Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.22 1	0.33 101	1.17 9	0.07 39	0.11 77	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 50	0.07 18	0.17 23	0.39 1	0.20 18	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

asda	0.52 13	0.19 13	1.61 53	0.03 6	0.61 281	1.26 39	0.08 69	3.20 40	0.84 13	0.41 69	0.29 29	0.05 4	0.72 132	0.77 18	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

asd	0.49 9	0.16 3	1.57 49	0.04 20	0.72 298	1.24 30	0.05 47	2.80 18	0.84 13	0.45 81	0.50 38	0.06 12	0.56 113	0.58 8	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

qwe	0.66 28	0.19 13	1.64 58	0.05 26	1.17 346	1.23 21	0.03 30	3.35 54	0.88 28	0.51 91	0.38 32	0.04 2	0.17 23	3.22 117	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

2.25w	0.67 29	0.20 18	1.40 30	0.04 20	0.13 99	1.21 17	0.05 47	3.23 43	0.87 23	0.36 50	1.17 74	0.07 18	0.69 128	3.67 131	0.30 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25_new	0.52 13	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 314	1.23 21	0.04 34	3.18 37	0.85 16	0.32 40	0.77 53	0.05 4	0.42 92	0.83 21	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 13	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 314	1.23 21	0.04 34	3.18 37	0.85 16	0.32 40	0.77 53	0.05 4	0.42 92	0.83 21	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5_new	0.49 9	0.17 6	1.73 68	0.06 30	0.30 195	1.23 21	0.07 62	3.11 27	0.87 23	0.45 81	0.66 45	0.05 4	0.19 26	0.67 11	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 9	0.17 6	1.73 68	0.06 30	0.30 195	1.23 21	0.07 62	3.11 27	0.87 23	0.45 81	0.66 45	0.05 4	0.19 26	0.67 11	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4.25w-stereo	0.52 13	0.18 8	1.43 34	0.03 6	0.88 314	1.23 21	0.04 34	3.18 37	0.85 16	0.32 40	0.77 53	0.05 4	0.42 92	0.83 21	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4w-stereo	0.55 18	0.18 8	1.39 29	0.02 1	0.35 217	1.26 39	0.06 54	3.13 30	0.86 19	0.28 26	0.82 59	0.06 12	0.67 125	1.59 64	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.5w	0.68 31	0.23 29	1.29 19	0.04 20	0.31 203	1.26 39	0.09 77	3.24 45	0.86 19	0.42 74	0.59 41	0.03 1	0.56 113	4.36 160	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.75w_new	0.55 18	0.23 29	1.43 34	0.04 20	0.12 91	1.25 34	0.08 69	3.20 40	0.86 19	0.39 62	0.16 16	0.07 18	0.88 150	1.99 87	0.24 26	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.25w_new	0.45 4	0.25 39	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 56	0.91 34	0.33 45	0.16 16	0.07 18	0.42 92	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

3.25w	0.45 4	0.25 39	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 56	0.91 34	0.33 45	0.16 16	0.06 12	0.42 92	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

3.75w	0.62 23	0.16 3	1.33 25	0.02 1	1.27 353	1.25 34	0.01 5	3.23 43	0.87 23	0.38 54	0.23 26	0.07 18	0.40 79	2.96 112	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.5w_stereo	0.69 33	0.23 29	1.44 36	0.02 1	0.14 105	1.24 30	0.03 30	3.53 74	0.90 33	0.20 13	1.48 85	0.07 18	0.50 103	3.73 133	0.30 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3w_stereo	0.53 17	0.23 29	1.53 45	0.03 6	0.02 3	1.25 34	0.02 22	3.34 53	0.88 28	0.44 79	0.43 35	0.07 18	1.04 164	1.04 36	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

2w_stereo	0.56 20	0.19 13	1.31 23	0.03 6	0.10 67	1.22 19	0.04 34	3.42 64	0.81 11	0.79 108	0.73 50	0.07 18	1.24 187	0.81 20	0.37 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

1w_stereo	0.64 26	0.16 3	1.24 17	0.09 53	0.50 259	1.19 15	0.08 69	3.24 45	0.84 13	0.48 86	2.37 123	0.04 2	1.57 212	0.84 25	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

monsterstereo	0.93 59	0.30 66	1.91 79	0.43 143	2.63 431	1.21 17	0.01 5	3.11 27	0.76 8	0.46 84	1.44 83	0.05 4	0.09 8	5.66 200	0.50 107	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

G2L-ROB	3.43 330	0.77 328	3.89 297	1.71 330	1.16 345	4.51 351	0.44 203	11.70 409	5.70 266	7.51 350	5.34 222	11.24 433	1.71 220	7.66 328	5.10 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.10 301

xyz-stereo-finetune2	1.82 153	0.51 233	2.22 123	0.10 55	0.05 16	6.49 395	0.17 125	3.59 77	2.15 66	0.63 99	6.19 244	0.49 106	3.44 304	6.93 279	3.48 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.01 18

xyz-stereo-finetune	1.20 97	0.44 197	2.19 121	0.08 48	0.05 16	3.16 261	0.68 270	3.41 61	2.58 90	0.81 110	1.77 99	0.68 120	0.37 71	6.20 224	1.63 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.02 86

111111	0.97 63	0.19 13	1.49 42	0.06 30	1.12 341	1.43 65	0.05 47	4.77 147	1.70 55	0.44 79	2.88 136	0.09 33	0.17 23	4.66 168	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.01 18

DFGA-Net	2.78 263	1.91 468	7.35 446	1.52 296	0.36 220	3.36 271	0.20 138	6.64 264	5.93 281	4.88 217	6.31 253	2.18 176	1.12 168	7.43 314	5.98 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 437	0.04 179

G2L-Stereo_test	3.57 341	0.86 350	3.66 276	2.79 450	1.52 371	4.11 334	1.17 360	11.35 398	6.27 304	7.97 370	8.87 320	9.39 398	2.26 248	6.55 254	4.33 381	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.22 384	0.13 337

coex_refinement	4.04 382	0.87 353	3.55 265	2.96 460	1.40 365	4.28 339	0.32 174	11.18 390	7.72 358	8.32 382	13.44 418	10.01 408	3.48 305	6.28 228	6.76 427	0.00 1	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.16 367

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 45	0.33 101	2.51 145	0.25 103	0.53 268	1.93 113	0.27 161	5.07 168	1.05 40	0.47 85	0.68 47	0.64 119	0.22 33	0.95 31	0.65 125	0.00 1	0.05 333	0.00 1	0.19 429	0.03 116	0.16 367

G2L-Stereo	3.40 326	0.93 373	4.73 353	1.61 314	2.05 406	2.88 233	0.60 249	8.94 326	5.84 274	7.42 345	7.33 287	8.61 389	2.16 242	8.44 386	6.11 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.18 376

MM-Stereo_test3	1.83 155	0.59 269	1.93 83	1.43 285	3.99 481	2.44 164	0.81 305	5.81 221	6.70 324	1.73 136	4.79 190	1.23 141	0.65 124	3.30 119	0.85 171	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.33 427	0.05 214

MM-Stereo_test2	0.99 69	0.29 55	2.26 125	1.34 269	0.12 91	1.78 103	0.53 226	4.71 144	3.31 150	0.76 106	0.80 57	0.50 109	0.35 66	1.86 80	0.73 142	0.00 1	0.05 333	0.00 1	0.07 371	0.26 404	0.06 232

MM-Stereo_test1	1.57 128	0.36 135	2.19 121	1.17 246	0.35 217	2.39 159	0.56 235	4.53 129	5.21 248	3.67 181	1.65 94	0.40 94	0.84 149	6.90 277	0.80 164	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.31 420	0.03 135

HART	1.68 135	0.67 301	2.72 171	0.04 20	0.27 185	1.72 99	0.04 34	5.60 208	3.16 134	1.44 127	7.73 299	2.41 182	0.15 21	6.44 240	0.62 120	0.00 1	0.12 422	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.17 372

GREAT-IGEV	0.72 39	0.29 55	1.91 79	1.31 265	0.40 230	1.41 63	0.08 69	2.29 11	2.48 81	0.18 10	0.69 48	0.10 37	0.34 65	1.72 71	0.37 63	0.00 1	0.09 394	0.00 1	0.22 442	0.10 258	0.41 445

Reg-Stereo(zero)	1.60 131	0.19 13	2.59 154	0.45 145	0.47 251	1.64 85	0.23 149	3.22 42	5.87 275	4.29 196	3.01 140	4.49 274	1.64 217	2.47 103	1.16 218	0.00 1	0.08 382	0.00 1	0.13 401	0.01 24	0.10 301

HI	3.18 301	0.90 363	3.05 220	1.28 261	0.15 110	2.29 146	0.04 34	5.31 192	3.52 162	7.96 368	12.69 408	11.43 435	6.61 422	4.26 156	4.02 374	0.00 1	0.06 350	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.01 18

CoSv	3.18 301	0.90 363	3.05 220	1.28 261	0.15 110	2.29 146	0.04 34	5.31 192	3.52 162	7.96 368	12.69 408	11.43 435	6.61 422	4.26 156	4.02 374	0.00 1	0.06 350	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.01 18

ISRNet	3.93 375	0.55 253	5.49 393	3.20 470	2.69 434	2.11 129	0.26 158	7.01 278	6.40 311	11.00 459	17.99 466	8.31 378	2.64 263	6.51 250	4.36 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.02 86

SCV	1.59 129	0.58 266	2.57 151	2.72 446	0.31 203	2.15 135	0.79 301	6.88 274	2.72 99	0.20 13	2.68 130	0.68 120	0.58 119	7.60 323	0.41 72	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.22 442	0.37 437	0.24 407

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 65	2.14 475	1.55 47	0.88 198	0.26 182	0.56 6	0.04 34	2.80 18	0.86 19	0.30 33	0.80 57	0.21 59	2.33 251	6.17 221	0.37 63	0.00 1	0.07 370	0.00 1	0.17 417	0.01 24	0.01 18

AIO_rvc	1.02 74	0.59 269	1.95 89	0.15 82	0.09 59	3.42 273	0.99 340	4.46 124	2.73 102	0.28 26	1.62 91	1.32 142	0.28 47	2.10 93	0.21 21	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.04 357	0.11 278	0.11 315

HUF	1.05 80	0.64 286	2.33 129	0.35 130	0.22 165	3.09 250	0.41 195	3.73 88	2.89 110	0.36 50	2.71 132	0.33 88	0.30 58	2.28 97	0.23 24	0.00 1	0.61 508	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.39 440

AIO_test	0.90 57	0.40 162	1.67 62	0.14 80	0.16 117	2.97 239	0.83 311	3.61 79	2.67 94	0.29 29	0.71 49	1.50 152	0.29 51	2.37 98	0.13 7	0.00 1	0.04 317	0.00 1	0.08 376	0.03 116	0.03 135

AIO-test1	2.22 204	0.76 325	2.78 182	0.30 110	4.38 488	2.48 167	0.96 339	5.59 207	14.64 466	0.74 105	2.86 135	0.92 128	0.30 58	5.64 198	1.67 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 339	0.17 344	0.14 345

castereo++	1.18 95	0.54 249	1.95 89	0.30 110	0.51 263	4.56 353	1.00 342	4.61 134	1.12 42	0.29 29	2.14 118	1.89 167	0.15 21	3.94 143	0.18 16	0.00 1	0.04 317	0.00 1	0.31 470	0.03 116	0.00 1

MonSter	0.46 7	0.23 29	1.44 36	0.05 26	0.77 304	1.17 13	0.01 5	3.17 36	0.72 3	0.28 26	0.18 23	0.07 18	0.04 1	0.83 21	0.17 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.01 18

GIP-stereo	0.70 36	0.44 197	1.70 66	1.52 296	0.75 300	1.48 68	0.05 47	4.18 112	1.10 41	0.18 10	0.42 34	0.58 116	0.38 75	0.65 10	0.46 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.01 18

fffft	0.97 63	0.29 55	1.69 65	0.03 6	0.05 16	2.12 131	0.65 263	3.44 65	1.87 63	0.34 47	0.60 43	0.23 62	0.20 29	6.69 264	0.89 186	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.18 355	0.09 279
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.70 36	0.29 55	1.62 55	0.16 85	0.06 27	1.95 115	0.45 205	0.88 3	0.74 6	0.55 94	0.51 39	0.14 41	0.09 8	6.32 233	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

SMoEStereo_RVC	0.95 61	0.35 125	1.37 28	0.63 174	0.07 35	2.07 124	0.16 120	2.88 20	1.68 54	0.30 33	1.23 76	0.19 45	0.28 47	6.80 269	0.84 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.13 337

tt45	1.09 84	0.35 125	1.49 42	0.39 137	0.23 170	3.50 285	0.14 108	3.35 54	1.81 58	0.36 50	2.04 109	0.27 71	0.26 43	6.84 272	0.63 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 331	0.03 135

999	1.25 105	0.37 142	1.63 57	1.15 244	0.34 214	3.03 245	0.66 266	3.41 61	2.27 71	0.30 33	3.20 148	0.19 45	0.25 37	7.23 304	0.85 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 331	0.01 18

mms	1.03 76	0.54 249	1.58 51	0.05 26	0.36 220	1.52 75	0.08 69	2.97 23	1.84 62	0.38 54	2.94 138	0.32 84	0.25 37	6.82 270	0.39 68	0.00 1	0.04 317	0.00 1	0.00 1	0.17 344	0.28 425

ours_stereo	1.03 76	0.55 253	1.86 74	0.12 64	0.32 207	1.16 12	0.09 77	3.27 48	2.18 68	0.39 62	3.02 142	0.34 92	0.26 43	6.32 233	0.37 63	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.18 355	0.13 337

fffy	1.13 92	0.51 233	2.15 112	1.01 222	0.09 59	2.30 151	0.19 132	4.07 107	1.13 44	0.16 9	2.66 129	0.20 49	0.38 75	6.98 285	0.35 54	0.00 1	0.06 350	0.00 1	0.00 1	0.14 320	0.16 367

tg	1.96 176	0.64 286	2.15 112	0.68 180	0.12 91	4.40 349	0.04 34	5.74 213	4.19 206	4.00 191	5.23 213	2.58 186	0.93 153	7.12 296	0.77 157	0.00 1	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.31 420	0.25 411

PAM_32	3.50 335	0.32 84	5.22 381	1.32 266	0.53 268	7.49 418	0.39 190	9.52 345	3.91 183	5.22 228	5.28 219	16.75 479	7.44 441	4.61 167	0.90 189	0.00 1	0.20 469	0.00 1	0.39 484	0.09 247	0.39 440

PAM	3.38 322	0.31 71	5.61 401	1.37 276	0.71 296	7.60 424	0.38 189	8.94 326	3.55 165	5.54 236	4.69 189	16.09 473	7.03 434	3.67 131	1.02 204	0.00 1	0.21 472	0.00 1	0.38 481	0.07 217	0.41 445

dual_stereo	0.56 20	0.32 84	1.08 4	0.07 39	0.11 77	0.77 7	0.03 30	3.60 78	1.17 45	0.12 4	0.03 5	0.20 49	0.11 15	2.77 107	0.51 108	0.00 1	0.14 436	0.00 1	0.16 409	0.00 1	0.02 86

rvit_0105_6	1.26 106	0.87 353	4.85 357	0.61 169	0.07 35	1.60 80	0.32 174	3.79 95	5.87 275	0.25 23	0.26 28	1.09 135	0.29 51	4.60 166	0.62 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 232

rvit_0105_5	1.48 122	0.89 360	5.43 389	0.46 146	0.04 13	1.60 80	0.60 249	4.65 141	5.90 278	0.76 106	1.59 90	1.75 162	0.78 142	4.20 154	0.88 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 232

rvit_0105_4	1.38 115	0.98 379	5.52 398	0.61 169	0.05 16	1.62 83	0.41 195	3.95 102	5.80 272	0.31 38	0.73 50	1.37 143	0.53 109	4.89 177	0.78 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 179

rvit_0105_3	1.71 138	0.90 363	5.93 409	0.78 186	0.02 3	1.62 83	1.69 391	5.15 172	5.99 287	2.22 140	1.64 93	1.97 172	1.17 180	4.19 152	0.92 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 135

rvit_105_1	2.44 233	0.80 339	5.08 370	1.77 337	0.09 59	1.95 115	3.62 442	5.62 211	8.21 378	4.85 216	2.07 110	3.15 209	1.58 213	7.08 293	2.71 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.04 145	0.08 266

UGAM-zero	3.51 336	0.33 101	4.44 332	0.88 198	0.65 285	3.52 291	0.16 120	11.35 398	2.71 98	5.09 225	5.82 231	15.28 466	9.14 470	8.38 380	1.61 256	0.00 1	0.16 451	0.00 1	0.46 492	0.02 71	0.19 387

UGAM	3.90 370	0.48 220	4.69 350	0.17 86	0.08 51	3.67 300	1.22 362	4.81 149	14.45 465	4.59 206	11.94 394	14.20 458	3.80 328	9.92 443	3.61 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 324	0.32 424	0.07 251

rvit_stereo_0083	1.03 76	0.26 45	3.09 227	0.49 152	0.09 59	1.27 44	0.24 151	2.72 16	4.60 226	0.38 54	0.77 53	0.78 126	1.18 181	4.35 159	0.33 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 135

rvit_stereo_0081_aga	0.76 43	0.51 233	3.29 242	0.11 62	0.25 175	1.73 100	0.22 145	3.68 80	2.54 88	0.26 25	0.16 16	0.27 71	0.30 58	1.31 48	0.36 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.04 179

WCG-NET	1.24 103	0.43 191	1.46 39	0.33 122	0.08 51	2.14 133	1.08 353	3.09 26	6.86 329	2.73 152	3.43 159	0.74 123	0.94 155	0.89 26	0.33 50	0.00 1	0.04 317	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.05 214

rvit_stereo_0081	0.88 53	0.28 50	1.81 70	0.62 171	0.13 99	1.34 52	0.12 92	3.14 31	4.59 224	0.43 77	0.30 30	0.54 113	0.11 15	3.89 137	0.36 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

GCAP-BAT	1.77 144	0.49 224	2.78 182	0.66 178	0.16 117	3.76 315	0.80 303	3.72 87	3.27 145	3.68 182	5.03 201	3.66 234	0.56 113	5.82 208	0.65 125	0.00 1	0.05 333	0.00 1	0.24 448	0.01 24	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 53	0.28 50	1.81 70	0.62 171	0.13 99	1.34 52	0.12 92	3.14 31	4.59 224	0.43 77	0.30 30	0.54 113	0.11 15	3.89 137	0.36 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

rvit_stereo_0075_2	2.00 180	0.32 84	5.49 393	0.60 168	1.98 403	1.77 101	0.10 81	7.24 282	5.70 266	2.90 158	4.06 172	3.11 207	0.56 113	5.32 190	0.76 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.16 367

RAStereo	0.68 31	0.42 180	3.15 232	0.18 91	0.52 267	1.17 13	0.02 22	3.16 35	0.98 39	0.51 91	1.43 82	0.16 42	0.22 33	0.75 16	0.83 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.02 86

Occ-G	0.98 65	0.38 148	1.82 72	0.15 82	0.18 142	1.45 67	0.69 275	3.15 34	2.25 70	1.45 128	0.59 41	5.06 296	0.54 110	0.75 16	0.77 157	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.17 417	0.16 331	0.01 18

Pointernet	0.84 50	0.35 125	2.00 95	0.12 64	0.13 99	1.77 101	0.06 54	4.87 152	2.53 86	0.14 7	2.11 114	0.76 125	0.44 99	1.02 34	0.32 49	0.00 1	0.04 317	0.00 1	0.15 406	0.02 71	0.01 18

U	2.12 190	0.25 39	2.47 143	0.17 86	8.09 522	10.63 460	0.00 1	3.08 25	0.87 23	0.24 21	0.45 36	0.17 43	0.08 5	0.69 13	0.15 10	0.00 1	0.00 1	9.89 528	5.19 538	0.01 24	0.01 18

rvit_stereo_0080	0.88 53	0.51 233	3.12 229	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 184	3.78 92	3.29 148	0.56 95	1.13 72	0.40 94	0.76 136	1.71 68	0.47 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 179

AIO-Stereo	0.94 60	0.22 26	1.20 14	0.06 30	0.08 51	2.36 154	0.62 255	5.50 205	2.61 91	0.30 33	3.32 151	0.41 97	0.25 37	1.12 40	0.17 14	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.35 479	0.06 199	0.12 329

rvit_stereo_ft	1.00 72	0.78 334	3.84 295	0.84 193	0.36 220	1.23 21	0.24 151	3.81 96	3.76 175	0.37 53	0.87 60	0.74 123	1.12 168	1.18 45	0.76 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.06 232

WCG-NET（raft）	1.49 123	0.50 227	1.55 47	0.21 96	0.08 51	2.15 135	1.01 344	2.72 16	6.26 303	2.79 153	3.06 145	4.38 269	1.04 164	3.53 128	0.26 32	0.00 1	0.12 422	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.08 266

RSM++	1.02 74	0.24 38	1.33 25	0.86 196	0.04 13	2.78 210	0.30 172	2.63 15	2.67 94	0.48 86	1.95 106	0.52 110	0.25 37	5.50 196	0.57 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 417	0.11 278	0.09 279

RSM	1.21 100	0.20 18	1.30 22	0.12 64	0.06 27	2.48 167	0.51 224	3.78 92	2.74 103	0.48 86	2.38 124	2.18 176	0.28 47	6.77 268	0.56 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 409	0.07 217	0.05 214

test_sample2	2.32 220	0.25 39	3.38 249	2.08 391	0.41 234	2.58 182	0.15 114	9.50 342	4.97 240	3.66 180	4.86 195	4.29 266	3.26 291	5.83 209	1.09 209	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.03 135

test_sample1	2.31 218	0.26 45	3.29 242	2.08 391	0.46 244	2.62 191	0.05 47	9.88 353	4.23 207	3.90 188	3.92 170	3.49 225	4.44 360	5.67 202	1.88 280	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 135

CAS++	1.18 95	0.55 253	1.99 93	0.17 86	0.27 185	1.85 108	0.63 256	8.48 310	3.07 129	1.71 134	2.32 122	0.18 44	0.20 29	1.91 85	0.30 42	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.99 69	0.37 142	1.89 77	0.08 48	0.19 153	1.68 91	0.02 22	4.12 111	6.41 312	0.70 103	1.57 89	0.46 103	0.67 125	1.15 42	0.41 72	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

testlalala2	2.15 195	0.44 197	2.44 136	9.24 520	6.30 511	3.64 298	0.18 129	4.63 137	2.55 89	3.73 184	4.17 176	3.14 208	0.51 105	1.08 37	0.26 32	0.00 1	0.10 406	0.00 1	0.44 491	0.11 278	0.03 135

MGS-Stereo	1.10 85	0.26 45	2.45 137	0.58 165	0.06 27	1.84 107	0.67 269	2.16 10	3.42 157	1.03 117	6.13 240	0.49 106	0.36 68	1.43 54	0.62 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 455	0.00 1

MoCha-V2	1.41 117	0.42 180	2.61 157	0.81 188	0.23 170	2.53 173	0.20 138	4.81 149	3.16 134	0.82 111	3.15 146	0.30 77	1.61 216	6.66 262	0.40 71	0.00 1	0.20 469	0.00 1	0.24 448	0.05 175	0.02 86

IGEV++	1.14 94	0.51 233	1.66 59	0.55 159	0.08 51	2.52 170	1.01 344	6.51 259	3.16 134	0.59 97	2.11 114	0.43 100	1.18 181	1.44 55	0.79 161	0.00 1	0.05 333	0.00 1	0.05 363	0.11 278	0.11 315

DispNO	3.25 305	0.72 313	6.85 435	1.95 367	1.34 362	3.49 283	0.84 315	8.14 299	6.30 305	6.34 292	7.76 302	6.30 335	4.28 351	6.93 279	3.51 357	0.00 1	0.03 288	0.03 429	0.12 397	0.07 217	0.07 251

MyStereo8	2.88 277	1.19 410	5.03 366	1.61 314	3.75 473	4.30 340	0.07 62	6.14 233	6.16 298	6.22 277	9.64 347	4.28 264	1.45 199	2.05 91	4.76 392	0.00 1	0.16 451	0.00 1	0.14 402	0.26 404	0.43 450

MyStereo07	1.31 110	0.79 335	1.61 53	1.03 225	1.11 339	2.63 193	0.46 206	5.48 202	2.24 69	0.64 101	1.48 85	0.27 71	0.59 121	7.03 288	0.45 87	0.00 1	0.09 394	0.00 1	0.01 300	0.11 278	0.09 279

MyStereo04	2.95 283	0.79 335	5.38 387	1.03 225	1.11 339	2.63 193	0.46 206	10.00 359	12.44 454	4.19 195	3.91 169	3.04 203	3.60 312	7.34 310	2.74 329	0.00 1	0.09 394	0.00 1	0.01 300	0.11 278	0.09 279

ACVNet-DCA	2.01 182	0.65 292	2.15 112	2.30 416	0.02 3	5.80 380	0.56 235	8.45 306	3.33 152	1.03 117	3.33 152	0.32 84	3.71 319	8.05 355	0.45 87	0.00 1	0.02 238	0.00 1	0.03 339	0.02 71	0.03 135

xx1	2.33 222	0.65 292	2.15 112	2.30 416	0.02 3	5.80 380	0.56 235	4.31 114	10.41 421	1.03 117	3.33 152	4.67 279	2.70 267	8.05 355	0.45 87	0.00 1	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 135

1test111	1.86 158	0.65 292	2.15 112	2.30 416	0.02 3	5.80 380	0.56 235	8.45 306	3.33 152	1.03 117	3.33 152	0.32 84	3.71 319	4.40 161	0.96 195	0.00 1	0.02 238	0.00 1	0.03 339	0.02 71	0.03 135

cc1	2.17 198	0.65 292	2.15 112	2.30 416	0.02 3	5.80 380	0.56 235	4.31 114	10.41 421	1.03 117	3.33 152	0.32 84	3.71 319	8.05 355	0.45 87	0.00 1	0.02 238	0.00 1	0.03 339	0.10 258	0.05 214

mmm	2.50 243	0.29 55	3.22 238	1.98 372	0.32 207	3.72 309	0.12 92	9.45 341	4.05 196	5.84 248	10.80 370	2.47 183	2.86 280	4.07 149	0.75 149	0.00 1	0.02 238	0.00 1	0.01 300	0.03 116	0.02 86

ff7	1.12 86	0.57 261	2.06 100	0.03 6	0.07 35	2.80 213	0.84 315	3.71 82	2.27 71	0.38 54	1.06 63	0.20 49	0.40 79	7.12 296	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 409	0.09 247	0.06 232

IGEVStereo-DCA	1.06 82	0.45 205	2.06 100	0.32 117	0.06 27	2.74 203	0.84 315	3.71 82	2.27 71	0.39 62	0.16 16	0.20 49	0.29 51	6.47 244	0.87 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 409	0.06 199	0.06 232

ffff	1.12 86	0.57 261	2.06 100	0.03 6	0.07 35	2.80 213	0.84 315	3.71 82	2.27 71	0.38 54	1.06 63	0.20 49	0.40 79	7.12 296	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 409	0.09 247	0.06 232

rrr	1.05 80	0.45 205	3.18 235	0.32 117	0.06 27	2.74 203	0.95 338	3.49 68	1.12 42	0.39 62	0.16 16	0.20 49	0.29 51	6.47 244	0.87 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 436	0.06 199	0.10 301

ffm	2.90 278	0.31 71	3.97 300	1.34 269	0.98 329	2.80 213	0.48 209	4.53 129	10.19 416	6.29 287	9.23 331	5.59 311	3.72 323	8.00 349	0.46 91	0.00 1	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.04 179

ff1	3.45 334	0.31 71	3.97 300	1.34 269	0.98 329	2.80 213	0.48 209	4.53 129	10.19 416	6.29 287	9.23 331	5.59 311	3.72 323	10.11 444	9.35 466	0.00 1	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.04 179

11t	1.12 86	0.57 261	2.06 100	0.03 6	0.07 35	2.80 213	0.84 315	3.71 82	2.27 71	0.38 54	1.06 63	0.20 49	0.40 79	7.12 296	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 409	0.09 247	0.06 232

tt1	2.14 193	0.63 285	2.22 123	2.27 412	0.02 3	5.71 378	0.63 256	4.53 129	10.19 416	1.16 124	3.39 158	0.33 88	3.05 286	8.00 349	0.46 91	0.00 1	0.02 238	0.00 1	0.03 339	0.10 258	0.04 179

whm_eth	0.88 53	0.51 233	3.12 229	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 184	3.78 92	3.29 148	0.56 95	1.13 72	0.40 94	0.76 136	1.71 68	0.47 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 179

GMStereo_Zeroshot	2.77 262	1.98 472	5.14 375	1.53 300	0.36 220	3.56 293	0.10 81	5.57 206	5.91 280	6.89 316	7.02 274	8.50 387	0.91 151	6.01 215	1.65 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 367	0.01 18

plain	1.34 111	0.51 233	5.09 371	0.30 110	0.05 16	1.58 78	0.08 69	4.47 126	3.77 176	0.42 74	1.76 98	0.60 118	0.74 134	6.11 218	0.94 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 447	0.02 86

MaDis-Stereo	0.80 45	0.69 308	3.02 210	0.33 122	1.83 396	1.22 19	0.06 54	3.41 61	1.49 51	0.31 38	0.38 32	0.42 99	0.51 105	1.14 41	1.21 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.05 214

IGEV_Zeroshot_test	2.13 192	0.50 227	4.91 360	1.41 283	0.18 142	2.62 191	0.36 182	7.80 292	3.87 179	5.04 222	5.42 223	4.77 282	1.03 162	3.43 125	0.79 161	0.00 1	0.16 451	0.00 1	0.18 424	0.17 344	0.04 179

StereoVision	2.25 210	0.72 313	4.00 306	1.03 225	2.64 432	1.91 111	0.28 162	5.83 223	4.43 214	1.89 137	10.65 368	3.88 242	0.52 108	5.13 185	1.98 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 247	0.03 135

MIF-Stereo (partial)	1.29 109	0.33 101	3.02 210	0.03 6	1.12 341	1.26 39	0.13 101	4.46 124	3.75 173	0.35 49	2.39 125	0.31 81	0.74 134	6.09 217	1.76 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.04 179

UniTT-Stereo	0.83 49	0.33 101	1.98 91	0.92 206	1.27 353	0.54 5	0.11 86	1.35 4	2.94 113	1.67 133	2.09 111	0.20 49	0.31 61	1.57 62	1.07 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 331	0.01 18

MIM_Stereo	2.50 243	0.75 322	4.26 321	1.18 247	0.11 77	3.08 248	0.33 178	6.07 230	3.28 147	5.01 221	10.12 353	4.29 266	1.74 225	8.06 359	1.27 225	0.00 1	0.12 422	0.00 1	0.01 300	0.18 355	0.15 355

CFNet_ucs	3.07 290	0.44 197	4.05 311	0.54 156	0.37 224	3.08 248	0.19 132	9.80 351	8.49 388	7.64 355	12.62 407	5.67 316	1.76 229	4.96 179	1.51 244	0.00 1	0.04 317	0.01 381	0.00 1	0.09 247	0.11 315

testlalala	1.50 124	0.41 173	1.67 62	0.98 219	0.31 203	4.00 329	0.90 330	5.26 188	2.17 67	6.56 303	3.61 164	1.74 161	0.38 75	1.21 46	0.42 76	0.00 1	0.02 238	0.00 1	0.29 462	0.01 24	0.01 18

AEACV	0.80 45	0.29 55	1.70 66	0.96 215	0.24 172	2.03 122	0.88 325	3.50 69	0.88 28	0.34 47	0.20 24	0.29 76	2.01 235	1.77 76	0.33 50	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.29 462	0.10 258	0.09 279

GCAP-Stereo	0.95 61	0.62 282	1.99 93	0.30 110	0.03 11	1.66 87	0.01 5	4.43 122	3.00 123	1.63 132	1.17 74	1.39 144	0.76 136	1.31 48	0.55 112	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.02 86

Any-RAFT	2.18 200	0.25 39	1.94 86	1.37 276	0.80 307	5.01 365	0.56 235	8.51 311	5.58 263	4.01 192	4.85 194	5.44 308	2.26 248	2.45 102	0.35 54	0.00 1	0.15 443	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.02 86

HH	2.42 229	0.73 316	3.76 283	0.91 202	0.14 105	2.78 210	0.71 281	7.92 295	2.72 99	1.53 130	6.10 238	7.93 370	4.01 334	8.60 394	0.44 83	0.00 1	0.09 394	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.04 179

HanStereo	2.42 229	0.73 316	3.76 283	0.91 202	0.14 105	2.78 210	0.71 281	7.92 295	2.72 99	1.53 130	6.10 238	7.93 370	4.01 334	8.60 394	0.44 83	0.00 1	0.09 394	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.04 179

LL-Strereo2	1.86 158	0.83 346	2.33 129	0.36 131	0.17 127	3.79 318	1.52 381	5.82 222	4.04 194	4.43 200	2.51 126	4.23 258	0.37 71	5.66 200	0.99 200	0.00 1	0.02 238	0.00 1	0.05 363	0.06 199	0.11 315

LL-Strereo	4.71 415	1.64 450	7.51 451	1.15 244	4.31 486	3.71 306	1.45 377	9.21 334	8.36 382	8.37 388	8.17 310	10.82 424	11.36 487	12.51 478	4.82 393	0.00 1	0.12 422	0.00 1	0.00 1	0.31 420	0.32 432

4D-IteraStereo	1.72 139	0.86 350	3.01 208	0.09 53	2.86 439	3.57 296	1.06 348	3.92 99	5.31 251	5.28 231	1.02 62	3.92 243	0.38 75	1.83 78	1.04 205	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.09 279

anonymousdsp2	1.78 145	0.39 152	3.40 253	1.10 236	0.04 13	3.63 297	0.50 221	7.80 292	2.77 105	2.91 159	2.88 136	3.17 210	1.01 159	5.15 186	0.43 78	0.00 1	0.01 177	0.02 412	0.15 406	0.05 175	0.12 329

anonymousdsp	1.12 86	0.59 269	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.81 221	0.82 307	4.07 107	2.30 77	0.41 69	1.12 71	0.30 77	0.40 79	7.05 289	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 417	0.10 258	0.05 214

Selective-IGEV	1.23 102	0.18 8	1.13 5	0.07 39	0.17 127	2.38 158	0.54 229	6.10 231	2.51 84	0.41 69	3.20 148	0.26 68	0.29 51	6.94 283	0.16 11	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.11 394	0.04 145	0.10 301

gwcnet-sp	3.31 311	1.47 434	7.26 442	1.73 332	0.69 291	7.57 421	1.14 356	8.59 314	6.17 299	8.57 394	5.25 216	4.26 261	3.36 295	6.46 241	3.44 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.11 315

scenet	3.31 311	1.47 434	7.26 442	1.73 332	0.69 291	7.57 421	1.14 356	8.59 314	6.17 299	8.57 394	5.25 216	4.26 261	3.36 295	6.46 241	3.44 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.11 315

DCRE	1.79 146	0.68 303	2.55 149	1.66 322	0.27 185	1.27 44	0.05 47	4.57 133	4.04 194	3.30 171	9.24 336	3.83 241	1.20 184	2.08 92	0.67 130	0.00 1	0.12 422	0.00 1	0.24 448	0.04 145	0.09 279

knoymous	1.36 114	0.21 23	1.68 64	0.20 92	0.49 256	1.58 78	0.11 86	5.15 172	2.40 80	4.62 207	1.77 99	4.56 276	0.45 100	3.23 118	0.63 123	0.00 1	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

anonymousa	3.80 362	0.55 253	3.35 247	1.24 251	3.74 469	9.04 439	0.36 182	6.74 269	4.03 192	7.72 358	19.64 472	10.62 419	6.01 413	1.52 60	1.40 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 363	0.00 1	0.03 135

riskmin	1.88 163	0.15 1	2.11 111	1.38 278	0.88 314	2.40 160	0.04 34	5.93 226	6.10 292	2.25 141	1.34 80	6.06 326	5.08 391	2.78 108	1.01 203	0.00 1	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 232

ProNet	1.20 97	0.60 273	2.00 95	0.26 105	0.08 51	2.73 202	0.68 270	5.00 164	2.52 85	0.29 29	1.32 79	0.37 93	0.36 68	6.94 283	0.44 83	0.00 1	0.07 370	0.00 1	0.00 1	0.17 344	0.07 251

ssnet_v2	4.46 405	0.87 353	5.18 378	1.57 308	0.67 288	9.14 440	4.73 463	11.84 414	9.68 406	8.79 401	6.24 249	9.91 405	4.34 355	6.28 228	9.30 465	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.28 412	0.30 429

MC-Stereo	1.47 121	0.36 135	2.54 148	1.99 374	0.12 91	1.90 110	0.12 92	4.47 126	2.83 107	3.31 172	3.44 160	0.56 115	1.47 200	5.39 193	0.47 98	0.00 1	0.04 317	0.00 1	0.21 436	0.07 217	0.04 179

RCA-Stereo	1.99 179	0.34 115	2.71 169	0.26 105	0.06 27	2.29 146	0.48 209	4.89 153	14.65 468	2.81 155	5.51 226	0.78 126	3.21 290	1.44 55	0.33 50	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.02 86

ssnet	3.31 311	1.47 434	7.26 442	1.73 332	0.69 291	7.57 421	1.14 356	8.59 314	6.17 299	8.57 394	5.25 216	4.26 261	3.36 295	6.46 241	3.44 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.11 315

CroCo-Stereo Lap2	1.24 103	0.88 357	3.39 251	0.95 213	4.59 500	0.47 4	0.08 69	3.51 71	2.80 106	1.17 125	2.24 119	1.57 155	0.20 29	1.48 58	1.14 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.12 329

TestStereo1	2.85 269	0.81 341	3.48 259	3.11 464	0.44 238	2.52 170	1.50 379	6.37 247	8.18 376	4.62 207	9.24 336	2.23 179	3.69 316	9.19 424	1.26 223	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.27 410	0.09 279

DCANet-4	2.03 184	0.34 115	5.30 385	0.31 114	0.18 142	1.69 92	0.12 92	4.95 156	8.55 390	5.78 241	5.17 204	1.12 136	2.82 277	2.11 94	1.92 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.18 376

qqq	1.93 171	0.30 66	2.96 205	1.40 280	0.05 16	1.96 118	0.39 190	8.45 306	3.33 152	3.06 162	3.84 166	4.67 279	2.70 267	4.40 161	0.96 195	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 135

ccc-4	1.12 86	0.57 261	2.06 100	0.03 6	0.07 35	2.80 213	0.84 315	3.71 82	2.27 71	0.38 54	1.06 63	0.20 49	0.40 79	7.12 296	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 409	0.09 247	0.06 232

fff	2.28 214	0.61 277	3.81 289	0.22 97	0.07 35	1.69 92	0.11 86	5.37 198	11.84 445	5.80 243	5.17 204	1.44 147	5.41 398	2.00 88	1.92 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.18 376

ADStereo(finetuned)	2.26 213	0.64 286	5.22 381	0.31 114	0.18 142	1.71 97	0.25 156	5.23 177	8.46 385	6.06 264	5.30 220	1.41 145	6.37 418	1.87 82	1.87 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.18 376

x	1.73 141	0.28 50	2.49 144	1.91 357	0.17 127	2.10 127	0.83 311	8.74 323	3.55 165	3.28 169	2.12 117	3.10 206	1.96 234	2.90 111	1.12 212	0.00 1	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 135

Wz-Net-SNSev	9.23 490	6.70 512	24.28 525	1.87 350	1.81 395	8.57 431	12.29 527	17.37 494	20.39 500	10.43 446	23.11 489	16.66 477	8.03 453	14.47 495	17.86 508	0.00 1	0.02 238	0.01 381	0.00 1	0.41 450	0.30 429

Wz-Net-LNSev	6.46 447	1.93 469	16.44 507	1.52 296	4.15 484	12.66 482	4.96 467	13.05 452	12.10 450	10.55 450	16.23 442	11.32 434	7.19 436	8.43 385	8.48 455	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.06 232

IER	3.20 303	0.54 249	5.13 374	0.58 165	1.59 372	7.29 414	0.56 235	6.36 245	4.95 239	7.44 347	8.84 318	6.20 330	6.26 415	4.88 173	3.29 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

RAFT_CTSACE	3.40 326	1.07 392	4.52 337	1.27 256	3.14 444	4.00 329	1.07 350	3.93 101	4.43 214	4.66 212	17.94 465	7.21 360	2.76 273	10.82 457	0.85 171	0.00 1	0.07 370	0.00 1	0.00 1	0.30 415	0.01 18

test_5	2.90 278	0.70 310	3.69 278	2.01 379	3.17 447	4.61 356	1.32 372	6.69 267	7.02 336	2.79 153	7.18 279	4.99 290	4.14 339	7.96 346	1.31 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 339	0.19 363	0.26 417

SA-5K	2.85 269	0.81 341	3.48 259	3.11 464	0.44 238	2.52 170	1.50 379	6.37 247	8.18 376	4.62 207	9.24 336	2.23 179	3.69 316	9.19 424	1.26 223	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.27 410	0.09 279

Sa-1000	3.55 340	0.75 322	3.63 274	1.91 357	0.30 195	3.55 292	1.63 387	7.39 286	8.54 389	7.70 357	17.44 462	4.00 246	2.82 277	9.44 436	1.33 230	0.00 1	0.10 406	0.00 1	0.18 424	0.21 378	0.04 179

SA	3.06 289	0.74 320	3.79 286	1.60 313	0.30 195	3.19 263	1.43 376	6.72 268	9.06 396	4.63 210	10.80 370	2.89 195	4.71 375	9.62 439	1.18 221	0.00 1	0.09 394	0.00 1	0.19 429	0.23 391	0.02 86

test_4	2.38 227	0.34 115	2.68 163	0.08 48	0.11 77	3.69 304	1.14 356	3.33 52	3.34 155	4.03 193	17.35 461	3.31 215	0.51 105	6.28 228	1.15 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 394	0.16 331	0.01 18

IGEV-Stereo	1.12 86	0.59 269	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.82 224	0.82 307	4.09 110	2.30 77	0.41 69	1.11 68	0.30 77	0.41 87	7.05 289	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 417	0.10 258	0.05 214
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	2.86 273	0.86 350	4.08 315	0.06 30	0.25 175	2.76 209	0.60 249	4.97 159	4.10 200	2.98 161	7.85 304	10.17 411	4.17 342	8.16 367	5.83 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.26 404	0.06 232

CSP-Net	4.12 385	1.28 423	3.70 281	1.54 302	1.06 336	13.28 488	2.33 405	12.96 450	5.45 254	8.87 406	8.54 316	8.43 382	3.03 284	8.16 367	3.65 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 355	0.03 135

iRaft-Stereo_20w	2.56 245	0.35 125	4.98 363	0.37 133	0.67 288	3.47 278	0.59 246	12.57 443	3.89 181	6.10 267	6.23 248	1.49 151	2.24 244	6.65 261	0.86 176	0.00 1	0.19 465	0.00 1	0.33 474	0.08 229	0.22 397

GLC_STEREO	0.75 42	0.29 55	1.19 11	0.55 159	0.01 1	1.98 119	0.57 244	3.07 24	3.02 126	0.90 113	1.48 85	0.19 45	0.40 79	0.93 29	0.36 57	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.02 86

MIPNet	2.06 187	0.69 308	4.57 345	0.32 117	0.21 161	1.92 112	0.19 132	6.89 275	5.64 265	5.48 235	4.02 171	2.02 173	3.50 306	3.32 121	2.01 290	0.00 1	0.01 177	0.01 381	0.01 300	0.20 367	0.13 337

IPLGR	2.28 214	0.51 233	6.00 411	0.15 82	0.15 110	1.99 121	0.22 145	6.34 244	6.04 290	6.80 309	5.76 229	2.87 194	2.31 250	4.88 173	1.28 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 247	0.18 376

AASNet	3.90 370	0.92 370	4.41 329	3.56 485	4.00 482	6.70 400	1.26 367	18.71 503	6.14 296	7.35 343	7.91 306	4.35 268	2.58 261	3.04 114	6.62 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 444	0.14 345

GMOStereo	1.81 149	0.47 213	2.09 106	0.10 55	0.27 185	1.49 69	0.89 326	4.40 117	4.51 219	8.16 376	6.97 268	2.96 197	1.15 174	1.42 50	0.88 181	0.00 1	0.14 436	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.03 135

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test-3	1.86 158	0.21 23	2.46 140	1.03 225	0.22 165	1.38 57	0.83 311	4.65 141	5.04 241	7.26 338	1.78 102	4.10 253	0.41 87	6.53 253	0.76 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 462	0.18 355	0.14 345

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test_3	1.88 163	0.22 26	2.75 175	0.96 215	0.22 165	1.28 46	0.77 295	4.62 136	5.87 275	6.55 302	1.84 104	4.28 264	0.45 100	6.48 246	0.76 151	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.28 461	0.17 344	0.14 345

CrosDoStereo	3.96 376	0.45 205	3.04 215	0.32 117	0.20 158	3.28 267	11.63 522	5.76 216	4.45 216	9.04 411	16.58 446	4.99 290	7.45 442	8.04 352	3.72 366	0.00 1	0.02 238	0.01 381	0.00 1	0.16 331	0.10 301

AAGNet	3.41 328	0.34 115	2.45 137	1.78 339	0.39 228	3.69 304	1.05 347	4.79 148	4.61 227	9.62 426	7.74 301	4.98 289	6.38 419	7.34 310	13.02 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

STrans-v2	3.43 330	0.73 316	4.82 355	0.26 105	0.60 276	3.00 242	1.19 361	10.41 371	7.22 342	5.79 242	10.97 377	6.75 347	7.03 434	8.25 376	1.40 235	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.18 376

TransformOpticalFlow	3.38 322	0.70 310	4.54 339	1.00 221	0.30 195	3.56 293	0.14 108	9.67 348	7.30 345	5.55 237	13.34 416	6.74 346	5.03 388	8.22 375	1.34 232	0.00 1	0.01 177	0.01 381	0.00 1	0.04 145	0.11 315

PSM-softLoss	2.24 205	0.34 115	3.42 255	1.81 343	0.17 127	2.74 203	0.39 190	6.17 237	2.92 111	6.26 282	6.29 251	2.96 197	0.97 157	8.68 399	1.71 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.02 86

KMStereo	2.24 205	0.34 115	3.42 255	1.81 343	0.17 127	2.74 203	0.39 190	6.17 237	2.92 111	6.26 282	6.29 251	2.96 197	0.97 157	8.68 399	1.71 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.02 86

NRIStereo	2.14 193	0.35 125	2.65 162	1.10 236	0.14 105	3.05 247	0.86 322	5.35 195	3.18 140	6.24 279	3.36 156	4.17 257	1.82 231	8.12 363	2.01 290	0.00 1	0.10 406	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.19 387

ASMatch	3.32 317	0.50 227	3.32 245	1.72 331	0.45 243	1.93 113	0.68 270	6.42 253	3.89 181	6.18 274	22.30 485	4.61 278	4.82 383	7.65 326	1.70 265	0.00 1	0.02 238	0.00 1	0.03 339	0.01 24	0.18 376

DeepStereo_LL	3.96 376	0.45 205	3.04 215	0.32 117	0.20 158	3.28 267	11.63 522	5.76 216	4.45 216	9.04 411	16.58 446	4.99 290	7.45 442	8.04 352	3.72 366	0.00 1	0.02 238	0.01 381	0.00 1	0.16 331	0.10 301

SST-Stereo	2.75 261	0.31 71	2.78 182	1.33 267	0.33 212	3.99 328	0.82 307	5.60 208	3.93 185	10.92 456	6.19 244	5.00 293	4.23 345	8.66 398	0.74 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.03 135

CRE-IMP	1.95 173	0.35 125	2.68 163	0.27 109	0.17 127	3.90 323	0.85 321	5.14 170	2.87 109	5.74 240	4.14 175	3.49 225	0.83 146	6.40 238	1.80 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.19 387

test-2	1.81 149	0.47 213	2.09 106	0.10 55	0.27 185	1.49 69	0.89 326	4.40 117	4.51 219	8.16 376	6.97 268	2.96 197	1.15 174	1.42 50	0.88 181	0.00 1	0.14 436	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.03 135

RAFT	2.57 247	0.76 325	3.09 227	0.91 202	0.09 59	2.41 161	0.94 335	5.35 195	2.65 93	6.11 268	7.21 281	9.43 399	4.30 352	5.73 206	1.77 272	0.00 1	0.12 422	0.00 1	0.02 324	0.46 454	0.08 266

Prome-Stereo	3.65 347	0.29 55	1.92 82	0.91 202	0.49 256	2.07 124	4.75 464	4.41 121	3.23 143	9.32 419	20.63 478	4.06 249	7.19 436	7.70 331	1.17 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 175	4.72 519

iRaftStereo_RVC	1.62 132	0.68 303	1.98 91	0.67 179	0.05 16	2.99 241	0.04 34	5.36 197	3.74 172	3.82 187	4.96 197	2.54 185	0.62 122	3.35 122	0.97 198	0.00 1	0.07 370	0.00 1	0.00 1	0.30 415	0.27 421

CREStereo++_RVC	1.59 129	0.39 152	2.26 125	0.36 131	0.01 1	1.67 88	0.01 5	2.95 21	8.12 374	3.69 183	7.44 288	0.47 104	0.32 63	0.74 14	0.39 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 526	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raft+_RVC	1.79 146	0.84 347	2.32 128	2.40 428	0.85 312	1.38 57	0.09 77	6.36 245	4.75 234	2.85 156	5.46 224	1.17 139	1.36 195	4.54 164	0.91 190	0.00 1	0.10 406	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.22 397

TANstereo	1.20 97	0.49 224	2.04 98	0.34 127	0.10 67	1.80 104	0.01 5	3.40 60	4.10 200	4.37 199	4.82 192	0.41 97	0.70 129	0.94 30	0.46 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	1.44 119	0.85 349	2.04 98	2.45 433	0.05 16	2.34 153	0.01 5	3.46 66	7.51 350	2.88 157	4.98 199	0.26 68	0.25 37	1.15 42	0.46 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	1.86 158	0.74 320	1.94 86	2.15 401	2.24 419	2.74 203	0.53 226	4.89 153	4.05 196	6.09 266	3.89 168	1.64 156	2.55 260	2.44 101	1.12 212	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.08 266

CFNet_pseudo	2.81 266	0.42 180	4.04 310	0.33 122	0.24 172	2.59 185	0.12 92	8.20 301	7.66 356	7.04 324	10.42 361	6.56 342	2.05 237	4.88 173	1.53 247	0.00 1	0.02 238	0.01 381	0.00 1	0.05 175	0.07 251

RALCasStereoNet	1.93 171	1.01 383	2.75 175	1.88 353	1.75 389	2.88 233	0.18 129	4.64 140	4.36 211	2.27 142	5.14 203	2.22 178	0.79 144	7.10 295	1.00 202	0.00 1	0.34 490	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.16 367

RALAANet	2.46 238	1.09 396	3.70 281	2.55 439	0.80 307	3.37 272	0.15 114	7.44 288	5.54 259	5.65 239	6.01 235	3.54 228	1.13 171	6.34 235	1.58 253	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.05 363	0.21 378	0.03 135

XX-Stereo	2.71 257	0.38 148	5.96 410	2.25 411	2.20 417	1.54 76	0.21 143	5.44 201	3.05 127	2.28 143	16.16 441	7.03 351	0.24 35	6.19 222	0.79 161	0.00 1	0.15 443	0.00 1	0.23 445	0.13 310	0.04 179

HCRNet	2.56 245	0.53 245	3.35 247	0.24 101	3.39 456	2.19 138	0.23 149	6.89 275	5.50 256	5.26 230	4.79 190	5.27 301	2.78 274	7.71 332	2.89 330	0.00 1	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.04 179

DCANet	2.08 188	0.64 286	3.81 289	0.31 114	0.17 127	1.70 96	0.25 156	5.23 177	8.47 386	6.07 265	5.30 220	1.41 145	4.23 345	1.85 79	2.02 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.19 387

csc	2.28 214	0.61 277	3.81 289	0.22 97	0.07 35	1.69 92	0.11 86	5.37 198	11.84 445	5.80 243	5.17 204	1.44 147	5.41 398	2.00 88	1.92 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.18 376

cscssc	2.28 214	0.61 277	3.81 289	0.22 97	0.07 35	1.69 92	0.11 86	5.37 198	11.84 445	5.80 243	5.17 204	1.44 147	5.41 398	2.00 88	1.92 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.18 376

111	2.78 263	0.92 370	3.81 289	0.22 97	0.07 35	2.83 226	0.70 278	6.03 228	14.00 461	3.22 167	8.93 322	5.48 309	3.30 293	3.66 130	2.03 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.29 427

test_xeample3	1.08 83	0.43 191	3.39 251	0.49 152	0.05 16	2.58 182	0.93 333	3.32 51	1.77 57	0.23 18	0.23 26	0.19 45	0.28 47	6.34 235	0.85 171	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.26 460	0.06 199	0.10 301

ARAFT	3.13 296	1.11 401	7.34 445	0.42 140	0.14 105	4.52 352	2.99 423	7.41 287	5.97 285	8.85 405	7.06 278	5.20 300	1.25 188	8.49 388	1.44 238	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.33 427	0.11 315

CFNet-RSSM	2.11 189	0.33 101	2.71 169	1.04 230	0.30 195	3.21 265	0.41 195	6.67 266	6.96 332	5.62 238	4.58 187	5.40 307	1.71 220	1.86 80	0.87 178	0.00 1	0.08 382	0.00 1	0.32 472	0.02 71	0.02 86

MMNet	4.16 390	0.77 328	5.47 392	1.40 280	1.67 381	10.78 463	0.63 256	8.64 320	8.47 386	8.80 403	8.33 311	7.51 361	6.61 422	7.53 320	6.54 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.05 214

delet	4.27 400	0.72 313	4.50 336	1.07 234	3.75 473	10.79 464	4.04 448	9.95 355	7.89 366	8.09 374	8.89 321	8.46 383	3.81 329	7.56 321	5.80 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.02 86

UNet	3.97 379	0.61 277	6.50 428	1.68 323	3.22 448	9.82 448	0.31 173	9.50 342	5.32 252	7.20 335	6.35 256	10.59 417	5.91 411	6.93 279	5.49 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

CREStereo	0.98 65	0.42 180	1.86 74	0.07 39	0.22 165	1.65 86	0.02 22	4.07 107	6.33 308	0.72 104	1.54 88	0.43 100	0.64 123	1.22 47	0.44 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1
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
ACVNet	2.58 248	0.53 245	2.69 165	0.84 193	0.59 274	2.61 188	0.55 233	8.35 302	5.70 266	4.45 201	9.26 339	5.77 318	3.50 306	2.24 95	4.41 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 344	0.01 18

acv_ft	3.69 350	0.53 245	4.58 346	2.31 422	4.71 502	7.44 417	0.86 322	8.54 313	5.70 266	9.29 418	9.26 339	5.77 318	4.15 340	2.24 95	8.13 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 414	0.01 18

HGLStereo	4.25 398	0.52 241	4.65 347	3.09 462	5.18 504	6.51 398	0.73 286	10.37 369	6.74 326	7.32 341	12.44 405	7.00 350	7.21 438	7.46 316	5.51 404	0.00 1	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.10 301

cf-r	3.42 329	0.81 341	3.97 300	2.41 431	2.78 436	2.85 228	0.64 260	8.44 305	6.32 307	6.25 281	11.57 389	8.97 393	3.54 310	5.93 212	3.83 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 247	0.07 251

GANet-RSSM	3.27 306	0.60 273	3.38 249	2.94 459	2.00 405	2.61 188	0.48 209	10.93 387	6.11 295	5.47 234	10.20 355	6.57 343	5.44 404	6.25 226	2.23 304	0.00 1	0.00 1	0.08 461	0.00 1	0.17 344	0.03 135

PSMNet-RSSM	3.33 319	0.77 328	3.22 238	2.12 397	1.90 402	2.33 152	0.71 281	11.17 389	5.83 273	5.90 257	11.43 386	7.04 353	4.83 384	5.96 213	3.17 339	0.00 1	0.00 1	0.02 412	0.00 1	0.08 229	0.02 86

GwcNet-RSSM	3.77 358	1.05 389	5.06 368	2.21 407	1.87 399	2.36 154	1.52 381	8.98 328	7.96 369	5.91 258	14.59 431	7.94 372	3.50 306	6.43 239	5.70 407	0.00 1	0.00 1	0.04 441	0.00 1	0.20 367	0.08 266

CFNet-ft	3.31 311	0.94 376	2.69 165	1.50 291	2.38 423	2.81 221	0.68 270	8.35 302	7.43 347	4.45 201	9.94 350	10.20 412	4.60 368	6.50 249	3.41 348	0.00 1	0.00 1	0.03 429	0.00 1	0.22 384	0.03 135

DMCA	2.82 268	0.64 286	4.45 333	1.61 314	0.89 318	3.86 321	0.57 244	9.18 333	5.10 244	6.24 279	6.49 258	7.17 358	2.13 239	3.31 120	4.73 390	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.02 86

DIP-Stereo	1.97 178	0.64 286	2.95 203	0.17 86	0.10 67	4.83 360	0.13 101	8.60 318	4.06 199	6.42 295	4.92 196	0.44 102	0.72 132	3.57 129	1.80 275	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.04 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
STTStereo	3.60 345	0.93 373	6.34 422	2.71 444	2.23 418	3.68 303	0.63 256	9.42 340	6.73 325	9.87 432	6.97 268	8.84 392	3.65 314	6.85 273	3.04 335	0.00 1	0.02 238	0.01 381	0.00 1	0.02 71	0.02 86

R-Stereo Train	2.44 233	0.32 84	1.93 83	0.94 209	0.16 117	3.67 300	0.61 252	6.37 247	3.08 130	9.14 413	17.44 462	1.80 163	0.77 139	1.76 74	0.70 134	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 135

RAFT-Stereo	2.44 233	0.32 84	1.93 83	0.94 209	0.16 117	3.67 300	0.61 252	6.37 247	3.08 130	9.14 413	17.44 462	1.80 163	0.77 139	1.76 74	0.70 134	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 135
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RYNet	6.34 445	0.89 360	5.88 406	1.41 283	4.48 497	15.97 496	4.18 451	13.41 457	16.49 479	10.81 454	7.00 273	14.33 459	8.72 462	9.43 433	13.71 500	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.07 251

CFNet	3.72 352	1.10 398	5.03 366	2.49 435	1.59 372	4.90 362	0.22 145	11.38 400	9.88 412	4.80 215	11.25 382	6.44 337	3.68 315	8.33 378	3.00 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 384	0.07 251

CFNet_RVC	3.31 311	0.94 376	2.69 165	1.50 291	2.38 423	2.81 221	0.68 270	8.35 302	7.43 347	4.45 201	9.94 350	10.20 412	4.60 368	6.49 247	3.41 348	0.00 1	0.00 1	0.03 429	0.00 1	0.22 384	0.03 135

ccs_rob	2.81 266	0.42 180	4.06 312	0.33 122	0.25 175	2.59 185	0.12 92	8.19 300	7.68 357	7.02 321	10.37 360	6.54 338	2.06 238	4.88 173	1.53 247	0.00 1	0.02 238	0.01 381	0.00 1	0.05 175	0.07 251

UCFNet_RVC	3.09 291	0.77 328	2.27 127	2.35 425	1.79 393	3.50 285	1.06 348	12.12 428	6.91 330	4.71 213	7.67 298	7.58 362	4.40 358	4.95 178	1.67 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.01 18

HITNet	2.79 265	0.77 328	4.02 307	2.03 384	0.11 77	5.58 375	0.59 246	9.24 335	5.15 247	6.42 295	7.26 284	3.66 234	2.92 282	4.07 149	3.87 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.02 86
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
AdaStereo	3.09 291	0.58 266	3.04 215	2.84 452	0.48 253	4.08 331	1.29 370	12.16 430	7.77 364	6.03 261	9.62 345	5.79 320	1.53 210	4.56 165	1.93 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.02 86
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.
iResNetv2_ROB	4.28 401	1.43 431	7.17 441	2.91 454	1.26 351	4.36 344	1.62 386	13.64 461	10.25 420	9.83 430	11.41 384	7.68 364	4.00 333	7.75 336	1.85 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 437	0.09 279

MLCV	3.44 333	0.88 357	5.60 400	1.39 279	0.25 175	4.36 344	0.33 178	7.25 283	7.28 344	9.17 415	12.24 403	5.09 297	2.47 256	9.15 422	3.23 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.02 86

HSM	4.00 381	0.79 335	3.16 233	1.59 312	2.17 414	6.77 402	1.11 354	12.28 433	6.35 310	6.75 305	8.11 309	13.90 455	5.37 397	8.85 411	2.71 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.02 86

StereoDRNet-Refined	4.46 405	0.62 282	3.80 287	1.92 361	0.40 230	9.35 442	0.15 114	10.02 361	8.83 394	12.69 474	11.62 390	9.34 396	3.87 330	8.06 359	8.02 443	0.00 1	0.00 1	0.01 381	0.05 363	0.20 367	0.26 417
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	6.28 443	0.57 261	5.78 404	3.43 478	1.17 346	11.22 466	3.39 437	12.14 429	16.16 478	6.52 300	11.22 381	16.96 481	6.32 417	19.51 518	10.74 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 432	0.11 315

DLCB_ROB	4.51 409	0.91 367	3.78 285	2.19 404	1.07 338	6.28 389	3.09 426	9.78 350	7.72 358	10.65 451	12.97 412	13.91 456	3.71 319	8.72 407	5.30 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.10 301

monsters	0.87 51	0.28 50	1.54 46	0.47 151	2.71 435	1.38 57	0.01 5	3.14 31	0.81 11	0.32 40	0.48 37	0.05 4	0.13 19	5.72 205	0.42 76	0.01 236	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

xyz-stereo	6.97 461	0.29 55	36.85 541	0.20 92	0.07 35	30.65 531	0.19 132	3.97 103	1.82 60	10.21 440	24.87 497	6.06 326	7.29 439	11.62 468	4.87 394	0.01 236	0.02 238	0.35 495	0.00 1	0.06 199	0.02 86

LG-Stereo_L2	0.64 26	0.33 101	1.46 39	0.10 55	0.18 142	1.30 47	0.19 132	3.53 74	0.72 3	0.20 13	0.02 1	0.06 12	0.07 3	4.19 152	0.36 57	0.01 236	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

LG-Stereo_L1	0.69 33	0.32 84	1.21 16	0.10 55	0.16 117	1.38 57	0.20 138	2.44 13	0.72 3	0.20 13	0.02 1	0.06 12	0.06 2	6.49 247	0.36 57	0.01 236	0.04 317	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

MLG-Stereo_test2	0.57 22	0.28 50	1.20 14	0.07 39	0.68 290	1.34 52	0.02 22	3.39 56	1.41 49	0.06 1	0.02 1	0.12 39	0.10 11	2.37 98	0.31 47	0.01 236	0.08 382	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

MLG-Stereo_test1	0.67 29	0.23 29	1.05 2	0.06 30	1.40 365	1.24 30	0.00 1	3.56 76	1.36 47	0.06 1	0.04 11	0.08 29	0.10 11	4.03 147	0.14 9	0.01 236	0.07 370	0.00 1	0.01 300	0.01 24	0.02 86

MLG-Stereo	0.72 39	0.23 29	1.13 5	0.06 30	0.16 117	1.24 30	0.00 1	3.84 97	1.40 48	0.06 1	0.03 5	0.08 29	0.10 11	5.71 204	0.16 11	0.01 236	0.06 350	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

LGtest1	0.42 3	0.33 101	1.42 31	0.13 79	0.16 117	0.98 9	0.01 5	2.30 12	0.96 38	0.21 17	0.07 12	0.08 29	0.10 11	1.10 38	0.31 47	0.01 236	0.09 394	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.02 86

LG-Stereo	0.79 44	0.32 84	3.96 299	0.04 20	0.15 110	1.19 15	0.18 129	3.52 72	2.95 114	0.32 40	1.77 99	0.22 61	0.14 20	0.39 1	0.43 78	0.01 236	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.02 86

S2M2	0.46 7	0.39 152	1.17 9	0.37 133	0.17 127	1.14 11	0.01 5	1.46 5	1.83 61	0.19 12	0.87 60	0.13 40	0.19 26	0.57 5	0.43 78	0.01 236	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.21 378	0.00 1

SGD-Stereo	0.69 33	0.30 66	1.15 8	0.25 103	0.12 91	1.26 39	0.29 166	1.87 7	0.62 2	0.50 90	0.51 39	0.08 29	0.11 15	6.67 263	0.09 1	0.01 236	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

SCV_C0	1.40 116	0.49 224	3.06 225	0.12 64	0.21 161	2.29 146	0.09 77	6.46 255	3.81 177	0.63 99	2.00 108	0.24 65	0.41 87	7.31 307	0.43 78	0.01 236	0.05 333	0.00 1	0.21 436	0.16 331	0.07 251

FACV-RUCA	2.21 203	0.34 115	3.59 268	1.30 263	2.90 440	2.22 142	1.25 364	7.98 297	5.71 271	3.59 178	7.21 281	1.14 137	1.60 215	3.12 116	1.46 241	0.01 236	0.03 288	0.10 466	0.04 357	0.35 432	0.17 372

castereo	0.87 51	0.60 273	1.07 3	0.34 127	0.17 127	1.89 109	0.79 301	4.84 151	2.05 64	0.65 102	2.55 127	0.31 81	0.40 79	1.02 34	0.38 67	0.01 236	0.09 394	0.00 1	0.24 448	0.03 116	0.02 86

model_zeroshot	1.52 125	0.42 180	4.10 316	1.25 253	0.11 77	3.04 246	0.14 108	5.79 220	2.84 108	3.12 164	3.65 165	2.05 174	0.42 92	2.38 100	0.71 138	0.01 236	0.10 406	0.00 1	0.20 432	0.02 71	0.04 179

IGEV-Stereo++	0.74 41	0.23 29	1.31 23	0.06 30	1.62 375	1.95 115	0.01 5	3.29 49	1.81 58	0.38 54	1.68 96	0.10 37	1.16 179	0.91 28	0.19 17	0.01 236	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.01 18

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 342	1.29 425	12.46 486	1.53 300	0.98 329	3.48 281	0.81 305	11.99 420	4.40 213	4.33 198	11.05 379	8.83 391	2.02 236	4.52 163	1.66 262	0.01 236	0.14 436	0.00 1	0.68 501	0.86 481	0.44 452

RAFT-Stereo-weight	1.67 134	0.31 71	1.57 49	0.97 218	0.15 110	3.19 263	0.77 295	5.06 166	6.19 302	4.96 219	3.38 157	2.83 192	0.35 66	2.87 110	0.74 144	0.01 236	0.06 350	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

test_sample3	2.87 275	0.37 142	4.45 333	1.95 367	0.59 274	4.69 357	0.16 120	11.50 404	6.45 315	5.82 246	6.44 257	3.76 240	2.64 263	6.01 215	2.41 315	0.01 236	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.05 214

H2IRNET	2.16 196	0.45 205	2.60 155	1.22 249	0.03 11	1.98 119	0.13 101	4.73 145	7.04 337	1.15 123	7.79 303	5.88 322	3.39 300	4.97 180	1.45 240	0.01 236	0.00 1	0.04 441	0.17 417	0.19 363	0.03 135

MyStereo06	2.35 223	0.66 298	4.54 339	1.10 236	0.96 327	2.57 180	0.10 81	9.30 337	4.05 196	5.22 228	6.09 236	5.95 324	2.38 253	3.00 113	0.73 142	0.01 236	0.08 382	0.00 1	0.01 300	0.13 310	0.15 355

MyStereo05	2.94 282	0.66 298	5.25 384	1.10 236	0.96 327	2.57 180	0.10 81	8.53 312	12.34 453	6.28 285	3.88 167	3.18 211	3.30 293	7.81 339	2.37 312	0.01 236	0.08 382	0.00 1	0.01 300	0.13 310	0.15 355

11t1	1.62 132	0.26 45	2.53 147	2.37 427	0.24 172	2.58 182	0.06 54	6.66 265	3.00 123	3.40 174	3.01 140	1.14 137	1.94 233	4.18 151	0.91 190	0.01 236	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.03 135

MSKI-zero shot	2.00 180	0.36 135	2.15 112	0.81 188	0.25 175	2.69 201	0.29 166	6.16 235	2.34 79	4.31 197	7.52 289	3.70 237	0.25 37	8.42 384	0.41 72	0.01 236	0.13 432	0.00 1	0.25 453	0.03 116	0.02 86

CASnet	0.98 65	0.32 84	1.62 55	0.65 177	0.07 35	2.11 129	0.14 108	3.50 69	4.03 192	3.77 186	1.41 81	0.31 81	0.29 51	0.80 19	0.57 114	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	2.99 285	0.39 152	4.02 307	0.39 137	0.26 182	2.53 173	0.15 114	9.24 335	9.22 397	7.12 328	11.53 388	6.94 349	2.41 254	4.02 146	1.33 230	0.01 236	0.02 238	0.02 412	0.00 1	0.05 175	0.07 251

RAFT-Test	2.17 198	0.36 135	3.40 253	1.05 233	0.34 214	4.90 362	0.69 275	6.27 241	3.98 187	4.65 211	7.02 274	6.30 335	1.12 168	1.81 77	0.99 200	0.01 236	0.17 455	0.00 1	0.34 476	0.02 71	0.02 86

LoS_RVC	1.26 106	1.43 431	1.91 79	0.42 140	3.77 475	1.71 97	0.04 34	2.58 14	2.49 83	0.42 74	2.58 128	0.30 77	0.57 117	1.71 68	0.66 129	0.01 236	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.02 71	4.49 517

CES	1.56 127	0.35 125	1.44 36	0.42 140	7.70 521	2.66 199	0.13 101	4.89 153	2.53 86	0.25 23	1.10 67	0.33 88	0.31 61	1.61 66	0.58 118	0.01 236	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.54 457	6.26 523

EGLCR-Stereo	1.04 79	0.20 18	2.00 95	1.14 243	0.16 117	2.50 169	0.11 86	4.96 158	2.61 91	0.79 108	0.07 12	1.46 150	0.37 71	3.96 144	0.23 24	0.01 236	0.05 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251

ToySt	2.69 253	0.55 253	7.03 438	1.03 225	0.10 67	3.49 283	1.04 346	6.38 251	4.55 223	2.69 149	6.28 250	7.95 374	4.38 356	5.08 182	2.58 322	0.01 236	0.11 415	0.00 1	0.04 357	0.28 412	0.19 387

Wz-Net-TNSev	11.35 507	10.56 527	35.88 540	2.28 414	1.73 387	18.25 507	11.42 520	15.88 486	20.88 501	14.44 488	16.97 453	19.57 495	19.04 513	19.31 517	18.67 510	0.01 236	0.06 350	0.00 1	0.16 409	0.62 465	1.25 489

Selective-RAFT	1.69 136	0.32 84	3.29 242	0.92 206	0.18 142	3.89 322	0.06 54	4.22 113	4.00 189	1.47 129	1.98 107	3.07 205	2.81 276	6.35 237	0.89 186	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.21 436	0.05 175	0.00 1

DisPM	2.43 231	0.32 84	3.04 215	1.76 335	0.18 142	3.46 276	0.65 263	5.13 169	4.88 237	8.59 397	7.04 277	2.84 193	1.03 162	8.85 411	0.83 167	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

BUS	2.49 240	0.32 84	3.05 220	0.46 146	0.46 244	7.12 409	0.50 221	9.05 329	4.69 229	6.11 268	6.15 241	5.29 302	0.83 146	3.91 139	1.77 272	0.01 236	0.03 288	0.03 429	0.00 1	0.04 145	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 253	0.32 84	3.05 220	0.46 146	0.46 244	7.13 411	1.63 387	9.05 329	4.69 229	6.11 268	6.15 241	6.26 332	2.54 258	3.91 139	1.91 282	0.01 236	0.03 288	0.03 429	0.00 1	0.04 145	0.00 1

hknet	3.31 311	0.42 180	4.68 349	0.46 146	1.17 346	7.13 411	1.63 387	9.05 329	6.91 330	6.11 268	6.15 241	9.66 402	2.85 279	7.48 319	2.45 317	0.01 236	0.03 288	0.03 429	0.00 1	0.04 145	0.00 1

psmg	3.10 294	0.32 84	3.05 220	0.54 156	0.46 244	8.68 434	2.84 421	9.87 352	4.69 229	8.08 373	8.69 317	6.26 332	2.54 258	3.91 139	1.91 282	0.01 236	0.04 317	0.06 452	0.00 1	0.11 278	0.00 1

CIPLG	2.47 239	1.10 398	4.71 352	0.63 174	2.15 413	2.67 200	0.77 295	5.19 175	4.73 232	7.85 363	9.56 344	1.72 160	1.14 172	4.20 154	2.34 308	0.01 236	0.19 465	0.02 412	0.09 387	0.23 391	0.08 266

DAS	3.74 353	0.35 125	5.19 379	1.99 374	3.74 469	2.36 154	3.22 430	7.77 290	9.27 399	8.70 398	12.08 396	4.45 271	5.43 401	8.39 381	1.71 266	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.02 86

SepStereo	3.78 359	0.35 125	5.19 379	1.99 374	3.74 469	2.36 154	3.22 430	7.77 290	9.27 399	8.70 398	12.08 396	4.45 271	5.43 401	9.18 423	1.71 266	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.02 86

IPLG	2.43 231	0.66 298	4.77 354	0.54 156	0.31 203	3.01 243	0.26 158	6.15 234	5.55 260	7.69 356	6.21 246	1.89 167	1.74 225	7.19 302	2.35 310	0.01 236	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.12 329

IPLGR_C	2.44 233	1.17 409	4.94 361	0.62 171	2.08 408	2.65 196	0.80 303	5.60 208	4.79 235	7.87 364	9.23 331	1.67 158	1.15 174	3.43 125	2.23 304	0.01 236	0.19 465	0.02 412	0.08 376	0.22 384	0.10 301

ACRE	2.41 228	1.08 394	5.11 372	0.55 159	2.05 406	2.65 196	0.78 300	5.26 188	4.67 228	7.59 353	9.20 329	1.70 159	1.08 166	3.74 134	2.18 302	0.01 236	0.18 459	0.02 412	0.08 376	0.22 384	0.10 301

ADLNet2	4.46 405	0.90 363	6.06 413	2.74 448	3.91 478	6.79 403	3.01 424	10.95 388	8.40 384	7.27 339	9.80 349	9.85 403	5.43 401	7.29 306	6.44 420	0.01 236	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.11 315

LCNet	2.85 269	0.42 180	1.90 78	0.95 213	0.56 272	2.07 124	1.60 385	4.99 163	3.57 167	6.05 262	10.59 365	4.59 277	6.79 430	7.46 316	0.72 140	0.01 236	0.00 1	0.01 381	0.77 504	0.30 415	3.57 511

Patchmatch Stereo++	1.95 173	0.40 162	2.86 194	0.12 64	0.18 142	3.74 311	0.66 266	5.24 183	2.96 117	5.86 249	4.32 180	3.46 220	1.52 206	6.88 274	0.70 134	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.09 279
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	3.03 287	0.93 373	2.72 171	4.21 503	0.51 263	2.19 138	1.25 364	6.19 239	6.00 288	7.99 372	6.21 246	8.50 387	2.49 257	9.44 436	1.74 270	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.05 214

NF-Stereo	2.24 205	0.33 101	3.00 206	2.04 386	0.10 67	3.46 276	0.43 199	6.51 259	3.17 137	6.84 311	5.24 214	2.67 190	1.34 192	8.17 370	1.53 247	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

OCTAStereo	2.24 205	0.33 101	3.03 212	2.04 386	0.10 67	3.45 275	0.43 199	6.50 256	3.17 137	6.84 311	5.20 209	2.65 187	1.33 190	8.18 371	1.56 251	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

PSM-adaLoss	1.88 163	0.40 162	2.86 194	0.12 64	0.19 153	3.75 314	0.71 281	5.23 177	2.96 117	5.86 249	4.33 182	3.45 218	1.51 201	5.40 194	0.69 132	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.09 279

PSM-AAD	3.33 319	0.20 18	1.47 41	0.73 183	0.54 270	2.55 177	6.19 479	4.97 159	3.27 145	10.92 456	11.92 393	2.95 196	9.59 475	7.90 343	0.82 166	0.01 236	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.04 145	2.47 508

ROB_FTStereo_v2	1.91 169	0.41 173	2.85 192	0.12 64	0.19 153	3.71 306	0.73 286	5.23 177	2.95 114	5.86 249	4.36 185	3.46 220	1.51 201	5.86 210	0.69 132	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.08 266

ROB_FTStereo	1.90 167	0.42 180	2.86 194	0.12 64	0.19 153	3.71 306	0.75 291	5.24 183	2.95 114	5.87 254	4.26 178	3.41 216	1.51 201	5.80 207	0.65 125	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.08 266

KYRaft	3.59 343	0.31 71	1.84 73	0.76 185	0.46 244	2.29 146	4.04 448	4.75 146	3.25 144	8.93 410	19.47 471	6.62 345	5.07 390	7.79 338	0.71 138	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.04 145	5.38 522

DEmStereo	3.79 360	0.37 142	3.69 278	0.17 86	0.17 127	5.28 372	2.54 410	4.35 116	3.70 169	8.21 381	20.15 473	5.13 299	10.38 481	7.65 326	3.85 370	0.01 236	0.01 177	0.01 381	0.00 1	0.02 71	0.06 232

THIR-Stereo	3.86 366	0.77 328	2.62 159	0.12 64	0.13 99	4.25 337	6.63 489	5.30 190	4.18 205	10.33 442	17.13 456	6.58 344	7.62 448	7.78 337	3.51 357	0.01 236	0.07 370	0.07 458	0.00 1	0.11 278	0.02 86

RAFT_R40	2.71 257	0.33 101	3.00 206	1.26 254	0.30 195	3.83 320	1.00 342	5.69 212	4.29 208	9.69 428	6.33 254	5.02 295	4.02 336	8.58 393	0.86 176	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.02 86

GrayStereo	3.74 353	0.20 18	1.94 86	1.55 304	0.60 276	3.12 255	8.22 501	5.76 216	3.32 151	10.40 445	16.66 448	5.81 321	8.60 461	6.57 255	1.37 234	0.01 236	0.00 1	0.01 381	0.63 497	0.02 71	0.04 179

RE-Stereo	2.25 210	0.33 101	3.03 212	2.04 386	0.10 67	3.47 278	0.43 199	6.50 256	3.18 140	6.84 311	5.20 209	2.65 187	1.34 192	8.18 371	1.58 253	0.01 236	0.00 1	0.01 381	0.00 1	0.02 71	0.01 18

TVStereo	2.25 210	0.33 101	3.03 212	2.04 386	0.10 67	3.47 278	0.43 199	6.50 256	3.18 140	6.84 311	5.20 209	2.65 187	1.34 192	8.18 371	1.58 253	0.01 236	0.00 1	0.01 381	0.00 1	0.02 71	0.01 18

DeepStereo_RVC	2.05 186	0.39 152	2.87 198	0.14 80	0.17 127	3.51 288	0.70 278	5.21 176	3.00 123	6.27 284	4.13 174	3.47 223	4.53 367	4.81 171	1.49 243	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 247	0.18 376

IRAFT_RVC	2.85 269	0.41 173	3.32 245	2.09 394	0.41 234	2.92 235	5.22 471	6.41 252	3.63 168	6.53 301	5.48 225	5.09 297	4.88 385	8.20 374	2.15 299	0.01 236	0.17 455	0.01 381	0.00 1	0.02 71	0.04 179

RAFT-345	3.27 306	0.41 173	2.88 199	1.02 223	0.21 161	2.63 193	0.48 209	3.76 91	5.51 258	7.35 343	24.88 498	4.25 260	1.76 229	8.15 366	2.13 297	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

iRAFT	1.95 173	0.40 162	2.86 194	0.12 64	0.18 142	3.74 311	0.66 266	5.24 183	2.96 117	5.86 249	4.32 180	3.46 220	1.52 206	6.88 274	0.70 134	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.09 279

AnonymousM	2.71 257	6.75 513	0.98 1	0.73 183	0.06 27	2.41 161	0.53 226	5.30 190	3.05 127	4.75 214	2.09 111	1.89 167	1.01 159	1.88 84	0.51 108	0.01 236	0.02 238	17.42 534	4.76 534	0.02 71	0.01 18

CroCo-Stereo	0.99 69	0.89 360	3.19 236	0.46 146	0.44 238	0.38 2	0.05 47	4.61 134	3.95 186	0.48 86	1.78 102	1.01 132	0.27 45	1.11 39	1.07 206	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.04 179
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
cross-raft	2.03 184	0.35 125	2.78 182	1.10 236	0.16 117	3.77 316	0.48 209	7.03 280	3.75 173	5.06 223	5.55 227	6.26 332	1.41 196	1.75 73	0.89 186	0.01 236	0.07 370	0.00 1	0.19 429	0.03 116	0.03 135

RAFT-IKP	1.90 167	0.42 180	2.83 189	0.12 64	0.18 142	3.50 285	0.64 260	5.24 183	2.96 117	5.86 249	4.34 183	3.50 227	1.51 201	5.99 214	0.76 151	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.08 266

rafts_anoy	1.72 139	0.79 335	2.58 153	2.03 384	1.75 389	2.47 165	0.16 120	5.48 202	6.01 289	3.24 168	2.11 114	1.92 171	1.33 190	3.08 115	1.13 214	0.01 236	0.18 459	0.00 1	0.01 300	0.03 116	0.07 251

s12784h	1.89 166	0.30 66	2.57 151	0.11 62	0.09 59	4.18 336	0.13 101	6.61 262	7.44 349	3.62 179	4.28 179	0.59 117	0.81 145	6.61 258	0.46 91	0.01 236	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1

sAnonymous2	1.35 112	1.66 452	8.14 457	0.55 159	0.46 244	1.23 21	0.24 151	4.00 104	3.47 159	0.40 67	1.11 68	0.23 62	1.42 197	0.96 32	0.57 114	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.20 432	2.07 504	0.22 397

CroCo_RVC	1.35 112	1.66 452	8.14 457	0.55 159	0.46 244	1.23 21	0.24 151	4.00 104	3.47 159	0.40 67	1.11 68	0.23 62	1.42 197	0.96 32	0.57 114	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.20 432	2.07 504	0.22 397

pcwnet_v2	4.20 392	0.36 135	8.53 460	1.33 267	1.12 341	3.43 274	0.41 195	12.85 447	14.16 463	9.90 434	14.29 427	5.90 323	3.03 284	6.20 224	2.06 294	0.01 236	0.05 333	0.04 441	0.02 324	0.16 331	0.18 376

ADLNet	4.32 403	0.80 339	4.33 325	3.60 486	3.56 462	6.87 404	2.48 409	11.20 391	7.58 354	9.87 432	9.62 345	8.39 380	4.95 386	6.16 220	6.60 424	0.01 236	0.01 177	0.00 1	0.01 300	0.12 295	0.25 411

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 190	0.58 266	2.43 135	1.27 256	0.16 117	1.60 80	0.14 108	5.17 174	5.90 278	7.10 327	10.10 352	3.06 204	1.74 225	1.87 82	0.97 198	0.01 236	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.02 86

EAI-Stereo	2.31 218	0.44 197	2.72 171	0.68 180	0.56 272	3.51 288	2.62 415	11.42 401	4.14 203	2.09 138	7.23 283	1.21 140	0.91 151	5.67 202	1.51 244	0.01 236	0.25 484	0.00 1	0.88 506	0.04 145	0.26 417

SFCPSM	3.29 308	0.43 191	5.11 372	0.34 127	0.94 325	8.48 430	2.15 403	14.51 472	5.29 250	7.00 320	7.65 297	3.43 217	2.59 262	5.11 184	2.37 312	0.01 236	0.03 288	0.01 381	0.07 371	0.13 310	0.15 355

Syn2CoEx	6.32 444	2.72 485	9.33 466	2.45 433	1.67 381	8.59 432	3.32 433	18.08 499	12.27 451	8.53 393	21.08 479	10.30 415	9.80 476	9.30 429	7.86 440	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 467	0.43 450

UPFNet	3.82 363	0.47 213	4.34 328	2.21 407	3.38 454	7.26 413	2.69 417	9.89 354	5.96 283	7.98 371	7.53 290	7.89 369	3.15 288	7.72 334	5.88 411	0.01 236	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.06 232

Gwc-CoAtRS	2.02 183	0.33 101	2.61 157	1.04 230	0.30 195	3.56 293	0.40 194	5.89 225	5.94 282	5.08 224	5.01 200	5.55 310	1.72 222	1.60 65	0.91 190	0.01 236	0.09 394	0.00 1	0.25 453	0.01 24	0.02 86

GwcNet	6.42 446	1.97 471	10.92 476	2.59 441	5.58 507	11.55 470	2.21 404	14.10 467	16.52 482	10.04 437	17.19 459	10.86 426	5.61 406	9.23 426	8.84 460	0.01 236	0.06 350	0.03 429	0.08 376	0.56 458	0.40 443

MSMDNet	2.99 285	0.39 152	4.02 307	0.40 139	0.25 175	2.53 173	0.16 120	9.35 339	9.25 398	7.08 326	11.39 383	6.93 348	2.43 255	4.01 145	1.34 232	0.01 236	0.02 238	0.02 412	0.00 1	0.05 175	0.07 251

NVstereo2D	4.51 409	0.82 344	6.86 436	3.28 473	3.38 454	8.16 428	3.13 427	10.51 372	15.15 471	4.90 218	6.89 267	7.87 367	4.78 380	9.88 441	3.91 372	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.06 370	0.02 71	0.58 467

NCCL2	5.88 434	1.59 445	5.44 390	1.87 350	0.92 321	9.55 445	11.55 521	12.11 426	9.94 413	9.67 427	8.85 319	22.28 508	7.41 440	8.78 408	7.17 430	0.01 236	0.00 1	0.03 429	0.00 1	0.13 310	0.23 403

CBMV_ROB	4.14 387	0.52 241	3.14 231	1.30 263	0.77 304	6.92 405	1.97 399	10.11 365	9.58 405	8.92 408	14.20 426	7.12 357	5.90 410	8.65 397	3.50 356	0.01 236	0.05 333	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.09 279

iResNet_ROB	4.23 395	1.02 385	4.90 359	2.18 403	0.93 324	2.92 235	0.37 184	15.10 480	16.91 483	7.89 366	10.51 364	7.03 351	3.07 287	8.16 367	3.46 354	0.01 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.02 86

water-stereo	0.70 36	0.29 55	3.07 226	0.08 48	0.07 35	1.54 76	0.15 114	4.01 106	1.41 49	0.59 97	1.31 78	0.26 68	0.24 35	0.43 3	0.39 68	0.02 323	0.06 350	0.00 1	0.02 324	0.02 71	0.01 18

depthmonostereo	1.01 73	0.50 227	3.16 233	0.12 64	0.09 59	1.43 65	0.04 34	4.97 159	1.51 52	0.90 113	1.46 84	0.98 131	0.94 155	3.45 127	0.46 91	0.02 323	0.10 406	0.00 1	0.02 324	0.04 145	0.01 18

IGEV	0.50 12	0.22 26	1.52 44	0.08 48	1.85 398	1.34 52	0.37 184	2.03 8	0.93 37	0.29 29	0.08 15	0.07 18	0.09 8	0.90 27	0.22 22	0.02 323	0.04 317	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

MLG-Stereo_test3	0.45 4	0.31 71	1.35 27	0.06 30	0.17 127	1.30 47	0.01 5	3.52 72	0.77 9	0.15 8	0.07 12	0.06 12	0.07 3	0.74 14	0.22 22	0.02 323	0.06 350	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

LG-G_1	0.62 23	0.31 71	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 105	0.02 22	3.74 89	0.88 28	0.23 18	0.03 5	0.09 33	0.08 5	3.39 123	0.27 40	0.02 323	0.08 382	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.02 86

LG-G	0.62 23	0.31 71	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 105	0.02 22	3.74 89	0.88 28	0.23 18	0.03 5	0.09 33	0.08 5	3.39 123	0.27 40	0.02 323	0.08 382	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.02 86

StereoAnything_RVC	1.52 125	7.77 519	2.81 188	0.05 26	0.02 3	1.11 10	0.06 54	3.26 47	0.75 7	0.12 4	0.02 1	0.07 18	0.68 127	6.69 264	0.13 7	0.02 323	0.08 382	0.00 1	0.00 1	6.69 524	0.02 86

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 273	0.99 381	7.52 452	1.52 296	0.92 321	2.94 237	0.03 30	9.31 338	3.81 177	2.42 146	5.86 233	9.23 395	4.64 372	4.31 158	2.19 303	0.02 323	0.18 459	0.00 1	0.54 496	0.35 432	0.35 435

IGEV-Stereo+	1.69 136	0.43 191	1.59 52	0.37 133	3.10 443	2.10 127	0.07 62	1.86 6	0.91 34	0.39 62	0.03 5	0.20 49	0.41 87	7.05 289	0.16 11	0.02 323	0.07 370	0.00 1	0.18 424	5.14 517	9.77 538

test_sample6	3.14 298	0.41 173	4.42 330	1.92 361	0.49 256	3.25 266	0.21 143	11.30 396	6.69 323	6.50 298	10.86 374	4.03 247	2.93 283	7.06 292	2.65 323	0.02 323	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.06 232

test_sample5	2.91 280	0.40 162	4.33 325	1.81 343	0.50 259	3.33 269	0.17 125	11.27 394	6.55 319	6.18 274	8.35 312	3.65 232	2.71 270	6.61 258	2.15 299	0.02 323	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.05 214

test_sample4	2.87 275	0.40 162	4.54 339	1.80 341	0.54 270	3.95 326	0.15 114	11.48 403	6.49 318	6.33 291	6.81 265	3.68 236	2.65 265	6.11 218	2.36 311	0.02 323	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.05 214

gcap-zeroshot	1.87 162	0.44 197	4.24 320	0.53 155	0.51 263	3.12 255	0.75 291	6.42 253	3.91 183	3.75 185	1.67 95	7.79 366	0.55 111	2.61 105	0.53 110	0.02 323	0.21 472	0.00 1	0.23 445	0.00 1	0.05 214

AE-Stereo	1.44 119	0.32 84	2.69 165	1.58 309	0.20 158	2.24 143	0.59 246	6.01 227	5.70 266	1.18 126	3.17 147	1.02 133	0.78 142	1.73 72	0.83 167	0.02 323	0.18 459	0.00 1	0.29 462	0.11 278	0.07 251

DualNet	3.05 288	0.40 162	4.33 325	1.81 343	0.50 259	3.33 269	0.17 125	11.27 394	6.55 319	6.50 298	10.86 374	3.65 232	2.71 270	6.61 258	2.15 299	0.02 323	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.05 214

iinet-f	5.94 435	1.60 446	26.88 531	1.79 340	1.38 364	11.92 476	1.47 378	6.80 272	7.11 339	6.90 318	14.43 428	10.64 421	7.97 452	7.00 287	12.12 492	0.02 323	0.03 288	0.05 448	0.00 1	0.63 467	0.02 86

LoS	0.91 58	0.34 115	2.10 110	0.38 136	0.13 99	2.47 165	0.26 158	5.00 164	2.74 103	0.89 112	0.21 25	0.49 106	0.36 68	1.97 86	0.67 130	0.02 323	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GASNet	5.19 421	4.61 502	9.38 467	4.73 507	2.10 410	3.80 319	1.57 384	12.07 424	10.96 432	8.92 408	7.03 276	8.21 377	7.67 449	14.02 490	7.36 431	0.02 323	0.15 443	0.00 1	0.00 1	0.69 471	0.42 448

CASS	2.44 233	0.44 197	3.56 266	0.85 195	0.38 226	3.14 257	0.22 145	9.64 347	4.00 189	6.78 307	7.62 295	3.57 230	3.58 311	3.80 136	1.10 210	0.02 323	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT+CT+SA	2.36 225	0.71 312	2.46 140	0.83 192	2.26 420	3.18 262	0.93 333	6.82 273	5.48 255	2.55 147	8.07 307	1.64 156	1.59 214	8.54 390	1.15 216	0.02 323	0.00 1	0.00 1	0.38 481	0.19 363	0.36 437

PSMNet-ADL	2.98 284	0.43 191	2.41 134	1.43 285	0.40 230	5.94 385	0.28 162	8.45 306	5.13 245	3.36 173	6.77 263	8.41 381	4.61 370	7.20 303	4.55 387	0.02 323	0.09 394	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 135

IIG-Stereo	3.16 299	0.75 322	2.83 189	4.08 498	0.21 161	2.56 179	0.74 289	6.55 261	5.56 262	8.39 389	9.38 342	7.94 372	2.79 275	9.50 438	1.89 281	0.02 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.04 179

HUI-Stereo	1.80 148	0.41 173	2.85 192	0.12 64	0.18 142	3.72 309	0.65 263	5.23 177	2.97 121	5.87 254	4.34 183	3.45 218	1.52 206	3.93 142	0.65 125	0.02 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.10 301

Pruner-Stereo	2.49 240	0.40 162	2.46 140	1.80 341	0.25 175	3.51 288	0.77 295	6.03 228	4.92 238	8.91 407	6.09 236	4.45 271	1.11 167	6.99 286	2.11 295	0.02 323	0.00 1	0.02 412	0.00 1	0.01 24	0.04 179

iGMRVC	1.96 176	0.40 162	2.88 199	0.12 64	0.19 153	3.74 311	0.73 286	5.23 177	2.97 121	5.87 254	4.37 186	3.48 224	1.52 206	6.73 267	0.74 144	0.02 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.08 266

test-1	1.82 153	0.45 205	5.42 388	0.89 200	0.41 234	2.14 133	0.56 235	5.75 214	4.15 204	3.28 169	5.11 202	3.61 231	0.70 129	1.53 61	1.56 251	0.02 323	0.34 490	0.00 1	0.08 376	0.02 71	0.30 429

TestStereo	1.74 142	1.02 385	3.64 275	0.20 92	0.28 192	1.33 51	0.01 5	5.24 183	4.01 191	3.18 165	4.97 198	2.07 175	0.70 129	7.32 308	0.75 149	0.02 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1

test_xeample	4.13 386	0.36 135	2.75 175	1.23 250	0.51 263	3.96 327	0.13 101	12.63 444	7.65 355	7.49 349	10.86 374	3.29 214	3.36 295	6.71 266	21.53 518	0.02 323	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

AFF-stereo	2.59 249	0.68 303	2.35 132	1.55 304	0.17 127	1.67 88	0.08 69	5.75 214	6.60 321	6.20 276	12.13 398	6.16 329	2.36 252	4.75 170	1.11 211	0.02 323	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.05 214

RAFT + AFF	4.30 402	1.55 442	5.84 405	1.43 285	2.36 422	5.94 385	6.72 491	10.01 360	7.56 352	7.55 351	8.96 325	7.09 356	6.73 428	8.57 392	4.02 374	0.02 323	0.47 504	0.00 1	0.01 300	0.56 458	0.54 464

FENet	2.19 201	0.34 115	3.04 215	2.05 390	0.26 182	2.82 224	0.13 101	7.02 279	5.55 260	4.97 220	1.94 105	4.91 288	3.39 300	4.71 169	2.50 318	0.02 323	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 395

DSFCA	4.21 394	0.50 227	5.45 391	1.34 269	1.68 383	7.04 407	4.51 459	10.73 380	7.00 334	10.78 453	6.80 264	8.48 385	4.63 371	9.91 442	5.12 398	0.02 323	0.06 350	0.02 412	0.03 339	0.08 229	0.03 135

HSM-Net_RVC	4.20 392	0.32 84	2.76 179	0.63 174	0.69 291	6.95 406	1.69 391	11.96 419	8.36 382	8.83 404	12.17 400	15.18 465	4.21 343	6.91 278	3.30 346	0.02 323	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PA-Net	4.98 418	1.47 434	7.42 448	2.40 428	2.14 412	8.73 435	3.64 443	12.42 434	13.11 456	7.03 323	7.57 294	7.88 368	6.52 421	10.16 449	7.82 438	0.02 323	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.11 278	1.07 486
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	5.59 428	1.75 457	6.80 433	3.12 466	4.45 493	10.61 459	4.35 456	18.80 505	9.73 407	12.22 470	6.87 266	11.44 437	4.65 373	8.09 362	8.26 452	0.02 323	0.11 415	0.00 1	0.03 339	0.20 367	0.28 425

iResNet	3.68 349	0.91 367	7.94 455	2.97 461	0.34 214	4.44 350	0.48 209	7.70 289	9.74 408	7.72 358	12.74 410	4.03 247	2.87 281	8.05 355	3.37 347	0.02 323	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.09 279

MDST_ROB	8.37 481	0.32 84	9.03 464	4.18 502	2.42 426	26.86 526	6.14 478	19.36 514	13.52 460	27.09 521	22.75 488	9.47 400	4.74 376	15.06 498	6.34 418	0.02 323	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.13 337

NOSS_ROB	3.30 309	0.46 211	2.62 159	2.08 391	1.01 334	5.60 376	0.74 289	10.37 369	11.48 441	5.15 226	8.43 314	5.67 316	1.73 223	7.97 348	2.34 308	0.02 323	0.06 350	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.14 345

XPNet_ROB	6.03 441	1.22 412	5.61 401	2.56 440	0.90 320	6.32 390	7.07 495	12.92 449	8.30 380	14.76 491	15.13 436	19.84 497	6.66 427	10.36 450	8.58 456	0.02 323	0.04 317	0.00 1	0.03 339	0.11 278	0.24 407

PSMNet_ROB	5.02 420	1.63 449	6.03 412	1.90 356	1.83 396	9.57 446	6.35 486	15.58 485	7.23 343	6.15 273	10.48 363	12.22 444	4.16 341	8.02 351	8.71 458	0.02 323	0.01 177	0.01 381	0.10 392	0.20 367	0.12 329

CBMV	5.35 424	0.91 367	3.67 277	1.62 318	0.44 238	10.09 451	7.19 497	12.49 440	12.33 452	12.22 470	14.69 433	10.93 428	6.48 420	8.51 389	4.96 395	0.02 323	0.15 443	0.00 1	0.00 1	0.17 344	0.17 372
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DilatedVolume-Stereo	1.13 92	0.41 173	2.75 175	1.04 230	0.11 77	2.21 140	0.10 81	2.96 22	1.32 46	2.40 145	2.09 111	0.33 88	0.58 119	5.62 197	0.43 78	0.03 364	0.06 350	0.00 1	0.14 402	0.04 145	0.04 179

FoundationStereo	0.26 2	0.29 55	1.25 18	0.24 101	0.10 67	0.41 3	0.07 62	0.57 1	0.80 10	0.24 21	0.03 5	0.09 33	0.37 71	0.46 4	0.12 3	0.03 364	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

FC-DCNN v2	10.88 505	0.52 241	4.17 318	1.92 361	1.63 376	17.79 506	5.35 474	18.87 507	19.88 496	28.77 524	34.99 527	34.62 532	21.72 523	16.03 505	11.16 487	0.03 364	0.01 177	0.02 412	0.00 1	0.06 199	0.08 266

DCVSM-stereo	3.13 296	0.37 142	2.95 203	1.51 294	0.80 307	2.75 208	0.49 219	6.79 271	5.25 249	11.43 464	5.57 228	10.79 423	5.30 395	5.25 187	2.95 332	0.03 364	0.09 394	0.03 429	0.00 1	0.12 295	0.09 279

CoDeX	3.43 330	0.68 303	4.49 335	0.98 219	1.65 378	6.37 392	2.14 402	13.23 456	6.07 291	7.23 336	8.95 323	4.09 251	3.79 327	6.31 231	2.37 312	0.03 364	0.06 350	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.15 355

CBFPSM	4.87 416	0.94 376	14.70 501	1.51 294	1.15 344	11.49 469	2.55 414	7.28 284	6.47 316	6.23 278	4.83 193	15.30 467	8.99 467	6.88 274	8.20 451	0.03 364	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.40 447	0.42 448

raft_robust	2.64 251	1.20 411	2.62 159	1.10 236	0.28 192	1.50 73	0.12 92	6.28 242	9.04 395	6.80 309	7.19 280	3.73 239	2.13 239	9.06 419	1.07 206	0.03 364	0.12 422	0.00 1	0.21 436	0.17 344	0.22 397

AACVNet	3.33 319	1.03 387	3.56 266	3.46 479	0.63 282	3.09 250	0.28 162	8.78 324	3.43 158	5.99 259	10.64 367	10.08 409	4.03 337	8.69 401	2.51 319	0.03 364	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.26 404	0.06 232

PFNet+	2.35 223	0.31 71	3.69 278	0.79 187	0.17 127	3.15 260	0.75 291	4.52 128	6.30 305	7.90 367	6.34 255	2.53 184	1.18 181	7.72 334	1.62 257	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 135

TRStereo	2.36 225	3.10 490	4.70 351	1.99 374	2.08 408	2.61 188	1.11 354	8.79 325	3.73 171	3.19 166	3.04 143	3.96 244	0.77 139	5.92 211	1.44 238	0.03 364	0.14 436	0.00 1	0.29 462	0.08 229	0.25 411

GEStereo_RVC	3.74 353	0.73 316	4.95 362	2.01 379	1.24 350	4.36 344	3.07 425	11.77 413	7.80 365	6.87 315	6.52 259	7.70 365	4.31 354	8.98 417	4.19 379	0.03 364	0.01 177	0.02 412	0.02 324	0.13 310	0.11 315

222	5.36 425	0.40 162	2.72 171	1.50 291	0.48 253	6.15 388	0.07 62	13.73 462	8.06 371	8.79 401	11.03 378	3.71 238	4.21 343	7.47 318	38.74 548	0.03 364	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.05 214

ac_64	3.70 351	0.47 213	3.50 262	2.87 453	3.50 460	5.91 384	0.72 285	10.17 366	4.34 210	8.16 376	5.80 230	10.82 424	5.64 407	7.08 293	4.73 390	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.14 345

hitnet-ft	3.66 348	0.65 292	2.79 186	0.89 200	0.72 298	4.25 337	0.55 233	9.11 332	7.52 351	7.14 329	10.19 354	12.49 446	4.70 374	7.44 315	4.41 384	0.03 364	0.00 1	0.06 452	0.00 1	0.20 367	0.04 179

FAT-Stereo	6.78 456	0.68 303	6.80 433	2.30 416	1.77 392	5.63 377	4.20 452	18.79 504	18.62 487	10.53 449	17.15 457	18.52 490	13.74 500	8.86 413	7.38 432	0.03 364	0.15 443	0.01 381	0.07 371	0.12 295	0.26 417

FADNet-RVC	3.98 380	1.84 463	12.48 488	1.69 324	0.44 238	4.33 341	1.31 371	11.84 414	7.15 341	3.53 177	3.50 162	10.63 420	4.43 359	9.12 420	6.25 416	0.03 364	0.10 406	0.00 1	0.03 339	0.60 464	0.25 411

edge stereo	6.76 453	1.01 383	6.76 432	2.20 406	2.45 427	6.41 393	2.45 408	14.84 476	11.98 449	15.29 493	18.31 468	22.02 506	12.56 492	10.82 457	7.49 433	0.03 364	0.06 350	0.11 467	0.03 339	0.30 415	0.14 345

ADCP+	8.09 478	1.79 459	14.50 499	1.54 302	4.28 485	16.57 498	5.20 470	12.80 446	11.20 437	12.83 478	17.07 455	11.02 430	10.80 484	17.59 511	23.18 526	0.03 364	0.05 333	0.01 381	0.18 424	0.39 444	0.81 478

FC-DCNN	10.72 504	0.52 241	4.27 322	1.88 353	1.63 376	17.18 502	5.29 473	18.20 500	19.69 495	28.50 523	34.51 525	34.03 530	21.48 522	15.89 502	11.15 486	0.03 364	0.01 177	0.02 412	0.01 300	0.07 217	0.09 279

DN-CSS_ROB	2.69 253	1.40 430	5.34 386	2.31 422	0.75 300	3.14 257	0.06 54	6.11 232	3.87 179	5.34 233	12.18 401	2.34 181	1.22 185	7.84 340	1.48 242	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 432	0.03 135

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 106	0.42 180	2.36 133	0.59 167	1.26 351	2.43 163	0.01 5	3.29 49	7.76 363	1.71 134	2.78 134	0.27 71	0.32 63	1.16 44	0.58 118	0.04 384	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.10 301

EKT-Stereo	1.91 169	0.48 220	2.77 180	2.19 404	4.36 487	1.42 64	0.24 151	4.63 137	3.51 161	2.94 160	3.47 161	3.55 229	2.25 246	5.26 188	0.85 171	0.04 384	0.12 422	0.00 1	0.09 387	0.06 199	0.05 214

GANet-ADL	2.20 202	0.50 227	3.27 241	2.02 381	0.11 77	2.21 140	0.48 209	8.64 320	6.79 327	4.56 205	5.83 232	3.98 245	1.27 189	2.68 106	1.43 237	0.04 384	0.08 382	0.02 412	0.00 1	0.15 324	0.03 135

GMM-Stereo	3.32 317	0.27 49	2.52 146	0.82 190	0.48 253	2.27 145	4.91 466	5.06 166	3.08 130	7.06 325	16.72 449	6.21 331	3.70 318	7.60 323	1.16 218	0.04 384	0.00 1	0.00 1	0.04 357	0.10 258	4.45 515

FINET	5.32 423	1.14 406	10.04 473	2.17 402	3.67 468	6.49 395	6.76 492	11.68 408	22.08 504	7.42 345	12.15 399	4.24 259	3.61 313	9.25 427	5.35 401	0.04 384	0.04 317	0.00 1	0.00 1	0.17 344	0.09 279

FCDSN-DC	10.24 501	0.56 259	3.49 261	1.96 370	1.29 357	16.90 501	4.59 461	17.16 493	19.10 490	24.64 519	32.46 521	33.82 529	22.14 525	15.93 503	10.45 479	0.04 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.21 395
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	7.34 465	1.58 444	18.31 512	2.35 425	0.87 313	6.72 401	1.70 394	10.63 375	7.14 340	19.77 506	22.71 487	20.13 499	11.34 486	12.96 483	9.49 470	0.04 384	0.17 455	0.06 452	0.17 417	0.21 378	0.50 460

EDNetEfficientorigin	17.87 530	14.00 530	99.53 573	1.64 320	0.92 321	10.55 458	6.26 484	13.21 454	34.84 530	38.20 538	36.91 529	27.47 519	26.32 532	14.71 497	25.69 532	0.04 384	0.06 350	0.14 475	0.52 495	3.16 511	3.27 509

BEATNet_4x	3.24 304	1.27 420	5.89 407	1.56 307	0.10 67	5.26 371	1.07 350	10.08 363	5.50 256	6.89 316	7.73 299	4.53 275	4.13 338	5.05 181	5.27 399	0.04 384	0.05 333	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.23 403

DRN-Test	5.87 432	0.98 379	5.89 407	2.69 443	3.65 466	12.37 480	3.35 435	20.07 521	10.20 419	11.93 469	12.31 404	11.06 431	5.31 396	7.89 342	9.05 461	0.04 384	0.05 333	0.04 441	0.04 357	0.18 355	0.25 411

ETE_ROB	5.80 431	1.77 458	6.33 421	1.44 289	0.78 306	6.43 394	6.90 493	12.53 441	8.08 373	12.93 479	14.89 434	21.13 505	5.87 409	9.83 440	6.57 423	0.04 384	0.01 177	0.00 1	0.02 324	0.08 229	0.33 433

LALA_ROB	6.58 450	1.80 460	6.25 419	1.26 254	0.94 325	10.08 450	9.02 506	16.00 487	11.51 442	12.74 475	13.02 413	24.77 511	5.25 394	10.56 453	8.02 443	0.04 384	0.05 333	0.00 1	0.02 324	0.10 258	0.25 411

mmx	3.86 366	0.31 71	3.97 300	1.34 269	0.98 329	2.80 213	0.48 209	12.18 431	10.66 429	6.29 287	9.23 331	5.59 311	3.72 323	10.11 444	9.35 466	0.05 396	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

xxx	3.86 366	0.31 71	3.98 304	1.34 269	0.98 329	2.80 213	0.48 209	12.18 431	10.66 429	6.29 287	9.23 331	5.59 311	3.72 323	10.11 444	9.35 466	0.05 396	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

SDNR	7.50 467	2.32 479	15.58 504	1.82 347	0.63 282	44.66 548	0.44 203	8.59 314	9.52 404	9.84 431	25.18 500	5.30 305	4.38 356	11.46 466	6.49 421	0.05 396	0.03 288	0.00 1	0.01 300	1.79 501	1.87 499

DRaft	3.74 353	0.43 191	2.60 155	0.12 64	0.15 110	4.76 358	1.34 373	5.33 194	4.31 209	10.30 441	21.91 482	3.27 213	8.83 464	7.36 312	3.66 365	0.05 396	0.10 406	0.00 1	0.14 402	0.10 258	0.14 345

ICVP	2.32 220	0.38 148	2.89 201	0.92 206	0.70 295	2.55 177	0.87 324	9.97 356	3.99 188	4.13 194	8.97 326	2.71 191	1.69 219	2.52 104	3.52 361	0.05 396	0.24 483	0.01 381	0.01 300	0.11 278	0.13 337
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	4.51 409	0.31 71	2.77 180	1.69 324	0.47 251	7.74 426	0.07 62	14.04 465	7.91 368	5.82 246	8.97 326	9.34 396	3.41 303	7.33 309	20.24 513	0.05 396	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

APVNet	5.98 437	1.72 455	8.72 461	3.21 471	4.04 483	12.31 479	1.81 395	19.09 510	6.10 292	6.13 272	13.41 417	10.69 422	6.30 416	11.26 463	13.90 501	0.05 396	0.02 238	0.11 467	0.03 339	0.53 456	0.20 393

NaN_ROB	6.00 439	1.24 416	6.29 420	1.34 269	1.68 383	9.60 447	10.31 515	15.09 478	15.79 476	12.62 473	8.95 323	11.67 442	5.83 408	11.78 472	6.41 419	0.05 396	0.13 432	0.08 461	0.20 432	0.22 384	0.79 477

LE_ROB	16.73 527	1.28 423	11.61 479	3.72 490	1.65 378	16.67 499	9.17 507	14.39 470	55.91 549	63.81 560	40.86 536	35.94 533	37.73 543	14.24 492	26.87 534	0.05 396	0.10 406	0.13 474	0.22 442	0.12 295	0.15 355

ACV-stereo	4.46 405	0.76 325	9.94 472	1.91 357	1.06 336	11.61 471	1.28 368	6.25 240	7.09 338	3.09 163	5.21 212	16.88 480	10.23 480	7.96 346	5.47 402	0.06 405	0.15 443	0.01 381	0.00 1	0.12 295	0.14 345

test_sample7	3.30 309	0.47 213	3.43 258	1.98 372	0.35 217	4.33 341	1.88 397	10.66 376	7.73 360	8.36 384	7.55 291	6.55 339	4.27 347	6.58 256	1.62 257	0.06 405	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.06 232

ttt	3.86 366	0.23 29	2.34 131	2.22 410	1.68 383	4.36 344	0.28 162	12.45 435	11.09 434	6.90 318	11.85 391	4.08 250	3.28 292	8.47 387	7.85 439	0.06 405	0.04 317	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.03 135

1111x	4.25 398	0.30 66	4.31 324	1.47 290	0.37 224	5.10 366	0.32 174	12.86 448	9.82 410	6.01 260	9.73 348	8.78 390	5.97 412	9.43 433	10.39 478	0.06 405	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.04 179

HBP-ISP	4.09 383	1.05 389	4.10 316	1.87 350	1.31 360	7.56 420	3.98 446	11.26 392	9.94 413	7.81 361	14.44 429	3.23 212	4.27 347	8.89 414	1.87 278	0.06 405	0.06 350	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.04 179

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 437	1.55 442	9.92 471	2.40 428	3.22 448	10.28 454	3.14 428	11.64 406	9.79 409	9.54 424	20.22 475	11.16 432	6.77 429	10.61 455	9.16 462	0.06 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

GES	2.49 240	0.38 148	4.29 323	1.58 309	0.05 16	4.58 354	1.07 350	9.70 349	3.39 156	5.21 227	6.64 260	1.84 166	3.36 295	4.86 172	2.54 321	0.06 405	0.01 177	0.06 452	0.01 300	0.12 295	0.03 135

DMCA-RVC	3.17 300	1.26 418	6.39 425	2.10 396	1.51 370	3.02 244	0.56 235	7.84 294	5.06 242	9.23 416	5.19 208	8.46 383	2.72 272	6.31 231	3.22 341	0.06 405	0.11 415	0.09 464	0.02 324	0.16 331	0.08 266

pmcnn	7.72 473	1.27 420	9.42 468	2.91 454	3.14 444	9.44 443	6.23 482	12.56 442	16.51 480	14.53 489	24.08 492	27.44 518	8.49 459	9.32 430	8.44 454	0.06 405	0.08 382	0.00 1	0.00 1	0.30 415	0.15 355

SMFormer	3.54 338	0.39 152	3.61 270	1.69 324	0.11 77	2.85 228	0.29 166	12.46 436	10.41 421	7.16 331	10.23 356	4.78 283	4.45 361	8.71 403	3.51 357	0.07 414	0.05 333	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.04 179

tta	3.54 338	0.39 152	3.61 270	1.69 324	0.11 77	2.85 228	0.29 166	12.46 436	10.41 421	7.16 331	10.23 356	4.78 283	4.45 361	8.71 403	3.51 357	0.07 414	0.05 333	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.03 135

qqq1	3.38 322	0.39 152	3.61 270	1.69 324	0.11 77	2.85 228	0.29 166	12.46 436	10.41 421	7.16 331	10.23 356	4.78 283	4.45 361	8.71 403	0.30 42	0.07 414	0.05 333	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.03 135

fff1	3.38 322	0.39 152	3.61 270	1.69 324	0.11 77	2.85 228	0.29 166	12.46 436	10.41 421	7.16 331	10.23 356	4.78 283	4.45 361	8.71 403	0.30 42	0.07 414	0.05 333	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.03 135

DeepPruner_ROB	3.52 337	1.14 406	4.06 312	1.12 242	1.65 378	3.65 299	0.83 311	13.96 464	4.47 218	7.80 360	10.84 372	7.05 355	2.16 242	8.14 365	3.08 337	0.07 414	0.03 288	0.00 1	0.01 300	0.32 424	0.06 232

DDVS	3.59 343	0.53 245	4.53 338	2.02 381	1.27 353	6.63 399	0.49 219	8.73 322	4.10 200	7.14 329	7.63 296	12.68 447	2.25 246	8.69 401	4.09 377	0.08 419	0.20 469	0.01 381	0.00 1	0.14 320	0.59 470

SACVNet	4.15 389	1.26 418	3.81 289	3.12 466	1.68 383	3.09 250	2.85 422	11.91 417	5.96 283	10.52 448	11.20 380	10.59 417	3.95 332	8.97 416	3.25 344	0.08 419	0.02 238	0.00 1	0.00 1	0.32 424	0.44 452

GwcNet-ADL	2.65 252	0.48 220	3.84 295	0.82 190	0.33 212	2.04 123	0.69 275	8.07 298	9.42 402	6.05 262	6.66 261	4.14 255	1.73 223	5.40 194	3.01 334	0.08 419	0.06 350	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.03 135

RAFT-RH_RVC	3.96 376	0.46 211	2.93 202	1.55 304	0.42 237	3.14 257	0.14 108	3.70 81	5.98 286	11.25 462	32.23 517	5.29 302	1.68 218	8.13 364	2.14 298	0.08 419	0.00 1	0.00 1	0.03 339	0.01 24	0.00 1

SANet	10.64 503	1.86 465	10.91 475	1.76 335	0.71 296	14.62 492	9.23 508	19.18 511	37.14 534	19.22 503	27.96 505	25.86 515	19.11 514	13.02 484	10.63 480	0.08 419	0.06 350	0.03 429	0.02 324	0.62 465	0.81 478

ITSA-stereo	3.76 357	0.54 249	3.80 287	1.91 357	0.29 194	3.09 250	0.70 278	13.22 455	15.64 474	6.79 308	6.66 261	4.15 256	3.52 309	8.30 377	5.00 396	0.09 424	0.07 370	0.11 467	0.10 392	0.18 355	0.95 482

sCroCo_RVC	1.21 100	0.65 292	5.16 377	1.09 235	1.29 357	0.92 8	0.19 132	3.92 99	2.68 97	0.30 33	3.04 143	0.52 110	1.56 211	1.58 63	0.78 159	0.09 424	0.25 484	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.11 315

CSAN	7.62 468	1.60 446	6.56 429	1.83 348	0.66 286	12.40 481	10.52 518	14.45 471	21.32 502	14.19 487	15.98 440	17.84 484	13.02 497	12.32 476	8.38 453	0.09 424	0.07 370	0.03 429	0.04 357	0.33 427	0.67 473

fast-acv-ft	5.62 430	1.39 429	7.01 437	2.02 381	1.89 401	12.23 478	1.82 396	7.35 285	9.45 403	10.46 447	20.27 476	14.55 461	7.71 450	7.41 313	7.61 435	0.10 427	0.09 394	0.16 477	0.07 371	0.59 462	0.13 337

ADCS	13.02 513	4.93 506	28.38 533	3.17 469	2.67 433	13.61 490	10.83 519	18.70 502	33.46 524	22.59 510	24.78 496	19.59 496	18.51 511	23.40 528	32.16 542	0.10 427	0.19 465	0.37 498	0.18 424	1.26 490	1.46 494

TCMNet	5.22 422	1.96 470	9.78 470	4.11 499	6.57 512	8.83 436	1.35 375	10.74 381	8.07 372	6.39 294	12.76 411	8.32 379	4.75 377	8.62 396	10.09 477	0.11 429	0.18 459	0.31 492	0.09 387	0.75 476	0.57 466

SAMSARA	14.63 517	2.74 486	12.38 484	12.65 529	6.74 513	36.50 540	72.93 563	19.36 514	23.77 509	16.20 497	13.04 414	29.21 521	12.78 494	16.98 509	15.21 505	0.11 429	0.26 486	0.03 429	0.14 402	0.76 477	0.77 476

SGM-Forest	4.96 417	0.32 84	2.84 191	1.21 248	0.64 284	10.23 453	6.64 490	11.55 405	10.98 433	10.94 458	13.59 419	11.65 439	4.30 352	8.94 415	4.63 388	0.11 429	0.04 317	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.46 456
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	11.52 508	1.52 440	4.55 342	1.89 355	1.46 368	19.87 512	5.11 469	20.66 523	15.91 477	32.67 529	34.51 525	39.34 537	21.15 520	18.74 515	12.10 491	0.11 429	0.06 350	0.01 381	0.00 1	0.45 453	0.22 397
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
YMNet	5.52 426	1.83 461	8.79 462	3.47 481	4.46 494	10.72 461	0.91 331	9.99 357	6.43 313	13.76 485	16.35 443	11.65 439	4.49 365	7.95 344	8.03 445	0.12 433	0.35 492	0.12 470	0.08 376	0.71 473	0.27 421

YMNet_1	5.52 426	1.83 461	8.79 462	3.47 481	4.46 494	10.72 461	0.91 331	9.99 357	6.43 313	13.76 485	16.35 443	11.65 439	4.49 365	7.95 344	8.03 445	0.12 433	0.35 492	0.12 470	0.08 376	0.71 473	0.27 421

IGEV-RUCA	0.81 48	0.15 1	1.13 5	0.52 154	0.32 207	2.13 132	0.51 224	3.46 66	1.71 56	0.95 115	0.16 16	0.24 65	0.55 111	2.81 109	0.41 72	0.12 433	0.21 472	0.20 484	0.25 453	0.21 378	0.20 393

dd	2.16 196	1.22 412	4.82 355	0.68 180	0.12 91	1.39 62	0.17 125	5.14 170	11.22 438	2.70 151	3.51 163	1.52 153	1.23 186	5.08 182	3.96 373	0.12 433	0.01 177	0.04 441	0.21 436	0.07 217	0.01 18

S-Stereo	6.63 451	0.84 347	9.67 469	3.15 468	3.48 459	6.49 395	6.22 481	12.99 451	22.84 506	9.48 421	15.51 437	12.00 443	8.43 458	8.04 352	10.70 481	0.12 433	0.17 455	0.00 1	0.38 481	0.13 310	1.92 500

HHNet	2.59 249	0.55 253	2.55 149	0.20 92	0.32 207	2.84 227	0.94 335	5.77 219	5.14 246	7.33 342	13.80 421	0.94 129	3.20 289	5.27 189	2.41 315	0.13 438	0.02 238	0.06 452	0.00 1	0.23 391	0.03 135

SuperB	8.10 479	3.15 493	24.67 526	2.65 442	1.23 349	9.88 449	4.29 454	10.18 367	30.07 519	11.53 466	12.18 401	6.12 328	6.65 426	10.50 452	14.47 504	0.14 439	0.11 415	0.35 495	0.25 453	13.06 534	0.48 457

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 364	1.06 391	5.23 383	2.72 446	3.27 450	4.36 344	0.61 252	10.71 379	7.56 352	8.75 400	7.89 305	9.86 404	3.90 331	7.15 301	3.44 350	0.14 439	0.02 238	0.02 412	0.03 339	0.04 145	0.03 135
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CRFU-Net	4.45 404	0.67 301	5.02 364	2.78 449	1.32 361	12.67 483	3.35 435	11.26 392	3.52 162	10.06 438	9.30 341	10.91 427	6.92 431	7.26 305	3.24 343	0.15 441	0.16 451	0.16 477	0.00 1	0.26 404	0.05 214

NINENet	3.09 291	0.56 259	3.22 238	1.61 314	1.37 363	7.12 409	0.50 221	11.88 416	5.63 264	6.63 304	8.40 313	5.29 302	0.83 146	6.51 250	1.77 272	0.15 441	0.07 370	0.07 458	0.00 1	0.09 247	0.00 1

EDNetEfficient	13.82 515	6.19 510	54.79 550	2.83 451	3.60 464	4.86 361	8.57 503	8.61 319	32.90 523	40.77 541	30.59 514	18.33 489	21.87 524	11.38 465	25.36 531	0.15 441	0.23 478	0.06 452	1.03 509	2.54 508	1.79 497

ADCRef	7.27 464	1.38 428	16.37 505	2.52 436	3.30 452	11.63 472	3.16 429	10.80 383	9.35 401	13.03 480	25.27 501	8.17 376	8.92 466	8.06 359	21.81 521	0.15 441	0.08 382	0.16 477	0.34 476	0.38 440	0.58 467

RASNet	4.52 412	0.61 277	4.42 330	3.42 477	4.68 501	4.58 354	0.99 340	9.54 346	8.01 370	5.28 231	11.42 385	10.34 416	8.88 465	9.28 428	8.68 457	0.15 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

LSM	14.01 516	5.95 509	33.49 536	6.78 517	43.61 558	10.22 452	9.98 514	15.16 481	22.93 507	23.07 514	32.34 520	18.52 490	12.67 493	15.45 501	11.10 485	0.16 446	0.51 506	0.09 464	0.32 472	1.08 486	16.85 552

FTStereo	4.55 413	0.36 135	2.18 120	0.94 209	0.38 226	2.60 187	8.82 504	4.98 162	3.17 137	10.88 455	30.35 513	5.60 315	7.60 447	7.62 325	1.55 250	0.17 447	0.00 1	0.05 448	0.00 1	0.03 116	3.80 513

Anonymous3	1.76 143	0.44 197	6.37 423	0.33 122	0.50 259	4.33 341	0.54 229	4.43 122	2.48 81	2.21 139	3.24 150	1.53 154	1.14 172	5.64 198	1.29 227	0.17 447	0.23 478	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.15 355

FADNet-RVC-Resample	3.79 360	1.62 448	12.06 482	1.43 285	0.66 286	5.94 385	2.41 406	10.18 367	8.58 391	6.28 285	4.22 177	5.33 306	4.80 382	7.71 332	3.19 340	0.17 447	0.21 472	0.17 480	0.12 397	0.41 450	0.29 427

AnyNet_C32	10.98 506	5.58 508	22.79 523	4.16 500	5.83 508	15.64 493	14.30 530	13.18 453	17.15 484	16.44 498	20.52 477	14.68 462	13.44 498	22.46 525	30.08 539	0.17 447	0.26 486	0.36 497	0.36 480	1.23 489	0.91 481

PFNet	2.93 281	0.40 162	5.51 396	2.13 399	0.84 311	3.11 254	0.75 291	6.78 270	4.79 235	9.98 436	6.00 234	4.78 283	2.13 239	8.33 378	2.11 295	0.19 451	0.06 350	0.00 1	0.11 394	0.20 367	0.35 435

DANet	6.02 440	1.23 414	8.45 459	3.86 495	3.94 480	7.64 425	1.34 373	9.51 344	7.00 334	13.39 482	15.53 438	15.99 471	7.02 433	12.14 474	12.37 493	0.19 451	0.12 422	0.02 412	0.03 339	0.13 310	0.56 465
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	7.90 475	4.22 500	21.97 522	3.25 472	3.29 451	5.39 374	6.57 488	10.57 373	19.09 489	12.77 476	13.92 422	18.11 487	9.51 474	13.79 489	10.77 484	0.19 451	0.45 502	0.29 490	1.08 510	1.49 496	1.19 488

GMStereo	1.83 155	0.99 381	4.55 342	0.57 164	0.05 16	2.53 173	0.01 5	4.95 156	11.14 435	3.52 176	2.24 119	0.53 112	0.49 102	3.76 135	0.80 164	0.20 454	0.00 1	0.00 1	0.12 397	0.12 295	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
coex-ft	19.78 536	19.39 534	87.73 563	1.77 337	1.80 394	17.25 503	13.50 528	12.63 444	42.10 540	60.18 556	38.90 531	28.72 520	28.74 533	11.74 471	27.40 535	0.21 455	0.23 478	0.04 441	0.30 468	1.36 493	1.54 495

FADNet	4.23 395	1.65 451	11.75 481	1.64 320	0.80 307	4.80 359	0.77 295	13.76 463	11.65 443	3.97 190	5.24 214	9.62 401	5.14 392	8.40 382	3.78 368	0.21 455	0.04 317	0.07 458	0.05 363	1.14 487	0.10 301

psm_up	3.85 365	0.82 344	3.01 208	2.00 378	2.58 430	5.28 372	3.34 434	10.85 385	6.33 308	7.27 339	7.32 286	10.15 410	9.02 468	6.19 222	2.51 319	0.22 457	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.03 135

Anonymous_2	4.14 387	0.62 282	3.21 237	1.40 280	1.43 367	5.19 367	0.32 174	6.63 263	4.38 212	4.48 204	2.30 121	8.08 375	7.00 432	5.37 192	2.29 306	0.23 458	0.75 509	5.20 525	18.12 550	5.66 519	0.23 403

PVD	15.44 519	2.93 488	14.67 500	4.21 503	3.39 456	17.43 505	4.16 450	27.84 535	48.84 545	31.02 527	43.54 538	29.76 523	30.81 536	25.97 531	21.40 517	0.23 458	0.41 498	0.04 441	0.33 474	0.41 450	1.33 491

DeepPrunerF	6.75 452	2.69 484	23.31 524	3.68 488	7.16 515	3.78 317	4.29 454	13.42 458	20.13 498	8.13 375	10.46 362	7.18 359	8.06 454	11.10 461	9.44 469	0.24 460	0.15 443	0.29 490	0.42 487	0.66 470	0.45 454

aanetorigin	8.72 486	3.29 495	27.55 532	1.95 367	3.84 476	4.93 364	5.39 475	5.49 204	10.05 415	27.85 522	31.47 516	15.80 468	12.78 494	9.04 418	11.98 490	0.25 461	0.22 476	0.22 486	0.25 453	1.28 491	0.84 480

SGM_RVC	10.08 498	0.60 273	3.42 255	2.30 416	0.32 207	19.41 510	6.33 485	18.95 508	14.64 466	25.14 520	24.32 494	33.34 528	18.79 512	19.86 519	12.55 495	0.25 461	0.26 486	0.22 486	0.24 448	0.34 431	0.40 443
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
stereogan	7.69 472	0.88 357	7.08 440	3.49 484	3.93 479	18.98 508	3.23 432	16.52 489	19.58 494	9.93 435	18.92 469	20.50 503	9.04 469	14.07 491	6.14 414	0.26 463	0.04 317	0.21 485	0.03 339	0.63 467	0.33 433

ADCL	10.16 500	2.11 474	19.36 515	1.92 361	1.88 400	22.23 514	8.91 505	14.04 465	23.56 508	14.62 490	26.19 502	12.75 448	13.59 499	16.06 506	22.95 525	0.26 463	0.18 459	0.75 503	0.65 498	0.69 471	0.58 467

SGM-ForestM	16.99 528	1.08 394	5.74 403	2.12 397	0.75 300	31.63 532	12.21 525	27.80 534	32.25 522	37.88 536	39.99 534	52.96 546	35.20 540	33.60 538	24.47 528	0.26 463	0.39 497	0.31 492	0.39 484	0.26 404	0.53 463

ADCPNet	9.54 494	2.39 481	31.46 535	2.09 394	1.60 374	16.71 500	6.39 487	12.11 426	11.45 440	13.53 483	21.45 481	19.41 494	10.94 485	14.38 493	21.54 519	0.27 466	1.16 512	0.39 499	1.49 515	0.58 461	1.45 493

AnyNet_C01	16.12 523	10.81 528	59.36 552	4.42 505	2.49 428	30.06 529	15.15 538	17.51 496	16.51 480	17.88 500	37.69 530	24.04 509	17.54 506	29.60 534	33.29 543	0.28 467	0.38 496	0.43 501	0.42 487	2.57 509	1.98 501

RTSC	9.15 488	3.00 489	13.57 496	3.72 490	1.76 391	11.82 474	0.46 206	16.95 491	36.83 533	15.80 495	15.53 438	12.91 449	7.46 444	20.01 521	21.76 520	0.31 468	0.13 432	0.01 381	0.08 376	0.57 460	0.41 445

SHD	9.61 495	2.60 482	12.46 486	3.69 489	3.54 461	9.47 444	1.25 364	20.16 522	37.84 536	18.19 501	21.24 480	16.96 481	12.83 496	14.47 495	16.05 506	0.32 469	0.13 432	0.01 381	0.08 376	0.38 440	0.48 457

PS-NSSS	3.90 370	1.84 463	4.55 342	0.87 197	2.95 441	4.10 333	2.00 400	10.77 382	8.23 379	6.75 305	14.63 432	5.01 294	2.24 244	8.41 383	2.91 331	0.33 470	0.03 288	0.83 505	0.00 1	0.82 479	0.70 475

MSMD_ROB	9.28 491	1.09 396	4.65 347	1.58 309	0.39 228	16.52 497	4.41 457	13.60 459	14.87 470	22.34 509	39.89 533	25.67 514	20.71 519	12.42 477	6.98 428	0.34 471	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.09 279

Consistency-Raft	9.42 492	4.74 505	12.66 489	5.30 511	9.08 523	4.08 331	5.26 472	19.26 512	24.87 510	11.17 461	29.85 511	13.57 450	5.51 405	7.67 329	13.40 498	0.36 472	0.35 492	1.81 513	4.24 531	11.61 531	3.57 511

FADNet_RVC	3.91 373	1.67 454	12.95 494	0.96 215	0.75 300	5.71 378	0.54 229	10.83 384	6.60 321	3.46 175	8.09 308	4.10 253	3.40 302	9.43 433	6.33 417	0.36 472	0.44 501	0.17 480	0.46 492	0.91 482	0.95 482

GANet	6.22 442	1.07 392	4.07 314	2.27 412	0.89 318	9.19 441	9.52 509	12.02 422	8.13 375	10.72 452	29.09 509	13.86 454	7.52 446	11.00 460	4.39 383	0.36 472	0.00 1	0.02 412	0.02 324	0.12 295	0.08 266

XQC	8.43 483	3.58 497	16.40 506	2.92 456	2.17 414	13.22 487	3.60 439	14.64 474	25.86 512	11.87 468	12.04 395	15.06 464	10.67 483	15.24 500	19.41 511	0.39 475	0.08 382	0.05 448	0.07 371	0.84 480	0.45 454

CVANet_RVC	4.16 390	1.16 408	3.60 269	1.94 366	1.46 368	3.92 325	4.68 462	10.89 386	8.34 381	7.58 352	10.84 372	10.27 414	6.62 425	8.56 391	2.69 324	0.39 475	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.21 378	0.09 279

Wz-Net-MNSev	7.43 466	2.35 480	15.22 502	2.34 424	3.41 458	17.27 504	8.55 502	11.91 417	13.48 459	13.37 481	17.05 454	13.70 451	7.47 445	11.90 473	9.99 476	0.40 477	0.03 288	0.00 1	0.01 300	0.16 331	0.07 251

RTS	18.87 533	9.32 525	86.48 561	4.95 509	6.10 509	42.08 544	14.70 532	15.49 483	41.06 538	22.65 511	32.32 518	13.77 452	19.54 515	37.98 543	28.96 536	0.41 478	0.23 478	0.00 1	0.02 324	0.91 482	0.50 460

RTSA	18.87 533	9.32 525	86.48 561	4.95 509	6.10 509	42.08 544	14.70 532	15.49 483	41.06 538	22.65 511	32.32 518	13.77 452	19.54 515	37.98 543	28.96 536	0.41 478	0.23 478	0.00 1	0.02 324	0.91 482	0.50 460

GANetREF_RVC	6.56 449	2.89 487	7.58 453	3.41 476	0.40 230	12.96 485	9.58 510	15.09 478	17.25 485	10.33 442	10.62 366	12.27 445	8.16 456	12.21 475	4.53 386	0.41 478	0.00 1	0.00 1	0.02 324	3.12 510	0.39 440
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
ccnet	6.87 459	0.92 370	5.15 376	3.09 462	2.18 416	11.78 473	4.90 465	17.97 498	8.79 393	12.79 477	20.20 474	16.00 472	8.35 457	9.12 420	14.17 503	0.42 481	0.33 489	0.25 489	0.09 387	0.40 447	0.48 457

PWC_ROB	8.24 480	3.13 491	12.74 491	2.43 432	4.43 492	7.51 419	1.22 362	16.63 490	19.24 492	16.08 496	28.29 506	13.99 457	10.16 479	13.63 488	14.06 502	0.42 481	0.00 1	0.05 448	0.00 1	0.59 462	0.27 421

ADCMid	10.24 501	3.13 491	20.70 518	2.21 407	2.39 425	11.23 467	6.19 479	14.17 469	11.19 436	23.20 515	22.25 484	17.89 486	19.54 515	18.51 514	26.21 533	0.45 483	0.42 500	1.10 508	1.29 512	1.56 498	1.18 487

BEATNet-Init1	23.31 537	9.03 522	41.67 545	4.17 501	2.53 429	45.68 550	19.47 545	33.43 537	38.45 537	47.59 548	49.10 545	59.31 550	41.80 547	38.35 545	29.21 538	0.47 484	0.50 505	0.81 504	0.66 499	2.10 506	1.86 498

G-Net	8.41 482	1.54 441	10.97 477	5.73 513	3.60 464	26.19 520	4.41 457	10.10 364	7.42 346	19.71 505	24.99 499	14.38 460	15.83 504	10.99 459	9.53 471	0.50 485	0.46 503	0.19 483	0.25 453	0.80 478	0.66 472

TDLM	4.11 384	1.11 401	3.54 264	1.62 318	1.04 335	3.91 324	7.41 499	10.60 374	10.67 431	6.38 293	12.59 406	5.95 324	4.77 378	8.79 409	3.04 335	0.58 486	0.00 1	0.01 381	0.00 1	0.19 363	0.12 329

AF-Net	7.78 474	1.44 433	6.68 431	3.37 475	4.50 498	8.61 433	2.69 417	17.07 492	20.17 499	9.52 423	24.02 491	20.31 502	14.59 503	11.58 467	9.84 474	0.61 487	0.00 1	0.12 470	0.00 1	0.38 440	0.12 329

FBW_ROB	8.50 484	1.03 387	7.98 456	1.93 365	1.28 356	13.10 486	6.23 482	22.50 525	18.98 488	18.82 502	14.91 435	19.06 493	10.04 478	18.41 513	9.83 473	0.62 488	0.22 476	1.82 514	0.82 505	0.99 485	1.36 492

WZ-Net	13.00 512	4.64 504	41.07 544	3.48 483	3.15 446	19.12 509	15.66 540	14.81 475	31.33 521	15.71 494	27.88 504	22.22 507	14.01 501	20.44 523	25.03 530	0.64 489	0.00 1	0.01 381	0.03 339	0.39 444	0.37 438

RGC	6.88 460	2.23 477	6.13 414	4.05 497	4.73 503	8.94 437	2.78 419	15.19 482	11.74 444	11.13 460	19.34 470	17.86 485	10.42 482	13.02 484	8.03 445	0.73 490	0.01 177	0.24 488	0.41 486	0.31 420	0.38 439

DPSNet	10.14 499	1.88 466	16.82 508	1.85 349	1.73 387	24.84 518	17.20 542	19.92 520	27.41 514	12.23 472	13.62 420	16.52 475	18.35 509	14.42 494	12.50 494	0.78 491	0.54 507	0.08 461	0.25 453	1.18 488	0.59 470

Nwc_Net	6.97 461	1.25 417	6.63 430	3.82 493	3.37 453	10.83 465	1.67 390	19.56 519	11.35 439	8.36 384	23.62 490	17.19 483	11.44 488	11.21 462	8.08 449	0.80 492	0.00 1	0.00 1	0.02 324	0.13 310	0.09 279

WCMA_ROB	9.21 489	0.87 353	7.37 447	2.54 437	2.13 411	13.59 489	5.80 476	11.64 406	14.01 462	24.43 518	32.99 522	27.09 517	18.02 507	12.51 478	9.85 475	0.81 493	0.07 370	0.01 381	0.01 300	0.16 331	0.23 403

ELAS	16.72 526	2.14 475	9.23 465	4.92 508	4.53 499	32.66 536	15.11 537	27.40 533	28.68 518	40.27 540	44.90 539	38.33 536	30.50 535	26.44 532	21.94 522	0.88 494	1.23 514	0.67 502	0.89 507	1.49 496	2.18 505
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	19.47 535	1.27 420	5.07 369	4.69 506	5.55 506	30.49 530	9.94 513	34.01 538	37.27 535	44.13 545	51.57 549	52.51 544	40.41 545	33.58 537	24.81 529	0.89 495	0.86 510	1.11 509	9.72 541	0.38 440	1.06 485

RP	6.84 458	1.29 425	5.53 399	3.92 496	5.18 504	6.32 390	3.53 438	11.73 412	15.31 472	9.54 424	22.38 486	18.25 488	14.47 502	10.11 444	7.49 433	0.91 496	0.01 177	0.12 470	0.15 406	0.33 427	0.19 387

LMCR-Stereo	3.63 346	1.29 425	4.20 319	2.54 437	0.17 127	8.08 427	1.52 381	11.46 402	4.73 232	8.45 392	10.66 369	1.91 170	5.03 388	7.69 330	3.58 362	0.92 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 436	0.02 86

AANet_RVC	5.01 419	1.74 456	6.38 424	1.96 370	1.29 357	2.26 144	1.69 391	10.07 362	18.53 486	7.88 365	18.15 467	8.49 386	2.70 267	10.59 454	7.04 429	0.96 498	0.15 443	0.02 412	0.00 1	0.13 310	0.12 329

ELAS_RVC	16.54 525	2.26 478	10.09 474	5.50 512	4.46 494	28.28 528	16.72 541	25.55 530	33.54 525	40.19 539	40.30 535	36.68 534	30.03 534	29.40 533	20.61 515	0.98 499	1.21 513	0.86 506	0.70 502	1.39 495	2.16 503
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
dad	4.66 414	1.89 467	5.51 396	0.94 209	0.09 59	2.16 137	0.37 184	7.10 281	14.43 464	10.13 439	16.84 450	14.97 463	1.90 232	6.82 270	4.15 378	1.09 500	0.11 415	4.08 522	0.46 492	0.17 344	0.06 232

MFN_U_SF_RVC	12.94 511	3.66 498	25.81 529	3.61 487	2.26 420	22.77 515	4.55 460	27.10 531	20.06 497	23.90 516	28.99 508	30.53 524	16.98 505	19.92 520	20.26 514	1.24 501	1.07 511	0.98 507	1.33 513	1.80 502	2.04 502

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 497	4.27 501	14.47 498	2.29 415	2.85 438	23.40 517	13.62 529	13.60 459	19.54 493	19.42 504	24.27 493	16.74 478	8.59 460	17.05 510	7.98 442	1.25 502	1.68 516	0.17 480	2.63 520	0.72 475	1.04 484

UDGNet	2.73 260	7.09 516	3.90 298	2.71 444	0.06 27	2.98 240	0.20 138	4.63 137	8.58 391	2.69 149	2.70 131	0.95 130	1.01 159	6.27 227	1.51 244	1.28 503	0.00 1	5.24 526	0.94 508	1.70 499	0.13 337

DGSMNet	6.47 448	2.61 483	13.64 497	3.46 479	3.74 469	8.97 438	6.01 477	14.15 468	13.01 455	7.46 348	14.10 424	9.94 406	4.79 381	10.44 451	6.22 415	1.30 504	1.70 517	1.80 512	1.52 517	2.27 507	2.35 506

NCC-stereo	6.77 454	1.49 438	6.48 426	2.92 456	4.40 489	7.43 415	3.61 440	19.52 517	13.29 457	8.39 389	16.91 451	15.96 469	12.13 489	12.85 481	7.70 436	1.47 505	0.11 415	0.01 381	0.42 487	0.14 320	0.24 407

Abc-Net	6.77 454	1.49 438	6.48 426	2.92 456	4.40 489	7.43 415	3.61 440	19.52 517	13.29 457	8.39 389	16.91 451	15.96 469	12.13 489	12.85 481	7.70 436	1.47 505	0.11 415	0.01 381	0.42 487	0.14 320	0.24 407
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DualNet (step1)	3.91 373	1.11 401	6.15 416	1.27 256	0.60 276	5.22 368	2.54 410	10.66 376	7.73 360	8.36 384	7.55 291	6.55 339	4.27 347	6.58 256	1.62 257	1.49 507	0.03 288	3.10 517	2.99 523	0.20 367	0.15 355

test_sample9	5.87 432	1.11 401	6.15 416	1.27 256	0.60 276	5.22 368	2.54 410	10.66 376	7.73 360	8.36 384	7.55 291	6.55 339	4.27 347	11.68 469	11.44 488	1.49 507	24.31 557	3.10 517	2.99 523	0.20 367	0.15 355

test_sample8	7.99 477	1.11 401	6.15 416	1.27 256	0.60 276	5.22 368	2.54 410	12.04 423	6.15 297	17.46 499	9.02 328	24.67 510	18.16 508	11.68 469	11.44 488	1.49 507	24.31 557	3.10 517	2.99 523	0.20 367	0.15 355

PSMNet-RUCA	5.60 429	4.62 503	11.61 479	10.29 524	7.55 520	7.08 408	1.94 398	12.01 421	10.52 428	3.90 188	11.88 392	4.43 270	1.75 228	7.56 321	4.24 380	1.68 510	0.12 422	4.78 524	0.67 500	4.74 515	0.68 474

MADNet+	27.07 540	33.84 547	90.97 565	20.14 537	7.47 519	48.43 552	47.10 559	35.43 539	36.46 532	20.11 508	30.05 512	25.29 512	35.08 539	45.50 551	50.28 557	2.13 511	2.00 518	1.19 511	0.76 503	4.71 514	4.43 514

JetBlue	29.12 543	15.72 531	54.12 549	15.93 533	20.98 546	60.90 561	30.62 552	39.38 540	34.62 529	34.08 534	39.69 532	57.35 549	43.17 548	50.71 557	50.60 558	2.41 512	3.79 542	2.81 516	3.45 528	9.57 528	12.59 546

MFMNet_re	13.29 514	8.60 520	18.29 511	9.75 521	7.25 517	19.65 511	14.84 534	20.71 524	30.72 520	23.03 513	28.77 507	18.85 492	26.09 531	13.55 487	9.82 472	2.44 513	1.35 515	0.34 494	0.23 445	4.78 516	6.69 526

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 524	6.93 515	21.83 521	5.94 515	2.81 437	38.71 542	14.59 531	24.55 529	34.87 531	33.66 533	34.35 524	29.24 522	24.20 527	22.59 526	17.95 509	2.52 514	2.81 531	1.17 510	1.51 516	5.89 521	2.16 503

PWCDC_ROB	7.92 476	3.17 494	7.48 450	5.73 513	4.40 489	10.45 456	0.35 181	14.52 473	28.19 516	10.36 444	31.27 515	7.04 353	9.14 470	13.22 486	8.78 459	2.74 515	0.02 238	0.00 1	0.00 1	1.31 492	0.17 372

AIO-test2	2.70 256	1.23 414	3.52 263	1.24 251	3.05 442	2.65 196	0.06 54	6.30 243	15.40 473	2.58 148	7.30 285	0.48 105	0.57 117	5.36 191	0.96 195	3.06 516	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.16 331	0.15 355

STTRV1_RVC	7.02 463	1.10 398	12.88 492	3.32 474	6.92 514	11.90 475	4.00 447	15.07 477	11.94 448	9.51 422	14.57 430	11.63 438	8.73 463	12.65 480	8.06 448	3.32 517	2.75 530	0.41 500	0.12 397	1.38 494	0.11 315

UDG	8.58 485	9.31 524	4.89 358	10.00 523	9.52 524	10.36 455	2.41 406	12.07 424	9.82 410	7.81 361	9.55 343	16.52 475	9.81 477	7.84 340	7.88 441	4.20 518	2.51 526	18.53 535	3.71 530	9.55 527	5.28 521

PMTNet	1.41 117	0.37 142	2.06 100	0.26 105	0.15 110	2.94 237	0.34 180	3.39 56	5.33 253	1.00 116	1.27 77	0.28 75	0.93 153	4.04 148	0.74 144	5.00 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.01 18

DispFullNet	17.47 529	26.01 539	33.98 538	22.58 540	20.86 545	13.84 491	1.28 368	16.50 488	26.27 513	19.97 507	17.17 458	20.52 504	18.49 510	22.86 527	10.76 483	5.13 520	2.83 532	30.72 544	7.72 540	20.86 542	11.01 542

PDISCO_ROB	9.62 496	1.99 473	11.51 478	9.88 522	9.61 525	21.48 513	3.83 444	19.33 513	28.49 517	11.27 463	14.17 425	19.92 498	5.02 387	16.35 507	9.18 463	5.28 521	0.41 498	0.14 475	0.09 387	2.05 503	2.36 507

NVStereoNet_ROB	16.04 522	6.75 513	12.90 493	6.37 516	7.42 518	12.89 484	9.74 512	22.78 526	25.12 511	30.32 525	46.19 541	34.37 531	25.38 528	21.48 524	21.38 516	5.94 522	3.10 536	6.07 527	10.09 542	4.01 513	8.54 533
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CC-Net-ROB	7.68 470	9.21 523	7.46 449	3.82 493	3.66 467	15.68 494	5.02 468	17.95 497	10.45 427	6.44 297	14.00 423	7.63 363	4.77 378	10.75 456	3.10 338	5.99 523	2.46 524	16.28 533	1.08 510	6.30 523	1.56 496

anonymity	7.68 470	3.83 499	12.39 485	7.04 518	12.67 534	8.18 429	2.00 400	17.50 495	6.85 328	13.56 484	9.21 330	9.97 407	7.82 451	11.28 464	5.58 405	6.27 524	4.98 546	3.68 521	2.96 522	3.33 512	4.48 516

DDUNet	9.47 493	11.32 529	6.14 415	12.93 530	11.65 531	10.45 456	3.87 445	11.70 409	7.89 366	9.27 417	13.28 415	16.18 474	6.14 414	8.80 410	5.77 408	6.64 525	3.38 539	20.90 536	4.28 532	11.01 529	7.80 529

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 436	5.36 507	5.02 364	3.75 492	3.57 463	15.81 495	4.27 453	11.72 411	6.96 332	7.23 336	8.47 315	9.09 394	2.66 266	9.36 432	2.71 325	7.49 526	2.32 521	2.01 515	0.08 376	6.77 525	4.67 518

SPS-STEREO	15.04 518	6.23 511	13.21 495	11.34 527	11.65 531	23.30 516	7.15 496	24.16 528	15.65 475	31.78 528	29.19 510	31.62 525	21.32 521	24.62 529	19.50 512	7.59 527	4.19 544	3.22 520	1.48 514	6.99 526	6.54 525
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	15.62 520	7.26 517	19.28 514	8.94 519	10.11 528	26.25 521	10.49 517	19.36 514	14.65 468	30.64 526	33.59 523	33.00 527	22.32 526	24.96 530	16.42 507	7.90 528	6.25 548	4.51 523	3.37 527	5.86 520	7.20 527

GCST	9.08 487	17.31 533	3.98 304	52.92 556	10.66 529	11.29 468	0.20 138	6.97 277	6.47 316	9.46 420	4.68 188	4.75 281	1.51 201	9.34 431	1.31 228	8.19 529	0.05 333	22.38 537	0.34 476	6.17 522	3.53 510

SQANet	7.64 469	3.40 496	5.49 393	11.73 528	9.62 526	11.96 477	2.82 420	11.33 397	6.10 292	8.33 383	11.49 387	11.00 429	5.16 393	10.12 448	2.72 328	8.92 530	2.21 519	10.41 529	1.58 518	11.13 530	7.39 528

test_for_model	6.81 457	27.63 541	2.16 119	21.79 539	16.18 540	3.48 281	0.94 335	5.88 224	3.72 170	7.62 354	2.72 133	1.03 134	0.42 92	0.58 8	0.35 54	9.03 531	2.28 520	0.00 1	0.05 363	23.91 546	6.49 524

otaku	11.73 509	7.51 518	7.07 439	13.22 531	10.85 530	26.61 525	7.25 498	18.84 506	19.16 491	11.58 467	17.23 460	20.19 500	8.09 455	15.11 499	4.64 389	9.13 532	2.42 523	13.08 530	1.83 519	12.48 533	8.22 531

CAS	2.24 205	0.25 39	1.86 74	11.21 526	3.86 477	1.67 88	0.02 22	3.87 98	2.67 94	0.41 69	1.63 92	0.24 65	0.27 45	1.50 59	0.74 144	9.43 533	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.01 24	5.21 520

Ntro	12.35 510	8.88 521	7.80 454	13.79 532	12.42 533	26.54 524	6.98 494	18.54 501	22.14 505	9.82 429	16.45 445	20.30 501	9.29 473	15.95 504	6.61 425	9.53 534	2.47 525	14.93 532	2.77 521	13.11 535	8.63 534

ACVNet_2	26.45 539	29.35 545	25.14 527	20.27 538	15.43 539	34.97 538	12.23 526	48.37 550	66.25 559	42.69 542	56.73 553	51.77 542	25.59 529	20.39 522	13.52 499	10.13 535	2.59 528	22.78 538	3.52 529	17.57 540	9.80 539

ACVNet-4b	15.90 521	22.00 535	12.37 483	16.40 534	15.14 537	31.87 533	7.50 500	19.04 509	27.85 515	11.48 465	22.02 483	31.86 526	9.16 472	17.95 512	5.69 406	10.43 536	2.58 527	24.44 540	4.87 536	16.04 538	9.28 535

ACVNet_1	18.70 532	25.08 538	12.72 490	17.33 535	15.18 538	26.02 519	9.62 511	28.44 536	34.49 527	24.39 517	24.32 494	37.22 535	20.13 518	16.67 508	13.39 497	10.45 537	2.59 528	24.77 541	4.92 537	16.57 539	9.75 537

WAO-7	29.39 544	24.43 536	20.47 517	32.71 546	13.83 535	34.70 537	20.27 548	52.19 556	65.03 557	43.29 543	59.35 555	52.19 543	44.68 550	31.71 535	30.56 540	10.98 538	4.94 545	13.71 531	12.52 547	12.06 532	8.22 531

Dean	34.67 548	38.70 552	25.33 528	29.89 542	17.21 541	45.24 549	11.98 524	56.90 560	76.55 561	63.47 559	60.22 556	67.36 559	48.14 553	37.24 541	39.01 549	11.00 539	2.83 532	28.35 542	5.60 539	18.14 541	10.31 540

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 397	25.07 537	26.53 530	0.44 144	0.07 35	1.50 73	0.54 229	2.09 9	1.57 53	0.51 91	0.62 44	0.21 59	0.20 29	1.44 55	0.53 110	12.03 540	0.01 177	0.00 1	0.08 376	1.75 500	9.69 536

testlalala_base	3.12 295	0.48 220	2.79 186	2.14 400	1.98 403	4.13 335	0.64 260	6.16 235	2.09 65	2.38 144	4.08 173	1.80 163	0.50 103	1.65 67	0.72 140	12.33 541	2.33 522	0.00 1	0.31 470	14.56 536	1.32 490

IMH-64-1	27.21 541	28.77 542	16.84 509	31.57 543	20.76 543	26.43 522	15.10 535	47.11 545	45.20 542	33.53 531	51.16 547	41.42 538	31.10 537	36.48 539	22.39 523	13.48 542	2.87 534	33.95 546	10.70 543	23.50 544	11.75 543

IMH-64	27.21 541	28.77 542	16.84 509	31.57 543	20.76 543	26.43 522	15.10 535	47.11 545	45.20 542	33.53 531	51.16 547	41.42 538	31.10 537	36.48 539	22.39 523	13.48 542	2.87 534	33.95 546	10.70 543	23.50 544	11.75 543

RainbowNet	18.01 531	26.22 540	19.95 516	18.59 536	14.88 536	27.38 527	10.46 516	27.39 532	34.54 528	14.91 492	27.01 503	25.65 513	12.44 491	18.94 516	9.23 464	13.91 544	3.46 540	23.36 539	4.86 535	16.03 537	10.91 541

IMH	29.82 545	29.11 544	18.51 513	34.28 547	21.40 548	32.33 535	15.39 539	49.40 552	53.07 547	37.88 536	55.32 552	45.05 540	39.54 544	40.63 546	24.12 527	14.03 545	3.27 538	34.93 548	11.24 545	24.69 547	12.21 545

TorneroNet-64	32.42 547	31.89 546	30.52 534	34.73 548	21.13 547	46.99 551	18.82 543	43.10 543	59.42 552	32.70 530	46.98 542	62.01 553	36.98 541	43.97 550	33.88 544	14.10 546	3.22 537	35.28 549	11.72 546	26.84 550	14.07 547

TorneroNet	35.11 551	33.92 548	33.82 537	37.86 550	22.01 549	49.64 554	21.58 549	48.09 549	55.23 548	37.50 535	53.79 550	62.81 556	43.66 549	46.71 553	41.25 552	14.80 547	3.53 541	36.72 550	14.57 549	28.28 553	16.49 550

LVE	34.99 550	40.10 553	34.97 539	32.49 545	18.61 542	51.45 557	26.82 550	52.15 555	65.94 558	47.21 546	61.04 557	53.99 547	37.30 542	37.95 542	34.09 545	15.55 548	5.95 547	31.01 545	13.81 548	22.58 543	16.72 551

PWCK	30.53 546	44.32 554	47.25 547	29.76 541	7.23 516	40.78 543	27.10 551	44.73 544	44.32 541	47.31 547	36.37 528	47.16 541	26.05 530	41.26 547	31.87 541	21.83 549	4.03 543	29.50 543	4.67 533	27.17 551	7.80 529

WAO-8	38.15 552	35.51 549	21.50 519	43.67 551	23.92 550	44.44 546	20.26 546	52.83 557	76.62 562	53.57 553	66.79 561	62.63 554	54.56 557	42.03 548	39.18 550	22.71 550	6.65 549	37.08 551	19.08 551	24.72 549	15.24 548

Venus	38.15 552	35.51 549	21.50 519	43.67 551	23.92 550	44.44 546	20.26 546	52.83 557	76.62 562	53.57 553	66.81 562	62.63 554	54.56 557	42.03 548	39.18 550	22.71 550	6.65 549	37.08 551	19.08 551	24.70 548	15.24 548

WAO-6	34.74 549	36.76 551	15.36 503	37.53 549	24.15 552	35.99 539	19.36 544	48.96 551	68.54 560	43.84 544	47.58 543	52.77 545	52.60 554	32.63 536	34.73 546	26.20 552	7.74 551	42.78 554	21.64 553	28.07 552	17.62 553

UNDER WATER	45.09 554	48.60 556	67.37 555	49.30 555	31.41 554	53.80 559	37.39 554	40.25 542	52.48 546	50.24 549	45.37 540	68.37 561	57.76 560	51.03 558	49.88 556	29.97 553	13.75 553	51.22 556	36.57 554	37.87 555	29.12 554

FADE		17.27 532		10.46 525	9.90 527							26.54 516				30.62 554	14.22 554	38.39 553	37.63 556	5.22 518

DLNR_Zeroshot_test	24.70 538	50.77 557	90.11 564	98.11 574	97.34 572	1.38 57	0.12 92	22.79 527	3.09 133	1.07 122	2.95 139	0.71 122	0.29 51	6.93 279	2.29 306	38.56 555	0.37 495	0.00 1	0.30 468	76.73 568	0.09 279

UNDER WATER-64	45.16 555	46.99 555	66.69 554	43.90 553	27.64 553	55.58 560	41.87 556	39.42 541	48.42 544	51.73 552	43.08 537	67.76 560	56.69 559	48.02 555	48.34 555	39.50 556	17.64 555	51.78 557	38.93 557	36.62 554	32.61 555

notaker	47.42 556	55.20 558	49.13 548	56.52 559	40.18 555	38.52 541	32.97 553	47.21 547	56.08 550	57.21 555	57.24 554	60.09 551	59.19 561	53.93 559	41.64 553	40.61 557	19.93 556	57.21 559	37.41 555	49.02 557	39.02 556

JetRed	61.02 561	61.05 561	82.56 560	46.09 554	56.80 562	83.19 562	63.76 561	59.26 562	63.61 555	69.29 563	68.85 563	66.59 558	47.62 552	61.57 560	74.09 563	45.58 558	66.14 565	46.59 555	45.06 559	63.17 561	49.58 560

TCMNet-wrong-test	67.23 563	85.83 568	81.56 559	95.63 570	94.73 570	89.35 563	85.42 564	51.73 554	33.71 526	51.26 550	61.71 558	61.33 552	41.23 546	77.26 563	64.71 561	48.76 559	9.03 552	70.12 565	68.11 564	90.76 571	82.37 569

KSHMR	55.63 559	63.60 562	37.85 542	74.69 563	49.56 560	49.01 553	45.73 558	57.46 561	63.97 556	61.61 558	62.07 559	72.39 563	47.01 551	50.65 556	43.29 554	54.10 560	62.21 562	66.10 563	53.94 562	51.25 560	46.11 559

ktn	48.94 557	57.58 559	38.86 543	59.57 560	43.27 557	50.37 555	43.38 557	48.07 548	61.11 553	51.30 551	54.25 551	54.96 548	52.88 555	47.30 554	35.83 547	57.77 561	24.88 559	62.69 562	43.55 558	50.70 558	40.41 557

ASD4	75.85 564	81.57 566	69.25 557	68.23 561	80.87 566	96.24 566	99.15 571	77.50 564	93.47 568	77.59 564	85.63 564	78.32 564	76.43 564	77.89 564	82.61 564	58.30 562	62.67 563	55.02 558	62.43 563	68.35 562	65.49 563

DPSimNet_ROB	53.45 558	64.73 563	44.39 546	53.97 557	45.39 559	53.66 558	54.83 560	55.15 559	57.87 551	64.16 561	50.83 546	63.40 557	53.34 556	46.45 552	65.81 562	63.13 563	26.54 560	57.94 560	51.11 561	45.52 556	50.69 561

HanzoNet	56.48 560	59.32 560	58.25 551	55.32 558	41.94 556	50.95 556	41.33 555	51.12 553	61.40 554	65.62 562	65.59 560	71.66 562	69.41 562	70.77 562	60.03 560	63.99 564	34.70 561	61.96 561	50.54 560	51.00 559	44.71 558

xxxxx1	85.63 567	90.31 569	96.68 568	76.54 564	80.57 563	97.44 569	96.86 568	85.53 565	88.53 565	88.68 566	91.71 567	94.23 568	92.93 566	90.02 567	91.98 566	70.60 565	70.39 566	73.68 567	81.46 568	74.61 564	79.86 565

tt_ll	85.63 567	90.31 569	96.68 568	76.54 564	80.57 563	97.44 569	96.86 568	85.53 565	88.53 565	88.68 566	91.71 567	94.23 568	92.93 566	90.02 567	91.98 566	70.60 565	70.39 566	73.68 567	81.46 568	74.61 564	79.86 565

ff	85.63 567	90.31 569	96.68 568	76.54 564	80.57 563	97.44 569	96.86 568	85.53 565	88.53 565	88.68 566	91.71 567	94.23 568	92.93 566	90.02 567	91.98 566	70.60 565	70.39 566	73.68 567	81.46 568	74.61 564	79.86 565

USTest	87.63 570	76.50 565	65.53 553	81.26 568	83.10 568	100.00 574	100.00 575	99.53 573	99.60 572	98.32 570	99.02 573	90.87 567	98.33 571	84.28 565	98.23 572	79.97 568	96.20 570	69.82 564	73.75 567	75.48 567	82.80 570

MADNet++	82.84 565	82.38 567	73.57 558	87.72 569	82.97 567	93.14 564	69.15 562	86.42 568	82.50 564	93.46 569	86.70 565	86.28 566	80.92 565	88.34 566	88.84 565	86.83 569	84.17 569	72.64 566	68.92 565	80.47 569	81.42 568

tt	83.26 566	0.34 115	99.99 575	79.40 567	93.18 569	100.00 574	100.00 575	100.00 578	99.95 573	60.33 557	47.63 544	99.98 578	99.96 574	99.98 575	100.00 579	92.42 570	99.82 574	73.83 570	73.63 566	88.42 570	56.35 562

LRCNet_RVC	66.23 562	65.67 564	67.63 556	71.47 562	54.32 561	32.17 534	2.66 416	63.19 563	21.35 503	81.79 565	91.26 566	83.62 565	71.62 563	69.32 561	52.57 559	95.49 571	64.45 564	95.07 571	95.19 571	71.52 563	74.31 564

Anonymous_1	99.08 574	99.91 574	99.85 574	97.63 572	99.10 574	100.00 574	100.00 575	99.61 575	99.96 574	99.28 575	99.86 574	99.54 575	99.99 575	99.29 572	99.75 573	96.05 572	99.59 573	97.31 572	98.57 573	97.71 572	98.63 572

DPSM_ROB	99.95 580	100.00 578	100.00 579	99.76 575	100.00 576	100.00 574	100.00 575	100.00 578	100.00 576	100.00 577	100.00 575	100.00 580	100.00 577	100.00 578	100.00 579	99.21 573	100.00 577	100.00 575	100.00 578	99.99 575	99.95 574

DPSM	99.95 580	100.00 578	100.00 579	99.76 575	100.00 576	100.00 574	100.00 575	100.00 578	100.00 576	100.00 577	100.00 575	100.00 580	100.00 577	100.00 578	100.00 579	99.21 573	100.00 577	100.00 575	100.00 578	99.99 575	99.95 574

MEDIAN_ROB	98.41 572	99.70 573	99.30 572	97.09 571	97.02 571	96.89 567	95.77 567	97.66 571	97.28 569	98.79 573	98.94 572	99.18 573	98.14 570	96.89 570	96.88 571	99.96 575	99.16 572	100.00 575	99.99 576	99.69 574	99.88 573

PML	97.88 571	100.00 578	96.45 567	98.01 573	97.88 573	100.00 574	99.35 572	96.88 569	97.72 570	100.00 577	97.36 570	97.38 572	99.60 572	100.00 578	96.32 570	99.99 576	97.55 571	100.00 575	96.01 572	99.18 573	87.92 571

DGTPSM_ROB	99.90 578	100.00 578	99.99 575	99.99 577	100.00 576	100.00 574	100.00 575	99.97 576	100.00 576	98.35 571	100.00 575	99.84 576	100.00 577	99.98 575	99.99 576	99.99 576	100.00 577	100.00 575	100.00 578	100.00 577	100.00 578

ccccc	99.32 575	96.61 572	100.00 579	100.00 580	100.00 576	97.41 568	99.44 573	99.56 574	97.80 571	99.27 574	97.59 571	99.35 574	99.84 573	99.92 573	99.98 575	100.00 578	100.00 577	99.95 574	99.77 575	100.00 577	100.00 578

HaxPig	98.85 573	99.94 575	95.08 566	99.99 577	100.00 576	94.03 565	94.78 565	99.15 572	99.98 575	99.99 576	100.00 575	99.98 578	99.99 575	98.12 571	95.97 569	100.00 578	99.99 576	100.00 575	99.99 576	100.00 577	99.99 576

Selective-RAFT-Error	100.00 582	100.00 578	100.00 579	100.00 580	100.00 576	100.00 574	100.00 575	100.00 578	100.00 576	100.00 577	100.00 575	100.00 580	100.00 577	100.00 578	100.00 579	100.00 578	100.00 577	100.00 575	100.00 578	100.00 577	100.00 578

CasAABBNet	100.00 582	100.00 578	100.00 579	100.00 580	100.00 576	100.00 574	100.00 575	100.00 578	100.00 576	100.00 577	100.00 575	100.00 580	100.00 577	100.00 578	100.00 579	100.00 578	100.00 577	100.00 575	100.00 578	100.00 577	100.00 578

test_example2	99.39 576	99.98 577	99.99 575	100.00 580	99.98 575	99.72 573	99.99 574	97.34 570	100.00 576	100.00 577	100.00 575	96.42 571	96.66 569	99.97 574	99.96 574	100.00 578	99.97 575	98.66 573	99.15 574	100.00 577	100.00 578

LSM0	100.00 582	100.00 578	100.00 579	100.00 580	100.00 576	100.00 574	100.00 575	100.00 578	100.00 576	100.00 577	100.00 575	100.00 580	100.00 577	100.00 578	100.00 579	100.00 578	100.00 577	100.00 575	100.00 578	100.00 577	99.99 576

DPSMNet_ROB	99.91 579	100.00 578	99.99 575	99.99 577	100.00 576	100.00 574	100.00 575	99.98 577	100.00 576	98.35 571	100.00 575	99.84 576	100.00 577	99.98 575	99.99 576	100.00 578	100.00 577	100.00 575	100.00 578	100.00 577	100.00 578

AVERAGE_ROB	99.62 577	99.95 576	98.81 571	100.00 580	100.00 576	98.08 572	95.47 566	100.00 578	100.00 576	100.00 577	100.00 575	100.00 580	100.00 577	100.00 578	99.99 576	100.00 578	100.00 577	100.00 575	100.00 578	100.00 577	100.00 578

Low-res two-view benchmark