Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MonoStereo	0.44 61	0.30 6	1.04 2	0.21 3	0.20 98	0.49 70	0.14 3	0.54 62	0.39 10	0.28 42	0.27 29	0.17 3	0.17 9	0.84 218	0.57 226	0.06 1	1.43 441	0.07 1	0.67 455	0.08 1	0.79 356

Pointernet	0.37 28	0.31 9	1.91 67	0.25 12	0.37 274	0.47 60	0.15 5	0.67 124	0.52 70	0.23 15	0.30 42	0.28 66	0.20 34	0.32 18	0.23 22	0.10 67	0.24 272	0.07 1	0.13 187	0.10 17	0.51 269

LoS_RVC	0.34 13	0.38 68	1.96 77	0.27 37	0.35 260	0.43 42	0.22 66	0.43 15	0.34 3	0.24 22	0.34 66	0.23 25	0.28 117	0.34 28	0.22 8	0.08 4	0.07 8	0.07 1	0.05 1	0.10 17	0.35 180

CAS	0.39 35	0.31 9	1.79 41	0.81 405	0.34 252	0.51 82	0.23 100	0.49 33	0.42 20	0.23 15	0.31 50	0.20 8	0.17 9	0.30 6	0.25 35	0.77 449	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 17	0.41 217

castereo	0.35 17	0.46 109	1.16 7	0.29 71	0.23 144	0.40 33	0.22 66	0.73 149	0.66 171	0.23 15	0.31 50	0.24 35	0.29 134	0.32 18	0.21 4	0.09 21	0.08 42	0.08 5	0.29 357	0.13 47	0.51 269

xy-stereo	0.61 197	0.68 196	1.05 3	0.95 418	1.46 460	0.42 39	0.17 12	0.69 130	0.49 46	0.19 2	0.24 11	0.23 25	0.18 20	0.95 234	0.59 235	0.10 67	1.33 432	0.08 5	0.06 7	0.18 143	2.21 468

DEFOM-Stereo	0.26 1	0.61 172	1.22 8	0.24 6	0.14 10	0.49 70	0.18 18	0.31 1	0.31 1	0.20 3	0.18 1	0.15 1	0.14 1	0.42 70	0.19 1	0.08 4	0.06 1	0.08 5	0.06 7	0.09 7	0.16 51

WCG-NET	0.42 44	0.60 165	1.68 37	0.26 25	0.19 86	0.51 82	0.18 18	0.58 82	0.49 46	0.42 78	0.58 238	0.32 86	0.26 89	0.38 45	0.30 83	0.10 67	0.59 350	0.08 5	0.07 16	0.31 328	0.49 262

IGEV-Stereo++	0.58 166	0.29 2	1.66 34	0.37 219	0.53 334	0.47 60	0.13 1	0.54 62	0.37 6	1.02 405	0.25 19	0.17 3	0.22 47	1.04 242	0.27 57	0.08 4	1.98 462	0.08 5	0.06 7	0.17 119	1.92 451

IGEV-Stereo+	0.48 87	0.32 19	1.43 16	0.26 25	0.46 316	0.30 7	0.13 1	0.32 2	0.57 105	0.80 369	0.24 11	0.19 6	0.19 26	0.57 136	0.46 182	0.10 67	1.36 434	0.08 5	0.22 320	0.46 410	1.04 397

WCG-NET（raft）	0.44 61	0.97 293	1.78 40	0.24 6	0.17 44	0.43 42	0.24 123	0.42 13	0.52 70	0.38 63	0.35 73	0.46 172	0.25 79	0.41 63	0.26 49	0.08 4	1.08 402	0.08 5	0.08 34	0.27 291	0.40 209

test_for_model	0.82 339	1.62 425	2.47 223	1.36 444	1.04 429	0.53 107	0.22 66	0.82 201	0.63 148	0.60 256	0.29 37	0.25 41	0.21 39	0.28 3	0.25 35	0.80 450	1.87 454	0.08 5	0.08 34	1.81 475	1.18 406

trnet	0.31 5	0.31 9	1.65 33	0.20 2	0.12 3	0.55 128	0.15 5	0.50 43	0.51 60	0.28 42	0.34 66	0.24 35	0.21 39	0.34 28	0.24 25	0.11 146	0.07 8	0.08 5	0.05 1	0.09 7	0.12 15

MoCha-V2	0.74 303	0.78 240	2.18 121	1.01 426	1.55 463	0.36 25	0.19 24	0.61 101	0.49 46	0.33 55	0.34 66	0.30 74	0.27 103	1.56 317	0.47 187	0.09 21	1.94 459	0.08 5	0.37 404	0.18 143	1.62 443

IGEV++	0.74 303	0.70 205	2.05 94	1.11 432	1.09 435	0.32 10	0.21 52	0.75 156	0.43 25	0.30 50	0.30 42	0.22 18	0.27 103	0.98 235	0.31 100	0.10 67	2.50 481	0.08 5	0.15 229	0.27 291	2.70 479

Any-RAFT	0.42 44	0.33 29	1.89 63	0.28 53	0.21 111	0.69 310	0.21 52	0.83 212	0.60 125	0.45 97	0.43 107	0.62 255	0.30 145	0.48 94	0.24 25	0.11 146	0.40 317	0.08 5	0.06 7	0.10 17	0.16 51

LoS	0.34 13	0.35 44	1.88 61	0.25 12	0.13 7	0.53 107	0.20 35	0.50 43	0.53 81	0.26 35	0.28 32	0.37 107	0.24 62	0.40 56	0.25 35	0.10 67	0.08 42	0.08 5	0.06 7	0.15 79	0.10 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.33 9	0.32 19	1.46 20	0.25 12	0.50 322	0.40 33	0.20 35	0.48 30	0.48 42	0.22 10	0.29 37	0.26 50	0.19 26	0.35 37	0.22 8	0.09 21	0.07 8	0.08 5	0.05 1	0.16 96	0.54 282

CroCo-Stereo	0.35 17	0.71 209	1.67 36	0.32 125	0.17 44	0.19 1	0.21 52	0.79 180	0.54 85	0.22 10	0.25 19	0.55 223	0.22 47	0.28 3	0.28 69	0.10 67	0.08 42	0.08 5	0.07 16	0.12 35	0.10 5
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
CREStereo++_RVC	0.38 32	0.37 59	2.47 223	0.25 12	0.16 26	0.54 116	0.15 5	0.42 13	0.57 105	0.37 59	0.52 175	0.24 35	0.19 26	0.31 8	0.27 57	0.09 21	0.06 1	0.08 5	0.30 366	0.09 7	0.22 91
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.39 35	0.70 205	2.48 229	0.23 5	0.12 3	0.54 116	0.16 10	0.41 9	0.47 39	0.45 97	0.51 166	0.26 50	0.22 47	0.34 28	0.21 4	0.10 67	0.10 117	0.08 5	0.07 16	0.09 7	0.18 67

XX-TBD	0.40 39	1.04 306	2.49 234	0.35 191	0.13 7	0.51 82	0.17 12	0.44 18	0.52 70	0.38 63	0.51 166	0.23 25	0.19 26	0.31 8	0.25 35	0.10 67	0.07 8	0.08 5	0.06 7	0.09 7	0.18 67

CREStereo	0.31 5	0.35 44	1.66 34	0.19 1	0.13 7	0.55 128	0.17 12	0.50 43	0.50 55	0.28 42	0.34 66	0.24 35	0.21 39	0.34 28	0.23 22	0.11 146	0.07 8	0.08 5	0.05 1	0.10 17	0.12 15
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.35 17	0.38 68	1.75 39	0.21 3	0.14 10	0.57 157	0.24 123	0.48 30	0.44 30	0.28 42	0.32 60	0.26 50	0.24 62	0.41 63	0.24 25	0.42 425	0.07 8	0.08 5	0.05 1	0.18 143	0.15 38

pmcnn	1.44 439	1.25 361	3.57 430	0.74 393	1.42 455	0.72 324	0.56 374	1.04 375	1.06 421	1.03 406	2.89 473	6.01 485	0.75 380	2.54 433	3.60 463	0.14 261	0.11 143	0.08 5	0.06 7	0.34 346	0.81 363

999	0.35 17	0.74 227	1.38 15	0.27 37	0.18 58	0.50 79	0.23 100	0.40 6	0.41 15	0.21 4	0.33 63	0.23 25	0.18 20	0.74 194	0.37 145	0.09 21	0.08 42	0.09 26	0.08 34	0.26 279	0.26 121

dual_stereo	0.94 386	0.31 9	1.80 43	0.91 413	2.52 480	0.54 116	0.18 18	0.70 139	1.03 414	0.25 27	0.19 2	0.19 6	0.16 5	0.62 154	0.36 139	0.08 4	3.77 486	0.09 26	0.48 428	0.09 7	4.59 490

UGAM-zero	0.97 394	0.44 101	2.48 229	0.33 146	0.86 404	1.26 430	0.76 417	1.05 383	0.52 70	0.93 395	0.45 121	1.32 437	0.81 387	2.08 401	0.49 200	0.10 67	0.52 337	0.09 26	0.47 426	0.11 25	4.43 488

GCAP-BAT	0.78 326	0.38 68	2.37 158	0.98 421	0.60 355	0.77 349	0.22 66	1.13 418	0.51 60	0.80 369	0.90 388	0.81 346	0.25 79	0.77 200	0.88 321	0.10 67	1.94 459	0.09 26	0.50 433	0.17 119	1.35 429

Occ-G	0.68 272	0.54 143	2.08 98	0.99 425	0.74 386	0.38 30	0.25 144	0.46 26	0.78 305	0.40 70	0.36 75	0.46 172	0.22 47	0.90 227	0.70 274	0.09 21	1.53 445	0.09 26	0.16 250	0.31 328	2.06 457

AIO-Stereo	0.64 237	0.60 165	1.63 31	1.31 439	1.45 457	0.38 30	0.20 35	0.55 72	0.83 344	0.31 51	0.31 50	0.23 25	0.15 3	0.39 49	0.63 254	0.10 67	1.25 417	0.09 26	0.41 416	0.21 205	1.73 447

RSM++	0.48 87	0.52 137	1.27 9	1.62 459	1.27 450	0.39 32	0.20 35	0.49 33	0.56 99	0.22 10	0.25 19	0.24 35	0.17 9	0.39 49	0.23 22	0.09 21	0.11 143	0.09 26	0.35 396	0.29 311	0.80 359

RSM	0.47 79	0.51 133	1.36 13	1.37 445	1.04 429	0.37 27	0.21 52	0.52 48	0.55 93	0.23 15	0.28 32	0.28 66	0.17 9	0.40 56	0.22 8	0.09 21	0.24 272	0.09 26	0.35 396	0.24 241	0.80 359

RAFT-Stereo-weight	0.46 74	0.37 59	1.60 30	0.29 71	0.51 325	0.57 157	0.22 66	0.84 220	0.67 185	0.48 114	0.38 87	0.36 102	0.17 9	0.39 49	0.27 57	0.09 21	1.28 424	0.09 26	0.07 16	0.09 7	0.41 217

gcap-zeroshot	0.52 117	0.86 261	2.38 161	0.32 125	0.60 355	0.70 313	0.20 35	0.78 172	0.58 112	0.44 93	0.36 75	0.81 346	0.24 62	0.53 122	0.30 83	0.10 67	0.35 304	0.09 26	0.31 372	0.09 7	0.40 209

testlalala2	0.48 87	0.34 36	2.53 242	0.65 376	0.56 340	0.57 157	0.20 35	0.84 220	0.63 148	0.42 78	0.54 197	0.45 163	0.21 39	0.30 6	0.26 49	0.10 67	0.13 175	0.09 26	0.29 357	0.12 35	0.31 158

MGS-Stereo	0.35 17	0.48 116	1.99 81	0.26 25	0.14 10	0.41 35	0.22 66	0.41 9	0.48 42	0.24 22	0.51 166	0.25 41	0.18 20	0.33 23	0.22 8	0.10 67	0.08 42	0.09 26	0.08 34	0.47 414	0.10 5

qqq1	0.62 215	0.54 143	1.92 69	0.32 125	0.16 26	0.46 49	0.24 123	0.94 297	0.85 359	0.58 228	0.70 325	0.51 199	0.41 221	1.89 380	0.64 256	0.13 228	1.01 394	0.09 26	0.24 328	0.19 173	0.59 299

fff1	0.62 215	0.54 143	1.92 69	0.32 125	0.16 26	0.46 49	0.24 123	0.94 297	0.85 359	0.58 228	0.70 325	0.51 199	0.41 221	1.89 380	0.64 256	0.13 228	1.01 394	0.09 26	0.24 328	0.19 173	0.59 299

MSKI-zero shot	0.70 285	0.44 101	2.62 279	1.47 452	0.75 388	0.56 135	0.20 35	0.80 186	0.45 32	0.60 256	0.52 175	0.44 151	0.17 9	0.70 179	0.26 49	0.09 21	2.87 484	0.09 26	0.32 379	0.14 68	0.50 265

UniTT-Stereo	0.36 24	0.66 186	2.43 184	0.28 53	0.24 157	0.30 7	0.18 18	0.35 3	0.36 5	0.26 35	0.37 81	0.18 5	0.18 20	0.33 23	0.30 83	0.11 146	0.08 42	0.09 26	0.08 34	0.25 260	0.09 2

DLNR_Zeroshot_test	13.74 495	20.06 499	23.92 501	121.50 511	35.20 506	0.46 49	0.15 5	7.96 493	0.47 39	0.29 49	0.37 81	0.26 50	0.17 9	0.79 209	0.36 139	7.16 494	2.95 485	0.09 26	0.38 408	50.40 509	1.95 453

testlalala	0.53 131	0.36 48	2.40 170	0.29 71	0.35 260	0.60 199	0.22 66	1.02 362	0.63 148	0.56 206	0.40 101	0.32 86	0.21 39	0.33 23	0.27 57	0.10 67	1.73 451	0.09 26	0.24 328	0.08 1	0.43 229

testlalala_base	0.61 197	0.35 44	2.44 192	0.35 191	0.33 242	0.55 128	0.21 52	0.88 259	0.41 15	0.41 72	0.39 92	0.31 81	0.24 62	0.33 23	0.36 139	0.98 459	1.61 446	0.09 26	0.22 320	1.11 454	0.68 325

AEACV	0.89 373	0.29 2	1.84 51	2.50 482	1.68 468	0.53 107	0.21 52	1.01 354	0.42 20	0.68 326	0.31 50	0.22 18	0.39 204	1.63 332	0.25 35	0.09 21	2.60 482	0.09 26	0.54 441	0.23 234	2.27 474

GCAP-Stereo	0.59 182	1.35 380	2.44 192	0.49 323	1.02 427	0.52 99	0.14 3	0.53 52	0.54 85	0.44 93	0.50 163	0.30 74	0.22 47	0.68 175	0.41 159	0.09 21	1.30 429	0.09 26	0.07 16	0.23 234	0.54 282

RAFT-Test	0.56 151	0.41 84	2.01 84	0.90 411	1.07 433	0.65 281	0.37 292	0.83 212	0.65 164	0.49 130	0.49 151	0.93 383	0.24 62	0.52 115	0.30 83	0.10 67	0.38 311	0.09 26	0.38 408	0.11 25	0.19 72

Selective-IGEV	0.57 158	0.42 87	1.87 60	1.67 463	1.33 451	0.36 25	0.20 35	0.61 101	0.71 246	0.22 10	0.31 50	0.22 18	0.19 26	0.52 115	0.36 139	0.09 21	0.97 390	0.09 26	0.15 229	0.20 193	0.85 370

Selective-RAFT	0.46 74	0.48 116	1.88 61	0.32 125	0.16 26	0.61 219	0.19 24	0.66 121	0.62 137	0.28 42	0.30 42	0.41 130	0.33 161	0.51 111	0.32 110	0.11 146	1.09 404	0.09 26	0.35 396	0.19 173	0.37 189

MC-Stereo	0.58 166	0.37 59	2.00 82	0.88 408	0.64 371	0.54 116	0.19 24	0.46 26	0.39 10	0.58 228	0.39 92	0.27 59	0.27 103	0.71 185	0.32 110	0.09 21	1.20 410	0.09 26	0.16 250	0.22 220	1.92 451

RCA-Stereo	0.45 66	0.38 68	1.80 43	0.27 37	0.25 164	0.58 168	0.23 100	0.84 220	0.66 171	0.42 78	0.44 118	0.28 66	0.35 171	0.31 8	0.21 4	0.09 21	1.01 394	0.09 26	0.07 16	0.21 205	0.53 279

DCANet-4	0.43 48	0.32 19	2.31 149	0.26 25	0.14 10	0.51 82	0.22 66	0.84 220	0.78 305	0.55 194	0.48 137	0.28 66	0.37 180	0.40 56	0.37 145	0.10 67	0.07 8	0.09 26	0.07 16	0.08 1	0.43 229

fff	0.50 106	0.90 277	2.63 280	0.25 12	0.15 17	0.51 82	0.22 66	0.85 232	0.82 337	0.55 194	0.48 137	0.31 81	0.65 350	0.39 49	0.37 145	0.10 67	0.07 8	0.09 26	0.07 16	0.08 1	0.43 229

ADStereo(finetuned)	0.50 106	0.91 280	2.43 184	0.26 25	0.14 10	0.51 82	0.22 66	0.84 220	0.78 305	0.56 206	0.49 151	0.32 86	0.75 380	0.40 56	0.40 156	0.10 67	0.07 8	0.09 26	0.07 16	0.13 47	0.45 246

iRaft-Stereo_20w	1.50 444	0.42 87	4.81 469	2.24 479	2.09 477	1.36 431	1.27 460	1.38 444	0.94 393	2.07 460	0.42 105	0.85 362	0.69 365	0.87 222	1.37 381	0.10 67	4.04 487	0.09 26	0.40 412	0.17 119	4.53 489

GwcNet-ADL	0.54 139	0.78 240	2.85 354	0.31 105	0.20 98	0.58 168	0.29 214	0.93 292	0.67 185	0.48 114	0.47 130	0.56 230	0.33 161	0.48 94	0.80 306	0.13 228	0.12 160	0.09 26	0.09 55	0.14 68	0.40 209

s12784h	0.41 41	0.34 36	2.17 118	0.24 6	0.11 1	0.64 266	0.24 123	0.85 232	0.70 232	0.45 97	0.54 197	0.28 66	0.27 103	0.51 111	0.27 57	0.11 146	0.06 1	0.09 26	0.06 7	0.16 96	0.14 30

raftrobust	0.52 117	1.14 327	2.15 115	0.33 146	0.99 420	0.53 107	0.21 52	0.59 92	0.50 55	0.53 177	0.36 75	0.31 81	0.33 161	0.47 82	0.42 164	0.10 67	0.55 343	0.09 26	0.08 34	0.22 220	0.46 250

RALCasStereoNet	0.65 245	1.34 377	2.56 257	0.43 288	0.96 416	0.50 79	0.26 159	0.62 105	0.56 99	0.43 87	0.49 151	0.36 102	0.28 117	0.72 190	0.53 214	0.10 67	1.18 408	0.09 26	0.08 34	0.27 291	1.27 420

DCANet	0.49 102	0.91 280	2.63 280	0.26 25	0.14 10	0.51 82	0.22 66	0.84 220	0.78 305	0.56 206	0.49 151	0.32 86	0.41 221	0.39 49	0.41 159	0.10 67	0.07 8	0.09 26	0.07 16	0.14 68	0.45 246

csc	0.50 106	0.90 277	2.63 280	0.25 12	0.15 17	0.51 82	0.22 66	0.85 232	0.82 337	0.55 194	0.48 137	0.31 81	0.65 350	0.39 49	0.37 145	0.10 67	0.07 8	0.09 26	0.07 16	0.08 1	0.43 229

cscssc	0.50 106	0.90 277	2.63 280	0.25 12	0.15 17	0.51 82	0.22 66	0.85 232	0.82 337	0.55 194	0.48 137	0.31 81	0.65 350	0.39 49	0.37 145	0.10 67	0.07 8	0.09 26	0.07 16	0.08 1	0.43 229

111	0.57 158	1.41 395	2.63 280	0.25 12	0.15 17	0.59 186	0.26 159	0.90 276	0.83 344	0.50 148	0.54 197	0.57 234	0.38 189	0.54 128	0.41 159	0.10 67	0.07 8	0.09 26	0.07 16	0.24 241	0.81 363

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 166	1.48 409	2.53 242	0.29 71	0.78 396	0.52 99	0.20 35	0.68 128	0.66 171	0.51 159	0.61 259	0.40 124	0.32 156	0.40 56	0.43 171	0.08 4	0.63 357	0.09 26	0.09 55	0.37 369	0.58 296

EAI-Stereo	1.16 420	0.29 2	1.94 73	0.55 344	0.97 419	1.96 460	7.94 491	1.34 441	1.03 414	1.01 404	1.48 437	0.51 199	0.66 356	0.65 165	1.42 384	0.09 21	0.23 270	0.09 26	0.53 440	0.13 47	0.49 262

CFNet-RSSM	0.44 61	0.36 48	2.38 161	0.28 53	0.43 305	0.53 107	0.20 35	0.86 243	0.52 70	0.44 93	0.36 75	0.53 208	0.26 89	0.40 56	0.27 57	0.09 21	0.08 42	0.09 26	0.38 408	0.10 17	0.22 91

Gwc-CoAtRS	0.41 41	0.37 59	2.06 95	0.28 53	0.41 294	0.48 65	0.19 24	0.64 115	0.49 46	0.45 97	0.39 92	0.57 234	0.26 89	0.37 43	0.28 69	0.09 21	0.19 241	0.09 26	0.31 372	0.11 25	0.25 113

R-Stereo Train	0.42 44	0.31 9	2.51 238	0.30 89	0.18 58	0.56 135	0.25 144	0.82 201	0.41 15	0.57 222	0.67 305	0.33 92	0.24 62	0.34 28	0.33 121	0.10 67	0.08 42	0.09 26	0.07 16	0.09 7	0.18 67

RAFT-Stereo	0.42 44	0.31 9	2.51 238	0.30 89	0.18 58	0.56 135	0.25 144	0.82 201	0.41 15	0.57 222	0.67 305	0.33 92	0.24 62	0.34 28	0.33 121	0.10 67	0.08 42	0.09 26	0.07 16	0.09 7	0.18 67
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.69 279	1.05 308	2.59 264	0.37 219	0.47 318	0.66 294	0.33 264	0.82 201	0.76 290	0.51 159	0.65 293	0.93 383	0.62 342	2.20 411	0.80 306	0.14 261	0.09 91	0.09 26	0.11 134	0.18 143	0.37 189

MLCV	0.59 182	1.41 395	2.41 175	0.31 105	0.15 17	0.60 199	0.23 100	0.77 165	0.63 148	0.67 320	0.66 300	0.55 223	0.37 180	1.16 259	1.09 349	0.10 67	0.07 8	0.09 26	0.07 16	0.21 205	0.29 140

iResNet	0.59 182	1.09 314	2.54 247	0.44 294	0.18 58	0.65 281	0.29 214	0.89 267	0.75 282	0.59 247	0.64 286	0.43 136	0.39 204	0.73 191	1.24 369	0.11 146	0.08 42	0.09 26	0.08 34	0.21 205	0.40 209

iResNet_ROB	0.60 190	1.59 420	2.04 91	0.32 125	0.21 111	0.60 199	0.22 66	0.99 335	0.85 359	0.61 265	0.63 274	0.58 238	0.42 233	1.08 246	0.98 335	0.11 146	0.08 42	0.09 26	0.06 7	0.23 234	0.33 166

fffft	0.36 24	0.70 205	1.51 25	0.25 12	0.15 17	0.42 39	0.24 123	0.46 26	0.42 20	0.22 10	0.19 2	0.20 8	0.16 5	0.47 82	0.69 272	0.07 2	0.09 91	0.10 74	0.08 34	0.30 319	0.45 246
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 24	0.83 250	1.48 23	0.26 25	0.15 17	0.46 49	0.22 66	0.40 6	0.43 25	0.23 15	0.24 11	0.21 16	0.18 20	0.47 82	0.59 235	0.07 2	0.07 8	0.10 74	0.08 34	0.24 241	0.42 222

tt45	0.35 17	0.80 246	1.46 20	0.26 25	0.17 44	0.55 128	0.22 66	0.44 18	0.39 10	0.24 22	0.26 24	0.25 41	0.18 20	0.64 161	0.36 139	0.09 21	0.08 42	0.10 74	0.08 34	0.24 241	0.29 140

mms	0.39 35	0.63 179	1.31 12	0.34 169	0.65 374	0.32 10	0.22 66	0.39 4	0.39 10	0.27 41	0.31 50	0.23 25	0.17 9	0.57 136	0.22 8	0.08 4	0.21 262	0.10 74	0.08 34	0.24 241	1.16 405

ours_stereo	0.37 28	0.67 187	1.63 31	0.30 89	0.50 322	0.35 23	0.22 66	0.41 9	0.38 8	0.21 4	0.32 60	0.23 25	0.17 9	0.47 82	0.22 8	0.08 4	0.09 91	0.10 74	0.08 34	0.24 241	0.77 347

fffy	0.39 35	0.67 187	1.57 26	0.45 301	0.52 328	0.37 27	0.22 66	0.45 20	0.35 4	0.21 4	0.30 42	0.26 50	0.20 34	0.45 76	0.24 25	0.08 4	0.29 294	0.10 74	0.08 34	0.25 260	0.77 347

PAM_32	0.95 389	0.43 95	2.68 308	0.64 373	1.10 439	1.78 454	1.16 453	1.12 414	0.96 400	1.07 410	0.90 388	1.38 439	0.76 383	0.78 206	1.11 351	0.10 67	1.29 426	0.10 74	0.50 433	0.16 96	0.98 392

PAM	0.91 378	0.43 95	2.67 302	0.77 398	0.89 408	1.81 455	1.22 458	1.13 418	0.78 305	1.16 420	0.91 390	1.39 440	0.68 360	0.76 198	1.06 346	0.10 67	0.98 392	0.10 74	0.50 433	0.14 68	0.66 317

model_zeroshot	0.75 314	0.94 290	2.48 229	1.88 473	0.68 379	0.72 324	0.22 66	1.01 354	0.51 60	1.10 412	0.35 73	0.63 259	0.20 34	0.78 206	0.32 110	0.12 183	1.97 461	0.10 74	0.23 325	0.12 35	0.56 290

RAStereo	0.33 9	0.81 249	2.22 132	0.27 37	0.18 58	0.25 3	0.20 35	0.45 20	0.38 8	0.21 4	0.26 24	0.20 8	0.16 5	0.26 2	0.26 49	0.10 67	0.08 42	0.10 74	0.08 34	0.13 47	0.09 2

rvit_stereo_0080	0.33 9	0.77 235	1.43 16	0.24 6	0.18 58	0.34 18	0.27 176	0.58 82	0.51 60	0.25 27	0.27 29	0.27 59	0.22 47	0.32 18	0.27 57	0.14 261	0.10 117	0.10 74	0.10 89	0.15 79	0.17 58

test_sample1	0.61 197	0.45 107	1.84 51	0.33 146	0.29 206	0.49 70	0.24 123	0.83 212	0.73 258	0.51 159	0.53 180	0.52 206	0.45 262	1.40 293	0.72 284	0.11 146	0.96 389	0.10 74	0.24 328	0.15 79	1.25 418

MyStereo8	0.73 300	1.16 335	2.89 360	0.53 337	0.34 252	0.71 318	0.20 35	1.87 463	0.59 121	0.53 177	0.66 300	0.50 195	0.33 161	1.27 281	0.62 248	0.10 67	1.19 409	0.10 74	0.21 310	0.21 205	0.61 304

11t1	0.60 190	0.49 119	2.19 123	0.35 191	0.58 349	0.48 65	0.21 52	0.72 147	0.73 258	0.49 130	0.47 130	0.35 101	0.34 169	0.61 150	0.71 280	0.12 183	1.26 421	0.10 74	0.29 357	0.16 96	1.22 415

ff7	0.65 245	0.58 157	2.09 101	0.39 251	0.60 355	0.56 135	0.23 100	0.49 33	0.62 137	1.00 400	0.24 11	0.20 8	0.24 62	0.71 185	0.24 25	0.09 21	2.09 464	0.10 74	0.18 273	0.24 241	2.22 469

IGEVStereo-DCA	0.74 303	0.74 227	2.09 101	0.76 395	0.77 393	0.45 46	0.23 100	0.49 33	0.62 137	0.71 343	0.22 7	0.30 74	0.28 117	1.29 283	1.53 391	0.10 67	1.50 443	0.10 74	0.18 273	0.24 241	2.22 469

ffff	0.65 245	0.58 157	2.09 101	0.39 251	0.60 355	0.56 135	0.23 100	0.49 33	0.62 137	1.00 400	0.24 11	0.20 8	0.24 62	0.71 185	0.24 25	0.09 21	2.09 464	0.10 74	0.18 273	0.24 241	2.22 469

rrr	0.84 347	0.74 227	3.40 415	0.76 395	0.77 393	0.45 46	0.28 188	1.23 434	0.84 356	0.71 343	0.22 7	0.30 74	0.28 117	1.29 283	1.53 391	0.10 67	1.50 443	0.10 74	0.29 357	0.24 241	1.75 448

11t	0.65 245	0.58 157	2.09 101	0.39 251	0.60 355	0.56 135	0.23 100	0.49 33	0.62 137	1.00 400	0.24 11	0.20 8	0.24 62	0.71 185	0.24 25	0.09 21	2.09 464	0.10 74	0.18 273	0.24 241	2.22 469

whm_eth	0.33 9	0.77 235	1.43 16	0.24 6	0.18 58	0.34 18	0.27 176	0.58 82	0.51 60	0.25 27	0.27 29	0.27 59	0.22 47	0.32 18	0.27 57	0.14 261	0.10 117	0.10 74	0.10 89	0.15 79	0.17 58

MaDis-Stereo	0.35 17	0.89 272	2.15 115	0.25 12	0.29 206	0.29 6	0.17 12	0.47 29	0.41 15	0.21 4	0.22 7	0.28 66	0.21 39	0.32 18	0.31 100	0.10 67	0.09 91	0.10 74	0.08 34	0.11 25	0.12 15

IGEV_Zeroshot_test	0.91 378	0.39 74	3.80 442	0.42 278	1.95 474	0.56 135	0.64 395	0.84 220	0.55 93	1.45 448	0.53 180	0.79 336	0.42 233	0.57 136	1.13 354	0.10 67	0.49 332	0.10 74	0.34 394	0.19 173	2.97 482

HH	0.79 330	0.52 137	2.72 325	1.45 449	0.80 398	0.91 393	0.23 100	0.76 159	0.76 290	0.64 297	0.55 207	0.87 368	0.41 221	0.94 231	0.45 178	0.09 21	1.20 410	0.10 74	0.09 55	0.16 96	2.16 462

HanStereo	0.79 330	0.52 137	2.72 325	1.45 449	0.80 398	0.91 393	0.23 100	0.76 159	0.76 290	0.64 297	0.55 207	0.87 368	0.41 221	0.94 231	0.45 178	0.09 21	1.20 410	0.10 74	0.09 55	0.16 96	2.16 462

anonymousdsp2	0.88 366	0.31 9	1.96 77	1.06 428	1.56 464	0.57 157	0.22 66	0.84 220	0.98 407	1.20 427	0.37 81	0.65 269	0.26 89	1.19 266	0.46 182	0.10 67	2.40 480	0.10 74	0.13 187	0.19 173	2.96 481

anonymousdsp	0.86 359	0.59 163	2.65 290	1.33 441	1.25 447	0.56 135	0.23 100	0.54 62	0.71 246	1.13 416	0.25 19	0.22 18	0.24 62	1.24 273	0.24 25	0.09 21	2.34 478	0.10 74	0.18 273	0.25 260	3.12 484

CBFPSM	0.62 215	1.34 377	2.12 110	0.30 89	0.23 144	0.71 318	0.38 301	0.77 165	0.68 212	0.51 159	0.49 151	1.03 406	0.82 389	0.63 156	1.35 377	0.11 146	0.12 160	0.10 74	0.10 89	0.19 173	0.37 189

EGLCR-Stereo	0.90 376	0.31 9	1.90 64	1.60 458	0.95 415	1.14 421	0.42 318	0.85 232	0.43 25	1.74 457	0.21 5	0.27 59	0.17 9	1.56 317	0.30 83	0.10 67	2.60 482	0.10 74	0.09 55	0.10 17	3.10 483

DCRE	0.76 318	0.80 246	2.31 149	1.05 427	1.18 443	0.63 255	0.26 159	1.03 369	0.59 121	0.52 169	2.12 452	0.44 151	0.27 103	0.41 63	0.53 214	0.09 21	1.02 399	0.10 74	0.32 379	0.16 96	1.47 438

ProNet	0.46 74	0.60 165	1.85 55	0.35 191	0.67 376	0.49 70	0.25 144	0.53 52	0.57 105	0.21 4	0.24 11	0.22 18	0.20 34	0.52 115	0.22 8	0.09 21	0.47 328	0.10 74	0.09 55	0.23 234	1.33 425

CroCo-Stereo Lap2	0.38 32	0.91 280	2.02 87	0.33 146	0.38 281	0.23 2	0.21 52	0.63 112	0.51 60	0.23 15	0.28 32	0.29 73	0.23 60	0.34 28	0.28 69	0.10 67	0.09 91	0.10 74	0.08 34	0.22 220	0.15 38

ccc-4	0.65 245	0.58 157	2.09 101	0.39 251	0.60 355	0.56 135	0.23 100	0.49 33	0.62 137	1.00 400	0.24 11	0.20 8	0.24 62	0.71 185	0.24 25	0.09 21	2.09 464	0.10 74	0.18 273	0.24 241	2.22 469

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 245	1.15 333	2.40 170	0.33 146	0.30 218	0.83 373	0.40 310	0.94 297	0.82 337	0.67 320	0.76 356	0.68 292	0.58 328	1.13 255	1.25 370	0.14 261	0.08 42	0.10 74	0.08 34	0.18 143	0.28 134

raft_robust	0.68 272	1.24 358	2.42 179	0.30 89	0.57 345	0.53 107	0.25 144	0.95 310	0.79 316	0.49 130	0.46 125	1.12 424	0.74 376	1.50 310	0.61 245	0.09 21	0.62 356	0.10 74	0.30 366	0.26 279	0.30 150

IGEV-Stereo	0.86 359	0.60 165	2.65 290	1.35 443	1.25 447	0.56 135	0.23 100	0.54 62	0.71 246	1.14 417	0.25 19	0.22 18	0.24 62	1.24 273	0.24 25	0.09 21	2.34 478	0.10 74	0.18 273	0.25 260	3.13 485
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.55 143	0.61 172	1.81 47	0.30 89	0.23 144	0.77 349	0.35 281	0.90 276	0.62 137	0.62 277	0.60 251	0.65 269	0.42 233	1.76 350	0.47 187	0.17 326	0.12 160	0.10 74	0.10 89	0.21 205	0.16 51

test-3	0.58 166	0.43 95	2.44 192	0.52 333	0.59 350	0.46 49	0.23 100	0.77 165	0.49 46	0.52 169	0.29 37	0.44 151	0.22 47	0.59 142	0.97 329	0.08 4	1.27 422	0.10 74	0.35 396	0.29 311	0.62 306

test_1	0.58 166	0.43 95	2.44 192	0.52 333	0.59 350	0.46 49	0.23 100	0.77 165	0.49 46	0.51 159	0.29 37	0.44 151	0.22 47	0.59 142	0.97 329	0.08 4	1.27 422	0.10 74	0.35 396	0.29 311	0.63 310

GANet-ADL	0.48 87	0.56 154	2.51 238	0.34 169	0.20 98	0.58 168	0.25 144	0.80 186	0.57 105	0.43 87	0.61 259	0.56 230	0.31 150	0.44 75	0.44 174	0.14 261	0.11 143	0.10 74	0.09 55	0.22 220	0.38 197

STrans-v2	0.69 279	0.62 177	2.66 294	0.28 53	0.23 144	0.57 157	0.32 250	1.01 354	0.77 300	0.92 392	0.84 371	0.88 372	0.92 407	1.81 363	1.19 361	0.10 67	0.07 8	0.10 74	0.09 55	0.12 35	0.30 150

DEmStereo	0.69 279	0.40 79	2.42 179	0.42 278	0.18 58	0.66 294	0.88 428	0.54 62	0.64 157	0.60 256	1.00 405	0.45 163	1.24 427	1.53 313	2.21 426	0.10 67	0.08 42	0.10 74	0.10 89	0.11 25	0.14 30

DRaft	0.65 245	0.47 113	2.38 161	0.25 12	0.17 44	0.64 266	0.65 398	0.56 75	0.57 105	0.67 320	0.98 401	0.38 112	0.99 413	1.42 298	2.06 415	0.11 146	0.14 190	0.10 74	0.14 209	0.18 143	0.21 84

GrayStereo	0.71 289	0.27 1	2.40 170	0.89 409	0.23 144	0.62 241	1.40 467	0.67 124	0.70 232	0.72 345	0.77 360	0.55 223	3.03 471	0.60 147	0.28 69	0.10 67	0.08 42	0.10 74	0.21 310	0.12 35	0.37 189

cross-raft	0.47 79	0.34 36	2.17 118	0.70 390	0.84 403	0.50 79	0.35 281	0.74 152	0.43 25	0.44 93	0.45 121	0.63 259	0.25 79	0.37 43	0.27 57	0.08 4	0.14 190	0.10 74	0.23 325	0.11 25	0.27 128

test-1	0.61 197	0.54 143	2.09 101	0.31 105	1.37 453	0.51 82	0.28 188	0.83 212	0.50 55	0.42 78	0.55 207	0.54 215	0.24 62	0.38 45	1.25 370	0.10 67	1.08 402	0.10 74	0.17 265	0.11 25	0.77 347

Prome-Stereo	0.53 131	0.36 48	2.39 168	0.60 360	0.23 144	0.63 255	0.41 312	0.66 121	0.67 185	0.59 247	1.02 408	0.43 136	0.71 368	0.61 150	0.34 130	0.10 67	0.07 8	0.10 74	0.09 55	0.13 47	0.44 242

raft+_RVC	0.62 215	1.18 341	2.43 184	0.36 207	2.08 476	0.52 99	0.25 144	0.66 121	0.54 85	0.36 57	0.46 125	0.32 86	0.28 117	0.49 105	0.43 171	0.10 67	0.91 386	0.10 74	0.09 55	0.22 220	0.70 333

XX-Stereo	0.98 396	0.57 155	4.45 466	1.64 461	5.33 487	0.55 128	0.16 10	0.96 313	0.43 25	0.45 97	0.65 293	0.85 362	0.19 26	0.79 209	0.26 49	0.11 146	0.80 377	0.10 74	0.32 379	0.17 119	0.78 353

test_xeample3	0.86 359	0.75 232	3.36 405	0.65 376	0.76 391	0.49 70	0.33 264	1.21 433	0.80 324	0.61 265	0.23 10	0.30 74	0.29 134	1.17 262	1.57 393	0.10 67	1.79 452	0.10 74	0.40 412	0.25 260	2.09 458

AFF-stereo	0.57 158	1.51 412	2.59 264	0.33 146	0.23 144	0.51 82	0.21 52	0.69 130	0.68 212	0.49 130	0.63 274	0.49 191	0.34 169	0.50 110	0.37 145	0.08 4	0.54 341	0.10 74	0.10 89	0.40 389	0.60 303

GMStereo	0.44 61	1.32 371	2.65 290	0.28 53	0.16 26	0.42 39	0.22 66	0.48 30	0.63 148	0.41 72	0.36 75	0.26 50	0.25 79	0.41 63	0.30 83	0.14 261	0.08 42	0.10 74	0.12 167	0.17 119	0.13 18
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.54 139	0.87 263	2.45 210	0.28 53	0.22 121	0.59 186	0.36 289	0.69 130	0.73 258	0.49 130	0.59 244	0.69 303	0.42 233	0.47 82	0.70 274	0.11 146	0.10 117	0.10 74	0.09 55	0.36 363	0.39 204

acv_ft	0.57 158	0.87 263	2.45 210	0.33 146	0.41 294	0.63 255	0.29 214	0.86 243	0.73 258	0.64 297	0.59 244	0.69 303	0.45 262	0.47 82	0.68 270	0.11 146	0.10 117	0.10 74	0.09 55	0.43 399	0.39 204

DIP-Stereo	0.43 48	0.50 126	2.21 130	0.27 37	0.18 58	0.63 255	0.17 12	0.94 297	0.58 112	0.49 130	0.48 137	0.30 74	0.30 145	0.40 56	0.31 100	0.10 67	0.08 42	0.10 74	0.08 34	0.15 79	0.33 166
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.70 285	0.40 79	2.45 210	0.27 37	0.19 86	0.68 307	0.30 229	1.29 437	0.73 258	0.73 346	0.70 325	0.77 330	0.45 262	3.73 476	0.46 182	0.13 228	0.09 91	0.10 74	0.09 55	0.13 47	0.32 162
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.79 330	1.46 406	2.72 325	0.34 169	0.25 164	0.59 186	0.32 250	0.88 259	0.83 344	0.62 277	0.95 396	0.80 343	0.43 245	2.46 429	1.72 398	0.38 422	0.26 284	0.10 74	0.09 55	0.25 260	0.43 229

HITNet	0.55 143	1.28 366	2.73 330	0.35 191	0.14 10	0.56 135	0.23 100	0.89 267	0.62 137	0.52 169	0.51 166	0.49 191	0.38 189	0.52 115	0.60 239	0.09 21	0.07 8	0.10 74	0.08 34	0.25 260	0.61 304
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
iResNetv2_ROB	0.71 289	1.90 446	3.48 423	0.43 288	0.22 121	0.60 199	0.29 214	0.96 313	0.78 305	0.60 256	0.65 293	0.60 248	0.46 270	0.80 213	1.21 363	0.12 183	0.08 42	0.10 74	0.07 16	0.44 403	0.33 166

HSM	0.67 266	0.92 285	2.29 144	0.30 89	0.29 206	0.65 281	0.29 214	0.98 327	0.67 185	0.59 247	0.58 238	1.39 440	0.65 350	2.56 434	0.45 178	0.11 146	0.09 91	0.10 74	0.08 34	0.18 143	0.24 109

tg	0.45 66	0.83 250	1.85 55	0.29 71	0.16 26	0.57 157	0.18 18	0.60 96	0.56 99	0.37 59	0.44 118	0.38 112	0.24 62	0.48 94	0.28 69	0.09 21	0.30 295	0.11 133	0.11 134	0.44 403	0.77 347

rvit_stereo_0081_aga	0.34 13	0.67 187	1.79 41	0.27 37	0.20 98	0.34 18	0.21 52	0.43 15	0.48 42	0.26 35	0.28 32	0.27 59	0.21 39	0.33 23	0.25 35	0.14 261	0.11 143	0.11 133	0.10 89	0.14 68	0.18 67

rvit_stereo_0081	0.29 3	0.46 109	1.13 5	0.28 53	0.17 44	0.32 10	0.22 66	0.45 20	0.58 112	0.25 27	0.26 24	0.26 50	0.22 47	0.36 40	0.25 35	0.14 261	0.10 117	0.11 133	0.10 89	0.13 47	0.11 12

rvit_stereo_0082	0.29 3	0.46 109	1.13 5	0.28 53	0.17 44	0.32 10	0.22 66	0.45 20	0.58 112	0.25 27	0.26 24	0.26 50	0.22 47	0.36 40	0.25 35	0.14 261	0.10 117	0.11 133	0.10 89	0.13 47	0.11 12

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 386	0.84 253	3.40 415	1.46 451	0.78 396	1.37 433	0.70 411	1.11 411	0.68 212	0.80 369	1.29 427	1.09 420	0.59 331	1.16 259	1.01 341	0.14 261	0.53 339	0.11 133	0.46 425	0.31 328	0.86 373

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 339	0.78 240	3.67 435	0.35 191	0.81 400	1.25 429	0.88 428	1.13 418	0.58 112	0.84 381	0.52 175	1.24 431	0.64 347	0.77 200	0.70 274	0.10 67	0.53 339	0.11 133	0.45 421	0.29 311	0.81 363

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 66	1.36 385	1.30 11	0.24 6	0.12 3	0.33 16	0.20 35	0.41 9	0.37 6	0.32 53	0.21 5	0.16 2	0.14 1	0.29 5	0.62 248	0.55 437	1.42 440	0.11 133	0.13 187	0.25 260	0.56 290

rvit_stereo_ft	0.38 32	1.01 298	1.86 59	0.33 146	0.21 111	0.28 4	0.27 176	0.59 92	0.55 93	0.24 22	0.28 32	0.28 66	0.27 103	0.35 37	0.28 69	0.14 261	0.09 91	0.11 133	0.11 134	0.14 68	0.31 158

test_sample2	0.59 182	0.42 87	1.84 51	0.33 146	0.18 58	0.52 99	0.28 188	0.86 243	0.70 232	0.47 111	0.53 180	0.46 172	0.41 221	1.51 311	0.66 264	0.12 183	0.93 388	0.11 133	0.24 328	0.16 96	1.01 394

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 117	0.51 133	1.12 4	0.26 25	0.22 121	0.46 49	0.20 35	1.10 407	1.33 443	3.13 482	0.33 63	0.22 18	0.20 34	0.34 28	0.26 49	0.11 146	0.09 91	0.11 133	0.09 55	0.17 119	0.21 84

SMFormer	0.64 237	0.54 143	1.92 69	0.32 125	0.16 26	0.46 49	0.24 123	0.94 297	0.85 359	0.58 228	0.70 325	0.51 199	0.41 221	1.89 380	0.86 319	0.13 228	1.01 394	0.11 133	0.26 343	0.17 119	0.84 366

tta	0.63 228	0.54 143	1.92 69	0.32 125	0.16 26	0.46 49	0.24 123	0.94 297	0.85 359	0.58 228	0.70 325	0.51 199	0.41 221	1.89 380	0.86 319	0.13 228	1.01 394	0.11 133	0.26 343	0.19 173	0.59 299

AE-Stereo	0.71 289	0.32 19	2.44 192	0.44 294	0.50 322	0.58 168	0.23 100	1.08 402	0.67 185	0.67 320	0.51 166	0.47 181	0.24 62	0.63 156	0.32 110	0.09 21	2.15 473	0.11 133	0.45 421	0.22 220	2.01 454

CoDeX	0.54 139	0.52 137	2.25 138	0.30 89	0.26 179	0.61 219	0.32 250	1.03 369	0.73 258	0.49 130	0.56 220	0.52 206	0.40 211	1.59 329	0.38 152	0.12 183	0.09 91	0.11 133	0.10 89	0.15 79	0.22 91

ACVNet-DCA	0.67 266	0.73 217	2.43 184	0.67 383	0.52 328	0.76 339	0.24 123	0.81 193	0.83 344	0.77 358	0.39 92	0.25 41	0.38 189	0.70 179	0.22 8	0.10 67	2.13 469	0.11 133	0.09 55	0.16 96	1.18 406

1test111	0.72 298	0.73 217	2.43 184	0.67 383	0.52 328	0.76 339	0.24 123	0.81 193	0.83 344	0.77 358	0.39 92	0.25 41	0.38 189	1.03 240	0.75 292	0.10 67	2.13 469	0.11 133	0.09 55	0.16 96	1.18 406

cc1	0.74 303	0.73 217	2.43 184	0.67 383	0.52 328	0.76 339	0.24 123	0.85 232	1.05 419	0.77 358	0.39 92	0.25 41	0.38 189	0.70 179	0.22 8	0.10 67	2.13 469	0.11 133	0.09 55	0.25 260	2.20 467

tt1	0.74 303	0.73 217	2.34 154	0.67 383	0.63 367	0.75 335	0.24 123	0.85 232	0.96 400	0.81 373	0.38 87	0.26 50	0.35 171	0.64 161	0.22 8	0.10 67	2.16 474	0.11 133	0.09 55	0.25 260	2.19 464

1111x	1.06 408	0.79 244	3.29 401	0.33 146	0.60 355	0.64 266	0.33 264	1.10 407	0.92 386	0.59 247	0.69 312	0.59 241	0.47 278	2.64 442	4.61 476	0.12 183	1.38 436	0.11 133	0.49 431	0.18 143	1.30 424

EKT-Stereo	1.56 450	0.55 151	2.60 269	2.54 483	19.66 498	0.55 128	0.22 66	0.76 159	0.51 60	0.40 70	0.36 75	0.43 136	0.27 103	0.74 194	0.42 164	0.13 228	0.17 229	0.11 133	0.16 250	0.20 193	0.50 265

MIM_Stereo	0.55 143	0.92 285	2.65 290	0.32 125	1.09 435	0.51 82	0.19 24	0.67 124	0.52 70	0.48 114	0.54 197	0.43 136	0.27 103	0.57 136	0.30 83	0.08 4	0.17 229	0.11 133	0.10 89	0.28 303	0.80 359

iinet-f	0.62 215	1.18 341	2.55 254	0.33 146	0.25 164	0.82 372	0.34 272	0.87 251	0.69 222	0.56 206	0.64 286	0.73 318	0.67 358	0.80 213	0.81 310	0.14 261	0.13 175	0.11 133	0.10 89	0.44 403	0.26 121

gwcnet-sp	0.52 117	0.71 209	2.66 294	0.32 125	0.22 121	0.66 294	0.31 239	0.84 220	0.69 222	0.61 265	0.49 151	0.46 172	0.43 245	0.77 200	0.48 191	0.12 183	0.11 143	0.11 133	0.11 134	0.19 173	0.19 72

scenet	0.52 117	0.71 209	2.66 294	0.32 125	0.22 121	0.66 294	0.31 239	0.84 220	0.69 222	0.61 265	0.49 151	0.46 172	0.43 245	0.77 200	0.48 191	0.12 183	0.11 143	0.11 133	0.11 134	0.19 173	0.19 72

ssnet	0.52 117	0.71 209	2.66 294	0.32 125	0.22 121	0.66 294	0.31 239	0.84 220	0.69 222	0.61 265	0.49 151	0.46 172	0.43 245	0.77 200	0.48 191	0.12 183	0.11 143	0.11 133	0.11 134	0.19 173	0.19 72

x	0.65 245	0.62 177	2.12 110	0.36 207	0.61 364	0.48 65	0.24 123	0.80 186	0.89 379	0.50 148	0.56 220	0.44 151	0.36 174	0.62 154	0.80 306	0.11 146	1.44 442	0.11 133	0.39 411	0.16 96	1.34 427

IER	0.49 102	0.73 217	2.12 110	0.27 37	0.25 164	0.65 281	0.27 176	0.76 159	0.59 121	0.56 206	0.59 244	0.60 248	0.53 307	0.64 161	0.44 174	0.12 183	0.09 91	0.11 133	0.11 134	0.18 143	0.15 38

RAFT_CTSACE	0.58 166	1.16 335	2.76 337	0.36 207	0.29 206	0.54 116	0.29 214	0.69 130	0.51 60	0.51 159	0.75 353	0.67 278	0.37 180	0.63 156	0.47 187	0.08 4	0.49 332	0.11 133	0.10 89	0.41 395	0.32 162

RAFT+CT+SA	0.60 190	1.25 361	2.49 234	0.38 238	0.75 388	0.55 128	0.34 272	0.83 212	0.68 212	0.39 67	0.55 207	0.44 151	0.29 134	0.75 196	0.28 69	0.09 21	0.24 272	0.11 133	0.51 437	0.30 319	0.74 343

test_4	0.47 79	0.80 246	2.15 115	0.36 207	0.29 206	0.59 186	0.28 188	0.50 43	0.42 20	0.43 87	0.76 356	0.39 116	0.22 47	0.73 191	0.49 200	0.08 4	0.18 236	0.11 133	0.15 229	0.29 311	0.27 128

iRaft-Stereo_5w	0.65 245	1.35 380	2.21 130	0.30 89	0.63 367	0.49 70	0.28 188	0.78 172	0.64 157	0.41 72	0.61 259	0.62 255	0.46 270	1.79 360	0.48 191	0.10 67	0.25 281	0.11 133	0.12 167	0.40 389	0.94 382

MIPNet	0.88 366	1.07 310	2.85 354	0.61 366	0.18 58	1.46 437	1.37 463	1.65 456	0.78 305	1.93 459	0.85 374	0.75 324	1.66 447	0.87 222	0.34 130	0.10 67	0.08 42	0.11 133	0.32 379	0.27 291	0.26 121

IPLGR	0.58 166	0.64 182	3.12 388	0.37 219	0.18 58	0.62 241	0.54 366	1.06 396	0.69 222	0.73 346	0.46 125	0.50 195	0.44 254	1.12 254	0.31 100	0.10 67	0.08 42	0.11 133	0.09 55	0.21 205	0.20 80

test_3	0.59 182	0.44 101	2.44 192	0.53 337	0.59 350	0.48 65	0.30 229	0.79 180	0.52 70	0.51 159	0.30 42	0.45 163	0.22 47	0.59 142	0.97 329	0.08 4	1.25 417	0.11 133	0.35 396	0.30 319	0.62 306

PSMNet-ADL	0.56 151	0.47 113	2.03 88	0.35 191	0.22 121	0.67 301	0.27 176	0.77 165	0.58 112	0.43 87	0.53 180	0.70 309	0.45 262	1.89 380	0.64 256	0.16 307	0.13 175	0.11 133	0.13 187	0.15 79	0.51 269

ADLNet2	0.73 300	1.22 353	3.28 399	0.34 169	0.36 268	0.65 281	0.37 292	0.94 297	0.87 370	0.57 222	0.65 293	0.92 378	0.48 285	2.05 396	0.60 239	0.13 228	0.11 143	0.11 133	0.11 134	0.37 369	0.38 197

CrosDoStereo	0.96 391	0.49 119	2.66 294	0.27 37	0.33 242	0.54 116	3.69 482	0.77 165	0.66 171	0.70 334	1.39 434	0.53 208	1.47 440	1.77 353	3.02 453	0.10 67	0.08 42	0.11 133	0.11 134	0.22 220	0.30 150

TRStereo	0.89 373	1.02 300	2.91 363	4.59 489	0.31 226	0.93 397	0.23 100	1.93 466	0.66 171	0.37 59	0.54 197	0.48 189	0.40 211	0.67 171	0.29 79	0.13 228	0.37 307	0.11 133	0.48 428	0.13 47	1.21 413

TransformOpticalFlow	0.65 245	0.61 172	2.67 302	0.45 301	0.26 179	0.62 241	0.28 188	0.88 259	0.76 290	0.76 356	0.74 346	0.90 377	0.84 392	1.82 366	0.80 306	0.10 67	0.07 8	0.11 133	0.09 55	0.12 35	0.19 72

IIG-Stereo	0.65 245	0.87 263	2.32 151	0.55 344	0.23 144	0.62 241	0.21 52	0.78 172	0.71 246	0.64 297	0.69 312	0.69 303	0.38 189	2.07 398	1.37 381	0.11 146	0.08 42	0.11 133	0.09 55	0.15 79	0.27 128

NRIStereo	0.50 106	0.34 36	2.44 192	0.52 333	0.16 26	0.94 399	0.73 415	0.52 48	0.65 164	0.48 114	0.40 101	0.59 241	0.29 134	0.78 206	0.33 121	0.11 146	0.13 175	0.11 133	0.09 55	0.22 220	0.25 113

ASMatch	0.61 197	0.47 113	2.72 325	0.91 413	0.36 268	0.56 135	0.24 123	0.54 62	0.67 185	0.48 114	1.20 422	0.47 181	0.65 350	1.33 287	0.93 326	0.10 67	0.08 42	0.11 133	0.11 134	0.10 17	0.17 58

DeepStereo_LL	0.96 391	0.49 119	2.66 294	0.27 37	0.33 242	0.54 116	3.69 482	0.77 165	0.66 171	0.70 334	1.39 434	0.53 208	1.47 440	1.77 353	3.02 453	0.10 67	0.08 42	0.11 133	0.11 134	0.22 220	0.30 150

DeepStereo_RVC	0.47 79	0.37 59	2.19 123	0.55 344	0.18 58	0.60 199	0.58 379	0.52 48	0.62 137	0.49 130	0.45 121	0.39 116	0.85 395	0.47 82	0.34 130	0.12 183	0.08 42	0.11 133	0.09 55	0.15 79	0.19 72

RAFT-345	0.56 151	0.37 59	2.68 308	0.40 264	0.34 252	0.58 168	0.41 312	0.49 33	0.70 232	0.51 159	0.99 404	0.43 136	0.28 117	1.56 317	0.81 310	0.10 67	0.07 8	0.11 133	0.09 55	0.11 25	0.09 2

RALAANet	0.52 117	1.37 390	2.63 280	0.33 146	0.23 144	0.48 65	0.19 24	0.69 130	0.55 93	0.49 130	0.46 125	0.39 116	0.31 150	0.53 122	0.53 214	0.10 67	0.33 302	0.11 133	0.17 265	0.29 311	0.13 18

222	1.02 401	0.60 165	1.95 74	0.29 71	0.51 325	0.62 241	0.24 123	1.09 404	0.86 365	0.64 297	0.67 305	0.47 181	0.42 233	1.86 373	6.73 485	0.13 228	1.21 413	0.11 133	0.32 379	0.17 119	1.44 436

xxxx	0.97 394	0.64 182	2.14 114	0.30 89	0.67 376	0.64 266	0.24 123	1.09 404	0.91 384	0.57 222	0.65 293	0.58 238	0.39 204	1.57 322	5.49 481	0.13 228	1.38 436	0.11 133	0.32 379	0.17 119	1.41 434

test_xeample	0.98 396	0.65 185	2.12 110	0.29 71	0.67 376	0.60 199	0.28 188	1.08 402	0.85 359	0.62 277	0.70 325	0.44 151	0.41 221	1.95 388	5.45 480	0.12 183	1.33 432	0.11 133	0.31 372	0.18 143	1.42 435

cf-r	0.62 215	1.27 364	2.99 375	0.34 169	0.28 201	0.60 199	0.28 188	0.82 201	0.70 232	0.55 194	0.61 259	0.77 330	0.41 221	1.32 286	0.52 209	0.13 228	0.09 91	0.11 133	0.12 167	0.22 220	0.27 128

DISCO	0.61 197	0.63 179	1.98 79	0.46 305	0.34 252	0.84 378	0.35 281	0.88 259	0.81 332	0.61 265	0.64 286	1.06 414	0.53 307	1.11 252	0.83 315	0.13 228	0.10 117	0.11 133	0.10 89	0.26 279	0.37 189

ACV-stereo	0.71 289	0.85 257	3.01 377	0.33 146	0.25 164	1.01 406	0.59 382	0.62 105	0.54 85	0.42 78	0.45 121	1.54 447	1.44 437	1.40 293	0.73 286	0.14 261	0.13 175	0.12 184	0.11 134	0.20 193	0.35 180

test_sample3	0.61 197	0.48 116	2.24 135	0.34 169	0.19 86	0.58 168	0.25 144	0.97 320	0.76 290	0.54 183	0.52 175	0.46 172	0.37 180	1.78 356	0.57 226	0.13 228	0.79 375	0.12 184	0.21 310	0.17 119	0.73 340

H2IRNET	0.48 87	1.04 306	2.57 261	0.31 105	0.19 86	0.54 116	0.19 24	0.55 72	0.53 81	0.28 42	0.56 220	0.47 181	0.35 171	0.47 82	0.40 156	0.11 146	0.08 42	0.12 184	0.14 209	0.37 369	0.26 121

MyStereo07	0.56 151	0.68 196	2.42 179	0.30 89	0.41 294	0.61 219	0.31 239	0.58 82	0.72 253	1.17 421	0.26 24	0.20 8	0.27 103	1.28 282	0.28 69	0.09 21	0.59 350	0.12 184	0.21 310	0.16 96	0.48 256

MyStereo06	0.70 285	0.72 214	3.51 425	0.31 105	0.25 164	0.60 199	0.30 229	0.90 276	0.67 185	1.48 451	0.53 180	0.84 357	0.57 321	0.60 147	1.11 351	0.09 21	0.55 343	0.12 184	0.20 300	0.16 96	0.56 290

MyStereo05	0.57 158	0.72 214	2.72 325	0.31 105	0.25 164	0.60 199	0.30 229	0.87 251	0.82 337	0.54 183	0.37 81	0.53 208	0.42 233	0.63 156	0.73 286	0.09 21	0.55 343	0.12 184	0.20 300	0.16 96	0.56 290

MyStereo04	0.57 158	0.68 196	2.66 294	0.30 89	0.41 294	0.61 219	0.31 239	0.88 259	0.80 324	0.48 114	0.37 81	0.54 215	0.42 233	0.61 150	0.71 280	0.09 21	0.59 350	0.12 184	0.21 310	0.16 96	0.48 256

xx1	0.71 289	0.73 217	2.43 184	0.67 383	0.52 328	0.76 339	0.24 123	0.85 232	1.05 419	0.77 358	0.39 92	0.46 172	0.37 180	0.70 179	0.22 8	0.10 67	2.13 469	0.12 184	0.41 416	0.16 96	1.18 406

MIF-Stereo (partial)	0.41 41	0.71 209	2.67 302	0.27 37	0.24 157	0.32 10	0.17 12	0.56 75	0.46 33	0.26 35	0.37 81	0.25 41	0.26 89	0.46 78	0.35 137	0.11 146	0.08 42	0.12 184	0.10 89	0.21 205	0.15 38

4D-IteraStereo	0.62 215	1.29 368	3.04 381	0.27 37	0.30 218	0.46 49	0.26 159	0.54 62	0.51 60	0.41 72	0.31 50	0.39 116	0.19 26	0.53 122	0.65 261	0.09 21	0.47 328	0.12 184	0.11 134	0.21 205	2.14 461

knoymous	0.37 28	0.34 36	1.83 48	0.25 12	0.18 58	0.45 46	0.24 123	0.60 96	0.40 14	0.42 78	0.39 92	0.54 215	0.25 79	0.41 63	0.29 79	0.12 183	0.08 42	0.12 184	0.07 16	0.13 47	0.20 80

anonymousa	0.74 303	0.60 165	2.58 262	0.96 419	1.33 451	0.61 219	0.26 159	0.69 130	0.56 99	0.55 194	0.84 371	0.82 351	0.46 270	0.56 132	0.61 245	0.10 67	1.11 406	0.12 184	0.98 472	0.14 68	0.97 390

riskmin	0.96 391	0.32 19	2.07 96	1.72 466	1.61 467	1.62 446	0.57 377	1.45 448	0.55 93	0.73 346	0.89 384	0.92 378	0.45 262	1.16 259	0.60 239	0.11 146	1.30 429	0.12 184	1.38 480	0.14 68	1.51 439

TestStereo1	0.59 182	1.21 348	2.63 280	0.40 264	0.60 355	0.56 135	0.34 272	0.82 201	0.73 258	0.45 97	0.63 274	0.36 102	0.42 233	0.66 168	0.42 164	0.10 67	0.32 298	0.12 184	0.10 89	0.34 346	0.52 276

qqq	0.65 245	0.63 179	2.10 107	0.30 89	0.64 371	0.46 49	0.27 176	0.81 193	0.83 344	0.48 114	0.56 220	0.46 172	0.37 180	1.03 240	0.75 292	0.11 146	1.41 439	0.12 184	0.41 416	0.16 96	1.18 406

DisPM	0.48 87	0.41 84	2.54 247	0.61 366	0.18 58	0.59 186	0.62 393	0.54 62	0.67 185	0.61 265	0.53 180	0.38 112	0.26 89	0.76 198	0.31 100	0.13 228	0.07 8	0.12 184	0.11 134	0.12 35	0.15 38

Wz-Net-LNSev	0.66 263	1.30 369	2.81 346	0.35 191	0.37 274	0.80 362	0.48 348	0.91 283	0.87 370	0.63 286	0.70 325	0.80 343	0.59 331	0.67 171	0.68 270	0.15 291	0.14 190	0.12 184	0.12 167	0.24 241	0.38 197

test_5	0.61 197	1.25 361	2.76 337	0.39 251	0.64 371	0.58 168	0.35 281	0.85 232	0.66 171	0.49 130	0.56 220	0.55 223	0.40 211	0.79 209	0.32 110	0.10 67	0.19 241	0.12 184	0.12 167	0.33 339	0.85 370

SA-5K	0.59 182	1.21 348	2.63 280	0.40 264	0.60 355	0.56 135	0.34 272	0.82 201	0.73 258	0.45 97	0.63 274	0.36 102	0.42 233	0.66 168	0.42 164	0.10 67	0.32 298	0.12 184	0.10 89	0.34 346	0.52 276

GLC_STEREO	0.31 5	0.30 6	1.80 43	0.29 71	0.12 3	0.41 35	0.20 35	0.39 4	0.42 20	0.26 35	0.31 50	0.25 41	0.19 26	0.36 40	0.26 49	0.09 21	0.11 143	0.12 184	0.10 89	0.13 47	0.15 38

DAS	0.61 197	0.42 87	1.85 55	0.34 169	0.34 252	0.52 99	0.42 318	0.89 267	0.80 324	0.85 383	0.69 312	0.57 234	0.51 297	2.38 423	0.57 226	0.13 228	0.09 91	0.12 184	0.09 55	0.18 143	0.37 189

SepStereo	0.57 158	0.42 87	1.85 55	0.34 169	0.34 252	0.52 99	0.42 318	0.89 267	0.80 324	0.85 383	0.69 312	0.57 234	0.51 297	1.55 315	0.57 226	0.13 228	0.09 91	0.12 184	0.09 55	0.18 143	0.37 189

LCNet	0.58 166	0.43 95	2.42 179	0.91 413	0.22 121	0.95 401	0.29 214	0.62 105	0.64 157	0.52 169	0.55 207	0.41 130	0.75 380	0.84 218	0.27 57	0.10 67	0.07 8	0.12 184	0.18 273	0.97 453	0.40 209

HHNet	0.63 228	0.67 187	3.10 386	0.37 219	0.25 164	0.64 266	0.60 386	0.70 139	0.67 185	0.55 194	1.12 418	0.32 86	0.60 338	0.43 72	1.75 401	0.16 307	0.08 42	0.12 184	0.10 89	0.18 143	0.22 91

Patchmatch Stereo++	0.43 48	0.36 48	2.44 192	0.48 312	0.17 44	0.61 219	0.26 159	0.53 52	0.61 128	0.48 114	0.43 107	0.43 136	0.28 117	0.56 132	0.30 83	0.12 183	0.08 42	0.12 184	0.10 89	0.17 119	0.13 18
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.92 380	0.40 79	2.53 242	0.60 360	1.01 425	0.62 241	0.45 336	0.52 48	0.68 212	0.58 228	0.53 180	0.50 195	0.72 369	1.22 268	7.32 487	0.12 183	0.07 8	0.12 184	0.10 89	0.16 96	0.10 5

OMP-Stereo	0.64 237	0.87 263	2.38 161	0.56 353	0.37 274	0.60 199	0.26 159	0.75 156	0.71 246	0.65 312	0.60 251	0.68 292	0.32 156	2.07 398	1.18 359	0.11 146	0.08 42	0.12 184	0.09 55	0.17 119	0.28 134

NF-Stereo	0.53 131	0.33 29	2.55 254	0.55 344	0.16 26	0.61 219	0.43 325	0.70 139	0.70 232	0.50 148	0.47 130	0.37 107	0.26 89	1.44 303	0.78 301	0.12 183	0.07 8	0.12 184	0.10 89	0.13 47	0.17 58

OCTAStereo	0.53 131	0.33 29	2.54 247	0.56 353	0.16 26	0.61 219	0.42 318	0.70 139	0.70 232	0.50 148	0.47 130	0.37 107	0.26 89	1.43 299	0.79 304	0.12 183	0.07 8	0.12 184	0.10 89	0.13 47	0.17 58

PSM-adaLoss	0.43 48	0.36 48	2.44 192	0.48 312	0.18 58	0.61 219	0.28 188	0.53 52	0.61 128	0.48 114	0.43 107	0.43 136	0.28 117	0.49 105	0.30 83	0.12 183	0.08 42	0.12 184	0.10 89	0.17 119	0.13 18

FTStereo	0.79 330	0.32 19	2.83 350	0.70 390	0.21 111	0.73 328	1.75 472	0.61 101	0.60 125	1.07 410	1.62 442	1.28 433	2.11 462	0.75 196	0.30 83	0.19 352	0.08 42	0.12 184	0.11 134	0.12 35	0.39 204

ROB_FTStereo_v2	0.43 48	0.36 48	2.44 192	0.49 323	0.17 44	0.61 219	0.28 188	0.53 52	0.61 128	0.48 114	0.43 107	0.44 151	0.28 117	0.48 94	0.30 83	0.12 183	0.08 42	0.12 184	0.10 89	0.17 119	0.13 18

ROB_FTStereo	0.43 48	0.36 48	2.44 192	0.48 312	0.18 58	0.61 219	0.26 159	0.53 52	0.61 128	0.48 114	0.43 107	0.43 136	0.28 117	0.51 111	0.30 83	0.12 183	0.08 42	0.12 184	0.10 89	0.17 119	0.13 18

KYRaft	0.52 117	0.35 44	2.40 170	0.34 169	0.21 111	0.75 335	0.43 325	0.62 105	0.63 148	0.64 297	0.92 391	0.53 208	0.72 369	0.60 147	0.26 49	0.10 67	0.07 8	0.12 184	0.14 209	0.13 47	0.54 282

HUI-Stereo	0.43 48	0.36 48	2.45 210	0.48 312	0.18 58	0.61 219	0.27 176	0.53 52	0.61 128	0.48 114	0.43 107	0.44 151	0.28 117	0.47 82	0.30 83	0.12 183	0.08 42	0.12 184	0.10 89	0.17 119	0.13 18

SST-Stereo	0.56 151	0.30 6	2.44 192	0.71 392	0.55 338	0.62 241	0.65 398	0.57 81	0.67 185	0.59 247	0.53 180	0.51 199	0.59 331	1.57 322	0.31 100	0.12 183	0.07 8	0.12 184	0.10 89	0.17 119	0.11 12

RAFT_R40	0.55 143	0.31 9	2.44 192	0.57 357	0.42 304	0.62 241	0.52 360	0.58 82	0.66 171	0.56 206	0.54 197	0.54 215	0.50 293	1.56 317	0.53 214	0.11 146	0.07 8	0.12 184	0.10 89	0.16 96	0.10 5

PFNet	0.62 215	0.42 87	2.69 315	0.43 288	0.55 338	0.62 241	0.27 176	0.64 115	0.72 253	0.61 265	0.56 220	0.45 163	0.33 161	1.86 373	1.12 353	0.28 407	0.09 91	0.12 184	0.16 250	0.26 279	0.27 128

RE-Stereo	0.53 131	0.33 29	2.54 247	0.56 353	0.16 26	0.61 219	0.43 325	0.70 139	0.70 232	0.50 148	0.47 130	0.37 107	0.26 89	1.43 299	0.77 297	0.12 183	0.07 8	0.12 184	0.10 89	0.13 47	0.17 58

Pruner-Stereo	0.55 143	0.38 68	2.49 234	1.78 468	0.19 86	0.63 255	0.45 336	0.59 92	0.67 185	0.61 265	0.48 137	0.41 130	0.25 79	0.49 105	0.99 337	0.13 228	0.07 8	0.12 184	0.10 89	0.13 47	0.14 30

TVStereo	0.53 131	0.33 29	2.54 247	0.56 353	0.16 26	0.61 219	0.43 325	0.70 139	0.70 232	0.50 148	0.47 130	0.37 107	0.26 89	1.43 299	0.77 297	0.12 183	0.07 8	0.12 184	0.10 89	0.13 47	0.17 58

iGMRVC	0.43 48	0.36 48	2.44 192	0.48 312	0.18 58	0.61 219	0.27 176	0.53 52	0.61 128	0.48 114	0.43 107	0.43 136	0.28 117	0.57 136	0.31 100	0.12 183	0.08 42	0.12 184	0.10 89	0.17 119	0.13 18

iRAFT	0.43 48	0.36 48	2.44 192	0.48 312	0.17 44	0.61 219	0.26 159	0.53 52	0.61 128	0.48 114	0.43 107	0.43 136	0.28 117	0.56 132	0.30 83	0.12 183	0.08 42	0.12 184	0.10 89	0.17 119	0.13 18

CRE-IMP	0.46 74	0.31 9	2.40 170	0.53 337	0.17 44	0.79 359	0.68 407	0.54 62	0.66 171	0.47 111	0.43 107	0.44 151	0.26 89	0.43 72	0.33 121	0.12 183	0.07 8	0.12 184	0.09 55	0.17 119	0.23 100

RAFT-IKP	0.43 48	0.36 48	2.44 192	0.48 312	0.16 26	0.60 199	0.28 188	0.53 52	0.61 128	0.48 114	0.43 107	0.43 136	0.28 117	0.51 111	0.31 100	0.12 183	0.08 42	0.12 184	0.10 89	0.17 119	0.13 18

LMCR-Stereo	0.61 197	1.00 295	2.60 269	0.42 278	0.22 121	0.74 333	0.31 239	1.06 396	0.70 232	0.62 277	0.64 286	0.40 124	0.52 304	0.84 218	1.27 372	0.20 361	0.09 91	0.12 184	0.09 55	0.26 279	0.16 51

iRaftStereo_RVC	0.47 79	0.84 253	1.91 67	0.29 71	0.15 17	0.53 107	0.20 35	0.58 82	0.50 55	0.37 59	0.43 107	0.42 135	0.23 60	0.38 45	0.28 69	0.09 21	0.70 369	0.12 184	0.11 134	0.43 399	0.77 347

GEStereo_RVC	0.61 197	1.19 344	2.61 274	0.48 312	0.25 164	0.63 255	0.37 292	1.05 383	0.79 316	0.55 194	0.55 207	0.59 241	0.44 254	1.10 248	0.48 191	0.16 307	0.11 143	0.12 184	0.11 134	0.27 291	0.43 229

TestStereo	0.49 102	0.88 267	2.38 161	0.30 89	0.16 26	0.43 42	0.25 144	0.55 72	0.46 33	0.38 63	0.46 125	0.34 97	0.28 117	1.96 390	0.28 69	0.11 146	0.08 42	0.12 184	0.09 55	0.15 79	0.13 18

sAnonymous2	0.45 66	0.88 267	2.97 370	0.31 105	0.25 164	0.34 18	0.28 188	0.56 75	0.49 46	0.25 27	0.30 42	0.23 25	0.29 134	0.31 8	0.22 8	0.12 183	0.09 91	0.12 184	0.13 187	0.38 376	0.43 229

CroCo_RVC	0.45 66	0.88 267	2.97 370	0.31 105	0.25 164	0.34 18	0.28 188	0.56 75	0.49 46	0.25 27	0.30 42	0.23 25	0.29 134	0.31 8	0.22 8	0.12 183	0.09 91	0.12 184	0.13 187	0.38 376	0.43 229

sCroCo_RVC	0.37 28	0.39 74	2.38 161	0.35 191	0.27 190	0.31 9	0.22 66	0.49 33	0.48 42	0.23 15	0.34 66	0.25 41	0.24 62	0.35 37	0.25 35	0.15 291	0.17 229	0.12 184	0.11 134	0.15 79	0.15 38

GES	0.49 102	0.54 143	2.37 158	0.31 105	0.19 86	0.61 219	0.30 229	0.93 292	0.52 70	0.49 130	0.53 180	0.40 124	0.43 245	0.59 142	0.67 267	0.16 307	0.11 143	0.12 184	0.10 89	0.20 193	0.30 150

SFCPSM	0.48 87	0.39 74	2.30 146	0.28 53	0.27 190	0.70 313	0.32 250	1.00 345	0.69 222	0.50 148	0.52 175	0.43 136	0.36 174	0.53 122	0.44 174	0.12 183	0.09 91	0.12 184	0.16 250	0.18 143	0.23 100

MMNet	0.55 143	0.92 285	2.03 88	0.34 169	0.27 190	0.79 359	0.28 188	0.86 243	0.79 316	0.62 277	0.58 238	0.59 241	0.56 316	0.80 213	0.61 245	0.11 146	0.11 143	0.12 184	0.11 134	0.21 205	0.22 91

FENet	0.48 87	0.58 157	2.46 218	0.33 146	0.18 58	0.58 168	0.22 66	0.83 212	0.64 157	0.49 130	0.42 105	0.55 223	0.38 189	0.52 115	0.51 207	0.12 183	0.09 91	0.12 184	0.11 134	0.17 119	0.31 158

ac_64	0.63 228	0.77 235	2.71 323	0.37 219	0.34 252	0.64 266	0.30 229	0.86 243	0.67 185	0.58 228	0.53 180	0.88 372	0.48 285	1.84 369	0.71 280	0.15 291	0.12 160	0.12 184	0.12 167	0.21 205	0.25 113

GwcNet-RSSM	0.64 237	1.38 393	2.69 315	0.33 146	0.26 179	0.60 199	0.32 250	0.84 220	0.73 258	0.56 206	0.65 293	0.72 312	0.42 233	1.78 356	0.60 239	0.14 261	0.10 117	0.12 184	0.13 187	0.26 279	0.26 121

BEATNet_4x	0.57 158	1.16 335	2.56 257	0.35 191	0.16 26	0.56 135	0.25 144	0.91 283	0.64 157	0.55 194	0.53 180	0.59 241	0.43 245	0.67 171	0.76 295	0.12 183	0.09 91	0.12 184	0.09 55	0.23 234	0.58 296

rvit_stereo_0083	0.28 2	0.37 59	0.88 1	0.28 53	0.18 58	0.28 4	0.22 66	0.40 6	0.58 112	0.25 27	0.30 42	0.27 59	0.27 103	0.38 45	0.25 35	0.14 261	0.12 160	0.13 243	0.10 89	0.13 47	0.14 30

test_sample6	0.64 237	0.51 133	2.17 118	0.35 191	0.18 58	0.56 135	0.27 176	1.00 345	0.80 324	0.56 206	0.66 300	0.47 181	0.39 204	1.95 388	0.60 239	0.14 261	0.80 377	0.13 243	0.21 310	0.18 143	0.78 353

test_sample5	0.63 228	0.50 126	2.19 123	0.34 169	0.19 86	0.56 135	0.26 159	0.98 327	0.77 300	0.55 194	0.63 274	0.45 163	0.38 189	1.87 377	0.58 231	0.14 261	0.82 381	0.13 243	0.22 320	0.18 143	0.76 344

test_sample4	0.62 215	0.49 119	2.24 135	0.34 169	0.19 86	0.57 157	0.25 144	0.98 327	0.76 290	0.56 206	0.55 207	0.45 163	0.38 189	1.78 356	0.56 223	0.13 228	0.80 377	0.13 243	0.21 310	0.17 119	0.76 344

CAS++	0.34 13	0.39 74	1.90 64	0.25 12	0.18 58	0.32 10	0.20 35	0.78 172	0.44 30	0.31 51	0.31 50	0.21 16	0.16 5	0.34 28	0.20 3	0.15 291	0.13 175	0.13 243	0.10 89	0.15 79	0.14 30
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.63 228	0.50 126	2.19 123	0.34 169	0.19 86	0.56 135	0.26 159	0.98 327	0.77 300	0.56 206	0.66 300	0.45 163	0.38 189	1.87 377	0.58 231	0.14 261	0.82 381	0.13 243	0.22 320	0.18 143	0.76 344

ttt	0.89 373	0.51 133	2.51 238	0.36 207	0.31 226	0.61 219	0.28 188	1.07 399	0.92 386	0.56 206	0.77 360	0.55 223	0.37 180	2.27 413	3.51 461	0.16 307	1.21 413	0.13 243	0.31 372	0.18 143	1.26 419

plain	0.43 48	0.73 217	2.80 342	0.28 53	0.19 86	0.33 16	0.21 52	0.63 112	0.50 55	0.24 22	0.38 87	0.24 35	0.25 79	0.48 94	0.32 110	0.12 183	0.08 42	0.13 243	0.09 55	0.43 399	0.13 18

ToySt	0.67 266	0.88 267	2.61 274	0.39 251	0.73 385	0.61 219	0.38 301	0.78 172	0.73 258	0.43 87	0.70 325	0.72 312	0.45 262	0.66 168	0.62 248	0.14 261	0.63 357	0.13 243	0.33 389	0.24 241	1.18 406

Sa-1000	0.61 197	1.07 310	2.71 323	0.32 125	0.61 364	0.61 219	0.31 239	1.00 345	0.76 290	0.53 177	0.83 369	0.43 136	0.33 161	0.69 178	0.30 83	0.10 67	0.52 337	0.13 243	0.28 353	0.29 311	0.29 140

SA	0.61 197	1.14 327	2.79 341	0.32 125	0.63 367	0.57 157	0.30 229	0.97 320	0.78 305	0.43 87	0.63 274	0.39 116	0.46 270	0.70 179	0.31 100	0.10 67	0.44 323	0.13 243	0.32 379	0.31 328	0.51 269

psmg	0.48 87	0.32 19	1.58 27	0.28 53	0.22 121	0.75 335	0.35 281	0.94 297	0.67 185	0.61 265	0.59 244	0.63 259	0.38 189	0.48 94	0.97 329	0.13 228	0.11 143	0.13 243	0.13 187	0.14 68	0.15 38

CIPLG	0.63 228	1.59 420	3.16 391	0.79 402	0.31 226	0.62 241	0.57 377	0.82 201	0.68 212	0.58 228	0.63 274	0.43 136	0.31 150	0.48 94	0.42 164	0.12 183	0.20 254	0.13 243	0.13 187	0.36 363	0.21 84

dd	0.48 87	1.32 371	2.41 175	0.31 105	0.17 44	0.58 168	0.26 159	0.50 43	0.71 246	0.42 78	0.41 103	0.34 97	0.28 117	0.47 82	0.41 159	0.18 337	0.10 117	0.13 243	0.12 167	0.22 220	0.16 51

IPLGR_C	0.64 237	1.66 432	3.36 405	0.80 403	0.31 226	0.60 199	0.60 386	0.82 201	0.69 222	0.58 228	0.62 266	0.44 151	0.31 150	0.47 82	0.43 171	0.12 183	0.22 265	0.13 243	0.15 229	0.35 357	0.21 84

AASNet	0.66 263	1.49 411	2.97 370	0.37 219	0.33 242	0.65 281	0.30 229	1.00 345	0.78 305	0.56 206	0.60 251	0.55 223	0.39 204	0.88 226	0.96 328	0.15 291	0.12 160	0.13 243	0.11 134	0.45 406	0.35 180

GMOStereo	0.58 166	0.89 272	2.46 218	0.29 71	0.99 420	0.51 82	0.32 250	0.58 82	0.46 33	0.58 228	0.48 137	0.54 215	0.27 103	0.31 8	0.25 35	0.09 21	1.64 447	0.13 243	0.11 134	0.34 346	0.42 222

error version	0.58 166	0.89 272	2.46 218	0.29 71	0.99 420	0.51 82	0.32 250	0.58 82	0.46 33	0.58 228	0.48 137	0.54 215	0.27 103	0.31 8	0.25 35	0.09 21	1.64 447	0.13 243	0.11 134	0.34 346	0.42 222

test-v	0.58 166	0.89 272	2.46 218	0.29 71	0.99 420	0.51 82	0.32 250	0.58 82	0.46 33	0.58 228	0.48 137	0.54 215	0.27 103	0.31 8	0.25 35	0.09 21	1.64 447	0.13 243	0.11 134	0.34 346	0.42 222

ACRE	0.63 228	1.55 415	3.41 417	0.76 395	0.28 201	0.60 199	0.56 374	0.82 201	0.68 212	0.57 222	0.62 266	0.43 136	0.30 145	0.47 82	0.42 164	0.12 183	0.19 241	0.13 243	0.14 209	0.36 363	0.20 80

PSM-softLoss	0.52 117	0.34 36	2.47 223	0.55 344	0.17 44	0.61 219	0.39 307	0.64 115	0.67 185	0.52 169	0.48 137	0.39 116	0.25 79	1.46 304	0.77 297	0.13 228	0.08 42	0.13 243	0.12 167	0.12 35	0.15 38

KMStereo	0.52 117	0.34 36	2.47 223	0.55 344	0.17 44	0.61 219	0.39 307	0.64 115	0.67 185	0.52 169	0.48 137	0.39 116	0.25 79	1.46 304	0.77 297	0.13 228	0.08 42	0.13 243	0.12 167	0.12 35	0.15 38

RAFT-RH_RVC	0.65 245	0.73 217	2.78 340	0.39 251	0.29 206	0.60 199	0.18 18	0.45 20	0.63 148	0.75 354	1.89 447	0.47 181	0.29 134	1.59 329	1.21 363	0.15 291	0.07 8	0.13 243	0.13 187	0.11 25	0.10 5

IRAFT_RVC	0.59 182	0.74 227	2.42 179	0.47 311	0.21 111	0.59 186	0.42 318	0.68 128	0.73 258	0.54 183	0.50 163	0.49 191	0.51 297	1.57 322	1.00 339	0.11 146	0.25 281	0.13 243	0.10 89	0.15 79	0.14 30

test-2	0.58 166	0.89 272	2.46 218	0.29 71	0.99 420	0.51 82	0.32 250	0.58 82	0.46 33	0.58 228	0.48 137	0.54 215	0.27 103	0.31 8	0.25 35	0.09 21	1.64 447	0.13 243	0.11 134	0.34 346	0.42 222

GMM-Stereo	0.53 131	0.33 29	2.89 360	0.53 337	0.24 157	0.77 349	0.46 342	0.62 105	0.65 164	0.58 228	0.73 343	0.47 181	0.43 245	0.68 175	0.29 79	0.10 67	0.06 1	0.13 243	0.13 187	0.14 68	0.44 242

rafts_anoy	0.60 190	1.33 375	2.59 264	0.53 337	1.09 435	0.49 70	0.25 144	0.67 124	0.53 81	0.41 72	0.38 87	0.33 92	0.30 145	0.68 175	0.41 159	0.10 67	1.13 407	0.13 243	0.15 229	0.20 193	0.29 140

Anonymous3	0.47 79	0.49 119	2.61 274	0.33 146	0.25 164	0.72 324	0.32 250	0.80 186	0.60 125	0.36 57	0.41 103	0.33 92	0.29 134	0.46 78	0.30 83	0.19 352	0.18 236	0.13 243	0.13 187	0.18 143	0.22 91

delet	0.60 190	0.84 253	2.45 210	0.33 146	0.35 260	0.73 328	0.46 342	0.89 267	0.80 324	0.58 228	0.62 266	0.67 278	0.51 297	1.14 257	0.64 256	0.12 183	0.12 160	0.13 243	0.14 209	0.22 220	0.29 140

UNet	0.56 151	0.58 157	2.81 346	0.32 125	0.33 242	0.74 333	0.27 176	0.86 243	0.67 185	0.55 194	0.55 207	0.72 312	0.55 314	0.79 209	0.58 231	0.12 183	0.09 91	0.13 243	0.11 134	0.20 193	0.19 72

UPFNet	0.51 116	0.67 187	2.04 91	0.34 169	0.33 242	0.65 281	0.37 292	0.88 259	0.65 164	0.60 256	0.53 180	0.61 250	0.41 221	0.77 200	0.55 221	0.13 228	0.13 175	0.13 243	0.13 187	0.20 193	0.16 51

HGLStereo	0.61 197	1.20 346	2.59 264	0.36 207	0.40 289	0.65 281	0.30 229	0.87 251	0.67 185	0.60 256	0.70 325	0.69 303	0.56 316	1.07 245	0.59 235	0.14 261	0.13 175	0.13 243	0.12 167	0.23 234	0.23 100

DSFCA	0.62 215	0.77 235	1.95 74	0.29 71	0.29 206	0.79 359	0.86 425	0.81 193	0.73 258	0.73 346	0.66 300	0.67 278	0.57 321	1.17 262	1.03 342	0.16 307	0.15 206	0.13 243	0.14 209	0.19 173	0.28 134

MSMDNet	0.48 87	0.50 126	2.23 133	0.27 37	0.20 98	0.56 135	0.22 66	0.78 172	0.67 185	0.49 130	0.55 207	0.68 292	0.56 316	0.48 94	0.32 110	0.11 146	0.10 117	0.13 243	0.10 89	0.18 143	0.43 229

DDVS	0.67 266	0.46 109	1.74 38	2.40 481	0.35 260	0.86 380	0.98 436	0.72 147	0.52 70	0.53 177	0.57 231	0.89 375	0.37 180	1.22 268	0.57 226	0.15 291	0.14 190	0.14 277	0.12 167	0.19 173	0.42 222

mmm	0.66 263	0.53 141	1.83 48	0.38 238	0.86 404	0.49 70	0.27 176	0.82 201	0.83 344	0.59 247	0.69 312	0.47 181	0.38 189	0.81 216	0.73 286	0.12 183	1.37 435	0.14 277	0.45 421	0.18 143	1.35 429

PCWNet_CMD	0.48 87	0.50 126	2.23 133	0.27 37	0.20 98	0.56 135	0.22 66	0.78 172	0.67 185	0.49 130	0.55 207	0.68 292	0.56 316	0.48 94	0.32 110	0.11 146	0.10 117	0.14 277	0.10 89	0.19 173	0.43 229

LL-Strereo	0.85 356	1.73 435	3.06 385	0.37 219	0.61 364	0.54 116	0.33 264	1.01 354	0.76 290	0.69 330	0.58 238	0.85 362	0.78 384	2.65 443	0.54 219	0.14 261	0.58 349	0.14 277	0.12 167	0.42 397	1.05 398

CASS	0.43 48	0.34 36	2.01 84	0.33 146	0.17 44	0.54 116	0.24 123	0.71 146	0.52 70	0.62 277	0.55 207	0.40 124	0.41 221	0.43 72	0.33 121	0.17 326	0.10 117	0.14 277	0.11 134	0.18 143	0.23 100
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.64 237	0.99 294	2.67 302	0.33 146	0.22 121	0.72 324	0.45 336	1.00 345	0.80 324	0.66 318	0.54 197	0.81 346	0.48 285	0.91 228	1.08 348	0.16 307	0.14 190	0.14 277	0.14 209	0.33 339	0.31 158

BUS	0.45 66	0.32 19	1.58 27	0.31 105	0.22 121	0.91 393	0.23 100	1.05 383	0.67 185	0.64 297	0.53 180	0.65 269	0.32 156	0.48 94	0.34 130	0.13 228	0.10 117	0.14 277	0.12 167	0.13 47	0.15 38

Wz-Net-MNSev	0.74 303	1.42 399	2.75 334	0.38 238	0.33 242	0.90 392	0.61 391	0.98 327	0.94 393	0.77 358	0.75 353	0.75 324	0.66 356	1.39 291	0.76 295	0.17 326	0.13 175	0.14 277	0.14 209	0.28 303	0.48 256

BSDual-CNN	0.48 87	0.32 19	1.58 27	0.31 105	0.22 121	0.76 339	0.32 250	1.05 383	0.67 185	0.64 297	0.53 180	0.63 259	0.38 189	0.48 94	0.97 329	0.13 228	0.10 117	0.14 277	0.12 167	0.13 47	0.15 38

hknet	0.53 131	0.39 74	2.04 91	0.31 105	0.24 157	0.76 339	0.32 250	1.05 383	0.71 246	0.64 297	0.53 180	0.79 336	0.40 211	0.84 218	0.78 301	0.12 183	0.10 117	0.14 277	0.12 167	0.13 47	0.15 38

IPLG	0.74 303	1.09 314	2.87 357	0.36 207	0.21 111	1.63 447	0.60 386	1.39 445	0.63 148	1.39 443	0.51 166	0.40 124	0.86 397	1.40 293	0.37 145	0.09 21	0.07 8	0.14 277	0.12 167	0.34 346	0.23 100

AACVNet	0.61 197	1.13 326	2.47 223	0.37 219	0.21 111	0.57 157	0.25 144	0.75 156	0.55 93	0.56 206	0.60 251	0.66 276	0.44 254	2.11 405	0.49 200	0.14 261	0.11 143	0.14 277	0.11 134	0.35 357	0.23 100

PFNet+	0.50 106	0.43 95	2.54 247	0.49 323	0.18 58	0.58 168	0.76 417	0.54 62	0.72 253	0.56 206	0.48 137	0.39 116	0.26 89	0.94 231	0.33 121	0.14 261	0.09 91	0.14 277	0.13 187	0.12 35	0.16 51

THIR-Stereo	0.88 366	0.85 257	2.33 153	0.26 25	0.16 26	0.59 186	2.69 478	0.62 105	0.54 85	0.62 277	1.61 441	0.96 392	1.77 453	1.67 339	2.20 425	0.10 67	0.08 42	0.14 277	0.11 134	0.16 96	0.21 84

RAFT	0.62 215	1.35 380	2.26 139	0.62 368	0.53 334	0.47 60	0.35 281	0.70 139	0.58 112	0.50 148	0.50 163	0.79 336	0.40 211	0.49 105	0.36 139	0.11 146	0.79 375	0.14 277	0.13 187	0.52 423	0.72 336

ICVP	0.48 87	0.33 29	2.37 158	0.34 169	0.22 121	0.60 199	0.55 370	0.79 180	0.53 81	0.45 97	0.60 251	0.49 191	0.36 174	0.55 129	0.46 182	0.16 307	0.16 219	0.14 277	0.11 134	0.16 96	0.32 162
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADLNet	0.68 272	1.02 300	2.68 308	0.35 191	0.34 252	0.67 301	0.34 272	0.95 310	0.79 316	0.70 334	0.62 266	0.80 343	0.46 270	1.77 353	0.69 272	0.15 291	0.12 160	0.14 277	0.14 209	0.31 328	0.54 282

ARAFT	0.65 245	1.69 434	3.34 404	0.29 71	0.16 26	0.65 281	0.36 289	0.96 313	0.73 258	0.63 286	0.49 151	0.56 230	0.31 150	1.23 271	0.35 137	0.11 146	0.08 42	0.14 277	0.13 187	0.38 376	0.50 265

PSMNet-RSSM	0.61 197	1.19 344	2.43 184	0.33 146	0.25 164	0.59 186	0.28 188	0.88 259	0.65 164	0.54 183	0.62 266	0.69 303	0.46 270	1.67 339	0.50 204	0.15 291	0.10 117	0.14 277	0.16 250	0.20 193	0.28 134

DMCA	0.50 106	0.83 250	1.95 74	0.32 125	0.24 157	0.59 186	0.26 159	0.81 193	0.68 212	0.59 247	0.49 151	0.56 230	0.36 174	0.65 165	0.65 261	0.14 261	0.10 117	0.14 277	0.10 89	0.19 173	0.29 140

RTSC	0.84 347	1.40 394	2.67 302	0.50 329	0.40 289	0.83 373	0.33 264	1.11 411	1.14 430	0.93 395	0.82 367	0.84 357	0.58 328	1.34 288	1.82 406	0.18 337	0.49 332	0.14 277	0.30 366	0.46 410	0.42 222

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 215	1.15 333	3.11 387	0.39 251	0.37 274	0.60 199	0.28 188	0.87 251	0.64 157	0.63 286	0.56 220	0.71 311	0.45 262	1.08 246	0.52 209	0.15 291	0.12 160	0.14 277	0.15 229	0.18 143	0.25 113
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.58 166	1.06 309	2.68 308	0.30 89	0.26 179	0.63 255	0.31 239	0.83 212	0.51 60	0.62 277	0.56 220	0.65 269	0.39 204	1.06 243	0.56 223	0.19 352	0.14 190	0.14 277	0.14 209	0.24 241	0.33 166

StereoDRNet-Refined	0.55 143	0.61 172	2.07 96	0.34 169	0.21 111	0.68 307	0.26 159	0.87 251	0.73 258	0.70 334	0.69 312	0.74 320	0.45 262	1.10 248	0.62 248	0.12 183	0.09 91	0.14 277	0.14 209	0.27 291	0.24 109
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.61 197	0.96 292	2.00 82	0.37 219	0.25 164	0.65 281	0.37 292	0.86 243	0.76 290	0.73 346	0.70 325	0.84 357	0.47 278	1.57 322	0.72 284	0.13 228	0.13 175	0.14 277	0.14 209	0.18 143	0.33 166

DN-CSS_ROB	0.56 151	1.64 429	2.75 334	0.42 278	0.22 121	0.57 157	0.19 24	0.79 180	0.66 171	0.46 108	0.62 266	0.41 130	0.32 156	0.73 191	0.49 200	0.12 183	0.08 42	0.14 277	0.13 187	0.38 376	0.17 58

rvit_0105_6	0.36 24	0.55 151	1.48 23	0.31 105	0.18 58	0.35 23	0.26 159	0.56 75	0.66 171	0.26 35	0.29 37	0.33 92	0.26 89	0.41 63	0.27 57	0.18 337	0.16 219	0.15 303	0.13 187	0.15 79	0.25 113

rvit_0105_5	0.43 48	0.73 217	2.10 107	0.31 105	0.18 58	0.41 35	0.31 239	0.69 130	0.67 185	0.32 53	0.34 66	0.38 112	0.30 145	0.42 70	0.30 83	0.18 337	0.16 219	0.15 303	0.15 229	0.15 79	0.30 150

rvit_0105_4	0.40 39	0.64 182	1.98 79	0.31 105	0.18 58	0.37 27	0.29 214	0.64 115	0.67 185	0.28 42	0.32 60	0.36 102	0.28 117	0.45 76	0.27 57	0.18 337	0.16 219	0.15 303	0.14 209	0.15 79	0.25 113

DCVSM-stereo	0.52 117	0.37 59	2.45 210	0.30 89	0.22 121	0.54 116	0.52 360	0.60 96	0.52 70	0.69 330	0.47 130	0.79 336	0.49 289	0.56 132	0.90 324	0.13 228	0.14 190	0.15 303	0.13 187	0.20 193	0.21 84

ffm	0.78 326	0.67 187	3.39 410	0.32 125	0.22 121	0.58 168	0.28 188	0.85 232	0.96 400	0.54 183	0.74 346	0.67 278	0.40 211	0.64 161	0.22 8	0.10 67	2.16 474	0.15 303	0.33 389	0.25 260	2.19 464

ff1	1.07 410	0.67 187	3.39 410	0.32 125	0.22 121	0.58 168	0.28 188	0.85 232	0.96 400	0.54 183	0.74 346	0.67 278	0.40 211	2.75 453	3.86 467	0.10 67	2.16 474	0.15 303	0.33 389	0.25 260	2.19 464

mmx	0.99 398	0.67 187	3.39 410	0.32 125	0.22 121	0.58 168	0.28 188	1.05 383	0.92 386	0.54 183	0.74 346	0.67 278	0.40 211	2.75 453	3.86 467	0.13 228	1.25 417	0.15 303	0.33 389	0.19 173	1.28 422

xxx	0.99 398	0.67 187	3.39 410	0.32 125	0.22 121	0.58 168	0.28 188	1.05 383	0.92 386	0.54 183	0.74 346	0.67 278	0.40 211	2.75 453	3.86 467	0.13 228	1.25 417	0.15 303	0.33 389	0.19 173	1.28 422

CASnet	0.32 8	0.40 79	1.80 43	0.28 53	0.11 1	0.47 60	0.19 24	0.45 20	0.47 39	0.39 67	0.31 50	0.23 25	0.17 9	0.31 8	0.21 4	0.11 146	0.06 1	0.15 303	0.12 167	0.16 96	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
WZ-Net	1.04 406	1.83 442	4.20 456	0.42 278	0.36 268	0.88 387	0.71 412	1.05 383	1.11 427	0.84 381	0.94 393	1.06 414	1.17 425	2.37 420	2.24 428	0.20 361	0.14 190	0.15 303	0.16 250	0.36 363	0.53 279

CFNet_pseudo	0.47 79	0.50 126	2.19 123	0.26 25	0.20 98	0.56 135	0.22 66	0.80 186	0.62 137	0.50 148	0.56 220	0.68 292	0.47 278	0.53 122	0.33 121	0.11 146	0.10 117	0.15 303	0.10 89	0.18 143	0.33 166

pcwnet_v2	0.65 245	0.54 143	4.29 462	0.33 146	0.27 190	0.60 199	0.25 144	1.02 362	0.92 386	0.61 265	0.69 312	0.62 255	0.54 309	0.67 171	0.38 152	0.18 337	0.15 206	0.15 303	0.14 209	0.21 205	0.49 262

HCRNet	0.50 106	0.75 232	2.08 98	0.39 251	0.29 206	0.58 168	0.22 66	0.79 180	0.67 185	0.49 130	0.49 151	0.48 189	0.37 180	1.13 255	0.40 156	0.15 291	0.10 117	0.15 303	0.13 187	0.21 205	0.19 72

RAFT + AFF	0.79 330	1.73 435	2.99 375	0.34 169	0.35 260	0.67 301	0.51 356	1.05 383	0.79 316	0.54 183	0.58 238	0.59 241	0.81 387	1.80 361	1.21 363	0.13 228	0.27 291	0.15 303	0.14 209	0.45 406	0.69 330

EDNetEfficient	1.29 428	0.78 240	4.27 459	0.65 376	1.03 428	0.94 399	1.38 465	0.87 251	1.75 459	2.33 471	1.32 431	1.04 410	2.21 464	1.59 329	4.07 471	0.16 307	0.19 241	0.15 303	0.27 351	0.38 376	0.40 209

GwcNet	0.76 318	1.09 314	3.68 436	0.38 238	0.45 309	0.81 367	0.45 336	0.91 283	0.89 379	0.63 286	0.77 360	0.82 351	0.51 297	1.64 335	0.85 317	0.17 326	0.16 219	0.15 303	0.15 229	0.33 339	0.34 174

CFNet	0.65 245	1.45 404	2.27 140	0.34 169	0.25 164	0.64 266	0.23 100	0.93 292	0.79 316	0.48 114	0.59 244	0.58 238	0.40 211	2.28 414	0.63 254	0.13 228	0.09 91	0.15 303	0.14 209	0.34 346	0.26 121

StereoDRNet	0.71 289	1.24 358	2.56 257	0.42 278	0.45 309	0.73 328	0.46 342	0.98 327	0.81 332	0.77 358	0.56 220	0.74 320	0.48 285	1.69 343	0.91 325	0.15 291	0.14 190	0.15 303	0.15 229	0.26 279	0.51 269

PWCDC_ROB	0.83 345	1.57 416	2.63 280	0.48 312	0.37 274	0.78 355	0.29 214	1.04 375	1.36 445	0.63 286	2.05 451	0.64 266	0.70 367	1.10 248	1.20 362	0.33 417	0.14 190	0.15 303	0.12 167	0.63 434	0.46 250

test_sample7	0.65 245	0.41 84	2.08 98	0.36 207	0.20 98	0.52 99	0.32 250	0.99 335	0.86 365	0.64 297	0.63 274	0.67 278	0.49 289	1.18 264	0.52 209	0.18 337	1.21 413	0.16 322	0.15 229	0.19 173	1.22 415

GMStereo_Zeroshot	0.44 61	0.44 101	1.84 51	0.44 294	0.20 98	0.52 99	0.19 24	0.60 96	0.54 85	0.58 228	0.59 244	0.63 259	0.29 134	0.59 142	0.34 130	0.16 307	0.09 91	0.16 322	0.09 55	0.26 279	0.26 121

StereoVision	0.52 117	1.12 323	2.70 322	0.34 169	0.32 236	0.47 60	0.26 159	0.73 149	0.61 128	0.33 55	0.89 384	0.45 163	0.26 89	0.52 115	0.39 154	0.14 261	0.15 206	0.16 322	0.15 229	0.22 220	0.14 30

CFNet_ucs	0.50 106	0.55 151	2.28 142	0.27 37	0.22 121	0.58 168	0.23 100	0.90 276	0.69 222	0.54 183	0.64 286	0.68 292	0.44 254	0.55 129	0.34 130	0.14 261	0.12 160	0.16 322	0.11 134	0.19 173	0.38 197

LL-Strereo2	0.62 215	1.36 385	2.47 223	1.37 445	0.96 416	0.54 116	0.28 188	0.61 101	0.49 46	0.42 78	0.34 66	0.44 151	0.21 39	0.57 136	0.53 214	0.11 146	0.26 284	0.16 322	0.14 209	0.18 143	0.98 392

Wz-Net-TNSev	1.02 401	2.26 470	3.69 437	0.38 238	0.31 226	1.00 405	0.71 412	1.12 414	1.02 413	0.74 352	0.73 343	1.09 420	0.91 404	2.46 429	2.15 422	0.21 370	0.20 254	0.16 322	0.20 300	0.48 415	0.62 306

Wz-Net-SNSev	0.85 356	1.83 442	3.36 405	0.42 278	0.31 226	0.71 318	0.66 400	1.04 375	0.94 393	0.68 326	0.85 374	0.96 392	0.62 342	1.75 348	1.14 355	0.16 307	0.15 206	0.16 322	0.17 265	0.39 383	0.63 310

NINENet	0.54 139	0.40 79	2.19 123	0.55 344	0.26 179	0.91 393	0.23 100	1.05 383	0.77 300	0.54 183	0.57 231	0.65 269	0.32 156	1.22 268	0.34 130	0.16 307	0.13 175	0.16 322	0.11 134	0.16 96	0.14 30

SACVNet	0.68 272	1.08 313	2.58 262	0.38 238	0.28 201	0.65 281	0.37 292	0.91 283	0.65 164	0.67 320	0.62 266	0.69 303	0.47 278	2.07 398	0.65 261	0.18 337	0.14 190	0.16 322	0.15 229	0.39 383	0.41 217

psm_up	0.65 245	1.02 300	2.53 242	0.36 207	0.31 226	0.64 266	0.38 301	0.96 313	0.73 258	0.63 286	0.57 231	0.68 292	0.57 321	1.90 385	0.52 209	0.17 326	0.15 206	0.16 322	0.15 229	0.27 291	0.22 91

ADCP+	1.03 405	1.68 433	3.83 444	0.35 191	0.39 283	1.05 411	0.79 422	0.94 297	0.86 365	0.69 330	0.68 308	0.85 362	1.53 446	1.02 238	4.56 475	0.13 228	0.12 160	0.16 322	0.15 229	0.28 303	0.44 242

ccs_rob	0.47 79	0.50 126	2.19 123	0.26 25	0.20 98	0.56 135	0.22 66	0.80 186	0.62 137	0.50 148	0.56 220	0.68 292	0.47 278	0.53 122	0.33 121	0.11 146	0.10 117	0.16 322	0.10 89	0.18 143	0.33 166

NaN_ROB	1.25 425	1.46 406	3.84 445	0.54 343	0.56 340	1.12 419	0.99 437	1.05 383	1.03 414	1.10 412	0.87 380	0.77 330	1.07 419	5.85 484	2.98 451	0.16 307	0.23 270	0.16 322	0.24 328	0.28 303	0.66 317

SANet	1.35 433	1.80 440	4.39 464	0.41 274	0.29 206	1.72 451	0.89 430	1.17 427	2.47 469	1.22 431	1.82 445	1.72 450	1.70 450	2.57 435	3.30 455	0.18 337	0.16 219	0.16 322	0.15 229	0.34 346	0.62 306

XPNet_ROB	0.68 272	1.11 321	2.28 142	0.38 238	0.27 190	0.67 301	0.47 346	0.94 297	0.75 282	0.80 369	0.71 338	0.81 346	0.54 309	1.72 344	0.84 316	0.22 376	0.16 219	0.16 322	0.15 229	0.25 260	0.45 246

rvit_0105_3	0.46 74	0.86 261	2.24 135	0.33 146	0.19 86	0.44 45	0.35 281	0.74 152	0.70 232	0.38 63	0.38 87	0.41 130	0.33 161	0.46 78	0.32 110	0.19 352	0.17 229	0.17 337	0.18 273	0.15 79	0.22 91

UGAM	0.69 279	0.84 253	2.66 294	0.40 264	0.20 98	0.53 107	0.34 272	0.63 112	0.74 276	0.45 97	0.74 346	0.95 391	0.36 174	2.57 435	0.42 164	0.11 146	0.45 324	0.17 337	0.19 290	0.43 399	0.57 294

ITSA-stereo	0.52 117	0.42 87	1.46 20	0.34 169	0.18 58	0.60 199	0.29 214	0.99 335	0.82 337	0.51 159	0.48 137	0.53 208	0.59 331	1.25 277	0.73 286	0.15 291	0.12 160	0.17 337	0.16 250	0.19 173	0.32 162

CRFU-Net	0.58 166	0.42 87	1.90 64	0.49 323	0.27 190	0.83 373	0.35 281	0.94 297	0.54 85	0.65 312	0.60 251	0.78 334	1.34 429	1.00 236	0.51 207	0.17 326	0.14 190	0.17 337	0.10 89	0.19 173	0.20 80

PSM-AAD	0.67 266	0.29 2	2.41 175	0.37 219	0.23 144	0.86 380	1.15 451	0.62 105	0.66 171	0.64 297	0.71 338	0.67 278	2.90 470	0.65 165	0.32 110	0.10 67	0.08 42	0.17 337	0.15 229	0.14 68	0.34 174

psmorigin	1.41 437	0.91 280	13.83 494	0.37 219	0.30 218	0.63 255	0.37 292	0.80 186	0.64 157	0.98 398	0.87 380	1.16 430	0.78 384	3.95 477	1.09 349	0.19 352	0.22 265	0.17 337	0.19 290	0.25 260	0.47 252

aanetorigin	0.81 335	1.03 303	2.64 289	0.44 294	0.44 306	0.59 186	1.00 441	0.59 92	0.70 232	1.54 453	1.22 424	0.82 351	1.08 420	1.06 243	1.07 347	0.18 337	0.15 206	0.17 337	0.21 310	0.53 424	0.65 316

EDNetEfficientorigin	8.19 489	1.27 364	145.54 511	0.51 332	0.96 416	0.75 335	0.49 353	0.86 243	1.57 454	2.12 463	1.49 438	1.28 433	1.35 430	1.84 369	2.15 422	0.14 261	0.13 175	0.17 337	0.18 273	0.39 383	0.64 315

FAT-Stereo	0.72 298	0.60 165	2.86 356	0.37 219	0.29 206	0.64 266	0.55 370	1.01 354	0.91 384	0.76 356	0.94 393	0.93 383	0.79 386	1.82 366	0.60 239	0.19 352	0.19 241	0.17 337	0.16 250	0.23 234	0.47 252

FADNet-RVC	0.69 279	1.65 430	2.74 332	0.35 191	0.26 179	0.60 199	0.29 214	0.91 283	0.67 185	0.46 108	0.51 166	0.62 255	0.46 270	1.75 348	0.81 310	0.17 326	0.20 254	0.17 337	0.18 273	0.60 430	0.39 204

FADNet	0.71 289	1.60 424	2.53 242	0.33 146	0.30 218	0.67 301	0.29 214	0.92 290	0.75 282	0.45 97	0.49 151	0.66 276	0.57 321	1.85 371	0.85 317	0.46 432	0.20 254	0.17 337	0.20 300	0.60 430	0.37 189

S-Stereo	0.82 339	0.73 217	3.79 441	0.40 264	0.37 274	0.70 313	0.69 409	1.00 345	1.03 414	0.63 286	0.92 391	0.82 351	0.59 331	2.35 419	0.71 280	0.18 337	0.22 265	0.17 337	0.18 273	0.30 319	0.67 320

STTStereo	0.58 166	0.95 291	2.95 368	0.37 219	0.31 226	0.62 241	0.32 250	0.81 193	0.63 148	0.61 265	0.55 207	0.67 278	0.43 245	0.87 222	0.48 191	0.16 307	0.16 219	0.17 337	0.20 300	0.17 119	0.25 113

SuperB	1.19 421	1.62 425	5.29 475	0.37 219	0.26 179	0.81 367	0.87 426	0.94 297	1.19 435	0.68 326	0.68 308	0.63 259	1.37 433	1.73 345	3.30 455	0.16 307	0.12 160	0.17 337	0.16 250	2.74 485	0.63 310

ADCRef	0.88 366	1.45 404	2.68 308	0.38 238	0.35 260	0.95 401	0.51 356	0.92 290	0.81 332	0.89 387	0.84 371	0.61 250	1.35 430	1.26 280	3.38 458	0.14 261	0.12 160	0.17 337	0.19 290	0.28 303	0.34 174

RYNet	0.77 324	0.91 280	2.36 156	0.37 219	0.41 294	0.88 387	0.44 331	0.99 335	0.88 374	0.65 312	0.54 197	0.92 378	0.61 340	2.70 448	1.23 367	0.15 291	0.14 190	0.17 337	0.14 209	0.27 291	0.55 289

UCFNet_RVC	0.55 143	1.16 335	2.48 229	0.31 105	0.27 190	0.65 281	0.28 188	0.76 159	0.58 112	0.51 159	0.53 180	0.67 278	0.42 233	0.91 228	0.45 178	0.16 307	0.11 143	0.17 337	0.17 265	0.20 193	0.23 100

AdaStereo	0.48 87	0.44 101	2.18 121	0.36 207	0.20 98	0.59 186	0.29 214	0.97 320	0.74 276	0.52 169	0.55 207	0.61 250	0.33 161	0.52 115	0.44 174	0.18 337	0.08 42	0.17 337	0.11 134	0.18 143	0.24 109
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.
DRN-Test	0.71 289	0.79 244	2.83 350	0.40 264	0.44 306	0.80 362	0.41 312	1.07 399	0.83 344	0.82 377	0.64 286	0.68 292	0.57 321	1.78 356	0.79 304	0.16 307	0.13 175	0.17 337	0.16 250	0.24 241	0.51 269

rvit_105_1	0.52 117	0.93 289	2.30 146	0.36 207	0.24 157	0.51 82	0.45 336	0.81 193	0.79 316	0.46 108	0.44 118	0.45 163	0.38 189	0.63 156	0.39 154	0.20 361	0.18 236	0.18 356	0.22 320	0.18 143	0.21 84

DispNO	0.76 318	1.36 385	3.15 390	0.32 125	0.27 190	0.59 186	0.29 214	0.88 259	0.72 253	0.55 194	0.79 366	0.83 356	0.47 278	2.46 429	1.23 367	0.12 183	0.10 117	0.18 356	0.31 372	0.20 193	0.25 113

coex-ft	6.14 487	1.98 449	60.80 509	0.34 169	0.30 218	0.80 362	1.17 455	0.76 159	4.34 480	19.82 500	2.15 454	1.61 448	8.77 490	1.82 366	10.36 492	0.44 429	2.05 463	0.18 356	0.19 290	0.39 383	4.61 491

fast-acv-ft	0.67 266	1.24 358	3.26 397	0.39 251	0.30 218	0.80 362	0.48 348	0.74 152	0.76 290	0.60 256	0.78 364	0.76 328	0.60 338	0.70 179	0.78 301	0.16 307	0.15 206	0.18 356	0.17 265	0.38 376	0.24 109

FINET	1.92 460	1.96 447	4.49 467	1.62 459	1.39 454	3.51 480	4.39 485	2.89 477	2.58 471	1.39 443	1.98 449	1.35 438	2.12 463	1.64 335	2.12 419	0.84 453	1.03 400	0.18 356	0.29 357	0.54 425	2.12 460

NVstereo2D	0.63 228	0.57 155	2.29 144	0.37 219	0.35 260	0.69 310	0.49 353	0.96 313	0.88 374	0.49 130	0.54 197	0.72 312	0.46 270	1.98 391	0.50 204	0.19 352	0.20 254	0.18 356	0.16 250	0.28 303	0.34 174

PWC_ROB	0.81 335	1.41 395	2.60 269	0.41 274	0.40 289	0.63 255	0.31 239	1.04 375	0.99 410	0.92 392	1.29 427	0.78 334	0.68 360	1.65 338	1.50 388	0.19 352	0.12 160	0.18 356	0.13 187	0.51 420	0.54 282

GASNet	0.84 347	1.98 449	4.07 451	0.48 312	0.33 242	0.58 168	0.34 272	0.97 320	0.81 332	0.60 256	0.59 244	0.74 320	0.55 314	2.08 401	1.18 359	0.22 376	0.15 206	0.19 363	0.17 265	0.55 426	0.29 140

Syn2CoEx	0.78 326	1.43 402	3.54 429	0.44 294	0.31 226	0.64 266	0.43 325	1.04 375	0.83 344	0.64 297	0.77 360	0.74 320	0.74 376	1.91 386	0.64 256	0.20 361	0.17 229	0.19 363	0.15 229	0.30 319	0.59 299

RTS	1.29 428	1.59 420	6.48 482	0.63 370	0.57 345	1.59 444	0.90 431	1.15 421	1.44 447	1.20 427	1.31 429	1.10 422	0.87 400	2.67 444	2.27 430	0.21 370	0.38 311	0.19 363	0.20 300	0.46 410	0.68 325

RTSA	1.29 428	1.59 420	6.48 482	0.63 370	0.57 345	1.59 444	0.90 431	1.15 421	1.44 447	1.20 427	1.31 429	1.10 422	0.87 400	2.67 444	2.27 430	0.21 370	0.38 311	0.19 363	0.20 300	0.46 410	0.68 325

PA-Net	0.93 385	1.36 385	4.14 453	0.64 373	0.41 294	0.70 313	0.53 363	0.91 283	0.88 374	0.53 177	0.60 251	0.70 309	0.54 309	2.40 425	2.57 440	0.17 326	0.28 293	0.19 363	0.28 353	0.25 260	0.48 256
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.85 356	0.68 196	2.41 175	1.18 438	0.48 319	0.77 349	1.23 459	0.93 292	1.53 452	0.90 389	0.72 341	0.97 394	0.57 321	1.86 373	1.05 344	0.18 337	0.16 219	0.19 363	0.16 250	0.26 279	0.67 320
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MDST_ROB	1.28 427	0.53 141	3.84 445	0.55 344	0.45 309	4.06 482	0.60 386	1.36 442	0.89 379	2.18 465	1.17 419	0.98 395	0.72 369	4.28 479	2.12 419	0.20 361	0.16 219	0.19 363	0.17 265	0.20 193	0.84 366

ETE_ROB	0.68 272	1.09 314	2.32 151	0.38 238	0.26 179	0.69 310	0.51 356	1.49 450	0.75 282	0.81 373	0.71 338	0.85 362	0.51 297	1.39 291	0.70 274	0.17 326	0.14 190	0.19 363	0.16 250	0.24 241	0.35 180

PSMNet_ROB	0.75 314	1.42 399	2.93 365	0.39 251	0.32 236	0.73 328	0.56 374	0.90 276	0.74 276	0.56 206	0.60 251	0.75 324	0.47 278	2.00 392	1.31 373	0.18 337	0.13 175	0.19 363	0.20 300	0.26 279	0.40 209

DMCA-RVC	0.70 285	1.30 369	3.59 432	0.37 219	0.89 408	0.57 157	0.31 239	0.73 149	0.59 121	0.69 330	0.54 197	0.59 241	0.57 321	1.25 277	0.66 264	0.16 307	0.38 311	0.20 372	0.15 229	0.22 220	0.23 100

stereogan	0.74 303	0.68 196	2.82 348	0.40 264	0.40 289	1.05 411	0.42 318	0.99 335	0.96 400	0.78 366	0.86 379	1.15 428	0.73 372	1.57 322	0.56 223	0.20 361	0.19 241	0.20 372	0.16 250	0.37 369	0.34 174

SHD	0.84 347	1.14 327	2.54 247	0.80 403	0.52 328	0.76 339	0.34 272	1.16 424	1.29 440	1.11 414	0.85 374	0.98 395	0.74 376	1.25 277	1.48 387	0.22 376	0.37 307	0.20 372	0.27 351	0.36 363	0.41 217

DPSNet	1.02 401	0.72 214	2.84 352	0.60 360	0.39 283	1.08 416	0.75 416	1.41 446	1.14 430	0.74 352	0.69 312	1.05 413	1.67 448	2.09 404	2.22 427	0.27 404	0.61 353	0.20 372	0.50 433	0.48 415	1.03 396

ADCPNet	1.07 410	1.37 390	4.54 468	0.38 238	0.68 379	1.36 431	0.64 395	0.93 292	0.83 344	0.79 367	0.82 367	1.08 417	1.18 426	1.30 285	2.68 442	0.21 370	0.69 366	0.21 376	0.95 470	0.30 319	0.54 282

LALA_ROB	0.68 272	1.14 327	2.50 237	0.37 219	0.29 206	0.78 355	0.55 370	0.99 335	0.84 356	0.82 377	0.68 308	0.93 383	0.50 293	1.01 237	0.89 322	0.21 370	0.15 206	0.21 376	0.18 273	0.26 279	0.30 150

SGM-Forest	1.84 458	7.91 492	10.36 488	0.42 278	0.33 242	1.04 409	1.29 461	1.01 354	0.88 374	1.19 422	2.30 459	1.03 406	1.79 454	2.60 439	2.81 448	0.22 376	0.21 262	0.21 376	0.19 290	0.25 260	0.79 356
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.86 359	1.00 295	2.82 348	0.35 191	0.21 111	0.78 355	0.78 420	1.05 383	0.87 370	0.90 389	0.74 346	0.87 368	1.89 457	1.67 339	1.38 383	0.19 352	0.20 254	0.21 376	0.19 290	0.28 303	0.84 366
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.45 66	0.45 107	2.60 269	0.34 169	0.32 236	0.41 35	0.21 52	0.60 96	0.54 85	0.39 67	0.51 166	0.40 124	0.29 134	0.46 78	0.31 100	0.21 370	0.15 206	0.22 380	0.15 229	0.18 143	0.33 166

SDNR	2.06 463	2.93 486	2.94 367	1.55 457	5.13 486	1.98 463	0.24 123	1.95 468	2.62 472	0.92 392	2.71 469	5.76 484	0.68 360	3.61 474	3.84 466	0.33 417	0.38 311	0.22 380	0.17 265	1.13 455	2.04 456

FADNet-RVC-Resample	0.74 303	1.54 414	3.81 443	0.38 238	0.29 206	0.62 241	0.38 301	0.91 283	0.67 185	0.52 169	0.51 166	0.63 259	0.44 254	1.56 317	0.59 235	0.24 390	0.32 298	0.22 380	0.19 290	0.30 319	0.71 335

SAMSARA	1.11 416	1.35 380	2.60 269	1.34 442	0.77 393	1.67 449	1.41 469	1.47 449	0.99 410	1.54 453	0.89 384	1.44 443	0.90 403	1.88 379	1.71 396	0.25 396	0.55 343	0.22 380	0.34 394	0.39 383	0.50 265

ADCL	1.07 410	1.22 353	2.80 342	0.40 264	0.33 242	1.50 439	1.87 475	0.97 320	1.04 418	1.26 436	1.28 426	0.99 398	1.41 436	1.36 290	3.51 461	0.17 326	0.14 190	0.22 380	0.21 310	0.32 335	0.43 229

ADCS	1.14 418	2.02 454	3.36 405	0.43 288	0.37 274	0.96 403	0.81 423	1.12 414	1.17 434	1.25 435	0.98 401	1.08 417	0.92 407	1.41 297	4.97 478	0.23 384	0.21 262	0.22 380	0.23 325	0.40 389	0.67 320

CVANet_RVC	0.82 339	1.18 341	3.98 448	0.40 264	0.28 201	0.63 255	0.43 325	0.90 276	0.78 305	1.14 417	0.69 312	0.68 292	0.52 304	2.62 440	0.48 191	0.20 361	0.13 175	0.22 380	0.37 404	0.37 369	0.48 256

MeshStereo	1.29 428	1.34 377	3.04 381	0.35 191	0.28 201	1.10 418	0.69 409	1.42 447	1.07 422	2.71 477	2.43 461	2.95 463	1.50 443	2.92 460	2.03 412	0.23 384	0.22 265	0.22 380	0.19 290	0.50 418	0.69 330
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
RP	0.74 303	1.01 298	2.48 229	0.44 294	0.45 309	0.66 294	0.45 336	0.95 310	0.87 370	0.70 334	0.95 396	0.99 398	0.82 389	1.55 315	0.82 313	0.26 400	0.19 241	0.23 388	0.20 300	0.34 346	0.38 197

NCC-stereo	0.88 366	1.22 353	2.97 370	0.60 360	0.45 309	1.88 458	0.48 348	1.04 375	0.75 282	0.70 334	0.85 374	0.93 383	0.84 392	1.81 363	1.51 389	0.28 407	0.19 241	0.23 388	0.31 372	0.27 291	0.35 180

Nwc_Net	0.75 314	1.10 319	2.96 369	0.42 278	0.39 283	0.77 349	0.39 307	1.06 396	0.73 258	0.65 312	1.00 405	0.99 398	0.74 376	1.43 299	0.99 337	0.24 390	0.15 206	0.23 388	0.26 343	0.27 291	0.30 150

Abc-Net	0.88 366	1.22 353	2.97 370	0.60 360	0.45 309	1.88 458	0.48 348	1.04 375	0.75 282	0.70 334	0.85 374	0.93 383	0.84 392	1.81 363	1.51 389	0.28 407	0.19 241	0.23 388	0.31 372	0.27 291	0.35 180
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.84 347	1.32 371	2.61 274	0.78 401	0.44 306	0.89 389	0.53 363	1.16 424	1.07 422	0.85 383	0.69 312	0.92 378	0.73 372	1.40 293	1.44 385	0.24 390	0.35 304	0.23 388	0.26 343	0.45 406	0.39 204

APVNet	0.76 318	1.11 321	3.23 393	0.39 251	0.36 268	0.85 379	0.44 331	0.96 313	0.73 258	0.58 228	0.69 312	0.76 328	0.56 316	2.29 415	0.82 313	0.17 326	0.18 236	0.24 393	0.19 290	0.35 357	0.27 128

GANet-RSSM	0.63 228	1.14 327	2.67 302	0.38 238	0.26 179	0.59 186	0.29 214	0.81 193	0.56 99	0.50 148	0.57 231	0.67 278	0.50 293	1.91 386	0.50 204	0.14 261	0.10 117	0.24 393	0.12 167	0.36 363	0.28 134

G-Net	1.02 401	0.70 205	3.23 393	0.60 360	0.66 375	2.00 464	0.71 412	0.78 172	0.70 232	1.14 417	2.53 463	1.29 435	1.01 415	1.47 306	1.74 400	0.25 396	0.24 272	0.24 393	0.26 343	0.37 369	0.40 209

LSM	3.40 478	1.42 399	5.81 479	9.98 494	30.74 505	0.86 380	1.14 449	0.99 335	1.26 437	1.40 445	2.18 455	0.93 383	0.85 395	1.76 350	1.03 342	0.22 376	0.35 304	0.24 393	0.29 357	0.40 389	6.21 492

CSAN	1.38 435	1.74 438	4.12 452	0.53 337	0.38 281	1.06 414	1.15 451	1.29 437	1.12 428	1.19 422	1.90 448	1.04 410	1.44 437	5.92 485	2.82 449	0.26 400	0.22 265	0.24 393	0.25 337	0.35 357	0.54 282

AF-Net	0.76 318	1.14 327	2.74 332	0.42 278	0.41 294	0.70 313	0.41 312	1.07 399	0.94 393	0.73 346	1.05 414	1.04 410	0.86 397	1.23 271	1.00 339	0.23 384	0.15 206	0.25 398	0.18 273	0.32 335	0.35 180

AnyNet_C32	1.08 414	1.76 439	3.01 377	0.50 329	0.54 336	1.17 424	1.16 453	0.97 320	0.95 398	1.11 414	0.98 401	0.87 368	0.93 409	1.57 322	4.11 472	0.22 376	0.20 254	0.25 398	0.25 337	0.40 389	0.68 325

edge stereo	0.84 347	0.74 227	3.42 420	0.38 238	1.21 445	0.63 255	0.41 312	0.98 327	0.83 344	0.81 373	0.88 382	1.14 426	0.73 372	2.16 409	0.89 322	0.22 376	0.20 254	0.26 400	0.18 273	0.38 376	0.43 229

STTRV1_RVC	0.81 335	0.59 163	2.88 359	0.43 288	0.49 321	0.80 362	0.44 331	1.18 429	0.84 356	0.63 286	0.89 384	0.72 312	0.63 346	2.67 444	0.67 267	0.51 434	0.65 359	0.27 401	0.24 328	0.35 357	0.29 140

PS-NSSS	0.69 279	1.37 390	2.44 192	0.31 105	0.32 236	0.64 266	0.34 272	1.04 375	0.74 276	0.56 206	0.75 353	0.51 199	0.42 233	2.41 427	0.54 219	0.24 390	0.17 229	0.27 401	0.18 273	0.30 319	0.23 100

CBMV_ROB	0.88 366	0.75 232	2.73 330	0.36 207	0.22 121	0.76 339	0.47 346	1.05 383	0.81 332	1.06 409	1.04 412	0.88 372	1.36 432	2.17 410	2.03 412	0.23 384	0.24 272	0.27 401	0.25 337	0.27 291	0.73 340

CFNet-ft	0.60 190	1.16 335	2.45 210	0.29 71	0.30 218	0.64 266	0.28 188	0.69 130	0.57 105	0.49 130	0.57 231	0.79 336	0.44 254	1.48 307	0.62 248	0.15 291	0.10 117	0.28 404	0.14 209	0.21 205	0.29 140

FADNet_RVC	0.87 365	1.51 412	2.90 362	0.31 105	0.24 157	0.71 318	0.25 144	1.00 345	0.65 164	0.45 97	0.57 231	0.61 250	0.44 254	1.53 313	0.75 292	0.94 455	0.97 390	0.28 404	1.00 473	0.89 450	1.36 432

RGC	0.78 326	1.10 319	2.55 254	0.45 301	0.45 309	0.73 328	0.40 310	1.00 345	0.75 282	0.75 354	1.04 412	1.02 405	0.73 372	1.74 347	1.15 356	0.24 390	0.19 241	0.28 404	0.26 343	0.31 328	0.38 197

PVD	1.05 407	1.21 348	2.36 156	0.84 406	0.91 411	1.04 409	0.64 395	1.32 440	1.68 456	1.43 447	1.41 436	1.14 426	1.15 424	1.49 309	1.77 403	0.27 404	0.65 359	0.28 404	0.35 396	0.40 389	0.73 340

AnyNet_C01	1.20 422	1.89 445	4.25 458	0.55 344	0.54 336	1.57 442	1.39 466	1.10 407	1.13 429	1.19 422	1.34 433	1.15 428	1.11 422	1.73 345	2.89 450	0.26 400	0.24 272	0.28 404	0.24 328	0.50 418	0.68 325

CFNet_RVC	0.60 190	1.16 335	2.45 210	0.29 71	0.30 218	0.64 266	0.28 188	0.69 130	0.57 105	0.49 130	0.57 231	0.79 336	0.44 254	1.48 307	0.62 248	0.15 291	0.10 117	0.28 404	0.14 209	0.21 205	0.29 140

NOSS_ROB	0.75 314	1.03 303	2.27 140	0.68 388	0.26 179	0.68 307	0.30 229	0.99 335	0.82 337	0.59 247	0.58 238	0.77 330	0.39 204	2.75 453	0.48 191	0.25 396	0.24 272	0.28 404	0.26 343	0.29 311	1.07 400

PDISCO_ROB	0.84 347	1.46 406	2.84 352	0.65 376	0.59 350	1.17 424	0.48 348	1.19 430	1.08 424	0.67 320	0.72 341	1.00 401	0.61 340	1.24 273	1.05 344	0.38 422	0.18 236	0.28 404	0.24 328	0.58 428	0.44 242

HBP-ISP	0.82 339	1.57 416	3.28 399	0.50 329	0.27 190	0.86 380	0.54 366	1.09 404	0.78 305	0.81 373	0.70 325	0.68 292	1.00 414	2.02 393	0.47 187	0.24 390	0.24 272	0.29 412	0.25 337	0.28 303	0.52 276

DeepPrunerF	0.92 380	1.33 375	3.41 417	0.46 305	0.51 325	0.64 266	0.49 353	1.16 424	2.62 472	0.65 312	0.61 259	0.65 269	0.62 342	2.23 412	1.31 373	0.23 384	0.19 241	0.30 413	0.28 353	0.39 383	0.34 174

FC-DCNN v2	1.65 455	0.85 257	3.39 410	0.46 305	0.39 283	2.02 466	0.66 400	1.94 467	1.84 463	2.81 479	2.99 475	4.39 478	3.25 474	2.81 457	2.75 446	0.29 411	0.26 284	0.31 414	0.30 366	0.33 339	0.91 378

FCDSN-DC	1.45 441	1.12 323	3.30 402	0.48 312	0.41 294	1.13 420	0.60 386	1.17 427	1.28 439	2.25 468	2.85 471	3.65 471	3.34 476	2.58 437	2.44 434	0.31 414	0.26 284	0.31 414	0.30 366	0.37 369	0.78 353
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.60 453	0.85 257	3.44 421	0.46 305	0.39 283	1.96 460	0.66 400	1.72 459	1.70 457	2.75 478	2.91 474	4.20 474	3.15 473	2.72 449	2.66 441	0.30 412	0.26 284	0.31 414	0.30 366	0.33 339	0.91 378

ccnet	0.77 324	0.61 172	2.01 84	0.40 264	0.46 316	1.05 411	0.59 382	1.02 362	0.74 276	0.90 389	0.97 398	0.82 351	0.89 402	1.68 342	1.16 358	0.32 415	0.26 284	0.32 417	0.28 353	0.35 357	0.47 252

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 414	2.01 453	2.56 257	0.49 323	0.40 289	1.49 438	0.96 435	1.02 362	0.95 398	0.85 383	0.94 393	1.06 414	0.59 331	2.92 460	1.15 356	0.43 428	0.74 373	0.32 417	0.55 442	0.74 442	1.35 429

MSMD_ROB	1.41 437	1.03 303	2.75 334	0.41 274	0.32 236	2.00 464	0.61 391	0.96 313	1.43 446	2.97 480	2.63 467	4.76 480	2.04 461	2.44 428	1.78 404	0.30 412	0.26 284	0.32 417	0.32 379	0.32 335	0.63 310

WCMA_ROB	1.29 428	1.21 348	3.13 389	0.65 376	0.36 268	1.20 428	0.78 420	1.00 345	0.98 407	1.78 458	2.62 466	3.08 468	2.01 460	1.86 373	2.35 432	0.38 422	0.38 311	0.32 417	0.32 379	0.31 328	1.06 399

SGM-ForestM	3.67 481	2.70 485	5.34 476	1.65 462	1.72 469	6.02 488	5.08 487	4.10 486	3.47 478	4.59 486	4.21 483	9.81 490	5.79 485	6.44 486	6.97 486	0.88 454	1.09 404	0.33 421	0.45 421	0.68 438	2.10 459

TDLM	0.83 345	1.28 366	2.38 161	0.46 305	0.26 179	0.66 294	0.55 370	0.87 251	0.80 324	2.54 474	0.62 266	0.61 250	0.51 297	2.68 447	0.67 267	0.20 361	0.11 143	0.35 422	0.15 229	0.33 339	0.48 256

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 347	1.41 395	2.80 342	0.94 416	0.35 260	0.89 389	0.41 312	0.89 267	0.66 171	0.57 222	0.63 274	0.75 324	0.38 189	2.37 420	0.55 221	1.16 466	0.31 297	0.36 423	0.21 310	0.59 429	0.63 310

PASM	0.82 339	1.00 295	2.68 308	0.52 333	0.48 319	0.65 281	0.59 382	0.83 212	0.89 379	0.82 377	0.73 343	0.89 375	0.68 360	2.39 424	0.73 286	0.35 420	0.37 307	0.36 423	0.41 416	0.45 406	0.51 269

UDGNet	0.50 106	1.36 385	2.44 192	0.37 219	0.19 86	0.58 168	0.23 100	0.49 33	0.69 222	0.42 78	0.39 92	0.34 97	0.29 134	0.55 129	0.32 110	0.25 396	0.10 117	0.37 425	0.19 290	0.30 319	0.17 58

GANetREF_RVC	0.81 335	1.44 403	3.04 381	0.49 323	0.27 190	0.83 373	0.63 394	1.03 369	0.92 386	0.63 286	0.61 259	0.72 312	0.59 331	2.40 425	0.58 231	0.33 417	0.25 281	0.37 425	0.25 337	0.41 395	0.36 188
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
MADNet+	1.44 439	2.19 463	6.00 480	0.89 409	0.70 383	1.58 443	1.11 446	1.56 454	1.30 442	0.89 387	1.03 410	1.25 432	1.12 423	3.29 467	2.80 447	0.48 433	0.57 347	0.39 427	0.36 403	0.63 434	0.69 330

dad	0.58 166	1.35 380	2.39 168	0.31 105	0.20 98	0.62 241	0.26 159	0.56 75	0.79 316	0.66 318	0.64 286	0.64 266	0.36 174	0.87 222	0.48 191	0.28 407	0.15 206	0.40 428	0.18 273	0.24 241	0.22 91

FBW_ROB	0.94 386	1.23 357	2.35 155	0.46 305	0.32 236	0.87 385	0.46 342	1.15 421	0.97 406	0.83 380	0.78 364	1.01 402	0.64 347	3.65 475	1.65 395	0.27 404	0.24 272	0.40 428	0.26 343	0.32 335	0.88 375

hitnet-ft	0.73 300	1.09 314	2.59 264	0.28 53	0.22 121	0.71 318	0.36 289	0.89 267	0.67 185	0.58 228	0.83 369	1.03 406	0.94 410	2.31 416	0.70 274	0.23 384	0.14 190	0.41 430	0.13 187	0.24 241	0.28 134

ELAS	1.52 448	0.92 285	2.91 363	0.62 368	0.57 345	3.13 477	2.21 477	1.67 457	1.58 455	2.42 472	2.43 461	1.87 452	2.49 467	1.85 371	2.70 443	0.42 425	0.43 322	0.41 430	0.40 412	0.51 420	0.85 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCMid	1.06 408	1.82 441	3.53 428	0.39 251	0.36 268	0.99 404	0.58 379	1.01 354	0.94 393	1.23 433	1.02 408	1.01 402	1.01 415	1.11 252	4.04 470	0.22 376	0.19 241	0.42 432	0.32 379	0.42 397	0.53 279

ELAS_RVC	1.51 447	0.88 267	3.36 405	0.63 370	0.56 340	1.53 440	2.73 479	1.53 451	1.76 460	2.26 469	2.21 458	2.10 455	3.07 472	2.08 401	2.52 436	0.42 425	0.42 319	0.42 432	0.37 404	0.51 420	0.84 366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	2.11 465	1.07 310	2.87 357	0.98 421	0.92 412	2.72 476	1.88 476	1.91 465	12.27 489	2.09 461	1.99 450	2.47 460	2.24 465	2.87 459	2.03 412	0.54 435	0.47 328	0.42 432	0.47 426	0.74 442	1.22 415
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PSMNet-RUCA	0.64 237	1.12 323	2.61 274	0.59 359	0.56 340	0.64 266	0.37 292	0.89 267	0.72 253	0.53 177	0.68 308	0.53 208	0.43 245	0.61 150	0.46 182	0.35 420	0.19 241	0.44 435	0.29 357	0.49 417	0.35 180

GANet	0.92 380	1.20 346	2.68 308	0.45 301	0.27 190	0.76 339	0.66 400	0.94 297	0.77 300	0.79 367	1.17 419	0.84 357	0.91 404	2.72 449	1.76 402	0.18 337	0.42 319	0.44 435	0.20 300	0.33 339	0.94 382

JetBlue	1.89 459	2.09 458	4.16 454	0.74 393	1.23 446	4.52 486	3.86 484	1.68 458	1.26 437	1.28 438	1.54 439	2.36 459	1.86 456	3.35 469	3.37 457	0.54 435	0.49 332	0.48 437	0.49 431	1.39 468	1.21 413

MANE	3.51 480	2.03 455	3.88 447	1.89 474	2.01 475	5.98 487	4.72 486	5.87 490	7.13 487	3.80 485	5.10 486	6.11 486	5.34 483	4.39 480	5.05 479	1.07 462	1.28 424	0.50 438	0.85 465	0.76 445	2.36 475

Consistency-Raft	0.92 380	1.21 348	3.50 424	0.98 421	0.63 367	0.77 349	0.54 366	1.02 362	1.01 412	0.62 277	1.03 410	0.65 269	1.04 417	0.81 216	1.36 379	0.45 430	0.47 328	0.51 439	0.59 450	0.65 436	0.47 252

NVStereoNet_ROB	1.45 441	1.62 425	3.59 432	1.09 429	0.70 383	0.86 380	0.67 405	1.19 430	1.51 451	1.20 427	4.05 481	1.61 448	1.94 458	2.97 462	2.07 416	0.67 445	0.69 366	0.55 440	0.70 456	0.57 427	0.67 320
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.86 359	0.68 196	1.44 19	0.64 373	0.83 401	0.67 301	0.52 360	0.98 327	0.73 258	0.96 397	0.70 325	0.81 346	0.86 397	1.10 248	1.34 375	0.64 440	0.72 372	0.58 441	1.44 481	0.60 430	0.91 378

SPS-STEREO	1.22 423	1.65 430	3.41 417	0.66 381	0.69 381	1.01 406	0.68 407	1.10 407	0.96 400	1.40 445	1.25 425	1.46 444	1.08 420	2.05 396	2.24 428	0.66 444	0.61 353	0.58 441	0.57 448	0.66 437	1.65 445
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SQANet	0.92 380	1.96 447	3.23 393	0.77 398	0.83 401	0.76 339	0.38 301	0.87 251	0.68 212	0.64 297	0.69 312	0.73 318	0.52 304	1.35 289	1.36 379	0.80 450	0.30 295	0.60 443	0.29 357	0.93 451	0.70 333

FACV-RUCA	0.61 197	0.44 101	2.11 109	0.43 288	1.73 470	0.49 70	0.28 188	0.74 152	0.68 212	0.41 72	0.53 180	0.34 97	0.64 347	0.41 63	0.33 121	0.13 228	0.11 143	0.62 444	0.12 167	0.72 440	1.02 395

MFMNet_re	1.01 400	1.73 435	3.04 381	0.85 407	0.76 391	0.93 397	0.81 423	1.02 362	1.10 425	1.05 407	1.06 415	0.84 357	0.96 411	0.93 230	0.97 329	0.68 446	0.61 353	0.63 445	0.60 452	0.77 446	0.80 359

NCCL2	0.71 289	1.32 371	2.30 146	0.44 294	0.31 226	0.71 318	0.67 405	0.89 267	0.69 222	0.70 334	0.61 259	0.85 362	0.54 309	1.58 328	0.70 274	0.20 361	0.17 229	0.66 446	0.25 337	0.26 279	0.38 197

SGM+DAISY	2.67 469	2.14 461	4.28 461	1.92 475	2.11 478	4.36 485	5.22 488	3.17 478	3.00 477	3.24 483	3.81 480	3.03 465	3.61 477	2.53 432	3.79 465	1.15 465	1.29 426	0.66 446	0.71 459	0.95 452	2.44 477

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 436	2.04 456	3.02 379	0.58 358	0.41 294	2.15 469	1.00 441	1.31 439	1.29 440	1.05 407	1.10 417	1.29 435	0.91 404	3.07 463	1.34 375	1.65 478	0.84 383	0.68 448	0.88 467	1.55 471	1.91 450

AnonymousM	0.45 66	0.49 119	1.83 48	0.29 71	0.15 17	0.53 107	0.22 66	0.64 115	0.66 171	0.47 111	0.33 63	0.30 74	0.25 79	0.49 105	0.29 79	0.12 183	0.27 291	0.71 449	0.37 404	0.12 35	0.41 217

otaku	1.15 419	2.10 459	3.51 425	0.98 421	0.74 386	1.02 408	0.59 382	1.03 369	0.89 379	0.70 334	1.60 440	0.98 395	0.65 350	1.63 332	1.80 405	0.99 460	0.46 325	0.73 450	0.40 412	1.30 464	0.88 375

Ntro	1.11 416	2.10 459	3.52 427	0.97 420	0.87 407	1.06 414	0.54 366	1.02 362	0.93 392	0.63 286	0.76 356	0.93 383	0.67 358	1.76 350	1.71 396	1.03 461	0.46 325	0.76 451	0.41 416	1.29 462	0.86 373

GCST	0.84 347	1.48 409	3.02 379	1.12 435	1.09 435	0.62 241	0.19 24	0.79 180	0.56 99	0.60 256	0.65 293	0.50 195	0.31 150	1.24 273	0.74 291	0.76 448	0.46 325	0.84 452	0.64 453	0.71 439	0.57 294

DualNet (step1)	0.76 318	0.69 202	2.69 315	0.28 53	0.23 144	0.81 367	0.33 264	0.99 335	0.86 365	0.64 297	0.63 274	0.67 278	0.49 289	1.18 264	0.52 209	0.65 441	1.21 413	0.86 453	0.56 444	0.25 260	0.72 336

test_sample9	1.07 410	0.69 202	2.69 315	0.28 53	0.23 144	0.81 367	0.33 264	0.99 335	0.86 365	0.64 297	0.63 274	0.67 278	0.49 289	2.02 393	2.70 443	0.65 441	4.33 488	0.86 453	0.56 444	0.25 260	0.72 336

test_sample8	1.23 424	0.69 202	2.69 315	0.28 53	0.23 144	0.81 367	0.33 264	1.01 354	0.75 282	1.23 433	0.63 274	2.53 461	1.31 428	2.02 393	2.70 443	0.65 441	4.33 488	0.86 453	0.56 444	0.25 260	0.72 336

CC-Net-ROB	0.95 389	1.57 416	2.93 365	0.90 411	0.39 283	0.87 385	0.44 331	1.12 414	0.83 344	0.59 247	0.69 312	0.64 266	0.50 293	2.73 451	0.93 326	0.97 458	0.40 317	0.87 456	0.29 357	0.61 433	0.66 317

UDG	0.86 359	1.57 416	2.80 342	0.68 388	0.59 350	0.78 355	0.38 301	0.97 320	0.74 276	0.63 286	0.70 325	1.01 402	0.68 360	1.02 238	1.22 366	0.45 430	0.34 303	0.89 457	0.51 437	0.73 441	0.58 296

WAO-7	1.58 452	2.04 456	3.25 396	0.94 416	0.75 388	1.75 452	1.13 448	1.87 463	1.97 465	1.46 450	2.53 463	1.98 454	1.75 451	3.13 464	2.48 435	0.69 447	0.67 362	0.94 458	0.74 461	0.80 449	0.77 347

DDUNet	0.90 376	1.63 428	2.77 339	0.77 398	0.69 381	0.83 373	0.44 331	0.90 276	0.70 232	0.68 326	0.76 356	0.92 378	0.54 309	1.14 257	1.35 377	0.61 439	0.37 307	0.96 459	0.52 439	0.77 446	0.67 320

PWCK	1.62 454	2.32 475	4.27 459	1.11 432	0.56 340	1.81 455	1.84 473	1.55 453	1.54 453	1.45 448	1.81 444	1.82 451	1.38 434	3.34 468	2.14 421	1.09 464	0.57 347	0.98 460	0.59 450	1.50 470	0.79 356

ACVNet_2	1.54 449	2.20 465	4.42 465	1.10 431	0.93 414	1.37 433	0.87 426	1.53 451	1.71 458	1.22 431	1.72 443	2.12 456	1.06 418	2.58 437	1.93 408	0.94 455	0.54 341	1.00 461	0.56 444	2.11 480	0.96 387

RainbowNet	1.27 426	2.22 466	3.58 431	1.14 436	0.92 412	1.08 416	0.76 417	1.19 430	1.15 432	0.77 358	0.97 398	1.08 417	0.83 391	1.64 335	1.72 398	1.20 468	1.30 429	1.01 462	0.58 449	1.23 459	0.97 390

ACVNet_1	1.47 443	2.27 471	4.92 471	1.11 432	0.89 408	1.19 426	0.66 400	1.28 436	1.19 435	0.98 398	0.97 398	3.06 467	1.48 442	2.37 420	1.82 406	1.08 463	0.49 332	1.03 463	0.48 428	1.20 458	0.95 385

ACVNet-4b	2.00 462	2.19 463	4.85 470	1.09 429	0.86 404	1.15 422	0.53 363	1.11 411	1.15 432	0.65 312	1.09 416	1.97 453	0.69 365	2.31 416	9.78 491	5.73 489	0.42 319	1.03 463	0.55 442	1.89 476	0.92 381

Dean	1.92 460	2.31 474	5.03 472	1.31 439	1.08 434	1.55 441	0.99 437	1.98 469	2.33 468	1.51 452	4.15 482	4.23 477	1.39 435	2.31 416	2.10 417	1.18 467	0.69 366	1.18 465	0.75 462	1.30 464	1.07 400

WAO-6	1.69 456	1.87 444	3.21 392	1.15 437	1.01 425	2.29 470	1.06 445	1.85 462	2.84 476	1.30 440	2.59 465	2.19 457	1.67 448	2.62 440	2.52 436	0.96 457	0.68 363	1.19 466	0.84 464	1.13 455	0.95 385

LVE	2.10 464	2.61 484	4.30 463	1.79 469	1.81 472	1.68 450	1.04 444	2.35 472	2.78 475	1.27 437	2.87 472	4.21 476	1.46 439	2.83 458	2.02 411	2.87 485	0.92 387	1.19 466	1.47 482	1.29 462	1.18 406

DispFullNet	1.69 456	2.25 468	5.23 473	1.53 456	8.78 488	0.89 389	0.37 292	1.03 369	0.98 407	1.37 441	1.00 405	1.13 425	1.97 459	1.51 311	0.98 335	0.55 437	0.32 298	1.19 466	0.64 453	1.16 457	0.88 375

IMH-64-1	1.50 444	1.98 449	2.69 315	1.39 447	1.12 440	1.39 435	1.19 456	1.80 460	1.47 449	1.19 422	2.20 456	1.53 445	1.51 444	2.12 406	1.98 409	1.34 471	0.68 363	1.28 469	0.70 456	1.37 466	1.12 402

IMH-64	1.50 444	1.98 449	2.69 315	1.39 447	1.12 440	1.39 435	1.19 456	1.80 460	1.47 449	1.19 422	2.20 456	1.53 445	1.51 444	2.12 406	1.98 409	1.34 471	0.68 363	1.28 469	0.70 456	1.37 466	1.12 402

IMH	2.14 466	2.46 479	3.60 434	1.70 464	1.13 442	1.65 448	0.93 434	2.13 470	1.93 464	1.37 441	2.64 468	2.19 457	1.82 455	5.77 483	2.18 424	5.70 488	1.05 401	1.31 471	0.72 460	1.39 468	1.13 404

LE_ROB	4.55 484	2.43 478	9.94 486	2.79 486	4.03 484	2.40 473	3.54 481	2.72 474	11.04 488	11.64 493	4.69 485	5.25 482	10.74 491	4.52 482	9.73 490	0.82 452	0.70 369	1.34 472	0.97 471	0.74 442	0.94 382

JetRed	3.37 477	4.96 489	10.08 487	1.48 453	1.73 470	7.63 489	5.47 489	3.47 483	2.20 466	2.42 472	2.40 460	2.98 464	2.35 466	3.52 473	6.60 484	1.33 470	1.90 455	1.38 473	1.23 478	2.30 481	2.02 455

TorneroNet-64	2.74 470	2.23 467	4.18 455	1.48 453	1.20 444	3.88 481	1.01 443	3.48 485	6.61 486	2.62 476	4.55 484	4.20 474	3.84 479	3.39 471	3.40 459	1.23 469	0.66 361	1.39 474	0.80 463	3.42 487	1.27 420

Anonymous_2	1.36 434	0.49 119	2.03 88	1.71 465	1.58 465	2.49 474	0.58 379	1.59 455	2.31 467	0.77 358	0.88 382	1.03 406	0.58 328	1.20 267	0.66 264	0.32 415	1.38 436	1.42 475	3.87 489	0.78 448	1.56 440

TorneroNet	5.60 486	2.30 473	3.98 448	1.49 455	1.26 449	14.47 494	1.11 446	4.85 487	20.66 504	10.12 489	16.30 496	11.78 494	7.35 487	3.41 472	4.38 474	1.36 473	0.70 369	1.46 476	0.87 466	2.73 484	1.33 425

WAO-8	2.91 473	2.55 481	3.77 439	1.93 476	1.04 429	4.08 483	0.99 437	3.25 481	6.09 483	2.20 466	3.34 477	3.33 469	2.64 468	11.73 492	2.52 436	2.12 482	1.92 456	1.55 477	0.93 468	1.27 460	0.96 387

Venus	2.91 473	2.55 481	3.77 439	1.93 476	1.04 429	4.08 483	0.99 437	3.25 481	6.09 483	2.20 466	3.34 477	3.33 469	2.64 468	11.73 492	2.52 436	2.12 482	1.92 456	1.55 477	0.93 468	1.27 460	0.96 387

UNDER WATER-64	2.59 468	2.28 472	5.63 477	1.85 472	1.45 457	3.28 478	1.60 471	2.62 473	5.57 482	2.09 461	2.12 452	4.10 473	4.21 480	2.74 452	3.64 464	1.49 475	0.86 384	1.58 479	1.09 476	1.91 477	1.62 443

UNDER WATER	2.84 472	2.25 468	5.25 474	1.84 471	1.45 457	2.36 472	1.44 470	3.23 480	6.51 485	2.61 475	2.73 470	5.69 483	5.64 484	3.14 465	4.18 473	1.48 474	0.81 380	1.60 480	1.07 474	1.91 477	1.67 446

KSHMR	4.19 482	2.37 477	6.24 481	1.73 467	1.48 461	1.97 462	1.29 461	3.18 479	17.06 499	2.15 464	15.74 494	9.09 489	1.75 451	8.33 490	2.37 433	1.55 476	1.29 426	1.70 481	1.23 478	1.75 473	1.60 442

notaker	2.77 471	2.35 476	4.02 450	2.61 485	1.44 456	1.77 453	1.14 449	2.77 476	1.81 462	2.30 470	11.41 491	3.95 472	4.70 481	3.24 466	3.01 452	1.58 477	0.88 385	1.71 482	1.08 475	2.10 479	1.44 436

ktn	4.44 483	2.47 480	3.70 438	1.82 470	1.49 462	2.11 468	1.40 467	2.30 471	12.56 490	11.36 492	16.25 495	11.30 493	3.77 478	4.41 481	3.47 460	1.86 480	0.99 393	1.74 483	1.21 477	3.28 486	1.39 433

MFN_U_SF_RVC	1.57 451	2.56 483	3.30 402	0.66 381	0.41 294	1.15 422	0.51 356	1.27 435	1.35 444	1.61 455	1.20 422	1.43 442	0.97 412	1.80 361	2.10 417	1.88 481	1.79 452	1.97 484	2.14 484	1.61 472	1.76 449

BEATNet-Init1	12.32 492	12.82 496	28.66 506	3.22 487	3.71 482	21.59 504	11.42 492	14.54 499	13.73 495	20.24 501	20.16 501	26.14 506	19.85 500	19.08 503	15.33 499	1.81 479	1.93 458	2.05 485	2.48 487	4.25 489	3.41 486

IGEV-RUCA	2.30 467	0.38 68	1.36 13	0.41 274	1.90 473	2.03 467	1.86 474	1.37 443	1.78 461	3.73 484	3.72 479	5.06 481	8.09 488	2.15 408	1.63 394	0.26 400	0.77 374	2.71 486	1.91 483	2.43 483	2.42 476

tt	4.94 485	0.32 19	4.22 457	2.29 480	1.58 465	10.19 492	16.94 496	9.44 494	5.03 481	1.69 456	1.33 432	4.68 479	5.02 482	3.38 470	5.91 483	6.15 490	9.47 497	2.80 487	3.16 488	3.54 488	1.58 441

MADNet++	2.94 476	2.17 462	3.27 398	2.55 484	2.28 479	3.29 479	3.37 480	2.76 475	2.67 474	3.10 481	3.20 476	2.78 462	3.25 474	4.11 478	4.68 477	2.72 484	2.27 477	3.03 488	2.43 486	2.34 482	2.59 478

DGTPSM_ROB	8.97 490	5.94 490	13.01 492	5.95 491	11.34 490	8.54 490	24.06 497	6.47 491	13.52 491	5.19 487	11.52 492	6.18 487	11.04 492	7.02 487	13.92 494	4.47 486	7.66 491	3.90 489	7.43 493	4.34 490	7.98 494

DPSMNet_ROB	9.58 491	5.96 491	13.98 495	8.88 493	11.87 491	8.54 490	24.08 498	6.48 492	13.67 494	5.35 488	11.53 493	6.31 488	11.04 492	7.69 488	14.09 495	7.61 495	8.23 493	5.03 490	7.75 494	5.24 492	8.36 495

DGSMNet	2.93 475	0.77 235	3.44 421	3.58 488	4.25 485	2.53 475	6.86 490	1.03 369	0.88 374	0.58 228	1.85 446	0.79 336	0.62 342	1.63 332	1.46 386	4.62 487	4.98 490	5.15 491	4.71 490	4.52 491	4.37 487

HanzoNet	7.85 488	3.30 488	5.75 478	7.47 492	3.97 483	2.34 471	1.37 463	3.47 483	4.02 479	13.30 494	10.49 487	10.86 491	16.67 497	8.50 491	10.51 493	10.80 496	9.84 498	5.83 492	13.69 496	7.24 493	7.51 493

PML	22.99 500	17.34 497	8.24 484	5.48 490	9.84 489	50.35 510	102.65 510	5.84 489	13.52 491	37.08 510	104.84 510	30.61 509	23.20 505	12.09 494	7.96 488	6.27 491	2.12 468	6.31 493	2.42 485	10.67 496	2.95 480

DPSM_ROB	12.32 492	11.13 494	12.31 490	12.90 496	12.80 493	19.81 502	28.13 503	14.50 497	14.31 496	10.62 490	11.34 489	12.03 495	11.89 495	13.08 497	15.22 497	7.09 492	8.31 494	6.47 494	7.32 491	8.69 494	8.43 496

DPSM	12.32 492	11.13 494	12.31 490	12.90 496	12.80 493	19.81 502	28.13 503	14.50 497	14.31 496	10.62 490	11.34 489	12.03 495	11.89 495	13.08 497	15.22 497	7.09 492	8.31 494	6.47 494	7.32 491	8.69 494	8.43 496

CasAABBNet	24.76 503	22.38 503	24.44 502	26.05 503	25.75 502	39.79 506	56.76 509	29.10 507	28.88 508	21.22 503	22.69 505	24.21 503	23.99 507	26.23 506	30.62 509	14.22 497	16.71 500	13.03 496	14.75 499	17.49 497	16.97 499

Selective-RAFT-Error	24.83 504	22.44 505	24.80 503	26.10 504	25.82 503	39.85 507	56.72 508	29.21 509	29.03 510	21.29 505	22.80 506	24.25 504	24.07 508	26.28 507	30.60 508	14.24 498	16.85 501	13.04 497	14.75 499	17.53 498	17.02 500

LSM0	26.57 505	22.53 506	25.76 504	30.62 506	52.30 510	39.86 508	56.49 507	29.18 508	28.76 507	21.26 504	22.46 504	24.42 505	23.97 506	26.42 508	30.66 510	14.29 499	16.56 499	13.06 498	14.65 498	17.62 499	20.52 502

U	3.41 479	0.37 59	1.27 9	0.27 37	13.75 495	19.65 501	0.15 5	0.43 15	0.33 2	0.18 1	0.19 2	0.27 59	0.15 3	0.23 1	0.19 1	0.10 67	0.06 1	17.75 499	12.73 495	0.11 25	0.10 5

DPSimNet_ROB	24.35 502	23.81 507	31.38 508	25.93 502	22.83 500	31.30 505	34.38 506	20.78 502	28.92 509	27.39 507	22.99 507	28.29 508	35.76 510	15.47 499	17.82 500	24.28 505	17.90 502	22.23 500	14.12 497	19.38 500	22.12 504

HaxPig	19.88 498	22.39 504	22.30 499	17.98 498	17.98 497	12.06 493	12.06 493	16.25 500	15.97 498	21.05 502	21.41 503	18.85 501	18.35 498	20.07 504	19.64 501	23.57 504	23.19 504	24.07 501	23.71 502	22.95 502	23.72 505

LRCNet_RVC	13.78 496	19.34 498	13.01 492	19.47 499	12.67 492	1.85 457	0.42 318	12.28 495	1.10 425	15.76 496	18.69 500	12.52 497	8.65 489	12.22 495	9.64 489	22.29 500	8.38 496	25.92 502	24.06 503	19.72 501	17.59 501

ASD4	27.03 507	24.46 508	23.91 500	27.24 505	17.87 496	47.08 509	31.36 505	41.80 510	21.82 505	31.12 509	20.82 502	33.80 510	18.50 499	27.25 510	21.57 505	29.52 507	20.55 503	27.54 503	23.38 501	30.03 504	20.96 503

MEDIAN_ROB	23.95 501	26.96 509	26.29 505	22.14 500	22.09 499	16.18 495	14.23 494	20.47 501	20.09 500	25.43 506	25.22 508	22.96 502	22.54 504	24.33 505	23.18 506	28.15 506	27.16 508	28.60 504	27.73 504	27.59 503	27.58 506

AVERAGE_ROB	26.91 506	30.28 510	29.18 507	25.78 501	25.30 501	19.49 500	15.38 495	23.70 506	23.02 506	28.38 508	27.78 509	26.23 507	25.76 509	26.95 509	25.55 507	31.27 508	30.02 509	31.76 505	30.80 505	30.88 508	30.77 507

Anonymous_1	22.76 499	11.11 493	11.93 489	12.73 495	26.05 504	19.39 499	27.77 502	14.18 496	13.64 493	14.92 495	10.66 488	11.26 492	11.24 494	12.48 496	14.45 496	37.82 509	7.87 492	34.92 506	63.61 506	87.51 510	11.75 498

FADE	15.98 497	3.24 487	8.93 485	2.10 478	2.93 481	1.19 426	0.91 433	4.99 488	2.50 470	1.28 438	1.19 421	3.05 466	7.02 486	8.01 489	5.49 481	96.22 510	36.26 510	65.47 507	65.78 507	1.78 474	1.34 427

xxxxx1	29.05 508	20.74 500	14.05 496	50.10 507	40.25 507	19.01 496	26.60 499	21.83 503	20.22 501	16.52 497	17.56 497	18.33 498	21.41 501	16.11 500	20.77 502	23.48 501	26.77 505	66.36 508	78.56 508	30.19 505	32.23 508

tt_ll	29.05 508	20.74 500	14.05 496	50.10 507	40.25 507	19.01 496	26.60 499	21.83 503	20.22 501	16.52 497	17.56 497	18.33 498	21.41 501	16.11 500	20.77 502	23.48 501	26.77 505	66.36 508	78.56 508	30.19 505	32.23 508

ff	29.05 508	20.74 500	14.05 496	50.10 507	40.25 507	19.01 496	26.60 499	21.83 503	20.22 501	16.52 497	17.56 497	18.33 498	21.41 501	16.11 500	20.77 502	23.48 501	26.77 505	66.36 508	78.56 508	30.19 505	32.23 508

test_example2	115.17 511	122.38 511	93.45 510	115.38 510	123.53 511	101.24 511	113.11 511	54.67 511	99.94 511	135.50 511	136.43 511	85.67 511	85.40 511	110.44 511	104.91 511	152.17 511	205.21 511	99.17 511	114.27 511	138.55 511	112.04 511

ccccc	290.26 512	297.53 512	346.58 512	372.50 512	377.87 512	200.30 512	209.85 512	217.33 512	172.40 512	202.36 512	216.49 512	213.34 512	255.16 512	312.79 512	342.72 512	409.97 512	354.33 512	255.69 512	227.31 512	431.13 512	389.58 512

Low-res two-view benchmark