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	1.24 475	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	1.28 531	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	0.69 522	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	3.94 545	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	0.81 510	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	1.51 533	0.26 443	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	0.75 524	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	4.23 552	0.17 61	61.76 578	0.34 57	0.16 7	12.16 562	0.37 274	0.58 127	0.68 224	1.01 438	3.36 538	0.77 334	0.82 439	1.21 477	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	1.19 466	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	1.15 423	0.39 114	0.66 230	0.61 167	1.70 504	0.91 458	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	0.71 514	3.55 546	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	0.88 524	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	0.89 517	0.53 489	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	0.45 466	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	0.70 513	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	0.41 444	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	1.79 498	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	0.51 519	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	0.53 483	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	1.16 460	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	1.15 423	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	1.91 512	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	1.83 507	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	3.08 559	2.43 534	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	1.09 536	0.08 2	0.17 181	0.16 223	0.14 120	0.97 537

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	1.18 521	0.67 195	0.86 333	0.94 409	1.37 458	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	2.34 513	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	1.18 521	0.67 195	0.86 333	0.94 409	1.37 458	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	1.66 490	0.58 215	1.06 482	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	0.67 462	0.66 185	0.87 342	1.02 441	1.40 464	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	1.75 497	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	0.55 462	0.36 413	0.38 182	0.20 20	0.60 142	0.30 43	0.46 138	1.30 449	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	1.27 484	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	0.23 406	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	1.16 460	0.76 294	1.13 405	1.32 469	0.57 310	1.00 443	0.53 355	0.17 244	0.14 285	0.25 399	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	0.86 528

tta	0.51 346	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 331	0.34 214	1.21 445	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	1.21 445	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	1.21 445	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	1.44 472	0.83 351	0.38 199	1.08 459	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	1.50 479	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	1.45 475	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	1.44 502	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	1.30 449	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	0.24 396

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	0.79 491	0.66 185	0.43 129	1.09 464	3.27 533	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	0.30 438

GrayStereo	0.49 323	0.19 121	0.42 200	0.46 372	0.28 305	0.53 268	0.67 462	0.69 213	0.63 201	1.02 441	1.47 478	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	0.29 430

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	0.21 344	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	0.92 462	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	1.51 511	1.32 489	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	1.23 506	0.29 375	0.96 467	0.40 218	0.23 151	0.95 438	0.69 472	1.16 429	1.28 485	1.67 511	2.33 512	11.15 561	0.86 449	0.93 430	0.88 446	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	0.68 501	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	1.27 472	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	0.25 399	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	0.88 446	0.16 206	0.10 51	0.25 399	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	1.10 438	1.18 494	1.33 490	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	0.91 430	0.35 238	0.75 259	0.62 190	0.85 353	1.54 483	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	0.27 417

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	0.27 417

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	1.73 494	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	0.78 523

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	0.27 417

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	0.27 417

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	1.37 458	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	0.27 417

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	1.84 500	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	0.29 430

SFCPSM	0.47 293	0.21 193	0.55 343	0.40 218	0.27 282	0.87 428	0.37 274	1.33 482	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	1.07 462	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	0.21 344	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	1.14 419	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	1.12 472	0.65 459	0.79 279	0.82 310	0.80 310	0.81 253	1.35 478	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	0.23 406	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	1.23 457	0.93 380	0.90 389	1.15 416	1.26 457	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	1.22 453	0.75 261	0.81 321	0.91 308	1.21 453	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	1.21 445	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	1.20 483	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	0.21 344	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	1.22 485	0.50 404	1.23 457	0.72 244	0.95 416	0.95 325	0.89 377	0.62 342	0.83 384	0.62 384	0.26 415	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	0.21 344	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	0.92 462	0.61 241	0.32 176	0.15 158	0.11 131	0.25 399	0.26 443	0.18 264	0.43 493

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	0.22 369	0.16 345	0.17 181	0.16 223	0.18 264	0.23 388

222	1.18 503	0.22 232	0.44 223	0.37 126	0.22 111	0.79 401	0.37 274	1.31 479	0.89 359	0.92 402	1.08 387	0.72 303	0.71 402	0.66 288	13.89 561	0.20 328	0.15 314	0.17 181	0.16 223	0.18 264	0.19 323

test_xeample	1.01 483	0.21 193	0.42 200	0.35 91	0.21 92	0.71 375	0.39 319	1.23 457	0.86 333	0.81 321	1.04 371	0.69 286	0.61 336	0.69 315	10.93 558	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	0.20 406	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	0.21 344	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	0.21 344	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	1.28 485	0.86 360	1.33 453	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	1.17 434	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	0.22 369	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	0.22 369	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	0.22 369	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	1.43 517	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	20.63 565	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	0.23 384	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	1.01 483	0.22 232	0.43 211	0.36 110	0.21 92	0.82 417	0.36 260	1.32 480	0.88 346	0.71 261	0.94 316	0.97 399	0.63 348	0.64 273	10.58 557	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	0.20 406	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	0.21 344	0.20 406	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	0.21 344	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	4.42 553	0.24 290	2.75 536	0.42 289	0.23 151	1.57 509	0.90 504	1.71 525	17.88 569	16.56 571	4.88 553	5.17 549	18.85 571	1.63 511	14.62 562	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	0.21 344	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	0.22 369	0.20 406	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	0.23 384	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	0.43 455	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	1.23 457	0.99 406	0.71 261	0.99 348	0.95 394	0.69 385	0.90 414	1.08 483	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	1.19 482	0.56 440	0.84 293	0.84 320	0.80 310	1.17 423	1.05 423	0.84 446	0.71 326	1.21 494	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	0.95 438	0.59 447	1.13 410	0.99 406	0.93 406	0.80 246	0.99 403	0.64 359	0.82 376	0.94 462	0.25 405	0.22 422	0.23 371	0.24 421	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	1.07 462	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	0.40 437	0.99 448	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	0.23 384	0.15 314	0.23 371	0.25 430	0.20 314	0.19 323

StereoDRNet-Refined	0.58 400	0.32 393	0.54 338	0.46 372	0.30 345	0.96 441	0.40 330	1.00 355	0.94 387	1.12 469	1.08 387	0.96 397	0.67 375	0.90 414	0.89 456	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	0.22 369	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	0.54 458	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	0.29 441	0.27 462	0.29 445	0.28 454	0.21 337	0.20 346

ACV-stereo	0.62 413	0.34 406	1.00 472	0.43 309	0.31 367	1.20 483	0.40 330	0.75 259	0.83 315	0.64 209	0.77 222	2.10 516	1.03 479	0.81 373	0.64 390	0.21 344	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	1.15 423	0.81 305	0.78 304	0.82 257	0.62 247	0.53 283	0.63 260	0.44 302	0.21 344	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	1.15 423	0.81 305	0.75 287	0.79 243	0.66 274	0.49 261	0.63 260	0.46 321	0.21 344	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	0.23 384	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	1.17 479	0.49 399	0.86 300	0.98 401	1.02 441	1.36 455	1.29 461	0.85 447	0.76 353	0.81 428	0.21 344	0.23 432	0.23 371	0.23 406	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	1.50 508	0.86 333	0.86 360	0.92 312	0.64 256	0.59 326	0.59 227	0.79 423	0.23 384	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	0.36 467

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	1.22 453	0.92 374	0.82 330	0.85 278	0.85 357	0.63 348	0.90 414	0.65 392	0.24 395	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	0.39 432	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	0.21 344	0.22 422	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	0.22 369	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	0.53 452	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	0.24 395	0.16 345	0.24 386	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	0.94 468	0.74 343	0.61 382	0.21 344	0.25 448	0.26 417	0.23 406	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	0.25 405	0.21 416	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	1.13 410	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	0.23 406	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	0.21 344	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	1.21 453	0.69 385	0.88 406	0.69 402	0.20 328	0.20 406	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	0.27 424	0.26 454	0.24 386	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	0.27 424	0.25 448	0.25 399	0.23 406	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	1.24 464	1.24 475	0.80 310	0.81 253	0.72 303	0.58 319	0.82 376	0.65 392	0.21 344	0.17 365	0.23 371	0.21 375	0.22 359	0.26 408

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 305	0.21 193	1.26 500	0.39 183	0.51 484	0.28 74	0.30 151	1.25 468	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	0.24 396

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	0.22 369	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	1.13 410	0.81 305	0.77 300	0.94 316	0.64 256	0.54 295	0.65 280	0.43 286	0.21 344	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	1.13 410	0.81 305	0.80 310	1.03 365	0.64 256	0.54 295	0.65 280	0.43 286	0.21 344	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	1.16 429	1.03 424	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 446	0.20 328	0.15 314	0.25 399	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	0.22 369	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	1.16 429	1.03 424	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 446	0.20 328	0.15 314	0.25 399	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	0.29 441	0.16 345	0.22 351	0.18 299	0.22 359	0.28 424
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	1.03 455	0.56 440	1.10 397	0.99 406	0.97 421	1.22 431	1.06 425	0.69 385	1.07 457	0.95 465	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	0.22 369	0.20 406	0.25 399	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	0.24 395	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	0.23 384	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	0.80 453	0.43 452	1.32 506	0.50 416	0.45 466	1.07 462	0.51 419	1.07 387	0.98 401	1.17 474	1.42 467	0.87 368	0.91 458	0.85 396	3.19 534	0.18 275	0.16 345	0.23 371	0.23 406	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	0.28 434	0.26 454	0.25 399	0.22 393	0.23 376	0.18 290

rvit_105_1	0.54 373	0.40 444	0.76 439	0.58 472	0.37 419	0.59 315	0.68 467	0.70 228	0.94 387	0.82 330	0.69 191	0.73 314	0.58 319	0.78 364	0.54 360	0.32 462	0.29 471	0.31 454	0.34 480	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	1.12 408	0.83 315	0.80 310	1.03 365	0.66 274	0.55 301	0.67 299	0.46 321	0.22 369	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	0.21 344	0.18 382	0.24 386	0.18 299	0.23 376	0.20 346

LMCR-Stereo	0.53 361	0.30 384	0.53 334	0.58 472	0.30 345	0.83 420	0.36 260	1.19 439	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	0.24 395	0.24 440	0.22 351	0.21 375	0.23 376	0.23 388

Syn2CoEx	0.71 435	0.51 473	0.95 465	0.64 490	0.45 466	0.91 430	0.53 426	1.48 505	1.13 456	0.93 406	1.35 454	1.02 415	0.99 475	0.92 424	0.80 425	0.30 448	0.27 462	0.28 437	0.24 421	0.23 376	0.24 396

GwcNet	0.69 429	0.36 417	1.10 481	0.51 432	0.42 450	1.08 466	0.50 404	1.21 445	1.16 460	1.00 433	1.37 458	1.06 425	0.79 431	0.92 424	0.94 462	0.25 405	0.24 440	0.24 386	0.22 393	0.23 376	0.26 408

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	0.23 384	0.15 314	0.24 386	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	0.23 384	0.15 314	0.24 386	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	1.17 434	0.88 346	0.75 287	0.99 348	0.75 322	0.49 261	0.67 299	0.46 321	0.27 424	0.12 186	0.28 437	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	0.44 456	0.69 408	0.51 432	0.33 394	0.97 443	1.06 515	1.22 453	1.19 466	1.24 486	0.96 329	1.08 432	0.78 429	1.20 473	0.67 398	0.24 395	0.30 475	0.23 371	0.24 421	0.23 376	0.25 403

YMNet	0.66 420	0.38 433	0.90 461	0.52 444	0.46 473	1.08 466	0.49 399	1.00 355	0.77 276	1.18 476	1.29 446	1.12 442	0.74 411	0.85 396	0.86 438	0.27 424	0.31 484	0.25 399	0.25 430	0.24 389	0.23 388

YMNet_1	0.66 420	0.38 433	0.90 461	0.52 444	0.46 473	1.08 466	0.49 399	1.00 355	0.77 276	1.18 476	1.29 446	1.12 442	0.74 411	0.85 396	0.86 438	0.27 424	0.31 484	0.25 399	0.25 430	0.24 389	0.23 388

ttt	0.51 346	0.25 313	0.43 211	0.38 155	0.24 180	0.65 354	0.38 296	1.18 437	1.05 433	0.72 273	1.08 387	0.63 249	0.49 261	0.84 389	0.59 375	0.24 395	0.21 416	0.22 351	0.20 354	0.24 389	0.24 396

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	0.24 386	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	0.25 405	0.23 432	0.26 417	0.32 475	0.24 389	0.23 388

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	0.24 386	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	1.14 474	0.51 419	1.23 457	1.23 473	0.81 321	1.05 375	1.50 492	0.85 447	1.82 520	1.03 477	0.19 305	0.15 314	0.18 226	0.16 223	0.24 389	0.23 388

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	1.12 442	0.46 249	0.86 401	0.60 378	0.22 369	0.16 345	0.22 351	0.18 299	0.25 399	0.26 408

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	0.24 386	0.20 354	0.25 399	0.30 438

UCFNet_RVC	0.49 323	0.26 332	0.35 104	0.39 183	0.26 253	0.64 347	0.36 260	1.15 423	0.84 320	0.67 233	0.88 297	0.88 373	0.59 326	0.58 212	0.45 311	0.24 395	0.17 365	0.27 429	0.27 449	0.25 399	0.23 388

DRN-Test	0.66 420	0.32 393	0.66 394	0.50 416	0.39 432	1.15 476	0.61 454	1.49 507	1.01 416	1.12 469	1.08 387	1.06 425	0.69 385	0.77 360	0.94 462	0.23 384	0.17 365	0.26 417	0.25 430	0.25 399	0.21 364

MDST_ROB	0.91 475	0.27 349	0.85 452	0.63 489	0.41 444	2.53 529	0.71 482	1.60 518	1.13 456	2.83 539	1.73 494	0.97 399	0.69 385	1.61 508	0.73 413	0.25 405	0.22 422	0.32 460	0.28 454	0.25 399	0.24 396

SGM_RVC	0.97 480	0.28 363	0.41 179	0.39 183	0.22 111	1.55 507	0.73 484	1.51 511	1.25 480	2.25 529	1.92 503	2.58 526	1.56 515	2.02 528	1.19 493	0.27 424	0.27 462	0.27 429	0.25 430	0.25 399	0.25 403
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
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	0.21 344	0.24 440	0.25 399	0.24 421	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	0.21 344	0.15 314	0.26 417	0.18 299	0.26 405	0.22 382

Wz-Net-LNSev	0.71 435	0.51 473	1.36 512	0.50 416	0.41 444	1.15 476	0.69 472	1.21 445	1.07 446	1.02 441	1.12 398	1.08 432	0.87 452	0.89 412	0.89 456	0.24 395	0.22 422	0.21 337	0.19 329	0.26 405	0.26 408

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	0.23 384	0.18 382	0.31 454	0.23 406	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	0.26 417	0.27 449	0.26 405	0.27 417

PA-Net	0.67 424	0.43 452	0.83 450	0.50 416	0.53 489	0.94 435	0.68 467	1.10 397	1.14 458	0.80 310	0.88 297	0.87 368	0.77 424	1.02 449	0.88 446	0.24 395	0.41 511	0.29 445	0.44 504	0.26 405	0.34 460
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	0.73 484	1.03 371	1.01 416	0.82 330	1.10 393	0.84 355	0.70 398	0.86 401	0.58 370	0.28 434	0.17 365	0.25 399	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	1.19 439	0.70 232	0.85 353	1.05 375	0.86 362	0.55 301	0.84 389	0.51 345	0.29 441	0.23 432	0.22 351	0.22 393	0.26 405	0.25 403

PSMNet_ROB	0.64 416	0.37 423	0.65 388	0.56 465	0.42 450	0.97 443	0.83 494	1.21 445	0.92 374	0.79 308	1.02 361	1.08 432	0.63 348	0.82 376	0.91 460	0.29 441	0.20 406	0.31 454	0.31 469	0.26 405	0.23 388

CBMV	0.64 416	0.35 412	0.41 179	0.42 289	0.25 212	1.01 450	0.77 488	1.13 410	1.09 451	1.17 474	1.22 431	1.04 419	0.75 415	0.88 406	0.63 387	0.28 434	0.30 475	0.34 467	0.30 462	0.26 405	0.26 408
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	0.26 415	0.20 406	0.27 429	0.26 443	0.27 415	0.24 396

aanetorigin	0.83 463	0.56 486	1.87 526	0.49 402	0.38 428	0.56 292	0.66 460	0.70 228	1.00 412	2.42 532	2.02 507	1.31 464	1.18 494	0.93 430	1.13 490	0.20 328	0.18 382	0.20 296	0.19 329	0.27 415	0.30 438

StereoDRNet	0.64 416	0.33 401	0.68 402	0.51 432	0.43 455	1.03 455	0.53 426	1.47 504	0.99 406	1.10 466	0.87 289	1.07 430	0.71 402	0.82 376	0.88 446	0.23 384	0.19 396	0.25 399	0.23 406	0.27 415	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	0.22 369	0.15 314	0.35 469	0.16 223	0.28 418	0.21 364

Wz-Net-MNSev	0.76 444	0.40 444	1.34 507	0.50 416	0.40 437	1.44 501	0.83 494	1.15 423	1.16 460	1.25 487	1.20 430	1.13 448	0.81 435	1.16 468	1.00 475	0.22 369	0.19 396	0.24 386	0.23 406	0.28 418	0.26 408

FAT-Stereo	0.73 441	0.33 401	0.75 434	0.49 402	0.37 419	0.71 375	0.59 447	1.36 490	1.30 487	1.03 449	1.40 464	1.59 501	1.15 490	0.87 403	0.86 438	0.28 434	0.28 466	0.28 437	0.23 406	0.28 418	0.38 478

ADCP+	1.06 492	0.35 412	1.51 519	0.49 402	0.51 484	1.45 502	0.55 434	1.25 468	1.03 424	1.16 473	1.15 416	1.10 438	1.07 484	1.56 505	6.75 553	0.19 305	0.16 345	0.23 371	0.21 375	0.28 418	0.21 364

dad	0.58 400	0.50 470	0.64 382	0.43 309	0.30 345	0.59 315	0.36 260	0.78 275	1.25 480	1.01 438	1.17 423	1.15 451	0.53 283	0.68 309	0.50 335	0.35 481	0.23 432	0.37 479	0.21 375	0.29 422	0.20 346

SACVNet	0.58 400	0.34 406	0.55 343	0.55 462	0.36 413	0.63 340	0.48 393	1.13 410	0.77 276	1.02 441	1.06 381	1.02 415	0.74 411	0.90 414	0.51 345	0.27 424	0.21 416	0.25 399	0.24 421	0.29 422	0.36 467

pcwnet_v2	0.58 400	0.28 363	0.84 451	0.45 351	0.35 409	0.61 323	0.35 238	1.27 472	1.21 470	0.99 428	1.27 441	0.72 303	0.58 319	0.67 299	0.48 332	0.27 424	0.21 416	0.24 386	0.23 406	0.29 422	0.29 430

APVNet	0.71 435	0.37 423	0.89 460	0.56 465	0.45 466	1.18 481	0.68 467	1.41 498	0.85 328	0.81 321	1.15 416	1.04 419	0.81 435	1.10 462	1.17 491	0.26 415	0.28 466	0.32 460	0.31 469	0.29 422	0.30 438

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	1.13 448	0.70 398	0.78 364	0.67 398	0.28 434	0.20 406	0.28 437	0.22 393	0.29 422	0.26 408

Nwc_Net	0.78 449	0.38 433	0.73 425	0.60 482	0.55 494	1.05 460	0.55 434	1.67 523	1.05 433	0.88 378	1.86 502	1.40 483	1.09 485	1.10 462	0.87 444	0.30 448	0.25 448	0.36 474	0.38 488	0.29 422	0.29 430

ADCL	1.04 488	0.38 433	1.35 508	0.50 416	0.39 432	1.61 511	0.89 502	1.29 475	1.39 495	1.29 489	1.50 479	1.24 456	1.24 499	1.37 498	4.87 546	0.21 344	0.19 396	0.25 399	0.25 430	0.29 422	0.27 417

SGM-ForestM	4.04 550	0.32 393	0.46 252	0.43 309	0.27 282	7.50 557	1.45 541	3.84 551	4.24 550	8.19 561	6.76 559	19.00 569	9.08 558	10.74 563	6.62 552	0.31 451	0.33 495	0.32 460	0.32 475	0.29 422	0.29 430

PWC_ROB	0.87 467	0.52 480	1.28 501	0.50 416	0.32 383	0.91 430	0.37 274	1.36 490	1.46 502	1.61 505	2.59 522	1.16 452	1.01 478	1.34 492	1.40 506	0.25 405	0.18 382	0.28 437	0.20 354	0.29 422	0.28 424

ISRNet	0.56 386	0.24 290	0.66 394	0.56 465	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	0.35 481	0.26 454	0.36 474	0.33 478	0.30 431	0.42 487

rvit_stereo_0075_2	0.47 293	0.37 423	0.70 412	0.53 452	0.46 473	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	0.32 462	0.23 432	0.35 469	0.25 430	0.30 431	0.25 403

AF-Net	0.81 456	0.39 439	0.68 402	0.64 490	0.54 492	0.91 430	0.51 419	1.61 519	1.31 488	0.96 417	2.02 507	1.46 486	1.26 502	1.11 464	0.99 472	0.32 462	0.24 440	0.39 484	0.27 449	0.30 431	0.25 403

RTSC	0.87 467	0.48 463	1.23 497	0.52 444	0.37 419	1.13 473	0.50 404	1.34 484	1.79 519	1.51 499	1.24 436	1.12 442	0.81 435	1.62 509	2.16 523	0.25 405	0.19 396	0.23 371	0.24 421	0.30 431	0.31 445

DeepPrunerF	0.89 471	0.52 480	3.43 540	0.68 504	0.81 515	0.72 382	0.72 483	1.22 453	1.99 524	0.93 406	1.01 353	0.87 368	0.86 449	1.08 459	0.95 465	0.34 476	0.28 466	0.43 493	0.39 492	0.30 431	0.32 449

SGM-Forest	0.62 413	0.32 393	0.39 158	0.43 309	0.30 345	1.02 452	0.55 434	1.09 395	1.05 433	1.06 455	1.18 425	1.10 438	0.67 375	0.88 406	0.62 384	0.31 451	0.33 495	0.33 465	0.30 462	0.30 431	0.28 424
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
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	0.21 344	0.18 382	0.26 417	0.23 406	0.31 437	0.28 424

FADNet-RVC	0.60 410	0.53 483	1.14 486	0.46 372	0.39 432	0.61 323	0.39 319	1.12 408	0.87 342	0.70 254	0.84 268	1.04 419	0.55 301	0.94 437	0.69 402	0.26 415	0.25 448	0.28 437	0.28 454	0.31 437	0.31 445

GANet	0.70 431	0.37 423	0.55 343	0.51 432	0.34 403	0.94 435	0.96 508	1.08 391	0.94 387	1.04 450	1.98 506	1.13 448	0.88 455	1.12 465	0.66 395	0.25 405	0.26 454	0.27 429	0.22 393	0.31 437	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	0.29 441	0.19 396	0.27 429	0.25 430	0.31 437	0.21 364

XPNet_ROB	0.70 431	0.35 412	0.68 402	0.52 444	0.40 437	0.79 401	0.85 500	1.16 429	0.94 387	1.33 492	1.15 416	1.38 480	0.83 444	1.03 451	0.90 458	0.32 462	0.25 448	0.26 417	0.24 421	0.31 437	0.28 424

TCMNet	0.66 420	0.39 439	0.98 470	0.59 476	0.61 505	0.96 441	0.55 434	1.05 379	0.90 362	0.84 349	1.14 410	0.89 377	0.65 365	0.85 396	1.01 476	0.26 415	0.26 454	0.31 454	0.28 454	0.32 442	0.29 430

Wz-Net-SNSev	0.91 475	0.73 503	2.13 530	0.56 465	0.45 466	0.95 438	1.13 520	1.34 484	1.24 475	1.02 441	1.30 449	1.46 486	0.86 449	1.81 519	1.50 507	0.25 405	0.23 432	0.25 399	0.26 443	0.32 442	0.29 430

S-Stereo	0.74 442	0.35 412	0.96 467	0.56 465	0.45 466	0.82 417	0.60 449	1.24 464	1.60 514	0.96 417	1.41 466	1.12 442	0.94 468	0.80 370	1.04 480	0.26 415	0.31 484	0.28 437	0.25 430	0.32 442	0.47 504

edge stereo	0.76 444	0.38 433	0.74 430	0.52 444	0.43 455	0.80 404	0.53 426	1.28 474	1.06 440	1.28 488	1.38 463	1.81 506	1.11 487	1.08 459	0.85 437	0.33 470	0.32 489	0.41 491	0.28 454	0.32 442	0.36 467

NCCL2	0.72 439	0.41 448	0.65 388	0.64 490	0.44 462	0.98 447	1.20 523	1.11 403	1.00 412	0.98 426	0.96 329	1.49 491	0.87 452	0.90 414	0.79 423	0.31 451	0.26 454	0.39 484	0.39 492	0.32 442	0.32 449

MeshStereo	1.34 511	0.43 452	0.54 338	0.44 328	0.34 403	1.66 514	0.60 449	1.94 528	1.37 492	4.47 553	3.25 531	4.71 544	1.94 530	1.92 524	1.17 491	0.35 481	0.35 499	0.37 479	0.31 469	0.32 442	0.32 449
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	0.82 457	0.51 473	2.09 529	0.49 402	0.41 444	0.85 424	0.50 404	1.04 374	0.88 346	1.45 496	1.43 470	1.50 492	1.06 482	1.22 479	0.97 468	0.31 451	0.32 489	0.27 429	0.27 449	0.33 448	0.42 487

NCC-stereo	0.78 449	0.40 444	0.76 439	0.61 484	0.67 509	0.81 409	0.69 472	1.54 515	1.11 453	0.90 389	1.36 455	1.33 472	1.16 491	1.19 471	0.88 446	0.31 451	0.30 475	0.37 479	0.48 512	0.33 448	0.33 453

Abc-Net	0.78 449	0.40 444	0.76 439	0.61 484	0.67 509	0.81 409	0.69 472	1.54 515	1.11 453	0.90 389	1.36 455	1.33 472	1.16 491	1.19 471	0.88 446	0.31 451	0.30 475	0.37 479	0.48 512	0.33 448	0.33 453
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	0.44 456	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	0.31 451	0.26 454	0.40 487	0.27 449	0.33 448	0.26 408

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	0.36 485	0.37 502	0.43 493	0.40 494	0.33 448	0.30 438

ETE_ROB	0.70 431	0.49 466	0.73 425	0.56 465	0.36 413	0.79 401	0.87 501	1.14 419	0.93 380	1.19 478	1.18 425	1.39 481	0.82 439	0.99 440	0.80 425	0.26 415	0.21 416	0.31 454	0.26 443	0.33 448	0.34 460

RP	0.76 444	0.36 417	0.63 377	0.66 498	0.58 502	0.80 404	0.55 434	1.14 419	1.22 472	0.97 421	1.65 488	1.43 485	1.32 504	1.01 444	0.84 433	0.33 470	0.30 475	0.36 474	0.30 462	0.34 454	0.34 460

FBW_ROB	0.88 469	0.50 470	0.85 452	0.55 462	0.40 437	1.17 479	0.78 490	1.50 508	1.37 492	1.33 492	1.27 441	1.48 490	1.00 477	2.57 540	0.98 471	0.25 405	0.32 489	0.45 496	0.30 462	0.34 454	0.28 424

SANet	1.07 494	0.41 448	1.06 477	0.48 387	0.30 345	1.41 498	0.94 506	1.42 499	3.36 544	1.58 502	2.43 516	2.33 522	1.70 522	1.34 492	1.07 482	0.28 434	0.24 440	0.26 417	0.23 406	0.34 454	0.30 438

PWCDC_ROB	0.89 471	0.49 466	0.80 448	0.74 511	0.40 437	1.03 455	0.39 319	1.33 482	2.35 533	1.02 441	3.77 540	0.81 349	0.92 462	1.20 473	0.90 458	0.34 476	0.22 422	0.24 386	0.20 354	0.34 454	0.29 430

FINET	0.67 424	0.42 450	1.00 472	0.46 372	0.43 455	0.83 420	0.89 502	1.08 391	1.50 504	0.87 368	1.14 410	0.71 294	0.68 381	0.92 424	0.70 405	0.36 485	0.30 475	0.26 417	0.24 421	0.35 458	0.33 453

DANet	0.71 435	0.45 460	0.91 463	0.59 476	0.40 437	0.81 409	0.40 330	0.97 346	0.84 320	1.20 481	1.22 431	1.33 472	0.88 455	1.16 468	1.24 495	0.27 424	0.23 432	0.31 454	0.25 430	0.35 458	0.32 449
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.83 463	0.49 466	0.77 444	0.60 482	0.41 444	1.14 474	1.06 515	1.19 439	1.46 502	1.32 490	1.43 470	1.37 479	1.19 496	1.27 485	0.86 438	0.39 491	0.31 484	0.36 474	0.37 485	0.35 458	0.34 460

LALA_ROB	0.74 442	0.43 452	0.69 408	0.54 458	0.40 437	1.01 450	0.95 507	1.21 445	1.07 446	1.22 483	1.12 398	1.56 498	0.79 431	1.04 453	0.86 438	0.33 470	0.22 422	0.35 469	0.30 462	0.35 458	0.31 445

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	0.41 496	0.20 406	0.40 487	0.41 499	0.36 462	0.33 453

test_sample9	1.05 491	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	1.20 473	1.36 502	0.41 496	8.41 563	0.40 487	0.41 499	0.36 462	0.33 453

test_sample8	1.25 508	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 345	0.71 375	0.43 362	1.13 410	0.75 261	1.50 498	0.95 325	3.29 536	1.59 517	1.20 473	1.36 502	0.41 496	8.41 563	0.40 487	0.41 499	0.36 462	0.33 453

GMStereo_Zeroshot	0.49 323	0.44 456	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	0.26 415	0.14 285	0.26 417	0.15 191	0.36 462	0.18 290

UDGNet	0.48 305	0.77 507	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	0.32 462	0.15 314	0.66 518	0.19 329	0.36 462	0.21 364

RGC	0.79 452	0.59 490	0.71 417	0.65 495	0.65 508	0.92 434	0.58 444	1.29 475	1.05 433	1.07 458	1.45 475	1.47 489	1.03 479	1.21 477	0.88 446	0.32 462	0.30 475	0.48 504	0.40 494	0.37 467	0.37 472

ADCMid	1.14 498	0.52 480	2.23 532	0.53 452	0.43 455	1.07 462	0.75 486	1.23 457	1.05 433	2.15 526	1.44 472	1.50 492	1.43 510	1.56 505	5.01 547	0.26 415	0.24 440	0.29 445	0.31 469	0.37 467	0.33 453

ADCPNet	1.03 487	0.48 463	2.70 535	0.54 458	0.42 450	1.40 496	0.75 486	1.13 410	1.07 446	1.22 483	1.42 467	1.68 503	1.09 485	1.36 497	3.45 538	0.30 448	0.28 466	0.29 445	0.32 475	0.37 467	0.35 465

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	0.38 489	0.38 504	0.44 495	0.42 503	0.37 467	0.34 460

HBP-ISP	0.59 407	0.45 460	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	0.35 481	0.38 504	0.47 500	0.41 499	0.38 471	0.31 445

stereogan	0.80 453	0.31 389	0.71 417	0.59 476	0.50 481	1.72 518	0.48 393	1.35 487	1.37 492	1.00 433	1.46 477	1.56 498	0.95 471	1.29 486	0.84 433	0.28 434	0.29 471	0.29 445	0.25 430	0.38 471	0.38 478

AnyNet_C32	1.16 502	0.62 496	2.40 533	0.57 471	0.55 494	1.41 498	1.34 534	1.18 437	1.24 475	1.49 497	1.42 467	1.39 481	1.20 498	1.55 503	4.82 545	0.29 441	0.28 466	0.29 445	0.34 480	0.38 471	0.42 487

WZ-Net	1.19 504	0.59 490	4.07 544	0.62 488	0.51 484	1.34 493	1.31 533	1.32 480	1.74 518	1.53 501	1.65 488	1.74 505	1.28 503	2.25 534	2.01 520	0.27 424	0.21 416	0.23 371	0.25 430	0.40 474	0.39 480

SHD	0.93 478	0.50 470	1.18 492	0.59 476	0.46 473	0.97 443	0.48 393	1.70 524	2.15 526	1.58 502	1.37 458	1.42 484	1.19 496	1.31 488	1.60 508	0.31 451	0.26 454	0.32 460	0.33 478	0.40 474	0.42 487

RTS	1.98 532	0.96 521	11.36 556	0.65 495	0.57 500	2.77 535	1.40 537	1.39 494	2.26 528	1.89 517	2.56 519	1.32 469	1.25 500	5.20 553	4.05 541	0.31 451	0.22 422	0.29 445	0.29 460	0.40 474	0.37 472

RTSA	1.98 532	0.96 521	11.36 556	0.65 495	0.57 500	2.77 535	1.40 537	1.39 494	2.26 528	1.89 517	2.56 519	1.32 469	1.25 500	5.20 553	4.05 541	0.31 451	0.22 422	0.29 445	0.29 460	0.40 474	0.37 472

RYNet	0.72 439	0.35 412	0.64 382	0.53 452	0.67 509	1.31 492	0.67 462	1.20 443	1.18 464	1.05 452	0.87 289	1.27 458	0.93 467	0.93 430	1.27 499	0.22 369	0.16 345	0.26 417	0.23 406	0.40 474	0.39 480

NVstereo2D	0.60 410	0.30 384	0.75 434	0.48 387	0.43 455	0.89 429	0.48 393	1.05 379	1.15 459	0.66 230	0.86 281	0.88 373	0.70 398	0.99 440	0.65 392	0.32 462	0.15 314	0.28 437	0.20 354	0.40 474	0.36 467

Wz-Net-TNSev	1.14 498	1.06 527	4.32 546	0.49 402	0.42 450	1.51 505	1.11 519	1.48 505	1.40 497	1.22 483	1.26 440	1.58 500	1.43 510	1.76 517	1.70 510	0.32 462	0.31 484	0.26 417	0.30 462	0.41 480	0.41 486

EDNetEfficient	1.46 518	0.80 509	6.12 549	0.47 381	0.39 432	0.69 365	0.83 494	0.90 319	2.77 538	3.50 549	1.96 505	1.66 502	2.03 533	1.26 483	4.18 543	0.21 344	0.18 382	0.21 337	0.20 354	0.41 480	0.39 480

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 486	0.57 488	1.51 519	0.67 501	0.50 481	2.57 530	1.66 544	1.20 443	1.43 498	1.38 494	1.57 485	1.33 472	0.92 462	1.64 512	0.88 446	0.37 488	0.39 508	0.46 499	0.60 524	0.41 480	0.40 483

WCMA_ROB	1.14 498	0.36 417	0.76 439	0.49 402	0.44 462	1.23 487	0.67 462	1.11 403	1.23 473	2.84 540	3.95 546	3.28 535	1.83 527	1.25 482	0.99 472	0.44 500	0.34 497	0.34 467	0.37 485	0.41 480	0.40 483

SDNR	0.86 466	0.37 423	1.47 517	0.40 218	0.38 428	3.38 545	0.33 203	0.90 319	0.98 401	0.99 428	2.09 510	0.59 230	0.71 402	1.29 486	0.70 405	0.51 511	0.56 526	0.36 474	0.26 443	0.43 484	0.46 499

GASNet	0.67 424	0.72 502	0.96 467	0.70 507	0.48 477	0.62 331	0.47 385	1.08 391	1.03 424	0.94 409	0.82 257	0.93 390	0.83 444	1.33 490	0.80 425	0.31 451	0.22 422	0.29 445	0.28 454	0.44 485	0.24 396

MFN_U_SF_RVC	1.09 496	0.59 490	1.97 528	0.67 501	0.44 462	1.93 522	0.60 449	1.85 527	1.36 490	1.61 505	1.54 483	1.95 514	1.37 506	1.64 512	1.73 511	0.40 495	0.37 502	0.45 496	0.48 512	0.44 485	0.44 494

ADCS	1.51 520	0.61 493	3.42 539	0.59 476	0.51 484	1.27 490	1.08 518	1.59 517	1.81 520	1.91 520	1.66 490	1.51 495	1.42 509	1.94 526	8.60 555	0.33 470	0.32 489	0.33 465	0.36 484	0.44 485	0.42 487

AnyNet_C01	1.56 521	1.05 526	7.45 551	0.64 490	0.54 492	1.99 523	1.38 536	1.43 501	1.36 490	1.63 508	1.92 503	1.84 508	1.33 505	2.40 536	4.03 540	0.33 470	0.32 489	0.32 460	0.34 480	0.44 485	0.45 498

coex-ft	6.43 558	1.51 539	87.33 579	0.49 402	0.38 428	1.34 493	1.21 525	1.16 429	8.09 555	12.12 563	2.79 526	2.77 528	3.31 548	1.16 468	3.15 533	0.24 395	0.23 432	0.27 429	0.24 421	0.45 489	0.37 472

G-Net	0.95 479	0.46 462	1.04 475	0.64 490	0.48 477	2.12 525	0.64 458	1.01 364	0.87 342	1.75 513	2.82 529	1.30 463	1.64 521	1.06 454	0.96 467	0.36 485	0.29 471	0.35 469	0.25 430	0.45 489	0.42 487

PDISCO_ROB	0.91 475	0.48 463	1.06 477	0.99 520	0.97 523	1.67 516	0.63 456	1.64 521	1.59 511	1.06 455	1.18 425	1.31 464	0.79 431	1.55 503	0.97 468	0.49 508	0.22 422	0.45 496	0.40 494	0.45 489	0.37 472

FADNet	0.61 412	0.51 473	1.10 481	0.45 351	0.44 462	0.65 354	0.41 345	1.19 439	1.05 433	0.70 254	0.84 268	0.98 402	0.66 372	0.82 376	0.50 335	0.29 441	0.30 475	0.27 429	0.30 462	0.46 492	0.35 465

DPSNet	0.99 482	0.42 450	1.88 527	0.53 452	0.41 444	1.59 510	1.26 529	2.21 534	1.43 498	1.10 466	1.11 394	1.46 486	1.95 531	1.34 492	1.26 497	0.34 476	0.25 448	0.25 399	0.21 375	0.46 492	0.37 472

MSMD_ROB	1.21 505	0.49 466	0.62 368	0.59 476	0.50 481	1.62 513	0.67 462	1.23 457	1.24 475	2.45 533	3.77 540	3.09 532	2.98 546	1.32 489	0.81 428	0.45 501	0.41 511	0.49 507	0.51 519	0.47 494	0.44 494

FC-DCNN v2	1.65 526	0.51 473	0.65 388	0.61 484	0.49 479	1.61 511	0.70 477	1.75 526	1.56 510	4.74 557	4.91 554	6.46 555	3.31 548	1.91 523	1.11 485	0.46 502	0.42 513	0.47 500	0.46 505	0.48 495	0.46 499

FC-DCNN	1.59 522	0.51 473	0.66 394	0.61 484	0.49 479	1.56 508	0.70 477	1.66 522	1.53 506	4.64 554	4.62 552	5.85 551	3.34 550	1.84 521	1.11 485	0.46 502	0.42 513	0.47 500	0.46 505	0.48 495	0.46 499

SAMSARA	1.07 494	0.65 498	1.19 493	1.06 525	0.90 517	1.76 519	1.76 548	1.46 503	1.44 500	1.51 499	1.16 421	2.00 515	1.14 489	1.48 501	1.31 501	0.39 491	0.44 519	0.35 469	0.38 488	0.49 497	0.49 510

MANE	4.13 551	0.51 473	0.64 382	0.66 498	0.56 497	6.89 556	0.99 511	7.55 559	12.04 558	6.68 560	8.57 561	10.69 560	9.45 559	7.59 560	6.39 551	0.49 508	0.43 517	0.48 504	0.98 540	0.49 497	0.48 507

FCDSN-DC	1.39 516	0.56 486	0.65 388	0.74 511	0.59 503	1.38 495	0.63 456	1.35 487	1.39 495	3.26 547	4.50 551	4.61 542	2.63 541	1.58 507	1.03 477	0.46 502	0.42 513	0.48 504	0.47 510	0.50 499	0.50 511
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	0.82 457	0.57 488	0.75 434	0.54 458	0.59 503	1.09 469	0.66 460	1.38 493	0.94 387	1.12 469	1.44 472	1.29 461	0.92 462	0.95 439	1.24 495	0.49 508	0.42 513	0.50 509	0.47 510	0.51 500	0.46 499

EDNetEfficientorigin	9.93 561	1.15 528	175.16 580	0.48 387	0.36 413	1.04 459	0.68 467	1.24 464	2.69 537	3.17 546	2.50 518	2.30 520	2.07 534	1.76 517	2.21 524	0.20 328	0.18 382	0.24 386	0.19 329	0.51 500	0.50 511

BEATNet-Init1	15.13 565	0.82 513	50.86 577	0.72 510	0.53 489	38.10 576	7.03 561	11.83 564	14.25 563	29.78 576	30.17 576	48.21 579	22.64 573	26.78 574	18.11 564	0.42 499	0.38 504	0.47 500	0.46 505	0.51 500	0.48 507

PVD	1.28 510	0.67 500	1.28 501	0.74 511	0.62 506	1.50 504	0.84 497	1.99 530	2.96 539	2.18 527	2.36 515	1.85 510	1.95 531	1.92 524	1.94 518	0.39 491	0.36 501	0.49 507	0.37 485	0.51 500	0.64 518

LSM	4.74 555	0.77 507	10.16 554	0.70 507	56.56 575	1.02 452	1.00 513	1.24 464	1.62 515	2.04 522	2.34 513	1.33 472	1.17 493	1.38 499	1.09 484	0.33 470	0.49 523	0.39 484	0.46 505	0.51 500	10.09 565

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 424	0.81 510	0.73 425	0.53 452	0.37 419	1.40 496	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	0.39 491	0.30 475	0.57 514	0.31 469	0.53 505	0.30 438

XQC	0.89 471	0.65 498	1.31 504	0.67 501	0.52 488	1.22 485	0.68 467	1.26 470	1.52 505	1.14 472	1.11 394	1.28 460	1.04 481	1.40 500	1.77 514	0.38 489	0.24 440	0.37 479	0.31 469	0.53 505	0.47 504

ELAS_RVC	1.60 523	0.61 493	1.01 474	0.70 507	0.56 497	2.00 524	1.89 551	1.96 529	2.65 536	3.33 548	3.26 532	3.03 529	3.41 551	2.49 538	2.09 522	0.52 512	0.45 520	0.50 509	0.48 512	0.54 507	0.52 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 525	0.61 493	0.95 465	0.68 504	0.55 494	3.01 543	1.55 542	2.39 536	2.33 532	3.64 550	3.89 544	2.75 527	2.90 545	2.15 532	2.27 529	0.52 512	0.45 520	0.50 509	0.48 512	0.54 507	0.52 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.82 457	0.44 456	0.63 377	0.40 218	0.43 455	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	0.52 512	0.54 525	0.54 512	4.82 563	0.56 509	0.40 483

PASM	0.90 474	0.64 497	1.69 521	0.69 506	0.69 512	0.78 398	0.84 497	1.03 371	1.26 483	1.19 478	1.15 416	1.31 464	0.98 474	1.24 481	1.03 477	0.52 512	0.56 526	0.59 517	0.66 526	0.56 509	0.54 515

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	0.57 511	0.44 494

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	0.57 511	0.44 494

DGSMNet	0.76 444	0.55 485	1.29 503	0.58 472	0.62 506	0.94 435	0.70 477	1.26 470	1.11 453	0.83 342	1.24 436	1.00 406	0.71 402	1.03 451	0.81 428	0.34 476	0.29 471	0.41 491	0.40 494	0.57 511	0.55 516

CC-Net-ROB	0.82 457	0.96 521	0.85 452	0.58 472	0.45 466	1.27 490	0.70 477	1.17 434	1.02 419	0.83 342	1.23 435	0.90 382	0.77 424	1.06 454	0.69 402	0.46 502	0.34 497	1.71 535	0.38 488	0.59 514	0.36 467

GANetREF_RVC	0.80 453	0.75 505	0.86 457	0.66 498	0.42 450	1.15 476	0.98 509	1.14 419	1.19 466	1.01 438	1.02 361	1.10 438	0.90 457	1.15 467	0.76 418	0.48 506	0.39 508	0.57 514	0.38 488	0.63 515	0.46 499
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	0.75 505	1.08 480	1.01 523	0.90 517	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	0.53 516	0.27 462	0.76 520	0.46 505	0.66 516	0.47 504

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 511	0.87 515	1.76 524	0.86 515	0.56 497	4.29 550	1.79 549	1.50 508	1.98 523	1.61 505	1.85 501	1.84 508	1.41 508	1.89 522	1.36 502	0.48 506	0.40 510	0.56 513	0.57 522	0.69 517	0.48 507

NVStereoNet_ROB	1.24 507	0.90 517	1.13 485	0.86 515	0.88 516	1.11 470	0.99 511	1.42 499	1.53 506	1.59 504	2.48 517	2.24 519	1.53 512	1.96 527	1.30 500	0.76 525	0.70 531	0.78 521	1.00 541	0.71 518	0.88 529
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+	2.23 538	2.43 553	10.85 555	1.22 529	0.91 519	2.76 534	1.40 537	2.12 533	1.67 517	1.32 490	1.74 496	1.86 511	1.74 523	6.25 555	4.41 544	0.65 520	0.64 529	0.58 516	0.54 521	0.80 519	0.76 522

MFMNet_re	1.14 498	0.97 524	1.19 493	0.99 520	0.95 521	1.25 489	1.22 526	1.39 494	1.55 508	1.69 512	1.67 492	1.21 453	1.53 512	1.12 465	0.99 472	0.87 529	0.75 538	0.79 522	0.75 530	0.90 520	0.94 531

GCST	0.83 463	1.22 530	0.74 430	1.58 534	1.01 527	1.06 461	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	0.96 530	0.65 530	1.20 530	0.81 533	0.91 521	0.70 520

anonymity	0.97 480	0.89 516	1.05 476	0.92 518	1.03 528	0.97 443	0.81 493	1.29 475	0.91 369	1.07 458	0.98 343	1.00 406	0.95 471	1.02 449	0.92 461	0.96 530	0.95 550	0.90 525	0.91 539	0.92 522	0.94 531

UDG	0.88 469	0.82 513	0.67 398	1.00 522	0.96 522	1.02 452	0.57 443	1.13 410	0.99 406	0.90 389	0.97 342	1.31 464	0.99 475	0.85 396	0.84 433	0.54 517	0.32 489	1.77 536	0.40 494	0.94 523	0.66 519

SGM+DAISY	1.35 513	0.94 520	1.25 499	0.96 519	1.00 526	1.52 506	1.02 514	1.34 484	1.21 470	2.64 535	2.65 524	2.44 523	1.56 515	1.64 512	1.26 497	0.97 532	0.95 550	0.90 525	0.90 536	0.94 523	0.96 534

SPS-STEREO	1.25 508	0.93 518	1.06 477	1.04 524	1.03 528	1.41 498	0.91 505	1.51 511	1.19 466	2.09 524	1.83 499	1.94 513	1.39 507	1.62 509	1.39 505	0.97 532	0.94 549	0.90 525	0.89 535	0.96 525	0.96 534
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 541	1.26 531	7.04 550	1.16 527	1.48 535	8.00 558	6.02 560	2.60 537	1.92 522	2.12 525	2.64 523	3.34 537	3.05 547	6.49 556	3.39 536	0.78 526	0.76 539	0.75 519	0.76 531	0.97 526	1.18 546

WAO-7	1.90 530	1.20 529	1.35 508	1.27 530	1.06 531	2.84 537	1.56 543	3.23 544	3.06 542	2.23 528	3.33 536	3.17 533	2.28 536	3.12 541	2.21 524	1.02 534	0.91 545	1.06 529	1.03 544	1.04 527	0.97 537

Consistency-Raft	1.01 483	0.81 510	1.24 498	0.84 514	0.97 523	0.81 409	0.84 497	1.30 478	1.59 511	1.05 452	1.68 493	1.12 442	0.91 458	0.92 424	1.11 485	0.65 520	0.74 534	0.79 522	0.90 536	1.06 528	0.79 525

DDUNet	1.06 492	2.56 556	0.68 402	1.21 528	1.26 533	1.03 455	0.69 472	1.11 403	0.94 387	0.96 417	1.22 431	1.27 458	0.82 439	0.93 430	0.72 412	0.84 527	0.38 504	1.99 539	0.60 524	1.10 529	0.85 527

SQANet	0.82 457	0.74 504	0.67 398	1.13 526	0.98 525	1.11 470	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	0.61 519	0.24 440	1.03 528	0.35 483	1.18 530	0.58 517

otaku	1.04 488	0.93 518	0.88 459	1.33 532	1.05 530	1.66 514	0.70 477	1.40 497	1.18 464	1.08 462	1.32 452	1.33 472	0.91 458	1.23 480	0.76 418	0.72 523	0.46 522	1.24 531	0.50 517	1.40 531	0.75 521

Ntro	1.09 496	0.97 524	0.91 463	1.44 533	1.19 532	1.69 517	0.80 492	1.35 487	1.25 480	1.00 433	1.29 446	1.31 464	0.97 473	1.26 483	0.84 433	0.84 527	0.43 517	1.36 532	0.50 517	1.56 532	0.78 523

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	1.47 544	0.11 131	0.14 77	0.09 9	1.59 533	0.13 141

PWCK	1.92 531	1.66 545	3.12 538	1.65 535	0.91 519	2.84 537	2.26 554	2.10 532	2.41 534	2.36 531	2.31 511	2.22 518	1.82 525	3.43 544	2.03 521	1.61 547	0.71 533	1.51 533	0.82 534	1.69 534	0.91 530

RainbowNet	1.35 513	1.49 537	1.19 493	1.88 540	1.45 534	1.48 503	1.07 517	1.61 519	1.55 508	1.20 481	1.59 486	1.54 496	1.13 488	1.34 492	0.97 468	1.36 543	0.70 531	1.82 537	0.79 532	1.71 535	1.07 540

WAO-6	2.04 535	1.50 538	1.16 487	1.70 536	1.67 541	2.69 531	1.44 540	3.06 541	3.63 547	1.98 521	3.27 533	3.54 540	2.07 534	2.36 535	2.22 526	1.31 542	0.91 545	2.04 544	1.22 551	1.73 536	1.27 548

ACVNet_2	1.65 526	1.27 532	1.41 515	1.75 537	1.62 537	2.22 526	1.20 523	2.30 535	2.62 535	1.78 514	2.56 519	3.03 529	1.61 518	1.54 502	1.12 489	1.06 535	0.58 528	1.82 537	0.70 529	1.82 537	0.96 534

WAO-8	2.92 542	1.55 540	1.35 508	1.79 538	1.63 539	5.23 552	1.22 526	4.58 554	12.56 560	2.84 540	4.07 548	4.83 545	2.72 543	3.49 545	2.25 527	1.27 537	0.91 545	1.99 539	1.15 549	1.86 538	1.15 542

Venus	2.92 542	1.55 540	1.35 508	1.79 538	1.63 539	5.23 552	1.22 526	4.58 554	12.56 560	2.84 540	4.06 547	4.83 545	2.72 543	3.49 545	2.25 527	1.27 537	0.91 545	1.99 539	1.15 549	1.86 538	1.15 542

Dean	1.98 532	1.36 535	1.36 512	2.12 544	1.81 544	2.74 532	1.36 535	3.37 548	3.80 548	2.08 523	3.32 535	3.21 534	1.82 525	1.71 516	1.67 509	1.27 537	0.77 540	1.99 539	0.90 536	1.86 538	1.03 539

ACVNet-4b	1.35 513	1.31 533	1.10 481	1.90 541	1.59 536	1.92 521	0.77 488	1.52 514	1.62 515	1.05 452	1.60 487	2.11 517	0.94 468	1.64 512	0.77 422	1.30 540	0.35 499	2.03 543	0.67 527	1.88 541	0.84 526

LVE	2.12 537	1.44 536	1.36 512	1.99 543	1.78 542	2.75 533	1.79 549	2.82 538	3.95 549	1.90 519	4.33 550	3.52 539	1.81 524	2.24 533	1.74 512	1.74 549	0.87 543	2.06 545	1.13 547	1.91 542	1.35 549

ACVNet_1	1.46 518	1.33 534	1.12 484	1.91 542	1.62 537	1.83 520	0.98 509	2.00 531	1.85 521	1.39 495	1.53 482	2.32 521	1.53 512	1.34 492	1.11 485	1.30 540	0.50 524	2.06 545	0.58 523	1.93 543	0.95 533

IMH-64-1	1.86 528	1.62 542	1.16 487	2.20 545	1.89 545	2.33 527	1.30 530	2.89 539	2.29 530	1.66 509	2.80 527	2.49 524	1.61 518	2.10 530	1.78 515	1.60 545	0.74 534	2.43 549	1.02 542	2.12 544	1.17 544

IMH-64	1.86 528	1.62 542	1.16 487	2.20 545	1.89 545	2.33 527	1.30 530	2.89 539	2.29 530	1.66 509	2.80 527	2.49 524	1.61 518	2.10 530	1.78 515	1.60 545	0.74 534	2.43 549	1.02 542	2.12 544	1.17 544

IMH	2.04 535	1.62 542	1.20 496	2.20 545	1.89 545	2.91 542	1.30 530	3.11 542	3.03 540	1.81 515	3.35 537	3.03 529	1.90 528	2.48 537	1.80 517	1.66 548	0.77 540	2.45 551	1.04 545	2.15 546	1.19 547

DispFullNet	1.60 523	2.63 557	2.75 536	2.56 552	1.79 543	1.24 488	0.47 385	1.37 492	1.45 501	1.87 516	1.50 479	1.55 497	2.46 537	2.04 529	1.04 480	0.59 518	0.18 382	2.32 548	0.68 528	2.29 547	1.14 541

TorneroNet-64	3.44 545	1.86 546	1.42 516	2.58 553	2.28 551	6.87 555	1.68 545	4.70 556	12.03 557	2.31 530	5.59 558	8.25 557	2.55 540	3.97 550	2.73 531	1.81 550	0.74 534	2.57 553	1.07 546	2.35 548	1.44 550

TorneroNet	4.53 554	1.89 547	1.48 518	2.55 551	2.27 550	13.78 565	1.69 546	4.84 558	23.73 574	2.89 543	7.70 560	7.06 556	2.69 542	4.26 552	3.42 537	1.84 551	0.77 540	2.68 555	1.13 547	2.42 549	1.47 551

ktn	2.98 544	2.25 551	1.73 523	2.84 555	2.53 556	3.76 549	2.15 553	3.70 550	5.47 552	2.75 537	5.17 557	5.94 552	2.48 538	3.23 542	2.46 530	2.34 558	1.44 556	2.78 557	2.03 557	2.45 550	2.01 555

DPSimNet_ROB	3.58 548	2.45 554	8.57 552	2.53 550	2.37 552	2.88 540	3.77 559	3.14 543	3.23 543	4.71 556	3.86 543	4.68 543	4.87 556	4.07 551	5.62 548	2.33 557	2.33 558	2.47 552	2.52 558	2.51 551	2.64 558

KSHMR	2.57 539	1.93 548	1.69 521	2.63 554	2.42 553	2.86 539	2.07 552	3.27 546	6.50 553	2.49 534	3.36 538	3.41 538	1.92 529	2.49 538	1.94 518	2.13 554	1.40 555	2.79 558	1.50 554	2.73 552	1.77 552

UNDER WATER-64	3.53 547	2.01 549	3.94 543	3.22 559	2.49 555	5.41 554	2.60 557	3.43 549	12.41 559	3.03 545	2.68 525	6.07 553	4.04 553	3.79 549	3.33 535	2.02 552	1.24 554	2.63 554	1.46 553	2.78 553	2.08 556

SuperB	1.04 488	0.37 423	4.81 547	0.43 309	0.31 367	0.99 448	0.46 378	1.02 367	2.09 525	1.09 464	1.09 391	0.75 322	0.81 435	1.06 454	1.76 513	0.19 305	0.15 314	0.17 181	0.15 191	2.82 554	0.26 408

UNDER WATER	3.46 546	2.07 550	3.64 542	3.09 557	2.48 554	3.75 548	2.42 556	3.31 547	13.77 562	2.90 544	2.95 530	5.84 550	3.69 552	3.69 547	3.48 539	2.07 553	1.11 552	2.70 556	1.40 552	2.84 555	1.98 554

notaker	2.76 540	2.29 552	1.80 525	2.96 556	2.58 557	2.90 541	1.75 547	3.24 545	3.05 541	2.78 538	4.24 549	6.15 554	2.51 539	3.34 543	2.75 532	2.31 556	1.18 553	3.00 559	1.65 555	2.84 555	1.97 553

HanzoNet	6.76 559	2.45 554	4.22 545	3.19 558	2.94 559	3.62 547	2.28 555	4.79 557	7.20 554	14.00 567	13.19 566	17.49 567	22.30 572	13.25 564	6.19 550	4.20 561	1.93 557	3.10 560	2.56 559	3.35 557	2.88 560

JetRed	5.27 556	5.84 561	12.81 559	2.36 549	2.83 558	12.23 563	10.50 563	4.46 553	3.60 545	3.86 551	3.83 542	4.85 547	4.18 554	6.78 557	11.96 559	2.17 555	2.96 560	2.18 547	1.97 556	3.38 558	2.68 559

test_for_model	0.82 457	3.60 560	0.39 158	2.35 548	2.07 548	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	0.34 476	0.11 131	0.13 51	0.09 9	3.49 559	0.18 290

MADNet++	4.03 549	2.70 558	3.44 541	3.72 561	3.44 560	4.44 551	3.52 558	3.95 552	3.61 546	4.46 552	4.98 555	4.10 541	4.58 555	7.00 558	5.89 549	3.74 560	3.67 561	3.27 561	2.71 560	3.70 560	3.66 561

tt	6.20 557	0.20 156	5.89 548	3.55 560	2.07 548	11.26 561	19.21 564	11.74 563	5.46 551	2.69 536	2.04 509	4.87 548	6.25 557	3.70 548	7.09 554	8.32 566	11.17 570	4.93 563	5.41 565	5.74 561	2.37 557

DPSMNet_ROB	12.08 563	8.00 562	21.00 562	8.97 564	16.79 564	10.67 559	30.89 569	9.02 562	15.17 565	6.51 559	15.41 570	9.04 558	14.85 563	9.27 562	21.67 567	4.58 563	8.57 565	5.09 566	9.29 567	5.90 562	10.95 566

DGTPSM_ROB	12.07 562	8.00 562	20.99 561	8.93 563	16.78 563	10.67 559	30.87 568	9.01 561	15.16 564	6.50 558	15.41 570	9.04 558	14.85 563	9.25 561	21.67 567	4.57 562	8.57 565	5.08 564	9.28 566	5.90 562	10.95 566

USTest	12.99 564	14.18 566	20.00 560	16.24 565	14.97 562	20.80 567	31.95 570	16.20 567	10.91 556	8.79 562	9.48 562	13.94 562	10.50 560	16.11 565	21.44 566	3.17 559	4.82 562	5.08 564	5.36 564	8.81 564	7.13 563

TCMNet-wrong-test	8.97 560	10.42 565	8.74 553	19.56 566	17.61 565	12.53 564	9.01 562	13.59 565	2.18 527	4.64 554	5.11 556	14.63 563	11.09 561	7.19 559	9.73 556	5.56 565	0.89 544	3.77 562	3.11 561	10.34 565	9.80 564

PML	40.80 580	29.24 573	11.87 558	7.20 562	14.47 561	92.13 580	213.69 581	7.63 560	23.35 573	74.72 580	190.14 581	50.17 580	26.15 574	21.39 569	12.70 560	8.76 567	2.92 559	8.45 567	3.25 562	13.26 566	4.42 562

DPSM_ROB	17.78 566	18.63 568	24.31 568	20.90 568	19.47 566	25.97 569	36.21 572	21.23 573	16.24 567	13.38 565	14.06 568	19.18 570	16.30 566	20.78 567	25.67 570	9.38 568	9.23 568	9.49 568	9.82 568	13.51 567	11.91 569

DPSM	17.78 566	18.63 568	24.31 568	20.90 568	19.47 566	25.97 569	36.21 572	21.23 573	16.24 567	13.38 565	14.06 568	19.18 570	16.30 566	20.78 567	25.67 570	9.38 568	9.23 568	9.49 568	9.82 568	13.51 567	11.91 569

CasAABBNet	35.74 572	37.43 577	48.72 575	42.22 574	39.20 573	52.24 577	73.12 579	42.61 578	32.62 577	26.78 573	27.95 572	38.58 576	32.60 576	41.67 578	51.65 579	18.74 574	18.57 576	19.15 571	19.77 571	27.20 569	23.98 571

Selective-RAFT-Error	35.84 573	37.49 578	48.83 576	42.26 575	39.24 574	52.30 578	73.09 578	42.66 579	32.61 576	26.80 574	28.30 575	38.84 578	33.51 578	41.68 579	51.59 578	18.82 575	18.58 577	19.17 572	19.80 572	27.28 570	24.05 572

LSM0	38.95 579	37.60 579	48.58 574	43.57 576	91.06 580	52.57 579	72.57 577	43.17 580	32.63 578	26.97 575	27.97 573	38.65 577	32.94 577	41.86 580	51.78 580	18.89 576	18.41 572	19.13 570	19.63 570	27.29 571	33.77 574

xxxxx1	36.64 574	19.51 570	24.21 565	61.66 577	64.63 577	27.28 572	40.10 574	20.25 568	18.63 570	14.07 568	12.97 563	17.26 564	17.36 568	21.70 570	27.93 572	13.18 570	18.50 573	111.26 578	133.37 578	29.24 572	39.73 575

tt_ll	36.64 574	19.51 570	24.21 565	61.66 577	64.63 577	27.28 572	40.10 574	20.25 568	18.63 570	14.07 568	12.97 563	17.26 564	17.36 568	21.70 570	27.93 572	13.18 570	18.50 573	111.26 578	133.37 578	29.24 572	39.73 575

ff	36.64 574	19.51 570	24.21 565	61.66 577	64.63 577	27.28 572	40.10 574	20.25 568	18.63 570	14.07 568	12.97 563	17.26 564	17.36 568	21.70 570	27.93 572	13.18 570	18.50 573	111.26 578	133.37 578	29.24 572	39.73 575

LRCNet_RVC	21.24 569	31.15 574	21.41 563	28.98 571	23.82 569	3.13 544	0.60 449	20.96 572	1.59 511	25.58 572	28.15 574	21.99 572	14.79 562	21.94 573	16.41 563	28.89 577	14.87 571	33.53 573	31.28 573	29.51 575	26.16 573

HaxPig	31.96 570	37.24 576	34.27 570	24.37 570	24.88 570	18.26 566	19.86 565	20.64 571	28.52 575	35.97 577	38.75 577	25.57 573	28.72 575	33.88 575	34.39 575	35.94 578	38.87 578	37.80 574	40.48 574	39.68 576	41.15 578

AVERAGE_ROB	37.58 578	40.13 580	40.15 572	34.81 573	33.82 572	28.55 575	25.10 567	32.02 577	34.06 580	41.28 578	40.66 578	34.46 575	34.81 580	39.18 576	37.57 577	42.78 579	43.44 579	43.82 575	43.03 575	40.47 577	41.51 579

MEDIAN_ROB	37.38 577	40.85 581	40.60 573	32.31 572	31.85 571	27.20 571	24.55 566	29.10 576	33.19 579	42.09 579	41.76 579	33.35 574	34.39 579	39.78 577	37.07 576	43.64 580	44.10 580	44.12 576	43.40 576	41.51 578	42.76 580

DLNR_Zeroshot_test	20.09 568	36.28 575	38.04 571	169.85 580	61.80 576	0.23 17	0.20 20	13.88 566	0.37 99	0.44 130	0.66 184	0.43 148	0.21 38	0.62 249	0.28 138	5.46 564	0.10 51	0.15 117	0.11 75	72.60 579	0.11 64

Anonymous_1	33.25 571	18.26 567	23.92 564	20.54 567	21.28 568	25.59 568	35.94 571	22.01 575	15.57 566	13.33 564	13.49 567	18.08 568	15.29 565	20.36 566	24.60 569	16.28 573	8.84 567	66.59 577	118.00 577	155.73 580	11.23 568

test_example2	176.61 581	205.14 582	198.86 581	188.60 581	190.98 581	152.67 581	170.61 580	94.86 581	123.55 581	178.88 581	179.48 580	158.94 581	141.34 581	192.61 581	198.96 581	203.76 581	236.37 581	164.13 581	173.55 581	218.58 581	160.41 581

ccccc		429.19 583		507.10 582	501.20 582	356.95 582		380.82 582		334.51 582		372.86 582		499.17 582		561.44 582	431.22 582	334.28 582	290.86 582	540.88 582

ASD4		8.86 564

Low-res two-view benchmark