Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo+	0.23 4	0.14 2	0.26 9	0.32 11	0.19 15	0.12 1	0.17 1	0.29 1	0.29 9	0.21 1	0.15 1	0.22 3	0.22 20	0.40 29	0.22 2	0.14 52	0.10 15	0.12 3	0.09 8	0.15 115	0.86 457

IGEV-Stereo++	0.21 1	0.15 7	0.27 12	0.37 72	0.19 15	0.22 6	0.18 2	0.42 15	0.35 36	0.22 2	0.28 16	0.24 4	0.18 2	0.27 2	0.22 2	0.12 5	0.09 4	0.12 3	0.10 19	0.12 12	0.10 4

IGEV-RUCA	0.25 10	0.16 18	0.34 44	0.39 128	0.27 219	0.33 93	0.20 3	0.38 6	0.36 42	0.26 10	0.31 23	0.25 8	0.21 15	0.48 78	0.24 16	0.20 264	0.11 79	0.13 17	0.10 19	0.17 180	0.15 150

xy-stereo	0.24 6	0.18 53	0.30 20	0.37 72	0.24 124	0.26 22	0.20 3	0.46 29	0.36 42	0.24 5	0.39 42	0.35 44	0.20 11	0.31 5	0.21 1	0.15 105	0.10 15	0.13 17	0.10 19	0.12 12	0.11 17

U	0.45 209	0.16 18	0.32 28	0.40 161	0.71 443	3.55 476	0.20 3	0.41 12	0.38 58	0.26 10	0.23 5	0.24 4	0.22 20	0.26 1	0.22 2	0.15 105	0.09 4	0.88 453	0.13 81	0.13 36	0.11 17

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 320	3.08 488	2.43 464	0.31 7	0.18 10	0.29 55	0.20 3	0.37 4	0.32 19	0.28 17	0.24 9	0.18 1	0.18 2	0.31 5	0.22 2	1.09 465	0.08 1	0.17 124	0.16 164	0.14 71	0.97 466

DLNR_Zeroshot_test	20.09 495	36.28 502	38.04 499	169.85 507	61.80 503	0.23 8	0.20 3	13.88 494	0.37 54	0.44 78	0.66 128	0.43 91	0.21 15	0.62 191	0.28 82	5.46 492	0.10 15	0.15 66	0.11 31	72.60 506	0.11 17

EGLCR-Stereo	0.25 10	0.16 18	0.33 32	0.34 19	0.20 30	0.35 110	0.20 3	0.52 56	0.36 42	0.28 17	0.27 12	0.41 76	0.18 2	0.45 54	0.26 50	0.14 52	0.10 15	0.16 90	0.14 109	0.13 36	0.11 17

XX-Stereo	0.37 123	0.17 33	0.45 171	0.55 393	0.36 346	0.38 134	0.20 3	0.60 90	0.30 12	0.46 85	1.30 379	0.73 254	0.26 47	0.56 125	0.26 50	0.16 149	0.11 79	0.17 124	0.16 164	0.14 71	0.10 4

MonoStereo	0.23 4	0.15 7	0.27 12	0.31 7	0.17 5	0.29 55	0.21 10	0.48 34	0.40 67	0.24 5	0.39 42	0.24 4	0.18 2	0.44 52	0.24 16	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 8	0.12 12	0.09 1

DEFOM-Stereo	0.22 2	0.15 7	0.26 9	0.33 15	0.20 30	0.61 258	0.21 10	0.30 2	0.31 15	0.23 3	0.19 2	0.18 1	0.18 2	0.41 34	0.22 2	0.12 5	0.10 15	0.12 3	0.09 8	0.11 1	0.11 17

UGAM-zero	0.46 216	0.19 77	0.62 303	0.37 72	0.23 96	0.34 102	0.21 10	1.15 352	0.39 66	0.66 171	0.61 113	1.70 433	0.91 387	0.75 283	0.25 26	0.14 52	0.11 79	0.15 66	0.12 51	0.13 36	0.13 86

Pointernet	0.27 23	0.14 2	0.33 32	0.35 40	0.23 96	0.35 110	0.21 10	0.72 182	0.38 58	0.39 58	0.36 37	0.34 36	0.25 36	0.36 15	0.25 26	0.15 105	0.10 15	0.12 3	0.08 1	0.11 1	0.10 4

IIG-Stereo	0.43 192	0.21 138	0.44 159	0.50 351	0.25 153	0.44 172	0.21 10	0.71 178	0.76 210	0.83 282	0.95 262	0.83 290	0.43 171	0.90 344	0.35 163	0.15 105	0.12 135	0.19 203	0.14 109	0.15 115	0.11 17

ROB_FTStereo	0.35 89	0.23 190	0.47 200	0.41 190	0.22 59	0.25 20	0.21 10	0.59 80	0.36 42	0.63 140	0.73 144	0.58 155	0.38 140	0.57 136	0.35 163	0.18 212	0.12 135	0.20 231	0.16 164	0.20 250	0.15 150

SST-Stereo	0.40 164	0.19 77	0.45 171	0.42 228	0.25 153	0.25 20	0.21 10	0.66 129	0.47 99	1.08 393	0.79 183	0.72 243	0.43 171	0.77 294	0.35 163	0.16 149	0.11 79	0.20 231	0.16 164	0.19 234	0.15 150

CRE-IMP	0.36 107	0.23 190	0.49 231	0.42 228	0.24 124	0.41 157	0.21 10	0.57 72	0.41 72	0.65 159	0.72 140	0.53 132	0.37 137	0.61 183	0.38 202	0.17 183	0.11 79	0.19 203	0.15 133	0.21 271	0.18 227

IGEV++	0.24 6	0.17 33	0.31 23	0.38 100	0.22 59	0.24 11	0.22 18	0.50 47	0.23 1	0.28 17	0.35 36	0.30 15	0.22 20	0.31 5	0.28 82	0.14 52	0.10 15	0.13 17	0.10 19	0.13 36	0.13 86

MSKI-zero shot	0.32 61	0.17 33	0.34 44	0.39 128	0.21 43	0.32 89	0.22 18	0.61 96	0.43 80	0.52 102	0.64 119	0.61 181	0.20 11	0.74 279	0.25 26	0.14 52	0.10 15	0.14 30	0.10 19	0.12 12	0.12 57

Any-RAFT	0.35 89	0.16 18	0.30 20	0.34 19	0.21 43	0.52 202	0.22 18	0.88 248	0.73 192	0.53 105	0.73 144	0.64 196	0.28 67	0.46 63	0.24 16	0.15 105	0.10 15	0.13 17	0.10 19	0.13 36	0.12 57

test-3	0.34 75	0.16 18	0.43 147	0.39 128	0.21 43	0.43 166	0.22 18	0.63 108	0.78 224	0.71 201	0.45 53	0.64 196	0.27 54	0.43 43	0.31 109	0.12 5	0.09 4	0.17 124	0.13 81	0.12 12	0.10 4

Patchmatch Stereo++	0.35 89	0.23 190	0.47 200	0.41 190	0.22 59	0.24 11	0.22 18	0.59 80	0.36 42	0.63 140	0.73 144	0.58 155	0.38 140	0.58 155	0.36 179	0.18 212	0.12 135	0.20 231	0.16 164	0.20 250	0.15 150
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
HUI-Stereo	0.35 89	0.23 190	0.47 200	0.41 190	0.22 59	0.24 11	0.22 18	0.60 90	0.36 42	0.63 140	0.73 144	0.58 155	0.38 140	0.50 86	0.35 163	0.18 212	0.12 135	0.20 231	0.16 164	0.20 250	0.15 150

DeepStereo_RVC	0.36 107	0.21 138	0.47 200	0.40 161	0.24 124	0.26 22	0.22 18	0.60 90	0.38 58	0.69 188	0.67 132	0.57 147	0.51 217	0.56 125	0.39 208	0.16 149	0.12 135	0.18 163	0.15 133	0.19 234	0.18 227

iRAFT	0.35 89	0.23 190	0.47 200	0.41 190	0.22 59	0.24 11	0.22 18	0.59 80	0.36 42	0.63 140	0.73 144	0.58 155	0.38 140	0.58 155	0.36 179	0.18 212	0.12 135	0.20 231	0.16 164	0.20 250	0.15 150

CREStereo++_RVC	0.32 61	0.15 7	0.23 2	0.31 7	0.24 124	0.27 33	0.22 18	0.46 29	0.88 281	0.46 85	0.80 186	0.30 15	0.26 47	0.36 15	0.33 131	0.13 24	0.09 4	0.13 17	0.51 448	0.13 36	0.09 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
Gwc-CoAtRS	0.34 75	0.17 33	0.44 159	0.39 128	0.23 96	0.34 102	0.22 18	0.70 171	0.75 202	0.60 124	0.59 108	0.58 155	0.29 80	0.45 54	0.26 50	0.14 52	0.11 79	0.14 30	0.12 51	0.12 12	0.12 57

PMTNet	0.32 61	0.16 18	0.24 5	0.29 3	0.18 10	0.45 179	0.22 18	0.56 69	0.63 146	0.46 85	0.54 92	0.39 61	0.34 117	0.48 78	0.24 16	0.75 453	0.10 15	0.12 3	0.08 1	0.12 12	0.11 17

WCG-NET	0.29 38	0.15 7	0.36 59	0.36 54	0.23 96	0.43 166	0.23 29	0.48 34	0.46 95	0.40 63	0.47 64	0.46 105	0.28 67	0.55 115	0.25 26	0.15 105	0.11 79	0.13 17	0.12 51	0.13 36	0.12 57

GCST	0.83 393	1.22 459	0.74 364	1.58 463	1.01 456	1.06 393	0.23 29	0.78 213	0.78 224	0.97 354	0.65 122	0.78 275	0.35 120	0.92 354	0.34 146	0.96 459	0.65 459	1.20 459	0.81 462	0.91 450	0.70 449

CAS++	0.32 61	0.24 226	0.36 59	0.37 72	0.26 191	0.28 46	0.23 29	0.87 243	0.50 105	0.47 88	0.45 53	0.26 10	0.21 15	0.49 82	0.24 16	0.23 317	0.19 330	0.22 285	0.17 212	0.21 271	0.16 193
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.27 23	0.14 2	0.23 2	0.28 2	0.15 1	0.37 121	0.23 29	0.52 56	0.72 185	0.42 72	0.51 80	0.34 36	0.26 47	0.39 25	0.25 26	0.15 105	0.11 79	0.12 3	0.08 1	0.11 1	0.10 4

H2IRNET	0.37 123	0.20 105	0.33 32	0.38 100	0.25 153	0.27 33	0.23 29	0.59 80	0.72 185	0.39 58	0.90 243	0.74 260	0.55 238	0.52 98	0.43 227	0.15 105	0.13 194	0.18 163	0.20 289	0.16 148	0.13 86

MIF-Stereo (partial)	0.31 55	0.18 53	0.37 72	0.41 190	0.31 303	0.28 46	0.23 29	0.47 32	0.42 78	0.31 27	0.63 116	0.36 52	0.35 120	0.57 136	0.31 109	0.17 183	0.13 194	0.19 203	0.17 212	0.18 200	0.14 127

GCAP-Stereo	0.28 30	0.19 77	0.40 109	0.38 100	0.19 15	0.38 134	0.23 29	0.57 72	0.41 72	0.45 80	0.49 70	0.39 61	0.27 54	0.33 10	0.23 12	0.14 52	0.12 135	0.14 30	0.11 31	0.12 12	0.11 17

RAFT-Test	0.34 75	0.18 53	0.37 72	0.38 100	0.23 96	0.50 194	0.23 29	0.69 157	0.40 67	0.60 124	0.85 218	0.61 181	0.28 67	0.46 63	0.27 67	0.14 52	0.11 79	0.14 30	0.11 31	0.13 36	0.12 57

test_1	0.34 75	0.16 18	0.43 147	0.39 128	0.21 43	0.43 166	0.23 29	0.63 108	0.78 224	0.68 179	0.45 53	0.64 196	0.27 54	0.43 43	0.31 109	0.12 5	0.09 4	0.17 124	0.13 81	0.12 12	0.10 4

PFNet+	0.40 164	0.19 77	0.49 231	0.39 128	0.25 153	0.28 46	0.23 29	0.64 119	0.70 174	0.85 290	0.79 183	0.64 196	0.35 120	0.72 267	0.34 146	0.19 241	0.14 222	0.23 304	0.20 289	0.16 148	0.20 281

TANstereo	0.30 51	0.15 7	0.31 23	0.30 5	0.17 5	0.55 217	0.23 29	0.44 24	0.55 121	0.59 120	0.68 134	0.37 55	0.26 47	0.35 14	0.27 67	0.15 105	0.16 281	0.12 3	0.10 19	0.13 36	0.14 127

CFNet-RSSM	0.34 75	0.17 33	0.45 171	0.39 128	0.22 59	0.35 110	0.23 29	0.73 190	0.84 256	0.65 159	0.54 92	0.57 147	0.28 67	0.46 63	0.26 50	0.13 24	0.10 15	0.14 30	0.12 51	0.13 36	0.11 17

MIM_Stereo	0.38 138	0.17 33	0.53 269	0.37 72	0.24 124	0.27 33	0.24 41	0.70 171	0.54 117	0.72 213	1.00 287	0.63 189	0.29 80	0.64 214	0.38 202	0.13 24	0.14 222	0.17 124	0.16 164	0.14 71	0.11 17

CASnet	0.30 51	0.20 105	0.33 32	0.41 190	0.16 3	0.26 22	0.24 41	0.52 56	0.53 113	0.52 102	0.54 92	0.39 61	0.24 31	0.40 29	0.26 50	0.14 52	0.10 15	0.22 285	0.18 237	0.18 200	0.11 17
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 89	0.24 226	0.48 220	0.41 190	0.26 191	0.35 110	0.24 41	0.67 139	0.44 84	0.54 109	0.51 80	0.66 214	0.25 36	0.66 229	0.30 102	0.14 52	0.12 135	0.23 304	0.20 289	0.18 200	0.13 86

iRaft-Stereo_20w	0.39 153	0.19 77	0.57 288	0.37 72	0.27 219	0.31 78	0.24 41	1.44 431	0.29 9	0.69 188	0.53 90	0.60 176	0.42 165	0.83 317	0.27 67	0.14 52	0.11 79	0.14 30	0.13 81	0.15 115	0.13 86

Pruner-Stereo	0.38 138	0.20 105	0.45 171	0.40 161	0.25 153	0.22 6	0.24 41	0.67 139	0.55 121	0.89 315	0.76 159	0.68 222	0.29 80	0.62 191	0.35 163	0.18 212	0.12 135	0.20 231	0.17 212	0.17 180	0.18 227

RAFT-RH_RVC	0.56 320	0.17 33	0.41 117	0.37 72	0.23 96	0.57 235	0.24 41	0.60 90	0.70 174	1.19 407	3.94 474	0.56 142	0.38 140	0.65 221	0.36 179	0.13 24	0.11 79	0.20 231	0.14 109	0.12 12	0.13 86

XX-TBD	0.32 61	0.53 413	0.26 9	0.51 366	0.20 30	0.37 121	0.24 41	0.40 10	0.73 192	0.54 109	0.69 135	0.31 21	0.25 36	0.32 8	0.27 67	0.16 149	0.10 15	0.12 3	0.09 8	0.13 36	0.11 17

castereo	0.30 51	0.16 18	0.38 83	0.35 40	0.21 43	0.61 258	0.25 48	0.55 66	0.68 168	0.29 22	0.36 37	0.36 52	0.39 151	0.39 25	0.26 50	0.13 24	0.09 4	0.13 17	0.09 8	0.12 12	0.11 17

dual_stereo	0.22 2	0.17 33	0.22 1	0.36 54	0.16 3	0.15 2	0.25 48	0.32 3	0.25 4	0.24 5	0.22 3	0.25 8	0.19 7	0.51 92	0.28 82	0.12 5	0.11 79	0.15 66	0.13 81	0.14 71	0.11 17

model_zeroshot	0.33 71	0.18 53	0.48 220	0.39 128	0.28 242	0.45 179	0.25 48	0.63 108	0.45 91	0.61 130	0.50 73	0.51 125	0.25 36	0.45 54	0.26 50	0.16 149	0.13 194	0.15 66	0.14 109	0.13 36	0.13 86

IGEV_Zeroshot_test	0.34 75	0.18 53	0.67 332	0.39 128	0.28 242	0.30 64	0.25 48	0.74 192	0.31 15	0.62 132	0.57 103	0.54 136	0.25 36	0.53 106	0.27 67	0.14 52	0.10 15	0.15 66	0.14 109	0.14 71	0.12 57

testlalala_base	0.46 216	0.25 248	0.41 117	0.46 308	0.33 329	0.58 237	0.25 48	0.57 72	0.34 24	0.51 97	0.56 100	0.46 105	0.30 91	0.43 43	0.31 109	1.47 473	0.11 79	0.14 30	0.09 8	1.59 462	0.13 86

Selective-IGEV	0.24 6	0.18 53	0.35 52	0.35 40	0.19 15	0.27 33	0.25 48	0.55 66	0.23 1	0.27 15	0.25 10	0.34 36	0.19 7	0.58 155	0.22 2	0.12 5	0.10 15	0.14 30	0.11 31	0.12 12	0.10 4

OMP-Stereo	0.42 182	0.22 170	0.46 188	0.52 377	0.24 124	0.36 118	0.25 48	0.71 178	0.78 224	0.77 240	0.64 119	0.89 316	0.39 151	0.91 351	0.35 163	0.15 105	0.12 135	0.20 231	0.15 133	0.15 115	0.12 57

raftrobust	0.34 75	0.19 77	0.36 59	0.41 190	0.27 219	0.30 64	0.25 48	0.71 178	0.63 146	0.58 118	0.55 97	0.45 98	0.46 189	0.51 92	0.29 96	0.16 149	0.12 135	0.14 30	0.12 51	0.12 12	0.13 86

RALAANet	0.38 138	0.23 190	0.48 220	0.42 228	0.29 268	0.35 110	0.25 48	0.86 236	0.64 153	0.67 173	0.65 122	0.60 176	0.29 80	0.60 176	0.34 146	0.15 105	0.12 135	0.17 124	0.15 133	0.21 271	0.13 86

CREStereo	0.28 30	0.15 7	0.24 5	0.27 1	0.17 5	0.37 121	0.25 48	0.51 48	0.72 185	0.42 72	0.51 80	0.32 23	0.26 47	0.38 23	0.25 26	0.16 149	0.11 79	0.12 3	0.08 1	0.12 12	0.11 17
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
tg	0.33 71	0.18 53	0.37 72	0.39 128	0.22 59	0.38 134	0.26 58	0.70 171	0.56 127	0.47 88	0.65 122	0.42 83	0.24 31	0.55 115	0.33 131	0.14 52	0.10 15	0.18 163	0.17 212	0.14 71	0.11 17

DCVSM-stereo	0.49 259	0.27 284	0.53 269	0.39 128	0.29 268	0.51 198	0.26 58	0.75 198	0.75 202	1.11 399	0.75 155	1.05 357	0.72 340	0.60 176	0.47 268	0.20 264	0.19 330	0.24 319	0.20 289	0.25 330	0.30 368

RAStereo	0.24 6	0.17 33	0.29 17	0.40 161	0.21 43	0.23 8	0.26 58	0.42 15	0.45 91	0.23 3	0.34 32	0.30 15	0.19 7	0.34 11	0.25 26	0.15 105	0.12 135	0.16 90	0.13 81	0.14 71	0.11 17

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 182	0.20 105	0.74 364	0.38 100	0.43 387	0.39 140	0.26 58	0.94 267	0.49 101	0.53 105	0.77 163	0.93 326	0.45 185	0.63 202	0.24 16	0.16 149	0.10 15	0.17 124	0.18 237	0.20 250	0.20 281

testlalala2	0.36 107	0.18 53	0.45 171	0.89 446	0.53 419	0.44 172	0.26 58	0.61 96	0.49 101	0.68 179	0.56 100	0.44 96	0.24 31	0.34 11	0.31 109	0.15 105	0.12 135	0.14 30	0.10 19	0.13 36	0.13 86

MoCha-V2	0.25 10	0.15 7	0.29 17	0.40 161	0.18 10	0.27 33	0.26 58	0.49 39	0.27 5	0.36 41	0.27 12	0.33 32	0.35 120	0.49 82	0.22 2	0.12 5	0.10 15	0.12 3	0.10 19	0.13 36	0.11 17

MC-Stereo	0.28 30	0.17 33	0.32 28	0.38 100	0.20 30	0.26 22	0.26 58	0.49 39	0.37 54	0.37 45	0.61 113	0.41 76	0.31 96	0.55 115	0.25 26	0.13 24	0.09 4	0.14 30	0.12 51	0.12 12	0.11 17

GLC_STEREO	0.29 38	0.19 77	0.27 12	0.44 265	0.19 15	0.31 78	0.26 58	0.47 32	0.43 80	0.37 45	0.47 64	0.41 76	0.23 25	0.50 86	0.34 146	0.14 52	0.18 316	0.19 203	0.16 164	0.16 148	0.13 86

NRIStereo	0.36 107	0.20 105	0.45 171	0.41 190	0.23 96	0.34 102	0.26 58	0.65 120	0.55 121	0.64 150	0.63 116	0.56 142	0.37 137	0.65 221	0.37 194	0.15 105	0.11 79	0.18 163	0.15 133	0.17 180	0.14 127

ASMatch	0.48 242	0.19 77	0.45 171	0.39 128	0.28 242	0.37 121	0.26 58	0.74 192	0.68 168	0.76 234	2.34 443	0.61 181	0.52 219	0.62 191	0.37 194	0.14 52	0.12 135	0.17 124	0.15 133	0.14 71	0.21 299

RAFT_R40	0.40 164	0.19 77	0.44 159	0.43 247	0.25 153	0.23 8	0.26 58	0.67 139	0.67 163	0.98 359	0.78 174	0.72 243	0.43 171	0.76 287	0.35 163	0.16 149	0.11 79	0.20 231	0.16 164	0.18 200	0.14 127

RAFT-345	0.40 164	0.18 53	0.40 109	0.38 100	0.22 59	0.33 93	0.26 58	0.61 96	0.51 107	0.74 225	1.79 428	0.45 98	0.33 110	0.66 229	0.36 179	0.14 52	0.11 79	0.18 163	0.14 109	0.13 36	0.13 86

999	0.27 23	0.16 18	0.35 52	0.36 54	0.24 124	0.31 78	0.27 70	0.49 39	0.38 58	0.26 10	0.30 17	0.39 61	0.23 25	0.63 202	0.25 26	0.13 24	0.10 15	0.14 30	0.12 51	0.12 12	0.14 127

PAM_32	0.46 216	0.19 77	0.67 332	0.39 128	0.24 124	0.75 323	0.27 70	0.95 274	0.34 24	0.68 179	0.44 51	1.91 441	0.65 300	0.62 191	0.26 50	0.15 105	0.10 15	0.16 90	0.15 133	0.14 71	0.13 86

GCAP-BAT	0.30 51	0.21 138	0.42 137	0.33 15	0.27 219	0.26 22	0.27 70	0.45 27	0.30 12	0.60 124	0.64 119	0.45 98	0.23 25	0.56 125	0.26 50	0.15 105	0.12 135	0.15 66	0.10 19	0.12 12	0.11 17

WCG-NET（raft）	0.31 55	0.15 7	0.36 59	0.32 11	0.19 15	0.35 110	0.27 70	0.51 48	0.78 224	0.45 80	0.55 97	0.48 114	0.27 54	0.54 110	0.26 50	0.13 24	0.10 15	0.12 3	0.11 31	0.12 12	0.11 17

gcap-zeroshot	0.34 75	0.18 53	0.52 261	0.38 100	0.22 59	0.49 191	0.27 70	0.52 56	0.34 24	0.64 150	0.50 73	0.83 290	0.34 117	0.48 78	0.24 16	0.13 24	0.11 79	0.15 66	0.12 51	0.13 36	0.12 57

MaDis-Stereo	0.26 17	0.18 53	0.36 59	0.36 54	0.26 191	0.27 33	0.27 70	0.43 22	0.35 36	0.27 15	0.26 11	0.41 76	0.28 67	0.40 29	0.28 82	0.16 149	0.14 222	0.16 90	0.13 81	0.14 71	0.12 57

4D-IteraStereo	0.33 71	0.18 53	0.40 109	0.40 161	0.24 124	0.32 89	0.27 70	0.58 78	0.72 185	0.65 159	0.54 92	0.42 83	0.23 25	0.45 54	0.28 82	0.14 52	0.09 4	0.19 203	0.16 164	0.16 148	0.11 17

CES	0.28 30	0.14 2	0.23 2	0.30 5	0.70 442	0.37 121	0.27 70	0.48 34	0.46 95	0.34 35	0.48 67	0.27 11	0.22 20	0.39 25	0.23 12	0.13 24	0.11 79	0.12 3	0.08 1	0.13 36	0.17 211

Selective-RAFT	0.35 89	0.23 190	0.51 256	0.44 265	0.21 43	0.64 283	0.27 70	0.59 80	0.63 146	0.40 63	0.38 41	0.55 139	0.40 157	0.57 136	0.35 163	0.13 24	0.11 79	0.14 30	0.12 51	0.16 148	0.13 86

IPLG	0.39 153	0.20 105	0.59 293	0.40 161	0.24 124	0.54 212	0.27 70	0.75 198	0.63 146	0.84 289	0.81 193	0.32 23	0.32 100	0.60 176	0.45 251	0.13 24	0.11 79	0.16 90	0.13 81	0.13 36	0.12 57

DIP-Stereo	0.39 153	0.21 138	0.50 244	0.41 190	0.28 242	0.62 267	0.27 70	0.77 208	0.40 67	0.64 150	0.86 221	0.52 128	0.33 110	0.66 229	0.42 222	0.15 105	0.13 194	0.17 124	0.14 109	0.15 115	0.15 150
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN-CSS_ROB	0.43 192	0.26 267	0.62 303	0.40 161	0.29 268	0.44 172	0.27 70	0.77 208	0.75 202	0.72 213	1.09 328	0.48 114	0.43 171	0.69 254	0.37 194	0.15 105	0.12 135	0.21 272	0.19 265	0.18 200	0.16 193

tt45	0.27 23	0.17 33	0.34 44	0.35 40	0.23 96	0.38 134	0.28 82	0.46 29	0.28 8	0.40 63	0.27 12	0.38 59	0.25 36	0.57 136	0.26 50	0.13 24	0.11 79	0.16 90	0.13 81	0.12 12	0.14 127

test_for_model	0.82 387	3.60 489	0.39 101	2.35 477	2.07 477	0.39 140	0.28 82	0.42 15	0.45 91	0.71 201	0.31 23	0.30 15	0.27 54	0.34 11	0.25 26	0.34 406	0.11 79	0.13 17	0.09 8	3.49 488	0.18 227

UniTT-Stereo	0.27 23	0.17 33	0.37 72	0.40 161	0.27 219	0.30 64	0.28 82	0.39 7	0.31 15	0.29 22	0.46 58	0.27 11	0.25 36	0.47 70	0.34 146	0.17 183	0.13 194	0.13 17	0.12 51	0.14 71	0.12 57

AEACV	0.27 23	0.17 33	0.31 23	0.34 19	0.45 398	0.26 22	0.28 82	0.37 4	0.32 19	0.30 26	0.46 58	0.31 21	0.37 137	0.36 15	0.24 16	0.14 52	0.10 15	0.15 66	0.12 51	0.13 36	0.11 17

HBP-ISP	0.59 340	0.45 390	0.43 147	0.45 287	0.33 329	0.70 306	0.28 82	1.11 333	1.00 343	0.83 282	1.18 358	0.65 209	0.68 315	0.88 336	0.52 292	0.35 411	0.38 433	0.47 429	0.41 428	0.38 400	0.31 375

MIPNet	0.37 123	0.21 138	0.59 293	0.39 128	0.25 153	0.50 194	0.28 82	0.77 208	0.70 174	0.65 159	0.60 110	0.40 70	0.49 201	0.44 52	0.37 194	0.14 52	0.11 79	0.16 90	0.13 81	0.14 71	0.13 86

RAFT-IKP	0.35 89	0.23 190	0.47 200	0.41 190	0.22 59	0.24 11	0.28 82	0.59 80	0.36 42	0.63 140	0.73 144	0.57 147	0.38 140	0.58 155	0.36 179	0.18 212	0.12 135	0.20 231	0.16 164	0.20 250	0.15 150

111	0.40 164	0.17 33	0.41 117	0.34 19	0.19 15	0.52 202	0.28 82	0.74 192	1.16 391	0.50 95	0.91 246	0.63 189	0.48 198	0.61 183	0.35 163	0.14 52	0.10 15	0.14 30	0.12 51	0.13 36	0.13 86

CBMV_ROB	0.59 340	0.37 356	0.38 83	0.39 128	0.28 242	0.74 320	0.28 82	1.00 290	0.98 332	0.94 342	1.25 371	0.81 288	0.78 359	0.87 333	0.50 275	0.36 414	0.37 431	0.43 422	0.40 423	0.33 377	0.30 368

fffy	0.28 30	0.21 138	0.34 44	0.37 72	0.23 96	0.33 93	0.29 91	0.51 48	0.41 72	0.32 32	0.37 40	0.39 61	0.27 54	0.50 86	0.27 67	0.12 5	0.11 79	0.16 90	0.13 81	0.14 71	0.11 17

RAFT-Stereo-weight	0.32 61	0.18 53	0.33 32	0.39 128	0.22 59	0.26 22	0.29 91	0.67 139	0.80 234	0.53 105	0.51 80	0.58 155	0.20 11	0.47 70	0.27 67	0.13 24	0.10 15	0.14 30	0.11 31	0.13 36	0.11 17

MyStereo8	0.40 164	0.20 105	0.54 273	0.41 190	0.29 268	0.53 208	0.29 91	0.65 120	0.49 101	0.71 201	0.98 280	0.58 155	0.43 171	0.50 86	0.51 285	0.15 105	0.12 135	0.16 90	0.14 109	0.19 234	0.19 259

11t1	0.36 107	0.21 138	0.42 137	0.35 40	0.22 59	0.62 267	0.29 91	0.69 157	0.43 80	0.60 124	0.53 90	0.53 132	0.48 198	0.56 125	0.40 215	0.18 212	0.14 222	0.16 90	0.13 81	0.17 180	0.17 211

GMStereo_Zeroshot	0.49 259	0.44 386	0.74 364	0.49 337	0.27 219	0.56 230	0.29 91	0.73 190	0.76 210	0.86 296	0.94 254	0.91 322	0.36 134	0.74 279	0.43 227	0.26 348	0.14 222	0.26 348	0.15 133	0.36 391	0.18 227

LoS	0.29 38	0.15 7	0.30 20	0.29 3	0.18 10	0.33 93	0.29 91	0.51 48	0.72 185	0.34 35	0.52 88	0.41 76	0.28 67	0.47 70	0.28 82	0.15 105	0.11 79	0.13 17	0.09 8	0.11 1	0.11 17
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.36 107	0.20 105	0.31 23	0.31 7	0.22 59	0.36 118	0.29 91	0.61 96	0.64 153	0.67 173	0.70 138	0.60 176	0.40 157	0.58 155	0.34 146	0.17 183	0.11 79	0.20 231	0.11 31	0.17 180	0.18 227

IPLGR	0.39 153	0.21 138	0.63 312	0.39 128	0.22 59	0.49 191	0.29 91	0.76 205	0.74 199	0.78 244	0.77 163	0.44 96	0.42 165	0.47 70	0.38 202	0.13 24	0.12 135	0.16 90	0.14 109	0.15 115	0.13 86

LCNet	0.41 175	0.20 105	0.32 28	0.44 265	0.24 124	0.47 185	0.29 91	0.67 139	0.53 113	0.72 213	1.03 302	0.66 214	0.60 266	0.58 155	0.34 146	0.14 52	0.10 15	0.19 203	0.19 265	0.21 271	0.36 397

CroCo-Stereo	0.26 17	0.22 170	0.36 59	0.48 322	0.22 59	0.20 3	0.29 91	0.51 48	0.44 84	0.28 17	0.23 5	0.42 83	0.26 47	0.29 3	0.26 50	0.15 105	0.13 194	0.13 17	0.11 31	0.16 148	0.12 57
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
iRaftStereo_RVC	0.32 61	0.19 77	0.37 72	0.39 128	0.22 59	0.31 78	0.29 91	0.68 149	0.51 107	0.49 92	0.66 128	0.37 55	0.23 25	0.45 54	0.33 131	0.14 52	0.10 15	0.18 163	0.17 212	0.15 115	0.12 57

s12784h	0.36 107	0.15 7	0.24 5	0.34 19	0.15 1	0.77 328	0.29 91	0.80 219	0.83 251	0.56 114	0.57 103	0.43 91	0.40 157	0.57 136	0.33 131	0.12 5	0.10 15	0.14 30	0.09 8	0.14 71	0.09 1

HCRNet	0.44 199	0.34 339	0.41 117	0.53 383	0.26 191	0.53 208	0.29 91	0.83 226	0.63 146	0.71 201	0.81 193	0.77 274	0.50 212	0.66 229	0.36 179	0.24 328	0.16 281	0.24 319	0.20 289	0.21 271	0.18 227

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 107	0.17 33	0.41 117	0.35 40	0.19 15	0.33 93	0.29 91	0.65 120	0.73 192	0.68 179	1.01 290	0.56 142	0.40 157	0.42 39	0.30 102	0.11 2	0.09 4	0.15 66	0.14 109	0.13 36	0.10 4

iResNet_ROB	0.52 290	0.21 138	0.53 269	0.37 72	0.21 43	0.61 258	0.29 91	1.51 440	1.32 418	0.90 322	1.02 298	0.80 285	0.62 277	0.76 287	0.43 227	0.16 149	0.12 135	0.13 17	0.09 8	0.15 115	0.18 227

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 242	0.21 138	1.26 430	0.39 128	0.51 414	0.28 46	0.30 106	1.25 397	0.44 84	0.68 179	1.11 331	0.86 301	0.33 110	0.67 239	0.27 67	0.15 105	0.11 79	0.17 124	0.20 289	0.22 292	0.24 327

AIO-Stereo	0.25 10	0.18 53	0.34 44	0.37 72	0.18 10	0.28 46	0.30 106	0.48 34	0.27 5	0.29 22	0.30 17	0.32 23	0.17 1	0.52 98	0.23 12	0.12 5	0.10 15	0.14 30	0.11 31	0.13 36	0.10 4

RSM++	0.25 10	0.18 53	0.34 44	0.36 54	0.20 30	0.28 46	0.30 106	0.51 48	0.32 19	0.25 9	0.22 3	0.37 55	0.21 15	0.50 86	0.24 16	0.12 5	0.10 15	0.14 30	0.12 51	0.14 71	0.10 4

MGS-Stereo	0.28 30	0.19 77	0.40 109	0.36 54	0.23 96	0.37 121	0.30 106	0.39 7	0.44 84	0.31 27	0.51 80	0.40 70	0.24 31	0.43 43	0.26 50	0.15 105	0.12 135	0.15 66	0.13 81	0.14 71	0.13 86

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 75	0.27 284	0.45 171	0.36 54	0.25 153	0.48 187	0.30 106	0.58 78	0.90 296	0.42 72	0.36 37	0.30 15	0.29 80	0.49 82	0.30 102	0.16 149	0.14 222	0.18 163	0.15 133	0.18 200	0.15 150

plain	0.31 55	0.20 105	0.50 244	0.39 128	0.29 268	0.27 33	0.30 106	0.44 24	0.35 36	0.31 27	0.66 128	0.30 15	0.31 96	0.65 221	0.31 109	0.17 183	0.13 194	0.20 231	0.15 133	0.17 180	0.12 57

PCWNet_CMD	0.48 242	0.24 226	0.52 261	0.39 128	0.27 219	0.63 276	0.30 106	0.95 274	0.96 325	0.86 296	1.07 321	0.79 277	0.44 180	0.57 136	0.43 227	0.17 183	0.12 135	0.21 272	0.16 164	0.24 322	0.19 259

testlalala	0.28 30	0.19 77	0.43 147	0.34 19	0.23 96	0.45 179	0.30 106	0.43 22	0.29 9	0.68 179	0.49 70	0.35 44	0.25 36	0.32 8	0.25 26	0.14 52	0.11 79	0.14 30	0.09 8	0.11 1	0.11 17

riskmin	0.38 138	0.20 105	0.39 101	0.32 11	0.23 96	0.53 208	0.30 106	0.63 108	0.80 234	0.49 92	0.56 100	0.73 254	0.58 255	0.55 115	0.36 179	0.17 183	0.11 79	0.19 203	0.13 81	0.19 234	0.20 281

DCANet-4	0.36 107	0.20 105	0.48 220	0.34 19	0.19 15	0.29 55	0.30 106	0.66 129	0.92 306	0.69 188	0.78 174	0.40 70	0.47 193	0.45 54	0.34 146	0.14 52	0.10 15	0.14 30	0.11 31	0.11 1	0.13 86

fff	0.37 123	0.16 18	0.41 117	0.34 19	0.19 15	0.29 55	0.30 106	0.69 157	1.06 371	0.69 188	0.78 174	0.42 83	0.63 283	0.46 63	0.34 146	0.14 52	0.10 15	0.14 30	0.11 31	0.11 1	0.13 86

ADStereo(finetuned)	0.37 123	0.16 18	0.49 231	0.34 19	0.19 15	0.30 64	0.30 106	0.68 149	0.91 301	0.70 194	0.77 163	0.43 91	0.69 319	0.45 54	0.33 131	0.14 52	0.10 15	0.14 30	0.11 31	0.13 36	0.12 57

TRStereo	0.37 123	0.27 284	0.59 293	0.47 317	0.41 376	0.29 55	0.30 106	0.84 229	0.59 131	0.52 102	0.41 46	0.52 128	0.26 47	0.73 272	0.27 67	0.17 183	0.12 135	0.19 203	0.19 265	0.13 36	0.11 17

iGMRVC	0.35 89	0.23 190	0.47 200	0.41 190	0.22 59	0.24 11	0.30 106	0.59 80	0.36 42	0.63 140	0.73 144	0.58 155	0.38 140	0.58 155	0.36 179	0.18 212	0.12 135	0.20 231	0.16 164	0.20 250	0.15 150

CFNet_pseudo	0.46 216	0.24 226	0.52 261	0.37 72	0.27 219	0.58 237	0.30 106	0.86 236	0.88 281	0.82 270	1.03 302	0.75 262	0.47 193	0.58 155	0.44 243	0.17 183	0.12 135	0.24 319	0.16 164	0.24 322	0.19 259

DCANet	0.36 107	0.16 18	0.41 117	0.34 19	0.19 15	0.30 64	0.30 106	0.68 149	0.91 301	0.70 194	0.77 163	0.43 91	0.57 246	0.45 54	0.34 146	0.14 52	0.10 15	0.14 30	0.11 31	0.13 36	0.12 57

csc	0.37 123	0.16 18	0.41 117	0.34 19	0.19 15	0.29 55	0.30 106	0.69 157	1.06 371	0.69 188	0.78 174	0.42 83	0.63 283	0.46 63	0.34 146	0.14 52	0.10 15	0.14 30	0.11 31	0.11 1	0.13 86

cscssc	0.37 123	0.16 18	0.41 117	0.34 19	0.19 15	0.29 55	0.30 106	0.69 157	1.06 371	0.69 188	0.78 174	0.42 83	0.63 283	0.46 63	0.34 146	0.14 52	0.10 15	0.14 30	0.11 31	0.11 1	0.13 86

EAI-Stereo	0.34 75	0.19 77	0.44 159	0.39 128	0.21 43	0.31 78	0.30 106	1.15 352	0.30 12	0.49 92	0.75 155	0.36 52	0.28 67	0.62 191	0.27 67	0.14 52	0.11 79	0.14 30	0.13 81	0.13 36	0.12 57

MSMDNet	0.48 242	0.24 226	0.52 261	0.39 128	0.27 219	0.63 276	0.30 106	0.96 278	0.96 325	0.86 296	1.07 321	0.79 277	0.44 180	0.57 136	0.43 227	0.17 183	0.12 135	0.20 231	0.16 164	0.23 309	0.19 259

HITNet	0.41 175	0.26 267	0.45 171	0.33 15	0.17 5	0.63 276	0.30 106	0.93 263	0.64 153	0.71 201	0.82 197	0.64 196	0.52 219	0.59 170	0.43 227	0.14 52	0.10 15	0.15 66	0.13 81	0.19 234	0.12 57
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
rvit_stereo_0081_aga	0.31 55	0.28 298	0.44 159	0.42 228	0.29 268	0.34 102	0.31 127	0.44 24	0.40 67	0.39 58	0.44 51	0.40 70	0.32 100	0.42 39	0.29 96	0.23 317	0.17 300	0.19 203	0.16 164	0.20 250	0.15 150

EKT-Stereo	0.35 89	0.23 190	0.39 101	0.43 247	0.29 268	0.38 134	0.31 127	0.69 157	0.64 153	0.45 80	0.63 116	0.49 119	0.27 54	0.56 125	0.33 131	0.18 212	0.14 222	0.18 163	0.15 133	0.16 148	0.16 193

HH	0.35 89	0.20 105	0.47 200	0.40 161	0.25 153	0.33 93	0.31 127	0.76 205	0.38 58	0.43 75	0.57 103	0.79 277	0.44 180	0.71 262	0.25 26	0.15 105	0.11 79	0.15 66	0.14 109	0.14 71	0.12 57

HanStereo	0.35 89	0.20 105	0.47 200	0.40 161	0.25 153	0.33 93	0.31 127	0.76 205	0.38 58	0.43 75	0.57 103	0.79 277	0.44 180	0.71 262	0.25 26	0.15 105	0.11 79	0.15 66	0.14 109	0.14 71	0.12 57

anonymousdsp2	0.35 89	0.20 105	0.43 147	0.37 72	0.24 124	0.48 187	0.31 127	0.86 236	0.65 158	0.55 111	0.50 73	0.50 121	0.34 117	0.56 125	0.31 109	0.14 52	0.10 15	0.14 30	0.10 19	0.16 148	0.14 127

CroCo-Stereo Lap2	0.28 30	0.24 226	0.39 101	0.50 351	0.29 268	0.20 3	0.31 127	0.49 39	0.38 58	0.24 5	0.27 12	0.46 105	0.31 96	0.39 25	0.30 102	0.14 52	0.15 251	0.16 90	0.13 81	0.16 148	0.15 150

DisPM	0.39 153	0.19 77	0.44 159	0.41 190	0.27 219	0.24 11	0.31 127	0.65 120	0.57 129	0.87 303	0.87 228	0.60 176	0.32 100	0.76 287	0.32 119	0.18 212	0.12 135	0.19 203	0.17 212	0.15 115	0.20 281

AAGNet	1.43 447	0.20 105	0.48 220	0.44 265	0.25 153	0.29 55	0.31 127	0.65 120	0.68 168	0.97 354	0.86 221	0.67 221	0.62 277	0.64 214	20.63 493	0.16 149	0.11 79	0.19 203	0.15 133	0.19 234	0.12 57

NF-Stereo	0.38 138	0.20 105	0.45 171	0.41 190	0.25 153	0.26 22	0.31 127	0.69 157	0.70 174	0.65 159	0.77 163	0.57 147	0.30 91	0.67 239	0.35 163	0.18 212	0.12 135	0.20 231	0.16 164	0.16 148	0.27 348

OCTAStereo	0.38 138	0.20 105	0.46 188	0.41 190	0.25 153	0.26 22	0.31 127	0.69 157	0.70 174	0.65 159	0.77 163	0.58 155	0.30 91	0.67 239	0.35 163	0.18 212	0.12 135	0.20 231	0.16 164	0.16 148	0.27 348

PSM-adaLoss	0.35 89	0.23 190	0.47 200	0.41 190	0.22 59	0.24 11	0.31 127	0.59 80	0.36 42	0.63 140	0.73 144	0.58 155	0.38 140	0.56 125	0.35 163	0.18 212	0.12 135	0.20 231	0.16 164	0.20 250	0.15 150

ROB_FTStereo_v2	0.35 89	0.23 190	0.47 200	0.41 190	0.22 59	0.24 11	0.31 127	0.59 80	0.36 42	0.63 140	0.73 144	0.57 147	0.38 140	0.57 136	0.36 179	0.18 212	0.12 135	0.20 231	0.16 164	0.20 250	0.15 150

RE-Stereo	0.38 138	0.20 105	0.46 188	0.41 190	0.25 153	0.26 22	0.31 127	0.69 157	0.70 174	0.65 159	0.77 163	0.58 155	0.30 91	0.67 239	0.35 163	0.18 212	0.12 135	0.20 231	0.16 164	0.16 148	0.27 348

TVStereo	0.38 138	0.20 105	0.46 188	0.41 190	0.25 153	0.26 22	0.31 127	0.69 157	0.70 174	0.65 159	0.77 163	0.58 155	0.30 91	0.67 239	0.35 163	0.18 212	0.12 135	0.20 231	0.16 164	0.16 148	0.27 348

sCroCo_RVC	0.35 89	0.28 298	0.69 342	0.51 366	0.39 364	0.41 157	0.31 127	0.49 39	0.45 91	0.31 27	0.48 67	0.38 59	0.32 100	0.46 63	0.32 119	0.21 279	0.22 355	0.19 203	0.19 265	0.21 271	0.20 281

AFF-stereo	0.38 138	0.19 77	0.39 101	0.37 72	0.21 43	0.27 33	0.31 127	0.65 120	0.66 161	0.64 150	1.13 341	0.76 268	0.39 151	0.55 115	0.33 131	0.11 2	0.09 4	0.16 90	0.16 164	0.13 36	0.11 17

ccs_rob	0.46 216	0.24 226	0.52 261	0.37 72	0.27 219	0.58 237	0.31 127	0.86 236	0.88 281	0.82 270	1.02 298	0.75 262	0.47 193	0.58 155	0.44 243	0.17 183	0.12 135	0.24 319	0.16 164	0.24 322	0.19 259

SMoEStereo_RVC	0.26 17	0.19 77	0.35 52	0.35 40	0.22 59	0.36 118	0.32 144	0.39 7	0.34 24	0.37 45	0.30 17	0.33 32	0.24 31	0.53 106	0.24 16	0.12 5	0.10 15	0.16 90	0.12 51	0.12 12	0.11 17

rrr	0.29 38	0.22 170	0.41 117	0.35 40	0.27 219	0.37 121	0.32 144	0.52 56	0.42 78	0.38 50	0.30 17	0.35 44	0.27 54	0.51 92	0.22 2	0.15 105	0.12 135	0.16 90	0.13 81	0.13 36	0.14 127

x	0.39 153	0.24 226	0.41 117	0.34 19	0.23 96	0.52 202	0.32 144	0.86 236	0.52 110	0.57 116	0.70 138	0.59 170	0.50 212	0.49 82	0.46 261	0.17 183	0.15 251	0.17 124	0.15 133	0.17 180	0.16 193

PFNet	0.42 182	0.18 53	0.58 292	0.43 247	0.24 124	0.43 166	0.32 144	0.74 192	0.78 224	1.00 366	0.74 153	0.68 222	0.39 151	0.72 267	0.37 194	0.16 149	0.10 15	0.20 231	0.15 133	0.16 148	0.13 86

test_xeample3	0.29 38	0.21 138	0.41 117	0.35 40	0.26 191	0.35 110	0.32 144	0.56 69	0.36 42	0.43 75	0.32 25	0.34 36	0.28 67	0.54 110	0.23 12	0.14 52	0.11 79	0.16 90	0.12 51	0.14 71	0.13 86

FENet	0.42 182	0.22 170	0.38 83	0.39 128	0.24 124	0.55 217	0.32 144	0.79 216	0.70 174	0.71 201	0.72 140	0.63 189	0.57 246	0.62 191	0.44 243	0.19 241	0.13 194	0.19 203	0.17 212	0.18 200	0.19 259

R-Stereo Train	0.39 153	0.18 53	0.42 137	0.42 228	0.26 191	0.40 144	0.32 144	0.72 182	0.34 24	0.89 315	1.28 375	0.57 147	0.35 120	0.42 39	0.32 119	0.15 105	0.12 135	0.14 30	0.12 51	0.14 71	0.13 86

RAFT-Stereo	0.39 153	0.18 53	0.42 137	0.42 228	0.26 191	0.40 144	0.32 144	0.72 182	0.34 24	0.89 315	1.28 375	0.57 147	0.35 120	0.42 39	0.32 119	0.15 105	0.12 135	0.14 30	0.12 51	0.14 71	0.13 86
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet	0.51 281	0.29 310	0.46 188	0.41 190	0.27 219	0.70 306	0.32 144	1.13 340	1.00 343	0.72 213	1.07 321	0.85 296	0.60 266	0.76 287	0.52 292	0.19 241	0.14 222	0.23 304	0.23 340	0.21 271	0.16 193

AdaStereo	0.50 274	0.32 326	0.47 200	0.48 322	0.25 153	0.67 297	0.32 144	1.17 363	0.88 281	0.75 227	0.99 285	0.75 262	0.49 201	0.67 239	0.46 261	0.27 356	0.12 135	0.28 368	0.18 237	0.23 309	0.18 227
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.
mms	0.26 17	0.21 138	0.33 32	0.37 72	0.25 153	0.30 64	0.33 154	0.40 10	0.32 19	0.28 17	0.34 32	0.34 36	0.20 11	0.45 54	0.26 50	0.12 5	0.11 79	0.16 90	0.12 51	0.14 71	0.11 17

ours_stereo	0.26 17	0.21 138	0.33 32	0.38 100	0.23 96	0.30 64	0.33 154	0.42 15	0.38 58	0.26 10	0.34 32	0.35 44	0.23 25	0.47 70	0.27 67	0.13 24	0.11 79	0.16 90	0.12 51	0.14 71	0.10 4

PAM	0.46 216	0.19 77	0.70 346	0.40 161	0.26 191	0.75 323	0.33 154	0.85 232	0.34 24	0.70 194	0.46 58	1.83 436	0.63 283	0.61 183	0.26 50	0.15 105	0.10 15	0.16 90	0.14 109	0.14 71	0.13 86

CFNet_ucs	0.50 274	0.24 226	0.55 278	0.38 100	0.31 303	0.58 237	0.33 154	0.98 284	0.93 311	0.88 311	1.19 362	0.80 285	0.49 201	0.63 202	0.43 227	0.21 279	0.15 251	0.26 348	0.18 237	0.26 336	0.22 315

SDNR	0.86 396	0.37 356	1.47 447	0.40 161	0.38 360	3.38 475	0.33 154	0.90 255	0.98 332	0.99 361	2.09 440	0.59 170	0.71 336	1.29 415	0.70 339	0.51 440	0.56 455	0.36 404	0.26 374	0.43 413	0.46 428

raft_robust	0.41 175	0.23 190	0.36 59	0.42 228	0.21 43	0.40 144	0.33 154	0.79 216	0.98 332	0.79 248	0.87 228	0.39 61	0.33 110	0.84 322	0.29 96	0.13 24	0.12 135	0.16 90	0.17 212	0.15 115	0.12 57

CIPLG	0.41 175	0.21 138	0.63 312	0.45 287	0.33 329	0.52 202	0.33 154	0.65 120	0.60 133	0.82 270	0.96 266	0.46 105	0.32 100	0.55 115	0.44 243	0.16 149	0.12 135	0.15 66	0.14 109	0.13 36	0.14 127

ACRE	0.40 164	0.21 138	0.65 323	0.45 287	0.33 329	0.51 198	0.33 154	0.66 129	0.63 146	0.80 250	0.92 250	0.45 98	0.32 100	0.52 98	0.45 251	0.16 149	0.12 135	0.15 66	0.14 109	0.13 36	0.14 127

rafts_anoy	0.37 123	0.21 138	0.36 59	0.41 190	0.26 191	0.30 64	0.33 154	0.67 139	0.90 296	0.58 118	0.66 128	0.45 98	0.33 110	0.47 70	0.39 208	0.16 149	0.11 79	0.21 272	0.23 340	0.17 180	0.14 127

MLCV	0.47 231	0.24 226	0.61 300	0.37 72	0.17 5	0.61 258	0.33 154	0.80 219	0.87 277	0.94 342	1.13 341	0.72 243	0.43 171	0.89 342	0.51 285	0.13 24	0.10 15	0.13 17	0.11 31	0.14 71	0.12 57

FACV-RUCA	0.43 192	0.28 298	0.47 200	0.45 287	0.33 329	0.58 237	0.34 164	0.82 224	0.73 192	0.57 116	0.84 208	0.47 109	0.50 212	0.54 110	0.39 208	0.22 303	0.15 251	0.35 399	0.16 164	0.28 349	0.21 299

DDVS	0.52 290	0.30 318	0.56 284	0.41 190	0.31 303	0.71 311	0.34 164	0.91 259	0.67 163	0.85 290	0.89 239	1.12 373	0.46 189	0.86 331	0.60 314	0.22 303	0.16 281	0.22 285	0.18 237	0.25 330	0.26 339

ITSA-stereo	0.53 296	0.28 298	0.52 261	0.40 161	0.23 96	0.56 230	0.34 164	1.24 393	1.24 405	0.80 250	0.81 193	0.72 243	0.58 255	0.82 309	0.65 326	0.21 279	0.17 300	0.23 304	0.21 310	0.22 292	0.26 339

Occ-G	0.26 17	0.14 2	0.28 16	0.34 19	0.20 30	0.27 33	0.34 164	0.41 12	0.31 15	0.29 22	0.43 50	0.49 119	0.25 36	0.47 70	0.28 82	0.13 24	0.11 79	0.14 30	0.11 31	0.12 12	0.12 57

RSM	0.25 10	0.18 53	0.33 32	0.36 54	0.20 30	0.27 33	0.34 164	0.51 48	0.27 5	0.26 10	0.23 5	0.39 61	0.21 15	0.56 125	0.22 2	0.12 5	0.10 15	0.14 30	0.11 31	0.14 71	0.10 4

SMFormer	0.51 281	0.23 190	0.62 303	0.34 19	0.20 30	0.62 267	0.34 164	1.21 374	1.02 350	0.81 261	1.01 290	0.71 234	0.65 300	0.84 322	0.55 304	0.19 241	0.15 251	0.18 163	0.16 164	0.18 200	0.18 227

tta	0.51 281	0.23 190	0.62 303	0.34 19	0.20 30	0.62 267	0.34 164	1.21 374	1.02 350	0.81 261	1.01 290	0.71 234	0.65 300	0.84 322	0.55 304	0.19 241	0.15 251	0.18 163	0.16 164	0.15 115	0.14 127

qqq1	0.49 259	0.23 190	0.62 303	0.34 19	0.20 30	0.62 267	0.34 164	1.21 374	1.02 350	0.81 261	1.01 290	0.71 234	0.65 300	0.84 322	0.34 146	0.19 241	0.15 251	0.14 30	0.12 51	0.15 115	0.14 127

fff1	0.49 259	0.23 190	0.62 303	0.34 19	0.20 30	0.62 267	0.34 164	1.21 374	1.02 350	0.81 261	1.01 290	0.71 234	0.65 300	0.84 322	0.34 146	0.19 241	0.15 251	0.14 30	0.12 51	0.15 115	0.14 127

LoS_RVC	0.27 23	0.16 18	0.27 12	0.32 11	0.30 282	0.44 172	0.34 164	0.41 12	0.33 23	0.31 27	0.51 80	0.29 14	0.32 100	0.36 15	0.28 82	0.11 2	0.10 15	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 259

CASS	0.45 209	0.27 284	0.42 137	0.48 322	0.22 59	0.61 258	0.34 164	0.97 281	0.62 135	0.71 201	0.85 218	0.61 181	0.55 238	0.57 136	0.41 218	0.29 371	0.16 281	0.22 285	0.18 237	0.22 292	0.28 355
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RCA-Stereo	0.35 89	0.17 33	0.34 44	0.38 100	0.22 59	0.31 78	0.34 164	0.68 149	1.24 405	0.45 80	0.65 122	0.47 109	0.43 171	0.38 23	0.27 67	0.13 24	0.10 15	0.14 30	0.11 31	0.11 1	0.11 17

BUS	0.45 209	0.25 248	0.43 147	0.45 287	0.28 242	0.70 306	0.34 164	0.94 267	0.76 210	0.75 227	0.80 186	0.65 209	0.49 201	0.64 214	0.51 285	0.20 264	0.14 222	0.22 285	0.19 265	0.18 200	0.18 227

NINENet	0.50 274	0.29 310	0.51 256	0.45 287	0.32 319	0.70 306	0.34 164	1.10 328	0.88 281	0.80 250	0.94 254	0.65 209	0.49 201	0.73 272	0.51 285	0.22 303	0.20 339	0.25 332	0.18 237	0.22 292	0.21 299

Sa-1000	0.48 242	0.24 226	0.41 117	0.45 287	0.25 153	0.59 250	0.34 164	0.81 222	0.93 311	0.82 270	1.50 409	0.53 132	0.45 185	0.92 354	0.30 102	0.15 105	0.12 135	0.21 272	0.19 265	0.15 115	0.13 86

test_4	0.36 107	0.18 53	0.31 23	0.44 265	0.25 153	0.20 3	0.34 164	0.56 69	0.41 72	0.59 120	1.45 405	0.43 91	0.25 36	0.63 202	0.28 82	0.12 5	0.10 15	0.17 124	0.19 265	0.15 115	0.11 17

UDGNet	0.48 242	0.77 436	0.50 244	0.48 322	0.31 303	0.41 157	0.34 164	0.70 171	0.92 306	0.65 159	0.60 110	0.58 155	0.43 171	0.63 202	0.41 218	0.32 392	0.15 251	0.66 447	0.19 265	0.36 391	0.21 299

IPLGR_C	0.40 164	0.21 138	0.64 317	0.45 287	0.33 329	0.52 202	0.34 164	0.66 129	0.62 135	0.82 270	0.92 250	0.45 98	0.32 100	0.52 98	0.46 261	0.17 183	0.12 135	0.15 66	0.14 109	0.13 36	0.14 127

HHNet	0.41 175	0.17 33	0.41 117	0.34 19	0.37 351	0.33 93	0.34 164	0.69 157	0.75 202	0.86 296	1.30 379	0.52 128	0.32 100	0.52 98	0.35 163	0.15 105	0.11 79	0.19 203	0.15 133	0.15 115	0.24 327

DEmStereo	0.48 242	0.17 33	0.50 244	0.38 100	0.25 153	0.59 250	0.34 164	0.63 108	0.74 199	0.89 315	1.66 420	0.58 155	1.06 411	0.60 176	0.42 222	0.14 52	0.11 79	0.16 90	0.16 164	0.14 71	0.15 150

DMCA	0.45 209	0.26 267	0.50 244	0.38 100	0.28 242	0.51 198	0.34 164	0.93 263	0.68 168	0.75 227	0.83 203	0.79 277	0.53 222	0.51 92	0.54 299	0.21 279	0.16 281	0.21 272	0.16 164	0.19 234	0.21 299

FADNet_RVC	0.55 309	0.37 356	1.17 421	0.44 265	0.31 303	0.56 230	0.34 164	1.06 315	0.88 281	0.67 173	0.90 243	0.61 181	0.65 300	0.93 360	0.70 339	0.21 279	0.18 316	0.26 348	0.23 340	0.31 367	0.28 355

rvit_stereo_0083	0.34 75	0.24 226	0.50 244	0.44 265	0.27 219	0.34 102	0.35 186	0.45 27	0.62 135	0.37 45	0.47 64	0.42 83	0.35 120	0.40 29	0.36 179	0.22 303	0.20 339	0.20 231	0.17 212	0.20 250	0.14 127

test_sample1	0.42 182	0.22 170	0.46 188	0.34 19	0.23 96	0.58 237	0.35 186	0.99 286	0.49 101	0.62 132	0.75 155	0.69 226	0.61 271	0.58 155	0.44 243	0.18 212	0.14 222	0.17 124	0.15 133	0.17 180	0.17 211

AE-Stereo	0.34 75	0.21 138	0.42 137	0.48 322	0.31 303	0.48 187	0.35 186	0.61 96	0.62 135	0.32 32	0.55 97	0.52 128	0.27 54	0.47 70	0.29 96	0.13 24	0.13 194	0.18 163	0.16 164	0.15 115	0.12 57

mmm	0.44 199	0.27 284	0.46 188	0.38 100	0.24 124	0.61 258	0.35 186	0.94 267	0.53 113	0.72 213	1.05 312	0.63 189	0.50 212	0.57 136	0.45 251	0.18 212	0.15 251	0.23 304	0.20 289	0.20 250	0.18 227

ff7	0.29 38	0.21 138	0.38 83	0.36 54	0.26 191	0.31 78	0.35 186	0.62 102	0.34 24	0.38 50	0.33 26	0.32 23	0.29 80	0.58 155	0.25 26	0.14 52	0.10 15	0.17 124	0.12 51	0.14 71	0.15 150

IGEVStereo-DCA	0.29 38	0.22 170	0.38 83	0.35 40	0.27 219	0.37 121	0.35 186	0.62 102	0.34 24	0.38 50	0.30 17	0.35 44	0.27 54	0.51 92	0.22 2	0.15 105	0.12 135	0.16 90	0.12 51	0.13 36	0.15 150

ffff	0.29 38	0.21 138	0.38 83	0.36 54	0.26 191	0.31 78	0.35 186	0.62 102	0.34 24	0.38 50	0.33 26	0.32 23	0.29 80	0.58 155	0.25 26	0.14 52	0.10 15	0.17 124	0.12 51	0.14 71	0.15 150

11t	0.29 38	0.21 138	0.38 83	0.36 54	0.26 191	0.31 78	0.35 186	0.62 102	0.34 24	0.38 50	0.33 26	0.32 23	0.29 80	0.58 155	0.25 26	0.14 52	0.10 15	0.17 124	0.12 51	0.14 71	0.15 150

anonymousdsp	0.29 38	0.21 138	0.38 83	0.37 72	0.25 153	0.30 64	0.35 186	0.63 108	0.35 36	0.39 58	0.33 26	0.33 32	0.28 67	0.59 170	0.25 26	0.14 52	0.10 15	0.17 124	0.12 51	0.14 71	0.15 150

anonymousa	0.49 259	0.20 105	0.42 137	0.38 100	0.23 96	0.91 363	0.35 186	0.75 198	0.62 135	0.85 290	1.54 413	1.06 359	0.66 306	0.51 92	0.43 227	0.16 149	0.13 194	0.19 203	0.21 310	0.16 148	0.14 127

ccc-4	0.29 38	0.21 138	0.38 83	0.36 54	0.26 191	0.31 78	0.35 186	0.62 102	0.34 24	0.38 50	0.33 26	0.32 23	0.29 80	0.58 155	0.25 26	0.14 52	0.10 15	0.17 124	0.12 51	0.14 71	0.15 150

IER	0.46 216	0.23 190	0.50 244	0.38 100	0.28 242	0.69 301	0.35 186	0.80 219	0.66 161	0.83 282	0.94 254	0.75 262	0.77 354	0.60 176	0.42 222	0.17 183	0.14 222	0.17 124	0.17 212	0.17 180	0.15 150

IGEV-Stereo	0.29 38	0.21 138	0.38 83	0.37 72	0.25 153	0.30 64	0.35 186	0.63 108	0.35 36	0.39 58	0.33 26	0.33 32	0.28 67	0.59 170	0.25 26	0.14 52	0.10 15	0.17 124	0.12 51	0.14 71	0.15 150
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GANet-ADL	0.42 182	0.25 248	0.45 171	0.43 247	0.29 268	0.54 212	0.35 186	0.89 250	0.86 268	0.63 140	0.72 140	0.68 222	0.42 165	0.52 98	0.41 218	0.21 279	0.14 222	0.15 66	0.13 81	0.18 200	0.19 259

PSM-softLoss	0.38 138	0.20 105	0.48 220	0.41 190	0.26 191	0.30 64	0.35 186	0.69 157	0.46 95	0.62 132	0.82 197	0.59 170	0.33 110	0.70 257	0.39 208	0.19 241	0.12 135	0.20 231	0.18 237	0.16 148	0.22 315

KMStereo	0.38 138	0.20 105	0.48 220	0.41 190	0.26 191	0.30 64	0.35 186	0.69 157	0.46 95	0.62 132	0.82 197	0.59 170	0.33 110	0.70 257	0.39 208	0.19 241	0.12 135	0.20 231	0.18 237	0.16 148	0.22 315

cross-raft	0.34 75	0.20 105	0.37 72	0.44 265	0.23 96	0.32 89	0.35 186	0.74 192	0.40 67	0.60 124	0.77 163	0.57 147	0.27 54	0.43 43	0.28 82	0.12 5	0.10 15	0.15 66	0.13 81	0.15 115	0.11 17

pcwnet_v2	0.58 333	0.28 298	0.84 384	0.45 287	0.35 344	0.61 258	0.35 186	1.27 401	1.21 400	0.99 361	1.27 373	0.72 243	0.58 255	0.67 239	0.48 272	0.27 356	0.21 349	0.24 319	0.23 340	0.29 353	0.29 361

BEATNet_4x	0.46 216	0.32 326	0.56 284	0.37 72	0.19 15	0.63 276	0.35 186	1.01 297	0.72 185	0.77 240	0.83 203	0.70 230	0.59 262	0.68 249	0.53 295	0.16 149	0.12 135	0.16 90	0.14 109	0.24 322	0.16 193

iResNetv2_ROB	0.52 290	0.27 284	0.69 342	0.38 100	0.25 153	0.62 267	0.35 186	1.17 363	1.01 347	0.99 361	1.06 318	0.88 312	0.67 309	0.66 229	0.39 208	0.19 241	0.13 194	0.15 66	0.11 31	0.18 200	0.16 193

fffft	0.25 10	0.17 33	0.37 72	0.36 54	0.22 59	0.28 46	0.36 206	0.42 15	0.24 3	0.36 41	0.23 5	0.27 11	0.22 20	0.52 98	0.27 67	0.12 5	0.09 4	0.16 90	0.12 51	0.12 12	0.12 57
1: 1. 1
rvit_stereo_0075_2	0.47 231	0.37 356	0.70 346	0.53 383	0.46 405	0.43 166	0.36 206	0.81 222	0.67 163	0.55 111	0.74 153	0.59 170	0.43 171	0.63 202	0.43 227	0.32 392	0.23 365	0.35 399	0.25 363	0.30 362	0.25 334

CoDeX	0.47 231	0.20 105	0.49 231	0.42 228	0.25 153	0.75 323	0.36 206	1.27 401	0.80 234	0.82 270	0.96 266	0.62 187	0.57 246	0.60 176	0.36 179	0.17 183	0.12 135	0.17 124	0.15 133	0.16 148	0.14 127

qqq	0.40 164	0.26 267	0.44 159	0.36 54	0.22 59	0.46 183	0.36 206	0.85 232	0.54 117	0.56 114	0.69 135	0.65 209	0.53 222	0.55 115	0.45 251	0.17 183	0.16 281	0.20 231	0.19 265	0.18 200	0.17 211

SA	0.44 199	0.25 248	0.46 188	0.46 308	0.24 124	0.43 166	0.36 206	0.75 198	0.96 325	0.59 120	1.03 302	0.48 114	0.52 219	0.94 367	0.32 119	0.16 149	0.12 135	0.21 272	0.19 265	0.15 115	0.13 86

dad	0.58 333	0.50 400	0.64 317	0.43 247	0.30 282	0.59 250	0.36 206	0.78 213	1.25 410	1.01 371	1.17 356	1.15 380	0.53 222	0.68 249	0.50 275	0.35 411	0.23 365	0.37 408	0.21 310	0.29 353	0.20 281

test_3	0.36 107	0.19 77	0.44 159	0.44 265	0.23 96	0.48 187	0.36 206	0.66 129	0.82 246	0.64 150	0.45 53	0.68 222	0.25 36	0.41 34	0.31 109	0.12 5	0.10 15	0.18 163	0.16 164	0.15 115	0.11 17

test-1	0.36 107	0.19 77	0.71 351	0.46 308	0.26 191	0.44 172	0.36 206	0.60 90	0.59 131	0.48 91	0.67 132	0.53 132	0.36 134	0.40 29	0.29 96	0.14 52	0.11 79	0.16 90	0.14 109	0.15 115	0.16 193

LMCR-Stereo	0.53 296	0.30 318	0.53 269	0.58 402	0.30 282	0.83 353	0.36 206	1.19 368	0.76 210	0.88 311	1.04 308	0.56 142	0.62 277	0.82 309	0.67 332	0.19 241	0.15 251	0.19 203	0.14 109	0.23 309	0.17 211

GES	0.44 199	0.23 190	0.57 288	0.40 161	0.30 282	0.59 250	0.36 206	0.96 278	0.68 168	0.74 225	0.83 203	0.47 109	0.48 198	0.67 239	0.43 227	0.22 303	0.16 281	0.17 124	0.16 164	0.18 200	0.23 321

xxxx	1.01 413	0.22 170	0.43 147	0.36 54	0.21 43	0.82 351	0.36 206	1.32 409	0.88 281	0.71 201	0.94 254	0.97 334	0.63 283	0.64 214	10.58 485	0.20 264	0.16 281	0.18 163	0.17 212	0.19 234	0.19 259

GMStereo	0.39 153	0.37 356	0.54 273	0.40 161	0.26 191	0.42 164	0.36 206	0.59 80	1.04 360	0.55 111	0.51 80	0.37 55	0.35 120	0.54 110	0.41 218	0.19 241	0.13 194	0.16 90	0.17 212	0.24 322	0.18 227
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GANet-RSSM	0.47 231	0.21 138	0.37 72	0.38 100	0.25 153	0.58 237	0.36 206	1.07 319	0.78 224	0.68 179	1.01 290	0.86 301	0.67 309	0.62 191	0.44 243	0.21 279	0.15 251	0.18 163	0.18 237	0.18 200	0.17 211

UCFNet_RVC	0.49 259	0.26 267	0.35 52	0.39 128	0.26 191	0.64 283	0.36 206	1.15 352	0.84 256	0.67 173	0.88 235	0.88 312	0.59 262	0.58 155	0.45 251	0.24 328	0.17 300	0.27 360	0.27 380	0.25 330	0.23 321

rvit_stereo_0081	0.32 61	0.24 226	0.47 200	0.43 247	0.26 191	0.30 64	0.37 220	0.42 15	0.55 121	0.36 41	0.40 44	0.39 61	0.35 120	0.43 43	0.33 131	0.22 303	0.16 281	0.19 203	0.16 164	0.19 234	0.13 86

rvit_stereo_0082	0.32 61	0.24 226	0.47 200	0.43 247	0.26 191	0.30 64	0.37 220	0.42 15	0.55 121	0.36 41	0.40 44	0.39 61	0.35 120	0.43 43	0.33 131	0.22 303	0.16 281	0.19 203	0.16 164	0.19 234	0.13 86

test_sample3	0.46 216	0.25 248	0.50 244	0.35 40	0.23 96	0.69 301	0.37 220	1.15 352	0.81 241	0.75 227	0.79 183	0.66 214	0.49 201	0.63 202	0.46 261	0.21 279	0.15 251	0.20 231	0.19 265	0.21 271	0.19 259

ffm	0.44 199	0.26 267	0.49 231	0.37 72	0.25 153	0.55 217	0.37 220	0.68 149	1.04 360	0.73 220	0.96 266	0.71 234	0.53 222	0.57 136	0.25 26	0.16 149	0.10 15	0.25 332	0.21 310	0.16 148	0.16 193

ff1	0.49 259	0.26 267	0.49 231	0.37 72	0.25 153	0.55 217	0.37 220	0.68 149	1.04 360	0.73 220	0.96 266	0.71 234	0.53 222	1.01 374	0.88 376	0.16 149	0.10 15	0.25 332	0.21 310	0.16 148	0.16 193

mmx	0.53 296	0.26 267	0.49 231	0.37 72	0.25 153	0.55 217	0.37 220	1.16 358	1.03 355	0.73 220	0.96 266	0.71 234	0.53 222	1.01 374	0.88 376	0.20 264	0.15 251	0.25 332	0.21 310	0.22 292	0.20 281

xxx	0.53 296	0.26 267	0.49 231	0.37 72	0.25 153	0.55 217	0.37 220	1.16 358	1.03 355	0.73 220	0.96 266	0.71 234	0.53 222	1.01 374	0.88 376	0.20 264	0.15 251	0.25 332	0.21 310	0.22 292	0.20 281

DCRE	0.37 123	0.18 53	0.46 188	0.45 287	0.32 319	0.42 164	0.37 220	0.63 108	0.51 107	0.47 88	0.94 254	0.56 142	0.36 134	0.52 98	0.32 119	0.14 52	0.13 194	0.15 66	0.14 109	0.14 71	0.13 86

GwcNet-ADL	0.44 199	0.22 170	0.48 220	0.45 287	0.30 282	0.40 144	0.37 220	0.92 261	0.97 328	0.71 201	0.78 174	0.61 181	0.42 165	0.62 191	0.50 275	0.19 241	0.14 222	0.15 66	0.14 109	0.18 200	0.18 227

PSMNet-ADL	0.48 242	0.27 284	0.40 109	0.48 322	0.30 282	0.68 299	0.37 220	0.90 255	0.80 234	0.61 130	0.80 186	0.92 324	0.62 277	0.72 267	0.63 321	0.23 317	0.18 316	0.18 163	0.20 289	0.22 292	0.20 281

KYRaft	0.48 242	0.20 105	0.38 83	0.44 265	0.23 96	0.44 172	0.37 220	0.66 129	0.41 72	0.94 342	1.73 424	0.79 277	0.41 163	0.63 202	0.31 109	0.16 149	0.11 79	0.18 163	0.22 327	0.16 148	0.78 452

TestStereo	0.38 138	0.31 323	0.40 109	0.45 287	0.20 30	0.40 144	0.37 220	0.66 129	0.65 158	0.53 105	0.78 174	0.47 109	0.40 157	0.55 115	0.37 194	0.18 212	0.13 194	0.20 231	0.15 133	0.22 292	0.13 86

raft+_RVC	0.38 138	0.19 77	0.35 52	0.37 72	0.25 153	0.45 179	0.37 220	0.78 213	0.89 294	0.51 97	0.78 174	0.50 121	0.29 80	0.53 106	0.40 215	0.15 105	0.12 135	0.17 124	0.15 133	0.14 71	0.12 57

222	1.18 433	0.22 170	0.44 159	0.37 72	0.22 59	0.79 335	0.37 220	1.31 408	0.89 294	0.92 335	1.08 324	0.72 243	0.71 336	0.66 229	13.89 489	0.20 264	0.15 251	0.17 124	0.16 164	0.18 200	0.19 259

SFCPSM	0.47 231	0.21 138	0.55 278	0.40 161	0.27 219	0.87 361	0.37 220	1.33 411	0.77 217	0.80 250	0.84 208	0.54 136	0.49 201	0.57 136	0.37 194	0.18 212	0.13 194	0.18 163	0.20 289	0.16 148	0.15 150

cf-r	0.47 231	0.23 190	0.41 117	0.39 128	0.23 96	0.59 250	0.37 220	0.88 248	0.85 263	0.72 213	1.05 312	0.94 328	0.62 277	0.56 125	0.54 299	0.21 279	0.14 222	0.17 124	0.19 265	0.15 115	0.15 150

PSMNet-RSSM	0.48 242	0.22 170	0.38 83	0.42 228	0.25 153	0.50 194	0.37 220	1.10 328	0.77 217	0.70 194	1.06 318	0.84 294	0.64 294	0.62 191	0.47 268	0.23 317	0.15 251	0.23 304	0.25 363	0.20 250	0.19 259

CFNet-ft	0.48 242	0.23 190	0.36 59	0.40 161	0.26 191	0.64 283	0.37 220	0.87 243	0.85 263	0.64 150	1.00 287	1.01 344	0.64 294	0.61 183	0.53 295	0.23 317	0.15 251	0.24 319	0.21 310	0.23 309	0.18 227

HSM-Net_RVC	0.53 296	0.22 170	0.35 52	0.37 72	0.21 43	0.85 357	0.37 220	1.23 386	0.93 311	0.90 322	1.15 349	1.26 386	0.63 283	0.72 267	0.48 272	0.17 183	0.13 194	0.16 90	0.15 133	0.17 180	0.15 150
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.48 242	0.23 190	0.36 59	0.40 161	0.26 191	0.64 283	0.37 220	0.87 243	0.85 263	0.64 150	1.00 287	1.01 344	0.64 294	0.61 183	0.53 295	0.23 317	0.15 251	0.24 319	0.21 310	0.23 309	0.18 227

PWC_ROB	0.87 397	0.52 410	1.28 431	0.50 351	0.32 319	0.91 363	0.37 220	1.36 419	1.46 431	1.61 434	2.59 452	1.16 381	1.01 407	1.34 421	1.40 435	0.25 338	0.18 316	0.28 368	0.20 289	0.29 353	0.28 355

rvit_0105_6	0.38 138	0.28 298	0.64 317	0.50 351	0.30 282	0.39 140	0.38 241	0.51 48	0.67 163	0.40 63	0.45 53	0.50 121	0.41 163	0.54 110	0.36 179	0.27 356	0.26 387	0.24 319	0.21 310	0.22 292	0.16 193

test_sample4	0.47 231	0.26 267	0.50 244	0.35 40	0.22 59	0.69 301	0.38 241	1.15 352	0.81 241	0.78 244	0.82 197	0.62 187	0.53 222	0.63 202	0.44 243	0.21 279	0.15 251	0.21 272	0.19 265	0.21 271	0.19 259

DispNO	0.47 231	0.23 190	0.71 351	0.39 128	0.31 303	0.60 256	0.38 241	0.89 250	0.77 217	0.75 227	0.84 208	0.72 243	0.54 233	0.73 272	0.46 261	0.19 241	0.14 222	0.20 231	0.18 237	0.16 148	0.17 211

ACVNet-DCA	0.35 89	0.23 190	0.33 32	0.41 190	0.22 59	0.55 217	0.38 241	0.85 232	0.54 117	0.41 67	0.50 73	0.34 36	0.49 201	0.57 136	0.25 26	0.16 149	0.10 15	0.19 203	0.13 81	0.18 200	0.17 211

xx1	0.39 153	0.23 190	0.33 32	0.41 190	0.22 59	0.55 217	0.38 241	0.67 139	1.06 371	0.41 67	0.50 73	0.65 209	0.53 222	0.57 136	0.25 26	0.16 149	0.10 15	0.20 231	0.19 265	0.18 200	0.17 211

1test111	0.36 107	0.23 190	0.33 32	0.41 190	0.22 59	0.55 217	0.38 241	0.85 232	0.54 117	0.41 67	0.50 73	0.34 36	0.49 201	0.55 115	0.45 251	0.16 149	0.10 15	0.19 203	0.13 81	0.18 200	0.17 211

cc1	0.37 123	0.23 190	0.33 32	0.41 190	0.22 59	0.55 217	0.38 241	0.67 139	1.06 371	0.41 67	0.50 73	0.34 36	0.49 201	0.57 136	0.25 26	0.16 149	0.10 15	0.19 203	0.13 81	0.16 148	0.15 150

tt1	0.36 107	0.24 226	0.32 28	0.41 190	0.22 59	0.54 212	0.38 241	0.68 149	1.04 360	0.41 67	0.46 58	0.35 44	0.45 185	0.57 136	0.25 26	0.16 149	0.10 15	0.19 203	0.13 81	0.16 148	0.16 193

ttt	0.51 281	0.25 248	0.43 147	0.38 100	0.24 124	0.65 290	0.38 241	1.18 366	1.05 364	0.72 213	1.08 324	0.63 189	0.49 201	0.84 322	0.59 311	0.24 328	0.21 349	0.22 285	0.20 289	0.24 322	0.24 327

StereoVision	0.42 182	0.28 298	0.45 171	0.49 337	0.28 242	0.38 134	0.38 241	0.72 182	0.62 135	0.44 78	1.14 344	0.54 136	0.39 151	0.56 125	0.34 146	0.21 279	0.24 373	0.25 332	0.24 354	0.26 336	0.16 193

CAS	0.34 75	0.13 1	0.25 8	1.28 460	0.30 282	0.46 183	0.38 241	0.48 34	0.47 99	0.34 35	0.52 88	0.24 4	0.19 7	0.29 3	0.27 67	0.69 451	0.08 1	0.12 3	0.08 1	0.12 12	0.15 150

dd	0.43 192	0.38 366	0.55 278	0.44 265	0.25 153	0.47 185	0.38 241	0.70 171	1.05 364	0.59 120	0.65 122	0.42 83	0.39 151	0.66 229	0.50 275	0.24 328	0.15 251	0.21 272	0.15 133	0.22 292	0.18 227

GMOStereo	0.37 123	0.19 77	0.38 83	0.43 247	0.24 124	0.37 121	0.38 241	0.52 56	0.62 135	0.87 303	0.84 208	0.64 196	0.35 120	0.37 19	0.28 82	0.13 24	0.11 79	0.20 231	0.18 237	0.15 115	0.11 17

error version	0.37 123	0.19 77	0.38 83	0.43 247	0.24 124	0.37 121	0.38 241	0.52 56	0.62 135	0.87 303	0.84 208	0.64 196	0.35 120	0.37 19	0.28 82	0.13 24	0.11 79	0.20 231	0.18 237	0.15 115	0.11 17

test-v	0.37 123	0.19 77	0.38 83	0.43 247	0.24 124	0.37 121	0.38 241	0.52 56	0.62 135	0.87 303	0.84 208	0.64 196	0.35 120	0.37 19	0.28 82	0.13 24	0.11 79	0.20 231	0.18 237	0.15 115	0.11 17

AACVNet	0.50 274	0.23 190	0.49 231	0.46 308	0.29 268	0.52 202	0.38 241	0.90 255	0.55 121	0.81 261	1.03 302	1.00 341	0.70 332	0.83 317	0.54 299	0.21 279	0.18 316	0.24 319	0.18 237	0.23 309	0.20 281

AnonymousM	0.41 175	0.81 439	0.29 17	0.34 19	0.22 59	0.28 46	0.38 241	0.53 65	0.41 72	0.70 194	0.49 70	0.47 109	0.27 54	0.41 34	0.31 109	0.15 105	0.12 135	1.51 462	0.26 374	0.12 12	0.10 4

test-2	0.37 123	0.19 77	0.38 83	0.43 247	0.24 124	0.37 121	0.38 241	0.52 56	0.62 135	0.87 303	0.84 208	0.64 196	0.35 120	0.37 19	0.28 82	0.13 24	0.11 79	0.20 231	0.18 237	0.15 115	0.11 17

RALCasStereoNet	0.36 107	0.21 138	0.37 72	0.42 228	0.26 191	0.35 110	0.38 241	0.63 108	0.64 153	0.50 95	0.72 140	0.51 125	0.29 80	0.59 170	0.36 179	0.16 149	0.14 222	0.15 66	0.13 81	0.17 180	0.16 193

GwcNet-RSSM	0.49 259	0.24 226	0.42 137	0.40 161	0.23 96	0.55 217	0.38 241	0.93 263	0.93 311	0.71 201	1.16 354	0.86 301	0.60 266	0.62 191	0.66 329	0.21 279	0.14 222	0.19 203	0.20 289	0.16 148	0.15 150

DMCA-RVC	0.51 281	0.30 318	0.59 293	0.50 351	0.32 319	0.54 212	0.38 241	0.86 236	0.68 168	0.94 342	0.86 221	0.91 322	0.68 315	0.70 257	0.59 311	0.23 317	0.18 316	0.31 385	0.23 340	0.26 336	0.19 259

RASNet	0.53 296	0.22 170	0.52 261	0.38 100	0.22 59	0.68 299	0.38 241	0.97 281	0.88 281	0.73 220	1.04 308	1.03 351	0.92 391	0.90 344	0.86 370	0.16 149	0.14 222	0.14 30	0.17 212	0.15 115	0.13 86

test_sample5	0.47 231	0.26 267	0.49 231	0.36 54	0.22 59	0.64 283	0.39 263	1.13 340	0.81 241	0.77 240	0.94 254	0.64 196	0.54 233	0.65 221	0.43 227	0.21 279	0.16 281	0.22 285	0.20 289	0.22 292	0.20 281

test_sample2	0.42 182	0.22 170	0.43 147	0.33 15	0.21 43	0.58 237	0.39 263	0.95 274	0.67 163	0.63 140	0.77 163	0.69 226	0.57 246	0.61 183	0.38 202	0.19 241	0.14 222	0.18 163	0.16 164	0.19 234	0.18 227

DualNet	0.48 242	0.26 267	0.49 231	0.36 54	0.22 59	0.64 283	0.39 263	1.13 340	0.81 241	0.80 250	1.03 302	0.64 196	0.54 233	0.65 221	0.43 227	0.21 279	0.16 281	0.22 285	0.20 289	0.22 292	0.20 281

RAFT_CTSACE	0.45 209	0.20 105	0.44 159	0.45 287	0.27 219	0.34 102	0.39 263	0.60 90	0.73 192	0.76 234	1.44 402	0.83 290	0.38 140	1.08 389	0.26 50	0.12 5	0.13 194	0.18 163	0.16 164	0.15 115	0.11 17

test_xeample	1.01 413	0.21 138	0.42 137	0.35 40	0.21 43	0.71 311	0.39 263	1.23 386	0.86 268	0.81 261	1.04 308	0.69 226	0.61 271	0.69 254	10.93 486	0.19 241	0.15 251	0.18 163	0.17 212	0.18 200	0.17 211

MMNet	0.55 309	0.25 248	0.61 300	0.43 247	0.34 338	1.07 394	0.39 263	0.87 243	0.91 301	0.91 327	0.93 253	0.86 301	0.76 350	0.81 306	0.76 351	0.15 105	0.14 222	0.18 163	0.19 265	0.20 250	0.16 193

acv_ft	0.51 281	0.23 190	0.56 284	0.44 265	0.28 242	0.86 360	0.39 263	0.91 259	0.80 234	0.97 354	0.96 266	0.79 277	0.59 262	0.63 202	0.87 374	0.17 183	0.15 251	0.16 90	0.15 133	0.17 180	0.15 150

FADNet-RVC	0.60 343	0.53 413	1.14 416	0.46 308	0.39 364	0.61 258	0.39 263	1.12 338	0.87 277	0.70 194	0.84 208	1.04 353	0.55 238	0.94 367	0.69 336	0.26 348	0.25 381	0.28 368	0.28 385	0.31 367	0.31 375

PWCDC_ROB	0.89 401	0.49 396	0.80 382	0.74 440	0.40 369	1.03 387	0.39 263	1.33 411	2.35 461	1.02 373	3.77 469	0.81 288	0.92 391	1.20 403	0.90 388	0.34 406	0.22 355	0.24 319	0.20 289	0.34 383	0.29 361

ACV-stereo	0.62 346	0.34 339	1.00 402	0.43 247	0.31 303	1.20 413	0.40 272	0.75 198	0.83 251	0.64 150	0.77 163	2.10 445	1.03 408	0.81 306	0.64 324	0.21 279	0.17 300	0.18 163	0.18 237	0.21 271	0.21 299

test_sample6	0.49 259	0.26 267	0.50 244	0.37 72	0.22 59	0.63 276	0.40 272	1.12 338	0.83 251	0.80 250	1.03 302	0.66 214	0.55 238	0.67 239	0.46 261	0.22 303	0.16 281	0.22 285	0.22 327	0.23 309	0.21 299

TestStereo1	0.43 192	0.23 190	0.41 117	0.51 366	0.24 124	0.34 102	0.40 272	0.77 208	0.90 296	0.68 179	0.96 266	0.48 114	0.46 189	0.91 351	0.32 119	0.16 149	0.13 194	0.18 163	0.15 133	0.14 71	0.13 86

BSDual-CNN	0.46 216	0.25 248	0.43 147	0.45 287	0.28 242	0.77 328	0.40 272	0.94 267	0.76 210	0.75 227	0.80 186	0.76 268	0.54 233	0.64 214	0.43 227	0.20 264	0.14 222	0.22 285	0.19 265	0.18 200	0.18 227

hknet	0.49 259	0.25 248	0.51 256	0.45 287	0.29 268	0.77 328	0.40 272	0.94 267	0.83 251	0.75 227	0.80 186	0.97 334	0.61 271	0.73 272	0.45 251	0.18 212	0.14 222	0.22 285	0.19 265	0.18 200	0.18 227

SA-5K	0.43 192	0.23 190	0.41 117	0.51 366	0.24 124	0.34 102	0.40 272	0.77 208	0.90 296	0.68 179	0.96 266	0.48 114	0.46 189	0.91 351	0.32 119	0.16 149	0.13 194	0.18 163	0.15 133	0.14 71	0.13 86

AASNet	0.53 296	0.25 248	0.52 261	0.49 337	0.32 319	0.74 320	0.40 272	1.50 437	0.86 268	0.86 296	0.92 250	0.64 196	0.59 262	0.59 170	0.79 356	0.23 317	0.19 330	0.20 231	0.16 164	0.21 271	0.19 259

DRaft	0.49 259	0.17 33	0.47 200	0.37 72	0.25 153	0.58 237	0.40 272	0.65 120	0.85 263	1.02 373	1.75 427	0.50 121	0.82 369	0.63 202	0.40 215	0.13 24	0.11 79	0.16 90	0.16 164	0.14 71	0.15 150

ACVNet	0.46 216	0.23 190	0.36 59	0.39 128	0.28 242	0.58 237	0.40 272	0.87 243	0.80 234	0.64 150	0.96 266	0.79 277	0.60 266	0.63 202	0.67 332	0.17 183	0.15 251	0.16 90	0.15 133	0.18 200	0.15 150

hitnet-ft	0.55 309	0.27 284	0.39 101	0.41 190	0.28 242	0.78 332	0.40 272	0.92 261	0.90 296	0.82 270	1.01 290	1.13 377	0.70 332	0.78 298	0.67 332	0.28 364	0.20 339	0.28 368	0.22 327	0.29 353	0.26 339

DANet	0.71 365	0.45 390	0.91 394	0.59 406	0.40 369	0.81 343	0.40 272	0.97 281	0.84 256	1.20 410	1.22 364	1.33 401	0.88 384	1.16 398	1.24 424	0.27 356	0.23 365	0.31 385	0.25 363	0.35 387	0.32 379
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
HSM	0.51 281	0.24 226	0.41 117	0.39 128	0.24 124	0.75 323	0.40 272	1.22 382	0.75 202	0.81 261	0.91 246	1.21 382	0.69 319	0.87 333	0.46 261	0.17 183	0.13 194	0.17 124	0.14 109	0.17 180	0.17 211

StereoDRNet-Refined	0.58 333	0.32 326	0.54 273	0.46 308	0.30 282	0.96 374	0.40 272	1.00 290	0.94 318	1.12 400	1.08 324	0.96 332	0.67 309	0.90 344	0.89 386	0.17 183	0.13 194	0.22 285	0.21 310	0.20 250	0.19 259
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.49 259	0.29 310	0.79 380	0.42 228	0.21 43	0.61 258	0.40 272	0.82 224	0.99 337	0.87 303	1.12 335	0.69 226	0.53 222	0.78 298	0.51 285	0.15 105	0.11 79	0.14 30	0.12 51	0.17 180	0.15 150

rvit_0105_4	0.41 175	0.29 310	0.71 351	0.50 351	0.29 268	0.41 157	0.41 286	0.55 66	0.73 192	0.45 80	0.48 67	0.55 139	0.44 180	0.57 136	0.36 179	0.28 364	0.26 387	0.25 332	0.22 327	0.23 309	0.18 227

test_sample7	0.52 290	0.29 310	0.50 244	0.36 54	0.27 219	0.62 267	0.41 286	1.06 315	0.88 281	0.92 335	0.86 221	0.85 296	0.69 319	0.68 249	0.50 275	0.26 348	0.20 339	0.27 360	0.26 374	0.27 346	0.24 327

gwcnet-sp	0.48 242	0.23 190	0.70 346	0.40 161	0.26 191	0.81 343	0.41 286	0.89 250	0.84 256	0.91 327	0.76 159	0.66 214	0.61 271	0.66 229	0.50 275	0.18 212	0.17 300	0.18 163	0.18 237	0.18 200	0.18 227

scenet	0.48 242	0.23 190	0.70 346	0.40 161	0.26 191	0.81 343	0.41 286	0.89 250	0.84 256	0.91 327	0.76 159	0.66 214	0.61 271	0.66 229	0.50 275	0.18 212	0.17 300	0.18 163	0.18 237	0.18 200	0.18 227

ssnet	0.48 242	0.23 190	0.70 346	0.40 161	0.26 191	0.81 343	0.41 286	0.89 250	0.84 256	0.91 327	0.76 159	0.66 214	0.61 271	0.66 229	0.50 275	0.18 212	0.17 300	0.18 163	0.18 237	0.18 200	0.18 227

DAS	0.51 281	0.25 248	0.60 298	0.48 322	0.31 303	0.58 237	0.41 286	0.83 226	0.97 328	0.89 315	1.12 335	0.70 230	0.75 347	0.82 309	0.43 227	0.17 183	0.13 194	0.18 163	0.15 133	0.20 250	0.18 227

SepStereo	0.51 281	0.25 248	0.60 298	0.48 322	0.31 303	0.58 237	0.41 286	0.83 226	0.97 328	0.89 315	1.12 335	0.70 230	0.75 347	0.93 360	0.43 227	0.17 183	0.13 194	0.18 163	0.15 133	0.20 250	0.18 227

UNet	0.54 307	0.26 267	0.66 329	0.44 265	0.40 369	0.99 380	0.41 286	0.98 284	0.75 202	0.83 282	0.89 239	1.04 353	0.72 340	0.73 272	0.62 318	0.19 241	0.14 222	0.20 231	0.17 212	0.20 250	0.17 211

FADNet	0.61 345	0.51 403	1.10 411	0.45 287	0.44 394	0.65 290	0.41 286	1.19 368	1.05 364	0.70 194	0.84 208	0.98 337	0.66 306	0.82 309	0.50 275	0.29 371	0.30 406	0.27 360	0.30 392	0.46 421	0.35 395

rvit_0105_5	0.42 182	0.31 323	0.73 359	0.50 351	0.29 268	0.44 172	0.42 295	0.61 96	0.74 199	0.51 97	0.51 80	0.60 176	0.47 193	0.57 136	0.38 202	0.27 356	0.25 381	0.25 332	0.23 340	0.22 292	0.18 227

test_5	0.43 192	0.24 226	0.43 147	0.52 377	0.28 242	0.28 46	0.42 295	0.72 182	0.82 246	0.62 132	0.91 246	0.72 243	0.55 238	0.79 302	0.35 163	0.14 52	0.11 79	0.18 163	0.18 237	0.18 200	0.16 193

DualNet (step1)	0.57 326	0.36 350	0.72 356	0.38 100	0.30 282	0.71 311	0.43 297	1.06 315	0.88 281	0.92 335	0.86 221	0.85 296	0.69 319	0.68 249	0.50 275	0.41 425	0.20 339	0.40 416	0.41 428	0.36 391	0.33 383

test_sample9	1.05 421	0.36 350	0.72 356	0.38 100	0.30 282	0.71 311	0.43 297	1.06 315	0.88 281	0.92 335	0.86 221	0.85 296	0.69 319	1.20 403	1.36 431	0.41 425	8.41 490	0.40 416	0.41 428	0.36 391	0.33 383

test_sample8	1.25 438	0.36 350	0.72 356	0.38 100	0.30 282	0.71 311	0.43 297	1.13 340	0.75 202	1.50 427	0.95 262	3.29 465	1.59 446	1.20 403	1.36 431	0.41 425	8.41 490	0.40 416	0.41 428	0.36 391	0.33 383

1111x	0.55 309	0.22 170	0.46 188	0.38 100	0.20 30	0.66 293	0.43 297	1.23 386	0.99 337	0.71 201	0.99 285	0.95 330	0.69 319	0.90 344	1.08 412	0.18 212	0.17 300	0.18 163	0.19 265	0.20 250	0.18 227

ProNet	0.29 38	0.21 138	0.38 83	0.35 40	0.24 124	0.32 89	0.43 297	0.57 72	0.37 54	0.33 34	0.30 17	0.32 23	0.28 67	0.57 136	0.26 50	0.13 24	0.11 79	0.16 90	0.13 81	0.13 36	0.13 86

psmg	0.49 259	0.25 248	0.43 147	0.41 190	0.28 242	0.85 357	0.43 297	0.99 286	0.76 210	0.91 327	0.94 254	0.76 268	0.54 233	0.64 214	0.43 227	0.20 264	0.15 251	0.20 231	0.20 289	0.18 200	0.18 227

ICVP	0.46 216	0.25 248	0.38 83	0.48 322	0.28 242	0.58 237	0.43 297	1.00 290	0.70 174	0.67 173	0.95 262	0.75 262	0.55 238	0.53 106	0.54 299	0.23 317	0.17 300	0.19 203	0.17 212	0.19 234	0.20 281
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC-Resample	0.56 320	0.33 334	1.16 417	0.49 337	0.34 338	0.71 311	0.43 297	1.01 297	0.93 311	0.82 270	0.87 228	0.74 260	0.67 309	0.73 272	0.45 251	0.18 212	0.18 316	0.26 348	0.27 380	0.26 336	0.27 348

DeepPruner_ROB	0.53 296	0.34 339	0.59 293	0.41 190	0.30 282	0.50 194	0.43 297	1.19 368	0.70 174	0.85 290	1.05 312	0.86 301	0.55 238	0.84 322	0.51 285	0.29 371	0.23 365	0.22 285	0.22 327	0.26 336	0.25 334

STTStereo	0.55 309	0.37 356	0.76 373	0.44 265	0.31 303	0.60 256	0.44 306	0.96 278	0.86 268	0.99 361	0.90 243	0.96 332	0.58 255	0.71 262	0.61 316	0.25 338	0.23 365	0.26 348	0.32 405	0.24 322	0.23 321

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 296	0.32 326	0.64 317	0.44 265	0.30 282	0.66 293	0.44 306	1.04 307	0.88 281	0.91 327	0.91 246	0.99 338	0.60 266	0.68 249	0.60 314	0.21 279	0.17 300	0.22 285	0.22 327	0.21 271	0.21 299
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Prome-Stereo	0.46 216	0.19 77	0.35 52	0.44 265	0.26 191	0.40 144	0.45 308	0.68 149	0.44 84	0.96 350	1.84 430	0.59 170	0.67 309	0.61 183	0.32 119	0.14 52	0.11 79	0.16 90	0.14 109	0.16 148	0.29 361

ac_64	0.52 290	0.22 170	0.50 244	0.45 287	0.28 242	0.80 338	0.45 308	1.02 300	0.61 134	0.91 327	0.83 203	1.07 364	0.68 315	0.74 279	0.70 339	0.21 279	0.18 316	0.20 231	0.19 265	0.18 200	0.15 150

HGLStereo	0.56 320	0.28 298	0.57 288	0.50 351	0.37 351	0.80 338	0.45 308	1.02 300	0.78 224	0.86 296	1.14 344	0.89 316	0.82 369	0.76 287	0.73 346	0.21 279	0.20 339	0.19 203	0.18 237	0.19 234	0.21 299

rvit_stereo_0080	0.31 55	0.25 248	0.40 109	0.39 128	0.28 242	0.27 33	0.46 311	0.49 39	0.44 84	0.35 39	0.42 48	0.40 70	0.28 67	0.41 34	0.33 131	0.22 303	0.17 300	0.17 124	0.16 164	0.22 292	0.15 150

whm_eth	0.31 55	0.25 248	0.40 109	0.39 128	0.28 242	0.27 33	0.46 311	0.49 39	0.44 84	0.35 39	0.42 48	0.40 70	0.28 67	0.41 34	0.33 131	0.22 303	0.17 300	0.17 124	0.16 164	0.22 292	0.15 150

RAFT+CT+SA	0.39 153	0.23 190	0.36 59	0.51 366	0.27 219	0.29 55	0.46 311	0.75 198	0.80 234	0.51 97	0.89 239	0.41 76	0.40 157	0.78 298	0.32 119	0.14 52	0.11 79	0.18 163	0.18 237	0.15 115	0.14 127

sAnonymous2	0.40 164	0.39 370	0.85 385	0.48 322	0.37 351	0.40 144	0.46 311	0.57 72	0.52 110	0.38 50	0.46 58	0.35 44	0.42 165	0.43 43	0.30 102	0.19 241	0.14 222	0.18 163	0.17 212	0.57 440	0.44 423

CroCo_RVC	0.40 164	0.39 370	0.85 385	0.48 322	0.37 351	0.40 144	0.46 311	0.57 72	0.52 110	0.38 50	0.46 58	0.35 44	0.42 165	0.43 43	0.30 102	0.19 241	0.14 222	0.18 163	0.17 212	0.57 440	0.44 423

ADLNet	0.55 309	0.27 284	0.51 256	0.44 265	0.35 344	0.78 332	0.46 311	1.08 323	0.86 268	0.99 361	0.98 280	0.92 324	0.63 283	0.69 254	0.81 361	0.22 303	0.16 281	0.22 285	0.22 327	0.21 271	0.21 299

SuperB	1.04 418	0.37 356	4.81 477	0.43 247	0.31 303	0.99 380	0.46 311	1.02 300	2.09 454	1.09 395	1.09 328	0.75 262	0.81 365	1.06 384	1.76 442	0.19 241	0.15 251	0.17 124	0.15 133	2.82 483	0.26 339

rvit_0105_3	0.47 231	0.34 339	0.77 378	0.54 389	0.31 303	0.49 191	0.47 318	0.63 108	0.79 232	0.65 159	0.59 108	0.64 196	0.50 212	0.65 221	0.39 208	0.29 371	0.27 393	0.29 376	0.28 385	0.21 271	0.20 281

rvit_stereo_ft	0.33 71	0.25 248	0.47 200	0.52 377	0.32 319	0.33 93	0.47 318	0.49 39	0.50 105	0.34 35	0.41 46	0.41 76	0.32 100	0.48 78	0.34 146	0.22 303	0.14 222	0.19 203	0.18 237	0.19 234	0.14 127

SQANet	0.82 387	0.74 433	0.67 332	1.13 455	0.98 454	1.11 400	0.47 318	1.07 319	0.83 251	0.91 327	1.05 312	1.03 351	0.74 345	1.01 374	0.64 324	0.61 448	0.24 373	1.03 457	0.35 412	1.18 459	0.58 446

GASNet	0.67 354	0.72 431	0.96 398	0.70 436	0.48 407	0.62 267	0.47 318	1.08 323	1.03 355	0.94 342	0.82 197	0.93 326	0.83 373	1.33 419	0.80 358	0.31 381	0.22 355	0.29 376	0.28 385	0.44 414	0.24 327

TransformOpticalFlow	0.44 199	0.20 105	0.47 200	0.41 190	0.23 96	0.37 121	0.47 318	0.94 267	0.76 210	0.65 159	1.14 344	0.73 254	0.56 245	0.76 287	0.32 119	0.15 105	0.10 15	0.17 124	0.15 133	0.14 71	0.13 86

RAFT	0.45 209	0.22 170	0.45 171	0.47 317	0.26 191	0.54 212	0.47 318	0.66 129	0.58 130	0.80 250	0.82 197	0.94 328	0.57 246	0.75 283	0.34 146	0.17 183	0.15 251	0.22 285	0.20 289	0.16 148	0.12 57

GMM-Stereo	0.44 199	0.19 77	0.36 59	0.42 228	0.25 153	0.51 198	0.47 318	0.71 178	0.53 113	0.76 234	1.37 388	0.76 268	0.38 140	0.60 176	0.33 131	0.15 105	0.10 15	0.20 231	0.19 265	0.16 148	0.27 348

DispFullNet	1.60 453	2.63 486	2.75 466	2.56 481	1.79 472	1.24 418	0.47 318	1.37 421	1.45 430	1.87 445	1.50 409	1.55 426	2.46 466	2.04 458	1.04 409	0.59 447	0.18 316	2.32 477	0.68 457	2.29 476	1.14 470

LL-Strereo	0.57 326	0.27 284	0.68 336	0.48 322	0.34 338	0.39 140	0.48 326	0.94 267	0.97 328	0.83 282	0.78 174	1.10 369	1.18 423	1.33 419	0.49 274	0.17 183	0.14 222	0.22 285	0.19 265	0.16 148	0.17 211

SACVNet	0.58 333	0.34 339	0.55 278	0.55 393	0.36 346	0.63 276	0.48 326	1.13 340	0.77 217	1.02 373	1.06 318	1.02 349	0.74 345	0.90 344	0.51 285	0.27 356	0.21 349	0.25 332	0.24 354	0.29 353	0.36 397

stereogan	0.80 383	0.31 323	0.71 351	0.59 406	0.50 411	1.72 448	0.48 326	1.35 416	1.37 421	1.00 366	1.46 407	1.56 427	0.95 400	1.29 415	0.84 365	0.28 364	0.29 402	0.29 376	0.25 363	0.38 400	0.38 408

SHD	0.93 408	0.50 400	1.18 422	0.59 406	0.46 405	0.97 375	0.48 326	1.70 453	2.15 455	1.58 431	1.37 388	1.42 413	1.19 425	1.31 417	1.60 437	0.31 381	0.26 387	0.32 390	0.33 408	0.40 403	0.42 417

AANet_RVC	0.57 326	0.32 326	0.54 273	0.45 287	0.27 219	0.57 235	0.48 326	1.00 290	1.28 414	0.86 296	1.33 383	0.87 307	0.58 255	1.07 387	0.75 350	0.18 212	0.12 135	0.15 66	0.13 81	0.18 200	0.18 227

NVstereo2D	0.60 343	0.30 318	0.75 368	0.48 322	0.43 387	0.89 362	0.48 326	1.05 312	1.15 390	0.66 171	0.86 221	0.88 312	0.70 332	0.99 370	0.65 326	0.32 392	0.15 251	0.28 368	0.20 289	0.40 403	0.36 397

fast-acv-ft	0.64 349	0.30 318	0.73 359	0.45 287	0.34 338	1.17 409	0.49 332	0.86 236	0.98 332	1.02 373	1.36 385	1.29 390	0.85 376	0.76 287	0.81 361	0.21 279	0.23 365	0.23 304	0.23 340	0.21 271	0.20 281

ToySt	0.49 259	0.27 284	0.75 368	0.40 161	0.27 219	0.64 283	0.49 332	0.84 229	0.77 217	0.60 124	0.83 203	0.88 312	0.66 306	0.70 257	0.56 306	0.16 149	0.17 300	0.21 272	0.20 289	0.21 271	0.19 259

UPFNet	0.53 296	0.24 226	0.51 256	0.45 287	0.38 360	0.84 356	0.49 332	0.99 286	0.75 202	0.87 303	0.88 235	0.86 301	0.64 294	0.80 303	0.71 343	0.20 264	0.20 339	0.20 231	0.20 289	0.19 234	0.15 150

PSMNet-RUCA	0.76 374	0.75 434	1.08 410	1.01 452	0.90 446	0.69 301	0.50 335	1.11 333	1.03 355	0.78 244	1.11 331	0.80 285	0.72 340	0.88 336	0.63 321	0.53 445	0.27 393	0.76 449	0.46 434	0.66 445	0.47 433

MyStereo07	0.32 61	0.22 170	0.34 44	0.42 228	0.28 242	0.40 144	0.50 335	0.72 182	0.37 54	0.37 45	0.34 32	0.32 23	0.31 96	0.59 170	0.27 67	0.14 52	0.13 194	0.18 163	0.17 212	0.17 180	0.16 193

MyStereo06	0.38 138	0.21 138	0.61 300	0.41 190	0.28 242	0.41 157	0.50 335	0.95 274	0.35 36	0.62 132	0.54 92	0.76 268	0.27 54	0.50 86	0.29 96	0.14 52	0.13 194	0.18 163	0.17 212	0.17 180	0.15 150

MyStereo05	0.44 199	0.21 138	0.45 171	0.41 190	0.28 242	0.41 157	0.50 335	0.93 263	1.09 382	0.76 234	0.61 113	0.51 125	0.57 246	0.73 272	0.42 222	0.14 52	0.13 194	0.18 163	0.17 212	0.17 180	0.15 150

MyStereo04	0.44 199	0.22 170	0.44 159	0.42 228	0.28 242	0.40 144	0.50 335	1.00 290	1.08 380	0.62 132	0.58 107	0.55 139	0.57 246	0.71 262	0.44 243	0.14 52	0.13 194	0.18 163	0.17 212	0.17 180	0.16 193

CSP-Net	0.56 320	0.27 284	0.49 231	0.41 190	0.28 242	1.22 415	0.50 335	1.23 386	0.72 185	0.95 349	0.95 262	0.89 316	0.62 277	0.83 317	0.62 318	0.26 348	0.17 300	0.17 124	0.17 212	0.18 200	0.17 211

ADLNet2	0.55 309	0.25 248	0.65 323	0.47 317	0.30 282	0.83 353	0.50 335	1.05 312	0.95 324	0.80 250	0.98 280	0.99 338	0.69 319	0.77 294	0.73 346	0.20 264	0.16 281	0.17 124	0.18 237	0.21 271	0.21 299

STrans-v2	0.46 216	0.20 105	0.48 220	0.40 161	0.24 124	0.55 217	0.50 335	1.07 319	0.73 192	0.65 159	1.05 312	0.72 243	0.69 319	0.72 267	0.33 131	0.14 52	0.10 15	0.17 124	0.14 109	0.13 36	0.12 57

PSM-AAD	0.48 242	0.20 105	0.37 72	0.43 247	0.23 96	0.56 230	0.50 335	0.65 120	0.70 174	1.07 390	1.12 335	0.58 155	0.92 391	0.61 183	0.32 119	0.15 105	0.11 79	0.25 332	0.26 374	0.18 200	0.43 422

Anonymous3	0.46 216	0.34 339	0.86 390	0.50 351	0.37 351	0.81 343	0.50 335	0.72 182	0.65 158	0.51 97	0.65 122	0.45 98	0.45 185	0.64 214	0.38 202	0.24 328	0.24 373	0.22 285	0.21 310	0.23 309	0.23 321

delet	0.55 309	0.24 226	0.55 278	0.44 265	0.33 329	1.07 394	0.50 335	1.00 290	0.86 268	0.85 290	0.96 266	0.90 320	0.63 283	0.83 317	0.74 349	0.18 212	0.18 316	0.20 231	0.21 310	0.16 148	0.15 150

psmorigin	0.82 387	0.51 403	2.09 459	0.49 337	0.41 376	0.85 357	0.50 335	1.04 307	0.88 281	1.45 425	1.43 400	1.50 421	1.06 411	1.22 408	0.97 398	0.31 381	0.32 418	0.27 360	0.27 380	0.33 377	0.42 417

GwcNet	0.69 359	0.36 350	1.10 411	0.51 366	0.42 382	1.08 398	0.50 335	1.21 374	1.16 391	1.00 366	1.37 388	1.06 359	0.79 361	0.92 354	0.94 392	0.25 338	0.24 373	0.24 319	0.22 327	0.23 309	0.26 339

RTSC	0.87 397	0.48 393	1.23 427	0.52 377	0.37 351	1.13 403	0.50 335	1.34 413	1.79 448	1.51 428	1.24 369	1.12 373	0.81 365	1.62 438	2.16 452	0.25 338	0.19 330	0.23 304	0.24 354	0.30 362	0.31 375

DLCB_ROB	0.58 333	0.28 298	0.47 200	0.49 337	0.32 319	0.77 328	0.50 335	0.99 286	0.92 306	1.04 382	1.14 344	1.21 382	0.69 319	0.88 336	0.69 336	0.20 264	0.20 339	0.22 285	0.22 327	0.21 271	0.18 227

AF-Net	0.81 386	0.39 370	0.68 336	0.64 419	0.54 422	0.91 363	0.51 350	1.61 448	1.31 417	0.96 350	2.02 437	1.46 415	1.26 431	1.11 394	0.99 402	0.32 392	0.24 373	0.39 413	0.27 380	0.30 362	0.25 334

ADCRef	0.80 383	0.43 382	1.32 436	0.50 351	0.45 398	1.07 394	0.51 350	1.07 319	0.98 332	1.17 405	1.42 397	0.87 307	0.91 387	0.85 329	3.19 463	0.18 212	0.16 281	0.23 304	0.23 340	0.22 292	0.21 299

DISCO	0.70 361	0.26 267	0.68 336	0.44 265	0.31 303	1.14 404	0.51 350	1.23 386	1.23 403	0.81 261	1.05 312	1.50 421	0.85 376	1.82 449	1.03 406	0.19 241	0.15 251	0.18 163	0.16 164	0.24 322	0.23 321

UGAM	0.52 290	0.22 170	0.46 188	0.45 287	0.25 153	0.41 157	0.52 353	0.62 102	1.16 391	0.76 234	1.13 341	1.32 398	0.57 246	1.00 373	0.53 295	0.17 183	0.14 222	0.25 332	0.21 310	0.15 115	0.13 86

Anonymous_2	0.82 387	0.44 386	0.63 312	0.40 161	0.43 387	0.80 338	0.52 353	0.72 182	0.77 217	0.71 201	0.60 110	0.87 307	0.76 350	0.75 283	0.58 307	0.52 441	0.54 454	0.54 441	4.82 491	0.56 438	0.40 413

CRFU-Net	0.57 326	0.27 284	0.57 288	0.46 308	0.30 282	1.20 413	0.52 353	1.10 328	0.56 127	1.00 366	0.98 280	1.06 359	0.79 361	0.81 306	0.71 343	0.21 279	0.19 330	0.18 163	0.16 164	0.18 200	0.19 259

DSFCA	0.55 309	0.25 248	0.62 303	0.40 161	0.36 346	0.74 320	0.52 353	1.04 307	0.82 246	1.06 387	0.84 208	0.89 316	0.63 283	0.99 370	0.58 307	0.25 338	0.21 349	0.21 272	0.21 310	0.21 271	0.19 259

Syn2CoEx	0.71 365	0.51 403	0.95 396	0.64 419	0.45 398	0.91 363	0.53 357	1.48 434	1.13 387	0.93 339	1.35 384	1.02 349	0.99 404	0.92 354	0.80 358	0.30 378	0.27 393	0.28 368	0.24 354	0.23 309	0.24 327

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 354	0.81 439	0.73 359	0.53 383	0.37 351	1.40 426	0.53 357	1.04 307	0.79 232	0.88 311	0.94 254	0.95 330	0.53 222	0.93 360	0.58 307	0.39 420	0.30 406	0.57 443	0.31 399	0.53 434	0.30 368

edge stereo	0.76 374	0.38 366	0.74 364	0.52 377	0.43 387	0.80 338	0.53 357	1.28 403	1.06 371	1.28 417	1.38 393	1.81 435	1.11 416	1.08 389	0.85 369	0.33 400	0.32 418	0.41 420	0.28 385	0.32 372	0.36 397

StereoDRNet	0.64 349	0.33 334	0.68 336	0.51 366	0.43 387	1.03 387	0.53 357	1.47 433	0.99 337	1.10 397	0.87 228	1.07 364	0.71 336	0.82 309	0.88 376	0.23 317	0.19 330	0.25 332	0.23 340	0.27 346	0.19 259

iRaft-Stereo_5w	0.45 209	0.21 138	0.48 220	0.42 228	0.28 242	0.31 78	0.54 361	0.63 108	0.62 135	0.62 132	0.89 239	1.01 344	0.69 319	0.75 283	0.66 329	0.13 24	0.12 135	0.17 124	0.15 133	0.14 71	0.15 150

IRAFT_RVC	0.42 182	0.20 105	0.48 220	0.44 265	0.24 124	0.27 33	0.54 361	0.74 192	0.77 217	0.76 234	0.80 186	0.73 254	0.51 217	0.70 257	0.36 179	0.17 183	0.10 15	0.21 272	0.16 164	0.16 148	0.14 127

GEStereo_RVC	0.55 309	0.29 310	0.63 312	0.49 337	0.31 303	0.70 306	0.54 361	1.22 382	0.92 306	0.82 270	0.85 218	0.85 296	0.63 283	0.90 344	0.65 326	0.24 328	0.16 281	0.19 203	0.16 164	0.21 271	0.22 315

NOSS_ROB	0.57 326	0.39 370	0.39 101	0.44 265	0.30 282	0.73 319	0.54 361	1.03 304	1.08 380	0.67 173	0.87 228	0.76 268	0.57 246	0.77 294	0.47 268	0.38 418	0.38 433	0.44 424	0.42 432	0.37 396	0.34 390

ARAFT	0.47 231	0.24 226	0.79 380	0.42 228	0.25 153	0.55 217	0.55 365	0.75 198	0.81 241	0.89 315	0.75 155	0.73 254	0.47 193	0.88 336	0.37 194	0.15 105	0.12 135	0.23 304	0.22 327	0.14 71	0.13 86

RP	0.76 374	0.36 350	0.63 312	0.66 427	0.58 432	0.80 338	0.55 365	1.14 349	1.22 402	0.97 354	1.65 418	1.43 414	1.32 433	1.01 374	0.84 365	0.33 400	0.30 406	0.36 404	0.30 392	0.34 383	0.34 390

Nwc_Net	0.78 379	0.38 366	0.73 359	0.60 411	0.55 424	1.05 392	0.55 365	1.67 452	1.05 364	0.88 311	1.86 432	1.40 412	1.09 414	1.10 392	0.87 374	0.30 378	0.25 381	0.36 404	0.38 417	0.29 353	0.29 361

ADCP+	1.06 422	0.35 345	1.51 449	0.49 337	0.51 414	1.45 432	0.55 365	1.25 397	1.03 355	1.16 404	1.15 349	1.10 369	1.07 413	1.56 434	6.75 482	0.19 241	0.16 281	0.23 304	0.21 310	0.28 349	0.21 299

SGM-Forest	0.62 346	0.32 326	0.39 101	0.43 247	0.30 282	1.02 384	0.55 365	1.09 327	1.05 364	1.06 387	1.18 358	1.10 369	0.67 309	0.88 336	0.62 318	0.31 381	0.33 424	0.33 395	0.30 392	0.30 362	0.28 355
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
iinet-f	0.67 354	0.26 267	2.15 461	0.39 128	0.31 303	1.19 412	0.56 370	0.84 229	0.84 256	0.80 250	1.17 356	1.05 357	0.84 375	0.71 262	1.21 423	0.20 264	0.18 316	0.17 124	0.15 133	0.20 250	0.20 281

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 348	0.28 298	0.99 401	0.40 161	0.30 282	1.03 387	0.56 370	1.10 328	0.99 337	0.97 354	1.22 364	1.06 359	0.69 319	1.07 387	0.95 395	0.19 241	0.11 79	0.16 90	0.13 81	0.22 292	0.21 299

psm_up	0.55 309	0.26 267	0.47 200	0.49 337	0.32 319	0.65 290	0.56 370	1.04 307	0.82 246	0.82 270	0.88 235	1.01 344	0.94 397	0.74 279	0.61 316	0.21 279	0.25 381	0.26 348	0.23 340	0.21 271	0.20 281

UDG	0.88 399	0.82 442	0.67 332	1.00 451	0.96 451	1.02 384	0.57 373	1.13 340	0.99 337	0.90 322	0.97 279	1.31 393	0.99 404	0.85 329	0.84 365	0.54 446	0.32 418	1.77 465	0.40 423	0.94 452	0.66 448

RGC	0.79 382	0.59 420	0.71 351	0.65 424	0.65 437	0.92 367	0.58 374	1.29 404	1.05 364	1.07 390	1.45 405	1.47 418	1.03 408	1.21 407	0.88 376	0.32 392	0.30 406	0.48 433	0.40 423	0.37 396	0.37 402

PS-NSSS	0.58 333	0.44 386	0.62 303	0.42 228	0.33 329	0.66 293	0.58 374	1.02 300	0.86 268	0.77 240	1.28 375	0.72 243	0.64 294	0.82 309	0.59 311	0.31 381	0.26 387	0.40 416	0.27 380	0.33 377	0.26 339

ssnet_v2	0.58 333	0.28 298	0.56 284	0.43 247	0.29 268	0.95 371	0.59 376	1.13 340	0.99 337	0.93 339	0.80 186	0.99 338	0.64 294	0.82 309	0.94 392	0.25 338	0.22 355	0.23 304	0.24 354	0.20 250	0.19 259

FAT-Stereo	0.73 371	0.33 334	0.75 368	0.49 337	0.37 351	0.71 311	0.59 376	1.36 419	1.30 416	1.03 381	1.40 394	1.59 430	1.15 419	0.87 333	0.86 370	0.28 364	0.28 397	0.28 368	0.23 340	0.28 349	0.38 408

LRCNet_RVC	21.24 496	31.15 501	21.41 491	28.98 498	23.82 496	3.13 474	0.60 378	20.96 499	1.59 440	25.58 499	28.15 501	21.99 499	14.79 489	21.94 500	16.41 491	28.89 504	14.87 498	33.53 500	31.28 500	29.51 502	26.16 500

RAFT + AFF	0.53 296	0.29 310	0.75 368	0.51 366	0.32 319	0.63 276	0.60 378	1.00 290	0.91 301	0.78 244	0.87 228	0.83 290	0.58 255	0.80 303	0.47 268	0.17 183	0.20 339	0.23 304	0.22 327	0.18 200	0.18 227

MFN_U_SF_RVC	1.09 426	0.59 420	1.97 458	0.67 430	0.44 394	1.93 452	0.60 378	1.85 456	1.36 419	1.61 434	1.54 413	1.95 443	1.37 435	1.64 441	1.73 440	0.40 424	0.37 431	0.45 425	0.48 441	0.44 414	0.44 423

S-Stereo	0.74 372	0.35 345	0.96 398	0.56 396	0.45 398	0.82 351	0.60 378	1.24 393	1.60 443	0.96 350	1.41 396	1.12 373	0.94 397	0.80 303	1.04 409	0.26 348	0.31 415	0.28 368	0.25 363	0.32 372	0.47 433

MeshStereo	1.34 441	0.43 382	0.54 273	0.44 265	0.34 338	1.66 444	0.60 378	1.94 457	1.37 421	4.47 482	3.25 461	4.71 473	1.94 459	1.92 453	1.17 420	0.35 411	0.35 428	0.37 408	0.31 399	0.32 372	0.32 379
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
CVANet_RVC	0.57 326	0.33 334	0.44 159	0.47 317	0.32 319	0.67 297	0.61 383	1.05 312	0.93 311	0.85 290	1.04 308	1.01 344	0.73 343	0.83 317	0.52 292	0.29 371	0.19 330	0.27 360	0.25 363	0.31 367	0.21 299

DRN-Test	0.66 353	0.32 326	0.66 329	0.50 351	0.39 364	1.15 406	0.61 383	1.49 436	1.01 347	1.12 400	1.08 324	1.06 359	0.69 319	0.77 294	0.94 392	0.23 317	0.17 300	0.26 348	0.25 363	0.25 330	0.21 299

FCDSN-DC	1.39 446	0.56 416	0.65 323	0.74 440	0.59 433	1.38 425	0.63 385	1.35 416	1.39 424	3.26 476	4.50 480	4.61 471	2.63 470	1.58 436	1.03 406	0.46 431	0.42 442	0.48 433	0.47 439	0.50 428	0.50 440
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PDISCO_ROB	0.91 405	0.48 393	1.06 407	0.99 449	0.97 452	1.67 446	0.63 385	1.64 450	1.59 440	1.06 387	1.18 358	1.31 393	0.79 361	1.55 432	0.97 398	0.49 437	0.22 355	0.45 425	0.40 423	0.45 418	0.37 402

G-Net	0.95 409	0.46 392	1.04 405	0.64 419	0.48 407	2.12 455	0.64 387	1.01 297	0.87 277	1.75 442	2.82 459	1.30 392	1.64 450	1.06 384	0.96 397	0.36 414	0.29 402	0.35 399	0.25 363	0.45 418	0.42 417

CBFPSM	0.59 340	0.22 170	1.31 434	0.38 100	0.27 219	1.12 402	0.65 388	0.79 216	0.82 246	0.80 250	0.81 193	1.35 407	0.87 381	0.67 239	0.76 351	0.16 149	0.15 251	0.15 66	0.16 164	0.17 180	0.22 315

ccnet	0.82 387	0.57 418	0.75 368	0.54 389	0.59 433	1.09 399	0.66 389	1.38 422	0.94 318	1.12 400	1.44 402	1.29 390	0.92 391	0.95 369	1.24 424	0.49 437	0.42 442	0.50 438	0.47 439	0.51 429	0.46 428

aanetorigin	0.83 393	0.56 416	1.87 456	0.49 337	0.38 360	0.56 230	0.66 389	0.70 171	1.00 343	2.42 461	2.02 437	1.31 393	1.18 423	0.93 360	1.13 419	0.20 264	0.18 316	0.20 231	0.19 265	0.27 346	0.30 368

THIR-Stereo	0.50 274	0.18 53	0.45 171	0.38 100	0.23 96	0.75 323	0.67 391	0.66 129	0.87 277	1.02 373	1.40 394	0.72 243	0.76 350	0.62 191	0.42 222	0.15 105	0.11 79	0.17 124	0.18 237	0.14 71	0.15 150

GrayStereo	0.49 259	0.19 77	0.42 137	0.46 308	0.28 242	0.53 208	0.67 391	0.69 157	0.63 146	1.02 373	1.47 408	0.78 275	0.76 350	0.56 125	0.33 131	0.14 52	0.12 135	0.17 124	0.17 212	0.15 115	0.29 361

RYNet	0.72 369	0.35 345	0.64 317	0.53 383	0.67 438	1.31 422	0.67 391	1.20 372	1.18 395	1.05 384	0.87 228	1.27 387	0.93 396	0.93 360	1.27 428	0.22 303	0.16 281	0.26 348	0.23 340	0.40 403	0.39 410

MSMD_ROB	1.21 435	0.49 396	0.62 303	0.59 406	0.50 411	1.62 443	0.67 391	1.23 386	1.24 405	2.45 462	3.77 469	3.09 461	2.98 475	1.32 418	0.81 361	0.45 430	0.41 440	0.49 436	0.51 448	0.47 423	0.44 423

WCMA_ROB	1.14 428	0.36 350	0.76 373	0.49 337	0.44 394	1.23 417	0.67 391	1.11 333	1.23 403	2.84 469	3.95 475	3.28 464	1.83 456	1.25 411	0.99 402	0.44 429	0.34 426	0.34 397	0.37 414	0.41 409	0.40 413

rvit_105_1	0.54 307	0.40 374	0.76 373	0.58 402	0.37 351	0.59 250	0.68 396	0.70 171	0.94 318	0.82 270	0.69 135	0.73 254	0.58 255	0.78 298	0.54 299	0.32 392	0.29 402	0.31 385	0.34 409	0.23 309	0.20 281

APVNet	0.71 365	0.37 356	0.89 393	0.56 396	0.45 398	1.18 411	0.68 396	1.41 427	0.85 263	0.81 261	1.15 349	1.04 353	0.81 365	1.10 392	1.17 420	0.26 348	0.28 397	0.32 390	0.31 399	0.29 353	0.30 368

EDNetEfficientorigin	9.93 489	1.15 457	175.16 507	0.48 322	0.36 346	1.04 391	0.68 396	1.24 393	2.69 465	3.17 475	2.50 448	2.30 449	2.07 463	1.76 446	2.21 453	0.20 264	0.18 316	0.24 319	0.19 265	0.51 429	0.50 440

XQC	0.89 401	0.65 428	1.31 434	0.67 430	0.52 418	1.22 415	0.68 396	1.26 399	1.52 434	1.14 403	1.11 331	1.28 389	1.04 410	1.40 429	1.77 443	0.38 418	0.24 373	0.37 408	0.31 399	0.53 434	0.47 433

PA-Net	0.67 354	0.43 382	0.83 383	0.50 351	0.53 419	0.94 368	0.68 396	1.10 328	1.14 389	0.80 250	0.88 235	0.87 307	0.77 354	1.02 379	0.88 376	0.24 328	0.41 440	0.29 376	0.44 433	0.26 336	0.34 390
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Wz-Net-LNSev	0.71 365	0.51 403	1.36 442	0.50 351	0.41 376	1.15 406	0.69 401	1.21 374	1.07 377	1.02 373	1.12 335	1.08 366	0.87 381	0.89 342	0.89 386	0.24 328	0.22 355	0.21 272	0.19 265	0.26 336	0.26 339

DDUNet	1.06 422	2.56 485	0.68 336	1.21 457	1.26 462	1.03 387	0.69 401	1.11 333	0.94 318	0.96 350	1.22 364	1.27 387	0.82 369	0.93 360	0.72 345	0.84 456	0.38 433	1.99 468	0.60 453	1.10 458	0.85 456

NCC-stereo	0.78 379	0.40 374	0.76 373	0.61 413	0.67 438	0.81 343	0.69 401	1.54 444	1.11 384	0.90 322	1.36 385	1.33 401	1.16 420	1.19 401	0.88 376	0.31 381	0.30 406	0.37 408	0.48 441	0.33 377	0.33 383

Abc-Net	0.78 379	0.40 374	0.76 373	0.61 413	0.67 438	0.81 343	0.69 401	1.54 444	1.11 384	0.90 322	1.36 385	1.33 401	1.16 420	1.19 401	0.88 376	0.31 381	0.30 406	0.37 408	0.48 441	0.33 377	0.33 383
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
pmcnn	1.23 436	0.29 310	0.96 398	0.40 161	0.23 96	0.95 371	0.69 401	1.16 358	1.28 414	1.67 440	2.33 442	11.15 490	0.86 378	0.93 360	0.88 376	0.15 105	0.12 135	0.12 3	0.10 19	0.15 115	0.15 150

FC-DCNN v2	1.65 456	0.51 403	0.65 323	0.61 413	0.49 409	1.61 441	0.70 406	1.75 455	1.56 439	4.74 485	4.91 483	6.46 484	3.31 477	1.91 452	1.11 414	0.46 431	0.42 442	0.47 429	0.46 434	0.48 424	0.46 428

otaku	1.04 418	0.93 447	0.88 392	1.33 461	1.05 459	1.66 444	0.70 406	1.40 426	1.18 395	1.08 393	1.32 382	1.33 401	0.91 387	1.23 409	0.76 351	0.72 452	0.46 451	1.24 460	0.50 446	1.40 460	0.75 450

DGSMNet	0.76 374	0.55 415	1.29 433	0.58 402	0.62 435	0.94 368	0.70 406	1.26 399	1.11 384	0.83 282	1.24 369	1.00 341	0.71 336	1.03 381	0.81 361	0.34 406	0.29 402	0.41 420	0.40 423	0.57 440	0.55 445

CC-Net-ROB	0.82 387	0.96 450	0.85 385	0.58 402	0.45 398	1.27 420	0.70 406	1.17 363	1.02 350	0.83 282	1.23 368	0.90 320	0.77 354	1.06 384	0.69 336	0.46 431	0.34 426	1.71 464	0.38 417	0.59 443	0.36 397

FC-DCNN	1.59 452	0.51 403	0.66 329	0.61 413	0.49 409	1.56 438	0.70 406	1.66 451	1.53 435	4.64 483	4.62 481	5.85 480	3.34 479	1.84 450	1.11 414	0.46 431	0.42 442	0.47 429	0.46 434	0.48 424	0.46 428

MDST_ROB	0.91 405	0.27 284	0.85 385	0.63 418	0.41 376	2.53 459	0.71 411	1.60 447	1.13 387	2.83 468	1.73 424	0.97 334	0.69 319	1.61 437	0.73 346	0.25 338	0.22 355	0.32 390	0.28 385	0.25 330	0.24 327

DeepPrunerF	0.89 401	0.52 410	3.43 470	0.68 433	0.81 444	0.72 318	0.72 412	1.22 382	1.99 453	0.93 339	1.01 290	0.87 307	0.86 378	1.08 389	0.95 395	0.34 406	0.28 397	0.43 422	0.39 421	0.30 362	0.32 379

TDLM	0.57 326	0.33 334	0.49 231	0.51 366	0.30 282	0.66 293	0.73 413	1.03 304	1.01 347	0.82 270	1.10 330	0.84 294	0.70 332	0.86 331	0.58 307	0.28 364	0.17 300	0.25 332	0.22 327	0.26 336	0.19 259

SGM_RVC	0.97 410	0.28 298	0.41 117	0.39 128	0.22 59	1.55 437	0.73 413	1.51 440	1.25 410	2.25 458	1.92 433	2.58 455	1.56 444	2.02 457	1.19 422	0.27 356	0.27 393	0.27 360	0.25 363	0.25 330	0.25 334
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCMid	1.14 428	0.52 410	2.23 462	0.53 383	0.43 387	1.07 394	0.75 415	1.23 386	1.05 364	2.15 455	1.44 402	1.50 421	1.43 439	1.56 434	5.01 476	0.26 348	0.24 373	0.29 376	0.31 399	0.37 396	0.33 383

ADCPNet	1.03 417	0.48 393	2.70 465	0.54 389	0.42 382	1.40 426	0.75 415	1.13 340	1.07 377	1.22 412	1.42 397	1.68 432	1.09 414	1.36 426	3.45 467	0.30 378	0.28 397	0.29 376	0.32 405	0.37 396	0.35 395

ACVNet-4b	1.35 443	1.31 462	1.10 411	1.90 470	1.59 465	1.92 451	0.77 417	1.52 443	1.62 444	1.05 384	1.60 417	2.11 446	0.94 397	1.64 441	0.77 355	1.30 469	0.35 428	2.03 472	0.67 456	1.88 470	0.84 455

CBMV	0.64 349	0.35 345	0.41 117	0.42 228	0.25 153	1.01 382	0.77 417	1.13 340	1.09 382	1.17 405	1.22 364	1.04 353	0.75 347	0.88 336	0.63 321	0.28 364	0.30 406	0.34 397	0.30 392	0.26 336	0.26 339
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FBW_ROB	0.88 399	0.50 400	0.85 385	0.55 393	0.40 369	1.17 409	0.78 419	1.50 437	1.37 421	1.33 421	1.27 373	1.48 419	1.00 406	2.57 469	0.98 401	0.25 338	0.32 418	0.45 425	0.30 392	0.34 383	0.28 355

FTStereo	0.56 320	0.20 105	0.37 72	0.41 190	0.25 153	0.40 144	0.79 420	0.66 129	0.43 80	1.09 395	3.27 463	0.70 230	0.73 343	0.55 115	0.33 131	0.14 52	0.13 194	0.19 203	0.17 212	0.15 115	0.30 368

Ntro	1.09 426	0.97 453	0.91 394	1.44 462	1.19 461	1.69 447	0.80 421	1.35 416	1.25 410	1.00 366	1.29 378	1.31 393	0.97 402	1.26 412	0.84 365	0.84 456	0.43 446	1.36 461	0.50 446	1.56 461	0.78 452

anonymity	0.97 410	0.89 445	1.05 406	0.92 447	1.03 457	0.97 375	0.81 422	1.29 404	0.91 301	1.07 390	0.98 280	1.00 341	0.95 400	1.02 379	0.92 391	0.96 459	0.95 478	0.90 454	0.91 468	0.92 451	0.94 460

Wz-Net-MNSev	0.76 374	0.40 374	1.34 437	0.50 351	0.40 369	1.44 431	0.83 423	1.15 352	1.16 391	1.25 416	1.20 363	1.13 377	0.81 365	1.16 398	1.00 405	0.22 303	0.19 330	0.24 319	0.23 340	0.28 349	0.26 339

EDNetEfficient	1.46 448	0.80 438	6.12 479	0.47 317	0.39 364	0.69 301	0.83 423	0.90 255	2.77 466	3.50 478	1.96 435	1.66 431	2.03 462	1.26 412	4.18 472	0.21 279	0.18 316	0.21 272	0.20 289	0.41 409	0.39 410

PSMNet_ROB	0.64 349	0.37 356	0.65 323	0.56 396	0.42 382	0.97 375	0.83 423	1.21 374	0.92 306	0.79 248	1.02 298	1.08 366	0.63 283	0.82 309	0.91 390	0.29 371	0.20 339	0.31 385	0.31 399	0.26 336	0.23 321

Consistency-Raft	1.01 413	0.81 439	1.24 428	0.84 443	0.97 452	0.81 343	0.84 426	1.30 407	1.59 440	1.05 384	1.68 423	1.12 373	0.91 387	0.92 354	1.11 414	0.65 449	0.74 463	0.79 451	0.90 465	1.06 457	0.79 454

PVD	1.28 440	0.67 430	1.28 431	0.74 440	0.62 435	1.50 434	0.84 426	1.99 459	2.96 467	2.18 456	2.36 445	1.85 439	1.95 460	1.92 453	1.94 447	0.39 420	0.36 430	0.49 436	0.37 414	0.51 429	0.64 447

PASM	0.90 404	0.64 427	1.69 451	0.69 435	0.69 441	0.78 332	0.84 426	1.03 304	1.26 413	1.19 407	1.15 349	1.31 393	0.98 403	1.24 410	1.03 406	0.52 441	0.56 455	0.59 446	0.66 455	0.56 438	0.54 444

XPNet_ROB	0.70 361	0.35 345	0.68 336	0.52 377	0.40 369	0.79 335	0.85 429	1.16 358	0.94 318	1.33 421	1.15 349	1.38 409	0.83 373	1.03 381	0.90 388	0.32 392	0.25 381	0.26 348	0.24 354	0.31 367	0.28 355

ETE_ROB	0.70 361	0.49 396	0.73 359	0.56 396	0.36 346	0.79 335	0.87 430	1.14 349	0.93 311	1.19 407	1.18 358	1.39 410	0.82 369	0.99 370	0.80 358	0.26 348	0.21 349	0.31 385	0.26 374	0.33 377	0.34 390

FINET	0.67 354	0.42 380	1.00 402	0.46 308	0.43 387	0.83 353	0.89 431	1.08 323	1.50 433	0.87 303	1.14 344	0.71 234	0.68 315	0.92 354	0.70 339	0.36 414	0.30 406	0.26 348	0.24 354	0.35 387	0.33 383

ADCL	1.04 418	0.38 366	1.35 438	0.50 351	0.39 364	1.61 441	0.89 431	1.29 404	1.39 424	1.29 418	1.50 409	1.24 385	1.24 428	1.37 427	4.87 475	0.21 279	0.19 330	0.25 332	0.25 363	0.29 353	0.27 348

LE_ROB	4.42 482	0.24 226	2.75 466	0.42 228	0.23 96	1.57 439	0.90 433	1.71 454	17.88 496	16.56 498	4.88 482	5.17 478	18.85 498	1.63 440	14.62 490	0.17 183	0.14 222	0.16 90	0.16 164	0.19 234	0.17 211

SPS-STEREO	1.25 438	0.93 447	1.06 407	1.04 453	1.03 457	1.41 428	0.91 434	1.51 440	1.19 397	2.09 453	1.83 429	1.94 442	1.39 436	1.62 438	1.39 434	0.97 461	0.94 477	0.90 454	0.89 464	0.96 454	0.96 463
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SANet	1.07 424	0.41 378	1.06 407	0.48 322	0.30 282	1.41 428	0.94 435	1.42 428	3.36 472	1.58 431	2.43 446	2.33 451	1.70 451	1.34 421	1.07 411	0.28 364	0.24 373	0.26 348	0.23 340	0.34 383	0.30 368

LALA_ROB	0.74 372	0.43 382	0.69 342	0.54 389	0.40 369	1.01 382	0.95 436	1.21 374	1.07 377	1.22 412	1.12 335	1.56 427	0.79 361	1.04 383	0.86 370	0.33 400	0.22 355	0.35 399	0.30 392	0.35 387	0.31 375

GANet	0.70 361	0.37 356	0.55 278	0.51 366	0.34 338	0.94 368	0.96 437	1.08 323	0.94 318	1.04 382	1.98 436	1.13 377	0.88 384	1.12 395	0.66 329	0.25 338	0.26 387	0.27 360	0.22 327	0.31 367	0.22 315

ACVNet_1	1.46 448	1.33 463	1.12 414	1.91 471	1.62 466	1.83 450	0.98 438	2.00 460	1.85 450	1.39 424	1.53 412	2.32 450	1.53 441	1.34 421	1.11 414	1.30 469	0.50 453	2.06 474	0.58 452	1.93 472	0.95 462

GANetREF_RVC	0.80 383	0.75 434	0.86 390	0.66 427	0.42 382	1.15 406	0.98 438	1.14 349	1.19 397	1.01 371	1.02 298	1.10 369	0.90 386	1.15 397	0.76 351	0.48 435	0.39 437	0.57 443	0.38 417	0.63 444	0.46 428
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
MANE	4.13 481	0.51 403	0.64 317	0.66 427	0.56 427	6.89 486	0.99 440	7.55 488	12.04 485	6.68 488	8.57 489	10.69 489	9.45 488	7.59 488	6.39 480	0.49 437	0.43 446	0.48 433	0.98 469	0.49 426	0.48 436

NVStereoNet_ROB	1.24 437	0.90 446	1.13 415	0.86 444	0.88 445	1.11 400	0.99 440	1.42 428	1.53 435	1.59 433	2.48 447	2.24 448	1.53 441	1.96 456	1.30 429	0.76 454	0.70 460	0.78 450	1.00 470	0.71 447	0.88 458
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LSM	4.74 484	0.77 436	10.16 483	0.70 436	56.56 502	1.02 384	1.00 442	1.24 393	1.62 444	2.04 451	2.34 443	1.33 401	1.17 422	1.38 428	1.09 413	0.33 400	0.49 452	0.39 413	0.46 434	0.51 429	10.09 492

SGM+DAISY	1.35 443	0.94 449	1.25 429	0.96 448	1.00 455	1.52 436	1.02 443	1.34 413	1.21 400	2.64 464	2.65 454	2.44 452	1.56 444	1.64 441	1.26 426	0.97 461	0.95 478	0.90 454	0.90 465	0.94 452	0.96 463

NaN_ROB	0.69 359	0.44 386	0.69 342	0.51 366	0.33 329	0.97 375	1.06 444	1.22 382	1.19 397	1.24 415	0.96 266	1.08 366	0.78 359	1.20 403	0.67 332	0.24 328	0.30 406	0.23 304	0.24 354	0.23 309	0.25 334

CSAN	0.83 393	0.49 396	0.77 378	0.60 411	0.41 376	1.14 404	1.06 444	1.19 368	1.46 431	1.32 419	1.43 400	1.37 408	1.19 425	1.27 414	0.86 370	0.39 420	0.31 415	0.36 404	0.37 414	0.35 387	0.34 390

RainbowNet	1.35 443	1.49 466	1.19 423	1.88 469	1.45 463	1.48 433	1.07 446	1.61 448	1.55 437	1.20 410	1.59 416	1.54 425	1.13 417	1.34 421	0.97 398	1.36 472	0.70 460	1.82 466	0.79 461	1.71 464	1.07 469

ADCS	1.51 450	0.61 423	3.42 469	0.59 406	0.51 414	1.27 420	1.08 447	1.59 446	1.81 449	1.91 449	1.66 420	1.51 424	1.42 438	1.94 455	8.60 484	0.33 400	0.32 418	0.33 395	0.36 413	0.44 414	0.42 417

Wz-Net-TNSev	1.14 428	1.06 456	4.32 476	0.49 337	0.42 382	1.51 435	1.11 448	1.48 434	1.40 426	1.22 412	1.26 372	1.58 429	1.43 439	1.76 446	1.70 439	0.32 392	0.31 415	0.26 348	0.30 392	0.41 409	0.41 416

Wz-Net-SNSev	0.91 405	0.73 432	2.13 460	0.56 396	0.45 398	0.95 371	1.13 449	1.34 413	1.24 405	1.02 373	1.30 379	1.46 415	0.86 378	1.81 448	1.50 436	0.25 338	0.23 365	0.25 332	0.26 374	0.32 372	0.29 361

CrosDoStereo	0.50 274	0.18 53	0.45 171	0.38 100	0.24 124	0.40 144	1.18 450	0.67 139	0.86 268	0.94 342	1.37 388	0.63 189	0.77 354	0.65 221	0.45 251	0.15 105	0.12 135	0.17 124	0.18 237	0.14 71	0.14 127

DeepStereo_LL	0.50 274	0.18 53	0.45 171	0.38 100	0.24 124	0.40 144	1.18 450	0.67 139	0.86 268	0.94 342	1.37 388	0.63 189	0.77 354	0.65 221	0.45 251	0.15 105	0.12 135	0.17 124	0.18 237	0.14 71	0.14 127

ACVNet_2	1.65 456	1.27 461	1.41 445	1.75 466	1.62 466	2.22 456	1.20 452	2.30 464	2.62 463	1.78 443	2.56 449	3.03 458	1.61 447	1.54 431	1.12 418	1.06 464	0.58 457	1.82 466	0.70 458	1.82 466	0.96 463

NCCL2	0.72 369	0.41 378	0.65 323	0.64 419	0.44 394	0.98 379	1.20 452	1.11 333	1.00 343	0.98 359	0.96 266	1.49 420	0.87 381	0.90 344	0.79 356	0.31 381	0.26 387	0.39 413	0.39 421	0.32 372	0.32 379

coex-ft	6.43 487	1.51 468	87.33 506	0.49 337	0.38 360	1.34 423	1.21 454	1.16 358	8.09 483	12.12 490	2.79 456	2.77 457	3.31 477	1.16 398	3.15 462	0.24 328	0.23 365	0.27 360	0.24 354	0.45 418	0.37 402

WAO-8	2.92 472	1.55 469	1.35 438	1.79 467	1.63 468	5.23 482	1.22 455	4.58 483	12.56 487	2.84 469	4.07 477	4.83 474	2.72 472	3.49 474	2.25 456	1.27 466	0.91 473	1.99 468	1.15 478	1.86 467	1.15 471

Venus	2.92 472	1.55 469	1.35 438	1.79 467	1.63 468	5.23 482	1.22 455	4.58 483	12.56 487	2.84 469	4.06 476	4.83 474	2.72 472	3.49 474	2.25 456	1.27 466	0.91 473	1.99 468	1.15 478	1.86 467	1.15 471

MFMNet_re	1.14 428	0.97 453	1.19 423	0.99 449	0.95 450	1.25 419	1.22 455	1.39 423	1.55 437	1.69 441	1.67 422	1.21 382	1.53 441	1.12 395	0.99 402	0.87 458	0.75 467	0.79 451	0.75 459	0.90 449	0.94 460

DPSNet	0.99 412	0.42 380	1.88 457	0.53 383	0.41 376	1.59 440	1.26 458	2.21 463	1.43 427	1.10 397	1.11 331	1.46 415	1.95 460	1.34 421	1.26 426	0.34 406	0.25 381	0.25 332	0.21 310	0.46 421	0.37 402

IMH-64-1	1.86 458	1.62 471	1.16 417	2.20 474	1.89 474	2.33 457	1.30 459	2.89 468	2.29 458	1.66 438	2.80 457	2.49 453	1.61 447	2.10 459	1.78 444	1.60 474	0.74 463	2.43 478	1.02 471	2.12 473	1.17 473

IMH-64	1.86 458	1.62 471	1.16 417	2.20 474	1.89 474	2.33 457	1.30 459	2.89 468	2.29 458	1.66 438	2.80 457	2.49 453	1.61 447	2.10 459	1.78 444	1.60 474	0.74 463	2.43 478	1.02 471	2.12 473	1.17 473

IMH	2.04 465	1.62 471	1.20 426	2.20 474	1.89 474	2.91 472	1.30 459	3.11 471	3.03 468	1.81 444	3.35 467	3.03 458	1.90 457	2.48 466	1.80 446	1.66 477	0.77 469	2.45 480	1.04 474	2.15 475	1.19 476

WZ-Net	1.19 434	0.59 420	4.07 474	0.62 417	0.51 414	1.34 423	1.31 462	1.32 409	1.74 447	1.53 430	1.65 418	1.74 434	1.28 432	2.25 463	2.01 449	0.27 356	0.21 349	0.23 304	0.25 363	0.40 403	0.39 410

AnyNet_C32	1.16 432	0.62 426	2.40 463	0.57 401	0.55 424	1.41 428	1.34 463	1.18 366	1.24 405	1.49 426	1.42 397	1.39 410	1.20 427	1.55 432	4.82 474	0.29 371	0.28 397	0.29 376	0.34 409	0.38 400	0.42 417

Dean	1.98 462	1.36 464	1.36 442	2.12 473	1.81 473	2.74 462	1.36 464	3.37 477	3.80 476	2.08 452	3.32 465	3.21 463	1.82 454	1.71 445	1.67 438	1.27 466	0.77 469	1.99 468	0.90 465	1.86 467	1.03 468

AnyNet_C01	1.56 451	1.05 455	7.45 481	0.64 419	0.54 422	1.99 453	1.38 465	1.43 430	1.36 419	1.63 437	1.92 433	1.84 437	1.33 434	2.40 465	4.03 469	0.33 400	0.32 418	0.32 390	0.34 409	0.44 414	0.45 427

RTS	1.98 462	0.96 450	11.36 485	0.65 424	0.57 430	2.77 465	1.40 466	1.39 423	2.26 456	1.89 446	2.56 449	1.32 398	1.25 429	5.20 482	4.05 470	0.31 381	0.22 355	0.29 376	0.29 390	0.40 403	0.37 402

RTSA	1.98 462	0.96 450	11.36 485	0.65 424	0.57 430	2.77 465	1.40 466	1.39 423	2.26 456	1.89 446	2.56 449	1.32 398	1.25 429	5.20 482	4.05 470	0.31 381	0.22 355	0.29 376	0.29 390	0.40 403	0.37 402

MADNet+	2.23 468	2.43 482	10.85 484	1.22 458	0.91 448	2.76 464	1.40 466	2.12 462	1.67 446	1.32 419	1.74 426	1.86 440	1.74 452	6.25 484	4.41 473	0.65 449	0.64 458	0.58 445	0.54 450	0.80 448	0.76 451

WAO-6	2.04 465	1.50 467	1.16 417	1.70 465	1.67 470	2.69 461	1.44 469	3.06 470	3.63 475	1.98 450	3.27 463	3.54 469	2.07 463	2.36 464	2.22 455	1.31 471	0.91 473	2.04 473	1.22 480	1.73 465	1.27 477

SGM-ForestM	4.04 480	0.32 326	0.46 188	0.43 247	0.27 219	7.50 487	1.45 470	3.84 480	4.24 478	8.19 489	6.76 487	19.00 496	9.08 487	10.74 491	6.62 481	0.31 381	0.33 424	0.32 390	0.32 405	0.29 353	0.29 361

ELAS	1.63 455	0.61 423	0.95 396	0.68 433	0.55 424	3.01 473	1.55 471	2.39 465	2.33 460	3.64 479	3.89 473	2.75 456	2.90 474	2.15 461	2.27 458	0.52 441	0.45 449	0.50 438	0.48 441	0.54 436	0.52 442
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.90 460	1.20 458	1.35 438	1.27 459	1.06 460	2.84 467	1.56 472	3.23 473	3.06 470	2.23 457	3.33 466	3.17 462	2.28 465	3.12 470	2.21 453	1.02 463	0.91 473	1.06 458	1.03 473	1.04 456	0.97 466

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 416	0.57 418	1.51 449	0.67 430	0.50 411	2.57 460	1.66 473	1.20 372	1.43 427	1.38 423	1.57 415	1.33 401	0.92 391	1.64 441	0.88 376	0.37 417	0.39 437	0.46 428	0.60 453	0.41 409	0.40 413

TorneroNet-64	3.44 475	1.86 475	1.42 446	2.58 482	2.28 480	6.87 485	1.68 474	4.70 485	12.03 484	2.31 459	5.59 486	8.25 486	2.55 469	3.97 479	2.73 460	1.81 479	0.74 463	2.57 482	1.07 475	2.35 477	1.44 479

TorneroNet	4.53 483	1.89 476	1.48 448	2.55 480	2.27 479	13.78 493	1.69 475	4.84 487	23.73 501	2.89 472	7.70 488	7.06 485	2.69 471	4.26 481	3.42 466	1.84 480	0.77 469	2.68 484	1.13 476	2.42 478	1.47 480

notaker	2.76 470	2.29 481	1.80 455	2.96 485	2.58 486	2.90 471	1.75 476	3.24 474	3.05 469	2.78 467	4.24 478	6.15 483	2.51 468	3.34 472	2.75 461	2.31 485	1.18 481	3.00 488	1.65 484	2.84 484	1.97 482

SAMSARA	1.07 424	0.65 428	1.19 423	1.06 454	0.90 446	1.76 449	1.76 477	1.46 432	1.44 429	1.51 428	1.16 354	2.00 444	1.14 418	1.48 430	1.31 430	0.39 420	0.44 448	0.35 399	0.38 417	0.49 426	0.49 439

LVE	2.12 467	1.44 465	1.36 442	1.99 472	1.78 471	2.75 463	1.79 478	2.82 467	3.95 477	1.90 448	4.33 479	3.52 468	1.81 453	2.24 462	1.74 441	1.74 478	0.87 472	2.06 474	1.13 476	1.91 471	1.35 478

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 441	0.87 444	1.76 454	0.86 444	0.56 427	4.29 480	1.79 478	1.50 437	1.98 452	1.61 434	1.85 431	1.84 437	1.41 437	1.89 451	1.36 431	0.48 435	0.40 439	0.56 442	0.57 451	0.69 446	0.48 436

ELAS_RVC	1.60 453	0.61 423	1.01 404	0.70 436	0.56 427	2.00 454	1.89 480	1.96 458	2.65 464	3.33 477	3.26 462	3.03 458	3.41 480	2.49 467	2.09 451	0.52 441	0.45 449	0.50 438	0.48 441	0.54 436	0.52 442
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	2.57 469	1.93 477	1.69 451	2.63 483	2.42 482	2.86 469	2.07 481	3.27 475	6.50 481	2.49 463	3.36 468	3.41 467	1.92 458	2.49 467	1.94 447	2.13 483	1.40 483	2.79 487	1.50 483	2.73 481	1.77 481

ktn	2.98 474	2.25 480	1.73 453	2.84 484	2.53 485	3.76 479	2.15 482	3.70 479	5.47 480	2.75 466	5.17 485	5.94 481	2.48 467	3.23 471	2.46 459	2.34 487	1.44 484	2.78 486	2.03 486	2.45 479	2.01 484

PWCK	1.92 461	1.66 474	3.12 468	1.65 464	0.91 448	2.84 467	2.26 483	2.10 461	2.41 462	2.36 460	2.31 441	2.22 447	1.82 454	3.43 473	2.03 450	1.61 476	0.71 462	1.51 462	0.82 463	1.69 463	0.91 459

HanzoNet	6.76 488	2.45 483	4.22 475	3.19 487	2.94 488	3.62 477	2.28 484	4.79 486	7.20 482	14.00 494	13.19 493	17.49 494	22.30 499	13.25 492	6.19 479	4.20 489	1.93 485	3.10 489	2.56 488	3.35 486	2.88 489

UNDER WATER	3.46 476	2.07 479	3.64 472	3.09 486	2.48 483	3.75 478	2.42 485	3.31 476	13.77 489	2.90 473	2.95 460	5.84 479	3.69 481	3.69 476	3.48 468	2.07 482	1.11 480	2.70 485	1.40 481	2.84 484	1.98 483

UNDER WATER-64	3.53 477	2.01 478	3.94 473	3.22 488	2.49 484	5.41 484	2.60 486	3.43 478	12.41 486	3.03 474	2.68 455	6.07 482	4.04 482	3.79 478	3.33 464	2.02 481	1.24 482	2.63 483	1.46 482	2.78 482	2.08 485

MADNet++	4.03 479	2.70 487	3.44 471	3.72 490	3.44 489	4.44 481	3.52 487	3.95 481	3.61 474	4.46 481	4.98 484	4.10 470	4.58 484	7.00 487	5.89 478	3.74 488	3.67 489	3.27 490	2.71 489	3.70 489	3.66 490

DPSimNet_ROB	3.58 478	2.45 483	8.57 482	2.53 479	2.37 481	2.88 470	3.77 488	3.14 472	3.23 471	4.71 484	3.86 472	4.68 472	4.87 485	4.07 480	5.62 477	2.33 486	2.33 486	2.47 481	2.52 487	2.51 480	2.64 487

JetBlue	2.78 471	1.26 460	7.04 480	1.16 456	1.48 464	8.00 488	6.02 489	2.60 466	1.92 451	2.12 454	2.64 453	3.34 466	3.05 476	6.49 485	3.39 465	0.78 455	0.76 468	0.75 448	0.76 460	0.97 455	1.18 475

BEATNet-Init1	15.13 492	0.82 442	50.86 505	0.72 439	0.53 419	38.10 503	7.03 490	11.83 493	14.25 490	29.78 503	30.17 503	48.21 506	22.64 500	26.78 501	18.11 492	0.42 428	0.38 433	0.47 429	0.46 434	0.51 429	0.48 436

JetRed	5.27 485	5.84 490	12.81 488	2.36 478	2.83 487	12.23 492	10.50 491	4.46 482	3.60 473	3.86 480	3.83 471	4.85 476	4.18 483	6.78 486	11.96 487	2.17 484	2.96 488	2.18 476	1.97 485	3.38 487	2.68 488

tt	6.20 486	0.20 105	5.89 478	3.55 489	2.07 477	11.26 491	19.21 492	11.74 492	5.46 479	2.69 465	2.04 439	4.87 477	6.25 486	3.70 477	7.09 483	8.32 493	11.17 497	4.93 491	5.41 492	5.74 490	2.37 486

HaxPig	31.96 497	37.24 503	34.27 498	24.37 497	24.88 497	18.26 494	19.86 493	20.64 498	28.52 502	35.97 504	38.75 504	25.57 500	28.72 502	33.88 502	34.39 502	35.94 505	38.87 505	37.80 501	40.48 501	39.68 503	41.15 505

MEDIAN_ROB	37.38 504	40.85 508	40.60 501	32.31 499	31.85 498	27.20 498	24.55 494	29.10 503	33.19 506	42.09 506	41.76 506	33.35 501	34.39 506	39.78 504	37.07 503	43.64 507	44.10 507	44.12 503	43.40 503	41.51 505	42.76 507

AVERAGE_ROB	37.58 505	40.13 507	40.15 500	34.81 500	33.82 499	28.55 502	25.10 495	32.02 504	34.06 507	41.28 505	40.66 505	34.46 502	34.81 507	39.18 503	37.57 504	42.78 506	43.44 506	43.82 502	43.03 502	40.47 504	41.51 506

DGTPSM_ROB	12.07 490	8.00 491	20.99 489	8.93 492	16.78 491	10.67 489	30.87 496	9.01 490	15.16 491	6.50 486	15.41 497	9.04 487	14.85 490	9.25 489	21.67 494	4.57 490	8.57 492	5.08 492	9.28 493	5.90 491	10.95 493

DPSMNet_ROB	12.08 491	8.00 491	21.00 490	8.97 493	16.79 492	10.67 489	30.89 497	9.02 491	15.17 492	6.51 487	15.41 497	9.04 487	14.85 490	9.27 490	21.67 494	4.58 491	8.57 492	5.09 493	9.29 494	5.90 491	10.95 493

Anonymous_1	33.25 498	18.26 494	23.92 492	20.54 494	21.28 495	25.59 495	35.94 498	22.01 502	15.57 493	13.33 491	13.49 494	18.08 495	15.29 492	20.36 493	24.60 496	16.28 500	8.84 494	66.59 504	118.00 504	155.73 507	11.23 495

DPSM_ROB	17.78 493	18.63 495	24.31 496	20.90 495	19.47 493	25.97 496	36.21 499	21.23 500	16.24 494	13.38 492	14.06 495	19.18 497	16.30 493	20.78 494	25.67 497	9.38 495	9.23 495	9.49 495	9.82 495	13.51 494	11.91 496

DPSM	17.78 493	18.63 495	24.31 496	20.90 495	19.47 493	25.97 496	36.21 499	21.23 500	16.24 494	13.38 492	14.06 495	19.18 497	16.30 493	20.78 494	25.67 497	9.38 495	9.23 495	9.49 495	9.82 495	13.51 494	11.91 496

xxxxx1	36.64 501	19.51 497	24.21 493	61.66 504	64.63 504	27.28 499	40.10 501	20.25 495	18.63 497	14.07 495	12.97 490	17.26 491	17.36 495	21.70 497	27.93 499	13.18 497	18.50 500	111.26 505	133.37 505	29.24 499	39.73 502

tt_ll	36.64 501	19.51 497	24.21 493	61.66 504	64.63 504	27.28 499	40.10 501	20.25 495	18.63 497	14.07 495	12.97 490	17.26 491	17.36 495	21.70 497	27.93 499	13.18 497	18.50 500	111.26 505	133.37 505	29.24 499	39.73 502

ff	36.64 501	19.51 497	24.21 493	61.66 504	64.63 504	27.28 499	40.10 501	20.25 495	18.63 497	14.07 495	12.97 490	17.26 491	17.36 495	21.70 497	27.93 499	13.18 497	18.50 500	111.26 505	133.37 505	29.24 499	39.73 502

LSM0	38.95 506	37.60 506	48.58 502	43.57 503	91.06 507	52.57 506	72.57 504	43.17 507	32.63 505	26.97 502	27.97 500	38.65 504	32.94 504	41.86 507	51.78 507	18.89 503	18.41 499	19.13 497	19.63 497	27.29 498	33.77 501

Selective-RAFT-Error	35.84 500	37.49 505	48.83 504	42.26 502	39.24 501	52.30 505	73.09 505	42.66 506	32.61 503	26.80 501	28.30 502	38.84 505	33.51 505	41.68 506	51.59 505	18.82 502	18.58 504	19.17 499	19.80 499	27.28 497	24.05 499

CasAABBNet	35.74 499	37.43 504	48.72 503	42.22 501	39.20 500	52.24 504	73.12 506	42.61 505	32.62 504	26.78 500	27.95 499	38.58 503	32.60 503	41.67 505	51.65 506	18.74 501	18.57 503	19.15 498	19.77 498	27.20 496	23.98 498

test_example2	176.61 508	205.14 509	198.86 508	188.60 508	190.98 508	152.67 508	170.61 507	94.86 508	123.55 508	178.88 508	179.48 507	158.94 508	141.34 508	192.61 508	198.96 508	203.76 508	236.37 508	164.13 508	173.55 508	218.58 508	160.41 508

PML	40.80 507	29.24 500	11.87 487	7.20 491	14.47 490	92.13 507	213.69 508	7.63 489	23.35 500	74.72 507	190.14 508	50.17 507	26.15 501	21.39 496	12.70 488	8.76 494	2.92 487	8.45 494	3.25 490	13.26 493	4.42 491

ccccc		429.19 510		507.10 509	501.20 509	356.95 509		380.82 509		334.51 509		372.86 509		499.17 509		561.44 509	431.22 509	334.28 509	290.86 509	540.88 509

ASD4		8.86 493

Low-res two-view benchmark