Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

3.25w_new	0.23 39	0.17 63	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 220	0.20 20	0.37 33	0.30 44	0.37 95	0.28 45	0.22 30	0.25 75	0.42 78	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 39	0.17 63	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 220	0.20 20	0.37 33	0.30 44	0.37 95	0.28 45	0.22 30	0.25 75	0.42 78	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

2.25w	0.22 25	0.18 87	0.31 54	0.31 17	0.18 31	0.31 115	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 58	0.37 86	0.20 20	0.22 46	0.45 99	0.24 58	0.10 10	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

2.75w_new	0.21 13	0.18 87	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 19	0.34 217	0.36 31	0.28 32	0.34 79	0.26 32	0.17 4	0.22 46	0.36 39	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 50	0.23 19	0.19 15	0.44 73	0.33 64	0.36 88	0.30 53	0.16 2	0.18 17	0.43 84	0.19 3	0.11 22	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 74	0.23 19	0.19 15	0.40 50	0.29 39	0.22 17	0.34 74	0.20 20	0.15 4	0.31 14	0.19 3	0.11 22	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.10 3	0.10 28

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 50	0.20 5	0.18 10	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 15	0.18 17	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.24 28	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.31 14	0.20 9	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 57	0.15 1	0.27 59	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.32 19	0.20 9	0.11 22	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 19	0.20 20	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 20	0.19 25	0.26 2	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 17	0.16 7	0.16 3	0.20 20	0.29 8	0.20 11	0.23 19	0.20 12	0.22 30	0.14 1	0.52 152	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

AdaDepth	0.22 25	0.17 63	0.32 65	0.37 126	0.18 31	0.34 149	0.22 44	0.33 23	0.23 17	0.21 11	0.21 14	0.20 20	0.20 31	0.56 182	0.21 15	0.10 10	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.12 109

asda	0.21 13	0.19 124	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 42	0.23 59	0.36 31	0.28 32	0.27 41	0.24 25	0.18 10	0.21 39	0.40 63	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

asd	0.21 13	0.18 87	0.29 36	0.32 34	0.18 31	0.27 59	0.22 44	0.35 28	0.22 15	0.31 58	0.22 17	0.19 15	0.21 39	0.44 95	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

depthmonostereo	0.29 91	0.14 11	0.31 54	0.35 91	0.17 17	0.46 241	0.27 108	0.69 216	0.57 186	0.35 84	0.42 97	0.31 65	0.35 176	0.35 37	0.27 121	0.14 98	0.12 189	0.13 51	0.12 104	0.11 12	0.10 28

DilatedVolume-Stereo	0.30 105	0.15 25	0.34 97	0.33 46	0.20 74	0.53 271	0.25 81	0.56 119	0.43 132	0.56 174	0.50 124	0.35 93	0.29 128	0.49 133	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.12 22	0.11 76	0.11 12	0.10 28

4.25_new	0.22 25	0.21 196	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 108	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 36	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 196	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 108	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 36	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 196	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 108	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 36	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4w-stereo	0.21 13	0.19 124	0.31 54	0.31 17	0.17 17	0.29 88	0.19 15	0.31 13	0.21 13	0.31 58	0.24 25	0.20 20	0.24 68	0.41 70	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

2.5w	0.21 13	0.18 87	0.31 54	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.25 81	0.31 13	0.23 17	0.28 44	0.35 79	0.18 10	0.17 10	0.39 58	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

3.75w	0.22 25	0.17 63	0.30 47	0.31 17	0.19 50	0.43 220	0.24 73	0.35 28	0.24 21	0.31 58	0.27 36	0.17 4	0.22 46	0.37 46	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 87	0.29 36	0.30 9	0.18 31	0.27 59	0.23 59	0.37 33	0.28 32	0.31 58	0.26 32	0.22 30	0.26 90	0.50 139	0.24 58	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

1w_stereo	0.24 45	0.15 25	0.29 36	0.34 57	0.18 31	0.31 115	0.41 348	0.40 50	0.43 132	0.31 58	0.38 88	0.17 4	0.24 68	0.45 99	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 74	0.20 5	0.19 15	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 10	0.17 10	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.38 185	0.18 10	0.30 10	0.19 8	0.24 23	0.15 3	0.26 48	0.17 10	0.32 19	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.10 28

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 17	0.16 7	0.24 28	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 30	0.14 1	0.32 19	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.09 4

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 263	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 46	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 263	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 46	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

castereo++	0.26 63	0.16 39	0.26 14	0.33 46	0.19 50	0.75 391	0.20 20	0.37 33	0.47 154	0.23 19	0.23 19	0.35 93	0.28 114	0.39 58	0.19 3	0.14 98	0.09 22	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.10 28

castereo	0.28 80	0.16 39	0.32 65	0.35 91	0.21 95	0.40 196	0.42 358	0.50 95	0.66 219	0.26 32	0.41 94	0.37 105	0.36 194	0.33 25	0.24 58	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 14	0.22 44	0.39 45	0.33 64	0.20 8	0.25 30	0.17 4	0.15 4	0.38 54	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 46	0.20 74	0.61 327	0.21 35	0.30 10	0.31 49	0.23 19	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 70	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

Pointernet	0.27 73	0.14 11	0.33 80	0.35 91	0.23 154	0.35 158	0.21 35	0.72 243	0.38 107	0.39 112	0.36 82	0.34 84	0.25 75	0.36 39	0.25 74	0.15 159	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

trnet	0.27 73	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 172	0.23 59	0.52 106	0.72 247	0.42 127	0.51 133	0.34 84	0.26 90	0.39 58	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

testlalala	0.28 80	0.19 124	0.43 214	0.34 57	0.23 154	0.45 236	0.30 152	0.43 68	0.29 39	0.68 242	0.49 120	0.35 93	0.25 75	0.32 19	0.25 74	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.11 64

LoS_RVC	0.27 73	0.16 39	0.27 20	0.32 34	0.30 350	0.44 228	0.34 217	0.41 56	0.33 64	0.31 58	0.51 133	0.29 56	0.32 155	0.36 39	0.28 141	0.11 22	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 327

LoS	0.29 91	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 31	0.33 139	0.29 136	0.51 97	0.72 247	0.34 79	0.52 142	0.41 133	0.28 114	0.47 119	0.28 141	0.15 159	0.11 134	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.11 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.35 148	0.17 63	0.34 97	0.38 156	0.22 114	0.31 115	0.34 217	0.68 208	1.24 480	0.45 135	0.65 180	0.47 170	0.43 233	0.38 54	0.27 121	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.11 64

DCANet-4	0.36 166	0.20 159	0.48 287	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 152	0.66 188	0.92 377	0.69 251	0.78 236	0.40 127	0.47 256	0.45 99	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

fff	0.37 183	0.16 39	0.41 182	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 152	0.69 216	1.06 444	0.69 251	0.78 236	0.42 143	0.63 351	0.46 112	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

csc	0.37 183	0.16 39	0.41 182	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 152	0.69 216	1.06 444	0.69 251	0.78 236	0.42 143	0.63 351	0.46 112	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

cscssc	0.37 183	0.16 39	0.41 182	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 152	0.69 216	1.06 444	0.69 251	0.78 236	0.42 143	0.63 351	0.46 112	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

GASTEREO	0.25 53	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.20 74	0.22 14	0.30 152	0.43 68	0.31 49	0.37 95	0.33 65	0.22 30	0.35 176	0.41 70	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.12 44	0.11 64

water-stereo	0.28 80	0.14 11	0.29 36	0.35 91	0.19 50	0.36 167	0.23 59	0.62 157	0.38 107	0.39 112	0.62 173	0.41 133	0.35 176	0.28 6	0.27 121	0.14 98	0.13 255	0.13 51	0.12 104	0.12 44	0.10 28

qwe	0.22 25	0.18 87	0.28 29	0.31 17	0.18 31	0.29 88	0.21 35	0.38 41	0.32 58	0.35 84	0.30 53	0.20 20	0.20 31	0.43 84	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.09 4

3w_stereo	0.24 45	0.20 159	0.37 130	0.33 46	0.16 7	0.32 132	0.42 358	0.41 56	0.38 107	0.31 58	0.27 36	0.16 2	0.26 90	0.34 29	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.11 64

2w_stereo	0.22 25	0.18 87	0.30 47	0.32 34	0.16 7	0.28 76	0.38 299	0.38 41	0.35 80	0.32 71	0.33 65	0.17 4	0.18 17	0.29 7	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.12 44	0.10 28

xyz-stereo-finetune2	0.36 166	0.19 124	0.38 142	0.32 34	0.19 50	0.82 421	0.29 136	0.52 106	0.32 58	0.51 156	0.78 236	0.43 151	0.45 247	0.69 318	0.44 305	0.13 59	0.12 189	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.13 144

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 126	0.22 114	0.21 11	0.19 15	0.43 68	0.27 28	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.41 70	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 44	0.12 109

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 57	0.16 7	0.26 46	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 39	0.20 31	0.32 19	0.20 9	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.11 64

Reg-Stereo(zero)	0.30 105	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.18 31	0.32 132	0.20 20	0.63 165	0.68 227	0.50 153	0.52 142	0.51 187	0.30 143	0.45 99	0.25 74	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.11 64

AIO_rvc	0.23 39	0.16 39	0.32 65	0.34 57	0.19 50	0.26 46	0.33 206	0.40 50	0.22 15	0.26 32	0.24 25	0.34 84	0.15 4	0.51 146	0.24 58	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.10 28

HUF	0.24 45	0.16 39	0.33 80	0.32 34	0.18 31	0.25 42	0.40 333	0.42 60	0.34 67	0.25 28	0.23 19	0.32 68	0.28 114	0.34 29	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.10 28

AIO_test	0.23 39	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.30 100	0.39 322	0.38 41	0.25 26	0.25 28	0.28 45	0.32 68	0.22 46	0.38 54	0.25 74	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.09 4

GIP-stereo	0.24 45	0.18 87	0.30 47	0.37 126	0.24 183	0.26 46	0.20 20	0.46 79	0.36 88	0.24 23	0.39 90	0.35 93	0.20 31	0.31 14	0.21 15	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.11 64

fffft	0.25 53	0.17 63	0.37 130	0.36 110	0.22 114	0.28 76	0.36 263	0.42 60	0.24 21	0.36 88	0.23 19	0.27 52	0.22 46	0.52 152	0.27 121	0.12 31	0.09 22	0.16 146	0.12 104	0.12 44	0.12 109
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 63	0.19 124	0.35 107	0.35 91	0.22 114	0.36 167	0.32 196	0.39 45	0.34 67	0.37 95	0.30 53	0.33 80	0.24 68	0.53 161	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.16 146	0.12 104	0.12 44	0.11 64

tt45	0.27 73	0.17 63	0.34 97	0.35 91	0.23 154	0.38 185	0.28 126	0.46 79	0.28 32	0.40 118	0.27 36	0.38 113	0.25 75	0.57 195	0.26 103	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.12 44	0.14 188

999	0.27 73	0.16 39	0.35 107	0.36 110	0.24 183	0.31 115	0.27 108	0.49 87	0.38 107	0.26 32	0.30 53	0.39 117	0.23 58	0.63 263	0.25 74	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.14 188

WCG-NET	0.28 80	0.15 25	0.33 80	0.33 46	0.19 50	0.33 139	0.27 108	0.39 45	0.80 300	0.46 141	0.49 120	0.39 117	0.25 75	0.40 63	0.25 74	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.11 76	0.12 44	0.10 28

GCAP-BAT	0.30 105	0.21 196	0.42 203	0.33 46	0.27 286	0.26 46	0.27 108	0.45 77	0.30 44	0.60 185	0.64 177	0.45 159	0.23 58	0.56 182	0.26 103	0.15 159	0.12 189	0.15 120	0.10 50	0.12 44	0.11 64

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 126	0.19 50	0.22 14	0.18 10	0.42 60	0.35 80	0.22 17	0.28 45	0.24 43	0.18 17	0.27 5	0.22 27	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.10 28

Occ-G	0.26 63	0.14 11	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.27 59	0.34 217	0.41 56	0.31 49	0.29 51	0.43 100	0.49 181	0.25 75	0.47 119	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.12 109

WCG-NET（raft）	0.31 111	0.15 25	0.36 114	0.32 34	0.19 50	0.35 158	0.27 108	0.51 97	0.78 289	0.45 135	0.55 154	0.48 175	0.27 100	0.54 167	0.26 103	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.11 76	0.12 44	0.11 64

MSKI-zero shot	0.32 117	0.17 63	0.34 97	0.39 184	0.21 95	0.32 132	0.22 44	0.61 151	0.43 132	0.52 162	0.64 177	0.61 244	0.20 31	0.74 346	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.12 44	0.12 109

GCAP-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 172	0.38 156	0.19 50	0.38 185	0.23 59	0.57 124	0.41 122	0.45 135	0.49 120	0.39 117	0.27 100	0.33 25	0.23 47	0.14 98	0.12 189	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.11 64

CAS	0.34 133	0.13 2	0.25 10	1.28 541	0.30 350	0.46 241	0.38 299	0.48 84	0.47 154	0.34 79	0.52 142	0.24 43	0.19 25	0.29 7	0.27 121	0.69 532	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.15 211

Selective-IGEV	0.24 45	0.18 87	0.35 107	0.35 91	0.19 50	0.27 59	0.25 81	0.55 117	0.23 17	0.27 41	0.25 30	0.34 84	0.19 25	0.58 215	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.10 28

MC-Stereo	0.28 80	0.17 63	0.32 65	0.38 156	0.20 74	0.26 46	0.26 92	0.49 87	0.37 102	0.37 95	0.61 170	0.41 133	0.31 150	0.55 172	0.25 74	0.13 59	0.09 22	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.11 64

test-3	0.34 133	0.16 39	0.43 214	0.39 184	0.21 95	0.43 220	0.22 44	0.63 165	0.78 289	0.71 264	0.45 104	0.64 259	0.27 100	0.43 84	0.31 169	0.12 31	0.09 22	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.10 28

test_1	0.34 133	0.16 39	0.43 214	0.39 184	0.21 95	0.43 220	0.23 59	0.63 165	0.78 289	0.68 242	0.45 104	0.64 259	0.27 100	0.43 84	0.31 169	0.12 31	0.09 22	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.10 28

RAFT-RH_RVC	0.56 389	0.17 63	0.41 182	0.37 126	0.23 154	0.57 300	0.24 73	0.60 145	0.70 235	1.19 484	3.94 555	0.56 205	0.38 202	0.65 283	0.36 239	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.14 169	0.12 44	0.13 144

AnonymousM	0.41 237	0.81 520	0.29 36	0.34 57	0.22 114	0.28 76	0.38 299	0.53 116	0.41 122	0.70 257	0.49 120	0.47 170	0.27 100	0.41 70	0.31 169	0.15 159	0.12 189	1.51 543	0.26 452	0.12 44	0.10 28

raftrobust	0.34 133	0.19 124	0.36 114	0.41 253	0.27 286	0.30 100	0.25 81	0.71 239	0.63 204	0.58 179	0.55 154	0.45 159	0.46 252	0.51 146	0.29 156	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.13 144

Gwc-CoAtRS	0.34 133	0.17 63	0.44 226	0.39 184	0.23 154	0.34 149	0.22 44	0.70 231	0.75 264	0.60 185	0.59 165	0.58 218	0.29 128	0.45 99	0.26 103	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.12 109

CREStereo	0.28 80	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 172	0.25 81	0.51 97	0.72 247	0.42 127	0.51 133	0.32 68	0.26 90	0.38 54	0.25 74	0.16 209	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.32 117	0.16 39	0.24 5	0.29 5	0.18 31	0.45 236	0.22 44	0.56 119	0.63 204	0.46 141	0.54 148	0.39 117	0.34 173	0.48 129	0.24 58	0.75 534	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64

MSCF	0.25 53	0.16 39	0.33 80	0.39 184	0.20 74	0.20 5	0.31 175	0.43 68	0.31 49	0.36 88	0.33 65	0.23 39	0.35 176	0.36 39	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.13 79	0.11 64

4.5_new	0.21 13	0.20 159	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 28	0.26 92	0.32 15	0.28 32	0.32 71	0.28 45	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 159	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 28	0.26 92	0.32 15	0.28 32	0.32 71	0.28 45	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 57	0.18 31	0.21 11	0.20 20	0.37 33	0.35 80	0.33 76	0.40 91	0.19 15	0.18 17	0.45 99	0.21 15	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.08 1

xyz-stereo-finetune	0.33 127	0.18 87	0.36 114	0.33 46	0.18 31	0.57 300	0.31 175	0.58 130	0.69 234	0.45 135	0.54 148	0.38 113	0.33 165	0.56 182	0.36 239	0.12 31	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.12 109

xyz-stereo	4.23 562	0.17 63	61.76 588	0.34 57	0.16 7	12.16 572	0.37 277	0.58 130	0.68 227	1.01 443	3.36 548	0.77 337	0.82 443	1.21 483	0.40 276	0.12 31	0.10 51	0.16 146	0.11 76	0.13 79	0.10 28

LG-Stereo	0.24 45	0.18 87	0.40 172	0.39 184	0.20 74	0.22 14	0.27 108	0.32 15	0.36 88	0.26 32	0.44 101	0.22 30	0.16 9	0.37 46	0.27 121	0.11 22	0.12 189	0.16 146	0.15 195	0.13 79	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 88	0.20 20	0.37 33	0.29 39	0.24 23	0.29 52	0.21 29	0.27 100	0.36 39	0.25 74	0.16 209	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.10 28

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 54	0.29 5	0.22 114	0.21 11	0.26 92	0.33 23	0.31 49	0.20 8	0.30 53	0.22 30	0.22 46	0.47 119	0.22 27	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.10 28

AIO-test1	0.38 198	0.18 87	0.38 142	0.50 420	0.24 183	0.46 241	0.30 152	0.70 231	1.19 471	0.40 118	0.71 199	0.45 159	0.29 128	0.53 161	0.27 121	0.15 159	0.13 255	0.19 270	0.21 380	0.13 79	0.17 276

UGAM-zero	0.46 281	0.19 124	0.62 371	0.37 126	0.23 154	0.34 149	0.21 35	1.15 428	0.39 117	0.66 233	0.61 170	1.70 513	0.91 463	0.75 352	0.25 74	0.14 98	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.13 144

model_zeroshot	0.33 127	0.18 87	0.48 287	0.39 184	0.28 309	0.45 236	0.25 81	0.63 165	0.45 145	0.61 192	0.50 124	0.51 187	0.25 75	0.45 99	0.26 103	0.16 209	0.13 255	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.13 144

U	0.45 271	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.71 524	3.55 556	0.20 20	0.41 56	0.38 107	0.26 32	0.23 19	0.24 43	0.22 46	0.26 2	0.22 27	0.15 159	0.09 22	0.88 534	0.13 138	0.13 79	0.11 64

AIO-Stereo	0.25 53	0.18 87	0.34 97	0.37 126	0.18 31	0.28 76	0.30 152	0.48 84	0.27 28	0.29 51	0.30 53	0.32 68	0.17 10	0.52 152	0.23 47	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.10 28

RAFT-Stereo-weight	0.32 117	0.18 87	0.33 80	0.39 184	0.22 114	0.26 46	0.29 136	0.67 198	0.80 300	0.53 165	0.51 133	0.58 218	0.20 31	0.47 119	0.27 121	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.11 64

gcap-zeroshot	0.34 133	0.18 87	0.52 329	0.38 156	0.22 114	0.49 252	0.27 108	0.52 106	0.34 67	0.64 212	0.50 124	0.83 354	0.34 173	0.48 129	0.24 58	0.13 59	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.12 109

testlalala2	0.36 166	0.18 87	0.45 238	0.89 527	0.53 499	0.44 228	0.26 92	0.61 151	0.49 157	0.68 242	0.56 157	0.44 157	0.24 68	0.34 29	0.31 169	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.10 50	0.13 79	0.13 144

MoCha-V2	0.25 53	0.15 25	0.29 36	0.40 221	0.18 31	0.27 59	0.26 92	0.49 87	0.27 28	0.36 88	0.27 36	0.33 80	0.35 176	0.49 133	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.11 64

IGEV++	0.24 45	0.17 63	0.31 54	0.38 156	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.50 95	0.23 17	0.28 44	0.35 79	0.30 58	0.22 46	0.31 14	0.28 141	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.13 144

IGEVStereo-DCA	0.29 91	0.22 235	0.38 142	0.35 91	0.27 286	0.37 172	0.35 241	0.62 157	0.34 67	0.38 104	0.30 53	0.35 93	0.27 100	0.51 146	0.22 27	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.12 104	0.13 79	0.15 211

rrr	0.29 91	0.22 235	0.41 182	0.35 91	0.27 286	0.37 172	0.32 196	0.52 106	0.42 130	0.38 104	0.30 53	0.35 93	0.27 100	0.51 146	0.22 27	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.14 188

AEACV	0.27 73	0.17 63	0.31 54	0.34 57	0.45 475	0.26 46	0.28 126	0.37 33	0.32 58	0.30 57	0.46 109	0.31 65	0.37 198	0.36 39	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.11 64

Any-RAFT	0.35 148	0.16 39	0.30 47	0.34 57	0.21 95	0.52 263	0.22 44	0.88 316	0.73 254	0.53 165	0.73 204	0.64 259	0.28 114	0.46 112	0.24 58	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.12 109

RAFT-Test	0.34 133	0.18 87	0.37 130	0.38 156	0.23 154	0.50 255	0.23 59	0.69 216	0.40 118	0.60 185	0.85 281	0.61 244	0.28 114	0.46 112	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

CES	0.28 80	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 523	0.37 172	0.27 108	0.48 84	0.46 149	0.34 79	0.48 117	0.27 52	0.22 46	0.39 58	0.23 47	0.13 59	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.13 79	0.17 276

EGLCR-Stereo	0.25 53	0.16 39	0.33 80	0.34 57	0.20 74	0.35 158	0.20 20	0.52 106	0.36 88	0.28 44	0.27 36	0.41 133	0.18 17	0.45 99	0.26 103	0.14 98	0.10 51	0.16 146	0.14 169	0.13 79	0.11 64

ProNet	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.35 91	0.24 183	0.32 132	0.43 365	0.57 124	0.37 102	0.33 76	0.30 53	0.32 68	0.28 114	0.57 195	0.26 103	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.13 144

ADStereo(finetuned)	0.37 183	0.16 39	0.49 299	0.34 57	0.19 50	0.30 100	0.30 152	0.68 208	0.91 372	0.70 257	0.77 225	0.43 151	0.69 388	0.45 99	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

CIPLG	0.41 237	0.21 196	0.63 380	0.45 355	0.33 399	0.52 263	0.33 206	0.65 179	0.60 191	0.82 334	0.96 332	0.46 167	0.32 155	0.55 172	0.44 305	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

IPLG	0.39 214	0.20 159	0.59 361	0.40 221	0.24 183	0.54 277	0.27 108	0.75 262	0.63 204	0.84 353	0.81 256	0.32 68	0.32 155	0.60 236	0.45 314	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.12 109

IPLGR_C	0.40 226	0.21 196	0.64 385	0.45 355	0.33 399	0.52 263	0.34 217	0.66 188	0.62 193	0.82 334	0.92 315	0.45 159	0.32 155	0.52 152	0.46 324	0.17 248	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

ACRE	0.40 226	0.21 196	0.65 391	0.45 355	0.33 399	0.51 259	0.33 206	0.66 188	0.63 204	0.80 313	0.92 315	0.45 159	0.32 155	0.52 152	0.45 314	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

TRStereo	0.37 183	0.27 352	0.59 361	0.47 385	0.41 452	0.29 88	0.30 152	0.84 297	0.59 189	0.52 162	0.41 94	0.52 191	0.26 90	0.73 339	0.27 121	0.17 248	0.12 189	0.19 270	0.19 333	0.13 79	0.11 64

STrans-v2	0.46 281	0.20 159	0.48 287	0.40 221	0.24 183	0.55 282	0.50 407	1.07 391	0.73 254	0.65 221	1.05 378	0.72 306	0.69 388	0.72 334	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.14 169	0.13 79	0.12 109

RAFT-345	0.40 226	0.18 87	0.40 172	0.38 156	0.22 114	0.33 139	0.26 92	0.61 151	0.51 163	0.74 288	1.79 505	0.45 159	0.33 165	0.66 291	0.36 239	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.14 169	0.13 79	0.13 144

CREStereo++_RVC	0.32 117	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 183	0.27 59	0.22 44	0.46 79	0.88 349	0.46 141	0.80 249	0.30 58	0.26 90	0.36 39	0.33 191	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.51 529	0.13 79	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.30 105	0.15 25	0.31 54	0.30 9	0.17 17	0.55 282	0.23 59	0.44 73	0.55 178	0.59 181	0.68 193	0.37 105	0.26 90	0.35 37	0.27 121	0.15 159	0.16 350	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.14 188

XX-TBD	0.32 117	0.53 491	0.26 14	0.51 436	0.20 74	0.37 172	0.24 73	0.40 50	0.73 254	0.54 169	0.69 194	0.31 65	0.25 75	0.32 19	0.27 121	0.16 209	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.11 64

DCANet	0.36 166	0.16 39	0.41 182	0.34 57	0.19 50	0.30 100	0.30 152	0.68 208	0.91 372	0.70 257	0.77 225	0.43 151	0.57 313	0.45 99	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

111	0.40 226	0.17 63	0.41 182	0.34 57	0.19 50	0.52 263	0.28 126	0.74 256	1.16 465	0.50 153	0.91 311	0.63 252	0.48 261	0.61 244	0.35 223	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.13 79	0.13 144

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 166	0.17 63	0.41 182	0.35 91	0.19 50	0.33 139	0.29 136	0.65 179	0.73 254	0.68 242	1.01 356	0.56 205	0.40 219	0.42 78	0.30 162	0.11 22	0.09 22	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.10 28

AFF-stereo	0.38 198	0.19 124	0.39 161	0.37 126	0.21 95	0.27 59	0.31 175	0.65 179	0.66 219	0.64 212	1.13 408	0.76 331	0.39 213	0.55 172	0.33 191	0.11 22	0.09 22	0.16 146	0.16 227	0.13 79	0.11 64

EAI-Stereo	0.34 133	0.19 124	0.44 226	0.39 184	0.21 95	0.31 115	0.30 152	1.15 428	0.30 44	0.49 150	0.75 215	0.36 103	0.28 114	0.62 252	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.13 79	0.12 109

CFNet-RSSM	0.34 133	0.17 63	0.45 238	0.39 184	0.22 114	0.35 158	0.23 59	0.73 254	0.84 323	0.65 221	0.54 148	0.57 210	0.28 114	0.46 112	0.26 103	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.13 79	0.11 64

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 39	0.16 39	0.32 65	0.39 184	0.21 95	0.18 4	0.21 35	0.34 25	0.26 27	0.28 44	0.51 133	0.28 55	0.29 128	0.26 2	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.14 123	0.12 109

MM-Stereo_test3	0.34 133	0.19 124	0.31 54	0.41 253	0.25 215	0.35 158	0.44 374	0.72 243	0.92 377	0.46 141	0.52 142	0.41 133	0.29 128	0.44 95	0.28 141	0.16 209	0.15 319	0.17 184	0.13 138	0.14 123	0.13 144

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 53	0.31 392	0.24 5	0.51 436	0.19 50	0.29 88	0.22 44	0.40 50	0.37 102	0.26 32	0.24 25	0.24 43	0.31 150	0.44 95	0.22 27	0.14 98	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 123	0.10 28

mms	0.26 63	0.21 196	0.33 80	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.33 206	0.40 50	0.32 58	0.28 44	0.34 74	0.34 84	0.20 31	0.45 99	0.26 103	0.12 31	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.11 64

ours_stereo	0.26 63	0.21 196	0.33 80	0.38 156	0.23 154	0.30 100	0.33 206	0.42 60	0.38 107	0.26 32	0.34 74	0.35 93	0.23 58	0.47 119	0.27 121	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.10 28

fffy	0.28 80	0.21 196	0.34 97	0.37 126	0.23 154	0.33 139	0.29 136	0.51 97	0.41 122	0.32 71	0.37 86	0.39 117	0.27 100	0.50 139	0.27 121	0.12 31	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 64

tg	0.33 127	0.18 87	0.37 130	0.39 184	0.22 114	0.38 185	0.26 92	0.70 231	0.56 184	0.47 146	0.65 180	0.42 143	0.24 68	0.55 172	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.18 230	0.17 276	0.14 123	0.11 64

PAM_32	0.46 281	0.19 124	0.67 401	0.39 184	0.24 183	0.75 391	0.27 108	0.95 343	0.34 67	0.68 242	0.44 101	1.91 521	0.65 368	0.62 252	0.26 103	0.15 159	0.10 51	0.16 146	0.15 195	0.14 123	0.13 144

PAM	0.46 281	0.19 124	0.70 415	0.40 221	0.26 256	0.75 391	0.33 206	0.85 300	0.34 67	0.70 257	0.46 109	1.83 516	0.63 351	0.61 244	0.26 103	0.15 159	0.10 51	0.16 146	0.14 169	0.14 123	0.13 144

RAStereo	0.24 45	0.17 63	0.29 36	0.40 221	0.21 95	0.23 19	0.26 92	0.42 60	0.45 145	0.23 19	0.34 74	0.30 58	0.19 25	0.34 29	0.25 74	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 64

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 389	3.08 569	2.43 542	0.31 17	0.18 31	0.29 88	0.20 20	0.37 33	0.32 58	0.28 44	0.24 25	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 27	1.09 546	0.08 2	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.97 547

RSM++	0.25 53	0.18 87	0.34 97	0.36 110	0.20 74	0.28 76	0.30 152	0.51 97	0.32 58	0.25 28	0.22 17	0.37 105	0.21 39	0.50 139	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.10 28

RSM	0.25 53	0.18 87	0.33 80	0.36 110	0.20 74	0.27 59	0.34 217	0.51 97	0.27 28	0.26 32	0.23 19	0.39 117	0.21 39	0.56 182	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.14 123	0.10 28

MGS-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 172	0.36 110	0.23 154	0.37 172	0.30 152	0.39 45	0.44 138	0.31 58	0.51 133	0.40 127	0.24 68	0.43 84	0.26 103	0.15 159	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.14 123	0.13 144

ff7	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 241	0.62 157	0.34 67	0.38 104	0.33 65	0.32 68	0.29 128	0.58 215	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

ffff	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 241	0.62 157	0.34 67	0.38 104	0.33 65	0.32 68	0.29 128	0.58 215	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

11t	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 241	0.62 157	0.34 67	0.38 104	0.33 65	0.32 68	0.29 128	0.58 215	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

MaDis-Stereo	0.26 63	0.18 87	0.36 114	0.36 110	0.26 256	0.27 59	0.27 108	0.43 68	0.35 80	0.27 41	0.26 32	0.41 133	0.28 114	0.40 63	0.28 141	0.16 209	0.14 289	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.12 109

IGEV_Zeroshot_test	0.34 133	0.18 87	0.67 401	0.39 184	0.28 309	0.30 100	0.25 81	0.74 256	0.31 49	0.62 194	0.57 160	0.54 199	0.25 75	0.53 161	0.27 121	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

UniTT-Stereo	0.27 73	0.17 63	0.37 130	0.40 221	0.27 286	0.30 100	0.28 126	0.39 45	0.31 49	0.29 51	0.46 109	0.27 52	0.25 75	0.47 119	0.34 206	0.17 248	0.13 255	0.13 51	0.12 104	0.14 123	0.12 109

MIM_Stereo	0.38 198	0.17 63	0.53 337	0.37 126	0.24 183	0.27 59	0.24 73	0.70 231	0.54 173	0.72 276	1.00 353	0.63 252	0.29 128	0.64 276	0.38 263	0.13 59	0.14 289	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.11 64

HH	0.35 148	0.20 159	0.47 267	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 175	0.76 269	0.38 107	0.43 130	0.57 160	0.79 341	0.44 242	0.71 329	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

HanStereo	0.35 148	0.20 159	0.47 267	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 175	0.76 269	0.38 107	0.43 130	0.57 160	0.79 341	0.44 242	0.71 329	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

anonymousdsp	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.35 241	0.63 165	0.35 80	0.39 112	0.33 65	0.33 80	0.28 114	0.59 230	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

DCRE	0.37 183	0.18 87	0.46 255	0.45 355	0.32 388	0.42 217	0.37 277	0.63 165	0.51 163	0.47 146	0.94 319	0.56 205	0.36 194	0.52 152	0.32 179	0.14 98	0.13 255	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.13 144

TestStereo1	0.43 254	0.23 256	0.41 182	0.51 436	0.24 183	0.34 149	0.40 333	0.77 272	0.90 365	0.68 242	0.96 332	0.48 175	0.46 252	0.91 424	0.32 179	0.16 209	0.13 255	0.18 230	0.15 195	0.14 123	0.13 144

ccc-4	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 241	0.62 157	0.34 67	0.38 104	0.33 65	0.32 68	0.29 128	0.58 215	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

SA-5K	0.43 254	0.23 256	0.41 182	0.51 436	0.24 183	0.34 149	0.40 333	0.77 272	0.90 365	0.68 242	0.96 332	0.48 175	0.46 252	0.91 424	0.32 179	0.16 209	0.13 255	0.18 230	0.15 195	0.14 123	0.13 144

IGEV-Stereo	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.35 241	0.63 165	0.35 80	0.39 112	0.33 65	0.33 80	0.28 114	0.59 230	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 271	0.21 196	0.48 287	0.42 293	0.28 309	0.31 115	0.54 433	0.63 165	0.62 193	0.62 194	0.89 304	1.01 414	0.69 388	0.75 352	0.66 398	0.13 59	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.15 211

MIPNet	0.37 183	0.21 196	0.59 361	0.39 184	0.25 215	0.50 255	0.28 126	0.77 272	0.70 235	0.65 221	0.60 167	0.40 127	0.49 264	0.44 95	0.37 255	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.13 144

CrosDoStereo	0.50 342	0.18 87	0.45 238	0.38 156	0.24 183	0.40 196	1.18 531	0.67 198	0.86 336	0.94 413	1.37 462	0.63 252	0.77 428	0.65 283	0.45 314	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.14 188

TransformOpticalFlow	0.44 261	0.20 159	0.47 267	0.41 253	0.23 154	0.37 172	0.47 388	0.94 336	0.76 272	0.65 221	1.14 413	0.73 317	0.56 311	0.76 356	0.32 179	0.15 159	0.10 51	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.13 144

ASMatch	0.48 308	0.19 124	0.45 238	0.39 184	0.28 309	0.37 172	0.26 92	0.74 256	0.68 227	0.76 297	2.34 522	0.61 244	0.52 282	0.62 252	0.37 255	0.14 98	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.21 368

DeepStereo_LL	0.50 342	0.18 87	0.45 238	0.38 156	0.24 183	0.40 196	1.18 531	0.67 198	0.86 336	0.94 413	1.37 462	0.63 252	0.77 428	0.65 283	0.45 314	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.14 188

DEmStereo	0.48 308	0.17 63	0.50 312	0.38 156	0.25 215	0.59 319	0.34 217	0.63 165	0.74 261	0.89 386	1.66 497	0.58 218	1.06 490	0.60 236	0.42 284	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.16 227	0.14 123	0.15 211

THIR-Stereo	0.50 342	0.18 87	0.45 238	0.38 156	0.23 154	0.75 391	0.67 468	0.66 188	0.87 345	1.02 446	1.40 468	0.72 306	0.76 421	0.62 252	0.42 284	0.15 159	0.11 134	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.15 211

DRaft	0.49 326	0.17 63	0.47 267	0.37 126	0.25 215	0.58 306	0.40 333	0.65 179	0.85 331	1.02 446	1.75 504	0.50 183	0.82 443	0.63 263	0.40 276	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.16 227	0.14 123	0.15 211

s12784h	0.36 166	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 398	0.29 136	0.80 285	0.83 318	0.56 174	0.57 160	0.43 151	0.40 219	0.57 195	0.33 191	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.09 9	0.14 123	0.09 4

raft+_RVC	0.38 198	0.19 124	0.35 107	0.37 126	0.25 215	0.45 236	0.37 277	0.78 278	0.89 362	0.51 156	0.78 236	0.50 183	0.29 128	0.53 161	0.40 276	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.12 109

XX-Stereo	0.37 183	0.17 63	0.45 238	0.55 471	0.36 418	0.38 185	0.20 20	0.60 145	0.30 44	0.46 141	1.30 453	0.73 317	0.26 90	0.56 182	0.26 103	0.16 209	0.11 134	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.10 28

test_xeample3	0.29 91	0.21 196	0.41 182	0.35 91	0.26 256	0.35 158	0.32 196	0.56 119	0.36 88	0.43 130	0.32 64	0.34 84	0.28 114	0.54 167	0.23 47	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.13 144

ARAFT	0.47 296	0.24 293	0.79 449	0.42 293	0.25 215	0.55 282	0.55 437	0.75 262	0.81 308	0.89 386	0.75 215	0.73 317	0.47 256	0.88 409	0.37 255	0.15 159	0.12 189	0.23 378	0.22 398	0.14 123	0.13 144

R-Stereo Train	0.39 214	0.18 87	0.42 203	0.42 293	0.26 256	0.40 196	0.32 196	0.72 243	0.34 67	0.89 386	1.28 446	0.57 210	0.35 176	0.42 78	0.32 179	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144

RAFT-Stereo	0.39 214	0.18 87	0.42 203	0.42 293	0.26 256	0.40 196	0.32 196	0.72 243	0.34 67	0.89 386	1.28 446	0.57 210	0.35 176	0.42 78	0.32 179	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.47 296	0.24 293	0.61 368	0.37 126	0.17 17	0.61 327	0.33 206	0.80 285	0.87 345	0.94 413	1.13 408	0.72 306	0.43 233	0.89 415	0.51 348	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.14 123	0.12 109

S2M2_XL	0.19 7	0.18 87	0.27 20	0.27 1	0.20 74	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 32	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 15	0.17 248	0.16 350	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.12 109

G2L-Stereo_test	0.48 308	0.20 159	0.40 172	0.34 57	0.23 154	0.57 300	0.58 447	1.10 401	0.77 279	0.86 364	0.94 319	0.95 398	0.54 298	0.68 312	0.60 381	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.15 211

MM-Stereo_test2	0.30 105	0.18 87	0.39 161	0.40 221	0.24 183	0.42 217	0.42 358	0.63 165	0.41 122	0.37 95	0.35 79	0.32 68	0.26 90	0.53 161	0.25 74	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.12 104	0.15 169	0.10 28

MM-Stereo_test1	0.33 127	0.19 124	0.36 114	0.41 253	0.23 154	0.36 167	0.45 377	0.58 130	0.54 173	0.60 185	0.50 124	0.38 113	0.37 198	0.60 236	0.26 103	0.15 159	0.13 255	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.12 109

HART	0.29 91	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.21 95	0.32 132	0.26 92	0.62 157	0.31 49	0.33 76	0.65 180	0.41 133	0.22 46	0.55 172	0.25 74	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.11 76	0.15 169	0.11 64

SCV	0.26 63	0.19 124	0.33 80	0.35 91	0.21 95	0.27 59	0.34 217	0.56 119	0.28 32	0.24 23	0.28 45	0.37 105	0.23 58	0.49 133	0.22 27	0.18 279	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.15 169	0.11 64

AIO-test2	0.39 214	0.21 196	0.41 182	0.47 385	0.25 215	0.45 236	0.35 241	0.77 272	1.27 490	0.36 88	0.87 292	0.37 105	0.30 143	0.47 119	0.27 121	0.15 159	0.13 255	0.21 342	0.23 414	0.15 169	0.13 144

UGAM	0.52 358	0.22 235	0.46 255	0.45 355	0.25 215	0.41 210	0.52 425	0.62 157	1.16 465	0.76 297	1.13 408	1.32 477	0.57 313	1.00 446	0.53 358	0.17 248	0.14 289	0.25 407	0.21 380	0.15 169	0.13 144

IGEV-Stereo+	0.23 39	0.14 11	0.26 14	0.32 34	0.19 50	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 39	0.21 11	0.15 3	0.22 30	0.22 46	0.40 63	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 169	0.86 538

tta	0.51 349	0.23 256	0.62 371	0.34 57	0.20 74	0.62 335	0.34 217	1.21 452	1.02 422	0.81 325	1.01 356	0.71 297	0.65 368	0.84 392	0.55 368	0.19 309	0.15 319	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.14 188

qqq1	0.49 326	0.23 256	0.62 371	0.34 57	0.20 74	0.62 335	0.34 217	1.21 452	1.02 422	0.81 325	1.01 356	0.71 297	0.65 368	0.84 392	0.34 206	0.19 309	0.15 319	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

fff1	0.49 326	0.23 256	0.62 371	0.34 57	0.20 74	0.62 335	0.34 217	1.21 452	1.02 422	0.81 325	1.01 356	0.71 297	0.65 368	0.84 392	0.34 206	0.19 309	0.15 319	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

AE-Stereo	0.34 133	0.21 196	0.42 203	0.48 391	0.31 372	0.48 248	0.35 241	0.61 151	0.62 193	0.32 71	0.55 154	0.52 191	0.27 100	0.47 119	0.29 156	0.13 59	0.13 255	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.12 109

DisPM	0.39 214	0.19 124	0.44 226	0.41 253	0.27 286	0.24 28	0.31 175	0.65 179	0.57 186	0.87 372	0.87 292	0.60 239	0.32 155	0.76 356	0.32 179	0.18 279	0.12 189	0.19 270	0.17 276	0.15 169	0.20 350

raft_robust	0.41 237	0.23 256	0.36 114	0.42 293	0.21 95	0.40 196	0.33 206	0.79 282	0.98 404	0.79 311	0.87 292	0.39 117	0.33 165	0.84 392	0.29 156	0.13 59	0.12 189	0.16 146	0.17 276	0.15 169	0.12 109

RAFT_CTSACE	0.45 271	0.20 159	0.44 226	0.45 355	0.27 286	0.34 149	0.39 322	0.60 145	0.73 254	0.76 297	1.44 478	0.83 354	0.38 202	1.08 463	0.26 103	0.12 31	0.13 255	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.11 64

RAFT+CT+SA	0.39 214	0.23 256	0.36 114	0.51 436	0.27 286	0.29 88	0.46 381	0.75 262	0.80 300	0.51 156	0.89 304	0.41 133	0.40 219	0.78 367	0.32 179	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.18 303	0.15 169	0.14 188

Sa-1000	0.48 308	0.24 293	0.41 182	0.45 355	0.25 215	0.59 319	0.34 217	0.81 289	0.93 383	0.82 334	1.50 485	0.53 195	0.45 247	0.92 427	0.30 162	0.15 159	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.15 169	0.13 144

SA	0.44 261	0.25 316	0.46 255	0.46 376	0.24 183	0.43 220	0.36 263	0.75 262	0.96 397	0.59 181	1.03 368	0.48 175	0.52 282	0.94 440	0.32 179	0.16 209	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.15 169	0.13 144

test_4	0.36 166	0.18 87	0.31 54	0.44 332	0.25 215	0.20 5	0.34 217	0.56 119	0.41 122	0.59 181	1.45 481	0.43 151	0.25 75	0.63 263	0.28 141	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.19 333	0.15 169	0.11 64

iRaft-Stereo_20w	0.39 214	0.19 124	0.57 356	0.37 126	0.27 286	0.31 115	0.24 73	1.44 510	0.29 39	0.69 251	0.53 146	0.60 239	0.42 227	0.83 387	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.15 169	0.13 144

IPLGR	0.39 214	0.21 196	0.63 380	0.39 184	0.22 114	0.49 252	0.29 136	0.76 269	0.74 261	0.78 307	0.77 225	0.44 157	0.42 227	0.47 119	0.38 263	0.13 59	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.13 144

GMOStereo	0.37 183	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 299	0.52 106	0.62 193	0.87 372	0.84 271	0.64 259	0.35 176	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

error version	0.37 183	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 299	0.52 106	0.62 193	0.87 372	0.84 271	0.64 259	0.35 176	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

test-v	0.37 183	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 299	0.52 106	0.62 193	0.87 372	0.84 271	0.64 259	0.35 176	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

test_3	0.36 166	0.19 124	0.44 226	0.44 332	0.23 154	0.48 248	0.36 263	0.66 188	0.82 313	0.64 212	0.45 104	0.68 285	0.25 75	0.41 70	0.31 169	0.12 31	0.10 51	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.11 64

HHNet	0.41 237	0.17 63	0.41 182	0.34 57	0.37 425	0.33 139	0.34 217	0.69 216	0.75 264	0.86 364	1.30 453	0.52 191	0.32 155	0.52 152	0.35 223	0.15 159	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.15 169	0.24 401

OMP-Stereo	0.42 244	0.22 235	0.46 255	0.52 448	0.24 183	0.36 167	0.25 81	0.71 239	0.78 289	0.77 303	0.64 177	0.89 380	0.39 213	0.91 424	0.35 223	0.15 159	0.12 189	0.20 300	0.15 195	0.15 169	0.12 109

IIG-Stereo	0.43 254	0.21 196	0.44 226	0.50 420	0.25 215	0.44 228	0.21 35	0.71 239	0.76 272	0.83 346	0.95 328	0.83 354	0.43 233	0.90 417	0.35 223	0.15 159	0.12 189	0.19 270	0.14 169	0.15 169	0.11 64

FTStereo	0.56 389	0.20 159	0.37 130	0.41 253	0.25 215	0.40 196	0.79 500	0.66 188	0.43 132	1.09 470	3.27 543	0.70 293	0.73 412	0.55 172	0.33 191	0.14 98	0.13 255	0.19 270	0.17 276	0.15 169	0.30 446

GrayStereo	0.49 326	0.19 124	0.42 203	0.46 376	0.28 309	0.53 271	0.67 468	0.69 216	0.63 204	1.02 446	1.47 484	0.78 339	0.76 421	0.56 182	0.33 191	0.14 98	0.12 189	0.17 184	0.17 276	0.15 169	0.29 438

test-2	0.37 183	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 299	0.52 106	0.62 193	0.87 372	0.84 271	0.64 259	0.35 176	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

cross-raft	0.34 133	0.20 159	0.37 130	0.44 332	0.23 154	0.32 132	0.35 241	0.74 256	0.40 118	0.60 185	0.77 225	0.57 210	0.27 100	0.43 84	0.28 141	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.11 64

test-1	0.36 166	0.19 124	0.71 420	0.46 376	0.26 256	0.44 228	0.36 263	0.60 145	0.59 189	0.48 149	0.67 191	0.53 195	0.36 194	0.40 63	0.29 156	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.16 257

iRaftStereo_RVC	0.32 117	0.19 124	0.37 130	0.39 184	0.22 114	0.31 115	0.29 136	0.68 208	0.51 163	0.49 150	0.66 187	0.37 105	0.23 58	0.45 99	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.18 230	0.17 276	0.15 169	0.12 109

cf-r	0.47 296	0.23 256	0.41 182	0.39 184	0.23 154	0.59 319	0.37 277	0.88 316	0.85 331	0.72 276	1.05 378	0.94 396	0.62 345	0.56 182	0.54 363	0.21 349	0.14 289	0.17 184	0.19 333	0.15 169	0.15 211

DIP-Stereo	0.39 214	0.21 196	0.50 312	0.41 253	0.28 309	0.62 335	0.27 108	0.77 272	0.40 118	0.64 212	0.86 284	0.52 191	0.33 165	0.66 291	0.42 284	0.15 159	0.13 255	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.15 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.53 364	0.22 235	0.52 329	0.38 156	0.22 114	0.68 367	0.38 299	0.97 350	0.88 349	0.73 283	1.04 374	1.03 421	0.92 468	0.90 417	0.86 441	0.16 209	0.14 289	0.14 80	0.17 276	0.15 169	0.13 144

iResNet_ROB	0.52 358	0.21 196	0.53 337	0.37 126	0.21 95	0.61 327	0.29 136	1.51 519	1.32 496	0.90 393	1.02 364	0.80 349	0.62 345	0.76 356	0.43 289	0.16 209	0.12 189	0.13 51	0.09 9	0.15 169	0.18 294

pmcnn	1.23 516	0.29 378	0.96 470	0.40 221	0.23 154	0.95 444	0.69 478	1.16 435	1.28 492	1.67 520	2.33 521	11.15 571	0.86 453	0.93 433	0.88 450	0.15 159	0.12 189	0.12 22	0.10 50	0.15 169	0.15 211

SCV_C0	0.26 63	0.18 87	0.34 97	0.35 91	0.24 183	0.23 19	0.28 126	0.51 97	0.36 88	0.31 58	0.36 82	0.37 105	0.20 31	0.57 195	0.22 27	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.16 209	0.12 109

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 510	0.39 161	0.28 3	0.15 1	0.23 19	0.18 10	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 46	0.30 12	0.18 1	0.16 209	0.09 22	0.12 22	0.08 1	0.16 209	0.09 4

H2IRNET	0.37 183	0.20 159	0.33 80	0.38 156	0.25 215	0.27 59	0.23 59	0.59 135	0.72 247	0.39 112	0.90 308	0.74 323	0.55 304	0.52 152	0.43 289	0.15 159	0.13 255	0.18 230	0.20 358	0.16 209	0.13 144

DispNO	0.47 296	0.23 256	0.71 420	0.39 184	0.31 372	0.60 325	0.38 299	0.89 318	0.77 279	0.75 290	0.84 271	0.72 306	0.54 298	0.73 339	0.46 324	0.19 309	0.14 289	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.17 276

CoDeX	0.47 296	0.20 159	0.49 299	0.42 293	0.25 215	0.75 391	0.36 263	1.27 480	0.80 300	0.82 334	0.96 332	0.62 250	0.57 313	0.60 236	0.36 239	0.17 248	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.16 209	0.14 188

cc1	0.37 183	0.23 256	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 282	0.38 299	0.67 198	1.06 444	0.41 122	0.50 124	0.34 84	0.49 264	0.57 195	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.16 209	0.15 211

ffm	0.44 261	0.26 335	0.49 299	0.37 126	0.25 215	0.55 282	0.37 277	0.68 208	1.04 433	0.73 283	0.96 332	0.71 297	0.53 286	0.57 195	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.25 407	0.21 380	0.16 209	0.16 257

ff1	0.49 326	0.26 335	0.49 299	0.37 126	0.25 215	0.55 282	0.37 277	0.68 208	1.04 433	0.73 283	0.96 332	0.71 297	0.53 286	1.01 447	0.88 450	0.16 209	0.10 51	0.25 407	0.21 380	0.16 209	0.16 257

tt1	0.36 166	0.24 293	0.32 65	0.41 253	0.22 114	0.54 277	0.38 299	0.68 208	1.04 433	0.41 122	0.46 109	0.35 93	0.45 247	0.57 195	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.16 209	0.16 257

EKT-Stereo	0.35 148	0.23 256	0.39 161	0.43 313	0.29 335	0.38 185	0.31 175	0.69 216	0.64 211	0.45 135	0.63 174	0.49 181	0.27 100	0.56 182	0.33 191	0.18 279	0.14 289	0.18 230	0.15 195	0.16 209	0.16 257

LL-Strereo	0.57 396	0.27 352	0.68 405	0.48 391	0.34 408	0.39 192	0.48 396	0.94 336	0.97 400	0.83 346	0.78 236	1.10 443	1.18 502	1.33 496	0.49 337	0.17 248	0.14 289	0.22 357	0.19 333	0.16 209	0.17 276

4D-IteraStereo	0.33 127	0.18 87	0.40 172	0.40 221	0.24 183	0.32 132	0.27 108	0.58 130	0.72 247	0.65 221	0.54 148	0.42 143	0.23 58	0.45 99	0.28 141	0.14 98	0.09 22	0.19 270	0.16 227	0.16 209	0.11 64

anonymousdsp2	0.35 148	0.20 159	0.43 214	0.37 126	0.24 183	0.48 248	0.31 175	0.86 304	0.65 216	0.55 171	0.50 124	0.50 183	0.34 173	0.56 182	0.31 169	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.16 209	0.14 188

anonymousa	0.49 326	0.20 159	0.42 203	0.38 156	0.23 154	0.91 436	0.35 241	0.75 262	0.62 193	0.85 357	1.54 490	1.06 429	0.66 375	0.51 146	0.43 289	0.16 209	0.13 255	0.19 270	0.21 380	0.16 209	0.14 188

Selective-RAFT	0.35 148	0.23 256	0.51 324	0.44 332	0.21 95	0.64 351	0.27 108	0.59 135	0.63 204	0.40 118	0.38 88	0.55 202	0.40 219	0.57 195	0.35 223	0.13 59	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.16 209	0.13 144

CroCo-Stereo Lap2	0.28 80	0.24 293	0.39 161	0.50 420	0.29 335	0.20 5	0.31 175	0.49 87	0.38 107	0.24 23	0.27 36	0.46 167	0.31 150	0.39 58	0.30 162	0.14 98	0.15 319	0.16 146	0.13 138	0.16 209	0.15 211

GLC_STEREO	0.29 91	0.19 124	0.27 20	0.44 332	0.19 50	0.31 115	0.26 92	0.47 82	0.43 132	0.37 95	0.47 115	0.41 133	0.23 58	0.50 139	0.34 206	0.14 98	0.18 387	0.19 270	0.16 227	0.16 209	0.13 144

PFNet+	0.40 226	0.19 124	0.49 299	0.39 184	0.25 215	0.28 76	0.23 59	0.64 178	0.70 235	0.85 357	0.79 246	0.64 259	0.35 176	0.72 334	0.34 206	0.19 309	0.14 289	0.23 378	0.20 358	0.16 209	0.20 350

NF-Stereo	0.38 198	0.20 159	0.45 238	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 175	0.69 216	0.70 235	0.65 221	0.77 225	0.57 210	0.30 143	0.67 302	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 424

OCTAStereo	0.38 198	0.20 159	0.46 255	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 175	0.69 216	0.70 235	0.65 221	0.77 225	0.58 218	0.30 143	0.67 302	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 424

PSM-softLoss	0.38 198	0.20 159	0.48 287	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.35 241	0.69 216	0.46 149	0.62 194	0.82 260	0.59 233	0.33 165	0.70 324	0.39 269	0.19 309	0.12 189	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.22 386

KMStereo	0.38 198	0.20 159	0.48 287	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.35 241	0.69 216	0.46 149	0.62 194	0.82 260	0.59 233	0.33 165	0.70 324	0.39 269	0.19 309	0.12 189	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.22 386

KYRaft	0.48 308	0.20 159	0.38 142	0.44 332	0.23 154	0.44 228	0.37 277	0.66 188	0.41 122	0.94 413	1.73 501	0.79 341	0.41 225	0.63 263	0.31 169	0.16 209	0.11 134	0.18 230	0.22 398	0.16 209	0.78 533

PFNet	0.42 244	0.18 87	0.58 360	0.43 313	0.24 183	0.43 220	0.32 196	0.74 256	0.78 289	1.00 438	0.74 213	0.68 285	0.39 213	0.72 334	0.37 255	0.16 209	0.10 51	0.20 300	0.15 195	0.16 209	0.13 144

RE-Stereo	0.38 198	0.20 159	0.46 255	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 175	0.69 216	0.70 235	0.65 221	0.77 225	0.58 218	0.30 143	0.67 302	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 424

TVStereo	0.38 198	0.20 159	0.46 255	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 175	0.69 216	0.70 235	0.65 221	0.77 225	0.58 218	0.30 143	0.67 302	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 424

IRAFT_RVC	0.42 244	0.20 159	0.48 287	0.44 332	0.24 183	0.27 59	0.54 433	0.74 256	0.77 279	0.76 297	0.80 249	0.73 317	0.51 280	0.70 324	0.36 239	0.17 248	0.10 51	0.21 342	0.16 227	0.16 209	0.14 188

CroCo-Stereo	0.26 63	0.22 235	0.36 114	0.48 391	0.22 114	0.20 5	0.29 136	0.51 97	0.44 138	0.28 44	0.23 19	0.42 143	0.26 90	0.29 7	0.26 103	0.15 159	0.13 255	0.13 51	0.11 76	0.16 209	0.12 109
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.45 271	0.22 235	0.45 238	0.47 385	0.26 256	0.54 277	0.47 388	0.66 188	0.58 188	0.80 313	0.82 260	0.94 396	0.57 313	0.75 352	0.34 206	0.17 248	0.15 319	0.22 357	0.20 358	0.16 209	0.12 109

GMM-Stereo	0.44 261	0.19 124	0.36 114	0.42 293	0.25 215	0.51 259	0.47 388	0.71 239	0.53 169	0.76 297	1.37 462	0.76 331	0.38 202	0.60 236	0.33 191	0.15 159	0.10 51	0.20 300	0.19 333	0.16 209	0.27 424

Prome-Stereo	0.46 281	0.19 124	0.35 107	0.44 332	0.26 256	0.40 196	0.45 377	0.68 208	0.44 138	0.96 421	1.84 507	0.59 233	0.67 378	0.61 244	0.32 179	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.16 209	0.29 438

SFCPSM	0.47 296	0.21 196	0.55 346	0.40 221	0.27 286	0.87 432	0.37 277	1.33 490	0.77 279	0.80 313	0.84 271	0.54 199	0.49 264	0.57 195	0.37 255	0.18 279	0.13 255	0.18 230	0.20 358	0.16 209	0.15 211

delet	0.55 378	0.24 293	0.55 346	0.44 332	0.33 399	1.07 468	0.50 407	1.00 359	0.86 336	0.85 357	0.96 332	0.90 385	0.63 351	0.83 387	0.74 419	0.18 279	0.18 387	0.20 300	0.21 380	0.16 209	0.15 211

GwcNet-RSSM	0.49 326	0.24 293	0.42 203	0.40 221	0.23 154	0.55 282	0.38 299	0.93 331	0.93 383	0.71 264	1.16 424	0.86 365	0.60 333	0.62 252	0.66 398	0.21 349	0.14 289	0.19 270	0.20 358	0.16 209	0.15 211

G2L-ROB	0.47 296	0.19 124	0.42 203	0.35 91	0.22 114	0.57 300	0.42 358	1.14 424	0.71 246	0.84 353	0.75 215	1.09 439	0.53 286	0.74 346	0.53 358	0.17 248	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.17 243	0.19 327

G2L-Stereo	0.49 326	0.23 256	0.48 287	0.43 313	0.26 256	0.47 245	0.42 358	0.93 331	0.78 289	0.84 353	0.86 284	0.91 387	0.52 282	0.78 367	0.70 408	0.20 332	0.17 370	0.22 357	0.18 303	0.17 243	0.21 368

HI	0.45 271	0.21 196	0.36 114	0.34 57	0.35 414	0.28 76	0.31 175	0.72 243	0.46 149	0.87 372	1.13 408	1.09 439	0.76 421	0.69 318	0.56 370	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.17 276	0.17 243	0.15 211

CoSv	0.45 271	0.21 196	0.36 114	0.34 57	0.35 414	0.28 76	0.31 175	0.72 243	0.46 149	0.87 372	1.13 408	1.09 439	0.76 421	0.69 318	0.56 370	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.17 276	0.17 243	0.15 211

IGEV-RUCA	0.25 53	0.16 39	0.34 97	0.39 184	0.27 286	0.33 139	0.20 20	0.38 41	0.36 88	0.26 32	0.31 62	0.25 47	0.21 39	0.48 129	0.24 58	0.20 332	0.11 134	0.13 51	0.10 50	0.17 243	0.15 211

test_sample1	0.42 244	0.22 235	0.46 255	0.34 57	0.23 154	0.58 306	0.35 241	0.99 355	0.49 157	0.62 194	0.75 215	0.69 289	0.61 339	0.58 215	0.44 305	0.18 279	0.14 289	0.17 184	0.15 195	0.17 243	0.17 276

MyStereo07	0.32 117	0.22 235	0.34 97	0.42 293	0.28 309	0.40 196	0.50 407	0.72 243	0.37 102	0.37 95	0.34 74	0.32 68	0.31 150	0.59 230	0.27 121	0.14 98	0.13 255	0.18 230	0.17 276	0.17 243	0.16 257

MyStereo06	0.38 198	0.21 196	0.61 368	0.41 253	0.28 309	0.41 210	0.50 407	0.95 343	0.35 80	0.62 194	0.54 148	0.76 331	0.27 100	0.50 139	0.29 156	0.14 98	0.13 255	0.18 230	0.17 276	0.17 243	0.15 211

MyStereo05	0.44 261	0.21 196	0.45 238	0.41 253	0.28 309	0.41 210	0.50 407	0.93 331	1.09 455	0.76 297	0.61 170	0.51 187	0.57 313	0.73 339	0.42 284	0.14 98	0.13 255	0.18 230	0.17 276	0.17 243	0.15 211

MyStereo04	0.44 261	0.22 235	0.44 226	0.42 293	0.28 309	0.40 196	0.50 407	1.00 359	1.08 453	0.62 194	0.58 164	0.55 202	0.57 313	0.71 329	0.44 305	0.14 98	0.13 255	0.18 230	0.17 276	0.17 243	0.16 257

11t1	0.36 166	0.21 196	0.42 203	0.35 91	0.22 114	0.62 335	0.29 136	0.69 216	0.43 132	0.60 185	0.53 146	0.53 195	0.48 261	0.56 182	0.40 276	0.18 279	0.14 289	0.16 146	0.13 138	0.17 243	0.17 276

plain	0.31 111	0.20 159	0.50 312	0.39 184	0.29 335	0.27 59	0.30 152	0.44 73	0.35 80	0.31 58	0.66 187	0.30 58	0.31 150	0.65 283	0.31 169	0.17 248	0.13 255	0.20 300	0.15 195	0.17 243	0.12 109

CBFPSM	0.59 410	0.22 235	1.31 508	0.38 156	0.27 286	1.12 479	0.65 464	0.79 282	0.82 313	0.80 313	0.81 256	1.35 486	0.87 456	0.67 302	0.76 421	0.16 209	0.15 319	0.15 120	0.16 227	0.17 243	0.22 386

knoymous	0.36 166	0.20 159	0.31 54	0.31 17	0.22 114	0.36 167	0.29 136	0.61 151	0.64 211	0.67 236	0.70 197	0.60 239	0.40 219	0.58 215	0.34 206	0.17 248	0.11 134	0.20 300	0.11 76	0.17 243	0.18 294

x	0.39 214	0.24 293	0.41 182	0.34 57	0.23 154	0.52 263	0.32 196	0.86 304	0.52 166	0.57 177	0.70 197	0.59 233	0.50 275	0.49 133	0.46 324	0.17 248	0.15 319	0.17 184	0.15 195	0.17 243	0.16 257

IER	0.46 281	0.23 256	0.50 312	0.38 156	0.28 309	0.69 369	0.35 241	0.80 285	0.66 219	0.83 346	0.94 319	0.75 325	0.77 428	0.60 236	0.42 284	0.17 248	0.14 289	0.17 184	0.17 276	0.17 243	0.15 211

NRIStereo	0.36 166	0.20 159	0.45 238	0.41 253	0.23 154	0.34 149	0.26 92	0.65 179	0.55 178	0.64 212	0.63 174	0.56 205	0.37 198	0.65 283	0.37 255	0.15 159	0.11 134	0.18 230	0.15 195	0.17 243	0.14 188

Pruner-Stereo	0.38 198	0.20 159	0.45 238	0.40 221	0.25 215	0.22 14	0.24 73	0.67 198	0.55 178	0.89 386	0.76 221	0.68 285	0.29 128	0.62 252	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.17 276	0.17 243	0.18 294

rafts_anoy	0.37 183	0.21 196	0.36 114	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.33 206	0.67 198	0.90 365	0.58 179	0.66 187	0.45 159	0.33 165	0.47 119	0.39 269	0.16 209	0.11 134	0.21 342	0.23 414	0.17 243	0.14 188

RALCasStereoNet	0.36 166	0.21 196	0.37 130	0.42 293	0.26 256	0.35 158	0.38 299	0.63 165	0.64 211	0.50 153	0.72 200	0.51 187	0.29 128	0.59 230	0.36 239	0.16 209	0.14 289	0.15 120	0.13 138	0.17 243	0.16 257

acv_ft	0.51 349	0.23 256	0.56 352	0.44 332	0.28 309	0.86 431	0.39 322	0.91 327	0.80 300	0.97 426	0.96 332	0.79 341	0.59 329	0.63 263	0.87 447	0.17 248	0.15 319	0.16 146	0.15 195	0.17 243	0.15 211

HSM-Net_RVC	0.53 364	0.22 235	0.35 107	0.37 126	0.21 95	0.85 428	0.37 277	1.23 465	0.93 383	0.90 393	1.15 419	1.26 464	0.63 351	0.72 334	0.48 335	0.17 248	0.13 255	0.16 146	0.15 195	0.17 243	0.15 211
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.51 349	0.24 293	0.41 182	0.39 184	0.24 183	0.75 391	0.40 333	1.22 460	0.75 264	0.81 325	0.91 311	1.21 459	0.69 388	0.87 406	0.46 324	0.17 248	0.13 255	0.17 184	0.14 169	0.17 243	0.17 276

iResNet	0.49 326	0.29 378	0.79 449	0.42 293	0.21 95	0.61 327	0.40 333	0.82 291	0.99 409	0.87 372	1.12 401	0.69 289	0.53 286	0.78 367	0.51 348	0.15 159	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.17 243	0.15 211

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 133	0.27 352	0.45 238	0.36 110	0.25 215	0.48 248	0.30 152	0.58 130	0.90 365	0.42 127	0.36 82	0.30 58	0.29 128	0.49 133	0.30 162	0.16 209	0.14 289	0.18 230	0.15 195	0.18 267	0.15 211

SMFormer	0.51 349	0.23 256	0.62 371	0.34 57	0.20 74	0.62 335	0.34 217	1.21 452	1.02 422	0.81 325	1.01 356	0.71 297	0.65 368	0.84 392	0.55 368	0.19 309	0.15 319	0.18 230	0.16 227	0.18 267	0.18 294

ACVNet-DCA	0.35 148	0.23 256	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 282	0.38 299	0.85 300	0.54 173	0.41 122	0.50 124	0.34 84	0.49 264	0.57 195	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.18 267	0.17 276

xx1	0.39 214	0.23 256	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 282	0.38 299	0.67 198	1.06 444	0.41 122	0.50 124	0.65 272	0.53 286	0.57 195	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.20 300	0.19 333	0.18 267	0.17 276

1test111	0.36 166	0.23 256	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 282	0.38 299	0.85 300	0.54 173	0.41 122	0.50 124	0.34 84	0.49 264	0.55 172	0.45 314	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.18 267	0.17 276

MIF-Stereo (partial)	0.31 111	0.18 87	0.37 130	0.41 253	0.31 372	0.28 76	0.23 59	0.47 82	0.42 130	0.31 58	0.63 174	0.36 103	0.35 176	0.57 195	0.31 169	0.17 248	0.13 255	0.19 270	0.17 276	0.18 267	0.14 188

CASnet	0.30 105	0.20 159	0.33 80	0.41 253	0.16 7	0.26 46	0.24 73	0.52 106	0.53 169	0.52 162	0.54 148	0.39 117	0.24 68	0.40 63	0.26 103	0.14 98	0.10 51	0.22 357	0.18 303	0.18 267	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 148	0.24 293	0.48 287	0.41 253	0.26 256	0.35 158	0.24 73	0.67 198	0.44 138	0.54 169	0.51 133	0.66 277	0.25 75	0.66 291	0.30 162	0.14 98	0.12 189	0.23 378	0.20 358	0.18 267	0.13 144

gwcnet-sp	0.48 308	0.23 256	0.70 415	0.40 221	0.26 256	0.81 413	0.41 348	0.89 318	0.84 323	0.91 398	0.76 221	0.66 277	0.61 339	0.66 291	0.50 338	0.18 279	0.17 370	0.18 230	0.18 303	0.18 267	0.18 294

scenet	0.48 308	0.23 256	0.70 415	0.40 221	0.26 256	0.81 413	0.41 348	0.89 318	0.84 323	0.91 398	0.76 221	0.66 277	0.61 339	0.66 291	0.50 338	0.18 279	0.17 370	0.18 230	0.18 303	0.18 267	0.18 294

ssnet	0.48 308	0.23 256	0.70 415	0.40 221	0.26 256	0.81 413	0.41 348	0.89 318	0.84 323	0.91 398	0.76 221	0.66 277	0.61 339	0.66 291	0.50 338	0.18 279	0.17 370	0.18 230	0.18 303	0.18 267	0.18 294

qqq	0.40 226	0.26 335	0.44 226	0.36 110	0.22 114	0.46 241	0.36 263	0.85 300	0.54 173	0.56 174	0.69 194	0.65 272	0.53 286	0.55 172	0.45 314	0.17 248	0.16 350	0.20 300	0.19 333	0.18 267	0.17 276

BUS	0.45 271	0.25 316	0.43 214	0.45 355	0.28 309	0.70 374	0.34 217	0.94 336	0.76 272	0.75 290	0.80 249	0.65 272	0.49 264	0.64 276	0.51 348	0.20 332	0.14 289	0.22 357	0.19 333	0.18 267	0.18 294

CRFU-Net	0.57 396	0.27 352	0.57 356	0.46 376	0.30 350	1.20 491	0.52 425	1.10 401	0.56 184	1.00 438	0.98 346	1.06 429	0.79 435	0.81 376	0.71 413	0.21 349	0.19 401	0.18 230	0.16 227	0.18 267	0.19 327

test_5	0.43 254	0.24 293	0.43 214	0.52 448	0.28 309	0.28 76	0.42 358	0.72 243	0.82 313	0.62 194	0.91 311	0.72 306	0.55 304	0.79 372	0.35 223	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.18 303	0.18 267	0.16 257

BSDual-CNN	0.46 281	0.25 316	0.43 214	0.45 355	0.28 309	0.77 398	0.40 333	0.94 336	0.76 272	0.75 290	0.80 249	0.76 331	0.54 298	0.64 276	0.43 289	0.20 332	0.14 289	0.22 357	0.19 333	0.18 267	0.18 294

hknet	0.49 326	0.25 316	0.51 324	0.45 355	0.29 335	0.77 398	0.40 333	0.94 336	0.83 318	0.75 290	0.80 249	0.97 403	0.61 339	0.73 339	0.45 314	0.18 279	0.14 289	0.22 357	0.19 333	0.18 267	0.18 294

psmg	0.49 326	0.25 316	0.43 214	0.41 253	0.28 309	0.85 428	0.43 365	0.99 355	0.76 272	0.91 398	0.94 319	0.76 331	0.54 298	0.64 276	0.43 289	0.20 332	0.15 319	0.20 300	0.20 358	0.18 267	0.18 294

CSP-Net	0.56 389	0.27 352	0.49 299	0.41 253	0.28 309	1.22 493	0.50 407	1.23 465	0.72 247	0.95 420	0.95 328	0.89 380	0.62 345	0.83 387	0.62 387	0.26 424	0.17 370	0.17 184	0.17 276	0.18 267	0.17 276

GwcNet-ADL	0.44 261	0.22 235	0.48 287	0.45 355	0.30 350	0.40 196	0.37 277	0.92 329	0.97 400	0.71 264	0.78 236	0.61 244	0.42 227	0.62 252	0.50 338	0.19 309	0.14 289	0.15 120	0.14 169	0.18 267	0.18 294

GANet-ADL	0.42 244	0.25 316	0.45 238	0.43 313	0.29 335	0.54 277	0.35 241	0.89 318	0.86 336	0.63 202	0.72 200	0.68 285	0.42 227	0.52 152	0.41 280	0.21 349	0.14 289	0.15 120	0.13 138	0.18 267	0.19 327

PSM-AAD	0.48 308	0.20 159	0.37 130	0.43 313	0.23 154	0.56 295	0.50 407	0.65 179	0.70 235	1.07 464	1.12 401	0.58 218	0.92 468	0.61 244	0.32 179	0.15 159	0.11 134	0.25 407	0.26 452	0.18 267	0.43 503

RAFT_R40	0.40 226	0.19 124	0.44 226	0.43 313	0.25 215	0.23 19	0.26 92	0.67 198	0.67 222	0.98 431	0.78 236	0.72 306	0.43 233	0.76 356	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 300	0.16 227	0.18 267	0.14 188

GES	0.44 261	0.23 256	0.57 356	0.40 221	0.30 350	0.59 319	0.36 263	0.96 347	0.68 227	0.74 288	0.83 266	0.47 170	0.48 261	0.67 302	0.43 289	0.22 374	0.16 350	0.17 184	0.16 227	0.18 267	0.23 393

222	1.18 513	0.22 235	0.44 226	0.37 126	0.22 114	0.79 405	0.37 277	1.31 487	0.89 362	0.92 406	1.08 390	0.72 306	0.71 405	0.66 291	13.89 571	0.20 332	0.15 319	0.17 184	0.16 227	0.18 267	0.19 327

test_xeample	1.01 490	0.21 196	0.42 203	0.35 91	0.21 95	0.71 379	0.39 322	1.23 465	0.86 336	0.81 325	1.04 374	0.69 289	0.61 339	0.69 318	10.93 568	0.19 309	0.15 319	0.18 230	0.17 276	0.18 267	0.17 276

RAFT + AFF	0.53 364	0.29 378	0.75 437	0.51 436	0.32 388	0.63 344	0.60 452	1.00 359	0.91 372	0.78 307	0.87 292	0.83 354	0.58 322	0.80 373	0.47 331	0.17 248	0.20 413	0.23 378	0.22 398	0.18 267	0.18 294

FENet	0.42 244	0.22 235	0.38 142	0.39 184	0.24 183	0.55 282	0.32 196	0.79 282	0.70 235	0.71 264	0.72 200	0.63 252	0.57 313	0.62 252	0.44 305	0.19 309	0.13 255	0.19 270	0.17 276	0.18 267	0.19 327

ac_64	0.52 358	0.22 235	0.50 312	0.45 355	0.28 309	0.80 408	0.45 377	1.02 371	0.61 192	0.91 398	0.83 266	1.07 434	0.68 384	0.74 346	0.70 408	0.21 349	0.18 387	0.20 300	0.19 333	0.18 267	0.15 211

ACVNet	0.46 281	0.23 256	0.36 114	0.39 184	0.28 309	0.58 306	0.40 333	0.87 311	0.80 300	0.64 212	0.96 332	0.79 341	0.60 333	0.63 263	0.67 401	0.17 248	0.15 319	0.16 146	0.15 195	0.18 267	0.15 211

GANet-RSSM	0.47 296	0.21 196	0.37 130	0.38 156	0.25 215	0.58 306	0.36 263	1.07 391	0.78 289	0.68 242	1.01 356	0.86 365	0.67 378	0.62 252	0.44 305	0.21 349	0.15 319	0.18 230	0.18 303	0.18 267	0.17 276

AANet_RVC	0.57 396	0.32 396	0.54 341	0.45 355	0.27 286	0.57 300	0.48 396	1.00 359	1.28 492	0.86 364	1.33 457	0.87 371	0.58 322	1.07 460	0.75 420	0.18 279	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.18 267	0.18 294

iResNetv2_ROB	0.52 358	0.27 352	0.69 411	0.38 156	0.25 215	0.62 335	0.35 241	1.17 440	1.01 419	0.99 433	1.06 384	0.88 376	0.67 378	0.66 291	0.39 269	0.19 309	0.13 255	0.15 120	0.11 76	0.18 267	0.16 257

DN-CSS_ROB	0.43 254	0.26 335	0.62 371	0.40 221	0.29 335	0.44 228	0.27 108	0.77 272	0.75 264	0.72 276	1.09 394	0.48 175	0.43 233	0.69 318	0.37 255	0.15 159	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.18 267	0.16 257

rvit_stereo_0081	0.32 117	0.24 293	0.47 267	0.43 313	0.26 256	0.30 100	0.37 277	0.42 60	0.55 178	0.36 88	0.40 91	0.39 117	0.35 176	0.43 84	0.33 191	0.22 374	0.16 350	0.19 270	0.16 227	0.19 301	0.13 144

rvit_stereo_0082	0.32 117	0.24 293	0.47 267	0.43 313	0.26 256	0.30 100	0.37 277	0.42 60	0.55 178	0.36 88	0.40 91	0.39 117	0.35 176	0.43 84	0.33 191	0.22 374	0.16 350	0.19 270	0.16 227	0.19 301	0.13 144

rvit_stereo_ft	0.33 127	0.25 316	0.47 267	0.52 448	0.32 388	0.33 139	0.47 388	0.49 87	0.50 161	0.34 79	0.41 94	0.41 133	0.32 155	0.48 129	0.34 206	0.22 374	0.14 289	0.19 270	0.18 303	0.19 301	0.14 188

test_sample2	0.42 244	0.22 235	0.43 214	0.33 46	0.21 95	0.58 306	0.39 322	0.95 343	0.67 222	0.63 202	0.77 225	0.69 289	0.57 313	0.61 244	0.38 263	0.19 309	0.14 289	0.18 230	0.16 227	0.19 301	0.18 294

MyStereo8	0.40 226	0.20 159	0.54 341	0.41 253	0.29 335	0.53 271	0.29 136	0.65 179	0.49 157	0.71 264	0.98 346	0.58 218	0.43 233	0.50 139	0.51 348	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.19 301	0.19 327

riskmin	0.38 198	0.20 159	0.39 161	0.32 34	0.23 154	0.53 271	0.30 152	0.63 165	0.80 300	0.49 150	0.56 157	0.73 317	0.58 322	0.55 172	0.36 239	0.17 248	0.11 134	0.19 270	0.13 138	0.19 301	0.20 350

AAGNet	1.43 527	0.20 159	0.48 287	0.44 332	0.25 215	0.29 88	0.31 175	0.65 179	0.68 227	0.97 426	0.86 284	0.67 284	0.62 345	0.64 276	20.63 575	0.16 209	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.19 301	0.12 109

SST-Stereo	0.40 226	0.19 124	0.45 238	0.42 293	0.25 215	0.25 42	0.21 35	0.66 188	0.47 154	1.08 468	0.79 246	0.72 306	0.43 233	0.77 363	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 300	0.16 227	0.19 301	0.15 211

DeepStereo_RVC	0.36 166	0.21 196	0.47 267	0.40 221	0.24 183	0.26 46	0.22 44	0.60 145	0.38 107	0.69 251	0.67 191	0.57 210	0.51 280	0.56 182	0.39 269	0.16 209	0.12 189	0.18 230	0.15 195	0.19 301	0.18 294

ICVP	0.46 281	0.25 316	0.38 142	0.48 391	0.28 309	0.58 306	0.43 365	1.00 359	0.70 235	0.67 236	0.95 328	0.75 325	0.55 304	0.53 161	0.54 363	0.23 391	0.17 370	0.19 270	0.17 276	0.19 301	0.20 350
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.01 490	0.22 235	0.43 214	0.36 110	0.21 95	0.82 421	0.36 263	1.32 488	0.88 349	0.71 264	0.94 319	0.97 403	0.63 351	0.64 276	10.58 567	0.20 332	0.16 350	0.18 230	0.17 276	0.19 301	0.19 327

UPFNet	0.53 364	0.24 293	0.51 324	0.45 355	0.38 434	0.84 427	0.49 402	0.99 355	0.75 264	0.87 372	0.88 300	0.86 365	0.64 362	0.80 373	0.71 413	0.20 332	0.20 413	0.20 300	0.20 358	0.19 301	0.15 211

HGLStereo	0.56 389	0.28 366	0.57 356	0.50 420	0.37 425	0.80 408	0.45 377	1.02 371	0.78 289	0.86 364	1.14 413	0.89 380	0.82 443	0.76 356	0.73 416	0.21 349	0.20 413	0.19 270	0.18 303	0.19 301	0.21 368

DMCA	0.45 271	0.26 335	0.50 312	0.38 156	0.28 309	0.51 259	0.34 217	0.93 331	0.68 227	0.75 290	0.83 266	0.79 341	0.53 286	0.51 146	0.54 363	0.21 349	0.16 350	0.21 342	0.16 227	0.19 301	0.21 368

HITNet	0.41 237	0.26 335	0.45 238	0.33 46	0.17 17	0.63 344	0.30 152	0.93 331	0.64 211	0.71 264	0.82 260	0.64 259	0.52 282	0.59 230	0.43 289	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.13 138	0.19 301	0.12 109
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
LE_ROB	4.42 563	0.24 293	2.75 544	0.42 293	0.23 154	1.57 518	0.90 514	1.71 535	17.88 579	16.56 581	4.88 563	5.17 559	18.85 581	1.63 517	14.62 572	0.17 248	0.14 289	0.16 146	0.16 227	0.19 301	0.17 276

z-ln-s-r	0.66 423	0.36 420	1.30 507	0.39 184	0.26 256	0.57 300	0.63 460	0.80 285	1.03 427	0.80 313	1.43 475	0.91 387	0.76 421	1.08 463	1.87 525	0.16 209	0.12 189	0.17 184	0.14 169	0.20 317	0.16 257

DFGA-Net	0.45 271	0.29 378	0.80 451	0.42 293	0.32 388	0.53 271	0.35 241	0.78 278	0.89 362	0.66 233	0.75 215	0.48 175	0.39 213	0.74 346	0.60 381	0.15 159	0.13 255	0.19 270	0.18 303	0.20 317	0.17 276

coex_refinement	0.53 364	0.21 196	0.39 161	0.44 332	0.30 350	0.76 397	0.39 322	1.09 399	0.90 365	0.85 357	1.12 401	1.00 410	0.56 311	0.63 263	0.81 431	0.21 349	0.13 255	0.16 146	0.16 227	0.20 317	0.21 368

rvit_stereo_0083	0.34 133	0.24 293	0.50 312	0.44 332	0.27 286	0.34 149	0.35 241	0.45 77	0.62 193	0.37 95	0.47 115	0.42 143	0.35 176	0.40 63	0.36 239	0.22 374	0.20 413	0.20 300	0.17 276	0.20 317	0.14 188

rvit_stereo_0081_aga	0.31 111	0.28 366	0.44 226	0.42 293	0.29 335	0.34 149	0.31 175	0.44 73	0.40 118	0.39 112	0.44 101	0.40 127	0.32 155	0.42 78	0.29 156	0.23 391	0.17 370	0.19 270	0.16 227	0.20 317	0.15 211

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 244	0.20 159	0.74 433	0.38 156	0.43 464	0.39 192	0.26 92	0.94 336	0.49 157	0.53 165	0.77 225	0.93 394	0.45 247	0.63 263	0.24 58	0.16 209	0.10 51	0.17 184	0.18 303	0.20 317	0.20 350

mmm	0.44 261	0.27 352	0.46 255	0.38 156	0.24 183	0.61 327	0.35 241	0.94 336	0.53 169	0.72 276	1.05 378	0.63 252	0.50 275	0.57 195	0.45 314	0.18 279	0.15 319	0.23 378	0.20 358	0.20 317	0.18 294

1111x	0.55 378	0.22 235	0.46 255	0.38 156	0.20 74	0.66 361	0.43 365	1.23 465	0.99 409	0.71 264	0.99 351	0.95 398	0.69 388	0.90 417	1.08 487	0.18 279	0.17 370	0.18 230	0.19 333	0.20 317	0.18 294

iinet-f	0.67 428	0.26 335	2.15 537	0.39 184	0.31 372	1.19 490	0.56 443	0.84 297	0.84 323	0.80 313	1.17 426	1.05 427	0.84 450	0.71 329	1.21 498	0.20 332	0.18 387	0.17 184	0.15 195	0.20 317	0.20 350

ssnet_v2	0.58 403	0.28 366	0.56 352	0.43 313	0.29 335	0.95 444	0.59 450	1.13 415	0.99 409	0.93 410	0.80 249	0.99 407	0.64 362	0.82 379	0.94 466	0.25 414	0.22 431	0.23 378	0.24 429	0.20 317	0.19 327

DAS	0.51 349	0.25 316	0.60 366	0.48 391	0.31 372	0.58 306	0.41 348	0.83 294	0.97 400	0.89 386	1.12 401	0.70 293	0.75 418	0.82 379	0.43 289	0.17 248	0.13 255	0.18 230	0.15 195	0.20 317	0.18 294

SepStereo	0.51 349	0.25 316	0.60 366	0.48 391	0.31 372	0.58 306	0.41 348	0.83 294	0.97 400	0.89 386	1.12 401	0.70 293	0.75 418	0.93 433	0.43 289	0.17 248	0.13 255	0.18 230	0.15 195	0.20 317	0.18 294

Patchmatch Stereo++	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.58 218	0.38 202	0.58 215	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 317	0.15 211
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.31 175	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.58 218	0.38 202	0.56 182	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 317	0.15 211

ROB_FTStereo_v2	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.31 175	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.57 210	0.38 202	0.57 195	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 317	0.15 211

ROB_FTStereo	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 253	0.22 114	0.25 42	0.21 35	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.58 218	0.38 202	0.57 195	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 317	0.15 211

HUI-Stereo	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.60 145	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.58 218	0.38 202	0.50 139	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 317	0.15 211

iGMRVC	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.30 152	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.58 218	0.38 202	0.58 215	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 317	0.15 211

iRAFT	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.58 218	0.38 202	0.58 215	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 317	0.15 211

RAFT-IKP	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.28 126	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.57 210	0.38 202	0.58 215	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 317	0.15 211

MMNet	0.55 378	0.25 316	0.61 368	0.43 313	0.34 408	1.07 468	0.39 322	0.87 311	0.91 372	0.91 398	0.93 318	0.86 365	0.76 421	0.81 376	0.76 421	0.15 159	0.14 289	0.18 230	0.19 333	0.20 317	0.16 257

UNet	0.54 376	0.26 335	0.66 397	0.44 332	0.40 445	0.99 454	0.41 348	0.98 353	0.75 264	0.83 346	0.89 304	1.04 423	0.72 409	0.73 339	0.62 387	0.19 309	0.14 289	0.20 300	0.17 276	0.20 317	0.17 276

PSMNet-RSSM	0.48 308	0.22 235	0.38 142	0.42 293	0.25 215	0.50 255	0.37 277	1.10 401	0.77 279	0.70 257	1.06 384	0.84 358	0.64 362	0.62 252	0.47 331	0.23 391	0.15 319	0.23 378	0.25 438	0.20 317	0.19 327

StereoDRNet-Refined	0.58 403	0.32 396	0.54 341	0.46 376	0.30 350	0.96 447	0.40 333	1.00 359	0.94 390	1.12 475	1.08 390	0.96 401	0.67 378	0.90 417	0.89 460	0.17 248	0.13 255	0.22 357	0.21 380	0.20 317	0.19 327
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
S2M2	0.26 63	0.22 235	0.33 80	0.31 17	0.25 215	0.24 28	0.13 1	0.35 28	0.41 122	0.25 28	0.36 82	0.30 58	0.25 75	0.30 12	0.26 103	0.22 374	0.19 401	0.17 184	0.19 333	0.21 341	0.18 294

rvit_0105_3	0.47 296	0.34 409	0.77 447	0.54 465	0.31 372	0.49 252	0.47 388	0.63 165	0.79 298	0.65 221	0.59 165	0.64 259	0.50 275	0.65 283	0.39 269	0.29 451	0.27 472	0.29 455	0.28 464	0.21 341	0.20 350

ACV-stereo	0.62 416	0.34 409	1.00 475	0.43 313	0.31 372	1.20 491	0.40 333	0.75 262	0.83 318	0.64 212	0.77 225	2.10 525	1.03 487	0.81 376	0.64 393	0.21 349	0.17 370	0.18 230	0.18 303	0.21 341	0.21 368

test_sample4	0.47 296	0.26 335	0.50 312	0.35 91	0.22 114	0.69 369	0.38 299	1.15 428	0.81 308	0.78 307	0.82 260	0.62 250	0.53 286	0.63 263	0.44 305	0.21 349	0.15 319	0.21 342	0.19 333	0.21 341	0.19 327

test_sample3	0.46 281	0.25 316	0.50 312	0.35 91	0.23 154	0.69 369	0.37 277	1.15 428	0.81 308	0.75 290	0.79 246	0.66 277	0.49 264	0.63 263	0.46 324	0.21 349	0.15 319	0.20 300	0.19 333	0.21 341	0.19 327

CAS++	0.32 117	0.24 293	0.36 114	0.37 126	0.26 256	0.28 76	0.23 59	0.87 311	0.50 161	0.47 146	0.45 104	0.26 48	0.21 39	0.49 133	0.24 58	0.23 391	0.19 401	0.22 357	0.17 276	0.21 341	0.16 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
fast-acv-ft	0.64 419	0.30 387	0.73 428	0.45 355	0.34 408	1.17 487	0.49 402	0.86 304	0.98 404	1.02 446	1.36 459	1.29 469	0.85 451	0.76 356	0.81 431	0.21 349	0.23 441	0.23 378	0.23 414	0.21 341	0.20 350

ToySt	0.49 326	0.27 352	0.75 437	0.40 221	0.27 286	0.64 351	0.49 402	0.84 297	0.77 279	0.60 185	0.83 266	0.88 376	0.66 375	0.70 324	0.56 370	0.16 209	0.17 370	0.21 342	0.20 358	0.21 341	0.19 327

AASNet	0.53 364	0.25 316	0.52 329	0.49 406	0.32 388	0.74 388	0.40 333	1.50 516	0.86 336	0.86 364	0.92 315	0.64 259	0.59 329	0.59 230	0.79 426	0.23 391	0.19 401	0.20 300	0.16 227	0.21 341	0.19 327

ADLNet2	0.55 378	0.25 316	0.65 391	0.47 385	0.30 350	0.83 424	0.50 407	1.05 383	0.95 396	0.80 313	0.98 346	0.99 407	0.69 388	0.77 363	0.73 416	0.20 332	0.16 350	0.17 184	0.18 303	0.21 341	0.21 368

LCNet	0.41 237	0.20 159	0.32 65	0.44 332	0.24 183	0.47 245	0.29 136	0.67 198	0.53 169	0.72 276	1.03 368	0.66 277	0.60 333	0.58 215	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.19 270	0.19 333	0.21 341	0.36 477

CRE-IMP	0.36 166	0.23 256	0.49 299	0.42 293	0.24 183	0.41 210	0.21 35	0.57 124	0.41 122	0.65 221	0.72 200	0.53 195	0.37 198	0.61 244	0.38 263	0.17 248	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.21 341	0.18 294

GEStereo_RVC	0.55 378	0.29 378	0.63 380	0.49 406	0.31 372	0.70 374	0.54 433	1.22 460	0.92 377	0.82 334	0.85 281	0.85 360	0.63 351	0.90 417	0.65 395	0.24 403	0.16 350	0.19 270	0.16 227	0.21 341	0.22 386

RALAANet	0.38 198	0.23 256	0.48 287	0.42 293	0.29 335	0.35 158	0.25 81	0.86 304	0.64 211	0.67 236	0.65 180	0.60 239	0.29 128	0.60 236	0.34 206	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.21 341	0.13 144

sCroCo_RVC	0.35 148	0.28 366	0.69 411	0.51 436	0.39 440	0.41 210	0.31 175	0.49 87	0.45 145	0.31 58	0.48 117	0.38 113	0.32 155	0.46 112	0.32 179	0.21 349	0.22 431	0.19 270	0.19 333	0.21 341	0.20 350

ADLNet	0.55 378	0.27 352	0.51 324	0.44 332	0.35 414	0.78 402	0.46 381	1.08 395	0.86 336	0.99 433	0.98 346	0.92 392	0.63 351	0.69 318	0.81 431	0.22 374	0.16 350	0.22 357	0.22 398	0.21 341	0.21 368

HCRNet	0.44 261	0.34 409	0.41 182	0.53 458	0.26 256	0.53 271	0.29 136	0.83 294	0.63 204	0.71 264	0.81 256	0.77 337	0.50 275	0.66 291	0.36 239	0.24 403	0.16 350	0.24 394	0.20 358	0.21 341	0.18 294

psm_up	0.55 378	0.26 335	0.47 267	0.49 406	0.32 388	0.65 358	0.56 443	1.04 378	0.82 313	0.82 334	0.88 300	1.01 414	0.94 474	0.74 346	0.61 385	0.21 349	0.25 457	0.26 426	0.23 414	0.21 341	0.20 350

DSFCA	0.55 378	0.25 316	0.62 371	0.40 221	0.36 418	0.74 388	0.52 425	1.04 378	0.82 313	1.06 461	0.84 271	0.89 380	0.63 351	0.99 443	0.58 373	0.25 414	0.21 423	0.21 342	0.21 380	0.21 341	0.19 327

CFNet	0.51 349	0.29 378	0.46 255	0.41 253	0.27 286	0.70 374	0.32 196	1.13 415	1.00 415	0.72 276	1.07 387	0.85 360	0.60 333	0.76 356	0.52 355	0.19 309	0.14 289	0.23 378	0.23 414	0.21 341	0.16 257

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 364	0.32 396	0.64 385	0.44 332	0.30 350	0.66 361	0.44 374	1.04 378	0.88 349	0.91 398	0.91 311	0.99 407	0.60 333	0.68 312	0.60 381	0.21 349	0.17 370	0.22 357	0.22 398	0.21 341	0.21 368
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.58 403	0.28 366	0.47 267	0.49 406	0.32 388	0.77 398	0.50 407	0.99 355	0.92 377	1.04 455	1.14 413	1.21 459	0.69 388	0.88 409	0.69 405	0.20 332	0.20 413	0.22 357	0.22 398	0.21 341	0.18 294

rvit_0105_6	0.38 198	0.28 366	0.64 385	0.50 420	0.30 350	0.39 192	0.38 299	0.51 97	0.67 222	0.40 118	0.45 104	0.50 183	0.41 225	0.54 167	0.36 239	0.27 434	0.26 463	0.24 394	0.21 380	0.22 363	0.16 257

rvit_0105_5	0.42 244	0.31 392	0.73 428	0.50 420	0.29 335	0.44 228	0.42 358	0.61 151	0.74 261	0.51 156	0.51 133	0.60 239	0.47 256	0.57 195	0.38 263	0.27 434	0.25 457	0.25 407	0.23 414	0.22 363	0.18 294

ITSA-stereo	0.53 364	0.28 366	0.52 329	0.40 221	0.23 154	0.56 295	0.34 217	1.24 472	1.24 480	0.80 313	0.81 256	0.72 306	0.58 322	0.82 379	0.65 395	0.21 349	0.17 370	0.23 378	0.21 380	0.22 363	0.26 414

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 308	0.21 196	1.26 503	0.39 184	0.51 494	0.28 76	0.30 152	1.25 476	0.44 138	0.68 242	1.11 397	0.86 365	0.33 165	0.67 302	0.27 121	0.15 159	0.11 134	0.17 184	0.20 358	0.22 363	0.24 401

rvit_stereo_0080	0.31 111	0.25 316	0.40 172	0.39 184	0.28 309	0.27 59	0.46 381	0.49 87	0.44 138	0.35 84	0.42 97	0.40 127	0.28 114	0.41 70	0.33 191	0.22 374	0.17 370	0.17 184	0.16 227	0.22 363	0.15 211

test_sample5	0.47 296	0.26 335	0.49 299	0.36 110	0.22 114	0.64 351	0.39 322	1.13 415	0.81 308	0.77 303	0.94 319	0.64 259	0.54 298	0.65 283	0.43 289	0.21 349	0.16 350	0.22 357	0.20 358	0.22 363	0.20 350

DualNet	0.48 308	0.26 335	0.49 299	0.36 110	0.22 114	0.64 351	0.39 322	1.13 415	0.81 308	0.80 313	1.03 368	0.64 259	0.54 298	0.65 283	0.43 289	0.21 349	0.16 350	0.22 357	0.20 358	0.22 363	0.20 350

mmx	0.53 364	0.26 335	0.49 299	0.37 126	0.25 215	0.55 282	0.37 277	1.16 435	1.03 427	0.73 283	0.96 332	0.71 297	0.53 286	1.01 447	0.88 450	0.20 332	0.15 319	0.25 407	0.21 380	0.22 363	0.20 350

whm_eth	0.31 111	0.25 316	0.40 172	0.39 184	0.28 309	0.27 59	0.46 381	0.49 87	0.44 138	0.35 84	0.42 97	0.40 127	0.28 114	0.41 70	0.33 191	0.22 374	0.17 370	0.17 184	0.16 227	0.22 363	0.15 211

xxx	0.53 364	0.26 335	0.49 299	0.37 126	0.25 215	0.55 282	0.37 277	1.16 435	1.03 427	0.73 283	0.96 332	0.71 297	0.53 286	1.01 447	0.88 450	0.20 332	0.15 319	0.25 407	0.21 380	0.22 363	0.20 350

CASS	0.45 271	0.27 352	0.42 203	0.48 391	0.22 114	0.61 327	0.34 217	0.97 350	0.62 193	0.71 264	0.85 281	0.61 244	0.55 304	0.57 195	0.41 280	0.29 451	0.16 350	0.22 357	0.18 303	0.22 363	0.28 431
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 418	0.28 366	0.99 474	0.40 221	0.30 350	1.03 461	0.56 443	1.10 401	0.99 409	0.97 426	1.22 434	1.06 429	0.69 388	1.07 460	0.95 469	0.19 309	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.22 363	0.21 368

NINENet	0.50 342	0.29 378	0.51 324	0.45 355	0.32 388	0.70 374	0.34 217	1.10 401	0.88 349	0.80 313	0.94 319	0.65 272	0.49 264	0.73 339	0.51 348	0.22 374	0.20 413	0.25 407	0.18 303	0.22 363	0.21 368

dd	0.43 254	0.38 437	0.55 346	0.44 332	0.25 215	0.47 245	0.38 299	0.70 231	1.05 437	0.59 181	0.65 180	0.42 143	0.39 213	0.66 291	0.50 338	0.24 403	0.15 319	0.21 342	0.15 195	0.22 363	0.18 294

PSMNet-ADL	0.48 308	0.27 352	0.40 172	0.48 391	0.30 350	0.68 367	0.37 277	0.90 323	0.80 300	0.61 192	0.80 249	0.92 392	0.62 345	0.72 334	0.63 390	0.23 391	0.18 387	0.18 230	0.20 358	0.22 363	0.20 350

TestStereo	0.38 198	0.31 392	0.40 172	0.45 355	0.20 74	0.40 196	0.37 277	0.66 188	0.65 216	0.53 165	0.78 236	0.47 170	0.40 219	0.55 172	0.37 255	0.18 279	0.13 255	0.20 300	0.15 195	0.22 363	0.13 144

ADCRef	0.80 458	0.43 457	1.32 510	0.50 420	0.45 475	1.07 468	0.51 422	1.07 391	0.98 404	1.17 480	1.42 472	0.87 371	0.91 463	0.85 399	3.19 544	0.18 279	0.16 350	0.23 378	0.23 414	0.22 363	0.21 368

rvit_0105_4	0.41 237	0.29 378	0.71 420	0.50 420	0.29 335	0.41 210	0.41 348	0.55 117	0.73 254	0.45 135	0.48 117	0.55 202	0.44 242	0.57 195	0.36 239	0.28 444	0.26 463	0.25 407	0.22 398	0.23 380	0.18 294

rvit_105_1	0.54 376	0.40 449	0.76 442	0.58 482	0.37 425	0.59 319	0.68 473	0.70 231	0.94 390	0.82 334	0.69 194	0.73 317	0.58 322	0.78 367	0.54 363	0.32 472	0.29 481	0.31 464	0.34 490	0.23 380	0.20 350

test_sample6	0.49 326	0.26 335	0.50 312	0.37 126	0.22 114	0.63 344	0.40 333	1.12 413	0.83 318	0.80 313	1.03 368	0.66 277	0.55 304	0.67 302	0.46 324	0.22 374	0.16 350	0.22 357	0.22 398	0.23 380	0.21 368

AACVNet	0.50 342	0.23 256	0.49 299	0.46 376	0.29 335	0.52 263	0.38 299	0.90 323	0.55 178	0.81 325	1.03 368	1.00 410	0.70 401	0.83 387	0.54 363	0.21 349	0.18 387	0.24 394	0.18 303	0.23 380	0.20 350

LMCR-Stereo	0.53 364	0.30 387	0.53 337	0.58 482	0.30 350	0.83 424	0.36 263	1.19 445	0.76 272	0.88 382	1.04 374	0.56 205	0.62 345	0.82 379	0.67 401	0.19 309	0.15 319	0.19 270	0.14 169	0.23 380	0.17 276

Anonymous3	0.46 281	0.34 409	0.86 460	0.50 420	0.37 425	0.81 413	0.50 407	0.72 243	0.65 216	0.51 156	0.65 180	0.45 159	0.45 247	0.64 276	0.38 263	0.24 403	0.24 449	0.22 357	0.21 380	0.23 380	0.23 393

Syn2CoEx	0.71 439	0.51 481	0.95 468	0.64 500	0.45 475	0.91 436	0.53 429	1.48 513	1.13 461	0.93 410	1.35 458	1.02 419	0.99 482	0.92 427	0.80 428	0.30 458	0.27 472	0.28 447	0.24 429	0.23 380	0.24 401

GwcNet	0.69 433	0.36 420	1.10 484	0.51 436	0.42 458	1.08 472	0.50 407	1.21 452	1.16 465	1.00 438	1.37 462	1.06 429	0.79 435	0.92 427	0.94 466	0.25 414	0.24 449	0.24 394	0.22 398	0.23 380	0.26 414

CFNet-ft	0.48 308	0.23 256	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 351	0.37 277	0.87 311	0.85 331	0.64 212	1.00 353	1.01 414	0.64 362	0.61 244	0.53 358	0.23 391	0.15 319	0.24 394	0.21 380	0.23 380	0.18 294

MSMDNet	0.48 308	0.24 293	0.52 329	0.39 184	0.27 286	0.63 344	0.30 152	0.96 347	0.96 397	0.86 364	1.07 387	0.79 341	0.44 242	0.57 195	0.43 289	0.17 248	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.23 380	0.19 327

CFNet_RVC	0.48 308	0.23 256	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 351	0.37 277	0.87 311	0.85 331	0.64 212	1.00 353	1.01 414	0.64 362	0.61 244	0.53 358	0.23 391	0.15 319	0.24 394	0.21 380	0.23 380	0.18 294

AdaStereo	0.50 342	0.32 396	0.47 267	0.48 391	0.25 215	0.67 365	0.32 196	1.17 440	0.88 349	0.75 290	0.99 351	0.75 325	0.49 264	0.67 302	0.46 324	0.27 434	0.12 189	0.28 447	0.18 303	0.23 380	0.18 294
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.
NaN_ROB	0.69 433	0.44 462	0.69 411	0.51 436	0.33 399	0.97 449	1.06 525	1.22 460	1.19 471	1.24 493	0.96 332	1.08 436	0.78 433	1.20 479	0.67 401	0.24 403	0.30 485	0.23 378	0.24 429	0.23 380	0.25 408

YMNet	0.66 423	0.38 437	0.90 464	0.52 448	0.46 482	1.08 472	0.49 402	1.00 359	0.77 279	1.18 482	1.29 450	1.12 447	0.74 414	0.85 399	0.86 441	0.27 434	0.31 494	0.25 407	0.25 438	0.24 393	0.23 393

YMNet_1	0.66 423	0.38 437	0.90 464	0.52 448	0.46 482	1.08 472	0.49 402	1.00 359	0.77 279	1.18 482	1.29 450	1.12 447	0.74 414	0.85 399	0.86 441	0.27 434	0.31 494	0.25 407	0.25 438	0.24 393	0.23 393

ttt	0.51 349	0.25 316	0.43 214	0.38 156	0.24 183	0.65 358	0.38 299	1.18 443	1.05 437	0.72 276	1.08 390	0.63 252	0.49 264	0.84 392	0.59 378	0.24 403	0.21 423	0.22 357	0.20 358	0.24 393	0.24 401

PCWNet_CMD	0.48 308	0.24 293	0.52 329	0.39 184	0.27 286	0.63 344	0.30 152	0.95 343	0.96 397	0.86 364	1.07 387	0.79 341	0.44 242	0.57 195	0.43 289	0.17 248	0.12 189	0.21 342	0.16 227	0.24 393	0.19 327

CFNet_pseudo	0.46 281	0.24 293	0.52 329	0.37 126	0.27 286	0.58 306	0.30 152	0.86 304	0.88 349	0.82 334	1.03 368	0.75 325	0.47 256	0.58 215	0.44 305	0.17 248	0.12 189	0.24 394	0.16 227	0.24 393	0.19 327

GMStereo	0.39 214	0.37 427	0.54 341	0.40 221	0.26 256	0.42 217	0.36 263	0.59 135	1.04 433	0.55 171	0.51 133	0.37 105	0.35 176	0.54 167	0.41 280	0.19 309	0.13 255	0.16 146	0.17 276	0.24 393	0.18 294
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.55 378	0.37 427	0.76 442	0.44 332	0.31 372	0.60 325	0.44 374	0.96 347	0.86 336	0.99 433	0.90 308	0.96 401	0.58 322	0.71 329	0.61 385	0.25 414	0.23 441	0.26 426	0.32 485	0.24 393	0.23 393

BEATNet_4x	0.46 281	0.32 396	0.56 352	0.37 126	0.19 50	0.63 344	0.35 241	1.01 368	0.72 247	0.77 303	0.83 266	0.70 293	0.59 329	0.68 312	0.53 358	0.16 209	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.24 393	0.16 257

ccs_rob	0.46 281	0.24 293	0.52 329	0.37 126	0.27 286	0.58 306	0.31 175	0.86 304	0.88 349	0.82 334	1.02 364	0.75 325	0.47 256	0.58 215	0.44 305	0.17 248	0.12 189	0.24 394	0.16 227	0.24 393	0.19 327

DISCO	0.70 435	0.26 335	0.68 405	0.44 332	0.31 372	1.14 481	0.51 422	1.23 465	1.23 478	0.81 325	1.05 378	1.50 501	0.85 451	1.82 526	1.03 481	0.19 309	0.15 319	0.18 230	0.16 227	0.24 393	0.23 393

zh-mn7	1.08 504	0.65 506	4.00 553	0.52 448	0.38 434	1.16 486	0.62 459	1.15 428	1.77 526	1.74 522	2.31 519	1.17 458	0.91 463	2.10 537	1.77 519	0.24 403	0.21 423	0.22 357	0.22 398	0.25 403	0.28 431

DDVS	0.52 358	0.30 387	0.56 352	0.41 253	0.31 372	0.71 379	0.34 217	0.91 327	0.67 222	0.85 357	0.89 304	1.12 447	0.46 252	0.86 404	0.60 381	0.22 374	0.16 350	0.22 357	0.18 303	0.25 403	0.26 414

DCVSM-stereo	0.49 326	0.27 352	0.53 337	0.39 184	0.29 335	0.51 259	0.26 92	0.75 262	0.75 264	1.11 474	0.75 215	1.05 427	0.72 409	0.60 236	0.47 331	0.20 332	0.19 401	0.24 394	0.20 358	0.25 403	0.30 446

UCFNet_RVC	0.49 326	0.26 335	0.35 107	0.39 184	0.26 256	0.64 351	0.36 263	1.15 428	0.84 323	0.67 236	0.88 300	0.88 376	0.59 329	0.58 215	0.45 314	0.24 403	0.17 370	0.27 439	0.27 458	0.25 403	0.23 393

DRN-Test	0.66 423	0.32 396	0.66 397	0.50 420	0.39 440	1.15 483	0.61 457	1.49 515	1.01 419	1.12 475	1.08 390	1.06 429	0.69 388	0.77 363	0.94 466	0.23 391	0.17 370	0.26 426	0.25 438	0.25 403	0.21 368

MDST_ROB	0.91 480	0.27 352	0.85 455	0.63 499	0.41 452	2.53 539	0.71 489	1.60 527	1.13 461	2.83 549	1.73 501	0.97 403	0.69 388	1.61 514	0.73 416	0.25 414	0.22 431	0.32 470	0.28 464	0.25 403	0.24 401

SGM_RVC	0.97 486	0.28 366	0.41 182	0.39 184	0.22 114	1.55 516	0.73 493	1.51 519	1.25 486	2.25 539	1.92 510	2.58 535	1.56 525	2.02 535	1.19 497	0.27 434	0.27 472	0.27 439	0.25 438	0.25 403	0.25 408
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven-2	0.76 448	0.43 457	2.32 539	0.52 448	0.38 434	0.90 435	0.65 464	1.11 407	1.12 460	1.19 484	1.28 446	1.09 439	0.99 482	1.07 460	0.87 447	0.20 332	0.19 401	0.23 378	0.22 398	0.26 410	0.22 386

StereoVision	0.42 244	0.28 366	0.45 238	0.49 406	0.28 309	0.38 185	0.38 299	0.72 243	0.62 193	0.44 133	1.14 413	0.54 199	0.39 213	0.56 182	0.34 206	0.21 349	0.24 449	0.25 407	0.24 429	0.26 410	0.16 257

CFNet_ucs	0.50 342	0.24 293	0.55 346	0.38 156	0.31 372	0.58 306	0.33 206	0.98 353	0.93 383	0.88 382	1.19 432	0.80 349	0.49 264	0.63 263	0.43 289	0.21 349	0.15 319	0.26 426	0.18 303	0.26 410	0.22 386

Wz-Net-LNSev	0.71 439	0.51 481	1.36 517	0.50 420	0.41 452	1.15 483	0.69 478	1.21 452	1.07 450	1.02 446	1.12 401	1.08 436	0.87 456	0.89 415	0.89 460	0.24 403	0.22 431	0.21 342	0.19 333	0.26 410	0.26 414

DMCA-RVC	0.51 349	0.30 387	0.59 361	0.50 420	0.32 388	0.54 277	0.38 299	0.86 304	0.68 227	0.94 413	0.86 284	0.91 387	0.68 384	0.70 324	0.59 378	0.23 391	0.18 387	0.31 464	0.23 414	0.26 410	0.19 327

FADNet-RVC-Resample	0.56 389	0.33 404	1.16 490	0.49 406	0.34 408	0.71 379	0.43 365	1.01 368	0.93 383	0.82 334	0.87 292	0.74 323	0.67 378	0.73 339	0.45 314	0.18 279	0.18 387	0.26 426	0.27 458	0.26 410	0.27 424

PA-Net	0.67 428	0.43 457	0.83 453	0.50 420	0.53 499	0.94 441	0.68 473	1.10 401	1.14 463	0.80 313	0.88 300	0.87 371	0.77 428	1.02 452	0.88 450	0.24 403	0.41 521	0.29 455	0.44 514	0.26 410	0.34 470
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.57 396	0.33 404	0.49 299	0.51 436	0.30 350	0.66 361	0.73 493	1.03 375	1.01 419	0.82 334	1.10 396	0.84 358	0.70 401	0.86 404	0.58 373	0.28 444	0.17 370	0.25 407	0.22 398	0.26 410	0.19 327

DeepPruner_ROB	0.53 364	0.34 409	0.59 361	0.41 253	0.30 350	0.50 255	0.43 365	1.19 445	0.70 235	0.85 357	1.05 378	0.86 365	0.55 304	0.84 392	0.51 348	0.29 451	0.23 441	0.22 357	0.22 398	0.26 410	0.25 408

PSMNet_ROB	0.64 419	0.37 427	0.65 391	0.56 474	0.42 458	0.97 449	0.83 503	1.21 452	0.92 377	0.79 311	1.02 364	1.08 436	0.63 351	0.82 379	0.91 464	0.29 451	0.20 413	0.31 464	0.31 479	0.26 410	0.23 393

CBMV	0.64 419	0.35 415	0.41 182	0.42 293	0.25 215	1.01 456	0.77 497	1.13 415	1.09 455	1.17 480	1.22 434	1.04 423	0.75 418	0.88 409	0.63 390	0.28 444	0.30 485	0.34 477	0.30 472	0.26 410	0.26 414
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	1.00 489	0.50 477	1.70 528	0.53 458	0.36 418	1.75 528	0.71 489	1.22 460	2.28 539	0.96 421	2.54 528	1.42 492	0.95 477	2.19 541	1.54 512	0.22 374	0.19 401	0.21 342	0.20 358	0.27 421	0.25 408

test_sample7	0.52 358	0.29 378	0.50 312	0.36 110	0.27 286	0.62 335	0.41 348	1.06 387	0.88 349	0.92 406	0.86 284	0.85 360	0.69 388	0.68 312	0.50 338	0.26 424	0.20 413	0.27 439	0.26 452	0.27 421	0.24 401

aanetorigin	0.83 468	0.56 494	1.87 532	0.49 406	0.38 434	0.56 295	0.66 466	0.70 231	1.00 415	2.42 542	2.02 515	1.31 472	1.18 502	0.93 433	1.13 494	0.20 332	0.18 387	0.20 300	0.19 333	0.27 421	0.30 446

StereoDRNet	0.64 419	0.33 404	0.68 405	0.51 436	0.43 464	1.03 461	0.53 429	1.47 512	0.99 409	1.10 472	0.87 292	1.07 434	0.71 405	0.82 379	0.88 450	0.23 391	0.19 401	0.25 407	0.23 414	0.27 421	0.19 327

FACV-RUCA	0.43 254	0.28 366	0.47 267	0.45 355	0.33 399	0.58 306	0.34 217	0.82 291	0.73 254	0.57 177	0.84 271	0.47 170	0.50 275	0.54 167	0.39 269	0.22 374	0.15 319	0.35 479	0.16 227	0.28 425	0.21 368

Wz-Net-MNSev	0.76 448	0.40 449	1.34 512	0.50 420	0.40 445	1.44 510	0.83 503	1.15 428	1.16 465	1.25 494	1.20 433	1.13 453	0.81 439	1.16 474	1.00 479	0.22 374	0.19 401	0.24 394	0.23 414	0.28 425	0.26 414

FAT-Stereo	0.73 445	0.33 404	0.75 437	0.49 406	0.37 425	0.71 379	0.59 450	1.36 498	1.30 494	1.03 454	1.40 468	1.59 510	1.15 498	0.87 406	0.86 441	0.28 444	0.28 476	0.28 447	0.23 414	0.28 425	0.38 488

ADCP+	1.06 500	0.35 415	1.51 524	0.49 406	0.51 494	1.45 511	0.55 437	1.25 476	1.03 427	1.16 479	1.15 419	1.10 443	1.07 492	1.56 511	6.75 563	0.19 309	0.16 350	0.23 378	0.21 380	0.28 425	0.21 368

dad	0.58 403	0.50 477	0.64 385	0.43 313	0.30 350	0.59 319	0.36 263	0.78 278	1.25 486	1.01 443	1.17 426	1.15 456	0.53 286	0.68 312	0.50 338	0.35 491	0.23 441	0.37 489	0.21 380	0.29 429	0.20 350

SACVNet	0.58 403	0.34 409	0.55 346	0.55 471	0.36 418	0.63 344	0.48 396	1.13 415	0.77 279	1.02 446	1.06 384	1.02 419	0.74 414	0.90 417	0.51 348	0.27 434	0.21 423	0.25 407	0.24 429	0.29 429	0.36 477

pcwnet_v2	0.58 403	0.28 366	0.84 454	0.45 355	0.35 414	0.61 327	0.35 241	1.27 480	1.21 475	0.99 433	1.27 444	0.72 306	0.58 322	0.67 302	0.48 335	0.27 434	0.21 423	0.24 394	0.23 414	0.29 429	0.29 438

APVNet	0.71 439	0.37 427	0.89 463	0.56 474	0.45 475	1.18 489	0.68 473	1.41 506	0.85 331	0.81 325	1.15 419	1.04 423	0.81 439	1.10 467	1.17 495	0.26 424	0.28 476	0.32 470	0.31 479	0.29 429	0.30 446

hitnet-ft	0.55 378	0.27 352	0.39 161	0.41 253	0.28 309	0.78 402	0.40 333	0.92 329	0.90 365	0.82 334	1.01 356	1.13 453	0.70 401	0.78 367	0.67 401	0.28 444	0.20 413	0.28 447	0.22 398	0.29 429	0.26 414

Nwc_Net	0.78 454	0.38 437	0.73 428	0.60 492	0.55 504	1.05 466	0.55 437	1.67 532	1.05 437	0.88 382	1.86 509	1.40 491	1.09 493	1.10 467	0.87 447	0.30 458	0.25 457	0.36 484	0.38 498	0.29 429	0.29 438

ADCL	1.04 495	0.38 437	1.35 513	0.50 420	0.39 440	1.61 520	0.89 511	1.29 483	1.39 502	1.29 496	1.50 485	1.24 462	1.24 507	1.37 504	4.87 556	0.21 349	0.19 401	0.25 407	0.25 438	0.29 429	0.27 424

SGM-ForestM	4.04 560	0.32 396	0.46 255	0.43 313	0.27 286	7.50 567	1.45 551	3.84 561	4.24 560	8.19 571	6.76 569	19.00 579	9.08 568	10.74 573	6.62 562	0.31 461	0.33 505	0.32 470	0.32 485	0.29 429	0.29 438

PWC_ROB	0.87 472	0.52 488	1.28 504	0.50 420	0.32 388	0.91 436	0.37 277	1.36 498	1.46 509	1.61 514	2.59 532	1.16 457	1.01 486	1.34 498	1.40 510	0.25 414	0.18 387	0.28 447	0.20 358	0.29 429	0.28 431

ISRNet	0.56 389	0.24 293	0.66 397	0.56 474	0.36 418	0.44 228	0.25 81	0.82 291	0.84 323	1.07 464	1.25 441	0.91 387	0.60 333	0.66 291	0.58 373	0.35 491	0.26 463	0.36 484	0.33 488	0.30 438	0.42 497

rvit_stereo_0075_2	0.47 296	0.37 427	0.70 415	0.53 458	0.46 482	0.43 220	0.36 263	0.81 289	0.67 222	0.55 171	0.74 213	0.59 233	0.43 233	0.63 263	0.43 289	0.32 472	0.23 441	0.35 479	0.25 438	0.30 438	0.25 408

AF-Net	0.81 461	0.39 444	0.68 405	0.64 500	0.54 502	0.91 436	0.51 422	1.61 528	1.31 495	0.96 421	2.02 515	1.46 495	1.26 510	1.11 469	0.99 476	0.32 472	0.24 449	0.39 494	0.27 458	0.30 438	0.25 408

RTSC	0.87 472	0.48 469	1.23 500	0.52 448	0.37 425	1.13 480	0.50 407	1.34 492	1.79 527	1.51 508	1.24 439	1.12 447	0.81 439	1.62 515	2.16 531	0.25 414	0.19 401	0.23 378	0.24 429	0.30 438	0.31 454

DeepPrunerF	0.89 476	0.52 488	3.43 549	0.68 514	0.81 525	0.72 386	0.72 491	1.22 460	1.99 533	0.93 410	1.01 356	0.87 371	0.86 453	1.08 463	0.95 469	0.34 486	0.28 476	0.43 503	0.39 502	0.30 438	0.32 458

SGM-Forest	0.62 416	0.32 396	0.39 161	0.43 313	0.30 350	1.02 458	0.55 437	1.09 399	1.05 437	1.06 461	1.18 428	1.10 443	0.67 378	0.88 409	0.62 387	0.31 461	0.33 505	0.33 475	0.30 472	0.30 438	0.28 431
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
w-ln-seven	0.96 485	0.48 469	2.41 541	0.54 465	0.50 490	1.41 506	0.70 483	1.67 532	1.81 528	1.49 505	1.50 485	1.26 464	0.87 456	1.15 472	1.80 523	0.23 391	0.21 423	0.25 407	0.25 438	0.31 444	0.26 414

FADNet_RVC	0.55 378	0.37 427	1.17 494	0.44 332	0.31 372	0.56 295	0.34 217	1.06 387	0.88 349	0.67 236	0.90 308	0.61 244	0.65 368	0.93 433	0.70 408	0.21 349	0.18 387	0.26 426	0.23 414	0.31 444	0.28 431

FADNet-RVC	0.60 413	0.53 491	1.14 489	0.46 376	0.39 440	0.61 327	0.39 322	1.12 413	0.87 345	0.70 257	0.84 271	1.04 423	0.55 304	0.94 440	0.69 405	0.26 424	0.25 457	0.28 447	0.28 464	0.31 444	0.31 454

GANet	0.70 435	0.37 427	0.55 346	0.51 436	0.34 408	0.94 441	0.96 518	1.08 395	0.94 390	1.04 455	1.98 513	1.13 453	0.88 460	1.12 470	0.66 398	0.25 414	0.26 463	0.27 439	0.22 398	0.31 444	0.22 386

CVANet_RVC	0.57 396	0.33 404	0.44 226	0.47 385	0.32 388	0.67 365	0.61 457	1.05 383	0.93 383	0.85 357	1.04 374	1.01 414	0.73 412	0.83 387	0.52 355	0.29 451	0.19 401	0.27 439	0.25 438	0.31 444	0.21 368

XPNet_ROB	0.70 435	0.35 415	0.68 405	0.52 448	0.40 445	0.79 405	0.85 509	1.16 435	0.94 390	1.33 499	1.15 419	1.38 488	0.83 448	1.03 454	0.90 462	0.32 472	0.25 457	0.26 426	0.24 429	0.31 444	0.28 431

MSAF-DinoV2	1.04 495	0.38 437	1.32 510	0.54 465	0.29 335	0.89 433	0.72 491	1.52 522	1.24 480	1.05 457	1.41 470	2.98 538	1.49 521	2.74 550	2.83 542	0.22 374	0.14 289	0.20 300	0.22 398	0.32 450	0.32 458

TCMNet	0.66 423	0.39 444	0.98 473	0.59 486	0.61 515	0.96 447	0.55 437	1.05 383	0.90 365	0.84 353	1.14 413	0.89 380	0.65 368	0.85 399	1.01 480	0.26 424	0.26 463	0.31 464	0.28 464	0.32 450	0.29 438

Wz-Net-SNSev	0.91 480	0.73 512	2.13 536	0.56 474	0.45 475	0.95 444	1.13 530	1.34 492	1.24 480	1.02 446	1.30 453	1.46 495	0.86 453	1.81 525	1.50 511	0.25 414	0.23 441	0.25 407	0.26 452	0.32 450	0.29 438

S-Stereo	0.74 446	0.35 415	0.96 470	0.56 474	0.45 475	0.82 421	0.60 452	1.24 472	1.60 521	0.96 421	1.41 470	1.12 447	0.94 474	0.80 373	1.04 484	0.26 424	0.31 494	0.28 447	0.25 438	0.32 450	0.47 514

edge stereo	0.76 448	0.38 437	0.74 433	0.52 448	0.43 464	0.80 408	0.53 429	1.28 482	1.06 444	1.28 495	1.38 467	1.81 515	1.11 495	1.08 463	0.85 440	0.33 480	0.32 499	0.41 501	0.28 464	0.32 450	0.36 477

NCCL2	0.72 443	0.41 453	0.65 391	0.64 500	0.44 471	0.98 453	1.20 533	1.11 407	1.00 415	0.98 431	0.96 332	1.49 500	0.87 456	0.90 417	0.79 426	0.31 461	0.26 463	0.39 494	0.39 502	0.32 450	0.32 458

MeshStereo	1.34 521	0.43 457	0.54 341	0.44 332	0.34 408	1.66 523	0.60 452	1.94 538	1.37 499	4.47 563	3.25 541	4.71 554	1.94 540	1.92 530	1.17 495	0.35 491	0.35 509	0.37 489	0.31 479	0.32 450	0.32 458
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
psmorigin	0.82 462	0.51 481	2.09 535	0.49 406	0.41 452	0.85 428	0.50 407	1.04 378	0.88 349	1.45 504	1.43 475	1.50 501	1.06 490	1.22 485	0.97 472	0.31 461	0.32 499	0.27 439	0.27 458	0.33 457	0.42 497

NCC-stereo	0.78 454	0.40 449	0.76 442	0.61 494	0.67 519	0.81 413	0.69 478	1.54 524	1.11 457	0.90 393	1.36 459	1.33 480	1.16 499	1.19 477	0.88 450	0.31 461	0.30 485	0.37 489	0.48 522	0.33 457	0.33 463

Abc-Net	0.78 454	0.40 449	0.76 442	0.61 494	0.67 519	0.81 413	0.69 478	1.54 524	1.11 457	0.90 393	1.36 459	1.33 480	1.16 499	1.19 477	0.88 450	0.31 461	0.30 485	0.37 489	0.48 522	0.33 457	0.33 463
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.58 403	0.44 462	0.62 371	0.42 293	0.33 399	0.66 361	0.58 447	1.02 371	0.86 336	0.77 303	1.28 446	0.72 306	0.64 362	0.82 379	0.59 378	0.31 461	0.26 463	0.40 497	0.27 458	0.33 457	0.26 414

CBMV_ROB	0.59 410	0.37 427	0.38 142	0.39 184	0.28 309	0.74 388	0.28 126	1.00 359	0.98 404	0.94 413	1.25 441	0.81 352	0.78 433	0.87 406	0.50 338	0.36 495	0.37 512	0.43 503	0.40 504	0.33 457	0.30 446

ETE_ROB	0.70 435	0.49 473	0.73 428	0.56 474	0.36 418	0.79 405	0.87 510	1.14 424	0.93 383	1.19 484	1.18 428	1.39 489	0.82 443	0.99 443	0.80 428	0.26 424	0.21 423	0.31 464	0.26 452	0.33 457	0.34 470

RP	0.76 448	0.36 420	0.63 380	0.66 508	0.58 512	0.80 408	0.55 437	1.14 424	1.22 477	0.97 426	1.65 495	1.43 494	1.32 512	1.01 447	0.84 436	0.33 480	0.30 485	0.36 484	0.30 472	0.34 463	0.34 470

FBW_ROB	0.88 474	0.50 477	0.85 455	0.55 471	0.40 445	1.17 487	0.78 499	1.50 516	1.37 499	1.33 499	1.27 444	1.48 499	1.00 485	2.57 549	0.98 475	0.25 414	0.32 499	0.45 506	0.30 472	0.34 463	0.28 431

SANet	1.07 502	0.41 453	1.06 480	0.48 391	0.30 350	1.41 506	0.94 516	1.42 507	3.36 554	1.58 511	2.43 525	2.33 531	1.70 532	1.34 498	1.07 486	0.28 444	0.24 449	0.26 426	0.23 414	0.34 463	0.30 446

PWCDC_ROB	0.89 476	0.49 473	0.80 451	0.74 521	0.40 445	1.03 461	0.39 322	1.33 490	2.35 543	1.02 446	3.77 550	0.81 352	0.92 468	1.20 479	0.90 462	0.34 486	0.22 431	0.24 394	0.20 358	0.34 463	0.29 438

zh-sn7	1.09 505	0.75 514	3.23 547	0.57 480	0.42 458	1.11 476	0.89 511	1.19 445	1.27 490	1.41 503	1.98 513	1.25 463	1.47 520	1.99 534	2.62 539	0.26 424	0.26 463	0.26 426	0.27 458	0.35 467	0.30 446

FINET	0.67 428	0.42 455	1.00 475	0.46 376	0.43 464	0.83 424	0.89 511	1.08 395	1.50 511	0.87 372	1.14 413	0.71 297	0.68 384	0.92 427	0.70 408	0.36 495	0.30 485	0.26 426	0.24 429	0.35 467	0.33 463

DANet	0.71 439	0.45 466	0.91 466	0.59 486	0.40 445	0.81 413	0.40 333	0.97 350	0.84 323	1.20 488	1.22 434	1.33 480	0.88 460	1.16 474	1.24 499	0.27 434	0.23 441	0.31 464	0.25 438	0.35 467	0.32 458
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.83 468	0.49 473	0.77 447	0.60 492	0.41 452	1.14 481	1.06 525	1.19 445	1.46 509	1.32 497	1.43 475	1.37 487	1.19 504	1.27 491	0.86 441	0.39 501	0.31 494	0.36 484	0.37 495	0.35 467	0.34 470

LALA_ROB	0.74 446	0.43 457	0.69 411	0.54 465	0.40 445	1.01 456	0.95 517	1.21 452	1.07 450	1.22 490	1.12 401	1.56 507	0.79 435	1.04 456	0.86 441	0.33 480	0.22 431	0.35 479	0.30 472	0.35 467	0.31 454

DualNet (step1)	0.57 396	0.36 420	0.72 425	0.38 156	0.30 350	0.71 379	0.43 365	1.06 387	0.88 349	0.92 406	0.86 284	0.85 360	0.69 388	0.68 312	0.50 338	0.41 506	0.20 413	0.40 497	0.41 509	0.36 472	0.33 463

test_sample9	1.05 499	0.36 420	0.72 425	0.38 156	0.30 350	0.71 379	0.43 365	1.06 387	0.88 349	0.92 406	0.86 284	0.85 360	0.69 388	1.20 479	1.36 506	0.41 506	8.41 573	0.40 497	0.41 509	0.36 472	0.33 463

test_sample8	1.25 518	0.36 420	0.72 425	0.38 156	0.30 350	0.71 379	0.43 365	1.13 415	0.75 264	1.50 507	0.95 328	3.29 546	1.59 527	1.20 479	1.36 506	0.41 506	8.41 573	0.40 497	0.41 509	0.36 472	0.33 463

GMStereo_Zeroshot	0.49 326	0.44 462	0.74 433	0.49 406	0.27 286	0.56 295	0.29 136	0.73 254	0.76 272	0.86 364	0.94 319	0.91 387	0.36 194	0.74 346	0.43 289	0.26 424	0.14 289	0.26 426	0.15 195	0.36 472	0.18 294

UDGNet	0.48 308	0.77 517	0.50 312	0.48 391	0.31 372	0.41 210	0.34 217	0.70 231	0.92 377	0.65 221	0.60 167	0.58 218	0.43 233	0.63 263	0.41 280	0.32 472	0.15 319	0.66 528	0.19 333	0.36 472	0.21 368

RGC	0.79 457	0.59 498	0.71 420	0.65 505	0.65 518	0.92 440	0.58 447	1.29 483	1.05 437	1.07 464	1.45 481	1.47 498	1.03 487	1.21 483	0.88 450	0.32 472	0.30 485	0.48 514	0.40 504	0.37 477	0.37 482

ADCMid	1.14 508	0.52 488	2.23 538	0.53 458	0.43 464	1.07 468	0.75 495	1.23 465	1.05 437	2.15 536	1.44 478	1.50 501	1.43 518	1.56 511	5.01 557	0.26 424	0.24 449	0.29 455	0.31 479	0.37 477	0.33 463

ADCPNet	1.03 494	0.48 469	2.70 543	0.54 465	0.42 458	1.40 504	0.75 495	1.13 415	1.07 450	1.22 490	1.42 472	1.68 512	1.09 493	1.36 503	3.45 548	0.30 458	0.28 476	0.29 455	0.32 485	0.37 477	0.35 475

NOSS_ROB	0.57 396	0.39 444	0.39 161	0.44 332	0.30 350	0.73 387	0.54 433	1.03 375	1.08 453	0.67 236	0.87 292	0.76 331	0.57 313	0.77 363	0.47 331	0.38 499	0.38 514	0.44 505	0.42 513	0.37 477	0.34 470

HBP-ISP	0.59 410	0.45 466	0.43 214	0.45 355	0.33 399	0.70 374	0.28 126	1.11 407	1.00 415	0.83 346	1.18 428	0.65 272	0.68 384	0.88 409	0.52 355	0.35 491	0.38 514	0.47 510	0.41 509	0.38 481	0.31 454

stereogan	0.80 458	0.31 392	0.71 420	0.59 486	0.50 490	1.72 527	0.48 396	1.35 495	1.37 499	1.00 438	1.46 483	1.56 507	0.95 477	1.29 492	0.84 436	0.28 444	0.29 481	0.29 455	0.25 438	0.38 481	0.38 488

AnyNet_C32	1.16 512	0.62 504	2.40 540	0.57 480	0.55 504	1.41 506	1.34 544	1.18 443	1.24 480	1.49 505	1.42 472	1.39 489	1.20 506	1.55 509	4.82 555	0.29 451	0.28 476	0.29 455	0.34 490	0.38 481	0.42 497

WZ-Net	1.19 514	0.59 498	4.07 554	0.62 498	0.51 494	1.34 501	1.31 543	1.32 488	1.74 525	1.53 510	1.65 495	1.74 514	1.28 511	2.25 543	2.01 528	0.27 434	0.21 423	0.23 378	0.25 438	0.40 484	0.39 490

SHD	0.93 483	0.50 477	1.18 495	0.59 486	0.46 482	0.97 449	0.48 396	1.70 534	2.15 535	1.58 511	1.37 462	1.42 492	1.19 504	1.31 494	1.60 513	0.31 461	0.26 463	0.32 470	0.33 488	0.40 484	0.42 497

RTS	1.98 542	0.96 531	11.36 566	0.65 505	0.57 510	2.77 545	1.40 547	1.39 502	2.26 537	1.89 527	2.56 529	1.32 477	1.25 508	5.20 563	4.05 551	0.31 461	0.22 431	0.29 455	0.29 470	0.40 484	0.37 482

RTSA	1.98 542	0.96 531	11.36 566	0.65 505	0.57 510	2.77 545	1.40 547	1.39 502	2.26 537	1.89 527	2.56 529	1.32 477	1.25 508	5.20 563	4.05 551	0.31 461	0.22 431	0.29 455	0.29 470	0.40 484	0.37 482

RYNet	0.72 443	0.35 415	0.64 385	0.53 458	0.67 519	1.31 500	0.67 468	1.20 450	1.18 469	1.05 457	0.87 292	1.27 466	0.93 473	0.93 433	1.27 503	0.22 374	0.16 350	0.26 426	0.23 414	0.40 484	0.39 490

NVstereo2D	0.60 413	0.30 387	0.75 437	0.48 391	0.43 464	0.89 433	0.48 396	1.05 383	1.15 464	0.66 233	0.86 284	0.88 376	0.70 401	0.99 443	0.65 395	0.32 472	0.15 319	0.28 447	0.20 358	0.40 484	0.36 477

Wz-Net-TNSev	1.14 508	1.06 537	4.32 556	0.49 406	0.42 458	1.51 514	1.11 529	1.48 513	1.40 504	1.22 490	1.26 443	1.58 509	1.43 518	1.76 523	1.70 515	0.32 472	0.31 494	0.26 426	0.30 472	0.41 490	0.41 496

EDNetEfficient	1.46 528	0.80 519	6.12 559	0.47 385	0.39 440	0.69 369	0.83 503	0.90 323	2.77 548	3.50 559	1.96 512	1.66 511	2.03 543	1.26 489	4.18 553	0.21 349	0.18 387	0.21 342	0.20 358	0.41 490	0.39 490

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 493	0.57 496	1.51 524	0.67 511	0.50 490	2.57 540	1.66 554	1.20 450	1.43 505	1.38 501	1.57 492	1.33 480	0.92 468	1.64 518	0.88 450	0.37 498	0.39 518	0.46 509	0.60 534	0.41 490	0.40 493

WCMA_ROB	1.14 508	0.36 420	0.76 442	0.49 406	0.44 471	1.23 495	0.67 468	1.11 407	1.23 478	2.84 550	3.95 556	3.28 545	1.83 537	1.25 488	0.99 476	0.44 510	0.34 507	0.34 477	0.37 495	0.41 490	0.40 493

SDNR	0.86 471	0.37 427	1.47 522	0.40 221	0.38 434	3.38 555	0.33 206	0.90 323	0.98 404	0.99 433	2.09 518	0.59 233	0.71 405	1.29 492	0.70 408	0.51 521	0.56 536	0.36 484	0.26 452	0.43 494	0.46 509

GASNet	0.67 428	0.72 511	0.96 470	0.70 517	0.48 486	0.62 335	0.47 388	1.08 395	1.03 427	0.94 413	0.82 260	0.93 394	0.83 448	1.33 496	0.80 428	0.31 461	0.22 431	0.29 455	0.28 464	0.44 495	0.24 401

MFN_U_SF_RVC	1.09 505	0.59 498	1.97 534	0.67 511	0.44 471	1.93 532	0.60 452	1.85 537	1.36 497	1.61 514	1.54 490	1.95 523	1.37 514	1.64 518	1.73 516	0.40 505	0.37 512	0.45 506	0.48 522	0.44 495	0.44 504

ADCS	1.51 530	0.61 501	3.42 548	0.59 486	0.51 494	1.27 498	1.08 528	1.59 526	1.81 528	1.91 530	1.66 497	1.51 504	1.42 517	1.94 532	8.60 565	0.33 480	0.32 499	0.33 475	0.36 494	0.44 495	0.42 497

AnyNet_C01	1.56 531	1.05 536	7.45 561	0.64 500	0.54 502	1.99 533	1.38 546	1.43 509	1.36 497	1.63 517	1.92 510	1.84 517	1.33 513	2.40 545	4.03 550	0.33 480	0.32 499	0.32 470	0.34 490	0.44 495	0.45 508

coex-ft	6.43 568	1.51 549	87.33 589	0.49 406	0.38 434	1.34 501	1.21 535	1.16 435	8.09 565	12.12 573	2.79 536	2.77 537	3.31 558	1.16 474	3.15 543	0.24 403	0.23 441	0.27 439	0.24 429	0.45 499	0.37 482

G-Net	0.95 484	0.46 468	1.04 478	0.64 500	0.48 486	2.12 535	0.64 463	1.01 368	0.87 345	1.75 523	2.82 539	1.30 471	1.64 531	1.06 457	0.96 471	0.36 495	0.29 481	0.35 479	0.25 438	0.45 499	0.42 497

PDISCO_ROB	0.91 480	0.48 469	1.06 480	0.99 530	0.97 533	1.67 525	0.63 460	1.64 530	1.59 518	1.06 461	1.18 428	1.31 472	0.79 435	1.55 509	0.97 472	0.49 518	0.22 431	0.45 506	0.40 504	0.45 499	0.37 482

FADNet	0.61 415	0.51 481	1.10 484	0.45 355	0.44 471	0.65 358	0.41 348	1.19 445	1.05 437	0.70 257	0.84 271	0.98 406	0.66 375	0.82 379	0.50 338	0.29 451	0.30 485	0.27 439	0.30 472	0.46 502	0.35 475

DPSNet	0.99 488	0.42 455	1.88 533	0.53 458	0.41 452	1.59 519	1.26 539	2.21 544	1.43 505	1.10 472	1.11 397	1.46 495	1.95 541	1.34 498	1.26 501	0.34 486	0.25 457	0.25 407	0.21 380	0.46 502	0.37 482

MSMD_ROB	1.21 515	0.49 473	0.62 371	0.59 486	0.50 490	1.62 522	0.67 468	1.23 465	1.24 480	2.45 543	3.77 550	3.09 542	2.98 556	1.32 495	0.81 431	0.45 511	0.41 521	0.49 517	0.51 529	0.47 504	0.44 504

FC-DCNN v2	1.65 536	0.51 481	0.65 391	0.61 494	0.49 488	1.61 520	0.70 483	1.75 536	1.56 517	4.74 567	4.91 564	6.46 565	3.31 558	1.91 529	1.11 489	0.46 512	0.42 523	0.47 510	0.46 515	0.48 505	0.46 509

FC-DCNN	1.59 532	0.51 481	0.66 397	0.61 494	0.49 488	1.56 517	0.70 483	1.66 531	1.53 513	4.64 564	4.62 562	5.85 561	3.34 560	1.84 527	1.11 489	0.46 512	0.42 523	0.47 510	0.46 515	0.48 505	0.46 509

SAMSARA	1.07 502	0.65 506	1.19 496	1.06 535	0.90 527	1.76 529	1.76 558	1.46 511	1.44 507	1.51 508	1.16 424	2.00 524	1.14 497	1.48 507	1.31 505	0.39 501	0.44 529	0.35 479	0.38 498	0.49 507	0.49 520

MANE	4.13 561	0.51 481	0.64 385	0.66 508	0.56 507	6.89 566	0.99 521	7.55 569	12.04 568	6.68 570	8.57 571	10.69 570	9.45 569	7.59 570	6.39 561	0.49 518	0.43 527	0.48 514	0.98 550	0.49 507	0.48 517

FCDSN-DC	1.39 526	0.56 494	0.65 391	0.74 521	0.59 513	1.38 503	0.63 460	1.35 495	1.39 502	3.26 557	4.50 561	4.61 552	2.63 551	1.58 513	1.03 481	0.46 512	0.42 523	0.48 514	0.47 520	0.50 509	0.50 521
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	0.82 462	0.57 496	0.75 437	0.54 465	0.59 513	1.09 475	0.66 466	1.38 501	0.94 390	1.12 475	1.44 478	1.29 469	0.92 468	0.95 442	1.24 499	0.49 518	0.42 523	0.50 519	0.47 520	0.51 510	0.46 509

EDNetEfficientorigin	9.93 571	1.15 538	175.16 590	0.48 391	0.36 418	1.04 465	0.68 473	1.24 472	2.69 547	3.17 556	2.50 527	2.30 529	2.07 544	1.76 523	2.21 532	0.20 332	0.18 387	0.24 394	0.19 333	0.51 510	0.50 521

BEATNet-Init1	15.13 575	0.82 523	50.86 587	0.72 520	0.53 499	38.10 586	7.03 571	11.83 574	14.25 573	29.78 586	30.17 586	48.21 589	22.64 583	26.78 584	18.11 574	0.42 509	0.38 514	0.47 510	0.46 515	0.51 510	0.48 517

PVD	1.28 520	0.67 509	1.28 504	0.74 521	0.62 516	1.50 513	0.84 506	1.99 540	2.96 549	2.18 537	2.36 524	1.85 519	1.95 541	1.92 530	1.94 526	0.39 501	0.36 511	0.49 517	0.37 495	0.51 510	0.64 528

LSM	4.74 565	0.77 517	10.16 564	0.70 517	56.56 585	1.02 458	1.00 523	1.24 472	1.62 522	2.04 532	2.34 522	1.33 480	1.17 501	1.38 505	1.09 488	0.33 480	0.49 533	0.39 494	0.46 515	0.51 510	10.09 575

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 428	0.81 520	0.73 428	0.53 458	0.37 425	1.40 504	0.53 429	1.04 378	0.79 298	0.88 382	0.94 319	0.95 398	0.53 286	0.93 433	0.58 373	0.39 501	0.30 485	0.57 524	0.31 479	0.53 515	0.30 446

XQC	0.89 476	0.65 506	1.31 508	0.67 511	0.52 498	1.22 493	0.68 473	1.26 478	1.52 512	1.14 478	1.11 397	1.28 468	1.04 489	1.40 506	1.77 519	0.38 499	0.24 449	0.37 489	0.31 479	0.53 515	0.47 514

ELAS_RVC	1.60 533	0.61 501	1.01 477	0.70 517	0.56 507	2.00 534	1.89 561	1.96 539	2.65 546	3.33 558	3.26 542	3.03 539	3.41 561	2.49 547	2.09 530	0.52 522	0.45 530	0.50 519	0.48 522	0.54 517	0.52 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 535	0.61 501	0.95 468	0.68 514	0.55 504	3.01 553	1.55 552	2.39 546	2.33 542	3.64 560	3.89 554	2.75 536	2.90 555	2.15 540	2.27 537	0.52 522	0.45 530	0.50 519	0.48 522	0.54 517	0.52 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.82 462	0.44 462	0.63 380	0.40 221	0.43 464	0.80 408	0.52 425	0.72 243	0.77 279	0.71 264	0.60 167	0.87 371	0.76 421	0.75 352	0.58 373	0.52 522	0.54 535	0.54 522	4.82 573	0.56 519	0.40 493

PASM	0.90 479	0.64 505	1.69 526	0.69 516	0.69 522	0.78 402	0.84 506	1.03 375	1.26 489	1.19 484	1.15 419	1.31 472	0.98 481	1.24 487	1.03 481	0.52 522	0.56 536	0.59 527	0.66 536	0.56 519	0.54 525

sAnonymous2	0.40 226	0.39 444	0.85 455	0.48 391	0.37 425	0.40 196	0.46 381	0.57 124	0.52 166	0.38 104	0.46 109	0.35 93	0.42 227	0.43 84	0.30 162	0.19 309	0.14 289	0.18 230	0.17 276	0.57 521	0.44 504

CroCo_RVC	0.40 226	0.39 444	0.85 455	0.48 391	0.37 425	0.40 196	0.46 381	0.57 124	0.52 166	0.38 104	0.46 109	0.35 93	0.42 227	0.43 84	0.30 162	0.19 309	0.14 289	0.18 230	0.17 276	0.57 521	0.44 504

DGSMNet	0.76 448	0.55 493	1.29 506	0.58 482	0.62 516	0.94 441	0.70 483	1.26 478	1.11 457	0.83 346	1.24 439	1.00 410	0.71 405	1.03 454	0.81 431	0.34 486	0.29 481	0.41 501	0.40 504	0.57 521	0.55 526

CC-Net-ROB	0.82 462	0.96 531	0.85 455	0.58 482	0.45 475	1.27 498	0.70 483	1.17 440	1.02 422	0.83 346	1.23 438	0.90 385	0.77 428	1.06 457	0.69 405	0.46 512	0.34 507	1.71 545	0.38 498	0.59 524	0.36 477

GANetREF_RVC	0.80 458	0.75 514	0.86 460	0.66 508	0.42 458	1.15 483	0.98 519	1.14 424	1.19 471	1.01 443	1.02 364	1.10 443	0.90 462	1.15 472	0.76 421	0.48 516	0.39 518	0.57 524	0.38 498	0.63 525	0.46 509
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PSMNet-RUCA	0.76 448	0.75 514	1.08 483	1.01 533	0.90 527	0.69 369	0.50 407	1.11 407	1.03 427	0.78 307	1.11 397	0.80 349	0.72 409	0.88 409	0.63 390	0.53 526	0.27 472	0.76 530	0.46 515	0.66 526	0.47 514

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 521	0.87 525	1.76 530	0.86 525	0.56 507	4.29 560	1.79 559	1.50 516	1.98 532	1.61 514	1.85 508	1.84 517	1.41 516	1.89 528	1.36 506	0.48 516	0.40 520	0.56 523	0.57 532	0.69 527	0.48 517

NVStereoNet_ROB	1.24 517	0.90 527	1.13 488	0.86 525	0.88 526	1.11 476	0.99 521	1.42 507	1.53 513	1.59 513	2.48 526	2.24 528	1.53 522	1.96 533	1.30 504	0.76 535	0.70 541	0.78 531	1.00 551	0.71 528	0.88 539
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MADNet+	2.23 548	2.43 563	10.85 565	1.22 539	0.91 529	2.76 544	1.40 547	2.12 543	1.67 524	1.32 497	1.74 503	1.86 520	1.74 533	6.25 565	4.41 554	0.65 530	0.64 539	0.58 526	0.54 531	0.80 529	0.76 532

MFMNet_re	1.14 508	0.97 534	1.19 496	0.99 530	0.95 531	1.25 497	1.22 536	1.39 502	1.55 515	1.69 521	1.67 499	1.21 459	1.53 522	1.12 470	0.99 476	0.87 539	0.75 548	0.79 532	0.75 540	0.90 530	0.94 541

GCST	0.83 468	1.22 540	0.74 433	1.58 544	1.01 537	1.06 467	0.23 59	0.78 278	0.78 289	0.97 426	0.65 180	0.78 339	0.35 176	0.92 427	0.34 206	0.96 540	0.65 540	1.20 540	0.81 543	0.91 531	0.70 530

anonymity	0.97 486	0.89 526	1.05 479	0.92 528	1.03 538	0.97 449	0.81 502	1.29 483	0.91 372	1.07 464	0.98 346	1.00 410	0.95 477	1.02 452	0.92 465	0.96 540	0.95 560	0.90 535	0.91 549	0.92 532	0.94 541

UDG	0.88 474	0.82 523	0.67 401	1.00 532	0.96 532	1.02 458	0.57 446	1.13 415	0.99 409	0.90 393	0.97 345	1.31 472	0.99 482	0.85 399	0.84 436	0.54 527	0.32 499	1.77 546	0.40 504	0.94 533	0.66 529

SGM+DAISY	1.35 523	0.94 530	1.25 502	0.96 529	1.00 536	1.52 515	1.02 524	1.34 492	1.21 475	2.64 545	2.65 534	2.44 532	1.56 525	1.64 518	1.26 501	0.97 542	0.95 560	0.90 535	0.90 546	0.94 533	0.96 544

SPS-STEREO	1.25 518	0.93 528	1.06 480	1.04 534	1.03 538	1.41 506	0.91 515	1.51 519	1.19 471	2.09 534	1.83 506	1.94 522	1.39 515	1.62 515	1.39 509	0.97 542	0.94 559	0.90 535	0.89 545	0.96 535	0.96 544
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 551	1.26 541	7.04 560	1.16 537	1.48 545	8.00 568	6.02 570	2.60 547	1.92 531	2.12 535	2.64 533	3.34 547	3.05 557	6.49 566	3.39 546	0.78 536	0.76 549	0.75 529	0.76 541	0.97 536	1.18 556

WAO-7	1.90 540	1.20 539	1.35 513	1.27 540	1.06 541	2.84 547	1.56 553	3.23 554	3.06 552	2.23 538	3.33 546	3.17 543	2.28 546	3.12 551	2.21 532	1.02 544	0.91 555	1.06 539	1.03 554	1.04 537	0.97 547

Consistency-Raft	1.01 490	0.81 520	1.24 501	0.84 524	0.97 533	0.81 413	0.84 506	1.30 486	1.59 518	1.05 457	1.68 500	1.12 447	0.91 463	0.92 427	1.11 489	0.65 530	0.74 544	0.79 532	0.90 546	1.06 538	0.79 535

DDUNet	1.06 500	2.56 566	0.68 405	1.21 538	1.26 543	1.03 461	0.69 478	1.11 407	0.94 390	0.96 421	1.22 434	1.27 466	0.82 443	0.93 433	0.72 415	0.84 537	0.38 514	1.99 549	0.60 534	1.10 539	0.85 537

SQANet	0.82 462	0.74 513	0.67 401	1.13 536	0.98 535	1.11 476	0.47 388	1.07 391	0.83 318	0.91 398	1.05 378	1.03 421	0.74 414	1.01 447	0.64 393	0.61 529	0.24 449	1.03 538	0.35 493	1.18 540	0.58 527

otaku	1.04 495	0.93 528	0.88 462	1.33 542	1.05 540	1.66 523	0.70 483	1.40 505	1.18 469	1.08 468	1.32 456	1.33 480	0.91 463	1.23 486	0.76 421	0.72 533	0.46 532	1.24 541	0.50 527	1.40 541	0.75 531

Ntro	1.09 505	0.97 534	0.91 466	1.44 543	1.19 542	1.69 526	0.80 501	1.35 495	1.25 486	1.00 438	1.29 450	1.31 472	0.97 480	1.26 489	0.84 436	0.84 537	0.43 527	1.36 542	0.50 527	1.56 542	0.78 533

testlalala_base	0.46 281	0.25 316	0.41 182	0.46 376	0.33 399	0.58 306	0.25 81	0.57 124	0.34 67	0.51 156	0.56 157	0.46 167	0.30 143	0.43 84	0.31 169	1.47 554	0.11 134	0.14 80	0.09 9	1.59 543	0.13 144

PWCK	1.92 541	1.66 555	3.12 546	1.65 545	0.91 529	2.84 547	2.26 564	2.10 542	2.41 544	2.36 541	2.31 519	2.22 527	1.82 535	3.43 554	2.03 529	1.61 557	0.71 543	1.51 543	0.82 544	1.69 544	0.91 540

RainbowNet	1.35 523	1.49 547	1.19 496	1.88 550	1.45 544	1.48 512	1.07 527	1.61 528	1.55 515	1.20 488	1.59 493	1.54 505	1.13 496	1.34 498	0.97 472	1.36 553	0.70 541	1.82 547	0.79 542	1.71 545	1.07 550

WAO-6	2.04 545	1.50 548	1.16 490	1.70 546	1.67 551	2.69 541	1.44 550	3.06 551	3.63 557	1.98 531	3.27 543	3.54 550	2.07 544	2.36 544	2.22 534	1.31 552	0.91 555	2.04 554	1.22 561	1.73 546	1.27 558

ACVNet_2	1.65 536	1.27 542	1.41 520	1.75 547	1.62 547	2.22 536	1.20 533	2.30 545	2.62 545	1.78 524	2.56 529	3.03 539	1.61 528	1.54 508	1.12 493	1.06 545	0.58 538	1.82 547	0.70 539	1.82 547	0.96 544

WAO-8	2.92 552	1.55 550	1.35 513	1.79 548	1.63 549	5.23 562	1.22 536	4.58 564	12.56 570	2.84 550	4.07 558	4.83 555	2.72 553	3.49 555	2.25 535	1.27 547	0.91 555	1.99 549	1.15 559	1.86 548	1.15 552

Venus	2.92 552	1.55 550	1.35 513	1.79 548	1.63 549	5.23 562	1.22 536	4.58 564	12.56 570	2.84 550	4.06 557	4.83 555	2.72 553	3.49 555	2.25 535	1.27 547	0.91 555	1.99 549	1.15 559	1.86 548	1.15 552

Dean	1.98 542	1.36 545	1.36 517	2.12 554	1.81 554	2.74 542	1.36 545	3.37 558	3.80 558	2.08 533	3.32 545	3.21 544	1.82 535	1.71 522	1.67 514	1.27 547	0.77 550	1.99 549	0.90 546	1.86 548	1.03 549

ACVNet-4b	1.35 523	1.31 543	1.10 484	1.90 551	1.59 546	1.92 531	0.77 497	1.52 522	1.62 522	1.05 457	1.60 494	2.11 526	0.94 474	1.64 518	0.77 425	1.30 550	0.35 509	2.03 553	0.67 537	1.88 551	0.84 536

LVE	2.12 547	1.44 546	1.36 517	1.99 553	1.78 552	2.75 543	1.79 559	2.82 548	3.95 559	1.90 529	4.33 560	3.52 549	1.81 534	2.24 542	1.74 517	1.74 559	0.87 553	2.06 555	1.13 557	1.91 552	1.35 559

ACVNet_1	1.46 528	1.33 544	1.12 487	1.91 552	1.62 547	1.83 530	0.98 519	2.00 541	1.85 530	1.39 502	1.53 489	2.32 530	1.53 522	1.34 498	1.11 489	1.30 550	0.50 534	2.06 555	0.58 533	1.93 553	0.95 543

IMH-64-1	1.86 538	1.62 552	1.16 490	2.20 555	1.89 555	2.33 537	1.30 540	2.89 549	2.29 540	1.66 518	2.80 537	2.49 533	1.61 528	2.10 537	1.78 521	1.60 555	0.74 544	2.43 559	1.02 552	2.12 554	1.17 554

IMH-64	1.86 538	1.62 552	1.16 490	2.20 555	1.89 555	2.33 537	1.30 540	2.89 549	2.29 540	1.66 518	2.80 537	2.49 533	1.61 528	2.10 537	1.78 521	1.60 555	0.74 544	2.43 559	1.02 552	2.12 554	1.17 554

IMH	2.04 545	1.62 552	1.20 499	2.20 555	1.89 555	2.91 552	1.30 540	3.11 552	3.03 550	1.81 525	3.35 547	3.03 539	1.90 538	2.48 546	1.80 523	1.66 558	0.77 550	2.45 561	1.04 555	2.15 556	1.19 557

DispFullNet	1.60 533	2.63 567	2.75 544	2.56 562	1.79 553	1.24 496	0.47 388	1.37 500	1.45 508	1.87 526	1.50 485	1.55 506	2.46 547	2.04 536	1.04 484	0.59 528	0.18 387	2.32 558	0.68 538	2.29 557	1.14 551

TorneroNet-64	3.44 555	1.86 556	1.42 521	2.58 563	2.28 561	6.87 565	1.68 555	4.70 566	12.03 567	2.31 540	5.59 568	8.25 567	2.55 550	3.97 560	2.73 540	1.81 560	0.74 544	2.57 563	1.07 556	2.35 558	1.44 560

TorneroNet	4.53 564	1.89 557	1.48 523	2.55 561	2.27 560	13.78 575	1.69 556	4.84 568	23.73 584	2.89 553	7.70 570	7.06 566	2.69 552	4.26 562	3.42 547	1.84 561	0.77 550	2.68 565	1.13 557	2.42 559	1.47 561

ktn	2.98 554	2.25 561	1.73 529	2.84 565	2.53 566	3.76 559	2.15 563	3.70 560	5.47 562	2.75 547	5.17 567	5.94 562	2.48 548	3.23 552	2.46 538	2.34 568	1.44 566	2.78 567	2.03 567	2.45 560	2.01 565

DPSimNet_ROB	3.58 558	2.45 564	8.57 562	2.53 560	2.37 562	2.88 550	3.77 569	3.14 553	3.23 553	4.71 566	3.86 553	4.68 553	4.87 566	4.07 561	5.62 558	2.33 567	2.33 568	2.47 562	2.52 568	2.51 561	2.64 568

KSHMR	2.57 549	1.93 558	1.69 526	2.63 564	2.42 563	2.86 549	2.07 562	3.27 556	6.50 563	2.49 544	3.36 548	3.41 548	1.92 539	2.49 547	1.94 526	2.13 564	1.40 565	2.79 568	1.50 564	2.73 562	1.77 562

UNDER WATER-64	3.53 557	2.01 559	3.94 552	3.22 569	2.49 565	5.41 564	2.60 567	3.43 559	12.41 569	3.03 555	2.68 535	6.07 563	4.04 563	3.79 559	3.33 545	2.02 562	1.24 564	2.63 564	1.46 563	2.78 563	2.08 566

SuperB	1.04 495	0.37 427	4.81 557	0.43 313	0.31 372	0.99 454	0.46 381	1.02 371	2.09 534	1.09 470	1.09 394	0.75 325	0.81 439	1.06 457	1.76 518	0.19 309	0.15 319	0.17 184	0.15 195	2.82 564	0.26 414

UNDER WATER	3.46 556	2.07 560	3.64 551	3.09 567	2.48 564	3.75 558	2.42 566	3.31 557	13.77 572	2.90 554	2.95 540	5.84 560	3.69 562	3.69 557	3.48 549	2.07 563	1.11 562	2.70 566	1.40 562	2.84 565	1.98 564

notaker	2.76 550	2.29 562	1.80 531	2.96 566	2.58 567	2.90 551	1.75 557	3.24 555	3.05 551	2.78 548	4.24 559	6.15 564	2.51 549	3.34 553	2.75 541	2.31 566	1.18 563	3.00 569	1.65 565	2.84 565	1.97 563

HanzoNet	6.76 569	2.45 564	4.22 555	3.19 568	2.94 569	3.62 557	2.28 565	4.79 567	7.20 564	14.00 577	13.19 576	17.49 577	22.30 582	13.25 574	6.19 560	4.20 571	1.93 567	3.10 570	2.56 569	3.35 567	2.88 570

JetRed	5.27 566	5.84 571	12.81 569	2.36 559	2.83 568	12.23 573	10.50 573	4.46 563	3.60 555	3.86 561	3.83 552	4.85 557	4.18 564	6.78 567	11.96 569	2.17 565	2.96 570	2.18 557	1.97 566	3.38 568	2.68 569

test_for_model	0.82 462	3.60 570	0.39 161	2.35 558	2.07 558	0.39 192	0.28 126	0.42 60	0.45 145	0.71 264	0.31 62	0.30 58	0.27 100	0.34 29	0.25 74	0.34 486	0.11 134	0.13 51	0.09 9	3.49 569	0.18 294

MADNet++	4.03 559	2.70 568	3.44 550	3.72 571	3.44 570	4.44 561	3.52 568	3.95 562	3.61 556	4.46 562	4.98 565	4.10 551	4.58 565	7.00 568	5.89 559	3.74 570	3.67 571	3.27 571	2.71 570	3.70 570	3.66 571

tt	6.20 567	0.20 159	5.89 558	3.55 570	2.07 558	11.26 571	19.21 574	11.74 573	5.46 561	2.69 546	2.04 517	4.87 558	6.25 567	3.70 558	7.09 564	8.32 576	11.17 580	4.93 573	5.41 575	5.74 571	2.37 567

DPSMNet_ROB	12.08 573	8.00 572	21.00 572	8.97 574	16.79 574	10.67 569	30.89 579	9.02 572	15.17 575	6.51 569	15.41 580	9.04 568	14.85 573	9.27 572	21.67 577	4.58 573	8.57 575	5.09 576	9.29 577	5.90 572	10.95 576

DGTPSM_ROB	12.07 572	8.00 572	20.99 571	8.93 573	16.78 573	10.67 569	30.87 578	9.01 571	15.16 574	6.50 568	15.41 580	9.04 568	14.85 573	9.25 571	21.67 577	4.57 572	8.57 575	5.08 574	9.28 576	5.90 572	10.95 576

USTest	12.99 574	14.18 576	20.00 570	16.24 575	14.97 572	20.80 577	31.95 580	16.20 577	10.91 566	8.79 572	9.48 572	13.94 572	10.50 570	16.11 575	21.44 576	3.17 569	4.82 572	5.08 574	5.36 574	8.81 574	7.13 573

TCMNet-wrong-test	8.97 570	10.42 575	8.74 563	19.56 576	17.61 575	12.53 574	9.01 572	13.59 575	2.18 536	4.64 564	5.11 566	14.63 573	11.09 571	7.19 569	9.73 566	5.56 575	0.89 554	3.77 572	3.11 571	10.34 575	9.80 574

PML	40.80 590	29.24 583	11.87 568	7.20 572	14.47 571	92.13 590	213.69 591	7.63 570	23.35 583	74.72 590	190.14 591	50.17 590	26.15 584	21.39 579	12.70 570	8.76 577	2.92 569	8.45 577	3.25 572	13.26 576	4.42 572

DPSM_ROB	17.78 576	18.63 578	24.31 578	20.90 578	19.47 576	25.97 579	36.21 582	21.23 583	16.24 577	13.38 575	14.06 578	19.18 580	16.30 576	20.78 577	25.67 580	9.38 578	9.23 578	9.49 578	9.82 578	13.51 577	11.91 579

DPSM	17.78 576	18.63 578	24.31 578	20.90 578	19.47 576	25.97 579	36.21 582	21.23 583	16.24 577	13.38 575	14.06 578	19.18 580	16.30 576	20.78 577	25.67 580	9.38 578	9.23 578	9.49 578	9.82 578	13.51 577	11.91 579

CasAABBNet	35.74 582	37.43 587	48.72 585	42.22 584	39.20 583	52.24 587	73.12 589	42.61 588	32.62 587	26.78 583	27.95 582	38.58 586	32.60 586	41.67 588	51.65 589	18.74 584	18.57 586	19.15 581	19.77 581	27.20 579	23.98 581

Selective-RAFT-Error	35.84 583	37.49 588	48.83 586	42.26 585	39.24 584	52.30 588	73.09 588	42.66 589	32.61 586	26.80 584	28.30 585	38.84 588	33.51 588	41.68 589	51.59 588	18.82 585	18.58 587	19.17 582	19.80 582	27.28 580	24.05 582

LSM0	38.95 589	37.60 589	48.58 584	43.57 586	91.06 590	52.57 589	72.57 587	43.17 590	32.63 588	26.97 585	27.97 583	38.65 587	32.94 587	41.86 590	51.78 590	18.89 586	18.41 582	19.13 580	19.63 580	27.29 581	33.77 584

xxxxx1	36.64 584	19.51 580	24.21 575	61.66 587	64.63 587	27.28 582	40.10 584	20.25 578	18.63 580	14.07 578	12.97 573	17.26 574	17.36 578	21.70 580	27.93 582	13.18 580	18.50 583	111.26 588	133.37 588	29.24 582	39.73 585

tt_ll	36.64 584	19.51 580	24.21 575	61.66 587	64.63 587	27.28 582	40.10 584	20.25 578	18.63 580	14.07 578	12.97 573	17.26 574	17.36 578	21.70 580	27.93 582	13.18 580	18.50 583	111.26 588	133.37 588	29.24 582	39.73 585

ff	36.64 584	19.51 580	24.21 575	61.66 587	64.63 587	27.28 582	40.10 584	20.25 578	18.63 580	14.07 578	12.97 573	17.26 574	17.36 578	21.70 580	27.93 582	13.18 580	18.50 583	111.26 588	133.37 588	29.24 582	39.73 585

LRCNet_RVC	21.24 579	31.15 584	21.41 573	28.98 581	23.82 579	3.13 554	0.60 452	20.96 582	1.59 518	25.58 582	28.15 584	21.99 582	14.79 572	21.94 583	16.41 573	28.89 587	14.87 581	33.53 583	31.28 583	29.51 585	26.16 583

HaxPig	31.96 580	37.24 586	34.27 580	24.37 580	24.88 580	18.26 576	19.86 575	20.64 581	28.52 585	35.97 587	38.75 587	25.57 583	28.72 585	33.88 585	34.39 585	35.94 588	38.87 588	37.80 584	40.48 584	39.68 586	41.15 588

AVERAGE_ROB	37.58 588	40.13 590	40.15 582	34.81 583	33.82 582	28.55 585	25.10 577	32.02 587	34.06 590	41.28 588	40.66 588	34.46 585	34.81 590	39.18 586	37.57 587	42.78 589	43.44 589	43.82 585	43.03 585	40.47 587	41.51 589

MEDIAN_ROB	37.38 587	40.85 591	40.60 583	32.31 582	31.85 581	27.20 581	24.55 576	29.10 586	33.19 589	42.09 589	41.76 589	33.35 584	34.39 589	39.78 587	37.07 586	43.64 590	44.10 590	44.12 586	43.40 586	41.51 588	42.76 590

DLNR_Zeroshot_test	20.09 578	36.28 585	38.04 581	169.85 590	61.80 586	0.23 19	0.20 20	13.88 576	0.37 102	0.44 133	0.66 187	0.43 151	0.21 39	0.62 252	0.28 141	5.46 574	0.10 51	0.15 120	0.11 76	72.60 589	0.11 64

Anonymous_1	33.25 581	18.26 577	23.92 574	20.54 577	21.28 578	25.59 578	35.94 581	22.01 585	15.57 576	13.33 574	13.49 577	18.08 578	15.29 575	20.36 576	24.60 579	16.28 583	8.84 577	66.59 587	118.00 587	155.73 590	11.23 578

test_example2	176.61 591	205.14 592	198.86 591	188.60 591	190.98 591	152.67 591	170.61 590	94.86 591	123.55 591	178.88 591	179.48 590	158.94 591	141.34 591	192.61 591	198.96 591	203.76 591	236.37 591	164.13 591	173.55 591	218.58 591	160.41 591

ccccc		429.19 593		507.10 592	501.20 592	356.95 592		380.82 592		334.51 592		372.86 592		499.17 592		561.44 592	431.22 592	334.28 592	290.86 592	540.88 592

ASD4		8.86 574

Low-res two-view benchmark