Low-res two-view results

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

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

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

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

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

rvit_0105_6	1.26 42	0.87 272	4.85 274	0.61 107	0.07 28	1.60 35	0.32 111	3.79 40	5.87 197	0.25 4	0.26 9	1.09 68	0.29 17	4.60 115	0.62 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.06 171

rvit_0105_5	1.48 58	0.89 278	5.43 305	0.46 86	0.04 10	1.60 35	0.60 175	4.65 77	5.90 199	0.76 45	1.59 41	1.75 90	0.78 79	4.20 106	0.88 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.06 171

rvit_0105_4	1.38 52	0.98 294	5.52 313	0.61 107	0.05 13	1.62 38	0.41 128	3.95 46	5.80 195	0.31 10	0.73 16	1.37 73	0.53 57	4.89 124	0.78 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.04 122

rvit_0105_3	1.71 69	0.90 281	5.93 323	0.78 123	0.02 3	1.62 38	1.69 299	5.15 104	5.99 207	2.22 71	1.64 43	1.97 99	1.17 111	4.19 105	0.92 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.03 81

rvit_105_1	2.44 159	0.80 259	5.08 287	1.77 255	0.09 46	1.95 62	3.62 349	5.62 140	8.21 289	4.85 140	2.07 55	3.15 135	1.58 142	7.08 215	2.71 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 234	0.04 101	0.08 203

UGAM	3.90 285	0.48 160	4.69 268	0.17 39	0.08 41	3.67 222	1.22 273	4.81 84	14.45 374	4.59 130	11.94 309	14.20 367	3.80 245	9.92 351	3.61 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 255	0.32 339	0.07 189

rvit_stereo_0083	1.03 22	0.26 19	3.09 154	0.49 91	0.09 46	1.27 11	0.24 91	2.72 7	4.60 153	0.38 15	0.77 17	0.78 61	1.18 112	4.35 109	0.33 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.03 81

rvit_stereo_0081_aga	0.76 4	0.51 171	3.29 168	0.11 22	0.25 132	1.73 52	0.22 86	3.68 28	2.54 29	0.26 6	0.16 3	0.27 21	0.30 23	1.31 23	0.36 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 233	0.04 122

rvit_stereo_0081	0.88 9	0.28 24	1.81 22	0.62 109	0.13 72	1.34 17	0.12 43	3.14 12	4.59 151	0.43 32	0.30 10	0.54 53	0.11 2	3.89 92	0.36 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.01 16

rvit_stereo_0082	0.88 9	0.28 24	1.81 22	0.62 109	0.13 72	1.34 17	0.12 43	3.14 12	4.59 151	0.43 32	0.30 10	0.54 53	0.11 2	3.89 92	0.36 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.01 16

rvit_stereo_0075_2	2.00 108	0.32 43	5.49 309	0.60 106	1.98 321	1.77 53	0.10 33	7.24 202	5.70 191	2.90 86	4.06 104	3.11 133	0.56 60	5.32 136	0.76 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.16 292

RAStereo	0.68 1	0.42 122	3.15 159	0.18 44	0.52 207	1.17 5	0.02 9	3.16 15	0.98 4	0.51 37	1.43 36	0.16 2	0.22 7	0.75 4	0.83 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 164	0.02 49

U	2.12 118	0.25 15	2.47 82	0.17 39	8.09 427	10.63 371	0.00 1	3.08 11	0.87 1	0.24 3	0.45 13	0.17 3	0.08 1	0.69 2	0.15 1	0.00 1	0.00 1	9.89 434	5.19 444	0.01 8	0.01 16

rvit_stereo_0080	0.88 9	0.51 171	3.12 156	0.07 11	0.12 68	1.31 14	0.37 120	3.78 37	3.29 81	0.56 39	1.13 30	0.40 38	0.76 74	1.71 42	0.47 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.04 122

rvit_stereo_ft	1.00 20	0.78 254	3.84 216	0.84 130	0.36 166	1.23 7	0.24 91	3.81 41	3.76 104	0.37 14	0.87 18	0.74 59	1.12 99	1.18 20	0.76 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.06 171

RSM++	1.02 21	0.24 14	1.33 7	0.86 133	0.04 10	2.78 140	0.30 109	2.63 6	2.67 34	0.48 34	1.95 53	0.52 50	0.25 9	5.50 141	0.57 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 333	0.11 219	0.09 216

RSM	1.21 38	0.20 3	1.30 5	0.12 24	0.06 21	2.48 100	0.51 153	3.78 37	2.74 40	0.48 34	2.38 66	2.18 103	0.28 15	6.77 196	0.56 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.07 164	0.05 155

H2IRNET	2.16 124	0.45 145	2.60 91	1.22 181	0.03 9	1.98 65	0.13 52	4.73 81	7.04 251	1.15 57	7.79 220	5.88 245	3.39 220	4.97 127	1.45 168	0.01 176	0.00 1	0.04 356	0.17 333	0.19 286	0.03 81

MGS-Stereo	1.10 27	0.26 19	2.45 76	0.58 103	0.06 21	1.84 56	0.67 192	2.16 4	3.42 89	1.03 51	6.13 165	0.49 48	0.36 29	1.43 28	0.62 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 366	0.00 1

ff7	1.12 28	0.57 192	2.06 45	0.03 1	0.07 28	2.80 143	0.84 233	3.71 30	2.27 14	0.38 15	1.06 21	0.20 7	0.40 36	7.12 218	0.49 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.09 192	0.06 171

IGEVStereo-DCA	1.06 25	0.45 145	2.06 45	0.32 63	0.06 21	2.74 134	0.84 233	3.71 30	2.27 14	0.39 21	0.16 3	0.20 7	0.29 17	6.47 178	0.87 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.06 148	0.06 171

ffff	1.12 28	0.57 192	2.06 45	0.03 1	0.07 28	2.80 143	0.84 233	3.71 30	2.27 14	0.38 15	1.06 21	0.20 7	0.40 36	7.12 218	0.49 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.09 192	0.06 171

rrr	1.05 24	0.45 145	3.18 161	0.32 63	0.06 21	2.74 134	0.95 254	3.49 24	1.12 5	0.39 21	0.16 3	0.20 7	0.29 17	6.47 178	0.87 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 350	0.06 148	0.10 236

11t	1.12 28	0.57 192	2.06 45	0.03 1	0.07 28	2.80 143	0.84 233	3.71 30	2.27 14	0.38 15	1.06 21	0.20 7	0.40 36	7.12 218	0.49 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.09 192	0.06 171

whm_eth	0.88 9	0.51 171	3.12 156	0.07 11	0.12 68	1.31 14	0.37 120	3.78 37	3.29 81	0.56 39	1.13 30	0.40 38	0.76 74	1.71 42	0.47 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.04 122

GMStereo_Zeroshot	2.77 187	1.98 381	5.14 292	1.53 220	0.36 166	3.56 215	0.10 33	5.57 137	5.91 201	6.89 235	7.02 196	8.50 307	0.91 86	6.01 155	1.65 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 290	0.01 16

plain	1.34 48	0.51 171	5.09 288	0.30 59	0.05 13	1.58 33	0.08 29	4.47 64	3.77 105	0.42 30	1.76 47	0.60 57	0.74 71	6.11 158	0.94 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 358	0.02 49

MaDis-Stereo	0.80 5	0.69 231	3.02 141	0.33 68	1.83 315	1.22 6	0.06 20	3.41 22	1.49 6	0.31 10	0.38 12	0.42 42	0.51 53	1.14 16	1.21 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.05 155

StereoVision	2.25 136	0.72 236	4.00 225	1.03 160	2.64 348	1.91 59	0.28 100	5.83 150	4.43 140	1.89 68	10.65 284	3.88 168	0.52 56	5.13 132	1.98 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 192	0.03 81

MIF-Stereo (partial)	1.29 45	0.33 56	3.02 141	0.03 1	1.12 268	1.26 10	0.13 52	4.46 63	3.75 102	0.35 13	2.39 67	0.31 30	0.74 71	6.09 157	1.76 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 175	0.04 122

UniTT-Stereo	0.83 7	0.33 56	1.98 37	0.92 142	1.27 277	0.54 3	0.11 37	1.35 1	2.94 49	1.67 65	2.09 56	0.20 7	0.31 24	1.57 36	1.07 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 263	0.01 16

CASnet	0.98 15	0.32 43	1.62 14	0.65 114	0.07 28	2.11 75	0.14 59	3.50 25	4.03 119	3.77 112	1.41 35	0.31 30	0.29 17	0.80 6	0.57 56	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 101	0.01 16
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	1.12 28	0.59 199	1.66 15	0.03 1	0.07 28	2.81 151	0.82 226	4.07 49	2.30 19	0.41 26	1.12 29	0.30 26	0.40 36	7.05 211	0.49 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 333	0.10 202	0.05 155

gwcnet-sp	3.31 232	1.47 347	7.26 356	1.73 250	0.69 227	7.57 334	1.14 268	8.59 233	6.17 219	8.57 306	5.25 144	4.26 186	3.36 215	6.46 175	3.44 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 257	0.11 248

scenet	3.31 232	1.47 347	7.26 356	1.73 250	0.69 227	7.57 334	1.14 268	8.59 233	6.17 219	8.57 306	5.25 144	4.26 186	3.36 215	6.46 175	3.44 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 257	0.11 248

anonymousa	3.80 277	0.55 186	3.35 173	1.24 183	3.74 381	9.04 350	0.36 118	6.74 192	4.03 119	7.72 274	19.64 379	10.62 336	6.01 326	1.52 34	1.40 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 289	0.00 1	0.03 81

Selective-RAFT	1.69 67	0.32 43	3.29 168	0.92 142	0.18 103	3.89 244	0.06 20	4.22 53	4.00 116	1.47 62	1.98 54	3.07 131	2.81 196	6.35 172	0.89 119	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.21 350	0.05 127	0.00 1

ssnet	3.31 232	1.47 347	7.26 356	1.73 250	0.69 227	7.57 334	1.14 268	8.59 233	6.17 219	8.57 306	5.25 144	4.26 186	3.36 215	6.46 175	3.44 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 257	0.11 248

CroCo-Stereo Lap2	1.24 41	0.88 275	3.39 177	0.95 149	4.59 408	0.47 2	0.08 29	3.51 27	2.80 43	1.17 59	2.24 62	1.57 83	0.20 4	1.48 32	1.14 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 257	0.12 260

DCANet-4	2.03 112	0.34 66	5.30 301	0.31 60	0.18 103	1.69 45	0.12 43	4.95 90	8.55 301	5.78 162	5.17 134	1.12 69	2.82 197	2.11 64	1.92 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.18 296

ccc-4	1.12 28	0.57 192	2.06 45	0.03 1	0.07 28	2.80 143	0.84 233	3.71 30	2.27 14	0.38 15	1.06 21	0.20 7	0.40 36	7.12 218	0.49 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.09 192	0.06 171

fff	2.28 140	0.61 204	3.81 210	0.22 49	0.07 28	1.69 45	0.11 37	5.37 128	11.84 355	5.80 164	5.17 134	1.44 76	5.41 311	2.00 59	1.92 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.18 296

ADStereo(finetuned)	2.26 139	0.64 212	5.22 298	0.31 60	0.18 103	1.71 50	0.25 96	5.23 109	8.46 296	6.06 185	5.30 147	1.41 74	6.37 331	1.87 54	1.87 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 101	0.18 296

DisPM	2.43 157	0.32 43	3.04 146	1.76 253	0.18 103	3.46 199	0.65 188	5.13 101	4.88 164	8.59 309	7.04 199	2.84 119	1.03 94	8.85 319	0.83 103	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.02 49

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 345	1.55 355	9.92 381	2.40 343	3.22 360	10.28 365	3.14 335	11.64 316	9.79 320	9.54 335	20.22 382	11.16 348	6.77 340	10.61 363	9.16 369	0.06 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.04 122

IER	3.20 224	0.54 185	5.13 291	0.58 103	1.59 291	7.29 328	0.56 162	6.36 170	4.95 166	7.44 264	8.84 235	6.20 252	6.26 328	4.88 120	3.29 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 16

RAFT+CT+SA	2.36 151	0.71 235	2.46 79	0.83 129	2.26 337	3.18 187	0.93 249	6.82 195	5.48 180	2.55 77	8.07 224	1.64 84	1.59 143	8.54 300	1.15 145	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.38 390	0.19 286	0.36 350

test_5	2.90 202	0.70 233	3.69 200	2.01 295	3.17 359	4.61 273	1.32 281	6.69 190	7.02 250	2.79 81	7.18 201	4.99 213	4.14 256	7.96 259	1.31 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 268	0.19 286	0.26 333

test_4	2.38 153	0.34 66	2.68 99	0.08 15	0.11 59	3.69 226	1.14 268	3.33 19	3.34 87	4.03 117	17.35 369	3.31 141	0.51 53	6.28 166	1.15 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 314	0.16 263	0.01 16

IGEV-Stereo	1.12 28	0.59 199	1.66 15	0.03 1	0.07 28	2.82 154	0.82 226	4.09 51	2.30 19	0.41 26	1.11 26	0.30 26	0.41 42	7.05 211	0.49 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 333	0.10 202	0.05 155
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	2.86 197	0.86 270	4.08 234	0.06 8	0.25 132	2.76 139	0.60 175	4.97 93	4.10 127	2.98 89	7.85 221	10.17 328	4.17 259	8.16 279	5.83 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 234	0.26 322	0.06 171

CSP-Net	4.12 298	1.28 336	3.70 203	1.54 222	1.06 264	13.28 395	2.33 312	12.96 358	5.45 179	8.87 318	8.54 233	8.43 302	3.03 204	8.16 279	3.65 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 281	0.03 81

WZ-Net	13.00 418	4.64 411	41.07 450	3.48 391	3.15 358	19.12 416	15.66 446	14.81 382	31.33 427	15.71 400	27.88 410	22.22 413	14.01 407	20.44 429	25.03 436	0.64 398	0.00 1	0.01 299	0.03 268	0.39 355	0.37 351

UDGNet	2.73 185	7.09 423	3.90 218	2.71 359	0.06 21	2.98 168	0.20 81	4.63 73	8.58 302	2.69 78	2.70 71	0.95 64	1.01 91	6.27 165	1.51 171	1.28 412	0.00 1	5.24 432	0.94 414	1.70 406	0.13 268

DAS	3.74 269	0.35 75	5.19 296	1.99 290	3.74 381	2.36 89	3.22 337	7.77 210	9.27 310	8.70 310	12.08 311	4.45 195	5.43 314	8.39 292	1.71 191	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 101	0.02 49

SepStereo	3.78 274	0.35 75	5.19 296	1.99 290	3.74 381	2.36 89	3.22 337	7.77 210	9.27 310	8.70 310	12.08 311	4.45 195	5.43 314	9.18 331	1.71 191	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 101	0.02 49

IPLGR	2.28 140	0.51 171	6.00 325	0.15 37	0.15 81	1.99 67	0.22 86	6.34 169	6.04 210	6.80 228	5.76 154	2.87 120	2.31 172	4.88 120	1.28 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 192	0.18 296

AASNet	3.90 285	0.92 286	4.41 248	3.56 393	4.00 393	6.70 315	1.26 277	18.71 409	6.14 216	7.35 261	7.91 223	4.35 193	2.58 182	3.04 77	6.62 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 355	0.14 273

test-3	1.86 87	0.21 7	2.46 79	1.03 160	0.22 124	1.38 20	0.83 230	4.65 77	5.04 168	7.26 256	1.78 49	4.10 179	0.41 42	6.53 185	0.76 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 371	0.18 281	0.14 273

test_1	1.85 86	0.21 7	2.45 76	1.02 158	0.22 124	1.37 19	0.82 226	4.66 79	5.06 169	7.02 240	1.73 46	4.09 177	0.41 42	6.51 183	0.76 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 371	0.18 281	0.14 273

PFNet+	2.35 149	0.31 34	3.69 200	0.79 124	0.17 91	3.15 186	0.75 212	4.52 66	6.30 224	7.90 283	6.34 178	2.53 110	1.18 112	7.72 249	1.62 184	0.03 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.03 81

LCNet	2.85 193	0.42 122	1.90 29	0.95 149	0.56 210	2.07 71	1.60 293	4.99 96	3.57 96	6.05 183	10.59 281	4.59 200	6.79 341	7.46 234	0.72 79	0.01 176	0.00 1	0.01 299	0.77 410	0.30 332	3.57 416

Patchmatch Stereo++	1.95 102	0.40 106	2.86 126	0.12 24	0.18 103	3.74 233	0.66 190	5.24 115	2.96 52	5.86 170	4.32 112	3.46 146	1.52 136	6.88 199	0.70 73	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 175	0.09 216
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
AAGNet	3.41 248	0.34 66	2.45 76	1.78 257	0.39 172	3.69 226	1.05 260	4.79 83	4.61 154	9.62 337	7.74 218	4.98 212	6.38 332	7.34 229	13.02 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.04 122

OMP-Stereo	3.03 211	0.93 289	2.72 107	4.21 410	0.51 204	2.19 79	1.25 275	6.19 166	6.00 208	7.99 285	6.21 170	8.50 307	2.49 178	9.44 344	1.74 195	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 175	0.05 155

IIG-Stereo	3.16 222	0.75 245	2.83 121	4.08 406	0.21 121	2.56 111	0.74 210	6.55 185	5.56 187	8.39 301	9.38 258	7.94 294	2.79 195	9.50 346	1.89 206	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 122

NF-Stereo	2.24 131	0.33 56	3.00 137	2.04 301	0.10 51	3.46 199	0.43 131	6.51 183	3.17 70	6.84 230	5.24 142	2.67 116	1.34 122	8.17 282	1.53 174	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 16

OCTAStereo	2.24 131	0.33 56	3.03 143	2.04 301	0.10 51	3.45 198	0.43 131	6.50 180	3.17 70	6.84 230	5.20 139	2.65 113	1.33 120	8.18 283	1.56 178	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 16

PSM-softLoss	2.24 131	0.34 66	3.42 181	1.81 261	0.17 91	2.74 134	0.39 124	6.17 164	2.92 47	6.26 203	6.29 175	2.96 123	0.97 89	8.68 308	1.71 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.02 49

KMStereo	2.24 131	0.34 66	3.42 181	1.81 261	0.17 91	2.74 134	0.39 124	6.17 164	2.92 47	6.26 203	6.29 175	2.96 123	0.97 89	8.68 308	1.71 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.02 49

PSM-adaLoss	1.88 92	0.40 106	2.86 126	0.12 24	0.19 113	3.75 236	0.71 202	5.23 109	2.96 52	5.86 170	4.33 114	3.45 144	1.51 131	5.40 139	0.69 71	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 175	0.09 216

FTStereo	4.55 325	0.36 83	2.18 63	0.94 145	0.38 170	2.60 119	8.82 410	4.98 95	3.17 70	10.88 365	30.35 419	5.60 238	7.60 355	7.62 241	1.55 177	0.17 356	0.00 1	0.05 363	0.00 1	0.03 79	3.80 418

ROB_FTStereo_v2	1.91 98	0.41 116	2.85 124	0.12 24	0.19 113	3.71 228	0.73 207	5.23 109	2.95 50	5.86 170	4.36 117	3.46 146	1.51 131	5.86 150	0.69 71	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 175	0.08 203

ROB_FTStereo	1.90 96	0.42 122	2.86 126	0.12 24	0.19 113	3.71 228	0.75 212	5.24 115	2.95 50	5.87 175	4.26 110	3.41 142	1.51 131	5.80 147	0.65 65	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 175	0.08 203

KYRaft	3.59 260	0.31 34	1.84 25	0.76 122	0.46 187	2.29 85	4.04 354	4.75 82	3.25 77	8.93 322	19.47 378	6.62 267	5.07 304	7.79 253	0.71 77	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.01 234	0.04 101	5.38 427

HUI-Stereo	1.80 79	0.41 116	2.85 124	0.12 24	0.18 103	3.72 231	0.65 188	5.23 109	2.97 56	5.87 175	4.34 115	3.45 144	1.52 136	3.93 97	0.65 65	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 175	0.10 236

SST-Stereo	2.75 186	0.31 34	2.78 116	1.33 193	0.33 160	3.99 250	0.82 226	5.60 138	3.93 112	10.92 366	6.19 169	5.00 216	4.23 262	8.66 307	0.74 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.03 81

RAFT_R40	2.71 182	0.33 56	3.00 137	1.26 185	0.30 149	3.83 242	1.00 256	5.69 141	4.29 134	9.69 339	6.33 177	5.02 218	4.02 253	8.58 303	0.86 109	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.02 49

GrayStereo	3.74 269	0.20 3	1.94 34	1.55 224	0.60 214	3.12 181	8.22 407	5.76 144	3.32 83	10.40 355	16.66 356	5.81 244	8.60 369	6.57 186	1.37 162	0.01 176	0.00 1	0.01 299	0.63 404	0.02 36	0.04 122

RE-Stereo	2.25 136	0.33 56	3.03 143	2.04 301	0.10 51	3.47 201	0.43 131	6.50 180	3.18 73	6.84 230	5.20 139	2.65 113	1.34 122	8.18 283	1.58 180	0.01 176	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.02 36	0.01 16

Pruner-Stereo	2.49 166	0.40 106	2.46 79	1.80 259	0.25 132	3.51 210	0.77 216	6.03 155	4.92 165	8.91 319	6.09 161	4.45 195	1.11 98	6.99 208	2.11 220	0.02 249	0.00 1	0.02 328	0.00 1	0.01 8	0.04 122

TVStereo	2.25 136	0.33 56	3.03 143	2.04 301	0.10 51	3.47 201	0.43 131	6.50 180	3.18 73	6.84 230	5.20 139	2.65 113	1.34 122	8.18 283	1.58 180	0.01 176	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.02 36	0.01 16

DeepStereo_RVC	2.05 114	0.39 97	2.87 130	0.14 36	0.17 91	3.51 210	0.70 200	5.21 108	3.00 58	6.27 205	4.13 106	3.47 149	4.53 282	4.81 118	1.49 170	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 192	0.18 296

iGMRVC	1.96 105	0.40 106	2.88 131	0.12 24	0.19 113	3.74 233	0.73 207	5.23 109	2.97 56	5.87 175	4.37 118	3.48 150	1.52 136	6.73 195	0.74 82	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 175	0.08 203

RAFT-RH_RVC	3.96 290	0.46 151	2.93 134	1.55 224	0.42 180	3.14 183	0.14 59	3.70 29	5.98 206	11.25 371	32.23 423	5.29 225	1.68 145	8.13 276	2.14 223	0.08 334	0.00 1	0.00 1	0.03 268	0.01 8	0.00 1

RAFT-345	3.27 227	0.41 116	2.88 131	1.02 158	0.21 121	2.63 125	0.48 140	3.76 36	5.51 183	7.35 261	24.88 404	4.25 185	1.76 154	8.15 278	2.13 222	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.01 16

iRAFT	1.95 102	0.40 106	2.86 126	0.12 24	0.18 103	3.74 233	0.66 190	5.24 115	2.96 52	5.86 170	4.32 112	3.46 146	1.52 136	6.88 199	0.70 73	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 175	0.09 216

CRE-IMP	1.95 102	0.35 75	2.68 99	0.27 58	0.17 91	3.90 245	0.85 239	5.14 102	2.87 46	5.74 161	4.14 107	3.49 151	0.83 83	6.40 173	1.80 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 202	0.19 306

CroCo-Stereo	0.99 18	0.89 278	3.19 162	0.46 86	0.44 181	0.38 1	0.05 17	4.61 71	3.95 113	0.48 34	1.78 49	1.01 65	0.27 13	1.11 14	1.07 135	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.04 122
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
GMM-Stereo	3.32 238	0.27 23	2.52 84	0.82 127	0.48 195	2.27 84	4.91 372	5.06 99	3.08 64	7.06 244	16.72 357	6.21 253	3.70 235	7.60 240	1.16 147	0.04 300	0.00 1	0.00 1	0.04 285	0.10 202	4.45 420

RAFT-IKP	1.90 96	0.42 122	2.83 121	0.12 24	0.18 103	3.50 208	0.64 185	5.24 115	2.96 52	5.86 170	4.34 115	3.50 153	1.51 131	5.99 154	0.76 89	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 175	0.08 203

Prome-Stereo	3.65 263	0.29 27	1.92 31	0.91 138	0.49 198	2.07 71	4.75 370	4.41 61	3.23 76	9.32 331	20.63 385	4.06 175	7.19 346	7.70 246	1.17 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 127	4.72 424

LMCR-Stereo	3.63 262	1.29 338	4.20 238	2.54 352	0.17 91	8.08 339	1.52 289	11.46 312	4.73 159	8.45 304	10.66 285	1.91 97	5.03 302	7.69 245	3.58 285	0.92 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 349	0.02 49

CREStereo++_RVC	1.59 63	0.39 97	2.26 65	0.36 74	0.01 1	1.67 41	0.01 2	2.95 9	8.12 285	3.69 109	7.44 207	0.47 47	0.32 26	0.74 3	0.39 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 432	0.00 1	0.00 1
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
TestStereo	1.74 73	1.02 300	3.64 198	0.20 45	0.28 147	1.33 16	0.01 2	5.24 115	4.01 118	3.18 92	4.97 128	2.07 102	0.70 67	7.32 227	0.75 87	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1

TANstereo	1.20 36	0.49 164	2.04 43	0.34 72	0.10 51	1.80 55	0.01 2	3.40 21	4.10 127	4.37 123	4.82 122	0.41 40	0.70 67	0.94 9	0.46 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	1.44 55	0.85 269	2.04 43	2.45 348	0.05 13	2.34 88	0.01 2	3.46 23	7.51 263	2.88 85	4.98 129	0.26 19	0.25 9	1.15 17	0.46 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sAnonymous2	1.35 49	1.66 365	8.14 370	0.55 97	0.46 187	1.23 7	0.24 91	4.00 47	3.47 91	0.40 24	1.11 26	0.23 16	1.42 127	0.96 10	0.57 56	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.20 346	2.07 411	0.22 315

CroCo_RVC	1.35 49	1.66 365	8.14 370	0.55 97	0.46 187	1.23 7	0.24 91	4.00 47	3.47 91	0.40 24	1.11 26	0.23 16	1.42 127	0.96 10	0.57 56	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.20 346	2.07 411	0.22 315

DCANet	2.08 116	0.64 212	3.81 210	0.31 60	0.17 91	1.70 49	0.25 96	5.23 109	8.47 297	6.07 186	5.30 147	1.41 74	4.23 262	1.85 52	2.02 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 101	0.19 306

csc	2.28 140	0.61 204	3.81 210	0.22 49	0.07 28	1.69 45	0.11 37	5.37 128	11.84 355	5.80 164	5.17 134	1.44 76	5.41 311	2.00 59	1.92 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.18 296

cscssc	2.28 140	0.61 204	3.81 210	0.22 49	0.07 28	1.69 45	0.11 37	5.37 128	11.84 355	5.80 164	5.17 134	1.44 76	5.41 311	2.00 59	1.92 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.18 296

111	2.78 188	0.92 286	3.81 210	0.22 49	0.07 28	2.83 156	0.70 200	6.03 155	14.00 370	3.22 95	8.93 238	5.48 232	3.30 213	3.66 88	2.03 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 202	0.29 340

GMStereo	1.83 85	0.99 296	4.55 260	0.57 102	0.05 13	2.53 105	0.01 2	4.95 90	11.14 345	3.52 104	2.24 62	0.53 52	0.49 51	3.76 90	0.80 101	0.20 363	0.00 1	0.00 1	0.12 317	0.12 233	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Syn2CoEx	6.32 352	2.72 393	9.33 377	2.45 348	1.67 300	8.59 344	3.32 340	18.08 405	12.27 360	8.53 305	21.08 386	10.30 332	9.80 383	9.30 337	7.86 350	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 378	0.43 359

MMNet	4.16 303	0.77 249	5.47 308	1.40 204	1.67 300	10.78 372	0.63 181	8.64 239	8.47 297	8.80 315	8.33 228	7.51 283	6.61 335	7.53 238	6.54 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.05 155

delet	4.27 313	0.72 236	4.50 255	1.07 168	3.75 385	10.79 373	4.04 354	9.95 270	7.89 278	8.09 287	8.89 237	8.46 303	3.81 246	7.56 239	5.80 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 219	0.02 49

UNet	3.97 293	0.61 204	6.50 342	1.68 242	3.22 360	9.82 359	0.31 110	9.50 258	5.32 177	7.20 253	6.35 179	10.59 334	5.91 324	6.93 203	5.49 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 16

FCDSN-DC	10.24 407	0.56 190	3.49 187	1.96 286	1.29 279	16.90 408	4.59 367	17.16 399	19.10 396	24.64 425	32.46 427	33.82 434	22.14 431	15.93 409	10.45 385	0.04 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.21 313
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CREStereo	0.98 15	0.42 122	1.86 26	0.07 11	0.22 124	1.65 40	0.02 9	4.07 49	6.33 227	0.72 44	1.54 39	0.43 43	0.64 65	1.22 22	0.44 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1
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
ac_64	3.70 267	0.47 153	3.50 188	2.87 366	3.50 372	5.91 301	0.72 206	10.17 279	4.34 136	8.16 289	5.80 155	10.82 340	5.64 320	7.08 215	4.73 307	0.03 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 175	0.14 273

ACVNet	2.58 174	0.53 181	2.69 101	0.84 130	0.59 212	2.61 120	0.55 160	8.35 221	5.70 191	4.45 125	9.26 255	5.77 241	3.50 224	2.24 65	4.41 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 272	0.01 16

acv_ft	3.69 266	0.53 181	4.58 264	2.31 337	4.71 410	7.44 331	0.86 240	8.54 232	5.70 191	9.29 330	9.26 255	5.77 241	4.15 257	2.24 65	8.13 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 331	0.01 16

cf-r	3.42 249	0.81 261	3.97 219	2.41 346	2.78 350	2.85 158	0.64 185	8.44 224	6.32 226	6.25 202	11.57 305	8.97 312	3.54 227	5.93 152	3.83 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 192	0.07 189

hitnet-ft	3.66 264	0.65 216	2.79 119	0.89 136	0.72 233	4.25 258	0.55 160	9.11 248	7.52 264	7.14 248	10.19 270	12.49 356	4.70 289	7.44 233	4.41 301	0.03 283	0.00 1	0.06 367	0.00 1	0.20 290	0.04 122

GANet-RSSM	3.27 227	0.60 201	3.38 175	2.94 372	2.00 323	2.61 120	0.48 140	10.93 299	6.11 215	5.47 156	10.20 271	6.57 265	5.44 317	6.25 164	2.23 229	0.00 1	0.00 1	0.08 376	0.00 1	0.17 272	0.03 81

PSMNet-RSSM	3.33 240	0.77 249	3.22 164	2.12 312	1.90 320	2.33 87	0.71 202	11.17 301	5.83 196	5.90 178	11.43 302	7.04 275	4.83 298	5.96 153	3.17 263	0.00 1	0.00 1	0.02 328	0.00 1	0.08 175	0.02 49

GwcNet-RSSM	3.77 273	1.05 304	5.06 285	2.21 322	1.87 317	2.36 89	1.52 289	8.98 244	7.96 281	5.91 179	14.59 341	7.94 294	3.50 224	6.43 174	5.70 320	0.00 1	0.00 1	0.04 356	0.00 1	0.20 290	0.08 203

CFNet-ft	3.31 232	0.94 291	2.69 101	1.50 214	2.38 340	2.81 151	0.68 193	8.35 221	7.43 260	4.45 125	9.94 266	10.20 329	4.60 283	6.50 182	3.41 272	0.00 1	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.22 305	0.03 81

PMTNet	1.41 53	0.37 89	2.06 45	0.26 54	0.15 81	2.94 166	0.34 116	3.39 20	5.33 178	1.00 50	1.27 32	0.28 24	0.93 88	4.04 101	0.74 82	5.00 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.01 16

AF-Net	7.78 380	1.44 346	6.68 345	3.37 385	4.50 406	8.61 345	2.69 324	17.07 398	20.17 405	9.52 334	24.02 398	20.31 408	14.59 409	11.58 375	9.84 381	0.61 396	0.00 1	0.12 383	0.00 1	0.38 351	0.12 260

Nwc_Net	6.97 369	1.25 330	6.63 344	3.82 401	3.37 365	10.83 374	1.67 298	19.56 425	11.35 349	8.36 296	23.62 397	17.19 389	11.44 394	11.21 370	8.08 356	0.80 401	0.00 1	0.00 1	0.02 255	0.13 245	0.09 216

RASNet	4.52 324	0.61 204	4.42 249	3.42 387	4.68 409	4.58 271	0.99 255	9.54 261	8.01 282	5.28 153	11.42 301	10.34 333	8.88 372	9.28 336	8.68 364	0.15 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.04 122

GANetREF_RVC	6.56 357	2.89 395	7.58 366	3.41 386	0.40 174	12.96 392	9.58 416	15.09 384	17.25 391	10.33 352	10.62 282	12.27 355	8.16 364	12.21 382	4.53 303	0.41 387	0.00 1	0.00 1	0.02 255	3.12 417	0.39 353
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GANet	6.22 350	1.07 307	4.07 233	2.27 327	0.89 246	9.19 352	9.52 415	12.02 330	8.13 286	10.72 362	29.09 415	13.86 363	7.52 354	11.00 368	4.39 300	0.36 381	0.00 1	0.02 328	0.02 255	0.12 233	0.08 203

TDLM	4.11 297	1.11 315	3.54 189	1.62 237	1.04 263	3.91 246	7.41 405	10.60 287	10.67 341	6.38 214	12.59 321	5.95 247	4.77 292	8.79 317	3.04 259	0.58 395	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.19 286	0.12 260

CFNet	3.72 268	1.10 313	5.03 283	2.49 350	1.59 291	4.90 279	0.22 86	11.38 310	9.88 323	4.80 139	11.25 298	6.44 259	3.68 232	8.33 289	3.00 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 305	0.07 189

CFNet_RVC	3.31 232	0.94 291	2.69 101	1.50 214	2.38 340	2.81 151	0.68 193	8.35 221	7.43 260	4.45 125	9.94 266	10.20 329	4.60 283	6.49 181	3.41 272	0.00 1	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.22 305	0.03 81

CVANet_RVC	4.16 303	1.16 322	3.60 192	1.94 282	1.46 288	3.92 247	4.68 368	10.89 298	8.34 292	7.58 268	10.84 288	10.27 331	6.62 336	8.56 301	2.69 249	0.39 384	0.00 1	0.00 1	0.01 234	0.21 301	0.09 216

UCFNet_RVC	3.09 215	0.77 249	2.27 66	2.35 340	1.79 312	3.50 208	1.06 261	12.12 336	6.91 244	4.71 137	7.67 216	7.58 284	4.40 275	4.95 125	1.67 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 219	0.01 16

HITNet	2.79 189	0.77 249	4.02 226	2.03 299	0.11 59	5.58 292	0.59 172	9.24 251	5.15 174	6.42 215	7.26 205	3.66 160	2.92 202	4.07 102	3.87 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 148	0.02 49
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
AdaStereo	3.09 215	0.58 197	3.04 146	2.84 365	0.48 195	4.08 253	1.29 279	12.16 338	7.77 276	6.03 182	9.62 261	5.79 243	1.53 140	4.56 114	1.93 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.02 49
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	4.51 321	0.82 264	6.86 350	3.28 384	3.38 366	8.16 340	3.13 334	10.51 285	15.15 379	4.90 141	6.89 189	7.87 289	4.78 294	9.88 349	3.91 295	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.06 296	0.02 36	0.58 375

iResNetv2_ROB	4.28 314	1.43 344	7.17 355	2.91 367	1.26 275	4.36 264	1.62 294	13.64 368	10.25 331	9.83 341	11.41 300	7.68 286	4.00 250	7.75 251	1.85 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 350	0.09 216

MLCV	3.44 252	0.88 275	5.60 315	1.39 203	0.25 132	4.36 264	0.33 114	7.25 203	7.28 257	9.17 327	12.24 318	5.09 220	2.47 177	9.15 330	3.23 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 202	0.02 49

HSM	4.00 295	0.79 255	3.16 160	1.59 232	2.17 331	6.77 317	1.11 266	12.28 341	6.35 229	6.75 225	8.11 226	13.90 364	5.37 310	8.85 319	2.71 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.02 49

StereoDRNet-Refined	4.46 318	0.62 209	3.80 209	1.92 277	0.40 174	9.35 353	0.15 64	10.02 274	8.83 305	12.69 382	11.62 306	9.34 315	3.87 247	8.06 271	8.02 353	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.05 289	0.20 290	0.26 333
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	6.28 351	0.57 192	5.78 318	3.43 388	1.17 271	11.22 375	3.39 344	12.14 337	16.16 384	6.52 220	11.22 297	16.96 387	6.32 330	19.51 424	10.74 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 346	0.11 248

NCCL2	5.88 342	1.59 358	5.44 306	1.87 268	0.92 249	9.55 356	11.55 427	12.11 334	9.94 324	9.67 338	8.85 236	22.28 414	7.41 349	8.78 316	7.17 340	0.01 176	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.13 245	0.23 321

DLCB_ROB	4.51 321	0.91 283	3.78 207	2.19 319	1.07 265	6.28 306	3.09 333	9.78 265	7.72 271	10.65 361	12.97 324	13.91 365	3.71 236	8.72 315	5.30 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.10 236

iResNet_ROB	4.23 308	1.02 300	4.90 276	2.18 318	0.93 252	2.92 164	0.37 120	15.10 386	16.91 389	7.89 282	10.51 280	7.03 273	3.07 207	8.16 279	3.46 278	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 202	0.02 49

DN-CSS_ROB	2.69 179	1.40 343	5.34 302	2.31 337	0.75 234	3.14 183	0.06 20	6.11 159	3.87 107	5.34 155	12.18 316	2.34 107	1.22 116	7.84 255	1.48 169	0.03 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 346	0.03 81

PWC_ROB	8.24 386	3.13 399	12.74 399	2.43 347	4.43 402	7.51 332	1.22 273	16.63 396	19.24 398	16.08 402	28.29 412	13.99 366	10.16 386	13.63 394	14.06 408	0.42 390	0.00 1	0.05 363	0.00 1	0.59 373	0.27 337

WCG-NET	1.31 46	0.53 181	1.77 21	0.43 84	0.33 160	2.05 70	0.43 131	4.68 80	4.48 145	3.21 94	0.90 19	2.34 107	1.15 104	3.50 85	0.24 7	0.00 1	0.01 144	0.00 1	0.00 1	0.12 233	0.01 16

FC-DCNN v2	10.88 411	0.52 177	4.17 237	1.92 277	1.63 295	17.79 413	5.35 380	18.87 413	19.88 402	28.77 430	34.99 433	34.62 437	21.72 429	16.03 411	11.16 393	0.03 283	0.01 144	0.02 328	0.00 1	0.06 148	0.08 203

IGEV-Stereo++	0.74 2	0.23 12	1.31 6	0.06 8	1.62 294	1.95 62	0.01 2	3.29 16	1.81 9	0.38 15	1.68 45	0.10 1	1.16 110	0.91 7	0.19 5	0.01 176	0.01 144	0.00 1	0.00 1	0.04 101	0.01 16

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 310	25.07 442	26.53 437	0.44 85	0.07 28	1.50 30	0.54 156	2.09 3	1.57 7	0.51 37	0.62 15	0.21 15	0.20 4	1.44 29	0.53 53	12.03 446	0.01 144	0.00 1	0.08 301	1.75 407	9.69 442

AIO-Stereo	0.94 14	0.22 10	1.20 4	0.06 8	0.08 41	2.36 89	0.62 180	5.50 136	2.61 31	0.30 8	3.32 84	0.41 40	0.25 9	1.12 15	0.17 4	0.00 1	0.01 144	0.00 1	0.35 388	0.06 148	0.12 260

test_sample4	2.87 199	0.40 106	4.54 257	1.80 259	0.54 208	3.95 248	0.15 64	11.48 313	6.49 234	6.33 212	6.81 187	3.68 162	2.65 185	6.11 158	2.36 236	0.02 249	0.01 144	0.00 1	0.00 1	0.04 101	0.05 155

test_sample3	2.87 199	0.37 89	4.45 252	1.95 283	0.59 212	4.69 274	0.16 69	11.50 314	6.45 231	5.82 167	6.44 180	3.76 166	2.64 184	6.01 155	2.41 240	0.01 176	0.01 144	0.00 1	0.00 1	0.04 101	0.05 155

test_sample2	2.32 146	0.25 15	3.38 175	2.08 306	0.41 177	2.58 114	0.15 64	9.50 258	4.97 167	3.66 107	4.86 125	4.29 191	3.26 211	5.83 149	1.09 138	0.00 1	0.01 144	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.03 81

test_sample1	2.31 144	0.26 19	3.29 168	2.08 306	0.46 187	2.62 123	0.05 17	9.88 268	4.23 132	3.90 114	3.92 102	3.49 151	4.44 277	5.67 144	1.88 205	0.00 1	0.01 144	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.03 81

CAS++	1.18 35	0.55 186	1.99 39	0.17 39	0.27 141	1.85 57	0.63 181	8.48 229	3.07 63	1.71 66	2.32 65	0.18 4	0.20 4	1.91 57	0.30 10	0.00 1	0.01 144	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 16
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.99 18	0.37 89	1.89 28	0.08 15	0.19 113	1.68 44	0.02 9	4.12 52	6.41 230	0.70 43	1.57 40	0.46 46	0.67 66	1.15 17	0.41 25	0.00 1	0.01 144	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.01 16

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 42	0.42 122	2.36 72	0.59 105	1.26 275	2.43 97	0.01 2	3.29 16	7.76 275	1.71 66	2.78 73	0.27 21	0.32 26	1.16 19	0.58 60	0.04 300	0.01 144	0.00 1	0.00 1	0.04 101	0.10 236

4D-IteraStereo	1.72 70	0.86 270	3.01 139	0.09 17	2.86 353	3.57 218	1.06 261	3.92 43	5.31 176	5.28 153	1.02 20	3.92 169	0.38 34	1.83 51	1.04 134	0.00 1	0.01 144	0.00 1	0.00 1	0.07 164	0.09 216

CAS	2.24 131	0.25 15	1.86 26	11.21 431	3.86 389	1.67 41	0.02 9	3.87 42	2.67 34	0.41 26	1.63 42	0.24 18	0.27 13	1.50 33	0.74 82	9.43 439	0.01 144	0.00 1	0.00 1	0.01 8	5.21 425

anonymousdsp2	1.78 76	0.39 97	3.40 179	1.10 170	0.04 10	3.63 219	0.50 150	7.80 212	2.77 42	2.91 87	2.88 74	3.17 136	1.01 91	5.15 133	0.43 28	0.00 1	0.01 144	0.02 328	0.15 323	0.05 127	0.12 260

Selective-IGEV	1.23 40	0.18 2	1.13 2	0.07 11	0.17 91	2.38 93	0.54 156	6.10 158	2.51 25	0.41 26	3.20 82	0.26 19	0.29 17	6.94 206	0.16 2	0.00 1	0.01

Low-res two-view benchmark