Low-res two-view results

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

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

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

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

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

MS-F	0.09 3	0.04 11	0.24 20	0.01 35	0.00 1	0.56 45	0.00 1	0.20 3	0.60 108	0.00 1	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.07 20	0.07 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.14 15	0.04 11	0.23 16	0.01 35	0.00 1	1.14 186	0.00 1	0.51 32	0.61 119	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.04 127	0.07 20	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 15	0.04 11	0.24 20	0.02 128	0.00 1	1.15 194	0.00 1	0.44 27	0.61 119	0.08 88	0.01 1	0.01 2	0.05 148	0.08 28	0.07 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 10	0.04 11	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.13 183	0.00 1	0.30 10	0.61 119	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.04 127	0.08 28	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

OmniDepth	0.11 6	0.07 77	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 54	0.00 1	0.14 1	0.62 136	0.08 88	0.01 1	0.08 145	0.04 127	0.14 67	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.18 42	0.08 100	0.45 59	0.08 316	0.11 410	1.11 166	0.12 384	0.75 67	0.16 20	0.07 77	0.01 1	0.01 2	0.06 178	0.18 86	0.09 128	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.20 477	0.11 455

MonStereo	0.19 45	0.07 77	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 32	0.00 1	2.16 174	0.63 145	0.03 43	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.09 32	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.01 123

Wavelet-MonSter	0.10 5	0.03 2	0.24 20	0.01 35	0.00 1	0.91 72	0.00 1	0.20 3	0.23 52	0.14 149	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.11 49	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

FSD	0.09 3	0.06 50	0.25 33	0.03 191	0.00 1	0.25 8	0.05 308	0.32 13	0.61 119	0.03 43	0.01 1	0.06 120	0.02 53	0.13 64	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

Monster-pub-eth3d	0.19 45	0.07 77	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 32	0.00 1	2.16 174	0.64 157	0.03 43	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.10 42	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.01 123

GASTEREO	0.39 151	0.45 406	0.47 68	0.11 350	0.24 476	1.06 135	0.03 257	3.16 284	0.66 175	0.10 118	0.01 1	0.01 2	0.28 315	0.66 223	0.18 208	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.32 555	0.03 236	0.02 246

MSCF	0.38 150	0.45 406	0.49 70	0.12 353	0.24 476	1.05 121	0.03 257	3.14 276	0.68 194	0.02 18	0.01 1	0.02 19	0.23 300	0.65 222	0.18 208	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.32 555	0.03 236	0.02 246

S2M2_XL	0.06 1	0.19 257	0.39 54	0.04 226	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 15	0.07 1	0.01 6	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 9	0.07 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.25w	0.21 56	0.08 100	0.22 8	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	1.80 146	0.74 242	0.13 144	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.10 42	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.19 45	0.06 50	0.22 8	0.00 1	0.00 1	0.82 60	0.00 1	1.54 117	0.78 267	0.14 149	0.01 1	0.02 19	0.05 148	0.04 5	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.23 83	0.08 100	0.24 20	0.00 1	0.00 1	1.06 135	0.00 1	2.14 171	0.79 271	0.13 144	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.09 32	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 56	0.07 77	0.23 16	0.01 35	0.00 1	0.81 58	0.00 1	2.00 164	0.75 246	0.09 98	0.01 1	0.02 19	0.03 94	0.06 17	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.29 108	0.04 11	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	3.00 252	0.71 226	0.19 174	0.01 1	0.02 19	0.28 315	0.12 56	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 103	0.06 50	0.35 50	0.03 191	0.00 1	1.07 140	0.00 1	2.95 245	0.67 186	0.26 180	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.04 5	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 73	0.06 50	0.21 6	0.01 35	0.03 316	1.06 135	0.00 1	1.73 142	0.72 234	0.19 174	0.01 1	0.02 19	0.04 127	0.24 126	0.06 78	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 15	0.05 29	0.34 49	0.01 35	0.00 1	1.09 154	0.01 132	0.31 12	0.68 194	0.09 98	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.04 5	0.06 78	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 56	0.06 50	0.29 39	0.02 128	0.00 1	1.11 166	0.02 208	1.46 110	0.70 222	0.16 157	0.01 1	0.01 2	0.04 127	0.12 56	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.16 25	0.13 189	0.42 56	0.04 226	0.00 1	1.05 121	0.15 392	0.57 48	0.38 79	0.06 73	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 20	0.19 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

LG-Stereo_L1	0.14 15	0.13 189	0.45 59	0.04 226	0.00 1	0.35 20	0.14 389	0.80 71	0.61 119	0.06 73	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 20	0.20 219	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

MLG-Stereo_test3	0.14 15	0.10 142	0.20 5	0.00 1	0.00 1	1.04 108	0.00 1	0.47 30	0.69 210	0.09 98	0.01 1	0.02 19	0.01 18	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

MLG-Stereo_test2	0.16 25	0.11 167	0.23 16	0.02 128	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.27 8	1.26 372	0.02 18	0.01 1	0.08 145	0.00 1	0.07 20	0.15 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

MLG-Stereo_test1	0.15 24	0.06 50	0.31 43	0.02 128	0.01 198	1.05 121	0.00 1	0.19 2	1.26 372	0.02 18	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

MLG-Stereo	0.17 32	0.06 50	0.25 33	0.02 128	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.50 31	1.29 383	0.01 6	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

LG-G_1	0.23 83	0.11 167	0.32 45	0.02 128	0.00 1	1.29 272	0.00 1	1.82 148	0.71 226	0.10 118	0.01 1	0.05 105	0.01 18	0.07 20	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

LG-G	0.23 83	0.11 167	0.32 45	0.02 128	0.00 1	1.29 272	0.00 1	1.82 148	0.71 226	0.10 118	0.01 1	0.05 105	0.01 18	0.07 20	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

LGtest1	0.13 10	0.14 202	0.30 40	0.01 35	0.00 1	0.40 30	0.00 1	0.54 43	0.73 235	0.06 73	0.01 1	0.03 56	0.00 1	0.04 5	0.21 227	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

SGD-Stereo	0.12 8	0.10 142	0.25 33	0.03 191	0.00 1	1.03 98	0.00 1	0.24 6	0.59 97	0.01 6	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.06 17	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

HI	0.54 214	0.37 364	1.50 278	0.13 361	0.00 1	1.15 194	0.00 1	1.68 136	0.62 136	1.34 356	0.01 1	2.67 428	0.66 397	0.36 177	0.20 219	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.00 1

CoSv	0.54 214	0.37 364	1.50 278	0.13 361	0.00 1	1.15 194	0.00 1	1.68 136	0.62 136	1.34 356	0.01 1	2.67 428	0.66 397	0.36 177	0.20 219	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.00 1

SCV_C0	0.34 126	0.20 270	0.96 148	0.02 128	0.00 1	0.41 32	0.02 208	3.62 360	0.65 165	0.12 136	0.01 1	0.07 137	0.09 222	0.18 86	0.13 161	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.19 513	0.12 408	0.04 345

SCV	0.42 161	0.28 324	0.68 98	0.26 431	0.16 441	0.26 9	0.05 308	4.98 488	0.63 145	0.10 118	0.01 1	0.02 19	0.05 148	0.26 140	0.13 161	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.18 509	0.25 495	0.18 502

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 45	0.03 2	0.46 63	0.03 191	0.00 1	0.36 27	0.02 208	1.68 136	0.67 186	0.01 6	0.01 1	0.05 105	0.00 1	0.12 56	0.22 231	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.15 487	0.01 71	0.00 1

FoundationStereo	0.08 2	0.12 178	0.24 20	0.02 128	0.01 198	0.12 2	0.04 285	0.24 6	0.59 97	0.00 1	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.11 49	0.07 94	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.66 246	1.49 546	1.08 189	0.01 35	0.01 198	0.37 28	0.05 308	2.93 243	0.63 145	0.08 88	0.01 1	0.00 1	0.02 53	0.17 82	0.04 13	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	6.28 569	0.01 123

AIO_rvc	0.21 56	0.32 343	0.50 71	0.09 329	0.03 316	0.43 39	0.06 334	1.25 93	0.63 145	0.03 43	0.01 1	0.09 153	0.04 127	0.28 150	0.16 191	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.03 426	0.10 390	0.10 447

HUF	0.25 97	0.32 343	1.18 219	0.06 272	0.11 410	0.31 10	0.08 352	0.73 63	0.62 136	0.10 118	0.01 1	0.02 19	0.03 94	0.16 77	0.14 172	0.00 1	0.58 568	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.37 538

AIO_test	0.17 32	0.11 167	0.55 79	0.08 316	0.06 363	0.42 38	0.06 334	0.35 18	0.38 79	0.03 43	0.01 1	0.86 299	0.03 94	0.21 115	0.10 142	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.08 466	0.03 236	0.02 246

castereo++	0.25 97	0.15 217	0.48 69	0.09 329	0.00 1	1.08 149	0.03 257	1.53 116	0.67 186	0.00 1	0.01 1	0.59 254	0.00 1	0.09 32	0.06 78	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.28 546	0.02 177	0.00 1

castereo	0.32 120	0.28 324	0.46 63	0.01 35	0.05 350	0.81 58	0.04 285	3.37 318	0.61 119	0.08 88	0.01 1	0.08 145	0.14 264	0.10 42	0.11 152	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.22 526	0.02 177	0.01 123

MonSter	0.19 45	0.07 77	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 32	0.00 1	2.16 174	0.64 157	0.03 43	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.09 32	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.01 123

GIP-stereo	0.31 117	0.03 2	0.78 109	0.00 1	0.00 1	1.06 135	0.03 257	2.98 250	0.66 175	0.05 62	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.18 86	0.24 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.00 1

fffft	0.22 73	0.03 2	0.46 63	0.01 35	0.00 1	0.93 81	0.01 132	1.42 100	0.61 119	0.02 18	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.21 115	0.34 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.07 420
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.14 15	0.04 11	0.38 51	0.05 252	0.00 1	1.04 108	0.00 1	0.32 13	0.63 145	0.00 1	0.01 1	0.04 75	0.03 94	0.20 106	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.18 42	0.06 50	0.53 76	0.02 128	0.00 1	1.03 98	0.04 285	0.38 21	0.64 157	0.07 77	0.01 1	0.04 75	0.02 53	0.26 140	0.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 337	0.10 447

tt45	0.47 186	0.06 50	0.70 102	0.02 128	0.00 1	1.30 278	0.05 308	0.85 76	0.60 108	0.05 62	0.01 1	0.09 153	0.03 94	5.40 433	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.01 123

fffy	0.14 15	0.06 50	0.88 125	0.02 128	0.00 1	0.33 15	0.01 132	0.79 69	0.13 5	0.02 18	0.01 1	0.06 120	0.01 18	0.16 77	0.03 6	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.06 400

dual_stereo	0.29 108	0.05 29	0.31 43	0.03 191	0.00 1	0.31 10	0.02 208	3.31 312	0.61 119	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.03 94	0.79 231	0.13 161	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.08 466	0.00 1	0.01 123

rvit_stereo_0083	0.13 10	0.02 1	0.30 40	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 132	0.56 44	1.11 343	0.05 62	0.01 1	0.04 75	0.02 53	0.25 132	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

rvit_stereo_0081_aga	0.17 32	0.11 167	0.81 112	0.00 1	0.00 1	0.80 54	0.01 132	0.79 69	0.59 97	0.02 18	0.01 1	0.05 105	0.03 94	0.19 94	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 32	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 51	0.01 132	1.22 90	0.79 271	0.07 77	0.01 1	0.03 56	0.02 53	0.17 82	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

model_zeroshot	0.49 195	0.26 309	2.10 375	0.03 191	0.01 198	1.69 414	0.08 352	2.63 214	0.18 29	1.02 311	0.01 1	0.61 257	0.06 178	0.86 234	0.14 172	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.16 497	0.02 177	0.01 123

ACV-stereo	1.64 458	0.27 313	2.94 441	0.04 226	0.04 336	6.31 542	0.18 405	1.81 147	0.22 48	0.23 178	0.01 1	10.52 555	5.41 552	4.07 358	0.77 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

rvit_stereo_0082	0.17 32	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 51	0.01 132	1.22 90	0.79 271	0.07 77	0.01 1	0.03 56	0.02 53	0.17 82	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 51	0.05 29	0.22 8	0.01 35	0.00 1	1.11 166	0.00 1	1.84 150	0.34 74	0.08 88	0.01 1	0.02 19	0.03 94	0.19 94	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 123

Pointernet	0.34 126	0.10 142	1.09 192	0.01 35	0.08 385	1.18 212	0.05 308	2.99 251	0.62 136	0.03 43	0.01 1	0.15 183	0.05 148	0.24 126	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 479	0.01 71	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.43 168	0.17 241	0.46 63	0.14 376	1.06 546	0.63 48	0.02 208	0.30 10	0.24 58	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.03 94	1.86 283	0.05 34	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.15 487	1.83 561	1.61 564

AIO-Stereo	0.21 56	0.07 77	0.44 58	0.03 191	0.03 316	0.41 32	0.01 132	1.65 130	0.65 165	0.09 98	0.01 1	0.02 19	0.04 127	0.22 118	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 558	0.05 302	0.08 433

RSM++	0.17 32	0.07 77	0.42 56	0.03 191	0.00 1	0.40 30	0.00 1	1.18 89	0.59 97	0.02 18	0.01 1	0.01 2	0.05 148	0.20 106	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 506	0.09 374	0.07 420

RSM	0.18 42	0.05 29	0.39 54	0.03 191	0.02 291	0.38 29	0.00 1	1.33 97	0.59 97	0.09 98	0.01 1	0.03 56	0.04 127	0.19 94	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 497	0.06 322	0.04 345

test_sample1	0.61 227	0.04 11	0.90 130	0.34 459	0.00 1	1.09 154	0.00 1	3.54 350	0.88 297	0.86 277	0.01 1	0.53 248	0.34 330	3.51 331	0.20 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

CAS++	0.32 120	0.22 289	0.69 100	0.04 226	0.00 1	0.35 20	0.01 132	4.32 437	0.48 89	0.02 18	0.01 1	0.07 137	0.00 1	0.19 94	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.27 101	0.27 313	0.64 91	0.02 128	0.01 198	1.64 405	0.01 132	1.41 99	0.73 235	0.10 118	0.01 1	0.03 56	0.10 230	0.24 126	0.04 13	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.06 400

11t1	0.33 123	0.05 29	0.86 121	0.44 472	0.00 1	1.04 108	0.00 1	2.45 199	0.60 108	0.44 219	0.01 1	0.05 105	0.05 148	0.43 188	0.06 78	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

ff7	0.23 83	0.21 279	1.02 165	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.53 35	0.75 246	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.44 190	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 487	0.07 337	0.01 123

ffff	0.23 83	0.21 279	1.02 165	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.53 35	0.75 246	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.44 190	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 487	0.07 337	0.01 123

11t	0.23 83	0.21 279	1.02 165	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.53 35	0.75 246	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.44 190	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 487	0.07 337	0.01 123

CASnet	0.16 25	0.14 202	0.52 75	0.01 35	0.00 1	0.86 65	0.00 1	0.51 32	0.75 246	0.10 118	0.01 1	0.04 75	0.02 53	0.22 118	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala_base	1.19 399	0.11 167	0.90 130	0.07 300	0.05 350	1.19 216	0.01 132	4.28 430	0.15 14	0.04 55	0.01 1	0.24 200	0.04 127	0.12 56	0.29 277	7.21 576	1.13 573	0.00 1	0.25 536	7.61 573	0.00 1

AEACV	0.22 73	0.05 29	0.66 95	0.02 128	0.03 316	0.87 67	0.00 1	1.07 83	0.15 14	0.18 169	0.01 1	0.02 19	0.72 406	0.15 73	0.09 128	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.27 542	0.08 352	0.07 420

GCAP-Stereo	0.24 93	0.29 334	0.82 114	0.01 35	0.00 1	1.24 248	0.00 1	1.70 139	0.23 52	0.02 18	0.01 1	0.09 153	0.10 230	0.18 86	0.05 34	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.01 123

anonymousdsp	0.21 56	0.21 279	0.63 88	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.74 65	0.77 263	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.25 132	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 497	0.08 352	0.03 315

Selective-IGEV	0.22 73	0.06 50	0.46 63	0.05 252	0.04 336	0.34 18	0.04 285	2.16 174	0.59 97	0.09 98	0.01 1	0.02 19	0.05 148	0.18 86	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 471	0.03 236	0.09 439

EGLCR-Stereo	0.28 103	0.09 118	0.73 104	0.18 398	0.05 350	1.17 205	0.04 285	2.37 186	0.17 27	0.35 202	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.38 182	0.04 13	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 315

Selective-RAFT	0.37 144	0.06 50	0.65 93	0.03 191	0.01 198	1.17 205	0.02 208	2.63 214	0.66 175	0.01 6	0.01 1	0.22 199	0.18 279	1.31 258	0.24 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 518	0.04 276	0.00 1

ProNet	0.20 51	0.25 305	0.78 109	0.01 35	0.01 198	0.95 86	0.00 1	0.70 59	0.68 194	0.02 18	0.01 1	0.05 105	0.03 94	0.31 160	0.03 6	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.12 408	0.04 345

CroCo-Stereo Lap2	0.33 123	0.49 427	1.18 219	0.02 128	0.00 1	0.33 15	0.00 1	3.08 267	0.61 119	0.02 18	0.01 1	0.04 75	0.08 211	0.45 195	0.15 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 337	0.02 246

qqq	0.50 199	0.04 11	0.78 109	0.02 128	0.00 1	1.05 121	0.00 1	3.15 279	0.68 194	0.46 225	0.01 1	0.73 282	0.12 252	2.95 311	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

ccc-4	0.23 83	0.21 279	1.02 165	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.53 35	0.75 246	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.44 190	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 487	0.07 337	0.01 123

x	0.41 158	0.04 11	0.74 106	0.54 495	0.00 1	0.98 91	0.00 1	3.07 265	0.67 186	0.48 227	0.01 1	0.48 240	0.07 196	0.93 237	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

raft_robust	0.98 343	0.57 453	1.21 230	0.06 272	0.17 445	1.36 298	0.02 208	3.46 338	2.18 491	0.33 190	0.01 1	1.54 351	1.42 452	6.77 503	0.15 182	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.18 509	0.11 400	0.09 439

IGEV-Stereo	0.21 56	0.21 279	0.63 88	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.73 63	0.77 263	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.24 126	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 497	0.08 352	0.03 315
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.42 161	0.28 324	1.02 165	0.05 252	0.18 449	1.04 108	0.02 208	2.40 189	0.16 20	2.25 448	0.01 1	0.32 215	0.03 94	0.09 32	0.15 182	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.02 246

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MC-Stereo	0.24 93	0.12 178	0.71 103	0.04 226	0.02 291	1.07 140	0.00 1	1.30 95	0.17 27	0.59 236	0.02 99	0.08 145	0.11 240	0.18 86	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.17 506	0.06 322	0.02 246

GLC_STEREO	0.13 10	0.08 100	0.61 86	0.01 35	0.00 1	0.94 83	0.03 257	0.29 9	0.21 44	0.05 62	0.02 99	0.06 120	0.04 127	0.26 140	0.07 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

CroCo-Stereo	0.39 151	0.40 381	1.67 317	0.07 300	0.00 1	0.19 6	0.01 132	3.55 351	0.75 246	0.08 88	0.02 99	0.46 236	0.08 211	0.28 150	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123
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
raftrobust	0.46 180	0.42 390	1.05 185	0.01 35	0.21 465	1.17 205	0.05 308	2.07 169	0.19 32	2.98 490	0.02 99	0.12 169	0.15 267	0.25 132	0.31 288	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.06 400

PMTNet	0.21 56	0.19 257	0.85 119	0.02 128	0.02 291	1.14 186	0.30 455	0.88 77	0.11 2	0.03 43	0.02 99	0.07 137	0.02 53	0.37 179	0.12 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.86 310	0.50 430	1.80 335	0.01 35	0.00 1	1.57 375	0.17 400	3.48 341	0.42 84	3.31 500	0.02 99	2.09 396	0.17 275	3.01 313	0.61 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 408	0.01 123

GEAStereo	0.16 25	0.08 100	0.38 51	0.08 316	0.04 336	1.11 166	0.00 1	0.75 67	0.16 20	0.07 77	0.03 135	0.01 2	0.03 94	0.14 67	0.06 78	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.16 440	0.11 455

GSStereo	0.30 113	0.08 100	0.38 51	0.06 272	0.04 336	1.11 166	0.00 1	2.95 245	0.59 97	0.09 98	0.03 135	0.01 2	0.03 94	0.14 67	0.06 78	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.06 454	0.16 440	0.12 466

GS-Stereo							0.00 1	2.95 245	0.59 97	0.09 98	0.03 135	0.01 2	0.03 94	0.14 67	0.06 78	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.06 454	0.16 440	0.12 466

2.75w_new	0.23 83	0.07 77	0.22 8	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	2.15 172	0.74 242	0.15 153	0.03 135	0.01 2	0.03 94	0.18 86	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 83	0.05 29	0.21 6	0.01 35	0.00 1	1.00 94	0.00 1	2.24 179	0.71 226	0.15 153	0.03 135	0.02 19	0.08 211	0.11 49	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_6	0.34 126	0.10 142	1.37 263	0.01 35	0.00 1	0.86 65	0.00 1	2.78 227	1.32 390	0.04 55	0.03 135	0.07 137	0.02 53	0.19 94	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 315

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 475	19.48 594	12.37 571	0.06 272	0.00 1	0.47 41	0.05 308	0.46 29	0.31 69	0.13 144	0.03 135	0.03 56	0.00 1	0.07 20	0.41 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 454	0.07 337	0.92 555

rvit_stereo_ft	0.31 117	0.32 343	1.63 307	0.01 35	0.00 1	0.19 6	0.00 1	2.84 234	0.79 271	0.02 18	0.03 135	0.08 145	0.02 53	0.19 94	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 315

testlalala2	0.77 277	0.13 189	1.72 324	3.72 567	2.44 563	1.10 160	0.01 132	3.27 309	0.73 235	0.09 98	0.03 135	1.38 344	0.08 211	0.12 56	0.09 128	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.37 562	0.01 71	0.01 123

IGEVStereo-DCA	0.46 180	0.09 118	1.02 165	0.02 128	0.00 1	0.82 60	0.00 1	0.53 35	0.75 246	0.09 98	0.03 135	0.03 56	0.06 178	5.04 414	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 487	0.05 302	0.01 123

rrr	0.62 234	0.09 118	2.07 370	0.02 128	0.00 1	0.82 60	0.06 334	2.29 182	0.85 294	0.09 98	0.03 135	0.03 56	0.06 178	5.04 414	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 513	0.05 302	0.07 420

MaDis-Stereo	0.22 73	0.29 334	0.87 123	0.05 252	0.18 449	0.41 32	0.01 132	1.24 92	0.56 94	0.02 18	0.03 135	0.13 174	0.05 148	0.32 166	0.24 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

4D-IteraStereo	0.35 136	0.60 460	1.93 342	0.02 128	0.09 393	1.03 98	0.07 345	1.25 93	0.34 74	0.02 18	0.03 135	0.84 298	0.10 230	0.31 160	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.07 420

LoS	0.28 103	0.16 230	0.95 146	0.07 300	0.01 198	1.32 284	0.07 345	1.30 95	0.60 108	0.04 55	0.03 135	0.28 211	0.11 240	0.48 200	0.11 152	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TestStereo	0.61 227	0.55 445	1.84 339	0.00 1	0.00 1	0.94 83	0.00 1	1.65 130	0.23 52	0.12 136	0.03 135	0.08 145	0.06 178	6.59 488	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMStereo	0.25 97	0.60 460	1.28 241	0.01 35	0.00 1	0.48 42	0.00 1	0.74 65	1.24 370	0.16 157	0.03 135	0.07 137	0.09 222	0.22 118	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
xyz-stereo-finetune	0.49 195	0.22 289	0.51 72	0.03 191	0.00 1	1.30 278	0.01 132	1.97 162	0.71 226	0.04 55	0.04 151	0.08 145	0.04 127	4.32 369	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.40 156	0.13 189	1.31 252	0.64 510	0.07 375	0.92 79	0.03 257	3.08 267	0.80 278	0.35 202	0.04 151	0.05 105	0.02 53	0.20 106	0.13 161	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.26 499	0.02 246

RAStereo	0.17 32	0.21 279	1.18 219	0.04 226	0.01 198	0.18 5	0.00 1	0.81 73	0.34 74	0.07 77	0.04 151	0.05 105	0.05 148	0.19 94	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

AnonymousM	0.34 126	0.07 77	0.63 88	0.02 128	0.01 198	1.09 154	0.03 257	1.54 117	0.68 194	0.17 166	0.04 151	0.02 19	0.24 303	0.25 132	0.04 13	0.00 1	0.01 332	1.93 570	0.00 1	0.01 71	0.00 1

test_xeample3	0.35 136	0.10 142	1.95 347	0.02 128	0.00 1	0.93 81	0.07 345	1.70 139	0.86 296	0.09 98	0.04 151	0.05 105	0.05 148	0.23 121	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 533	0.06 322	0.08 433

UDGNet	0.35 136	0.50 430	1.14 204	0.02 128	0.00 1	1.12 176	0.02 208	0.70 59	1.57 438	0.31 185	0.05 156	0.06 120	0.02 53	1.45 270	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.34 126	0.67 477	1.55 289	0.04 226	0.01 198	1.22 232	0.03 257	0.84 75	1.16 356	0.18 169	0.05 156	0.12 169	0.05 148	0.29 153	0.44 340	0.02 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.00 1

sAnonymous2	0.37 144	0.32 343	3.21 461	0.01 35	0.00 1	0.35 20	0.08 352	1.96 160	0.90 298	0.03 43	0.05 156	0.04 75	0.11 240	0.11 49	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.18 502

CroCo_RVC	0.37 144	0.32 343	3.21 461	0.01 35	0.00 1	0.35 20	0.08 352	1.96 160	0.90 298	0.03 43	0.05 156	0.04 75	0.11 240	0.11 49	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.18 502

sCroCo_RVC	0.21 56	0.14 202	1.54 287	0.01 35	0.00 1	0.13 3	0.04 285	1.10 84	0.65 165	0.10 118	0.05 156	0.03 56	0.04 127	0.23 121	0.05 34	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

VIP-Stereo	0.21 56	0.42 390	0.92 136	0.06 272	0.00 1	1.09 154	0.02 208	0.59 50	0.65 165	0.02 18	0.06 161	0.07 137	0.01 18	0.06 17	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.11 455

zero-FE	0.34 126	0.09 118	1.27 238	0.05 252	0.14 426	0.85 63	0.06 334	1.57 123	0.39 82	0.05 62	0.06 161	0.16 188	0.13 259	1.35 262	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 438	0.01 71	0.02 246

water-stereo	0.17 32	0.03 2	0.91 134	0.04 226	0.02 291	1.04 108	0.00 1	0.43 26	0.26 63	0.10 118	0.06 161	0.06 120	0.06 178	0.13 64	0.23 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.01 71	0.01 123

3.25w_new	0.20 51	0.06 50	0.19 2	0.01 35	0.00 1	1.04 108	0.00 1	1.64 128	0.78 267	0.10 118	0.06 161	0.02 19	0.02 53	0.03 1	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 51	0.06 50	0.19 2	0.01 35	0.00 1	1.04 108	0.00 1	1.64 128	0.78 267	0.10 118	0.06 161	0.02 19	0.02 53	0.03 1	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_4	0.39 151	0.16 230	1.66 313	0.01 35	0.00 1	0.85 63	0.00 1	3.15 279	1.33 392	0.07 77	0.06 161	0.10 163	0.03 94	0.29 153	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

FADNet	1.20 402	0.93 516	4.51 515	0.03 191	0.06 363	2.56 463	0.16 397	4.02 403	1.42 407	0.32 187	0.06 161	1.66 367	1.07 427	5.56 443	0.87 407	0.19 542	0.02 411	0.01 489	0.01 391	0.50 546	0.03 315

asda	0.22 73	0.09 118	0.28 38	0.01 35	0.00 1	1.11 166	0.00 1	1.57 123	0.76 257	0.15 153	0.07 168	0.03 56	0.08 211	0.11 49	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.91 331	0.54 442	1.97 353	0.01 35	0.00 1	1.45 340	0.00 1	3.38 321	1.31 388	1.36 367	0.07 168	3.25 472	0.01 18	4.39 378	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.01 123

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 140	0.14 202	1.14 204	0.04 226	0.05 350	1.39 313	0.05 308	1.87 154	0.77 263	0.13 144	0.07 168	0.48 240	0.02 53	0.41 187	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 509	0.01 71	0.10 447

plain	0.41 158	0.28 324	2.26 395	0.07 300	0.00 1	0.50 43	0.01 132	2.84 234	0.92 301	0.05 62	0.07 168	0.13 174	0.17 275	0.43 188	0.20 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 524	0.01 123

CREStereo	0.22 73	0.17 241	0.64 91	0.00 1	0.01 198	1.22 232	0.01 132	1.15 87	0.56 94	0.10 118	0.07 168	0.04 75	0.00 1	0.32 166	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FADNet-RVC	1.10 380	1.07 529	4.79 522	0.03 191	0.00 1	1.60 390	0.08 352	3.77 375	1.70 451	0.35 202	0.07 168	0.61 257	0.66 397	5.32 429	1.11 422	0.01 477	0.08 506	0.00 1	0.00 1	0.48 544	0.18 502

3.5w_stereo	0.20 51	0.05 29	0.19 2	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	1.54 117	0.81 283	0.01 6	0.08 174	0.02 19	0.03 94	0.09 32	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 260	0.04 11	1.69 320	0.07 300	0.01 198	1.27 265	0.04 285	1.85 151	0.14 9	3.56 508	0.08 174	3.07 456	0.60 377	1.35 262	0.11 152	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.02 177	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 144	0.13 189	2.43 408	0.02 128	0.00 1	1.12 176	0.02 208	1.66 134	1.15 354	0.16 157	0.08 174	0.02 19	0.05 148	0.40 184	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.10 447

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MIF-Stereo (partial)	0.27 101	0.18 249	1.14 204	0.01 35	0.00 1	0.43 39	0.02 208	1.97 162	0.39 82	0.11 133	0.08 174	0.07 137	0.06 178	0.44 190	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.02 246

LG-Stereo	0.34 126	0.07 77	1.33 256	0.03 191	0.01 198	1.06 135	0.00 1	2.93 243	0.66 175	0.01 6	0.09 179	0.14 180	0.07 196	0.10 42	0.16 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.01 123

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test_for_model	4.23 543	22.88 597	0.91 134	12.40 588	10.47 588	1.08 149	0.06 334	4.08 408	1.36 395	1.91 419	0.09 179	0.15 183	0.03 94	0.10 42	0.22 231	7.44 578	1.43 576	0.00 1	0.01 391	18.08 597	1.99 569

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testlalala	0.46 180	0.13 189	0.82 114	0.17 392	0.10 403	1.13 183	0.03 257	2.63 214	1.13 350	2.04 434	0.10 184	0.29 213	0.04 127	0.15 73	0.27 265	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.26 539	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	1.30 413	0.85 508	6.26 548	0.02 128	0.03 316	4.02 507	0.13 385	4.21 420	1.12 348	0.77 263	0.10 184	3.60 480	1.11 431	2.68 303	1.12 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

MIPNet	0.64 239	0.42 390	2.01 359	0.08 316	0.07 375	1.29 272	0.11 375	3.47 340	1.29 383	0.67 247	0.10 184	0.63 263	0.97 423	1.25 255	0.25 251	0.00 1	0.01 332	0.01 489	0.01 391	0.11 400	0.04 345

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RAFT-Test	0.61 227	0.16 230	2.27 398	0.04 226	0.15 434	1.80 425	0.17 400	2.52 207	0.65 165	0.56 234	0.11 191	2.76 436	0.02 53	0.27 148	0.34 306	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.29 550	0.01 71	0.01 123

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Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WCG-NET（raft）	0.29 108	0.24 301	0.51 72	0.01 35	0.00 1	0.91 72	0.05 308	0.56 44	1.12 348	0.21 176	0.12 194	1.54 351	0.14 264	0.14 67	0.07 94	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.03 315

asd	0.14 15	0.07 77	0.23 16	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.22 5	0.75 246	0.16 157	0.13 195	0.03 56	0.05 148	0.08 28	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous_2	1.69 469	0.05 29	1.31 252	0.08 316	0.03 316	1.22 232	0.01 132	3.25 301	0.19 32	0.76 261	0.13 195	2.68 431	1.99 486	0.39 183	0.13 161	0.05 516	0.25 554	3.27 573	14.54 599	3.40 564	0.01 123

S2M2_L	0.13 10	0.15 217	0.45 59	0.02 128	0.01 198	0.32 13	0.00 1	0.52 34	0.60 108	0.00 1	0.14 197	0.03 56	0.01 18	0.20 106	0.16 191	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	1.04 358	0.55 445	2.62 426	0.02 128	0.11 410	1.41 319	0.02 208	3.45 335	0.99 316	1.37 369	0.14 197	3.10 459	0.24 303	5.96 457	0.66 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.04 345

IGEV-RUCA	0.28 103	0.05 29	0.53 76	0.12 353	0.11 410	1.25 257	0.32 460	0.80 71	0.20 39	0.10 118	0.14 197	0.16 188	0.25 308	0.29 153	0.25 251	0.05 516	0.19 551	0.20 547	0.23 530	0.18 457	0.19 507

ToySt	0.47 186	0.25 305	2.47 415	0.04 226	0.01 198	1.17 205	0.00 1	2.01 165	0.63 145	0.08 88	0.14 197	1.16 332	0.05 148	0.80 233	0.46 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 426	0.10 390	0.04 345

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csc	0.66 246	0.42 390	2.21 381	0.01 35	0.01 198	1.22 232	0.02 208	3.26 303	1.04 324	2.34 458	0.14 197	0.09 153	1.83 479	0.34 170	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 368

cscssc	0.66 246	0.42 390	2.21 381	0.01 35	0.01 198	1.22 232	0.02 208	3.26 303	1.04 324	2.34 458	0.14 197	0.09 153	1.83 479	0.34 170	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 368

UNet	1.13 388	0.24 301	4.21 503	0.01 35	0.02 291	2.31 452	0.02 208	3.06 263	0.76 257	1.17 336	0.14 197	2.73 434	1.58 466	4.48 388	1.92 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

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HITNet	0.80 290	0.58 455	2.14 376	0.69 515	0.00 1	1.35 296	0.02 208	4.50 451	1.15 354	1.76 408	0.16 208	0.60 256	0.30 319	1.13 250	1.64 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.00 1
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
4.5_new	0.21 56	0.06 50	0.22 8	0.01 35	0.00 1	0.95 86	0.00 1	1.52 114	0.79 271	0.18 169	0.17 215	0.02 19	0.01 18	0.10 42	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 56	0.06 50	0.22 8	0.01 35	0.00 1	0.95 86	0.00 1	1.52 114	0.79 271	0.18 169	0.17 215	0.02 19	0.01 18	0.10 42	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

999	0.48 193	0.07 77	0.55 79	0.01 35	0.00 1	1.27 265	0.09 364	0.33 15	0.61 119	0.01 6	0.17 215	0.03 56	0.02 53	5.79 453	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 400	0.00 1

test_5	0.74 265	0.50 430	1.55 289	0.44 472	0.25 481	1.45 340	0.01 132	4.16 415	0.78 267	0.79 268	0.17 215	0.42 232	0.64 390	3.06 315	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 440	0.21 515

NRIStereo	0.74 265	0.08 100	0.88 125	0.47 482	0.05 350	1.58 379	0.49 483	1.38 98	0.61 119	0.88 279	0.17 215	0.66 269	0.03 94	6.96 520	0.22 231	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.17 496

STTStereo	0.83 298	0.34 352	2.44 410	0.24 421	0.15 434	1.41 319	0.10 372	3.02 256	1.55 431	1.34 356	0.17 215	1.77 375	0.45 356	3.42 325	0.30 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 83	0.13 189	0.62 87	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.63 54	0.80 278	0.76 261	0.18 221	0.09 153	0.06 178	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368

Patchmatch Stereo++	0.50 199	0.09 118	1.01 160	0.06 272	0.07 375	1.60 390	0.27 436	1.45 108	0.68 194	0.98 305	0.18 221	0.77 290	0.03 94	2.58 296	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.46 180	0.09 118	1.01 160	0.06 272	0.09 393	1.61 394	0.30 455	1.43 101	0.69 210	0.97 296	0.18 221	0.77 290	0.02 53	1.67 277	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368

HUI-Stereo	0.45 177	0.09 118	1.08 189	0.06 272	0.08 385	1.61 394	0.32 460	1.43 101	0.70 222	0.97 296	0.18 221	0.77 290	0.02 53	1.44 269	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368

iRAFT	0.50 199	0.09 118	1.01 160	0.06 272	0.07 375	1.60 390	0.27 436	1.45 108	0.68 194	0.98 305	0.18 221	0.77 290	0.03 94	2.58 296	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368

RAFT-IKP	0.45 177	0.09 118	1.06 186	0.06 272	0.06 363	1.44 334	0.31 459	1.44 105	0.69 210	0.97 296	0.18 221	0.76 286	0.02 53	1.65 276	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.04 345

CFNet-ft	0.77 277	0.46 412	1.34 257	0.01 35	0.27 490	1.32 284	0.02 208	2.40 189	0.68 194	0.63 242	0.18 221	3.23 470	0.21 297	3.97 355	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.03 236	0.02 246

CFNet_RVC	0.77 277	0.46 412	1.34 257	0.01 35	0.27 490	1.32 284	0.02 208	2.40 189	0.68 194	0.63 242	0.18 221	3.23 470	0.21 297	3.97 355	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.03 236	0.02 246

qwe	0.21 56	0.07 77	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.04 108	0.00 1	1.65 130	0.76 257	0.16 157	0.19 229	0.02 19	0.01 18	0.05 9	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.43 168	0.09 118	1.00 157	0.06 272	0.08 385	1.57 375	0.33 463	1.44 105	0.67 186	0.97 296	0.19 229	0.77 290	0.02 53	1.23 254	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368

ROB_FTStereo	0.47 186	0.09 118	1.04 180	0.06 272	0.08 385	1.59 386	0.33 463	1.43 101	0.68 194	0.97 296	0.19 229	0.76 286	0.03 94	1.86 283	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368

iGMRVC	0.51 202	0.09 118	1.04 180	0.06 272	0.08 385	1.61 394	0.27 436	1.44 105	0.69 210	0.97 296	0.19 229	0.76 286	0.03 94	2.69 304	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.04 345

FADNet-RVC-Resample	1.08 368	1.00 523	5.32 531	0.10 340	0.14 426	1.53 368	0.25 428	3.62 360	1.18 358	0.51 232	0.19 229	1.04 321	0.28 315	5.20 421	0.44 340	0.10 531	0.16 546	0.09 534	0.06 454	0.24 488	0.21 515

DilatedVolume-Stereo	0.16 25	0.04 11	0.55 79	0.02 128	0.00 1	0.87 67	0.05 308	0.53 35	0.26 63	0.02 18	0.20 234	0.06 120	0.16 271	0.17 82	0.26 259	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.03 426	0.03 236	0.02 246

ADStereo(finetuned)	0.83 298	0.43 397	3.68 484	0.03 191	0.00 1	1.22 232	0.01 132	3.26 303	1.86 463	2.61 475	0.20 234	0.09 153	2.39 498	0.34 170	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.06 400

CBFPSM	1.39 427	0.61 464	4.29 507	0.01 35	0.01 198	3.64 500	0.03 257	3.39 324	0.80 278	0.64 245	0.21 236	6.18 531	3.70 529	2.38 293	1.82 460	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.01 123

LCNet	0.87 317	0.18 249	0.97 154	0.14 376	0.26 484	1.19 216	0.22 421	2.36 185	0.71 226	1.82 413	0.21 236	0.11 165	2.56 500	5.56 443	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 434	0.81 551

HCRNet	0.73 263	0.19 257	1.10 194	0.01 35	0.00 1	1.17 205	0.01 132	3.07 265	1.97 472	0.60 237	0.21 236	0.56 251	0.11 240	5.34 431	0.20 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

DCANet	0.66 246	0.43 397	2.21 381	0.03 191	0.00 1	1.22 232	0.01 132	3.26 303	1.85 462	2.61 475	0.21 236	0.09 153	0.49 363	0.33 169	0.39 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.06 400

UGAM-zero	1.60 452	0.15 217	2.43 408	0.12 353	0.28 500	1.07 140	0.04 285	5.96 538	0.26 63	1.18 338	0.22 240	8.02 544	4.54 538	6.89 514	0.27 265	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.29 550	0.01 71	0.15 486

iRaftStereo_RVC	0.36 140	0.27 313	0.76 107	0.01 35	0.00 1	1.20 225	0.01 132	2.15 172	0.62 136	0.15 153	0.22 240	0.69 273	0.12 252	0.28 150	0.18 208	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.22 519

Anonymous3	0.49 195	0.12 178	2.21 381	0.01 35	0.00 1	2.53 462	0.09 364	3.16 284	0.65 165	0.12 136	0.22 240	0.12 169	0.05 148	0.37 179	0.08 111	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.03 315

BEATNet_4x	0.97 340	0.77 495	3.36 469	0.46 478	0.01 198	1.32 284	0.09 364	4.57 458	1.26 372	1.88 418	0.22 240	1.09 328	0.42 350	1.79 281	2.09 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.06 400

rvit_0105_3	0.47 186	0.28 324	2.20 380	0.01 35	0.00 1	1.13 183	0.00 1	3.20 297	1.26 372	0.08 88	0.26 244	0.09 153	0.03 94	0.62 219	0.11 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

rvit_105_1	0.60 224	0.33 350	2.37 405	0.01 35	0.00 1	1.16 201	0.00 1	3.38 321	1.20 362	0.16 157	0.26 244	0.13 174	0.04 127	2.66 302	0.24 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.03 315

Any-RAFT	0.64 239	0.08 100	1.07 187	0.03 191	0.00 1	2.77 475	0.08 352	3.57 355	1.23 365	0.96 294	0.26 244	1.61 359	0.31 323	0.72 227	0.06 78	0.00 1	0.10 519	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

AACVNet	0.87 317	0.44 402	1.19 224	0.17 392	0.00 1	1.76 420	0.00 1	3.60 359	0.60 108	1.03 316	0.26 244	1.31 340	0.17 275	6.33 475	0.28 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 448	0.01 123

ICVP	0.46 180	0.08 100	1.58 299	0.01 35	0.01 198	1.10 160	0.21 415	3.80 381	0.52 91	0.42 217	0.27 248	0.33 219	0.06 178	0.57 211	0.13 161	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.01 123
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	2.87 512	0.98 519	8.75 561	0.07 300	0.16 441	5.93 539	2.90 548	4.00 401	1.84 459	1.52 383	0.27 248	3.81 487	3.22 519	6.05 461	17.38 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.30 528

PCWNet_CMD	0.65 241	0.14 202	2.02 361	0.01 35	0.01 198	1.10 160	0.00 1	2.80 231	0.97 310	0.48 227	0.28 250	2.31 416	1.50 457	1.19 251	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

MSMDNet	0.65 241	0.14 202	2.02 361	0.01 35	0.01 198	1.11 166	0.00 1	2.88 238	0.98 312	0.49 230	0.28 250	2.32 417	1.49 454	1.19 251	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

AIO-test1	0.53 211	0.38 369	1.50 278	0.02 128	0.03 316	1.12 176	0.01 132	3.13 275	0.69 210	0.44 219	0.30 252	0.06 120	0.06 178	2.52 294	0.13 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.13 414	0.09 439

CRE-IMP	0.40 156	0.06 50	1.04 180	0.07 300	0.05 350	1.45 340	0.46 478	1.48 112	0.63 145	0.90 284	0.30 252	0.88 301	0.01 18	0.26 140	0.22 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.17 496

RALCasStereoNet	0.44 173	0.44 402	1.03 176	0.03 191	0.00 1	1.10 160	0.03 257	2.46 201	0.90 298	0.07 77	0.32 254	0.12 169	0.20 291	1.28 257	0.25 251	0.00 1	0.31 559	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.12 466

GES	0.61 227	0.08 100	1.78 332	0.00 1	0.00 1	1.59 386	0.07 345	5.32 509	0.13 5	0.62 238	0.32 254	0.37 223	0.67 402	0.68 226	0.49 358	0.03 507	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.02 177	0.01 123

MMNet	1.20 402	0.27 313	3.59 480	0.09 329	0.00 1	4.15 510	0.01 132	3.63 362	1.19 360	1.93 423	0.32 254	1.35 343	1.23 439	4.42 380	1.84 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

GANet-RSSM	0.88 321	0.38 369	1.45 274	0.60 503	0.00 1	1.36 298	0.02 208	4.55 454	0.69 210	0.71 253	0.32 254	1.56 353	0.61 380	4.55 393	0.64 390	0.00 1	0.00 1	0.05 526	0.00 1	0.08 352	0.02 246

FADNet_RVC	1.15 394	1.06 528	4.34 511	0.02 128	0.06 363	2.77 475	0.04 285	3.50 342	0.80 278	0.35 202	0.32 254	0.65 266	0.09 222	5.20 421	1.56 446	0.24 548	0.34 561	0.11 540	0.33 558	0.65 553	0.60 544

GANetREF_RVC	1.10 380	0.95 517	2.98 443	0.06 272	0.00 1	2.23 446	0.18 405	3.95 399	2.53 508	0.56 234	0.32 254	1.89 382	0.66 397	5.03 413	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.04 345
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PSMNet_ROB	1.09 376	0.69 483	2.92 440	0.03 191	0.07 375	1.68 412	0.16 397	3.44 334	1.30 386	0.96 294	0.32 254	2.81 437	0.63 386	4.23 365	2.48 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.04 345

WCG-NET	0.22 73	0.17 241	0.54 78	0.01 35	0.00 1	0.91 72	0.05 308	0.61 51	1.09 340	0.17 166	0.33 261	0.03 56	0.13 259	0.20 106	0.07 94	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.02 246

IPLGR	0.76 275	0.21 279	2.98 443	0.06 272	0.07 375	1.24 248	0.05 308	3.09 269	1.38 397	0.62 238	0.34 262	0.75 285	0.78 409	3.35 320	0.22 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.06 400

RYNet	1.52 440	0.35 354	3.38 470	0.25 424	0.04 336	2.31 452	0.03 257	4.62 460	1.47 417	1.14 331	0.34 262	4.52 507	1.38 450	6.36 477	4.23 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

NCCL2	1.30 413	0.63 469	2.31 401	0.02 128	0.03 316	1.57 375	3.41 551	3.91 396	1.39 399	3.14 495	0.34 262	3.90 488	0.30 319	3.75 341	1.19 429	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.03 236	0.05 368

ITSA-stereo	1.13 388	0.14 202	1.59 303	0.17 392	0.04 336	1.40 314	0.14 389	5.66 527	3.10 518	0.74 257	0.35 265	0.62 260	1.06 425	5.53 439	1.63 450	0.03 507	0.00 1	0.09 534	0.06 454	0.07 337	0.07 420

dad	0.88 321	0.62 466	2.26 395	0.06 272	0.01 198	1.24 248	0.00 1	0.98 80	2.17 489	1.29 351	0.35 265	0.37 223	0.04 127	5.80 454	1.06 421	0.01 477	0.00 1	1.13 564	0.11 479	0.05 302	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 358	0.55 445	2.52 418	0.56 499	1.00 543	1.37 303	0.00 1	3.43 332	1.35 394	2.24 447	0.35 265	2.18 408	0.58 376	4.28 367	0.34 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	0.96 338	0.41 384	2.03 363	0.02 128	0.01 198	2.14 440	0.01 132	4.31 433	1.07 336	1.35 362	0.36 268	0.70 276	0.44 352	2.58 296	0.34 306	0.53 556	0.00 1	1.82 566	1.10 579	0.02 177	0.02 246

test_sample9	2.36 503	0.41 384	2.03 363	0.02 128	0.01 198	2.14 440	0.01 132	4.31 433	1.07 336	1.35 362	0.36 268	0.70 276	0.44 352	5.58 447	8.70 551	0.53 556	16.52 601	1.82 566	1.10 579	0.02 177	0.02 246

test_sample7	0.72 262	0.18 249	1.23 233	0.55 497	0.01 198	1.21 229	0.00 1	4.31 433	1.07 336	1.35 362	0.36 268	0.70 276	0.44 352	2.58 296	0.34 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

NVstereo2D	1.09 376	0.17 241	4.40 512	0.00 1	0.00 1	1.59 386	0.18 405	4.29 431	1.40 403	0.85 276	0.36 268	2.30 414	0.62 385	5.26 424	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

iRaft-Stereo_20w	0.92 333	0.15 217	2.68 429	0.24 421	0.06 363	1.36 298	0.28 444	7.46 561	0.34 74	1.56 393	0.37 272	0.62 260	1.24 442	1.25 255	0.34 306	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.16 497	0.02 177	0.13 476

AdaStereo	0.65 241	0.09 118	1.12 198	0.02 128	0.00 1	1.45 340	0.23 425	4.38 439	1.44 412	1.17 336	0.37 272	1.56 353	0.18 279	0.56 210	0.37 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
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.
PSM-softLoss	0.85 306	0.10 142	1.50 278	1.14 545	0.03 316	1.47 349	0.27 436	2.48 204	0.69 210	1.30 352	0.38 274	0.39 228	0.01 18	6.88 511	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

KMStereo	0.85 306	0.10 142	1.50 278	1.14 545	0.03 316	1.47 349	0.27 436	2.48 204	0.69 210	1.30 352	0.38 274	0.39 228	0.01 18	6.88 511	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

RALAANet	0.54 214	0.62 466	1.41 267	0.01 35	0.01 198	0.92 79	0.02 208	2.39 188	1.87 465	1.13 330	0.38 274	0.15 183	0.30 319	1.00 244	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 438	0.14 421	0.01 123

RAFT+CT+SA	0.66 246	0.45 406	1.22 231	0.10 340	0.30 504	1.24 248	0.02 208	4.21 420	0.67 186	0.62 238	0.39 277	0.33 219	0.05 148	2.69 304	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 561	0.13 414	0.30 528

tg	0.34 126	0.26 309	0.68 98	0.01 35	0.00 1	1.25 257	0.01 132	1.75 143	0.65 165	0.11 133	0.40 278	0.74 284	0.11 240	0.29 153	0.08 111	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.29 515	0.21 515

EKT-Stereo	0.74 265	0.18 249	1.23 233	0.81 524	4.25 569	1.19 216	0.03 257	2.17 178	0.13 5	0.35 202	0.40 278	0.97 315	0.08 211	2.61 301	0.09 128	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.07 461	0.04 276	0.03 315

psm_up	0.84 304	0.32 343	1.44 273	0.02 128	0.00 1	1.98 433	0.05 308	3.40 326	1.04 324	2.06 435	0.40 278	1.74 370	0.45 356	3.47 328	0.24 243	0.06 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.00 1

DSFCA	1.30 413	0.14 202	1.82 336	0.01 35	0.03 316	3.74 503	0.86 504	2.71 224	1.23 365	3.09 493	0.41 281	2.93 447	1.49 454	6.12 464	1.35 440	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

Select-FE	1.23 406	0.35 354	4.62 519	0.32 451	0.26 484	1.02 97	0.00 1	4.88 483	0.70 222	1.79 411	0.42 282	4.48 505	3.90 533	0.72 227	0.46 350	0.00 1	0.10 519	0.00 1	0.37 562	0.02 177	0.19 507

raft+_RVC	0.42 161	0.48 422	1.11 196	0.51 492	0.17 445	1.16 201	0.04 285	2.25 180	0.59 97	0.12 136	0.42 282	0.08 145	0.15 267	0.60 215	0.28 273	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.19 507

GwcNet-RSSM	1.02 354	0.69 483	2.70 431	0.22 413	0.02 291	1.42 327	0.05 308	4.02 403	1.01 319	0.90 284	0.42 282	2.89 445	0.26 311	4.43 381	1.17 427	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.13 414	0.05 368

R-Stereo Train	0.44 173	0.09 118	0.94 142	0.02 128	0.00 1	1.24 248	0.09 364	3.65 364	0.11 2	1.87 416	0.42 282	0.06 120	0.01 18	0.25 132	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246

RAFT-Stereo	0.44 173	0.09 118	0.94 142	0.02 128	0.00 1	1.24 248	0.09 364	3.65 364	0.11 2	1.87 416	0.42 282	0.06 120	0.01 18	0.25 132	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test_sample3	0.84 304	0.15 217	2.22 388	0.48 483	0.01 198	1.37 303	0.01 132	4.63 463	1.17 357	1.43 376	0.43 287	0.80 297	0.10 230	3.48 329	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

MoCha-V2	0.33 123	0.11 167	0.92 136	0.09 329	0.06 363	0.34 18	0.00 1	2.56 211	0.64 157	0.32 187	0.43 287	0.17 191	0.09 222	0.26 140	0.10 142	0.00 1	0.14 540	0.00 1	0.22 526	0.05 302	0.01 123

DeepPrunerF	2.50 505	0.87 510	14.90 575	0.17 392	0.31 510	1.41 319	0.29 447	5.62 525	9.97 563	1.02 311	0.43 287	2.01 389	1.65 470	6.85 507	3.99 511	0.00 1	0.01 332	0.07 528	0.10 475	0.24 488	0.12 466

GCST	0.81 292	0.64 470	1.41 267	0.44 472	0.01 198	0.91 72	0.08 352	3.75 372	1.04 324	0.12 136	0.44 290	0.27 209	0.35 335	5.12 418	0.38 323	1.19 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.05 368

GwcNet-ADL	0.62 234	0.20 270	2.03 363	0.05 252	0.01 198	1.29 272	0.02 208	3.16 284	1.39 399	0.97 296	0.44 290	1.48 347	0.23 300	0.78 230	0.27 265	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 315

ccs_rob	0.65 241	0.17 241	2.09 373	0.00 1	0.01 198	1.22 232	0.00 1	2.77 226	0.73 235	0.75 258	0.44 290	2.32 417	0.64 390	1.76 279	0.15 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

PASM	1.58 451	1.05 527	7.51 554	0.56 499	0.09 393	1.37 303	0.28 444	2.85 236	1.44 412	3.91 517	0.44 290	3.02 453	0.64 390	6.38 478	1.59 449	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.03 426	0.26 499	0.15 486

ac_64	1.12 386	0.18 249	1.64 308	0.18 398	0.25 481	1.48 355	0.02 208	4.97 487	1.47 417	0.69 250	0.45 294	4.94 517	0.46 359	4.87 406	0.74 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.00 1

PFNet+	0.54 214	0.10 142	1.31 252	0.16 389	0.05 350	1.44 334	0.56 488	1.60 127	0.98 312	1.35 362	0.46 295	0.37 223	0.01 18	2.18 291	0.22 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

Pruner-Stereo	0.53 211	0.10 142	1.02 165	0.89 534	0.10 403	1.57 375	0.36 469	2.06 167	0.63 145	2.23 446	0.46 295	0.25 204	0.01 18	0.45 195	0.37 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

CFNet_pseudo	0.66 246	0.17 241	2.08 372	0.00 1	0.01 198	1.22 232	0.00 1	2.79 228	0.73 235	0.78 266	0.46 295	2.32 417	0.63 386	1.77 280	0.15 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

GREAT-IGEV	0.24 93	0.10 142	0.92 136	0.06 272	0.33 515	1.11 166	0.06 334	0.36 20	0.19 32	0.02 18	0.47 298	0.02 19	0.06 178	0.13 64	0.16 191	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.20 518	0.09 374	0.36 537

RCA-Stereo	0.37 144	0.14 202	0.76 107	0.01 35	0.00 1	1.17 205	0.00 1	3.14 276	0.61 119	0.71 253	0.47 298	0.05 105	0.13 259	0.19 94	0.03 6	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.01 123

PSMNet-RSSM	0.90 329	0.44 402	1.35 261	0.13 361	0.00 1	1.37 303	0.03 257	4.79 478	0.85 294	1.11 328	0.49 300	2.15 401	0.35 335	4.09 362	0.73 398	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.03 236	0.01 123

XX-Stereo	1.04 358	0.20 270	4.94 526	0.85 528	0.04 336	1.25 257	0.00 1	3.37 318	0.45 88	1.22 347	0.50 301	3.70 485	0.02 53	3.91 353	0.05 34	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.20 518	0.03 236	0.02 246

Occ-G	0.24 93	0.10 142	0.59 85	0.01 35	0.01 198	0.80 54	0.04 285	0.62 53	0.15 14	0.01 6	0.51 302	1.34 342	0.04 127	0.09 32	0.21 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 487	0.15 434	0.00 1

RAFT-Stereo-weight	0.39 151	0.07 77	0.81 112	0.07 300	0.02 291	1.34 292	0.05 308	3.15 279	0.31 69	0.94 291	0.52 303	0.26 207	0.01 18	0.19 94	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

MM-Stereo_test3	0.43 168	0.33 350	0.92 136	0.75 519	0.04 336	0.96 89	0.05 308	3.11 272	0.79 271	0.12 136	0.53 304	0.26 207	0.06 178	0.26 140	0.13 161	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.28 513	0.01 123

DN-CSS_ROB	0.77 277	0.90 514	2.01 359	0.85 528	0.00 1	1.47 349	0.01 132	2.92 242	0.93 305	0.12 136	0.53 304	0.44 234	0.16 271	4.33 370	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 520	0.01 123

gcap-zeroshot	0.70 260	0.26 309	1.98 355	0.19 406	0.27 490	1.43 330	0.02 208	4.23 424	0.82 284	0.75 258	0.54 306	2.19 409	0.03 94	0.63 220	0.25 251	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.20 518	0.00 1	0.01 123

SQANet	2.28 501	1.25 538	2.39 407	4.17 569	2.91 564	2.60 465	0.24 427	4.17 417	0.83 287	2.42 467	0.57 307	1.59 355	0.88 416	3.30 319	0.68 394	7.35 577	0.12 531	0.47 556	0.02 417	6.56 570	3.00 574

ARAFT	1.12 386	0.82 506	4.11 501	0.04 226	0.00 1	1.64 405	0.03 257	4.85 481	1.69 450	2.78 481	0.57 307	0.47 239	0.11 240	4.81 404	0.24 243	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.24 488	0.05 368

FE-Mocha	0.48 193	0.12 178	1.34 257	0.11 350	0.09 393	0.64 49	0.01 132	3.94 398	0.22 48	0.49 230	0.58 309	0.59 254	0.53 367	0.29 153	0.38 323	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.15 487	0.02 177	0.02 246

test_sample8	3.62 531	0.41 384	2.03 363	0.02 128	0.01 198	2.14 440	0.01 132	4.38 439	1.04 324	6.51 541	0.58 309	14.04 564	6.94 560	5.58 447	8.70 551	0.53 556	16.52 601	1.82 566	1.10 579	0.02 177	0.02 246

mmm	0.52 205	0.04 11	1.14 204	0.61 506	0.00 1	1.14 186	0.00 1	3.45 335	0.75 246	1.24 349	0.58 309	0.20 198	0.18 279	0.93 237	0.08 111	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

GMStereo_Zeroshot	0.63 236	0.14 202	1.54 287	0.75 519	0.00 1	1.26 261	0.01 132	1.85 151	0.31 69	1.44 379	0.58 309	1.76 373	0.19 285	2.55 295	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1

iinet-f	1.68 468	0.61 464	11.37 568	0.29 441	0.03 316	4.39 517	0.04 285	3.18 289	1.10 341	1.16 335	0.58 309	2.96 450	2.76 505	2.13 289	2.46 489	0.00 1	0.02 411	0.02 514	0.00 1	0.46 540	0.01 123

Wz-Net-TNSev	3.91 536	5.20 580	20.57 581	0.15 381	0.01 198	7.14 547	3.57 552	6.70 552	3.57 524	1.74 403	0.58 309	7.39 542	4.33 536	8.86 552	7.99 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.24 488	0.16 489

NF-Stereo	0.82 294	0.10 142	1.12 198	1.19 550	0.01 198	1.52 365	0.29 447	2.67 222	0.66 175	1.20 341	0.58 309	0.24 200	0.01 18	6.38 478	0.32 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

OCTAStereo	0.82 294	0.10 142	1.15 208	1.19 550	0.01 198	1.53 368	0.29 447	2.66 218	0.66 175	1.20 341	0.58 309	0.25 204	0.01 18	6.38 478	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

RE-Stereo	0.82 294	0.10 142	1.15 208	1.19 550	0.01 198	1.52 365	0.29 447	2.66 218	0.66 175	1.20 341	0.58 309	0.24 200	0.01 18	6.38 478	0.32 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

TVStereo	0.82 294	0.10 142	1.15 208	1.19 550	0.01 198	1.52 365	0.29 447	2.66 218	0.66 175	1.20 341	0.58 309	0.24 200	0.01 18	6.38 478	0.32 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

cf-r	0.98 343	0.51 434	2.04 367	0.25 424	0.01 198	1.40 314	0.03 257	4.47 449	1.65 447	0.95 292	0.58 309	2.63 426	0.24 303	4.19 364	0.58 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.04 345

xyz-stereo-finetune2	0.61 227	0.19 257	0.84 118	0.06 272	0.00 1	1.28 267	0.04 285	1.89 155	0.69 210	0.10 118	0.59 320	0.07 137	0.67 402	5.30 427	0.47 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

HH	0.88 321	0.37 364	1.93 342	0.25 424	0.10 403	0.62 46	0.00 1	3.79 378	0.18 29	0.33 190	0.59 320	3.94 489	0.81 412	4.44 382	0.09 128	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

HanStereo	0.88 321	0.37 364	1.93 342	0.25 424	0.10 403	0.62 46	0.00 1	3.79 378	0.18 29	0.33 190	0.59 320	3.94 489	0.81 412	4.44 382	0.09 128	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 444	0.68 479	4.62 519	0.01 35	0.00 1	5.13 530	0.30 455	4.64 464	1.23 365	2.39 466	0.59 320	2.12 399	2.00 487	4.94 409	2.19 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

PSMNet-ADL	0.77 277	0.08 100	0.90 130	0.07 300	0.01 198	2.01 434	0.02 208	2.55 210	1.11 343	0.33 190	0.59 320	2.15 401	0.69 404	4.07 358	0.85 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

LALA_ROB	1.33 419	0.59 458	1.74 326	0.02 128	0.06 363	3.25 486	0.50 486	3.45 335	1.39 399	3.70 510	0.59 320	4.59 509	0.25 308	3.58 333	2.79 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.02 246

NINENet	1.03 356	0.22 289	1.30 249	0.10 340	0.01 198	5.85 536	0.03 257	4.41 444	1.25 371	1.55 392	0.60 326	2.39 421	0.06 178	2.72 306	0.05 34	0.00 1	0.01 332	0.01 489	0.00 1	0.04 276	0.00 1

StereoDRNet	1.48 436	0.75 489	4.58 518	0.05 252	0.10 403	2.49 460	1.10 515	4.62 460	1.47 417	3.38 505	0.62 327	2.29 412	0.65 395	4.52 390	2.89 500	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.01 391	0.05 302	0.07 420

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 380	0.35 354	4.53 516	0.18 398	0.37 516	0.79 53	0.00 1	5.71 530	0.74 242	0.40 214	0.64 328	4.47 504	1.41 451	1.42 264	0.30 285	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.28 546	0.17 448	0.14 483

MyStereo8	0.85 306	0.52 435	3.20 460	0.20 408	0.00 1	1.47 349	0.01 132	3.53 349	1.91 468	1.34 356	0.65 329	1.22 335	0.31 323	0.57 211	1.38 443	0.00 1	0.14 540	0.00 1	0.06 454	0.09 374	0.30 528

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 456	0.45 406	2.21 381	1.53 556	0.18 449	4.33 515	0.41 473	3.37 318	1.40 403	0.54 233	0.65 329	3.10 459	0.11 240	4.93 408	0.60 385	4.57 570	0.51 564	0.00 1	0.00 1	1.37 558	2.39 570

coex_refinement	1.13 388	0.54 442	1.58 299	0.12 353	0.02 291	1.51 360	0.06 334	4.01 402	1.51 427	2.61 475	0.66 331	4.40 501	0.48 362	3.67 334	1.30 438	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.03 315

test_sample4	0.86 310	0.16 230	2.28 399	0.50 488	0.01 198	1.42 327	0.01 132	4.65 465	1.27 378	1.52 383	0.66 331	0.69 273	0.08 211	3.50 330	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

tt1	0.88 321	0.27 313	1.25 235	0.08 316	0.00 1	3.36 492	0.02 208	3.03 258	6.40 550	0.33 190	0.66 331	0.05 105	0.40 348	1.59 272	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.03 315

BUS	0.97 340	0.10 142	0.96 148	0.01 35	0.00 1	5.85 536	0.03 257	5.40 512	0.93 305	2.26 452	0.66 331	2.39 421	0.06 178	0.61 216	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 298	0.10 142	0.96 148	0.01 35	0.00 1	3.32 489	0.21 415	5.40 512	0.93 305	2.26 452	0.66 331	1.81 378	0.10 230	0.61 216	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

hknet	1.08 368	0.13 189	2.07 370	0.01 35	0.00 1	3.32 489	0.21 415	5.40 512	0.92 301	2.26 452	0.66 331	3.43 476	0.05 148	2.81 307	0.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

test-1	0.52 205	0.25 305	0.94 142	0.03 191	0.22 467	1.20 225	0.08 352	4.03 405	0.25 62	0.70 251	0.66 331	0.71 280	0.03 94	0.30 159	0.43 337	0.00 1	0.18 549	0.00 1	0.07 461	0.01 71	0.25 524

ACVNet	0.57 220	0.21 279	1.34 257	0.09 329	0.00 1	1.36 298	0.22 421	2.40 189	1.05 331	0.63 242	0.66 331	1.94 385	0.26 311	0.31 160	0.79 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.00 1

acv_ft	0.79 286	0.21 279	1.28 241	0.01 35	1.08 547	1.68 412	0.01 132	3.75 372	1.05 331	1.31 355	0.66 331	1.94 385	0.46 359	0.31 160	1.68 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.00 1

CoDeX	0.94 335	0.34 352	2.09 373	0.05 252	0.20 460	1.49 356	0.20 413	5.89 534	1.57 438	0.66 246	0.67 340	1.05 322	0.32 328	3.82 348	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 380	0.42 390	1.72 324	0.28 439	0.01 198	1.37 303	0.11 375	6.25 544	0.84 290	1.05 319	0.67 340	1.61 359	0.79 410	6.11 463	0.63 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 390	0.04 345

MyStereo06	0.80 290	0.19 257	2.53 419	0.02 128	0.00 1	1.51 360	0.01 132	4.61 459	0.24 58	0.89 282	0.69 342	3.14 462	1.18 436	0.58 214	0.33 298	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.07 420

ACVNet-DCA	0.61 227	0.27 313	1.28 241	0.13 361	0.00 1	3.44 494	0.01 132	3.15 279	0.68 194	0.33 190	0.69 342	0.04 75	0.61 380	1.43 265	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.03 426	0.01 71	0.01 123

xx1	0.95 337	0.27 313	1.28 241	0.13 361	0.00 1	3.44 494	0.01 132	3.18 289	7.23 559	0.33 190	0.69 342	0.73 282	0.12 252	1.43 265	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

1test111	0.69 257	0.27 313	1.28 241	0.13 361	0.00 1	3.44 494	0.01 132	3.15 279	0.68 194	0.33 190	0.69 342	0.04 75	0.61 380	2.95 311	0.07 94	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.03 426	0.01 71	0.01 123

cc1	0.94 335	0.27 313	1.28 241	0.13 361	0.00 1	3.44 494	0.01 132	3.18 289	7.23 559	0.33 190	0.69 342	0.04 75	0.61 380	1.43 265	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.03 426	0.09 374	0.04 345

CFNet	1.08 368	0.62 466	2.26 395	0.26 431	0.03 316	1.40 314	0.04 285	4.45 448	2.09 480	0.48 227	0.69 342	1.31 340	0.24 303	6.63 492	0.83 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 448	0.04 345

CRFU-Net	1.32 418	0.27 313	2.46 414	1.17 549	0.03 316	4.08 508	0.05 308	5.61 522	0.67 186	1.53 385	0.70 348	3.47 478	2.62 503	3.24 318	0.24 243	0.01 477	0.01 332	0.11 540	0.00 1	0.13 414	0.00 1

IGEV-FE	0.74 265	0.20 270	3.00 445	0.26 431	0.02 291	1.10 160	0.05 308	3.72 369	0.19 32	0.88 279	0.71 349	2.81 437	0.63 386	0.52 203	0.33 298	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.16 497	0.04 276	0.00 1

z-ln-s-r	1.57 449	0.58 455	5.36 533	0.19 406	0.01 198	1.62 400	0.06 334	3.52 346	1.56 436	1.06 322	0.71 349	1.69 369	0.24 303	5.49 437	9.29 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 400	0.01 123

IGEV_Zeroshot_test	0.74 265	0.20 270	3.00 445	0.26 431	0.02 291	1.10 160	0.05 308	3.72 369	0.19 32	0.88 279	0.71 349	2.84 440	0.63 386	0.53 206	0.33 298	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.16 497	0.04 276	0.00 1

UCFNet_RVC	0.66 246	0.35 354	1.20 227	0.02 128	0.30 504	1.53 368	0.01 132	3.42 330	0.67 186	1.12 329	0.73 352	1.26 338	0.20 291	1.84 282	0.46 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DRN-Test	1.62 453	0.23 297	3.72 485	0.18 398	0.13 420	3.34 491	0.19 411	5.93 537	2.01 478	4.14 520	0.76 353	2.12 399	1.78 476	5.22 423	2.62 497	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.01 391	0.03 236	0.01 123

HBP-ISP	1.45 432	0.75 489	3.02 447	0.30 443	0.10 403	4.28 514	1.49 524	4.68 466	1.29 383	3.43 506	0.78 354	0.93 308	1.01 424	6.48 485	0.36 319	0.04 510	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.03 315

SFCPSM	0.81 292	0.11 167	2.53 419	0.01 35	0.07 375	2.45 458	0.18 405	4.99 489	1.18 358	0.77 263	0.78 354	0.69 273	0.31 323	1.72 278	0.20 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 444	0.06 322	0.01 123

SACVNet	0.96 338	0.36 360	1.49 277	0.05 252	0.00 1	1.62 400	0.28 444	3.86 392	1.28 382	1.79 411	0.80 356	1.59 355	0.07 196	5.29 426	0.48 356	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 485	0.01 123

DDVS	0.92 333	0.16 230	1.39 265	0.21 409	0.27 490	3.17 482	0.26 432	2.56 211	0.62 136	0.70 251	0.81 357	2.17 407	0.45 356	5.26 424	0.29 277	0.00 1	0.01 332	0.01 489	0.00 1	0.04 276	0.02 246

IRAFT_RVC	1.02 354	0.20 270	1.58 299	1.39 554	0.26 484	1.33 290	0.32 460	2.52 207	0.66 175	1.58 394	0.81 357	1.16 332	1.58 466	6.51 486	0.43 337	0.00 1	0.12 531	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.03 315

AE-Stereo	0.47 186	0.11 167	1.03 176	0.04 226	0.09 393	1.11 166	0.03 257	4.16 415	0.34 74	0.35 202	0.82 359	0.15 183	0.16 271	0.45 195	0.05 34	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.26 539	0.09 374	0.05 368

AAGNet	1.54 444	0.07 77	0.88 125	1.04 540	0.27 490	1.47 349	0.66 496	1.57 123	0.61 119	1.68 400	0.82 359	1.62 361	2.29 492	6.18 465	11.63 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

MSAF-DinoV2	4.41 546	3.43 574	8.07 557	1.16 547	0.06 363	3.21 484	0.59 493	6.94 556	4.44 538	2.00 428	0.83 361	16.58 569	5.59 554	13.48 578	17.17 580	0.06 524	0.04 460	0.09 534	0.76 572	1.94 562	1.78 567

DisPM	0.86 310	0.09 118	1.10 194	0.76 522	0.02 291	1.51 360	0.57 490	1.75 143	0.70 222	2.43 469	0.83 361	0.38 227	0.01 18	6.89 514	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

CSP-Net	1.01 352	0.52 435	0.92 136	0.01 35	0.00 1	2.83 477	0.05 308	4.99 489	0.69 210	0.91 287	0.85 363	1.82 380	0.23 300	6.04 460	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 390	0.01 123

DeepStereo_RVC	0.52 205	0.08 100	1.37 263	0.06 272	0.06 363	1.34 292	0.41 473	1.43 101	0.68 194	1.03 316	0.85 363	0.49 243	1.56 462	0.79 231	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.13 476

ssnet_v2	1.14 391	0.28 324	1.77 329	0.03 191	0.00 1	2.07 437	0.37 470	5.20 499	1.87 465	2.00 428	0.87 365	3.09 458	0.55 371	1.31 258	3.02 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 457	0.12 466

DPSNet	3.38 527	0.60 460	9.55 562	0.61 506	0.46 524	5.10 529	1.44 523	11.17 572	3.92 531	2.57 472	0.88 366	5.90 528	9.68 572	7.63 539	7.25 543	0.08 527	0.16 546	0.01 489	0.07 461	0.34 524	0.17 496

GCAP-BAT	0.37 144	0.13 189	1.16 213	0.10 340	0.12 414	1.59 386	0.04 285	0.67 57	0.43 86	0.84 274	0.89 367	0.39 228	0.07 196	0.27 148	0.49 358	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.19 513	0.00 1	0.00 1

test_sample5	0.86 310	0.16 230	2.25 391	0.49 485	0.01 198	1.41 319	0.01 132	4.55 454	1.27 378	1.35 362	0.89 367	0.58 252	0.11 240	3.75 341	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

111	0.79 286	0.70 487	2.21 381	0.01 35	0.01 198	1.19 216	0.16 397	3.78 377	1.98 474	1.22 347	0.91 369	2.01 389	0.32 328	0.32 166	0.64 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.17 496

DISCO	1.93 485	0.18 249	2.44 410	0.67 514	0.53 529	5.25 531	0.00 1	5.43 516	1.56 436	2.09 437	0.91 369	6.48 534	0.89 417	8.55 551	3.60 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.01 123

CASS	0.56 218	0.13 189	1.40 266	0.03 191	0.01 198	1.65 409	0.04 285	3.03 258	0.63 145	1.96 424	0.93 371	0.28 211	0.36 337	0.52 203	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TDLM	1.08 368	0.49 427	1.43 271	0.27 437	0.00 1	1.56 374	2.12 533	3.10 270	1.75 454	1.36 367	0.93 371	1.06 324	0.49 363	6.21 467	0.70 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 440	0.02 246

IER	0.75 271	0.12 178	1.93 342	0.01 35	0.00 1	2.31 452	0.02 208	2.96 248	0.98 312	1.30 352	0.96 373	1.40 345	1.19 437	1.31 258	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

SA	0.83 298	0.41 384	1.17 216	0.00 1	0.20 460	1.28 267	0.01 132	3.98 400	1.86 463	0.41 216	0.96 373	0.27 209	1.33 448	4.07 358	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 506	0.14 421	0.01 123

GANet-ADL	0.52 205	0.09 118	1.43 271	0.13 361	0.02 291	1.43 330	0.02 208	3.22 300	0.59 97	0.34 201	0.98 375	1.09 328	0.19 285	0.40 184	0.34 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.01 123

FACV-RUCA	0.49 195	0.10 142	1.30 249	0.06 272	0.12 414	1.14 186	0.07 345	3.57 355	0.92 301	0.18 169	0.99 376	0.19 195	0.31 323	0.25 132	0.16 191	0.00 1	0.00 1	0.08 531	0.02 417	0.24 488	0.12 466

IPLG	0.86 310	0.41 384	2.31 401	0.06 272	0.06 363	1.36 298	0.11 375	3.17 287	0.83 287	0.62 238	1.00 377	0.46 236	0.61 380	5.57 446	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 457	0.01 123

XPNet_ROB	1.17 397	0.41 384	1.68 318	0.04 226	0.01 198	1.65 409	0.17 400	3.46 338	1.39 399	3.89 516	1.01 378	1.60 357	0.53 367	4.35 373	3.07 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

XX-TBD	0.28 103	0.39 376	0.97 154	0.05 252	0.00 1	1.09 154	0.00 1	0.71 61	0.54 92	0.44 219	1.04 379	0.06 120	0.06 178	0.19 94	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

APVNet	1.52 440	0.31 339	4.00 494	0.09 329	0.00 1	4.64 523	0.08 352	4.41 444	1.21 363	1.25 350	1.05 380	2.90 446	0.93 420	6.70 498	2.48 490	0.01 477	0.00 1	0.07 528	0.00 1	0.27 504	0.05 368

w-ln-seven-2	1.97 490	1.04 526	11.90 569	0.15 381	0.06 363	1.38 309	0.48 479	3.80 381	2.17 489	2.73 479	1.06 381	2.29 412	1.69 473	6.32 474	4.15 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.17 448	0.04 345

SST-Stereo	1.04 358	0.05 29	1.16 213	0.72 517	0.23 472	1.70 416	0.58 491	1.92 156	1.46 415	1.19 339	1.09 382	1.60 357	1.93 484	6.92 518	0.21 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

iResNet	1.00 351	0.45 406	3.08 452	0.86 532	0.01 198	1.97 432	0.01 132	3.67 367	1.49 423	1.77 409	1.09 382	0.35 221	0.13 259	3.83 349	1.27 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 337	0.01 123

PAM	1.34 420	0.13 189	2.83 437	0.30 443	0.31 510	2.21 445	0.30 455	5.05 494	0.23 52	0.82 272	1.11 384	9.08 550	2.34 495	0.90 236	0.44 340	0.00 1	0.13 536	0.00 1	0.31 552	0.03 236	0.28 526

hitnet-ft	1.09 376	0.39 376	1.45 274	0.04 226	0.00 1	1.34 292	0.22 421	3.34 317	2.25 496	1.48 381	1.11 384	4.17 494	0.37 339	4.73 401	0.79 403	0.01 477	0.00 1	0.03 519	0.00 1	0.09 374	0.01 123

test_sample6	0.89 328	0.17 241	2.23 390	0.48 483	0.01 198	1.43 330	0.01 132	4.49 450	1.40 403	1.43 376	1.12 386	0.64 265	0.14 264	3.86 350	0.42 335	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

DualNet	0.88 321	0.16 230	2.25 391	0.49 485	0.01 198	1.41 319	0.01 132	4.55 454	1.27 378	1.43 376	1.12 386	0.58 252	0.11 240	3.75 341	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

CFNet_ucs	0.77 277	0.20 270	2.22 388	0.01 35	0.01 198	1.32 284	0.00 1	3.30 311	1.31 388	1.15 332	1.14 388	2.19 409	0.42 350	2.04 287	0.12 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

RAFT_R40	0.99 350	0.05 29	1.26 236	0.71 516	0.20 460	1.65 409	0.67 497	1.94 159	0.61 119	1.05 319	1.15 389	1.80 377	1.47 453	6.91 516	0.31 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

iResNetv2_ROB	1.08 368	1.12 531	4.68 521	1.09 544	0.00 1	1.38 309	0.05 308	3.83 386	1.11 343	0.80 270	1.15 389	1.02 320	0.12 252	4.52 390	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 521	0.03 315

OMP-Stereo	1.20 402	0.54 442	0.96 148	2.39 561	0.29 502	1.58 379	0.33 463	2.01 165	0.68 194	2.68 478	1.16 391	3.10 459	0.18 279	7.40 534	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 337	0.01 123

PA-Net	1.31 417	0.59 458	3.65 481	0.06 272	0.15 434	1.44 334	0.54 487	4.08 408	2.71 512	0.78 266	1.16 391	2.32 417	0.64 390	5.96 457	1.92 469	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.06 400
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DFGA-Net	0.91 331	1.43 545	2.72 435	0.06 272	0.16 441	1.16 201	0.00 1	2.26 181	0.77 263	1.02 311	1.17 393	0.25 204	0.04 127	5.17 419	1.71 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.02 246

delet	1.14 391	0.32 343	1.56 296	0.03 191	0.17 445	2.86 479	1.03 512	4.25 425	2.14 487	1.03 316	1.17 393	1.64 366	0.92 419	4.35 373	1.27 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.00 1

ETE_ROB	1.16 396	0.52 435	1.71 323	0.01 35	0.02 291	1.79 424	0.22 421	4.10 411	1.32 390	4.68 529	1.18 395	2.81 437	0.08 211	3.56 332	1.12 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.06 400

iResNet_ROB	1.05 366	0.76 493	2.06 369	0.07 300	0.00 1	1.35 296	0.03 257	6.80 555	2.57 510	0.79 268	1.20 396	0.94 311	0.12 252	3.81 346	0.41 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.01 123

CVANet_RVC	1.10 380	0.39 376	1.69 320	0.28 439	0.00 1	1.45 340	0.48 479	3.26 303	1.64 446	2.93 484	1.22 397	1.51 348	0.37 339	6.09 462	0.50 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 457	0.01 123

anonymity	0.74 265	0.15 217	1.17 216	0.16 389	0.27 490	0.71 50	0.01 132	4.70 467	1.78 456	1.15 332	1.23 398	0.31 214	1.65 470	0.54 208	0.53 367	0.02 499	0.02 411	0.00 1	0.27 542	0.02 177	0.06 400

PFNet	1.06 367	0.19 257	2.95 442	1.16 547	0.56 532	1.58 379	0.25 428	1.50 113	0.60 108	2.38 465	1.23 398	0.63 263	0.30 319	6.85 507	0.43 337	0.16 539	0.01 332	0.00 1	0.07 461	0.18 457	0.18 502

Wz-Net-MNSev	1.85 480	1.19 535	5.61 538	0.01 35	0.00 1	4.74 524	2.16 535	4.93 486	1.48 421	3.77 512	1.24 400	1.77 375	2.56 500	4.94 409	2.61 496	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.07 337	0.01 123

TANstereo	0.30 113	0.28 324	0.86 121	0.03 191	0.01 198	1.14 186	0.00 1	0.53 35	0.44 87	1.06 322	1.24 400	0.06 120	0.05 148	0.25 132	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.83 298	0.12 178	1.18 219	0.02 128	0.01 198	1.31 283	0.00 1	3.33 314	1.07 336	1.92 420	1.24 400	2.48 423	0.18 279	1.86 283	1.67 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.05 368
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CREStereo++_RVC	0.29 108	0.19 257	0.83 117	0.05 252	0.00 1	1.19 216	0.00 1	0.66 56	0.99 316	0.25 179	1.26 403	0.05 105	0.07 196	0.20 106	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
RASNet	1.53 442	0.31 339	1.97 353	0.09 329	3.20 565	1.69 414	0.06 334	3.27 309	2.12 482	0.77 263	1.29 404	5.32 526	1.69 473	6.60 489	2.17 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

CC-Net-ROB	1.86 481	0.64 470	2.55 421	1.42 555	0.19 456	3.38 493	0.04 285	4.41 444	2.45 504	0.90 284	1.31 405	0.98 316	0.18 279	6.60 489	0.53 367	1.14 563	1.60 577	7.16 575	0.00 1	1.33 557	0.32 533

SuperB	3.70 533	1.77 553	15.73 577	0.31 447	0.05 350	4.37 516	1.67 527	3.58 358	11.57 564	2.36 462	1.32 406	2.03 392	1.91 483	6.95 519	9.01 555	0.05 516	0.03 442	0.10 539	0.08 466	11.00 587	0.10 447

HSM	1.36 423	0.40 381	1.07 187	0.01 35	0.30 504	1.73 419	0.03 257	5.89 534	1.22 364	1.83 414	1.36 407	4.78 514	1.30 447	6.61 491	0.57 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

GASNet	1.43 430	1.53 547	4.54 517	0.31 447	0.02 291	1.49 356	0.20 413	3.86 392	1.95 471	0.75 258	1.37 408	2.11 397	1.57 465	5.82 455	2.60 495	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.43 536	0.10 447

PSMNet-RUCA	0.66 246	0.48 422	1.68 318	0.01 35	0.02 291	2.02 435	0.25 428	3.93 397	1.50 425	0.37 210	1.38 409	0.11 165	0.12 252	0.64 221	0.31 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.00 1

s12784h	0.56 218	0.14 202	1.22 231	0.02 128	0.00 1	1.14 186	0.03 257	3.43 332	1.47 417	1.02 311	1.41 410	0.05 105	0.02 53	1.08 247	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

psmg	0.83 298	0.10 142	0.96 148	0.01 35	0.00 1	3.28 487	0.27 436	4.83 480	0.93 305	1.92 420	1.46 411	1.81 378	0.10 230	0.61 216	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.01 71	0.00 1

AIO-test2	0.76 275	0.80 499	1.47 276	0.12 353	0.15 434	1.22 232	0.01 132	3.17 287	0.73 235	0.36 209	1.50 412	0.16 188	0.05 148	2.37 292	0.16 191	2.85 568	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.04 276	0.07 420

DANet	1.74 472	0.22 289	3.06 450	0.75 519	0.44 521	2.46 459	0.35 468	3.40 326	1.41 406	4.22 521	1.56 413	5.03 519	0.56 372	6.29 472	5.00 525	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.04 276	0.08 433
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DispNO	1.25 408	0.52 435	3.40 471	0.11 350	0.05 350	1.45 340	0.01 132	3.73 371	1.68 449	1.34 356	1.59 414	3.15 463	1.12 434	5.56 443	1.14 426	0.00 1	0.02 411	0.03 519	0.12 484	0.05 302	0.03 315

RAFT_CTSACE	0.68 255	0.52 435	1.74 326	0.50 488	0.05 350	1.16 201	0.00 1	2.68 223	0.66 175	0.68 249	1.60 415	1.76 373	0.80 411	0.94 240	0.13 161	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.00 1

MSKI-zero shot	0.73 263	0.13 189	1.56 296	0.02 128	0.14 426	1.34 292	0.04 285	3.00 252	0.23 52	0.67 247	1.64 416	0.89 302	0.00 1	4.55 393	0.10 142	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.21 524	0.03 236	0.01 123

FINET	1.36 423	0.46 412	4.05 497	0.22 413	0.73 538	1.03 98	0.00 1	3.57 355	5.71 546	1.59 395	1.64 416	0.49 243	0.19 285	5.53 439	1.90 466	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.03 315

GwcNet	1.67 464	0.81 503	5.52 535	0.23 419	1.21 548	4.21 512	0.62 495	3.71 368	1.57 438	1.01 310	1.65 418	3.99 491	0.52 366	5.46 435	2.30 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.35 527	0.13 476

1111x	1.53 442	0.06 50	1.77 329	0.27 437	0.00 1	2.12 439	0.01 132	5.63 526	1.65 447	1.53 385	1.67 419	0.92 303	0.64 390	6.18 465	8.17 548	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

TestStereo1	0.77 277	0.46 412	1.12 198	0.15 381	0.19 456	1.29 272	0.01 132	3.33 314	1.55 431	0.45 222	1.67 419	0.13 174	1.23 439	3.39 323	0.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 448	0.07 420

SA-5K	0.77 277	0.46 412	1.12 198	0.15 381	0.19 456	1.29 272	0.01 132	3.33 314	1.55 431	0.45 222	1.67 419	0.13 174	1.23 439	3.39 323	0.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 448	0.07 420

ADCRef	2.29 502	0.65 474	5.67 539	0.10 340	0.09 393	4.81 525	0.76 502	4.75 473	1.37 396	2.88 483	1.67 419	1.62 361	2.30 493	3.77 345	14.93 574	0.02 499	0.00 1	0.01 489	0.10 475	0.20 477	0.11 455

PDISCO_ROB	2.21 499	0.78 496	3.43 473	0.96 536	2.04 561	7.04 546	0.09 364	7.36 560	5.72 547	1.21 346	1.67 419	3.16 464	1.28 445	7.52 537	1.37 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 524	0.13 476

ISRNet	0.88 321	0.19 257	2.71 433	0.05 252	0.00 1	1.17 205	0.03 257	2.96 248	0.80 278	2.17 441	1.70 424	2.59 425	0.20 291	2.58 296	0.46 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.00 1

NaN_ROB	2.02 493	0.58 455	2.65 428	0.29 441	0.28 500	3.19 483	5.19 572	3.84 387	2.55 509	5.31 536	1.73 425	2.30 414	1.96 485	6.78 504	3.09 504	0.01 477	0.06 484	0.03 519	0.10 475	0.10 390	0.37 538

CBMV	1.56 446	0.24 301	1.92 341	0.31 447	0.03 316	2.90 480	4.33 562	3.79 378	1.81 457	4.98 533	1.73 425	2.70 432	1.68 472	3.81 346	0.92 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.08 433
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LMCR-Stereo	1.10 380	0.69 483	1.95 347	0.50 488	0.01 198	2.73 470	0.09 364	6.20 543	0.64 157	2.37 463	1.76 427	0.13 174	1.59 468	2.94 310	0.23 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 408	0.00 1

NOSS_ROB	1.29 411	0.22 289	1.35 261	0.64 510	0.16 441	2.56 463	0.00 1	4.14 414	2.37 500	2.29 457	1.76 427	2.84 440	0.02 53	6.80 506	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.11 455

Ntro	3.24 520	1.34 540	2.83 437	7.27 574	4.43 570	6.22 541	0.74 501	4.73 469	1.48 421	0.39 213	1.77 429	2.70 432	1.28 445	4.59 397	1.25 433	8.06 580	0.28 558	2.12 572	0.05 444	8.11 575	5.16 580

H2IRNET	0.47 186	0.22 289	1.27 238	0.15 381	0.01 198	1.18 212	0.01 132	1.65 130	0.48 89	0.02 18	1.80 430	0.46 236	0.04 127	1.62 275	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.01 391	0.16 440	0.02 246

RAFT + AFF	1.63 456	1.13 532	2.62 426	0.04 226	0.80 539	2.29 451	1.03 512	5.54 521	2.06 479	1.77 409	1.81 431	1.22 335	3.65 528	6.23 469	1.57 448	0.01 477	0.35 562	0.00 1	0.01 391	0.33 521	0.12 466

MLCV	1.01 352	0.53 440	2.17 378	0.03 191	0.00 1	1.60 390	0.03 257	2.90 240	1.30 386	2.60 474	1.85 432	1.00 318	0.40 348	4.88 407	0.74 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 337	0.01 123

AASNet	0.86 310	0.53 440	1.96 351	0.04 226	0.00 1	1.70 416	0.05 308	5.13 498	1.84 459	0.93 290	1.88 433	0.96 312	0.19 285	0.67 224	0.91 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.09 439

xxxx	1.78 477	0.07 77	1.02 165	0.00 1	0.01 198	1.44 334	0.00 1	5.81 533	1.53 429	1.37 369	1.91 434	1.08 326	0.05 148	4.37 376	16.98 579	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

PSM-AAD	1.15 394	0.04 11	0.88 125	0.10 340	0.27 490	1.32 284	3.25 549	2.41 196	0.64 157	2.93 484	1.92 435	0.15 183	5.39 551	3.42 325	0.19 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 368

XQC	2.57 507	1.20 536	6.33 550	0.18 398	0.01 198	3.84 504	0.33 463	5.24 501	3.83 530	4.43 524	1.94 436	4.58 508	3.19 517	7.19 529	8.67 550	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.03 426	0.27 504	0.19 507

AFF-stereo	0.65 241	0.46 412	0.82 114	0.37 466	0.00 1	1.19 216	0.00 1	3.04 262	1.42 407	0.72 255	1.95 437	1.16 332	0.26 311	0.97 242	0.31 288	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.21 479	0.02 246

ADCPNet	3.63 532	0.82 506	13.20 573	0.08 316	0.43 520	7.02 545	2.23 537	4.77 475	2.41 501	4.31 523	1.96 438	7.57 543	5.16 546	6.45 484	13.80 571	0.02 499	0.75 569	0.04 522	0.90 578	0.16 440	0.53 543

HART	0.44 173	0.24 301	1.41 267	0.01 35	0.00 1	0.33 15	0.00 1	2.91 241	0.61 119	0.26 180	1.98 439	0.35 221	0.03 94	0.20 106	0.14 172	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.05 368

pcwnet_v2	1.29 411	0.17 241	5.98 543	0.10 340	0.01 198	1.76 420	0.02 208	5.08 497	2.90 515	1.54 391	1.98 439	2.03 392	0.81 412	3.01 313	0.28 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.03 236	0.03 315

iRaft-Stereo_5w	1.08 368	0.56 450	2.70 431	0.02 128	0.02 291	1.20 225	0.01 132	3.18 289	0.63 145	0.14 149	2.00 441	1.62 361	1.54 460	6.69 497	1.01 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 485	0.01 123

DLCB_ROB	1.17 397	0.22 289	1.28 241	0.08 316	0.00 1	1.51 360	0.23 425	3.39 324	1.52 428	3.43 506	2.00 441	3.40 474	0.31 323	4.29 368	1.82 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PAM_32	1.45 432	0.13 189	2.69 430	0.26 431	0.30 504	2.15 443	0.29 447	4.92 485	0.22 48	0.84 274	2.02 443	9.57 553	3.27 521	0.97 242	0.56 375	0.00 1	0.12 531	0.00 1	0.31 552	0.04 276	0.27 525

ffm	1.04 358	0.05 29	1.65 309	0.34 459	0.01 198	1.58 379	0.02 208	3.03 258	6.40 550	1.39 371	2.07 444	2.15 401	0.34 330	1.59 272	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.03 315

ff1	1.65 459	0.05 29	1.65 309	0.34 459	0.01 198	1.58 379	0.02 208	3.03 258	6.40 550	1.39 371	2.07 444	2.15 401	0.34 330	6.68 494	7.08 539	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.03 315

mmx	1.56 446	0.05 29	1.65 309	0.34 459	0.01 198	1.58 379	0.02 208	5.51 519	2.25 496	1.39 371	2.07 444	2.15 401	0.34 330	6.68 494	7.08 539	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

xxx	1.56 446	0.05 29	1.65 309	0.34 459	0.01 198	1.58 379	0.02 208	5.51 519	2.25 496	1.39 371	2.07 444	2.15 401	0.34 330	6.68 494	7.08 539	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

ttt	1.35 422	0.05 29	1.09 192	0.46 478	0.01 198	1.61 394	0.00 1	5.61 522	1.97 472	1.75 404	2.10 448	1.40 345	0.11 240	4.81 404	6.07 533	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

222	2.69 509	0.09 118	1.03 176	0.00 1	0.00 1	1.54 372	0.00 1	5.61 522	1.55 431	1.51 382	2.10 448	0.53 248	0.07 196	4.54 392	35.09 598	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

Wz-Net-SNSev	2.53 506	2.49 564	10.66 566	0.39 468	0.01 198	2.73 470	0.40 471	5.02 492	1.50 425	2.15 439	2.12 450	6.48 534	1.11 431	9.47 558	5.84 532	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.21 479	0.06 400

Syn2CoEx	1.66 460	1.17 533	4.29 507	0.04 226	0.00 1	1.44 334	0.56 488	5.33 510	1.98 474	2.01 432	2.12 450	2.08 394	2.81 507	6.55 487	2.42 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 521	0.06 400

w-ln-seven	2.97 515	1.40 544	12.49 572	0.25 424	0.14 426	7.22 548	0.48 479	5.24 501	4.82 541	4.96 532	2.13 452	4.00 492	1.33 448	5.95 456	8.81 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 434	0.02 246

SMFormer	1.04 358	0.16 230	1.55 289	0.33 453	0.01 198	1.03 98	0.00 1	5.24 501	2.12 482	1.53 385	2.16 453	0.92 303	0.02 53	4.46 384	1.24 431	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

tta	1.04 358	0.16 230	1.55 289	0.33 453	0.01 198	1.03 98	0.00 1	5.24 501	2.12 482	1.53 385	2.16 453	0.92 303	0.02 53	4.46 384	1.24 431	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 123

qqq1	0.98 343	0.16 230	1.55 289	0.33 453	0.01 198	1.03 98	0.00 1	5.24 501	2.12 482	1.53 385	2.16 453	0.92 303	0.02 53	4.46 384	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 123

fff1	0.98 343	0.16 230	1.55 289	0.33 453	0.01 198	1.03 98	0.00 1	5.24 501	2.12 482	1.53 385	2.16 453	0.92 303	0.02 53	4.46 384	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 123

test_xeample	1.79 478	0.08 100	1.03 176	0.02 128	0.00 1	1.44 334	0.00 1	5.48 517	1.84 459	1.65 398	2.17 457	0.37 223	0.06 178	4.00 357	17.67 582	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

ADLNet	1.20 402	0.29 334	1.98 355	0.00 1	0.02 291	2.20 444	0.11 375	4.39 442	2.52 507	2.19 444	2.20 458	2.66 427	0.70 405	3.42 325	1.25 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 390	0.04 345

anonymousa	0.79 286	0.26 309	1.91 340	0.03 191	0.29 502	1.46 348	0.02 208	3.76 374	0.97 310	0.72 255	2.25 459	3.21 467	0.56 372	0.15 73	0.12 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 438	0.00 1	0.02 246

IIG-Stereo	1.30 413	0.48 422	1.04 180	2.41 562	0.05 350	1.61 394	0.14 389	2.59 213	0.68 194	2.97 489	2.28 460	3.08 457	0.57 374	7.41 535	0.65 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 435	0.31 339	3.22 464	0.66 512	0.08 385	1.54 372	0.09 364	3.84 387	1.58 442	1.66 399	2.32 461	3.60 480	3.12 515	6.99 522	0.42 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

DAS	1.26 409	0.08 100	2.25 391	0.04 226	0.01 198	1.28 267	1.18 516	3.80 381	1.58 442	4.60 526	2.37 462	1.53 349	0.53 367	5.36 432	0.59 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

SepStereo	1.28 410	0.08 100	2.25 391	0.04 226	0.01 198	1.28 267	1.18 516	3.80 381	1.58 442	4.60 526	2.37 462	1.53 349	0.53 367	5.63 449	0.59 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

UGAM	1.08 368	0.19 257	2.83 437	0.05 252	0.01 198	1.09 154	0.11 375	2.89 239	0.64 157	0.08 88	2.46 464	3.64 482	0.08 211	6.99 522	0.25 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.27 504	0.04 345

IPLGR_C	0.75 271	0.88 511	2.58 423	0.13 361	0.02 291	1.40 314	0.27 436	3.19 294	0.84 290	1.92 420	2.46 464	0.18 194	0.11 240	0.49 201	0.26 259	0.00 1	0.05 475	0.01 489	0.05 444	0.19 466	0.06 400

ACRE	0.75 271	0.78 496	2.72 435	0.13 361	0.02 291	1.40 314	0.26 432	3.20 297	0.82 284	1.84 415	2.46 464	0.19 195	0.10 230	0.52 203	0.26 259	0.00 1	0.04 460	0.01 489	0.05 444	0.19 466	0.05 368

DGSMNet	2.23 500	0.80 499	6.10 545	0.96 536	1.73 556	3.22 485	4.12 558	5.30 508	1.11 343	1.19 339	2.48 467	3.18 465	0.65 395	4.57 396	1.33 439	1.11 562	1.37 575	1.55 565	1.26 582	1.37 558	1.28 561

otaku	3.17 519	1.32 539	2.49 416	6.07 572	3.26 566	4.62 522	2.15 534	5.35 511	1.34 393	2.00 428	2.54 468	3.50 479	1.49 454	3.68 335	1.11 422	7.89 579	0.23 553	1.88 569	0.03 426	7.74 574	4.78 579

CIPLG	0.75 271	0.81 503	2.38 406	0.13 361	0.03 316	1.41 319	0.27 436	3.19 294	0.84 290	1.98 426	2.56 469	0.19 195	0.10 230	0.54 208	0.26 259	0.00 1	0.05 475	0.01 489	0.05 444	0.19 466	0.05 368

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 224	0.36 360	0.96 148	0.03 191	0.02 291	1.21 229	0.02 208	2.80 231	1.55 431	1.08 325	2.63 470	0.43 233	0.16 271	0.37 179	0.25 251	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.01 123

PS-NSSS	1.08 368	0.45 406	1.70 322	0.02 128	0.01 198	1.37 303	0.01 132	4.38 439	2.09 480	1.15 332	2.65 471	0.65 266	0.07 196	6.35 476	0.56 375	0.16 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.00 1

NCC-stereo	1.67 464	0.56 450	3.10 453	0.08 316	0.22 467	2.24 447	0.13 385	5.05 494	1.42 407	2.27 455	2.72 472	4.29 498	3.53 524	5.76 451	2.01 475	0.04 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

Abc-Net	1.67 464	0.56 450	3.10 453	0.08 316	0.22 467	2.24 447	0.13 385	5.05 494	1.42 407	2.27 455	2.72 472	4.29 498	3.53 524	5.76 451	2.01 475	0.04 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LL-Strereo	1.93 485	0.97 518	3.83 491	0.55 497	2.19 562	1.49 356	0.05 308	4.09 410	1.00 318	2.59 473	2.77 474	5.17 522	5.63 555	7.19 529	0.63 388	0.00 1	0.10 519	0.00 1	0.00 1	0.25 495	0.20 513

FBW_ROB	2.36 503	0.36 360	3.16 456	0.37 466	0.14 426	4.42 519	0.18 405	6.64 549	3.05 517	2.98 490	2.85 475	4.86 516	1.11 431	11.00 573	4.53 518	0.16 539	0.05 475	0.37 555	0.09 471	0.19 466	0.78 550

STrans-v2	1.67 464	0.36 360	3.28 465	0.02 128	0.19 456	1.45 340	0.08 352	6.69 551	1.49 423	2.00 428	2.86 476	3.67 484	3.88 532	7.04 526	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

MGS-Stereo	0.31 117	0.10 142	0.89 129	0.02 128	0.00 1	0.50 43	0.00 1	0.39 24	0.61 119	0.02 18	2.91 477	0.04 75	0.03 94	0.21 115	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 537	0.00 1

AnyNet_C32	3.93 537	2.58 565	12.07 570	0.39 468	0.49 527	5.50 533	6.45 583	4.44 447	2.19 492	6.86 546	2.94 478	5.28 524	3.20 518	6.63 492	18.37 584	0.08 527	0.04 460	0.20 547	0.09 471	0.57 549	0.19 507

TCMNet	1.49 438	0.57 453	5.20 529	0.13 361	1.39 551	1.81 426	0.17 400	4.03 405	1.26 372	1.72 402	2.98 479	1.95 387	0.46 359	5.01 412	2.55 494	0.00 1	0.06 484	0.06 527	0.00 1	0.37 531	0.16 489

RainbowNet	4.74 549	3.21 572	3.07 451	9.34 580	6.01 572	4.89 527	3.60 553	7.09 557	4.39 536	1.63 397	3.01 480	4.72 513	2.96 511	5.53 439	1.19 429	8.95 582	2.12 580	8.48 578	0.19 513	8.75 577	5.73 581

HGLStereo	1.03 356	0.18 249	1.50 278	0.01 35	0.01 198	1.41 319	0.01 132	3.41 328	0.82 284	1.05 319	3.09 481	2.11 397	1.24 442	4.51 389	1.18 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.03 315

GMM-Stereo	1.09 376	0.05 29	1.62 305	0.13 361	0.22 467	1.41 319	0.87 505	2.31 183	0.62 136	2.75 480	3.14 482	0.54 250	0.90 418	5.33 430	0.13 161	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.01 71	1.80 568

psmorigin	2.01 492	0.37 364	10.25 564	0.22 413	0.03 316	1.62 400	0.19 411	3.31 312	1.05 331	4.92 531	3.14 482	5.85 527	2.21 491	5.31 428	1.71 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.02 246

RTSC	2.66 508	1.24 537	6.04 544	0.18 398	0.02 291	4.40 518	0.08 352	4.29 431	4.98 542	6.00 539	3.15 484	2.97 451	1.56 462	6.71 499	10.89 562	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.05 444	0.40 534	0.24 523

ADLNet2	1.38 426	0.39 376	3.13 455	0.00 1	0.70 537	1.23 247	0.26 432	4.19 418	2.36 499	1.45 380	3.16 485	4.23 497	0.82 415	4.56 395	0.88 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 414	0.02 246

DDUNet	3.28 522	10.54 590	2.29 400	3.50 566	3.31 567	4.21 512	0.21 415	3.77 375	1.03 322	2.54 471	3.17 486	3.20 466	0.21 297	3.89 352	0.69 395	1.94 566	0.05 475	9.87 580	3.53 588	5.03 568	2.55 572

MFN_U_SF_RVC	3.76 534	1.77 553	9.85 563	0.84 525	0.27 490	9.50 560	0.49 483	8.07 562	3.41 521	4.81 530	3.28 487	9.40 551	3.49 523	7.76 544	8.31 549	0.41 552	0.54 565	0.52 558	0.80 575	0.89 554	0.84 552

SAMSARA	3.32 526	1.07 529	6.25 547	0.86 532	0.31 510	7.55 552	3.87 556	5.26 507	4.20 533	7.43 550	3.35 488	10.04 554	3.83 531	6.98 521	4.83 522	0.00 1	0.14 540	0.00 1	0.05 444	0.17 448	0.22 519

SHD	3.01 516	1.02 525	5.52 535	0.45 477	0.39 518	4.12 509	0.17 400	6.68 550	12.04 566	7.20 548	3.36 489	4.40 501	2.58 502	4.69 398	7.17 542	0.01 477	0.04 460	0.00 1	0.03 426	0.22 482	0.17 496

ADCL	3.30 523	0.81 503	6.76 552	0.25 424	0.25 481	6.93 544	4.65 566	4.79 478	2.62 511	4.61 528	3.36 489	5.22 523	4.55 539	5.54 442	14.91 573	0.05 516	0.01 332	0.11 540	0.13 486	0.28 513	0.10 447

test_4	0.51 202	0.10 142	1.27 238	0.01 35	0.06 363	0.97 90	0.03 257	1.12 85	0.16 20	0.27 182	3.42 491	0.65 266	0.09 222	1.59 272	0.26 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 466	0.14 421	0.00 1

WZ-Net	4.16 542	1.75 552	23.59 584	0.08 316	0.04 336	2.62 469	2.16 535	5.89 534	4.74 540	5.73 538	3.51 492	6.99 541	4.89 544	10.82 569	10.11 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 408	0.11 455

fast-acv-ft	1.41 429	0.46 412	4.29 507	0.10 340	0.13 420	3.97 505	0.29 447	2.42 197	1.91 468	0.81 271	3.55 493	3.02 453	1.26 444	3.35 320	2.05 478	0.04 510	0.01 332	0.04 522	0.04 438	0.39 533	0.05 368

ADCMid	3.95 539	1.34 540	10.91 567	0.18 398	0.38 517	5.02 528	1.27 521	4.87 482	2.94 516	11.15 566	3.60 494	6.76 538	5.21 549	6.40 483	16.96 578	0.12 534	0.08 506	0.55 560	0.46 564	0.53 548	0.19 507

HSM-Net_RVC	1.40 428	0.07 77	1.58 299	0.00 1	0.01 198	1.88 429	0.05 308	7.24 558	1.71 453	3.63 509	3.63 495	3.21 467	0.36 337	4.25 366	0.44 340	0.01 477	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UDG	2.86 511	8.81 587	1.57 298	2.60 563	0.89 542	2.39 456	0.11 375	3.42 330	1.02 321	2.18 443	3.64 496	5.04 520	1.60 469	4.17 363	2.09 479	1.21 565	0.04 460	7.69 576	3.67 589	4.10 566	0.93 557

CrosDoStereo	1.66 460	0.15 217	1.66 313	0.02 128	0.07 375	1.38 309	6.16 579	3.12 273	1.06 334	0.97 296	3.74 497	0.96 312	4.79 542	7.00 524	1.92 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 400	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 460	0.15 217	1.66 313	0.02 128	0.07 375	1.38 309	6.16 579	3.12 273	1.06 334	0.97 296	3.74 497	0.96 312	4.79 542	7.00 524	1.92 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 400	0.00 1

SGM-Forest	1.84 479	0.08 100	1.31 252	0.15 381	0.22 467	3.52 498	2.46 544	3.85 389	2.16 488	5.29 535	3.90 499	3.71 486	1.56 462	6.28 471	1.90 466	0.01 477	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.30 528
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
edge stereo	1.94 487	0.40 381	3.82 490	0.15 381	0.09 393	1.81 426	0.45 477	4.77 475	2.21 494	3.36 501	3.94 500	8.39 546	1.72 475	5.75 450	1.69 455	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.17 448	0.01 123

ccnet	1.70 470	0.20 270	1.95 347	0.26 431	0.18 449	3.72 502	1.22 518	4.22 423	1.43 411	2.37 463	3.96 501	3.45 477	1.51 458	4.69 398	4.47 517	0.06 524	0.00 1	0.09 534	0.01 391	0.10 390	0.01 123

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 523	2.61 566	7.84 555	0.09 329	0.26 484	12.92 567	7.62 587	4.25 425	3.64 527	2.95 488	3.99 502	4.61 512	1.22 438	8.36 548	1.77 458	0.59 559	1.15 574	0.04 522	0.85 577	0.48 544	0.67 548

GrayStereo	1.46 434	0.03 2	0.87 123	0.63 509	0.20 460	1.24 248	4.61 565	2.85 236	0.62 136	4.98 533	4.00 503	0.45 235	4.67 540	3.37 322	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 567	0.01 71	0.01 123

THIR-Stereo	1.48 436	0.29 334	1.51 284	0.01 35	0.02 291	1.05 121	4.32 561	2.11 170	0.22 48	1.08 325	4.24 504	1.93 384	4.19 535	6.76 502	1.87 464	0.00 1	0.00 1	0.04 522	0.00 1	0.05 302	0.00 1

AANet_RVC	1.66 460	0.88 511	3.52 476	0.06 272	0.00 1	1.22 232	0.00 1	3.25 301	2.51 506	2.21 445	4.49 505	3.65 483	0.20 291	7.10 527	3.42 507	0.50 555	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.05 368

RGC	1.86 481	0.67 477	3.45 475	0.07 300	0.26 484	3.29 488	0.11 375	4.78 477	1.46 415	3.26 499	4.51 506	5.14 521	2.68 504	5.46 435	1.94 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.09 439

stereogan	2.13 496	0.31 339	3.75 486	0.01 35	0.09 393	7.44 551	0.60 494	4.27 428	3.29 520	3.91 517	4.62 507	6.41 532	1.84 482	5.17 419	0.58 381	0.00 1	0.01 332	0.01 489	0.00 1	0.24 488	0.05 368

NLCSM	1.74 472	0.98 519	3.05 449	0.07 300	0.00 1	2.27 450	0.58 491	8.31 564	1.04 324	0.32 187	4.77 508	3.25 472	0.93 420	7.75 543	0.95 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 495	0.21 515

FAT-Stereo	1.86 481	0.19 257	3.31 467	0.17 392	0.03 316	1.78 423	0.97 509	4.76 474	2.79 513	4.22 521	4.87 509	5.31 525	2.83 509	5.06 416	0.90 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.01 123

YMNet	1.62 453	0.68 479	3.67 482	0.14 376	0.30 504	4.52 520	0.21 415	3.52 346	1.23 365	2.94 486	4.94 510	4.18 495	0.38 342	2.85 308	2.12 481	0.05 516	0.13 536	0.08 531	0.01 391	0.44 537	0.09 439

YMNet_1	1.62 453	0.68 479	3.67 482	0.14 376	0.30 504	4.52 520	0.21 415	3.52 346	1.23 365	2.94 486	4.94 510	4.18 495	0.38 342	2.85 308	2.12 481	0.05 516	0.13 536	0.08 531	0.01 391	0.44 537	0.09 439

DispFullNet	7.91 565	23.96 598	13.67 574	14.71 591	7.88 582	4.83 526	0.04 285	5.01 491	2.89 514	8.86 560	4.96 512	6.11 529	10.72 574	10.18 565	3.51 509	2.44 567	0.33 560	15.15 589	4.65 592	12.33 589	5.95 582

CBMV_ROB	1.70 470	0.11 167	1.98 355	0.46 478	0.00 1	2.85 478	0.91 508	4.27 428	2.21 494	4.02 519	5.00 513	2.97 451	2.32 494	5.40 433	1.35 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.06 400

RP	1.76 476	0.55 445	2.59 425	0.22 413	0.60 535	1.70 416	0.98 511	4.31 433	1.99 476	3.12 494	5.04 514	4.41 503	2.96 511	4.72 400	1.90 466	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.14 421	0.01 123

STTRV1_RVC	1.94 487	0.35 354	4.85 524	0.32 451	0.01 198	2.41 457	0.34 467	5.79 531	3.55 523	0.82 272	5.11 515	1.63 364	1.08 428	7.63 539	1.41 444	0.91 560	2.53 589	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.04 345

DRaft	1.34 420	0.12 178	1.19 224	0.06 272	0.01 198	1.64 405	0.43 475	1.86 153	0.14 9	3.76 511	5.27 516	0.41 231	4.38 537	5.49 437	1.68 453	0.01 477	0.06 484	0.00 1	0.07 461	0.07 337	0.11 455

Sa-1000	1.04 358	0.39 376	1.17 216	0.00 1	0.20 460	1.33 290	0.03 257	4.19 418	1.81 457	0.99 309	5.33 517	0.61 257	0.15 267	4.07 358	0.30 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 497	0.13 414	0.00 1

ACVNet_1	6.16 558	1.86 557	4.43 513	9.52 582	7.22 580	7.59 553	2.37 540	9.99 570	6.71 554	3.84 514	5.35 518	13.23 562	4.90 545	6.25 470	1.94 473	9.06 584	2.40 584	10.88 586	0.11 479	9.58 584	6.03 584

EAI-Stereo	1.14 391	0.12 178	1.19 224	0.21 409	0.32 513	1.84 428	2.32 539	5.42 515	1.19 360	1.02 311	5.66 519	0.48 240	0.60 377	0.86 234	0.62 387	0.00 1	0.13 536	0.00 1	0.65 571	0.02 177	0.17 496

S-Stereo	2.00 491	0.30 338	5.74 540	0.24 421	0.23 472	2.51 461	1.90 529	4.74 470	5.15 543	2.42 467	5.80 520	2.85 442	0.72 406	5.08 417	2.17 483	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.04 345

HHNet	0.87 317	0.25 305	1.78 332	0.16 389	0.08 385	1.30 278	0.44 476	1.93 157	0.64 157	1.41 375	5.92 521	0.14 180	1.79 477	0.35 175	0.95 415	0.05 516	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.14 421	0.01 123

MADNet+	10.71 576	14.57 592	70.07 602	0.58 502	0.47 526	19.89 583	4.20 559	11.05 571	6.87 555	3.03 492	5.99 522	9.01 549	6.35 558	31.95 599	28.31 597	0.22 543	0.26 557	0.01 489	0.04 438	0.46 540	0.87 553

ADCS	5.09 552	2.15 560	16.58 579	0.34 459	0.07 375	5.91 538	4.26 560	6.73 553	6.99 556	9.44 561	6.09 523	6.57 536	5.17 548	9.54 559	21.38 593	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 529	0.23 522

Consistency-Raft	1.36 423	0.65 474	4.81 523	0.33 453	0.32 513	1.62 400	0.11 375	3.65 364	3.80 529	0.33 190	6.12 524	0.86 299	2.14 490	0.94 240	1.25 433	0.02 499	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.24 488	0.01 123

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 449	0.69 483	7.27 553	0.30 443	0.44 521	0.87 67	0.02 208	6.19 541	0.84 290	0.45 222	6.17 525	4.35 500	1.17 435	1.32 261	0.48 356	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.34 560	0.26 499	0.12 466

CSAN	2.70 510	0.75 489	3.41 472	0.18 398	0.12 414	4.18 511	4.05 557	4.11 412	4.36 534	6.03 540	6.24 526	4.60 510	4.74 541	7.29 532	3.43 508	0.02 499	0.03 442	0.01 489	0.02 417	0.18 457	0.22 519

DEmStereo	1.51 439	0.08 100	2.17 378	0.09 329	0.02 291	1.76 420	0.90 507	1.47 111	0.60 108	2.46 470	6.42 527	1.08 326	5.16 546	6.21 467	1.86 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

ACVNet-4b	5.67 554	1.65 549	4.43 513	9.46 581	7.11 579	8.72 559	1.68 528	6.61 548	5.76 548	0.27 182	6.49 528	11.67 556	2.43 499	8.40 549	1.56 446	9.06 584	2.34 582	10.49 584	0.02 417	9.22 582	5.98 583

StereoVision	0.86 310	0.38 369	1.75 328	0.03 191	0.01 198	1.14 186	0.02 208	3.38 321	0.92 301	0.13 144	6.89 529	0.50 245	0.12 252	1.10 248	0.78 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.02 246

MFMNet_re	2.02 493	0.98 519	4.27 506	2.74 565	0.88 540	1.47 349	0.15 392	4.21 420	3.18 519	6.63 544	6.93 530	1.87 381	3.63 527	2.13 289	0.99 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 485	0.05 368

KYRaft	1.19 399	0.05 29	0.94 142	0.06 272	0.24 476	1.25 257	0.78 503	2.48 204	0.61 119	3.23 498	7.13 531	1.00 318	2.77 506	1.43 265	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	1.71 565

DCRE	0.69 257	0.35 354	1.16 213	0.06 272	0.02 291	0.91 72	0.00 1	1.05 82	0.30 68	0.98 305	7.63 532	0.72 281	0.02 53	0.16 77	0.07 94	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.21 524	0.02 177	0.03 315

RAFT-345	1.19 399	0.06 50	1.55 289	0.54 495	0.13 420	1.53 368	0.25 428	0.56 44	1.76 455	1.20 341	7.85 533	0.93 308	0.05 148	6.87 510	0.46 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

Nwc_Net	1.94 487	0.55 445	3.79 488	0.07 300	0.08 385	2.73 470	0.04 285	6.75 554	1.11 343	2.03 433	7.92 534	4.82 515	2.11 489	4.78 402	2.01 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.01 123

MultiAttention	6.26 560	0.14 202	1.30 249	1.04 540	1.50 554	42.66 599	15.75 597	6.19 541	1.92 470	3.14 495	7.95 535	6.41 532	0.37 339	28.21 597	3.39 506	0.13 536	0.01 332	0.67 562	0.81 576	1.99 563	1.71 565

SPS-STEREO	3.08 518	0.49 427	2.49 416	0.21 409	0.24 476	3.67 501	1.24 519	5.80 532	2.43 503	10.68 564	8.00 536	9.48 552	3.59 526	8.11 547	5.08 526	0.01 477	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.11 455
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MDST_ROB	3.50 529	0.07 77	3.94 492	2.66 564	1.46 552	12.94 568	0.97 509	7.32 559	2.42 502	14.82 580	8.08 537	2.74 435	1.51 458	8.44 550	2.48 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.11 455

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 553	2.33 561	8.42 558	0.33 453	0.27 490	24.60 592	8.84 590	5.50 518	9.75 562	3.82 513	8.16 538	8.53 547	1.82 478	9.44 557	5.18 527	1.02 561	1.65 578	0.33 554	0.47 566	1.06 556	0.90 554

AnyNet_C01	6.59 562	4.31 578	36.24 591	0.96 536	0.46 524	9.96 561	5.74 576	6.02 540	3.63 526	7.59 551	8.56 539	8.83 548	3.14 516	13.74 580	20.83 591	0.12 534	0.08 506	0.25 552	0.09 471	1.01 555	0.34 534

Prome-Stereo	1.23 406	0.06 50	0.93 141	0.12 353	0.24 476	1.26 261	0.67 497	2.53 209	0.69 210	2.08 436	8.70 540	0.76 286	2.91 510	2.12 288	0.11 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 563

SGM_RVC	4.07 540	0.38 369	1.98 355	0.84 525	0.26 484	6.20 540	2.37 540	6.45 546	3.57 524	11.56 569	9.27 541	15.55 567	6.78 559	10.07 564	4.60 520	0.22 543	0.25 554	0.20 547	0.23 530	0.26 499	0.34 534
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GANet	1.90 484	0.43 397	1.83 337	0.39 468	0.00 1	2.24 447	3.37 550	3.90 395	1.44 412	2.17 441	9.66 542	2.57 424	1.09 429	6.88 511	1.81 459	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.10 390	0.03 315

EDNetEfficient	6.54 561	1.17 533	33.15 588	0.66 512	1.96 558	2.07 437	3.72 554	2.80 231	14.85 572	20.02 588	9.69 543	6.59 537	10.19 573	7.19 529	15.49 576	0.03 507	0.10 519	0.01 489	0.20 518	0.62 552	0.29 527

zh-sn7	3.94 538	3.36 573	15.78 578	0.13 361	0.00 1	4.01 506	2.24 538	4.54 453	2.00 477	3.86 515	9.77 544	4.11 493	5.45 553	9.93 563	13.33 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 482	0.12 466

AF-Net	2.17 498	0.65 474	3.53 477	0.00 1	0.09 393	2.02 435	0.48 479	6.44 545	1.70 451	3.36 501	10.22 545	4.95 518	2.81 507	4.34 371	2.66 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 414	0.01 123

aanetorigin	2.87 512	0.73 488	8.74 560	0.23 419	0.23 472	1.61 394	2.07 531	1.76 145	1.10 341	14.21 578	10.25 546	2.93 447	3.38 522	4.98 411	4.06 512	0.10 531	0.05 475	0.09 534	0.11 479	0.57 549	0.15 486

tt	68.65 605	0.15 217	99.57 615	50.64 602	14.90 595	100.00 617	100.00 617	100.00 621	99.76 616	27.80 595	10.52 547	99.97 621	98.63 615	99.61 616	100.00 621	90.62 611	98.21 614	46.66 606	52.02 607	62.86 607	21.04 602

SDNR	3.31 525	0.91 515	6.28 549	0.44 472	0.02 291	26.11 593	0.01 132	3.81 385	1.62 445	2.82 482	11.06 548	2.93 447	0.60 377	7.95 545	1.52 445	0.01 477	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.12 466

pmcnn	3.61 530	0.68 479	5.38 534	0.61 506	1.46 552	2.75 474	1.26 520	5.04 493	1.57 438	8.77 559	11.67 549	18.69 574	2.38 497	6.03 459	5.61 530	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.21 479	0.07 420

ASMatch	1.44 431	0.14 202	2.15 377	0.60 503	0.21 465	1.21 229	0.26 432	0.96 79	0.66 175	0.29 184	11.75 550	0.93 308	2.37 496	6.73 500	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.04 345

G-Net	3.49 528	0.47 420	4.03 496	1.61 557	1.91 557	10.78 564	1.92 530	3.06 263	1.26 372	8.59 558	12.06 551	6.13 530	7.82 564	4.78 402	4.77 521	0.08 527	0.12 531	0.07 528	0.15 487	0.16 440	0.11 455

PWCK	8.72 568	5.37 581	16.61 580	5.74 571	0.12 414	19.88 582	11.41 593	11.31 573	13.42 569	14.07 575	12.84 552	13.20 561	8.05 566	15.44 581	10.25 560	5.95 573	0.22 552	2.09 571	0.05 444	7.50 571	0.92 555

SANet	4.63 548	0.89 513	5.34 532	0.30 443	0.09 393	7.43 550	3.75 555	6.53 547	16.16 575	6.79 545	13.29 553	12.44 558	7.74 562	7.38 533	4.11 513	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.10 390	0.31 532

LSM	7.38 563	1.68 550	22.24 583	3.99 568	40.72 600	3.54 499	4.79 570	4.74 470	6.65 553	10.25 563	13.51 554	4.49 506	3.81 530	6.91 516	5.31 528	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.26 499	14.60 599

SGM+DAISY	4.39 545	1.34 540	5.18 528	1.01 539	0.88 540	5.61 535	2.86 547	4.88 483	3.53 522	13.29 574	13.95 555	12.66 559	7.55 561	7.98 546	5.39 529	0.23 547	0.18 549	0.15 544	0.24 533	0.29 515	0.64 546

NVStereoNet_ROB	3.25 521	0.46 412	2.71 433	0.34 459	0.56 532	2.36 455	0.87 505	4.56 457	4.47 539	4.55 525	14.09 556	11.93 557	3.23 520	9.79 561	3.14 505	0.43 553	0.03 442	0.53 559	0.31 552	0.36 529	0.38 540
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
xyz-stereo	4.23 543	0.09 118	35.65 590	0.02 128	0.00 1	17.93 578	0.01 132	1.93 157	0.42 84	1.61 396	14.74 557	2.67 428	0.15 267	7.15 528	1.87 464	0.00 1	0.01 332	0.24 551	0.00 1	0.04 276	0.01 123

EDNetEfficientorigin	10.31 575	1.90 558	98.96 614	0.22 413	0.23 472	2.73 470	0.71 499	4.50 451	16.94 576	18.72 581	15.36 558	12.74 560	10.73 575	8.96 553	11.94 567	0.01 477	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.25 495	1.31 562

PWC_ROB	2.90 514	1.01 524	6.12 546	0.53 494	0.57 534	1.30 278	0.40 471	3.85 389	4.42 537	7.37 549	15.40 559	3.03 455	1.55 461	6.31 473	5.74 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 540	0.05 368

zh-mn7	3.86 535	3.10 571	15.43 576	0.10 340	0.05 350	1.45 340	0.29 447	4.05 407	6.06 549	7.81 552	15.68 560	2.86 443	0.76 408	10.58 566	8.76 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 408	0.02 246

coex-ft	12.01 581	5.60 582	80.23 604	0.15 381	0.15 434	1.88 429	0.73 500	2.66 218	30.12 590	49.31 603	16.59 561	15.97 568	14.42 582	6.79 505	14.50 572	0.05 516	0.08 506	0.01 489	0.05 444	0.37 531	0.61 545

JetBlue	13.83 584	5.03 579	33.82 589	0.84 525	6.92 577	50.14 600	20.02 599	15.09 577	8.92 561	11.33 567	17.05 562	28.25 587	18.01 591	32.60 600	18.53 586	0.32 550	0.12 531	0.15 544	0.23 530	4.59 567	4.64 578

UNDER WATER-64	20.03 595	10.28 589	31.50 587	20.05 595	13.64 592	32.81 597	23.45 600	16.01 578	33.44 594	22.01 593	17.25 563	40.58 598	32.20 600	24.50 591	22.36 595	10.06 592	2.70 593	18.37 593	4.24 591	14.84 593	10.24 598

z-mn7	4.12 541	2.40 563	8.71 559	0.13 361	0.00 1	8.56 558	0.49 483	3.85 389	13.78 570	3.36 501	17.56 564	4.60 510	0.95 422	10.97 571	6.77 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.06 400

FTStereo	2.16 497	0.03 2	1.42 270	0.17 392	0.13 420	1.42 327	4.67 567	2.44 198	0.63 145	3.36 501	17.95 565	0.78 295	4.17 534	4.41 379	0.14 172	0.15 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	1.25 560

IMH-64-1	9.55 570	2.76 569	2.44 410	11.17 585	9.13 585	12.03 565	5.45 573	18.33 582	15.78 573	6.59 542	18.69 566	16.95 570	6.20 556	10.63 567	8.06 546	9.46 587	2.46 585	15.42 591	1.61 583	10.89 585	6.88 589

IMH-64	9.55 570	2.76 569	2.44 410	11.17 585	9.13 585	12.03 565	5.45 573	18.33 582	15.78 573	6.59 542	18.69 566	16.95 570	6.20 556	10.63 567	8.06 546	9.46 587	2.46 585	15.42 591	1.61 583	10.89 585	6.88 589

RTS	9.75 572	2.69 567	65.25 600	0.85 528	1.99 559	14.36 570	4.75 568	5.69 528	17.29 577	7.97 553	19.00 568	6.83 539	3.02 513	26.15 595	18.62 587	0.00 1	0.15 544	0.00 1	0.00 1	0.29 515	0.16 489

RTSA	9.75 572	2.69 567	65.25 600	0.85 528	1.99 559	14.36 570	4.75 568	5.69 528	17.29 577	7.97 553	19.00 568	6.83 539	3.02 513	26.15 595	18.62 587	0.00 1	0.15 544	0.00 1	0.00 1	0.29 515	0.16 489

WCMA_ROB	4.54 547	0.48 422	3.19 458	0.49 485	0.63 536	5.38 532	2.57 545	4.70 467	3.77 528	14.17 577	19.02 570	15.47 566	9.03 568	6.73 500	4.85 523	0.01 477	0.05 475	0.01 489	0.01 391	0.08 352	0.16 489

MeshStereo	5.78 555	0.75 489	3.04 448	0.25 424	0.14 426	7.88 555	2.09 532	9.64 567	5.18 544	20.48 589	19.06 571	22.80 579	9.54 571	9.64 560	4.88 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 515	0.03 315
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
UNDER WATER	19.61 594	12.37 591	31.14 586	20.44 596	14.31 593	28.63 596	18.15 598	16.43 579	34.24 595	20.82 590	19.14 572	38.83 595	30.09 596	24.31 590	20.97 592	10.09 593	2.68 592	19.51 596	4.70 594	15.52 594	9.93 596

PVD	5.81 556	0.99 522	5.56 537	0.72 517	0.51 528	6.72 543	0.18 405	9.90 569	23.69 582	11.45 568	19.26 573	8.18 545	9.46 570	9.24 555	9.49 558	0.02 499	0.16 546	0.00 1	0.08 466	0.18 457	0.40 541

WAO-6	11.09 577	1.69 551	3.21 461	7.54 575	7.10 578	16.34 575	6.63 584	20.12 587	38.64 598	9.67 562	19.28 574	27.53 586	10.97 576	12.43 576	11.57 565	4.26 569	2.35 583	10.54 585	0.02 417	7.59 572	4.29 577

ACVNet_2	8.69 567	1.80 556	5.09 527	8.55 579	6.72 576	13.47 569	4.34 563	13.70 575	23.86 583	6.89 547	19.74 575	20.52 575	5.36 550	7.70 542	2.48 490	8.53 581	1.67 579	7.99 577	0.32 555	8.79 580	6.29 587

ELAS_RVC	7.69 564	0.80 499	4.90 525	1.06 542	1.02 544	10.00 562	9.43 591	9.75 568	14.69 571	21.83 592	20.27 576	17.88 572	16.41 586	13.01 577	10.44 561	0.22 543	0.55 566	0.28 553	0.19 513	0.35 527	0.65 547
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT-RH_RVC	2.05 495	0.15 217	1.66 313	0.60 503	0.27 490	1.49 356	0.02 208	0.58 49	0.65 165	5.35 537	21.66 577	1.06 324	0.07 196	6.85 507	0.57 379	0.04 510	0.00 1	0.00 1	0.03 426	0.01 71	0.00 1

FCDSN-DC	5.04 551	0.15 217	1.83 337	0.22 413	0.44 521	5.60 534	1.66 526	5.22 500	4.37 535	14.49 579	21.86 578	20.65 577	11.88 577	7.66 541	4.55 519	0.02 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.05 368
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	6.09 557	0.18 249	2.35 404	0.42 471	0.53 529	7.80 554	1.42 522	8.14 563	7.07 557	19.05 586	22.10 579	22.85 580	13.84 580	9.42 556	6.44 535	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.06 400

Dean	11.46 580	2.03 559	5.20 529	10.73 584	8.20 584	18.71 581	5.73 575	21.10 592	41.49 601	11.12 565	22.16 580	25.92 584	7.74 562	7.52 537	4.31 516	9.01 583	2.27 581	9.95 583	0.61 570	9.18 581	6.22 585

KSHMR	14.27 588	6.95 585	5.79 541	15.08 592	12.84 591	17.44 576	10.61 592	18.88 584	30.94 591	18.81 583	22.21 581	28.54 588	8.85 567	15.56 582	9.24 556	10.34 594	3.60 595	21.61 597	4.68 593	14.48 592	8.94 594

FC-DCNN v2	6.25 559	0.19 257	2.31 401	0.44 472	0.55 531	8.05 556	1.51 525	8.71 565	7.22 558	19.24 587	22.98 582	24.00 583	13.47 579	9.80 562	6.51 536	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 368

LVE	11.10 578	2.36 562	3.34 468	9.94 583	8.13 583	21.22 585	7.75 588	16.47 580	32.55 593	8.55 557	23.64 583	23.22 581	7.93 565	10.98 572	6.65 537	9.45 586	2.55 591	11.08 587	0.58 569	9.35 583	6.28 586

PWCDC_ROB	3.06 517	1.38 543	3.81 489	0.14 376	0.00 1	3.14 481	0.02 208	4.40 443	12.35 567	1.08 325	23.69 584	2.01 389	2.01 488	3.87 351	2.43 488	0.24 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 551	0.08 433

IMH	11.11 579	3.50 575	2.56 422	11.25 587	9.13 585	14.49 572	5.10 571	20.68 591	26.30 586	8.28 555	23.85 585	20.63 576	9.19 569	12.39 575	7.96 544	9.50 589	2.50 587	15.28 590	1.66 585	11.07 588	6.96 591

LE_ROB	12.79 583	0.64 470	10.26 565	2.13 559	1.29 549	7.25 549	5.81 577	9.09 566	49.27 604	57.55 604	24.58 586	23.68 582	31.13 598	9.00 554	23.57 596	0.04 510	0.06 484	0.13 543	0.20 518	0.08 352	0.11 455

MSMD_ROB	4.94 550	0.43 397	2.58 423	0.12 353	0.01 198	8.43 557	1.09 514	4.25 425	4.11 532	13.11 573	26.36 587	13.95 563	13.88 581	7.45 536	2.92 501	0.10 531	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

ktn	19.15 593	18.52 593	6.39 551	22.64 598	17.26 596	24.47 590	12.11 594	24.52 599	34.74 596	18.75 582	27.70 588	32.54 589	17.85 590	15.71 583	16.67 577	22.09 598	3.64 596	28.95 601	10.91 598	17.40 596	10.22 597

notaker	17.52 591	21.54 596	7.84 555	18.05 594	14.44 594	17.58 577	6.43 582	20.13 588	24.44 585	21.34 591	27.71 589	39.12 596	18.78 592	19.63 588	20.40 590	11.95 595	2.71 594	25.51 599	5.85 596	17.10 595	9.78 595

ELAS	8.05 566	0.76 493	4.02 495	0.95 535	1.02 544	14.85 574	6.99 586	12.80 574	11.73 565	22.43 594	27.75 590	17.88 572	15.19 583	10.96 570	11.31 563	0.22 543	0.56 567	0.23 550	0.22 526	0.50 546	0.71 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	9.09 569	1.79 555	3.55 479	0.80 523	0.15 434	18.67 580	4.36 564	23.07 598	26.68 587	12.59 572	27.90 591	22.52 578	13.03 578	13.53 579	11.47 564	0.09 530	0.03 442	0.58 561	0.10 475	0.47 543	0.34 534

TorneroNet-64	15.45 589	5.66 583	3.44 474	13.86 589	12.03 590	28.15 595	6.27 581	19.89 586	38.68 599	12.16 571	28.06 592	35.76 594	15.44 584	19.56 587	15.40 575	9.71 590	2.52 588	19.13 594	2.70 586	12.55 590	7.94 593

DPSimNet_ROB	25.03 598	19.56 595	24.93 585	24.36 599	17.85 597	22.25 587	25.93 601	28.52 600	29.10 589	32.61 597	28.25 593	32.87 590	26.42 593	24.51 592	40.42 599	16.75 597	13.93 600	25.19 598	22.38 601	19.96 598	24.75 603

MonStereo1	9.96 574	1.60 548	3.97 493	7.74 576	6.62 575	14.53 573	2.83 546	14.16 576	22.18 580	11.83 570	28.49 594	26.76 585	16.14 585	11.07 574	6.43 534	6.17 574	0.03 442	3.80 574	0.46 564	8.16 576	6.30 588

SGM-ForestM	12.56 582	0.80 499	4.31 510	1.07 543	0.41 519	21.56 586	8.57 589	17.42 581	19.67 579	29.93 596	28.49 594	45.83 600	27.22 595	26.05 594	18.40 585	0.14 537	0.25 554	0.18 546	0.28 546	0.18 457	0.42 542

TorneroNet	16.10 590	5.74 584	4.12 502	13.88 590	11.97 589	26.89 594	6.85 585	21.13 593	38.32 597	14.15 576	33.36 596	33.52 593	17.49 589	18.89 586	19.64 589	9.77 591	2.53 589	19.43 595	3.35 587	13.21 591	7.86 592

WAO-8	13.93 585	3.75 576	4.23 504	7.74 576	6.54 573	22.81 588	2.39 542	22.66 595	45.98 602	18.88 584	35.42 597	33.21 591	16.91 587	16.55 584	12.78 568	5.01 571	0.81 571	9.89 581	0.77 573	8.77 579	3.61 575

Venus	13.93 585	3.75 576	4.23 504	7.74 576	6.54 573	22.81 588	2.39 542	22.66 595	45.98 602	18.88 584	35.42 597	33.21 591	16.91 587	16.55 584	12.78 568	5.01 571	0.81 571	9.89 581	0.77 573	8.76 578	3.61 575

BEATNet-Init1	17.91 592	7.45 586	36.82 592	1.88 558	1.38 550	37.29 598	14.71 596	21.90 594	24.20 584	38.07 599	36.59 599	50.41 601	32.00 599	29.42 598	21.83 594	0.33 551	0.39 563	0.47 556	0.54 568	1.50 560	1.07 559

MANE	14.02 587	0.85 508	3.53 477	2.13 559	3.75 568	18.44 579	6.14 578	22.67 597	27.90 588	33.01 598	41.08 600	41.26 599	30.90 597	23.39 589	17.99 583	0.47 554	0.76 570	0.91 563	4.04 590	0.17 448	1.00 558

HanzoNet	29.69 599	29.33 599	21.66 582	21.75 597	19.07 598	24.58 591	12.99 595	28.87 601	40.49 600	43.09 601	44.02 601	55.65 603	44.93 602	43.17 602	44.44 600	27.88 601	9.47 599	29.77 602	15.86 600	20.94 599	15.84 600

JetRed	34.54 600	39.28 601	62.16 598	15.62 593	26.51 599	69.20 602	40.79 603	31.43 602	32.41 592	46.06 602	44.55 602	40.19 597	26.50 594	38.43 601	56.06 603	12.76 596	37.49 606	13.23 588	9.38 597	29.52 600	19.34 601

TCMNet-wrong-test	55.95 603	78.75 609	71.85 603	90.95 610	89.50 610	78.08 603	71.33 604	38.19 603	12.35 567	40.71 600	51.28 603	59.53 605	35.38 601	64.04 606	52.16 602	38.10 604	6.00 597	47.22 607	41.12 605	82.64 611	69.84 610

MADNet++	47.78 601	34.15 600	37.11 593	42.94 600	41.23 601	64.94 601	30.63 602	60.79 606	53.26 605	72.08 606	61.65 604	57.68 604	54.96 603	58.03 603	59.24 604	43.01 605	36.17 605	36.07 603	22.50 602	47.50 602	41.67 605

ASD4	55.28 602	67.10 608	50.57 596	44.24 601	57.82 603	92.00 607	98.23 615	54.95 604	86.61 609	58.30 605	64.61 605	50.57 602	63.33 605	58.83 604	67.37 605	25.76 600	29.60 603	26.82 600	29.01 603	42.42 601	37.42 604

xxxxx1	76.92 607	82.43 610	93.26 609	61.67 603	66.92 604	95.84 610	95.11 610	75.84 607	80.96 606	82.71 608	86.75 606	89.18 610	87.35 608	85.27 610	87.18 609	55.08 607	54.60 607	60.31 608	72.71 609	62.51 604	62.73 607

tt_ll	76.92 607	82.43 610	93.26 609	61.67 603	66.92 604	95.84 610	95.11 610	75.84 607	80.96 606	82.71 608	86.75 606	89.18 610	87.35 608	85.27 610	87.18 609	55.08 607	54.60 607	60.31 608	72.71 609	62.51 604	62.73 607

ff	76.92 607	82.43 610	93.26 609	61.67 603	66.92 604	95.84 610	95.11 610	75.84 607	80.96 606	82.71 608	86.75 606	89.18 610	87.35 608	85.27 610	87.18 609	55.08 607	54.60 607	60.31 608	72.71 609	62.51 604	62.73 607

LRCNet_RVC	60.63 604	63.16 607	62.94 599	69.09 606	50.21 602	19.92 584	0.07 345	58.32 605	5.21 545	75.67 607	86.75 606	74.68 606	62.48 604	59.01 605	49.80 601	93.38 614	56.36 610	93.48 614	92.95 614	67.44 608	71.73 612

PML	89.08 612	99.72 616	92.85 608	94.72 612	94.92 614	99.54 615	97.42 614	93.50 612	95.96 614	99.77 619	92.33 610	95.35 614	93.51 612	99.96 621	91.15 612	99.98 625	31.71 604	100.00 620	45.94 606	93.46 615	69.88 611

ccccc	98.51 616	94.69 613	100.00 620	100.00 627	100.00 620	92.59 608	97.15 613	98.75 617	95.78 613	98.59 618	95.17 611	98.60 616	99.67 616	99.86 619	99.84 616	100.00 627	100.00 619	99.91 618	99.54 617	100.00 627	100.00 627

RSGM-EC	80.84 610	55.04 604	42.42 594	74.68 608	80.19 608	84.60 604	87.59 605	88.17 610	89.98 610	86.62 611	95.72 612	81.57 608	74.73 606	73.44 607	69.93 606	92.23 612	97.38 612	85.31 611	90.67 612	84.14 612	82.34 613

acva	80.84 610	55.04 604	42.42 594	74.68 608	80.19 608	84.60 604	87.59 605	88.17 610	89.98 610	86.62 611	95.72 612	81.57 608	74.73 606	73.44 607	69.93 606	92.23 612	97.38 612	85.31 611	90.67 612	84.14 612	82.34 613

MEDIAN_ROB	96.83 613	99.41 614	98.66 613	94.75 613	94.23 612	93.08 609	90.54 608	95.61 614	94.75 612	97.65 616	97.73 614	98.30 615	96.57 614	94.51 613	93.74 614	99.78 624	98.24 615	99.99 619	99.89 618	99.48 618	99.67 618

USTest	75.36 606	57.99 606	56.43 597	72.82 607	69.93 607	99.96 616	100.00 617	98.57 616	99.18 615	94.19 613	97.90 615	78.26 607	95.05 613	75.90 609	76.21 608	48.70 606	80.65 611	39.01 605	52.97 608	57.66 603	55.76 606

Anonymous_1	97.10 614	99.72 616	99.64 616	92.33 611	93.91 611	100.00 617	100.00 617	99.20 618	99.90 617	98.57 617	99.75 616	99.14 617	99.94 617	98.50 615	99.54 615	87.90 610	98.87 616	90.88 613	96.91 615	92.22 614	95.12 615

HaxPig	97.68 615	99.63 615	91.34 607	99.82 624	99.97 618	88.15 606	88.00 607	98.28 615	99.93 618	99.98 620	99.99 617	99.95 620	99.99 618	96.29 614	92.24 613	99.99 626	99.98 618	100.00 620	99.99 619	100.00 627	99.98 625

RAFT-FEzeroshot	99.94 623	100.00 622	100.00 620	99.72 620	100.00 620	100.00 617	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 621	99.21 619	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.97 622	99.95 620

RAFT-FE	99.94 623	100.00 622	100.00 620	99.72 620	100.00 620	100.00 617	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 621	99.21 619	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.97 622	99.95 620

FlowAnything	99.97 627	100.00 622	100.00 620	99.74 623	100.00 620	100.00 617	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 621	99.71 623	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.98 624	99.95 620

Selective-RAFT-Error	100.00 628	100.00 622	100.00 620	100.00 627	100.00 620	100.00 617	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 621	100.00 627	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.99 625	99.95 620

CasAABBNet	99.94 623	100.00 622	100.00 620	99.72 620	100.00 620	100.00 617	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 621	99.21 619	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.96 621	99.95 620

test_example2	98.83 617	99.97 621	99.97 617	99.96 626	99.97 618	99.46 614	99.97 616	95.54 613	100.00 619	100.00 621	100.00 618	93.37 613	93.47 611	99.93 620	99.91 617	100.00 627	99.79 617	96.64 615	98.71 616	100.00 627	100.00 627

LSM0	99.94 623	100.00 622	100.00 620	99.84 625	100.00 620	100.00 617	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 621	99.22 622	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.99 625	99.83 619

DPSMNet_ROB	99.46 622	99.94 619	99.98 618	96.59 617	100.00 620	100.00 617	100.00 617	99.81 619	100.00 619	95.87 615	100.00 618	99.32 618	100.00 619	99.79 617	99.99 619	98.46 618	100.00 619	99.86 616	100.00 620	99.52 619	100.00 627

DGTPSM_ROB	99.45 621	99.94 619	99.98 618	96.58 616	100.00 620	100.00 617	100.00 617	99.81 619	100.00 619	95.86 614	100.00 618	99.32 618	100.00 619	99.79 617	99.99 619	98.34 617	100.00 619	99.86 616	100.00 620	99.52 619	99.99 626

DPSM_ROB	99.17 618	100.00 622	100.00 620	96.28 614	98.84 616	100.00 617	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 621	93.66 615	100.00 619	100.00 620	100.00 620	96.31 616	98.27 616

DPSM	99.17 618	100.00 622	100.00 620	96.28 614	98.84 616	100.00 617	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 621	93.66 615	100.00 619	100.00 620	100.00 620	96.31 616	98.27 616

AVERAGE_ROB	99.23 620	99.81 618	97.56 612	100.00 627	100.00 620	96.24 613	91.02 609	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	99.98 622	99.97 618	100.00 627	100.00 619	100.00 620	100.00 620	100.00 627	100.00 627

FADE		10.20 588		4.76 570	4.82 571			19.13 585	23.28 581	8.35 556		14.63 565		25.45 593		24.52 599	8.46 598	36.14 604	36.87 604	3.46 565	2.72 573

Low-res two-view benchmark