Low-res two-view results

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

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

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

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

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

3.25w_new	0.68 7	0.36 32	2.09 34	0.05 1	0.19 73	1.26 36	0.01 4	4.00 64	1.10 27	0.46 37	0.26 23	0.08 19	0.41 80	0.93 9	0.51 25	0.00 1	0.94 409	0.00 1	0.22 397	0.01 18	0.75 321

3.25w	0.68 7	0.36 32	2.09 34	0.05 1	0.19 73	1.26 36	0.01 4	4.00 64	1.10 27	0.46 37	0.26 23	0.08 19	0.41 80	0.93 9	0.51 25	0.00 1	0.94 409	0.00 1	0.22 397	0.01 18	0.75 321

3.5w_stereo	0.87 32	0.35 30	2.24 50	0.05 1	0.17 64	1.25 32	0.04 31	4.15 74	1.08 26	0.37 13	1.65 86	0.08 19	0.49 102	3.95 129	0.51 25	0.00 1	0.63 356	0.00 1	0.06 301	0.00 1	0.27 172

4w-stereo	0.81 24	0.27 6	2.34 57	0.06 4	0.50 181	1.26 36	0.06 51	3.65 29	1.05 17	0.41 23	0.96 60	0.06 4	0.66 124	2.11 72	0.64 63	0.22 442	0.96 417	0.00 1	0.29 442	0.00 1	0.78 328

asda	0.76 14	0.28 11	2.30 53	0.07 5	0.61 213	1.28 44	0.09 70	3.82 48	1.03 12	0.54 51	0.43 31	0.07 13	0.71 130	1.25 26	0.46 11	0.22 442	0.99 436	0.00 1	0.25 410	0.01 18	0.71 311

2.25w	0.92 38	0.31 21	2.36 60	0.07 5	0.15 55	1.22 19	0.05 38	3.84 52	1.05 17	0.51 43	1.30 74	0.09 26	0.68 126	4.12 137	0.68 68	0.00 1	0.98 429	0.00 1	0.28 436	0.00 1	0.73 316

3.75w	0.82 26	0.25 2	2.13 39	0.07 5	1.27 335	1.26 36	0.02 19	3.85 53	1.05 17	0.51 43	0.39 30	0.08 19	0.40 77	3.31 111	0.47 14	0.07 379	0.94 409	0.00 1	0.08 306	0.00 1	0.29 181

2w_stereo	0.75 13	0.30 20	2.22 48	0.07 5	0.12 36	1.23 23	0.05 38	4.03 67	1.00 9	0.98 106	0.86 51	0.09 26	1.21 183	1.06 14	0.62 57	0.00 1	0.69 367	0.00 1	0.16 352	0.00 1	0.27 172

MonSter	0.72 10	0.27 6	2.25 51	0.07 5	0.85 263	1.27 42	0.01 4	3.79 43	0.91 3	0.41 23	0.18 17	0.08 19	0.04 1	1.33 32	0.58 43	0.00 1	0.96 417	0.00 1	0.36 465	0.00 1	0.94 346

4.25_new	0.76 14	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 271	1.24 25	0.05 38	3.81 45	1.03 12	0.45 31	0.91 55	0.06 4	0.42 84	1.33 32	0.49 18	0.22 442	0.98 429	0.00 1	0.25 410	0.00 1	0.57 262

4.5w_new	0.76 14	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 271	1.24 25	0.05 38	3.81 45	1.03 12	0.45 31	0.91 55	0.06 4	0.42 84	1.33 32	0.49 18	0.22 442	0.98 429	0.00 1	0.25 410	0.00 1	0.57 262

4.25w-stereo	0.76 14	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 271	1.24 25	0.05 38	3.81 45	1.03 12	0.45 31	0.91 55	0.06 4	0.42 84	1.33 32	0.49 18	0.22 442	0.98 429	0.00 1	0.25 410	0.00 1	0.57 262

3w_stereo	0.79 21	0.33 24	2.53 70	0.08 10	0.14 47	1.26 36	0.03 28	3.97 61	1.06 24	0.62 70	0.58 38	0.09 26	1.02 158	1.54 45	0.64 63	0.00 1	1.00 443	0.00 1	0.23 403	0.01 18	0.65 290

MIF-Stereo (partial)	1.44 92	0.59 152	3.98 215	0.08 10	1.09 304	1.24 25	0.13 97	5.12 123	4.07 161	0.47 41	2.56 123	0.31 76	0.74 133	6.31 214	2.02 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.04 23

asd	0.71 9	0.25 2	2.43 63	0.09 15	0.80 253	1.25 32	0.06 51	3.22 21	1.03 12	0.59 63	0.65 40	0.07 13	0.55 110	1.01 12	0.46 11	0.20 437	0.81 385	0.00 1	0.08 306	0.01 18	0.67 302

2.5w	0.94 39	0.33 24	2.20 47	0.09 15	0.35 138	1.27 42	0.09 70	3.86 55	1.05 17	0.54 51	0.73 42	0.04 1	0.55 110	4.75 160	0.59 48	0.00 1	1.04 449	0.00 1	0.29 442	0.00 1	0.96 350

fffft	1.13 60	0.71 195	2.25 51	0.09 15	0.07 14	2.10 127	0.63 254	4.19 75	2.10 56	0.42 27	0.75 45	0.24 63	0.20 27	6.89 244	1.08 147	0.00 1	0.12 263	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.53 253
1: 1. 1
qwe	0.89 35	0.29 18	2.49 64	0.10 18	1.25 331	1.24 25	0.04 31	3.97 61	1.06 24	0.66 75	0.53 36	0.05 2	0.18 23	3.58 117	0.50 24	0.07 379	0.94 409	0.00 1	0.27 433	0.01 18	0.57 262

4.5_new	0.74 11	0.27 6	2.52 68	0.10 18	0.34 134	1.24 25	0.07 58	3.67 33	1.05 17	0.58 60	0.80 48	0.06 4	0.19 25	1.18 20	0.61 55	0.17 427	0.99 436	0.00 1	0.19 372	0.01 18	0.64 287

4.5w-stereo	0.74 11	0.27 6	2.52 68	0.10 18	0.34 134	1.24 25	0.07 58	3.67 33	1.05 17	0.58 60	0.80 48	0.06 4	0.19 25	1.18 20	0.60 51	0.17 427	0.99 436	0.00 1	0.19 372	0.01 18	0.64 287

2.75w_new	0.80 23	0.35 30	2.31 55	0.10 18	0.23 102	1.26 36	0.09 70	3.82 48	1.05 17	0.54 51	0.23 19	0.08 19	0.86 146	2.50 92	0.64 63	0.00 1	0.97 422	0.00 1	0.27 433	0.00 1	0.69 304

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

MLG-Stereo_test1	0.85 31	0.34 27	1.80 14	0.10 18	1.66 371	1.22 19	0.01 4	4.24 77	1.68 43	0.19 2	0.08 5	0.09 26	0.11 14	4.16 139	0.46 11	0.01 170	0.70 370	0.00 1	0.01 237	0.01 18	0.17 113

S2M2_XL	0.26 1	0.50 107	1.34 2	0.11 24	0.13 42	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 44	0.07 13	0.18 23	0.61 2	0.33 3	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 6

water-stereo	0.90 36	0.56 139	4.39 248	0.11 24	0.08 17	1.57 75	0.15 110	4.51 95	1.69 44	0.80 95	1.31 76	0.27 68	0.24 35	0.71 3	0.56 40	0.26 456	0.06 223	0.00 1	0.02 257	0.03 75	0.71 311

IGEV	0.66 6	0.29 18	1.87 22	0.11 24	1.84 385	1.35 50	0.37 180	2.56 12	1.12 31	0.44 30	0.12 11	0.07 13	0.09 8	1.07 15	0.58 43	0.05 359	0.62 355	0.00 1	0.19 372	0.01 18	0.39 211

CREStereo	1.09 53	0.51 111	2.16 41	0.11 24	0.24 104	1.67 84	0.03 28	4.24 77	6.91 307	0.80 95	1.73 90	0.44 97	0.64 122	1.58 48	0.61 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.02 6
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
rvit_stereo_0080	1.09 53	1.08 295	4.16 229	0.12 28	0.12 36	1.32 47	0.36 175	4.52 96	3.94 152	0.70 78	1.29 72	0.41 91	0.75 134	1.98 63	0.76 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.18 118

trnet	1.09 53	0.47 86	2.19 46	0.12 28	0.21 92	1.70 89	0.02 19	4.28 83	6.97 310	0.78 91	1.77 94	0.48 101	0.67 125	1.50 41	0.58 43	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.03 14

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

1w_stereo	0.79 21	0.26 4	1.52 6	0.13 31	0.50 181	1.20 15	0.08 66	3.86 55	1.02 11	0.64 72	2.52 121	0.05 2	1.54 210	1.08 16	0.44 8	0.00 1	0.61 352	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.42 228

xyz-stereo-finetune2	1.98 138	0.96 270	2.70 89	0.13 31	0.05 5	6.33 390	0.17 120	4.38 92	2.56 67	0.98 106	6.40 250	0.50 105	3.37 295	7.09 260	3.77 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.11 65

4D-IteraStereo	1.99 140	1.32 342	3.77 191	0.13 31	2.84 434	3.51 279	1.03 344	4.26 80	5.38 229	5.50 226	1.03 61	3.86 238	0.38 75	2.44 90	1.88 238	0.00 1	0.43 330	0.00 1	0.01 237	0.11 221	1.84 457

LGtest1	0.53 3	0.42 56	1.55 7	0.14 34	0.30 118	1.00 9	0.01 4	2.47 10	1.19 33	0.65 73	0.12 11	0.08 19	0.10 11	1.30 31	0.47 14	0.01 170	0.45 334	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.20 134

MLG-Stereo	0.91 37	0.34 27	1.91 24	0.16 35	0.41 165	1.23 23	0.00 1	4.57 98	1.74 46	0.41 23	0.08 5	0.09 26	0.10 11	5.68 191	0.45 10	0.02 273	0.77 380	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.16 103

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

s12784h	2.10 157	0.38 38	3.31 141	0.17 37	0.09 22	4.89 360	0.13 97	7.34 259	8.06 353	3.87 180	4.47 184	0.60 115	1.19 182	6.78 241	0.63 60	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.04 23

LG-Stereo	1.00 44	0.58 151	4.72 279	0.19 38	0.37 150	1.18 14	0.18 125	4.21 76	3.11 91	0.83 101	1.95 103	0.45 99	0.16 21	0.53 1	0.62 57	0.33 464	0.22 294	0.00 1	0.00 1	0.11 221	0.31 188

Patchmatch Stereo++	2.09 153	0.55 128	3.57 174	0.20 39	0.20 83	3.68 300	0.64 257	5.90 183	3.52 115	5.91 237	4.41 177	3.42 215	1.51 205	7.07 258	0.95 124	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.10 56
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	2.02 141	0.55 128	3.57 174	0.20 39	0.21 92	3.69 303	0.69 273	5.89 178	3.52 115	5.91 237	4.43 179	3.42 215	1.50 201	5.63 188	0.94 123	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.10 56

ROB_FTStereo_v2	2.04 143	0.56 139	3.56 173	0.20 39	0.21 92	3.66 295	0.72 283	5.89 178	3.51 113	5.91 237	4.46 182	3.42 215	1.50 201	6.08 206	0.93 119	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.09 51

ROB_FTStereo	2.03 142	0.57 146	3.57 174	0.20 39	0.21 92	3.66 295	0.73 285	5.89 178	3.51 113	5.92 242	4.35 176	3.37 211	1.50 201	6.02 200	0.90 111	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.09 51

HUI-Stereo	1.94 134	0.56 139	3.55 171	0.20 39	0.20 83	3.67 299	0.63 254	5.89 178	3.53 119	5.92 242	4.44 180	3.41 214	1.51 205	4.21 141	0.89 109	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.11 65

iGMRVC	2.09 153	0.56 139	3.59 179	0.20 39	0.21 92	3.68 300	0.71 280	5.89 178	3.53 119	5.92 242	4.46 182	3.44 221	1.51 205	6.93 250	0.98 129	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.09 51

iRAFT	2.09 153	0.55 128	3.57 174	0.20 39	0.20 83	3.68 300	0.64 257	5.90 183	3.52 115	5.91 237	4.41 177	3.42 215	1.51 205	7.07 258	0.95 124	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.10 56

RAFT-IKP	2.04 143	0.57 146	3.54 169	0.20 39	0.20 83	3.45 273	0.62 252	5.90 183	3.52 115	5.91 237	4.44 180	3.46 224	1.50 201	6.20 210	1.00 134	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.08 47

DIP-Stereo	2.12 159	0.98 277	3.94 211	0.20 39	0.11 27	4.73 356	0.13 97	9.27 317	4.40 180	6.46 268	5.03 196	0.45 99	0.72 132	3.79 125	1.94 246	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.24 163
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DEFOM-Stereo	0.78 19	0.56 139	1.98 25	0.21 48	0.12 36	1.93 112	0.44 196	0.99 3	0.93 6	0.70 78	0.51 33	0.15 39	0.09 8	6.39 217	0.40 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.14 81

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

DeepStereo_RVC	2.15 162	0.55 128	3.26 136	0.21 48	0.19 73	3.47 276	0.68 270	5.76 169	3.60 125	6.36 263	4.19 172	3.42 215	4.44 347	5.04 169	1.59 204	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.18 118

111111	1.21 66	0.28 11	2.10 38	0.22 51	1.45 358	1.42 60	0.05 38	5.30 133	2.01 55	0.55 55	3.02 137	0.09 26	0.20 27	4.87 162	0.58 43	0.00 1	0.75 376	0.00 1	0.00 1	0.10 207	1.09 368

IPLGR	2.46 206	0.68 180	7.02 394	0.22 51	0.16 61	2.01 118	0.22 142	7.01 240	6.62 290	7.10 308	5.92 231	2.91 193	2.27 244	5.12 173	1.52 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.41 223

DRaft	3.83 338	0.65 169	3.39 150	0.22 51	0.16 61	4.67 353	1.30 369	5.82 175	4.86 210	10.26 430	21.65 481	3.24 205	8.62 459	7.53 298	3.76 333	0.05 359	0.10 254	0.00 1	0.14 347	0.12 239	0.16 103

GMOStereo	2.08 147	0.85 226	2.95 110	0.23 54	0.73 239	1.50 68	0.86 321	5.08 119	4.78 202	8.42 369	6.99 264	3.36 207	1.14 168	1.73 52	1.21 168	0.00 1	1.32 492	0.00 1	0.00 1	0.28 387	0.23 154

error version	2.08 147	0.85 226	2.95 110	0.23 54	0.73 239	1.50 68	0.86 321	5.08 119	4.78 202	8.42 369	6.99 264	3.36 207	1.14 168	1.73 52	1.21 168	0.00 1	1.32 492	0.00 1	0.00 1	0.28 387	0.23 154

test-v	2.08 147	0.85 226	2.95 110	0.23 54	0.73 239	1.50 68	0.86 321	5.08 119	4.78 202	8.42 369	6.99 264	3.36 207	1.14 168	1.73 52	1.21 168	0.00 1	1.32 492	0.00 1	0.00 1	0.28 387	0.23 154

THIR-Stereo	3.94 346	1.12 305	3.06 122	0.23 54	0.13 42	4.17 331	6.40 481	5.83 176	4.54 188	10.46 434	16.98 450	6.49 338	7.44 440	8.00 322	3.58 325	0.01 170	0.07 237	0.07 452	0.00 1	0.14 272	0.06 38

test-2	2.08 147	0.85 226	2.95 110	0.23 54	0.73 239	1.50 68	0.86 321	5.08 119	4.78 202	8.42 369	6.99 264	3.36 207	1.14 168	1.73 52	1.21 168	0.00 1	1.32 492	0.00 1	0.00 1	0.28 387	0.23 154

mms	1.31 77	0.88 244	2.06 32	0.25 59	0.79 250	1.50 68	0.08 66	3.29 22	2.51 65	0.53 49	3.09 139	0.34 86	0.26 38	7.11 263	0.59 48	0.00 1	0.43 330	0.00 1	0.00 1	0.21 339	2.32 491

IGEV-Stereo++	1.03 47	0.32 23	2.03 31	0.25 59	1.94 395	1.94 113	0.01 4	3.57 26	2.52 66	0.70 78	1.80 98	0.10 35	1.14 168	1.34 36	0.55 35	0.01 170	0.75 376	0.00 1	0.00 1	0.04 104	1.57 412

CAS++	1.27 72	0.68 180	2.40 62	0.25 59	0.30 118	1.80 101	0.61 248	8.46 290	3.61 127	1.80 131	2.42 119	0.18 44	0.21 32	2.12 73	0.49 18	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
HHNet	2.71 233	0.69 184	3.31 141	0.25 59	0.39 155	2.80 207	0.90 329	6.33 208	5.68 246	7.51 333	13.70 415	0.94 129	3.14 276	5.42 182	2.54 291	0.14 415	0.02 164	0.06 447	0.00 1	0.24 363	0.07 43

U	2.23 177	0.36 32	2.93 105	0.26 63	8.08 522	11.12 464	0.00 1	3.68 35	1.12 31	0.29 7	0.52 35	0.16 42	0.08 5	0.83 4	0.30 2	0.00 1	0.00 1	9.75 530	5.13 539	0.02 43	0.02 6

DEmStereo	3.86 339	0.54 122	4.04 222	0.26 63	0.17 64	5.17 364	2.45 407	4.70 102	4.34 176	8.37 368	19.94 474	5.06 295	10.13 474	7.86 315	3.93 345	0.01 170	0.01 127	0.01 375	0.00 1	0.03 75	0.10 56

iRaft-Stereo_5w	3.20 278	1.27 334	5.27 306	0.27 65	0.99 285	2.71 192	0.58 238	5.75 168	5.85 253	3.03 157	7.88 293	10.08 406	4.08 334	8.40 354	6.09 395	0.00 1	0.25 304	0.00 1	0.12 338	0.31 405	0.95 348

depthmonostereo	1.25 70	0.95 266	4.67 275	0.28 66	0.11 27	1.43 62	0.04 31	5.43 148	1.76 49	1.02 109	1.47 78	1.59 154	0.98 154	3.61 119	0.92 115	0.03 314	0.11 258	0.00 1	0.02 257	0.04 104	0.47 239

LG-Stereo_L1	0.82 26	0.46 79	1.74 12	0.28 66	0.34 134	1.36 53	0.19 130	2.56 12	0.91 3	0.32 10	0.03 1	0.07 13	0.06 2	6.62 226	0.54 34	0.01 170	0.63 356	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 140

LG-Stereo_L2	0.78 19	0.47 86	1.99 27	0.29 68	0.36 145	1.28 44	0.18 125	3.82 48	0.91 3	0.32 10	0.03 1	0.07 13	0.07 3	4.41 148	0.55 35	0.01 170	0.59 347	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.25 166

xyz-stereo	7.36 456	0.68 180	38.77 543	0.30 69	0.07 14	31.97 534	0.19 130	5.13 124	2.13 57	10.90 447	24.34 495	6.05 325	8.02 450	12.01 464	6.06 393	0.01 170	0.02 164	0.35 495	0.00 1	0.09 184	0.16 103

PMTNet	1.48 100	0.43 60	2.77 95	0.31 70	0.17 64	2.94 229	0.33 172	3.66 31	5.27 221	1.11 115	1.28 71	0.28 71	0.92 148	4.32 146	0.90 111	4.89 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.05 29

Pointernet	1.04 52	0.44 69	2.58 74	0.32 71	0.52 194	1.78 99	0.07 58	5.69 164	2.76 71	0.27 6	2.28 115	0.80 123	0.44 97	1.37 37	0.49 18	0.00 1	0.36 322	0.00 1	0.25 410	0.02 43	0.32 193

fff	2.54 215	0.93 255	5.51 322	0.32 71	0.14 47	1.70 89	0.11 84	6.19 201	12.69 445	6.03 247	5.29 206	1.43 144	5.28 387	2.37 87	2.21 266	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.00 1	0.02 43	0.61 276

STrans-v2	3.55 310	0.94 264	5.06 297	0.32 71	0.60 212	2.97 233	1.15 357	11.08 369	7.97 350	6.01 245	10.93 371	6.65 341	6.86 424	8.37 353	1.66 220	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.39 211

csc	2.54 215	0.93 255	5.51 322	0.32 71	0.14 47	1.70 89	0.11 84	6.19 201	12.69 445	6.03 247	5.29 206	1.43 144	5.28 387	2.37 87	2.21 266	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.00 1	0.02 43	0.61 276

cscssc	2.54 215	0.93 255	5.51 322	0.32 71	0.14 47	1.70 89	0.11 84	6.19 201	12.69 445	6.03 247	5.29 206	1.43 144	5.28 387	2.37 87	2.21 266	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.00 1	0.02 43	0.61 276

111	3.05 264	1.41 359	5.51 322	0.32 71	0.14 47	2.83 208	0.68 270	6.76 232	14.21 458	3.59 169	9.11 320	5.50 306	3.30 286	4.05 130	2.43 283	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 261	1.02 358

ff7	1.46 95	0.79 206	2.99 115	0.33 77	0.35 138	2.75 198	0.81 304	4.31 84	2.97 81	0.77 85	1.20 63	0.21 49	0.42 84	7.44 283	0.86 102	0.00 1	0.93 404	0.00 1	0.16 352	0.12 239	1.82 450

ffff	1.46 95	0.79 206	2.99 115	0.33 77	0.35 138	2.75 198	0.81 304	4.31 84	2.97 81	0.77 85	1.20 63	0.21 49	0.42 84	7.44 283	0.86 102	0.00 1	0.93 404	0.00 1	0.16 352	0.12 239	1.82 450

11t	1.46 95	0.79 206	2.99 115	0.33 77	0.35 138	2.75 198	0.81 304	4.31 84	2.97 81	0.77 85	1.20 63	0.21 49	0.42 84	7.44 283	0.87 107	0.00 1	0.93 404	0.00 1	0.16 352	0.12 239	1.82 450

knoymous	1.50 102	0.28 11	1.99 27	0.33 77	0.48 175	1.58 76	0.11 84	5.71 166	2.81 73	4.85 202	1.75 91	4.58 273	0.46 101	3.66 122	1.30 180	0.01 170	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.09 51

ccc-4	1.46 95	0.79 206	2.99 115	0.33 77	0.35 138	2.75 198	0.81 304	4.31 84	2.97 81	0.77 85	1.20 63	0.21 49	0.42 84	7.44 283	0.86 102	0.00 1	0.93 404	0.00 1	0.16 352	0.12 239	1.82 450

ours_stereo	1.28 74	0.91 249	2.36 60	0.34 82	0.67 224	1.16 12	0.09 70	3.71 36	2.44 63	0.51 43	3.17 141	0.36 89	0.26 38	6.62 226	0.55 35	0.00 1	0.11 258	0.00 1	0.00 1	0.23 358	2.08 479

LG-G_1	0.83 29	0.41 53	1.83 18	0.35 83	0.33 129	1.82 104	0.02 19	4.37 90	1.10 27	0.60 67	0.08 5	0.09 26	0.08 5	3.50 115	0.55 35	0.03 314	0.59 347	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.77 324

LG-G	0.83 29	0.41 53	1.83 18	0.35 83	0.33 129	1.82 104	0.02 19	4.37 90	1.10 27	0.60 67	0.08 5	0.09 26	0.08 5	3.50 115	0.55 35	0.03 314	0.59 347	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.77 324

CRE-IMP	2.08 147	0.51 111	3.43 158	0.35 83	0.19 73	3.85 313	0.83 312	5.77 170	3.43 107	5.81 233	4.24 173	3.45 223	0.83 144	6.56 222	1.99 251	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 221	0.20 134

MaDis-Stereo	0.96 43	1.11 301	4.01 219	0.36 86	1.86 389	1.20 15	0.06 51	3.99 63	1.73 45	0.45 31	0.56 37	0.43 96	0.51 104	1.28 28	1.46 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 137	0.08 47

dual_stereo	0.95 41	0.39 44	1.83 18	0.37 87	1.11 307	0.84 7	0.03 28	4.34 89	1.83 51	0.30 8	0.08 5	0.21 49	0.12 16	3.16 108	0.98 129	0.00 1	1.34 498	0.00 1	0.20 384	0.00 1	1.83 456

TestStereo	1.89 126	1.59 384	4.22 237	0.37 87	0.28 115	1.33 49	0.01 4	5.63 161	4.13 162	3.59 169	5.11 198	2.06 173	0.70 129	7.62 305	0.93 119	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.19 128

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

MLG-Stereo_test3	0.63 5	0.42 56	2.06 32	0.38 90	0.40 160	1.36 53	0.01 4	4.13 72	0.95 7	0.48 42	0.13 13	0.06 4	0.07 3	0.89 7	0.37 4	0.02 273	0.61 352	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.18 118

MLG-Stereo_test2	0.82 26	0.40 50	1.99 27	0.39 91	1.07 296	1.43 62	0.02 19	4.01 66	1.75 47	0.37 13	0.07 4	0.15 39	0.10 11	2.62 93	0.57 41	0.32 463	0.65 360	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.42 228

ADStereo(finetuned)	2.50 211	0.95 266	6.60 378	0.39 91	0.20 83	1.72 96	0.24 148	6.06 194	9.31 389	6.30 257	5.42 213	1.44 147	6.22 410	2.25 80	2.14 261	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.65 290

DCANet	2.35 190	0.96 270	5.51 322	0.39 91	0.19 73	1.72 96	0.25 152	6.06 194	9.33 390	6.31 258	5.42 213	1.44 147	4.14 336	2.22 77	2.28 277	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.66 299

WCG-NET（raft）	1.70 117	0.97 275	2.01 30	0.40 94	0.17 64	2.10 127	0.97 337	3.05 17	6.47 280	2.89 150	3.17 141	4.31 264	1.03 159	3.85 127	0.60 51	0.00 1	1.32 492	0.00 1	0.01 237	0.18 312	0.41 223

DCANet-4	2.26 180	0.43 60	6.69 385	0.40 94	0.20 83	1.70 89	0.13 97	5.73 167	9.44 393	6.01 245	5.29 206	1.12 135	2.77 268	2.49 91	2.21 266	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.00 1	0.02 43	0.61 276

plain	1.53 105	0.86 234	6.50 375	0.42 96	0.05 5	1.56 74	0.09 70	5.18 129	4.02 159	0.54 51	1.76 93	0.59 114	0.75 134	6.48 221	1.23 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 435	0.07 43

Anonymous3	1.96 136	0.61 156	7.58 412	0.42 96	0.51 190	4.28 337	0.52 221	5.56 156	2.76 71	2.35 138	3.47 149	1.50 150	1.13 166	5.92 198	1.54 198	0.23 448	0.23 298	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.47 239

ccs_rob	2.95 257	0.55 128	4.53 262	0.42 96	0.25 108	2.84 210	0.12 88	8.58 292	8.13 354	7.18 314	10.36 355	6.44 336	2.05 234	5.28 177	1.97 248	0.00 1	0.02 164	0.01 375	0.00 1	0.06 137	0.23 154

SGD-Stereo	0.76 14	0.36 32	1.37 3	0.43 99	0.14 47	1.25 32	0.29 159	2.25 8	0.84 2	0.61 69	0.51 33	0.09 26	0.11 14	6.65 230	0.19 1	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.07 43

test_4	2.58 220	0.70 191	3.30 139	0.43 99	0.30 118	3.97 320	1.11 355	3.91 57	3.83 144	4.15 189	17.20 454	3.44 221	0.52 106	6.60 225	1.58 201	0.00 1	0.13 269	0.00 1	0.11 332	0.20 328	0.20 134

CFNet_pseudo	2.96 259	0.55 128	4.51 258	0.43 99	0.24 104	2.83 208	0.12 88	8.59 293	8.13 354	7.20 317	10.41 356	6.47 337	2.04 233	5.27 176	2.00 253	0.00 1	0.02 164	0.01 375	0.00 1	0.06 137	0.23 154

SFCPSM	3.39 296	0.61 156	5.42 317	0.43 99	0.93 277	8.26 422	2.08 400	15.01 469	5.89 254	7.17 313	7.60 283	3.39 213	2.55 257	5.39 180	2.53 286	0.01 170	0.03 191	0.01 375	0.07 303	0.19 319	0.31 188

PCWNet_CMD	3.14 273	0.51 111	4.47 254	0.44 103	0.26 113	2.87 223	0.15 110	9.66 326	9.78 397	7.28 323	11.50 379	6.84 348	2.40 251	4.47 151	1.83 234	0.01 170	0.02 164	0.02 408	0.00 1	0.06 137	0.29 181

UGAM	4.25 374	0.86 234	5.73 341	0.45 104	0.22 99	3.61 288	1.18 358	5.51 149	15.39 466	4.99 209	12.34 397	15.09 465	3.71 314	10.58 440	3.76 333	0.00 1	0.46 335	0.00 1	0.34 460	0.36 418	0.36 205

CREStereo++_RVC	1.70 117	0.50 107	3.07 124	0.45 104	0.01 1	1.69 88	0.02 19	3.09 18	8.24 357	3.82 176	7.53 282	0.49 102	0.32 59	1.05 13	0.52 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 527	0.01 18	0.08 47
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
HCRNet	2.74 239	0.83 220	4.19 234	0.45 104	3.31 450	2.18 135	0.22 142	7.59 268	5.76 250	6.08 250	4.89 191	5.21 298	2.74 265	8.04 328	3.10 315	0.00 1	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.10 207	0.09 51

castereo	1.02 45	0.69 184	1.26 1	0.46 107	0.19 73	1.89 108	0.76 294	5.61 160	2.37 62	0.78 91	2.65 127	0.32 80	0.40 77	1.25 26	1.00 134	0.01 170	0.32 312	0.00 1	0.24 406	0.03 75	0.22 147

MSMDNet	3.15 274	0.51 111	4.48 256	0.46 107	0.25 108	2.88 225	0.16 116	9.79 329	9.82 398	7.24 319	11.36 377	6.82 347	2.41 252	4.47 151	1.86 236	0.01 170	0.02 164	0.02 408	0.00 1	0.06 137	0.30 186

HART	2.08 147	1.10 298	3.44 160	0.47 109	1.15 315	1.70 89	0.04 31	6.40 214	3.69 133	1.50 125	7.78 290	2.42 181	0.16 21	6.76 238	1.15 157	0.00 1	1.46 503	0.00 1	0.00 1	0.31 405	2.12 481

RCA-Stereo	2.19 170	0.46 79	3.22 131	0.47 109	0.33 129	2.27 143	0.47 201	5.60 158	15.20 464	2.86 148	5.61 220	0.78 122	3.15 277	1.71 50	0.48 17	0.00 1	0.90 402	0.00 1	0.00 1	0.10 207	0.26 169

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 45	0.42 56	3.22 131	0.48 111	0.63 218	2.02 119	0.27 156	5.79 172	1.32 35	0.82 97	0.75 45	0.87 126	0.23 33	1.24 25	0.86 102	0.15 417	0.58 346	0.00 1	0.26 427	0.03 75	0.49 243

IGEV-Stereo+	1.89 126	0.55 128	2.49 64	0.48 111	3.25 447	2.06 124	0.07 58	1.92 6	1.52 40	0.77 85	0.08 5	0.22 55	0.44 97	7.11 263	0.68 68	0.04 344	0.66 361	0.00 1	0.33 456	5.08 517	10.13 538

MIPNet	2.27 183	1.14 308	5.55 329	0.49 113	0.22 99	2.03 121	0.19 130	7.60 270	6.17 265	5.83 234	4.16 170	2.05 172	3.44 300	3.65 121	2.23 271	0.00 1	0.01 127	0.01 375	0.01 237	0.24 363	0.48 242

monsterstereo	1.18 65	0.50 107	2.75 93	0.50 114	2.62 425	1.22 19	0.01 4	3.73 37	0.95 7	0.59 63	1.62 83	0.06 4	0.09 8	6.02 200	0.96 127	0.01 170	1.10 460	0.00 1	0.34 460	0.01 18	0.56 260

CrosDoStereo	4.05 356	0.71 195	3.52 164	0.51 115	0.20 83	3.25 255	11.21 517	6.34 209	4.96 213	9.04 395	16.44 442	4.92 287	7.28 434	8.29 343	3.84 339	0.00 1	0.02 164	0.01 375	0.00 1	0.18 312	0.19 128

DeepStereo_LL	4.05 356	0.71 195	3.52 164	0.51 115	0.20 83	3.25 255	11.21 517	6.34 209	4.96 213	9.04 395	16.44 442	4.92 287	7.28 434	8.29 343	3.84 339	0.00 1	0.02 164	0.01 375	0.00 1	0.18 312	0.19 128

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

LoS_RVC	1.47 99	1.75 403	2.66 84	0.52 117	3.89 471	1.67 84	0.04 31	2.66 14	2.61 68	0.55 55	2.63 125	0.31 76	1.68 217	1.99 65	0.81 94	0.01 170	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.03 75	5.54 519

S2M2	0.53 3	0.50 107	1.58 9	0.53 119	0.18 69	1.13 11	0.01 4	1.47 4	2.18 60	0.18 1	0.87 53	0.13 38	0.20 27	0.87 6	0.51 25	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.20 328	0.01 1

monsters	1.12 59	0.45 74	2.32 56	0.54 120	2.80 433	1.38 55	0.01 4	3.74 38	1.00 9	0.46 37	0.63 39	0.06 4	0.13 19	6.08 206	0.88 108	0.15 417	0.96 417	0.00 1	0.31 450	0.00 1	0.55 256

StereoAnything_RVC	1.96 136	8.91 520	4.47 254	0.54 120	0.91 271	1.09 10	0.05 38	3.94 60	1.37 37	0.25 4	0.29 26	0.15 39	0.68 126	6.92 249	0.47 14	0.02 273	0.84 390	0.00 1	0.00 1	6.61 523	1.61 414

rvit_stereo_0083	1.16 63	0.47 86	3.68 186	0.54 120	0.10 25	1.25 32	0.24 148	3.17 19	5.31 225	0.52 48	0.80 48	0.82 124	1.16 175	4.52 153	0.51 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.13 76

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 380	25.82 538	26.88 528	0.56 123	0.08 17	1.46 64	0.53 224	2.17 7	2.15 58	0.67 76	0.73 42	0.23 57	0.20 27	1.58 48	0.80 90	11.76 541	0.38 325	0.00 1	0.08 306	1.75 500	9.67 536

castereo++	1.38 84	0.97 275	2.82 96	0.59 124	0.52 194	4.45 345	0.97 337	5.22 130	1.87 53	0.41 23	2.28 115	1.87 164	0.15 20	4.14 138	0.42 7	0.00 1	0.41 328	0.00 1	0.30 446	0.05 125	0.22 147

IGEV-RUCA	0.88 34	0.27 6	1.43 5	0.59 124	0.33 129	2.12 132	0.49 216	3.65 29	1.79 50	1.04 110	0.16 14	0.24 63	0.55 110	2.95 103	0.57 41	0.12 409	0.21 293	0.20 485	0.25 410	0.22 346	0.33 194

tt45	1.25 70	0.90 248	1.98 25	0.59 124	0.25 108	3.47 276	0.14 107	4.07 68	1.97 54	0.45 31	2.17 109	0.29 73	0.27 42	7.02 255	0.95 124	0.00 1	0.04 208	0.00 1	0.00 1	0.22 346	0.24 163

CFNet_ucs	3.23 279	0.56 139	4.59 270	0.59 124	0.37 150	3.29 259	0.19 130	10.47 349	9.02 382	7.78 341	12.57 401	5.59 310	1.74 225	5.39 180	1.86 236	0.00 1	0.04 208	0.01 375	0.00 1	0.10 207	0.33 194

Occ-G	1.39 86	0.66 173	3.05 121	0.60 128	0.75 244	1.46 64	0.67 267	3.66 31	3.50 108	1.76 129	0.65 40	5.00 293	0.55 110	1.15 19	1.56 200	0.00 1	0.74 375	0.00 1	0.17 362	0.19 319	1.61 414

anonymousdsp	1.51 103	0.81 213	2.70 89	0.60 128	0.69 228	2.76 202	0.79 298	4.86 108	3.00 87	0.82 97	1.25 67	0.31 76	0.42 84	7.44 283	0.81 94	0.00 1	0.83 386	0.00 1	0.17 362	0.12 239	1.85 459

IGEV-Stereo	1.51 103	0.81 213	2.69 88	0.60 128	0.69 228	2.77 203	0.79 298	4.88 112	2.99 86	0.82 97	1.25 67	0.31 76	0.42 84	7.43 282	0.85 100	0.00 1	0.83 386	0.00 1	0.17 362	0.12 239	1.85 459
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
WCG-NET	1.42 88	0.84 223	1.90 23	0.61 131	0.10 25	2.10 127	1.05 349	3.33 23	7.10 314	2.86 148	3.53 157	0.75 121	0.93 150	1.28 28	0.72 80	0.00 1	0.97 422	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.22 147

CroCo-Stereo	1.14 62	1.22 327	3.99 217	0.61 131	0.53 197	0.38 2	0.06 51	5.35 142	4.15 163	0.59 63	1.92 102	1.00 131	0.27 42	1.37 37	1.33 185	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.05 29
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
Reg-Stereo(zero)	1.92 132	0.28 11	3.18 130	0.63 133	1.41 355	2.02 119	0.48 211	3.85 53	6.29 269	4.49 196	3.12 140	4.55 271	1.62 215	2.77 98	2.16 264	0.00 1	0.61 352	0.00 1	0.26 427	0.02 43	0.62 281

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

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

LoS	1.03 47	0.43 60	2.53 70	0.64 134	0.14 47	2.42 156	0.26 154	5.64 162	2.93 77	1.08 113	0.24 21	0.49 102	0.45 99	2.31 84	0.83 99	0.02 273	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.06 137	0.03 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ARAFT	3.32 286	1.74 402	7.92 420	0.64 134	0.15 55	4.45 345	2.89 416	8.20 286	6.30 270	9.23 404	7.12 273	5.58 309	1.24 186	8.60 368	1.69 225	0.01 170	0.03 191	0.00 1	0.00 1	0.35 415	0.35 202

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

CES	1.72 121	0.40 50	1.82 15	0.65 138	7.83 520	2.62 178	0.13 97	5.35 142	2.68 69	0.36 12	1.30 74	0.33 82	0.32 59	1.92 61	0.72 80	0.01 170	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.56 456	7.35 527

sAnonymous2	1.54 106	2.26 437	9.53 453	0.65 138	0.50 181	1.20 15	0.23 146	4.86 108	3.65 130	0.42 27	1.27 69	0.23 57	1.40 195	1.23 23	0.68 68	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.20 384	2.00 504	0.42 228

CroCo_RVC	1.54 106	2.26 437	9.53 453	0.65 138	0.50 181	1.20 15	0.23 146	4.86 108	3.65 130	0.42 27	1.27 69	0.23 57	1.40 195	1.23 23	0.68 68	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.20 384	2.00 504	0.42 228

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

GCAP-Stereo	1.35 81	1.11 301	2.82 96	0.66 142	1.08 303	1.68 86	0.01 4	5.17 127	3.68 132	2.10 136	1.63 84	1.42 143	0.75 134	1.77 59	1.59 204	0.00 1	1.08 456	0.00 1	0.00 1	0.17 301	0.26 169

rvit_stereo_0075_2	2.15 162	0.39 44	6.61 379	0.67 144	1.95 396	1.74 98	0.10 78	7.81 279	6.03 258	2.97 152	4.01 168	3.07 201	0.57 115	5.49 184	1.13 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.34 197

AIO-Stereo	1.30 75	0.45 74	1.73 11	0.67 144	0.77 248	2.33 148	0.60 244	5.99 192	3.27 98	0.45 31	3.46 148	0.41 91	0.28 44	1.53 44	0.71 79	0.04 344	0.79 381	0.00 1	0.67 493	0.10 207	1.67 426

BUS	2.72 236	0.43 60	3.76 188	0.70 146	0.50 181	7.31 412	0.48 211	9.93 333	5.65 241	6.50 269	6.23 239	5.21 298	1.18 177	4.27 142	1.89 242	0.01 170	0.03 191	0.03 426	0.00 1	0.06 137	0.14 81

BSDual-CNN	2.91 251	0.43 60	3.76 188	0.70 146	0.50 181	6.97 402	1.58 382	9.93 333	5.65 241	6.50 269	6.23 239	6.17 330	2.50 254	4.27 142	2.67 294	0.01 170	0.03 191	0.03 426	0.00 1	0.06 137	0.14 81

hknet	3.56 311	0.66 173	5.82 343	0.70 146	1.19 321	6.97 402	1.58 382	9.93 333	7.76 340	6.50 269	6.23 239	9.53 396	2.81 270	7.84 313	3.39 323	0.01 170	0.03 191	0.03 426	0.00 1	0.06 137	0.14 81

GLC_STEREO	0.87 32	0.39 44	1.55 7	0.72 149	0.01 1	1.98 116	0.55 229	3.52 24	3.54 121	0.96 105	1.63 84	0.19 45	0.41 80	1.29 30	0.58 43	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.08 47

ACRE	2.67 228	1.66 391	6.50 375	0.72 149	2.03 400	2.65 187	0.84 313	5.97 191	5.52 236	7.85 343	9.23 324	1.72 157	1.09 161	4.09 136	2.73 301	0.02 273	0.19 284	0.02 408	0.08 306	0.26 372	0.21 140

HSM-Net_RVC	4.40 382	0.44 69	3.22 131	0.72 149	0.68 225	7.06 406	1.82 392	12.57 414	8.48 366	9.04 395	12.20 395	14.98 462	5.14 383	7.32 277	4.19 351	0.02 273	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.14 81
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 86	0.74 201	2.72 91	0.73 152	1.26 334	2.42 156	0.02 19	3.78 41	8.16 356	1.81 134	2.94 135	0.28 71	0.32 59	1.51 43	0.76 85	0.04 344	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.19 128

IGEVStereo-DCA	1.54 106	1.71 396	2.99 115	0.73 152	0.24 104	2.69 189	0.81 304	4.31 84	2.97 81	0.73 83	0.16 14	0.23 57	0.32 59	7.57 301	2.72 299	0.00 1	0.49 339	0.00 1	0.16 352	0.17 301	1.82 450

rrr	1.64 114	1.71 396	6.31 369	0.73 152	0.24 104	2.69 189	0.92 334	4.25 79	1.75 47	0.73 83	0.16 14	0.23 57	0.32 59	7.57 301	2.72 299	0.00 1	0.49 339	0.00 1	0.20 384	0.17 301	1.68 429

IER	3.42 302	0.91 249	6.38 372	0.73 152	1.60 364	7.07 407	0.55 229	7.07 248	5.45 234	8.17 363	8.89 314	6.13 328	6.13 407	5.36 179	3.77 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.05 29

psmg	3.34 288	0.43 60	3.76 188	0.73 152	0.50 181	8.47 430	2.74 413	10.88 365	5.65 241	8.91 390	8.78 312	6.17 330	2.50 254	4.27 142	2.67 294	0.01 170	0.04 208	0.06 447	0.00 1	0.12 239	0.10 56

IPLG	2.63 226	1.09 297	5.67 337	0.73 152	0.31 122	3.00 235	0.25 152	6.84 235	6.02 257	7.93 346	6.31 245	1.91 166	1.72 222	7.47 292	2.53 286	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.29 395	0.58 268

RSM	1.43 90	0.40 50	1.79 13	0.74 158	0.54 201	2.45 160	0.49 216	4.13 72	3.29 101	0.65 73	2.53 122	2.15 174	0.30 49	6.97 253	0.85 100	0.01 170	0.12 263	0.00 1	0.25 410	0.11 221	0.72 315

GMStereo	2.07 146	1.56 380	5.64 333	0.74 158	0.05 5	3.63 293	0.01 4	5.17 127	11.27 430	4.22 190	2.44 120	0.53 109	0.49 102	4.06 132	1.01 138	0.22 442	0.00 1	0.00 1	0.14 347	0.18 312	0.05 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ProNet	1.58 111	0.86 234	3.17 127	0.75 160	0.72 237	2.84 210	0.66 262	5.91 187	3.28 100	0.37 13	1.47 78	0.40 90	0.37 68	7.19 266	0.70 75	0.02 273	0.98 429	0.00 1	0.05 294	0.20 328	1.77 447

Selective-IGEV	1.56 110	0.34 27	2.13 39	0.77 161	0.76 247	2.36 151	0.52 221	6.80 233	3.08 90	0.53 49	3.34 145	0.26 66	0.31 52	7.24 270	0.73 82	0.01 170	0.80 384	0.00 1	0.14 347	0.08 169	1.01 354

gcap-zeroshot	2.22 174	0.68 180	5.64 333	0.79 162	1.15 315	3.33 265	0.73 285	7.14 252	4.59 192	3.86 179	1.79 97	8.42 383	0.56 114	3.00 105	0.89 109	0.02 273	0.66 361	0.00 1	0.26 427	0.01 18	0.83 333

CASnet	1.09 53	0.47 86	2.09 34	0.79 162	0.08 17	2.10 127	0.14 107	3.83 51	4.26 170	3.84 178	1.56 80	0.32 80	0.30 49	1.13 17	0.77 89	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.03 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IPLGR_C	2.69 230	1.75 403	6.20 361	0.79 162	2.06 403	2.64 185	0.86 321	6.36 211	5.64 240	8.13 361	9.26 326	1.69 156	1.15 174	3.79 125	2.80 306	0.02 273	0.20 291	0.02 408	0.08 306	0.26 372	0.18 118

SMoEStereo_RVC	1.13 60	0.92 253	1.82 15	0.80 165	0.09 22	2.07 126	0.16 116	3.61 28	2.17 59	0.38 17	1.37 77	0.19 45	0.29 47	7.04 257	1.02 140	0.00 1	0.03 191	0.00 1	0.00 1	0.19 319	0.51 248

CIPLG	2.72 236	1.69 392	6.02 352	0.80 165	2.14 405	2.66 188	0.84 313	5.90 183	5.59 238	8.12 360	9.58 337	1.74 158	1.14 168	4.53 154	2.82 307	0.02 273	0.19 284	0.02 408	0.09 318	0.26 372	0.22 147

PSM-AAD	3.43 304	0.31 21	2.16 41	0.80 165	0.57 207	2.53 169	5.97 472	5.53 151	3.98 157	11.00 450	11.90 389	2.93 194	9.36 470	8.03 326	1.00 134	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.06 137	2.39 493

FoundationStereo	0.48 2	0.38 38	1.70 10	0.82 168	1.00 287	0.42 3	0.06 51	0.63 2	1.44 38	0.38 17	0.04 3	0.11 36	0.37 68	0.93 9	0.39 5	0.03 314	0.86 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 56

MGS-Stereo	1.22 67	0.44 69	2.92 104	0.83 169	0.07 14	1.82 104	0.65 261	2.44 9	3.95 154	1.11 115	6.19 237	0.49 102	0.37 68	1.73 52	0.81 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 446	0.01 1

dd	2.36 192	1.93 417	6.03 354	0.83 169	0.12 36	1.80 101	0.17 120	5.30 133	11.82 435	2.98 153	3.64 162	1.50 150	1.21 183	5.25 175	3.92 343	0.13 412	0.01 127	0.04 436	0.22 397	0.10 207	0.14 81

tg	2.18 167	1.13 307	2.74 92	0.84 171	0.13 42	4.33 342	0.05 38	6.21 205	4.90 211	4.06 185	5.30 211	2.55 184	0.92 148	7.28 273	0.99 131	0.00 1	0.60 350	0.00 1	0.00 1	0.37 421	1.12 372

SCV_C0	1.89 126	0.92 253	4.30 242	0.85 172	1.06 295	2.33 148	0.10 78	7.61 271	4.42 181	1.05 111	2.20 111	0.26 66	0.43 95	7.70 307	1.08 147	0.02 273	1.05 452	0.00 1	0.21 390	0.17 301	1.97 471

AIO_test	1.34 79	0.72 198	3.32 143	0.86 173	1.19 321	2.90 227	0.80 300	4.46 93	3.34 103	0.77 85	0.86 51	1.48 149	0.30 49	2.95 103	0.49 18	0.00 1	1.00 443	0.00 1	0.13 344	0.04 104	1.24 383

ACVNet	2.86 245	0.96 270	3.87 199	0.86 173	0.61 213	2.63 180	0.54 225	8.93 302	6.12 261	5.09 211	9.32 331	5.70 317	3.84 319	2.68 95	5.56 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 372	0.23 154

AIO-test1	2.49 208	1.41 359	3.78 192	0.87 175	5.11 503	2.46 162	0.93 335	6.49 219	14.84 461	0.95 103	2.85 132	0.92 127	0.31 52	6.05 205	1.88 238	0.15 417	0.07 237	0.00 1	0.21 390	0.21 339	0.31 188

GMM-Stereo	3.42 302	0.39 44	3.24 134	0.87 175	0.50 181	2.26 140	4.73 459	5.64 162	3.81 141	7.08 306	16.57 446	6.13 328	3.62 309	7.74 310	1.40 191	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.12 239	4.24 516

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

KYRaft	3.68 321	0.43 60	2.53 70	0.89 178	0.49 178	2.28 145	3.89 441	5.30 133	3.82 143	8.99 394	19.28 471	6.54 339	4.96 372	7.92 319	0.96 127	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.01 237	0.06 137	5.17 518

hitnet-ft	3.95 348	1.16 311	3.92 209	0.89 178	0.73 239	4.88 359	0.54 225	9.78 328	7.91 347	7.42 330	10.24 352	12.50 448	4.84 367	8.15 333	5.56 389	0.03 314	0.00 1	0.06 447	0.00 1	0.24 363	0.12 70

CASS	2.62 225	0.57 146	4.28 239	0.90 180	0.38 152	3.45 273	0.22 142	9.91 332	4.46 183	7.33 328	7.92 296	3.53 227	3.59 306	4.16 139	1.49 195	0.03 314	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_xeample3	1.71 120	1.75 403	6.64 381	0.90 180	0.29 116	2.55 170	0.90 329	4.08 69	2.36 61	0.56 59	0.24 21	0.23 57	0.31 52	7.51 296	2.73 301	0.00 1	0.70 370	0.00 1	0.36 465	0.18 312	1.92 468

EAI-Stereo	2.75 240	0.54 122	3.17 127	0.91 182	1.28 337	4.02 323	5.30 468	12.39 407	4.76 201	2.51 142	7.10 271	1.22 137	0.94 151	6.03 202	1.96 247	0.01 170	0.56 343	0.00 1	1.38 513	0.04 104	0.95 348

GwcNet-ADL	2.85 244	0.61 156	4.38 247	0.92 183	0.33 129	2.05 122	0.67 267	8.85 300	9.65 395	6.36 263	6.71 257	4.11 251	1.71 220	5.97 199	4.22 353	0.08 388	0.06 223	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.16 103

AnonymousM	2.96 259	7.19 512	1.41 4	0.92 183	0.06 11	2.37 152	0.52 221	6.05 193	3.83 144	4.97 206	2.37 117	1.91 166	1.00 155	2.23 79	1.06 144	0.01 170	0.57 345	17.64 536	4.90 535	0.02 43	0.27 172

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

UniTT-Stereo	0.94 39	0.53 118	2.82 96	0.94 185	1.29 342	0.56 5	0.12 88	1.49 5	3.16 92	1.77 130	2.22 112	0.20 48	0.32 59	1.76 58	1.33 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.02 6

AIO_rvc	1.48 100	1.01 286	3.51 163	0.95 187	1.16 317	3.32 264	0.96 336	4.83 107	3.38 105	0.79 93	1.75 91	1.31 141	0.31 52	2.66 94	0.62 57	0.02 273	1.09 457	0.00 1	0.04 290	0.12 239	1.82 450

PFNet+	2.52 212	0.47 86	4.97 292	0.95 187	0.18 69	3.12 244	0.73 285	4.98 116	6.97 310	7.95 347	6.38 249	2.51 182	1.18 177	8.05 329	1.82 233	0.03 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.05 29

iRaftStereo_RVC	1.88 125	1.22 327	2.63 81	0.95 187	0.06 11	2.96 231	0.05 38	6.08 197	3.99 158	3.92 182	4.88 190	2.53 183	0.62 121	3.62 120	1.19 166	0.00 1	1.19 483	0.00 1	0.00 1	0.37 421	1.29 391

FTStereo	4.61 396	0.54 122	2.86 101	0.98 190	0.40 160	2.57 172	8.51 504	5.70 165	3.76 140	10.85 445	29.92 514	5.53 308	7.43 439	7.73 309	1.63 211	0.17 427	0.00 1	0.05 443	0.00 1	0.04 104	3.62 511

CroCo-Stereo Lap2	1.37 82	1.19 317	4.17 232	1.01 191	4.58 494	0.46 4	0.09 70	4.27 81	2.94 78	1.25 119	2.40 118	1.55 153	0.20 27	1.72 51	1.30 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 288	0.13 76

iRaft-Stereo_20w	3.11 269	0.49 101	6.09 355	1.01 191	1.25 331	3.99 321	1.00 342	14.00 456	4.73 200	6.70 290	6.27 244	2.34 178	2.28 246	7.29 275	1.58 201	0.01 170	0.75 376	0.00 1	0.73 496	0.10 207	1.63 417

PS-NSSS	4.22 370	2.53 456	5.89 347	1.01 191	2.93 436	4.05 328	1.93 395	11.44 379	8.94 378	7.14 311	14.70 429	4.96 290	2.60 259	9.09 395	3.92 343	0.40 469	0.04 208	0.83 505	0.00 1	1.09 483	1.02 358

LCNet	2.94 255	0.55 128	2.57 73	1.03 194	0.59 211	2.05 122	1.55 381	5.51 149	4.19 166	6.08 250	10.58 363	4.54 270	6.63 419	7.59 303	0.90 111	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.76 497	0.31 405	3.43 507

Prome-Stereo	3.73 327	0.39 44	2.62 80	1.05 195	0.52 194	2.06 124	4.58 456	4.88 112	3.95 154	9.34 408	20.39 476	4.03 246	7.02 429	7.86 315	1.31 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 156	4.52 517

test-1	2.14 161	0.54 122	6.32 370	1.07 196	1.22 326	2.13 134	0.54 225	6.40 214	4.80 207	3.55 167	5.23 201	4.02 245	0.71 130	1.95 62	2.15 263	0.08 388	0.98 429	0.00 1	0.08 306	0.02 43	1.07 363

RAFT+CT+SA	2.59 221	1.19 317	3.55 171	1.09 197	2.21 407	3.14 248	0.90 329	7.59 268	5.65 241	2.76 147	8.21 307	2.04 171	1.57 213	8.84 379	1.31 182	0.02 273	0.34 316	0.00 1	0.38 468	0.22 346	0.73 316

TransformOpticalFlow	3.50 306	0.83 220	4.85 284	1.09 197	0.31 122	3.52 282	0.14 107	10.32 342	8.02 351	5.78 231	13.25 411	6.63 340	4.91 369	8.36 352	1.63 211	0.00 1	0.01 127	0.01 375	0.00 1	0.06 137	0.24 163

R-Stereo Train	2.60 223	0.46 79	2.94 107	1.10 199	0.18 69	3.61 288	0.60 244	6.88 236	3.50 108	9.13 399	17.23 455	1.77 160	0.77 138	2.03 68	1.65 217	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 140

RAFT-Stereo	2.60 223	0.46 79	2.94 107	1.10 199	0.18 69	3.61 288	0.60 244	6.88 236	3.50 108	9.13 399	17.23 455	1.77 160	0.77 138	2.03 68	1.65 217	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoVision	2.42 203	1.18 314	5.14 300	1.15 201	2.64 428	1.89 108	0.28 157	6.61 223	4.72 199	2.14 137	10.52 361	3.84 237	0.52 106	5.33 178	2.29 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.04 23

Selective-RAFT	1.92 132	0.54 122	3.87 199	1.15 201	0.21 92	3.83 312	0.06 51	5.00 117	4.68 197	1.59 127	2.14 107	3.05 198	2.77 268	6.63 228	1.34 187	0.00 1	0.95 414	0.00 1	0.32 453	0.05 125	0.19 128

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 53	2.27 440	1.82 15	1.16 203	0.34 134	0.56 5	0.05 38	2.94 15	1.46 39	0.40 21	0.94 59	0.22 55	2.27 244	6.26 213	0.63 60	0.00 1	0.08 241	0.00 1	0.17 362	0.04 104	0.16 103

CoDeX	3.61 317	0.86 234	5.27 306	1.16 203	1.62 365	6.24 388	2.07 399	13.78 455	6.86 304	7.42 330	9.00 319	4.06 249	3.72 315	6.58 223	3.02 310	0.03 314	0.06 223	0.00 1	0.00 1	0.15 288	0.35 202

UGAM-zero	3.92 344	0.49 101	5.26 305	1.17 205	0.89 266	4.00 322	0.47 201	12.42 409	3.62 128	5.46 225	5.86 224	15.76 469	8.92 466	8.63 372	2.44 284	0.00 1	0.84 390	0.00 1	0.89 500	0.03 75	1.27 389

RAFT-Stereo-weight	1.91 131	0.41 53	2.09 34	1.17 205	0.63 218	3.20 251	0.74 289	5.78 171	6.80 300	5.25 218	3.47 149	2.80 191	0.36 66	3.16 108	1.09 151	0.02 273	0.53 342	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.66 299

FADNet_RVC	4.24 372	2.32 448	14.23 487	1.18 207	0.79 250	5.64 374	0.60 244	11.50 381	7.19 320	3.68 173	8.08 305	4.14 253	4.06 331	10.29 437	7.47 417	0.36 467	0.44 333	0.18 482	0.47 480	0.93 481	1.23 382

HUF	1.64 114	1.03 288	4.14 227	1.19 208	1.34 349	3.02 237	0.40 185	4.88 112	3.60 125	0.79 93	2.87 134	0.83 125	0.31 52	2.88 101	0.81 94	0.06 371	2.03 516	0.00 1	0.00 1	0.16 292	2.41 496

ICVP	2.53 213	0.47 86	3.64 183	1.20 209	0.69 228	2.71 192	0.84 313	10.63 355	4.66 196	4.31 193	8.99 317	2.75 190	1.93 228	2.91 102	4.07 350	0.06 371	0.24 301	0.01 375	0.01 237	0.13 261	0.26 169
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	1.34 79	0.85 226	6.15 359	1.21 210	1.28 337	0.90 8	0.18 125	4.50 94	2.86 76	0.37 13	3.18 143	0.52 107	1.52 209	1.83 60	0.93 119	0.13 412	0.25 304	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.16 103

dad	5.10 413	2.61 461	6.76 388	1.23 211	0.14 47	2.85 221	0.36 175	7.98 283	14.88 462	10.84 444	17.06 451	15.59 467	3.29 285	7.24 270	4.39 360	1.20 496	0.10 254	4.02 524	0.49 483	0.20 328	0.69 304

RAFT-345	3.36 293	0.55 128	3.43 158	1.23 211	0.21 92	2.62 178	0.46 199	3.91 57	6.34 272	7.46 332	24.49 496	4.19 256	1.74 225	8.27 341	2.25 272	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.02 6

testlalala	1.80 122	0.49 101	2.67 86	1.24 213	0.46 172	3.91 314	0.87 326	6.62 224	2.96 80	6.78 292	3.83 164	1.74 158	0.40 77	1.57 47	0.76 85	0.01 170	1.16 478	0.00 1	0.38 468	0.01 18	0.17 113

DilatedVolume-Stereo	1.37 82	0.54 122	3.84 195	1.25 214	0.30 118	2.19 136	0.10 78	3.17 19	1.67 41	3.13 159	2.14 107	0.74 120	0.58 117	5.71 192	0.92 115	0.03 314	0.30 309	0.00 1	0.18 368	0.04 104	0.56 260

LL-Strereo2	2.22 174	1.39 357	3.39 150	1.26 215	1.01 289	3.73 305	1.47 376	6.47 218	4.61 193	4.66 200	2.64 126	4.17 255	0.37 68	6.03 202	1.61 206	0.09 399	0.24 301	0.00 1	0.08 306	0.08 169	1.16 376

LL-Strereo	5.14 415	2.29 444	8.95 441	1.26 215	5.05 502	3.66 295	1.40 373	10.33 343	8.98 379	8.71 383	8.24 308	10.70 420	11.10 480	12.66 474	5.36 386	0.05 359	1.35 499	0.00 1	0.00 1	0.38 425	2.23 489

NRIStereo	2.27 183	0.52 116	3.35 147	1.26 215	0.17 64	3.04 238	0.84 313	5.96 190	3.74 135	6.27 256	3.44 147	4.13 252	1.80 227	8.31 348	2.11 259	0.00 1	0.10 254	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.20 134

MyStereo07	1.64 114	1.15 309	2.61 78	1.28 218	1.49 361	2.63 180	0.45 197	6.45 217	2.94 78	1.10 114	1.61 82	0.29 73	0.60 120	7.45 290	0.80 90	0.01 170	1.27 490	0.00 1	0.25 410	0.11 221	0.42 228

MyStereo04	3.29 283	1.15 309	6.64 381	1.28 218	1.49 361	2.63 180	0.45 197	10.57 354	13.30 452	4.41 195	3.90 166	3.06 200	3.56 304	7.87 317	3.35 322	0.01 170	1.27 490	0.00 1	0.25 410	0.11 221	0.42 228

CFNet-RSSM	2.26 180	0.43 60	3.24 134	1.28 218	0.31 122	3.19 250	0.40 185	7.62 273	7.29 325	5.88 235	4.68 186	5.32 302	1.68 217	2.26 81	1.04 141	0.01 170	0.09 248	0.00 1	0.31 450	0.03 75	0.16 103

Gwc-CoAtRS	2.16 164	0.42 56	3.13 125	1.28 218	0.31 122	3.52 282	0.39 184	6.56 220	6.31 271	5.38 222	5.11 198	5.47 305	1.70 219	2.00 66	1.08 147	0.01 170	0.19 284	0.00 1	0.25 410	0.02 43	0.16 103

DeepPruner_ROB	3.82 337	1.87 409	5.65 335	1.31 222	1.64 366	3.62 292	0.81 304	14.47 463	5.03 218	8.03 354	10.78 368	6.95 351	2.26 243	8.92 384	4.32 358	0.07 379	0.03 191	0.00 1	0.01 237	0.37 421	0.29 181

FACV-RUCA	2.38 193	0.44 69	4.18 233	1.33 223	2.87 435	2.45 160	1.21 359	8.68 294	6.12 261	4.07 186	7.28 276	1.25 140	2.00 231	3.37 112	1.62 208	0.01 170	0.03 191	0.10 460	0.05 294	0.36 418	0.29 181

IGEV++	1.58 111	0.81 213	2.66 84	1.35 224	0.99 285	2.47 164	0.98 340	7.35 260	3.70 134	0.82 97	2.24 113	0.44 97	1.18 177	2.08 71	1.15 157	0.03 314	1.18 482	0.00 1	0.05 294	0.17 301	2.00 475

raft_robust	2.91 251	1.71 396	3.42 157	1.36 225	0.57 207	1.53 73	0.12 88	7.06 246	9.09 383	6.96 302	7.21 274	4.43 269	2.09 235	9.40 405	1.61 206	0.03 314	0.93 404	0.00 1	0.21 390	0.17 301	0.38 209

RAFT_CTSACE	3.62 318	1.65 389	5.41 316	1.36 225	3.08 441	3.95 319	1.03 344	4.62 101	4.65 195	5.33 220	17.73 462	7.63 362	2.71 262	10.98 444	1.15 157	0.00 1	0.48 338	0.00 1	0.00 1	0.31 405	0.25 166

RAFT	2.94 255	1.29 336	4.06 224	1.36 225	0.50 181	2.39 154	0.91 332	6.11 198	3.25 97	6.64 282	7.30 277	9.96 404	4.20 338	6.03 202	2.21 266	0.00 1	1.02 446	0.00 1	0.02 257	0.54 454	1.01 354

999	1.42 88	0.85 226	2.23 49	1.37 228	0.35 138	3.01 236	0.64 257	3.91 57	2.83 74	0.38 17	3.35 146	0.19 45	0.25 36	7.37 279	1.12 152	0.01 170	0.04 208	0.00 1	0.00 1	0.22 346	0.21 140

delet	4.59 395	1.12 305	5.93 348	1.37 228	3.73 467	10.48 456	3.90 442	10.51 351	9.17 387	8.87 389	9.74 343	8.37 378	3.74 316	8.12 332	6.36 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 339	0.12 70

RAFT_R40	2.83 242	0.46 79	3.85 196	1.38 230	0.32 128	3.78 308	0.97 337	6.16 200	4.82 208	9.74 422	6.35 248	4.96 290	3.94 329	8.78 377	1.05 142	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.03 14

MyStereo06	2.71 233	1.05 293	5.43 319	1.39 231	1.20 323	2.57 172	0.10 78	10.39 346	4.79 206	5.54 229	6.16 236	6.39 334	2.33 249	3.40 113	1.35 188	0.01 170	1.24 487	0.00 1	0.21 390	0.13 261	0.50 244

MyStereo05	3.24 280	1.05 293	5.93 348	1.39 231	1.20 323	2.57 172	0.10 78	9.11 309	13.17 451	6.45 267	3.86 165	3.20 204	3.26 284	8.35 351	3.02 310	0.01 170	1.24 487	0.00 1	0.21 390	0.13 261	0.50 244

DualNet (step1)	4.40 382	1.36 349	7.91 417	1.40 233	0.63 218	5.54 369	2.72 410	11.31 375	8.40 363	8.64 379	8.05 300	6.80 343	5.05 377	7.22 268	2.53 286	1.74 506	1.04 449	3.05 519	2.96 524	0.22 346	1.35 396

test_sample9	6.40 435	1.36 349	7.91 417	1.40 233	0.63 218	5.54 369	2.72 410	11.31 375	8.40 363	8.64 379	8.05 300	6.80 343	5.05 377	12.52 470	13.17 490	1.74 506	25.14 560	3.05 519	2.96 524	0.22 346	1.35 396

test_sample8	8.50 477	1.36 349	7.91 417	1.40 233	0.63 218	5.54 369	2.72 410	12.78 420	6.78 299	17.61 500	9.29 330	24.63 513	19.17 510	12.52 470	13.17 490	1.74 506	25.14 560	3.05 519	2.96 524	0.22 346	1.35 396

MoCha-V2	1.83 123	0.87 242	3.33 144	1.41 236	1.27 335	2.50 165	0.20 135	5.60 158	3.90 151	0.98 106	3.30 144	0.35 88	1.58 214	7.09 260	0.80 90	0.00 1	1.52 508	0.00 1	0.23 403	0.06 137	1.70 434

MIM_Stereo	2.83 242	1.20 325	5.27 306	1.41 236	1.16 317	3.07 239	0.33 172	6.67 225	3.95 154	5.17 216	10.11 350	4.25 262	1.73 224	8.32 349	1.64 215	0.00 1	0.36 322	0.00 1	0.01 237	0.22 346	1.69 431

fffy	1.43 90	0.95 266	2.85 100	1.42 238	0.61 213	2.25 139	0.19 130	4.74 104	1.32 35	0.26 5	2.77 129	0.21 49	0.39 76	6.97 253	0.73 82	0.00 1	0.79 381	0.00 1	0.00 1	0.19 319	2.03 476

MM-Stereo_test1	1.90 130	0.63 164	2.65 83	1.43 239	0.56 206	2.37 152	0.54 225	5.36 144	5.81 252	4.00 184	1.78 95	0.42 95	0.83 144	7.32 277	1.28 178	0.00 1	1.03 448	0.00 1	0.00 1	0.35 415	1.64 418

pcwnet_v2	4.36 378	0.46 79	9.07 445	1.43 239	1.10 306	3.41 267	0.40 185	13.44 445	14.60 460	10.29 431	14.22 422	5.82 323	2.97 273	6.75 236	2.29 279	0.01 170	0.05 217	0.04 436	0.02 257	0.17 301	0.61 276

SGM-Forest	5.40 417	0.84 223	4.19 234	1.43 239	0.68 225	10.12 450	6.41 482	12.13 397	11.86 436	11.50 461	14.43 424	11.62 436	5.20 384	9.93 430	6.16 398	0.16 423	0.04 208	0.00 1	0.00 1	0.08 169	1.24 383
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HI	3.39 296	1.19 317	4.03 220	1.46 242	0.19 73	2.26 140	0.04 31	6.21 205	3.86 147	8.51 376	12.61 402	11.86 442	6.44 414	4.55 156	4.27 355	0.00 1	0.06 223	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.15 94

CoSv	3.39 296	1.19 317	4.03 220	1.46 242	0.19 73	2.26 140	0.04 31	6.21 205	3.86 147	8.51 376	12.61 402	11.86 442	6.44 414	4.55 156	4.27 355	0.00 1	0.06 223	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.15 94

SST-Stereo	2.86 245	0.45 74	3.64 183	1.46 242	0.36 145	3.94 317	0.80 300	6.07 196	4.46 183	10.96 449	6.21 238	4.94 289	4.14 336	8.85 380	0.93 119	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.03 14

ToySt	3.39 296	0.89 247	9.29 450	1.47 245	0.94 278	4.20 332	1.98 396	7.33 258	5.42 231	3.01 156	6.75 259	8.67 388	5.10 381	5.43 183	3.72 331	0.07 379	0.89 400	0.00 1	0.23 403	0.28 387	2.13 482

GCAP-BAT	2.26 180	0.61 156	3.67 185	1.48 246	0.81 256	4.32 340	0.77 296	4.87 111	4.04 160	3.97 183	5.41 212	4.38 267	0.59 119	6.20 210	1.17 161	0.02 273	1.14 472	0.00 1	0.55 487	0.07 156	1.22 381

test_xeample	4.78 406	0.93 255	4.68 278	1.48 246	1.28 337	3.94 317	0.13 97	13.35 442	8.62 368	8.21 364	11.63 383	3.43 220	3.54 303	7.59 303	23.47 521	0.02 273	1.16 478	0.00 1	0.25 410	0.11 221	1.74 443

H2IRNET	2.29 185	0.86 234	3.38 148	1.51 248	0.11 27	1.97 115	0.13 97	5.15 126	7.19 320	1.26 120	7.77 289	5.80 322	3.31 288	5.09 172	1.66 220	0.01 170	0.00 1	0.04 436	0.17 362	0.27 384	0.10 56

test_3	2.22 174	0.39 44	4.20 236	1.51 248	0.90 268	1.29 46	0.74 289	5.34 137	6.37 275	6.64 282	1.96 104	4.24 261	0.45 99	6.63 228	1.17 161	0.00 1	1.00 443	0.00 1	0.28 436	0.19 319	1.01 354

RAFT + AFF	4.63 397	2.28 441	7.43 409	1.51 248	2.38 415	5.81 381	6.49 483	10.74 358	8.53 367	7.75 339	8.95 316	7.47 359	6.68 423	9.17 398	5.06 379	0.08 388	0.47 337	0.00 1	0.01 237	0.66 461	1.03 361

LALA_ROB	7.02 450	2.54 458	8.51 427	1.53 251	0.96 283	9.96 446	8.71 505	16.70 485	12.68 444	12.99 472	13.90 420	24.47 512	5.40 393	11.61 459	9.50 450	0.04 344	0.05 217	0.00 1	0.02 257	0.17 301	0.65 290

test_1	2.18 167	0.38 38	3.87 199	1.54 252	0.91 271	1.38 55	0.80 300	5.36 144	5.53 237	7.12 309	1.86 99	4.05 247	0.41 80	6.65 230	1.17 161	0.00 1	0.99 436	0.00 1	0.28 436	0.20 328	1.08 366

test-3	2.19 170	0.38 38	3.88 204	1.55 253	0.91 271	1.39 57	0.80 300	5.36 144	5.51 235	7.36 329	1.90 100	4.05 247	0.42 84	6.67 233	1.17 161	0.00 1	0.99 436	0.00 1	0.28 436	0.20 328	1.08 366

PSMNet-ADL	3.17 277	0.56 139	3.00 120	1.55 253	0.40 160	5.97 384	0.28 157	9.06 305	5.75 249	3.56 168	6.80 261	8.33 376	4.51 349	7.65 306	5.51 388	0.03 314	0.09 248	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.28 178

Any-RAFT	2.33 188	0.36 32	2.35 58	1.58 255	0.84 260	4.93 361	0.55 229	9.10 308	5.93 256	4.30 192	4.90 192	5.79 321	2.22 242	2.75 97	0.51 25	0.02 273	0.32 312	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.18 118

MSKI-zero shot	2.23 177	0.49 101	2.49 64	1.60 256	0.81 256	2.69 189	0.29 159	6.82 234	2.50 64	4.37 194	7.61 284	3.65 233	0.26 38	8.62 371	0.63 60	0.01 170	1.09 457	0.00 1	0.25 410	0.03 75	0.46 238

RSM++	1.24 69	0.45 74	1.84 21	1.61 257	0.51 190	2.73 195	0.29 159	2.99 16	3.22 96	0.69 77	2.06 105	0.52 107	0.28 44	5.62 187	0.86 102	0.01 170	0.03 191	0.00 1	0.17 362	0.16 292	0.85 335

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 207	1.23 330	3.48 161	1.61 257	1.09 304	1.63 81	0.15 110	5.80 173	6.43 278	7.32 327	9.91 346	3.05 198	1.71 220	2.33 85	1.75 230	0.01 170	0.71 374	0.00 1	0.00 1	0.28 387	1.19 378

DSFCA	4.48 387	1.03 288	6.84 389	1.61 257	1.68 373	7.26 410	4.46 455	11.27 374	7.51 332	11.01 451	6.89 263	8.49 385	4.54 355	10.41 439	6.18 399	0.03 314	0.06 223	0.02 408	0.03 272	0.13 261	0.14 81

ffm	3.41 300	0.98 277	7.03 395	1.64 260	1.07 296	2.84 210	0.47 201	5.55 153	10.56 409	6.68 285	9.59 338	5.66 312	3.87 322	8.20 335	0.68 68	0.00 1	1.13 465	0.00 1	0.19 372	0.11 221	1.88 463

ff1	4.11 360	0.98 277	7.03 395	1.64 260	1.07 296	2.84 210	0.47 201	5.55 153	10.56 409	6.68 285	9.59 338	5.66 312	3.87 322	11.33 451	11.69 477	0.00 1	1.13 465	0.00 1	0.19 372	0.11 221	1.88 463

mmx	4.50 388	0.98 277	7.03 395	1.64 260	1.07 296	2.84 210	0.47 201	12.84 422	11.23 427	6.68 285	9.59 338	5.66 312	3.87 322	11.33 451	11.69 477	0.05 359	1.12 462	0.00 1	0.19 372	0.10 207	1.53 406

xxx	4.50 388	0.98 277	7.04 398	1.64 260	1.07 296	2.84 210	0.47 201	12.84 422	11.23 427	6.68 285	9.59 338	5.66 312	3.87 322	11.33 451	11.69 477	0.05 359	1.12 462	0.00 1	0.19 372	0.10 207	1.53 406

FADNet-RVC-Resample	4.11 360	2.25 435	13.88 483	1.64 260	0.66 223	5.91 383	2.34 405	10.87 362	9.09 383	6.53 274	4.34 174	5.69 316	4.71 363	8.01 325	4.64 369	0.18 433	0.22 294	0.17 481	0.12 338	0.46 441	0.59 271

CBMV_ROB	4.66 399	0.85 226	3.94 211	1.64 260	0.75 244	8.38 429	1.90 394	11.19 371	10.36 405	9.20 403	15.21 431	7.28 355	6.99 428	9.48 408	5.24 385	0.04 344	0.05 217	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.64 287

MM-Stereo_test3	2.10 157	0.94 264	2.59 77	1.66 266	3.95 475	2.42 156	0.78 297	6.58 221	7.29 325	1.94 135	4.90 192	1.23 138	0.65 123	3.77 124	1.38 189	0.00 1	0.83 386	0.00 1	0.00 1	0.38 425	0.77 324

GMStereo_Zeroshot	2.92 253	2.33 449	6.12 356	1.66 266	0.36 145	3.61 288	0.09 70	5.95 189	6.20 266	7.15 312	7.11 272	8.37 378	0.91 147	6.17 209	1.97 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 346	0.14 81

GrayStereo	3.86 339	0.33 24	2.63 81	1.66 266	0.62 216	3.09 241	7.92 501	6.43 216	3.88 149	10.61 437	16.51 445	5.75 319	8.40 454	6.75 236	1.58 201	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.62 490	0.04 104	0.38 209

MLCV	3.76 331	1.52 377	6.93 392	1.66 266	0.31 122	4.31 339	0.32 169	7.92 281	7.68 339	9.55 414	12.12 392	5.17 296	2.74 265	10.00 432	4.49 364	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.27 172

AIO-test2	2.98 261	1.88 410	4.72 279	1.67 270	3.34 453	2.64 185	0.06 51	6.96 239	15.70 471	2.65 143	7.31 278	0.93 128	0.57 115	5.81 196	1.20 167	3.30 518	0.09 248	0.00 1	0.09 318	0.22 346	0.43 237

CFNet-ft	3.70 324	1.59 384	3.87 199	1.68 271	2.42 417	3.20 251	0.66 262	8.93 302	7.76 340	5.09 211	9.95 347	10.77 423	5.43 394	7.41 280	4.71 370	0.00 1	0.00 1	0.03 426	0.01 237	0.30 398	0.11 65

CFNet_RVC	3.70 324	1.59 384	3.87 199	1.68 271	2.42 417	3.20 251	0.66 262	8.92 301	7.76 340	5.09 211	9.95 347	10.77 423	5.43 394	7.41 280	4.71 370	0.00 1	0.00 1	0.03 426	0.01 237	0.30 398	0.11 65

anonymousdsp2	2.20 172	0.57 146	4.59 270	1.69 273	0.82 258	3.58 286	0.48 211	8.57 291	3.63 129	3.37 162	3.03 138	3.32 206	1.00 155	5.57 186	0.80 90	0.01 170	0.94 409	0.02 408	0.15 350	0.06 137	1.89 466

ADCP+	8.60 479	2.78 469	17.44 502	1.69 273	4.27 482	16.95 500	5.29 467	13.38 443	12.52 441	13.57 479	17.57 461	10.86 426	11.28 482	18.43 513	23.91 526	0.03 314	0.05 217	0.01 375	0.18 368	0.47 443	1.31 392

NaN_ROB	6.51 439	2.25 435	8.77 435	1.69 273	1.79 379	9.71 444	10.94 514	16.20 481	16.13 473	13.04 474	8.86 313	11.77 439	5.94 403	12.88 476	8.01 423	0.05 359	0.13 269	0.07 452	0.20 384	0.32 410	1.50 405

Wz-Net-LNSev	7.12 452	2.75 466	18.64 505	1.70 276	4.16 480	12.79 481	6.72 486	13.74 451	13.57 454	11.14 454	17.31 457	11.90 444	8.50 456	8.96 389	9.94 455	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.18 312	0.34 197

G2L-Stereo	3.74 328	1.56 380	5.82 343	1.71 277	2.04 402	2.87 223	0.58 238	9.79 329	6.49 283	7.82 342	7.97 297	8.57 386	2.36 250	9.19 399	7.45 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 372	0.40 213

MM-Stereo_test2	1.30 75	0.52 116	2.67 86	1.71 277	0.29 116	1.79 100	0.51 219	5.28 131	3.84 146	0.95 103	0.93 58	0.51 106	0.36 66	2.29 82	1.12 152	0.00 1	0.95 414	0.00 1	0.07 303	0.32 410	1.97 471

HH	2.88 248	0.82 217	4.07 225	1.71 277	0.54 201	4.71 354	0.69 273	8.72 297	3.57 123	1.80 131	6.49 254	7.81 365	3.92 327	8.93 385	0.99 131	0.00 1	1.06 453	0.00 1	0.03 272	0.05 125	1.69 431

HanStereo	2.88 248	0.82 217	4.07 225	1.71 277	0.54 201	4.71 354	0.69 273	8.72 297	3.57 123	1.80 131	6.49 254	7.81 365	3.92 327	8.93 385	0.99 131	0.00 1	1.06 453	0.00 1	0.03 272	0.05 125	1.69 431

ETE_ROB	6.28 433	2.60 460	9.22 449	1.71 277	0.84 260	6.44 392	6.78 488	13.16 438	8.80 374	13.01 473	15.93 438	21.01 507	6.18 409	10.97 443	8.11 425	0.04 344	0.01 127	0.00 1	0.02 257	0.16 292	0.70 308

EDNetEfficientorigin	18.25 531	14.44 532	99.41 576	1.72 282	1.00 287	12.07 475	6.97 492	13.67 449	35.06 530	38.59 541	37.10 532	27.03 519	27.46 534	15.38 495	26.92 532	0.05 359	0.08 241	0.15 473	0.62 490	3.33 513	3.92 515

qqq	2.44 205	0.85 226	4.33 244	1.73 283	0.71 234	1.98 116	0.38 181	9.15 310	4.33 172	3.37 162	4.34 174	4.63 276	2.83 271	4.95 164	2.06 256	0.00 1	1.13 465	0.00 1	0.25 410	0.09 184	1.65 419

MMNet	4.44 386	1.37 354	6.26 366	1.73 283	1.64 366	10.51 458	0.61 248	9.27 317	9.66 396	9.55 414	9.22 323	7.40 358	6.52 417	7.90 318	6.98 409	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.10 56

1111x	4.96 411	1.04 291	7.09 400	1.75 285	1.05 293	5.03 362	0.32 169	13.52 446	10.70 414	6.68 285	10.35 354	8.81 391	6.01 405	10.65 441	12.78 488	0.07 379	1.24 487	0.00 1	0.33 456	0.11 221	1.75 444

AEACV	1.27 72	0.38 38	2.61 78	1.75 285	1.21 325	2.44 159	0.85 318	4.79 106	1.67 41	0.71 82	0.26 23	0.29 73	2.00 231	2.30 83	0.66 67	0.01 170	0.95 414	0.00 1	0.42 475	0.12 239	2.07 478

222	5.93 425	0.88 244	4.58 269	1.76 287	0.98 284	6.02 385	0.08 66	14.45 462	8.89 376	9.53 412	11.77 387	3.88 239	4.23 341	8.26 337	39.96 551	0.03 314	1.12 462	0.00 1	0.24 406	0.11 221	1.73 440

HSM	4.25 374	1.10 298	4.14 227	1.78 288	2.14 405	6.67 398	1.08 351	12.92 426	6.90 306	7.06 304	8.17 306	14.17 457	6.03 406	9.16 396	3.11 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.41 223

DFGA-Net	3.09 268	2.73 465	9.21 448	1.79 289	0.47 174	3.30 260	0.20 135	7.49 267	6.20 266	5.54 229	6.42 251	2.17 175	1.12 164	7.96 321	6.56 405	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 435	0.17 113

DCVSM-stereo	3.32 286	0.51 111	3.40 156	1.79 289	0.79 250	2.94 229	0.48 211	7.31 257	5.69 247	11.47 460	5.61 220	10.63 417	5.93 402	5.74 193	3.63 326	0.03 314	0.09 248	0.03 426	0.00 1	0.12 239	0.11 65

RYNet	6.82 443	1.51 375	7.35 405	1.79 289	4.52 491	16.68 497	4.41 454	14.19 459	17.43 481	11.64 463	7.86 292	15.03 463	8.81 462	10.10 433	14.16 498	0.04 344	0.13 269	0.15 473	0.05 294	0.08 169	0.53 253

ssnet_v2	4.73 404	1.43 364	6.74 387	1.80 292	0.75 244	8.89 434	4.60 457	12.66 416	10.65 413	9.53 412	6.23 239	9.78 401	4.26 342	6.89 244	9.65 453	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.36 418	0.31 188

coex-ft	20.15 537	20.03 536	87.93 566	1.81 293	1.77 377	18.77 507	13.73 527	13.28 441	41.87 540	60.24 559	39.04 534	28.27 522	30.39 535	12.57 473	28.66 537	0.20 437	0.23 298	0.04 436	0.30 446	1.52 495	2.34 492

CBFPSM	5.12 414	1.48 373	16.22 497	1.81 293	1.14 313	11.16 465	2.90 417	7.99 284	6.75 298	6.55 276	5.00 195	15.05 464	8.78 461	7.52 297	8.90 439	0.04 344	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.42 431	0.67 302

MSMD_ROB	9.73 490	1.43 364	5.42 317	1.81 293	0.42 168	16.83 498	4.30 452	14.29 461	15.34 465	23.06 512	40.17 535	25.63 517	22.62 522	13.37 480	8.85 438	0.48 480	0.03 191	0.00 1	0.00 1	0.13 261	0.47 239

CSP-Net	4.40 382	1.70 394	4.90 288	1.82 296	1.04 292	12.96 482	2.25 403	13.75 452	6.34 272	9.64 417	8.99 317	8.31 375	3.24 282	8.45 360	4.32 358	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 358	0.06 38

GES	2.69 230	0.72 198	5.34 311	1.82 296	0.05 5	4.51 349	1.04 347	10.39 346	4.18 165	5.53 228	6.72 258	1.92 169	3.30 286	5.16 174	2.67 294	0.06 371	0.01 127	0.06 447	0.01 237	0.20 328	0.14 81

DMCA	3.08 267	1.10 298	6.20 361	1.82 296	0.90 268	3.80 311	0.55 229	9.76 327	5.42 231	6.56 278	6.47 253	7.06 354	2.09 235	4.05 130	5.46 387	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.11 221	0.16 103

BEATNet_4x	3.69 322	2.12 430	8.11 422	1.82 296	0.16 61	5.30 366	1.04 347	10.87 362	6.14 264	7.09 307	8.42 310	4.99 292	4.42 346	5.89 197	6.23 401	0.04 344	0.05 217	0.00 1	0.00 1	0.32 410	0.84 334

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 292	1.28 335	8.51 427	1.86 300	1.83 384	3.51 279	0.31 167	10.50 350	4.32 171	2.74 145	5.87 226	10.30 410	4.53 354	4.66 158	3.16 318	0.02 273	0.87 399	0.00 1	0.97 503	0.38 425	1.43 401

cross-raft	2.25 179	0.48 93	2.96 114	1.87 301	0.94 278	3.72 304	0.47 201	7.61 271	4.15 163	5.37 221	5.68 223	6.17 330	1.40 195	2.15 75	1.06 144	0.01 170	0.22 294	0.00 1	0.19 372	0.03 75	0.41 223

AFF-stereo	2.87 247	1.31 339	3.26 136	1.87 301	0.38 152	1.68 86	0.09 70	6.38 212	7.07 312	6.52 273	11.90 389	6.08 327	2.32 248	5.05 170	1.65 217	0.02 273	0.66 361	0.00 1	0.00 1	0.29 395	0.94 346

FADNet	4.55 390	2.35 450	13.60 481	1.87 301	0.80 253	4.74 357	0.75 292	14.47 463	12.41 440	4.07 186	5.45 216	9.64 397	5.03 374	8.86 381	4.82 373	0.20 437	0.04 208	0.07 452	0.05 294	1.27 490	0.40 213

NINENet	3.38 295	0.81 213	4.16 229	1.88 304	1.40 353	7.31 412	0.48 211	12.95 429	6.64 292	7.29 324	9.24 325	5.21 298	1.18 177	6.72 234	1.89 242	0.17 427	0.08 241	0.07 452	0.00 1	0.09 184	0.03 14

rvit_105_1	2.69 230	1.34 345	6.85 390	1.89 305	0.09 22	1.94 113	3.50 438	6.38 212	9.00 381	4.98 207	2.19 110	3.57 229	1.56 212	7.31 276	3.03 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 257	0.06 137	0.16 103

RAFT-Test	2.49 208	0.45 74	4.35 246	1.89 305	1.28 337	4.83 358	0.68 270	7.19 253	4.51 187	5.00 210	7.09 270	6.81 346	1.12 164	2.22 77	1.16 160	0.01 170	0.63 356	0.00 1	0.33 456	0.05 125	0.20 134

DisPM	2.59 221	0.47 86	4.32 243	1.89 305	0.20 83	3.42 268	0.63 254	5.56 156	5.60 239	8.66 382	7.05 268	2.82 192	1.03 159	9.05 393	1.07 146	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.04 23

GIP-stereo	1.03 47	0.79 206	2.35 58	1.91 308	1.40 353	1.47 66	0.05 38	5.06 118	1.85 52	0.30 8	0.43 31	0.57 113	0.37 68	1.14 18	0.75 84	0.07 379	0.50 341	0.00 1	0.00 1	0.06 137	1.57 412

AAGNet	3.50 306	0.49 101	3.38 148	1.91 308	0.41 165	3.66 295	1.02 343	5.14 125	5.16 220	9.65 420	7.75 288	4.91 286	6.23 411	7.45 290	12.73 487	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.06 38

RAFT-RH_RVC	4.04 354	0.69 184	3.59 179	1.91 308	0.43 169	3.11 242	0.13 97	3.80 44	6.60 287	11.26 456	31.68 520	5.20 297	1.66 216	8.30 346	2.27 275	0.09 399	0.00 1	0.00 1	0.03 272	0.03 75	0.02 6

IGEV_Zeroshot_test	2.57 219	0.63 164	5.70 340	1.93 311	0.87 265	2.63 180	0.85 318	8.94 304	4.55 190	5.30 219	5.48 217	5.23 301	1.38 194	3.76 123	1.32 184	0.00 1	0.69 367	0.00 1	0.18 368	0.19 319	1.72 438

Pruner-Stereo	2.66 227	0.61 156	3.54 169	1.93 311	0.25 108	3.47 276	0.74 289	6.60 222	5.66 245	8.98 392	6.12 235	4.39 268	1.11 163	7.27 272	2.34 282	0.03 314	0.00 1	0.02 408	0.00 1	0.03 75	0.04 23

AE-Stereo	1.89 126	0.38 38	3.86 198	1.94 313	0.38 152	2.51 168	0.58 238	7.19 253	7.28 324	1.60 128	3.51 156	1.07 133	0.77 138	2.12 73	1.24 174	0.03 314	1.02 446	0.00 1	0.28 436	0.11 221	1.84 457

EGLCR-Stereo	1.45 94	0.26 4	2.91 102	1.94 313	0.90 268	3.13 245	0.69 273	5.81 174	3.21 95	1.14 117	0.20 18	1.52 152	0.37 68	4.29 145	0.69 74	0.01 170	0.79 381	0.00 1	0.00 1	0.01 18	1.21 380

PSM-softLoss	2.38 193	0.48 93	4.28 239	1.94 313	0.19 73	2.73 195	0.38 181	6.67 225	3.50 108	6.33 259	6.33 246	2.93 194	0.97 152	8.90 382	1.88 238	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.03 14

KMStereo	2.38 193	0.48 93	4.28 239	1.94 313	0.19 73	2.73 195	0.38 181	6.67 225	3.50 108	6.33 259	6.33 246	2.93 194	0.97 152	8.90 382	1.88 238	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.03 14

G2L-ROB	3.74 328	1.37 354	5.05 296	1.95 317	1.14 313	4.45 345	0.43 194	12.31 403	6.36 274	7.88 345	5.42 213	11.10 431	2.11 239	8.53 365	6.31 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 301	0.33 194

GREAT-IGEV	1.17 64	0.57 146	3.06 122	1.95 317	1.41 355	1.42 60	0.08 66	2.51 11	3.07 89	0.58 60	0.79 47	0.11 36	0.35 65	2.17 76	1.00 134	0.07 379	1.45 501	0.00 1	0.22 397	0.14 272	2.42 497

PAM_32	4.12 364	0.46 79	5.63 332	1.95 317	1.02 291	10.74 460	0.85 318	11.04 367	5.02 217	6.19 253	5.28 205	17.64 484	7.30 436	5.03 168	1.45 193	0.00 1	0.68 365	0.00 1	0.77 498	0.14 272	1.14 375

xxxx	5.16 416	0.86 234	4.86 285	1.96 320	1.22 326	7.56 417	0.07 58	14.67 465	9.15 386	6.55 276	9.87 344	9.30 393	3.47 301	8.07 330	22.20 516	0.05 359	1.16 478	0.00 1	0.26 427	0.10 207	1.76 446

PAM	4.07 358	0.44 69	6.47 374	1.97 321	1.18 319	10.83 462	1.64 385	10.66 356	4.55 190	6.54 275	4.69 187	16.99 480	6.88 425	4.07 133	1.63 211	0.00 1	0.68 365	0.00 1	0.77 498	0.10 207	1.24 383

SMFormer	3.94 346	0.69 184	4.55 264	1.97 321	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 432	11.10 422	7.69 335	10.45 357	4.77 279	4.52 350	9.68 414	4.89 374	0.08 388	0.97 422	0.00 1	0.16 352	0.11 221	0.92 344

tta	3.96 350	0.69 184	4.55 264	1.97 321	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 432	11.10 422	7.69 335	10.45 357	4.77 279	4.52 350	9.68 414	4.89 374	0.08 388	0.97 422	0.00 1	0.16 352	0.13 261	1.24 383

qqq1	3.78 333	0.69 184	4.55 264	1.97 321	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 432	11.10 422	7.69 335	10.45 357	4.77 279	4.52 350	9.68 414	1.24 174	0.08 388	0.97 422	0.00 1	0.12 338	0.13 261	1.24 383

fff1	3.78 333	0.69 184	4.55 264	1.97 321	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 432	11.10 422	7.69 335	10.45 357	4.77 279	4.52 350	9.68 414	1.24 174	0.08 388	0.97 422	0.00 1	0.12 338	0.13 261	1.24 383

SA	3.34 288	1.29 336	4.84 283	1.99 326	0.57 207	3.15 249	1.39 372	7.66 275	9.94 399	4.86 203	10.87 370	2.97 197	4.61 359	9.88 427	1.38 189	0.00 1	0.60 350	0.00 1	0.19 372	0.25 371	0.37 206

ASMatch	3.41 300	0.62 162	3.59 179	1.99 326	0.48 175	1.91 111	0.66 262	7.01 240	4.43 182	6.25 254	22.02 485	4.56 272	4.72 364	7.78 312	1.85 235	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.03 272	0.02 43	0.21 140

CBMV	5.97 426	1.52 377	4.51 258	1.99 326	0.53 197	10.02 447	6.94 491	13.27 440	13.80 457	13.08 475	15.93 438	11.36 432	8.11 451	9.82 423	7.27 414	0.08 388	0.15 275	0.00 1	0.00 1	0.30 398	0.74 320
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UNet	4.19 368	0.87 242	7.18 401	2.00 329	3.22 446	9.55 441	0.31 167	10.11 338	6.22 268	7.98 349	6.82 262	10.42 411	5.77 399	7.28 273	5.83 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 207	0.12 70

gwcnet-sp	3.58 312	2.01 425	8.82 437	2.01 330	0.69 228	7.38 414	1.10 352	9.23 314	6.66 293	9.32 405	5.91 228	4.21 257	3.31 288	6.91 246	3.69 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.18 118

scenet	3.58 312	2.01 425	8.82 437	2.01 330	0.69 228	7.38 414	1.10 352	9.23 314	6.66 293	9.32 405	5.91 228	4.21 257	3.31 288	6.91 246	3.69 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.18 118

ssnet	3.58 312	2.01 425	8.82 437	2.01 330	0.69 228	7.38 414	1.10 352	9.23 314	6.66 293	9.32 405	5.91 228	4.21 257	3.31 288	6.91 246	3.69 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.18 118

FADNet-RVC	4.36 378	2.62 463	14.51 490	2.01 330	0.44 171	4.27 336	1.27 365	12.61 415	7.89 345	3.76 175	4.05 169	10.63 417	4.34 343	9.87 425	7.66 420	0.03 314	0.09 248	0.00 1	0.03 272	0.65 460	0.50 244

test_sample4	3.29 283	0.64 167	5.38 314	2.08 334	0.53 197	3.91 314	0.15 110	12.13 397	7.50 331	7.04 303	7.50 281	3.64 232	3.19 278	6.95 251	3.14 317	0.02 273	0.85 392	0.00 1	0.10 325	0.07 156	0.92 344

w-ln-seven-2	7.81 466	3.17 474	25.87 526	2.09 335	1.12 310	8.35 426	3.84 440	12.83 421	16.45 475	13.88 482	21.42 480	11.83 441	11.07 479	11.91 462	10.62 467	0.03 314	0.19 284	0.00 1	0.02 257	0.37 421	1.13 374

test_sample5	3.34 288	0.65 169	5.17 302	2.10 336	0.49 178	3.31 262	0.17 120	11.91 389	7.47 329	6.91 295	9.15 321	3.61 230	3.37 295	7.53 298	3.06 313	0.02 273	0.85 392	0.00 1	0.10 325	0.07 156	0.90 339

DualNet	3.48 305	0.65 169	5.17 302	2.10 336	0.49 178	3.31 262	0.17 120	11.91 389	7.47 329	7.18 314	11.56 381	3.61 230	3.37 295	7.53 298	3.06 313	0.02 273	0.85 392	0.00 1	0.10 325	0.07 156	0.90 339

DCRE	2.21 173	0.95 266	3.17 127	2.10 336	1.30 344	1.86 107	0.05 38	5.33 136	4.69 198	3.59 169	9.37 333	3.81 236	1.18 177	2.34 86	1.22 172	0.01 170	0.97 422	0.00 1	0.30 446	0.04 104	1.97 471

MeshStereo	11.94 509	1.88 410	5.24 304	2.11 339	1.44 357	20.09 511	4.95 463	21.74 526	16.75 477	33.10 532	35.07 529	39.28 539	22.72 523	19.45 516	13.59 495	0.19 434	0.06 223	0.02 408	0.00 1	0.46 441	0.65 290
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
iinet-f	6.21 430	2.11 429	28.74 533	2.13 340	1.38 351	11.62 469	1.49 378	7.64 274	7.19 320	7.77 340	14.38 423	10.49 412	7.79 445	7.76 311	12.90 489	0.03 314	0.03 191	0.05 443	0.00 1	0.67 462	0.12 70

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 359	1.65 389	13.34 480	2.14 341	1.84 385	4.03 324	0.98 340	13.13 437	4.97 216	4.53 198	11.37 378	9.85 402	1.97 230	4.88 163	2.74 303	0.03 314	0.90 402	0.00 1	1.11 506	0.84 479	1.72 438

ITSA-stereo	4.02 352	0.73 200	4.51 258	2.16 342	0.31 122	3.58 286	0.70 278	13.77 454	15.84 472	7.13 310	6.59 256	4.25 262	3.48 302	9.04 392	6.12 397	0.09 399	0.08 241	0.11 461	0.10 325	0.19 319	1.54 408

anonymousa	4.24 372	0.78 204	4.05 223	2.16 342	4.87 500	8.76 432	0.35 174	7.41 264	4.47 185	8.21 364	19.70 473	11.03 430	5.87 401	2.04 70	2.20 265	0.00 1	1.16 478	0.00 1	0.55 487	0.04 104	1.11 369

OCTAStereo	2.38 193	0.48 93	3.90 206	2.16 342	0.11 27	3.42 268	0.42 190	7.06 246	3.74 135	6.91 295	5.26 202	2.63 187	1.32 188	8.41 356	1.70 226	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.01 1

FCDSN-DC	10.72 499	1.16 311	5.01 294	2.16 342	1.31 346	17.46 502	4.80 460	17.79 493	19.87 491	25.02 520	32.85 521	33.57 529	23.52 527	16.80 504	12.13 480	0.11 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.76 323
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	9.02 482	3.75 488	28.68 532	2.16 342	3.86 470	5.84 382	5.40 470	5.93 188	10.39 406	28.12 525	31.02 519	15.98 470	13.74 496	9.38 404	12.55 485	0.25 453	0.22 294	0.22 488	0.24 406	1.24 488	1.47 402

NF-Stereo	2.38 193	0.48 93	3.88 204	2.17 347	0.11 27	3.43 270	0.42 190	7.08 251	3.75 137	6.91 295	5.29 206	2.65 188	1.33 190	8.40 354	1.67 223	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.02 6

RE-Stereo	2.38 193	0.48 93	3.91 207	2.17 347	0.11 27	3.43 270	0.42 190	7.07 248	3.75 137	6.91 295	5.26 202	2.62 185	1.33 190	8.41 356	1.72 228	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.00 1	0.03 75	0.01 1

TVStereo	2.38 193	0.48 93	3.91 207	2.17 347	0.11 27	3.43 270	0.42 190	7.07 248	3.75 137	6.91 295	5.26 202	2.62 185	1.33 190	8.41 356	1.72 228	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.00 1	0.03 75	0.01 1

TRStereo	2.71 233	3.79 489	5.46 320	2.19 350	2.22 409	2.98 234	1.07 350	9.83 331	4.39 179	3.46 165	3.48 151	3.92 241	0.77 138	6.43 219	1.70 226	0.03 314	0.63 356	0.00 1	0.29 442	0.11 221	1.49 404

DAS	4.18 367	0.53 118	6.20 361	2.20 351	3.69 464	2.78 204	3.12 426	8.69 295	10.29 403	9.39 410	12.80 406	4.58 273	7.20 432	9.08 394	2.70 297	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.34 197

SepStereo	4.22 370	0.53 118	6.20 361	2.20 351	3.69 464	2.78 204	3.12 426	8.69 295	10.29 403	9.39 410	12.80 406	4.58 273	7.20 432	9.74 420	2.70 297	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.34 197

IRAFT_RVC	2.98 261	0.66 173	4.23 238	2.20 351	0.40 160	2.91 228	5.04 464	7.03 244	4.21 167	6.59 279	5.52 218	5.02 294	4.77 365	8.41 356	2.30 281	0.01 170	0.17 281	0.01 375	0.00 1	0.03 75	0.05 29

test_sample7	3.75 330	0.67 178	4.34 245	2.21 354	0.35 138	4.47 348	2.08 400	11.31 375	8.40 363	8.64 379	8.05 300	6.80 343	5.05 377	7.22 268	2.53 286	0.07 379	1.04 449	0.00 1	0.00 1	0.06 137	1.66 423

ACV-stereo	4.65 398	1.22 327	10.49 465	2.22 355	1.05 293	12.62 480	1.24 363	6.70 230	7.36 328	3.22 161	5.18 200	16.59 476	10.02 472	8.18 334	6.19 400	0.06 371	0.14 273	0.01 375	0.00 1	0.12 239	0.40 213

GANet-ADL	2.40 201	0.65 169	3.92 209	2.22 355	0.11 27	2.23 138	0.47 201	9.29 319	7.27 323	4.77 201	5.95 232	3.96 242	1.26 187	3.08 107	2.27 275	0.04 344	0.08 241	0.02 408	0.00 1	0.15 288	0.21 140

StereoDRNet-Refined	4.84 409	0.96 270	5.13 299	2.22 355	0.46 172	9.10 437	0.16 116	10.72 357	9.40 392	13.41 477	12.50 399	10.02 405	4.58 356	8.60 368	8.71 436	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.05 294	0.24 363	0.53 253
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample6	3.60 316	0.66 173	5.27 306	2.23 358	0.48 175	3.25 255	0.21 140	11.94 392	7.53 334	7.18 314	11.56 381	3.99 244	3.86 321	8.03 326	3.88 341	0.03 314	0.83 386	0.00 1	0.09 318	0.07 156	0.86 336

HBP-ISP	4.37 380	1.56 380	4.59 270	2.23 358	1.29 342	7.87 418	3.96 444	11.80 388	10.91 420	8.06 359	14.45 425	3.38 212	4.87 368	9.27 401	2.53 286	0.14 415	0.06 223	0.00 1	0.01 237	0.08 169	0.30 186

x	2.30 186	0.82 217	3.85 196	2.23 358	0.72 237	2.12 132	0.81 304	9.48 324	4.82 208	3.83 177	2.76 128	3.49 225	2.30 247	3.48 114	2.25 272	0.00 1	1.13 465	0.00 1	0.22 397	0.09 184	1.66 423

HITNet	3.11 269	1.38 356	5.35 313	2.23 358	0.12 36	5.59 372	0.58 238	9.95 336	5.72 248	6.62 281	7.91 295	3.90 240	3.24 282	4.39 147	4.58 368	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.57 262
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
test_sample3	3.27 281	0.62 162	5.29 310	2.24 362	0.58 210	4.62 352	0.16 116	12.15 400	7.51 332	6.44 266	7.25 275	3.72 234	3.03 275	6.73 235	3.17 320	0.01 170	0.85 392	0.00 1	0.10 325	0.07 156	0.88 338

DPSNet	10.88 502	2.57 459	20.40 512	2.24 362	1.90 391	24.92 520	17.00 542	21.35 523	28.61 518	12.87 471	13.74 417	17.01 481	20.14 514	15.36 494	14.01 497	0.81 488	0.98 429	0.20 485	0.65 492	1.30 491	1.54 408

model_zeroshot	1.98 138	0.70 191	4.98 293	2.25 364	1.07 296	3.20 251	0.13 97	7.01 240	3.34 103	3.46 165	3.77 163	2.69 189	0.42 84	2.86 100	1.18 165	0.06 371	0.85 392	0.00 1	0.25 410	0.02 43	1.40 400

AANet_RVC	5.41 419	2.61 461	8.17 423	2.25 364	1.30 344	2.27 143	1.64 385	10.82 361	18.54 487	8.01 353	18.09 465	8.39 382	3.31 288	11.37 454	8.98 442	1.15 495	0.38 325	0.02 408	0.00 1	0.17 301	0.70 308

FC-DCNN	11.29 505	1.01 286	5.50 321	2.25 364	1.65 369	18.23 506	5.36 469	18.99 502	20.65 496	28.95 526	34.83 528	33.83 531	23.18 525	17.04 508	13.37 493	0.17 427	0.01 127	0.02 408	0.02 257	0.10 207	0.70 308

DispNO	3.51 308	1.33 344	8.51 427	2.26 367	1.36 350	3.46 275	0.81 304	8.74 299	6.58 286	6.78 292	7.63 285	6.22 333	4.20 338	7.47 292	4.44 362	0.00 1	0.03 191	0.03 426	0.11 332	0.13 261	0.14 81

Wz-Net-SNSev	9.92 492	8.01 517	26.42 527	2.26 367	1.85 387	8.36 427	14.30 530	18.01 494	21.68 501	10.78 442	23.95 490	16.84 478	8.60 458	15.59 497	19.76 511	0.01 170	0.03 191	0.01 375	0.00 1	0.52 452	1.34 395

PFNet	3.06 265	0.59 152	6.13 357	2.26 367	0.84 260	3.08 240	0.73 285	7.38 262	5.35 226	10.20 427	6.06 233	4.72 278	2.10 238	8.47 361	2.25 272	0.19 434	0.06 223	0.00 1	0.11 332	0.20 328	0.42 228

ADCL	10.77 500	3.23 476	21.50 514	2.26 367	1.96 397	23.65 517	9.07 506	14.69 467	24.88 510	15.21 490	27.20 505	12.68 449	14.02 499	16.94 506	24.43 528	0.26 456	0.18 282	0.74 503	0.67 493	0.80 476	1.02 358

DDVS	3.79 335	0.66 173	5.66 336	2.27 371	1.28 337	6.48 394	0.47 201	9.33 321	4.35 177	7.29 324	7.71 286	12.49 447	2.21 241	9.01 391	5.16 383	0.08 388	0.20 291	0.01 375	0.00 1	0.14 272	1.03 361

mmm	3.07 266	0.76 203	4.50 257	2.27 371	1.24 330	3.75 306	0.12 88	10.03 337	5.12 219	6.43 265	11.19 374	3.10 202	3.20 279	4.54 155	1.78 232	0.02 273	1.19 483	0.00 1	0.30 446	0.09 184	1.79 449

psm_up	4.33 376	1.34 345	4.43 250	2.27 371	2.62 425	5.29 365	3.30 436	11.49 380	6.89 305	8.05 357	8.06 303	10.09 408	11.10 480	7.12 265	3.76 333	0.24 450	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.20 328	0.37 206

FC-DCNN v2	11.44 506	0.98 277	5.39 315	2.28 374	1.65 369	18.84 508	5.41 471	19.66 508	20.80 497	29.20 527	35.39 530	34.37 533	23.46 526	17.13 509	13.18 492	0.17 427	0.01 127	0.02 408	0.01 237	0.08 169	0.69 304

SDNR	7.97 467	2.75 466	16.90 501	2.28 374	0.94 278	45.23 549	0.43 194	9.30 320	10.84 417	10.71 440	25.30 501	5.51 307	4.47 348	11.98 463	7.58 419	0.15 417	0.14 273	0.00 1	0.04 290	2.27 506	2.65 500

Sa-1000	3.81 336	1.26 332	4.64 273	2.29 376	0.55 205	3.51 279	1.58 382	8.37 287	9.13 385	7.97 348	17.42 458	3.98 243	2.76 267	9.61 412	1.68 224	0.00 1	0.69 367	0.00 1	0.18 368	0.23 358	0.27 172

GEStereo_RVC	3.95 348	1.21 326	6.13 357	2.30 377	1.22 326	4.29 338	2.96 420	12.39 407	8.24 357	7.25 321	6.79 260	7.58 361	4.22 340	9.16 396	4.56 366	0.04 344	0.01 127	0.02 408	0.02 257	0.19 319	0.42 228

DMCA-RVC	3.59 315	1.98 423	8.68 432	2.30 377	1.48 360	3.54 284	0.55 229	8.40 288	5.43 233	9.37 409	5.90 227	8.34 377	3.21 280	7.19 266	4.46 363	0.06 371	0.11 258	0.08 458	0.02 257	0.21 339	0.40 213

EKT-Stereo	2.16 164	0.61 156	3.78 192	2.31 379	4.40 483	1.47 66	0.24 148	5.54 152	4.22 168	3.16 160	3.58 160	3.53 227	2.20 240	5.66 189	1.40 191	0.04 344	0.36 322	0.00 1	0.09 318	0.06 137	0.58 268

testlalala_base	3.54 309	0.53 118	3.53 167	2.31 379	2.22 409	4.04 326	0.61 248	6.91 238	2.73 70	2.69 144	4.17 171	1.78 163	0.51 104	2.02 67	1.08 147	13.13 543	3.23 534	0.00 1	0.35 463	16.60 538	2.27 490

FENet	2.35 190	0.59 152	3.28 138	2.32 381	0.27 114	2.78 204	0.13 97	7.68 276	6.09 259	5.38 222	2.12 106	4.84 284	3.33 293	4.98 166	2.66 293	0.02 273	0.03 191	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.40 213

edge stereo	7.12 452	1.19 317	7.83 415	2.32 381	2.46 419	6.90 400	3.26 434	15.58 474	12.52 441	15.68 494	18.34 468	21.83 508	13.05 490	11.53 456	8.68 434	0.04 344	0.06 223	0.11 461	0.03 272	0.30 398	0.63 285

riskmin	2.49 208	0.22 1	3.34 145	2.33 383	1.78 378	2.89 226	0.46 199	7.35 260	6.95 309	2.75 146	1.67 88	6.75 342	5.08 380	3.24 110	1.93 245	0.00 1	0.99 436	0.00 1	0.27 433	0.02 43	1.73 440

test_5	3.16 276	1.18 314	4.96 291	2.33 383	3.10 443	4.51 349	1.27 365	7.47 266	7.61 338	3.00 155	7.38 279	5.37 304	4.06 331	8.28 342	1.54 198	0.00 1	0.34 316	0.00 1	0.02 257	0.21 339	0.62 281

fast-acv-ft	6.00 427	1.95 420	7.88 416	2.35 385	1.85 387	13.61 487	1.76 391	8.44 289	10.12 400	11.22 455	20.57 477	14.41 460	7.55 442	8.11 331	8.83 437	0.10 403	0.09 248	0.16 476	0.07 303	0.68 464	0.35 202

Anonymous_2	4.74 405	0.98 277	4.46 251	2.35 385	2.27 412	5.66 375	0.67 267	8.08 285	5.28 222	4.98 207	2.60 124	8.74 390	6.92 426	5.79 194	3.46 324	0.24 450	1.70 510	5.16 527	18.18 552	5.41 519	1.85 459

NCCL2	6.27 432	2.46 454	7.00 393	2.36 387	1.11 307	9.48 440	11.14 516	13.01 430	10.40 407	9.94 424	9.49 335	22.11 509	7.42 438	9.90 429	8.56 432	0.01 170	0.00 1	0.02 408	0.03 272	0.20 328	0.73 316

PSMNet_ROB	5.41 419	2.45 453	7.39 406	2.36 387	1.90 391	10.11 449	6.54 484	16.32 483	7.59 336	6.84 294	10.83 369	12.06 445	4.13 335	8.73 375	10.24 460	0.02 273	0.01 127	0.01 375	0.11 332	0.26 372	0.40 213

test_sample2	2.79 241	0.59 152	4.40 249	2.38 389	0.43 169	2.58 175	0.15 110	10.14 340	5.78 251	4.23 191	5.86 224	4.31 264	4.02 330	6.34 216	2.00 253	0.00 1	0.96 417	0.00 1	0.12 338	0.07 156	1.37 399

test_sample1	2.88 248	0.63 164	4.46 251	2.38 389	0.68 225	2.61 177	0.05 38	10.51 351	5.36 228	4.50 197	4.81 189	3.76 235	5.94 403	6.10 208	2.96 309	0.00 1	0.99 436	0.00 1	0.11 332	0.07 156	1.67 426

raftrobust	2.16 164	1.31 339	2.76 94	2.38 389	3.33 451	2.72 194	0.51 219	5.34 137	4.64 194	6.13 252	3.98 167	1.63 155	2.51 256	3.02 106	1.64 215	0.00 1	0.76 379	0.00 1	0.02 257	0.14 272	0.27 172

RALCasStereoNet	2.39 200	1.73 401	3.59 179	2.38 389	2.69 430	2.84 210	0.18 125	5.29 132	4.94 212	2.45 141	5.62 222	2.22 176	0.79 143	7.48 295	1.63 211	0.00 1	1.75 511	0.00 1	0.00 1	0.14 272	2.03 476

ADCPNet	10.18 494	3.40 480	33.24 537	2.38 389	1.74 376	17.75 503	7.65 499	13.20 439	13.03 450	14.09 485	21.72 483	19.36 496	11.40 484	15.43 496	23.00 519	0.28 460	1.15 477	0.39 499	1.48 515	0.68 464	2.21 487

w-ln-seven	10.89 503	4.13 493	29.29 534	2.40 394	2.62 425	15.68 493	5.09 466	18.55 498	34.46 528	21.14 511	26.71 504	15.16 466	9.01 468	12.97 477	19.34 509	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 454	0.71 311

SANet	11.48 507	3.34 478	13.93 484	2.40 394	1.01 289	16.49 496	12.16 525	20.05 515	37.28 534	19.62 504	28.04 507	25.61 516	20.10 513	14.43 488	12.39 483	0.10 403	0.06 223	0.03 426	0.06 301	0.76 472	1.73 440

CSAN	8.41 476	2.86 471	9.35 452	2.43 396	0.82 258	13.59 486	11.68 522	15.80 478	21.98 504	14.71 488	16.46 444	18.00 487	14.42 502	13.68 481	10.10 456	0.10 403	0.13 269	0.15 473	0.19 372	0.43 435	1.28 390

PSMNet-RSSM	3.69 322	1.36 349	4.54 263	2.44 397	1.90 391	2.35 150	0.69 273	11.77 387	6.38 276	6.60 280	11.85 388	7.70 363	5.61 398	6.66 232	3.67 327	0.00 1	0.00 1	0.02 408	0.01 237	0.17 301	0.10 56

XX-TBD	1.55 109	1.11 301	2.94 107	2.45 398	0.06 11	2.31 147	0.01 4	3.58 27	7.80 344	3.11 158	5.10 197	0.27 68	0.26 38	1.42 39	0.60 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 23

TDLM	4.58 393	1.79 408	5.03 295	2.45 398	1.32 347	4.04 326	7.15 494	11.60 385	11.46 431	6.91 295	12.69 404	5.94 324	5.03 374	9.74 420	3.80 338	0.67 484	0.00 1	0.01 375	0.05 294	0.23 358	1.78 448

iResNet_ROB	4.67 400	1.77 406	5.93 348	2.47 400	0.95 281	3.78 308	0.36 175	15.65 475	17.36 480	8.75 385	11.23 375	7.05 353	4.60 358	8.94 387	4.23 354	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.15 94

UPFNet	4.17 366	0.83 220	5.51 322	2.49 401	3.36 454	7.13 409	2.60 408	10.52 353	7.16 316	8.76 386	7.83 291	7.85 368	3.41 299	8.60 368	7.04 412	0.01 170	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.17 113

GwcNet-RSSM	4.13 365	1.71 396	6.25 365	2.50 402	1.93 394	2.39 154	1.49 378	9.59 325	8.71 371	6.66 284	15.04 430	8.47 384	3.84 319	6.87 243	6.74 406	0.00 1	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.29 395	0.15 94

MyStereo8	3.30 285	1.69 392	6.28 367	2.51 403	3.79 469	4.22 333	0.07 58	7.43 265	6.39 277	6.51 272	10.13 351	4.23 260	1.45 198	2.79 99	5.08 380	0.06 371	1.49 506	0.00 1	0.40 471	0.26 372	1.33 394

psmorigin	7.74 464	2.19 433	18.99 507	2.51 403	0.89 266	7.08 408	2.74 413	11.25 372	7.90 346	20.49 509	22.36 487	20.16 500	11.95 487	13.84 484	10.61 465	0.04 344	0.18 282	0.06 447	0.24 406	0.27 384	1.07 363

FBW_ROB	9.17 486	2.08 428	10.31 464	2.51 403	1.66 371	13.22 485	6.04 476	23.09 527	20.11 493	19.55 503	15.80 435	18.97 495	11.96 488	19.34 515	11.38 474	0.66 483	0.30 309	2.15 517	0.90 501	1.15 487	2.16 484

DLCB_ROB	4.87 410	1.45 371	4.75 282	2.52 406	1.13 312	6.25 389	3.01 422	10.44 348	8.34 360	11.05 452	13.43 413	14.04 455	3.90 326	9.74 420	6.80 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.37 206

ttt	4.41 385	0.70 191	3.95 213	2.53 407	2.01 398	4.34 343	0.41 188	13.09 436	11.69 434	7.20 317	12.20 395	4.15 254	3.35 294	9.54 411	10.11 457	0.07 379	1.11 461	0.00 1	0.19 372	0.10 207	1.47 402

ADCMid	10.97 504	4.49 498	23.66 518	2.53 407	2.52 424	11.46 468	6.31 480	15.31 472	12.85 449	23.57 516	22.99 488	17.92 486	21.04 517	19.57 517	28.05 535	0.47 478	0.43 330	1.10 508	1.32 512	1.73 499	2.10 480

NOSS_ROB	3.67 319	0.86 234	3.81 194	2.53 407	1.11 307	6.10 386	0.72 283	11.08 369	12.36 439	5.45 224	8.91 315	5.65 311	2.09 235	8.30 346	3.16 318	0.20 437	0.07 237	0.00 1	0.00 1	0.11 221	0.80 330

FAT-Stereo	6.98 449	0.79 206	7.57 411	2.54 410	1.80 380	6.16 387	4.33 453	19.16 505	18.82 488	10.75 441	17.08 452	18.23 489	13.56 494	9.25 400	8.44 428	0.03 314	0.16 277	0.01 375	0.10 325	0.14 272	0.65 290

UCFNet_RVC	3.37 294	1.25 331	3.30 139	2.55 411	1.80 380	3.92 316	1.28 367	12.49 412	7.16 316	5.12 214	7.88 293	8.14 370	4.59 357	5.67 190	2.11 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.07 43

acv_ft	3.90 342	0.96 270	5.85 346	2.56 412	4.70 497	7.27 411	0.84 313	9.17 313	6.12 261	10.00 425	9.32 331	5.70 317	4.07 333	2.68 95	8.24 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 415	0.23 154

CVANet_RVC	4.68 401	1.93 417	5.57 331	2.61 413	1.86 389	4.12 330	4.94 462	12.11 396	9.29 388	8.05 357	11.08 372	10.28 409	6.48 416	9.52 410	3.19 321	0.45 473	0.01 127	0.00 1	0.12 338	0.23 358	1.75 444

Wz-Net-MNSev	8.12 470	3.18 475	18.07 504	2.63 414	3.36 454	17.82 504	9.40 510	12.89 425	15.44 468	13.95 484	18.21 467	14.38 459	7.75 444	12.50 469	11.45 475	0.46 475	0.03 191	0.00 1	0.01 237	0.26 372	0.58 268

cf-r	3.76 331	1.43 364	5.34 311	2.66 415	2.79 432	2.85 221	0.62 252	9.08 307	6.91 307	7.06 304	11.90 389	9.64 397	3.83 318	6.23 212	4.53 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 319	0.17 113

SGM_RVC	10.77 500	1.11 301	4.66 274	2.66 415	0.41 165	21.03 513	6.87 490	20.02 513	15.54 470	25.86 523	24.97 500	33.59 530	20.51 515	20.89 521	14.78 501	0.31 462	0.26 306	0.22 488	0.26 427	0.43 435	1.01 354
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DN-CSS_ROB	3.00 263	2.14 431	7.33 403	2.67 417	0.78 249	3.13 245	0.07 58	6.68 229	4.22 168	5.51 227	12.12 392	2.33 177	1.21 183	8.69 374	2.51 285	0.03 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 431	0.15 94

11t1	2.13 160	0.67 178	3.98 215	2.69 418	0.85 263	2.59 176	0.07 58	7.40 263	3.89 150	3.75 174	3.57 159	1.24 139	1.96 229	4.68 159	1.97 248	0.10 403	1.13 465	0.00 1	0.22 397	0.09 184	1.66 423

CFNet	4.03 353	1.97 422	6.30 368	2.70 419	1.64 366	5.41 368	0.22 142	12.14 399	10.28 402	5.24 217	11.15 373	6.43 335	3.70 313	8.97 390	4.01 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 398	0.13 76

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 440	2.21 434	12.10 472	2.75 420	3.28 448	10.03 448	3.05 423	12.31 403	11.52 432	10.10 426	21.36 479	11.51 433	7.30 436	11.56 457	10.61 465	0.09 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.51 248

PA-Net	5.40 417	2.35 450	9.55 455	2.75 420	2.21 407	8.74 431	3.92 443	13.05 431	13.35 453	7.30 326	7.98 298	8.08 369	6.39 413	11.17 449	9.30 446	0.02 273	0.03 191	0.00 1	0.03 272	0.16 292	1.55 411
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
raft+_RVC	2.18 167	1.49 374	3.14 126	2.77 422	2.01 398	1.40 58	0.10 78	7.02 243	5.35 226	2.99 154	5.54 219	1.19 136	1.34 193	4.98 166	1.49 195	0.00 1	1.45 501	0.00 1	0.00 1	0.14 272	1.11 369

Syn2CoEx	6.70 442	3.69 487	12.14 473	2.78 423	1.68 373	8.36 427	3.21 430	18.59 499	12.66 443	8.86 388	20.79 478	10.52 413	10.54 476	9.68 414	8.70 435	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 466	1.00 353

RALAANet	2.68 229	1.71 396	4.73 281	2.79 424	0.80 253	3.30 260	0.15 110	7.92 281	5.92 255	5.79 232	6.06 233	3.51 226	1.13 166	6.76 238	2.28 277	0.00 1	0.28 307	0.00 1	0.10 325	0.27 384	0.13 76

Wz-Net-TNSev	12.01 510	11.86 529	38.26 542	2.81 425	1.82 383	18.12 505	11.31 521	16.67 484	21.73 502	15.06 489	17.17 453	19.72 499	20.69 516	20.68 520	21.41 514	0.04 344	0.06 223	0.00 1	0.16 352	0.74 470	1.93 469

XPNet_ROB	6.46 437	1.88 410	7.41 408	2.81 425	0.95 281	6.45 393	6.82 489	13.58 447	8.80 374	15.50 492	15.86 436	19.59 498	7.12 431	11.41 455	9.86 454	0.02 273	0.04 208	0.00 1	0.03 272	0.20 328	0.79 329

MC-Stereo	1.87 124	0.49 101	3.52 164	2.82 427	1.07 296	1.90 110	0.12 88	4.89 115	3.27 98	3.66 172	3.58 160	0.56 112	1.45 198	5.79 194	0.81 94	0.00 1	1.19 483	0.00 1	0.21 390	0.11 221	1.95 470

GwcNet	6.95 446	2.89 472	13.32 479	2.82 427	5.53 506	11.76 470	2.14 402	14.95 468	17.69 483	10.83 443	18.14 466	10.83 425	6.66 421	9.83 424	10.19 459	0.03 314	0.06 223	0.03 426	0.08 306	0.64 459	0.66 299

ADCRef	7.76 465	2.31 447	19.09 508	2.82 427	3.29 449	11.88 472	3.06 424	11.52 382	10.89 419	13.69 480	25.85 503	8.20 371	8.89 464	8.95 388	22.66 517	0.16 423	0.08 241	0.16 476	0.34 460	0.47 443	0.91 342

XX-Stereo	2.95 257	0.48 93	7.08 399	2.84 430	2.51 423	1.63 81	0.20 135	6.15 199	3.38 105	2.38 140	16.00 440	6.90 349	0.25 36	6.40 218	1.14 156	0.00 1	0.66 361	0.00 1	0.31 450	0.16 292	0.57 262

LMCR-Stereo	3.92 344	1.96 421	4.92 289	2.85 431	0.23 102	7.88 419	1.47 376	12.52 413	5.39 230	8.71 383	10.65 365	1.90 165	5.04 376	8.53 365	4.89 374	1.05 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 431	0.05 29

rafts_anoy	2.09 153	1.42 362	3.34 145	2.87 432	2.72 431	2.46 162	0.17 120	6.20 204	6.48 281	3.40 164	2.25 114	1.91 166	1.32 188	3.59 118	1.75 230	0.01 170	1.52 508	0.00 1	0.01 237	0.06 137	0.28 178

tt1	2.53 213	0.91 249	3.53 167	2.92 433	0.53 197	5.60 373	0.61 248	5.55 153	10.56 409	1.54 126	3.54 158	0.34 86	3.00 274	8.20 335	0.68 68	0.00 1	1.13 465	0.00 1	0.03 272	0.11 221	1.88 463

PWC_ROB	8.89 481	4.49 498	15.62 495	2.92 433	4.49 490	7.89 420	1.23 362	17.29 491	20.00 492	16.54 497	28.06 508	14.37 458	11.98 489	14.93 493	15.43 505	0.47 478	0.00 1	0.05 443	0.00 1	0.67 462	1.31 392

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 497	5.37 503	16.61 500	2.95 435	3.02 439	24.75 519	15.44 532	14.68 466	19.73 490	19.77 506	23.97 491	16.98 479	8.40 454	17.58 510	9.23 445	1.59 503	1.75 511	0.16 476	2.63 522	0.75 471	1.85 459

SuperB	8.29 474	3.96 491	24.92 522	2.96 436	1.33 348	9.83 445	4.15 447	10.92 366	29.79 519	11.86 464	12.51 400	6.07 326	6.97 427	11.13 448	14.73 500	0.15 417	0.11 258	0.35 495	0.26 427	12.64 533	1.11 369

G2L-Stereo_test	3.88 341	1.39 357	4.86 285	2.98 437	1.49 361	4.11 329	1.13 356	12.05 395	6.83 302	8.42 369	9.17 322	9.49 395	2.71 262	7.03 256	5.22 384	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.26 372	0.52 251

EDNetEfficient	14.14 517	6.71 510	56.12 553	2.99 438	3.58 460	5.38 367	8.49 503	9.35 322	33.24 523	40.73 542	30.21 515	18.04 488	22.92 524	12.13 466	26.26 530	0.16 423	0.24 301	0.07 452	1.15 507	2.58 510	2.39 493

UDGNet	2.92 253	7.79 515	4.92 289	3.01 439	0.08 17	2.96 231	0.20 135	4.77 105	8.93 377	2.91 151	2.85 132	0.95 130	1.00 155	6.46 220	1.66 220	1.46 501	0.00 1	5.33 528	0.92 502	1.95 503	0.19 128

WCMA_ROB	10.20 495	1.99 424	9.33 451	3.01 439	2.46 419	15.78 494	7.67 500	12.75 419	15.41 467	25.08 522	33.42 525	27.06 520	19.86 512	13.87 485	12.47 484	1.28 498	0.38 325	0.18 482	0.20 384	0.28 387	1.54 408

ADLNet2	4.72 402	1.44 368	6.68 384	3.03 441	3.90 472	6.80 399	2.91 418	11.67 386	9.63 394	7.99 351	9.89 345	9.75 400	5.32 391	7.70 307	7.13 413	0.01 170	0.03 191	0.00 1	0.00 1	0.26 372	0.22 147

STTStereo	3.90 342	1.43 364	8.20 424	3.03 441	2.28 413	3.64 294	0.64 257	10.11 338	7.09 313	10.20 427	7.08 269	8.73 389	3.57 305	7.44 283	4.00 348	0.00 1	0.02 164	0.01 375	0.01 237	0.04 104	0.40 213

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 360	1.53 379	6.87 391	3.04 443	3.33 451	4.34 343	0.59 243	11.36 378	7.92 348	8.98 392	7.98 298	9.72 399	3.82 317	7.92 319	4.43 361	0.15 417	0.02 164	0.03 426	0.03 272	0.07 156	0.14 81
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ACVNet-DCA	2.41 202	0.93 255	3.39 150	3.05 444	0.39 155	5.69 376	0.55 229	9.15 310	4.33 172	1.42 121	3.48 151	0.33 82	3.65 310	8.26 337	0.70 75	0.00 1	1.14 472	0.00 1	0.03 272	0.09 184	1.65 419

xx1	2.73 238	0.93 255	3.39 150	3.05 444	0.39 155	5.69 376	0.55 229	5.34 137	10.76 415	1.42 121	3.48 151	4.63 276	2.83 271	8.26 337	0.70 75	0.00 1	1.14 472	0.00 1	0.25 410	0.09 184	1.65 419

1test111	2.31 187	0.93 255	3.39 150	3.05 444	0.39 155	5.69 376	0.55 229	9.15 310	4.33 172	1.42 121	3.48 151	0.33 82	3.65 310	4.95 164	2.06 256	0.00 1	1.14 472	0.00 1	0.03 272	0.09 184	1.65 419

cc1	2.56 218	0.93 255	3.39 150	3.05 444	0.39 155	5.69 376	0.55 229	5.34 137	10.76 415	1.42 121	3.48 151	0.33 82	3.65 310	8.26 337	0.70 75	0.00 1	1.14 472	0.00 1	0.03 272	0.12 239	1.89 466

GANet	6.86 445	1.78 407	5.98 351	3.05 444	1.12 310	10.12 450	9.38 509	13.41 444	8.67 369	11.46 459	29.87 513	13.94 454	8.25 453	12.06 465	6.33 403	0.40 469	0.06 223	0.16 476	0.33 456	0.18 312	0.59 271

DRN-Test	6.23 431	1.51 375	7.53 410	3.07 449	3.69 464	12.17 477	3.23 431	20.80 520	11.11 426	12.64 469	13.02 410	10.91 427	5.26 385	8.49 362	10.12 458	0.05 359	0.05 217	0.04 436	0.04 290	0.28 387	0.65 290

coex_refinement	4.34 377	1.44 368	4.46 251	3.08 450	1.46 359	4.22 333	0.36 175	11.92 391	8.33 359	8.48 374	13.41 412	9.90 403	3.40 298	6.95 251	8.54 430	0.00 1	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.71 311

CRFU-Net	4.81 407	0.78 204	5.69 338	3.10 451	1.39 352	13.18 484	3.23 431	12.26 401	4.33 172	10.91 448	9.98 349	10.94 428	7.93 448	7.47 292	3.94 346	0.16 423	0.16 277	0.16 476	0.00 1	0.26 372	0.29 181

AdaStereo	3.34 288	0.74 201	4.00 218	3.10 451	0.51 190	4.22 333	1.25 364	12.84 422	8.39 362	6.33 259	9.55 336	5.77 320	1.54 210	5.53 185	2.74 303	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.15 94
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
ac_64	3.98 351	0.86 234	5.10 298	3.17 453	3.43 457	5.80 380	0.70 278	10.87 362	4.96 213	8.94 391	6.46 252	10.70 420	5.52 396	7.44 283	5.10 382	0.03 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.31 188

ccnet	7.45 462	1.89 414	7.71 413	3.18 454	2.35 414	12.19 478	6.14 478	18.95 501	9.36 391	13.33 476	20.38 475	16.00 471	9.10 469	10.10 433	15.40 504	0.44 471	0.34 316	0.25 491	0.25 410	0.48 446	1.18 377

pmcnn	8.17 471	1.70 394	11.49 469	3.18 454	3.07 440	9.66 443	6.06 477	13.60 448	17.71 484	15.23 491	24.02 492	27.61 521	8.81 462	10.36 438	9.51 451	0.08 388	0.08 241	0.00 1	0.00 1	0.31 405	0.87 337

FINET	6.96 447	2.98 473	13.77 482	3.20 456	4.81 499	9.65 442	9.90 512	13.68 450	23.91 508	8.28 366	13.70 415	5.36 303	5.83 400	10.79 442	8.05 424	0.90 490	1.43 500	0.11 461	0.38 468	0.48 446	1.98 474

iResNetv2_ROB	4.72 402	2.26 437	8.87 440	3.20 456	1.25 331	4.32 340	1.73 389	14.22 460	10.62 412	10.53 436	12.13 394	7.77 364	5.54 397	8.29 343	2.76 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 431	0.55 256

GANet-RSSM	3.67 319	1.16 311	4.56 268	3.24 458	2.03 400	2.63 180	0.50 218	11.53 383	6.83 302	6.25 254	10.58 363	7.35 356	6.65 420	6.77 240	2.94 308	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.00 1	0.26 372	0.12 70

iResNet	4.04 354	1.46 372	8.72 434	3.25 459	0.36 145	4.54 351	0.47 201	9.06 305	10.40 407	7.98 349	12.82 408	4.06 249	3.22 281	8.82 378	4.95 377	0.03 314	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.55 256

NCC-stereo	7.43 460	2.28 441	8.58 430	3.28 460	4.48 488	8.34 423	4.27 450	20.45 518	13.66 455	9.17 401	17.52 459	16.49 474	14.31 500	13.71 482	8.95 440	1.73 504	0.12 263	0.01 375	0.50 484	0.21 339	0.60 273

Abc-Net	7.43 460	2.28 441	8.58 430	3.28 460	4.48 488	8.34 423	4.27 450	20.45 518	13.66 455	9.17 401	17.52 459	16.49 474	14.31 500	13.71 482	8.95 440	1.73 504	0.12 263	0.01 375	0.50 484	0.21 339	0.60 273
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HGLStereo	4.58 393	1.04 291	6.02 352	3.30 462	5.14 504	6.36 391	0.71 280	11.04 367	7.60 337	8.04 355	12.85 409	6.90 349	8.51 457	7.85 314	5.93 392	0.02 273	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.15 94

STTRV1_RVC	7.16 454	1.18 314	13.30 477	3.33 463	6.91 514	11.99 474	4.01 445	15.74 477	12.11 437	9.56 416	14.59 428	11.64 437	8.75 460	12.86 475	8.54 430	3.70 519	2.86 529	0.41 500	0.13 344	1.38 493	0.12 70

S-Stereo	6.85 444	0.93 255	10.76 466	3.34 464	3.51 459	6.55 395	6.01 475	13.75 452	23.86 507	9.65 420	15.54 433	11.81 440	8.24 452	8.59 367	11.23 473	0.13 412	0.16 277	0.00 1	0.42 475	0.14 272	2.39 493

SACVNet	4.55 390	1.88 410	5.55 329	3.38 465	1.68 373	3.11 242	2.76 415	12.44 410	6.43 278	11.07 453	11.31 376	10.53 415	5.13 382	9.88 427	4.56 366	0.08 388	0.02 164	0.00 1	0.01 237	0.38 425	0.80 330

StereoDRNet	6.02 429	2.40 452	8.22 425	3.43 466	4.43 485	10.57 459	4.21 448	19.44 506	11.24 429	12.86 470	8.06 303	11.64 437	4.79 366	8.65 373	9.32 447	0.01 170	0.10 254	0.00 1	0.03 272	0.34 413	0.69 304

SGM-ForestM	18.61 532	3.38 479	10.14 462	3.44 467	2.24 411	34.17 538	15.39 531	29.44 538	33.93 524	38.55 540	41.08 538	53.64 548	36.76 543	34.82 540	27.16 533	1.25 497	1.81 514	0.74 503	1.01 504	0.61 457	2.61 499

ISRNet	4.11 360	0.88 244	6.63 380	3.46 468	2.64 428	2.11 131	0.26 154	7.72 278	6.60 287	11.29 457	17.98 464	8.21 372	2.60 259	6.81 242	4.72 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.25 166

TestStereo1	3.12 271	1.34 345	4.67 275	3.47 469	0.71 234	2.50 165	1.45 374	7.27 255	8.71 371	4.91 204	9.28 328	2.34 178	3.61 307	9.44 406	1.62 208	0.00 1	0.33 314	0.00 1	0.00 1	0.30 398	0.40 213

SA-5K	3.12 271	1.34 345	4.67 275	3.47 469	0.71 234	2.50 165	1.45 374	7.27 255	8.71 371	4.91 204	9.28 328	2.34 178	3.61 307	9.44 406	1.62 208	0.00 1	0.33 314	0.00 1	0.00 1	0.30 398	0.40 213

APVNet	6.28 433	2.46 454	10.09 461	3.51 471	3.97 476	12.15 476	1.75 390	20.08 516	6.73 296	6.92 301	13.45 414	10.75 422	6.29 412	11.86 461	14.34 499	0.05 359	0.02 164	0.11 461	0.03 272	0.63 458	0.34 197

SCV	2.06 145	0.84 223	3.74 187	3.56 472	1.22 326	2.30 146	0.76 294	7.87 280	3.29 101	0.59 63	2.83 130	0.67 116	0.58 117	8.00 322	0.91 114	0.00 1	0.89 400	0.00 1	0.48 481	0.41 430	2.18 485

stereogan	8.18 472	1.32 342	9.05 444	3.59 473	4.00 479	20.16 512	3.13 428	17.25 490	20.16 494	10.68 439	19.19 470	20.56 506	10.70 478	14.74 491	7.00 410	0.34 465	0.04 208	0.21 487	0.08 306	0.70 468	0.65 290

ADCS	13.76 515	6.46 509	30.74 535	3.62 474	2.93 436	14.28 489	11.22 519	20.02 513	34.42 527	23.20 513	25.42 502	19.51 497	19.62 511	24.54 530	33.88 544	0.27 459	0.23 298	0.37 498	0.19 372	1.47 494	2.84 501

AF-Net	8.37 475	2.16 432	9.01 442	3.65 475	4.58 494	9.40 439	2.63 409	17.71 492	21.32 500	10.38 433	24.51 497	20.43 503	16.67 506	12.54 472	10.76 470	0.70 486	0.00 1	0.12 468	0.00 1	0.47 443	0.42 228

RASNet	5.00 412	1.19 317	5.69 338	3.68 476	4.80 498	5.04 363	1.29 368	10.26 341	8.99 380	5.89 236	11.65 384	10.55 416	9.76 471	9.96 431	10.32 462	0.20 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.73 316

NVstereo2D	4.82 408	1.29 336	7.98 421	3.68 476	3.48 458	8.02 421	3.10 425	11.25 372	15.50 469	5.14 215	7.71 286	8.21 372	4.68 361	10.19 436	4.30 357	0.02 273	0.19 284	0.13 470	0.36 465	0.07 156	1.12 372

DISCO	6.58 441	0.98 277	6.44 373	3.75 478	1.18 319	11.19 466	3.29 435	12.92 426	16.72 476	7.27 322	11.74 386	17.34 482	6.60 418	19.59 518	11.59 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 440	0.50 244

AASNet	4.20 369	1.63 387	5.82 343	3.79 479	3.93 473	6.55 395	1.22 361	19.12 504	6.82 301	7.86 344	8.35 309	4.36 266	2.55 257	3.87 128	7.47 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 449	0.22 147

YMNet	5.84 423	2.29 444	10.08 459	3.80 480	4.45 486	10.40 453	0.88 327	10.81 359	7.17 318	14.28 486	16.67 447	11.58 434	4.41 344	8.51 363	9.37 448	0.12 409	0.35 320	0.11 461	0.08 306	0.79 474	0.62 281

YMNet_1	5.84 423	2.29 444	10.08 459	3.80 480	4.45 486	10.40 453	0.88 327	10.81 359	7.17 318	14.28 486	16.67 447	11.58 434	4.41 344	8.51 363	9.37 448	0.12 409	0.35 320	0.11 461	0.08 306	0.79 474	0.62 281

AACVNet	3.71 326	1.63 387	4.89 287	3.80 480	0.62 216	3.25 255	0.30 166	9.47 323	3.81 141	6.34 262	10.74 367	10.52 413	4.92 370	9.31 403	3.88 341	0.03 314	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.34 413	0.28 178

ADLNet	4.56 392	1.19 317	5.52 328	3.81 483	3.59 461	6.98 404	2.40 406	12.01 394	7.96 349	10.52 435	9.67 342	8.26 374	4.98 373	6.59 224	6.93 408	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.01 237	0.22 346	0.55 256

WZ-Net	13.61 514	5.57 504	42.84 546	3.89 484	3.19 445	19.90 510	15.44 532	15.67 476	32.04 522	16.13 495	28.69 509	22.17 510	15.84 504	21.40 524	26.87 531	0.75 487	0.01 127	0.01 375	0.03 272	0.51 451	1.20 379

GANetREF_RVC	6.97 448	3.59 484	9.14 447	4.00 485	0.40 160	13.17 483	11.27 520	15.95 479	17.51 482	10.62 438	10.66 366	12.15 446	7.97 449	13.18 479	5.04 378	0.45 473	0.00 1	0.01 375	0.15 350	3.47 514	0.60 273
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
XQC	9.46 487	4.84 501	18.88 506	4.07 486	3.09 442	15.97 495	6.65 485	16.26 482	26.63 513	12.63 468	12.35 398	15.75 468	10.62 477	16.48 502	21.19 512	0.44 471	0.96 417	0.05 443	0.32 453	1.10 484	0.99 351

CC-Net-ROB	8.09 469	10.11 525	9.03 443	4.07 486	3.74 468	15.24 491	4.84 461	18.44 497	10.87 418	6.73 291	14.03 421	7.54 360	4.68 361	11.61 459	3.98 347	6.59 525	2.54 523	16.51 535	1.19 509	7.88 527	2.20 486

DANet	6.46 437	1.58 383	9.58 457	4.10 488	3.99 478	9.13 438	1.34 371	10.37 345	7.76 340	13.76 481	15.66 434	16.14 472	7.03 430	13.07 478	13.62 496	0.19 434	0.12 263	0.02 408	0.02 257	0.15 288	1.61 414
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IIG-Stereo	3.28 282	0.98 277	3.57 174	4.14 489	0.22 99	2.56 171	0.71 280	7.04 245	6.10 260	8.49 375	9.38 334	7.82 367	2.73 264	9.69 419	1.99 251	0.02 273	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.14 81

Nwc_Net	7.54 463	1.91 416	8.71 433	4.16 490	3.42 456	10.77 461	2.00 397	20.33 517	12.19 438	9.10 398	24.04 494	17.67 485	13.58 495	12.14 467	9.12 444	0.94 492	0.00 1	0.00 1	0.02 257	0.22 346	0.41 223

LE_ROB	17.31 527	2.62 463	14.26 488	4.20 491	1.80 380	17.40 501	9.70 511	15.38 473	55.92 553	63.97 563	40.81 537	35.50 535	39.26 546	15.64 498	28.51 536	0.06 371	0.11 258	0.13 470	0.21 390	0.14 272	0.51 248

MFN_U_SF_RVC	13.54 513	4.69 500	28.43 531	4.24 492	2.50 422	24.26 518	5.99 473	28.23 534	20.18 495	24.06 519	29.38 511	30.35 525	16.92 507	20.98 523	21.39 513	1.35 499	1.13 465	1.02 506	1.41 514	1.88 502	2.50 498

RP	7.41 458	1.90 415	7.33 403	4.26 493	5.25 505	6.64 397	3.46 437	12.44 410	16.23 474	10.36 432	23.00 489	18.72 491	16.59 505	11.10 446	8.47 429	1.10 494	0.02 164	0.12 468	0.16 352	0.43 435	0.65 290

DeepPrunerF	7.18 455	3.58 483	25.29 524	4.27 494	7.20 516	3.78 308	4.64 458	14.03 457	20.86 498	8.85 387	10.57 362	7.35 356	7.88 447	12.16 468	10.66 468	0.25 453	0.16 277	0.29 492	0.43 477	0.77 473	0.65 290

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 436	6.12 508	6.53 377	4.29 495	3.61 462	15.41 492	4.13 446	12.36 405	7.32 327	7.60 334	8.51 311	8.97 392	2.64 261	10.17 435	3.72 331	8.16 529	2.40 519	2.00 516	0.11 332	8.55 528	5.84 522

PASM	9.11 483	5.68 505	25.06 523	4.33 496	4.18 481	7.01 405	8.48 502	12.37 406	20.95 499	13.49 478	15.37 432	18.80 492	11.52 485	14.70 490	12.70 486	0.93 491	1.19 483	0.32 494	1.21 510	1.66 497	2.22 488

OMP-Stereo	3.15 274	1.19 317	3.49 162	4.34 497	0.51 190	2.20 137	1.21 359	6.67 225	6.52 284	7.99 351	6.24 243	8.38 381	2.44 253	9.65 413	1.92 244	0.01 170	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.15 94

DGSMNet	7.10 451	3.49 481	15.11 493	4.36 498	4.41 484	8.94 436	6.25 479	15.10 470	14.28 459	8.15 362	14.51 427	10.08 406	5.38 392	11.04 445	7.95 422	1.49 502	2.00 515	1.79 514	1.68 520	2.43 507	3.48 508

MDST_ROB	9.13 485	1.31 339	10.16 463	4.36 498	2.48 421	28.66 529	7.64 498	19.96 511	14.97 463	27.53 524	24.02 492	9.47 394	5.27 386	16.31 501	8.61 433	0.63 482	0.19 284	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.90 339

RGC	7.40 457	2.77 468	7.71 413	4.43 500	4.87 500	8.88 433	2.96 420	16.05 480	12.76 448	11.96 467	19.57 472	18.32 490	11.57 486	13.89 486	9.58 452	0.83 489	0.02 164	0.24 490	0.41 474	0.40 429	0.77 324

TCMNet	5.54 421	2.53 456	10.92 467	4.50 501	6.58 511	8.90 435	1.31 370	11.59 384	8.68 370	7.24 319	12.74 405	8.37 378	4.65 360	9.30 402	10.83 471	0.11 407	0.19 284	0.31 493	0.09 318	0.84 479	1.07 363

AnyNet_C32	11.82 508	7.08 511	25.83 525	4.55 502	5.88 509	16.92 499	16.97 541	14.14 458	18.11 486	16.87 498	21.66 482	14.78 461	13.87 498	23.54 529	31.83 541	0.24 450	0.28 307	0.35 495	0.53 486	1.35 492	1.71 437

RTSC	9.87 491	4.34 495	16.44 498	4.60 503	2.38 415	12.54 479	0.75 292	18.19 495	37.31 535	16.16 496	15.86 436	13.32 450	7.56 443	20.93 522	23.50 522	0.34 465	1.07 455	0.02 408	0.35 463	0.71 469	0.99 351

SHD	10.45 498	3.67 486	14.03 485	4.81 504	4.52 491	11.93 473	1.66 388	21.36 524	38.40 537	18.84 502	21.72 483	17.63 483	13.07 491	15.65 499	17.71 507	0.36 467	1.09 457	0.01 375	0.32 453	0.50 450	1.67 426

AnyNet_C01	16.99 523	12.34 531	60.47 555	4.88 505	3.11 444	31.77 532	16.79 539	18.60 500	17.96 485	18.62 501	38.50 533	24.03 511	19.00 509	30.59 536	35.18 546	0.29 461	0.56 343	0.45 502	0.48 481	2.70 511	3.40 506

GASNet	5.62 422	5.76 506	12.05 471	5.03 506	2.08 404	3.77 307	1.53 380	12.92 426	11.62 433	9.64 417	7.40 280	8.58 387	7.54 441	14.76 492	8.25 427	0.02 273	0.15 275	0.00 1	0.00 1	0.81 478	0.52 251

PVD	16.41 521	3.98 492	16.04 496	5.38 507	4.59 496	19.44 509	7.28 496	28.88 536	49.27 547	31.53 530	43.72 541	30.36 526	32.17 540	26.70 533	23.19 520	0.25 453	1.48 505	0.04 436	0.59 489	0.52 452	2.87 502

BEATNet-Init1	24.70 539	11.33 528	44.28 547	5.48 508	3.94 474	47.60 553	22.33 548	34.94 539	40.01 539	48.11 551	49.98 548	59.86 552	43.17 550	39.48 547	31.77 540	1.37 500	1.76 513	1.17 509	1.17 508	2.44 508	3.85 513

Consistency-Raft	9.58 489	5.11 502	13.00 476	5.61 509	8.92 525	4.03 324	5.07 465	19.73 510	24.90 511	11.32 458	29.86 512	13.36 451	6.16 408	8.00 322	13.47 494	0.67 484	0.34 316	1.81 515	4.36 534	12.23 531	3.62 511

RTS	19.64 535	10.42 526	87.01 564	5.88 510	6.82 512	41.73 546	16.69 537	16.80 487	41.90 541	23.44 514	32.96 523	13.79 452	21.49 518	38.85 545	30.84 538	0.46 475	0.70 370	0.00 1	0.09 318	1.13 485	1.70 434

RTSA	19.64 535	10.42 526	87.01 564	5.88 510	6.82 512	41.73 546	16.69 537	16.80 487	41.90 541	23.44 514	32.96 523	13.79 452	21.49 518	38.85 545	30.84 538	0.46 475	0.70 370	0.00 1	0.09 318	1.13 485	1.70 434

MANE	20.98 538	3.23 476	8.81 436	5.96 512	6.96 515	33.07 536	13.20 526	35.43 540	38.86 538	44.72 548	52.41 552	53.20 547	41.84 549	34.74 539	27.45 534	1.87 509	2.27 517	1.54 513	10.18 543	0.69 466	3.11 503

G-Net	8.60 479	1.93 417	12.59 474	6.04 513	3.66 463	25.93 522	4.26 449	10.35 344	8.05 352	19.71 505	24.73 498	14.15 456	15.49 503	11.30 450	10.69 469	0.50 481	0.46 335	0.19 484	0.25 410	0.80 476	0.91 342

ELAS	17.99 529	3.49 481	11.19 468	6.14 514	5.79 508	34.89 539	17.28 543	28.75 535	30.47 520	40.80 544	45.79 543	39.04 538	32.05 539	27.63 534	24.30 527	1.88 510	2.41 521	1.09 507	1.48 515	1.83 501	3.48 508
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCDC_ROB	8.50 477	4.40 496	9.57 456	6.16 515	4.54 493	10.46 455	1.03 344	15.30 471	28.16 516	10.88 446	30.88 518	6.96 352	11.31 483	14.57 489	10.40 463	3.10 517	0.02 164	0.00 1	0.00 1	1.55 496	0.63 285

ELAS_RVC	17.82 528	3.60 485	11.92 470	6.63 516	5.73 507	30.34 531	19.64 545	26.92 532	35.06 530	40.79 543	41.32 539	37.31 537	31.61 536	30.54 535	22.93 518	1.97 512	2.40 519	1.28 511	1.27 511	1.71 498	3.51 510
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 524	7.98 516	24.37 521	6.82 517	2.93 436	39.68 545	16.11 534	25.46 531	34.93 529	34.13 534	34.20 526	29.20 523	24.94 529	23.01 527	19.39 510	2.79 514	2.87 530	1.18 510	1.53 517	6.78 525	3.31 505

anonymity	8.04 468	4.13 493	12.86 475	7.43 518	13.11 536	8.34 423	2.02 398	18.21 496	7.55 335	13.88 482	9.27 327	10.63 417	7.79 445	11.57 458	6.06 393	6.25 524	5.59 548	3.71 523	3.28 528	3.27 512	5.78 521

NVStereoNet_ROB	17.22 525	8.76 519	16.47 499	7.52 519	8.42 523	13.75 488	11.07 515	24.24 529	26.67 514	31.00 528	46.49 544	34.88 534	27.06 532	22.72 526	23.61 523	6.83 527	4.32 543	6.32 529	10.37 544	4.39 515	9.57 535
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LSM	14.85 518	7.41 514	36.29 540	7.76 520	43.77 560	11.24 467	12.14 524	16.73 486	23.72 506	23.73 518	32.92 522	18.89 494	13.31 493	16.60 503	12.37 482	0.26 456	0.86 397	0.11 461	0.43 477	1.24 488	17.26 553

testlalala2	2.34 189	0.64 167	2.49 64	9.58 521	6.50 510	3.57 285	0.18 125	5.34 137	3.20 94	3.87 180	4.57 185	3.12 203	0.52 106	1.49 40	0.44 8	0.00 1	0.31 311	0.00 1	0.43 477	0.12 239	0.40 213

UDG	9.12 484	10.06 524	6.35 371	10.06 522	9.64 526	10.48 456	2.33 404	12.73 417	10.19 401	8.33 367	10.27 353	16.70 477	10.47 475	8.33 350	9.07 443	4.28 520	2.59 525	18.90 537	3.83 531	11.35 530	6.50 525

SGM+DAISY	17.25 526	9.46 521	22.74 516	10.11 523	11.40 531	28.98 530	13.74 528	21.15 521	16.85 478	31.39 529	34.79 527	34.05 532	24.24 528	26.23 532	19.31 508	8.79 531	7.56 552	4.88 526	3.93 532	6.07 522	9.33 532

PSMNet-RUCA	6.00 427	5.79 507	14.15 486	10.30 524	7.63 518	6.94 401	1.89 393	12.74 418	10.95 421	4.10 188	11.72 385	4.77 279	1.72 222	8.74 376	5.09 381	1.88 510	0.12 263	4.77 525	0.71 495	5.10 518	0.82 332

MFMNet_re	14.09 516	9.67 522	20.31 511	10.40 525	7.62 517	21.38 514	17.49 544	21.36 524	31.95 521	23.70 517	29.22 510	18.87 493	27.41 533	14.27 487	11.16 472	2.85 515	1.51 507	0.41 500	0.28 436	4.88 516	7.10 526

FADE	26.04 541	18.79 535	52.46 551	10.51 526	10.00 529	22.56 515	9.20 507	36.24 541	53.07 550	20.35 507	19.04 469	26.62 518	34.46 541	40.25 548	35.42 547	31.16 556	14.37 556	38.03 555	37.28 557	5.44 520	5.60 520

PDISCO_ROB	10.27 496	2.79 470	13.30 477	10.58 527	9.96 528	22.78 516	5.99 473	20.01 512	28.57 517	11.88 465	14.49 426	20.54 504	4.92 370	17.01 507	10.29 461	5.79 523	0.42 329	0.14 472	0.13 344	2.53 509	3.25 504

CAS	2.42 203	0.37 37	2.30 53	11.49 528	3.97 476	1.65 83	0.02 19	4.08 69	2.84 75	0.51 43	1.65 86	0.25 65	0.28 44	1.73 52	0.92 115	10.05 535	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.01 18	6.26 524

SPS-STEREO	15.83 520	7.38 513	14.92 492	11.63 529	11.77 534	25.30 521	7.12 493	25.20 530	17.06 479	32.24 531	30.34 516	31.63 527	22.59 521	25.67 531	21.97 515	7.71 528	4.50 544	3.35 522	1.56 518	6.97 526	7.72 528
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SQANet	8.22 473	4.42 497	7.19 402	12.11 530	9.77 527	11.80 471	3.23 431	12.00 393	6.60 287	8.59 378	11.52 380	10.97 429	5.31 390	11.10 446	4.20 352	9.56 532	2.29 518	10.51 531	1.61 519	13.06 535	8.49 529

DDUNet	10.03 493	12.17 530	8.24 426	13.02 531	11.73 533	10.32 452	3.76 439	12.27 402	8.35 361	9.64 417	13.89 419	16.48 473	6.67 422	9.50 409	7.00 410	6.80 526	3.45 538	21.10 538	4.33 533	12.78 534	9.12 531

otaku	12.35 511	8.64 518	9.11 446	13.56 532	10.98 530	26.23 523	7.22 495	19.45 507	19.26 489	11.92 466	17.90 463	20.21 501	8.91 465	16.06 500	6.09 395	9.77 534	2.50 522	13.23 532	1.90 521	14.61 536	9.41 534

SAMSARA	15.67 519	3.89 490	14.48 489	13.77 533	7.92 521	38.69 543	73.90 566	21.22 522	24.66 509	17.04 499	13.86 418	30.01 524	13.07 491	18.07 512	17.48 506	0.23 448	1.46 503	0.07 452	0.40 471	0.99 482	2.15 483

Ntro	12.91 512	9.95 523	10.01 458	14.12 534	12.55 535	26.31 524	6.76 487	19.04 503	22.03 505	10.23 429	16.26 441	20.22 502	10.06 473	16.81 505	7.93 421	10.16 536	2.55 524	15.19 534	2.86 523	15.27 537	9.93 537

JetBlue	29.99 546	17.24 533	55.64 552	16.24 535	21.08 548	62.07 564	33.14 555	40.60 544	35.73 533	34.59 537	40.67 536	57.18 551	43.54 551	51.46 559	52.18 561	2.72 513	4.58 546	2.86 518	3.53 529	10.57 529	14.11 548

ACVNet-4b	16.48 522	23.07 537	14.73 491	16.69 536	15.18 539	31.83 533	7.30 497	19.71 509	27.82 515	11.54 462	22.10 486	31.68 528	8.96 467	18.88 514	7.28 415	11.04 538	2.65 526	24.93 542	5.02 536	18.57 540	10.67 540

ACVNet_1	19.51 534	26.19 540	15.50 494	17.71 537	15.28 540	26.46 525	9.36 508	29.16 537	34.18 525	25.06 521	24.89 499	37.18 536	21.93 520	17.80 511	15.03 502	11.08 539	2.83 527	25.29 543	5.06 538	19.11 541	11.14 541

RainbowNet	18.69 533	27.15 542	22.03 515	18.76 538	15.00 538	27.97 528	10.17 513	27.99 533	34.19 526	15.53 493	27.53 506	25.33 514	13.80 497	19.86 519	10.59 464	14.50 546	3.57 539	23.85 541	5.03 537	18.49 539	12.41 544

ACVNet_2	27.45 542	30.56 547	27.90 529	20.72 539	15.55 541	37.22 541	14.00 529	49.32 554	65.88 562	43.17 545	56.99 556	51.90 544	26.98 531	21.46 525	15.38 503	10.77 537	2.85 528	23.12 540	3.62 530	20.08 542	11.47 542

MADNet+	27.96 543	35.32 550	91.41 568	21.04 540	8.86 524	49.25 555	47.41 562	36.98 542	37.84 536	21.00 510	30.83 517	25.41 515	34.95 542	46.51 554	51.54 560	3.04 516	3.33 536	1.48 512	1.05 505	5.85 521	6.05 523

test_for_model	7.41 458	28.34 543	2.84 99	22.38 541	16.53 542	3.40 266	0.91 332	6.72 231	4.54 188	8.04 355	2.84 131	1.04 132	0.43 95	0.86 5	0.60 51	9.67 533	3.31 535	0.00 1	0.08 306	26.60 548	9.03 530

DispFullNet	18.06 530	27.03 541	34.90 538	22.68 542	20.79 545	15.03 490	3.18 429	16.95 489	26.06 512	20.48 508	16.91 449	20.55 505	18.37 508	23.48 528	12.16 481	5.31 522	2.91 531	31.24 546	8.09 542	22.63 544	12.44 545

PWCK	31.62 549	45.59 556	49.67 549	30.49 543	7.80 519	42.91 548	29.73 554	45.45 547	44.44 543	47.41 549	36.92 531	47.86 543	26.79 530	41.90 550	33.36 543	22.77 551	4.56 545	29.89 545	5.13 539	29.43 552	10.36 539

Dean	35.52 551	40.12 554	27.99 530	30.63 544	17.33 543	45.80 552	11.68 522	57.61 563	76.54 566	63.70 562	60.65 559	66.93 561	49.40 556	38.12 543	40.28 552	12.18 542	3.73 541	28.86 544	5.94 541	20.69 543	12.16 543

IMH-64-1	28.06 544	29.98 544	19.46 509	32.15 545	20.98 546	27.68 526	16.66 535	47.31 548	44.85 544	34.14 535	50.94 549	41.49 540	31.67 537	37.53 541	23.88 524	14.17 544	2.96 532	34.45 548	11.15 545	26.12 546	13.75 546

IMH-64	28.06 544	29.98 544	19.46 509	32.15 545	20.98 546	27.68 526	16.66 535	47.31 548	44.85 544	34.14 535	50.94 549	41.49 540	31.67 537	37.53 541	23.88 524	14.17 544	2.96 532	34.45 548	11.15 545	26.12 546	13.75 546

WAO-7	30.22 547	25.83 539	23.33 517	33.10 547	14.36 537	36.98 540	22.41 549	52.85 558	64.46 560	43.76 546	59.24 558	52.31 545	45.69 553	32.82 537	32.60 542	11.16 540	5.49 547	13.76 533	12.60 549	12.36 532	9.38 533

LVE	35.84 553	41.54 555	36.25 539	33.36 548	18.92 544	53.05 560	27.99 553	53.17 561	64.93 561	47.63 550	61.58 560	54.25 549	38.72 545	38.72 544	35.50 548	16.36 550	6.23 549	31.51 547	14.04 550	25.01 545	18.07 554

IMH	30.65 548	30.30 546	21.09 513	34.89 549	21.75 550	33.16 537	16.91 540	49.53 555	52.50 548	38.41 539	55.10 555	45.13 542	40.36 548	41.57 549	25.66 529	14.74 547	3.36 537	35.43 550	11.69 547	27.31 551	14.16 549

TorneroNet-64	33.32 550	33.28 548	33.07 536	35.14 550	21.25 549	48.02 554	21.13 546	43.47 546	58.77 554	33.36 533	46.64 545	62.00 555	38.19 544	44.82 553	35.07 545	15.02 548	3.59 540	35.81 551	12.20 548	29.45 553	16.17 550

WAO-6	35.59 552	37.89 553	17.67 503	37.86 551	24.46 552	37.85 542	21.49 547	49.01 553	67.96 563	44.22 547	48.08 546	53.02 546	53.39 558	33.67 538	36.83 549	26.05 554	7.83 553	43.19 556	21.76 555	30.18 554	19.37 556

TorneroNet	36.02 554	35.25 549	36.33 541	38.44 552	22.19 551	50.72 558	24.42 552	48.39 551	54.53 551	38.03 538	53.44 553	62.83 558	44.79 552	47.68 556	42.11 555	15.69 549	3.97 542	37.25 552	15.05 551	30.83 555	18.40 555

WAO-8	38.93 555	36.84 551	23.97 519	43.96 553	24.48 553	45.73 550	22.62 550	53.10 559	75.66 564	53.86 556	66.14 564	62.39 556	55.11 560	43.01 551	40.67 553	22.98 552	7.22 550	37.53 553	19.49 553	27.04 550	16.83 551

Venus	38.93 555	36.84 551	23.97 519	43.96 553	24.48 553	45.73 550	22.62 550	53.10 559	75.66 564	53.86 556	66.17 565	62.39 556	55.11 560	43.01 551	40.67 553	22.98 552	7.22 550	37.53 553	19.49 553	27.02 549	16.83 551

UNDER WATER-64	46.01 558	48.25 557	68.05 557	44.59 555	28.11 555	57.02 563	43.78 560	40.20 543	48.80 546	52.08 555	42.95 540	67.22 562	57.71 562	48.98 558	49.57 558	40.01 558	17.98 557	52.15 559	39.41 559	38.99 556	34.41 558

JetRed	61.44 564	61.87 563	83.02 563	46.49 556	56.73 564	83.63 565	65.09 564	59.75 565	64.22 559	69.50 566	69.26 566	66.24 560	47.62 554	61.80 563	74.60 566	45.99 560	66.40 567	46.67 557	45.27 561	63.49 563	51.22 563

UNDER WATER	45.99 557	49.80 558	68.56 558	49.99 557	32.13 556	55.35 562	39.50 557	41.12 545	52.90 549	50.69 552	45.18 542	67.79 563	58.75 563	51.93 561	50.97 559	30.59 555	14.03 555	51.66 558	37.15 556	40.27 557	31.35 557

GCST	9.50 488	17.91 534	6.18 360	53.02 558	11.57 532	10.95 463	0.20 135	7.71 277	7.12 315	9.83 423	4.71 188	4.87 285	1.49 200	9.87 425	2.06 256	8.70 530	0.07 237	22.79 539	0.40 471	6.66 524	3.86 514

DPSimNet_ROB	54.45 561	65.73 565	47.00 548	54.49 559	46.37 561	55.34 561	56.47 563	56.18 562	59.04 555	64.57 564	51.76 551	64.01 559	54.49 559	47.54 555	67.21 565	63.21 565	27.86 562	58.04 562	51.28 563	46.61 558	51.87 564

HanzoNet	57.16 563	60.12 562	60.00 554	55.77 560	42.11 558	51.98 559	41.93 558	52.07 556	61.47 557	65.98 565	65.90 563	72.11 565	70.14 565	71.11 565	61.13 563	64.31 566	34.72 563	62.27 563	50.86 562	52.83 561	46.33 561

notaker	48.05 559	55.94 560	50.90 550	56.89 561	40.29 557	38.96 544	33.86 556	47.82 550	55.70 552	57.55 558	57.48 557	60.22 553	59.71 564	54.64 562	43.27 556	41.13 559	19.86 558	57.61 561	37.79 558	50.95 559	40.33 559

ktn	49.32 560	58.11 561	40.16 544	59.92 562	43.22 559	49.79 557	42.99 559	48.56 552	60.67 556	51.59 553	54.51 554	55.34 550	52.65 557	47.92 557	37.91 550	57.88 563	24.79 559	63.00 564	43.57 560	52.51 560	41.31 560

ASD4	76.04 567	81.96 569	69.18 560	68.53 563	80.95 568	96.29 569	99.16 574	77.84 567	93.51 571	77.76 567	85.79 567	78.58 566	76.90 567	78.02 567	82.88 567	58.77 564	62.96 565	55.01 560	62.53 565	68.78 564	65.30 566

LRCNet_RVC	66.47 565	66.44 566	69.02 559	71.60 564	54.27 563	32.21 535	2.93 419	63.19 566	21.83 503	82.02 568	90.16 569	83.59 567	72.13 566	69.45 564	53.25 562	95.47 573	64.21 566	95.15 573	95.27 573	72.59 565	74.60 567

KSHMR	56.07 562	64.25 564	40.47 545	74.89 565	49.63 562	49.42 556	45.46 561	57.71 564	63.52 558	61.65 561	61.67 561	71.88 564	47.67 555	51.47 560	44.57 557	54.67 562	62.25 564	66.31 565	54.18 564	53.03 562	46.75 562

xxxxx1	85.58 570	90.37 571	96.61 571	76.69 566	80.77 565	97.50 572	96.92 571	85.57 568	88.66 568	88.63 569	91.64 570	94.27 570	93.09 569	90.03 570	91.91 569	70.77 567	70.62 568	73.61 569	81.26 570	72.90 566	79.86 568

tt_ll	85.58 570	90.37 571	96.61 571	76.69 566	80.77 565	97.50 572	96.92 571	85.57 568	88.66 568	88.63 569	91.64 570	94.27 570	93.09 569	90.03 570	91.91 569	70.77 567	70.62 568	73.61 569	81.26 570	72.90 566	79.86 568

ff	85.58 570	90.37 571	96.61 571	76.69 566	80.77 565	97.50 572	96.92 571	85.57 568	88.66 568	88.63 569	91.64 570	94.27 570	93.09 569	90.03 570	91.91 569	70.77 567	70.62 568	73.61 569	81.26 570	72.90 566	79.86 568

tt	83.10 569	0.43 60	99.97 578	79.27 569	93.14 571	100.00 579	100.00 579	100.00 581	99.89 576	60.55 560	48.44 547	99.98 580	99.96 578	99.98 580	100.00 582	91.80 572	99.82 576	73.67 572	73.25 568	86.43 572	55.39 565

USTest	87.45 573	75.67 567	64.78 556	81.43 570	83.22 570	99.90 578	99.97 577	99.47 576	99.59 575	98.27 573	99.02 576	90.91 569	98.36 574	83.71 568	98.28 575	79.81 570	95.66 572	69.62 566	73.61 569	75.15 569	82.65 572

MADNet++	82.81 568	81.73 568	74.64 561	87.71 571	82.67 569	93.35 567	70.27 565	86.39 571	82.88 567	93.51 572	86.62 568	86.40 568	81.37 568	88.21 569	88.63 568	86.59 571	84.23 571	72.14 568	68.69 567	78.88 571	81.36 571

TCMNet-wrong-test	67.37 566	85.99 570	81.87 562	95.65 572	94.75 572	89.54 566	85.95 567	52.26 557	35.23 532	51.69 554	62.14 562	60.40 554	40.29 547	77.33 566	64.52 564	48.91 561	9.04 554	69.84 567	68.02 566	91.10 573	82.88 573

MEDIAN_ROB	98.44 575	99.70 575	99.34 575	97.13 573	97.06 573	96.94 570	95.91 570	97.71 574	97.33 573	98.78 576	98.91 575	99.19 575	98.13 573	96.94 573	96.99 574	99.97 577	99.18 574	100.00 577	99.99 578	99.70 576	99.83 576

Anonymous_1	99.01 577	99.91 576	99.85 577	97.31 574	99.09 576	100.00 579	100.00 579	99.59 578	99.96 577	99.29 578	99.86 577	99.55 577	99.99 579	99.30 575	99.76 576	95.67 574	99.58 575	97.24 574	98.56 575	97.36 574	98.34 575

DLNR_Zeroshot_test	24.96 540	51.28 559	90.69 567	97.84 575	97.22 574	1.40 58	0.12 88	23.19 528	3.55 122	1.21 118	2.95 136	0.72 118	0.31 52	7.09 260	2.61 292	38.70 557	1.32 492	0.00 1	0.29 442	77.04 570	1.68 429

PML	97.69 574	100.00 580	96.50 570	97.85 576	97.35 575	99.77 577	99.36 575	96.92 572	96.34 572	100.00 580	96.52 573	97.41 574	99.61 575	100.00 581	95.46 572	99.99 579	97.44 573	100.00 577	96.08 574	99.13 575	88.02 574

DPSM_ROB	99.94 583	100.00 580	100.00 582	99.74 577	100.00 579	100.00 579	100.00 579	100.00 581	100.00 579	100.00 580	100.00 579	100.00 582	100.00 580	100.00 581	100.00 582	99.08 575	100.00 579	100.00 577	100.00 580	99.98 577	99.94 577

DPSM	99.94 583	100.00 580	100.00 582	99.74 577	100.00 579	100.00 579	100.00 579	100.00 581	100.00 579	100.00 580	100.00 579	100.00 582	100.00 580	100.00 581	100.00 582	99.08 575	100.00 579	100.00 577	100.00 580	99.98 577	99.94 577

HaxPig	98.85 576	99.94 577	95.36 569	99.99 579	99.98 577	94.12 568	94.52 568	99.12 575	99.96 577	99.96 579	99.99 578	99.98 580	99.89 577	98.16 574	96.14 573	99.98 578	99.99 578	100.00 577	99.99 578	99.99 579	99.95 579

DPSMNet_ROB	99.90 581	100.00 580	99.99 579	99.99 579	100.00 579	100.00 579	100.00 579	99.98 579	100.00 579	98.37 574	100.00 579	99.81 578	100.00 580	99.97 577	99.99 579	100.00 581	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 580	99.99 580

DGTPSM_ROB	99.90 581	100.00 580	99.99 579	99.99 579	100.00 579	100.00 579	100.00 579	99.98 579	100.00 579	98.37 574	100.00 579	99.81 578	100.00 580	99.97 577	99.99 579	99.99 579	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 580	99.99 580

ccccc	99.31 578	96.47 574	100.00 582	100.00 582	100.00 579	97.29 571	99.42 576	99.52 577	97.83 574	99.28 577	97.64 574	99.32 576	99.84 576	99.92 576	99.98 578	100.00 581	100.00 579	99.95 576	99.77 577	100.00 580	100.00 583

Selective-RAFT-Error	100.00 585	100.00 580	100.00 582	100.00 582	100.00 579	100.00 579	100.00 579	100.00 581	100.00 579	100.00 580	100.00 579	100.00 582	100.00 580	100.00 581	100.00 582	100.00 581	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 580	100.00 583

CasAABBNet	100.00 585	100.00 580	100.00 582	100.00 582	100.00 579	100.00 579	100.00 579	100.00 581	100.00 579	100.00 580	100.00 579	100.00 582	100.00 580	100.00 581	100.00 582	100.00 581	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 580	100.00 583

test_example2	99.38 579	99.98 579	99.99 579	100.00 582	99.98 577	99.73 576	99.99 578	96.99 573	100.00 579	100.00 580	100.00 579	96.49 573	96.74 572	99.97 577	99.96 577	100.00 581	99.97 577	98.68 575	99.11 576	100.00 580	100.00 583

LSM0	100.00 585	100.00 580	100.00 582	100.00 582	100.00 579	100.00 579	100.00 579	100.00 581	100.00 579	100.00 580	100.00 579	100.00 582	100.00 580	100.00 581	100.00 582	100.00 581	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 580	99.99 580

AVERAGE_ROB	99.63 580	99.96 578	98.88 574	100.00 582	100.00 579	98.16 575	95.64 569	100.00 581	100.00 579	100.00 580	100.00 579	100.00 582	100.00 580	100.00 581	99.99 579	100.00 581	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 580	100.00 583

Low-res two-view benchmark