Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.08 1	0.29 199	0.54 7	0.07 192	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 6	0.09 1	0.01 4	0.02 2	0.01 1	0.00 1	0.09 5	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.26 17	0.15 66	0.50 6	0.50 398	0.90 478	0.11 2	0.04 252	0.26 2	1.18 194	0.00 1	0.02 2	0.05 72	0.01 15	0.49 96	0.19 103	0.00 1	0.84 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 69

sCroCo_RVC	0.27 23	0.19 130	2.20 245	0.02 64	0.00 1	0.13 3	0.04 252	1.15 65	0.89 117	0.15 65	0.07 126	0.03 32	0.04 105	0.39 67	0.05 7	0.00 1	0.07 301	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

rvit_stereo_0083	0.19 5	0.16 82	0.60 8	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.02 160	0.72 39	1.53 325	0.09 45	0.02 2	0.05 72	0.02 47	0.31 50	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.05 69

RAStereo	0.24 12	0.44 257	1.96 200	0.06 175	0.01 96	0.18 5	0.01 63	0.95 55	0.49 31	0.14 63	0.06 114	0.05 72	0.05 127	0.26 30	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.00 1

CroCo-Stereo	0.50 95	0.63 332	2.38 275	0.14 265	0.00 1	0.19 6	0.02 160	4.28 340	0.96 149	0.14 63	0.03 65	0.46 201	0.08 181	0.32 52	0.29 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14
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
rvit_stereo_ft	0.47 88	0.79 369	2.69 315	0.01 13	0.00 1	0.21 7	0.01 63	3.45 221	1.45 308	0.03 15	0.05 104	0.08 118	0.02 47	0.28 34	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.17 195

S2M2	0.17 4	0.18 101	0.83 20	0.02 64	0.01 96	0.32 8	0.01 63	0.52 19	0.78 74	0.00 1	0.14 157	0.03 32	0.01 15	0.37 62	0.16 81	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.42 73	0.75 359	1.76 146	0.03 102	0.00 1	0.33 9	0.01 63	3.75 248	0.81 91	0.02 8	0.03 65	0.04 50	0.07 167	0.52 109	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.03 47

LG-Stereo_L1	0.24 12	0.20 140	0.85 23	0.20 304	0.15 306	0.34 10	0.13 349	0.86 50	0.80 86	0.08 42	0.02 2	0.02 6	0.00 1	0.22 20	0.23 130	0.00 1	0.57 386	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.19 208

HUF	0.78 197	0.58 313	2.91 336	0.76 466	1.21 507	0.34 10	0.07 307	1.59 84	1.25 233	0.52 190	0.04 87	0.51 211	0.04 105	0.75 170	0.45 233	0.06 489	2.00 549	0.00 1	0.00 1	0.15 377	2.39 536

mms	0.32 37	0.28 189	0.78 13	0.12 258	0.37 399	0.34 10	0.01 63	0.45 14	0.64 52	0.12 58	0.03 65	0.06 93	0.05 127	0.56 121	0.06 11	0.00 1	0.24 339	0.00 1	0.00 1	0.13 347	2.13 532

fffy	0.33 40	0.35 227	1.42 89	0.21 310	0.46 417	0.34 10	0.01 63	0.94 54	0.20 3	0.04 24	0.03 65	0.06 93	0.01 15	0.22 20	0.17 88	0.00 1	0.56 385	0.00 1	0.00 1	0.13 347	1.39 460

CAS++	0.35 43	0.27 186	1.08 62	0.04 136	0.00 1	0.34 10	0.01 63	4.25 335	0.54 39	0.02 8	0.02 2	0.06 93	0.00 1	0.24 24	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.03 47
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.23 10	0.28 189	1.91 193	0.05 153	0.16 310	0.34 10	0.02 160	0.46 15	0.42 25	0.06 33	0.18 168	0.05 72	0.07 167	0.22 20	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 325	0.01 14

sAnonymous2	0.50 95	0.60 321	4.41 436	0.01 13	0.00 1	0.34 10	0.08 316	2.33 143	1.09 174	0.03 15	0.06 114	0.04 50	0.10 204	0.29 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.35 291

CroCo_RVC	0.50 95	0.60 321	4.41 436	0.01 13	0.00 1	0.34 10	0.08 316	2.33 143	1.09 174	0.03 15	0.06 114	0.04 50	0.10 204	0.29 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.35 291

HART	0.82 205	0.51 285	2.11 233	0.32 354	0.87 475	0.35 18	0.00 1	3.57 228	1.21 212	0.27 123	2.09 414	0.40 195	0.03 80	0.52 109	0.46 242	0.00 1	1.45 536	0.00 1	0.00 1	0.25 444	1.98 526

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 17	0.10 27	0.68 11	0.06 175	0.03 184	0.36 19	0.02 160	1.78 106	1.26 240	0.01 4	0.02 2	0.05 72	0.00 1	0.27 31	0.31 169	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.15 414	0.03 160	0.15 176

StereoAnything_RVC	1.07 293	2.26 514	2.62 310	0.41 370	0.89 477	0.36 19	0.05 273	3.54 225	1.22 216	0.20 94	0.28 205	0.07 112	0.02 47	0.49 96	0.28 156	0.00 1	0.81 426	0.00 1	0.00 1	6.20 541	1.57 477

dual_stereo	0.63 152	0.07 3	0.80 15	0.29 348	0.98 489	0.37 21	0.02 160	4.03 303	1.20 203	0.10 48	0.06 114	0.02 6	0.04 105	1.13 206	0.32 176	0.00 1	1.26 524	0.00 1	0.13 406	0.00 1	1.80 508

MoCha-V2	0.71 177	0.43 253	1.65 120	0.60 419	1.06 499	0.38 22	0.00 1	3.01 191	1.32 273	0.44 162	0.58 283	0.22 170	0.08 181	0.78 176	0.40 221	0.00 1	1.45 536	0.00 1	0.22 464	0.05 212	1.61 486

IGEV++	0.76 190	0.41 249	1.49 95	0.75 464	0.88 476	0.38 22	0.03 217	5.40 444	0.75 69	0.25 115	0.07 126	0.04 50	0.16 245	0.81 187	0.36 197	0.00 1	1.17 519	0.00 1	0.04 358	0.14 361	1.96 525

Selective-IGEV	0.51 99	0.13 56	1.41 88	0.72 453	0.62 451	0.38 22	0.04 252	2.58 156	1.21 212	0.19 86	0.02 2	0.02 6	0.06 150	0.48 91	0.46 242	0.01 424	0.80 423	0.00 1	0.09 386	0.07 253	0.91 416

LGtest1	0.19 5	0.18 101	0.41 3	0.01 13	0.10 275	0.40 25	0.00 1	0.56 25	0.93 132	0.32 137	0.06 114	0.03 32	0.00 1	0.14 8	0.27 153	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.16 187

MaDis-Stereo	0.30 32	0.62 329	1.63 118	0.07 192	0.19 324	0.40 25	0.02 160	1.36 69	0.76 72	0.04 24	0.05 104	0.13 151	0.05 127	0.38 65	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.02 32

AIO_rvc	0.63 152	0.64 336	2.03 213	0.82 475	1.08 502	0.42 27	0.06 300	1.37 70	1.24 222	0.39 149	0.04 87	0.09 127	0.06 150	0.84 190	0.50 260	0.01 424	1.06 490	0.00 1	0.03 344	0.11 325	1.81 509

RSM	0.36 48	0.16 82	0.82 19	0.59 417	0.49 422	0.42 27	0.00 1	1.56 81	1.20 203	0.19 86	0.02 2	0.03 32	0.06 150	0.34 59	0.19 103	0.01 424	0.10 315	0.00 1	0.15 414	0.10 302	0.68 376

AIO_test	0.55 121	0.33 222	2.02 212	0.77 468	1.08 502	0.43 29	0.06 300	0.88 52	0.92 127	0.38 146	0.04 87	0.85 266	0.03 80	0.79 178	0.26 150	0.00 1	0.95 467	0.00 1	0.08 377	0.03 160	1.20 447

MIF-Stereo (partial)	0.37 51	0.39 241	1.98 204	0.02 64	0.00 1	0.43 29	0.02 160	2.35 145	0.61 49	0.18 79	0.10 139	0.07 112	0.07 167	0.61 142	0.40 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.02 32

RSM++	0.35 43	0.18 101	0.88 26	0.63 431	0.47 419	0.44 31	0.00 1	1.41 73	1.20 203	0.05 29	0.02 2	0.01 1	0.07 167	0.33 57	0.18 93	0.01 424	0.02 264	0.00 1	0.17 431	0.14 361	0.73 389

SCV	0.84 214	0.41 249	1.65 120	0.79 470	1.05 498	0.45 32	0.05 273	5.81 470	1.24 222	0.47 171	0.02 2	0.02 6	0.05 127	0.78 176	0.46 242	0.00 1	0.83 432	0.00 1	0.39 520	0.27 457	2.08 528

AIO-Stereo	0.51 99	0.22 155	0.87 25	0.56 409	0.70 461	0.45 32	0.01 63	1.89 116	1.27 246	0.21 100	0.02 2	0.02 6	0.06 150	0.44 83	0.45 233	0.03 466	0.78 419	0.00 1	0.63 536	0.08 265	1.50 467

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 425	20.09 566	11.97 536	0.09 223	0.00 1	0.46 34	0.05 273	0.49 17	0.50 32	0.17 76	0.03 65	0.04 50	0.00 1	0.14 8	0.45 233	0.00 1	0.35 358	0.00 1	0.06 369	0.07 253	1.12 437

GMStereo	0.34 41	1.03 430	2.11 233	0.01 13	0.00 1	0.47 35	0.01 63	0.77 42	1.38 295	0.24 113	0.04 87	0.07 112	0.08 181	0.43 80	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
plain	0.55 121	0.55 298	3.45 383	0.10 235	0.00 1	0.50 36	0.02 160	3.49 223	1.16 185	0.05 29	0.10 139	0.13 151	0.17 250	0.67 156	0.28 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 488	0.01 14

SCV_C0	0.78 197	0.46 265	2.11 233	0.66 437	0.80 468	0.51 37	0.03 217	4.50 355	1.26 240	0.49 183	0.08 132	0.08 118	0.11 213	0.64 149	0.57 273	0.00 1	1.00 484	0.00 1	0.19 445	0.12 335	1.91 523

MonSter	0.42 73	0.09 16	0.95 46	0.01 13	0.06 227	0.51 37	0.00 1	2.61 159	0.82 97	0.11 51	0.02 2	0.05 72	0.01 15	0.58 127	0.37 208	0.00 1	0.93 459	0.00 1	0.34 514	0.00 1	0.88 412

MGS-Stereo	0.35 43	0.20 140	1.15 70	0.04 136	0.00 1	0.52 39	0.01 63	0.52 19	0.80 86	0.03 15	2.86 446	0.04 50	0.03 80	0.28 34	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 499	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.61 143	0.21 147	1.12 66	0.17 280	1.20 505	0.64 40	0.02 160	0.33 6	0.71 62	0.39 149	0.05 104	0.05 72	0.05 127	1.92 255	0.48 253	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.24 481	1.85 534	2.11 531

rvit_stereo_0081	0.26 17	0.24 164	0.80 15	0.00 1	0.00 1	0.73 41	0.01 63	1.39 71	1.43 302	0.11 51	0.02 2	0.03 32	0.02 47	0.28 34	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14

rvit_stereo_0082	0.26 17	0.24 164	0.80 15	0.00 1	0.00 1	0.73 41	0.01 63	1.39 71	1.43 302	0.11 51	0.02 2	0.03 32	0.02 47	0.28 34	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14

anonymity	0.99 273	0.18 101	1.80 155	0.39 367	0.67 455	0.74 43	0.01 63	5.09 415	2.13 416	1.34 310	1.30 367	0.80 263	1.62 440	0.82 188	0.64 287	0.03 466	0.59 394	0.00 1	0.48 525	0.02 91	1.15 442

rvit_stereo_0081_aga	0.29 26	0.49 276	1.78 152	0.00 1	0.00 1	0.78 44	0.02 160	0.99 58	1.10 177	0.05 29	0.02 2	0.05 72	0.03 80	0.29 40	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.05 69

3w_stereo	0.41 69	0.09 16	1.15 70	0.03 102	0.09 264	0.79 45	0.00 1	2.32 142	0.94 137	0.16 71	0.02 2	0.03 32	0.03 80	0.48 91	0.29 160	0.00 1	0.98 483	0.00 1	0.21 459	0.00 1	0.58 354

4w-stereo	0.40 68	0.07 3	1.09 64	0.01 13	0.13 291	0.80 46	0.00 1	1.75 103	0.96 149	0.21 100	0.02 2	0.02 6	0.05 127	0.52 109	0.31 169	0.00 1	0.93 459	0.00 1	0.28 502	0.00 1	0.74 392

ours_stereo	0.32 37	0.30 200	1.12 66	0.08 204	0.30 389	0.80 46	0.04 252	0.54 22	0.70 61	0.06 33	0.03 65	0.06 93	0.03 80	0.50 103	0.06 11	0.00 1	0.03 275	0.00 1	0.00 1	0.14 361	1.62 487

castereo	0.42 73	0.31 208	0.60 8	0.01 13	0.05 221	0.81 48	0.04 252	3.96 287	0.81 91	0.15 65	0.02 2	0.08 118	0.14 232	0.25 25	0.48 253	0.00 1	0.19 335	0.00 1	0.22 464	0.02 91	0.19 208

rvit_0105_6	0.46 87	0.36 230	1.89 190	0.01 13	0.00 1	0.83 49	0.01 63	3.37 216	1.92 397	0.06 33	0.05 104	0.09 127	0.02 47	0.27 31	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.15 176

rvit_0105_4	0.52 107	0.47 271	2.33 269	0.01 13	0.00 1	0.83 49	0.01 63	3.89 280	1.78 382	0.12 58	0.10 139	0.12 143	0.03 80	0.39 67	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.13 160

Occ-G	0.60 140	0.31 208	1.80 155	0.41 370	0.56 430	0.83 49	0.04 252	0.82 47	1.20 203	0.26 119	0.54 272	1.33 314	0.05 127	0.42 76	0.86 330	0.00 1	0.68 402	0.00 1	0.15 414	0.17 400	1.54 474

IGEVStereo-DCA	0.88 225	1.21 452	1.81 163	0.18 282	0.16 310	0.83 49	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.40 154	0.04 87	0.06 93	0.09 196	6.04 420	2.22 423	0.00 1	0.48 370	0.00 1	0.15 414	0.16 386	1.76 498

rrr	1.15 318	1.21 452	5.05 461	0.18 282	0.16 310	0.83 49	0.06 300	2.88 173	1.44 305	0.40 154	0.04 87	0.06 93	0.09 196	6.04 420	2.22 423	0.00 1	0.48 370	0.00 1	0.19 445	0.16 386	1.59 484

DilatedVolume-Stereo	0.27 23	0.13 56	1.24 79	0.02 64	0.08 253	0.87 54	0.05 273	0.54 22	0.35 20	0.10 48	0.25 196	0.16 159	0.15 236	0.33 57	0.60 277	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.03 344	0.03 160	0.33 285

CASnet	0.21 9	0.22 155	0.95 46	0.01 13	0.00 1	0.87 54	0.01 63	0.55 24	0.88 112	0.16 71	0.03 65	0.04 50	0.02 47	0.39 67	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.01 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
rvit_0105_5	0.55 121	0.56 308	2.86 331	0.01 13	0.00 1	0.89 56	0.01 63	3.93 282	1.55 328	0.16 71	0.13 155	0.12 143	0.03 80	0.43 80	0.15 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.18 203

rvit_stereo_0080	0.44 80	0.64 336	2.07 221	0.01 13	0.00 1	0.90 57	0.01 63	3.40 217	1.16 185	0.03 15	0.04 87	0.06 93	0.01 15	0.19 14	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.11 143

WCG-NET（raft）	0.45 83	0.62 329	0.93 44	0.02 64	0.06 227	0.90 57	0.05 273	0.70 33	1.32 273	0.33 138	0.14 157	1.51 322	0.14 232	0.41 72	0.22 122	0.00 1	1.29 529	0.00 1	0.01 313	0.16 386	0.25 255

whm_eth	0.44 80	0.64 336	2.07 221	0.01 13	0.00 1	0.90 57	0.01 63	3.40 217	1.16 185	0.03 15	0.04 87	0.06 93	0.01 15	0.19 14	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.11 143

WCG-NET	0.36 48	0.45 258	0.92 39	0.02 64	0.00 1	0.91 60	0.05 273	0.77 42	1.28 252	0.30 131	0.43 254	0.03 32	0.13 230	0.48 91	0.20 109	0.00 1	0.93 459	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.16 187

fffft	0.31 34	0.31 208	0.88 26	0.02 64	0.00 1	0.92 61	0.01 63	1.72 98	0.80 86	0.02 8	0.03 65	0.04 50	0.01 15	0.41 72	0.34 189	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.19 412	0.39 308
1: 1. 1
GCST	1.13 309	1.32 464	3.12 357	0.57 412	0.90 478	0.92 61	0.09 328	4.38 347	1.43 302	0.49 183	0.51 268	0.39 192	0.35 302	5.56 405	0.95 350	1.34 536	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.15 176

TestStereo	0.67 164	0.99 418	2.26 255	0.00 1	0.00 1	0.92 61	0.01 63	1.77 104	0.30 15	0.20 94	0.05 104	0.08 118	0.06 150	6.62 447	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.08 98

MM-Stereo_test1	0.69 174	0.30 200	1.69 127	0.88 481	0.23 343	0.93 64	0.03 217	3.79 251	1.40 299	0.47 171	0.05 104	0.05 72	0.02 47	0.65 150	0.39 218	0.00 1	1.01 485	0.00 1	0.00 1	0.31 471	1.58 482

RALAANet	0.68 170	1.09 440	2.29 259	0.03 102	0.01 96	0.93 64	0.03 217	2.65 160	1.97 404	1.19 286	0.39 245	0.15 158	0.30 291	1.27 224	0.75 308	0.00 1	0.25 340	0.00 1	0.09 386	0.19 412	0.03 47

4.5_new	0.37 51	0.08 10	0.91 34	0.03 102	0.01 96	0.94 66	0.00 1	1.73 100	0.98 158	0.28 124	0.17 163	0.03 32	0.01 15	0.54 116	0.10 30	0.00 1	0.97 478	0.00 1	0.13 406	0.00 1	0.51 332

4.5w-stereo	0.37 51	0.08 10	0.91 34	0.03 102	0.01 96	0.94 66	0.00 1	1.73 100	0.98 158	0.28 124	0.17 163	0.03 32	0.01 15	0.54 116	0.10 30	0.00 1	0.97 478	0.00 1	0.13 406	0.00 1	0.51 332

GLC_STEREO	0.19 5	0.13 56	0.94 45	0.03 102	0.00 1	0.95 68	0.03 217	0.33 6	0.44 27	0.10 48	0.04 87	0.06 93	0.04 105	0.44 83	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 69

test_xeample3	0.95 255	1.30 462	5.13 465	0.19 289	0.23 343	0.95 68	0.07 307	2.30 141	1.47 316	0.40 154	0.05 104	0.08 118	0.07 167	1.45 233	2.27 427	0.00 1	0.69 403	0.00 1	0.33 511	0.17 400	1.85 513

RAFT	0.91 235	0.96 407	1.82 168	0.89 485	0.44 412	0.97 70	0.08 316	3.71 245	1.25 233	0.36 141	0.20 185	3.87 460	0.27 284	0.70 161	0.49 255	0.00 1	0.83 432	0.00 1	0.01 313	0.47 502	0.87 410

MM-Stereo_test3	0.67 164	0.55 298	1.54 102	0.93 489	0.06 227	0.98 71	0.06 300	3.80 252	1.40 299	0.23 108	0.54 272	0.26 179	0.05 127	0.68 158	0.46 242	0.00 1	0.81 426	0.00 1	0.00 1	0.33 477	0.68 376

LoS_RVC	0.25 14	0.60 321	1.21 75	0.16 279	0.13 291	0.98 71	0.01 63	0.85 48	0.25 7	0.08 42	0.02 2	0.07 112	0.04 105	0.49 96	0.05 7	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.07 91

2w_stereo	0.38 59	0.09 16	0.97 49	0.01 13	0.00 1	0.99 73	0.00 1	2.70 161	0.90 123	0.22 104	0.04 87	0.03 32	0.08 181	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.67 400	0.00 1	0.14 410	0.00 1	0.24 246

test-3	0.86 221	0.15 66	2.03 213	0.37 363	0.56 430	1.01 74	0.02 160	3.05 193	0.54 39	1.98 385	0.02 2	1.09 299	0.04 105	3.73 308	0.38 211	0.00 1	0.93 459	0.00 1	0.25 484	0.16 386	0.82 401

test_1	0.84 214	0.15 66	2.03 213	0.37 363	0.55 427	1.01 74	0.02 160	3.06 195	0.55 42	1.73 365	0.02 2	1.09 299	0.04 105	3.70 306	0.38 211	0.00 1	0.93 459	0.00 1	0.25 484	0.16 386	0.84 406

3.25w_new	0.37 51	0.10 27	0.92 39	0.02 64	0.09 264	1.02 76	0.00 1	1.86 113	0.96 149	0.15 65	0.06 114	0.02 6	0.02 47	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.91 447	0.00 1	0.20 449	0.00 1	0.67 369

3.25w	0.37 51	0.10 27	0.92 39	0.02 64	0.09 264	1.02 76	0.00 1	1.86 113	0.96 149	0.15 65	0.06 114	0.02 6	0.02 47	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.91 447	0.00 1	0.20 449	0.00 1	0.67 369

x	0.80 202	0.39 241	1.80 155	0.66 437	0.50 423	1.02 76	0.00 1	3.61 233	1.34 279	0.65 200	0.34 224	0.53 214	0.14 232	1.21 215	0.91 345	0.00 1	1.09 498	0.00 1	0.20 449	0.06 226	1.59 484

water-stereo	0.31 34	0.26 176	2.15 240	0.06 175	0.02 162	1.03 79	0.00 1	0.46 15	0.39 21	0.20 94	0.08 132	0.06 93	0.06 150	0.34 59	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.02 91	0.68 376

qwe	0.39 60	0.10 27	1.00 53	0.01 13	0.08 253	1.03 79	0.00 1	1.89 116	0.94 137	0.23 108	0.19 180	0.02 6	0.01 15	0.43 80	0.10 30	0.00 1	0.92 451	0.00 1	0.23 470	0.00 1	0.52 335

2.75w_new	0.45 83	0.11 41	1.02 55	0.02 64	0.08 253	1.03 79	0.00 1	2.60 158	0.93 132	0.22 104	0.04 87	0.02 6	0.03 80	0.66 154	0.32 176	0.00 1	0.95 467	0.00 1	0.24 481	0.00 1	0.63 361

3.5w_stereo	0.30 32	0.09 16	0.83 20	0.02 64	0.01 96	1.03 79	0.00 1	1.77 104	0.99 162	0.01 4	0.08 132	0.02 6	0.03 80	0.30 45	0.11 36	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 208

SGD-Stereo	0.14 2	0.12 50	0.31 1	0.06 175	0.00 1	1.03 79	0.00 1	0.29 3	0.78 74	0.01 4	0.02 2	0.04 50	0.01 15	0.13 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 32

test_3	0.81 204	0.15 66	2.17 242	0.36 360	0.58 436	1.03 79	0.01 63	3.01 191	0.59 45	0.98 247	0.02 2	1.04 292	0.04 105	3.72 307	0.39 218	0.00 1	0.92 451	0.00 1	0.25 484	0.16 386	0.69 383

asd	0.29 26	0.09 16	1.00 53	0.02 64	0.07 241	1.04 85	0.00 1	0.30 4	0.92 127	0.22 104	0.13 155	0.04 50	0.05 127	0.46 87	0.13 55	0.00 1	0.78 419	0.00 1	0.01 313	0.00 1	0.62 359

2.25w	0.41 69	0.10 27	1.07 59	0.02 64	0.00 1	1.04 85	0.00 1	2.10 135	0.93 132	0.20 94	0.02 2	0.02 6	0.01 15	0.53 113	0.33 179	0.00 1	0.96 471	0.00 1	0.27 495	0.00 1	0.67 369

1w_stereo	0.41 69	0.07 3	0.46 4	0.02 64	0.00 1	1.04 85	0.00 1	3.62 236	0.89 117	0.31 134	0.02 2	0.03 32	0.28 286	0.29 40	0.23 130	0.00 1	0.57 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 275

LG-Stereo_L2	0.25 14	0.20 140	0.81 18	0.20 304	0.15 306	1.04 85	0.15 358	0.62 29	0.53 34	0.09 45	0.02 2	0.02 6	0.00 1	0.23 23	0.23 130	0.00 1	0.55 383	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.20 228

MLG-Stereo_test1	0.27 23	0.11 41	1.02 55	0.05 153	0.18 318	1.04 85	0.00 1	0.23 1	1.57 332	0.12 58	0.05 104	0.05 72	0.01 15	0.06 2	0.10 30	0.00 1	0.61 396	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.15 176

MLG-Stereo	0.29 26	0.10 27	0.98 51	0.06 175	0.20 329	1.04 85	0.00 1	0.58 27	1.61 340	0.13 62	0.06 114	0.04 50	0.01 15	0.07 4	0.09 21	0.00 1	0.69 403	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.14 166

SMFormer	1.31 363	0.30 200	2.08 224	0.47 388	0.02 162	1.04 85	0.01 63	5.75 464	2.69 458	1.65 354	2.43 433	0.91 273	0.02 47	4.75 358	2.20 419	0.00 1	0.88 440	0.00 1	0.14 410	0.06 226	0.76 394

tta	1.32 366	0.30 200	2.08 224	0.47 388	0.02 162	1.04 85	0.01 63	5.75 464	2.69 458	1.65 354	2.43 433	0.91 273	0.02 47	4.75 358	2.20 419	0.00 1	0.88 440	0.00 1	0.14 410	0.09 287	0.92 417

qqq1	1.25 340	0.30 200	2.08 224	0.47 388	0.02 162	1.04 85	0.01 63	5.75 464	2.69 458	1.65 354	2.43 433	0.91 273	0.02 47	4.75 358	0.88 335	0.00 1	0.88 440	0.00 1	0.11 397	0.09 287	0.92 417

fff1	1.25 340	0.30 200	2.08 224	0.47 388	0.02 162	1.04 85	0.01 63	5.75 464	2.69 458	1.65 354	2.43 433	0.91 273	0.02 47	4.75 358	0.88 335	0.00 1	0.88 440	0.00 1	0.11 397	0.09 287	0.92 417

depthmonostereo	0.43 78	0.34 224	2.49 299	0.10 235	0.00 1	1.05 95	0.00 1	0.69 32	0.29 14	0.06 33	0.03 65	0.55 216	0.28 286	2.10 261	0.27 153	0.00 1	0.03 275	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.29 269

2.5w	0.43 78	0.11 41	1.06 58	0.01 13	0.00 1	1.05 95	0.00 1	2.59 157	0.98 158	0.20 94	0.02 2	0.02 6	0.02 47	0.41 72	0.14 64	0.00 1	1.02 487	0.00 1	0.27 495	0.00 1	0.76 394

LG-Stereo	0.48 91	0.24 164	1.82 168	0.10 235	0.20 329	1.05 95	0.00 1	3.59 232	0.87 106	0.26 119	0.10 139	0.37 188	0.08 181	0.14 8	0.19 103	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.00 1	0.09 287	0.28 268

DEFOM-Stereo	0.19 5	0.24 164	0.63 10	0.08 204	0.00 1	1.05 95	0.00 1	0.36 9	0.82 97	0.00 1	0.02 2	0.05 72	0.03 80	0.28 34	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.10 135

SMoEStereo_RVC	0.26 17	0.48 274	0.92 39	0.03 102	0.00 1	1.05 95	0.05 273	0.52 19	0.83 99	0.08 42	0.03 65	0.04 50	0.02 47	0.41 72	0.29 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.43 323

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 26	0.32 216	0.88 26	0.02 64	0.00 1	1.05 95	0.01 63	0.80 46	1.00 165	0.76 219	0.34 224	0.10 136	0.06 150	0.13 6	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 212	0.09 123

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4.25w-stereo	0.39 60	0.10 27	0.89 29	0.02 64	0.01 96	1.06 101	0.00 1	1.80 107	0.95 142	0.29 128	0.11 144	0.03 32	0.05 127	0.51 104	0.31 169	0.00 1	0.96 471	0.00 1	0.23 470	0.00 1	0.55 344

monsters	0.42 73	0.14 63	0.92 39	0.01 13	0.12 287	1.06 101	0.00 1	2.03 129	0.91 125	0.31 134	0.02 2	0.03 32	0.03 80	0.66 154	0.40 221	0.00 1	0.94 466	0.00 1	0.30 506	0.00 1	0.51 332

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GIP-stereo	0.57 130	0.28 189	1.23 77	0.29 348	0.58 436	1.07 107	0.03 217	3.64 238	1.24 222	0.06 33	0.02 2	0.05 72	0.01 15	0.60 138	0.39 218	0.00 1	0.40 359	0.00 1	0.00 1	0.05 212	1.53 470

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GMOStereo	0.62 146	0.55 298	1.80 155	0.09 223	0.61 443	1.07 107	0.03 217	2.92 179	0.25 7	2.23 404	0.02 2	0.66 230	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 524	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.19 208

error version	0.62 146	0.55 298	1.80 155	0.09 223	0.61 443	1.07 107	0.03 217	2.92 179	0.25 7	2.23 404	0.02 2	0.66 230	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 524	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.19 208

test-v	0.62 146	0.55 298	1.80 155	0.09 223	0.61 443	1.07 107	0.03 217	2.92 179	0.25 7	2.23 404	0.02 2	0.66 230	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 524	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.19 208

test-2	0.62 146	0.55 298	1.80 155	0.09 223	0.61 443	1.07 107	0.03 217	2.92 179	0.25 7	2.23 404	0.02 2	0.66 230	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 524	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.19 208

GASTEREO	0.78 197	0.74 356	1.19 73	0.88 481	1.25 509	1.08 115	0.03 217	3.88 275	1.28 252	0.15 65	0.02 2	0.02 6	0.28 286	1.03 204	0.49 255	0.02 452	0.95 467	0.00 1	0.31 509	0.08 265	1.90 520

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IGEV-Stereo	0.54 115	0.26 176	1.62 112	0.47 388	0.61 443	1.08 115	0.01 63	1.00 59	1.37 292	0.49 183	0.02 2	0.04 50	0.09 196	0.73 167	0.16 81	0.00 1	0.82 430	0.00 1	0.16 423	0.10 302	1.83 510
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
THIR-Stereo	1.54 401	0.48 274	1.88 187	0.01 13	0.02 162	1.08 115	4.17 527	2.48 152	0.41 23	1.09 272	4.30 478	1.90 354	4.08 502	6.84 460	1.81 400	0.00 1	0.00 1	0.04 492	0.00 1	0.06 226	0.04 54

test_for_model	4.73 518	23.37 569	1.56 105	13.12 560	10.72 560	1.09 124	0.05 273	4.90 400	2.02 408	2.16 398	0.09 136	0.14 153	0.04 105	0.20 17	0.29 160	8.07 550	2.41 553	0.00 1	0.01 313	20.56 568	3.81 545

PCWNet_CMD	0.70 175	0.18 101	2.22 248	0.01 13	0.01 96	1.09 124	0.00 1	3.17 204	1.35 285	0.50 187	0.29 208	2.28 383	1.46 427	1.22 217	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.19 208

ProNet	0.47 88	0.35 227	1.75 140	0.19 289	0.54 426	1.09 124	0.01 63	0.97 56	1.25 233	0.02 8	0.02 2	0.06 93	0.03 80	0.58 127	0.09 21	0.00 1	0.57 386	0.00 1	0.00 1	0.14 361	1.65 488

qqq	0.90 232	0.41 249	1.88 187	0.10 235	0.59 440	1.09 124	0.00 1	3.82 259	1.29 259	0.61 197	0.38 240	0.73 247	0.15 236	3.19 286	0.90 342	0.00 1	1.08 494	0.00 1	0.23 470	0.06 226	1.57 477

cross-raft	0.67 164	0.19 130	1.85 176	0.58 414	0.71 462	1.09 124	0.10 336	3.52 224	0.69 60	0.41 159	0.02 2	2.81 411	0.04 105	0.55 118	0.23 130	0.00 1	0.13 324	0.00 1	0.16 423	0.01 37	0.22 238

MSMDNet	0.71 177	0.18 101	2.22 248	0.01 13	0.01 96	1.09 124	0.00 1	3.25 209	1.35 285	0.52 190	0.29 208	2.29 387	1.45 424	1.22 217	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.19 208

IGEV	0.23 10	0.07 3	0.46 4	0.01 13	0.00 1	1.10 130	0.01 63	0.37 10	0.87 106	0.22 104	0.02 2	0.02 6	0.02 47	0.18 13	0.31 169	0.00 1	0.57 386	0.00 1	0.19 445	0.00 1	0.19 208

111111	0.37 51	0.08 10	0.72 12	0.15 271	0.26 363	1.10 130	0.02 160	1.58 82	0.88 112	0.19 86	0.04 87	0.01 1	0.06 150	0.32 52	0.15 71	0.00 1	0.74 413	0.00 1	0.00 1	0.09 287	1.06 434

castereo++	0.39 60	0.45 258	1.26 81	0.15 271	0.00 1	1.10 130	0.03 217	1.67 94	1.28 252	0.04 24	0.02 2	0.58 220	0.00 1	0.15 11	0.19 103	0.00 1	0.30 351	0.00 1	0.27 495	0.04 194	0.21 236

rvit_stereo_0075_2	0.45 83	0.19 130	3.21 362	0.02 64	0.00 1	1.10 130	0.02 160	1.92 121	1.22 216	0.18 79	0.09 136	0.02 6	0.05 127	0.59 135	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.27 264

CAS	0.95 255	0.12 50	1.08 62	6.79 546	0.08 253	1.10 130	0.01 63	0.97 56	0.87 106	0.03 15	0.04 87	0.07 112	0.06 150	0.37 62	0.15 71	6.94 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 271

MC-Stereo	0.57 130	0.16 82	1.63 118	0.70 449	0.93 484	1.10 130	0.01 63	1.43 76	0.26 12	0.91 237	0.02 2	0.08 118	0.11 213	0.61 142	0.23 130	0.00 1	1.15 517	0.00 1	0.17 431	0.10 302	1.84 512

AnonymousM	0.48 91	0.11 41	1.03 57	0.06 175	0.01 96	1.10 130	0.03 217	1.91 119	1.37 292	0.25 115	0.04 87	0.02 6	0.24 273	0.56 121	0.33 179	0.00 1	0.43 363	1.91 542	0.00 1	0.01 37	0.22 238

testlalala2	0.90 232	0.21 147	1.69 127	4.05 541	2.52 535	1.11 137	0.01 63	3.95 286	1.34 279	0.20 94	0.32 219	1.36 316	0.07 167	0.27 31	0.18 93	0.00 1	0.09 311	0.00 1	0.36 516	0.01 37	0.24 246

XX-TBD	0.36 48	0.59 317	1.75 140	0.07 192	0.00 1	1.11 137	0.00 1	0.73 40	0.63 51	0.44 162	1.24 363	0.06 93	0.06 150	0.39 67	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 47

FlowAnything_test	0.14 2	0.15 66	0.40 2	0.01 13	0.01 96	1.12 139	0.00 1	0.63 30	0.21 4	0.09 45	0.03 65	0.01 1	0.00 1	0.06 2	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.04 54

rvit_0105_3	0.62 146	0.70 348	3.40 380	0.01 13	0.00 1	1.12 139	0.01 63	3.96 287	1.58 334	0.16 71	0.38 240	0.11 139	0.03 80	0.70 161	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.09 123

UGAM	1.32 366	0.49 276	3.75 407	0.20 304	0.06 227	1.12 139	0.11 340	3.55 226	1.34 279	0.11 51	2.42 431	4.45 472	0.08 181	7.01 480	0.34 189	0.00 1	0.44 364	0.00 1	0.28 502	0.30 469	0.31 275

ICVP	0.53 111	0.09 16	1.86 179	0.01 13	0.01 96	1.12 139	0.21 380	4.35 345	0.68 59	0.45 167	0.28 205	0.33 185	0.07 167	0.72 166	0.25 142	0.00 1	0.07 301	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.11 143
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
asda	0.39 60	0.11 41	0.90 32	0.02 64	0.01 96	1.13 143	0.00 1	1.80 107	0.95 142	0.23 108	0.07 126	0.04 50	0.08 181	0.52 109	0.12 44	0.00 1	0.97 478	0.00 1	0.22 464	0.00 1	0.67 369

MLG-Stereo_test2	0.34 41	0.17 94	0.97 49	0.32 354	0.33 395	1.13 143	0.00 1	0.31 5	1.53 325	0.28 124	0.05 104	0.10 136	0.00 1	0.30 45	0.20 109	0.19 513	0.55 383	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 296

AIO-test1	0.75 187	0.92 394	2.40 277	0.43 376	0.80 468	1.13 143	0.01 63	3.87 270	0.88 112	0.47 171	0.30 212	0.06 93	0.06 150	2.91 279	0.20 109	0.07 496	0.06 296	0.00 1	0.10 392	0.17 400	0.20 228

IGEV-Stereo++	0.42 73	0.07 3	0.79 14	0.17 280	0.28 375	1.13 143	0.00 1	1.98 124	0.41 23	0.31 134	0.04 87	0.02 6	0.03 80	0.56 121	0.30 167	0.00 1	0.73 412	0.00 1	0.00 1	0.04 194	1.55 475

test_sample1	0.96 259	0.25 173	1.82 168	0.46 382	0.19 324	1.13 143	0.00 1	4.10 311	1.55 328	1.02 260	0.33 221	0.70 242	0.57 344	3.63 303	0.91 345	0.00 1	0.91 447	0.00 1	0.09 386	0.05 212	1.50 467

IGEV_Zeroshot_test	1.07 293	0.28 189	3.68 401	0.51 403	0.58 436	1.13 143	0.54 450	4.64 374	0.73 67	1.14 280	0.75 310	3.21 436	0.70 372	0.77 173	0.57 273	0.00 1	0.52 379	0.00 1	0.16 423	0.04 194	1.56 476

RALCasStereoNet	0.80 202	0.96 407	1.77 150	0.28 346	0.97 487	1.13 143	0.03 217	2.91 178	1.11 179	0.17 76	0.34 224	0.12 143	0.20 265	1.65 242	0.65 289	0.00 1	1.72 546	0.00 1	0.00 1	0.11 325	1.90 520

GREAT-IGEV	0.63 152	0.27 186	1.97 203	0.43 376	1.32 513	1.14 150	0.06 300	0.43 12	0.73 67	0.37 142	0.56 276	0.02 6	0.07 167	0.53 113	0.63 286	0.05 479	1.44 535	0.00 1	0.20 449	0.12 335	2.36 535

StereoVision	1.00 276	0.77 367	2.81 324	0.05 153	0.02 162	1.14 150	0.03 217	4.13 318	1.18 194	0.19 86	6.80 501	0.49 205	0.12 226	1.20 213	1.01 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.02 32

testlalala	0.68 170	0.17 94	1.61 111	0.21 310	0.18 318	1.14 150	0.03 217	3.47 222	1.74 376	2.12 395	0.20 185	0.30 183	0.05 127	0.38 65	0.41 225	0.01 424	1.13 510	0.00 1	0.27 495	0.01 37	0.15 176

3.75w	0.35 43	0.07 3	0.90 32	0.01 13	0.01 96	1.15 153	0.00 1	1.93 122	0.94 137	0.21 100	0.03 65	0.02 6	0.02 47	0.37 62	0.15 71	0.00 1	0.91 447	0.00 1	0.01 313	0.00 1	0.19 208

DFGA-Net	1.10 300	2.07 509	4.17 419	0.10 235	0.23 343	1.15 153	0.01 63	2.72 163	0.97 153	1.28 300	1.17 359	0.25 176	0.04 105	5.37 396	2.22 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 471	0.05 69

FACV-RUCA	0.58 134	0.13 56	1.73 134	0.07 192	0.12 287	1.15 153	0.07 307	4.23 333	1.27 246	0.25 115	0.99 341	0.19 162	0.30 291	0.31 50	0.21 119	0.00 1	0.00 1	0.08 501	0.02 341	0.24 441	0.19 208

LL-Strereo2	0.63 152	0.97 411	2.03 213	0.76 466	0.86 473	1.15 153	0.08 316	1.85 112	1.20 203	0.45 167	0.02 2	0.50 208	0.07 167	0.63 145	0.65 289	0.00 1	0.17 328	0.00 1	0.03 344	0.05 212	1.05 431

knoymous	0.41 69	0.09 16	1.34 85	0.05 153	0.01 96	1.15 153	0.01 63	2.36 146	0.23 6	0.51 189	0.02 2	1.64 335	0.00 1	0.49 96	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.04 54

UDGNet	0.44 80	0.91 389	1.89 190	0.04 136	0.00 1	1.15 153	0.02 160	0.75 41	1.77 380	0.45 167	0.07 126	0.06 93	0.02 47	1.62 241	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

MM-Stereo_test2	0.51 99	0.19 130	1.86 179	0.74 460	0.08 253	1.16 159	0.01 63	0.78 45	0.71 62	0.48 181	0.03 65	0.05 72	0.07 167	0.47 88	0.40 221	0.00 1	0.92 451	0.00 1	0.05 361	0.28 461	1.94 524

HI	0.65 160	0.55 298	2.46 294	0.20 304	0.00 1	1.16 159	0.01 63	1.98 124	0.79 78	1.46 326	0.02 2	2.63 400	0.64 360	0.63 145	0.24 138	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.11 325	0.08 98

CoSv	0.65 160	0.55 298	2.46 294	0.20 304	0.00 1	1.16 159	0.01 63	1.98 124	0.79 78	1.46 326	0.02 2	2.63 400	0.64 360	0.63 145	0.24 138	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.11 325	0.08 98

rvit_105_1	0.76 190	0.75 359	3.75 407	0.01 13	0.00 1	1.16 159	0.01 63	4.13 318	1.51 321	0.24 113	0.31 216	0.14 153	0.04 105	2.70 272	0.32 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.07 91

rafts_anoy	0.67 164	0.91 389	1.85 176	0.60 419	1.02 495	1.16 159	0.04 252	3.25 209	0.48 30	0.19 86	0.18 168	0.11 139	0.19 259	1.17 210	0.58 275	0.00 1	1.47 539	0.00 1	0.01 313	0.05 212	0.22 238

s12784h	0.67 164	0.17 94	1.87 185	0.02 64	0.00 1	1.16 159	0.03 217	4.08 308	1.89 393	1.04 264	1.59 389	0.05 72	0.02 47	1.25 222	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.02 32

TANstereo	0.37 51	0.50 279	1.62 112	0.03 102	0.01 96	1.16 159	0.00 1	0.56 25	0.53 34	1.05 265	1.38 372	0.06 93	0.05 127	0.45 85	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 32

PMTNet	0.26 17	0.21 147	1.40 87	0.02 64	0.02 162	1.16 159	0.29 415	1.00 59	0.18 2	0.04 24	0.03 65	0.07 112	0.02 47	0.47 88	0.15 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.02 32

ISRNet	0.98 270	0.37 236	3.32 375	0.08 204	0.00 1	1.17 167	0.04 252	3.63 237	1.03 166	2.26 410	1.68 393	2.56 396	0.20 265	2.65 268	0.52 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.14 166

mmm	0.94 246	0.32 216	2.04 218	0.73 458	0.85 470	1.17 167	0.01 63	3.97 290	1.42 301	1.51 332	0.93 335	0.46 201	0.21 269	1.18 211	0.87 331	0.00 1	1.16 518	0.00 1	0.26 491	0.06 226	1.72 493

CES	0.51 99	0.16 82	1.23 77	0.09 223	1.58 522	1.18 169	0.05 273	1.07 64	0.79 78	0.03 15	0.03 65	0.14 153	0.10 204	0.55 118	0.12 44	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 37	2.98 540

HCRNet	0.83 207	0.39 241	1.59 110	0.02 64	0.00 1	1.18 169	0.01 63	3.69 241	2.28 429	0.75 217	0.21 189	0.56 217	0.11 213	5.32 392	0.25 142	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.04 54

Pointernet	0.47 88	0.13 56	1.57 107	0.05 153	0.44 412	1.19 171	0.05 273	3.69 241	0.81 91	0.03 15	0.02 2	0.19 162	0.05 127	0.47 88	0.13 55	0.00 1	0.26 343	0.00 1	0.14 410	0.01 37	0.24 246

Selective-RAFT	0.53 111	0.18 101	1.12 66	0.04 136	0.01 96	1.19 171	0.02 160	3.26 211	1.29 259	0.02 8	0.02 2	0.24 171	0.18 254	1.34 228	0.44 229	0.00 1	0.93 459	0.00 1	0.19 445	0.05 212	0.17 195

H2IRNET	0.57 130	0.56 308	2.03 213	0.25 330	0.06 227	1.20 173	0.01 63	1.91 119	0.64 52	0.04 24	1.78 398	0.47 203	0.04 105	1.69 244	0.42 226	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.01 313	0.24 441	0.08 98

DLNR_Zeroshot_test	23.30 569	50.27 574	88.62 575	97.23 587	94.59 583	1.20 173	0.00 1	20.92 560	0.64 52	0.06 33	0.02 2	0.03 32	0.02 47	4.50 344	0.25 142	32.51 572	0.96 471	0.00 1	0.27 495	72.47 579	1.47 465

testlalala_base	1.48 391	0.15 66	1.50 96	0.09 223	0.20 329	1.20 173	0.01 63	4.81 389	0.53 34	0.25 115	0.02 2	0.24 171	0.05 127	0.29 40	0.50 260	7.67 548	1.93 548	0.00 1	0.27 495	9.18 545	0.79 399

RCA-Stereo	0.53 111	0.18 101	1.16 72	0.01 13	0.24 350	1.20 173	0.01 63	3.86 267	0.97 153	0.77 220	0.50 265	0.05 72	0.13 230	0.32 52	0.03 4	0.00 1	0.87 439	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.24 246

RAFT_CTSACE	0.85 218	0.95 403	2.60 306	0.60 419	0.05 221	1.20 173	0.01 63	3.18 206	0.85 102	0.79 224	1.57 387	2.18 379	0.78 379	1.20 213	0.22 122	0.00 1	0.33 354	0.00 1	0.00 1	0.28 461	0.21 236

LCNet	0.93 243	0.21 147	1.62 112	0.14 265	0.26 363	1.20 173	0.22 385	2.71 162	0.90 123	1.82 368	0.21 189	0.12 143	2.50 468	5.59 406	0.16 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 386	0.79 399

raft+_RVC	0.71 177	1.05 433	1.86 179	0.64 434	1.31 512	1.20 173	0.05 273	2.44 150	0.77 73	0.18 79	0.43 254	0.08 118	0.15 236	0.93 197	0.64 287	0.00 1	1.43 534	0.00 1	0.00 1	0.09 287	1.03 429

111	1.00 276	1.05 433	3.63 394	0.01 13	0.04 211	1.20 173	0.16 359	4.50 355	2.24 425	1.32 306	1.15 357	2.00 363	0.31 296	0.59 135	0.79 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 302	0.84 406

iRaft-Stereo_5w	1.28 352	0.93 397	3.51 388	0.14 265	0.66 453	1.21 181	0.01 63	3.87 270	1.06 170	0.19 86	1.97 406	1.62 333	1.50 429	6.80 458	1.07 364	0.00 1	0.16 326	0.00 1	0.06 369	0.26 452	0.67 369

CREStereo++_RVC	0.37 51	0.24 164	1.62 112	0.06 175	0.00 1	1.21 181	0.01 63	0.77 42	1.12 181	0.26 119	1.45 378	0.06 93	0.06 150	0.42 76	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 81
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
AFF-stereo	0.89 231	1.05 433	1.70 129	0.49 397	0.18 318	1.21 181	0.01 63	3.58 231	1.62 347	0.84 229	1.93 404	1.14 303	0.26 281	1.24 220	0.68 296	0.00 1	0.64 399	0.00 1	0.00 1	0.26 452	0.89 414

FENet	0.61 143	0.22 155	1.75 140	0.05 153	0.00 1	1.21 181	0.05 273	3.78 249	1.28 252	1.08 270	0.02 2	1.61 331	0.09 196	0.60 138	0.35 193	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.08 98

AEACV	0.64 158	0.08 10	1.46 90	0.72 453	0.96 486	1.22 185	0.00 1	1.90 118	0.67 56	0.54 193	0.07 126	0.02 6	0.73 375	0.63 145	0.28 156	0.01 424	0.92 451	0.00 1	0.36 516	0.09 287	2.04 527

anonymousdsp2	0.88 225	0.10 27	2.48 297	0.42 373	0.77 467	1.22 185	0.02 160	4.89 396	1.23 220	0.75 217	0.21 189	0.94 281	0.09 196	1.46 234	0.31 169	0.00 1	0.88 440	0.00 1	0.11 397	0.05 212	1.78 505

ASMatch	1.46 387	0.17 94	2.35 271	0.73 458	0.20 329	1.22 185	0.25 395	1.04 63	0.89 117	0.30 131	11.50 520	0.92 278	2.31 461	6.65 450	0.56 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.00 1	0.04 54

raftrobust	0.68 170	0.89 386	1.80 155	0.02 64	1.29 511	1.22 185	0.05 273	2.37 147	0.62 50	2.99 454	0.03 65	0.12 143	0.15 236	0.60 138	0.51 263	0.00 1	0.69 403	0.00 1	0.00 1	0.10 302	0.24 246

AIO-test2	0.97 267	1.34 467	2.49 299	0.42 373	0.37 399	1.23 189	0.01 63	3.86 267	0.93 132	0.37 142	1.47 381	0.51 211	0.05 127	2.73 273	0.21 119	3.00 541	0.09 311	0.00 1	0.01 313	0.09 287	0.30 271

EKT-Stereo	0.91 235	0.23 159	2.14 238	0.84 477	4.27 542	1.23 189	0.04 252	2.85 172	0.67 56	0.44 162	0.40 246	0.95 285	0.08 181	2.93 280	0.38 211	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.07 373	0.04 194	0.40 313

dd	0.45 83	1.20 451	2.52 303	0.06 175	0.01 96	1.23 189	0.03 217	0.88 52	1.48 318	0.26 119	0.06 114	0.12 143	0.05 127	0.42 76	0.44 229	0.02 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.06 81

test-1	0.77 194	0.31 208	1.67 123	0.03 102	0.97 487	1.23 189	0.07 307	4.63 372	0.75 69	0.73 214	0.67 300	1.06 295	0.03 80	0.58 127	0.80 314	0.02 452	0.79 422	0.00 1	0.07 373	0.01 37	0.96 422

iRaftStereo_RVC	0.55 121	0.59 317	1.20 74	0.03 102	0.00 1	1.23 189	0.01 63	2.55 154	0.81 91	0.15 65	0.23 193	0.70 242	0.12 226	0.48 91	0.22 122	0.00 1	1.14 516	0.00 1	0.00 1	0.33 477	1.13 438

DCVSM-stereo	0.74 186	0.09 16	1.76 146	0.07 192	0.01 96	1.24 194	0.04 252	2.09 134	0.31 16	3.55 472	0.09 136	3.02 422	0.59 347	1.43 232	0.45 233	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.02 91	0.01 14

AE-Stereo	0.83 207	0.13 56	2.17 242	0.08 204	0.24 350	1.24 194	0.03 217	5.22 425	1.26 240	0.70 206	1.09 347	0.20 164	0.16 245	0.70 161	0.33 179	0.00 1	0.89 446	0.00 1	0.26 491	0.09 287	1.75 497

DCANet-4	0.83 207	0.18 101	4.76 448	0.04 136	0.01 96	1.24 194	0.02 160	3.84 265	2.21 423	2.39 423	0.25 196	0.11 139	0.24 273	0.59 135	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 296

CFNet_pseudo	0.71 177	0.20 140	2.34 270	0.01 13	0.01 96	1.24 194	0.00 1	3.19 207	0.92 127	0.85 230	0.47 263	2.29 387	0.61 350	1.79 253	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.14 166

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 232	0.95 403	1.93 196	0.06 175	0.92 482	1.24 194	0.02 160	3.30 213	1.75 378	1.23 295	2.58 440	0.43 198	0.16 245	0.68 158	0.82 318	0.00 1	0.70 407	0.00 1	0.00 1	0.23 433	1.05 431

CREStereo	0.29 26	0.19 130	0.91 34	0.00 1	0.01 96	1.24 194	0.01 63	1.31 67	0.99 162	0.17 76	0.17 163	0.04 50	0.00 1	0.56 121	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 32
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
ccs_rob	0.71 177	0.20 140	2.35 271	0.00 1	0.01 96	1.24 194	0.00 1	3.17 204	0.91 125	0.82 228	0.45 259	2.28 383	0.63 357	1.78 252	0.18 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.14 166

AANet_RVC	1.95 435	1.64 490	4.89 452	0.09 223	0.00 1	1.24 194	0.01 63	3.93 282	2.82 474	2.32 414	4.64 481	3.61 451	0.19 259	7.61 499	4.73 483	0.60 521	0.19 335	0.00 1	0.00 1	0.11 325	0.47 324

IGEV-RUCA	0.31 34	0.10 27	0.83 20	0.12 258	0.11 280	1.25 202	0.31 423	0.85 48	0.27 13	0.11 51	0.14 157	0.16 159	0.24 273	0.35 61	0.25 142	0.05 479	0.19 335	0.20 517	0.23 470	0.19 412	0.32 279

test_sample7	1.05 289	0.24 164	1.95 199	0.65 436	0.01 96	1.25 202	0.01 63	4.98 406	1.63 353	1.53 336	0.66 294	0.90 270	1.00 390	2.79 275	0.82 318	0.00 1	0.97 478	0.00 1	0.00 1	0.03 160	1.51 469

test_sample2	0.92 238	0.24 164	1.96 200	0.43 376	0.02 162	1.25 202	0.00 1	4.52 359	1.58 334	1.09 272	0.33 221	0.50 208	0.29 290	3.27 288	0.93 348	0.00 1	0.88 440	0.00 1	0.10 392	0.04 194	1.04 430

fff	0.83 207	0.63 332	3.63 394	0.01 13	0.04 211	1.25 202	0.02 160	3.98 291	1.29 259	2.39 423	0.25 196	0.09 127	1.78 446	0.58 127	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 296

ADStereo(finetuned)	0.98 270	0.65 340	4.66 444	0.03 102	0.00 1	1.25 202	0.01 63	3.99 295	2.16 418	2.65 437	0.30 212	0.09 127	2.33 462	0.58 127	0.45 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.41 317

dad	1.04 286	1.21 452	3.14 359	0.08 204	0.01 96	1.25 202	0.01 63	1.30 66	2.54 451	1.95 383	0.37 237	0.40 195	0.04 105	5.95 419	1.06 362	0.01 424	0.00 1	1.11 535	0.12 404	0.07 253	0.19 208

DCANet	0.84 214	0.65 340	3.63 394	0.03 102	0.00 1	1.25 202	0.01 63	3.99 295	2.16 418	2.66 440	0.31 216	0.09 127	0.48 334	0.57 126	0.45 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.41 317

csc	0.83 207	0.63 332	3.63 394	0.01 13	0.04 211	1.25 202	0.02 160	3.98 291	1.29 259	2.39 423	0.25 196	0.09 127	1.78 446	0.58 127	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 296

cscssc	0.83 207	0.63 332	3.63 394	0.01 13	0.04 211	1.25 202	0.02 160	3.98 291	1.29 259	2.39 423	0.25 196	0.09 127	1.78 446	0.58 127	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 296

trnet	0.29 26	0.17 94	0.95 46	0.00 1	0.00 1	1.26 211	0.01 63	1.32 68	0.97 153	0.16 71	0.18 168	0.05 72	0.00 1	0.53 113	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 32

GMStereo_Zeroshot	0.67 164	0.24 164	1.87 185	0.87 480	0.00 1	1.26 211	0.01 63	2.01 127	0.42 25	1.44 323	0.58 283	1.73 344	0.19 259	2.62 267	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.09 123

IPLGR	0.88 225	0.30 200	3.78 409	0.06 175	0.07 241	1.26 211	0.05 273	3.78 249	1.62 347	0.80 225	0.35 231	0.79 262	0.76 376	3.42 293	0.27 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.16 187

ADLNet2	1.52 398	0.79 369	3.51 388	0.01 13	0.69 458	1.26 211	0.26 399	4.84 391	3.10 480	1.67 358	3.23 456	4.17 468	0.80 381	4.77 363	1.00 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 432	0.12 152

R-Stereo Train	0.56 126	0.15 66	1.83 171	0.02 64	0.00 1	1.26 211	0.09 328	4.14 320	0.45 28	1.86 370	0.42 251	0.06 93	0.01 15	0.32 52	0.46 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 69

RAFT-Stereo	0.56 126	0.15 66	1.83 171	0.02 64	0.00 1	1.26 211	0.09 328	4.14 320	0.45 28	1.86 370	0.42 251	0.06 93	0.01 15	0.32 52	0.46 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 69
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GCAP-Stereo	0.56 126	0.71 349	1.55 103	0.30 351	1.03 497	1.27 217	0.01 63	2.03 129	0.78 74	0.30 131	0.35 231	0.10 136	0.10 204	0.56 121	0.75 308	0.00 1	1.06 490	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.25 255

RAFT+CT+SA	0.85 218	0.91 389	2.23 253	0.19 289	0.29 377	1.27 217	0.03 217	4.92 401	0.86 103	0.65 200	0.40 246	0.67 234	0.05 127	3.03 281	0.18 93	0.00 1	0.28 350	0.00 1	0.35 515	0.15 377	0.61 357

GrayStereo	1.55 403	0.06 1	1.53 99	0.75 464	0.20 329	1.27 217	4.44 531	3.44 220	1.20 203	4.92 501	3.92 471	0.45 200	4.54 507	3.43 294	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 527	0.02 91	0.25 255

CFNet-RSSM	0.60 140	0.15 66	1.55 103	0.05 153	0.14 297	1.27 217	0.02 160	4.87 394	0.58 44	0.34 139	0.02 2	1.92 356	0.04 105	0.49 96	0.25 142	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.27 495	0.01 37	0.10 135

tg	0.50 95	0.58 313	1.09 64	0.02 64	0.00 1	1.28 221	0.01 63	2.04 131	1.24 222	0.11 51	0.41 250	0.73 247	0.11 213	0.48 91	0.12 44	0.00 1	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.34 481	1.00 428

test_4	0.65 160	0.40 245	1.73 134	0.11 251	0.19 324	1.28 221	0.03 217	1.41 73	0.22 5	0.28 124	3.49 462	0.72 246	0.09 196	1.93 257	0.53 268	0.00 1	0.11 318	0.00 1	0.08 377	0.16 386	0.15 176

KYRaft	1.26 349	0.08 10	1.58 108	0.06 175	0.23 343	1.28 221	0.75 468	2.92 179	0.81 91	3.20 461	7.14 503	0.99 289	2.70 473	1.56 235	0.16 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	1.66 492

Prome-Stereo	1.29 356	0.09 16	1.62 112	0.12 258	0.24 350	1.28 221	0.65 461	2.98 186	0.93 132	2.08 392	8.52 509	0.75 252	2.83 476	2.19 263	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	1.39 460

XX-Stereo	1.24 336	0.25 173	6.03 486	1.30 511	0.29 377	1.28 221	0.00 1	4.12 316	0.60 47	1.29 302	0.50 265	3.63 452	0.03 80	4.05 320	0.18 93	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.23 470	0.03 160	0.47 324

AdaDepth	0.35 43	0.14 63	1.78 152	0.05 153	0.03 184	1.30 226	0.01 63	0.39 11	0.80 86	0.11 51	0.03 65	0.02 6	0.08 181	0.68 158	0.13 55	0.00 1	0.75 415	0.00 1	0.18 438	0.01 37	0.56 349

LG-G_1	0.39 60	0.16 82	0.91 34	0.26 337	0.18 318	1.30 226	0.00 1	2.08 132	0.92 127	0.38 146	0.06 114	0.05 72	0.01 15	0.21 18	0.15 71	0.00 1	0.49 373	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.69 383

LG-G	0.39 60	0.16 82	0.91 34	0.26 337	0.18 318	1.30 226	0.00 1	2.08 132	0.92 127	0.38 146	0.06 114	0.05 72	0.01 15	0.21 18	0.15 71	0.00 1	0.49 373	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.69 383

DMCA-RVC	1.12 307	1.19 450	5.30 471	0.03 102	0.04 211	1.30 226	0.06 300	3.05 193	0.87 106	3.33 466	0.12 153	0.98 288	0.65 365	3.40 292	1.82 402	0.01 424	0.04 282	0.02 482	0.01 313	0.10 302	0.09 123

DMCA	0.87 222	0.52 294	3.24 370	0.01 13	0.01 96	1.30 226	0.02 160	3.69 241	1.87 391	2.29 411	0.17 163	1.71 342	0.10 204	0.76 171	1.42 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.12 152

999	0.56 126	0.38 238	1.07 59	0.01 13	0.00 1	1.31 231	0.10 336	0.44 13	0.80 86	0.02 8	0.32 219	0.03 32	0.02 47	5.80 415	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 386	0.11 143

MIM_Stereo	0.72 185	0.80 372	2.05 219	0.63 431	1.06 499	1.31 231	0.02 160	2.80 170	1.24 222	0.19 86	0.02 2	0.70 242	0.20 265	1.31 226	0.16 81	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.00 1	0.17 400	1.53 470

DCRE	1.01 279	0.54 297	1.52 97	0.30 351	0.99 490	1.31 231	0.00 1	1.69 96	0.71 62	1.12 278	7.77 505	0.74 250	0.02 47	0.28 34	0.45 233	0.00 1	0.71 408	0.00 1	0.25 484	0.02 91	1.78 505

TestStereo1	0.96 259	0.91 389	2.21 246	0.24 325	0.42 407	1.31 231	0.02 160	4.10 311	1.71 369	0.47 171	1.64 390	0.20 164	1.20 404	3.55 298	0.36 197	0.00 1	0.27 346	0.00 1	0.00 1	0.19 412	0.32 279

SA-5K	0.96 259	0.91 389	2.21 246	0.24 325	0.42 407	1.31 231	0.02 160	4.10 311	1.71 369	0.47 171	1.64 390	0.20 164	1.20 404	3.55 298	0.36 197	0.00 1	0.27 346	0.00 1	0.00 1	0.19 412	0.32 279

SA	1.02 284	0.85 377	2.22 248	0.00 1	0.42 407	1.31 231	0.01 63	4.74 385	2.04 411	0.50 187	0.95 338	0.30 183	1.30 417	4.24 330	0.42 226	0.00 1	0.47 366	0.00 1	0.17 431	0.16 386	0.30 271

DAS	1.40 380	0.11 41	2.83 327	0.04 136	0.01 96	1.31 231	1.14 487	4.51 357	2.02 408	4.84 498	2.33 422	1.65 336	0.56 341	5.53 401	0.85 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.19 208

SepStereo	1.41 382	0.11 41	2.83 327	0.04 136	0.01 96	1.31 231	1.14 487	4.51 357	2.02 408	4.84 498	2.33 422	1.65 336	0.56 341	5.78 413	0.85 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.19 208

PWC_ROB	3.30 488	1.83 497	8.47 522	0.62 430	0.56 430	1.31 231	0.39 434	4.53 361	5.05 509	7.66 520	15.14 529	3.37 439	2.43 465	6.86 462	6.74 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 507	0.54 338

xyz-stereo-finetune2	0.71 177	0.55 298	1.25 80	0.07 192	0.00 1	1.32 240	0.04 252	2.47 151	0.89 117	0.18 79	0.76 313	0.08 118	0.65 365	5.24 386	0.71 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

tt45	0.54 115	0.46 265	1.12 66	0.04 136	0.00 1	1.32 240	0.05 273	1.00 59	0.79 78	0.05 29	0.03 65	0.09 127	0.03 80	5.35 394	0.28 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.15 176

LoS	0.32 37	0.19 130	1.27 82	0.11 251	0.01 96	1.32 240	0.07 307	1.44 77	0.79 78	0.06 33	0.04 87	0.27 181	0.11 213	0.60 138	0.13 55	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.01 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.92 238	0.51 285	4.35 429	0.21 310	0.71 462	1.32 240	0.00 1	2.77 168	1.33 276	0.21 100	0.51 268	1.47 320	0.11 213	1.14 207	0.87 331	0.03 466	0.69 403	0.00 1	0.20 449	0.10 302	1.88 518

MIPNet	0.77 194	0.74 356	2.72 316	0.08 204	0.07 241	1.32 240	0.12 348	4.14 320	1.51 321	0.90 236	0.11 144	0.67 234	0.95 389	1.42 231	0.30 167	0.00 1	0.01 233	0.01 461	0.01 313	0.15 377	0.23 242

GwcNet-ADL	0.71 177	0.22 155	2.22 248	0.05 153	0.01 96	1.32 240	0.02 160	3.82 259	1.61 340	1.06 268	0.44 256	1.46 319	0.22 270	0.94 198	0.62 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.14 166

HHNet	0.94 246	0.28 189	2.48 297	0.19 289	0.08 253	1.32 240	0.42 437	2.48 152	0.84 101	1.39 319	5.80 491	0.14 153	1.74 445	0.49 96	0.94 349	0.06 489	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.14 361	0.04 54

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 398	0.60 321	5.47 478	0.27 343	1.02 495	1.33 247	0.26 399	6.85 509	1.21 212	0.60 195	0.62 288	5.38 498	1.37 419	1.76 249	1.11 367	0.00 1	0.72 411	0.00 1	0.57 531	0.17 400	0.98 424

xyz-stereo-finetune	0.60 140	0.59 317	0.99 52	0.03 102	0.00 1	1.34 248	0.01 63	2.57 155	0.94 137	0.07 41	0.07 126	0.09 127	0.04 105	4.28 332	0.82 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.08 98

CFNet_ucs	0.84 214	0.23 159	2.43 290	0.01 13	0.01 96	1.34 248	0.01 63	3.82 259	1.61 340	1.24 297	1.13 353	2.16 378	0.41 324	2.08 260	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.17 195

BEATNet_4x	1.24 336	1.45 476	5.03 460	0.58 414	0.02 162	1.34 248	0.09 328	5.29 431	1.69 363	2.01 388	0.25 196	1.18 305	0.44 326	2.11 262	2.70 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.54 338

StereoDRNet-Refined	0.96 259	0.28 189	1.94 198	0.03 102	0.01 96	1.34 248	0.01 63	4.02 299	1.33 276	2.16 398	1.23 362	2.62 399	0.18 254	2.06 259	1.82 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 386	0.06 81
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSM-AAD	1.21 328	0.08 10	1.53 99	0.10 235	0.27 369	1.35 252	3.14 516	2.74 164	0.83 99	2.89 449	2.04 412	0.16 159	5.25 515	3.51 297	0.21 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.08 98

MSKI-zero shot	0.91 235	0.18 101	1.86 179	0.61 423	0.62 451	1.36 253	0.05 273	3.41 219	0.31 16	0.73 214	1.79 399	0.88 269	0.00 1	4.71 353	0.16 81	0.00 1	0.93 459	0.00 1	0.21 459	0.02 91	0.32 279

Sa-1000	1.23 334	0.79 369	2.16 241	0.00 1	0.40 402	1.36 253	0.03 217	5.00 409	2.01 406	1.11 277	5.38 487	0.61 221	0.15 236	4.18 322	0.37 208	0.00 1	0.54 381	0.00 1	0.16 423	0.15 377	0.16 187

DeepStereo_RVC	0.59 135	0.16 82	1.65 120	0.08 204	0.06 227	1.37 255	0.40 435	1.58 82	1.26 240	1.03 263	0.83 323	0.49 205	1.52 430	0.94 198	0.18 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.13 160

IRAFT_RVC	1.13 309	0.39 241	2.40 277	1.51 520	0.25 354	1.37 255	0.31 423	2.93 184	1.24 222	1.58 351	0.79 317	1.14 303	1.54 431	6.53 443	0.44 229	0.00 1	0.12 320	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.03 47

CFNet-ft	0.97 267	0.94 400	2.30 261	0.01 13	0.27 369	1.37 255	0.02 160	2.76 165	0.79 78	0.88 233	0.20 185	3.76 457	0.38 311	4.21 325	1.34 379	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.08 265	0.09 123

CFNet_RVC	0.97 267	0.94 400	2.30 261	0.01 13	0.27 369	1.37 255	0.02 160	2.76 165	0.79 78	0.88 233	0.20 185	3.76 457	0.38 311	4.21 325	1.34 379	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.08 265	0.09 123

HITNet	1.01 279	1.08 439	3.32 375	0.80 472	0.00 1	1.37 255	0.02 160	5.20 423	1.59 337	1.88 372	0.18 168	0.64 227	0.31 296	1.24 220	2.01 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.47 324
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
iResNet_ROB	1.22 332	1.37 469	2.59 305	0.14 265	0.00 1	1.38 260	0.04 252	7.36 524	2.85 477	1.07 269	1.24 363	0.93 280	0.11 213	4.28 332	0.84 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.11 143

raft_robust	1.21 328	1.05 433	2.00 207	0.10 235	0.43 411	1.39 261	0.02 160	4.21 326	2.32 432	0.44 162	0.02 2	2.23 381	1.39 420	7.00 477	0.35 193	0.00 1	0.78 419	0.00 1	0.18 438	0.10 302	0.19 208

ACVNet	0.75 187	0.56 308	2.30 261	0.09 223	0.00 1	1.39 261	0.21 380	2.76 165	1.34 279	0.88 233	0.75 310	1.92 356	0.26 281	0.51 104	1.65 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 377	0.20 228

hitnet-ft	1.26 349	0.71 349	2.37 274	0.04 136	0.00 1	1.39 261	0.21 380	3.94 284	2.53 450	1.61 352	1.11 351	4.21 469	0.36 305	4.83 367	1.65 395	0.01 424	0.00 1	0.03 487	0.00 1	0.11 325	0.08 98

GANet-RSSM	1.09 298	0.80 372	2.41 280	0.72 453	0.00 1	1.39 261	0.02 160	5.15 418	1.07 171	0.95 245	0.34 224	2.06 366	1.12 398	4.69 351	0.80 314	0.00 1	0.00 1	0.04 492	0.00 1	0.15 377	0.09 123

w-ln-seven-2	2.43 470	1.73 494	14.40 543	0.27 343	0.07 241	1.40 265	0.47 441	4.54 363	3.57 489	3.26 465	1.19 360	2.29 387	1.65 441	7.16 487	5.50 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.21 424	0.76 394

IPLG	0.99 273	0.76 364	3.08 352	0.06 175	0.06 227	1.40 265	0.11 340	3.81 255	1.07 171	0.81 226	1.00 342	0.50 208	0.60 349	5.65 410	0.38 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.20 228

CrosDoStereo	1.72 414	0.31 208	1.91 193	0.03 102	0.07 241	1.40 265	5.95 544	3.61 233	1.62 347	0.98 247	3.79 468	0.94 281	4.66 509	7.11 484	1.86 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.08 98

DeepStereo_LL	1.72 414	0.31 208	1.91 193	0.03 102	0.07 241	1.40 265	5.95 544	3.61 233	1.62 347	0.98 247	3.79 468	0.94 281	4.66 509	7.11 484	1.86 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.08 98

GEStereo_RVC	1.25 340	0.76 364	2.61 308	0.37 363	0.01 96	1.40 265	0.11 340	6.93 511	1.20 203	1.22 294	0.78 316	1.58 328	0.77 377	6.13 425	0.66 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.23 242

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 325	0.85 377	3.90 413	0.61 423	0.99 490	1.40 265	0.01 63	4.06 305	1.56 330	2.38 422	0.36 235	2.15 377	0.57 344	4.52 345	0.67 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.02 91	0.03 47
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	1.25 340	0.85 377	2.77 321	0.05 153	0.03 184	1.40 265	0.01 63	5.04 411	2.38 437	1.34 310	2.80 444	0.65 228	0.06 150	6.36 435	0.91 345	0.18 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.01 14

RAFT-Stereo-weight	0.57 130	0.10 27	1.28 83	0.10 235	0.42 407	1.41 272	0.05 273	3.80 252	0.86 103	1.02 260	0.52 270	0.26 179	0.01 15	0.42 76	0.15 71	0.00 1	0.47 366	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.60 355

test_sample3	1.07 293	0.26 176	2.91 336	0.60 419	0.01 96	1.41 272	0.01 63	5.29 431	1.72 374	1.56 342	0.54 272	0.78 261	0.18 254	3.60 302	0.87 331	0.00 1	0.80 423	0.00 1	0.08 377	0.03 160	0.68 376

PSMNet-RSSM	1.10 300	0.88 384	2.30 261	0.23 320	0.00 1	1.41 272	0.03 217	5.44 448	1.19 197	1.56 342	0.50 265	2.46 394	0.71 373	4.23 328	0.90 342	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.10 302	0.08 98

iResNetv2_ROB	1.32 366	1.82 496	6.02 485	1.27 508	0.00 1	1.41 272	0.05 273	4.48 353	1.46 310	1.02 260	1.28 366	1.00 291	0.27 284	4.72 354	1.12 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 493	0.16 187

G2L-Stereo	1.20 325	1.04 431	3.45 383	0.03 102	0.11 280	1.43 276	0.02 160	4.01 297	1.46 310	1.45 324	0.16 161	3.06 426	0.24 273	6.15 428	1.09 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 418	0.18 203

ITSA-stereo	1.24 336	0.23 159	2.14 238	0.19 289	0.04 211	1.43 276	0.13 349	6.24 491	3.22 485	0.78 222	0.36 235	0.63 223	1.05 394	5.67 411	2.24 426	0.03 466	0.00 1	0.09 504	0.06 369	0.08 265	0.19 208

FTStereo	2.20 459	0.09 16	2.07 221	0.18 282	0.13 291	1.43 276	4.50 533	2.98 186	0.97 153	3.35 468	17.70 535	0.77 260	4.06 500	4.36 336	0.15 71	0.15 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	1.19 445

GMM-Stereo	1.17 321	0.10 27	2.29 259	0.13 262	0.22 338	1.43 276	0.84 471	2.83 171	1.16 185	2.73 445	3.09 452	0.54 215	0.87 385	5.31 390	0.16 81	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.02 341	0.02 91	1.72 493

CFNet	1.24 336	1.33 466	3.20 361	0.26 337	0.03 184	1.43 276	0.04 252	5.03 410	2.39 439	0.61 197	0.71 303	1.30 312	0.23 271	6.72 454	1.16 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 444	0.10 135

test_sample5	1.11 302	0.28 189	2.93 339	0.61 423	0.01 96	1.44 281	0.01 63	5.23 426	1.93 400	1.48 330	1.14 355	0.57 218	0.15 236	3.94 315	0.89 339	0.00 1	0.81 426	0.00 1	0.08 377	0.03 160	0.68 376

gcap-zeroshot	0.95 255	0.45 258	3.07 351	0.25 330	0.74 465	1.44 281	0.02 160	4.85 392	1.47 316	0.78 222	0.57 277	2.77 407	0.04 105	0.95 200	0.49 255	0.00 1	0.48 370	0.00 1	0.20 449	0.00 1	0.39 308

DualNet	1.13 309	0.28 189	2.93 339	0.61 423	0.01 96	1.44 281	0.01 63	5.23 426	1.93 400	1.57 345	1.40 374	0.57 218	0.15 236	3.94 315	0.89 339	0.00 1	0.81 426	0.00 1	0.08 377	0.03 160	0.68 376

IPLGR_C	0.94 246	1.37 469	3.71 402	0.19 289	0.02 162	1.44 281	0.29 415	3.88 275	1.62 347	2.04 389	2.44 437	0.20 164	0.12 226	0.79 178	0.29 160	0.00 1	0.05 290	0.01 461	0.05 361	0.21 424	0.08 98

ACRE	0.94 246	1.27 459	3.93 415	0.22 314	0.02 162	1.44 281	0.29 415	3.88 275	1.60 339	1.97 384	2.42 431	0.21 168	0.11 213	0.82 188	0.29 160	0.00 1	0.04 282	0.01 461	0.05 361	0.21 424	0.09 123

cf-r	1.18 323	1.02 426	3.22 363	0.25 330	0.02 162	1.44 281	0.03 217	5.11 417	2.16 418	1.31 305	0.59 285	2.87 415	0.24 273	4.26 331	0.79 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 377	0.12 152

STTStereo	0.98 270	0.62 329	3.78 409	0.25 330	0.15 306	1.44 281	0.10 336	3.57 228	1.75 378	1.46 326	0.19 180	1.74 345	0.44 326	3.47 295	0.54 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.05 69

anonymousa	1.15 318	0.38 238	2.43 290	0.70 449	1.49 519	1.45 288	0.02 160	4.23 333	1.13 182	0.91 237	2.52 438	3.46 445	0.55 339	0.55 118	0.60 277	0.00 1	1.13 510	0.00 1	0.54 530	0.04 194	0.86 409

CIPLG	0.94 246	1.29 461	3.53 391	0.19 289	0.03 184	1.45 288	0.29 415	3.87 270	1.61 340	2.10 393	2.52 438	0.21 168	0.11 213	0.85 193	0.29 160	0.00 1	0.05 290	0.01 461	0.05 361	0.21 424	0.08 98

HGLStereo	1.17 321	0.53 296	2.39 276	0.01 13	0.02 162	1.45 288	0.01 63	4.05 304	1.14 183	1.42 321	3.06 450	2.09 369	1.21 409	4.60 350	1.33 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 302	0.06 81

DeepPrunerF	2.71 476	1.57 487	16.51 549	0.22 314	0.33 395	1.45 288	0.28 408	6.26 494	9.92 534	1.25 298	0.44 256	1.98 361	1.61 439	7.33 490	4.17 477	0.00 1	0.01 233	0.07 498	0.10 392	0.33 477	0.29 269

test_sample4	1.09 298	0.27 186	2.97 344	0.61 423	0.01 96	1.46 292	0.01 63	5.32 435	1.86 388	1.67 358	0.72 305	0.68 238	0.15 236	3.66 305	0.88 335	0.00 1	0.80 423	0.00 1	0.08 377	0.03 160	0.67 369

GANet-ADL	0.62 146	0.16 82	1.89 190	0.15 271	0.02 162	1.46 292	0.02 160	3.83 264	0.75 69	0.40 154	1.08 346	1.09 299	0.18 254	0.65 150	0.47 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.13 160

PFNet+	0.65 160	0.19 130	2.19 244	0.29 348	0.06 227	1.46 292	0.54 450	1.74 102	1.62 347	1.35 312	0.45 259	0.36 187	0.01 15	2.41 264	0.25 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

GwcNet-RSSM	1.22 332	1.24 456	3.66 399	0.23 320	0.04 211	1.46 292	0.05 273	4.65 376	1.61 340	1.33 308	0.46 262	2.98 420	0.26 281	4.48 341	1.59 392	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.00 1	0.21 424	0.10 135

DIP-Stereo	0.68 170	0.35 227	1.76 146	0.08 204	0.00 1	1.46 292	0.01 63	6.53 501	1.71 369	0.91 237	0.11 144	0.04 50	0.19 259	0.19 14	0.09 21	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.17 195
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PA-Net	1.56 405	1.13 444	5.13 465	0.07 192	0.17 314	1.46 292	0.53 449	4.73 383	3.04 479	0.92 241	1.30 367	2.29 387	0.62 355	6.63 448	3.00 456	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.15 176
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AdaStereo	0.76 190	0.12 50	1.73 134	0.05 153	0.00 1	1.46 292	0.23 388	5.16 421	1.66 360	1.19 286	0.37 237	1.54 324	0.17 250	0.86 194	0.54 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.08 98
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.
LG-Stereo_Zeroshot	0.52 107	0.15 66	1.72 131	0.22 314	0.14 297	1.47 299	0.04 252	2.21 139	0.99 162	0.39 149	0.11 144	0.70 242	0.03 80	0.65 150	0.58 275	0.02 452	0.46 365	0.00 1	0.23 470	0.01 37	0.36 293

AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 440	0.97 411	7.79 513	0.68 446	1.01 493	1.47 299	0.20 373	7.05 518	1.44 305	0.54 193	6.19 495	5.17 492	1.14 399	1.65 242	1.18 374	0.01 424	0.77 417	0.00 1	0.64 537	0.25 444	1.23 448

test_sample6	1.14 314	0.28 189	2.92 338	0.59 417	0.01 96	1.47 299	0.01 63	5.17 422	2.07 413	1.57 345	1.40 374	0.63 223	0.19 259	4.02 318	0.99 356	0.00 1	0.77 417	0.00 1	0.08 377	0.03 160	0.67 369

MyStereo8	1.16 320	0.86 380	3.73 405	0.86 479	0.04 211	1.47 299	0.01 63	4.64 374	2.13 416	1.47 329	1.10 349	1.21 307	0.31 296	1.12 205	1.50 388	0.00 1	1.45 536	0.00 1	0.30 506	0.10 302	0.93 421

test_5	0.94 246	0.94 400	2.60 306	0.55 408	0.25 354	1.47 299	0.02 160	4.89 396	0.97 153	0.81 226	0.30 212	0.80 263	0.63 357	3.39 291	0.24 138	0.00 1	0.27 346	0.00 1	0.00 1	0.17 400	0.54 338

RAFT-IKP	0.54 115	0.18 101	1.77 150	0.08 204	0.07 241	1.47 299	0.29 415	1.61 88	1.26 240	0.99 252	0.18 168	0.74 250	0.02 47	1.77 250	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

xxxx	2.26 464	0.43 253	2.30 261	0.01 13	0.68 457	1.47 299	0.00 1	6.56 503	2.32 432	1.56 342	2.07 413	1.07 297	0.06 150	4.81 364	18.87 552	0.00 1	1.11 504	0.00 1	0.21 459	0.06 226	1.65 488

Syn2CoEx	1.91 432	1.85 500	6.43 498	0.05 153	0.00 1	1.47 299	0.54 450	6.03 484	2.24 425	2.24 408	2.19 415	2.06 366	3.10 484	6.57 445	2.58 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 481	0.40 313

G2L-ROB	1.11 302	0.99 418	2.89 332	0.01 13	0.01 96	1.48 307	0.00 1	3.88 275	1.64 357	1.53 336	0.08 132	3.19 435	0.01 15	4.82 365	1.38 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.14 166

STrans-v2	1.75 416	0.45 258	3.43 382	0.03 102	0.19 324	1.48 307	0.08 316	7.25 521	2.16 418	2.04 389	2.80 444	3.60 450	3.78 497	7.00 477	0.52 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.10 135

CRE-IMP	0.49 93	0.14 63	1.75 140	0.08 204	0.05 221	1.48 307	0.45 439	1.64 93	1.22 216	0.92 241	0.29 208	0.87 268	0.01 15	0.39 67	0.25 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.17 195

test_xeample	2.27 465	0.46 265	2.25 254	0.10 235	0.69 458	1.48 307	0.00 1	6.24 491	2.46 445	1.83 369	2.40 430	0.37 188	0.07 167	4.49 342	19.55 554	0.00 1	1.11 504	0.00 1	0.21 459	0.07 253	1.65 488

CVANet_RVC	1.37 375	0.82 376	3.23 365	0.54 405	0.11 280	1.48 307	0.46 440	4.01 297	2.23 424	3.33 466	1.34 370	1.51 322	0.37 307	6.38 436	0.69 298	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.05 361	0.19 412	0.62 359

DispNO	1.47 389	1.01 423	5.05 461	0.13 262	0.08 253	1.49 312	0.02 160	4.38 347	1.86 388	1.51 332	1.57 387	3.12 430	1.09 397	5.77 412	1.89 407	0.00 1	0.02 264	0.03 487	0.11 397	0.11 325	0.08 98

GASNet	1.77 421	2.50 522	7.05 503	0.47 388	0.02 162	1.50 313	0.20 373	4.55 365	2.55 452	0.98 247	1.48 382	2.24 382	1.57 437	6.25 429	3.41 467	0.00 1	0.05 290	0.00 1	0.00 1	0.55 516	0.12 152

PSM-softLoss	0.96 259	0.18 101	2.32 267	1.26 506	0.03 184	1.50 313	0.26 399	2.90 176	1.27 246	1.30 303	0.38 240	0.39 192	0.01 15	6.94 471	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

KMStereo	0.96 259	0.18 101	2.32 267	1.26 506	0.03 184	1.50 313	0.26 399	2.90 176	1.27 246	1.30 303	0.38 240	0.39 192	0.01 15	6.94 471	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

DN-CSS_ROB	0.96 259	1.51 481	3.52 390	1.05 498	0.01 96	1.50 313	0.02 160	3.35 215	1.18 194	0.18 79	0.54 272	0.44 199	0.16 245	4.39 338	0.82 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 488	0.08 98

CoDeX	1.03 285	0.45 258	2.50 302	0.06 175	0.20 329	1.51 317	0.20 373	6.54 502	1.96 403	0.73 214	0.68 301	1.04 292	0.31 296	3.86 313	0.38 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.07 91

AAGNet	1.60 408	0.15 66	1.76 146	1.17 504	0.27 369	1.51 317	0.64 459	1.71 97	1.20 203	1.67 358	0.81 320	1.59 330	2.23 457	6.08 423	11.16 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.02 32

RAFT-RH_RVC	2.11 451	0.30 200	2.27 256	0.74 460	0.26 363	1.51 317	0.02 160	0.61 28	1.23 220	5.28 504	21.18 548	1.04 292	0.07 167	6.90 466	0.61 282	0.04 475	0.00 1	0.00 1	0.03 344	0.02 91	0.00 1

coex_refinement	1.30 360	0.96 407	2.31 266	0.12 258	0.02 162	1.52 320	0.07 307	4.70 381	1.79 384	2.66 440	0.66 294	4.34 470	0.47 333	3.87 314	2.09 415	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.34 289

LL-Strereo	2.29 466	1.55 485	5.01 459	0.64 434	2.78 537	1.52 320	0.05 273	5.04 411	1.24 222	2.73 445	2.87 447	5.10 490	5.49 519	7.22 489	0.81 316	0.04 475	1.31 530	0.00 1	0.00 1	0.31 471	2.08 528

ac_64	1.28 352	0.43 253	2.90 335	0.18 282	0.25 354	1.52 320	0.03 217	5.58 452	1.89 393	0.92 241	0.53 271	4.86 483	0.45 330	5.01 375	0.88 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 302	0.06 81

zh-mn7	4.28 508	4.04 544	17.92 550	0.11 251	0.07 241	1.53 323	0.29 415	4.81 389	6.49 520	8.41 524	16.07 532	2.83 413	1.19 403	11.32 538	9.99 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 418	0.36 293

MyStereo06	1.08 296	0.47 271	3.30 374	0.03 102	0.14 297	1.53 323	0.02 160	5.58 452	0.88 112	1.15 283	0.73 307	3.48 447	1.15 400	0.86 194	0.66 291	0.00 1	1.10 502	0.00 1	0.16 423	0.02 91	0.37 296

MyStereo05	1.01 279	0.47 271	3.36 378	0.03 102	0.14 297	1.53 323	0.02 160	4.11 315	3.37 486	1.43 322	0.03 65	1.27 309	0.39 321	1.39 230	0.97 352	0.00 1	1.10 502	0.00 1	0.16 423	0.02 91	0.37 296

DisPM	0.96 259	0.17 94	2.10 231	0.90 486	0.02 162	1.53 323	0.55 454	1.86 113	1.31 271	2.42 427	0.82 321	0.38 191	0.01 15	6.92 468	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

DLCB_ROB	1.38 376	0.60 321	1.96 200	0.10 235	0.00 1	1.53 323	0.23 388	4.02 299	1.91 396	3.54 471	1.97 406	3.40 442	0.30 291	4.91 369	2.97 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.12 152

FADNet-RVC-Resample	1.28 352	1.46 477	6.58 499	0.10 235	0.14 297	1.54 328	0.25 395	4.29 343	1.46 310	0.61 197	0.23 193	1.29 311	0.28 286	5.23 385	1.06 362	0.10 500	0.16 326	0.09 504	0.06 369	0.28 461	0.39 308

NF-Stereo	0.92 238	0.18 101	1.99 206	1.31 512	0.01 96	1.55 329	0.28 408	3.09 198	1.24 222	1.20 290	0.57 277	0.24 171	0.01 15	6.43 437	0.35 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

RE-Stereo	0.92 238	0.18 101	2.01 208	1.31 512	0.01 96	1.55 329	0.28 408	3.09 198	1.24 222	1.21 291	0.57 277	0.24 171	0.01 15	6.43 437	0.34 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

TVStereo	0.92 238	0.18 101	2.01 208	1.31 512	0.01 96	1.55 329	0.28 408	3.09 198	1.24 222	1.21 291	0.57 277	0.24 171	0.01 15	6.43 437	0.34 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

RAFT-345	1.25 340	0.12 50	2.08 224	0.54 405	0.13 291	1.55 329	0.24 391	0.65 31	2.51 449	1.19 286	7.68 504	0.92 278	0.05 127	6.86 462	0.50 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.00 1

TRStereo	0.88 225	1.18 449	2.44 292	0.72 453	0.10 275	1.56 333	0.03 217	5.73 461	1.28 252	0.18 79	0.30 212	0.62 222	0.43 325	1.02 202	0.13 55	0.00 1	0.47 366	0.00 1	0.25 484	0.01 37	1.23 448

TransformOpticalFlow	1.53 400	0.40 245	3.46 385	0.66 437	0.07 241	1.56 333	0.09 328	4.35 345	1.86 388	1.72 364	2.27 420	3.53 449	3.04 482	6.93 470	0.49 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.10 135

OCTAStereo	0.93 243	0.18 101	2.01 208	1.31 512	0.01 96	1.56 333	0.28 408	3.09 198	1.24 222	1.21 291	0.57 277	0.25 176	0.01 15	6.43 437	0.35 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

UGAM-zero	1.89 430	0.19 130	2.80 322	0.22 314	0.47 419	1.57 336	0.35 430	6.96 515	0.60 47	1.40 320	0.26 202	8.37 517	4.43 505	7.06 483	0.71 301	0.00 1	0.67 400	0.00 1	0.58 532	0.02 91	1.16 444

222	3.11 483	0.43 253	2.10 231	0.02 64	0.45 414	1.57 336	0.01 63	6.44 499	2.34 436	1.73 365	2.24 419	0.52 213	0.07 167	4.95 372	36.29 569	0.00 1	1.07 492	0.00 1	0.21 459	0.06 226	1.65 488

UCFNet_RVC	0.78 197	0.68 344	2.05 219	0.02 64	0.29 377	1.57 336	0.02 160	3.57 228	0.87 106	1.35 312	0.74 308	1.66 338	0.20 265	1.92 255	0.61 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

Reg-Stereo(zero)	0.71 177	0.07 3	2.28 257	0.03 102	1.01 493	1.58 339	0.37 433	1.52 79	0.78 74	0.18 79	0.16 161	1.75 346	1.08 396	0.91 196	1.25 375	0.00 1	0.51 375	0.00 1	0.24 481	0.01 37	0.54 338

riskmin	0.95 255	0.06 1	2.01 208	0.80 472	0.86 473	1.58 339	0.24 391	4.28 340	0.53 34	0.85 230	0.29 208	2.60 398	1.04 393	0.70 161	0.61 282	0.00 1	0.85 436	0.00 1	0.26 491	0.01 37	1.48 466

ROB_FTStereo_v2	0.52 107	0.18 101	1.71 130	0.08 204	0.09 264	1.59 341	0.32 426	1.61 88	1.25 233	0.99 252	0.19 180	0.76 257	0.02 47	1.36 229	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

Pruner-Stereo	0.63 152	0.21 147	1.86 179	1.03 497	0.10 275	1.59 341	0.35 430	2.26 140	1.22 216	2.22 403	0.45 259	0.25 176	0.01 15	0.67 156	0.38 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.02 32

aanetorigin	2.99 479	1.00 421	9.85 528	0.23 320	0.23 343	1.59 341	2.01 502	1.94 123	1.25 233	14.45 546	10.04 517	2.98 420	3.75 495	4.97 373	4.01 474	0.10 500	0.05 290	0.09 504	0.11 397	0.55 516	0.55 344

TDLM	1.32 366	0.90 387	2.42 288	0.61 423	0.03 184	1.59 341	2.04 504	3.73 246	2.29 430	1.70 363	0.94 336	1.07 297	0.67 369	6.49 442	1.12 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 409	0.54 338

ffm	1.46 387	0.50 279	4.37 430	0.46 382	0.03 184	1.60 345	0.03 217	3.81 255	6.87 521	1.57 345	2.38 425	2.14 372	0.38 311	1.73 246	0.12 44	0.00 1	1.12 506	0.00 1	0.17 431	0.10 302	1.86 514

ff1	2.20 459	0.50 279	4.37 430	0.46 382	0.03 184	1.60 345	0.03 217	3.81 255	6.87 521	1.57 345	2.38 425	2.14 372	0.38 311	7.65 500	9.02 513	0.00 1	1.12 506	0.00 1	0.17 431	0.10 302	1.86 514

mmx	2.08 445	0.50 279	4.37 430	0.46 382	0.03 184	1.60 345	0.03 217	6.21 488	2.77 468	1.57 345	2.38 425	2.14 372	0.38 311	7.65 500	9.02 513	0.00 1	1.08 494	0.00 1	0.17 431	0.06 226	1.25 452

xxx	2.08 445	0.50 279	4.37 430	0.46 382	0.03 184	1.60 345	0.03 217	6.21 488	2.77 468	1.57 345	2.38 425	2.14 372	0.38 311	7.65 500	9.02 513	0.00 1	1.08 494	0.00 1	0.17 431	0.06 226	1.25 452

PFNet	1.13 309	0.26 176	3.28 373	1.27 508	0.55 427	1.60 345	0.24 391	1.80 107	1.19 197	2.37 421	1.21 361	0.63 223	0.30 291	6.85 461	0.46 242	0.16 509	0.01 233	0.00 1	0.07 373	0.18 409	0.24 246

DeepPruner_ROB	1.04 286	0.99 418	3.05 350	0.02 64	0.00 1	1.60 345	0.17 362	3.96 287	0.52 33	3.41 469	0.03 65	2.06 366	0.17 250	3.35 289	1.12 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.14 166

OMP-Stereo	1.29 356	0.75 359	1.67 123	2.47 533	0.29 377	1.61 351	0.32 426	2.38 148	1.09 174	2.66 440	1.14 355	3.04 424	0.17 250	7.40 492	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.08 98

NRIStereo	0.82 205	0.17 94	1.56 105	0.61 423	0.05 221	1.61 351	0.48 444	1.52 79	1.19 197	0.91 237	0.17 163	0.65 228	0.03 80	7.00 477	0.25 142	0.00 1	0.06 296	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.17 195

ROB_FTStereo	0.55 121	0.18 101	1.75 140	0.08 204	0.09 264	1.61 351	0.32 426	1.60 85	1.26 240	0.99 252	0.19 180	0.75 252	0.03 80	1.97 258	0.19 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

FADNet-RVC	1.30 360	1.62 489	6.28 491	0.03 102	0.00 1	1.61 351	0.08 316	4.49 354	2.04 411	0.41 159	0.10 139	0.63 223	0.64 360	5.55 403	1.69 398	0.01 424	0.08 305	0.00 1	0.00 1	0.52 513	0.31 275

NVstereo2D	1.25 340	0.34 224	5.21 470	0.09 223	0.03 184	1.61 351	0.23 388	4.95 404	1.92 397	1.05 265	0.38 240	2.53 395	0.61 350	5.36 395	0.44 229	0.00 1	0.10 315	0.00 1	0.03 344	0.04 194	0.19 208

Patchmatch Stereo++	0.59 135	0.18 101	1.73 134	0.08 204	0.08 253	1.62 356	0.26 399	1.62 91	1.25 233	1.00 258	0.18 168	0.75 252	0.03 80	2.68 270	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 69
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
iRAFT	0.59 135	0.18 101	1.73 134	0.08 204	0.08 253	1.62 356	0.26 399	1.62 91	1.25 233	1.00 258	0.18 168	0.75 252	0.03 80	2.68 270	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 69

psmorigin	2.16 456	0.75 359	10.72 532	0.24 325	0.03 184	1.62 356	0.20 373	3.80 252	1.16 185	5.40 505	3.08 451	5.77 499	2.29 459	5.62 408	2.13 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.25 255

IIG-Stereo	1.39 378	0.67 343	1.73 134	2.48 534	0.05 221	1.63 359	0.14 354	3.00 188	1.20 203	2.94 451	2.23 418	3.03 423	0.55 339	7.41 493	0.66 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.07 91

PSM-adaLoss	0.54 115	0.18 101	1.72 131	0.08 204	0.09 264	1.63 359	0.29 415	1.60 85	1.27 246	0.99 252	0.18 168	0.76 257	0.02 47	1.79 253	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 69

HUI-Stereo	0.54 115	0.18 101	1.78 152	0.08 204	0.08 253	1.63 359	0.31 423	1.60 85	1.28 252	0.99 252	0.18 168	0.76 257	0.02 47	1.56 235	0.19 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 69

iGMRVC	0.59 135	0.18 101	1.75 140	0.08 204	0.09 264	1.63 359	0.27 407	1.61 88	1.27 246	0.99 252	0.19 180	0.75 252	0.03 80	2.78 274	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

GES	0.75 187	0.26 176	2.66 314	0.01 13	0.00 1	1.63 359	0.08 316	6.06 485	0.57 43	0.68 204	0.40 246	0.37 188	0.66 368	0.84 190	0.49 255	0.02 452	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.08 265	0.10 135

MLCV	1.19 324	0.97 411	3.09 354	0.07 192	0.00 1	1.63 359	0.04 252	3.33 214	1.57 332	2.74 447	1.83 401	0.99 289	0.40 322	5.31 390	1.53 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.11 143

NCCL2	1.51 395	1.32 464	3.27 372	0.03 102	0.07 241	1.63 359	3.29 518	4.54 363	1.61 340	3.22 462	0.37 237	3.84 459	0.31 296	4.42 339	2.02 413	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.00 1	0.09 287	0.22 238

ttt	1.79 422	0.32 216	2.41 280	0.58 414	0.26 363	1.64 366	0.00 1	6.26 494	2.57 453	1.91 376	2.39 429	1.39 317	0.11 213	5.55 403	7.97 507	0.00 1	1.05 488	0.00 1	0.16 423	0.06 226	1.14 439

z-ln-s-r	1.93 434	1.26 458	7.26 505	0.25 330	0.03 184	1.65 367	0.06 300	4.28 340	2.81 473	1.26 299	0.70 302	1.68 341	0.24 273	6.44 441	10.32 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 400	0.19 208

SACVNet	1.14 314	0.74 356	2.49 299	0.07 192	0.00 1	1.65 367	0.28 408	4.52 359	1.51 321	2.11 394	0.79 317	1.57 325	0.07 167	5.28 389	1.31 376	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 452	0.18 203

G2L-Stereo_test	1.14 314	1.01 423	2.97 344	0.27 343	0.01 96	1.66 369	0.10 336	3.73 246	1.31 271	2.21 402	0.11 144	3.18 433	0.49 335	4.55 349	0.70 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 418	0.30 271

MyStereo07	0.53 111	0.51 285	1.58 108	0.03 102	0.34 397	1.66 369	0.02 160	1.68 95	1.34 279	0.53 192	0.02 2	0.04 50	0.11 213	0.74 169	0.26 150	0.00 1	1.19 521	0.00 1	0.18 438	0.03 160	0.37 296

MyStereo04	1.01 279	0.51 285	3.49 387	0.03 102	0.34 397	1.66 369	0.02 160	4.18 324	2.93 478	1.10 275	0.03 65	1.30 312	0.58 346	1.32 227	1.02 359	0.00 1	1.19 521	0.00 1	0.18 438	0.03 160	0.37 296

Consistency-Raft	1.48 391	0.96 407	5.40 476	0.36 360	0.31 394	1.66 369	0.11 340	4.30 344	4.32 500	0.47 171	5.99 493	0.86 267	2.09 455	1.19 212	1.31 376	0.03 466	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.27 457	0.02 32

DRaft	1.40 380	0.20 140	1.83 171	0.09 223	0.01 96	1.66 369	0.42 437	2.13 138	0.59 45	3.75 477	5.16 486	0.41 197	4.27 503	5.52 400	1.63 394	0.01 424	0.06 296	0.00 1	0.07 373	0.08 265	0.12 152

CASS	0.63 152	0.16 82	1.88 187	0.03 102	0.01 96	1.67 374	0.04 252	3.11 202	0.81 91	2.25 409	1.02 343	0.29 182	0.35 302	0.70 161	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.04 54
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous_2	2.17 457	0.32 216	2.35 271	0.80 472	0.85 470	1.67 374	0.22 385	4.62 371	0.71 62	1.12 278	0.40 246	3.18 433	1.94 452	0.84 190	0.77 310	0.06 489	1.09 498	3.25 545	14.62 570	3.25 537	1.43 464

ARAFT	1.27 351	1.38 471	4.73 446	0.08 204	0.00 1	1.67 374	0.04 252	5.52 451	1.98 405	3.02 455	0.59 285	0.47 203	0.11 213	4.87 368	0.38 211	0.00 1	0.03 275	0.00 1	0.00 1	0.25 444	0.25 255

RAFT_R40	1.08 296	0.11 41	2.09 230	0.83 476	0.20 329	1.68 377	0.64 459	2.11 137	1.19 197	1.05 265	1.13 353	1.77 347	1.43 423	6.90 466	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.01 14

PSMNet_ROB	1.31 363	1.27 459	3.91 414	0.05 153	0.11 280	1.69 378	0.16 359	3.98 291	1.59 337	1.15 283	0.34 224	2.77 407	0.62 355	4.43 340	3.80 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.12 152

XPNet_ROB	1.41 382	0.81 374	2.75 319	0.04 136	0.01 96	1.70 379	0.17 362	4.14 320	1.69 363	4.12 485	1.10 349	1.58 328	0.52 336	5.13 381	4.07 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 325	0.25 255

acv_ft	0.94 246	0.56 308	2.28 257	0.04 136	1.07 501	1.71 380	0.01 63	4.41 350	1.34 279	1.53 336	0.75 310	1.92 356	0.45 330	0.51 104	1.74 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 475	0.20 228

SST-Stereo	1.12 307	0.10 27	1.98 204	0.85 478	0.24 350	1.72 381	0.56 455	2.10 135	2.01 406	1.19 286	1.07 345	1.57 325	1.88 451	6.92 468	0.24 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.02 32

RP	2.09 447	0.90 387	3.88 412	0.22 314	0.61 443	1.72 381	0.94 476	4.97 405	2.65 456	3.87 480	5.63 490	4.44 471	4.28 504	4.99 374	2.35 431	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.20 418	0.13 160

AASNet	1.05 289	1.11 441	3.12 357	0.05 153	0.00 1	1.73 383	0.05 273	5.73 461	2.17 422	1.10 275	1.84 402	0.94 281	0.19 259	1.16 208	1.37 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 481	0.16 187

RASNet	1.75 416	0.71 349	2.93 339	0.20 304	3.20 539	1.75 384	0.26 399	3.87 270	2.64 455	0.98 247	1.46 380	5.25 497	1.67 442	6.73 455	2.81 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.47 324

HSM	1.48 391	0.60 321	1.85 176	0.01 13	0.29 377	1.76 385	0.04 252	6.50 500	1.46 310	1.91 376	1.55 385	4.69 480	1.27 415	6.66 451	0.70 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.26 261

DEmStereo	1.56 405	0.16 82	2.44 292	0.09 223	0.02 162	1.77 386	0.87 472	1.72 98	1.08 173	2.48 431	6.30 498	1.06 295	5.02 511	6.28 432	1.81 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14

pcwnet_v2	1.36 374	0.21 147	5.89 483	0.15 271	0.01 96	1.78 387	0.02 160	5.77 468	3.19 484	1.69 362	1.94 405	2.00 363	0.79 380	3.09 285	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.04 194	0.27 264

AACVNet	1.04 286	0.87 383	2.22 248	0.25 330	0.00 1	1.79 388	0.01 63	4.21 326	0.79 78	1.17 285	0.27 204	1.50 321	0.16 245	6.30 434	0.89 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.04 54

FAT-Stereo	1.95 435	0.23 159	3.66 399	0.18 282	0.03 184	1.80 389	0.94 476	5.35 436	3.11 481	4.23 486	5.00 485	5.22 496	2.76 475	5.07 377	1.09 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 212	0.17 195

ETE_ROB	1.42 384	1.04 431	3.10 355	0.02 64	0.03 184	1.81 390	0.22 385	4.73 383	1.67 362	4.77 496	1.43 377	2.77 407	0.08 181	4.23 328	2.20 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.20 228

edge stereo	2.06 443	0.42 252	4.20 422	0.14 265	0.09 264	1.82 391	0.51 447	5.38 440	2.48 448	3.45 470	3.96 475	8.28 516	1.80 449	5.90 417	2.30 428	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.16 386	0.19 208

TCMNet	1.67 411	0.92 394	6.06 487	0.15 271	1.43 516	1.83 392	0.17 362	4.72 382	1.56 330	1.88 372	2.94 448	1.92 356	0.45 330	5.34 393	3.00 456	0.00 1	0.06 296	0.06 497	0.00 1	0.43 499	0.48 328

RAFT-Test	0.85 218	0.19 130	2.98 347	0.66 437	0.99 490	1.83 392	0.17 362	3.16 203	1.19 197	0.71 207	0.11 144	3.21 436	0.02 47	0.58 127	0.33 179	0.00 1	0.47 366	0.00 1	0.29 504	0.01 37	0.15 176

EGLCR-Stereo	0.64 158	0.12 50	1.52 97	0.74 460	0.75 466	1.83 392	0.54 450	2.79 169	0.67 56	0.66 203	0.04 87	0.01 1	0.02 47	0.77 173	0.45 233	0.00 1	0.71 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 439

model_zeroshot	0.87 222	0.46 265	2.80 322	0.68 446	0.93 484	1.84 395	0.08 316	3.66 240	0.66 55	1.23 295	0.01 1	1.18 305	0.06 150	1.25 222	0.46 242	0.03 466	0.71 408	0.00 1	0.20 449	0.02 91	1.14 439

iRaft-Stereo_20w	1.39 378	0.18 101	3.72 403	0.79 470	0.56 430	1.90 396	0.65 461	8.85 537	1.05 169	2.05 391	0.42 251	1.24 308	1.23 411	1.69 244	0.95 350	0.00 1	0.62 397	0.00 1	0.44 521	0.02 91	1.41 463

UPFNet	0.99 273	0.32 216	2.89 332	0.00 1	0.00 1	1.90 396	0.11 340	4.10 311	1.10 177	2.35 416	0.12 153	1.91 355	0.08 181	4.02 318	0.78 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.04 54

HSM-Net_RVC	1.51 395	0.11 41	1.93 196	0.00 1	0.01 96	1.91 398	0.05 273	7.86 531	1.93 400	3.77 478	3.76 467	3.16 431	0.36 305	4.34 335	0.83 323	0.01 424	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.11 143
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PASM	2.20 459	1.85 500	10.33 530	1.00 493	0.41 404	1.98 399	0.90 475	3.85 266	2.76 467	4.38 490	1.53 384	3.49 448	1.54 431	6.60 446	2.43 434	0.14 507	0.02 264	0.00 1	0.03 344	0.33 477	0.39 308

iResNet	1.20 325	0.77 367	3.37 379	1.01 496	0.01 96	2.00 400	0.01 63	4.44 351	1.74 376	1.88 372	1.09 347	0.35 186	0.35 302	4.22 327	2.44 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 287	0.26 261

psm_up	1.01 279	0.68 344	2.47 296	0.04 136	0.00 1	2.01 401	0.05 273	4.09 309	1.29 259	2.65 437	0.47 263	1.71 342	0.44 326	3.65 304	0.45 233	0.06 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.06 81

PSMNet-ADL	0.88 225	0.12 50	1.32 84	0.07 192	0.01 96	2.03 402	0.03 217	3.00 188	1.28 252	0.39 149	0.66 294	2.12 371	0.67 369	4.19 324	1.38 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.24 246

AF-Net	2.51 471	1.12 442	5.46 477	0.01 13	0.13 291	2.03 402	0.47 441	7.04 517	2.74 464	4.09 484	10.64 518	4.99 486	2.94 477	4.94 371	3.28 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 400	0.15 176

PSMNet-RUCA	0.83 207	0.86 380	2.85 330	0.03 102	0.02 162	2.04 404	0.25 395	4.74 385	1.79 384	0.45 167	1.38 372	0.12 143	0.12 226	1.16 208	0.37 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 461	0.07 91

EDNetEfficient	6.66 534	1.34 467	34.37 561	0.66 437	1.93 529	2.04 404	3.59 522	3.08 197	14.92 543	20.02 558	9.53 513	6.48 508	10.85 545	7.65 500	15.21 543	0.03 466	0.10 315	0.01 461	0.22 464	0.61 519	0.55 344

ssnet_v2	1.33 371	0.64 336	2.83 327	0.06 175	0.03 184	2.08 406	0.36 432	5.88 474	2.33 434	2.52 434	0.88 330	3.06 426	0.54 337	1.75 248	3.30 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 444	0.13 160

GCAP-BAT	0.78 197	0.18 101	1.84 175	0.66 437	0.66 453	2.13 407	0.04 252	1.42 75	0.89 117	1.14 280	1.26 365	1.13 302	0.09 196	0.65 150	0.85 326	0.02 452	1.07 492	0.00 1	0.48 525	0.06 226	1.08 436

1111x	2.13 454	0.58 313	4.38 434	0.39 367	0.61 443	2.14 408	0.01 63	6.38 498	2.40 440	1.80 367	1.97 406	0.95 285	0.64 360	7.16 487	10.30 525	0.00 1	1.18 520	0.00 1	0.29 504	0.07 253	1.32 457

ADLNet	1.35 373	0.55 298	2.95 342	0.01 13	0.05 221	2.22 409	0.11 340	5.06 413	2.83 475	2.42 427	2.19 415	2.63 400	0.68 371	3.59 301	1.37 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 400	0.27 264

GANetREF_RVC	1.25 340	1.39 472	4.10 418	0.10 235	0.00 1	2.25 410	0.18 368	4.68 379	2.78 470	0.69 205	0.34 224	1.87 352	0.65 365	5.07 377	0.68 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.07 91
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
GANet	2.23 462	0.92 394	3.10 355	0.88 481	0.08 253	2.25 410	3.25 517	4.61 370	1.71 369	2.55 435	9.98 515	2.56 396	1.47 428	7.52 498	2.98 455	0.00 1	0.04 282	0.02 482	0.08 377	0.14 361	0.42 321

IER	0.88 225	0.38 238	2.74 318	0.01 13	0.00 1	2.27 412	0.02 160	3.65 239	1.30 268	1.45 324	0.96 339	1.39 317	1.16 401	1.60 238	0.53 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.02 32

HH	1.25 340	0.40 245	2.13 236	0.90 486	0.41 404	2.28 413	0.01 63	4.25 335	0.95 142	0.37 142	0.89 331	3.87 460	0.80 381	4.74 355	0.51 263	0.00 1	0.96 471	0.00 1	0.00 1	0.03 160	1.53 470

HanStereo	1.25 340	0.40 245	2.13 236	0.90 486	0.41 404	2.28 413	0.01 63	4.25 335	0.95 142	0.37 142	0.89 331	3.87 460	0.80 381	4.74 355	0.51 263	0.00 1	0.96 471	0.00 1	0.00 1	0.03 160	1.53 470

RAFT + AFF	1.88 428	1.84 499	4.19 421	0.05 153	0.85 470	2.29 415	1.00 481	6.32 496	2.26 427	1.88 372	1.80 400	1.27 309	3.66 494	6.56 444	2.36 432	0.02 452	0.34 357	0.00 1	0.01 313	0.41 498	0.50 331

EAI-Stereo	1.50 394	0.16 82	1.53 99	0.25 330	0.91 481	2.30 416	4.98 534	6.09 486	1.87 391	1.38 316	5.56 489	0.49 205	0.59 347	1.21 215	0.83 323	0.00 1	0.31 352	0.00 1	1.09 552	0.02 91	0.56 349

UNet	1.21 328	0.36 230	4.56 441	0.04 136	0.02 162	2.30 416	0.02 160	3.70 244	0.98 158	1.32 306	0.14 157	2.70 405	1.54 431	4.49 342	1.96 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.07 91

NCC-stereo	2.09 447	1.02 426	4.78 449	0.10 235	0.26 363	2.33 418	0.13 349	5.82 471	1.70 367	2.98 452	3.18 454	4.63 477	5.69 521	6.26 430	2.76 445	0.05 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.14 166

Abc-Net	2.09 447	1.02 426	4.78 449	0.10 235	0.26 363	2.33 418	0.13 349	5.82 471	1.70 367	2.98 452	3.18 454	4.63 477	5.69 521	6.26 430	2.76 445	0.05 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.14 166
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MFMNet_re	2.39 469	1.65 491	6.10 488	3.04 537	0.90 478	2.34 420	0.98 479	4.77 388	3.79 494	6.95 515	7.08 502	1.84 351	3.79 498	2.53 265	1.57 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 444	0.26 261

UDG	3.15 484	9.41 559	2.81 324	2.72 536	0.92 482	2.39 421	0.11 340	4.12 316	1.30 268	2.35 416	3.63 465	4.96 485	1.58 438	4.33 334	2.89 452	1.22 534	0.04 282	8.09 548	3.80 560	4.94 538	1.35 458

coex-ft	12.25 554	6.22 552	80.44 574	0.15 271	0.15 306	2.43 422	0.98 479	3.07 196	29.54 558	49.22 573	16.44 533	15.69 538	16.17 554	7.44 495	15.30 544	0.05 479	0.07 301	0.01 461	0.05 361	0.35 486	1.15 442

SFCPSM	0.87 222	0.20 140	2.57 304	0.02 64	0.07 241	2.45 423	0.18 368	5.65 456	1.51 321	0.85 230	0.77 314	0.67 234	0.30 291	1.77 250	0.22 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 358	0.09 287	0.09 123

DualNet (step1)	1.30 360	0.51 285	3.23 365	0.03 102	0.03 184	2.48 424	0.01 63	4.98 406	1.63 353	1.53 336	0.66 294	0.90 270	1.00 390	2.79 275	0.82 318	0.68 522	0.97 478	1.79 538	1.08 549	0.02 91	0.82 401

test_sample9	2.75 478	0.51 285	3.23 365	0.03 102	0.03 184	2.48 424	0.01 63	4.98 406	1.63 353	1.53 336	0.66 294	0.90 270	1.00 390	6.14 426	10.04 523	0.68 522	17.48 571	1.79 538	1.08 549	0.02 91	0.82 401

test_sample8	3.98 503	0.51 285	3.23 365	0.03 102	0.03 184	2.48 424	0.01 63	5.07 414	1.50 320	6.62 513	0.90 333	14.02 535	7.06 531	6.14 426	10.04 523	0.68 522	17.48 571	1.79 538	1.08 549	0.02 91	0.82 401

StereoDRNet	1.66 410	1.21 452	5.39 475	0.06 175	0.11 280	2.49 427	1.06 484	5.28 430	1.89 393	3.60 475	0.63 289	2.28 383	0.64 360	4.70 352	3.25 462	0.00 1	0.03 275	0.00 1	0.01 313	0.15 377	0.36 293

S-Stereo	2.12 453	0.32 216	6.30 492	0.24 325	0.22 338	2.51 428	1.83 500	5.38 440	5.55 511	2.46 430	5.91 492	2.81 411	0.71 373	5.19 384	2.45 436	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.37 296

Anonymous3	0.61 143	0.23 159	2.97 344	0.01 13	0.00 1	2.54 429	0.09 328	3.88 275	0.89 117	0.19 86	0.23 193	0.12 143	0.05 127	0.61 142	0.17 88	0.00 1	0.08 305	0.00 1	0.00 1	0.05 212	0.18 203

FADNet	1.38 376	1.42 475	5.62 480	0.03 102	0.06 227	2.56 430	0.16 359	4.66 377	1.64 357	0.35 140	0.11 144	1.66 338	1.05 394	5.64 409	1.59 392	0.18 511	0.02 264	0.01 461	0.01 313	0.52 513	0.23 242

NOSS_ROB	1.47 389	0.49 276	2.40 277	1.00 493	0.17 314	2.56 430	0.01 63	4.86 393	2.62 454	2.32 414	1.74 395	2.79 410	0.02 47	6.96 474	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.73 389

SQANet	2.65 475	1.92 505	3.73 405	4.47 542	2.98 538	2.59 432	0.24 391	4.66 377	1.11 179	2.48 431	0.59 285	1.57 325	0.86 384	3.95 317	1.67 397	7.97 549	0.14 325	0.48 523	0.03 344	7.84 542	3.68 544

gwcnet-sp	1.11 302	0.71 349	4.90 453	0.05 153	0.01 96	2.59 432	0.14 354	4.22 330	1.38 295	1.93 379	0.18 168	0.68 238	0.38 311	3.77 309	0.98 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.08 98

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ssnet	1.11 302	0.71 349	4.90 453	0.05 153	0.01 96	2.59 432	0.14 354	4.22 330	1.38 295	1.93 379	0.18 168	0.68 238	0.38 311	3.77 309	0.98 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.08 98

RYNet	1.76 418	0.81 374	4.24 424	0.34 359	0.10 275	2.62 436	0.07 307	5.36 439	2.08 414	1.38 316	0.35 231	4.71 481	1.35 418	6.73 455	4.61 482	0.00 1	0.05 290	0.00 1	0.00 1	0.05 212	0.33 285

DANet	1.96 437	0.24 164	3.72 403	0.78 469	0.48 421	2.65 437	0.34 429	3.94 284	1.71 369	4.35 489	1.56 386	5.09 489	0.56 341	6.97 475	5.99 493	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.04 194	0.66 366
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Wz-Net-SNSev	3.01 481	3.59 539	12.98 540	0.45 381	0.04 211	2.72 438	1.12 486	5.80 469	2.42 442	2.30 412	2.62 441	6.39 505	1.29 416	10.20 529	7.19 502	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.29 467	0.72 388

LMCR-Stereo	1.28 352	1.13 444	2.41 280	0.57 412	0.03 184	2.72 438	0.09 328	6.86 510	0.88 112	2.44 429	1.92 403	0.14 153	1.55 434	3.57 300	1.12 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 386	0.02 32

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FADNet_RVC	1.32 366	1.54 483	5.37 473	0.02 64	0.06 227	2.78 441	0.07 307	4.19 325	1.03 166	0.44 162	0.35 231	0.67 234	0.10 204	5.42 398	1.92 408	0.24 516	0.33 354	0.11 510	0.33 511	0.66 523	0.68 376

Nwc_Net	2.25 463	0.98 415	5.37 473	0.07 192	0.11 280	2.80 442	0.05 273	7.36 524	1.30 268	2.77 448	8.21 508	5.18 493	2.98 481	5.16 383	2.46 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.08 98

CSP-Net	1.13 309	0.76 364	1.67 123	0.01 13	0.00 1	2.81 443	0.05 273	5.62 454	1.14 183	1.14 280	0.85 328	1.80 350	0.23 271	6.10 424	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.03 47

CBMV_ROB	2.06 443	0.31 208	2.72 316	0.63 431	0.00 1	2.83 444	0.88 473	5.24 428	2.41 441	4.28 488	6.16 494	3.07 429	3.47 492	5.81 416	2.69 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 212	0.56 349

delet	1.31 363	0.61 327	2.64 313	0.05 153	0.17 314	2.84 445	1.00 481	4.88 395	2.46 445	1.38 316	1.37 371	1.62 333	0.90 387	4.52 345	1.48 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.08 98

NVStereoNet_ROB	4.22 507	2.29 515	6.13 490	1.40 519	1.14 504	2.84 445	0.97 478	5.67 458	5.66 513	5.25 503	14.28 527	12.40 530	5.35 518	10.74 535	5.33 486	1.24 535	1.01 485	0.67 533	0.62 535	0.63 521	0.69 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
pmcnn	3.98 503	0.95 403	7.29 506	0.71 451	1.42 515	2.84 445	1.22 490	5.89 475	2.42 442	9.34 531	11.71 521	18.88 545	2.65 472	6.89 465	6.35 497	0.00 1	0.07 301	0.00 1	0.00 1	0.21 424	0.76 394

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Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
EDNetEfficientorigin	10.48 548	2.34 517	98.78 583	0.23 320	0.25 354	3.01 449	0.70 464	4.69 380	17.04 548	19.07 552	15.43 530	12.52 531	11.56 547	9.41 523	12.62 535	0.01 424	0.01 233	0.00 1	0.01 313	0.25 444	1.76 498

WZ-Net	4.64 516	2.57 523	25.72 557	0.10 235	0.09 264	3.07 450	2.08 505	6.59 506	5.41 510	6.08 510	4.09 477	7.02 513	6.04 525	11.64 539	11.45 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 424	0.61 357

PWCDC_ROB	3.41 490	2.29 515	5.16 468	0.19 289	0.02 162	3.11 451	0.02 160	5.15 418	12.27 537	1.36 314	23.33 556	1.98 361	3.35 489	4.93 370	3.71 470	0.28 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 526	0.32 279

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NaN_ROB	2.33 467	1.31 463	4.55 440	0.32 354	0.30 389	3.13 453	5.01 537	4.57 367	2.78 470	5.49 506	1.73 394	2.28 383	1.98 454	7.48 496	4.32 478	0.01 424	0.06 296	0.03 487	0.09 386	0.20 418	0.88 412

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LALA_ROB	1.55 403	1.07 437	2.99 349	0.02 64	0.06 227	3.20 455	0.49 446	4.07 307	1.80 386	3.79 479	0.66 294	4.51 473	0.25 280	3.82 312	4.07 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 302	0.11 143

psmg	0.93 243	0.15 66	1.48 92	0.02 64	0.00 1	3.25 457	0.26 399	5.45 449	1.17 190	2.00 386	1.45 378	1.78 348	0.10 204	0.80 184	0.71 301	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.02 91	0.04 54

BSDual-CNN	0.94 246	0.15 66	1.48 92	0.04 136	0.00 1	3.30 458	0.20 373	6.00 479	1.17 190	2.36 418	0.64 291	1.78 348	0.10 204	0.80 184	0.71 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.06 81

hknet	1.21 328	0.25 173	2.89 332	0.04 136	0.00 1	3.30 458	0.20 373	6.00 479	1.19 197	2.36 418	0.64 291	3.38 441	0.05 127	3.04 282	0.73 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.06 81

DRN-Test	1.79 422	0.51 285	4.94 457	0.19 289	0.14 297	3.30 458	0.19 372	6.58 504	2.31 431	4.40 492	0.77 314	2.10 370	1.73 444	5.40 397	2.82 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.12 335	0.27 264

tt1	1.23 334	0.37 236	2.41 280	0.41 370	0.45 414	3.33 461	0.02 160	3.81 255	6.87 521	0.71 207	0.80 319	0.06 93	0.40 322	1.73 246	0.12 44	0.00 1	1.12 506	0.00 1	0.00 1	0.10 302	1.86 514

RGC	2.11 451	0.95 403	4.61 443	0.08 204	0.29 377	3.34 462	0.11 340	5.40 444	1.78 382	3.93 482	4.52 479	5.20 494	3.05 483	5.78 413	2.78 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.18 203

CC-Net-ROB	2.09 447	1.17 448	3.97 416	1.52 521	0.23 343	3.35 463	0.05 273	5.09 415	2.74 464	1.09 272	1.40 374	0.97 287	0.18 254	6.66 451	0.87 331	1.46 537	1.64 543	7.13 546	0.00 1	1.67 531	0.54 338

ACVNet-DCA	0.94 246	0.36 230	2.41 280	0.50 398	0.29 377	3.40 464	0.02 160	3.82 259	1.29 259	0.71 207	0.83 323	0.05 72	0.61 350	1.60 238	0.12 44	0.00 1	1.13 510	0.00 1	0.03 344	0.06 226	1.57 477

xx1	1.29 356	0.36 230	2.41 280	0.50 398	0.29 377	3.40 464	0.02 160	4.02 299	7.67 528	0.71 207	0.83 323	0.73 247	0.15 236	1.60 238	0.12 44	0.00 1	1.13 510	0.00 1	0.23 470	0.06 226	1.57 477

1test111	1.06 292	0.36 230	2.41 280	0.50 398	0.29 377	3.40 464	0.02 160	3.82 259	1.29 259	0.71 207	0.83 323	0.05 72	0.61 350	3.19 286	0.90 342	0.00 1	1.13 510	0.00 1	0.03 344	0.06 226	1.57 477

cc1	1.29 356	0.36 230	2.41 280	0.50 398	0.29 377	3.40 464	0.02 160	4.02 299	7.67 528	0.71 207	0.83 323	0.05 72	0.61 350	1.59 237	0.12 44	0.00 1	1.13 510	0.00 1	0.03 344	0.10 302	1.86 514

SGM-Forest	2.15 455	0.50 279	2.42 288	0.19 289	0.25 354	3.47 468	2.38 511	4.53 361	2.46 445	5.64 509	3.99 476	3.74 455	2.22 456	6.99 476	3.08 459	0.01 424	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.05 212	0.98 424
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LSM	7.83 537	2.59 524	24.93 556	4.71 543	40.61 572	3.55 469	5.22 539	5.91 476	7.48 527	10.86 534	13.66 526	4.55 474	3.92 499	7.72 505	5.88 492	0.02 452	0.26 343	0.00 1	0.00 1	0.30 469	14.53 569

CBFPSM	1.51 395	1.00 421	5.32 472	0.05 153	0.01 96	3.57 470	0.04 252	4.06 305	1.03 166	0.65 200	0.21 189	6.06 501	3.60 493	2.65 268	1.82 402	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.09 287	0.12 152

DSFCA	1.45 386	0.51 285	2.76 320	0.01 13	0.03 184	3.64 471	0.83 470	3.28 212	1.45 308	3.25 464	0.44 256	2.89 417	1.45 424	6.07 422	2.14 417	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.10 135

ccnet	1.96 437	0.68 344	3.59 392	0.26 337	0.19 324	3.68 472	1.55 496	4.89 396	1.77 380	2.68 443	3.92 471	3.44 444	1.72 443	5.02 376	5.22 485	0.06 489	0.00 1	0.09 504	0.01 313	0.13 347	0.32 279

fast-acv-ft	1.54 401	0.86 380	4.85 451	0.11 251	0.12 287	3.88 473	0.28 408	2.97 185	2.26 427	0.96 246	3.49 462	2.97 419	1.23 411	3.47 295	2.75 444	0.04 475	0.01 233	0.04 492	0.04 358	0.44 501	0.08 98

SPS-STEREO	3.67 499	1.46 477	4.23 423	0.36 360	0.23 343	3.93 474	1.20 489	6.67 507	3.50 487	11.05 535	8.81 510	9.53 524	4.63 508	9.10 520	7.25 503	0.01 424	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.13 347	1.28 455
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-LNSev	1.60 408	1.48 480	8.20 519	0.03 102	0.03 184	3.95 475	0.13 349	4.89 396	2.33 434	0.92 241	0.31 216	3.64 453	1.40 421	2.90 278	1.50 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 302	0.20 228

zh-sn7	4.41 512	4.45 546	18.43 551	0.15 271	0.01 96	4.00 476	2.16 508	5.26 429	2.74 464	4.24 487	10.00 516	4.09 464	6.64 528	10.84 536	14.33 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 461	0.63 361

CRFU-Net	1.43 385	0.33 222	2.98 347	1.27 508	0.03 184	4.01 477	0.05 273	6.21 488	0.95 142	1.92 378	0.74 308	3.41 443	2.55 470	3.36 290	0.36 197	0.01 424	0.01 233	0.11 510	0.00 1	0.13 347	0.09 123

MMNet	1.33 371	0.69 347	4.18 420	0.11 251	0.01 96	4.08 478	0.02 160	4.27 339	1.49 319	2.17 400	0.33 221	1.34 315	1.20 404	4.52 345	1.93 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 325	0.06 81

GwcNet	1.96 437	1.51 481	7.43 509	0.30 351	1.20 505	4.13 479	0.61 458	4.45 352	1.92 397	1.53 336	2.31 421	3.93 463	0.54 337	5.50 399	3.16 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.39 494	0.24 246

DDUNet	3.58 491	11.19 561	3.84 411	3.59 540	3.31 540	4.14 480	0.20 373	4.40 349	1.33 276	2.72 444	3.11 453	3.16 431	0.37 307	4.18 322	1.47 386	2.02 539	0.05 290	10.10 554	3.59 559	5.85 540	3.05 542

CSAN	3.10 482	1.72 493	5.85 482	0.37 363	0.14 297	4.15 481	3.91 525	4.94 403	4.65 506	6.43 512	6.29 497	4.62 476	5.17 514	8.13 510	4.85 484	0.02 452	0.03 275	0.03 487	0.05 361	0.26 452	0.48 328

HBP-ISP	1.59 407	1.12 442	3.42 381	0.53 404	0.10 275	4.27 482	1.44 493	5.35 436	1.61 340	3.58 474	0.87 329	0.91 273	1.18 402	6.64 449	0.46 242	0.04 475	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.24 246

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 428	0.88 384	3.47 386	1.64 525	0.22 338	4.27 482	0.40 435	3.90 281	1.63 353	0.72 213	0.71 303	3.06 426	0.11 213	5.13 381	1.03 360	5.07 543	0.54 381	0.00 1	0.00 1	1.73 532	3.16 543

SuperB	3.75 500	2.46 521	15.54 548	0.32 354	0.06 227	4.29 484	1.61 497	4.25 335	11.49 536	2.56 436	1.31 369	2.01 365	1.86 450	6.94 471	8.94 512	0.05 479	0.03 275	0.10 509	0.08 377	10.62 552	0.56 349

iinet-f	1.90 431	0.98 415	13.29 541	0.42 373	0.03 184	4.30 485	0.04 252	3.86 267	1.32 273	1.28 300	0.57 277	2.91 418	2.70 473	2.60 266	3.11 460	0.00 1	0.02 264	0.02 482	0.00 1	0.49 504	0.09 123

FINET	2.99 479	2.11 511	7.66 510	1.13 501	1.79 524	4.35 486	3.34 519	5.66 457	7.93 531	2.49 433	3.29 457	1.66 338	2.47 467	6.70 453	4.44 479	0.82 526	1.38 533	0.03 487	0.30 506	0.36 488	1.88 518

FBW_ROB	2.74 477	1.02 426	4.72 445	0.43 376	0.18 318	4.35 486	0.18 368	7.28 523	3.50 487	3.57 473	3.38 460	4.86 483	1.22 410	11.70 542	5.76 490	0.17 510	0.08 305	0.59 528	0.12 404	0.28 461	1.40 462

YMNet	1.76 418	0.93 397	4.46 438	0.18 282	0.30 389	4.41 488	0.21 380	4.21 326	1.46 310	3.07 457	4.85 482	4.12 466	0.37 307	3.05 283	2.47 438	0.05 479	0.12 320	0.08 501	0.01 313	0.51 507	0.40 313

YMNet_1	1.76 418	0.93 397	4.46 438	0.18 282	0.30 389	4.41 488	0.21 380	4.21 326	1.46 310	3.07 457	4.85 482	4.12 466	0.37 307	3.05 283	2.47 438	0.05 479	0.12 320	0.08 501	0.01 313	0.51 507	0.40 313

RTSC	3.18 486	2.15 512	8.20 519	0.67 445	0.38 401	4.41 488	0.08 316	5.64 455	5.80 516	6.14 511	3.43 461	3.37 439	1.55 434	7.50 497	12.15 533	0.00 1	0.84 434	0.00 1	0.25 484	0.51 507	0.53 337

APVNet	1.68 412	0.75 359	4.94 457	0.13 262	0.01 96	4.56 491	0.08 316	5.20 423	1.44 305	1.51 332	1.05 344	2.87 415	0.93 388	6.76 457	2.76 445	0.01 424	0.00 1	0.07 498	0.00 1	0.34 481	0.08 98

Wz-Net-MNSev	2.17 457	1.90 504	7.77 512	0.02 64	0.01 96	4.60 492	2.08 505	5.70 460	2.83 475	4.02 483	1.50 383	1.87 352	2.53 469	5.10 379	3.04 458	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.31 275

otaku	3.61 494	2.06 508	4.04 417	6.41 545	3.35 541	4.67 493	2.08 505	5.97 477	1.58 334	2.19 401	2.62 441	3.47 446	1.45 424	4.36 336	2.17 418	8.55 551	0.25 340	1.89 541	0.03 344	9.29 546	5.81 550

ADCRef	2.57 474	1.40 473	7.90 515	0.11 251	0.11 280	4.71 494	0.74 467	5.45 449	1.66 360	3.15 460	1.65 392	1.61 331	2.25 458	4.54 348	15.56 545	0.03 466	0.00 1	0.01 461	0.10 392	0.27 457	0.23 242

SHD	3.58 491	1.83 497	6.41 495	1.34 516	1.21 507	4.84 495	0.17 362	7.95 532	12.83 538	7.86 521	3.32 459	5.08 488	2.63 471	5.54 402	8.57 510	0.01 424	0.75 415	0.00 1	0.18 438	0.31 471	0.73 389

ADCMid	4.33 510	2.40 520	13.81 542	0.23 320	0.40 402	4.90 496	1.23 491	5.73 461	3.73 493	11.06 536	3.94 473	6.67 510	5.11 512	7.11 484	18.03 549	0.12 504	0.08 305	0.55 525	0.46 522	0.61 519	0.49 330

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 427	1.13 444	5.96 484	0.02 64	0.00 1	5.00 497	0.29 415	5.31 434	2.38 437	2.65 437	1.15 357	2.32 391	1.95 453	5.59 406	3.35 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.14 166

XQC	3.16 485	2.00 507	7.71 511	0.97 492	0.67 455	5.07 498	0.69 463	6.58 504	4.95 508	5.04 502	1.98 409	4.99 486	3.12 485	7.96 509	10.02 522	0.00 1	0.63 398	0.00 1	0.18 438	0.36 488	0.38 306

DISCO	2.03 442	0.45 258	2.82 326	0.72 453	0.53 425	5.13 499	0.01 63	6.01 482	1.81 387	2.31 413	0.91 334	6.43 506	0.87 385	8.57 519	3.67 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.17 195

PAM_32	1.91 432	0.18 101	2.96 343	0.69 448	0.73 464	5.20 500	0.71 465	6.02 483	1.17 190	1.33 308	2.00 410	9.90 525	3.21 488	1.29 225	0.81 316	0.00 1	0.59 394	0.00 1	0.53 528	0.06 226	0.87 410

DispFullNet	8.26 538	24.76 570	14.96 546	14.77 563	7.78 554	5.23 501	0.09 328	5.67 458	3.16 482	9.01 529	4.87 484	6.15 502	10.66 543	10.44 532	4.54 480	2.54 540	0.33 354	15.59 561	4.84 563	13.17 560	6.59 552

DPSNet	3.98 503	1.01 423	12.58 538	0.74 460	0.55 427	5.24 502	1.53 495	12.44 545	4.82 507	2.89 449	0.97 340	6.37 504	11.43 546	8.20 511	8.61 511	0.09 499	0.51 375	0.11 510	0.38 519	0.35 486	0.83 405

RainbowNet	5.23 522	4.09 545	4.92 456	9.61 552	6.18 545	5.26 503	3.48 521	7.68 530	4.58 505	1.94 382	3.02 449	4.67 479	3.42 490	5.90 417	2.01 411	9.59 554	2.19 551	8.45 549	0.20 449	10.52 550	6.82 553

PAM	1.83 426	0.18 101	3.32 375	0.66 437	0.61 443	5.41 504	0.77 469	6.32 496	0.94 137	1.37 315	1.11 351	9.51 523	2.30 460	1.23 219	0.74 307	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.53 528	0.03 160	0.90 415

FCDSN-DC	5.38 524	0.65 340	3.19 360	0.24 325	0.46 417	5.71 505	1.61 497	5.83 473	4.51 503	14.74 548	22.03 551	20.43 547	13.01 549	8.48 516	6.00 494	0.02 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.52 335
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
BUS	1.05 289	0.15 66	1.48 92	0.04 136	0.00 1	5.73 506	0.03 217	6.00 479	1.17 190	2.36 418	0.64 291	2.35 392	0.06 150	0.80 184	0.05 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.06 81

NINENet	1.14 314	0.34 224	2.08 224	0.10 235	0.01 96	5.73 506	0.03 217	5.39 442	1.54 327	1.61 352	0.72 305	2.35 392	0.06 150	2.82 277	0.05 7	0.00 1	0.01 233	0.01 461	0.00 1	0.04 194	0.00 1

ADCP+	3.18 486	1.81 495	11.33 534	0.07 192	0.20 329	5.83 508	2.80 513	4.60 369	2.69 458	1.68 361	0.28 205	3.75 456	3.14 486	6.82 459	17.90 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 418	0.56 349

ADCS	5.55 526	3.55 535	19.07 552	0.43 376	0.14 297	5.87 509	4.20 530	7.65 529	7.80 530	9.79 532	6.22 496	6.48 508	5.52 520	10.52 533	22.41 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 503	0.97 423

AnyNet_C32	4.41 512	3.74 541	15.17 547	0.48 396	0.51 424	5.99 510	6.52 551	5.30 433	2.72 463	6.86 514	3.66 466	5.21 495	3.19 487	7.42 494	19.54 553	0.08 497	0.04 282	0.20 517	0.09 386	0.67 524	0.76 394

ACV-stereo	1.68 412	0.45 258	3.08 352	0.05 153	0.04 211	6.19 511	0.18 368	2.01 127	0.33 19	0.23 108	0.02 2	10.33 526	5.28 517	4.05 320	1.17 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.15 176

Ntro	3.66 498	2.08 510	4.34 428	7.58 547	4.53 543	6.25 512	0.72 466	5.35 436	1.65 359	0.48 181	1.77 397	2.68 404	1.25 413	5.10 379	2.31 429	8.72 552	0.31 352	2.13 543	0.05 361	9.73 547	6.18 551

WCMA_ROB	5.16 521	1.07 437	4.40 435	0.66 437	0.69 458	6.28 513	3.63 523	5.39 442	4.05 497	14.77 549	19.39 545	15.46 537	10.72 544	7.67 504	6.77 501	0.19 513	0.27 346	0.18 516	0.20 449	0.18 409	1.23 448

Wz-Net-TNSev	4.36 511	6.36 553	22.98 554	0.22 314	0.06 227	7.00 514	3.45 520	7.46 526	3.81 495	2.12 395	0.63 289	7.29 514	5.11 512	9.87 527	9.72 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 341	0.36 488	0.66 366

w-ln-seven	3.40 489	2.22 513	14.89 545	0.33 358	0.16 310	7.02 515	0.47 441	5.98 478	5.62 512	5.50 507	2.37 424	4.11 465	1.42 422	6.86 462	10.41 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 441	0.38 306

ADCPNet	3.94 502	1.47 479	14.87 544	0.11 251	0.45 414	7.19 516	2.23 509	5.42 446	3.18 483	4.53 494	2.03 411	7.48 515	5.27 516	7.05 482	14.73 542	0.02 452	0.74 413	0.04 492	0.91 548	0.23 433	0.85 408

ADCL	3.64 497	1.54 483	8.53 524	0.26 337	0.28 375	7.37 517	4.49 532	5.42 446	3.61 490	4.79 497	3.85 470	5.14 491	4.47 506	6.28 432	15.73 546	0.05 479	0.01 233	0.11 510	0.13 406	0.34 481	0.33 285

LE_ROB	13.25 555	1.86 502	12.84 539	2.35 531	1.43 516	7.50 518	5.92 543	10.14 539	48.57 574	57.70 574	24.61 558	23.44 553	32.60 569	10.12 528	24.95 567	0.06 489	0.08 305	0.13 514	0.20 449	0.09 287	0.41 317

SANet	5.04 520	1.86 502	7.96 516	0.39 367	0.12 287	7.51 519	3.73 524	7.20 520	16.07 546	7.15 516	13.16 524	12.35 529	8.70 535	8.28 513	5.37 487	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.71 387

ACVNet_1	6.79 535	2.72 527	6.97 502	9.78 554	7.38 553	7.67 520	2.29 510	10.50 541	6.93 524	4.51 493	5.39 488	13.21 532	6.34 527	7.02 481	3.31 465	9.70 556	2.48 556	10.85 557	0.11 397	11.41 556	7.23 555

MeshStereo	6.09 527	0.97 411	3.59 392	0.26 337	0.14 297	7.68 521	2.02 503	10.42 540	5.77 514	20.76 559	19.69 547	22.78 551	10.56 542	10.29 530	6.16 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 467	0.41 317
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
PVD	6.50 531	1.70 492	6.71 501	1.66 526	1.59 523	7.94 522	0.89 474	11.13 543	24.35 553	12.01 539	19.10 541	8.76 520	9.89 540	9.85 526	11.06 529	0.02 452	1.12 506	0.00 1	0.26 491	0.25 444	1.72 493

SGM_RVC	4.67 517	0.61 327	2.62 310	1.13 501	0.29 377	7.96 523	2.60 512	7.55 528	4.36 501	12.34 540	9.95 514	15.94 539	8.56 534	10.88 537	6.38 498	0.22 515	0.25 340	0.20 517	0.23 470	0.32 475	0.92 417
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN	6.44 530	0.46 265	3.25 371	0.54 405	0.56 430	8.01 524	1.37 492	8.76 535	7.15 525	19.35 556	22.25 553	22.72 550	15.44 552	10.37 531	7.93 506	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.64 365

stereogan	2.38 468	0.59 317	5.05 461	0.01 13	0.09 264	8.26 525	0.58 457	4.92 401	3.65 491	4.68 495	4.60 480	6.43 506	2.39 464	5.27 388	0.72 305	0.00 1	0.01 233	0.01 461	0.00 1	0.27 457	0.13 160

FC-DCNN v2	6.60 533	0.46 265	3.23 365	0.56 409	0.58 436	8.28 526	1.46 494	9.35 538	7.29 526	19.57 557	23.13 554	23.87 554	14.94 551	10.69 534	7.88 505	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.63 361

PDISCO_ROB	2.54 472	1.40 473	5.07 464	1.06 499	2.01 530	8.28 526	0.17 362	7.96 533	6.01 518	1.48 330	1.75 396	3.67 454	1.25 413	7.74 506	2.07 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 494	0.42 321

z-mn7	4.53 515	3.38 533	10.95 533	0.14 265	0.03 184	8.41 528	0.48 444	4.63 372	14.42 542	3.68 476	18.00 537	4.72 482	1.20 404	11.78 543	8.25 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 424	0.39 308

MSMD_ROB	5.26 523	0.52 294	3.22 363	0.15 271	0.01 96	8.63 529	1.06 484	4.76 387	4.16 498	13.72 543	26.77 559	13.87 534	15.95 553	7.89 508	3.94 473	0.11 502	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.34 289

ACVNet-4b	6.14 528	2.39 519	6.31 493	9.73 553	7.26 550	8.81 530	1.62 499	7.27 522	6.07 519	0.41 159	6.42 499	11.47 528	2.37 463	9.17 521	2.72 443	9.70 556	2.42 554	10.45 555	0.01 313	11.04 554	7.12 554

SGM+DAISY	6.27 529	3.62 540	9.36 527	2.30 530	2.34 532	9.12 531	6.38 548	6.98 516	6.00 517	14.26 544	15.55 531	14.02 535	9.84 539	9.45 524	8.56 509	1.21 533	1.60 542	0.58 526	0.86 545	0.63 521	2.74 538

MFN_U_SF_RVC	4.10 506	2.36 518	12.04 537	1.00 493	0.27 369	10.31 532	0.51 447	8.83 536	3.69 492	4.90 500	3.30 458	9.33 522	3.43 491	8.28 513	9.42 516	0.41 520	0.53 380	0.52 524	0.81 541	0.90 527	1.05 431

G-Net	3.58 491	0.58 313	5.14 467	1.61 522	1.86 525	10.46 533	1.85 501	3.24 208	1.69 363	8.68 525	11.81 522	6.03 500	7.62 532	4.82 365	5.52 489	0.08 497	0.12 320	0.07 498	0.15 414	0.16 386	0.16 187

SAMSARA	4.31 509	1.94 506	7.80 514	1.96 529	1.40 514	10.65 534	7.35 552	7.17 519	4.49 502	8.27 523	3.58 464	10.58 527	3.75 495	7.87 507	6.66 499	0.01 424	1.09 498	0.00 1	0.23 470	0.26 452	1.19 445

U	1.79 422	0.09 16	1.35 86	0.06 175	7.35 552	10.70 535	0.00 1	0.86 50	0.32 18	0.02 8	0.03 65	0.11 139	0.02 47	0.15 11	0.07 15	0.00 1	0.00 1	9.53 550	5.06 566	0.01 37	0.01 14

AnyNet_C01	7.15 536	5.48 551	37.47 564	1.08 500	0.59 440	11.50 536	6.49 550	6.93 511	4.31 499	8.06 522	9.11 512	8.72 519	4.06 500	14.50 549	21.97 562	0.11 502	0.08 305	0.24 521	0.09 386	1.11 528	1.07 435

ELAS_RVC	8.75 539	1.59 488	6.34 494	1.91 528	1.87 526	11.67 537	12.14 564	10.75 542	16.11 547	22.55 563	21.45 549	18.49 543	18.29 560	14.17 548	12.53 534	0.92 528	1.32 531	0.70 534	0.46 522	0.53 515	1.25 452
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	10.12 544	3.75 542	4.24 424	11.47 557	9.26 557	11.93 538	5.30 540	18.72 553	15.74 544	7.16 517	18.55 538	16.83 541	6.83 529	11.66 540	9.62 518	10.09 558	2.54 557	15.69 562	1.72 554	12.82 557	8.45 559

IMH-64	10.12 544	3.75 542	4.24 424	11.47 557	9.26 557	11.93 538	5.30 540	18.72 553	15.74 544	7.16 517	18.55 538	16.83 541	6.83 529	11.66 540	9.62 518	10.09 558	2.54 557	15.69 562	1.72 554	12.82 557	8.45 559

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 494	3.47 534	9.32 526	0.19 289	0.30 389	13.80 540	7.49 555	5.15 418	3.95 496	3.06 456	3.94 473	4.60 475	1.20 404	8.49 517	2.79 449	0.70 525	1.22 523	0.04 492	0.84 542	0.50 506	1.23 448

MDST_ROB	3.81 501	0.21 147	4.29 427	2.64 535	1.45 518	13.85 541	1.02 483	8.06 534	2.67 457	15.14 550	8.81 510	2.70 405	1.55 434	9.31 522	3.90 472	0.03 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.63 361

RTS	10.27 546	3.55 535	66.16 570	1.62 523	2.34 532	13.96 542	6.25 546	6.95 513	18.07 549	8.81 526	19.18 542	6.82 511	2.96 479	26.87 564	19.93 555	0.00 1	0.42 361	0.00 1	0.03 344	0.40 496	0.99 426

RTSA	10.27 546	3.55 535	66.16 570	1.62 523	2.34 532	13.96 542	6.25 546	6.95 513	18.07 549	8.81 526	19.18 542	6.82 511	2.96 479	26.87 564	19.93 555	0.00 1	0.42 361	0.00 1	0.03 344	0.40 496	0.99 426

IMH	11.71 551	4.49 547	4.59 442	11.55 559	9.35 559	14.27 544	5.00 536	21.03 561	25.97 556	8.90 528	23.64 557	20.58 548	10.29 541	13.39 547	9.59 517	10.13 561	2.57 559	15.53 560	1.75 556	13.04 559	8.53 561

ACVNet_2	9.32 541	2.76 528	8.07 517	8.84 551	6.89 548	14.54 545	4.19 529	14.25 548	23.92 552	7.62 519	19.61 546	20.42 546	5.93 523	8.52 518	3.64 468	9.16 553	1.74 547	7.93 547	0.36 516	10.56 551	7.47 558

ELAS	9.07 540	1.55 485	5.19 469	1.87 527	1.92 528	17.05 546	8.29 557	13.92 547	13.52 540	23.08 564	28.56 564	18.59 544	16.90 556	12.06 545	13.39 538	0.91 527	1.32 531	0.65 531	0.59 533	0.68 525	1.31 456
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	11.65 550	2.71 526	4.73 446	7.69 548	7.28 551	17.41 547	7.45 553	20.43 558	38.14 569	10.13 533	19.37 544	27.36 556	12.38 548	13.35 546	13.26 537	4.38 542	2.43 555	10.51 556	0.03 344	9.00 544	4.96 548

KSHMR	14.93 560	8.30 558	8.52 523	15.54 564	13.01 563	17.62 548	10.36 561	19.39 556	30.53 560	19.03 551	22.15 552	28.32 558	9.61 536	16.44 553	10.96 528	10.98 566	3.74 567	21.96 568	4.87 564	16.79 563	10.39 564

notaker	18.29 564	22.89 568	10.13 529	18.52 566	14.64 566	17.81 549	7.48 554	20.77 559	24.37 554	21.91 561	27.45 561	39.00 566	20.06 563	20.53 559	21.90 561	12.54 567	2.81 565	25.96 570	6.03 567	19.60 566	11.37 565

Dean	12.08 553	3.10 531	8.10 518	10.98 556	8.34 556	18.85 550	5.53 542	21.57 563	40.96 571	11.81 538	21.91 550	25.74 555	9.74 538	8.20 511	5.76 490	9.65 555	2.35 552	9.94 551	0.65 538	10.97 553	7.40 556

xyz-stereo	4.49 514	0.31 208	37.34 563	0.02 64	0.01 96	19.38 551	0.01 63	2.42 149	0.53 34	2.00 386	14.43 528	2.64 403	0.14 232	7.36 491	2.92 453	0.00 1	0.01 233	0.23 520	0.00 1	0.05 212	0.09 123

LRCNet_RVC	60.82 575	63.91 576	64.33 569	69.26 577	50.13 574	19.76 552	0.07 307	58.24 574	5.77 514	75.95 576	85.64 576	74.51 575	62.84 575	58.99 574	50.33 572	93.38 583	56.04 579	93.60 581	93.06 581	68.67 578	71.95 581

MADNet+	11.36 549	15.59 564	70.62 572	1.36 518	1.52 520	20.21 553	4.98 534	12.73 546	8.13 532	3.88 481	6.42 499	8.89 521	6.29 526	32.76 569	29.90 568	0.25 517	1.05 488	0.01 461	0.22 464	0.60 518	1.76 498

WAO-7	9.62 542	2.87 529	5.64 481	0.96 491	0.21 337	20.37 554	5.13 538	23.65 567	26.32 557	13.11 542	27.70 562	22.69 549	14.04 550	14.53 550	13.11 536	0.13 505	0.09 311	0.58 526	0.10 392	0.51 507	0.75 393

MANE	15.61 561	2.70 525	7.19 504	3.43 539	5.19 544	21.44 555	9.54 560	24.27 568	29.58 559	33.72 568	42.10 571	42.08 569	32.55 568	24.60 560	20.72 558	1.46 537	2.17 550	1.34 536	4.60 561	0.49 504	3.04 541

LVE	11.75 552	3.56 538	5.48 479	10.38 555	8.28 555	22.54 556	7.53 556	17.01 551	32.01 562	9.26 530	23.28 555	23.43 552	9.72 537	11.79 544	7.81 504	10.09 558	2.62 562	11.07 558	0.59 533	11.18 555	7.44 557

PWCK	9.63 543	6.94 557	19.91 553	6.25 544	0.22 338	22.62 557	14.62 566	12.15 544	13.48 539	14.34 545	13.17 525	13.25 533	8.40 533	16.14 552	11.57 532	6.38 546	0.26 343	2.41 544	0.11 397	8.57 543	1.74 496

ktn	19.65 566	19.61 565	8.27 521	22.99 570	17.38 568	23.89 558	11.97 563	24.83 569	34.40 566	19.19 553	27.37 560	32.56 559	18.29 560	16.52 554	18.28 550	22.43 570	3.70 566	29.28 571	10.90 569	19.65 567	11.59 566

WAO-8	14.47 557	5.06 549	6.42 496	8.00 549	6.65 546	23.95 559	2.97 514	23.01 564	45.08 572	19.24 554	34.86 569	33.07 560	17.51 557	17.59 555	14.38 540	5.22 544	0.86 437	10.06 552	0.85 543	10.25 548	4.34 546

Venus	14.47 557	5.06 549	6.42 496	8.00 549	6.65 546	23.95 559	2.97 514	23.01 564	45.08 572	19.24 554	34.85 568	33.07 560	17.51 557	17.59 555	14.38 540	5.22 544	0.86 437	10.06 552	0.85 543	10.25 548	4.34 546

SGM-ForestM	14.25 556	3.00 530	8.67 525	2.38 532	1.88 527	24.45 561	11.87 562	19.27 555	21.66 551	30.68 566	29.79 566	46.58 570	28.97 566	27.26 566	21.22 560	1.14 532	1.67 544	0.61 530	0.89 547	0.51 507	2.50 537

MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 525	3.14 532	10.56 531	0.47 388	0.29 377	24.98 562	8.65 559	6.24 491	9.96 535	4.38 490	8.16 507	8.42 518	2.44 466	9.46 525	6.27 496	1.11 530	1.70 545	0.33 522	0.47 524	1.16 529	1.35 458

DPSimNet_ROB	26.59 570	21.34 567	28.49 558	25.34 571	19.24 569	25.03 563	28.61 572	30.13 571	30.91 561	33.36 567	29.60 565	33.91 563	28.18 565	25.99 563	42.58 570	17.84 569	15.40 570	25.41 569	22.86 573	21.10 569	26.45 573

HanzoNet	30.55 571	30.82 571	24.44 555	22.40 569	19.25 570	25.74 564	14.00 565	29.76 570	40.45 570	43.57 571	44.15 572	55.63 572	46.26 573	43.79 572	45.27 571	28.35 571	9.71 569	30.23 572	16.18 571	23.20 570	17.85 570

SDNR	3.62 496	1.25 457	7.41 508	0.71 451	0.22 338	26.06 565	0.02 160	4.55 365	2.42 442	3.10 459	11.33 519	3.05 425	0.77 377	8.31 515	2.21 422	0.05 479	0.11 318	0.00 1	0.01 313	0.08 265	0.66 366

TorneroNet	16.83 563	6.92 556	6.68 500	14.15 562	12.07 561	27.63 566	8.39 558	21.53 562	37.64 567	14.70 547	32.94 567	33.55 562	18.95 562	19.68 557	20.80 559	10.39 563	2.61 561	19.77 566	3.45 558	15.42 562	9.28 562

TorneroNet-64	16.11 562	6.82 555	6.11 489	14.13 561	12.13 562	28.42 567	6.47 549	20.35 557	38.01 568	12.80 541	27.88 563	35.94 564	16.83 555	20.38 558	16.77 547	10.33 562	2.60 560	19.45 565	2.86 557	14.63 561	9.33 563

UNDER WATER	20.50 567	13.77 563	33.30 559	20.84 568	14.55 565	30.38 568	19.68 569	17.23 552	34.25 565	21.44 560	18.98 540	38.38 565	31.61 567	25.31 561	22.42 564	10.71 565	2.76 563	19.90 567	4.92 565	17.87 565	11.76 567

UNDER WATER-64	20.90 568	11.73 562	33.74 560	20.56 567	13.88 564	34.56 569	24.71 571	16.81 550	33.52 564	22.54 562	17.10 534	40.14 568	33.68 571	25.46 562	23.75 565	10.68 564	2.78 564	18.70 564	4.60 561	17.07 564	12.03 568

BEATNet-Init1	19.30 565	9.61 560	39.48 565	3.09 538	2.67 536	39.40 570	17.68 568	23.58 566	25.88 555	38.63 569	37.63 570	50.99 571	33.56 570	30.54 568	24.44 566	1.09 529	1.51 540	0.60 529	0.88 546	1.81 533	2.89 539

MultiAttention	6.52 532	0.19 130	1.72 131	1.21 505	1.55 521	44.52 571	15.97 567	6.84 508	2.09 415	3.23 463	8.12 506	6.32 503	0.38 311	27.80 567	4.55 481	0.13 505	0.01 233	0.66 532	0.79 540	2.04 536	2.21 533

JetBlue	14.57 559	6.38 554	35.83 562	0.95 490	7.05 549	51.27 572	22.93 570	16.51 549	9.78 533	11.72 537	17.82 536	27.82 557	17.62 559	33.31 570	20.36 557	0.35 519	0.18 329	0.15 515	0.25 484	5.36 539	5.74 549

MADNet++	48.24 573	34.06 572	39.67 566	43.36 572	41.25 573	66.15 573	33.15 573	60.90 575	54.14 575	72.30 575	61.91 575	58.11 573	56.05 574	58.09 573	59.59 575	43.04 574	36.86 574	35.73 573	22.37 572	45.96 572	42.06 574

JetRed	35.17 572	40.12 573	62.92 568	15.92 565	26.66 571	70.02 574	42.94 574	32.33 572	33.48 563	46.29 572	45.31 573	39.98 567	26.04 564	38.73 571	56.93 574	12.90 568	37.58 575	13.38 559	9.53 568	30.41 571	21.91 572

TCMNet-wrong-test	56.22 574	78.99 577	72.25 573	90.96 579	89.48 579	78.49 575	72.37 575	39.00 573	14.38 541	41.21 570	51.80 574	58.54 574	34.50 572	64.15 575	52.16 573	38.24 573	6.03 568	46.87 576	41.01 574	83.24 580	70.77 580

HaxPig	97.67 584	99.63 584	91.79 576	99.82 590	99.96 586	88.42 576	87.25 576	98.22 582	99.89 583	99.93 587	99.96 584	99.95 587	99.86 584	96.37 581	92.57 581	99.96 590	99.98 585	99.99 586	99.99 586	99.99 592	99.91 587

ccccc		94.50 581		100.00 593	100.00 588	92.07 577		98.68 584		98.61 585		98.54 583		99.86 586		100.00 592	100.00 586	99.91 585	99.55 584	100.00 593

MEDIAN_ROB	96.88 582	99.41 582	98.74 582	94.82 582	94.30 582	93.21 578	90.85 577	95.70 581	94.83 580	97.65 583	97.67 581	98.31 582	96.57 582	94.60 580	93.95 582	99.78 589	98.28 582	99.99 586	99.90 585	99.50 587	99.57 585

xxxxx1	76.86 578	82.53 578	93.06 578	61.86 574	67.25 575	95.91 579	95.20 579	75.90 576	81.13 576	82.69 577	86.70 577	89.27 577	87.62 576	85.18 577	86.89 577	55.21 576	54.91 576	60.27 577	72.48 578	60.77 575	62.32 576

tt_ll	76.86 578	82.53 578	93.06 578	61.86 574	67.25 575	95.91 579	95.20 579	75.90 576	81.13 576	82.69 577	86.70 577	89.27 577	87.62 576	85.18 577	86.89 577	55.21 576	54.91 576	60.27 577	72.48 578	60.77 575	62.32 576

ff	76.86 578	82.53 578	93.06 578	61.86 574	67.25 575	95.91 579	95.20 579	75.90 576	81.13 576	82.69 577	86.70 577	89.27 577	87.62 576	85.18 577	86.89 577	55.21 576	54.91 576	60.27 577	72.48 578	60.77 575	62.32 576

AVERAGE_ROB	99.26 588	99.81 586	97.70 581	100.00 593	100.00 588	96.38 582	91.35 578	100.00 588	100.00 585	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	99.98 589	99.97 585	100.00 592	100.00 586	100.00 588	100.00 587	100.00 593	100.00 593

PML	88.69 581	99.49 583	92.95 577	94.34 581	94.09 581	98.57 583	96.73 582	93.58 579	94.50 579	99.57 586	91.07 580	95.40 581	91.48 579	99.96 588	90.33 580	99.98 591	31.85 573	100.00 588	46.15 575	93.62 582	70.14 579

test_example2	98.82 585	99.97 589	99.97 586	99.95 592	99.97 587	99.48 584	99.97 584	94.95 580	100.00 585	100.00 588	100.00 585	93.49 580	93.63 580	99.93 587	99.91 584	100.00 592	99.77 584	96.68 582	98.65 583	100.00 593	100.00 593

USTest	75.14 577	57.36 575	55.45 567	73.00 578	70.00 578	99.79 585	99.94 583	98.40 583	99.13 581	94.09 580	97.89 582	78.40 576	95.15 581	75.23 576	76.52 576	48.90 575	79.65 580	38.93 574	52.82 577	56.53 573	55.56 575

FlowAnything	99.96 593	100.00 590	100.00 589	99.71 589	100.00 588	100.00 586	100.00 585	100.00 588	100.00 585	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 589	99.65 588	100.00 586	100.00 588	100.00 587	99.97 589	99.94 588

Selective-RAFT-Error	100.00 594	100.00 590	100.00 589	100.00 593	100.00 588	100.00 586	100.00 585	100.00 588	100.00 585	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 589	100.00 592	100.00 586	100.00 588	100.00 587	99.98 590	99.94 588

Anonymous_1	96.94 583	99.72 585	99.64 585	92.03 580	93.81 580	100.00 586	100.00 585	99.18 585	99.90 584	98.59 584	99.75 583	99.15 584	99.95 585	98.52 582	99.54 583	87.31 579	98.83 583	90.77 580	96.89 582	91.07 581	94.14 582

tt	68.57 576	0.18 101	99.50 584	50.44 573	14.99 567	100.00 586	100.00 585	100.00 588	99.70 582	28.28 565	12.01 523	99.97 588	98.67 583	99.55 583	99.99 586	89.99 580	98.19 581	46.13 575	51.48 576	60.62 574	21.71 571

CasAABBNet	99.93 591	100.00 590	100.00 589	99.70 588	100.00 588	100.00 586	100.00 585	100.00 588	100.00 585	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 589	99.08 586	100.00 586	100.00 588	100.00 587	99.96 588	99.94 588

LSM0	99.93 591	100.00 590	100.00 589	99.82 590	100.00 588	100.00 586	100.00 585	100.00 588	100.00 585	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 589	99.09 587	100.00 586	100.00 588	100.00 587	99.98 590	99.79 586

DPSMNet_ROB	99.43 590	99.92 587	99.98 587	96.44 586	100.00 588	100.00 586	100.00 585	99.82 587	100.00 585	95.92 581	100.00 585	99.26 585	100.00 586	99.77 584	99.99 586	98.36 585	100.00 586	99.86 583	100.00 587	99.38 585	99.98 592

DGTPSM_ROB	99.42 589	99.92 587	99.98 587	96.43 585	100.00 588	100.00 586	100.00 585	99.81 586	100.00 585	95.92 581	100.00 585	99.26 585	100.00 586	99.77 584	99.99 586	98.23 584	100.00 586	99.86 583	100.00 587	99.38 585	99.97 591

DPSM_ROB	99.05 586	100.00 590	100.00 589	95.92 583	98.77 584	100.00 586	100.00 585	100.00 588	100.00 585	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 589	93.10 581	100.00 586	100.00 588	100.00 587	95.46 583	97.74 583

DPSM	99.05 586	100.00 590	100.00 589	95.92 583	98.77 584	100.00 586	100.00 585	100.00 588	100.00 585	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 589	93.10 581	100.00 586	100.00 588	100.00 587	95.46 583	97.74 583

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