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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

MLG-Stereo_test2	0.21 7	0.36 184	0.68 32	0.21 6	0.17 109	0.45 94	0.12 3	0.35 8	0.42 95	0.15 4	0.11 4	0.22 54	0.10 1	0.28 29	0.16 4	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 55

LG-Stereo_L1	0.21 7	0.31 144	0.85 45	0.22 24	0.14 31	0.28 8	0.21 98	0.38 17	0.26 2	0.16 8	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 109	0.18 15	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 79

MonSter	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.21 6	0.17 109	0.33 26	0.15 21	0.46 64	0.32 10	0.16 8	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 22	0.23 98	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 55

IGEV	0.22 27	0.28 111	0.88 49	0.21 6	0.24 260	0.42 79	0.17 37	0.35 8	0.37 51	0.20 26	0.22 37	0.14 13	0.12 4	0.24 6	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

LG-Stereo_L2	0.21 7	0.31 144	0.85 45	0.22 24	0.14 31	0.31 18	0.22 119	0.38 17	0.25 1	0.17 10	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 65	0.18 15	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 79

MLG-Stereo_test3	0.21 7	0.35 175	0.65 27	0.21 6	0.14 31	0.36 41	0.13 6	0.37 14	0.40 77	0.21 32	0.12 8	0.17 31	0.12 4	0.25 10	0.16 4	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 79

MLG-Stereo_test1	0.21 7	0.33 155	0.61 15	0.23 35	0.21 202	0.45 94	0.13 6	0.33 5	0.46 133	0.13 1	0.09 1	0.18 36	0.12 4	0.32 65	0.15 2	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 55

monsterstereo	0.22 27	0.22 35	0.52 4	0.25 69	0.27 306	0.39 55	0.14 13	0.51 103	0.33 16	0.25 83	0.27 70	0.13 3	0.13 8	0.38 117	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

MLG-Stereo	0.21 7	0.33 155	0.60 14	0.23 35	0.12 6	0.44 89	0.13 6	0.39 23	0.46 133	0.13 1	0.10 2	0.17 31	0.13 8	0.35 91	0.15 2	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 55

qwe	0.21 7	0.22 35	0.61 15	0.21 6	0.20 189	0.41 67	0.15 21	0.46 64	0.35 27	0.26 97	0.22 37	0.14 13	0.14 10	0.31 56	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5_new	0.21 7	0.22 35	0.63 20	0.21 6	0.15 54	0.40 60	0.17 37	0.40 25	0.35 27	0.25 83	0.22 37	0.14 13	0.14 10	0.22 2	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 7	0.22 35	0.63 20	0.21 6	0.15 54	0.40 60	0.17 37	0.40 25	0.35 27	0.25 83	0.22 37	0.14 13	0.14 10	0.22 2	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

monsters	0.22 27	0.22 35	0.52 4	0.23 35	0.28 318	0.42 79	0.14 13	0.46 64	0.31 6	0.24 65	0.20 21	0.13 3	0.14 10	0.43 142	0.20 49	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

LGtest1	0.21 7	0.37 187	0.70 33	0.22 24	0.12 6	0.31 18	0.11 2	0.36 11	0.39 67	0.17 10	0.13 10	0.16 27	0.14 10	0.25 10	0.27 149	0.10 161	0.09 183	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 79

DEFOM-Stereo	0.22 27	0.22 35	0.91 52	0.23 35	0.13 20	0.49 132	0.18 51	0.30 2	0.28 3	0.19 19	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 131	0.16 4	0.08 31	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 55

dual_stereo	0.23 34	0.25 69	0.66 31	0.21 6	0.15 54	0.27 7	0.15 21	0.62 181	0.40 77	0.15 4	0.13 10	0.18 36	0.14 10	0.37 109	0.19 27	0.09 69	0.31 482	0.07 1	0.10 142	0.07 3	0.07 7

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 126	1.34 515	1.24 88	0.23 35	0.12 6	0.33 26	0.20 79	0.40 25	0.33 16	0.25 83	0.21 26	0.16 27	0.14 10	0.27 22	0.63 375	0.55 510	0.06 20	0.11 192	0.13 274	0.25 340	0.49 496

AIO-Stereo	0.30 73	0.27 90	1.25 89	0.27 115	0.24 260	0.37 44	0.20 79	0.52 117	0.36 44	0.21 32	0.30 95	0.23 62	0.14 10	0.31 56	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.38 491	0.19 254	0.31 433

LG-G_1	0.23 34	0.37 187	0.71 35	0.23 35	0.11 1	0.51 149	0.12 3	0.44 54	0.39 67	0.19 19	0.15 12	0.19 42	0.15 19	0.36 100	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 103

LG-G	0.23 34	0.37 187	0.71 35	0.23 35	0.11 1	0.51 149	0.12 3	0.44 54	0.39 67	0.19 19	0.15 12	0.19 42	0.15 19	0.36 100	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 103

U	3.37 550	0.17 1	0.91 52	0.26 99	13.79 565	19.19 569	0.15 21	0.41 32	0.31 6	0.17 10	0.18 16	0.27 110	0.15 19	0.21 1	0.16 4	0.09 69	0.06 20	17.88 570	12.81 567	0.10 50	0.08 34

111111	0.24 38	0.21 20	0.82 44	0.24 51	0.21 202	0.43 83	0.13 6	0.45 61	0.35 27	0.22 42	0.27 70	0.18 36	0.16 22	0.35 91	0.18 15	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 340	0.08 34

LG-Stereo	0.27 47	0.25 69	0.95 57	0.25 69	0.15 54	0.43 83	0.21 98	0.50 95	0.40 77	0.18 15	0.29 83	0.25 85	0.16 22	0.28 29	0.35 240	0.07 20	0.07 40	0.11 192	0.10 142	0.24 328	0.10 79

HART	0.38 135	0.53 280	1.66 165	0.26 99	0.15 54	0.30 14	0.19 60	0.67 207	0.46 133	0.29 113	0.52 254	0.38 171	0.16 22	0.41 131	0.20 49	0.08 31	0.68 529	0.09 79	0.07 51	0.34 421	0.21 329

AIO_rvc	0.41 163	0.64 329	1.29 94	0.58 481	0.39 422	0.37 44	0.24 183	0.50 95	0.43 105	0.28 109	0.23 43	0.25 85	0.16 22	0.99 320	0.19 27	0.10 161	0.16 375	0.08 29	0.11 204	0.25 340	0.85 523

fffft	0.29 63	0.21 20	1.10 69	0.24 51	0.15 54	0.42 79	0.24 183	0.42 38	0.38 56	0.21 32	0.18 16	0.20 44	0.16 22	0.44 151	0.70 393	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.28 375	0.20 320
1: 1. 1
RAStereo	0.28 54	0.48 263	1.52 143	0.26 99	0.18 143	0.25 5	0.19 60	0.42 38	0.35 27	0.20 26	0.25 59	0.20 44	0.16 22	0.24 6	0.24 120	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.12 79	0.08 34

CAS++	0.31 81	0.33 155	1.43 122	0.25 69	0.17 109	0.31 18	0.20 79	0.78 294	0.41 86	0.30 116	0.30 95	0.21 52	0.16 22	0.33 75	0.18 15	0.15 363	0.12 297	0.13 306	0.10 142	0.15 149	0.11 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
2.5w	0.21 7	0.23 51	0.50 1	0.22 24	0.15 54	0.39 55	0.19 60	0.47 76	0.36 44	0.21 32	0.22 37	0.13 3	0.17 29	0.33 75	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

S2M2	0.24 38	0.29 121	0.90 51	0.23 35	0.17 109	0.24 4	0.09 1	0.36 11	0.45 124	0.17 10	0.25 59	0.23 62	0.17 29	0.24 6	0.28 159	0.15 363	0.12 297	0.11 192	0.12 242	0.15 149	0.11 103

SGD-Stereo	0.22 27	0.28 111	0.77 39	0.22 24	0.11 1	0.40 60	0.16 30	0.31 3	0.36 44	0.19 19	0.19 19	0.17 31	0.17 29	0.37 109	0.16 4	0.10 161	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

GREAT-IGEV	0.37 126	0.28 111	1.48 134	0.25 69	0.38 419	0.46 112	0.18 51	0.33 5	0.34 21	0.15 4	0.29 83	0.15 25	0.17 29	0.36 100	0.23 98	0.07 20	0.76 536	0.07 1	0.26 438	0.21 283	1.03 537

FoundationStereo	0.20 1	0.30 133	0.81 42	0.21 6	0.22 227	0.21 2	0.16 30	0.25 1	0.38 56	0.15 4	0.11 4	0.18 36	0.17 29	0.23 5	0.16 4	0.09 69	0.13 316	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

AIO_test	0.39 150	0.37 187	1.19 77	0.73 501	0.67 502	0.35 35	0.25 203	0.47 76	0.34 21	0.34 133	0.22 37	0.33 148	0.17 29	1.31 356	0.19 27	0.11 223	0.15 358	0.08 29	0.21 410	0.15 149	0.23 366

castereo++	0.28 54	0.43 229	0.93 55	0.28 140	0.17 109	0.53 175	0.21 98	0.55 141	0.45 124	0.17 10	0.26 66	0.32 142	0.17 29	0.33 75	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.29 449	0.13 109	0.06 1

mms	0.27 47	0.26 84	0.91 52	0.25 69	0.18 143	0.32 23	0.23 150	0.37 14	0.31 6	0.21 32	0.30 95	0.23 62	0.17 29	0.46 172	0.21 68	0.08 31	0.10 224	0.10 128	0.08 77	0.22 300	0.47 492

ours_stereo	0.27 47	0.25 69	1.21 83	0.25 69	0.17 109	0.35 35	0.23 150	0.38 17	0.35 27	0.20 26	0.31 106	0.23 62	0.17 29	0.41 131	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.22 300	0.18 289

RSM++	0.27 47	0.26 84	0.87 48	0.28 140	0.13 20	0.39 55	0.20 79	0.45 61	0.45 124	0.20 26	0.24 52	0.24 75	0.17 29	0.36 100	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.35 480	0.26 360	0.18 289

RSM	0.28 54	0.26 84	0.97 58	0.25 69	0.24 260	0.37 44	0.21 98	0.49 89	0.44 109	0.21 32	0.27 70	0.28 119	0.17 29	0.38 117	0.20 49	0.07 20	0.07 40	0.09 79	0.34 477	0.21 283	0.16 251

RAFT-Stereo-weight	0.34 102	0.29 121	1.43 122	0.28 140	0.28 318	0.55 196	0.22 119	0.78 294	0.48 153	0.46 203	0.38 148	0.36 162	0.17 29	0.33 75	0.23 98	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.09 55

MSKI-zero shot	0.46 226	0.38 197	2.47 424	0.27 115	0.43 447	0.56 211	0.20 79	0.77 279	0.43 105	0.60 367	0.51 241	0.44 219	0.17 29	0.68 269	0.21 68	0.09 69	0.29 476	0.09 79	0.32 470	0.14 132	0.10 79

DLNR_Zeroshot_test	13.43 566	19.94 570	23.55 569	121.61 580	35.03 575	0.46 112	0.15 21	8.02 562	0.35 27	0.28 109	0.37 139	0.26 99	0.17 29	0.76 292	0.29 174	6.42 563	0.26 467	0.09 79	0.38 491	50.13 578	0.18 289

CASnet	0.28 54	0.31 144	1.20 81	0.28 140	0.11 1	0.47 117	0.19 60	0.44 54	0.44 109	0.38 152	0.31 106	0.23 62	0.17 29	0.29 41	0.19 27	0.10 161	0.06 20	0.15 369	0.12 242	0.16 185	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.35 113	0.25 69	1.30 97	0.79 507	0.34 382	0.51 149	0.23 150	0.46 64	0.39 67	0.22 42	0.31 106	0.20 44	0.17 29	0.28 29	0.23 98	0.73 520	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 466

EGLCR-Stereo	0.29 63	0.27 90	0.97 58	0.30 187	0.19 175	0.56 211	0.17 37	0.68 211	0.36 44	0.30 116	0.18 16	0.27 110	0.17 29	0.38 117	0.19 27	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.10 50	0.35 451

asd	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.22 24	0.17 109	0.41 67	0.14 13	0.35 8	0.32 10	0.24 65	0.20 21	0.15 25	0.18 46	0.26 18	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

2.25w	0.21 7	0.22 35	0.51 2	0.21 6	0.14 31	0.36 41	0.13 6	0.42 38	0.34 21	0.23 58	0.27 70	0.14 13	0.18 46	0.33 75	0.24 120	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 7	0.23 51	0.64 22	0.22 24	0.18 143	0.41 67	0.17 37	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 7	0.23 51	0.64 22	0.22 24	0.18 143	0.41 67	0.17 37	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 7	0.23 51	0.64 22	0.22 24	0.18 143	0.41 67	0.17 37	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 6	0.14 31	0.37 44	0.14 13	0.43 46	0.35 27	0.23 58	0.21 26	0.16 27	0.18 46	0.27 22	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 6	0.14 31	0.37 44	0.14 13	0.43 46	0.35 27	0.23 58	0.21 26	0.16 27	0.18 46	0.27 22	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.75w	0.21 7	0.21 20	0.61 15	0.21 6	0.20 189	0.44 89	0.16 30	0.44 54	0.30 5	0.22 42	0.20 21	0.13 3	0.18 46	0.29 41	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.5w_stereo	0.21 7	0.22 35	0.55 9	0.21 6	0.15 54	0.40 60	0.14 13	0.43 46	0.33 16	0.21 32	0.24 52	0.14 13	0.18 46	0.34 85	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

GIP-stereo	0.26 44	0.22 35	0.78 40	0.29 170	0.20 189	0.42 79	0.17 37	0.64 190	0.39 67	0.18 15	0.24 52	0.23 62	0.18 46	0.25 10	0.47 312	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 207	0.08 34

SMoEStereo_RVC	0.29 63	0.26 84	1.03 61	0.25 69	0.14 31	0.46 112	0.22 119	0.36 11	0.38 56	0.23 58	0.23 43	0.21 52	0.18 46	0.45 163	0.60 368	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.20 269	0.20 320

tt45	0.29 63	0.24 64	1.06 64	0.25 69	0.17 109	0.55 196	0.22 119	0.41 32	0.35 27	0.24 65	0.25 59	0.25 85	0.18 46	0.64 252	0.34 232	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.21 283	0.11 103

999	0.29 63	0.25 69	1.05 63	0.26 99	0.18 143	0.49 132	0.23 150	0.38 17	0.37 51	0.20 26	0.32 111	0.23 62	0.18 46	0.73 285	0.36 243	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.24 328	0.10 79

MGS-Stereo	0.32 87	0.34 168	1.70 174	0.25 69	0.14 31	0.40 60	0.22 119	0.38 17	0.43 105	0.24 65	0.51 241	0.25 85	0.18 46	0.31 56	0.20 49	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.08 77	0.47 486	0.08 34

UniTT-Stereo	0.30 73	0.36 184	1.68 168	0.27 115	0.24 260	0.29 12	0.18 51	0.33 5	0.34 21	0.26 97	0.37 139	0.18 36	0.18 46	0.31 56	0.27 149	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.07 51	0.25 340	0.08 34

Selective-IGEV	0.29 63	0.23 51	1.28 93	0.27 115	0.30 336	0.35 35	0.20 79	0.56 148	0.38 56	0.21 32	0.30 95	0.22 54	0.18 46	0.37 109	0.18 15	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 325	0.16 185	0.29 416

XX-TBD	0.34 102	0.77 379	1.75 194	0.34 295	0.13 20	0.51 149	0.17 37	0.43 46	0.50 169	0.37 144	0.49 229	0.23 62	0.18 46	0.28 29	0.24 120	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

2.75w_new	0.21 7	0.21 20	0.57 10	0.20 3	0.14 31	0.40 60	0.18 51	0.47 76	0.36 44	0.24 65	0.20 21	0.13 3	0.19 63	0.31 56	0.21 68	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

StereoAnything_RVC	0.35 113	1.25 503	1.82 247	0.20 3	0.12 6	0.26 6	0.15 21	0.43 46	0.37 51	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 63	0.46 172	0.14 1	0.11 223	0.09 183	0.08 29	0.05 1	0.76 516	0.18 289

HUF	0.59 356	0.65 336	2.46 420	0.45 427	0.77 513	0.34 30	0.24 183	0.46 64	0.39 67	0.31 120	0.28 77	0.25 85	0.19 63	0.67 266	0.18 15	0.12 275	2.03 554	0.08 29	0.06 9	0.31 399	1.59 550

IGEV-Stereo+	0.29 63	0.29 121	0.86 47	0.25 69	0.34 382	0.30 14	0.14 13	0.32 4	0.53 203	0.18 15	0.12 8	0.18 36	0.19 63	0.49 198	0.17 14	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.20 404	0.46 485	0.59 507

4D-IteraStereo	0.44 198	0.96 446	2.63 451	0.27 115	0.30 336	0.45 94	0.25 203	0.52 117	0.50 169	0.40 160	0.31 106	0.40 185	0.19 63	0.35 91	0.32 215	0.09 69	0.06 20	0.12 247	0.11 204	0.19 254	0.30 425

CES	0.30 73	0.27 90	1.09 67	0.23 35	0.50 468	0.40 60	0.20 79	0.46 64	0.44 109	0.22 42	0.28 77	0.26 99	0.19 63	0.33 75	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 149	0.49 496

GLC_STEREO	0.28 54	0.27 90	1.36 107	0.28 140	0.12 6	0.41 67	0.20 79	0.37 14	0.38 56	0.26 97	0.30 95	0.25 85	0.19 63	0.33 75	0.24 120	0.09 69	0.11 271	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.09 55

CREStereo++_RVC	0.33 94	0.29 121	1.74 188	0.24 51	0.16 81	0.54 183	0.15 21	0.40 25	0.55 222	0.37 144	0.51 241	0.24 75	0.19 63	0.27 22	0.26 141	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.30 458	0.08 18	0.06 1
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-Stereo	0.55 329	0.54 285	3.50 527	0.48 445	0.39 422	0.54 183	0.17 37	0.89 381	0.40 77	0.44 185	0.65 379	0.85 439	0.19 63	0.77 296	0.21 68	0.10 161	0.14 333	0.10 128	0.32 470	0.17 207	0.14 191

asda	0.22 27	0.25 69	0.70 33	0.21 6	0.16 81	0.43 83	0.16 30	0.44 54	0.35 27	0.22 42	0.20 21	0.14 13	0.20 72	0.25 10	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 20	0.57 10	0.21 6	0.15 54	0.39 55	0.13 6	0.39 23	0.33 16	0.22 42	0.21 26	0.13 3	0.20 72	0.29 41	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

SCV_C0	0.33 94	0.43 229	1.42 121	0.25 69	0.16 81	0.35 35	0.20 79	0.68 211	0.44 109	0.24 65	0.27 70	0.29 126	0.20 72	0.58 232	0.18 15	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.30 458	0.26 360	0.17 269

SCV	0.35 113	0.59 302	1.37 110	0.34 295	0.22 227	0.28 8	0.23 150	0.72 229	0.35 27	0.19 19	0.30 95	0.24 75	0.20 72	0.64 252	0.19 27	0.11 223	0.08 113	0.09 79	0.29 449	0.34 421	0.29 416

fffy	0.28 54	0.24 64	1.19 77	0.27 115	0.15 54	0.37 44	0.22 119	0.42 38	0.32 10	0.20 26	0.29 83	0.26 99	0.20 72	0.44 151	0.20 49	0.08 31	0.10 224	0.10 128	0.08 77	0.22 300	0.18 289

model_zeroshot	0.44 198	0.68 346	1.97 323	0.28 140	0.18 143	0.69 388	0.21 98	0.63 187	0.40 77	1.00 488	0.34 125	0.42 204	0.20 72	0.69 275	0.24 120	0.10 161	0.22 441	0.10 128	0.22 418	0.12 79	0.10 79

Pointernet	0.29 63	0.25 69	1.49 137	0.24 51	0.20 189	0.47 117	0.15 21	0.62 181	0.47 150	0.22 42	0.29 83	0.26 99	0.20 72	0.28 29	0.20 49	0.10 161	0.07 40	0.07 1	0.12 242	0.10 50	0.07 7

test_for_model	0.64 385	1.60 524	1.82 247	1.23 533	1.02 528	0.53 175	0.23 150	0.75 255	0.50 169	0.57 326	0.29 83	0.25 85	0.20 72	0.26 18	0.22 86	0.76 523	0.31 482	0.08 29	0.07 51	1.68 543	0.50 499

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 276	0.33 155	0.93 55	0.26 99	0.22 227	0.46 112	0.20 79	1.10 502	1.34 516	3.16 552	0.32 111	0.22 54	0.20 72	0.30 49	0.22 86	0.10 161	0.09 183	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.19 305

testlalala	0.36 120	0.30 133	1.77 209	0.28 140	0.33 374	0.60 275	0.22 119	0.55 141	0.51 177	0.55 304	0.35 130	0.31 134	0.20 72	0.26 18	0.22 86	0.10 161	0.13 316	0.09 79	0.24 424	0.08 18	0.07 7

ProNet	0.30 73	0.54 285	1.29 94	0.25 69	0.15 54	0.47 117	0.25 203	0.48 83	0.39 67	0.21 32	0.23 43	0.22 54	0.20 72	0.44 151	0.19 27	0.08 31	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.23 313	0.12 140

rvit_stereo_0081_aga	0.27 47	0.29 121	1.08 65	0.26 99	0.20 189	0.33 26	0.21 98	0.41 32	0.42 95	0.26 97	0.28 77	0.27 110	0.21 83	0.31 56	0.21 68	0.14 346	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.14 132	0.10 79

rvit_stereo_0081	0.25 41	0.21 20	0.61 15	0.28 140	0.17 109	0.31 18	0.22 119	0.42 38	0.53 203	0.24 65	0.25 59	0.25 85	0.21 83	0.34 85	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.09 55

rvit_stereo_0082	0.25 41	0.21 20	0.61 15	0.28 140	0.17 109	0.31 18	0.22 119	0.42 38	0.53 203	0.24 65	0.25 59	0.25 85	0.21 83	0.34 85	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.09 55

trnet	0.28 54	0.26 84	1.32 100	0.19 1	0.12 6	0.54 183	0.15 21	0.48 83	0.46 133	0.27 104	0.33 119	0.24 75	0.21 83	0.30 49	0.21 68	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

testlalala2	0.44 198	0.28 111	2.59 447	0.64 493	0.56 483	0.57 229	0.20 79	0.78 294	0.52 184	0.40 160	0.39 156	0.45 228	0.21 83	0.27 22	0.22 86	0.09 69	0.10 224	0.08 29	0.29 449	0.12 79	0.10 79

LL-Strereo2	0.41 163	0.90 426	1.83 253	0.44 413	0.24 260	0.54 183	0.27 250	0.58 157	0.45 124	0.41 169	0.33 119	0.44 219	0.21 83	0.44 151	0.34 232	0.09 69	0.08 113	0.16 387	0.14 302	0.17 207	0.17 269

test-3	0.43 188	0.20 12	1.70 174	0.34 295	0.32 361	0.45 94	0.23 150	0.71 224	0.46 133	0.51 255	0.29 83	0.45 228	0.21 83	0.59 238	0.98 433	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 480	0.29 380	0.28 410

test_1	0.43 188	0.20 12	1.70 174	0.34 295	0.32 361	0.45 94	0.23 150	0.71 224	0.46 133	0.50 242	0.29 83	0.45 228	0.21 83	0.59 238	0.98 433	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 480	0.29 380	0.29 416

CREStereo	0.28 54	0.30 133	1.33 102	0.19 1	0.13 20	0.55 196	0.17 37	0.48 83	0.46 133	0.27 104	0.33 119	0.24 75	0.21 83	0.31 56	0.21 68	0.11 223	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
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
3w_stereo	0.21 7	0.22 35	0.59 13	0.22 24	0.12 6	0.37 44	0.22 119	0.50 95	0.38 56	0.22 42	0.21 26	0.12 2	0.22 92	0.26 18	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 126	0.37 187	1.21 83	0.26 99	0.18 143	0.73 409	0.18 51	0.53 126	0.41 86	0.35 135	0.30 95	0.58 311	0.22 92	0.33 75	0.95 430	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.35 480	0.13 109	0.15 224

MM-Stereo_test2	0.38 135	0.28 111	2.46 420	0.43 406	0.15 54	0.50 140	0.25 203	0.47 76	0.38 56	0.33 131	0.26 66	0.23 62	0.22 92	0.34 85	0.29 174	0.08 31	0.09 183	0.09 79	0.10 142	0.36 435	0.22 342

AIO-test2	0.49 265	1.15 490	1.96 318	0.42 402	0.37 413	0.50 140	0.23 150	0.79 310	0.70 372	0.33 131	0.53 265	0.27 110	0.22 92	0.67 266	0.29 174	0.73 520	0.08 113	0.13 306	0.17 361	0.17 207	0.18 289

AIO-test1	0.45 216	0.87 416	2.27 384	0.33 264	0.33 374	0.50 140	0.22 119	0.74 244	0.66 343	0.29 113	0.41 165	0.29 126	0.22 92	0.73 285	0.29 174	0.09 69	0.08 113	0.12 247	0.14 302	0.30 391	0.22 342

IGEV-Stereo++	0.23 34	0.23 51	0.64 22	0.24 51	0.22 227	0.47 117	0.13 6	0.52 117	0.33 16	0.18 15	0.24 52	0.17 31	0.22 92	0.32 65	0.19 27	0.08 31	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 207	0.09 55

Occ-G	0.30 73	0.30 133	1.33 102	0.23 35	0.15 54	0.36 41	0.25 203	0.43 46	0.31 6	0.26 97	0.35 130	0.46 241	0.22 92	0.30 49	0.25 133	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.16 344	0.31 399	0.08 34

rvit_stereo_0080	0.27 47	0.38 197	0.76 37	0.24 51	0.18 143	0.34 30	0.27 250	0.54 137	0.44 109	0.24 65	0.26 66	0.27 110	0.22 92	0.29 41	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.10 128	0.10 142	0.15 149	0.11 103

whm_eth	0.27 47	0.38 197	0.76 37	0.24 51	0.18 143	0.34 30	0.27 250	0.54 137	0.44 109	0.24 65	0.26 66	0.27 110	0.22 92	0.29 41	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.10 128	0.10 142	0.15 149	0.11 103

MaDis-Stereo	0.29 63	0.54 285	1.44 124	0.24 51	0.29 325	0.29 12	0.16 30	0.45 61	0.37 51	0.19 19	0.21 26	0.28 119	0.22 92	0.30 49	0.29 174	0.10 161	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.11 68	0.11 103

GCAP-Stereo	0.34 102	0.89 423	1.76 200	0.26 99	0.12 6	0.52 168	0.14 13	0.49 89	0.38 56	0.29 113	0.30 95	0.29 126	0.22 92	0.30 49	0.20 49	0.09 69	0.17 393	0.09 79	0.07 51	0.21 283	0.11 103

test_4	0.40 156	0.37 187	2.01 327	0.29 170	0.21 202	0.50 140	0.28 267	0.47 76	0.39 67	0.42 174	0.76 430	0.38 171	0.22 92	0.52 211	0.33 225	0.08 31	0.07 40	0.11 192	0.15 325	0.28 375	0.07 7

test_3	0.44 198	0.20 12	1.70 174	0.36 329	0.32 361	0.47 117	0.30 299	0.73 240	0.49 159	0.50 242	0.30 95	0.45 228	0.22 92	0.59 238	0.98 433	0.08 31	0.10 224	0.11 192	0.35 480	0.29 380	0.28 410

CroCo-Stereo	0.30 73	0.45 248	1.08 65	0.31 214	0.17 109	0.19 1	0.21 98	0.73 240	0.50 169	0.21 32	0.24 52	0.55 286	0.22 92	0.27 22	0.26 141	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.07 51	0.12 79	0.09 55
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	0.33 94	0.49 266	1.75 194	0.23 35	0.12 6	0.54 183	0.16 30	0.40 25	0.45 124	0.45 195	0.51 241	0.26 99	0.22 92	0.29 41	0.20 49	0.10 161	0.10 224	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 103

DilatedVolume-Stereo	0.26 44	0.20 12	0.64 22	0.25 69	0.15 54	0.41 67	0.18 51	0.42 38	0.35 27	0.34 133	0.34 125	0.25 85	0.23 107	0.43 142	0.53 340	0.09 69	0.09 183	0.08 29	0.10 142	0.12 79	0.11 103

2w_stereo	0.21 7	0.19 7	0.51 2	0.22 24	0.13 20	0.41 67	0.20 79	0.50 95	0.34 21	0.25 83	0.23 43	0.13 3	0.23 107	0.24 6	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

xyz-stereo-finetune	0.31 81	0.46 251	0.79 41	0.21 6	0.12 6	0.53 175	0.25 203	0.52 117	0.54 215	0.28 109	0.32 111	0.29 126	0.23 107	0.59 238	0.55 347	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.13 109	0.08 34

MM-Stereo_test3	0.40 156	0.58 300	1.75 194	0.36 329	0.30 336	0.45 94	0.30 299	0.72 229	0.59 255	0.31 120	0.43 171	0.32 142	0.23 107	0.35 91	0.29 174	0.10 161	0.20 426	0.10 128	0.08 77	0.40 464	0.11 103

ff7	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

ffff	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

11t	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

testlalala_base	0.46 226	0.30 133	1.82 247	0.34 295	0.27 306	0.55 196	0.21 98	0.85 348	0.32 10	0.32 129	0.39 156	0.31 134	0.23 107	0.30 49	0.28 159	0.95 529	0.30 480	0.09 79	0.21 410	1.03 524	0.18 289

CroCo-Stereo Lap2	0.33 94	0.61 308	1.47 131	0.32 243	0.38 419	0.23 3	0.22 119	0.58 157	0.46 133	0.22 42	0.27 70	0.29 126	0.23 107	0.32 65	0.26 141	0.09 69	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.21 283	0.14 191

ccc-4	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

iRaftStereo_RVC	0.37 126	0.53 280	1.41 117	0.28 140	0.15 54	0.52 168	0.20 79	0.54 137	0.46 133	0.37 144	0.43 171	0.41 191	0.23 107	0.36 100	0.26 141	0.09 69	0.15 358	0.12 247	0.11 204	0.41 467	0.37 466

water-stereo	0.24 38	0.17 1	0.88 49	0.24 51	0.14 31	0.37 44	0.17 37	0.43 46	0.32 10	0.26 97	0.35 130	0.26 99	0.24 118	0.22 2	0.25 133	0.09 69	0.09 183	0.09 79	0.08 77	0.10 50	0.10 79

tg	0.37 126	0.55 294	1.35 106	0.28 140	0.16 81	0.57 229	0.18 51	0.57 151	0.49 159	0.37 144	0.44 182	0.38 171	0.24 118	0.46 172	0.24 120	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.43 475	0.36 459

WCG-NET	0.30 73	0.42 224	1.26 91	0.24 51	0.12 6	0.43 83	0.24 183	0.40 25	0.56 233	0.35 135	0.37 139	0.26 99	0.24 118	0.29 41	0.19 27	0.08 31	0.12 297	0.08 29	0.07 51	0.22 300	0.10 79

GCAP-BAT	0.43 188	0.31 144	1.82 247	0.25 69	0.26 293	0.65 358	0.23 150	0.48 83	0.37 51	0.67 418	0.82 442	0.44 219	0.24 118	0.48 188	0.87 423	0.09 69	0.13 316	0.09 79	0.22 418	0.08 18	0.09 55

gcap-zeroshot	0.41 163	0.62 314	1.78 214	0.31 214	0.32 361	0.69 388	0.21 98	0.74 244	0.52 184	0.43 179	0.35 130	0.62 326	0.24 118	0.41 131	0.24 120	0.09 69	0.16 375	0.09 79	0.31 464	0.08 18	0.09 55

AE-Stereo	0.42 182	0.29 121	1.65 161	0.43 406	0.47 464	0.56 211	0.23 150	0.86 358	0.46 133	0.31 120	0.41 165	0.43 208	0.24 118	0.34 85	0.24 120	0.09 69	0.48 514	0.11 192	0.45 504	0.22 300	0.19 305

RAFT-Test	0.44 198	0.38 197	2.01 327	0.27 115	0.44 448	0.64 344	0.37 370	0.72 229	0.57 237	0.45 195	0.48 212	0.65 342	0.24 118	0.35 91	0.29 174	0.09 69	0.11 271	0.09 79	0.38 491	0.10 50	0.11 103

LoS_RVC	0.29 63	0.33 155	1.19 77	0.25 69	0.34 382	0.43 83	0.22 119	0.42 38	0.32 10	0.22 42	0.33 119	0.23 62	0.24 118	0.31 56	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 433

anonymousdsp	0.34 102	0.53 280	1.47 131	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.49 89	0.40 77	0.25 83	0.24 52	0.22 54	0.24 118	0.55 225	0.19 27	0.09 69	0.11 271	0.10 128	0.18 374	0.24 328	0.29 416

LoS	0.31 81	0.30 133	1.52 143	0.23 35	0.13 20	0.54 183	0.20 79	0.48 83	0.49 159	0.25 83	0.28 77	0.37 164	0.24 118	0.38 117	0.23 98	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.05 1	0.15 149	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 102	0.54 285	1.47 131	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.49 89	0.40 77	0.25 83	0.24 52	0.22 54	0.24 118	0.54 221	0.19 27	0.09 69	0.10 224	0.10 128	0.18 374	0.24 328	0.29 416
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pruner-Stereo	0.51 293	0.27 90	1.78 214	1.79 544	0.19 175	0.62 316	0.45 417	0.57 151	0.60 260	0.61 376	0.48 212	0.41 191	0.24 118	0.46 172	1.00 439	0.12 275	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.12 79	0.13 174

test-1	0.44 198	0.48 263	1.69 170	0.30 187	0.27 306	0.50 140	0.28 267	0.80 314	0.43 105	0.40 160	0.54 277	0.41 191	0.24 118	0.31 56	1.16 459	0.09 69	0.20 426	0.10 128	0.17 361	0.11 68	0.26 397

PMTNet	0.31 81	0.35 175	1.30 97	0.20 3	0.14 31	0.57 229	0.25 203	0.46 64	0.42 95	0.27 104	0.32 111	0.27 110	0.24 118	0.39 123	0.23 98	0.43 499	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 233	0.07 7

R-Stereo Train	0.36 120	0.21 20	1.70 174	0.29 170	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.78 294	0.36 44	0.57 326	0.67 384	0.33 148	0.24 118	0.32 65	0.23 98	0.10 161	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 140

RAFT-Stereo	0.36 120	0.21 20	1.70 174	0.29 170	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.78 294	0.36 44	0.57 326	0.67 384	0.33 148	0.24 118	0.32 65	0.23 98	0.10 161	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_6	0.31 81	0.29 121	1.00 60	0.31 214	0.18 143	0.35 35	0.25 203	0.51 103	0.61 277	0.25 83	0.28 77	0.32 142	0.25 134	0.39 123	0.25 133	0.18 409	0.16 375	0.15 369	0.13 274	0.14 132	0.13 174

WCG-NET（raft）	0.32 87	0.53 280	1.21 83	0.23 35	0.12 6	0.44 89	0.24 183	0.40 25	0.50 169	0.35 135	0.35 130	0.47 249	0.25 134	0.35 91	0.20 49	0.08 31	0.29 476	0.08 29	0.07 51	0.22 300	0.11 103

IGEVStereo-DCA	0.33 94	0.34 168	1.38 111	0.27 115	0.16 81	0.45 94	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.21 26	0.26 99	0.25 134	0.64 252	0.52 336	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.18 374	0.16 185	0.22 342

rrr	0.46 226	0.34 168	3.08 502	0.27 115	0.16 81	0.45 94	0.28 267	1.09 501	0.51 177	0.24 65	0.21 26	0.26 99	0.25 134	0.64 252	0.52 336	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.29 449	0.16 185	0.25 387

plain	0.37 126	0.47 260	2.15 360	0.27 115	0.19 175	0.33 26	0.20 79	0.58 157	0.46 133	0.23 58	0.37 139	0.23 62	0.25 134	0.45 163	0.28 159	0.11 223	0.08 113	0.13 306	0.09 107	0.42 473	0.12 140

anonymousdsp2	0.34 102	0.24 64	1.16 74	0.28 140	0.15 54	0.57 229	0.23 150	0.79 310	0.47 150	0.38 152	0.37 139	0.40 185	0.25 134	0.47 183	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.13 274	0.19 254	0.27 404

knoymous	0.34 102	0.25 69	1.75 194	0.24 51	0.18 143	0.45 94	0.24 183	0.57 151	0.38 56	0.41 169	0.39 156	0.55 286	0.25 134	0.38 117	0.23 98	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.07 51	0.13 109	0.12 140

PSM-softLoss	0.48 247	0.27 90	1.85 258	0.51 454	0.17 109	0.61 296	0.40 384	0.61 177	0.57 237	0.52 263	0.48 212	0.39 177	0.25 134	1.46 374	0.77 409	0.12 275	0.08 113	0.13 306	0.12 242	0.12 79	0.14 191

KMStereo	0.48 247	0.27 90	1.85 258	0.51 454	0.17 109	0.61 296	0.40 384	0.61 177	0.57 237	0.52 263	0.48 212	0.39 177	0.25 134	1.46 374	0.77 409	0.12 275	0.08 113	0.13 306	0.12 242	0.12 79	0.14 191

AnonymousM	0.37 126	0.44 240	1.50 140	0.25 69	0.15 54	0.52 168	0.23 150	0.60 175	0.42 95	0.42 174	0.32 111	0.30 131	0.25 134	0.34 85	0.23 98	0.11 223	0.09 183	0.71 518	0.36 488	0.12 79	0.07 7

cross-raft	0.40 156	0.27 90	2.22 375	0.30 187	0.17 109	0.49 132	0.35 355	0.71 224	0.39 67	0.43 179	0.45 186	0.64 338	0.25 134	0.32 65	0.25 133	0.08 31	0.08 113	0.09 79	0.23 422	0.11 68	0.14 191

sCroCo_RVC	0.33 94	0.32 150	1.89 280	0.34 295	0.27 306	0.30 14	0.22 119	0.48 83	0.44 109	0.22 42	0.33 119	0.25 85	0.25 134	0.32 65	0.24 120	0.14 346	0.16 375	0.12 247	0.12 242	0.15 149	0.13 174

test_xeample3	0.46 226	0.34 168	2.99 497	0.37 350	0.16 81	0.49 132	0.33 343	1.06 496	0.44 109	0.25 83	0.23 43	0.24 75	0.25 134	0.49 198	0.56 355	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.40 496	0.17 207	0.26 397

GMStereo	0.38 135	0.99 462	1.91 291	0.27 115	0.16 81	0.39 55	0.23 150	0.47 76	0.62 295	0.38 152	0.34 125	0.25 85	0.25 134	0.39 123	0.29 174	0.14 346	0.08 113	0.10 128	0.12 242	0.15 149	0.11 103
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
1w_stereo	0.22 27	0.17 1	0.52 4	0.23 35	0.16 81	0.44 89	0.22 119	0.55 141	0.40 77	0.25 83	0.29 83	0.13 3	0.26 148	0.28 29	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

MM-Stereo_test1	0.41 163	0.39 206	2.29 388	0.38 365	0.26 293	0.44 89	0.28 267	0.63 187	0.51 177	0.40 160	0.32 111	0.26 99	0.26 148	0.46 172	0.22 86	0.09 69	0.21 435	0.10 128	0.09 107	0.39 459	0.15 224

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 54	0.28 111	1.09 67	0.33 264	0.15 54	0.30 14	0.16 30	0.58 157	0.42 95	0.19 19	0.19 19	0.17 31	0.26 148	0.38 117	0.37 249	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.25 431	0.10 50	0.06 1

rvit_stereo_0083	0.25 41	0.19 7	0.58 12	0.28 140	0.18 143	0.28 8	0.22 119	0.38 17	0.54 215	0.23 58	0.30 95	0.27 110	0.26 148	0.37 109	0.24 120	0.14 346	0.12 297	0.13 306	0.10 142	0.12 79	0.10 79

rvit_stereo_ft	0.31 81	0.61 308	1.18 75	0.32 243	0.21 202	0.28 8	0.27 250	0.55 141	0.48 153	0.23 58	0.27 70	0.28 119	0.26 148	0.32 65	0.25 133	0.13 305	0.09 183	0.11 192	0.11 204	0.13 109	0.14 191

MyStereo07	0.34 102	0.40 211	1.46 127	0.29 170	0.23 247	0.60 275	0.31 312	0.53 126	0.42 95	0.25 83	0.25 59	0.20 44	0.26 148	0.57 229	0.19 27	0.09 69	0.18 403	0.12 247	0.11 204	0.16 185	0.19 305

MIF-Stereo (partial)	0.34 102	0.41 217	1.93 297	0.26 99	0.24 260	0.32 23	0.17 37	0.53 126	0.42 95	0.25 83	0.37 139	0.25 85	0.26 148	0.44 151	0.31 204	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.19 254	0.14 191

DCRE	0.50 276	0.63 325	2.13 354	0.30 187	0.23 247	0.45 94	0.24 183	0.59 165	0.53 203	0.50 242	2.10 520	0.42 204	0.26 148	0.35 91	0.23 98	0.09 69	0.14 333	0.10 128	0.32 470	0.16 185	0.15 224

DisPM	0.43 188	0.33 155	1.78 214	0.57 479	0.18 143	0.59 263	0.63 474	0.53 126	0.61 277	0.60 367	0.53 265	0.38 171	0.26 148	0.75 289	0.29 174	0.12 275	0.07 40	0.12 247	0.11 204	0.11 68	0.14 191

PFNet+	0.45 216	0.37 187	1.86 266	0.46 432	0.18 143	0.58 246	0.77 496	0.52 117	0.64 315	0.56 315	0.48 212	0.39 177	0.26 148	0.93 314	0.32 215	0.13 305	0.09 183	0.14 342	0.13 274	0.12 79	0.15 224

NF-Stereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 458	0.16 81	0.61 296	0.44 411	0.66 198	0.61 277	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.45 373	0.79 415	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.16 251

OCTAStereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 458	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.61 277	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.80 416	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

RE-Stereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 458	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.60 260	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.78 411	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

TVStereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 458	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.60 260	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.78 411	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

CRE-IMP	0.41 163	0.22 35	1.76 200	0.48 445	0.17 109	0.79 440	0.69 484	0.52 117	0.52 184	0.47 205	0.42 169	0.45 228	0.26 148	0.41 131	0.31 204	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.09 107	0.17 207	0.23 366

s12784h	0.36 120	0.28 111	1.58 151	0.23 35	0.11 1	0.62 316	0.24 183	0.79 310	0.64 315	0.44 185	0.52 254	0.28 119	0.26 148	0.50 204	0.24 120	0.11 223	0.06 20	0.09 79	0.06 9	0.16 185	0.06 1

CFNet-RSSM	0.41 163	0.32 150	2.20 370	0.27 115	0.44 448	0.52 168	0.19 60	0.76 268	0.48 153	0.43 179	0.36 136	0.54 282	0.26 148	0.33 75	0.25 133	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.38 491	0.10 50	0.09 55

Gwc-CoAtRS	0.38 135	0.33 155	1.92 294	0.27 115	0.41 438	0.48 125	0.19 60	0.59 165	0.46 133	0.43 179	0.39 156	0.57 304	0.26 148	0.32 65	0.26 141	0.09 69	0.09 183	0.09 79	0.31 464	0.11 68	0.09 55

DFGA-Net	0.51 293	1.06 475	1.75 194	0.30 187	0.24 260	0.54 183	0.22 119	0.63 187	0.60 260	0.48 223	0.51 241	0.35 158	0.27 166	1.82 438	0.53 340	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.12 242	0.37 443	0.15 224

rvit_0105_4	0.35 113	0.35 175	1.45 126	0.31 214	0.18 143	0.37 44	0.28 267	0.59 165	0.62 295	0.27 104	0.31 106	0.35 158	0.27 166	0.43 142	0.25 133	0.18 409	0.16 375	0.15 369	0.13 274	0.15 149	0.12 140

rvit_stereo_0075_2	0.40 156	0.40 211	1.88 273	0.33 264	0.32 361	0.41 67	0.22 119	0.58 157	0.53 203	0.38 152	0.51 241	0.40 185	0.27 166	0.44 151	0.29 174	0.20 434	0.15 358	0.22 449	0.15 325	0.18 233	0.23 366

MoCha-V2	0.36 120	0.32 150	1.41 117	0.36 329	0.31 353	0.35 35	0.19 60	0.57 151	0.39 67	0.30 116	0.32 111	0.28 119	0.27 166	0.47 183	0.24 120	0.08 31	0.56 518	0.08 29	0.38 491	0.18 233	0.12 140

IGEV++	0.34 102	0.43 229	1.32 100	0.31 214	0.14 31	0.32 23	0.21 98	0.70 221	0.34 21	0.22 42	0.28 77	0.22 54	0.27 166	0.35 91	0.27 149	0.09 69	0.39 502	0.08 29	0.15 325	0.25 340	0.45 489

StereoVision	0.45 216	0.72 359	1.94 306	0.33 264	0.32 361	0.47 117	0.26 225	0.68 211	0.57 237	0.32 129	0.89 457	0.45 228	0.27 166	0.49 198	0.36 243	0.13 305	0.15 358	0.16 387	0.15 325	0.19 254	0.13 174

EKT-Stereo	1.47 521	0.49 266	1.93 297	2.57 553	19.31 568	0.55 196	0.22 119	0.69 214	0.42 95	0.38 152	0.36 136	0.43 208	0.27 166	0.69 275	0.26 141	0.12 275	0.14 333	0.11 192	0.16 344	0.20 269	0.15 224

MIM_Stereo	0.41 163	0.60 304	1.88 273	0.31 214	0.21 202	0.50 140	0.19 60	0.64 190	0.44 109	0.43 179	0.53 265	0.43 208	0.27 166	0.51 207	0.28 159	0.08 31	0.14 333	0.11 192	0.10 142	0.26 360	0.26 397

MC-Stereo	0.32 87	0.31 144	1.46 127	0.31 214	0.15 54	0.53 175	0.19 60	0.44 54	0.35 27	0.36 140	0.38 148	0.27 110	0.27 166	0.42 139	0.19 27	0.09 69	0.13 316	0.09 79	0.16 344	0.20 269	0.13 174

dd	0.42 182	0.96 446	1.77 209	0.31 214	0.17 109	0.57 229	0.26 225	0.49 89	0.68 354	0.41 169	0.40 161	0.34 154	0.27 166	0.45 163	0.40 275	0.17 398	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.21 283	0.12 140

GMOStereo	0.41 163	0.62 314	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

error version	0.41 163	0.62 314	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

test-v	0.41 163	0.62 314	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

test-2	0.41 163	0.62 314	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

TestStereo	0.45 216	0.54 285	2.11 349	0.29 170	0.16 81	0.43 83	0.24 183	0.54 137	0.45 124	0.37 144	0.46 194	0.34 154	0.27 166	1.98 464	0.27 149	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.14 132	0.08 34

depthmonostereo	0.26 44	0.23 51	0.65 27	0.41 391	0.13 20	0.41 67	0.19 60	0.51 103	0.40 77	0.25 83	0.29 83	0.26 99	0.28 181	0.44 151	0.23 98	0.09 69	0.10 224	0.09 79	0.07 51	0.10 50	0.08 34

Patchmatch Stereo++	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.16 81	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.54 221	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140
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
PSM-adaLoss	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.17 109	0.60 275	0.29 291	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.47 183	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

ROB_FTStereo_v2	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.17 109	0.61 296	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.47 183	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

ROB_FTStereo	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.17 109	0.61 296	0.26 225	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.49 198	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

HUI-Stereo	0.38 135	0.27 90	1.79 234	0.44 413	0.17 109	0.61 296	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.45 163	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

iGMRVC	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.17 109	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.55 225	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

RAFT-345	0.53 312	0.30 133	2.34 396	0.38 365	0.34 382	0.58 246	0.42 393	0.47 76	0.61 277	0.51 255	1.00 475	0.43 208	0.28 181	1.57 393	0.82 418	0.10 161	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.10 50	0.08 34

iRAFT	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.16 81	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.54 221	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

RAFT-IKP	0.38 135	0.27 90	1.79 234	0.44 413	0.16 81	0.60 275	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.50 204	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

raft+_RVC	0.44 198	0.67 344	1.85 258	0.34 295	0.71 507	0.51 149	0.25 203	0.64 190	0.51 177	0.35 135	0.45 186	0.32 142	0.28 181	0.43 142	0.32 215	0.09 69	0.19 415	0.10 128	0.09 107	0.20 269	0.40 479

sAnonymous2	0.38 135	0.62 314	2.15 360	0.31 214	0.24 260	0.34 30	0.27 250	0.53 126	0.46 133	0.24 65	0.29 83	0.23 62	0.28 181	0.28 29	0.22 86	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.13 274	0.38 450	0.35 451

CroCo_RVC	0.38 135	0.62 314	2.15 360	0.31 214	0.24 260	0.34 30	0.27 250	0.53 126	0.46 133	0.24 65	0.29 83	0.23 62	0.28 181	0.28 29	0.22 86	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.13 274	0.38 450	0.35 451

RALCasStereoNet	0.45 216	0.88 420	1.85 258	0.30 187	0.26 293	0.49 132	0.26 225	0.58 157	0.51 177	0.36 140	0.48 212	0.36 162	0.28 181	0.55 225	0.34 232	0.10 161	0.53 516	0.09 79	0.08 77	0.25 340	0.34 449

rvit_0105_5	0.36 120	0.39 206	1.48 134	0.30 187	0.18 143	0.41 67	0.30 299	0.64 190	0.62 295	0.30 116	0.33 119	0.37 164	0.29 195	0.41 131	0.28 159	0.18 409	0.16 375	0.15 369	0.15 325	0.15 149	0.14 191

GMStereo_Zeroshot	0.41 163	0.36 184	1.54 145	0.41 391	0.19 175	0.52 168	0.19 60	0.59 165	0.52 184	0.57 326	0.59 315	0.63 329	0.29 195	0.58 232	0.33 225	0.15 363	0.09 183	0.16 387	0.09 107	0.24 328	0.12 140

RAFT+CT+SA	0.50 276	0.86 413	1.82 247	0.37 350	0.75 509	0.54 183	0.34 347	0.77 279	0.63 307	0.38 152	0.55 287	0.34 154	0.29 195	0.68 269	0.27 149	0.09 69	0.07 40	0.11 192	0.51 511	0.29 380	0.41 484

UDGNet	0.44 198	1.02 471	1.74 188	0.35 311	0.19 175	0.58 246	0.23 150	0.49 89	0.66 343	0.41 169	0.38 148	0.34 154	0.29 195	0.53 217	0.30 192	0.24 464	0.10 224	0.37 497	0.19 394	0.27 369	0.15 224

ACRE	0.56 337	1.14 486	2.77 474	0.76 504	0.28 318	0.60 275	0.56 454	0.76 268	0.58 248	0.55 304	0.62 342	0.41 191	0.29 195	0.44 151	0.39 267	0.11 223	0.19 415	0.13 306	0.14 302	0.36 435	0.18 289

NRIStereo	0.46 226	0.25 69	1.77 209	0.47 437	0.16 81	0.95 476	0.74 492	0.51 103	0.56 233	0.48 223	0.39 156	0.59 314	0.29 195	0.77 296	0.32 215	0.11 223	0.13 316	0.11 192	0.09 107	0.21 283	0.24 378

RAFT-RH_RVC	0.61 370	0.50 272	2.33 394	0.36 329	0.29 325	0.60 275	0.18 51	0.44 54	0.58 248	0.76 450	1.91 516	0.47 249	0.29 195	1.60 400	1.23 465	0.14 346	0.07 40	0.13 306	0.13 274	0.10 50	0.09 55

Anonymous3	0.42 182	0.35 175	2.09 344	0.33 264	0.24 260	0.72 403	0.31 312	0.74 244	0.55 222	0.35 135	0.40 161	0.33 148	0.29 195	0.44 151	0.28 159	0.18 409	0.18 403	0.13 306	0.13 274	0.17 207	0.17 269

Any-RAFT	0.38 135	0.25 69	1.89 280	0.27 115	0.17 109	0.68 382	0.21 98	0.78 294	0.53 203	0.43 179	0.43 171	0.54 282	0.30 203	0.41 131	0.20 49	0.10 161	0.12 297	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 55

BUS	0.41 163	0.27 90	1.13 70	0.30 187	0.21 202	0.91 472	0.23 150	1.00 472	0.61 277	0.63 395	0.53 265	0.66 349	0.30 203	0.43 142	0.32 215	0.13 305	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

NINENet	0.50 276	0.33 155	1.69 170	0.55 474	0.25 278	0.91 472	0.23 150	0.98 452	0.71 382	0.53 273	0.55 287	0.66 349	0.30 203	1.22 348	0.32 215	0.15 363	0.13 316	0.16 387	0.11 204	0.16 185	0.13 174

CIPLG	0.56 337	1.19 496	2.46 420	0.80 508	0.31 353	0.61 296	0.57 458	0.76 268	0.57 237	0.56 315	0.63 354	0.41 191	0.30 203	0.45 163	0.40 275	0.11 223	0.20 426	0.13 306	0.13 274	0.35 431	0.19 305

GANet-ADL	0.44 198	0.41 217	2.31 390	0.33 264	0.20 189	0.57 229	0.25 203	0.75 255	0.54 215	0.42 174	0.59 315	0.56 298	0.30 203	0.40 128	0.38 256	0.14 346	0.11 271	0.09 79	0.08 77	0.22 300	0.17 269

rafts_anoy	0.43 188	0.89 423	1.96 318	0.32 243	0.30 336	0.48 125	0.24 183	0.62 181	0.49 159	0.37 144	0.38 148	0.33 148	0.30 203	0.51 207	0.34 232	0.10 161	0.39 502	0.13 306	0.15 325	0.17 207	0.15 224

RALAANet	0.43 188	0.98 458	1.90 285	0.32 243	0.23 247	0.48 125	0.19 60	0.67 207	0.53 203	0.48 223	0.45 186	0.39 177	0.30 203	0.48 188	0.37 249	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.14 302	0.27 369	0.10 79

DIP-Stereo	0.37 126	0.34 168	1.50 140	0.27 115	0.18 143	0.63 333	0.17 37	0.92 406	0.53 203	0.49 235	0.48 212	0.30 131	0.30 203	0.39 123	0.30 192	0.10 161	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.15 149	0.12 140
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
castereo	0.30 73	0.44 240	0.81 42	0.24 51	0.29 325	0.41 67	0.27 250	0.72 229	0.45 124	0.22 42	0.30 95	0.24 75	0.31 211	0.25 10	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.31 464	0.12 79	0.09 55

rvit_0105_3	0.39 150	0.47 260	1.46 127	0.33 264	0.19 175	0.45 94	0.35 355	0.69 214	0.65 328	0.37 144	0.37 139	0.40 185	0.31 211	0.44 151	0.30 192	0.18 409	0.17 393	0.17 404	0.18 374	0.15 149	0.15 224

GCST	0.72 429	1.10 480	2.15 360	1.11 529	0.59 490	0.62 316	0.19 60	0.75 255	0.53 203	0.56 315	0.63 354	0.47 249	0.31 211	1.11 335	0.33 225	0.75 522	0.45 506	0.84 521	0.64 528	0.69 510	0.54 500

IPLGR_C	0.58 348	1.25 503	2.72 464	0.80 508	0.31 353	0.60 275	0.61 468	0.76 268	0.58 248	0.56 315	0.62 342	0.41 191	0.31 211	0.43 142	0.40 275	0.11 223	0.22 441	0.13 306	0.15 325	0.35 431	0.19 305

ARAFT	0.60 362	1.23 500	3.10 504	0.28 140	0.16 81	0.64 344	0.36 362	0.90 387	0.67 352	0.61 376	0.49 229	0.55 286	0.31 211	1.24 353	0.32 215	0.10 161	0.08 113	0.14 342	0.13 274	0.37 443	0.21 329

DN-CSS_ROB	0.48 247	1.23 500	1.99 324	0.39 375	0.22 227	0.56 211	0.19 60	0.75 255	0.61 277	0.45 195	0.62 342	0.41 191	0.31 211	0.70 280	0.32 215	0.11 223	0.08 113	0.14 342	0.13 274	0.36 435	0.12 140

G2L-ROB	0.51 293	0.95 443	1.96 318	0.29 170	0.22 227	0.59 263	0.28 267	0.76 268	0.57 237	0.55 304	0.45 186	0.70 382	0.32 217	1.38 362	0.47 312	0.11 223	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.20 269	0.13 174

OMP-Stereo	0.59 356	0.65 336	1.74 188	0.56 476	0.37 413	0.60 275	0.26 225	0.70 221	0.65 328	0.66 414	0.60 330	0.69 372	0.32 217	2.09 476	1.20 461	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.09 107	0.17 207	0.10 79

PFNet	0.60 362	0.33 155	2.47 424	0.41 391	0.55 481	0.62 316	0.27 250	0.61 177	0.63 307	0.61 376	0.56 298	0.45 228	0.32 217	1.88 454	1.14 456	0.28 482	0.09 183	0.12 247	0.16 344	0.26 360	0.20 320

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 182	0.86 413	1.78 214	0.28 140	0.17 109	0.52 168	0.20 79	0.62 181	0.61 277	0.50 242	0.61 337	0.39 177	0.32 217	0.35 91	0.30 192	0.07 20	0.10 224	0.09 79	0.09 107	0.35 431	0.10 79

MyStereo8	0.54 317	0.80 391	2.76 472	0.32 243	0.33 374	0.71 397	0.20 79	0.87 367	0.57 237	0.51 255	0.59 315	0.50 265	0.33 221	0.68 269	0.55 347	0.10 161	0.29 476	0.10 128	0.13 274	0.21 283	0.34 449

11t1	0.33 94	0.19 7	1.41 117	0.33 264	0.16 81	0.48 125	0.21 98	0.67 207	0.48 153	0.40 160	0.34 125	0.32 142	0.33 221	0.42 139	0.27 149	0.11 223	0.12 297	0.10 128	0.08 77	0.13 109	0.14 191

Selective-RAFT	0.35 113	0.26 84	1.48 134	0.31 214	0.15 54	0.61 296	0.19 60	0.60 175	0.54 215	0.28 109	0.29 83	0.40 185	0.33 221	0.50 204	0.27 149	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.35 480	0.19 254	0.08 34

Sa-1000	0.51 293	0.72 359	1.90 285	0.31 214	0.60 495	0.60 275	0.31 312	0.94 422	0.71 382	0.52 263	0.83 443	0.42 204	0.33 221	0.68 269	0.28 159	0.10 161	0.09 183	0.13 306	0.29 449	0.29 380	0.10 79

dad	0.51 293	1.01 468	1.74 188	0.29 170	0.19 175	0.60 275	0.26 225	0.52 117	0.75 424	0.63 395	0.63 354	0.63 329	0.33 221	0.85 308	0.47 312	0.27 478	0.15 358	0.40 500	0.18 374	0.22 300	0.14 191

GwcNet-ADL	0.50 276	0.74 367	2.90 489	0.31 214	0.20 189	0.58 246	0.29 291	0.87 367	0.64 315	0.47 205	0.47 200	0.56 298	0.33 221	0.46 172	0.46 303	0.13 305	0.12 297	0.09 79	0.09 107	0.14 132	0.21 329

raftrobust	0.38 135	0.68 346	1.54 145	0.32 243	0.46 462	0.52 168	0.21 98	0.56 148	0.42 95	0.52 263	0.35 130	0.31 134	0.33 221	0.37 109	0.30 192	0.10 161	0.11 271	0.08 29	0.07 51	0.21 283	0.19 305

AdaStereo	0.44 198	0.38 197	1.79 234	0.34 295	0.20 189	0.57 229	0.28 267	0.92 406	0.69 363	0.52 263	0.55 287	0.61 322	0.33 221	0.48 188	0.39 267	0.17 398	0.08 113	0.17 404	0.11 204	0.18 233	0.12 140
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.
x	0.35 113	0.20 12	1.36 107	0.33 264	0.17 109	0.47 117	0.24 183	0.75 255	0.54 215	0.40 160	0.40 161	0.42 204	0.34 229	0.45 163	0.32 215	0.11 223	0.14 333	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.14 191

AFF-stereo	0.44 198	0.96 446	1.78 214	0.31 214	0.15 54	0.50 140	0.21 98	0.64 190	0.63 307	0.47 205	0.64 370	0.49 262	0.34 229	0.46 172	0.31 204	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.10 142	0.37 443	0.10 79

test_sample3	0.50 276	0.41 217	1.88 273	0.32 243	0.19 175	0.57 229	0.25 203	0.92 406	0.64 315	0.52 263	0.49 229	0.47 249	0.35 231	1.79 430	0.37 249	0.13 305	0.10 224	0.12 247	0.11 204	0.16 185	0.16 251

H2IRNET	0.40 156	0.61 308	1.90 285	0.29 170	0.17 109	0.54 183	0.18 51	0.52 117	0.50 169	0.27 104	0.56 298	0.47 249	0.35 231	0.46 172	0.33 225	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.14 302	0.32 406	0.12 140

tt1	0.44 198	0.64 329	1.83 253	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	0.88 470	0.31 120	0.37 139	0.25 85	0.35 231	0.63 250	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.25 340	0.36 459

RCA-Stereo	0.34 102	0.32 150	1.30 97	0.26 99	0.14 31	0.58 246	0.23 150	0.78 294	0.62 295	0.40 160	0.44 182	0.28 119	0.35 231	0.29 41	0.20 49	0.09 69	0.10 224	0.09 79	0.07 51	0.19 254	0.08 34

ICVP	0.46 226	0.29 121	2.41 409	0.33 264	0.22 227	0.59 263	0.55 449	0.75 255	0.50 169	0.44 185	0.60 330	0.49 262	0.35 231	0.53 217	0.37 249	0.16 384	0.16 375	0.14 342	0.11 204	0.15 149	0.15 224
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA	0.41 163	0.52 275	1.26 91	0.31 214	0.24 260	0.59 263	0.26 225	0.77 279	0.63 307	0.58 344	0.48 212	0.57 304	0.35 231	0.40 128	0.50 328	0.14 346	0.10 224	0.14 342	0.10 142	0.15 149	0.15 224

G2L-Stereo	0.55 329	0.85 410	2.18 367	0.31 214	0.27 306	0.59 263	0.27 250	0.77 279	0.55 222	0.54 286	0.52 254	0.71 386	0.36 237	1.75 422	0.50 328	0.13 305	0.11 271	0.13 306	0.11 204	0.29 380	0.15 224

rvit_105_1	0.44 198	0.54 285	1.46 127	0.36 329	0.24 260	0.51 149	0.45 417	0.75 255	0.74 411	0.45 195	0.44 182	0.44 219	0.36 237	0.62 247	0.38 256	0.20 434	0.18 403	0.18 424	0.22 418	0.18 233	0.18 289

test_sample6	0.52 306	0.44 240	1.81 241	0.33 264	0.18 143	0.55 196	0.27 250	0.94 422	0.66 343	0.54 286	0.62 342	0.47 249	0.36 237	1.97 463	0.38 256	0.14 346	0.10 224	0.13 306	0.13 274	0.17 207	0.16 251

test_sample5	0.51 293	0.43 229	1.83 253	0.32 243	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.92 406	0.65 328	0.53 273	0.59 315	0.45 228	0.36 237	1.87 447	0.36 243	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.17 207	0.16 251

test_sample4	0.50 276	0.42 224	1.88 273	0.32 243	0.19 175	0.56 211	0.26 225	0.93 414	0.65 328	0.54 286	0.54 277	0.45 228	0.36 237	1.79 430	0.36 243	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.17 207	0.16 251

xx1	0.46 226	0.64 329	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	1.01 491	0.31 120	0.38 148	0.46 241	0.36 237	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.12 247	0.12 242	0.12 79	0.14 191

DualNet	0.51 293	0.43 229	1.83 253	0.32 243	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.92 406	0.65 328	0.54 286	0.62 342	0.45 228	0.36 237	1.87 447	0.36 243	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.17 207	0.16 251

ttt	0.66 397	0.22 35	1.68 168	0.34 295	0.24 260	0.60 275	0.26 225	1.00 472	0.77 437	0.55 304	0.67 384	0.54 282	0.36 237	2.14 480	3.03 525	0.16 384	0.13 316	0.13 306	0.12 242	0.15 149	0.17 269

qqq	0.38 135	0.21 20	1.34 105	0.28 140	0.15 54	0.45 94	0.26 225	0.76 268	0.52 184	0.39 158	0.41 165	0.46 241	0.36 237	0.96 317	0.30 192	0.11 223	0.14 333	0.12 247	0.12 242	0.12 79	0.14 191

RAFT_CTSACE	0.46 226	0.76 370	2.07 338	0.35 311	0.30 336	0.54 183	0.30 299	0.61 177	0.48 153	0.49 235	0.76 430	0.55 286	0.36 237	0.58 232	0.22 86	0.08 31	0.13 316	0.11 192	0.10 142	0.41 467	0.08 34

HCRNet	0.46 226	0.49 266	1.65 161	0.38 365	0.29 325	0.58 246	0.22 119	0.75 255	0.62 295	0.47 205	0.49 229	0.48 260	0.36 237	1.12 338	0.37 249	0.15 363	0.10 224	0.15 369	0.13 274	0.17 207	0.17 269

SFCPSM	0.46 226	0.24 64	2.35 399	0.27 115	0.27 306	0.70 395	0.32 335	0.96 440	0.63 307	0.49 235	0.52 254	0.43 208	0.36 237	0.52 211	0.43 292	0.12 275	0.09 183	0.12 247	0.16 344	0.16 185	0.12 140

MLCV	0.48 247	0.89 423	1.85 258	0.29 170	0.14 31	0.59 263	0.23 150	0.72 229	0.59 255	0.66 414	0.66 381	0.55 286	0.36 237	1.03 326	0.49 323	0.09 69	0.06 20	0.09 79	0.07 51	0.19 254	0.11 103

iResNet	0.51 293	0.76 370	2.59 447	0.41 391	0.17 109	0.64 344	0.27 250	0.82 325	0.70 372	0.57 326	0.64 370	0.43 208	0.36 237	0.70 280	0.52 336	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.21 283	0.13 174

DDVS	0.62 375	0.40 211	1.40 116	2.21 550	0.35 394	0.87 464	1.00 514	0.69 214	0.50 169	0.53 273	0.56 298	0.90 453	0.37 251	1.22 348	0.47 312	0.15 363	0.14 333	0.14 342	0.12 242	0.19 254	0.22 342

UGAM	0.58 348	0.47 260	2.21 371	0.30 187	0.19 175	0.53 175	0.34 347	0.59 165	0.63 307	0.44 185	0.73 422	0.78 413	0.37 251	2.58 514	0.39 267	0.10 161	0.08 113	0.17 404	0.14 302	0.42 473	0.17 269

mmm	0.38 135	0.21 20	1.18 75	0.35 311	0.17 109	0.49 132	0.26 225	0.78 294	0.52 184	0.50 242	0.57 306	0.41 191	0.37 251	0.71 282	0.31 204	0.11 223	0.13 316	0.14 342	0.13 274	0.15 149	0.14 191

DCANet-4	0.40 156	0.27 90	2.21 371	0.25 69	0.14 31	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.72 392	0.54 286	0.47 200	0.28 119	0.37 251	0.37 109	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

BSDual-CNN	0.41 163	0.27 90	1.13 70	0.30 187	0.21 202	0.76 423	0.31 312	1.00 472	0.61 277	0.63 395	0.53 265	0.63 329	0.37 251	0.43 142	0.38 256	0.13 305	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

psmg	0.41 163	0.27 90	1.13 70	0.27 115	0.21 202	0.75 419	0.36 362	0.90 387	0.61 277	0.59 358	0.59 315	0.63 329	0.37 251	0.43 142	0.38 256	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.13 109	0.11 103

HITNet	0.46 226	0.92 428	2.09 344	0.33 264	0.14 31	0.55 196	0.22 119	0.83 331	0.56 233	0.51 255	0.49 229	0.48 260	0.37 251	0.48 188	0.54 346	0.09 69	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.23 313	0.09 55
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
test_sample2	0.41 163	0.19 7	1.23 86	0.31 214	0.17 109	0.51 149	0.27 250	0.81 318	0.55 222	0.44 185	0.45 186	0.46 241	0.38 258	1.51 384	0.30 192	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.10 142	0.14 132	0.14 191

ACVNet-DCA	0.42 182	0.64 329	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.76 268	0.52 184	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.14 191

1test111	0.44 198	0.64 329	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.76 268	0.52 184	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.96 317	0.30 192	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.14 191

cc1	0.47 241	0.64 329	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	1.01 491	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.25 340	0.40 479

AEACV	0.33 94	0.24 64	1.44 124	0.28 140	0.35 394	0.47 117	0.21 98	0.43 46	0.28 3	0.26 97	0.25 59	0.22 54	0.38 258	0.30 49	0.18 15	0.09 69	0.35 490	0.09 79	0.36 488	0.23 313	0.25 387

hknet	0.47 241	0.29 121	1.70 174	0.30 187	0.24 260	0.76 423	0.31 312	1.00 472	0.64 315	0.63 395	0.53 265	0.80 421	0.38 258	0.77 296	0.37 249	0.11 223	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

AASNet	0.56 337	1.03 472	2.34 396	0.37 350	0.33 374	0.65 358	0.29 291	0.96 440	0.73 407	0.54 286	0.60 330	0.55 286	0.38 258	0.59 238	0.58 364	0.14 346	0.12 297	0.13 306	0.10 142	0.43 475	0.24 378

IIG-Stereo	0.59 356	0.65 336	1.74 188	0.54 467	0.23 247	0.61 296	0.21 98	0.73 240	0.65 328	0.64 405	0.69 401	0.69 372	0.38 258	2.09 476	1.39 474	0.11 223	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.09 55

111	0.48 247	1.09 479	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.59 263	0.26 225	0.83 331	0.78 442	0.48 223	0.52 254	0.56 298	0.38 258	0.49 198	0.38 256	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.23 313	0.35 451

xxxx	0.70 417	0.21 20	1.33 102	0.28 140	0.18 143	0.63 333	0.24 183	1.02 483	0.69 363	0.50 242	0.62 342	0.58 311	0.38 258	1.47 381	5.21 550	0.13 305	0.12 297	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.15 224

FENet	0.44 198	0.30 133	2.42 411	0.32 243	0.17 109	0.58 246	0.22 119	0.77 279	0.59 255	0.47 205	0.42 169	0.55 286	0.38 258	0.49 198	0.47 312	0.12 275	0.09 183	0.12 247	0.11 204	0.13 109	0.16 251

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 450	1.04 473	2.06 336	0.94 519	0.35 394	0.89 469	0.40 384	0.85 348	0.63 307	0.55 304	0.63 354	0.75 404	0.38 258	2.38 495	0.48 318	1.10 535	0.31 482	0.36 493	0.21 410	0.53 498	0.55 503

DeepPruner_ROB	0.50 276	0.70 353	1.94 306	0.29 170	0.26 293	0.63 333	0.31 312	0.80 314	0.48 153	0.61 376	0.55 287	0.66 349	0.38 258	0.98 319	0.40 275	0.19 424	0.14 333	0.14 342	0.14 302	0.23 313	0.17 269

NOSS_ROB	0.64 385	0.65 336	1.62 159	0.46 432	0.25 278	0.67 370	0.30 299	0.93 414	0.77 437	0.59 358	0.57 306	0.77 410	0.38 258	2.78 526	0.44 298	0.23 456	0.24 452	0.28 475	0.26 438	0.27 369	0.39 475

G2L-Stereo_test	0.55 329	0.97 454	1.89 280	0.33 264	0.24 260	0.75 419	0.38 376	0.79 310	0.60 260	0.60 367	0.54 277	0.74 398	0.39 272	1.56 390	0.43 292	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.08 77	0.28 375	0.13 174

ISRNet	0.47 241	0.44 240	1.55 147	0.37 350	0.31 353	0.49 132	0.19 60	0.75 255	0.66 343	0.63 395	0.71 415	0.67 358	0.39 272	0.58 232	0.44 298	0.23 456	0.16 375	0.21 446	0.20 404	0.21 283	0.25 387

ffm	0.47 241	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.74 244	0.88 470	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	0.63 250	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.15 369	0.13 274	0.25 340	0.36 459

ff1	0.73 438	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.74 244	0.88 470	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 536	0.10 161	0.24 452	0.15 369	0.13 274	0.25 340	0.36 459

mmx	0.72 429	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.99 464	0.76 433	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 536	0.13 305	0.10 224	0.15 369	0.13 274	0.15 149	0.15 224

xxx	0.72 429	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.99 464	0.76 433	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 536	0.13 305	0.10 224	0.15 369	0.13 274	0.15 149	0.15 224

test_xeample	0.72 429	0.21 20	1.36 107	0.27 115	0.17 109	0.59 263	0.28 267	1.01 480	0.70 372	0.55 304	0.67 384	0.44 219	0.39 272	1.88 454	5.17 549	0.12 275	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.13 109	0.15 224

iResNet_ROB	0.50 276	1.15 490	1.73 184	0.31 214	0.21 202	0.58 246	0.22 119	0.95 435	0.82 456	0.58 344	0.62 342	0.57 304	0.39 272	0.84 306	0.40 275	0.11 223	0.08 113	0.09 79	0.06 9	0.21 283	0.13 174

CoDeX	0.52 306	0.43 229	2.25 381	0.29 170	0.26 293	0.61 296	0.32 335	0.99 464	0.68 354	0.48 223	0.55 287	0.52 274	0.40 280	1.60 400	0.35 240	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.10 142	0.13 109	0.12 140

CASS	0.39 150	0.30 133	1.61 158	0.32 243	0.17 109	0.53 175	0.24 183	0.70 221	0.49 159	0.59 358	0.54 277	0.40 185	0.40 280	0.41 131	0.30 192	0.17 398	0.10 224	0.14 342	0.11 204	0.18 233	0.17 269
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.51 293	0.87 416	1.99 324	0.37 350	0.65 501	0.58 246	0.35 355	0.78 294	0.62 295	0.48 223	0.55 287	0.45 228	0.40 280	0.72 284	0.30 192	0.09 69	0.07 40	0.12 247	0.12 242	0.33 414	0.38 469

CSP-Net	0.50 276	0.39 206	1.25 89	0.29 170	0.23 247	0.77 431	0.35 355	0.86 358	0.57 237	0.59 358	0.59 315	0.65 342	0.40 280	1.77 425	0.44 298	0.16 384	0.11 271	0.10 128	0.10 142	0.20 269	0.14 191

TRStereo	0.53 312	0.76 370	2.38 404	0.42 402	0.29 325	0.69 388	0.23 150	1.81 535	0.55 222	0.36 140	0.32 111	0.47 249	0.40 280	0.46 172	0.25 133	0.12 275	0.11 271	0.11 192	0.41 499	0.13 109	0.32 438

RAFT	0.45 216	0.92 428	1.59 152	0.34 295	0.19 175	0.46 112	0.35 355	0.65 196	0.49 159	0.49 235	0.49 229	0.70 382	0.40 280	0.47 183	0.32 215	0.11 223	0.16 375	0.14 342	0.13 274	0.51 494	0.13 174

UPFNet	0.46 226	0.28 111	1.73 184	0.33 264	0.32 361	0.65 358	0.38 376	0.83 331	0.59 255	0.57 326	0.52 254	0.61 322	0.40 280	0.75 289	0.52 336	0.13 305	0.12 297	0.13 306	0.12 242	0.15 149	0.11 103

ACVNet	0.45 216	0.44 240	1.79 234	0.28 140	0.21 202	0.59 263	0.36 362	0.66 198	0.68 354	0.45 195	0.59 315	0.69 372	0.40 280	0.44 151	0.55 347	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.34 421	0.10 79

cf-r	0.53 312	0.81 396	2.15 360	0.33 264	0.28 318	0.60 275	0.28 267	0.78 294	0.64 315	0.51 255	0.60 330	0.75 404	0.40 280	1.32 357	0.43 292	0.13 305	0.09 183	0.11 192	0.12 242	0.15 149	0.14 191

GwcNet-RSSM	0.57 343	0.94 436	2.13 354	0.32 243	0.25 278	0.60 275	0.30 299	0.80 314	0.66 343	0.52 263	0.64 370	0.71 386	0.40 280	1.79 430	0.50 328	0.13 305	0.09 183	0.12 247	0.12 242	0.21 283	0.15 224

CFNet	0.58 348	0.96 446	1.78 214	0.33 264	0.25 278	0.63 333	0.22 119	0.88 375	0.75 424	0.46 203	0.59 315	0.58 311	0.40 280	2.29 488	0.48 318	0.12 275	0.09 183	0.15 369	0.14 302	0.30 391	0.15 224

xyz-stereo-finetune2	0.35 113	0.45 248	1.04 62	0.21 6	0.12 6	0.58 246	0.23 150	0.50 95	0.45 124	0.31 120	0.46 194	0.30 131	0.41 291	0.81 303	0.51 333	0.08 31	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.09 55

test_sample1	0.40 156	0.18 5	1.19 77	0.31 214	0.18 143	0.48 125	0.23 150	0.78 294	0.49 159	0.44 185	0.44 182	0.45 228	0.41 291	1.39 363	0.33 225	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.12 79	0.13 174

SMFormer	0.50 276	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.49 323	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.15 149	0.16 251

tta	0.50 276	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.49 323	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.14 132	0.11 103

qqq1	0.48 247	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.09 79	0.08 77	0.14 132	0.11 103

fff1	0.48 247	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.09 79	0.08 77	0.14 132	0.11 103

IGEV_Zeroshot_test	0.53 312	0.33 155	2.91 490	0.32 243	0.18 143	0.54 183	0.21 98	0.72 229	0.42 95	0.81 463	0.51 241	0.71 386	0.41 291	0.48 188	1.13 455	0.09 69	0.15 358	0.10 128	0.35 480	0.19 254	0.09 55

HH	0.49 265	0.49 266	2.78 476	0.50 449	0.41 438	0.38 53	0.23 150	0.72 229	0.38 56	0.63 395	0.48 212	0.87 445	0.41 291	0.64 252	0.21 68	0.09 69	0.17 393	0.10 128	0.09 107	0.16 185	0.12 140

HanStereo	0.49 265	0.49 266	2.78 476	0.50 449	0.41 438	0.38 53	0.23 150	0.72 229	0.38 56	0.63 395	0.48 212	0.87 445	0.41 291	0.64 252	0.21 68	0.09 69	0.17 393	0.10 128	0.09 107	0.16 185	0.12 140

AACVNet	0.54 317	0.78 387	1.73 184	0.36 329	0.21 202	0.57 229	0.25 203	0.71 224	0.51 177	0.55 304	0.59 315	0.64 338	0.41 291	2.13 479	0.41 281	0.14 346	0.11 271	0.14 342	0.11 204	0.33 414	0.15 224

DCANet	0.42 182	0.77 379	1.95 309	0.25 69	0.14 31	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.72 392	0.54 286	0.48 212	0.31 134	0.41 291	0.36 100	0.39 267	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 109	0.23 366

CFNet-ft	0.51 293	0.76 370	1.79 234	0.28 140	0.30 336	0.63 333	0.28 267	0.66 198	0.55 222	0.45 195	0.57 306	0.74 398	0.41 291	1.46 374	0.42 283	0.14 346	0.10 224	0.28 475	0.13 274	0.18 233	0.14 191

CFNet_RVC	0.51 293	0.76 370	1.79 234	0.28 140	0.30 336	0.63 333	0.28 267	0.66 198	0.55 222	0.45 195	0.57 306	0.74 398	0.41 291	1.46 374	0.42 283	0.14 346	0.10 224	0.28 475	0.13 274	0.18 233	0.14 191

UCFNet_RVC	0.48 247	0.82 400	1.85 258	0.30 187	0.27 306	0.64 344	0.26 225	0.74 244	0.55 222	0.48 223	0.53 265	0.63 329	0.41 291	0.88 313	0.38 256	0.15 363	0.10 224	0.17 404	0.17 361	0.18 233	0.15 224

AANet_RVC	0.68 409	1.00 464	2.09 344	0.33 264	0.25 278	0.58 246	0.32 335	0.81 318	0.80 450	0.61 376	0.94 465	0.80 421	0.41 291	2.46 505	1.02 445	0.36 496	0.14 333	0.10 128	0.09 107	0.23 313	0.22 342

PS-NSSS	0.63 381	1.00 464	1.81 241	0.30 187	0.31 353	0.63 333	0.34 347	0.98 452	0.69 363	0.54 286	0.74 425	0.51 268	0.41 291	2.43 503	0.48 318	0.24 464	0.17 393	0.27 472	0.18 374	0.27 369	0.21 329

iResNetv2_ROB	0.59 356	1.43 518	2.96 492	0.40 384	0.22 227	0.58 246	0.28 267	0.91 397	0.73 407	0.57 326	0.63 354	0.60 320	0.41 291	0.74 288	0.35 240	0.11 223	0.08 113	0.10 128	0.07 51	0.43 475	0.17 269

MyStereo05	0.49 265	0.41 217	2.72 464	0.30 187	0.23 247	0.60 275	0.30 299	0.82 325	0.77 437	0.52 263	0.37 139	0.51 268	0.42 308	0.52 211	0.38 256	0.09 69	0.17 393	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.20 320

MyStereo04	0.48 247	0.40 211	2.65 455	0.29 170	0.23 247	0.60 275	0.31 312	0.83 331	0.75 424	0.47 205	0.36 136	0.53 276	0.42 308	0.53 217	0.39 267	0.09 69	0.18 403	0.12 247	0.11 204	0.16 185	0.19 305

TestStereo1	0.49 265	0.81 396	1.85 258	0.39 375	0.57 486	0.56 211	0.34 347	0.75 255	0.69 363	0.44 185	0.63 354	0.35 158	0.42 308	0.64 252	0.29 174	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.33 414	0.26 397

SA-5K	0.49 265	0.81 396	1.85 258	0.39 375	0.57 486	0.56 211	0.34 347	0.75 255	0.69 363	0.44 185	0.63 354	0.35 158	0.42 308	0.64 252	0.29 174	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.33 414	0.26 397

GES	0.44 198	0.28 111	1.88 273	0.30 187	0.18 143	0.61 296	0.30 299	0.88 375	0.46 133	0.47 205	0.52 254	0.39 177	0.42 308	0.58 232	0.67 386	0.15 363	0.11 271	0.12 247	0.10 142	0.15 149	0.17 269

222	0.78 454	0.23 51	1.23 86	0.28 140	0.18 143	0.62 316	0.24 183	1.02 483	0.70 372	0.58 344	0.66 381	0.46 241	0.42 308	1.80 434	6.53 555	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.17 269

FADNet_RVC	0.81 463	1.14 486	2.42 411	0.30 187	0.24 260	0.71 397	0.24 183	0.95 435	0.61 277	0.44 185	0.56 298	0.59 314	0.42 308	1.52 386	0.68 389	0.94 528	0.96 543	0.28 475	1.00 543	0.90 522	1.36 545

BEATNet_4x	0.47 241	0.73 364	1.91 291	0.33 264	0.15 54	0.56 211	0.25 203	0.85 348	0.58 248	0.54 286	0.51 241	0.57 304	0.42 308	0.57 229	0.61 371	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.20 269	0.16 251

HSM-Net_RVC	0.67 402	0.34 168	2.23 379	0.26 99	0.19 175	0.67 370	0.29 291	1.26 516	0.69 363	0.72 438	0.70 411	0.78 413	0.42 308	3.77 545	0.41 281	0.13 305	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.12 79	0.11 103
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.50 276	0.41 217	1.50 140	0.33 264	0.21 202	0.68 382	0.26 225	0.81 318	0.68 354	0.67 418	0.68 392	0.73 392	0.42 308	1.10 332	0.59 366	0.11 223	0.08 113	0.14 342	0.14 302	0.25 340	0.21 329
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	0.58 348	0.82 400	1.89 280	0.59 485	0.56 483	0.64 344	0.36 362	0.84 342	0.69 363	0.51 255	0.68 392	0.53 276	0.43 318	0.56 228	0.43 292	0.34 493	0.18 403	0.44 504	0.29 449	0.48 487	0.30 425

gwcnet-sp	0.49 265	0.43 229	2.54 440	0.31 214	0.22 227	0.67 370	0.31 312	0.78 294	0.65 328	0.58 344	0.47 200	0.46 241	0.43 318	0.76 292	0.46 303	0.11 223	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.15 149	0.14 191

scenet	0.49 265	0.43 229	2.54 440	0.31 214	0.22 227	0.67 370	0.31 312	0.78 294	0.65 328	0.58 344	0.47 200	0.46 241	0.43 318	0.76 292	0.46 303	0.11 223	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.15 149	0.14 191

ToySt	0.44 198	0.61 308	1.89 280	0.29 170	0.18 143	0.55 196	0.35 355	0.67 207	0.53 203	0.39 158	0.50 237	0.59 314	0.43 318	0.51 207	0.49 323	0.10 161	0.12 297	0.13 306	0.16 344	0.24 328	0.19 305

ssnet	0.49 265	0.43 229	2.54 440	0.31 214	0.22 227	0.67 370	0.31 312	0.78 294	0.65 328	0.58 344	0.47 200	0.46 241	0.43 318	0.76 292	0.46 303	0.11 223	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.15 149	0.14 191

GMM-Stereo	0.50 276	0.23 51	2.41 409	0.54 467	0.24 260	0.77 431	0.46 420	0.59 165	0.57 237	0.58 344	0.73 422	0.47 249	0.43 318	0.68 269	0.27 149	0.10 161	0.06 20	0.13 306	0.13 274	0.14 132	0.44 488

PSMNet-RSSM	0.53 312	0.82 400	1.78 214	0.31 214	0.25 278	0.58 246	0.28 267	0.84 342	0.60 260	0.50 242	0.61 337	0.67 358	0.43 318	1.68 410	0.42 283	0.15 363	0.10 224	0.14 342	0.16 344	0.15 149	0.13 174

STTStereo	0.51 293	0.69 350	2.14 359	0.36 329	0.30 336	0.61 296	0.32 335	0.77 279	0.60 260	0.60 367	0.54 277	0.67 358	0.43 318	0.86 309	0.42 283	0.16 384	0.15 358	0.17 404	0.20 404	0.16 185	0.15 224

CFNet_ucs	0.48 247	0.50 272	2.32 391	0.26 99	0.22 227	0.57 229	0.22 119	0.85 348	0.65 328	0.53 273	0.64 370	0.68 365	0.44 326	0.54 221	0.31 204	0.13 305	0.12 297	0.16 387	0.11 204	0.19 254	0.17 269

SACVNet	0.60 362	0.74 367	1.90 285	0.37 350	0.28 318	0.64 344	0.37 370	0.86 358	0.61 277	0.65 412	0.62 342	0.69 372	0.44 326	2.08 474	0.42 283	0.18 409	0.14 333	0.16 387	0.15 325	0.38 450	0.24 378

GEStereo_RVC	0.54 317	0.87 416	1.95 309	0.47 437	0.25 278	0.62 316	0.37 370	1.00 472	0.74 411	0.53 273	0.54 277	0.59 314	0.44 326	1.10 332	0.46 303	0.15 363	0.11 271	0.12 247	0.10 142	0.26 360	0.19 305

FINET	0.65 393	0.95 443	3.06 501	0.35 311	0.40 431	0.58 246	0.48 431	0.92 406	1.10 502	0.57 326	0.68 392	0.47 249	0.44 326	1.15 343	0.60 368	0.23 456	0.21 435	0.17 404	0.15 325	0.26 360	0.25 387

HI	0.41 163	0.63 325	1.72 181	0.27 115	0.21 202	0.45 94	0.19 60	0.55 141	0.41 86	0.57 326	0.59 315	0.65 342	0.45 330	0.45 163	0.39 267	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.11 204	0.20 269	0.10 79

CoSv	0.41 163	0.63 325	1.72 181	0.27 115	0.21 202	0.45 94	0.19 60	0.55 141	0.41 86	0.57 326	0.59 315	0.65 342	0.45 330	0.45 163	0.39 267	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.11 204	0.20 269	0.10 79

DualNet (step1)	0.59 356	0.62 314	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.93 414	0.66 343	0.57 326	0.51 241	0.55 286	0.45 330	1.11 335	0.38 256	0.61 512	0.14 333	0.87 522	0.56 517	0.25 340	0.23 366

test_sample9	0.94 479	0.62 314	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.93 414	0.66 343	0.57 326	0.51 241	0.55 286	0.45 330	1.91 457	2.55 518	0.61 512	4.16 559	0.87 522	0.56 517	0.25 340	0.23 366

test_sample7	0.47 241	0.33 155	1.49 137	0.34 295	0.20 189	0.51 149	0.30 299	0.93 414	0.66 343	0.57 326	0.51 241	0.55 286	0.45 330	1.11 335	0.38 256	0.17 398	0.14 333	0.16 387	0.15 325	0.19 254	0.18 289

riskmin	0.37 126	0.22 35	1.74 188	0.32 243	0.20 189	0.48 125	0.20 79	0.66 198	0.46 133	0.36 140	0.34 125	0.69 372	0.45 330	0.39 123	0.27 149	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.08 77	0.13 109	0.16 251

IPLGR	0.54 317	0.56 296	2.68 458	0.36 329	0.18 143	0.62 316	0.54 446	1.02 483	0.64 315	0.73 442	0.46 194	0.47 249	0.45 330	1.12 338	0.29 174	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.09 107	0.19 254	0.12 140

PSMNet-ADL	0.51 293	0.38 197	1.65 161	0.35 311	0.21 202	0.67 370	0.26 225	0.74 244	0.55 222	0.42 174	0.52 254	0.70 382	0.45 330	1.91 457	0.57 359	0.15 363	0.13 316	0.11 192	0.13 274	0.15 149	0.20 320

ADLNet	0.60 362	0.71 355	1.95 309	0.35 311	0.34 382	0.67 370	0.34 347	0.90 387	0.74 411	0.68 425	0.62 342	0.80 421	0.45 330	1.78 426	0.64 380	0.14 346	0.11 271	0.14 342	0.14 302	0.29 380	0.21 329

acv_ft	0.48 247	0.44 240	1.76 200	0.32 243	0.41 438	0.63 333	0.28 267	0.81 318	0.68 354	0.61 376	0.59 315	0.69 372	0.45 330	0.44 151	0.63 375	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.41 467	0.10 79

GANet-RSSM	0.55 329	0.73 364	1.90 285	0.36 329	0.26 293	0.59 263	0.27 250	0.78 294	0.52 184	0.47 205	0.57 306	0.63 329	0.45 330	1.92 461	0.43 292	0.14 346	0.10 224	0.25 468	0.11 204	0.34 421	0.14 191

FADNet-RVC-Resample	0.67 402	1.16 495	3.16 510	0.37 350	0.29 325	0.62 316	0.38 376	0.86 358	0.63 307	0.51 255	0.50 237	0.57 304	0.45 330	1.57 393	0.49 323	0.24 464	0.32 488	0.23 456	0.19 394	0.27 369	0.62 509

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 329	0.92 428	2.36 402	0.38 365	0.37 413	0.60 275	0.28 267	0.82 325	0.62 295	0.62 387	0.55 287	0.72 389	0.45 330	1.00 322	0.43 292	0.15 363	0.11 271	0.14 342	0.14 302	0.15 149	0.16 251
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TCMNet	0.66 397	0.85 410	2.55 444	0.50 449	0.52 475	0.72 403	0.39 381	0.87 367	0.72 392	0.58 344	0.68 392	0.63 329	0.46 343	1.70 413	0.63 375	0.18 409	0.18 403	0.23 456	0.18 374	0.38 450	0.27 404

YMNet	0.62 375	0.72 359	1.93 297	0.41 391	0.41 438	0.87 464	0.43 400	0.87 367	0.71 382	0.74 445	0.81 438	0.83 431	0.46 343	0.86 309	0.93 426	0.19 424	0.22 441	0.20 438	0.17 361	0.41 467	0.21 329

YMNet_1	0.62 375	0.72 359	1.93 297	0.41 391	0.41 438	0.87 464	0.43 400	0.87 367	0.71 382	0.74 445	0.81 438	0.83 431	0.46 343	0.86 309	0.93 426	0.19 424	0.22 441	0.20 438	0.17 361	0.41 467	0.21 329

anonymousa	0.48 247	0.46 251	2.44 417	0.29 170	0.34 382	0.61 296	0.25 203	0.66 198	0.54 215	0.53 273	0.77 433	0.73 392	0.46 343	0.33 75	0.31 204	0.10 161	0.09 183	0.12 247	0.29 449	0.10 50	0.19 305

iRaft-Stereo_5w	0.54 317	1.01 468	2.08 343	0.27 115	0.21 202	0.49 132	0.28 267	0.73 240	0.58 248	0.40 160	0.61 337	0.62 326	0.46 343	1.78 426	0.47 312	0.09 69	0.07 40	0.11 192	0.10 142	0.39 459	0.12 140

FADNet-RVC	0.61 370	1.26 505	2.12 352	0.33 264	0.26 293	0.59 263	0.29 291	0.86 358	0.62 295	0.45 195	0.50 237	0.62 326	0.46 343	1.73 418	0.55 347	0.17 398	0.20 426	0.17 404	0.18 374	0.59 502	0.28 410

NVstereo2D	0.58 348	0.40 211	2.03 334	0.35 311	0.35 394	0.69 388	0.39 381	0.91 397	0.80 450	0.47 205	0.53 265	0.67 358	0.46 343	1.99 467	0.48 318	0.19 424	0.11 271	0.17 404	0.13 274	0.25 340	0.25 387

DLCB_ROB	0.54 317	0.55 294	1.49 137	0.36 329	0.25 278	0.65 358	0.36 362	0.80 314	0.70 372	0.72 438	0.69 401	0.83 431	0.46 343	1.53 387	0.60 368	0.13 305	0.12 297	0.14 342	0.14 302	0.14 132	0.13 174

xyz-stereo	3.02 547	0.29 121	30.64 577	0.23 35	0.12 6	15.52 564	0.24 183	0.51 103	0.47 150	0.59 358	7.99 556	0.64 338	0.47 351	1.39 363	0.50 328	0.09 69	0.07 40	0.34 490	0.07 51	0.13 109	0.08 34

DispNO	0.67 402	0.98 458	2.58 445	0.31 214	0.27 306	0.59 263	0.29 291	0.83 331	0.68 354	0.53 273	0.79 437	0.83 431	0.47 351	2.46 505	0.68 389	0.12 275	0.10 224	0.19 430	0.31 464	0.16 185	0.17 269

1111x	0.74 441	0.21 20	1.93 297	0.31 214	0.17 109	0.63 333	0.32 335	1.03 490	0.74 411	0.52 263	0.62 342	0.57 304	0.47 351	2.38 495	4.25 544	0.12 275	0.14 333	0.11 192	0.12 242	0.12 79	0.14 191

ssnet_v2	0.55 329	0.60 304	1.86 266	0.32 243	0.22 227	0.72 403	0.44 411	0.94 422	0.74 411	0.63 395	0.54 277	0.81 424	0.47 351	0.77 296	0.70 393	0.16 384	0.14 333	0.14 342	0.14 302	0.30 391	0.30 425

SA	0.50 276	0.75 369	1.95 309	0.31 214	0.61 497	0.57 229	0.31 312	0.91 397	0.73 407	0.42 174	0.62 342	0.38 171	0.47 351	0.68 269	0.29 174	0.09 69	0.09 183	0.13 306	0.32 470	0.30 391	0.10 79

CFNet_pseudo	0.45 216	0.46 251	2.23 379	0.25 69	0.19 175	0.56 211	0.21 98	0.77 279	0.60 260	0.49 235	0.56 298	0.69 372	0.47 351	0.52 211	0.31 204	0.11 223	0.10 224	0.15 369	0.10 142	0.17 207	0.14 191

ccs_rob	0.45 216	0.46 251	2.22 375	0.26 99	0.19 175	0.56 211	0.21 98	0.77 279	0.60 260	0.49 235	0.56 298	0.69 372	0.47 351	0.52 211	0.31 204	0.11 223	0.09 183	0.16 387	0.10 142	0.17 207	0.14 191

StereoDRNet	0.64 385	0.88 420	2.35 399	0.41 391	0.45 456	0.73 409	0.47 428	0.94 422	0.74 411	0.75 447	0.54 277	0.74 398	0.47 351	1.70 413	0.72 400	0.15 363	0.14 333	0.15 369	0.14 302	0.20 269	0.19 305

PSMNet_ROB	0.66 397	1.01 468	2.33 394	0.38 365	0.31 353	0.72 403	0.55 449	0.86 358	0.69 363	0.54 286	0.60 330	0.75 404	0.47 351	2.00 468	0.82 418	0.17 398	0.13 316	0.19 430	0.19 394	0.24 328	0.27 404

coex_refinement	0.58 348	0.94 436	1.87 271	0.38 365	0.25 278	0.64 344	0.34 347	0.83 331	0.65 328	0.60 367	0.63 354	0.81 424	0.48 360	1.85 446	0.56 355	0.13 305	0.09 183	0.10 128	0.10 142	0.16 185	0.16 251

DCVSM-stereo	0.49 265	0.29 121	2.49 427	0.29 170	0.22 227	0.53 175	0.52 438	0.58 157	0.49 159	0.69 427	0.46 194	0.79 418	0.48 360	0.53 217	0.42 283	0.13 305	0.14 333	0.15 369	0.12 242	0.20 269	0.20 320

DAS	0.56 337	0.35 175	1.55 147	0.33 264	0.34 382	0.50 140	0.42 393	0.83 331	0.74 411	0.83 468	0.68 392	0.56 298	0.48 360	2.40 499	0.46 303	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.18 233	0.15 224

SepStereo	0.52 306	0.35 175	1.55 147	0.33 264	0.34 382	0.50 140	0.42 393	0.83 331	0.74 411	0.83 468	0.68 392	0.56 298	0.48 360	1.56 390	0.46 303	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.18 233	0.15 224

ADLNet2	0.68 409	0.84 406	3.19 514	0.33 264	0.36 402	0.64 344	0.37 370	0.89 381	0.79 447	0.54 286	0.65 379	0.93 460	0.48 360	2.07 473	0.56 355	0.13 305	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.33 414	0.18 289

ac_64	0.55 329	0.46 251	1.92 294	0.36 329	0.34 382	0.63 333	0.31 312	0.82 325	0.61 277	0.55 304	0.51 241	0.89 451	0.48 360	1.83 439	0.55 347	0.14 346	0.11 271	0.12 247	0.12 242	0.18 233	0.12 140

TDLM	0.67 402	0.92 428	1.76 200	0.37 350	0.24 260	0.66 364	0.56 454	0.82 325	0.74 411	1.16 500	0.62 342	0.61 322	0.48 360	2.70 522	0.50 328	0.20 434	0.11 271	0.35 491	0.14 302	0.32 406	0.16 251

GwcNet	0.69 413	0.71 355	3.12 507	0.36 329	0.45 456	0.81 447	0.44 411	0.86 358	0.84 461	0.60 367	0.74 425	0.82 429	0.49 367	1.65 406	0.66 383	0.16 384	0.15 358	0.15 369	0.15 325	0.31 399	0.24 378

ETE_ROB	0.60 362	0.71 355	1.55 147	0.37 350	0.25 278	0.69 388	0.51 435	1.47 524	0.70 372	0.80 458	0.69 401	0.85 439	0.49 367	1.36 361	0.58 364	0.16 384	0.13 316	0.19 430	0.16 344	0.21 283	0.23 366

LALA_ROB	0.60 362	0.76 370	1.69 170	0.36 329	0.29 325	0.79 440	0.55 449	0.94 422	0.77 437	0.81 463	0.67 384	0.94 464	0.49 367	0.99 320	0.73 403	0.21 440	0.15 358	0.20 438	0.18 374	0.23 313	0.21 329

delet	0.52 306	0.54 285	1.62 159	0.31 214	0.35 394	0.74 413	0.46 420	0.85 348	0.74 411	0.55 304	0.60 330	0.67 358	0.50 370	1.12 338	0.57 359	0.11 223	0.11 271	0.13 306	0.14 302	0.16 185	0.12 140

CC-Net-ROB	0.85 468	1.15 490	2.13 354	0.88 514	0.38 419	0.88 468	0.44 411	1.06 496	0.79 447	0.58 344	0.69 401	0.65 342	0.50 370	2.74 525	0.51 333	0.93 527	0.39 502	0.87 522	0.29 449	0.54 499	0.54 500

SQANet	0.80 458	1.58 523	2.53 434	0.76 504	0.83 514	0.76 423	0.36 362	0.83 331	0.64 315	0.63 395	0.69 401	0.73 392	0.51 372	1.21 346	0.53 340	0.77 524	0.29 476	0.59 512	0.29 449	0.86 521	0.61 508

SDNR	1.22 506	0.80 391	2.71 462	0.33 264	1.48 544	1.98 534	0.23 150	1.93 539	2.44 541	0.89 476	2.52 530	1.36 510	0.51 372	3.65 543	1.93 496	0.30 486	0.31 482	0.22 449	0.16 344	0.33 414	0.36 459

RAFT_R40	0.50 276	0.21 20	1.76 200	0.50 449	0.40 431	0.61 296	0.53 442	0.56 148	0.60 260	0.56 315	0.54 277	0.55 286	0.51 372	1.57 393	0.53 340	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.09 55

IRAFT_RVC	0.54 317	0.53 280	1.78 214	0.46 432	0.21 202	0.58 246	0.43 400	0.65 196	0.66 343	0.54 286	0.50 237	0.49 262	0.51 372	1.58 397	1.01 443	0.11 223	0.25 465	0.13 306	0.10 142	0.15 149	0.13 174

LMCR-Stereo	0.52 306	0.71 355	2.39 406	0.40 384	0.21 202	0.74 413	0.31 312	1.02 483	0.64 315	0.61 376	0.63 354	0.39 177	0.51 372	0.62 247	0.42 283	0.19 424	0.09 183	0.12 247	0.09 107	0.23 313	0.12 140

DDUNet	0.77 450	1.12 482	1.88 273	0.76 504	0.69 505	0.84 454	0.43 400	0.85 348	0.65 328	0.67 418	0.75 428	0.91 455	0.52 377	1.03 326	0.57 359	0.54 508	0.37 494	0.95 528	0.52 513	0.71 512	0.57 504

CVANet_RVC	0.65 393	0.80 391	2.13 354	0.36 329	0.26 293	0.62 316	0.42 393	0.84 342	0.72 392	0.69 427	0.68 392	0.68 365	0.52 377	2.64 517	0.42 283	0.19 424	0.12 297	0.22 449	0.17 361	0.37 443	0.15 224

IER	0.43 188	0.38 197	1.69 170	0.26 99	0.25 278	0.66 364	0.26 225	0.71 224	0.55 222	0.54 286	0.59 315	0.60 320	0.53 379	0.52 211	0.39 267	0.11 223	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.14 132	0.11 103

DISCO	0.57 343	0.34 168	1.87 271	0.45 427	0.34 382	0.84 454	0.35 355	0.84 342	0.78 442	0.59 358	0.63 354	1.06 488	0.53 379	1.10 332	0.82 418	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.10 142	0.22 300	0.18 289

XPNet_ROB	0.61 370	0.72 359	1.66 165	0.37 350	0.27 306	0.67 370	0.47 428	0.89 381	0.71 382	0.78 456	0.70 411	0.81 424	0.53 379	1.70 413	0.76 407	0.21 440	0.16 375	0.16 387	0.15 325	0.20 269	0.21 329

psm_up	0.57 343	0.61 308	1.83 253	0.35 311	0.30 336	0.64 344	0.37 370	0.90 387	0.68 354	0.59 358	0.55 287	0.68 365	0.54 382	1.91 457	0.46 303	0.16 384	0.15 358	0.16 387	0.15 325	0.23 313	0.13 174

UNet	0.54 317	0.44 240	2.83 480	0.31 214	0.33 374	0.74 413	0.27 250	0.82 325	0.61 277	0.53 273	0.54 277	0.72 389	0.54 382	0.78 300	0.56 355	0.11 223	0.09 183	0.13 306	0.11 204	0.14 132	0.12 140

HGLStereo	0.54 317	0.69 350	2.00 326	0.35 311	0.40 431	0.66 364	0.30 299	0.83 331	0.62 295	0.57 326	0.69 401	0.69 372	0.54 382	1.07 329	0.55 347	0.13 305	0.13 316	0.13 306	0.11 204	0.19 254	0.17 269

PA-Net	0.84 467	1.00 464	3.49 526	0.63 492	0.40 431	0.70 395	0.52 438	0.86 358	0.84 461	0.52 263	0.59 315	0.70 382	0.54 382	2.35 491	2.23 510	0.17 398	0.27 473	0.19 430	0.28 446	0.22 300	0.36 459
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.65 393	0.94 436	1.96 318	0.43 406	0.30 336	0.71 397	0.68 482	0.84 342	0.65 328	0.70 431	0.60 330	0.86 443	0.54 382	1.56 390	0.57 359	0.20 434	0.16 375	0.67 516	0.25 431	0.22 300	0.24 378

GASNet	0.73 438	1.47 520	3.04 499	0.47 437	0.33 374	0.57 229	0.34 347	0.91 397	0.75 424	0.58 344	0.58 312	0.74 398	0.55 387	2.03 469	0.65 382	0.21 440	0.15 358	0.19 430	0.17 361	0.51 494	0.28 410

pcwnet_v2	0.64 385	0.49 266	4.41 542	0.32 243	0.27 306	0.60 275	0.25 203	0.97 448	0.88 470	0.59 358	0.70 411	0.63 329	0.55 387	0.66 265	0.37 249	0.17 398	0.15 358	0.15 369	0.14 302	0.21 283	0.23 366

APVNet	0.70 417	0.67 344	2.71 462	0.38 365	0.36 402	0.85 458	0.43 400	0.91 397	0.68 354	0.55 304	0.69 401	0.75 404	0.55 387	2.31 489	0.78 411	0.17 398	0.17 393	0.24 463	0.19 394	0.33 414	0.23 366

MMNet	0.50 276	0.48 263	1.93 297	0.33 264	0.27 306	0.79 440	0.28 267	0.81 318	0.74 411	0.60 367	0.56 298	0.59 314	0.55 387	0.79 301	0.59 366	0.10 161	0.09 183	0.12 247	0.11 204	0.13 109	0.14 191

Wz-Net-LNSev	0.59 356	0.96 446	2.47 424	0.34 295	0.37 413	0.79 440	0.44 411	0.86 358	0.77 437	0.61 376	0.67 384	0.79 418	0.56 391	0.64 252	0.62 373	0.15 363	0.14 333	0.12 247	0.12 242	0.18 233	0.19 305

DMCA-RVC	0.62 375	0.96 446	2.63 451	0.36 329	0.90 519	0.56 211	0.31 312	0.69 214	0.57 237	0.68 425	0.52 254	0.59 314	0.56 391	1.23 350	0.53 340	0.16 384	0.38 496	0.20 438	0.15 325	0.20 269	0.15 224

MSMDNet	0.46 226	0.44 240	2.28 386	0.26 99	0.20 189	0.55 196	0.21 98	0.75 255	0.64 315	0.48 223	0.55 287	0.68 365	0.56 391	0.46 172	0.30 192	0.11 223	0.10 224	0.13 306	0.10 142	0.18 233	0.15 224

DANet	0.80 458	0.65 336	2.21 371	1.19 532	0.48 466	0.74 413	1.25 529	0.89 381	1.53 525	0.89 476	0.71 415	0.96 467	0.56 391	1.83 439	0.96 431	0.18 409	0.16 375	0.19 430	0.16 344	0.26 360	0.29 416
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.64 385	0.43 229	2.44 417	0.39 375	0.44 448	0.80 446	0.41 390	1.02 483	0.78 442	0.80 458	0.63 354	0.69 372	0.56 391	1.79 430	0.69 391	0.15 363	0.12 297	0.17 404	0.16 344	0.18 233	0.17 269

PCWNet_CMD	0.46 226	0.45 248	2.28 386	0.26 99	0.20 189	0.55 196	0.21 98	0.75 255	0.64 315	0.48 223	0.55 287	0.68 365	0.57 396	0.46 172	0.30 192	0.11 223	0.10 224	0.14 342	0.10 142	0.18 233	0.14 191

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 343	0.87 416	2.11 349	0.32 243	0.30 336	0.84 454	0.40 384	0.88 375	0.72 392	0.65 412	0.73 422	0.66 349	0.57 396	0.93 314	0.71 396	0.13 305	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.15 149	0.14 191

DSFCA	0.54 317	0.35 175	1.41 117	0.28 140	0.28 318	0.79 440	0.88 504	0.76 268	0.70 372	0.72 438	0.66 381	0.67 358	0.57 396	1.17 344	0.63 375	0.16 384	0.14 333	0.13 306	0.14 302	0.16 185	0.13 174

FADNet	0.64 385	1.22 499	2.06 336	0.32 243	0.30 336	0.66 364	0.29 291	0.88 375	0.72 392	0.44 185	0.48 212	0.66 349	0.57 396	1.84 444	0.45 302	0.46 504	0.20 426	0.17 404	0.19 394	0.59 502	0.24 378

MyStereo06	0.54 317	0.41 217	2.68 458	0.30 187	0.23 247	0.60 275	0.30 299	0.81 318	0.44 109	0.84 470	0.52 254	0.78 413	0.58 400	0.48 188	1.10 451	0.09 69	0.17 393	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.20 320

Anonymous_2	0.74 441	0.32 150	1.65 161	0.33 264	0.30 336	0.67 370	0.32 335	0.69 214	0.46 133	0.48 223	0.41 165	0.84 436	0.58 400	0.51 207	0.40 275	0.32 489	0.38 496	1.43 544	3.69 560	0.80 519	0.27 404

RTSC	0.72 429	1.00 464	2.22 375	0.40 384	0.29 325	0.82 450	0.31 312	0.96 440	1.10 502	0.92 480	0.81 438	0.78 413	0.58 400	1.23 350	1.55 483	0.18 409	0.17 393	0.14 342	0.17 361	0.43 475	0.30 425

ITSA-stereo	0.48 247	0.33 155	1.20 81	0.33 264	0.18 143	0.60 275	0.29 291	0.94 422	0.80 450	0.50 242	0.49 229	0.53 276	0.59 403	1.25 354	0.64 380	0.15 363	0.12 297	0.17 404	0.16 344	0.18 233	0.23 366

GANetREF_RVC	0.75 443	1.15 490	2.46 420	0.47 437	0.26 293	0.83 452	0.61 468	0.97 448	0.89 474	0.62 387	0.61 337	0.72 389	0.59 403	2.42 501	0.55 347	0.32 489	0.25 465	0.36 493	0.24 424	0.39 459	0.31 433
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
GANet	0.75 443	0.84 406	2.01 327	0.40 384	0.25 278	0.74 413	0.66 476	0.87 367	0.73 407	0.71 435	1.07 485	0.84 436	0.59 403	2.71 524	1.15 458	0.17 398	0.16 375	0.44 504	0.16 344	0.31 399	0.20 320

Reg-Stereo(zero)	0.46 226	0.17 1	2.10 348	0.24 51	0.34 382	0.51 149	0.42 393	0.50 95	0.54 215	0.37 144	0.46 194	0.54 282	0.60 406	0.43 142	1.10 451	0.08 31	0.09 183	0.08 29	0.22 418	0.12 79	0.22 342

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 417	0.65 336	3.45 525	0.50 449	0.60 495	0.75 419	0.23 150	0.96 440	0.60 260	0.76 450	1.30 497	0.81 424	0.60 406	0.57 229	0.82 418	0.10 161	0.16 375	0.11 192	0.43 502	0.31 399	0.22 342

fast-acv-ft	0.63 381	0.88 420	3.10 504	0.38 365	0.30 336	0.79 440	0.48 431	0.69 214	0.72 392	0.58 344	0.78 434	0.76 408	0.60 406	0.67 266	0.73 403	0.15 363	0.15 358	0.18 424	0.17 361	0.37 443	0.16 251

Wz-Net-SNSev	0.76 446	1.32 512	3.11 506	0.40 384	0.31 353	0.71 397	0.60 464	0.98 452	0.87 467	0.67 418	0.83 443	0.96 467	0.60 406	1.67 409	0.97 432	0.16 384	0.15 358	0.16 387	0.17 361	0.36 435	0.24 378

HHNet	0.60 362	0.65 336	2.60 450	0.36 329	0.25 278	0.64 344	0.61 468	0.64 190	0.62 295	0.55 304	1.13 489	0.32 142	0.60 406	0.42 139	1.79 493	0.15 363	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.18 233	0.15 224

SST-Stereo	0.52 306	0.20 12	1.76 200	0.62 491	0.53 476	0.62 316	0.66 476	0.55 141	0.61 277	0.58 344	0.53 265	0.52 274	0.60 406	1.59 399	0.29 174	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.10 79

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 489	1.67 529	2.32 391	0.47 437	0.39 422	1.47 510	0.95 508	0.95 435	0.91 477	0.84 470	0.94 465	1.05 486	0.60 406	2.95 531	0.72 400	0.41 498	0.72 535	0.32 487	0.55 514	0.74 513	1.22 542

S-Stereo	0.80 458	0.69 350	3.89 533	0.39 375	0.37 413	0.69 388	0.70 487	0.94 422	0.98 488	0.62 387	0.91 458	0.83 431	0.60 406	2.37 492	0.66 383	0.18 409	0.21 435	0.17 404	0.18 374	0.30 391	0.35 451

RYNet	0.70 417	0.56 296	2.25 381	0.35 311	0.41 438	0.86 460	0.43 400	0.94 422	0.82 456	0.62 387	0.53 265	0.91 455	0.60 406	2.70 522	1.00 439	0.14 346	0.11 271	0.16 387	0.14 302	0.25 340	0.27 404

RASNet	0.61 370	0.68 346	2.03 334	0.35 311	0.46 462	0.65 358	0.28 267	0.78 294	0.70 372	0.48 223	0.64 370	0.93 460	0.61 415	2.21 484	0.73 403	0.12 275	0.09 183	0.09 79	0.10 142	0.14 132	0.11 103

PASM	0.72 429	0.68 346	1.91 291	0.47 437	0.44 448	0.60 275	0.51 435	0.76 268	0.80 450	0.77 454	0.67 384	0.87 445	0.61 415	2.40 499	0.67 386	0.32 489	0.35 490	0.36 493	0.41 499	0.45 484	0.39 475

FBW_ROB	0.83 465	0.77 379	1.77 209	0.44 413	0.30 336	0.87 464	0.46 420	1.10 502	0.91 477	0.81 463	0.75 428	1.01 477	0.61 415	3.66 544	1.23 465	0.26 473	0.23 449	0.36 493	0.25 431	0.27 369	0.62 509

PDISCO_ROB	0.75 443	1.06 475	2.11 349	0.64 493	0.59 490	1.13 499	0.43 400	1.14 507	1.05 495	0.64 405	0.71 415	0.96 467	0.61 415	1.21 346	0.76 407	0.37 497	0.18 403	0.27 472	0.24 424	0.56 501	0.32 438

PWCDC_ROB	0.72 429	1.06 475	2.09 344	0.47 437	0.36 402	0.78 436	0.26 225	0.98 452	1.34 516	0.61 376	2.07 518	0.64 338	0.61 415	0.83 304	0.71 396	0.31 488	0.14 333	0.15 369	0.12 242	0.60 505	0.21 329

DGSMNet	2.89 544	0.63 325	3.18 513	3.43 557	4.17 555	2.57 545	6.98 560	0.97 448	0.83 459	0.56 315	1.86 515	0.79 418	0.62 420	1.64 405	1.39 474	4.61 558	5.01 561	5.17 562	4.71 561	4.44 559	4.19 559

DeepPrunerF	0.86 469	0.86 413	2.91 490	0.45 427	0.50 468	0.64 344	0.48 431	1.14 507	2.64 544	0.63 395	0.61 337	0.65 342	0.62 420	2.21 484	1.31 468	0.23 456	0.19 415	0.30 483	0.28 446	0.36 435	0.25 387

PWC_ROB	0.70 417	0.94 436	1.88 273	0.39 375	0.39 422	0.62 316	0.30 299	0.98 452	0.94 481	0.91 479	1.29 496	0.77 410	0.62 420	1.62 404	1.03 447	0.18 409	0.11 271	0.18 424	0.13 274	0.51 494	0.22 342

FACV-RUCA	0.58 348	0.40 211	1.78 214	0.43 406	1.67 547	0.48 125	0.28 267	0.69 214	0.62 295	0.40 160	0.53 265	0.33 148	0.63 423	0.40 128	0.31 204	0.13 305	0.11 271	0.62 513	0.12 242	0.70 511	0.98 531

otaku	1.03 490	1.68 531	2.72 464	0.95 520	0.73 508	1.03 486	0.59 462	0.99 464	0.86 464	0.69 427	1.61 508	0.98 471	0.64 424	1.46 374	1.14 456	0.95 529	0.46 508	0.72 519	0.40 496	1.24 533	0.78 520

HSM	0.62 375	0.76 370	1.72 181	0.30 187	0.29 325	0.64 344	0.28 267	0.94 422	0.62 295	0.58 344	0.57 306	1.40 512	0.64 424	2.59 515	0.42 283	0.11 223	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.14 132	0.11 103

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 370	0.61 308	3.35 524	0.33 264	0.58 488	0.66 364	0.20 79	0.98 452	0.55 222	0.73 442	0.52 254	0.99 474	0.65 426	0.58 232	0.29 174	0.10 161	0.16 375	0.10 128	0.41 499	0.29 380	0.20 320

fff	0.43 188	0.77 379	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 426	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

Wz-Net-MNSev	0.65 393	0.97 454	2.19 369	0.36 329	0.33 374	0.90 470	0.60 464	0.92 406	0.81 455	0.75 447	0.72 420	0.73 392	0.65 426	1.39 363	0.71 396	0.16 384	0.13 316	0.14 342	0.14 302	0.24 328	0.18 289

csc	0.43 188	0.77 379	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 426	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

cscssc	0.43 188	0.77 379	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 426	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

Ntro	1.00 487	1.68 531	2.80 478	0.95 520	0.85 515	1.06 488	0.53 442	0.98 452	0.90 476	0.62 387	0.76 430	0.93 460	0.66 431	1.66 407	0.98 433	0.99 532	0.45 506	0.75 520	0.40 496	1.19 529	0.75 517

ASMatch	0.60 362	0.43 229	2.58 445	0.91 516	0.36 402	0.56 211	0.25 203	0.52 117	0.61 277	0.47 205	1.21 491	0.47 249	0.66 431	1.34 359	0.94 428	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.10 50	0.16 251

iinet-f	0.57 343	0.93 434	2.27 384	0.31 214	0.25 278	0.83 452	0.33 343	0.81 318	0.65 328	0.54 286	0.63 354	0.73 392	0.67 433	0.73 285	0.67 386	0.13 305	0.13 316	0.11 192	0.10 142	0.43 475	0.16 251

UDG	0.77 450	1.23 500	2.15 360	0.67 498	0.59 490	0.78 436	0.38 376	0.90 387	0.70 372	0.61 376	0.69 401	1.01 477	0.67 433	1.02 324	0.73 403	0.45 502	0.34 489	0.87 522	0.51 511	0.67 509	0.46 491

EAI-Stereo	0.78 454	0.25 69	1.67 167	0.54 467	0.59 490	1.95 530	2.05 546	1.11 506	0.64 315	0.95 485	1.49 505	0.50 265	0.67 433	0.59 238	1.44 478	0.09 69	0.19 415	0.09 79	0.49 508	0.13 109	0.22 342

PAM	0.70 417	0.35 175	2.72 464	0.56 476	0.62 499	1.08 495	0.53 442	0.85 348	0.44 109	0.93 482	0.92 460	1.24 504	0.68 436	0.64 252	1.01 443	0.10 161	0.19 415	0.10 128	0.48 506	0.14 132	0.38 469

Nwc_Net	0.68 409	0.83 404	2.53 434	0.41 391	0.39 422	0.77 431	0.38 376	1.01 480	0.70 372	0.60 367	0.99 473	0.98 471	0.68 436	1.41 367	0.63 375	0.23 456	0.15 358	0.23 456	0.25 431	0.23 313	0.18 289

iRaft-Stereo_20w	0.58 348	0.39 206	1.96 318	0.45 427	0.32 361	0.92 474	0.57 458	1.14 507	0.56 233	0.81 463	0.40 161	0.55 286	0.69 438	0.65 262	1.04 448	0.09 69	0.16 375	0.09 79	0.36 488	0.17 207	0.25 387

stereogan	0.69 413	0.51 274	2.44 417	0.39 375	0.39 422	1.01 484	0.41 390	0.94 422	0.92 480	0.73 442	0.85 450	1.15 499	0.69 438	1.57 393	0.53 340	0.19 424	0.18 403	0.20 438	0.16 344	0.36 435	0.24 378

ACVNet-4b	1.93 533	1.85 540	4.10 539	1.07 525	0.86 516	1.15 501	0.53 442	1.06 496	1.12 504	0.64 405	1.09 486	1.99 524	0.70 440	2.20 483	9.86 561	5.62 560	0.41 505	1.03 532	0.55 514	1.86 546	0.85 523

pmcnn	1.32 510	1.05 474	2.77 474	0.74 503	1.43 539	0.72 403	0.56 454	0.96 440	0.91 477	0.99 487	2.92 541	6.01 554	0.70 440	2.38 495	3.32 533	0.13 305	0.10 224	0.08 29	0.06 9	0.34 421	0.22 342

RGC	0.71 426	0.97 454	2.18 367	0.44 413	0.44 448	0.73 409	0.40 384	0.94 422	0.71 382	0.71 435	1.04 483	1.01 477	0.71 442	1.74 420	0.70 393	0.23 456	0.18 403	0.28 475	0.26 438	0.29 380	0.27 404

edge stereo	0.81 463	0.73 364	3.30 520	0.37 350	1.21 536	0.62 316	0.39 381	0.93 414	0.79 447	0.80 458	0.88 455	1.14 498	0.71 442	2.18 482	0.71 396	0.21 440	0.20 426	0.26 471	0.18 374	0.38 450	0.26 397

MDST_ROB	1.17 501	0.42 224	3.87 532	0.54 467	0.44 448	4.11 552	0.58 460	1.31 518	0.84 461	2.12 532	1.12 488	0.98 471	0.71 442	4.24 549	0.99 438	0.16 384	0.14 333	0.19 430	0.17 361	0.18 233	0.35 451

KYRaft	0.48 247	0.29 121	1.75 194	0.33 264	0.21 202	0.75 419	0.44 411	0.58 157	0.57 237	0.64 405	0.93 464	0.53 276	0.72 445	0.60 244	0.24 120	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.14 302	0.12 79	0.54 500

Prome-Stereo	0.49 265	0.30 133	1.76 200	0.60 489	0.23 247	0.63 333	0.42 393	0.62 181	0.60 260	0.59 358	1.03 480	0.43 208	0.72 445	0.60 244	0.33 225	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 107	0.11 68	0.43 486

Syn2CoEx	0.70 417	1.07 478	2.74 470	0.43 406	0.30 336	0.64 344	0.42 393	0.99 464	0.78 442	0.62 387	0.78 434	0.74 398	0.72 445	1.92 461	0.61 371	0.20 434	0.17 393	0.19 430	0.15 325	0.29 380	0.22 342

AAGNet	0.88 472	0.33 155	1.79 234	0.54 467	0.98 523	0.62 316	0.46 420	0.50 95	0.60 260	0.58 344	0.53 265	0.50 265	0.73 448	1.23 350	7.48 556	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.14 132	0.09 55

psmorigin	1.36 514	0.60 304	13.80 564	0.37 350	0.29 325	0.62 316	0.33 343	0.77 279	0.61 277	0.96 486	0.88 455	1.17 502	0.73 448	4.00 546	0.86 422	0.19 424	0.22 441	0.17 404	0.18 374	0.24 328	0.29 416

NCC-stereo	0.79 456	0.94 436	2.42 411	0.59 485	0.45 456	1.90 528	0.46 420	0.99 464	0.72 392	0.64 405	0.84 446	0.91 455	0.73 448	1.80 434	1.00 439	0.27 478	0.19 415	0.23 456	0.31 464	0.24 328	0.22 342

Abc-Net	0.79 456	0.94 436	2.42 411	0.59 485	0.45 456	1.90 528	0.46 420	0.99 464	0.72 392	0.64 405	0.84 446	0.91 455	0.73 448	1.80 434	1.00 439	0.27 478	0.19 415	0.23 456	0.31 464	0.24 328	0.22 342
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 429	0.77 379	2.36 402	0.45 427	0.40 431	0.71 397	0.32 335	1.02 483	1.25 512	1.07 493	0.84 446	0.90 453	0.73 448	1.09 331	0.98 433	0.21 440	0.18 403	0.20 438	0.21 410	0.32 406	0.31 433

XQC	0.73 438	0.98 458	2.39 406	0.46 432	0.35 394	0.81 447	0.46 420	1.00 472	1.00 489	0.80 458	0.69 401	0.88 449	0.74 453	1.32 357	1.20 461	0.24 464	0.16 375	0.23 456	0.20 404	0.41 467	0.33 445

raft_robust	0.55 329	0.84 406	1.73 184	0.28 140	0.54 478	0.53 175	0.25 203	0.88 375	0.75 424	0.48 223	0.46 194	0.76 408	0.75 454	1.46 374	0.27 149	0.09 69	0.10 224	0.10 128	0.30 458	0.26 360	0.16 251

ADStereo(finetuned)	0.45 216	0.77 379	2.12 352	0.25 69	0.14 31	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.72 392	0.54 286	0.48 212	0.31 134	0.76 455	0.37 109	0.38 256	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 109	0.23 366

LCNet	0.54 317	0.37 187	1.78 214	0.92 517	0.22 227	0.96 477	0.30 299	0.59 165	0.58 248	0.51 255	0.55 287	0.41 191	0.76 455	0.84 306	0.26 141	0.09 69	0.06 20	0.12 247	0.18 374	0.98 523	0.39 475

RP	0.67 402	0.82 400	1.94 306	0.43 406	0.44 448	0.65 358	0.45 417	0.89 381	0.82 456	0.66 414	0.92 460	0.99 474	0.76 455	1.55 389	0.66 383	0.25 469	0.18 403	0.23 456	0.20 404	0.31 399	0.22 342

PAM_32	0.70 417	0.35 175	2.73 469	0.54 467	0.61 497	1.07 493	0.43 400	0.84 342	0.49 159	0.90 478	0.91 458	1.23 503	0.77 458	0.65 262	1.10 451	0.10 161	0.19 415	0.10 128	0.49 508	0.15 149	0.38 469

LL-Strereo	0.72 429	1.29 507	2.49 427	0.36 329	0.45 456	0.55 196	0.32 335	0.93 414	0.71 382	0.67 418	0.58 312	0.85 439	0.79 459	2.67 521	0.46 303	0.10 161	0.18 403	0.14 342	0.12 242	0.40 464	0.42 485

RainbowNet	1.15 498	1.78 536	2.72 464	1.12 530	0.91 520	1.06 488	0.76 495	1.16 511	1.13 506	0.75 447	0.97 470	1.09 492	0.80 460	1.60 400	1.21 463	1.17 537	1.26 547	1.01 531	0.57 520	1.13 527	0.88 528

RAFT + AFF	0.64 385	1.20 497	1.95 309	0.34 295	0.33 374	0.67 370	0.52 438	0.99 464	0.74 411	0.53 273	0.58 312	0.57 304	0.80 460	1.76 423	0.51 333	0.12 275	0.27 473	0.15 369	0.14 302	0.43 475	0.29 416

FAT-Stereo	0.70 417	0.54 285	2.88 483	0.36 329	0.29 325	0.62 316	0.54 446	0.97 448	0.87 467	0.76 450	0.92 460	0.94 464	0.80 460	1.84 444	0.57 359	0.18 409	0.19 415	0.17 404	0.16 344	0.22 300	0.25 387

UGAM-zero	0.63 381	0.39 206	2.49 427	0.30 187	0.49 467	0.67 370	0.19 60	0.91 397	0.45 124	0.77 454	0.45 186	1.16 501	0.82 463	2.05 471	0.29 174	0.09 69	0.15 358	0.09 79	0.44 503	0.11 68	0.22 342

CBFPSM	0.56 337	0.91 427	1.82 247	0.28 140	0.23 247	0.71 397	0.37 370	0.72 229	0.64 315	0.50 242	0.49 229	1.03 481	0.83 464	0.62 247	1.35 471	0.10 161	0.12 297	0.10 128	0.10 142	0.18 233	0.19 305

HBP-ISP	0.76 446	1.30 508	3.19 514	0.35 311	0.26 293	0.85 458	0.54 446	1.03 490	0.72 392	0.80 458	0.69 401	0.68 365	0.83 464	2.04 470	0.44 298	0.23 456	0.24 452	0.29 482	0.25 431	0.28 375	0.24 378

LSM	3.31 549	1.11 481	5.29 548	9.40 563	30.65 574	0.84 454	1.12 523	0.91 397	1.22 510	1.36 516	2.19 523	0.93 460	0.83 464	1.66 407	0.90 424	0.21 440	0.31 482	0.24 463	0.28 446	0.39 459	6.33 562

AF-Net	0.69 413	0.92 428	2.21 371	0.41 391	0.40 431	0.68 382	0.40 384	1.02 483	0.86 464	0.69 427	1.03 480	1.04 484	0.84 467	1.19 345	0.78 411	0.22 453	0.14 333	0.25 468	0.17 361	0.30 391	0.18 289

TransformOpticalFlow	0.64 385	0.56 296	2.66 456	0.44 413	0.26 293	0.62 316	0.28 267	0.83 331	0.71 382	0.76 450	0.74 425	0.91 455	0.85 468	1.83 439	0.81 417	0.10 161	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.11 68	0.12 140

RTS	1.21 503	1.31 509	6.39 552	0.52 458	0.51 473	1.61 517	0.79 497	1.03 490	1.37 518	1.13 497	1.30 497	1.10 494	0.85 468	2.65 518	2.08 503	0.21 440	0.24 452	0.18 424	0.18 374	0.43 475	0.32 438

RTSA	1.21 503	1.31 509	6.39 552	0.52 458	0.51 473	1.61 517	0.79 497	1.03 490	1.37 518	1.13 497	1.30 497	1.10 494	0.85 468	2.65 518	2.08 503	0.21 440	0.24 452	0.18 424	0.18 374	0.43 475	0.32 438

DeepStereo_RVC	0.44 198	0.28 111	1.92 294	0.49 447	0.17 109	0.60 275	0.59 462	0.50 95	0.52 184	0.49 235	0.45 186	0.39 177	0.86 471	0.45 163	0.33 225	0.11 223	0.08 113	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.19 305

Wz-Net-TNSev	0.91 475	1.73 535	3.08 502	0.36 329	0.31 353	1.00 483	0.71 488	1.06 496	0.97 485	0.71 435	0.72 420	1.09 492	0.87 472	2.42 501	1.59 484	0.20 434	0.20 426	0.16 387	0.20 404	0.44 483	0.35 451

anonymity	0.80 458	0.66 343	1.29 94	0.59 485	0.75 509	0.67 370	0.52 438	0.95 435	0.71 382	0.94 483	0.70 411	0.67 358	0.87 472	0.71 282	1.35 471	0.64 515	0.62 522	0.58 510	1.44 550	0.60 505	0.65 512

IPLG	0.69 413	0.84 406	2.43 415	0.35 311	0.21 202	1.65 521	0.61 468	1.36 520	0.58 248	1.39 520	0.51 241	0.37 164	0.87 472	1.41 367	0.36 243	0.09 69	0.07 40	0.14 342	0.12 242	0.32 406	0.11 103

ccnet	0.71 426	0.41 217	1.59 152	0.40 384	0.45 456	1.06 488	0.55 449	0.98 452	0.71 382	0.88 474	0.97 470	0.82 429	0.88 475	1.68 410	0.94 428	0.32 489	0.26 467	0.32 487	0.27 443	0.34 421	0.30 425

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 512	1.70 533	2.50 431	0.56 476	0.40 431	2.15 539	0.99 511	1.24 514	1.26 513	1.02 489	1.10 487	1.29 506	0.88 475	3.10 535	1.08 450	1.66 547	0.83 539	0.68 517	0.88 538	1.57 540	1.80 553

SAMSARA	0.91 475	0.97 454	2.22 375	0.80 508	0.58 488	1.32 505	1.31 531	1.01 480	0.94 481	1.36 516	0.87 453	1.38 511	0.90 477	1.72 417	1.02 445	0.24 464	0.30 480	0.22 449	0.25 431	0.36 435	0.35 451

ADCS	1.05 492	1.36 517	2.98 496	0.42 402	0.36 402	0.96 477	0.81 501	1.06 496	1.12 504	1.25 510	0.97 470	1.08 490	0.90 477	1.25 354	4.86 548	0.21 440	0.21 435	0.22 449	0.23 422	0.36 435	0.38 469

STrans-v2	0.67 402	0.56 296	2.64 453	0.27 115	0.23 247	0.57 229	0.33 343	0.96 440	0.69 363	0.92 480	0.85 450	0.89 451	0.93 479	1.83 439	1.21 463	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 107	0.11 68	0.12 140

AnyNet_C32	1.00 487	1.33 514	2.53 434	0.49 447	0.54 478	1.15 501	1.14 524	0.91 397	0.89 474	1.11 496	0.95 467	0.87 445	0.93 479	1.50 383	4.07 541	0.21 440	0.20 426	0.25 468	0.24 424	0.38 450	0.33 445

CBMV_ROB	0.76 446	0.42 224	2.68 458	0.33 264	0.22 227	0.74 413	0.47 428	0.96 440	0.76 433	1.04 492	0.96 468	0.88 449	0.93 479	2.06 472	1.19 460	0.22 453	0.24 452	0.27 472	0.25 431	0.25 340	0.28 410

ACV-stereo	0.66 397	0.76 370	2.86 481	0.32 243	0.25 278	1.01 484	0.60 464	0.59 165	0.52 184	0.41 169	0.45 186	1.55 518	0.94 482	1.40 366	0.69 391	0.14 346	0.13 316	0.12 247	0.11 204	0.20 269	0.19 305

MFMNet_re	0.92 477	1.28 506	2.53 434	0.82 512	0.76 512	0.90 470	0.75 493	0.98 452	1.04 494	1.03 490	1.05 484	0.84 436	0.94 482	0.83 304	0.72 400	0.68 517	0.60 520	0.63 514	0.60 524	0.77 517	0.74 515

SPS-STEREO	1.07 493	1.13 485	2.88 483	0.65 496	0.69 505	0.99 480	0.68 482	1.05 495	0.87 467	1.36 516	1.23 492	1.46 514	0.94 482	1.87 447	1.72 490	0.66 516	0.61 521	0.58 510	0.57 520	0.65 507	0.77 519
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
hitnet-ft	0.67 402	0.80 391	1.90 285	0.28 140	0.22 227	0.69 388	0.36 362	0.85 348	0.65 328	0.56 315	0.84 446	1.03 481	0.95 485	2.32 490	0.55 347	0.23 456	0.14 333	0.41 501	0.13 274	0.24 328	0.17 269

MFN_U_SF_RVC	1.55 526	2.39 556	3.16 510	0.65 496	0.41 438	1.12 497	0.46 420	1.23 513	1.33 515	1.61 526	1.20 490	1.43 513	0.98 486	1.76 423	1.97 497	1.90 550	1.80 549	1.98 553	2.15 554	1.63 541	1.77 552

DRaft	0.62 375	0.38 197	1.76 200	0.24 51	0.16 81	0.64 344	0.66 476	0.53 126	0.53 203	0.67 418	0.99 473	0.38 171	1.00 487	1.44 369	2.10 506	0.10 161	0.14 333	0.10 128	0.14 302	0.18 233	0.21 329

ADCMid	0.96 483	1.32 512	2.74 470	0.38 365	0.35 394	0.99 480	0.58 460	0.94 422	0.86 464	1.23 509	1.01 476	1.01 477	1.00 487	1.05 328	3.97 539	0.21 440	0.19 415	0.42 502	0.32 470	0.40 464	0.29 416

G-Net	0.99 484	0.64 329	2.76 472	0.57 479	0.67 502	2.03 535	0.72 491	0.76 268	0.67 352	1.14 499	2.56 532	1.30 509	1.02 489	1.48 382	1.74 491	0.25 469	0.24 452	0.24 463	0.26 438	0.37 443	0.31 433

ACVNet_2	1.42 520	1.81 537	3.23 518	1.08 526	0.92 521	1.32 505	0.85 502	1.49 526	1.69 529	1.19 508	1.73 512	2.13 526	1.03 490	2.50 509	1.40 476	0.91 526	0.53 516	1.00 530	0.55 514	2.11 548	0.85 523

ACVNet_1	1.33 511	1.91 544	4.03 537	1.09 527	0.88 517	1.19 504	0.66 476	1.24 514	1.17 507	0.94 483	0.96 468	3.09 536	1.04 491	2.37 492	1.11 454	1.04 533	0.48 514	1.03 532	0.48 506	1.12 526	0.83 522

WZ-Net	0.92 477	1.31 509	3.76 530	0.41 391	0.36 402	0.86 460	0.71 488	1.00 472	1.06 498	0.82 467	0.92 460	1.06 488	1.05 492	2.16 481	1.61 485	0.19 424	0.13 316	0.15 369	0.16 344	0.32 406	0.28 410

Consistency-Raft	0.88 472	0.93 434	3.23 518	0.99 523	0.64 500	0.77 431	0.55 449	0.98 452	0.97 485	0.61 376	1.03 480	0.65 342	1.05 492	0.79 301	1.38 473	0.44 500	0.46 508	0.51 508	0.58 522	0.65 507	0.47 492

NaN_ROB	1.14 496	0.94 436	2.96 492	0.53 464	0.56 483	1.13 499	0.99 511	0.98 452	1.00 489	1.09 495	0.87 453	0.77 410	1.06 494	5.90 554	2.72 520	0.16 384	0.23 449	0.16 387	0.24 424	0.22 300	0.36 459

aanetorigin	0.77 450	0.80 391	2.59 447	0.43 406	0.44 448	0.58 246	1.01 516	0.57 151	0.68 354	1.53 525	1.23 492	0.81 424	1.08 495	1.07 329	1.07 449	0.18 409	0.15 358	0.17 404	0.21 410	0.54 499	0.30 425

AnyNet_C01	1.14 496	1.49 521	4.23 541	0.54 467	0.53 476	1.51 514	1.37 534	1.04 494	1.07 499	1.17 505	1.33 500	1.15 499	1.08 495	1.61 403	2.74 521	0.25 469	0.22 441	0.28 475	0.24 424	0.48 487	0.40 479

CBMV	0.71 426	0.76 370	2.64 453	0.33 264	0.20 189	0.78 436	0.79 497	0.98 452	0.78 442	0.85 473	0.71 415	0.86 443	1.10 497	1.46 374	0.62 373	0.18 409	0.20 426	0.21 446	0.19 394	0.25 340	0.33 445
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.36 514	1.93 546	5.95 550	0.81 511	0.59 490	1.57 516	1.09 520	1.39 523	1.22 510	0.84 470	1.01 476	1.25 505	1.12 498	3.19 536	2.36 515	0.45 502	0.47 511	0.38 499	0.34 477	0.59 502	0.57 504

PVD	0.90 474	0.85 410	2.15 360	0.53 464	0.50 468	0.99 480	0.56 454	1.15 510	1.64 528	1.41 521	1.41 504	1.11 496	1.13 499	1.35 360	1.31 468	0.26 473	0.28 475	0.28 475	0.26 438	0.37 443	0.49 496

ADCPNet	0.99 484	0.99 462	3.93 536	0.37 350	0.68 504	1.36 507	0.62 472	0.87 367	0.76 433	0.78 456	0.81 438	1.08 490	1.18 500	1.14 341	2.49 517	0.21 440	0.69 531	0.21 446	0.95 541	0.29 380	0.37 466

NVStereoNet_ROB	1.16 500	0.95 443	2.54 440	0.58 481	0.55 481	0.78 436	0.63 474	1.00 472	1.08 500	1.03 490	4.07 550	1.48 515	1.22 501	2.88 530	1.27 467	0.50 505	0.46 508	0.54 509	0.62 525	0.50 492	0.63 511
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	0.68 409	0.31 144	2.25 381	0.42 402	0.17 109	0.66 364	0.89 505	0.51 103	0.59 255	0.60 367	1.01 476	0.45 228	1.26 502	1.54 388	2.26 512	0.10 161	0.08 113	0.10 128	0.10 142	0.10 50	0.11 103

LVE	1.96 534	2.17 555	3.14 508	1.68 541	1.80 549	1.63 519	1.03 517	2.34 543	2.81 545	1.25 510	2.89 539	4.24 545	1.29 503	2.79 527	1.44 478	2.85 555	0.91 542	1.18 534	1.46 551	1.23 532	1.10 539

DPSNet	0.86 469	0.60 304	2.34 396	0.58 481	0.36 402	1.07 493	0.75 493	1.30 517	1.05 495	0.70 431	0.68 392	0.94 464	1.29 503	2.08 474	1.82 494	0.26 473	0.23 449	0.16 387	0.17 361	0.48 487	0.40 479

PWCK	1.49 523	1.90 543	3.22 517	1.09 527	0.54 478	1.71 523	1.73 542	1.49 526	1.53 525	1.44 523	1.80 513	1.82 521	1.30 505	3.34 539	1.76 492	1.07 534	0.56 518	0.97 529	0.58 522	1.38 539	0.65 512

test_sample8	1.12 494	0.62 314	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.95 435	0.61 277	1.18 507	0.56 298	2.53 531	1.31 506	1.91 457	2.55 518	0.61 512	4.16 559	0.87 522	0.56 517	0.25 340	0.23 366

EDNetEfficientorigin	8.18 560	0.98 458	145.96 580	0.51 454	0.89 518	0.72 403	0.48 431	0.85 348	1.56 527	2.12 532	1.49 505	1.29 506	1.31 506	1.83 439	2.13 507	0.13 305	0.12 297	0.17 404	0.18 374	0.39 459	0.45 489

CSAN	1.25 507	1.12 482	3.04 499	0.51 454	0.37 413	1.06 488	1.15 525	1.22 512	1.08 500	1.17 505	1.91 516	1.04 484	1.31 506	5.96 555	2.43 516	0.26 473	0.22 441	0.24 463	0.24 424	0.31 399	0.30 425

Dean	1.79 530	1.83 538	3.92 534	1.29 534	1.07 531	1.55 515	1.00 514	1.95 540	2.33 540	1.47 524	4.19 551	4.26 546	1.33 509	2.21 484	1.48 480	1.14 536	0.68 529	1.18 534	0.74 532	1.24 533	0.98 531

CRFU-Net	0.56 337	0.38 197	1.86 266	0.46 432	0.26 293	0.82 450	0.36 362	0.90 387	0.49 159	0.62 387	0.59 315	0.78 413	1.35 510	1.00 322	0.48 318	0.15 363	0.14 333	0.17 404	0.10 142	0.19 254	0.14 191

ADCRef	0.80 458	0.96 446	2.29 388	0.37 350	0.35 394	0.96 477	0.51 435	0.87 367	0.75 424	0.88 474	0.83 443	0.61 322	1.36 511	1.02 324	3.27 531	0.13 305	0.11 271	0.17 404	0.19 394	0.25 340	0.21 329

IMH-64-1	1.39 517	1.64 527	1.86 266	1.36 535	1.11 532	1.39 508	1.19 527	1.76 533	1.45 522	1.16 500	2.21 524	1.53 516	1.38 512	1.98 464	1.52 481	1.29 539	0.67 525	1.27 538	0.69 529	1.29 535	0.98 531

IMH-64	1.39 517	1.64 527	1.86 266	1.36 535	1.11 532	1.39 508	1.19 527	1.76 533	1.45 522	1.16 500	2.21 524	1.53 516	1.38 512	1.98 464	1.52 481	1.29 539	0.67 525	1.27 538	0.69 529	1.29 535	0.98 531

SuperB	1.15 498	1.14 486	5.43 549	0.36 329	0.26 293	0.81 447	0.89 505	0.88 375	1.17 507	0.67 418	0.68 392	0.63 329	1.39 514	1.74 420	3.37 534	0.15 363	0.12 297	0.17 404	0.16 344	2.80 553	0.25 387

SGM-Forest	1.04 491	0.42 224	3.59 529	0.41 391	0.32 361	1.05 487	1.32 532	0.94 422	0.83 459	1.16 500	2.23 526	1.03 481	1.39 514	2.49 508	2.35 514	0.21 440	0.21 435	0.20 438	0.19 394	0.23 313	0.32 438
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.99 484	0.79 389	2.43 415	0.39 375	0.32 361	1.50 513	1.90 544	0.92 406	0.97 485	1.26 513	1.27 494	1.00 476	1.42 516	1.14 341	3.31 532	0.17 398	0.14 333	0.22 449	0.21 410	0.30 391	0.22 342

MeshStereo	1.21 503	1.15 490	3.01 498	0.34 295	0.28 318	1.10 496	0.69 484	1.35 519	1.01 491	2.71 546	2.41 529	2.96 534	1.45 517	2.80 528	1.40 476	0.22 453	0.22 441	0.22 449	0.19 394	0.50 492	0.26 397
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
CrosDoStereo	0.94 479	0.37 187	2.53 434	0.25 69	0.32 361	0.54 183	3.76 556	0.72 229	0.60 260	0.70 431	1.40 502	0.53 276	1.49 518	1.78 426	3.09 526	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.21 283	0.11 103

DeepStereo_LL	0.94 479	0.37 187	2.53 434	0.25 69	0.32 361	0.54 183	3.76 556	0.72 229	0.60 260	0.70 431	1.40 502	0.53 276	1.49 518	1.78 426	3.09 526	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.21 283	0.11 103

SANet	1.20 502	1.21 498	3.33 523	0.38 365	0.27 306	1.73 525	0.85 502	1.10 502	2.49 543	1.16 500	1.83 514	1.72 520	1.50 520	2.37 492	2.84 523	0.18 409	0.16 375	0.16 387	0.15 325	0.32 406	0.32 438

ADCP+	0.94 479	1.12 482	3.14 508	0.34 295	0.39 422	1.06 488	0.79 497	0.89 381	0.80 450	0.66 414	0.67 384	0.85 439	1.55 521	0.93 314	4.55 546	0.13 305	0.11 271	0.16 387	0.15 325	0.26 360	0.25 387

WAO-6	1.58 527	1.54 522	2.32 391	1.14 531	1.00 525	2.30 541	1.03 517	1.82 536	2.85 546	1.25 510	2.61 534	2.20 527	1.56 522	2.47 507	1.99 499	0.95 529	0.67 525	1.19 537	0.83 536	1.08 525	0.88 528

KSHMR	4.10 551	1.97 547	5.27 547	1.71 543	1.47 543	1.96 531	1.28 530	3.19 549	17.33 570	2.12 532	15.91 565	9.18 559	1.57 523	8.42 559	1.98 498	1.52 545	1.26 547	1.67 550	1.19 547	1.67 542	1.40 546

WAO-7	1.48 522	1.63 525	2.49 427	0.93 518	0.75 509	1.72 524	1.10 521	1.84 537	1.96 538	1.43 522	2.54 531	1.97 523	1.61 524	3.06 533	2.08 503	0.69 518	0.66 524	0.94 527	0.74 532	0.80 519	0.69 514

MIPNet	0.83 465	0.81 396	2.40 408	0.61 490	0.18 143	1.48 511	1.39 536	1.60 530	0.74 411	1.94 530	0.85 450	0.73 392	1.68 525	0.87 312	0.31 204	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.32 470	0.25 340	0.12 140

IMH	2.02 535	2.15 554	2.69 461	1.68 541	1.12 534	1.66 522	0.92 507	2.10 541	1.92 537	1.32 515	2.66 536	2.21 528	1.69 526	5.78 553	1.68 487	5.54 559	0.96 543	1.31 540	0.71 531	1.32 538	0.99 536

WCMA_ROB	1.12 494	0.83 404	2.66 456	0.58 481	0.34 382	1.17 503	0.71 488	0.93 414	0.94 481	1.74 528	2.63 535	3.09 536	1.71 527	1.70 413	1.84 495	0.26 473	0.21 435	0.20 438	0.21 410	0.28 375	0.43 486

SGM_RVC	1.89 532	0.92 428	2.50 431	0.96 522	0.93 522	1.63 519	1.37 534	1.52 528	12.43 559	1.85 529	1.69 511	2.40 530	1.74 528	2.81 529	1.71 489	0.53 506	0.47 511	0.42 502	0.47 505	0.74 513	0.74 515
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
THIR-Stereo	0.86 469	0.62 314	2.13 354	0.25 69	0.16 81	0.58 246	2.74 552	0.59 165	0.51 177	0.62 387	1.62 509	0.97 470	1.80 529	1.69 412	2.25 511	0.10 161	0.08 113	0.14 342	0.11 204	0.15 149	0.11 103

JetBlue	1.78 529	1.63 525	3.92 534	0.73 501	1.21 536	4.38 553	3.35 553	1.59 529	1.20 509	1.26 513	1.52 507	2.37 529	1.88 530	3.23 537	3.00 524	0.53 506	0.47 511	0.48 507	0.49 508	1.29 535	0.97 530

MSMD_ROB	1.34 512	0.96 446	2.38 404	0.39 375	0.32 361	1.96 531	0.62 472	0.91 397	1.43 520	2.94 550	2.60 533	4.77 549	1.95 531	2.43 503	1.33 470	0.29 483	0.26 467	0.32 487	0.32 470	0.30 391	0.30 425

DispFullNet	1.67 528	2.10 549	5.22 546	1.53 540	8.90 556	0.86 460	0.31 312	0.96 440	0.96 484	1.37 519	1.01 476	1.13 497	1.98 532	1.51 384	0.91 425	0.54 508	0.31 482	1.18 534	0.63 527	1.13 527	0.80 521

FTStereo	0.76 446	0.18 5	2.35 399	0.71 500	0.21 202	0.73 409	1.79 543	0.57 151	0.53 203	1.07 493	1.63 510	1.29 506	2.13 533	0.75 289	0.29 174	0.19 424	0.08 113	0.12 247	0.11 204	0.11 68	0.40 479

ELAS	1.39 517	0.79 389	2.86 481	0.53 464	0.50 468	2.81 546	2.20 547	1.61 531	1.50 524	2.28 540	2.35 527	1.82 521	2.13 533	1.73 418	2.22 509	0.35 494	0.37 494	0.35 491	0.35 480	0.49 490	0.47 492
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 508	0.70 353	4.05 538	0.64 493	0.98 523	0.94 475	1.40 537	0.85 348	1.75 532	2.34 541	1.33 500	1.05 486	2.21 535	1.58 397	4.15 542	0.15 363	0.19 415	0.14 342	0.27 443	0.38 450	0.32 438

JetRed	3.29 548	4.93 558	10.17 557	1.45 537	1.72 548	7.44 557	5.05 558	3.06 548	2.12 539	2.41 542	2.39 528	2.99 535	2.37 536	3.51 542	6.44 553	1.32 542	1.90 553	1.37 542	1.23 549	2.21 549	1.76 551

WAO-8	2.80 542	2.14 552	2.89 486	1.91 548	1.04 529	3.98 550	0.96 509	3.26 551	6.17 552	2.15 536	3.37 546	3.31 538	2.41 537	11.84 562	2.03 501	2.05 551	1.86 551	1.54 546	0.92 539	1.22 530	0.87 526

Venus	2.80 542	2.14 552	2.89 486	1.91 548	1.04 529	3.98 550	0.96 509	3.26 551	6.17 552	2.15 536	3.37 546	3.31 538	2.41 537	11.84 562	2.03 501	2.05 551	1.86 551	1.54 546	0.92 539	1.22 530	0.87 526

ELAS_RVC	1.37 516	0.78 387	3.21 516	0.55 474	0.50 468	1.49 512	2.48 550	1.48 525	1.71 531	2.13 535	2.09 519	2.07 525	2.56 539	1.90 456	2.02 500	0.35 494	0.36 492	0.37 497	0.34 477	0.49 490	0.47 492
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 541	2.11 551	2.97 495	2.49 552	2.28 551	2.95 547	2.31 548	2.67 545	2.47 542	3.03 551	3.13 544	2.70 533	2.92 540	4.10 547	4.48 545	2.68 554	2.24 557	3.04 559	2.44 556	2.37 550	2.34 554

PSM-AAD	0.63 381	0.22 35	1.77 209	0.37 350	0.23 247	0.86 460	1.17 526	0.59 165	0.60 260	0.64 405	0.71 415	0.68 365	2.93 541	0.65 262	0.31 204	0.09 69	0.07 40	0.17 404	0.15 325	0.13 109	0.33 445

SGM+DAISY	1.83 531	1.43 518	3.81 531	0.87 513	1.01 526	2.38 543	2.53 551	1.36 520	1.75 532	2.92 549	3.22 545	2.65 532	2.93 541	2.22 487	3.10 528	0.72 519	0.69 531	0.63 514	0.62 525	0.77 517	0.98 531

FC-DCNN	1.49 523	0.59 302	2.88 483	0.44 413	0.39 422	1.97 533	0.66 476	1.67 532	1.70 530	2.72 547	2.89 539	4.22 543	2.97 543	2.55 513	2.19 508	0.29 483	0.26 467	0.31 484	0.30 458	0.32 406	0.39 475

FC-DCNN v2	1.54 525	0.58 300	2.80 478	0.44 413	0.39 422	2.05 536	0.66 476	1.90 538	1.84 536	2.79 548	2.97 542	4.41 547	3.07 544	2.65 518	2.30 513	0.29 483	0.26 467	0.31 484	0.30 458	0.32 406	0.38 469

GrayStereo	0.66 397	0.19 7	1.76 200	0.90 515	0.23 247	0.62 316	1.42 540	0.62 181	0.60 260	0.72 438	0.78 434	0.56 298	3.07 544	0.60 244	0.26 141	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.21 410	0.11 68	0.18 289

FCDSN-DC	1.29 509	0.54 285	2.50 431	0.47 437	0.41 438	1.12 497	0.60 464	1.10 502	1.27 514	2.23 538	2.87 538	3.67 540	3.12 546	2.39 498	1.69 488	0.30 486	0.26 467	0.31 484	0.30 458	0.35 431	0.38 469
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ktn	4.35 552	2.10 549	2.89 486	1.80 545	1.49 545	2.13 538	1.41 539	2.26 542	12.72 560	11.41 562	16.43 566	11.15 562	3.75 547	4.36 550	3.18 530	1.82 549	0.98 545	1.73 552	1.21 548	2.97 554	1.27 543

UNDER WATER-64	2.47 537	1.89 542	4.86 544	1.82 547	1.44 541	3.18 548	1.57 541	2.62 544	5.64 551	2.05 531	2.13 521	4.13 542	3.76 548	2.62 516	3.42 535	1.47 544	0.85 540	1.57 548	1.07 545	1.82 545	1.49 547

TorneroNet-64	2.65 538	1.83 538	3.30 520	1.46 538	1.20 535	3.89 549	0.99 511	3.51 555	6.71 555	2.56 543	4.60 552	4.22 543	3.85 549	3.33 538	3.14 529	1.19 538	0.65 523	1.39 543	0.79 535	3.31 555	1.15 540

notaker	2.66 539	2.07 548	3.31 522	2.61 554	1.43 539	1.76 526	1.11 522	2.76 547	1.79 534	2.26 539	11.53 563	3.96 541	4.29 550	3.09 534	2.76 522	1.55 546	0.88 541	1.70 551	1.07 545	2.00 547	1.35 544

MANE	2.90 545	1.14 486	2.96 492	1.03 524	1.01 526	5.01 554	2.45 549	5.36 557	6.88 556	3.58 553	4.76 554	5.99 553	4.99 551	4.23 548	4.61 547	0.56 511	0.67 525	0.44 504	0.78 534	0.51 494	1.03 537

tt	4.93 554	0.27 90	4.20 540	2.29 551	1.58 546	10.20 560	16.97 565	9.42 563	5.02 550	1.67 527	1.28 495	4.68 548	5.03 552	3.37 541	5.92 551	6.16 561	9.47 568	2.82 557	3.18 558	3.60 556	1.53 549

UNDER WATER	2.74 540	1.85 540	4.54 543	1.81 546	1.44 541	2.34 542	1.40 537	3.24 550	6.60 554	2.60 544	2.76 537	5.75 552	5.24 553	3.02 532	4.01 540	1.45 543	0.81 538	1.59 549	1.06 544	1.80 544	1.51 548

SGM-ForestM	2.98 546	1.70 533	3.52 528	0.67 498	0.47 464	5.18 555	3.36 554	3.30 553	2.86 547	4.44 555	3.79 549	9.80 560	5.50 554	6.29 556	6.52 554	0.27 478	0.36 492	0.24 463	0.27 443	0.38 450	0.58 506

TCMNet-wrong-test	5.51 556	6.62 561	6.20 551	13.02 567	11.90 561	7.14 556	5.53 559	6.99 561	1.44 521	2.65 545	3.10 543	8.37 558	5.95 555	4.75 552	6.05 552	3.07 556	0.98 545	2.38 555	1.99 553	6.62 562	5.43 561

TorneroNet	5.50 555	1.92 545	3.16 510	1.47 539	1.25 538	14.07 562	1.06 519	4.90 556	20.99 575	10.17 559	16.48 567	11.88 564	6.93 556	3.34 539	4.20 543	1.30 541	0.69 531	1.45 545	0.86 537	2.61 552	1.20 541

USTest	8.10 559	7.17 562	8.96 555	9.25 562	9.05 557	15.27 563	23.78 567	9.96 564	9.47 557	5.94 558	6.75 555	7.80 557	7.48 557	8.83 561	11.21 563	2.21 553	3.56 558	2.86 558	3.20 559	5.02 560	4.16 558

coex-ft	5.95 557	1.67 529	60.57 578	0.34 295	0.30 336	0.77 431	0.69 484	0.74 244	4.41 549	19.22 570	2.15 522	1.62 519	7.97 558	1.81 437	8.96 558	0.44 500	2.08 555	0.18 424	0.19 394	0.38 450	4.62 560

IGEV-RUCA	2.28 536	0.30 133	1.15 73	0.40 384	1.86 550	2.06 537	1.90 544	1.36 520	1.80 535	3.70 554	3.76 548	5.02 550	8.19 559	2.12 478	1.63 486	0.25 469	0.76 536	2.72 556	1.91 552	2.39 551	2.36 555

LRCNet_RVC	13.74 567	19.30 568	12.75 562	19.46 570	12.69 562	1.86 527	0.41 390	12.33 565	1.05 495	15.77 566	18.83 571	12.62 567	8.70 560	12.21 565	9.62 560	22.22 572	8.37 567	25.85 573	24.01 573	19.32 571	17.44 572

LE_ROB	4.43 553	1.35 516	9.38 556	2.79 555	3.93 553	2.43 544	3.46 555	2.68 546	11.19 558	11.66 563	4.73 553	5.26 551	10.46 561	4.50 551	9.49 559	0.82 525	0.69 531	1.34 541	0.98 542	0.75 515	0.76 518

DPSMNet_ROB	9.48 562	5.64 560	13.01 563	8.82 561	11.82 560	8.54 558	24.20 569	6.41 560	13.65 564	5.32 557	11.47 562	6.33 556	10.92 562	7.69 558	13.89 565	7.25 566	8.19 564	5.06 561	7.78 565	5.31 561	8.26 565

DGTPSM_ROB	8.89 561	5.62 559	12.25 559	5.92 559	11.32 559	8.54 558	24.18 568	6.40 559	13.49 561	5.15 556	11.46 561	6.19 555	10.92 562	7.00 557	13.72 564	4.47 557	7.65 562	3.92 560	7.45 564	4.38 558	7.87 564

Anonymous_1	22.91 570	11.20 564	12.13 558	12.75 564	26.28 573	19.43 570	27.92 573	14.08 567	13.61 562	14.96 565	10.58 557	11.26 563	11.19 564	12.55 566	14.57 567	38.28 579	7.88 563	34.96 576	63.99 576	89.57 579	10.94 568

DPSM_ROB	12.34 564	11.21 565	12.51 560	12.91 565	12.80 563	19.84 572	28.28 574	14.38 569	14.28 566	10.58 560	11.26 559	12.03 565	11.85 565	13.15 568	15.34 569	7.11 564	8.31 565	6.50 565	7.35 562	8.84 564	8.31 566

DPSM	12.34 564	11.21 565	12.51 560	12.91 565	12.80 563	19.84 572	28.28 574	14.38 569	14.28 566	10.58 560	11.26 559	12.03 565	11.85 565	13.15 568	15.34 569	7.11 564	8.31 565	6.50 565	7.35 562	8.84 564	8.31 566

HanzoNet	7.64 558	2.86 557	5.05 545	7.01 560	3.97 554	2.18 540	1.34 533	3.37 554	4.05 548	13.17 564	10.58 557	10.73 561	16.52 567	8.45 560	10.51 562	10.48 567	9.72 569	5.59 563	13.46 568	6.84 563	6.83 563

HaxPig	19.86 569	22.40 575	22.34 568	17.95 569	17.95 567	11.77 561	11.89 562	16.02 571	15.89 569	21.10 572	21.41 573	18.74 571	18.39 568	20.08 574	19.69 571	23.63 576	23.22 574	24.06 572	23.69 572	23.00 572	23.95 574

BEATNet-Init1	12.10 563	11.19 563	27.29 575	2.99 556	3.51 552	21.84 575	11.10 561	14.34 568	13.83 565	20.34 571	20.33 572	26.35 578	20.03 569	19.06 573	14.80 568	1.74 548	1.81 550	2.05 554	2.49 557	3.69 557	3.12 557

xxxxx1	28.96 577	20.11 571	14.07 565	49.74 576	39.15 576	18.98 566	26.64 570	21.94 573	20.21 572	16.45 567	17.48 568	18.36 568	21.56 570	16.21 570	20.88 572	23.07 573	26.55 575	66.40 577	78.70 577	30.27 574	32.51 577

tt_ll	28.96 577	20.11 571	14.07 565	49.74 576	39.15 576	18.98 566	26.64 570	21.94 573	20.21 572	16.45 567	17.48 568	18.36 568	21.56 570	16.21 570	20.88 572	23.07 573	26.55 575	66.40 577	78.70 577	30.27 574	32.51 577

ff	28.96 577	20.11 571	14.07 565	49.74 576	39.15 576	18.98 566	26.64 570	21.94 573	20.21 572	16.45 567	17.48 568	18.36 568	21.56 570	16.21 570	20.88 572	23.07 573	26.55 575	66.40 577	78.70 577	30.27 574	32.51 577

MEDIAN_ROB	23.96 572	27.05 579	26.39 574	22.16 571	22.13 569	16.12 565	13.97 563	20.24 572	20.05 571	25.50 577	25.31 577	22.96 573	22.63 573	24.39 575	23.24 575	28.20 577	27.23 578	28.62 574	27.75 574	27.50 573	27.76 575

PML	23.15 571	16.83 567	7.78 554	5.49 558	9.93 558	51.13 579	104.50 579	5.76 558	13.62 563	37.30 579	105.93 579	30.86 579	23.50 574	12.07 564	7.87 557	6.30 562	2.12 556	6.32 564	2.43 555	10.44 566	2.90 556

LSM0	26.58 575	22.63 578	25.88 573	30.13 575	52.21 579	39.94 578	56.74 576	28.97 578	28.72 577	21.14 573	22.26 574	24.43 576	23.88 575	26.54 578	30.87 578	14.32 570	16.55 571	13.12 569	14.71 569	17.92 570	20.60 573

CasAABBNet	24.81 573	22.53 576	24.83 570	26.08 573	25.74 571	39.86 576	57.06 578	28.87 577	28.83 578	21.16 574	22.54 575	24.22 574	23.89 576	26.38 576	30.87 578	14.25 568	16.71 572	13.09 567	14.81 570	17.78 568	16.71 570

Selective-RAFT-Error	24.87 574	22.59 577	25.14 572	26.13 574	25.82 572	39.93 577	57.03 577	28.97 578	28.95 579	21.21 575	22.65 576	24.25 575	23.98 577	26.43 577	30.83 577	14.27 569	16.71 572	13.10 568	14.82 571	17.82 569	16.76 571

DPSimNet_ROB	17.97 568	20.20 574	24.98 571	17.62 568	15.92 566	21.53 574	21.00 566	13.70 566	15.61 568	23.89 576	14.69 564	22.87 572	24.58 578	12.70 567	14.56 566	18.48 571	12.91 570	20.21 571	12.05 566	17.76 567	14.17 569

AVERAGE_ROB	26.93 576	30.34 580	29.27 576	25.82 572	25.34 570	19.48 571	15.17 564	23.55 576	23.00 576	28.45 578	27.87 578	26.25 577	25.86 579	26.96 579	25.55 576	31.30 578	30.07 579	31.76 575	30.81 575	30.79 577	30.93 576

test_example2	115.39 580	123.23 581	94.57 579	115.52 579	123.55 580	101.63 580	114.33 580	53.41 580	99.48 580	134.90 580	135.05 580	85.83 580	85.11 580	111.32 580	106.15 580	152.55 580	205.26 580	99.78 580	114.96 580	140.96 580	110.20 580

ccccc		297.21 582		374.70 581	380.44 581	203.92 581		216.32 581		203.37 581		215.01 581		312.78 581		412.57 581	356.13 581	256.09 581	227.69 581	428.88 581

ASD4		19.65 569

Low-res two-view benchmark