Low-res two-view results

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

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

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

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

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

rvit_stereo_0083	0.03 1	0.11 92	0.34 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.06 2	0.07 32	0.85 37	0.00 1	0.00 1	0.07 38	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.03 75

DEFOM-Stereo	0.07 3	0.19 153	0.51 6	0.00 1	0.00 1	0.41 120	0.00 1	0.10 80	0.05 6	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.02 66

rvit_stereo_0081_aga	0.08 4	0.35 241	1.07 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.14 34	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 93

rvit_stereo_0081	0.08 4	0.16 131	0.59 9	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.01 1	0.72 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.08 4	0.16 131	0.59 9	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.01 1	0.72 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.08 4	0.09 73	0.28 1	0.00 1	0.00 1	0.09 43	0.02 307	0.17 126	0.17 61	0.09 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.33 300	0.00 1	0.34 365	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.09 162

CAS++	0.08 4	0.09 73	0.97 45	0.00 1	0.00 1	0.07 38	0.00 1	0.25 161	0.18 76	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.01 5	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.08 4	0.06 13	1.05 55	0.00 1	0.01 228	0.16 56	0.00 1	0.17 126	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.01 120	0.05 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

castereo	0.09 10	0.17 145	0.42 4	0.00 1	0.05 309	0.22 68	0.02 307	0.18 132	0.17 61	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.10 337	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.11 332	0.00 1	0.19 453	0.01 41	0.16 237

999	0.10 11	0.29 202	0.76 21	0.00 1	0.00 1	0.34 102	0.00 1	0.02 7	0.12 29	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.15 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 343	0.07 130

rvit_0105_6	0.10 11	0.22 174	0.94 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 20	0.67 195	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 162

rvit_stereo_0075_2	0.10 11	0.11 92	1.51 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 51	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 97	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 262

RAStereo	0.10 11	0.34 237	1.29 87	0.00 1	0.00 1	0.04 23	0.00 1	0.07 51	0.12 29	0.01 121	0.01 215	0.02 56	0.01 120	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

GMStereo_Zeroshot	0.10 11	0.09 73	1.06 56	0.14 371	0.00 1	0.03 19	0.00 1	0.05 29	0.17 61	0.00 1	0.03 316	0.19 262	0.02 190	0.01 5	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.08 148

CASnet	0.10 11	0.10 83	0.81 29	0.00 1	0.00 1	0.82 247	0.00 1	0.14 112	0.13 33	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.10 11	0.08 60	0.73 19	0.00 1	0.00 1	0.20 62	0.01 240	0.08 61	0.75 227	0.01 121	0.00 1	0.08 197	0.03 235	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

CASS	0.10 11	0.08 60	1.10 63	0.00 1	0.00 1	0.13 53	0.01 240	0.15 115	0.18 76	0.21 369	0.00 1	0.02 56	0.02 190	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.03 75
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.10 11	0.06 13	1.25 77	0.00 1	0.00 1	0.11 47	0.00 1	0.27 169	0.06 10	0.00 1	0.00 1	0.23 275	0.00 1	0.04 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75

ours_stereo	0.11 20	0.23 177	0.70 15	0.07 333	0.25 386	0.25 73	0.00 1	0.04 20	0.17 61	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.15 147	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.31 314

rvit_stereo_0080	0.11 20	0.49 293	0.83 32	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.02 7	0.71 208	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 93

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 20	0.18 149	0.67 12	0.00 1	0.00 1	0.06 32	0.00 1	0.11 84	0.26 108	0.74 443	0.00 1	0.03 99	0.01 120	0.03 55	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.03 75

whm_eth	0.11 20	0.49 293	0.83 32	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.02 7	0.71 208	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 93

MaDis-Stereo	0.11 20	0.41 262	1.31 89	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.01 240	0.08 61	0.23 99	0.01 121	0.01 215	0.04 130	0.02 190	0.03 55	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49

UniTT-Stereo	0.11 20	0.20 160	1.58 179	0.00 1	0.00 1	0.10 46	0.02 307	0.07 51	0.05 6	0.00 1	0.08 345	0.02 56	0.01 120	0.03 55	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 26	0.06 13	0.50 5	0.01 252	0.00 1	0.03 19	0.00 1	0.21 140	1.16 453	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.15 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 415	0.02 120	0.14 222

fffft	0.12 26	0.25 187	0.74 20	0.00 1	0.00 1	0.25 73	0.00 1	0.03 14	0.32 120	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.31 314
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.12 26	0.36 246	0.71 16	0.00 1	0.00 1	0.41 120	0.00 1	0.03 14	0.14 34	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.02 16	0.23 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.29 306

tt45	0.12 26	0.36 246	0.76 21	0.00 1	0.00 1	0.81 242	0.00 1	0.02 7	0.12 29	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.01 120	0.02 16	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.09 162

rvit_0105_4	0.12 26	0.31 216	1.22 75	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.06 40	0.65 189	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 148

trnet	0.12 26	0.07 32	0.78 26	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.00 1	0.22 145	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49

CREStereo	0.12 26	0.07 32	0.76 21	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.00 1	0.25 161	0.14 34	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49
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
MGS-Stereo	0.13 33	0.17 145	1.07 57	0.00 1	0.00 1	0.43 129	0.00 1	0.28 170	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.06 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 465	0.00 1

CAS	0.13 33	0.07 32	0.86 38	0.00 1	0.00 1	1.01 301	0.00 1	0.26 166	0.16 52	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.01 120	0.02 16	0.04 123	0.09 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	0.13 33	0.09 73	1.61 189	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.11 84	0.64 186	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

PMTNet	0.13 33	0.08 60	0.99 50	0.00 1	0.00 1	1.05 323	0.04 352	0.21 140	0.14 34	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.04 72	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.01 49

FACV-RUCA	0.14 37	0.09 73	0.77 25	0.03 292	0.10 335	0.11 47	0.01 240	0.07 51	0.85 364	0.03 232	0.04 322	0.04 130	0.13 350	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.06 475	0.00 1	0.20 419	0.15 232

rvit_0105_5	0.14 37	0.38 255	1.41 127	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.08 61	0.74 217	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.13 211

rvit_stereo_ft	0.14 37	0.63 333	1.32 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 51	0.57 173	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.13 211

MIF-Stereo (partial)	0.14 37	0.28 199	1.74 222	0.00 1	0.00 1	0.08 42	0.00 1	0.23 154	0.17 61	0.00 1	0.01 215	0.02 56	0.02 190	0.04 72	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.01 49

CroCo-Stereo Lap2	0.14 37	0.44 272	1.26 78	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.08 61	0.75 227	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.03 235	0.03 55	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.01 49

GMStereo	0.14 37	0.90 398	1.71 215	0.00 1	0.00 1	0.03 19	0.00 1	0.04 20	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.02 190	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HI	0.15 43	0.48 289	1.79 237	0.00 1	0.00 1	0.35 105	0.00 1	0.09 74	0.07 12	0.00 1	0.01 215	0.03 99	0.01 120	0.06 104	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.07 130

CoSv	0.15 43	0.48 289	1.79 237	0.00 1	0.00 1	0.35 105	0.00 1	0.09 74	0.07 12	0.00 1	0.01 215	0.03 99	0.01 120	0.06 104	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.07 130

CREStereo++_RVC	0.15 43	0.10 83	1.55 166	0.00 1	0.00 1	1.01 301	0.00 1	0.15 115	0.15 42	0.00 1	0.01 215	0.04 130	0.00 1	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 93
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Gwc-CoAtRS	0.15 43	0.09 73	1.42 131	0.00 1	0.11 339	0.43 129	0.00 1	0.32 179	0.08 14	0.02 189	0.00 1	0.18 254	0.00 1	0.05 97	0.06 155	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.18 448	0.01 41	0.08 148

Pointernet	0.16 47	0.06 13	0.99 50	0.00 1	0.36 400	0.54 159	0.00 1	0.03 14	0.76 249	0.00 1	0.00 1	0.05 156	0.02 190	0.04 72	0.01 41	0.00 1	0.14 337	0.00 1	0.01 339	0.01 41	0.20 262

IGEV-Stereo+	0.16 47	0.08 60	0.84 35	0.01 252	0.12 343	0.02 11	0.00 1	0.10 80	0.15 42	0.25 384	0.03 316	0.04 130	0.00 1	0.10 131	0.36 319	0.00 1	0.54 392	0.00 1	0.11 409	0.01 41	0.40 338

LoS	0.16 47	0.10 83	0.97 45	0.02 276	0.00 1	1.04 318	0.01 240	0.07 51	0.75 227	0.01 121	0.01 215	0.16 243	0.04 267	0.07 113	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	0.16 47	0.05 7	1.22 75	0.00 1	0.01 228	1.01 301	0.09 385	0.28 170	0.17 61	0.00 1	0.02 307	0.07 189	0.01 120	0.21 165	0.05 139	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.09 162
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
castereo++	0.17 51	0.37 250	0.59 9	0.03 292	0.00 1	0.36 111	0.00 1	0.21 140	1.16 453	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 168	0.00 1	0.19 343	0.00 1	0.21 462	0.03 172	0.20 262

rvit_0105_3	0.17 51	0.53 310	1.67 205	0.00 1	0.00 1	0.07 38	0.00 1	0.13 107	0.84 340	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.06 124

plain	0.17 51	0.35 241	1.92 271	0.00 1	0.00 1	0.06 32	0.01 240	0.18 132	0.43 139	0.01 121	0.01 215	0.02 56	0.01 120	0.05 97	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 447	0.01 49

TANstereo	0.17 51	0.32 222	1.51 152	0.00 1	0.00 1	1.03 312	0.00 1	0.07 51	0.14 34	0.01 121	0.15 365	0.04 130	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66

sAnonymous2	0.17 51	0.42 265	2.46 339	0.00 1	0.00 1	0.04 23	0.00 1	0.04 20	0.10 25	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	0.32 317

CroCo_RVC	0.17 51	0.42 265	2.46 339	0.00 1	0.00 1	0.04 23	0.00 1	0.04 20	0.10 25	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	0.32 317

fffy	0.18 57	0.26 192	0.87 39	0.18 389	0.37 401	0.26 76	0.00 1	0.06 40	0.17 61	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.15 339	0.00 1	0.00 1	0.10 336	1.16 431

DCVSM-stereo	0.18 57	0.07 32	1.59 181	0.00 1	0.00 1	0.71 221	0.04 352	0.02 7	0.12 29	0.00 1	0.00 1	0.58 363	0.07 323	0.09 127	0.30 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 310	0.01 228	1.08 358	0.07 372	0.05 29	0.75 227	0.02 189	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.03 55	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 310	0.02 270	1.08 358	0.08 380	0.05 29	0.75 227	0.02 189	0.00 1	0.07 189	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 310	0.02 270	1.08 358	0.06 367	0.05 29	0.75 227	0.02 189	0.00 1	0.07 189	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 310	0.02 270	1.08 358	0.06 367	0.05 29	0.75 227	0.02 189	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

iGMRVC	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 310	0.03 288	1.08 358	0.07 372	0.06 40	0.75 227	0.02 189	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

iRAFT	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 310	0.01 228	1.08 358	0.07 372	0.05 29	0.75 227	0.02 189	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.03 55	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

AnonymousM	0.18 57	0.07 32	0.80 28	0.04 304	0.00 1	1.03 312	0.00 1	0.20 138	0.65 189	0.06 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 197	0.02 72	0.00 1	0.19 343	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.18 248

CroCo-Stereo	0.18 57	0.32 222	0.94 41	0.00 1	0.00 1	0.03 19	0.00 1	1.17 301	0.76 249	0.00 1	0.01 215	0.31 300	0.03 235	0.03 55	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT-IKP	0.18 57	0.07 32	1.41 127	0.05 310	0.01 228	1.08 358	0.08 380	0.05 29	0.75 227	0.02 189	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

XX-TBD	0.18 57	0.44 272	1.52 155	0.00 1	0.00 1	0.92 280	0.00 1	0.17 126	0.14 34	0.00 1	0.21 372	0.03 99	0.00 1	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66

PSMNet-RUCA	0.19 69	0.54 315	1.55 166	0.00 1	0.01 228	0.47 138	0.01 240	0.30 173	0.69 202	0.04 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.05 113

mms	0.19 69	0.21 166	0.67 12	0.10 348	0.34 397	0.00 1	0.00 1	0.05 29	0.17 61	0.06 291	0.00 1	0.04 130	0.02 190	0.33 197	0.01 41	0.00 1	0.09 328	0.00 1	0.00 1	0.09 314	1.70 469

rvit_105_1	0.19 69	0.57 320	1.79 237	0.00 1	0.00 1	0.16 56	0.00 1	0.21 140	0.84 340	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.04 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.04 93

WCG-NET	0.19 69	0.35 241	0.81 29	0.00 1	0.00 1	0.40 116	0.03 331	0.09 74	0.75 227	0.05 268	0.09 349	0.01 18	0.04 267	0.08 121	0.03 92	0.00 1	0.90 445	0.00 1	0.00 1	0.12 354	0.13 211

WCG-NET（raft）	0.19 69	0.53 310	0.84 35	0.00 1	0.05 309	0.36 111	0.01 240	0.08 61	0.09 20	0.06 291	0.01 215	0.05 156	0.03 235	0.08 121	0.06 155	0.00 1	1.24 492	0.00 1	0.00 1	0.13 360	0.18 248

UDGNet	0.19 69	0.81 373	1.42 131	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.00 1	0.05 29	0.38 128	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.10 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 69	0.07 32	1.41 127	0.05 310	0.02 270	1.08 358	0.08 380	0.06 40	0.76 249	0.02 189	0.00 1	0.07 189	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

MonSter	0.20 76	0.07 32	0.83 32	0.00 1	0.00 1	0.22 68	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.08 311	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.46 224	0.24 267	0.00 1	0.90 445	0.00 1	0.32 492	0.00 1	0.80 404

PCWNet_CMD	0.20 76	0.13 109	1.38 109	0.00 1	0.01 228	0.73 226	0.00 1	0.39 191	0.19 88	0.00 1	0.01 215	0.47 339	0.50 401	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.17 242

IER	0.20 76	0.30 209	1.87 257	0.00 1	0.00 1	0.61 187	0.00 1	0.25 161	0.23 99	0.00 1	0.00 1	0.40 330	0.02 190	0.22 168	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.01 49

test_4	0.20 76	0.33 228	1.50 146	0.08 338	0.13 346	1.04 318	0.00 1	0.05 29	0.09 20	0.10 327	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.27 184	0.14 210	0.00 1	0.08 325	0.00 1	0.02 354	0.13 360	0.07 130

GANet-ADL	0.20 76	0.12 102	1.43 135	0.00 1	0.01 228	0.84 255	0.00 1	0.40 194	0.17 61	0.00 1	0.36 414	0.35 313	0.00 1	0.09 127	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.12 204

MSMDNet	0.20 76	0.13 109	1.39 113	0.00 1	0.01 228	0.73 226	0.00 1	0.39 191	0.18 76	0.00 1	0.01 215	0.48 343	0.48 399	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.17 242

ISRNet	0.21 82	0.23 177	1.91 266	0.00 1	0.00 1	0.50 147	0.00 1	0.59 214	0.83 329	0.00 1	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.07 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.10 179

FoundationStereo	0.21 82	0.07 32	0.36 3	0.48 448	0.89 471	0.01 7	0.00 1	0.08 61	1.15 450	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.22 168	0.05 139	0.00 1	0.80 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 93

H2IRNET	0.21 82	0.51 307	1.84 250	0.00 1	0.00 1	1.08 358	0.01 240	0.15 115	0.25 107	0.00 1	0.00 1	0.06 177	0.01 120	0.03 55	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 428	0.07 130

Selective-RAFT	0.21 82	0.13 109	0.82 31	0.00 1	0.00 1	1.08 358	0.00 1	0.06 40	0.77 268	0.00 1	0.00 1	0.08 197	0.00 1	0.01 5	0.03 92	0.00 1	0.90 445	0.00 1	0.18 448	0.04 210	0.16 237

cross-raft	0.21 82	0.09 73	1.42 131	0.48 448	0.50 423	0.41 120	0.07 372	0.50 202	0.03 1	0.02 189	0.00 1	0.38 326	0.00 1	0.08 121	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 409	0.01 41	0.09 162

CFNet-RSSM	0.21 82	0.08 60	1.39 113	0.00 1	0.12 343	0.63 191	0.00 1	1.32 320	0.15 42	0.01 121	0.00 1	0.09 205	0.00 1	0.11 136	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 468	0.01 41	0.08 148

RSM++	0.22 88	0.16 131	0.76 21	0.58 459	0.44 410	0.32 91	0.00 1	0.09 74	1.08 422	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 113	0.00 1	0.00 1	0.02 288	0.00 1	0.16 441	0.13 360	0.62 390

RSM	0.22 88	0.14 118	0.72 18	0.54 451	0.47 416	0.32 91	0.00 1	0.17 126	1.04 415	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.10 330	0.00 1	0.15 431	0.09 314	0.54 375

DisPM	0.22 88	0.09 73	1.74 222	0.11 358	0.00 1	1.16 416	0.40 451	0.08 61	0.68 197	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 113	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

NRIStereo	0.22 88	0.06 13	1.40 117	0.05 310	0.01 228	1.16 416	0.32 441	0.04 20	0.81 314	0.04 253	0.01 215	0.11 216	0.01 120	0.14 144	0.02 72	0.00 1	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.10 179

Pruner-Stereo	0.22 88	0.09 73	1.50 146	0.23 408	0.00 1	1.10 387	0.20 409	0.17 126	0.78 282	0.03 232	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.04 72	0.21 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49

CRE-IMP	0.22 88	0.06 13	1.43 135	0.05 310	0.02 270	1.12 398	0.33 442	0.04 20	1.08 422	0.02 189	0.00 1	0.12 220	0.00 1	0.03 55	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.09 162

GMM-Stereo	0.22 88	0.05 7	2.03 295	0.08 338	0.00 1	1.12 398	0.13 398	0.09 74	0.79 296	0.01 121	0.00 1	0.03 99	0.10 337	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49

RALAANet	0.22 88	0.93 403	1.77 230	0.00 1	0.00 1	0.35 105	0.01 240	0.45 198	0.06 10	0.01 121	0.00 1	0.05 156	0.09 332	0.07 113	0.22 258	0.00 1	0.24 350	0.00 1	0.04 372	0.14 377	0.01 49

R-Stereo Train	0.22 88	0.06 13	1.64 195	0.00 1	0.00 1	0.76 231	0.00 1	1.57 348	0.17 61	0.02 189	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75

RAFT-Stereo	0.22 88	0.06 13	1.64 195	0.00 1	0.00 1	0.76 231	0.00 1	1.57 348	0.17 61	0.02 189	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV-RUCA	0.23 98	0.07 32	0.78 26	0.07 333	0.11 339	0.79 236	0.30 435	0.22 145	0.24 104	0.10 327	0.11 357	0.16 243	0.24 377	0.17 158	0.20 250	0.04 454	0.12 333	0.19 488	0.22 466	0.18 406	0.31 314

dd	0.23 98	0.91 399	1.69 211	0.01 252	0.00 1	1.02 307	0.00 1	0.09 74	0.68 197	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.02 190	0.01 5	0.00 1	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.01 49

GES	0.23 98	0.19 153	1.56 171	0.00 1	0.00 1	1.07 347	0.02 307	0.73 240	0.15 42	0.00 1	0.02 307	0.11 216	0.08 329	0.44 221	0.16 224	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.09 162

UPFNet	0.23 98	0.24 185	1.56 171	0.00 1	0.00 1	0.50 147	0.00 1	1.28 313	0.68 197	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.01 120	0.13 140	0.11 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.03 75

tg	0.24 102	0.42 265	0.92 40	0.00 1	0.00 1	1.02 307	0.00 1	0.11 84	0.70 205	0.00 1	0.01 215	0.07 189	0.02 190	0.03 55	0.04 123	0.00 1	0.29 359	0.00 1	0.00 1	0.29 455	0.90 414

StereoVision	0.24 102	0.59 325	1.92 271	0.00 1	0.00 1	0.47 138	0.01 240	0.22 145	0.84 340	0.00 1	0.30 398	0.15 234	0.02 190	0.09 127	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.01 49

Any-RAFT	0.24 102	0.07 32	1.16 68	0.00 1	0.01 228	1.13 407	0.00 1	1.21 303	0.36 126	0.02 189	0.00 1	0.49 351	0.00 1	0.19 161	0.03 92	0.00 1	0.08 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75

dad	0.24 102	0.98 407	1.61 189	0.00 1	0.00 1	1.03 312	0.00 1	0.03 14	0.38 128	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.65 247	0.11 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 102	0.07 32	1.16 68	0.06 327	0.02 270	1.08 358	0.31 436	0.04 20	0.75 227	0.02 189	0.00 1	0.00 1	1.22 443	0.03 55	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.05 113

iRaftStereo_RVC	0.24 102	0.45 278	0.99 50	0.00 1	0.00 1	0.52 156	0.00 1	0.08 61	0.15 42	0.01 121	0.01 215	0.16 243	0.03 235	0.04 72	0.02 72	0.00 1	1.06 467	0.00 1	0.00 1	0.29 455	1.01 423

Anonymous3	0.24 102	0.14 118	1.98 285	0.00 1	0.00 1	1.12 398	0.00 1	0.61 218	0.77 268	0.01 121	0.00 1	0.06 177	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.02 66

CFNet_pseudo	0.24 102	0.13 109	1.40 117	0.00 1	0.01 228	0.96 289	0.00 1	1.08 290	0.16 52	0.00 1	0.01 215	0.48 343	0.35 388	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 193

SFCPSM	0.24 102	0.11 92	1.53 160	0.00 1	0.05 309	0.35 105	0.01 240	1.54 343	0.77 268	0.01 121	0.00 1	0.12 220	0.02 190	0.06 104	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 354	0.03 172	0.06 124

ccs_rob	0.24 102	0.13 109	1.40 117	0.00 1	0.01 228	0.97 291	0.00 1	1.08 290	0.16 52	0.00 1	0.01 215	0.48 343	0.35 388	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 193

IGEV-Stereo++	0.25 112	0.05 7	0.71 16	0.15 374	0.23 383	0.60 180	0.00 1	0.08 61	0.09 20	0.25 384	0.01 215	0.01 18	0.00 1	0.39 212	0.06 155	0.00 1	0.72 410	0.00 1	0.00 1	0.03 172	1.52 460

ProNet	0.25 112	0.25 187	1.15 65	0.08 338	0.41 408	0.84 255	0.00 1	0.06 40	0.39 133	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.13 140	0.01 41	0.00 1	0.23 348	0.00 1	0.00 1	0.09 314	1.34 442

RAFT_CTSACE	0.25 112	0.71 351	2.06 298	0.00 1	0.01 228	0.49 145	0.00 1	0.37 189	0.18 76	0.01 121	0.00 1	0.34 307	0.00 1	0.25 173	0.07 161	0.00 1	0.20 345	0.00 1	0.00 1	0.25 437	0.11 193

AdaStereo	0.25 112	0.09 73	1.34 93	0.00 1	0.00 1	0.26 76	0.00 1	1.95 401	0.75 227	0.00 1	0.00 1	0.30 297	0.01 120	0.14 144	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.05 113
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.
MM-Stereo_test3	0.26 116	0.43 268	1.36 98	0.08 338	0.02 270	0.34 102	0.03 331	0.14 112	0.94 395	0.04 253	0.00 1	0.05 156	0.03 235	0.20 163	0.17 227	0.00 1	0.79 419	0.00 1	0.00 1	0.28 447	0.25 291

GIP-stereo	0.26 116	0.24 185	1.01 54	0.28 418	0.56 433	0.21 64	0.00 1	0.03 14	0.38 128	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.27 184	0.29 285	0.00 1	0.30 361	0.00 1	0.00 1	0.04 210	1.51 458

RAFT-Stereo-weight	0.26 116	0.05 7	1.09 61	0.01 252	0.19 360	1.25 434	0.00 1	0.87 258	0.63 185	0.10 327	0.05 326	0.03 99	0.00 1	0.10 131	0.02 72	0.00 1	0.45 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 324

LCNet	0.26 116	0.14 118	1.38 109	0.10 348	0.00 1	0.97 291	0.00 1	0.12 95	0.78 282	0.01 121	0.00 1	0.02 56	1.07 438	0.43 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.03 75

KYRaft	0.26 116	0.05 7	1.37 103	0.04 304	0.00 1	1.16 416	0.12 397	0.11 84	0.78 282	0.01 121	0.29 396	0.03 99	0.75 420	0.37 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.03 75

UCFNet_RVC	0.26 116	0.61 330	1.59 181	0.00 1	0.00 1	1.00 299	0.00 1	0.26 166	0.39 133	0.01 121	0.00 1	0.42 334	0.02 190	0.84 260	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.04 93

anonymity	0.27 122	0.08 60	1.16 68	0.10 348	0.30 394	0.04 23	0.00 1	0.55 210	0.08 14	0.42 422	0.13 362	0.49 351	0.57 405	0.27 184	0.30 289	0.00 1	0.33 363	0.00 1	0.23 468	0.01 41	0.43 344

s12784h	0.27 122	0.08 60	1.46 139	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.02 307	1.66 357	0.75 227	0.01 121	0.36 414	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.02 66

FENet	0.27 122	0.19 153	1.51 152	0.00 1	0.00 1	1.01 301	0.00 1	1.02 276	0.77 268	0.00 1	0.00 1	0.24 278	0.04 267	0.27 184	0.22 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.07 130

Selective-IGEV	0.28 125	0.11 92	1.31 89	0.64 467	0.60 444	0.27 79	0.00 1	0.05 29	0.56 164	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.03 235	0.25 173	0.25 272	0.00 1	0.79 419	0.00 1	0.07 387	0.06 253	0.62 390

RCA-Stereo	0.28 125	0.14 118	1.00 53	0.00 1	0.13 346	1.06 327	0.00 1	1.76 373	0.16 52	0.07 301	0.00 1	0.02 56	0.06 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 433	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.23 276

PFNet+	0.28 125	0.10 83	1.61 189	0.08 338	0.01 228	1.12 398	0.41 452	0.12 95	0.80 305	0.08 311	0.01 215	0.02 56	0.00 1	1.19 271	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

Prome-Stereo	0.28 125	0.06 13	1.40 117	0.10 348	0.00 1	1.16 416	0.02 307	0.39 191	0.88 383	0.02 189	0.52 427	0.05 156	0.69 412	0.28 192	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.03 75

DIP-Stereo	0.28 125	0.19 153	1.62 193	0.00 1	0.00 1	1.11 393	0.00 1	1.67 358	0.74 217	0.01 121	0.00 1	0.01 18	0.07 323	0.01 5	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.13 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AIO-Stereo	0.29 130	0.19 153	0.68 14	0.51 450	0.69 450	0.32 91	0.00 1	0.11 84	0.50 152	0.05 268	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.11 136	0.34 305	0.00 1	0.76 418	0.00 1	0.23 468	0.07 271	1.25 438

MIM_Stereo	0.29 130	0.65 335	1.73 220	0.00 1	1.03 482	0.30 85	0.00 1	0.16 122	0.18 76	0.12 342	0.00 1	0.05 156	0.01 120	0.12 138	0.01 41	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.13 360	1.24 436

CFNet_ucs	0.29 130	0.17 145	1.53 160	0.00 1	0.01 228	0.83 250	0.00 1	2.07 409	0.24 104	0.00 1	0.00 1	0.48 343	0.29 382	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 222

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psmg	0.29 130	0.07 32	0.98 47	0.00 1	0.00 1	1.07 347	0.00 1	1.92 399	0.82 320	0.00 1	0.00 1	0.35 313	0.03 235	0.06 104	0.51 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49

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test-2	0.29 130	0.49 293	1.56 171	0.00 1	0.56 433	0.87 263	0.02 307	0.18 132	0.17 61	0.01 121	0.01 215	0.25 281	0.01 120	0.04 72	0.01 41	0.00 1	1.23 488	0.00 1	0.00 1	0.18 406	0.18 248

MMNet	0.29 130	0.53 310	2.13 305	0.00 1	0.00 1	0.69 218	0.00 1	0.74 241	0.80 305	0.01 121	0.01 215	0.18 254	0.09 332	0.28 192	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.04 93

UNet	0.29 130	0.26 192	2.47 341	0.00 1	0.00 1	0.71 221	0.01 240	0.52 206	0.81 314	0.00 1	0.00 1	0.37 321	0.02 190	0.46 224	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.04 93

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ACVNet	0.30 141	0.44 272	1.74 222	0.01 252	0.00 1	1.06 327	0.10 389	0.23 154	0.83 329	0.02 189	0.01 215	0.70 385	0.00 1	0.08 121	0.41 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.17 242

acv_ft	0.30 141	0.44 272	1.83 247	0.00 1	0.00 1	0.42 126	0.01 240	0.69 228	0.83 329	0.23 377	0.01 215	0.70 385	0.12 346	0.08 121	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 441	0.17 242

DMCA	0.30 141	0.38 255	2.48 344	0.00 1	0.01 228	0.98 293	0.01 240	0.47 200	0.80 305	0.02 189	0.01 215	0.05 156	0.00 1	0.25 173	0.29 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.10 179

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
testlalala2	0.31 149	0.10 83	1.57 178	0.00 1	0.00 1	0.83 250	0.00 1	1.93 400	0.95 396	0.05 268	0.27 382	0.04 130	0.01 120	0.01 5	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 468	0.01 41	0.14 222

test_3	0.31 149	0.10 83	1.52 155	0.20 401	0.40 407	0.54 159	0.01 240	1.68 359	0.08 14	0.16 356	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.07 113	0.24 267	0.00 1	0.50 383	0.00 1	0.20 458	0.13 360	0.38 335

HITNet	0.31 149	0.97 406	2.32 329	0.00 1	0.00 1	0.24 72	0.01 240	1.38 329	0.37 127	0.00 1	0.00 1	0.14 227	0.02 190	0.05 97	0.19 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.41 339
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
MM-Stereo_test2	0.32 152	0.13 109	1.68 207	0.18 389	0.00 1	0.54 159	0.00 1	0.13 107	0.20 90	0.18 366	0.00 1	0.03 99	0.03 235	0.14 144	0.18 234	0.00 1	0.86 441	0.00 1	0.01 339	0.22 428	1.90 491

MM-Stereo_test1	0.32 152	0.23 177	1.53 160	0.13 367	0.17 357	0.29 84	0.02 307	0.13 107	0.44 141	0.05 268	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.45 222	0.22 258	0.00 1	0.98 459	0.00 1	0.00 1	0.26 438	1.51 458

TestStereo1	0.32 152	0.67 339	1.66 202	0.00 1	0.23 383	1.13 407	0.01 240	0.94 268	0.76 249	0.00 1	0.05 326	0.05 156	0.01 120	0.16 149	0.05 139	0.00 1	0.24 350	0.00 1	0.00 1	0.17 399	0.23 276

SA-5K	0.32 152	0.67 339	1.66 202	0.00 1	0.23 383	1.13 407	0.01 240	0.94 268	0.76 249	0.00 1	0.05 326	0.05 156	0.01 120	0.16 149	0.05 139	0.00 1	0.24 350	0.00 1	0.00 1	0.17 399	0.23 276

RAFT	0.32 152	0.87 388	1.48 141	0.29 420	0.41 408	0.12 50	0.07 372	0.12 95	0.51 153	0.00 1	0.01 215	0.47 339	0.04 267	0.04 72	0.02 72	0.00 1	0.70 407	0.00 1	0.01 339	0.42 470	0.75 400

DDVS	0.33 157	0.14 118	0.96 43	0.03 292	0.13 346	0.25 73	0.23 418	0.22 145	0.18 76	0.00 1	0.00 1	0.48 343	0.05 299	3.55 363	0.16 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.15 232

gcap-zeroshot	0.33 157	0.41 262	1.90 264	0.07 333	0.49 421	0.78 234	0.00 1	0.30 173	0.80 305	0.02 189	0.00 1	0.62 367	0.02 190	0.42 216	0.06 155	0.00 1	0.25 354	0.00 1	0.17 444	0.00 1	0.25 291

GwcNet-ADL	0.33 157	0.20 160	1.73 220	0.00 1	0.00 1	1.02 307	0.00 1	2.51 427	0.40 137	0.00 1	0.00 1	0.37 321	0.04 267	0.03 55	0.24 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.13 211

STTStereo	0.33 157	0.49 293	2.91 373	0.00 1	0.00 1	0.83 250	0.03 331	0.28 170	0.16 52	0.02 189	0.00 1	0.20 267	0.03 235	1.52 284	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.03 75

dual_stereo	0.34 161	0.04 2	0.56 8	0.23 408	0.97 477	0.26 76	0.00 1	0.11 84	1.15 450	0.08 311	0.04 322	0.02 56	0.01 120	0.23 171	0.16 224	0.00 1	1.18 487	0.00 1	0.05 376	0.00 1	1.77 479

MSKI-zero shot	0.34 161	0.12 102	1.70 213	0.55 453	0.44 410	1.10 387	0.03 331	0.91 261	0.22 95	0.22 373	0.05 326	0.06 177	0.00 1	0.16 149	0.04 123	0.00 1	0.87 442	0.00 1	0.18 448	0.02 120	0.22 267

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scenet	0.35 168	0.37 250	3.29 393	0.00 1	0.00 1	0.51 150	0.03 331	0.74 241	0.76 249	0.01 121	0.01 215	0.09 205	0.04 267	0.88 262	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.04 93

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BSDual-CNN	0.35 168	0.07 32	0.98 47	0.00 1	0.00 1	1.09 374	0.00 1	2.67 438	0.82 320	0.30 393	0.09 349	0.35 313	0.03 235	0.06 104	0.51 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo	0.35 168	0.54 315	1.74 222	0.00 1	0.00 1	0.27 79	0.00 1	0.06 40	0.05 6	0.01 121	0.00 1	0.03 99	0.01 120	4.17 386	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.35 168	0.89 394	1.67 205	0.00 1	1.28 493	0.67 212	0.04 352	0.08 61	0.15 42	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.04 267	0.16 149	0.18 234	0.00 1	1.39 495	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.44 349

DCANet	0.35 168	0.50 302	2.02 290	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.00 1	1.90 394	0.85 364	0.10 327	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.04 72	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.25 291

HGLStereo	0.35 168	0.40 260	1.83 247	0.00 1	0.00 1	0.65 202	0.01 240	0.68 226	0.39 133	0.03 232	0.01 215	0.47 339	0.03 235	2.14 294	0.17 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	0.04 93

MLCV	0.35 168	0.84 381	1.96 283	0.00 1	0.00 1	0.48 141	0.00 1	0.81 253	0.29 116	0.10 327	0.00 1	0.28 292	0.03 235	1.32 280	0.80 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.09 162

DISCO	0.35 168	0.31 216	1.99 287	0.16 379	0.16 356	0.33 100	0.00 1	0.15 115	0.30 117	0.00 1	0.01 215	1.49 447	0.00 1	1.21 275	0.63 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.12 204

ff7	0.36 178	0.21 166	1.28 82	0.16 379	0.22 373	1.07 347	0.00 1	0.12 95	0.56 164	0.32 401	0.00 1	0.01 18	0.04 267	0.25 173	0.03 92	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.10 402	0.08 291	1.75 474

ffff	0.36 178	0.21 166	1.28 82	0.16 379	0.22 373	1.07 347	0.00 1	0.12 95	0.56 164	0.32 401	0.00 1	0.01 18	0.04 267	0.25 173	0.03 92	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.10 402	0.08 291	1.75 474

11t	0.36 178	0.21 166	1.28 82	0.16 379	0.22 373	1.07 347	0.00 1	0.12 95	0.56 164	0.32 401	0.00 1	0.01 18	0.04 267	0.25 173	0.03 92	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.10 402	0.08 291	1.75 474

ccc-4	0.36 178	0.21 166	1.28 82	0.16 379	0.22 373	1.07 347	0.00 1	0.12 95	0.56 164	0.32 401	0.00 1	0.01 18	0.04 267	0.25 173	0.03 92	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.10 402	0.08 291	1.75 474

test-1	0.36 178	0.18 149	1.36 98	0.00 1	0.83 462	0.60 180	0.00 1	1.07 289	0.18 76	0.07 301	0.49 425	0.34 307	0.00 1	0.10 131	0.51 350	0.00 1	0.64 401	0.00 1	0.06 381	0.01 41	0.84 409

AFF-stereo	0.36 178	0.98 407	1.62 193	0.00 1	0.09 328	0.92 280	0.00 1	0.62 221	0.84 340	0.08 311	0.00 1	0.05 156	0.05 299	0.16 149	0.06 155	0.00 1	0.63 398	0.00 1	0.00 1	0.24 433	0.84 409

DLCB_ROB	0.36 178	0.46 281	1.27 80	0.00 1	0.00 1	0.45 136	0.00 1	0.66 225	0.81 314	0.03 232	0.04 322	0.66 378	0.04 267	2.35 300	0.37 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.10 179

Occ-G	0.37 185	0.20 160	1.68 207	0.39 440	0.51 426	0.28 81	0.00 1	0.24 160	0.74 217	0.17 364	0.01 215	0.01 18	0.03 235	0.27 184	0.59 359	0.00 1	0.64 401	0.00 1	0.07 387	0.15 383	1.40 447

MyStereo04	0.37 185	0.34 237	2.41 336	0.00 1	0.25 386	0.98 293	0.01 240	1.05 285	0.28 115	0.09 321	0.01 215	0.36 318	0.12 346	0.05 97	0.35 311	0.00 1	0.79 419	0.00 1	0.08 392	0.02 120	0.32 317

RAFT-Test	0.37 185	0.11 92	1.68 207	0.57 458	0.93 474	0.43 129	0.10 389	1.03 279	0.49 150	0.16 356	0.00 1	0.87 401	0.00 1	0.27 184	0.12 192	0.00 1	0.33 363	0.00 1	0.24 478	0.01 41	0.05 113

DCANet-4	0.37 185	0.07 32	3.11 384	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.00 1	1.82 391	0.85 364	0.16 356	0.00 1	0.04 130	0.05 299	0.04 72	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 276

fff	0.37 185	0.50 302	2.02 290	0.00 1	0.02 270	1.06 327	0.00 1	1.90 394	0.84 340	0.16 356	0.00 1	0.04 130	0.59 408	0.04 72	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 276

rafts_anoy	0.37 185	0.77 371	1.68 207	0.43 444	0.99 479	0.53 157	0.04 352	0.16 122	0.14 34	0.08 311	0.01 215	0.06 177	0.06 311	0.58 240	0.21 252	0.00 1	1.44 499	0.00 1	0.01 339	0.05 226	0.14 222

HCRNet	0.37 185	0.27 197	1.27 80	0.00 1	0.00 1	1.09 374	0.00 1	0.56 211	0.80 305	0.01 121	0.01 215	0.06 177	0.03 235	3.22 347	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.03 75

csc	0.37 185	0.50 302	2.02 290	0.00 1	0.02 270	1.06 327	0.00 1	1.90 394	0.84 340	0.16 356	0.00 1	0.04 130	0.59 408	0.04 72	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 276

cscssc	0.37 185	0.50 302	2.02 290	0.00 1	0.02 270	1.06 327	0.00 1	1.90 394	0.84 340	0.16 356	0.00 1	0.04 130	0.59 408	0.04 72	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 276

IGEV++	0.38 194	0.31 216	1.34 93	0.69 475	0.86 466	0.06 32	0.00 1	0.08 61	0.15 42	0.14 347	0.04 322	0.02 56	0.06 311	0.54 234	0.05 139	0.00 1	1.15 484	0.00 1	0.03 367	0.11 343	1.94 493

GCAP-Stereo	0.38 194	0.68 342	1.41 127	0.27 414	1.00 481	0.86 262	0.00 1	0.11 84	0.56 164	0.22 373	0.31 404	0.06 177	0.00 1	0.34 200	0.35 311	0.00 1	1.04 462	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.24 286

MC-Stereo	0.38 194	0.12 102	1.30 88	0.65 469	0.70 451	1.06 327	0.00 1	0.03 14	0.14 34	0.23 377	0.00 1	0.04 130	0.02 190	0.38 210	0.12 192	0.00 1	1.08 471	0.00 1	0.02 354	0.08 291	1.72 470

BUS	0.38 194	0.07 32	0.98 47	0.00 1	0.00 1	1.88 462	0.00 1	2.67 438	0.82 320	0.30 393	0.09 349	0.64 372	0.00 1	0.06 104	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.38 194	0.74 361	1.84 250	0.02 276	0.27 390	1.12 398	0.00 1	0.91 261	0.75 227	0.00 1	0.00 1	0.27 289	0.01 120	0.56 235	0.00 1	0.00 1	0.16 340	0.00 1	0.30 491	0.13 360	0.42 341

LMCR-Stereo	0.38 194	0.65 335	1.77 230	0.00 1	0.00 1	0.82 247	0.00 1	2.33 418	0.84 340	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.04 267	0.29 194	0.72 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.01 49

MFMNet_re	0.38 194	1.27 440	3.38 406	0.65 469	0.00 1	0.17 59	0.02 307	0.07 51	1.02 407	0.03 232	0.03 316	0.12 220	0.00 1	0.27 184	0.37 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 415	0.11 193

NCCL2	0.38 194	1.00 414	2.12 304	0.00 1	0.01 228	0.79 236	0.00 1	0.59 214	0.38 128	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.03 235	2.31 299	0.21 252	0.00 1	0.00 1	0.02 453	0.00 1	0.04 210	0.13 211

DN-CSS_ROB	0.38 194	1.27 440	2.50 347	0.01 252	0.00 1	1.01 301	0.00 1	1.21 303	0.83 329	0.02 189	0.00 1	0.19 262	0.02 190	0.10 131	0.19 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 438	0.03 75

MyStereo05	0.39 203	0.36 246	2.43 338	0.01 252	0.00 1	1.11 393	0.01 240	1.25 310	0.57 173	0.06 291	0.01 215	0.29 294	0.15 356	0.07 113	0.37 322	0.00 1	0.60 396	0.00 1	0.08 392	0.01 41	0.33 322

CoDeX	0.39 203	0.31 216	1.50 146	0.00 1	0.01 228	0.31 88	0.00 1	1.81 386	0.76 249	0.00 1	0.00 1	0.25 281	0.06 311	2.77 324	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.04 93

11t1	0.39 203	0.17 145	1.36 98	0.00 1	0.47 416	0.11 47	0.00 1	0.59 214	1.12 434	0.05 268	0.29 396	0.03 99	0.00 1	0.26 180	0.66 369	0.00 1	1.05 464	0.00 1	0.14 425	0.03 172	1.45 454

ssnet_v2	0.39 203	0.47 284	2.11 302	0.00 1	0.00 1	0.81 242	0.00 1	1.33 323	0.86 376	0.12 342	0.01 215	0.87 401	0.10 337	0.60 244	0.35 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 394	0.09 162

test_5	0.39 203	0.73 357	2.28 325	0.01 252	0.22 373	0.84 255	0.01 240	1.02 276	0.77 268	0.12 342	0.00 1	0.30 297	0.01 120	0.82 258	0.03 92	0.00 1	0.04 306	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.46 353

PSMNet-ADL	0.39 203	0.08 60	0.96 43	0.00 1	0.00 1	1.02 307	0.00 1	0.72 237	0.16 52	0.00 1	0.10 355	0.48 343	0.01 120	3.60 367	0.37 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.23 276

BEATNet_4x	0.39 203	1.05 418	2.97 375	0.00 1	0.00 1	0.30 85	0.01 240	1.22 305	0.46 145	0.00 1	0.00 1	0.31 300	0.03 235	0.37 206	0.64 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.42 341

anonymousdsp2	0.40 210	0.07 32	1.78 234	0.28 418	0.74 453	0.65 202	0.00 1	0.16 122	0.61 181	0.31 399	0.01 215	0.17 250	0.01 120	0.41 214	0.17 227	0.00 1	0.88 443	0.00 1	0.02 354	0.04 210	1.73 473

AASNet	0.40 210	0.98 407	2.57 354	0.00 1	0.00 1	0.93 282	0.01 240	0.79 251	0.82 320	0.01 121	0.00 1	0.38 326	0.02 190	0.62 245	0.43 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 457	0.14 222

CFNet-ft	0.40 210	0.74 361	1.74 222	0.00 1	0.00 1	1.09 374	0.00 1	0.23 154	0.22 95	0.02 189	0.00 1	0.76 389	0.00 1	2.98 333	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.01 439	0.00 1	0.03 172	0.08 148

CFNet_RVC	0.40 210	0.74 361	1.74 222	0.00 1	0.00 1	1.09 374	0.00 1	0.23 154	0.22 95	0.02 189	0.00 1	0.76 389	0.00 1	2.97 332	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.01 439	0.00 1	0.03 172	0.08 148

iResNet_ROB	0.40 210	1.20 435	1.77 230	0.00 1	0.00 1	0.73 226	0.00 1	1.03 279	0.77 268	0.07 301	0.01 215	0.08 197	0.01 120	1.85 290	0.38 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.09 162

Reg-Stereo(zero)	0.41 215	0.04 2	1.95 281	0.00 1	0.88 470	1.17 421	0.33 442	0.25 161	0.67 195	0.11 336	0.11 357	0.21 268	0.80 424	0.18 159	0.35 311	0.00 1	0.43 374	0.00 1	0.21 462	0.01 41	0.46 353

MoCha-V2	0.41 215	0.37 250	1.31 89	0.55 453	1.05 483	0.20 62	0.00 1	0.13 107	0.21 94	0.11 336	0.00 1	0.17 250	0.00 1	0.49 230	0.27 283	0.00 1	1.44 499	0.00 1	0.20 458	0.04 210	1.58 463

testlalala_base	0.41 215	0.08 60	1.39 113	0.00 1	0.09 328	0.65 202	0.00 1	1.12 296	0.24 104	0.08 311	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 5	0.17 227	0.60 479	0.73 413	0.00 1	0.12 415	2.19 494	0.62 390

anonymousdsp	0.41 215	0.21 166	1.52 155	0.43 444	0.54 430	1.07 347	0.00 1	0.11 84	0.56 164	0.34 406	0.00 1	0.01 18	0.05 299	0.47 226	0.03 92	0.00 1	0.81 426	0.00 1	0.11 409	0.08 291	1.81 483

IGEV-Stereo	0.41 215	0.21 166	1.53 160	0.43 444	0.55 431	1.07 347	0.00 1	0.11 84	0.56 164	0.34 406	0.00 1	0.01 18	0.05 299	0.47 226	0.03 92	0.00 1	0.81 426	0.00 1	0.11 409	0.08 291	1.81 483
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
RAFT-Stereo + iAFF	0.41 215	0.87 388	1.78 234	0.00 1	0.91 473	1.06 327	0.00 1	0.70 229	0.77 268	0.05 268	0.00 1	0.06 177	0.06 311	0.06 104	0.26 279	0.00 1	0.69 404	0.00 1	0.00 1	0.20 419	0.80 404

SCV	0.42 221	0.32 222	1.46 139	0.37 435	0.87 468	0.21 64	0.02 307	0.51 204	0.55 161	0.30 393	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.57 236	0.03 92	0.00 1	0.80 423	0.00 1	0.14 425	0.18 406	2.00 494

CBFPSM	0.42 221	0.89 394	2.62 357	0.00 1	0.00 1	0.32 91	0.00 1	0.37 189	0.82 320	0.01 121	0.01 215	1.65 451	1.00 433	0.27 184	0.34 305	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.10 179

ToySt	0.42 221	0.33 228	2.09 299	0.08 338	0.55 431	0.55 165	0.00 1	0.72 237	0.55 161	0.05 268	0.26 379	0.37 321	0.00 1	0.30 195	0.54 355	0.01 426	0.58 393	0.00 1	0.14 425	0.04 210	1.33 440

ADStereo(finetuned)	0.42 221	0.51 307	2.79 365	0.00 1	0.00 1	1.04 318	0.00 1	1.90 394	0.85 364	0.10 327	0.00 1	0.04 130	0.72 417	0.04 72	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.25 291

x	0.42 221	0.26 192	1.38 109	0.00 1	0.44 410	0.12 50	0.00 1	0.90 260	1.14 443	0.07 301	0.30 398	0.03 99	0.00 1	0.26 180	0.72 379	0.00 1	1.06 467	0.00 1	0.17 444	0.03 172	1.49 456

CSP-Net	0.42 221	0.25 187	1.07 57	0.00 1	0.00 1	0.53 157	0.00 1	0.78 248	0.27 112	0.01 121	0.00 1	0.16 243	0.02 190	5.19 417	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.02 66

MIPNet	0.42 221	0.59 325	2.22 312	0.02 276	0.00 1	1.11 393	0.09 385	1.88 393	0.88 383	0.11 336	0.06 338	0.22 273	0.19 365	0.74 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 339	0.08 291	0.12 204

111	0.42 221	0.98 407	2.02 290	0.00 1	0.02 270	1.06 327	0.03 331	1.98 403	0.83 329	0.30 393	0.01 215	0.21 268	0.05 299	0.13 140	0.09 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	0.65 396

delet	0.42 221	0.47 284	1.99 287	0.00 1	0.00 1	0.61 187	0.00 1	0.68 226	0.83 329	0.06 291	0.01 215	0.51 360	0.19 365	2.68 320	0.21 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.07 130

GANet-RSSM	0.42 221	0.66 338	1.78 234	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.00 1	0.26 166	0.23 99	0.05 268	0.00 1	0.34 307	0.00 1	3.56 364	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.03 462	0.00 1	0.09 314	0.08 148

AIO_test	0.43 231	0.29 202	1.84 250	0.71 479	1.07 485	0.07 38	0.03 331	0.62 221	0.57 173	0.37 412	0.01 215	0.03 99	0.01 120	0.69 252	0.07 161	0.00 1	0.93 456	0.00 1	0.07 387	0.03 172	1.17 432

AIO-test2	0.43 231	1.13 430	1.82 246	0.34 432	0.22 373	0.56 171	0.01 240	1.30 317	0.77 268	0.00 1	0.00 1	0.19 262	0.04 267	0.91 265	0.05 139	0.89 488	0.06 320	0.00 1	0.01 339	0.07 271	0.22 267

AIO-test1	0.43 231	0.82 375	2.09 299	0.38 436	0.77 456	0.55 165	0.01 240	1.43 334	0.79 296	0.03 232	0.01 215	0.03 99	0.02 190	1.26 276	0.04 123	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.10 179

AE-Stereo	0.43 231	0.07 32	1.90 264	0.05 310	0.21 370	1.09 374	0.00 1	1.02 276	0.48 148	0.39 420	0.28 391	0.18 254	0.00 1	0.18 159	0.05 139	0.00 1	0.83 433	0.00 1	0.23 468	0.07 271	1.64 467

EGLCR-Stereo	0.43 231	0.07 32	1.21 74	0.58 459	0.65 446	1.64 456	0.31 436	1.15 297	0.19 88	0.43 423	0.02 307	0.00 1	0.02 190	0.38 210	0.14 210	0.00 1	0.66 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 430

CRFU-Net	0.43 231	0.15 126	1.89 260	0.26 413	0.01 228	0.91 275	0.00 1	0.47 200	0.27 112	0.00 1	0.00 1	0.41 332	1.89 457	2.11 292	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.03 462	0.00 1	0.03 172	0.03 75

SA	0.43 231	0.63 333	1.92 271	0.00 1	0.22 373	1.11 393	0.00 1	2.87 453	0.75 227	0.00 1	0.01 215	0.04 130	0.01 120	0.21 165	0.00 1	0.00 1	0.40 372	0.00 1	0.14 425	0.14 377	0.22 267

ETE_ROB	0.43 231	0.73 357	1.87 257	0.00 1	0.00 1	0.94 285	0.01 240	1.75 370	0.79 296	0.03 232	0.00 1	0.16 243	0.02 190	1.81 289	0.36 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.08 148

HART	0.44 239	0.33 228	1.50 146	0.29 420	0.86 466	0.06 32	0.00 1	0.15 115	1.16 453	0.07 301	0.01 215	0.25 281	0.01 120	0.20 163	0.25 272	0.00 1	1.42 497	0.00 1	0.00 1	0.21 426	1.93 492

test_sample2	0.44 239	0.15 126	1.11 64	0.00 1	0.00 1	0.35 105	0.00 1	1.38 329	0.90 388	0.01 121	0.22 373	0.02 56	0.00 1	2.30 298	0.56 358	0.00 1	0.83 433	0.00 1	0.08 392	0.01 41	0.84 409

test_sample1	0.44 239	0.16 131	1.07 57	0.00 1	0.09 328	0.16 56	0.00 1	1.22 305	0.76 249	0.05 268	0.24 376	0.15 234	0.00 1	2.28 297	0.59 359	0.00 1	0.84 437	0.00 1	0.08 392	0.02 120	1.19 433

anonymousa	0.44 239	0.23 177	2.16 307	0.67 473	1.21 490	0.28 81	0.00 1	0.02 7	0.18 76	0.01 121	0.30 398	0.58 363	0.02 190	0.26 180	0.38 330	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.54 500	0.03 172	0.78 403

Sa-1000	0.44 239	0.58 324	1.85 254	0.00 1	0.22 373	1.09 374	0.01 240	2.98 457	0.75 227	0.00 1	0.09 349	0.04 130	0.00 1	0.21 165	0.00 1	0.00 1	0.50 383	0.00 1	0.13 418	0.12 354	0.12 204

CIPLG	0.44 239	1.17 433	2.82 366	0.10 348	0.01 228	0.93 282	0.20 409	1.76 373	0.85 364	0.04 253	0.01 215	0.16 243	0.06 311	0.16 149	0.19 245	0.00 1	0.04 306	0.01 439	0.01 339	0.17 399	0.04 93

PSMNet-RSSM	0.44 239	0.73 357	1.65 199	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.00 1	0.61 218	0.70 205	0.06 291	0.01 215	0.39 328	0.00 1	3.29 351	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.07 130

DMCA-RVC	0.44 239	0.94 404	4.10 438	0.00 1	0.03 288	0.76 231	0.03 331	0.11 84	0.15 42	0.01 121	0.01 215	0.08 197	0.32 386	1.61 287	0.51 350	0.00 1	0.02 288	0.01 439	0.00 1	0.03 172	0.05 113

SCV_C0	0.45 247	0.35 241	1.61 189	0.62 463	0.74 453	0.38 115	0.00 1	0.41 196	0.58 179	0.30 393	0.05 326	0.06 177	0.04 267	0.48 228	0.26 279	0.00 1	0.94 458	0.00 1	0.15 431	0.09 314	1.83 485

AEACV	0.45 247	0.04 2	1.15 65	0.69 475	0.94 475	0.91 275	0.00 1	0.70 229	0.27 112	0.39 420	0.05 326	0.01 18	0.10 337	0.45 222	0.04 123	0.00 1	0.90 445	0.00 1	0.32 492	0.08 291	2.01 495

hknet	0.45 247	0.14 118	1.89 260	0.00 1	0.00 1	1.09 374	0.00 1	2.67 438	0.82 320	0.30 393	0.09 349	0.63 369	0.00 1	1.06 267	0.38 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLGR_C	0.45 247	1.25 438	3.05 378	0.10 348	0.01 228	0.91 275	0.20 409	1.77 376	0.86 376	0.04 253	0.01 215	0.15 234	0.07 323	0.16 149	0.19 245	0.00 1	0.04 306	0.01 439	0.02 354	0.17 399	0.04 93

ACRE	0.45 247	1.14 431	3.22 388	0.12 362	0.00 1	0.90 272	0.20 409	1.77 376	0.84 340	0.04 253	0.01 215	0.15 234	0.06 311	0.16 149	0.18 234	0.00 1	0.03 296	0.01 439	0.02 354	0.17 399	0.04 93

Consistency-Raft	0.45 247	0.60 329	3.05 378	0.13 367	0.03 288	0.91 275	0.04 352	1.55 346	0.78 282	0.00 1	0.02 307	0.03 99	1.12 439	0.35 201	0.42 342	0.02 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 247	0.72 356	3.22 388	0.00 1	0.02 270	0.95 288	0.00 1	0.70 229	0.26 108	0.03 232	0.00 1	0.34 307	0.10 337	2.45 307	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.03 75
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
LALA_ROB	0.45 247	0.73 357	1.91 266	0.00 1	0.01 228	0.98 293	0.01 240	1.99 404	0.84 340	0.15 353	0.00 1	0.09 205	0.01 120	1.06 267	1.01 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.05 113

GCST	0.46 255	0.99 411	2.56 352	0.00 1	0.82 461	0.32 91	0.03 331	0.23 154	0.08 14	0.05 268	0.41 417	0.14 227	0.04 267	3.09 341	0.30 289	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.11 343	0.10 179

Wz-Net-LNSev	0.46 255	1.11 427	5.46 467	0.00 1	0.00 1	0.51 150	0.00 1	0.41 196	0.91 389	0.00 1	0.01 215	0.23 275	0.03 235	0.12 138	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.15 232

cf-r	0.46 255	0.87 388	2.51 348	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.00 1	0.52 206	0.64 186	0.09 321	0.00 1	0.65 376	0.00 1	2.51 310	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.09 162

XPNet_ROB	0.46 255	0.67 339	1.69 211	0.01 252	0.00 1	0.94 285	0.01 240	1.32 320	0.65 189	0.03 232	0.00 1	0.17 250	0.02 190	2.82 327	0.66 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.18 248

GREAT-IGEV	0.47 259	0.20 160	1.52 155	0.34 432	1.09 487	0.56 171	0.00 1	0.06 40	0.58 179	0.32 401	0.08 345	0.01 18	0.01 120	0.33 197	0.43 343	0.00 1	1.43 498	0.00 1	0.17 444	0.09 314	2.28 498

model_zeroshot	0.47 259	0.43 268	1.54 164	0.61 461	0.72 452	0.85 259	0.02 307	0.88 259	0.57 173	0.92 451	0.00 1	0.43 335	0.01 120	0.78 256	0.10 181	0.00 1	0.63 398	0.00 1	0.11 409	0.01 41	0.71 399

mmm	0.47 259	0.20 160	1.18 72	0.02 276	0.79 458	0.06 32	0.00 1	1.11 294	1.16 453	0.06 291	0.30 398	0.14 227	0.03 235	0.68 250	0.67 373	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.22 466	0.03 172	1.63 466

IGEVStereo-DCA	0.47 259	0.71 351	1.28 82	0.16 379	0.15 352	0.32 91	0.00 1	0.12 95	0.56 164	0.24 381	0.01 215	0.05 156	0.07 323	1.19 271	2.07 428	0.00 1	0.47 379	0.00 1	0.10 402	0.15 383	1.75 474

RALCasStereoNet	0.47 259	0.74 361	1.56 171	0.21 404	0.97 477	0.36 111	0.03 331	0.20 138	0.77 268	0.10 327	0.07 341	0.05 156	0.08 329	0.35 201	0.38 330	0.00 1	1.68 503	0.00 1	0.00 1	0.10 336	1.83 485

AACVNet	0.48 264	0.74 361	1.81 245	0.00 1	0.00 1	0.55 165	0.00 1	0.22 145	0.55 161	0.03 232	0.00 1	0.11 216	0.01 120	5.22 419	0.09 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 406	0.04 93

ADLNet	0.48 264	0.43 268	1.71 215	0.00 1	0.00 1	0.66 206	0.01 240	1.16 299	0.84 340	0.21 369	0.01 215	1.00 411	0.02 190	2.88 331	0.34 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 360	0.24 286

psm_up	0.48 264	0.57 320	1.86 256	0.00 1	0.00 1	0.83 250	0.00 1	2.33 418	0.79 296	0.00 1	0.00 1	0.27 289	0.01 120	2.73 321	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 336	0.04 93

ac_64	0.48 264	0.32 222	2.27 323	0.04 304	0.01 228	0.44 133	0.02 307	0.36 187	0.83 329	0.15 353	0.01 215	0.88 403	0.04 267	3.90 379	0.21 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.06 124

StereoAnything_RVC	0.49 268	1.49 456	2.29 326	0.40 442	0.87 468	0.01 7	0.00 1	0.02 7	1.06 416	0.05 268	0.26 379	0.07 189	0.01 120	0.30 195	0.18 234	0.00 1	0.73 413	0.00 1	0.00 1	0.58 479	1.53 461

ITSA-stereo	0.49 268	0.11 92	1.35 97	0.03 292	0.00 1	1.05 323	0.05 363	1.78 378	0.16 52	0.01 121	0.00 1	0.21 268	0.50 401	3.86 377	0.61 362	0.00 1	0.00 1	0.02 453	0.01 339	0.03 172	0.06 124

riskmin	0.49 268	0.04 2	1.45 137	0.70 477	0.80 460	0.54 159	0.20 409	1.05 285	0.20 90	0.24 381	0.27 382	1.13 423	0.00 1	0.43 218	0.41 339	0.00 1	0.80 423	0.00 1	0.26 481	0.00 1	1.23 435

qqq	0.49 268	0.28 199	1.37 103	0.00 1	0.49 421	0.14 54	0.00 1	1.23 307	1.14 443	0.07 301	0.31 404	0.01 18	0.00 1	1.38 282	0.69 375	0.00 1	1.06 467	0.00 1	0.19 453	0.03 172	1.44 450

pcwnet_v2	0.49 268	0.14 118	4.76 452	0.00 1	0.00 1	0.68 214	0.00 1	2.39 423	0.81 314	0.01 121	0.00 1	0.35 313	0.32 386	0.19 161	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.22 267

hitnet-ft	0.49 268	0.56 319	1.96 283	0.00 1	0.00 1	0.73 226	0.10 389	0.36 187	0.26 108	0.05 268	0.13 362	0.73 387	0.16 359	4.26 391	0.41 339	0.01 426	0.00 1	0.03 462	0.00 1	0.05 226	0.06 124

DSFCA	0.49 268	0.39 258	1.59 181	0.00 1	0.01 228	0.96 289	0.36 447	0.40 194	0.80 305	0.03 232	0.31 404	0.04 130	0.23 375	3.83 375	0.81 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.09 162

AIO_rvc	0.50 275	0.57 320	1.92 271	0.73 480	1.08 486	0.15 55	0.03 331	0.25 161	1.13 436	0.37 412	0.02 307	0.02 56	0.03 235	0.65 247	0.09 177	0.01 426	1.06 467	0.00 1	0.02 354	0.10 336	1.77 479

MyStereo8	0.50 275	0.68 342	3.08 382	0.43 444	0.01 228	1.22 432	0.00 1	0.82 254	0.20 90	0.03 232	0.41 417	0.15 234	0.04 267	0.68 250	0.12 192	0.00 1	1.39 495	0.00 1	0.03 367	0.04 210	0.63 394

SepStereo	0.50 275	0.08 60	1.79 237	0.00 1	0.00 1	0.09 43	0.00 1	1.54 343	0.85 364	1.16 458	0.00 1	0.24 278	0.03 235	3.84 376	0.31 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.14 222

IPLGR	0.50 275	0.22 174	2.74 360	0.03 292	0.02 270	1.08 358	0.03 331	1.95 401	0.75 227	0.09 321	0.00 1	0.18 254	0.22 373	2.57 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.05 113

StereoDRNet	0.50 275	0.89 394	2.96 374	0.02 276	0.06 316	0.51 150	0.00 1	0.45 198	0.84 340	0.00 1	0.00 1	0.33 305	0.02 190	2.82 327	0.69 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	0.28 304

DDUNet	0.51 280	0.87 388	2.33 330	0.00 1	0.00 1	0.80 240	0.01 240	1.16 299	0.77 268	0.08 311	0.01 215	1.11 421	0.01 120	2.02 291	0.77 382	0.02 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.10 179

SACVNet	0.51 280	0.61 330	1.98 285	0.00 1	0.00 1	1.02 307	0.01 240	1.04 284	0.44 141	0.07 301	0.00 1	0.23 275	0.02 190	4.19 387	0.29 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 428	0.13 211

iResNetv2_ROB	0.51 280	1.70 462	3.96 432	0.00 1	0.00 1	0.60 180	0.00 1	1.81 386	0.82 320	0.03 232	0.00 1	0.08 197	0.02 190	0.16 149	0.59 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 457	0.09 162

test_sample7	0.52 283	0.12 102	1.34 93	0.02 276	0.00 1	0.21 64	0.00 1	2.79 447	1.10 425	0.05 268	0.28 391	0.31 300	0.00 1	1.55 285	0.33 300	0.00 1	0.91 450	0.00 1	0.00 1	0.01 41	1.37 443

test_sample3	0.52 283	0.15 126	1.92 271	0.00 1	0.00 1	0.49 145	0.00 1	2.35 420	0.95 396	0.01 121	0.01 215	0.04 130	0.00 1	2.76 323	0.34 305	0.00 1	0.72 410	0.00 1	0.06 381	0.01 41	0.52 370

SMFormer	0.52 283	0.16 131	1.37 103	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.00 1	1.78 378	1.11 429	0.00 1	0.27 382	0.15 234	0.00 1	3.31 352	0.65 365	0.00 1	0.82 428	0.00 1	0.10 402	0.02 120	0.66 397

tta	0.52 283	0.16 131	1.37 103	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.00 1	1.78 378	1.11 429	0.00 1	0.27 382	0.15 234	0.00 1	3.31 352	0.65 365	0.00 1	0.82 428	0.00 1	0.10 402	0.05 226	0.51 367

qqq1	0.52 283	0.16 131	1.37 103	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.00 1	1.78 378	1.11 429	0.00 1	0.27 382	0.15 234	0.00 1	3.31 352	0.66 369	0.00 1	0.82 428	0.00 1	0.09 399	0.05 226	0.51 367

fff1	0.52 283	0.16 131	1.37 103	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.00 1	1.78 378	1.11 429	0.00 1	0.27 382	0.15 234	0.00 1	3.31 352	0.66 369	0.00 1	0.82 428	0.00 1	0.09 399	0.05 226	0.51 367

ACVNet-DCA	0.52 283	0.29 202	2.22 312	0.31 425	0.20 366	1.33 443	0.00 1	1.23 307	1.14 443	0.38 414	0.00 1	0.03 99	0.02 190	0.59 241	0.02 72	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.00 1	0.03 172	1.44 450

HH	0.52 283	0.23 177	1.71 215	0.77 482	0.35 398	1.07 347	0.00 1	0.30 173	0.68 197	0.29 391	0.45 421	1.45 444	0.04 267	0.37 206	0.37 322	0.00 1	0.84 437	0.00 1	0.00 1	0.02 120	1.39 444

HanStereo	0.52 283	0.23 177	1.71 215	0.77 482	0.35 398	1.07 347	0.00 1	0.30 173	0.68 197	0.29 391	0.45 421	1.45 444	0.04 267	0.37 206	0.37 322	0.00 1	0.84 437	0.00 1	0.00 1	0.02 120	1.39 444

NINENet	0.52 283	0.14 118	1.48 141	0.06 327	0.00 1	1.88 462	0.00 1	3.28 472	0.76 249	0.00 1	0.00 1	0.64 372	0.00 1	2.11 292	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

GrayStereo	0.52 283	0.03 1	1.36 98	0.10 348	0.00 1	1.13 407	2.57 493	0.32 179	1.03 408	0.00 1	0.00 1	0.08 197	3.66 477	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.17 242

RAFT-345	0.52 283	0.07 32	1.75 229	0.11 358	0.07 320	1.17 421	0.18 405	0.21 140	0.78 282	0.00 1	0.01 215	0.09 205	0.01 120	5.87 438	0.19 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

GEStereo_RVC	0.52 283	0.69 347	1.93 277	0.01 252	0.00 1	1.03 312	0.00 1	2.22 415	0.78 282	0.00 1	0.00 1	0.14 227	0.01 120	3.19 346	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 336	0.18 248

RP	0.52 283	0.68 342	2.56 352	0.00 1	0.01 228	0.61 187	0.02 307	1.31 318	0.62 184	0.05 268	0.01 215	0.98 409	0.17 362	2.86 329	0.33 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 360	0.09 162

DRN-Test	0.52 283	0.35 241	2.75 361	0.03 292	0.09 328	0.60 180	0.00 1	1.72 363	0.84 340	0.01 121	0.00 1	0.18 254	0.04 267	3.27 350	0.23 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.25 291

GCAP-BAT	0.53 298	0.12 102	1.52 155	0.56 456	0.51 426	1.23 433	0.03 331	0.76 246	0.44 141	0.57 434	0.69 436	0.85 398	0.07 323	0.41 214	0.35 311	0.00 1	1.04 462	0.00 1	0.40 497	0.05 226	0.95 418

test_sample4	0.53 298	0.16 131	1.92 271	0.00 1	0.00 1	0.48 141	0.00 1	2.55 430	0.96 400	0.00 1	0.00 1	0.05 156	0.00 1	2.79 325	0.31 294	0.00 1	0.73 413	0.00 1	0.06 381	0.01 41	0.53 372

MyStereo06	0.53 298	0.36 246	2.90 371	0.01 252	0.00 1	1.11 393	0.01 240	0.56 211	0.49 150	0.74 443	0.45 421	1.24 430	1.02 434	0.39 212	0.34 305	0.00 1	0.60 396	0.00 1	0.08 392	0.01 41	0.33 322

HHNet	0.53 298	0.23 177	2.29 326	0.11 358	0.00 1	1.15 413	0.25 421	0.70 229	0.78 282	0.01 121	3.49 466	0.04 130	0.69 412	0.02 16	0.70 378	0.03 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.03 75

PSM-AAD	0.53 298	0.04 2	1.38 109	0.06 327	0.00 1	1.20 429	2.11 488	0.17 126	0.78 282	0.01 121	0.44 420	0.14 227	3.94 480	0.23 171	0.06 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.02 66

GwcNet-RSSM	0.53 298	1.04 417	2.48 344	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.00 1	0.74 241	0.76 249	0.21 369	0.01 215	0.36 318	0.00 1	3.65 370	0.11 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 360	0.07 130

NVstereo2D	0.53 298	0.22 174	2.52 349	0.00 1	0.00 1	0.58 179	0.03 331	1.62 355	0.99 406	0.05 268	0.00 1	0.48 343	0.00 1	3.88 378	0.08 168	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.06 124

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 305	0.84 381	3.67 421	0.00 1	0.00 1	0.56 171	0.00 1	1.40 332	0.80 305	0.00 1	0.00 1	0.06 177	0.13 350	1.76 288	1.42 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.08 148

NF-Stereo	0.54 305	0.06 13	1.59 181	0.19 394	0.00 1	1.09 374	0.25 421	0.22 145	1.13 436	0.02 189	0.00 1	0.02 56	0.00 1	6.05 452	0.17 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

OCTAStereo	0.54 305	0.06 13	1.59 181	0.19 394	0.00 1	1.09 374	0.25 421	0.22 145	1.13 436	0.02 189	0.00 1	0.02 56	0.00 1	6.03 450	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

RAFT_R40	0.54 305	0.06 13	1.55 166	0.06 327	0.15 352	1.10 387	0.31 436	0.31 178	0.78 282	0.02 189	0.03 316	0.07 189	0.29 382	5.98 447	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

RE-Stereo	0.54 305	0.06 13	1.59 181	0.19 394	0.00 1	1.09 374	0.25 421	0.22 145	1.13 436	0.02 189	0.00 1	0.02 56	0.00 1	6.05 452	0.17 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

TVStereo	0.54 305	0.06 13	1.59 181	0.19 394	0.00 1	1.09 374	0.25 421	0.22 145	1.13 436	0.02 189	0.00 1	0.02 56	0.00 1	6.05 452	0.17 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

Nwc_Net	0.54 305	0.75 367	3.72 423	0.00 1	0.00 1	0.66 206	0.00 1	1.05 285	0.41 138	0.01 121	0.02 307	0.88 403	0.11 343	2.65 319	0.40 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	0.05 113

PSMNet_ROB	0.54 305	1.05 418	2.53 350	0.00 1	0.00 1	0.91 275	0.00 1	0.33 183	0.75 227	0.01 121	0.00 1	0.25 281	0.03 235	3.45 359	1.31 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.10 179

test_sample5	0.55 313	0.16 131	1.91 266	0.00 1	0.00 1	0.48 141	0.00 1	2.61 435	1.03 408	0.00 1	0.09 349	0.04 130	0.00 1	3.07 339	0.35 311	0.00 1	0.74 416	0.00 1	0.06 381	0.01 41	0.54 375

xx1	0.55 313	0.29 202	2.22 312	0.31 425	0.20 366	1.33 443	0.00 1	1.78 378	1.03 408	0.38 414	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.59 241	0.02 72	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.19 453	0.03 172	1.44 450

DualNet	0.55 313	0.16 131	1.91 266	0.00 1	0.00 1	0.48 141	0.00 1	2.61 435	1.03 408	0.00 1	0.07 341	0.04 130	0.00 1	3.07 339	0.35 311	0.00 1	0.74 416	0.00 1	0.06 381	0.01 41	0.54 375

EKT-Stereo	0.55 313	0.15 126	1.80 242	0.73 480	4.21 506	1.08 358	0.00 1	1.17 301	0.32 120	0.02 189	0.00 1	0.08 197	0.00 1	1.01 266	0.13 202	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.05 376	0.03 172	0.29 306

UDG	0.55 313	0.86 386	2.15 306	0.00 1	0.00 1	0.98 293	0.00 1	2.09 410	0.83 329	0.08 311	0.00 1	1.49 447	0.18 363	1.20 274	1.07 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	0.09 162

DAS	0.55 313	0.08 60	1.79 237	0.00 1	0.00 1	0.09 43	0.00 1	1.54 343	0.85 364	1.16 458	0.00 1	0.24 278	0.03 235	4.66 407	0.31 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.14 222

PSM-softLoss	0.55 313	0.06 13	1.89 260	0.27 414	0.00 1	1.08 358	0.25 421	0.12 95	1.06 416	0.03 232	0.01 215	0.02 56	0.01 120	5.92 443	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

KMStereo	0.55 313	0.06 13	1.89 260	0.27 414	0.00 1	1.08 358	0.25 421	0.12 95	1.06 416	0.03 232	0.01 215	0.02 56	0.01 120	5.92 443	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

FAT-Stereo	0.55 313	0.18 149	2.58 355	0.00 1	0.00 1	0.33 100	0.08 380	2.26 417	0.84 340	0.06 291	0.88 442	0.60 366	0.51 403	2.43 306	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.16 237

cc1	0.56 322	0.29 202	2.22 312	0.31 425	0.20 366	1.33 443	0.00 1	1.78 378	1.03 408	0.38 414	0.00 1	0.03 99	0.02 190	0.59 241	0.02 72	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.00 1	0.09 314	1.86 487

IGEV_Zeroshot_test	0.56 322	0.12 102	3.25 391	0.16 379	0.47 416	0.55 165	0.46 454	0.53 209	0.38 128	0.70 441	0.49 425	1.08 416	0.49 400	0.36 203	0.31 294	0.00 1	0.37 370	0.00 1	0.13 418	0.03 172	1.33 440

SST-Stereo	0.56 322	0.05 7	1.55 166	0.06 327	0.19 360	1.10 387	0.47 458	0.32 179	0.80 305	0.04 253	0.00 1	0.05 156	0.57 405	5.98 447	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

IRAFT_RVC	0.56 322	0.25 187	1.93 277	0.10 348	0.00 1	1.18 424	0.10 389	0.32 179	0.79 296	0.02 189	0.00 1	0.02 56	0.12 346	6.07 455	0.23 263	0.00 1	0.09 328	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.02 66

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 322	0.82 375	1.94 280	0.12 362	0.00 1	1.12 398	0.01 240	0.96 271	0.72 213	0.00 1	0.05 326	0.37 321	0.03 235	3.45 359	0.15 220	1.07 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 394	0.25 291

test_sample6	0.57 327	0.16 131	1.84 250	0.00 1	0.00 1	0.51 150	0.00 1	2.86 452	1.03 408	0.00 1	0.07 341	0.10 212	0.00 1	3.13 343	0.39 334	0.00 1	0.71 408	0.00 1	0.05 376	0.01 41	0.53 372

stereogan	0.57 327	0.38 255	3.12 385	0.01 252	0.01 228	0.64 194	0.02 307	1.11 294	0.96 400	0.08 311	0.01 215	1.66 452	0.45 396	2.60 315	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 394	0.07 130

HSM-Net_RVC	0.57 327	0.08 60	1.74 222	0.00 1	0.00 1	0.63 191	0.00 1	4.21 481	0.71 208	0.14 347	0.00 1	0.21 268	0.03 235	3.43 358	0.05 139	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 179
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
tt1	0.58 330	0.31 216	2.24 320	0.30 422	0.38 404	1.32 442	0.00 1	1.74 367	1.17 459	0.38 414	0.00 1	0.03 99	0.02 190	0.57 236	0.01 41	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.00 1	0.08 291	1.86 487

SQANet	0.58 330	1.73 465	3.08 382	0.05 310	0.48 419	0.36 111	0.03 331	0.52 206	0.74 217	0.04 253	0.23 374	0.50 355	0.06 311	2.37 301	0.97 390	0.02 444	0.03 296	0.01 439	0.00 1	0.21 426	0.11 193

DRaft	0.58 330	0.13 109	1.34 93	0.00 1	0.00 1	0.94 285	0.18 405	0.08 61	0.16 52	0.03 232	0.25 378	0.06 177	2.49 465	4.51 403	1.32 410	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.02 354	0.03 172	0.08 148

APVNet	0.58 330	0.59 325	3.15 387	0.00 1	0.00 1	0.93 282	0.01 240	0.62 221	0.86 376	0.03 232	0.01 215	0.34 307	0.04 267	4.50 401	0.33 300	0.00 1	0.00 1	0.03 462	0.00 1	0.18 406	0.05 113

1test111	0.59 334	0.29 202	2.22 312	0.31 425	0.20 366	1.33 443	0.00 1	1.23 307	1.14 443	0.38 414	0.00 1	0.03 99	0.02 190	1.38 282	0.69 375	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.00 1	0.03 172	1.44 450

iinet-f	0.59 334	0.91 399	5.57 468	0.00 1	0.01 228	0.78 234	0.00 1	1.81 386	0.84 340	0.03 232	0.00 1	0.41 332	0.43 394	0.42 216	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 463	0.08 148

IPLG	0.59 334	0.69 347	2.25 322	0.02 276	0.00 1	1.12 398	0.07 372	1.75 370	0.79 296	0.05 268	0.00 1	0.16 243	0.14 352	4.49 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 377	0.07 130

ccnet	0.59 334	0.26 192	2.24 320	0.01 252	0.08 325	0.70 219	0.18 405	1.35 326	0.43 139	0.45 425	0.66 434	0.13 225	0.38 392	3.57 365	1.09 397	0.01 426	0.00 1	0.02 453	0.00 1	0.03 172	0.16 237

iRaft-Stereo_5w	0.60 338	0.85 385	1.83 247	0.01 252	0.59 440	0.31 88	0.00 1	0.72 237	0.79 296	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.01 120	6.12 458	0.03 92	0.00 1	0.12 333	0.00 1	0.00 1	0.24 433	0.26 299

TRStereo	0.60 338	0.44 272	2.21 311	0.19 394	0.03 288	1.38 449	0.02 307	3.93 479	0.92 392	0.01 121	0.28 391	0.12 220	0.39 393	0.36 203	0.04 123	0.00 1	0.30 361	0.00 1	0.23 468	0.01 41	1.08 425

ASMatch	0.60 338	0.12 102	1.85 254	0.14 371	0.04 300	1.08 358	0.00 1	0.12 95	0.87 380	0.06 291	0.43 419	0.06 177	0.85 427	6.18 461	0.26 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 339	0.00 1	0.00 1

AF-Net	0.60 338	0.87 388	3.34 400	0.00 1	0.00 1	0.41 120	0.01 240	1.52 342	0.64 186	0.17 364	0.05 326	1.28 432	0.46 397	2.51 310	0.52 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 354	0.10 179

TDLM	0.60 338	0.76 370	1.77 230	0.05 310	0.00 1	1.10 387	0.01 240	0.51 204	0.79 296	0.34 406	0.01 215	0.27 289	0.22 373	5.44 423	0.35 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.19 259

ffm	0.61 343	0.33 228	3.52 412	0.00 1	0.00 1	0.64 194	0.00 1	1.74 367	1.17 459	0.00 1	0.31 404	0.68 380	0.02 190	0.57 236	0.01 41	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.15 431	0.08 291	1.86 487

ADLNet2	0.61 343	0.68 342	2.76 362	0.00 1	0.00 1	0.90 272	0.01 240	0.82 254	0.92 392	0.00 1	0.07 341	1.45 444	0.02 190	4.04 380	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 419	0.11 193

RGC	0.61 343	0.74 361	3.31 397	0.00 1	0.01 228	0.64 194	0.00 1	1.34 324	0.26 108	0.03 232	0.61 432	0.99 410	0.19 365	3.06 337	0.81 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.10 179

FADNet-RVC-Resample	0.62 346	1.24 437	4.23 441	0.03 292	0.04 300	0.41 120	0.09 385	1.32 320	0.52 154	0.01 121	0.03 316	0.44 337	0.05 299	3.11 342	0.21 252	0.07 459	0.12 333	0.05 473	0.02 354	0.11 343	0.35 330

edge stereo	0.62 346	0.30 209	3.04 377	0.01 252	0.03 288	0.32 91	0.03 331	1.28 313	0.69 202	0.21 369	0.32 411	1.29 433	0.19 365	4.12 384	0.40 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 343	0.14 222

PS-NSSS	0.62 346	0.82 375	1.58 179	0.00 1	0.00 1	1.05 323	0.00 1	2.76 446	0.74 217	0.00 1	0.00 1	0.11 216	0.01 120	5.22 419	0.15 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.00 1

Wz-Net-MNSev	0.63 349	1.38 450	4.48 445	0.00 1	0.00 1	0.22 68	0.01 240	1.31 318	1.13 436	0.01 121	0.05 326	0.14 227	0.16 359	3.05 336	0.40 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.23 276

PFNet	0.63 349	0.15 126	2.41 336	0.00 1	0.30 394	1.17 421	0.00 1	0.35 185	0.92 392	0.01 121	0.24 376	0.03 99	0.00 1	6.43 472	0.23 263	0.09 462	0.00 1	0.00 1	0.04 372	0.13 360	0.10 179

FADNet-RVC	0.63 349	1.29 444	3.79 427	0.01 252	0.00 1	0.47 138	0.00 1	1.51 341	0.23 99	0.00 1	0.01 215	0.12 220	0.06 311	4.05 381	0.36 319	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.42 470	0.17 242

NCC-stereo	0.63 349	0.82 375	3.34 400	0.03 292	0.03 288	1.04 318	0.01 240	1.03 279	0.31 118	0.14 347	0.19 368	0.64 372	0.05 299	3.67 372	1.18 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.07 130

Abc-Net	0.63 349	0.82 375	3.34 400	0.03 292	0.03 288	1.04 318	0.01 240	1.03 279	0.31 118	0.14 347	0.19 368	0.64 372	0.05 299	3.67 372	1.18 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.07 130
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.63 349	0.53 310	2.18 308	0.00 1	0.00 1	0.57 176	0.00 1	1.34 324	0.85 364	0.04 253	0.00 1	0.85 398	0.04 267	5.13 413	0.77 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.27 303

GANetREF_RVC	0.63 349	1.05 418	3.03 376	0.00 1	0.00 1	1.16 416	0.01 240	2.03 407	0.75 227	0.00 1	0.01 215	0.28 292	0.04 267	4.13 385	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.05 113
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
UGAM	0.64 356	0.39 258	2.47 341	0.09 345	0.00 1	0.64 194	0.01 240	0.07 51	0.66 194	0.00 1	0.23 374	0.84 397	0.04 267	6.35 469	0.05 139	0.00 1	0.41 373	0.00 1	0.00 1	0.28 447	0.28 304

ACV-stereo	0.64 356	0.29 202	2.27 323	0.00 1	0.00 1	1.74 460	0.07 372	0.08 61	0.18 76	0.00 1	0.00 1	3.47 471	1.22 443	3.06 337	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.13 211

GwcNet	0.64 356	0.99 411	5.43 466	0.00 1	0.00 1	0.41 120	0.10 389	0.50 202	0.97 402	0.05 268	0.00 1	0.63 369	0.05 299	2.87 330	0.55 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 415	0.13 211

FADNet	0.64 356	1.21 436	3.32 399	0.00 1	0.01 228	0.79 236	0.01 240	1.01 274	0.65 189	0.01 121	0.01 215	0.17 250	0.15 356	4.45 398	0.37 322	0.17 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 472	0.12 204

HUF	0.65 360	0.53 310	2.77 363	0.68 474	1.21 490	0.06 32	0.00 1	0.86 256	0.57 173	0.38 414	0.00 1	0.50 355	0.00 1	0.67 249	0.22 258	0.00 1	2.00 505	0.00 1	0.00 1	0.14 377	2.39 501

CFNet	0.66 361	1.12 428	2.37 332	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.01 240	1.36 328	0.74 217	0.01 121	0.01 215	0.13 225	0.01 120	5.85 436	0.30 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 406	0.07 130

CVANet_RVC	0.66 361	0.68 342	2.61 356	0.01 252	0.00 1	0.99 298	0.00 1	0.95 270	0.78 282	0.60 435	0.11 357	0.37 321	0.14 352	5.50 426	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 367	0.16 394	0.19 259

PASM	0.66 361	0.70 350	4.95 459	0.02 276	0.00 1	0.31 88	0.04 352	0.60 217	0.35 125	0.19 368	0.01 215	0.46 338	0.04 267	5.16 415	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 360	0.15 232

DualNet (step1)	0.67 364	0.30 209	2.23 317	0.00 1	0.00 1	1.25 434	0.00 1	2.79 447	1.10 425	0.05 268	0.28 391	0.31 300	0.00 1	1.55 285	0.33 300	0.40 474	0.91 450	1.05 500	0.33 494	0.01 41	0.46 353

DANet	0.67 364	0.21 166	2.33 330	0.25 411	0.06 316	0.50 147	0.11 396	1.62 355	0.74 217	0.22 373	0.06 338	1.07 415	0.02 190	4.45 398	1.22 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.53 372
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ARAFT	0.68 366	1.29 444	3.36 404	0.00 1	0.00 1	1.21 430	0.00 1	2.71 443	0.81 314	0.07 301	0.00 1	0.18 254	0.03 235	3.47 361	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 415	0.22 267

RASNet	0.68 366	0.62 332	2.10 301	0.02 276	0.02 270	0.60 180	0.09 385	0.64 224	0.84 340	0.11 336	0.06 338	1.51 449	0.04 267	6.07 455	0.65 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.22 267

HSM	0.68 366	0.52 309	1.54 164	0.00 1	0.00 1	0.54 159	0.01 240	1.08 290	0.77 268	0.00 1	0.01 215	2.23 461	0.63 411	6.04 451	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.08 148

FADNet_RVC	0.69 369	1.26 439	3.48 411	0.00 1	0.00 1	1.10 387	0.01 240	1.57 348	0.65 189	0.02 189	0.05 326	0.26 288	0.03 235	3.16 344	0.30 289	0.21 470	0.25 354	0.08 479	0.28 488	0.53 475	0.62 390

S-Stereo	0.70 370	0.27 197	3.29 393	0.00 1	0.00 1	0.57 176	0.06 367	2.35 420	0.84 340	0.00 1	0.90 443	0.83 396	0.11 343	4.19 387	0.14 210	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.34 324

OMP-Stereo	0.71 371	0.47 284	1.36 98	0.18 389	0.06 316	1.18 424	0.00 1	1.76 373	0.78 282	0.11 336	0.59 431	0.49 351	0.00 1	6.94 484	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.07 130

IIG-Stereo	0.71 371	0.48 289	1.42 131	0.05 310	0.03 288	1.18 424	0.00 1	1.75 370	0.79 296	0.01 121	0.56 429	0.53 361	0.01 120	6.87 481	0.37 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.07 130

Syn2CoEx	0.71 371	1.32 447	4.61 447	0.00 1	0.00 1	0.12 50	0.01 240	1.08 290	0.84 340	0.04 253	0.00 1	0.49 351	0.21 369	4.92 410	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 377	0.32 317

rrr	0.72 374	0.71 351	4.76 452	0.16 379	0.15 352	0.32 91	0.04 352	1.80 385	0.61 181	0.24 381	0.01 215	0.05 156	0.07 323	1.19 271	2.07 428	0.00 1	0.47 379	0.00 1	0.18 448	0.15 383	1.48 455

PA-Net	0.72 374	0.91 399	3.91 429	0.03 292	0.07 320	0.87 263	0.02 307	0.78 248	0.83 329	0.01 121	0.00 1	0.43 335	0.06 311	5.10 412	1.30 407	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.12 204
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PDISCO_ROB	0.72 374	1.06 423	3.39 407	0.18 389	0.00 1	1.54 451	0.01 240	2.80 450	0.73 216	0.16 356	0.01 215	0.80 394	0.28 381	2.38 303	0.48 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 463	0.18 248

raft_robust	0.73 377	0.81 373	1.55 166	0.00 1	0.22 373	0.68 214	0.00 1	2.56 431	0.75 227	0.01 121	0.01 215	1.12 422	1.15 440	4.56 405	0.14 210	0.00 1	0.71 408	0.00 1	0.15 431	0.08 291	0.11 193

XX-Stereo	0.73 377	0.18 149	5.35 462	0.38 436	0.26 389	1.13 407	0.00 1	3.03 459	0.18 76	0.14 347	0.01 215	1.40 440	0.01 120	1.36 281	0.04 123	0.00 1	0.50 383	0.00 1	0.16 441	0.03 172	0.43 344

NOSS_ROB	0.73 377	0.44 272	1.26 78	0.55 453	0.00 1	0.68 214	0.00 1	2.93 456	0.77 268	0.13 345	0.00 1	0.92 405	0.00 1	6.16 459	0.11 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.66 397

AIO-Stereo-zeroshot	0.74 380	0.49 293	4.66 448	0.08 338	0.61 445	0.82 247	0.24 419	1.47 337	0.11 27	0.55 431	0.10 355	2.30 463	0.81 426	0.64 246	0.31 294	0.00 1	0.53 390	0.00 1	0.29 489	0.11 343	0.59 383

Ntro	0.75 381	1.79 468	3.54 417	0.05 310	0.37 401	1.03 312	0.02 307	0.99 272	0.76 249	0.02 189	0.00 1	0.76 389	0.08 329	3.23 348	1.32 410	0.07 459	0.04 306	0.01 439	0.00 1	0.84 485	0.13 211

GANet	0.75 381	0.69 347	2.47 341	0.00 1	0.00 1	0.79 236	0.08 380	0.61 218	0.76 249	0.13 345	0.16 366	0.68 380	0.46 397	5.61 429	2.02 427	0.00 1	0.03 296	0.01 439	0.00 1	0.11 343	0.37 333

PAM	0.76 383	0.11 92	2.04 296	0.38 436	0.44 410	2.22 468	0.69 472	1.01 274	0.71 208	0.74 443	0.95 446	2.76 468	0.70 416	0.70 253	0.46 345	0.00 1	0.50 383	0.00 1	0.26 481	0.01 41	0.50 366

DCRE	0.76 383	0.40 260	1.17 71	0.21 404	0.90 472	0.66 206	0.00 1	0.79 251	0.39 133	0.36 411	7.60 481	0.03 99	0.00 1	0.09 127	0.32 299	0.00 1	0.58 393	0.00 1	0.17 444	0.02 120	1.53 461

DEmStereo	0.76 383	0.10 83	1.95 281	0.04 304	0.00 1	0.80 240	0.50 462	0.06 40	0.76 249	0.05 268	0.72 437	0.02 56	3.33 475	5.67 433	1.24 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SHD	0.76 383	1.05 418	4.19 439	0.65 469	0.21 370	0.01 7	0.01 240	1.48 339	0.83 329	1.69 465	0.00 1	0.63 369	0.09 332	2.22 295	1.51 416	0.00 1	0.21 346	0.00 1	0.07 387	0.15 383	0.11 193

PAM_32	0.77 387	0.11 92	2.37 332	0.38 436	0.52 429	1.89 464	0.63 468	0.92 263	0.91 389	0.69 440	0.92 444	2.58 465	0.85 427	0.72 254	0.48 347	0.00 1	0.51 387	0.00 1	0.27 486	0.01 41	0.58 382

otaku	0.77 387	1.78 467	3.28 392	0.09 345	0.13 346	0.88 271	0.05 363	0.78 248	0.76 249	0.03 232	1.37 453	1.03 412	0.14 352	2.73 321	1.34 412	0.06 458	0.04 306	0.01 439	0.00 1	0.63 480	0.34 324

iRaft-Stereo_20w	0.77 387	0.13 109	2.90 371	0.63 466	0.50 423	1.18 424	0.58 465	2.56 431	0.71 208	0.85 448	0.05 326	0.78 392	1.02 434	0.82 258	0.76 381	0.00 1	0.52 389	0.00 1	0.14 425	0.02 120	1.25 438

test_xeample3	0.77 387	0.71 351	4.91 458	0.18 389	0.22 373	0.34 102	0.05 363	1.81 386	0.61 181	0.23 377	0.03 316	0.06 177	0.05 299	1.26 276	2.12 432	0.00 1	0.69 404	0.00 1	0.23 468	0.15 383	1.78 481

CC-Net-ROB	0.77 387	0.99 411	2.18 308	0.07 333	0.00 1	1.09 374	0.01 240	3.10 463	0.75 227	0.01 121	0.00 1	0.14 227	0.01 120	5.65 432	0.34 305	0.56 478	0.00 1	0.21 491	0.00 1	0.17 399	0.02 66

GASNet	0.78 392	1.91 476	4.72 450	0.00 1	0.00 1	0.55 165	0.02 307	1.39 331	0.47 146	0.01 121	0.13 362	0.50 355	0.12 346	4.27 392	0.96 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 469	0.09 162

DispNO	0.79 393	0.92 402	3.35 403	0.00 1	0.00 1	0.73 226	0.02 307	1.72 363	0.76 249	0.01 121	0.53 428	1.33 436	0.06 311	5.13 413	0.92 388	0.00 1	0.00 1	0.03 462	0.11 409	0.05 226	0.07 130

RAFT + AFF	0.79 393	1.36 448	2.40 335	0.00 1	0.04 300	1.12 398	0.06 367	1.73 366	0.81 314	0.02 189	0.00 1	0.18 254	1.49 446	4.97 411	0.67 373	0.00 1	0.17 341	0.00 1	0.00 1	0.33 459	0.46 353

RainbowNet	0.80 395	1.85 471	3.31 397	0.13 367	0.05 309	1.30 441	0.07 372	2.03 407	0.76 249	0.02 189	0.02 307	1.13 423	0.25 378	2.40 305	1.07 395	0.72 481	0.05 316	0.00 1	0.00 1	0.53 475	0.30 311

CBMV	0.80 395	0.46 281	2.11 302	0.00 1	0.00 1	0.84 255	0.76 475	3.17 466	0.84 340	0.61 437	0.00 1	1.23 427	1.88 456	2.46 308	0.97 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.56 381
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
psmorigin	0.81 397	0.57 320	7.49 479	0.00 1	0.00 1	0.18 60	0.00 1	0.12 95	0.20 90	0.65 438	0.00 1	2.69 467	0.27 380	2.98 333	0.79 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.18 248

FTStereo	0.82 398	0.06 13	1.88 259	0.12 362	0.00 1	1.15 413	2.70 494	0.16 122	0.84 340	0.16 356	5.80 475	0.36 318	2.49 465	0.53 233	0.01 41	0.07 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

PWC_ROB	0.84 399	1.08 424	5.06 460	0.00 1	0.00 1	0.21 64	0.00 1	2.71 443	0.82 320	0.00 1	0.20 370	0.29 294	0.03 235	3.58 366	2.10 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 466	0.26 299

test_for_model	0.85 400	0.41 262	1.45 137	2.49 500	0.08 325	0.81 242	0.02 307	0.34 184	0.70 205	0.18 366	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.00 1	0.04 123	0.00 1	0.89 444	0.00 1	0.00 1	8.43 508	1.07 424

UGAM-zero	0.87 401	0.13 109	1.99 287	0.10 348	0.31 396	0.81 242	0.34 446	1.28 313	0.32 120	0.56 433	0.00 1	2.63 466	0.72 417	6.21 462	0.20 250	0.00 1	0.51 387	0.00 1	0.26 481	0.01 41	0.96 419

STrans-v2	0.88 402	0.32 222	1.71 215	0.00 1	0.01 228	0.85 259	0.04 352	2.45 424	0.89 386	0.48 427	0.85 441	1.10 420	2.06 459	6.49 475	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.09 162

TransformOpticalFlow	0.88 402	0.30 209	2.86 367	0.30 422	0.03 288	1.25 434	0.05 363	1.87 392	0.80 305	0.28 389	0.37 416	1.25 431	1.50 447	6.38 470	0.22 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.07 130

HBP-ISP	0.90 404	1.05 418	3.07 381	0.14 371	0.01 228	1.67 457	0.47 458	3.22 469	0.76 249	1.13 457	0.11 357	0.50 355	0.91 430	4.51 403	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.22 267

aanetorigin	0.91 405	0.59 325	3.76 426	0.11 358	0.12 343	0.40 116	0.90 479	0.15 115	0.23 99	3.44 480	1.19 452	0.35 313	1.96 458	2.81 326	1.30 407	0.02 444	0.00 1	0.02 453	0.05 376	0.28 447	0.47 359

THIR-Stereo	0.94 406	0.33 228	1.66 202	0.00 1	0.01 228	0.55 165	3.72 497	0.13 107	0.18 76	0.10 327	1.46 455	0.74 388	2.82 468	5.60 427	1.39 414	0.00 1	0.00 1	0.02 453	0.00 1	0.02 120	0.03 75

XQC	0.94 406	1.30 446	4.44 444	0.65 469	0.07 320	0.42 126	0.01 240	2.88 454	0.85 364	0.28 389	0.01 215	0.67 379	0.21 369	3.24 349	3.25 444	0.00 1	0.24 350	0.00 1	0.04 372	0.20 419	0.11 193

AANet_RVC	0.94 406	1.27 440	3.68 422	0.01 252	0.00 1	0.68 214	0.01 240	0.92 263	0.22 95	0.02 189	1.41 454	0.95 407	0.04 267	5.97 446	3.10 443	0.16 465	0.10 330	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.26 299

LL-Strereo	0.97 409	1.43 452	3.41 408	0.01 252	0.50 423	0.63 191	0.01 240	2.00 405	0.77 268	0.48 427	0.00 1	0.54 362	0.29 382	6.25 465	0.10 181	0.01 426	0.93 456	0.00 1	0.00 1	0.28 447	1.72 470

EAI-Stereo	0.98 410	0.06 13	1.09 61	0.17 387	0.67 449	1.19 428	4.84 499	2.67 438	0.91 389	0.95 452	4.52 470	0.30 297	0.53 404	0.57 236	0.46 345	0.00 1	0.07 323	0.00 1	0.29 489	0.01 41	0.34 324

AAGNet	0.99 411	0.08 60	1.59 181	0.15 374	0.27 390	1.14 412	0.27 431	0.06 40	0.78 282	0.01 121	0.00 1	0.01 18	0.97 432	3.60 367	10.81 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.99 411	0.26 192	1.93 277	0.04 304	0.04 300	1.07 347	0.00 1	0.07 51	0.69 202	0.01 121	9.36 492	0.10 212	0.00 1	5.86 437	0.29 285	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.02 354	0.01 41	0.00 1

RTSC	0.99 411	1.38 450	4.55 446	0.22 407	0.19 360	0.23 71	0.01 240	1.46 335	0.84 340	0.31 399	0.35 413	0.58 363	0.04 267	2.47 309	5.88 468	0.00 1	0.53 390	0.00 1	0.14 425	0.35 460	0.29 306

AIO-Stereo-zeroshot1	1.00 414	0.65 335	4.67 449	0.54 451	0.58 438	1.03 312	0.18 405	0.99 272	0.54 156	0.48 427	5.23 474	1.13 423	0.95 431	0.52 232	0.65 365	0.01 426	0.59 395	0.00 1	0.25 480	0.11 343	0.85 413

Wz-Net-SNSev	1.00 414	1.84 470	7.92 480	0.00 1	0.00 1	0.30 85	0.00 1	1.27 312	0.85 364	0.01 121	0.01 215	0.40 330	0.10 337	5.27 421	1.29 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 428	0.45 352

NaN_ROB	1.04 416	1.12 428	3.41 408	0.17 387	0.19 360	0.57 176	0.37 449	2.65 437	0.98 405	0.55 431	0.32 411	0.47 339	1.16 441	5.20 418	2.78 439	0.00 1	0.02 288	0.01 439	0.05 376	0.13 360	0.54 375

FBW_ROB	1.04 416	0.84 381	2.48 344	0.10 348	0.01 228	0.64 194	0.01 240	2.37 422	0.83 329	0.01 121	0.01 215	1.09 419	0.05 299	8.21 491	2.94 442	0.05 456	0.01 280	0.09 480	0.01 339	0.06 253	0.97 420

ttt	1.05 418	0.20 160	1.91 266	0.00 1	0.09 328	0.65 202	0.00 1	3.05 460	1.11 429	0.00 1	0.30 398	0.29 294	0.01 120	4.65 406	6.53 471	0.00 1	1.01 460	0.00 1	0.13 418	0.02 120	1.00 422

PVD	1.08 419	1.09 425	4.07 436	0.61 461	1.15 489	0.72 224	0.01 240	0.93 267	1.18 462	2.39 475	0.00 1	0.65 376	0.11 343	2.60 315	4.29 455	0.00 1	0.82 428	0.00 1	0.13 418	0.12 354	0.75 400

CBMV_ROB	1.08 419	0.23 177	2.20 310	0.01 252	0.00 1	1.37 448	0.46 454	3.27 471	0.78 282	2.21 473	1.13 449	1.06 414	2.45 464	4.29 394	1.64 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.48 361

SGM-Forest	1.08 419	0.45 278	1.80 242	0.02 276	0.07 320	1.09 374	0.65 469	2.57 433	0.85 364	1.33 461	0.92 444	1.36 438	1.62 449	5.94 445	2.34 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.52 370
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MFN_U_SF_RVC	1.09 422	1.88 473	5.37 464	0.15 374	0.10 335	0.56 171	0.10 389	1.29 316	0.47 146	0.45 425	0.27 382	1.30 435	0.72 417	4.08 382	2.28 434	0.29 473	0.34 365	0.35 494	0.55 501	0.63 480	0.60 386

ADCRef	1.10 423	1.10 426	4.78 454	0.02 276	0.02 270	0.87 263	0.31 436	0.76 246	0.88 383	0.71 442	0.17 367	0.18 254	0.80 424	2.63 318	8.56 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 343	0.11 193

CrosDoStereo	1.11 424	0.16 131	1.64 195	0.00 1	0.05 309	0.66 206	5.65 502	0.70 229	0.54 156	0.25 384	1.18 450	0.19 262	2.94 470	6.48 473	1.58 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.08 148

DeepStereo_LL	1.11 424	0.16 131	1.64 195	0.00 1	0.05 309	0.66 206	5.65 502	0.70 229	0.54 156	0.25 384	1.18 450	0.19 262	2.94 470	6.48 473	1.58 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.08 148

PWCDC_ROB	1.13 426	1.70 462	3.52 412	0.00 1	0.00 1	1.15 413	0.00 1	2.49 425	1.39 466	0.02 189	8.80 489	0.34 307	0.09 332	1.11 269	1.20 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 477	0.21 266

SPS-STEREO	1.19 427	1.27 440	3.45 410	0.00 1	0.01 228	0.40 116	0.16 401	0.71 235	1.03 408	2.41 476	0.77 438	2.13 459	0.44 395	5.68 434	4.06 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	1.24 436
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
G-Net	1.24 428	0.34 237	3.85 428	0.05 310	0.48 419	1.68 458	0.46 454	0.23 154	0.44 141	1.33 461	8.94 490	2.28 462	0.79 423	2.37 301	1.18 399	0.01 426	0.03 296	0.02 453	0.09 399	0.07 271	0.11 193

DispFullNet	1.25 429	0.95 405	3.73 424	1.00 487	0.79 458	0.43 129	0.01 240	1.70 361	0.82 320	2.55 477	0.63 433	1.08 416	8.75 496	0.84 260	1.36 413	0.00 1	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.24 433	0.19 259

ff1	1.27 430	0.33 228	3.52 412	0.00 1	0.00 1	0.64 194	0.00 1	1.74 367	1.17 459	0.00 1	0.31 404	0.68 380	0.02 190	6.27 466	7.45 476	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.15 431	0.08 291	1.86 487

Anonymous_2	1.27 430	0.19 153	1.80 242	0.70 477	0.78 457	0.61 187	0.20 409	0.92 263	0.48 148	0.22 373	0.30 398	1.44 443	0.00 1	0.43 218	0.40 335	0.01 426	0.84 437	2.29 506	11.27 511	1.29 489	1.20 434

mmx	1.28 432	0.33 228	3.52 412	0.00 1	0.00 1	0.64 194	0.00 1	3.05 460	1.07 419	0.00 1	0.31 404	0.68 380	0.02 190	6.27 466	7.45 476	0.00 1	1.05 464	0.00 1	0.15 431	0.03 172	1.08 425

xxx	1.28 432	0.33 228	3.52 412	0.00 1	0.00 1	0.64 194	0.00 1	3.05 460	1.07 419	0.00 1	0.31 404	0.68 380	0.02 190	6.27 466	7.45 476	0.00 1	1.05 464	0.00 1	0.15 431	0.03 172	1.08 425

DGSMNet	1.31 434	0.55 318	3.74 425	0.80 484	1.48 496	1.60 454	3.41 496	1.72 363	0.54 156	0.01 121	0.78 439	0.48 343	0.23 375	3.16 344	0.55 356	0.98 490	1.26 493	1.34 503	1.11 505	1.06 487	1.41 448

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 434	2.80 497	5.36 463	0.02 276	0.04 300	3.44 479	0.26 429	2.19 413	0.77 268	0.25 384	0.27 382	1.37 439	0.02 190	5.99 449	1.05 393	0.16 465	0.72 410	0.01 439	0.26 481	0.40 468	0.82 406

CSAN	1.34 436	1.48 455	4.78 454	0.15 374	0.08 325	0.71 221	0.68 471	2.81 451	1.12 434	0.96 453	2.86 461	0.79 393	1.67 450	5.61 429	2.61 437	0.01 426	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.26 299

SDNR	1.35 437	0.47 284	4.08 437	0.09 345	0.21 370	3.25 477	0.01 240	3.18 467	1.52 471	1.87 470	1.66 458	1.52 450	0.36 390	7.18 486	1.05 393	0.03 452	0.08 325	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.49 365

1111x	1.36 438	0.43 268	3.64 420	0.00 1	0.51 426	0.72 224	0.00 1	3.21 468	1.10 425	0.05 268	0.26 379	0.07 189	0.01 120	6.09 457	8.46 482	0.00 1	1.15 484	0.00 1	0.26 481	0.04 210	1.10 429

ACVNet_1	1.38 439	2.15 486	6.35 477	0.35 434	0.03 288	1.26 439	0.10 389	2.02 406	0.85 364	0.35 409	0.01 215	4.32 473	1.77 452	4.85 409	1.67 422	0.92 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 460	0.30 311

ACVNet-4b	1.38 439	1.94 478	5.73 471	0.20 401	0.04 300	1.01 301	0.01 240	1.70 361	0.86 376	0.04 253	0.95 446	1.95 454	0.31 385	6.69 476	2.11 431	2.78 500	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.89 486	0.34 324

xxxx	1.42 441	0.28 199	1.49 143	0.00 1	0.59 440	0.56 171	0.00 1	3.13 464	1.14 443	0.06 291	0.01 215	0.02 56	0.02 190	2.26 296	16.08 503	0.00 1	1.09 473	0.00 1	0.15 431	0.03 172	1.42 449

DeepPrunerF	1.44 442	1.17 433	9.82 487	0.02 276	0.09 328	0.90 272	0.00 1	1.42 333	6.76 490	0.23 377	0.01 215	0.22 273	0.14 352	5.71 435	1.94 425	0.00 1	0.00 1	0.01 439	0.02 354	0.20 419	0.14 222

test_xeample	1.52 443	0.30 209	1.50 146	0.00 1	0.58 438	0.60 180	0.00 1	3.16 465	1.14 443	0.07 301	0.08 345	0.03 99	0.02 190	3.67 372	16.54 505	0.00 1	1.08 471	0.00 1	0.15 431	0.04 210	1.50 457

SAMSARA	1.56 444	1.37 449	4.23 441	1.04 488	0.75 455	4.48 485	0.13 398	1.61 354	0.74 217	3.69 481	0.66 434	3.16 469	1.06 437	4.44 397	2.82 440	0.00 1	0.63 398	0.00 1	0.13 418	0.10 336	0.22 267

ADCP+	1.56 444	1.51 457	8.93 486	0.01 252	0.03 288	1.27 440	0.77 477	1.03 279	0.95 396	0.02 189	0.01 215	0.95 407	1.02 434	0.48 228	14.01 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 336	0.15 232

ADCPNet	1.58 446	1.00 414	8.71 485	0.01 252	0.19 360	2.69 469	0.26 429	1.15 297	0.54 156	0.04 253	0.02 307	1.41 441	1.76 451	2.52 312	9.78 488	0.00 1	0.46 378	0.00 1	0.64 503	0.07 271	0.34 324

ACVNet_2	1.59 447	2.07 484	5.42 465	0.12 362	0.09 328	1.36 447	0.17 402	2.72 445	0.97 402	0.44 424	3.37 465	6.53 480	0.16 359	5.48 425	1.87 423	0.16 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 466	0.47 359

ADCMid	1.62 448	1.76 466	8.67 484	0.04 304	0.03 288	1.61 455	0.17 402	1.49 340	1.15 450	0.88 449	0.57 430	0.86 400	0.69 412	1.18 270	12.53 496	0.01 426	0.00 1	0.29 492	0.08 392	0.20 419	0.24 286

U	1.64 449	0.06 13	0.52 7	0.00 1	7.15 509	10.37 498	0.00 1	0.04 20	0.05 6	0.01 121	0.00 1	0.09 205	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	9.39 510	5.01 508	0.01 41	0.00 1

DPSNet	1.65 450	0.46 281	7.31 478	0.30 422	0.11 339	1.54 451	0.01 240	4.48 483	1.14 443	0.11 336	0.01 215	0.82 395	3.51 476	5.89 439	5.84 467	0.02 444	0.29 359	0.03 462	0.23 468	0.23 432	0.59 383

WZ-Net	1.68 451	1.91 476	12.17 494	0.00 1	0.00 1	0.83 250	0.00 1	1.68 359	0.84 340	0.05 268	0.01 215	1.08 416	2.88 469	6.91 482	4.78 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 377	0.24 286

AnyNet_C32	1.69 452	2.27 489	8.60 483	0.12 362	0.19 360	1.68 458	1.08 482	1.06 288	0.74 217	1.28 460	0.45 421	0.21 268	0.57 405	2.99 335	11.73 494	0.02 444	0.00 1	0.06 475	0.00 1	0.20 419	0.55 380

ADCL	1.70 453	1.00 414	5.82 473	0.07 333	0.04 300	2.14 467	2.27 490	1.26 311	1.09 424	1.55 464	1.08 448	1.23 427	1.53 448	2.38 303	12.21 495	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 354	0.16 237

MDST_ROB	1.73 454	0.11 92	3.61 419	0.13 367	0.15 352	5.47 491	0.31 436	4.97 485	0.87 380	6.33 490	1.52 456	1.03 412	1.19 442	6.22 463	2.13 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.60 386

Wz-Net-TNSev	1.74 455	3.45 505	13.44 496	0.00 1	0.00 1	0.45 136	0.14 400	2.57 433	0.84 340	0.09 321	0.01 215	1.33 436	0.18 363	6.16 459	5.38 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 339	0.26 438	0.41 339

NVStereoNet_ROB	1.74 455	1.83 469	4.79 456	0.81 485	0.29 393	0.67 212	0.03 331	1.46 335	1.75 475	0.65 438	5.98 476	2.38 464	2.95 473	6.77 478	2.70 438	0.69 480	0.37 370	0.04 471	0.19 453	0.27 441	0.24 286
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample9	1.78 457	0.30 209	2.23 317	0.00 1	0.00 1	1.25 434	0.00 1	2.79 447	1.10 425	0.05 268	0.28 391	0.31 300	0.00 1	3.37 356	8.13 480	0.40 474	13.58 510	1.05 500	0.33 494	0.01 41	0.46 353

SuperB	1.87 458	1.70 462	10.02 489	0.02 276	0.01 228	0.87 263	0.75 474	2.15 411	0.87 380	0.05 268	0.05 326	0.33 305	0.87 429	5.17 416	5.60 466	0.01 426	0.00 1	0.02 453	0.01 339	8.38 507	0.42 341

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 459	2.49 494	5.12 461	0.01 252	0.02 270	12.00 500	0.49 461	3.33 473	0.95 396	0.10 327	0.20 370	2.15 460	0.15 356	6.72 477	1.65 421	0.78 482	0.83 433	0.19 488	0.27 486	0.72 482	0.92 416

ADCS	1.99 460	2.50 495	10.09 490	0.00 1	0.01 228	0.87 263	0.66 470	1.81 386	0.89 386	2.57 478	0.11 357	1.41 441	0.26 379	2.62 317	15.48 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 360	0.43 344

SGM_RVC	2.03 461	0.49 293	2.04 296	0.27 414	0.17 357	3.07 474	1.00 481	2.70 442	1.62 473	5.12 483	3.09 464	4.77 476	4.08 482	7.38 489	2.86 441	0.21 470	0.23 348	0.20 490	0.23 468	0.28 447	0.84 409
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	2.05 462	1.88 473	5.76 472	0.81 485	0.99 479	3.54 480	3.33 495	3.89 478	3.81 483	0.89 450	1.55 457	1.21 426	2.31 461	4.20 389	2.42 436	0.81 487	1.36 494	0.00 1	0.21 462	0.27 441	1.80 482

MSMD_ROB	2.26 463	0.47 284	2.67 358	0.01 252	0.00 1	5.00 488	0.21 415	1.35 326	1.87 477	6.37 491	8.46 487	7.34 485	4.30 486	4.84 408	1.91 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.30 311

IMH-64-1	2.28 464	1.45 453	2.87 368	2.19 497	0.59 440	2.82 471	1.58 483	5.84 487	1.16 453	1.09 455	4.77 471	2.07 457	2.42 462	5.90 440	3.91 449	4.00 502	0.04 306	0.02 453	0.00 1	2.07 491	0.82 406

IMH-64	2.28 464	1.45 453	2.87 368	2.19 497	0.59 440	2.82 471	1.58 483	5.84 487	1.16 453	1.09 455	4.77 471	2.07 457	2.42 462	5.90 440	3.91 449	4.00 502	0.04 306	0.02 453	0.00 1	2.07 491	0.82 406

222	2.28 464	0.25 187	1.15 65	0.00 1	0.37 401	0.60 180	0.00 1	3.25 470	1.13 436	0.09 321	0.00 1	0.05 156	0.02 190	3.52 362	32.29 510	0.00 1	1.03 461	0.00 1	0.15 431	0.03 172	1.59 464

SANet	2.30 467	1.58 459	5.68 470	0.03 292	0.04 300	2.78 470	0.82 478	2.99 458	8.32 494	1.70 466	4.04 467	4.26 472	4.02 481	5.90 440	3.42 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	0.37 333

test_sample8	2.36 468	0.30 209	2.23 317	0.00 1	0.00 1	1.25 434	0.00 1	2.50 426	0.97 402	1.99 471	0.27 382	7.36 486	3.06 474	3.37 356	8.13 480	0.40 474	13.58 510	1.05 500	0.33 494	0.01 41	0.46 353

pmcnn	2.36 468	0.83 380	6.15 475	0.33 429	0.84 464	0.35 105	0.27 431	2.18 412	1.42 468	0.48 427	7.35 479	14.60 500	0.75 420	5.45 424	5.37 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 394	0.63 394

WCMA_ROB	2.37 470	0.75 367	2.53 350	0.05 310	0.00 1	1.05 323	0.59 467	1.47 337	1.40 467	5.47 487	9.84 494	8.10 488	5.87 492	4.38 396	3.93 451	0.16 465	0.21 346	0.18 487	0.18 448	0.06 253	1.08 425

AnyNet_C01	2.55 471	3.02 502	19.30 500	0.15 374	0.18 359	2.97 473	2.35 492	1.56 347	1.47 469	1.01 454	0.81 440	1.23 427	0.76 422	4.28 393	10.78 490	0.04 454	0.00 1	0.07 478	0.00 1	0.35 460	0.61 389

WAO-6	2.63 472	1.16 432	3.22 388	0.00 1	0.00 1	3.86 484	0.28 433	6.13 489	7.35 491	0.60 435	6.78 478	7.62 487	2.68 467	6.42 471	6.11 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 399	0.12 204

Dean	2.72 473	2.05 483	6.17 476	0.39 440	0.44 410	1.21 430	0.48 460	8.36 495	8.46 495	1.48 463	8.08 486	6.95 482	1.44 445	4.50 401	2.00 426	0.79 483	0.00 1	0.01 439	0.00 1	1.11 488	0.39 336

WAO-7	2.74 474	1.65 461	3.36 404	0.03 292	0.05 309	4.68 486	0.53 463	6.21 490	4.59 487	1.73 467	7.61 482	5.56 477	3.68 478	8.96 493	5.50 464	0.00 1	0.00 1	0.33 493	0.02 354	0.19 415	0.18 248

MeshStereo	2.79 475	0.86 386	3.12 385	0.02 276	0.02 270	1.51 450	0.91 480	3.50 475	1.54 472	11.28 501	7.62 483	11.49 490	2.94 470	6.81 480	3.45 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 447	0.39 336
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
PWCK	2.83 476	2.64 496	10.25 491	0.23 408	0.02 270	3.59 481	5.56 501	3.75 477	3.56 482	0.75 447	4.42 469	3.35 470	1.86 454	9.10 494	4.03 452	0.44 477	0.01 280	0.00 1	0.00 1	2.72 496	0.29 306

FCDSN-DC	2.93 477	0.54 315	2.88 370	0.00 1	0.01 228	1.78 461	0.36 447	2.20 414	1.51 470	8.28 497	10.99 498	11.61 491	8.55 495	5.36 422	4.05 453	0.02 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.48 361
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	2.95 478	0.33 228	20.38 502	0.19 394	0.83 462	1.00 299	1.95 486	0.58 213	5.15 488	8.01 496	1.79 459	0.93 406	4.16 484	3.66 371	9.80 489	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.06 381	0.05 226	0.13 211

LVE	3.01 479	1.95 480	4.27 443	0.56 456	0.45 415	2.06 466	0.06 367	7.66 493	9.65 496	0.08 311	10.94 497	8.86 489	1.82 453	7.24 488	1.62 419	2.04 496	0.17 341	0.04 471	0.24 478	0.24 433	0.23 276

IMH	3.15 480	1.88 473	3.60 418	2.20 499	0.66 448	5.10 489	0.24 419	6.87 491	4.29 486	2.29 474	7.42 480	6.28 478	3.90 479	7.15 485	3.65 448	4.34 504	0.14 337	0.05 473	0.00 1	2.16 493	0.76 402

ELAS	3.20 481	0.48 289	3.06 380	0.19 394	0.06 316	7.89 494	2.23 489	3.33 473	4.19 485	8.91 500	9.70 493	4.40 474	7.69 494	4.25 390	6.87 473	0.00 1	0.04 306	0.03 462	0.04 372	0.12 354	0.48 361
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	3.35 482	0.45 278	4.75 451	0.25 411	0.07 320	1.56 453	7.12 505	2.23 416	5.68 489	7.77 495	7.71 485	6.55 481	10.27 500	5.63 431	6.24 470	0.00 1	0.04 306	0.03 462	0.01 339	0.11 343	0.48 361
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	3.67 483	0.32 222	2.78 364	0.00 1	0.01 228	3.09 475	0.58 465	3.68 476	3.04 480	11.64 502	12.38 501	13.84 498	9.79 499	6.23 464	5.39 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.60 386

FC-DCNN v2	3.83 484	0.31 216	2.73 359	0.00 1	0.01 228	3.14 476	0.57 464	4.11 480	3.11 481	11.94 503	13.03 504	15.10 501	9.65 497	6.77 478	5.54 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.59 383

KSHMR	3.98 485	1.95 480	4.86 457	3.06 502	1.84 499	5.37 490	0.45 453	9.03 497	13.93 499	2.07 472	9.17 491	7.12 483	2.12 460	5.60 427	3.40 445	2.12 498	0.44 375	0.53 496	0.23 468	4.01 498	2.35 500

SGM+DAISY	4.17 486	2.85 501	8.55 482	1.77 492	1.74 498	5.81 492	5.49 500	2.88 454	3.97 484	7.67 494	7.66 484	7.25 484	7.42 493	6.92 483	7.09 475	1.14 494	1.57 502	0.11 482	0.59 502	0.56 477	2.43 502

RTS	4.38 487	2.34 490	44.27 506	0.33 429	0.13 346	3.83 482	0.21 415	2.51 427	1.22 463	1.82 468	0.01 215	1.95 454	0.21 369	16.90 502	10.87 492	0.00 1	0.27 357	0.00 1	0.00 1	0.27 441	0.44 349

RTSA	4.38 487	2.34 490	44.27 506	0.33 429	0.13 346	3.83 482	0.21 415	2.51 427	1.22 463	1.82 468	0.01 215	1.95 454	0.21 369	16.90 502	10.87 492	0.00 1	0.27 357	0.00 1	0.00 1	0.27 441	0.44 349

notaker	4.71 489	2.04 482	5.58 469	4.15 504	0.96 476	4.99 487	0.39 450	7.65 492	2.25 478	5.67 489	11.58 500	16.87 503	4.26 485	8.06 490	6.65 472	5.74 506	0.02 288	0.10 481	0.07 387	5.45 502	1.65 468

LSM	4.80 490	1.52 458	19.84 501	4.35 505	38.64 510	0.85 259	2.31 491	0.86 256	1.78 476	3.14 479	3.02 462	0.62 367	0.69 412	3.61 369	1.28 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 360	13.38 511

MADNet+	4.94 491	3.56 506	47.46 508	0.42 443	0.27 390	1.99 465	0.04 352	4.45 482	1.30 465	0.07 301	0.02 307	1.81 453	0.36 390	21.82 507	14.17 498	0.00 1	0.26 356	0.00 1	0.00 1	0.28 447	0.54 375

ktn	5.26 492	1.94 478	3.97 433	3.50 503	1.06 484	8.17 495	2.01 487	9.53 499	16.88 500	5.28 486	12.55 503	13.68 496	4.08 482	8.46 492	4.61 457	5.84 507	0.02 288	0.00 1	0.00 1	2.63 495	0.92 416

WAO-8	5.42 493	2.80 497	3.98 434	0.62 463	0.10 335	13.77 501	0.33 442	11.99 502	24.10 506	5.25 484	10.38 496	13.44 494	4.55 487	9.38 495	4.72 458	0.80 484	0.34 365	0.71 498	0.13 418	0.74 483	0.25 291

Venus	5.42 493	2.80 497	3.98 434	0.62 463	0.10 335	13.77 501	0.33 442	11.99 502	24.10 506	5.25 484	10.32 495	13.44 494	4.55 487	9.38 495	4.72 458	0.80 484	0.34 365	0.71 498	0.13 418	0.74 483	0.25 291

JetBlue	6.27 495	3.44 504	18.17 499	0.00 1	2.21 502	30.58 509	17.31 510	4.77 484	1.07 419	0.74 443	2.25 460	6.31 479	5.82 491	18.12 504	9.68 487	0.10 464	0.01 280	0.00 1	0.00 1	3.12 497	1.61 465

EDNetEfficientorigin	6.27 495	0.89 394	98.14 520	0.02 276	0.04 300	0.40 116	0.02 307	0.35 185	2.94 479	6.98 493	3.06 463	1.29 433	1.87 455	4.32 395	4.60 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.35 330

UNDER WATER	6.65 497	1.86 472	10.48 492	4.84 506	2.74 503	8.59 497	0.76 475	8.83 496	22.15 505	4.99 482	6.27 477	15.66 502	10.39 501	9.52 497	9.42 486	3.50 501	0.05 316	1.34 503	0.03 367	7.17 506	4.42 507

TorneroNet-64	6.70 498	2.13 485	3.92 430	2.14 495	0.65 446	19.09 507	0.28 433	12.19 504	25.73 509	6.44 492	12.54 502	19.33 506	4.76 489	10.25 499	6.87 473	1.10 493	0.00 1	0.12 483	0.00 1	4.20 499	2.19 497

TorneroNet	7.29 499	2.19 488	3.95 431	2.15 496	1.14 488	19.79 508	0.46 454	13.22 505	25.82 510	8.31 498	16.76 506	17.46 505	5.75 490	10.79 500	8.91 485	2.32 499	0.03 296	0.12 483	0.00 1	4.70 500	2.01 495

UNDER WATER-64	7.33 500	2.16 487	12.17 494	4.84 506	3.62 505	17.94 505	1.74 485	9.16 498	21.94 504	5.53 488	5.01 473	17.03 504	11.84 503	9.72 498	8.83 484	2.09 497	0.04 306	1.54 505	0.16 441	6.89 505	4.37 506

coex-ft	8.51 501	3.17 503	75.56 511	0.00 1	0.00 1	0.18 60	0.25 421	0.14 112	19.76 502	39.57 510	4.11 468	4.60 475	9.69 498	4.10 383	7.91 479	0.02 444	0.07 323	0.00 1	0.02 354	0.13 360	0.91 415

DPSimNet_ROB	9.66 502	7.29 508	17.52 498	4.88 508	6.56 508	10.41 499	12.88 508	8.12 494	9.88 497	14.26 504	11.22 499	12.39 493	14.01 504	11.20 501	14.85 499	5.50 505	6.97 509	5.75 509	5.94 509	5.31 501	8.26 510

LE_ROB	10.29 503	1.64 460	11.96 493	1.47 491	1.36 495	3.30 478	4.79 498	5.05 486	42.09 511	51.68 511	13.28 505	14.08 499	25.92 508	7.21 487	21.19 508	0.05 456	0.06 320	0.13 485	0.19 453	0.08 291	0.35 330

SGM-ForestM	10.58 504	2.80 497	7.93 481	1.86 493	1.59 497	17.97 506	9.39 506	11.57 501	12.75 498	21.30 506	18.68 508	40.07 509	22.22 506	21.60 506	15.86 502	0.99 491	1.53 501	0.06 475	0.52 499	0.47 474	2.43 502

MADNet++	10.85 505	2.36 492	10.00 488	8.59 510	4.61 507	16.78 504	10.26 507	10.11 500	7.51 492	17.63 505	18.35 507	12.04 492	17.73 505	24.51 508	20.75 507	8.81 508	6.67 508	4.84 508	2.67 506	5.77 503	6.96 509

MANE	11.54 506	2.46 493	6.07 474	2.50 501	2.04 500	16.31 503	6.95 504	17.25 509	24.11 508	23.59 507	31.25 511	30.75 507	25.07 507	18.16 505	16.24 504	1.28 495	1.98 504	0.15 486	1.07 504	0.46 473	3.04 504

HanzoNet	13.47 507	5.89 507	14.41 497	5.91 509	2.90 504	8.50 496	0.74 473	13.81 506	20.12 503	26.53 508	28.55 510	34.06 508	26.75 510	26.27 511	15.82 501	11.42 509	4.01 507	3.29 507	3.94 507	9.72 509	6.77 508

JetRed	14.06 508	19.59 510	43.42 505	1.43 490	1.30 494	55.87 511	28.29 511	13.94 507	7.85 493	8.61 499	8.73 488	13.68 496	10.59 502	24.60 509	30.87 509	0.27 472	0.69 404	0.62 497	0.03 367	6.63 504	4.19 505

BEATNet-Init1	15.75 509	8.48 509	36.75 504	2.06 494	2.07 501	33.60 510	14.96 509	17.15 508	19.08 501	30.69 509	28.08 509	43.61 510	25.98 509	25.17 510	20.68 506	0.80 484	1.17 486	0.36 495	0.51 498	1.53 490	2.28 498

DLNR_Zeroshot_test	21.33 510	48.16 511	86.21 515	96.01 523	87.63 521	0.32 91	0.00 1	18.10 510	0.52 154	0.04 253	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.78 256	0.07 161	16.15 510	0.90 445	0.00 1	0.21 462	70.18 517	1.39 444

tt	48.09 511	0.07 32	27.39 503	1.35 489	0.00 1	100.00 523	100.00 520	100.00 523	96.65 517	0.15 353	0.01 215	97.98 522	87.03 517	2.52 312	99.87 521	82.90 517	94.64 516	16.21 511	20.93 512	33.72 510	0.29 306

LRCNet_RVC	55.59 512	61.31 517	59.16 509	66.84 516	44.81 511	6.17 493	0.00 1	52.46 511	1.68 474	70.67 512	80.07 515	66.39 511	55.67 511	51.56 512	46.75 511	90.67 520	41.65 515	91.10 521	90.19 517	65.65 516	68.96 516

xxxxx1	63.64 513	58.31 512	78.27 512	43.96 511	49.40 512	92.70 516	92.25 516	60.45 512	69.51 512	73.81 515	76.39 512	77.95 514	76.95 513	71.68 513	77.08 513	36.01 513	37.36 512	48.24 514	62.44 513	47.16 513	42.90 513

tt_ll	63.64 513	58.31 512	78.27 512	43.96 511	49.40 512	92.70 516	92.25 516	60.45 512	69.51 512	73.81 515	76.39 512	77.95 514	76.95 513	71.68 513	77.08 513	36.01 513	37.36 512	48.24 514	62.44 513	47.16 513	42.90 513

ff	63.64 513	58.31 512	78.27 512	43.96 511	49.40 512	92.70 516	92.25 516	60.45 512	69.51 512	73.81 515	76.39 512	77.95 514	76.95 513	71.68 513	77.08 513	36.01 513	37.36 512	48.24 514	62.44 513	47.16 513	42.90 513

PML	71.00 516	88.39 521	73.68 510	82.04 518	74.55 515	83.63 513	76.92 513	72.05 515	85.95 515	89.82 518	84.57 516	90.63 518	58.80 512	91.54 521	73.58 512	95.93 524	2.38 506	86.91 520	6.48 510	84.07 521	18.14 512

DGTPSM_ROB	81.37 517	61.03 515	99.95 522	61.17 514	86.95 519	99.14 521	100.00 520	95.87 519	99.99 521	73.32 513	100.00 520	71.15 512	100.00 521	77.35 516	99.98 522	35.35 511	97.41 521	34.62 512	99.89 523	44.61 511	89.54 518

DPSMNet_ROB	81.42 518	61.07 516	99.95 522	61.38 515	87.01 520	99.15 522	100.00 520	95.87 519	99.99 521	73.35 514	100.00 520	71.18 513	100.00 521	77.40 517	99.98 522	35.68 512	97.47 522	34.71 513	99.89 523	44.74 512	89.65 519

Anonymous_1	89.55 519	74.57 518	97.70 519	74.52 517	78.35 516	100.00 523	100.00 520	98.05 522	99.77 519	96.85 521	99.38 518	97.67 521	99.78 520	91.23 520	98.87 519	81.02 516	97.18 518	59.55 517	84.83 516	74.77 518	86.89 517

MEDIAN_ROB	93.48 520	98.75 524	96.24 518	90.99 521	90.62 522	85.89 514	77.23 514	92.20 517	89.67 516	95.04 519	94.93 517	96.04 519	93.85 518	90.48 518	87.58 516	98.40 525	95.87 517	99.62 523	98.78 521	98.85 525	98.49 525

DPSM_ROB	93.70 521	78.60 519	100.00 524	83.05 519	85.63 517	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 523	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 524	88.93 518	97.35 519	74.49 518	94.98 518	81.33 519	89.69 520

DPSM	93.70 521	78.60 519	100.00 524	83.05 519	85.63 517	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 523	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 524	88.93 518	97.35 519	74.49 518	94.98 518	81.33 519	89.69 520

HaxPig	95.45 523	97.64 523	88.42 516	97.81 526	99.08 526	77.94 512	74.31 512	96.67 521	99.54 518	99.87 522	99.92 519	99.60 523	99.75 519	91.22 519	87.67 517	99.94 526	99.97 524	99.98 525	99.99 525	99.96 526	99.80 526

test_example2	97.59 524	99.97 526	99.93 521	99.80 527	99.96 527	98.80 520	99.76 519	91.09 516	100.00 523	100.00 523	100.00 520	89.37 517	86.85 516	99.31 522	96.67 518	99.97 527	99.51 523	92.94 522	97.98 520	99.99 527	99.94 527

AVERAGE_ROB	98.51 525	99.16 525	95.72 517	100.00 528	100.00 528	93.61 519	82.61 515	100.00 523	99.97 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	99.73 523	99.43 520	100.00 528	100.00 527	100.00 526	100.00 526	100.00 528	100.00 528

LSM0	98.99 526	99.97 526	100.00 524	95.58 522	98.52 523	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 523	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 524	93.32 523	99.97 524	100.00 526	100.00 526	95.80 524	96.62 522

CasAABBNet	99.03 527	100.00 528	100.00 524	96.02 524	98.70 524	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 523	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 524	93.08 521	99.99 526	100.00 526	100.00 526	95.40 522	97.41 523

Selective-RAFT-Error	99.05 528	100.00 528	100.00 524	96.31 525	98.73 525	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 523	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 524	93.08 521	100.00 527	100.00 526	100.00 526	95.40 522	97.58 524

ccccc		90.96 522		100.00 528	100.00 528	87.89 515		95.50 518		96.70 520		96.32 520		99.79 524		100.00 528	100.00 527	99.83 524	99.29 522	100.00 528

Low-res two-view benchmark