Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 49	0.17 17	0.24 26	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 40	0.15 4	0.31 14	0.20 9	0.12 33	0.09 23	0.12 25	0.09 9	0.10 4	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 60	0.15 1	0.27 57	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 40	0.15 4	0.32 19	0.20 9	0.11 24	0.09 23	0.13 54	0.09 9	0.10 4	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 52	0.20 5	0.18 10	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 15	0.18 17	0.33 25	0.19 3	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.09 9	0.10 4	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 76	0.20 5	0.19 17	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 10	0.17 10	0.33 25	0.19 3	0.13 61	0.09 23	0.12 25	0.09 9	0.11 15	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 49	0.17 17	0.38 184	0.18 10	0.30 10	0.19 8	0.24 22	0.15 3	0.26 48	0.17 10	0.32 19	0.21 15	0.13 61	0.09 23	0.12 25	0.09 9	0.11 15	0.10 28

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 60	0.16 7	0.26 44	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 40	0.20 31	0.32 19	0.20 9	0.15 161	0.10 54	0.13 54	0.09 9	0.12 46	0.11 67

IGEV-Stereo+	0.23 40	0.14 11	0.26 14	0.32 37	0.19 52	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 38	0.21 11	0.15 3	0.22 31	0.22 45	0.40 62	0.22 26	0.14 100	0.10 54	0.12 25	0.09 9	0.15 169	0.86 533

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 17	0.20 22	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 20	0.19 25	0.26 2	0.21 15	0.13 61	0.09 23	0.12 25	0.09 9	0.10 4	0.09 4

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 505	0.39 161	0.28 3	0.15 1	0.23 17	0.18 10	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 45	0.30 12	0.18 1	0.16 209	0.09 23	0.12 25	0.08 1	0.16 209	0.09 4

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 17	0.16 7	0.24 26	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 31	0.14 1	0.32 19	0.19 3	0.13 61	0.09 23	0.12 25	0.09 9	0.11 15	0.09 4

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 49	0.20 76	0.61 326	0.21 38	0.30 10	0.31 49	0.23 18	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 69	0.22 26	0.12 33	0.10 54	0.12 25	0.09 9	0.11 15	0.11 67

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 129	0.22 114	0.21 10	0.19 17	0.43 70	0.27 27	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.41 69	0.22 26	0.14 100	0.10 54	0.12 25	0.09 9	0.12 46	0.12 110

dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 17	0.16 7	0.16 3	0.20 22	0.29 8	0.20 11	0.23 18	0.20 12	0.22 31	0.14 1	0.52 153	0.24 56	0.13 61	0.10 54	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.09 4

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 60	0.16 7	0.52 263	0.17 3	0.34 26	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 45	0.20 9	0.14 100	0.10 54	0.13 54	0.09 9	0.11 15	0.10 28

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 60	0.16 7	0.52 263	0.17 3	0.34 26	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 45	0.20 9	0.14 100	0.10 54	0.13 54	0.09 9	0.11 15	0.10 28

asd	0.21 13	0.18 85	0.29 36	0.32 37	0.18 32	0.27 57	0.22 47	0.35 29	0.22 15	0.31 57	0.22 16	0.19 15	0.21 38	0.44 94	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 15	0.09 4

RSM++	0.25 55	0.18 85	0.34 97	0.36 113	0.20 76	0.28 74	0.30 154	0.51 97	0.32 58	0.25 27	0.22 16	0.37 105	0.21 38	0.50 140	0.24 56	0.12 33	0.10 54	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.10 28

HUF	0.24 47	0.16 39	0.33 81	0.32 37	0.18 32	0.25 40	0.40 333	0.42 62	0.34 67	0.25 27	0.23 18	0.32 68	0.28 116	0.34 29	0.24 56	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.09 9	0.12 46	0.10 28

castereo++	0.26 63	0.16 39	0.26 14	0.33 49	0.19 52	0.75 390	0.20 22	0.37 34	0.47 154	0.23 18	0.23 18	0.35 93	0.28 116	0.39 57	0.19 3	0.14 100	0.09 23	0.14 80	0.09 9	0.11 15	0.10 28

fffft	0.25 55	0.17 61	0.37 130	0.36 113	0.22 114	0.28 74	0.36 263	0.42 62	0.24 20	0.36 89	0.23 18	0.27 52	0.22 45	0.52 153	0.27 121	0.12 33	0.09 23	0.16 146	0.12 104	0.12 46	0.12 110
1: 1. 1
U	0.45 271	0.16 39	0.32 67	0.40 221	0.71 517	3.55 550	0.20 22	0.41 58	0.38 107	0.26 31	0.23 18	0.24 43	0.22 45	0.26 2	0.22 26	0.15 161	0.09 23	0.88 528	0.13 138	0.13 80	0.11 67

RSM	0.25 55	0.18 85	0.33 81	0.36 113	0.20 76	0.27 57	0.34 217	0.51 97	0.27 27	0.26 31	0.23 18	0.39 117	0.21 38	0.56 183	0.22 26	0.12 33	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.14 123	0.10 28

CroCo-Stereo	0.26 63	0.22 235	0.36 114	0.48 390	0.22 114	0.20 5	0.29 138	0.51 97	0.44 138	0.28 43	0.23 18	0.42 143	0.26 92	0.29 7	0.26 103	0.15 161	0.13 254	0.13 54	0.11 78	0.16 209	0.12 110
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
asda	0.21 13	0.19 124	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 40	0.23 61	0.36 32	0.28 31	0.27 40	0.24 24	0.18 10	0.21 38	0.40 62	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 15	0.10 28

4w-stereo	0.21 13	0.19 124	0.31 54	0.31 17	0.17 17	0.29 86	0.19 17	0.31 13	0.21 13	0.31 57	0.24 24	0.20 20	0.24 69	0.41 69	0.22 26	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 15	0.09 4

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 55	0.31 392	0.24 5	0.51 435	0.19 52	0.29 86	0.22 47	0.40 52	0.37 102	0.26 31	0.24 24	0.24 43	0.31 152	0.44 94	0.22 26	0.14 100	0.09 23	0.12 25	0.09 9	0.14 123	0.10 28

AIO_rvc	0.23 40	0.16 39	0.32 67	0.34 60	0.19 52	0.26 44	0.33 206	0.40 52	0.22 15	0.26 31	0.24 24	0.34 84	0.15 4	0.51 147	0.24 56	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.12 46	0.10 28

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 389	3.08 564	2.43 538	0.31 17	0.18 32	0.29 86	0.20 22	0.37 34	0.32 58	0.28 43	0.24 24	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 26	1.09 540	0.08 2	0.17 184	0.16 226	0.14 123	0.97 542

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 13	0.22 47	0.39 47	0.33 64	0.20 8	0.25 29	0.17 4	0.15 4	0.38 53	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 15	0.09 4

Selective-IGEV	0.24 47	0.18 85	0.35 107	0.35 94	0.19 52	0.27 57	0.25 83	0.55 117	0.23 17	0.27 40	0.25 29	0.34 84	0.19 25	0.58 215	0.22 26	0.12 33	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.12 46	0.10 28

S2M2_XL	0.19 7	0.18 85	0.27 20	0.27 1	0.20 76	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 31	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 15	0.17 247	0.16 348	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.12 110

2.75w_new	0.21 13	0.18 85	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 17	0.34 217	0.36 32	0.28 31	0.34 80	0.26 31	0.17 4	0.22 45	0.36 39	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 85	0.29 36	0.30 9	0.18 32	0.27 57	0.23 61	0.37 34	0.28 31	0.31 57	0.26 31	0.22 31	0.26 92	0.50 140	0.24 56	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 15	0.09 4

MaDis-Stereo	0.26 63	0.18 85	0.36 114	0.36 113	0.26 256	0.27 57	0.27 110	0.43 70	0.35 80	0.27 40	0.26 31	0.41 133	0.28 116	0.40 62	0.28 141	0.16 209	0.14 288	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.12 110

4.25_new	0.22 25	0.21 196	0.32 67	0.32 37	0.18 32	0.31 113	0.27 110	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 59	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 15	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 196	0.32 67	0.32 37	0.18 32	0.31 113	0.27 110	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 59	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 15	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 196	0.32 67	0.32 37	0.18 32	0.31 113	0.27 110	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 59	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 15	0.09 4

3.75w	0.22 25	0.17 61	0.30 47	0.31 17	0.19 52	0.43 219	0.24 75	0.35 29	0.24 20	0.31 57	0.27 35	0.17 4	0.22 45	0.37 45	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 15	0.09 4

3w_stereo	0.24 47	0.20 159	0.37 130	0.33 49	0.16 7	0.32 132	0.42 358	0.41 58	0.38 107	0.31 57	0.27 35	0.16 2	0.26 92	0.34 29	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 46	0.11 67

tt45	0.27 73	0.17 61	0.34 97	0.35 94	0.23 154	0.38 184	0.28 128	0.46 79	0.28 31	0.40 118	0.27 35	0.38 113	0.25 76	0.57 195	0.26 103	0.13 61	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.12 46	0.14 188

MoCha-V2	0.25 55	0.15 25	0.29 36	0.40 221	0.18 32	0.27 57	0.26 94	0.49 87	0.27 27	0.36 89	0.27 35	0.33 80	0.35 178	0.49 134	0.22 26	0.12 33	0.10 54	0.12 25	0.10 53	0.13 80	0.11 67

EGLCR-Stereo	0.25 55	0.16 39	0.33 81	0.34 60	0.20 76	0.35 157	0.20 22	0.52 106	0.36 88	0.28 43	0.27 35	0.41 133	0.18 17	0.45 98	0.26 103	0.14 100	0.10 54	0.16 146	0.14 169	0.13 80	0.11 67

CroCo-Stereo Lap2	0.28 80	0.24 293	0.39 161	0.50 419	0.29 334	0.20 5	0.31 176	0.49 87	0.38 107	0.24 22	0.27 35	0.46 167	0.31 152	0.39 57	0.30 162	0.14 100	0.15 317	0.16 146	0.13 138	0.16 209	0.15 211

3.25ww	0.23 40	0.17 61	0.32 67	0.31 17	0.17 17	0.43 219	0.20 22	0.37 34	0.30 43	0.37 95	0.28 44	0.22 31	0.25 76	0.42 76	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

4.5_new	0.21 13	0.20 159	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 26	0.26 94	0.32 15	0.28 31	0.32 72	0.28 44	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 25	0.10 53	0.13 80	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 159	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 26	0.26 94	0.32 15	0.28 31	0.32 72	0.28 44	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 25	0.10 53	0.13 80	0.09 4

3.25w_new	0.23 40	0.17 61	0.32 67	0.31 17	0.17 17	0.43 219	0.20 22	0.37 34	0.30 43	0.37 95	0.28 44	0.22 31	0.25 76	0.42 76	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 40	0.17 61	0.32 67	0.31 17	0.17 17	0.43 219	0.20 22	0.37 34	0.30 43	0.37 95	0.28 44	0.22 31	0.25 76	0.42 76	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

SCV	0.26 63	0.19 124	0.33 81	0.35 94	0.21 95	0.27 57	0.34 217	0.56 119	0.28 31	0.24 22	0.28 44	0.37 105	0.23 59	0.49 134	0.22 26	0.18 278	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.15 169	0.11 67

AIO_test	0.23 40	0.16 39	0.28 29	0.34 60	0.20 76	0.30 98	0.39 322	0.38 43	0.25 25	0.25 27	0.28 44	0.32 68	0.22 45	0.38 53	0.25 74	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.12 46	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 129	0.19 52	0.22 13	0.18 10	0.42 62	0.35 80	0.22 16	0.28 44	0.24 43	0.18 17	0.27 5	0.22 26	0.12 33	0.09 23	0.12 25	0.10 53	0.12 46	0.10 28

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 86	0.20 22	0.37 34	0.29 38	0.24 22	0.29 52	0.21 30	0.27 102	0.36 39	0.25 74	0.16 209	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.13 80	0.10 28

qwe	0.22 25	0.18 85	0.28 29	0.31 17	0.18 32	0.29 86	0.21 38	0.38 43	0.32 58	0.35 85	0.30 53	0.20 20	0.20 31	0.43 83	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 46	0.09 4

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 52	0.23 17	0.19 17	0.44 73	0.33 64	0.36 89	0.30 53	0.16 2	0.18 17	0.43 83	0.19 3	0.11 24	0.09 23	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.10 28

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 54	0.29 5	0.22 114	0.21 10	0.26 94	0.33 25	0.31 49	0.20 8	0.30 53	0.22 31	0.22 45	0.47 120	0.22 26	0.11 24	0.09 23	0.12 25	0.09 9	0.13 80	0.10 28

SMoEStereo_RVC	0.26 63	0.19 124	0.35 107	0.35 94	0.22 114	0.36 166	0.32 196	0.39 47	0.34 67	0.37 95	0.30 53	0.33 80	0.24 69	0.53 162	0.24 56	0.12 33	0.10 54	0.16 146	0.12 104	0.12 46	0.11 67

999	0.27 73	0.16 39	0.35 107	0.36 113	0.24 183	0.31 113	0.27 110	0.49 87	0.38 107	0.26 31	0.30 53	0.39 117	0.23 59	0.63 263	0.25 74	0.13 61	0.10 54	0.14 80	0.12 104	0.12 46	0.14 188

AIO-Stereo	0.25 55	0.18 85	0.34 97	0.37 129	0.18 32	0.28 74	0.30 154	0.48 84	0.27 27	0.29 50	0.30 53	0.32 68	0.17 10	0.52 153	0.23 47	0.12 33	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.13 80	0.10 28

IGEVStereo-DCA	0.29 91	0.22 235	0.38 142	0.35 94	0.27 285	0.37 171	0.35 241	0.62 157	0.34 67	0.38 104	0.30 53	0.35 93	0.27 102	0.51 147	0.22 26	0.15 161	0.12 189	0.16 146	0.12 104	0.13 80	0.15 211

rrr	0.29 91	0.22 235	0.41 182	0.35 94	0.27 285	0.37 171	0.32 196	0.52 106	0.42 130	0.38 104	0.30 53	0.35 93	0.27 102	0.51 147	0.22 26	0.15 161	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 80	0.14 188

ProNet	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.35 94	0.24 183	0.32 132	0.43 365	0.57 124	0.37 102	0.33 77	0.30 53	0.32 68	0.28 116	0.57 195	0.26 103	0.13 61	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 80	0.13 144

IGEV-RUCA	0.25 55	0.16 39	0.34 97	0.39 186	0.27 285	0.33 139	0.20 22	0.38 43	0.36 88	0.26 31	0.31 62	0.25 47	0.21 38	0.48 130	0.24 56	0.20 331	0.11 134	0.13 54	0.10 53	0.17 243	0.15 211

test_for_model	0.82 460	3.60 565	0.39 161	2.35 553	2.07 553	0.39 191	0.28 128	0.42 62	0.45 145	0.71 264	0.31 62	0.30 58	0.27 102	0.34 29	0.25 74	0.34 479	0.11 134	0.13 54	0.09 9	3.49 564	0.18 293

test_xeample3	0.29 91	0.21 196	0.41 182	0.35 94	0.26 256	0.35 157	0.32 196	0.56 119	0.36 88	0.43 130	0.32 64	0.34 84	0.28 116	0.54 168	0.23 47	0.14 100	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.13 144

2w_stereo	0.22 25	0.18 85	0.30 47	0.32 37	0.16 7	0.28 74	0.38 299	0.38 43	0.35 80	0.32 72	0.33 65	0.17 4	0.18 17	0.29 7	0.22 26	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.12 46	0.10 28

ff7	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.36 113	0.26 256	0.31 113	0.35 241	0.62 157	0.34 67	0.38 104	0.33 65	0.32 68	0.29 130	0.58 215	0.25 74	0.14 100	0.10 54	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

ffff	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.36 113	0.26 256	0.31 113	0.35 241	0.62 157	0.34 67	0.38 104	0.33 65	0.32 68	0.29 130	0.58 215	0.25 74	0.14 100	0.10 54	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

11t	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.36 113	0.26 256	0.31 113	0.35 241	0.62 157	0.34 67	0.38 104	0.33 65	0.32 68	0.29 130	0.58 215	0.25 74	0.14 100	0.10 54	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

anonymousdsp	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.37 129	0.25 215	0.30 98	0.35 241	0.63 165	0.35 80	0.39 112	0.33 65	0.33 80	0.28 116	0.59 230	0.25 74	0.14 100	0.10 54	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

ccc-4	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.36 113	0.26 256	0.31 113	0.35 241	0.62 157	0.34 67	0.38 104	0.33 65	0.32 68	0.29 130	0.58 215	0.25 74	0.14 100	0.10 54	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

IGEV-Stereo	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.37 129	0.25 215	0.30 98	0.35 241	0.63 165	0.35 80	0.39 112	0.33 65	0.33 80	0.28 116	0.59 230	0.25 74	0.14 100	0.10 54	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 76	0.23 17	0.19 17	0.40 52	0.29 38	0.22 16	0.34 72	0.20 20	0.15 4	0.31 14	0.19 3	0.11 24	0.10 54	0.12 25	0.10 53	0.10 4	0.10 28

mms	0.26 63	0.21 196	0.33 81	0.37 129	0.25 215	0.30 98	0.33 206	0.40 52	0.32 58	0.28 43	0.34 72	0.34 84	0.20 31	0.45 98	0.26 103	0.12 33	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.11 67

ours_stereo	0.26 63	0.21 196	0.33 81	0.38 158	0.23 154	0.30 98	0.33 206	0.42 62	0.38 107	0.26 31	0.34 72	0.35 93	0.23 59	0.47 120	0.27 121	0.13 61	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.10 28

RAStereo	0.24 47	0.17 61	0.29 36	0.40 221	0.21 95	0.23 17	0.26 94	0.42 62	0.45 145	0.23 18	0.34 72	0.30 58	0.19 25	0.34 29	0.25 74	0.15 161	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 67

MyStereo07	0.32 117	0.22 235	0.34 97	0.42 292	0.28 308	0.40 195	0.50 407	0.72 243	0.37 102	0.37 95	0.34 72	0.32 68	0.31 152	0.59 230	0.27 121	0.14 100	0.13 254	0.18 229	0.17 275	0.17 243	0.16 257

2.5w	0.21 13	0.18 85	0.31 54	0.32 37	0.18 32	0.31 113	0.25 83	0.31 13	0.23 17	0.28 43	0.35 77	0.18 10	0.17 10	0.39 57	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 15	0.09 4

MM-Stereo_test2	0.30 105	0.18 85	0.39 161	0.40 221	0.24 183	0.42 216	0.42 358	0.63 165	0.41 122	0.37 95	0.35 77	0.32 68	0.26 92	0.53 162	0.25 74	0.12 33	0.10 54	0.15 120	0.12 104	0.15 169	0.10 28

IGEV++	0.24 47	0.17 61	0.31 54	0.38 158	0.22 114	0.24 26	0.22 47	0.50 95	0.23 17	0.28 43	0.35 77	0.30 58	0.22 45	0.31 14	0.28 141	0.14 100	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.13 80	0.13 144

S2M2	0.26 63	0.22 235	0.33 81	0.31 17	0.25 215	0.24 26	0.13 1	0.35 29	0.41 122	0.25 27	0.36 80	0.30 58	0.25 76	0.30 12	0.26 103	0.22 372	0.19 399	0.17 184	0.19 332	0.21 340	0.18 293

SCV_C0	0.26 63	0.18 85	0.34 97	0.35 94	0.24 183	0.23 17	0.28 128	0.51 97	0.36 88	0.31 57	0.36 80	0.37 105	0.20 31	0.57 195	0.22 26	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.11 78	0.16 209	0.12 110

Pointernet	0.27 73	0.14 11	0.33 81	0.35 94	0.23 154	0.35 157	0.21 38	0.72 243	0.38 107	0.39 112	0.36 80	0.34 84	0.25 76	0.36 39	0.25 74	0.15 161	0.10 54	0.12 25	0.08 1	0.11 15	0.10 28

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 133	0.27 352	0.45 238	0.36 113	0.25 215	0.48 248	0.30 154	0.58 130	0.90 365	0.42 127	0.36 80	0.30 58	0.29 130	0.49 134	0.30 162	0.16 209	0.14 288	0.18 229	0.15 194	0.18 267	0.15 211

9_stereo	0.22 25	0.18 85	0.31 54	0.31 17	0.18 32	0.31 113	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 57	0.37 84	0.20 20	0.22 45	0.45 98	0.24 56	0.10 10	0.09 23	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.10 28

10	0.22 25	0.18 85	0.31 54	0.31 17	0.18 32	0.31 113	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 57	0.37 84	0.20 20	0.22 45	0.45 98	0.24 56	0.10 10	0.09 23	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.10 28

2.25w	0.22 25	0.18 85	0.31 54	0.31 17	0.18 32	0.31 113	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 57	0.37 84	0.20 20	0.22 45	0.45 98	0.24 56	0.10 10	0.09 23	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.10 28

fffy	0.28 80	0.21 196	0.34 97	0.37 129	0.23 154	0.33 139	0.29 138	0.51 97	0.41 122	0.32 72	0.37 84	0.39 117	0.27 102	0.50 140	0.27 121	0.12 33	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 67

1w_stereo	0.24 47	0.15 25	0.29 36	0.34 60	0.18 32	0.31 113	0.41 348	0.40 52	0.43 132	0.31 57	0.38 88	0.17 4	0.24 69	0.45 98	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 15	0.09 4

Selective-RAFT	0.35 148	0.23 256	0.51 324	0.44 331	0.21 95	0.64 350	0.27 110	0.59 135	0.63 204	0.40 118	0.38 88	0.55 202	0.40 219	0.57 195	0.35 223	0.13 61	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.16 209	0.13 144

GIP-stereo	0.24 47	0.18 85	0.30 47	0.37 129	0.24 183	0.26 44	0.20 22	0.46 79	0.36 88	0.24 22	0.39 90	0.35 93	0.20 31	0.31 14	0.21 15	0.15 161	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.12 46	0.11 67

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 60	0.18 32	0.21 10	0.20 22	0.37 34	0.35 80	0.33 77	0.40 91	0.19 15	0.18 17	0.45 98	0.21 15	0.11 24	0.09 23	0.12 25	0.09 9	0.13 80	0.08 1

rvit_stereo_0081	0.32 117	0.24 293	0.47 267	0.43 312	0.26 256	0.30 98	0.37 277	0.42 62	0.55 178	0.36 89	0.40 91	0.39 117	0.35 178	0.43 83	0.33 191	0.22 372	0.16 348	0.19 269	0.16 226	0.19 301	0.13 144

rvit_stereo_0082	0.32 117	0.24 293	0.47 267	0.43 312	0.26 256	0.30 98	0.37 277	0.42 62	0.55 178	0.36 89	0.40 91	0.39 117	0.35 178	0.43 83	0.33 191	0.22 372	0.16 348	0.19 269	0.16 226	0.19 301	0.13 144

castereo	0.28 80	0.16 39	0.32 67	0.35 94	0.21 95	0.40 195	0.42 358	0.50 95	0.66 219	0.26 31	0.41 94	0.37 105	0.36 194	0.33 25	0.24 56	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.11 15	0.10 28

rvit_stereo_ft	0.33 127	0.25 316	0.47 267	0.52 447	0.32 386	0.33 139	0.47 388	0.49 87	0.50 161	0.34 80	0.41 94	0.41 133	0.32 157	0.48 130	0.34 206	0.22 372	0.14 288	0.19 269	0.18 302	0.19 301	0.14 188

TRStereo	0.37 183	0.27 352	0.59 361	0.47 384	0.41 447	0.29 86	0.30 154	0.84 296	0.59 189	0.52 162	0.41 94	0.52 191	0.26 92	0.73 339	0.27 121	0.17 247	0.12 189	0.19 269	0.19 332	0.13 80	0.11 67

depthmonostereo	0.29 91	0.14 11	0.31 54	0.35 94	0.17 17	0.46 241	0.27 110	0.69 216	0.57 186	0.35 85	0.42 97	0.31 65	0.35 178	0.35 37	0.27 121	0.14 100	0.12 189	0.13 54	0.12 104	0.11 15	0.10 28

rvit_stereo_0080	0.31 111	0.25 316	0.40 172	0.39 186	0.28 308	0.27 57	0.46 381	0.49 87	0.44 138	0.35 85	0.42 97	0.40 127	0.28 116	0.41 69	0.33 191	0.22 372	0.17 368	0.17 184	0.16 226	0.22 362	0.15 211

whm_eth	0.31 111	0.25 316	0.40 172	0.39 186	0.28 308	0.27 57	0.46 381	0.49 87	0.44 138	0.35 85	0.42 97	0.40 127	0.28 116	0.41 69	0.33 191	0.22 372	0.17 368	0.17 184	0.16 226	0.22 362	0.15 211

Occ-G	0.26 63	0.14 11	0.28 29	0.34 60	0.20 76	0.27 57	0.34 217	0.41 58	0.31 49	0.29 50	0.43 100	0.49 181	0.25 76	0.47 120	0.28 141	0.13 61	0.11 134	0.14 80	0.11 78	0.12 46	0.12 110

LG-Stereo	0.24 47	0.18 85	0.40 172	0.39 186	0.20 76	0.22 13	0.27 110	0.32 15	0.36 88	0.26 31	0.44 101	0.22 31	0.16 9	0.37 45	0.27 121	0.11 24	0.12 189	0.16 146	0.15 194	0.13 80	0.09 4

PAM_32	0.46 281	0.19 124	0.67 401	0.39 186	0.24 183	0.75 390	0.27 110	0.95 342	0.34 67	0.68 242	0.44 101	1.91 516	0.65 368	0.62 252	0.26 103	0.15 161	0.10 54	0.16 146	0.15 194	0.14 123	0.13 144

rvit_stereo_0081_aga	0.31 111	0.28 366	0.44 226	0.42 292	0.29 334	0.34 149	0.31 176	0.44 73	0.40 118	0.39 112	0.44 101	0.40 127	0.32 157	0.42 76	0.29 156	0.23 387	0.17 368	0.19 269	0.16 226	0.20 317	0.15 211

rvit_0105_6	0.38 198	0.28 366	0.64 385	0.50 419	0.30 348	0.39 191	0.38 299	0.51 97	0.67 222	0.40 118	0.45 104	0.50 183	0.41 225	0.54 168	0.36 239	0.27 427	0.26 458	0.24 389	0.21 378	0.22 362	0.16 257

CAS++	0.32 117	0.24 293	0.36 114	0.37 129	0.26 256	0.28 74	0.23 61	0.87 310	0.50 161	0.47 146	0.45 104	0.26 48	0.21 38	0.49 134	0.24 56	0.23 387	0.19 399	0.22 354	0.17 275	0.21 340	0.16 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test-3	0.34 133	0.16 39	0.43 214	0.39 186	0.21 95	0.43 219	0.22 47	0.63 165	0.78 289	0.71 264	0.45 104	0.64 259	0.27 102	0.43 83	0.31 169	0.12 33	0.09 23	0.17 184	0.13 138	0.12 46	0.10 28

test_1	0.34 133	0.16 39	0.43 214	0.39 186	0.21 95	0.43 219	0.23 61	0.63 165	0.78 289	0.68 242	0.45 104	0.64 259	0.27 102	0.43 83	0.31 169	0.12 33	0.09 23	0.17 184	0.13 138	0.12 46	0.10 28

test_3	0.36 166	0.19 124	0.44 226	0.44 331	0.23 154	0.48 248	0.36 263	0.66 188	0.82 313	0.64 212	0.45 104	0.68 285	0.25 76	0.41 69	0.31 169	0.12 33	0.10 54	0.18 229	0.16 226	0.15 169	0.11 67

PAM	0.46 281	0.19 124	0.70 415	0.40 221	0.26 256	0.75 390	0.33 206	0.85 299	0.34 67	0.70 257	0.46 109	1.83 511	0.63 351	0.61 244	0.26 103	0.15 161	0.10 54	0.16 146	0.14 169	0.14 123	0.13 144

tt1	0.36 166	0.24 293	0.32 67	0.41 252	0.22 114	0.54 277	0.38 299	0.68 208	1.04 432	0.41 122	0.46 109	0.35 93	0.45 247	0.57 195	0.25 74	0.16 209	0.10 54	0.19 269	0.13 138	0.16 209	0.16 257

UniTT-Stereo	0.27 73	0.17 61	0.37 130	0.40 221	0.27 285	0.30 98	0.28 128	0.39 47	0.31 49	0.29 50	0.46 109	0.27 52	0.25 76	0.47 120	0.34 206	0.17 247	0.13 254	0.13 54	0.12 104	0.14 123	0.12 110

AEACV	0.27 73	0.17 61	0.31 54	0.34 60	0.45 469	0.26 44	0.28 128	0.37 34	0.32 58	0.30 56	0.46 109	0.31 65	0.37 198	0.36 39	0.24 56	0.14 100	0.10 54	0.15 120	0.12 104	0.13 80	0.11 67

sAnonymous2	0.40 226	0.39 442	0.85 455	0.48 390	0.37 422	0.40 195	0.46 381	0.57 124	0.52 166	0.38 104	0.46 109	0.35 93	0.42 227	0.43 83	0.30 162	0.19 308	0.14 288	0.18 229	0.17 275	0.57 514	0.44 498

CroCo_RVC	0.40 226	0.39 442	0.85 455	0.48 390	0.37 422	0.40 195	0.46 381	0.57 124	0.52 166	0.38 104	0.46 109	0.35 93	0.42 227	0.43 83	0.30 162	0.19 308	0.14 288	0.18 229	0.17 275	0.57 514	0.44 498

rvit_stereo_0083	0.34 133	0.24 293	0.50 312	0.44 331	0.27 285	0.34 149	0.35 241	0.45 77	0.62 193	0.37 95	0.47 115	0.42 143	0.35 178	0.40 62	0.36 239	0.22 372	0.20 409	0.20 299	0.17 275	0.20 317	0.14 188

GLC_STEREO	0.29 91	0.19 124	0.27 20	0.44 331	0.19 52	0.31 113	0.26 94	0.47 82	0.43 132	0.37 95	0.47 115	0.41 133	0.23 59	0.50 140	0.34 206	0.14 100	0.18 385	0.19 269	0.16 226	0.16 209	0.13 144

rvit_0105_4	0.41 237	0.29 378	0.71 420	0.50 419	0.29 334	0.41 209	0.41 348	0.55 117	0.73 254	0.45 135	0.48 117	0.55 202	0.44 242	0.57 195	0.36 239	0.28 437	0.26 458	0.25 402	0.22 396	0.23 379	0.18 293

CES	0.28 80	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 516	0.37 171	0.27 110	0.48 84	0.46 149	0.34 80	0.48 117	0.27 52	0.22 45	0.39 57	0.23 47	0.13 61	0.11 134	0.12 25	0.08 1	0.13 80	0.17 275

sCroCo_RVC	0.35 148	0.28 366	0.69 411	0.51 435	0.39 435	0.41 209	0.31 176	0.49 87	0.45 145	0.31 57	0.48 117	0.38 113	0.32 157	0.46 113	0.32 179	0.21 347	0.22 425	0.19 269	0.19 332	0.21 340	0.20 349

WCG-NET	0.28 80	0.15 25	0.33 81	0.33 49	0.19 52	0.33 139	0.27 110	0.39 47	0.80 300	0.46 141	0.49 120	0.39 117	0.25 76	0.40 62	0.25 74	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.11 78	0.12 46	0.10 28

testlalala	0.28 80	0.19 124	0.43 214	0.34 60	0.23 154	0.45 236	0.30 154	0.43 70	0.29 38	0.68 242	0.49 120	0.35 93	0.25 76	0.32 19	0.25 74	0.14 100	0.11 134	0.14 80	0.09 9	0.11 15	0.11 67

GCAP-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 172	0.38 158	0.19 52	0.38 184	0.23 61	0.57 124	0.41 122	0.45 135	0.49 120	0.39 117	0.27 102	0.33 25	0.23 47	0.14 100	0.12 189	0.14 80	0.11 78	0.12 46	0.11 67

AnonymousM	0.41 237	0.81 514	0.29 36	0.34 60	0.22 114	0.28 74	0.38 299	0.53 116	0.41 122	0.70 257	0.49 120	0.47 170	0.27 102	0.41 69	0.31 169	0.15 161	0.12 189	1.51 537	0.26 446	0.12 46	0.10 28

DilatedVolume-Stereo	0.30 105	0.15 25	0.34 97	0.33 49	0.20 76	0.53 271	0.25 83	0.56 119	0.43 132	0.56 174	0.50 124	0.35 93	0.29 130	0.49 134	0.28 141	0.13 61	0.11 134	0.12 25	0.11 78	0.11 15	0.10 28

MM-Stereo_test1	0.33 127	0.19 124	0.36 114	0.41 252	0.23 154	0.36 166	0.45 377	0.58 130	0.54 173	0.60 185	0.50 124	0.38 113	0.37 198	0.60 236	0.26 103	0.15 161	0.13 254	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.12 110

model_zeroshot	0.33 127	0.18 85	0.48 287	0.39 186	0.28 308	0.45 236	0.25 83	0.63 165	0.45 145	0.61 192	0.50 124	0.51 187	0.25 76	0.45 98	0.26 103	0.16 209	0.13 254	0.15 120	0.14 169	0.13 80	0.13 144

gcap-zeroshot	0.34 133	0.18 85	0.52 329	0.38 158	0.22 114	0.49 252	0.27 110	0.52 106	0.34 67	0.64 212	0.50 124	0.83 354	0.34 175	0.48 130	0.24 56	0.13 61	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 80	0.12 110

ACVNet-DCA	0.35 148	0.23 256	0.33 81	0.41 252	0.22 114	0.55 282	0.38 299	0.85 299	0.54 173	0.41 122	0.50 124	0.34 84	0.49 264	0.57 195	0.25 74	0.16 209	0.10 54	0.19 269	0.13 138	0.18 267	0.17 275

xx1	0.39 214	0.23 256	0.33 81	0.41 252	0.22 114	0.55 282	0.38 299	0.67 198	1.06 443	0.41 122	0.50 124	0.65 272	0.53 286	0.57 195	0.25 74	0.16 209	0.10 54	0.20 299	0.19 332	0.18 267	0.17 275

1test111	0.36 166	0.23 256	0.33 81	0.41 252	0.22 114	0.55 282	0.38 299	0.85 299	0.54 173	0.41 122	0.50 124	0.34 84	0.49 264	0.55 173	0.45 314	0.16 209	0.10 54	0.19 269	0.13 138	0.18 267	0.17 275

cc1	0.37 183	0.23 256	0.33 81	0.41 252	0.22 114	0.55 282	0.38 299	0.67 198	1.06 443	0.41 122	0.50 124	0.34 84	0.49 264	0.57 195	0.25 74	0.16 209	0.10 54	0.19 269	0.13 138	0.16 209	0.15 211

anonymousdsp2	0.35 148	0.20 159	0.43 214	0.37 129	0.24 183	0.48 248	0.31 176	0.86 303	0.65 216	0.55 171	0.50 124	0.50 183	0.34 175	0.56 183	0.31 169	0.14 100	0.10 54	0.14 80	0.10 53	0.16 209	0.14 188

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 40	0.16 39	0.32 67	0.39 186	0.21 95	0.18 4	0.21 38	0.34 26	0.26 26	0.28 43	0.51 133	0.28 55	0.29 130	0.26 2	0.24 56	0.14 100	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.14 123	0.12 110

rvit_0105_5	0.42 244	0.31 392	0.73 428	0.50 419	0.29 334	0.44 228	0.42 358	0.61 151	0.74 261	0.51 156	0.51 133	0.60 239	0.47 256	0.57 195	0.38 263	0.27 427	0.25 451	0.25 402	0.23 409	0.22 362	0.18 293

RAFT-Stereo-weight	0.32 117	0.18 85	0.33 81	0.39 186	0.22 114	0.26 44	0.29 138	0.67 198	0.80 300	0.53 165	0.51 133	0.58 218	0.20 31	0.47 120	0.27 121	0.13 61	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.13 80	0.11 67

trnet	0.27 73	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 171	0.23 61	0.52 106	0.72 247	0.42 127	0.51 133	0.34 84	0.26 92	0.39 57	0.25 74	0.15 161	0.11 134	0.12 25	0.08 1	0.11 15	0.10 28

MGS-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 172	0.36 113	0.23 154	0.37 171	0.30 154	0.39 47	0.44 138	0.31 57	0.51 133	0.40 127	0.24 69	0.43 83	0.26 103	0.15 161	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.14 123	0.13 144

LL-Strereo2	0.35 148	0.24 293	0.48 287	0.41 252	0.26 256	0.35 157	0.24 75	0.67 198	0.44 138	0.54 169	0.51 133	0.66 277	0.25 76	0.66 291	0.30 162	0.14 100	0.12 189	0.23 374	0.20 357	0.18 267	0.13 144

LoS_RVC	0.27 73	0.16 39	0.27 20	0.32 37	0.30 348	0.44 228	0.34 217	0.41 58	0.33 64	0.31 57	0.51 133	0.29 56	0.32 157	0.36 39	0.28 141	0.11 24	0.10 54	0.11 1	0.08 1	0.11 15	0.19 326

GMStereo	0.39 214	0.37 426	0.54 341	0.40 221	0.26 256	0.42 216	0.36 263	0.59 135	1.04 432	0.55 171	0.51 133	0.37 105	0.35 178	0.54 168	0.41 280	0.19 308	0.13 254	0.16 146	0.17 275	0.24 392	0.18 293
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.28 80	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 171	0.25 83	0.51 97	0.72 247	0.42 127	0.51 133	0.32 68	0.26 92	0.38 53	0.25 74	0.16 209	0.11 134	0.12 25	0.08 1	0.12 46	0.11 67
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
MM-Stereo_test3	0.34 133	0.19 124	0.31 54	0.41 252	0.25 215	0.35 157	0.44 374	0.72 243	0.92 377	0.46 141	0.52 142	0.41 133	0.29 130	0.44 94	0.28 141	0.16 209	0.15 317	0.17 184	0.13 138	0.14 123	0.13 144

Reg-Stereo(zero)	0.30 105	0.16 39	0.28 29	0.34 60	0.18 32	0.32 132	0.20 22	0.63 165	0.68 227	0.50 153	0.52 142	0.51 187	0.30 145	0.45 98	0.25 74	0.13 61	0.10 54	0.12 25	0.10 53	0.12 46	0.11 67

CAS	0.34 133	0.13 2	0.25 10	1.28 536	0.30 348	0.46 241	0.38 299	0.48 84	0.47 154	0.34 80	0.52 142	0.24 43	0.19 25	0.29 7	0.27 121	0.69 526	0.08 2	0.12 25	0.08 1	0.12 46	0.15 211

LoS	0.29 91	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 32	0.33 139	0.29 138	0.51 97	0.72 247	0.34 80	0.52 142	0.41 133	0.28 116	0.47 120	0.28 141	0.15 161	0.11 134	0.13 54	0.09 9	0.11 15	0.11 67
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
11t1	0.36 166	0.21 196	0.42 203	0.35 94	0.22 114	0.62 334	0.29 138	0.69 216	0.43 132	0.60 185	0.53 146	0.53 195	0.48 261	0.56 183	0.40 276	0.18 278	0.14 288	0.16 146	0.13 138	0.17 243	0.17 275

iRaft-Stereo_20w	0.39 214	0.19 124	0.57 356	0.37 129	0.27 285	0.31 113	0.24 75	1.44 506	0.29 38	0.69 251	0.53 146	0.60 239	0.42 227	0.83 387	0.27 121	0.14 100	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.15 169	0.13 144

xyz-stereo-finetune	0.33 127	0.18 85	0.36 114	0.33 49	0.18 32	0.57 300	0.31 176	0.58 130	0.69 234	0.45 135	0.54 148	0.38 113	0.33 167	0.56 183	0.36 239	0.12 33	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 80	0.12 110

MyStereo06	0.38 198	0.21 196	0.61 368	0.41 252	0.28 308	0.41 209	0.50 407	0.95 342	0.35 80	0.62 194	0.54 148	0.76 331	0.27 102	0.50 140	0.29 156	0.14 100	0.13 254	0.18 229	0.17 275	0.17 243	0.15 211

CASnet	0.30 105	0.20 159	0.33 81	0.41 252	0.16 7	0.26 44	0.24 75	0.52 106	0.53 169	0.52 162	0.54 148	0.39 117	0.24 69	0.40 62	0.26 103	0.14 100	0.10 54	0.22 354	0.18 302	0.18 267	0.11 67
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.33 127	0.18 85	0.40 172	0.40 221	0.24 183	0.32 132	0.27 110	0.58 130	0.72 247	0.65 221	0.54 148	0.42 143	0.23 59	0.45 98	0.28 141	0.14 100	0.09 23	0.19 269	0.16 226	0.16 209	0.11 67

CFNet-RSSM	0.34 133	0.17 61	0.45 238	0.39 186	0.22 114	0.35 157	0.23 61	0.73 254	0.84 323	0.65 221	0.54 148	0.57 210	0.28 116	0.46 113	0.26 103	0.13 61	0.10 54	0.14 80	0.12 104	0.13 80	0.11 67

PMTNet	0.32 117	0.16 39	0.24 5	0.29 5	0.18 32	0.45 236	0.22 47	0.56 119	0.63 204	0.46 141	0.54 148	0.39 117	0.34 175	0.48 130	0.24 56	0.75 528	0.10 54	0.12 25	0.08 1	0.12 46	0.11 67

WCG-NET（raft）	0.31 111	0.15 25	0.36 114	0.32 37	0.19 52	0.35 157	0.27 110	0.51 97	0.78 289	0.45 135	0.55 154	0.48 175	0.27 102	0.54 168	0.26 103	0.13 61	0.10 54	0.12 25	0.11 78	0.12 46	0.11 67

AE-Stereo	0.34 133	0.21 196	0.42 203	0.48 390	0.31 370	0.48 248	0.35 241	0.61 151	0.62 193	0.32 72	0.55 154	0.52 191	0.27 102	0.47 120	0.29 156	0.13 61	0.13 254	0.18 229	0.16 226	0.15 169	0.12 110

raftrobust	0.34 133	0.19 124	0.36 114	0.41 252	0.27 285	0.30 98	0.25 83	0.71 239	0.63 204	0.58 179	0.55 154	0.45 159	0.46 252	0.51 147	0.29 156	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.12 46	0.13 144

testlalala2	0.36 166	0.18 85	0.45 238	0.89 521	0.53 492	0.44 228	0.26 94	0.61 151	0.49 157	0.68 242	0.56 157	0.44 157	0.24 69	0.34 29	0.31 169	0.15 161	0.12 189	0.14 80	0.10 53	0.13 80	0.13 144

testlalala_base	0.46 281	0.25 316	0.41 182	0.46 375	0.33 397	0.58 305	0.25 83	0.57 124	0.34 67	0.51 156	0.56 157	0.46 167	0.30 145	0.43 83	0.31 169	1.47 548	0.11 134	0.14 80	0.09 9	1.59 538	0.13 144

riskmin	0.38 198	0.20 159	0.39 161	0.32 37	0.23 154	0.53 271	0.30 154	0.63 165	0.80 300	0.49 150	0.56 157	0.73 317	0.58 322	0.55 173	0.36 239	0.17 247	0.11 134	0.19 269	0.13 138	0.19 301	0.20 349

IGEV_Zeroshot_test	0.34 133	0.18 85	0.67 401	0.39 186	0.28 308	0.30 98	0.25 83	0.74 256	0.31 49	0.62 194	0.57 160	0.54 199	0.25 76	0.53 162	0.27 121	0.14 100	0.10 54	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 110

HH	0.35 148	0.20 159	0.47 267	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 269	0.38 107	0.43 130	0.57 160	0.79 341	0.44 242	0.71 329	0.25 74	0.15 161	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 110

HanStereo	0.35 148	0.20 159	0.47 267	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 269	0.38 107	0.43 130	0.57 160	0.79 341	0.44 242	0.71 329	0.25 74	0.15 161	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 110

s12784h	0.36 166	0.15 25	0.24 5	0.34 60	0.15 1	0.77 397	0.29 138	0.80 285	0.83 318	0.56 174	0.57 160	0.43 151	0.40 219	0.57 195	0.33 191	0.12 33	0.10 54	0.14 80	0.09 9	0.14 123	0.09 4

MyStereo04	0.44 261	0.22 235	0.44 226	0.42 292	0.28 308	0.40 195	0.50 407	1.00 358	1.08 452	0.62 194	0.58 164	0.55 202	0.57 313	0.71 329	0.44 305	0.14 100	0.13 254	0.18 229	0.17 275	0.17 243	0.16 257

rvit_0105_3	0.47 296	0.34 409	0.77 447	0.54 461	0.31 370	0.49 252	0.47 388	0.63 165	0.79 298	0.65 221	0.59 165	0.64 259	0.50 275	0.65 283	0.39 269	0.29 444	0.27 466	0.29 448	0.28 457	0.21 340	0.20 349

Gwc-CoAtRS	0.34 133	0.17 61	0.44 226	0.39 186	0.23 154	0.34 149	0.22 47	0.70 231	0.75 264	0.60 185	0.59 165	0.58 218	0.29 130	0.45 98	0.26 103	0.14 100	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.12 46	0.12 110

Anonymous_2	0.82 460	0.44 459	0.63 380	0.40 221	0.43 458	0.80 407	0.52 425	0.72 243	0.77 279	0.71 264	0.60 167	0.87 371	0.76 421	0.75 352	0.58 373	0.52 515	0.54 529	0.54 516	4.82 568	0.56 512	0.40 486

UDGNet	0.48 308	0.77 511	0.50 312	0.48 390	0.31 370	0.41 209	0.34 217	0.70 231	0.92 377	0.65 221	0.60 167	0.58 218	0.43 233	0.63 263	0.41 280	0.32 465	0.15 317	0.66 522	0.19 332	0.36 465	0.21 367

MIPNet	0.37 183	0.21 196	0.59 361	0.39 186	0.25 215	0.50 255	0.28 128	0.77 272	0.70 235	0.65 221	0.60 167	0.40 127	0.49 264	0.44 94	0.37 255	0.14 100	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.13 144

UGAM-zero	0.46 281	0.19 124	0.62 371	0.37 129	0.23 154	0.34 149	0.21 38	1.15 426	0.39 117	0.66 233	0.61 170	1.70 508	0.91 461	0.75 352	0.25 74	0.14 100	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 80	0.13 144

MyStereo05	0.44 261	0.21 196	0.45 238	0.41 252	0.28 308	0.41 209	0.50 407	0.93 330	1.09 454	0.76 297	0.61 170	0.51 187	0.57 313	0.73 339	0.42 284	0.14 100	0.13 254	0.18 229	0.17 275	0.17 243	0.15 211

MC-Stereo	0.28 80	0.17 61	0.32 67	0.38 158	0.20 76	0.26 44	0.26 94	0.49 87	0.37 102	0.37 95	0.61 170	0.41 133	0.31 152	0.55 173	0.25 74	0.13 61	0.09 23	0.14 80	0.12 104	0.12 46	0.11 67

water-stereo	0.28 80	0.14 11	0.29 36	0.35 94	0.19 52	0.36 166	0.23 61	0.62 157	0.38 107	0.39 112	0.62 173	0.41 133	0.35 178	0.28 6	0.27 121	0.14 100	0.13 254	0.13 54	0.12 104	0.12 46	0.10 28

MIF-Stereo (partial)	0.31 111	0.18 85	0.37 130	0.41 252	0.31 370	0.28 74	0.23 61	0.47 82	0.42 130	0.31 57	0.63 174	0.36 103	0.35 178	0.57 195	0.31 169	0.17 247	0.13 254	0.19 269	0.17 275	0.18 267	0.14 188

EKT-Stereo	0.35 148	0.23 256	0.39 161	0.43 312	0.29 334	0.38 184	0.31 176	0.69 216	0.64 211	0.45 135	0.63 174	0.49 181	0.27 102	0.56 183	0.33 191	0.18 278	0.14 288	0.18 229	0.15 194	0.16 209	0.16 257

NRIStereo	0.36 166	0.20 159	0.45 238	0.41 252	0.23 154	0.34 149	0.26 94	0.65 179	0.55 178	0.64 212	0.63 174	0.56 205	0.37 198	0.65 283	0.37 255	0.15 161	0.11 134	0.18 229	0.15 194	0.17 243	0.14 188

GCAP-BAT	0.30 105	0.21 196	0.42 203	0.33 49	0.27 285	0.26 44	0.27 110	0.45 77	0.30 43	0.60 185	0.64 177	0.45 159	0.23 59	0.56 183	0.26 103	0.15 161	0.12 189	0.15 120	0.10 53	0.12 46	0.11 67

MSKI-zero shot	0.32 117	0.17 61	0.34 97	0.39 186	0.21 95	0.32 132	0.22 47	0.61 151	0.43 132	0.52 162	0.64 177	0.61 244	0.20 31	0.74 346	0.25 74	0.14 100	0.10 54	0.14 80	0.10 53	0.12 46	0.12 110

OMP-Stereo	0.42 244	0.22 235	0.46 255	0.52 447	0.24 183	0.36 166	0.25 83	0.71 239	0.78 289	0.77 303	0.64 177	0.89 380	0.39 213	0.91 424	0.35 223	0.15 161	0.12 189	0.20 299	0.15 194	0.15 169	0.12 110

HART	0.29 91	0.16 39	0.32 67	0.40 221	0.21 95	0.32 132	0.26 94	0.62 157	0.31 49	0.33 77	0.65 180	0.41 133	0.22 45	0.55 173	0.25 74	0.12 33	0.10 54	0.15 120	0.11 78	0.15 169	0.11 67

tg	0.33 127	0.18 85	0.37 130	0.39 186	0.22 114	0.38 184	0.26 94	0.70 231	0.56 184	0.47 146	0.65 180	0.42 143	0.24 69	0.55 173	0.33 191	0.14 100	0.10 54	0.18 229	0.17 275	0.14 123	0.11 67

GCST	0.83 467	1.22 534	0.74 433	1.58 539	1.01 532	1.06 464	0.23 61	0.78 278	0.78 289	0.97 424	0.65 180	0.78 339	0.35 178	0.92 427	0.34 206	0.96 534	0.65 534	1.20 534	0.81 537	0.91 526	0.70 525

RCA-Stereo	0.35 148	0.17 61	0.34 97	0.38 158	0.22 114	0.31 113	0.34 217	0.68 208	1.24 479	0.45 135	0.65 180	0.47 170	0.43 233	0.38 53	0.27 121	0.13 61	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.11 15	0.11 67

dd	0.43 254	0.38 436	0.55 346	0.44 331	0.25 215	0.47 245	0.38 299	0.70 231	1.05 436	0.59 181	0.65 180	0.42 143	0.39 213	0.66 291	0.50 338	0.24 398	0.15 317	0.21 340	0.15 194	0.22 362	0.18 293

Anonymous3	0.46 281	0.34 409	0.86 460	0.50 419	0.37 422	0.81 412	0.50 407	0.72 243	0.65 216	0.51 156	0.65 180	0.45 159	0.45 247	0.64 276	0.38 263	0.24 398	0.24 443	0.22 354	0.21 378	0.23 379	0.23 391

RALAANet	0.38 198	0.23 256	0.48 287	0.42 292	0.29 334	0.35 157	0.25 83	0.86 303	0.64 211	0.67 236	0.65 180	0.60 239	0.29 130	0.60 236	0.34 206	0.15 161	0.12 189	0.17 184	0.15 194	0.21 340	0.13 144

plain	0.31 111	0.20 159	0.50 312	0.39 186	0.29 334	0.27 57	0.30 154	0.44 73	0.35 80	0.31 57	0.66 187	0.30 58	0.31 152	0.65 283	0.31 169	0.17 247	0.13 254	0.20 299	0.15 194	0.17 243	0.12 110

DLNR_Zeroshot_test	20.09 573	36.28 580	38.04 576	169.85 586	61.80 582	0.23 17	0.20 22	13.88 572	0.37 102	0.44 133	0.66 187	0.43 151	0.21 38	0.62 252	0.28 141	5.46 569	0.10 54	0.15 120	0.11 78	72.60 585	0.11 67

rafts_anoy	0.37 183	0.21 196	0.36 114	0.41 252	0.26 256	0.30 98	0.33 206	0.67 198	0.90 365	0.58 179	0.66 187	0.45 159	0.33 167	0.47 120	0.39 269	0.16 209	0.11 134	0.21 340	0.23 409	0.17 243	0.14 188

iRaftStereo_RVC	0.32 117	0.19 124	0.37 130	0.39 186	0.22 114	0.31 113	0.29 138	0.68 208	0.51 163	0.49 150	0.66 187	0.37 105	0.23 59	0.45 98	0.33 191	0.14 100	0.10 54	0.18 229	0.17 275	0.15 169	0.12 110

DeepStereo_RVC	0.36 166	0.21 196	0.47 267	0.40 221	0.24 183	0.26 44	0.22 47	0.60 145	0.38 107	0.69 251	0.67 191	0.57 210	0.51 280	0.56 183	0.39 269	0.16 209	0.12 189	0.18 229	0.15 194	0.19 301	0.18 293

test-1	0.36 166	0.19 124	0.71 420	0.46 375	0.26 256	0.44 228	0.36 263	0.60 145	0.59 189	0.48 149	0.67 191	0.53 195	0.36 194	0.40 62	0.29 156	0.14 100	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.16 257

TANstereo	0.30 105	0.15 25	0.31 54	0.30 9	0.17 17	0.55 282	0.23 61	0.44 73	0.55 178	0.59 181	0.68 193	0.37 105	0.26 92	0.35 37	0.27 121	0.15 161	0.16 348	0.12 25	0.10 53	0.13 80	0.14 188

rvit_105_1	0.54 376	0.40 447	0.76 442	0.58 475	0.37 422	0.59 318	0.68 471	0.70 231	0.94 390	0.82 333	0.69 194	0.73 317	0.58 322	0.78 367	0.54 363	0.32 465	0.29 475	0.31 457	0.34 483	0.23 379	0.20 349

qqq	0.40 226	0.26 335	0.44 226	0.36 113	0.22 114	0.46 241	0.36 263	0.85 299	0.54 173	0.56 174	0.69 194	0.65 272	0.53 286	0.55 173	0.45 314	0.17 247	0.16 348	0.20 299	0.19 332	0.18 267	0.17 275

XX-TBD	0.32 117	0.53 486	0.26 14	0.51 435	0.20 76	0.37 171	0.24 75	0.40 52	0.73 254	0.54 169	0.69 194	0.31 65	0.25 76	0.32 19	0.27 121	0.16 209	0.10 54	0.12 25	0.09 9	0.13 80	0.11 67

knoymous	0.36 166	0.20 159	0.31 54	0.31 17	0.22 114	0.36 166	0.29 138	0.61 151	0.64 211	0.67 236	0.70 197	0.60 239	0.40 219	0.58 215	0.34 206	0.17 247	0.11 134	0.20 299	0.11 78	0.17 243	0.18 293

x	0.39 214	0.24 293	0.41 182	0.34 60	0.23 154	0.52 263	0.32 196	0.86 303	0.52 166	0.57 177	0.70 197	0.59 233	0.50 275	0.49 134	0.46 324	0.17 247	0.15 317	0.17 184	0.15 194	0.17 243	0.16 257

AIO-test1	0.38 198	0.18 85	0.38 142	0.50 419	0.24 183	0.46 241	0.30 154	0.70 231	1.19 470	0.40 118	0.71 199	0.45 159	0.29 130	0.53 162	0.27 121	0.15 161	0.13 254	0.19 269	0.21 378	0.13 80	0.17 275

GANet-ADL	0.42 244	0.25 316	0.45 238	0.43 312	0.29 334	0.54 277	0.35 241	0.89 317	0.86 336	0.63 202	0.72 200	0.68 285	0.42 227	0.52 153	0.41 280	0.21 347	0.14 288	0.15 120	0.13 138	0.18 267	0.19 326

CRE-IMP	0.36 166	0.23 256	0.49 299	0.42 292	0.24 183	0.41 209	0.21 38	0.57 124	0.41 122	0.65 221	0.72 200	0.53 195	0.37 198	0.61 244	0.38 263	0.17 247	0.11 134	0.19 269	0.15 194	0.21 340	0.18 293

RALCasStereoNet	0.36 166	0.21 196	0.37 130	0.42 292	0.26 256	0.35 157	0.38 299	0.63 165	0.64 211	0.50 153	0.72 200	0.51 187	0.29 130	0.59 230	0.36 239	0.16 209	0.14 288	0.15 120	0.13 138	0.17 243	0.16 257

FENet	0.42 244	0.22 235	0.38 142	0.39 186	0.24 183	0.55 282	0.32 196	0.79 282	0.70 235	0.71 264	0.72 200	0.63 252	0.57 313	0.62 252	0.44 305	0.19 308	0.13 254	0.19 269	0.17 275	0.18 267	0.19 326

Any-RAFT	0.35 148	0.16 39	0.30 47	0.34 60	0.21 95	0.52 263	0.22 47	0.88 315	0.73 254	0.53 165	0.73 204	0.64 259	0.28 116	0.46 113	0.24 56	0.15 161	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.13 80	0.12 110

Patchmatch Stereo++	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 252	0.22 114	0.24 26	0.22 47	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.58 218	0.38 202	0.58 215	0.36 239	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.20 317	0.15 211
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 252	0.22 114	0.24 26	0.31 176	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.58 218	0.38 202	0.56 183	0.35 223	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.20 317	0.15 211

ROB_FTStereo_v2	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 252	0.22 114	0.24 26	0.31 176	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.57 210	0.38 202	0.57 195	0.36 239	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.20 317	0.15 211

ROB_FTStereo	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 252	0.22 114	0.25 40	0.21 38	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.58 218	0.38 202	0.57 195	0.35 223	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.20 317	0.15 211

HUI-Stereo	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 252	0.22 114	0.24 26	0.22 47	0.60 145	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.58 218	0.38 202	0.50 140	0.35 223	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.20 317	0.15 211

iGMRVC	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 252	0.22 114	0.24 26	0.30 154	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.58 218	0.38 202	0.58 215	0.36 239	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.20 317	0.15 211

iRAFT	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 252	0.22 114	0.24 26	0.22 47	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.58 218	0.38 202	0.58 215	0.36 239	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.20 317	0.15 211

RAFT-IKP	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 252	0.22 114	0.24 26	0.28 128	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.57 210	0.38 202	0.58 215	0.36 239	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.20 317	0.15 211

rvit_stereo_0075_2	0.47 296	0.37 426	0.70 415	0.53 455	0.46 476	0.43 219	0.36 263	0.81 288	0.67 222	0.55 171	0.74 213	0.59 233	0.43 233	0.63 263	0.43 289	0.32 465	0.23 435	0.35 472	0.25 433	0.30 434	0.25 406

PFNet	0.42 244	0.18 85	0.58 360	0.43 312	0.24 183	0.43 219	0.32 196	0.74 256	0.78 289	1.00 437	0.74 213	0.68 285	0.39 213	0.72 334	0.37 255	0.16 209	0.10 54	0.20 299	0.15 194	0.16 209	0.13 144

G2L-ROB	0.47 296	0.19 124	0.42 203	0.35 94	0.22 114	0.57 300	0.42 358	1.14 422	0.71 246	0.84 352	0.75 215	1.09 439	0.53 286	0.74 346	0.53 358	0.17 247	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.17 243	0.19 326

DFGA-Net	0.45 271	0.29 378	0.80 451	0.42 292	0.32 386	0.53 271	0.35 241	0.78 278	0.89 362	0.66 233	0.75 215	0.48 175	0.39 213	0.74 346	0.60 381	0.15 161	0.13 254	0.19 269	0.18 302	0.20 317	0.17 275

DCVSM-stereo	0.49 326	0.27 352	0.53 337	0.39 186	0.29 334	0.51 259	0.26 94	0.75 262	0.75 264	1.11 472	0.75 215	1.05 426	0.72 409	0.60 236	0.47 331	0.20 331	0.19 399	0.24 389	0.20 357	0.25 402	0.30 441

test_sample1	0.42 244	0.22 235	0.46 255	0.34 60	0.23 154	0.58 305	0.35 241	0.99 354	0.49 157	0.62 194	0.75 215	0.69 289	0.61 339	0.58 215	0.44 305	0.18 278	0.14 288	0.17 184	0.15 194	0.17 243	0.17 275

ARAFT	0.47 296	0.24 293	0.79 449	0.42 292	0.25 215	0.55 282	0.55 437	0.75 262	0.81 308	0.89 385	0.75 215	0.73 317	0.47 256	0.88 409	0.37 255	0.15 161	0.12 189	0.23 374	0.22 396	0.14 123	0.13 144

EAI-Stereo	0.34 133	0.19 124	0.44 226	0.39 186	0.21 95	0.31 113	0.30 154	1.15 426	0.30 43	0.49 150	0.75 215	0.36 103	0.28 116	0.62 252	0.27 121	0.14 100	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.13 80	0.12 110

gwcnet-sp	0.48 308	0.23 256	0.70 415	0.40 221	0.26 256	0.81 412	0.41 348	0.89 317	0.84 323	0.91 397	0.76 221	0.66 277	0.61 339	0.66 291	0.50 338	0.18 278	0.17 368	0.18 229	0.18 302	0.18 267	0.18 293

scenet	0.48 308	0.23 256	0.70 415	0.40 221	0.26 256	0.81 412	0.41 348	0.89 317	0.84 323	0.91 397	0.76 221	0.66 277	0.61 339	0.66 291	0.50 338	0.18 278	0.17 368	0.18 229	0.18 302	0.18 267	0.18 293

ssnet	0.48 308	0.23 256	0.70 415	0.40 221	0.26 256	0.81 412	0.41 348	0.89 317	0.84 323	0.91 397	0.76 221	0.66 277	0.61 339	0.66 291	0.50 338	0.18 278	0.17 368	0.18 229	0.18 302	0.18 267	0.18 293

Pruner-Stereo	0.38 198	0.20 159	0.45 238	0.40 221	0.25 215	0.22 13	0.24 75	0.67 198	0.55 178	0.89 385	0.76 221	0.68 285	0.29 130	0.62 252	0.35 223	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.17 275	0.17 243	0.18 293

ACV-stereo	0.62 416	0.34 409	1.00 475	0.43 312	0.31 370	1.20 487	0.40 333	0.75 262	0.83 318	0.64 212	0.77 225	2.10 520	1.03 483	0.81 376	0.64 393	0.21 347	0.17 368	0.18 229	0.18 302	0.21 340	0.21 367

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 244	0.20 159	0.74 433	0.38 158	0.43 458	0.39 191	0.26 94	0.94 335	0.49 157	0.53 165	0.77 225	0.93 393	0.45 247	0.63 263	0.24 56	0.16 209	0.10 54	0.17 184	0.18 302	0.20 317	0.20 349

test_sample2	0.42 244	0.22 235	0.43 214	0.33 49	0.21 95	0.58 305	0.39 322	0.95 342	0.67 222	0.63 202	0.77 225	0.69 289	0.57 313	0.61 244	0.38 263	0.19 308	0.14 288	0.18 229	0.16 226	0.19 301	0.18 293

ADStereo(finetuned)	0.37 183	0.16 39	0.49 299	0.34 60	0.19 52	0.30 98	0.30 154	0.68 208	0.91 372	0.70 257	0.77 225	0.43 151	0.69 388	0.45 98	0.33 191	0.14 100	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.13 80	0.12 110

IPLGR	0.39 214	0.21 196	0.63 380	0.39 186	0.22 114	0.49 252	0.29 138	0.76 269	0.74 261	0.78 307	0.77 225	0.44 157	0.42 227	0.47 120	0.38 263	0.13 61	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.13 144

NF-Stereo	0.38 198	0.20 159	0.45 238	0.41 252	0.25 215	0.26 44	0.31 176	0.69 216	0.70 235	0.65 221	0.77 225	0.57 210	0.30 145	0.67 302	0.35 223	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.16 209	0.27 420

OCTAStereo	0.38 198	0.20 159	0.46 255	0.41 252	0.25 215	0.26 44	0.31 176	0.69 216	0.70 235	0.65 221	0.77 225	0.58 218	0.30 145	0.67 302	0.35 223	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.16 209	0.27 420

RE-Stereo	0.38 198	0.20 159	0.46 255	0.41 252	0.25 215	0.26 44	0.31 176	0.69 216	0.70 235	0.65 221	0.77 225	0.58 218	0.30 145	0.67 302	0.35 223	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.16 209	0.27 420

TVStereo	0.38 198	0.20 159	0.46 255	0.41 252	0.25 215	0.26 44	0.31 176	0.69 216	0.70 235	0.65 221	0.77 225	0.58 218	0.30 145	0.67 302	0.35 223	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.16 209	0.27 420

cross-raft	0.34 133	0.20 159	0.37 130	0.44 331	0.23 154	0.32 132	0.35 241	0.74 256	0.40 118	0.60 185	0.77 225	0.57 210	0.27 102	0.43 83	0.28 141	0.12 33	0.10 54	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.11 67

DCANet	0.36 166	0.16 39	0.41 182	0.34 60	0.19 52	0.30 98	0.30 154	0.68 208	0.91 372	0.70 257	0.77 225	0.43 151	0.57 313	0.45 98	0.34 206	0.14 100	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.13 80	0.12 110

xyz-stereo-finetune2	0.36 166	0.19 124	0.38 142	0.32 37	0.19 52	0.82 420	0.29 138	0.52 106	0.32 58	0.51 156	0.78 236	0.43 151	0.45 247	0.69 318	0.44 305	0.13 61	0.12 189	0.17 184	0.13 138	0.12 46	0.13 144

LL-Strereo	0.57 396	0.27 352	0.68 405	0.48 390	0.34 406	0.39 191	0.48 396	0.94 335	0.97 400	0.83 345	0.78 236	1.10 442	1.18 498	1.33 494	0.49 337	0.17 247	0.14 288	0.22 354	0.19 332	0.16 209	0.17 275

DCANet-4	0.36 166	0.20 159	0.48 287	0.34 60	0.19 52	0.29 86	0.30 154	0.66 188	0.92 377	0.69 251	0.78 236	0.40 127	0.47 256	0.45 98	0.34 206	0.14 100	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.11 15	0.13 144

fff	0.37 183	0.16 39	0.41 182	0.34 60	0.19 52	0.29 86	0.30 154	0.69 216	1.06 443	0.69 251	0.78 236	0.42 143	0.63 351	0.46 113	0.34 206	0.14 100	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.11 15	0.13 144

GwcNet-ADL	0.44 261	0.22 235	0.48 287	0.45 354	0.30 348	0.40 195	0.37 277	0.92 328	0.97 400	0.71 264	0.78 236	0.61 244	0.42 227	0.62 252	0.50 338	0.19 308	0.14 288	0.15 120	0.14 169	0.18 267	0.18 293

RAFT_R40	0.40 226	0.19 124	0.44 226	0.43 312	0.25 215	0.23 17	0.26 94	0.67 198	0.67 222	0.98 429	0.78 236	0.72 306	0.43 233	0.76 356	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 299	0.16 226	0.18 267	0.14 188

TestStereo	0.38 198	0.31 392	0.40 172	0.45 354	0.20 76	0.40 195	0.37 277	0.66 188	0.65 216	0.53 165	0.78 236	0.47 170	0.40 219	0.55 173	0.37 255	0.18 278	0.13 254	0.20 299	0.15 194	0.22 362	0.13 144

raft+_RVC	0.38 198	0.19 124	0.35 107	0.37 129	0.25 215	0.45 236	0.37 277	0.78 278	0.89 362	0.51 156	0.78 236	0.50 183	0.29 130	0.53 162	0.40 276	0.15 161	0.12 189	0.17 184	0.15 194	0.14 123	0.12 110

csc	0.37 183	0.16 39	0.41 182	0.34 60	0.19 52	0.29 86	0.30 154	0.69 216	1.06 443	0.69 251	0.78 236	0.42 143	0.63 351	0.46 113	0.34 206	0.14 100	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.11 15	0.13 144

cscssc	0.37 183	0.16 39	0.41 182	0.34 60	0.19 52	0.29 86	0.30 154	0.69 216	1.06 443	0.69 251	0.78 236	0.42 143	0.63 351	0.46 113	0.34 206	0.14 100	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.11 15	0.13 144

test_sample3	0.46 281	0.25 316	0.50 312	0.35 94	0.23 154	0.69 368	0.37 277	1.15 426	0.81 308	0.75 290	0.79 246	0.66 277	0.49 264	0.63 263	0.46 324	0.21 347	0.15 317	0.20 299	0.19 332	0.21 340	0.19 326

PFNet+	0.40 226	0.19 124	0.49 299	0.39 186	0.25 215	0.28 74	0.23 61	0.64 178	0.70 235	0.85 356	0.79 246	0.64 259	0.35 178	0.72 334	0.34 206	0.19 308	0.14 288	0.23 374	0.20 357	0.16 209	0.20 349

SST-Stereo	0.40 226	0.19 124	0.45 238	0.42 292	0.25 215	0.25 40	0.21 38	0.66 188	0.47 154	1.08 466	0.79 246	0.72 306	0.43 233	0.77 363	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 299	0.16 226	0.19 301	0.15 211

ssnet_v2	0.58 403	0.28 366	0.56 352	0.43 312	0.29 334	0.95 441	0.59 450	1.13 413	0.99 409	0.93 409	0.80 249	0.99 406	0.64 362	0.82 379	0.94 466	0.25 408	0.22 425	0.23 374	0.24 424	0.20 317	0.19 326

BUS	0.45 271	0.25 316	0.43 214	0.45 354	0.28 308	0.70 373	0.34 217	0.94 335	0.76 272	0.75 290	0.80 249	0.65 272	0.49 264	0.64 276	0.51 348	0.20 331	0.14 288	0.22 354	0.19 332	0.18 267	0.18 293

BSDual-CNN	0.46 281	0.25 316	0.43 214	0.45 354	0.28 308	0.77 397	0.40 333	0.94 335	0.76 272	0.75 290	0.80 249	0.76 331	0.54 298	0.64 276	0.43 289	0.20 331	0.14 288	0.22 354	0.19 332	0.18 267	0.18 293

hknet	0.49 326	0.25 316	0.51 324	0.45 354	0.29 334	0.77 397	0.40 333	0.94 335	0.83 318	0.75 290	0.80 249	0.97 402	0.61 339	0.73 339	0.45 314	0.18 278	0.14 288	0.22 354	0.19 332	0.18 267	0.18 293

PSMNet-ADL	0.48 308	0.27 352	0.40 172	0.48 390	0.30 348	0.68 366	0.37 277	0.90 322	0.80 300	0.61 192	0.80 249	0.92 391	0.62 345	0.72 334	0.63 390	0.23 387	0.18 385	0.18 229	0.20 357	0.22 362	0.20 349

IRAFT_RVC	0.42 244	0.20 159	0.48 287	0.44 331	0.24 183	0.27 57	0.54 433	0.74 256	0.77 279	0.76 297	0.80 249	0.73 317	0.51 280	0.70 324	0.36 239	0.17 247	0.10 54	0.21 340	0.16 226	0.16 209	0.14 188

CREStereo++_RVC	0.32 117	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 183	0.27 57	0.22 47	0.46 79	0.88 349	0.46 141	0.80 249	0.30 58	0.26 92	0.36 39	0.33 191	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.51 523	0.13 80	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
ITSA-stereo	0.53 364	0.28 366	0.52 329	0.40 221	0.23 154	0.56 295	0.34 217	1.24 467	1.24 479	0.80 313	0.81 256	0.72 306	0.58 322	0.82 379	0.65 395	0.21 347	0.17 368	0.23 374	0.21 378	0.22 362	0.26 411

CBFPSM	0.59 410	0.22 235	1.31 508	0.38 158	0.27 285	1.12 476	0.65 463	0.79 282	0.82 313	0.80 313	0.81 256	1.35 482	0.87 455	0.67 302	0.76 421	0.16 209	0.15 317	0.15 120	0.16 226	0.17 243	0.22 385

IPLG	0.39 214	0.20 159	0.59 361	0.40 221	0.24 183	0.54 277	0.27 110	0.75 262	0.63 204	0.84 352	0.81 256	0.32 68	0.32 157	0.60 236	0.45 314	0.13 61	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 80	0.12 110

HCRNet	0.44 261	0.34 409	0.41 182	0.53 455	0.26 256	0.53 271	0.29 138	0.83 293	0.63 204	0.71 264	0.81 256	0.77 337	0.50 275	0.66 291	0.36 239	0.24 398	0.16 348	0.24 389	0.20 357	0.21 340	0.18 293

test_sample4	0.47 296	0.26 335	0.50 312	0.35 94	0.22 114	0.69 368	0.38 299	1.15 426	0.81 308	0.78 307	0.82 260	0.62 250	0.53 286	0.63 263	0.44 305	0.21 347	0.15 317	0.21 340	0.19 332	0.21 340	0.19 326

GASNet	0.67 427	0.72 506	0.96 470	0.70 511	0.48 480	0.62 334	0.47 388	1.08 394	1.03 427	0.94 412	0.82 260	0.93 393	0.83 447	1.33 494	0.80 428	0.31 454	0.22 425	0.29 448	0.28 457	0.44 488	0.24 399

PSM-softLoss	0.38 198	0.20 159	0.48 287	0.41 252	0.26 256	0.30 98	0.35 241	0.69 216	0.46 149	0.62 194	0.82 260	0.59 233	0.33 167	0.70 324	0.39 269	0.19 308	0.12 189	0.20 299	0.18 302	0.16 209	0.22 385

KMStereo	0.38 198	0.20 159	0.48 287	0.41 252	0.26 256	0.30 98	0.35 241	0.69 216	0.46 149	0.62 194	0.82 260	0.59 233	0.33 167	0.70 324	0.39 269	0.19 308	0.12 189	0.20 299	0.18 302	0.16 209	0.22 385

RAFT	0.45 271	0.22 235	0.45 238	0.47 384	0.26 256	0.54 277	0.47 388	0.66 188	0.58 188	0.80 313	0.82 260	0.94 395	0.57 313	0.75 352	0.34 206	0.17 247	0.15 317	0.22 354	0.20 357	0.16 209	0.12 110

HITNet	0.41 237	0.26 335	0.45 238	0.33 49	0.17 17	0.63 343	0.30 154	0.93 330	0.64 211	0.71 264	0.82 260	0.64 259	0.52 282	0.59 230	0.43 289	0.14 100	0.10 54	0.15 120	0.13 138	0.19 301	0.12 110
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
ToySt	0.49 326	0.27 352	0.75 437	0.40 221	0.27 285	0.64 350	0.49 402	0.84 296	0.77 279	0.60 185	0.83 266	0.88 376	0.66 375	0.70 324	0.56 370	0.16 209	0.17 368	0.21 340	0.20 357	0.21 340	0.19 326

GES	0.44 261	0.23 256	0.57 356	0.40 221	0.30 348	0.59 318	0.36 263	0.96 346	0.68 227	0.74 288	0.83 266	0.47 170	0.48 261	0.67 302	0.43 289	0.22 372	0.16 348	0.17 184	0.16 226	0.18 267	0.23 391

ac_64	0.52 358	0.22 235	0.50 312	0.45 354	0.28 308	0.80 407	0.45 377	1.02 370	0.61 192	0.91 397	0.83 266	1.07 433	0.68 384	0.74 346	0.70 408	0.21 347	0.18 385	0.20 299	0.19 332	0.18 267	0.15 211

DMCA	0.45 271	0.26 335	0.50 312	0.38 158	0.28 308	0.51 259	0.34 217	0.93 330	0.68 227	0.75 290	0.83 266	0.79 341	0.53 286	0.51 147	0.54 363	0.21 347	0.16 348	0.21 340	0.16 226	0.19 301	0.21 367

BEATNet_4x	0.46 281	0.32 396	0.56 352	0.37 129	0.19 52	0.63 343	0.35 241	1.01 367	0.72 247	0.77 303	0.83 266	0.70 293	0.59 329	0.68 312	0.53 358	0.16 209	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.24 392	0.16 257

FACV-RUCA	0.43 254	0.28 366	0.47 267	0.45 354	0.33 397	0.58 305	0.34 217	0.82 290	0.73 254	0.57 177	0.84 271	0.47 170	0.50 275	0.54 168	0.39 269	0.22 372	0.15 317	0.35 472	0.16 226	0.28 421	0.21 367

DispNO	0.47 296	0.23 256	0.71 420	0.39 186	0.31 370	0.60 324	0.38 299	0.89 317	0.77 279	0.75 290	0.84 271	0.72 306	0.54 298	0.73 339	0.46 324	0.19 308	0.14 288	0.20 299	0.18 302	0.16 209	0.17 275

GMOStereo	0.37 183	0.19 124	0.38 142	0.43 312	0.24 183	0.37 171	0.38 299	0.52 106	0.62 193	0.87 371	0.84 271	0.64 259	0.35 178	0.37 45	0.28 141	0.13 61	0.11 134	0.20 299	0.18 302	0.15 169	0.11 67

error version	0.37 183	0.19 124	0.38 142	0.43 312	0.24 183	0.37 171	0.38 299	0.52 106	0.62 193	0.87 371	0.84 271	0.64 259	0.35 178	0.37 45	0.28 141	0.13 61	0.11 134	0.20 299	0.18 302	0.15 169	0.11 67

test-v	0.37 183	0.19 124	0.38 142	0.43 312	0.24 183	0.37 171	0.38 299	0.52 106	0.62 193	0.87 371	0.84 271	0.64 259	0.35 178	0.37 45	0.28 141	0.13 61	0.11 134	0.20 299	0.18 302	0.15 169	0.11 67

test-2	0.37 183	0.19 124	0.38 142	0.43 312	0.24 183	0.37 171	0.38 299	0.52 106	0.62 193	0.87 371	0.84 271	0.64 259	0.35 178	0.37 45	0.28 141	0.13 61	0.11 134	0.20 299	0.18 302	0.15 169	0.11 67

SFCPSM	0.47 296	0.21 196	0.55 346	0.40 221	0.27 285	0.87 431	0.37 277	1.33 486	0.77 279	0.80 313	0.84 271	0.54 199	0.49 264	0.57 195	0.37 255	0.18 278	0.13 254	0.18 229	0.20 357	0.16 209	0.15 211

DSFCA	0.55 378	0.25 316	0.62 371	0.40 221	0.36 416	0.74 387	0.52 425	1.04 377	0.82 313	1.06 459	0.84 271	0.89 380	0.63 351	0.99 443	0.58 373	0.25 408	0.21 419	0.21 340	0.21 378	0.21 340	0.19 326

FADNet-RVC	0.60 413	0.53 486	1.14 489	0.46 375	0.39 435	0.61 326	0.39 322	1.12 411	0.87 345	0.70 257	0.84 271	1.04 422	0.55 304	0.94 440	0.69 405	0.26 418	0.25 451	0.28 440	0.28 457	0.31 440	0.31 448

FADNet	0.61 415	0.51 476	1.10 484	0.45 354	0.44 465	0.65 357	0.41 348	1.19 442	1.05 436	0.70 257	0.84 271	0.98 405	0.66 375	0.82 379	0.50 338	0.29 444	0.30 479	0.27 432	0.30 465	0.46 495	0.35 468

RAFT-Test	0.34 133	0.18 85	0.37 130	0.38 158	0.23 154	0.50 255	0.23 61	0.69 216	0.40 118	0.60 185	0.85 281	0.61 244	0.28 116	0.46 113	0.27 121	0.14 100	0.11 134	0.14 80	0.11 78	0.13 80	0.12 110

CASS	0.45 271	0.27 352	0.42 203	0.48 390	0.22 114	0.61 326	0.34 217	0.97 349	0.62 193	0.71 264	0.85 281	0.61 244	0.55 304	0.57 195	0.41 280	0.29 444	0.16 348	0.22 354	0.18 302	0.22 362	0.28 427
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GEStereo_RVC	0.55 378	0.29 378	0.63 380	0.49 405	0.31 370	0.70 373	0.54 433	1.22 456	0.92 377	0.82 333	0.85 281	0.85 360	0.63 351	0.90 417	0.65 395	0.24 398	0.16 348	0.19 269	0.16 226	0.21 340	0.22 385

G2L-Stereo	0.49 326	0.23 256	0.48 287	0.43 312	0.26 256	0.47 245	0.42 358	0.93 330	0.78 289	0.84 352	0.86 284	0.91 387	0.52 282	0.78 367	0.70 408	0.20 331	0.17 368	0.22 354	0.18 302	0.17 243	0.21 367

DualNet (step1)	0.57 396	0.36 420	0.72 425	0.38 158	0.30 348	0.71 378	0.43 365	1.06 386	0.88 349	0.92 405	0.86 284	0.85 360	0.69 388	0.68 312	0.50 338	0.41 499	0.20 409	0.40 490	0.41 503	0.36 465	0.33 456

test_sample9	1.05 495	0.36 420	0.72 425	0.38 158	0.30 348	0.71 378	0.43 365	1.06 386	0.88 349	0.92 405	0.86 284	0.85 360	0.69 388	1.20 476	1.36 506	0.41 499	8.41 569	0.40 490	0.41 503	0.36 465	0.33 456

test_sample7	0.52 358	0.29 378	0.50 312	0.36 113	0.27 285	0.62 334	0.41 348	1.06 386	0.88 349	0.92 405	0.86 284	0.85 360	0.69 388	0.68 312	0.50 338	0.26 418	0.20 409	0.27 432	0.26 446	0.27 418	0.24 399

AAGNet	1.43 521	0.20 159	0.48 287	0.44 331	0.25 215	0.29 86	0.31 176	0.65 179	0.68 227	0.97 424	0.86 284	0.67 284	0.62 345	0.64 276	20.63 570	0.16 209	0.11 134	0.19 269	0.15 194	0.19 301	0.12 110

DMCA-RVC	0.51 349	0.30 387	0.59 361	0.50 419	0.32 386	0.54 277	0.38 299	0.86 303	0.68 227	0.94 412	0.86 284	0.91 387	0.68 384	0.70 324	0.59 378	0.23 387	0.18 385	0.31 457	0.23 409	0.26 408	0.19 326

DIP-Stereo	0.39 214	0.21 196	0.50 312	0.41 252	0.28 308	0.62 334	0.27 110	0.77 272	0.40 118	0.64 212	0.86 284	0.52 191	0.33 167	0.66 291	0.42 284	0.15 161	0.13 254	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.15 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NVstereo2D	0.60 413	0.30 387	0.75 437	0.48 390	0.43 458	0.89 432	0.48 396	1.05 382	1.15 463	0.66 233	0.86 284	0.88 376	0.70 401	0.99 443	0.65 395	0.32 465	0.15 317	0.28 440	0.20 357	0.40 477	0.36 470

AIO-test2	0.39 214	0.21 196	0.41 182	0.47 384	0.25 215	0.45 236	0.35 241	0.77 272	1.27 488	0.36 89	0.87 292	0.37 105	0.30 145	0.47 120	0.27 121	0.15 161	0.13 254	0.21 340	0.23 409	0.15 169	0.13 144

DisPM	0.39 214	0.19 124	0.44 226	0.41 252	0.27 285	0.24 26	0.31 176	0.65 179	0.57 186	0.87 371	0.87 292	0.60 239	0.32 157	0.76 356	0.32 179	0.18 278	0.12 189	0.19 269	0.17 275	0.15 169	0.20 349

raft_robust	0.41 237	0.23 256	0.36 114	0.42 292	0.21 95	0.40 195	0.33 206	0.79 282	0.98 404	0.79 311	0.87 292	0.39 117	0.33 167	0.84 392	0.29 156	0.13 61	0.12 189	0.16 146	0.17 275	0.15 169	0.12 110

RAFT + AFF	0.53 364	0.29 378	0.75 437	0.51 435	0.32 386	0.63 343	0.60 452	1.00 358	0.91 372	0.78 307	0.87 292	0.83 354	0.58 322	0.80 373	0.47 331	0.17 247	0.20 409	0.23 374	0.22 396	0.18 267	0.18 293

FADNet-RVC-Resample	0.56 389	0.33 404	1.16 490	0.49 405	0.34 406	0.71 378	0.43 365	1.01 367	0.93 383	0.82 333	0.87 292	0.74 323	0.67 378	0.73 339	0.45 314	0.18 278	0.18 385	0.26 420	0.27 452	0.26 408	0.27 420

RYNet	0.72 442	0.35 415	0.64 385	0.53 455	0.67 512	1.31 496	0.67 466	1.20 446	1.18 468	1.05 456	0.87 292	1.27 462	0.93 470	0.93 433	1.27 503	0.22 372	0.16 348	0.26 420	0.23 409	0.40 477	0.39 483

StereoDRNet	0.64 419	0.33 404	0.68 405	0.51 435	0.43 458	1.03 458	0.53 429	1.47 508	0.99 409	1.10 470	0.87 292	1.07 433	0.71 405	0.82 379	0.88 450	0.23 387	0.19 399	0.25 402	0.23 409	0.27 418	0.19 326

NOSS_ROB	0.57 396	0.39 442	0.39 161	0.44 331	0.30 348	0.73 386	0.54 433	1.03 374	1.08 452	0.67 236	0.87 292	0.76 331	0.57 313	0.77 363	0.47 331	0.38 492	0.38 508	0.44 499	0.42 507	0.37 470	0.34 463

psm_up	0.55 378	0.26 335	0.47 267	0.49 405	0.32 386	0.65 357	0.56 443	1.04 377	0.82 313	0.82 333	0.88 300	1.01 413	0.94 471	0.74 346	0.61 385	0.21 347	0.25 451	0.26 420	0.23 409	0.21 340	0.20 349

UPFNet	0.53 364	0.24 293	0.51 324	0.45 354	0.38 431	0.84 426	0.49 402	0.99 354	0.75 264	0.87 371	0.88 300	0.86 365	0.64 362	0.80 373	0.71 413	0.20 331	0.20 409	0.20 299	0.20 357	0.19 301	0.15 211

PA-Net	0.67 427	0.43 455	0.83 453	0.50 419	0.53 492	0.94 438	0.68 471	1.10 400	1.14 462	0.80 313	0.88 300	0.87 371	0.77 427	1.02 452	0.88 450	0.24 398	0.41 515	0.29 448	0.44 508	0.26 408	0.34 463
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.49 326	0.26 335	0.35 107	0.39 186	0.26 256	0.64 350	0.36 263	1.15 426	0.84 323	0.67 236	0.88 300	0.88 376	0.59 329	0.58 215	0.45 314	0.24 398	0.17 368	0.27 432	0.27 452	0.25 402	0.23 391

DDVS	0.52 358	0.30 387	0.56 352	0.41 252	0.31 370	0.71 378	0.34 217	0.91 326	0.67 222	0.85 356	0.89 304	1.12 446	0.46 252	0.86 404	0.60 381	0.22 372	0.16 348	0.22 354	0.18 302	0.25 402	0.26 411

RAFT+CT+SA	0.39 214	0.23 256	0.36 114	0.51 435	0.27 285	0.29 86	0.46 381	0.75 262	0.80 300	0.51 156	0.89 304	0.41 133	0.40 219	0.78 367	0.32 179	0.14 100	0.11 134	0.18 229	0.18 302	0.15 169	0.14 188

iRaft-Stereo_5w	0.45 271	0.21 196	0.48 287	0.42 292	0.28 308	0.31 113	0.54 433	0.63 165	0.62 193	0.62 194	0.89 304	1.01 413	0.69 388	0.75 352	0.66 398	0.13 61	0.12 189	0.17 184	0.15 194	0.14 123	0.15 211

UNet	0.54 376	0.26 335	0.66 397	0.44 331	0.40 440	0.99 451	0.41 348	0.98 352	0.75 264	0.83 345	0.89 304	1.04 422	0.72 409	0.73 339	0.62 387	0.19 308	0.14 288	0.20 299	0.17 275	0.20 317	0.17 275

H2IRNET	0.37 183	0.20 159	0.33 81	0.38 158	0.25 215	0.27 57	0.23 61	0.59 135	0.72 247	0.39 112	0.90 308	0.74 323	0.55 304	0.52 153	0.43 289	0.15 161	0.13 254	0.18 229	0.20 357	0.16 209	0.13 144

FADNet_RVC	0.55 378	0.37 426	1.17 495	0.44 331	0.31 370	0.56 295	0.34 217	1.06 386	0.88 349	0.67 236	0.90 308	0.61 244	0.65 368	0.93 433	0.70 408	0.21 347	0.18 385	0.26 420	0.23 409	0.31 440	0.28 427

STTStereo	0.55 378	0.37 426	0.76 442	0.44 331	0.31 370	0.60 324	0.44 374	0.96 346	0.86 336	0.99 432	0.90 308	0.96 400	0.58 322	0.71 329	0.61 385	0.25 408	0.23 435	0.26 420	0.32 478	0.24 392	0.23 391

test_5	0.43 254	0.24 293	0.43 214	0.52 447	0.28 308	0.28 74	0.42 358	0.72 243	0.82 313	0.62 194	0.91 311	0.72 306	0.55 304	0.79 372	0.35 223	0.14 100	0.11 134	0.18 229	0.18 302	0.18 267	0.16 257

111	0.40 226	0.17 61	0.41 182	0.34 60	0.19 52	0.52 263	0.28 128	0.74 256	1.16 464	0.50 153	0.91 311	0.63 252	0.48 261	0.61 244	0.35 223	0.14 100	0.10 54	0.14 80	0.12 104	0.13 80	0.13 144

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 364	0.32 396	0.64 385	0.44 331	0.30 348	0.66 360	0.44 374	1.04 377	0.88 349	0.91 397	0.91 311	0.99 406	0.60 333	0.68 312	0.60 381	0.21 347	0.17 368	0.22 354	0.22 396	0.21 340	0.21 367
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.51 349	0.24 293	0.41 182	0.39 186	0.24 183	0.75 390	0.40 333	1.22 456	0.75 264	0.81 324	0.91 311	1.21 457	0.69 388	0.87 406	0.46 324	0.17 247	0.13 254	0.17 184	0.14 169	0.17 243	0.17 275

IPLGR_C	0.40 226	0.21 196	0.64 385	0.45 354	0.33 397	0.52 263	0.34 217	0.66 188	0.62 193	0.82 333	0.92 315	0.45 159	0.32 157	0.52 153	0.46 324	0.17 247	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 80	0.14 188

AASNet	0.53 364	0.25 316	0.52 329	0.49 405	0.32 386	0.74 387	0.40 333	1.50 512	0.86 336	0.86 363	0.92 315	0.64 259	0.59 329	0.59 230	0.79 426	0.23 387	0.19 399	0.20 299	0.16 226	0.21 340	0.19 326

ACRE	0.40 226	0.21 196	0.65 391	0.45 354	0.33 397	0.51 259	0.33 206	0.66 188	0.63 204	0.80 313	0.92 315	0.45 159	0.32 157	0.52 153	0.45 314	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 80	0.14 188

MMNet	0.55 378	0.25 316	0.61 368	0.43 312	0.34 406	1.07 465	0.39 322	0.87 310	0.91 372	0.91 397	0.93 318	0.86 365	0.76 421	0.81 376	0.76 421	0.15 161	0.14 288	0.18 229	0.19 332	0.20 317	0.16 257

G2L-Stereo_test	0.48 308	0.20 159	0.40 172	0.34 60	0.23 154	0.57 300	0.58 447	1.10 400	0.77 279	0.86 363	0.94 319	0.95 397	0.54 298	0.68 312	0.60 381	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.15 211

test_sample5	0.47 296	0.26 335	0.49 299	0.36 113	0.22 114	0.64 350	0.39 322	1.13 413	0.81 308	0.77 303	0.94 319	0.64 259	0.54 298	0.65 283	0.43 289	0.21 347	0.16 348	0.22 354	0.20 357	0.22 362	0.20 349

GMStereo_Zeroshot	0.49 326	0.44 459	0.74 433	0.49 405	0.27 285	0.56 295	0.29 138	0.73 254	0.76 272	0.86 363	0.94 319	0.91 387	0.36 194	0.74 346	0.43 289	0.26 418	0.14 288	0.26 420	0.15 194	0.36 465	0.18 293

DCRE	0.37 183	0.18 85	0.46 255	0.45 354	0.32 386	0.42 216	0.37 277	0.63 165	0.51 163	0.47 146	0.94 319	0.56 205	0.36 194	0.52 153	0.32 179	0.14 100	0.13 254	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.13 144

IER	0.46 281	0.23 256	0.50 312	0.38 158	0.28 308	0.69 368	0.35 241	0.80 285	0.66 219	0.83 345	0.94 319	0.75 325	0.77 427	0.60 236	0.42 284	0.17 247	0.14 288	0.17 184	0.17 275	0.17 243	0.15 211

NINENet	0.50 342	0.29 378	0.51 324	0.45 354	0.32 386	0.70 373	0.34 217	1.10 400	0.88 349	0.80 313	0.94 319	0.65 272	0.49 264	0.73 339	0.51 348	0.22 372	0.20 409	0.25 402	0.18 302	0.22 362	0.21 367

psmg	0.49 326	0.25 316	0.43 214	0.41 252	0.28 308	0.85 427	0.43 365	0.99 354	0.76 272	0.91 397	0.94 319	0.76 331	0.54 298	0.64 276	0.43 289	0.20 331	0.15 317	0.20 299	0.20 357	0.18 267	0.18 293

xxxx	1.01 487	0.22 235	0.43 214	0.36 113	0.21 95	0.82 420	0.36 263	1.32 484	0.88 349	0.71 264	0.94 319	0.97 402	0.63 351	0.64 276	10.58 561	0.20 331	0.16 348	0.18 229	0.17 275	0.19 301	0.19 326

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 427	0.81 514	0.73 428	0.53 455	0.37 422	1.40 500	0.53 429	1.04 377	0.79 298	0.88 381	0.94 319	0.95 397	0.53 286	0.93 433	0.58 373	0.39 494	0.30 479	0.57 518	0.31 472	0.53 508	0.30 441

test_sample8	1.25 512	0.36 420	0.72 425	0.38 158	0.30 348	0.71 378	0.43 365	1.13 413	0.75 264	1.50 502	0.95 328	3.29 541	1.59 521	1.20 476	1.36 506	0.41 499	8.41 569	0.40 490	0.41 503	0.36 465	0.33 456

CSP-Net	0.56 389	0.27 352	0.49 299	0.41 252	0.28 308	1.22 489	0.50 407	1.23 460	0.72 247	0.95 419	0.95 328	0.89 380	0.62 345	0.83 387	0.62 387	0.26 418	0.17 368	0.17 184	0.17 275	0.18 267	0.17 275

IIG-Stereo	0.43 254	0.21 196	0.44 226	0.50 419	0.25 215	0.44 228	0.21 38	0.71 239	0.76 272	0.83 345	0.95 328	0.83 354	0.43 233	0.90 417	0.35 223	0.15 161	0.12 189	0.19 269	0.14 169	0.15 169	0.11 67

ICVP	0.46 281	0.25 316	0.38 142	0.48 390	0.28 308	0.58 305	0.43 365	1.00 358	0.70 235	0.67 236	0.95 328	0.75 325	0.55 304	0.53 162	0.54 363	0.23 387	0.17 368	0.19 269	0.17 275	0.19 301	0.20 349
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CoDeX	0.47 296	0.20 159	0.49 299	0.42 292	0.25 215	0.75 390	0.36 263	1.27 475	0.80 300	0.82 333	0.96 332	0.62 250	0.57 313	0.60 236	0.36 239	0.17 247	0.12 189	0.17 184	0.15 194	0.16 209	0.14 188

ffm	0.44 261	0.26 335	0.49 299	0.37 129	0.25 215	0.55 282	0.37 277	0.68 208	1.04 432	0.73 283	0.96 332	0.71 297	0.53 286	0.57 195	0.25 74	0.16 209	0.10 54	0.25 402	0.21 378	0.16 209	0.16 257

ff1	0.49 326	0.26 335	0.49 299	0.37 129	0.25 215	0.55 282	0.37 277	0.68 208	1.04 432	0.73 283	0.96 332	0.71 297	0.53 286	1.01 447	0.88 450	0.16 209	0.10 54	0.25 402	0.21 378	0.16 209	0.16 257

mmx	0.53 364	0.26 335	0.49 299	0.37 129	0.25 215	0.55 282	0.37 277	1.16 432	1.03 427	0.73 283	0.96 332	0.71 297	0.53 286	1.01 447	0.88 450	0.20 331	0.15 317	0.25 402	0.21 378	0.22 362	0.20 349

xxx	0.53 364	0.26 335	0.49 299	0.37 129	0.25 215	0.55 282	0.37 277	1.16 432	1.03 427	0.73 283	0.96 332	0.71 297	0.53 286	1.01 447	0.88 450	0.20 331	0.15 317	0.25 402	0.21 378	0.22 362	0.20 349

TestStereo1	0.43 254	0.23 256	0.41 182	0.51 435	0.24 183	0.34 149	0.40 333	0.77 272	0.90 365	0.68 242	0.96 332	0.48 175	0.46 252	0.91 424	0.32 179	0.16 209	0.13 254	0.18 229	0.15 194	0.14 123	0.13 144

SA-5K	0.43 254	0.23 256	0.41 182	0.51 435	0.24 183	0.34 149	0.40 333	0.77 272	0.90 365	0.68 242	0.96 332	0.48 175	0.46 252	0.91 424	0.32 179	0.16 209	0.13 254	0.18 229	0.15 194	0.14 123	0.13 144

CIPLG	0.41 237	0.21 196	0.63 380	0.45 354	0.33 397	0.52 263	0.33 206	0.65 179	0.60 191	0.82 333	0.96 332	0.46 167	0.32 157	0.55 173	0.44 305	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 80	0.14 188

delet	0.55 378	0.24 293	0.55 346	0.44 331	0.33 397	1.07 465	0.50 407	1.00 358	0.86 336	0.85 356	0.96 332	0.90 385	0.63 351	0.83 387	0.74 419	0.18 278	0.18 385	0.20 299	0.21 378	0.16 209	0.15 211

ACVNet	0.46 281	0.23 256	0.36 114	0.39 186	0.28 308	0.58 305	0.40 333	0.87 310	0.80 300	0.64 212	0.96 332	0.79 341	0.60 333	0.63 263	0.67 401	0.17 247	0.15 317	0.16 146	0.15 194	0.18 267	0.15 211

acv_ft	0.51 349	0.23 256	0.56 352	0.44 331	0.28 308	0.86 430	0.39 322	0.91 326	0.80 300	0.97 424	0.96 332	0.79 341	0.59 329	0.63 263	0.87 447	0.17 247	0.15 317	0.16 146	0.15 194	0.17 243	0.15 211

NCCL2	0.72 442	0.41 451	0.65 391	0.64 493	0.44 465	0.98 450	1.20 527	1.11 406	1.00 415	0.98 429	0.96 332	1.49 495	0.87 455	0.90 417	0.79 426	0.31 454	0.26 458	0.39 487	0.39 495	0.32 445	0.32 452

NaN_ROB	0.69 432	0.44 459	0.69 411	0.51 435	0.33 397	0.97 446	1.06 519	1.22 456	1.19 470	1.24 490	0.96 332	1.08 435	0.78 432	1.20 476	0.67 401	0.24 398	0.30 479	0.23 374	0.24 424	0.23 379	0.25 406

UDG	0.88 473	0.82 517	0.67 401	1.00 526	0.96 526	1.02 455	0.57 446	1.13 413	0.99 409	0.90 392	0.97 345	1.31 468	0.99 479	0.85 399	0.84 436	0.54 520	0.32 493	1.77 540	0.40 498	0.94 528	0.66 524

MyStereo8	0.40 226	0.20 159	0.54 341	0.41 252	0.29 334	0.53 271	0.29 138	0.65 179	0.49 157	0.71 264	0.98 346	0.58 218	0.43 233	0.50 140	0.51 348	0.15 161	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.19 301	0.19 326

anonymity	0.97 484	0.89 520	1.05 479	0.92 522	1.03 533	0.97 446	0.81 497	1.29 478	0.91 372	1.07 462	0.98 346	1.00 409	0.95 474	1.02 452	0.92 465	0.96 534	0.95 554	0.90 529	0.91 543	0.92 527	0.94 536

CRFU-Net	0.57 396	0.27 352	0.57 356	0.46 375	0.30 348	1.20 487	0.52 425	1.10 400	0.56 184	1.00 437	0.98 346	1.06 428	0.79 434	0.81 376	0.71 413	0.21 347	0.19 399	0.18 229	0.16 226	0.18 267	0.19 326

ADLNet2	0.55 378	0.25 316	0.65 391	0.47 384	0.30 348	0.83 423	0.50 407	1.05 382	0.95 396	0.80 313	0.98 346	0.99 406	0.69 388	0.77 363	0.73 416	0.20 331	0.16 348	0.17 184	0.18 302	0.21 340	0.21 367

ADLNet	0.55 378	0.27 352	0.51 324	0.44 331	0.35 412	0.78 401	0.46 381	1.08 394	0.86 336	0.99 432	0.98 346	0.92 391	0.63 351	0.69 318	0.81 431	0.22 372	0.16 348	0.22 354	0.22 396	0.21 340	0.21 367

1111x	0.55 378	0.22 235	0.46 255	0.38 158	0.20 76	0.66 360	0.43 365	1.23 460	0.99 409	0.71 264	0.99 351	0.95 397	0.69 388	0.90 417	1.08 487	0.18 278	0.17 368	0.18 229	0.19 332	0.20 317	0.18 293

AdaStereo	0.50 342	0.32 396	0.47 267	0.48 390	0.25 215	0.67 364	0.32 196	1.17 437	0.88 349	0.75 290	0.99 351	0.75 325	0.49 264	0.67 302	0.46 324	0.27 427	0.12 189	0.28 440	0.18 302	0.23 379	0.18 293
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.
MIM_Stereo	0.38 198	0.17 61	0.53 337	0.37 129	0.24 183	0.27 57	0.24 75	0.70 231	0.54 173	0.72 276	1.00 353	0.63 252	0.29 130	0.64 276	0.38 263	0.13 61	0.14 288	0.17 184	0.16 226	0.14 123	0.11 67

CFNet-ft	0.48 308	0.23 256	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 350	0.37 277	0.87 310	0.85 331	0.64 212	1.00 353	1.01 413	0.64 362	0.61 244	0.53 358	0.23 387	0.15 317	0.24 389	0.21 378	0.23 379	0.18 293

CFNet_RVC	0.48 308	0.23 256	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 350	0.37 277	0.87 310	0.85 331	0.64 212	1.00 353	1.01 413	0.64 362	0.61 244	0.53 358	0.23 387	0.15 317	0.24 389	0.21 378	0.23 379	0.18 293

SMFormer	0.51 349	0.23 256	0.62 371	0.34 60	0.20 76	0.62 334	0.34 217	1.21 448	1.02 422	0.81 324	1.01 356	0.71 297	0.65 368	0.84 392	0.55 368	0.19 308	0.15 317	0.18 229	0.16 226	0.18 267	0.18 293

tta	0.51 349	0.23 256	0.62 371	0.34 60	0.20 76	0.62 334	0.34 217	1.21 448	1.02 422	0.81 324	1.01 356	0.71 297	0.65 368	0.84 392	0.55 368	0.19 308	0.15 317	0.18 229	0.16 226	0.15 169	0.14 188

qqq1	0.49 326	0.23 256	0.62 371	0.34 60	0.20 76	0.62 334	0.34 217	1.21 448	1.02 422	0.81 324	1.01 356	0.71 297	0.65 368	0.84 392	0.34 206	0.19 308	0.15 317	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

fff1	0.49 326	0.23 256	0.62 371	0.34 60	0.20 76	0.62 334	0.34 217	1.21 448	1.02 422	0.81 324	1.01 356	0.71 297	0.65 368	0.84 392	0.34 206	0.19 308	0.15 317	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 166	0.17 61	0.41 182	0.35 94	0.19 52	0.33 139	0.29 138	0.65 179	0.73 254	0.68 242	1.01 356	0.56 205	0.40 219	0.42 76	0.30 162	0.11 24	0.09 23	0.15 120	0.14 169	0.13 80	0.10 28

hitnet-ft	0.55 378	0.27 352	0.39 161	0.41 252	0.28 308	0.78 401	0.40 333	0.92 328	0.90 365	0.82 333	1.01 356	1.13 452	0.70 401	0.78 367	0.67 401	0.28 437	0.20 409	0.28 440	0.22 396	0.29 425	0.26 411

GANet-RSSM	0.47 296	0.21 196	0.37 130	0.38 158	0.25 215	0.58 305	0.36 263	1.07 390	0.78 289	0.68 242	1.01 356	0.86 365	0.67 378	0.62 252	0.44 305	0.21 347	0.15 317	0.18 229	0.18 302	0.18 267	0.17 275

DeepPrunerF	0.89 475	0.52 483	3.43 544	0.68 508	0.81 518	0.72 385	0.72 487	1.22 456	1.99 528	0.93 409	1.01 356	0.87 371	0.86 452	1.08 462	0.95 469	0.34 479	0.28 470	0.43 496	0.39 495	0.30 434	0.32 452

GANetREF_RVC	0.80 456	0.75 509	0.86 460	0.66 501	0.42 453	1.15 480	0.98 513	1.14 422	1.19 470	1.01 442	1.02 364	1.10 442	0.90 460	1.15 470	0.76 421	0.48 509	0.39 512	0.57 518	0.38 491	0.63 520	0.46 503
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
ccs_rob	0.46 281	0.24 293	0.52 329	0.37 129	0.27 285	0.58 305	0.31 176	0.86 303	0.88 349	0.82 333	1.02 364	0.75 325	0.47 256	0.58 215	0.44 305	0.17 247	0.12 189	0.24 389	0.16 226	0.24 392	0.19 326

iResNet_ROB	0.52 358	0.21 196	0.53 337	0.37 129	0.21 95	0.61 326	0.29 138	1.51 515	1.32 493	0.90 392	1.02 364	0.80 349	0.62 345	0.76 356	0.43 289	0.16 209	0.12 189	0.13 54	0.09 9	0.15 169	0.18 293

PSMNet_ROB	0.64 419	0.37 426	0.65 391	0.56 468	0.42 453	0.97 446	0.83 498	1.21 448	0.92 377	0.79 311	1.02 364	1.08 435	0.63 351	0.82 379	0.91 464	0.29 444	0.20 409	0.31 457	0.31 472	0.26 408	0.23 391

test_sample6	0.49 326	0.26 335	0.50 312	0.37 129	0.22 114	0.63 343	0.40 333	1.12 411	0.83 318	0.80 313	1.03 368	0.66 277	0.55 304	0.67 302	0.46 324	0.22 372	0.16 348	0.22 354	0.22 396	0.23 379	0.21 367

DualNet	0.48 308	0.26 335	0.49 299	0.36 113	0.22 114	0.64 350	0.39 322	1.13 413	0.81 308	0.80 313	1.03 368	0.64 259	0.54 298	0.65 283	0.43 289	0.21 347	0.16 348	0.22 354	0.20 357	0.22 362	0.20 349

SA	0.44 261	0.25 316	0.46 255	0.46 375	0.24 183	0.43 219	0.36 263	0.75 262	0.96 397	0.59 181	1.03 368	0.48 175	0.52 282	0.94 440	0.32 179	0.16 209	0.12 189	0.21 340	0.19 332	0.15 169	0.13 144

AACVNet	0.50 342	0.23 256	0.49 299	0.46 375	0.29 334	0.52 263	0.38 299	0.90 322	0.55 178	0.81 324	1.03 368	1.00 409	0.70 401	0.83 387	0.54 363	0.21 347	0.18 385	0.24 389	0.18 302	0.23 379	0.20 349

LCNet	0.41 237	0.20 159	0.32 67	0.44 331	0.24 183	0.47 245	0.29 138	0.67 198	0.53 169	0.72 276	1.03 368	0.66 277	0.60 333	0.58 215	0.34 206	0.14 100	0.10 54	0.19 269	0.19 332	0.21 340	0.36 470

CFNet_pseudo	0.46 281	0.24 293	0.52 329	0.37 129	0.27 285	0.58 305	0.30 154	0.86 303	0.88 349	0.82 333	1.03 368	0.75 325	0.47 256	0.58 215	0.44 305	0.17 247	0.12 189	0.24 389	0.16 226	0.24 392	0.19 326

LMCR-Stereo	0.53 364	0.30 387	0.53 337	0.58 475	0.30 348	0.83 423	0.36 263	1.19 442	0.76 272	0.88 381	1.04 374	0.56 205	0.62 345	0.82 379	0.67 401	0.19 308	0.15 317	0.19 269	0.14 169	0.23 379	0.17 275

test_xeample	1.01 487	0.21 196	0.42 203	0.35 94	0.21 95	0.71 378	0.39 322	1.23 460	0.86 336	0.81 324	1.04 374	0.69 289	0.61 339	0.69 318	10.93 562	0.19 308	0.15 317	0.18 229	0.17 275	0.18 267	0.17 275

RASNet	0.53 364	0.22 235	0.52 329	0.38 158	0.22 114	0.68 366	0.38 299	0.97 349	0.88 349	0.73 283	1.04 374	1.03 420	0.92 465	0.90 417	0.86 441	0.16 209	0.14 288	0.14 80	0.17 275	0.15 169	0.13 144

CVANet_RVC	0.57 396	0.33 404	0.44 226	0.47 384	0.32 386	0.67 364	0.61 457	1.05 382	0.93 383	0.85 356	1.04 374	1.01 413	0.73 412	0.83 387	0.52 355	0.29 444	0.19 399	0.27 432	0.25 433	0.31 440	0.21 367

mmm	0.44 261	0.27 352	0.46 255	0.38 158	0.24 183	0.61 326	0.35 241	0.94 335	0.53 169	0.72 276	1.05 378	0.63 252	0.50 275	0.57 195	0.45 314	0.18 278	0.15 317	0.23 374	0.20 357	0.20 317	0.18 293

SQANet	0.82 460	0.74 508	0.67 401	1.13 531	0.98 529	1.11 473	0.47 388	1.07 390	0.83 318	0.91 397	1.05 378	1.03 420	0.74 414	1.01 447	0.64 393	0.61 523	0.24 443	1.03 532	0.35 486	1.18 535	0.58 521

STrans-v2	0.46 281	0.20 159	0.48 287	0.40 221	0.24 183	0.55 282	0.50 407	1.07 390	0.73 254	0.65 221	1.05 378	0.72 306	0.69 388	0.72 334	0.33 191	0.14 100	0.10 54	0.17 184	0.14 169	0.13 80	0.12 110

cf-r	0.47 296	0.23 256	0.41 182	0.39 186	0.23 154	0.59 318	0.37 277	0.88 315	0.85 331	0.72 276	1.05 378	0.94 395	0.62 345	0.56 183	0.54 363	0.21 347	0.14 288	0.17 184	0.19 332	0.15 169	0.15 211

DeepPruner_ROB	0.53 364	0.34 409	0.59 361	0.41 252	0.30 348	0.50 255	0.43 365	1.19 442	0.70 235	0.85 356	1.05 378	0.86 365	0.55 304	0.84 392	0.51 348	0.29 444	0.23 435	0.22 354	0.22 396	0.26 408	0.25 406

DISCO	0.70 434	0.26 335	0.68 405	0.44 331	0.31 370	1.14 478	0.51 422	1.23 460	1.23 477	0.81 324	1.05 378	1.50 496	0.85 450	1.82 524	1.03 481	0.19 308	0.15 317	0.18 229	0.16 226	0.24 392	0.23 391

SACVNet	0.58 403	0.34 409	0.55 346	0.55 465	0.36 416	0.63 343	0.48 396	1.13 413	0.77 279	1.02 445	1.06 384	1.02 418	0.74 414	0.90 417	0.51 348	0.27 427	0.21 419	0.25 402	0.24 424	0.29 425	0.36 470

PSMNet-RSSM	0.48 308	0.22 235	0.38 142	0.42 292	0.25 215	0.50 255	0.37 277	1.10 400	0.77 279	0.70 257	1.06 384	0.84 358	0.64 362	0.62 252	0.47 331	0.23 387	0.15 317	0.23 374	0.25 433	0.20 317	0.19 326

iResNetv2_ROB	0.52 358	0.27 352	0.69 411	0.38 158	0.25 215	0.62 334	0.35 241	1.17 437	1.01 419	0.99 432	1.06 384	0.88 376	0.67 378	0.66 291	0.39 269	0.19 308	0.13 254	0.15 120	0.11 78	0.18 267	0.16 257

PCWNet_CMD	0.48 308	0.24 293	0.52 329	0.39 186	0.27 285	0.63 343	0.30 154	0.95 342	0.96 397	0.86 363	1.07 387	0.79 341	0.44 242	0.57 195	0.43 289	0.17 247	0.12 189	0.21 340	0.16 226	0.24 392	0.19 326

MSMDNet	0.48 308	0.24 293	0.52 329	0.39 186	0.27 285	0.63 343	0.30 154	0.96 346	0.96 397	0.86 363	1.07 387	0.79 341	0.44 242	0.57 195	0.43 289	0.17 247	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.23 379	0.19 326

CFNet	0.51 349	0.29 378	0.46 255	0.41 252	0.27 285	0.70 373	0.32 196	1.13 413	1.00 415	0.72 276	1.07 387	0.85 360	0.60 333	0.76 356	0.52 355	0.19 308	0.14 288	0.23 374	0.23 409	0.21 340	0.16 257

ttt	0.51 349	0.25 316	0.43 214	0.38 158	0.24 183	0.65 357	0.38 299	1.18 440	1.05 436	0.72 276	1.08 390	0.63 252	0.49 264	0.84 392	0.59 378	0.24 398	0.21 419	0.22 354	0.20 357	0.24 392	0.24 399

222	1.18 507	0.22 235	0.44 226	0.37 129	0.22 114	0.79 404	0.37 277	1.31 483	0.89 362	0.92 405	1.08 390	0.72 306	0.71 405	0.66 291	13.89 565	0.20 331	0.15 317	0.17 184	0.16 226	0.18 267	0.19 326

StereoDRNet-Refined	0.58 403	0.32 396	0.54 341	0.46 375	0.30 348	0.96 444	0.40 333	1.00 358	0.94 390	1.12 473	1.08 390	0.96 400	0.67 378	0.90 417	0.89 460	0.17 247	0.13 254	0.22 354	0.21 378	0.20 317	0.19 326
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 423	0.32 396	0.66 397	0.50 419	0.39 435	1.15 480	0.61 457	1.49 511	1.01 419	1.12 473	1.08 390	1.06 428	0.69 388	0.77 363	0.94 466	0.23 387	0.17 368	0.26 420	0.25 433	0.25 402	0.21 367

SuperB	1.04 492	0.37 426	4.81 551	0.43 312	0.31 370	0.99 451	0.46 381	1.02 370	2.09 529	1.09 468	1.09 394	0.75 325	0.81 438	1.06 457	1.76 517	0.19 308	0.15 317	0.17 184	0.15 194	2.82 559	0.26 411

DN-CSS_ROB	0.43 254	0.26 335	0.62 371	0.40 221	0.29 334	0.44 228	0.27 110	0.77 272	0.75 264	0.72 276	1.09 394	0.48 175	0.43 233	0.69 318	0.37 255	0.15 161	0.12 189	0.21 340	0.19 332	0.18 267	0.16 257

TDLM	0.57 396	0.33 404	0.49 299	0.51 435	0.30 348	0.66 360	0.73 488	1.03 374	1.01 419	0.82 333	1.10 396	0.84 358	0.70 401	0.86 404	0.58 373	0.28 437	0.17 368	0.25 402	0.22 396	0.26 408	0.19 326

PSMNet-RUCA	0.76 447	0.75 509	1.08 483	1.01 527	0.90 521	0.69 368	0.50 407	1.11 406	1.03 427	0.78 307	1.11 397	0.80 349	0.72 409	0.88 409	0.63 390	0.53 519	0.27 466	0.76 524	0.46 509	0.66 521	0.47 508

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 308	0.21 196	1.26 504	0.39 186	0.51 487	0.28 74	0.30 154	1.25 471	0.44 138	0.68 242	1.11 397	0.86 365	0.33 167	0.67 302	0.27 121	0.15 161	0.11 134	0.17 184	0.20 357	0.22 362	0.24 399

XQC	0.89 475	0.65 502	1.31 508	0.67 504	0.52 491	1.22 489	0.68 471	1.26 473	1.52 509	1.14 476	1.11 397	1.28 464	1.04 485	1.40 504	1.77 518	0.38 492	0.24 443	0.37 482	0.31 472	0.53 508	0.47 508

DPSNet	0.99 486	0.42 453	1.88 531	0.53 455	0.41 447	1.59 514	1.26 533	2.21 538	1.43 502	1.10 470	1.11 397	1.46 490	1.95 535	1.34 496	1.26 501	0.34 479	0.25 451	0.25 402	0.21 378	0.46 495	0.37 475

coex_refinement	0.53 364	0.21 196	0.39 161	0.44 331	0.30 348	0.76 396	0.39 322	1.09 398	0.90 365	0.85 356	1.12 401	1.00 409	0.56 311	0.63 263	0.81 431	0.21 347	0.13 254	0.16 146	0.16 226	0.20 317	0.21 367

Wz-Net-LNSev	0.71 438	0.51 476	1.36 516	0.50 419	0.41 447	1.15 480	0.69 476	1.21 448	1.07 449	1.02 445	1.12 401	1.08 435	0.87 455	0.89 415	0.89 460	0.24 398	0.22 425	0.21 340	0.19 332	0.26 408	0.26 411

DAS	0.51 349	0.25 316	0.60 366	0.48 390	0.31 370	0.58 305	0.41 348	0.83 293	0.97 400	0.89 385	1.12 401	0.70 293	0.75 418	0.82 379	0.43 289	0.17 247	0.13 254	0.18 229	0.15 194	0.20 317	0.18 293

SepStereo	0.51 349	0.25 316	0.60 366	0.48 390	0.31 370	0.58 305	0.41 348	0.83 293	0.97 400	0.89 385	1.12 401	0.70 293	0.75 418	0.93 433	0.43 289	0.17 247	0.13 254	0.18 229	0.15 194	0.20 317	0.18 293

PSM-AAD	0.48 308	0.20 159	0.37 130	0.43 312	0.23 154	0.56 295	0.50 407	0.65 179	0.70 235	1.07 462	1.12 401	0.58 218	0.92 465	0.61 244	0.32 179	0.15 161	0.11 134	0.25 402	0.26 446	0.18 267	0.43 497

iResNet	0.49 326	0.29 378	0.79 449	0.42 292	0.21 95	0.61 326	0.40 333	0.82 290	0.99 409	0.87 371	1.12 401	0.69 289	0.53 286	0.78 367	0.51 348	0.15 161	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.17 243	0.15 211

LALA_ROB	0.74 445	0.43 455	0.69 411	0.54 461	0.40 440	1.01 453	0.95 511	1.21 448	1.07 449	1.22 487	1.12 401	1.56 502	0.79 434	1.04 456	0.86 441	0.33 473	0.22 425	0.35 472	0.30 465	0.35 461	0.31 448

HI	0.45 271	0.21 196	0.36 114	0.34 60	0.35 412	0.28 74	0.31 176	0.72 243	0.46 149	0.87 371	1.13 408	1.09 439	0.76 421	0.69 318	0.56 370	0.12 33	0.10 54	0.17 184	0.17 275	0.17 243	0.15 211

CoSv	0.45 271	0.21 196	0.36 114	0.34 60	0.35 412	0.28 74	0.31 176	0.72 243	0.46 149	0.87 371	1.13 408	1.09 439	0.76 421	0.69 318	0.56 370	0.12 33	0.10 54	0.17 184	0.17 275	0.17 243	0.15 211

UGAM	0.52 358	0.22 235	0.46 255	0.45 354	0.25 215	0.41 209	0.52 425	0.62 157	1.16 464	0.76 297	1.13 408	1.32 473	0.57 313	1.00 446	0.53 358	0.17 247	0.14 288	0.25 402	0.21 378	0.15 169	0.13 144

AFF-stereo	0.38 198	0.19 124	0.39 161	0.37 129	0.21 95	0.27 57	0.31 176	0.65 179	0.66 219	0.64 212	1.13 408	0.76 331	0.39 213	0.55 173	0.33 191	0.11 24	0.09 23	0.16 146	0.16 226	0.13 80	0.11 67

MLCV	0.47 296	0.24 293	0.61 368	0.37 129	0.17 17	0.61 326	0.33 206	0.80 285	0.87 345	0.94 412	1.13 408	0.72 306	0.43 233	0.89 415	0.51 348	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.11 78	0.14 123	0.12 110

TCMNet	0.66 423	0.39 442	0.98 473	0.59 479	0.61 508	0.96 444	0.55 437	1.05 382	0.90 365	0.84 352	1.14 413	0.89 380	0.65 368	0.85 399	1.01 480	0.26 418	0.26 458	0.31 457	0.28 457	0.32 445	0.29 433

StereoVision	0.42 244	0.28 366	0.45 238	0.49 405	0.28 308	0.38 184	0.38 299	0.72 243	0.62 193	0.44 133	1.14 413	0.54 199	0.39 213	0.56 183	0.34 206	0.21 347	0.24 443	0.25 402	0.24 424	0.26 408	0.16 257

TransformOpticalFlow	0.44 261	0.20 159	0.47 267	0.41 252	0.23 154	0.37 171	0.47 388	0.94 335	0.76 272	0.65 221	1.14 413	0.73 317	0.56 311	0.76 356	0.32 179	0.15 161	0.10 54	0.17 184	0.15 194	0.14 123	0.13 144

FINET	0.67 427	0.42 453	1.00 475	0.46 375	0.43 458	0.83 423	0.89 506	1.08 394	1.50 508	0.87 371	1.14 413	0.71 297	0.68 384	0.92 427	0.70 408	0.36 488	0.30 479	0.26 420	0.24 424	0.35 461	0.33 456

HGLStereo	0.56 389	0.28 366	0.57 356	0.50 419	0.37 422	0.80 407	0.45 377	1.02 370	0.78 289	0.86 363	1.14 413	0.89 380	0.82 442	0.76 356	0.73 416	0.21 347	0.20 409	0.19 269	0.18 302	0.19 301	0.21 367

DLCB_ROB	0.58 403	0.28 366	0.47 267	0.49 405	0.32 386	0.77 397	0.50 407	0.99 354	0.92 377	1.04 454	1.14 413	1.21 457	0.69 388	0.88 409	0.69 405	0.20 331	0.20 409	0.22 354	0.22 396	0.21 340	0.18 293

APVNet	0.71 438	0.37 426	0.89 463	0.56 468	0.45 469	1.18 485	0.68 471	1.41 502	0.85 331	0.81 324	1.15 419	1.04 422	0.81 438	1.10 465	1.17 495	0.26 418	0.28 470	0.32 463	0.31 472	0.29 425	0.30 441

ADCP+	1.06 496	0.35 415	1.51 523	0.49 405	0.51 487	1.45 506	0.55 437	1.25 471	1.03 427	1.16 477	1.15 419	1.10 442	1.07 488	1.56 509	6.75 557	0.19 308	0.16 348	0.23 374	0.21 378	0.28 421	0.21 367

HSM-Net_RVC	0.53 364	0.22 235	0.35 107	0.37 129	0.21 95	0.85 427	0.37 277	1.23 460	0.93 383	0.90 392	1.15 419	1.26 461	0.63 351	0.72 334	0.48 335	0.17 247	0.13 254	0.16 146	0.15 194	0.17 243	0.15 211
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PASM	0.90 478	0.64 501	1.69 525	0.69 510	0.69 515	0.78 401	0.84 501	1.03 374	1.26 487	1.19 482	1.15 419	1.31 468	0.98 478	1.24 484	1.03 481	0.52 515	0.56 530	0.59 521	0.66 530	0.56 512	0.54 519

XPNet_ROB	0.70 434	0.35 415	0.68 405	0.52 447	0.40 440	0.79 404	0.85 504	1.16 432	0.94 390	1.33 496	1.15 419	1.38 484	0.83 447	1.03 454	0.90 462	0.32 465	0.25 451	0.26 420	0.24 424	0.31 440	0.28 427

GwcNet-RSSM	0.49 326	0.24 293	0.42 203	0.40 221	0.23 154	0.55 282	0.38 299	0.93 330	0.93 383	0.71 264	1.16 424	0.86 365	0.60 333	0.62 252	0.66 398	0.21 347	0.14 288	0.19 269	0.20 357	0.16 209	0.15 211

SAMSARA	1.07 498	0.65 502	1.19 497	1.06 530	0.90 521	1.76 523	1.76 552	1.46 507	1.44 504	1.51 503	1.16 424	2.00 519	1.14 493	1.48 505	1.31 505	0.39 494	0.44 523	0.35 472	0.38 491	0.49 500	0.49 514

iinet-f	0.67 427	0.26 335	2.15 535	0.39 186	0.31 370	1.19 486	0.56 443	0.84 296	0.84 323	0.80 313	1.17 426	1.05 426	0.84 449	0.71 329	1.21 498	0.20 331	0.18 385	0.17 184	0.15 194	0.20 317	0.20 349

dad	0.58 403	0.50 473	0.64 385	0.43 312	0.30 348	0.59 318	0.36 263	0.78 278	1.25 484	1.01 442	1.17 426	1.15 455	0.53 286	0.68 312	0.50 338	0.35 484	0.23 435	0.37 482	0.21 378	0.29 425	0.20 349

HBP-ISP	0.59 410	0.45 463	0.43 214	0.45 354	0.33 397	0.70 373	0.28 128	1.11 406	1.00 415	0.83 345	1.18 428	0.65 272	0.68 384	0.88 409	0.52 355	0.35 484	0.38 508	0.47 504	0.41 503	0.38 474	0.31 448

ETE_ROB	0.70 434	0.49 469	0.73 428	0.56 468	0.36 416	0.79 404	0.87 505	1.14 422	0.93 383	1.19 482	1.18 428	1.39 485	0.82 442	0.99 443	0.80 428	0.26 418	0.21 419	0.31 457	0.26 446	0.33 451	0.34 463

PDISCO_ROB	0.91 479	0.48 466	1.06 480	0.99 524	0.97 527	1.67 520	0.63 459	1.64 525	1.59 515	1.06 459	1.18 428	1.31 468	0.79 434	1.55 507	0.97 472	0.49 511	0.22 425	0.45 500	0.40 498	0.45 492	0.37 475

SGM-Forest	0.62 416	0.32 396	0.39 161	0.43 312	0.30 348	1.02 455	0.55 437	1.09 398	1.05 436	1.06 459	1.18 428	1.10 442	0.67 378	0.88 409	0.62 387	0.31 454	0.33 499	0.33 468	0.30 465	0.30 434	0.28 427
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CFNet_ucs	0.50 342	0.24 293	0.55 346	0.38 158	0.31 370	0.58 305	0.33 206	0.98 352	0.93 383	0.88 381	1.19 432	0.80 349	0.49 264	0.63 263	0.43 289	0.21 347	0.15 317	0.26 420	0.18 302	0.26 408	0.22 385

Wz-Net-MNSev	0.76 447	0.40 447	1.34 511	0.50 419	0.40 440	1.44 505	0.83 498	1.15 426	1.16 464	1.25 491	1.20 433	1.13 452	0.81 438	1.16 471	1.00 479	0.22 372	0.19 399	0.24 389	0.23 409	0.28 421	0.26 411

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 418	0.28 366	0.99 474	0.40 221	0.30 348	1.03 458	0.56 443	1.10 400	0.99 409	0.97 424	1.22 434	1.06 428	0.69 388	1.07 460	0.95 469	0.19 308	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.22 362	0.21 367

DDUNet	1.06 496	2.56 561	0.68 405	1.21 533	1.26 538	1.03 458	0.69 476	1.11 406	0.94 390	0.96 420	1.22 434	1.27 462	0.82 442	0.93 433	0.72 415	0.84 531	0.38 508	1.99 543	0.60 528	1.10 534	0.85 532

DANet	0.71 438	0.45 463	0.91 466	0.59 479	0.40 440	0.81 412	0.40 333	0.97 349	0.84 323	1.20 485	1.22 434	1.33 476	0.88 458	1.16 471	1.24 499	0.27 427	0.23 435	0.31 457	0.25 433	0.35 461	0.32 452
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV	0.64 419	0.35 415	0.41 182	0.42 292	0.25 215	1.01 453	0.77 492	1.13 413	1.09 454	1.17 478	1.22 434	1.04 422	0.75 418	0.88 409	0.63 390	0.28 437	0.30 479	0.34 470	0.30 465	0.26 408	0.26 411
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CC-Net-ROB	0.82 460	0.96 525	0.85 455	0.58 475	0.45 469	1.27 494	0.70 481	1.17 437	1.02 422	0.83 345	1.23 438	0.90 385	0.77 427	1.06 457	0.69 405	0.46 505	0.34 501	1.71 539	0.38 491	0.59 518	0.36 470

DGSMNet	0.76 447	0.55 488	1.29 507	0.58 475	0.62 509	0.94 438	0.70 481	1.26 473	1.11 456	0.83 345	1.24 439	1.00 409	0.71 405	1.03 454	0.81 431	0.34 479	0.29 475	0.41 494	0.40 498	0.57 514	0.55 520

RTSC	0.87 471	0.48 466	1.23 501	0.52 447	0.37 422	1.13 477	0.50 407	1.34 488	1.79 523	1.51 503	1.24 439	1.12 446	0.81 438	1.62 513	2.16 527	0.25 408	0.19 399	0.23 374	0.24 424	0.30 434	0.31 448

ISRNet	0.56 389	0.24 293	0.66 397	0.56 468	0.36 416	0.44 228	0.25 83	0.82 290	0.84 323	1.07 462	1.25 441	0.91 387	0.60 333	0.66 291	0.58 373	0.35 484	0.26 458	0.36 477	0.33 481	0.30 434	0.42 491

CBMV_ROB	0.59 410	0.37 426	0.38 142	0.39 186	0.28 308	0.74 387	0.28 128	1.00 358	0.98 404	0.94 412	1.25 441	0.81 352	0.78 432	0.87 406	0.50 338	0.36 488	0.37 506	0.43 496	0.40 498	0.33 451	0.30 441

Wz-Net-TNSev	1.14 502	1.06 531	4.32 550	0.49 405	0.42 453	1.51 509	1.11 523	1.48 509	1.40 501	1.22 487	1.26 443	1.58 504	1.43 514	1.76 521	1.70 514	0.32 465	0.31 488	0.26 420	0.30 465	0.41 483	0.41 490

pcwnet_v2	0.58 403	0.28 366	0.84 454	0.45 354	0.35 412	0.61 326	0.35 241	1.27 475	1.21 474	0.99 432	1.27 444	0.72 306	0.58 322	0.67 302	0.48 335	0.27 427	0.21 419	0.24 389	0.23 409	0.29 425	0.29 433

FBW_ROB	0.88 473	0.50 473	0.85 455	0.55 465	0.40 440	1.17 483	0.78 494	1.50 512	1.37 496	1.33 496	1.27 444	1.48 494	1.00 481	2.57 544	0.98 475	0.25 408	0.32 493	0.45 500	0.30 465	0.34 457	0.28 427

R-Stereo Train	0.39 214	0.18 85	0.42 203	0.42 292	0.26 256	0.40 195	0.32 196	0.72 243	0.34 67	0.89 385	1.28 446	0.57 210	0.35 178	0.42 76	0.32 179	0.15 161	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144

RAFT-Stereo	0.39 214	0.18 85	0.42 203	0.42 292	0.26 256	0.40 195	0.32 196	0.72 243	0.34 67	0.89 385	1.28 446	0.57 210	0.35 178	0.42 76	0.32 179	0.15 161	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.58 403	0.44 459	0.62 371	0.42 292	0.33 397	0.66 360	0.58 447	1.02 370	0.86 336	0.77 303	1.28 446	0.72 306	0.64 362	0.82 379	0.59 378	0.31 454	0.26 458	0.40 490	0.27 452	0.33 451	0.26 411

YMNet	0.66 423	0.38 436	0.90 464	0.52 447	0.46 476	1.08 469	0.49 402	1.00 358	0.77 279	1.18 480	1.29 449	1.12 446	0.74 414	0.85 399	0.86 441	0.27 427	0.31 488	0.25 402	0.25 433	0.24 392	0.23 391

YMNet_1	0.66 423	0.38 436	0.90 464	0.52 447	0.46 476	1.08 469	0.49 402	1.00 358	0.77 279	1.18 480	1.29 449	1.12 446	0.74 414	0.85 399	0.86 441	0.27 427	0.31 488	0.25 402	0.25 433	0.24 392	0.23 391

Ntro	1.09 500	0.97 528	0.91 466	1.44 538	1.19 537	1.69 521	0.80 496	1.35 491	1.25 484	1.00 437	1.29 449	1.31 468	0.97 477	1.26 486	0.84 436	0.84 531	0.43 521	1.36 536	0.50 521	1.56 537	0.78 528

Wz-Net-SNSev	0.91 479	0.73 507	2.13 534	0.56 468	0.45 469	0.95 441	1.13 524	1.34 488	1.24 479	1.02 445	1.30 452	1.46 490	0.86 452	1.81 523	1.50 511	0.25 408	0.23 435	0.25 402	0.26 446	0.32 445	0.29 433

HHNet	0.41 237	0.17 61	0.41 182	0.34 60	0.37 422	0.33 139	0.34 217	0.69 216	0.75 264	0.86 363	1.30 452	0.52 191	0.32 157	0.52 153	0.35 223	0.15 161	0.11 134	0.19 269	0.15 194	0.15 169	0.24 399

XX-Stereo	0.37 183	0.17 61	0.45 238	0.55 465	0.36 416	0.38 184	0.20 22	0.60 145	0.30 43	0.46 141	1.30 452	0.73 317	0.26 92	0.56 183	0.26 103	0.16 209	0.11 134	0.17 184	0.16 226	0.14 123	0.10 28

otaku	1.04 492	0.93 522	0.88 462	1.33 537	1.05 535	1.66 518	0.70 481	1.40 501	1.18 468	1.08 466	1.32 455	1.33 476	0.91 461	1.23 483	0.76 421	0.72 527	0.46 526	1.24 535	0.50 521	1.40 536	0.75 526

STTRV1_RVC	0.82 460	0.59 493	1.16 490	0.67 504	0.81 518	1.11 473	0.63 459	1.30 481	1.11 456	0.98 429	1.33 456	1.08 435	0.95 474	1.26 486	0.87 447	0.55 521	0.25 451	0.43 496	0.39 495	0.58 517	0.40 486

AANet_RVC	0.57 396	0.32 396	0.54 341	0.45 354	0.27 285	0.57 300	0.48 396	1.00 358	1.28 489	0.86 363	1.33 456	0.87 371	0.58 322	1.07 460	0.75 420	0.18 278	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.18 267	0.18 293

Syn2CoEx	0.71 438	0.51 476	0.95 468	0.64 493	0.45 469	0.91 433	0.53 429	1.48 509	1.13 460	0.93 409	1.35 458	1.02 418	0.99 479	0.92 427	0.80 428	0.30 451	0.27 466	0.28 440	0.24 424	0.23 379	0.24 399

fast-acv-ft	0.64 419	0.30 387	0.73 428	0.45 354	0.34 406	1.17 483	0.49 402	0.86 303	0.98 404	1.02 445	1.36 459	1.29 465	0.85 450	0.76 356	0.81 431	0.21 347	0.23 435	0.23 374	0.23 409	0.21 340	0.20 349

NCC-stereo	0.78 452	0.40 447	0.76 442	0.61 487	0.67 512	0.81 412	0.69 476	1.54 519	1.11 456	0.90 392	1.36 459	1.33 476	1.16 495	1.19 474	0.88 450	0.31 454	0.30 479	0.37 482	0.48 516	0.33 451	0.33 456

Abc-Net	0.78 452	0.40 447	0.76 442	0.61 487	0.67 512	0.81 412	0.69 476	1.54 519	1.11 456	0.90 392	1.36 459	1.33 476	1.16 495	1.19 474	0.88 450	0.31 454	0.30 479	0.37 482	0.48 516	0.33 451	0.33 456
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CrosDoStereo	0.50 342	0.18 85	0.45 238	0.38 158	0.24 183	0.40 195	1.18 525	0.67 198	0.86 336	0.94 412	1.37 462	0.63 252	0.77 427	0.65 283	0.45 314	0.15 161	0.12 189	0.17 184	0.18 302	0.14 123	0.14 188

DeepStereo_LL	0.50 342	0.18 85	0.45 238	0.38 158	0.24 183	0.40 195	1.18 525	0.67 198	0.86 336	0.94 412	1.37 462	0.63 252	0.77 427	0.65 283	0.45 314	0.15 161	0.12 189	0.17 184	0.18 302	0.14 123	0.14 188

GMM-Stereo	0.44 261	0.19 124	0.36 114	0.42 292	0.25 215	0.51 259	0.47 388	0.71 239	0.53 169	0.76 297	1.37 462	0.76 331	0.38 202	0.60 236	0.33 191	0.15 161	0.10 54	0.20 299	0.19 332	0.16 209	0.27 420

GwcNet	0.69 432	0.36 420	1.10 484	0.51 435	0.42 453	1.08 469	0.50 407	1.21 448	1.16 464	1.00 437	1.37 462	1.06 428	0.79 434	0.92 427	0.94 466	0.25 408	0.24 443	0.24 389	0.22 396	0.23 379	0.26 411

SHD	0.93 482	0.50 473	1.18 496	0.59 479	0.46 476	0.97 446	0.48 396	1.70 528	2.15 530	1.58 506	1.37 462	1.42 488	1.19 500	1.31 492	1.60 512	0.31 454	0.26 458	0.32 463	0.33 481	0.40 477	0.42 491

edge stereo	0.76 447	0.38 436	0.74 433	0.52 447	0.43 458	0.80 407	0.53 429	1.28 477	1.06 443	1.28 492	1.38 467	1.81 510	1.11 491	1.08 462	0.85 440	0.33 473	0.32 493	0.41 494	0.28 457	0.32 445	0.36 470

THIR-Stereo	0.50 342	0.18 85	0.45 238	0.38 158	0.23 154	0.75 390	0.67 466	0.66 188	0.87 345	1.02 445	1.40 468	0.72 306	0.76 421	0.62 252	0.42 284	0.15 161	0.11 134	0.17 184	0.18 302	0.14 123	0.15 211

FAT-Stereo	0.73 444	0.33 404	0.75 437	0.49 405	0.37 422	0.71 378	0.59 450	1.36 494	1.30 491	1.03 453	1.40 468	1.59 505	1.15 494	0.87 406	0.86 441	0.28 437	0.28 470	0.28 440	0.23 409	0.28 421	0.38 481

S-Stereo	0.74 445	0.35 415	0.96 470	0.56 468	0.45 469	0.82 420	0.60 452	1.24 467	1.60 518	0.96 420	1.41 470	1.12 446	0.94 471	0.80 373	1.04 484	0.26 418	0.31 488	0.28 440	0.25 433	0.32 445	0.47 508

ADCRef	0.80 456	0.43 455	1.32 510	0.50 419	0.45 469	1.07 465	0.51 422	1.07 390	0.98 404	1.17 478	1.42 471	0.87 371	0.91 461	0.85 399	3.19 538	0.18 278	0.16 348	0.23 374	0.23 409	0.22 362	0.21 367

AnyNet_C32	1.16 506	0.62 500	2.40 537	0.57 474	0.55 497	1.41 502	1.34 538	1.18 440	1.24 479	1.49 501	1.42 471	1.39 485	1.20 502	1.55 507	4.82 549	0.29 444	0.28 470	0.29 448	0.34 483	0.38 474	0.42 491

ADCPNet	1.03 491	0.48 466	2.70 539	0.54 461	0.42 453	1.40 500	0.75 490	1.13 413	1.07 449	1.22 487	1.42 471	1.68 507	1.09 489	1.36 501	3.45 542	0.30 451	0.28 470	0.29 448	0.32 478	0.37 470	0.35 468

psmorigin	0.82 460	0.51 476	2.09 533	0.49 405	0.41 447	0.85 427	0.50 407	1.04 377	0.88 349	1.45 500	1.43 474	1.50 496	1.06 486	1.22 482	0.97 472	0.31 454	0.32 493	0.27 432	0.27 452	0.33 451	0.42 491

CSAN	0.83 467	0.49 469	0.77 447	0.60 485	0.41 447	1.14 478	1.06 519	1.19 442	1.46 506	1.32 494	1.43 474	1.37 483	1.19 500	1.27 489	0.86 441	0.39 494	0.31 488	0.36 477	0.37 488	0.35 461	0.34 463

RAFT_CTSACE	0.45 271	0.20 159	0.44 226	0.45 354	0.27 285	0.34 149	0.39 322	0.60 145	0.73 254	0.76 297	1.44 476	0.83 354	0.38 202	1.08 462	0.26 103	0.12 33	0.13 254	0.18 229	0.16 226	0.15 169	0.11 67

ccnet	0.82 460	0.57 491	0.75 437	0.54 461	0.59 506	1.09 472	0.66 464	1.38 497	0.94 390	1.12 473	1.44 476	1.29 465	0.92 465	0.95 442	1.24 499	0.49 511	0.42 517	0.50 513	0.47 514	0.51 503	0.46 503

ADCMid	1.14 502	0.52 483	2.23 536	0.53 455	0.43 458	1.07 465	0.75 490	1.23 460	1.05 436	2.15 531	1.44 476	1.50 496	1.43 514	1.56 509	5.01 551	0.26 418	0.24 443	0.29 448	0.31 472	0.37 470	0.33 456

test_4	0.36 166	0.18 85	0.31 54	0.44 331	0.25 215	0.20 5	0.34 217	0.56 119	0.41 122	0.59 181	1.45 479	0.43 151	0.25 76	0.63 263	0.28 141	0.12 33	0.10 54	0.17 184	0.19 332	0.15 169	0.11 67

RGC	0.79 455	0.59 493	0.71 420	0.65 498	0.65 511	0.92 437	0.58 447	1.29 478	1.05 436	1.07 462	1.45 479	1.47 493	1.03 483	1.21 480	0.88 450	0.32 465	0.30 479	0.48 508	0.40 498	0.37 470	0.37 475

stereogan	0.80 456	0.31 392	0.71 420	0.59 479	0.50 484	1.72 522	0.48 396	1.35 491	1.37 496	1.00 437	1.46 481	1.56 502	0.95 474	1.29 490	0.84 436	0.28 437	0.29 475	0.29 448	0.25 433	0.38 474	0.38 481

GrayStereo	0.49 326	0.19 124	0.42 203	0.46 375	0.28 308	0.53 271	0.67 466	0.69 216	0.63 204	1.02 445	1.47 482	0.78 339	0.76 421	0.56 183	0.33 191	0.14 100	0.12 189	0.17 184	0.17 275	0.15 169	0.29 433

Sa-1000	0.48 308	0.24 293	0.41 182	0.45 354	0.25 215	0.59 318	0.34 217	0.81 288	0.93 383	0.82 333	1.50 483	0.53 195	0.45 247	0.92 427	0.30 162	0.15 161	0.12 189	0.21 340	0.19 332	0.15 169	0.13 144

ADCL	1.04 492	0.38 436	1.35 512	0.50 419	0.39 435	1.61 515	0.89 506	1.29 478	1.39 499	1.29 493	1.50 483	1.24 460	1.24 503	1.37 502	4.87 550	0.21 347	0.19 399	0.25 402	0.25 433	0.29 425	0.27 420

DispFullNet	1.60 527	2.63 562	2.75 540	2.56 557	1.79 548	1.24 492	0.47 388	1.37 496	1.45 505	1.87 521	1.50 483	1.55 501	2.46 541	2.04 533	1.04 484	0.59 522	0.18 385	2.32 552	0.68 532	2.29 552	1.14 546

ACVNet_1	1.46 522	1.33 538	1.12 487	1.91 547	1.62 542	1.83 524	0.98 513	2.00 535	1.85 525	1.39 499	1.53 486	2.32 525	1.53 516	1.34 496	1.11 489	1.30 544	0.50 528	2.06 549	0.58 527	1.93 548	0.95 538

anonymousa	0.49 326	0.20 159	0.42 203	0.38 158	0.23 154	0.91 433	0.35 241	0.75 262	0.62 193	0.85 356	1.54 487	1.06 428	0.66 375	0.51 147	0.43 289	0.16 209	0.13 254	0.19 269	0.21 378	0.16 209	0.14 188

MFN_U_SF_RVC	1.09 500	0.59 493	1.97 532	0.67 504	0.44 465	1.93 526	0.60 452	1.85 531	1.36 494	1.61 509	1.54 487	1.95 518	1.37 510	1.64 516	1.73 515	0.40 498	0.37 506	0.45 500	0.48 516	0.44 488	0.44 498

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 490	0.57 491	1.51 523	0.67 504	0.50 484	2.57 534	1.66 548	1.20 446	1.43 502	1.38 498	1.57 489	1.33 476	0.92 465	1.64 516	0.88 450	0.37 491	0.39 512	0.46 503	0.60 528	0.41 483	0.40 486

RainbowNet	1.35 517	1.49 541	1.19 497	1.88 545	1.45 539	1.48 507	1.07 521	1.61 523	1.55 512	1.20 485	1.59 490	1.54 500	1.13 492	1.34 496	0.97 472	1.36 547	0.70 535	1.82 541	0.79 536	1.71 540	1.07 545

ACVNet-4b	1.35 517	1.31 537	1.10 484	1.90 546	1.59 541	1.92 525	0.77 492	1.52 518	1.62 519	1.05 456	1.60 491	2.11 521	0.94 471	1.64 516	0.77 425	1.30 544	0.35 503	2.03 547	0.67 531	1.88 546	0.84 531

WZ-Net	1.19 508	0.59 493	4.07 548	0.62 491	0.51 487	1.34 497	1.31 537	1.32 484	1.74 522	1.53 505	1.65 492	1.74 509	1.28 507	2.25 538	2.01 524	0.27 427	0.21 419	0.23 374	0.25 433	0.40 477	0.39 483

RP	0.76 447	0.36 420	0.63 380	0.66 501	0.58 505	0.80 407	0.55 437	1.14 422	1.22 476	0.97 424	1.65 492	1.43 489	1.32 508	1.01 447	0.84 436	0.33 473	0.30 479	0.36 477	0.30 465	0.34 457	0.34 463

DEmStereo	0.48 308	0.17 61	0.50 312	0.38 158	0.25 215	0.59 318	0.34 217	0.63 165	0.74 261	0.89 385	1.66 494	0.58 218	1.06 486	0.60 236	0.42 284	0.14 100	0.11 134	0.16 146	0.16 226	0.14 123	0.15 211

ADCS	1.51 524	0.61 497	3.42 543	0.59 479	0.51 487	1.27 494	1.08 522	1.59 521	1.81 524	1.91 525	1.66 494	1.51 499	1.42 513	1.94 530	8.60 559	0.33 473	0.32 493	0.33 468	0.36 487	0.44 488	0.42 491

MFMNet_re	1.14 502	0.97 528	1.19 497	0.99 524	0.95 525	1.25 493	1.22 530	1.39 498	1.55 512	1.69 516	1.67 496	1.21 457	1.53 516	1.12 468	0.99 476	0.87 533	0.75 542	0.79 526	0.75 534	0.90 525	0.94 536

Consistency-Raft	1.01 487	0.81 514	1.24 502	0.84 518	0.97 527	0.81 412	0.84 501	1.30 481	1.59 515	1.05 456	1.68 497	1.12 446	0.91 461	0.92 427	1.11 489	0.65 524	0.74 538	0.79 526	0.90 540	1.06 533	0.79 530

KYRaft	0.48 308	0.20 159	0.38 142	0.44 331	0.23 154	0.44 228	0.37 277	0.66 188	0.41 122	0.94 412	1.73 498	0.79 341	0.41 225	0.63 263	0.31 169	0.16 209	0.11 134	0.18 229	0.22 396	0.16 209	0.78 528

MDST_ROB	0.91 479	0.27 352	0.85 455	0.63 492	0.41 447	2.53 533	0.71 486	1.60 522	1.13 460	2.83 544	1.73 498	0.97 402	0.69 388	1.61 512	0.73 416	0.25 408	0.22 425	0.32 463	0.28 457	0.25 402	0.24 399

MADNet+	2.23 542	2.43 558	10.85 559	1.22 534	0.91 523	2.76 538	1.40 541	2.12 537	1.67 521	1.32 494	1.74 500	1.86 515	1.74 527	6.25 560	4.41 548	0.65 524	0.64 533	0.58 520	0.54 525	0.80 524	0.76 527

DRaft	0.49 326	0.17 61	0.47 267	0.37 129	0.25 215	0.58 305	0.40 333	0.65 179	0.85 331	1.02 445	1.75 501	0.50 183	0.82 442	0.63 263	0.40 276	0.13 61	0.11 134	0.16 146	0.16 226	0.14 123	0.15 211

RAFT-345	0.40 226	0.18 85	0.40 172	0.38 158	0.22 114	0.33 139	0.26 94	0.61 151	0.51 163	0.74 288	1.79 502	0.45 159	0.33 167	0.66 291	0.36 239	0.14 100	0.11 134	0.18 229	0.14 169	0.13 80	0.13 144

SPS-STEREO	1.25 512	0.93 522	1.06 480	1.04 529	1.03 533	1.41 502	0.91 509	1.51 515	1.19 470	2.09 529	1.83 503	1.94 517	1.39 511	1.62 513	1.39 509	0.97 536	0.94 553	0.90 529	0.89 539	0.96 530	0.96 539
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Prome-Stereo	0.46 281	0.19 124	0.35 107	0.44 331	0.26 256	0.40 195	0.45 377	0.68 208	0.44 138	0.96 420	1.84 504	0.59 233	0.67 378	0.61 244	0.32 179	0.14 100	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.16 209	0.29 433

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 515	0.87 519	1.76 528	0.86 519	0.56 500	4.29 554	1.79 553	1.50 512	1.98 527	1.61 509	1.85 505	1.84 512	1.41 512	1.89 526	1.36 506	0.48 509	0.40 514	0.56 517	0.57 526	0.69 522	0.48 511

Nwc_Net	0.78 452	0.38 436	0.73 428	0.60 485	0.55 497	1.05 463	0.55 437	1.67 527	1.05 436	0.88 381	1.86 506	1.40 487	1.09 489	1.10 465	0.87 447	0.30 451	0.25 451	0.36 477	0.38 491	0.29 425	0.29 433

AnyNet_C01	1.56 525	1.05 530	7.45 555	0.64 493	0.54 495	1.99 527	1.38 540	1.43 505	1.36 494	1.63 512	1.92 507	1.84 512	1.33 509	2.40 540	4.03 544	0.33 473	0.32 493	0.32 463	0.34 483	0.44 488	0.45 502

SGM_RVC	0.97 484	0.28 366	0.41 182	0.39 186	0.22 114	1.55 511	0.73 488	1.51 515	1.25 484	2.25 534	1.92 507	2.58 530	1.56 519	2.02 532	1.19 497	0.27 427	0.27 466	0.27 432	0.25 433	0.25 402	0.25 406
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
EDNetEfficient	1.46 522	0.80 513	6.12 553	0.47 384	0.39 435	0.69 368	0.83 498	0.90 322	2.77 542	3.50 554	1.96 509	1.66 506	2.03 537	1.26 486	4.18 547	0.21 347	0.18 385	0.21 340	0.20 357	0.41 483	0.39 483

GANet	0.70 434	0.37 426	0.55 346	0.51 435	0.34 406	0.94 438	0.96 512	1.08 394	0.94 390	1.04 454	1.98 510	1.13 452	0.88 458	1.12 468	0.66 398	0.25 408	0.26 458	0.27 432	0.22 396	0.31 440	0.22 385

aanetorigin	0.83 467	0.56 489	1.87 530	0.49 405	0.38 431	0.56 295	0.66 464	0.70 231	1.00 415	2.42 537	2.02 511	1.31 468	1.18 498	0.93 433	1.13 494	0.20 331	0.18 385	0.20 299	0.19 332	0.27 418	0.30 441

AF-Net	0.81 459	0.39 442	0.68 405	0.64 493	0.54 495	0.91 433	0.51 422	1.61 523	1.31 492	0.96 420	2.02 511	1.46 490	1.26 506	1.11 467	0.99 476	0.32 465	0.24 443	0.39 487	0.27 452	0.30 434	0.25 406

tt	6.20 561	0.20 159	5.89 552	3.55 565	2.07 553	11.26 565	19.21 568	11.74 569	5.46 556	2.69 541	2.04 513	4.87 553	6.25 561	3.70 552	7.09 558	8.32 571	11.17 576	4.93 567	5.41 570	5.74 567	2.37 562

SDNR	0.86 470	0.37 426	1.47 521	0.40 221	0.38 431	3.38 549	0.33 206	0.90 322	0.98 404	0.99 432	2.09 514	0.59 233	0.71 405	1.29 490	0.70 408	0.51 514	0.56 530	0.36 477	0.26 446	0.43 487	0.46 503

PWCK	1.92 535	1.66 549	3.12 542	1.65 540	0.91 523	2.84 541	2.26 558	2.10 536	2.41 538	2.36 536	2.31 515	2.22 522	1.82 529	3.43 548	2.03 525	1.61 551	0.71 537	1.51 537	0.82 538	1.69 539	0.91 535

pmcnn	1.23 510	0.29 378	0.96 470	0.40 221	0.23 154	0.95 441	0.69 476	1.16 432	1.28 489	1.67 515	2.33 516	11.15 567	0.86 452	0.93 433	0.88 450	0.15 161	0.12 189	0.12 25	0.10 53	0.15 169	0.15 211

ASMatch	0.48 308	0.19 124	0.45 238	0.39 186	0.28 308	0.37 171	0.26 94	0.74 256	0.68 227	0.76 297	2.34 517	0.61 244	0.52 282	0.62 252	0.37 255	0.14 100	0.12 189	0.17 184	0.15 194	0.14 123	0.21 367

LSM	4.74 559	0.77 511	10.16 558	0.70 511	56.56 581	1.02 455	1.00 517	1.24 467	1.62 519	2.04 527	2.34 517	1.33 476	1.17 497	1.38 503	1.09 488	0.33 473	0.49 527	0.39 487	0.46 509	0.51 503	10.09 571

PVD	1.28 514	0.67 504	1.28 505	0.74 515	0.62 509	1.50 508	0.84 501	1.99 534	2.96 543	2.18 532	2.36 519	1.85 514	1.95 535	1.92 528	1.94 522	0.39 494	0.36 505	0.49 511	0.37 488	0.51 503	0.64 522

SANet	1.07 498	0.41 451	1.06 480	0.48 390	0.30 348	1.41 502	0.94 510	1.42 503	3.36 549	1.58 506	2.43 520	2.33 526	1.70 526	1.34 496	1.07 486	0.28 437	0.24 443	0.26 420	0.23 409	0.34 457	0.30 441

NVStereoNet_ROB	1.24 511	0.90 521	1.13 488	0.86 519	0.88 520	1.11 473	0.99 515	1.42 503	1.53 510	1.59 508	2.48 521	2.24 523	1.53 516	1.96 531	1.30 504	0.76 529	0.70 535	0.78 525	1.00 545	0.71 523	0.88 534
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	9.93 565	1.15 532	175.16 585	0.48 390	0.36 416	1.04 462	0.68 471	1.24 467	2.69 541	3.17 551	2.50 522	2.30 524	2.07 538	1.76 521	2.21 528	0.20 331	0.18 385	0.24 389	0.19 332	0.51 503	0.50 515

ACVNet_2	1.65 530	1.27 536	1.41 519	1.75 542	1.62 542	2.22 530	1.20 527	2.30 539	2.62 539	1.78 519	2.56 523	3.03 534	1.61 522	1.54 506	1.12 493	1.06 539	0.58 532	1.82 541	0.70 533	1.82 542	0.96 539

RTS	1.98 536	0.96 525	11.36 560	0.65 498	0.57 503	2.77 539	1.40 541	1.39 498	2.26 532	1.89 522	2.56 523	1.32 473	1.25 504	5.20 557	4.05 545	0.31 454	0.22 425	0.29 448	0.29 463	0.40 477	0.37 475

RTSA	1.98 536	0.96 525	11.36 560	0.65 498	0.57 503	2.77 539	1.40 541	1.39 498	2.26 532	1.89 522	2.56 523	1.32 473	1.25 504	5.20 557	4.05 545	0.31 454	0.22 425	0.29 448	0.29 463	0.40 477	0.37 475

PWC_ROB	0.87 471	0.52 483	1.28 505	0.50 419	0.32 386	0.91 433	0.37 277	1.36 494	1.46 506	1.61 509	2.59 526	1.16 456	1.01 482	1.34 496	1.40 510	0.25 408	0.18 385	0.28 440	0.20 357	0.29 425	0.28 427

JetBlue	2.78 545	1.26 535	7.04 554	1.16 532	1.48 540	8.00 562	6.02 564	2.60 541	1.92 526	2.12 530	2.64 527	3.34 542	3.05 551	6.49 561	3.39 540	0.78 530	0.76 543	0.75 523	0.76 535	0.97 531	1.18 551

SGM+DAISY	1.35 517	0.94 524	1.25 503	0.96 523	1.00 531	1.52 510	1.02 518	1.34 488	1.21 474	2.64 540	2.65 528	2.44 527	1.56 519	1.64 516	1.26 501	0.97 536	0.95 554	0.90 529	0.90 540	0.94 528	0.96 539

UNDER WATER-64	3.53 551	2.01 553	3.94 547	3.22 564	2.49 560	5.41 558	2.60 561	3.43 553	12.41 565	3.03 550	2.68 529	6.07 558	4.04 557	3.79 553	3.33 539	2.02 556	1.24 558	2.63 558	1.46 557	2.78 558	2.08 561

coex-ft	6.43 562	1.51 543	87.33 584	0.49 405	0.38 431	1.34 497	1.21 529	1.16 432	8.09 560	12.12 569	2.79 530	2.77 533	3.31 552	1.16 471	3.15 537	0.24 398	0.23 435	0.27 432	0.24 424	0.45 492	0.37 475

IMH-64-1	1.86 532	1.62 546	1.16 490	2.20 550	1.89 550	2.33 531	1.30 534	2.89 543	2.29 534	1.66 513	2.80 531	2.49 528	1.61 522	2.10 534	1.78 519	1.60 549	0.74 538	2.43 553	1.02 546	2.12 549	1.17 549

IMH-64	1.86 532	1.62 546	1.16 490	2.20 550	1.89 550	2.33 531	1.30 534	2.89 543	2.29 534	1.66 513	2.80 531	2.49 528	1.61 522	2.10 534	1.78 519	1.60 549	0.74 538	2.43 553	1.02 546	2.12 549	1.17 549

G-Net	0.95 483	0.46 465	1.04 478	0.64 493	0.48 480	2.12 529	0.64 462	1.01 367	0.87 345	1.75 517	2.82 533	1.30 467	1.64 525	1.06 457	0.96 471	0.36 488	0.29 475	0.35 472	0.25 433	0.45 492	0.42 491

UNDER WATER	3.46 550	2.07 555	3.64 546	3.09 562	2.48 559	3.75 552	2.42 560	3.31 551	13.77 568	2.90 549	2.95 534	5.84 555	3.69 556	3.69 551	3.48 543	2.07 557	1.11 556	2.70 560	1.40 556	2.84 560	1.98 559

MeshStereo	1.34 515	0.43 455	0.54 341	0.44 331	0.34 406	1.66 518	0.60 452	1.94 532	1.37 496	4.47 558	3.25 535	4.71 549	1.94 534	1.92 528	1.17 495	0.35 484	0.35 503	0.37 482	0.31 472	0.32 445	0.32 452
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
ELAS_RVC	1.60 527	0.61 497	1.01 477	0.70 511	0.56 500	2.00 528	1.89 555	1.96 533	2.65 540	3.33 553	3.26 536	3.03 534	3.41 555	2.49 542	2.09 526	0.52 515	0.45 524	0.50 513	0.48 516	0.54 510	0.52 517
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	2.04 539	1.50 542	1.16 490	1.70 541	1.67 546	2.69 535	1.44 544	3.06 545	3.63 552	1.98 526	3.27 537	3.54 545	2.07 538	2.36 539	2.22 530	1.31 546	0.91 549	2.04 548	1.22 555	1.73 541	1.27 553

FTStereo	0.56 389	0.20 159	0.37 130	0.41 252	0.25 215	0.40 195	0.79 495	0.66 188	0.43 132	1.09 468	3.27 537	0.70 293	0.73 412	0.55 173	0.33 191	0.14 100	0.13 254	0.19 269	0.17 275	0.15 169	0.30 441

Dean	1.98 536	1.36 539	1.36 516	2.12 549	1.81 549	2.74 536	1.36 539	3.37 552	3.80 553	2.08 528	3.32 539	3.21 539	1.82 529	1.71 520	1.67 513	1.27 541	0.77 544	1.99 543	0.90 540	1.86 543	1.03 544

WAO-7	1.90 534	1.20 533	1.35 512	1.27 535	1.06 536	2.84 541	1.56 547	3.23 548	3.06 547	2.23 533	3.33 540	3.17 538	2.28 540	3.12 545	2.21 528	1.02 538	0.91 549	1.06 533	1.03 548	1.04 532	0.97 542

IMH	2.04 539	1.62 546	1.20 500	2.20 550	1.89 550	2.91 546	1.30 534	3.11 546	3.03 545	1.81 520	3.35 541	3.03 534	1.90 532	2.48 541	1.80 521	1.66 552	0.77 544	2.45 555	1.04 549	2.15 551	1.19 552

xyz-stereo	4.23 556	0.17 61	61.76 583	0.34 60	0.16 7	12.16 566	0.37 277	0.58 130	0.68 227	1.01 442	3.36 542	0.77 337	0.82 442	1.21 480	0.40 276	0.12 33	0.10 54	0.16 146	0.11 78	0.13 80	0.10 28

KSHMR	2.57 543	1.93 552	1.69 525	2.63 559	2.42 558	2.86 543	2.07 556	3.27 550	6.50 558	2.49 539	3.36 542	3.41 543	1.92 533	2.49 542	1.94 522	2.13 558	1.40 559	2.79 562	1.50 558	2.73 557	1.77 557

MSMD_ROB	1.21 509	0.49 469	0.62 371	0.59 479	0.50 484	1.62 517	0.67 466	1.23 460	1.24 479	2.45 538	3.77 544	3.09 537	2.98 550	1.32 493	0.81 431	0.45 504	0.41 515	0.49 511	0.51 523	0.47 497	0.44 498

PWCDC_ROB	0.89 475	0.49 469	0.80 451	0.74 515	0.40 440	1.03 458	0.39 322	1.33 486	2.35 537	1.02 445	3.77 544	0.81 352	0.92 465	1.20 476	0.90 462	0.34 479	0.22 425	0.24 389	0.20 357	0.34 457	0.29 433

JetRed	5.27 560	5.84 566	12.81 563	2.36 554	2.83 563	12.23 567	10.50 567	4.46 558	3.60 550	3.86 556	3.83 546	4.85 552	4.18 558	6.78 562	11.96 563	2.17 559	2.96 565	2.18 551	1.97 560	3.38 563	2.68 564

DPSimNet_ROB	3.58 552	2.45 559	8.57 556	2.53 555	2.37 557	2.88 544	3.77 563	3.14 547	3.23 548	4.71 561	3.86 547	4.68 548	4.87 560	4.07 555	5.62 552	2.33 561	2.33 563	2.47 556	2.52 562	2.51 556	2.64 563

ELAS	1.63 529	0.61 497	0.95 468	0.68 508	0.55 497	3.01 547	1.55 546	2.39 540	2.33 536	3.64 555	3.89 548	2.75 532	2.90 549	2.15 536	2.27 533	0.52 515	0.45 524	0.50 513	0.48 516	0.54 510	0.52 517
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT-RH_RVC	0.56 389	0.17 61	0.41 182	0.37 129	0.23 154	0.57 300	0.24 75	0.60 145	0.70 235	1.19 482	3.94 549	0.56 205	0.38 202	0.65 283	0.36 239	0.13 61	0.11 134	0.20 299	0.14 169	0.12 46	0.13 144

WCMA_ROB	1.14 502	0.36 420	0.76 442	0.49 405	0.44 465	1.23 491	0.67 466	1.11 406	1.23 477	2.84 545	3.95 550	3.28 540	1.83 531	1.25 485	0.99 476	0.44 503	0.34 501	0.34 470	0.37 488	0.41 483	0.40 486

Venus	2.92 546	1.55 544	1.35 512	1.79 543	1.63 544	5.23 556	1.22 530	4.58 559	12.56 566	2.84 545	4.06 551	4.83 550	2.72 547	3.49 549	2.25 531	1.27 541	0.91 549	1.99 543	1.15 553	1.86 543	1.15 547

WAO-8	2.92 546	1.55 544	1.35 512	1.79 543	1.63 544	5.23 556	1.22 530	4.58 559	12.56 566	2.84 545	4.07 552	4.83 550	2.72 547	3.49 549	2.25 531	1.27 541	0.91 549	1.99 543	1.15 553	1.86 543	1.15 547

notaker	2.76 544	2.29 557	1.80 529	2.96 561	2.58 562	2.90 545	1.75 551	3.24 549	3.05 546	2.78 543	4.24 553	6.15 559	2.51 543	3.34 547	2.75 536	2.31 560	1.18 557	3.00 563	1.65 559	2.84 560	1.97 558

LVE	2.12 541	1.44 540	1.36 516	1.99 548	1.78 547	2.75 537	1.79 553	2.82 542	3.95 554	1.90 524	4.33 554	3.52 544	1.81 528	2.24 537	1.74 516	1.74 553	0.87 547	2.06 549	1.13 551	1.91 547	1.35 554

FCDSN-DC	1.39 520	0.56 489	0.65 391	0.74 515	0.59 506	1.38 499	0.63 459	1.35 491	1.39 499	3.26 552	4.50 555	4.61 547	2.63 545	1.58 511	1.03 481	0.46 505	0.42 517	0.48 508	0.47 514	0.50 502	0.50 515
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.59 526	0.51 476	0.66 397	0.61 487	0.49 482	1.56 512	0.70 481	1.66 526	1.53 510	4.64 559	4.62 556	5.85 556	3.34 554	1.84 525	1.11 489	0.46 505	0.42 517	0.47 504	0.46 509	0.48 498	0.46 503

LE_ROB	4.42 557	0.24 293	2.75 540	0.42 292	0.23 154	1.57 513	0.90 508	1.71 529	17.88 575	16.56 577	4.88 557	5.17 554	18.85 576	1.63 515	14.62 566	0.17 247	0.14 288	0.16 146	0.16 226	0.19 301	0.17 275

FC-DCNN v2	1.65 530	0.51 476	0.65 391	0.61 487	0.49 482	1.61 515	0.70 481	1.75 530	1.56 514	4.74 562	4.91 558	6.46 560	3.31 552	1.91 527	1.11 489	0.46 505	0.42 517	0.47 504	0.46 509	0.48 498	0.46 503

MADNet++	4.03 553	2.70 563	3.44 545	3.72 566	3.44 565	4.44 555	3.52 562	3.95 557	3.61 551	4.46 557	4.98 559	4.10 546	4.58 559	7.00 563	5.89 553	3.74 564	3.67 566	3.27 565	2.71 564	3.70 565	3.66 566

TCMNet-wrong-test	8.97 564	10.42 570	8.74 557	19.56 572	17.61 571	12.53 568	9.01 566	13.59 571	2.18 531	4.64 559	5.11 560	14.63 569	11.09 566	7.19 564	9.73 560	5.56 570	0.89 548	3.77 566	3.11 565	10.34 571	9.80 570

ktn	2.98 548	2.25 556	1.73 527	2.84 560	2.53 561	3.76 553	2.15 557	3.70 554	5.47 557	2.75 542	5.17 561	5.94 557	2.48 542	3.23 546	2.46 534	2.34 562	1.44 560	2.78 561	2.03 561	2.45 555	2.01 560

TorneroNet-64	3.44 549	1.86 550	1.42 520	2.58 558	2.28 556	6.87 559	1.68 549	4.70 561	12.03 563	2.31 535	5.59 562	8.25 562	2.55 544	3.97 554	2.73 535	1.81 554	0.74 538	2.57 557	1.07 550	2.35 553	1.44 555

SGM-ForestM	4.04 554	0.32 396	0.46 255	0.43 312	0.27 285	7.50 561	1.45 545	3.84 555	4.24 555	8.19 567	6.76 563	19.00 575	9.08 562	10.74 568	6.62 556	0.31 454	0.33 499	0.32 463	0.32 478	0.29 425	0.29 433

ASD4	9.96 566	8.86 569	17.78 564	7.17 567	9.80 566	16.08 570	28.92 572	9.77 568	8.20 561	7.02 566	7.08 564	8.47 563	9.57 564	11.17 569	20.26 569	4.12 565	4.14 567	5.57 571	4.74 567	5.53 566	4.90 568

TorneroNet	4.53 558	1.89 551	1.48 522	2.55 556	2.27 555	13.78 569	1.69 550	4.84 563	23.73 580	2.89 548	7.70 565	7.06 561	2.69 546	4.26 556	3.42 541	1.84 555	0.77 544	2.68 559	1.13 551	2.42 554	1.47 556

MANE	4.13 555	0.51 476	0.64 385	0.66 501	0.56 500	6.89 560	0.99 515	7.55 564	12.04 564	6.68 565	8.57 566	10.69 566	9.45 563	7.59 565	6.39 555	0.49 511	0.43 521	0.48 508	0.98 544	0.49 500	0.48 511

USTest	12.99 569	14.18 571	20.00 565	16.24 571	14.97 568	20.80 572	31.95 575	16.20 573	10.91 562	8.79 568	9.48 567	13.94 568	10.50 565	16.11 571	21.44 571	3.17 563	4.82 568	5.08 568	5.36 569	8.81 570	7.13 569

xxxxx1	36.64 579	19.51 575	24.21 570	61.66 583	64.63 583	27.28 577	40.10 579	20.25 574	18.63 576	14.07 574	12.97 568	17.26 570	17.36 573	21.70 576	27.93 577	13.18 576	18.50 579	111.26 584	133.37 584	29.24 578	39.73 581

tt_ll	36.64 579	19.51 575	24.21 570	61.66 583	64.63 583	27.28 577	40.10 579	20.25 574	18.63 576	14.07 574	12.97 568	17.26 570	17.36 573	21.70 576	27.93 577	13.18 576	18.50 579	111.26 584	133.37 584	29.24 578	39.73 581

ff	36.64 579	19.51 575	24.21 570	61.66 583	64.63 583	27.28 577	40.10 579	20.25 574	18.63 576	14.07 574	12.97 568	17.26 570	17.36 573	21.70 576	27.93 577	13.18 576	18.50 579	111.26 584	133.37 584	29.24 578	39.73 581

HanzoNet	6.76 563	2.45 559	4.22 549	3.19 563	2.94 564	3.62 551	2.28 559	4.79 562	7.20 559	14.00 573	13.19 571	17.49 573	22.30 577	13.25 570	6.19 554	4.20 566	1.93 562	3.10 564	2.56 563	3.35 562	2.88 565

Anonymous_1	33.25 576	18.26 572	23.92 569	20.54 573	21.28 574	25.59 573	35.94 576	22.01 581	15.57 572	13.33 570	13.49 572	18.08 574	15.29 570	20.36 572	24.60 574	16.28 579	8.84 573	66.59 583	118.00 583	155.73 586	11.23 574

DPSM_ROB	17.78 571	18.63 573	24.31 573	20.90 574	19.47 572	25.97 574	36.21 577	21.23 579	16.24 573	13.38 571	14.06 573	19.18 576	16.30 571	20.78 573	25.67 575	9.38 573	9.23 574	9.49 573	9.82 573	13.51 573	11.91 575

DPSM	17.78 571	18.63 573	24.31 573	20.90 574	19.47 572	25.97 574	36.21 577	21.23 579	16.24 573	13.38 571	14.06 573	19.18 576	16.30 571	20.78 573	25.67 575	9.38 573	9.23 574	9.49 573	9.82 573	13.51 573	11.91 575

DPSMNet_ROB	12.08 568	8.00 567	21.00 567	8.97 570	16.79 570	10.67 563	30.89 574	9.02 567	15.17 571	6.51 564	15.41 575	9.04 564	14.85 568	9.27 567	21.67 572	4.58 568	8.57 571	5.09 570	9.29 572	5.90 568	10.95 572

DGTPSM_ROB	12.07 567	8.00 567	20.99 566	8.93 569	16.78 569	10.67 563	30.87 573	9.01 566	15.16 570	6.50 563	15.41 575	9.04 564	14.85 568	9.25 566	21.67 572	4.57 567	8.57 571	5.08 568	9.28 571	5.90 568	10.95 572

CasAABBNet	35.74 577	37.43 582	48.72 580	42.22 580	39.20 579	52.24 582	73.12 584	42.61 584	32.62 583	26.78 579	27.95 577	38.58 582	32.60 581	41.67 584	51.65 584	18.74 580	18.57 582	19.15 576	19.77 577	27.20 575	23.98 577

LSM0	38.95 584	37.60 584	48.58 579	43.57 582	91.06 586	52.57 584	72.57 582	43.17 586	32.63 584	26.97 581	27.97 578	38.65 583	32.94 582	41.86 586	51.78 585	18.89 582	18.41 578	19.13 575	19.63 576	27.29 577	33.77 580

LRCNet_RVC	21.24 574	31.15 579	21.41 568	28.98 577	23.82 575	3.13 548	0.60 452	20.96 578	1.59 515	25.58 578	28.15 579	21.99 578	14.79 567	21.94 579	16.41 567	28.89 583	14.87 577	33.53 579	31.28 579	29.51 581	26.16 579

Selective-RAFT-Error	35.84 578	37.49 583	48.83 581	42.26 581	39.24 580	52.30 583	73.09 583	42.66 585	32.61 582	26.80 580	28.30 580	38.84 584	33.51 583	41.68 585	51.59 583	18.82 581	18.58 583	19.17 577	19.80 578	27.28 576	24.05 578

BEATNet-Init1	15.13 570	0.82 517	50.86 582	0.72 514	0.53 492	38.10 581	7.03 565	11.83 570	14.25 569	29.78 582	30.17 581	48.21 585	22.64 578	26.78 580	18.11 568	0.42 502	0.38 508	0.47 504	0.46 509	0.51 503	0.48 511

HaxPig	31.96 575	37.24 581	34.27 575	24.37 576	24.88 576	18.26 571	19.86 569	20.64 577	28.52 581	35.97 583	38.75 582	25.57 579	28.72 580	33.88 581	34.39 580	35.94 584	38.87 584	37.80 580	40.48 580	39.68 582	41.15 584

AVERAGE_ROB	37.58 583	40.13 585	40.15 577	34.81 579	33.82 578	28.55 580	25.10 571	32.02 583	34.06 586	41.28 584	40.66 583	34.46 581	34.81 585	39.18 582	37.57 582	42.78 585	43.44 585	43.82 581	43.03 581	40.47 583	41.51 585

MEDIAN_ROB	37.38 582	40.85 586	40.60 578	32.31 578	31.85 577	27.20 576	24.55 570	29.10 582	33.19 585	42.09 585	41.76 584	33.35 580	34.39 584	39.78 583	37.07 581	43.64 586	44.10 586	44.12 582	43.40 582	41.51 584	42.76 586

test_example2	176.61 586	205.14 587	198.86 586	188.60 587	190.98 587	152.67 586	170.61 585	94.86 587	123.55 587	178.88 587	179.48 585	158.94 587	141.34 586	192.61 587	198.96 586	203.76 587	236.37 587	164.13 587	173.55 587	218.58 587	160.41 587

PML	40.80 585	29.24 578	11.87 562	7.20 568	14.47 567	92.13 585	213.69 586	7.63 565	23.35 579	74.72 586	190.14 586	50.17 586	26.15 579	21.39 575	12.70 564	8.76 572	2.92 564	8.45 572	3.25 566	13.26 572	4.42 567

ccccc	429.48 587	429.19 588	527.00 587	507.10 588	501.20 588	356.95 587	342.70 587	380.82 588	297.90 588	334.51 588	389.17 587	372.86 588	449.39 587	499.17 588	553.56 587	561.44 588	431.22 588	334.28 588	290.86 588	540.88 588	489.46 588

FADE		2.05 554		1.03 528	0.99 530			3.91 556	3.00 544	1.76 518		2.73 531		5.95 559		11.57 575	1.70 561	23.09 578	15.86 575	0.62 519	0.65 523

Low-res two-view benchmark