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	0.26 1	0.50 107	1.34 2	0.11 24	0.13 42	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 44	0.07 13	0.18 23	0.61 2	0.33 3	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 6

FoundationStereo	0.48 2	0.38 38	1.70 10	0.82 168	1.00 287	0.42 3	0.06 51	0.63 2	1.44 38	0.38 17	0.04 3	0.11 36	0.37 68	0.93 9	0.39 5	0.03 315	0.86 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 56

LGtest1	0.53 3	0.42 56	1.55 7	0.14 34	0.30 118	1.00 9	0.01 4	2.47 10	1.19 33	0.65 73	0.12 11	0.08 19	0.10 11	1.30 31	0.47 14	0.01 170	0.45 338	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.20 134

S2M2	0.53 3	0.50 107	1.58 9	0.53 119	0.18 69	1.13 11	0.01 4	1.47 4	2.18 60	0.18 1	0.87 53	0.13 38	0.20 27	0.87 6	0.51 25	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 328	0.01 1

MLG-Stereo_test3	0.63 5	0.42 56	2.06 32	0.38 90	0.40 160	1.36 53	0.01 4	4.13 72	0.95 7	0.48 42	0.13 13	0.06 4	0.07 3	0.89 7	0.37 4	0.02 274	0.61 356	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.18 118

IGEV	0.66 6	0.29 18	1.87 22	0.11 24	1.84 387	1.35 50	0.37 180	2.56 12	1.12 31	0.44 30	0.12 11	0.07 13	0.09 8	1.07 15	0.58 43	0.05 362	0.62 359	0.00 1	0.19 376	0.01 18	0.39 211

3.25w_new	0.68 7	0.36 32	2.09 34	0.05 1	0.19 73	1.26 36	0.01 4	4.00 64	1.10 27	0.46 37	0.26 23	0.08 19	0.41 80	0.93 9	0.51 25	0.00 1	0.94 413	0.00 1	0.22 401	0.01 18	0.75 323

3.25w	0.68 7	0.36 32	2.09 34	0.05 1	0.19 73	1.26 36	0.01 4	4.00 64	1.10 27	0.46 37	0.26 23	0.08 19	0.41 80	0.93 9	0.51 25	0.00 1	0.94 413	0.00 1	0.22 401	0.01 18	0.75 323

asd	0.71 9	0.25 2	2.43 63	0.09 15	0.80 253	1.25 32	0.06 51	3.22 21	1.03 12	0.59 63	0.65 40	0.07 13	0.55 110	1.01 12	0.46 11	0.20 440	0.81 389	0.00 1	0.08 310	0.01 18	0.67 303

MonSter	0.72 10	0.27 6	2.25 51	0.07 5	0.85 263	1.27 42	0.01 4	3.79 43	0.91 3	0.41 23	0.18 17	0.08 19	0.04 1	1.33 32	0.58 43	0.00 1	0.96 421	0.00 1	0.36 469	0.00 1	0.94 349

4.5_new	0.74 11	0.27 6	2.52 68	0.10 18	0.34 134	1.24 25	0.07 58	3.67 33	1.05 17	0.58 60	0.80 48	0.06 4	0.19 25	1.18 20	0.61 55	0.17 430	0.99 440	0.00 1	0.19 376	0.01 18	0.64 288

4.5w-stereo	0.74 11	0.27 6	2.52 68	0.10 18	0.34 134	1.24 25	0.07 58	3.67 33	1.05 17	0.58 60	0.80 48	0.06 4	0.19 25	1.18 20	0.60 51	0.17 430	0.99 440	0.00 1	0.19 376	0.01 18	0.64 288

2w_stereo	0.75 13	0.30 20	2.22 48	0.07 5	0.12 36	1.23 23	0.05 38	4.03 67	1.00 9	0.98 106	0.86 51	0.09 26	1.21 183	1.06 14	0.62 57	0.00 1	0.69 371	0.00 1	0.16 356	0.00 1	0.27 172

asda	0.76 14	0.28 11	2.30 53	0.07 5	0.61 213	1.28 44	0.09 70	3.82 48	1.03 12	0.54 51	0.43 31	0.07 13	0.71 130	1.25 26	0.46 11	0.22 445	0.99 440	0.00 1	0.25 414	0.01 18	0.71 313

4.25_new	0.76 14	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 271	1.24 25	0.05 38	3.81 45	1.03 12	0.45 31	0.91 55	0.06 4	0.42 84	1.33 32	0.49 18	0.22 445	0.98 433	0.00 1	0.25 414	0.00 1	0.57 263

4.5w_new	0.76 14	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 271	1.24 25	0.05 38	3.81 45	1.03 12	0.45 31	0.91 55	0.06 4	0.42 84	1.33 32	0.49 18	0.22 445	0.98 433	0.00 1	0.25 414	0.00 1	0.57 263

4.25w-stereo	0.76 14	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 271	1.24 25	0.05 38	3.81 45	1.03 12	0.45 31	0.91 55	0.06 4	0.42 84	1.33 32	0.49 18	0.22 445	0.98 433	0.00 1	0.25 414	0.00 1	0.57 263

SGD-Stereo	0.76 14	0.36 32	1.37 3	0.43 99	0.14 47	1.25 32	0.29 159	2.25 8	0.84 2	0.61 69	0.51 33	0.09 26	0.11 14	6.65 230	0.19 1	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.07 43

LG-Stereo_L2	0.78 19	0.47 86	1.99 27	0.29 68	0.36 145	1.28 44	0.18 125	3.82 48	0.91 3	0.32 10	0.03 1	0.07 13	0.07 3	4.41 148	0.55 35	0.01 170	0.59 351	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.25 166

DEFOM-Stereo	0.78 19	0.56 139	1.98 25	0.21 48	0.12 36	1.93 112	0.44 196	0.99 3	0.93 6	0.70 78	0.51 33	0.15 39	0.09 8	6.39 217	0.40 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.14 81

3w_stereo	0.79 21	0.33 24	2.53 70	0.08 10	0.14 47	1.26 36	0.03 28	3.97 61	1.06 24	0.62 70	0.58 38	0.09 26	1.02 158	1.54 45	0.64 63	0.00 1	1.00 447	0.00 1	0.23 407	0.01 18	0.65 291

1w_stereo	0.79 21	0.26 4	1.52 6	0.13 31	0.50 181	1.20 15	0.08 66	3.86 55	1.02 11	0.64 72	2.52 121	0.05 2	1.54 210	1.08 16	0.44 8	0.00 1	0.61 356	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.42 228

2.75w_new	0.80 23	0.35 30	2.31 55	0.10 18	0.23 102	1.26 36	0.09 70	3.82 48	1.05 17	0.54 51	0.23 19	0.08 19	0.86 146	2.50 92	0.64 63	0.00 1	0.97 426	0.00 1	0.27 437	0.00 1	0.69 306

4w-stereo	0.81 24	0.27 6	2.34 57	0.06 4	0.50 181	1.26 36	0.06 51	3.65 29	1.05 17	0.41 23	0.96 60	0.06 4	0.66 124	2.11 72	0.64 63	0.22 445	0.96 421	0.00 1	0.29 446	0.00 1	0.78 330

RAStereo	0.81 24	0.70 191	3.97 214	0.21 48	0.54 201	1.16 12	0.02 19	3.78 41	1.22 34	0.62 70	1.57 81	0.16 42	0.23 33	0.89 7	1.05 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.02 6

3.75w	0.82 26	0.25 2	2.13 39	0.07 5	1.27 336	1.26 36	0.02 19	3.85 53	1.05 17	0.51 43	0.39 30	0.08 19	0.40 77	3.31 111	0.47 14	0.07 382	0.94 413	0.00 1	0.08 310	0.00 1	0.29 181

LG-Stereo_L1	0.82 26	0.46 79	1.74 12	0.28 66	0.34 134	1.36 53	0.19 130	2.56 12	0.91 3	0.32 10	0.03 1	0.07 13	0.06 2	6.62 226	0.54 34	0.01 170	0.63 360	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 140

MLG-Stereo_test2	0.82 26	0.40 50	1.99 27	0.39 91	1.07 297	1.43 62	0.02 19	4.01 66	1.75 47	0.37 13	0.07 4	0.15 39	0.10 11	2.62 93	0.57 41	0.32 467	0.65 364	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.42 228

LG-G_1	0.83 29	0.41 53	1.83 18	0.35 83	0.33 129	1.82 104	0.02 19	4.37 90	1.10 27	0.60 67	0.08 5	0.09 26	0.08 5	3.50 115	0.55 35	0.03 315	0.59 351	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.77 326

LG-G	0.83 29	0.41 53	1.83 18	0.35 83	0.33 129	1.82 104	0.02 19	4.37 90	1.10 27	0.60 67	0.08 5	0.09 26	0.08 5	3.50 115	0.55 35	0.03 315	0.59 351	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.77 326

MLG-Stereo_test1	0.85 31	0.34 27	1.80 14	0.10 18	1.66 372	1.22 19	0.01 4	4.24 77	1.68 43	0.19 2	0.08 5	0.09 26	0.11 14	4.16 139	0.46 11	0.01 170	0.70 374	0.00 1	0.01 239	0.01 18	0.17 113

3.5w_stereo	0.87 32	0.35 30	2.24 50	0.05 1	0.17 64	1.25 32	0.04 31	4.15 74	1.08 26	0.37 13	1.65 86	0.08 19	0.49 102	3.95 129	0.51 25	0.00 1	0.63 360	0.00 1	0.06 305	0.00 1	0.27 172

GLC_STEREO	0.87 32	0.39 44	1.55 7	0.72 149	0.01 1	1.98 116	0.55 229	3.52 24	3.54 121	0.96 105	1.63 84	0.19 45	0.41 80	1.29 30	0.58 43	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.08 47

IGEV-RUCA	0.88 34	0.27 6	1.43 5	0.59 124	0.33 129	2.12 132	0.49 216	3.65 29	1.79 50	1.04 110	0.16 14	0.24 63	0.55 110	2.95 103	0.57 41	0.12 412	0.21 297	0.20 489	0.25 414	0.22 346	0.33 194

qwe	0.89 35	0.29 18	2.49 64	0.10 18	1.25 332	1.24 25	0.04 31	3.97 61	1.06 24	0.66 75	0.53 36	0.05 2	0.18 23	3.58 117	0.50 24	0.07 382	0.94 413	0.00 1	0.27 437	0.01 18	0.57 263

water-stereo	0.90 36	0.56 139	4.39 248	0.11 24	0.08 17	1.57 75	0.15 110	4.51 95	1.69 44	0.80 95	1.31 76	0.27 68	0.24 35	0.71 3	0.56 40	0.26 459	0.06 226	0.00 1	0.02 261	0.03 75	0.71 313

MLG-Stereo	0.91 37	0.34 27	1.91 24	0.16 35	0.41 165	1.23 23	0.00 1	4.57 98	1.74 46	0.41 23	0.08 5	0.09 26	0.10 11	5.68 191	0.45 10	0.02 274	0.77 384	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.16 103

2.25w	0.92 38	0.31 21	2.36 60	0.07 5	0.15 55	1.22 19	0.05 38	3.84 52	1.05 17	0.51 43	1.30 74	0.09 26	0.68 126	4.12 137	0.68 68	0.00 1	0.98 433	0.00 1	0.28 440	0.00 1	0.73 318

2.5w	0.94 39	0.33 24	2.20 47	0.09 15	0.35 138	1.27 42	0.09 70	3.86 55	1.05 17	0.54 51	0.73 42	0.04 1	0.55 110	4.75 160	0.59 48	0.00 1	1.04 453	0.00 1	0.29 446	0.00 1	0.96 353

UniTT-Stereo	0.94 39	0.53 118	2.82 96	0.94 185	1.29 343	0.56 5	0.12 88	1.49 5	3.16 92	1.77 130	2.22 112	0.20 48	0.32 59	1.76 58	1.33 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.02 6

dual_stereo	0.95 41	0.39 44	1.83 18	0.37 87	1.11 308	0.84 7	0.03 28	4.34 89	1.83 51	0.30 8	0.08 5	0.21 49	0.12 16	3.16 108	0.98 129	0.00 1	1.34 502	0.00 1	0.20 388	0.00 1	1.83 460

rvit_stereo_0081_aga	0.95 41	1.03 288	4.52 261	0.16 35	0.25 108	1.70 89	0.21 140	4.27 81	3.17 93	0.38 17	0.23 19	0.27 68	0.31 52	1.56 46	0.64 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 261	0.15 94

MaDis-Stereo	0.96 43	1.11 301	4.01 219	0.36 86	1.86 391	1.20 15	0.06 51	3.99 63	1.73 45	0.45 31	0.56 37	0.43 96	0.51 104	1.28 28	1.46 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 137	0.08 47

LG-Stereo	1.00 44	0.58 151	4.72 279	0.19 38	0.37 150	1.18 14	0.18 125	4.21 76	3.11 91	0.83 101	1.95 103	0.45 99	0.16 21	0.53 1	0.62 57	0.33 468	0.22 298	0.00 1	0.00 1	0.11 221	0.31 188

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 45	0.42 56	3.22 131	0.48 111	0.63 218	2.02 119	0.27 156	5.79 172	1.32 35	0.82 97	0.75 45	0.87 126	0.23 33	1.24 25	0.86 102	0.15 420	0.58 350	0.00 1	0.26 431	0.03 75	0.49 243

castereo	1.02 45	0.69 184	1.26 1	0.46 107	0.19 73	1.89 108	0.76 294	5.61 160	2.37 62	0.78 91	2.65 127	0.32 80	0.40 77	1.25 26	1.00 134	0.01 170	0.32 316	0.00 1	0.24 410	0.03 75	0.22 147

GIP-stereo	1.03 47	0.79 206	2.35 58	1.91 309	1.40 354	1.47 66	0.05 38	5.06 118	1.85 52	0.30 8	0.43 31	0.57 113	0.37 68	1.14 18	0.75 84	0.07 382	0.50 345	0.00 1	0.00 1	0.06 137	1.57 416

rvit_stereo_0081	1.03 47	0.55 128	2.58 74	0.64 134	0.13 42	1.35 50	0.12 88	3.74 38	5.28 222	0.55 55	0.32 27	0.55 110	0.12 16	4.08 134	0.53 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.05 29

rvit_stereo_0082	1.03 47	0.55 128	2.58 74	0.64 134	0.13 42	1.35 50	0.12 88	3.74 38	5.28 222	0.55 55	0.32 27	0.55 110	0.12 16	4.08 134	0.53 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.05 29

IGEV-Stereo++	1.03 47	0.32 23	2.03 31	0.25 59	1.94 397	1.94 113	0.01 4	3.57 26	2.52 66	0.70 78	1.80 98	0.10 35	1.14 168	1.34 36	0.55 35	0.01 170	0.75 380	0.00 1	0.00 1	0.04 104	1.57 416

LoS	1.03 47	0.43 60	2.53 70	0.64 134	0.14 47	2.42 156	0.26 154	5.64 162	2.93 77	1.08 113	0.24 21	0.49 102	0.45 99	2.31 84	0.83 99	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.06 137	0.03 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Pointernet	1.04 52	0.44 69	2.58 74	0.32 71	0.52 194	1.78 99	0.07 58	5.69 164	2.76 71	0.27 6	2.28 115	0.80 123	0.44 97	1.37 37	0.49 18	0.00 1	0.36 326	0.00 1	0.25 414	0.02 43	0.32 193

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 53	2.27 441	1.82 15	1.16 203	0.34 134	0.56 5	0.05 38	2.94 15	1.46 39	0.40 21	0.94 59	0.22 55	2.27 244	6.26 213	0.63 60	0.00 1	0.08 244	0.00 1	0.17 366	0.04 104	0.16 103

rvit_stereo_0080	1.09 53	1.08 295	4.16 229	0.12 28	0.12 36	1.32 47	0.36 175	4.52 96	3.94 152	0.70 78	1.29 72	0.41 91	0.75 134	1.98 63	0.76 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.18 118

trnet	1.09 53	0.47 86	2.19 46	0.12 28	0.21 92	1.70 89	0.02 19	4.28 83	6.97 310	0.78 91	1.77 94	0.48 101	0.67 125	1.50 41	0.58 43	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.03 14

whm_eth	1.09 53	1.08 295	4.16 229	0.12 28	0.12 36	1.32 47	0.36 175	4.52 96	3.94 152	0.70 78	1.29 72	0.41 91	0.75 134	1.98 63	0.76 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.18 118

CASnet	1.09 53	0.47 86	2.09 34	0.79 162	0.08 17	2.10 127	0.14 107	3.83 51	4.26 170	3.84 178	1.56 80	0.32 80	0.30 49	1.13 17	0.77 89	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.03 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	1.09 53	0.51 111	2.16 41	0.11 24	0.24 104	1.67 84	0.03 28	4.24 77	6.91 307	0.80 95	1.73 90	0.44 97	0.64 122	1.58 48	0.61 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.02 6
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
monsters	1.12 59	0.45 74	2.32 56	0.54 120	2.80 437	1.38 55	0.01 4	3.74 38	1.00 9	0.46 37	0.63 39	0.06 4	0.13 19	6.08 206	0.88 108	0.15 420	0.96 421	0.00 1	0.31 454	0.00 1	0.55 257

fffft	1.13 60	0.71 195	2.25 51	0.09 15	0.07 14	2.10 127	0.63 254	4.19 75	2.10 56	0.42 27	0.75 45	0.24 63	0.20 27	6.89 244	1.08 147	0.00 1	0.12 266	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.53 254
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	1.13 60	0.92 253	1.82 15	0.80 165	0.09 22	2.07 126	0.16 116	3.61 28	2.17 59	0.38 17	1.37 77	0.19 45	0.29 47	7.04 257	1.02 140	0.00 1	0.03 194	0.00 1	0.00 1	0.19 319	0.51 249

CroCo-Stereo	1.14 62	1.22 327	3.99 217	0.61 131	0.53 197	0.38 2	0.06 51	5.35 142	4.15 163	0.59 63	1.92 102	1.00 131	0.27 42	1.37 37	1.33 185	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.05 29
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
rvit_stereo_0083	1.16 63	0.47 86	3.68 186	0.54 120	0.10 25	1.25 32	0.24 148	3.17 19	5.31 225	0.52 48	0.80 48	0.82 124	1.16 175	4.52 153	0.51 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.13 76

GREAT-IGEV	1.17 64	0.57 146	3.06 122	1.95 318	1.41 356	1.42 60	0.08 66	2.51 11	3.07 89	0.58 60	0.79 47	0.11 36	0.35 65	2.17 76	1.00 134	0.07 382	1.45 505	0.00 1	0.22 401	0.14 272	2.42 501

monsterstereo	1.18 65	0.50 107	2.75 93	0.50 114	2.62 429	1.22 19	0.01 4	3.73 37	0.95 7	0.59 63	1.62 83	0.06 4	0.09 8	6.02 200	0.96 127	0.01 170	1.10 464	0.00 1	0.34 464	0.01 18	0.56 261

111111	1.21 66	0.28 11	2.10 38	0.22 51	1.45 359	1.42 60	0.05 38	5.30 133	2.01 55	0.55 55	3.02 137	0.09 26	0.20 27	4.87 162	0.58 43	0.00 1	0.75 380	0.00 1	0.00 1	0.10 207	1.09 371

MGS-Stereo	1.22 67	0.44 69	2.92 104	0.83 169	0.07 14	1.82 104	0.65 261	2.44 9	3.95 154	1.11 115	6.19 237	0.49 102	0.37 68	1.73 52	0.81 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 449	0.01 1

rvit_stereo_ft	1.23 68	1.42 362	5.16 301	0.94 185	0.36 145	1.22 19	0.24 148	4.57 98	4.49 186	0.51 43	1.04 62	0.73 119	1.10 162	1.50 41	1.01 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.22 147

RSM++	1.24 69	0.45 74	1.84 21	1.61 257	0.51 190	2.73 195	0.29 159	2.99 16	3.22 96	0.69 77	2.06 105	0.52 107	0.28 44	5.62 187	0.86 102	0.01 170	0.03 194	0.00 1	0.17 366	0.16 292	0.85 337

depthmonostereo	1.25 70	0.95 266	4.67 275	0.28 66	0.11 27	1.43 62	0.04 31	5.43 148	1.76 49	1.02 109	1.47 78	1.59 154	0.98 154	3.61 119	0.92 115	0.03 315	0.11 261	0.00 1	0.02 261	0.04 104	0.47 239

tt45	1.25 70	0.90 248	1.98 25	0.59 124	0.25 108	3.47 277	0.14 107	4.07 68	1.97 54	0.45 31	2.17 109	0.29 73	0.27 42	7.02 255	0.95 124	0.00 1	0.04 211	0.00 1	0.00 1	0.22 346	0.24 163

CAS++	1.27 72	0.68 180	2.40 62	0.25 59	0.30 118	1.80 101	0.61 248	8.46 290	3.61 127	1.80 131	2.42 119	0.18 44	0.21 32	2.12 73	0.49 18	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	1.27 72	0.38 38	2.61 78	1.75 285	1.21 326	2.44 159	0.85 318	4.79 106	1.67 41	0.71 82	0.26 23	0.29 73	2.00 231	2.30 83	0.66 67	0.01 170	0.95 418	0.00 1	0.42 479	0.12 239	2.07 482

ours_stereo	1.28 74	0.91 249	2.36 60	0.34 82	0.67 224	1.16 12	0.09 70	3.71 36	2.44 63	0.51 43	3.17 141	0.36 89	0.26 38	6.62 226	0.55 35	0.00 1	0.11 261	0.00 1	0.00 1	0.23 358	2.08 483

MM-Stereo_test2	1.30 75	0.52 116	2.67 86	1.71 277	0.29 116	1.79 100	0.51 219	5.28 131	3.84 146	0.95 103	0.93 58	0.51 106	0.36 66	2.29 82	1.12 152	0.00 1	0.95 418	0.00 1	0.07 307	0.32 410	1.97 475

AIO-Stereo	1.30 75	0.45 74	1.73 11	0.67 144	0.77 248	2.33 148	0.60 244	5.99 192	3.27 98	0.45 31	3.46 148	0.41 91	0.28 44	1.53 44	0.71 79	0.04 345	0.79 385	0.00 1	0.67 497	0.10 207	1.67 430

mms	1.31 77	0.88 244	2.06 32	0.25 59	0.79 250	1.50 68	0.08 66	3.29 22	2.51 65	0.53 49	3.09 139	0.34 86	0.26 38	7.11 263	0.59 48	0.00 1	0.43 334	0.00 1	0.00 1	0.21 339	2.32 495

TANstereo	1.32 78	0.79 206	2.93 105	0.37 87	0.11 27	1.81 103	0.01 4	3.56 25	4.36 178	4.53 198	4.96 194	0.41 91	0.68 126	1.22 22	0.59 48	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 14

AIO_test	1.34 79	0.72 198	3.32 143	0.86 173	1.19 322	2.90 227	0.80 300	4.46 93	3.34 103	0.77 85	0.86 51	1.48 149	0.30 49	2.95 103	0.49 18	0.00 1	1.00 447	0.00 1	0.13 348	0.04 104	1.24 386

sCroCo_RVC	1.34 79	0.85 226	6.15 359	1.21 210	1.28 338	0.90 8	0.18 125	4.50 94	2.86 76	0.37 13	3.18 143	0.52 107	1.52 209	1.83 60	0.93 119	0.13 415	0.25 308	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.16 103

GCAP-Stereo	1.35 81	1.11 301	2.82 96	0.66 142	1.08 304	1.68 86	0.01 4	5.17 127	3.68 132	2.10 136	1.63 84	1.42 143	0.75 134	1.77 59	1.59 204	0.00 1	1.08 460	0.00 1	0.00 1	0.17 301	0.26 169

DilatedVolume-Stereo	1.37 82	0.54 122	3.84 195	1.25 214	0.30 118	2.19 136	0.10 78	3.17 19	1.67 41	3.13 159	2.14 107	0.74 120	0.58 117	5.71 192	0.92 115	0.03 315	0.30 313	0.00 1	0.18 372	0.04 104	0.56 261

CroCo-Stereo Lap2	1.37 82	1.19 317	4.17 232	1.01 191	4.58 498	0.46 4	0.09 70	4.27 81	2.94 78	1.25 119	2.40 118	1.55 153	0.20 27	1.72 51	1.30 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 288	0.13 76

xyz-stereo-finetune	1.38 84	0.91 249	2.91 102	0.10 18	0.05 5	3.13 245	0.66 262	4.12 71	3.01 88	1.06 112	1.91 101	0.69 117	0.37 68	6.31 214	2.14 261	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.13 76

castereo++	1.38 84	0.97 275	2.82 96	0.59 124	0.52 194	4.45 346	0.97 337	5.22 130	1.87 53	0.41 23	2.28 115	1.87 164	0.15 20	4.14 138	0.42 7	0.00 1	0.41 332	0.00 1	0.30 450	0.05 125	0.22 147

Occ-G	1.39 86	0.66 173	3.05 121	0.60 128	0.75 244	1.46 64	0.67 267	3.66 31	3.50 108	1.76 129	0.65 40	5.00 293	0.55 110	1.15 19	1.56 200	0.00 1	0.74 379	0.00 1	0.17 366	0.19 319	1.61 418

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 86	0.74 201	2.72 91	0.73 152	1.26 335	2.42 156	0.02 19	3.78 41	8.16 356	1.81 134	2.94 135	0.28 71	0.32 59	1.51 43	0.76 85	0.04 345	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.19 128

999	1.42 88	0.85 226	2.23 49	1.37 228	0.35 138	3.01 236	0.64 257	3.91 57	2.83 74	0.38 17	3.35 146	0.19 45	0.25 36	7.37 279	1.12 152	0.01 170	0.04 211	0.00 1	0.00 1	0.22 346	0.21 140

WCG-NET	1.42 88	0.84 223	1.90 23	0.61 131	0.10 25	2.10 127	1.05 349	3.33 23	7.10 314	2.86 148	3.53 157	0.75 121	0.93 150	1.28 28	0.72 80	0.00 1	0.97 426	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.22 147

fffy	1.43 90	0.95 266	2.85 100	1.42 238	0.61 213	2.25 139	0.19 130	4.74 104	1.32 35	0.26 5	2.77 129	0.21 49	0.39 76	6.97 253	0.73 82	0.00 1	0.79 385	0.00 1	0.00 1	0.19 319	2.03 480

RSM	1.43 90	0.40 50	1.79 13	0.74 158	0.54 201	2.45 160	0.49 216	4.13 72	3.29 101	0.65 73	2.53 122	2.15 174	0.30 49	6.97 253	0.85 100	0.01 170	0.12 266	0.00 1	0.25 414	0.11 221	0.72 317

rvit_0105_6	1.44 92	1.26 332	5.78 342	0.66 142	0.08 17	1.58 76	0.32 169	4.57 98	6.53 285	0.40 21	0.38 29	1.11 134	0.29 47	4.76 161	0.92 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.20 134

MIF-Stereo (partial)	1.44 92	0.59 152	3.98 215	0.08 10	1.09 305	1.24 25	0.13 97	5.12 123	4.07 161	0.47 41	2.56 123	0.31 76	0.74 133	6.31 214	2.02 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.04 23

EGLCR-Stereo	1.45 94	0.26 4	2.91 102	1.94 314	0.90 268	3.13 245	0.69 273	5.81 174	3.21 95	1.14 117	0.20 18	1.52 152	0.37 68	4.29 145	0.69 74	0.01 170	0.79 385	0.00 1	0.00 1	0.01 18	1.21 383

ff7	1.46 95	0.79 206	2.99 115	0.33 77	0.35 138	2.75 198	0.81 304	4.31 84	2.97 81	0.77 85	1.20 63	0.21 49	0.42 84	7.44 283	0.86 102	0.00 1	0.93 408	0.00 1	0.16 356	0.12 239	1.82 454

ffff	1.46 95	0.79 206	2.99 115	0.33 77	0.35 138	2.75 198	0.81 304	4.31 84	2.97 81	0.77 85	1.20 63	0.21 49	0.42 84	7.44 283	0.86 102	0.00 1	0.93 408	0.00 1	0.16 356	0.12 239	1.82 454

11t	1.46 95	0.79 206	2.99 115	0.33 77	0.35 138	2.75 198	0.81 304	4.31 84	2.97 81	0.77 85	1.20 63	0.21 49	0.42 84	7.44 283	0.87 107	0.00 1	0.93 408	0.00 1	0.16 356	0.12 239	1.82 454

ccc-4	1.46 95	0.79 206	2.99 115	0.33 77	0.35 138	2.75 198	0.81 304	4.31 84	2.97 81	0.77 85	1.20 63	0.21 49	0.42 84	7.44 283	0.86 102	0.00 1	0.93 408	0.00 1	0.16 356	0.12 239	1.82 454

LoS_RVC	1.47 99	1.75 403	2.66 84	0.52 117	3.89 475	1.67 84	0.04 31	2.66 14	2.61 68	0.55 55	2.63 125	0.31 76	1.68 217	1.99 65	0.81 94	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 75	5.54 523

AIO_rvc	1.48 100	1.01 286	3.51 163	0.95 187	1.16 318	3.32 264	0.96 336	4.83 107	3.38 105	0.79 93	1.75 91	1.31 141	0.31 52	2.66 94	0.62 57	0.02 274	1.09 461	0.00 1	0.04 294	0.12 239	1.82 454

PMTNet	1.48 100	0.43 60	2.77 95	0.31 70	0.17 64	2.94 229	0.33 172	3.66 31	5.27 221	1.11 115	1.28 71	0.28 71	0.92 148	4.32 146	0.90 111	4.89 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.05 29

knoymous	1.50 102	0.28 11	1.99 27	0.33 77	0.48 175	1.58 76	0.11 84	5.71 166	2.81 73	4.85 202	1.75 91	4.58 273	0.46 101	3.66 122	1.30 180	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.09 51

anonymousdsp	1.51 103	0.81 213	2.70 89	0.60 128	0.69 228	2.76 202	0.79 298	4.86 108	3.00 87	0.82 97	1.25 67	0.31 76	0.42 84	7.44 283	0.81 94	0.00 1	0.83 390	0.00 1	0.17 366	0.12 239	1.85 463

IGEV-Stereo	1.51 103	0.81 213	2.69 88	0.60 128	0.69 228	2.77 203	0.79 298	4.88 112	2.99 86	0.82 97	1.25 67	0.31 76	0.42 84	7.43 282	0.85 100	0.00 1	0.83 390	0.00 1	0.17 366	0.12 239	1.85 463
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
plain	1.53 105	0.86 234	6.50 375	0.42 96	0.05 5	1.56 74	0.09 70	5.18 129	4.02 159	0.54 51	1.76 93	0.59 114	0.75 134	6.48 221	1.23 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 436	0.07 43

IGEVStereo-DCA	1.54 106	1.71 396	2.99 115	0.73 152	0.24 104	2.69 189	0.81 304	4.31 84	2.97 81	0.73 83	0.16 14	0.23 57	0.32 59	7.57 301	2.72 299	0.00 1	0.49 343	0.00 1	0.16 356	0.17 301	1.82 454

sAnonymous2	1.54 106	2.26 438	9.53 453	0.65 138	0.50 181	1.20 15	0.23 146	4.86 108	3.65 130	0.42 27	1.27 69	0.23 57	1.40 195	1.23 23	0.68 68	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.20 388	2.00 508	0.42 228

CroCo_RVC	1.54 106	2.26 438	9.53 453	0.65 138	0.50 181	1.20 15	0.23 146	4.86 108	3.65 130	0.42 27	1.27 69	0.23 57	1.40 195	1.23 23	0.68 68	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.20 388	2.00 508	0.42 228

XX-TBD	1.55 109	1.11 301	2.94 107	2.45 401	0.06 11	2.31 147	0.01 4	3.58 27	7.80 344	3.11 158	5.10 197	0.27 68	0.26 38	1.42 39	0.60 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 23

Selective-IGEV	1.56 110	0.34 27	2.13 39	0.77 161	0.76 247	2.36 151	0.52 221	6.80 233	3.08 90	0.53 49	3.34 145	0.26 66	0.31 52	7.24 270	0.73 82	0.01 170	0.80 388	0.00 1	0.14 351	0.08 169	1.01 357

rvit_0105_4	1.58 111	1.41 359	6.67 383	0.65 138	0.05 5	1.60 79	0.41 188	4.70 102	6.48 281	0.46 37	0.87 53	1.40 142	0.53 109	5.08 171	1.12 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.18 118

IGEV++	1.58 111	0.81 213	2.66 84	1.35 224	0.99 285	2.47 164	0.98 340	7.35 260	3.70 134	0.82 97	2.24 113	0.44 97	1.18 177	2.08 71	1.15 157	0.03 315	1.18 486	0.00 1	0.05 298	0.17 301	2.00 479

ProNet	1.58 111	0.86 234	3.17 127	0.75 160	0.72 237	2.84 210	0.66 262	5.91 187	3.28 100	0.37 13	1.47 78	0.40 90	0.37 68	7.19 266	0.70 75	0.02 274	0.98 433	0.00 1	0.05 298	0.20 328	1.77 451

HUF	1.64 114	1.03 288	4.14 227	1.19 208	1.34 350	3.02 237	0.40 185	4.88 112	3.60 125	0.79 93	2.87 134	0.83 125	0.31 52	2.88 101	0.81 94	0.06 374	2.03 520	0.00 1	0.00 1	0.16 292	2.41 500

MyStereo07	1.64 114	1.15 309	2.61 78	1.28 218	1.49 362	2.63 180	0.45 197	6.45 217	2.94 78	1.10 114	1.61 82	0.29 73	0.60 120	7.45 290	0.80 90	0.01 170	1.27 494	0.00 1	0.25 414	0.11 221	0.42 228

rrr	1.64 114	1.71 396	6.31 369	0.73 152	0.24 104	2.69 189	0.92 334	4.25 79	1.75 47	0.73 83	0.16 14	0.23 57	0.32 59	7.57 301	2.72 299	0.00 1	0.49 343	0.00 1	0.20 388	0.17 301	1.68 433

rvit_0105_5	1.70 117	1.36 349	6.71 386	0.52 117	0.04 4	1.58 76	0.58 238	5.39 147	6.62 290	0.91 102	1.72 89	1.77 160	0.77 138	4.44 149	1.28 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.23 154

WCG-NET（raft）	1.70 117	0.97 275	2.01 30	0.40 94	0.17 64	2.10 127	0.97 337	3.05 17	6.47 280	2.89 150	3.17 141	4.31 264	1.03 159	3.85 127	0.60 51	0.00 1	1.32 496	0.00 1	0.01 239	0.18 312	0.41 223

CREStereo++_RVC	1.70 117	0.50 107	3.07 124	0.45 104	0.01 1	1.69 88	0.02 19	3.09 18	8.24 357	3.82 176	7.53 282	0.49 102	0.32 59	1.05 13	0.52 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 531	0.01 18	0.08 47
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
test_xeample3	1.71 120	1.75 403	6.64 381	0.90 180	0.29 116	2.55 170	0.90 329	4.08 69	2.36 61	0.56 59	0.24 21	0.23 57	0.31 52	7.51 296	2.73 301	0.00 1	0.70 374	0.00 1	0.36 469	0.18 312	1.92 472

CES	1.72 121	0.40 50	1.82 15	0.65 138	7.83 524	2.62 178	0.13 97	5.35 142	2.68 69	0.36 12	1.30 74	0.33 82	0.32 59	1.92 61	0.72 80	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.56 459	7.35 531

testlalala	1.80 122	0.49 101	2.67 86	1.24 213	0.46 172	3.91 315	0.87 326	6.62 224	2.96 80	6.78 292	3.83 164	1.74 158	0.40 77	1.57 47	0.76 85	0.01 170	1.16 482	0.00 1	0.38 472	0.01 18	0.17 113

MoCha-V2	1.83 123	0.87 242	3.33 144	1.41 236	1.27 336	2.50 165	0.20 135	5.60 158	3.90 151	0.98 106	3.30 144	0.35 88	1.58 214	7.09 260	0.80 90	0.00 1	1.52 512	0.00 1	0.23 407	0.06 137	1.70 438

MC-Stereo	1.87 124	0.49 101	3.52 164	2.82 431	1.07 297	1.90 110	0.12 88	4.89 115	3.27 98	3.66 172	3.58 160	0.56 112	1.45 198	5.79 194	0.81 94	0.00 1	1.19 487	0.00 1	0.21 394	0.11 221	1.95 474

iRaftStereo_RVC	1.88 125	1.22 327	2.63 81	0.95 187	0.06 11	2.96 231	0.05 38	6.08 197	3.99 158	3.92 182	4.88 190	2.53 183	0.62 121	3.62 120	1.19 166	0.00 1	1.19 487	0.00 1	0.00 1	0.37 422	1.29 394

SCV_C0	1.89 126	0.92 253	4.30 242	0.85 172	1.06 296	2.33 148	0.10 78	7.61 271	4.42 181	1.05 111	2.20 111	0.26 66	0.43 95	7.70 307	1.08 147	0.02 274	1.05 456	0.00 1	0.21 394	0.17 301	1.97 475

IGEV-Stereo+	1.89 126	0.55 128	2.49 64	0.48 111	3.25 451	2.06 124	0.07 58	1.92 6	1.52 40	0.77 85	0.08 5	0.22 55	0.44 97	7.11 263	0.68 68	0.04 345	0.66 365	0.00 1	0.33 460	5.08 521	10.13 542

AE-Stereo	1.89 126	0.38 38	3.86 198	1.94 314	0.38 152	2.51 168	0.58 238	7.19 253	7.28 324	1.60 128	3.51 156	1.07 133	0.77 138	2.12 73	1.24 174	0.03 315	1.02 450	0.00 1	0.28 440	0.11 221	1.84 461

TestStereo	1.89 126	1.59 384	4.22 237	0.37 87	0.28 115	1.33 49	0.01 4	5.63 161	4.13 162	3.59 169	5.11 198	2.06 173	0.70 129	7.62 305	0.93 119	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.19 128

MM-Stereo_test1	1.90 130	0.63 164	2.65 83	1.43 239	0.56 206	2.37 152	0.54 225	5.36 144	5.81 252	4.00 184	1.78 95	0.42 95	0.83 144	7.32 277	1.28 178	0.00 1	1.03 452	0.00 1	0.00 1	0.35 416	1.64 422

RAFT-Stereo-weight	1.91 131	0.41 53	2.09 34	1.17 205	0.63 218	3.20 251	0.74 289	5.78 171	6.80 300	5.25 218	3.47 149	2.80 191	0.36 66	3.16 108	1.09 151	0.02 274	0.53 346	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.66 300

Reg-Stereo(zero)	1.92 132	0.28 11	3.18 130	0.63 133	1.41 356	2.02 119	0.48 211	3.85 53	6.29 269	4.49 196	3.12 140	4.55 271	1.62 215	2.77 98	2.16 264	0.00 1	0.61 356	0.00 1	0.26 431	0.02 43	0.62 282

Selective-RAFT	1.92 132	0.54 122	3.87 199	1.15 201	0.21 92	3.83 313	0.06 51	5.00 117	4.68 197	1.59 127	2.14 107	3.05 198	2.77 268	6.63 228	1.34 187	0.00 1	0.95 418	0.00 1	0.32 457	0.05 125	0.19 128

rvit_0105_3	1.94 134	1.44 368	7.39 406	0.88 177	0.02 3	1.61 80	1.64 385	5.88 177	6.73 296	2.37 139	1.78 95	2.01 170	1.16 175	4.46 150	1.26 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.14 81

HUI-Stereo	1.94 134	0.56 139	3.55 171	0.20 39	0.20 83	3.67 300	0.63 254	5.89 178	3.53 119	5.92 242	4.44 180	3.41 214	1.51 205	4.21 141	0.89 109	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.11 65

StereoAnything_RVC	1.96 136	8.91 524	4.47 254	0.54 120	0.91 271	1.09 10	0.05 38	3.94 60	1.37 37	0.25 4	0.29 26	0.15 39	0.68 126	6.92 249	0.47 14	0.02 274	0.84 394	0.00 1	0.00 1	6.61 527	1.61 418

Anonymous3	1.96 136	0.61 156	7.58 412	0.42 96	0.51 190	4.28 338	0.52 221	5.56 156	2.76 71	2.35 138	3.47 149	1.50 150	1.13 166	5.92 198	1.54 198	0.23 451	0.23 302	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.47 239

xyz-stereo-finetune2	1.98 138	0.96 270	2.70 89	0.13 31	0.05 5	6.33 391	0.17 120	4.38 92	2.56 67	0.98 106	6.40 250	0.50 105	3.37 295	7.09 260	3.77 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.11 65

model_zeroshot	1.98 138	0.70 191	4.98 293	2.25 366	1.07 297	3.20 251	0.13 97	7.01 240	3.34 103	3.46 165	3.77 163	2.69 189	0.42 84	2.86 100	1.18 165	0.06 374	0.85 396	0.00 1	0.25 414	0.02 43	1.40 404

4D-IteraStereo	1.99 140	1.32 342	3.77 191	0.13 31	2.84 438	3.51 280	1.03 344	4.26 80	5.38 229	5.50 226	1.03 61	3.86 238	0.38 75	2.44 90	1.88 238	0.00 1	0.43 334	0.00 1	0.01 239	0.11 221	1.84 461

PSM-adaLoss	2.02 141	0.55 128	3.57 174	0.20 39	0.21 92	3.69 304	0.69 273	5.89 178	3.52 115	5.91 237	4.43 179	3.42 215	1.50 201	5.63 188	0.94 123	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.10 56

ROB_FTStereo	2.03 142	0.57 146	3.57 174	0.20 39	0.21 92	3.66 296	0.73 285	5.89 178	3.51 113	5.92 242	4.35 176	3.37 211	1.50 201	6.02 200	0.90 111	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.09 51

ROB_FTStereo_v2	2.04 143	0.56 139	3.56 173	0.20 39	0.21 92	3.66 296	0.72 283	5.89 178	3.51 113	5.91 237	4.46 182	3.42 215	1.50 201	6.08 206	0.93 119	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.09 51

RAFT-IKP	2.04 143	0.57 146	3.54 169	0.20 39	0.20 83	3.45 274	0.62 252	5.90 183	3.52 115	5.91 237	4.44 180	3.46 224	1.50 201	6.20 210	1.00 134	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.08 47

SCV	2.06 145	0.84 223	3.74 187	3.56 476	1.22 327	2.30 146	0.76 294	7.87 280	3.29 101	0.59 63	2.83 130	0.67 116	0.58 117	8.00 322	0.91 114	0.00 1	0.89 404	0.00 1	0.48 485	0.41 431	2.18 489

GMStereo	2.07 146	1.56 380	5.64 333	0.74 158	0.05 5	3.63 294	0.01 4	5.17 127	11.27 430	4.22 190	2.44 120	0.53 109	0.49 102	4.06 132	1.01 138	0.22 445	0.00 1	0.00 1	0.14 351	0.18 312	0.05 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	2.08 147	1.10 298	3.44 160	0.47 109	1.15 316	1.70 89	0.04 31	6.40 214	3.69 133	1.50 125	7.78 290	2.42 181	0.16 21	6.76 238	1.15 157	0.00 1	1.46 507	0.00 1	0.00 1	0.31 405	2.12 485

GMOStereo	2.08 147	0.85 226	2.95 110	0.23 54	0.73 239	1.50 68	0.86 321	5.08 119	4.78 202	8.42 370	6.99 264	3.36 207	1.14 168	1.73 52	1.21 168	0.00 1	1.32 496	0.00 1	0.00 1	0.28 387	0.23 154

error version	2.08 147	0.85 226	2.95 110	0.23 54	0.73 239	1.50 68	0.86 321	5.08 119	4.78 202	8.42 370	6.99 264	3.36 207	1.14 168	1.73 52	1.21 168	0.00 1	1.32 496	0.00 1	0.00 1	0.28 387	0.23 154

test-v	2.08 147	0.85 226	2.95 110	0.23 54	0.73 239	1.50 68	0.86 321	5.08 119	4.78 202	8.42 370	6.99 264	3.36 207	1.14 168	1.73 52	1.21 168	0.00 1	1.32 496	0.00 1	0.00 1	0.28 387	0.23 154

CRE-IMP	2.08 147	0.51 111	3.43 158	0.35 83	0.19 73	3.85 314	0.83 312	5.77 170	3.43 107	5.81 233	4.24 173	3.45 223	0.83 144	6.56 222	1.99 251	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 221	0.20 134

test-2	2.08 147	0.85 226	2.95 110	0.23 54	0.73 239	1.50 68	0.86 321	5.08 119	4.78 202	8.42 370	6.99 264	3.36 207	1.14 168	1.73 52	1.21 168	0.00 1	1.32 496	0.00 1	0.00 1	0.28 387	0.23 154

Patchmatch Stereo++	2.09 153	0.55 128	3.57 174	0.20 39	0.20 83	3.68 301	0.64 257	5.90 183	3.52 115	5.91 237	4.41 177	3.42 215	1.51 205	7.07 258	0.95 124	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.10 56
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
iGMRVC	2.09 153	0.56 139	3.59 179	0.20 39	0.21 92	3.68 301	0.71 280	5.89 178	3.53 119	5.92 242	4.46 182	3.44 221	1.51 205	6.93 250	0.98 129	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.09 51

iRAFT	2.09 153	0.55 128	3.57 174	0.20 39	0.20 83	3.68 301	0.64 257	5.90 183	3.52 115	5.91 237	4.41 177	3.42 215	1.51 205	7.07 258	0.95 124	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.10 56

rafts_anoy	2.09 153	1.42 362	3.34 145	2.87 436	2.72 435	2.46 162	0.17 120	6.20 204	6.48 281	3.40 164	2.25 114	1.91 166	1.32 188	3.59 118	1.75 230	0.01 170	1.52 512	0.00 1	0.01 239	0.06 137	0.28 178

MM-Stereo_test3	2.10 157	0.94 264	2.59 77	1.66 266	3.95 479	2.42 156	0.78 297	6.58 221	7.29 325	1.94 135	4.90 192	1.23 138	0.65 123	3.77 124	1.38 189	0.00 1	0.83 390	0.00 1	0.00 1	0.38 426	0.77 326

s12784h	2.10 157	0.38 38	3.31 141	0.17 37	0.09 22	4.89 361	0.13 97	7.34 259	8.06 353	3.87 180	4.47 184	0.60 115	1.19 182	6.78 241	0.63 60	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.04 23

DIP-Stereo	2.12 159	0.98 277	3.94 211	0.20 39	0.11 27	4.73 357	0.13 97	9.27 318	4.40 180	6.46 268	5.03 196	0.45 99	0.72 132	3.79 125	1.94 246	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.24 163
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	2.13 160	0.67 178	3.98 215	2.69 422	0.85 263	2.59 176	0.07 58	7.40 263	3.89 150	3.75 174	3.57 159	1.24 139	1.96 229	4.68 159	1.97 248	0.10 406	1.13 469	0.00 1	0.22 401	0.09 184	1.66 427

test-1	2.14 161	0.54 122	6.32 370	1.07 196	1.22 327	2.13 134	0.54 225	6.40 214	4.80 207	3.55 167	5.23 201	4.02 245	0.71 130	1.95 62	2.15 263	0.08 391	0.98 433	0.00 1	0.08 310	0.02 43	1.07 366

rvit_stereo_0075_2	2.15 162	0.39 44	6.61 379	0.67 144	1.95 398	1.74 98	0.10 78	7.81 279	6.03 258	2.97 152	4.01 168	3.07 201	0.57 115	5.49 184	1.13 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.34 197

DeepStereo_RVC	2.15 162	0.55 128	3.26 136	0.21 48	0.19 73	3.47 277	0.68 270	5.76 169	3.60 125	6.36 263	4.19 172	3.42 215	4.44 347	5.04 169	1.59 204	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.18 118

EKT-Stereo	2.16 164	0.61 156	3.78 192	2.31 381	4.40 487	1.47 66	0.24 148	5.54 152	4.22 168	3.16 160	3.58 160	3.53 227	2.20 240	5.66 189	1.40 191	0.04 345	0.36 326	0.00 1	0.09 322	0.06 137	0.58 269

raftrobust	2.16 164	1.31 339	2.76 94	2.38 392	3.33 455	2.72 194	0.51 219	5.34 137	4.64 194	6.13 252	3.98 167	1.63 155	2.51 256	3.02 106	1.64 215	0.00 1	0.76 383	0.00 1	0.02 261	0.14 272	0.27 172

Gwc-CoAtRS	2.16 164	0.42 56	3.13 125	1.28 218	0.31 122	3.52 283	0.39 184	6.56 220	6.31 271	5.38 222	5.11 198	5.47 305	1.70 219	2.00 66	1.08 147	0.01 170	0.19 288	0.00 1	0.25 414	0.02 43	0.16 103

tg	2.18 167	1.13 307	2.74 92	0.84 171	0.13 42	4.33 343	0.05 38	6.21 205	4.90 211	4.06 185	5.30 211	2.55 184	0.92 148	7.28 273	0.99 131	0.00 1	0.60 354	0.00 1	0.00 1	0.37 422	1.12 375

test_1	2.18 167	0.38 38	3.87 199	1.54 252	0.91 271	1.38 55	0.80 300	5.36 144	5.53 237	7.12 310	1.86 99	4.05 247	0.41 80	6.65 230	1.17 161	0.00 1	0.99 440	0.00 1	0.28 440	0.20 328	1.08 369

raft+_RVC	2.18 167	1.49 374	3.14 126	2.77 426	2.01 401	1.40 58	0.10 78	7.02 243	5.35 226	2.99 154	5.54 219	1.19 136	1.34 193	4.98 166	1.49 195	0.00 1	1.45 505	0.00 1	0.00 1	0.14 272	1.11 372

RCA-Stereo	2.19 170	0.46 79	3.22 131	0.47 109	0.33 129	2.27 143	0.47 201	5.60 158	15.20 465	2.86 148	5.61 220	0.78 122	3.15 277	1.71 50	0.48 17	0.00 1	0.90 406	0.00 1	0.00 1	0.10 207	0.26 169

test-3	2.19 170	0.38 38	3.88 204	1.55 253	0.91 271	1.39 57	0.80 300	5.36 144	5.51 235	7.36 330	1.90 100	4.05 247	0.42 84	6.67 233	1.17 161	0.00 1	0.99 440	0.00 1	0.28 440	0.20 328	1.08 369

anonymousdsp2	2.20 172	0.57 146	4.59 270	1.69 273	0.82 258	3.58 287	0.48 211	8.57 291	3.63 129	3.37 162	3.03 138	3.32 206	1.00 155	5.57 186	0.80 90	0.01 170	0.94 413	0.02 412	0.15 354	0.06 137	1.89 470

DCRE	2.21 173	0.95 266	3.17 127	2.10 338	1.30 345	1.86 107	0.05 38	5.33 136	4.69 198	3.59 169	9.37 333	3.81 236	1.18 177	2.34 86	1.22 172	0.01 170	0.97 426	0.00 1	0.30 450	0.04 104	1.97 475

gcap-zeroshot	2.22 174	0.68 180	5.64 333	0.79 162	1.15 316	3.33 265	0.73 285	7.14 252	4.59 192	3.86 179	1.79 97	8.42 383	0.56 114	3.00 105	0.89 109	0.02 274	0.66 365	0.00 1	0.26 431	0.01 18	0.83 335

LL-Strereo2	2.22 174	1.39 357	3.39 150	1.26 215	1.01 289	3.73 306	1.47 376	6.47 218	4.61 193	4.66 200	2.64 126	4.17 255	0.37 68	6.03 202	1.61 206	0.09 402	0.24 305	0.00 1	0.08 310	0.08 169	1.16 379

test_3	2.22 174	0.39 44	4.20 236	1.51 248	0.90 268	1.29 46	0.74 289	5.34 137	6.37 275	6.64 282	1.96 104	4.24 261	0.45 99	6.63 228	1.17 161	0.00 1	1.00 447	0.00 1	0.28 440	0.19 319	1.01 357

U	2.23 177	0.36 32	2.93 105	0.26 63	8.08 526	11.12 465	0.00 1	3.68 35	1.12 31	0.29 7	0.52 35	0.16 42	0.08 5	0.83 4	0.30 2	0.00 1	0.00 1	9.75 534	5.13 543	0.02 43	0.02 6

MSKI-zero shot	2.23 177	0.49 101	2.49 64	1.60 256	0.81 256	2.69 189	0.29 159	6.82 234	2.50 64	4.37 194	7.61 284	3.65 233	0.26 38	8.62 371	0.63 60	0.01 170	1.09 461	0.00 1	0.25 414	0.03 75	0.46 238

cross-raft	2.25 179	0.48 93	2.96 114	1.87 302	0.94 278	3.72 305	0.47 201	7.61 271	4.15 163	5.37 221	5.68 223	6.17 330	1.40 195	2.15 75	1.06 144	0.01 170	0.22 298	0.00 1	0.19 376	0.03 75	0.41 223

GCAP-BAT	2.26 180	0.61 156	3.67 185	1.48 246	0.81 256	4.32 341	0.77 296	4.87 111	4.04 160	3.97 183	5.41 212	4.38 267	0.59 119	6.20 210	1.17 161	0.02 274	1.14 476	0.00 1	0.55 491	0.07 156	1.22 384

DCANet-4	2.26 180	0.43 60	6.69 385	0.40 94	0.20 83	1.70 89	0.13 97	5.73 167	9.44 393	6.01 245	5.29 206	1.12 135	2.77 268	2.49 91	2.21 266	0.01 170	0.00 1	0.01 379	0.00 1	0.02 43	0.61 277

CFNet-RSSM	2.26 180	0.43 60	3.24 134	1.28 218	0.31 122	3.19 250	0.40 185	7.62 273	7.29 325	5.88 235	4.68 186	5.32 302	1.68 217	2.26 81	1.04 141	0.01 170	0.09 251	0.00 1	0.31 454	0.03 75	0.16 103

MIPNet	2.27 183	1.14 308	5.55 329	0.49 113	0.22 99	2.03 121	0.19 130	7.60 270	6.17 265	5.83 234	4.16 170	2.05 172	3.44 300	3.65 121	2.23 271	0.00 1	0.01 128	0.01 379	0.01 239	0.24 363	0.48 242

NRIStereo	2.27 183	0.52 116	3.35 147	1.26 215	0.17 64	3.04 238	0.84 313	5.96 190	3.74 135	6.27 256	3.44 147	4.13 252	1.80 227	8.31 348	2.11 259	0.00 1	0.10 257	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.20 134

H2IRNET	2.29 185	0.86 234	3.38 148	1.51 248	0.11 27	1.97 115	0.13 97	5.15 126	7.19 320	1.26 120	7.77 289	5.80 322	3.31 288	5.09 172	1.66 220	0.01 170	0.00 1	0.04 440	0.17 366	0.27 384	0.10 56

x	2.30 186	0.82 217	3.85 196	2.23 360	0.72 237	2.12 132	0.81 304	9.48 325	4.82 208	3.83 177	2.76 128	3.49 225	2.30 247	3.48 114	2.25 272	0.00 1	1.13 469	0.00 1	0.22 401	0.09 184	1.66 427

1test111	2.31 187	0.93 255	3.39 150	3.05 448	0.39 155	5.69 377	0.55 229	9.15 311	4.33 172	1.42 121	3.48 151	0.33 82	3.65 310	4.95 164	2.06 256	0.00 1	1.14 476	0.00 1	0.03 276	0.09 184	1.65 423

Any-RAFT	2.33 188	0.36 32	2.35 58	1.58 255	0.84 260	4.93 362	0.55 229	9.10 309	5.93 256	4.30 192	4.90 192	5.79 321	2.22 242	2.75 97	0.51 25	0.02 274	0.32 316	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.18 118

testlalala2	2.34 189	0.64 167	2.49 64	9.58 525	6.50 514	3.57 286	0.18 125	5.34 137	3.20 94	3.87 180	4.57 185	3.12 203	0.52 106	1.49 40	0.44 8	0.00 1	0.31 315	0.00 1	0.43 481	0.12 239	0.40 213

DCANet	2.35 190	0.96 270	5.51 322	0.39 91	0.19 73	1.72 96	0.25 152	6.06 194	9.33 390	6.31 258	5.42 213	1.44 147	4.14 336	2.22 77	2.28 277	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.66 300

FENet	2.35 190	0.59 152	3.28 138	2.32 383	0.27 114	2.78 204	0.13 97	7.68 276	6.09 259	5.38 222	2.12 106	4.84 284	3.33 293	4.98 166	2.66 293	0.02 274	0.03 194	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.40 213

dd	2.36 192	1.93 417	6.03 354	0.83 169	0.12 36	1.80 101	0.17 120	5.30 133	11.82 435	2.98 153	3.64 162	1.50 150	1.21 183	5.25 175	3.92 343	0.13 415	0.01 128	0.04 440	0.22 401	0.10 207	0.14 81

FACV-RUCA	2.38 193	0.44 69	4.18 233	1.33 223	2.87 439	2.45 160	1.21 359	8.68 295	6.12 261	4.07 186	7.28 276	1.25 140	2.00 231	3.37 112	1.62 208	0.01 170	0.03 194	0.10 464	0.05 298	0.36 419	0.29 181

NF-Stereo	2.38 193	0.48 93	3.88 204	2.17 349	0.11 27	3.43 271	0.42 190	7.08 251	3.75 137	6.91 295	5.29 206	2.65 188	1.33 190	8.40 354	1.67 223	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.02 6

OCTAStereo	2.38 193	0.48 93	3.90 206	2.16 344	0.11 27	3.42 269	0.42 190	7.06 246	3.74 135	6.91 295	5.26 202	2.63 187	1.32 188	8.41 356	1.70 226	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.01 1

PSM-softLoss	2.38 193	0.48 93	4.28 239	1.94 314	0.19 73	2.73 195	0.38 181	6.67 225	3.50 108	6.33 259	6.33 246	2.93 194	0.97 152	8.90 382	1.88 238	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.03 14

KMStereo	2.38 193	0.48 93	4.28 239	1.94 314	0.19 73	2.73 195	0.38 181	6.67 225	3.50 108	6.33 259	6.33 246	2.93 194	0.97 152	8.90 382	1.88 238	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.03 14

RE-Stereo	2.38 193	0.48 93	3.91 207	2.17 349	0.11 27	3.43 271	0.42 190	7.07 248	3.75 137	6.91 295	5.26 202	2.62 185	1.33 190	8.41 356	1.72 228	0.01 170	0.00 1	0.01 379	0.00 1	0.03 75	0.01 1

TVStereo	2.38 193	0.48 93	3.91 207	2.17 349	0.11 27	3.43 271	0.42 190	7.07 248	3.75 137	6.91 295	5.26 202	2.62 185	1.33 190	8.41 356	1.72 228	0.01 170	0.00 1	0.01 379	0.00 1	0.03 75	0.01 1

RALCasStereoNet	2.39 200	1.73 401	3.59 179	2.38 392	2.69 434	2.84 210	0.18 125	5.29 132	4.94 212	2.45 141	5.62 222	2.22 176	0.79 143	7.48 295	1.63 211	0.00 1	1.75 515	0.00 1	0.00 1	0.14 272	2.03 480

GANet-ADL	2.40 201	0.65 169	3.92 209	2.22 357	0.11 27	2.23 138	0.47 201	9.29 320	7.27 323	4.77 201	5.95 232	3.96 242	1.26 187	3.08 107	2.27 275	0.04 345	0.08 244	0.02 412	0.00 1	0.15 288	0.21 140

ACVNet-DCA	2.41 202	0.93 255	3.39 150	3.05 448	0.39 155	5.69 377	0.55 229	9.15 311	4.33 172	1.42 121	3.48 151	0.33 82	3.65 310	8.26 337	0.70 75	0.00 1	1.14 476	0.00 1	0.03 276	0.09 184	1.65 423

StereoVision	2.42 203	1.18 314	5.14 300	1.15 201	2.64 432	1.89 108	0.28 157	6.61 223	4.72 199	2.14 137	10.52 361	3.84 237	0.52 106	5.33 178	2.29 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.04 23

CAS	2.42 203	0.37 37	2.30 53	11.49 532	3.97 480	1.65 83	0.02 19	4.08 69	2.84 75	0.51 43	1.65 86	0.25 65	0.28 44	1.73 52	0.92 115	10.05 539	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	6.26 528

qqq	2.44 205	0.85 226	4.33 244	1.73 283	0.71 234	1.98 116	0.38 181	9.15 311	4.33 172	3.37 162	4.34 174	4.63 276	2.83 271	4.95 164	2.06 256	0.00 1	1.13 469	0.00 1	0.25 414	0.09 184	1.65 423

IPLGR	2.46 206	0.68 180	7.02 394	0.22 51	0.16 61	2.01 118	0.22 142	7.01 240	6.62 290	7.10 309	5.92 231	2.91 193	2.27 244	5.12 173	1.52 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.41 223

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 207	1.23 330	3.48 161	1.61 257	1.09 305	1.63 81	0.15 110	5.80 173	6.43 278	7.32 328	9.91 346	3.05 198	1.71 220	2.33 85	1.75 230	0.01 170	0.71 378	0.00 1	0.00 1	0.28 387	1.19 381

AIO-test1	2.49 208	1.41 359	3.78 192	0.87 175	5.11 507	2.46 162	0.93 335	6.49 219	14.84 462	0.95 103	2.85 132	0.92 127	0.31 52	6.05 205	1.88 238	0.15 420	0.07 240	0.00 1	0.21 394	0.21 339	0.31 188

RAFT-Test	2.49 208	0.45 74	4.35 246	1.89 306	1.28 338	4.83 359	0.68 270	7.19 253	4.51 187	5.00 210	7.09 270	6.81 346	1.12 164	2.22 77	1.16 160	0.01 170	0.63 360	0.00 1	0.33 460	0.05 125	0.20 134

riskmin	2.49 208	0.22 1	3.34 145	2.33 385	1.78 380	2.89 226	0.46 199	7.35 260	6.95 309	2.75 146	1.67 88	6.75 342	5.08 380	3.24 110	1.93 245	0.00 1	0.99 440	0.00 1	0.27 437	0.02 43	1.73 444

ADStereo(finetuned)	2.50 211	0.95 266	6.60 378	0.39 91	0.20 83	1.72 96	0.24 148	6.06 194	9.31 389	6.30 257	5.42 213	1.44 147	6.22 410	2.25 80	2.14 261	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.65 291

PFNet+	2.52 212	0.47 86	4.97 292	0.95 187	0.18 69	3.12 244	0.73 285	4.98 116	6.97 310	7.95 348	6.38 249	2.51 182	1.18 177	8.05 329	1.82 233	0.03 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.05 29

tt1	2.53 213	0.91 249	3.53 167	2.92 437	0.53 197	5.60 374	0.61 248	5.55 153	10.56 409	1.54 126	3.54 158	0.34 86	3.00 274	8.20 335	0.68 68	0.00 1	1.13 469	0.00 1	0.03 276	0.11 221	1.88 467

ICVP	2.53 213	0.47 86	3.64 183	1.20 209	0.69 228	2.71 192	0.84 313	10.63 356	4.66 196	4.31 193	8.99 317	2.75 190	1.93 228	2.91 102	4.07 350	0.06 374	0.24 305	0.01 379	0.01 239	0.13 261	0.26 169
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
fff	2.54 215	0.93 255	5.51 322	0.32 71	0.14 47	1.70 89	0.11 84	6.19 201	12.69 445	6.03 247	5.29 206	1.43 144	5.28 387	2.37 87	2.21 266	0.01 170	0.00 1	0.01 379	0.00 1	0.02 43	0.61 277

csc	2.54 215	0.93 255	5.51 322	0.32 71	0.14 47	1.70 89	0.11 84	6.19 201	12.69 445	6.03 247	5.29 206	1.43 144	5.28 387	2.37 87	2.21 266	0.01 170	0.00 1	0.01 379	0.00 1	0.02 43	0.61 277

cscssc	2.54 215	0.93 255	5.51 322	0.32 71	0.14 47	1.70 89	0.11 84	6.19 201	12.69 445	6.03 247	5.29 206	1.43 144	5.28 387	2.37 87	2.21 266	0.01 170	0.00 1	0.01 379	0.00 1	0.02 43	0.61 277

cc1	2.56 218	0.93 255	3.39 150	3.05 448	0.39 155	5.69 377	0.55 229	5.34 137	10.76 415	1.42 121	3.48 151	0.33 82	3.65 310	8.26 337	0.70 75	0.00 1	1.14 476	0.00 1	0.03 276	0.12 239	1.89 470

IGEV_Zeroshot_test	2.57 219	0.63 164	5.70 340	1.93 312	0.87 265	2.63 180	0.85 318	8.94 305	4.55 190	5.30 219	5.48 217	5.23 301	1.38 194	3.76 123	1.32 184	0.00 1	0.69 371	0.00 1	0.18 372	0.19 319	1.72 442

test_4	2.58 220	0.70 191	3.30 139	0.43 99	0.30 118	3.97 321	1.11 355	3.91 57	3.83 144	4.15 189	17.20 454	3.44 221	0.52 106	6.60 225	1.58 201	0.00 1	0.13 272	0.00 1	0.11 336	0.20 328	0.20 134

DisPM	2.59 221	0.47 86	4.32 243	1.89 306	0.20 83	3.42 269	0.63 254	5.56 156	5.60 239	8.66 383	7.05 268	2.82 192	1.03 159	9.05 393	1.07 146	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.04 23

RAFT+CT+SA	2.59 221	1.19 317	3.55 171	1.09 197	2.21 410	3.14 248	0.90 329	7.59 268	5.65 241	2.76 147	8.21 307	2.04 171	1.57 213	8.84 379	1.31 182	0.02 274	0.34 320	0.00 1	0.38 472	0.22 346	0.73 318

R-Stereo Train	2.60 223	0.46 79	2.94 107	1.10 199	0.18 69	3.61 289	0.60 244	6.88 236	3.50 108	9.13 400	17.23 455	1.77 160	0.77 138	2.03 68	1.65 217	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 140

RAFT-Stereo	2.60 223	0.46 79	2.94 107	1.10 199	0.18 69	3.61 289	0.60 244	6.88 236	3.50 108	9.13 400	17.23 455	1.77 160	0.77 138	2.03 68	1.65 217	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CASS	2.62 225	0.57 146	4.28 239	0.90 180	0.38 152	3.45 274	0.22 142	9.91 333	4.46 183	7.33 329	7.92 296	3.53 227	3.59 306	4.16 139	1.49 195	0.03 315	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	2.63 226	1.09 297	5.67 337	0.73 152	0.31 122	3.00 235	0.25 152	6.84 235	6.02 257	7.93 347	6.31 245	1.91 166	1.72 222	7.47 292	2.53 286	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.29 395	0.58 269

Pruner-Stereo	2.66 227	0.61 156	3.54 169	1.93 312	0.25 108	3.47 277	0.74 289	6.60 222	5.66 245	8.98 393	6.12 235	4.39 268	1.11 163	7.27 272	2.34 282	0.03 315	0.00 1	0.02 412	0.00 1	0.03 75	0.04 23

ACRE	2.67 228	1.66 391	6.50 375	0.72 149	2.03 403	2.65 187	0.84 313	5.97 191	5.52 236	7.85 344	9.23 324	1.72 157	1.09 161	4.09 136	2.73 301	0.02 274	0.19 288	0.02 412	0.08 310	0.26 372	0.21 140

RALAANet	2.68 229	1.71 396	4.73 281	2.79 428	0.80 253	3.30 260	0.15 110	7.92 281	5.92 255	5.79 232	6.06 233	3.51 226	1.13 166	6.76 238	2.28 277	0.00 1	0.28 311	0.00 1	0.10 329	0.27 384	0.13 76

rvit_105_1	2.69 230	1.34 345	6.85 390	1.89 306	0.09 22	1.94 113	3.50 440	6.38 212	9.00 381	4.98 207	2.19 110	3.57 229	1.56 212	7.31 276	3.03 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 261	0.06 137	0.16 103

IPLGR_C	2.69 230	1.75 403	6.20 361	0.79 162	2.06 406	2.64 185	0.86 321	6.36 211	5.64 240	8.13 362	9.26 326	1.69 156	1.15 174	3.79 125	2.80 306	0.02 274	0.20 295	0.02 412	0.08 310	0.26 372	0.18 118

GES	2.69 230	0.72 198	5.34 311	1.82 297	0.05 5	4.51 350	1.04 347	10.39 347	4.18 165	5.53 228	6.72 258	1.92 169	3.30 286	5.16 174	2.67 294	0.06 374	0.01 128	0.06 451	0.01 239	0.20 328	0.14 81

MyStereo06	2.71 233	1.05 293	5.43 319	1.39 231	1.20 324	2.57 172	0.10 78	10.39 347	4.79 206	5.54 229	6.16 236	6.39 334	2.33 249	3.40 113	1.35 188	0.01 170	1.24 491	0.00 1	0.21 394	0.13 261	0.50 245

TRStereo	2.71 233	3.79 490	5.46 320	2.19 352	2.22 412	2.98 234	1.07 350	9.83 332	4.39 179	3.46 165	3.48 151	3.92 241	0.77 138	6.43 219	1.70 226	0.03 315	0.63 360	0.00 1	0.29 446	0.11 221	1.49 408

HHNet	2.71 233	0.69 184	3.31 141	0.25 59	0.39 155	2.80 207	0.90 329	6.33 208	5.68 246	7.51 334	13.70 415	0.94 129	3.14 276	5.42 182	2.54 291	0.14 418	0.02 167	0.06 451	0.00 1	0.24 363	0.07 43

BUS	2.72 236	0.43 60	3.76 188	0.70 146	0.50 181	7.31 413	0.48 211	9.93 334	5.65 241	6.50 269	6.23 239	5.21 298	1.18 177	4.27 142	1.89 242	0.01 170	0.03 194	0.03 430	0.00 1	0.06 137	0.14 81

CIPLG	2.72 236	1.69 392	6.02 352	0.80 165	2.14 408	2.66 188	0.84 313	5.90 183	5.59 238	8.12 361	9.58 337	1.74 158	1.14 168	4.53 154	2.82 307	0.02 274	0.19 288	0.02 412	0.09 322	0.26 372	0.22 147

xx1	2.73 238	0.93 255	3.39 150	3.05 448	0.39 155	5.69 377	0.55 229	5.34 137	10.76 415	1.42 121	3.48 151	4.63 276	2.83 271	8.26 337	0.70 75	0.00 1	1.14 476	0.00 1	0.25 414	0.09 184	1.65 423

HCRNet	2.74 239	0.83 220	4.19 234	0.45 104	3.31 454	2.18 135	0.22 142	7.59 268	5.76 250	6.08 250	4.89 191	5.21 298	2.74 265	8.04 328	3.10 315	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 207	0.09 51

EAI-Stereo	2.75 240	0.54 122	3.17 127	0.91 182	1.28 338	4.02 324	5.30 470	12.39 408	4.76 201	2.51 142	7.10 271	1.22 137	0.94 151	6.03 202	1.96 247	0.01 170	0.56 347	0.00 1	1.38 517	0.04 104	0.95 351

test_sample2	2.79 241	0.59 152	4.40 249	2.38 392	0.43 169	2.58 175	0.15 110	10.14 341	5.78 251	4.23 191	5.86 224	4.31 264	4.02 330	6.34 216	2.00 253	0.00 1	0.96 421	0.00 1	0.12 342	0.07 156	1.37 403

MIM_Stereo	2.83 242	1.20 325	5.27 306	1.41 236	1.16 318	3.07 239	0.33 172	6.67 225	3.95 154	5.17 216	10.11 350	4.25 262	1.73 224	8.32 349	1.64 215	0.00 1	0.36 326	0.00 1	0.01 239	0.22 346	1.69 435

RAFT_R40	2.83 242	0.46 79	3.85 196	1.38 230	0.32 128	3.78 309	0.97 337	6.16 200	4.82 208	9.74 423	6.35 248	4.96 290	3.94 329	8.78 377	1.05 142	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.03 14

GwcNet-ADL	2.85 244	0.61 156	4.38 247	0.92 183	0.33 129	2.05 122	0.67 267	8.85 301	9.65 395	6.36 263	6.71 257	4.11 251	1.71 220	5.97 199	4.22 353	0.08 391	0.06 226	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.16 103

SST-Stereo	2.86 245	0.45 74	3.64 183	1.46 242	0.36 145	3.94 318	0.80 300	6.07 196	4.46 183	10.96 451	6.21 238	4.94 289	4.14 336	8.85 380	0.93 119	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.03 14

ACVNet	2.86 245	0.96 270	3.87 199	0.86 173	0.61 213	2.63 180	0.54 225	8.93 303	6.12 261	5.09 211	9.32 331	5.70 317	3.84 319	2.68 95	5.56 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 372	0.23 154

AFF-stereo	2.87 247	1.31 339	3.26 136	1.87 302	0.38 152	1.68 86	0.09 70	6.38 212	7.07 312	6.52 273	11.90 389	6.08 327	2.32 248	5.05 170	1.65 217	0.02 274	0.66 365	0.00 1	0.00 1	0.29 395	0.94 349

test_sample1	2.88 248	0.63 164	4.46 251	2.38 392	0.68 225	2.61 177	0.05 38	10.51 352	5.36 228	4.50 197	4.81 189	3.76 235	5.94 403	6.10 208	2.96 309	0.00 1	0.99 440	0.00 1	0.11 336	0.07 156	1.67 430

HH	2.88 248	0.82 217	4.07 225	1.71 277	0.54 201	4.71 355	0.69 273	8.72 298	3.57 123	1.80 131	6.49 254	7.81 365	3.92 327	8.93 385	0.99 131	0.00 1	1.06 457	0.00 1	0.03 276	0.05 125	1.69 435

HanStereo	2.88 248	0.82 217	4.07 225	1.71 277	0.54 201	4.71 355	0.69 273	8.72 298	3.57 123	1.80 131	6.49 254	7.81 365	3.92 327	8.93 385	0.99 131	0.00 1	1.06 457	0.00 1	0.03 276	0.05 125	1.69 435

raft_robust	2.91 251	1.71 396	3.42 157	1.36 225	0.57 207	1.53 73	0.12 88	7.06 246	9.09 383	6.96 302	7.21 274	4.43 269	2.09 235	9.40 405	1.61 206	0.03 315	0.93 408	0.00 1	0.21 394	0.17 301	0.38 209

BSDual-CNN	2.91 251	0.43 60	3.76 188	0.70 146	0.50 181	6.97 403	1.58 382	9.93 334	5.65 241	6.50 269	6.23 239	6.17 330	2.50 254	4.27 142	2.67 294	0.01 170	0.03 194	0.03 430	0.00 1	0.06 137	0.14 81

GMStereo_Zeroshot	2.92 253	2.33 450	6.12 356	1.66 266	0.36 145	3.61 289	0.09 70	5.95 189	6.20 266	7.15 313	7.11 272	8.37 378	0.91 147	6.17 209	1.97 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 346	0.14 81

UDGNet	2.92 253	7.79 518	4.92 289	3.01 443	0.08 17	2.96 231	0.20 135	4.77 105	8.93 377	2.91 151	2.85 132	0.95 130	1.00 155	6.46 220	1.66 220	1.46 505	0.00 1	5.33 532	0.92 506	1.95 507	0.19 128

LCNet	2.94 255	0.55 128	2.57 73	1.03 194	0.59 211	2.05 122	1.55 381	5.51 149	4.19 166	6.08 250	10.58 363	4.54 270	6.63 419	7.59 303	0.90 111	0.01 170	0.00 1	0.01 379	0.76 501	0.31 405	3.43 511

RAFT	2.94 255	1.29 336	4.06 224	1.36 225	0.50 181	2.39 154	0.91 332	6.11 198	3.25 97	6.64 282	7.30 277	9.96 405	4.20 338	6.03 202	2.21 266	0.00 1	1.02 450	0.00 1	0.02 261	0.54 457	1.01 357

XX-Stereo	2.95 257	0.48 93	7.08 399	2.84 434	2.51 427	1.63 81	0.20 135	6.15 199	3.38 105	2.38 140	16.00 440	6.90 349	0.25 36	6.40 218	1.14 156	0.00 1	0.66 365	0.00 1	0.31 454	0.16 292	0.57 263

ccs_rob	2.95 257	0.55 128	4.53 262	0.42 96	0.25 108	2.84 210	0.12 88	8.58 292	8.13 354	7.18 315	10.36 355	6.44 336	2.05 234	5.28 177	1.97 248	0.00 1	0.02 167	0.01 379	0.00 1	0.06 137	0.23 154

AnonymousM	2.96 259	7.19 514	1.41 4	0.92 183	0.06 11	2.37 152	0.52 221	6.05 193	3.83 144	4.97 206	2.37 117	1.91 166	1.00 155	2.23 79	1.06 144	0.01 170	0.57 349	17.64 540	4.90 539	0.02 43	0.27 172

CFNet_pseudo	2.96 259	0.55 128	4.51 258	0.43 99	0.24 104	2.83 208	0.12 88	8.59 293	8.13 354	7.20 318	10.41 356	6.47 337	2.04 233	5.27 176	2.00 253	0.00 1	0.02 167	0.01 379	0.00 1	0.06 137	0.23 154

AIO-test2	2.98 261	1.88 410	4.72 279	1.67 270	3.34 457	2.64 185	0.06 51	6.96 239	15.70 472	2.65 143	7.31 278	0.93 128	0.57 115	5.81 196	1.20 167	3.30 522	0.09 251	0.00 1	0.09 322	0.22 346	0.43 237

IRAFT_RVC	2.98 261	0.66 173	4.23 238	2.20 353	0.40 160	2.91 228	5.04 466	7.03 244	4.21 167	6.59 279	5.52 218	5.02 294	4.77 365	8.41 356	2.30 281	0.01 170	0.17 285	0.01 379	0.00 1	0.03 75	0.05 29

DN-CSS_ROB	3.00 263	2.14 431	7.33 403	2.67 421	0.78 249	3.13 245	0.07 58	6.68 229	4.22 168	5.51 227	12.12 392	2.33 177	1.21 183	8.69 374	2.51 285	0.03 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 432	0.15 94

111	3.05 264	1.41 359	5.51 322	0.32 71	0.14 47	2.83 208	0.68 270	6.76 232	14.21 459	3.59 169	9.11 320	5.50 306	3.30 286	4.05 130	2.43 283	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 261	1.02 361

PFNet	3.06 265	0.59 152	6.13 357	2.26 369	0.84 260	3.08 240	0.73 285	7.38 262	5.35 226	10.20 429	6.06 233	4.72 278	2.10 238	8.47 361	2.25 272	0.19 437	0.06 226	0.00 1	0.11 336	0.20 328	0.42 228

mmm	3.07 266	0.76 203	4.50 257	2.27 373	1.24 331	3.75 307	0.12 88	10.03 338	5.12 219	6.43 265	11.19 374	3.10 202	3.20 279	4.54 155	1.78 232	0.02 274	1.19 487	0.00 1	0.30 450	0.09 184	1.79 453

DMCA	3.08 267	1.10 298	6.20 361	1.82 297	0.90 268	3.80 312	0.55 229	9.76 328	5.42 231	6.56 278	6.47 253	7.06 354	2.09 235	4.05 130	5.46 387	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.11 221	0.16 103

DFGA-Net	3.09 268	2.73 466	9.21 448	1.79 290	0.47 174	3.30 260	0.20 135	7.49 267	6.20 266	5.54 229	6.42 251	2.17 175	1.12 164	7.96 321	6.56 405	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 436	0.17 113

iRaft-Stereo_20w	3.11 269	0.49 101	6.09 355	1.01 191	1.25 332	3.99 322	1.00 342	14.00 458	4.73 200	6.70 290	6.27 244	2.34 178	2.28 246	7.29 275	1.58 201	0.01 170	0.75 380	0.00 1	0.73 500	0.10 207	1.63 421

HITNet	3.11 269	1.38 356	5.35 313	2.23 360	0.12 36	5.59 373	0.58 238	9.95 337	5.72 248	6.62 281	7.91 295	3.90 240	3.24 282	4.39 147	4.58 368	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.57 263
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
TestStereo1	3.12 271	1.34 345	4.67 275	3.47 473	0.71 234	2.50 165	1.45 374	7.27 255	8.71 371	4.91 204	9.28 328	2.34 178	3.61 307	9.44 406	1.62 208	0.00 1	0.33 318	0.00 1	0.00 1	0.30 398	0.40 213

SA-5K	3.12 271	1.34 345	4.67 275	3.47 473	0.71 234	2.50 165	1.45 374	7.27 255	8.71 371	4.91 204	9.28 328	2.34 178	3.61 307	9.44 406	1.62 208	0.00 1	0.33 318	0.00 1	0.00 1	0.30 398	0.40 213

PCWNet_CMD	3.14 273	0.51 111	4.47 254	0.44 103	0.26 113	2.87 223	0.15 110	9.66 327	9.78 397	7.28 324	11.50 379	6.84 348	2.40 251	4.47 151	1.83 234	0.01 170	0.02 167	0.02 412	0.00 1	0.06 137	0.29 181

OMP-Stereo	3.15 274	1.19 317	3.49 162	4.34 501	0.51 190	2.20 137	1.21 359	6.67 225	6.52 284	7.99 352	6.24 243	8.38 381	2.44 253	9.65 413	1.92 244	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.15 94

MSMDNet	3.15 274	0.51 111	4.48 256	0.46 107	0.25 108	2.88 225	0.16 116	9.79 330	9.82 398	7.24 320	11.36 377	6.82 347	2.41 252	4.47 151	1.86 236	0.01 170	0.02 167	0.02 412	0.00 1	0.06 137	0.30 186

test_5	3.16 276	1.18 314	4.96 291	2.33 385	3.10 447	4.51 350	1.27 365	7.47 266	7.61 338	3.00 155	7.38 279	5.37 304	4.06 331	8.28 342	1.54 198	0.00 1	0.34 320	0.00 1	0.02 261	0.21 339	0.62 282

PSMNet-ADL	3.17 277	0.56 139	3.00 120	1.55 253	0.40 160	5.97 385	0.28 157	9.06 306	5.75 249	3.56 168	6.80 261	8.33 376	4.51 349	7.65 306	5.51 388	0.03 315	0.09 251	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.28 178

iRaft-Stereo_5w	3.20 278	1.27 334	5.27 306	0.27 65	0.99 285	2.71 192	0.58 238	5.75 168	5.85 253	3.03 157	7.88 293	10.08 407	4.08 334	8.40 354	6.09 395	0.00 1	0.25 308	0.00 1	0.12 342	0.31 405	0.95 351

CFNet_ucs	3.23 279	0.56 139	4.59 270	0.59 124	0.37 150	3.29 259	0.19 130	10.47 350	9.02 382	7.78 342	12.57 401	5.59 310	1.74 225	5.39 180	1.86 236	0.00 1	0.04 211	0.01 379	0.00 1	0.10 207	0.33 194

MyStereo05	3.24 280	1.05 293	5.93 348	1.39 231	1.20 324	2.57 172	0.10 78	9.11 310	13.17 452	6.45 267	3.86 165	3.20 204	3.26 284	8.35 351	3.02 310	0.01 170	1.24 491	0.00 1	0.21 394	0.13 261	0.50 245

test_sample3	3.27 281	0.62 162	5.29 310	2.24 364	0.58 210	4.62 353	0.16 116	12.15 401	7.51 332	6.44 266	7.25 275	3.72 234	3.03 275	6.73 235	3.17 320	0.01 170	0.85 396	0.00 1	0.10 329	0.07 156	0.88 340

IIG-Stereo	3.28 282	0.98 277	3.57 174	4.14 493	0.22 99	2.56 171	0.71 280	7.04 245	6.10 260	8.49 376	9.38 334	7.82 367	2.73 264	9.69 419	1.99 251	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.14 81

test_sample4	3.29 283	0.64 167	5.38 314	2.08 336	0.53 197	3.91 315	0.15 110	12.13 398	7.50 331	7.04 303	7.50 281	3.64 232	3.19 278	6.95 251	3.14 317	0.02 274	0.85 396	0.00 1	0.10 329	0.07 156	0.92 347

MyStereo04	3.29 283	1.15 309	6.64 381	1.28 218	1.49 362	2.63 180	0.45 197	10.57 355	13.30 453	4.41 195	3.90 166	3.06 200	3.56 304	7.87 317	3.35 322	0.01 170	1.27 494	0.00 1	0.25 414	0.11 221	0.42 228

MyStereo8	3.30 285	1.69 392	6.28 367	2.51 406	3.79 473	4.22 334	0.07 58	7.43 265	6.39 277	6.51 272	10.13 351	4.23 260	1.45 198	2.79 99	5.08 380	0.06 374	1.49 510	0.00 1	0.40 475	0.26 372	1.33 397

DCVSM-stereo	3.32 286	0.51 111	3.40 156	1.79 290	0.79 250	2.94 229	0.48 211	7.31 257	5.69 247	11.47 462	5.61 220	10.63 418	5.93 402	5.74 193	3.63 326	0.03 315	0.09 251	0.03 430	0.00 1	0.12 239	0.11 65

ARAFT	3.32 286	1.74 402	7.92 420	0.64 134	0.15 55	4.45 346	2.89 417	8.20 286	6.30 270	9.23 405	7.12 273	5.58 309	1.24 186	8.60 368	1.69 225	0.01 170	0.03 194	0.00 1	0.00 1	0.35 416	0.35 202

test_sample5	3.34 288	0.65 169	5.17 302	2.10 338	0.49 178	3.31 262	0.17 120	11.91 390	7.47 329	6.91 295	9.15 321	3.61 230	3.37 295	7.53 298	3.06 313	0.02 274	0.85 396	0.00 1	0.10 329	0.07 156	0.90 341

SA	3.34 288	1.29 336	4.84 283	1.99 328	0.57 207	3.15 249	1.39 372	7.66 275	9.94 399	4.86 203	10.87 370	2.97 197	4.61 359	9.88 427	1.38 189	0.00 1	0.60 354	0.00 1	0.19 376	0.25 371	0.37 206

psmg	3.34 288	0.43 60	3.76 188	0.73 152	0.50 181	8.47 431	2.74 414	10.88 366	5.65 241	8.91 391	8.78 312	6.17 330	2.50 254	4.27 142	2.67 294	0.01 170	0.04 211	0.06 451	0.00 1	0.12 239	0.10 56

AdaStereo	3.34 288	0.74 201	4.00 218	3.10 455	0.51 190	4.22 334	1.25 364	12.84 423	8.39 362	6.33 259	9.55 336	5.77 320	1.54 210	5.53 185	2.74 303	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.15 94
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.
AIO-Stereo-zeroshot	3.35 292	1.28 335	8.51 427	1.86 301	1.83 386	3.51 280	0.31 167	10.50 351	4.32 171	2.74 145	5.87 226	10.30 411	4.53 354	4.66 158	3.16 318	0.02 274	0.87 403	0.00 1	0.97 507	0.38 426	1.43 405

RAFT-345	3.36 293	0.55 128	3.43 158	1.23 211	0.21 92	2.62 178	0.46 199	3.91 57	6.34 272	7.46 333	24.49 495	4.19 256	1.74 225	8.27 341	2.25 272	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.02 6

UCFNet_RVC	3.37 294	1.25 331	3.30 139	2.55 414	1.80 382	3.92 317	1.28 367	12.49 413	7.16 316	5.12 214	7.88 293	8.14 370	4.59 357	5.67 190	2.11 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.07 43

NINENet	3.38 295	0.81 213	4.16 229	1.88 305	1.40 354	7.31 413	0.48 211	12.95 430	6.64 292	7.29 325	9.24 325	5.21 298	1.18 177	6.72 234	1.89 242	0.17 430	0.08 244	0.07 456	0.00 1	0.09 184	0.03 14

HI	3.39 296	1.19 317	4.03 220	1.46 242	0.19 73	2.26 140	0.04 31	6.21 205	3.86 147	8.51 377	12.61 402	11.86 443	6.44 414	4.55 156	4.27 355	0.00 1	0.06 226	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.15 94

CoSv	3.39 296	1.19 317	4.03 220	1.46 242	0.19 73	2.26 140	0.04 31	6.21 205	3.86 147	8.51 377	12.61 402	11.86 443	6.44 414	4.55 156	4.27 355	0.00 1	0.06 226	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.15 94

ToySt	3.39 296	0.89 247	9.29 450	1.47 245	0.94 278	4.20 333	1.98 396	7.33 258	5.42 231	3.01 156	6.75 259	8.67 388	5.10 381	5.43 183	3.72 331	0.07 382	0.89 404	0.00 1	0.23 407	0.28 387	2.13 486

SFCPSM	3.39 296	0.61 156	5.42 317	0.43 99	0.93 277	8.26 423	2.08 400	15.01 473	5.89 254	7.17 314	7.60 283	3.39 213	2.55 257	5.39 180	2.53 286	0.01 170	0.03 194	0.01 379	0.07 307	0.19 319	0.31 188

ffm	3.41 300	0.98 277	7.03 395	1.64 260	1.07 297	2.84 210	0.47 201	5.55 153	10.56 409	6.68 285	9.59 338	5.66 312	3.87 322	8.20 335	0.68 68	0.00 1	1.13 469	0.00 1	0.19 376	0.11 221	1.88 467

ASMatch	3.41 300	0.62 162	3.59 179	1.99 328	0.48 175	1.91 111	0.66 262	7.01 240	4.43 182	6.25 254	22.02 484	4.56 272	4.72 364	7.78 312	1.85 235	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.03 276	0.02 43	0.21 140

IER	3.42 302	0.91 249	6.38 372	0.73 152	1.60 365	7.07 408	0.55 229	7.07 248	5.45 234	8.17 364	8.89 314	6.13 328	6.13 407	5.36 179	3.77 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.05 29

GMM-Stereo	3.42 302	0.39 44	3.24 134	0.87 175	0.50 181	2.26 140	4.73 461	5.64 162	3.81 141	7.08 307	16.57 446	6.13 328	3.62 309	7.74 310	1.40 191	0.05 362	0.00 1	0.00 1	0.04 294	0.12 239	4.24 520

PSM-AAD	3.43 304	0.31 21	2.16 41	0.80 165	0.57 207	2.53 169	5.97 475	5.53 151	3.98 157	11.00 452	11.90 389	2.93 194	9.36 471	8.03 326	1.00 134	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.06 137	2.39 497

DualNet	3.48 305	0.65 169	5.17 302	2.10 338	0.49 178	3.31 262	0.17 120	11.91 390	7.47 329	7.18 315	11.56 381	3.61 230	3.37 295	7.53 298	3.06 313	0.02 274	0.85 396	0.00 1	0.10 329	0.07 156	0.90 341

AAGNet	3.50 306	0.49 101	3.38 148	1.91 309	0.41 165	3.66 296	1.02 343	5.14 125	5.16 220	9.65 421	7.75 288	4.91 286	6.23 411	7.45 290	12.73 487	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.06 38

TransformOpticalFlow	3.50 306	0.83 220	4.85 284	1.09 197	0.31 122	3.52 283	0.14 107	10.32 343	8.02 351	5.78 231	13.25 411	6.63 340	4.91 369	8.36 352	1.63 211	0.00 1	0.01 128	0.01 379	0.00 1	0.06 137	0.24 163

DispNO	3.51 308	1.33 344	8.51 427	2.26 369	1.36 351	3.46 276	0.81 304	8.74 300	6.58 286	6.78 292	7.63 285	6.22 333	4.20 338	7.47 292	4.44 362	0.00 1	0.03 194	0.03 430	0.11 336	0.13 261	0.14 81

testlalala_base	3.54 309	0.53 118	3.53 167	2.31 381	2.22 412	4.04 327	0.61 248	6.91 238	2.73 70	2.69 144	4.17 171	1.78 163	0.51 104	2.02 67	1.08 147	13.13 547	3.23 538	0.00 1	0.35 467	16.60 542	2.27 494

STrans-v2	3.55 310	0.94 264	5.06 297	0.32 71	0.60 212	2.97 233	1.15 357	11.08 370	7.97 350	6.01 245	10.93 371	6.65 341	6.86 424	8.37 353	1.66 220	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.39 211

hknet	3.56 311	0.66 173	5.82 343	0.70 146	1.19 322	6.97 403	1.58 382	9.93 334	7.76 340	6.50 269	6.23 239	9.53 397	2.81 270	7.84 313	3.39 323	0.01 170	0.03 194	0.03 430	0.00 1	0.06 137	0.14 81

gwcnet-sp	3.58 312	2.01 425	8.82 437	2.01 332	0.69 228	7.38 415	1.10 352	9.23 315	6.66 293	9.32 406	5.91 228	4.21 257	3.31 288	6.91 246	3.69 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.18 118

scenet	3.58 312	2.01 425	8.82 437	2.01 332	0.69 228	7.38 415	1.10 352	9.23 315	6.66 293	9.32 406	5.91 228	4.21 257	3.31 288	6.91 246	3.69 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.18 118

ssnet	3.58 312	2.01 425	8.82 437	2.01 332	0.69 228	7.38 415	1.10 352	9.23 315	6.66 293	9.32 406	5.91 228	4.21 257	3.31 288	6.91 246	3.69 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.18 118

DMCA-RVC	3.59 315	1.98 423	8.68 432	2.30 379	1.48 361	3.54 285	0.55 229	8.40 288	5.43 233	9.37 410	5.90 227	8.34 377	3.21 280	7.19 266	4.46 363	0.06 374	0.11 261	0.08 462	0.02 261	0.21 339	0.40 213

test_sample6	3.60 316	0.66 173	5.27 306	2.23 360	0.48 175	3.25 255	0.21 140	11.94 393	7.53 334	7.18 315	11.56 381	3.99 244	3.86 321	8.03 326	3.88 341	0.03 315	0.83 390	0.00 1	0.09 322	0.07 156	0.86 338

CoDeX	3.61 317	0.86 234	5.27 306	1.16 203	1.62 366	6.24 389	2.07 399	13.78 457	6.86 304	7.42 331	9.00 319	4.06 249	3.72 315	6.58 223	3.02 310	0.03 315	0.06 226	0.00 1	0.00 1	0.15 288	0.35 202

RAFT_CTSACE	3.62 318	1.65 389	5.41 316	1.36 225	3.08 445	3.95 320	1.03 344	4.62 101	4.65 195	5.33 220	17.73 462	7.63 362	2.71 262	10.98 444	1.15 157	0.00 1	0.48 342	0.00 1	0.00 1	0.31 405	0.25 166

GANet-RSSM	3.67 319	1.16 311	4.56 268	3.24 462	2.03 403	2.63 180	0.50 218	11.53 384	6.83 302	6.25 254	10.58 363	7.35 356	6.65 420	6.77 240	2.94 308	0.00 1	0.00 1	0.08 462	0.00 1	0.26 372	0.12 70

NOSS_ROB	3.67 319	0.86 234	3.81 194	2.53 410	1.11 308	6.10 387	0.72 283	11.08 370	12.36 439	5.45 224	8.91 315	5.65 311	2.09 235	8.30 346	3.16 318	0.20 440	0.07 240	0.00 1	0.00 1	0.11 221	0.80 332

KYRaft	3.68 321	0.43 60	2.53 70	0.89 178	0.49 178	2.28 145	3.89 443	5.30 133	3.82 143	8.99 395	19.28 470	6.54 339	4.96 372	7.92 319	0.96 127	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.01 239	0.06 137	5.17 522

PSMNet-RSSM	3.69 322	1.36 349	4.54 263	2.44 400	1.90 393	2.35 150	0.69 273	11.77 388	6.38 276	6.60 280	11.85 388	7.70 363	5.61 398	6.66 232	3.67 327	0.00 1	0.00 1	0.02 412	0.01 239	0.17 301	0.10 56

BEATNet_4x	3.69 322	2.12 430	8.11 422	1.82 297	0.16 61	5.30 367	1.04 347	10.87 363	6.14 264	7.09 308	8.42 310	4.99 292	4.42 346	5.89 197	6.23 401	0.04 345	0.05 220	0.00 1	0.00 1	0.32 410	0.84 336

CFNet-ft	3.70 324	1.59 384	3.87 199	1.68 271	2.42 421	3.20 251	0.66 262	8.93 303	7.76 340	5.09 211	9.95 347	10.77 424	5.43 394	7.41 280	4.71 370	0.00 1	0.00 1	0.03 430	0.01 239	0.30 398	0.11 65

CFNet_RVC	3.70 324	1.59 384	3.87 199	1.68 271	2.42 421	3.20 251	0.66 262	8.92 302	7.76 340	5.09 211	9.95 347	10.77 424	5.43 394	7.41 280	4.71 370	0.00 1	0.00 1	0.03 430	0.01 239	0.30 398	0.11 65

AACVNet	3.71 326	1.63 387	4.89 287	3.80 484	0.62 216	3.25 255	0.30 166	9.47 324	3.81 141	6.34 262	10.74 367	10.52 414	4.92 370	9.31 403	3.88 341	0.03 315	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.34 414	0.28 178

Prome-Stereo	3.73 327	0.39 44	2.62 80	1.05 195	0.52 194	2.06 124	4.58 458	4.88 112	3.95 154	9.34 409	20.39 475	4.03 246	7.02 429	7.86 315	1.31 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 156	4.52 521

G2L-ROB	3.74 328	1.37 354	5.05 296	1.95 318	1.14 314	4.45 346	0.43 194	12.31 404	6.36 274	7.88 346	5.42 213	11.10 432	2.11 239	8.53 365	6.31 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 301	0.33 194

G2L-Stereo	3.74 328	1.56 380	5.82 343	1.71 277	2.04 405	2.87 223	0.58 238	9.79 330	6.49 283	7.82 343	7.97 297	8.57 386	2.36 250	9.19 399	7.45 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 372	0.40 213

test_sample7	3.75 330	0.67 178	4.34 245	2.21 356	0.35 138	4.47 349	2.08 400	11.31 376	8.40 363	8.64 380	8.05 300	6.80 343	5.05 377	7.22 268	2.53 286	0.07 382	1.04 453	0.00 1	0.00 1	0.06 137	1.66 427

cf-r	3.76 331	1.43 364	5.34 311	2.66 419	2.79 436	2.85 221	0.62 252	9.08 308	6.91 307	7.06 304	11.90 389	9.64 398	3.83 318	6.23 212	4.53 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 319	0.17 113

MLCV	3.76 331	1.52 377	6.93 392	1.66 266	0.31 122	4.31 340	0.32 169	7.92 281	7.68 339	9.55 415	12.12 392	5.17 296	2.74 265	10.00 432	4.49 364	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.27 172

qqq1	3.78 333	0.69 184	4.55 264	1.97 323	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 433	11.10 422	7.69 336	10.45 357	4.77 279	4.52 350	9.68 414	1.24 174	0.08 391	0.97 426	0.00 1	0.12 342	0.13 261	1.24 386

fff1	3.78 333	0.69 184	4.55 264	1.97 323	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 433	11.10 422	7.69 336	10.45 357	4.77 279	4.52 350	9.68 414	1.24 174	0.08 391	0.97 426	0.00 1	0.12 342	0.13 261	1.24 386

DDVS	3.79 335	0.66 173	5.66 336	2.27 373	1.28 338	6.48 395	0.47 201	9.33 322	4.35 177	7.29 325	7.71 286	12.49 449	2.21 241	9.01 391	5.16 383	0.08 391	0.20 295	0.01 379	0.00 1	0.14 272	1.03 364

Sa-1000	3.81 336	1.26 332	4.64 273	2.29 378	0.55 205	3.51 280	1.58 382	8.37 287	9.13 385	7.97 349	17.42 458	3.98 243	2.76 267	9.61 412	1.68 224	0.00 1	0.69 371	0.00 1	0.18 372	0.23 358	0.27 172

DeepPruner_ROB	3.82 337	1.87 409	5.65 335	1.31 222	1.64 367	3.62 293	0.81 304	14.47 467	5.03 218	8.03 355	10.78 368	6.95 351	2.26 243	8.92 384	4.32 358	0.07 382	0.03 194	0.00 1	0.01 239	0.37 422	0.29 181

DRaft	3.83 338	0.65 169	3.39 150	0.22 51	0.16 61	4.67 354	1.30 369	5.82 175	4.86 210	10.26 432	21.65 480	3.24 205	8.62 460	7.53 298	3.76 333	0.05 362	0.10 257	0.00 1	0.14 351	0.12 239	0.16 103

DEmStereo	3.86 339	0.54 122	4.04 222	0.26 63	0.17 64	5.17 365	2.45 407	4.70 102	4.34 176	8.37 369	19.94 473	5.06 295	10.13 475	7.86 315	3.93 345	0.01 170	0.01 128	0.01 379	0.00 1	0.03 75	0.10 56

GrayStereo	3.86 339	0.33 24	2.63 81	1.66 266	0.62 216	3.09 241	7.92 504	6.43 216	3.88 149	10.61 439	16.51 445	5.75 319	8.40 455	6.75 236	1.58 201	0.01 170	0.00 1	0.01 379	0.62 494	0.04 104	0.38 209

G2L-Stereo_test	3.88 341	1.39 357	4.86 285	2.98 441	1.49 362	4.11 330	1.13 356	12.05 396	6.83 302	8.42 370	9.17 322	9.49 396	2.71 262	7.03 256	5.22 384	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.26 372	0.52 252

acv_ft	3.90 342	0.96 270	5.85 346	2.56 415	4.70 501	7.27 412	0.84 313	9.17 314	6.12 261	10.00 426	9.32 331	5.70 317	4.07 333	2.68 95	8.24 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 416	0.23 154

STTStereo	3.90 342	1.43 364	8.20 424	3.03 445	2.28 416	3.64 295	0.64 257	10.11 339	7.09 313	10.20 429	7.08 269	8.73 389	3.57 305	7.44 283	4.00 348	0.00 1	0.02 167	0.01 379	0.01 239	0.04 104	0.40 213

UGAM-zero	3.92 344	0.49 101	5.26 305	1.17 205	0.89 266	4.00 323	0.47 201	12.42 410	3.62 128	5.46 225	5.86 224	15.76 472	8.92 467	8.63 372	2.44 284	0.00 1	0.84 394	0.00 1	0.89 504	0.03 75	1.27 392

LMCR-Stereo	3.92 344	1.96 421	4.92 289	2.85 435	0.23 102	7.88 420	1.47 376	12.52 414	5.39 230	8.71 384	10.65 365	1.90 165	5.04 376	8.53 365	4.89 374	1.05 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 432	0.05 29

SMFormer	3.94 346	0.69 184	4.55 264	1.97 323	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 433	11.10 422	7.69 336	10.45 357	4.77 279	4.52 350	9.68 414	4.89 374	0.08 391	0.97 426	0.00 1	0.16 356	0.11 221	0.92 347

THIR-Stereo	3.94 346	1.12 305	3.06 122	0.23 54	0.13 42	4.17 332	6.40 484	5.83 176	4.54 188	10.46 436	16.98 450	6.49 338	7.44 440	8.00 322	3.58 325	0.01 170	0.07 240	0.07 456	0.00 1	0.14 272	0.06 38

GEStereo_RVC	3.95 348	1.21 326	6.13 357	2.30 379	1.22 327	4.29 339	2.96 422	12.39 408	8.24 357	7.25 322	6.79 260	7.58 361	4.22 340	9.16 396	4.56 366	0.04 345	0.01 128	0.02 412	0.02 261	0.19 319	0.42 228

hitnet-ft	3.95 348	1.16 311	3.92 209	0.89 178	0.73 239	4.88 360	0.54 225	9.78 329	7.91 347	7.42 331	10.24 352	12.50 450	4.84 367	8.15 333	5.56 389	0.03 315	0.00 1	0.06 451	0.00 1	0.24 363	0.12 70

tta	3.96 350	0.69 184	4.55 264	1.97 323	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 433	11.10 422	7.69 336	10.45 357	4.77 279	4.52 350	9.68 414	4.89 374	0.08 391	0.97 426	0.00 1	0.16 356	0.13 261	1.24 386

ac_64	3.98 351	0.86 234	5.10 298	3.17 457	3.43 461	5.80 381	0.70 278	10.87 363	4.96 213	8.94 392	6.46 252	10.70 421	5.52 396	7.44 283	5.10 382	0.03 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.31 188

ITSA-stereo	4.02 352	0.73 200	4.51 258	2.16 344	0.31 122	3.58 287	0.70 278	13.77 456	15.84 473	7.13 311	6.59 256	4.25 262	3.48 302	9.04 392	6.12 397	0.09 402	0.08 244	0.11 465	0.10 329	0.19 319	1.54 412

CFNet	4.03 353	1.97 422	6.30 368	2.70 423	1.64 367	5.41 369	0.22 142	12.14 400	10.28 402	5.24 217	11.15 373	6.43 335	3.70 313	8.97 390	4.01 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 398	0.13 76

RAFT-RH_RVC	4.04 354	0.69 184	3.59 179	1.91 309	0.43 169	3.11 242	0.13 97	3.80 44	6.60 287	11.26 458	31.68 520	5.20 297	1.66 216	8.30 346	2.27 275	0.09 402	0.00 1	0.00 1	0.03 276	0.03 75	0.02 6

iResNet	4.04 354	1.46 372	8.72 434	3.25 463	0.36 145	4.54 352	0.47 201	9.06 306	10.40 407	7.98 350	12.82 408	4.06 249	3.22 281	8.82 378	4.95 377	0.03 315	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.55 257

CrosDoStereo	4.05 356	0.71 195	3.52 164	0.51 115	0.20 83	3.25 255	11.21 520	6.34 209	4.96 213	9.04 396	16.44 442	4.92 287	7.28 434	8.29 343	3.84 339	0.00 1	0.02 167	0.01 379	0.00 1	0.18 312	0.19 128

DeepStereo_LL	4.05 356	0.71 195	3.52 164	0.51 115	0.20 83	3.25 255	11.21 520	6.34 209	4.96 213	9.04 396	16.44 442	4.92 287	7.28 434	8.29 343	3.84 339	0.00 1	0.02 167	0.01 379	0.00 1	0.18 312	0.19 128

PAM	4.07 358	0.44 69	6.47 374	1.97 323	1.18 320	10.83 463	1.64 385	10.66 357	4.55 190	6.54 275	4.69 187	16.99 484	6.88 425	4.07 133	1.63 211	0.00 1	0.68 369	0.00 1	0.77 502	0.10 207	1.24 386

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 359	1.65 389	13.34 480	2.14 343	1.84 387	4.03 325	0.98 340	13.13 438	4.97 216	4.53 198	11.37 378	9.85 403	1.97 230	4.88 163	2.74 303	0.03 315	0.90 406	0.00 1	1.11 510	0.84 483	1.72 442

ISRNet	4.11 360	0.88 244	6.63 380	3.46 472	2.64 432	2.11 131	0.26 154	7.72 278	6.60 287	11.29 459	17.98 464	8.21 372	2.60 259	6.81 242	4.72 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.25 166

ff1	4.11 360	0.98 277	7.03 395	1.64 260	1.07 297	2.84 210	0.47 201	5.55 153	10.56 409	6.68 285	9.59 338	5.66 312	3.87 322	11.33 451	11.69 477	0.00 1	1.13 469	0.00 1	0.19 376	0.11 221	1.88 467

FADNet-RVC-Resample	4.11 360	2.25 436	13.88 483	1.64 260	0.66 223	5.91 384	2.34 405	10.87 363	9.09 383	6.53 274	4.34 174	5.69 316	4.71 363	8.01 325	4.64 369	0.18 436	0.22 298	0.17 485	0.12 342	0.46 444	0.59 272

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 360	1.53 379	6.87 391	3.04 447	3.33 455	4.34 344	0.59 243	11.36 379	7.92 348	8.98 393	7.98 298	9.72 400	3.82 317	7.92 319	4.43 361	0.15 420	0.02 167	0.03 430	0.03 276	0.07 156	0.14 81
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM_32	4.12 364	0.46 79	5.63 332	1.95 318	1.02 291	10.74 461	0.85 318	11.04 368	5.02 217	6.19 253	5.28 205	17.64 488	7.30 436	5.03 168	1.45 193	0.00 1	0.68 369	0.00 1	0.77 502	0.14 272	1.14 378

GwcNet-RSSM	4.13 365	1.71 396	6.25 365	2.50 405	1.93 396	2.39 154	1.49 378	9.59 326	8.71 371	6.66 284	15.04 430	8.47 384	3.84 319	6.87 243	6.74 406	0.00 1	0.00 1	0.04 440	0.00 1	0.29 395	0.15 94

UPFNet	4.17 366	0.83 220	5.51 322	2.49 404	3.36 458	7.13 410	2.60 408	10.52 354	7.16 316	8.76 387	7.83 291	7.85 368	3.41 299	8.60 368	7.04 412	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.17 113

DAS	4.18 367	0.53 118	6.20 361	2.20 353	3.69 468	2.78 204	3.12 428	8.69 296	10.29 403	9.39 411	12.80 406	4.58 273	7.20 432	9.08 394	2.70 297	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.34 197

UNet	4.19 368	0.87 242	7.18 401	2.00 331	3.22 450	9.55 442	0.31 167	10.11 339	6.22 268	7.98 350	6.82 262	10.42 412	5.77 399	7.28 273	5.83 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 207	0.12 70

AASNet	4.20 369	1.63 387	5.82 343	3.79 483	3.93 477	6.55 396	1.22 361	19.12 508	6.82 301	7.86 345	8.35 309	4.36 266	2.55 257	3.87 128	7.47 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 452	0.22 147

SepStereo	4.22 370	0.53 118	6.20 361	2.20 353	3.69 468	2.78 204	3.12 428	8.69 296	10.29 403	9.39 411	12.80 406	4.58 273	7.20 432	9.74 420	2.70 297	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.34 197

PS-NSSS	4.22 370	2.53 457	5.89 347	1.01 191	2.93 440	4.05 329	1.93 395	11.44 380	8.94 378	7.14 312	14.70 429	4.96 290	2.60 259	9.09 395	3.92 343	0.40 473	0.04 211	0.83 509	0.00 1	1.09 487	1.02 361

anonymousa	4.24 372	0.78 204	4.05 223	2.16 344	4.87 504	8.76 433	0.35 174	7.41 264	4.47 185	8.21 365	19.70 472	11.03 431	5.87 401	2.04 70	2.20 265	0.00 1	1.16 482	0.00 1	0.55 491	0.04 104	1.11 372

FADNet_RVC	4.24 372	2.32 449	14.23 487	1.18 207	0.79 250	5.64 375	0.60 244	11.50 382	7.19 320	3.68 173	8.08 305	4.14 253	4.06 331	10.29 437	7.47 417	0.36 471	0.44 337	0.18 486	0.47 484	0.93 485	1.23 385

UGAM	4.25 374	0.86 234	5.73 341	0.45 104	0.22 99	3.61 289	1.18 358	5.51 149	15.39 467	4.99 209	12.34 397	15.09 468	3.71 314	10.58 440	3.76 333	0.00 1	0.46 339	0.00 1	0.34 464	0.36 419	0.36 205

HSM	4.25 374	1.10 298	4.14 227	1.78 289	2.14 408	6.67 399	1.08 351	12.92 427	6.90 306	7.06 304	8.17 306	14.17 459	6.03 406	9.16 396	3.11 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.41 223

psm_up	4.33 376	1.34 345	4.43 250	2.27 373	2.62 429	5.29 366	3.30 438	11.49 381	6.89 305	8.05 358	8.06 303	10.09 409	11.10 483	7.12 265	3.76 333	0.24 453	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 328	0.37 206

coex_refinement	4.34 377	1.44 368	4.46 251	3.08 454	1.46 360	4.22 334	0.36 175	11.92 392	8.33 359	8.48 375	13.41 412	9.90 404	3.40 298	6.95 251	8.54 430	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.71 313

pcwnet_v2	4.36 378	0.46 79	9.07 445	1.43 239	1.10 307	3.41 268	0.40 185	13.44 446	14.60 461	10.29 433	14.22 422	5.82 323	2.97 273	6.75 236	2.29 279	0.01 170	0.05 220	0.04 440	0.02 261	0.17 301	0.61 277

FADNet-RVC	4.36 378	2.62 464	14.51 490	2.01 332	0.44 171	4.27 337	1.27 365	12.61 416	7.89 345	3.76 175	4.05 169	10.63 418	4.34 343	9.87 425	7.66 420	0.03 315	0.09 251	0.00 1	0.03 276	0.65 464	0.50 245

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 380	25.82 542	26.88 530	0.56 123	0.08 17	1.46 64	0.53 224	2.17 7	2.15 58	0.67 76	0.73 42	0.23 57	0.20 27	1.58 48	0.80 90	11.76 545	0.38 329	0.00 1	0.08 310	1.75 504	9.67 540

HBP-ISP	4.37 380	1.56 380	4.59 270	2.23 360	1.29 343	7.87 419	3.96 446	11.80 389	10.91 420	8.06 360	14.45 425	3.38 212	4.87 368	9.27 401	2.53 286	0.14 418	0.06 226	0.00 1	0.01 239	0.08 169	0.30 186

DualNet (step1)	4.40 382	1.36 349	7.91 417	1.40 233	0.63 218	5.54 370	2.72 411	11.31 376	8.40 363	8.64 380	8.05 300	6.80 343	5.05 377	7.22 268	2.53 286	1.74 510	1.04 453	3.05 523	2.96 528	0.22 346	1.35 400

CSP-Net	4.40 382	1.70 394	4.90 288	1.82 297	1.04 293	12.96 484	2.25 403	13.75 454	6.34 272	9.64 418	8.99 317	8.31 375	3.24 282	8.45 360	4.32 358	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 358	0.06 38

HSM-Net_RVC	4.40 382	0.44 69	3.22 131	0.72 149	0.68 225	7.06 407	1.82 392	12.57 415	8.48 366	9.04 396	12.20 395	14.98 465	5.14 383	7.32 277	4.19 351	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.14 81
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ttt	4.41 385	0.70 191	3.95 213	2.53 410	2.01 401	4.34 344	0.41 188	13.09 437	11.69 434	7.20 318	12.20 395	4.15 254	3.35 294	9.54 411	10.11 457	0.07 382	1.11 465	0.00 1	0.19 376	0.10 207	1.47 406

MMNet	4.44 386	1.37 354	6.26 366	1.73 283	1.64 367	10.51 459	0.61 248	9.27 318	9.66 396	9.55 415	9.22 323	7.40 358	6.52 417	7.90 318	6.98 409	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.10 56

DSFCA	4.48 387	1.03 288	6.84 389	1.61 257	1.68 374	7.26 411	4.46 457	11.27 375	7.51 332	11.01 453	6.89 263	8.49 385	4.54 355	10.41 439	6.18 399	0.03 315	0.06 226	0.02 412	0.03 276	0.13 261	0.14 81

mmx	4.50 388	0.98 277	7.03 395	1.64 260	1.07 297	2.84 210	0.47 201	12.84 423	11.23 427	6.68 285	9.59 338	5.66 312	3.87 322	11.33 451	11.69 477	0.05 362	1.12 466	0.00 1	0.19 376	0.10 207	1.53 410

xxx	4.50 388	0.98 277	7.04 398	1.64 260	1.07 297	2.84 210	0.47 201	12.84 423	11.23 427	6.68 285	9.59 338	5.66 312	3.87 322	11.33 451	11.69 477	0.05 362	1.12 466	0.00 1	0.19 376	0.10 207	1.53 410

SACVNet	4.55 390	1.88 410	5.55 329	3.38 469	1.68 374	3.11 242	2.76 416	12.44 411	6.43 278	11.07 455	11.31 376	10.53 416	5.13 382	9.88 427	4.56 366	0.08 391	0.02 167	0.00 1	0.01 239	0.38 426	0.80 332

FADNet	4.55 390	2.35 451	13.60 481	1.87 302	0.80 253	4.74 358	0.75 292	14.47 467	12.41 440	4.07 186	5.45 216	9.64 398	5.03 374	8.86 381	4.82 373	0.20 440	0.04 211	0.07 456	0.05 298	1.27 494	0.40 213

ADLNet	4.56 392	1.19 317	5.52 328	3.81 487	3.59 465	6.98 405	2.40 406	12.01 395	7.96 349	10.52 437	9.67 342	8.26 374	4.98 373	6.59 224	6.93 408	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.01 239	0.22 346	0.55 257

HGLStereo	4.58 393	1.04 291	6.02 352	3.30 466	5.14 508	6.36 392	0.71 280	11.04 368	7.60 337	8.04 356	12.85 409	6.90 349	8.51 458	7.85 314	5.93 392	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.15 94

TDLM	4.58 393	1.79 408	5.03 295	2.45 401	1.32 348	4.04 327	7.15 497	11.60 386	11.46 431	6.91 295	12.69 404	5.94 324	5.03 374	9.74 420	3.80 338	0.67 488	0.00 1	0.01 379	0.05 298	0.23 358	1.78 452

delet	4.59 395	1.12 305	5.93 348	1.37 228	3.73 471	10.48 457	3.90 444	10.51 352	9.17 387	8.87 390	9.74 343	8.37 378	3.74 316	8.12 332	6.36 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 339	0.12 70

FTStereo	4.61 396	0.54 122	2.86 101	0.98 190	0.40 160	2.57 172	8.51 508	5.70 165	3.76 140	10.85 447	29.92 514	5.53 308	7.43 439	7.73 309	1.63 211	0.17 430	0.00 1	0.05 447	0.00 1	0.04 104	3.62 515

RAFT + AFF	4.63 397	2.28 442	7.43 409	1.51 248	2.38 419	5.81 382	6.49 486	10.74 359	8.53 367	7.75 340	8.95 316	7.47 359	6.68 423	9.17 398	5.06 379	0.08 391	0.47 341	0.00 1	0.01 239	0.66 465	1.03 364

ACV-stereo	4.65 398	1.22 327	10.49 465	2.22 357	1.05 294	12.62 482	1.24 363	6.70 230	7.36 328	3.22 161	5.18 200	16.59 480	10.02 473	8.18 334	6.19 400	0.06 374	0.14 276	0.01 379	0.00 1	0.12 239	0.40 213

CBMV_ROB	4.66 399	0.85 226	3.94 211	1.64 260	0.75 244	8.38 430	1.90 394	11.19 372	10.36 405	9.20 404	15.21 431	7.28 355	6.99 428	9.48 408	5.24 385	0.04 345	0.05 220	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.64 288

iResNet_ROB	4.67 400	1.77 406	5.93 348	2.47 403	0.95 281	3.78 309	0.36 175	15.65 479	17.36 481	8.75 386	11.23 375	7.05 353	4.60 358	8.94 387	4.23 354	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.15 94

CVANet_RVC	4.68 401	1.93 417	5.57 331	2.61 416	1.86 391	4.12 331	4.94 464	12.11 397	9.29 388	8.05 358	11.08 372	10.28 410	6.48 416	9.52 410	3.19 321	0.45 477	0.01 128	0.00 1	0.12 342	0.23 358	1.75 448

ADLNet2	4.72 402	1.44 368	6.68 384	3.03 445	3.90 476	6.80 400	2.91 420	11.67 387	9.63 394	7.99 352	9.89 345	9.75 401	5.32 391	7.70 307	7.13 413	0.01 170	0.03 194	0.00 1	0.00 1	0.26 372	0.22 147

iResNetv2_ROB	4.72 402	2.26 438	8.87 440	3.20 460	1.25 332	4.32 341	1.73 389	14.22 463	10.62 412	10.53 438	12.13 394	7.77 364	5.54 397	8.29 343	2.76 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 432	0.55 257

ssnet_v2	4.73 404	1.43 364	6.74 387	1.80 293	0.75 244	8.89 435	4.60 459	12.66 417	10.65 413	9.53 413	6.23 239	9.78 402	4.26 342	6.89 244	9.65 453	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.36 419	0.31 188

Anonymous_2	4.74 405	0.98 277	4.46 251	2.35 387	2.27 415	5.66 376	0.67 267	8.08 285	5.28 222	4.98 207	2.60 124	8.74 391	6.92 426	5.79 194	3.46 324	0.24 453	1.70 514	5.16 531	18.18 556	5.41 523	1.85 463

test_xeample	4.78 406	0.93 255	4.68 278	1.48 246	1.28 338	3.94 318	0.13 97	13.35 443	8.62 368	8.21 365	11.63 383	3.43 220	3.54 303	7.59 303	23.47 524	0.02 274	1.16 482	0.00 1	0.25 414	0.11 221	1.74 447

CRFU-Net	4.81 407	0.78 204	5.69 338	3.10 455	1.39 353	13.18 486	3.23 433	12.26 402	4.33 172	10.91 450	9.98 349	10.94 429	7.93 449	7.47 292	3.94 346	0.16 426	0.16 281	0.16 480	0.00 1	0.26 372	0.29 181

NVstereo2D	4.82 408	1.29 336	7.98 421	3.68 480	3.48 462	8.02 422	3.10 427	11.25 373	15.50 470	5.14 215	7.71 286	8.21 372	4.68 361	10.19 436	4.30 357	0.02 274	0.19 288	0.13 474	0.36 469	0.07 156	1.12 375

StereoDRNet-Refined	4.84 409	0.96 270	5.13 299	2.22 357	0.46 172	9.10 438	0.16 116	10.72 358	9.40 392	13.41 479	12.50 399	10.02 406	4.58 356	8.60 368	8.71 436	0.01 170	0.00 1	0.01 379	0.05 298	0.24 363	0.53 254
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	4.87 410	1.45 371	4.75 282	2.52 409	1.13 313	6.25 390	3.01 424	10.44 349	8.34 360	11.05 454	13.43 413	14.04 457	3.90 326	9.74 420	6.80 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.37 206

1111x	4.96 411	1.04 291	7.09 400	1.75 285	1.05 294	5.03 363	0.32 169	13.52 447	10.70 414	6.68 285	10.35 354	8.81 392	6.01 405	10.65 441	12.78 488	0.07 382	1.24 491	0.00 1	0.33 460	0.11 221	1.75 448

RASNet	5.00 412	1.19 317	5.69 338	3.68 480	4.80 502	5.04 364	1.29 368	10.26 342	8.99 380	5.89 236	11.65 384	10.55 417	9.76 472	9.96 431	10.32 462	0.20 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.73 318

dad	5.10 413	2.61 462	6.76 388	1.23 211	0.14 47	2.85 221	0.36 175	7.98 283	14.88 463	10.84 446	17.06 451	15.59 470	3.29 285	7.24 270	4.39 360	1.20 500	0.10 257	4.02 528	0.49 487	0.20 328	0.69 306

CBFPSM	5.12 414	1.48 373	16.22 497	1.81 294	1.14 314	11.16 466	2.90 419	7.99 284	6.75 298	6.55 276	5.00 195	15.05 467	8.78 462	7.52 297	8.90 439	0.04 345	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.42 432	0.67 303

LL-Strereo	5.14 415	2.29 445	8.95 441	1.26 215	5.05 506	3.66 296	1.40 373	10.33 344	8.98 379	8.71 384	8.24 308	10.70 421	11.10 483	12.66 475	5.36 386	0.05 362	1.35 503	0.00 1	0.00 1	0.38 426	2.23 493

xxxx	5.16 416	0.86 234	4.86 285	1.96 321	1.22 327	7.56 418	0.07 58	14.67 469	9.15 386	6.55 276	9.87 344	9.30 394	3.47 301	8.07 330	22.20 519	0.05 362	1.16 482	0.00 1	0.26 431	0.10 207	1.76 450

PA-Net	5.40 417	2.35 451	9.55 455	2.75 424	2.21 410	8.74 432	3.92 445	13.05 432	13.35 454	7.30 327	7.98 298	8.08 369	6.39 413	11.17 449	9.30 446	0.02 274	0.03 194	0.00 1	0.03 276	0.16 292	1.55 415
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	5.40 417	0.84 223	4.19 234	1.43 239	0.68 225	10.12 451	6.41 485	12.13 398	11.86 436	11.50 463	14.43 424	11.62 437	5.20 384	9.93 430	6.16 398	0.16 426	0.04 211	0.00 1	0.00 1	0.08 169	1.24 386
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet_RVC	5.41 419	2.61 462	8.17 423	2.25 366	1.30 345	2.27 143	1.64 385	10.82 362	18.54 488	8.01 354	18.09 465	8.39 382	3.31 288	11.37 454	8.98 442	1.15 499	0.38 329	0.02 412	0.00 1	0.17 301	0.70 310

PSMNet_ROB	5.41 419	2.45 454	7.39 406	2.36 389	1.90 393	10.11 450	6.54 487	16.32 487	7.59 336	6.84 294	10.83 369	12.06 446	4.13 335	8.73 375	10.24 460	0.02 274	0.01 128	0.01 379	0.11 336	0.26 372	0.40 213

TCMNet	5.54 421	2.53 457	10.92 467	4.50 505	6.58 515	8.90 436	1.31 370	11.59 385	8.68 370	7.24 320	12.74 405	8.37 378	4.65 360	9.30 402	10.83 471	0.11 410	0.19 288	0.31 497	0.09 322	0.84 483	1.07 366

GASNet	5.62 422	5.76 508	12.05 471	5.03 510	2.08 407	3.77 308	1.53 380	12.92 427	11.62 433	9.64 418	7.40 280	8.58 387	7.54 441	14.76 493	8.25 427	0.02 274	0.15 279	0.00 1	0.00 1	0.81 482	0.52 252

YMNet	5.84 423	2.29 445	10.08 459	3.80 484	4.45 490	10.40 454	0.88 327	10.81 360	7.17 318	14.28 488	16.67 447	11.58 435	4.41 344	8.51 363	9.37 448	0.12 412	0.35 324	0.11 465	0.08 310	0.79 478	0.62 282

YMNet_1	5.84 423	2.29 445	10.08 459	3.80 484	4.45 490	10.40 454	0.88 327	10.81 360	7.17 318	14.28 488	16.67 447	11.58 435	4.41 344	8.51 363	9.37 448	0.12 412	0.35 324	0.11 465	0.08 310	0.79 478	0.62 282

222	5.93 425	0.88 244	4.58 269	1.76 287	0.98 284	6.02 386	0.08 66	14.45 466	8.89 376	9.53 413	11.77 387	3.88 239	4.23 341	8.26 337	39.96 554	0.03 315	1.12 466	0.00 1	0.24 410	0.11 221	1.73 444

CBMV	5.97 426	1.52 377	4.51 258	1.99 328	0.53 197	10.02 448	6.94 494	13.27 441	13.80 458	13.08 477	15.93 438	11.36 433	8.11 452	9.82 423	7.27 414	0.08 391	0.15 279	0.00 1	0.00 1	0.30 398	0.74 322
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PSMNet-RUCA	6.00 427	5.79 509	14.15 486	10.30 528	7.63 522	6.94 402	1.89 393	12.74 419	10.95 421	4.10 188	11.72 385	4.77 279	1.72 222	8.74 376	5.09 381	1.88 514	0.12 266	4.77 529	0.71 499	5.10 522	0.82 334

fast-acv-ft	6.00 427	1.95 420	7.88 416	2.35 387	1.85 389	13.61 490	1.76 391	8.44 289	10.12 400	11.22 457	20.57 476	14.41 463	7.55 442	8.11 331	8.83 437	0.10 406	0.09 251	0.16 480	0.07 307	0.68 468	0.35 202

StereoDRNet	6.02 429	2.40 453	8.22 425	3.43 470	4.43 489	10.57 460	4.21 450	19.44 510	11.24 429	12.86 472	8.06 303	11.64 438	4.79 366	8.65 373	9.32 447	0.01 170	0.10 257	0.00 1	0.03 276	0.34 414	0.69 306

iinet-f	6.21 430	2.11 429	28.74 535	2.13 342	1.38 352	11.62 471	1.49 378	7.64 274	7.19 320	7.77 341	14.38 423	10.49 413	7.79 446	7.76 311	12.90 489	0.03 315	0.03 194	0.05 447	0.00 1	0.67 466	0.12 70

DRN-Test	6.23 431	1.51 375	7.53 410	3.07 453	3.69 468	12.17 479	3.23 433	20.80 524	11.11 426	12.64 471	13.02 410	10.91 428	5.26 385	8.49 362	10.12 458	0.05 362	0.05 220	0.04 440	0.04 294	0.28 387	0.65 291

NCCL2	6.27 432	2.46 455	7.00 393	2.36 389	1.11 308	9.48 441	11.14 519	13.01 431	10.40 407	9.94 425	9.49 335	22.11 513	7.42 438	9.90 429	8.56 432	0.01 170	0.00 1	0.02 412	0.03 276	0.20 328	0.73 318

APVNet	6.28 433	2.46 455	10.09 461	3.51 475	3.97 480	12.15 478	1.75 390	20.08 520	6.73 296	6.92 301	13.45 414	10.75 423	6.29 412	11.86 461	14.34 499	0.05 362	0.02 167	0.11 465	0.03 276	0.63 462	0.34 197

ETE_ROB	6.28 433	2.60 461	9.22 449	1.71 277	0.84 260	6.44 393	6.78 491	13.16 439	8.80 374	13.01 475	15.93 438	21.01 511	6.18 409	10.97 443	8.11 425	0.04 345	0.01 128	0.00 1	0.02 261	0.16 292	0.70 310

test_sample9	6.40 435	1.36 349	7.91 417	1.40 233	0.63 218	5.54 370	2.72 411	11.31 376	8.40 363	8.64 380	8.05 300	6.80 343	5.05 377	12.52 471	13.17 490	1.74 510	25.14 564	3.05 523	2.96 528	0.22 346	1.35 400

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 436	6.12 510	6.53 377	4.29 499	3.61 466	15.41 495	4.13 448	12.36 406	7.32 327	7.60 335	8.51 311	8.97 393	2.64 261	10.17 435	3.72 331	8.16 533	2.40 523	2.00 520	0.11 336	8.55 532	5.84 526

DANet	6.46 437	1.58 383	9.58 457	4.10 492	3.99 482	9.13 439	1.34 371	10.37 346	7.76 340	13.76 483	15.66 434	16.14 476	7.03 430	13.07 479	13.62 496	0.19 437	0.12 266	0.02 412	0.02 261	0.15 288	1.61 418
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.46 437	1.88 410	7.41 408	2.81 429	0.95 281	6.45 394	6.82 492	13.58 448	8.80 374	15.50 494	15.86 436	19.59 502	7.12 431	11.41 455	9.86 454	0.02 274	0.04 211	0.00 1	0.03 276	0.20 328	0.79 331

NaN_ROB	6.51 439	2.25 436	8.77 435	1.69 273	1.79 381	9.71 445	10.94 517	16.20 485	16.13 474	13.04 476	8.86 313	11.77 440	5.94 403	12.88 477	8.01 423	0.05 362	0.13 272	0.07 456	0.20 388	0.32 410	1.50 409

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 440	2.21 435	12.10 472	2.75 424	3.28 452	10.03 449	3.05 425	12.31 404	11.52 432	10.10 428	21.36 478	11.51 434	7.30 436	11.56 457	10.61 465	0.09 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.51 249

DISCO	6.58 441	0.98 277	6.44 373	3.75 482	1.18 320	11.19 467	3.29 437	12.92 427	16.72 477	7.27 323	11.74 386	17.34 486	6.60 418	19.59 519	11.59 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 441	0.50 245

z-ln-s-r	6.62 442	2.20 434	17.98 504	1.77 288	2.00 400	3.38 266	2.61 409	8.63 294	13.06 451	7.07 306	25.89 503	8.73 389	7.60 444	12.16 468	18.56 508	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 410	0.49 243

Syn2CoEx	6.70 443	3.69 488	12.14 473	2.78 427	1.68 374	8.36 428	3.21 432	18.59 503	12.66 443	8.86 389	20.79 477	10.52 414	10.54 479	9.68 414	8.70 435	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 470	1.00 356

RYNet	6.82 444	1.51 375	7.35 405	1.79 290	4.52 495	16.68 500	4.41 456	14.19 462	17.43 482	11.64 465	7.86 292	15.03 466	8.81 463	10.10 433	14.16 498	0.04 345	0.13 272	0.15 477	0.05 298	0.08 169	0.53 254

S-Stereo	6.85 445	0.93 255	10.76 466	3.34 468	3.51 463	6.55 396	6.01 478	13.75 454	23.86 509	9.65 421	15.54 433	11.81 441	8.24 453	8.59 367	11.23 473	0.13 415	0.16 281	0.00 1	0.42 479	0.14 272	2.39 497

GANet	6.86 446	1.78 407	5.98 351	3.05 448	1.12 311	10.12 451	9.38 512	13.41 445	8.67 369	11.46 461	29.87 513	13.94 456	8.25 454	12.06 465	6.33 403	0.40 473	0.06 226	0.16 480	0.33 460	0.18 312	0.59 272

GwcNet	6.95 447	2.89 473	13.32 479	2.82 431	5.53 510	11.76 472	2.14 402	14.95 472	17.69 484	10.83 445	18.14 466	10.83 426	6.66 421	9.83 424	10.19 459	0.03 315	0.06 226	0.03 430	0.08 310	0.64 463	0.66 300

FINET	6.96 448	2.98 474	13.77 482	3.20 460	4.81 503	9.65 443	9.90 515	13.68 452	23.91 510	8.28 367	13.70 415	5.36 303	5.83 400	10.79 442	8.05 424	0.90 494	1.43 504	0.11 465	0.38 472	0.48 449	1.98 478

GANetREF_RVC	6.97 449	3.59 485	9.14 447	4.00 489	0.40 160	13.17 485	11.27 523	15.95 483	17.51 483	10.62 440	10.66 366	12.15 447	7.97 450	13.18 480	5.04 378	0.45 477	0.00 1	0.01 379	0.15 354	3.47 518	0.60 274
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
FAT-Stereo	6.98 450	0.79 206	7.57 411	2.54 413	1.80 382	6.16 388	4.33 455	19.16 509	18.82 489	10.75 443	17.08 452	18.23 493	13.56 497	9.25 400	8.44 428	0.03 315	0.16 281	0.01 379	0.10 329	0.14 272	0.65 291

LALA_ROB	7.02 451	2.54 459	8.51 427	1.53 251	0.96 283	9.96 447	8.71 509	16.70 489	12.68 444	12.99 474	13.90 420	24.47 516	5.40 393	11.61 459	9.50 450	0.04 345	0.05 220	0.00 1	0.02 261	0.17 301	0.65 291

DGSMNet	7.10 452	3.49 482	15.11 493	4.36 502	4.41 488	8.94 437	6.25 482	15.10 474	14.28 460	8.15 363	14.51 427	10.08 407	5.38 392	11.04 445	7.95 422	1.49 506	2.00 519	1.79 518	1.68 524	2.43 511	3.48 512

Wz-Net-LNSev	7.12 453	2.75 467	18.64 506	1.70 276	4.16 484	12.79 483	6.72 489	13.74 453	13.57 455	11.14 456	17.31 457	11.90 445	8.50 457	8.96 389	9.94 455	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.18 312	0.34 197

edge stereo	7.12 453	1.19 317	7.83 415	2.32 383	2.46 423	6.90 401	3.26 436	15.58 478	12.52 441	15.68 496	18.34 468	21.83 512	13.05 493	11.53 456	8.68 434	0.04 345	0.06 226	0.11 465	0.03 276	0.30 398	0.63 286

STTRV1_RVC	7.16 455	1.18 314	13.30 477	3.33 467	6.91 518	11.99 476	4.01 447	15.74 481	12.11 437	9.56 417	14.59 428	11.64 438	8.75 461	12.86 476	8.54 430	3.70 523	2.86 533	0.41 504	0.13 348	1.38 497	0.12 70

DeepPrunerF	7.18 456	3.58 484	25.29 526	4.27 498	7.20 520	3.78 309	4.64 460	14.03 459	20.86 500	8.85 388	10.57 362	7.35 356	7.88 448	12.16 468	10.66 468	0.25 456	0.16 281	0.29 496	0.43 481	0.77 477	0.65 291

xyz-stereo	7.36 457	0.68 180	38.77 547	0.30 69	0.07 14	31.97 537	0.19 130	5.13 124	2.13 57	10.90 449	24.34 494	6.05 325	8.02 451	12.01 464	6.06 393	0.01 170	0.02 167	0.35 499	0.00 1	0.09 184	0.16 103

RGC	7.40 458	2.77 469	7.71 413	4.43 504	4.87 504	8.88 434	2.96 422	16.05 484	12.76 448	11.96 469	19.57 471	18.32 494	11.57 489	13.89 487	9.58 452	0.83 493	0.02 167	0.24 494	0.41 478	0.40 430	0.77 326

test_for_model	7.41 459	28.34 547	2.84 99	22.38 545	16.53 546	3.40 267	0.91 332	6.72 231	4.54 188	8.04 356	2.84 131	1.04 132	0.43 95	0.86 5	0.60 51	9.67 537	3.31 539	0.00 1	0.08 310	26.60 552	9.03 534

RP	7.41 459	1.90 415	7.33 403	4.26 497	5.25 509	6.64 398	3.46 439	12.44 411	16.23 475	10.36 434	23.00 488	18.72 495	16.59 508	11.10 446	8.47 429	1.10 498	0.02 167	0.12 472	0.16 356	0.43 436	0.65 291

NCC-stereo	7.43 461	2.28 442	8.58 430	3.28 464	4.48 492	8.34 424	4.27 452	20.45 522	13.66 456	9.17 402	17.52 459	16.49 478	14.31 503	13.71 483	8.95 440	1.73 508	0.12 266	0.01 379	0.50 488	0.21 339	0.60 274

Abc-Net	7.43 461	2.28 442	8.58 430	3.28 464	4.48 492	8.34 424	4.27 452	20.45 522	13.66 456	9.17 402	17.52 459	16.49 478	14.31 503	13.71 483	8.95 440	1.73 508	0.12 266	0.01 379	0.50 488	0.21 339	0.60 274
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ccnet	7.45 463	1.89 414	7.71 413	3.18 458	2.35 417	12.19 480	6.14 481	18.95 505	9.36 391	13.33 478	20.38 474	16.00 475	9.10 470	10.10 433	15.40 504	0.44 475	0.34 320	0.25 495	0.25 414	0.48 449	1.18 380

Nwc_Net	7.54 464	1.91 416	8.71 433	4.16 494	3.42 460	10.77 462	2.00 397	20.33 521	12.19 438	9.10 399	24.04 493	17.67 489	13.58 498	12.14 467	9.12 444	0.94 496	0.00 1	0.00 1	0.02 261	0.22 346	0.41 223

psmorigin	7.74 465	2.19 433	18.99 508	2.51 406	0.89 266	7.08 409	2.74 414	11.25 373	7.90 346	20.49 512	22.36 486	20.16 504	11.95 490	13.84 485	10.61 465	0.04 345	0.18 286	0.06 451	0.24 410	0.27 384	1.07 366

ADCRef	7.76 466	2.31 448	19.09 509	2.82 431	3.29 453	11.88 474	3.06 426	11.52 383	10.89 419	13.69 482	25.85 502	8.20 371	8.89 465	8.95 388	22.66 520	0.16 426	0.08 244	0.16 480	0.34 464	0.47 446	0.91 344

w-ln-seven-2	7.81 467	3.17 475	25.87 528	2.09 337	1.12 311	8.35 427	3.84 442	12.83 422	16.45 476	13.88 484	21.42 479	11.83 442	11.07 482	11.91 462	10.62 467	0.03 315	0.19 288	0.00 1	0.02 261	0.37 422	1.13 377

SDNR	7.97 468	2.75 467	16.90 501	2.28 376	0.94 278	45.23 552	0.43 194	9.30 321	10.84 417	10.71 442	25.30 500	5.51 307	4.47 348	11.98 463	7.58 419	0.15 420	0.14 276	0.00 1	0.04 294	2.27 510	2.65 504

anonymity	8.04 469	4.13 494	12.86 475	7.43 522	13.11 540	8.34 424	2.02 398	18.21 500	7.55 335	13.88 484	9.27 327	10.63 418	7.79 446	11.57 458	6.06 393	6.25 528	5.59 552	3.71 527	3.28 532	3.27 516	5.78 525

CC-Net-ROB	8.09 470	10.11 529	9.03 443	4.07 490	3.74 472	15.24 494	4.84 463	18.44 501	10.87 418	6.73 291	14.03 421	7.54 360	4.68 361	11.61 459	3.98 347	6.59 529	2.54 527	16.51 539	1.19 513	7.88 531	2.20 490

Wz-Net-MNSev	8.12 471	3.18 476	18.07 505	2.63 417	3.36 458	17.82 507	9.40 513	12.89 426	15.44 469	13.95 486	18.21 467	14.38 461	7.75 445	12.50 470	11.45 475	0.46 479	0.03 194	0.00 1	0.01 239	0.26 372	0.58 269

pmcnn	8.17 472	1.70 394	11.49 469	3.18 458	3.07 444	9.66 444	6.06 480	13.60 449	17.71 485	15.23 493	24.02 491	27.61 525	8.81 463	10.36 438	9.51 451	0.08 391	0.08 244	0.00 1	0.00 1	0.31 405	0.87 339

stereogan	8.18 473	1.32 342	9.05 444	3.59 477	4.00 483	20.16 516	3.13 430	17.25 494	20.16 496	10.68 441	19.19 469	20.56 510	10.70 481	14.74 492	7.00 410	0.34 469	0.04 211	0.21 491	0.08 310	0.70 472	0.65 291

SQANet	8.22 474	4.42 498	7.19 402	12.11 534	9.77 531	11.80 473	3.23 433	12.00 394	6.60 287	8.59 379	11.52 380	10.97 430	5.31 390	11.10 446	4.20 352	9.56 536	2.29 522	10.51 535	1.61 523	13.06 539	8.49 533

SuperB	8.29 475	3.96 492	24.92 524	2.96 440	1.33 349	9.83 446	4.15 449	10.92 367	29.79 521	11.86 466	12.51 400	6.07 326	6.97 427	11.13 448	14.73 500	0.15 420	0.11 261	0.35 499	0.26 431	12.64 537	1.11 372

AF-Net	8.37 476	2.16 432	9.01 442	3.65 479	4.58 498	9.40 440	2.63 410	17.71 496	21.32 502	10.38 435	24.51 496	20.43 507	16.67 509	12.54 473	10.76 470	0.70 490	0.00 1	0.12 472	0.00 1	0.47 446	0.42 228

CSAN	8.41 477	2.86 472	9.35 452	2.43 399	0.82 258	13.59 489	11.68 525	15.80 482	21.98 506	14.71 490	16.46 444	18.00 491	14.42 505	13.68 482	10.10 456	0.10 406	0.13 272	0.15 477	0.19 376	0.43 436	1.28 393

test_sample8	8.50 478	1.36 349	7.91 417	1.40 233	0.63 218	5.54 370	2.72 411	12.78 421	6.78 299	17.61 503	9.29 330	24.63 517	19.17 514	12.52 471	13.17 490	1.74 510	25.14 564	3.05 523	2.96 528	0.22 346	1.35 400

PWCDC_ROB	8.50 478	4.40 497	9.57 456	6.16 519	4.54 497	10.46 456	1.03 344	15.30 475	28.16 518	10.88 448	30.88 518	6.96 352	11.31 486	14.57 490	10.40 463	3.10 521	0.02 167	0.00 1	0.00 1	1.55 500	0.63 286

G-Net	8.60 480	1.93 417	12.59 474	6.04 517	3.66 467	25.93 525	4.26 451	10.35 345	8.05 352	19.71 508	24.73 497	14.15 458	15.49 506	11.30 450	10.69 469	0.50 485	0.46 339	0.19 488	0.25 414	0.80 480	0.91 344

ADCP+	8.60 480	2.78 470	17.44 502	1.69 273	4.27 486	16.95 503	5.29 469	13.38 444	12.52 441	13.57 481	17.57 461	10.86 427	11.28 485	18.43 514	23.91 529	0.03 315	0.05 220	0.01 379	0.18 372	0.47 446	1.31 395

PWC_ROB	8.89 482	4.49 499	15.62 495	2.92 437	4.49 494	7.89 421	1.23 362	17.29 495	20.00 494	16.54 499	28.06 508	14.37 460	11.98 492	14.93 494	15.43 505	0.47 482	0.00 1	0.05 447	0.00 1	0.67 466	1.31 395

aanetorigin	9.02 483	3.75 489	28.68 534	2.16 344	3.86 474	5.84 383	5.40 472	5.93 188	10.39 406	28.12 529	31.02 519	15.98 474	13.74 499	9.38 404	12.55 485	0.25 456	0.22 298	0.22 492	0.24 410	1.24 492	1.47 406

PASM	9.11 484	5.68 507	25.06 525	4.33 500	4.18 485	7.01 406	8.48 506	12.37 407	20.95 501	13.49 480	15.37 432	18.80 496	11.52 488	14.70 491	12.70 486	0.93 495	1.19 487	0.32 498	1.21 514	1.66 501	2.22 492

UDG	9.12 485	10.06 528	6.35 371	10.06 526	9.64 530	10.48 457	2.33 404	12.73 418	10.19 401	8.33 368	10.27 353	16.70 481	10.47 478	8.33 350	9.07 443	4.28 524	2.59 529	18.90 541	3.83 535	11.35 534	6.50 529

MDST_ROB	9.13 486	1.31 339	10.16 463	4.36 502	2.48 425	28.66 532	7.64 501	19.96 515	14.97 464	27.53 528	24.02 491	9.47 395	5.27 386	16.31 502	8.61 433	0.63 486	0.19 288	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.90 341

FBW_ROB	9.17 487	2.08 428	10.31 464	2.51 406	1.66 372	13.22 487	6.04 479	23.09 531	20.11 495	19.55 506	15.80 435	18.97 499	11.96 491	19.34 516	11.38 474	0.66 487	0.30 313	2.15 521	0.90 505	1.15 491	2.16 488

XQC	9.46 488	4.84 502	18.88 507	4.07 490	3.09 446	15.97 498	6.65 488	16.26 486	26.63 515	12.63 470	12.35 398	15.75 471	10.62 480	16.48 503	21.19 515	0.44 475	0.96 421	0.05 447	0.32 457	1.10 488	0.99 354

GCST	9.50 489	17.91 538	6.18 360	53.02 562	11.57 536	10.95 464	0.20 135	7.71 277	7.12 315	9.83 424	4.71 188	4.87 285	1.49 200	9.87 425	2.06 256	8.70 534	0.07 240	22.79 543	0.40 475	6.66 528	3.86 518

Consistency-Raft	9.58 490	5.11 503	13.00 476	5.61 513	8.92 529	4.03 325	5.07 467	19.73 514	24.90 513	11.32 460	29.86 512	13.36 453	6.16 408	8.00 322	13.47 494	0.67 488	0.34 320	1.81 519	4.36 538	12.23 535	3.62 515

MSMD_ROB	9.73 491	1.43 364	5.42 317	1.81 294	0.42 168	16.83 501	4.30 454	14.29 465	15.34 466	23.06 516	40.17 538	25.63 521	22.62 526	13.37 481	8.85 438	0.48 484	0.03 194	0.00 1	0.00 1	0.13 261	0.47 239

RTSC	9.87 492	4.34 496	16.44 498	4.60 507	2.38 419	12.54 481	0.75 292	18.19 499	37.31 539	16.16 498	15.86 436	13.32 452	7.56 443	20.93 523	23.50 525	0.34 469	1.07 459	0.02 412	0.35 467	0.71 473	0.99 354

Wz-Net-SNSev	9.92 493	8.01 520	26.42 529	2.26 369	1.85 389	8.36 428	14.30 533	18.01 498	21.68 503	10.78 444	23.95 489	16.84 482	8.60 459	15.59 498	19.76 514	0.01 170	0.03 194	0.01 379	0.00 1	0.52 455	1.34 399

DDUNet	10.03 494	12.17 534	8.24 426	13.02 535	11.73 537	10.32 453	3.76 441	12.27 403	8.35 361	9.64 418	13.89 419	16.48 477	6.67 422	9.50 409	7.00 410	6.80 530	3.45 542	21.10 542	4.33 537	12.78 538	9.12 535

ADCPNet	10.18 495	3.40 481	33.24 539	2.38 392	1.74 377	17.75 506	7.65 502	13.20 440	13.03 450	14.09 487	21.72 482	19.36 500	11.40 487	15.43 497	23.00 522	0.28 463	1.15 481	0.39 503	1.48 519	0.68 468	2.21 491

WCMA_ROB	10.20 496	1.99 424	9.33 451	3.01 443	2.46 423	15.78 497	7.67 503	12.75 420	15.41 468	25.08 526	33.42 526	27.06 524	19.86 516	13.87 486	12.47 484	1.28 502	0.38 329	0.18 486	0.20 388	0.28 387	1.54 412

PDISCO_ROB	10.27 497	2.79 471	13.30 477	10.58 531	9.96 532	22.78 519	5.99 476	20.01 516	28.57 519	11.88 467	14.49 426	20.54 508	4.92 370	17.01 508	10.29 461	5.79 527	0.42 333	0.14 476	0.13 348	2.53 513	3.25 508

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 498	5.37 505	16.61 500	2.95 439	3.02 443	24.75 522	15.44 535	14.68 470	19.73 492	19.77 509	23.97 490	16.98 483	8.40 455	17.58 511	9.23 445	1.59 507	1.75 515	0.16 480	2.63 526	0.75 475	1.85 463

SHD	10.45 499	3.67 487	14.03 485	4.81 508	4.52 495	11.93 475	1.66 388	21.36 528	38.40 541	18.84 505	21.72 482	17.63 487	13.07 494	15.65 500	17.71 507	0.36 471	1.09 461	0.01 379	0.32 457	0.50 453	1.67 430

FCDSN-DC	10.72 500	1.16 311	5.01 294	2.16 344	1.31 347	17.46 505	4.80 462	17.79 497	19.87 493	25.02 524	32.85 522	33.57 533	23.52 531	16.80 505	12.13 480	0.11 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.76 325
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCL	10.77 501	3.23 477	21.50 515	2.26 369	1.96 399	23.65 520	9.07 510	14.69 471	24.88 512	15.21 492	27.20 505	12.68 451	14.02 502	16.94 507	24.43 531	0.26 459	0.18 286	0.74 507	0.67 497	0.80 480	1.02 361

SGM_RVC	10.77 501	1.11 301	4.66 274	2.66 419	0.41 165	21.03 517	6.87 493	20.02 517	15.54 471	25.86 527	24.97 499	33.59 534	20.51 519	20.89 522	14.78 501	0.31 466	0.26 310	0.22 492	0.26 431	0.43 436	1.01 357
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.88 503	2.57 460	20.40 513	2.24 364	1.90 393	24.92 523	17.00 545	21.35 527	28.61 520	12.87 473	13.74 417	17.01 485	20.14 518	15.36 495	14.01 497	0.81 492	0.98 433	0.20 489	0.65 496	1.30 495	1.54 412

w-ln-seven	10.89 504	4.13 494	29.29 536	2.40 397	2.62 429	15.68 496	5.09 468	18.55 502	34.46 531	21.14 514	26.71 504	15.16 469	9.01 469	12.97 478	19.34 512	0.05 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 457	0.71 313

ADCMid	10.97 505	4.49 499	23.66 520	2.53 410	2.52 428	11.46 469	6.31 483	15.31 476	12.85 449	23.57 520	22.99 487	17.92 490	21.04 521	19.57 518	28.05 539	0.47 482	0.43 334	1.10 512	1.32 516	1.73 503	2.10 484

z-mn7	11.06 506	5.25 504	22.57 517	2.37 391	1.74 377	19.71 513	5.54 474	14.08 460	35.39 536	10.07 427	36.03 532	15.76 472	10.23 476	22.26 528	18.95 510	0.04 345	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.45 441	0.68 305

FC-DCNN	11.29 507	1.01 286	5.50 321	2.25 366	1.65 370	18.23 509	5.36 471	18.99 506	20.65 498	28.95 530	34.83 529	33.83 535	23.18 529	17.04 509	13.37 493	0.17 430	0.01 128	0.02 412	0.02 261	0.10 207	0.70 310

FC-DCNN v2	11.44 508	0.98 277	5.39 315	2.28 376	1.65 370	18.84 511	5.41 473	19.66 512	20.80 499	29.20 531	35.39 531	34.37 537	23.46 530	17.13 510	13.18 492	0.17 430	0.01 128	0.02 412	0.01 239	0.08 169	0.69 306

SANet	11.48 509	3.34 479	13.93 484	2.40 397	1.01 289	16.49 499	12.16 528	20.05 519	37.28 538	19.62 507	28.04 507	25.61 520	20.10 517	14.43 489	12.39 483	0.10 406	0.06 226	0.03 430	0.06 305	0.76 476	1.73 444

zh-mn7	11.74 510	7.51 517	34.00 540	1.96 321	1.02 291	13.44 488	2.89 417	13.67 450	34.35 529	22.18 515	39.79 537	12.33 448	10.28 477	20.97 524	18.78 509	0.30 465	0.01 128	0.00 1	0.01 239	0.45 441	0.91 344

AnyNet_C32	11.82 511	7.08 513	25.83 527	4.55 506	5.88 513	16.92 502	16.97 544	14.14 461	18.11 487	16.87 500	21.66 481	14.78 464	13.87 501	23.54 532	31.83 545	0.24 453	0.28 311	0.35 499	0.53 490	1.35 496	1.71 441

zh-sn7	11.83 512	8.57 521	35.78 542	2.64 418	2.36 418	11.60 470	8.25 505	14.25 464	19.40 491	17.10 502	32.57 521	14.39 462	18.76 512	24.15 533	24.76 532	0.04 345	0.14 276	0.00 1	0.01 239	0.62 461	1.33 397

MeshStereo	11.94 513	1.88 410	5.24 304	2.11 341	1.44 358	20.09 515	4.95 465	21.74 530	16.75 478	33.10 536	35.07 530	39.28 543	22.72 527	19.45 517	13.59 495	0.19 437	0.06 226	0.02 412	0.00 1	0.46 444	0.65 291
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
Wz-Net-TNSev	12.01 514	11.86 533	38.26 546	2.81 429	1.82 385	18.12 508	11.31 524	16.67 488	21.73 504	15.06 491	17.17 453	19.72 503	20.69 520	20.68 521	21.41 517	0.04 345	0.06 226	0.00 1	0.16 356	0.74 474	1.93 473

otaku	12.35 515	8.64 522	9.11 446	13.56 536	10.98 534	26.23 526	7.22 498	19.45 511	19.26 490	11.92 468	17.90 463	20.21 505	8.91 466	16.06 501	6.09 395	9.77 538	2.50 526	13.23 536	1.90 525	14.61 540	9.41 538

Ntro	12.91 516	9.95 527	10.01 458	14.12 538	12.55 539	26.31 527	6.76 490	19.04 507	22.03 507	10.23 431	16.26 441	20.22 506	10.06 474	16.81 506	7.93 421	10.16 540	2.55 528	15.19 538	2.86 527	15.27 541	9.93 541

MFN_U_SF_RVC	13.54 517	4.69 501	28.43 533	4.24 496	2.50 426	24.26 521	5.99 476	28.23 538	20.18 497	24.06 523	29.38 511	30.35 529	16.92 510	20.98 525	21.39 516	1.35 503	1.13 469	1.02 510	1.41 518	1.88 506	2.50 502

WZ-Net	13.61 518	5.57 506	42.84 550	3.89 488	3.19 449	19.90 514	15.44 535	15.67 480	32.04 524	16.13 497	28.69 509	22.17 514	15.84 507	21.40 526	26.87 535	0.75 491	0.01 128	0.01 379	0.03 276	0.51 454	1.20 382

ADCS	13.76 519	6.46 511	30.74 537	3.62 478	2.93 440	14.28 492	11.22 522	20.02 517	34.42 530	23.20 517	25.42 501	19.51 501	19.62 515	24.54 534	33.88 548	0.27 462	0.23 302	0.37 502	0.19 376	1.47 498	2.84 505

MFMNet_re	14.09 520	9.67 526	20.31 512	10.40 529	7.62 521	21.38 518	17.49 547	21.36 528	31.95 523	23.70 521	29.22 510	18.87 497	27.41 537	14.27 488	11.16 472	2.85 519	1.51 511	0.41 504	0.28 440	4.88 520	7.10 530

EDNetEfficient	14.14 521	6.71 512	56.12 556	2.99 442	3.58 464	5.38 368	8.49 507	9.35 323	33.24 525	40.73 546	30.21 515	18.04 492	22.92 528	12.13 466	26.26 534	0.16 426	0.24 305	0.07 456	1.15 511	2.58 514	2.39 497

LSM	14.85 522	7.41 516	36.29 544	7.76 524	43.77 564	11.24 468	12.14 527	16.73 490	23.72 508	23.73 522	32.92 523	18.89 498	13.31 496	16.60 504	12.37 482	0.26 459	0.86 401	0.11 465	0.43 481	1.24 492	17.26 557

SAMSARA	15.67 523	3.89 491	14.48 489	13.77 537	7.92 525	38.69 546	73.90 569	21.22 526	24.66 511	17.04 501	13.86 418	30.01 528	13.07 494	18.07 513	17.48 506	0.23 451	1.46 507	0.07 456	0.40 475	0.99 486	2.15 487

SPS-STEREO	15.83 524	7.38 515	14.92 492	11.63 533	11.77 538	25.30 524	7.12 496	25.20 534	17.06 480	32.24 535	30.34 516	31.63 531	22.59 525	25.67 535	21.97 518	7.71 532	4.50 548	3.35 526	1.56 522	6.97 530	7.72 532
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	16.41 525	3.98 493	16.04 496	5.38 511	4.59 500	19.44 512	7.28 499	28.88 540	49.27 551	31.53 534	43.72 544	30.36 530	32.17 544	26.70 537	23.19 523	0.25 456	1.48 509	0.04 440	0.59 493	0.52 455	2.87 506

ACVNet-4b	16.48 526	23.07 541	14.73 491	16.69 540	15.18 543	31.83 536	7.30 500	19.71 513	27.82 517	11.54 464	22.10 485	31.68 532	8.96 468	18.88 515	7.28 415	11.04 542	2.65 530	24.93 546	5.02 540	18.57 544	10.67 544

AnyNet_C01	16.99 527	12.34 535	60.47 558	4.88 509	3.11 448	31.77 535	16.79 542	18.60 504	17.96 486	18.62 504	38.50 535	24.03 515	19.00 513	30.59 540	35.18 550	0.29 464	0.56 347	0.45 506	0.48 485	2.70 515	3.40 510

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 528	7.98 519	24.37 523	6.82 521	2.93 440	39.68 548	16.11 537	25.46 535	34.93 532	34.13 538	34.20 527	29.20 527	24.94 533	23.01 530	19.39 513	2.79 518	2.87 534	1.18 514	1.53 521	6.78 529	3.31 509

NVStereoNet_ROB	17.22 529	8.76 523	16.47 499	7.52 523	8.42 527	13.75 491	11.07 518	24.24 533	26.67 516	31.00 532	46.49 547	34.88 538	27.06 536	22.72 529	23.61 526	6.83 531	4.32 547	6.32 533	10.37 548	4.39 519	9.57 539
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	17.25 530	9.46 525	22.74 518	10.11 527	11.40 535	28.98 533	13.74 531	21.15 525	16.85 479	31.39 533	34.79 528	34.05 536	24.24 532	26.23 536	19.31 511	8.79 535	7.56 556	4.88 530	3.93 536	6.07 526	9.33 536

LE_ROB	17.31 531	2.62 464	14.26 488	4.20 495	1.80 382	17.40 504	9.70 514	15.38 477	55.92 557	63.97 567	40.81 540	35.50 539	39.26 549	15.64 499	28.51 540	0.06 374	0.11 261	0.13 474	0.21 394	0.14 272	0.51 249

ELAS_RVC	17.82 532	3.60 486	11.92 470	6.63 520	5.73 511	30.34 534	19.64 548	26.92 536	35.06 533	40.79 547	41.32 542	37.31 541	31.61 540	30.54 539	22.93 521	1.97 516	2.40 523	1.28 515	1.27 515	1.71 502	3.51 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	17.99 533	3.49 482	11.19 468	6.14 518	5.79 512	34.89 542	17.28 546	28.75 539	30.47 522	40.80 548	45.79 546	39.04 542	32.05 543	27.63 538	24.30 530	1.88 514	2.41 525	1.09 511	1.48 519	1.83 505	3.48 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	18.06 534	27.03 545	34.90 541	22.68 546	20.79 549	15.03 493	3.18 431	16.95 493	26.06 514	20.48 511	16.91 449	20.55 509	18.37 511	23.48 531	12.16 481	5.31 526	2.91 535	31.24 550	8.09 546	22.63 548	12.44 549

EDNetEfficientorigin	18.25 535	14.44 536	99.41 579	1.72 282	1.00 287	12.07 477	6.97 495	13.67 450	35.06 533	38.59 545	37.10 534	27.03 523	27.46 538	15.38 496	26.92 536	0.05 362	0.08 244	0.15 477	0.62 494	3.33 517	3.92 519

SGM-ForestM	18.61 536	3.38 480	10.14 462	3.44 471	2.24 414	34.17 541	15.39 534	29.44 542	33.93 526	38.55 544	41.08 541	53.64 552	36.76 546	34.82 544	27.16 537	1.25 501	1.81 518	0.74 507	1.01 508	0.61 460	2.61 503

RainbowNet	18.69 537	27.15 546	22.03 516	18.76 542	15.00 542	27.97 531	10.17 516	27.99 537	34.19 528	15.53 495	27.53 506	25.33 518	13.80 500	19.86 520	10.59 464	14.50 550	3.57 543	23.85 545	5.03 541	18.49 543	12.41 548

ACVNet_1	19.51 538	26.19 544	15.50 494	17.71 541	15.28 544	26.46 528	9.36 511	29.16 541	34.18 527	25.06 525	24.89 498	37.18 540	21.93 524	17.80 512	15.03 502	11.08 543	2.83 531	25.29 547	5.06 542	19.11 545	11.14 545

RTS	19.64 539	10.42 530	87.01 567	5.88 514	6.82 516	41.73 549	16.69 540	16.80 491	41.90 545	23.44 518	32.96 524	13.79 454	21.49 522	38.85 549	30.84 542	0.46 479	0.70 374	0.00 1	0.09 322	1.13 489	1.70 438

RTSA	19.64 539	10.42 530	87.01 567	5.88 514	6.82 516	41.73 549	16.69 540	16.80 491	41.90 545	23.44 518	32.96 524	13.79 454	21.49 522	38.85 549	30.84 542	0.46 479	0.70 374	0.00 1	0.09 322	1.13 489	1.70 438

coex-ft	20.15 541	20.03 540	87.93 569	1.81 294	1.77 379	18.77 510	13.73 530	13.28 442	41.87 544	60.24 563	39.04 536	28.27 526	30.39 539	12.57 474	28.66 541	0.20 440	0.23 302	0.04 440	0.30 450	1.52 499	2.34 496

MANE	20.98 542	3.23 477	8.81 436	5.96 516	6.96 519	33.07 539	13.20 529	35.43 544	38.86 542	44.72 552	52.41 555	53.20 551	41.84 552	34.74 543	27.45 538	1.87 513	2.27 521	1.54 517	10.18 547	0.69 470	3.11 507

BEATNet-Init1	24.70 543	11.33 532	44.28 551	5.48 512	3.94 478	47.60 556	22.33 551	34.94 543	40.01 543	48.11 555	49.98 551	59.86 556	43.17 553	39.48 551	31.77 544	1.37 504	1.76 517	1.17 513	1.17 512	2.44 512	3.85 517

DLNR_Zeroshot_test	24.96 544	51.28 563	90.69 570	97.84 579	97.22 578	1.40 58	0.12 88	23.19 532	3.55 122	1.21 118	2.95 136	0.72 118	0.31 52	7.09 260	2.61 292	38.70 561	1.32 496	0.00 1	0.29 446	77.04 574	1.68 433

ACVNet_2	27.45 545	30.56 551	27.90 531	20.72 543	15.55 545	37.22 544	14.00 532	49.32 558	65.88 566	43.17 549	56.99 559	51.90 548	26.98 535	21.46 527	15.38 503	10.77 541	2.85 532	23.12 544	3.62 534	20.08 546	11.47 546

MADNet+	27.96 546	35.32 554	91.41 571	21.04 544	8.86 528	49.25 558	47.41 565	36.98 546	37.84 540	21.00 513	30.83 517	25.41 519	34.95 545	46.51 558	51.54 563	3.04 520	3.33 540	1.48 516	1.05 509	5.85 525	6.05 527

IMH-64-1	28.06 547	29.98 548	19.46 510	32.15 549	20.98 550	27.68 529	16.66 538	47.31 552	44.85 548	34.14 539	50.94 552	41.49 544	31.67 541	37.53 545	23.88 527	14.17 548	2.96 536	34.45 552	11.15 549	26.12 550	13.75 550

IMH-64	28.06 547	29.98 548	19.46 510	32.15 549	20.98 550	27.68 529	16.66 538	47.31 552	44.85 548	34.14 539	50.94 552	41.49 544	31.67 541	37.53 545	23.88 527	14.17 548	2.96 536	34.45 552	11.15 549	26.12 550	13.75 550

JetBlue	29.99 549	17.24 537	55.64 555	16.24 539	21.08 552	62.07 567	33.14 558	40.60 548	35.73 537	34.59 541	40.67 539	57.18 555	43.54 554	51.46 563	52.18 564	2.72 517	4.58 550	2.86 522	3.53 533	10.57 533	14.11 552

WAO-7	30.22 550	25.83 543	23.33 519	33.10 551	14.36 541	36.98 543	22.41 552	52.85 562	64.46 564	43.76 550	59.24 561	52.31 549	45.69 556	32.82 541	32.60 546	11.16 544	5.49 551	13.76 537	12.60 553	12.36 536	9.38 537

IMH	30.65 551	30.30 550	21.09 514	34.89 553	21.75 554	33.16 540	16.91 543	49.53 559	52.50 552	38.41 543	55.10 558	45.13 546	40.36 551	41.57 553	25.66 533	14.74 551	3.36 541	35.43 554	11.69 551	27.31 555	14.16 553

PWCK	31.62 552	45.59 560	49.67 553	30.49 547	7.80 523	42.91 551	29.73 557	45.45 551	44.44 547	47.41 553	36.92 533	47.86 547	26.79 534	41.90 554	33.36 547	22.77 555	4.56 549	29.89 549	5.13 543	29.43 556	10.36 543

TorneroNet-64	33.32 553	33.28 552	33.07 538	35.14 554	21.25 553	48.02 557	21.13 549	43.47 550	58.77 558	33.36 537	46.64 548	62.00 559	38.19 547	44.82 557	35.07 549	15.02 552	3.59 544	35.81 555	12.20 552	29.45 557	16.17 554

Dean	35.52 554	40.12 558	27.99 532	30.63 548	17.33 547	45.80 555	11.68 525	57.61 567	76.54 570	63.70 566	60.65 562	66.93 565	49.40 559	38.12 547	40.28 555	12.18 546	3.73 545	28.86 548	5.94 545	20.69 547	12.16 547

WAO-6	35.59 555	37.89 557	17.67 503	37.86 555	24.46 556	37.85 545	21.49 550	49.01 557	67.96 567	44.22 551	48.08 549	53.02 550	53.39 561	33.67 542	36.83 552	26.05 558	7.83 557	43.19 560	21.76 559	30.18 558	19.37 560

LVE	35.84 556	41.54 559	36.25 543	33.36 552	18.92 548	53.05 563	27.99 556	53.17 565	64.93 565	47.63 554	61.58 563	54.25 553	38.72 548	38.72 548	35.50 551	16.36 554	6.23 553	31.51 551	14.04 554	25.01 549	18.07 558

TorneroNet	36.02 557	35.25 553	36.33 545	38.44 556	22.19 555	50.72 561	24.42 555	48.39 555	54.53 555	38.03 542	53.44 556	62.83 562	44.79 555	47.68 560	42.11 558	15.69 553	3.97 546	37.25 556	15.05 555	30.83 559	18.40 559

WAO-8	38.93 558	36.84 555	23.97 521	43.96 557	24.48 557	45.73 553	22.62 553	53.10 563	75.66 568	53.86 560	66.14 567	62.39 560	55.11 563	43.01 555	40.67 556	22.98 556	7.22 554	37.53 557	19.49 557	27.04 554	16.83 555

Venus	38.93 558	36.84 555	23.97 521	43.96 557	24.48 557	45.73 553	22.62 553	53.10 563	75.66 568	53.86 560	66.17 568	62.39 560	55.11 563	43.01 555	40.67 556	22.98 556	7.22 554	37.53 557	19.49 557	27.02 553	16.83 555

UNDER WATER	45.99 560	49.80 562	68.56 561	49.99 561	32.13 560	55.35 565	39.50 560	41.12 549	52.90 553	50.69 556	45.18 545	67.79 567	58.75 566	51.93 565	50.97 562	30.59 559	14.03 559	51.66 562	37.15 560	40.27 561	31.35 561

UNDER WATER-64	46.01 561	48.25 561	68.05 560	44.59 559	28.11 559	57.02 566	43.78 563	40.20 547	48.80 550	52.08 559	42.95 543	67.22 566	57.71 565	48.98 562	49.57 561	40.01 562	17.98 561	52.15 563	39.41 563	38.99 560	34.41 562

notaker	48.05 562	55.94 564	50.90 554	56.89 565	40.29 561	38.96 547	33.86 559	47.82 554	55.70 556	57.55 562	57.48 560	60.22 557	59.71 567	54.64 566	43.27 559	41.13 563	19.86 562	57.61 565	37.79 562	50.95 563	40.33 563

ktn	49.32 563	58.11 565	40.16 548	59.92 566	43.22 563	49.79 560	42.99 562	48.56 556	60.67 560	51.59 557	54.51 557	55.34 554	52.65 560	47.92 561	37.91 553	57.88 567	24.79 563	63.00 568	43.57 564	52.51 564	41.31 564

DPSimNet_ROB	54.45 564	65.73 569	47.00 552	54.49 563	46.37 565	55.34 564	56.47 566	56.18 566	59.04 559	64.57 568	51.76 554	64.01 563	54.49 562	47.54 559	67.21 568	63.21 569	27.86 566	58.04 566	51.28 567	46.61 562	51.87 568

KSHMR	56.07 565	64.25 568	40.47 549	74.89 569	49.63 566	49.42 559	45.46 564	57.71 568	63.52 562	61.65 565	61.67 564	71.88 568	47.67 558	51.47 564	44.57 560	54.67 566	62.25 568	66.31 569	54.18 568	53.03 566	46.75 566

HanzoNet	57.16 566	60.12 566	60.00 557	55.77 564	42.11 562	51.98 562	41.93 561	52.07 560	61.47 561	65.98 569	65.90 566	72.11 569	70.14 568	71.11 569	61.13 566	64.31 570	34.72 567	62.27 567	50.86 566	52.83 565	46.33 565

JetRed	61.44 567	61.87 567	83.02 566	46.49 560	56.73 568	83.63 568	65.09 567	59.75 569	64.22 563	69.50 570	69.26 569	66.24 564	47.62 557	61.80 567	74.60 569	45.99 564	66.40 571	46.67 561	45.27 565	63.49 567	51.22 567

LRCNet_RVC	66.47 568	66.44 570	69.02 562	71.60 568	54.27 567	32.21 538	2.93 421	63.19 570	21.83 505	82.02 572	90.16 572	83.59 571	72.13 569	69.45 568	53.25 565	95.47 577	64.21 570	95.15 577	95.27 577	72.59 569	74.60 571

TCMNet-wrong-test	67.37 569	85.99 574	81.87 565	95.65 576	94.75 576	89.54 569	85.95 570	52.26 561	35.23 535	51.69 558	62.14 565	60.40 558	40.29 550	77.33 570	64.52 567	48.91 565	9.04 558	69.84 571	68.02 570	91.10 577	82.88 577

ASD4	76.04 570	81.96 573	69.18 563	68.53 567	80.95 572	96.29 572	99.16 577	77.84 571	93.51 575	77.76 571	85.79 570	78.58 570	76.90 570	78.02 571	82.88 570	58.77 568	62.96 569	55.01 564	62.53 569	68.78 568	65.30 570

MADNet++	82.81 571	81.73 572	74.64 564	87.71 575	82.67 573	93.35 570	70.27 568	86.39 575	82.88 571	93.51 576	86.62 571	86.40 572	81.37 571	88.21 573	88.63 571	86.59 575	84.23 575	72.14 572	68.69 571	78.88 575	81.36 575

tt	83.10 572	0.43 60	99.97 581	79.27 573	93.14 575	100.00 582	100.00 582	100.00 585	99.89 580	60.55 564	48.44 550	99.98 584	99.96 581	99.98 584	100.00 585	91.80 576	99.82 580	73.67 576	73.25 572	86.43 576	55.39 569

xxxxx1	85.58 573	90.37 575	96.61 574	76.69 570	80.77 569	97.50 575	96.92 574	85.57 572	88.66 572	88.63 573	91.64 573	94.27 574	93.09 572	90.03 574	91.91 572	70.77 571	70.62 572	73.61 573	81.26 574	72.90 570	79.86 572

tt_ll	85.58 573	90.37 575	96.61 574	76.69 570	80.77 569	97.50 575	96.92 574	85.57 572	88.66 572	88.63 573	91.64 573	94.27 574	93.09 572	90.03 574	91.91 572	70.77 571	70.62 572	73.61 573	81.26 574	72.90 570	79.86 572

ff	85.58 573	90.37 575	96.61 574	76.69 570	80.77 569	97.50 575	96.92 574	85.57 572	88.66 572	88.63 573	91.64 573	94.27 574	93.09 572	90.03 574	91.91 572	70.77 571	70.62 572	73.61 573	81.26 574	72.90 570	79.86 572

USTest	87.45 576	75.67 571	64.78 559	81.43 574	83.22 574	99.90 581	99.97 580	99.47 580	99.59 579	98.27 577	99.02 579	90.91 573	98.36 577	83.71 572	98.28 578	79.81 574	95.66 576	69.62 570	73.61 573	75.15 573	82.65 576

PML	97.69 577	100.00 584	96.50 573	97.85 580	97.35 579	99.77 580	99.36 578	96.92 576	96.34 576	100.00 584	96.52 576	97.41 578	99.61 578	100.00 585	95.46 575	99.99 583	97.44 577	100.00 581	96.08 578	99.13 579	88.02 578

MEDIAN_ROB	98.44 578	99.70 579	99.34 578	97.13 577	97.06 577	96.94 573	95.91 573	97.71 578	97.33 577	98.78 580	98.91 578	99.19 579	98.13 576	96.94 577	96.99 577	99.97 581	99.18 578	100.00 581	99.99 582	99.70 580	99.83 580

HaxPig	98.85 579	99.94 581	95.36 572	99.99 583	99.98 581	94.12 571	94.52 571	99.12 579	99.96 581	99.96 583	99.99 581	99.98 584	99.89 580	98.16 578	96.14 576	99.98 582	99.99 582	100.00 581	99.99 582	99.99 583	99.95 583

Anonymous_1	99.01 580	99.91 580	99.85 580	97.31 578	99.09 580	100.00 582	100.00 582	99.59 582	99.96 581	99.29 582	99.86 580	99.55 581	99.99 582	99.30 579	99.76 579	95.67 578	99.58 579	97.24 578	98.56 579	97.36 578	98.34 579

ccccc	99.31 581	96.47 578	100.00 585	100.00 586	100.00 583	97.29 574	99.42 579	99.52 581	97.83 578	99.28 581	97.64 577	99.32 580	99.84 579	99.92 580	99.98 581	100.00 585	100.00 583	99.95 580	99.77 581	100.00 584	100.00 587

test_example2	99.38 582	99.98 583	99.99 582	100.00 586	99.98 581	99.73 579	99.99 581	96.99 577	100.00 583	100.00 584	100.00 582	96.49 577	96.74 575	99.97 581	99.96 580	100.00 585	99.97 581	98.68 579	99.11 580	100.00 584	100.00 587

AVERAGE_ROB	99.63 583	99.96 582	98.88 577	100.00 586	100.00 583	98.16 578	95.64 572	100.00 585	100.00 583	100.00 584	100.00 582	100.00 586	100.00 583	100.00 585	99.99 582	100.00 585	100.00 583	100.00 581	100.00 584	100.00 584	100.00 587

DPSMNet_ROB	99.90 584	100.00 584	99.99 582	99.99 583	100.00 583	100.00 582	100.00 582	99.98 583	100.00 583	98.37 578	100.00 582	99.81 582	100.00 583	99.97 581	99.99 582	100.00 585	100.00 583	100.00 581	100.00 584	100.00 584	99.99 584

DGTPSM_ROB	99.90 584	100.00 584	99.99 582	99.99 583	100.00 583	100.00 582	100.00 582	99.98 583	100.00 583	98.37 578	100.00 582	99.81 582	100.00 583	99.97 581	99.99 582	99.99 583	100.00 583	100.00 581	100.00 584	100.00 584	99.99 584

DPSM_ROB	99.94 586	100.00 584	100.00 585	99.74 581	100.00 583	100.00 582	100.00 582	100.00 585	100.00 583	100.00 584	100.00 582	100.00 586	100.00 583	100.00 585	100.00 585	99.08 579	100.00 583	100.00 581	100.00 584	99.98 581	99.94 581

DPSM	99.94 586	100.00 584	100.00 585	99.74 581	100.00 583	100.00 582	100.00 582	100.00 585	100.00 583	100.00 584	100.00 582	100.00 586	100.00 583	100.00 585	100.00 585	99.08 579	100.00 583	100.00 581	100.00 584	99.98 581	99.94 581

Selective-RAFT-Error	100.00 588	100.00 584	100.00 585	100.00 586	100.00 583	100.00 582	100.00 582	100.00 585	100.00 583	100.00 584	100.00 582	100.00 586	100.00 583	100.00 585	100.00 585	100.00 585	100.00 583	100.00 581	100.00 584	100.00 584	100.00 587

CasAABBNet	100.00 588	100.00 584	100.00 585	100.00 586	100.00 583	100.00 582	100.00 582	100.00 585	100.00 583	100.00 584	100.00 582	100.00 586	100.00 583	100.00 585	100.00 585	100.00 585	100.00 583	100.00 581	100.00 584	100.00 584	100.00 587

LSM0	100.00 588	100.00 584	100.00 585	100.00 586	100.00 583	100.00 582	100.00 582	100.00 585	100.00 583	100.00 584	100.00 582	100.00 586	100.00 583	100.00 585	100.00 585	100.00 585	100.00 583	100.00 581	100.00 584	100.00 584	99.99 584

FADE		18.79 539		10.51 530	10.00 533			36.24 545	53.07 554	20.35 510		26.62 522		40.25 552		31.16 560	14.37 560	38.03 559	37.28 561	5.44 524	5.60 524

Low-res two-view benchmark