Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

LGtest1	0.26 2	0.43 101	0.82 1	0.23 5	0.21 116	0.31 14	0.11 2	0.36 7	0.43 26	0.24 27	0.18 2	0.16 4	0.14 2	0.30 8	0.28 73	0.10 77	0.16 228	0.08 7	0.06 8	0.10 18	0.42 235

SGD-Stereo	0.23 1	0.31 10	0.87 2	0.23 5	0.11 1	0.40 42	0.16 14	0.33 4	0.40 14	0.20 5	0.19 6	0.18 8	0.17 12	0.38 50	0.17 1	0.11 161	0.06 1	0.08 7	0.07 20	0.10 18	0.09 2

rvit_stereo_0083	0.28 5	0.37 62	0.88 3	0.28 59	0.18 62	0.28 7	0.22 80	0.40 11	0.58 122	0.25 33	0.30 52	0.27 70	0.27 124	0.38 50	0.25 37	0.14 286	0.12 167	0.13 269	0.10 98	0.13 53	0.14 32

FoundationStereo	0.61 211	0.37 62	0.91 4	1.96 504	2.40 508	0.20 2	0.16 14	0.26 1	0.86 395	0.16 1	0.12 1	0.19 11	0.17 12	0.58 152	0.32 117	0.10 77	2.98 514	0.08 7	0.06 8	0.07 1	0.20 84

castereo	0.34 17	0.48 123	1.00 5	0.25 15	0.29 218	0.41 44	0.27 198	0.76 176	0.49 53	0.23 20	0.30 52	0.24 41	0.31 171	0.29 6	0.29 84	0.09 26	0.20 268	0.09 37	0.31 399	0.12 38	0.44 258

GIP-stereo	0.61 211	0.68 207	1.05 6	0.95 442	1.46 484	0.42 49	0.17 19	0.69 146	0.49 53	0.19 4	0.24 16	0.23 31	0.18 28	0.95 254	0.59 260	0.10 77	1.33 452	0.08 7	0.06 8	0.18 152	2.21 492

MonSter	0.47 84	0.29 3	1.07 7	0.22 4	0.18 62	0.51 104	0.14 5	0.49 40	0.35 4	0.26 42	0.18 2	0.15 1	0.11 1	0.88 244	0.47 205	0.06 1	2.11 493	0.07 1	0.81 494	0.07 1	1.01 414

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 126	0.51 141	1.12 8	0.26 31	0.22 128	0.46 66	0.20 43	1.10 437	1.33 474	3.13 513	0.33 75	0.22 23	0.20 46	0.34 31	0.26 51	0.11 161	0.09 94	0.11 155	0.09 63	0.17 128	0.21 91

rvit_stereo_0081	0.29 6	0.46 117	1.13 9	0.28 59	0.17 47	0.32 16	0.22 80	0.45 26	0.58 122	0.25 33	0.26 30	0.26 59	0.22 61	0.36 44	0.25 37	0.14 286	0.10 122	0.11 155	0.10 98	0.13 53	0.11 13

rvit_stereo_0082	0.29 6	0.46 117	1.13 9	0.28 59	0.17 47	0.32 16	0.22 80	0.45 26	0.58 122	0.25 33	0.26 30	0.26 59	0.22 61	0.36 44	0.25 37	0.14 286	0.10 122	0.11 155	0.10 98	0.13 53	0.11 13

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 11	0.40 84	1.21 11	0.35 202	0.16 28	0.29 9	0.16 14	0.59 103	0.56 108	0.20 5	0.20 9	0.17 6	0.26 110	0.40 61	0.38 163	0.09 26	0.08 43	0.08 7	0.25 361	0.12 38	0.43 243

DEFOM-Stereo	0.26 2	0.61 180	1.22 12	0.24 8	0.14 12	0.49 88	0.18 26	0.31 2	0.31 1	0.20 5	0.18 2	0.15 1	0.14 2	0.42 77	0.19 2	0.08 4	0.06 1	0.08 7	0.06 8	0.09 9	0.16 53

U	3.41 510	0.37 62	1.27 13	0.27 43	13.75 526	19.65 532	0.15 7	0.43 21	0.33 2	0.18 3	0.19 6	0.27 70	0.15 6	0.23 1	0.19 2	0.10 77	0.06 1	17.75 531	12.73 527	0.11 28	0.10 6

RSM++	0.48 95	0.52 145	1.27 13	1.62 485	1.27 474	0.39 41	0.20 43	0.49 40	0.56 108	0.22 15	0.25 24	0.24 41	0.17 12	0.39 54	0.23 23	0.09 26	0.11 149	0.09 37	0.35 425	0.29 331	0.80 378

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 140	0.39 78	1.30 15	0.45 316	0.21 116	0.74 361	0.17 19	0.71 162	0.44 34	1.17 449	0.38 102	0.89 404	0.23 76	0.86 237	0.94 353	0.11 161	0.49 349	0.09 37	0.40 442	0.13 53	0.50 282

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 71	1.36 412	1.30 15	0.24 8	0.12 4	0.33 22	0.20 43	0.41 14	0.37 7	0.32 62	0.21 10	0.16 4	0.14 2	0.29 6	0.62 273	0.55 467	1.42 461	0.11 155	0.13 205	0.25 277	0.56 308

mms	0.39 40	0.63 189	1.31 17	0.34 180	0.65 394	0.32 16	0.22 80	0.39 9	0.39 11	0.27 49	0.31 62	0.23 31	0.17 12	0.57 146	0.22 8	0.08 4	0.21 277	0.10 90	0.08 41	0.24 255	1.16 426

IGEV-RUCA	2.30 498	0.38 72	1.36 18	0.41 288	1.90 498	2.03 497	1.86 504	1.37 473	1.78 493	3.73 515	3.72 510	5.06 511	8.09 519	2.15 438	1.63 425	0.26 431	0.77 391	2.71 518	1.91 514	2.43 513	2.42 500

RSM	0.47 84	0.51 141	1.36 18	1.37 470	1.04 450	0.37 35	0.21 65	0.52 57	0.55 102	0.23 20	0.28 40	0.28 77	0.17 12	0.40 61	0.22 8	0.09 26	0.24 289	0.09 37	0.35 425	0.24 255	0.80 378

LG-Stereo	0.36 28	0.61 180	1.37 20	0.26 31	0.37 289	0.43 52	0.20 43	0.55 81	0.44 34	0.25 33	0.30 52	0.50 213	0.17 12	0.30 8	0.37 155	0.10 77	0.18 248	0.11 155	0.10 98	0.24 255	0.43 243

castereo++	0.39 40	0.83 268	1.38 21	0.29 77	0.18 62	0.53 129	0.20 43	0.57 91	0.58 122	0.20 5	0.27 36	0.32 99	0.17 12	0.34 31	0.22 8	0.09 26	0.54 359	0.09 37	0.29 383	0.15 85	0.52 293

999	0.35 22	0.74 240	1.38 21	0.27 43	0.18 62	0.50 98	0.23 114	0.40 11	0.41 16	0.21 9	0.33 75	0.23 31	0.18 28	0.74 208	0.37 155	0.09 26	0.08 43	0.09 37	0.08 41	0.26 296	0.26 128

S2M2	0.27 4	0.32 21	1.41 23	0.24 8	0.17 47	0.24 4	0.09 1	0.36 7	0.50 62	0.17 2	0.25 24	0.22 23	0.17 12	0.27 3	0.29 84	0.16 333	0.12 167	0.11 155	0.12 183	0.15 85	0.12 16

rvit_stereo_0080	0.33 13	0.77 249	1.43 24	0.24 8	0.18 62	0.34 24	0.27 198	0.58 94	0.51 68	0.25 33	0.27 36	0.27 70	0.22 61	0.32 22	0.27 60	0.14 286	0.10 122	0.10 90	0.10 98	0.15 85	0.17 60

IGEV-Stereo+	0.48 95	0.32 21	1.43 24	0.26 31	0.46 336	0.30 11	0.13 3	0.32 3	0.57 115	0.80 396	0.24 16	0.19 11	0.19 36	0.57 146	0.46 200	0.10 77	1.36 454	0.08 7	0.22 345	0.46 440	1.04 418

whm_eth	0.33 13	0.77 249	1.43 24	0.24 8	0.18 62	0.34 24	0.27 198	0.58 94	0.51 68	0.25 33	0.27 36	0.27 70	0.22 61	0.32 22	0.27 60	0.14 286	0.10 122	0.10 90	0.10 98	0.15 85	0.17 60

anonymity	0.86 385	0.68 207	1.44 27	0.64 394	0.83 421	0.67 328	0.52 390	0.98 356	0.73 278	0.96 424	0.70 353	0.81 373	0.86 428	1.10 269	1.34 406	0.64 470	0.72 389	0.58 472	1.44 512	0.60 460	0.91 398

tt45	0.35 22	0.80 261	1.46 28	0.26 31	0.17 47	0.55 152	0.22 80	0.44 24	0.39 11	0.24 27	0.26 30	0.25 49	0.18 28	0.64 174	0.36 150	0.09 26	0.08 43	0.10 90	0.08 41	0.24 255	0.29 147

ITSA-stereo	0.52 126	0.42 93	1.46 28	0.34 180	0.18 62	0.60 224	0.29 239	0.99 365	0.82 367	0.51 174	0.48 157	0.53 228	0.59 362	1.25 298	0.73 311	0.15 316	0.12 167	0.17 365	0.16 268	0.19 183	0.32 170

CES	0.33 13	0.32 21	1.46 28	0.25 15	0.50 341	0.40 42	0.20 43	0.48 37	0.48 49	0.22 15	0.29 45	0.26 59	0.19 36	0.35 41	0.22 8	0.09 26	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.16 105	0.54 300

SMoEStereo_RVC	0.36 28	0.83 268	1.48 31	0.26 31	0.15 19	0.46 66	0.22 80	0.40 11	0.43 26	0.23 20	0.24 16	0.21 21	0.18 28	0.47 89	0.59 260	0.07 2	0.07 9	0.10 90	0.08 41	0.24 255	0.42 235

rvit_0105_6	0.36 28	0.55 159	1.48 31	0.31 114	0.18 62	0.35 29	0.26 181	0.56 85	0.66 187	0.26 42	0.29 45	0.33 107	0.26 110	0.41 70	0.27 60	0.18 364	0.16 228	0.15 331	0.13 205	0.15 85	0.25 120

fffft	0.36 28	0.70 218	1.51 33	0.25 15	0.15 19	0.42 49	0.24 139	0.46 32	0.42 21	0.22 15	0.19 6	0.20 13	0.16 8	0.47 89	0.69 296	0.07 2	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.30 340	0.45 263
1: 1. 1
fffy	0.39 40	0.67 198	1.57 34	0.45 316	0.52 347	0.37 35	0.22 80	0.45 26	0.35 4	0.21 9	0.30 52	0.26 59	0.20 46	0.45 83	0.24 26	0.08 4	0.29 311	0.10 90	0.08 41	0.25 277	0.77 367

BUS	0.45 71	0.32 21	1.58 35	0.31 114	0.22 128	0.91 423	0.23 114	1.05 413	0.67 200	0.64 318	0.53 202	0.65 291	0.32 178	0.48 102	0.34 139	0.13 250	0.10 122	0.14 305	0.12 183	0.13 53	0.15 40

BSDual-CNN	0.48 95	0.32 21	1.58 35	0.31 114	0.22 128	0.76 368	0.32 277	1.05 413	0.67 200	0.64 318	0.53 202	0.63 280	0.38 212	0.48 102	0.97 355	0.13 250	0.10 122	0.14 305	0.12 183	0.13 53	0.15 40

psmg	0.48 95	0.32 21	1.58 35	0.28 59	0.22 128	0.75 364	0.35 309	0.94 324	0.67 200	0.61 286	0.59 267	0.63 280	0.38 212	0.48 102	0.97 355	0.13 250	0.11 149	0.13 269	0.13 205	0.14 74	0.15 40

RAFT-Stereo-weight	0.46 79	0.37 62	1.60 38	0.29 77	0.51 344	0.57 181	0.22 80	0.84 242	0.67 200	0.48 127	0.38 102	0.36 118	0.17 12	0.39 54	0.27 60	0.09 26	1.28 444	0.09 37	0.07 20	0.09 9	0.41 230

ours_stereo	0.37 33	0.67 198	1.63 39	0.30 98	0.50 341	0.35 29	0.22 80	0.41 14	0.38 9	0.21 9	0.32 72	0.23 31	0.17 12	0.47 89	0.22 8	0.08 4	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.24 255	0.77 367

AIO-Stereo	0.64 255	0.60 174	1.63 39	1.31 464	1.45 481	0.38 39	0.20 43	0.55 81	0.83 374	0.31 59	0.31 62	0.23 31	0.15 6	0.39 54	0.63 279	0.10 77	1.25 437	0.09 37	0.41 447	0.21 215	1.73 471

trnet	0.31 8	0.31 10	1.65 41	0.20 2	0.12 4	0.55 152	0.15 7	0.50 52	0.51 68	0.28 50	0.34 81	0.24 41	0.21 53	0.34 31	0.24 26	0.11 161	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.09 9	0.12 16

IGEV-Stereo++	0.58 176	0.29 3	1.66 42	0.37 231	0.53 354	0.47 77	0.13 3	0.54 72	0.37 7	1.02 433	0.25 24	0.17 6	0.22 61	1.04 263	0.27 60	0.08 4	1.98 487	0.08 7	0.06 8	0.17 128	1.92 475

CREStereo	0.31 8	0.35 47	1.66 42	0.19 1	0.13 8	0.55 152	0.17 19	0.50 52	0.50 62	0.28 50	0.34 81	0.24 41	0.21 53	0.34 31	0.23 23	0.11 161	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.10 18	0.12 16
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
CroCo-Stereo	0.35 22	0.71 222	1.67 44	0.32 135	0.17 47	0.19 1	0.21 65	0.79 199	0.54 93	0.22 15	0.25 24	0.55 244	0.22 61	0.28 4	0.28 73	0.10 77	0.08 43	0.08 7	0.07 20	0.12 38	0.10 6
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
DDVS	0.67 288	0.46 117	1.74 45	2.40 507	0.35 275	0.86 408	0.98 466	0.72 164	0.52 78	0.53 193	0.57 255	0.89 404	0.37 202	1.22 289	0.57 249	0.15 316	0.14 198	0.14 305	0.12 183	0.19 183	0.42 235

PMTNet	0.35 22	0.38 72	1.75 46	0.21 3	0.14 12	0.57 181	0.24 139	0.48 37	0.44 34	0.28 50	0.32 72	0.26 59	0.24 81	0.41 70	0.24 26	0.42 456	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.18 152	0.15 40

WCG-NET	0.41 47	0.80 261	1.77 47	0.25 15	0.13 8	0.43 52	0.24 139	0.42 18	0.59 132	0.38 75	0.41 119	0.26 59	0.24 81	0.37 47	0.24 26	0.08 4	0.81 397	0.08 7	0.07 20	0.26 296	0.31 165

WCG-NET（raft）	0.44 67	0.97 314	1.78 48	0.24 8	0.17 47	0.43 52	0.24 139	0.42 18	0.52 78	0.38 75	0.35 88	0.46 190	0.25 99	0.41 70	0.26 51	0.08 4	1.08 422	0.08 7	0.08 41	0.27 310	0.40 222

rvit_stereo_0081_aga	0.34 17	0.67 198	1.79 49	0.27 43	0.20 104	0.34 24	0.21 65	0.43 21	0.48 49	0.26 42	0.28 40	0.27 70	0.21 53	0.33 26	0.25 37	0.14 286	0.11 149	0.11 155	0.10 98	0.14 74	0.18 69

CAS	0.39 40	0.31 10	1.79 49	0.81 427	0.34 267	0.51 104	0.23 114	0.49 40	0.42 21	0.23 20	0.31 62	0.20 13	0.17 12	0.30 8	0.25 37	0.77 480	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 18	0.41 230

dual_stereo	0.94 413	0.31 10	1.80 51	0.90 433	2.52 509	0.54 139	0.15 7	0.69 146	1.02 444	0.25 33	0.18 2	0.18 8	0.14 2	0.63 168	0.35 147	0.09 26	3.76 515	0.07 1	0.47 457	0.07 1	4.59 520

CASnet	0.32 11	0.40 84	1.80 51	0.28 59	0.11 1	0.47 77	0.19 31	0.45 26	0.47 45	0.39 80	0.31 62	0.23 31	0.17 12	0.31 12	0.21 5	0.11 161	0.06 1	0.15 331	0.12 183	0.16 105	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.45 71	0.38 72	1.80 51	0.27 43	0.25 173	0.58 192	0.23 114	0.84 242	0.66 187	0.42 91	0.44 137	0.28 77	0.35 193	0.31 12	0.21 5	0.09 26	1.01 414	0.09 37	0.07 20	0.21 215	0.53 297

GLC_STEREO	0.31 8	0.30 8	1.80 51	0.29 77	0.12 4	0.41 44	0.20 43	0.39 9	0.42 21	0.26 42	0.31 62	0.25 49	0.19 36	0.36 44	0.26 51	0.09 26	0.11 149	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.15 40

CSP-Net	0.55 153	0.61 180	1.81 55	0.30 98	0.23 153	0.77 378	0.35 309	0.90 301	0.62 152	0.62 299	0.60 276	0.65 291	0.42 257	1.76 377	0.47 205	0.17 353	0.12 167	0.10 90	0.10 98	0.21 215	0.16 53

mmm	0.66 282	0.53 149	1.83 56	0.38 250	0.86 424	0.49 88	0.27 198	0.82 223	0.83 374	0.59 265	0.69 340	0.47 199	0.38 212	0.81 231	0.73 311	0.12 204	1.37 455	0.14 305	0.45 452	0.18 152	1.35 449

knoymous	0.37 33	0.34 39	1.83 56	0.25 15	0.18 62	0.45 59	0.24 139	0.60 110	0.40 14	0.42 91	0.39 108	0.54 235	0.25 99	0.41 70	0.29 84	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.07 20	0.13 53	0.20 84

AnonymousM	0.45 71	0.49 127	1.83 56	0.29 77	0.15 19	0.53 129	0.22 80	0.64 129	0.66 187	0.47 124	0.33 75	0.30 86	0.25 99	0.49 115	0.29 84	0.12 204	0.27 308	0.71 480	0.37 434	0.12 38	0.41 230

test_sample2	0.59 194	0.42 93	1.84 59	0.33 157	0.18 62	0.52 121	0.28 211	0.86 266	0.70 250	0.47 124	0.53 202	0.46 190	0.41 245	1.51 335	0.66 289	0.12 204	0.93 407	0.11 155	0.24 353	0.16 105	1.01 414

test_sample1	0.61 211	0.45 115	1.84 59	0.33 157	0.29 218	0.49 88	0.24 139	0.83 234	0.73 278	0.51 174	0.53 202	0.52 225	0.45 286	1.40 317	0.72 308	0.11 161	0.96 408	0.10 90	0.24 353	0.15 85	1.25 439

GMStereo_Zeroshot	0.44 67	0.44 109	1.84 59	0.44 309	0.20 104	0.52 121	0.19 31	0.60 110	0.54 93	0.58 246	0.59 267	0.63 280	0.29 156	0.59 153	0.34 139	0.16 333	0.09 94	0.16 350	0.09 63	0.26 296	0.26 128

AEACV	0.89 399	0.29 3	1.84 59	2.50 508	1.68 493	0.53 129	0.21 65	1.01 384	0.42 21	0.68 350	0.31 62	0.22 23	0.39 227	1.63 357	0.25 37	0.09 26	2.60 509	0.09 37	0.54 472	0.23 248	2.27 498

tg	0.45 71	0.83 268	1.85 63	0.29 77	0.16 28	0.57 181	0.18 26	0.60 110	0.56 108	0.37 71	0.44 137	0.38 129	0.24 81	0.48 102	0.28 73	0.09 26	0.30 312	0.11 155	0.11 146	0.44 433	0.77 367

ProNet	0.46 79	0.60 174	1.85 63	0.35 202	0.67 396	0.49 88	0.25 164	0.53 62	0.57 115	0.21 9	0.24 16	0.22 23	0.20 46	0.52 125	0.22 8	0.09 26	0.47 345	0.10 90	0.09 63	0.23 248	1.33 446

DAS	0.61 211	0.42 93	1.85 63	0.34 180	0.34 267	0.52 121	0.42 347	0.89 292	0.80 353	0.85 410	0.69 340	0.57 255	0.51 327	2.38 454	0.57 249	0.13 250	0.09 94	0.12 208	0.09 63	0.18 152	0.37 198

SepStereo	0.57 168	0.42 93	1.85 63	0.34 180	0.34 267	0.52 121	0.42 347	0.89 292	0.80 353	0.85 410	0.69 340	0.57 255	0.51 327	1.55 339	0.57 249	0.13 250	0.09 94	0.12 208	0.09 63	0.18 152	0.37 198

rvit_stereo_ft	0.38 37	1.01 321	1.86 67	0.33 157	0.21 116	0.28 7	0.27 198	0.59 103	0.55 102	0.24 27	0.28 40	0.28 77	0.27 124	0.35 41	0.28 73	0.14 286	0.09 94	0.11 155	0.11 146	0.14 74	0.31 165

Selective-IGEV	0.57 168	0.42 93	1.87 68	1.67 489	1.33 475	0.36 33	0.20 43	0.61 115	0.71 264	0.22 15	0.31 62	0.22 23	0.19 36	0.52 125	0.36 150	0.09 26	0.97 409	0.09 37	0.15 247	0.20 203	0.85 390

LoS	0.34 17	0.35 47	1.88 69	0.25 15	0.13 8	0.53 129	0.20 43	0.50 52	0.53 89	0.26 42	0.28 40	0.37 123	0.24 81	0.40 61	0.25 37	0.10 77	0.08 43	0.08 7	0.06 8	0.15 85	0.10 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-RAFT	0.46 79	0.48 123	1.88 69	0.32 135	0.16 28	0.61 244	0.19 31	0.66 135	0.62 152	0.28 50	0.30 52	0.41 148	0.33 183	0.51 121	0.32 117	0.11 161	1.09 424	0.09 37	0.35 425	0.19 183	0.37 198

Any-RAFT	0.42 51	0.33 32	1.89 71	0.28 59	0.21 116	0.69 337	0.21 65	0.83 234	0.60 138	0.45 110	0.43 125	0.62 276	0.30 166	0.48 102	0.24 26	0.11 161	0.40 334	0.08 7	0.06 8	0.10 18	0.16 53

CAS++	0.34 17	0.39 78	1.90 72	0.25 15	0.18 62	0.32 16	0.20 43	0.78 190	0.44 34	0.31 59	0.31 62	0.21 21	0.16 8	0.34 31	0.20 4	0.15 316	0.13 183	0.13 269	0.10 98	0.15 85	0.14 32
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
EGLCR-Stereo	0.90 402	0.31 10	1.90 72	1.60 484	0.95 436	1.14 452	0.42 347	0.85 255	0.43 26	1.74 487	0.21 10	0.27 70	0.17 12	1.56 341	0.30 91	0.10 77	2.60 509	0.10 90	0.09 63	0.10 18	3.10 510

CRFU-Net	0.58 176	0.42 93	1.90 72	0.49 339	0.27 201	0.83 401	0.35 309	0.94 324	0.54 93	0.65 334	0.60 276	0.78 360	1.34 460	1.00 256	0.51 226	0.17 353	0.14 198	0.17 365	0.10 98	0.19 183	0.20 84

Pointernet	0.37 33	0.31 10	1.91 75	0.25 15	0.37 289	0.47 77	0.15 7	0.67 138	0.52 78	0.23 20	0.30 52	0.28 77	0.20 46	0.32 22	0.23 23	0.10 77	0.24 289	0.07 1	0.13 205	0.10 18	0.51 287

iRaftStereo_RVC	0.47 84	0.84 272	1.91 75	0.29 77	0.15 19	0.53 129	0.20 43	0.58 94	0.50 62	0.37 71	0.43 125	0.42 153	0.23 76	0.38 50	0.28 73	0.09 26	0.70 386	0.12 208	0.11 146	0.43 429	0.77 367

SMFormer	0.64 255	0.54 151	1.92 77	0.32 135	0.16 28	0.46 66	0.24 139	0.94 324	0.85 388	0.58 246	0.70 353	0.51 218	0.41 245	1.89 409	0.86 344	0.13 250	1.01 414	0.11 155	0.26 368	0.17 128	0.84 386

tta	0.63 245	0.54 151	1.92 77	0.32 135	0.16 28	0.46 66	0.24 139	0.94 324	0.85 388	0.58 246	0.70 353	0.51 218	0.41 245	1.89 409	0.86 344	0.13 250	1.01 414	0.11 155	0.26 368	0.19 183	0.59 318

qqq1	0.62 231	0.54 151	1.92 77	0.32 135	0.16 28	0.46 66	0.24 139	0.94 324	0.85 388	0.58 246	0.70 353	0.51 218	0.41 245	1.89 409	0.64 281	0.13 250	1.01 414	0.09 37	0.24 353	0.19 183	0.59 318

fff1	0.62 231	0.54 151	1.92 77	0.32 135	0.16 28	0.46 66	0.24 139	0.94 324	0.85 388	0.58 246	0.70 353	0.51 218	0.41 245	1.89 409	0.64 281	0.13 250	1.01 414	0.09 37	0.24 353	0.19 183	0.59 318

EAI-Stereo	1.16 449	0.29 3	1.94 81	0.55 363	0.97 440	1.96 490	7.94 522	1.34 471	1.03 446	1.01 432	1.48 467	0.51 218	0.66 387	0.65 178	1.42 415	0.09 26	0.23 287	0.09 37	0.53 471	0.13 53	0.49 280

SCV	0.69 302	0.68 207	1.95 82	0.90 433	1.04 450	0.49 88	0.24 139	0.98 356	0.73 278	0.54 199	0.31 62	0.24 41	0.20 46	1.32 308	0.26 51	0.11 161	1.59 466	0.09 37	0.32 407	0.34 368	1.58 463

222	1.02 429	0.60 174	1.95 82	0.29 77	0.51 344	0.62 266	0.24 139	1.09 434	0.86 395	0.64 318	0.67 332	0.47 199	0.42 257	1.86 402	6.73 516	0.13 250	1.21 433	0.11 155	0.32 407	0.17 128	1.44 457

DSFCA	0.62 231	0.77 249	1.95 82	0.29 77	0.29 218	0.79 388	0.86 455	0.81 214	0.73 278	0.73 370	0.66 327	0.67 303	0.57 352	1.17 283	1.03 369	0.16 333	0.15 214	0.13 269	0.14 227	0.19 183	0.28 141

DMCA	0.50 114	0.83 268	1.95 82	0.32 135	0.24 165	0.59 210	0.26 181	0.81 214	0.68 227	0.59 265	0.49 171	0.56 251	0.36 196	0.65 178	0.65 286	0.14 286	0.10 122	0.14 305	0.10 98	0.19 183	0.29 147

ISRNet	0.51 124	0.58 166	1.96 86	0.38 250	0.31 239	0.49 88	0.21 65	0.80 206	0.71 264	0.64 318	0.71 366	0.66 300	0.40 234	0.59 153	0.45 195	0.23 414	0.16 228	0.21 406	0.20 323	0.21 215	0.37 198

LoS_RVC	0.34 17	0.38 72	1.96 86	0.27 43	0.35 275	0.43 52	0.22 80	0.43 21	0.34 3	0.24 27	0.34 81	0.23 31	0.28 138	0.34 31	0.22 8	0.08 4	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 18	0.35 189

anonymousdsp2	0.88 392	0.31 10	1.96 86	1.06 453	1.56 488	0.57 181	0.22 80	0.84 242	0.98 438	1.20 456	0.37 96	0.65 291	0.26 110	1.19 287	0.46 200	0.10 77	2.40 507	0.10 90	0.13 205	0.19 183	2.96 508

rvit_0105_4	0.40 45	0.64 192	1.98 89	0.31 114	0.18 62	0.37 35	0.29 239	0.64 129	0.67 200	0.28 50	0.32 72	0.36 118	0.28 138	0.45 83	0.27 60	0.18 364	0.16 228	0.15 331	0.14 227	0.15 85	0.25 120

DISCO	0.61 211	0.63 189	1.98 89	0.46 321	0.34 267	0.84 406	0.35 309	0.88 283	0.81 361	0.61 286	0.64 312	1.06 444	0.53 338	1.11 273	0.83 340	0.13 250	0.10 122	0.11 155	0.10 98	0.26 296	0.37 198

MGS-Stereo	0.35 22	0.48 123	1.99 91	0.26 31	0.14 12	0.41 44	0.22 80	0.41 14	0.48 49	0.24 27	0.51 186	0.25 49	0.18 28	0.33 26	0.22 8	0.10 77	0.08 43	0.09 37	0.08 41	0.47 444	0.10 6

MC-Stereo	0.58 176	0.37 62	2.00 92	0.88 430	0.64 391	0.54 139	0.19 31	0.46 32	0.39 11	0.58 246	0.39 108	0.27 70	0.27 124	0.71 199	0.32 117	0.09 26	1.20 430	0.09 37	0.16 268	0.22 232	1.92 475

DLCB_ROB	0.61 211	0.96 312	2.00 92	0.37 231	0.25 173	0.65 308	0.37 320	0.86 266	0.76 313	0.73 370	0.70 353	0.84 386	0.47 307	1.57 346	0.72 308	0.13 250	0.13 183	0.14 305	0.14 227	0.18 152	0.33 174

RAFT-Test	0.56 161	0.41 90	2.01 94	0.90 433	1.07 455	0.65 308	0.37 320	0.83 234	0.65 180	0.49 143	0.49 171	0.93 413	0.24 81	0.52 125	0.30 91	0.10 77	0.38 328	0.09 37	0.38 438	0.11 28	0.19 76

CASS	0.43 54	0.34 39	2.01 94	0.33 157	0.17 47	0.54 139	0.24 139	0.71 162	0.52 78	0.62 299	0.55 231	0.40 142	0.41 245	0.43 79	0.33 130	0.17 353	0.10 122	0.14 305	0.11 146	0.18 152	0.23 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ccnet	0.77 351	0.61 180	2.01 94	0.40 278	0.46 336	1.05 442	0.59 412	1.02 392	0.74 298	0.90 416	0.97 429	0.82 378	0.89 433	1.68 367	1.16 389	0.32 446	0.26 301	0.32 448	0.28 379	0.35 380	0.47 269

CroCo-Stereo Lap2	0.38 37	0.91 300	2.02 97	0.33 157	0.38 298	0.23 3	0.21 65	0.63 126	0.51 68	0.23 20	0.28 40	0.29 84	0.23 76	0.34 31	0.28 73	0.10 77	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.22 232	0.15 40

Anonymous_2	1.36 465	0.49 127	2.03 98	1.71 491	1.58 489	2.49 504	0.58 409	1.59 485	2.31 499	0.77 385	0.88 414	1.03 436	0.58 359	1.20 288	0.66 289	0.32 446	1.38 456	1.42 506	3.87 521	0.78 479	1.56 462

PSMNet-ADL	0.56 161	0.47 120	2.03 98	0.35 202	0.22 128	0.67 328	0.27 198	0.77 183	0.58 122	0.43 99	0.53 202	0.70 334	0.45 286	1.89 409	0.64 281	0.16 333	0.13 183	0.11 155	0.13 205	0.15 85	0.51 287

MMNet	0.55 153	0.92 305	2.03 98	0.34 180	0.27 201	0.79 388	0.28 211	0.86 266	0.79 345	0.62 299	0.58 262	0.59 262	0.56 347	0.80 228	0.61 270	0.11 161	0.11 149	0.12 208	0.11 146	0.21 215	0.22 98

hknet	0.53 140	0.39 78	2.04 101	0.31 114	0.24 165	0.76 368	0.32 277	1.05 413	0.71 264	0.64 318	0.53 202	0.79 362	0.40 234	0.84 234	0.78 326	0.12 204	0.10 122	0.14 305	0.12 183	0.13 53	0.15 40

UPFNet	0.51 124	0.67 198	2.04 101	0.34 180	0.33 257	0.65 308	0.37 320	0.88 283	0.65 180	0.60 276	0.53 202	0.61 271	0.41 245	0.77 214	0.55 243	0.13 250	0.13 183	0.13 269	0.13 205	0.20 203	0.16 53

iResNet_ROB	0.60 203	1.59 450	2.04 101	0.32 135	0.21 116	0.60 224	0.22 80	0.99 365	0.85 388	0.61 286	0.63 299	0.58 259	0.42 257	1.08 267	0.98 361	0.11 161	0.08 43	0.09 37	0.06 8	0.23 248	0.33 174

SCV_C0	0.73 325	0.68 207	2.05 104	1.50 481	0.92 432	0.45 59	0.20 43	0.96 341	0.71 264	0.65 334	0.33 75	0.31 93	0.20 46	1.25 298	0.52 228	0.09 26	1.68 473	0.08 7	0.30 392	0.27 310	1.52 461

IGEV++	0.74 329	0.70 218	2.05 104	1.11 457	1.09 458	0.32 16	0.21 65	0.75 173	0.43 26	0.30 57	0.30 52	0.22 23	0.27 124	0.98 255	0.31 107	0.10 77	2.50 508	0.08 7	0.15 247	0.27 310	2.70 504

Gwc-CoAtRS	0.41 47	0.37 62	2.06 106	0.28 59	0.41 311	0.48 83	0.19 31	0.64 129	0.49 53	0.45 110	0.39 108	0.57 255	0.26 110	0.37 47	0.28 73	0.09 26	0.19 254	0.09 37	0.31 399	0.11 28	0.25 120

riskmin	0.96 419	0.32 21	2.07 107	1.72 492	1.61 492	1.62 476	0.57 407	1.45 478	0.55 102	0.73 370	0.89 416	0.92 408	0.45 286	1.16 280	0.60 264	0.11 161	1.30 449	0.12 208	1.38 511	0.14 74	1.51 460

StereoDRNet-Refined	0.55 153	0.61 180	2.07 107	0.34 180	0.21 116	0.68 334	0.26 181	0.87 275	0.73 278	0.70 358	0.69 340	0.74 346	0.45 286	1.10 269	0.62 273	0.12 204	0.09 94	0.14 305	0.14 227	0.27 310	0.24 116
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GREAT-IGEV	0.92 406	0.56 162	2.08 109	0.98 445	2.29 507	0.47 77	0.18 26	0.35 5	0.78 332	0.74 376	0.33 75	0.15 1	0.18 28	1.00 256	0.55 243	0.09 26	3.79 516	0.07 1	0.26 368	0.22 232	3.26 513

Occ-G	0.68 295	0.54 151	2.08 109	0.99 450	0.74 406	0.38 39	0.25 164	0.46 32	0.78 332	0.40 83	0.36 90	0.46 190	0.22 61	0.90 247	0.70 298	0.09 26	1.53 465	0.09 37	0.16 268	0.31 349	2.06 481

test_sample7	0.65 263	0.41 90	2.08 109	0.36 219	0.20 104	0.52 121	0.32 277	0.99 365	0.86 395	0.64 318	0.63 299	0.67 303	0.49 319	1.18 285	0.52 228	0.18 364	1.21 433	0.16 350	0.15 247	0.19 183	1.22 436

HCRNet	0.50 114	0.75 245	2.08 109	0.39 265	0.29 218	0.58 192	0.22 80	0.79 199	0.67 200	0.49 143	0.49 171	0.48 207	0.37 202	1.13 276	0.40 169	0.15 316	0.10 122	0.15 331	0.13 205	0.21 215	0.19 76

ff7	0.65 263	0.58 166	2.09 113	0.39 265	0.60 375	0.56 159	0.23 114	0.49 40	0.62 152	1.00 428	0.24 16	0.20 13	0.24 81	0.71 199	0.24 26	0.09 26	2.09 489	0.10 90	0.18 295	0.24 255	2.22 493

IGEVStereo-DCA	0.74 329	0.74 240	2.09 113	0.76 417	0.77 413	0.45 59	0.23 114	0.49 40	0.62 152	0.71 367	0.22 12	0.30 86	0.28 138	1.29 305	1.53 422	0.10 77	1.50 463	0.10 90	0.18 295	0.24 255	2.22 493

ffff	0.65 263	0.58 166	2.09 113	0.39 265	0.60 375	0.56 159	0.23 114	0.49 40	0.62 152	1.00 428	0.24 16	0.20 13	0.24 81	0.71 199	0.24 26	0.09 26	2.09 489	0.10 90	0.18 295	0.24 255	2.22 493

11t	0.65 263	0.58 166	2.09 113	0.39 265	0.60 375	0.56 159	0.23 114	0.49 40	0.62 152	1.00 428	0.24 16	0.20 13	0.24 81	0.71 199	0.24 26	0.09 26	2.09 489	0.10 90	0.18 295	0.24 255	2.22 493

ccc-4	0.65 263	0.58 166	2.09 113	0.39 265	0.60 375	0.56 159	0.23 114	0.49 40	0.62 152	1.00 428	0.24 16	0.20 13	0.24 81	0.71 199	0.24 26	0.09 26	2.09 489	0.10 90	0.18 295	0.24 255	2.22 493

test-1	0.61 211	0.54 151	2.09 113	0.31 114	1.37 477	0.51 104	0.28 211	0.83 234	0.50 62	0.42 91	0.55 231	0.54 235	0.24 81	0.38 50	1.25 401	0.10 77	1.08 422	0.10 90	0.17 284	0.11 28	0.77 367

rvit_0105_5	0.43 54	0.73 230	2.10 119	0.31 114	0.18 62	0.41 44	0.31 266	0.69 146	0.67 200	0.32 62	0.34 81	0.38 129	0.30 166	0.42 77	0.30 91	0.18 364	0.16 228	0.15 331	0.15 247	0.15 85	0.30 156

qqq	0.65 263	0.63 189	2.10 119	0.30 98	0.64 391	0.46 66	0.27 198	0.81 214	0.83 374	0.48 127	0.56 244	0.46 190	0.37 202	1.03 261	0.75 317	0.11 161	1.41 460	0.12 208	0.41 447	0.16 105	1.18 427

FACV-RUCA	0.61 211	0.44 109	2.11 121	0.43 304	1.73 495	0.49 88	0.28 211	0.74 169	0.68 227	0.41 85	0.53 202	0.34 112	0.64 378	0.41 70	0.33 130	0.13 250	0.11 149	0.62 475	0.12 183	0.72 470	1.02 416

YMNet	0.66 282	0.98 315	2.12 122	0.42 292	0.41 311	0.86 408	0.43 354	0.92 315	0.76 313	0.75 379	0.81 397	0.83 383	0.46 296	0.87 238	1.07 374	0.19 380	0.22 280	0.20 400	0.17 284	0.42 424	0.39 215

YMNet_1	0.66 282	0.98 315	2.12 122	0.42 292	0.41 311	0.86 408	0.43 354	0.92 315	0.76 313	0.75 379	0.81 397	0.83 383	0.46 296	0.87 238	1.07 374	0.19 380	0.22 280	0.20 400	0.17 284	0.42 424	0.39 215

CBFPSM	0.62 231	1.34 404	2.12 122	0.30 98	0.23 153	0.71 345	0.38 329	0.77 183	0.68 227	0.51 174	0.49 171	1.03 436	0.82 420	0.63 168	1.35 408	0.11 161	0.12 167	0.10 90	0.10 98	0.19 183	0.37 198

x	0.65 263	0.62 186	2.12 122	0.36 219	0.61 384	0.48 83	0.24 139	0.80 206	0.89 410	0.50 162	0.56 244	0.44 169	0.36 196	0.62 167	0.80 331	0.11 161	1.44 462	0.11 155	0.39 441	0.16 105	1.34 448

IER	0.49 110	0.73 230	2.12 122	0.27 43	0.25 173	0.65 308	0.27 198	0.76 176	0.59 132	0.56 223	0.59 267	0.60 269	0.53 338	0.64 174	0.44 191	0.12 204	0.09 94	0.11 155	0.11 146	0.18 152	0.15 40

test_xeample	0.98 424	0.65 196	2.12 122	0.29 77	0.67 396	0.60 224	0.28 211	1.08 432	0.85 388	0.62 299	0.70 353	0.44 169	0.41 245	1.95 417	5.45 511	0.12 204	1.33 452	0.11 155	0.31 399	0.18 152	1.42 456

Reg-Stereo(zero)	0.66 282	0.26 1	2.13 128	0.25 15	1.15 466	0.99 434	0.97 465	0.57 91	0.81 361	0.52 184	0.46 144	0.54 235	0.59 362	0.47 89	1.14 385	0.08 4	0.88 403	0.08 7	0.36 432	0.12 38	0.80 378

xxxx	0.97 422	0.64 192	2.14 129	0.30 98	0.67 396	0.64 292	0.24 139	1.09 434	0.91 415	0.57 240	0.65 319	0.58 259	0.39 227	1.57 346	5.49 512	0.13 250	1.38 456	0.11 155	0.32 407	0.17 128	1.41 455

MaDis-Stereo	0.35 22	0.89 292	2.15 130	0.25 15	0.29 218	0.29 9	0.17 19	0.47 35	0.41 16	0.21 9	0.22 12	0.28 77	0.21 53	0.32 22	0.31 107	0.10 77	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.11 28	0.12 16

test_4	0.47 84	0.80 261	2.15 130	0.36 219	0.29 218	0.59 210	0.28 211	0.50 52	0.42 21	0.43 99	0.76 386	0.39 133	0.22 61	0.73 205	0.49 219	0.08 4	0.18 248	0.11 155	0.15 247	0.29 331	0.27 135

raftrobust	0.52 126	1.14 351	2.15 130	0.33 157	0.99 441	0.53 129	0.21 65	0.59 103	0.50 62	0.53 193	0.36 90	0.31 93	0.33 183	0.47 89	0.42 179	0.10 77	0.55 362	0.09 37	0.08 41	0.22 232	0.46 267

test_sample6	0.64 255	0.51 141	2.17 133	0.35 202	0.18 62	0.56 159	0.27 198	1.00 375	0.80 353	0.56 223	0.66 327	0.47 199	0.39 227	1.95 417	0.60 264	0.14 286	0.80 394	0.13 269	0.21 334	0.18 152	0.78 373

cross-raft	0.47 84	0.34 39	2.17 133	0.70 412	0.84 423	0.50 98	0.35 309	0.74 169	0.43 26	0.44 106	0.45 140	0.63 280	0.25 99	0.37 47	0.27 60	0.08 4	0.14 198	0.10 90	0.23 350	0.11 28	0.27 135

s12784h	0.41 47	0.34 39	2.17 133	0.24 8	0.11 1	0.64 292	0.24 139	0.85 255	0.70 250	0.45 110	0.54 221	0.28 77	0.27 124	0.51 121	0.27 60	0.11 161	0.06 1	0.09 37	0.06 8	0.16 105	0.14 32

MoCha-V2	0.74 329	0.78 255	2.18 136	1.01 451	1.55 487	0.36 33	0.19 31	0.61 115	0.49 53	0.33 64	0.34 81	0.30 86	0.27 124	1.56 341	0.47 205	0.09 26	1.94 484	0.08 7	0.37 434	0.18 152	1.62 467

AdaStereo	0.48 95	0.44 109	2.18 136	0.36 219	0.20 104	0.59 210	0.29 239	0.97 349	0.74 298	0.52 184	0.55 231	0.61 271	0.33 183	0.52 125	0.44 191	0.18 364	0.08 43	0.17 365	0.11 146	0.18 152	0.24 116
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.
test_sample5	0.63 245	0.50 134	2.19 138	0.34 180	0.19 93	0.56 159	0.26 181	0.98 356	0.77 327	0.55 211	0.63 299	0.45 181	0.38 212	1.87 406	0.58 255	0.14 286	0.82 399	0.13 269	0.22 345	0.18 152	0.76 364

11t1	0.60 203	0.49 127	2.19 138	0.35 202	0.58 369	0.48 83	0.21 65	0.72 164	0.73 278	0.49 143	0.47 150	0.35 116	0.34 191	0.61 162	0.71 304	0.12 204	1.26 441	0.10 90	0.29 383	0.16 105	1.22 436

DualNet	0.63 245	0.50 134	2.19 138	0.34 180	0.19 93	0.56 159	0.26 181	0.98 356	0.77 327	0.56 223	0.66 327	0.45 181	0.38 212	1.87 406	0.58 255	0.14 286	0.82 399	0.13 269	0.22 345	0.18 152	0.76 364

NINENet	0.54 149	0.40 84	2.19 138	0.55 363	0.26 188	0.91 423	0.23 114	1.05 413	0.77 327	0.54 199	0.57 255	0.65 291	0.32 178	1.22 289	0.34 139	0.16 333	0.13 183	0.16 350	0.11 146	0.16 105	0.14 32

DeepStereo_RVC	0.47 84	0.37 62	2.19 138	0.55 363	0.18 62	0.60 224	0.58 409	0.52 57	0.62 152	0.49 143	0.45 140	0.39 133	0.85 426	0.47 89	0.34 139	0.12 204	0.08 43	0.11 155	0.09 63	0.15 85	0.19 76

CFNet_pseudo	0.47 84	0.50 134	2.19 138	0.26 31	0.20 104	0.56 159	0.22 80	0.80 206	0.62 152	0.50 162	0.56 244	0.68 317	0.47 307	0.53 132	0.33 130	0.11 161	0.10 122	0.15 331	0.10 98	0.18 152	0.33 174

ccs_rob	0.47 84	0.50 134	2.19 138	0.26 31	0.20 104	0.56 159	0.22 80	0.80 206	0.62 152	0.50 162	0.56 244	0.68 317	0.47 307	0.53 132	0.33 130	0.11 161	0.10 122	0.16 350	0.10 98	0.18 152	0.33 174

iRaft-Stereo_5w	0.65 263	1.35 407	2.21 145	0.30 98	0.63 387	0.49 88	0.28 211	0.78 190	0.64 173	0.41 85	0.61 284	0.62 276	0.46 296	1.79 387	0.48 210	0.10 77	0.25 298	0.11 155	0.12 183	0.40 414	0.94 402

DIP-Stereo	0.43 54	0.50 134	2.21 145	0.27 43	0.18 62	0.63 281	0.17 19	0.94 324	0.58 122	0.49 143	0.48 157	0.30 86	0.30 166	0.40 61	0.31 107	0.10 77	0.08 43	0.10 90	0.08 41	0.15 85	0.33 174
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HART	0.75 340	0.75 245	2.22 147	0.94 439	1.59 491	0.30 11	0.19 31	0.72 164	0.85 388	0.30 57	0.52 195	0.39 133	0.16 8	0.81 231	0.43 186	0.08 4	2.61 511	0.10 90	0.07 20	0.36 385	1.61 466

RAStereo	0.33 13	0.81 265	2.22 147	0.27 43	0.18 62	0.25 5	0.20 43	0.45 26	0.38 9	0.21 9	0.26 30	0.20 13	0.16 8	0.26 2	0.26 51	0.10 77	0.08 43	0.10 90	0.08 41	0.13 53	0.09 2

PCWNet_CMD	0.48 95	0.50 134	2.23 149	0.27 43	0.20 104	0.56 159	0.22 80	0.78 190	0.67 200	0.49 143	0.55 231	0.68 317	0.56 347	0.48 102	0.32 117	0.11 161	0.10 122	0.14 305	0.10 98	0.19 183	0.43 243

MSMDNet	0.48 95	0.50 134	2.23 149	0.27 43	0.20 104	0.56 159	0.22 80	0.78 190	0.67 200	0.49 143	0.55 231	0.68 317	0.56 347	0.48 102	0.32 117	0.11 161	0.10 122	0.13 269	0.10 98	0.18 152	0.43 243

rvit_0105_3	0.46 79	0.86 281	2.24 151	0.33 157	0.19 93	0.44 57	0.35 309	0.74 169	0.70 250	0.38 75	0.38 102	0.41 148	0.33 183	0.46 85	0.32 117	0.19 380	0.17 241	0.17 365	0.18 295	0.15 85	0.22 98

test_sample4	0.62 231	0.49 127	2.24 151	0.34 180	0.19 93	0.57 181	0.25 164	0.98 356	0.76 313	0.56 223	0.55 231	0.45 181	0.38 212	1.78 383	0.56 246	0.13 250	0.80 394	0.13 269	0.21 334	0.17 128	0.76 364

test_sample3	0.61 211	0.48 123	2.24 151	0.34 180	0.19 93	0.58 192	0.25 164	0.97 349	0.76 313	0.54 199	0.52 195	0.46 190	0.37 202	1.78 383	0.57 249	0.13 250	0.79 392	0.12 208	0.21 334	0.17 128	0.73 360

CoDeX	0.54 149	0.52 145	2.25 154	0.30 98	0.26 188	0.61 244	0.32 277	1.03 399	0.73 278	0.49 143	0.56 244	0.52 225	0.40 234	1.59 353	0.38 163	0.12 204	0.09 94	0.11 155	0.10 98	0.15 85	0.22 98

RAFT	0.62 231	1.35 407	2.26 155	0.62 387	0.53 354	0.47 77	0.35 309	0.70 156	0.58 122	0.50 162	0.50 183	0.79 362	0.40 234	0.49 115	0.36 150	0.11 161	0.79 392	0.14 305	0.13 205	0.52 453	0.72 356

CFNet	0.65 263	1.45 432	2.27 156	0.34 180	0.25 173	0.64 292	0.23 114	0.93 319	0.79 345	0.48 127	0.59 267	0.58 259	0.40 234	2.28 445	0.63 279	0.13 250	0.09 94	0.15 331	0.14 227	0.34 368	0.26 128

NOSS_ROB	0.75 340	1.03 327	2.27 156	0.68 410	0.26 188	0.68 334	0.30 255	0.99 365	0.82 367	0.59 265	0.58 262	0.77 356	0.39 227	2.75 483	0.48 210	0.25 427	0.24 289	0.28 435	0.26 368	0.29 331	1.07 421

MM-Stereo_test3	0.59 194	0.85 276	2.28 158	0.53 354	0.31 239	0.45 59	0.30 255	0.78 190	0.76 313	0.33 64	0.43 125	0.32 99	0.23 76	0.61 162	0.54 240	0.10 77	1.65 472	0.10 90	0.08 41	0.42 424	0.68 344

CFNet_ucs	0.50 114	0.55 159	2.28 158	0.27 43	0.22 128	0.58 192	0.23 114	0.90 301	0.69 239	0.54 199	0.64 312	0.68 317	0.44 278	0.55 139	0.34 139	0.14 286	0.12 167	0.16 350	0.11 146	0.19 183	0.38 207

XPNet_ROB	0.68 295	1.11 345	2.28 158	0.38 250	0.27 201	0.67 328	0.47 376	0.94 324	0.75 304	0.80 396	0.71 366	0.81 373	0.54 340	1.72 370	0.84 341	0.22 406	0.16 228	0.16 350	0.15 247	0.25 277	0.45 263

NVstereo2D	0.63 245	0.57 164	2.29 161	0.37 231	0.35 275	0.69 337	0.49 383	0.96 341	0.88 405	0.49 143	0.54 221	0.72 338	0.46 296	1.98 421	0.50 223	0.19 380	0.20 268	0.18 384	0.16 268	0.28 323	0.34 182

HSM	0.67 288	0.92 305	2.29 161	0.30 98	0.29 218	0.65 308	0.29 239	0.98 356	0.67 200	0.59 265	0.58 262	1.39 471	0.65 381	2.56 465	0.45 195	0.11 161	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.18 152	0.24 116

rvit_105_1	0.52 126	0.93 309	2.30 163	0.36 219	0.24 165	0.51 104	0.45 366	0.81 214	0.79 345	0.46 121	0.44 137	0.45 181	0.38 212	0.63 168	0.39 167	0.20 391	0.18 248	0.18 384	0.22 345	0.18 152	0.21 91

SFCPSM	0.48 95	0.39 78	2.30 163	0.28 59	0.27 201	0.70 340	0.32 277	1.00 375	0.69 239	0.50 162	0.52 195	0.43 154	0.36 196	0.53 132	0.44 191	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.16 268	0.18 152	0.23 107

NCCL2	0.71 313	1.32 397	2.30 163	0.44 309	0.31 239	0.71 345	0.67 435	0.89 292	0.69 239	0.70 358	0.61 284	0.85 391	0.54 340	1.58 352	0.70 298	0.20 391	0.17 241	0.66 477	0.25 361	0.26 296	0.38 207

DCRE	0.76 345	0.80 261	2.31 166	1.05 452	1.18 467	0.63 281	0.26 181	1.03 399	0.59 132	0.52 184	2.12 482	0.44 169	0.27 124	0.41 70	0.53 235	0.09 26	1.02 419	0.10 90	0.32 407	0.16 105	1.47 459

DCANet-4	0.43 54	0.32 21	2.31 166	0.26 31	0.14 12	0.51 104	0.22 80	0.84 242	0.78 332	0.55 211	0.48 157	0.28 77	0.37 202	0.40 61	0.37 155	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.08 4	0.43 243

IIG-Stereo	0.65 263	0.87 283	2.32 168	0.55 363	0.23 153	0.62 266	0.21 65	0.78 190	0.71 264	0.64 318	0.69 340	0.69 328	0.38 212	2.07 428	1.37 412	0.11 161	0.08 43	0.11 155	0.09 63	0.15 85	0.27 135

ETE_ROB	0.68 295	1.09 338	2.32 168	0.38 250	0.26 188	0.69 337	0.51 386	1.49 480	0.75 304	0.81 400	0.71 366	0.85 391	0.51 327	1.39 315	0.70 298	0.17 353	0.14 198	0.19 391	0.16 268	0.24 255	0.35 189

THIR-Stereo	0.88 392	0.85 276	2.33 170	0.26 31	0.16 28	0.59 210	2.69 508	0.62 119	0.54 93	0.62 299	1.61 471	0.96 422	1.77 484	1.67 364	2.20 456	0.10 77	0.08 43	0.14 305	0.11 146	0.16 105	0.21 91

tt1	0.74 329	0.73 230	2.34 171	0.67 405	0.63 387	0.75 364	0.24 139	0.85 255	0.96 431	0.81 400	0.38 102	0.26 59	0.35 193	0.64 174	0.22 8	0.10 77	2.16 500	0.11 155	0.09 63	0.25 277	2.19 488

FBW_ROB	0.94 413	1.23 382	2.35 172	0.46 321	0.32 251	0.87 415	0.46 372	1.15 451	0.97 437	0.83 407	0.78 394	1.01 432	0.64 378	3.65 506	1.65 426	0.27 435	0.24 289	0.40 459	0.26 368	0.32 357	0.88 395

PVD	1.05 435	1.21 373	2.36 173	0.84 428	0.91 431	1.04 440	0.64 425	1.32 470	1.68 488	1.43 477	1.41 466	1.14 456	1.15 455	1.49 333	1.77 434	0.27 435	0.65 377	0.28 435	0.35 425	0.40 414	0.73 360

RYNet	0.77 351	0.91 300	2.36 173	0.37 231	0.41 311	0.88 417	0.44 362	0.99 365	0.88 405	0.65 334	0.54 221	0.92 408	0.61 372	2.70 478	1.23 398	0.15 316	0.14 198	0.17 365	0.14 227	0.27 310	0.55 307

GCAP-BAT	0.78 353	0.38 72	2.37 175	0.98 445	0.60 375	0.77 378	0.22 80	1.13 448	0.51 68	0.80 396	0.90 419	0.81 373	0.25 99	0.77 214	0.88 346	0.10 77	1.94 484	0.09 37	0.50 464	0.17 128	1.35 449

ICVP	0.48 95	0.33 32	2.37 175	0.34 180	0.22 128	0.60 224	0.55 400	0.79 199	0.53 89	0.45 110	0.60 276	0.49 209	0.36 196	0.55 139	0.46 200	0.16 333	0.16 228	0.14 305	0.11 146	0.16 105	0.32 170
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.49 110	0.54 151	2.37 175	0.31 114	0.19 93	0.61 244	0.30 255	0.93 319	0.52 78	0.49 143	0.53 202	0.40 142	0.43 269	0.59 153	0.67 292	0.16 333	0.11 149	0.12 208	0.10 98	0.20 203	0.30 156

gcap-zeroshot	0.52 126	0.86 281	2.38 178	0.32 135	0.60 375	0.70 340	0.20 43	0.78 190	0.58 122	0.44 106	0.36 90	0.81 373	0.24 81	0.53 132	0.30 91	0.10 77	0.35 321	0.09 37	0.31 399	0.09 9	0.40 222

OMP-Stereo	0.64 255	0.87 283	2.38 178	0.56 372	0.37 289	0.60 224	0.26 181	0.75 173	0.71 264	0.65 334	0.60 276	0.68 317	0.32 178	2.07 428	1.18 390	0.11 161	0.08 43	0.12 208	0.09 63	0.17 128	0.28 141

DRaft	0.65 263	0.47 120	2.38 178	0.25 15	0.17 47	0.64 292	0.65 428	0.56 85	0.57 115	0.67 344	0.98 432	0.38 129	0.99 444	1.42 322	2.06 446	0.11 161	0.14 198	0.10 90	0.14 227	0.18 152	0.21 91

TestStereo	0.49 110	0.88 287	2.38 178	0.30 98	0.16 28	0.43 52	0.25 164	0.55 81	0.46 39	0.38 75	0.46 144	0.34 112	0.28 138	1.96 419	0.28 73	0.11 161	0.08 43	0.12 208	0.09 63	0.15 85	0.13 20

sCroCo_RVC	0.37 33	0.39 78	2.38 178	0.35 202	0.27 201	0.31 14	0.22 80	0.49 40	0.48 49	0.23 20	0.34 81	0.25 49	0.24 81	0.35 41	0.25 37	0.15 316	0.17 241	0.12 208	0.11 146	0.15 85	0.15 40

CFNet-RSSM	0.44 67	0.36 51	2.38 178	0.28 59	0.43 325	0.53 129	0.20 43	0.86 266	0.52 78	0.44 106	0.36 90	0.53 228	0.26 110	0.40 61	0.27 60	0.09 26	0.08 43	0.09 37	0.38 438	0.10 18	0.22 98

TDLM	0.83 371	1.28 392	2.38 178	0.46 321	0.26 188	0.66 321	0.55 400	0.87 275	0.80 353	2.54 504	0.62 291	0.61 271	0.51 327	2.68 477	0.67 292	0.20 391	0.11 149	0.35 453	0.15 247	0.33 361	0.48 274

dad	0.58 176	1.35 407	2.39 185	0.31 114	0.20 104	0.62 266	0.26 181	0.56 85	0.79 345	0.66 342	0.64 312	0.64 288	0.36 196	0.87 238	0.48 210	0.28 438	0.15 214	0.40 459	0.18 295	0.24 255	0.22 98

Prome-Stereo	0.53 140	0.36 51	2.39 185	0.60 379	0.23 153	0.63 281	0.41 341	0.66 135	0.67 200	0.59 265	1.02 439	0.43 154	0.71 399	0.61 162	0.34 139	0.10 77	0.07 9	0.10 90	0.09 63	0.13 53	0.44 258

testlalala	0.53 140	0.36 51	2.40 187	0.29 77	0.35 275	0.60 224	0.22 80	1.02 392	0.63 163	0.56 223	0.40 117	0.32 99	0.21 53	0.33 26	0.27 60	0.10 77	1.73 475	0.09 37	0.24 353	0.08 4	0.43 243

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 263	1.15 357	2.40 187	0.33 157	0.30 231	0.83 401	0.40 339	0.94 324	0.82 367	0.67 344	0.76 386	0.68 317	0.58 359	1.13 276	1.25 401	0.14 286	0.08 43	0.10 90	0.08 41	0.18 152	0.28 141

KYRaft	0.52 126	0.35 47	2.40 187	0.34 180	0.21 116	0.75 364	0.43 354	0.62 119	0.63 163	0.64 318	0.92 422	0.53 228	0.72 400	0.60 159	0.26 51	0.10 77	0.07 9	0.12 208	0.14 227	0.13 53	0.54 300

GrayStereo	0.71 313	0.27 2	2.40 187	0.89 431	0.23 153	0.62 266	1.40 497	0.67 138	0.70 250	0.72 369	0.77 390	0.55 244	3.03 502	0.60 159	0.28 73	0.10 77	0.08 43	0.10 90	0.21 334	0.12 38	0.37 198

CRE-IMP	0.46 79	0.31 10	2.40 187	0.53 354	0.17 47	0.79 388	0.68 437	0.54 72	0.66 187	0.47 124	0.43 125	0.44 169	0.26 110	0.43 79	0.33 130	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.09 63	0.17 128	0.23 107

dd	0.48 95	1.32 397	2.41 192	0.31 114	0.17 47	0.58 192	0.26 181	0.50 52	0.71 264	0.42 91	0.41 119	0.34 112	0.28 138	0.47 89	0.41 174	0.18 364	0.10 122	0.13 269	0.12 183	0.22 232	0.16 53

PSM-AAD	0.67 288	0.29 3	2.41 192	0.37 231	0.23 153	0.86 408	1.15 481	0.62 119	0.66 187	0.64 318	0.71 366	0.67 303	2.90 501	0.65 178	0.32 117	0.10 77	0.08 43	0.17 365	0.15 247	0.14 74	0.34 182

DANet	0.85 382	0.68 207	2.41 192	1.18 463	0.48 339	0.77 378	1.23 489	0.93 319	1.53 483	0.90 416	0.72 371	0.97 424	0.57 352	1.86 402	1.05 371	0.18 364	0.16 228	0.19 391	0.16 268	0.26 296	0.67 339
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MLCV	0.59 194	1.41 423	2.41 192	0.31 114	0.15 19	0.60 224	0.23 114	0.77 183	0.63 163	0.67 344	0.66 327	0.55 244	0.37 202	1.16 280	1.09 378	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.21 215	0.29 147

MyStereo07	0.56 161	0.68 207	2.42 196	0.30 98	0.41 311	0.61 244	0.31 266	0.58 94	0.72 273	1.17 449	0.26 30	0.20 13	0.27 124	1.28 304	0.28 73	0.09 26	0.59 369	0.12 208	0.21 334	0.16 105	0.48 274

raft_robust	0.68 295	1.24 383	2.42 196	0.30 98	0.57 365	0.53 129	0.25 164	0.95 338	0.79 345	0.49 143	0.46 144	1.12 454	0.74 407	1.50 334	0.61 270	0.09 26	0.62 374	0.10 90	0.30 392	0.26 296	0.30 156

LCNet	0.58 176	0.43 101	2.42 196	0.91 437	0.22 128	0.95 431	0.29 239	0.62 119	0.64 173	0.52 184	0.55 231	0.41 148	0.75 411	0.84 234	0.27 60	0.10 77	0.07 9	0.12 208	0.18 295	0.97 484	0.40 222

DEmStereo	0.69 302	0.40 84	2.42 196	0.42 292	0.18 62	0.66 321	0.88 458	0.54 72	0.64 173	0.60 276	1.00 436	0.45 181	1.24 458	1.53 337	2.21 457	0.10 77	0.08 43	0.10 90	0.10 98	0.11 28	0.14 32

IRAFT_RVC	0.59 194	0.74 240	2.42 196	0.47 327	0.21 116	0.59 210	0.42 347	0.68 143	0.73 278	0.54 199	0.50 183	0.49 209	0.51 327	1.57 346	1.00 366	0.11 161	0.25 298	0.13 269	0.10 98	0.15 85	0.14 32

ACVNet-DCA	0.67 288	0.73 230	2.43 201	0.67 405	0.52 347	0.76 368	0.24 139	0.81 214	0.83 374	0.77 385	0.39 108	0.25 49	0.38 212	0.70 192	0.22 8	0.10 77	2.13 495	0.11 155	0.09 63	0.16 105	1.18 427

xx1	0.71 313	0.73 230	2.43 201	0.67 405	0.52 347	0.76 368	0.24 139	0.85 255	1.05 450	0.77 385	0.39 108	0.46 190	0.37 202	0.70 192	0.22 8	0.10 77	2.13 495	0.12 208	0.41 447	0.16 105	1.18 427

1test111	0.72 322	0.73 230	2.43 201	0.67 405	0.52 347	0.76 368	0.24 139	0.81 214	0.83 374	0.77 385	0.39 108	0.25 49	0.38 212	1.03 261	0.75 317	0.10 77	2.13 495	0.11 155	0.09 63	0.16 105	1.18 427

cc1	0.74 329	0.73 230	2.43 201	0.67 405	0.52 347	0.76 368	0.24 139	0.85 255	1.05 450	0.77 385	0.39 108	0.25 49	0.38 212	0.70 192	0.22 8	0.10 77	2.13 495	0.11 155	0.09 63	0.25 277	2.20 491

UniTT-Stereo	0.36 28	0.66 197	2.43 201	0.28 59	0.24 165	0.30 11	0.18 26	0.35 5	0.36 6	0.26 42	0.37 96	0.18 8	0.18 28	0.33 26	0.30 91	0.11 161	0.08 43	0.09 37	0.08 41	0.25 277	0.09 2

ADStereo(finetuned)	0.50 114	0.91 300	2.43 201	0.26 31	0.14 12	0.51 104	0.22 80	0.84 242	0.78 332	0.56 223	0.49 171	0.32 99	0.75 411	0.40 61	0.40 169	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.13 53	0.45 263

raft+_RVC	0.62 231	1.18 366	2.43 201	0.36 219	2.08 502	0.52 121	0.25 164	0.66 135	0.54 93	0.36 68	0.46 144	0.32 99	0.28 138	0.49 115	0.43 186	0.10 77	0.91 405	0.10 90	0.09 63	0.22 232	0.70 353

PSMNet-RSSM	0.61 211	1.19 369	2.43 201	0.33 157	0.25 173	0.59 210	0.28 211	0.88 283	0.65 180	0.54 199	0.62 291	0.69 328	0.46 296	1.67 364	0.50 223	0.15 316	0.10 122	0.14 305	0.16 268	0.20 203	0.28 141

AE-Stereo	0.71 313	0.32 21	2.44 209	0.44 309	0.50 341	0.58 192	0.23 114	1.08 432	0.67 200	0.67 344	0.51 186	0.47 199	0.24 81	0.63 168	0.32 117	0.09 26	2.15 499	0.11 155	0.45 452	0.22 232	2.01 478

testlalala_base	0.61 211	0.35 47	2.44 209	0.35 202	0.33 257	0.55 152	0.21 65	0.88 283	0.41 16	0.41 85	0.39 108	0.31 93	0.24 81	0.33 26	0.36 150	0.98 490	1.61 467	0.09 37	0.22 345	1.11 485	0.68 344

GCAP-Stereo	0.59 194	1.35 407	2.44 209	0.49 339	1.02 448	0.52 121	0.14 5	0.53 62	0.54 93	0.44 106	0.50 183	0.30 86	0.22 61	0.68 188	0.41 174	0.09 26	1.30 449	0.09 37	0.07 20	0.23 248	0.54 300

UDGNet	0.50 114	1.36 412	2.44 209	0.37 231	0.19 93	0.58 192	0.23 114	0.49 40	0.69 239	0.42 91	0.39 108	0.34 112	0.29 156	0.55 139	0.32 117	0.25 427	0.10 122	0.37 456	0.19 313	0.30 340	0.17 60

test-3	0.58 176	0.43 101	2.44 209	0.52 350	0.59 370	0.46 66	0.23 114	0.77 183	0.49 53	0.52 184	0.29 45	0.44 169	0.22 61	0.59 153	0.97 355	0.08 4	1.27 442	0.10 90	0.35 425	0.29 331	0.62 325

test_1	0.58 176	0.43 101	2.44 209	0.52 350	0.59 370	0.46 66	0.23 114	0.77 183	0.49 53	0.51 174	0.29 45	0.44 169	0.22 61	0.59 153	0.97 355	0.08 4	1.27 442	0.10 90	0.35 425	0.29 331	0.63 329

test_3	0.59 194	0.44 109	2.44 209	0.53 354	0.59 370	0.48 83	0.30 255	0.79 199	0.52 78	0.51 174	0.30 52	0.45 181	0.22 61	0.59 153	0.97 355	0.08 4	1.25 437	0.11 155	0.35 425	0.30 340	0.62 325

Patchmatch Stereo++	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 328	0.17 47	0.61 244	0.26 181	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.56 142	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20
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
NRIStereo	0.50 114	0.34 39	2.44 209	0.52 350	0.16 28	0.94 429	0.73 445	0.52 57	0.65 180	0.48 127	0.40 117	0.59 262	0.29 156	0.78 221	0.33 130	0.11 161	0.13 183	0.11 155	0.09 63	0.22 232	0.25 120

PSM-adaLoss	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 328	0.18 62	0.61 244	0.28 211	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.49 115	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

ROB_FTStereo_v2	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.49 339	0.17 47	0.61 244	0.28 211	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.44 169	0.28 138	0.48 102	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

ROB_FTStereo	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 328	0.18 62	0.61 244	0.26 181	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.51 121	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

SST-Stereo	0.56 161	0.30 8	2.44 209	0.71 414	0.55 358	0.62 266	0.65 428	0.57 91	0.67 200	0.59 265	0.53 202	0.51 218	0.59 362	1.57 346	0.31 107	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.11 13

RAFT_R40	0.55 153	0.31 10	2.44 209	0.57 376	0.42 323	0.62 266	0.52 390	0.58 94	0.66 187	0.56 223	0.54 221	0.54 235	0.50 323	1.56 341	0.53 235	0.11 161	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.16 105	0.10 6

iGMRVC	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 328	0.18 62	0.61 244	0.27 198	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.57 146	0.31 107	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

iRAFT	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 328	0.17 47	0.61 244	0.26 181	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.56 142	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

RAFT-IKP	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 328	0.16 28	0.60 224	0.28 211	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.51 121	0.31 107	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

PS-NSSS	0.69 302	1.37 417	2.44 209	0.31 114	0.32 251	0.64 292	0.34 299	1.04 405	0.74 298	0.56 223	0.75 383	0.51 218	0.42 257	2.41 458	0.54 240	0.24 421	0.17 241	0.27 433	0.18 295	0.30 340	0.23 107

DCVSM-stereo	0.52 126	0.37 62	2.45 227	0.30 98	0.22 128	0.54 139	0.52 390	0.60 110	0.52 78	0.69 354	0.47 150	0.79 362	0.49 319	0.56 142	0.90 349	0.13 250	0.14 198	0.15 331	0.13 205	0.20 203	0.21 91

HUI-Stereo	0.43 54	0.36 51	2.45 227	0.48 328	0.18 62	0.61 244	0.27 198	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.44 169	0.28 138	0.47 89	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

delet	0.60 203	0.84 272	2.45 227	0.33 157	0.35 275	0.73 355	0.46 372	0.89 292	0.80 353	0.58 246	0.62 291	0.67 303	0.51 327	1.14 278	0.64 281	0.12 204	0.12 167	0.13 269	0.14 227	0.22 232	0.29 147

ACVNet	0.54 149	0.87 283	2.45 227	0.28 59	0.22 128	0.59 210	0.36 317	0.69 146	0.73 278	0.49 143	0.59 267	0.69 328	0.42 257	0.47 89	0.70 298	0.11 161	0.10 122	0.10 90	0.09 63	0.36 385	0.39 215

acv_ft	0.57 168	0.87 283	2.45 227	0.33 157	0.41 311	0.63 281	0.29 239	0.86 266	0.73 278	0.64 318	0.59 267	0.69 328	0.45 286	0.47 89	0.68 294	0.11 161	0.10 122	0.10 90	0.09 63	0.43 429	0.39 215

CFNet-ft	0.60 203	1.16 360	2.45 227	0.29 77	0.30 231	0.64 292	0.28 211	0.69 146	0.57 115	0.49 143	0.57 255	0.79 362	0.44 278	1.48 331	0.62 273	0.15 316	0.10 122	0.28 435	0.14 227	0.21 215	0.29 147

HSM-Net_RVC	0.70 309	0.40 84	2.45 227	0.27 43	0.19 93	0.68 334	0.30 255	1.29 466	0.73 278	0.73 370	0.70 353	0.77 356	0.45 286	3.73 507	0.46 200	0.13 250	0.09 94	0.10 90	0.09 63	0.13 53	0.32 170
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.60 203	1.16 360	2.45 227	0.29 77	0.30 231	0.64 292	0.28 211	0.69 146	0.57 115	0.49 143	0.57 255	0.79 362	0.44 278	1.48 331	0.62 273	0.15 316	0.10 122	0.28 435	0.14 227	0.21 215	0.29 147

GMOStereo	0.58 176	0.89 292	2.46 235	0.29 77	0.99 441	0.51 104	0.32 277	0.58 94	0.46 39	0.58 246	0.48 157	0.54 235	0.27 124	0.31 12	0.25 37	0.09 26	1.64 468	0.13 269	0.11 146	0.34 368	0.42 235

error version	0.58 176	0.89 292	2.46 235	0.29 77	0.99 441	0.51 104	0.32 277	0.58 94	0.46 39	0.58 246	0.48 157	0.54 235	0.27 124	0.31 12	0.25 37	0.09 26	1.64 468	0.13 269	0.11 146	0.34 368	0.42 235

test-v	0.58 176	0.89 292	2.46 235	0.29 77	0.99 441	0.51 104	0.32 277	0.58 94	0.46 39	0.58 246	0.48 157	0.54 235	0.27 124	0.31 12	0.25 37	0.09 26	1.64 468	0.13 269	0.11 146	0.34 368	0.42 235

test-2	0.58 176	0.89 292	2.46 235	0.29 77	0.99 441	0.51 104	0.32 277	0.58 94	0.46 39	0.58 246	0.48 157	0.54 235	0.27 124	0.31 12	0.25 37	0.09 26	1.64 468	0.13 269	0.11 146	0.34 368	0.42 235

FENet	0.48 95	0.58 166	2.46 235	0.33 157	0.18 62	0.58 192	0.22 80	0.83 234	0.64 173	0.49 143	0.42 122	0.55 244	0.38 212	0.52 125	0.51 226	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.11 146	0.17 128	0.31 165

test_for_model	0.82 365	1.62 455	2.47 240	1.36 469	1.04 450	0.53 129	0.22 80	0.82 223	0.63 163	0.60 276	0.29 45	0.25 49	0.21 53	0.28 4	0.25 37	0.80 481	1.87 479	0.08 7	0.08 41	1.81 505	1.18 427

LL-Strereo2	0.62 231	1.36 412	2.47 240	1.37 470	0.96 437	0.54 139	0.28 211	0.61 115	0.49 53	0.42 91	0.34 81	0.44 169	0.21 53	0.57 146	0.53 235	0.11 161	0.26 301	0.16 350	0.14 227	0.18 152	0.98 412

AACVNet	0.61 211	1.13 350	2.47 240	0.37 231	0.21 116	0.57 181	0.25 164	0.75 173	0.55 102	0.56 223	0.60 276	0.66 300	0.44 278	2.11 435	0.49 219	0.14 286	0.11 149	0.14 305	0.11 146	0.35 380	0.23 107

PSM-softLoss	0.52 126	0.34 39	2.47 240	0.55 363	0.17 47	0.61 244	0.39 335	0.64 129	0.67 200	0.52 184	0.48 157	0.39 133	0.25 99	1.46 328	0.77 322	0.13 250	0.08 43	0.13 269	0.12 183	0.12 38	0.15 40

KMStereo	0.52 126	0.34 39	2.47 240	0.55 363	0.17 47	0.61 244	0.39 335	0.64 129	0.67 200	0.52 184	0.48 157	0.39 133	0.25 99	1.46 328	0.77 322	0.13 250	0.08 43	0.13 269	0.12 183	0.12 38	0.15 40

CREStereo++_RVC	0.38 37	0.37 62	2.47 240	0.25 15	0.16 28	0.54 139	0.15 7	0.42 18	0.57 115	0.37 71	0.52 195	0.24 41	0.19 36	0.31 12	0.27 60	0.09 26	0.06 1	0.08 7	0.30 392	0.09 9	0.22 98
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
coex_refinement	0.67 288	1.33 401	2.48 246	0.38 250	0.26 188	0.64 292	0.34 299	0.88 283	0.68 227	0.61 286	0.63 299	0.80 369	0.48 314	1.84 396	1.09 378	0.13 250	0.10 122	0.10 90	0.10 98	0.18 152	0.38 207

UGAM-zero	0.97 422	0.44 109	2.48 246	0.33 157	0.86 424	1.26 460	0.76 447	1.05 413	0.52 78	0.93 422	0.45 140	1.32 467	0.81 418	2.08 431	0.49 219	0.10 77	0.52 355	0.09 37	0.47 457	0.11 28	4.43 518

model_zeroshot	0.75 340	0.94 310	2.48 246	1.88 499	0.68 399	0.72 351	0.22 80	1.01 384	0.51 68	1.10 440	0.35 88	0.63 280	0.20 46	0.78 221	0.32 117	0.12 204	1.97 486	0.10 90	0.23 350	0.12 38	0.56 308

TANstereo	0.39 40	0.70 218	2.48 246	0.23 5	0.12 4	0.54 139	0.16 14	0.41 14	0.47 45	0.45 110	0.51 186	0.26 59	0.22 61	0.34 31	0.21 5	0.10 77	0.10 122	0.08 7	0.07 20	0.09 9	0.18 69

RP	0.74 329	1.01 321	2.48 246	0.44 309	0.45 329	0.66 321	0.45 366	0.95 338	0.87 401	0.70 358	0.95 427	0.99 428	0.82 420	1.55 339	0.82 338	0.26 431	0.19 254	0.23 419	0.20 323	0.34 368	0.38 207

UCFNet_RVC	0.55 153	1.16 360	2.48 246	0.31 114	0.27 201	0.65 308	0.28 211	0.76 176	0.58 122	0.51 174	0.53 202	0.67 303	0.42 257	0.91 248	0.45 195	0.16 333	0.11 149	0.17 365	0.17 284	0.20 203	0.23 107

HI	0.47 84	0.82 266	2.49 252	0.29 77	0.22 128	0.45 59	0.20 43	0.59 103	0.43 26	0.59 265	0.59 267	0.65 291	0.45 286	0.48 102	0.40 169	0.08 4	0.09 94	0.10 90	0.11 146	0.24 255	0.20 84

CoSv	0.47 84	0.82 266	2.49 252	0.29 77	0.22 128	0.45 59	0.20 43	0.59 103	0.43 26	0.59 265	0.59 267	0.65 291	0.45 286	0.48 102	0.40 169	0.08 4	0.09 94	0.10 90	0.11 146	0.24 255	0.20 84

RAFT+CT+SA	0.60 203	1.25 386	2.49 252	0.38 250	0.75 408	0.55 152	0.34 299	0.83 234	0.68 227	0.39 80	0.55 231	0.44 169	0.29 156	0.75 210	0.28 73	0.09 26	0.24 289	0.11 155	0.51 468	0.30 340	0.74 363

Pruner-Stereo	0.55 153	0.38 72	2.49 252	1.78 494	0.19 93	0.63 281	0.45 366	0.59 103	0.67 200	0.61 286	0.48 157	0.41 148	0.25 99	0.49 115	0.99 363	0.13 250	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.14 32

XX-TBD	0.40 45	1.04 330	2.49 252	0.35 202	0.13 8	0.51 104	0.17 19	0.44 24	0.52 78	0.38 75	0.51 186	0.23 31	0.19 36	0.31 12	0.25 37	0.10 77	0.07 9	0.08 7	0.06 8	0.09 9	0.18 69

LALA_ROB	0.68 295	1.14 351	2.50 257	0.37 231	0.29 218	0.78 384	0.55 400	0.99 365	0.84 386	0.82 404	0.68 335	0.93 413	0.50 323	1.01 258	0.89 347	0.21 400	0.15 214	0.21 406	0.18 295	0.26 296	0.30 156

MM-Stereo_test1	0.63 245	0.64 192	2.51 258	0.54 361	0.37 289	0.44 57	0.28 211	0.68 143	0.59 132	0.43 99	0.33 75	0.26 59	0.25 99	0.89 246	0.52 228	0.10 77	1.84 478	0.10 90	0.09 63	0.41 421	1.40 454

AIO_test	1.11 444	0.77 249	2.51 258	3.32 517	2.81 511	0.35 29	0.25 164	1.29 466	0.68 227	1.28 467	0.27 36	0.32 99	0.17 12	2.86 489	0.27 60	0.12 204	1.72 474	0.08 7	0.21 334	0.15 85	2.81 505

ttt	0.89 399	0.51 141	2.51 258	0.36 219	0.31 239	0.61 244	0.28 211	1.07 429	0.92 417	0.56 223	0.77 390	0.55 244	0.37 202	2.27 444	3.51 492	0.16 333	1.21 433	0.13 269	0.31 399	0.18 152	1.26 440

GANet-ADL	0.48 95	0.56 162	2.51 258	0.34 180	0.20 104	0.58 192	0.25 164	0.80 206	0.57 115	0.43 99	0.61 284	0.56 251	0.31 171	0.44 82	0.44 191	0.14 286	0.11 149	0.10 90	0.09 63	0.22 232	0.38 207

R-Stereo Train	0.42 51	0.31 10	2.51 258	0.30 98	0.18 62	0.56 159	0.25 164	0.82 223	0.41 16	0.57 240	0.67 332	0.33 107	0.24 81	0.34 31	0.33 130	0.10 77	0.08 43	0.09 37	0.07 20	0.09 9	0.18 69

RAFT-Stereo	0.42 51	0.31 10	2.51 258	0.30 98	0.18 62	0.56 159	0.25 164	0.82 223	0.41 16	0.57 240	0.67 332	0.33 107	0.24 81	0.34 31	0.33 130	0.10 77	0.08 43	0.09 37	0.07 20	0.09 9	0.18 69
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
testlalala2	0.48 95	0.34 39	2.53 264	0.65 397	0.56 360	0.57 181	0.20 43	0.84 242	0.63 163	0.42 91	0.54 221	0.45 181	0.21 53	0.30 8	0.26 51	0.10 77	0.13 183	0.09 37	0.29 383	0.12 38	0.31 165

AAGNet	0.92 406	0.40 84	2.53 264	0.60 379	1.01 446	0.62 266	0.45 366	0.52 57	0.68 227	0.58 246	0.53 202	0.50 213	0.72 400	1.22 289	7.32 518	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.16 105	0.10 6

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 176	1.48 437	2.53 264	0.29 77	0.78 416	0.52 121	0.20 43	0.68 143	0.66 187	0.51 174	0.61 284	0.40 142	0.32 178	0.40 61	0.43 186	0.08 4	0.63 375	0.09 37	0.09 63	0.37 392	0.58 315

psm_up	0.65 263	1.02 323	2.53 264	0.36 219	0.31 239	0.64 292	0.38 329	0.96 341	0.73 278	0.63 308	0.57 255	0.68 317	0.57 352	1.90 414	0.52 228	0.17 353	0.15 214	0.16 350	0.15 247	0.27 310	0.22 98

FADNet	0.71 313	1.60 454	2.53 264	0.33 157	0.30 231	0.67 328	0.29 239	0.92 315	0.75 304	0.45 110	0.49 171	0.66 300	0.57 352	1.85 400	0.85 342	0.46 463	0.20 268	0.17 365	0.20 323	0.60 460	0.37 198

MM-Stereo_test2	0.65 263	0.43 101	2.54 269	0.62 387	0.18 62	0.50 98	0.25 164	0.49 40	0.47 45	0.36 68	0.26 30	0.24 41	0.23 76	0.40 61	0.38 163	0.08 4	2.33 504	0.09 37	0.10 98	0.38 399	2.66 503

DisPM	0.48 95	0.41 90	2.54 269	0.61 385	0.18 62	0.59 210	0.62 423	0.54 72	0.67 200	0.61 286	0.53 202	0.38 129	0.26 110	0.76 212	0.31 107	0.13 250	0.07 9	0.12 208	0.11 146	0.12 38	0.15 40

PFNet+	0.50 114	0.43 101	2.54 269	0.49 339	0.18 62	0.58 192	0.76 447	0.54 72	0.72 273	0.56 223	0.48 157	0.39 133	0.26 110	0.94 251	0.33 130	0.14 286	0.09 94	0.14 305	0.13 205	0.12 38	0.16 53

OCTAStereo	0.53 140	0.33 32	2.54 269	0.56 372	0.16 28	0.61 244	0.42 347	0.70 156	0.70 250	0.50 162	0.47 150	0.37 123	0.26 110	1.43 323	0.79 329	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.17 60

RE-Stereo	0.53 140	0.33 32	2.54 269	0.56 372	0.16 28	0.61 244	0.43 354	0.70 156	0.70 250	0.50 162	0.47 150	0.37 123	0.26 110	1.43 323	0.77 322	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.17 60

TVStereo	0.53 140	0.33 32	2.54 269	0.56 372	0.16 28	0.61 244	0.43 354	0.70 156	0.70 250	0.50 162	0.47 150	0.37 123	0.26 110	1.43 323	0.77 322	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.17 60

SHD	0.84 373	1.14 351	2.54 269	0.80 425	0.52 347	0.76 368	0.34 299	1.16 454	1.29 471	1.11 442	0.85 406	0.98 425	0.74 407	1.25 298	1.48 418	0.22 406	0.37 324	0.20 400	0.27 377	0.36 385	0.41 230

iResNet	0.59 194	1.09 338	2.54 269	0.44 309	0.18 62	0.65 308	0.29 239	0.89 292	0.75 304	0.59 265	0.64 312	0.43 154	0.39 227	0.73 205	1.24 400	0.11 161	0.08 43	0.09 37	0.08 41	0.21 215	0.40 222

iinet-f	0.62 231	1.18 366	2.55 277	0.33 157	0.25 173	0.82 400	0.34 299	0.87 275	0.69 239	0.56 223	0.64 312	0.73 343	0.67 389	0.80 228	0.81 335	0.14 286	0.13 183	0.11 155	0.10 98	0.44 433	0.26 128

NF-Stereo	0.53 140	0.33 32	2.55 277	0.55 363	0.16 28	0.61 244	0.43 354	0.70 156	0.70 250	0.50 162	0.47 150	0.37 123	0.26 110	1.44 327	0.78 326	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.17 60

RGC	0.78 353	1.10 343	2.55 277	0.45 316	0.45 329	0.73 355	0.40 339	1.00 375	0.75 304	0.75 379	1.04 443	1.02 435	0.73 403	1.74 373	1.15 387	0.24 421	0.19 254	0.28 435	0.26 368	0.31 349	0.38 207

RALCasStereoNet	0.65 263	1.34 404	2.56 280	0.43 304	0.96 437	0.50 98	0.26 181	0.62 119	0.56 108	0.43 99	0.49 171	0.36 118	0.28 138	0.72 204	0.53 235	0.10 77	1.18 428	0.09 37	0.08 41	0.27 310	1.27 441

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 442	2.01 484	2.56 280	0.49 339	0.40 306	1.49 468	0.96 464	1.02 392	0.95 429	0.85 410	0.94 424	1.06 444	0.59 362	2.92 491	1.15 387	0.43 459	0.74 390	0.32 448	0.55 473	0.74 472	1.35 449

BEATNet_4x	0.57 168	1.16 360	2.56 280	0.35 202	0.16 28	0.56 159	0.25 164	0.91 308	0.64 173	0.55 211	0.53 202	0.59 262	0.43 269	0.67 184	0.76 320	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.09 63	0.23 248	0.58 315

StereoDRNet	0.71 313	1.24 383	2.56 280	0.42 292	0.45 329	0.73 355	0.46 372	0.98 356	0.81 361	0.77 385	0.56 244	0.74 346	0.48 314	1.69 368	0.91 350	0.15 316	0.14 198	0.15 331	0.15 247	0.26 296	0.51 287

AIO_rvc	0.95 416	1.02 323	2.57 284	2.80 515	1.91 499	0.37 35	0.24 139	0.52 57	0.60 138	0.98 425	0.29 45	0.25 49	0.18 28	2.16 439	0.29 84	0.11 161	1.39 459	0.08 7	0.11 146	0.26 296	2.87 506

H2IRNET	0.48 95	1.04 330	2.57 284	0.31 114	0.19 93	0.54 139	0.19 31	0.55 81	0.53 89	0.28 50	0.56 244	0.47 199	0.35 193	0.47 89	0.40 169	0.11 161	0.08 43	0.12 208	0.14 227	0.37 392	0.26 128

anonymousa	0.74 329	0.60 174	2.58 286	0.96 443	1.33 475	0.61 244	0.26 181	0.69 146	0.56 108	0.55 211	0.84 403	0.82 378	0.46 296	0.56 142	0.61 270	0.10 77	1.11 426	0.12 208	0.98 503	0.14 74	0.97 410

SACVNet	0.68 295	1.08 337	2.58 286	0.38 250	0.28 213	0.65 308	0.37 320	0.91 308	0.65 180	0.67 344	0.62 291	0.69 328	0.47 307	2.07 428	0.65 286	0.18 364	0.14 198	0.16 350	0.15 247	0.39 408	0.41 230

DFGA-Net	0.61 211	1.55 443	2.59 288	0.32 135	0.26 188	0.54 139	0.22 80	0.67 138	0.63 163	0.50 162	0.52 195	0.35 116	0.28 138	1.84 396	0.99 363	0.10 77	0.08 43	0.12 208	0.12 183	0.38 399	0.18 69

rafts_anoy	0.60 203	1.33 401	2.59 288	0.53 354	1.09 458	0.49 88	0.25 164	0.67 138	0.53 89	0.41 85	0.38 102	0.33 107	0.30 166	0.68 188	0.41 174	0.10 77	1.13 427	0.13 269	0.15 247	0.20 203	0.29 147

AFF-stereo	0.57 168	1.51 440	2.59 288	0.33 157	0.23 153	0.51 104	0.21 65	0.69 146	0.68 227	0.49 143	0.63 299	0.49 209	0.34 191	0.50 120	0.37 155	0.08 4	0.54 359	0.10 90	0.10 98	0.40 414	0.60 322

HGLStereo	0.61 211	1.20 371	2.59 288	0.36 219	0.40 306	0.65 308	0.30 255	0.87 275	0.67 200	0.60 276	0.70 353	0.69 328	0.56 347	1.07 266	0.59 260	0.14 286	0.13 183	0.13 269	0.12 183	0.23 248	0.23 107

hitnet-ft	0.73 325	1.09 338	2.59 288	0.28 59	0.22 128	0.71 345	0.36 317	0.89 292	0.67 200	0.58 246	0.83 401	1.03 436	0.94 441	2.31 447	0.70 298	0.23 414	0.14 198	0.41 461	0.13 205	0.24 255	0.28 141

RASNet	0.69 302	1.05 332	2.59 288	0.37 231	0.47 338	0.66 321	0.33 291	0.82 223	0.76 313	0.51 174	0.65 319	0.93 413	0.62 374	2.20 442	0.80 331	0.14 286	0.09 94	0.09 37	0.11 146	0.18 152	0.37 198

rvit_stereo_0075_2	0.45 71	0.45 115	2.60 294	0.34 180	0.32 251	0.41 44	0.21 65	0.60 110	0.54 93	0.39 80	0.51 186	0.40 142	0.29 156	0.46 85	0.31 107	0.21 400	0.15 214	0.22 411	0.15 247	0.18 152	0.33 174

EKT-Stereo	1.56 481	0.55 159	2.60 294	2.54 510	19.66 528	0.55 152	0.22 80	0.76 176	0.51 68	0.40 83	0.36 90	0.43 154	0.27 124	0.74 208	0.42 179	0.13 250	0.17 241	0.11 155	0.16 268	0.20 203	0.50 282

LMCR-Stereo	0.61 211	1.00 318	2.60 294	0.42 292	0.22 128	0.74 361	0.31 266	1.06 426	0.70 250	0.62 299	0.64 312	0.40 142	0.52 335	0.84 234	1.27 403	0.20 391	0.09 94	0.12 208	0.09 63	0.26 296	0.16 53

SAMSARA	1.11 444	1.35 407	2.60 294	1.34 467	0.77 413	1.67 479	1.41 499	1.47 479	0.99 441	1.54 483	0.89 416	1.44 474	0.90 434	1.88 408	1.71 427	0.25 427	0.55 362	0.22 411	0.34 423	0.39 408	0.50 282

PWC_ROB	0.81 362	1.41 423	2.60 294	0.41 288	0.40 306	0.63 281	0.31 266	1.04 405	0.99 441	0.92 419	1.29 457	0.78 360	0.68 391	1.65 363	1.50 419	0.19 380	0.12 167	0.18 384	0.13 205	0.51 450	0.54 300

PSMNet-RUCA	0.64 255	1.12 347	2.61 299	0.59 378	0.56 360	0.64 292	0.37 320	0.89 292	0.72 273	0.53 193	0.68 335	0.53 228	0.43 269	0.61 162	0.46 200	0.35 451	0.19 254	0.44 466	0.29 383	0.49 447	0.35 189

ToySt	0.67 288	0.88 287	2.61 299	0.39 265	0.73 405	0.61 244	0.38 329	0.78 190	0.73 278	0.43 99	0.70 353	0.72 338	0.45 286	0.66 181	0.62 273	0.14 286	0.63 375	0.13 269	0.33 418	0.24 255	1.18 427

GEStereo_RVC	0.61 211	1.19 369	2.61 299	0.48 328	0.25 173	0.63 281	0.37 320	1.05 413	0.79 345	0.55 211	0.55 231	0.59 262	0.44 278	1.10 269	0.48 210	0.16 333	0.11 149	0.12 208	0.11 146	0.27 310	0.43 243

Anonymous3	0.47 84	0.49 127	2.61 299	0.33 157	0.25 173	0.72 351	0.32 277	0.80 206	0.60 138	0.36 68	0.41 119	0.33 107	0.29 156	0.46 85	0.30 91	0.19 380	0.18 248	0.13 269	0.13 205	0.18 152	0.22 98

XQC	0.84 373	1.32 397	2.61 299	0.78 423	0.44 326	0.89 419	0.53 393	1.16 454	1.07 453	0.85 410	0.69 340	0.92 408	0.73 403	1.40 317	1.44 416	0.24 421	0.35 321	0.23 419	0.26 368	0.45 436	0.39 215

MSKI-zero shot	0.70 309	0.44 109	2.62 304	1.47 477	0.75 408	0.56 159	0.20 43	0.80 206	0.45 38	0.60 276	0.52 195	0.44 169	0.17 12	0.70 192	0.26 51	0.09 26	2.87 512	0.09 37	0.32 407	0.14 74	0.50 282

TestStereo1	0.59 194	1.21 373	2.63 305	0.40 278	0.60 375	0.56 159	0.34 299	0.82 223	0.73 278	0.45 110	0.63 299	0.36 118	0.42 257	0.66 181	0.42 179	0.10 77	0.32 315	0.12 208	0.10 98	0.34 368	0.52 293

fff	0.50 114	0.90 297	2.63 305	0.25 15	0.15 19	0.51 104	0.22 80	0.85 255	0.82 367	0.55 211	0.48 157	0.31 93	0.65 381	0.39 54	0.37 155	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.08 4	0.43 243

SA-5K	0.59 194	1.21 373	2.63 305	0.40 278	0.60 375	0.56 159	0.34 299	0.82 223	0.73 278	0.45 110	0.63 299	0.36 118	0.42 257	0.66 181	0.42 179	0.10 77	0.32 315	0.12 208	0.10 98	0.34 368	0.52 293

RALAANet	0.52 126	1.37 417	2.63 305	0.33 157	0.23 153	0.48 83	0.19 31	0.69 146	0.55 102	0.49 143	0.46 144	0.39 133	0.31 171	0.53 132	0.53 235	0.10 77	0.33 319	0.11 155	0.17 284	0.29 331	0.13 20

DCANet	0.49 110	0.91 300	2.63 305	0.26 31	0.14 12	0.51 104	0.22 80	0.84 242	0.78 332	0.56 223	0.49 171	0.32 99	0.41 245	0.39 54	0.41 174	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.14 74	0.45 263

csc	0.50 114	0.90 297	2.63 305	0.25 15	0.15 19	0.51 104	0.22 80	0.85 255	0.82 367	0.55 211	0.48 157	0.31 93	0.65 381	0.39 54	0.37 155	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.08 4	0.43 243

cscssc	0.50 114	0.90 297	2.63 305	0.25 15	0.15 19	0.51 104	0.22 80	0.85 255	0.82 367	0.55 211	0.48 157	0.31 93	0.65 381	0.39 54	0.37 155	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.08 4	0.43 243

111	0.57 168	1.41 423	2.63 305	0.25 15	0.15 19	0.59 210	0.26 181	0.90 301	0.83 374	0.50 162	0.54 221	0.57 255	0.38 212	0.54 138	0.41 174	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.24 255	0.81 383

PWCDC_ROB	0.83 371	1.57 446	2.63 305	0.48 328	0.37 289	0.78 384	0.29 239	1.04 405	1.36 476	0.63 308	2.05 481	0.64 288	0.70 398	1.10 269	1.20 393	0.33 448	0.14 198	0.15 331	0.12 183	0.63 464	0.46 267

aanetorigin	0.81 362	1.03 327	2.64 314	0.44 309	0.44 326	0.59 210	1.00 471	0.59 103	0.70 250	1.54 483	1.22 454	0.82 378	1.08 451	1.06 264	1.07 374	0.18 364	0.15 214	0.17 365	0.21 334	0.53 454	0.65 335

MIM_Stereo	0.55 153	0.92 305	2.65 315	0.32 135	1.09 458	0.51 104	0.19 31	0.67 138	0.52 78	0.48 127	0.54 221	0.43 154	0.27 124	0.57 146	0.30 91	0.08 4	0.17 241	0.11 155	0.10 98	0.28 323	0.80 378

anonymousdsp	0.86 385	0.59 173	2.65 315	1.33 466	1.25 471	0.56 159	0.23 114	0.54 72	0.71 264	1.13 444	0.25 24	0.22 23	0.24 81	1.24 294	0.24 26	0.09 26	2.34 505	0.10 90	0.18 295	0.25 277	3.12 511

IGEV-Stereo	0.86 385	0.60 174	2.65 315	1.35 468	1.25 471	0.56 159	0.23 114	0.54 72	0.71 264	1.14 445	0.25 24	0.22 23	0.24 81	1.24 294	0.24 26	0.09 26	2.34 505	0.10 90	0.18 295	0.25 277	3.13 512
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMStereo	0.44 67	1.32 397	2.65 315	0.28 59	0.16 28	0.42 49	0.22 80	0.48 37	0.63 163	0.41 85	0.36 90	0.26 59	0.25 99	0.41 70	0.30 91	0.14 286	0.08 43	0.10 90	0.12 183	0.17 128	0.13 20
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UGAM	0.69 302	0.84 272	2.66 319	0.40 278	0.20 104	0.53 129	0.34 299	0.63 126	0.74 298	0.45 110	0.74 376	0.95 421	0.36 196	2.57 466	0.42 179	0.11 161	0.45 341	0.17 365	0.19 313	0.43 429	0.57 313

MyStereo04	0.57 168	0.68 207	2.66 319	0.30 98	0.41 311	0.61 244	0.31 266	0.88 283	0.80 353	0.48 127	0.37 96	0.54 235	0.42 257	0.61 162	0.71 304	0.09 26	0.59 369	0.12 208	0.21 334	0.16 105	0.48 274

gwcnet-sp	0.52 126	0.71 222	2.66 319	0.32 135	0.22 128	0.66 321	0.31 266	0.84 242	0.69 239	0.61 286	0.49 171	0.46 190	0.43 269	0.77 214	0.48 210	0.12 204	0.11 149	0.11 155	0.11 146	0.19 183	0.19 76

scenet	0.52 126	0.71 222	2.66 319	0.32 135	0.22 128	0.66 321	0.31 266	0.84 242	0.69 239	0.61 286	0.49 171	0.46 190	0.43 269	0.77 214	0.48 210	0.12 204	0.11 149	0.11 155	0.11 146	0.19 183	0.19 76

ssnet	0.52 126	0.71 222	2.66 319	0.32 135	0.22 128	0.66 321	0.31 266	0.84 242	0.69 239	0.61 286	0.49 171	0.46 190	0.43 269	0.77 214	0.48 210	0.12 204	0.11 149	0.11 155	0.11 146	0.19 183	0.19 76

CrosDoStereo	0.96 419	0.49 127	2.66 319	0.27 43	0.33 257	0.54 139	3.69 512	0.77 183	0.66 187	0.70 358	1.39 464	0.53 228	1.47 471	1.77 380	3.02 484	0.10 77	0.08 43	0.11 155	0.11 146	0.22 232	0.30 156

STrans-v2	0.69 302	0.62 186	2.66 319	0.28 59	0.23 153	0.57 181	0.32 277	1.01 384	0.77 327	0.92 419	0.84 403	0.88 401	0.92 438	1.81 390	1.19 392	0.10 77	0.07 9	0.10 90	0.09 63	0.12 38	0.30 156

DeepStereo_LL	0.96 419	0.49 127	2.66 319	0.27 43	0.33 257	0.54 139	3.69 512	0.77 183	0.66 187	0.70 358	1.39 464	0.53 228	1.47 471	1.77 380	3.02 484	0.10 77	0.08 43	0.11 155	0.11 146	0.22 232	0.30 156

G2L-Stereo	0.62 231	1.27 389	2.67 327	0.31 114	0.27 201	0.59 210	0.29 239	0.81 214	0.60 138	0.56 223	0.53 202	0.71 336	0.37 202	1.74 373	0.57 249	0.13 250	0.11 149	0.13 269	0.11 146	0.29 331	0.34 182

PAM	0.91 404	0.43 101	2.67 327	0.77 420	0.89 428	1.81 485	1.22 488	1.13 448	0.78 332	1.16 448	0.91 421	1.39 471	0.68 391	0.76 212	1.06 373	0.10 77	0.98 411	0.10 90	0.50 464	0.14 74	0.66 336

MIF-Stereo (partial)	0.41 47	0.71 222	2.67 327	0.27 43	0.24 165	0.32 16	0.17 19	0.56 85	0.46 39	0.26 42	0.37 96	0.25 49	0.26 110	0.46 85	0.35 147	0.11 161	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.21 215	0.15 40

ssnet_v2	0.64 255	0.99 317	2.67 327	0.33 157	0.22 128	0.72 351	0.45 366	1.00 375	0.80 353	0.66 342	0.54 221	0.81 373	0.48 314	0.91 248	1.08 377	0.16 333	0.14 198	0.14 305	0.14 227	0.33 361	0.31 165

TransformOpticalFlow	0.65 263	0.61 180	2.67 327	0.45 316	0.26 188	0.62 266	0.28 211	0.88 283	0.76 313	0.76 383	0.74 376	0.90 407	0.84 423	1.82 393	0.80 331	0.10 77	0.07 9	0.11 155	0.09 63	0.12 38	0.19 76

GANet-RSSM	0.63 245	1.14 351	2.67 327	0.38 250	0.26 188	0.59 210	0.29 239	0.81 214	0.56 108	0.50 162	0.57 255	0.67 303	0.50 323	1.91 415	0.50 223	0.14 286	0.10 122	0.24 425	0.12 183	0.36 385	0.28 141

RTSC	0.84 373	1.40 422	2.67 327	0.50 345	0.40 306	0.83 401	0.33 291	1.11 441	1.14 461	0.93 422	0.82 399	0.84 386	0.58 359	1.34 311	1.82 437	0.18 364	0.49 349	0.14 305	0.30 392	0.46 440	0.42 235

PAM_32	0.95 416	0.43 101	2.68 334	0.64 394	1.10 462	1.78 484	1.16 483	1.12 444	0.96 431	1.07 438	0.90 419	1.38 470	0.76 414	0.78 221	1.11 381	0.10 77	1.29 446	0.10 90	0.50 464	0.16 105	0.98 412

RAFT-345	0.56 161	0.37 62	2.68 334	0.40 278	0.34 267	0.58 192	0.41 341	0.49 40	0.70 250	0.51 174	0.99 435	0.43 154	0.28 138	1.56 341	0.81 335	0.10 77	0.07 9	0.11 155	0.09 63	0.11 28	0.09 2

ADLNet	0.68 295	1.02 323	2.68 334	0.35 202	0.34 267	0.67 328	0.34 299	0.95 338	0.79 345	0.70 358	0.62 291	0.80 369	0.46 296	1.77 380	0.69 296	0.15 316	0.12 167	0.14 305	0.14 227	0.31 349	0.54 300

ADCRef	0.88 392	1.45 432	2.68 334	0.38 250	0.35 275	0.95 431	0.51 386	0.92 315	0.81 361	0.89 414	0.84 403	0.61 271	1.35 461	1.26 302	3.38 489	0.14 286	0.12 167	0.17 365	0.19 313	0.28 323	0.34 182

GANet	0.92 406	1.20 371	2.68 334	0.45 316	0.27 201	0.76 368	0.66 430	0.94 324	0.77 327	0.79 394	1.17 450	0.84 386	0.91 435	2.72 479	1.76 433	0.18 364	0.42 336	0.44 466	0.20 323	0.33 361	0.94 402

PASM	0.82 365	1.00 318	2.68 334	0.52 350	0.48 339	0.65 308	0.59 412	0.83 234	0.89 410	0.82 404	0.73 373	0.89 404	0.68 391	2.39 455	0.73 311	0.35 451	0.37 324	0.36 454	0.41 447	0.45 436	0.51 287

DeepPruner_ROB	0.58 176	1.06 333	2.68 334	0.30 98	0.26 188	0.63 281	0.31 266	0.83 234	0.51 68	0.62 299	0.56 244	0.65 291	0.39 227	1.06 264	0.56 246	0.19 380	0.14 198	0.14 305	0.14 227	0.24 255	0.33 174

DualNet (step1)	0.76 345	0.69 215	2.69 341	0.28 59	0.23 153	0.81 395	0.33 291	0.99 365	0.86 395	0.64 318	0.63 299	0.67 303	0.49 319	1.18 285	0.52 228	0.65 471	1.21 433	0.86 484	0.56 475	0.25 277	0.72 356

test_sample9	1.07 438	0.69 215	2.69 341	0.28 59	0.23 153	0.81 395	0.33 291	0.99 365	0.86 395	0.64 318	0.63 299	0.67 303	0.49 319	2.02 423	2.70 474	0.65 471	4.33 520	0.86 484	0.56 475	0.25 277	0.72 356

test_sample8	1.23 454	0.69 215	2.69 341	0.28 59	0.23 153	0.81 395	0.33 291	1.01 384	0.75 304	1.23 462	0.63 299	2.53 492	1.31 459	2.02 423	2.70 474	0.65 471	4.33 520	0.86 484	0.56 475	0.25 277	0.72 356

IMH-64-1	1.50 475	1.98 480	2.69 341	1.39 472	1.12 463	1.39 465	1.19 486	1.80 490	1.47 480	1.19 451	2.20 486	1.53 476	1.51 475	2.12 436	1.98 440	1.34 502	0.68 380	1.28 500	0.70 486	1.37 497	1.12 423

IMH-64	1.50 475	1.98 480	2.69 341	1.39 472	1.12 463	1.39 465	1.19 486	1.80 490	1.47 480	1.19 451	2.20 486	1.53 476	1.51 475	2.12 436	1.98 440	1.34 502	0.68 380	1.28 500	0.70 486	1.37 497	1.12 423

PFNet	0.62 231	0.42 93	2.69 341	0.43 304	0.55 358	0.62 266	0.27 198	0.64 129	0.72 273	0.61 286	0.56 244	0.45 181	0.33 183	1.86 402	1.12 383	0.28 438	0.09 94	0.12 208	0.16 268	0.26 296	0.27 135

GwcNet-RSSM	0.64 255	1.38 421	2.69 341	0.33 157	0.26 188	0.60 224	0.32 277	0.84 242	0.73 278	0.56 223	0.65 319	0.72 338	0.42 257	1.78 383	0.60 264	0.14 286	0.10 122	0.12 208	0.13 205	0.26 296	0.26 128

StereoVision	0.52 126	1.12 347	2.70 348	0.34 180	0.32 251	0.47 77	0.26 181	0.73 167	0.61 143	0.33 64	0.89 416	0.45 181	0.26 110	0.52 125	0.39 167	0.14 286	0.15 214	0.16 350	0.15 247	0.22 232	0.14 32

Sa-1000	0.61 211	1.07 334	2.71 349	0.32 135	0.61 384	0.61 244	0.31 266	1.00 375	0.76 313	0.53 193	0.83 401	0.43 154	0.33 183	0.69 191	0.30 91	0.10 77	0.52 355	0.13 269	0.28 379	0.29 331	0.29 147

ac_64	0.63 245	0.77 249	2.71 349	0.37 231	0.34 267	0.64 292	0.30 255	0.86 266	0.67 200	0.58 246	0.53 202	0.88 401	0.48 314	1.84 396	0.71 304	0.15 316	0.12 167	0.12 208	0.12 183	0.21 215	0.25 120

MyStereo05	0.57 168	0.72 227	2.72 351	0.31 114	0.25 173	0.60 224	0.30 255	0.87 275	0.82 367	0.54 199	0.37 96	0.53 228	0.42 257	0.63 168	0.73 311	0.09 26	0.55 362	0.12 208	0.20 323	0.16 105	0.56 308

HH	0.79 357	0.52 145	2.72 351	1.45 474	0.80 418	0.91 423	0.23 114	0.76 176	0.76 313	0.64 318	0.55 231	0.87 397	0.41 245	0.94 251	0.45 195	0.09 26	1.20 430	0.10 90	0.09 63	0.16 105	2.16 486

HanStereo	0.79 357	0.52 145	2.72 351	1.45 474	0.80 418	0.91 423	0.23 114	0.76 176	0.76 313	0.64 318	0.55 231	0.87 397	0.41 245	0.94 251	0.45 195	0.09 26	1.20 430	0.10 90	0.09 63	0.16 105	2.16 486

ASMatch	0.61 211	0.47 120	2.72 351	0.91 437	0.36 283	0.56 159	0.24 139	0.54 72	0.67 200	0.48 127	1.20 452	0.47 199	0.65 381	1.33 310	0.93 351	0.10 77	0.08 43	0.11 155	0.11 146	0.10 18	0.17 60

AANet_RVC	0.79 357	1.46 434	2.72 351	0.34 180	0.25 173	0.59 210	0.32 277	0.88 283	0.83 374	0.62 299	0.95 427	0.80 369	0.43 269	2.46 460	1.72 429	0.38 453	0.26 301	0.10 90	0.09 63	0.25 277	0.43 243

AIO-test2	0.60 203	1.55 443	2.73 356	0.63 390	0.42 323	0.50 98	0.23 114	0.84 242	0.73 278	0.34 67	0.53 202	0.37 123	0.22 61	0.70 192	0.32 117	0.75 478	0.16 228	0.13 269	0.17 284	0.21 215	0.47 269

HITNet	0.55 153	1.28 392	2.73 356	0.35 202	0.14 12	0.56 159	0.23 114	0.89 292	0.62 152	0.52 184	0.51 186	0.49 209	0.38 212	0.52 125	0.60 264	0.09 26	0.07 9	0.10 90	0.08 41	0.25 277	0.61 323
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
CBMV_ROB	0.88 392	0.75 245	2.73 356	0.36 219	0.22 128	0.76 368	0.47 376	1.05 413	0.81 361	1.06 437	1.04 443	0.88 401	1.36 463	2.17 441	2.03 443	0.23 414	0.24 289	0.27 433	0.25 361	0.27 310	0.73 360

FADNet-RVC	0.69 302	1.65 460	2.74 359	0.35 202	0.26 188	0.60 224	0.29 239	0.91 308	0.67 200	0.46 121	0.51 186	0.62 276	0.46 296	1.75 375	0.81 335	0.17 353	0.20 268	0.17 365	0.18 295	0.60 460	0.39 215

AF-Net	0.76 345	1.14 351	2.74 359	0.42 292	0.41 311	0.70 340	0.41 341	1.07 429	0.94 424	0.73 370	1.05 445	1.04 440	0.86 428	1.23 292	1.00 366	0.23 414	0.15 214	0.25 430	0.18 295	0.32 357	0.35 189

Wz-Net-MNSev	0.74 329	1.42 427	2.75 361	0.38 250	0.33 257	0.90 422	0.61 421	0.98 356	0.94 424	0.77 385	0.75 383	0.75 350	0.66 387	1.39 315	0.76 320	0.17 353	0.13 183	0.14 305	0.14 227	0.28 323	0.48 274

DN-CSS_ROB	0.56 161	1.64 459	2.75 361	0.42 292	0.22 128	0.57 181	0.19 31	0.79 199	0.66 187	0.46 121	0.62 291	0.41 148	0.32 178	0.73 205	0.49 219	0.12 204	0.08 43	0.14 305	0.13 205	0.38 399	0.17 60

MSMD_ROB	1.41 468	1.03 327	2.75 361	0.41 288	0.32 251	2.00 494	0.61 421	0.96 341	1.43 477	2.97 511	2.63 497	4.76 510	2.04 492	2.44 459	1.78 435	0.30 443	0.26 301	0.32 448	0.32 407	0.32 357	0.63 329

RAFT_CTSACE	0.58 176	1.16 360	2.76 364	0.36 219	0.29 218	0.54 139	0.29 239	0.69 146	0.51 68	0.51 174	0.75 383	0.67 303	0.37 202	0.63 168	0.47 205	0.08 4	0.49 349	0.11 155	0.10 98	0.41 421	0.32 170

test_5	0.61 211	1.25 386	2.76 364	0.39 265	0.64 391	0.58 192	0.35 309	0.85 255	0.66 187	0.49 143	0.56 244	0.55 244	0.40 234	0.79 224	0.32 117	0.10 77	0.19 254	0.12 208	0.12 183	0.33 361	0.85 390

AIO-test1	0.58 176	1.37 417	2.77 366	0.66 402	1.08 456	0.50 98	0.23 114	0.86 266	0.69 239	0.31 59	0.42 122	0.29 84	0.22 61	0.77 214	0.34 139	0.13 250	0.15 214	0.12 208	0.16 268	0.31 349	0.30 156

DDUNet	0.90 402	1.63 458	2.77 366	0.77 420	0.69 401	0.83 401	0.44 362	0.90 301	0.70 250	0.68 350	0.76 386	0.92 408	0.54 340	1.14 278	1.35 408	0.61 469	0.37 324	0.96 490	0.52 470	0.77 477	0.67 339

TCMNet	0.72 322	1.15 357	2.78 368	0.51 348	0.52 347	0.73 355	0.39 335	0.94 324	0.78 332	0.60 276	0.68 335	0.63 280	0.46 296	1.71 369	0.72 308	0.18 364	0.19 254	0.23 419	0.18 295	0.40 414	0.56 308

RAFT-RH_RVC	0.65 263	0.73 230	2.78 368	0.39 265	0.29 218	0.60 224	0.18 26	0.45 26	0.63 163	0.75 379	1.89 477	0.47 199	0.29 156	1.59 353	1.21 394	0.15 316	0.07 9	0.13 269	0.13 205	0.11 28	0.10 6

SA	0.61 211	1.14 351	2.79 370	0.32 135	0.63 387	0.57 181	0.30 255	0.97 349	0.78 332	0.43 99	0.63 299	0.39 133	0.46 296	0.70 192	0.31 107	0.10 77	0.44 340	0.13 269	0.32 407	0.31 349	0.51 287

G2L-Stereo_aug	0.58 176	0.62 186	2.80 371	0.29 77	0.24 165	0.62 266	0.28 211	0.79 199	0.76 313	0.65 334	0.65 319	0.73 343	0.51 327	1.36 313	0.58 255	0.11 161	0.08 43	0.09 37	0.07 20	0.22 232	0.18 69

plain	0.43 54	0.73 230	2.80 371	0.28 59	0.19 93	0.33 22	0.21 65	0.63 126	0.50 62	0.24 27	0.38 102	0.24 41	0.25 99	0.48 102	0.32 117	0.12 204	0.08 43	0.13 269	0.09 63	0.43 429	0.13 20

UDG	0.86 385	1.57 446	2.80 371	0.68 410	0.59 370	0.78 384	0.38 329	0.97 349	0.74 298	0.63 308	0.70 353	1.01 432	0.68 391	1.02 259	1.22 397	0.45 461	0.34 320	0.89 488	0.51 468	0.73 471	0.58 315

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 373	1.41 423	2.80 371	0.94 439	0.35 275	0.89 419	0.41 341	0.89 292	0.66 187	0.57 240	0.63 299	0.75 350	0.38 212	2.37 451	0.55 243	1.16 497	0.31 314	0.36 454	0.21 334	0.59 459	0.63 329

ADCL	1.07 438	1.22 378	2.80 371	0.40 278	0.33 257	1.50 469	1.87 505	0.97 349	1.04 449	1.26 465	1.28 456	0.99 428	1.41 467	1.36 313	3.51 492	0.17 353	0.14 198	0.22 411	0.21 334	0.32 357	0.43 243

Wz-Net-LNSev	0.66 282	1.30 395	2.81 376	0.35 202	0.37 289	0.80 391	0.48 378	0.91 308	0.87 401	0.63 308	0.70 353	0.80 369	0.59 362	0.67 184	0.68 294	0.15 316	0.14 198	0.12 208	0.12 183	0.24 255	0.38 207

UNet	0.56 161	0.58 166	2.81 376	0.32 135	0.33 257	0.74 361	0.27 198	0.86 266	0.67 200	0.55 211	0.55 231	0.72 338	0.55 345	0.79 224	0.58 255	0.12 204	0.09 94	0.13 269	0.11 146	0.20 203	0.19 76

stereogan	0.74 329	0.68 207	2.82 378	0.40 278	0.40 306	1.05 442	0.42 347	0.99 365	0.96 431	0.78 393	0.86 411	1.15 458	0.73 403	1.57 346	0.56 246	0.20 391	0.19 254	0.20 400	0.16 268	0.37 392	0.34 182

CBMV	0.86 385	1.00 318	2.82 378	0.35 202	0.21 116	0.78 384	0.78 450	1.05 413	0.87 401	0.90 416	0.74 376	0.87 397	1.89 488	1.67 364	1.38 414	0.19 380	0.20 268	0.21 406	0.19 313	0.28 323	0.84 386
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FTStereo	0.79 357	0.32 21	2.83 380	0.70 412	0.21 116	0.73 355	1.75 502	0.61 115	0.60 138	1.07 438	1.62 472	1.28 463	2.11 493	0.75 210	0.30 91	0.19 380	0.08 43	0.12 208	0.11 146	0.12 38	0.39 215

DRN-Test	0.71 313	0.79 259	2.83 380	0.40 278	0.44 326	0.80 391	0.41 341	1.07 429	0.83 374	0.82 404	0.64 312	0.68 317	0.57 352	1.78 383	0.79 329	0.16 333	0.13 183	0.17 365	0.16 268	0.24 255	0.51 287

DPSNet	1.02 429	0.72 227	2.84 382	0.60 379	0.39 300	1.08 447	0.75 446	1.41 476	1.14 461	0.74 376	0.69 340	1.05 443	1.67 479	2.09 434	2.22 458	0.27 435	0.61 371	0.20 400	0.50 464	0.48 445	1.03 417

PDISCO_ROB	0.84 373	1.46 434	2.84 382	0.65 397	0.59 370	1.17 455	0.48 378	1.19 459	1.08 455	0.67 344	0.72 371	1.00 431	0.61 372	1.24 294	1.05 371	0.38 453	0.18 248	0.28 435	0.24 353	0.58 458	0.44 258

MIPNet	0.88 392	1.07 334	2.85 384	0.61 385	0.18 62	1.46 467	1.37 493	1.65 486	0.78 332	1.93 489	0.85 406	0.75 350	1.66 478	0.87 238	0.34 139	0.10 77	0.08 43	0.11 155	0.32 407	0.27 310	0.26 128

GwcNet-ADL	0.54 149	0.78 255	2.85 384	0.31 114	0.20 104	0.58 192	0.29 239	0.93 319	0.67 200	0.48 127	0.47 150	0.56 251	0.33 183	0.48 102	0.80 331	0.13 250	0.12 167	0.09 37	0.09 63	0.14 74	0.40 222

FAT-Stereo	0.72 322	0.60 174	2.86 386	0.37 231	0.29 218	0.64 292	0.55 400	1.01 384	0.91 415	0.76 383	0.94 424	0.93 413	0.79 417	1.82 393	0.60 264	0.19 380	0.19 254	0.17 365	0.16 268	0.23 248	0.47 269

IPLG	0.74 329	1.09 338	2.87 387	0.36 219	0.21 116	1.63 477	0.60 416	1.39 475	0.63 163	1.39 473	0.51 186	0.40 142	0.86 428	1.40 317	0.37 155	0.09 26	0.07 9	0.14 305	0.12 183	0.34 368	0.23 107

SGM_RVC	2.11 496	1.07 334	2.87 387	0.98 445	0.92 432	2.72 506	1.88 506	1.91 496	12.27 520	2.09 491	1.99 480	2.47 491	2.24 496	2.87 490	2.03 443	0.54 465	0.47 345	0.42 463	0.47 457	0.74 472	1.22 436
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MyStereo8	0.73 325	1.16 360	2.89 389	0.53 354	0.34 267	0.71 345	0.20 43	1.87 493	0.59 132	0.53 193	0.66 327	0.50 213	0.33 183	1.27 303	0.62 273	0.10 77	1.19 429	0.10 90	0.21 334	0.21 215	0.61 323

GMM-Stereo	0.53 140	0.33 32	2.89 389	0.53 354	0.24 165	0.77 378	0.46 372	0.62 119	0.65 180	0.58 246	0.73 373	0.47 199	0.43 269	0.68 188	0.29 84	0.10 77	0.06 1	0.13 269	0.13 205	0.14 74	0.44 258

FADNet_RVC	0.87 391	1.51 440	2.90 391	0.31 114	0.24 165	0.71 345	0.25 164	1.00 375	0.65 180	0.45 110	0.57 255	0.61 271	0.44 278	1.53 337	0.75 317	0.94 486	0.97 409	0.28 435	1.00 504	0.89 481	1.36 452

TRStereo	0.89 399	1.02 323	2.91 392	4.59 519	0.31 239	0.93 427	0.23 114	1.93 497	0.66 187	0.37 71	0.54 221	0.48 207	0.40 234	0.67 184	0.29 84	0.13 250	0.37 324	0.11 155	0.48 460	0.13 53	1.21 434

ELAS	1.52 479	0.92 305	2.91 392	0.62 387	0.57 365	3.13 507	2.21 507	1.67 487	1.58 486	2.42 502	2.43 491	1.87 483	2.49 498	1.85 400	2.70 474	0.42 456	0.43 339	0.41 461	0.40 442	0.51 450	0.85 390
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.95 416	1.57 446	2.93 394	0.90 433	0.39 300	0.87 415	0.44 362	1.12 444	0.83 374	0.59 265	0.69 340	0.64 288	0.50 323	2.73 481	0.93 351	0.97 489	0.40 334	0.87 487	0.29 383	0.61 463	0.66 336

PSMNet_ROB	0.75 340	1.42 427	2.93 394	0.39 265	0.32 251	0.73 355	0.56 404	0.90 301	0.74 298	0.56 223	0.60 276	0.75 350	0.47 307	2.00 422	1.31 404	0.18 364	0.13 183	0.19 391	0.20 323	0.26 296	0.40 222

SDNR	2.06 494	2.93 517	2.94 396	1.55 483	5.13 516	1.98 493	0.24 139	1.95 499	2.62 503	0.92 419	2.71 499	5.76 514	0.68 391	3.61 505	3.84 497	0.33 448	0.38 328	0.22 411	0.17 284	1.13 486	2.04 480

STTStereo	0.58 176	0.95 311	2.95 397	0.37 231	0.31 239	0.62 266	0.32 277	0.81 214	0.63 163	0.61 286	0.55 231	0.67 303	0.43 269	0.87 238	0.48 210	0.16 333	0.16 228	0.17 365	0.20 323	0.17 128	0.25 120

Nwc_Net	0.75 340	1.10 343	2.96 398	0.42 292	0.39 300	0.77 378	0.39 335	1.06 426	0.73 278	0.65 334	1.00 436	0.99 428	0.74 407	1.43 323	0.99 363	0.24 421	0.15 214	0.23 419	0.26 368	0.27 310	0.30 156

AASNet	0.66 282	1.49 439	2.97 399	0.37 231	0.33 257	0.65 308	0.30 255	1.00 375	0.78 332	0.56 223	0.60 276	0.55 244	0.39 227	0.88 244	0.96 354	0.15 316	0.12 167	0.13 269	0.11 146	0.45 436	0.35 189

sAnonymous2	0.45 71	0.88 287	2.97 399	0.31 114	0.25 173	0.34 24	0.28 211	0.56 85	0.49 53	0.25 33	0.30 52	0.23 31	0.29 156	0.31 12	0.22 8	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.13 205	0.38 399	0.43 243

CroCo_RVC	0.45 71	0.88 287	2.97 399	0.31 114	0.25 173	0.34 24	0.28 211	0.56 85	0.49 53	0.25 33	0.30 52	0.23 31	0.29 156	0.31 12	0.22 8	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.13 205	0.38 399	0.43 243

NCC-stereo	0.88 392	1.22 378	2.97 399	0.60 379	0.45 329	1.88 488	0.48 378	1.04 405	0.75 304	0.70 358	0.85 406	0.93 413	0.84 423	1.81 390	1.51 420	0.28 438	0.19 254	0.23 419	0.31 399	0.27 310	0.35 189

Abc-Net	0.88 392	1.22 378	2.97 399	0.60 379	0.45 329	1.88 488	0.48 378	1.04 405	0.75 304	0.70 358	0.85 406	0.93 413	0.84 423	1.81 390	1.51 420	0.28 438	0.19 254	0.23 419	0.31 399	0.27 310	0.35 189
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RAFT + AFF	0.79 357	1.73 466	2.99 404	0.34 180	0.35 275	0.67 328	0.51 386	1.05 413	0.79 345	0.54 199	0.58 262	0.59 262	0.81 418	1.80 388	1.21 394	0.13 250	0.27 308	0.15 331	0.14 227	0.45 436	0.69 350

cf-r	0.62 231	1.27 389	2.99 404	0.34 180	0.28 213	0.60 224	0.28 211	0.82 223	0.70 250	0.55 211	0.61 284	0.77 356	0.41 245	1.32 308	0.52 228	0.13 250	0.09 94	0.11 155	0.12 183	0.22 232	0.27 135

ACV-stereo	0.71 313	0.85 276	3.01 406	0.33 157	0.25 173	1.01 437	0.59 412	0.62 119	0.54 93	0.42 91	0.45 140	1.54 478	1.44 468	1.40 317	0.73 311	0.14 286	0.13 183	0.12 208	0.11 146	0.20 203	0.35 189

AnyNet_C32	1.08 442	1.76 470	3.01 406	0.50 345	0.54 356	1.17 455	1.16 483	0.97 349	0.95 429	1.11 442	0.98 432	0.87 397	0.93 440	1.57 346	4.11 503	0.22 406	0.20 268	0.25 430	0.25 361	0.40 414	0.68 344

GCST	0.84 373	1.48 437	3.02 408	1.12 460	1.09 458	0.62 266	0.19 31	0.79 199	0.56 108	0.60 276	0.65 319	0.50 213	0.31 171	1.24 294	0.74 316	0.76 479	0.46 342	0.84 483	0.64 484	0.71 469	0.57 313

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 467	2.04 487	3.02 408	0.58 377	0.41 311	2.15 499	1.00 471	1.31 469	1.29 471	1.05 435	1.10 448	1.29 465	0.91 435	3.07 494	1.34 406	1.65 509	0.84 401	0.68 479	0.88 498	1.55 502	1.91 474

4D-IteraStereo	0.62 231	1.29 394	3.04 410	0.27 43	0.30 231	0.46 66	0.26 181	0.54 72	0.51 68	0.41 85	0.31 62	0.39 133	0.19 36	0.53 132	0.65 286	0.09 26	0.47 345	0.12 208	0.11 146	0.21 215	2.14 485

GANetREF_RVC	0.81 362	1.44 431	3.04 410	0.49 339	0.27 201	0.83 401	0.63 424	1.03 399	0.92 417	0.63 308	0.61 284	0.72 338	0.59 362	2.40 456	0.58 255	0.33 448	0.25 298	0.37 456	0.25 361	0.41 421	0.36 197
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
MFMNet_re	1.01 428	1.73 466	3.04 410	0.85 429	0.76 411	0.93 427	0.81 453	1.02 392	1.10 456	1.05 435	1.06 446	0.84 386	0.96 442	0.93 250	0.97 355	0.68 476	0.61 371	0.63 476	0.60 483	0.77 477	0.80 378

MeshStereo	1.29 458	1.34 404	3.04 410	0.35 202	0.28 213	1.10 449	0.69 439	1.42 477	1.07 453	2.71 508	2.43 491	2.95 494	1.50 474	2.92 491	2.03 443	0.23 414	0.22 280	0.22 411	0.19 313	0.50 448	0.69 350
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
LL-Strereo	0.85 382	1.73 466	3.06 414	0.37 231	0.61 384	0.54 139	0.33 291	1.01 384	0.76 313	0.69 354	0.58 262	0.85 391	0.78 415	2.65 474	0.54 240	0.14 286	0.58 368	0.14 305	0.12 183	0.42 424	1.05 419

HHNet	0.63 245	0.67 198	3.10 415	0.37 231	0.25 173	0.64 292	0.60 416	0.70 156	0.67 200	0.55 211	1.12 449	0.32 99	0.60 370	0.43 79	1.75 432	0.16 333	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.18 152	0.22 98

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 231	1.15 357	3.11 416	0.39 265	0.37 289	0.60 224	0.28 211	0.87 275	0.64 173	0.63 308	0.56 244	0.71 336	0.45 286	1.08 267	0.52 228	0.15 316	0.12 167	0.14 305	0.15 247	0.18 152	0.25 120
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IPLGR	0.58 176	0.64 192	3.12 417	0.37 231	0.18 62	0.62 266	0.54 396	1.06 426	0.69 239	0.73 370	0.46 144	0.50 213	0.44 278	1.12 275	0.31 107	0.10 77	0.08 43	0.11 155	0.09 63	0.21 215	0.20 84

WCMA_ROB	1.29 458	1.21 373	3.13 418	0.65 397	0.36 283	1.20 458	0.78 450	1.00 375	0.98 438	1.78 488	2.62 496	3.08 498	2.01 491	1.86 402	2.35 463	0.38 453	0.38 328	0.32 448	0.32 407	0.31 349	1.06 420

DispNO	0.76 345	1.36 412	3.15 419	0.32 135	0.27 201	0.59 210	0.29 239	0.88 283	0.72 273	0.55 211	0.79 396	0.83 383	0.47 307	2.46 460	1.23 398	0.12 204	0.10 122	0.18 384	0.31 399	0.20 203	0.25 120

CIPLG	0.63 245	1.59 450	3.16 420	0.79 424	0.31 239	0.62 266	0.57 407	0.82 223	0.68 227	0.58 246	0.63 299	0.43 154	0.31 171	0.48 102	0.42 179	0.12 204	0.20 268	0.13 269	0.13 205	0.36 385	0.21 91

StereoAnything_RVC	1.22 452	1.71 465	3.17 421	2.52 509	2.63 510	0.26 6	0.15 7	0.47 35	0.54 93	0.49 143	0.71 366	0.52 225	0.19 36	1.60 356	0.57 249	0.11 161	4.13 519	0.08 7	0.05 1	0.76 475	3.79 516

WAO-6	1.69 487	1.87 475	3.21 422	1.15 462	1.01 446	2.29 500	1.06 475	1.85 492	2.84 507	1.30 470	2.59 495	2.19 488	1.67 479	2.62 471	2.52 467	0.96 488	0.68 380	1.19 497	0.84 495	1.13 486	0.95 405

SQANet	0.92 406	1.96 478	3.23 423	0.77 420	0.83 421	0.76 368	0.38 329	0.87 275	0.68 227	0.64 318	0.69 340	0.73 343	0.52 335	1.35 312	1.36 410	0.80 481	0.30 312	0.60 474	0.29 383	0.93 482	0.70 353

APVNet	0.76 345	1.11 345	3.23 423	0.39 265	0.36 283	0.85 407	0.44 362	0.96 341	0.73 278	0.58 246	0.69 340	0.76 354	0.56 347	2.29 446	0.82 338	0.17 353	0.18 248	0.24 425	0.19 313	0.35 380	0.27 135

G-Net	1.02 429	0.70 218	3.23 423	0.60 379	0.66 395	2.00 494	0.71 442	0.78 190	0.70 250	1.14 445	2.53 493	1.29 465	1.01 446	1.47 330	1.74 431	0.25 427	0.24 289	0.24 425	0.26 368	0.37 392	0.40 222

WAO-7	1.58 483	2.04 487	3.25 426	0.94 439	0.75 408	1.75 482	1.13 478	1.87 493	1.97 497	1.46 480	2.53 493	1.98 485	1.75 482	3.13 495	2.48 466	0.69 477	0.67 379	0.94 489	0.74 491	0.80 480	0.77 367

fast-acv-ft	0.67 288	1.24 383	3.26 427	0.39 265	0.30 231	0.80 391	0.48 378	0.74 169	0.76 313	0.60 276	0.78 394	0.76 354	0.60 370	0.70 192	0.78 326	0.16 333	0.15 214	0.18 384	0.17 284	0.38 399	0.24 116

MADNet++	2.94 507	2.17 493	3.27 428	2.55 511	2.28 506	3.29 509	3.37 510	2.76 506	2.67 505	3.10 512	3.20 507	2.78 493	3.25 505	4.11 509	4.68 508	2.72 515	2.27 503	3.03 520	2.43 518	2.34 512	2.59 502

HBP-ISP	0.82 365	1.57 446	3.28 429	0.50 345	0.27 201	0.86 408	0.54 396	1.09 434	0.78 332	0.81 400	0.70 353	0.68 317	1.00 445	2.02 423	0.47 205	0.24 421	0.24 289	0.29 443	0.25 361	0.28 323	0.52 293

ADLNet2	0.73 325	1.22 378	3.28 429	0.34 180	0.36 283	0.65 308	0.37 320	0.94 324	0.87 401	0.57 240	0.65 319	0.92 408	0.48 314	2.05 426	0.60 264	0.13 250	0.11 149	0.11 155	0.11 146	0.37 392	0.38 207

1111x	1.06 436	0.79 259	3.29 431	0.33 157	0.60 375	0.64 292	0.33 291	1.10 437	0.92 417	0.59 265	0.69 340	0.59 262	0.47 307	2.64 473	4.61 507	0.12 204	1.38 456	0.11 155	0.49 462	0.18 152	1.30 445

FCDSN-DC	1.45 472	1.12 347	3.30 432	0.48 328	0.41 311	1.13 451	0.60 416	1.17 457	1.28 470	2.25 498	2.85 501	3.65 501	3.34 507	2.58 468	2.44 465	0.31 445	0.26 301	0.31 445	0.30 392	0.37 392	0.78 373
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.57 482	2.56 514	3.30 432	0.66 402	0.41 311	1.15 453	0.51 386	1.27 464	1.35 475	1.61 485	1.20 452	1.43 473	0.97 443	1.80 388	2.10 448	1.88 512	1.79 476	1.97 515	2.14 516	1.61 503	1.76 473

ARAFT	0.65 263	1.69 464	3.34 434	0.29 77	0.16 28	0.65 308	0.36 317	0.96 341	0.73 278	0.63 308	0.49 171	0.56 251	0.31 171	1.23 292	0.35 147	0.11 161	0.08 43	0.14 305	0.13 205	0.38 399	0.50 282

Wz-Net-SNSev	0.85 382	1.83 473	3.36 435	0.42 292	0.31 239	0.71 345	0.66 430	1.04 405	0.94 424	0.68 350	0.85 406	0.96 422	0.62 374	1.75 375	1.14 385	0.16 333	0.15 214	0.16 350	0.17 284	0.39 408	0.63 329

IPLGR_C	0.64 255	1.66 462	3.36 435	0.80 425	0.31 239	0.60 224	0.60 416	0.82 223	0.69 239	0.58 246	0.62 291	0.44 169	0.31 171	0.47 89	0.43 186	0.12 204	0.22 280	0.13 269	0.15 247	0.35 380	0.21 91

test_xeample3	0.86 385	0.75 245	3.36 435	0.65 397	0.76 411	0.49 88	0.33 291	1.21 462	0.80 353	0.61 286	0.23 15	0.30 86	0.29 156	1.17 283	1.57 424	0.10 77	1.79 476	0.10 90	0.40 442	0.25 277	2.09 482

ADCS	1.14 447	2.02 485	3.36 435	0.43 304	0.37 289	0.96 433	0.81 453	1.12 444	1.17 465	1.25 464	0.98 432	1.08 447	0.92 438	1.41 321	4.97 509	0.23 414	0.21 277	0.22 411	0.23 350	0.40 414	0.67 339

ELAS_RVC	1.51 478	0.88 287	3.36 435	0.63 390	0.56 360	1.53 470	2.73 509	1.53 481	1.76 492	2.26 499	2.21 488	2.10 486	3.07 503	2.08 431	2.52 467	0.42 456	0.42 336	0.42 463	0.37 434	0.51 450	0.84 386
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 486	0.85 276	3.39 440	0.46 321	0.39 300	2.02 496	0.66 430	1.94 498	1.84 495	2.81 510	2.99 505	4.39 508	3.25 505	2.81 487	2.75 477	0.29 442	0.26 301	0.31 445	0.30 392	0.33 361	0.91 398

ffm	0.78 353	0.67 198	3.39 440	0.32 135	0.22 128	0.58 192	0.28 211	0.85 255	0.96 431	0.54 199	0.74 376	0.67 303	0.40 234	0.64 174	0.22 8	0.10 77	2.16 500	0.15 331	0.33 418	0.25 277	2.19 488

ff1	1.07 438	0.67 198	3.39 440	0.32 135	0.22 128	0.58 192	0.28 211	0.85 255	0.96 431	0.54 199	0.74 376	0.67 303	0.40 234	2.75 483	3.86 498	0.10 77	2.16 500	0.15 331	0.33 418	0.25 277	2.19 488

mmx	0.99 426	0.67 198	3.39 440	0.32 135	0.22 128	0.58 192	0.28 211	1.05 413	0.92 417	0.54 199	0.74 376	0.67 303	0.40 234	2.75 483	3.86 498	0.13 250	1.25 437	0.15 331	0.33 418	0.19 183	1.28 443

xxx	0.99 426	0.67 198	3.39 440	0.32 135	0.22 128	0.58 192	0.28 211	1.05 413	0.92 417	0.54 199	0.74 376	0.67 303	0.40 234	2.75 483	3.86 498	0.13 250	1.25 437	0.15 331	0.33 418	0.19 183	1.28 443

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 413	0.84 272	3.40 445	1.46 476	0.78 416	1.37 463	0.70 441	1.11 441	0.68 227	0.80 396	1.29 457	1.09 450	0.59 362	1.16 280	1.01 368	0.14 286	0.53 357	0.11 155	0.46 456	0.31 349	0.86 393

rrr	0.84 373	0.74 240	3.40 445	0.76 417	0.77 413	0.45 59	0.28 211	1.23 463	0.84 386	0.71 367	0.22 12	0.30 86	0.28 138	1.29 305	1.53 422	0.10 77	1.50 463	0.10 90	0.29 383	0.24 255	1.75 472

ACRE	0.63 245	1.55 443	3.41 447	0.76 417	0.28 213	0.60 224	0.56 404	0.82 223	0.68 227	0.57 240	0.62 291	0.43 154	0.30 166	0.47 89	0.42 179	0.12 204	0.19 254	0.13 269	0.14 227	0.36 385	0.20 84

DeepPrunerF	0.92 406	1.33 401	3.41 447	0.46 321	0.51 344	0.64 292	0.49 383	1.16 454	2.62 503	0.65 334	0.61 284	0.65 291	0.62 374	2.23 443	1.31 404	0.23 414	0.19 254	0.30 444	0.28 379	0.39 408	0.34 182

SPS-STEREO	1.22 452	1.65 460	3.41 447	0.66 402	0.69 401	1.01 437	0.68 437	1.10 437	0.96 431	1.40 475	1.25 455	1.46 475	1.08 451	2.05 426	2.24 459	0.66 474	0.61 371	0.58 472	0.57 479	0.66 467	1.65 469
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
edge stereo	0.84 373	0.74 240	3.42 450	0.38 250	1.21 469	0.63 281	0.41 341	0.98 356	0.83 374	0.81 400	0.88 414	1.14 456	0.73 403	2.16 439	0.89 347	0.22 406	0.20 268	0.26 432	0.18 295	0.38 399	0.43 243

DGSMNet	2.93 506	0.77 249	3.44 451	3.58 518	4.25 515	2.53 505	6.86 521	1.03 399	0.88 405	0.58 246	1.85 476	0.79 362	0.62 374	1.63 357	1.46 417	4.62 519	4.98 522	5.15 523	4.71 522	4.52 521	4.37 517

FC-DCNN	1.60 484	0.85 276	3.44 451	0.46 321	0.39 300	1.96 490	0.66 430	1.72 489	1.70 489	2.75 509	2.91 504	4.20 504	3.15 504	2.72 479	2.66 472	0.30 443	0.26 301	0.31 445	0.30 392	0.33 361	0.91 398

iResNetv2_ROB	0.71 313	1.90 477	3.48 453	0.43 304	0.22 128	0.60 224	0.29 239	0.96 341	0.78 332	0.60 276	0.65 319	0.60 269	0.46 296	0.80 228	1.21 394	0.12 204	0.08 43	0.10 90	0.07 20	0.44 433	0.33 174

Consistency-Raft	0.92 406	1.21 373	3.50 454	0.98 445	0.63 387	0.77 378	0.54 396	1.02 392	1.01 443	0.62 299	1.03 441	0.65 291	1.04 448	0.81 231	1.36 410	0.45 461	0.47 345	0.51 470	0.59 481	0.65 466	0.47 269

MyStereo06	0.70 309	0.72 227	3.51 455	0.31 114	0.25 173	0.60 224	0.30 255	0.90 301	0.67 200	1.48 481	0.53 202	0.84 386	0.57 352	0.60 159	1.11 381	0.09 26	0.55 362	0.12 208	0.20 323	0.16 105	0.56 308

otaku	1.15 448	2.10 490	3.51 455	0.98 445	0.74 406	1.02 439	0.59 412	1.03 399	0.89 410	0.70 358	1.60 470	0.98 425	0.65 381	1.63 357	1.80 436	0.99 491	0.46 342	0.73 481	0.40 442	1.30 495	0.88 395

Ntro	1.11 444	2.10 490	3.52 457	0.97 444	0.87 427	1.06 445	0.54 396	1.02 392	0.93 423	0.63 308	0.76 386	0.93 413	0.67 389	1.76 377	1.71 427	1.03 492	0.46 342	0.76 482	0.41 447	1.29 493	0.86 393

ADCMid	1.06 436	1.82 472	3.53 458	0.39 265	0.36 283	0.99 434	0.58 409	1.01 384	0.94 424	1.23 462	1.02 439	1.01 432	1.01 446	1.11 273	4.04 501	0.22 406	0.19 254	0.42 463	0.32 407	0.42 424	0.53 297

Syn2CoEx	0.78 353	1.43 430	3.54 459	0.44 309	0.31 239	0.64 292	0.43 354	1.04 405	0.83 374	0.64 318	0.77 390	0.74 346	0.74 407	1.91 415	0.64 281	0.20 391	0.17 241	0.19 391	0.15 247	0.30 340	0.59 318

pmcnn	1.44 470	1.25 386	3.57 460	0.74 415	1.42 479	0.72 351	0.56 404	1.04 405	1.06 452	1.03 434	2.89 503	6.01 515	0.75 411	2.54 464	3.60 494	0.14 286	0.11 149	0.08 7	0.06 8	0.34 368	0.81 383

RainbowNet	1.27 456	2.22 497	3.58 461	1.14 461	0.92 432	1.08 447	0.76 447	1.19 459	1.15 463	0.77 385	0.97 429	1.08 447	0.83 422	1.64 360	1.72 429	1.20 499	1.30 449	1.01 493	0.58 480	1.23 490	0.97 410

DMCA-RVC	0.70 309	1.30 395	3.59 462	0.37 231	0.89 428	0.57 181	0.31 266	0.73 167	0.59 132	0.69 354	0.54 221	0.59 262	0.57 352	1.25 298	0.66 289	0.16 333	0.38 328	0.20 400	0.15 247	0.22 232	0.23 107

NVStereoNet_ROB	1.45 472	1.62 455	3.59 462	1.09 454	0.70 403	0.86 408	0.67 435	1.19 459	1.51 482	1.20 456	4.05 512	1.61 479	1.94 489	2.97 493	2.07 447	0.67 475	0.69 383	0.55 471	0.70 486	0.57 457	0.67 339
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH	2.14 497	2.46 510	3.60 464	1.70 490	1.13 465	1.65 478	0.93 463	2.13 501	1.93 496	1.37 471	2.64 498	2.19 488	1.82 486	5.77 515	2.18 455	5.70 520	1.05 421	1.31 502	0.72 490	1.39 499	1.13 425

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 365	0.78 255	3.67 465	0.35 202	0.81 420	1.25 459	0.88 458	1.13 448	0.58 122	0.84 408	0.52 195	1.24 461	0.64 378	0.77 214	0.70 298	0.10 77	0.53 357	0.11 155	0.45 452	0.29 331	0.81 383

GwcNet	0.76 345	1.09 338	3.68 466	0.38 250	0.45 329	0.81 395	0.45 366	0.91 308	0.89 410	0.63 308	0.77 390	0.82 378	0.51 327	1.64 360	0.85 342	0.17 353	0.16 228	0.15 331	0.15 247	0.33 361	0.34 182

Wz-Net-TNSev	1.02 429	2.26 501	3.69 467	0.38 250	0.31 239	1.00 436	0.71 442	1.12 444	1.02 444	0.74 376	0.73 373	1.09 450	0.91 435	2.46 460	2.15 453	0.21 400	0.20 268	0.16 350	0.20 323	0.48 445	0.62 325

ktn	4.44 514	2.47 511	3.70 468	1.82 496	1.49 486	2.11 498	1.40 497	2.30 502	12.56 521	11.36 523	16.25 526	11.30 524	3.77 509	4.41 512	3.47 491	1.86 511	0.99 413	1.74 514	1.21 508	3.28 516	1.39 453

WAO-8	2.91 504	2.55 512	3.77 469	1.93 502	1.04 450	4.08 513	0.99 467	3.25 512	6.09 514	2.20 496	3.34 508	3.33 499	2.64 499	11.73 523	2.52 467	2.12 513	1.92 481	1.55 508	0.93 499	1.27 491	0.96 407

Venus	2.91 504	2.55 512	3.77 469	1.93 502	1.04 450	4.08 513	0.99 467	3.25 512	6.09 514	2.20 496	3.34 508	3.33 499	2.64 499	11.73 523	2.52 467	2.12 513	1.92 481	1.55 508	0.93 499	1.27 491	0.96 407

S-Stereo	0.82 365	0.73 230	3.79 471	0.40 278	0.37 289	0.70 340	0.69 439	1.00 375	1.03 446	0.63 308	0.92 422	0.82 378	0.59 362	2.35 450	0.71 304	0.18 364	0.22 280	0.17 365	0.18 295	0.30 340	0.67 339

IGEV_Zeroshot_test	0.91 404	0.39 78	3.80 472	0.42 292	1.95 500	0.56 159	0.64 425	0.84 242	0.55 102	1.45 478	0.53 202	0.79 362	0.42 257	0.57 146	1.13 384	0.10 77	0.49 349	0.10 90	0.34 423	0.19 183	2.97 509

FADNet-RVC-Resample	0.74 329	1.54 442	3.81 473	0.38 250	0.29 218	0.62 266	0.38 329	0.91 308	0.67 200	0.52 184	0.51 186	0.63 280	0.44 278	1.56 341	0.59 260	0.24 421	0.32 315	0.22 411	0.19 313	0.30 340	0.71 355

ADCP+	1.03 433	1.68 463	3.83 474	0.35 202	0.39 300	1.05 442	0.79 452	0.94 324	0.86 395	0.69 354	0.68 335	0.85 391	1.53 477	1.02 259	4.56 506	0.13 250	0.12 167	0.16 350	0.15 247	0.28 323	0.44 258

NaN_ROB	1.25 455	1.46 434	3.84 475	0.54 361	0.56 360	1.12 450	0.99 467	1.05 413	1.03 446	1.10 440	0.87 412	0.77 356	1.07 450	5.85 516	2.98 482	0.16 333	0.23 287	0.16 350	0.24 353	0.28 323	0.66 336

MDST_ROB	1.28 457	0.53 149	3.84 475	0.55 363	0.45 329	4.06 512	0.60 416	1.36 472	0.89 410	2.18 495	1.17 450	0.98 425	0.72 400	4.28 510	2.12 450	0.20 391	0.16 228	0.19 391	0.17 284	0.20 203	0.84 386

MANE	3.51 511	2.03 486	3.88 477	1.89 500	2.01 501	5.98 517	4.72 516	5.87 520	7.13 518	3.80 516	5.10 517	6.11 516	5.34 514	4.39 511	5.05 510	1.07 493	1.28 444	0.50 469	0.85 496	0.76 475	2.36 499

TorneroNet	5.60 518	2.30 504	3.98 478	1.49 480	1.26 473	14.47 525	1.11 476	4.85 518	20.66 535	10.12 520	16.30 527	11.78 525	7.35 518	3.41 503	4.38 505	1.36 504	0.70 386	1.46 507	0.87 497	2.73 514	1.33 446

CVANet_RVC	0.82 365	1.18 366	3.98 478	0.40 278	0.28 213	0.63 281	0.43 354	0.90 301	0.78 332	1.14 445	0.69 340	0.68 317	0.52 335	2.62 471	0.48 210	0.20 391	0.13 183	0.22 411	0.37 434	0.37 392	0.48 274

notaker	2.77 502	2.35 507	4.02 480	2.61 512	1.44 480	1.77 483	1.14 479	2.77 507	1.81 494	2.30 500	11.41 522	3.95 502	4.70 512	3.24 497	3.01 483	1.58 508	0.88 403	1.71 513	1.08 506	2.10 509	1.44 457

HUF	1.33 463	0.96 312	4.06 481	2.73 513	2.17 505	0.35 29	0.24 139	1.87 493	0.75 304	1.28 467	0.29 45	1.35 468	0.19 36	1.97 420	0.43 186	0.15 316	3.91 517	0.08 7	0.06 8	0.31 349	3.41 514

GASNet	0.84 373	1.98 480	4.07 482	0.48 328	0.33 257	0.58 192	0.34 299	0.97 349	0.81 361	0.60 276	0.59 267	0.74 346	0.55 345	2.08 431	1.18 390	0.22 406	0.15 214	0.19 391	0.17 284	0.55 456	0.29 147

CSAN	1.38 466	1.74 469	4.12 483	0.53 354	0.38 298	1.06 445	1.15 481	1.29 466	1.12 459	1.19 451	1.90 478	1.04 440	1.44 468	5.92 517	2.82 480	0.26 431	0.22 280	0.24 425	0.25 361	0.35 380	0.54 300

PA-Net	0.93 412	1.36 412	4.14 484	0.64 394	0.41 311	0.70 340	0.53 393	0.91 308	0.88 405	0.53 193	0.60 276	0.70 334	0.54 340	2.40 456	2.57 471	0.17 353	0.28 310	0.19 391	0.28 379	0.25 277	0.48 274
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
JetBlue	1.89 490	2.09 489	4.16 485	0.74 415	1.23 470	4.52 516	3.86 514	1.68 488	1.26 468	1.28 467	1.54 469	2.36 490	1.86 487	3.35 500	3.37 488	0.54 465	0.49 349	0.48 468	0.49 462	1.39 499	1.21 434

TorneroNet-64	2.74 501	2.23 498	4.18 486	1.48 478	1.20 468	3.88 511	1.01 473	3.48 516	6.61 517	2.62 506	4.55 515	4.20 504	3.84 510	3.39 502	3.40 490	1.23 500	0.66 378	1.39 505	0.80 493	3.42 517	1.27 441

WZ-Net	1.04 434	1.83 473	4.20 487	0.42 292	0.36 283	0.88 417	0.71 442	1.05 413	1.11 458	0.84 408	0.94 424	1.06 444	1.17 456	2.37 451	2.24 459	0.20 391	0.14 198	0.15 331	0.16 268	0.36 385	0.53 297

tt	4.94 516	0.32 21	4.22 488	2.29 506	1.58 489	10.19 523	16.94 527	9.44 525	5.03 512	1.69 486	1.33 462	4.68 509	5.02 513	3.38 501	5.91 513	6.15 522	9.47 529	2.80 519	3.16 520	3.54 518	1.58 463

AnyNet_C01	1.20 451	1.89 476	4.25 489	0.55 363	0.54 356	1.57 472	1.39 496	1.10 437	1.13 460	1.19 451	1.34 463	1.15 458	1.11 453	1.73 371	2.89 481	0.26 431	0.24 289	0.28 435	0.24 353	0.50 448	0.68 344

EDNetEfficient	1.29 458	0.78 255	4.27 490	0.65 397	1.03 449	0.94 429	1.38 495	0.87 275	1.75 491	2.33 501	1.32 461	1.04 440	2.21 495	1.59 353	4.07 502	0.16 333	0.19 254	0.15 331	0.27 377	0.38 399	0.40 222

PWCK	1.62 485	2.32 506	4.27 490	1.11 457	0.56 360	1.81 485	1.84 503	1.55 483	1.54 484	1.45 478	1.81 474	1.82 482	1.38 465	3.34 499	2.14 452	1.09 495	0.57 366	0.98 491	0.59 481	1.50 501	0.79 376

SGM+DAISY	2.67 500	2.14 492	4.28 492	1.92 501	2.11 504	4.36 515	5.22 518	3.17 509	3.00 508	3.24 514	3.81 511	3.03 496	3.61 508	2.53 463	3.79 496	1.15 496	1.29 446	0.66 477	0.71 489	0.95 483	2.44 501

pcwnet_v2	0.65 263	0.54 151	4.29 493	0.33 157	0.27 201	0.60 224	0.25 164	1.02 392	0.92 417	0.61 286	0.69 340	0.62 276	0.54 340	0.67 184	0.38 163	0.18 364	0.15 214	0.15 331	0.14 227	0.21 215	0.49 280

LVE	2.10 495	2.61 515	4.30 494	1.79 495	1.81 497	1.68 480	1.04 474	2.35 503	2.78 506	1.27 466	2.87 502	4.21 506	1.46 470	2.83 488	2.02 442	2.87 516	0.92 406	1.19 497	1.47 513	1.29 493	1.18 427

SANet	1.35 464	1.80 471	4.39 495	0.41 288	0.29 218	1.72 481	0.89 460	1.17 457	2.47 501	1.22 460	1.82 475	1.72 481	1.70 481	2.57 466	3.30 486	0.18 364	0.16 228	0.16 350	0.15 247	0.34 368	0.62 325

ACVNet_2	1.54 480	2.20 496	4.42 496	1.10 456	0.93 435	1.37 463	0.87 456	1.53 481	1.71 490	1.22 460	1.72 473	2.12 487	1.06 449	2.58 468	1.93 439	0.94 486	0.54 359	1.00 492	0.56 475	2.11 510	0.96 407

XX-Stereo	0.98 424	0.57 164	4.45 497	1.64 487	5.33 517	0.55 152	0.16 14	0.96 341	0.43 26	0.45 110	0.65 319	0.85 391	0.19 36	0.79 224	0.26 51	0.11 161	0.80 394	0.10 90	0.32 407	0.17 128	0.78 373

FINET	1.92 491	1.96 478	4.49 498	1.62 485	1.39 478	3.51 510	4.39 515	2.89 508	2.58 502	1.39 473	1.98 479	1.35 468	2.12 494	1.64 360	2.12 450	0.84 484	1.03 420	0.18 384	0.29 383	0.54 455	2.12 484

ADCPNet	1.07 438	1.37 417	4.54 499	0.38 250	0.68 399	1.36 461	0.64 425	0.93 319	0.83 374	0.79 394	0.82 399	1.08 447	1.18 457	1.30 307	2.68 473	0.21 400	0.69 383	0.21 406	0.95 501	0.30 340	0.54 300

iRaft-Stereo_20w	1.50 475	0.42 93	4.81 500	2.24 505	2.09 503	1.36 461	1.27 490	1.38 474	0.94 424	2.07 490	0.42 122	0.85 391	0.69 396	0.87 238	1.37 412	0.10 77	4.04 518	0.09 37	0.40 442	0.17 128	4.53 519

ACVNet-4b	2.00 493	2.19 494	4.85 501	1.09 454	0.86 424	1.15 453	0.53 393	1.11 441	1.15 463	0.65 334	1.09 447	1.97 484	0.69 396	2.31 447	9.78 522	5.73 521	0.42 336	1.03 494	0.55 473	1.89 506	0.92 401

ACVNet_1	1.47 474	2.27 502	4.92 502	1.11 457	0.89 428	1.19 457	0.66 430	1.28 465	1.19 466	0.98 425	0.97 429	3.06 497	1.48 473	2.37 451	1.82 437	1.08 494	0.49 349	1.03 494	0.48 460	1.20 489	0.95 405

Dean	1.92 491	2.31 505	5.03 503	1.31 464	1.08 456	1.55 471	0.99 467	1.98 500	2.33 500	1.51 482	4.15 513	4.23 507	1.39 466	2.31 447	2.10 448	1.18 498	0.69 383	1.18 496	0.75 492	1.30 495	1.07 421

DispFullNet	1.69 487	2.25 499	5.23 504	1.53 482	8.78 518	0.89 419	0.37 320	1.03 399	0.98 438	1.37 471	1.00 436	1.13 455	1.97 490	1.51 335	0.98 361	0.55 467	0.32 315	1.19 497	0.64 484	1.16 488	0.88 395

UNDER WATER	2.84 503	2.25 499	5.25 505	1.84 497	1.45 481	2.36 502	1.44 500	3.23 511	6.51 516	2.61 505	2.73 500	5.69 513	5.64 515	3.14 496	4.18 504	1.48 505	0.81 397	1.60 511	1.07 505	1.91 507	1.67 470

SuperB	1.19 450	1.62 455	5.29 506	0.37 231	0.26 188	0.81 395	0.87 456	0.94 324	1.19 466	0.68 350	0.68 335	0.63 280	1.37 464	1.73 371	3.30 486	0.16 333	0.12 167	0.17 365	0.16 268	2.74 515	0.63 329

SGM-ForestM	3.67 512	2.70 516	5.34 507	1.65 488	1.72 494	6.02 518	5.08 517	4.10 517	3.47 509	4.59 517	4.21 514	9.81 521	5.79 516	6.44 518	6.97 517	0.88 485	1.09 424	0.33 452	0.45 452	0.68 468	2.10 483

UNDER WATER-64	2.59 499	2.28 503	5.63 508	1.85 498	1.45 481	3.28 508	1.60 501	2.62 504	5.57 513	2.09 491	2.12 482	4.10 503	4.21 511	2.74 482	3.64 495	1.49 506	0.86 402	1.58 510	1.09 507	1.91 507	1.62 467

HanzoNet	7.85 520	3.30 518	5.75 509	7.47 522	3.97 513	2.34 501	1.37 493	3.47 514	4.02 510	13.30 525	10.49 518	10.86 522	16.67 528	8.50 522	10.51 524	10.80 528	9.84 530	5.83 524	13.69 528	7.24 524	7.51 524

LSM	3.40 509	1.42 427	5.81 510	9.98 524	30.74 535	0.86 408	1.14 479	0.99 365	1.26 468	1.40 475	2.18 485	0.93 413	0.85 426	1.76 377	1.03 369	0.22 406	0.35 321	0.24 425	0.29 383	0.40 414	6.21 523

MADNet+	1.44 470	2.19 494	6.00 511	0.89 431	0.70 403	1.58 473	1.11 476	1.56 484	1.30 473	0.89 414	1.03 441	1.25 462	1.12 454	3.29 498	2.80 478	0.48 464	0.57 366	0.39 458	0.36 432	0.63 464	0.69 350

KSHMR	4.19 513	2.37 508	6.24 512	1.73 493	1.48 485	1.97 492	1.29 491	3.18 510	17.06 530	2.15 494	15.74 525	9.09 520	1.75 482	8.33 521	2.37 464	1.55 507	1.29 446	1.70 512	1.23 509	1.75 504	1.60 465

TCMNet-wrong-test	5.56 517	6.73 522	6.40 513	13.05 528	11.91 522	7.29 519	5.47 519	7.17 523	1.58 486	2.68 507	3.15 506	8.30 519	5.87 517	4.80 514	6.10 514	3.08 517	0.98 411	2.37 517	1.99 515	6.69 523	5.63 522

RTS	1.29 458	1.59 450	6.48 514	0.63 390	0.57 365	1.59 474	0.90 461	1.15 451	1.44 478	1.20 456	1.31 459	1.10 452	0.87 431	2.67 475	2.27 461	0.21 400	0.38 328	0.19 391	0.20 323	0.46 440	0.68 344

RTSA	1.29 458	1.59 450	6.48 514	0.63 390	0.57 365	1.59 474	0.90 461	1.15 451	1.44 478	1.20 456	1.31 459	1.10 452	0.87 431	2.67 475	2.27 461	0.21 400	0.38 328	0.19 391	0.20 323	0.46 440	0.68 344

PML	22.99 531	17.34 528	8.24 516	5.48 520	9.84 519	50.35 540	102.65 540	5.84 519	13.52 522	37.08 540	104.84 540	30.61 540	23.20 535	12.09 525	7.96 519	6.27 523	2.12 494	6.31 525	2.42 517	10.67 527	2.95 507

LE_ROB	4.55 515	2.43 509	9.94 517	2.79 514	4.03 514	2.40 503	3.54 511	2.72 505	11.04 519	11.64 524	4.69 516	5.25 512	10.74 522	4.52 513	9.73 521	0.82 483	0.70 386	1.34 503	0.97 502	0.74 472	0.94 402

JetRed	3.37 508	4.96 519	10.08 518	1.48 478	1.73 495	7.63 520	5.47 519	3.47 514	2.20 498	2.42 502	2.40 490	2.98 495	2.35 497	3.52 504	6.60 515	1.33 501	1.90 480	1.38 504	1.23 509	2.30 511	2.02 479

SGM-Forest	1.84 489	7.91 523	10.36 519	0.42 292	0.33 257	1.04 440	1.29 491	1.01 384	0.88 405	1.19 451	2.30 489	1.03 436	1.79 485	2.60 470	2.81 479	0.22 406	0.21 277	0.21 406	0.19 313	0.25 277	0.79 376
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Anonymous_1	22.76 530	11.11 524	11.93 520	12.73 525	26.05 534	19.39 530	27.77 533	14.18 527	13.64 524	14.92 526	10.66 519	11.26 523	11.24 525	12.48 527	14.45 527	37.82 540	7.87 524	34.92 537	63.61 537	87.51 540	11.75 529

DPSM_ROB	12.32 524	11.13 525	12.31 521	12.90 526	12.80 524	19.81 533	28.13 534	14.50 528	14.31 527	10.62 521	11.34 520	12.03 526	11.89 526	13.08 528	15.22 528	7.09 524	8.31 526	6.47 526	7.32 523	8.69 525	8.43 527

DPSM	12.32 524	11.13 525	12.31 521	12.90 526	12.80 524	19.81 533	28.13 534	14.50 528	14.31 527	10.62 521	11.34 520	12.03 526	11.89 526	13.08 528	15.22 528	7.09 524	8.31 526	6.47 526	7.32 523	8.69 525	8.43 527

LRCNet_RVC	13.78 528	19.34 529	13.01 523	19.47 530	12.67 523	1.85 487	0.42 347	12.28 526	1.10 456	15.76 527	18.69 531	12.52 528	8.65 520	12.22 526	9.64 520	22.29 532	8.38 528	25.92 534	24.06 534	19.72 532	17.59 532

DGTPSM_ROB	8.97 522	5.94 520	13.01 523	5.95 521	11.34 520	8.54 521	24.06 528	6.47 521	13.52 522	5.19 518	11.52 523	6.18 517	11.04 523	7.02 519	13.92 525	4.47 518	7.66 523	3.90 521	7.43 525	4.34 520	7.98 525

psmorigin	1.41 468	0.91 300	13.83 525	0.37 231	0.30 231	0.63 281	0.37 320	0.80 206	0.64 173	0.98 425	0.87 412	1.16 460	0.78 415	3.95 508	1.09 378	0.19 380	0.22 280	0.17 365	0.19 313	0.25 277	0.47 269

DPSMNet_ROB	9.58 523	5.96 521	13.98 526	8.88 523	11.87 521	8.54 521	24.08 529	6.48 522	13.67 525	5.35 519	11.53 524	6.31 518	11.04 523	7.69 520	14.09 526	7.61 527	8.23 525	5.03 522	7.75 526	5.24 522	8.36 526

xxxxx1	29.05 538	20.74 531	14.05 527	50.10 537	40.25 537	19.01 527	26.60 530	21.83 534	20.22 532	16.52 528	17.56 528	18.33 529	21.41 531	16.11 531	20.77 533	23.48 533	26.77 536	66.36 538	78.56 538	30.19 535	32.23 538

tt_ll	29.05 538	20.74 531	14.05 527	50.10 537	40.25 537	19.01 527	26.60 530	21.83 534	20.22 532	16.52 528	17.56 528	18.33 529	21.41 531	16.11 531	20.77 533	23.48 533	26.77 536	66.36 538	78.56 538	30.19 535	32.23 538

ff	29.05 538	20.74 531	14.05 527	50.10 537	40.25 537	19.01 527	26.60 530	21.83 534	20.22 532	16.52 528	17.56 528	18.33 529	21.41 531	16.11 531	20.77 533	23.48 533	26.77 536	66.36 538	78.56 538	30.19 535	32.23 538

HaxPig	19.88 529	22.39 535	22.30 530	17.98 529	17.98 527	12.06 524	12.06 524	16.25 531	15.97 529	21.05 533	21.41 533	18.85 532	18.35 529	20.07 535	19.64 532	23.57 536	23.19 535	24.07 533	23.71 533	22.95 533	23.72 535

DLNR_Zeroshot_test	13.74 527	20.06 530	23.92 531	121.50 541	35.20 536	0.46 66	0.15 7	7.96 524	0.47 45	0.29 56	0.37 96	0.26 59	0.17 12	0.79 224	0.36 150	7.16 526	2.95 513	0.09 37	0.38 438	50.40 539	1.95 477

CasAABBNet	24.76 534	22.38 534	24.44 532	26.05 534	25.75 532	39.79 537	56.76 539	29.10 538	28.88 538	21.22 534	22.69 535	24.21 534	23.99 537	26.23 537	30.62 539	14.22 529	16.71 532	13.03 528	14.75 531	17.49 528	16.97 530

Selective-RAFT-Error	24.83 535	22.44 536	24.80 533	26.10 535	25.82 533	39.85 538	56.72 538	29.21 540	29.03 540	21.29 536	22.80 536	24.25 535	24.07 538	26.28 538	30.60 538	14.24 530	16.85 533	13.04 529	14.75 531	17.53 529	17.02 531

LSM0	26.57 536	22.53 537	25.76 534	30.62 536	52.30 540	39.86 539	56.49 537	29.18 539	28.76 537	21.26 535	22.46 534	24.42 536	23.97 536	26.42 539	30.66 540	14.29 531	16.56 531	13.06 530	14.65 530	17.62 530	20.52 533

MEDIAN_ROB	23.95 532	26.96 539	26.29 535	22.14 531	22.09 529	16.18 526	14.23 525	20.47 532	20.09 531	25.43 537	25.22 538	22.96 533	22.54 534	24.33 536	23.18 536	28.15 538	27.16 539	28.60 535	27.73 535	27.59 534	27.58 536

BEATNet-Init1	12.32 524	12.82 527	28.66 536	3.22 516	3.71 512	21.59 535	11.42 523	14.54 530	13.73 526	20.24 532	20.16 532	26.14 537	19.85 530	19.08 534	15.33 530	1.81 510	1.93 483	2.05 516	2.48 519	4.25 519	3.41 514

AVERAGE_ROB	26.91 537	30.28 540	29.18 537	25.78 532	25.30 531	19.49 531	15.38 526	23.70 537	23.02 536	28.38 539	27.78 539	26.23 538	25.76 539	26.95 540	25.55 537	31.27 539	30.02 540	31.76 536	30.80 536	30.88 538	30.77 537

DPSimNet_ROB	24.35 533	23.81 538	31.38 538	25.93 533	22.83 530	31.30 536	34.38 536	20.78 533	28.92 539	27.39 538	22.99 537	28.29 539	35.76 540	15.47 530	17.82 531	24.28 537	17.90 534	22.23 532	14.12 529	19.38 531	22.12 534

coex-ft	6.14 519	1.98 480	60.80 539	0.34 180	0.30 231	0.80 391	1.17 485	0.76 176	4.34 511	19.82 531	2.15 484	1.61 479	8.77 521	1.82 393	10.36 523	0.44 460	2.05 488	0.18 384	0.19 313	0.39 408	4.61 521

test_example2	115.17 541	122.38 541	93.45 540	115.38 540	123.53 541	101.24 541	113.11 541	54.67 541	99.94 541	135.50 541	136.43 541	85.67 541	85.40 541	110.44 541	104.91 541	152.17 541	205.21 541	99.17 541	114.27 541	138.55 541	112.04 541

EDNetEfficientorigin	8.19 521	1.27 389	145.54 541	0.51 348	0.96 437	0.75 364	0.49 383	0.86 266	1.57 485	2.12 493	1.49 468	1.28 463	1.35 461	1.84 396	2.15 453	0.14 286	0.13 183	0.17 365	0.18 295	0.39 408	0.64 334

ccccc		297.53 542		372.50 542	377.87 542	200.30 542		217.33 542		202.36 542		213.34 542		312.79 542		409.97 542	354.33 542	255.69 542	227.31 542	431.13 542

Low-res two-view benchmark