140	0.15 218	0.16 51	0.14 90	0.19 159	0.16 122
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	0.44 95	0.21 26	0.44 36	0.41 45	0.21 9	0.65 210	0.26 39	0.79 78	0.83 174	0.93 197	0.98 191	0.51 101	0.46 119	0.54 31	0.35 105	0.18 140	0.24 402	0.16 51	0.13 63	0.16 60	0.26 348

raftrobust	0.52 136	0.25 103	0.56 115	0.65 390	0.52 385	0.49 86	0.34 100	0.98 155	0.91 200	1.30 369	0.87 161	0.63 153	0.81 291	0.78 109	0.41 164	0.19 181	0.15 218	0.16 51	0.14 90	0.15 40	0.16 122

water-stereo	0.39 60	0.20 8	0.48 64	0.44 82	0.27 86	0.50 100	0.26 39	0.92 124	0.51 71	0.53 108	0.78 140	0.55 118	0.49 147	0.42 9	0.42 175	0.16 58	0.15 218	0.17 76	0.15 106	0.16 60	0.15 93

G2L-ROB	0.73 297	0.25 103	0.76 263	0.54 249	0.39 288	0.95 348	0.66 382	1.66 363	1.09 283	1.24 340	1.02 211	1.64 441	0.71 249	1.63 330	1.02 399	0.20 213	0.14 161	0.17 76	0.15 106	0.20 193	0.22 278

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 47	0.23 58	0.54 101	0.50 166	0.28 110	0.36 20	0.22 15	1.02 168	0.39 30	0.42 54	0.64 103	0.36 45	0.51 156	0.39 5	0.29 33	0.18 140	0.12 52	0.17 76	0.13 63	0.18 119	0.18 172

SCV	0.46 110	0.26 124	0.55 111	0.47 113	0.25 56	0.39 28	0.38 149	1.98 453	0.60 97	0.35 24	0.48 54	0.55 118	0.36 69	1.28 251	0.32 65	0.24 312	0.12 52	0.17 76	0.13 63	0.18 119	0.14 63

castereo++	0.38 57	0.23 58	0.41 21	0.43 59	0.31 175	0.97 358	0.22 15	0.86 104	0.58 90	0.32 17	0.44 38	0.51 101	0.39 82	0.93 159	0.24 5	0.17 101	0.11 28	0.17 76	0.12 40	0.14 20	0.14 63

AIO-Stereo	0.37 52	0.25 103	0.51 83	0.47 113	0.23 22	0.45 59	0.39 164	1.07 202	0.52 78	0.41 48	0.48 54	0.52 108	0.25 11	0.72 90	0.30 43	0.16 58	0.12 52	0.17 76	0.13 63	0.16 60	0.13 37

RSM++	0.38 57	0.24 76	0.51 83	0.47 113	0.26 62	0.50 100	0.41 188	0.79 78	0.45 49	0.37 32	0.45 43	0.60 141	0.35 58	1.02 185	0.30 43	0.15 37	0.13 110	0.17 76	0.14 90	0.18 119	0.13 37

RSM	0.39 60	0.24 76	0.49 71	0.46 102	0.26 62	0.47 68	0.40 172	0.92 124	0.44 47	0.41 48	0.42 25	0.65 159	0.33 43	1.07 199	0.29 33	0.15 37	0.12 52	0.17 76	0.13 63	0.17 89	0.13 37

RAFT-Stereo-weight	0.47 117	0.24 76	0.53 95	0.48 139	0.27 86	0.60 174	0.35 110	1.02 168	1.07 269	0.99 216	0.78 140	0.76 189	0.28 22	0.76 101	0.36 115	0.16 58	0.12 52	0.17 76	0.15 106	0.16 60	0.15 93

testlalala2	0.58 198	0.27 152	0.68 184	1.72 529	1.27 525	0.68 229	0.42 192	0.93 131	0.70 134	0.90 189	0.93 174	0.76 189	0.34 50	0.52 26	0.40 153	0.18 140	0.15 218	0.17 76	0.13 63	0.17 89	0.17 147

MSKI-zero shot	0.55 176	0.26 124	0.57 125	0.51 196	0.26 62	0.69 234	0.28 52	1.18 236	0.64 107	0.91 194	1.32 343	0.82 211	0.33 43	1.92 373	0.32 65	0.17 101	0.12 52	0.17 76	0.13 63	0.16 60	0.16 122

UniTT-Stereo	0.36 47	0.23 58	0.59 138	0.48 139	0.36 246	0.40 30	0.32 81	0.53 7	0.49 59	0.54 111	0.55 81	0.36 45	0.31 35	0.58 42	0.51 245	0.20 213	0.15 218	0.17 76	0.15 106	0.19 159	0.15 93

testlalala_base	0.77 318	0.40 379	0.70 203	0.65 390	0.50 363	0.79 286	0.28 52	1.50 315	0.51 71	0.73 149	0.90 167	0.69 173	0.54 171	0.66 74	0.40 153	2.82 541	0.14 161	0.17 76	0.12 40	2.68 536	0.19 212

GCAP-Stereo	0.40 68	0.28 174	0.68 184	0.47 113	0.25 56	0.53 132	0.32 81	0.82 94	0.58 90	0.65 134	0.69 116	0.58 133	0.42 93	0.47 17	0.29 33	0.17 101	0.14 161	0.17 76	0.13 63	0.17 89	0.14 63

RAFT-Test	0.54 161	0.25 103	0.64 161	0.47 113	0.30 149	0.97 358	0.27 46	1.24 261	0.81 168	0.96 206	1.12 259	1.28 372	0.48 139	0.71 87	0.36 115	0.17 101	0.13 110	0.17 76	0.14 90	0.16 60	0.16 122

Selective-IGEV	0.39 60	0.24 76	0.50 76	0.44 82	0.25 56	0.46 64	0.33 88	1.25 263	0.40 36	0.35 24	0.45 43	0.52 108	0.30 30	1.07 199	0.30 43	0.14 30	0.12 52	0.17 76	0.13 63	0.16 60	0.13 37

Selective-RAFT	0.52 136	0.28 174	0.79 281	0.55 273	0.27 86	0.91 332	0.33 88	0.80 86	0.88 188	0.58 116	0.63 100	0.81 206	0.77 270	1.29 255	0.48 227	0.19 181	0.14 161	0.17 76	0.15 106	0.19 159	0.17 147

MC-Stereo	0.43 84	0.23 58	0.48 64	0.51 196	0.28 110	0.39 28	0.32 81	0.88 113	0.68 129	0.60 126	0.84 155	0.56 126	0.61 214	1.03 186	0.31 60	0.17 101	0.11 28	0.17 76	0.15 106	0.16 60	0.13 37

RCA-Stereo	0.50 133	0.23 58	0.58 131	0.48 139	0.33 215	0.55 148	0.45 241	0.97 151	1.38 440	0.68 138	1.05 226	0.63 153	0.80 287	0.59 43	0.32 65	0.17 101	0.12 52	0.17 76	0.14 90	0.16 60	0.14 63

DCANet-4	0.54 161	0.26 124	1.07 393	0.42 52	0.24 40	0.48 74	0.36 126	0.99 157	1.30 405	1.10 254	1.02 211	0.56 126	0.75 258	0.73 94	0.52 252	0.16 58	0.13 110	0.17 76	0.13 63	0.15 40	0.19 212

fff	0.53 146	0.24 76	0.70 203	0.43 59	0.24 40	0.48 74	0.36 126	1.07 202	1.25 379	1.10 254	1.02 211	0.57 128	1.06 406	0.73 94	0.52 252	0.16 58	0.13 110	0.17 76	0.13 63	0.15 40	0.19 212

ADStereo(finetuned)	0.57 192	0.24 76	1.06 388	0.43 59	0.24 40	0.49 86	0.35 110	1.05 187	1.30 405	1.12 262	1.03 221	0.58 133	1.20 435	0.84 129	0.51 245	0.16 58	0.13 110	0.17 76	0.13 63	0.18 119	0.19 212

s12784h	0.52 136	0.20 8	0.38 8	0.41 45	0.19 1	0.96 354	0.34 100	1.17 231	1.25 379	0.81 168	0.90 167	0.63 153	0.50 153	1.45 296	0.42 175	0.14 30	0.12 52	0.17 76	0.11 8	0.18 119	0.11 2

DCANet	0.54 161	0.24 76	0.70 203	0.43 59	0.24 40	0.49 86	0.36 126	1.05 187	1.30 405	1.12 262	1.03 221	0.58 133	0.92 342	0.81 121	0.52 252	0.16 58	0.13 110	0.17 76	0.13 63	0.18 119	0.19 212

csc	0.53 146	0.24 76	0.70 203	0.43 59	0.24 40	0.48 74	0.36 126	1.07 202	1.25 379	1.10 254	1.02 211	0.57 128	1.06 406	0.73 94	0.52 252	0.16 58	0.13 110	0.17 76	0.13 63	0.15 40	0.19 212

cscssc	0.53 146	0.24 76	0.70 203	0.43 59	0.24 40	0.48 74	0.36 126	1.07 202	1.25 379	1.10 254	1.02 211	0.57 128	1.06 406	0.73 94	0.52 252	0.16 58	0.13 110	0.17 76	0.13 63	0.15 40	0.19 212

111	0.60 207	0.23 58	0.70 203	0.43 59	0.24 40	0.72 249	0.42 192	1.18 236	1.41 454	0.80 164	1.38 366	1.10 326	0.79 281	0.96 165	0.58 277	0.18 140	0.13 110	0.17 76	0.15 106	0.17 89	0.19 212

EAI-Stereo	0.65 244	0.28 174	0.69 197	0.53 234	0.27 86	0.60 174	0.40 172	2.28 505	0.64 107	0.71 143	3.18 514	0.57 128	0.43 100	1.06 195	0.41 164	0.18 140	0.13 110	0.17 76	0.17 168	0.17 89	0.17 147

CFNet-RSSM	0.54 161	0.24 76	0.70 203	0.48 139	0.28 110	0.60 174	0.27 46	1.49 311	1.14 311	1.06 236	0.93 174	1.08 314	0.54 171	0.70 83	0.35 105	0.16 58	0.12 52	0.17 76	0.15 106	0.16 60	0.14 63

Gwc-CoAtRS	0.52 136	0.24 76	0.68 184	0.48 139	0.29 127	0.64 194	0.25 29	1.16 229	1.08 275	1.01 224	1.00 197	1.12 331	0.56 183	0.69 79	0.37 127	0.16 58	0.13 110	0.17 76	0.15 106	0.15 40	0.15 93

R-Stereo Train	0.57 192	0.26 124	0.63 154	0.54 249	0.36 246	0.69 234	0.54 310	1.22 255	0.72 140	1.61 459	1.50 403	0.75 185	0.53 166	0.64 66	0.44 188	0.18 140	0.15 218	0.17 76	0.15 106	0.17 89	0.17 147

RAFT-Stereo	0.57 192	0.26 124	0.63 154	0.54 249	0.36 246	0.69 234	0.54 310	1.22 255	0.72 140	1.61 459	1.50 403	0.75 185	0.53 166	0.64 66	0.44 188	0.18 140	0.15 218	0.17 76	0.15 106	0.17 89	0.17 147
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	1.12 435	0.30 229	0.91 333	0.66 397	0.77 471	0.97 358	0.57 347	1.37 283	1.35 429	1.02 228	1.34 352	2.11 489	1.43 461	7.09 528	1.39 451	0.19 181	0.17 286	0.17 76	0.19 207	0.18 119	0.16 122

iResNet_ROB	0.77 318	0.30 229	0.99 359	0.57 302	0.36 246	0.83 310	0.36 126	2.33 508	1.58 476	1.27 353	1.30 331	1.25 361	0.84 308	1.65 333	0.79 350	0.20 213	0.14 161	0.17 76	0.12 40	0.18 119	0.27 358

MM-Stereo_test2	0.43 84	0.24 76	0.67 180	0.51 196	0.32 194	0.55 148	0.45 241	0.97 151	0.77 157	0.59 124	0.51 68	0.49 91	0.42 93	0.80 115	0.30 43	0.15 37	0.13 110	0.18 110	0.14 90	0.19 159	0.14 63

999	0.48 123	0.22 47	0.49 71	0.48 139	0.34 232	0.75 262	0.31 74	0.85 102	0.55 85	0.37 32	0.48 54	0.50 97	0.36 69	2.45 422	0.39 146	0.16 58	0.13 110	0.18 110	0.15 106	0.16 60	0.19 212

mms	0.40 68	0.27 152	0.52 90	0.46 102	0.32 194	0.43 50	0.46 248	0.70 51	0.46 55	0.35 24	0.58 90	0.44 60	0.30 30	1.36 274	0.33 78	0.16 58	0.13 110	0.18 110	0.15 106	0.19 159	0.15 93

GCAP-BAT	0.49 129	0.31 262	0.64 161	0.41 45	0.46 347	0.70 241	0.35 110	0.77 69	0.64 107	0.86 184	1.00 197	0.77 192	0.37 74	1.18 228	0.36 115	0.18 140	0.14 161	0.18 110	0.13 63	0.17 89	0.15 93

Occ-G	0.42 78	0.21 26	0.48 64	0.41 45	0.26 62	0.42 41	0.62 368	0.77 69	0.49 59	0.43 59	0.66 105	1.02 299	0.46 119	0.78 109	0.41 164	0.16 58	0.13 110	0.18 110	0.13 63	0.16 60	0.16 122

gcap-zeroshot	0.53 146	0.28 174	0.89 326	0.49 154	0.28 110	0.76 268	0.37 143	1.34 277	0.73 144	0.89 187	0.67 109	1.35 387	0.51 156	0.79 113	0.33 78	0.18 140	0.15 218	0.18 110	0.15 106	0.17 89	0.16 122

MGS-Stereo	0.42 78	0.26 124	0.58 131	0.44 82	0.28 110	0.50 100	0.34 100	0.57 15	0.83 174	0.46 75	1.31 337	0.52 108	0.33 43	0.65 72	0.36 115	0.19 181	0.16 257	0.18 110	0.15 106	0.17 89	0.16 122

qqq1	0.72 279	0.30 229	0.86 302	0.46 102	0.26 62	0.82 305	0.43 211	2.05 466	1.39 445	1.23 332	1.47 393	0.98 283	0.95 361	1.71 347	0.44 188	0.24 312	0.20 341	0.18 110	0.15 106	0.18 119	0.18 172

fff1	0.72 279	0.30 229	0.86 302	0.46 102	0.26 62	0.82 305	0.43 211	2.05 466	1.39 445	1.23 332	1.47 393	0.98 283	0.95 361	1.71 347	0.44 188	0.24 312	0.20 341	0.18 110	0.15 106	0.18 119	0.18 172

DLNR_Zeroshot_test	23.17 569	48.52 582	43.29 573	176.68 581	78.69 577	0.35 16	0.21 11	23.41 568	0.75 147	0.66 137	0.86 158	0.59 140	0.30 30	1.56 319	0.44 188	9.57 567	0.12 52	0.18 110	0.14 90	76.92 580	0.16 122

testlalala	0.45 103	0.28 174	0.59 138	0.42 52	0.39 288	0.71 246	0.39 164	1.08 208	0.45 49	1.24 340	0.80 151	0.61 145	0.36 69	0.54 31	0.33 78	0.20 213	0.13 110	0.18 110	0.12 40	0.15 40	0.15 93

AEACV	0.37 52	0.24 76	0.52 90	0.47 113	0.51 374	0.37 22	0.38 149	0.65 34	0.53 82	0.42 54	0.56 84	0.46 71	0.60 205	0.53 29	0.30 43	0.16 58	0.13 110	0.18 110	0.15 106	0.17 89	0.14 63

anonymousdsp2	0.53 146	0.27 152	0.74 249	0.48 139	0.29 127	0.76 268	0.47 255	1.61 350	0.82 173	0.77 156	0.77 138	0.75 185	0.47 128	1.03 186	0.40 153	0.18 140	0.13 110	0.18 110	0.13 63	0.19 159	0.18 172

iRaft-Stereo_20w	0.65 244	0.31 262	1.00 364	0.47 113	0.34 232	0.73 253	0.30 67	2.96 528	0.70 134	1.15 285	1.14 268	0.76 189	0.65 234	1.11 210	0.38 138	0.17 101	0.13 110	0.18 110	0.16 148	0.19 159	0.18 172

GwcNet-ADL	0.64 236	0.31 262	0.79 281	0.56 286	0.41 307	0.60 174	0.58 351	1.41 293	1.26 384	1.08 240	1.13 264	0.91 251	0.60 205	1.04 192	0.78 344	0.27 376	0.18 307	0.18 110	0.18 185	0.25 309	0.29 374

GANet-ADL	0.60 207	0.35 344	0.72 221	0.64 376	0.40 299	0.68 229	0.51 285	1.49 311	1.12 296	0.95 204	1.08 237	0.91 251	0.57 192	0.76 101	0.55 269	0.26 360	0.18 307	0.18 110	0.16 148	0.23 282	0.25 324

cross-raft	0.54 161	0.25 103	0.61 146	0.52 217	0.29 127	0.68 229	0.37 143	1.46 306	0.76 153	1.01 224	1.06 228	1.28 372	0.46 119	0.71 87	0.35 105	0.15 37	0.12 52	0.18 110	0.16 148	0.19 159	0.14 63

RALCasStereoNet	0.54 161	0.30 229	0.66 175	0.59 321	0.51 374	0.61 180	0.52 296	0.94 138	0.93 207	0.70 141	1.01 203	0.78 196	0.44 108	1.33 264	0.47 222	0.20 213	0.16 257	0.18 110	0.16 148	0.20 193	0.19 212

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 161	0.25 103	0.68 184	0.43 59	0.24 40	0.40 30	0.34 100	1.04 179	1.09 283	1.32 383	1.60 426	0.80 202	0.68 237	0.67 77	0.39 146	0.13 20	0.10 9	0.18 110	0.17 168	0.17 89	0.13 37

MLCV	0.72 279	0.34 323	1.10 403	0.51 196	0.23 22	0.91 332	0.39 164	1.33 272	1.23 370	1.46 429	1.55 413	1.01 297	0.64 228	1.95 378	0.80 354	0.18 140	0.12 52	0.18 110	0.14 90	0.19 159	0.17 147

iResNet	0.75 310	0.40 379	1.36 445	0.67 409	0.29 127	0.92 339	0.59 359	1.52 324	1.25 379	1.28 355	1.48 398	0.94 265	0.76 266	1.62 328	0.78 344	0.18 140	0.14 161	0.18 110	0.15 106	0.22 257	0.23 298

xyz-stereo-finetune	0.48 123	0.25 103	0.54 101	0.42 52	0.23 22	0.80 294	0.42 192	0.80 86	0.80 165	0.61 127	0.62 98	0.54 115	0.43 100	1.70 345	0.58 277	0.15 37	0.15 218	0.19 131	0.15 106	0.16 60	0.15 93

coex_refinement	0.80 333	0.28 174	0.73 233	0.70 428	0.51 374	0.95 348	0.60 363	1.78 396	1.23 370	1.36 400	1.37 361	1.82 463	0.81 291	1.32 261	1.13 418	0.26 360	0.17 286	0.19 131	0.20 239	0.24 297	0.25 324

HART	0.45 103	0.22 47	0.54 101	0.50 166	0.26 62	0.41 34	0.29 57	1.03 173	0.50 62	0.58 116	1.45 386	0.61 145	0.35 58	1.08 203	0.30 43	0.15 37	0.13 110	0.19 131	0.14 90	0.19 159	0.14 63

fffft	0.38 57	0.23 58	0.51 83	0.44 82	0.32 194	0.43 50	0.48 266	0.76 66	0.36 24	0.44 63	0.34 18	0.38 52	0.31 35	1.31 257	0.32 65	0.14 30	0.11 28	0.19 131	0.15 106	0.16 60	0.16 122
1: 1. 1
tt45	0.45 103	0.23 58	0.46 59	0.45 95	0.33 215	0.79 286	0.32 81	0.78 73	0.41 39	0.51 106	0.44 38	0.49 91	0.37 74	2.14 395	0.34 95	0.16 58	0.13 110	0.19 131	0.16 148	0.17 89	0.18 172

ours_stereo	0.39 60	0.28 174	0.51 83	0.46 102	0.30 149	0.40 30	0.44 224	0.73 58	0.56 87	0.35 24	0.56 84	0.46 71	0.33 43	1.11 210	0.32 65	0.16 58	0.13 110	0.19 131	0.15 106	0.19 159	0.14 63

fffy	0.42 78	0.27 152	0.57 125	0.46 102	0.29 127	0.48 74	0.35 110	0.91 121	0.55 85	0.40 47	0.58 90	0.55 118	0.41 89	1.26 246	0.36 115	0.15 37	0.13 110	0.19 131	0.16 148	0.18 119	0.14 63

PAM	0.76 316	0.29 209	1.08 397	0.52 217	0.33 215	1.38 433	0.39 164	2.01 460	0.67 125	1.06 236	0.96 181	2.89 516	1.43 461	0.86 138	0.35 105	0.19 181	0.12 52	0.19 131	0.17 168	0.19 159	0.20 244

UGAM-zero	1.00 405	0.30 229	0.93 339	0.47 113	0.30 149	0.57 158	0.25 29	2.25 502	0.63 103	1.01 224	1.10 246	2.73 512	1.85 500	6.26 512	0.40 153	0.17 101	0.14 161	0.19 131	0.15 106	0.16 60	0.17 147

model_zeroshot	0.48 123	0.29 209	0.86 302	0.51 196	0.36 246	0.69 234	0.37 143	1.12 221	0.62 100	0.85 182	0.84 155	0.66 163	0.37 74	0.73 94	0.34 95	0.20 213	0.16 257	0.19 131	0.16 148	0.17 89	0.16 122

RAStereo	0.34 38	0.21 26	0.66 175	0.47 113	0.27 86	0.26 3	0.29 57	0.69 47	0.63 103	0.32 17	0.42 25	0.45 68	0.31 35	0.45 11	0.34 95	0.17 101	0.15 218	0.19 131	0.15 106	0.18 119	0.13 37

11t1	0.52 136	0.28 174	0.68 184	0.51 196	0.28 110	0.83 310	0.39 164	1.22 255	0.63 103	0.84 177	0.74 132	0.68 168	0.68 237	0.91 151	0.57 274	0.21 246	0.18 307	0.19 131	0.16 148	0.20 193	0.21 261

IGEVStereo-DCA	0.46 110	0.28 174	0.56 115	0.43 59	0.33 215	0.49 86	0.42 192	0.87 105	0.50 62	0.47 78	0.48 54	0.48 83	0.46 119	2.03 385	0.30 43	0.19 181	0.14 161	0.19 131	0.15 106	0.16 60	0.18 172

rrr	0.46 110	0.28 174	0.73 233	0.43 59	0.33 215	0.49 86	0.38 149	0.76 66	0.50 62	0.47 78	0.48 54	0.48 83	0.46 119	2.03 385	0.30 43	0.19 181	0.14 161	0.19 131	0.15 106	0.16 60	0.16 122

MaDis-Stereo	0.36 47	0.25 103	0.58 131	0.44 82	0.34 232	0.30 10	0.30 67	0.72 56	0.50 62	0.37 32	0.36 20	0.58 133	0.49 147	0.52 26	0.36 115	0.19 181	0.16 257	0.19 131	0.15 106	0.18 119	0.14 63

IGEV_Zeroshot_test	0.53 146	0.30 229	0.99 359	0.56 286	0.35 236	0.41 34	0.32 81	1.37 283	0.63 103	1.00 221	1.09 242	0.95 273	0.41 89	0.83 126	0.39 146	0.18 140	0.12 52	0.19 131	0.18 185	0.19 159	0.17 147

HH	0.63 224	0.30 229	0.77 270	0.50 166	0.32 194	0.49 86	0.46 248	1.65 358	0.64 107	0.69 139	1.09 242	1.63 438	0.85 311	1.90 371	0.37 127	0.18 140	0.13 110	0.19 131	0.17 168	0.19 159	0.16 122

HanStereo	0.63 224	0.30 229	0.77 270	0.50 166	0.32 194	0.49 86	0.46 248	1.65 358	0.64 107	0.69 139	1.09 242	1.63 438	0.85 311	1.90 371	0.37 127	0.18 140	0.13 110	0.19 131	0.17 168	0.19 159	0.16 122

EGLCR-Stereo	0.37 52	0.22 47	0.51 83	0.43 59	0.26 62	0.44 56	0.22 15	0.99 157	0.48 58	0.42 54	0.42 25	0.67 166	0.29 26	0.86 138	0.33 78	0.17 101	0.12 52	0.19 131	0.17 168	0.17 89	0.15 93

DCRE	0.82 344	0.26 124	0.70 203	0.58 308	0.44 329	0.54 140	0.48 266	0.95 143	0.78 160	0.78 159	7.33 546	0.86 231	0.52 161	0.76 101	0.41 164	0.16 58	0.16 257	0.19 131	0.17 168	0.18 119	0.17 147

ProNet	0.43 84	0.28 174	0.58 131	0.43 59	0.30 149	0.56 153	0.52 296	1.00 161	0.58 90	0.44 63	0.49 62	0.43 58	0.43 100	1.28 251	0.36 115	0.15 37	0.13 110	0.19 131	0.16 148	0.17 89	0.16 122

CroCo-Stereo Lap2	0.44 95	0.34 323	0.77 270	0.61 346	0.79 476	0.28 8	0.35 110	0.75 63	0.71 139	0.38 38	0.50 65	0.72 181	0.55 178	0.57 41	0.47 222	0.17 101	0.18 307	0.19 131	0.16 148	0.21 234	0.20 244

CIPLG	0.62 217	0.33 300	0.96 353	0.58 308	0.50 363	0.75 262	0.48 266	1.05 187	0.96 217	1.40 415	1.57 421	0.64 156	0.48 139	0.89 148	0.70 316	0.23 297	0.15 218	0.19 131	0.16 148	0.19 159	0.21 261

IPLG	0.69 266	0.27 152	0.97 355	0.51 196	0.43 322	0.79 286	0.33 88	1.21 247	1.06 264	1.30 369	1.10 246	0.52 108	0.55 178	3.16 451	0.63 297	0.16 58	0.14 161	0.19 131	0.16 148	0.18 119	0.17 147

IPLGR_C	0.62 217	0.33 300	0.99 359	0.58 308	0.49 356	0.76 268	0.48 266	1.10 213	0.96 217	1.40 415	1.56 417	0.62 150	0.48 139	0.80 115	0.71 321	0.23 297	0.15 218	0.19 131	0.16 148	0.19 159	0.21 261

MIPNet	0.56 185	0.28 174	0.94 343	0.49 154	0.33 215	0.66 218	0.38 149	1.35 280	1.08 275	1.06 236	0.92 171	0.60 141	0.79 281	0.73 94	0.52 252	0.17 101	0.14 161	0.19 131	0.16 148	0.18 119	0.17 147

ACRE	0.61 213	0.33 300	1.01 368	0.58 308	0.49 356	0.75 262	0.47 255	1.06 200	0.95 212	1.37 403	1.55 413	0.62 150	0.46 119	0.83 126	0.70 316	0.23 297	0.15 218	0.19 131	0.16 148	0.18 119	0.21 261

GrayStereo	0.82 344	0.26 124	0.58 131	0.63 367	0.37 261	0.76 268	1.86 524	1.11 219	0.87 184	1.99 494	1.89 469	1.08 314	1.82 499	1.39 284	0.48 227	0.19 181	0.14 161	0.19 131	0.21 283	0.18 119	0.39 437

Prome-Stereo	0.75 310	0.27 152	0.53 95	0.55 273	0.32 194	0.59 166	0.97 461	0.89 114	0.88 188	1.45 427	2.46 502	0.91 251	1.41 459	1.58 322	0.44 188	0.18 140	0.13 110	0.19 131	0.17 168	0.20 193	0.92 516

raft+_RVC	0.53 146	0.26 124	0.54 101	0.60 332	0.47 352	0.54 140	0.54 310	1.27 265	0.99 236	0.76 151	1.03 221	0.70 177	0.56 183	0.93 159	0.47 222	0.18 140	0.14 161	0.19 131	0.18 185	0.18 119	0.15 93

test_xeample3	0.42 78	0.28 174	0.69 197	0.43 59	0.33 215	0.56 153	0.38 149	0.79 78	0.45 49	0.53 108	0.46 49	0.44 60	0.44 108	1.38 279	0.31 60	0.18 140	0.14 161	0.19 131	0.15 106	0.17 89	0.16 122

AFF-stereo	0.58 198	0.25 103	0.64 161	0.46 102	0.29 127	0.34 14	0.38 149	1.15 227	1.14 311	1.17 304	1.60 426	1.10 326	0.71 249	0.97 173	0.43 185	0.13 20	0.11 28	0.19 131	0.19 207	0.17 89	0.14 63

HSM-Net_RVC	0.87 368	0.29 209	0.53 95	0.53 234	0.30 149	1.15 396	0.55 328	3.57 536	1.28 395	1.53 443	1.74 449	1.68 447	0.93 351	1.49 304	0.77 342	0.22 272	0.17 286	0.19 131	0.18 185	0.20 193	0.19 212
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	1.16 446	0.52 432	1.49 468	0.65 390	0.45 336	0.75 262	0.69 394	1.42 295	1.55 475	1.34 395	1.87 467	1.53 420	0.78 277	7.43 534	1.38 448	0.25 338	0.17 286	0.19 131	0.16 148	0.22 257	0.26 348

iResNetv2_ROB	0.80 333	0.37 361	1.71 481	0.56 286	0.37 261	0.94 344	0.64 375	1.73 376	1.34 420	1.23 332	1.42 375	1.26 365	0.92 342	1.85 367	0.56 271	0.23 297	0.15 218	0.19 131	0.14 90	0.24 297	0.19 212

xyz-stereo	7.16 553	0.22 47	69.90 578	0.42 52	0.21 9	32.92 574	0.49 276	0.87 105	0.76 153	1.38 408	27.04 569	1.19 345	1.16 425	4.69 479	0.97 392	0.16 58	0.12 52	0.20 166	0.14 90	0.16 60	0.12 10

LG-Stereo	0.34 38	0.25 103	0.78 278	0.47 113	0.26 62	0.37 22	0.30 67	0.71 55	0.52 78	0.36 29	0.57 87	0.29 26	0.21 2	0.50 21	0.36 115	0.13 20	0.13 110	0.20 166	0.18 185	0.18 119	0.12 10

S2M2	0.34 38	0.28 174	0.45 49	0.40 37	0.30 149	0.31 11	0.16 1	0.60 24	0.64 107	0.31 14	0.48 54	0.47 78	0.34 50	0.38 3	0.32 65	0.25 338	0.22 381	0.20 166	0.22 312	0.25 309	0.22 278

MM-Stereo_test3	0.50 133	0.24 76	0.54 101	0.54 249	0.74 460	0.49 86	0.53 304	1.09 210	1.05 260	0.62 130	0.95 178	0.61 145	0.42 93	0.77 104	0.38 138	0.20 213	0.17 286	0.20 166	0.16 148	0.18 119	0.18 172

MM-Stereo_test1	0.49 129	0.24 76	0.56 115	0.51 196	0.30 149	0.50 100	0.54 310	0.91 121	1.03 251	0.84 177	0.69 116	0.54 115	0.60 205	1.16 222	0.33 78	0.18 140	0.16 257	0.20 166	0.17 168	0.19 159	0.15 93

HI	0.64 236	0.32 278	0.68 184	0.47 113	0.51 374	0.41 34	0.36 126	1.04 179	0.75 147	1.31 379	1.43 379	1.62 433	1.12 418	0.94 162	0.88 373	0.15 37	0.12 52	0.20 166	0.20 239	0.20 193	0.18 172

CoSv	0.64 236	0.32 278	0.68 184	0.47 113	0.51 374	0.41 34	0.36 126	1.04 179	0.75 147	1.31 379	1.43 379	1.62 433	1.12 418	0.94 162	0.88 373	0.15 37	0.12 52	0.20 166	0.20 239	0.20 193	0.18 172

SMoEStereo_RVC	0.39 60	0.25 103	0.50 76	0.45 95	0.30 149	0.61 180	0.36 126	0.72 56	0.45 49	0.46 75	0.43 34	0.42 55	0.35 58	1.39 284	0.29 33	0.15 37	0.12 52	0.20 166	0.15 106	0.16 60	0.15 93

PAM_32	0.77 318	0.28 174	1.03 379	0.52 217	0.30 149	1.32 423	0.35 110	1.97 451	0.65 122	1.02 228	1.06 228	3.05 517	1.49 471	0.96 165	0.36 115	0.19 181	0.13 110	0.20 166	0.18 185	0.19 159	0.19 212

rvit_stereo_0080	0.44 95	0.32 278	0.71 215	0.47 113	0.36 246	0.42 41	0.55 328	0.82 94	0.68 129	0.50 102	0.60 93	0.55 118	0.47 128	0.59 43	0.44 188	0.26 360	0.21 363	0.20 166	0.20 239	0.31 384	0.19 212

test_sample1	0.61 213	0.29 209	0.75 253	0.50 166	0.31 175	0.76 268	0.48 266	1.59 343	0.84 178	0.90 189	0.94 177	0.88 239	0.95 361	1.16 222	0.67 308	0.22 272	0.18 307	0.20 166	0.19 207	0.21 234	0.21 261

MyStereo8	0.65 244	0.29 209	1.00 364	0.58 308	0.49 356	0.91 332	0.35 110	1.18 236	1.31 409	1.16 295	1.27 321	0.90 248	0.64 228	0.72 90	0.95 387	0.18 140	0.14 161	0.20 166	0.18 185	0.22 257	0.26 348

whm_eth	0.44 95	0.32 278	0.71 215	0.47 113	0.36 246	0.42 41	0.55 328	0.82 94	0.68 129	0.50 102	0.60 93	0.55 118	0.47 128	0.59 43	0.44 188	0.26 360	0.21 363	0.20 166	0.20 239	0.31 384	0.19 212

MIM_Stereo	0.57 192	0.24 76	0.92 337	0.46 102	0.30 149	0.54 140	0.28 52	1.27 265	0.75 147	1.00 221	1.16 281	0.93 262	0.53 166	1.45 296	0.61 290	0.16 58	0.16 257	0.20 166	0.19 207	0.17 89	0.14 63

CBFPSM	0.92 379	0.33 300	1.86 492	0.49 154	0.38 278	1.75 468	0.84 432	1.39 289	1.12 296	1.09 246	0.99 193	2.37 499	1.66 488	1.32 261	1.42 460	0.19 181	0.18 307	0.20 166	0.20 239	0.21 234	0.33 409

iinet-f	0.99 400	0.45 404	3.71 529	0.55 273	0.43 322	1.81 476	0.68 390	1.14 225	1.14 311	1.18 309	1.42 375	1.58 428	1.44 463	1.34 268	1.59 476	0.24 312	0.23 393	0.20 166	0.19 207	0.26 321	0.25 324

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 400	0.40 379	1.82 489	0.66 397	0.62 430	2.05 495	0.78 416	1.91 435	1.29 399	1.54 447	1.42 375	1.51 417	1.23 440	1.99 381	1.33 441	0.23 297	0.14 161	0.20 166	0.15 106	0.27 335	0.26 348

raft_robust	0.68 264	0.30 229	0.64 161	0.52 217	0.26 62	0.54 140	0.35 110	1.33 272	1.24 376	1.16 295	1.07 232	0.60 141	0.54 171	3.58 463	0.37 127	0.18 140	0.14 161	0.20 166	0.22 312	0.20 193	0.16 122

test_4	0.53 146	0.22 47	0.56 115	0.54 249	0.32 194	0.64 194	0.39 164	0.80 86	0.62 100	0.92 196	1.87 467	0.68 168	0.42 93	1.16 222	0.37 127	0.15 37	0.13 110	0.20 166	0.22 312	0.20 193	0.15 93

CSP-Net	0.97 394	0.38 368	0.83 294	0.53 234	0.41 307	1.63 458	0.77 414	2.00 456	1.05 260	1.25 346	1.20 297	1.33 382	0.83 304	4.93 486	0.85 369	0.32 417	0.22 381	0.20 166	0.20 239	0.23 282	0.25 324

IPLGR	0.58 198	0.27 152	1.14 413	0.48 139	0.28 110	0.65 210	0.33 88	1.22 255	1.13 308	1.18 309	1.05 226	0.69 173	0.66 236	0.96 165	0.52 252	0.17 101	0.15 218	0.20 166	0.17 168	0.20 193	0.18 172

test-3	0.54 161	0.22 47	0.68 184	0.47 113	0.27 86	0.58 161	0.35 110	0.92 124	1.00 241	1.32 383	0.69 116	0.87 235	0.45 112	1.68 343	0.37 127	0.16 58	0.11 28	0.20 166	0.16 148	0.17 89	0.13 37

test_1	0.54 161	0.22 47	0.68 184	0.47 113	0.27 86	0.58 161	0.35 110	0.92 124	1.00 241	1.28 355	0.68 112	0.87 235	0.45 112	1.67 338	0.37 127	0.16 58	0.11 28	0.20 166	0.16 148	0.17 89	0.13 37

CrosDoStereo	1.58 480	0.24 76	0.72 221	0.48 139	0.29 127	0.67 222	12.49 561	1.10 213	0.98 229	1.34 395	1.75 452	1.00 290	1.89 502	6.65 519	0.81 356	0.19 181	0.15 218	0.20 166	0.22 312	0.18 119	0.19 212

STrans-v2	1.04 419	0.28 174	0.96 353	0.49 154	0.32 194	0.68 229	0.79 419	2.47 520	1.12 296	1.12 262	1.46 392	1.40 393	1.46 466	6.70 523	0.43 185	0.18 140	0.13 110	0.20 166	0.18 185	0.18 119	0.18 172

TransformOpticalFlow	0.96 388	0.28 174	0.89 326	0.52 217	0.31 175	0.66 218	0.54 310	1.75 382	1.12 296	1.09 246	1.44 384	1.37 392	1.01 390	6.70 523	0.42 175	0.19 181	0.12 52	0.20 166	0.19 207	0.18 119	0.19 212

DeepStereo_LL	1.58 480	0.24 76	0.72 221	0.48 139	0.29 127	0.67 222	12.49 561	1.10 213	0.98 229	1.34 395	1.75 452	1.00 290	1.89 502	6.65 519	0.81 356	0.19 181	0.15 218	0.20 166	0.22 312	0.18 119	0.19 212

DEmStereo	0.97 394	0.23 58	0.79 281	0.47 113	0.32 194	1.04 374	0.56 336	0.93 131	0.89 191	1.39 414	2.14 488	1.02 299	2.07 513	5.64 502	0.77 342	0.17 101	0.15 218	0.20 166	0.20 239	0.18 119	0.20 244

DRaft	0.80 333	0.24 76	0.70 203	0.45 95	0.30 149	0.97 358	0.53 304	1.05 187	0.97 224	1.78 476	2.02 481	0.80 202	1.74 491	2.73 436	0.72 324	0.17 101	0.14 161	0.20 166	0.20 239	0.18 119	0.21 261

test-1	0.52 136	0.26 124	1.04 383	0.56 286	0.32 194	0.61 180	0.38 149	1.10 213	0.91 200	0.78 159	1.01 203	0.77 192	0.52 161	0.60 55	0.42 175	0.17 101	0.14 161	0.20 166	0.17 168	0.20 193	0.23 298

XX-Stereo	0.63 224	0.26 124	1.90 493	0.81 468	0.67 443	0.43 50	0.23 23	1.03 173	0.58 90	0.65 134	1.56 417	1.41 395	0.39 82	1.28 251	0.35 105	0.20 213	0.14 161	0.20 166	0.19 207	0.18 119	0.14 63

GES	0.66 251	0.34 323	0.90 330	0.59 321	0.38 278	0.94 344	0.57 347	2.11 476	0.86 180	1.02 228	1.11 252	0.66 163	0.79 281	0.99 177	0.61 290	0.27 376	0.19 323	0.20 166	0.20 239	0.21 234	0.30 388

GMStereo	0.55 176	0.45 404	0.94 343	0.50 166	0.32 194	0.64 194	0.43 211	1.00 161	1.40 450	0.82 172	0.73 128	0.51 101	0.45 112	0.85 134	0.55 269	0.24 312	0.15 218	0.20 166	0.21 283	0.31 384	0.24 312
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	1.19 448	0.32 278	0.65 168	0.57 302	0.38 278	1.23 410	0.59 359	2.25 502	1.19 350	1.30 369	1.25 311	1.94 475	1.03 397	9.32 550	0.71 321	0.22 272	0.16 257	0.20 166	0.16 148	0.21 234	0.21 261

LE_ROB	8.05 554	0.37 361	23.53 562	0.74 450	0.33 215	2.77 520	2.87 551	3.71 538	27.24 571	25.39 571	8.87 554	8.46 551	26.71 571	6.65 519	21.99 564	0.21 246	0.19 323	0.20 166	0.21 283	0.25 309	0.22 278

xyz-stereo-finetune2	0.58 198	0.27 152	0.57 125	0.40 37	0.24 40	1.09 384	0.32 81	0.79 78	0.53 82	0.65 134	1.07 232	0.58 133	0.80 287	2.47 426	0.80 354	0.16 58	0.15 218	0.21 201	0.17 168	0.16 60	0.17 147

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 398	0.39 373	3.21 524	0.50 166	0.63 431	0.64 194	0.39 164	2.36 511	0.75 147	0.95 204	4.63 530	1.81 461	0.56 183	0.96 165	0.41 164	0.18 140	0.13 110	0.21 201	0.26 379	0.32 392	0.35 418

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 279	0.35 344	1.70 479	0.49 154	0.56 399	0.63 191	0.38 149	2.41 516	0.65 122	0.77 156	1.07 232	1.82 463	0.95 361	0.93 159	0.43 185	0.20 213	0.13 110	0.21 201	0.25 362	0.28 353	0.26 348

AE-Stereo	0.49 129	0.27 152	0.67 180	0.60 332	0.39 288	0.67 222	0.46 248	1.18 236	1.09 283	0.47 78	0.75 134	0.69 173	0.47 128	0.59 43	0.40 153	0.16 58	0.15 218	0.21 201	0.20 239	0.19 159	0.15 93

CoDeX	0.73 297	0.29 209	0.93 339	0.54 249	0.36 246	1.14 390	0.61 365	2.34 510	1.17 335	1.16 295	1.25 311	0.91 251	0.87 324	1.33 264	0.64 301	0.20 213	0.16 257	0.21 201	0.18 185	0.20 193	0.18 172

ff7	0.43 84	0.27 152	0.56 115	0.44 82	0.33 215	0.50 100	0.42 192	0.87 105	0.50 62	0.49 94	0.53 72	0.44 60	0.48 139	1.38 279	0.33 78	0.17 101	0.12 52	0.21 201	0.15 106	0.18 119	0.18 172

ffff	0.43 84	0.27 152	0.56 115	0.44 82	0.33 215	0.50 100	0.42 192	0.87 105	0.50 62	0.49 94	0.53 72	0.44 60	0.48 139	1.38 279	0.33 78	0.17 101	0.12 52	0.21 201	0.15 106	0.18 119	0.18 172

11t	0.43 84	0.27 152	0.56 115	0.44 82	0.33 215	0.50 100	0.42 192	0.87 105	0.50 62	0.49 94	0.53 72	0.44 60	0.48 139	1.38 279	0.33 78	0.17 101	0.12 52	0.21 201	0.15 106	0.18 119	0.18 172

EKT-Stereo	0.53 146	0.30 229	0.73 233	0.58 308	0.60 422	0.51 117	0.48 266	0.94 138	0.90 195	0.71 143	0.88 163	0.77 192	0.43 100	1.07 199	0.40 153	0.22 272	0.16 257	0.21 201	0.18 185	0.20 193	0.22 278

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ccc-4	0.43 84	0.27 152	0.56 115	0.44 82	0.33 215	0.50 100	0.42 192	0.87 105	0.50 62	0.49 94	0.53 72	0.44 60	0.48 139	1.38 279	0.33 78	0.17 101	0.12 52	0.21 201	0.15 106	0.18 119	0.18 172

IER	0.70 270	0.31 262	1.02 375	0.48 139	0.52 385	1.34 427	0.51 285	1.17 231	0.99 236	1.23 332	1.34 352	1.12 331	1.11 415	0.99 177	0.71 321	0.20 213	0.16 257	0.21 201	0.21 283	0.20 193	0.19 212

RAFT_CTSACE	0.63 224	0.26 124	0.88 320	0.55 273	0.51 374	0.71 246	0.44 224	0.80 86	0.97 224	0.97 209	1.84 462	1.18 344	0.68 237	1.47 302	0.36 115	0.16 58	0.15 218	0.21 201	0.20 239	0.20 193	0.14 63

CRFU-Net	0.86 364	0.39 373	1.00 364	0.65 390	0.57 402	1.78 475	0.86 438	2.15 483	0.81 168	1.38 408	1.18 286	1.64 441	1.19 432	1.35 269	0.90 379	0.26 360	0.22 381	0.21 201	0.19 207	0.23 282	0.24 312

IGEV-Stereo	0.43 84	0.27 152	0.54 101	0.45 95	0.32 194	0.50 100	0.42 192	0.90 120	0.51 71	0.49 94	0.53 72	0.47 78	0.47 128	1.32 261	0.33 78	0.17 101	0.12 52	0.21 201	0.15 106	0.18 119	0.18 172
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSMNet-ADL	0.72 279	0.35 344	0.62 151	0.69 423	0.46 347	1.14 390	0.44 224	1.37 283	1.01 244	0.83 174	1.17 284	1.33 382	0.96 368	1.43 292	0.95 387	0.33 425	0.22 381	0.21 201	0.23 335	0.27 335	0.29 374

ADLNet2	0.88 369	0.34 323	1.17 417	0.77 458	0.64 434	1.12 388	0.76 411	1.74 380	1.24 376	1.21 321	1.65 439	1.71 450	1.05 403	1.67 338	1.17 424	0.24 312	0.21 363	0.21 201	0.22 312	0.26 321	0.29 374

LCNet	0.72 279	0.28 174	0.52 90	0.55 273	0.31 175	0.69 234	0.54 310	1.00 161	0.88 188	1.19 313	1.34 352	0.97 281	1.34 456	2.56 429	0.45 201	0.18 140	0.13 110	0.21 201	0.25 362	0.27 335	0.73 508

NRIStereo	0.60 207	0.29 209	0.69 197	0.53 234	0.28 110	0.63 191	0.33 88	1.08 208	0.87 184	1.14 279	0.87 161	0.91 251	0.59 202	2.24 406	0.49 234	0.20 213	0.14 161	0.21 201	0.19 207	0.21 234	0.17 147

THIR-Stereo	1.02 414	0.27 152	0.69 197	0.49 154	0.28 110	0.95 348	1.34 499	1.03 173	0.97 224	1.34 395	1.90 470	1.17 341	1.58 477	6.44 516	0.78 344	0.19 181	0.14 161	0.21 201	0.22 312	0.19 159	0.20 244

DeepStereo_RVC	0.55 176	0.29 209	0.72 221	0.51 196	0.30 149	0.59 166	0.33 88	1.03 173	0.70 134	1.16 295	0.93 174	0.83 218	0.94 356	0.96 165	0.54 265	0.21 246	0.14 161	0.21 201	0.19 207	0.24 297	0.24 312

RALAANet	0.60 207	0.33 300	0.87 313	0.62 358	0.50 363	0.69 234	0.31 74	1.21 247	1.06 264	1.09 246	1.16 281	0.88 239	0.46 119	1.22 235	0.42 175	0.19 181	0.15 218	0.21 201	0.17 168	0.27 335	0.17 147

222	1.61 484	0.29 209	0.67 180	0.56 286	0.29 127	1.06 378	0.42 192	2.17 492	1.31 409	1.31 379	1.52 406	0.92 260	0.94 356	1.76 357	17.65 561	0.24 312	0.20 341	0.21 201	0.19 207	0.22 257	0.23 298

xxxx	1.51 476	0.28 174	0.68 184	0.54 249	0.28 110	1.16 398	0.44 224	2.19 495	1.29 399	1.09 246	1.36 359	1.22 350	0.85 311	1.79 360	15.70 560	0.24 312	0.21 363	0.21 201	0.20 239	0.22 257	0.23 298

ACVNet	0.63 224	0.31 262	0.54 101	0.54 249	0.36 246	0.80 294	0.46 248	1.37 283	1.07 269	0.93 197	1.30 331	1.08 314	0.85 311	0.80 115	0.94 383	0.21 246	0.19 323	0.21 201	0.18 185	0.22 257	0.18 172

acv_ft	0.75 310	0.31 262	0.95 347	0.70 428	0.86 492	1.24 411	0.53 304	1.44 302	1.07 269	1.24 340	1.30 331	1.08 314	0.92 342	0.80 115	1.34 443	0.21 246	0.19 323	0.21 201	0.18 185	0.21 234	0.18 172

DIP-Stereo	0.62 217	0.30 229	0.83 294	0.48 139	0.36 246	0.95 348	0.33 88	2.37 513	0.67 125	1.25 346	1.00 197	0.68 168	0.51 156	0.91 151	0.61 290	0.18 140	0.15 218	0.21 201	0.17 168	0.19 159	0.19 212
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.65 244	0.40 379	0.77 270	0.48 139	0.24 40	1.05 375	0.49 276	1.76 388	1.02 247	1.18 309	1.18 286	0.89 247	0.80 287	0.85 134	0.79 350	0.17 101	0.12 52	0.21 201	0.17 168	0.29 364	0.15 93
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AIO-test1	0.56 185	0.25 103	0.55 111	0.64 376	0.78 473	0.80 294	0.36 126	1.18 236	1.34 420	0.57 114	0.88 163	0.61 145	0.50 153	1.12 213	0.35 105	0.17 101	0.17 286	0.22 229	0.24 348	0.18 119	0.23 298

tg	0.52 136	0.24 76	0.61 146	0.49 154	0.30 149	0.90 328	0.29 57	1.07 202	0.83 174	0.83 174	1.02 211	0.62 150	0.43 100	1.35 269	0.41 164	0.17 101	0.12 52	0.22 229	0.20 239	0.17 89	0.15 93

rvit_stereo_0081_aga	0.44 95	0.34 323	0.73 233	0.51 196	0.41 307	0.50 100	0.40 172	0.81 91	0.57 89	0.58 116	0.56 84	0.53 113	0.43 100	0.66 74	0.40 153	0.26 360	0.21 363	0.22 229	0.20 239	0.26 321	0.18 172

rvit_stereo_0081	0.44 95	0.33 300	0.64 161	0.54 249	0.35 236	0.41 34	0.44 224	0.66 40	0.95 212	0.48 88	0.52 70	0.50 97	0.46 119	0.82 124	0.44 188	0.25 338	0.20 341	0.22 229	0.19 207	0.25 309	0.17 147

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test_sample2	0.62 217	0.29 209	0.74 249	0.50 166	0.28 110	0.80 294	0.61 365	1.61 350	1.00 241	0.88 186	0.99 193	0.94 265	0.83 304	1.16 222	0.51 245	0.23 297	0.18 307	0.22 229	0.21 283	0.23 282	0.22 278

H2IRNET	0.56 185	0.26 124	0.66 175	0.47 113	0.35 236	0.41 34	0.26 39	0.92 124	1.17 335	0.61 127	1.28 327	1.08 314	0.86 319	0.99 177	0.63 297	0.19 181	0.16 257	0.22 229	0.25 362	0.21 234	0.18 172

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tta	0.75 310	0.30 229	0.86 302	0.46 102	0.26 62	0.82 305	0.43 211	2.05 466	1.39 445	1.23 332	1.47 393	0.98 283	0.95 361	1.71 347	0.82 361	0.24 312	0.20 341	0.22 229	0.21 283	0.18 119	0.18 172

1111x	1.70 492	0.29 209	0.86 302	0.51 196	0.27 86	1.01 367	0.68 390	2.22 499	1.28 395	1.13 276	1.40 372	1.21 348	1.10 414	5.53 498	15.20 558	0.22 272	0.21 363	0.22 229	0.22 312	0.24 297	0.22 278

gwcnet-sp	0.74 302	0.33 300	1.44 454	0.57 302	0.45 336	1.40 436	0.54 310	1.50 315	1.14 311	1.30 369	1.02 211	0.94 265	0.82 296	1.39 284	0.76 336	0.21 246	0.21 363	0.22 229	0.21 283	0.22 257	0.22 278

scenet	0.74 302	0.33 300	1.44 454	0.57 302	0.45 336	1.40 436	0.54 310	1.50 315	1.14 311	1.30 369	1.02 211	0.94 265	0.82 296	1.39 284	0.76 336	0.21 246	0.21 363	0.22 229	0.21 283	0.22 257	0.22 278

ssnet	0.74 302	0.33 300	1.44 454	0.57 302	0.45 336	1.40 436	0.54 310	1.50 315	1.14 311	1.30 369	1.02 211	0.94 265	0.82 296	1.39 284	0.76 336	0.21 246	0.21 363	0.22 229	0.21 283	0.22 257	0.22 278

TestStereo1	0.63 224	0.28 174	0.75 253	0.76 455	0.31 175	0.48 74	0.43 211	1.30 270	1.21 361	0.97 209	1.31 337	0.64 156	0.77 270	1.75 352	0.42 175	0.20 213	0.15 218	0.22 229	0.18 185	0.21 234	0.17 147

x	0.54 161	0.31 262	0.61 146	0.47 113	0.30 149	0.67 222	0.47 255	1.53 330	0.79 164	0.81 168	0.83 153	0.78 196	0.70 245	0.70 83	0.62 293	0.21 246	0.19 323	0.22 229	0.19 207	0.21 234	0.20 244

RAFT+CT+SA	0.58 198	0.29 209	0.60 143	0.66 397	0.37 261	0.42 41	0.55 328	1.27 265	1.03 251	0.70 141	1.22 301	0.60 141	0.70 245	1.64 332	0.41 164	0.18 140	0.13 110	0.22 229	0.22 312	0.21 234	0.18 172

SA-5K	0.63 224	0.28 174	0.75 253	0.76 455	0.31 175	0.48 74	0.43 211	1.30 270	1.21 361	0.97 209	1.31 337	0.64 156	0.77 270	1.75 352	0.42 175	0.20 213	0.15 218	0.22 229	0.18 185	0.21 234	0.17 147

iRaft-Stereo_5w	0.85 359	0.29 209	0.91 333	0.53 234	0.43 322	0.49 86	0.68 390	0.99 157	0.87 184	0.79 162	1.34 352	1.46 407	0.91 339	5.11 487	1.11 415	0.17 101	0.14 161	0.22 229	0.18 185	0.20 193	0.20 244

test_3	0.55 176	0.23 58	0.71 215	0.53 234	0.28 110	0.61 180	0.40 172	0.92 124	1.05 260	1.19 313	0.68 112	0.93 262	0.44 108	1.67 338	0.39 146	0.15 37	0.12 52	0.22 229	0.19 207	0.21 234	0.14 63

AAGNet	1.83 497	0.28 174	0.72 221	0.61 346	0.32 194	0.67 222	0.51 285	0.96 150	0.98 229	1.47 430	1.20 297	1.00 290	1.18 429	2.83 438	22.77 568	0.22 272	0.13 110	0.22 229	0.19 207	0.23 282	0.15 93

KYRaft	0.75 310	0.28 174	0.62 151	0.56 286	0.29 127	0.67 222	0.86 438	0.94 138	0.84 178	1.62 462	2.21 490	1.16 340	1.02 395	1.57 320	0.40 153	0.20 213	0.13 110	0.22 229	0.28 409	0.20 193	1.02 520

ASMatch	0.88 369	0.26 124	0.69 197	0.51 196	0.35 236	0.48 74	0.37 143	1.12 221	0.92 205	1.10 254	3.28 515	0.96 279	0.98 378	4.90 484	0.49 234	0.19 181	0.16 257	0.22 229	0.19 207	0.19 159	0.27 358

RAFT-345	0.84 355	0.25 103	0.66 175	0.50 166	0.27 86	0.54 140	0.42 192	0.83 98	1.11 292	1.32 383	2.34 496	0.86 231	0.54 171	5.72 503	0.47 222	0.18 140	0.13 110	0.22 229	0.17 168	0.17 89	0.16 122

LMCR-Stereo	0.82 344	0.46 406	0.88 320	0.75 453	0.43 322	1.33 425	0.56 336	2.43 518	0.98 229	1.53 443	1.49 400	0.74 183	1.00 388	1.63 330	0.89 376	0.28 389	0.17 286	0.22 229	0.17 168	0.29 364	0.20 244

ICVP	0.63 224	0.33 300	0.57 125	0.61 346	0.40 299	0.80 294	0.58 351	1.61 350	0.89 191	0.90 189	1.24 307	0.88 239	0.73 254	0.72 90	0.88 373	0.29 399	0.21 363	0.22 229	0.21 283	0.24 297	0.27 358
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.47 117	0.26 124	0.64 161	0.50 166	0.29 127	0.53 132	0.33 88	1.05 187	0.77 157	0.84 177	1.00 197	0.55 118	0.37 74	0.81 121	0.40 153	0.17 101	0.12 52	0.22 229	0.20 239	0.19 159	0.15 93

sAnonymous2	0.55 176	0.56 445	1.46 461	0.60 332	0.51 374	0.48 74	0.52 296	0.79 78	0.68 129	0.50 102	0.67 109	0.46 71	0.62 219	0.59 43	0.40 153	0.22 272	0.17 286	0.22 229	0.21 283	0.86 509	0.56 483

CroCo_RVC	0.55 176	0.56 445	1.46 461	0.60 332	0.51 374	0.48 74	0.52 296	0.79 78	0.68 129	0.50 102	0.67 109	0.46 71	0.62 219	0.59 43	0.40 153	0.22 272	0.17 286	0.22 229	0.21 283	0.86 509	0.56 483

test_xeample	1.45 472	0.28 174	0.65 168	0.51 196	0.28 110	0.94 344	0.59 359	2.14 481	1.29 399	1.24 340	1.51 405	0.88 239	0.86 319	1.46 298	15.10 557	0.22 272	0.20 341	0.22 229	0.20 239	0.22 257	0.22 278

SFCPSM	0.70 270	0.28 174	1.02 375	0.51 196	0.38 278	1.37 430	0.66 382	2.00 456	1.03 251	1.17 304	1.21 299	0.82 211	0.78 277	1.03 186	0.53 259	0.21 246	0.17 286	0.22 229	0.24 348	0.21 234	0.19 212

cf-r	0.73 297	0.30 229	0.77 270	0.55 273	0.63 431	0.78 281	0.48 266	1.79 402	1.15 323	1.13 276	1.26 318	1.43 397	0.87 324	1.40 290	0.85 369	0.25 338	0.18 307	0.22 229	0.23 335	0.19 159	0.19 212

GANet-RSSM	0.72 279	0.28 174	0.63 154	0.64 376	0.58 411	0.80 294	0.58 351	1.89 428	1.08 275	1.04 235	1.25 311	1.15 339	1.04 399	1.49 304	0.62 293	0.25 338	0.19 323	0.22 229	0.22 312	0.22 257	0.21 261

SuperB	2.53 525	0.59 455	18.45 557	0.69 423	0.50 363	1.87 483	0.88 442	1.67 365	2.39 515	1.50 439	1.42 375	1.14 338	1.15 424	4.28 473	5.07 526	0.24 312	0.19 323	0.22 229	0.19 207	7.86 564	0.34 413

DISCO	1.03 416	0.34 323	1.11 405	0.69 423	0.45 336	2.07 496	0.84 432	2.13 477	1.50 467	1.15 285	1.33 345	2.40 501	1.07 409	2.60 431	1.51 472	0.23 297	0.18 307	0.22 229	0.20 239	0.31 384	0.27 358

MyStereo06	0.61 213	0.28 174	0.95 347	0.56 286	0.46 347	0.61 180	0.73 403	1.78 396	0.67 125	1.03 232	1.12 259	1.13 336	0.56 183	0.78 109	0.41 164	0.17 101	0.16 257	0.23 267	0.20 239	0.22 257	0.20 244

MyStereo05	0.66 251	0.28 174	1.07 393	0.56 286	0.46 347	0.61 180	0.73 403	1.34 277	1.41 454	1.15 285	0.91 169	0.77 192	0.80 287	1.41 291	0.63 297	0.17 101	0.16 257	0.23 267	0.20 239	0.22 257	0.20 244

MIF-Stereo (partial)	0.45 103	0.25 103	0.70 203	0.50 166	0.52 385	0.35 16	0.26 39	0.91 121	0.59 96	0.45 71	0.71 123	0.51 101	0.51 156	1.11 210	0.45 201	0.20 213	0.16 257	0.23 267	0.20 239	0.24 297	0.18 172

4D-IteraStereo	0.48 123	0.24 76	0.76 263	0.50 166	0.44 329	0.66 218	0.31 74	0.87 105	1.02 247	1.03 232	0.72 126	0.78 196	0.32 41	0.64 66	0.37 127	0.17 101	0.11 28	0.23 267	0.19 207	0.19 159	0.13 37

anonymousa	0.72 279	0.27 152	0.75 253	0.47 113	0.63 431	1.43 442	0.45 241	1.24 261	0.89 191	1.28 355	1.75 452	1.62 433	1.13 422	0.69 79	0.59 280	0.19 181	0.16 257	0.23 267	0.25 362	0.20 193	0.18 172

DisPM	0.66 251	0.28 174	0.72 221	0.61 346	0.35 236	0.62 189	0.45 241	1.02 168	0.99 236	1.56 451	1.10 246	0.80 202	0.59 202	2.37 417	0.41 164	0.23 297	0.14 161	0.23 267	0.21 283	0.20 193	0.25 324

test_5	0.65 244	0.30 229	0.75 253	0.67 409	0.50 363	0.92 339	0.52 296	1.39 289	1.12 296	0.76 151	1.11 252	1.00 290	0.90 336	1.53 313	0.45 201	0.18 140	0.13 110	0.23 267	0.22 312	0.21 234	0.19 212

GLC_STEREO	0.39 60	0.25 103	0.41 21	0.54 249	0.23 22	0.48 74	0.30 67	0.73 58	0.58 90	0.52 107	0.73 128	0.51 101	0.31 35	0.64 66	0.42 175	0.17 101	0.20 341	0.23 267	0.19 207	0.21 234	0.17 147

TRStereo	0.60 207	0.60 463	0.97 355	0.74 450	0.67 443	0.46 64	0.38 149	1.85 418	0.89 191	0.79 162	0.80 151	0.88 239	0.39 82	1.10 207	0.41 164	0.23 297	0.15 218	0.23 267	0.24 348	0.17 89	0.15 93

HHNet	0.62 217	0.26 124	0.63 154	0.43 59	0.45 336	0.50 100	0.58 351	1.07 202	1.01 244	1.25 346	2.23 491	0.70 177	0.61 214	1.07 199	0.47 222	0.20 213	0.13 110	0.23 267	0.19 207	0.19 159	0.30 388

IIG-Stereo	0.96 388	0.31 262	0.72 221	0.88 494	0.33 215	0.61 180	0.26 39	1.19 244	1.03 251	1.69 469	1.37 361	1.46 407	0.75 258	6.96 527	0.51 245	0.19 181	0.14 161	0.23 267	0.18 185	0.20 193	0.14 63

FTStereo	0.91 377	0.26 124	0.56 115	0.54 249	0.33 215	0.66 218	1.87 525	1.00 161	0.75 147	1.75 473	4.15 525	1.04 306	1.65 484	1.57 320	0.46 215	0.19 181	0.16 257	0.23 267	0.21 283	0.18 119	0.63 496

SST-Stereo	0.83 350	0.28 174	0.72 221	0.59 321	0.31 175	0.72 249	0.26 39	1.09 210	0.86 180	1.47 430	1.10 246	1.00 290	0.87 324	5.73 504	0.45 201	0.22 272	0.13 110	0.23 267	0.19 207	0.23 282	0.18 172

RAFT_R40	0.83 350	0.28 174	0.73 233	0.59 321	0.31 175	0.69 234	0.44 224	1.10 213	0.95 212	1.47 430	1.10 246	1.00 290	0.85 311	5.53 498	0.46 215	0.22 272	0.13 110	0.23 267	0.20 239	0.23 282	0.18 172

CRE-IMP	0.55 176	0.30 229	0.74 249	0.52 217	0.29 127	0.79 286	0.25 29	1.04 179	0.72 140	1.09 246	0.95 178	0.81 206	0.57 192	1.10 207	0.50 240	0.21 246	0.14 161	0.23 267	0.19 207	0.28 353	0.22 278

GEStereo_RVC	0.90 374	0.37 361	0.99 359	0.64 376	0.50 363	0.95 348	0.79 419	2.42 517	1.17 335	1.16 295	1.11 252	1.26 365	0.92 342	3.24 452	0.90 379	0.29 399	0.19 323	0.23 267	0.20 239	0.27 335	0.29 374

sCroCo_RVC	0.49 129	0.40 379	1.02 375	0.65 390	0.60 422	0.52 121	0.40 172	0.83 98	0.61 98	0.44 63	0.74 132	0.49 91	0.50 153	0.63 65	0.48 227	0.26 360	0.27 422	0.23 267	0.22 312	0.29 364	0.25 324

MMNet	0.84 355	0.32 278	1.09 400	0.60 332	0.59 419	1.85 481	0.49 276	1.51 322	1.27 390	1.37 403	1.15 276	1.26 365	1.18 429	1.67 338	1.22 428	0.19 181	0.18 307	0.23 267	0.22 312	0.25 309	0.21 261

FENet	0.60 207	0.28 174	0.63 154	0.54 249	0.33 215	0.83 310	0.38 149	1.27 265	1.07 269	1.00 221	0.86 158	0.99 289	0.85 311	0.96 165	0.68 312	0.22 272	0.15 218	0.23 267	0.20 239	0.22 257	0.23 298

GwcNet-RSSM	0.77 318	0.32 278	1.01 368	0.62 358	0.54 391	0.78 281	0.51 285	1.73 376	1.20 355	1.09 246	1.37 361	1.46 407	0.85 311	1.53 313	1.09 409	0.25 338	0.18 307	0.23 267	0.24 348	0.20 193	0.19 212

DFGA-Net	0.72 279	0.40 379	1.40 447	0.52 217	0.45 336	0.83 310	0.44 224	1.28 269	1.08 275	0.99 216	1.19 293	0.70 177	0.55 178	2.14 395	1.16 421	0.18 140	0.16 257	0.24 287	0.23 335	0.27 335	0.25 324

rvit_stereo_0083	0.47 117	0.33 300	0.81 287	0.56 286	0.36 246	0.50 100	0.44 224	0.68 46	0.95 212	0.49 94	0.57 87	0.55 118	0.49 147	0.88 143	0.46 215	0.25 338	0.25 409	0.24 287	0.20 239	0.24 297	0.17 147

DispNO	0.93 382	0.30 229	1.34 444	0.55 273	0.55 397	0.89 325	0.49 276	1.48 309	1.21 361	1.17 304	1.27 321	1.19 345	0.90 336	5.23 489	0.74 328	0.22 272	0.17 286	0.24 287	0.21 283	0.19 159	0.20 244

MyStereo07	0.48 123	0.29 209	0.50 76	0.55 273	0.45 336	0.59 166	0.79 419	1.05 187	0.51 71	0.48 88	0.53 72	0.43 58	0.55 178	1.30 256	0.34 95	0.17 101	0.16 257	0.24 287	0.20 239	0.23 282	0.20 244

MyStereo04	0.67 260	0.29 209	1.07 393	0.55 273	0.45 336	0.59 166	0.79 419	1.50 315	1.40 450	0.91 194	0.91 169	0.74 183	0.86 319	1.52 309	0.62 293	0.17 101	0.16 257	0.24 287	0.20 239	0.23 282	0.20 244

xx1	0.67 260	0.31 262	0.50 76	0.54 249	0.26 62	1.18 401	0.51 285	0.93 131	3.05 530	0.58 116	0.79 146	0.95 273	0.77 270	1.46 298	0.32 65	0.20 213	0.12 52	0.24 287	0.23 335	0.22 257	0.21 261

tt1	0.62 217	0.32 278	0.51 83	0.54 249	0.26 62	1.16 398	0.48 266	0.95 143	2.47 518	0.57 114	0.77 138	0.49 91	0.81 291	1.55 317	0.32 65	0.20 213	0.12 52	0.24 287	0.15 106	0.19 159	0.20 244

plain	0.46 110	0.27 152	1.01 368	0.50 166	0.40 299	0.35 16	0.37 143	0.87 105	0.56 87	0.43 59	0.76 136	0.42 55	0.40 86	1.13 215	0.45 201	0.21 246	0.15 218	0.24 287	0.19 207	0.24 297	0.16 122

ToySt	0.66 251	0.33 300	1.23 423	0.51 196	0.33 215	0.86 322	0.68 390	1.10 213	0.97 224	0.84 177	1.08 237	1.25 361	0.94 356	1.01 182	0.74 328	0.19 181	0.19 323	0.24 287	0.24 348	0.27 335	0.23 298

riskmin	0.56 185	0.27 152	0.60 143	0.43 59	0.31 175	0.83 310	0.42 192	1.14 225	1.04 256	0.73 149	0.75 134	1.11 330	1.01 390	0.81 121	0.51 245	0.20 213	0.14 161	0.24 287	0.15 106	0.24 297	0.25 324

qqq	0.57 192	0.34 323	0.71 215	0.47 113	0.27 86	0.64 194	0.62 368	1.42 295	0.78 160	0.80 164	0.92 171	0.95 273	0.77 270	0.88 143	0.59 280	0.21 246	0.20 341	0.24 287	0.23 335	0.22 257	0.21 261

Wz-Net-LNSev	1.03 416	0.67 474	2.71 520	0.64 376	0.84 487	1.75 468	1.00 467	1.80 405	1.32 413	1.28 355	1.25 311	1.65 444	1.22 439	1.39 284	1.40 452	0.28 389	0.26 414	0.24 287	0.23 335	0.33 401	0.32 403

AASNet	0.76 316	0.35 344	0.91 333	0.79 462	0.81 483	1.14 390	0.56 336	2.02 464	1.08 275	1.22 326	1.24 307	0.93 262	0.76 266	0.77 104	1.16 421	0.27 376	0.23 393	0.24 287	0.20 239	0.28 353	0.24 312

GMOStereo	0.53 146	0.26 124	0.65 168	0.50 166	0.29 127	0.52 121	0.43 211	0.89 114	0.96 217	1.41 417	1.14 268	0.85 227	0.56 183	0.59 43	0.38 138	0.16 58	0.14 161	0.24 287	0.21 283	0.20 193	0.15 93

error version	0.53 146	0.26 124	0.65 168	0.50 166	0.29 127	0.52 121	0.43 211	0.89 114	0.96 217	1.41 417	1.14 268	0.85 227	0.56 183	0.59 43	0.38 138	0.16 58	0.14 161	0.24 287	0.21 283	0.20 193	0.15 93

test-v	0.53 146	0.26 124	0.65 168	0.50 166	0.29 127	0.52 121	0.43 211	0.89 114	0.96 217	1.41 417	1.14 268	0.85 227	0.56 183	0.59 43	0.38 138	0.16 58	0.14 161	0.24 287	0.21 283	0.20 193	0.15 93

Patchmatch Stereo++	0.55 176	0.30 229	0.73 233	0.50 166	0.27 86	0.65 210	0.29 57	1.05 187	0.64 107	1.12 262	0.96 181	0.83 218	0.60 205	1.37 275	0.45 201	0.22 272	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.26 321	0.18 172
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.94 384	0.33 300	0.72 221	0.90 498	0.31 175	0.49 86	0.36 126	1.16 229	1.06 264	1.58 457	1.12 259	1.46 407	0.69 240	6.94 526	0.49 234	0.19 181	0.14 161	0.24 287	0.18 185	0.20 193	0.14 63

NF-Stereo	0.80 333	0.30 229	0.75 253	0.60 332	0.31 175	0.64 194	0.44 224	1.21 247	0.90 195	1.29 361	1.02 211	0.82 211	0.57 192	5.40 496	0.48 227	0.23 297	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.20 193	0.30 388

OCTAStereo	0.80 333	0.30 229	0.75 253	0.60 332	0.31 175	0.64 194	0.44 224	1.21 247	0.90 195	1.29 361	1.01 203	0.82 211	0.57 192	5.35 491	0.48 227	0.24 312	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.20 193	0.30 388

PSM-adaLoss	0.54 161	0.30 229	0.73 233	0.50 166	0.27 86	0.65 210	0.41 188	1.04 179	0.64 107	1.12 262	0.96 181	0.82 211	0.61 214	1.06 195	0.45 201	0.22 272	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.26 321	0.18 172

ROB_FTStereo_v2	0.54 161	0.30 229	0.73 233	0.50 166	0.27 86	0.64 194	0.42 192	1.05 187	0.64 107	1.12 262	0.96 181	0.83 218	0.60 205	1.12 213	0.46 215	0.22 272	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.26 321	0.18 172

ROB_FTStereo	0.54 161	0.30 229	0.73 233	0.50 166	0.27 86	0.64 194	0.25 29	1.05 187	0.64 107	1.12 262	0.95 178	0.82 211	0.61 214	1.15 218	0.45 201	0.22 272	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.26 321	0.18 172

HUI-Stereo	0.52 136	0.30 229	0.73 233	0.50 166	0.27 86	0.65 210	0.30 67	1.04 179	0.64 107	1.12 262	0.96 181	0.83 218	0.60 205	0.79 113	0.45 201	0.22 272	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.26 321	0.18 172

PFNet	0.91 377	0.26 124	1.10 403	0.63 367	0.32 194	0.64 194	0.56 336	1.17 231	0.99 236	1.47 430	1.08 237	0.98 283	0.69 240	6.62 518	0.54 265	0.20 213	0.12 52	0.24 287	0.19 207	0.20 193	0.17 147

RE-Stereo	0.80 333	0.30 229	0.75 253	0.60 332	0.31 175	0.64 194	0.44 224	1.21 247	0.90 195	1.29 361	1.01 203	0.81 206	0.57 192	5.37 494	0.48 227	0.24 312	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.20 193	0.30 388

Pruner-Stereo	0.62 217	0.29 209	0.70 203	0.61 346	0.31 175	0.63 191	0.43 211	1.17 231	0.99 236	1.53 443	1.08 237	0.95 273	0.55 178	1.35 269	0.51 245	0.23 297	0.14 161	0.24 287	0.21 283	0.21 234	0.23 298

TVStereo	0.80 333	0.30 229	0.75 253	0.60 332	0.31 175	0.64 194	0.44 224	1.21 247	0.90 195	1.29 361	1.01 203	0.81 206	0.57 192	5.37 494	0.48 227	0.24 312	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.20 193	0.30 388

iGMRVC	0.56 185	0.30 229	0.73 233	0.50 166	0.27 86	0.65 210	0.38 149	1.05 187	0.64 107	1.12 262	0.96 181	0.83 218	0.60 205	1.52 309	0.46 215	0.22 272	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.26 321	0.18 172

iRAFT	0.55 176	0.30 229	0.73 233	0.50 166	0.27 86	0.65 210	0.29 57	1.05 187	0.64 107	1.12 262	0.96 181	0.83 218	0.60 205	1.37 275	0.45 201	0.22 272	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.26 321	0.18 172

test-2	0.53 146	0.26 124	0.65 168	0.50 166	0.29 127	0.52 121	0.43 211	0.89 114	0.96 217	1.41 417	1.14 268	0.85 227	0.56 183	0.59 43	0.38 138	0.16 58	0.14 161	0.24 287	0.21 283	0.20 193	0.15 93

RAFT-IKP	0.54 161	0.30 229	0.73 233	0.50 166	0.27 86	0.59 166	0.36 126	1.04 179	0.64 107	1.12 262	0.96 181	0.83 218	0.61 214	1.22 235	0.45 201	0.22 272	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.26 321	0.18 172

rafts_anoy	0.52 136	0.29 209	0.59 138	0.59 321	0.50 363	0.53 132	0.40 172	1.11 219	1.03 251	0.84 177	0.83 153	0.68 168	0.54 171	0.72 90	0.51 245	0.19 181	0.14 161	0.24 287	0.26 379	0.21 234	0.18 172

TestStereo	0.64 236	0.39 373	0.71 215	0.51 196	0.27 86	0.56 153	0.42 192	1.03 173	0.91 200	0.80 164	1.00 197	0.68 168	0.52 161	3.25 453	0.45 201	0.22 272	0.15 218	0.24 287	0.18 185	0.27 335	0.16 122

delet	0.85 359	0.32 278	0.95 347	0.65 390	0.66 439	1.64 460	0.84 432	1.75 382	1.35 429	1.32 383	1.30 331	1.30 376	0.88 329	1.68 343	1.10 412	0.21 246	0.21 363	0.24 287	0.24 348	0.21 234	0.21 261

UPFNet	0.80 333	0.32 278	0.90 330	0.59 321	0.74 460	1.26 414	0.80 425	1.52 324	1.10 290	1.30 369	1.12 259	1.30 376	0.84 308	1.67 338	1.09 409	0.24 312	0.24 402	0.24 287	0.23 335	0.25 309	0.18 172

ac_64	0.82 344	0.29 209	0.81 287	0.71 436	0.60 422	1.05 375	0.54 310	1.99 455	0.92 205	1.18 309	1.06 228	1.99 480	1.08 410	1.94 377	0.97 392	0.27 376	0.22 381	0.24 287	0.23 335	0.22 257	0.19 212

HGLStereo	0.85 359	0.38 368	0.94 343	0.80 465	1.03 505	1.17 400	0.58 351	1.52 324	1.20 355	1.19 313	1.62 433	1.13 336	1.20 435	1.80 361	1.06 403	0.24 312	0.24 402	0.24 287	0.21 283	0.23 282	0.27 358

BEATNet_4x	0.73 297	0.49 418	1.17 417	0.53 234	0.26 62	1.03 372	0.55 328	1.82 409	1.06 264	1.21 321	1.22 301	0.96 279	0.91 339	1.01 182	1.06 403	0.21 246	0.14 161	0.24 287	0.19 207	0.37 417	0.21 261

test_sample3	0.68 264	0.32 278	0.88 320	0.52 217	0.30 149	0.97 358	0.52 296	1.86 421	1.15 323	1.08 240	1.11 252	0.88 239	0.71 249	1.17 226	0.68 312	0.25 338	0.20 341	0.25 326	0.25 362	0.25 309	0.25 324

ACVNet-DCA	0.56 185	0.31 262	0.50 76	0.54 249	0.26 62	1.18 401	0.51 285	1.42 295	0.78 160	0.58 116	0.79 146	0.48 83	0.88 329	1.46 298	0.32 65	0.20 213	0.12 52	0.25 326	0.15 106	0.22 257	0.21 261

1test111	0.54 161	0.31 262	0.50 76	0.54 249	0.26 62	1.18 401	0.51 285	1.42 295	0.78 160	0.58 116	0.79 146	0.48 83	0.88 329	0.88 143	0.59 280	0.20 213	0.12 52	0.25 326	0.15 106	0.22 257	0.21 261

cc1	0.64 236	0.31 262	0.50 76	0.54 249	0.26 62	1.18 401	0.51 285	0.93 131	3.05 530	0.58 116	0.79 146	0.48 83	0.88 329	1.46 298	0.32 65	0.20 213	0.12 52	0.25 326	0.15 106	0.19 159	0.19 212

BUS	0.74 302	0.32 278	0.68 184	0.54 249	0.44 329	2.34 507	0.42 192	2.16 486	0.98 229	1.20 317	1.11 252	1.03 303	0.62 219	0.91 151	0.70 316	0.24 312	0.17 286	0.25 326	0.22 312	0.22 257	0.22 278

BSDual-CNN	0.71 277	0.32 278	0.68 184	0.54 249	0.44 329	1.27 415	0.65 377	2.16 486	0.98 229	1.20 317	1.11 252	1.12 331	0.74 256	0.91 151	0.66 305	0.24 312	0.17 286	0.25 326	0.22 312	0.22 257	0.22 278

hknet	0.77 318	0.32 278	0.95 347	0.54 249	0.38 278	1.27 415	0.65 377	2.16 486	1.07 269	1.20 317	1.11 252	1.59 429	0.81 291	1.37 275	0.66 305	0.22 272	0.17 286	0.25 326	0.22 312	0.22 257	0.22 278

Sa-1000	0.72 279	0.29 209	0.76 263	0.59 321	0.30 149	0.73 253	0.37 143	1.62 354	1.33 417	1.28 355	2.04 482	0.86 231	0.75 258	1.84 364	0.38 138	0.19 181	0.14 161	0.25 326	0.23 335	0.20 193	0.16 122

SA	0.66 251	0.30 229	0.82 290	0.61 346	0.30 149	0.58 161	0.38 149	1.44 302	1.30 405	0.96 206	1.36 359	0.66 163	0.95 361	1.85 367	0.42 175	0.19 181	0.15 218	0.25 326	0.23 335	0.21 234	0.17 147

psmg	0.72 279	0.32 278	0.68 184	0.50 166	0.44 329	1.48 445	0.75 408	1.94 444	0.98 229	1.21 321	1.33 345	1.12 331	0.74 256	0.91 151	0.66 305	0.24 312	0.19 323	0.25 326	0.25 362	0.23 282	0.22 278

DAS	0.84 355	0.34 323	1.03 379	0.64 376	0.69 451	0.77 276	0.63 373	1.54 333	1.20 355	1.79 479	1.55 413	0.95 273	1.04 399	2.83 438	0.60 288	0.21 246	0.16 257	0.25 326	0.18 185	0.27 335	0.22 278

SepStereo	0.82 344	0.34 323	1.03 379	0.64 376	0.69 451	0.77 276	0.63 373	1.54 333	1.20 355	1.79 479	1.55 413	0.95 273	1.04 399	2.30 412	0.60 288	0.21 246	0.16 257	0.25 326	0.18 185	0.27 335	0.22 278

PSM-softLoss	0.78 326	0.31 262	0.77 270	0.58 308	0.32 194	0.56 153	0.40 172	1.18 236	0.70 134	1.24 340	1.07 232	0.83 218	0.52 161	5.36 492	0.53 259	0.24 312	0.15 218	0.25 326	0.22 312	0.20 193	0.25 324

KMStereo	0.78 326	0.31 262	0.77 270	0.58 308	0.32 194	0.56 153	0.40 172	1.18 236	0.70 134	1.24 340	1.07 232	0.83 218	0.52 161	5.36 492	0.53 259	0.24 312	0.15 218	0.25 326	0.22 312	0.20 193	0.25 324

IRAFT_RVC	0.88 369	0.28 174	0.76 263	0.63 367	0.31 175	0.65 210	1.02 470	1.22 255	0.94 210	1.22 326	1.04 224	1.01 297	0.98 378	5.82 506	0.53 259	0.22 272	0.12 52	0.25 326	0.20 239	0.20 193	0.19 212

GMM-Stereo	0.74 302	0.25 103	0.59 138	0.54 249	0.34 232	0.72 249	0.99 465	1.01 167	0.87 184	1.36 400	1.78 455	1.12 331	0.81 291	2.09 391	0.46 215	0.18 140	0.12 52	0.25 326	0.25 362	0.20 193	0.85 514

UNet	0.83 350	0.34 323	1.31 436	0.58 308	0.74 460	1.58 454	0.49 276	1.41 293	1.04 256	1.21 321	1.08 237	1.54 421	1.12 418	1.65 333	1.09 409	0.23 297	0.17 286	0.25 326	0.20 239	0.25 309	0.22 278

DSFCA	0.93 382	0.34 323	1.06 388	0.52 217	0.65 436	1.55 452	0.93 455	1.49 311	1.19 350	1.56 451	1.15 276	1.50 415	0.96 368	3.07 446	1.02 399	0.30 403	0.26 414	0.25 326	0.25 362	0.28 353	0.24 312

DN-CSS_ROB	0.64 236	0.32 278	1.05 384	0.55 273	0.40 299	0.54 140	0.45 241	1.21 247	0.93 207	1.03 232	1.47 393	0.69 173	0.63 224	1.76 357	0.49 234	0.18 140	0.14 161	0.25 326	0.22 312	0.22 257	0.20 244

G2L-Stereo	0.80 333	0.32 278	0.95 347	0.60 332	0.42 312	0.78 281	0.69 394	1.50 315	1.09 283	1.33 391	1.14 268	1.45 404	0.72 252	2.45 422	1.10 412	0.25 338	0.20 341	0.26 345	0.21 283	0.20 193	0.26 348

AIO-test2	0.57 192	0.28 174	0.63 154	0.61 346	0.58 411	0.79 286	0.51 285	1.18 236	1.40 450	0.63 131	1.15 276	0.51 101	0.43 100	1.09 204	0.35 105	0.21 246	0.17 286	0.26 345	0.30 429	0.20 193	0.19 212

DDVS	0.78 326	0.41 387	0.94 343	0.60 332	0.43 322	1.30 420	0.43 211	1.40 291	0.91 200	1.20 317	1.15 276	1.43 397	0.64 228	2.18 401	0.89 376	0.28 389	0.22 381	0.26 345	0.23 335	0.31 384	0.33 409

test_sample4	0.69 266	0.33 300	0.91 333	0.51 196	0.30 149	0.92 339	0.52 296	1.87 423	1.15 323	1.14 279	1.18 286	0.87 235	0.75 258	1.18 228	0.68 312	0.25 338	0.20 341	0.26 345	0.26 379	0.26 321	0.25 324

CAS++	0.47 117	0.31 262	0.56 115	0.47 113	0.32 194	0.42 41	0.28 52	1.76 388	0.72 140	0.71 143	0.72 126	0.37 50	0.28 22	0.69 79	0.33 78	0.27 376	0.22 381	0.26 345	0.21 283	0.29 364	0.19 212
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ttt	0.94 384	0.34 323	0.59 138	0.61 346	0.37 261	0.94 344	0.50 284	2.17 492	1.34 420	1.23 332	1.61 430	0.91 251	0.76 266	1.85 367	3.97 522	0.30 403	0.26 414	0.26 345	0.24 348	0.29 364	0.29 374

CASS	0.65 244	0.34 323	0.72 221	0.56 286	0.27 86	0.78 281	0.42 192	1.59 343	0.86 180	1.30 369	1.25 311	0.87 235	0.84 308	0.84 129	0.54 265	0.35 442	0.19 323	0.26 345	0.21 283	0.28 353	0.42 446
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.51 135	0.29 209	0.47 62	0.43 59	0.30 149	0.55 148	0.55 328	1.02 168	0.77 157	0.98 213	0.85 157	0.94 265	0.56 183	0.85 134	0.45 201	0.20 213	0.14 161	0.26 345	0.14 90	0.23 282	0.23 298

dd	0.59 204	0.48 415	0.97 355	0.55 273	0.32 194	0.64 194	0.47 255	1.02 168	1.34 420	0.78 159	0.86 158	0.58 133	0.54 171	1.01 182	0.86 371	0.28 389	0.18 307	0.26 345	0.19 207	0.32 392	0.24 312

RAFT-RH_RVC	1.03 416	0.24 76	0.67 180	0.49 154	0.28 110	0.81 303	0.33 88	0.83 98	1.08 275	2.05 497	4.65 532	1.04 306	0.57 192	5.98 511	0.50 240	0.18 140	0.13 110	0.26 345	0.20 239	0.16 60	0.17 147

Anonymous3	0.61 213	0.44 397	1.11 405	0.59 321	0.49 356	0.93 343	0.65 377	0.93 131	0.81 168	0.72 148	0.88 163	0.65 159	0.69 240	1.06 195	0.53 259	0.35 442	0.30 444	0.26 345	0.26 379	0.31 384	0.27 358

ADLNet	0.85 359	0.36 354	0.89 326	0.85 485	0.72 456	1.24 411	0.76 411	1.82 409	1.36 432	1.52 442	1.35 358	1.27 369	0.99 386	1.23 237	1.15 420	0.27 376	0.20 341	0.26 345	0.25 362	0.28 353	0.30 388

aanetorigin	1.23 449	0.79 491	2.78 522	0.70 428	0.79 476	0.99 364	1.06 475	1.06 200	1.37 436	3.52 533	2.61 505	1.72 451	1.63 482	1.99 381	1.78 481	0.25 338	0.24 402	0.26 345	0.25 362	0.38 426	0.45 457

EDNetEfficient	2.37 519	1.10 511	8.08 544	0.74 450	0.71 454	0.98 363	1.56 510	1.46 306	4.06 541	4.90 547	2.82 509	2.25 492	3.48 537	2.95 442	9.97 546	0.26 360	0.24 402	0.26 345	0.30 429	0.68 502	0.61 494

MSMDNet	0.66 251	0.32 278	0.87 313	0.49 154	0.37 261	0.79 286	0.40 172	1.43 301	1.31 409	1.15 285	1.31 337	1.24 357	0.63 224	0.88 143	0.57 274	0.21 246	0.16 257	0.26 345	0.19 207	0.39 430	0.24 312

DLCB_ROB	0.86 364	0.40 379	0.78 278	0.68 420	0.54 391	1.11 385	0.84 432	1.49 311	1.23 370	1.64 466	1.65 439	1.70 449	0.91 339	1.70 345	1.05 401	0.25 338	0.24 402	0.26 345	0.27 389	0.27 335	0.24 312

test_sample6	0.71 277	0.34 323	0.87 313	0.52 217	0.30 149	0.82 305	0.58 351	1.79 402	1.15 323	1.14 279	1.33 345	0.91 251	0.79 281	1.31 257	0.74 328	0.27 376	0.21 363	0.27 361	0.29 420	0.28 353	0.27 358

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DualNet	0.70 270	0.34 323	0.87 313	0.52 217	0.30 149	0.84 318	0.54 310	1.83 414	1.14 311	1.14 279	1.33 345	0.88 239	0.78 277	1.23 237	0.65 302	0.26 360	0.20 341	0.27 361	0.27 389	0.27 335	0.26 348

CASnet	0.41 75	0.25 103	0.48 64	0.50 166	0.20 3	0.50 100	0.36 126	0.81 91	0.80 165	0.83 174	0.68 112	0.48 83	0.31 35	0.54 31	0.32 65	0.18 140	0.12 52	0.27 361	0.22 312	0.23 282	0.14 63
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.66 251	0.32 278	0.88 320	0.49 154	0.37 261	0.78 281	0.40 172	1.42 295	1.31 409	1.16 295	1.31 337	1.25 361	0.62 219	0.89 148	0.57 274	0.20 213	0.16 257	0.27 361	0.19 207	0.40 434	0.25 324

LL-Strereo	1.33 461	0.39 373	1.38 446	0.61 346	0.61 425	0.75 262	0.66 382	1.63 356	1.17 335	1.56 451	1.60 426	2.03 485	2.12 514	9.72 556	0.97 392	0.21 246	0.18 307	0.27 361	0.23 335	0.22 257	0.25 324

RAFT	0.64 236	0.30 229	0.73 233	0.59 321	0.33 215	0.68 229	0.58 351	1.04 179	0.76 153	1.08 240	1.19 293	1.65 444	0.93 351	1.06 195	0.56 271	0.21 246	0.18 307	0.27 361	0.24 348	0.22 257	0.17 147

PSMNet-RSSM	0.72 279	0.30 229	0.61 146	0.63 367	0.42 312	0.73 253	0.56 336	1.92 438	1.10 290	1.09 246	1.37 361	1.22 350	0.98 378	1.28 251	0.72 324	0.27 376	0.19 323	0.27 361	0.29 420	0.24 297	0.24 312

DMCA	0.67 260	0.34 323	0.90 330	0.51 196	0.44 329	0.86 322	0.47 255	1.42 295	1.02 247	1.17 304	1.12 259	1.23 355	0.75 258	0.78 109	0.95 387	0.25 338	0.19 323	0.27 361	0.19 207	0.24 297	0.27 358

RTSC	1.29 454	0.73 483	2.44 512	0.83 479	0.57 402	1.85 481	0.65 377	1.88 426	2.00 505	2.20 502	1.66 441	1.60 431	1.26 445	2.33 414	3.92 520	0.32 417	0.23 393	0.27 361	0.29 420	0.37 417	0.37 428

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 330	0.43 394	1.05 384	0.64 376	0.58 411	0.95 348	0.53 304	1.53 330	1.18 342	1.37 403	1.15 276	1.43 397	0.88 329	1.61 327	0.84 366	0.25 338	0.22 381	0.27 361	0.27 389	0.29 364	0.29 374
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.74 302	0.48 415	0.87 313	0.57 302	0.44 329	0.79 286	0.54 310	1.73 376	0.96 217	1.38 408	1.27 321	1.24 357	0.73 254	1.43 292	0.73 327	0.34 435	0.28 429	0.27 361	0.26 379	0.31 384	0.31 398

StereoDRNet-Refined	0.80 333	0.41 387	0.88 320	0.62 358	0.42 312	1.33 425	0.48 266	1.52 324	1.17 335	1.45 427	1.44 384	1.44 402	0.90 336	1.26 246	1.24 430	0.20 213	0.16 257	0.27 361	0.24 348	0.25 309	0.28 370
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_0105_6	0.53 146	0.37 361	0.98 358	0.65 390	0.38 278	0.51 117	0.51 285	0.77 69	1.20 355	0.54 111	0.55 81	0.65 159	0.53 166	0.94 162	0.44 188	0.32 417	0.32 458	0.28 374	0.24 348	0.28 353	0.21 261

ITSA-stereo	0.82 344	0.36 354	0.82 290	0.54 249	0.31 175	0.80 294	0.47 255	2.17 492	1.67 482	1.13 276	1.13 264	0.94 265	0.86 319	2.46 424	1.00 397	0.26 360	0.23 393	0.28 374	0.27 389	0.28 353	0.36 423

fast-acv-ft	0.94 384	0.44 397	1.40 447	0.58 308	0.51 374	1.77 473	0.69 394	1.36 282	1.42 457	1.29 361	1.86 465	1.74 454	1.25 443	1.52 309	1.38 448	0.26 360	0.28 429	0.28 374	0.28 409	0.27 335	0.26 348

Wz-Net-MNSev	1.11 433	0.58 452	2.23 507	0.66 397	0.71 454	1.95 489	1.46 505	1.98 453	1.45 461	1.79 479	1.43 379	1.49 414	1.33 455	1.97 380	1.42 460	0.27 376	0.23 393	0.28 374	0.28 409	0.34 404	0.31 398

AACVNet	0.86 364	0.35 344	0.79 281	0.82 476	0.39 288	0.76 268	0.49 276	1.61 350	0.81 168	1.08 240	1.33 345	1.30 376	0.93 351	4.34 474	0.74 328	0.25 338	0.21 363	0.28 374	0.22 312	0.29 364	0.25 324

PFNet+	0.59 204	0.28 174	0.77 270	0.53 234	0.30 149	0.59 166	0.31 74	0.92 124	1.14 311	1.33 391	1.10 246	0.79 200	0.57 192	1.31 257	0.49 234	0.25 338	0.17 286	0.28 374	0.26 379	0.21 234	0.25 324

HCRNet	0.70 270	0.39 373	0.73 233	0.60 332	0.59 419	0.76 268	0.35 110	1.22 255	1.13 308	1.02 228	0.99 193	1.02 299	0.76 266	2.19 403	0.70 316	0.28 389	0.19 323	0.28 374	0.23 335	0.25 309	0.23 298

ARAFT	0.77 318	0.36 354	1.49 468	0.51 196	0.31 175	0.90 328	0.82 430	1.90 431	1.06 264	1.62 462	1.24 307	1.02 299	0.64 228	1.84 364	0.50 240	0.18 140	0.14 161	0.28 374	0.27 389	0.17 89	0.16 122

CFNet	0.96 388	0.36 354	1.01 368	0.62 358	0.42 312	0.99 364	0.47 255	1.90 431	1.32 413	0.99 216	1.39 370	1.10 326	0.86 319	5.58 501	0.79 350	0.23 297	0.17 286	0.28 374	0.27 389	0.26 321	0.21 261

NaN_ROB	1.13 438	0.55 442	1.15 414	0.64 376	0.48 353	1.61 456	2.03 533	1.72 375	1.48 464	2.09 499	1.27 321	1.40 393	1.08 410	3.94 466	1.30 439	0.28 389	0.34 463	0.28 374	0.28 409	0.30 375	0.33 409

rvit_0105_4	0.56 185	0.38 368	1.06 388	0.66 397	0.38 278	0.53 132	0.53 304	0.84 101	1.17 335	0.56 113	0.61 95	0.72 181	0.59 202	0.98 174	0.45 201	0.32 417	0.33 462	0.29 384	0.25 362	0.29 364	0.23 298

DCVSM-stereo	0.72 279	0.35 344	0.76 263	0.55 273	0.42 312	0.73 253	0.38 149	1.21 247	1.02 247	1.79 479	1.04 224	1.62 433	1.03 397	1.04 192	0.79 350	0.24 312	0.27 422	0.29 384	0.24 348	0.30 375	0.36 423

mmm	0.63 224	0.35 344	0.72 221	0.51 196	0.30 149	0.86 322	0.54 310	1.59 343	0.86 180	1.07 239	1.38 366	0.79 200	0.75 258	0.91 151	0.58 277	0.22 272	0.18 307	0.29 384	0.25 362	0.25 309	0.23 298

StereoVision	0.65 244	0.34 323	0.86 302	0.59 321	0.40 299	0.50 100	0.41 188	1.09 210	0.93 207	0.71 143	2.50 503	0.82 211	0.57 192	1.03 186	0.49 234	0.25 338	0.28 429	0.29 384	0.28 409	0.36 413	0.20 244

LL-Strereo2	0.52 136	0.33 300	0.69 197	0.52 217	0.37 261	0.70 241	0.30 67	1.13 224	0.67 125	0.94 202	0.78 140	0.91 251	0.42 93	1.05 194	0.42 175	0.17 101	0.16 257	0.29 384	0.25 362	0.21 234	0.16 122

WZ-Net	1.95 505	0.95 501	10.10 547	0.86 487	0.78 473	1.69 463	1.60 513	2.20 498	1.98 504	2.08 498	1.93 472	2.30 495	1.97 507	5.30 490	3.17 513	0.34 435	0.26 414	0.29 384	0.31 434	0.51 474	0.47 463

pcwnet_v2	0.97 394	0.37 361	4.33 530	0.62 358	0.54 391	0.79 286	0.45 241	2.02 464	1.58 476	1.42 423	1.64 437	1.09 324	0.79 281	1.24 242	0.67 308	0.32 417	0.25 409	0.29 384	0.27 389	0.37 417	0.35 418

GwcNet	1.08 425	0.51 428	2.33 509	0.79 462	1.18 519	1.76 470	0.70 397	1.68 366	1.47 463	1.41 417	1.64 437	1.74 454	1.04 399	2.20 404	1.41 456	0.30 403	0.29 440	0.29 384	0.27 389	0.30 375	0.35 418

DPSNet	1.69 491	0.59 455	4.33 530	0.70 428	0.57 402	2.02 494	1.62 514	3.35 534	1.78 491	1.48 436	1.38 366	2.17 490	2.84 530	4.77 481	3.66 518	0.48 487	0.31 450	0.29 384	0.25 362	0.64 496	0.48 466

StereoDRNet	0.98 398	0.47 411	1.70 479	0.76 455	0.94 500	1.51 448	0.91 449	1.92 438	1.32 413	1.61 459	1.13 264	1.47 412	0.97 371	1.75 352	1.46 467	0.28 389	0.23 393	0.29 384	0.27 389	0.35 406	0.27 358

PWCDC_ROB	1.29 454	0.75 488	1.33 441	1.05 512	0.88 495	1.73 467	0.52 296	1.89 428	3.28 532	1.29 361	4.88 535	1.22 350	1.46 466	1.77 359	1.45 464	0.60 506	0.26 414	0.29 384	0.25 362	0.52 476	0.37 428

rvit_0105_5	0.58 198	0.39 373	1.05 384	0.66 397	0.37 261	0.58 161	0.56 336	0.94 138	1.18 342	0.64 132	0.68 112	0.75 185	0.63 224	0.88 143	0.50 240	0.32 417	0.32 458	0.30 395	0.27 389	0.28 353	0.25 324

UGAM	1.14 440	0.27 152	0.95 347	0.53 234	0.42 312	0.70 241	0.72 402	0.95 143	1.32 413	0.98 213	1.48 398	1.78 460	0.87 324	9.65 555	0.87 372	0.21 246	0.18 307	0.30 395	0.24 348	0.19 159	0.16 122

ssnet_v2	0.88 369	0.36 354	1.02 375	0.62 358	0.38 278	1.32 423	0.97 461	2.07 472	1.34 420	1.37 403	1.18 286	1.54 421	0.92 342	1.10 207	1.65 477	0.30 403	0.27 422	0.30 395	0.28 409	0.27 335	0.26 348

RAFT + AFF	1.00 405	0.42 391	1.09 400	0.67 409	0.50 363	1.22 409	1.24 492	2.24 501	1.19 350	1.30 369	1.56 417	1.17 341	1.49 471	3.44 460	0.83 363	0.21 246	0.25 409	0.30 395	0.26 379	0.27 335	0.27 358

FADNet-RVC-Resample	0.84 355	0.47 411	2.10 499	0.61 346	0.45 336	1.07 380	0.61 365	1.59 343	1.20 355	1.08 240	0.98 191	1.03 303	0.98 378	2.17 398	0.72 324	0.23 297	0.22 381	0.30 395	0.32 442	0.35 406	0.34 413

SGM_RVC	1.68 490	0.36 354	0.61 146	0.59 321	0.29 127	2.25 503	1.18 488	2.38 514	1.68 484	3.60 534	2.67 507	3.69 526	2.42 523	8.13 543	1.90 487	0.31 410	0.31 450	0.30 395	0.28 409	0.30 375	0.29 374
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
YMNet	1.00 405	0.54 437	1.40 447	0.81 468	0.85 490	1.87 483	0.62 368	1.55 337	1.18 342	1.63 464	1.99 476	1.77 458	0.97 371	1.50 306	1.45 464	0.33 425	0.37 481	0.31 401	0.32 442	0.32 392	0.29 374

YMNet_1	1.00 405	0.54 437	1.40 447	0.81 468	0.85 490	1.87 483	0.62 368	1.55 337	1.18 342	1.63 464	1.99 476	1.77 458	0.97 371	1.50 306	1.45 464	0.33 425	0.37 481	0.31 401	0.32 442	0.32 392	0.29 374

ffm	0.72 279	0.33 300	0.85 296	0.53 234	0.37 261	0.74 257	0.56 336	0.95 143	2.47 518	1.15 285	1.45 386	1.06 308	0.82 296	1.55 317	0.32 65	0.20 213	0.12 52	0.31 401	0.27 389	0.19 159	0.20 244

ff1	1.37 465	0.33 300	0.85 296	0.53 234	0.37 261	0.74 257	0.56 336	0.95 143	2.47 518	1.15 285	1.45 386	1.06 308	0.82 296	7.22 529	7.61 537	0.20 213	0.12 52	0.31 401	0.27 389	0.19 159	0.20 244

mmx	1.39 467	0.33 300	0.85 296	0.53 234	0.37 261	0.74 257	0.56 336	2.13 477	1.37 436	1.15 285	1.45 386	1.06 308	0.82 296	7.22 529	7.61 537	0.24 312	0.19 323	0.31 401	0.27 389	0.30 375	0.25 324

xxx	1.39 467	0.33 300	0.85 296	0.53 234	0.37 261	0.74 257	0.56 336	2.13 477	1.37 436	1.15 285	1.45 386	1.06 308	0.82 296	7.22 529	7.61 537	0.24 312	0.19 323	0.31 401	0.27 389	0.30 375	0.25 324

GMStereo_Zeroshot	0.67 260	0.61 465	1.01 368	0.64 376	0.37 261	0.84 318	0.35 110	1.05 187	1.12 296	1.12 262	1.06 228	1.27 369	0.54 171	1.19 230	0.59 280	0.32 417	0.17 286	0.31 401	0.18 185	0.52 476	0.22 278

Wz-Net-SNSev	1.49 473	1.23 520	6.27 540	0.68 420	0.67 443	1.37 430	1.41 502	2.00 456	1.39 445	1.48 436	1.61 430	2.29 494	1.32 454	3.93 465	2.14 497	0.31 410	0.28 429	0.31 401	0.33 451	0.42 441	0.36 423

NINENet	0.77 318	0.37 361	0.78 278	0.62 358	0.51 374	2.34 507	0.42 192	1.83 414	1.04 256	1.14 279	1.23 305	1.03 303	0.62 219	1.24 242	0.70 316	0.28 389	0.23 393	0.31 401	0.21 283	0.26 321	0.25 324

SACVNet	0.85 359	0.46 406	0.85 296	0.81 468	0.56 399	0.80 294	0.79 419	1.68 366	1.12 296	1.34 395	1.33 345	1.25 361	0.94 356	2.39 419	0.76 336	0.34 435	0.26 414	0.31 401	0.29 420	0.35 406	0.44 455

psm_up	0.77 318	0.34 323	0.70 203	0.66 397	0.58 411	1.05 375	0.92 451	1.52 324	1.12 296	1.26 350	1.16 281	1.31 380	1.23 440	1.20 232	0.81 356	0.25 338	0.29 440	0.31 401	0.27 389	0.27 335	0.25 324

FADNet_RVC	0.83 350	0.51 428	1.83 491	0.54 249	0.42 312	1.19 405	0.46 248	1.51 322	1.09 283	0.89 187	1.24 307	0.91 251	0.87 324	2.11 393	1.11 415	0.27 376	0.22 381	0.31 401	0.28 409	0.43 447	0.38 434

FADNet	0.92 379	0.61 465	1.81 488	0.62 358	0.55 397	0.96 354	0.57 347	1.78 396	1.33 417	0.93 197	1.01 203	1.36 389	1.01 390	2.71 435	0.75 333	0.33 425	0.34 463	0.31 401	0.34 456	0.59 489	0.40 438

DRN-Test	1.00 405	0.44 397	1.13 409	0.70 428	0.81 483	1.62 457	0.79 419	2.14 481	1.44 460	1.78 476	1.33 345	1.43 397	1.05 403	2.18 401	1.53 473	0.27 376	0.21 363	0.31 401	0.30 429	0.32 392	0.28 370

test_sample7	0.74 302	0.37 361	0.76 263	0.52 217	0.35 236	0.91 332	0.67 386	1.78 396	1.21 361	1.22 326	1.18 286	1.08 314	0.92 342	1.23 237	0.67 308	0.31 410	0.28 429	0.32 415	0.31 434	0.33 401	0.29 374

coex-ft	8.13 555	2.13 547	98.04 580	0.67 409	0.53 388	1.71 464	1.56 510	1.65 358	11.11 555	18.17 570	3.75 521	3.88 528	7.61 557	2.98 445	6.49 532	0.30 403	0.30 444	0.32 415	0.31 434	0.66 500	0.50 472

FINET	0.97 394	0.54 437	1.60 474	0.63 367	0.79 476	1.08 381	1.07 476	1.56 340	2.20 512	1.15 285	1.49 400	0.94 265	0.88 329	2.32 413	1.05 401	0.42 468	0.35 474	0.32 415	0.28 409	0.43 447	0.38 434

FADNet-RVC	0.88 369	0.67 474	1.93 495	0.60 332	0.48 353	0.91 332	0.60 363	1.71 374	1.18 342	0.90 189	0.96 181	1.36 389	0.92 342	2.25 408	1.17 424	0.30 403	0.29 440	0.32 415	0.32 442	0.41 437	0.35 418

ADCRef	1.35 463	0.55 442	2.37 511	0.72 439	0.77 471	1.94 488	0.78 416	1.91 435	1.27 390	1.57 455	1.59 425	1.36 389	1.41 459	1.54 315	7.53 536	0.23 297	0.20 341	0.32 415	0.30 429	0.29 364	0.29 374

ADCP+	1.99 508	0.48 415	7.73 542	0.66 397	0.91 496	2.30 505	1.05 473	1.82 409	1.34 420	1.54 447	1.32 343	1.74 454	1.61 481	2.17 398	13.37 553	0.24 312	0.21 363	0.32 415	0.28 409	0.37 417	0.29 374

AdaStereo	0.70 270	0.43 394	0.75 253	0.73 447	0.37 261	0.92 339	0.53 304	1.85 418	1.18 342	1.12 262	1.23 305	1.07 313	0.65 234	0.96 165	0.63 297	0.31 410	0.15 218	0.32 415	0.21 283	0.29 364	0.22 278
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SANet	1.88 501	0.57 449	2.18 506	0.63 367	0.40 299	2.80 522	1.57 512	2.39 515	5.88 550	2.36 510	3.57 519	3.72 527	2.97 532	4.74 480	1.76 480	0.34 435	0.30 444	0.32 415	0.29 420	0.48 466	0.37 428

Wz-Net-TNSev	1.88 501	2.08 546	7.66 541	0.67 409	0.64 434	2.42 510	1.83 522	2.33 508	1.74 490	1.57 455	1.56 417	2.58 506	1.90 504	4.86 482	3.12 510	0.39 457	0.37 481	0.33 423	0.37 468	0.53 478	0.58 488

CFNet_pseudo	0.66 251	0.32 278	0.86 302	0.48 139	0.39 288	0.70 241	0.40 172	1.33 272	1.22 367	1.16 295	1.34 352	1.24 357	0.64 228	0.98 174	0.59 280	0.21 246	0.16 257	0.33 423	0.19 207	0.36 413	0.25 324

EDNetEfficientorigin	10.57 559	1.47 529	177.42 581	0.67 409	0.53 388	1.58 454	1.16 486	1.90 431	3.37 534	4.71 546	3.38 516	3.10 521	2.69 529	3.13 450	3.58 517	0.25 338	0.23 393	0.33 423	0.27 389	0.83 508	0.81 511

CFNet-ft	0.72 279	0.32 278	0.54 101	0.66 397	0.54 391	0.83 310	0.55 328	1.37 283	1.15 323	0.93 197	1.28 327	1.57 425	0.97 371	1.35 269	0.81 356	0.26 360	0.20 341	0.33 423	0.25 362	0.30 375	0.23 298

STTStereo	0.78 326	0.50 425	1.22 422	0.64 376	0.54 391	0.89 325	0.54 310	1.44 302	1.11 292	1.38 408	1.09 242	1.27 369	0.85 311	1.43 292	0.83 363	0.29 399	0.27 422	0.33 423	0.39 472	0.32 392	0.30 388

PA-Net	1.01 411	0.57 449	1.29 434	0.64 376	0.74 460	1.19 405	0.84 432	1.69 368	1.43 459	1.16 295	1.19 293	1.32 381	1.19 432	3.42 458	1.25 431	0.29 399	0.45 504	0.33 423	0.49 496	0.32 392	0.47 463
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	1.36 464	0.47 411	0.86 302	0.67 409	0.45 336	1.34 427	1.73 517	1.64 357	1.24 376	1.49 438	2.38 497	1.55 423	1.20 435	9.30 549	0.93 381	0.30 403	0.31 450	0.33 423	0.28 409	0.39 430	0.30 388

TDLM	1.06 420	0.44 397	0.79 281	0.63 367	0.50 363	0.89 325	1.44 504	1.48 309	1.26 384	1.12 262	1.40 372	1.08 314	0.98 378	6.65 519	0.78 344	0.33 425	0.21 363	0.33 423	0.26 379	0.37 417	0.24 312

CFNet_RVC	0.72 279	0.32 278	0.54 101	0.66 397	0.54 391	0.83 310	0.55 328	1.37 283	1.15 323	0.93 197	1.28 327	1.57 425	0.97 371	1.35 269	0.81 356	0.26 360	0.20 341	0.33 423	0.25 362	0.30 375	0.23 298

XPNet_ROB	0.96 388	0.49 418	1.09 400	0.72 439	0.57 402	1.11 385	1.14 483	1.66 363	1.23 370	1.85 486	1.39 370	1.64 441	1.11 415	1.80 361	1.42 460	0.38 454	0.30 444	0.33 423	0.29 420	0.37 417	0.34 413

rvit_0105_3	0.63 224	0.44 397	1.08 397	0.72 439	0.40 299	0.64 194	0.71 399	1.03 173	1.17 335	0.82 172	0.70 120	0.80 202	0.70 245	0.91 151	0.56 271	0.35 442	0.34 463	0.34 433	0.32 442	0.27 335	0.28 370

Syn2CoEx	1.14 440	0.69 478	1.66 477	0.80 465	0.67 443	1.40 436	0.88 442	2.06 471	1.54 473	1.25 346	1.58 424	1.42 396	1.50 473	4.09 468	1.40 452	0.36 446	0.32 458	0.34 433	0.29 420	0.29 364	0.34 413

psmorigin	1.52 477	0.69 478	10.52 550	0.68 420	0.59 419	1.13 389	0.70 397	1.57 341	1.19 350	1.99 494	1.79 456	2.26 493	1.47 468	2.09 391	1.36 447	0.39 457	0.40 492	0.34 433	0.33 451	0.43 447	0.56 483

hitnet-ft	0.79 330	0.35 344	0.57 125	0.58 308	0.42 312	0.96 354	0.46 248	1.47 308	1.33 417	1.19 313	1.22 301	1.81 461	0.98 378	1.66 337	0.94 383	0.33 425	0.28 429	0.34 433	0.27 389	0.35 406	0.31 398

FAT-Stereo	1.07 422	0.41 387	1.32 439	0.72 439	0.58 411	1.08 381	0.89 444	1.96 447	1.65 480	1.75 473	1.98 475	2.03 485	1.48 469	2.02 384	1.18 427	0.42 468	0.35 474	0.34 433	0.29 420	0.35 406	0.53 478

ADCL	1.72 495	0.57 449	3.66 527	0.67 409	0.61 425	2.61 517	1.85 523	1.96 447	1.67 482	1.90 490	1.83 460	2.06 488	1.90 504	2.13 394	9.15 545	0.26 360	0.24 402	0.34 433	0.32 442	0.38 426	0.35 418

CVANet_RVC	1.07 422	0.43 394	0.76 263	0.60 332	0.50 363	0.90 328	0.97 461	1.52 324	1.26 384	1.33 391	1.38 366	1.24 357	1.18 429	6.75 525	0.75 333	0.34 435	0.23 393	0.34 433	0.29 420	0.42 441	0.27 358

UCFNet_RVC	0.69 266	0.35 344	0.49 71	0.64 376	0.39 288	0.85 321	0.58 351	1.75 382	1.14 311	0.97 209	1.19 293	1.17 341	0.93 351	0.99 177	0.62 293	0.28 389	0.20 341	0.34 433	0.31 434	0.32 392	0.27 358

DMCA-RVC	0.74 302	0.40 379	1.27 432	0.66 397	0.49 356	0.77 276	0.47 255	1.35 280	1.01 244	1.53 443	1.01 203	1.29 375	0.82 296	1.31 257	0.78 344	0.27 376	0.21 363	0.35 441	0.27 389	0.32 392	0.24 312

S-Stereo	1.15 444	0.46 406	2.17 504	0.81 468	0.80 481	1.21 408	1.19 489	1.93 442	2.02 506	1.47 430	2.11 485	1.57 425	1.17 426	2.05 388	1.41 456	0.40 460	0.40 492	0.35 441	0.31 434	0.44 453	0.70 505

RTS	2.67 527	1.38 522	15.28 555	0.99 508	1.26 523	3.78 535	1.96 530	2.15 483	2.62 524	2.61 516	2.85 510	2.60 507	1.59 478	6.27 513	5.71 529	0.40 460	0.28 429	0.35 441	0.35 461	0.50 470	0.48 466

RTSA	2.67 527	1.38 522	15.28 555	0.99 508	1.26 523	3.78 535	1.96 530	2.15 483	2.62 524	2.61 516	2.85 510	2.60 507	1.59 478	6.27 513	5.71 529	0.40 460	0.28 429	0.35 441	0.35 461	0.50 470	0.48 466

AnyNet_C32	1.96 506	1.10 511	5.17 534	0.90 498	1.11 511	2.12 499	2.37 544	1.85 418	1.48 464	2.45 513	1.70 445	2.05 487	1.64 483	2.50 427	10.28 549	0.37 450	0.34 463	0.35 441	0.41 477	0.49 469	0.54 479

RYNet	1.17 447	0.49 418	1.24 426	0.70 428	0.97 504	1.71 464	0.92 451	1.91 435	1.46 462	1.38 408	1.14 268	1.88 465	1.30 452	4.24 470	1.87 484	0.26 360	0.21 363	0.35 441	0.27 389	0.55 482	0.54 479

ccs_rob	0.66 251	0.33 300	0.86 302	0.48 139	0.39 288	0.70 241	0.40 172	1.33 272	1.22 367	1.16 295	1.34 352	1.23 355	0.64 228	0.98 174	0.59 280	0.21 246	0.16 257	0.35 441	0.20 239	0.37 417	0.25 324

PWC_ROB	1.24 450	0.76 489	2.46 513	0.72 439	0.78 473	1.15 396	0.49 276	1.75 382	1.92 501	2.31 505	3.07 512	1.59 429	1.40 458	2.46 424	2.10 496	0.33 425	0.22 381	0.35 441	0.24 348	0.38 426	0.41 442

rvit_105_1	0.72 279	0.52 432	1.01 368	0.78 460	0.49 356	0.75 262	0.87 440	1.12 221	1.18 342	0.99 216	0.79 146	0.90 248	0.77 270	1.26 246	0.75 333	0.41 464	0.36 479	0.36 449	0.41 477	0.30 375	0.33 409

GASNet	0.99 400	0.97 502	1.72 482	0.98 507	0.68 449	0.83 310	0.67 386	1.60 347	1.28 395	1.31 379	1.22 301	1.22 350	1.21 438	2.41 420	1.41 456	0.43 473	0.26 414	0.36 449	0.34 456	0.55 482	0.31 398

SGM-ForestM	6.52 550	0.38 368	1.26 429	0.63 367	0.35 236	13.59 561	5.32 557	6.32 556	6.70 552	11.14 562	9.18 555	22.51 572	13.93 561	16.89 564	20.07 563	0.36 446	0.37 481	0.36 449	0.35 461	0.36 413	0.34 413

CFNet_ucs	0.70 270	0.33 300	0.88 320	0.50 166	0.43 322	0.74 257	0.44 224	1.60 347	1.29 399	1.22 326	1.54 411	1.09 324	0.63 224	0.99 177	0.59 280	0.25 338	0.20 341	0.37 452	0.21 283	0.40 434	0.28 370

MDST_ROB	1.67 488	0.34 323	1.58 473	0.92 503	0.58 411	4.26 543	1.11 479	2.83 525	1.41 454	4.49 544	2.55 504	1.45 404	0.97 371	7.79 540	1.17 424	0.31 410	0.25 409	0.37 452	0.33 451	0.31 384	0.30 388

PSMNet_ROB	0.90 374	0.52 432	1.17 417	0.72 439	0.61 425	1.27 415	1.12 481	1.76 388	1.12 296	1.09 246	1.28 327	1.45 404	0.89 335	1.65 333	1.42 460	0.33 425	0.25 409	0.37 452	0.39 472	0.35 406	0.29 374

TCMNet	1.01 411	0.60 463	2.10 499	0.86 487	1.33 526	1.14 390	0.67 386	1.69 368	1.23 370	1.11 260	1.57 421	1.30 376	0.97 371	2.01 383	1.50 471	0.31 410	0.31 450	0.38 455	0.34 456	0.42 441	0.36 423

PSM-AAD	0.79 330	0.27 152	0.53 95	0.55 273	0.28 110	0.77 276	1.24 492	0.99 157	0.91 200	1.66 467	1.57 421	0.81 206	2.19 517	1.65 333	0.44 188	0.19 181	0.14 161	0.38 455	0.32 442	0.21 234	0.70 505

SHD	1.31 458	0.71 482	2.34 510	0.86 487	0.75 467	1.77 473	0.65 377	2.22 499	2.50 521	2.40 512	1.71 446	1.91 470	1.60 480	1.93 376	2.37 500	0.38 454	0.31 450	0.38 455	0.40 476	0.48 466	0.50 472

ADCPNet	1.85 499	0.69 478	8.07 543	0.71 436	0.58 411	2.79 521	1.22 491	1.94 444	1.54 473	1.88 487	1.69 444	2.46 504	2.04 510	2.37 417	6.48 531	0.38 454	0.37 481	0.38 455	0.43 482	0.47 463	0.45 457

NVstereo2D	0.92 379	0.41 387	1.48 466	0.72 439	0.72 456	1.20 407	0.87 440	1.75 382	1.38 440	0.99 216	1.13 264	1.26 365	0.98 378	2.21 405	0.89 376	0.43 473	0.20 341	0.38 455	0.24 348	0.57 485	0.63 496

ETE_ROB	0.96 388	0.64 471	1.16 415	0.69 423	0.48 353	1.14 390	1.13 482	1.77 392	1.19 350	1.91 491	1.45 386	1.73 452	1.05 403	1.60 325	1.14 419	0.32 417	0.26 414	0.38 455	0.34 456	0.39 430	0.41 442

stereogan	1.15 444	0.42 391	1.40 447	0.86 487	0.84 487	2.38 509	0.71 399	1.88 426	1.73 488	1.72 471	1.94 474	2.31 496	1.29 448	2.07 389	1.08 407	0.36 446	0.35 474	0.39 461	0.31 434	0.51 474	0.46 460

ADCMid	1.89 504	0.73 483	5.06 533	0.72 439	0.67 443	2.00 493	1.14 483	1.97 451	1.48 464	2.86 525	1.81 459	2.37 499	2.05 512	2.24 406	10.39 550	0.33 425	0.31 450	0.39 461	0.43 482	0.50 470	0.44 455

WCMA_ROB	1.84 498	0.47 411	1.31 436	0.69 423	0.57 402	2.11 498	1.14 483	1.87 423	1.73 488	4.04 538	6.43 541	5.62 541	3.61 538	2.59 430	1.94 489	0.52 492	0.44 500	0.39 461	0.42 480	0.48 466	0.47 463

SGM-Forest	1.24 450	0.38 368	0.60 143	0.52 217	0.37 261	1.56 453	1.30 497	1.65 358	1.36 432	2.11 500	1.79 456	1.63 438	0.93 351	7.48 536	0.95 387	0.36 446	0.37 481	0.39 461	0.34 456	0.37 417	0.32 403
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.95 387	0.44 397	0.66 175	0.53 234	0.35 236	1.53 450	1.63 515	1.69 368	1.42 457	2.00 496	1.60 426	1.43 397	1.17 426	1.59 324	0.99 396	0.34 435	0.34 463	0.39 461	0.33 451	0.33 401	0.32 403
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.64 236	0.46 406	1.05 384	0.66 397	0.66 439	0.53 132	0.48 266	1.20 246	1.12 296	0.76 151	0.92 171	0.78 196	0.53 166	1.03 186	0.59 280	0.37 450	0.28 429	0.40 466	0.31 434	0.37 417	0.32 403

ADCS	2.25 514	0.99 505	5.55 535	0.81 468	0.74 460	2.19 501	1.80 519	2.27 504	2.14 510	2.80 524	2.13 487	2.40 501	2.03 509	2.64 433	13.69 554	0.41 464	0.39 490	0.40 466	0.45 486	0.58 487	0.56 483

AnyNet_C01	2.26 515	1.78 535	10.22 549	0.93 504	0.74 460	2.92 524	2.20 539	2.29 506	1.80 493	2.53 515	2.41 500	2.71 511	1.73 490	3.41 457	6.72 533	0.41 464	0.39 490	0.40 466	0.42 480	0.67 501	0.63 496

DANet	1.08 425	0.61 465	1.32 439	0.85 485	0.72 456	1.37 430	0.51 285	1.54 333	1.15 323	1.78 476	1.54 411	2.01 482	1.11 415	2.90 441	2.00 492	0.33 425	0.30 444	0.40 466	0.30 429	0.44 453	0.45 457
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	1.41 470	0.59 455	1.26 429	0.70 428	0.50 363	1.76 470	1.78 518	1.77 392	1.90 500	2.35 508	2.32 494	1.92 473	1.94 506	5.56 500	1.49 470	0.43 473	0.35 474	0.40 466	0.41 477	0.43 447	0.41 442

APVNet	1.06 420	0.53 436	1.42 453	0.84 480	0.79 476	1.92 486	0.82 430	1.90 431	1.08 275	1.08 240	1.43 379	1.56 424	1.13 422	3.07 446	1.58 474	0.31 410	0.34 463	0.42 471	0.36 465	0.36 413	0.37 428

SAMSARA	1.55 479	0.84 493	2.61 517	1.22 520	1.07 507	2.50 513	1.93 528	2.05 466	1.89 498	2.75 521	1.66 441	2.81 513	1.69 489	3.08 448	1.97 491	0.46 485	0.51 515	0.42 471	0.46 489	0.58 487	0.59 490

ISRNet	0.80 333	0.33 300	1.07 393	0.81 468	0.66 439	0.60 174	0.34 100	1.19 244	1.13 308	1.59 458	1.53 407	1.35 387	0.77 270	1.27 249	0.94 383	0.39 457	0.34 463	0.43 473	0.38 470	0.34 404	0.49 470

SDNR	1.62 485	0.51 428	2.17 504	0.53 234	0.56 399	3.80 537	0.45 241	1.54 333	1.29 399	1.33 391	2.41 500	1.08 314	0.96 368	11.18 560	1.16 421	0.66 512	0.63 525	0.43 473	0.32 442	0.64 496	0.67 502

Nwc_Net	1.09 428	0.49 418	1.33 441	0.89 497	0.80 481	1.49 447	0.66 382	2.19 495	1.27 390	1.32 383	2.26 492	1.96 477	1.54 474	1.92 373	1.34 443	0.40 460	0.30 444	0.43 473	0.45 486	0.38 426	0.37 428

LALA_ROB	1.01 411	0.59 455	1.16 415	0.67 409	0.51 374	1.63 458	1.26 496	1.69 368	1.38 440	1.81 483	1.37 361	1.94 475	1.02 395	1.58 322	1.38 448	0.37 450	0.27 422	0.43 473	0.37 468	0.43 447	0.37 428

XQC	1.37 465	0.87 497	2.56 516	0.84 480	0.69 451	1.83 479	0.89 444	2.07 472	1.88 497	1.88 487	1.53 407	1.91 470	1.55 476	2.85 440	3.05 508	0.48 487	0.29 440	0.44 477	0.39 472	0.69 503	0.60 493

G-Net	1.66 487	0.63 469	1.56 471	1.11 517	0.74 460	2.98 526	0.91 449	1.55 337	1.22 367	2.76 522	8.18 553	2.32 497	2.53 527	1.92 373	1.87 484	0.48 487	0.44 500	0.45 478	0.31 434	0.60 493	0.57 487

NCC-stereo	1.10 430	0.54 437	1.24 426	0.84 480	0.94 500	1.29 418	0.89 444	2.01 460	1.34 420	1.32 383	1.74 449	1.88 465	1.74 491	2.35 415	1.25 431	0.45 479	0.37 481	0.45 478	0.58 508	0.42 441	0.42 446

Abc-Net	1.10 430	0.54 437	1.24 426	0.84 480	0.94 500	1.29 418	0.89 444	2.01 460	1.34 420	1.32 383	1.74 449	1.88 465	1.74 491	2.35 415	1.25 431	0.45 479	0.37 481	0.45 478	0.58 508	0.42 441	0.42 446
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	1.00 405	0.56 445	1.06 388	0.75 453	0.57 402	1.31 422	1.72 516	1.77 392	1.36 432	1.50 439	1.17 284	1.91 470	1.17 426	1.54 315	1.29 438	0.35 442	0.31 450	0.45 478	0.44 484	0.40 434	0.40 438

MeshStereo	2.26 515	0.56 445	0.92 337	0.61 346	0.49 356	2.60 516	1.02 470	3.18 531	2.05 508	7.40 559	4.98 536	7.58 547	2.98 533	6.37 515	1.96 490	0.43 473	0.43 497	0.45 478	0.39 472	0.43 447	0.42 446
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FACV-RUCA	0.63 224	0.34 323	0.82 290	0.62 358	0.65 436	0.81 303	0.41 188	1.44 302	1.07 269	0.86 184	1.14 268	0.61 145	0.69 240	0.80 115	0.53 259	0.28 389	0.19 323	0.47 483	0.21 283	0.35 406	0.25 324

CBMV_ROB	0.90 374	0.44 397	0.63 154	0.51 196	0.37 261	1.25 413	0.49 276	1.77 392	1.27 390	1.41 417	2.00 478	1.33 382	1.08 410	2.17 398	0.76 336	0.43 473	0.42 496	0.47 483	0.44 484	0.41 437	0.36 423

RP	1.09 428	0.50 425	1.12 407	0.90 498	1.04 506	1.11 385	0.84 432	1.80 405	1.62 478	1.55 450	2.00 478	1.90 469	1.78 494	1.84 364	1.25 431	0.52 492	0.36 479	0.48 485	0.36 465	0.45 456	0.43 453

NOSS_ROB	1.26 453	0.46 406	0.62 151	0.56 286	0.38 278	1.06 378	0.78 416	1.73 376	1.40 450	1.01 224	1.43 379	1.10 326	0.75 258	10.62 559	0.65 302	0.45 479	0.43 497	0.48 485	0.45 486	0.44 453	0.41 442

AF-Net	1.13 438	0.52 432	1.33 441	0.86 487	0.91 496	1.38 433	0.71 399	2.16 486	1.62 478	1.56 451	2.40 499	1.99 480	1.65 484	1.81 363	1.48 469	0.48 487	0.28 429	0.49 487	0.33 451	0.39 430	0.32 403

LSM	6.33 549	1.10 511	13.19 552	1.41 526	68.17 576	1.64 460	1.90 527	1.92 438	2.46 517	2.99 528	3.11 513	1.88 465	1.80 496	2.61 432	2.06 495	0.41 464	0.58 523	0.50 488	0.57 507	0.64 496	17.66 571

FC-DCNN v2	2.81 533	0.59 455	0.85 296	0.73 447	0.57 402	2.97 525	1.05 473	3.39 535	2.61 523	6.98 555	7.67 549	10.38 557	6.31 553	5.75 505	3.37 516	0.53 498	0.48 509	0.51 489	0.50 498	0.53 478	0.51 476

FC-DCNN	2.72 532	0.59 455	0.86 302	0.73 447	0.57 402	2.91 523	1.04 472	3.01 529	2.60 522	6.83 554	7.64 548	9.92 554	6.33 554	5.21 488	3.14 511	0.53 498	0.48 509	0.51 489	0.50 498	0.53 478	0.51 476

FCDSN-DC	2.32 517	0.63 469	0.81 287	0.84 480	0.75 467	2.23 502	0.94 457	2.09 475	1.80 493	5.45 552	7.72 550	7.77 549	6.93 556	3.39 455	1.80 482	0.52 492	0.48 509	0.52 491	0.51 501	0.57 485	0.58 488
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 496	0.87 497	3.56 526	0.80 465	0.75 467	3.72 534	2.44 546	1.82 409	1.82 495	1.74 472	1.91 471	1.92 473	1.26 445	7.69 539	1.28 437	0.45 479	0.47 508	0.52 491	0.77 521	0.50 470	0.50 472

DeepPrunerF	1.60 482	0.73 483	5.81 538	0.88 494	1.19 520	0.91 332	0.95 459	2.19 495	5.24 548	1.17 304	1.30 331	1.19 345	1.30 452	4.90 484	1.66 479	0.42 468	0.34 463	0.52 491	0.47 491	0.41 437	0.40 438

MANE	6.19 548	0.59 455	1.03 379	0.93 504	1.22 522	13.38 560	2.69 547	12.81 563	17.94 567	8.21 560	10.82 558	14.72 560	11.68 558	11.39 561	11.90 552	0.59 505	0.50 514	0.52 491	1.76 550	0.55 482	0.54 479

PS-NSSS	0.99 400	0.58 452	0.93 339	0.58 308	0.57 402	0.91 332	0.80 425	1.81 408	1.14 311	1.14 279	1.67 443	1.00 290	0.83 304	4.62 478	0.78 344	0.37 450	0.31 450	0.52 491	0.32 442	0.45 456	0.38 434

BEATNet-Init1	26.87 570	13.43 566	70.68 579	0.91 501	0.68 449	57.02 579	21.06 565	32.82 576	32.67 573	52.12 580	53.61 579	66.05 580	49.56 580	48.79 581	34.71 575	0.49 491	0.44 500	0.53 496	0.53 503	0.63 494	0.59 490

HBP-ISP	0.96 388	0.58 452	0.72 221	0.61 346	0.46 347	1.64 460	0.76 411	1.86 421	1.28 395	1.30 369	1.53 407	0.86 231	0.94 356	3.27 454	0.69 315	0.45 479	0.44 500	0.54 497	0.48 493	0.47 463	0.40 438

edge stereo	1.11 433	0.50 425	1.30 435	0.71 436	0.65 436	1.14 390	0.75 408	1.93 442	1.37 436	1.71 470	1.83 460	2.54 505	1.44 463	2.43 421	1.23 429	0.42 468	0.41 494	0.54 497	0.35 461	0.42 441	0.46 460

PDISCO_ROB	1.32 460	0.65 472	1.44 454	1.36 522	1.46 529	2.55 514	0.92 451	2.45 519	2.07 509	1.37 403	1.49 400	1.65 444	1.00 388	2.82 437	1.35 446	1.01 520	0.27 422	0.54 497	0.47 491	0.71 505	0.73 508

MSMD_ROB	1.99 508	0.59 455	0.89 326	0.70 428	0.61 425	3.95 539	0.94 457	1.80 405	1.79 492	4.41 542	4.43 526	8.17 550	3.66 539	3.40 456	1.33 441	0.52 492	0.48 509	0.54 497	0.58 508	0.53 478	0.50 472

DGSMNet	1.14 440	0.76 489	2.49 514	0.81 468	0.86 492	1.39 435	1.39 501	2.13 477	1.35 429	1.26 350	1.63 436	1.48 413	0.98 378	1.75 352	1.10 412	0.45 479	0.43 497	0.55 501	0.49 496	0.75 507	0.70 505

MFN_U_SF_RVC	1.52 477	0.84 493	3.42 525	0.87 493	0.66 439	2.56 515	0.95 459	2.36 511	1.70 485	1.98 493	1.86 465	2.45 503	1.79 495	2.95 442	2.58 502	0.52 492	0.48 509	0.55 501	0.59 511	0.59 489	0.61 494

ELAS	2.37 519	0.74 486	1.54 470	0.99 508	0.92 498	4.78 545	2.33 543	3.33 533	3.37 534	5.05 550	4.77 534	3.67 525	4.53 546	3.42 458	4.50 524	0.62 508	0.53 517	0.55 501	0.53 503	0.63 494	0.64 500
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FBW_ROB	1.71 494	0.62 468	1.45 459	0.67 409	0.61 425	1.81 476	1.08 477	2.52 521	1.70 485	1.77 475	1.73 448	1.98 479	1.25 443	12.57 562	1.84 483	0.34 435	0.37 481	0.56 504	0.38 470	0.45 456	0.43 453

ELAS_RVC	2.48 524	0.74 486	1.90 493	1.05 512	0.92 498	2.76 519	4.01 555	2.76 524	4.11 542	4.69 545	4.63 530	4.62 531	5.96 551	3.97 467	3.96 521	0.63 510	0.53 517	0.56 504	0.52 502	0.64 496	0.63 496
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ccnet	1.12 435	0.67 474	1.01 368	0.78 460	0.73 459	1.72 466	0.99 465	1.84 417	1.26 384	1.47 430	1.85 464	1.75 457	1.29 448	1.75 352	1.88 486	0.57 501	0.53 517	0.57 506	0.55 505	0.59 489	0.54 479

RGC	1.14 440	0.79 491	1.26 429	0.91 501	0.96 503	1.52 449	0.77 414	1.92 438	1.26 384	1.54 447	1.93 472	2.02 484	1.54 474	2.25 408	1.31 440	0.44 478	0.35 474	0.58 507	0.48 493	0.47 463	0.46 460

PVD	1.70 492	0.84 493	2.26 508	0.94 506	0.83 486	2.48 512	0.97 461	2.59 523	3.35 533	3.01 530	2.77 508	2.34 498	2.47 525	2.67 434	3.14 511	0.47 486	0.45 504	0.59 508	0.48 493	0.59 489	0.75 510

DualNet (step1)	0.83 350	0.49 418	1.13 409	0.56 286	0.39 288	1.02 369	0.73 403	1.78 396	1.21 361	1.22 326	1.18 286	1.08 314	0.92 342	1.23 237	0.67 308	0.57 501	0.28 429	0.62 509	0.67 516	0.45 456	0.42 446

test_sample9	1.86 500	0.49 418	1.13 409	0.56 286	0.39 288	1.02 369	0.73 403	1.78 396	1.21 361	1.22 326	1.18 286	1.08 314	0.92 342	2.27 410	7.92 541	0.57 501	12.61 570	0.62 509	0.67 516	0.45 456	0.42 446

test_sample8	2.19 513	0.49 418	1.13 409	0.56 286	0.39 288	1.02 369	0.73 403	1.82 409	1.15 323	2.26 503	1.30 331	4.94 536	2.52 526	2.27 410	7.92 541	0.57 501	12.61 570	0.62 509	0.67 516	0.45 456	0.42 446

GANetREF_RVC	1.07 422	0.86 496	1.31 436	0.82 476	0.53 388	1.41 441	1.31 498	1.76 388	1.52 470	1.27 353	1.31 337	1.46 407	1.24 442	2.03 385	0.96 391	0.56 500	0.45 504	0.67 512	0.50 498	0.88 511	0.59 490
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 510	1.15 517	3.10 523	1.05 512	0.76 470	5.03 548	2.40 545	2.16 486	2.62 524	1.89 489	2.28 493	2.69 510	1.65 484	9.35 551	2.04 493	0.64 511	0.51 515	0.68 513	0.71 519	1.09 520	0.67 502

PASM	1.34 462	0.92 500	2.62 518	0.86 487	0.87 494	1.03 372	1.08 477	1.50 315	1.51 469	1.82 484	1.41 374	1.68 447	1.26 445	4.87 483	1.34 443	0.61 507	0.65 528	0.68 513	0.78 522	0.69 503	0.68 504

MADNet+	2.69 529	3.22 557	11.53 551	1.44 527	1.12 513	3.19 528	1.81 520	2.85 526	2.37 514	1.68 468	2.07 484	2.85 515	2.18 516	7.41 533	5.23 527	0.79 515	0.76 530	0.69 515	0.65 515	0.98 514	0.95 517

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 430	1.02 507	1.00 364	0.82 476	0.67 443	1.93 487	0.93 455	1.62 354	1.11 292	1.15 285	1.25 311	1.50 415	0.79 281	1.96 379	0.76 336	1.89 532	0.34 463	0.79 516	0.36 465	1.25 525	0.83 512

dad	0.86 364	0.66 473	1.06 388	0.56 286	0.37 261	0.76 268	0.44 224	1.17 231	1.50 467	1.44 425	1.27 321	1.34 386	0.75 258	2.52 428	0.84 366	0.42 468	0.27 422	0.83 517	0.26 379	0.41 437	0.29 374

MFMNet_re	1.40 469	1.14 516	1.68 478	1.39 524	1.07 507	1.48 445	1.43 503	1.87 423	1.82 495	2.26 503	2.19 489	1.51 417	1.86 501	1.52 309	1.25 431	0.93 518	0.83 533	0.84 518	0.80 523	0.99 516	1.05 524

JetBlue	3.97 539	2.01 541	10.19 548	1.38 523	2.84 549	10.53 556	9.54 558	3.60 537	2.41 516	2.73 520	3.39 517	4.54 530	4.31 544	7.85 542	6.84 534	0.88 516	0.93 543	0.89 519	0.91 529	1.74 527	1.91 538

Consistency-Raft	1.25 452	0.99 505	1.93 495	1.02 511	1.21 521	0.96 354	1.01 469	1.75 382	1.92 501	1.36 400	2.12 486	1.44 402	1.01 390	1.14 217	1.40 452	0.72 514	0.82 532	0.89 519	0.98 535	1.31 526	0.95 517

anonymity	1.12 435	0.97 502	1.21 420	1.07 515	1.12 513	1.08 381	0.89 444	1.95 446	1.16 332	1.29 361	1.26 318	1.22 350	1.09 413	1.15 218	1.01 398	1.02 522	1.00 545	0.97 521	0.97 533	0.98 514	0.99 519

SPS-STEREO	1.67 488	1.04 508	1.23 423	1.21 519	1.13 515	1.82 478	1.11 479	2.16 486	1.52 470	3.07 532	2.32 494	2.82 514	1.80 496	4.11 469	2.04 493	1.03 523	0.99 544	0.97 521	0.94 531	1.03 519	1.02 520
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet-RUCA	1.02 414	0.97 502	1.44 454	1.23 521	1.10 509	1.40 436	0.62 368	1.69 368	1.38 440	0.94 202	1.53 407	0.97 281	0.83 304	1.17 226	0.93 381	0.69 513	0.34 463	0.99 523	0.60 512	0.97 513	0.64 500

SGM+DAISY	2.41 522	1.07 509	2.14 503	1.18 518	1.10 509	2.14 500	1.36 500	1.96 447	1.66 481	5.46 553	7.07 544	4.95 537	4.32 545	5.50 497	2.26 499	1.04 524	1.02 547	0.99 523	0.97 533	1.02 517	1.04 522

UDGNet	0.72 279	1.17 519	0.80 286	0.77 458	0.41 307	0.77 276	0.38 149	0.97 151	1.34 420	0.81 168	0.88 163	0.71 180	0.60 205	1.21 234	0.54 265	0.52 492	0.19 323	1.02 525	0.26 379	0.71 505	0.31 398

Anonymous_2	1.30 456	0.55 442	0.82 290	0.52 217	0.58 411	1.01 367	0.64 375	1.25 263	0.97 224	0.96 206	0.78 140	1.33 382	1.29 448	1.03 186	0.74 328	0.62 508	0.64 526	1.06 526	9.63 566	1.16 521	0.49 470

NVStereoNet_ROB	1.88 501	1.07 509	1.45 459	1.07 515	1.17 517	1.47 444	1.48 507	1.89 428	1.93 503	1.94 492	4.67 533	3.08 520	1.80 496	6.51 517	1.65 477	1.06 525	0.86 539	1.08 527	1.32 540	0.93 512	1.26 528
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	2.66 526	1.40 524	1.73 484	1.39 524	1.17 517	3.93 538	1.94 529	4.11 541	3.88 540	2.92 526	5.50 537	4.18 529	3.00 534	7.63 538	3.71 519	1.13 528	1.00 545	1.17 528	1.13 539	1.18 523	1.09 526

GCST	1.08 425	1.47 529	0.93 339	1.73 530	1.14 516	1.30 420	0.31 74	1.33 272	1.16 332	1.29 361	0.97 190	0.98 283	0.49 147	2.08 390	0.46 215	1.19 529	0.70 529	1.30 529	0.85 527	1.02 517	0.89 515

SQANet	1.31 458	0.88 499	1.08 397	1.83 532	1.44 528	1.44 443	0.75 408	1.74 380	1.09 283	1.32 383	1.26 318	1.28 372	1.01 390	1.50 306	0.83 363	2.50 538	0.34 463	1.47 530	0.55 505	2.32 531	1.57 533

otaku	1.60 482	1.11 514	1.21 420	2.20 534	1.56 530	1.97 490	1.24 492	2.07 472	1.36 432	1.44 425	1.62 433	1.73 452	1.19 432	1.73 351	0.98 395	2.89 543	0.57 522	1.74 531	0.60 512	2.78 538	1.94 539

PWCK	2.88 535	2.05 544	5.72 537	2.08 533	1.11 511	3.55 532	3.90 554	2.86 527	3.54 538	3.03 531	3.63 520	3.10 521	2.31 520	8.15 545	3.09 509	2.12 535	0.91 542	1.75 532	0.98 535	2.57 535	1.18 527

Ntro	1.64 486	1.15 517	1.23 423	2.48 539	1.83 532	2.09 497	1.16 486	1.96 447	1.38 440	1.21 321	1.62 433	1.62 433	1.29 448	1.87 370	1.11 415	3.04 544	0.56 521	1.82 533	0.64 514	2.80 539	2.05 540

AnonymousM	0.59 204	1.11 514	0.41 21	0.44 82	0.32 194	0.43 50	0.47 255	1.05 187	0.64 107	0.98 213	0.63 100	0.67 166	0.43 100	0.59 43	0.41 164	0.20 213	0.15 218	1.84 534	0.84 525	0.14 20	0.13 37

CC-Net-ROB	1.49 473	1.26 521	1.27 432	0.88 494	0.79 476	1.76 470	1.00 467	1.79 402	1.26 384	1.10 254	1.61 430	1.21 348	0.99 386	8.13 543	0.84 366	1.09 526	0.41 494	2.20 535	0.46 489	1.20 524	0.48 466

ACVNet_2	2.43 523	1.41 525	2.04 497	2.62 540	2.24 538	2.63 518	1.88 526	3.31 532	3.01 529	2.19 501	3.45 518	4.62 531	2.04 510	4.50 476	1.47 468	2.55 539	0.64 526	2.22 536	0.84 525	2.69 537	2.29 543

UDG	1.41 470	2.65 552	0.99 359	1.44 527	1.64 531	1.34 427	0.80 425	1.60 347	1.23 370	1.23 332	1.71 446	2.01 482	1.34 456	1.47 302	1.41 456	0.90 517	0.54 520	2.29 537	0.75 520	1.84 528	1.04 522

WAO-6	2.81 533	1.60 532	1.46 461	2.36 538	2.28 540	3.55 532	2.29 542	4.21 542	4.56 546	2.36 510	4.51 527	4.88 535	2.66 528	4.60 477	4.07 523	1.72 531	1.15 551	2.31 538	1.46 546	2.31 530	1.85 537

ACVNet-4b	2.15 511	1.41 525	1.64 475	2.80 541	2.31 541	2.31 506	1.24 492	2.32 507	2.14 510	1.26 350	2.39 498	2.66 509	1.48 469	5.95 510	1.06 403	3.20 548	0.45 504	2.37 539	0.89 528	2.83 542	2.37 544

DDUNet	1.50 475	2.69 553	1.12 407	1.77 531	1.88 533	1.84 480	0.92 451	1.70 373	1.16 332	1.38 408	1.79 456	1.60 431	1.12 418	1.37 275	1.08 407	1.10 527	0.76 530	2.37 539	0.94 531	2.00 529	1.37 530

LVE	3.31 538	1.67 533	1.64 475	2.85 543	2.42 543	3.20 529	2.26 541	4.78 547	5.05 547	2.35 508	6.91 542	6.02 542	2.37 521	9.15 547	2.17 498	3.19 547	1.08 550	2.38 541	1.47 547	2.81 540	2.40 546

RainbowNet	1.97 507	1.76 534	1.57 472	2.81 542	2.21 537	1.98 492	1.81 520	2.54 522	1.89 498	1.50 439	1.84 462	1.96 477	1.65 484	2.14 395	1.25 431	3.33 550	0.85 537	2.39 542	0.98 535	2.82 541	2.22 541

ACVNet_1	2.18 512	1.45 528	1.72 482	2.85 543	2.33 542	2.28 504	1.46 505	3.08 530	2.22 513	1.82 484	2.05 483	3.56 524	1.98 508	3.09 449	1.40 452	3.17 545	0.60 524	2.40 543	0.92 530	2.91 545	2.37 544

WAO-8	4.40 541	1.82 538	1.79 486	2.34 536	2.20 535	9.19 553	1.53 508	6.09 553	16.46 561	3.94 536	7.84 551	7.32 544	3.72 541	9.41 553	3.31 514	2.00 533	1.07 548	2.44 544	1.37 544	2.50 533	1.68 534

Venus	4.40 541	1.82 538	1.79 486	2.34 536	2.20 535	9.19 553	1.53 508	6.09 553	16.46 561	3.94 536	7.84 551	7.32 544	3.72 541	9.41 553	3.31 514	2.00 533	1.07 548	2.44 544	1.37 544	2.50 533	1.68 534

Dean	2.91 536	1.53 531	2.07 498	2.96 547	2.51 544	3.15 527	2.14 537	4.75 546	4.41 545	2.76 522	6.10 540	5.53 540	2.37 521	2.97 444	1.92 488	3.18 546	0.85 537	2.51 546	1.04 538	2.88 544	2.47 547

JetRed	6.91 552	8.80 563	25.96 566	2.85 543	3.25 554	13.98 563	11.87 560	6.25 555	4.28 544	4.45 543	4.56 528	6.69 543	5.46 548	7.46 535	14.05 555	2.59 540	3.31 558	2.59 547	2.29 557	4.20 556	3.36 557

DispFullNet	2.34 518	2.85 554	3.66 527	3.08 548	2.27 539	1.97 490	0.67 386	2.00 456	1.70 485	2.52 514	2.00 478	2.23 491	5.86 549	3.44 460	1.58 474	1.01 520	0.32 458	2.64 548	1.94 553	2.85 543	2.24 542

IMH-64-1	2.70 530	1.79 536	1.46 461	3.26 551	2.66 545	3.23 530	2.10 534	4.08 539	2.75 527	2.34 506	3.81 522	3.06 518	2.22 518	4.25 471	2.59 503	3.75 554	0.84 534	2.75 549	1.35 541	3.15 547	2.60 550

IMH-64	2.70 530	1.79 536	1.46 461	3.26 551	2.66 545	3.23 530	2.10 534	4.08 539	2.75 527	2.34 506	3.81 522	3.06 518	2.22 518	4.25 471	2.59 503	3.75 554	0.84 534	2.75 549	1.35 541	3.15 547	2.60 550

IMH	3.21 537	1.85 540	1.48 466	3.25 550	2.69 547	4.07 541	2.02 532	4.41 544	3.80 539	2.72 519	7.11 545	4.75 534	2.92 531	5.92 508	2.55 501	3.85 558	0.88 540	2.78 551	1.36 543	3.19 549	2.59 549

TorneroNet-64	5.30 547	2.03 542	1.74 485	3.43 553	2.81 548	10.09 555	2.12 536	9.10 560	17.12 566	4.96 549	9.27 556	10.72 559	3.70 540	9.20 548	4.55 525	3.31 549	0.84 534	2.88 552	1.55 548	3.49 550	3.04 553

TorneroNet	10.70 560	2.03 542	1.82 489	3.43 553	3.01 551	43.83 575	2.22 540	8.87 559	67.47 581	7.17 558	27.36 570	10.68 558	3.85 543	8.67 546	7.65 540	3.59 552	0.88 540	3.04 553	1.57 549	3.71 551	3.17 554

UNDER WATER-64	5.27 546	2.32 548	8.78 546	3.93 559	3.54 557	7.61 551	3.03 553	5.84 552	14.19 557	4.04 538	4.04 524	9.39 553	6.26 552	5.93 509	8.48 543	3.60 553	1.51 554	3.13 554	1.88 551	4.29 557	3.61 558

KSHMR	8.75 556	2.06 545	2.11 501	3.53 555	3.11 552	4.13 542	2.69 547	5.60 550	61.37 580	3.00 529	55.83 580	4.98 539	2.45 524	4.49 475	2.61 505	3.46 551	1.55 555	3.14 555	1.94 553	3.72 552	3.18 555

UNDER WATER	5.08 545	2.33 549	5.55 535	3.94 560	3.51 556	5.20 549	2.72 549	5.61 551	16.52 563	3.84 535	4.60 529	9.21 552	5.89 550	5.90 507	8.66 544	3.75 554	1.34 552	3.18 556	1.88 551	4.33 558	3.61 558

ktn	4.70 543	2.38 550	2.12 502	3.76 556	3.24 553	4.85 546	2.95 552	5.52 549	7.37 553	4.07 540	19.32 566	7.46 546	3.47 536	7.39 532	2.95 507	4.04 559	1.85 556	3.26 557	2.22 556	3.08 546	2.65 552

notaker	3.98 540	2.40 551	2.68 519	3.82 558	3.27 555	3.97 540	2.14 537	4.78 547	3.45 536	4.12 541	6.94 543	7.65 548	3.26 535	7.82 541	5.30 528	4.04 559	1.41 553	3.36 558	2.10 555	3.88 553	3.31 556

HanzoNet	11.04 561	3.62 558	8.10 545	4.08 561	3.55 558	4.90 547	2.73 550	7.19 557	10.10 554	31.86 576	28.92 571	21.96 571	36.36 573	18.08 566	10.17 548	7.94 565	3.32 559	3.47 559	3.31 558	7.06 563	4.04 560

MADNet++	5.01 544	3.14 555	4.91 532	4.55 562	3.94 559	5.20 549	4.41 556	4.40 543	4.13 543	4.95 548	6.08 539	4.74 533	5.37 547	9.40 552	10.67 551	4.65 561	4.15 561	3.97 560	3.34 559	4.09 555	4.08 561

TCMNet-wrong-test	10.31 558	11.40 565	14.84 554	20.96 567	18.45 564	13.80 562	10.76 559	15.78 565	3.53 537	5.20 551	5.52 538	16.26 562	12.61 559	7.51 537	10.15 547	7.43 564	2.37 557	4.31 561	3.43 560	11.36 566	10.61 565

DGTPSM_ROB	13.01 563	8.23 561	21.87 559	9.51 564	18.10 562	11.56 558	32.01 569	10.63 561	16.20 559	7.03 556	19.48 567	10.15 555	16.66 563	9.83 557	22.42 565	4.75 562	8.68 564	5.37 562	10.25 567	6.16 561	11.36 566

DPSMNet_ROB	13.02 564	8.23 561	21.91 560	9.53 565	18.11 563	11.56 558	32.02 570	10.64 562	16.23 560	7.05 557	19.49 568	10.16 556	16.66 563	9.85 558	22.43 566	4.77 563	8.68 564	5.38 563	10.26 568	6.17 562	11.36 566

DPSimNet_ROB	11.20 562	4.98 560	35.43 570	2.90 546	4.52 560	7.89 552	17.09 563	4.66 545	6.06 551	14.89 566	10.93 559	17.29 563	36.81 575	13.18 563	15.68 559	2.86 542	6.29 563	5.75 564	5.09 562	3.91 554	7.70 563

tt	6.58 551	0.26 124	6.10 539	3.77 557	2.16 534	11.55 557	19.63 564	13.33 564	5.74 549	2.96 527	2.65 506	4.97 538	6.33 554	3.81 464	7.24 535	9.15 566	11.32 569	5.89 565	6.24 564	6.03 560	2.55 548

USTest	14.33 565	14.94 567	21.04 558	17.44 566	16.05 561	23.26 564	33.84 571	21.73 566	11.80 556	9.36 561	10.14 557	15.97 561	13.20 560	17.28 565	22.43 566	3.78 557	5.01 562	6.17 566	6.16 563	9.25 565	7.72 564

PML	51.67 578	36.25 575	13.28 553	7.46 563	20.81 565	108.69 581	232.22 582	8.72 558	27.82 572	87.01 581	269.67 582	69.67 581	61.95 581	24.76 574	14.20 556	9.74 568	3.40 560	9.62 567	4.70 561	18.74 569	4.72 562

DPSM_ROB	19.08 566	19.14 569	25.17 564	22.15 569	20.85 566	28.17 566	37.82 573	26.56 569	16.85 564	14.14 563	14.84 561	21.70 566	18.75 566	21.87 568	26.55 570	10.16 569	9.30 567	10.47 568	10.42 569	14.03 567	12.61 569

DPSM	19.08 566	19.14 569	25.17 564	22.15 569	20.85 566	28.17 566	37.82 573	26.56 569	16.85 564	14.14 563	14.84 561	21.70 566	18.75 566	21.87 568	26.55 570	10.16 569	9.30 567	10.47 568	10.42 569	14.03 567	12.61 569

CasAABBNet	38.33 571	38.46 576	50.35 575	44.75 576	41.84 572	56.68 576	76.37 579	53.22 579	33.83 575	28.31 573	29.54 573	43.62 578	37.71 577	43.84 578	53.41 580	20.30 571	18.70 573	21.07 570	21.07 572	28.24 570	25.34 572

Selective-RAFT-Error	38.39 572	38.47 577	50.44 576	44.73 575	41.97 573	56.68 576	76.38 580	53.24 580	33.92 576	28.34 574	29.85 574	43.60 577	38.20 578	43.75 577	53.34 579	20.38 572	18.70 573	21.09 571	21.05 571	28.30 571	25.43 573

LSM0	42.82 576	38.75 578	50.81 577	47.07 577	109.38 581	57.00 578	76.02 578	53.74 581	33.71 574	29.02 575	30.41 575	43.87 579	37.22 576	43.91 579	53.54 581	20.52 573	18.62 572	21.10 572	21.11 573	28.41 572	42.22 575

LRCNet_RVC	22.74 568	32.10 574	21.97 561	29.84 571	26.23 568	4.42 544	0.81 428	22.66 567	2.02 506	26.93 572	29.26 572	23.06 573	15.59 562	23.84 570	18.88 562	31.75 574	19.90 575	34.65 573	32.13 574	30.54 573	28.32 574

HaxPig	38.92 573	41.40 579	41.64 571	29.95 572	32.27 569	28.90 568	27.60 566	29.73 572	37.71 577	43.82 577	43.87 576	33.17 574	35.56 572	41.53 575	40.37 577	43.94 578	47.51 580	45.82 574	47.08 576	42.38 574	44.15 577

AVERAGE_ROB	40.43 574	42.37 580	42.73 572	36.96 574	35.58 571	30.50 569	27.61 567	36.71 578	38.39 578	44.91 578	44.36 577	37.45 576	36.70 574	41.88 576	40.35 576	45.43 579	46.81 579	47.11 575	46.35 575	42.51 575	43.87 576

MEDIAN_ROB	42.00 575	44.40 581	44.29 574	35.15 573	34.95 570	31.28 573	29.60 568	35.88 577	40.02 579	47.20 579	46.64 578	37.37 575	38.48 579	44.35 580	42.45 578	48.03 580	49.39 581	49.71 576	49.03 577	45.14 576	46.65 578

U	9.45 557	0.21 26	0.58 131	0.47 113	53.11 575	61.27 580	0.24 28	0.70 51	0.52 78	0.36 29	0.28 12	0.29 26	0.35 58	0.33 1	0.26 17	0.19 181	0.11 28	60.50 577	8.88 565	0.17 89	0.13 37

Anonymous_1	43.04 577	18.73 568	24.79 563	21.81 568	46.26 574	27.80 565	37.60 572	28.08 571	16.14 558	14.66 565	14.30 560	20.65 565	17.88 565	21.56 567	25.94 569	117.93 581	8.92 566	100.65 578	126.50 578	158.64 581	12.08 568

xxxxx1	54.10 579	25.67 571	27.13 567	113.43 578	96.96 578	30.69 570	47.44 575	32.38 573	25.60 568	17.75 567	17.27 563	21.81 568	21.02 568	24.43 571	33.82 572	33.37 575	40.54 576	157.71 579	175.86 579	66.16 577	72.93 579

tt_ll	54.10 579	25.67 571	27.13 567	113.43 578	96.96 578	30.69 570	47.44 575	32.38 573	25.60 568	17.75 567	17.27 563	21.81 568	21.02 568	24.43 571	33.82 572	33.37 575	40.54 576	157.71 579	175.86 579	66.16 577	72.93 579

ff	54.10 579	25.67 571	27.13 567	113.43 578	96.96 578	30.69 570	47.44 575	32.38 573	25.60 568	17.75 567	17.27 563	21.81 568	21.02 568	24.43 571	33.82 572	33.37 575	40.54 576	157.71 579	175.86 579	66.16 577	72.93 579

test_example2	192.40 582	210.76 583	206.48 582	199.83 582	204.73 582	172.94 582	183.52 581	133.93 582	133.41 582	191.38 582	196.19 581	187.13 582	178.77 582	205.33 582	208.00 582	222.09 582	238.72 582	186.54 582	190.54 582	227.34 582	170.31 582

ccccc		492.34 584		530.87 583	530.37 583	478.08 583		491.76 583		448.18 583		476.12 583		541.64 583		663.49 583	459.54 583	353.94 583	309.79 583	586.66 583

ASD4		10.99 564

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