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

IGEV	0.21 12	0.13 1	0.25 1	0.31 9	0.20 64	0.22 12	0.19 15	0.42 48	0.30 36	0.22 15	0.34 71	0.20 19	0.15 4	0.32 13	0.19 1	0.12 27	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.10 1	0.10 3

CAS	0.37 159	0.13 1	0.27 12	1.34 533	0.31 350	0.46 237	0.38 283	0.50 76	0.48 143	0.35 79	0.52 134	0.24 39	0.19 20	0.30 7	0.28 112	1.03 535	0.08 1	0.12 21	0.08 1	0.12 33	0.28 415

monsters	0.22 15	0.14 3	0.28 15	0.32 25	0.19 42	0.24 24	0.19 15	0.46 64	0.34 55	0.37 86	0.30 52	0.16 2	0.20 30	0.45 85	0.20 5	0.12 27	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.11 29

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 3	0.30 30	0.31 9	0.20 64	0.20 7	0.18 10	0.33 12	0.22 12	0.19 5	0.15 2	0.20 19	0.18 15	0.34 25	0.20 5	0.13 49	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 3	0.29 24	0.31 9	0.21 82	0.19 5	0.19 15	0.30 7	0.20 7	0.16 1	0.15 2	0.19 14	0.17 10	0.35 29	0.20 5	0.13 49	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.10 3

MLG-Stereo_test3	0.20 8	0.14 3	0.28 15	0.33 41	0.17 10	0.38 175	0.18 10	0.32 10	0.22 12	0.25 22	0.16 6	0.25 43	0.17 10	0.32 13	0.21 14	0.13 49	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.11 29

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 3	0.26 7	0.31 9	0.17 10	0.24 24	0.17 3	0.27 4	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 29	0.14 1	0.32 13	0.19 1	0.13 49	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 47	0.17 10	0.24 24	0.17 3	0.27 4	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 33	0.15 4	0.32 13	0.20 5	0.12 27	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.10 1	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 47	0.16 2	0.26 45	0.17 3	0.31 9	0.15 2	0.19 5	0.15 2	0.23 33	0.15 4	0.32 13	0.20 5	0.11 20	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.10 1	0.10 3

LG-G_1	0.22 15	0.14 3	0.31 36	0.34 47	0.16 2	0.52 260	0.17 3	0.36 24	0.20 7	0.21 10	0.22 14	0.26 46	0.19 20	0.37 39	0.20 5	0.14 77	0.10 42	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.11 29

LG-G	0.22 15	0.14 3	0.31 36	0.34 47	0.16 2	0.52 260	0.17 3	0.36 24	0.20 7	0.21 10	0.22 14	0.26 46	0.19 20	0.37 39	0.20 5	0.14 77	0.10 42	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.11 29

MonSter	0.20 8	0.14 3	0.27 12	0.31 9	0.16 2	0.22 12	0.21 36	0.39 33	0.34 55	0.20 8	0.25 24	0.18 8	0.15 4	0.39 49	0.19 1	0.09 1	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

water-stereo	0.29 78	0.15 13	0.32 46	0.36 90	0.20 64	0.36 157	0.24 67	0.65 152	0.39 85	0.41 114	0.61 166	0.44 148	0.39 208	0.29 6	0.28 112	0.14 77	0.13 239	0.14 72	0.12 96	0.12 33	0.12 60

depthmonostereo	0.30 88	0.15 13	0.36 86	0.35 63	0.18 21	0.45 234	0.27 104	0.71 205	0.57 170	0.36 82	0.43 95	0.34 82	0.40 213	0.36 36	0.27 93	0.14 77	0.12 169	0.13 48	0.12 96	0.11 10	0.12 60

1w_stereo	0.25 43	0.15 13	0.31 36	0.35 63	0.18 21	0.32 125	0.41 334	0.41 44	0.44 124	0.32 60	0.39 86	0.17 4	0.27 91	0.46 93	0.24 45	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

monsterstereo	0.23 30	0.15 13	0.28 15	0.35 63	0.19 42	0.22 12	0.20 19	0.38 31	0.37 75	0.34 76	0.40 88	0.19 14	0.19 20	0.46 93	0.22 21	0.11 20	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 67	0.09 1

111111	0.22 15	0.15 13	0.29 24	0.37 108	0.23 126	0.21 11	0.19 15	0.46 64	0.29 29	0.20 8	0.20 12	0.29 53	0.14 1	0.44 79	0.22 21	0.14 77	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.12 33	0.12 60

LGtest1	0.20 8	0.15 13	0.30 30	0.35 63	0.17 10	0.26 45	0.17 3	0.33 12	0.21 10	0.21 10	0.16 6	0.23 33	0.21 36	0.33 20	0.20 5	0.15 144	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.12 33	0.11 29

GREAT-IGEV	0.23 30	0.15 13	0.33 50	0.30 7	0.23 126	0.20 7	0.26 91	0.35 23	0.34 55	0.21 10	0.31 55	0.22 29	0.21 36	0.50 126	0.22 21	0.12 27	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 67	0.12 60

FoundationStereo	0.18 1	0.15 13	0.26 7	0.31 9	0.17 10	0.23 19	0.20 19	0.24 3	0.16 4	0.19 5	0.16 6	0.21 23	0.19 20	0.27 3	0.22 21	0.14 77	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.10 1	0.10 3

dual_stereo	0.20 8	0.15 13	0.27 12	0.32 25	0.17 10	0.16 3	0.20 19	0.30 7	0.21 10	0.24 20	0.20 12	0.25 43	0.14 1	0.55 150	0.25 54	0.14 77	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.10 1	0.10 3

WCG-NET	0.29 78	0.15 13	0.35 73	0.34 47	0.19 42	0.32 125	0.27 104	0.42 48	0.82 297	0.46 134	0.49 117	0.39 116	0.25 66	0.42 68	0.27 93	0.12 27	0.09 17	0.13 48	0.11 71	0.12 33	0.11 29

Occ-G	0.27 61	0.15 13	0.32 46	0.35 63	0.21 82	0.28 72	0.32 188	0.44 55	0.34 55	0.29 43	0.43 95	0.49 177	0.25 66	0.50 126	0.30 145	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.13 103

Pointernet	0.27 61	0.15 13	0.35 73	0.36 90	0.23 126	0.35 149	0.21 36	0.74 235	0.41 105	0.39 99	0.37 80	0.34 82	0.25 66	0.37 39	0.27 93	0.15 144	0.11 103	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.11 29

IGEV-Stereo+	0.25 43	0.15 13	0.28 15	0.32 25	0.19 42	0.13 1	0.17 3	0.29 6	0.30 36	0.22 15	0.15 2	0.22 29	0.22 45	0.42 68	0.22 21	0.14 77	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.15 152	1.09 537

trnet	0.28 71	0.15 13	0.25 1	0.29 4	0.16 2	0.38 175	0.23 61	0.53 89	0.77 255	0.43 124	0.52 134	0.34 82	0.28 105	0.39 49	0.27 93	0.15 144	0.11 103	0.12 21	0.08 1	0.11 10	0.11 29

CES	0.29 78	0.15 13	0.25 1	0.31 9	0.71 514	0.36 157	0.27 104	0.51 80	0.47 141	0.34 76	0.48 112	0.27 49	0.23 52	0.40 57	0.24 45	0.13 49	0.11 103	0.12 21	0.08 1	0.13 67	0.32 439

s12784h	0.37 159	0.15 13	0.26 7	0.34 47	0.15 1	0.80 400	0.29 134	0.83 276	0.87 323	0.58 172	0.58 158	0.43 144	0.41 218	0.59 182	0.35 195	0.12 27	0.10 42	0.14 72	0.09 5	0.14 109	0.10 3

DilatedVolume-Stereo	0.31 102	0.16 29	0.38 106	0.34 47	0.21 82	0.54 272	0.25 79	0.58 113	0.43 119	0.59 173	0.50 119	0.37 101	0.32 152	0.50 126	0.29 130	0.13 49	0.12 169	0.13 48	0.11 71	0.11 10	0.12 60

SGD-Stereo	0.22 15	0.16 29	0.28 15	0.32 25	0.16 2	0.28 72	0.20 19	0.39 33	0.29 29	0.25 22	0.29 45	0.21 23	0.27 91	0.38 45	0.27 93	0.16 187	0.09 17	0.13 48	0.11 71	0.13 67	0.11 29

IGEV-RUCA	0.26 53	0.16 29	0.36 86	0.40 188	0.27 268	0.32 125	0.20 19	0.39 33	0.36 67	0.27 35	0.31 55	0.25 43	0.21 36	0.50 126	0.24 45	0.20 318	0.11 103	0.13 48	0.10 43	0.17 227	0.16 201

DEFOM-Stereo	0.23 30	0.16 29	0.29 24	0.34 47	0.20 64	0.59 308	0.20 19	0.32 10	0.31 40	0.23 17	0.19 10	0.18 8	0.18 15	0.42 68	0.22 21	0.12 27	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.12 60

IGEV-Stereo++	0.22 15	0.16 29	0.29 24	0.38 127	0.20 64	0.22 12	0.18 10	0.44 55	0.36 67	0.23 17	0.29 45	0.24 39	0.17 10	0.28 5	0.23 33	0.12 27	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.12 33	0.11 29

WCG-NET（raft）	0.31 102	0.16 29	0.39 114	0.33 41	0.19 42	0.35 149	0.27 104	0.54 95	0.79 266	0.45 128	0.55 150	0.47 166	0.27 91	0.56 160	0.28 112	0.13 49	0.10 42	0.12 21	0.11 71	0.12 33	0.12 60

MoCha-V2	0.26 53	0.16 29	0.30 30	0.41 215	0.18 21	0.27 58	0.26 91	0.57 110	0.28 27	0.37 86	0.27 31	0.33 77	0.34 165	0.56 160	0.23 33	0.12 27	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.13 67	0.13 103

LoS	0.30 88	0.16 29	0.32 46	0.30 7	0.19 42	0.32 125	0.29 134	0.54 95	0.73 237	0.35 79	0.52 134	0.42 135	0.29 123	0.48 112	0.29 130	0.15 144	0.11 103	0.13 48	0.09 5	0.12 33	0.12 60
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.32 108	0.16 29	0.25 1	0.32 25	0.24 166	0.27 58	0.22 46	0.48 73	0.89 339	0.47 137	0.80 244	0.29 53	0.25 66	0.37 39	0.34 186	0.14 77	0.09 17	0.13 48	0.52 522	0.14 109	0.10 3
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
TANstereo	0.31 102	0.16 29	0.34 58	0.31 9	0.17 10	0.55 278	0.23 61	0.46 64	0.56 163	0.60 176	0.69 190	0.37 101	0.26 82	0.36 36	0.28 112	0.16 187	0.16 326	0.13 48	0.10 43	0.14 109	0.15 170

CREStereo	0.28 71	0.16 29	0.25 1	0.28 2	0.17 10	0.38 175	0.25 79	0.52 83	0.76 252	0.43 124	0.51 127	0.32 69	0.28 105	0.39 49	0.27 93	0.16 187	0.11 103	0.12 21	0.09 5	0.12 33	0.12 60
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
3.25w_new	0.24 38	0.17 40	0.34 58	0.31 9	0.18 21	0.43 217	0.20 19	0.39 33	0.32 44	0.39 99	0.29 45	0.23 33	0.27 91	0.43 74	0.23 33	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

3.25w	0.24 38	0.17 40	0.34 58	0.31 9	0.18 21	0.43 217	0.20 19	0.39 33	0.32 44	0.39 99	0.29 45	0.23 33	0.27 91	0.43 74	0.23 33	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

3.75w	0.23 30	0.17 40	0.33 50	0.32 25	0.19 42	0.42 212	0.24 67	0.36 24	0.26 23	0.33 64	0.28 37	0.17 4	0.25 66	0.38 45	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.11 10	0.10 3

xyz-stereo	4.31 551	0.17 40	61.72 580	0.35 63	0.16 2	13.86 565	0.38 283	0.61 127	0.69 214	1.05 442	3.09 533	0.77 332	0.88 450	1.24 466	0.46 290	0.13 49	0.10 42	0.16 140	0.12 96	0.13 67	0.11 29

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 38	0.17 40	0.34 58	0.40 188	0.21 82	0.18 4	0.21 36	0.36 24	0.27 26	0.30 50	0.52 134	0.28 52	0.28 105	0.27 3	0.24 45	0.14 77	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.14 109	0.14 131

HART	0.30 88	0.17 40	0.33 50	0.41 215	0.21 82	0.32 125	0.26 91	0.67 170	0.32 44	0.33 64	0.66 180	0.41 128	0.22 45	0.58 174	0.25 54	0.12 27	0.11 103	0.15 114	0.11 71	0.15 152	0.12 60

Reg-Stereo(zero)	0.31 102	0.17 40	0.30 30	0.35 63	0.19 42	0.33 137	0.21 36	0.64 149	0.72 227	0.52 151	0.52 134	0.51 183	0.29 123	0.48 112	0.27 93	0.13 49	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.12 33	0.13 103

AIO_rvc	0.24 38	0.17 40	0.37 96	0.35 63	0.20 64	0.26 45	0.33 204	0.45 58	0.23 14	0.26 28	0.25 24	0.33 77	0.15 4	0.55 150	0.24 45	0.12 27	0.09 17	0.13 48	0.10 43	0.12 33	0.11 29

HUF	0.25 43	0.17 40	0.38 106	0.33 41	0.19 42	0.25 42	0.39 301	0.53 89	0.36 67	0.26 28	0.23 16	0.33 77	0.27 91	0.36 36	0.25 54	0.14 77	0.11 103	0.13 48	0.10 43	0.12 33	0.12 60

AIO_test	0.24 38	0.17 40	0.33 50	0.35 63	0.21 82	0.31 108	0.38 283	0.45 58	0.26 23	0.26 28	0.28 37	0.32 69	0.21 36	0.40 57	0.26 71	0.13 49	0.10 42	0.13 48	0.11 71	0.13 67	0.11 29

castereo++	0.26 53	0.17 40	0.29 24	0.34 47	0.20 64	0.74 380	0.20 19	0.41 44	0.49 146	0.24 20	0.24 21	0.35 90	0.27 91	0.41 61	0.20 5	0.14 77	0.09 17	0.14 72	0.09 5	0.11 10	0.11 29

castereo	0.29 78	0.17 40	0.34 58	0.36 90	0.21 82	0.40 191	0.41 334	0.52 83	0.67 205	0.27 35	0.41 91	0.37 101	0.36 179	0.34 25	0.25 54	0.13 49	0.09 17	0.13 48	0.10 43	0.12 33	0.10 3

999	0.28 71	0.17 40	0.38 106	0.37 108	0.25 196	0.30 93	0.27 104	0.55 98	0.42 112	0.26 28	0.31 55	0.39 116	0.24 59	0.65 248	0.26 71	0.14 77	0.11 103	0.15 114	0.12 96	0.12 33	0.15 170

RAStereo	0.25 43	0.17 40	0.33 50	0.40 188	0.21 82	0.24 24	0.26 91	0.45 58	0.46 135	0.23 17	0.34 71	0.30 57	0.19 20	0.34 25	0.26 71	0.15 144	0.12 169	0.16 140	0.13 132	0.14 109	0.11 29

U	3.17 546	0.17 40	0.35 73	0.41 215	0.71 514	57.93 581	0.20 19	0.43 52	0.39 85	0.26 28	0.23 16	0.23 33	0.22 45	0.26 2	0.22 21	0.16 187	0.10 42	0.74 521	0.13 132	0.13 67	0.11 29

IGEV++	0.25 43	0.17 40	0.35 73	0.40 188	0.23 126	0.24 24	0.23 61	0.56 106	0.24 16	0.29 43	0.36 77	0.30 57	0.22 45	0.33 20	0.29 130	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.10 43	0.13 67	0.14 131

Any-RAFT	0.36 141	0.17 40	0.31 36	0.35 63	0.21 82	0.51 252	0.21 36	0.93 310	0.75 247	0.56 166	0.73 198	0.66 274	0.29 123	0.48 112	0.25 54	0.15 144	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.13 67	0.13 103

LoS_RVC	0.28 71	0.17 40	0.29 24	0.33 41	0.32 375	0.43 217	0.34 216	0.42 48	0.34 55	0.33 64	0.51 127	0.29 53	0.38 193	0.37 39	0.28 112	0.11 20	0.10 42	0.11 1	0.08 1	0.11 10	0.26 395

EGLCR-Stereo	0.27 61	0.17 40	0.36 86	0.35 63	0.21 82	0.37 169	0.20 19	0.58 113	0.37 75	0.29 43	0.28 37	0.42 135	0.18 15	0.47 104	0.27 93	0.14 77	0.10 42	0.16 140	0.14 162	0.13 67	0.12 60

test-3	0.35 131	0.17 40	0.48 218	0.40 188	0.22 98	0.42 212	0.22 46	0.66 159	0.80 275	0.72 252	0.45 100	0.63 249	0.29 123	0.45 85	0.32 164	0.13 49	0.09 17	0.17 179	0.13 132	0.13 67	0.11 29

test_1	0.35 131	0.17 40	0.48 218	0.40 188	0.22 98	0.42 212	0.22 46	0.66 159	0.80 275	0.70 240	0.45 100	0.63 249	0.29 123	0.45 85	0.32 164	0.13 49	0.09 17	0.17 179	0.13 132	0.13 67	0.11 29

PMTNet	0.33 116	0.17 40	0.26 7	0.29 4	0.18 21	0.44 227	0.22 46	0.57 110	0.66 199	0.46 134	0.54 144	0.38 108	0.34 165	0.50 126	0.25 54	0.75 523	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 67	0.12 60

S2M2_XL	0.19 6	0.18 62	0.28 15	0.27 1	0.20 64	0.15 2	0.16 2	0.23 1	0.16 4	0.21 10	0.26 29	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 14	0.17 224	0.16 326	0.15 114	0.14 162	0.15 152	0.12 60

asd	0.22 15	0.18 62	0.31 36	0.32 25	0.18 21	0.26 45	0.22 46	0.37 29	0.25 18	0.32 60	0.23 16	0.19 14	0.23 52	0.46 93	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 33	0.10 3

qwe	0.23 30	0.18 62	0.30 30	0.31 9	0.18 21	0.29 83	0.22 46	0.39 33	0.33 50	0.37 86	0.30 52	0.20 19	0.22 45	0.45 85	0.22 21	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 33	0.10 3

2.5w	0.22 15	0.18 62	0.34 58	0.32 25	0.18 21	0.31 108	0.27 104	0.33 12	0.24 16	0.29 43	0.35 76	0.18 8	0.19 20	0.41 61	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 33	0.10 3

2.75w_new	0.22 15	0.18 62	0.30 30	0.29 4	0.18 21	0.23 19	0.33 204	0.37 29	0.29 29	0.36 82	0.27 31	0.18 8	0.25 66	0.37 39	0.24 45	0.11 20	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 30	0.18 62	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.27 58	0.22 46	0.39 33	0.30 36	0.33 64	0.27 31	0.24 39	0.29 123	0.52 135	0.25 54	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.11 29

LG-Stereo	0.25 43	0.18 62	0.43 166	0.40 188	0.20 64	0.22 12	0.26 91	0.33 12	0.39 85	0.27 35	0.45 100	0.22 29	0.16 9	0.38 45	0.28 112	0.11 20	0.12 169	0.17 179	0.15 187	0.13 67	0.10 3

MM-Stereo_test2	0.30 88	0.18 62	0.41 135	0.41 215	0.25 196	0.41 202	0.41 334	0.65 152	0.43 119	0.38 94	0.36 77	0.31 61	0.26 82	0.55 150	0.25 54	0.12 27	0.11 103	0.15 114	0.12 96	0.15 152	0.12 60

AIO-test1	0.39 190	0.18 62	0.42 147	0.51 412	0.25 196	0.44 227	0.30 152	0.74 235	1.20 465	0.41 114	0.71 194	0.45 157	0.29 123	0.56 160	0.27 93	0.15 144	0.13 239	0.19 257	0.21 368	0.13 67	0.18 268

fffft	0.26 53	0.18 62	0.39 114	0.37 108	0.23 126	0.29 83	0.35 239	0.46 64	0.26 23	0.37 86	0.23 16	0.27 49	0.22 45	0.55 150	0.28 112	0.12 27	0.09 17	0.16 140	0.13 132	0.13 67	0.13 103
1: 1. 1
tt45	0.28 71	0.18 62	0.36 86	0.36 90	0.24 166	0.37 169	0.28 119	0.50 76	0.31 40	0.41 114	0.27 31	0.38 108	0.25 66	0.61 200	0.26 71	0.13 49	0.11 103	0.16 140	0.13 132	0.12 33	0.15 170

UniTT-Stereo	0.27 61	0.18 62	0.40 126	0.40 188	0.28 291	0.30 93	0.28 119	0.40 41	0.33 50	0.30 50	0.46 104	0.27 49	0.25 66	0.48 112	0.35 195	0.17 224	0.13 239	0.14 72	0.12 96	0.14 109	0.13 103

MIM_Stereo	0.39 190	0.18 62	0.59 325	0.38 127	0.25 196	0.27 58	0.24 67	0.72 216	0.56 163	0.72 252	1.00 347	0.62 244	0.29 123	0.67 270	0.39 240	0.13 49	0.14 277	0.17 179	0.16 215	0.14 109	0.12 60

AEACV	0.28 71	0.18 62	0.34 58	0.36 90	0.45 461	0.27 58	0.27 104	0.41 44	0.39 85	0.31 56	0.46 104	0.31 61	0.36 179	0.38 45	0.25 54	0.14 77	0.11 103	0.15 114	0.13 132	0.13 67	0.13 103

Selective-IGEV	0.25 43	0.18 62	0.37 96	0.37 108	0.20 64	0.27 58	0.25 79	0.59 117	0.25 18	0.27 35	0.26 29	0.34 82	0.18 15	0.62 222	0.23 33	0.12 27	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.11 29

MC-Stereo	0.29 78	0.18 62	0.35 73	0.40 188	0.21 82	0.26 45	0.26 91	0.53 89	0.40 99	0.38 94	0.61 166	0.41 128	0.31 145	0.57 169	0.27 93	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.12 96	0.12 33	0.12 60

RCA-Stereo	0.36 141	0.18 62	0.37 96	0.38 127	0.23 126	0.31 108	0.33 204	0.70 198	1.25 471	0.45 128	0.65 176	0.46 161	0.43 225	0.40 57	0.29 130	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.12 96	0.12 33	0.12 60

fff	0.39 190	0.18 62	0.46 193	0.35 63	0.19 42	0.30 93	0.30 152	0.73 228	1.08 432	0.70 240	0.79 233	0.44 148	0.62 329	0.47 104	0.37 215	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.12 33	0.15 170

ADStereo(finetuned)	0.39 190	0.18 62	0.58 317	0.35 63	0.19 42	0.30 93	0.30 152	0.72 216	0.96 382	0.72 252	0.77 219	0.45 157	0.68 369	0.46 93	0.36 206	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.15 170

DEmStereo	0.49 296	0.18 62	0.53 277	0.39 151	0.26 233	0.57 293	0.33 204	0.65 152	0.75 247	0.90 374	1.65 490	0.57 206	1.02 473	0.63 233	0.44 280	0.14 77	0.12 169	0.16 140	0.16 215	0.14 109	0.17 244

DRaft	0.49 296	0.18 62	0.50 239	0.38 127	0.25 196	0.57 293	0.39 301	0.67 170	0.86 316	1.02 429	1.75 497	0.50 179	0.79 422	0.65 248	0.42 271	0.14 77	0.11 103	0.16 140	0.16 215	0.14 109	0.17 244

RAFT-RH_RVC	0.57 374	0.18 62	0.44 172	0.38 127	0.23 126	0.56 284	0.24 67	0.61 127	0.73 237	1.18 471	3.90 545	0.55 196	0.40 213	0.67 270	0.38 230	0.14 77	0.11 103	0.20 294	0.15 187	0.12 33	0.14 131

XX-Stereo	0.38 177	0.18 62	0.52 269	0.58 471	0.38 421	0.39 183	0.20 19	0.62 131	0.31 40	0.47 137	1.29 444	0.72 306	0.25 66	0.59 182	0.28 112	0.16 187	0.11 103	0.17 179	0.16 215	0.14 109	0.11 29

DCANet	0.38 177	0.18 62	0.46 193	0.35 63	0.19 42	0.30 93	0.30 152	0.72 216	0.96 382	0.72 252	0.77 219	0.45 157	0.56 290	0.47 104	0.36 206	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.15 170

csc	0.39 190	0.18 62	0.46 193	0.35 63	0.19 42	0.30 93	0.30 152	0.73 228	1.08 432	0.70 240	0.79 233	0.44 148	0.62 329	0.47 104	0.37 215	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.12 33	0.15 170

cscssc	0.39 190	0.18 62	0.46 193	0.35 63	0.19 42	0.30 93	0.30 152	0.73 228	1.08 432	0.70 240	0.79 233	0.44 148	0.62 329	0.47 104	0.37 215	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.12 33	0.15 170

111	0.42 227	0.18 62	0.46 193	0.35 63	0.19 42	0.52 260	0.28 119	0.76 248	1.16 453	0.52 151	0.92 309	0.65 262	0.51 268	0.65 248	0.37 215	0.15 144	0.10 42	0.14 72	0.12 96	0.13 67	0.16 201

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 159	0.18 62	0.45 180	0.36 90	0.19 42	0.33 137	0.28 119	0.67 170	0.77 255	0.72 252	0.99 343	0.56 202	0.39 208	0.44 79	0.31 157	0.11 20	0.09 17	0.15 114	0.14 162	0.13 67	0.11 29

CFNet-RSSM	0.35 131	0.18 62	0.47 205	0.39 151	0.22 98	0.35 149	0.23 61	0.78 256	0.86 316	0.67 222	0.54 144	0.56 202	0.28 105	0.49 121	0.28 112	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.12 96	0.13 67	0.12 60

Gwc-CoAtRS	0.35 131	0.18 62	0.46 193	0.39 151	0.23 126	0.34 146	0.22 46	0.74 235	0.77 255	0.62 185	0.60 163	0.58 221	0.29 123	0.47 104	0.29 130	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.12 96	0.13 67	0.13 103

asda	0.22 15	0.19 92	0.31 36	0.32 25	0.18 21	0.24 24	0.23 61	0.38 31	0.29 29	0.28 42	0.24 21	0.18 8	0.23 52	0.41 61	0.22 21	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

2.25w	0.23 30	0.19 92	0.35 73	0.31 9	0.18 21	0.30 93	0.18 10	0.34 20	0.32 44	0.33 64	0.37 80	0.20 19	0.25 66	0.47 104	0.25 54	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.10 43	0.10 1	0.12 60

4w-stereo	0.22 15	0.19 92	0.33 50	0.31 9	0.18 21	0.29 83	0.20 19	0.33 12	0.23 14	0.33 64	0.24 21	0.21 23	0.28 105	0.42 68	0.23 33	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.11 10	0.10 3

2w_stereo	0.23 30	0.19 92	0.33 50	0.33 41	0.17 10	0.28 72	0.37 265	0.40 41	0.36 67	0.33 64	0.33 64	0.17 4	0.21 36	0.30 7	0.23 33	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 33	0.11 29

xyz-stereo-finetune	0.34 125	0.19 92	0.38 106	0.34 47	0.18 21	0.57 293	0.32 188	0.60 119	0.70 218	0.47 137	0.54 144	0.38 108	0.35 172	0.57 169	0.38 230	0.13 49	0.12 169	0.16 140	0.13 132	0.13 67	0.13 103

MM-Stereo_test3	0.35 131	0.19 92	0.33 50	0.42 247	0.26 233	0.34 146	0.44 361	0.74 235	0.93 362	0.47 137	0.52 134	0.42 135	0.29 123	0.46 93	0.29 130	0.17 224	0.15 300	0.17 179	0.13 132	0.14 109	0.15 170

MM-Stereo_test1	0.34 125	0.19 92	0.37 96	0.42 247	0.23 126	0.35 149	0.44 361	0.62 131	0.56 163	0.61 181	0.51 127	0.38 108	0.36 179	0.65 248	0.27 93	0.15 144	0.13 239	0.17 179	0.14 162	0.15 152	0.13 103

GIP-stereo	0.25 43	0.19 92	0.32 46	0.38 127	0.25 196	0.26 45	0.20 19	0.50 76	0.41 105	0.25 22	0.39 86	0.35 90	0.20 30	0.33 20	0.22 21	0.16 187	0.11 103	0.13 48	0.10 43	0.12 33	0.12 60

tg	0.34 125	0.19 92	0.40 126	0.40 188	0.23 126	0.38 175	0.26 91	0.74 235	0.60 182	0.48 143	0.65 176	0.42 135	0.24 59	0.57 169	0.33 174	0.14 77	0.10 42	0.18 224	0.17 267	0.14 109	0.12 60

AIO-Stereo	0.26 53	0.19 92	0.36 86	0.39 151	0.18 21	0.28 72	0.30 152	0.52 83	0.29 29	0.30 50	0.31 55	0.32 69	0.17 10	0.55 150	0.23 33	0.13 49	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.11 29

RSM++	0.26 53	0.19 92	0.36 86	0.37 108	0.21 82	0.28 72	0.29 134	0.54 95	0.34 55	0.26 28	0.23 16	0.36 100	0.21 36	0.52 135	0.24 45	0.12 27	0.11 103	0.14 72	0.12 96	0.14 109	0.11 29

RSM	0.26 53	0.19 92	0.35 73	0.37 108	0.21 82	0.27 58	0.33 204	0.55 98	0.28 27	0.26 28	0.25 24	0.38 108	0.20 30	0.59 182	0.23 33	0.12 27	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.14 109	0.11 29

RAFT-Stereo-weight	0.33 116	0.19 92	0.36 86	0.39 151	0.23 126	0.28 72	0.29 134	0.69 186	0.83 303	0.55 163	0.51 127	0.58 221	0.20 30	0.48 112	0.30 145	0.13 49	0.10 42	0.14 72	0.12 96	0.13 67	0.12 60

testlalala2	0.37 159	0.19 92	0.45 180	0.94 520	0.56 493	0.45 234	0.25 79	0.64 149	0.51 156	0.69 234	0.57 155	0.44 148	0.24 59	0.35 29	0.33 174	0.15 144	0.13 239	0.14 72	0.10 43	0.13 67	0.14 131

MaDis-Stereo	0.27 61	0.19 92	0.39 114	0.37 108	0.26 233	0.28 72	0.28 119	0.45 58	0.37 75	0.27 35	0.27 31	0.40 123	0.27 91	0.40 57	0.30 145	0.16 187	0.14 277	0.16 140	0.13 132	0.15 152	0.12 60

IGEV_Zeroshot_test	0.36 141	0.19 92	0.71 379	0.41 215	0.29 314	0.30 93	0.25 79	0.86 284	0.40 99	0.64 202	0.57 155	0.56 202	0.25 66	0.56 160	0.29 130	0.15 144	0.11 103	0.16 140	0.14 162	0.14 109	0.14 131

MSKI-zero shot	0.33 116	0.19 92	0.36 86	0.41 215	0.22 98	0.32 125	0.22 46	0.65 152	0.45 129	0.52 151	0.64 174	0.60 235	0.19 20	0.78 346	0.27 93	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.10 43	0.13 67	0.13 103

MIF-Stereo (partial)	0.32 108	0.19 92	0.41 135	0.41 215	0.32 375	0.29 83	0.24 67	0.49 74	0.44 124	0.31 56	0.63 171	0.37 101	0.36 179	0.60 194	0.32 164	0.17 224	0.13 239	0.19 257	0.17 267	0.18 257	0.15 170

RAFT-Test	0.35 131	0.19 92	0.42 147	0.39 151	0.24 166	0.50 247	0.23 61	0.74 235	0.44 124	0.62 185	0.85 271	0.64 256	0.28 105	0.48 112	0.30 145	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.13 103

4D-IteraStereo	0.33 116	0.19 92	0.43 166	0.40 188	0.24 166	0.32 125	0.27 104	0.59 117	0.72 227	0.66 213	0.53 141	0.42 135	0.22 45	0.46 93	0.30 145	0.14 77	0.09 17	0.20 294	0.16 215	0.16 201	0.12 60

DCRE	0.38 177	0.19 92	0.47 205	0.45 326	0.33 387	0.45 234	0.40 314	0.66 159	0.53 160	0.49 145	0.95 318	0.57 206	0.39 208	0.53 141	0.32 164	0.14 77	0.13 239	0.15 114	0.14 162	0.14 109	0.15 170

test_4	0.37 159	0.19 92	0.34 58	0.45 326	0.26 233	0.20 7	0.34 216	0.58 113	0.42 112	0.60 176	1.45 474	0.43 144	0.26 82	0.67 270	0.29 130	0.12 27	0.10 42	0.17 179	0.19 326	0.15 152	0.12 60

GMOStereo	0.38 177	0.19 92	0.42 147	0.43 287	0.24 166	0.40 191	0.39 301	0.55 98	0.64 190	0.89 366	0.84 262	0.65 262	0.37 185	0.39 49	0.29 130	0.14 77	0.12 169	0.20 294	0.18 298	0.15 152	0.12 60

error version	0.38 177	0.19 92	0.42 147	0.43 287	0.24 166	0.40 191	0.39 301	0.55 98	0.64 190	0.89 366	0.84 262	0.65 262	0.37 185	0.39 49	0.29 130	0.14 77	0.12 169	0.20 294	0.18 298	0.15 152	0.12 60

test-v	0.38 177	0.19 92	0.42 147	0.43 287	0.24 166	0.40 191	0.39 301	0.55 98	0.64 190	0.89 366	0.84 262	0.65 262	0.37 185	0.39 49	0.29 130	0.14 77	0.12 169	0.20 294	0.18 298	0.15 152	0.12 60

test_3	0.37 159	0.19 92	0.50 239	0.45 326	0.24 166	0.47 240	0.36 252	0.69 186	0.84 304	0.66 213	0.46 104	0.68 284	0.25 66	0.45 85	0.32 164	0.12 27	0.10 42	0.18 224	0.16 215	0.15 152	0.12 60

CrosDoStereo	0.51 324	0.19 92	0.46 193	0.39 151	0.24 166	0.39 183	1.14 518	0.69 186	0.87 323	0.94 394	1.36 456	0.62 244	0.75 406	0.68 279	0.46 290	0.15 144	0.12 169	0.17 179	0.18 298	0.14 109	0.16 201

HHNet	0.42 227	0.19 92	0.43 166	0.35 63	0.38 421	0.33 137	0.33 204	0.71 205	0.78 259	0.87 349	1.30 446	0.52 187	0.36 179	0.53 141	0.37 215	0.16 187	0.11 103	0.19 257	0.15 187	0.15 152	0.25 391

DeepStereo_LL	0.51 324	0.19 92	0.46 193	0.39 151	0.24 166	0.39 183	1.14 518	0.69 186	0.87 323	0.94 394	1.36 456	0.62 244	0.75 406	0.68 279	0.46 290	0.15 144	0.12 169	0.17 179	0.18 298	0.14 109	0.16 201

THIR-Stereo	0.51 324	0.19 92	0.47 205	0.39 151	0.23 126	0.74 380	0.64 457	0.68 176	0.88 334	1.03 432	1.40 462	0.71 291	0.75 406	0.64 240	0.43 273	0.16 187	0.11 103	0.17 179	0.18 298	0.15 152	0.17 244

PFNet	0.43 240	0.19 92	0.61 331	0.44 312	0.24 166	0.42 212	0.31 175	0.76 248	0.81 284	1.01 425	0.74 210	0.67 281	0.41 218	0.75 321	0.39 240	0.16 187	0.10 42	0.20 294	0.15 187	0.16 201	0.14 131

RAFT-345	0.41 220	0.19 92	0.42 147	0.39 151	0.23 126	0.32 125	0.25 79	0.62 131	0.56 163	0.74 266	1.77 498	0.44 148	0.35 172	0.67 270	0.37 215	0.14 77	0.11 103	0.18 224	0.14 162	0.14 109	0.13 103

test-2	0.38 177	0.19 92	0.42 147	0.43 287	0.24 166	0.40 191	0.39 301	0.55 98	0.64 190	0.89 366	0.84 262	0.65 262	0.37 185	0.39 49	0.29 130	0.14 77	0.12 169	0.20 294	0.18 298	0.15 152	0.12 60

R-Stereo Train	0.40 205	0.19 92	0.47 205	0.43 287	0.27 268	0.41 202	0.31 175	0.74 235	0.38 80	0.90 374	1.28 440	0.58 221	0.35 172	0.43 74	0.35 195	0.15 144	0.13 239	0.14 72	0.12 96	0.14 109	0.14 131

RAFT-Stereo	0.40 205	0.19 92	0.47 205	0.43 287	0.27 268	0.41 202	0.31 175	0.74 235	0.38 80	0.90 374	1.28 440	0.58 221	0.35 172	0.43 74	0.35 195	0.15 144	0.13 239	0.14 72	0.12 96	0.14 109	0.14 131
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
4.5_new	0.21 12	0.20 127	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.24 24	0.26 91	0.34 20	0.29 29	0.33 64	0.29 45	0.19 14	0.19 20	0.30 7	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.12 21	0.11 71	0.14 109	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 12	0.20 127	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.24 24	0.26 91	0.34 20	0.29 29	0.33 64	0.29 45	0.19 14	0.19 20	0.30 7	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.12 21	0.11 71	0.14 109	0.10 3

3w_stereo	0.25 43	0.20 127	0.40 126	0.33 41	0.17 10	0.32 125	0.41 334	0.42 48	0.39 85	0.33 64	0.28 37	0.16 2	0.29 123	0.35 29	0.22 21	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 33	0.12 60

G2L-ROB	0.49 296	0.20 127	0.48 218	0.36 90	0.22 98	0.58 299	0.42 345	1.19 412	0.74 243	0.86 344	0.76 215	1.08 430	0.59 312	0.81 357	0.60 362	0.17 224	0.12 169	0.15 114	0.12 96	0.17 227	0.20 310

xyz-stereo-finetune2	0.37 159	0.20 127	0.40 126	0.32 25	0.19 42	0.80 400	0.29 134	0.56 106	0.33 50	0.53 159	0.79 233	0.43 144	0.48 255	0.70 294	0.46 290	0.13 49	0.12 169	0.17 179	0.13 132	0.12 33	0.14 131

SCV_C0	0.28 71	0.20 127	0.40 126	0.36 90	0.25 196	0.23 19	0.28 119	0.60 119	0.41 105	0.31 56	0.36 77	0.37 101	0.20 30	0.61 200	0.23 33	0.13 49	0.11 103	0.13 48	0.11 71	0.16 201	0.13 103

SCV	0.27 61	0.20 127	0.37 96	0.36 90	0.22 98	0.27 58	0.33 204	0.65 152	0.31 40	0.25 22	0.29 45	0.37 101	0.23 52	0.52 135	0.23 33	0.19 297	0.11 103	0.14 72	0.11 71	0.15 152	0.12 60

SMoEStereo_RVC	0.27 61	0.20 127	0.37 96	0.36 90	0.23 126	0.36 157	0.31 175	0.43 52	0.36 67	0.38 94	0.30 52	0.32 69	0.24 59	0.56 160	0.24 45	0.12 27	0.10 42	0.16 140	0.12 96	0.12 33	0.12 60

PAM_32	0.50 310	0.20 127	0.69 374	0.40 188	0.24 166	1.09 464	0.29 134	1.12 382	0.40 99	0.74 266	0.44 98	1.98 516	0.64 342	0.64 240	0.27 93	0.16 187	0.11 103	0.17 179	0.15 187	0.14 109	0.15 170

model_zeroshot	0.35 131	0.20 127	0.56 306	0.41 215	0.30 338	0.51 252	0.26 91	0.69 186	0.48 143	0.65 207	0.51 127	0.52 187	0.25 66	0.46 93	0.27 93	0.17 224	0.13 239	0.15 114	0.14 162	0.13 67	0.14 131

gcap-zeroshot	0.35 131	0.20 127	0.61 331	0.39 151	0.23 126	0.53 265	0.27 104	0.58 113	0.35 61	0.64 202	0.49 117	0.87 364	0.34 165	0.49 121	0.25 54	0.14 77	0.12 169	0.15 114	0.12 96	0.13 67	0.14 131

MGS-Stereo	0.29 78	0.20 127	0.42 147	0.37 108	0.24 166	0.37 169	0.30 152	0.40 41	0.50 150	0.32 60	0.51 127	0.40 123	0.24 59	0.45 85	0.28 112	0.16 187	0.12 169	0.15 114	0.13 132	0.15 152	0.14 131

CASnet	0.30 88	0.20 127	0.34 58	0.42 247	0.17 10	0.25 42	0.24 67	0.53 89	0.56 163	0.54 161	0.54 144	0.39 116	0.24 59	0.41 61	0.26 71	0.15 144	0.10 42	0.22 351	0.18 298	0.18 257	0.12 60
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.29 78	0.20 127	0.45 180	0.34 47	0.24 166	0.44 227	0.29 134	0.50 76	0.30 36	0.70 240	0.50 119	0.35 90	0.25 66	0.33 20	0.25 54	0.15 144	0.11 103	0.14 72	0.09 5	0.12 33	0.13 103

DisPM	0.40 205	0.20 127	0.50 239	0.42 247	0.27 268	0.24 24	0.30 152	0.68 176	0.61 185	0.88 359	0.87 282	0.59 231	0.32 152	0.80 352	0.34 186	0.19 297	0.12 169	0.19 257	0.17 267	0.16 201	0.21 328

RAFT_CTSACE	0.46 262	0.20 127	0.48 218	0.46 351	0.27 268	0.34 146	0.39 301	0.62 131	0.74 243	0.78 295	1.44 471	0.86 358	0.38 193	1.09 446	0.27 93	0.13 49	0.13 239	0.18 224	0.16 215	0.16 201	0.12 60

iRaft-Stereo_20w	0.42 227	0.20 127	0.63 341	0.39 151	0.27 268	0.33 137	0.25 79	1.76 524	0.37 75	0.73 259	0.53 141	0.63 249	0.42 223	0.86 374	0.29 130	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.13 132	0.15 152	0.15 170

GLC_STEREO	0.30 88	0.20 127	0.28 15	0.44 312	0.19 42	0.31 108	0.25 79	0.49 74	0.43 119	0.37 86	0.47 110	0.40 123	0.23 52	0.51 134	0.37 215	0.15 144	0.18 374	0.19 257	0.16 215	0.16 201	0.14 131

PFNet+	0.41 220	0.20 127	0.53 277	0.40 188	0.25 196	0.28 72	0.22 46	0.66 159	0.76 252	0.85 334	0.79 233	0.63 249	0.34 165	0.75 321	0.37 215	0.20 318	0.14 277	0.23 371	0.20 349	0.17 227	0.21 328

AAGNet	1.40 514	0.20 127	0.52 269	0.45 326	0.26 233	0.29 83	0.29 134	0.67 170	0.71 225	0.97 414	0.86 275	0.66 274	0.60 318	0.66 260	19.98 567	0.17 224	0.11 103	0.19 257	0.15 187	0.20 309	0.13 103

ASMatch	0.48 283	0.20 127	0.47 205	0.39 151	0.28 291	0.37 169	0.26 91	0.76 248	0.72 227	0.77 284	2.29 513	0.61 237	0.51 268	0.64 240	0.39 240	0.15 144	0.12 169	0.17 179	0.15 187	0.14 109	0.22 347

SST-Stereo	0.41 220	0.20 127	0.48 218	0.43 287	0.25 196	0.25 42	0.21 36	0.68 176	0.50 150	1.08 453	0.79 233	0.71 291	0.42 223	0.81 357	0.38 230	0.17 224	0.11 103	0.20 294	0.16 215	0.19 292	0.15 170

RAFT_R40	0.41 220	0.20 127	0.47 205	0.44 312	0.25 196	0.23 19	0.25 79	0.69 186	0.70 218	0.98 417	0.78 228	0.72 306	0.43 225	0.80 352	0.39 240	0.17 224	0.11 103	0.20 294	0.16 215	0.18 257	0.15 170

GrayStereo	0.49 296	0.20 127	0.44 172	0.47 371	0.29 314	0.51 252	0.62 451	0.71 205	0.66 199	1.04 437	1.46 475	0.77 332	0.73 397	0.58 174	0.35 195	0.15 144	0.12 169	0.17 179	0.17 267	0.15 152	0.30 427

IRAFT_RVC	0.43 240	0.20 127	0.52 269	0.45 326	0.24 166	0.26 45	0.51 408	0.76 248	0.78 259	0.77 284	0.80 244	0.73 311	0.50 263	0.74 314	0.39 240	0.18 260	0.10 42	0.21 337	0.17 267	0.17 227	0.15 170

cross-raft	0.34 125	0.20 127	0.38 106	0.45 326	0.24 166	0.32 125	0.35 239	0.77 253	0.42 112	0.62 185	0.77 219	0.58 221	0.27 91	0.46 93	0.31 157	0.12 27	0.10 42	0.15 114	0.13 132	0.15 152	0.12 60

test-1	0.37 159	0.20 127	0.76 399	0.47 371	0.27 268	0.44 227	0.36 252	0.63 139	0.65 196	0.49 145	0.67 187	0.54 194	0.35 172	0.42 68	0.30 145	0.14 77	0.12 169	0.16 140	0.14 162	0.15 152	0.18 268

GMM-Stereo	0.44 246	0.20 127	0.39 114	0.42 247	0.25 196	0.50 247	0.44 361	0.72 216	0.57 170	0.77 284	1.37 459	0.76 327	0.38 193	0.62 222	0.34 186	0.15 144	0.10 42	0.20 294	0.19 326	0.17 227	0.28 415

Prome-Stereo	0.46 262	0.20 127	0.37 96	0.45 326	0.26 233	0.40 191	0.42 345	0.69 186	0.49 146	0.96 411	1.84 501	0.58 221	0.64 342	0.63 233	0.32 164	0.15 144	0.11 103	0.16 140	0.14 162	0.17 227	0.30 427

iRaftStereo_RVC	0.33 116	0.20 127	0.40 126	0.40 188	0.23 126	0.31 108	0.29 134	0.70 198	0.55 162	0.49 145	0.66 180	0.37 101	0.23 52	0.47 104	0.33 174	0.14 77	0.11 103	0.19 257	0.17 267	0.16 201	0.13 103

raft+_RVC	0.38 177	0.20 127	0.38 106	0.39 151	0.27 268	0.44 227	0.35 239	0.81 268	0.90 344	0.52 151	0.78 228	0.50 179	0.29 123	0.56 160	0.41 266	0.15 144	0.12 169	0.17 179	0.15 187	0.14 109	0.13 103

raftrobust	0.35 131	0.20 127	0.39 114	0.43 287	0.29 314	0.31 108	0.25 79	0.73 228	0.66 199	0.59 173	0.56 153	0.44 148	0.45 239	0.55 150	0.31 157	0.16 187	0.12 169	0.14 72	0.12 96	0.12 33	0.14 131

AFF-stereo	0.39 190	0.20 127	0.42 147	0.37 108	0.22 98	0.27 58	0.31 175	0.67 170	0.72 227	0.66 213	1.12 394	0.75 320	0.38 193	0.57 169	0.35 195	0.11 20	0.09 17	0.16 140	0.16 215	0.14 109	0.12 60

AIO-test2	0.40 205	0.21 160	0.44 172	0.48 379	0.26 233	0.44 227	0.38 283	0.79 263	1.28 477	0.37 86	0.87 282	0.38 108	0.30 141	0.50 126	0.28 112	0.16 187	0.13 239	0.21 337	0.24 418	0.15 152	0.15 170

mms	0.27 61	0.21 160	0.36 86	0.38 127	0.25 196	0.31 108	0.32 188	0.43 52	0.33 50	0.29 43	0.34 71	0.34 82	0.20 30	0.48 112	0.26 71	0.13 49	0.11 103	0.16 140	0.13 132	0.15 152	0.13 103

PAM	0.50 310	0.21 160	0.75 397	0.41 215	0.26 233	1.11 469	0.37 265	1.10 375	0.39 85	0.75 270	0.46 104	1.92 513	0.61 324	0.62 222	0.28 112	0.16 187	0.10 42	0.16 140	0.14 162	0.14 109	0.15 170

UGAM-zero	0.48 283	0.21 160	0.66 353	0.38 127	0.23 126	0.36 157	0.22 46	1.30 458	0.43 119	0.67 222	0.61 166	1.74 506	0.89 453	0.79 349	0.27 93	0.15 144	0.12 169	0.15 114	0.12 96	0.13 67	0.14 131

GCAP-BAT	0.32 108	0.21 160	0.45 180	0.34 47	0.29 314	0.28 72	0.27 104	0.53 89	0.32 44	0.61 181	0.66 180	0.47 166	0.25 66	0.59 182	0.28 112	0.15 144	0.12 169	0.15 114	0.10 43	0.12 33	0.12 60

H2IRNET	0.38 177	0.21 160	0.36 86	0.39 151	0.25 196	0.26 45	0.24 67	0.61 127	0.74 243	0.39 99	0.89 289	0.74 315	0.53 272	0.53 141	0.44 280	0.16 187	0.13 239	0.19 257	0.20 349	0.17 227	0.15 170

MyStereo8	0.42 227	0.21 160	0.64 346	0.43 287	0.29 314	0.55 278	0.28 119	0.72 216	0.50 150	0.73 259	1.01 351	0.57 206	0.44 232	0.52 135	0.52 326	0.15 144	0.12 169	0.16 140	0.14 162	0.19 292	0.21 328

AE-Stereo	0.36 141	0.21 160	0.47 205	0.49 389	0.31 350	0.50 247	0.34 216	0.72 216	0.73 237	0.34 76	0.55 150	0.52 187	0.28 105	0.48 112	0.31 157	0.13 49	0.13 239	0.18 224	0.16 215	0.15 152	0.14 131

CoDeX	0.48 283	0.21 160	0.53 277	0.43 287	0.25 196	0.74 380	0.38 283	1.36 476	0.82 297	0.84 322	0.96 322	0.63 249	0.57 302	0.63 233	0.40 261	0.17 224	0.13 239	0.17 179	0.15 187	0.16 201	0.15 170

plain	0.32 108	0.21 160	0.59 325	0.40 188	0.29 314	0.27 58	0.30 152	0.46 64	0.36 67	0.32 60	0.66 180	0.31 61	0.33 159	0.68 279	0.32 164	0.18 260	0.13 239	0.20 294	0.15 187	0.18 257	0.13 103

GCAP-Stereo	0.29 78	0.21 160	0.45 180	0.39 151	0.20 64	0.39 183	0.22 46	0.60 119	0.46 135	0.47 137	0.50 119	0.39 116	0.27 91	0.34 25	0.24 45	0.14 77	0.12 169	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.12 60

anonymousdsp2	0.37 159	0.21 160	0.49 227	0.38 127	0.24 166	0.48 245	0.31 175	0.91 299	0.68 207	0.57 169	0.51 127	0.51 183	0.34 165	0.59 182	0.33 174	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.10 43	0.16 201	0.16 201

anonymousa	0.51 324	0.21 160	0.47 205	0.39 151	0.25 196	0.89 426	0.36 252	0.78 256	0.63 186	0.88 359	1.54 483	1.09 436	0.67 361	0.53 141	0.46 290	0.17 224	0.14 277	0.19 257	0.21 368	0.16 201	0.16 201

riskmin	0.41 220	0.21 160	0.44 172	0.34 47	0.24 166	0.58 299	0.32 188	0.70 198	0.86 316	0.52 151	0.57 155	0.78 335	0.60 318	0.58 174	0.39 240	0.17 224	0.12 169	0.19 257	0.13 132	0.19 292	0.22 347

IPLG	0.40 205	0.21 160	0.64 346	0.41 215	0.25 196	0.54 272	0.27 104	0.77 253	0.68 207	0.85 334	0.82 254	0.33 77	0.32 152	0.64 240	0.49 314	0.13 49	0.11 103	0.16 140	0.14 162	0.14 109	0.14 131

LCNet	0.42 227	0.21 160	0.34 58	0.44 312	0.24 166	0.47 240	0.28 119	0.69 186	0.57 170	0.72 252	1.03 363	0.66 274	0.58 306	0.60 194	0.35 195	0.15 144	0.10 42	0.19 257	0.19 326	0.22 346	0.37 465

STrans-v2	0.47 273	0.21 160	0.49 227	0.41 215	0.25 196	0.54 272	0.49 399	1.16 397	0.82 297	0.67 222	1.05 369	0.71 291	0.67 361	0.74 314	0.34 186	0.15 144	0.11 103	0.17 179	0.15 187	0.14 109	0.14 131

TransformOpticalFlow	0.46 262	0.21 160	0.49 227	0.42 247	0.24 166	0.36 157	0.46 371	1.04 347	0.84 304	0.67 222	1.14 405	0.73 311	0.56 290	0.78 346	0.33 174	0.15 144	0.10 42	0.17 179	0.15 187	0.14 109	0.15 170

NF-Stereo	0.39 190	0.21 160	0.51 248	0.42 247	0.25 196	0.26 45	0.30 152	0.71 205	0.72 227	0.66 213	0.77 219	0.57 206	0.31 145	0.69 286	0.39 240	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.16 201	0.27 405

OCTAStereo	0.39 190	0.21 160	0.51 248	0.42 247	0.25 196	0.26 45	0.30 152	0.71 205	0.72 227	0.66 213	0.77 219	0.58 221	0.31 145	0.69 286	0.39 240	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.16 201	0.27 405

PSM-softLoss	0.40 205	0.21 160	0.53 277	0.42 247	0.26 233	0.29 83	0.34 216	0.70 198	0.49 146	0.63 192	0.82 254	0.59 231	0.33 159	0.75 321	0.43 273	0.20 318	0.12 169	0.20 294	0.18 298	0.17 227	0.22 347

KMStereo	0.40 205	0.21 160	0.53 277	0.42 247	0.26 233	0.29 83	0.34 216	0.70 198	0.49 146	0.63 192	0.82 254	0.59 231	0.33 159	0.75 321	0.43 273	0.20 318	0.12 169	0.20 294	0.18 298	0.17 227	0.22 347

NRIStereo	0.37 159	0.21 160	0.49 227	0.42 247	0.23 126	0.33 137	0.25 79	0.68 176	0.59 175	0.65 207	0.63 171	0.55 196	0.37 185	0.67 270	0.40 261	0.16 187	0.12 169	0.18 224	0.15 187	0.17 227	0.15 170

PSM-AAD	0.48 283	0.21 160	0.39 114	0.44 312	0.23 126	0.56 284	0.47 379	0.67 170	0.73 237	1.08 453	1.12 394	0.58 221	0.87 446	0.63 233	0.33 174	0.15 144	0.11 103	0.25 399	0.26 442	0.18 257	0.42 481

FTStereo	0.56 368	0.21 160	0.39 114	0.42 247	0.25 196	0.39 183	0.73 478	0.69 186	0.45 129	1.09 457	3.23 534	0.69 286	0.71 381	0.55 150	0.34 186	0.15 144	0.13 239	0.19 257	0.17 267	0.15 152	0.32 439

KYRaft	0.48 283	0.21 160	0.41 135	0.45 326	0.23 126	0.43 217	0.36 252	0.68 176	0.45 129	0.94 394	1.72 496	0.78 335	0.40 213	0.65 248	0.32 164	0.16 187	0.11 103	0.18 224	0.22 390	0.17 227	0.76 523

RE-Stereo	0.39 190	0.21 160	0.51 248	0.42 247	0.25 196	0.26 45	0.30 152	0.71 205	0.72 227	0.66 213	0.77 219	0.57 206	0.31 145	0.70 294	0.39 240	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.16 201	0.27 405

Pruner-Stereo	0.39 190	0.21 160	0.51 248	0.41 215	0.25 196	0.22 12	0.24 67	0.71 205	0.59 175	0.90 374	0.75 212	0.67 281	0.30 141	0.64 240	0.39 240	0.19 297	0.12 169	0.20 294	0.17 267	0.17 227	0.19 279

TVStereo	0.39 190	0.21 160	0.51 248	0.42 247	0.25 196	0.26 45	0.30 152	0.71 205	0.72 227	0.66 213	0.77 219	0.57 206	0.31 145	0.70 294	0.39 240	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.16 201	0.27 405

EAI-Stereo	0.36 141	0.21 160	0.46 193	0.40 188	0.22 98	0.33 137	0.36 252	1.22 429	0.32 44	0.52 151	0.75 212	0.35 90	0.28 105	0.65 248	0.30 145	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.14 162	0.14 109	0.13 103

4.25_new	0.22 15	0.22 190	0.34 58	0.32 25	0.19 42	0.31 108	0.28 119	0.33 12	0.25 18	0.30 50	0.28 37	0.21 23	0.26 82	0.35 29	0.25 54	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4.5w_new	0.22 15	0.22 190	0.34 58	0.32 25	0.19 42	0.31 108	0.28 119	0.33 12	0.25 18	0.30 50	0.28 37	0.21 23	0.26 82	0.35 29	0.25 54	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 15	0.22 190	0.34 58	0.32 25	0.19 42	0.31 108	0.28 119	0.33 12	0.25 18	0.30 50	0.28 37	0.21 23	0.26 82	0.35 29	0.25 54	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

G2L-Stereo_test	0.50 310	0.22 190	0.46 193	0.34 47	0.24 166	0.58 299	0.59 444	1.14 391	0.79 266	0.89 366	0.96 322	0.96 393	0.59 312	0.72 309	0.67 382	0.17 224	0.12 169	0.14 72	0.12 96	0.15 152	0.16 201

coex_refinement	0.54 350	0.22 190	0.44 172	0.45 326	0.31 350	0.75 384	0.40 314	1.16 397	0.92 356	0.87 349	1.12 394	0.99 402	0.57 302	0.69 286	0.90 432	0.21 334	0.14 277	0.16 140	0.16 215	0.21 321	0.22 347

HI	0.46 262	0.22 190	0.41 135	0.35 63	0.35 405	0.27 58	0.32 188	0.75 244	0.50 150	0.90 374	1.13 401	1.12 446	0.73 397	0.70 294	0.57 352	0.12 27	0.10 42	0.17 179	0.17 267	0.17 227	0.16 201

CoSv	0.46 262	0.22 190	0.41 135	0.35 63	0.35 405	0.27 58	0.32 188	0.75 244	0.50 150	0.90 374	1.13 401	1.12 446	0.73 397	0.70 294	0.57 352	0.12 27	0.10 42	0.17 179	0.17 267	0.17 227	0.16 201

ours_stereo	0.27 61	0.22 190	0.35 73	0.38 127	0.24 166	0.30 93	0.32 188	0.46 64	0.39 85	0.27 35	0.34 71	0.35 90	0.23 52	0.49 121	0.27 93	0.13 49	0.11 103	0.16 140	0.12 96	0.14 109	0.12 60

fffy	0.29 78	0.22 190	0.38 106	0.38 127	0.23 126	0.33 137	0.29 134	0.55 98	0.42 112	0.33 64	0.37 80	0.39 116	0.27 91	0.52 135	0.28 112	0.13 49	0.12 169	0.16 140	0.13 132	0.14 109	0.12 60

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 246	0.22 190	0.83 418	0.39 151	0.45 461	0.41 202	0.26 91	1.04 347	0.50 150	0.54 161	0.76 215	1.03 412	0.43 225	0.67 270	0.28 112	0.16 187	0.11 103	0.17 179	0.19 326	0.21 321	0.21 328

MyStereo06	0.40 205	0.22 190	0.65 351	0.42 247	0.29 314	0.43 217	0.48 386	1.05 354	0.43 119	0.64 202	0.54 144	0.78 335	0.27 91	0.53 141	0.31 157	0.14 77	0.13 239	0.18 224	0.17 267	0.17 227	0.17 244

MyStereo05	0.46 262	0.22 190	0.51 248	0.42 247	0.29 314	0.43 217	0.48 386	0.96 323	1.12 440	0.77 284	0.62 170	0.51 183	0.57 302	0.79 349	0.43 273	0.14 77	0.13 239	0.18 224	0.17 267	0.17 227	0.17 244

ff7	0.30 88	0.22 190	0.42 147	0.37 108	0.26 233	0.31 108	0.34 216	0.66 159	0.35 61	0.39 99	0.33 64	0.31 61	0.28 105	0.61 200	0.26 71	0.14 77	0.11 103	0.17 179	0.12 96	0.15 152	0.16 201

ffff	0.30 88	0.22 190	0.42 147	0.37 108	0.26 233	0.31 108	0.34 216	0.66 159	0.35 61	0.39 99	0.33 64	0.31 61	0.28 105	0.61 200	0.26 71	0.14 77	0.11 103	0.17 179	0.12 96	0.15 152	0.16 201

11t	0.30 88	0.22 190	0.42 147	0.37 108	0.26 233	0.31 108	0.34 216	0.66 159	0.35 61	0.39 99	0.33 64	0.31 61	0.28 105	0.61 200	0.26 71	0.14 77	0.11 103	0.17 179	0.12 96	0.15 152	0.16 201

HH	0.37 159	0.22 190	0.49 227	0.41 215	0.26 233	0.36 157	0.30 152	0.87 285	0.41 105	0.45 128	0.59 160	0.78 335	0.43 225	0.77 338	0.26 71	0.15 144	0.11 103	0.15 114	0.14 162	0.14 109	0.14 131

HanStereo	0.37 159	0.22 190	0.49 227	0.41 215	0.26 233	0.36 157	0.30 152	0.87 285	0.41 105	0.45 128	0.59 160	0.78 335	0.43 225	0.77 338	0.26 71	0.15 144	0.11 103	0.15 114	0.14 162	0.14 109	0.14 131

anonymousdsp	0.30 88	0.22 190	0.41 135	0.38 127	0.26 233	0.31 108	0.35 239	0.68 176	0.36 67	0.40 111	0.33 64	0.32 69	0.28 105	0.62 222	0.26 71	0.14 77	0.10 42	0.17 179	0.12 96	0.15 152	0.16 201

knoymous	0.37 159	0.22 190	0.34 58	0.32 25	0.22 98	0.38 175	0.29 134	0.63 139	0.65 196	0.69 234	0.69 190	0.60 235	0.40 213	0.61 200	0.36 206	0.17 224	0.11 103	0.20 294	0.12 96	0.18 257	0.19 279

ProNet	0.30 88	0.22 190	0.41 135	0.36 90	0.25 196	0.33 137	0.42 345	0.62 131	0.41 105	0.33 64	0.31 55	0.32 69	0.28 105	0.60 194	0.28 112	0.13 49	0.11 103	0.16 140	0.13 132	0.13 67	0.14 131

DCANet-4	0.38 177	0.22 190	0.58 317	0.35 63	0.19 42	0.30 93	0.30 152	0.69 186	0.97 387	0.70 240	0.79 233	0.40 123	0.46 246	0.46 93	0.37 215	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.12 33	0.15 170

ccc-4	0.30 88	0.22 190	0.42 147	0.37 108	0.26 233	0.31 108	0.34 216	0.66 159	0.35 61	0.39 99	0.33 64	0.31 61	0.28 105	0.61 200	0.26 71	0.14 77	0.11 103	0.17 179	0.12 96	0.15 152	0.16 201

tt	6.21 559	0.22 190	5.88 549	3.55 562	2.07 550	11.25 562	19.19 566	11.84 565	5.47 554	2.71 537	2.18 512	4.87 547	6.25 558	3.71 547	7.09 552	8.31 568	11.17 572	4.91 565	5.39 567	5.72 563	2.42 557

IGEV-Stereo	0.30 88	0.22 190	0.41 135	0.38 127	0.26 233	0.30 93	0.35 239	0.68 176	0.36 67	0.40 111	0.33 64	0.32 69	0.28 105	0.62 222	0.26 71	0.14 77	0.10 42	0.17 179	0.12 96	0.15 152	0.16 201
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.46 262	0.22 190	0.53 277	0.43 287	0.30 338	0.30 93	0.53 418	0.66 159	0.71 225	0.62 185	0.89 289	1.01 408	0.67 361	0.76 331	0.67 382	0.13 49	0.12 169	0.17 179	0.15 187	0.15 152	0.17 244

MIPNet	0.39 190	0.22 190	0.66 353	0.40 188	0.25 196	0.53 265	0.29 134	0.78 256	0.74 243	0.68 231	0.60 163	0.40 123	0.48 255	0.45 85	0.39 240	0.14 77	0.11 103	0.16 140	0.13 132	0.14 109	0.14 131

IPLGR	0.40 205	0.22 190	0.70 377	0.40 188	0.22 98	0.51 252	0.29 134	0.78 256	0.78 259	0.80 303	0.77 219	0.44 148	0.41 218	0.48 112	0.40 261	0.14 77	0.12 169	0.16 140	0.14 162	0.16 201	0.14 131

IIG-Stereo	0.45 255	0.22 190	0.48 218	0.51 412	0.26 233	0.43 217	0.21 36	0.73 228	0.80 275	0.84 322	0.95 318	0.82 350	0.46 246	0.95 410	0.37 215	0.16 187	0.12 169	0.19 257	0.15 187	0.15 152	0.12 60

DeepStereo_RVC	0.37 159	0.22 190	0.51 248	0.41 215	0.24 166	0.26 45	0.22 46	0.64 149	0.40 99	0.69 234	0.67 187	0.57 206	0.50 263	0.58 174	0.42 271	0.17 224	0.12 169	0.18 224	0.16 215	0.19 292	0.19 279

rafts_anoy	0.38 177	0.22 190	0.38 106	0.43 287	0.28 291	0.32 125	0.32 188	0.70 198	0.91 350	0.59 173	0.66 180	0.45 157	0.33 159	0.49 121	0.41 266	0.16 187	0.12 169	0.21 337	0.23 404	0.18 257	0.16 201

SFCPSM	0.48 283	0.22 190	0.59 325	0.41 215	0.27 268	0.85 418	0.36 252	1.39 478	0.79 266	0.81 307	0.85 271	0.54 194	0.50 263	0.60 194	0.39 240	0.18 260	0.14 277	0.18 224	0.20 349	0.17 227	0.16 201

GANet-RSSM	0.49 296	0.22 190	0.42 147	0.39 151	0.26 233	0.58 299	0.41 334	1.12 382	0.82 297	0.73 259	1.02 353	0.88 368	0.75 406	0.67 270	0.48 305	0.22 355	0.16 326	0.18 224	0.19 326	0.18 257	0.18 268

DIP-Stereo	0.40 205	0.22 190	0.58 317	0.42 247	0.29 314	0.62 319	0.27 104	0.87 285	0.42 112	0.65 207	0.86 275	0.52 187	0.35 172	0.67 270	0.43 273	0.15 144	0.13 239	0.17 179	0.14 162	0.15 152	0.17 244
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
S2M2	0.26 53	0.23 223	0.34 58	0.32 25	0.25 196	0.24 24	0.13 1	0.36 24	0.42 112	0.25 22	0.37 80	0.29 53	0.25 66	0.31 12	0.26 71	0.22 355	0.19 392	0.17 179	0.19 326	0.21 321	0.19 279

UGAM	0.54 350	0.23 223	0.51 248	0.46 351	0.26 233	0.40 191	0.52 414	0.65 152	1.19 462	0.78 295	1.15 408	1.38 482	0.56 290	1.03 438	0.56 346	0.18 260	0.15 300	0.25 399	0.21 368	0.15 152	0.13 103

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 338	0.23 223	1.38 495	0.40 188	0.53 488	0.29 83	0.30 152	1.49 496	0.45 129	0.69 234	1.15 408	0.98 397	0.32 152	0.70 294	0.29 130	0.15 144	0.11 103	0.17 179	0.20 349	0.22 346	0.27 405

MyStereo07	0.33 116	0.23 223	0.37 96	0.43 287	0.29 314	0.40 191	0.48 386	0.78 256	0.38 80	0.38 94	0.34 71	0.32 69	0.30 141	0.63 233	0.28 112	0.14 77	0.13 239	0.19 257	0.17 267	0.18 257	0.17 244

MyStereo04	0.45 255	0.23 223	0.52 269	0.43 287	0.29 314	0.40 191	0.48 386	1.02 341	1.12 440	0.62 185	0.58 158	0.55 196	0.56 290	0.77 338	0.45 286	0.14 77	0.13 239	0.19 257	0.17 267	0.18 257	0.17 244

11t1	0.38 177	0.23 223	0.49 227	0.36 90	0.23 126	0.61 315	0.31 175	0.74 235	0.47 141	0.62 185	0.55 150	0.55 196	0.49 260	0.58 174	0.45 286	0.18 260	0.15 300	0.16 140	0.13 132	0.17 227	0.19 279

1111x	0.64 412	0.23 223	0.61 331	0.39 151	0.21 82	0.68 361	0.46 371	1.32 466	1.03 410	0.76 276	1.02 353	0.95 390	0.72 392	1.13 450	2.15 521	0.18 260	0.18 374	0.18 224	0.19 326	0.20 309	0.19 279

Selective-RAFT	0.36 141	0.23 223	0.54 290	0.45 326	0.22 98	0.64 334	0.27 104	0.62 131	0.65 196	0.41 114	0.38 85	0.55 196	0.39 208	0.59 182	0.36 206	0.14 77	0.12 169	0.14 72	0.12 96	0.16 201	0.14 131

CIPLG	0.42 227	0.23 223	0.71 379	0.45 326	0.33 387	0.51 252	0.33 204	0.68 176	0.68 207	0.84 322	0.96 322	0.47 166	0.33 159	0.56 160	0.52 326	0.17 224	0.12 169	0.16 140	0.14 162	0.13 67	0.16 201

IPLGR_C	0.42 227	0.23 223	0.71 379	0.46 351	0.33 387	0.51 252	0.34 216	0.69 186	0.69 214	0.84 322	0.92 309	0.46 161	0.33 159	0.53 141	0.53 337	0.17 224	0.12 169	0.16 140	0.14 162	0.13 67	0.16 201

ACRE	0.42 227	0.23 223	0.73 390	0.45 326	0.33 387	0.50 247	0.33 204	0.68 176	0.70 218	0.82 309	0.92 309	0.46 161	0.32 152	0.53 141	0.52 326	0.17 224	0.12 169	0.15 114	0.14 162	0.13 67	0.16 201

OMP-Stereo	0.43 240	0.23 223	0.50 239	0.53 438	0.25 196	0.36 157	0.24 67	0.73 228	0.81 284	0.78 295	0.64 174	0.88 368	0.41 218	0.95 410	0.36 206	0.15 144	0.12 169	0.20 294	0.15 187	0.16 201	0.13 103

CRE-IMP	0.37 159	0.23 223	0.53 277	0.42 247	0.24 166	0.40 191	0.21 36	0.61 127	0.45 129	0.65 207	0.73 198	0.53 192	0.37 185	0.63 233	0.40 261	0.18 260	0.11 103	0.19 257	0.16 215	0.21 321	0.19 279

CroCo-Stereo	0.27 61	0.23 223	0.40 126	0.49 389	0.22 98	0.20 7	0.29 134	0.55 98	0.45 129	0.29 43	0.27 31	0.42 135	0.26 82	0.30 7	0.26 71	0.15 144	0.13 239	0.13 48	0.12 96	0.16 201	0.13 103
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
RAFT	0.46 262	0.23 223	0.52 269	0.48 379	0.27 268	0.55 278	0.47 379	0.68 176	0.60 182	0.83 316	0.82 254	1.00 404	0.56 290	0.76 331	0.37 215	0.18 260	0.16 326	0.22 351	0.20 349	0.16 201	0.14 131

RALCasStereoNet	0.37 159	0.23 223	0.41 135	0.44 312	0.28 291	0.36 157	0.38 283	0.66 159	0.67 205	0.51 148	0.74 210	0.51 183	0.29 123	0.64 240	0.38 230	0.17 224	0.14 277	0.15 114	0.13 132	0.17 227	0.17 244

222	1.25 503	0.23 223	0.53 277	0.38 127	0.23 126	0.78 388	0.37 265	1.41 484	0.93 362	0.97 414	1.13 401	0.74 315	0.71 381	0.74 314	14.86 563	0.20 318	0.16 326	0.17 179	0.16 215	0.18 257	0.20 310

test_xeample3	0.31 102	0.23 223	0.56 306	0.36 90	0.26 233	0.35 149	0.32 188	0.60 119	0.38 80	0.44 127	0.32 62	0.33 77	0.28 105	0.66 260	0.27 93	0.14 77	0.12 169	0.16 140	0.12 96	0.14 109	0.14 131

xxxx	1.07 487	0.23 223	0.53 277	0.38 127	0.22 98	0.83 412	0.36 252	1.41 484	0.95 375	0.75 270	0.99 343	0.97 395	0.64 342	0.70 294	11.37 559	0.20 318	0.17 359	0.18 224	0.17 267	0.19 292	0.20 310

test_xeample	1.06 485	0.23 223	0.51 248	0.37 108	0.22 98	0.71 368	0.39 301	1.31 460	0.92 356	0.87 349	1.08 385	0.70 288	0.64 342	0.75 321	11.43 560	0.19 297	0.16 326	0.18 224	0.17 267	0.18 257	0.19 279

FENet	0.43 240	0.23 223	0.40 126	0.40 188	0.24 166	0.54 272	0.33 204	0.83 276	0.72 227	0.74 266	0.73 198	0.63 249	0.56 290	0.65 248	0.45 286	0.19 297	0.13 239	0.19 257	0.17 267	0.18 257	0.20 310

HSM-Net_RVC	0.55 359	0.23 223	0.37 96	0.38 127	0.22 98	0.86 420	0.40 314	1.31 460	0.93 362	0.92 384	1.15 408	1.26 458	0.71 381	0.75 321	0.53 337	0.17 224	0.14 277	0.16 140	0.15 187	0.17 227	0.17 244
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_sample2	0.45 255	0.24 245	0.49 227	0.34 47	0.21 82	0.60 314	0.43 353	1.01 338	0.73 237	0.67 222	0.80 244	0.70 288	0.64 342	0.65 248	0.41 266	0.19 297	0.15 300	0.18 224	0.16 215	0.19 292	0.19 279

test_sample1	0.44 246	0.24 245	0.52 269	0.35 63	0.23 126	0.59 308	0.36 252	1.05 354	0.57 170	0.66 213	0.78 228	0.70 288	0.71 381	0.62 222	0.51 321	0.18 260	0.15 300	0.17 179	0.16 215	0.18 257	0.18 268

DispNO	0.48 283	0.24 245	0.84 425	0.40 188	0.31 350	0.58 299	0.39 301	0.91 299	0.79 266	0.79 300	0.83 259	0.71 291	0.59 312	0.75 321	0.50 317	0.19 297	0.14 277	0.20 294	0.18 298	0.16 201	0.17 244

SMFormer	0.53 345	0.24 245	0.67 358	0.35 63	0.20 64	0.63 325	0.34 216	1.26 442	1.06 420	0.85 334	1.02 353	0.71 291	0.66 352	0.96 413	0.60 362	0.19 297	0.16 326	0.18 224	0.17 267	0.19 292	0.20 310

tta	0.53 345	0.24 245	0.67 358	0.35 63	0.20 64	0.63 325	0.34 216	1.26 442	1.06 420	0.85 334	1.02 353	0.71 291	0.66 352	0.96 413	0.60 362	0.19 297	0.16 326	0.18 224	0.17 267	0.15 152	0.16 201

qqq1	0.51 324	0.24 245	0.67 358	0.35 63	0.20 64	0.63 325	0.34 216	1.26 442	1.06 420	0.85 334	1.02 353	0.71 291	0.66 352	0.96 413	0.36 206	0.19 297	0.16 326	0.14 72	0.12 96	0.15 152	0.16 201

fff1	0.51 324	0.24 245	0.67 358	0.35 63	0.20 64	0.63 325	0.34 216	1.26 442	1.06 420	0.85 334	1.02 353	0.71 291	0.66 352	0.96 413	0.36 206	0.19 297	0.16 326	0.14 72	0.12 96	0.15 152	0.16 201

IGEVStereo-DCA	0.30 88	0.24 245	0.42 147	0.36 90	0.27 268	0.38 175	0.34 216	0.66 159	0.35 61	0.39 99	0.31 55	0.35 90	0.27 91	0.62 222	0.25 54	0.16 187	0.12 169	0.16 140	0.12 96	0.14 109	0.16 201

rrr	0.31 102	0.24 245	0.56 306	0.36 90	0.27 268	0.38 175	0.31 175	0.56 106	0.44 124	0.39 99	0.31 55	0.35 90	0.27 91	0.62 222	0.25 54	0.16 187	0.12 169	0.16 140	0.13 132	0.14 109	0.14 131

EKT-Stereo	0.36 141	0.24 245	0.44 172	0.44 312	0.30 338	0.37 169	0.30 152	0.72 216	0.68 207	0.47 137	0.63 171	0.49 177	0.28 105	0.59 182	0.34 186	0.19 297	0.14 277	0.18 224	0.15 187	0.16 201	0.18 268

TestStereo1	0.44 246	0.24 245	0.45 180	0.52 429	0.25 196	0.35 149	0.40 314	0.81 268	0.94 371	0.70 240	0.96 322	0.48 171	0.45 239	0.94 404	0.33 174	0.16 187	0.13 239	0.18 224	0.16 215	0.15 152	0.14 131

raft_robust	0.41 220	0.24 245	0.39 114	0.43 287	0.22 98	0.40 191	0.33 204	0.80 266	0.98 392	0.80 303	0.88 286	0.41 128	0.32 152	0.89 384	0.30 145	0.14 77	0.12 169	0.16 140	0.18 298	0.15 152	0.13 103

RAFT+CT+SA	0.40 205	0.24 245	0.40 126	0.53 438	0.27 268	0.28 72	0.45 368	0.79 263	0.81 284	0.51 148	0.90 295	0.42 135	0.39 208	0.81 357	0.33 174	0.15 144	0.11 103	0.18 224	0.18 298	0.15 152	0.15 170

SA-5K	0.44 246	0.24 245	0.45 180	0.52 429	0.25 196	0.35 149	0.40 314	0.81 268	0.94 371	0.70 240	0.96 322	0.48 171	0.45 239	0.94 404	0.33 174	0.16 187	0.13 239	0.18 224	0.16 215	0.15 152	0.14 131

GwcNet-ADL	0.45 255	0.24 245	0.51 248	0.46 351	0.30 338	0.41 202	0.40 314	0.95 318	0.98 392	0.73 259	0.78 228	0.61 237	0.41 218	0.67 270	0.55 344	0.20 318	0.14 277	0.15 114	0.14 162	0.19 292	0.22 347

Patchmatch Stereo++	0.36 141	0.24 245	0.51 248	0.42 247	0.22 98	0.24 24	0.21 36	0.63 139	0.39 85	0.63 192	0.73 198	0.57 206	0.38 193	0.61 200	0.39 240	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.21 321	0.16 201
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 141	0.24 245	0.51 248	0.42 247	0.22 98	0.24 24	0.31 175	0.63 139	0.39 85	0.63 192	0.73 198	0.57 206	0.38 193	0.59 182	0.38 230	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.21 321	0.16 201

ROB_FTStereo_v2	0.36 141	0.24 245	0.51 248	0.42 247	0.22 98	0.24 24	0.31 175	0.63 139	0.39 85	0.63 192	0.73 198	0.57 206	0.38 193	0.60 194	0.39 240	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.21 321	0.16 201

ROB_FTStereo	0.36 141	0.24 245	0.51 248	0.42 247	0.22 98	0.24 24	0.20 19	0.63 139	0.39 85	0.63 192	0.73 198	0.57 206	0.38 193	0.60 194	0.38 230	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.21 321	0.16 201

HUI-Stereo	0.36 141	0.24 245	0.51 248	0.42 247	0.22 98	0.24 24	0.22 46	0.63 139	0.40 99	0.64 202	0.73 198	0.58 221	0.38 193	0.53 141	0.38 230	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.21 321	0.16 201

iGMRVC	0.36 141	0.24 245	0.51 248	0.42 247	0.22 98	0.24 24	0.29 134	0.63 139	0.39 85	0.63 192	0.73 198	0.57 206	0.38 193	0.61 200	0.39 240	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.21 321	0.16 201

iRAFT	0.36 141	0.24 245	0.51 248	0.42 247	0.22 98	0.24 24	0.21 36	0.63 139	0.39 85	0.63 192	0.73 198	0.57 206	0.38 193	0.61 200	0.39 240	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.21 321	0.16 201

RAFT-IKP	0.36 141	0.24 245	0.51 248	0.42 247	0.22 98	0.24 24	0.27 104	0.63 139	0.39 85	0.63 192	0.73 198	0.57 206	0.38 193	0.61 200	0.39 240	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.21 321	0.16 201

RALAANet	0.40 205	0.24 245	0.56 306	0.43 287	0.30 338	0.36 157	0.25 79	0.89 293	0.69 214	0.69 234	0.65 176	0.61 237	0.30 141	0.63 233	0.35 195	0.16 187	0.13 239	0.18 224	0.15 187	0.21 321	0.14 131

ac_64	0.54 350	0.24 245	0.58 317	0.46 351	0.28 291	0.79 394	0.44 361	1.11 377	0.63 186	0.94 394	0.85 271	1.06 425	0.70 376	0.76 331	0.72 396	0.22 355	0.18 374	0.20 294	0.19 326	0.18 257	0.16 201

ACVNet	0.47 273	0.24 245	0.39 114	0.40 188	0.28 291	0.58 299	0.40 314	0.91 299	0.81 284	0.67 222	0.96 322	0.79 342	0.66 352	0.65 248	0.71 393	0.18 260	0.15 300	0.16 140	0.15 187	0.18 257	0.15 170

acv_ft	0.52 338	0.24 245	0.64 346	0.45 326	0.28 291	0.85 418	0.40 314	0.95 318	0.81 284	1.00 423	0.96 322	0.79 342	0.62 329	0.65 248	0.88 424	0.18 260	0.15 300	0.16 140	0.15 187	0.18 257	0.15 170

cf-r	0.49 296	0.24 245	0.49 227	0.40 188	0.23 126	0.58 299	0.38 283	0.92 308	0.87 323	0.77 284	1.06 375	0.98 397	0.67 361	0.59 182	0.61 368	0.21 334	0.14 277	0.17 179	0.19 326	0.15 152	0.16 201

PSMNet-RSSM	0.50 310	0.24 245	0.41 135	0.43 287	0.26 233	0.51 252	0.40 314	1.16 397	0.79 266	0.75 270	1.07 379	0.87 364	0.69 371	0.66 260	0.52 326	0.24 391	0.16 326	0.23 371	0.26 442	0.20 309	0.20 310

RASNet	0.57 374	0.24 245	0.61 331	0.39 151	0.23 126	0.71 368	0.40 314	1.02 341	0.93 362	0.77 284	1.05 369	1.05 421	0.98 470	0.99 427	1.03 460	0.16 187	0.14 277	0.14 72	0.17 267	0.15 152	0.14 131

iResNet_ROB	0.55 359	0.24 245	0.61 331	0.38 127	0.22 98	0.66 348	0.30 152	1.59 511	1.33 487	0.94 394	1.05 369	0.81 348	0.69 371	0.84 369	0.46 290	0.17 224	0.12 169	0.14 72	0.09 5	0.15 152	0.20 310

G2L-Stereo	0.51 324	0.25 276	0.55 294	0.44 312	0.27 268	0.46 237	0.47 379	0.98 327	0.81 284	0.86 344	0.90 295	0.91 382	0.56 290	0.88 382	0.80 413	0.21 334	0.17 359	0.22 351	0.18 298	0.17 227	0.22 347

ISRNet	0.57 374	0.25 276	0.72 385	0.57 465	0.36 412	0.43 217	0.28 119	0.85 280	0.84 304	1.09 457	1.25 431	0.91 382	0.61 324	0.68 279	0.60 362	0.35 477	0.26 455	0.36 475	0.33 479	0.30 428	0.42 481

rvit_stereo_0083	0.34 125	0.25 276	0.53 277	0.45 326	0.28 291	0.35 149	0.35 239	0.47 72	0.64 190	0.38 94	0.47 110	0.42 135	0.37 185	0.41 61	0.39 240	0.22 355	0.20 401	0.20 294	0.17 267	0.21 321	0.15 170

rvit_stereo_0081	0.33 116	0.25 276	0.49 227	0.43 287	0.26 233	0.31 108	0.37 265	0.45 58	0.56 163	0.37 86	0.40 88	0.39 116	0.38 193	0.44 79	0.35 195	0.22 355	0.16 326	0.19 257	0.16 215	0.20 309	0.14 131

rvit_stereo_0082	0.33 116	0.25 276	0.49 227	0.43 287	0.26 233	0.31 108	0.37 265	0.45 58	0.56 163	0.37 86	0.40 88	0.39 116	0.38 193	0.44 79	0.35 195	0.22 355	0.16 326	0.19 257	0.16 215	0.20 309	0.14 131

CAS++	0.33 116	0.25 276	0.39 114	0.38 127	0.26 233	0.32 125	0.24 67	0.87 285	0.53 160	0.48 143	0.46 104	0.26 46	0.21 36	0.50 126	0.26 71	0.23 381	0.20 401	0.22 351	0.17 267	0.21 321	0.17 244
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ACVNet-DCA	0.36 141	0.25 276	0.35 73	0.42 247	0.23 126	0.53 265	0.37 265	0.91 299	0.59 175	0.42 119	0.50 119	0.34 82	0.47 251	0.61 200	0.26 71	0.17 224	0.11 103	0.19 257	0.13 132	0.18 257	0.19 279

xx1	0.40 205	0.25 276	0.35 73	0.42 247	0.23 126	0.53 265	0.37 265	0.71 205	1.17 456	0.42 119	0.50 119	0.65 262	0.56 290	0.61 200	0.26 71	0.17 224	0.11 103	0.20 294	0.19 326	0.18 257	0.19 279

1test111	0.37 159	0.25 276	0.35 73	0.42 247	0.23 126	0.53 265	0.37 265	0.91 299	0.59 175	0.42 119	0.50 119	0.34 82	0.47 251	0.59 182	0.48 305	0.17 224	0.11 103	0.19 257	0.13 132	0.18 257	0.19 279

cc1	0.38 177	0.25 276	0.35 73	0.42 247	0.23 126	0.53 265	0.37 265	0.71 205	1.17 456	0.42 119	0.50 119	0.34 82	0.47 251	0.61 200	0.26 71	0.17 224	0.11 103	0.19 257	0.13 132	0.16 201	0.17 244

tt1	0.37 159	0.25 276	0.35 73	0.43 287	0.23 126	0.52 260	0.37 265	0.72 216	1.13 445	0.42 119	0.46 104	0.35 90	0.44 232	0.61 200	0.26 71	0.17 224	0.11 103	0.19 257	0.13 132	0.16 201	0.17 244

PCWNet_CMD	0.49 296	0.25 276	0.56 306	0.40 188	0.27 268	0.64 334	0.32 188	0.98 327	0.99 395	0.87 349	1.07 379	0.78 335	0.46 246	0.61 200	0.44 280	0.17 224	0.13 239	0.21 337	0.16 215	0.26 400	0.20 310

CFNet_ucs	0.51 324	0.25 276	0.58 317	0.39 151	0.31 350	0.59 308	0.35 239	1.04 347	0.95 375	0.89 366	1.19 423	0.80 346	0.49 260	0.66 260	0.45 286	0.21 334	0.16 326	0.26 418	0.18 298	0.27 410	0.23 371

LL-Strereo2	0.36 141	0.25 276	0.52 269	0.43 287	0.27 268	0.36 157	0.27 104	0.70 198	0.46 135	0.55 163	0.53 141	0.65 262	0.24 59	0.69 286	0.32 164	0.14 77	0.13 239	0.23 371	0.20 349	0.19 292	0.14 131

CBFPSM	0.61 401	0.25 276	1.41 498	0.39 151	0.27 268	1.10 465	0.67 459	0.83 276	0.84 304	0.82 309	0.81 252	1.33 471	0.85 439	0.72 309	0.86 422	0.16 187	0.15 300	0.15 114	0.17 267	0.17 227	0.23 371

gwcnet-sp	0.50 310	0.25 276	0.84 425	0.41 215	0.27 268	0.79 394	0.40 314	0.93 310	0.85 310	0.95 399	0.79 233	0.65 262	0.63 334	0.69 286	0.52 326	0.18 260	0.17 359	0.18 224	0.18 298	0.18 257	0.19 279

scenet	0.50 310	0.25 276	0.84 425	0.41 215	0.27 268	0.79 394	0.40 314	0.93 310	0.85 310	0.95 399	0.79 233	0.65 262	0.63 334	0.69 286	0.52 326	0.18 260	0.17 359	0.18 224	0.18 298	0.18 257	0.19 279

ssnet	0.50 310	0.25 276	0.84 425	0.41 215	0.27 268	0.79 394	0.40 314	0.93 310	0.85 310	0.95 399	0.79 233	0.65 262	0.63 334	0.69 286	0.52 326	0.18 260	0.17 359	0.18 224	0.18 298	0.18 257	0.19 279

CroCo-Stereo Lap2	0.29 78	0.25 276	0.44 172	0.50 400	0.30 338	0.19 5	0.31 175	0.52 83	0.41 105	0.25 22	0.28 37	0.46 161	0.31 145	0.39 49	0.30 145	0.15 144	0.15 300	0.16 140	0.13 132	0.17 227	0.16 201

x	0.41 220	0.25 276	0.46 193	0.36 90	0.24 166	0.54 272	0.31 175	0.94 315	0.58 174	0.60 176	0.72 196	0.61 237	0.53 272	0.52 135	0.50 317	0.18 260	0.16 326	0.17 179	0.16 215	0.17 227	0.18 268

IER	0.48 283	0.25 276	0.60 330	0.38 127	0.28 291	0.67 357	0.38 283	0.82 274	0.68 207	0.88 359	0.95 318	0.74 315	0.79 422	0.62 222	0.46 290	0.17 224	0.14 277	0.17 179	0.17 267	0.17 227	0.16 201

test_5	0.44 246	0.25 276	0.48 218	0.53 438	0.28 291	0.28 72	0.42 345	0.77 253	0.87 323	0.63 192	0.91 303	0.73 311	0.53 272	0.82 363	0.36 206	0.14 77	0.11 103	0.18 224	0.18 298	0.18 257	0.16 201

Sa-1000	0.49 296	0.25 276	0.45 180	0.46 351	0.25 196	0.64 334	0.34 216	0.85 280	0.95 375	0.85 334	1.51 481	0.55 196	0.44 232	0.94 404	0.31 157	0.16 187	0.12 169	0.21 337	0.20 349	0.15 152	0.14 131

AACVNet	0.52 338	0.25 276	0.56 306	0.48 379	0.29 314	0.55 278	0.38 283	0.96 323	0.59 175	0.83 316	1.03 363	1.03 412	0.77 420	0.91 395	0.58 359	0.22 355	0.18 374	0.24 386	0.18 298	0.24 379	0.22 347

CFNet_pseudo	0.47 273	0.25 276	0.55 294	0.38 127	0.28 291	0.58 299	0.32 188	0.89 293	0.90 344	0.83 316	1.03 363	0.75 320	0.48 255	0.61 200	0.46 290	0.17 224	0.13 239	0.24 386	0.16 215	0.26 400	0.21 328

GES	0.46 262	0.25 276	0.62 337	0.41 215	0.30 338	0.62 319	0.37 265	1.06 359	0.70 218	0.75 270	0.83 259	0.47 166	0.52 271	0.69 286	0.46 290	0.23 381	0.17 359	0.17 179	0.16 215	0.18 257	0.24 382

ARAFT	0.48 283	0.25 276	0.82 414	0.42 247	0.25 196	0.56 284	0.54 425	0.82 274	0.82 297	0.92 384	0.75 212	0.75 320	0.48 255	0.89 384	0.37 215	0.15 144	0.12 169	0.23 371	0.22 390	0.14 109	0.14 131

delet	0.57 374	0.25 276	0.63 341	0.46 351	0.34 399	1.05 461	0.51 408	1.04 347	0.94 371	0.90 374	0.99 343	0.90 376	0.68 369	0.87 376	0.78 405	0.18 260	0.18 374	0.20 294	0.21 368	0.17 227	0.17 244

GwcNet-RSSM	0.51 324	0.25 276	0.51 248	0.41 215	0.24 166	0.56 284	0.41 334	0.97 325	0.96 382	0.75 270	1.17 418	0.89 373	0.66 352	0.66 260	0.74 399	0.22 355	0.15 300	0.19 257	0.21 368	0.17 227	0.16 201

CFNet-ft	0.50 310	0.25 276	0.39 114	0.41 215	0.26 233	0.66 348	0.37 265	0.91 299	0.87 323	0.67 222	1.00 347	1.05 421	0.70 376	0.68 279	0.57 352	0.23 381	0.16 326	0.24 386	0.21 368	0.24 379	0.19 279

MSMDNet	0.49 296	0.25 276	0.56 306	0.40 188	0.27 268	0.64 334	0.32 188	0.99 331	0.99 395	0.87 349	1.07 379	0.79 342	0.46 246	0.61 200	0.44 280	0.17 224	0.13 239	0.20 294	0.16 215	0.25 390	0.20 310

CFNet_RVC	0.50 310	0.25 276	0.39 114	0.41 215	0.26 233	0.66 348	0.37 265	0.91 299	0.87 323	0.67 222	1.00 347	1.05 421	0.70 376	0.68 279	0.57 352	0.23 381	0.16 326	0.24 386	0.21 368	0.24 379	0.19 279

ccs_rob	0.47 273	0.25 276	0.55 294	0.38 127	0.28 291	0.58 299	0.32 188	0.89 293	0.90 344	0.83 316	1.02 353	0.75 320	0.48 255	0.61 200	0.46 290	0.17 224	0.12 169	0.24 386	0.16 215	0.26 400	0.21 328

HSM	0.53 345	0.25 276	0.46 193	0.40 188	0.25 196	0.74 380	0.44 361	1.29 456	0.78 259	0.82 309	0.92 309	1.21 454	0.75 406	0.90 392	0.48 305	0.18 260	0.14 277	0.17 179	0.14 162	0.17 227	0.18 268

rvit_stereo_0080	0.32 108	0.26 310	0.45 180	0.39 151	0.28 291	0.27 58	0.46 371	0.51 80	0.46 135	0.36 82	0.42 93	0.41 128	0.29 123	0.41 61	0.34 186	0.22 355	0.17 359	0.17 179	0.16 215	0.23 366	0.16 201

rvit_stereo_ft	0.35 131	0.26 310	0.54 290	0.53 438	0.32 375	0.33 137	0.46 371	0.52 83	0.52 157	0.35 79	0.41 91	0.41 128	0.34 165	0.49 121	0.36 206	0.22 355	0.14 277	0.19 257	0.18 298	0.19 292	0.15 170

whm_eth	0.32 108	0.26 310	0.45 180	0.39 151	0.28 291	0.27 58	0.46 371	0.51 80	0.46 135	0.36 82	0.42 93	0.41 128	0.29 123	0.41 61	0.34 186	0.22 355	0.17 359	0.17 179	0.16 215	0.23 366	0.16 201

testlalala_base	0.49 296	0.26 310	0.44 172	0.47 371	0.34 399	0.57 293	0.26 91	0.60 119	0.37 75	0.52 151	0.56 153	0.46 161	0.31 145	0.45 85	0.33 174	1.56 542	0.11 103	0.14 72	0.10 43	1.85 534	0.15 170

BUS	0.47 273	0.26 310	0.47 205	0.46 351	0.29 314	0.78 388	0.34 216	0.99 331	0.80 275	0.77 284	0.80 244	0.64 256	0.54 279	0.66 260	0.56 346	0.21 334	0.15 300	0.22 351	0.19 326	0.18 257	0.19 279

BSDual-CNN	0.48 283	0.26 310	0.47 205	0.46 351	0.29 314	0.75 384	0.46 371	0.99 331	0.80 275	0.77 284	0.80 244	0.76 327	0.59 312	0.66 260	0.48 305	0.21 334	0.15 300	0.22 351	0.19 326	0.18 257	0.19 279

hknet	0.51 324	0.26 310	0.58 317	0.46 351	0.29 314	0.75 384	0.46 371	0.99 331	0.89 339	0.77 284	0.80 244	0.96 393	0.67 361	0.75 321	0.50 317	0.19 297	0.15 300	0.22 351	0.19 326	0.18 257	0.19 279

SA	0.45 255	0.26 310	0.50 239	0.47 371	0.24 166	0.46 237	0.36 252	0.79 263	1.00 399	0.61 181	1.04 366	0.50 179	0.50 263	0.98 422	0.33 174	0.16 187	0.13 239	0.21 337	0.19 326	0.15 152	0.14 131

psmg	0.50 310	0.26 310	0.47 205	0.42 247	0.29 314	0.82 409	0.42 345	1.07 363	0.80 275	0.95 399	0.94 314	0.76 327	0.59 312	0.66 260	0.48 305	0.21 334	0.16 326	0.20 294	0.20 349	0.19 292	0.19 279

DAS	0.54 350	0.26 310	0.66 353	0.49 389	0.31 350	0.61 315	0.43 353	0.89 293	1.01 401	0.95 399	1.16 413	0.71 291	0.85 439	0.89 384	0.47 301	0.18 260	0.14 277	0.18 224	0.15 187	0.22 346	0.19 279

SepStereo	0.54 350	0.26 310	0.66 353	0.49 389	0.31 350	0.61 315	0.43 353	0.89 293	1.01 401	0.95 399	1.16 413	0.71 291	0.85 439	0.97 420	0.47 301	0.18 260	0.14 277	0.18 224	0.15 187	0.22 346	0.19 279

ADLNet2	0.57 374	0.26 310	0.71 379	0.48 379	0.31 350	0.83 412	0.51 408	1.10 375	0.99 395	0.85 334	0.99 343	0.99 402	0.70 376	0.79 349	0.78 405	0.21 334	0.17 359	0.18 224	0.18 298	0.22 346	0.22 347

ICVP	0.48 283	0.26 310	0.42 147	0.49 389	0.28 291	0.63 325	0.43 353	1.05 354	0.72 227	0.68 231	0.95 318	0.75 320	0.56 290	0.55 150	0.61 368	0.24 391	0.18 374	0.19 257	0.17 267	0.19 292	0.21 328
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.57 374	0.26 310	0.67 358	0.45 326	0.35 405	1.04 456	0.39 301	0.93 310	0.98 392	0.96 411	0.97 331	0.86 358	0.80 426	0.83 365	0.80 413	0.16 187	0.15 300	0.19 257	0.19 326	0.20 309	0.17 244

UPFNet	0.55 359	0.26 310	0.59 325	0.46 351	0.38 421	0.83 412	0.48 386	1.03 346	0.80 275	0.92 384	0.91 303	0.85 354	0.67 361	0.87 376	0.78 405	0.20 318	0.21 410	0.20 294	0.20 349	0.20 309	0.15 170

MLCV	0.49 296	0.26 310	0.73 390	0.38 127	0.18 21	0.64 334	0.33 204	0.84 279	0.89 339	0.96 411	1.12 394	0.72 306	0.45 239	1.00 432	0.59 361	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.14 109	0.14 131

test_sample6	0.51 324	0.27 326	0.55 294	0.38 127	0.23 126	0.64 334	0.39 301	1.18 408	0.88 334	0.84 322	1.06 375	0.66 274	0.61 324	0.75 321	0.52 326	0.23 381	0.17 359	0.22 351	0.22 390	0.24 379	0.23 371

test_sample4	0.49 296	0.27 326	0.55 294	0.36 90	0.23 126	0.70 363	0.37 265	1.22 429	0.86 316	0.82 309	0.86 275	0.62 244	0.58 306	0.71 304	0.49 314	0.21 334	0.16 326	0.21 337	0.20 349	0.22 346	0.21 328

test_sample3	0.49 296	0.27 326	0.55 294	0.36 90	0.23 126	0.70 363	0.37 265	1.21 422	0.87 323	0.79 300	0.84 262	0.66 274	0.53 272	0.70 294	0.50 317	0.21 334	0.16 326	0.20 294	0.19 326	0.21 321	0.21 328

ttt	0.56 368	0.27 326	0.49 227	0.39 151	0.25 196	0.65 341	0.42 345	1.24 434	1.08 432	0.76 276	1.10 387	0.63 249	0.51 268	0.95 410	1.03 460	0.25 404	0.22 419	0.22 351	0.21 368	0.25 390	0.25 391

ToySt	0.52 338	0.27 326	0.93 445	0.42 247	0.28 291	0.67 357	0.56 432	0.88 292	0.79 266	0.61 181	0.85 271	0.92 387	0.70 376	0.72 309	0.61 368	0.16 187	0.17 359	0.21 337	0.21 368	0.22 346	0.21 328

AASNet	0.55 359	0.27 326	0.62 337	0.51 412	0.32 375	0.73 376	0.44 361	1.55 503	0.88 334	0.88 359	0.94 314	0.64 256	0.63 334	0.62 222	0.84 419	0.23 381	0.20 401	0.20 294	0.16 215	0.22 346	0.20 310

GANet-ADL	0.44 246	0.27 326	0.48 218	0.44 312	0.30 338	0.54 272	0.36 252	0.94 315	0.88 334	0.64 202	0.72 196	0.68 284	0.44 232	0.55 150	0.44 280	0.22 355	0.15 300	0.15 114	0.13 132	0.18 257	0.21 328

psm_up	0.57 374	0.27 326	0.52 269	0.50 400	0.33 387	0.65 341	0.60 447	1.07 363	0.84 304	0.87 349	0.91 303	1.00 404	1.06 479	0.80 352	0.66 379	0.22 355	0.25 446	0.26 418	0.23 404	0.22 346	0.21 328

UNet	0.55 359	0.27 326	0.72 385	0.45 326	0.41 438	0.97 438	0.40 314	1.01 338	0.80 275	0.87 349	0.90 295	1.03 412	0.75 406	0.76 331	0.67 382	0.19 297	0.15 300	0.20 294	0.17 267	0.21 321	0.18 268

DSFCA	0.57 374	0.27 326	0.71 379	0.41 215	0.36 412	0.78 388	0.53 418	1.08 368	0.85 310	1.08 453	0.84 262	0.90 376	0.66 352	1.05 441	0.63 375	0.26 409	0.22 419	0.21 337	0.21 368	0.22 346	0.20 310

DMCA	0.47 273	0.27 326	0.59 325	0.39 151	0.29 314	0.53 265	0.34 216	0.98 327	0.70 218	0.78 295	0.83 259	0.79 342	0.55 283	0.54 149	0.57 352	0.21 334	0.16 326	0.21 337	0.16 215	0.19 292	0.22 347

UCFNet_RVC	0.50 310	0.27 326	0.37 96	0.40 188	0.27 268	0.66 348	0.42 345	1.18 408	0.86 316	0.70 240	0.89 289	0.91 382	0.60 318	0.62 222	0.48 305	0.24 391	0.18 374	0.28 437	0.27 448	0.25 390	0.24 382

HITNet	0.43 240	0.27 326	0.50 239	0.34 47	0.18 21	0.65 341	0.32 188	0.99 331	0.70 218	0.73 259	0.86 275	0.66 274	0.56 290	0.61 200	0.47 301	0.14 77	0.10 42	0.15 114	0.13 132	0.18 257	0.13 103
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
DISCO	0.72 427	0.27 326	0.72 385	0.45 326	0.31 350	1.12 471	0.53 418	1.32 466	1.25 471	0.84 322	1.07 379	1.52 497	0.87 446	1.82 516	1.08 474	0.20 318	0.15 300	0.18 224	0.16 215	0.24 379	0.24 382

LE_ROB	4.86 556	0.27 326	9.43 553	0.45 326	0.24 166	1.61 508	0.96 508	2.05 529	17.75 571	16.36 573	4.84 555	5.17 550	19.48 573	2.05 523	15.49 564	0.17 224	0.15 300	0.16 140	0.16 215	0.20 309	0.19 279

DN-CSS_ROB	0.45 255	0.27 326	0.74 394	0.41 215	0.29 314	0.43 217	0.29 134	0.80 266	0.78 259	0.73 259	1.08 385	0.48 171	0.45 239	0.81 357	0.40 261	0.15 144	0.12 169	0.21 337	0.19 326	0.18 257	0.17 244

FACV-RUCA	0.45 255	0.28 342	0.51 248	0.46 351	0.33 387	0.62 319	0.34 216	0.87 285	0.75 247	0.60 176	0.84 262	0.48 171	0.54 279	0.56 160	0.39 240	0.22 355	0.15 300	0.35 470	0.16 215	0.29 420	0.22 347

rvit_0105_6	0.40 205	0.28 342	0.68 365	0.51 412	0.30 338	0.39 183	0.41 334	0.53 89	0.68 207	0.41 114	0.45 100	0.50 179	0.45 239	0.55 150	0.37 215	0.28 430	0.26 455	0.24 386	0.22 390	0.22 346	0.17 244

DCVSM-stereo	0.51 324	0.28 342	0.56 306	0.39 151	0.29 314	0.55 278	0.28 119	0.78 256	0.78 259	1.11 464	0.77 219	1.04 417	0.76 415	0.65 248	0.52 326	0.20 318	0.20 401	0.24 386	0.21 368	0.25 390	0.31 435

test_sample5	0.50 310	0.28 342	0.55 294	0.37 108	0.23 126	0.65 341	0.38 283	1.19 412	0.86 316	0.81 307	0.97 331	0.64 256	0.60 318	0.72 309	0.48 305	0.22 355	0.16 326	0.22 351	0.21 368	0.23 366	0.22 347

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 125	0.28 342	0.48 218	0.37 108	0.25 196	0.47 240	0.30 152	0.60 119	0.92 356	0.43 124	0.37 80	0.30 57	0.29 123	0.50 126	0.30 145	0.17 224	0.14 277	0.18 224	0.15 187	0.18 257	0.16 201

mmm	0.47 273	0.28 342	0.51 248	0.39 151	0.25 196	0.61 315	0.38 283	1.00 337	0.60 182	0.77 284	1.07 379	0.65 262	0.53 272	0.61 200	0.49 314	0.18 260	0.15 300	0.23 371	0.20 349	0.21 321	0.20 310

DualNet	0.51 324	0.28 342	0.55 294	0.37 108	0.23 126	0.65 341	0.38 283	1.19 412	0.86 316	0.84 322	1.06 375	0.64 256	0.60 318	0.72 309	0.48 305	0.22 355	0.16 326	0.22 351	0.21 368	0.23 366	0.22 347

ffm	0.47 273	0.28 342	0.68 365	0.39 151	0.26 233	0.56 284	0.40 314	0.72 216	1.13 445	0.76 276	0.98 335	0.71 291	0.55 283	0.61 200	0.26 71	0.17 224	0.11 103	0.25 399	0.21 368	0.16 201	0.17 244

ff1	0.56 368	0.28 342	0.68 365	0.39 151	0.26 233	0.56 284	0.40 314	0.72 216	1.13 445	0.76 276	0.98 335	0.71 291	0.55 283	1.25 467	1.46 496	0.17 224	0.11 103	0.25 399	0.21 368	0.16 201	0.17 244

mmx	0.59 390	0.28 342	0.68 365	0.39 151	0.26 233	0.56 284	0.40 314	1.24 434	1.06 420	0.76 276	0.98 335	0.71 291	0.55 283	1.25 467	1.46 496	0.21 334	0.16 326	0.25 399	0.21 368	0.24 379	0.22 347

xxx	0.59 390	0.28 342	0.68 365	0.39 151	0.26 233	0.56 284	0.40 314	1.24 434	1.06 420	0.76 276	0.98 335	0.71 291	0.55 283	1.25 467	1.46 496	0.21 334	0.16 326	0.25 399	0.21 368	0.24 379	0.22 347

CASS	0.46 262	0.28 342	0.45 180	0.48 379	0.22 98	0.63 325	0.34 216	0.99 331	0.66 199	0.76 276	0.86 275	0.61 237	0.58 306	0.58 174	0.44 280	0.29 440	0.16 326	0.22 351	0.18 298	0.23 366	0.28 415
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.42 227	0.28 342	0.50 239	0.37 108	0.22 98	0.47 240	0.39 301	0.91 299	0.59 175	0.57 169	0.71 194	0.65 262	0.56 290	0.59 182	0.48 305	0.17 224	0.17 359	0.20 294	0.19 326	0.18 257	0.19 279

PSMNet-ADL	0.50 310	0.28 342	0.43 166	0.49 389	0.31 350	0.70 363	0.38 283	0.94 315	0.81 284	0.62 185	0.80 244	0.91 382	0.62 329	0.76 331	0.68 387	0.24 391	0.18 374	0.19 257	0.20 349	0.22 346	0.22 347

rvit_stereo_0081_aga	0.32 108	0.29 356	0.50 239	0.43 287	0.29 314	0.36 157	0.32 188	0.46 64	0.42 112	0.40 111	0.44 98	0.41 128	0.34 165	0.43 74	0.31 157	0.23 381	0.17 359	0.19 257	0.16 215	0.20 309	0.15 170

ITSA-stereo	0.54 350	0.29 356	0.55 294	0.41 215	0.23 126	0.59 308	0.35 239	1.31 460	1.25 471	0.82 309	0.80 244	0.72 306	0.58 306	0.89 384	0.72 396	0.22 355	0.18 374	0.23 371	0.22 390	0.22 346	0.29 422

StereoVision	0.43 240	0.29 356	0.54 290	0.50 400	0.28 291	0.37 169	0.38 283	0.75 244	0.63 186	0.46 134	1.11 392	0.53 192	0.38 193	0.57 169	0.34 186	0.21 334	0.24 438	0.25 399	0.24 418	0.26 400	0.17 244

LL-Strereo	0.58 386	0.29 356	0.83 418	0.48 379	0.35 405	0.39 183	0.48 386	1.04 347	0.99 395	0.87 349	0.79 233	1.08 430	1.15 491	1.35 486	0.51 321	0.18 260	0.15 300	0.22 351	0.19 326	0.17 227	0.21 328

iinet-f	0.69 423	0.29 356	2.34 528	0.41 215	0.31 350	1.16 477	0.58 441	0.87 285	0.85 310	0.86 344	1.17 418	1.04 417	0.83 432	0.76 331	1.26 485	0.21 334	0.18 374	0.17 179	0.16 215	0.21 321	0.21 328

ssnet_v2	0.61 401	0.29 356	0.69 374	0.45 326	0.30 338	0.93 430	0.62 451	1.20 419	1.03 410	0.97 414	0.81 252	0.98 397	0.67 361	0.84 369	0.97 451	0.26 409	0.23 429	0.23 371	0.24 418	0.20 309	0.21 328

CRFU-Net	0.59 390	0.29 356	0.62 337	0.47 371	0.31 350	1.20 483	0.51 408	1.19 412	0.59 175	1.05 442	1.00 347	1.06 425	0.87 446	0.83 365	0.77 404	0.22 355	0.19 392	0.18 224	0.16 215	0.19 292	0.20 310

CSP-Net	0.57 374	0.29 356	0.55 294	0.42 247	0.29 314	1.20 483	0.49 399	1.29 456	0.75 247	0.98 417	0.97 331	0.88 368	0.69 371	0.85 372	0.66 379	0.27 419	0.18 374	0.17 179	0.17 267	0.18 257	0.19 279

pcwnet_v2	0.60 397	0.29 356	0.89 441	0.46 351	0.36 412	0.62 319	0.38 283	1.33 469	1.24 469	1.02 429	1.27 439	0.71 291	0.59 312	0.71 304	0.51 321	0.28 430	0.21 410	0.24 386	0.23 404	0.29 420	0.30 427

sCroCo_RVC	0.36 141	0.29 356	0.73 390	0.52 429	0.39 429	0.42 212	0.31 175	0.52 83	0.46 135	0.31 56	0.48 112	0.38 108	0.32 152	0.46 93	0.33 174	0.22 355	0.23 429	0.19 257	0.19 326	0.21 321	0.22 347

ADLNet	0.57 374	0.29 356	0.58 317	0.46 351	0.35 405	0.80 400	0.46 371	1.14 391	0.88 334	1.03 432	0.98 335	0.92 387	0.66 352	0.71 304	0.83 418	0.22 355	0.16 326	0.22 351	0.22 390	0.22 346	0.23 371

hitnet-ft	0.57 374	0.29 356	0.43 166	0.42 247	0.29 314	0.81 406	0.40 314	0.98 327	0.91 350	0.84 322	1.01 351	1.13 448	0.72 392	0.83 365	0.71 393	0.28 430	0.21 410	0.28 437	0.22 390	0.29 420	0.27 405

iResNetv2_ROB	0.55 359	0.29 356	0.86 432	0.39 151	0.25 196	0.67 357	0.37 265	1.21 422	1.02 406	1.02 429	1.10 387	0.89 373	0.79 422	0.74 314	0.43 273	0.19 297	0.13 239	0.15 114	0.11 71	0.19 292	0.16 201

MDST_ROB	0.97 476	0.29 356	1.02 462	0.64 490	0.43 450	2.64 532	0.82 493	1.68 519	1.18 460	2.89 539	1.82 500	0.97 395	0.75 406	1.83 517	0.89 426	0.26 409	0.22 419	0.32 462	0.28 454	0.26 400	0.26 395

DLCB_ROB	0.60 397	0.29 356	0.53 277	0.50 400	0.33 387	0.76 387	0.51 408	1.02 341	0.94 371	1.07 452	1.16 413	1.21 454	0.73 397	0.98 422	0.75 401	0.21 334	0.20 401	0.22 351	0.23 404	0.22 346	0.20 310

rvit_0105_4	0.42 227	0.30 371	0.77 402	0.52 429	0.29 314	0.41 202	0.44 361	0.57 110	0.75 247	0.45 128	0.48 112	0.56 202	0.49 260	0.58 174	0.37 215	0.28 430	0.26 455	0.25 399	0.22 390	0.24 379	0.19 279

test_sample7	0.54 350	0.30 371	0.55 294	0.37 108	0.28 291	0.63 325	0.47 379	1.11 377	0.92 356	0.93 387	0.89 289	0.86 358	0.71 381	0.74 314	0.53 337	0.27 419	0.22 419	0.27 426	0.26 442	0.27 410	0.26 395

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 415	0.30 371	1.20 476	0.42 247	0.31 350	1.00 446	0.58 441	1.16 397	1.07 428	1.01 425	1.25 431	1.08 430	0.75 406	1.18 459	1.03 460	0.20 318	0.12 169	0.16 140	0.13 132	0.22 346	0.22 347

NINENet	0.52 338	0.30 371	0.55 294	0.46 351	0.33 387	0.78 388	0.34 216	1.18 408	0.91 350	0.84 322	0.97 331	0.64 256	0.54 279	0.74 314	0.56 346	0.23 381	0.20 401	0.25 399	0.18 298	0.22 346	0.22 347

GEStereo_RVC	0.56 368	0.30 371	0.70 377	0.51 412	0.31 350	0.70 363	0.54 425	1.31 460	0.93 362	0.85 334	0.86 275	0.84 352	0.63 334	0.92 397	0.67 382	0.24 391	0.16 326	0.19 257	0.17 267	0.21 321	0.23 371

RAFT + AFF	0.54 350	0.30 371	0.84 425	0.51 412	0.32 375	0.63 325	0.57 434	1.05 354	0.95 375	0.80 303	0.87 282	0.85 354	0.57 302	0.87 376	0.51 321	0.18 260	0.21 410	0.23 371	0.22 390	0.19 292	0.19 279

HGLStereo	0.58 386	0.30 371	0.65 351	0.51 412	0.38 421	0.78 388	0.45 368	1.07 363	0.82 297	0.89 366	1.16 413	0.88 368	0.91 457	0.80 352	0.74 399	0.21 334	0.21 410	0.20 294	0.18 298	0.19 292	0.22 347

CFNet	0.53 345	0.30 371	0.53 277	0.42 247	0.28 291	0.73 376	0.35 239	1.21 422	1.01 401	0.74 266	1.07 379	0.85 354	0.60 318	0.83 365	0.58 359	0.19 297	0.15 300	0.23 371	0.23 404	0.21 321	0.17 244

SGM_RVC	1.04 484	0.30 371	0.47 205	0.41 215	0.23 126	1.73 517	0.77 485	1.63 515	1.30 483	2.39 532	1.99 507	2.64 527	1.78 523	2.22 530	1.40 492	0.28 430	0.27 461	0.27 426	0.25 431	0.25 390	0.25 391
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DFGA-Net	0.47 273	0.31 380	0.93 445	0.43 287	0.33 387	0.56 284	0.35 239	0.81 268	0.89 339	0.70 240	0.76 215	0.48 171	0.43 225	0.78 346	0.64 377	0.16 187	0.14 277	0.19 257	0.19 326	0.20 309	0.19 279

iResNet	0.52 338	0.31 380	0.86 432	0.44 312	0.22 98	0.66 348	0.47 379	0.92 308	1.02 406	0.89 366	1.12 394	0.69 286	0.55 283	0.86 374	0.60 362	0.15 144	0.11 103	0.15 114	0.12 96	0.17 227	0.17 244

pmcnn	1.27 505	0.31 380	1.14 473	0.41 215	0.23 126	0.97 438	0.71 468	1.23 433	1.32 485	1.83 516	2.34 515	11.25 562	0.89 453	1.04 440	0.96 446	0.15 144	0.12 169	0.12 21	0.10 43	0.15 152	0.16 201

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 43	0.32 383	0.25 1	0.52 429	0.20 64	0.29 83	0.22 46	0.44 55	0.38 80	0.27 35	0.25 24	0.24 39	0.29 123	0.46 93	0.23 33	0.14 77	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.14 109	0.11 29

DDVS	0.53 345	0.32 383	0.63 341	0.42 247	0.31 350	0.71 368	0.35 239	0.95 318	0.69 214	0.86 344	0.90 295	1.11 440	0.46 246	0.90 392	0.67 382	0.23 381	0.17 359	0.22 351	0.18 298	0.25 390	0.28 415

rvit_0105_5	0.44 246	0.32 383	0.79 406	0.51 412	0.29 314	0.44 227	0.43 353	0.62 131	0.76 252	0.51 148	0.52 134	0.61 237	0.53 272	0.58 174	0.38 230	0.28 430	0.25 446	0.25 399	0.24 418	0.22 346	0.20 310

fast-acv-ft	0.66 414	0.32 383	0.80 407	0.46 351	0.34 399	1.26 486	0.50 405	0.91 299	1.00 399	1.05 442	1.36 456	1.28 460	0.84 435	0.81 357	0.90 432	0.22 355	0.24 438	0.23 371	0.23 404	0.21 321	0.22 347

TRStereo	0.39 190	0.32 383	0.64 346	0.49 389	0.41 438	0.30 93	0.30 152	0.97 325	0.63 186	0.53 159	0.43 95	0.52 187	0.26 82	0.77 338	0.29 130	0.18 260	0.12 169	0.19 257	0.19 326	0.13 67	0.13 103

TestStereo	0.39 190	0.32 383	0.42 147	0.45 326	0.20 64	0.41 202	0.38 283	0.69 186	0.66 199	0.56 166	0.78 228	0.48 171	0.43 225	0.59 182	0.37 215	0.18 260	0.13 239	0.20 294	0.15 187	0.23 366	0.14 131

DMCA-RVC	0.54 350	0.32 383	0.83 418	0.51 412	0.32 375	0.59 308	0.38 283	0.89 293	0.70 218	0.95 399	0.88 286	0.90 376	0.69 371	0.75 321	0.63 375	0.23 381	0.18 374	0.31 456	0.24 418	0.27 410	0.21 328

NVstereo2D	0.62 407	0.32 383	0.82 414	0.50 400	0.44 455	0.88 423	0.48 386	1.12 382	1.17 456	0.67 222	0.90 295	0.90 376	0.69 371	1.02 436	0.69 389	0.33 463	0.16 326	0.29 445	0.20 349	0.43 482	0.46 496

LMCR-Stereo	0.55 359	0.33 391	0.57 315	0.60 475	0.30 338	0.80 400	0.36 252	1.30 458	0.79 266	0.90 374	1.04 366	0.57 206	0.64 342	0.87 376	0.73 398	0.20 318	0.15 300	0.19 257	0.14 162	0.25 390	0.18 268

stereogan	0.83 453	0.33 391	0.89 441	0.61 480	0.51 483	1.80 518	0.50 405	1.41 484	1.39 492	1.05 442	1.47 477	1.56 501	1.04 476	1.32 484	0.87 423	0.29 440	0.29 470	0.29 445	0.25 431	0.39 472	0.40 473

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 359	0.33 391	0.71 379	0.46 351	0.31 350	0.66 348	0.43 353	1.07 363	0.89 339	0.93 387	0.91 303	0.98 397	0.61 324	0.76 331	0.64 377	0.22 355	0.18 374	0.22 351	0.22 390	0.22 346	0.24 382
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.61 401	0.33 391	0.63 341	0.47 371	0.31 350	0.94 433	0.41 334	1.04 347	0.97 387	1.15 469	1.13 401	1.00 404	0.74 403	0.93 401	0.93 439	0.18 260	0.13 239	0.22 351	0.21 368	0.20 309	0.21 328
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM-Forest	0.65 413	0.33 391	0.43 166	0.44 312	0.30 338	1.01 450	0.54 425	1.13 389	1.09 438	1.11 464	1.21 425	1.10 438	0.76 415	0.99 427	0.71 393	0.32 456	0.33 495	0.33 467	0.30 461	0.30 428	0.28 415
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.75 437	0.34 396	0.81 413	0.51 412	0.38 421	0.78 388	0.63 454	1.39 478	1.32 485	1.05 442	1.40 462	1.58 502	1.14 489	0.92 397	0.91 435	0.29 440	0.28 468	0.28 437	0.23 404	0.28 418	0.41 478

AdaStereo	0.52 338	0.34 396	0.53 277	0.49 389	0.25 196	0.71 368	0.36 252	1.24 434	0.91 350	0.77 284	0.98 335	0.75 320	0.50 263	0.71 304	0.51 321	0.27 419	0.13 239	0.28 437	0.18 298	0.23 366	0.18 268
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.
SGM-ForestM	4.73 553	0.34 396	1.05 465	0.46 351	0.28 291	10.26 558	3.48 559	4.52 554	5.16 552	8.68 563	7.48 561	18.87 571	10.80 562	11.26 565	10.01 558	0.32 456	0.34 498	0.32 462	0.32 473	0.29 420	0.30 427

DRN-Test	0.68 418	0.34 396	0.77 402	0.52 429	0.40 433	1.14 473	0.61 449	1.56 507	1.04 414	1.18 471	1.10 387	1.05 421	0.72 392	0.82 363	1.01 455	0.24 391	0.18 374	0.26 418	0.25 431	0.26 400	0.23 371

rvit_0105_3	0.48 283	0.35 400	0.85 431	0.56 461	0.31 350	0.48 245	0.48 386	0.65 152	0.81 284	0.66 213	0.59 160	0.66 274	0.56 290	0.66 260	0.41 266	0.30 447	0.27 461	0.29 445	0.28 454	0.21 321	0.21 328

Anonymous3	0.47 273	0.35 400	0.91 444	0.50 400	0.38 421	0.81 406	0.55 428	0.76 248	0.66 199	0.52 151	0.65 176	0.44 148	0.45 239	0.66 260	0.39 240	0.25 404	0.25 446	0.22 351	0.21 368	0.23 366	0.24 382

HCRNet	0.46 262	0.35 400	0.45 180	0.54 450	0.26 233	0.52 260	0.29 134	0.87 285	0.64 190	0.75 270	0.82 254	0.76 327	0.53 272	0.70 294	0.38 230	0.24 391	0.16 326	0.24 386	0.20 349	0.21 321	0.20 310

FADNet-RVC-Resample	0.58 386	0.35 400	1.34 492	0.50 400	0.34 399	0.73 376	0.43 353	1.09 371	0.96 382	0.83 316	0.87 282	0.76 327	0.66 352	0.77 338	0.52 326	0.19 297	0.18 374	0.26 418	0.27 448	0.28 418	0.29 422

BEATNet_4x	0.49 296	0.35 400	0.72 385	0.38 127	0.20 64	0.65 341	0.36 252	1.08 368	0.78 259	0.78 295	0.88 286	0.73 311	0.64 342	0.71 304	0.60 362	0.16 187	0.12 169	0.16 140	0.15 187	0.24 379	0.18 268

TDLM	0.59 390	0.35 400	0.57 315	0.53 438	0.32 375	0.67 357	0.72 473	1.09 371	1.03 410	0.84 322	1.11 392	0.84 352	0.71 381	0.96 413	0.61 368	0.28 430	0.18 374	0.26 418	0.22 390	0.27 410	0.21 328

CVANet_RVC	0.59 390	0.35 400	0.54 290	0.49 389	0.33 387	0.70 363	0.67 459	1.12 382	0.97 387	0.88 359	1.05 369	1.01 408	0.72 392	0.94 404	0.55 344	0.30 447	0.20 401	0.28 437	0.26 442	0.32 439	0.23 371

AANet_RVC	0.59 390	0.35 400	0.68 365	0.47 371	0.28 291	0.57 293	0.47 379	1.04 347	1.28 477	0.87 349	1.33 451	0.86 358	0.63 334	1.16 456	0.89 426	0.19 297	0.13 239	0.15 114	0.14 162	0.18 257	0.20 310

StereoDRNet	0.67 415	0.35 400	0.82 414	0.53 438	0.44 455	1.03 454	0.53 418	1.51 500	1.06 420	1.13 467	0.91 303	1.07 429	0.74 403	0.87 376	0.95 444	0.24 391	0.19 392	0.25 399	0.23 404	0.27 410	0.22 347

SACVNet	0.61 401	0.36 409	0.67 358	0.57 465	0.37 415	0.65 341	0.47 379	1.16 397	0.80 275	1.04 437	1.06 375	1.02 410	0.81 429	0.99 427	0.57 352	0.28 430	0.21 410	0.25 399	0.24 418	0.30 428	0.39 468

S-Stereo	0.76 440	0.36 409	1.10 468	0.57 465	0.46 470	0.83 412	0.59 444	1.31 460	1.62 512	0.98 417	1.41 464	1.11 440	0.93 461	0.85 372	1.07 471	0.27 419	0.31 483	0.28 437	0.25 431	0.33 444	0.50 505

ACV-stereo	0.63 410	0.37 411	1.03 463	0.44 312	0.31 350	1.27 487	0.41 334	0.78 256	0.84 304	0.65 207	0.76 215	2.07 518	1.00 471	0.84 369	0.68 387	0.22 355	0.17 359	0.19 257	0.18 298	0.22 346	0.23 371

DualNet (step1)	0.60 397	0.37 411	0.83 418	0.39 151	0.31 350	0.72 372	0.49 399	1.11 377	0.92 356	0.93 387	0.89 289	0.86 358	0.71 381	0.74 314	0.53 337	0.42 497	0.22 419	0.40 489	0.41 500	0.36 460	0.35 453

test_sample9	1.17 497	0.37 411	0.83 418	0.39 151	0.31 350	0.72 372	0.49 399	1.11 377	0.92 356	0.93 387	0.89 289	0.86 358	0.71 381	1.29 474	2.03 516	0.42 497	9.50 570	0.40 489	0.41 500	0.36 460	0.35 453

test_sample8	1.36 511	0.37 411	0.83 418	0.39 151	0.31 350	0.72 372	0.49 399	1.19 412	0.79 266	1.51 498	0.96 322	3.29 537	1.64 517	1.29 474	2.03 516	0.42 497	9.50 570	0.40 489	0.41 500	0.36 460	0.35 453

ADCP+	1.18 499	0.37 411	3.09 534	0.50 400	0.52 486	1.48 500	0.61 449	1.32 466	1.07 428	1.21 474	1.16 413	1.08 430	1.11 484	1.63 505	7.17 553	0.20 318	0.16 326	0.24 386	0.22 390	0.29 420	0.22 347

RYNet	0.76 440	0.37 411	0.74 394	0.54 450	0.67 511	1.35 491	0.68 462	1.28 452	1.21 468	1.10 461	0.90 295	1.31 464	0.94 464	1.01 433	1.30 487	0.22 355	0.16 326	0.27 426	0.23 404	0.43 482	0.45 492

DeepPruner_ROB	0.55 359	0.37 411	0.67 358	0.42 247	0.31 350	0.50 247	0.43 353	1.22 429	0.73 237	0.86 344	1.05 369	0.85 354	0.58 306	0.90 392	0.56 346	0.29 440	0.23 429	0.22 351	0.22 390	0.26 400	0.26 395

CBMV	0.68 418	0.37 411	0.50 239	0.43 287	0.26 233	1.00 446	0.71 468	1.17 406	1.16 453	1.24 482	1.29 444	1.06 425	0.86 443	0.98 422	0.75 401	0.29 440	0.30 475	0.34 469	0.30 461	0.26 400	0.27 405
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.48 283	0.38 419	0.74 394	0.54 450	0.46 470	0.43 217	0.35 239	0.85 280	0.68 207	0.56 166	0.73 198	0.59 231	0.47 251	0.64 240	0.47 301	0.33 463	0.23 429	0.35 470	0.26 442	0.32 439	0.26 395

GMStereo	0.40 205	0.38 419	0.61 331	0.41 215	0.27 268	0.47 240	0.35 239	0.62 131	1.04 414	0.57 169	0.54 144	0.38 108	0.36 179	0.56 160	0.41 266	0.20 318	0.13 239	0.16 140	0.17 267	0.24 379	0.20 310
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RP	0.80 445	0.38 419	0.73 390	0.67 496	0.59 500	0.82 409	0.57 434	1.21 422	1.28 477	1.03 432	1.68 492	1.45 486	1.49 512	1.08 445	0.90 432	0.36 480	0.31 483	0.37 480	0.30 461	0.36 460	0.36 459

GANet	0.74 433	0.38 419	0.63 341	0.54 450	0.35 405	1.01 450	0.95 506	1.15 395	0.95 375	1.09 457	2.00 508	1.14 449	0.92 459	1.29 474	0.75 401	0.25 404	0.27 461	0.27 426	0.23 404	0.32 439	0.24 382

XPNet_ROB	0.73 428	0.38 419	0.80 407	0.53 438	0.40 433	0.80 400	0.83 495	1.21 422	0.96 382	1.37 492	1.17 418	1.37 478	0.87 446	1.14 452	0.99 453	0.33 463	0.25 446	0.27 426	0.24 418	0.31 432	0.29 422

SDNR	0.89 465	0.39 424	1.66 517	0.42 247	0.39 429	3.35 545	0.32 188	0.95 318	1.05 416	1.05 442	2.12 511	0.62 244	0.71 381	1.40 487	0.78 405	0.53 512	0.56 528	0.36 475	0.27 448	0.46 489	0.50 505

APVNet	0.73 428	0.39 424	1.01 459	0.58 471	0.45 461	1.16 477	0.68 462	1.47 495	0.87 323	0.84 322	1.15 408	1.04 417	0.84 435	1.14 452	1.18 480	0.27 419	0.28 468	0.32 462	0.31 470	0.29 420	0.32 439

GwcNet	0.73 428	0.39 424	1.37 494	0.53 438	0.43 450	1.10 465	0.52 414	1.27 447	1.19 462	1.05 442	1.41 464	1.06 425	0.86 443	0.98 422	1.01 455	0.26 409	0.24 438	0.24 386	0.23 404	0.23 366	0.28 415

FADNet_RVC	0.58 386	0.39 424	1.26 481	0.45 326	0.32 375	0.55 278	0.34 216	1.12 382	0.90 344	0.68 231	0.90 295	0.61 237	0.71 381	1.03 438	0.80 413	0.21 334	0.18 374	0.27 426	0.23 404	0.33 444	0.30 427

STTStereo	0.57 374	0.39 424	0.87 437	0.45 326	0.32 375	0.62 319	0.45 368	1.01 338	0.87 323	1.01 425	0.91 303	0.95 390	0.58 306	0.77 338	0.66 379	0.25 404	0.24 438	0.27 426	0.33 479	0.25 390	0.26 395

CBMV_ROB	0.62 407	0.39 424	0.41 135	0.41 215	0.28 291	0.86 420	0.28 119	1.06 359	1.02 406	0.95 399	1.33 451	0.81 348	0.84 435	0.94 404	0.56 346	0.37 484	0.37 503	0.43 495	0.40 495	0.33 444	0.32 439

WCMA_ROB	1.22 500	0.39 424	0.93 445	0.51 412	0.45 461	1.44 497	0.79 489	1.20 419	1.30 483	2.99 545	3.94 546	3.30 538	2.17 535	1.42 491	1.31 488	0.46 501	0.35 500	0.35 470	0.37 487	0.41 476	0.42 481

PSMNet_ROB	0.67 415	0.39 424	0.76 399	0.57 465	0.43 450	1.00 446	0.85 499	1.25 440	0.93 362	0.82 309	1.04 366	1.08 430	0.64 342	0.89 384	1.02 459	0.29 440	0.21 410	0.31 456	0.31 470	0.27 410	0.25 391

YMNet	0.68 418	0.40 432	1.01 459	0.53 438	0.46 470	1.04 456	0.48 386	1.06 359	0.81 284	1.21 474	1.31 447	1.11 440	0.73 397	0.89 384	0.96 446	0.27 419	0.31 483	0.25 399	0.25 431	0.25 390	0.24 382

YMNet_1	0.68 418	0.40 432	1.01 459	0.53 438	0.46 470	1.04 456	0.48 386	1.06 359	0.81 284	1.21 474	1.31 447	1.11 440	0.73 397	0.89 384	0.96 446	0.27 419	0.31 483	0.25 399	0.25 431	0.25 390	0.24 382

dd	0.44 246	0.40 432	0.62 337	0.44 312	0.26 233	0.51 252	0.38 283	0.72 216	1.07 428	0.60 176	0.66 180	0.43 144	0.40 213	0.68 279	0.53 337	0.24 391	0.15 300	0.21 337	0.16 215	0.24 379	0.19 279

edge stereo	0.79 444	0.40 432	0.82 414	0.52 429	0.44 455	0.83 412	0.58 441	1.34 471	1.08 432	1.30 488	1.38 460	1.79 508	1.13 488	1.15 455	0.92 437	0.34 471	0.32 490	0.42 494	0.28 454	0.33 444	0.39 468

Nwc_Net	0.82 448	0.40 432	0.86 432	0.62 484	0.56 493	1.04 456	0.57 434	1.72 521	1.08 432	0.93 387	1.88 503	1.44 485	1.24 496	1.19 460	0.94 441	0.31 451	0.25 446	0.36 475	0.39 492	0.31 432	0.31 435

NOSS_ROB	0.59 390	0.40 432	0.42 147	0.45 326	0.31 350	0.79 394	0.53 418	1.09 371	1.12 440	0.69 234	0.92 309	0.77 332	0.63 334	0.81 357	0.52 326	0.39 490	0.38 504	0.44 497	0.42 505	0.38 468	0.36 459

TCMNet	0.68 418	0.41 438	1.08 467	0.60 475	0.61 505	0.97 438	0.55 428	1.11 377	0.93 362	0.87 349	1.14 405	0.89 373	0.65 350	0.92 397	1.06 468	0.26 409	0.26 455	0.31 456	0.28 454	0.33 444	0.30 427

sAnonymous2	0.42 227	0.41 438	0.96 452	0.48 379	0.37 415	0.41 202	0.48 386	0.60 119	0.52 157	0.39 99	0.48 112	0.35 90	0.44 232	0.44 79	0.30 145	0.19 297	0.14 277	0.19 257	0.17 267	0.55 508	0.43 486

CroCo_RVC	0.42 227	0.41 438	0.96 452	0.48 379	0.37 415	0.41 202	0.48 386	0.60 119	0.52 157	0.39 99	0.48 112	0.35 90	0.44 232	0.44 79	0.30 145	0.19 297	0.14 277	0.19 257	0.17 267	0.55 508	0.43 486

SuperB	1.00 481	0.41 438	4.03 542	0.45 326	0.32 375	0.99 445	0.49 399	1.09 371	2.09 527	1.10 461	1.10 387	0.74 315	0.83 432	1.13 450	1.75 507	0.20 318	0.15 300	0.17 179	0.15 187	2.50 550	0.27 405

AF-Net	0.85 460	0.41 438	0.87 437	0.66 494	0.54 491	0.96 437	0.52 414	1.66 517	1.37 489	1.03 432	2.04 510	1.46 487	1.36 502	1.19 460	1.05 467	0.34 471	0.24 438	0.39 486	0.28 454	0.31 432	0.26 395

rvit_105_1	0.56 368	0.42 443	0.84 425	0.59 473	0.37 415	0.59 308	0.68 462	0.73 228	0.97 387	0.82 309	0.69 190	0.75 320	0.63 334	0.80 352	0.56 346	0.34 471	0.29 470	0.31 456	0.34 481	0.23 366	0.23 371

Wz-Net-MNSev	0.81 447	0.42 443	1.64 514	0.51 412	0.41 438	1.46 498	0.95 506	1.24 434	1.26 475	1.31 489	1.25 431	1.17 451	0.83 432	1.21 464	1.06 468	0.22 355	0.19 392	0.24 386	0.23 404	0.29 420	0.26 395

ADCL	1.10 489	0.42 443	1.57 507	0.51 412	0.41 438	1.71 516	0.92 503	1.36 476	1.45 498	1.33 490	1.56 485	1.22 457	1.26 498	1.45 495	5.27 548	0.22 355	0.19 392	0.25 399	0.25 431	0.29 420	0.29 422

NCC-stereo	0.82 448	0.43 446	0.87 437	0.63 487	0.68 512	0.88 423	0.72 473	1.60 513	1.12 440	0.95 399	1.41 464	1.37 478	1.37 504	1.26 470	0.94 441	0.32 456	0.30 475	0.37 480	0.49 517	0.34 451	0.35 453

Abc-Net	0.82 448	0.43 446	0.87 437	0.63 487	0.68 512	0.88 423	0.72 473	1.60 513	1.12 440	0.95 399	1.41 464	1.37 478	1.37 504	1.26 470	0.94 441	0.32 456	0.30 475	0.37 480	0.49 517	0.34 451	0.35 453
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	1.08 488	0.44 448	2.64 530	0.54 450	0.42 447	1.59 507	1.25 526	2.39 537	1.50 503	1.13 467	1.12 394	1.51 495	2.19 536	1.44 494	1.51 501	0.35 477	0.25 446	0.25 399	0.21 368	0.49 496	0.39 468

Anonymous_2	0.84 455	0.45 449	0.66 353	0.41 215	0.45 461	0.82 409	0.53 418	0.81 268	0.81 284	0.73 259	0.61 166	0.91 382	0.76 415	0.77 338	0.61 368	0.51 510	0.55 527	0.54 514	4.92 565	0.54 506	0.42 481

FINET	0.75 437	0.45 449	1.38 495	0.48 379	0.46 470	0.98 443	1.00 510	1.22 429	1.69 516	0.91 383	1.25 431	0.74 315	0.74 403	1.09 446	0.82 417	0.37 484	0.31 483	0.27 426	0.24 418	0.35 456	0.34 450

NCCL2	0.74 433	0.45 449	0.77 402	0.65 492	0.45 461	0.97 438	1.16 520	1.16 397	1.02 406	1.00 423	0.98 335	1.48 491	0.88 450	0.99 427	0.89 426	0.31 451	0.27 461	0.39 486	0.39 492	0.33 444	0.34 450

SANet	1.15 494	0.45 449	1.40 497	0.50 400	0.32 375	1.54 506	1.21 523	1.49 496	3.35 545	1.61 503	2.41 518	2.32 524	1.80 524	1.57 502	1.27 486	0.28 430	0.25 446	0.26 418	0.24 418	0.36 460	0.32 439

MeshStereo	1.38 512	0.45 449	0.58 317	0.45 326	0.35 405	1.63 510	0.60 447	2.07 530	1.43 496	4.49 554	3.32 538	4.67 545	2.08 532	2.08 526	1.32 489	0.36 480	0.36 502	0.37 480	0.32 473	0.32 439	0.34 450
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
w-ln-seven-2	0.83 453	0.46 454	2.93 532	0.54 450	0.39 429	0.93 430	0.63 454	1.16 397	1.18 460	1.25 483	1.32 449	1.09 436	1.05 478	1.23 465	1.07 471	0.21 334	0.20 401	0.23 371	0.22 390	0.26 400	0.24 382

GMStereo_Zeroshot	0.51 324	0.46 454	0.80 407	0.50 400	0.28 291	0.57 293	0.30 152	0.75 244	0.79 266	0.88 359	0.94 314	0.90 376	0.37 185	0.77 338	0.46 290	0.27 419	0.14 277	0.26 418	0.15 187	0.39 472	0.19 279

ADCRef	0.84 455	0.46 454	1.60 511	0.52 429	0.45 461	1.08 463	0.52 414	1.13 389	1.03 410	1.22 478	1.43 470	0.87 364	0.93 461	0.91 395	3.35 536	0.19 297	0.16 326	0.23 371	0.23 404	0.23 366	0.22 347

PA-Net	0.70 424	0.46 454	0.96 452	0.51 412	0.53 488	0.94 433	0.73 478	1.14 391	1.15 451	0.83 316	0.90 295	0.88 368	0.76 415	1.19 460	0.96 446	0.25 404	0.41 513	0.29 445	0.44 506	0.27 410	0.39 468
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PS-NSSS	0.60 397	0.46 454	0.68 365	0.43 287	0.34 399	0.66 348	0.57 434	1.05 354	0.91 350	0.80 303	1.28 440	0.72 306	0.67 361	0.89 384	0.61 368	0.32 456	0.26 455	0.40 489	0.27 448	0.35 456	0.29 422

NaN_ROB	0.73 428	0.46 454	0.89 441	0.52 429	0.34 399	0.98 443	1.11 515	1.28 452	1.20 465	1.27 487	0.96 322	1.08 430	0.79 422	1.34 485	0.78 405	0.24 391	0.30 475	0.23 371	0.24 418	0.23 366	0.26 395

LALA_ROB	0.76 440	0.46 454	0.86 432	0.55 457	0.41 438	1.00 446	0.93 505	1.25 440	1.13 445	1.23 480	1.15 408	1.55 499	0.80 426	1.11 449	0.96 446	0.33 463	0.23 429	0.35 470	0.30 461	0.35 456	0.32 439

HBP-ISP	0.61 401	0.47 461	0.45 180	0.46 351	0.33 387	0.79 394	0.29 134	1.15 395	1.05 416	0.85 334	1.18 422	0.67 281	0.71 381	0.92 397	0.57 352	0.37 484	0.38 504	0.47 502	0.41 500	0.39 472	0.32 439

DANet	0.74 433	0.47 461	0.98 457	0.60 475	0.41 438	0.92 429	0.41 334	1.02 341	0.87 323	1.22 478	1.22 427	1.33 471	0.88 450	1.26 470	1.37 491	0.27 419	0.24 438	0.31 456	0.25 431	0.37 466	0.36 459
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 473	0.48 463	1.13 471	0.67 496	0.49 477	2.07 524	0.63 454	1.02 341	0.90 344	1.77 514	2.62 525	1.28 460	1.60 515	1.09 446	1.06 468	0.37 484	0.30 475	0.35 470	0.25 431	0.46 489	0.45 492

PDISCO_ROB	0.96 474	0.51 464	1.13 471	1.03 525	1.00 527	1.81 519	0.77 485	1.72 521	1.60 510	1.09 457	1.19 423	1.34 474	0.80 426	1.62 504	1.01 455	0.58 518	0.22 419	0.45 498	0.40 495	0.50 498	0.41 478

MSMD_ROB	1.25 503	0.51 464	0.64 346	0.60 475	0.50 481	1.66 512	0.67 459	1.26 442	1.26 475	2.64 536	3.82 543	3.06 533	3.20 548	1.45 495	0.91 435	0.46 501	0.41 513	0.49 509	0.51 520	0.47 491	0.45 492

w-ln-seven	1.02 483	0.52 466	2.86 531	0.55 457	0.51 483	1.37 492	0.75 482	1.72 521	1.84 521	1.54 501	1.52 482	1.27 459	0.95 466	1.30 480	2.07 518	0.24 391	0.22 419	0.25 399	0.25 431	0.31 432	0.28 415

CSAN	0.88 464	0.52 466	0.93 445	0.61 480	0.42 447	1.19 482	1.11 515	1.27 447	1.48 502	1.37 492	1.44 471	1.37 478	1.30 499	1.46 497	1.01 455	0.39 490	0.31 483	0.36 475	0.37 487	0.35 456	0.36 459

ETE_ROB	0.73 428	0.52 466	0.93 445	0.57 465	0.37 415	0.80 400	0.86 500	1.19 412	0.95 375	1.20 473	1.22 427	1.39 484	0.86 443	1.07 442	0.88 424	0.27 419	0.21 410	0.31 456	0.27 448	0.34 451	0.35 453

FC-DCNN v2	1.74 525	0.53 469	0.68 365	0.62 484	0.49 477	1.67 513	0.71 468	1.85 527	1.57 507	4.84 558	5.01 556	6.42 557	3.92 551	2.24 531	1.43 495	0.47 504	0.42 515	0.47 502	0.46 507	0.48 492	0.47 498

dad	0.61 401	0.53 469	0.72 385	0.44 312	0.31 350	0.64 334	0.37 265	0.85 280	1.28 477	1.05 442	1.17 418	1.18 452	0.61 324	0.70 294	0.54 342	0.36 480	0.23 429	0.37 480	0.21 368	0.31 432	0.23 371

XX-TBD	0.32 108	0.53 469	0.26 7	0.53 438	0.21 82	0.38 175	0.24 67	0.41 44	0.77 255	0.55 163	0.70 193	0.31 61	0.26 82	0.33 20	0.28 112	0.16 187	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 67	0.11 29

psmorigin	0.84 455	0.53 469	2.21 526	0.50 400	0.41 438	0.86 420	0.57 434	1.08 368	0.90 344	1.50 497	1.42 468	1.50 493	1.09 482	1.29 474	1.03 460	0.32 456	0.33 495	0.27 426	0.27 448	0.34 451	0.45 492

FADNet	0.63 410	0.53 469	1.20 476	0.46 351	0.44 455	0.66 348	0.41 334	1.24 434	1.07 428	0.70 240	0.84 262	0.98 397	0.65 350	0.87 376	0.54 342	0.29 440	0.30 475	0.27 426	0.30 461	0.48 492	0.36 459

ADCPNet	1.11 492	0.53 469	3.26 537	0.55 457	0.44 455	1.47 499	0.83 495	1.21 422	1.17 456	1.26 486	1.42 468	1.67 505	1.12 486	1.48 498	3.86 542	0.30 447	0.29 470	0.30 455	0.32 473	0.37 466	0.37 465

FC-DCNN	1.67 524	0.53 469	0.68 365	0.62 484	0.49 477	1.62 509	0.71 468	1.77 525	1.55 505	4.73 557	4.66 554	5.82 553	3.94 552	2.13 528	1.42 493	0.47 504	0.42 515	0.47 502	0.46 507	0.48 492	0.47 498

Wz-Net-LNSev	0.75 437	0.54 476	1.59 508	0.51 412	0.41 438	1.16 477	0.79 489	1.27 447	1.13 445	1.04 437	1.14 405	1.11 440	0.94 464	0.93 401	1.00 454	0.24 391	0.22 419	0.21 337	0.19 326	0.26 400	0.27 405

SHD	0.98 478	0.54 476	1.30 488	0.63 487	0.50 481	1.14 473	0.50 405	1.80 526	2.20 528	1.66 508	1.39 461	1.47 489	1.21 493	1.40 487	1.80 508	0.32 456	0.27 461	0.32 462	0.34 481	0.41 476	0.44 490

RTSC	0.93 468	0.54 476	1.59 508	0.56 461	0.40 433	1.17 481	0.55 428	1.44 491	1.82 520	1.53 500	1.26 435	1.15 450	0.82 430	1.70 510	2.44 525	0.26 409	0.20 401	0.23 371	0.24 418	0.31 432	0.32 439

MANE	4.73 553	0.54 476	0.77 402	0.69 502	0.60 503	10.35 559	1.67 543	8.68 562	12.66 563	6.90 562	9.43 563	11.59 563	10.59 561	8.26 562	8.41 554	0.51 510	0.45 520	0.48 506	1.02 542	0.50 498	0.50 505

FBW_ROB	0.94 472	0.54 476	1.03 463	0.56 461	0.42 447	1.16 477	0.76 484	1.56 507	1.41 493	1.38 494	1.33 451	1.47 489	1.07 480	2.94 542	1.14 478	0.26 409	0.32 490	0.45 498	0.30 461	0.34 451	0.30 427

PWCDC_ROB	0.93 468	0.54 476	0.97 456	0.78 514	0.41 438	1.03 454	0.42 345	1.39 478	2.34 533	1.04 437	3.73 542	0.80 346	1.12 486	1.29 474	1.04 465	0.37 484	0.22 419	0.24 386	0.20 349	0.36 460	0.31 435

Syn2CoEx	0.74 433	0.55 482	1.17 475	0.66 494	0.45 461	0.89 426	0.56 432	1.54 502	1.15 451	0.95 399	1.35 455	1.03 412	1.03 474	0.96 413	0.89 426	0.31 451	0.27 461	0.29 445	0.24 418	0.23 366	0.27 405

DeepPrunerF	0.93 468	0.55 482	3.88 539	0.70 505	0.81 517	0.72 372	0.74 480	1.28 452	1.97 524	0.95 399	1.02 353	0.87 364	0.85 439	1.16 456	1.07 471	0.35 477	0.29 470	0.43 495	0.40 495	0.31 432	0.33 448

FADNet-RVC	0.62 407	0.56 484	1.29 486	0.47 371	0.39 429	0.63 325	0.40 314	1.16 397	0.91 350	0.71 251	0.86 275	1.04 417	0.55 283	0.99 427	0.78 405	0.27 419	0.26 455	0.28 437	0.29 460	0.32 439	0.31 435

FCDSN-DC	1.43 516	0.57 485	0.69 374	0.74 510	0.59 500	1.42 496	0.65 458	1.40 482	1.41 493	3.31 549	4.42 552	4.57 544	3.01 546	1.70 510	1.19 482	0.46 501	0.42 515	0.48 506	0.47 510	0.51 501	0.51 509
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	1.22 500	0.57 485	3.17 536	0.54 450	0.44 455	1.07 462	0.77 485	1.31 460	1.13 445	2.14 527	1.48 478	1.49 492	1.47 511	1.65 507	5.30 549	0.26 409	0.24 438	0.29 445	0.32 473	0.38 468	0.36 459

PWC_ROB	0.92 467	0.57 485	1.64 514	0.53 438	0.33 387	0.93 430	0.39 301	1.42 489	1.51 504	1.66 508	2.57 522	1.18 452	1.11 484	1.50 499	1.54 502	0.26 409	0.18 374	0.28 437	0.20 349	0.30 428	0.32 439

DGSMNet	0.80 445	0.58 488	1.42 499	0.61 480	0.65 508	0.94 433	0.75 482	1.35 472	1.16 453	0.88 359	1.26 435	1.00 404	0.75 406	1.07 442	0.89 426	0.36 480	0.31 483	0.41 493	0.40 495	0.60 514	0.59 517

aanetorigin	0.85 460	0.58 488	1.98 522	0.50 400	0.40 433	0.66 348	0.70 466	0.72 216	1.01 401	2.44 534	2.00 508	1.32 466	1.25 497	0.96 413	1.16 479	0.20 318	0.19 392	0.20 294	0.20 349	0.27 410	0.33 448

ccnet	0.84 455	0.59 490	0.86 432	0.56 461	0.60 503	1.11 469	0.72 473	1.44 491	0.97 387	1.15 469	1.44 471	1.28 460	0.95 466	1.01 433	1.33 490	0.49 507	0.43 518	0.50 511	0.47 510	0.52 504	0.48 501

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 485	0.61 491	1.82 519	0.69 502	0.51 483	2.62 531	1.69 544	1.28 452	1.44 497	1.39 495	1.56 485	1.34 474	0.91 457	1.68 509	0.95 444	0.38 489	0.39 508	0.46 501	0.61 527	0.41 476	0.43 486

RGC	0.82 448	0.62 492	0.80 407	0.67 496	0.66 510	0.91 428	0.59 444	1.35 472	1.09 438	1.12 466	1.46 475	1.50 493	1.09 482	1.28 473	0.97 451	0.34 471	0.30 475	0.48 506	0.40 495	0.38 468	0.38 467

MFN_U_SF_RVC	1.14 493	0.63 493	2.33 527	0.69 502	0.46 470	2.04 523	0.70 466	1.90 528	1.37 489	1.62 504	1.56 485	1.94 514	1.36 502	1.73 512	1.90 510	0.41 495	0.38 504	0.45 498	0.48 514	0.45 486	0.47 498

WZ-Net	1.29 507	0.64 494	5.42 548	0.64 490	0.52 486	1.37 492	1.29 528	1.41 484	1.77 519	1.56 502	1.69 494	1.74 506	1.41 506	2.50 537	2.16 522	0.28 430	0.21 410	0.23 371	0.25 431	0.39 472	0.41 478

ELAS_RVC	1.76 527	0.64 494	1.20 476	0.74 510	0.59 500	2.18 526	2.53 556	2.10 532	2.85 540	3.46 550	3.41 541	3.12 534	4.11 553	2.69 540	2.53 530	0.54 515	0.47 523	0.51 513	0.48 514	0.55 508	0.55 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 528	0.64 494	1.10 468	0.72 508	0.58 499	3.37 546	1.76 546	2.54 538	2.57 535	3.77 552	3.96 547	2.83 530	3.44 549	2.34 534	2.73 532	0.53 512	0.47 523	0.50 511	0.48 514	0.55 508	0.55 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	1.15 494	0.69 497	1.44 501	1.09 527	0.93 520	2.10 525	1.87 551	1.64 516	1.47 501	1.64 506	1.21 425	2.06 517	1.14 489	1.61 503	1.50 500	0.39 490	0.45 520	0.36 475	0.38 490	0.50 498	0.51 509

PVD	1.34 510	0.70 498	1.42 499	0.78 514	0.65 508	1.68 514	0.91 501	2.12 533	3.01 541	2.25 529	2.35 517	1.90 512	1.99 530	1.98 522	2.14 520	0.40 494	0.38 504	0.49 509	0.37 487	0.51 501	0.67 518

XQC	0.97 476	0.70 498	1.54 506	0.70 505	0.55 492	1.48 500	0.81 491	1.41 484	1.57 507	1.21 474	1.12 394	1.33 471	1.04 476	1.55 501	2.00 515	0.39 490	0.25 446	0.37 480	0.32 473	0.55 508	0.49 502

ADCS	1.60 521	0.70 498	4.02 541	0.61 480	0.53 488	1.31 488	1.11 515	1.71 520	1.86 523	1.97 522	1.68 492	1.51 495	1.46 509	2.07 525	9.20 556	0.34 471	0.32 490	0.33 467	0.36 485	0.45 486	0.46 496

PASM	0.96 474	0.71 501	2.05 524	0.72 508	0.72 516	0.84 417	0.92 503	1.14 391	1.34 488	1.25 483	1.22 427	1.34 474	1.07 480	1.31 482	1.11 475	0.53 512	0.57 529	0.59 518	0.67 528	0.56 513	0.57 516

AnyNet_C32	1.27 505	0.72 502	3.33 538	0.59 473	0.56 493	1.51 504	1.53 537	1.27 447	1.28 477	1.52 499	1.48 478	1.38 482	1.23 495	1.64 506	5.26 547	0.30 447	0.29 470	0.29 445	0.34 481	0.38 468	0.44 490

SQANet	0.87 463	0.76 503	0.76 399	1.16 528	0.99 526	1.10 465	0.51 408	1.12 382	0.85 310	0.93 387	1.05 369	1.03 412	0.76 415	1.07 442	0.70 390	0.79 524	0.25 446	1.04 530	0.36 485	1.56 532	0.70 519

GASNet	0.70 424	0.77 504	1.16 474	0.71 507	0.49 477	0.62 319	0.48 386	1.12 382	1.05 416	0.98 417	0.84 262	0.94 389	0.82 430	1.41 490	0.85 421	0.33 463	0.22 419	0.29 445	0.28 454	0.44 485	0.26 395

GANetREF_RVC	0.82 448	0.77 504	0.95 451	0.68 499	0.43 450	1.15 475	1.06 513	1.19 412	1.20 465	1.03 432	1.02 353	1.10 438	0.89 453	1.20 463	0.78 405	0.49 507	0.39 508	0.58 517	0.39 492	0.69 515	0.49 502
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
PSMNet-RUCA	0.78 443	0.78 506	1.23 479	1.01 522	0.91 518	0.68 361	0.53 418	1.16 397	1.06 420	0.79 300	1.10 387	0.82 350	0.72 392	0.94 404	0.70 390	0.55 516	0.27 461	0.76 523	0.46 507	0.70 516	0.49 502

Wz-Net-SNSev	0.99 480	0.80 507	3.00 533	0.57 465	0.46 470	0.94 433	1.22 525	1.40 482	1.28 477	1.04 437	1.33 451	1.46 487	0.90 456	2.06 524	1.65 505	0.26 409	0.24 438	0.25 399	0.26 442	0.33 444	0.30 427

UDGNet	0.50 310	0.82 508	0.56 306	0.51 412	0.32 375	0.41 202	0.34 216	0.71 205	0.93 362	0.65 207	0.60 163	0.58 221	0.44 232	0.65 248	0.43 273	0.33 463	0.15 300	0.67 520	0.20 349	0.49 496	0.23 371

Consistency-Raft	1.01 482	0.82 508	1.27 484	0.85 516	0.97 524	0.81 406	0.83 495	1.35 472	1.61 511	1.06 451	1.66 491	1.11 440	0.93 461	0.93 401	1.11 475	0.65 520	0.75 538	0.79 524	0.91 538	1.09 529	0.79 524

EDNetEfficient	1.47 518	0.82 508	6.28 550	0.48 379	0.40 433	0.73 376	0.83 495	0.95 318	2.77 539	3.48 551	1.95 505	1.64 504	2.12 533	1.42 491	3.84 541	0.21 334	0.19 392	0.21 337	0.21 368	0.43 482	0.42 481

LSM	4.83 555	0.83 511	11.23 556	0.76 513	56.73 577	1.10 465	1.18 521	1.35 472	1.70 517	2.13 524	2.34 515	1.34 474	1.19 492	1.52 500	1.23 484	0.34 471	0.50 525	0.39 486	0.47 510	0.51 501	9.82 566

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 426	0.84 512	0.80 407	0.55 457	0.38 421	1.38 494	0.57 434	1.07 363	0.81 284	0.90 374	0.94 314	0.95 390	0.54 279	1.01 433	0.61 368	0.41 495	0.30 475	0.57 516	0.31 470	0.86 521	0.39 468

StereoAnything_RVC	0.22 15	0.85 513	0.41 135	0.28 2	0.16 2	0.23 19	0.18 10	0.23 1	0.19 6	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 36	0.32 13	0.19 1	0.16 187	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.16 201	0.10 3

AnonymousM	0.42 227	0.86 514	0.31 36	0.35 63	0.23 126	0.30 93	0.37 265	0.56 106	0.44 124	0.72 252	0.50 119	0.47 166	0.29 123	0.42 68	0.35 195	0.16 187	0.12 169	1.51 535	0.32 473	0.12 33	0.11 29

anonymity	0.98 478	0.89 515	1.06 466	0.93 519	1.04 531	0.97 438	0.82 493	1.33 469	0.93 362	1.08 453	0.98 335	1.02 410	0.95 466	1.02 436	0.93 439	0.96 530	0.96 552	0.90 527	0.91 538	0.92 523	0.95 529

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 512	0.91 516	2.11 525	0.89 517	0.57 498	4.27 551	1.79 548	1.55 503	2.00 526	1.64 506	1.85 502	1.83 509	1.44 508	1.89 520	1.49 499	0.49 507	0.40 511	0.56 515	0.58 524	0.75 518	0.52 511

SPS-STEREO	1.29 507	0.94 517	1.10 468	1.05 526	1.03 529	1.48 500	0.91 501	1.57 509	1.24 469	2.13 524	1.90 504	1.94 514	1.46 509	1.77 513	1.64 504	0.97 531	0.94 551	0.90 527	0.89 537	0.96 526	0.97 531
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	1.10 489	0.96 518	0.96 452	1.37 534	1.06 532	1.65 511	0.72 473	1.46 494	1.19 462	1.10 461	1.32 449	1.32 466	0.95 466	1.29 474	0.81 416	0.89 529	0.46 522	1.24 533	0.50 519	1.86 535	0.89 526

NVStereoNet_ROB	1.31 509	0.96 518	1.33 491	0.90 518	0.92 519	1.15 475	1.05 512	1.49 496	1.62 512	1.63 505	2.51 520	2.31 522	1.62 516	2.16 529	1.42 493	0.81 526	0.73 534	0.79 524	1.02 542	0.73 517	0.97 531
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	1.17 497	0.99 520	1.31 489	1.02 524	0.95 522	1.32 489	1.32 529	1.44 491	1.58 509	1.72 513	1.70 495	1.21 454	1.57 514	1.16 456	1.04 465	0.88 528	0.76 540	0.79 524	0.75 532	0.90 522	0.94 527

SGM+DAISY	1.52 519	0.99 520	1.61 512	1.01 522	1.02 528	1.86 521	1.19 522	1.49 496	1.38 491	2.96 543	3.00 532	2.79 529	1.94 526	1.88 518	1.62 503	0.98 533	0.97 553	0.91 529	0.91 538	0.94 525	0.99 533

Ntro	1.15 494	1.00 522	1.00 458	1.49 535	1.20 534	1.69 515	0.81 491	1.39 478	1.25 471	1.01 425	1.28 440	1.31 464	1.00 471	1.31 482	0.89 426	1.10 537	0.43 518	1.36 534	0.51 520	1.95 537	0.99 533

CC-Net-ROB	0.84 455	1.01 523	0.93 445	0.60 475	0.45 461	1.25 485	0.71 468	1.20 419	1.05 416	0.84 322	1.24 430	0.90 376	0.78 421	1.14 452	0.70 390	0.48 506	0.34 498	1.71 537	0.38 490	0.78 519	0.40 473

UDG	0.93 468	1.03 524	0.75 397	1.00 521	0.97 524	1.02 452	0.57 434	1.18 408	1.01 401	0.93 387	1.02 353	1.32 466	1.03 474	0.88 382	0.92 437	0.55 516	0.33 495	1.82 539	0.41 500	1.20 530	0.74 521

RTS	2.03 532	1.03 524	11.50 557	0.68 499	0.63 506	2.71 533	1.56 539	1.55 503	2.32 531	1.93 519	2.57 522	1.32 466	1.32 500	5.20 554	4.30 543	0.31 451	0.23 429	0.29 445	0.30 461	0.41 476	0.40 473

RTSA	2.03 532	1.03 524	11.50 557	0.68 499	0.63 506	2.71 533	1.56 539	1.55 503	2.32 531	1.93 519	2.57 522	1.32 466	1.32 500	5.20 554	4.30 543	0.31 451	0.23 429	0.29 445	0.30 461	0.41 476	0.40 473

AnyNet_C01	1.63 522	1.16 527	7.38 551	0.65 492	0.56 493	2.25 527	1.53 537	1.53 501	1.46 500	1.71 512	1.95 505	1.83 509	1.41 506	2.48 535	4.42 545	0.33 463	0.32 490	0.32 462	0.34 481	0.45 486	0.50 505

EDNetEfficientorigin	9.96 563	1.17 528	175.17 582	0.49 389	0.37 415	1.13 472	0.74 480	1.27 447	2.70 538	3.16 548	2.49 519	2.28 521	2.15 534	1.88 518	2.27 524	0.21 334	0.19 392	0.25 399	0.20 349	0.54 506	0.53 513

WAO-7	1.96 529	1.24 529	1.52 503	1.28 532	1.06 532	2.92 541	1.64 542	3.32 545	3.05 543	2.28 530	3.32 538	3.19 536	2.38 539	3.39 544	2.49 529	1.02 534	0.92 547	1.06 531	1.04 544	1.05 528	0.99 533

Wz-Net-TNSev	1.23 502	1.24 529	5.25 547	0.51 412	0.43 450	1.49 503	1.09 514	1.58 510	1.42 495	1.25 483	1.26 435	1.58 502	1.52 513	1.97 521	1.95 511	0.33 463	0.32 490	0.26 418	0.30 461	0.41 476	0.43 486

GCST	0.85 460	1.25 531	0.80 407	1.58 536	1.03 529	1.04 456	0.24 67	0.81 268	0.81 284	0.99 422	0.67 187	0.78 335	0.35 172	0.98 422	0.38 230	0.97 531	0.65 531	1.20 532	0.81 535	0.93 524	0.72 520

ACVNet_2	1.74 525	1.30 532	1.62 513	1.81 539	1.63 539	2.28 528	1.34 531	2.35 536	2.64 537	1.82 515	2.55 521	2.99 531	1.71 521	1.67 508	1.20 483	1.48 541	0.59 530	1.81 538	0.71 530	2.09 540	1.29 542

ACVNet-4b	1.43 516	1.34 533	1.28 485	1.95 543	1.60 538	1.93 522	0.77 485	1.59 511	1.64 514	1.05 442	1.60 489	2.10 519	0.92 459	1.79 515	0.84 419	1.76 546	0.35 500	2.03 545	0.67 528	2.16 542	1.18 538

ACVNet_1	1.55 520	1.36 534	1.35 493	1.96 544	1.63 539	1.83 520	0.96 508	2.09 531	1.85 522	1.43 496	1.54 483	2.31 522	1.68 520	1.42 491	1.18 480	1.76 546	0.51 526	2.05 547	0.59 525	2.24 545	1.30 543

JetBlue	3.02 544	1.39 535	7.91 552	1.17 529	1.49 537	8.53 557	7.94 561	2.82 539	1.98 525	2.15 528	2.69 527	3.32 539	3.01 546	6.66 558	3.81 540	0.79 524	0.78 541	0.75 522	0.76 533	1.04 527	1.33 545

Dean	2.07 535	1.39 535	1.69 518	2.17 546	1.83 546	2.75 536	1.28 527	3.49 549	3.80 549	2.13 524	3.30 537	3.18 535	1.98 529	1.78 514	1.72 506	1.73 545	0.79 544	1.99 541	0.91 538	2.17 543	1.34 546

LVE	2.20 538	1.47 537	1.44 501	2.06 545	1.80 545	2.79 538	1.77 547	2.96 540	3.94 551	1.95 521	4.29 551	3.47 541	1.97 527	2.48 535	1.85 509	2.06 548	0.88 545	2.06 548	1.13 549	2.17 543	1.53 548

WAO-6	2.11 536	1.52 538	1.25 480	1.73 538	1.69 543	2.72 535	1.62 541	3.15 543	3.64 546	2.01 523	3.28 536	3.52 542	2.20 537	2.59 538	2.48 528	1.31 540	0.92 547	2.04 546	1.22 553	1.89 536	1.35 547

RainbowNet	1.42 515	1.53 539	1.31 489	1.93 542	1.46 536	1.52 505	1.03 511	1.67 518	1.55 505	1.23 480	1.59 488	1.54 498	1.21 493	1.40 487	1.03 460	1.70 544	0.70 533	1.82 539	0.80 534	2.11 541	1.22 539

coex-ft	6.50 560	1.57 540	87.99 581	0.49 389	0.38 421	1.41 495	1.21 523	1.21 422	7.96 557	12.14 565	2.78 528	2.74 528	3.83 550	1.30 480	3.19 535	0.24 391	0.23 429	0.27 426	0.24 418	0.48 492	0.40 473

WAO-8	3.00 542	1.60 541	1.52 503	1.82 540	1.65 541	5.57 553	1.35 532	4.65 556	12.37 561	2.89 539	4.04 548	4.89 548	2.78 542	3.73 548	2.44 525	1.29 538	0.93 549	2.00 542	1.16 551	2.02 538	1.23 540

Venus	3.00 542	1.60 541	1.52 503	1.82 540	1.65 541	5.57 553	1.35 532	4.65 556	12.37 561	2.89 539	4.04 548	4.89 548	2.78 542	3.73 548	2.44 525	1.29 538	0.93 549	2.00 542	1.16 551	2.02 538	1.23 540

BEATNet-Init1	15.65 567	1.62 543	54.26 579	0.75 512	0.56 493	37.03 577	13.39 565	13.20 566	14.59 565	29.41 578	29.29 578	47.69 581	21.87 574	26.91 576	19.58 566	0.43 500	0.39 508	0.47 502	0.47 510	0.52 504	0.52 511

IMH-64-1	1.96 529	1.64 544	1.26 481	2.26 548	1.91 547	2.30 529	1.35 532	2.99 541	2.29 529	1.70 510	2.79 529	2.47 525	1.66 518	2.33 532	1.95 511	2.07 549	0.74 536	2.44 551	1.04 544	2.40 547	1.59 549

IMH-64	1.96 529	1.64 544	1.26 481	2.26 548	1.91 547	2.30 529	1.35 532	2.99 541	2.29 529	1.70 510	2.79 529	2.47 525	1.66 518	2.33 532	1.95 511	2.07 549	0.74 536	2.44 551	1.04 544	2.40 547	1.59 549

IMH	2.15 537	1.66 546	1.29 486	2.25 547	1.92 549	2.87 539	1.33 530	3.25 544	3.04 542	1.87 517	3.33 540	3.00 532	2.03 531	2.80 541	1.95 511	2.09 551	0.78 541	2.45 553	1.05 547	2.44 549	1.62 551

PWCK	2.06 534	1.75 547	4.11 543	1.69 537	0.93 520	3.13 544	2.86 558	2.18 534	2.41 534	2.38 531	2.33 514	2.22 520	1.85 525	3.52 546	2.20 523	1.65 543	0.73 534	1.52 536	0.83 536	1.81 533	1.02 536

TorneroNet-64	3.54 547	1.89 548	1.59 508	2.62 555	2.29 552	6.88 556	1.72 545	4.72 558	11.88 559	2.43 533	5.46 560	8.16 559	2.80 544	4.13 552	3.03 534	2.25 554	0.75 538	2.57 555	1.09 548	2.65 553	1.84 553

TorneroNet	4.49 552	1.92 549	1.65 516	2.60 554	2.29 552	14.95 566	1.86 550	4.86 559	19.56 575	3.10 547	7.52 562	7.00 558	2.90 545	4.48 553	3.66 538	2.24 553	0.78 541	2.68 557	1.14 550	2.79 554	1.80 552

KSHMR	2.64 540	1.96 550	1.86 521	2.69 556	2.44 554	2.88 540	2.04 552	3.46 548	6.31 555	2.51 535	3.27 535	3.39 540	1.97 527	2.59 538	2.08 519	2.48 556	1.41 557	2.80 560	1.51 556	2.98 555	2.09 554

UNDER WATER-64	3.72 549	2.07 551	4.57 545	3.30 561	2.52 557	5.61 555	2.63 557	3.67 551	12.27 560	3.09 546	2.66 526	5.99 555	4.74 556	3.93 551	3.57 537	2.54 557	1.24 556	2.65 556	1.48 555	3.21 557	2.62 559

UNDER WATER	3.63 548	2.12 552	4.11 543	3.17 559	2.51 556	3.77 549	2.45 555	3.53 550	13.66 564	2.98 544	2.92 531	5.75 552	4.13 554	3.85 550	3.75 539	2.84 560	1.11 554	2.71 558	1.41 554	3.26 558	2.50 558

ktn	3.02 544	2.27 553	1.85 520	2.89 557	2.54 558	3.72 547	2.14 553	3.79 552	5.33 553	2.82 538	5.09 557	5.95 554	2.54 540	3.34 543	2.58 531	2.65 558	1.44 558	2.78 559	2.03 559	2.61 552	2.10 555

notaker	2.87 541	2.31 554	2.01 523	3.03 558	2.60 559	2.94 542	1.82 549	3.43 547	3.06 544	2.89 539	4.21 550	6.15 556	2.71 541	3.42 545	2.90 533	2.67 559	1.18 555	3.00 561	1.67 557	3.13 556	2.26 556

MADNet+	2.28 539	2.56 555	10.82 555	1.25 531	0.96 523	2.77 537	1.44 536	2.34 535	1.76 518	1.36 491	1.78 499	1.84 511	1.74 522	6.33 557	4.57 546	0.67 521	0.66 532	0.59 518	0.54 523	0.84 520	0.81 525

HanzoNet	6.97 561	2.57 556	4.66 546	3.29 560	2.96 561	3.75 548	2.35 554	5.08 560	7.11 556	14.46 572	13.06 565	17.69 569	22.95 575	13.72 566	6.61 551	4.36 563	1.96 559	3.14 562	2.59 561	3.88 562	3.19 562

DDUNet	1.10 489	2.58 557	0.83 418	1.21 530	1.27 535	1.02 452	0.69 465	1.17 406	0.95 375	0.98 417	1.26 435	1.28 460	0.84 435	0.97 420	0.79 412	0.85 527	0.40 511	2.00 542	0.60 526	1.34 531	0.94 527

DispFullNet	1.64 523	2.64 558	3.14 535	2.57 552	1.78 544	1.32 489	0.55 428	1.42 489	1.45 498	1.89 518	1.48 478	1.55 499	2.35 538	2.08 526	1.12 477	0.60 519	0.19 392	2.33 550	0.73 531	2.35 546	1.30 543

DPSimNet_ROB	5.19 557	2.71 559	18.56 561	2.59 553	2.49 555	4.25 550	10.93 563	3.33 546	3.93 550	5.02 559	4.52 553	5.74 551	10.18 559	5.44 556	8.79 555	2.40 555	2.47 560	2.48 554	2.54 560	2.56 551	2.87 560

MADNet++	4.18 550	2.72 560	4.00 540	3.80 563	3.44 562	4.72 552	4.05 560	4.01 553	3.74 547	4.52 555	5.14 558	4.20 543	4.89 557	7.04 560	6.39 550	3.79 562	3.70 563	3.27 563	2.70 562	3.68 560	3.74 563

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 368	3.08 561	2.41 529	0.32 25	0.18 21	0.29 83	0.20 19	0.39 33	0.33 50	0.29 43	0.25 24	0.18 8	0.18 15	0.32 13	0.22 21	1.08 536	0.09 17	0.17 179	0.16 215	0.15 152	0.96 530

test_for_model	0.90 466	3.60 562	0.42 147	2.47 551	2.11 551	0.39 183	0.28 119	0.46 64	0.48 143	0.76 276	0.32 62	0.30 57	0.28 105	0.35 29	0.27 93	0.69 522	0.12 169	0.13 48	0.09 5	3.76 561	0.74 521

JetRed	5.38 558	6.17 563	12.68 560	2.38 550	2.85 560	12.60 563	11.17 564	4.60 555	3.74 547	3.87 553	3.85 544	4.83 546	4.13 554	6.81 559	12.18 561	2.18 552	2.95 562	2.19 549	1.98 558	3.49 559	3.01 561

DPSMNet_ROB	12.13 565	8.03 564	21.13 564	9.02 566	16.82 566	10.68 560	30.78 571	9.15 564	15.24 567	6.56 561	15.50 573	9.02 560	15.13 565	9.28 564	21.71 569	4.59 565	8.60 565	5.08 567	9.26 568	5.89 565	11.06 568

DGTPSM_ROB	12.12 564	8.03 564	21.12 563	8.97 565	16.81 565	10.68 560	30.77 570	9.14 563	15.23 566	6.55 560	15.49 572	9.02 560	15.13 565	9.26 563	21.71 569	4.58 564	8.60 565	5.07 566	9.26 568	5.88 564	11.06 568

TCMNet-wrong-test	9.08 562	10.58 566	9.58 554	19.64 568	17.64 567	12.69 564	8.93 562	13.77 568	2.58 536	4.67 556	5.19 559	14.57 565	11.02 563	7.21 561	9.81 557	5.58 567	0.89 546	3.76 564	3.10 563	10.41 567	10.02 567

USTest	12.98 566	14.10 567	19.89 562	16.19 567	14.95 564	20.69 568	31.85 572	16.52 569	10.99 558	8.83 564	9.55 564	13.88 564	10.36 560	16.06 567	21.35 568	3.19 561	4.82 564	5.08 567	5.36 566	8.77 566	7.20 565

Anonymous_1	33.12 573	18.23 568	23.86 566	20.53 569	21.18 570	25.45 569	35.84 573	22.44 577	15.68 568	13.41 566	13.70 569	18.00 570	15.15 567	20.31 568	24.47 571	14.56 575	8.84 567	66.24 579	117.79 579	155.41 582	11.40 570

DPSM_ROB	17.80 568	18.60 569	24.24 570	20.89 570	19.49 568	25.83 570	36.10 574	21.62 575	16.41 569	13.46 567	14.26 570	19.11 572	16.15 568	20.74 569	25.59 572	9.37 570	9.23 568	9.47 570	9.81 570	13.47 568	12.09 571

DPSM	17.80 568	18.60 569	24.24 570	20.89 570	19.49 568	25.83 570	36.10 574	21.62 575	16.41 569	13.46 567	14.26 570	19.11 572	16.15 568	20.74 569	25.59 572	9.37 570	9.23 568	9.47 570	9.81 570	13.47 568	12.09 571

xxxxx1	36.77 576	19.69 571	24.00 567	62.46 579	66.77 579	27.30 573	39.89 576	20.40 570	18.80 572	14.18 569	13.11 566	17.29 566	17.30 570	21.62 572	27.81 574	13.61 572	18.98 577	111.36 580	133.25 580	28.84 574	38.64 577

tt_ll	36.77 576	19.69 571	24.00 567	62.46 579	66.77 579	27.30 573	39.89 576	20.40 570	18.80 572	14.18 569	13.11 566	17.29 566	17.30 570	21.62 572	27.81 574	13.61 572	18.98 577	111.36 580	133.25 580	28.84 574	38.64 577

ff	36.77 576	19.69 571	24.00 567	62.46 579	66.77 579	27.30 573	39.89 576	20.40 570	18.80 572	14.18 569	13.11 566	17.29 566	17.30 570	21.62 572	27.81 574	13.61 572	18.98 577	111.36 580	133.25 580	28.84 574	38.64 577

PML	40.49 582	30.31 574	12.46 559	7.19 564	14.30 563	91.44 582	212.44 583	7.73 561	23.24 576	74.44 582	185.05 583	49.81 582	25.78 576	21.34 571	12.84 562	8.71 569	2.93 561	8.43 569	3.24 564	13.77 570	4.45 564

LRCNet_RVC	21.27 571	31.14 575	21.46 565	28.97 573	23.77 571	3.11 543	0.62 451	20.94 573	1.64 514	25.57 574	28.13 574	21.96 574	14.74 564	21.99 575	16.44 565	29.16 579	14.92 573	33.57 575	31.28 575	29.67 577	26.33 575

DLNR_Zeroshot_test	20.12 570	36.36 576	38.38 573	170.13 582	62.28 578	0.22 12	0.20 19	13.43 567	0.40 99	0.45 128	0.66 180	0.42 135	0.21 36	0.64 240	0.32 164	5.57 566	0.10 42	0.15 114	0.11 71	72.31 581	0.13 103

HaxPig	31.93 572	37.19 577	34.22 572	24.41 572	24.94 572	18.53 567	20.18 567	21.15 574	28.84 577	35.74 579	38.86 579	26.18 575	28.75 577	33.85 577	34.15 577	35.89 580	38.80 580	37.79 576	40.52 576	39.33 578	39.33 580

CasAABBNet	35.77 574	37.38 578	48.59 577	42.20 576	39.23 575	51.95 578	72.92 581	43.36 580	33.03 580	26.93 575	28.31 575	38.43 578	32.32 578	41.58 580	51.50 581	18.71 576	18.58 575	19.11 573	19.75 573	27.11 571	24.33 573

Selective-RAFT-Error	35.87 575	37.42 579	48.73 578	42.24 577	39.28 576	52.00 579	72.87 580	43.41 581	32.95 579	26.97 576	28.72 576	38.71 580	33.15 580	41.59 581	51.42 580	18.77 577	18.60 576	19.14 574	19.78 574	27.19 572	24.42 574

LSM0	38.96 581	37.52 580	48.37 576	43.79 578	91.31 582	52.31 580	72.38 579	43.71 582	32.75 578	27.16 577	28.73 577	38.51 579	32.63 579	41.75 582	51.59 582	18.85 578	18.43 574	19.09 572	19.60 572	27.21 573	33.44 576

AVERAGE_ROB	37.53 580	40.05 581	40.01 574	34.74 575	33.76 574	28.46 576	25.14 569	32.31 579	34.08 582	41.20 580	40.52 580	34.51 577	34.78 582	39.11 578	37.48 579	42.68 581	43.32 581	43.80 577	42.99 577	40.42 579	41.31 581

MEDIAN_ROB	37.35 579	40.72 582	40.37 575	32.26 574	31.80 573	27.29 572	25.02 568	29.47 578	33.43 581	41.99 581	41.60 581	33.48 576	34.37 581	39.66 579	36.94 578	43.49 582	43.96 582	44.07 578	43.35 578	41.32 580	42.43 582

test_example2	176.82 583	204.75 583	198.54 583	188.58 583	191.23 583	151.28 583	169.77 582	97.63 583	125.81 583	179.94 583	183.74 582	158.20 583	139.14 583	192.16 583	198.12 583	203.48 583	236.37 583	163.71 583	173.22 583	217.79 583	162.95 583

ccccc		430.66 584		506.24 584	500.20 584	349.93 584		384.19 584		330.97 584		370.48 584		498.75 584		557.84 584	430.47 584	334.14 584	290.91 584	547.74 584

Low-res two-view benchmark