Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.19 7	0.18 84	0.27 20	0.27 1	0.20 73	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 31	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 15	0.17 244	0.16 345	0.15 117	0.13 135	0.15 166	0.12 107

CREStereo	0.28 77	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 169	0.25 80	0.51 94	0.72 244	0.42 124	0.51 130	0.32 65	0.26 89	0.38 53	0.25 71	0.16 206	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.11 64
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 502	0.39 158	0.28 3	0.15 1	0.23 17	0.18 10	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 45	0.30 12	0.18 1	0.16 206	0.09 22	0.12 22	0.08 1	0.16 206	0.09 4

trnet	0.27 70	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 169	0.23 58	0.52 103	0.72 244	0.42 124	0.51 130	0.34 81	0.26 89	0.39 57	0.25 71	0.15 158	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

2.75w_new	0.21 13	0.18 84	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 17	0.34 214	0.36 30	0.28 31	0.34 78	0.26 31	0.17 4	0.22 45	0.36 39	0.23 46	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 54	0.29 5	0.22 111	0.21 10	0.26 91	0.33 23	0.31 48	0.20 8	0.30 52	0.22 29	0.22 45	0.47 117	0.22 26	0.11 21	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.10 28

LoS	0.29 88	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 31	0.33 137	0.29 135	0.51 94	0.72 244	0.34 78	0.52 139	0.41 130	0.28 113	0.47 117	0.28 138	0.15 158	0.11 131	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.11 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.32 114	0.16 39	0.24 5	0.29 5	0.18 31	0.45 233	0.22 44	0.56 116	0.63 201	0.46 138	0.54 145	0.39 114	0.34 172	0.48 127	0.24 55	0.75 525	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.11 64

4.5_new	0.21 13	0.20 156	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 26	0.26 91	0.32 15	0.28 31	0.32 70	0.28 44	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 156	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 26	0.26 91	0.32 15	0.28 31	0.32 70	0.28 44	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 84	0.29 36	0.30 9	0.18 31	0.27 57	0.23 58	0.37 32	0.28 31	0.31 57	0.26 31	0.22 29	0.26 89	0.50 137	0.24 55	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 49	0.20 5	0.18 10	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 15	0.18 17	0.33 25	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 73	0.20 5	0.19 15	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 10	0.17 10	0.33 25	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.08 1

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 17	0.20 20	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 20	0.19 25	0.26 2	0.21 15	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

CES	0.28 77	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 513	0.37 169	0.27 107	0.48 81	0.46 146	0.34 78	0.48 114	0.27 49	0.22 45	0.39 57	0.23 46	0.13 58	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.13 77	0.17 272

TANstereo	0.30 102	0.15 25	0.31 54	0.30 9	0.17 17	0.55 279	0.23 58	0.44 70	0.55 175	0.59 178	0.68 190	0.37 102	0.26 89	0.35 37	0.27 118	0.15 158	0.16 345	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.14 185

asda	0.21 13	0.19 121	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 40	0.23 58	0.36 30	0.28 31	0.27 40	0.24 24	0.18 10	0.21 38	0.40 62	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

qwe	0.22 25	0.18 84	0.28 29	0.31 17	0.18 31	0.29 86	0.21 35	0.38 40	0.32 55	0.35 83	0.30 52	0.20 20	0.20 31	0.43 82	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 43	0.09 4

2.25w	0.22 25	0.18 84	0.31 54	0.31 17	0.18 31	0.31 113	0.18 10	0.32 15	0.31 48	0.31 57	0.37 83	0.20 20	0.22 45	0.45 97	0.24 55	0.10 10	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

4w-stereo	0.21 13	0.19 121	0.31 54	0.31 17	0.17 17	0.29 86	0.19 15	0.31 13	0.21 13	0.31 57	0.24 24	0.20 20	0.24 67	0.41 69	0.22 26	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

3.25w_new	0.23 38	0.17 61	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 217	0.20 20	0.37 32	0.30 43	0.37 93	0.28 44	0.22 29	0.25 74	0.42 76	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 38	0.17 61	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 217	0.20 20	0.37 32	0.30 43	0.37 93	0.28 44	0.22 29	0.25 74	0.42 76	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.75w	0.22 25	0.17 61	0.30 47	0.31 17	0.19 49	0.43 217	0.24 72	0.35 27	0.24 20	0.31 57	0.27 35	0.17 4	0.22 45	0.37 45	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 49	0.23 17	0.19 15	0.44 70	0.33 61	0.36 87	0.30 52	0.16 2	0.18 17	0.43 82	0.19 3	0.11 21	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 73	0.23 17	0.19 15	0.40 49	0.29 38	0.22 16	0.34 71	0.20 20	0.15 4	0.31 14	0.19 3	0.11 21	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.10 3	0.10 28

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 17	0.16 7	0.24 26	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 29	0.14 1	0.32 19	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.09 4

S2M2	0.26 60	0.22 232	0.33 78	0.31 17	0.25 212	0.24 26	0.13 1	0.35 27	0.41 119	0.25 27	0.36 79	0.30 55	0.25 74	0.30 12	0.26 100	0.22 369	0.19 396	0.17 181	0.19 329	0.21 337	0.18 290

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 86	0.20 20	0.37 32	0.29 38	0.24 22	0.29 51	0.21 28	0.27 99	0.36 39	0.25 71	0.16 206	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.10 28

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 13	0.22 44	0.39 44	0.33 61	0.20 8	0.25 29	0.17 4	0.15 4	0.38 53	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 17	0.16 7	0.16 3	0.20 20	0.29 8	0.20 11	0.23 18	0.20 12	0.22 29	0.14 1	0.52 150	0.24 55	0.13 58	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 386	3.08 561	2.43 535	0.31 17	0.18 31	0.29 86	0.20 20	0.37 32	0.32 55	0.28 43	0.24 24	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 26	1.09 537	0.08 2	0.17 181	0.16 223	0.14 120	0.97 539

knoymous	0.36 163	0.20 156	0.31 54	0.31 17	0.22 111	0.36 164	0.29 135	0.61 148	0.64 208	0.67 233	0.70 194	0.60 236	0.40 216	0.58 212	0.34 203	0.17 244	0.11 131	0.20 296	0.11 75	0.17 240	0.18 290

CREStereo++_RVC	0.32 114	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 180	0.27 57	0.22 44	0.46 76	0.88 346	0.46 138	0.80 246	0.30 55	0.26 89	0.36 39	0.33 188	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.51 520	0.13 77	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
asd	0.21 13	0.18 84	0.29 36	0.32 34	0.18 31	0.27 57	0.22 44	0.35 27	0.22 15	0.31 57	0.22 16	0.19 15	0.21 38	0.44 93	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

4.25_new	0.22 25	0.21 193	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 113	0.27 107	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 57	0.34 29	0.23 46	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 193	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 113	0.27 107	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 57	0.34 29	0.23 46	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 193	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 113	0.27 107	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 57	0.34 29	0.23 46	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

2.5w	0.21 13	0.18 84	0.31 54	0.32 34	0.18 31	0.31 113	0.25 80	0.31 13	0.23 17	0.28 43	0.35 76	0.18 10	0.17 10	0.39 57	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

2w_stereo	0.22 25	0.18 84	0.30 47	0.32 34	0.16 7	0.28 74	0.38 296	0.38 40	0.35 77	0.32 70	0.33 64	0.17 4	0.18 17	0.29 7	0.22 26	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.12 43	0.10 28

xyz-stereo-finetune2	0.36 163	0.19 121	0.38 139	0.32 34	0.19 49	0.82 417	0.29 135	0.52 103	0.32 55	0.51 153	0.78 233	0.43 148	0.45 244	0.69 315	0.44 302	0.13 58	0.12 186	0.17 181	0.13 135	0.12 43	0.13 141

HUF	0.24 44	0.16 39	0.33 78	0.32 34	0.18 31	0.25 40	0.40 330	0.42 59	0.34 64	0.25 27	0.23 18	0.32 65	0.28 113	0.34 29	0.24 55	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 43	0.10 28

IGEV-Stereo+	0.23 38	0.14 11	0.26 14	0.32 34	0.19 49	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 38	0.21 11	0.15 3	0.22 29	0.22 45	0.40 62	0.22 26	0.14 97	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 166	0.86 530

WCG-NET（raft）	0.31 108	0.15 25	0.36 111	0.32 34	0.19 49	0.35 155	0.27 107	0.51 94	0.78 286	0.45 132	0.55 151	0.48 172	0.27 99	0.54 165	0.26 100	0.13 58	0.10 51	0.12 22	0.11 75	0.12 43	0.11 64

LoS_RVC	0.27 70	0.16 39	0.27 20	0.32 34	0.30 345	0.44 225	0.34 214	0.41 55	0.33 61	0.31 57	0.51 130	0.29 53	0.32 154	0.36 39	0.28 138	0.11 21	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 323

riskmin	0.38 195	0.20 156	0.39 158	0.32 34	0.23 151	0.53 268	0.30 151	0.63 162	0.80 297	0.49 147	0.56 154	0.73 314	0.58 319	0.55 170	0.36 236	0.17 244	0.11 131	0.19 266	0.13 135	0.19 298	0.20 346

DilatedVolume-Stereo	0.30 102	0.15 25	0.34 94	0.33 46	0.20 73	0.53 268	0.25 80	0.56 116	0.43 129	0.56 171	0.50 121	0.35 90	0.29 127	0.49 131	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.12 22	0.11 75	0.11 12	0.10 28

3w_stereo	0.24 44	0.20 156	0.37 127	0.33 46	0.16 7	0.32 130	0.42 355	0.41 55	0.38 104	0.31 57	0.27 35	0.16 2	0.26 89	0.34 29	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 43	0.11 64

xyz-stereo-finetune	0.33 124	0.18 84	0.36 111	0.33 46	0.18 31	0.57 297	0.31 173	0.58 127	0.69 231	0.45 132	0.54 145	0.38 110	0.33 164	0.56 180	0.36 236	0.12 30	0.12 186	0.16 143	0.13 135	0.13 77	0.12 107

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.38 182	0.18 10	0.30 10	0.19 8	0.24 22	0.15 3	0.26 45	0.17 10	0.32 19	0.21 15	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.10 28

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.24 26	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 37	0.15 4	0.31 14	0.20 9	0.12 30	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

castereo++	0.26 60	0.16 39	0.26 14	0.33 46	0.19 49	0.75 387	0.20 20	0.37 32	0.47 151	0.23 18	0.23 18	0.35 90	0.28 113	0.39 57	0.19 3	0.14 97	0.09 22	0.14 77	0.09 9	0.11 12	0.10 28

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 46	0.20 73	0.61 323	0.21 35	0.30 10	0.31 48	0.23 18	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 69	0.22 26	0.12 30	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

WCG-NET	0.28 77	0.15 25	0.33 78	0.33 46	0.19 49	0.33 137	0.27 107	0.39 44	0.80 297	0.46 138	0.49 117	0.39 114	0.25 74	0.40 62	0.25 71	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.11 75	0.12 43	0.10 28

GCAP-BAT	0.30 102	0.21 193	0.42 200	0.33 46	0.27 282	0.26 44	0.27 107	0.45 74	0.30 43	0.60 182	0.64 174	0.45 156	0.23 57	0.56 180	0.26 100	0.15 158	0.12 186	0.15 117	0.10 50	0.12 43	0.11 64

test_sample2	0.42 241	0.22 232	0.43 211	0.33 46	0.21 92	0.58 302	0.39 319	0.95 339	0.67 219	0.63 199	0.77 222	0.69 286	0.57 310	0.61 241	0.38 260	0.19 305	0.14 285	0.18 226	0.16 223	0.19 298	0.18 290

HITNet	0.41 234	0.26 332	0.45 235	0.33 46	0.17 17	0.63 340	0.30 151	0.93 327	0.64 208	0.71 261	0.82 257	0.64 256	0.52 279	0.59 227	0.43 286	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.13 135	0.19 298	0.12 107
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
1w_stereo	0.24 44	0.15 25	0.29 36	0.34 57	0.18 31	0.31 113	0.41 345	0.40 49	0.43 129	0.31 57	0.38 85	0.17 4	0.24 67	0.45 97	0.23 46	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 57	0.18 31	0.21 10	0.20 20	0.37 32	0.35 77	0.33 75	0.40 88	0.19 15	0.18 17	0.45 97	0.21 15	0.11 21	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.08 1

xyz-stereo	4.23 553	0.17 61	61.76 581	0.34 57	0.16 7	12.16 564	0.37 274	0.58 127	0.68 224	1.01 439	3.36 540	0.77 334	0.82 439	1.21 477	0.40 273	0.12 30	0.10 51	0.16 143	0.11 75	0.13 77	0.10 28

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 57	0.15 1	0.27 57	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 37	0.15 4	0.32 19	0.20 9	0.11 21	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.09 4

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 260	0.17 3	0.34 24	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 45	0.19 25	0.37 45	0.20 9	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 260	0.17 3	0.34 24	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 45	0.19 25	0.37 45	0.20 9	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

G2L-Stereo_test	0.48 305	0.20 156	0.40 169	0.34 57	0.23 151	0.57 297	0.58 444	1.10 397	0.77 276	0.86 360	0.94 316	0.95 394	0.54 295	0.68 309	0.60 378	0.16 206	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.15 208

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 57	0.16 7	0.26 44	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 37	0.20 31	0.32 19	0.20 9	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 43	0.11 64

Reg-Stereo(zero)	0.30 102	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.18 31	0.32 130	0.20 20	0.63 162	0.68 224	0.50 150	0.52 139	0.51 184	0.30 142	0.45 97	0.25 71	0.13 58	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 43	0.11 64

HI	0.45 268	0.21 193	0.36 111	0.34 57	0.35 409	0.28 74	0.31 173	0.72 240	0.46 146	0.87 368	1.13 405	1.09 436	0.76 418	0.69 315	0.56 367	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.17 272	0.17 240	0.15 208

CoSv	0.45 268	0.21 193	0.36 111	0.34 57	0.35 409	0.28 74	0.31 173	0.72 240	0.46 146	0.87 368	1.13 405	1.09 436	0.76 418	0.69 315	0.56 367	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.17 272	0.17 240	0.15 208

AIO_rvc	0.23 38	0.16 39	0.32 65	0.34 57	0.19 49	0.26 44	0.33 203	0.40 49	0.22 15	0.26 31	0.24 24	0.34 81	0.15 4	0.51 144	0.24 55	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.10 28

AIO_test	0.23 38	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.20 73	0.30 98	0.39 319	0.38 40	0.25 25	0.25 27	0.28 44	0.32 65	0.22 45	0.38 53	0.25 71	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.09 4

Occ-G	0.26 60	0.14 11	0.28 29	0.34 57	0.20 73	0.27 57	0.34 214	0.41 55	0.31 48	0.29 50	0.43 97	0.49 178	0.25 74	0.47 117	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.12 107

test_sample1	0.42 241	0.22 232	0.46 252	0.34 57	0.23 151	0.58 302	0.35 238	0.99 351	0.49 154	0.62 191	0.75 212	0.69 286	0.61 336	0.58 212	0.44 302	0.18 275	0.14 285	0.17 181	0.15 191	0.17 240	0.17 272

SMFormer	0.51 346	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 331	0.34 214	1.21 445	1.02 419	0.81 321	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.55 365	0.19 305	0.15 314	0.18 226	0.16 223	0.18 264	0.18 290

tta	0.51 346	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 331	0.34 214	1.21 445	1.02 419	0.81 321	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.55 365	0.19 305	0.15 314	0.18 226	0.16 223	0.15 166	0.14 185

qqq1	0.49 323	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 331	0.34 214	1.21 445	1.02 419	0.81 321	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.34 203	0.19 305	0.15 314	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.14 185

fff1	0.49 323	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 331	0.34 214	1.21 445	1.02 419	0.81 321	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.34 203	0.19 305	0.15 314	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.14 185

testlalala	0.28 77	0.19 121	0.43 211	0.34 57	0.23 151	0.45 233	0.30 151	0.43 67	0.29 38	0.68 239	0.49 117	0.35 90	0.25 74	0.32 19	0.25 71	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.09 9	0.11 12	0.11 64

AEACV	0.27 70	0.17 61	0.31 54	0.34 57	0.45 466	0.26 44	0.28 125	0.37 32	0.32 55	0.30 56	0.46 106	0.31 62	0.37 195	0.36 39	0.24 55	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.11 64

Any-RAFT	0.35 145	0.16 39	0.30 47	0.34 57	0.21 92	0.52 260	0.22 44	0.88 312	0.73 251	0.53 162	0.73 201	0.64 256	0.28 113	0.46 110	0.24 55	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.12 107

EGLCR-Stereo	0.25 52	0.16 39	0.33 78	0.34 57	0.20 73	0.35 155	0.20 20	0.52 103	0.36 85	0.28 43	0.27 35	0.41 130	0.18 17	0.45 97	0.26 100	0.14 97	0.10 51	0.16 143	0.14 166	0.13 77	0.11 64

DCANet-4	0.36 163	0.20 156	0.48 284	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.66 185	0.92 374	0.69 248	0.78 233	0.40 124	0.47 253	0.45 97	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

fff	0.37 180	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.69 213	1.06 440	0.69 248	0.78 233	0.42 140	0.63 348	0.46 110	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

ADStereo(finetuned)	0.37 180	0.16 39	0.49 296	0.34 57	0.19 49	0.30 98	0.30 151	0.68 205	0.91 369	0.70 254	0.77 222	0.43 148	0.69 385	0.45 97	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

x	0.39 211	0.24 290	0.41 179	0.34 57	0.23 151	0.52 260	0.32 193	0.86 300	0.52 163	0.57 174	0.70 194	0.59 230	0.50 272	0.49 131	0.46 321	0.17 244	0.15 314	0.17 181	0.15 191	0.17 240	0.16 254

HHNet	0.41 234	0.17 61	0.41 179	0.34 57	0.37 419	0.33 137	0.34 214	0.69 213	0.75 261	0.86 360	1.30 449	0.52 188	0.32 154	0.52 150	0.35 220	0.15 158	0.11 131	0.19 266	0.15 191	0.15 166	0.24 396

AnonymousM	0.41 234	0.81 511	0.29 36	0.34 57	0.22 111	0.28 74	0.38 296	0.53 113	0.41 119	0.70 254	0.49 117	0.47 167	0.27 99	0.41 69	0.31 166	0.15 158	0.12 186	1.51 534	0.26 443	0.12 43	0.10 28

s12784h	0.36 163	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 394	0.29 135	0.80 282	0.83 315	0.56 171	0.57 157	0.43 148	0.40 216	0.57 192	0.33 188	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.09 9	0.14 120	0.09 4

DCANet	0.36 163	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.30 98	0.30 151	0.68 205	0.91 369	0.70 254	0.77 222	0.43 148	0.57 310	0.45 97	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

csc	0.37 180	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.69 213	1.06 440	0.69 248	0.78 233	0.42 140	0.63 348	0.46 110	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

cscssc	0.37 180	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.69 213	1.06 440	0.69 248	0.78 233	0.42 140	0.63 348	0.46 110	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

111	0.40 223	0.17 61	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.52 260	0.28 125	0.74 253	1.16 461	0.50 150	0.91 308	0.63 249	0.48 258	0.61 241	0.35 220	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.13 77	0.13 141

water-stereo	0.28 77	0.14 11	0.29 36	0.35 91	0.19 49	0.36 164	0.23 58	0.62 154	0.38 104	0.39 109	0.62 170	0.41 130	0.35 175	0.28 6	0.27 118	0.14 97	0.13 251	0.13 51	0.12 101	0.12 43	0.10 28

depthmonostereo	0.29 88	0.14 11	0.31 54	0.35 91	0.17 17	0.46 238	0.27 107	0.69 213	0.57 183	0.35 83	0.42 94	0.31 62	0.35 175	0.35 37	0.27 118	0.14 97	0.12 186	0.13 51	0.12 101	0.11 12	0.10 28

G2L-ROB	0.47 293	0.19 121	0.42 200	0.35 91	0.22 111	0.57 297	0.42 355	1.14 419	0.71 243	0.84 349	0.75 212	1.09 436	0.53 283	0.74 343	0.53 355	0.17 244	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.17 240	0.19 323

SCV_C0	0.26 60	0.18 84	0.34 94	0.35 91	0.24 180	0.23 17	0.28 125	0.51 94	0.36 85	0.31 57	0.36 79	0.37 102	0.20 31	0.57 192	0.22 26	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.11 75	0.16 206	0.12 107

SCV	0.26 60	0.19 121	0.33 78	0.35 91	0.21 92	0.27 57	0.34 214	0.56 116	0.28 31	0.24 22	0.28 44	0.37 102	0.23 57	0.49 131	0.22 26	0.18 275	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.15 166	0.11 64

castereo	0.28 77	0.16 39	0.32 65	0.35 91	0.21 92	0.40 193	0.42 355	0.50 92	0.66 216	0.26 31	0.41 91	0.37 102	0.36 191	0.33 25	0.24 55	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

SMoEStereo_RVC	0.26 60	0.19 121	0.35 104	0.35 91	0.22 111	0.36 164	0.32 193	0.39 44	0.34 64	0.37 93	0.30 52	0.33 77	0.24 67	0.53 159	0.24 55	0.12 30	0.10 51	0.16 143	0.12 101	0.12 43	0.11 64

tt45	0.27 70	0.17 61	0.34 94	0.35 91	0.23 151	0.38 182	0.28 125	0.46 76	0.28 31	0.40 115	0.27 35	0.38 110	0.25 74	0.57 192	0.26 100	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.12 43	0.14 185

Pointernet	0.27 70	0.14 11	0.33 78	0.35 91	0.23 151	0.35 155	0.21 35	0.72 240	0.38 104	0.39 109	0.36 79	0.34 81	0.25 74	0.36 39	0.25 71	0.15 158	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

test_sample4	0.47 293	0.26 332	0.50 309	0.35 91	0.22 111	0.69 365	0.38 296	1.15 423	0.81 305	0.78 304	0.82 257	0.62 247	0.53 283	0.63 260	0.44 302	0.21 344	0.15 314	0.21 337	0.19 329	0.21 337	0.19 323

test_sample3	0.46 278	0.25 313	0.50 309	0.35 91	0.23 151	0.69 365	0.37 274	1.15 423	0.81 305	0.75 287	0.79 243	0.66 274	0.49 261	0.63 260	0.46 321	0.21 344	0.15 314	0.20 296	0.19 329	0.21 337	0.19 323

11t1	0.36 163	0.21 193	0.42 200	0.35 91	0.22 111	0.62 331	0.29 135	0.69 213	0.43 129	0.60 182	0.53 143	0.53 192	0.48 258	0.56 180	0.40 273	0.18 275	0.14 285	0.16 143	0.13 135	0.17 240	0.17 272

IGEVStereo-DCA	0.29 88	0.22 232	0.38 139	0.35 91	0.27 282	0.37 169	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.30 52	0.35 90	0.27 99	0.51 144	0.22 26	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.12 101	0.13 77	0.15 208

rrr	0.29 88	0.22 232	0.41 179	0.35 91	0.27 282	0.37 169	0.32 193	0.52 103	0.42 127	0.38 101	0.30 52	0.35 90	0.27 99	0.51 144	0.22 26	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.13 135	0.13 77	0.14 185

Selective-IGEV	0.24 44	0.18 84	0.35 104	0.35 91	0.19 49	0.27 57	0.25 80	0.55 114	0.23 17	0.27 40	0.25 29	0.34 81	0.19 25	0.58 212	0.22 26	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.10 28

ProNet	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.35 91	0.24 180	0.32 130	0.43 362	0.57 121	0.37 99	0.33 75	0.30 52	0.32 65	0.28 113	0.57 192	0.26 100	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.13 77	0.13 141

test_xeample3	0.29 88	0.21 193	0.41 179	0.35 91	0.26 253	0.35 155	0.32 193	0.56 116	0.36 85	0.43 127	0.32 63	0.34 81	0.28 113	0.54 165	0.23 46	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.12 101	0.14 120	0.13 141

test_xeample	1.01 484	0.21 193	0.42 200	0.35 91	0.21 92	0.71 375	0.39 319	1.23 457	0.86 333	0.81 321	1.04 371	0.69 286	0.61 336	0.69 315	10.93 560	0.19 305	0.15 314	0.18 226	0.17 272	0.18 264	0.17 272

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 163	0.17 61	0.41 179	0.35 91	0.19 49	0.33 137	0.29 135	0.65 176	0.73 251	0.68 239	1.01 353	0.56 202	0.40 216	0.42 76	0.30 159	0.11 21	0.09 22	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.10 28

fffft	0.25 52	0.17 61	0.37 127	0.36 110	0.22 111	0.28 74	0.36 260	0.42 59	0.24 20	0.36 87	0.23 18	0.27 49	0.22 45	0.52 150	0.27 118	0.12 30	0.09 22	0.16 143	0.12 101	0.12 43	0.12 107
1: 1. 1
999	0.27 70	0.16 39	0.35 104	0.36 110	0.24 180	0.31 113	0.27 107	0.49 84	0.38 104	0.26 31	0.30 52	0.39 114	0.23 57	0.63 260	0.25 71	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.14 185

RSM++	0.25 52	0.18 84	0.34 94	0.36 110	0.20 73	0.28 74	0.30 151	0.51 94	0.32 55	0.25 27	0.22 16	0.37 102	0.21 38	0.50 137	0.24 55	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.10 28

RSM	0.25 52	0.18 84	0.33 78	0.36 110	0.20 73	0.27 57	0.34 214	0.51 94	0.27 27	0.26 31	0.23 18	0.39 114	0.21 38	0.56 180	0.22 26	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.14 120	0.10 28

test_sample7	0.52 355	0.29 375	0.50 309	0.36 110	0.27 282	0.62 331	0.41 345	1.06 383	0.88 346	0.92 402	0.86 281	0.85 357	0.69 385	0.68 309	0.50 335	0.26 415	0.20 406	0.27 429	0.26 443	0.27 415	0.24 396

test_sample5	0.47 293	0.26 332	0.49 296	0.36 110	0.22 111	0.64 347	0.39 319	1.13 410	0.81 305	0.77 300	0.94 316	0.64 256	0.54 295	0.65 280	0.43 286	0.21 344	0.16 345	0.22 351	0.20 354	0.22 359	0.20 346

MGS-Stereo	0.28 77	0.19 121	0.40 169	0.36 110	0.23 151	0.37 169	0.30 151	0.39 44	0.44 135	0.31 57	0.51 130	0.40 124	0.24 67	0.43 82	0.26 100	0.15 158	0.12 186	0.15 117	0.13 135	0.14 120	0.13 141

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 130	0.27 349	0.45 235	0.36 110	0.25 212	0.48 245	0.30 151	0.58 127	0.90 362	0.42 124	0.36 79	0.30 55	0.29 127	0.49 131	0.30 159	0.16 206	0.14 285	0.18 226	0.15 191	0.18 264	0.15 208

ff7	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.36 110	0.26 253	0.31 113	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.33 64	0.32 65	0.29 127	0.58 212	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208

ffff	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.36 110	0.26 253	0.31 113	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.33 64	0.32 65	0.29 127	0.58 212	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208

DualNet	0.48 305	0.26 332	0.49 296	0.36 110	0.22 111	0.64 347	0.39 319	1.13 410	0.81 305	0.80 310	1.03 365	0.64 256	0.54 295	0.65 280	0.43 286	0.21 344	0.16 345	0.22 351	0.20 354	0.22 359	0.20 346

11t	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.36 110	0.26 253	0.31 113	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.33 64	0.32 65	0.29 127	0.58 212	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208

MaDis-Stereo	0.26 60	0.18 84	0.36 111	0.36 110	0.26 253	0.27 57	0.27 107	0.43 67	0.35 77	0.27 40	0.26 31	0.41 130	0.28 113	0.40 62	0.28 138	0.16 206	0.14 285	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.12 107

qqq	0.40 223	0.26 332	0.44 223	0.36 110	0.22 111	0.46 238	0.36 260	0.85 296	0.54 170	0.56 171	0.69 191	0.65 269	0.53 283	0.55 170	0.45 311	0.17 244	0.16 345	0.20 296	0.19 329	0.18 264	0.17 272

ccc-4	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.36 110	0.26 253	0.31 113	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.33 64	0.32 65	0.29 127	0.58 212	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208

xxxx	1.01 484	0.22 232	0.43 211	0.36 110	0.21 92	0.82 417	0.36 260	1.32 481	0.88 346	0.71 261	0.94 316	0.97 399	0.63 348	0.64 273	10.58 559	0.20 328	0.16 345	0.18 226	0.17 272	0.19 298	0.19 323

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 126	0.22 111	0.21 10	0.19 15	0.43 67	0.27 27	0.20 8	0.20 12	0.29 53	0.14 1	0.41 69	0.22 26	0.14 97	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 43	0.12 107

GIP-stereo	0.24 44	0.18 84	0.30 47	0.37 126	0.24 180	0.26 44	0.20 20	0.46 76	0.36 85	0.24 22	0.39 87	0.35 90	0.20 31	0.31 14	0.21 15	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.11 64

mms	0.26 60	0.21 193	0.33 78	0.37 126	0.25 212	0.30 98	0.33 203	0.40 49	0.32 55	0.28 43	0.34 71	0.34 81	0.20 31	0.45 97	0.26 100	0.12 30	0.11 131	0.16 143	0.12 101	0.14 120	0.11 64

fffy	0.28 77	0.21 193	0.34 94	0.37 126	0.23 151	0.33 137	0.29 135	0.51 94	0.41 119	0.32 70	0.37 83	0.39 114	0.27 99	0.50 137	0.27 118	0.12 30	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.11 64

UGAM-zero	0.46 278	0.19 121	0.62 368	0.37 126	0.23 151	0.34 147	0.21 35	1.15 423	0.39 114	0.66 230	0.61 167	1.70 505	0.91 458	0.75 349	0.25 71	0.14 97	0.11 131	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.13 141

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 126	0.19 49	0.22 13	0.18 10	0.42 59	0.35 77	0.22 16	0.28 44	0.24 40	0.18 17	0.27 5	0.22 26	0.12 30	0.09 22	0.12 22	0.10 50	0.12 43	0.10 28

AIO-Stereo	0.25 52	0.18 84	0.34 94	0.37 126	0.18 31	0.28 74	0.30 151	0.48 81	0.27 27	0.29 50	0.30 52	0.32 65	0.17 10	0.52 150	0.23 46	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.10 28

test_sample6	0.49 323	0.26 332	0.50 309	0.37 126	0.22 111	0.63 340	0.40 330	1.12 408	0.83 315	0.80 310	1.03 365	0.66 274	0.55 301	0.67 299	0.46 321	0.22 369	0.16 345	0.22 351	0.22 393	0.23 376	0.21 364

CAS++	0.32 114	0.24 290	0.36 111	0.37 126	0.26 253	0.28 74	0.23 58	0.87 307	0.50 158	0.47 143	0.45 101	0.26 45	0.21 38	0.49 131	0.24 55	0.23 384	0.19 396	0.22 351	0.17 272	0.21 337	0.16 254
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ffm	0.44 258	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	0.68 205	1.04 429	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.25 399	0.21 375	0.16 206	0.16 254

ff1	0.49 323	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	0.68 205	1.04 429	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 447	0.16 206	0.10 51	0.25 399	0.21 375	0.16 206	0.16 254

mmx	0.53 361	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	1.16 429	1.03 424	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 447	0.20 328	0.15 314	0.25 399	0.21 375	0.22 359	0.20 346

xxx	0.53 361	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	1.16 429	1.03 424	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 447	0.20 328	0.15 314	0.25 399	0.21 375	0.22 359	0.20 346

MIM_Stereo	0.38 195	0.17 61	0.53 334	0.37 126	0.24 180	0.27 57	0.24 72	0.70 228	0.54 170	0.72 273	1.00 350	0.63 249	0.29 127	0.64 273	0.38 260	0.13 58	0.14 285	0.17 181	0.16 223	0.14 120	0.11 64

anonymousdsp2	0.35 145	0.20 156	0.43 211	0.37 126	0.24 180	0.48 245	0.31 173	0.86 300	0.65 213	0.55 168	0.50 121	0.50 180	0.34 172	0.56 180	0.31 166	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.10 50	0.16 206	0.14 185

anonymousdsp	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.37 126	0.25 212	0.30 98	0.35 238	0.63 162	0.35 77	0.39 109	0.33 64	0.33 77	0.28 113	0.59 227	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208

IGEV-Stereo	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.37 126	0.25 212	0.30 98	0.35 238	0.63 162	0.35 77	0.39 109	0.33 64	0.33 77	0.28 113	0.59 227	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 211	0.19 121	0.57 353	0.37 126	0.27 282	0.31 113	0.24 72	1.44 503	0.29 38	0.69 248	0.53 143	0.60 236	0.42 224	0.83 384	0.27 118	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.13 135	0.15 166	0.13 141

DRaft	0.49 323	0.17 61	0.47 264	0.37 126	0.25 212	0.58 302	0.40 330	0.65 176	0.85 328	1.02 442	1.75 499	0.50 180	0.82 439	0.63 260	0.40 273	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.16 223	0.14 120	0.15 208

RAFT-RH_RVC	0.56 386	0.17 61	0.41 179	0.37 126	0.23 151	0.57 297	0.24 72	0.60 142	0.70 232	1.19 479	3.94 547	0.56 202	0.38 199	0.65 280	0.36 236	0.13 58	0.11 131	0.20 296	0.14 166	0.12 43	0.13 141

raft+_RVC	0.38 195	0.19 121	0.35 104	0.37 126	0.25 212	0.45 233	0.37 274	0.78 275	0.89 359	0.51 153	0.78 233	0.50 180	0.29 127	0.53 159	0.40 273	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.15 191	0.14 120	0.12 107

CFNet_pseudo	0.46 278	0.24 290	0.52 326	0.37 126	0.27 282	0.58 302	0.30 151	0.86 300	0.88 346	0.82 330	1.03 365	0.75 322	0.47 253	0.58 212	0.44 302	0.17 244	0.12 186	0.24 386	0.16 223	0.24 389	0.19 323

222	1.18 504	0.22 232	0.44 223	0.37 126	0.22 111	0.79 401	0.37 274	1.31 480	0.89 359	0.92 402	1.08 387	0.72 303	0.71 402	0.66 288	13.89 563	0.20 328	0.15 314	0.17 181	0.16 223	0.18 264	0.19 323

AFF-stereo	0.38 195	0.19 121	0.39 158	0.37 126	0.21 92	0.27 57	0.31 173	0.65 176	0.66 216	0.64 209	1.13 405	0.76 328	0.39 210	0.55 170	0.33 188	0.11 21	0.09 22	0.16 143	0.16 223	0.13 77	0.11 64

BEATNet_4x	0.46 278	0.32 393	0.56 349	0.37 126	0.19 49	0.63 340	0.35 238	1.01 364	0.72 244	0.77 300	0.83 263	0.70 290	0.59 326	0.68 309	0.53 355	0.16 206	0.12 186	0.16 143	0.14 166	0.24 389	0.16 254

HSM-Net_RVC	0.53 361	0.22 232	0.35 104	0.37 126	0.21 92	0.85 424	0.37 274	1.23 457	0.93 380	0.90 389	1.15 416	1.26 458	0.63 348	0.72 331	0.48 332	0.17 244	0.13 251	0.16 143	0.15 191	0.17 240	0.15 208
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 278	0.24 290	0.52 326	0.37 126	0.27 282	0.58 302	0.31 173	0.86 300	0.88 346	0.82 330	1.02 361	0.75 322	0.47 253	0.58 212	0.44 302	0.17 244	0.12 186	0.24 386	0.16 223	0.24 389	0.19 323

MLCV	0.47 293	0.24 290	0.61 365	0.37 126	0.17 17	0.61 323	0.33 203	0.80 282	0.87 342	0.94 409	1.13 405	0.72 303	0.43 230	0.89 412	0.51 345	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.11 75	0.14 120	0.12 107

iResNet_ROB	0.52 355	0.21 193	0.53 334	0.37 126	0.21 92	0.61 323	0.29 135	1.51 512	1.32 490	0.90 389	1.02 361	0.80 346	0.62 342	0.76 353	0.43 286	0.16 206	0.12 186	0.13 51	0.09 9	0.15 166	0.18 290

ours_stereo	0.26 60	0.21 193	0.33 78	0.38 155	0.23 151	0.30 98	0.33 203	0.42 59	0.38 104	0.26 31	0.34 71	0.35 90	0.23 57	0.47 117	0.27 118	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.12 101	0.14 120	0.10 28

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 241	0.20 156	0.74 430	0.38 155	0.43 455	0.39 189	0.26 91	0.94 332	0.49 154	0.53 162	0.77 222	0.93 390	0.45 244	0.63 260	0.24 55	0.16 206	0.10 51	0.17 181	0.18 299	0.20 314	0.20 346

DualNet (step1)	0.57 393	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 345	0.71 375	0.43 362	1.06 383	0.88 346	0.92 402	0.86 281	0.85 357	0.69 385	0.68 309	0.50 335	0.41 496	0.20 406	0.40 487	0.41 500	0.36 462	0.33 453

test_sample9	1.05 492	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 345	0.71 375	0.43 362	1.06 383	0.88 346	0.92 402	0.86 281	0.85 357	0.69 385	1.20 473	1.36 503	0.41 496	8.41 566	0.40 487	0.41 500	0.36 462	0.33 453

test_sample8	1.25 509	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 345	0.71 375	0.43 362	1.13 410	0.75 261	1.50 499	0.95 325	3.29 538	1.59 518	1.20 473	1.36 503	0.41 496	8.41 566	0.40 487	0.41 500	0.36 462	0.33 453

gcap-zeroshot	0.34 130	0.18 84	0.52 326	0.38 155	0.22 111	0.49 249	0.27 107	0.52 103	0.34 64	0.64 209	0.50 121	0.83 351	0.34 172	0.48 127	0.24 55	0.13 58	0.11 131	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.12 107

H2IRNET	0.37 180	0.20 156	0.33 78	0.38 155	0.25 212	0.27 57	0.23 58	0.59 132	0.72 244	0.39 109	0.90 305	0.74 320	0.55 301	0.52 150	0.43 286	0.15 158	0.13 251	0.18 226	0.20 354	0.16 206	0.13 141

IGEV++	0.24 44	0.17 61	0.31 54	0.38 155	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.50 92	0.23 17	0.28 43	0.35 76	0.30 55	0.22 45	0.31 14	0.28 138	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.13 141

mmm	0.44 258	0.27 349	0.46 252	0.38 155	0.24 180	0.61 323	0.35 238	0.94 332	0.53 166	0.72 273	1.05 375	0.63 249	0.50 272	0.57 192	0.45 311	0.18 275	0.15 314	0.23 371	0.20 354	0.20 314	0.18 290

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

1111x	0.55 375	0.22 232	0.46 252	0.38 155	0.20 73	0.66 357	0.43 362	1.23 457	0.99 406	0.71 261	0.99 348	0.95 394	0.69 385	0.90 414	1.08 484	0.18 275	0.17 365	0.18 226	0.19 329	0.20 314	0.18 290

CFNet_ucs	0.50 339	0.24 290	0.55 343	0.38 155	0.31 367	0.58 302	0.33 203	0.98 349	0.93 380	0.88 378	1.19 429	0.80 346	0.49 261	0.63 260	0.43 286	0.21 344	0.15 314	0.26 417	0.18 299	0.26 405	0.22 382

GCAP-Stereo	0.28 77	0.19 121	0.40 169	0.38 155	0.19 49	0.38 182	0.23 58	0.57 121	0.41 119	0.45 132	0.49 117	0.39 114	0.27 99	0.33 25	0.23 46	0.14 97	0.12 186	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.11 64

RAFT-Test	0.34 130	0.18 84	0.37 127	0.38 155	0.23 151	0.50 252	0.23 58	0.69 213	0.40 115	0.60 182	0.85 278	0.61 241	0.28 113	0.46 110	0.27 118	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

CBFPSM	0.59 407	0.22 232	1.31 505	0.38 155	0.27 282	1.12 473	0.65 460	0.79 279	0.82 310	0.80 310	0.81 253	1.35 479	0.87 452	0.67 299	0.76 418	0.16 206	0.15 314	0.15 117	0.16 223	0.17 240	0.22 382

anonymousa	0.49 323	0.20 156	0.42 200	0.38 155	0.23 151	0.91 430	0.35 238	0.75 259	0.62 190	0.85 353	1.54 484	1.06 425	0.66 372	0.51 144	0.43 286	0.16 206	0.13 251	0.19 266	0.21 375	0.16 206	0.14 185

MC-Stereo	0.28 77	0.17 61	0.32 65	0.38 155	0.20 73	0.26 44	0.26 91	0.49 84	0.37 99	0.37 93	0.61 167	0.41 130	0.31 149	0.55 170	0.25 71	0.13 58	0.09 22	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.11 64

RCA-Stereo	0.35 145	0.17 61	0.34 94	0.38 155	0.22 111	0.31 113	0.34 214	0.68 205	1.24 476	0.45 132	0.65 177	0.47 167	0.43 230	0.38 53	0.27 118	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.11 64

IER	0.46 278	0.23 253	0.50 309	0.38 155	0.28 305	0.69 365	0.35 238	0.80 282	0.66 216	0.83 342	0.94 316	0.75 322	0.77 424	0.60 233	0.42 281	0.17 244	0.14 285	0.17 181	0.17 272	0.17 240	0.15 208

CrosDoStereo	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.24 180	0.40 193	1.18 523	0.67 195	0.86 333	0.94 409	1.37 459	0.63 249	0.77 424	0.65 280	0.45 311	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.18 299	0.14 120	0.14 185

DeepStereo_LL	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.24 180	0.40 193	1.18 523	0.67 195	0.86 333	0.94 409	1.37 459	0.63 249	0.77 424	0.65 280	0.45 311	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.18 299	0.14 120	0.14 185

DEmStereo	0.48 305	0.17 61	0.50 309	0.38 155	0.25 212	0.59 315	0.34 214	0.63 162	0.74 258	0.89 382	1.66 492	0.58 215	1.06 483	0.60 233	0.42 281	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.16 223	0.14 120	0.15 208

THIR-Stereo	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.23 151	0.75 387	0.67 463	0.66 185	0.87 342	1.02 442	1.40 465	0.72 303	0.76 418	0.62 249	0.42 281	0.15 158	0.11 131	0.17 181	0.18 299	0.14 120	0.15 208

RAFT-345	0.40 223	0.18 84	0.40 169	0.38 155	0.22 111	0.33 137	0.26 91	0.61 148	0.51 160	0.74 285	1.79 500	0.45 156	0.33 164	0.66 288	0.36 236	0.14 97	0.11 131	0.18 226	0.14 166	0.13 77	0.13 141

GANet-RSSM	0.47 293	0.21 193	0.37 127	0.38 155	0.25 212	0.58 302	0.36 260	1.07 387	0.78 286	0.68 239	1.01 353	0.86 362	0.67 375	0.62 249	0.44 302	0.21 344	0.15 314	0.18 226	0.18 299	0.18 264	0.17 272

DMCA	0.45 268	0.26 332	0.50 309	0.38 155	0.28 305	0.51 256	0.34 214	0.93 327	0.68 224	0.75 287	0.83 263	0.79 338	0.53 283	0.51 144	0.54 360	0.21 344	0.16 345	0.21 337	0.16 223	0.19 298	0.21 364

RASNet	0.53 361	0.22 232	0.52 326	0.38 155	0.22 111	0.68 363	0.38 296	0.97 346	0.88 346	0.73 280	1.04 371	1.03 417	0.92 462	0.90 414	0.86 438	0.16 206	0.14 285	0.14 77	0.17 272	0.15 166	0.13 141

iResNetv2_ROB	0.52 355	0.27 349	0.69 408	0.38 155	0.25 212	0.62 331	0.35 238	1.17 434	1.01 416	0.99 429	1.06 381	0.88 373	0.67 375	0.66 288	0.39 266	0.19 305	0.13 251	0.15 117	0.11 75	0.18 264	0.16 254

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 38	0.16 39	0.32 65	0.39 183	0.21 92	0.18 4	0.21 35	0.34 24	0.26 26	0.28 43	0.51 130	0.28 52	0.29 127	0.26 2	0.24 55	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.14 120	0.12 107

LG-Stereo	0.24 44	0.18 84	0.40 169	0.39 183	0.20 73	0.22 13	0.27 107	0.32 15	0.36 85	0.26 31	0.44 98	0.22 29	0.16 9	0.37 45	0.27 118	0.11 21	0.12 186	0.16 143	0.15 191	0.13 77	0.09 4

IGEV-RUCA	0.25 52	0.16 39	0.34 94	0.39 183	0.27 282	0.33 137	0.20 20	0.38 40	0.36 85	0.26 31	0.31 61	0.25 44	0.21 38	0.48 127	0.24 55	0.20 328	0.11 131	0.13 51	0.10 50	0.17 240	0.15 208

tg	0.33 124	0.18 84	0.37 127	0.39 183	0.22 111	0.38 182	0.26 91	0.70 228	0.56 181	0.47 143	0.65 177	0.42 140	0.24 67	0.55 170	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.18 226	0.17 272	0.14 120	0.11 64

PAM_32	0.46 278	0.19 121	0.67 398	0.39 183	0.24 180	0.75 387	0.27 107	0.95 339	0.34 64	0.68 239	0.44 98	1.91 513	0.65 365	0.62 249	0.26 100	0.15 158	0.10 51	0.16 143	0.15 191	0.14 120	0.13 141

model_zeroshot	0.33 124	0.18 84	0.48 284	0.39 183	0.28 305	0.45 233	0.25 80	0.63 162	0.45 142	0.61 189	0.50 121	0.51 184	0.25 74	0.45 97	0.26 100	0.16 206	0.13 251	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.13 141

DCVSM-stereo	0.49 323	0.27 349	0.53 334	0.39 183	0.29 331	0.51 256	0.26 91	0.75 259	0.75 261	1.11 469	0.75 212	1.05 423	0.72 406	0.60 233	0.47 328	0.20 328	0.19 396	0.24 386	0.20 354	0.25 399	0.30 438

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 305	0.21 193	1.26 501	0.39 183	0.51 484	0.28 74	0.30 151	1.25 468	0.44 135	0.68 239	1.11 394	0.86 362	0.33 164	0.67 299	0.27 118	0.15 158	0.11 131	0.17 181	0.20 354	0.22 359	0.24 396

rvit_stereo_0080	0.31 108	0.25 313	0.40 169	0.39 183	0.28 305	0.27 57	0.46 378	0.49 84	0.44 135	0.35 83	0.42 94	0.40 124	0.28 113	0.41 69	0.33 188	0.22 369	0.17 365	0.17 181	0.16 223	0.22 359	0.15 208

RAFT-Stereo-weight	0.32 114	0.18 84	0.33 78	0.39 183	0.22 111	0.26 44	0.29 135	0.67 195	0.80 297	0.53 162	0.51 130	0.58 215	0.20 31	0.47 117	0.27 118	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.11 64

DispNO	0.47 293	0.23 253	0.71 417	0.39 183	0.31 367	0.60 321	0.38 296	0.89 314	0.77 276	0.75 287	0.84 268	0.72 303	0.54 295	0.73 336	0.46 321	0.19 305	0.14 285	0.20 296	0.18 299	0.16 206	0.17 272

whm_eth	0.31 108	0.25 313	0.40 169	0.39 183	0.28 305	0.27 57	0.46 378	0.49 84	0.44 135	0.35 83	0.42 94	0.40 124	0.28 113	0.41 69	0.33 188	0.22 369	0.17 365	0.17 181	0.16 223	0.22 359	0.15 208

plain	0.31 108	0.20 156	0.50 309	0.39 183	0.29 331	0.27 57	0.30 151	0.44 70	0.35 77	0.31 57	0.66 184	0.30 55	0.31 149	0.65 280	0.31 166	0.17 244	0.13 251	0.20 296	0.15 191	0.17 240	0.12 107

IGEV_Zeroshot_test	0.34 130	0.18 84	0.67 398	0.39 183	0.28 305	0.30 98	0.25 80	0.74 253	0.31 48	0.62 191	0.57 157	0.54 196	0.25 74	0.53 159	0.27 118	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.12 107

MSKI-zero shot	0.32 114	0.17 61	0.34 94	0.39 183	0.21 92	0.32 130	0.22 44	0.61 148	0.43 129	0.52 159	0.64 174	0.61 241	0.20 31	0.74 343	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.10 50	0.12 43	0.12 107

PCWNet_CMD	0.48 305	0.24 290	0.52 326	0.39 183	0.27 282	0.63 340	0.30 151	0.95 339	0.96 394	0.86 360	1.07 384	0.79 338	0.44 239	0.57 192	0.43 286	0.17 244	0.12 186	0.21 337	0.16 223	0.24 389	0.19 323

iinet-f	0.67 424	0.26 332	2.15 532	0.39 183	0.31 367	1.19 483	0.56 440	0.84 293	0.84 320	0.80 310	1.17 423	1.05 423	0.84 446	0.71 326	1.21 495	0.20 328	0.18 382	0.17 181	0.15 191	0.20 314	0.20 346

MIPNet	0.37 180	0.21 193	0.59 358	0.39 183	0.25 212	0.50 252	0.28 125	0.77 269	0.70 232	0.65 218	0.60 164	0.40 124	0.49 261	0.44 93	0.37 252	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.13 141

IPLGR	0.39 211	0.21 193	0.63 377	0.39 183	0.22 111	0.49 249	0.29 135	0.76 266	0.74 258	0.78 304	0.77 222	0.44 154	0.42 224	0.47 117	0.38 260	0.13 58	0.12 186	0.16 143	0.14 166	0.15 166	0.13 141

test-3	0.34 130	0.16 39	0.43 211	0.39 183	0.21 92	0.43 217	0.22 44	0.63 162	0.78 286	0.71 261	0.45 101	0.64 256	0.27 99	0.43 82	0.31 166	0.12 30	0.09 22	0.17 181	0.13 135	0.12 43	0.10 28

test_1	0.34 130	0.16 39	0.43 211	0.39 183	0.21 92	0.43 217	0.23 58	0.63 162	0.78 286	0.68 239	0.45 101	0.64 256	0.27 99	0.43 82	0.31 166	0.12 30	0.09 22	0.17 181	0.13 135	0.12 43	0.10 28

PFNet+	0.40 223	0.19 121	0.49 296	0.39 183	0.25 212	0.28 74	0.23 58	0.64 175	0.70 232	0.85 353	0.79 243	0.64 256	0.35 175	0.72 331	0.34 203	0.19 305	0.14 285	0.23 371	0.20 354	0.16 206	0.20 346

ASMatch	0.48 305	0.19 121	0.45 235	0.39 183	0.28 305	0.37 169	0.26 91	0.74 253	0.68 224	0.76 294	2.34 515	0.61 241	0.52 279	0.62 249	0.37 252	0.14 97	0.12 186	0.17 181	0.15 191	0.14 120	0.21 364

iRaftStereo_RVC	0.32 114	0.19 121	0.37 127	0.39 183	0.22 111	0.31 113	0.29 135	0.68 205	0.51 160	0.49 147	0.66 184	0.37 102	0.23 57	0.45 97	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.18 226	0.17 272	0.15 166	0.12 107

EAI-Stereo	0.34 130	0.19 121	0.44 223	0.39 183	0.21 92	0.31 113	0.30 151	1.15 423	0.30 43	0.49 147	0.75 212	0.36 100	0.28 113	0.62 249	0.27 118	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.13 135	0.13 77	0.12 107

CFNet-RSSM	0.34 130	0.17 61	0.45 235	0.39 183	0.22 111	0.35 155	0.23 58	0.73 251	0.84 320	0.65 218	0.54 145	0.57 207	0.28 113	0.46 110	0.26 100	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.13 77	0.11 64

Gwc-CoAtRS	0.34 130	0.17 61	0.44 223	0.39 183	0.23 151	0.34 147	0.22 44	0.70 228	0.75 261	0.60 182	0.59 162	0.58 215	0.29 127	0.45 97	0.26 100	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.12 107

FENet	0.42 241	0.22 232	0.38 139	0.39 183	0.24 180	0.55 279	0.32 193	0.79 279	0.70 232	0.71 261	0.72 197	0.63 249	0.57 310	0.62 249	0.44 302	0.19 305	0.13 251	0.19 266	0.17 272	0.18 264	0.19 323

ACVNet	0.46 278	0.23 253	0.36 111	0.39 183	0.28 305	0.58 302	0.40 330	0.87 307	0.80 297	0.64 209	0.96 329	0.79 338	0.60 330	0.63 260	0.67 398	0.17 244	0.15 314	0.16 143	0.15 191	0.18 264	0.15 208

cf-r	0.47 293	0.23 253	0.41 179	0.39 183	0.23 151	0.59 315	0.37 274	0.88 312	0.85 328	0.72 273	1.05 375	0.94 392	0.62 342	0.56 180	0.54 360	0.21 344	0.14 285	0.17 181	0.19 329	0.15 166	0.15 208

MSMDNet	0.48 305	0.24 290	0.52 326	0.39 183	0.27 282	0.63 340	0.30 151	0.96 343	0.96 394	0.86 360	1.07 384	0.79 338	0.44 239	0.57 192	0.43 286	0.17 244	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.23 376	0.19 323

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

HSM	0.51 346	0.24 290	0.41 179	0.39 183	0.24 180	0.75 387	0.40 330	1.22 453	0.75 261	0.81 321	0.91 308	1.21 454	0.69 385	0.87 403	0.46 321	0.17 244	0.13 251	0.17 181	0.14 166	0.17 240	0.17 272

CBMV_ROB	0.59 407	0.37 423	0.38 139	0.39 183	0.28 305	0.74 384	0.28 125	1.00 355	0.98 401	0.94 409	1.25 438	0.81 349	0.78 429	0.87 403	0.50 335	0.36 485	0.37 503	0.43 493	0.40 495	0.33 448	0.30 438

SGM_RVC	0.97 481	0.28 363	0.41 179	0.39 183	0.22 111	1.55 508	0.73 485	1.51 512	1.25 481	2.25 531	1.92 505	2.58 527	1.56 516	2.02 529	1.19 494	0.27 424	0.27 463	0.27 429	0.25 430	0.25 399	0.25 403
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MM-Stereo_test2	0.30 102	0.18 84	0.39 158	0.40 218	0.24 180	0.42 214	0.42 355	0.63 162	0.41 119	0.37 93	0.35 76	0.32 65	0.26 89	0.53 159	0.25 71	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.12 101	0.15 166	0.10 28

HART	0.29 88	0.16 39	0.32 65	0.40 218	0.21 92	0.32 130	0.26 91	0.62 154	0.31 48	0.33 75	0.65 177	0.41 130	0.22 45	0.55 170	0.25 71	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.11 75	0.15 166	0.11 64

PAM	0.46 278	0.19 121	0.70 412	0.40 218	0.26 253	0.75 387	0.33 203	0.85 296	0.34 64	0.70 254	0.46 106	1.83 508	0.63 348	0.61 241	0.26 100	0.15 158	0.10 51	0.16 143	0.14 166	0.14 120	0.13 141

ITSA-stereo	0.53 361	0.28 363	0.52 326	0.40 218	0.23 151	0.56 292	0.34 214	1.24 464	1.24 476	0.80 310	0.81 253	0.72 303	0.58 319	0.82 376	0.65 392	0.21 344	0.17 365	0.23 371	0.21 375	0.22 359	0.26 408

RAStereo	0.24 44	0.17 61	0.29 36	0.40 218	0.21 92	0.23 17	0.26 91	0.42 59	0.45 142	0.23 18	0.34 71	0.30 55	0.19 25	0.34 29	0.25 71	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.11 64

U	0.45 268	0.16 39	0.32 65	0.40 218	0.71 514	3.55 548	0.20 20	0.41 55	0.38 104	0.26 31	0.23 18	0.24 40	0.22 45	0.26 2	0.22 26	0.15 158	0.09 22	0.88 525	0.13 135	0.13 77	0.11 64

MoCha-V2	0.25 52	0.15 25	0.29 36	0.40 218	0.18 31	0.27 57	0.26 91	0.49 84	0.27 27	0.36 87	0.27 35	0.33 77	0.35 175	0.49 131	0.22 26	0.12 30	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.11 64

UniTT-Stereo	0.27 70	0.17 61	0.37 127	0.40 218	0.27 282	0.30 98	0.28 125	0.39 44	0.31 48	0.29 50	0.46 106	0.27 49	0.25 74	0.47 117	0.34 203	0.17 244	0.13 251	0.13 51	0.12 101	0.14 120	0.12 107

HH	0.35 145	0.20 156	0.47 264	0.40 218	0.25 212	0.33 137	0.31 173	0.76 266	0.38 104	0.43 127	0.57 157	0.79 338	0.44 239	0.71 326	0.25 71	0.15 158	0.11 131	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.12 107

HanStereo	0.35 145	0.20 156	0.47 264	0.40 218	0.25 212	0.33 137	0.31 173	0.76 266	0.38 104	0.43 127	0.57 157	0.79 338	0.44 239	0.71 326	0.25 71	0.15 158	0.11 131	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.12 107

SDNR	0.86 467	0.37 423	1.47 518	0.40 218	0.38 428	3.38 547	0.33 203	0.90 319	0.98 401	0.99 429	2.09 512	0.59 230	0.71 402	1.29 487	0.70 405	0.51 511	0.56 527	0.36 474	0.26 443	0.43 484	0.46 500

4D-IteraStereo	0.33 124	0.18 84	0.40 169	0.40 218	0.24 180	0.32 130	0.27 107	0.58 127	0.72 244	0.65 218	0.54 145	0.42 140	0.23 57	0.45 97	0.28 138	0.14 97	0.09 22	0.19 266	0.16 223	0.16 206	0.11 64

gwcnet-sp	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 218	0.26 253	0.81 409	0.41 345	0.89 314	0.84 320	0.91 394	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 275	0.17 365	0.18 226	0.18 299	0.18 264	0.18 290

scenet	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 218	0.26 253	0.81 409	0.41 345	0.89 314	0.84 320	0.91 394	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 275	0.17 365	0.18 226	0.18 299	0.18 264	0.18 290

ToySt	0.49 323	0.27 349	0.75 434	0.40 218	0.27 282	0.64 347	0.49 399	0.84 293	0.77 276	0.60 182	0.83 263	0.88 373	0.66 372	0.70 321	0.56 367	0.16 206	0.17 365	0.21 337	0.20 354	0.21 337	0.19 323

Anonymous_2	0.82 457	0.44 456	0.63 377	0.40 218	0.43 455	0.80 404	0.52 422	0.72 240	0.77 276	0.71 261	0.60 164	0.87 368	0.76 418	0.75 349	0.58 370	0.52 512	0.54 526	0.54 513	4.82 565	0.56 509	0.40 483

ssnet	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 218	0.26 253	0.81 409	0.41 345	0.89 314	0.84 320	0.91 394	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 275	0.17 365	0.18 226	0.18 299	0.18 264	0.18 290

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 415	0.28 363	0.99 471	0.40 218	0.30 345	1.03 455	0.56 440	1.10 397	0.99 406	0.97 421	1.22 431	1.06 425	0.69 385	1.07 457	0.95 466	0.19 305	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.22 359	0.21 364

IPLG	0.39 211	0.20 156	0.59 358	0.40 218	0.24 180	0.54 274	0.27 107	0.75 259	0.63 201	0.84 349	0.81 253	0.32 65	0.32 154	0.60 233	0.45 311	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.13 77	0.12 107

STrans-v2	0.46 278	0.20 156	0.48 284	0.40 218	0.24 180	0.55 279	0.50 404	1.07 387	0.73 251	0.65 218	1.05 375	0.72 303	0.69 385	0.72 331	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.14 166	0.13 77	0.12 107

Pruner-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.45 235	0.40 218	0.25 212	0.22 13	0.24 72	0.67 195	0.55 175	0.89 382	0.76 218	0.68 282	0.29 127	0.62 249	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.17 272	0.17 240	0.18 290

DeepStereo_RVC	0.36 163	0.21 193	0.47 264	0.40 218	0.24 180	0.26 44	0.22 44	0.60 142	0.38 104	0.69 248	0.67 188	0.57 207	0.51 277	0.56 180	0.39 266	0.16 206	0.12 186	0.18 226	0.15 191	0.19 298	0.18 290

GES	0.44 258	0.23 253	0.57 353	0.40 218	0.30 345	0.59 315	0.36 260	0.96 343	0.68 224	0.74 285	0.83 263	0.47 167	0.48 258	0.67 299	0.43 286	0.22 369	0.16 345	0.17 181	0.16 223	0.18 264	0.23 388

GMStereo	0.39 211	0.37 423	0.54 338	0.40 218	0.26 253	0.42 214	0.36 260	0.59 132	1.04 429	0.55 168	0.51 130	0.37 102	0.35 175	0.54 165	0.41 277	0.19 305	0.13 251	0.16 143	0.17 272	0.24 389	0.18 290
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.47 293	0.21 193	0.55 343	0.40 218	0.27 282	0.87 428	0.37 274	1.33 483	0.77 276	0.80 310	0.84 268	0.54 196	0.49 261	0.57 192	0.37 252	0.18 275	0.13 251	0.18 226	0.20 354	0.16 206	0.15 208

GwcNet-RSSM	0.49 323	0.24 290	0.42 200	0.40 218	0.23 151	0.55 279	0.38 296	0.93 327	0.93 380	0.71 261	1.16 421	0.86 362	0.60 330	0.62 249	0.66 395	0.21 344	0.14 285	0.19 266	0.20 354	0.16 206	0.15 208

CFNet-ft	0.48 305	0.23 253	0.36 111	0.40 218	0.26 253	0.64 347	0.37 274	0.87 307	0.85 328	0.64 209	1.00 350	1.01 410	0.64 359	0.61 241	0.53 355	0.23 384	0.15 314	0.24 386	0.21 375	0.23 376	0.18 290

DSFCA	0.55 375	0.25 313	0.62 368	0.40 218	0.36 413	0.74 384	0.52 422	1.04 374	0.82 310	1.06 456	0.84 268	0.89 377	0.63 348	0.99 440	0.58 370	0.25 405	0.21 416	0.21 337	0.21 375	0.21 337	0.19 323

CFNet_RVC	0.48 305	0.23 253	0.36 111	0.40 218	0.26 253	0.64 347	0.37 274	0.87 307	0.85 328	0.64 209	1.00 350	1.01 410	0.64 359	0.61 241	0.53 355	0.23 384	0.15 314	0.24 386	0.21 375	0.23 376	0.18 290

DN-CSS_ROB	0.43 251	0.26 332	0.62 368	0.40 218	0.29 331	0.44 225	0.27 107	0.77 269	0.75 261	0.72 273	1.09 391	0.48 172	0.43 230	0.69 315	0.37 252	0.15 158	0.12 186	0.21 337	0.19 329	0.18 264	0.16 254

pmcnn	1.23 507	0.29 375	0.96 467	0.40 218	0.23 151	0.95 438	0.69 473	1.16 429	1.28 486	1.67 512	2.33 514	11.15 564	0.86 449	0.93 430	0.88 447	0.15 158	0.12 186	0.12 22	0.10 50	0.15 166	0.15 208

MM-Stereo_test3	0.34 130	0.19 121	0.31 54	0.41 249	0.25 212	0.35 155	0.44 371	0.72 240	0.92 374	0.46 138	0.52 139	0.41 130	0.29 127	0.44 93	0.28 138	0.16 206	0.15 314	0.17 181	0.13 135	0.14 120	0.13 141

MM-Stereo_test1	0.33 124	0.19 121	0.36 111	0.41 249	0.23 151	0.36 164	0.45 374	0.58 127	0.54 170	0.60 182	0.50 121	0.38 110	0.37 195	0.60 233	0.26 100	0.15 158	0.13 251	0.17 181	0.14 166	0.15 166	0.12 107

DDVS	0.52 355	0.30 384	0.56 349	0.41 249	0.31 367	0.71 375	0.34 214	0.91 323	0.67 219	0.85 353	0.89 301	1.12 443	0.46 249	0.86 401	0.60 378	0.22 369	0.16 345	0.22 351	0.18 299	0.25 399	0.26 408

MyStereo8	0.40 223	0.20 156	0.54 338	0.41 249	0.29 331	0.53 268	0.29 135	0.65 176	0.49 154	0.71 261	0.98 343	0.58 215	0.43 230	0.50 137	0.51 345	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.14 166	0.19 298	0.19 323

MyStereo06	0.38 195	0.21 193	0.61 365	0.41 249	0.28 305	0.41 207	0.50 404	0.95 339	0.35 77	0.62 191	0.54 145	0.76 328	0.27 99	0.50 137	0.29 153	0.14 97	0.13 251	0.18 226	0.17 272	0.17 240	0.15 208

MyStereo05	0.44 258	0.21 193	0.45 235	0.41 249	0.28 305	0.41 207	0.50 404	0.93 327	1.09 451	0.76 294	0.61 167	0.51 184	0.57 310	0.73 336	0.42 281	0.14 97	0.13 251	0.18 226	0.17 272	0.17 240	0.15 208

ACVNet-DCA	0.35 145	0.23 253	0.33 78	0.41 249	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.85 296	0.54 170	0.41 119	0.50 121	0.34 81	0.49 261	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 266	0.13 135	0.18 264	0.17 272

xx1	0.39 211	0.23 253	0.33 78	0.41 249	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.67 195	1.06 440	0.41 119	0.50 121	0.65 269	0.53 283	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.20 296	0.19 329	0.18 264	0.17 272

1test111	0.36 163	0.23 253	0.33 78	0.41 249	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.85 296	0.54 170	0.41 119	0.50 121	0.34 81	0.49 261	0.55 170	0.45 311	0.16 206	0.10 51	0.19 266	0.13 135	0.18 264	0.17 272

cc1	0.37 180	0.23 253	0.33 78	0.41 249	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.67 195	1.06 440	0.41 119	0.50 121	0.34 81	0.49 261	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 266	0.13 135	0.16 206	0.15 208

tt1	0.36 163	0.24 290	0.32 65	0.41 249	0.22 111	0.54 274	0.38 296	0.68 205	1.04 429	0.41 119	0.46 106	0.35 90	0.45 244	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 266	0.13 135	0.16 206	0.16 254

MIF-Stereo (partial)	0.31 108	0.18 84	0.37 127	0.41 249	0.31 367	0.28 74	0.23 58	0.47 79	0.42 127	0.31 57	0.63 171	0.36 100	0.35 175	0.57 192	0.31 166	0.17 244	0.13 251	0.19 266	0.17 272	0.18 264	0.14 185

CASnet	0.30 102	0.20 156	0.33 78	0.41 249	0.16 7	0.26 44	0.24 72	0.52 103	0.53 166	0.52 159	0.54 145	0.39 114	0.24 67	0.40 62	0.26 100	0.14 97	0.10 51	0.22 351	0.18 299	0.18 264	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 145	0.24 290	0.48 284	0.41 249	0.26 253	0.35 155	0.24 72	0.67 195	0.44 135	0.54 166	0.51 130	0.66 274	0.25 74	0.66 288	0.30 159	0.14 97	0.12 186	0.23 371	0.20 354	0.18 264	0.13 141

DisPM	0.39 211	0.19 121	0.44 223	0.41 249	0.27 282	0.24 26	0.31 173	0.65 176	0.57 183	0.87 368	0.87 289	0.60 236	0.32 154	0.76 353	0.32 176	0.18 275	0.12 186	0.19 266	0.17 272	0.15 166	0.20 346

psmg	0.49 323	0.25 313	0.43 211	0.41 249	0.28 305	0.85 424	0.43 362	0.99 351	0.76 269	0.91 394	0.94 316	0.76 328	0.54 295	0.64 273	0.43 286	0.20 328	0.15 314	0.20 296	0.20 354	0.18 264	0.18 290

CSP-Net	0.56 386	0.27 349	0.49 296	0.41 249	0.28 305	1.22 486	0.50 404	1.23 457	0.72 244	0.95 416	0.95 325	0.89 377	0.62 342	0.83 384	0.62 384	0.26 415	0.17 365	0.17 181	0.17 272	0.18 264	0.17 272

Patchmatch Stereo++	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
TransformOpticalFlow	0.44 258	0.20 156	0.47 264	0.41 249	0.23 151	0.37 169	0.47 385	0.94 332	0.76 269	0.65 218	1.14 410	0.73 314	0.56 308	0.76 353	0.32 176	0.15 158	0.10 51	0.17 181	0.15 191	0.14 120	0.13 141

NF-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.45 235	0.41 249	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.57 207	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.16 206	0.27 417

OCTAStereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 249	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.58 215	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.16 206	0.27 417

PSM-softLoss	0.38 195	0.20 156	0.48 284	0.41 249	0.26 253	0.30 98	0.35 238	0.69 213	0.46 146	0.62 191	0.82 257	0.59 230	0.33 164	0.70 321	0.39 266	0.19 305	0.12 186	0.20 296	0.18 299	0.16 206	0.22 382

KMStereo	0.38 195	0.20 156	0.48 284	0.41 249	0.26 253	0.30 98	0.35 238	0.69 213	0.46 146	0.62 191	0.82 257	0.59 230	0.33 164	0.70 321	0.39 266	0.19 305	0.12 186	0.20 296	0.18 299	0.16 206	0.22 382

NRIStereo	0.36 163	0.20 156	0.45 235	0.41 249	0.23 151	0.34 147	0.26 91	0.65 176	0.55 175	0.64 209	0.63 171	0.56 202	0.37 195	0.65 280	0.37 252	0.15 158	0.11 131	0.18 226	0.15 191	0.17 240	0.14 185

PSM-adaLoss	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.31 173	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.56 180	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

FTStereo	0.56 386	0.20 156	0.37 127	0.41 249	0.25 212	0.40 193	0.79 492	0.66 185	0.43 129	1.09 465	3.27 535	0.70 290	0.73 409	0.55 170	0.33 188	0.14 97	0.13 251	0.19 266	0.17 272	0.15 166	0.30 438

ROB_FTStereo_v2	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.31 173	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.57 207	0.38 199	0.57 192	0.36 236	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

ROB_FTStereo	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.25 40	0.21 35	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.57 192	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

HUI-Stereo	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.60 142	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.50 137	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

RE-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 249	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.58 215	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.16 206	0.27 417

TVStereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 249	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.58 215	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.16 206	0.27 417

iGMRVC	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.30 151	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

iRAFT	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

RAFT-IKP	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.28 125	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.57 207	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

rafts_anoy	0.37 180	0.21 193	0.36 111	0.41 249	0.26 253	0.30 98	0.33 203	0.67 195	0.90 362	0.58 176	0.66 184	0.45 156	0.33 164	0.47 117	0.39 266	0.16 206	0.11 131	0.21 337	0.23 406	0.17 240	0.14 185

raftrobust	0.34 130	0.19 121	0.36 111	0.41 249	0.27 282	0.30 98	0.25 80	0.71 236	0.63 201	0.58 176	0.55 151	0.45 156	0.46 249	0.51 144	0.29 153	0.16 206	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.13 141

hitnet-ft	0.55 375	0.27 349	0.39 158	0.41 249	0.28 305	0.78 398	0.40 330	0.92 325	0.90 362	0.82 330	1.01 353	1.13 449	0.70 398	0.78 364	0.67 398	0.28 434	0.20 406	0.28 437	0.22 393	0.29 422	0.26 408

DIP-Stereo	0.39 211	0.21 193	0.50 309	0.41 249	0.28 305	0.62 331	0.27 107	0.77 269	0.40 115	0.64 209	0.86 281	0.52 188	0.33 164	0.66 288	0.42 281	0.15 158	0.13 251	0.17 181	0.14 166	0.15 166	0.15 208
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.51 346	0.29 375	0.46 252	0.41 249	0.27 282	0.70 370	0.32 193	1.13 410	1.00 412	0.72 273	1.07 384	0.85 357	0.60 330	0.76 353	0.52 352	0.19 305	0.14 285	0.23 371	0.23 406	0.21 337	0.16 254

DeepPruner_ROB	0.53 361	0.34 406	0.59 358	0.41 249	0.30 345	0.50 252	0.43 362	1.19 439	0.70 232	0.85 353	1.05 375	0.86 362	0.55 301	0.84 389	0.51 345	0.29 441	0.23 432	0.22 351	0.22 393	0.26 405	0.25 403

DFGA-Net	0.45 268	0.29 375	0.80 448	0.42 289	0.32 383	0.53 268	0.35 238	0.78 275	0.89 359	0.66 230	0.75 212	0.48 172	0.39 210	0.74 343	0.60 378	0.15 158	0.13 251	0.19 266	0.18 299	0.20 314	0.17 272

rvit_stereo_0081_aga	0.31 108	0.28 363	0.44 223	0.42 289	0.29 331	0.34 147	0.31 173	0.44 70	0.40 115	0.39 109	0.44 98	0.40 124	0.32 154	0.42 76	0.29 153	0.23 384	0.17 365	0.19 266	0.16 223	0.20 314	0.15 208

MyStereo07	0.32 114	0.22 232	0.34 94	0.42 289	0.28 305	0.40 193	0.50 404	0.72 240	0.37 99	0.37 93	0.34 71	0.32 65	0.31 149	0.59 227	0.27 118	0.14 97	0.13 251	0.18 226	0.17 272	0.17 240	0.16 254

MyStereo04	0.44 258	0.22 232	0.44 223	0.42 289	0.28 305	0.40 193	0.50 404	1.00 355	1.08 449	0.62 191	0.58 161	0.55 199	0.57 310	0.71 326	0.44 302	0.14 97	0.13 251	0.18 226	0.17 272	0.17 240	0.16 254

CoDeX	0.47 293	0.20 156	0.49 296	0.42 289	0.25 212	0.75 387	0.36 260	1.27 472	0.80 297	0.82 330	0.96 329	0.62 247	0.57 310	0.60 233	0.36 236	0.17 244	0.12 186	0.17 181	0.15 191	0.16 206	0.14 185

raft_robust	0.41 234	0.23 253	0.36 111	0.42 289	0.21 92	0.40 193	0.33 203	0.79 279	0.98 401	0.79 308	0.87 289	0.39 114	0.33 164	0.84 389	0.29 153	0.13 58	0.12 186	0.16 143	0.17 272	0.15 166	0.12 107

iRaft-Stereo_5w	0.45 268	0.21 193	0.48 284	0.42 289	0.28 305	0.31 113	0.54 430	0.63 162	0.62 190	0.62 191	0.89 301	1.01 410	0.69 385	0.75 349	0.66 395	0.13 58	0.12 186	0.17 181	0.15 191	0.14 120	0.15 208

SST-Stereo	0.40 223	0.19 121	0.45 235	0.42 289	0.25 212	0.25 40	0.21 35	0.66 185	0.47 151	1.08 463	0.79 243	0.72 303	0.43 230	0.77 360	0.35 220	0.16 206	0.11 131	0.20 296	0.16 223	0.19 298	0.15 208

CRE-IMP	0.36 163	0.23 253	0.49 296	0.42 289	0.24 180	0.41 207	0.21 35	0.57 121	0.41 119	0.65 218	0.72 197	0.53 192	0.37 195	0.61 241	0.38 260	0.17 244	0.11 131	0.19 266	0.15 191	0.21 337	0.18 290

GMM-Stereo	0.44 258	0.19 121	0.36 111	0.42 289	0.25 212	0.51 256	0.47 385	0.71 236	0.53 166	0.76 294	1.37 459	0.76 328	0.38 199	0.60 233	0.33 188	0.15 158	0.10 51	0.20 296	0.19 329	0.16 206	0.27 417

RALCasStereoNet	0.36 163	0.21 193	0.37 127	0.42 289	0.26 253	0.35 155	0.38 296	0.63 162	0.64 208	0.50 150	0.72 197	0.51 184	0.29 127	0.59 227	0.36 236	0.16 206	0.14 285	0.15 117	0.13 135	0.17 240	0.16 254

RALAANet	0.38 195	0.23 253	0.48 284	0.42 289	0.29 331	0.35 155	0.25 80	0.86 300	0.64 208	0.67 233	0.65 177	0.60 236	0.29 127	0.60 233	0.34 203	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.15 191	0.21 337	0.13 141

ARAFT	0.47 293	0.24 290	0.79 446	0.42 289	0.25 212	0.55 279	0.55 434	0.75 259	0.81 305	0.89 382	0.75 212	0.73 314	0.47 253	0.88 406	0.37 252	0.15 158	0.12 186	0.23 371	0.22 393	0.14 120	0.13 141

PSMNet-RSSM	0.48 305	0.22 232	0.38 139	0.42 289	0.25 212	0.50 252	0.37 274	1.10 397	0.77 276	0.70 254	1.06 381	0.84 355	0.64 359	0.62 249	0.47 328	0.23 384	0.15 314	0.23 371	0.25 430	0.20 314	0.19 323

R-Stereo Train	0.39 211	0.18 84	0.42 200	0.42 289	0.26 253	0.40 193	0.32 193	0.72 240	0.34 64	0.89 382	1.28 443	0.57 207	0.35 175	0.42 76	0.32 176	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.13 141

RAFT-Stereo	0.39 211	0.18 84	0.42 200	0.42 289	0.26 253	0.40 193	0.32 193	0.72 240	0.34 64	0.89 382	1.28 443	0.57 207	0.35 175	0.42 76	0.32 176	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.13 141
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.58 400	0.44 456	0.62 368	0.42 289	0.33 394	0.66 357	0.58 444	1.02 367	0.86 333	0.77 300	1.28 443	0.72 303	0.64 359	0.82 376	0.59 375	0.31 451	0.26 455	0.40 487	0.27 449	0.33 448	0.26 408

iResNet	0.49 323	0.29 375	0.79 446	0.42 289	0.21 92	0.61 323	0.40 330	0.82 287	0.99 406	0.87 368	1.12 398	0.69 286	0.53 283	0.78 364	0.51 345	0.15 158	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.17 240	0.15 208

LE_ROB	4.42 554	0.24 290	2.75 537	0.42 289	0.23 151	1.57 510	0.90 505	1.71 526	17.88 572	16.56 574	4.88 555	5.17 551	18.85 574	1.63 512	14.62 564	0.17 244	0.14 285	0.16 143	0.16 223	0.19 298	0.17 272

CBMV	0.64 416	0.35 412	0.41 179	0.42 289	0.25 212	1.01 450	0.77 489	1.13 410	1.09 451	1.17 475	1.22 431	1.04 419	0.75 415	0.88 406	0.63 387	0.28 434	0.30 476	0.34 467	0.30 462	0.26 405	0.26 408
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-Stereo	0.49 323	0.23 253	0.48 284	0.43 309	0.26 253	0.47 242	0.42 355	0.93 327	0.78 286	0.84 349	0.86 281	0.91 384	0.52 279	0.78 364	0.70 405	0.20 328	0.17 365	0.22 351	0.18 299	0.17 240	0.21 364

rvit_stereo_0081	0.32 114	0.24 290	0.47 264	0.43 309	0.26 253	0.30 98	0.37 274	0.42 59	0.55 175	0.36 87	0.40 88	0.39 114	0.35 175	0.43 82	0.33 188	0.22 369	0.16 345	0.19 266	0.16 223	0.19 298	0.13 141

ACV-stereo	0.62 413	0.34 406	1.00 472	0.43 309	0.31 367	1.20 484	0.40 330	0.75 259	0.83 315	0.64 209	0.77 222	2.10 517	1.03 480	0.81 373	0.64 390	0.21 344	0.17 365	0.18 226	0.18 299	0.21 337	0.21 364

rvit_stereo_0082	0.32 114	0.24 290	0.47 264	0.43 309	0.26 253	0.30 98	0.37 274	0.42 59	0.55 175	0.36 87	0.40 88	0.39 114	0.35 175	0.43 82	0.33 188	0.22 369	0.16 345	0.19 266	0.16 223	0.19 298	0.13 141

EKT-Stereo	0.35 145	0.23 253	0.39 158	0.43 309	0.29 331	0.38 182	0.31 173	0.69 213	0.64 208	0.45 132	0.63 171	0.49 178	0.27 99	0.56 180	0.33 188	0.18 275	0.14 285	0.18 226	0.15 191	0.16 206	0.16 254

ssnet_v2	0.58 400	0.28 363	0.56 349	0.43 309	0.29 331	0.95 438	0.59 447	1.13 410	0.99 406	0.93 406	0.80 246	0.99 403	0.64 359	0.82 376	0.94 463	0.25 405	0.22 422	0.23 371	0.24 421	0.20 314	0.19 323

dad	0.58 400	0.50 470	0.64 382	0.43 309	0.30 345	0.59 315	0.36 260	0.78 275	1.25 481	1.01 439	1.17 423	1.15 452	0.53 283	0.68 309	0.50 335	0.35 481	0.23 432	0.37 479	0.21 375	0.29 422	0.20 346

GMOStereo	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 309	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 368	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 296	0.18 299	0.15 166	0.11 64

error version	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 309	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 368	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 296	0.18 299	0.15 166	0.11 64

test-v	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 309	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 368	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 296	0.18 299	0.15 166	0.11 64

GANet-ADL	0.42 241	0.25 313	0.45 235	0.43 309	0.29 331	0.54 274	0.35 238	0.89 314	0.86 333	0.63 199	0.72 197	0.68 282	0.42 224	0.52 150	0.41 277	0.21 344	0.14 285	0.15 117	0.13 135	0.18 264	0.19 323

PSM-AAD	0.48 305	0.20 156	0.37 127	0.43 309	0.23 151	0.56 292	0.50 404	0.65 176	0.70 232	1.07 459	1.12 398	0.58 215	0.92 462	0.61 241	0.32 176	0.15 158	0.11 131	0.25 399	0.26 443	0.18 264	0.43 494

RAFT_R40	0.40 223	0.19 121	0.44 223	0.43 309	0.25 212	0.23 17	0.26 91	0.67 195	0.67 219	0.98 426	0.78 233	0.72 303	0.43 230	0.76 353	0.35 220	0.16 206	0.11 131	0.20 296	0.16 223	0.18 264	0.14 185

PFNet	0.42 241	0.18 84	0.58 357	0.43 309	0.24 180	0.43 217	0.32 193	0.74 253	0.78 286	1.00 434	0.74 210	0.68 282	0.39 210	0.72 331	0.37 252	0.16 206	0.10 51	0.20 296	0.15 191	0.16 206	0.13 141

test-2	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 309	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 368	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 296	0.18 299	0.15 166	0.11 64

MMNet	0.55 375	0.25 313	0.61 365	0.43 309	0.34 403	1.07 462	0.39 319	0.87 307	0.91 369	0.91 394	0.93 315	0.86 362	0.76 418	0.81 373	0.76 418	0.15 158	0.14 285	0.18 226	0.19 329	0.20 314	0.16 254

SuperB	1.04 489	0.37 423	4.81 548	0.43 309	0.31 367	0.99 448	0.46 378	1.02 367	2.09 526	1.09 465	1.09 391	0.75 322	0.81 435	1.06 454	1.76 514	0.19 305	0.15 314	0.17 181	0.15 191	2.82 556	0.26 408

SGM-ForestM	4.04 551	0.32 393	0.46 252	0.43 309	0.27 282	7.50 559	1.45 543	3.84 552	4.24 552	8.19 564	6.76 561	19.00 572	9.08 560	10.74 565	6.62 554	0.31 451	0.33 496	0.32 460	0.32 475	0.29 422	0.29 430

SGM-Forest	0.62 413	0.32 393	0.39 158	0.43 309	0.30 345	1.02 452	0.55 434	1.09 395	1.05 433	1.06 456	1.18 425	1.10 439	0.67 375	0.88 406	0.62 384	0.31 451	0.33 496	0.33 465	0.30 462	0.30 431	0.28 424
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex_refinement	0.53 361	0.21 193	0.39 158	0.44 328	0.30 345	0.76 393	0.39 319	1.09 395	0.90 362	0.85 353	1.12 398	1.00 406	0.56 308	0.63 260	0.81 428	0.21 344	0.13 251	0.16 143	0.16 223	0.20 314	0.21 364

rvit_stereo_0083	0.34 130	0.24 290	0.50 309	0.44 328	0.27 282	0.34 147	0.35 238	0.45 74	0.62 190	0.37 93	0.47 112	0.42 140	0.35 175	0.40 62	0.36 236	0.22 369	0.20 406	0.20 296	0.17 272	0.20 314	0.14 185

Selective-RAFT	0.35 145	0.23 253	0.51 321	0.44 328	0.21 92	0.64 347	0.27 107	0.59 132	0.63 201	0.40 115	0.38 85	0.55 199	0.40 216	0.57 192	0.35 220	0.13 58	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.16 206	0.13 141

test_4	0.36 163	0.18 84	0.31 54	0.44 328	0.25 212	0.20 5	0.34 214	0.56 116	0.41 119	0.59 178	1.45 476	0.43 148	0.25 74	0.63 260	0.28 138	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.19 329	0.15 166	0.11 64

dd	0.43 251	0.38 433	0.55 343	0.44 328	0.25 212	0.47 242	0.38 296	0.70 228	1.05 433	0.59 178	0.65 177	0.42 140	0.39 210	0.66 288	0.50 335	0.24 395	0.15 314	0.21 337	0.15 191	0.22 359	0.18 290

GLC_STEREO	0.29 88	0.19 121	0.27 20	0.44 328	0.19 49	0.31 113	0.26 91	0.47 79	0.43 129	0.37 93	0.47 112	0.41 130	0.23 57	0.50 137	0.34 203	0.14 97	0.18 382	0.19 266	0.16 223	0.16 206	0.13 141

test_3	0.36 163	0.19 121	0.44 223	0.44 328	0.23 151	0.48 245	0.36 260	0.66 185	0.82 310	0.64 209	0.45 101	0.68 282	0.25 74	0.41 69	0.31 166	0.12 30	0.10 51	0.18 226	0.16 223	0.15 166	0.11 64

LCNet	0.41 234	0.20 156	0.32 65	0.44 328	0.24 180	0.47 242	0.29 135	0.67 195	0.53 166	0.72 273	1.03 365	0.66 274	0.60 330	0.58 212	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.19 266	0.19 329	0.21 337	0.36 467

AAGNet	1.43 518	0.20 156	0.48 284	0.44 328	0.25 212	0.29 86	0.31 173	0.65 176	0.68 224	0.97 421	0.86 281	0.67 281	0.62 342	0.64 273	20.63 568	0.16 206	0.11 131	0.19 266	0.15 191	0.19 298	0.12 107

KYRaft	0.48 305	0.20 156	0.38 139	0.44 328	0.23 151	0.44 225	0.37 274	0.66 185	0.41 119	0.94 409	1.73 496	0.79 338	0.41 222	0.63 260	0.31 166	0.16 206	0.11 131	0.18 226	0.22 393	0.16 206	0.78 525

IRAFT_RVC	0.42 241	0.20 156	0.48 284	0.44 328	0.24 180	0.27 57	0.54 430	0.74 253	0.77 276	0.76 294	0.80 246	0.73 314	0.51 277	0.70 321	0.36 236	0.17 244	0.10 51	0.21 337	0.16 223	0.16 206	0.14 185

cross-raft	0.34 130	0.20 156	0.37 127	0.44 328	0.23 151	0.32 130	0.35 238	0.74 253	0.40 115	0.60 182	0.77 222	0.57 207	0.27 99	0.43 82	0.28 138	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.13 135	0.15 166	0.11 64

Prome-Stereo	0.46 278	0.19 121	0.35 104	0.44 328	0.26 253	0.40 193	0.45 374	0.68 205	0.44 135	0.96 417	1.84 502	0.59 230	0.67 375	0.61 241	0.32 176	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.14 166	0.16 206	0.29 430

ADLNet	0.55 375	0.27 349	0.51 321	0.44 328	0.35 409	0.78 398	0.46 378	1.08 391	0.86 333	0.99 429	0.98 343	0.92 388	0.63 348	0.69 315	0.81 428	0.22 369	0.16 345	0.22 351	0.22 393	0.21 337	0.21 364

delet	0.55 375	0.24 290	0.55 343	0.44 328	0.33 394	1.07 462	0.50 404	1.00 355	0.86 333	0.85 353	0.96 329	0.90 382	0.63 348	0.83 384	0.74 416	0.18 275	0.18 382	0.20 296	0.21 375	0.16 206	0.15 208

UNet	0.54 373	0.26 332	0.66 394	0.44 328	0.40 437	0.99 448	0.41 345	0.98 349	0.75 261	0.83 342	0.89 301	1.04 419	0.72 406	0.73 336	0.62 384	0.19 305	0.14 285	0.20 296	0.17 272	0.20 314	0.17 272

acv_ft	0.51 346	0.23 253	0.56 349	0.44 328	0.28 305	0.86 427	0.39 319	0.91 323	0.80 297	0.97 421	0.96 329	0.79 338	0.59 326	0.63 260	0.87 444	0.17 244	0.15 314	0.16 143	0.15 191	0.17 240	0.15 208

FADNet_RVC	0.55 375	0.37 423	1.17 492	0.44 328	0.31 367	0.56 292	0.34 214	1.06 383	0.88 346	0.67 233	0.90 305	0.61 241	0.65 365	0.93 430	0.70 405	0.21 344	0.18 382	0.26 417	0.23 406	0.31 437	0.28 424

STTStereo	0.55 375	0.37 423	0.76 439	0.44 328	0.31 367	0.60 321	0.44 371	0.96 343	0.86 333	0.99 429	0.90 305	0.96 397	0.58 319	0.71 326	0.61 382	0.25 405	0.23 432	0.26 417	0.32 475	0.24 389	0.23 388

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 361	0.32 393	0.64 382	0.44 328	0.30 345	0.66 357	0.44 371	1.04 374	0.88 346	0.91 394	0.91 308	0.99 403	0.60 330	0.68 309	0.60 378	0.21 344	0.17 365	0.22 351	0.22 393	0.21 337	0.21 364
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.70 431	0.26 332	0.68 402	0.44 328	0.31 367	1.14 475	0.51 419	1.23 457	1.23 474	0.81 321	1.05 375	1.50 493	0.85 447	1.82 521	1.03 478	0.19 305	0.15 314	0.18 226	0.16 223	0.24 389	0.23 388

NOSS_ROB	0.57 393	0.39 439	0.39 158	0.44 328	0.30 345	0.73 383	0.54 430	1.03 371	1.08 449	0.67 233	0.87 289	0.76 328	0.57 310	0.77 360	0.47 328	0.38 489	0.38 505	0.44 496	0.42 504	0.37 467	0.34 460

MeshStereo	1.34 512	0.43 452	0.54 338	0.44 328	0.34 403	1.66 515	0.60 449	1.94 529	1.37 493	4.47 555	3.25 533	4.71 546	1.94 531	1.92 525	1.17 492	0.35 481	0.35 500	0.37 479	0.31 469	0.32 442	0.32 449
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FACV-RUCA	0.43 251	0.28 363	0.47 264	0.45 351	0.33 394	0.58 302	0.34 214	0.82 287	0.73 251	0.57 174	0.84 268	0.47 167	0.50 272	0.54 165	0.39 266	0.22 369	0.15 314	0.35 469	0.16 223	0.28 418	0.21 364

UGAM	0.52 355	0.22 232	0.46 252	0.45 351	0.25 212	0.41 207	0.52 422	0.62 154	1.16 461	0.76 294	1.13 405	1.32 470	0.57 310	1.00 443	0.53 355	0.17 244	0.14 285	0.25 399	0.21 375	0.15 166	0.13 141

fast-acv-ft	0.64 416	0.30 384	0.73 425	0.45 351	0.34 403	1.17 480	0.49 399	0.86 300	0.98 401	1.02 442	1.36 456	1.29 462	0.85 447	0.76 353	0.81 428	0.21 344	0.23 432	0.23 371	0.23 406	0.21 337	0.20 346

DCRE	0.37 180	0.18 84	0.46 252	0.45 351	0.32 383	0.42 214	0.37 274	0.63 162	0.51 160	0.47 143	0.94 316	0.56 202	0.36 191	0.52 150	0.32 176	0.14 97	0.13 251	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.13 141

HBP-ISP	0.59 407	0.45 460	0.43 211	0.45 351	0.33 394	0.70 370	0.28 125	1.11 403	1.00 412	0.83 342	1.18 425	0.65 269	0.68 381	0.88 406	0.52 352	0.35 481	0.38 505	0.47 501	0.41 500	0.38 471	0.31 445

BUS	0.45 268	0.25 313	0.43 211	0.45 351	0.28 305	0.70 370	0.34 214	0.94 332	0.76 269	0.75 287	0.80 246	0.65 269	0.49 261	0.64 273	0.51 345	0.20 328	0.14 285	0.22 351	0.19 329	0.18 264	0.18 290

RAFT_CTSACE	0.45 268	0.20 156	0.44 223	0.45 351	0.27 282	0.34 147	0.39 319	0.60 142	0.73 251	0.76 294	1.44 473	0.83 351	0.38 199	1.08 459	0.26 100	0.12 30	0.13 251	0.18 226	0.16 223	0.15 166	0.11 64

NINENet	0.50 339	0.29 375	0.51 321	0.45 351	0.32 383	0.70 370	0.34 214	1.10 397	0.88 346	0.80 310	0.94 316	0.65 269	0.49 261	0.73 336	0.51 345	0.22 369	0.20 406	0.25 399	0.18 299	0.22 359	0.21 364

BSDual-CNN	0.46 278	0.25 313	0.43 211	0.45 351	0.28 305	0.77 394	0.40 330	0.94 332	0.76 269	0.75 287	0.80 246	0.76 328	0.54 295	0.64 273	0.43 286	0.20 328	0.14 285	0.22 351	0.19 329	0.18 264	0.18 290

hknet	0.49 323	0.25 313	0.51 321	0.45 351	0.29 331	0.77 394	0.40 330	0.94 332	0.83 315	0.75 287	0.80 246	0.97 399	0.61 336	0.73 336	0.45 311	0.18 275	0.14 285	0.22 351	0.19 329	0.18 264	0.18 290

Sa-1000	0.48 305	0.24 290	0.41 179	0.45 351	0.25 212	0.59 315	0.34 214	0.81 285	0.93 380	0.82 330	1.50 480	0.53 192	0.45 244	0.92 424	0.30 159	0.15 158	0.12 186	0.21 337	0.19 329	0.15 166	0.13 141

CIPLG	0.41 234	0.21 193	0.63 377	0.45 351	0.33 394	0.52 260	0.33 203	0.65 176	0.60 188	0.82 330	0.96 329	0.46 164	0.32 154	0.55 170	0.44 302	0.16 206	0.12 186	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.14 185

IPLGR_C	0.40 223	0.21 193	0.64 382	0.45 351	0.33 394	0.52 260	0.34 214	0.66 185	0.62 190	0.82 330	0.92 312	0.45 156	0.32 154	0.52 150	0.46 321	0.17 244	0.12 186	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.14 185

ACRE	0.40 223	0.21 193	0.65 388	0.45 351	0.33 394	0.51 256	0.33 203	0.66 185	0.63 201	0.80 310	0.92 312	0.45 156	0.32 154	0.52 150	0.45 311	0.16 206	0.12 186	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.14 185

GwcNet-ADL	0.44 258	0.22 232	0.48 284	0.45 351	0.30 345	0.40 193	0.37 274	0.92 325	0.97 397	0.71 261	0.78 233	0.61 241	0.42 224	0.62 249	0.50 335	0.19 305	0.14 285	0.15 117	0.14 166	0.18 264	0.18 290

TestStereo	0.38 195	0.31 389	0.40 169	0.45 351	0.20 73	0.40 193	0.37 274	0.66 185	0.65 213	0.53 162	0.78 233	0.47 167	0.40 216	0.55 170	0.37 252	0.18 275	0.13 251	0.20 296	0.15 191	0.22 359	0.13 141

pcwnet_v2	0.58 400	0.28 363	0.84 451	0.45 351	0.35 409	0.61 323	0.35 238	1.27 472	1.21 471	0.99 429	1.27 441	0.72 303	0.58 319	0.67 299	0.48 332	0.27 424	0.21 416	0.24 386	0.23 406	0.29 422	0.29 430

UPFNet	0.53 361	0.24 290	0.51 321	0.45 351	0.38 428	0.84 423	0.49 399	0.99 351	0.75 261	0.87 368	0.88 297	0.86 362	0.64 359	0.80 370	0.71 410	0.20 328	0.20 406	0.20 296	0.20 354	0.19 298	0.15 208

ac_64	0.52 355	0.22 232	0.50 309	0.45 351	0.28 305	0.80 404	0.45 374	1.02 367	0.61 189	0.91 394	0.83 263	1.07 430	0.68 381	0.74 343	0.70 405	0.21 344	0.18 382	0.20 296	0.19 329	0.18 264	0.15 208

FADNet	0.61 412	0.51 473	1.10 481	0.45 351	0.44 462	0.65 354	0.41 345	1.19 439	1.05 433	0.70 254	0.84 268	0.98 402	0.66 372	0.82 376	0.50 335	0.29 441	0.30 476	0.27 429	0.30 462	0.46 492	0.35 465

AANet_RVC	0.57 393	0.32 393	0.54 338	0.45 351	0.27 282	0.57 297	0.48 393	1.00 355	1.28 486	0.86 360	1.33 453	0.87 368	0.58 319	1.07 457	0.75 417	0.18 275	0.12 186	0.15 117	0.13 135	0.18 264	0.18 290

testlalala_base	0.46 278	0.25 313	0.41 179	0.46 372	0.33 394	0.58 302	0.25 80	0.57 121	0.34 64	0.51 153	0.56 154	0.46 164	0.30 142	0.43 82	0.31 166	1.47 545	0.11 131	0.14 77	0.09 9	1.59 535	0.13 141

CRFU-Net	0.57 393	0.27 349	0.57 353	0.46 372	0.30 345	1.20 484	0.52 422	1.10 397	0.56 181	1.00 434	0.98 343	1.06 425	0.79 431	0.81 373	0.71 410	0.21 344	0.19 396	0.18 226	0.16 223	0.18 264	0.19 323

SA	0.44 258	0.25 313	0.46 252	0.46 372	0.24 180	0.43 217	0.36 260	0.75 259	0.96 394	0.59 178	1.03 365	0.48 172	0.52 279	0.94 437	0.32 176	0.16 206	0.12 186	0.21 337	0.19 329	0.15 166	0.13 141

AACVNet	0.50 339	0.23 253	0.49 296	0.46 372	0.29 331	0.52 260	0.38 296	0.90 319	0.55 175	0.81 321	1.03 365	1.00 406	0.70 398	0.83 384	0.54 360	0.21 344	0.18 382	0.24 386	0.18 299	0.23 376	0.20 346

GrayStereo	0.49 323	0.19 121	0.42 200	0.46 372	0.28 305	0.53 268	0.67 463	0.69 213	0.63 201	1.02 442	1.47 479	0.78 336	0.76 418	0.56 180	0.33 188	0.14 97	0.12 186	0.17 181	0.17 272	0.15 166	0.29 430

test-1	0.36 163	0.19 121	0.71 417	0.46 372	0.26 253	0.44 225	0.36 260	0.60 142	0.59 186	0.48 146	0.67 188	0.53 192	0.36 191	0.40 62	0.29 153	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.14 166	0.15 166	0.16 254

FINET	0.67 424	0.42 450	1.00 472	0.46 372	0.43 455	0.83 420	0.89 503	1.08 391	1.50 505	0.87 368	1.14 410	0.71 294	0.68 381	0.92 424	0.70 405	0.36 485	0.30 476	0.26 417	0.24 421	0.35 458	0.33 453

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

StereoDRNet-Refined	0.58 400	0.32 393	0.54 338	0.46 372	0.30 345	0.96 441	0.40 330	1.00 355	0.94 387	1.12 470	1.08 387	0.96 397	0.67 375	0.90 414	0.89 457	0.17 244	0.13 251	0.22 351	0.21 375	0.20 314	0.19 323
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AIO-test2	0.39 211	0.21 193	0.41 179	0.47 381	0.25 212	0.45 233	0.35 238	0.77 269	1.27 485	0.36 87	0.87 289	0.37 102	0.30 142	0.47 117	0.27 118	0.15 158	0.13 251	0.21 337	0.23 406	0.15 166	0.13 141

ADLNet2	0.55 375	0.25 313	0.65 388	0.47 381	0.30 345	0.83 420	0.50 404	1.05 379	0.95 393	0.80 310	0.98 343	0.99 403	0.69 385	0.77 360	0.73 413	0.20 328	0.16 345	0.17 181	0.18 299	0.21 337	0.21 364

TRStereo	0.37 180	0.27 349	0.59 358	0.47 381	0.41 444	0.29 86	0.30 151	0.84 293	0.59 186	0.52 159	0.41 91	0.52 188	0.26 89	0.73 336	0.27 118	0.17 244	0.12 186	0.19 266	0.19 329	0.13 77	0.11 64

RAFT	0.45 268	0.22 232	0.45 235	0.47 381	0.26 253	0.54 274	0.47 385	0.66 185	0.58 185	0.80 310	0.82 257	0.94 392	0.57 310	0.75 349	0.34 203	0.17 244	0.15 314	0.22 351	0.20 354	0.16 206	0.12 107

EDNetEfficient	1.46 519	0.80 510	6.12 550	0.47 381	0.39 432	0.69 365	0.83 495	0.90 319	2.77 539	3.50 551	1.96 507	1.66 503	2.03 534	1.26 483	4.18 545	0.21 344	0.18 382	0.21 337	0.20 354	0.41 480	0.39 480

CVANet_RVC	0.57 393	0.33 401	0.44 223	0.47 381	0.32 383	0.67 361	0.61 454	1.05 379	0.93 380	0.85 353	1.04 371	1.01 410	0.73 409	0.83 384	0.52 352	0.29 441	0.19 396	0.27 429	0.25 430	0.31 437	0.21 364

AE-Stereo	0.34 130	0.21 193	0.42 200	0.48 387	0.31 367	0.48 245	0.35 238	0.61 148	0.62 190	0.32 70	0.55 151	0.52 188	0.27 99	0.47 117	0.29 153	0.13 58	0.13 251	0.18 226	0.16 223	0.15 166	0.12 107

LL-Strereo	0.57 393	0.27 349	0.68 402	0.48 387	0.34 403	0.39 189	0.48 393	0.94 332	0.97 397	0.83 342	0.78 233	1.10 439	1.18 495	1.33 491	0.49 334	0.17 244	0.14 285	0.22 351	0.19 329	0.16 206	0.17 272

CASS	0.45 268	0.27 349	0.42 200	0.48 387	0.22 111	0.61 323	0.34 214	0.97 346	0.62 190	0.71 261	0.85 278	0.61 241	0.55 301	0.57 192	0.41 277	0.29 441	0.16 345	0.22 351	0.18 299	0.22 359	0.28 424
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.48 305	0.77 508	0.50 309	0.48 387	0.31 367	0.41 207	0.34 214	0.70 228	0.92 374	0.65 218	0.60 164	0.58 215	0.43 230	0.63 260	0.41 277	0.32 462	0.15 314	0.66 519	0.19 329	0.36 462	0.21 364

DAS	0.51 346	0.25 313	0.60 363	0.48 387	0.31 367	0.58 302	0.41 345	0.83 290	0.97 397	0.89 382	1.12 398	0.70 290	0.75 415	0.82 376	0.43 286	0.17 244	0.13 251	0.18 226	0.15 191	0.20 314	0.18 290

SepStereo	0.51 346	0.25 313	0.60 363	0.48 387	0.31 367	0.58 302	0.41 345	0.83 290	0.97 397	0.89 382	1.12 398	0.70 290	0.75 415	0.93 430	0.43 286	0.17 244	0.13 251	0.18 226	0.15 191	0.20 314	0.18 290

PSMNet-ADL	0.48 305	0.27 349	0.40 169	0.48 387	0.30 345	0.68 363	0.37 274	0.90 319	0.80 297	0.61 189	0.80 246	0.92 388	0.62 342	0.72 331	0.63 387	0.23 384	0.18 382	0.18 226	0.20 354	0.22 359	0.20 346

CroCo-Stereo	0.26 60	0.22 232	0.36 111	0.48 387	0.22 111	0.20 5	0.29 135	0.51 94	0.44 135	0.28 43	0.23 18	0.42 140	0.26 89	0.29 7	0.26 100	0.15 158	0.13 251	0.13 51	0.11 75	0.16 206	0.12 107
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ICVP	0.46 278	0.25 313	0.38 139	0.48 387	0.28 305	0.58 302	0.43 362	1.00 355	0.70 232	0.67 233	0.95 325	0.75 322	0.55 301	0.53 159	0.54 360	0.23 384	0.17 365	0.19 266	0.17 272	0.19 298	0.20 346
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.40 223	0.39 439	0.85 452	0.48 387	0.37 419	0.40 193	0.46 378	0.57 121	0.52 163	0.38 101	0.46 106	0.35 90	0.42 224	0.43 82	0.30 159	0.19 305	0.14 285	0.18 226	0.17 272	0.57 511	0.44 495

CroCo_RVC	0.40 223	0.39 439	0.85 452	0.48 387	0.37 419	0.40 193	0.46 378	0.57 121	0.52 163	0.38 101	0.46 106	0.35 90	0.42 224	0.43 82	0.30 159	0.19 305	0.14 285	0.18 226	0.17 272	0.57 511	0.44 495

EDNetEfficientorigin	9.93 563	1.15 529	175.16 583	0.48 387	0.36 413	1.04 459	0.68 468	1.24 464	2.69 538	3.17 548	2.50 520	2.30 521	2.07 535	1.76 518	2.21 525	0.20 328	0.18 382	0.24 386	0.19 329	0.51 500	0.50 512

AdaStereo	0.50 339	0.32 393	0.47 264	0.48 387	0.25 212	0.67 361	0.32 193	1.17 434	0.88 346	0.75 287	0.99 348	0.75 322	0.49 261	0.67 299	0.46 321	0.27 424	0.12 186	0.28 437	0.18 299	0.23 376	0.18 290
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.60 410	0.30 384	0.75 434	0.48 387	0.43 455	0.89 429	0.48 393	1.05 379	1.15 460	0.66 230	0.86 281	0.88 373	0.70 398	0.99 440	0.65 392	0.32 462	0.15 314	0.28 437	0.20 354	0.40 474	0.36 467

SANet	1.07 495	0.41 448	1.06 477	0.48 387	0.30 345	1.41 499	0.94 508	1.42 500	3.36 546	1.58 503	2.43 518	2.33 523	1.70 523	1.34 493	1.07 483	0.28 434	0.24 440	0.26 417	0.23 406	0.34 454	0.30 438

GMStereo_Zeroshot	0.49 323	0.44 456	0.74 430	0.49 402	0.27 282	0.56 292	0.29 135	0.73 251	0.76 269	0.86 360	0.94 316	0.91 384	0.36 191	0.74 343	0.43 286	0.26 415	0.14 285	0.26 417	0.15 191	0.36 462	0.18 290

StereoVision	0.42 241	0.28 363	0.45 235	0.49 402	0.28 305	0.38 182	0.38 296	0.72 240	0.62 190	0.44 130	1.14 410	0.54 196	0.39 210	0.56 180	0.34 203	0.21 344	0.24 440	0.25 399	0.24 421	0.26 405	0.16 254

coex-ft	6.43 560	1.51 540	87.33 582	0.49 402	0.38 428	1.34 494	1.21 527	1.16 429	8.09 557	12.12 566	2.79 528	2.77 530	3.31 549	1.16 468	3.15 534	0.24 395	0.23 432	0.27 429	0.24 421	0.45 489	0.37 472

Wz-Net-TNSev	1.14 499	1.06 528	4.32 547	0.49 402	0.42 450	1.51 506	1.11 521	1.48 506	1.40 498	1.22 484	1.26 440	1.58 501	1.43 511	1.76 518	1.70 511	0.32 462	0.31 485	0.26 417	0.30 462	0.41 480	0.41 487

AASNet	0.53 361	0.25 313	0.52 326	0.49 402	0.32 383	0.74 384	0.40 330	1.50 509	0.86 333	0.86 360	0.92 312	0.64 256	0.59 326	0.59 227	0.79 423	0.23 384	0.19 396	0.20 296	0.16 223	0.21 337	0.19 323

GEStereo_RVC	0.55 375	0.29 375	0.63 377	0.49 402	0.31 367	0.70 370	0.54 430	1.22 453	0.92 374	0.82 330	0.85 278	0.85 357	0.63 348	0.90 414	0.65 392	0.24 395	0.16 345	0.19 266	0.16 223	0.21 337	0.22 382

psm_up	0.55 375	0.26 332	0.47 264	0.49 402	0.32 383	0.65 354	0.56 440	1.04 374	0.82 310	0.82 330	0.88 297	1.01 410	0.94 468	0.74 343	0.61 382	0.21 344	0.25 448	0.26 417	0.23 406	0.21 337	0.20 346

psmorigin	0.82 457	0.51 473	2.09 530	0.49 402	0.41 444	0.85 424	0.50 404	1.04 374	0.88 346	1.45 497	1.43 471	1.50 493	1.06 483	1.22 479	0.97 469	0.31 451	0.32 490	0.27 429	0.27 449	0.33 448	0.42 488

aanetorigin	0.83 464	0.56 486	1.87 527	0.49 402	0.38 428	0.56 292	0.66 461	0.70 228	1.00 412	2.42 534	2.02 509	1.31 465	1.18 495	0.93 430	1.13 491	0.20 328	0.18 382	0.20 296	0.19 329	0.27 415	0.30 438

FAT-Stereo	0.73 441	0.33 401	0.75 434	0.49 402	0.37 419	0.71 375	0.59 447	1.36 491	1.30 488	1.03 450	1.40 465	1.59 502	1.15 491	0.87 403	0.86 438	0.28 434	0.28 467	0.28 437	0.23 406	0.28 418	0.38 478

FADNet-RVC-Resample	0.56 386	0.33 401	1.16 487	0.49 402	0.34 403	0.71 375	0.43 362	1.01 364	0.93 380	0.82 330	0.87 289	0.74 320	0.67 375	0.73 336	0.45 311	0.18 275	0.18 382	0.26 417	0.27 449	0.26 405	0.27 417

ADCP+	1.06 493	0.35 412	1.51 520	0.49 402	0.51 484	1.45 503	0.55 434	1.25 468	1.03 424	1.16 474	1.15 416	1.10 439	1.07 485	1.56 506	6.75 555	0.19 305	0.16 345	0.23 371	0.21 375	0.28 418	0.21 364

DLCB_ROB	0.58 400	0.28 363	0.47 264	0.49 402	0.32 383	0.77 394	0.50 404	0.99 351	0.92 374	1.04 451	1.14 410	1.21 454	0.69 385	0.88 406	0.69 402	0.20 328	0.20 406	0.22 351	0.22 393	0.21 337	0.18 290

WCMA_ROB	1.14 499	0.36 417	0.76 439	0.49 402	0.44 462	1.23 488	0.67 463	1.11 403	1.23 474	2.84 542	3.95 548	3.28 537	1.83 528	1.25 482	0.99 473	0.44 500	0.34 498	0.34 467	0.37 485	0.41 480	0.40 483

AIO-test1	0.38 195	0.18 84	0.38 139	0.50 416	0.24 180	0.46 238	0.30 151	0.70 228	1.19 467	0.40 115	0.71 196	0.45 156	0.29 127	0.53 159	0.27 118	0.15 158	0.13 251	0.19 266	0.21 375	0.13 77	0.17 272

rvit_0105_6	0.38 195	0.28 363	0.64 382	0.50 416	0.30 345	0.39 189	0.38 296	0.51 94	0.67 219	0.40 115	0.45 101	0.50 180	0.41 222	0.54 165	0.36 236	0.27 424	0.26 455	0.24 386	0.21 375	0.22 359	0.16 254

rvit_0105_5	0.42 241	0.31 389	0.73 425	0.50 416	0.29 331	0.44 225	0.42 355	0.61 148	0.74 258	0.51 153	0.51 130	0.60 236	0.47 253	0.57 192	0.38 260	0.27 424	0.25 448	0.25 399	0.23 406	0.22 359	0.18 290

rvit_0105_4	0.41 234	0.29 375	0.71 417	0.50 416	0.29 331	0.41 207	0.41 345	0.55 114	0.73 251	0.45 132	0.48 114	0.55 199	0.44 239	0.57 192	0.36 236	0.28 434	0.26 455	0.25 399	0.22 393	0.23 376	0.18 290

CroCo-Stereo Lap2	0.28 77	0.24 290	0.39 158	0.50 416	0.29 331	0.20 5	0.31 173	0.49 84	0.38 104	0.24 22	0.27 35	0.46 164	0.31 149	0.39 57	0.30 159	0.14 97	0.15 314	0.16 143	0.13 135	0.16 206	0.15 208

Wz-Net-LNSev	0.71 435	0.51 473	1.36 513	0.50 416	0.41 444	1.15 477	0.69 473	1.21 445	1.07 446	1.02 442	1.12 398	1.08 432	0.87 452	0.89 412	0.89 457	0.24 395	0.22 422	0.21 337	0.19 329	0.26 405	0.26 408

Wz-Net-MNSev	0.76 444	0.40 444	1.34 508	0.50 416	0.40 437	1.44 502	0.83 495	1.15 423	1.16 461	1.25 488	1.20 430	1.13 449	0.81 435	1.16 468	1.00 476	0.22 369	0.19 396	0.24 386	0.23 406	0.28 418	0.26 408

IIG-Stereo	0.43 251	0.21 193	0.44 223	0.50 416	0.25 212	0.44 225	0.21 35	0.71 236	0.76 269	0.83 342	0.95 325	0.83 351	0.43 230	0.90 414	0.35 220	0.15 158	0.12 186	0.19 266	0.14 166	0.15 166	0.11 64

Anonymous3	0.46 278	0.34 406	0.86 457	0.50 416	0.37 419	0.81 409	0.50 404	0.72 240	0.65 213	0.51 153	0.65 177	0.45 156	0.45 244	0.64 273	0.38 260	0.24 395	0.24 440	0.22 351	0.21 375	0.23 376	0.23 388

HGLStereo	0.56 386	0.28 363	0.57 353	0.50 416	0.37 419	0.80 404	0.45 374	1.02 367	0.78 286	0.86 360	1.14 410	0.89 377	0.82 439	0.76 353	0.73 413	0.21 344	0.20 406	0.19 266	0.18 299	0.19 298	0.21 364

DMCA-RVC	0.51 346	0.30 384	0.59 358	0.50 416	0.32 383	0.54 274	0.38 296	0.86 300	0.68 224	0.94 409	0.86 281	0.91 384	0.68 381	0.70 321	0.59 375	0.23 384	0.18 382	0.31 454	0.23 406	0.26 405	0.19 323

ADCL	1.04 489	0.38 433	1.35 509	0.50 416	0.39 432	1.61 512	0.89 503	1.29 475	1.39 496	1.29 490	1.50 480	1.24 457	1.24 500	1.37 499	4.87 548	0.21 344	0.19 396	0.25 399	0.25 430	0.29 422	0.27 417

ADCRef	0.80 453	0.43 452	1.32 507	0.50 416	0.45 466	1.07 462	0.51 419	1.07 387	0.98 401	1.17 475	1.42 468	0.87 368	0.91 458	0.85 396	3.19 535	0.18 275	0.16 345	0.23 371	0.23 406	0.22 359	0.21 364

PA-Net	0.67 424	0.43 452	0.83 450	0.50 416	0.53 489	0.94 435	0.68 468	1.10 397	1.14 459	0.80 310	0.88 297	0.87 368	0.77 424	1.02 449	0.88 447	0.24 395	0.41 512	0.29 445	0.44 505	0.26 405	0.34 460
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.66 420	0.32 393	0.66 394	0.50 416	0.39 432	1.15 477	0.61 454	1.49 508	1.01 416	1.12 470	1.08 387	1.06 425	0.69 385	0.77 360	0.94 463	0.23 384	0.17 365	0.26 417	0.25 430	0.25 399	0.21 364

PWC_ROB	0.87 468	0.52 480	1.28 502	0.50 416	0.32 383	0.91 430	0.37 274	1.36 491	1.46 503	1.61 506	2.59 524	1.16 453	1.01 479	1.34 493	1.40 507	0.25 405	0.18 382	0.28 437	0.20 354	0.29 422	0.28 424

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 52	0.31 389	0.24 5	0.51 432	0.19 49	0.29 86	0.22 44	0.40 49	0.37 99	0.26 31	0.24 24	0.24 40	0.31 149	0.44 93	0.22 26	0.14 97	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 120	0.10 28

TestStereo1	0.43 251	0.23 253	0.41 179	0.51 432	0.24 180	0.34 147	0.40 330	0.77 269	0.90 362	0.68 239	0.96 329	0.48 172	0.46 249	0.91 421	0.32 176	0.16 206	0.13 251	0.18 226	0.15 191	0.14 120	0.13 141

RAFT+CT+SA	0.39 211	0.23 253	0.36 111	0.51 432	0.27 282	0.29 86	0.46 378	0.75 259	0.80 297	0.51 153	0.89 301	0.41 130	0.40 216	0.78 364	0.32 176	0.14 97	0.11 131	0.18 226	0.18 299	0.15 166	0.14 185

SA-5K	0.43 251	0.23 253	0.41 179	0.51 432	0.24 180	0.34 147	0.40 330	0.77 269	0.90 362	0.68 239	0.96 329	0.48 172	0.46 249	0.91 421	0.32 176	0.16 206	0.13 251	0.18 226	0.15 191	0.14 120	0.13 141

XX-TBD	0.32 114	0.53 483	0.26 14	0.51 432	0.20 73	0.37 169	0.24 72	0.40 49	0.73 251	0.54 166	0.69 191	0.31 62	0.25 74	0.32 19	0.27 118	0.16 206	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.11 64

sCroCo_RVC	0.35 145	0.28 363	0.69 408	0.51 432	0.39 432	0.41 207	0.31 173	0.49 84	0.45 142	0.31 57	0.48 114	0.38 110	0.32 154	0.46 110	0.32 176	0.21 344	0.22 422	0.19 266	0.19 329	0.21 337	0.20 346

RAFT + AFF	0.53 361	0.29 375	0.75 434	0.51 432	0.32 383	0.63 340	0.60 449	1.00 355	0.91 369	0.78 304	0.87 289	0.83 351	0.58 319	0.80 370	0.47 328	0.17 244	0.20 406	0.23 371	0.22 393	0.18 264	0.18 290

GwcNet	0.69 429	0.36 417	1.10 481	0.51 432	0.42 450	1.08 466	0.50 404	1.21 445	1.16 461	1.00 434	1.37 459	1.06 425	0.79 431	0.92 424	0.94 463	0.25 405	0.24 440	0.24 386	0.22 393	0.23 376	0.26 408

GANet	0.70 431	0.37 423	0.55 343	0.51 432	0.34 403	0.94 435	0.96 510	1.08 391	0.94 387	1.04 451	1.98 508	1.13 449	0.88 455	1.12 465	0.66 395	0.25 405	0.26 455	0.27 429	0.22 393	0.31 437	0.22 382

TDLM	0.57 393	0.33 401	0.49 296	0.51 432	0.30 345	0.66 357	0.73 485	1.03 371	1.01 416	0.82 330	1.10 393	0.84 355	0.70 398	0.86 401	0.58 370	0.28 434	0.17 365	0.25 399	0.22 393	0.26 405	0.19 323

StereoDRNet	0.64 416	0.33 401	0.68 402	0.51 432	0.43 455	1.03 455	0.53 426	1.47 505	0.99 406	1.10 467	0.87 289	1.07 430	0.71 402	0.82 376	0.88 447	0.23 384	0.19 396	0.25 399	0.23 406	0.27 415	0.19 323

NaN_ROB	0.69 429	0.44 456	0.69 408	0.51 432	0.33 394	0.97 443	1.06 517	1.22 453	1.19 467	1.24 487	0.96 329	1.08 432	0.78 429	1.20 473	0.67 398	0.24 395	0.30 476	0.23 371	0.24 421	0.23 376	0.25 403

YMNet	0.66 420	0.38 433	0.90 461	0.52 444	0.46 473	1.08 466	0.49 399	1.00 355	0.77 276	1.18 477	1.29 446	1.12 443	0.74 411	0.85 396	0.86 438	0.27 424	0.31 485	0.25 399	0.25 430	0.24 389	0.23 388

YMNet_1	0.66 420	0.38 433	0.90 461	0.52 444	0.46 473	1.08 466	0.49 399	1.00 355	0.77 276	1.18 477	1.29 446	1.12 443	0.74 411	0.85 396	0.86 438	0.27 424	0.31 485	0.25 399	0.25 430	0.24 389	0.23 388

rvit_stereo_ft	0.33 124	0.25 313	0.47 264	0.52 444	0.32 383	0.33 137	0.47 385	0.49 84	0.50 158	0.34 78	0.41 91	0.41 130	0.32 154	0.48 127	0.34 203	0.22 369	0.14 285	0.19 266	0.18 299	0.19 298	0.14 185

test_5	0.43 251	0.24 290	0.43 211	0.52 444	0.28 305	0.28 74	0.42 355	0.72 240	0.82 310	0.62 191	0.91 308	0.72 303	0.55 301	0.79 369	0.35 220	0.14 97	0.11 131	0.18 226	0.18 299	0.18 264	0.16 254

OMP-Stereo	0.42 241	0.22 232	0.46 252	0.52 444	0.24 180	0.36 164	0.25 80	0.71 236	0.78 286	0.77 300	0.64 174	0.89 377	0.39 210	0.91 421	0.35 220	0.15 158	0.12 186	0.20 296	0.15 191	0.15 166	0.12 107

edge stereo	0.76 444	0.38 433	0.74 430	0.52 444	0.43 455	0.80 404	0.53 426	1.28 474	1.06 440	1.28 489	1.38 464	1.81 507	1.11 488	1.08 459	0.85 437	0.33 470	0.32 490	0.41 491	0.28 454	0.32 442	0.36 467

RTSC	0.87 468	0.48 463	1.23 498	0.52 444	0.37 419	1.13 474	0.50 404	1.34 485	1.79 520	1.51 500	1.24 436	1.12 443	0.81 435	1.62 510	2.16 524	0.25 405	0.19 396	0.23 371	0.24 421	0.30 431	0.31 445

XPNet_ROB	0.70 431	0.35 412	0.68 402	0.52 444	0.40 437	0.79 401	0.85 501	1.16 429	0.94 387	1.33 493	1.15 416	1.38 481	0.83 444	1.03 451	0.90 459	0.32 462	0.25 448	0.26 417	0.24 421	0.31 437	0.28 424

rvit_stereo_0075_2	0.47 293	0.37 423	0.70 412	0.53 452	0.46 473	0.43 217	0.36 260	0.81 285	0.67 219	0.55 168	0.74 210	0.59 230	0.43 230	0.63 260	0.43 286	0.32 462	0.23 432	0.35 469	0.25 430	0.30 431	0.25 403

HCRNet	0.44 258	0.34 406	0.41 179	0.53 452	0.26 253	0.53 268	0.29 135	0.83 290	0.63 201	0.71 261	0.81 253	0.77 334	0.50 272	0.66 288	0.36 236	0.24 395	0.16 345	0.24 386	0.20 354	0.21 337	0.18 290

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 424	0.81 511	0.73 425	0.53 452	0.37 419	1.40 497	0.53 426	1.04 374	0.79 295	0.88 378	0.94 316	0.95 394	0.53 283	0.93 430	0.58 370	0.39 491	0.30 476	0.57 515	0.31 469	0.53 505	0.30 438

ADCMid	1.14 499	0.52 480	2.23 533	0.53 452	0.43 455	1.07 462	0.75 487	1.23 457	1.05 433	2.15 528	1.44 473	1.50 493	1.43 511	1.56 506	5.01 549	0.26 415	0.24 440	0.29 445	0.31 469	0.37 467	0.33 453

RYNet	0.72 439	0.35 412	0.64 382	0.53 452	0.67 509	1.31 493	0.67 463	1.20 443	1.18 465	1.05 453	0.87 289	1.27 459	0.93 467	0.93 430	1.27 500	0.22 369	0.16 345	0.26 417	0.23 406	0.40 474	0.39 480

DPSNet	0.99 483	0.42 450	1.88 528	0.53 452	0.41 444	1.59 511	1.26 531	2.21 535	1.43 499	1.10 467	1.11 394	1.46 487	1.95 532	1.34 493	1.26 498	0.34 476	0.25 448	0.25 399	0.21 375	0.46 492	0.37 472

rvit_0105_3	0.47 293	0.34 406	0.77 444	0.54 458	0.31 367	0.49 249	0.47 385	0.63 162	0.79 295	0.65 218	0.59 162	0.64 256	0.50 272	0.65 280	0.39 266	0.29 441	0.27 463	0.29 445	0.28 454	0.21 337	0.20 346

ccnet	0.82 457	0.57 488	0.75 434	0.54 458	0.59 503	1.09 469	0.66 461	1.38 494	0.94 387	1.12 470	1.44 473	1.29 462	0.92 462	0.95 439	1.24 496	0.49 508	0.42 514	0.50 510	0.47 511	0.51 500	0.46 500

ADCPNet	1.03 488	0.48 463	2.70 536	0.54 458	0.42 450	1.40 497	0.75 487	1.13 410	1.07 446	1.22 484	1.42 468	1.68 504	1.09 486	1.36 498	3.45 539	0.30 448	0.28 467	0.29 445	0.32 475	0.37 467	0.35 465

LALA_ROB	0.74 442	0.43 452	0.69 408	0.54 458	0.40 437	1.01 450	0.95 509	1.21 445	1.07 446	1.22 484	1.12 398	1.56 499	0.79 431	1.04 453	0.86 438	0.33 470	0.22 422	0.35 469	0.30 462	0.35 458	0.31 445

SACVNet	0.58 400	0.34 406	0.55 343	0.55 462	0.36 413	0.63 340	0.48 393	1.13 410	0.77 276	1.02 442	1.06 381	1.02 415	0.74 411	0.90 414	0.51 345	0.27 424	0.21 416	0.25 399	0.24 421	0.29 422	0.36 467

XX-Stereo	0.37 180	0.17 61	0.45 235	0.55 462	0.36 413	0.38 182	0.20 20	0.60 142	0.30 43	0.46 138	1.30 449	0.73 314	0.26 89	0.56 180	0.26 100	0.16 206	0.11 131	0.17 181	0.16 223	0.14 120	0.10 28

FBW_ROB	0.88 470	0.50 470	0.85 452	0.55 462	0.40 437	1.17 480	0.78 491	1.50 509	1.37 493	1.33 493	1.27 441	1.48 491	1.00 478	2.57 541	0.98 472	0.25 405	0.32 490	0.45 497	0.30 462	0.34 454	0.28 424

ISRNet	0.56 386	0.24 290	0.66 394	0.56 465	0.36 413	0.44 225	0.25 80	0.82 287	0.84 320	1.07 459	1.25 438	0.91 384	0.60 330	0.66 288	0.58 370	0.35 481	0.26 455	0.36 474	0.33 478	0.30 431	0.42 488

Wz-Net-SNSev	0.91 476	0.73 504	2.13 531	0.56 465	0.45 466	0.95 438	1.13 522	1.34 485	1.24 476	1.02 442	1.30 449	1.46 487	0.86 449	1.81 520	1.50 508	0.25 405	0.23 432	0.25 399	0.26 443	0.32 442	0.29 430

APVNet	0.71 435	0.37 423	0.89 460	0.56 465	0.45 466	1.18 482	0.68 468	1.41 499	0.85 328	0.81 321	1.15 416	1.04 419	0.81 435	1.10 462	1.17 492	0.26 415	0.28 467	0.32 460	0.31 469	0.29 422	0.30 438

S-Stereo	0.74 442	0.35 412	0.96 467	0.56 465	0.45 466	0.82 417	0.60 449	1.24 464	1.60 515	0.96 417	1.41 467	1.12 443	0.94 468	0.80 370	1.04 481	0.26 415	0.31 485	0.28 437	0.25 430	0.32 442	0.47 505

ETE_ROB	0.70 431	0.49 466	0.73 425	0.56 465	0.36 413	0.79 401	0.87 502	1.14 419	0.93 380	1.19 479	1.18 425	1.39 482	0.82 439	0.99 440	0.80 425	0.26 415	0.21 416	0.31 454	0.26 443	0.33 448	0.34 460

PSMNet_ROB	0.64 416	0.37 423	0.65 388	0.56 465	0.42 450	0.97 443	0.83 495	1.21 445	0.92 374	0.79 308	1.02 361	1.08 432	0.63 348	0.82 376	0.91 461	0.29 441	0.20 406	0.31 454	0.31 469	0.26 405	0.23 388

AnyNet_C32	1.16 503	0.62 497	2.40 534	0.57 471	0.55 494	1.41 499	1.34 536	1.18 437	1.24 476	1.49 498	1.42 468	1.39 482	1.20 499	1.55 504	4.82 547	0.29 441	0.28 467	0.29 445	0.34 480	0.38 471	0.42 488

rvit_105_1	0.54 373	0.40 444	0.76 439	0.58 472	0.37 419	0.59 315	0.68 468	0.70 228	0.94 387	0.82 330	0.69 191	0.73 314	0.58 319	0.78 364	0.54 360	0.32 462	0.29 472	0.31 454	0.34 480	0.23 376	0.20 346

LMCR-Stereo	0.53 361	0.30 384	0.53 334	0.58 472	0.30 345	0.83 420	0.36 260	1.19 439	0.76 269	0.88 378	1.04 371	0.56 202	0.62 342	0.82 376	0.67 398	0.19 305	0.15 314	0.19 266	0.14 166	0.23 376	0.17 272

DGSMNet	0.76 444	0.55 485	1.29 504	0.58 472	0.62 506	0.94 435	0.70 478	1.26 470	1.11 453	0.83 342	1.24 436	1.00 406	0.71 402	1.03 451	0.81 428	0.34 476	0.29 472	0.41 491	0.40 495	0.57 511	0.55 517

CC-Net-ROB	0.82 457	0.96 522	0.85 452	0.58 472	0.45 466	1.27 491	0.70 478	1.17 434	1.02 419	0.83 342	1.23 435	0.90 382	0.77 424	1.06 454	0.69 402	0.46 502	0.34 498	1.71 536	0.38 488	0.59 515	0.36 467

TCMNet	0.66 420	0.39 439	0.98 470	0.59 476	0.61 505	0.96 441	0.55 434	1.05 379	0.90 362	0.84 349	1.14 410	0.89 377	0.65 365	0.85 396	1.01 477	0.26 415	0.26 455	0.31 454	0.28 454	0.32 442	0.29 430

stereogan	0.80 453	0.31 389	0.71 417	0.59 476	0.50 481	1.72 519	0.48 393	1.35 488	1.37 493	1.00 434	1.46 478	1.56 499	0.95 471	1.29 487	0.84 433	0.28 434	0.29 472	0.29 445	0.25 430	0.38 471	0.38 478

SHD	0.93 479	0.50 470	1.18 493	0.59 476	0.46 473	0.97 443	0.48 393	1.70 525	2.15 527	1.58 503	1.37 459	1.42 485	1.19 497	1.31 489	1.60 509	0.31 451	0.26 455	0.32 460	0.33 478	0.40 474	0.42 488

ADCS	1.51 521	0.61 494	3.42 540	0.59 476	0.51 484	1.27 491	1.08 520	1.59 518	1.81 521	1.91 522	1.66 492	1.51 496	1.42 510	1.94 527	8.60 557	0.33 470	0.32 490	0.33 465	0.36 484	0.44 485	0.42 488

DANet	0.71 435	0.45 460	0.91 463	0.59 476	0.40 437	0.81 409	0.40 330	0.97 346	0.84 320	1.20 482	1.22 431	1.33 473	0.88 455	1.16 468	1.24 496	0.27 424	0.23 432	0.31 454	0.25 430	0.35 458	0.32 449
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSMD_ROB	1.21 506	0.49 466	0.62 368	0.59 476	0.50 481	1.62 514	0.67 463	1.23 457	1.24 476	2.45 535	3.77 542	3.09 534	2.98 547	1.32 490	0.81 428	0.45 501	0.41 512	0.49 508	0.51 520	0.47 494	0.44 495

Nwc_Net	0.78 449	0.38 433	0.73 425	0.60 482	0.55 494	1.05 460	0.55 434	1.67 524	1.05 433	0.88 378	1.86 504	1.40 484	1.09 486	1.10 462	0.87 444	0.30 448	0.25 448	0.36 474	0.38 488	0.29 422	0.29 430

CSAN	0.83 464	0.49 466	0.77 444	0.60 482	0.41 444	1.14 475	1.06 517	1.19 439	1.46 503	1.32 491	1.43 471	1.37 480	1.19 497	1.27 486	0.86 438	0.39 491	0.31 485	0.36 474	0.37 485	0.35 458	0.34 460

FC-DCNN v2	1.65 527	0.51 473	0.65 388	0.61 484	0.49 479	1.61 512	0.70 478	1.75 527	1.56 511	4.74 559	4.91 556	6.46 557	3.31 549	1.91 524	1.11 486	0.46 502	0.42 514	0.47 501	0.46 506	0.48 495	0.46 500

NCC-stereo	0.78 449	0.40 444	0.76 439	0.61 484	0.67 509	0.81 409	0.69 473	1.54 516	1.11 453	0.90 389	1.36 456	1.33 473	1.16 492	1.19 471	0.88 447	0.31 451	0.30 476	0.37 479	0.48 513	0.33 448	0.33 453

Abc-Net	0.78 449	0.40 444	0.76 439	0.61 484	0.67 509	0.81 409	0.69 473	1.54 516	1.11 453	0.90 389	1.36 456	1.33 473	1.16 492	1.19 471	0.88 447	0.31 451	0.30 476	0.37 479	0.48 513	0.33 448	0.33 453
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	1.59 523	0.51 473	0.66 394	0.61 484	0.49 479	1.56 509	0.70 478	1.66 523	1.53 507	4.64 556	4.62 554	5.85 553	3.34 551	1.84 522	1.11 486	0.46 502	0.42 514	0.47 501	0.46 506	0.48 495	0.46 500

WZ-Net	1.19 505	0.59 490	4.07 545	0.62 488	0.51 484	1.34 494	1.31 535	1.32 481	1.74 519	1.53 502	1.65 490	1.74 506	1.28 504	2.25 535	2.01 521	0.27 424	0.21 416	0.23 371	0.25 430	0.40 474	0.39 480

MDST_ROB	0.91 476	0.27 349	0.85 452	0.63 489	0.41 444	2.53 531	0.71 483	1.60 519	1.13 457	2.83 541	1.73 496	0.97 399	0.69 385	1.61 509	0.73 413	0.25 405	0.22 422	0.32 460	0.28 454	0.25 399	0.24 396

Syn2CoEx	0.71 435	0.51 473	0.95 465	0.64 490	0.45 466	0.91 430	0.53 426	1.48 506	1.13 457	0.93 406	1.35 455	1.02 415	0.99 476	0.92 424	0.80 425	0.30 448	0.27 463	0.28 437	0.24 421	0.23 376	0.24 396

AF-Net	0.81 456	0.39 439	0.68 402	0.64 490	0.54 492	0.91 430	0.51 419	1.61 520	1.31 489	0.96 417	2.02 509	1.46 487	1.26 503	1.11 464	0.99 473	0.32 462	0.24 440	0.39 484	0.27 449	0.30 431	0.25 403

G-Net	0.95 480	0.46 462	1.04 475	0.64 490	0.48 477	2.12 527	0.64 459	1.01 364	0.87 342	1.75 514	2.82 531	1.30 464	1.64 522	1.06 454	0.96 468	0.36 485	0.29 472	0.35 469	0.25 430	0.45 489	0.42 488

AnyNet_C01	1.56 522	1.05 527	7.45 552	0.64 490	0.54 492	1.99 524	1.38 538	1.43 502	1.36 491	1.63 509	1.92 505	1.84 509	1.33 506	2.40 537	4.03 542	0.33 470	0.32 490	0.32 460	0.34 480	0.44 485	0.45 499

NCCL2	0.72 439	0.41 448	0.65 388	0.64 490	0.44 462	0.98 447	1.20 525	1.11 403	1.00 412	0.98 426	0.96 329	1.49 492	0.87 452	0.90 414	0.79 423	0.31 451	0.26 455	0.39 484	0.39 492	0.32 442	0.32 449

RGC	0.79 452	0.59 490	0.71 417	0.65 495	0.65 508	0.92 434	0.58 444	1.29 475	1.05 433	1.07 459	1.45 476	1.47 490	1.03 480	1.21 477	0.88 447	0.32 462	0.30 476	0.48 505	0.40 495	0.37 467	0.37 472

RTS	1.98 533	0.96 522	11.36 557	0.65 495	0.57 500	2.77 537	1.40 539	1.39 495	2.26 529	1.89 519	2.56 521	1.32 470	1.25 501	5.20 554	4.05 543	0.31 451	0.22 422	0.29 445	0.29 460	0.40 474	0.37 472

RTSA	1.98 533	0.96 522	11.36 557	0.65 495	0.57 500	2.77 537	1.40 539	1.39 495	2.26 529	1.89 519	2.56 521	1.32 470	1.25 501	5.20 554	4.05 543	0.31 451	0.22 422	0.29 445	0.29 460	0.40 474	0.37 472

RP	0.76 444	0.36 417	0.63 377	0.66 498	0.58 502	0.80 404	0.55 434	1.14 419	1.22 473	0.97 421	1.65 490	1.43 486	1.32 505	1.01 444	0.84 433	0.33 470	0.30 476	0.36 474	0.30 462	0.34 454	0.34 460

MANE	4.13 552	0.51 473	0.64 382	0.66 498	0.56 497	6.89 558	0.99 513	7.55 561	12.04 561	6.68 562	8.57 564	10.69 563	9.45 561	7.59 562	6.39 553	0.49 508	0.43 518	0.48 505	0.98 541	0.49 497	0.48 508

GANetREF_RVC	0.80 453	0.75 506	0.86 457	0.66 498	0.42 450	1.15 477	0.98 511	1.14 419	1.19 467	1.01 439	1.02 361	1.10 439	0.90 457	1.15 467	0.76 418	0.48 506	0.39 509	0.57 515	0.38 488	0.63 517	0.46 500
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
MFN_U_SF_RVC	1.09 497	0.59 490	1.97 529	0.67 501	0.44 462	1.93 523	0.60 449	1.85 528	1.36 491	1.61 506	1.54 484	1.95 515	1.37 507	1.64 513	1.73 512	0.40 495	0.37 503	0.45 497	0.48 513	0.44 485	0.44 495

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 487	0.57 488	1.51 520	0.67 501	0.50 481	2.57 532	1.66 546	1.20 443	1.43 499	1.38 495	1.57 486	1.33 473	0.92 462	1.64 513	0.88 447	0.37 488	0.39 509	0.46 500	0.60 525	0.41 480	0.40 483

XQC	0.89 472	0.65 499	1.31 505	0.67 501	0.52 488	1.22 486	0.68 468	1.26 470	1.52 506	1.14 473	1.11 394	1.28 461	1.04 482	1.40 501	1.77 515	0.38 489	0.24 440	0.37 479	0.31 469	0.53 505	0.47 505

STTRV1_RVC	0.82 457	0.59 490	1.16 487	0.67 501	0.81 515	1.11 470	0.63 456	1.30 478	1.11 453	0.98 426	1.33 453	1.08 432	0.95 471	1.26 483	0.87 444	0.55 518	0.25 448	0.43 493	0.39 492	0.58 514	0.40 483

DeepPrunerF	0.89 472	0.52 480	3.43 541	0.68 505	0.81 515	0.72 382	0.72 484	1.22 453	1.99 525	0.93 406	1.01 353	0.87 368	0.86 449	1.08 459	0.95 466	0.34 476	0.28 467	0.43 493	0.39 492	0.30 431	0.32 449

ELAS	1.63 526	0.61 494	0.95 465	0.68 505	0.55 494	3.01 545	1.55 544	2.39 537	2.33 533	3.64 552	3.89 546	2.75 529	2.90 546	2.15 533	2.27 530	0.52 512	0.45 521	0.50 510	0.48 513	0.54 507	0.52 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.90 475	0.64 498	1.69 522	0.69 507	0.69 512	0.78 398	0.84 498	1.03 371	1.26 484	1.19 479	1.15 416	1.31 465	0.98 475	1.24 481	1.03 478	0.52 512	0.56 527	0.59 518	0.66 527	0.56 509	0.54 516

GASNet	0.67 424	0.72 503	0.96 467	0.70 508	0.48 477	0.62 331	0.47 385	1.08 391	1.03 424	0.94 409	0.82 257	0.93 390	0.83 444	1.33 491	0.80 425	0.31 451	0.22 422	0.29 445	0.28 454	0.44 485	0.24 396

LSM	4.74 556	0.77 508	10.16 555	0.70 508	56.56 578	1.02 452	1.00 515	1.24 464	1.62 516	2.04 524	2.34 515	1.33 473	1.17 494	1.38 500	1.09 485	0.33 470	0.49 524	0.39 484	0.46 506	0.51 500	10.09 568

ELAS_RVC	1.60 524	0.61 494	1.01 474	0.70 508	0.56 497	2.00 525	1.89 553	1.96 530	2.65 537	3.33 550	3.26 534	3.03 531	3.41 552	2.49 539	2.09 523	0.52 512	0.45 521	0.50 510	0.48 513	0.54 507	0.52 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	15.13 568	0.82 514	50.86 580	0.72 511	0.53 489	38.10 579	7.03 563	11.83 567	14.25 566	29.78 579	30.17 579	48.21 582	22.64 576	26.78 577	18.11 566	0.42 499	0.38 505	0.47 501	0.46 506	0.51 500	0.48 508

FCDSN-DC	1.39 517	0.56 486	0.65 388	0.74 512	0.59 503	1.38 496	0.63 456	1.35 488	1.39 496	3.26 549	4.50 553	4.61 544	2.63 542	1.58 508	1.03 478	0.46 502	0.42 514	0.48 505	0.47 511	0.50 499	0.50 512
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	1.28 511	0.67 501	1.28 502	0.74 512	0.62 506	1.50 505	0.84 498	1.99 531	2.96 540	2.18 529	2.36 517	1.85 511	1.95 532	1.92 525	1.94 519	0.39 491	0.36 502	0.49 508	0.37 485	0.51 500	0.64 519

PWCDC_ROB	0.89 472	0.49 466	0.80 448	0.74 512	0.40 437	1.03 455	0.39 319	1.33 483	2.35 534	1.02 442	3.77 542	0.81 349	0.92 462	1.20 473	0.90 459	0.34 476	0.22 422	0.24 386	0.20 354	0.34 454	0.29 430

Consistency-Raft	1.01 484	0.81 511	1.24 499	0.84 515	0.97 524	0.81 409	0.84 498	1.30 478	1.59 512	1.05 453	1.68 495	1.12 443	0.91 458	0.92 424	1.11 486	0.65 521	0.74 535	0.79 523	0.90 537	1.06 530	0.79 527

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 512	0.87 516	1.76 525	0.86 516	0.56 497	4.29 552	1.79 551	1.50 509	1.98 524	1.61 506	1.85 503	1.84 509	1.41 509	1.89 523	1.36 503	0.48 506	0.40 511	0.56 514	0.57 523	0.69 519	0.48 508

NVStereoNet_ROB	1.24 508	0.90 518	1.13 485	0.86 516	0.88 517	1.11 470	0.99 513	1.42 500	1.53 507	1.59 505	2.48 519	2.24 520	1.53 513	1.96 528	1.30 501	0.76 526	0.70 532	0.78 522	1.00 542	0.71 520	0.88 531
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
testlalala2	0.36 163	0.18 84	0.45 235	0.89 518	0.53 489	0.44 225	0.26 91	0.61 148	0.49 154	0.68 239	0.56 154	0.44 154	0.24 67	0.34 29	0.31 166	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.10 50	0.13 77	0.13 141

anonymity	0.97 481	0.89 517	1.05 476	0.92 519	1.03 530	0.97 443	0.81 494	1.29 475	0.91 369	1.07 459	0.98 343	1.00 406	0.95 471	1.02 449	0.92 462	0.96 531	0.95 551	0.90 526	0.91 540	0.92 524	0.94 533

SGM+DAISY	1.35 514	0.94 521	1.25 500	0.96 520	1.00 528	1.52 507	1.02 516	1.34 485	1.21 471	2.64 537	2.65 526	2.44 524	1.56 516	1.64 513	1.26 498	0.97 533	0.95 551	0.90 526	0.90 537	0.94 525	0.96 536

MFMNet_re	1.14 499	0.97 525	1.19 494	0.99 521	0.95 522	1.25 490	1.22 528	1.39 495	1.55 509	1.69 513	1.67 494	1.21 454	1.53 513	1.12 465	0.99 473	0.87 530	0.75 539	0.79 523	0.75 531	0.90 522	0.94 533

PDISCO_ROB	0.91 476	0.48 463	1.06 477	0.99 521	0.97 524	1.67 517	0.63 456	1.64 522	1.59 512	1.06 456	1.18 425	1.31 465	0.79 431	1.55 504	0.97 469	0.49 508	0.22 422	0.45 497	0.40 495	0.45 489	0.37 472

UDG	0.88 470	0.82 514	0.67 398	1.00 523	0.96 523	1.02 452	0.57 443	1.13 410	0.99 406	0.90 389	0.97 342	1.31 465	0.99 476	0.85 396	0.84 433	0.54 517	0.32 490	1.77 537	0.40 495	0.94 525	0.66 521

PSMNet-RUCA	0.76 444	0.75 506	1.08 480	1.01 524	0.90 518	0.69 365	0.50 404	1.11 403	1.03 424	0.78 304	1.11 394	0.80 346	0.72 406	0.88 406	0.63 387	0.53 516	0.27 463	0.76 521	0.46 506	0.66 518	0.47 505

FADE	5.17 557	2.05 551	13.14 561	1.03 525	0.99 527	2.09 526	0.91 506	3.91 553	3.00 541	1.76 515	1.60 488	2.73 528	6.73 559	5.95 556	3.95 541	11.57 572	1.70 558	23.09 575	15.86 572	0.62 516	0.65 520

SPS-STEREO	1.25 509	0.93 519	1.06 477	1.04 526	1.03 530	1.41 499	0.91 506	1.51 512	1.19 467	2.09 526	1.83 501	1.94 514	1.39 508	1.62 510	1.39 506	0.97 533	0.94 550	0.90 526	0.89 536	0.96 527	0.96 536
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SAMSARA	1.07 495	0.65 499	1.19 494	1.06 527	0.90 518	1.76 520	1.76 550	1.46 504	1.44 501	1.51 500	1.16 421	2.00 516	1.14 490	1.48 502	1.31 502	0.39 491	0.44 520	0.35 469	0.38 488	0.49 497	0.49 511

SQANet	0.82 457	0.74 505	0.67 398	1.13 528	0.98 526	1.11 470	0.47 385	1.07 387	0.83 315	0.91 394	1.05 375	1.03 417	0.74 411	1.01 444	0.64 390	0.61 520	0.24 440	1.03 529	0.35 483	1.18 532	0.58 518

JetBlue	2.78 542	1.26 532	7.04 551	1.16 529	1.48 537	8.00 560	6.02 562	2.60 538	1.92 523	2.12 527	2.64 525	3.34 539	3.05 548	6.49 558	3.39 537	0.78 527	0.76 540	0.75 520	0.76 532	0.97 528	1.18 548

DDUNet	1.06 493	2.56 558	0.68 402	1.21 530	1.26 535	1.03 455	0.69 473	1.11 403	0.94 387	0.96 417	1.22 431	1.27 459	0.82 439	0.93 430	0.72 412	0.84 528	0.38 505	1.99 540	0.60 525	1.10 531	0.85 529

MADNet+	2.23 539	2.43 555	10.85 556	1.22 531	0.91 520	2.76 536	1.40 539	2.12 534	1.67 518	1.32 491	1.74 498	1.86 512	1.74 524	6.25 557	4.41 546	0.65 521	0.64 530	0.58 517	0.54 522	0.80 521	0.76 524

WAO-7	1.90 531	1.20 530	1.35 509	1.27 532	1.06 533	2.84 539	1.56 545	3.23 545	3.06 544	2.23 530	3.33 538	3.17 535	2.28 537	3.12 542	2.21 525	1.02 535	0.91 546	1.06 530	1.03 545	1.04 529	0.97 539

CAS	0.34 130	0.13 2	0.25 10	1.28 533	0.30 345	0.46 238	0.38 296	0.48 81	0.47 151	0.34 78	0.52 139	0.24 40	0.19 25	0.29 7	0.27 118	0.69 523	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.15 208

otaku	1.04 489	0.93 519	0.88 459	1.33 534	1.05 532	1.66 515	0.70 478	1.40 498	1.18 465	1.08 463	1.32 452	1.33 473	0.91 458	1.23 480	0.76 418	0.72 524	0.46 523	1.24 532	0.50 518	1.40 533	0.75 523

Ntro	1.09 497	0.97 525	0.91 463	1.44 535	1.19 534	1.69 518	0.80 493	1.35 488	1.25 481	1.00 434	1.29 446	1.31 465	0.97 474	1.26 483	0.84 433	0.84 528	0.43 518	1.36 533	0.50 518	1.56 534	0.78 525

GCST	0.83 464	1.22 531	0.74 430	1.58 536	1.01 529	1.06 461	0.23 58	0.78 275	0.78 286	0.97 421	0.65 177	0.78 336	0.35 175	0.92 424	0.34 203	0.96 531	0.65 531	1.20 531	0.81 534	0.91 523	0.70 522

PWCK	1.92 532	1.66 546	3.12 539	1.65 537	0.91 520	2.84 539	2.26 556	2.10 533	2.41 535	2.36 533	2.31 513	2.22 519	1.82 526	3.43 545	2.03 522	1.61 548	0.71 534	1.51 534	0.82 535	1.69 536	0.91 532

WAO-6	2.04 536	1.50 539	1.16 487	1.70 538	1.67 543	2.69 533	1.44 542	3.06 542	3.63 549	1.98 523	3.27 535	3.54 542	2.07 535	2.36 536	2.22 527	1.31 543	0.91 546	2.04 545	1.22 552	1.73 538	1.27 550

ACVNet_2	1.65 527	1.27 533	1.41 516	1.75 539	1.62 539	2.22 528	1.20 525	2.30 536	2.62 536	1.78 516	2.56 521	3.03 531	1.61 519	1.54 503	1.12 490	1.06 536	0.58 529	1.82 538	0.70 530	1.82 539	0.96 536

WAO-8	2.92 543	1.55 541	1.35 509	1.79 540	1.63 541	5.23 554	1.22 528	4.58 556	12.56 563	2.84 542	4.07 550	4.83 547	2.72 544	3.49 546	2.25 528	1.27 538	0.91 546	1.99 540	1.15 550	1.86 540	1.15 544

Venus	2.92 543	1.55 541	1.35 509	1.79 540	1.63 541	5.23 554	1.22 528	4.58 556	12.56 563	2.84 542	4.06 549	4.83 547	2.72 544	3.49 546	2.25 528	1.27 538	0.91 546	1.99 540	1.15 550	1.86 540	1.15 544

RainbowNet	1.35 514	1.49 538	1.19 494	1.88 542	1.45 536	1.48 504	1.07 519	1.61 520	1.55 509	1.20 482	1.59 487	1.54 497	1.13 489	1.34 493	0.97 469	1.36 544	0.70 532	1.82 538	0.79 533	1.71 537	1.07 542

ACVNet-4b	1.35 514	1.31 534	1.10 481	1.90 543	1.59 538	1.92 522	0.77 489	1.52 515	1.62 516	1.05 453	1.60 488	2.11 518	0.94 468	1.64 513	0.77 422	1.30 541	0.35 500	2.03 544	0.67 528	1.88 543	0.84 528

ACVNet_1	1.46 519	1.33 535	1.12 484	1.91 544	1.62 539	1.83 521	0.98 511	2.00 532	1.85 522	1.39 496	1.53 483	2.32 522	1.53 513	1.34 493	1.11 486	1.30 541	0.50 525	2.06 546	0.58 524	1.93 545	0.95 535

LVE	2.12 538	1.44 537	1.36 513	1.99 545	1.78 544	2.75 535	1.79 551	2.82 539	3.95 551	1.90 521	4.33 552	3.52 541	1.81 525	2.24 534	1.74 513	1.74 550	0.87 544	2.06 546	1.13 548	1.91 544	1.35 551

Dean	1.98 533	1.36 536	1.36 513	2.12 546	1.81 546	2.74 534	1.36 537	3.37 549	3.80 550	2.08 525	3.32 537	3.21 536	1.82 526	1.71 517	1.67 510	1.27 538	0.77 541	1.99 540	0.90 537	1.86 540	1.03 541

IMH-64-1	1.86 529	1.62 543	1.16 487	2.20 547	1.89 547	2.33 529	1.30 532	2.89 540	2.29 531	1.66 510	2.80 529	2.49 525	1.61 519	2.10 531	1.78 516	1.60 546	0.74 535	2.43 550	1.02 543	2.12 546	1.17 546

IMH-64	1.86 529	1.62 543	1.16 487	2.20 547	1.89 547	2.33 529	1.30 532	2.89 540	2.29 531	1.66 510	2.80 529	2.49 525	1.61 519	2.10 531	1.78 516	1.60 546	0.74 535	2.43 550	1.02 543	2.12 546	1.17 546

IMH	2.04 536	1.62 543	1.20 497	2.20 547	1.89 547	2.91 544	1.30 532	3.11 543	3.03 542	1.81 517	3.35 539	3.03 531	1.90 529	2.48 538	1.80 518	1.66 549	0.77 541	2.45 552	1.04 546	2.15 548	1.19 549

test_for_model	0.82 457	3.60 562	0.39 158	2.35 550	2.07 550	0.39 189	0.28 125	0.42 59	0.45 142	0.71 261	0.31 61	0.30 55	0.27 99	0.34 29	0.25 71	0.34 476	0.11 131	0.13 51	0.09 9	3.49 561	0.18 290

JetRed	5.27 558	5.84 563	12.81 560	2.36 551	2.83 560	12.23 565	10.50 565	4.46 555	3.60 547	3.86 553	3.83 544	4.85 549	4.18 555	6.78 559	11.96 561	2.17 556	2.96 562	2.18 548	1.97 557	3.38 560	2.68 561

DPSimNet_ROB	3.58 549	2.45 556	8.57 553	2.53 552	2.37 554	2.88 542	3.77 561	3.14 544	3.23 545	4.71 558	3.86 545	4.68 545	4.87 557	4.07 552	5.62 550	2.33 558	2.33 560	2.47 553	2.52 559	2.51 553	2.64 560

TorneroNet	4.53 555	1.89 548	1.48 519	2.55 553	2.27 552	13.78 567	1.69 548	4.84 560	23.73 577	2.89 545	7.70 563	7.06 558	2.69 543	4.26 553	3.42 538	1.84 552	0.77 541	2.68 556	1.13 548	2.42 551	1.47 553

DispFullNet	1.60 524	2.63 559	2.75 537	2.56 554	1.79 545	1.24 489	0.47 385	1.37 493	1.45 502	1.87 518	1.50 480	1.55 498	2.46 538	2.04 530	1.04 481	0.59 519	0.18 382	2.32 549	0.68 529	2.29 549	1.14 543

TorneroNet-64	3.44 546	1.86 547	1.42 517	2.58 555	2.28 553	6.87 557	1.68 547	4.70 558	12.03 560	2.31 532	5.59 560	8.25 559	2.55 541	3.97 551	2.73 532	1.81 551	0.74 535	2.57 554	1.07 547	2.35 550	1.44 552

KSHMR	2.57 540	1.93 549	1.69 522	2.63 556	2.42 555	2.86 541	2.07 554	3.27 547	6.50 555	2.49 536	3.36 540	3.41 540	1.92 530	2.49 539	1.94 519	2.13 555	1.40 556	2.79 559	1.50 555	2.73 554	1.77 554

ktn	2.98 545	2.25 553	1.73 524	2.84 557	2.53 558	3.76 551	2.15 555	3.70 551	5.47 554	2.75 539	5.17 559	5.94 554	2.48 539	3.23 543	2.46 531	2.34 559	1.44 557	2.78 558	2.03 558	2.45 552	2.01 557

notaker	2.76 541	2.29 554	1.80 526	2.96 558	2.58 559	2.90 543	1.75 549	3.24 546	3.05 543	2.78 540	4.24 551	6.15 556	2.51 540	3.34 544	2.75 533	2.31 557	1.18 554	3.00 560	1.65 556	2.84 557	1.97 555

UNDER WATER	3.46 547	2.07 552	3.64 543	3.09 559	2.48 556	3.75 550	2.42 558	3.31 548	13.77 565	2.90 546	2.95 532	5.84 552	3.69 553	3.69 548	3.48 540	2.07 554	1.11 553	2.70 557	1.40 553	2.84 557	1.98 556

HanzoNet	6.76 561	2.45 556	4.22 546	3.19 560	2.94 561	3.62 549	2.28 557	4.79 559	7.20 556	14.00 570	13.19 569	17.49 570	22.30 575	13.25 567	6.19 552	4.20 563	1.93 559	3.10 561	2.56 560	3.35 559	2.88 562

UNDER WATER-64	3.53 548	2.01 550	3.94 544	3.22 561	2.49 557	5.41 556	2.60 559	3.43 550	12.41 562	3.03 547	2.68 527	6.07 555	4.04 554	3.79 550	3.33 536	2.02 553	1.24 555	2.63 555	1.46 554	2.78 555	2.08 558

tt	6.20 559	0.20 156	5.89 549	3.55 562	2.07 550	11.26 563	19.21 566	11.74 566	5.46 553	2.69 538	2.04 511	4.87 550	6.25 558	3.70 549	7.09 556	8.32 568	11.17 573	4.93 564	5.41 567	5.74 564	2.37 559

MADNet++	4.03 550	2.70 560	3.44 542	3.72 563	3.44 562	4.44 553	3.52 560	3.95 554	3.61 548	4.46 554	4.98 557	4.10 543	4.58 556	7.00 560	5.89 551	3.74 561	3.67 563	3.27 562	2.71 561	3.70 562	3.66 563

ASD4	9.96 564	8.86 566	17.78 562	7.17 564	9.80 563	16.08 568	28.92 570	9.77 565	8.20 558	7.02 563	7.08 562	8.47 560	9.57 562	11.17 566	20.26 567	4.12 562	4.14 564	5.57 568	4.74 564	5.53 563	4.90 565

PML	40.80 583	29.24 575	11.87 559	7.20 565	14.47 564	92.13 583	213.69 584	7.63 562	23.35 576	74.72 583	190.14 584	50.17 583	26.15 577	21.39 572	12.70 562	8.76 569	2.92 561	8.45 569	3.25 563	13.26 569	4.42 564

DGTPSM_ROB	12.07 565	8.00 564	20.99 564	8.93 566	16.78 566	10.67 561	30.87 571	9.01 563	15.16 567	6.50 560	15.41 573	9.04 561	14.85 566	9.25 563	21.67 570	4.57 564	8.57 568	5.08 565	9.28 568	5.90 565	10.95 569

DPSMNet_ROB	12.08 566	8.00 564	21.00 565	8.97 567	16.79 567	10.67 561	30.89 572	9.02 564	15.17 568	6.51 561	15.41 573	9.04 561	14.85 566	9.27 564	21.67 570	4.58 565	8.57 568	5.09 567	9.29 569	5.90 565	10.95 569

USTest	12.99 567	14.18 568	20.00 563	16.24 568	14.97 565	20.80 570	31.95 573	16.20 570	10.91 559	8.79 565	9.48 565	13.94 565	10.50 563	16.11 568	21.44 569	3.17 560	4.82 565	5.08 565	5.36 566	8.81 567	7.13 566

TCMNet-wrong-test	8.97 562	10.42 567	8.74 554	19.56 569	17.61 568	12.53 566	9.01 564	13.59 568	2.18 528	4.64 556	5.11 558	14.63 566	11.09 564	7.19 561	9.73 558	5.56 567	0.89 545	3.77 563	3.11 562	10.34 568	9.80 567

Anonymous_1	33.25 574	18.26 569	23.92 567	20.54 570	21.28 571	25.59 571	35.94 574	22.01 578	15.57 569	13.33 567	13.49 570	18.08 571	15.29 568	20.36 569	24.60 572	16.28 576	8.84 570	66.59 580	118.00 580	155.73 583	11.23 571

DPSM_ROB	17.78 569	18.63 570	24.31 571	20.90 571	19.47 569	25.97 572	36.21 575	21.23 576	16.24 570	13.38 568	14.06 571	19.18 573	16.30 569	20.78 570	25.67 573	9.38 570	9.23 571	9.49 570	9.82 570	13.51 570	11.91 572

DPSM	17.78 569	18.63 570	24.31 571	20.90 571	19.47 569	25.97 572	36.21 575	21.23 576	16.24 570	13.38 568	14.06 571	19.18 573	16.30 569	20.78 570	25.67 573	9.38 570	9.23 571	9.49 570	9.82 570	13.51 570	11.91 572

HaxPig	31.96 573	37.24 578	34.27 573	24.37 573	24.88 573	18.26 569	19.86 567	20.64 574	28.52 578	35.97 580	38.75 580	25.57 576	28.72 578	33.88 578	34.39 578	35.94 581	38.87 581	37.80 577	40.48 577	39.68 579	41.15 581

LRCNet_RVC	21.24 572	31.15 576	21.41 566	28.98 574	23.82 572	3.13 546	0.60 449	20.96 575	1.59 512	25.58 575	28.15 577	21.99 575	14.79 565	21.94 576	16.41 565	28.89 580	14.87 574	33.53 576	31.28 576	29.51 578	26.16 576

MEDIAN_ROB	37.38 580	40.85 583	40.60 576	32.31 575	31.85 574	27.20 574	24.55 568	29.10 579	33.19 582	42.09 582	41.76 582	33.35 577	34.39 582	39.78 580	37.07 579	43.64 583	44.10 583	44.12 579	43.40 579	41.51 581	42.76 583

AVERAGE_ROB	37.58 581	40.13 582	40.15 575	34.81 576	33.82 575	28.55 578	25.10 569	32.02 580	34.06 583	41.28 581	40.66 581	34.46 578	34.81 583	39.18 579	37.57 580	42.78 582	43.44 582	43.82 578	43.03 578	40.47 580	41.51 582

CasAABBNet	35.74 575	37.43 579	48.72 578	42.22 577	39.20 576	52.24 580	73.12 582	42.61 581	32.62 580	26.78 576	27.95 575	38.58 579	32.60 579	41.67 581	51.65 582	18.74 577	18.57 579	19.15 573	19.77 574	27.20 572	23.98 574

Selective-RAFT-Error	35.84 576	37.49 580	48.83 579	42.26 578	39.24 577	52.30 581	73.09 581	42.66 582	32.61 579	26.80 577	28.30 578	38.84 581	33.51 581	41.68 582	51.59 581	18.82 578	18.58 580	19.17 574	19.80 575	27.28 573	24.05 575

LSM0	38.95 582	37.60 581	48.58 577	43.57 579	91.06 583	52.57 582	72.57 580	43.17 583	32.63 581	26.97 578	27.97 576	38.65 580	32.94 580	41.86 583	51.78 583	18.89 579	18.41 575	19.13 572	19.63 573	27.29 574	33.77 577

xxxxx1	36.64 577	19.51 572	24.21 568	61.66 580	64.63 580	27.28 575	40.10 577	20.25 571	18.63 573	14.07 571	12.97 566	17.26 567	17.36 571	21.70 573	27.93 575	13.18 573	18.50 576	111.26 581	133.37 581	29.24 575	39.73 578

tt_ll	36.64 577	19.51 572	24.21 568	61.66 580	64.63 580	27.28 575	40.10 577	20.25 571	18.63 573	14.07 571	12.97 566	17.26 567	17.36 571	21.70 573	27.93 575	13.18 573	18.50 576	111.26 581	133.37 581	29.24 575	39.73 578

ff	36.64 577	19.51 572	24.21 568	61.66 580	64.63 580	27.28 575	40.10 577	20.25 571	18.63 573	14.07 571	12.97 566	17.26 567	17.36 571	21.70 573	27.93 575	13.18 573	18.50 576	111.26 581	133.37 581	29.24 575	39.73 578

DLNR_Zeroshot_test	20.09 571	36.28 577	38.04 574	169.85 583	61.80 579	0.23 17	0.20 20	13.88 569	0.37 99	0.44 130	0.66 184	0.43 148	0.21 38	0.62 249	0.28 138	5.46 566	0.10 51	0.15 117	0.11 75	72.60 582	0.11 64

test_example2	176.61 584	205.14 584	198.86 584	188.60 584	190.98 584	152.67 584	170.61 583	94.86 584	123.55 584	178.88 584	179.48 583	158.94 584	141.34 584	192.61 584	198.96 584	203.76 584	236.37 584	164.13 584	173.55 584	218.58 584	160.41 584

ccccc	429.48 585	429.19 585	527.00 585	507.10 585	501.20 585	356.95 585	342.70 585	380.82 585	297.90 585	334.51 585	389.17 585	372.86 585	449.39 585	499.17 585	553.56 585	561.44 585	431.22 585	334.28 585	290.86 585	540.88 585	489.46 585

Low-res two-view benchmark