Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test1	0.18 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_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	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

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

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

StereoAnything_RVC	0.22 15	0.85 511	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	1.09 535

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

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

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

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

XX-Stereo	0.38 177	0.18 62	0.52 269	0.58 469	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

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

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

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

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

EAI-Stereo	0.36 141	0.21 160	0.46 193	0.40 188	0.22 98	0.33 137	0.36 252	1.22 428	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

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

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

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 368	3.08 559	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	1.08 534	0.09 17	0.17 179	0.16 215	0.15 152	0.96 528

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

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

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

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

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

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

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	0.26 394

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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	1.56 540	0.11 103	0.14 72	0.10 43	1.85 532	0.15 170

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

iRaft-Stereo_20w	0.42 227	0.20 127	0.63 341	0.39 151	0.27 268	0.33 137	0.25 79	1.76 522	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

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

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

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

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
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

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

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

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

PAM	0.50 310	0.21 160	0.75 397	0.41 215	0.26 233	1.11 468	0.37 265	1.10 375	0.39 85	0.75 270	0.46 104	1.92 511	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

U	3.17 544	0.17 40	0.35 73	0.41 215	0.71 512	57.93 579	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	0.74 519	0.13 132	0.13 67	0.11 29

AEACV	0.28 71	0.18 62	0.34 58	0.36 90	0.45 460	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

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

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

PAM_32	0.50 310	0.20 127	0.69 374	0.40 188	0.24 166	1.09 463	0.29 134	1.12 382	0.40 99	0.74 266	0.44 98	1.98 514	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

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

DLNR_Zeroshot_test	20.12 568	36.36 574	38.38 571	170.13 580	62.28 576	0.22 12	0.20 19	13.43 565	0.40 99	0.45 128	0.66 180	0.42 135	0.21 36	0.64 240	0.32 164	5.57 564	0.10 42	0.15 114	0.11 71	72.31 579	0.13 103

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.22 354	0.19 392	0.17 179	0.19 326	0.21 321	0.19 279

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

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

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	0.23 380	0.17 359	0.19 257	0.16 215	0.20 309	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	1.45 473	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

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

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
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

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

UGAM-zero	0.48 283	0.21 160	0.66 353	0.38 127	0.23 126	0.36 157	0.22 46	1.30 457	0.43 119	0.67 222	0.61 166	1.74 504	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

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

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

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

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

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

AnonymousM	0.42 227	0.86 512	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	1.51 533	0.32 471	0.12 33	0.11 29

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 338	0.23 223	1.38 495	0.40 188	0.53 486	0.29 83	0.30 152	1.49 495	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	0.27 404

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

FTStereo	0.56 368	0.21 160	0.39 114	0.42 247	0.25 196	0.39 183	0.73 477	0.69 186	0.45 129	1.09 457	3.23 532	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	0.32 437

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	1.72 494	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	0.76 521

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
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

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	0.22 354	0.17 359	0.17 179	0.16 215	0.23 366	0.16 201

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	0.22 354	0.17 359	0.17 179	0.16 215	0.23 366	0.16 201

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

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

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	0.22 354	0.23 427	0.19 257	0.19 326	0.21 321	0.22 347

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

CES	0.29 78	0.15 13	0.25 1	0.31 9	0.71 512	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	0.32 437

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

test_for_model	0.90 465	3.60 560	0.42 147	2.47 549	2.11 549	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	0.69 520	0.12 169	0.13 48	0.09 5	3.76 559	0.74 519

CAS	0.37 159	0.13 1	0.27 12	1.34 531	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	1.03 533	0.08 1	0.12 21	0.08 1	0.12 33	0.28 414

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

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

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	1.84 499	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	0.30 425

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	1.12 445	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	1.12 445	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

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 246	0.22 190	0.83 418	0.39 151	0.45 460	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

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

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

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

testlalala2	0.37 159	0.19 92	0.45 180	0.94 518	0.56 491	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

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	0.22 354	0.14 277	0.19 257	0.18 298	0.19 292	0.15 170

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	0.55 506	0.43 484

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	0.55 506	0.43 484

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	0.23 380	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
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

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

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

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	0.22 354	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	0.22 354	0.16 326	0.19 257	0.16 215	0.20 309	0.14 131

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

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)
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	1.77 496	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

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

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

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

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	0.37 463

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	1.37 458	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	0.28 414

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

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

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

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

CRFU-Net	0.59 390	0.29 356	0.62 337	0.47 371	0.31 350	1.20 482	0.51 408	1.19 411	0.59 175	1.05 442	1.00 347	1.06 425	0.87 446	0.83 365	0.77 404	0.22 354	0.19 392	0.18 224	0.16 215	0.19 292	0.20 310

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	0.22 354	0.18 374	0.24 385	0.18 298	0.24 379	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

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

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

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

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

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

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	0.24 436	0.25 398	0.24 417	0.26 400	0.17 244

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	1.54 481	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

TRStereo	0.39 190	0.32 383	0.64 346	0.49 389	0.41 437	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

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	0.22 354	0.18 374	0.20 294	0.19 326	0.18 257	0.16 201

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	0.22 354	0.20 401	0.20 294	0.17 267	0.21 321	0.15 170

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-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

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	0.24 390	0.16 326	0.24 385	0.20 349	0.21 321	0.20 310

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

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

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

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	0.29 438	0.16 326	0.22 351	0.18 298	0.23 366	0.28 414
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
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	1.46 474	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	0.30 425

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	0.25 402	0.25 444	0.22 351	0.21 368	0.23 366	0.24 382

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

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

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	0.75 521	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 67	0.12 60

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

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

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	0.28 428	0.26 453	0.24 385	0.22 390	0.22 346	0.17 244

rvit_stereo_0075_2	0.48 283	0.38 419	0.74 394	0.54 450	0.46 469	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	0.33 461	0.23 427	0.35 468	0.26 440	0.32 437	0.26 394

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

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

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

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

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

xyz-stereo	4.31 549	0.17 40	61.72 578	0.35 63	0.16 2	13.86 563	0.38 283	0.61 127	0.69 214	1.05 442	3.09 531	0.77 332	0.88 450	1.24 465	0.46 290	0.13 49	0.10 42	0.16 140	0.12 96	0.13 67	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	1.11 439	0.46 246	0.90 392	0.67 382	0.23 380	0.17 359	0.22 351	0.18 298	0.25 390	0.28 414

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

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

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

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

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

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	0.23 380	0.17 359	0.17 179	0.16 215	0.18 257	0.24 382

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	0.23 380	0.18 374	0.31 454	0.24 417	0.27 409	0.21 328

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

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
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

AAGNet	1.40 512	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	19.98 565	0.17 224	0.11 103	0.19 257	0.15 187	0.20 309	0.13 103

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

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

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	0.27 404

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	0.27 404

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	2.29 511	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

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	0.27 404

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	0.27 404

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	0.24 390	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)
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

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

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

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

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.
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	0.25 398	0.26 440	0.18 257	0.42 479

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	3.90 543	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

DeepPruner_ROB	0.55 359	0.37 411	0.67 358	0.42 247	0.31 350	0.50 247	0.43 353	1.22 428	0.73 237	0.86 344	1.05 369	0.85 354	0.58 306	0.90 392	0.56 346	0.29 438	0.23 427	0.22 351	0.22 390	0.26 400	0.26 394

G2L-ROB	0.49 296	0.20 127	0.48 218	0.36 90	0.22 98	0.58 299	0.42 345	1.19 411	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

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

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	1.44 470	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

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

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	0.22 354	0.15 300	0.35 468	0.16 215	0.29 419	0.22 347

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	0.28 428	0.26 453	0.25 398	0.22 390	0.24 379	0.19 279

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

CSP-Net	0.57 374	0.29 356	0.55 294	0.42 247	0.29 314	1.20 482	0.49 399	1.29 455	0.75 247	0.98 417	0.97 331	0.88 368	0.69 371	0.85 372	0.66 379	0.27 417	0.18 374	0.17 179	0.17 267	0.18 257	0.19 279

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	1.65 488	0.57 206	1.02 472	0.63 233	0.44 280	0.14 77	0.12 169	0.16 140	0.16 215	0.14 109	0.17 244

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	0.28 428	0.25 444	0.25 398	0.24 417	0.22 346	0.20 310

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

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
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

XX-TBD	0.32 108	0.53 467	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

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

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

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	0.24 385	0.21 368	0.25 390	0.31 433

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

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	0.25 390

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

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

HSM	0.53 345	0.25 276	0.46 193	0.40 188	0.25 196	0.74 380	0.44 361	1.29 455	0.78 259	0.82 309	0.92 309	1.21 453	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

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

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

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

test_sample8	1.36 509	0.37 411	0.83 418	0.39 151	0.31 350	0.72 372	0.49 399	1.19 411	0.79 266	1.51 497	0.96 322	3.29 535	1.64 515	1.29 473	2.03 515	0.42 495	9.50 568	0.40 487	0.41 498	0.36 458	0.35 451

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

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	0.27 417	0.14 277	0.26 416	0.15 187	0.39 470	0.19 279

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

LMCR-Stereo	0.55 359	0.33 391	0.57 315	0.60 473	0.30 338	0.80 400	0.36 252	1.30 457	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

SFCPSM	0.48 283	0.22 190	0.59 325	0.41 215	0.27 268	0.85 418	0.36 252	1.39 477	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

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	0.24 390	0.16 326	0.23 371	0.26 440	0.20 309	0.20 310

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

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

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

SACVNet	0.61 401	0.36 409	0.67 358	0.57 463	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	0.28 428	0.21 409	0.25 398	0.24 417	0.30 427	0.39 466

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

UNet	0.55 359	0.27 326	0.72 385	0.45 326	0.41 437	0.97 437	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

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	0.21 409	0.20 294	0.20 349	0.20 309	0.15 170

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

YMNet	0.68 418	0.40 432	1.01 459	0.53 438	0.46 469	1.04 455	0.48 386	1.06 359	0.81 284	1.21 474	1.31 447	1.11 439	0.73 397	0.89 384	0.96 446	0.27 417	0.31 481	0.25 398	0.25 430	0.25 390	0.24 382

YMNet_1	0.68 418	0.40 432	1.01 459	0.53 438	0.46 469	1.04 455	0.48 386	1.06 359	0.81 284	1.21 474	1.31 447	1.11 439	0.73 397	0.89 384	0.96 446	0.27 417	0.31 481	0.25 398	0.25 430	0.25 390	0.24 382

rvit_0105_3	0.48 283	0.35 400	0.85 431	0.56 459	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	0.30 445	0.27 459	0.29 443	0.28 452	0.21 321	0.21 328

GCST	0.85 459	1.25 529	0.80 407	1.58 534	1.03 527	1.04 455	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	0.97 529	0.65 529	1.20 530	0.81 533	0.93 522	0.72 518

Anonymous_2	0.84 454	0.45 449	0.66 353	0.41 215	0.45 460	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	0.51 508	0.55 525	0.54 512	4.92 563	0.54 504	0.42 479

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

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	0.24 390	0.18 374	0.19 257	0.20 349	0.22 346	0.22 347

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

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

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

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 426	0.84 510	0.80 407	0.55 456	0.38 421	1.38 492	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	0.41 493	0.30 473	0.57 514	0.31 468	0.86 519	0.39 466

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

CoDeX	0.48 283	0.21 160	0.53 277	0.43 287	0.25 196	0.74 380	0.38 283	1.36 475	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

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

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

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	0.21 409	0.20 294	0.18 298	0.19 292	0.22 347

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	0.22 354	0.16 326	0.18 224	0.19 326	0.18 257	0.18 268

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

ISRNet	0.57 374	0.25 276	0.72 385	0.57 463	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	0.35 475	0.26 453	0.36 473	0.33 477	0.30 427	0.42 479

ACV-stereo	0.63 410	0.37 411	1.03 463	0.44 312	0.31 350	1.27 486	0.41 334	0.78 256	0.84 304	0.65 207	0.76 215	2.07 516	1.00 470	0.84 369	0.68 387	0.22 354	0.17 359	0.19 257	0.18 298	0.22 346	0.23 371

CBFPSM	0.61 401	0.25 276	1.41 498	0.39 151	0.27 268	1.10 464	0.67 458	0.83 276	0.84 304	0.82 309	0.81 252	1.33 469	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

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

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

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	1.06 477	0.80 352	0.66 379	0.22 354	0.25 444	0.26 416	0.23 403	0.22 346	0.21 328

SQANet	0.87 462	0.76 501	0.76 399	1.16 526	0.99 524	1.10 464	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	0.79 522	0.25 444	1.04 528	0.36 483	1.56 530	0.70 517

iinet-f	0.69 423	0.29 356	2.34 528	0.41 215	0.31 350	1.16 476	0.58 441	0.87 285	0.85 310	0.86 344	1.17 418	1.04 417	0.83 432	0.76 331	1.26 484	0.21 334	0.18 374	0.17 179	0.16 215	0.21 321	0.21 328

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

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	0.26 407	0.22 418	0.21 337	0.21 368	0.22 346	0.20 310

test_sample5	0.50 310	0.28 342	0.55 294	0.37 108	0.23 126	0.65 341	0.38 283	1.19 411	0.86 316	0.81 307	0.97 331	0.64 256	0.60 318	0.72 309	0.48 305	0.22 354	0.16 326	0.22 351	0.21 368	0.23 366	0.22 347

test_sample4	0.49 296	0.27 326	0.55 294	0.36 90	0.23 126	0.70 363	0.37 265	1.22 428	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

DualNet	0.51 324	0.28 342	0.55 294	0.37 108	0.23 126	0.65 341	0.38 283	1.19 411	0.86 316	0.84 322	1.06 375	0.64 256	0.60 318	0.72 309	0.48 305	0.22 354	0.16 326	0.22 351	0.21 368	0.23 366	0.22 347

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

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	1.75 495	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

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

UCFNet_RVC	0.50 310	0.27 326	0.37 96	0.40 188	0.27 268	0.66 348	0.42 345	1.18 407	0.86 316	0.70 240	0.89 289	0.91 382	0.60 318	0.62 222	0.48 305	0.24 390	0.18 374	0.28 435	0.27 446	0.25 390	0.24 382

test_sample3	0.49 296	0.27 326	0.55 294	0.36 90	0.23 126	0.70 363	0.37 265	1.21 421	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

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

CrosDoStereo	0.51 324	0.19 92	0.46 193	0.39 151	0.24 166	0.39 183	1.14 516	0.69 186	0.87 323	0.94 394	1.36 455	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

DeepStereo_LL	0.51 324	0.19 92	0.46 193	0.39 151	0.24 166	0.39 183	1.14 516	0.69 186	0.87 323	0.94 394	1.36 455	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

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

APVNet	0.73 428	0.39 424	1.01 459	0.58 469	0.45 460	1.16 476	0.68 461	1.47 494	0.87 323	0.84 322	1.15 408	1.04 417	0.84 435	1.14 452	1.18 479	0.27 417	0.28 466	0.32 460	0.31 468	0.29 419	0.32 437

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

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	0.23 380	0.16 326	0.24 385	0.21 368	0.24 379	0.19 279

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	0.25 402	0.24 436	0.27 424	0.33 477	0.25 390	0.26 394

DANet	0.74 433	0.47 460	0.98 457	0.60 473	0.41 437	0.92 429	0.41 334	1.02 341	0.87 323	1.22 478	1.22 427	1.33 469	0.88 450	1.26 469	1.37 490	0.27 417	0.24 436	0.31 454	0.25 430	0.37 464	0.36 457
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
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	0.23 380	0.16 326	0.24 385	0.21 368	0.24 379	0.19 279

test_sample6	0.51 324	0.27 326	0.55 294	0.38 127	0.23 126	0.64 334	0.39 301	1.18 407	0.88 334	0.84 322	1.06 375	0.66 274	0.61 324	0.75 321	0.52 326	0.23 380	0.17 359	0.22 351	0.22 390	0.24 379	0.23 371

AASNet	0.55 359	0.27 326	0.62 337	0.51 412	0.32 375	0.73 376	0.44 361	1.55 502	0.88 334	0.88 359	0.94 314	0.64 256	0.63 334	0.62 222	0.84 419	0.23 380	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	0.22 354	0.15 300	0.15 114	0.13 132	0.18 257	0.21 328

THIR-Stereo	0.51 324	0.19 92	0.47 205	0.39 151	0.23 126	0.74 380	0.64 456	0.68 176	0.88 334	1.03 432	1.40 461	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

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	0.22 354	0.16 326	0.22 351	0.22 390	0.22 346	0.23 371

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

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

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	0.52 520	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
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	0.22 354	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.
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

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

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	0.24 385	0.16 215	0.26 400	0.21 328

psmorigin	0.84 454	0.53 467	2.21 526	0.50 400	0.41 437	0.86 420	0.57 434	1.08 368	0.90 344	1.50 496	1.42 467	1.50 491	1.09 480	1.29 473	1.03 460	0.32 454	0.33 493	0.27 424	0.27 446	0.34 449	0.45 490

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	0.27 424	0.23 403	0.33 442	0.30 425

G-Net	0.95 472	0.48 462	1.13 471	0.67 494	0.49 476	2.07 522	0.63 454	1.02 341	0.90 344	1.77 512	2.62 523	1.28 458	1.60 513	1.09 446	1.06 468	0.37 482	0.30 473	0.35 468	0.25 430	0.46 487	0.45 490

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	0.24 385	0.16 215	0.26 400	0.21 328

NINENet	0.52 338	0.30 371	0.55 294	0.46 351	0.33 387	0.78 388	0.34 216	1.18 407	0.91 350	0.84 322	0.97 331	0.64 256	0.54 279	0.74 314	0.56 346	0.23 380	0.20 401	0.25 398	0.18 298	0.22 346	0.22 347

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	0.23 403	0.18 257	0.16 201

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	1.13 447	0.72 392	0.83 365	0.71 393	0.28 428	0.21 409	0.28 435	0.22 390	0.29 419	0.27 404

FADNet-RVC	0.62 407	0.56 482	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	0.27 417	0.26 453	0.28 435	0.29 458	0.32 437	0.31 433

AdaStereo	0.52 338	0.34 396	0.53 277	0.49 389	0.25 196	0.71 368	0.36 252	1.24 433	0.91 350	0.77 284	0.98 335	0.75 320	0.50 263	0.71 304	0.51 321	0.27 417	0.13 239	0.28 435	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.
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	0.32 454	0.26 453	0.40 487	0.27 446	0.35 454	0.29 420

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

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	0.42 495	0.22 418	0.40 487	0.41 498	0.36 458	0.35 451

test_sample9	1.17 495	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	1.29 473	2.03 515	0.42 495	9.50 568	0.40 487	0.41 498	0.36 458	0.35 451

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	0.27 417	0.22 418	0.27 424	0.26 440	0.27 409	0.26 394

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

test_xeample	1.06 483	0.23 223	0.51 248	0.37 108	0.22 98	0.71 368	0.39 301	1.31 459	0.92 356	0.87 349	1.08 385	0.70 288	0.64 342	0.75 321	11.43 558	0.19 297	0.16 326	0.18 224	0.17 267	0.18 257	0.19 279

TCMNet	0.68 418	0.41 438	1.08 467	0.60 473	0.61 503	0.97 437	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	0.26 407	0.26 453	0.31 454	0.28 452	0.33 442	0.30 425

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

anonymity	0.98 477	0.89 513	1.06 466	0.93 517	1.04 529	0.97 437	0.82 491	1.33 468	0.93 362	1.08 453	0.98 335	1.02 410	0.95 466	1.02 436	0.93 439	0.96 528	0.96 550	0.90 525	0.91 536	0.92 521	0.95 527

UDGNet	0.50 310	0.82 506	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	0.33 461	0.15 300	0.67 518	0.20 349	0.49 494	0.23 371

GEStereo_RVC	0.56 368	0.30 371	0.70 377	0.51 412	0.31 350	0.70 363	0.54 425	1.31 459	0.93 362	0.85 334	0.86 275	0.84 352	0.63 334	0.92 397	0.67 382	0.24 390	0.16 326	0.19 257	0.17 267	0.21 321	0.23 371

222	1.25 501	0.23 223	0.53 277	0.38 127	0.23 126	0.78 388	0.37 265	1.41 483	0.93 362	0.97 414	1.13 401	0.74 315	0.71 381	0.74 314	14.86 561	0.20 318	0.16 326	0.17 179	0.16 215	0.18 257	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	0.98 469	0.99 427	1.03 460	0.16 187	0.14 277	0.14 72	0.17 267	0.15 152	0.14 131

HSM-Net_RVC	0.55 359	0.23 223	0.37 96	0.38 127	0.22 98	0.86 420	0.40 314	1.31 459	0.93 362	0.92 384	1.15 408	1.26 457	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
PSMNet_ROB	0.67 415	0.39 424	0.76 399	0.57 463	0.43 449	1.00 445	0.85 497	1.25 439	0.93 362	0.82 309	1.04 366	1.08 430	0.64 342	0.89 384	1.02 459	0.29 438	0.21 409	0.31 454	0.31 468	0.27 409	0.25 390

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

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

delet	0.57 374	0.25 276	0.63 341	0.46 351	0.34 399	1.05 460	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

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	1.21 453	0.73 397	0.98 422	0.75 401	0.21 334	0.20 401	0.22 351	0.23 403	0.22 346	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	0.26 416	0.18 298	0.27 409	0.23 371

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	1.51 480	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

DDUNet	1.10 487	2.58 555	0.83 418	1.21 528	1.27 533	1.02 451	0.69 464	1.17 405	0.95 375	0.98 417	1.26 435	1.28 458	0.84 435	0.97 420	0.79 412	0.85 525	0.40 509	2.00 540	0.60 524	1.34 529	0.94 525

xxxx	1.07 485	0.23 223	0.53 277	0.38 127	0.22 98	0.83 412	0.36 252	1.41 483	0.95 375	0.75 270	0.99 343	0.97 395	0.64 342	0.70 294	11.37 557	0.20 318	0.17 359	0.18 224	0.17 267	0.19 292	0.20 310

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	0.21 409	0.23 371	0.22 390	0.19 292	0.19 279

GANet	0.74 433	0.38 419	0.63 341	0.54 450	0.35 405	1.01 449	0.95 504	1.15 395	0.95 375	1.09 457	2.00 506	1.14 448	0.92 459	1.29 473	0.75 401	0.25 402	0.27 459	0.27 424	0.23 403	0.32 437	0.24 382

ETE_ROB	0.73 428	0.52 465	0.93 445	0.57 463	0.37 415	0.80 400	0.86 498	1.19 411	0.95 375	1.20 473	1.22 427	1.39 482	0.86 443	1.07 442	0.88 424	0.27 417	0.21 409	0.31 454	0.27 446	0.34 449	0.35 451

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

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

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	0.22 354	0.15 300	0.19 257	0.21 368	0.17 227	0.16 201

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	0.26 416	0.27 446	0.28 417	0.29 420

XPNet_ROB	0.73 428	0.38 419	0.80 407	0.53 438	0.40 432	0.80 400	0.83 493	1.21 421	0.96 382	1.37 491	1.17 418	1.37 476	0.87 446	1.14 452	0.99 453	0.33 461	0.25 444	0.27 424	0.24 417	0.31 431	0.29 420

rvit_105_1	0.56 368	0.42 443	0.84 425	0.59 471	0.37 415	0.59 308	0.68 461	0.73 228	0.97 387	0.82 309	0.69 190	0.75 320	0.63 334	0.80 352	0.56 346	0.34 469	0.29 468	0.31 454	0.34 479	0.23 366	0.23 371

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

ccnet	0.84 454	0.59 488	0.86 432	0.56 459	0.60 501	1.11 468	0.72 472	1.44 490	0.97 387	1.15 469	1.44 470	1.28 458	0.95 466	1.01 433	1.33 489	0.49 505	0.43 516	0.50 509	0.47 508	0.52 502	0.48 499

CVANet_RVC	0.59 390	0.35 400	0.54 290	0.49 389	0.33 387	0.70 363	0.67 458	1.12 382	0.97 387	0.88 359	1.05 369	1.01 408	0.72 392	0.94 404	0.55 344	0.30 445	0.20 401	0.28 435	0.26 440	0.32 437	0.23 371

StereoDRNet-Refined	0.61 401	0.33 391	0.63 341	0.47 371	0.31 350	0.94 432	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
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

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

MMNet	0.57 374	0.26 310	0.67 358	0.45 326	0.35 405	1.04 455	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

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

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	1.15 489	1.35 484	0.51 321	0.18 260	0.15 300	0.22 351	0.19 326	0.17 227	0.21 328

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

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

fast-acv-ft	0.66 414	0.32 383	0.80 407	0.46 351	0.34 399	1.26 485	0.50 405	0.91 299	1.00 399	1.05 442	1.36 455	1.28 458	0.84 435	0.81 357	0.90 432	0.22 354	0.24 436	0.23 371	0.23 403	0.21 321	0.22 347

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

UDG	0.93 467	1.03 522	0.75 397	1.00 519	0.97 522	1.02 451	0.57 434	1.18 407	1.01 401	0.93 387	1.02 353	1.32 464	1.03 473	0.88 382	0.92 437	0.55 514	0.33 493	1.82 537	0.41 498	1.20 528	0.74 519

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

aanetorigin	0.85 459	0.58 486	1.98 522	0.50 400	0.40 432	0.66 348	0.70 465	0.72 216	1.01 401	2.44 532	2.00 506	1.32 464	1.25 495	0.96 413	1.16 478	0.20 318	0.19 392	0.20 294	0.20 349	0.27 409	0.33 446

CFNet	0.53 345	0.30 371	0.53 277	0.42 247	0.28 291	0.73 376	0.35 239	1.21 421	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	0.23 403	0.21 321	0.17 244

iResNetv2_ROB	0.55 359	0.29 356	0.86 432	0.39 151	0.25 196	0.67 357	0.37 265	1.21 421	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

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

NCCL2	0.74 433	0.45 449	0.77 402	0.65 490	0.45 460	0.97 437	1.16 518	1.16 397	1.02 406	1.00 423	0.98 335	1.48 489	0.88 450	0.99 427	0.89 426	0.31 449	0.27 459	0.39 484	0.39 490	0.33 442	0.34 448

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	1.33 450	0.81 348	0.84 435	0.94 404	0.56 346	0.37 482	0.37 501	0.43 493	0.40 493	0.33 442	0.32 437

1111x	0.64 412	0.23 223	0.61 331	0.39 151	0.21 82	0.68 361	0.46 371	1.32 465	1.03 410	0.76 276	1.02 353	0.95 390	0.72 392	1.13 450	2.15 519	0.18 260	0.18 374	0.18 224	0.19 326	0.20 309	0.19 279

ssnet_v2	0.61 401	0.29 356	0.69 374	0.45 326	0.30 338	0.93 430	0.62 451	1.20 418	1.03 410	0.97 414	0.81 252	0.98 397	0.67 361	0.84 369	0.97 451	0.26 407	0.23 427	0.23 371	0.24 417	0.20 309	0.21 328

ADCRef	0.84 454	0.46 454	1.60 511	0.52 429	0.45 460	1.08 462	0.52 414	1.13 389	1.03 410	1.22 478	1.43 469	0.87 364	0.93 461	0.91 395	3.35 534	0.19 297	0.16 326	0.23 371	0.23 403	0.23 366	0.22 347

TDLM	0.59 390	0.35 400	0.57 315	0.53 438	0.32 375	0.67 357	0.72 472	1.09 371	1.03 410	0.84 322	1.11 392	0.84 352	0.71 381	0.96 413	0.61 368	0.28 428	0.18 374	0.26 416	0.22 390	0.27 409	0.21 328

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
DRN-Test	0.68 418	0.34 396	0.77 402	0.52 429	0.40 432	1.14 472	0.61 449	1.56 506	1.04 414	1.18 471	1.10 387	1.05 421	0.72 392	0.82 363	1.01 455	0.24 390	0.18 374	0.26 416	0.25 430	0.26 400	0.23 371

SDNR	0.89 464	0.39 424	1.66 517	0.42 247	0.39 429	3.35 543	0.32 188	0.95 318	1.05 416	1.05 442	2.12 509	0.62 244	0.71 381	1.40 485	0.78 405	0.53 510	0.56 526	0.36 473	0.27 446	0.46 487	0.50 503

GASNet	0.70 424	0.77 502	1.16 474	0.71 505	0.49 476	0.62 319	0.48 386	1.12 382	1.05 416	0.98 417	0.84 262	0.94 389	0.82 430	1.41 488	0.85 421	0.33 461	0.22 418	0.29 443	0.28 452	0.44 483	0.26 394

HBP-ISP	0.61 401	0.47 460	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	0.37 482	0.38 502	0.47 500	0.41 498	0.39 470	0.32 437

CC-Net-ROB	0.84 454	1.01 521	0.93 445	0.60 473	0.45 460	1.25 484	0.71 467	1.20 418	1.05 416	0.84 322	1.24 430	0.90 376	0.78 421	1.14 452	0.70 390	0.48 504	0.34 496	1.71 535	0.38 488	0.78 517	0.40 471

PSMNet-RUCA	0.78 443	0.78 504	1.23 479	1.01 520	0.91 516	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	0.55 514	0.27 459	0.76 521	0.46 505	0.70 514	0.49 500

SMFormer	0.53 345	0.24 245	0.67 358	0.35 63	0.20 64	0.63 325	0.34 216	1.26 441	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	1.26 441	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	1.26 441	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	1.26 441	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

mmx	0.59 390	0.28 342	0.68 365	0.39 151	0.26 233	0.56 284	0.40 314	1.24 433	1.06 420	0.76 276	0.98 335	0.71 291	0.55 283	1.25 466	1.46 495	0.21 334	0.16 326	0.25 398	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	1.24 433	1.06 420	0.76 276	0.98 335	0.71 291	0.55 283	1.25 466	1.46 495	0.21 334	0.16 326	0.25 398	0.21 368	0.24 379	0.22 347

StereoDRNet	0.67 415	0.35 400	0.82 414	0.53 438	0.44 454	1.03 453	0.53 418	1.51 499	1.06 420	1.13 467	0.91 303	1.07 429	0.74 403	0.87 376	0.95 444	0.24 390	0.19 392	0.25 398	0.23 403	0.27 409	0.22 347

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 415	0.30 371	1.20 476	0.42 247	0.31 350	1.00 445	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

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	0.24 390	0.15 300	0.21 337	0.16 215	0.24 379	0.19 279

FADNet	0.63 410	0.53 467	1.20 476	0.46 351	0.44 454	0.66 348	0.41 334	1.24 433	1.07 428	0.70 240	0.84 262	0.98 397	0.65 350	0.87 376	0.54 342	0.29 438	0.30 473	0.27 424	0.30 459	0.48 490	0.36 457

ADCP+	1.18 497	0.37 411	3.09 532	0.50 400	0.52 484	1.48 498	0.61 449	1.32 465	1.07 428	1.21 474	1.16 413	1.08 430	1.11 482	1.63 503	7.17 551	0.20 318	0.16 326	0.24 385	0.22 390	0.29 419	0.22 347

ttt	0.56 368	0.27 326	0.49 227	0.39 151	0.25 196	0.65 341	0.42 345	1.24 433	1.08 432	0.76 276	1.10 387	0.63 249	0.51 268	0.95 410	1.03 460	0.25 402	0.22 418	0.22 351	0.21 368	0.25 390	0.25 390

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

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

edge stereo	0.79 444	0.40 432	0.82 414	0.52 429	0.44 454	0.83 412	0.58 441	1.34 470	1.08 432	1.30 487	1.38 459	1.79 506	1.13 486	1.15 455	0.92 437	0.34 469	0.32 488	0.42 492	0.28 452	0.33 442	0.39 466

Nwc_Net	0.82 448	0.40 432	0.86 432	0.62 482	0.56 491	1.04 455	0.57 434	1.72 520	1.08 432	0.93 387	1.88 501	1.44 483	1.24 494	1.19 460	0.94 441	0.31 449	0.25 444	0.36 473	0.39 490	0.31 431	0.31 433

RGC	0.82 448	0.62 490	0.80 407	0.67 494	0.66 508	0.91 428	0.59 444	1.35 471	1.09 438	1.12 466	1.46 474	1.50 491	1.09 480	1.28 472	0.97 451	0.34 469	0.30 473	0.48 504	0.40 493	0.38 466	0.38 465

SGM-Forest	0.65 413	0.33 391	0.43 166	0.44 312	0.30 338	1.01 449	0.54 425	1.13 389	1.09 438	1.11 464	1.21 425	1.10 437	0.76 415	0.99 427	0.71 393	0.32 454	0.33 493	0.33 465	0.30 459	0.30 427	0.28 414
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
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

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

NCC-stereo	0.82 448	0.43 446	0.87 437	0.63 485	0.68 510	0.88 423	0.72 472	1.60 512	1.12 440	0.95 399	1.41 463	1.37 476	1.37 502	1.26 469	0.94 441	0.32 454	0.30 473	0.37 478	0.49 515	0.34 449	0.35 451

Abc-Net	0.82 448	0.43 446	0.87 437	0.63 485	0.68 510	0.88 423	0.72 472	1.60 512	1.12 440	0.95 399	1.41 463	1.37 476	1.37 502	1.26 469	0.94 441	0.32 454	0.30 473	0.37 478	0.49 515	0.34 449	0.35 451
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
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	0.39 488	0.38 502	0.44 495	0.42 503	0.38 466	0.36 457

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	0.25 398	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	1.25 466	1.46 495	0.17 224	0.11 103	0.25 398	0.21 368	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

Wz-Net-LNSev	0.75 437	0.54 474	1.59 508	0.51 412	0.41 437	1.16 476	0.79 487	1.27 446	1.13 445	1.04 437	1.14 405	1.11 439	0.94 464	0.93 401	1.00 454	0.24 390	0.22 418	0.21 337	0.19 326	0.26 400	0.27 404

ADCMid	1.22 498	0.57 483	3.17 534	0.54 450	0.44 454	1.07 461	0.77 483	1.31 459	1.13 445	2.14 525	1.48 477	1.49 490	1.47 509	1.65 505	5.30 547	0.26 407	0.24 436	0.29 443	0.32 471	0.38 466	0.36 457

LALA_ROB	0.76 440	0.46 454	0.86 432	0.55 456	0.41 437	1.00 445	0.93 503	1.25 439	1.13 445	1.23 480	1.15 408	1.55 497	0.80 426	1.11 449	0.96 446	0.33 461	0.23 427	0.35 468	0.30 459	0.35 454	0.32 437

Syn2CoEx	0.74 433	0.55 480	1.17 475	0.66 492	0.45 460	0.89 426	0.56 432	1.54 501	1.15 451	0.95 399	1.35 454	1.03 412	1.03 473	0.96 413	0.89 426	0.31 449	0.27 459	0.29 443	0.24 417	0.23 366	0.27 404

PA-Net	0.70 424	0.46 454	0.96 452	0.51 412	0.53 486	0.94 432	0.73 477	1.14 391	1.15 451	0.83 316	0.90 295	0.88 368	0.76 415	1.19 460	0.96 446	0.25 402	0.41 511	0.29 443	0.44 504	0.27 409	0.39 466
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DGSMNet	0.80 445	0.58 486	1.42 499	0.61 478	0.65 506	0.94 432	0.75 481	1.35 471	1.16 453	0.88 359	1.26 435	1.00 404	0.75 406	1.07 442	0.89 426	0.36 478	0.31 481	0.41 491	0.40 493	0.60 512	0.59 515

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

CBMV	0.68 418	0.37 411	0.50 239	0.43 287	0.26 233	1.00 445	0.71 467	1.17 405	1.16 453	1.24 482	1.29 444	1.06 425	0.86 443	0.98 422	0.75 401	0.29 438	0.30 473	0.34 467	0.30 459	0.26 400	0.27 404
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
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

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

ADCPNet	1.11 490	0.53 467	3.26 535	0.55 456	0.44 454	1.47 497	0.83 493	1.21 421	1.17 456	1.26 485	1.42 467	1.67 503	1.12 484	1.48 496	3.86 540	0.30 445	0.29 468	0.30 453	0.32 471	0.37 464	0.37 463

NVstereo2D	0.62 407	0.32 383	0.82 414	0.50 400	0.44 454	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	0.33 461	0.16 326	0.29 443	0.20 349	0.43 480	0.46 494

MDST_ROB	0.97 475	0.29 356	1.02 462	0.64 488	0.43 449	2.64 530	0.82 491	1.68 518	1.18 460	2.89 537	1.82 498	0.97 395	0.75 406	1.83 515	0.89 426	0.26 407	0.22 418	0.32 460	0.28 452	0.26 400	0.26 394

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	1.19 461	0.78 295	1.15 408	1.38 480	0.56 290	1.03 438	0.56 346	0.18 260	0.15 300	0.25 398	0.21 368	0.15 152	0.13 103

otaku	1.10 487	0.96 516	0.96 452	1.37 532	1.06 530	1.65 509	0.72 472	1.46 493	1.19 461	1.10 461	1.32 449	1.32 464	0.95 466	1.29 473	0.81 416	0.89 527	0.46 520	1.24 531	0.50 517	1.86 533	0.89 524

GwcNet	0.73 428	0.39 424	1.37 494	0.53 438	0.43 449	1.10 464	0.52 414	1.27 446	1.19 461	1.05 442	1.41 463	1.06 425	0.86 443	0.98 422	1.01 455	0.26 407	0.24 436	0.24 385	0.23 403	0.23 366	0.28 414

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	1.20 464	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

GANetREF_RVC	0.82 448	0.77 502	0.95 451	0.68 497	0.43 449	1.15 474	1.06 511	1.19 411	1.20 464	1.03 432	1.02 353	1.10 437	0.89 453	1.20 463	0.78 405	0.49 505	0.39 506	0.58 515	0.39 490	0.69 513	0.49 500
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NaN_ROB	0.73 428	0.46 454	0.89 441	0.52 429	0.34 399	0.98 442	1.11 513	1.28 451	1.20 464	1.27 486	0.96 322	1.08 430	0.79 422	1.34 483	0.78 405	0.24 390	0.30 473	0.23 371	0.24 417	0.23 366	0.26 394

RYNet	0.76 440	0.37 411	0.74 394	0.54 450	0.67 509	1.35 490	0.68 461	1.28 451	1.21 467	1.10 461	0.90 295	1.31 462	0.94 464	1.01 433	1.30 486	0.22 354	0.16 326	0.27 424	0.23 403	0.43 480	0.45 490

pcwnet_v2	0.60 397	0.29 356	0.89 441	0.46 351	0.36 412	0.62 319	0.38 283	1.33 468	1.24 468	1.02 429	1.27 439	0.71 291	0.59 312	0.71 304	0.51 321	0.28 428	0.21 409	0.24 385	0.23 403	0.29 419	0.30 425

SPS-STEREO	1.29 505	0.94 515	1.10 468	1.05 524	1.03 527	1.48 498	0.91 499	1.57 508	1.24 468	2.13 522	1.90 502	1.94 512	1.46 507	1.77 511	1.64 503	0.97 529	0.94 549	0.90 525	0.89 535	0.96 524	0.97 529
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ITSA-stereo	0.54 350	0.29 356	0.55 294	0.41 215	0.23 126	0.59 308	0.35 239	1.31 459	1.25 470	0.82 309	0.80 244	0.72 306	0.58 306	0.89 384	0.72 396	0.22 354	0.18 374	0.23 371	0.22 390	0.22 346	0.29 420

Ntro	1.15 492	1.00 520	1.00 458	1.49 533	1.20 532	1.69 513	0.81 489	1.39 477	1.25 470	1.01 425	1.28 440	1.31 462	1.00 470	1.31 480	0.89 426	1.10 535	0.43 516	1.36 532	0.51 518	1.95 535	0.99 531

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	1.25 470	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

DISCO	0.72 427	0.27 326	0.72 385	0.45 326	0.31 350	1.12 470	0.53 418	1.32 465	1.25 470	0.84 322	1.07 379	1.52 495	0.87 446	1.82 514	1.08 473	0.20 318	0.15 300	0.18 224	0.16 215	0.24 379	0.24 382

Wz-Net-MNSev	0.81 447	0.42 443	1.64 514	0.51 412	0.41 437	1.46 496	0.95 504	1.24 433	1.26 474	1.31 488	1.25 431	1.17 450	0.83 432	1.21 464	1.06 468	0.22 354	0.19 392	0.24 385	0.23 403	0.29 419	0.26 394

MSMD_ROB	1.25 501	0.51 463	0.64 346	0.60 473	0.50 480	1.66 510	0.67 458	1.26 441	1.26 474	2.64 534	3.82 541	3.06 531	3.20 546	1.45 493	0.91 435	0.46 499	0.41 511	0.49 507	0.51 518	0.47 489	0.45 490

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	1.28 476	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	0.24 417	0.15 152	0.15 170

Wz-Net-SNSev	0.99 479	0.80 505	3.00 531	0.57 463	0.46 469	0.94 432	1.22 523	1.40 481	1.28 476	1.04 437	1.33 450	1.46 485	0.90 456	2.06 522	1.65 504	0.26 407	0.24 436	0.25 398	0.26 440	0.33 442	0.30 425

dad	0.61 401	0.53 467	0.72 385	0.44 312	0.31 350	0.64 334	0.37 265	0.85 280	1.28 476	1.05 442	1.17 418	1.18 451	0.61 324	0.70 294	0.54 342	0.36 478	0.23 427	0.37 478	0.21 368	0.31 431	0.23 371

RP	0.80 445	0.38 419	0.73 390	0.67 494	0.59 498	0.82 409	0.57 434	1.21 421	1.28 476	1.03 432	1.68 490	1.45 484	1.49 510	1.08 445	0.90 432	0.36 478	0.31 481	0.37 478	0.30 459	0.36 458	0.36 457

AnyNet_C32	1.27 503	0.72 500	3.33 536	0.59 471	0.56 491	1.51 502	1.53 535	1.27 446	1.28 476	1.52 498	1.48 477	1.38 480	1.23 493	1.64 504	5.26 545	0.30 445	0.29 468	0.29 443	0.34 479	0.38 466	0.44 488

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	1.28 476	0.87 349	1.33 450	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

WCMA_ROB	1.22 498	0.39 424	0.93 445	0.51 412	0.45 460	1.44 495	0.79 487	1.20 418	1.30 482	2.99 543	3.94 544	3.30 536	2.17 533	1.42 489	1.31 487	0.46 499	0.35 498	0.35 468	0.37 485	0.41 474	0.42 479

SGM_RVC	1.04 482	0.30 371	0.47 205	0.41 215	0.23 126	1.73 515	0.77 483	1.63 514	1.30 482	2.39 530	1.99 505	2.64 525	1.78 521	2.22 528	1.40 491	0.28 428	0.27 459	0.27 424	0.25 430	0.25 390	0.25 390
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FAT-Stereo	0.75 437	0.34 396	0.81 413	0.51 412	0.38 421	0.78 388	0.63 454	1.39 477	1.32 484	1.05 442	1.40 461	1.58 500	1.14 487	0.92 397	0.91 435	0.29 438	0.28 466	0.28 435	0.23 403	0.28 417	0.41 476

pmcnn	1.27 503	0.31 380	1.14 473	0.41 215	0.23 126	0.97 437	0.71 467	1.23 432	1.32 484	1.83 514	2.34 513	11.25 560	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

iResNet_ROB	0.55 359	0.24 245	0.61 331	0.38 127	0.22 98	0.66 348	0.30 152	1.59 510	1.33 486	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

PASM	0.96 473	0.71 499	2.05 524	0.72 506	0.72 514	0.84 417	0.92 501	1.14 391	1.34 487	1.25 483	1.22 427	1.34 472	1.07 478	1.31 480	1.11 474	0.53 510	0.57 527	0.59 516	0.67 526	0.56 511	0.57 514

MFN_U_SF_RVC	1.14 491	0.63 491	2.33 527	0.69 500	0.46 469	2.04 521	0.70 465	1.90 526	1.37 488	1.62 502	1.56 483	1.94 512	1.36 500	1.73 510	1.90 509	0.41 493	0.38 502	0.45 496	0.48 512	0.45 484	0.47 496

AF-Net	0.85 459	0.41 438	0.87 437	0.66 492	0.54 489	0.96 436	0.52 414	1.66 516	1.37 488	1.03 432	2.04 508	1.46 485	1.36 500	1.19 460	1.05 467	0.34 469	0.24 436	0.39 484	0.28 452	0.31 431	0.26 394

SGM+DAISY	1.52 517	0.99 518	1.61 512	1.01 520	1.02 526	1.86 519	1.19 520	1.49 495	1.38 490	2.96 541	3.00 530	2.79 527	1.94 524	1.88 516	1.62 502	0.98 531	0.97 551	0.91 527	0.91 536	0.94 523	0.99 531

stereogan	0.83 453	0.33 391	0.89 441	0.61 478	0.51 482	1.80 516	0.50 405	1.41 483	1.39 491	1.05 442	1.47 476	1.56 499	1.04 475	1.32 482	0.87 423	0.29 438	0.29 468	0.29 443	0.25 430	0.39 470	0.40 471

FCDSN-DC	1.43 514	0.57 483	0.69 374	0.74 508	0.59 498	1.42 494	0.65 457	1.40 481	1.41 492	3.31 547	4.42 550	4.57 542	3.01 544	1.70 508	1.19 481	0.46 499	0.42 513	0.48 504	0.47 508	0.51 499	0.51 507
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FBW_ROB	0.94 471	0.54 474	1.03 463	0.56 459	0.42 446	1.16 476	0.76 482	1.56 506	1.41 492	1.38 493	1.33 450	1.47 487	1.07 478	2.94 540	1.14 477	0.26 407	0.32 488	0.45 496	0.30 459	0.34 449	0.30 425

Wz-Net-TNSev	1.23 500	1.24 527	5.25 545	0.51 412	0.43 449	1.49 501	1.09 512	1.58 509	1.42 494	1.25 483	1.26 435	1.58 500	1.52 511	1.97 519	1.95 510	0.33 461	0.32 488	0.26 416	0.30 459	0.41 474	0.43 484

MeshStereo	1.38 510	0.45 449	0.58 317	0.45 326	0.35 405	1.63 508	0.60 447	2.07 528	1.43 495	4.49 552	3.32 536	4.67 543	2.08 530	2.08 524	1.32 488	0.36 478	0.36 500	0.37 478	0.32 471	0.32 437	0.34 448
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
MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 483	0.61 489	1.82 519	0.69 500	0.51 482	2.62 529	1.69 542	1.28 451	1.44 496	1.39 494	1.56 483	1.34 472	0.91 457	1.68 507	0.95 444	0.38 487	0.39 506	0.46 499	0.61 525	0.41 474	0.43 484

ADCL	1.10 487	0.42 443	1.57 507	0.51 412	0.41 437	1.71 514	0.92 501	1.36 475	1.45 497	1.33 489	1.56 483	1.22 456	1.26 496	1.45 493	5.27 546	0.22 354	0.19 392	0.25 398	0.25 430	0.29 419	0.29 420

DispFullNet	1.64 521	2.64 556	3.14 533	2.57 550	1.78 542	1.32 488	0.55 428	1.42 488	1.45 497	1.89 516	1.48 477	1.55 497	2.35 536	2.08 524	1.12 476	0.60 517	0.19 392	2.33 548	0.73 529	2.35 544	1.30 541

AnyNet_C01	1.63 520	1.16 525	7.38 549	0.65 490	0.56 491	2.25 525	1.53 535	1.53 500	1.46 499	1.71 510	1.95 503	1.83 507	1.41 504	2.48 533	4.42 543	0.33 461	0.32 488	0.32 460	0.34 479	0.45 484	0.50 503

SAMSARA	1.15 492	0.69 495	1.44 501	1.09 525	0.93 518	2.10 523	1.87 549	1.64 515	1.47 500	1.64 504	1.21 425	2.06 515	1.14 487	1.61 501	1.50 499	0.39 488	0.45 518	0.36 473	0.38 488	0.50 496	0.51 507

CSAN	0.88 463	0.52 465	0.93 445	0.61 478	0.42 446	1.19 481	1.11 513	1.27 446	1.48 501	1.37 491	1.44 470	1.37 476	1.30 497	1.46 495	1.01 455	0.39 488	0.31 481	0.36 473	0.37 485	0.35 454	0.36 457

DPSNet	1.08 486	0.44 448	2.64 530	0.54 450	0.42 446	1.59 505	1.25 524	2.39 535	1.50 502	1.13 467	1.12 394	1.51 493	2.19 534	1.44 492	1.51 500	0.35 475	0.25 444	0.25 398	0.21 368	0.49 494	0.39 466

PWC_ROB	0.92 466	0.57 483	1.64 514	0.53 438	0.33 387	0.93 430	0.39 301	1.42 488	1.51 503	1.66 506	2.57 520	1.18 451	1.11 482	1.50 497	1.54 501	0.26 407	0.18 374	0.28 435	0.20 349	0.30 427	0.32 437

RainbowNet	1.42 513	1.53 537	1.31 489	1.93 540	1.46 534	1.52 503	1.03 509	1.67 517	1.55 504	1.23 480	1.59 486	1.54 496	1.21 491	1.40 485	1.03 460	1.70 542	0.70 531	1.82 537	0.80 532	2.11 539	1.22 537

FC-DCNN	1.67 522	0.53 467	0.68 365	0.62 482	0.49 476	1.62 507	0.71 467	1.77 523	1.55 504	4.73 555	4.66 552	5.82 551	3.94 550	2.13 526	1.42 492	0.47 502	0.42 513	0.47 500	0.46 505	0.48 490	0.47 496

FC-DCNN v2	1.74 523	0.53 467	0.68 365	0.62 482	0.49 476	1.67 511	0.71 467	1.85 525	1.57 506	4.84 556	5.01 554	6.42 555	3.92 549	2.24 529	1.43 494	0.47 502	0.42 513	0.47 500	0.46 505	0.48 490	0.47 496

XQC	0.97 475	0.70 496	1.54 506	0.70 503	0.55 490	1.48 498	0.81 489	1.41 483	1.57 506	1.21 474	1.12 394	1.33 469	1.04 475	1.55 499	2.00 514	0.39 488	0.25 444	0.37 478	0.32 471	0.55 506	0.49 500

MFMNet_re	1.17 495	0.99 518	1.31 489	1.02 522	0.95 520	1.32 488	1.32 527	1.44 490	1.58 508	1.72 511	1.70 493	1.21 453	1.57 512	1.16 456	1.04 465	0.88 526	0.76 538	0.79 522	0.75 530	0.90 520	0.94 525

PDISCO_ROB	0.96 473	0.51 463	1.13 471	1.03 523	1.00 525	1.81 517	0.77 483	1.72 520	1.60 509	1.09 457	1.19 423	1.34 472	0.80 426	1.62 502	1.01 455	0.58 516	0.22 418	0.45 496	0.40 493	0.50 496	0.41 476

Consistency-Raft	1.01 481	0.82 506	1.27 484	0.85 514	0.97 522	0.81 406	0.83 493	1.35 471	1.61 510	1.06 451	1.66 489	1.11 439	0.93 461	0.93 401	1.11 474	0.65 518	0.75 536	0.79 522	0.91 536	1.09 527	0.79 522

S-Stereo	0.76 440	0.36 409	1.10 468	0.57 463	0.46 469	0.83 412	0.59 444	1.31 459	1.62 511	0.98 417	1.41 463	1.11 439	0.93 461	0.85 372	1.07 471	0.27 417	0.31 481	0.28 435	0.25 430	0.33 442	0.50 503

NVStereoNet_ROB	1.31 507	0.96 516	1.33 491	0.90 516	0.92 517	1.15 474	1.05 510	1.49 495	1.62 511	1.63 503	2.51 518	2.31 520	1.62 514	2.16 527	1.42 492	0.81 524	0.73 532	0.79 522	1.02 540	0.73 515	0.97 529
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet-4b	1.43 514	1.34 531	1.28 485	1.95 541	1.60 536	1.93 520	0.77 483	1.59 510	1.64 513	1.05 442	1.60 487	2.10 517	0.92 459	1.79 513	0.84 419	1.76 544	0.35 498	2.03 543	0.67 526	2.16 540	1.18 536

LRCNet_RVC	21.27 569	31.14 573	21.46 563	28.97 571	23.77 569	3.11 541	0.62 451	20.94 571	1.64 513	25.57 572	28.13 572	21.96 572	14.74 562	21.99 573	16.44 563	29.16 577	14.92 571	33.57 573	31.28 573	29.67 575	26.33 573

FINET	0.75 437	0.45 449	1.38 495	0.48 379	0.46 469	0.98 442	1.00 508	1.22 428	1.69 515	0.91 383	1.25 431	0.74 315	0.74 403	1.09 446	0.82 417	0.37 482	0.31 481	0.27 424	0.24 417	0.35 454	0.34 448

LSM	4.83 553	0.83 509	11.23 554	0.76 511	56.73 575	1.10 464	1.18 519	1.35 471	1.70 516	2.13 522	2.34 513	1.34 472	1.19 490	1.52 498	1.23 483	0.34 469	0.50 523	0.39 484	0.47 508	0.51 499	9.82 564

MADNet+	2.28 537	2.56 553	10.82 553	1.25 529	0.96 521	2.77 535	1.44 534	2.34 533	1.76 517	1.36 490	1.78 497	1.84 509	1.74 520	6.33 555	4.57 544	0.67 519	0.66 530	0.59 516	0.54 521	0.84 518	0.81 523

WZ-Net	1.29 505	0.64 492	5.42 546	0.64 488	0.52 484	1.37 491	1.29 526	1.41 483	1.77 518	1.56 500	1.69 492	1.74 504	1.41 504	2.50 535	2.16 520	0.28 428	0.21 409	0.23 371	0.25 430	0.39 470	0.41 476

RTSC	0.93 467	0.54 474	1.59 508	0.56 459	0.40 432	1.17 480	0.55 428	1.44 490	1.82 519	1.53 499	1.26 435	1.15 449	0.82 430	1.70 508	2.44 523	0.26 407	0.20 401	0.23 371	0.24 417	0.31 431	0.32 437

ACVNet_1	1.55 518	1.36 532	1.35 493	1.96 542	1.63 537	1.83 518	0.96 506	2.09 529	1.85 520	1.43 495	1.54 481	2.31 520	1.68 518	1.42 489	1.18 479	1.76 544	0.51 524	2.05 545	0.59 523	2.24 543	1.30 541

ADCS	1.60 519	0.70 496	4.02 539	0.61 478	0.53 486	1.31 487	1.11 513	1.71 519	1.86 521	1.97 520	1.68 490	1.51 493	1.46 507	2.07 523	9.20 554	0.34 469	0.32 488	0.33 465	0.36 483	0.45 484	0.46 494

DeepPrunerF	0.93 467	0.55 480	3.88 537	0.70 503	0.81 515	0.72 372	0.74 479	1.28 451	1.97 522	0.95 399	1.02 353	0.87 364	0.85 439	1.16 456	1.07 471	0.35 475	0.29 468	0.43 493	0.40 493	0.31 431	0.33 446

JetBlue	3.02 542	1.39 533	7.91 550	1.17 527	1.49 535	8.53 555	7.94 559	2.82 537	1.98 523	2.15 526	2.69 525	3.32 537	3.01 544	6.66 556	3.81 538	0.79 522	0.78 539	0.75 520	0.76 531	1.04 525	1.33 543

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 510	0.91 514	2.11 525	0.89 515	0.57 496	4.27 549	1.79 546	1.55 502	2.00 524	1.64 504	1.85 500	1.83 507	1.44 506	1.89 518	1.49 498	0.49 505	0.40 509	0.56 513	0.58 522	0.75 516	0.52 509

SuperB	1.00 480	0.41 438	4.03 540	0.45 326	0.32 375	0.99 444	0.49 399	1.09 371	2.09 525	1.10 461	1.10 387	0.74 315	0.83 432	1.13 450	1.75 506	0.20 318	0.15 300	0.17 179	0.15 187	2.50 548	0.27 404

SHD	0.98 477	0.54 474	1.30 488	0.63 485	0.50 480	1.14 472	0.50 405	1.80 524	2.20 526	1.66 506	1.39 460	1.47 487	1.21 491	1.40 485	1.80 507	0.32 454	0.27 459	0.32 460	0.34 479	0.41 474	0.44 488

IMH-64-1	1.96 527	1.64 542	1.26 481	2.26 546	1.91 545	2.30 527	1.35 530	2.99 539	2.29 527	1.70 508	2.79 527	2.47 523	1.66 516	2.33 530	1.95 510	2.07 547	0.74 534	2.44 549	1.04 542	2.40 545	1.59 547

IMH-64	1.96 527	1.64 542	1.26 481	2.26 546	1.91 545	2.30 527	1.35 530	2.99 539	2.29 527	1.70 508	2.79 527	2.47 523	1.66 516	2.33 530	1.95 510	2.07 547	0.74 534	2.44 549	1.04 542	2.40 545	1.59 547

RTS	2.03 530	1.03 522	11.50 555	0.68 497	0.63 504	2.71 531	1.56 537	1.55 502	2.32 529	1.93 517	2.57 520	1.32 464	1.32 498	5.20 552	4.30 541	0.31 449	0.23 427	0.29 443	0.30 459	0.41 474	0.40 471

RTSA	2.03 530	1.03 522	11.50 555	0.68 497	0.63 504	2.71 531	1.56 537	1.55 502	2.32 529	1.93 517	2.57 520	1.32 464	1.32 498	5.20 552	4.30 541	0.31 449	0.23 427	0.29 443	0.30 459	0.41 474	0.40 471

PWCDC_ROB	0.93 467	0.54 474	0.97 456	0.78 512	0.41 437	1.03 453	0.42 345	1.39 477	2.34 531	1.04 437	3.73 540	0.80 346	1.12 484	1.29 473	1.04 465	0.37 482	0.22 418	0.24 385	0.20 349	0.36 458	0.31 433

PWCK	2.06 532	1.75 545	4.11 541	1.69 535	0.93 518	3.13 542	2.86 556	2.18 532	2.41 532	2.38 529	2.33 512	2.22 518	1.85 523	3.52 544	2.20 521	1.65 541	0.73 532	1.52 534	0.83 534	1.81 531	1.02 534

ELAS	1.77 526	0.64 492	1.10 468	0.72 506	0.58 497	3.37 544	1.76 544	2.54 536	2.57 533	3.77 550	3.96 545	2.83 528	3.44 547	2.34 532	2.73 530	0.53 510	0.47 521	0.50 509	0.48 512	0.55 506	0.55 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TCMNet-wrong-test	9.08 560	10.58 564	9.58 552	19.64 566	17.64 565	12.69 562	8.93 560	13.77 566	2.58 534	4.67 554	5.19 557	14.57 563	11.02 561	7.21 559	9.81 555	5.58 565	0.89 544	3.76 562	3.10 561	10.41 565	10.02 565

ACVNet_2	1.74 523	1.30 530	1.62 513	1.81 537	1.63 537	2.28 526	1.34 529	2.35 534	2.64 535	1.82 513	2.55 519	2.99 529	1.71 519	1.67 506	1.20 482	1.48 539	0.59 528	1.81 536	0.71 528	2.09 538	1.29 540

EDNetEfficientorigin	9.96 561	1.17 526	175.17 580	0.49 389	0.37 415	1.13 471	0.74 479	1.27 446	2.70 536	3.16 546	2.49 517	2.28 519	2.15 532	1.88 516	2.27 522	0.21 334	0.19 392	0.25 398	0.20 349	0.54 504	0.53 511

EDNetEfficient	1.47 516	0.82 506	6.28 548	0.48 379	0.40 432	0.73 376	0.83 493	0.95 318	2.77 537	3.48 549	1.95 503	1.64 502	2.12 531	1.42 489	3.84 539	0.21 334	0.19 392	0.21 337	0.21 368	0.43 480	0.42 479

ELAS_RVC	1.76 525	0.64 492	1.20 476	0.74 508	0.59 498	2.18 524	2.53 554	2.10 530	2.85 538	3.46 548	3.41 539	3.12 532	4.11 551	2.69 538	2.53 528	0.54 513	0.47 521	0.51 511	0.48 512	0.55 506	0.55 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	1.34 508	0.70 496	1.42 499	0.78 512	0.65 506	1.68 512	0.91 499	2.12 531	3.01 539	2.25 527	2.35 515	1.90 510	1.99 528	1.98 520	2.14 518	0.40 492	0.38 502	0.49 507	0.37 485	0.51 499	0.67 516

IMH	2.15 535	1.66 544	1.29 486	2.25 545	1.92 547	2.87 537	1.33 528	3.25 542	3.04 540	1.87 515	3.33 538	3.00 530	2.03 529	2.80 539	1.95 510	2.09 549	0.78 539	2.45 551	1.05 545	2.44 547	1.62 549

WAO-7	1.96 527	1.24 527	1.52 503	1.28 530	1.06 530	2.92 539	1.64 540	3.32 543	3.05 541	2.28 528	3.32 536	3.19 534	2.38 537	3.39 542	2.49 527	1.02 532	0.92 545	1.06 529	1.04 542	1.05 526	0.99 531

notaker	2.87 539	2.31 552	2.01 523	3.03 556	2.60 557	2.94 540	1.82 547	3.43 545	3.06 542	2.89 537	4.21 548	6.15 554	2.71 539	3.42 543	2.90 531	2.67 557	1.18 553	3.00 559	1.67 555	3.13 554	2.26 554

SANet	1.15 492	0.45 449	1.40 497	0.50 400	0.32 375	1.54 504	1.21 521	1.49 495	3.35 543	1.61 501	2.41 516	2.32 522	1.80 522	1.57 500	1.27 485	0.28 428	0.25 444	0.26 416	0.24 417	0.36 458	0.32 437

WAO-6	2.11 534	1.52 536	1.25 480	1.73 536	1.69 541	2.72 533	1.62 539	3.15 541	3.64 544	2.01 521	3.28 534	3.52 540	2.20 535	2.59 536	2.48 526	1.31 538	0.92 545	2.04 544	1.22 551	1.89 534	1.35 545

JetRed	5.38 556	6.17 561	12.68 558	2.38 548	2.85 558	12.60 561	11.17 562	4.60 553	3.74 545	3.87 551	3.85 542	4.83 544	4.13 552	6.81 557	12.18 559	2.18 550	2.95 560	2.19 547	1.98 556	3.49 557	3.01 559

MADNet++	4.18 548	2.72 558	4.00 538	3.80 561	3.44 560	4.72 550	4.05 558	4.01 551	3.74 545	4.52 553	5.14 556	4.20 541	4.89 555	7.04 558	6.39 548	3.79 560	3.70 561	3.27 561	2.70 560	3.68 558	3.74 561

Dean	2.07 533	1.39 533	1.69 518	2.17 544	1.83 544	2.75 534	1.28 525	3.49 547	3.80 547	2.13 522	3.30 535	3.18 533	1.98 527	1.78 512	1.72 505	1.73 543	0.79 542	1.99 539	0.91 536	2.17 541	1.34 544

DPSimNet_ROB	5.19 555	2.71 557	18.56 559	2.59 551	2.49 553	4.25 548	10.93 561	3.33 544	3.93 548	5.02 557	4.52 551	5.74 549	10.18 557	5.44 554	8.79 553	2.40 553	2.47 558	2.48 552	2.54 558	2.56 549	2.87 558

LVE	2.20 536	1.47 535	1.44 501	2.06 543	1.80 543	2.79 536	1.77 545	2.96 538	3.94 549	1.95 519	4.29 549	3.47 539	1.97 525	2.48 533	1.85 508	2.06 546	0.88 543	2.06 546	1.13 547	2.17 541	1.53 546

SGM-ForestM	4.73 551	0.34 396	1.05 465	0.46 351	0.28 291	10.26 556	3.48 557	4.52 552	5.16 550	8.68 561	7.48 559	18.87 569	10.80 560	11.26 563	10.01 556	0.32 454	0.34 496	0.32 460	0.32 471	0.29 419	0.30 425

ktn	3.02 542	2.27 551	1.85 520	2.89 555	2.54 556	3.72 545	2.14 551	3.79 550	5.33 551	2.82 536	5.09 555	5.95 552	2.54 538	3.34 541	2.58 529	2.65 556	1.44 556	2.78 557	2.03 557	2.61 550	2.10 553

tt	6.21 557	0.22 190	5.88 547	3.55 560	2.07 548	11.25 560	19.19 564	11.84 563	5.47 552	2.71 535	2.18 510	4.87 545	6.25 556	3.71 545	7.09 550	8.31 566	11.17 570	4.91 563	5.39 565	5.72 561	2.42 555

KSHMR	2.64 538	1.96 548	1.86 521	2.69 554	2.44 552	2.88 538	2.04 550	3.46 546	6.31 553	2.51 533	3.27 533	3.39 538	1.97 525	2.59 536	2.08 517	2.48 554	1.41 555	2.80 558	1.51 554	2.98 553	2.09 552

HanzoNet	6.97 559	2.57 554	4.66 544	3.29 558	2.96 559	3.75 546	2.35 552	5.08 558	7.11 554	14.46 570	13.06 563	17.69 567	22.95 573	13.72 564	6.61 549	4.36 561	1.96 557	3.14 560	2.59 559	3.88 560	3.19 560

coex-ft	6.50 558	1.57 538	87.99 579	0.49 389	0.38 421	1.41 493	1.21 521	1.21 421	7.96 555	12.14 563	2.78 526	2.74 526	3.83 548	1.30 479	3.19 533	0.24 390	0.23 427	0.27 424	0.24 417	0.48 490	0.40 471

USTest	12.98 564	14.10 565	19.89 560	16.19 565	14.95 562	20.69 566	31.85 570	16.52 567	10.99 556	8.83 562	9.55 562	13.88 562	10.36 558	16.06 565	21.35 566	3.19 559	4.82 562	5.08 565	5.36 564	8.77 564	7.20 563

TorneroNet-64	3.54 545	1.89 546	1.59 508	2.62 553	2.29 550	6.88 554	1.72 543	4.72 556	11.88 557	2.43 531	5.46 558	8.16 557	2.80 542	4.13 550	3.03 532	2.25 552	0.75 536	2.57 553	1.09 546	2.65 551	1.84 551

UNDER WATER-64	3.72 547	2.07 549	4.57 543	3.30 559	2.52 555	5.61 553	2.63 555	3.67 549	12.27 558	3.09 544	2.66 524	5.99 553	4.74 554	3.93 549	3.57 535	2.54 555	1.24 554	2.65 554	1.48 553	3.21 555	2.62 557

WAO-8	3.00 540	1.60 539	1.52 503	1.82 538	1.65 539	5.57 551	1.35 530	4.65 554	12.37 559	2.89 537	4.04 546	4.89 546	2.78 540	3.73 546	2.44 523	1.29 536	0.93 547	2.00 540	1.16 549	2.02 536	1.23 538

Venus	3.00 540	1.60 539	1.52 503	1.82 538	1.65 539	5.57 551	1.35 530	4.65 554	12.37 559	2.89 537	4.04 546	4.89 546	2.78 540	3.73 546	2.44 523	1.29 536	0.93 547	2.00 540	1.16 549	2.02 536	1.23 538

MANE	4.73 551	0.54 474	0.77 402	0.69 500	0.60 501	10.35 557	1.67 541	8.68 560	12.66 561	6.90 560	9.43 561	11.59 561	10.59 559	8.26 560	8.41 552	0.51 508	0.45 518	0.48 504	1.02 540	0.50 496	0.50 503

UNDER WATER	3.63 546	2.12 550	4.11 541	3.17 557	2.51 554	3.77 547	2.45 553	3.53 548	13.66 562	2.98 542	2.92 529	5.75 550	4.13 552	3.85 548	3.75 537	2.84 558	1.11 552	2.71 556	1.41 552	3.26 556	2.50 556

BEATNet-Init1	15.65 565	1.62 541	54.26 577	0.75 510	0.56 491	37.03 575	13.39 563	13.20 564	14.59 563	29.41 576	29.29 576	47.69 579	21.87 572	26.91 574	19.58 564	0.43 498	0.39 506	0.47 500	0.47 508	0.52 502	0.52 509

DGTPSM_ROB	12.12 562	8.03 562	21.12 561	8.97 563	16.81 563	10.68 558	30.77 568	9.14 561	15.23 564	6.55 558	15.49 570	9.02 558	15.13 563	9.26 561	21.71 567	4.58 562	8.60 563	5.07 564	9.26 566	5.88 562	11.06 566

DPSMNet_ROB	12.13 563	8.03 562	21.13 562	9.02 564	16.82 564	10.68 558	30.78 569	9.15 562	15.24 565	6.56 559	15.50 571	9.02 558	15.13 563	9.28 562	21.71 567	4.59 563	8.60 563	5.08 565	9.26 566	5.89 563	11.06 566

Anonymous_1	33.12 571	18.23 566	23.86 564	20.53 567	21.18 568	25.45 567	35.84 571	22.44 575	15.68 566	13.41 564	13.70 567	18.00 568	15.15 565	20.31 566	24.47 569	14.56 573	8.84 565	66.24 577	117.79 577	155.41 580	11.40 568

DPSM_ROB	17.80 566	18.60 567	24.24 568	20.89 568	19.49 566	25.83 568	36.10 572	21.62 573	16.41 567	13.46 565	14.26 568	19.11 570	16.15 566	20.74 567	25.59 570	9.37 568	9.23 566	9.47 568	9.81 568	13.47 566	12.09 569

DPSM	17.80 566	18.60 567	24.24 568	20.89 568	19.49 566	25.83 568	36.10 572	21.62 573	16.41 567	13.46 565	14.26 568	19.11 570	16.15 566	20.74 567	25.59 570	9.37 568	9.23 566	9.47 568	9.81 568	13.47 566	12.09 569

LE_ROB	4.86 554	0.27 326	9.43 551	0.45 326	0.24 166	1.61 506	0.96 506	2.05 527	17.75 569	16.36 571	4.84 553	5.17 548	19.48 571	2.05 521	15.49 562	0.17 224	0.15 300	0.16 140	0.16 215	0.20 309	0.19 279

xxxxx1	36.77 574	19.69 569	24.00 565	62.46 577	66.77 577	27.30 571	39.89 574	20.40 568	18.80 570	14.18 567	13.11 564	17.29 564	17.30 568	21.62 570	27.81 572	13.61 570	18.98 575	111.36 578	133.25 578	28.84 572	38.64 575

tt_ll	36.77 574	19.69 569	24.00 565	62.46 577	66.77 577	27.30 571	39.89 574	20.40 568	18.80 570	14.18 567	13.11 564	17.29 564	17.30 568	21.62 570	27.81 572	13.61 570	18.98 575	111.36 578	133.25 578	28.84 572	38.64 575

ff	36.77 574	19.69 569	24.00 565	62.46 577	66.77 577	27.30 571	39.89 574	20.40 568	18.80 570	14.18 567	13.11 564	17.29 564	17.30 568	21.62 570	27.81 572	13.61 570	18.98 575	111.36 578	133.25 578	28.84 572	38.64 575

TorneroNet	4.49 550	1.92 547	1.65 516	2.60 552	2.29 550	14.95 564	1.86 548	4.86 557	19.56 573	3.10 545	7.52 560	7.00 556	2.90 543	4.48 551	3.66 536	2.24 551	0.78 539	2.68 555	1.14 548	2.79 552	1.80 550

PML	40.49 580	30.31 572	12.46 557	7.19 562	14.30 561	91.44 580	212.44 581	7.73 559	23.24 574	74.44 580	185.05 581	49.81 580	25.78 574	21.34 569	12.84 560	8.71 567	2.93 559	8.43 567	3.24 562	13.77 568	4.45 562

HaxPig	31.93 570	37.19 575	34.22 570	24.41 570	24.94 570	18.53 565	20.18 565	21.15 572	28.84 575	35.74 577	38.86 577	26.18 573	28.75 575	33.85 575	34.15 575	35.89 578	38.80 578	37.79 574	40.52 574	39.33 576	39.33 578

LSM0	38.96 579	37.52 578	48.37 574	43.79 576	91.31 580	52.31 578	72.38 577	43.71 580	32.75 576	27.16 575	28.73 575	38.51 577	32.63 577	41.75 580	51.59 580	18.85 576	18.43 572	19.09 570	19.60 570	27.21 571	33.44 574

Selective-RAFT-Error	35.87 573	37.42 577	48.73 576	42.24 575	39.28 574	52.00 577	72.87 578	43.41 579	32.95 577	26.97 574	28.72 574	38.71 578	33.15 578	41.59 579	51.42 578	18.77 575	18.60 574	19.14 572	19.78 572	27.19 570	24.42 572

CasAABBNet	35.77 572	37.38 576	48.59 575	42.20 574	39.23 573	51.95 576	72.92 579	43.36 578	33.03 578	26.93 573	28.31 573	38.43 576	32.32 576	41.58 578	51.50 579	18.71 574	18.58 573	19.11 571	19.75 571	27.11 569	24.33 571

MEDIAN_ROB	37.35 577	40.72 580	40.37 573	32.26 572	31.80 571	27.29 570	25.02 566	29.47 576	33.43 579	41.99 579	41.60 579	33.48 574	34.37 579	39.66 577	36.94 576	43.49 580	43.96 580	44.07 576	43.35 576	41.32 578	42.43 580

AVERAGE_ROB	37.53 578	40.05 579	40.01 572	34.74 573	33.76 572	28.46 574	25.14 567	32.31 577	34.08 580	41.20 578	40.52 578	34.51 575	34.78 580	39.11 576	37.48 577	42.68 579	43.32 579	43.80 575	42.99 575	40.42 577	41.31 579

test_example2	176.82 581	204.75 581	198.54 581	188.58 581	191.23 581	151.28 581	169.77 580	97.63 581	125.81 581	179.94 581	183.74 580	158.20 581	139.14 581	192.16 581	198.12 581	203.48 581	236.37 581	163.71 581	173.22 581	217.79 581	162.95 581

ccccc		430.66 582		506.24 582	500.20 582	349.93 582		384.19 582		330.97 582		370.48 582		498.75 582		557.84 582	430.47 582	334.14 582	290.91 582	547.74 582

Low-res two-view benchmark