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

3.25w_new	0.23 38	0.17 61	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 217	0.20 20	0.37 32	0.30 43	0.37 93	0.28 44	0.22 29	0.25 74	0.42 76	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 38	0.17 61	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 217	0.20 20	0.37 32	0.30 43	0.37 93	0.28 44	0.22 29	0.25 74	0.42 76	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

2.25w	0.22 25	0.18 84	0.31 54	0.31 17	0.18 31	0.31 113	0.18 10	0.32 15	0.31 48	0.31 57	0.37 83	0.20 20	0.22 45	0.45 97	0.24 55	0.10 10	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

2.75w_new	0.21 13	0.18 84	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 17	0.34 214	0.36 30	0.28 31	0.34 78	0.26 31	0.17 4	0.22 45	0.36 39	0.23 46	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 49	0.23 17	0.19 15	0.44 70	0.33 61	0.36 87	0.30 52	0.16 2	0.18 17	0.43 82	0.19 3	0.11 21	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 73	0.23 17	0.19 15	0.40 49	0.29 38	0.22 16	0.34 71	0.20 20	0.15 4	0.31 14	0.19 3	0.11 21	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.10 3	0.10 28

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 49	0.20 5	0.18 10	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 15	0.18 17	0.33 25	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.24 26	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 37	0.15 4	0.31 14	0.20 9	0.12 30	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 57	0.15 1	0.27 57	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 37	0.15 4	0.32 19	0.20 9	0.11 21	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 17	0.20 20	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 20	0.19 25	0.26 2	0.21 15	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 17	0.16 7	0.16 3	0.20 20	0.29 8	0.20 11	0.23 18	0.20 12	0.22 29	0.14 1	0.52 150	0.24 55	0.13 58	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

asda	0.21 13	0.19 121	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 40	0.23 58	0.36 30	0.28 31	0.27 40	0.24 24	0.18 10	0.21 38	0.40 62	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

asd	0.21 13	0.18 84	0.29 36	0.32 34	0.18 31	0.27 57	0.22 44	0.35 27	0.22 15	0.31 57	0.22 16	0.19 15	0.21 38	0.44 93	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

depthmonostereo	0.29 88	0.14 11	0.31 54	0.35 91	0.17 17	0.46 238	0.27 107	0.69 213	0.57 183	0.35 83	0.42 94	0.31 62	0.35 175	0.35 37	0.27 118	0.14 97	0.12 186	0.13 51	0.12 101	0.11 12	0.10 28

DilatedVolume-Stereo	0.30 102	0.15 25	0.34 94	0.33 46	0.20 73	0.53 268	0.25 80	0.56 116	0.43 129	0.56 171	0.50 121	0.35 90	0.29 127	0.49 131	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.12 22	0.11 75	0.11 12	0.10 28

4.25_new	0.22 25	0.21 193	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 113	0.27 107	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 57	0.34 29	0.23 46	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 193	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 113	0.27 107	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 57	0.34 29	0.23 46	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 193	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 113	0.27 107	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 57	0.34 29	0.23 46	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4w-stereo	0.21 13	0.19 121	0.31 54	0.31 17	0.17 17	0.29 86	0.19 15	0.31 13	0.21 13	0.31 57	0.24 24	0.20 20	0.24 67	0.41 69	0.22 26	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

2.5w	0.21 13	0.18 84	0.31 54	0.32 34	0.18 31	0.31 113	0.25 80	0.31 13	0.23 17	0.28 43	0.35 76	0.18 10	0.17 10	0.39 57	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

3.75w	0.22 25	0.17 61	0.30 47	0.31 17	0.19 49	0.43 217	0.24 72	0.35 27	0.24 20	0.31 57	0.27 35	0.17 4	0.22 45	0.37 45	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 84	0.29 36	0.30 9	0.18 31	0.27 57	0.23 58	0.37 32	0.28 31	0.31 57	0.26 31	0.22 29	0.26 89	0.50 137	0.24 55	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

1w_stereo	0.24 44	0.15 25	0.29 36	0.34 57	0.18 31	0.31 113	0.41 345	0.40 49	0.43 129	0.31 57	0.38 85	0.17 4	0.24 67	0.45 97	0.23 46	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 73	0.20 5	0.19 15	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 10	0.17 10	0.33 25	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.38 182	0.18 10	0.30 10	0.19 8	0.24 22	0.15 3	0.26 45	0.17 10	0.32 19	0.21 15	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.10 28

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 17	0.16 7	0.24 26	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 29	0.14 1	0.32 19	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.09 4

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 260	0.17 3	0.34 24	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 45	0.19 25	0.37 45	0.20 9	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 260	0.17 3	0.34 24	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 45	0.19 25	0.37 45	0.20 9	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

castereo++	0.26 60	0.16 39	0.26 14	0.33 46	0.19 49	0.75 387	0.20 20	0.37 32	0.47 151	0.23 18	0.23 18	0.35 90	0.28 113	0.39 57	0.19 3	0.14 97	0.09 22	0.14 77	0.09 9	0.11 12	0.10 28

castereo	0.28 77	0.16 39	0.32 65	0.35 91	0.21 92	0.40 193	0.42 355	0.50 92	0.66 216	0.26 31	0.41 91	0.37 102	0.36 191	0.33 25	0.24 55	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 13	0.22 44	0.39 44	0.33 61	0.20 8	0.25 29	0.17 4	0.15 4	0.38 53	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 46	0.20 73	0.61 323	0.21 35	0.30 10	0.31 48	0.23 18	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 69	0.22 26	0.12 30	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

Pointernet	0.27 70	0.14 11	0.33 78	0.35 91	0.23 151	0.35 155	0.21 35	0.72 240	0.38 104	0.39 109	0.36 79	0.34 81	0.25 74	0.36 39	0.25 71	0.15 158	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

trnet	0.27 70	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 169	0.23 58	0.52 103	0.72 244	0.42 124	0.51 130	0.34 81	0.26 89	0.39 57	0.25 71	0.15 158	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

testlalala	0.28 77	0.19 121	0.43 211	0.34 57	0.23 151	0.45 233	0.30 151	0.43 67	0.29 38	0.68 239	0.49 117	0.35 90	0.25 74	0.32 19	0.25 71	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.09 9	0.11 12	0.11 64

LoS_RVC	0.27 70	0.16 39	0.27 20	0.32 34	0.30 345	0.44 225	0.34 214	0.41 55	0.33 61	0.31 57	0.51 130	0.29 53	0.32 154	0.36 39	0.28 138	0.11 21	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 323

LoS	0.29 88	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 31	0.33 137	0.29 135	0.51 94	0.72 244	0.34 78	0.52 139	0.41 130	0.28 113	0.47 117	0.28 138	0.15 158	0.11 131	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.11 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.35 145	0.17 61	0.34 94	0.38 155	0.22 111	0.31 113	0.34 214	0.68 205	1.24 476	0.45 132	0.65 177	0.47 167	0.43 230	0.38 53	0.27 118	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.11 64

DCANet-4	0.36 163	0.20 156	0.48 284	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.66 185	0.92 374	0.69 248	0.78 233	0.40 124	0.47 253	0.45 97	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

fff	0.37 180	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.69 213	1.06 440	0.69 248	0.78 233	0.42 140	0.63 348	0.46 110	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

csc	0.37 180	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.69 213	1.06 440	0.69 248	0.78 233	0.42 140	0.63 348	0.46 110	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

cscssc	0.37 180	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.69 213	1.06 440	0.69 248	0.78 233	0.42 140	0.63 348	0.46 110	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

water-stereo	0.28 77	0.14 11	0.29 36	0.35 91	0.19 49	0.36 164	0.23 58	0.62 154	0.38 104	0.39 109	0.62 170	0.41 130	0.35 175	0.28 6	0.27 118	0.14 97	0.13 251	0.13 51	0.12 101	0.12 43	0.10 28

qwe	0.22 25	0.18 84	0.28 29	0.31 17	0.18 31	0.29 86	0.21 35	0.38 40	0.32 55	0.35 83	0.30 52	0.20 20	0.20 31	0.43 82	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 43	0.09 4

3w_stereo	0.24 44	0.20 156	0.37 127	0.33 46	0.16 7	0.32 130	0.42 355	0.41 55	0.38 104	0.31 57	0.27 35	0.16 2	0.26 89	0.34 29	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 43	0.11 64

2w_stereo	0.22 25	0.18 84	0.30 47	0.32 34	0.16 7	0.28 74	0.38 296	0.38 40	0.35 77	0.32 70	0.33 64	0.17 4	0.18 17	0.29 7	0.22 26	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.12 43	0.10 28

xyz-stereo-finetune2	0.36 163	0.19 121	0.38 139	0.32 34	0.19 49	0.82 417	0.29 135	0.52 103	0.32 55	0.51 153	0.78 233	0.43 148	0.45 244	0.69 315	0.44 302	0.13 58	0.12 186	0.17 181	0.13 135	0.12 43	0.13 141

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 126	0.22 111	0.21 10	0.19 15	0.43 67	0.27 27	0.20 8	0.20 12	0.29 53	0.14 1	0.41 69	0.22 26	0.14 97	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 43	0.12 107

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 57	0.16 7	0.26 44	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 37	0.20 31	0.32 19	0.20 9	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 43	0.11 64

Reg-Stereo(zero)	0.30 102	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.18 31	0.32 130	0.20 20	0.63 162	0.68 224	0.50 150	0.52 139	0.51 184	0.30 142	0.45 97	0.25 71	0.13 58	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 43	0.11 64

AIO_rvc	0.23 38	0.16 39	0.32 65	0.34 57	0.19 49	0.26 44	0.33 203	0.40 49	0.22 15	0.26 31	0.24 24	0.34 81	0.15 4	0.51 144	0.24 55	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.10 28

HUF	0.24 44	0.16 39	0.33 78	0.32 34	0.18 31	0.25 40	0.40 330	0.42 59	0.34 64	0.25 27	0.23 18	0.32 65	0.28 113	0.34 29	0.24 55	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 43	0.10 28

AIO_test	0.23 38	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.20 73	0.30 98	0.39 319	0.38 40	0.25 25	0.25 27	0.28 44	0.32 65	0.22 45	0.38 53	0.25 71	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.09 4

GIP-stereo	0.24 44	0.18 84	0.30 47	0.37 126	0.24 180	0.26 44	0.20 20	0.46 76	0.36 85	0.24 22	0.39 87	0.35 90	0.20 31	0.31 14	0.21 15	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.11 64

fffft	0.25 52	0.17 61	0.37 127	0.36 110	0.22 111	0.28 74	0.36 260	0.42 59	0.24 20	0.36 87	0.23 18	0.27 49	0.22 45	0.52 150	0.27 118	0.12 30	0.09 22	0.16 143	0.12 101	0.12 43	0.12 107
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 60	0.19 121	0.35 104	0.35 91	0.22 111	0.36 164	0.32 193	0.39 44	0.34 64	0.37 93	0.30 52	0.33 77	0.24 67	0.53 159	0.24 55	0.12 30	0.10 51	0.16 143	0.12 101	0.12 43	0.11 64

tt45	0.27 70	0.17 61	0.34 94	0.35 91	0.23 151	0.38 182	0.28 125	0.46 76	0.28 31	0.40 115	0.27 35	0.38 110	0.25 74	0.57 192	0.26 100	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.12 43	0.14 185

999	0.27 70	0.16 39	0.35 104	0.36 110	0.24 180	0.31 113	0.27 107	0.49 84	0.38 104	0.26 31	0.30 52	0.39 114	0.23 57	0.63 260	0.25 71	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.14 185

WCG-NET	0.28 77	0.15 25	0.33 78	0.33 46	0.19 49	0.33 137	0.27 107	0.39 44	0.80 297	0.46 138	0.49 117	0.39 114	0.25 74	0.40 62	0.25 71	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.11 75	0.12 43	0.10 28

GCAP-BAT	0.30 102	0.21 193	0.42 200	0.33 46	0.27 282	0.26 44	0.27 107	0.45 74	0.30 43	0.60 182	0.64 174	0.45 156	0.23 57	0.56 180	0.26 100	0.15 158	0.12 186	0.15 117	0.10 50	0.12 43	0.11 64

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 126	0.19 49	0.22 13	0.18 10	0.42 59	0.35 77	0.22 16	0.28 44	0.24 40	0.18 17	0.27 5	0.22 26	0.12 30	0.09 22	0.12 22	0.10 50	0.12 43	0.10 28

Occ-G	0.26 60	0.14 11	0.28 29	0.34 57	0.20 73	0.27 57	0.34 214	0.41 55	0.31 48	0.29 50	0.43 97	0.49 178	0.25 74	0.47 117	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.12 107

WCG-NET（raft）	0.31 108	0.15 25	0.36 111	0.32 34	0.19 49	0.35 155	0.27 107	0.51 94	0.78 286	0.45 132	0.55 151	0.48 172	0.27 99	0.54 165	0.26 100	0.13 58	0.10 51	0.12 22	0.11 75	0.12 43	0.11 64

MSKI-zero shot	0.32 114	0.17 61	0.34 94	0.39 183	0.21 92	0.32 130	0.22 44	0.61 148	0.43 129	0.52 159	0.64 174	0.61 241	0.20 31	0.74 343	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.10 50	0.12 43	0.12 107

GCAP-Stereo	0.28 77	0.19 121	0.40 169	0.38 155	0.19 49	0.38 182	0.23 58	0.57 121	0.41 119	0.45 132	0.49 117	0.39 114	0.27 99	0.33 25	0.23 46	0.14 97	0.12 186	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.11 64

CAS	0.34 130	0.13 2	0.25 10	1.28 533	0.30 345	0.46 238	0.38 296	0.48 81	0.47 151	0.34 78	0.52 139	0.24 40	0.19 25	0.29 7	0.27 118	0.69 524	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.15 208

Selective-IGEV	0.24 44	0.18 84	0.35 104	0.35 91	0.19 49	0.27 57	0.25 80	0.55 114	0.23 17	0.27 40	0.25 29	0.34 81	0.19 25	0.58 212	0.22 26	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.10 28

MC-Stereo	0.28 77	0.17 61	0.32 65	0.38 155	0.20 73	0.26 44	0.26 91	0.49 84	0.37 99	0.37 93	0.61 167	0.41 130	0.31 149	0.55 170	0.25 71	0.13 58	0.09 22	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.11 64

test-3	0.34 130	0.16 39	0.43 211	0.39 183	0.21 92	0.43 217	0.22 44	0.63 162	0.78 286	0.71 261	0.45 101	0.64 256	0.27 99	0.43 82	0.31 166	0.12 30	0.09 22	0.17 181	0.13 135	0.12 43	0.10 28

test_1	0.34 130	0.16 39	0.43 211	0.39 183	0.21 92	0.43 217	0.23 58	0.63 162	0.78 286	0.68 239	0.45 101	0.64 256	0.27 99	0.43 82	0.31 166	0.12 30	0.09 22	0.17 181	0.13 135	0.12 43	0.10 28

RAFT-RH_RVC	0.56 386	0.17 61	0.41 179	0.37 126	0.23 151	0.57 297	0.24 72	0.60 142	0.70 232	1.19 478	3.94 547	0.56 202	0.38 199	0.65 280	0.36 236	0.13 58	0.11 131	0.20 296	0.14 166	0.12 43	0.13 141

AnonymousM	0.41 234	0.81 512	0.29 36	0.34 57	0.22 111	0.28 74	0.38 296	0.53 113	0.41 119	0.70 254	0.49 117	0.47 167	0.27 99	0.41 69	0.31 166	0.15 158	0.12 186	1.51 535	0.26 445	0.12 43	0.10 28

raftrobust	0.34 130	0.19 121	0.36 111	0.41 249	0.27 282	0.30 98	0.25 80	0.71 236	0.63 201	0.58 176	0.55 151	0.45 156	0.46 249	0.51 144	0.29 153	0.16 206	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.13 141

Gwc-CoAtRS	0.34 130	0.17 61	0.44 223	0.39 183	0.23 151	0.34 147	0.22 44	0.70 228	0.75 261	0.60 182	0.59 162	0.58 215	0.29 127	0.45 97	0.26 100	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.12 107

CREStereo	0.28 77	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 169	0.25 80	0.51 94	0.72 244	0.42 124	0.51 130	0.32 65	0.26 89	0.38 53	0.25 71	0.16 206	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.11 64
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.32 114	0.16 39	0.24 5	0.29 5	0.18 31	0.45 233	0.22 44	0.56 116	0.63 201	0.46 138	0.54 145	0.39 114	0.34 172	0.48 127	0.24 55	0.75 526	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.11 64

4.5_new	0.21 13	0.20 156	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 26	0.26 91	0.32 15	0.28 31	0.32 70	0.28 44	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 156	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 26	0.26 91	0.32 15	0.28 31	0.32 70	0.28 44	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.09 4

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 57	0.18 31	0.21 10	0.20 20	0.37 32	0.35 77	0.33 75	0.40 88	0.19 15	0.18 17	0.45 97	0.21 15	0.11 21	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.08 1

xyz-stereo-finetune	0.33 124	0.18 84	0.36 111	0.33 46	0.18 31	0.57 297	0.31 173	0.58 127	0.69 231	0.45 132	0.54 145	0.38 110	0.33 164	0.56 180	0.36 236	0.12 30	0.12 186	0.16 143	0.13 135	0.13 77	0.12 107

xyz-stereo	4.23 554	0.17 61	61.76 580	0.34 57	0.16 7	12.16 564	0.37 274	0.58 127	0.68 224	1.01 438	3.36 540	0.77 334	0.82 439	1.21 479	0.40 273	0.12 30	0.10 51	0.16 143	0.11 75	0.13 77	0.10 28

LG-Stereo	0.24 44	0.18 84	0.40 169	0.39 183	0.20 73	0.22 13	0.27 107	0.32 15	0.36 85	0.26 31	0.44 98	0.22 29	0.16 9	0.37 45	0.27 118	0.11 21	0.12 186	0.16 143	0.15 191	0.13 77	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 86	0.20 20	0.37 32	0.29 38	0.24 22	0.29 51	0.21 28	0.27 99	0.36 39	0.25 71	0.16 206	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.10 28

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 54	0.29 5	0.22 111	0.21 10	0.26 91	0.33 23	0.31 48	0.20 8	0.30 52	0.22 29	0.22 45	0.47 117	0.22 26	0.11 21	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.10 28

AIO-test1	0.38 195	0.18 84	0.38 139	0.50 416	0.24 180	0.46 238	0.30 151	0.70 228	1.19 467	0.40 115	0.71 196	0.45 156	0.29 127	0.53 159	0.27 118	0.15 158	0.13 251	0.19 266	0.21 375	0.13 77	0.17 272

UGAM-zero	0.46 278	0.19 121	0.62 368	0.37 126	0.23 151	0.34 147	0.21 35	1.15 424	0.39 114	0.66 230	0.61 167	1.70 506	0.91 459	0.75 349	0.25 71	0.14 97	0.11 131	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.13 141

model_zeroshot	0.33 124	0.18 84	0.48 284	0.39 183	0.28 305	0.45 233	0.25 80	0.63 162	0.45 142	0.61 189	0.50 121	0.51 184	0.25 74	0.45 97	0.26 100	0.16 206	0.13 251	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.13 141

U	0.45 268	0.16 39	0.32 65	0.40 218	0.71 516	3.55 548	0.20 20	0.41 55	0.38 104	0.26 31	0.23 18	0.24 40	0.22 45	0.26 2	0.22 26	0.15 158	0.09 22	0.88 526	0.13 135	0.13 77	0.11 64

AIO-Stereo	0.25 52	0.18 84	0.34 94	0.37 126	0.18 31	0.28 74	0.30 151	0.48 81	0.27 27	0.29 50	0.30 52	0.32 65	0.17 10	0.52 150	0.23 46	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.10 28

RAFT-Stereo-weight	0.32 114	0.18 84	0.33 78	0.39 183	0.22 111	0.26 44	0.29 135	0.67 195	0.80 297	0.53 162	0.51 130	0.58 215	0.20 31	0.47 117	0.27 118	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.11 64

gcap-zeroshot	0.34 130	0.18 84	0.52 326	0.38 155	0.22 111	0.49 249	0.27 107	0.52 103	0.34 64	0.64 209	0.50 121	0.83 351	0.34 172	0.48 127	0.24 55	0.13 58	0.11 131	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.12 107

testlalala2	0.36 163	0.18 84	0.45 235	0.89 519	0.53 491	0.44 225	0.26 91	0.61 148	0.49 154	0.68 239	0.56 154	0.44 154	0.24 67	0.34 29	0.31 166	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.10 50	0.13 77	0.13 141

MoCha-V2	0.25 52	0.15 25	0.29 36	0.40 218	0.18 31	0.27 57	0.26 91	0.49 84	0.27 27	0.36 87	0.27 35	0.33 77	0.35 175	0.49 131	0.22 26	0.12 30	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.11 64

IGEV++	0.24 44	0.17 61	0.31 54	0.38 155	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.50 92	0.23 17	0.28 43	0.35 76	0.30 55	0.22 45	0.31 14	0.28 138	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.13 141

IGEVStereo-DCA	0.29 88	0.22 232	0.38 139	0.35 91	0.27 282	0.37 169	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.30 52	0.35 90	0.27 99	0.51 144	0.22 26	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.12 101	0.13 77	0.15 208

rrr	0.29 88	0.22 232	0.41 179	0.35 91	0.27 282	0.37 169	0.32 193	0.52 103	0.42 127	0.38 101	0.30 52	0.35 90	0.27 99	0.51 144	0.22 26	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.13 135	0.13 77	0.14 185

AEACV	0.27 70	0.17 61	0.31 54	0.34 57	0.45 467	0.26 44	0.28 125	0.37 32	0.32 55	0.30 56	0.46 106	0.31 62	0.37 195	0.36 39	0.24 55	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.11 64

Any-RAFT	0.35 145	0.16 39	0.30 47	0.34 57	0.21 92	0.52 260	0.22 44	0.88 312	0.73 251	0.53 162	0.73 201	0.64 256	0.28 113	0.46 110	0.24 55	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.12 107

RAFT-Test	0.34 130	0.18 84	0.37 127	0.38 155	0.23 151	0.50 252	0.23 58	0.69 213	0.40 115	0.60 182	0.85 278	0.61 241	0.28 113	0.46 110	0.27 118	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

CES	0.28 77	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 515	0.37 169	0.27 107	0.48 81	0.46 146	0.34 78	0.48 114	0.27 49	0.22 45	0.39 57	0.23 46	0.13 58	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.13 77	0.17 272

EGLCR-Stereo	0.25 52	0.16 39	0.33 78	0.34 57	0.20 73	0.35 155	0.20 20	0.52 103	0.36 85	0.28 43	0.27 35	0.41 130	0.18 17	0.45 97	0.26 100	0.14 97	0.10 51	0.16 143	0.14 166	0.13 77	0.11 64

ProNet	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.35 91	0.24 180	0.32 130	0.43 362	0.57 121	0.37 99	0.33 75	0.30 52	0.32 65	0.28 113	0.57 192	0.26 100	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.13 77	0.13 141

ADStereo(finetuned)	0.37 180	0.16 39	0.49 296	0.34 57	0.19 49	0.30 98	0.30 151	0.68 205	0.91 369	0.70 254	0.77 222	0.43 148	0.69 385	0.45 97	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

CIPLG	0.41 234	0.21 193	0.63 377	0.45 351	0.33 394	0.52 260	0.33 203	0.65 176	0.60 188	0.82 330	0.96 329	0.46 164	0.32 154	0.55 170	0.44 302	0.16 206	0.12 186	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.14 185

IPLG	0.39 211	0.20 156	0.59 358	0.40 218	0.24 180	0.54 274	0.27 107	0.75 259	0.63 201	0.84 349	0.81 253	0.32 65	0.32 154	0.60 233	0.45 311	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.13 77	0.12 107

IPLGR_C	0.40 223	0.21 193	0.64 382	0.45 351	0.33 394	0.52 260	0.34 214	0.66 185	0.62 190	0.82 330	0.92 312	0.45 156	0.32 154	0.52 150	0.46 321	0.17 244	0.12 186	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.14 185

ACRE	0.40 223	0.21 193	0.65 388	0.45 351	0.33 394	0.51 256	0.33 203	0.66 185	0.63 201	0.80 310	0.92 312	0.45 156	0.32 154	0.52 150	0.45 311	0.16 206	0.12 186	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.14 185

TRStereo	0.37 180	0.27 349	0.59 358	0.47 381	0.41 445	0.29 86	0.30 151	0.84 293	0.59 186	0.52 159	0.41 91	0.52 188	0.26 89	0.73 336	0.27 118	0.17 244	0.12 186	0.19 266	0.19 329	0.13 77	0.11 64

STrans-v2	0.46 278	0.20 156	0.48 284	0.40 218	0.24 180	0.55 279	0.50 404	1.07 387	0.73 251	0.65 218	1.05 375	0.72 303	0.69 385	0.72 331	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.14 166	0.13 77	0.12 107

RAFT-345	0.40 223	0.18 84	0.40 169	0.38 155	0.22 111	0.33 137	0.26 91	0.61 148	0.51 160	0.74 285	1.79 500	0.45 156	0.33 164	0.66 288	0.36 236	0.14 97	0.11 131	0.18 226	0.14 166	0.13 77	0.13 141

CREStereo++_RVC	0.32 114	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 180	0.27 57	0.22 44	0.46 76	0.88 346	0.46 138	0.80 246	0.30 55	0.26 89	0.36 39	0.33 188	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.51 521	0.13 77	0.09 4
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
TANstereo	0.30 102	0.15 25	0.31 54	0.30 9	0.17 17	0.55 279	0.23 58	0.44 70	0.55 175	0.59 178	0.68 190	0.37 102	0.26 89	0.35 37	0.27 118	0.15 158	0.16 345	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.14 185

XX-TBD	0.32 114	0.53 485	0.26 14	0.51 432	0.20 73	0.37 169	0.24 72	0.40 49	0.73 251	0.54 166	0.69 191	0.31 62	0.25 74	0.32 19	0.27 118	0.16 206	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.11 64

DCANet	0.36 163	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.30 98	0.30 151	0.68 205	0.91 369	0.70 254	0.77 222	0.43 148	0.57 310	0.45 97	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

111	0.40 223	0.17 61	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.52 260	0.28 125	0.74 253	1.16 461	0.50 150	0.91 308	0.63 249	0.48 258	0.61 241	0.35 220	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.13 77	0.13 141

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 163	0.17 61	0.41 179	0.35 91	0.19 49	0.33 137	0.29 135	0.65 176	0.73 251	0.68 239	1.01 353	0.56 202	0.40 216	0.42 76	0.30 159	0.11 21	0.09 22	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.10 28

AFF-stereo	0.38 195	0.19 121	0.39 158	0.37 126	0.21 92	0.27 57	0.31 173	0.65 176	0.66 216	0.64 209	1.13 405	0.76 328	0.39 210	0.55 170	0.33 188	0.11 21	0.09 22	0.16 143	0.16 223	0.13 77	0.11 64

EAI-Stereo	0.34 130	0.19 121	0.44 223	0.39 183	0.21 92	0.31 113	0.30 151	1.15 424	0.30 43	0.49 147	0.75 212	0.36 100	0.28 113	0.62 249	0.27 118	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.13 135	0.13 77	0.12 107

CFNet-RSSM	0.34 130	0.17 61	0.45 235	0.39 183	0.22 111	0.35 155	0.23 58	0.73 251	0.84 320	0.65 218	0.54 145	0.57 207	0.28 113	0.46 110	0.26 100	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.13 77	0.11 64

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 38	0.16 39	0.32 65	0.39 183	0.21 92	0.18 4	0.21 35	0.34 24	0.26 26	0.28 43	0.51 130	0.28 52	0.29 127	0.26 2	0.24 55	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.14 120	0.12 107

MM-Stereo_test3	0.34 130	0.19 121	0.31 54	0.41 249	0.25 212	0.35 155	0.44 371	0.72 240	0.92 374	0.46 138	0.52 139	0.41 130	0.29 127	0.44 93	0.28 138	0.16 206	0.15 314	0.17 181	0.13 135	0.14 120	0.13 141

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 52	0.31 389	0.24 5	0.51 432	0.19 49	0.29 86	0.22 44	0.40 49	0.37 99	0.26 31	0.24 24	0.24 40	0.31 149	0.44 93	0.22 26	0.14 97	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 120	0.10 28

mms	0.26 60	0.21 193	0.33 78	0.37 126	0.25 212	0.30 98	0.33 203	0.40 49	0.32 55	0.28 43	0.34 71	0.34 81	0.20 31	0.45 97	0.26 100	0.12 30	0.11 131	0.16 143	0.12 101	0.14 120	0.11 64

ours_stereo	0.26 60	0.21 193	0.33 78	0.38 155	0.23 151	0.30 98	0.33 203	0.42 59	0.38 104	0.26 31	0.34 71	0.35 90	0.23 57	0.47 117	0.27 118	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.12 101	0.14 120	0.10 28

fffy	0.28 77	0.21 193	0.34 94	0.37 126	0.23 151	0.33 137	0.29 135	0.51 94	0.41 119	0.32 70	0.37 83	0.39 114	0.27 99	0.50 137	0.27 118	0.12 30	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.11 64

tg	0.33 124	0.18 84	0.37 127	0.39 183	0.22 111	0.38 182	0.26 91	0.70 228	0.56 181	0.47 143	0.65 177	0.42 140	0.24 67	0.55 170	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.18 226	0.17 272	0.14 120	0.11 64

PAM_32	0.46 278	0.19 121	0.67 398	0.39 183	0.24 180	0.75 387	0.27 107	0.95 339	0.34 64	0.68 239	0.44 98	1.91 514	0.65 365	0.62 249	0.26 100	0.15 158	0.10 51	0.16 143	0.15 191	0.14 120	0.13 141

PAM	0.46 278	0.19 121	0.70 412	0.40 218	0.26 253	0.75 387	0.33 203	0.85 296	0.34 64	0.70 254	0.46 106	1.83 509	0.63 348	0.61 241	0.26 100	0.15 158	0.10 51	0.16 143	0.14 166	0.14 120	0.13 141

RAStereo	0.24 44	0.17 61	0.29 36	0.40 218	0.21 92	0.23 17	0.26 91	0.42 59	0.45 142	0.23 18	0.34 71	0.30 55	0.19 25	0.34 29	0.25 71	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.11 64

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 386	3.08 561	2.43 536	0.31 17	0.18 31	0.29 86	0.20 20	0.37 32	0.32 55	0.28 43	0.24 24	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 26	1.09 538	0.08 2	0.17 181	0.16 223	0.14 120	0.97 539

RSM++	0.25 52	0.18 84	0.34 94	0.36 110	0.20 73	0.28 74	0.30 151	0.51 94	0.32 55	0.25 27	0.22 16	0.37 102	0.21 38	0.50 137	0.24 55	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.10 28

RSM	0.25 52	0.18 84	0.33 78	0.36 110	0.20 73	0.27 57	0.34 214	0.51 94	0.27 27	0.26 31	0.23 18	0.39 114	0.21 38	0.56 180	0.22 26	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.14 120	0.10 28

MGS-Stereo	0.28 77	0.19 121	0.40 169	0.36 110	0.23 151	0.37 169	0.30 151	0.39 44	0.44 135	0.31 57	0.51 130	0.40 124	0.24 67	0.43 82	0.26 100	0.15 158	0.12 186	0.15 117	0.13 135	0.14 120	0.13 141

ff7	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.36 110	0.26 253	0.31 113	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.33 64	0.32 65	0.29 127	0.58 212	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208

ffff	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.36 110	0.26 253	0.31 113	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.33 64	0.32 65	0.29 127	0.58 212	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208

11t	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.36 110	0.26 253	0.31 113	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.33 64	0.32 65	0.29 127	0.58 212	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208

MaDis-Stereo	0.26 60	0.18 84	0.36 111	0.36 110	0.26 253	0.27 57	0.27 107	0.43 67	0.35 77	0.27 40	0.26 31	0.41 130	0.28 113	0.40 62	0.28 138	0.16 206	0.14 285	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.12 107

IGEV_Zeroshot_test	0.34 130	0.18 84	0.67 398	0.39 183	0.28 305	0.30 98	0.25 80	0.74 253	0.31 48	0.62 191	0.57 157	0.54 196	0.25 74	0.53 159	0.27 118	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.12 107

UniTT-Stereo	0.27 70	0.17 61	0.37 127	0.40 218	0.27 282	0.30 98	0.28 125	0.39 44	0.31 48	0.29 50	0.46 106	0.27 49	0.25 74	0.47 117	0.34 203	0.17 244	0.13 251	0.13 51	0.12 101	0.14 120	0.12 107

MIM_Stereo	0.38 195	0.17 61	0.53 334	0.37 126	0.24 180	0.27 57	0.24 72	0.70 228	0.54 170	0.72 273	1.00 350	0.63 249	0.29 127	0.64 273	0.38 260	0.13 58	0.14 285	0.17 181	0.16 223	0.14 120	0.11 64

HH	0.35 145	0.20 156	0.47 264	0.40 218	0.25 212	0.33 137	0.31 173	0.76 266	0.38 104	0.43 127	0.57 157	0.79 338	0.44 239	0.71 326	0.25 71	0.15 158	0.11 131	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.12 107

HanStereo	0.35 145	0.20 156	0.47 264	0.40 218	0.25 212	0.33 137	0.31 173	0.76 266	0.38 104	0.43 127	0.57 157	0.79 338	0.44 239	0.71 326	0.25 71	0.15 158	0.11 131	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.12 107

anonymousdsp	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.37 126	0.25 212	0.30 98	0.35 238	0.63 162	0.35 77	0.39 109	0.33 64	0.33 77	0.28 113	0.59 227	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208

DCRE	0.37 180	0.18 84	0.46 252	0.45 351	0.32 383	0.42 214	0.37 274	0.63 162	0.51 160	0.47 143	0.94 316	0.56 202	0.36 191	0.52 150	0.32 176	0.14 97	0.13 251	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.13 141

TestStereo1	0.43 251	0.23 253	0.41 179	0.51 432	0.24 180	0.34 147	0.40 330	0.77 269	0.90 362	0.68 239	0.96 329	0.48 172	0.46 249	0.91 421	0.32 176	0.16 206	0.13 251	0.18 226	0.15 191	0.14 120	0.13 141

ccc-4	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.36 110	0.26 253	0.31 113	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.33 64	0.32 65	0.29 127	0.58 212	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208

SA-5K	0.43 251	0.23 253	0.41 179	0.51 432	0.24 180	0.34 147	0.40 330	0.77 269	0.90 362	0.68 239	0.96 329	0.48 172	0.46 249	0.91 421	0.32 176	0.16 206	0.13 251	0.18 226	0.15 191	0.14 120	0.13 141

IGEV-Stereo	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.37 126	0.25 212	0.30 98	0.35 238	0.63 162	0.35 77	0.39 109	0.33 64	0.33 77	0.28 113	0.59 227	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 268	0.21 193	0.48 284	0.42 289	0.28 305	0.31 113	0.54 430	0.63 162	0.62 190	0.62 191	0.89 301	1.01 410	0.69 385	0.75 349	0.66 395	0.13 58	0.12 186	0.17 181	0.15 191	0.14 120	0.15 208

MIPNet	0.37 180	0.21 193	0.59 358	0.39 183	0.25 212	0.50 252	0.28 125	0.77 269	0.70 232	0.65 218	0.60 164	0.40 124	0.49 261	0.44 93	0.37 252	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.13 141

CrosDoStereo	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.24 180	0.40 193	1.18 523	0.67 195	0.86 333	0.94 409	1.37 459	0.63 249	0.77 424	0.65 280	0.45 311	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.18 299	0.14 120	0.14 185

TransformOpticalFlow	0.44 258	0.20 156	0.47 264	0.41 249	0.23 151	0.37 169	0.47 385	0.94 332	0.76 269	0.65 218	1.14 410	0.73 314	0.56 308	0.76 353	0.32 176	0.15 158	0.10 51	0.17 181	0.15 191	0.14 120	0.13 141

ASMatch	0.48 305	0.19 121	0.45 235	0.39 183	0.28 305	0.37 169	0.26 91	0.74 253	0.68 224	0.76 294	2.34 515	0.61 241	0.52 279	0.62 249	0.37 252	0.14 97	0.12 186	0.17 181	0.15 191	0.14 120	0.21 364

DeepStereo_LL	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.24 180	0.40 193	1.18 523	0.67 195	0.86 333	0.94 409	1.37 459	0.63 249	0.77 424	0.65 280	0.45 311	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.18 299	0.14 120	0.14 185

DEmStereo	0.48 305	0.17 61	0.50 309	0.38 155	0.25 212	0.59 315	0.34 214	0.63 162	0.74 258	0.89 382	1.66 492	0.58 215	1.06 484	0.60 233	0.42 281	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.16 223	0.14 120	0.15 208

THIR-Stereo	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.23 151	0.75 387	0.67 463	0.66 185	0.87 342	1.02 441	1.40 465	0.72 303	0.76 418	0.62 249	0.42 281	0.15 158	0.11 131	0.17 181	0.18 299	0.14 120	0.15 208

DRaft	0.49 323	0.17 61	0.47 264	0.37 126	0.25 212	0.58 302	0.40 330	0.65 176	0.85 328	1.02 441	1.75 499	0.50 180	0.82 439	0.63 260	0.40 273	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.16 223	0.14 120	0.15 208

s12784h	0.36 163	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 394	0.29 135	0.80 282	0.83 315	0.56 171	0.57 157	0.43 148	0.40 216	0.57 192	0.33 188	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.09 9	0.14 120	0.09 4

raft+_RVC	0.38 195	0.19 121	0.35 104	0.37 126	0.25 212	0.45 233	0.37 274	0.78 275	0.89 359	0.51 153	0.78 233	0.50 180	0.29 127	0.53 159	0.40 273	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.15 191	0.14 120	0.12 107

XX-Stereo	0.37 180	0.17 61	0.45 235	0.55 464	0.36 413	0.38 182	0.20 20	0.60 142	0.30 43	0.46 138	1.30 450	0.73 314	0.26 89	0.56 180	0.26 100	0.16 206	0.11 131	0.17 181	0.16 223	0.14 120	0.10 28

test_xeample3	0.29 88	0.21 193	0.41 179	0.35 91	0.26 253	0.35 155	0.32 193	0.56 116	0.36 85	0.43 127	0.32 63	0.34 81	0.28 113	0.54 165	0.23 46	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.12 101	0.14 120	0.13 141

ARAFT	0.47 293	0.24 290	0.79 446	0.42 289	0.25 212	0.55 279	0.55 434	0.75 259	0.81 305	0.89 382	0.75 212	0.73 314	0.47 253	0.88 406	0.37 252	0.15 158	0.12 186	0.23 371	0.22 393	0.14 120	0.13 141

R-Stereo Train	0.39 211	0.18 84	0.42 200	0.42 289	0.26 253	0.40 193	0.32 193	0.72 240	0.34 64	0.89 382	1.28 443	0.57 207	0.35 175	0.42 76	0.32 176	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.13 141

RAFT-Stereo	0.39 211	0.18 84	0.42 200	0.42 289	0.26 253	0.40 193	0.32 193	0.72 240	0.34 64	0.89 382	1.28 443	0.57 207	0.35 175	0.42 76	0.32 176	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.13 141
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.47 293	0.24 290	0.61 365	0.37 126	0.17 17	0.61 323	0.33 203	0.80 282	0.87 342	0.94 409	1.13 405	0.72 303	0.43 230	0.89 412	0.51 345	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.11 75	0.14 120	0.12 107

S2M2_XL	0.19 7	0.18 84	0.27 20	0.27 1	0.20 73	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 31	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 15	0.17 244	0.16 345	0.15 117	0.13 135	0.15 166	0.12 107

G2L-Stereo_test	0.48 305	0.20 156	0.40 169	0.34 57	0.23 151	0.57 297	0.58 444	1.10 397	0.77 276	0.86 360	0.94 316	0.95 394	0.54 295	0.68 309	0.60 378	0.16 206	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.15 208

MM-Stereo_test2	0.30 102	0.18 84	0.39 158	0.40 218	0.24 180	0.42 214	0.42 355	0.63 162	0.41 119	0.37 93	0.35 76	0.32 65	0.26 89	0.53 159	0.25 71	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.12 101	0.15 166	0.10 28

MM-Stereo_test1	0.33 124	0.19 121	0.36 111	0.41 249	0.23 151	0.36 164	0.45 374	0.58 127	0.54 170	0.60 182	0.50 121	0.38 110	0.37 195	0.60 233	0.26 100	0.15 158	0.13 251	0.17 181	0.14 166	0.15 166	0.12 107

HART	0.29 88	0.16 39	0.32 65	0.40 218	0.21 92	0.32 130	0.26 91	0.62 154	0.31 48	0.33 75	0.65 177	0.41 130	0.22 45	0.55 170	0.25 71	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.11 75	0.15 166	0.11 64

SCV	0.26 60	0.19 121	0.33 78	0.35 91	0.21 92	0.27 57	0.34 214	0.56 116	0.28 31	0.24 22	0.28 44	0.37 102	0.23 57	0.49 131	0.22 26	0.18 275	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.15 166	0.11 64

AIO-test2	0.39 211	0.21 193	0.41 179	0.47 381	0.25 212	0.45 233	0.35 238	0.77 269	1.27 485	0.36 87	0.87 289	0.37 102	0.30 142	0.47 117	0.27 118	0.15 158	0.13 251	0.21 337	0.23 407	0.15 166	0.13 141

UGAM	0.52 355	0.22 232	0.46 252	0.45 351	0.25 212	0.41 207	0.52 422	0.62 154	1.16 461	0.76 294	1.13 405	1.32 471	0.57 310	1.00 443	0.53 355	0.17 244	0.14 285	0.25 400	0.21 375	0.15 166	0.13 141

IGEV-Stereo+	0.23 38	0.14 11	0.26 14	0.32 34	0.19 49	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 38	0.21 11	0.15 3	0.22 29	0.22 45	0.40 62	0.22 26	0.14 97	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 166	0.86 530

tta	0.51 346	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 331	0.34 214	1.21 446	1.02 419	0.81 321	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.55 365	0.19 305	0.15 314	0.18 226	0.16 223	0.15 166	0.14 185

qqq1	0.49 323	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 331	0.34 214	1.21 446	1.02 419	0.81 321	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.34 203	0.19 305	0.15 314	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.14 185

fff1	0.49 323	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 331	0.34 214	1.21 446	1.02 419	0.81 321	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.34 203	0.19 305	0.15 314	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.14 185

AE-Stereo	0.34 130	0.21 193	0.42 200	0.48 387	0.31 367	0.48 245	0.35 238	0.61 148	0.62 190	0.32 70	0.55 151	0.52 188	0.27 99	0.47 117	0.29 153	0.13 58	0.13 251	0.18 226	0.16 223	0.15 166	0.12 107

DisPM	0.39 211	0.19 121	0.44 223	0.41 249	0.27 282	0.24 26	0.31 173	0.65 176	0.57 183	0.87 368	0.87 289	0.60 236	0.32 154	0.76 353	0.32 176	0.18 275	0.12 186	0.19 266	0.17 272	0.15 166	0.20 346

raft_robust	0.41 234	0.23 253	0.36 111	0.42 289	0.21 92	0.40 193	0.33 203	0.79 279	0.98 401	0.79 308	0.87 289	0.39 114	0.33 164	0.84 389	0.29 153	0.13 58	0.12 186	0.16 143	0.17 272	0.15 166	0.12 107

RAFT_CTSACE	0.45 268	0.20 156	0.44 223	0.45 351	0.27 282	0.34 147	0.39 319	0.60 142	0.73 251	0.76 294	1.44 473	0.83 351	0.38 199	1.08 460	0.26 100	0.12 30	0.13 251	0.18 226	0.16 223	0.15 166	0.11 64

RAFT+CT+SA	0.39 211	0.23 253	0.36 111	0.51 432	0.27 282	0.29 86	0.46 378	0.75 259	0.80 297	0.51 153	0.89 301	0.41 130	0.40 216	0.78 364	0.32 176	0.14 97	0.11 131	0.18 226	0.18 299	0.15 166	0.14 185

Sa-1000	0.48 305	0.24 290	0.41 179	0.45 351	0.25 212	0.59 315	0.34 214	0.81 285	0.93 380	0.82 330	1.50 480	0.53 192	0.45 244	0.92 424	0.30 159	0.15 158	0.12 186	0.21 337	0.19 329	0.15 166	0.13 141

SA	0.44 258	0.25 313	0.46 252	0.46 372	0.24 180	0.43 217	0.36 260	0.75 259	0.96 394	0.59 178	1.03 365	0.48 172	0.52 279	0.94 437	0.32 176	0.16 206	0.12 186	0.21 337	0.19 329	0.15 166	0.13 141

test_4	0.36 163	0.18 84	0.31 54	0.44 328	0.25 212	0.20 5	0.34 214	0.56 116	0.41 119	0.59 178	1.45 476	0.43 148	0.25 74	0.63 260	0.28 138	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.19 329	0.15 166	0.11 64

iRaft-Stereo_20w	0.39 211	0.19 121	0.57 353	0.37 126	0.27 282	0.31 113	0.24 72	1.44 503	0.29 38	0.69 248	0.53 143	0.60 236	0.42 224	0.83 384	0.27 118	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.13 135	0.15 166	0.13 141

IPLGR	0.39 211	0.21 193	0.63 377	0.39 183	0.22 111	0.49 249	0.29 135	0.76 266	0.74 258	0.78 304	0.77 222	0.44 154	0.42 224	0.47 117	0.38 260	0.13 58	0.12 186	0.16 143	0.14 166	0.15 166	0.13 141

GMOStereo	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 309	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 368	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 296	0.18 299	0.15 166	0.11 64

error version	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 309	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 368	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 296	0.18 299	0.15 166	0.11 64

test-v	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 309	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 368	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 296	0.18 299	0.15 166	0.11 64

test_3	0.36 163	0.19 121	0.44 223	0.44 328	0.23 151	0.48 245	0.36 260	0.66 185	0.82 310	0.64 209	0.45 101	0.68 282	0.25 74	0.41 69	0.31 166	0.12 30	0.10 51	0.18 226	0.16 223	0.15 166	0.11 64

HHNet	0.41 234	0.17 61	0.41 179	0.34 57	0.37 419	0.33 137	0.34 214	0.69 213	0.75 261	0.86 360	1.30 450	0.52 188	0.32 154	0.52 150	0.35 220	0.15 158	0.11 131	0.19 266	0.15 191	0.15 166	0.24 397

OMP-Stereo	0.42 241	0.22 232	0.46 252	0.52 444	0.24 180	0.36 164	0.25 80	0.71 236	0.78 286	0.77 300	0.64 174	0.89 377	0.39 210	0.91 421	0.35 220	0.15 158	0.12 186	0.20 296	0.15 191	0.15 166	0.12 107

IIG-Stereo	0.43 251	0.21 193	0.44 223	0.50 416	0.25 212	0.44 225	0.21 35	0.71 236	0.76 269	0.83 342	0.95 325	0.83 351	0.43 230	0.90 414	0.35 220	0.15 158	0.12 186	0.19 266	0.14 166	0.15 166	0.11 64

FTStereo	0.56 386	0.20 156	0.37 127	0.41 249	0.25 212	0.40 193	0.79 493	0.66 185	0.43 129	1.09 464	3.27 535	0.70 290	0.73 409	0.55 170	0.33 188	0.14 97	0.13 251	0.19 266	0.17 272	0.15 166	0.30 440

GrayStereo	0.49 323	0.19 121	0.42 200	0.46 372	0.28 305	0.53 268	0.67 463	0.69 213	0.63 201	1.02 441	1.47 479	0.78 336	0.76 418	0.56 180	0.33 188	0.14 97	0.12 186	0.17 181	0.17 272	0.15 166	0.29 432

test-2	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 309	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 368	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 296	0.18 299	0.15 166	0.11 64

cross-raft	0.34 130	0.20 156	0.37 127	0.44 328	0.23 151	0.32 130	0.35 238	0.74 253	0.40 115	0.60 182	0.77 222	0.57 207	0.27 99	0.43 82	0.28 138	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.13 135	0.15 166	0.11 64

test-1	0.36 163	0.19 121	0.71 417	0.46 372	0.26 253	0.44 225	0.36 260	0.60 142	0.59 186	0.48 146	0.67 188	0.53 192	0.36 191	0.40 62	0.29 153	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.14 166	0.15 166	0.16 254

iRaftStereo_RVC	0.32 114	0.19 121	0.37 127	0.39 183	0.22 111	0.31 113	0.29 135	0.68 205	0.51 160	0.49 147	0.66 184	0.37 102	0.23 57	0.45 97	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.18 226	0.17 272	0.15 166	0.12 107

cf-r	0.47 293	0.23 253	0.41 179	0.39 183	0.23 151	0.59 315	0.37 274	0.88 312	0.85 328	0.72 273	1.05 375	0.94 392	0.62 342	0.56 180	0.54 360	0.21 345	0.14 285	0.17 181	0.19 329	0.15 166	0.15 208

DIP-Stereo	0.39 211	0.21 193	0.50 309	0.41 249	0.28 305	0.62 331	0.27 107	0.77 269	0.40 115	0.64 209	0.86 281	0.52 188	0.33 164	0.66 288	0.42 281	0.15 158	0.13 251	0.17 181	0.14 166	0.15 166	0.15 208
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.53 361	0.22 232	0.52 326	0.38 155	0.22 111	0.68 363	0.38 296	0.97 346	0.88 346	0.73 280	1.04 371	1.03 417	0.92 463	0.90 414	0.86 438	0.16 206	0.14 285	0.14 77	0.17 272	0.15 166	0.13 141

iResNet_ROB	0.52 355	0.21 193	0.53 334	0.37 126	0.21 92	0.61 323	0.29 135	1.51 512	1.32 490	0.90 389	1.02 361	0.80 346	0.62 342	0.76 353	0.43 286	0.16 206	0.12 186	0.13 51	0.09 9	0.15 166	0.18 290

pmcnn	1.23 508	0.29 375	0.96 467	0.40 218	0.23 151	0.95 439	0.69 473	1.16 430	1.28 486	1.67 513	2.33 514	11.15 563	0.86 449	0.93 430	0.88 447	0.15 158	0.12 186	0.12 22	0.10 50	0.15 166	0.15 208

SCV_C0	0.26 60	0.18 84	0.34 94	0.35 91	0.24 180	0.23 17	0.28 125	0.51 94	0.36 85	0.31 57	0.36 79	0.37 102	0.20 31	0.57 192	0.22 26	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.11 75	0.16 206	0.12 107

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 503	0.39 158	0.28 3	0.15 1	0.23 17	0.18 10	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 45	0.30 12	0.18 1	0.16 206	0.09 22	0.12 22	0.08 1	0.16 206	0.09 4

H2IRNET	0.37 180	0.20 156	0.33 78	0.38 155	0.25 212	0.27 57	0.23 58	0.59 132	0.72 244	0.39 109	0.90 305	0.74 320	0.55 301	0.52 150	0.43 286	0.15 158	0.13 251	0.18 226	0.20 354	0.16 206	0.13 141

DispNO	0.47 293	0.23 253	0.71 417	0.39 183	0.31 367	0.60 321	0.38 296	0.89 314	0.77 276	0.75 287	0.84 268	0.72 303	0.54 295	0.73 336	0.46 321	0.19 305	0.14 285	0.20 296	0.18 299	0.16 206	0.17 272

CoDeX	0.47 293	0.20 156	0.49 296	0.42 289	0.25 212	0.75 387	0.36 260	1.27 473	0.80 297	0.82 330	0.96 329	0.62 247	0.57 310	0.60 233	0.36 236	0.17 244	0.12 186	0.17 181	0.15 191	0.16 206	0.14 185

cc1	0.37 180	0.23 253	0.33 78	0.41 249	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.67 195	1.06 440	0.41 119	0.50 121	0.34 81	0.49 261	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 266	0.13 135	0.16 206	0.15 208

ffm	0.44 258	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	0.68 205	1.04 429	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.25 400	0.21 375	0.16 206	0.16 254

ff1	0.49 323	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	0.68 205	1.04 429	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 447	0.16 206	0.10 51	0.25 400	0.21 375	0.16 206	0.16 254

tt1	0.36 163	0.24 290	0.32 65	0.41 249	0.22 111	0.54 274	0.38 296	0.68 205	1.04 429	0.41 119	0.46 106	0.35 90	0.45 244	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 266	0.13 135	0.16 206	0.16 254

EKT-Stereo	0.35 145	0.23 253	0.39 158	0.43 309	0.29 331	0.38 182	0.31 173	0.69 213	0.64 208	0.45 132	0.63 171	0.49 178	0.27 99	0.56 180	0.33 188	0.18 275	0.14 285	0.18 226	0.15 191	0.16 206	0.16 254

LL-Strereo	0.57 393	0.27 349	0.68 402	0.48 387	0.34 403	0.39 189	0.48 393	0.94 332	0.97 397	0.83 342	0.78 233	1.10 439	1.18 496	1.33 492	0.49 334	0.17 244	0.14 285	0.22 351	0.19 329	0.16 206	0.17 272

4D-IteraStereo	0.33 124	0.18 84	0.40 169	0.40 218	0.24 180	0.32 130	0.27 107	0.58 127	0.72 244	0.65 218	0.54 145	0.42 140	0.23 57	0.45 97	0.28 138	0.14 97	0.09 22	0.19 266	0.16 223	0.16 206	0.11 64

anonymousdsp2	0.35 145	0.20 156	0.43 211	0.37 126	0.24 180	0.48 245	0.31 173	0.86 300	0.65 213	0.55 168	0.50 121	0.50 180	0.34 172	0.56 180	0.31 166	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.10 50	0.16 206	0.14 185

anonymousa	0.49 323	0.20 156	0.42 200	0.38 155	0.23 151	0.91 431	0.35 238	0.75 259	0.62 190	0.85 353	1.54 485	1.06 425	0.66 372	0.51 144	0.43 286	0.16 206	0.13 251	0.19 266	0.21 375	0.16 206	0.14 185

Selective-RAFT	0.35 145	0.23 253	0.51 321	0.44 328	0.21 92	0.64 347	0.27 107	0.59 132	0.63 201	0.40 115	0.38 85	0.55 199	0.40 216	0.57 192	0.35 220	0.13 58	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.16 206	0.13 141

CroCo-Stereo Lap2	0.28 77	0.24 290	0.39 158	0.50 416	0.29 331	0.20 5	0.31 173	0.49 84	0.38 104	0.24 22	0.27 35	0.46 164	0.31 149	0.39 57	0.30 159	0.14 97	0.15 314	0.16 143	0.13 135	0.16 206	0.15 208

GLC_STEREO	0.29 88	0.19 121	0.27 20	0.44 328	0.19 49	0.31 113	0.26 91	0.47 79	0.43 129	0.37 93	0.47 112	0.41 130	0.23 57	0.50 137	0.34 203	0.14 97	0.18 382	0.19 266	0.16 223	0.16 206	0.13 141

PFNet+	0.40 223	0.19 121	0.49 296	0.39 183	0.25 212	0.28 74	0.23 58	0.64 175	0.70 232	0.85 353	0.79 243	0.64 256	0.35 175	0.72 331	0.34 203	0.19 305	0.14 285	0.23 371	0.20 354	0.16 206	0.20 346

NF-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.45 235	0.41 249	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.57 207	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.16 206	0.27 419

OCTAStereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 249	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.58 215	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.16 206	0.27 419

PSM-softLoss	0.38 195	0.20 156	0.48 284	0.41 249	0.26 253	0.30 98	0.35 238	0.69 213	0.46 146	0.62 191	0.82 257	0.59 230	0.33 164	0.70 321	0.39 266	0.19 305	0.12 186	0.20 296	0.18 299	0.16 206	0.22 382

KMStereo	0.38 195	0.20 156	0.48 284	0.41 249	0.26 253	0.30 98	0.35 238	0.69 213	0.46 146	0.62 191	0.82 257	0.59 230	0.33 164	0.70 321	0.39 266	0.19 305	0.12 186	0.20 296	0.18 299	0.16 206	0.22 382

KYRaft	0.48 305	0.20 156	0.38 139	0.44 328	0.23 151	0.44 225	0.37 274	0.66 185	0.41 119	0.94 409	1.73 496	0.79 338	0.41 222	0.63 260	0.31 166	0.16 206	0.11 131	0.18 226	0.22 393	0.16 206	0.78 525

PFNet	0.42 241	0.18 84	0.58 357	0.43 309	0.24 180	0.43 217	0.32 193	0.74 253	0.78 286	1.00 433	0.74 210	0.68 282	0.39 210	0.72 331	0.37 252	0.16 206	0.10 51	0.20 296	0.15 191	0.16 206	0.13 141

RE-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 249	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.58 215	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.16 206	0.27 419

TVStereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 249	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.58 215	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.16 206	0.27 419

IRAFT_RVC	0.42 241	0.20 156	0.48 284	0.44 328	0.24 180	0.27 57	0.54 430	0.74 253	0.77 276	0.76 294	0.80 246	0.73 314	0.51 277	0.70 321	0.36 236	0.17 244	0.10 51	0.21 337	0.16 223	0.16 206	0.14 185

CroCo-Stereo	0.26 60	0.22 232	0.36 111	0.48 387	0.22 111	0.20 5	0.29 135	0.51 94	0.44 135	0.28 43	0.23 18	0.42 140	0.26 89	0.29 7	0.26 100	0.15 158	0.13 251	0.13 51	0.11 75	0.16 206	0.12 107
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
RAFT	0.45 268	0.22 232	0.45 235	0.47 381	0.26 253	0.54 274	0.47 385	0.66 185	0.58 185	0.80 310	0.82 257	0.94 392	0.57 310	0.75 349	0.34 203	0.17 244	0.15 314	0.22 351	0.20 354	0.16 206	0.12 107

GMM-Stereo	0.44 258	0.19 121	0.36 111	0.42 289	0.25 212	0.51 256	0.47 385	0.71 236	0.53 166	0.76 294	1.37 459	0.76 328	0.38 199	0.60 233	0.33 188	0.15 158	0.10 51	0.20 296	0.19 329	0.16 206	0.27 419

Prome-Stereo	0.46 278	0.19 121	0.35 104	0.44 328	0.26 253	0.40 193	0.45 374	0.68 205	0.44 135	0.96 417	1.84 502	0.59 230	0.67 375	0.61 241	0.32 176	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.14 166	0.16 206	0.29 432

SFCPSM	0.47 293	0.21 193	0.55 343	0.40 218	0.27 282	0.87 428	0.37 274	1.33 483	0.77 276	0.80 310	0.84 268	0.54 196	0.49 261	0.57 192	0.37 252	0.18 275	0.13 251	0.18 226	0.20 354	0.16 206	0.15 208

delet	0.55 375	0.24 290	0.55 343	0.44 328	0.33 394	1.07 463	0.50 404	1.00 355	0.86 333	0.85 353	0.96 329	0.90 382	0.63 348	0.83 384	0.74 416	0.18 275	0.18 382	0.20 296	0.21 375	0.16 206	0.15 208

GwcNet-RSSM	0.49 323	0.24 290	0.42 200	0.40 218	0.23 151	0.55 279	0.38 296	0.93 327	0.93 380	0.71 261	1.16 421	0.86 362	0.60 330	0.62 249	0.66 395	0.21 345	0.14 285	0.19 266	0.20 354	0.16 206	0.15 208

G2L-ROB	0.47 293	0.19 121	0.42 200	0.35 91	0.22 111	0.57 297	0.42 355	1.14 420	0.71 243	0.84 349	0.75 212	1.09 435	0.53 283	0.74 343	0.53 355	0.17 244	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.17 240	0.19 323

G2L-Stereo	0.49 323	0.23 253	0.48 284	0.43 309	0.26 253	0.47 242	0.42 355	0.93 327	0.78 286	0.84 349	0.86 281	0.91 384	0.52 279	0.78 364	0.70 405	0.20 328	0.17 365	0.22 351	0.18 299	0.17 240	0.21 364

HI	0.45 268	0.21 193	0.36 111	0.34 57	0.35 409	0.28 74	0.31 173	0.72 240	0.46 146	0.87 368	1.13 405	1.09 435	0.76 418	0.69 315	0.56 367	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.17 272	0.17 240	0.15 208

CoSv	0.45 268	0.21 193	0.36 111	0.34 57	0.35 409	0.28 74	0.31 173	0.72 240	0.46 146	0.87 368	1.13 405	1.09 435	0.76 418	0.69 315	0.56 367	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.17 272	0.17 240	0.15 208

IGEV-RUCA	0.25 52	0.16 39	0.34 94	0.39 183	0.27 282	0.33 137	0.20 20	0.38 40	0.36 85	0.26 31	0.31 61	0.25 44	0.21 38	0.48 127	0.24 55	0.20 328	0.11 131	0.13 51	0.10 50	0.17 240	0.15 208

test_sample1	0.42 241	0.22 232	0.46 252	0.34 57	0.23 151	0.58 302	0.35 238	0.99 351	0.49 154	0.62 191	0.75 212	0.69 286	0.61 336	0.58 212	0.44 302	0.18 275	0.14 285	0.17 181	0.15 191	0.17 240	0.17 272

MyStereo07	0.32 114	0.22 232	0.34 94	0.42 289	0.28 305	0.40 193	0.50 404	0.72 240	0.37 99	0.37 93	0.34 71	0.32 65	0.31 149	0.59 227	0.27 118	0.14 97	0.13 251	0.18 226	0.17 272	0.17 240	0.16 254

MyStereo06	0.38 195	0.21 193	0.61 365	0.41 249	0.28 305	0.41 207	0.50 404	0.95 339	0.35 77	0.62 191	0.54 145	0.76 328	0.27 99	0.50 137	0.29 153	0.14 97	0.13 251	0.18 226	0.17 272	0.17 240	0.15 208

MyStereo05	0.44 258	0.21 193	0.45 235	0.41 249	0.28 305	0.41 207	0.50 404	0.93 327	1.09 451	0.76 294	0.61 167	0.51 184	0.57 310	0.73 336	0.42 281	0.14 97	0.13 251	0.18 226	0.17 272	0.17 240	0.15 208

MyStereo04	0.44 258	0.22 232	0.44 223	0.42 289	0.28 305	0.40 193	0.50 404	1.00 355	1.08 449	0.62 191	0.58 161	0.55 199	0.57 310	0.71 326	0.44 302	0.14 97	0.13 251	0.18 226	0.17 272	0.17 240	0.16 254

11t1	0.36 163	0.21 193	0.42 200	0.35 91	0.22 111	0.62 331	0.29 135	0.69 213	0.43 129	0.60 182	0.53 143	0.53 192	0.48 258	0.56 180	0.40 273	0.18 275	0.14 285	0.16 143	0.13 135	0.17 240	0.17 272

plain	0.31 108	0.20 156	0.50 309	0.39 183	0.29 331	0.27 57	0.30 151	0.44 70	0.35 77	0.31 57	0.66 184	0.30 55	0.31 149	0.65 280	0.31 166	0.17 244	0.13 251	0.20 296	0.15 191	0.17 240	0.12 107

CBFPSM	0.59 407	0.22 232	1.31 504	0.38 155	0.27 282	1.12 473	0.65 459	0.79 279	0.82 310	0.80 310	0.81 253	1.35 480	0.87 452	0.67 299	0.76 418	0.16 206	0.15 314	0.15 117	0.16 223	0.17 240	0.22 382

knoymous	0.36 163	0.20 156	0.31 54	0.31 17	0.22 111	0.36 164	0.29 135	0.61 148	0.64 208	0.67 233	0.70 194	0.60 236	0.40 216	0.58 212	0.34 203	0.17 244	0.11 131	0.20 296	0.11 75	0.17 240	0.18 290

x	0.39 211	0.24 290	0.41 179	0.34 57	0.23 151	0.52 260	0.32 193	0.86 300	0.52 163	0.57 174	0.70 194	0.59 230	0.50 272	0.49 131	0.46 321	0.17 244	0.15 314	0.17 181	0.15 191	0.17 240	0.16 254

IER	0.46 278	0.23 253	0.50 309	0.38 155	0.28 305	0.69 365	0.35 238	0.80 282	0.66 216	0.83 342	0.94 316	0.75 322	0.77 424	0.60 233	0.42 281	0.17 244	0.14 285	0.17 181	0.17 272	0.17 240	0.15 208

NRIStereo	0.36 163	0.20 156	0.45 235	0.41 249	0.23 151	0.34 147	0.26 91	0.65 176	0.55 175	0.64 209	0.63 171	0.56 202	0.37 195	0.65 280	0.37 252	0.15 158	0.11 131	0.18 226	0.15 191	0.17 240	0.14 185

Pruner-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.45 235	0.40 218	0.25 212	0.22 13	0.24 72	0.67 195	0.55 175	0.89 382	0.76 218	0.68 282	0.29 127	0.62 249	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.17 272	0.17 240	0.18 290

rafts_anoy	0.37 180	0.21 193	0.36 111	0.41 249	0.26 253	0.30 98	0.33 203	0.67 195	0.90 362	0.58 176	0.66 184	0.45 156	0.33 164	0.47 117	0.39 266	0.16 206	0.11 131	0.21 337	0.23 407	0.17 240	0.14 185

RALCasStereoNet	0.36 163	0.21 193	0.37 127	0.42 289	0.26 253	0.35 155	0.38 296	0.63 162	0.64 208	0.50 150	0.72 197	0.51 184	0.29 127	0.59 227	0.36 236	0.16 206	0.14 285	0.15 117	0.13 135	0.17 240	0.16 254

acv_ft	0.51 346	0.23 253	0.56 349	0.44 328	0.28 305	0.86 427	0.39 319	0.91 323	0.80 297	0.97 421	0.96 329	0.79 338	0.59 326	0.63 260	0.87 444	0.17 244	0.15 314	0.16 143	0.15 191	0.17 240	0.15 208

HSM-Net_RVC	0.53 361	0.22 232	0.35 104	0.37 126	0.21 92	0.85 424	0.37 274	1.23 458	0.93 380	0.90 389	1.15 416	1.26 458	0.63 348	0.72 331	0.48 332	0.17 244	0.13 251	0.16 143	0.15 191	0.17 240	0.15 208
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.51 346	0.24 290	0.41 179	0.39 183	0.24 180	0.75 387	0.40 330	1.22 454	0.75 261	0.81 321	0.91 308	1.21 454	0.69 385	0.87 403	0.46 321	0.17 244	0.13 251	0.17 181	0.14 166	0.17 240	0.17 272

iResNet	0.49 323	0.29 375	0.79 446	0.42 289	0.21 92	0.61 323	0.40 330	0.82 287	0.99 406	0.87 368	1.12 398	0.69 286	0.53 283	0.78 364	0.51 345	0.15 158	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.17 240	0.15 208

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 130	0.27 349	0.45 235	0.36 110	0.25 212	0.48 245	0.30 151	0.58 127	0.90 362	0.42 124	0.36 79	0.30 55	0.29 127	0.49 131	0.30 159	0.16 206	0.14 285	0.18 226	0.15 191	0.18 264	0.15 208

SMFormer	0.51 346	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 331	0.34 214	1.21 446	1.02 419	0.81 321	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.55 365	0.19 305	0.15 314	0.18 226	0.16 223	0.18 264	0.18 290

ACVNet-DCA	0.35 145	0.23 253	0.33 78	0.41 249	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.85 296	0.54 170	0.41 119	0.50 121	0.34 81	0.49 261	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 266	0.13 135	0.18 264	0.17 272

xx1	0.39 211	0.23 253	0.33 78	0.41 249	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.67 195	1.06 440	0.41 119	0.50 121	0.65 269	0.53 283	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.20 296	0.19 329	0.18 264	0.17 272

1test111	0.36 163	0.23 253	0.33 78	0.41 249	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.85 296	0.54 170	0.41 119	0.50 121	0.34 81	0.49 261	0.55 170	0.45 311	0.16 206	0.10 51	0.19 266	0.13 135	0.18 264	0.17 272

MIF-Stereo (partial)	0.31 108	0.18 84	0.37 127	0.41 249	0.31 367	0.28 74	0.23 58	0.47 79	0.42 127	0.31 57	0.63 171	0.36 100	0.35 175	0.57 192	0.31 166	0.17 244	0.13 251	0.19 266	0.17 272	0.18 264	0.14 185

CASnet	0.30 102	0.20 156	0.33 78	0.41 249	0.16 7	0.26 44	0.24 72	0.52 103	0.53 166	0.52 159	0.54 145	0.39 114	0.24 67	0.40 62	0.26 100	0.14 97	0.10 51	0.22 351	0.18 299	0.18 264	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 145	0.24 290	0.48 284	0.41 249	0.26 253	0.35 155	0.24 72	0.67 195	0.44 135	0.54 166	0.51 130	0.66 274	0.25 74	0.66 288	0.30 159	0.14 97	0.12 186	0.23 371	0.20 354	0.18 264	0.13 141

gwcnet-sp	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 218	0.26 253	0.81 409	0.41 345	0.89 314	0.84 320	0.91 394	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 275	0.17 365	0.18 226	0.18 299	0.18 264	0.18 290

scenet	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 218	0.26 253	0.81 409	0.41 345	0.89 314	0.84 320	0.91 394	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 275	0.17 365	0.18 226	0.18 299	0.18 264	0.18 290

ssnet	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 218	0.26 253	0.81 409	0.41 345	0.89 314	0.84 320	0.91 394	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 275	0.17 365	0.18 226	0.18 299	0.18 264	0.18 290

qqq	0.40 223	0.26 332	0.44 223	0.36 110	0.22 111	0.46 238	0.36 260	0.85 296	0.54 170	0.56 171	0.69 191	0.65 269	0.53 283	0.55 170	0.45 311	0.17 244	0.16 345	0.20 296	0.19 329	0.18 264	0.17 272

BUS	0.45 268	0.25 313	0.43 211	0.45 351	0.28 305	0.70 370	0.34 214	0.94 332	0.76 269	0.75 287	0.80 246	0.65 269	0.49 261	0.64 273	0.51 345	0.20 328	0.14 285	0.22 351	0.19 329	0.18 264	0.18 290

CRFU-Net	0.57 393	0.27 349	0.57 353	0.46 372	0.30 345	1.20 484	0.52 422	1.10 397	0.56 181	1.00 433	0.98 343	1.06 425	0.79 431	0.81 373	0.71 410	0.21 345	0.19 396	0.18 226	0.16 223	0.18 264	0.19 323

test_5	0.43 251	0.24 290	0.43 211	0.52 444	0.28 305	0.28 74	0.42 355	0.72 240	0.82 310	0.62 191	0.91 308	0.72 303	0.55 301	0.79 369	0.35 220	0.14 97	0.11 131	0.18 226	0.18 299	0.18 264	0.16 254

BSDual-CNN	0.46 278	0.25 313	0.43 211	0.45 351	0.28 305	0.77 394	0.40 330	0.94 332	0.76 269	0.75 287	0.80 246	0.76 328	0.54 295	0.64 273	0.43 286	0.20 328	0.14 285	0.22 351	0.19 329	0.18 264	0.18 290

hknet	0.49 323	0.25 313	0.51 321	0.45 351	0.29 331	0.77 394	0.40 330	0.94 332	0.83 315	0.75 287	0.80 246	0.97 399	0.61 336	0.73 336	0.45 311	0.18 275	0.14 285	0.22 351	0.19 329	0.18 264	0.18 290

psmg	0.49 323	0.25 313	0.43 211	0.41 249	0.28 305	0.85 424	0.43 362	0.99 351	0.76 269	0.91 394	0.94 316	0.76 328	0.54 295	0.64 273	0.43 286	0.20 328	0.15 314	0.20 296	0.20 354	0.18 264	0.18 290

CSP-Net	0.56 386	0.27 349	0.49 296	0.41 249	0.28 305	1.22 486	0.50 404	1.23 458	0.72 244	0.95 416	0.95 325	0.89 377	0.62 342	0.83 384	0.62 384	0.26 417	0.17 365	0.17 181	0.17 272	0.18 264	0.17 272

GwcNet-ADL	0.44 258	0.22 232	0.48 284	0.45 351	0.30 345	0.40 193	0.37 274	0.92 325	0.97 397	0.71 261	0.78 233	0.61 241	0.42 224	0.62 249	0.50 335	0.19 305	0.14 285	0.15 117	0.14 166	0.18 264	0.18 290

GANet-ADL	0.42 241	0.25 313	0.45 235	0.43 309	0.29 331	0.54 274	0.35 238	0.89 314	0.86 333	0.63 199	0.72 197	0.68 282	0.42 224	0.52 150	0.41 277	0.21 345	0.14 285	0.15 117	0.13 135	0.18 264	0.19 323

PSM-AAD	0.48 305	0.20 156	0.37 127	0.43 309	0.23 151	0.56 292	0.50 404	0.65 176	0.70 232	1.07 458	1.12 398	0.58 215	0.92 463	0.61 241	0.32 176	0.15 158	0.11 131	0.25 400	0.26 445	0.18 264	0.43 495

RAFT_R40	0.40 223	0.19 121	0.44 223	0.43 309	0.25 212	0.23 17	0.26 91	0.67 195	0.67 219	0.98 426	0.78 233	0.72 303	0.43 230	0.76 353	0.35 220	0.16 206	0.11 131	0.20 296	0.16 223	0.18 264	0.14 185

GES	0.44 258	0.23 253	0.57 353	0.40 218	0.30 345	0.59 315	0.36 260	0.96 343	0.68 224	0.74 285	0.83 263	0.47 167	0.48 258	0.67 299	0.43 286	0.22 370	0.16 345	0.17 181	0.16 223	0.18 264	0.23 389

222	1.18 505	0.22 232	0.44 223	0.37 126	0.22 111	0.79 401	0.37 274	1.31 480	0.89 359	0.92 402	1.08 387	0.72 303	0.71 402	0.66 288	13.89 563	0.20 328	0.15 314	0.17 181	0.16 223	0.18 264	0.19 323

test_xeample	1.01 485	0.21 193	0.42 200	0.35 91	0.21 92	0.71 375	0.39 319	1.23 458	0.86 333	0.81 321	1.04 371	0.69 286	0.61 336	0.69 315	10.93 560	0.19 305	0.15 314	0.18 226	0.17 272	0.18 264	0.17 272

RAFT + AFF	0.53 361	0.29 375	0.75 434	0.51 432	0.32 383	0.63 340	0.60 449	1.00 355	0.91 369	0.78 304	0.87 289	0.83 351	0.58 319	0.80 370	0.47 328	0.17 244	0.20 407	0.23 371	0.22 393	0.18 264	0.18 290

FENet	0.42 241	0.22 232	0.38 139	0.39 183	0.24 180	0.55 279	0.32 193	0.79 279	0.70 232	0.71 261	0.72 197	0.63 249	0.57 310	0.62 249	0.44 302	0.19 305	0.13 251	0.19 266	0.17 272	0.18 264	0.19 323

ac_64	0.52 355	0.22 232	0.50 309	0.45 351	0.28 305	0.80 404	0.45 374	1.02 367	0.61 189	0.91 394	0.83 263	1.07 430	0.68 381	0.74 343	0.70 405	0.21 345	0.18 382	0.20 296	0.19 329	0.18 264	0.15 208

ACVNet	0.46 278	0.23 253	0.36 111	0.39 183	0.28 305	0.58 302	0.40 330	0.87 307	0.80 297	0.64 209	0.96 329	0.79 338	0.60 330	0.63 260	0.67 398	0.17 244	0.15 314	0.16 143	0.15 191	0.18 264	0.15 208

GANet-RSSM	0.47 293	0.21 193	0.37 127	0.38 155	0.25 212	0.58 302	0.36 260	1.07 387	0.78 286	0.68 239	1.01 353	0.86 362	0.67 375	0.62 249	0.44 302	0.21 345	0.15 314	0.18 226	0.18 299	0.18 264	0.17 272

AANet_RVC	0.57 393	0.32 393	0.54 338	0.45 351	0.27 282	0.57 297	0.48 393	1.00 355	1.28 486	0.86 360	1.33 454	0.87 368	0.58 319	1.07 457	0.75 417	0.18 275	0.12 186	0.15 117	0.13 135	0.18 264	0.18 290

iResNetv2_ROB	0.52 355	0.27 349	0.69 408	0.38 155	0.25 212	0.62 331	0.35 238	1.17 435	1.01 416	0.99 428	1.06 381	0.88 373	0.67 375	0.66 288	0.39 266	0.19 305	0.13 251	0.15 117	0.11 75	0.18 264	0.16 254

DN-CSS_ROB	0.43 251	0.26 332	0.62 368	0.40 218	0.29 331	0.44 225	0.27 107	0.77 269	0.75 261	0.72 273	1.09 391	0.48 172	0.43 230	0.69 315	0.37 252	0.15 158	0.12 186	0.21 337	0.19 329	0.18 264	0.16 254

rvit_stereo_0081	0.32 114	0.24 290	0.47 264	0.43 309	0.26 253	0.30 98	0.37 274	0.42 59	0.55 175	0.36 87	0.40 88	0.39 114	0.35 175	0.43 82	0.33 188	0.22 370	0.16 345	0.19 266	0.16 223	0.19 298	0.13 141

rvit_stereo_0082	0.32 114	0.24 290	0.47 264	0.43 309	0.26 253	0.30 98	0.37 274	0.42 59	0.55 175	0.36 87	0.40 88	0.39 114	0.35 175	0.43 82	0.33 188	0.22 370	0.16 345	0.19 266	0.16 223	0.19 298	0.13 141

rvit_stereo_ft	0.33 124	0.25 313	0.47 264	0.52 444	0.32 383	0.33 137	0.47 385	0.49 84	0.50 158	0.34 78	0.41 91	0.41 130	0.32 154	0.48 127	0.34 203	0.22 370	0.14 285	0.19 266	0.18 299	0.19 298	0.14 185

test_sample2	0.42 241	0.22 232	0.43 211	0.33 46	0.21 92	0.58 302	0.39 319	0.95 339	0.67 219	0.63 199	0.77 222	0.69 286	0.57 310	0.61 241	0.38 260	0.19 305	0.14 285	0.18 226	0.16 223	0.19 298	0.18 290

MyStereo8	0.40 223	0.20 156	0.54 338	0.41 249	0.29 331	0.53 268	0.29 135	0.65 176	0.49 154	0.71 261	0.98 343	0.58 215	0.43 230	0.50 137	0.51 345	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.14 166	0.19 298	0.19 323

riskmin	0.38 195	0.20 156	0.39 158	0.32 34	0.23 151	0.53 268	0.30 151	0.63 162	0.80 297	0.49 147	0.56 154	0.73 314	0.58 319	0.55 170	0.36 236	0.17 244	0.11 131	0.19 266	0.13 135	0.19 298	0.20 346

AAGNet	1.43 519	0.20 156	0.48 284	0.44 328	0.25 212	0.29 86	0.31 173	0.65 176	0.68 224	0.97 421	0.86 281	0.67 281	0.62 342	0.64 273	20.63 567	0.16 206	0.11 131	0.19 266	0.15 191	0.19 298	0.12 107

SST-Stereo	0.40 223	0.19 121	0.45 235	0.42 289	0.25 212	0.25 40	0.21 35	0.66 185	0.47 151	1.08 462	0.79 243	0.72 303	0.43 230	0.77 360	0.35 220	0.16 206	0.11 131	0.20 296	0.16 223	0.19 298	0.15 208

DeepStereo_RVC	0.36 163	0.21 193	0.47 264	0.40 218	0.24 180	0.26 44	0.22 44	0.60 142	0.38 104	0.69 248	0.67 188	0.57 207	0.51 277	0.56 180	0.39 266	0.16 206	0.12 186	0.18 226	0.15 191	0.19 298	0.18 290

ICVP	0.46 278	0.25 313	0.38 139	0.48 387	0.28 305	0.58 302	0.43 362	1.00 355	0.70 232	0.67 233	0.95 325	0.75 322	0.55 301	0.53 159	0.54 360	0.23 385	0.17 365	0.19 266	0.17 272	0.19 298	0.20 346
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.01 485	0.22 232	0.43 211	0.36 110	0.21 92	0.82 417	0.36 260	1.32 481	0.88 346	0.71 261	0.94 316	0.97 399	0.63 348	0.64 273	10.58 559	0.20 328	0.16 345	0.18 226	0.17 272	0.19 298	0.19 323

UPFNet	0.53 361	0.24 290	0.51 321	0.45 351	0.38 428	0.84 423	0.49 399	0.99 351	0.75 261	0.87 368	0.88 297	0.86 362	0.64 359	0.80 370	0.71 410	0.20 328	0.20 407	0.20 296	0.20 354	0.19 298	0.15 208

HGLStereo	0.56 386	0.28 363	0.57 353	0.50 416	0.37 419	0.80 404	0.45 374	1.02 367	0.78 286	0.86 360	1.14 410	0.89 377	0.82 439	0.76 353	0.73 413	0.21 345	0.20 407	0.19 266	0.18 299	0.19 298	0.21 364

DMCA	0.45 268	0.26 332	0.50 309	0.38 155	0.28 305	0.51 256	0.34 214	0.93 327	0.68 224	0.75 287	0.83 263	0.79 338	0.53 283	0.51 144	0.54 360	0.21 345	0.16 345	0.21 337	0.16 223	0.19 298	0.21 364

HITNet	0.41 234	0.26 332	0.45 235	0.33 46	0.17 17	0.63 340	0.30 151	0.93 327	0.64 208	0.71 261	0.82 257	0.64 256	0.52 279	0.59 227	0.43 286	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.13 135	0.19 298	0.12 107
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
LE_ROB	4.42 555	0.24 290	2.75 538	0.42 289	0.23 151	1.57 511	0.90 506	1.71 527	17.88 571	16.56 573	4.88 555	5.17 551	18.85 573	1.63 513	14.62 564	0.17 244	0.14 285	0.16 143	0.16 223	0.19 298	0.17 272

DFGA-Net	0.45 268	0.29 375	0.80 448	0.42 289	0.32 383	0.53 268	0.35 238	0.78 275	0.89 359	0.66 230	0.75 212	0.48 172	0.39 210	0.74 343	0.60 378	0.15 158	0.13 251	0.19 266	0.18 299	0.20 314	0.17 272

coex_refinement	0.53 361	0.21 193	0.39 158	0.44 328	0.30 345	0.76 393	0.39 319	1.09 395	0.90 362	0.85 353	1.12 398	1.00 406	0.56 308	0.63 260	0.81 428	0.21 345	0.13 251	0.16 143	0.16 223	0.20 314	0.21 364

rvit_stereo_0083	0.34 130	0.24 290	0.50 309	0.44 328	0.27 282	0.34 147	0.35 238	0.45 74	0.62 190	0.37 93	0.47 112	0.42 140	0.35 175	0.40 62	0.36 236	0.22 370	0.20 407	0.20 296	0.17 272	0.20 314	0.14 185

rvit_stereo_0081_aga	0.31 108	0.28 363	0.44 223	0.42 289	0.29 331	0.34 147	0.31 173	0.44 70	0.40 115	0.39 109	0.44 98	0.40 124	0.32 154	0.42 76	0.29 153	0.23 385	0.17 365	0.19 266	0.16 223	0.20 314	0.15 208

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 241	0.20 156	0.74 430	0.38 155	0.43 456	0.39 189	0.26 91	0.94 332	0.49 154	0.53 162	0.77 222	0.93 390	0.45 244	0.63 260	0.24 55	0.16 206	0.10 51	0.17 181	0.18 299	0.20 314	0.20 346

mmm	0.44 258	0.27 349	0.46 252	0.38 155	0.24 180	0.61 323	0.35 238	0.94 332	0.53 166	0.72 273	1.05 375	0.63 249	0.50 272	0.57 192	0.45 311	0.18 275	0.15 314	0.23 371	0.20 354	0.20 314	0.18 290

1111x	0.55 375	0.22 232	0.46 252	0.38 155	0.20 73	0.66 357	0.43 362	1.23 458	0.99 406	0.71 261	0.99 348	0.95 394	0.69 385	0.90 414	1.08 484	0.18 275	0.17 365	0.18 226	0.19 329	0.20 314	0.18 290

iinet-f	0.67 424	0.26 332	2.15 531	0.39 183	0.31 367	1.19 483	0.56 440	0.84 293	0.84 320	0.80 310	1.17 423	1.05 423	0.84 446	0.71 326	1.21 495	0.20 328	0.18 382	0.17 181	0.15 191	0.20 314	0.20 346

ssnet_v2	0.58 400	0.28 363	0.56 349	0.43 309	0.29 331	0.95 439	0.59 447	1.13 411	0.99 406	0.93 406	0.80 246	0.99 403	0.64 359	0.82 376	0.94 463	0.25 407	0.22 424	0.23 371	0.24 422	0.20 314	0.19 323

DAS	0.51 346	0.25 313	0.60 363	0.48 387	0.31 367	0.58 302	0.41 345	0.83 290	0.97 397	0.89 382	1.12 398	0.70 290	0.75 415	0.82 376	0.43 286	0.17 244	0.13 251	0.18 226	0.15 191	0.20 314	0.18 290

SepStereo	0.51 346	0.25 313	0.60 363	0.48 387	0.31 367	0.58 302	0.41 345	0.83 290	0.97 397	0.89 382	1.12 398	0.70 290	0.75 415	0.93 430	0.43 286	0.17 244	0.13 251	0.18 226	0.15 191	0.20 314	0.18 290

Patchmatch Stereo++	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208
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	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.31 173	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.56 180	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

ROB_FTStereo_v2	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.31 173	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.57 207	0.38 199	0.57 192	0.36 236	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

ROB_FTStereo	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.25 40	0.21 35	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.57 192	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

HUI-Stereo	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.60 142	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.50 137	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

iGMRVC	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.30 151	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

iRAFT	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

RAFT-IKP	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.28 125	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.57 207	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

MMNet	0.55 375	0.25 313	0.61 365	0.43 309	0.34 403	1.07 463	0.39 319	0.87 307	0.91 369	0.91 394	0.93 315	0.86 362	0.76 418	0.81 373	0.76 418	0.15 158	0.14 285	0.18 226	0.19 329	0.20 314	0.16 254

UNet	0.54 373	0.26 332	0.66 394	0.44 328	0.40 438	0.99 449	0.41 345	0.98 349	0.75 261	0.83 342	0.89 301	1.04 419	0.72 406	0.73 336	0.62 384	0.19 305	0.14 285	0.20 296	0.17 272	0.20 314	0.17 272

PSMNet-RSSM	0.48 305	0.22 232	0.38 139	0.42 289	0.25 212	0.50 252	0.37 274	1.10 397	0.77 276	0.70 254	1.06 381	0.84 355	0.64 359	0.62 249	0.47 328	0.23 385	0.15 314	0.23 371	0.25 431	0.20 314	0.19 323

StereoDRNet-Refined	0.58 400	0.32 393	0.54 338	0.46 372	0.30 345	0.96 442	0.40 330	1.00 355	0.94 387	1.12 469	1.08 387	0.96 397	0.67 375	0.90 414	0.89 457	0.17 244	0.13 251	0.22 351	0.21 375	0.20 314	0.19 323
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
S2M2	0.26 60	0.22 232	0.33 78	0.31 17	0.25 212	0.24 26	0.13 1	0.35 27	0.41 119	0.25 27	0.36 79	0.30 55	0.25 74	0.30 12	0.26 100	0.22 370	0.19 396	0.17 181	0.19 329	0.21 337	0.18 290

rvit_0105_3	0.47 293	0.34 406	0.77 444	0.54 459	0.31 367	0.49 249	0.47 385	0.63 162	0.79 295	0.65 218	0.59 162	0.64 256	0.50 272	0.65 280	0.39 266	0.29 443	0.27 464	0.29 447	0.28 456	0.21 337	0.20 346

ACV-stereo	0.62 413	0.34 406	1.00 472	0.43 309	0.31 367	1.20 484	0.40 330	0.75 259	0.83 315	0.64 209	0.77 222	2.10 518	1.03 481	0.81 373	0.64 390	0.21 345	0.17 365	0.18 226	0.18 299	0.21 337	0.21 364

test_sample4	0.47 293	0.26 332	0.50 309	0.35 91	0.22 111	0.69 365	0.38 296	1.15 424	0.81 305	0.78 304	0.82 257	0.62 247	0.53 283	0.63 260	0.44 302	0.21 345	0.15 314	0.21 337	0.19 329	0.21 337	0.19 323

test_sample3	0.46 278	0.25 313	0.50 309	0.35 91	0.23 151	0.69 365	0.37 274	1.15 424	0.81 305	0.75 287	0.79 243	0.66 274	0.49 261	0.63 260	0.46 321	0.21 345	0.15 314	0.20 296	0.19 329	0.21 337	0.19 323

CAS++	0.32 114	0.24 290	0.36 111	0.37 126	0.26 253	0.28 74	0.23 58	0.87 307	0.50 158	0.47 143	0.45 101	0.26 45	0.21 38	0.49 131	0.24 55	0.23 385	0.19 396	0.22 351	0.17 272	0.21 337	0.16 254
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
fast-acv-ft	0.64 416	0.30 384	0.73 425	0.45 351	0.34 403	1.17 480	0.49 399	0.86 300	0.98 401	1.02 441	1.36 456	1.29 463	0.85 447	0.76 353	0.81 428	0.21 345	0.23 434	0.23 371	0.23 407	0.21 337	0.20 346

ToySt	0.49 323	0.27 349	0.75 434	0.40 218	0.27 282	0.64 347	0.49 399	0.84 293	0.77 276	0.60 182	0.83 263	0.88 373	0.66 372	0.70 321	0.56 367	0.16 206	0.17 365	0.21 337	0.20 354	0.21 337	0.19 323

AASNet	0.53 361	0.25 313	0.52 326	0.49 402	0.32 383	0.74 384	0.40 330	1.50 509	0.86 333	0.86 360	0.92 312	0.64 256	0.59 326	0.59 227	0.79 423	0.23 385	0.19 396	0.20 296	0.16 223	0.21 337	0.19 323

ADLNet2	0.55 375	0.25 313	0.65 388	0.47 381	0.30 345	0.83 420	0.50 404	1.05 379	0.95 393	0.80 310	0.98 343	0.99 403	0.69 385	0.77 360	0.73 413	0.20 328	0.16 345	0.17 181	0.18 299	0.21 337	0.21 364

LCNet	0.41 234	0.20 156	0.32 65	0.44 328	0.24 180	0.47 242	0.29 135	0.67 195	0.53 166	0.72 273	1.03 365	0.66 274	0.60 330	0.58 212	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.19 266	0.19 329	0.21 337	0.36 469

CRE-IMP	0.36 163	0.23 253	0.49 296	0.42 289	0.24 180	0.41 207	0.21 35	0.57 121	0.41 119	0.65 218	0.72 197	0.53 192	0.37 195	0.61 241	0.38 260	0.17 244	0.11 131	0.19 266	0.15 191	0.21 337	0.18 290

GEStereo_RVC	0.55 375	0.29 375	0.63 377	0.49 402	0.31 367	0.70 370	0.54 430	1.22 454	0.92 374	0.82 330	0.85 278	0.85 357	0.63 348	0.90 414	0.65 392	0.24 397	0.16 345	0.19 266	0.16 223	0.21 337	0.22 382

RALAANet	0.38 195	0.23 253	0.48 284	0.42 289	0.29 331	0.35 155	0.25 80	0.86 300	0.64 208	0.67 233	0.65 177	0.60 236	0.29 127	0.60 233	0.34 203	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.15 191	0.21 337	0.13 141

sCroCo_RVC	0.35 145	0.28 363	0.69 408	0.51 432	0.39 433	0.41 207	0.31 173	0.49 84	0.45 142	0.31 57	0.48 114	0.38 110	0.32 154	0.46 110	0.32 176	0.21 345	0.22 424	0.19 266	0.19 329	0.21 337	0.20 346

ADLNet	0.55 375	0.27 349	0.51 321	0.44 328	0.35 409	0.78 398	0.46 378	1.08 391	0.86 333	0.99 428	0.98 343	0.92 388	0.63 348	0.69 315	0.81 428	0.22 370	0.16 345	0.22 351	0.22 393	0.21 337	0.21 364

HCRNet	0.44 258	0.34 406	0.41 179	0.53 453	0.26 253	0.53 268	0.29 135	0.83 290	0.63 201	0.71 261	0.81 253	0.77 334	0.50 272	0.66 288	0.36 236	0.24 397	0.16 345	0.24 387	0.20 354	0.21 337	0.18 290

psm_up	0.55 375	0.26 332	0.47 264	0.49 402	0.32 383	0.65 354	0.56 440	1.04 374	0.82 310	0.82 330	0.88 297	1.01 410	0.94 469	0.74 343	0.61 382	0.21 345	0.25 450	0.26 419	0.23 407	0.21 337	0.20 346

DSFCA	0.55 375	0.25 313	0.62 368	0.40 218	0.36 413	0.74 384	0.52 422	1.04 374	0.82 310	1.06 455	0.84 268	0.89 377	0.63 348	0.99 440	0.58 370	0.25 407	0.21 417	0.21 337	0.21 375	0.21 337	0.19 323

CFNet	0.51 346	0.29 375	0.46 252	0.41 249	0.27 282	0.70 370	0.32 193	1.13 411	1.00 412	0.72 273	1.07 384	0.85 357	0.60 330	0.76 353	0.52 352	0.19 305	0.14 285	0.23 371	0.23 407	0.21 337	0.16 254

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 361	0.32 393	0.64 382	0.44 328	0.30 345	0.66 357	0.44 371	1.04 374	0.88 346	0.91 394	0.91 308	0.99 403	0.60 330	0.68 309	0.60 378	0.21 345	0.17 365	0.22 351	0.22 393	0.21 337	0.21 364
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.58 400	0.28 363	0.47 264	0.49 402	0.32 383	0.77 394	0.50 404	0.99 351	0.92 374	1.04 450	1.14 410	1.21 454	0.69 385	0.88 406	0.69 402	0.20 328	0.20 407	0.22 351	0.22 393	0.21 337	0.18 290

rvit_0105_6	0.38 195	0.28 363	0.64 382	0.50 416	0.30 345	0.39 189	0.38 296	0.51 94	0.67 219	0.40 115	0.45 101	0.50 180	0.41 222	0.54 165	0.36 236	0.27 426	0.26 456	0.24 387	0.21 375	0.22 359	0.16 254

rvit_0105_5	0.42 241	0.31 389	0.73 425	0.50 416	0.29 331	0.44 225	0.42 355	0.61 148	0.74 258	0.51 153	0.51 130	0.60 236	0.47 253	0.57 192	0.38 260	0.27 426	0.25 450	0.25 400	0.23 407	0.22 359	0.18 290

ITSA-stereo	0.53 361	0.28 363	0.52 326	0.40 218	0.23 151	0.56 292	0.34 214	1.24 465	1.24 476	0.80 310	0.81 253	0.72 303	0.58 319	0.82 376	0.65 392	0.21 345	0.17 365	0.23 371	0.21 375	0.22 359	0.26 409

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 305	0.21 193	1.26 500	0.39 183	0.51 486	0.28 74	0.30 151	1.25 469	0.44 135	0.68 239	1.11 394	0.86 362	0.33 164	0.67 299	0.27 118	0.15 158	0.11 131	0.17 181	0.20 354	0.22 359	0.24 397

rvit_stereo_0080	0.31 108	0.25 313	0.40 169	0.39 183	0.28 305	0.27 57	0.46 378	0.49 84	0.44 135	0.35 83	0.42 94	0.40 124	0.28 113	0.41 69	0.33 188	0.22 370	0.17 365	0.17 181	0.16 223	0.22 359	0.15 208

test_sample5	0.47 293	0.26 332	0.49 296	0.36 110	0.22 111	0.64 347	0.39 319	1.13 411	0.81 305	0.77 300	0.94 316	0.64 256	0.54 295	0.65 280	0.43 286	0.21 345	0.16 345	0.22 351	0.20 354	0.22 359	0.20 346

DualNet	0.48 305	0.26 332	0.49 296	0.36 110	0.22 111	0.64 347	0.39 319	1.13 411	0.81 305	0.80 310	1.03 365	0.64 256	0.54 295	0.65 280	0.43 286	0.21 345	0.16 345	0.22 351	0.20 354	0.22 359	0.20 346

mmx	0.53 361	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	1.16 430	1.03 424	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 447	0.20 328	0.15 314	0.25 400	0.21 375	0.22 359	0.20 346

whm_eth	0.31 108	0.25 313	0.40 169	0.39 183	0.28 305	0.27 57	0.46 378	0.49 84	0.44 135	0.35 83	0.42 94	0.40 124	0.28 113	0.41 69	0.33 188	0.22 370	0.17 365	0.17 181	0.16 223	0.22 359	0.15 208

xxx	0.53 361	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	1.16 430	1.03 424	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 447	0.20 328	0.15 314	0.25 400	0.21 375	0.22 359	0.20 346

CASS	0.45 268	0.27 349	0.42 200	0.48 387	0.22 111	0.61 323	0.34 214	0.97 346	0.62 190	0.71 261	0.85 278	0.61 241	0.55 301	0.57 192	0.41 277	0.29 443	0.16 345	0.22 351	0.18 299	0.22 359	0.28 426
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 415	0.28 363	0.99 471	0.40 218	0.30 345	1.03 456	0.56 440	1.10 397	0.99 406	0.97 421	1.22 431	1.06 425	0.69 385	1.07 457	0.95 466	0.19 305	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.22 359	0.21 364

NINENet	0.50 339	0.29 375	0.51 321	0.45 351	0.32 383	0.70 370	0.34 214	1.10 397	0.88 346	0.80 310	0.94 316	0.65 269	0.49 261	0.73 336	0.51 345	0.22 370	0.20 407	0.25 400	0.18 299	0.22 359	0.21 364

dd	0.43 251	0.38 433	0.55 343	0.44 328	0.25 212	0.47 242	0.38 296	0.70 228	1.05 433	0.59 178	0.65 177	0.42 140	0.39 210	0.66 288	0.50 335	0.24 397	0.15 314	0.21 337	0.15 191	0.22 359	0.18 290

PSMNet-ADL	0.48 305	0.27 349	0.40 169	0.48 387	0.30 345	0.68 363	0.37 274	0.90 319	0.80 297	0.61 189	0.80 246	0.92 388	0.62 342	0.72 331	0.63 387	0.23 385	0.18 382	0.18 226	0.20 354	0.22 359	0.20 346

TestStereo	0.38 195	0.31 389	0.40 169	0.45 351	0.20 73	0.40 193	0.37 274	0.66 185	0.65 213	0.53 162	0.78 233	0.47 167	0.40 216	0.55 170	0.37 252	0.18 275	0.13 251	0.20 296	0.15 191	0.22 359	0.13 141

ADCRef	0.80 454	0.43 452	1.32 506	0.50 416	0.45 467	1.07 463	0.51 419	1.07 387	0.98 401	1.17 474	1.42 468	0.87 368	0.91 459	0.85 396	3.19 536	0.18 275	0.16 345	0.23 371	0.23 407	0.22 359	0.21 364

rvit_0105_4	0.41 234	0.29 375	0.71 417	0.50 416	0.29 331	0.41 207	0.41 345	0.55 114	0.73 251	0.45 132	0.48 114	0.55 199	0.44 239	0.57 192	0.36 236	0.28 436	0.26 456	0.25 400	0.22 393	0.23 376	0.18 290

rvit_105_1	0.54 373	0.40 444	0.76 439	0.58 474	0.37 419	0.59 315	0.68 468	0.70 228	0.94 387	0.82 330	0.69 191	0.73 314	0.58 319	0.78 364	0.54 360	0.32 464	0.29 473	0.31 456	0.34 482	0.23 376	0.20 346

test_sample6	0.49 323	0.26 332	0.50 309	0.37 126	0.22 111	0.63 340	0.40 330	1.12 409	0.83 315	0.80 310	1.03 365	0.66 274	0.55 301	0.67 299	0.46 321	0.22 370	0.16 345	0.22 351	0.22 393	0.23 376	0.21 364

AACVNet	0.50 339	0.23 253	0.49 296	0.46 372	0.29 331	0.52 260	0.38 296	0.90 319	0.55 175	0.81 321	1.03 365	1.00 406	0.70 398	0.83 384	0.54 360	0.21 345	0.18 382	0.24 387	0.18 299	0.23 376	0.20 346

LMCR-Stereo	0.53 361	0.30 384	0.53 334	0.58 474	0.30 345	0.83 420	0.36 260	1.19 440	0.76 269	0.88 378	1.04 371	0.56 202	0.62 342	0.82 376	0.67 398	0.19 305	0.15 314	0.19 266	0.14 166	0.23 376	0.17 272

Anonymous3	0.46 278	0.34 406	0.86 457	0.50 416	0.37 419	0.81 409	0.50 404	0.72 240	0.65 213	0.51 153	0.65 177	0.45 156	0.45 244	0.64 273	0.38 260	0.24 397	0.24 442	0.22 351	0.21 375	0.23 376	0.23 389

Syn2CoEx	0.71 435	0.51 475	0.95 465	0.64 492	0.45 467	0.91 431	0.53 426	1.48 506	1.13 457	0.93 406	1.35 455	1.02 415	0.99 476	0.92 424	0.80 425	0.30 450	0.27 464	0.28 439	0.24 422	0.23 376	0.24 397

GwcNet	0.69 429	0.36 417	1.10 481	0.51 432	0.42 451	1.08 467	0.50 404	1.21 446	1.16 461	1.00 433	1.37 459	1.06 425	0.79 431	0.92 424	0.94 463	0.25 407	0.24 442	0.24 387	0.22 393	0.23 376	0.26 409

CFNet-ft	0.48 305	0.23 253	0.36 111	0.40 218	0.26 253	0.64 347	0.37 274	0.87 307	0.85 328	0.64 209	1.00 350	1.01 410	0.64 359	0.61 241	0.53 355	0.23 385	0.15 314	0.24 387	0.21 375	0.23 376	0.18 290

MSMDNet	0.48 305	0.24 290	0.52 326	0.39 183	0.27 282	0.63 340	0.30 151	0.96 343	0.96 394	0.86 360	1.07 384	0.79 338	0.44 239	0.57 192	0.43 286	0.17 244	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.23 376	0.19 323

CFNet_RVC	0.48 305	0.23 253	0.36 111	0.40 218	0.26 253	0.64 347	0.37 274	0.87 307	0.85 328	0.64 209	1.00 350	1.01 410	0.64 359	0.61 241	0.53 355	0.23 385	0.15 314	0.24 387	0.21 375	0.23 376	0.18 290

AdaStereo	0.50 339	0.32 393	0.47 264	0.48 387	0.25 212	0.67 361	0.32 193	1.17 435	0.88 346	0.75 287	0.99 348	0.75 322	0.49 261	0.67 299	0.46 321	0.27 426	0.12 186	0.28 439	0.18 299	0.23 376	0.18 290
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.
NaN_ROB	0.69 429	0.44 457	0.69 408	0.51 432	0.33 394	0.97 444	1.06 517	1.22 454	1.19 467	1.24 487	0.96 329	1.08 432	0.78 429	1.20 475	0.67 398	0.24 397	0.30 477	0.23 371	0.24 422	0.23 376	0.25 404

YMNet	0.66 420	0.38 433	0.90 461	0.52 444	0.46 474	1.08 467	0.49 399	1.00 355	0.77 276	1.18 476	1.29 447	1.12 443	0.74 411	0.85 396	0.86 438	0.27 426	0.31 486	0.25 400	0.25 431	0.24 389	0.23 389

YMNet_1	0.66 420	0.38 433	0.90 461	0.52 444	0.46 474	1.08 467	0.49 399	1.00 355	0.77 276	1.18 476	1.29 447	1.12 443	0.74 411	0.85 396	0.86 438	0.27 426	0.31 486	0.25 400	0.25 431	0.24 389	0.23 389

ttt	0.51 346	0.25 313	0.43 211	0.38 155	0.24 180	0.65 354	0.38 296	1.18 438	1.05 433	0.72 273	1.08 387	0.63 249	0.49 261	0.84 389	0.59 375	0.24 397	0.21 417	0.22 351	0.20 354	0.24 389	0.24 397

PCWNet_CMD	0.48 305	0.24 290	0.52 326	0.39 183	0.27 282	0.63 340	0.30 151	0.95 339	0.96 394	0.86 360	1.07 384	0.79 338	0.44 239	0.57 192	0.43 286	0.17 244	0.12 186	0.21 337	0.16 223	0.24 389	0.19 323

CFNet_pseudo	0.46 278	0.24 290	0.52 326	0.37 126	0.27 282	0.58 302	0.30 151	0.86 300	0.88 346	0.82 330	1.03 365	0.75 322	0.47 253	0.58 212	0.44 302	0.17 244	0.12 186	0.24 387	0.16 223	0.24 389	0.19 323

GMStereo	0.39 211	0.37 423	0.54 338	0.40 218	0.26 253	0.42 214	0.36 260	0.59 132	1.04 429	0.55 168	0.51 130	0.37 102	0.35 175	0.54 165	0.41 277	0.19 305	0.13 251	0.16 143	0.17 272	0.24 389	0.18 290
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.55 375	0.37 423	0.76 439	0.44 328	0.31 367	0.60 321	0.44 371	0.96 343	0.86 333	0.99 428	0.90 305	0.96 397	0.58 319	0.71 326	0.61 382	0.25 407	0.23 434	0.26 419	0.32 477	0.24 389	0.23 389

BEATNet_4x	0.46 278	0.32 393	0.56 349	0.37 126	0.19 49	0.63 340	0.35 238	1.01 364	0.72 244	0.77 300	0.83 263	0.70 290	0.59 326	0.68 309	0.53 355	0.16 206	0.12 186	0.16 143	0.14 166	0.24 389	0.16 254

ccs_rob	0.46 278	0.24 290	0.52 326	0.37 126	0.27 282	0.58 302	0.31 173	0.86 300	0.88 346	0.82 330	1.02 361	0.75 322	0.47 253	0.58 212	0.44 302	0.17 244	0.12 186	0.24 387	0.16 223	0.24 389	0.19 323

DISCO	0.70 431	0.26 332	0.68 402	0.44 328	0.31 367	1.14 475	0.51 419	1.23 458	1.23 474	0.81 321	1.05 375	1.50 494	0.85 447	1.82 522	1.03 478	0.19 305	0.15 314	0.18 226	0.16 223	0.24 389	0.23 389

DDVS	0.52 355	0.30 384	0.56 349	0.41 249	0.31 367	0.71 375	0.34 214	0.91 323	0.67 219	0.85 353	0.89 301	1.12 443	0.46 249	0.86 401	0.60 378	0.22 370	0.16 345	0.22 351	0.18 299	0.25 399	0.26 409

DCVSM-stereo	0.49 323	0.27 349	0.53 334	0.39 183	0.29 331	0.51 256	0.26 91	0.75 259	0.75 261	1.11 468	0.75 212	1.05 423	0.72 406	0.60 233	0.47 328	0.20 328	0.19 396	0.24 387	0.20 354	0.25 399	0.30 440

UCFNet_RVC	0.49 323	0.26 332	0.35 104	0.39 183	0.26 253	0.64 347	0.36 260	1.15 424	0.84 320	0.67 233	0.88 297	0.88 373	0.59 326	0.58 212	0.45 311	0.24 397	0.17 365	0.27 431	0.27 451	0.25 399	0.23 389

DRN-Test	0.66 420	0.32 393	0.66 394	0.50 416	0.39 433	1.15 477	0.61 454	1.49 508	1.01 416	1.12 469	1.08 387	1.06 425	0.69 385	0.77 360	0.94 463	0.23 385	0.17 365	0.26 419	0.25 431	0.25 399	0.21 364

MDST_ROB	0.91 476	0.27 349	0.85 452	0.63 491	0.41 445	2.53 531	0.71 484	1.60 519	1.13 457	2.83 541	1.73 496	0.97 399	0.69 385	1.61 510	0.73 413	0.25 407	0.22 424	0.32 462	0.28 456	0.25 399	0.24 397

SGM_RVC	0.97 482	0.28 363	0.41 179	0.39 183	0.22 111	1.55 509	0.73 486	1.51 512	1.25 481	2.25 531	1.92 505	2.58 528	1.56 517	2.02 530	1.19 494	0.27 426	0.27 464	0.27 431	0.25 431	0.25 399	0.25 404
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven-2	0.76 444	0.43 452	2.32 533	0.52 444	0.38 428	0.90 430	0.65 459	1.11 403	1.12 456	1.19 478	1.28 443	1.09 435	0.99 476	1.07 457	0.87 444	0.20 328	0.19 396	0.23 371	0.22 393	0.26 405	0.22 382

StereoVision	0.42 241	0.28 363	0.45 235	0.49 402	0.28 305	0.38 182	0.38 296	0.72 240	0.62 190	0.44 130	1.14 410	0.54 196	0.39 210	0.56 180	0.34 203	0.21 345	0.24 442	0.25 400	0.24 422	0.26 405	0.16 254

CFNet_ucs	0.50 339	0.24 290	0.55 343	0.38 155	0.31 367	0.58 302	0.33 203	0.98 349	0.93 380	0.88 378	1.19 429	0.80 346	0.49 261	0.63 260	0.43 286	0.21 345	0.15 314	0.26 419	0.18 299	0.26 405	0.22 382

Wz-Net-LNSev	0.71 435	0.51 475	1.36 512	0.50 416	0.41 445	1.15 477	0.69 473	1.21 446	1.07 446	1.02 441	1.12 398	1.08 432	0.87 452	0.89 412	0.89 457	0.24 397	0.22 424	0.21 337	0.19 329	0.26 405	0.26 409

DMCA-RVC	0.51 346	0.30 384	0.59 358	0.50 416	0.32 383	0.54 274	0.38 296	0.86 300	0.68 224	0.94 409	0.86 281	0.91 384	0.68 381	0.70 321	0.59 375	0.23 385	0.18 382	0.31 456	0.23 407	0.26 405	0.19 323

FADNet-RVC-Resample	0.56 386	0.33 401	1.16 487	0.49 402	0.34 403	0.71 375	0.43 362	1.01 364	0.93 380	0.82 330	0.87 289	0.74 320	0.67 375	0.73 336	0.45 311	0.18 275	0.18 382	0.26 419	0.27 451	0.26 405	0.27 419

PA-Net	0.67 424	0.43 452	0.83 450	0.50 416	0.53 491	0.94 436	0.68 468	1.10 397	1.14 459	0.80 310	0.88 297	0.87 368	0.77 424	1.02 449	0.88 447	0.24 397	0.41 513	0.29 447	0.44 506	0.26 405	0.34 462
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.57 393	0.33 401	0.49 296	0.51 432	0.30 345	0.66 357	0.73 486	1.03 371	1.01 416	0.82 330	1.10 393	0.84 355	0.70 398	0.86 401	0.58 370	0.28 436	0.17 365	0.25 400	0.22 393	0.26 405	0.19 323

DeepPruner_ROB	0.53 361	0.34 406	0.59 358	0.41 249	0.30 345	0.50 252	0.43 362	1.19 440	0.70 232	0.85 353	1.05 375	0.86 362	0.55 301	0.84 389	0.51 345	0.29 443	0.23 434	0.22 351	0.22 393	0.26 405	0.25 404

PSMNet_ROB	0.64 416	0.37 423	0.65 388	0.56 467	0.42 451	0.97 444	0.83 496	1.21 446	0.92 374	0.79 308	1.02 361	1.08 432	0.63 348	0.82 376	0.91 461	0.29 443	0.20 407	0.31 456	0.31 471	0.26 405	0.23 389

CBMV	0.64 416	0.35 412	0.41 179	0.42 289	0.25 212	1.01 451	0.77 490	1.13 411	1.09 451	1.17 474	1.22 431	1.04 419	0.75 415	0.88 406	0.63 387	0.28 436	0.30 477	0.34 469	0.30 464	0.26 405	0.26 409
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_sample7	0.52 355	0.29 375	0.50 309	0.36 110	0.27 282	0.62 331	0.41 345	1.06 383	0.88 346	0.92 402	0.86 281	0.85 357	0.69 385	0.68 309	0.50 335	0.26 417	0.20 407	0.27 431	0.26 445	0.27 416	0.24 397

aanetorigin	0.83 464	0.56 488	1.87 526	0.49 402	0.38 428	0.56 292	0.66 461	0.70 228	1.00 412	2.42 534	2.02 509	1.31 466	1.18 496	0.93 430	1.13 491	0.20 328	0.18 382	0.20 296	0.19 329	0.27 416	0.30 440

StereoDRNet	0.64 416	0.33 401	0.68 402	0.51 432	0.43 456	1.03 456	0.53 426	1.47 505	0.99 406	1.10 466	0.87 289	1.07 430	0.71 402	0.82 376	0.88 447	0.23 385	0.19 396	0.25 400	0.23 407	0.27 416	0.19 323

FACV-RUCA	0.43 251	0.28 363	0.47 264	0.45 351	0.33 394	0.58 302	0.34 214	0.82 287	0.73 251	0.57 174	0.84 268	0.47 167	0.50 272	0.54 165	0.39 266	0.22 370	0.15 314	0.35 471	0.16 223	0.28 419	0.21 364

Wz-Net-MNSev	0.76 444	0.40 444	1.34 507	0.50 416	0.40 438	1.44 503	0.83 496	1.15 424	1.16 461	1.25 488	1.20 430	1.13 449	0.81 435	1.16 470	1.00 476	0.22 370	0.19 396	0.24 387	0.23 407	0.28 419	0.26 409

FAT-Stereo	0.73 441	0.33 401	0.75 434	0.49 402	0.37 419	0.71 375	0.59 447	1.36 491	1.30 488	1.03 449	1.40 465	1.59 503	1.15 492	0.87 403	0.86 438	0.28 436	0.28 468	0.28 439	0.23 407	0.28 419	0.38 480

ADCP+	1.06 494	0.35 412	1.51 519	0.49 402	0.51 486	1.45 504	0.55 434	1.25 469	1.03 424	1.16 473	1.15 416	1.10 439	1.07 486	1.56 507	6.75 555	0.19 305	0.16 345	0.23 371	0.21 375	0.28 419	0.21 364

dad	0.58 400	0.50 472	0.64 382	0.43 309	0.30 345	0.59 315	0.36 260	0.78 275	1.25 481	1.01 438	1.17 423	1.15 452	0.53 283	0.68 309	0.50 335	0.35 483	0.23 434	0.37 481	0.21 375	0.29 423	0.20 346

SACVNet	0.58 400	0.34 406	0.55 343	0.55 464	0.36 413	0.63 340	0.48 393	1.13 411	0.77 276	1.02 441	1.06 381	1.02 415	0.74 411	0.90 414	0.51 345	0.27 426	0.21 417	0.25 400	0.24 422	0.29 423	0.36 469

pcwnet_v2	0.58 400	0.28 363	0.84 451	0.45 351	0.35 409	0.61 323	0.35 238	1.27 473	1.21 471	0.99 428	1.27 441	0.72 303	0.58 319	0.67 299	0.48 332	0.27 426	0.21 417	0.24 387	0.23 407	0.29 423	0.29 432

APVNet	0.71 435	0.37 423	0.89 460	0.56 467	0.45 467	1.18 482	0.68 468	1.41 499	0.85 328	0.81 321	1.15 416	1.04 419	0.81 435	1.10 463	1.17 492	0.26 417	0.28 468	0.32 462	0.31 471	0.29 423	0.30 440

hitnet-ft	0.55 375	0.27 349	0.39 158	0.41 249	0.28 305	0.78 398	0.40 330	0.92 325	0.90 362	0.82 330	1.01 353	1.13 449	0.70 398	0.78 364	0.67 398	0.28 436	0.20 407	0.28 439	0.22 393	0.29 423	0.26 409

Nwc_Net	0.78 450	0.38 433	0.73 425	0.60 484	0.55 496	1.05 461	0.55 434	1.67 524	1.05 433	0.88 378	1.86 504	1.40 485	1.09 487	1.10 463	0.87 444	0.30 450	0.25 450	0.36 476	0.38 490	0.29 423	0.29 432

ADCL	1.04 490	0.38 433	1.35 508	0.50 416	0.39 433	1.61 513	0.89 504	1.29 476	1.39 496	1.29 490	1.50 480	1.24 457	1.24 501	1.37 500	4.87 548	0.21 345	0.19 396	0.25 400	0.25 431	0.29 423	0.27 419

SGM-ForestM	4.04 552	0.32 393	0.46 252	0.43 309	0.27 282	7.50 559	1.45 543	3.84 553	4.24 552	8.19 563	6.76 561	19.00 571	9.08 560	10.74 565	6.62 554	0.31 453	0.33 497	0.32 462	0.32 477	0.29 423	0.29 432

PWC_ROB	0.87 468	0.52 482	1.28 501	0.50 416	0.32 383	0.91 431	0.37 274	1.36 491	1.46 503	1.61 507	2.59 524	1.16 453	1.01 480	1.34 494	1.40 507	0.25 407	0.18 382	0.28 439	0.20 354	0.29 423	0.28 426

ISRNet	0.56 386	0.24 290	0.66 394	0.56 467	0.36 413	0.44 225	0.25 80	0.82 287	0.84 320	1.07 458	1.25 438	0.91 384	0.60 330	0.66 288	0.58 370	0.35 483	0.26 456	0.36 476	0.33 480	0.30 432	0.42 489

rvit_stereo_0075_2	0.47 293	0.37 423	0.70 412	0.53 453	0.46 474	0.43 217	0.36 260	0.81 285	0.67 219	0.55 168	0.74 210	0.59 230	0.43 230	0.63 260	0.43 286	0.32 464	0.23 434	0.35 471	0.25 431	0.30 432	0.25 404

AF-Net	0.81 457	0.39 439	0.68 402	0.64 492	0.54 494	0.91 431	0.51 419	1.61 520	1.31 489	0.96 417	2.02 509	1.46 488	1.26 504	1.11 465	0.99 473	0.32 464	0.24 442	0.39 486	0.27 451	0.30 432	0.25 404

RTSC	0.87 468	0.48 464	1.23 497	0.52 444	0.37 419	1.13 474	0.50 404	1.34 485	1.79 520	1.51 501	1.24 436	1.12 443	0.81 435	1.62 511	2.16 525	0.25 407	0.19 396	0.23 371	0.24 422	0.30 432	0.31 447

DeepPrunerF	0.89 472	0.52 482	3.43 542	0.68 506	0.81 517	0.72 382	0.72 485	1.22 454	1.99 526	0.93 406	1.01 353	0.87 368	0.86 449	1.08 460	0.95 466	0.34 478	0.28 468	0.43 495	0.39 494	0.30 432	0.32 451

SGM-Forest	0.62 413	0.32 393	0.39 158	0.43 309	0.30 345	1.02 453	0.55 434	1.09 395	1.05 433	1.06 455	1.18 425	1.10 439	0.67 375	0.88 406	0.62 384	0.31 453	0.33 497	0.33 467	0.30 464	0.30 432	0.28 426
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
w-ln-seven	0.96 481	0.48 464	2.41 535	0.54 459	0.50 482	1.41 499	0.70 478	1.67 524	1.81 521	1.49 498	1.50 480	1.26 458	0.87 452	1.15 468	1.80 518	0.23 385	0.21 417	0.25 400	0.25 431	0.31 438	0.26 409

FADNet_RVC	0.55 375	0.37 423	1.17 491	0.44 328	0.31 367	0.56 292	0.34 214	1.06 383	0.88 346	0.67 233	0.90 305	0.61 241	0.65 365	0.93 430	0.70 405	0.21 345	0.18 382	0.26 419	0.23 407	0.31 438	0.28 426

FADNet-RVC	0.60 410	0.53 485	1.14 486	0.46 372	0.39 433	0.61 323	0.39 319	1.12 409	0.87 342	0.70 254	0.84 268	1.04 419	0.55 301	0.94 437	0.69 402	0.26 417	0.25 450	0.28 439	0.28 456	0.31 438	0.31 447

GANet	0.70 431	0.37 423	0.55 343	0.51 432	0.34 403	0.94 436	0.96 510	1.08 391	0.94 387	1.04 450	1.98 508	1.13 449	0.88 456	1.12 466	0.66 395	0.25 407	0.26 456	0.27 431	0.22 393	0.31 438	0.22 382

CVANet_RVC	0.57 393	0.33 401	0.44 223	0.47 381	0.32 383	0.67 361	0.61 454	1.05 379	0.93 380	0.85 353	1.04 371	1.01 410	0.73 409	0.83 384	0.52 352	0.29 443	0.19 396	0.27 431	0.25 431	0.31 438	0.21 364

XPNet_ROB	0.70 431	0.35 412	0.68 402	0.52 444	0.40 438	0.79 401	0.85 502	1.16 430	0.94 387	1.33 493	1.15 416	1.38 482	0.83 444	1.03 451	0.90 459	0.32 464	0.25 450	0.26 419	0.24 422	0.31 438	0.28 426

TCMNet	0.66 420	0.39 439	0.98 470	0.59 478	0.61 507	0.96 442	0.55 434	1.05 379	0.90 362	0.84 349	1.14 410	0.89 377	0.65 365	0.85 396	1.01 477	0.26 417	0.26 456	0.31 456	0.28 456	0.32 444	0.29 432

Wz-Net-SNSev	0.91 476	0.73 505	2.13 530	0.56 467	0.45 467	0.95 439	1.13 522	1.34 485	1.24 476	1.02 441	1.30 450	1.46 488	0.86 449	1.81 521	1.50 508	0.25 407	0.23 434	0.25 400	0.26 445	0.32 444	0.29 432

S-Stereo	0.74 442	0.35 412	0.96 467	0.56 467	0.45 467	0.82 417	0.60 449	1.24 465	1.60 515	0.96 417	1.41 467	1.12 443	0.94 469	0.80 370	1.04 481	0.26 417	0.31 486	0.28 439	0.25 431	0.32 444	0.47 506

edge stereo	0.76 444	0.38 433	0.74 430	0.52 444	0.43 456	0.80 404	0.53 426	1.28 475	1.06 440	1.28 489	1.38 464	1.81 508	1.11 489	1.08 460	0.85 437	0.33 472	0.32 491	0.41 493	0.28 456	0.32 444	0.36 469

NCCL2	0.72 439	0.41 448	0.65 388	0.64 492	0.44 463	0.98 448	1.20 525	1.11 403	1.00 412	0.98 426	0.96 329	1.49 493	0.87 452	0.90 414	0.79 423	0.31 453	0.26 456	0.39 486	0.39 494	0.32 444	0.32 451

MeshStereo	1.34 513	0.43 452	0.54 338	0.44 328	0.34 403	1.66 516	0.60 449	1.94 530	1.37 493	4.47 555	3.25 533	4.71 546	1.94 532	1.92 526	1.17 492	0.35 483	0.35 501	0.37 481	0.31 471	0.32 444	0.32 451
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
psmorigin	0.82 458	0.51 475	2.09 529	0.49 402	0.41 445	0.85 424	0.50 404	1.04 374	0.88 346	1.45 497	1.43 471	1.50 494	1.06 484	1.22 481	0.97 469	0.31 453	0.32 491	0.27 431	0.27 451	0.33 450	0.42 489

NCC-stereo	0.78 450	0.40 444	0.76 439	0.61 486	0.67 511	0.81 409	0.69 473	1.54 516	1.11 453	0.90 389	1.36 456	1.33 474	1.16 493	1.19 473	0.88 447	0.31 453	0.30 477	0.37 481	0.48 514	0.33 450	0.33 455

Abc-Net	0.78 450	0.40 444	0.76 439	0.61 486	0.67 511	0.81 409	0.69 473	1.54 516	1.11 453	0.90 389	1.36 456	1.33 474	1.16 493	1.19 473	0.88 447	0.31 453	0.30 477	0.37 481	0.48 514	0.33 450	0.33 455
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.58 400	0.44 457	0.62 368	0.42 289	0.33 394	0.66 357	0.58 444	1.02 367	0.86 333	0.77 300	1.28 443	0.72 303	0.64 359	0.82 376	0.59 375	0.31 453	0.26 456	0.40 489	0.27 451	0.33 450	0.26 409

CBMV_ROB	0.59 407	0.37 423	0.38 139	0.39 183	0.28 305	0.74 384	0.28 125	1.00 355	0.98 401	0.94 409	1.25 438	0.81 349	0.78 429	0.87 403	0.50 335	0.36 487	0.37 504	0.43 495	0.40 496	0.33 450	0.30 440

ETE_ROB	0.70 431	0.49 468	0.73 425	0.56 467	0.36 413	0.79 401	0.87 503	1.14 420	0.93 380	1.19 478	1.18 425	1.39 483	0.82 439	0.99 440	0.80 425	0.26 417	0.21 417	0.31 456	0.26 445	0.33 450	0.34 462

RP	0.76 444	0.36 417	0.63 377	0.66 500	0.58 504	0.80 404	0.55 434	1.14 420	1.22 473	0.97 421	1.65 490	1.43 487	1.32 506	1.01 444	0.84 433	0.33 472	0.30 477	0.36 476	0.30 464	0.34 456	0.34 462

FBW_ROB	0.88 470	0.50 472	0.85 452	0.55 464	0.40 438	1.17 480	0.78 492	1.50 509	1.37 493	1.33 493	1.27 441	1.48 492	1.00 479	2.57 542	0.98 472	0.25 407	0.32 491	0.45 498	0.30 464	0.34 456	0.28 426

SANet	1.07 496	0.41 448	1.06 477	0.48 387	0.30 345	1.41 499	0.94 508	1.42 500	3.36 546	1.58 504	2.43 518	2.33 524	1.70 524	1.34 494	1.07 483	0.28 436	0.24 442	0.26 419	0.23 407	0.34 456	0.30 440

PWCDC_ROB	0.89 472	0.49 468	0.80 448	0.74 513	0.40 438	1.03 456	0.39 319	1.33 483	2.35 535	1.02 441	3.77 542	0.81 349	0.92 463	1.20 475	0.90 459	0.34 478	0.22 424	0.24 387	0.20 354	0.34 456	0.29 432

FINET	0.67 424	0.42 450	1.00 472	0.46 372	0.43 456	0.83 420	0.89 504	1.08 391	1.50 505	0.87 368	1.14 410	0.71 294	0.68 381	0.92 424	0.70 405	0.36 487	0.30 477	0.26 419	0.24 422	0.35 460	0.33 455

DANet	0.71 435	0.45 461	0.91 463	0.59 478	0.40 438	0.81 409	0.40 330	0.97 346	0.84 320	1.20 482	1.22 431	1.33 474	0.88 456	1.16 470	1.24 496	0.27 426	0.23 434	0.31 456	0.25 431	0.35 460	0.32 451
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.83 464	0.49 468	0.77 444	0.60 484	0.41 445	1.14 475	1.06 517	1.19 440	1.46 503	1.32 491	1.43 471	1.37 481	1.19 498	1.27 487	0.86 438	0.39 493	0.31 486	0.36 476	0.37 487	0.35 460	0.34 462

LALA_ROB	0.74 442	0.43 452	0.69 408	0.54 459	0.40 438	1.01 451	0.95 509	1.21 446	1.07 446	1.22 484	1.12 398	1.56 500	0.79 431	1.04 453	0.86 438	0.33 472	0.22 424	0.35 471	0.30 464	0.35 460	0.31 447

DualNet (step1)	0.57 393	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 345	0.71 375	0.43 362	1.06 383	0.88 346	0.92 402	0.86 281	0.85 357	0.69 385	0.68 309	0.50 335	0.41 498	0.20 407	0.40 489	0.41 501	0.36 464	0.33 455

test_sample9	1.05 493	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 345	0.71 375	0.43 362	1.06 383	0.88 346	0.92 402	0.86 281	0.85 357	0.69 385	1.20 475	1.36 503	0.41 498	8.41 565	0.40 489	0.41 501	0.36 464	0.33 455

test_sample8	1.25 510	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 345	0.71 375	0.43 362	1.13 411	0.75 261	1.50 500	0.95 325	3.29 538	1.59 519	1.20 475	1.36 503	0.41 498	8.41 565	0.40 489	0.41 501	0.36 464	0.33 455

GMStereo_Zeroshot	0.49 323	0.44 457	0.74 430	0.49 402	0.27 282	0.56 292	0.29 135	0.73 251	0.76 269	0.86 360	0.94 316	0.91 384	0.36 191	0.74 343	0.43 286	0.26 417	0.14 285	0.26 419	0.15 191	0.36 464	0.18 290

UDGNet	0.48 305	0.77 509	0.50 309	0.48 387	0.31 367	0.41 207	0.34 214	0.70 228	0.92 374	0.65 218	0.60 164	0.58 215	0.43 230	0.63 260	0.41 277	0.32 464	0.15 314	0.66 520	0.19 329	0.36 464	0.21 364

RGC	0.79 453	0.59 492	0.71 417	0.65 497	0.65 510	0.92 435	0.58 444	1.29 476	1.05 433	1.07 458	1.45 476	1.47 491	1.03 481	1.21 479	0.88 447	0.32 464	0.30 477	0.48 506	0.40 496	0.37 469	0.37 474

ADCMid	1.14 500	0.52 482	2.23 532	0.53 453	0.43 456	1.07 463	0.75 488	1.23 458	1.05 433	2.15 528	1.44 473	1.50 494	1.43 512	1.56 507	5.01 549	0.26 417	0.24 442	0.29 447	0.31 471	0.37 469	0.33 455

ADCPNet	1.03 489	0.48 464	2.70 537	0.54 459	0.42 451	1.40 497	0.75 488	1.13 411	1.07 446	1.22 484	1.42 468	1.68 505	1.09 487	1.36 499	3.45 540	0.30 450	0.28 468	0.29 447	0.32 477	0.37 469	0.35 467

NOSS_ROB	0.57 393	0.39 439	0.39 158	0.44 328	0.30 345	0.73 383	0.54 430	1.03 371	1.08 449	0.67 233	0.87 289	0.76 328	0.57 310	0.77 360	0.47 328	0.38 491	0.38 506	0.44 497	0.42 505	0.37 469	0.34 462

HBP-ISP	0.59 407	0.45 461	0.43 211	0.45 351	0.33 394	0.70 370	0.28 125	1.11 403	1.00 412	0.83 342	1.18 425	0.65 269	0.68 381	0.88 406	0.52 352	0.35 483	0.38 506	0.47 502	0.41 501	0.38 473	0.31 447

stereogan	0.80 454	0.31 389	0.71 417	0.59 478	0.50 482	1.72 520	0.48 393	1.35 488	1.37 493	1.00 433	1.46 478	1.56 500	0.95 472	1.29 488	0.84 433	0.28 436	0.29 473	0.29 447	0.25 431	0.38 473	0.38 480

AnyNet_C32	1.16 504	0.62 498	2.40 534	0.57 473	0.55 496	1.41 499	1.34 536	1.18 438	1.24 476	1.49 498	1.42 468	1.39 483	1.20 500	1.55 505	4.82 547	0.29 443	0.28 468	0.29 447	0.34 482	0.38 473	0.42 489

WZ-Net	1.19 506	0.59 492	4.07 546	0.62 490	0.51 486	1.34 494	1.31 535	1.32 481	1.74 519	1.53 503	1.65 490	1.74 507	1.28 505	2.25 536	2.01 522	0.27 426	0.21 417	0.23 371	0.25 431	0.40 476	0.39 482

SHD	0.93 479	0.50 472	1.18 492	0.59 478	0.46 474	0.97 444	0.48 393	1.70 526	2.15 528	1.58 504	1.37 459	1.42 486	1.19 498	1.31 490	1.60 509	0.31 453	0.26 456	0.32 462	0.33 480	0.40 476	0.42 489

RTS	1.98 534	0.96 523	11.36 558	0.65 497	0.57 502	2.77 537	1.40 539	1.39 495	2.26 530	1.89 519	2.56 521	1.32 471	1.25 502	5.20 555	4.05 543	0.31 453	0.22 424	0.29 447	0.29 462	0.40 476	0.37 474

RTSA	1.98 534	0.96 523	11.36 558	0.65 497	0.57 502	2.77 537	1.40 539	1.39 495	2.26 530	1.89 519	2.56 521	1.32 471	1.25 502	5.20 555	4.05 543	0.31 453	0.22 424	0.29 447	0.29 462	0.40 476	0.37 474

RYNet	0.72 439	0.35 412	0.64 382	0.53 453	0.67 511	1.31 493	0.67 463	1.20 444	1.18 465	1.05 452	0.87 289	1.27 460	0.93 468	0.93 430	1.27 500	0.22 370	0.16 345	0.26 419	0.23 407	0.40 476	0.39 482

NVstereo2D	0.60 410	0.30 384	0.75 434	0.48 387	0.43 456	0.89 429	0.48 393	1.05 379	1.15 460	0.66 230	0.86 281	0.88 373	0.70 398	0.99 440	0.65 392	0.32 464	0.15 314	0.28 439	0.20 354	0.40 476	0.36 469

Wz-Net-TNSev	1.14 500	1.06 529	4.32 548	0.49 402	0.42 451	1.51 507	1.11 521	1.48 506	1.40 498	1.22 484	1.26 440	1.58 502	1.43 512	1.76 519	1.70 511	0.32 464	0.31 486	0.26 419	0.30 464	0.41 482	0.41 488

EDNetEfficient	1.46 520	0.80 511	6.12 551	0.47 381	0.39 433	0.69 365	0.83 496	0.90 319	2.77 540	3.50 551	1.96 507	1.66 504	2.03 535	1.26 485	4.18 545	0.21 345	0.18 382	0.21 337	0.20 354	0.41 482	0.39 482

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 488	0.57 490	1.51 519	0.67 503	0.50 482	2.57 532	1.66 546	1.20 444	1.43 499	1.38 495	1.57 487	1.33 474	0.92 463	1.64 514	0.88 447	0.37 490	0.39 510	0.46 501	0.60 526	0.41 482	0.40 485

WCMA_ROB	1.14 500	0.36 417	0.76 439	0.49 402	0.44 463	1.23 488	0.67 463	1.11 403	1.23 474	2.84 542	3.95 548	3.28 537	1.83 529	1.25 484	0.99 473	0.44 502	0.34 499	0.34 469	0.37 487	0.41 482	0.40 485

SDNR	0.86 467	0.37 423	1.47 517	0.40 218	0.38 428	3.38 547	0.33 203	0.90 319	0.98 401	0.99 428	2.09 512	0.59 230	0.71 402	1.29 488	0.70 405	0.51 513	0.56 528	0.36 476	0.26 445	0.43 486	0.46 501

GASNet	0.67 424	0.72 504	0.96 467	0.70 509	0.48 478	0.62 331	0.47 385	1.08 391	1.03 424	0.94 409	0.82 257	0.93 390	0.83 444	1.33 492	0.80 425	0.31 453	0.22 424	0.29 447	0.28 456	0.44 487	0.24 397

MFN_U_SF_RVC	1.09 498	0.59 492	1.97 528	0.67 503	0.44 463	1.93 524	0.60 449	1.85 529	1.36 491	1.61 507	1.54 485	1.95 516	1.37 508	1.64 514	1.73 512	0.40 497	0.37 504	0.45 498	0.48 514	0.44 487	0.44 496

ADCS	1.51 522	0.61 495	3.42 541	0.59 478	0.51 486	1.27 491	1.08 520	1.59 518	1.81 521	1.91 522	1.66 492	1.51 497	1.42 511	1.94 528	8.60 557	0.33 472	0.32 491	0.33 467	0.36 486	0.44 487	0.42 489

AnyNet_C01	1.56 523	1.05 528	7.45 553	0.64 492	0.54 494	1.99 525	1.38 538	1.43 502	1.36 491	1.63 510	1.92 505	1.84 510	1.33 507	2.40 538	4.03 542	0.33 472	0.32 491	0.32 462	0.34 482	0.44 487	0.45 500

coex-ft	6.43 560	1.51 541	87.33 581	0.49 402	0.38 428	1.34 494	1.21 527	1.16 430	8.09 557	12.12 565	2.79 528	2.77 530	3.31 550	1.16 470	3.15 535	0.24 397	0.23 434	0.27 431	0.24 422	0.45 491	0.37 474

G-Net	0.95 480	0.46 463	1.04 475	0.64 492	0.48 478	2.12 527	0.64 458	1.01 364	0.87 342	1.75 515	2.82 531	1.30 465	1.64 523	1.06 454	0.96 468	0.36 487	0.29 473	0.35 471	0.25 431	0.45 491	0.42 489

PDISCO_ROB	0.91 476	0.48 464	1.06 477	0.99 522	0.97 525	1.67 518	0.63 456	1.64 522	1.59 512	1.06 455	1.18 425	1.31 466	0.79 431	1.55 505	0.97 469	0.49 510	0.22 424	0.45 498	0.40 496	0.45 491	0.37 474

FADNet	0.61 412	0.51 475	1.10 481	0.45 351	0.44 463	0.65 354	0.41 345	1.19 440	1.05 433	0.70 254	0.84 268	0.98 402	0.66 372	0.82 376	0.50 335	0.29 443	0.30 477	0.27 431	0.30 464	0.46 494	0.35 467

DPSNet	0.99 484	0.42 450	1.88 527	0.53 453	0.41 445	1.59 512	1.26 531	2.21 536	1.43 499	1.10 466	1.11 394	1.46 488	1.95 533	1.34 494	1.26 498	0.34 478	0.25 450	0.25 400	0.21 375	0.46 494	0.37 474

MSMD_ROB	1.21 507	0.49 468	0.62 368	0.59 478	0.50 482	1.62 515	0.67 463	1.23 458	1.24 476	2.45 535	3.77 542	3.09 534	2.98 548	1.32 491	0.81 428	0.45 503	0.41 513	0.49 509	0.51 521	0.47 496	0.44 496

FC-DCNN v2	1.65 528	0.51 475	0.65 388	0.61 486	0.49 480	1.61 513	0.70 478	1.75 528	1.56 511	4.74 559	4.91 556	6.46 557	3.31 550	1.91 525	1.11 486	0.46 504	0.42 515	0.47 502	0.46 507	0.48 497	0.46 501

FC-DCNN	1.59 524	0.51 475	0.66 394	0.61 486	0.49 480	1.56 510	0.70 478	1.66 523	1.53 507	4.64 556	4.62 554	5.85 553	3.34 552	1.84 523	1.11 486	0.46 504	0.42 515	0.47 502	0.46 507	0.48 497	0.46 501

SAMSARA	1.07 496	0.65 500	1.19 493	1.06 527	0.90 519	1.76 521	1.76 550	1.46 504	1.44 501	1.51 501	1.16 421	2.00 517	1.14 491	1.48 503	1.31 502	0.39 493	0.44 521	0.35 471	0.38 490	0.49 499	0.49 512

MANE	4.13 553	0.51 475	0.64 382	0.66 500	0.56 499	6.89 558	0.99 513	7.55 561	12.04 560	6.68 562	8.57 563	10.69 562	9.45 561	7.59 562	6.39 553	0.49 510	0.43 519	0.48 506	0.98 542	0.49 499	0.48 509

FCDSN-DC	1.39 518	0.56 488	0.65 388	0.74 513	0.59 505	1.38 496	0.63 456	1.35 488	1.39 496	3.26 549	4.50 553	4.61 544	2.63 543	1.58 509	1.03 478	0.46 504	0.42 515	0.48 506	0.47 512	0.50 501	0.50 513
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	0.82 458	0.57 490	0.75 434	0.54 459	0.59 505	1.09 470	0.66 461	1.38 494	0.94 387	1.12 469	1.44 473	1.29 463	0.92 463	0.95 439	1.24 496	0.49 510	0.42 515	0.50 511	0.47 512	0.51 502	0.46 501

EDNetEfficientorigin	9.93 563	1.15 530	175.16 582	0.48 387	0.36 413	1.04 460	0.68 468	1.24 465	2.69 539	3.17 548	2.50 520	2.30 522	2.07 536	1.76 519	2.21 526	0.20 328	0.18 382	0.24 387	0.19 329	0.51 502	0.50 513

BEATNet-Init1	15.13 567	0.82 515	50.86 579	0.72 512	0.53 491	38.10 578	7.03 563	11.83 566	14.25 565	29.78 578	30.17 578	48.21 581	22.64 575	26.78 576	18.11 566	0.42 501	0.38 506	0.47 502	0.46 507	0.51 502	0.48 509

PVD	1.28 512	0.67 502	1.28 501	0.74 513	0.62 508	1.50 506	0.84 499	1.99 532	2.96 541	2.18 529	2.36 517	1.85 512	1.95 533	1.92 526	1.94 520	0.39 493	0.36 503	0.49 509	0.37 487	0.51 502	0.64 520

LSM	4.74 557	0.77 509	10.16 556	0.70 509	56.56 577	1.02 453	1.00 515	1.24 465	1.62 516	2.04 524	2.34 515	1.33 474	1.17 495	1.38 501	1.09 485	0.33 472	0.49 525	0.39 486	0.46 507	0.51 502	10.09 567

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 424	0.81 512	0.73 425	0.53 453	0.37 419	1.40 497	0.53 426	1.04 374	0.79 295	0.88 378	0.94 316	0.95 394	0.53 283	0.93 430	0.58 370	0.39 493	0.30 477	0.57 516	0.31 471	0.53 507	0.30 440

XQC	0.89 472	0.65 500	1.31 504	0.67 503	0.52 490	1.22 486	0.68 468	1.26 471	1.52 506	1.14 472	1.11 394	1.28 462	1.04 483	1.40 502	1.77 515	0.38 491	0.24 442	0.37 481	0.31 471	0.53 507	0.47 506

ELAS_RVC	1.60 525	0.61 495	1.01 474	0.70 509	0.56 499	2.00 526	1.89 553	1.96 531	2.65 538	3.33 550	3.26 534	3.03 531	3.41 553	2.49 540	2.09 524	0.52 514	0.45 522	0.50 511	0.48 514	0.54 509	0.52 515
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 527	0.61 495	0.95 465	0.68 506	0.55 496	3.01 545	1.55 544	2.39 538	2.33 534	3.64 552	3.89 546	2.75 529	2.90 547	2.15 534	2.27 531	0.52 514	0.45 522	0.50 511	0.48 514	0.54 509	0.52 515
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.82 458	0.44 457	0.63 377	0.40 218	0.43 456	0.80 404	0.52 422	0.72 240	0.77 276	0.71 261	0.60 164	0.87 368	0.76 418	0.75 349	0.58 370	0.52 514	0.54 527	0.54 514	4.82 565	0.56 511	0.40 485

PASM	0.90 475	0.64 499	1.69 521	0.69 508	0.69 514	0.78 398	0.84 499	1.03 371	1.26 484	1.19 478	1.15 416	1.31 466	0.98 475	1.24 483	1.03 478	0.52 514	0.56 528	0.59 519	0.66 528	0.56 511	0.54 517

sAnonymous2	0.40 223	0.39 439	0.85 452	0.48 387	0.37 419	0.40 193	0.46 378	0.57 121	0.52 163	0.38 101	0.46 106	0.35 90	0.42 224	0.43 82	0.30 159	0.19 305	0.14 285	0.18 226	0.17 272	0.57 513	0.44 496

CroCo_RVC	0.40 223	0.39 439	0.85 452	0.48 387	0.37 419	0.40 193	0.46 378	0.57 121	0.52 163	0.38 101	0.46 106	0.35 90	0.42 224	0.43 82	0.30 159	0.19 305	0.14 285	0.18 226	0.17 272	0.57 513	0.44 496

DGSMNet	0.76 444	0.55 487	1.29 503	0.58 474	0.62 508	0.94 436	0.70 478	1.26 471	1.11 453	0.83 342	1.24 436	1.00 406	0.71 402	1.03 451	0.81 428	0.34 478	0.29 473	0.41 493	0.40 496	0.57 513	0.55 518

CC-Net-ROB	0.82 458	0.96 523	0.85 452	0.58 474	0.45 467	1.27 491	0.70 478	1.17 435	1.02 419	0.83 342	1.23 435	0.90 382	0.77 424	1.06 454	0.69 402	0.46 504	0.34 499	1.71 537	0.38 490	0.59 516	0.36 469

GANetREF_RVC	0.80 454	0.75 507	0.86 457	0.66 500	0.42 451	1.15 477	0.98 511	1.14 420	1.19 467	1.01 438	1.02 361	1.10 439	0.90 458	1.15 468	0.76 418	0.48 508	0.39 510	0.57 516	0.38 490	0.63 517	0.46 501
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
PSMNet-RUCA	0.76 444	0.75 507	1.08 480	1.01 525	0.90 519	0.69 365	0.50 404	1.11 403	1.03 424	0.78 304	1.11 394	0.80 346	0.72 406	0.88 406	0.63 387	0.53 518	0.27 464	0.76 522	0.46 507	0.66 518	0.47 506

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 513	0.87 517	1.76 524	0.86 517	0.56 499	4.29 552	1.79 551	1.50 509	1.98 525	1.61 507	1.85 503	1.84 510	1.41 510	1.89 524	1.36 503	0.48 508	0.40 512	0.56 515	0.57 524	0.69 519	0.48 509

NVStereoNet_ROB	1.24 509	0.90 519	1.13 485	0.86 517	0.88 518	1.11 471	0.99 513	1.42 500	1.53 507	1.59 506	2.48 519	2.24 521	1.53 514	1.96 529	1.30 501	0.76 527	0.70 533	0.78 523	1.00 543	0.71 520	0.88 531
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MADNet+	2.23 540	2.43 555	10.85 557	1.22 531	0.91 521	2.76 536	1.40 539	2.12 535	1.67 518	1.32 491	1.74 498	1.86 513	1.74 525	6.25 557	4.41 546	0.65 522	0.64 531	0.58 518	0.54 523	0.80 521	0.76 524

MFMNet_re	1.14 500	0.97 526	1.19 493	0.99 522	0.95 523	1.25 490	1.22 528	1.39 495	1.55 509	1.69 514	1.67 494	1.21 454	1.53 514	1.12 466	0.99 473	0.87 531	0.75 540	0.79 524	0.75 532	0.90 522	0.94 533

GCST	0.83 464	1.22 532	0.74 430	1.58 536	1.01 529	1.06 462	0.23 58	0.78 275	0.78 286	0.97 421	0.65 177	0.78 336	0.35 175	0.92 424	0.34 203	0.96 532	0.65 532	1.20 532	0.81 535	0.91 523	0.70 522

anonymity	0.97 482	0.89 518	1.05 476	0.92 520	1.03 530	0.97 444	0.81 495	1.29 476	0.91 369	1.07 458	0.98 343	1.00 406	0.95 472	1.02 449	0.92 462	0.96 532	0.95 552	0.90 527	0.91 541	0.92 524	0.94 533

UDG	0.88 470	0.82 515	0.67 398	1.00 524	0.96 524	1.02 453	0.57 443	1.13 411	0.99 406	0.90 389	0.97 342	1.31 466	0.99 476	0.85 396	0.84 433	0.54 519	0.32 491	1.77 538	0.40 496	0.94 525	0.66 521

SGM+DAISY	1.35 515	0.94 522	1.25 499	0.96 521	1.00 528	1.52 508	1.02 516	1.34 485	1.21 471	2.64 537	2.65 526	2.44 525	1.56 517	1.64 514	1.26 498	0.97 534	0.95 552	0.90 527	0.90 538	0.94 525	0.96 536

SPS-STEREO	1.25 510	0.93 520	1.06 477	1.04 526	1.03 530	1.41 499	0.91 507	1.51 512	1.19 467	2.09 526	1.83 501	1.94 515	1.39 509	1.62 511	1.39 506	0.97 534	0.94 551	0.90 527	0.89 537	0.96 527	0.96 536
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 543	1.26 533	7.04 552	1.16 529	1.48 537	8.00 560	6.02 562	2.60 539	1.92 524	2.12 527	2.64 525	3.34 539	3.05 549	6.49 558	3.39 538	0.78 528	0.76 541	0.75 521	0.76 533	0.97 528	1.18 548

WAO-7	1.90 532	1.20 531	1.35 508	1.27 532	1.06 533	2.84 539	1.56 545	3.23 546	3.06 544	2.23 530	3.33 538	3.17 535	2.28 538	3.12 543	2.21 526	1.02 536	0.91 547	1.06 531	1.03 546	1.04 529	0.97 539

Consistency-Raft	1.01 485	0.81 512	1.24 498	0.84 516	0.97 525	0.81 409	0.84 499	1.30 479	1.59 512	1.05 452	1.68 495	1.12 443	0.91 459	0.92 424	1.11 486	0.65 522	0.74 536	0.79 524	0.90 538	1.06 530	0.79 527

DDUNet	1.06 494	2.56 558	0.68 402	1.21 530	1.26 535	1.03 456	0.69 473	1.11 403	0.94 387	0.96 417	1.22 431	1.27 460	0.82 439	0.93 430	0.72 412	0.84 529	0.38 506	1.99 541	0.60 526	1.10 531	0.85 529

SQANet	0.82 458	0.74 506	0.67 398	1.13 528	0.98 527	1.11 471	0.47 385	1.07 387	0.83 315	0.91 394	1.05 375	1.03 417	0.74 411	1.01 444	0.64 390	0.61 521	0.24 442	1.03 530	0.35 485	1.18 532	0.58 519

otaku	1.04 490	0.93 520	0.88 459	1.33 534	1.05 532	1.66 516	0.70 478	1.40 498	1.18 465	1.08 462	1.32 453	1.33 474	0.91 459	1.23 482	0.76 418	0.72 525	0.46 524	1.24 533	0.50 519	1.40 533	0.75 523

Ntro	1.09 498	0.97 526	0.91 463	1.44 535	1.19 534	1.69 519	0.80 494	1.35 488	1.25 481	1.00 433	1.29 447	1.31 466	0.97 474	1.26 485	0.84 433	0.84 529	0.43 519	1.36 534	0.50 519	1.56 534	0.78 525

testlalala_base	0.46 278	0.25 313	0.41 179	0.46 372	0.33 394	0.58 302	0.25 80	0.57 121	0.34 64	0.51 153	0.56 154	0.46 164	0.30 142	0.43 82	0.31 166	1.47 546	0.11 131	0.14 77	0.09 9	1.59 535	0.13 141

PWCK	1.92 533	1.66 547	3.12 540	1.65 537	0.91 521	2.84 539	2.26 556	2.10 534	2.41 536	2.36 533	2.31 513	2.22 520	1.82 527	3.43 546	2.03 523	1.61 549	0.71 535	1.51 535	0.82 536	1.69 536	0.91 532

RainbowNet	1.35 515	1.49 539	1.19 493	1.88 542	1.45 536	1.48 505	1.07 519	1.61 520	1.55 509	1.20 482	1.59 488	1.54 498	1.13 490	1.34 494	0.97 469	1.36 545	0.70 533	1.82 539	0.79 534	1.71 537	1.07 542

WAO-6	2.04 537	1.50 540	1.16 487	1.70 538	1.67 543	2.69 533	1.44 542	3.06 543	3.63 549	1.98 523	3.27 535	3.54 542	2.07 536	2.36 537	2.22 528	1.31 544	0.91 547	2.04 546	1.22 553	1.73 538	1.27 550

ACVNet_2	1.65 528	1.27 534	1.41 515	1.75 539	1.62 539	2.22 528	1.20 525	2.30 537	2.62 537	1.78 516	2.56 521	3.03 531	1.61 520	1.54 504	1.12 490	1.06 537	0.58 530	1.82 539	0.70 531	1.82 539	0.96 536

WAO-8	2.92 544	1.55 542	1.35 508	1.79 540	1.63 541	5.23 554	1.22 528	4.58 556	12.56 562	2.84 542	4.07 550	4.83 547	2.72 545	3.49 547	2.25 529	1.27 539	0.91 547	1.99 541	1.15 551	1.86 540	1.15 544

Venus	2.92 544	1.55 542	1.35 508	1.79 540	1.63 541	5.23 554	1.22 528	4.58 556	12.56 562	2.84 542	4.06 549	4.83 547	2.72 545	3.49 547	2.25 529	1.27 539	0.91 547	1.99 541	1.15 551	1.86 540	1.15 544

Dean	1.98 534	1.36 537	1.36 512	2.12 546	1.81 546	2.74 534	1.36 537	3.37 550	3.80 550	2.08 525	3.32 537	3.21 536	1.82 527	1.71 518	1.67 510	1.27 539	0.77 542	1.99 541	0.90 538	1.86 540	1.03 541

ACVNet-4b	1.35 515	1.31 535	1.10 481	1.90 543	1.59 538	1.92 523	0.77 490	1.52 515	1.62 516	1.05 452	1.60 489	2.11 519	0.94 469	1.64 514	0.77 422	1.30 542	0.35 501	2.03 545	0.67 529	1.88 543	0.84 528

LVE	2.12 539	1.44 538	1.36 512	1.99 545	1.78 544	2.75 535	1.79 551	2.82 540	3.95 551	1.90 521	4.33 552	3.52 541	1.81 526	2.24 535	1.74 513	1.74 551	0.87 545	2.06 547	1.13 549	1.91 544	1.35 551

ACVNet_1	1.46 520	1.33 536	1.12 484	1.91 544	1.62 539	1.83 522	0.98 511	2.00 533	1.85 523	1.39 496	1.53 484	2.32 523	1.53 514	1.34 494	1.11 486	1.30 542	0.50 526	2.06 547	0.58 525	1.93 545	0.95 535

IMH-64-1	1.86 530	1.62 544	1.16 487	2.20 547	1.89 547	2.33 529	1.30 532	2.89 541	2.29 532	1.66 511	2.80 529	2.49 526	1.61 520	2.10 532	1.78 516	1.60 547	0.74 536	2.43 551	1.02 544	2.12 546	1.17 546

IMH-64	1.86 530	1.62 544	1.16 487	2.20 547	1.89 547	2.33 529	1.30 532	2.89 541	2.29 532	1.66 511	2.80 529	2.49 526	1.61 520	2.10 532	1.78 516	1.60 547	0.74 536	2.43 551	1.02 544	2.12 546	1.17 546

IMH	2.04 537	1.62 544	1.20 496	2.20 547	1.89 547	2.91 544	1.30 532	3.11 544	3.03 542	1.81 517	3.35 539	3.03 531	1.90 530	2.48 539	1.80 518	1.66 550	0.77 542	2.45 553	1.04 547	2.15 548	1.19 549

DispFullNet	1.60 525	2.63 559	2.75 538	2.56 554	1.79 545	1.24 489	0.47 385	1.37 493	1.45 502	1.87 518	1.50 480	1.55 499	2.46 539	2.04 531	1.04 481	0.59 520	0.18 382	2.32 550	0.68 530	2.29 549	1.14 543

TorneroNet-64	3.44 547	1.86 548	1.42 516	2.58 555	2.28 553	6.87 557	1.68 547	4.70 558	12.03 559	2.31 532	5.59 560	8.25 559	2.55 542	3.97 552	2.73 533	1.81 552	0.74 536	2.57 555	1.07 548	2.35 550	1.44 552

TorneroNet	4.53 556	1.89 549	1.48 518	2.55 553	2.27 552	13.78 567	1.69 548	4.84 560	23.73 576	2.89 545	7.70 562	7.06 558	2.69 544	4.26 554	3.42 539	1.84 553	0.77 542	2.68 557	1.13 549	2.42 551	1.47 553

ktn	2.98 546	2.25 553	1.73 523	2.84 557	2.53 558	3.76 551	2.15 555	3.70 552	5.47 554	2.75 539	5.17 559	5.94 554	2.48 540	3.23 544	2.46 532	2.34 560	1.44 558	2.78 559	2.03 559	2.45 552	2.01 557

DPSimNet_ROB	3.58 550	2.45 556	8.57 554	2.53 552	2.37 554	2.88 542	3.77 561	3.14 545	3.23 545	4.71 558	3.86 545	4.68 545	4.87 558	4.07 553	5.62 550	2.33 559	2.33 560	2.47 554	2.52 560	2.51 553	2.64 560

KSHMR	2.57 541	1.93 550	1.69 521	2.63 556	2.42 555	2.86 541	2.07 554	3.27 548	6.50 555	2.49 536	3.36 540	3.41 540	1.92 531	2.49 540	1.94 520	2.13 556	1.40 557	2.79 560	1.50 556	2.73 554	1.77 554

UNDER WATER-64	3.53 549	2.01 551	3.94 545	3.22 561	2.49 557	5.41 556	2.60 559	3.43 551	12.41 561	3.03 547	2.68 527	6.07 555	4.04 555	3.79 551	3.33 537	2.02 554	1.24 556	2.63 556	1.46 555	2.78 555	2.08 558

SuperB	1.04 490	0.37 423	4.81 549	0.43 309	0.31 367	0.99 449	0.46 378	1.02 367	2.09 527	1.09 464	1.09 391	0.75 322	0.81 435	1.06 454	1.76 514	0.19 305	0.15 314	0.17 181	0.15 191	2.82 556	0.26 409

UNDER WATER	3.46 548	2.07 552	3.64 544	3.09 559	2.48 556	3.75 550	2.42 558	3.31 549	13.77 564	2.90 546	2.95 532	5.84 552	3.69 554	3.69 549	3.48 541	2.07 555	1.11 554	2.70 558	1.40 554	2.84 557	1.98 556

notaker	2.76 542	2.29 554	1.80 525	2.96 558	2.58 559	2.90 543	1.75 549	3.24 547	3.05 543	2.78 540	4.24 551	6.15 556	2.51 541	3.34 545	2.75 534	2.31 558	1.18 555	3.00 561	1.65 557	2.84 557	1.97 555

HanzoNet	6.76 561	2.45 556	4.22 547	3.19 560	2.94 561	3.62 549	2.28 557	4.79 559	7.20 556	14.00 569	13.19 568	17.49 569	22.30 574	13.25 566	6.19 552	4.20 563	1.93 559	3.10 562	2.56 561	3.35 559	2.88 562

JetRed	5.27 558	5.84 563	12.81 561	2.36 551	2.83 560	12.23 565	10.50 565	4.46 555	3.60 547	3.86 553	3.83 544	4.85 549	4.18 556	6.78 559	11.96 561	2.17 557	2.96 562	2.18 549	1.97 558	3.38 560	2.68 561

test_for_model	0.82 458	3.60 562	0.39 158	2.35 550	2.07 550	0.39 189	0.28 125	0.42 59	0.45 142	0.71 261	0.31 61	0.30 55	0.27 99	0.34 29	0.25 71	0.34 478	0.11 131	0.13 51	0.09 9	3.49 561	0.18 290

MADNet++	4.03 551	2.70 560	3.44 543	3.72 563	3.44 562	4.44 553	3.52 560	3.95 554	3.61 548	4.46 554	4.98 557	4.10 543	4.58 557	7.00 560	5.89 551	3.74 562	3.67 563	3.27 563	2.71 562	3.70 562	3.66 563

tt	6.20 559	0.20 156	5.89 550	3.55 562	2.07 550	11.26 563	19.21 566	11.74 565	5.46 553	2.69 538	2.04 511	4.87 550	6.25 559	3.70 550	7.09 556	8.32 568	11.17 572	4.93 565	5.41 567	5.74 563	2.37 559

DPSMNet_ROB	12.08 565	8.00 564	21.00 564	8.97 566	16.79 566	10.67 561	30.89 571	9.02 564	15.17 567	6.51 561	15.41 572	9.04 560	14.85 565	9.27 564	21.67 569	4.58 565	8.57 567	5.09 568	9.29 569	5.90 564	10.95 568

DGTPSM_ROB	12.07 564	8.00 564	20.99 563	8.93 565	16.78 565	10.67 561	30.87 570	9.01 563	15.16 566	6.50 560	15.41 572	9.04 560	14.85 565	9.25 563	21.67 569	4.57 564	8.57 567	5.08 566	9.28 568	5.90 564	10.95 568

USTest	12.99 566	14.18 568	20.00 562	16.24 567	14.97 564	20.80 569	31.95 572	16.20 569	10.91 558	8.79 564	9.48 564	13.94 564	10.50 562	16.11 567	21.44 568	3.17 561	4.82 564	5.08 566	5.36 566	8.81 566	7.13 565

TCMNet-wrong-test	8.97 562	10.42 567	8.74 555	19.56 568	17.61 567	12.53 566	9.01 564	13.59 567	2.18 529	4.64 556	5.11 558	14.63 565	11.09 563	7.19 561	9.73 558	5.56 567	0.89 546	3.77 564	3.11 563	10.34 567	9.80 566

PML	40.80 582	29.24 575	11.87 560	7.20 564	14.47 563	92.13 582	213.69 583	7.63 562	23.35 575	74.72 582	190.14 583	50.17 582	26.15 576	21.39 571	12.70 562	8.76 569	2.92 561	8.45 569	3.25 564	13.26 568	4.42 564

DPSM_ROB	17.78 568	18.63 570	24.31 570	20.90 570	19.47 568	25.97 571	36.21 574	21.23 575	16.24 569	13.38 567	14.06 570	19.18 572	16.30 568	20.78 569	25.67 572	9.38 570	9.23 570	9.49 570	9.82 570	13.51 569	11.91 571

DPSM	17.78 568	18.63 570	24.31 570	20.90 570	19.47 568	25.97 571	36.21 574	21.23 575	16.24 569	13.38 567	14.06 570	19.18 572	16.30 568	20.78 569	25.67 572	9.38 570	9.23 570	9.49 570	9.82 570	13.51 569	11.91 571

CasAABBNet	35.74 574	37.43 579	48.72 577	42.22 576	39.20 575	52.24 579	73.12 581	42.61 580	32.62 579	26.78 575	27.95 574	38.58 578	32.60 578	41.67 580	51.65 581	18.74 576	18.57 578	19.15 573	19.77 573	27.20 571	23.98 573

Selective-RAFT-Error	35.84 575	37.49 580	48.83 578	42.26 577	39.24 576	52.30 580	73.09 580	42.66 581	32.61 578	26.80 576	28.30 577	38.84 580	33.51 580	41.68 581	51.59 580	18.82 577	18.58 579	19.17 574	19.80 574	27.28 572	24.05 574

LSM0	38.95 581	37.60 581	48.58 576	43.57 578	91.06 582	52.57 581	72.57 579	43.17 582	32.63 580	26.97 577	27.97 575	38.65 579	32.94 579	41.86 582	51.78 582	18.89 578	18.41 574	19.13 572	19.63 572	27.29 573	33.77 576

xxxxx1	36.64 576	19.51 572	24.21 567	61.66 579	64.63 579	27.28 574	40.10 576	20.25 570	18.63 572	14.07 570	12.97 565	17.26 566	17.36 570	21.70 572	27.93 574	13.18 572	18.50 575	111.26 580	133.37 580	29.24 574	39.73 577

tt_ll	36.64 576	19.51 572	24.21 567	61.66 579	64.63 579	27.28 574	40.10 576	20.25 570	18.63 572	14.07 570	12.97 565	17.26 566	17.36 570	21.70 572	27.93 574	13.18 572	18.50 575	111.26 580	133.37 580	29.24 574	39.73 577

ff	36.64 576	19.51 572	24.21 567	61.66 579	64.63 579	27.28 574	40.10 576	20.25 570	18.63 572	14.07 570	12.97 565	17.26 566	17.36 570	21.70 572	27.93 574	13.18 572	18.50 575	111.26 580	133.37 580	29.24 574	39.73 577

LRCNet_RVC	21.24 571	31.15 576	21.41 565	28.98 573	23.82 571	3.13 546	0.60 449	20.96 574	1.59 512	25.58 574	28.15 576	21.99 574	14.79 564	21.94 575	16.41 565	28.89 579	14.87 573	33.53 575	31.28 575	29.51 577	26.16 575

HaxPig	31.96 572	37.24 578	34.27 572	24.37 572	24.88 572	18.26 568	19.86 567	20.64 573	28.52 577	35.97 579	38.75 579	25.57 575	28.72 577	33.88 577	34.39 577	35.94 580	38.87 580	37.80 576	40.48 576	39.68 578	41.15 580

AVERAGE_ROB	37.58 580	40.13 582	40.15 574	34.81 575	33.82 574	28.55 577	25.10 569	32.02 579	34.06 582	41.28 580	40.66 580	34.46 577	34.81 582	39.18 578	37.57 579	42.78 581	43.44 581	43.82 577	43.03 577	40.47 579	41.51 581

MEDIAN_ROB	37.38 579	40.85 583	40.60 575	32.31 574	31.85 573	27.20 573	24.55 568	29.10 578	33.19 581	42.09 581	41.76 581	33.35 576	34.39 581	39.78 579	37.07 578	43.64 582	44.10 582	44.12 578	43.40 578	41.51 580	42.76 582

DLNR_Zeroshot_test	20.09 570	36.28 577	38.04 573	169.85 582	61.80 578	0.23 17	0.20 20	13.88 568	0.37 99	0.44 130	0.66 184	0.43 148	0.21 38	0.62 249	0.28 138	5.46 566	0.10 51	0.15 117	0.11 75	72.60 581	0.11 64

Anonymous_1	33.25 573	18.26 569	23.92 566	20.54 569	21.28 570	25.59 570	35.94 573	22.01 577	15.57 568	13.33 566	13.49 569	18.08 570	15.29 567	20.36 568	24.60 571	16.28 575	8.84 569	66.59 579	118.00 579	155.73 582	11.23 570

test_example2	176.61 583	205.14 584	198.86 583	188.60 583	190.98 583	152.67 583	170.61 582	94.86 583	123.55 583	178.88 583	179.48 582	158.94 583	141.34 583	192.61 583	198.96 583	203.76 583	236.37 583	164.13 583	173.55 583	218.58 583	160.41 583

ccccc		429.19 585		507.10 584	501.20 584	356.95 584		380.82 584		334.51 584		372.86 584		499.17 584		561.44 584	431.22 584	334.28 584	290.86 584	540.88 584

ASD4		8.86 566

Low-res two-view benchmark