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

111111	0.21 11	0.14 10	0.27 17	0.37 99	0.22 85	0.21 9	0.19 13	0.43 45	0.27 19	0.20 8	0.20 12	0.29 30	0.14 1	0.41 54	0.22 15	0.14 74	0.10 30	0.12 4	0.09 9	0.12 25	0.12 82

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 1	0.25 9	0.31 12	0.16 7	0.24 21	0.17 2	0.25 3	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 9	0.14 1	0.32 13	0.19 3	0.13 36	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.11 6	0.09 3

dual_stereo	0.19 7	0.14 10	0.24 4	0.31 12	0.16 7	0.16 2	0.20 15	0.29 7	0.20 10	0.23 16	0.20 12	0.22 9	0.14 1	0.52 124	0.24 34	0.13 36	0.10 30	0.11 1	0.09 9	0.10 1	0.09 3

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 1	0.27 17	0.33 26	0.17 15	0.24 21	0.17 2	0.25 3	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 14	0.15 4	0.31 9	0.20 7	0.12 8	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.10 1	0.09 3

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 1	0.27 17	0.34 35	0.15 1	0.27 49	0.17 2	0.28 6	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 14	0.15 4	0.32 13	0.20 7	0.11 2	0.09 4	0.13 28	0.09 9	0.10 1	0.09 3

AIO_rvc	0.23 19	0.16 32	0.32 46	0.34 35	0.19 29	0.26 36	0.33 181	0.40 30	0.22 13	0.26 29	0.24 23	0.34 57	0.15 4	0.51 118	0.24 34	0.12 8	0.09 4	0.13 28	0.10 35	0.12 25	0.10 14

MonSter	0.20 9	0.14 10	0.25 9	0.31 12	0.15 1	0.22 11	0.22 35	0.39 25	0.33 43	0.20 8	0.25 26	0.17 2	0.15 4	0.38 40	0.18 1	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 9	0.11 6	0.09 3

LG-Stereo	0.24 23	0.18 74	0.40 143	0.39 156	0.20 50	0.22 11	0.27 89	0.32 12	0.36 64	0.26 29	0.44 74	0.22 9	0.16 8	0.37 33	0.27 95	0.11 2	0.12 164	0.16 116	0.15 164	0.13 55	0.09 3

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 1	0.28 25	0.30 7	0.20 50	0.20 4	0.19 13	0.27 5	0.19 7	0.15 1	0.15 3	0.18 3	0.17 9	0.33 19	0.19 3	0.13 36	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.11 6	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 9	0.13 1	0.27 17	0.33 26	0.17 15	0.38 161	0.18 9	0.30 9	0.19 7	0.24 20	0.15 3	0.26 22	0.17 9	0.32 13	0.21 12	0.13 36	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.11 6	0.10 14

AIO-Stereo	0.25 29	0.18 74	0.34 70	0.37 99	0.18 21	0.28 64	0.30 129	0.48 58	0.27 19	0.29 46	0.30 37	0.32 41	0.17 9	0.52 124	0.23 30	0.12 8	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.13 55	0.10 14

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 1	0.28 25	0.30 7	0.19 29	0.20 4	0.18 9	0.30 9	0.21 12	0.18 4	0.15 3	0.19 6	0.18 12	0.33 19	0.19 3	0.13 36	0.09 4	0.13 28	0.09 9	0.10 1	0.08 1

DEFOM-Stereo	0.22 16	0.15 20	0.26 13	0.33 26	0.20 50	0.61 295	0.21 27	0.30 9	0.31 32	0.23 16	0.19 11	0.18 3	0.18 12	0.41 54	0.22 15	0.12 8	0.10 30	0.12 4	0.09 9	0.11 6	0.11 40

IGEV-Stereo++	0.21 11	0.15 20	0.27 17	0.37 99	0.19 29	0.22 11	0.18 9	0.42 37	0.35 58	0.22 15	0.28 33	0.24 17	0.18 12	0.27 4	0.22 15	0.12 8	0.09 4	0.12 4	0.10 35	0.12 25	0.10 14

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 359	3.08 532	2.43 507	0.31 12	0.18 21	0.29 75	0.20 15	0.37 19	0.32 38	0.28 40	0.24 23	0.18 3	0.18 12	0.31 9	0.22 15	1.09 509	0.08 1	0.17 154	0.16 196	0.14 95	0.97 510

EGLCR-Stereo	0.25 29	0.16 32	0.33 54	0.34 35	0.20 50	0.35 135	0.20 15	0.52 80	0.36 64	0.28 40	0.27 29	0.41 105	0.18 12	0.45 76	0.26 77	0.14 74	0.10 30	0.16 116	0.14 139	0.13 55	0.11 40

LG-G_1	0.21 11	0.13 1	0.30 34	0.34 35	0.16 7	0.52 235	0.17 2	0.34 15	0.18 5	0.21 11	0.21 14	0.26 22	0.19 17	0.37 33	0.20 7	0.14 74	0.10 30	0.13 28	0.09 9	0.11 6	0.10 14

LG-G	0.21 11	0.13 1	0.30 34	0.34 35	0.16 7	0.52 235	0.17 2	0.34 15	0.18 5	0.21 11	0.21 14	0.26 22	0.19 17	0.37 33	0.20 7	0.14 74	0.10 30	0.13 28	0.09 9	0.11 6	0.10 14

FoundationStereo	0.17 1	0.14 10	0.25 9	0.30 7	0.16 7	0.23 15	0.20 15	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 7	0.19 17	0.26 1	0.21 12	0.13 36	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.10 1	0.09 3

RAStereo	0.24 23	0.17 54	0.29 30	0.40 191	0.21 66	0.23 15	0.26 75	0.42 37	0.45 117	0.23 16	0.34 53	0.30 32	0.19 17	0.34 23	0.25 48	0.15 133	0.12 164	0.16 116	0.13 109	0.14 95	0.11 40

CAS	0.34 104	0.13 1	0.25 9	1.28 504	0.30 318	0.46 214	0.38 273	0.48 58	0.47 126	0.34 60	0.52 114	0.24 17	0.19 17	0.29 5	0.27 95	0.69 495	0.08 1	0.12 4	0.08 1	0.12 25	0.15 182

Selective-IGEV	0.24 23	0.18 74	0.35 79	0.35 66	0.19 29	0.27 49	0.25 66	0.55 91	0.23 14	0.27 38	0.25 26	0.34 57	0.19 17	0.58 186	0.22 15	0.12 8	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.12 25	0.10 14

LGtest1	0.19 7	0.14 10	0.29 30	0.34 35	0.16 7	0.26 36	0.17 2	0.32 12	0.20 10	0.21 11	0.15 3	0.23 14	0.20 23	0.32 13	0.20 7	0.15 133	0.10 30	0.13 28	0.09 9	0.12 25	0.11 40

SCV_C0	0.26 37	0.18 74	0.34 70	0.35 66	0.24 153	0.23 15	0.28 103	0.51 71	0.36 64	0.31 50	0.36 59	0.37 77	0.20 23	0.57 166	0.22 15	0.13 36	0.10 30	0.13 28	0.11 53	0.16 180	0.12 82

GIP-stereo	0.24 23	0.18 74	0.30 34	0.37 99	0.24 153	0.26 36	0.20 15	0.46 53	0.36 64	0.24 20	0.39 65	0.35 66	0.20 23	0.31 9	0.21 12	0.15 133	0.10 30	0.13 28	0.10 35	0.12 25	0.11 40

mms	0.26 37	0.21 169	0.33 54	0.37 99	0.25 185	0.30 85	0.33 181	0.40 30	0.32 38	0.28 40	0.34 53	0.34 57	0.20 23	0.45 76	0.26 77	0.12 8	0.11 109	0.16 116	0.12 79	0.14 95	0.11 40

RAFT-Stereo-weight	0.32 88	0.18 74	0.33 54	0.39 156	0.22 85	0.26 36	0.29 113	0.67 170	0.80 269	0.53 137	0.51 105	0.58 189	0.20 23	0.47 93	0.27 95	0.13 36	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.13 55	0.11 40

MSKI-zero shot	0.32 88	0.17 54	0.34 70	0.39 156	0.21 66	0.32 111	0.22 35	0.61 124	0.43 106	0.52 134	0.64 148	0.61 215	0.20 23	0.74 316	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.10 35	0.12 25	0.12 82

IGEV-RUCA	0.25 29	0.16 32	0.34 70	0.39 156	0.27 255	0.33 117	0.20 15	0.38 23	0.36 64	0.26 29	0.31 44	0.25 21	0.21 29	0.48 103	0.24 34	0.20 301	0.11 109	0.13 28	0.10 35	0.17 214	0.15 182

RSM++	0.25 29	0.18 74	0.34 70	0.36 83	0.20 50	0.28 64	0.30 129	0.51 71	0.32 38	0.25 25	0.22 16	0.37 77	0.21 29	0.50 112	0.24 34	0.12 8	0.10 30	0.14 53	0.12 79	0.14 95	0.10 14

RSM	0.25 29	0.18 74	0.33 54	0.36 83	0.20 50	0.27 49	0.34 192	0.51 71	0.27 19	0.26 29	0.23 17	0.39 89	0.21 29	0.56 154	0.22 15	0.12 8	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.14 95	0.10 14

CAS++	0.32 88	0.24 263	0.36 86	0.37 99	0.26 226	0.28 64	0.23 48	0.87 282	0.50 133	0.47 118	0.45 77	0.26 22	0.21 29	0.49 107	0.24 34	0.23 357	0.19 369	0.22 324	0.17 245	0.21 310	0.16 227
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DLNR_Zeroshot_test	20.09 541	36.28 548	38.04 544	169.85 553	61.80 549	0.23 15	0.20 15	13.88 539	0.37 78	0.44 105	0.66 158	0.43 122	0.21 29	0.62 223	0.28 113	5.46 537	0.10 30	0.15 91	0.11 53	72.60 552	0.11 40

HART	0.29 64	0.16 32	0.32 46	0.40 191	0.21 66	0.32 111	0.26 75	0.62 130	0.31 32	0.33 58	0.65 151	0.41 105	0.22 34	0.55 144	0.25 48	0.12 8	0.10 30	0.15 91	0.11 53	0.15 142	0.11 40

GREAT-IGEV	0.22 16	0.15 20	0.31 39	0.29 4	0.22 85	0.21 9	0.26 75	0.33 14	0.31 32	0.20 8	0.30 37	0.22 9	0.22 34	0.47 93	0.22 15	0.11 2	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.13 55	0.10 14

StereoAnything_RVC	0.21 11	0.68 474	0.39 132	0.28 2	0.15 1	0.23 15	0.18 9	0.20 1	0.19 7	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 34	0.30 7	0.18 1	0.16 181	0.09 4	0.12 4	0.08 1	0.16 180	0.09 3

AIO_test	0.23 19	0.16 32	0.28 25	0.34 35	0.20 50	0.30 85	0.39 295	0.38 23	0.25 17	0.25 25	0.28 33	0.32 41	0.22 34	0.38 40	0.25 48	0.12 8	0.09 4	0.13 28	0.10 35	0.12 25	0.09 3

fffft	0.25 29	0.17 54	0.37 102	0.36 83	0.22 85	0.28 64	0.36 237	0.42 37	0.24 16	0.36 66	0.23 17	0.27 26	0.22 34	0.52 124	0.27 95	0.12 8	0.09 4	0.16 116	0.12 79	0.12 25	0.12 82
1: 1. 1
U	0.45 242	0.16 32	0.32 46	0.40 191	0.71 487	3.55 519	0.20 15	0.41 34	0.38 83	0.26 29	0.23 17	0.24 17	0.22 34	0.26 1	0.22 15	0.15 133	0.09 4	0.88 497	0.13 109	0.13 55	0.11 40

IGEV-Stereo+	0.23 19	0.14 10	0.26 13	0.32 20	0.19 29	0.12 1	0.17 2	0.29 7	0.29 25	0.21 11	0.15 3	0.22 9	0.22 34	0.40 48	0.22 15	0.14 74	0.10 30	0.12 4	0.09 9	0.15 142	0.86 501

IGEV++	0.24 23	0.17 54	0.31 39	0.38 128	0.22 85	0.24 21	0.22 35	0.50 69	0.23 14	0.28 40	0.35 57	0.30 32	0.22 34	0.31 9	0.28 113	0.14 74	0.10 30	0.13 28	0.10 35	0.13 55	0.13 115

CES	0.28 54	0.14 10	0.23 1	0.30 7	0.70 486	0.37 148	0.27 89	0.48 58	0.46 121	0.34 60	0.48 90	0.27 26	0.22 34	0.39 44	0.23 30	0.13 36	0.11 109	0.12 4	0.08 1	0.13 55	0.17 246

SCV	0.26 37	0.19 103	0.33 54	0.35 66	0.21 66	0.27 49	0.34 192	0.56 93	0.28 23	0.24 20	0.28 33	0.37 77	0.23 43	0.49 107	0.22 15	0.18 248	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.15 142	0.11 40

999	0.27 47	0.16 32	0.35 79	0.36 83	0.24 153	0.31 100	0.27 89	0.49 61	0.38 83	0.26 29	0.30 37	0.39 89	0.23 43	0.63 234	0.25 48	0.13 36	0.10 30	0.14 53	0.12 79	0.12 25	0.14 159

ours_stereo	0.26 37	0.21 169	0.33 54	0.38 128	0.23 124	0.30 85	0.33 181	0.42 37	0.38 83	0.26 29	0.34 53	0.35 66	0.23 43	0.47 93	0.27 95	0.13 36	0.11 109	0.16 116	0.12 79	0.14 95	0.10 14

GCAP-BAT	0.30 77	0.21 169	0.42 173	0.33 26	0.27 255	0.26 36	0.27 89	0.45 51	0.30 29	0.60 156	0.64 148	0.45 130	0.23 43	0.56 154	0.26 77	0.15 133	0.12 164	0.15 91	0.10 35	0.12 25	0.11 40

4D-IteraStereo	0.33 98	0.18 74	0.40 143	0.40 191	0.24 153	0.32 111	0.27 89	0.58 103	0.72 217	0.65 192	0.54 120	0.42 114	0.23 43	0.45 76	0.28 113	0.14 74	0.09 4	0.19 239	0.16 196	0.16 180	0.11 40

GLC_STEREO	0.29 64	0.19 103	0.27 17	0.44 301	0.19 29	0.31 100	0.26 75	0.47 56	0.43 106	0.37 71	0.47 88	0.41 105	0.23 43	0.50 112	0.34 177	0.14 74	0.18 355	0.19 239	0.16 196	0.16 180	0.13 115

iRaftStereo_RVC	0.32 88	0.19 103	0.37 102	0.39 156	0.22 85	0.31 100	0.29 113	0.68 180	0.51 135	0.49 122	0.66 158	0.37 77	0.23 43	0.45 76	0.33 162	0.14 74	0.10 30	0.18 199	0.17 245	0.15 142	0.12 82

SMoEStereo_RVC	0.26 37	0.19 103	0.35 79	0.35 66	0.22 85	0.36 144	0.32 171	0.39 25	0.34 45	0.37 71	0.30 37	0.33 53	0.24 50	0.53 133	0.24 34	0.12 8	0.10 30	0.16 116	0.12 79	0.12 25	0.11 40

tg	0.33 98	0.18 74	0.37 102	0.39 156	0.22 85	0.38 161	0.26 75	0.70 202	0.56 156	0.47 118	0.65 151	0.42 114	0.24 50	0.55 144	0.33 162	0.14 74	0.10 30	0.18 199	0.17 245	0.14 95	0.11 40

testlalala2	0.36 137	0.18 74	0.45 207	0.89 490	0.53 462	0.44 201	0.26 75	0.61 124	0.49 129	0.68 213	0.56 129	0.44 128	0.24 50	0.34 23	0.31 140	0.15 133	0.12 164	0.14 53	0.10 35	0.13 55	0.13 115

MGS-Stereo	0.28 54	0.19 103	0.40 143	0.36 83	0.23 124	0.37 148	0.30 129	0.39 25	0.44 110	0.31 50	0.51 105	0.40 99	0.24 50	0.43 64	0.26 77	0.15 133	0.12 164	0.15 91	0.13 109	0.14 95	0.13 115

CASnet	0.30 77	0.20 136	0.33 54	0.41 222	0.16 7	0.26 36	0.24 59	0.52 80	0.53 141	0.52 134	0.54 120	0.39 89	0.24 50	0.40 48	0.26 77	0.14 74	0.10 30	0.22 324	0.18 272	0.18 237	0.11 40
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
S2M2	0.26 37	0.22 205	0.33 54	0.31 12	0.25 185	0.24 21	0.13 1	0.35 18	0.41 96	0.25 25	0.36 59	0.30 32	0.25 55	0.30 7	0.26 77	0.22 342	0.19 369	0.17 154	0.19 302	0.21 310	0.18 264

tt45	0.27 47	0.17 54	0.34 70	0.35 66	0.23 124	0.38 161	0.28 103	0.46 53	0.28 23	0.40 90	0.27 29	0.38 85	0.25 55	0.57 166	0.26 77	0.13 36	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.12 25	0.14 159

WCG-NET	0.28 54	0.15 20	0.33 54	0.33 26	0.19 29	0.33 117	0.27 89	0.39 25	0.80 269	0.46 113	0.49 93	0.39 89	0.25 55	0.40 48	0.25 48	0.12 8	0.09 4	0.13 28	0.11 53	0.12 25	0.10 14

model_zeroshot	0.33 98	0.18 74	0.48 256	0.39 156	0.28 278	0.45 209	0.25 66	0.63 137	0.45 117	0.61 163	0.50 97	0.51 158	0.25 55	0.45 76	0.26 77	0.16 181	0.13 226	0.15 91	0.14 139	0.13 55	0.13 115

Occ-G	0.26 37	0.14 10	0.28 25	0.34 35	0.20 50	0.27 49	0.34 192	0.41 34	0.31 32	0.29 46	0.43 73	0.49 152	0.25 55	0.47 93	0.28 113	0.13 36	0.11 109	0.14 53	0.11 53	0.12 25	0.12 82

Pointernet	0.27 47	0.14 10	0.33 54	0.35 66	0.23 124	0.35 135	0.21 27	0.72 214	0.38 83	0.39 85	0.36 59	0.34 57	0.25 55	0.36 28	0.25 48	0.15 133	0.10 30	0.12 4	0.08 1	0.11 6	0.10 14

IGEV_Zeroshot_test	0.34 104	0.18 74	0.67 371	0.39 156	0.28 278	0.30 85	0.25 66	0.74 227	0.31 32	0.62 165	0.57 132	0.54 170	0.25 55	0.53 133	0.27 95	0.14 74	0.10 30	0.15 91	0.14 139	0.14 95	0.12 82

UniTT-Stereo	0.27 47	0.17 54	0.37 102	0.40 191	0.27 255	0.30 85	0.28 103	0.39 25	0.31 32	0.29 46	0.46 82	0.27 26	0.25 55	0.47 93	0.34 177	0.17 219	0.13 226	0.13 28	0.12 79	0.14 95	0.12 82

testlalala	0.28 54	0.19 103	0.43 183	0.34 35	0.23 124	0.45 209	0.30 129	0.43 45	0.29 25	0.68 213	0.49 93	0.35 66	0.25 55	0.32 13	0.25 48	0.14 74	0.11 109	0.14 53	0.09 9	0.11 6	0.11 40

LL-Strereo2	0.35 119	0.24 263	0.48 256	0.41 222	0.26 226	0.35 135	0.24 59	0.67 170	0.44 110	0.54 141	0.51 105	0.66 248	0.25 55	0.66 262	0.30 133	0.14 74	0.12 164	0.23 344	0.20 327	0.18 237	0.13 115

test_4	0.36 137	0.18 74	0.31 39	0.44 301	0.25 185	0.20 4	0.34 192	0.56 93	0.41 96	0.59 152	1.45 448	0.43 122	0.25 55	0.63 234	0.28 113	0.12 8	0.10 30	0.17 154	0.19 302	0.15 142	0.11 40

test_3	0.36 137	0.19 103	0.44 195	0.44 301	0.23 124	0.48 220	0.36 237	0.66 160	0.82 282	0.64 183	0.45 77	0.68 256	0.25 55	0.41 54	0.31 140	0.12 8	0.10 30	0.18 199	0.16 196	0.15 142	0.11 40

XX-TBD	0.32 88	0.53 456	0.26 13	0.51 405	0.20 50	0.37 148	0.24 59	0.40 30	0.73 224	0.54 141	0.69 165	0.31 39	0.25 55	0.32 13	0.27 95	0.16 181	0.10 30	0.12 4	0.09 9	0.13 55	0.11 40

MM-Stereo_test2	0.30 77	0.18 74	0.39 132	0.40 191	0.24 153	0.42 193	0.42 331	0.63 137	0.41 96	0.37 71	0.35 57	0.32 41	0.26 68	0.53 133	0.25 48	0.12 8	0.10 30	0.15 91	0.12 79	0.15 142	0.10 14

trnet	0.27 47	0.14 10	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 148	0.23 48	0.52 80	0.72 217	0.42 99	0.51 105	0.34 57	0.26 68	0.39 44	0.25 48	0.15 133	0.11 109	0.12 4	0.08 1	0.11 6	0.10 14

TRStereo	0.37 154	0.27 322	0.59 331	0.47 354	0.41 417	0.29 75	0.30 129	0.84 268	0.59 160	0.52 134	0.41 68	0.52 162	0.26 68	0.73 309	0.27 95	0.17 219	0.12 164	0.19 239	0.19 302	0.13 55	0.11 40

CroCo-Stereo	0.26 37	0.22 205	0.36 86	0.48 360	0.22 85	0.20 4	0.29 113	0.51 71	0.44 110	0.28 40	0.23 17	0.42 114	0.26 68	0.29 5	0.26 77	0.15 133	0.13 226	0.13 28	0.11 53	0.16 180	0.12 82
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CREStereo++_RVC	0.32 88	0.15 20	0.23 1	0.31 12	0.24 153	0.27 49	0.22 35	0.46 53	0.88 318	0.46 113	0.80 219	0.30 32	0.26 68	0.36 28	0.33 162	0.13 36	0.09 4	0.13 28	0.51 492	0.13 55	0.09 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.30 77	0.15 20	0.31 39	0.30 7	0.17 15	0.55 253	0.23 48	0.44 48	0.55 150	0.59 152	0.68 164	0.37 77	0.26 68	0.35 27	0.27 95	0.15 133	0.16 319	0.12 4	0.10 35	0.13 55	0.14 159

XX-Stereo	0.37 154	0.17 54	0.45 207	0.55 435	0.36 386	0.38 161	0.20 15	0.60 118	0.30 29	0.46 113	1.30 422	0.73 288	0.26 68	0.56 154	0.26 77	0.16 181	0.11 109	0.17 154	0.16 196	0.14 95	0.10 14

CREStereo	0.28 54	0.15 20	0.24 4	0.27 1	0.17 15	0.37 148	0.25 66	0.51 71	0.72 217	0.42 99	0.51 105	0.32 41	0.26 68	0.38 40	0.25 48	0.16 181	0.11 109	0.12 4	0.08 1	0.12 25	0.11 40
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
SGD-Stereo	0.22 16	0.15 20	0.27 17	0.31 12	0.15 1	0.29 75	0.20 15	0.37 19	0.29 25	0.24 20	0.29 36	0.21 8	0.27 76	0.36 28	0.25 48	0.16 181	0.09 4	0.13 28	0.10 35	0.13 55	0.10 14

fffy	0.28 54	0.21 169	0.34 70	0.37 99	0.23 124	0.33 117	0.29 113	0.51 71	0.41 96	0.32 56	0.37 63	0.39 89	0.27 76	0.50 112	0.27 95	0.12 8	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.14 95	0.11 40

WCG-NET（raft）	0.31 82	0.15 20	0.36 86	0.32 20	0.19 29	0.35 135	0.27 89	0.51 71	0.78 258	0.45 107	0.55 126	0.48 146	0.27 76	0.54 139	0.26 77	0.13 36	0.10 30	0.12 4	0.11 53	0.12 25	0.11 40

test_for_model	0.82 430	3.60 533	0.39 132	2.35 521	2.07 521	0.39 168	0.28 103	0.42 37	0.45 117	0.71 235	0.31 44	0.30 32	0.27 76	0.34 23	0.25 48	0.34 449	0.11 109	0.13 28	0.09 9	3.49 532	0.18 264

MyStereo06	0.38 169	0.21 169	0.61 338	0.41 222	0.28 278	0.41 186	0.50 378	0.95 314	0.35 58	0.62 165	0.54 120	0.76 302	0.27 76	0.50 112	0.29 127	0.14 74	0.13 226	0.18 199	0.17 245	0.17 214	0.15 182

AE-Stereo	0.34 104	0.21 169	0.42 173	0.48 360	0.31 340	0.48 220	0.35 215	0.61 124	0.62 164	0.32 56	0.55 126	0.52 162	0.27 76	0.47 93	0.29 127	0.13 36	0.13 226	0.18 199	0.16 196	0.15 142	0.12 82

IGEVStereo-DCA	0.29 64	0.22 205	0.38 113	0.35 66	0.27 255	0.37 148	0.35 215	0.62 130	0.34 45	0.38 77	0.30 37	0.35 66	0.27 76	0.51 118	0.22 15	0.15 133	0.12 164	0.16 116	0.12 79	0.13 55	0.15 182

rrr	0.29 64	0.22 205	0.41 152	0.35 66	0.27 255	0.37 148	0.32 171	0.52 80	0.42 104	0.38 77	0.30 37	0.35 66	0.27 76	0.51 118	0.22 15	0.15 133	0.12 164	0.16 116	0.13 109	0.13 55	0.14 159

EKT-Stereo	0.35 119	0.23 226	0.39 132	0.43 282	0.29 304	0.38 161	0.31 151	0.69 188	0.64 182	0.45 107	0.63 145	0.49 152	0.27 76	0.56 154	0.33 162	0.18 248	0.14 259	0.18 199	0.15 164	0.16 180	0.16 227

GCAP-Stereo	0.28 54	0.19 103	0.40 143	0.38 128	0.19 29	0.38 161	0.23 48	0.57 97	0.41 96	0.45 107	0.49 93	0.39 89	0.27 76	0.33 19	0.23 30	0.14 74	0.12 164	0.14 53	0.11 53	0.12 25	0.11 40

test-3	0.34 104	0.16 32	0.43 183	0.39 156	0.21 66	0.43 196	0.22 35	0.63 137	0.78 258	0.71 235	0.45 77	0.64 230	0.27 76	0.43 64	0.31 140	0.12 8	0.09 4	0.17 154	0.13 109	0.12 25	0.10 14

test_1	0.34 104	0.16 32	0.43 183	0.39 156	0.21 66	0.43 196	0.23 48	0.63 137	0.78 258	0.68 213	0.45 77	0.64 230	0.27 76	0.43 64	0.31 140	0.12 8	0.09 4	0.17 154	0.13 109	0.12 25	0.10 14

AnonymousM	0.41 208	0.81 483	0.29 30	0.34 35	0.22 85	0.28 64	0.38 273	0.53 90	0.41 96	0.70 228	0.49 93	0.47 141	0.27 76	0.41 54	0.31 140	0.15 133	0.12 164	1.51 506	0.26 416	0.12 25	0.10 14

cross-raft	0.34 104	0.20 136	0.37 102	0.44 301	0.23 124	0.32 111	0.35 215	0.74 227	0.40 92	0.60 156	0.77 195	0.57 181	0.27 76	0.43 64	0.28 113	0.12 8	0.10 30	0.15 91	0.13 109	0.15 142	0.11 40

HUF	0.24 23	0.16 32	0.33 54	0.32 20	0.18 21	0.25 33	0.40 307	0.42 37	0.34 45	0.25 25	0.23 17	0.32 41	0.28 90	0.34 23	0.24 34	0.13 36	0.10 30	0.13 28	0.09 9	0.12 25	0.10 14

castereo++	0.26 37	0.16 32	0.26 13	0.33 26	0.19 29	0.75 360	0.20 15	0.37 19	0.47 126	0.23 16	0.23 17	0.35 66	0.28 90	0.39 44	0.19 3	0.14 74	0.09 4	0.14 53	0.09 9	0.11 6	0.10 14

rvit_stereo_0080	0.31 82	0.25 286	0.40 143	0.39 156	0.28 278	0.27 49	0.46 352	0.49 61	0.44 110	0.35 64	0.42 71	0.40 99	0.28 90	0.41 54	0.33 162	0.22 342	0.17 338	0.17 154	0.16 196	0.22 332	0.15 182

whm_eth	0.31 82	0.25 286	0.40 143	0.39 156	0.28 278	0.27 49	0.46 352	0.49 61	0.44 110	0.35 64	0.42 71	0.40 99	0.28 90	0.41 54	0.33 162	0.22 342	0.17 338	0.17 154	0.16 196	0.22 332	0.15 182

MaDis-Stereo	0.26 37	0.18 74	0.36 86	0.36 83	0.26 226	0.27 49	0.27 89	0.43 45	0.35 58	0.27 38	0.26 28	0.41 105	0.28 90	0.40 48	0.28 113	0.16 181	0.14 259	0.16 116	0.13 109	0.14 95	0.12 82

Any-RAFT	0.35 119	0.16 32	0.30 34	0.34 35	0.21 66	0.52 235	0.22 35	0.88 287	0.73 224	0.53 137	0.73 175	0.64 230	0.28 90	0.46 86	0.24 34	0.15 133	0.10 30	0.13 28	0.10 35	0.13 55	0.12 82

RAFT-Test	0.34 104	0.18 74	0.37 102	0.38 128	0.23 124	0.50 227	0.23 48	0.69 188	0.40 92	0.60 156	0.85 251	0.61 215	0.28 90	0.46 86	0.27 95	0.14 74	0.11 109	0.14 53	0.11 53	0.13 55	0.12 82

anonymousdsp	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.37 99	0.25 185	0.30 85	0.35 215	0.63 137	0.35 58	0.39 85	0.33 47	0.33 53	0.28 90	0.59 201	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182

LoS	0.29 64	0.15 20	0.30 34	0.29 4	0.18 21	0.33 117	0.29 113	0.51 71	0.72 217	0.34 60	0.52 114	0.41 105	0.28 90	0.47 93	0.28 113	0.15 133	0.11 109	0.13 28	0.09 9	0.11 6	0.11 40
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.35 66	0.24 153	0.32 111	0.43 336	0.57 97	0.37 78	0.33 58	0.30 37	0.32 41	0.28 90	0.57 166	0.26 77	0.13 36	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.13 55	0.13 115

IGEV-Stereo	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.37 99	0.25 185	0.30 85	0.35 215	0.63 137	0.35 58	0.39 85	0.33 47	0.33 53	0.28 90	0.59 201	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.29 64	0.21 169	0.41 152	0.35 66	0.26 226	0.35 135	0.32 171	0.56 93	0.36 64	0.43 102	0.32 46	0.34 57	0.28 90	0.54 139	0.23 30	0.14 74	0.11 109	0.16 116	0.12 79	0.14 95	0.13 115

EAI-Stereo	0.34 104	0.19 103	0.44 195	0.39 156	0.21 66	0.31 100	0.30 129	1.15 396	0.30 29	0.49 122	0.75 186	0.36 75	0.28 90	0.62 223	0.27 95	0.14 74	0.11 109	0.14 53	0.13 109	0.13 55	0.12 82

CFNet-RSSM	0.34 104	0.17 54	0.45 207	0.39 156	0.22 85	0.35 135	0.23 48	0.73 225	0.84 292	0.65 192	0.54 120	0.57 181	0.28 90	0.46 86	0.26 77	0.13 36	0.10 30	0.14 53	0.12 79	0.13 55	0.11 40

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 19	0.16 32	0.32 46	0.39 156	0.21 66	0.18 3	0.21 27	0.34 15	0.26 18	0.28 40	0.51 105	0.28 29	0.29 104	0.26 1	0.24 34	0.14 74	0.10 30	0.13 28	0.10 35	0.14 95	0.12 82

MM-Stereo_test3	0.34 104	0.19 103	0.31 39	0.41 222	0.25 185	0.35 135	0.44 345	0.72 214	0.92 346	0.46 113	0.52 114	0.41 105	0.29 104	0.44 73	0.28 113	0.16 181	0.15 288	0.17 154	0.13 109	0.14 95	0.13 115

AIO-test1	0.38 169	0.18 74	0.38 113	0.50 389	0.24 153	0.46 214	0.30 129	0.70 202	1.19 439	0.40 90	0.71 170	0.45 130	0.29 104	0.53 133	0.27 95	0.15 133	0.13 226	0.19 239	0.21 348	0.13 55	0.17 246

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 104	0.27 322	0.45 207	0.36 83	0.25 185	0.48 220	0.30 129	0.58 103	0.90 334	0.42 99	0.36 59	0.30 32	0.29 104	0.49 107	0.30 133	0.16 181	0.14 259	0.18 199	0.15 164	0.18 237	0.15 182

ff7	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.36 83	0.26 226	0.31 100	0.35 215	0.62 130	0.34 45	0.38 77	0.33 47	0.32 41	0.29 104	0.58 186	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182

ffff	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.36 83	0.26 226	0.31 100	0.35 215	0.62 130	0.34 45	0.38 77	0.33 47	0.32 41	0.29 104	0.58 186	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182

11t	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.36 83	0.26 226	0.31 100	0.35 215	0.62 130	0.34 45	0.38 77	0.33 47	0.32 41	0.29 104	0.58 186	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182

MIM_Stereo	0.38 169	0.17 54	0.53 307	0.37 99	0.24 153	0.27 49	0.24 59	0.70 202	0.54 145	0.72 247	1.00 322	0.63 223	0.29 104	0.64 247	0.38 234	0.13 36	0.14 259	0.17 154	0.16 196	0.14 95	0.11 40

ccc-4	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.36 83	0.26 226	0.31 100	0.35 215	0.62 130	0.34 45	0.38 77	0.33 47	0.32 41	0.29 104	0.58 186	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182

Pruner-Stereo	0.38 169	0.20 136	0.45 207	0.40 191	0.25 185	0.22 11	0.24 59	0.67 170	0.55 150	0.89 354	0.76 191	0.68 256	0.29 104	0.62 223	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.17 245	0.17 214	0.18 264

raft+_RVC	0.38 169	0.19 103	0.35 79	0.37 99	0.25 185	0.45 209	0.37 251	0.78 249	0.89 331	0.51 128	0.78 206	0.50 154	0.29 104	0.53 133	0.40 247	0.15 133	0.12 164	0.17 154	0.15 164	0.14 95	0.12 82

RALCasStereoNet	0.36 137	0.21 169	0.37 102	0.42 262	0.26 226	0.35 135	0.38 273	0.63 137	0.64 182	0.50 125	0.72 171	0.51 158	0.29 104	0.59 201	0.36 210	0.16 181	0.14 259	0.15 91	0.13 109	0.17 214	0.16 227

RALAANet	0.38 169	0.23 226	0.48 256	0.42 262	0.29 304	0.35 135	0.25 66	0.86 275	0.64 182	0.67 207	0.65 151	0.60 210	0.29 104	0.60 207	0.34 177	0.15 133	0.12 164	0.17 154	0.15 164	0.21 310	0.13 115

Gwc-CoAtRS	0.34 104	0.17 54	0.44 195	0.39 156	0.23 124	0.34 127	0.22 35	0.70 202	0.75 234	0.60 156	0.59 137	0.58 189	0.29 104	0.45 76	0.26 77	0.14 74	0.11 109	0.14 53	0.12 79	0.12 25	0.12 82

Reg-Stereo(zero)	0.30 77	0.16 32	0.28 25	0.34 35	0.18 21	0.32 111	0.20 15	0.63 137	0.68 198	0.50 125	0.52 114	0.51 158	0.30 118	0.45 76	0.25 48	0.13 36	0.10 30	0.12 4	0.10 35	0.12 25	0.11 40

AIO-test2	0.39 185	0.21 169	0.41 152	0.47 354	0.25 185	0.45 209	0.35 215	0.77 243	1.27 457	0.36 66	0.87 262	0.37 77	0.30 118	0.47 93	0.27 95	0.15 133	0.13 226	0.21 310	0.23 379	0.15 142	0.13 115

testlalala_base	0.46 252	0.25 286	0.41 152	0.46 345	0.33 367	0.58 274	0.25 66	0.57 97	0.34 45	0.51 128	0.56 129	0.46 138	0.30 118	0.43 64	0.31 140	1.47 517	0.11 109	0.14 53	0.09 9	1.59 506	0.13 115

NF-Stereo	0.38 169	0.20 136	0.45 207	0.41 222	0.25 185	0.26 36	0.31 151	0.69 188	0.70 206	0.65 192	0.77 195	0.57 181	0.30 118	0.67 273	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.16 180	0.27 390

OCTAStereo	0.38 169	0.20 136	0.46 224	0.41 222	0.25 185	0.26 36	0.31 151	0.69 188	0.70 206	0.65 192	0.77 195	0.58 189	0.30 118	0.67 273	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.16 180	0.27 390

RE-Stereo	0.38 169	0.20 136	0.46 224	0.41 222	0.25 185	0.26 36	0.31 151	0.69 188	0.70 206	0.65 192	0.77 195	0.58 189	0.30 118	0.67 273	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.16 180	0.27 390

TVStereo	0.38 169	0.20 136	0.46 224	0.41 222	0.25 185	0.26 36	0.31 151	0.69 188	0.70 206	0.65 192	0.77 195	0.58 189	0.30 118	0.67 273	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.16 180	0.27 390

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 29	0.31 362	0.24 4	0.51 405	0.19 29	0.29 75	0.22 35	0.40 30	0.37 78	0.26 29	0.24 23	0.24 17	0.31 125	0.44 73	0.22 15	0.14 74	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.14 95	0.10 14

MyStereo07	0.32 88	0.22 205	0.34 70	0.42 262	0.28 278	0.40 172	0.50 378	0.72 214	0.37 78	0.37 71	0.34 53	0.32 41	0.31 125	0.59 201	0.27 95	0.14 74	0.13 226	0.18 199	0.17 245	0.17 214	0.16 227

plain	0.31 82	0.20 136	0.50 282	0.39 156	0.29 304	0.27 49	0.30 129	0.44 48	0.35 58	0.31 50	0.66 158	0.30 32	0.31 125	0.65 254	0.31 140	0.17 219	0.13 226	0.20 269	0.15 164	0.17 214	0.12 82

MC-Stereo	0.28 54	0.17 54	0.32 46	0.38 128	0.20 50	0.26 36	0.26 75	0.49 61	0.37 78	0.37 71	0.61 142	0.41 105	0.31 125	0.55 144	0.25 48	0.13 36	0.09 4	0.14 53	0.12 79	0.12 25	0.11 40

CroCo-Stereo Lap2	0.28 54	0.24 263	0.39 132	0.50 389	0.29 304	0.20 4	0.31 151	0.49 61	0.38 83	0.24 20	0.27 29	0.46 138	0.31 125	0.39 44	0.30 133	0.14 74	0.15 288	0.16 116	0.13 109	0.16 180	0.15 182

rvit_stereo_0081_aga	0.31 82	0.28 336	0.44 195	0.42 262	0.29 304	0.34 127	0.31 151	0.44 48	0.40 92	0.39 85	0.44 74	0.40 99	0.32 130	0.42 60	0.29 127	0.23 357	0.17 338	0.19 239	0.16 196	0.20 287	0.15 182

rvit_stereo_ft	0.33 98	0.25 286	0.47 236	0.52 417	0.32 356	0.33 117	0.47 359	0.49 61	0.50 133	0.34 60	0.41 68	0.41 105	0.32 130	0.48 103	0.34 177	0.22 342	0.14 259	0.19 239	0.18 272	0.19 271	0.14 159

LoS_RVC	0.27 47	0.16 32	0.27 17	0.32 20	0.30 318	0.44 201	0.34 192	0.41 34	0.33 43	0.31 50	0.51 105	0.29 30	0.32 130	0.36 28	0.28 113	0.11 2	0.10 30	0.11 1	0.08 1	0.11 6	0.19 297

DisPM	0.39 185	0.19 103	0.44 195	0.41 222	0.27 255	0.24 21	0.31 151	0.65 151	0.57 158	0.87 340	0.87 262	0.60 210	0.32 130	0.76 325	0.32 150	0.18 248	0.12 164	0.19 239	0.17 245	0.15 142	0.20 319

CIPLG	0.41 208	0.21 169	0.63 350	0.45 324	0.33 367	0.52 235	0.33 181	0.65 151	0.60 162	0.82 304	0.96 301	0.46 138	0.32 130	0.55 144	0.44 276	0.16 181	0.12 164	0.15 91	0.14 139	0.13 55	0.14 159

IPLG	0.39 185	0.20 136	0.59 331	0.40 191	0.24 153	0.54 248	0.27 89	0.75 233	0.63 175	0.84 323	0.81 226	0.32 41	0.32 130	0.60 207	0.45 285	0.13 36	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.13 55	0.12 82

IPLGR_C	0.40 197	0.21 169	0.64 355	0.45 324	0.33 367	0.52 235	0.34 192	0.66 160	0.62 164	0.82 304	0.92 285	0.45 130	0.32 130	0.52 124	0.46 295	0.17 219	0.12 164	0.15 91	0.14 139	0.13 55	0.14 159

ACRE	0.40 197	0.21 169	0.65 361	0.45 324	0.33 367	0.51 231	0.33 181	0.66 160	0.63 175	0.80 284	0.92 285	0.45 130	0.32 130	0.52 124	0.45 285	0.16 181	0.12 164	0.15 91	0.14 139	0.13 55	0.14 159

HHNet	0.41 208	0.17 54	0.41 152	0.34 35	0.37 392	0.33 117	0.34 192	0.69 188	0.75 234	0.86 333	1.30 422	0.52 162	0.32 130	0.52 124	0.35 194	0.15 133	0.11 109	0.19 239	0.15 164	0.15 142	0.24 369

sCroCo_RVC	0.35 119	0.28 336	0.69 381	0.51 405	0.39 405	0.41 186	0.31 151	0.49 61	0.45 117	0.31 50	0.48 90	0.38 85	0.32 130	0.46 86	0.32 150	0.21 317	0.22 395	0.19 239	0.19 302	0.21 310	0.20 319

xyz-stereo-finetune	0.33 98	0.18 74	0.36 86	0.33 26	0.18 21	0.57 271	0.31 151	0.58 103	0.69 205	0.45 107	0.54 120	0.38 85	0.33 140	0.56 154	0.36 210	0.12 8	0.12 164	0.16 116	0.13 109	0.13 55	0.12 82

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 278	0.21 169	1.26 473	0.39 156	0.51 457	0.28 64	0.30 129	1.25 441	0.44 110	0.68 213	1.11 367	0.86 336	0.33 140	0.67 273	0.27 95	0.15 133	0.11 109	0.17 154	0.20 327	0.22 332	0.24 369

raft_robust	0.41 208	0.23 226	0.36 86	0.42 262	0.21 66	0.40 172	0.33 181	0.79 253	0.98 373	0.79 282	0.87 262	0.39 89	0.33 140	0.84 361	0.29 127	0.13 36	0.12 164	0.16 116	0.17 245	0.15 142	0.12 82

PSM-softLoss	0.38 169	0.20 136	0.48 256	0.41 222	0.26 226	0.30 85	0.35 215	0.69 188	0.46 121	0.62 165	0.82 230	0.59 204	0.33 140	0.70 294	0.39 240	0.19 278	0.12 164	0.20 269	0.18 272	0.16 180	0.22 355

KMStereo	0.38 169	0.20 136	0.48 256	0.41 222	0.26 226	0.30 85	0.35 215	0.69 188	0.46 121	0.62 165	0.82 230	0.59 204	0.33 140	0.70 294	0.39 240	0.19 278	0.12 164	0.20 269	0.18 272	0.16 180	0.22 355

RAFT-345	0.40 197	0.18 74	0.40 143	0.38 128	0.22 85	0.33 117	0.26 75	0.61 124	0.51 135	0.74 259	1.79 471	0.45 130	0.33 140	0.66 262	0.36 210	0.14 74	0.11 109	0.18 199	0.14 139	0.13 55	0.13 115

rafts_anoy	0.37 154	0.21 169	0.36 86	0.41 222	0.26 226	0.30 85	0.33 181	0.67 170	0.90 334	0.58 150	0.66 158	0.45 130	0.33 140	0.47 93	0.39 240	0.16 181	0.11 109	0.21 310	0.23 379	0.17 214	0.14 159

DIP-Stereo	0.39 185	0.21 169	0.50 282	0.41 222	0.28 278	0.62 303	0.27 89	0.77 243	0.40 92	0.64 183	0.86 254	0.52 162	0.33 140	0.66 262	0.42 255	0.15 133	0.13 226	0.17 154	0.14 139	0.15 142	0.15 182
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
gcap-zeroshot	0.34 104	0.18 74	0.52 299	0.38 128	0.22 85	0.49 224	0.27 89	0.52 80	0.34 45	0.64 183	0.50 97	0.83 325	0.34 148	0.48 103	0.24 34	0.13 36	0.11 109	0.15 91	0.12 79	0.13 55	0.12 82

anonymousdsp2	0.35 119	0.20 136	0.43 183	0.37 99	0.24 153	0.48 220	0.31 151	0.86 275	0.65 187	0.55 143	0.50 97	0.50 154	0.34 148	0.56 154	0.31 140	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.10 35	0.16 180	0.14 159

PMTNet	0.32 88	0.16 32	0.24 4	0.29 4	0.18 21	0.45 209	0.22 35	0.56 93	0.63 175	0.46 113	0.54 120	0.39 89	0.34 148	0.48 103	0.24 34	0.75 497	0.10 30	0.12 4	0.08 1	0.12 25	0.11 40

rvit_stereo_0083	0.34 104	0.24 263	0.50 282	0.44 301	0.27 255	0.34 127	0.35 215	0.45 51	0.62 164	0.37 71	0.47 88	0.42 114	0.35 151	0.40 48	0.36 210	0.22 342	0.20 379	0.20 269	0.17 245	0.20 287	0.14 159

rvit_stereo_0081	0.32 88	0.24 263	0.47 236	0.43 282	0.26 226	0.30 85	0.37 251	0.42 37	0.55 150	0.36 66	0.40 66	0.39 89	0.35 151	0.43 64	0.33 162	0.22 342	0.16 319	0.19 239	0.16 196	0.19 271	0.13 115

rvit_stereo_0082	0.32 88	0.24 263	0.47 236	0.43 282	0.26 226	0.30 85	0.37 251	0.42 37	0.55 150	0.36 66	0.40 66	0.39 89	0.35 151	0.43 64	0.33 162	0.22 342	0.16 319	0.19 239	0.16 196	0.19 271	0.13 115

GCST	0.83 436	1.22 503	0.74 403	1.58 507	1.01 500	1.06 434	0.23 48	0.78 249	0.78 258	0.97 393	0.65 151	0.78 310	0.35 151	0.92 397	0.34 177	0.96 503	0.65 503	1.20 503	0.81 506	0.91 494	0.70 493

MoCha-V2	0.25 29	0.15 20	0.29 30	0.40 191	0.18 21	0.27 49	0.26 75	0.49 61	0.27 19	0.36 66	0.27 29	0.33 53	0.35 151	0.49 107	0.22 15	0.12 8	0.10 30	0.12 4	0.10 35	0.13 55	0.11 40

MIF-Stereo (partial)	0.31 82	0.18 74	0.37 102	0.41 222	0.31 340	0.28 64	0.23 48	0.47 56	0.42 104	0.31 50	0.63 145	0.36 75	0.35 151	0.57 166	0.31 140	0.17 219	0.13 226	0.19 239	0.17 245	0.18 237	0.14 159

GMOStereo	0.37 154	0.19 103	0.38 113	0.43 282	0.24 153	0.37 148	0.38 273	0.52 80	0.62 164	0.87 340	0.84 241	0.64 230	0.35 151	0.37 33	0.28 113	0.13 36	0.11 109	0.20 269	0.18 272	0.15 142	0.11 40

error version	0.37 154	0.19 103	0.38 113	0.43 282	0.24 153	0.37 148	0.38 273	0.52 80	0.62 164	0.87 340	0.84 241	0.64 230	0.35 151	0.37 33	0.28 113	0.13 36	0.11 109	0.20 269	0.18 272	0.15 142	0.11 40

test-v	0.37 154	0.19 103	0.38 113	0.43 282	0.24 153	0.37 148	0.38 273	0.52 80	0.62 164	0.87 340	0.84 241	0.64 230	0.35 151	0.37 33	0.28 113	0.13 36	0.11 109	0.20 269	0.18 272	0.15 142	0.11 40

PFNet+	0.40 197	0.19 103	0.49 269	0.39 156	0.25 185	0.28 64	0.23 48	0.64 150	0.70 206	0.85 326	0.79 216	0.64 230	0.35 151	0.72 304	0.34 177	0.19 278	0.14 259	0.23 344	0.20 327	0.16 180	0.20 319

test-2	0.37 154	0.19 103	0.38 113	0.43 282	0.24 153	0.37 148	0.38 273	0.52 80	0.62 164	0.87 340	0.84 241	0.64 230	0.35 151	0.37 33	0.28 113	0.13 36	0.11 109	0.20 269	0.18 272	0.15 142	0.11 40

GMStereo	0.39 185	0.37 396	0.54 311	0.40 191	0.26 226	0.42 193	0.36 237	0.59 108	1.04 401	0.55 143	0.51 105	0.37 77	0.35 151	0.54 139	0.41 251	0.19 278	0.13 226	0.16 116	0.17 245	0.24 362	0.18 264
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
R-Stereo Train	0.39 185	0.18 74	0.42 173	0.42 262	0.26 226	0.40 172	0.32 171	0.72 214	0.34 45	0.89 354	1.28 416	0.57 181	0.35 151	0.42 60	0.32 150	0.15 133	0.12 164	0.14 53	0.12 79	0.14 95	0.13 115

RAFT-Stereo	0.39 185	0.18 74	0.42 173	0.42 262	0.26 226	0.40 172	0.32 171	0.72 214	0.34 45	0.89 354	1.28 416	0.57 181	0.35 151	0.42 60	0.32 150	0.15 133	0.12 164	0.14 53	0.12 79	0.14 95	0.13 115
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
castereo	0.28 54	0.16 32	0.32 46	0.35 66	0.21 66	0.40 172	0.42 331	0.50 69	0.66 190	0.26 29	0.41 68	0.37 77	0.36 165	0.33 19	0.24 34	0.13 36	0.09 4	0.13 28	0.10 35	0.11 6	0.10 14

GMStereo_Zeroshot	0.49 295	0.44 429	0.74 403	0.49 375	0.27 255	0.56 266	0.29 113	0.73 225	0.76 242	0.86 333	0.94 289	0.91 358	0.36 165	0.74 316	0.43 260	0.26 388	0.14 259	0.26 390	0.15 164	0.36 435	0.18 264

DCRE	0.37 154	0.18 74	0.46 224	0.45 324	0.32 356	0.42 193	0.37 251	0.63 137	0.51 135	0.47 118	0.94 289	0.56 176	0.36 165	0.52 124	0.32 150	0.14 74	0.13 226	0.15 91	0.14 139	0.14 95	0.13 115

test-1	0.36 137	0.19 103	0.71 390	0.46 345	0.26 226	0.44 201	0.36 237	0.60 118	0.59 160	0.48 121	0.67 162	0.53 166	0.36 165	0.40 48	0.29 127	0.14 74	0.11 109	0.16 116	0.14 139	0.15 142	0.16 227

MM-Stereo_test1	0.33 98	0.19 103	0.36 86	0.41 222	0.23 124	0.36 144	0.45 348	0.58 103	0.54 145	0.60 156	0.50 97	0.38 85	0.37 169	0.60 207	0.26 77	0.15 133	0.13 226	0.17 154	0.14 139	0.15 142	0.12 82

AEACV	0.27 47	0.17 54	0.31 39	0.34 35	0.45 439	0.26 36	0.28 103	0.37 19	0.32 38	0.30 49	0.46 82	0.31 39	0.37 169	0.36 28	0.24 34	0.14 74	0.10 30	0.15 91	0.12 79	0.13 55	0.11 40

NRIStereo	0.36 137	0.20 136	0.45 207	0.41 222	0.23 124	0.34 127	0.26 75	0.65 151	0.55 150	0.64 183	0.63 145	0.56 176	0.37 169	0.65 254	0.37 226	0.15 133	0.11 109	0.18 199	0.15 164	0.17 214	0.14 159

CRE-IMP	0.36 137	0.23 226	0.49 269	0.42 262	0.24 153	0.41 186	0.21 27	0.57 97	0.41 96	0.65 192	0.72 171	0.53 166	0.37 169	0.61 215	0.38 234	0.17 219	0.11 109	0.19 239	0.15 164	0.21 310	0.18 264

RAFT_CTSACE	0.45 242	0.20 136	0.44 195	0.45 324	0.27 255	0.34 127	0.39 295	0.60 118	0.73 224	0.76 268	1.44 445	0.83 325	0.38 173	1.08 432	0.26 77	0.12 8	0.13 226	0.18 199	0.16 196	0.15 142	0.11 40

Patchmatch Stereo++	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.22 35	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.58 186	0.36 210	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.31 151	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.56 154	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

ROB_FTStereo_v2	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.31 151	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.57 181	0.38 173	0.57 166	0.36 210	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

ROB_FTStereo	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.25 33	0.21 27	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.57 166	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

HUI-Stereo	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.22 35	0.60 118	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.50 112	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

iGMRVC	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.30 129	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.58 186	0.36 210	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

RAFT-RH_RVC	0.56 359	0.17 54	0.41 152	0.37 99	0.23 124	0.57 271	0.24 59	0.60 118	0.70 206	1.19 451	3.94 518	0.56 176	0.38 173	0.65 254	0.36 210	0.13 36	0.11 109	0.20 269	0.14 139	0.12 25	0.13 115

iRAFT	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.22 35	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.58 186	0.36 210	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

GMM-Stereo	0.44 232	0.19 103	0.36 86	0.42 262	0.25 185	0.51 231	0.47 359	0.71 210	0.53 141	0.76 268	1.37 431	0.76 302	0.38 173	0.60 207	0.33 162	0.15 133	0.10 30	0.20 269	0.19 302	0.16 180	0.27 390

RAFT-IKP	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.28 103	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.57 181	0.38 173	0.58 186	0.36 210	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

DFGA-Net	0.45 242	0.29 348	0.80 421	0.42 262	0.32 356	0.53 243	0.35 215	0.78 249	0.89 331	0.66 204	0.75 186	0.48 146	0.39 184	0.74 316	0.60 351	0.15 133	0.13 226	0.19 239	0.18 272	0.20 287	0.17 246

StereoVision	0.42 215	0.28 336	0.45 207	0.49 375	0.28 278	0.38 161	0.38 273	0.72 214	0.62 164	0.44 105	1.14 383	0.54 170	0.39 184	0.56 154	0.34 177	0.21 317	0.24 413	0.25 372	0.24 394	0.26 378	0.16 227

dd	0.43 225	0.38 406	0.55 316	0.44 301	0.25 185	0.47 217	0.38 273	0.70 202	1.05 405	0.59 152	0.65 151	0.42 114	0.39 184	0.66 262	0.50 309	0.24 368	0.15 288	0.21 310	0.15 164	0.22 332	0.18 264

OMP-Stereo	0.42 215	0.22 205	0.46 224	0.52 417	0.24 153	0.36 144	0.25 66	0.71 210	0.78 258	0.77 274	0.64 148	0.89 351	0.39 184	0.91 394	0.35 194	0.15 133	0.12 164	0.20 269	0.15 164	0.15 142	0.12 82

PFNet	0.42 215	0.18 74	0.58 330	0.43 282	0.24 153	0.43 196	0.32 171	0.74 227	0.78 258	1.00 406	0.74 184	0.68 256	0.39 184	0.72 304	0.37 226	0.16 181	0.10 30	0.20 269	0.15 164	0.16 180	0.13 115

AFF-stereo	0.38 169	0.19 103	0.39 132	0.37 99	0.21 66	0.27 49	0.31 151	0.65 151	0.66 190	0.64 183	1.13 378	0.76 302	0.39 184	0.55 144	0.33 162	0.11 2	0.09 4	0.16 116	0.16 196	0.13 55	0.11 40

knoymous	0.36 137	0.20 136	0.31 39	0.31 12	0.22 85	0.36 144	0.29 113	0.61 124	0.64 182	0.67 207	0.70 168	0.60 210	0.40 190	0.58 186	0.34 177	0.17 219	0.11 109	0.20 269	0.11 53	0.17 214	0.18 264

Selective-RAFT	0.35 119	0.23 226	0.51 294	0.44 301	0.21 66	0.64 319	0.27 89	0.59 108	0.63 175	0.40 90	0.38 64	0.55 173	0.40 190	0.57 166	0.35 194	0.13 36	0.11 109	0.14 53	0.12 79	0.16 180	0.13 115

RAFT+CT+SA	0.39 185	0.23 226	0.36 86	0.51 405	0.27 255	0.29 75	0.46 352	0.75 233	0.80 269	0.51 128	0.89 274	0.41 105	0.40 190	0.78 336	0.32 150	0.14 74	0.11 109	0.18 199	0.18 272	0.15 142	0.14 159

s12784h	0.36 137	0.15 20	0.24 4	0.34 35	0.15 1	0.77 367	0.29 113	0.80 256	0.83 287	0.56 146	0.57 132	0.43 122	0.40 190	0.57 166	0.33 162	0.12 8	0.10 30	0.14 53	0.09 9	0.14 95	0.09 3

TestStereo	0.38 169	0.31 362	0.40 143	0.45 324	0.20 50	0.40 172	0.37 251	0.66 160	0.65 187	0.53 137	0.78 206	0.47 141	0.40 190	0.55 144	0.37 226	0.18 248	0.13 226	0.20 269	0.15 164	0.22 332	0.13 115

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 137	0.17 54	0.41 152	0.35 66	0.19 29	0.33 117	0.29 113	0.65 151	0.73 224	0.68 213	1.01 325	0.56 176	0.40 190	0.42 60	0.30 133	0.11 2	0.09 4	0.15 91	0.14 139	0.13 55	0.10 14

rvit_0105_6	0.38 169	0.28 336	0.64 355	0.50 389	0.30 318	0.39 168	0.38 273	0.51 71	0.67 193	0.40 90	0.45 77	0.50 154	0.41 196	0.54 139	0.36 210	0.27 397	0.26 427	0.24 359	0.21 348	0.22 332	0.16 227

KYRaft	0.48 278	0.20 136	0.38 113	0.44 301	0.23 124	0.44 201	0.37 251	0.66 160	0.41 96	0.94 381	1.73 467	0.79 312	0.41 196	0.63 234	0.31 140	0.16 181	0.11 109	0.18 199	0.22 366	0.16 180	0.78 496

iRaft-Stereo_20w	0.39 185	0.19 103	0.57 326	0.37 99	0.27 255	0.31 100	0.24 59	1.44 475	0.29 25	0.69 222	0.53 118	0.60 210	0.42 198	0.83 356	0.27 95	0.14 74	0.11 109	0.14 53	0.13 109	0.15 142	0.13 115

IPLGR	0.39 185	0.21 169	0.63 350	0.39 156	0.22 85	0.49 224	0.29 113	0.76 240	0.74 231	0.78 278	0.77 195	0.44 128	0.42 198	0.47 93	0.38 234	0.13 36	0.12 164	0.16 116	0.14 139	0.15 142	0.13 115

GwcNet-ADL	0.44 232	0.22 205	0.48 256	0.45 324	0.30 318	0.40 172	0.37 251	0.92 300	0.97 369	0.71 235	0.78 206	0.61 215	0.42 198	0.62 223	0.50 309	0.19 278	0.14 259	0.15 91	0.14 139	0.18 237	0.18 264

GANet-ADL	0.42 215	0.25 286	0.45 207	0.43 282	0.29 304	0.54 248	0.35 215	0.89 289	0.86 305	0.63 173	0.72 171	0.68 256	0.42 198	0.52 124	0.41 251	0.21 317	0.14 259	0.15 91	0.13 109	0.18 237	0.19 297

sAnonymous2	0.40 197	0.39 412	0.85 425	0.48 360	0.37 392	0.40 172	0.46 352	0.57 97	0.52 138	0.38 77	0.46 82	0.35 66	0.42 198	0.43 64	0.30 133	0.19 278	0.14 259	0.18 199	0.17 245	0.57 484	0.44 467

CroCo_RVC	0.40 197	0.39 412	0.85 425	0.48 360	0.37 392	0.40 172	0.46 352	0.57 97	0.52 138	0.38 77	0.46 82	0.35 66	0.42 198	0.43 64	0.30 133	0.19 278	0.14 259	0.18 199	0.17 245	0.57 484	0.44 467

rvit_stereo_0075_2	0.47 267	0.37 396	0.70 385	0.53 425	0.46 446	0.43 196	0.36 237	0.81 259	0.67 193	0.55 143	0.74 184	0.59 204	0.43 204	0.63 234	0.43 260	0.32 435	0.23 405	0.35 442	0.25 403	0.30 404	0.25 376

MyStereo8	0.40 197	0.20 136	0.54 311	0.41 222	0.29 304	0.53 243	0.29 113	0.65 151	0.49 129	0.71 235	0.98 315	0.58 189	0.43 204	0.50 112	0.51 319	0.15 133	0.12 164	0.16 116	0.14 139	0.19 271	0.19 297

RCA-Stereo	0.35 119	0.17 54	0.34 70	0.38 128	0.22 85	0.31 100	0.34 192	0.68 180	1.24 448	0.45 107	0.65 151	0.47 141	0.43 204	0.38 40	0.27 95	0.13 36	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.11 6	0.11 40

UDGNet	0.48 278	0.77 480	0.50 282	0.48 360	0.31 340	0.41 186	0.34 192	0.70 202	0.92 346	0.65 192	0.60 139	0.58 189	0.43 204	0.63 234	0.41 251	0.32 435	0.15 288	0.66 491	0.19 302	0.36 435	0.21 337

IIG-Stereo	0.43 225	0.21 169	0.44 195	0.50 389	0.25 185	0.44 201	0.21 27	0.71 210	0.76 242	0.83 316	0.95 297	0.83 325	0.43 204	0.90 387	0.35 194	0.15 133	0.12 164	0.19 239	0.14 139	0.15 142	0.11 40

SST-Stereo	0.40 197	0.19 103	0.45 207	0.42 262	0.25 185	0.25 33	0.21 27	0.66 160	0.47 126	1.08 435	0.79 216	0.72 277	0.43 204	0.77 332	0.35 194	0.16 181	0.11 109	0.20 269	0.16 196	0.19 271	0.15 182

RAFT_R40	0.40 197	0.19 103	0.44 195	0.43 282	0.25 185	0.23 15	0.26 75	0.67 170	0.67 193	0.98 399	0.78 206	0.72 277	0.43 204	0.76 325	0.35 194	0.16 181	0.11 109	0.20 269	0.16 196	0.18 237	0.14 159

MLCV	0.47 267	0.24 263	0.61 338	0.37 99	0.17 15	0.61 295	0.33 181	0.80 256	0.87 314	0.94 381	1.13 378	0.72 277	0.43 204	0.89 385	0.51 319	0.13 36	0.10 30	0.13 28	0.11 53	0.14 95	0.12 82

DN-CSS_ROB	0.43 225	0.26 305	0.62 341	0.40 191	0.29 304	0.44 201	0.27 89	0.77 243	0.75 234	0.72 247	1.09 364	0.48 146	0.43 204	0.69 288	0.37 226	0.15 133	0.12 164	0.21 310	0.19 302	0.18 237	0.16 227

rvit_0105_4	0.41 208	0.29 348	0.71 390	0.50 389	0.29 304	0.41 186	0.41 322	0.55 91	0.73 224	0.45 107	0.48 90	0.55 173	0.44 213	0.57 166	0.36 210	0.28 407	0.26 427	0.25 372	0.22 366	0.23 349	0.18 264

PCWNet_CMD	0.48 278	0.24 263	0.52 299	0.39 156	0.27 255	0.63 312	0.30 129	0.95 314	0.96 366	0.86 333	1.07 357	0.79 312	0.44 213	0.57 166	0.43 260	0.17 219	0.12 164	0.21 310	0.16 196	0.24 362	0.19 297

HH	0.35 119	0.20 136	0.47 236	0.40 191	0.25 185	0.33 117	0.31 151	0.76 240	0.38 83	0.43 102	0.57 132	0.79 312	0.44 213	0.71 299	0.25 48	0.15 133	0.11 109	0.15 91	0.14 139	0.14 95	0.12 82

HanStereo	0.35 119	0.20 136	0.47 236	0.40 191	0.25 185	0.33 117	0.31 151	0.76 240	0.38 83	0.43 102	0.57 132	0.79 312	0.44 213	0.71 299	0.25 48	0.15 133	0.11 109	0.15 91	0.14 139	0.14 95	0.12 82

MSMDNet	0.48 278	0.24 263	0.52 299	0.39 156	0.27 255	0.63 312	0.30 129	0.96 318	0.96 366	0.86 333	1.07 357	0.79 312	0.44 213	0.57 166	0.43 260	0.17 219	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.23 349	0.19 297

xyz-stereo-finetune2	0.36 137	0.19 103	0.38 113	0.32 20	0.19 29	0.82 390	0.29 113	0.52 80	0.32 38	0.51 128	0.78 206	0.43 122	0.45 218	0.69 288	0.44 276	0.13 36	0.12 164	0.17 154	0.13 109	0.12 25	0.13 115

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 215	0.20 136	0.74 403	0.38 128	0.43 428	0.39 168	0.26 75	0.94 307	0.49 129	0.53 137	0.77 195	0.93 364	0.45 218	0.63 234	0.24 34	0.16 181	0.10 30	0.17 154	0.18 272	0.20 287	0.20 319

tt1	0.36 137	0.24 263	0.32 46	0.41 222	0.22 85	0.54 248	0.38 273	0.68 180	1.04 401	0.41 94	0.46 82	0.35 66	0.45 218	0.57 166	0.25 48	0.16 181	0.10 30	0.19 239	0.13 109	0.16 180	0.16 227

Sa-1000	0.48 278	0.24 263	0.41 152	0.45 324	0.25 185	0.59 287	0.34 192	0.81 259	0.93 352	0.82 304	1.50 452	0.53 166	0.45 218	0.92 397	0.30 133	0.15 133	0.12 164	0.21 310	0.19 302	0.15 142	0.13 115

Anonymous3	0.46 252	0.34 379	0.86 430	0.50 389	0.37 392	0.81 382	0.50 378	0.72 214	0.65 187	0.51 128	0.65 151	0.45 130	0.45 218	0.64 247	0.38 234	0.24 368	0.24 413	0.22 324	0.21 348	0.23 349	0.23 361

DDVS	0.52 328	0.30 357	0.56 322	0.41 222	0.31 340	0.71 348	0.34 192	0.91 298	0.67 193	0.85 326	0.89 274	1.12 415	0.46 223	0.86 373	0.60 351	0.22 342	0.16 319	0.22 324	0.18 272	0.25 372	0.26 381

TestStereo1	0.43 225	0.23 226	0.41 152	0.51 405	0.24 153	0.34 127	0.40 307	0.77 243	0.90 334	0.68 213	0.96 301	0.48 146	0.46 223	0.91 394	0.32 150	0.16 181	0.13 226	0.18 199	0.15 164	0.14 95	0.13 115

SA-5K	0.43 225	0.23 226	0.41 152	0.51 405	0.24 153	0.34 127	0.40 307	0.77 243	0.90 334	0.68 213	0.96 301	0.48 146	0.46 223	0.91 394	0.32 150	0.16 181	0.13 226	0.18 199	0.15 164	0.14 95	0.13 115

raftrobust	0.34 104	0.19 103	0.36 86	0.41 222	0.27 255	0.30 85	0.25 66	0.71 210	0.63 175	0.58 150	0.55 126	0.45 130	0.46 223	0.51 118	0.29 127	0.16 181	0.12 164	0.14 53	0.12 79	0.12 25	0.13 115

rvit_0105_5	0.42 215	0.31 362	0.73 398	0.50 389	0.29 304	0.44 201	0.42 331	0.61 124	0.74 231	0.51 128	0.51 105	0.60 210	0.47 227	0.57 166	0.38 234	0.27 397	0.25 421	0.25 372	0.23 379	0.22 332	0.18 264

DCANet-4	0.36 137	0.20 136	0.48 256	0.34 35	0.19 29	0.29 75	0.30 129	0.66 160	0.92 346	0.69 222	0.78 206	0.40 99	0.47 227	0.45 76	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.11 6	0.13 115

CFNet_pseudo	0.46 252	0.24 263	0.52 299	0.37 99	0.27 255	0.58 274	0.30 129	0.86 275	0.88 318	0.82 304	1.03 338	0.75 296	0.47 227	0.58 186	0.44 276	0.17 219	0.12 164	0.24 359	0.16 196	0.24 362	0.19 297

ARAFT	0.47 267	0.24 263	0.79 419	0.42 262	0.25 185	0.55 253	0.55 408	0.75 233	0.81 277	0.89 354	0.75 186	0.73 288	0.47 227	0.88 379	0.37 226	0.15 133	0.12 164	0.23 344	0.22 366	0.14 95	0.13 115

ccs_rob	0.46 252	0.24 263	0.52 299	0.37 99	0.27 255	0.58 274	0.31 151	0.86 275	0.88 318	0.82 304	1.02 333	0.75 296	0.47 227	0.58 186	0.44 276	0.17 219	0.12 164	0.24 359	0.16 196	0.24 362	0.19 297

11t1	0.36 137	0.21 169	0.42 173	0.35 66	0.22 85	0.62 303	0.29 113	0.69 188	0.43 106	0.60 156	0.53 118	0.53 166	0.48 232	0.56 154	0.40 247	0.18 248	0.14 259	0.16 116	0.13 109	0.17 214	0.17 246

GES	0.44 232	0.23 226	0.57 326	0.40 191	0.30 318	0.59 287	0.36 237	0.96 318	0.68 198	0.74 259	0.83 236	0.47 141	0.48 232	0.67 273	0.43 260	0.22 342	0.16 319	0.17 154	0.16 196	0.18 237	0.23 361

111	0.40 197	0.17 54	0.41 152	0.34 35	0.19 29	0.52 235	0.28 103	0.74 227	1.16 433	0.50 125	0.91 281	0.63 223	0.48 232	0.61 215	0.35 194	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.12 79	0.13 55	0.13 115

test_sample3	0.46 252	0.25 286	0.50 282	0.35 66	0.23 124	0.69 337	0.37 251	1.15 396	0.81 277	0.75 261	0.79 216	0.66 248	0.49 235	0.63 234	0.46 295	0.21 317	0.15 288	0.20 269	0.19 302	0.21 310	0.19 297

ACVNet-DCA	0.35 119	0.23 226	0.33 54	0.41 222	0.22 85	0.55 253	0.38 273	0.85 271	0.54 145	0.41 94	0.50 97	0.34 57	0.49 235	0.57 166	0.25 48	0.16 181	0.10 30	0.19 239	0.13 109	0.18 237	0.17 246

1test111	0.36 137	0.23 226	0.33 54	0.41 222	0.22 85	0.55 253	0.38 273	0.85 271	0.54 145	0.41 94	0.50 97	0.34 57	0.49 235	0.55 144	0.45 285	0.16 181	0.10 30	0.19 239	0.13 109	0.18 237	0.17 246

cc1	0.37 154	0.23 226	0.33 54	0.41 222	0.22 85	0.55 253	0.38 273	0.67 170	1.06 412	0.41 94	0.50 97	0.34 57	0.49 235	0.57 166	0.25 48	0.16 181	0.10 30	0.19 239	0.13 109	0.16 180	0.15 182

ttt	0.51 318	0.25 286	0.43 183	0.38 128	0.24 153	0.65 326	0.38 273	1.18 410	1.05 405	0.72 247	1.08 360	0.63 223	0.49 235	0.84 361	0.59 348	0.24 368	0.21 389	0.22 324	0.20 327	0.24 362	0.24 369

CFNet_ucs	0.50 311	0.24 263	0.55 316	0.38 128	0.31 340	0.58 274	0.33 181	0.98 324	0.93 352	0.88 350	1.19 402	0.80 320	0.49 235	0.63 234	0.43 260	0.21 317	0.15 288	0.26 390	0.18 272	0.26 378	0.22 355

BUS	0.45 242	0.25 286	0.43 183	0.45 324	0.28 278	0.70 343	0.34 192	0.94 307	0.76 242	0.75 261	0.80 219	0.65 243	0.49 235	0.64 247	0.51 319	0.20 301	0.14 259	0.22 324	0.19 302	0.18 237	0.18 264

NINENet	0.50 311	0.29 348	0.51 294	0.45 324	0.32 356	0.70 343	0.34 192	1.10 372	0.88 318	0.80 284	0.94 289	0.65 243	0.49 235	0.73 309	0.51 319	0.22 342	0.20 379	0.25 372	0.18 272	0.22 332	0.21 337

MIPNet	0.37 154	0.21 169	0.59 331	0.39 156	0.25 185	0.50 227	0.28 103	0.77 243	0.70 206	0.65 192	0.60 139	0.40 99	0.49 235	0.44 73	0.37 226	0.14 74	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.14 95	0.13 115

SFCPSM	0.47 267	0.21 169	0.55 316	0.40 191	0.27 255	0.87 401	0.37 251	1.33 455	0.77 249	0.80 284	0.84 241	0.54 170	0.49 235	0.57 166	0.37 226	0.18 248	0.13 226	0.18 199	0.20 327	0.16 180	0.15 182

AdaStereo	0.50 311	0.32 366	0.47 236	0.48 360	0.25 185	0.67 333	0.32 171	1.17 407	0.88 318	0.75 261	0.99 320	0.75 296	0.49 235	0.67 273	0.46 295	0.27 397	0.12 164	0.28 410	0.18 272	0.23 349	0.18 264
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.
FACV-RUCA	0.43 225	0.28 336	0.47 236	0.45 324	0.33 367	0.58 274	0.34 192	0.82 261	0.73 224	0.57 148	0.84 241	0.47 141	0.50 246	0.54 139	0.39 240	0.22 342	0.15 288	0.35 442	0.16 196	0.28 391	0.21 337

rvit_0105_3	0.47 267	0.34 379	0.77 417	0.54 431	0.31 340	0.49 224	0.47 359	0.63 137	0.79 267	0.65 192	0.59 137	0.64 230	0.50 246	0.65 254	0.39 240	0.29 414	0.27 435	0.29 418	0.28 427	0.21 310	0.20 319

mmm	0.44 232	0.27 322	0.46 224	0.38 128	0.24 153	0.61 295	0.35 215	0.94 307	0.53 141	0.72 247	1.05 348	0.63 223	0.50 246	0.57 166	0.45 285	0.18 248	0.15 288	0.23 344	0.20 327	0.20 287	0.18 264

x	0.39 185	0.24 263	0.41 152	0.34 35	0.23 124	0.52 235	0.32 171	0.86 275	0.52 138	0.57 148	0.70 168	0.59 204	0.50 246	0.49 107	0.46 295	0.17 219	0.15 288	0.17 154	0.15 164	0.17 214	0.16 227

HCRNet	0.44 232	0.34 379	0.41 152	0.53 425	0.26 226	0.53 243	0.29 113	0.83 265	0.63 175	0.71 235	0.81 226	0.77 308	0.50 246	0.66 262	0.36 210	0.24 368	0.16 319	0.24 359	0.20 327	0.21 310	0.18 264

DeepStereo_RVC	0.36 137	0.21 169	0.47 236	0.40 191	0.24 153	0.26 36	0.22 35	0.60 118	0.38 83	0.69 222	0.67 162	0.57 181	0.51 251	0.56 154	0.39 240	0.16 181	0.12 164	0.18 199	0.15 164	0.19 271	0.18 264

IRAFT_RVC	0.42 215	0.20 136	0.48 256	0.44 301	0.24 153	0.27 49	0.54 404	0.74 227	0.77 249	0.76 268	0.80 219	0.73 288	0.51 251	0.70 294	0.36 210	0.17 219	0.10 30	0.21 310	0.16 196	0.16 180	0.14 159

G2L-Stereo	0.49 295	0.23 226	0.48 256	0.43 282	0.26 226	0.47 217	0.42 331	0.93 302	0.78 258	0.84 323	0.86 254	0.91 358	0.52 253	0.78 336	0.70 378	0.20 301	0.17 338	0.22 324	0.18 272	0.17 214	0.21 337

SA	0.44 232	0.25 286	0.46 224	0.46 345	0.24 153	0.43 196	0.36 237	0.75 233	0.96 366	0.59 152	1.03 338	0.48 146	0.52 253	0.94 410	0.32 150	0.16 181	0.12 164	0.21 310	0.19 302	0.15 142	0.13 115

ASMatch	0.48 278	0.19 103	0.45 207	0.39 156	0.28 278	0.37 148	0.26 75	0.74 227	0.68 198	0.76 268	2.34 486	0.61 215	0.52 253	0.62 223	0.37 226	0.14 74	0.12 164	0.17 154	0.15 164	0.14 95	0.21 337

HITNet	0.41 208	0.26 305	0.45 207	0.33 26	0.17 15	0.63 312	0.30 129	0.93 302	0.64 182	0.71 235	0.82 230	0.64 230	0.52 253	0.59 201	0.43 260	0.14 74	0.10 30	0.15 91	0.13 109	0.19 271	0.12 82
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
test_sample4	0.47 267	0.26 305	0.50 282	0.35 66	0.22 85	0.69 337	0.38 273	1.15 396	0.81 277	0.78 278	0.82 230	0.62 221	0.53 257	0.63 234	0.44 276	0.21 317	0.15 288	0.21 310	0.19 302	0.21 310	0.19 297

xx1	0.39 185	0.23 226	0.33 54	0.41 222	0.22 85	0.55 253	0.38 273	0.67 170	1.06 412	0.41 94	0.50 97	0.65 243	0.53 257	0.57 166	0.25 48	0.16 181	0.10 30	0.20 269	0.19 302	0.18 237	0.17 246

ffm	0.44 232	0.26 305	0.49 269	0.37 99	0.25 185	0.55 253	0.37 251	0.68 180	1.04 401	0.73 254	0.96 301	0.71 268	0.53 257	0.57 166	0.25 48	0.16 181	0.10 30	0.25 372	0.21 348	0.16 180	0.16 227

ff1	0.49 295	0.26 305	0.49 269	0.37 99	0.25 185	0.55 253	0.37 251	0.68 180	1.04 401	0.73 254	0.96 301	0.71 268	0.53 257	1.01 417	0.88 419	0.16 181	0.10 30	0.25 372	0.21 348	0.16 180	0.16 227

mmx	0.53 334	0.26 305	0.49 269	0.37 99	0.25 185	0.55 253	0.37 251	1.16 402	1.03 396	0.73 254	0.96 301	0.71 268	0.53 257	1.01 417	0.88 419	0.20 301	0.15 288	0.25 372	0.21 348	0.22 332	0.20 319

xxx	0.53 334	0.26 305	0.49 269	0.37 99	0.25 185	0.55 253	0.37 251	1.16 402	1.03 396	0.73 254	0.96 301	0.71 268	0.53 257	1.01 417	0.88 419	0.20 301	0.15 288	0.25 372	0.21 348	0.22 332	0.20 319

qqq	0.40 197	0.26 305	0.44 195	0.36 83	0.22 85	0.46 214	0.36 237	0.85 271	0.54 145	0.56 146	0.69 165	0.65 243	0.53 257	0.55 144	0.45 285	0.17 219	0.16 319	0.20 269	0.19 302	0.18 237	0.17 246

dad	0.58 373	0.50 443	0.64 355	0.43 282	0.30 318	0.59 287	0.36 237	0.78 249	1.25 453	1.01 411	1.17 396	1.15 424	0.53 257	0.68 283	0.50 309	0.35 454	0.23 405	0.37 452	0.21 348	0.29 395	0.20 319

DMCA	0.45 242	0.26 305	0.50 282	0.38 128	0.28 278	0.51 231	0.34 192	0.93 302	0.68 198	0.75 261	0.83 236	0.79 312	0.53 257	0.51 118	0.54 333	0.21 317	0.16 319	0.21 310	0.16 196	0.19 271	0.21 337

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 397	0.81 483	0.73 398	0.53 425	0.37 392	1.40 469	0.53 400	1.04 349	0.79 267	0.88 350	0.94 289	0.95 368	0.53 257	0.93 403	0.58 343	0.39 464	0.30 448	0.57 487	0.31 442	0.53 478	0.30 411

iResNet	0.49 295	0.29 348	0.79 419	0.42 262	0.21 66	0.61 295	0.40 307	0.82 261	0.99 378	0.87 340	1.12 371	0.69 260	0.53 257	0.78 336	0.51 319	0.15 133	0.11 109	0.14 53	0.12 79	0.17 214	0.15 182

test_sample5	0.47 267	0.26 305	0.49 269	0.36 83	0.22 85	0.64 319	0.39 295	1.13 384	0.81 277	0.77 274	0.94 289	0.64 230	0.54 268	0.65 254	0.43 260	0.21 317	0.16 319	0.22 324	0.20 327	0.22 332	0.20 319

DispNO	0.47 267	0.23 226	0.71 390	0.39 156	0.31 340	0.60 293	0.38 273	0.89 289	0.77 249	0.75 261	0.84 241	0.72 277	0.54 268	0.73 309	0.46 295	0.19 278	0.14 259	0.20 269	0.18 272	0.16 180	0.17 246

DualNet	0.48 278	0.26 305	0.49 269	0.36 83	0.22 85	0.64 319	0.39 295	1.13 384	0.81 277	0.80 284	1.03 338	0.64 230	0.54 268	0.65 254	0.43 260	0.21 317	0.16 319	0.22 324	0.20 327	0.22 332	0.20 319

BSDual-CNN	0.46 252	0.25 286	0.43 183	0.45 324	0.28 278	0.77 367	0.40 307	0.94 307	0.76 242	0.75 261	0.80 219	0.76 302	0.54 268	0.64 247	0.43 260	0.20 301	0.14 259	0.22 324	0.19 302	0.18 237	0.18 264

psmg	0.49 295	0.25 286	0.43 183	0.41 222	0.28 278	0.85 397	0.43 336	0.99 326	0.76 242	0.91 366	0.94 289	0.76 302	0.54 268	0.64 247	0.43 260	0.20 301	0.15 288	0.20 269	0.20 327	0.18 237	0.18 264

test_sample6	0.49 295	0.26 305	0.50 282	0.37 99	0.22 85	0.63 312	0.40 307	1.12 382	0.83 287	0.80 284	1.03 338	0.66 248	0.55 273	0.67 273	0.46 295	0.22 342	0.16 319	0.22 324	0.22 366	0.23 349	0.21 337

H2IRNET	0.37 154	0.20 136	0.33 54	0.38 128	0.25 185	0.27 49	0.23 48	0.59 108	0.72 217	0.39 85	0.90 278	0.74 294	0.55 273	0.52 124	0.43 260	0.15 133	0.13 226	0.18 199	0.20 327	0.16 180	0.13 115

CASS	0.45 242	0.27 322	0.42 173	0.48 360	0.22 85	0.61 295	0.34 192	0.97 321	0.62 164	0.71 235	0.85 251	0.61 215	0.55 273	0.57 166	0.41 251	0.29 414	0.16 319	0.22 324	0.18 272	0.22 332	0.28 397
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.43 225	0.24 263	0.43 183	0.52 417	0.28 278	0.28 64	0.42 331	0.72 214	0.82 282	0.62 165	0.91 281	0.72 277	0.55 273	0.79 341	0.35 194	0.14 74	0.11 109	0.18 199	0.18 272	0.18 237	0.16 227

ICVP	0.46 252	0.25 286	0.38 113	0.48 360	0.28 278	0.58 274	0.43 336	1.00 330	0.70 206	0.67 207	0.95 297	0.75 296	0.55 273	0.53 133	0.54 333	0.23 357	0.17 338	0.19 239	0.17 245	0.19 271	0.20 319
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.60 383	0.53 456	1.14 459	0.46 345	0.39 405	0.61 295	0.39 295	1.12 382	0.87 314	0.70 228	0.84 241	1.04 392	0.55 273	0.94 410	0.69 375	0.26 388	0.25 421	0.28 410	0.28 427	0.31 410	0.31 418

DeepPruner_ROB	0.53 334	0.34 379	0.59 331	0.41 222	0.30 318	0.50 227	0.43 336	1.19 412	0.70 206	0.85 326	1.05 348	0.86 336	0.55 273	0.84 361	0.51 319	0.29 414	0.23 405	0.22 324	0.22 366	0.26 378	0.25 376

coex_refinement	0.53 334	0.21 169	0.39 132	0.44 301	0.30 318	0.76 366	0.39 295	1.09 370	0.90 334	0.85 326	1.12 371	1.00 379	0.56 280	0.63 234	0.81 401	0.21 317	0.13 226	0.16 116	0.16 196	0.20 287	0.21 337

TransformOpticalFlow	0.44 232	0.20 136	0.47 236	0.41 222	0.23 124	0.37 148	0.47 359	0.94 307	0.76 242	0.65 192	1.14 383	0.73 288	0.56 280	0.76 325	0.32 150	0.15 133	0.10 30	0.17 154	0.15 164	0.14 95	0.13 115

UGAM	0.52 328	0.22 205	0.46 224	0.45 324	0.25 185	0.41 186	0.52 396	0.62 130	1.16 433	0.76 268	1.13 378	1.32 442	0.57 282	1.00 416	0.53 329	0.17 219	0.14 259	0.25 372	0.21 348	0.15 142	0.13 115

test_sample2	0.42 215	0.22 205	0.43 183	0.33 26	0.21 66	0.58 274	0.39 295	0.95 314	0.67 193	0.63 173	0.77 195	0.69 260	0.57 282	0.61 215	0.38 234	0.19 278	0.14 259	0.18 199	0.16 196	0.19 271	0.18 264

MyStereo05	0.44 232	0.21 169	0.45 207	0.41 222	0.28 278	0.41 186	0.50 378	0.93 302	1.09 423	0.76 268	0.61 142	0.51 158	0.57 282	0.73 309	0.42 255	0.14 74	0.13 226	0.18 199	0.17 245	0.17 214	0.15 182

MyStereo04	0.44 232	0.22 205	0.44 195	0.42 262	0.28 278	0.40 172	0.50 378	1.00 330	1.08 421	0.62 165	0.58 136	0.55 173	0.57 282	0.71 299	0.44 276	0.14 74	0.13 226	0.18 199	0.17 245	0.17 214	0.16 227

CoDeX	0.47 267	0.20 136	0.49 269	0.42 262	0.25 185	0.75 360	0.36 237	1.27 445	0.80 269	0.82 304	0.96 301	0.62 221	0.57 282	0.60 207	0.36 210	0.17 219	0.12 164	0.17 154	0.15 164	0.16 180	0.14 159

RAFT	0.45 242	0.22 205	0.45 207	0.47 354	0.26 226	0.54 248	0.47 359	0.66 160	0.58 159	0.80 284	0.82 230	0.94 366	0.57 282	0.75 321	0.34 177	0.17 219	0.15 288	0.22 324	0.20 327	0.16 180	0.12 82

DCANet	0.36 137	0.16 32	0.41 152	0.34 35	0.19 29	0.30 85	0.30 129	0.68 180	0.91 341	0.70 228	0.77 195	0.43 122	0.57 282	0.45 76	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.13 55	0.12 82

FENet	0.42 215	0.22 205	0.38 113	0.39 156	0.24 153	0.55 253	0.32 171	0.79 253	0.70 206	0.71 235	0.72 171	0.63 223	0.57 282	0.62 223	0.44 276	0.19 278	0.13 226	0.19 239	0.17 245	0.18 237	0.19 297

NOSS_ROB	0.57 366	0.39 412	0.39 132	0.44 301	0.30 318	0.73 356	0.54 404	1.03 346	1.08 421	0.67 207	0.87 262	0.76 302	0.57 282	0.77 332	0.47 302	0.38 462	0.38 477	0.44 468	0.42 476	0.37 440	0.34 433

rvit_105_1	0.54 346	0.40 417	0.76 412	0.58 445	0.37 392	0.59 287	0.68 440	0.70 202	0.94 359	0.82 304	0.69 165	0.73 288	0.58 291	0.78 336	0.54 333	0.32 435	0.29 444	0.31 427	0.34 453	0.23 349	0.20 319

ITSA-stereo	0.53 334	0.28 336	0.52 299	0.40 191	0.23 124	0.56 266	0.34 192	1.24 437	1.24 448	0.80 284	0.81 226	0.72 277	0.58 291	0.82 348	0.65 365	0.21 317	0.17 338	0.23 344	0.21 348	0.22 332	0.26 381

riskmin	0.38 169	0.20 136	0.39 132	0.32 20	0.23 124	0.53 243	0.30 129	0.63 137	0.80 269	0.49 122	0.56 129	0.73 288	0.58 291	0.55 144	0.36 210	0.17 219	0.11 109	0.19 239	0.13 109	0.19 271	0.20 319

pcwnet_v2	0.58 373	0.28 336	0.84 424	0.45 324	0.35 382	0.61 295	0.35 215	1.27 445	1.21 443	0.99 401	1.27 414	0.72 277	0.58 291	0.67 273	0.48 306	0.27 397	0.21 389	0.24 359	0.23 379	0.29 395	0.29 403

RAFT + AFF	0.53 334	0.29 348	0.75 407	0.51 405	0.32 356	0.63 312	0.60 422	1.00 330	0.91 341	0.78 278	0.87 262	0.83 325	0.58 291	0.80 342	0.47 302	0.17 219	0.20 379	0.23 344	0.22 366	0.18 237	0.18 264

STTStereo	0.55 348	0.37 396	0.76 412	0.44 301	0.31 340	0.60 293	0.44 345	0.96 318	0.86 305	0.99 401	0.90 278	0.96 370	0.58 291	0.71 299	0.61 354	0.25 378	0.23 405	0.26 390	0.32 448	0.24 362	0.23 361

AANet_RVC	0.57 366	0.32 366	0.54 311	0.45 324	0.27 255	0.57 271	0.48 367	1.00 330	1.28 458	0.86 333	1.33 426	0.87 342	0.58 291	1.07 430	0.75 390	0.18 248	0.12 164	0.15 91	0.13 109	0.18 237	0.18 264

AASNet	0.53 334	0.25 286	0.52 299	0.49 375	0.32 356	0.74 357	0.40 307	1.50 481	0.86 305	0.86 333	0.92 285	0.64 230	0.59 298	0.59 201	0.79 396	0.23 357	0.19 369	0.20 269	0.16 196	0.21 310	0.19 297

acv_ft	0.51 318	0.23 226	0.56 322	0.44 301	0.28 278	0.86 400	0.39 295	0.91 298	0.80 269	0.97 393	0.96 301	0.79 312	0.59 298	0.63 234	0.87 417	0.17 219	0.15 288	0.16 116	0.15 164	0.17 214	0.15 182

BEATNet_4x	0.46 252	0.32 366	0.56 322	0.37 99	0.19 29	0.63 312	0.35 215	1.01 339	0.72 217	0.77 274	0.83 236	0.70 264	0.59 298	0.68 283	0.53 329	0.16 181	0.12 164	0.16 116	0.14 139	0.24 362	0.16 227

UCFNet_RVC	0.49 295	0.26 305	0.35 79	0.39 156	0.26 226	0.64 319	0.36 237	1.15 396	0.84 292	0.67 207	0.88 270	0.88 347	0.59 298	0.58 186	0.45 285	0.24 368	0.17 338	0.27 402	0.27 422	0.25 372	0.23 361

ISRNet	0.56 359	0.24 263	0.66 367	0.56 438	0.36 386	0.44 201	0.25 66	0.82 261	0.84 292	1.07 431	1.25 411	0.91 358	0.60 302	0.66 262	0.58 343	0.35 454	0.26 427	0.36 447	0.33 451	0.30 404	0.42 460

LCNet	0.41 208	0.20 136	0.32 46	0.44 301	0.24 153	0.47 217	0.29 113	0.67 170	0.53 141	0.72 247	1.03 338	0.66 248	0.60 302	0.58 186	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.19 239	0.19 302	0.21 310	0.36 440

ACVNet	0.46 252	0.23 226	0.36 86	0.39 156	0.28 278	0.58 274	0.40 307	0.87 282	0.80 269	0.64 183	0.96 301	0.79 312	0.60 302	0.63 234	0.67 371	0.17 219	0.15 288	0.16 116	0.15 164	0.18 237	0.15 182

GwcNet-RSSM	0.49 295	0.24 263	0.42 173	0.40 191	0.23 124	0.55 253	0.38 273	0.93 302	0.93 352	0.71 235	1.16 394	0.86 336	0.60 302	0.62 223	0.66 368	0.21 317	0.14 259	0.19 239	0.20 327	0.16 180	0.15 182

CFNet	0.51 318	0.29 348	0.46 224	0.41 222	0.27 255	0.70 343	0.32 171	1.13 384	1.00 384	0.72 247	1.07 357	0.85 331	0.60 302	0.76 325	0.52 326	0.19 278	0.14 259	0.23 344	0.23 379	0.21 310	0.16 227

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 334	0.32 366	0.64 355	0.44 301	0.30 318	0.66 329	0.44 345	1.04 349	0.88 318	0.91 366	0.91 281	0.99 376	0.60 302	0.68 283	0.60 351	0.21 317	0.17 338	0.22 324	0.22 366	0.21 310	0.21 337
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample1	0.42 215	0.22 205	0.46 224	0.34 35	0.23 124	0.58 274	0.35 215	0.99 326	0.49 129	0.62 165	0.75 186	0.69 260	0.61 308	0.58 186	0.44 276	0.18 248	0.14 259	0.17 154	0.15 164	0.17 214	0.17 246

gwcnet-sp	0.48 278	0.23 226	0.70 385	0.40 191	0.26 226	0.81 382	0.41 322	0.89 289	0.84 292	0.91 366	0.76 191	0.66 248	0.61 308	0.66 262	0.50 309	0.18 248	0.17 338	0.18 199	0.18 272	0.18 237	0.18 264

scenet	0.48 278	0.23 226	0.70 385	0.40 191	0.26 226	0.81 382	0.41 322	0.89 289	0.84 292	0.91 366	0.76 191	0.66 248	0.61 308	0.66 262	0.50 309	0.18 248	0.17 338	0.18 199	0.18 272	0.18 237	0.18 264

ssnet	0.48 278	0.23 226	0.70 385	0.40 191	0.26 226	0.81 382	0.41 322	0.89 289	0.84 292	0.91 366	0.76 191	0.66 248	0.61 308	0.66 262	0.50 309	0.18 248	0.17 338	0.18 199	0.18 272	0.18 237	0.18 264

hknet	0.49 295	0.25 286	0.51 294	0.45 324	0.29 304	0.77 367	0.40 307	0.94 307	0.83 287	0.75 261	0.80 219	0.97 372	0.61 308	0.73 309	0.45 285	0.18 248	0.14 259	0.22 324	0.19 302	0.18 237	0.18 264

test_xeample	1.01 456	0.21 169	0.42 173	0.35 66	0.21 66	0.71 348	0.39 295	1.23 430	0.86 305	0.81 295	1.04 344	0.69 260	0.61 308	0.69 288	10.93 531	0.19 278	0.15 288	0.18 199	0.17 245	0.18 237	0.17 246

CSP-Net	0.56 359	0.27 322	0.49 269	0.41 222	0.28 278	1.22 458	0.50 378	1.23 430	0.72 217	0.95 388	0.95 297	0.89 351	0.62 314	0.83 356	0.62 357	0.26 388	0.17 338	0.17 154	0.17 245	0.18 237	0.17 246

PSMNet-ADL	0.48 278	0.27 322	0.40 143	0.48 360	0.30 318	0.68 335	0.37 251	0.90 294	0.80 269	0.61 163	0.80 219	0.92 362	0.62 314	0.72 304	0.63 360	0.23 357	0.18 355	0.18 199	0.20 327	0.22 332	0.20 319

AAGNet	1.43 490	0.20 136	0.48 256	0.44 301	0.25 185	0.29 75	0.31 151	0.65 151	0.68 198	0.97 393	0.86 254	0.67 255	0.62 314	0.64 247	20.63 538	0.16 181	0.11 109	0.19 239	0.15 164	0.19 271	0.12 82

LMCR-Stereo	0.53 334	0.30 357	0.53 307	0.58 445	0.30 318	0.83 393	0.36 237	1.19 412	0.76 242	0.88 350	1.04 344	0.56 176	0.62 314	0.82 348	0.67 371	0.19 278	0.15 288	0.19 239	0.14 139	0.23 349	0.17 246

cf-r	0.47 267	0.23 226	0.41 152	0.39 156	0.23 124	0.59 287	0.37 251	0.88 287	0.85 300	0.72 247	1.05 348	0.94 366	0.62 314	0.56 154	0.54 333	0.21 317	0.14 259	0.17 154	0.19 302	0.15 142	0.15 182

iResNet_ROB	0.52 328	0.21 169	0.53 307	0.37 99	0.21 66	0.61 295	0.29 113	1.51 484	1.32 462	0.90 361	1.02 333	0.80 320	0.62 314	0.76 325	0.43 260	0.16 181	0.12 164	0.13 28	0.09 9	0.15 142	0.18 264

PAM	0.46 252	0.19 103	0.70 385	0.40 191	0.26 226	0.75 360	0.33 181	0.85 271	0.34 45	0.70 228	0.46 82	1.83 480	0.63 320	0.61 215	0.26 77	0.15 133	0.10 30	0.16 116	0.14 139	0.14 95	0.13 115

fff	0.37 154	0.16 32	0.41 152	0.34 35	0.19 29	0.29 75	0.30 129	0.69 188	1.06 412	0.69 222	0.78 206	0.42 114	0.63 320	0.46 86	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.11 6	0.13 115

GEStereo_RVC	0.55 348	0.29 348	0.63 350	0.49 375	0.31 340	0.70 343	0.54 404	1.22 426	0.92 346	0.82 304	0.85 251	0.85 331	0.63 320	0.90 387	0.65 365	0.24 368	0.16 319	0.19 239	0.16 196	0.21 310	0.22 355

ADLNet	0.55 348	0.27 322	0.51 294	0.44 301	0.35 382	0.78 371	0.46 352	1.08 366	0.86 305	0.99 401	0.98 315	0.92 362	0.63 320	0.69 288	0.81 401	0.22 342	0.16 319	0.22 324	0.22 366	0.21 310	0.21 337

csc	0.37 154	0.16 32	0.41 152	0.34 35	0.19 29	0.29 75	0.30 129	0.69 188	1.06 412	0.69 222	0.78 206	0.42 114	0.63 320	0.46 86	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.11 6	0.13 115

cscssc	0.37 154	0.16 32	0.41 152	0.34 35	0.19 29	0.29 75	0.30 129	0.69 188	1.06 412	0.69 222	0.78 206	0.42 114	0.63 320	0.46 86	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.11 6	0.13 115

xxxx	1.01 456	0.22 205	0.43 183	0.36 83	0.21 66	0.82 390	0.36 237	1.32 453	0.88 318	0.71 235	0.94 289	0.97 372	0.63 320	0.64 247	10.58 530	0.20 301	0.16 319	0.18 199	0.17 245	0.19 271	0.19 297

delet	0.55 348	0.24 263	0.55 316	0.44 301	0.33 367	1.07 435	0.50 378	1.00 330	0.86 305	0.85 326	0.96 301	0.90 356	0.63 320	0.83 356	0.74 389	0.18 248	0.18 355	0.20 269	0.21 348	0.16 180	0.15 182

DSFCA	0.55 348	0.25 286	0.62 341	0.40 191	0.36 386	0.74 357	0.52 396	1.04 349	0.82 282	1.06 428	0.84 241	0.89 351	0.63 320	0.99 413	0.58 343	0.25 378	0.21 389	0.21 310	0.21 348	0.21 310	0.19 297

HSM-Net_RVC	0.53 334	0.22 205	0.35 79	0.37 99	0.21 66	0.85 397	0.37 251	1.23 430	0.93 352	0.90 361	1.15 389	1.26 430	0.63 320	0.72 304	0.48 306	0.17 219	0.13 226	0.16 116	0.15 164	0.17 214	0.15 182
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PSMNet_ROB	0.64 389	0.37 396	0.65 361	0.56 438	0.42 423	0.97 416	0.83 467	1.21 418	0.92 346	0.79 282	1.02 333	1.08 406	0.63 320	0.82 348	0.91 433	0.29 414	0.20 379	0.31 427	0.31 442	0.26 378	0.23 361

ssnet_v2	0.58 373	0.28 336	0.56 322	0.43 282	0.29 304	0.95 411	0.59 420	1.13 384	0.99 378	0.93 378	0.80 219	0.99 376	0.64 331	0.82 348	0.94 435	0.25 378	0.22 395	0.23 344	0.24 394	0.20 287	0.19 297

UPFNet	0.53 334	0.24 263	0.51 294	0.45 324	0.38 401	0.84 396	0.49 373	0.99 326	0.75 234	0.87 340	0.88 270	0.86 336	0.64 331	0.80 342	0.71 383	0.20 301	0.20 379	0.20 269	0.20 327	0.19 271	0.15 182

PSMNet-RSSM	0.48 278	0.22 205	0.38 113	0.42 262	0.25 185	0.50 227	0.37 251	1.10 372	0.77 249	0.70 228	1.06 354	0.84 329	0.64 331	0.62 223	0.47 302	0.23 357	0.15 288	0.23 344	0.25 403	0.20 287	0.19 297

CFNet-ft	0.48 278	0.23 226	0.36 86	0.40 191	0.26 226	0.64 319	0.37 251	0.87 282	0.85 300	0.64 183	1.00 322	1.01 383	0.64 331	0.61 215	0.53 329	0.23 357	0.15 288	0.24 359	0.21 348	0.23 349	0.18 264

CFNet_RVC	0.48 278	0.23 226	0.36 86	0.40 191	0.26 226	0.64 319	0.37 251	0.87 282	0.85 300	0.64 183	1.00 322	1.01 383	0.64 331	0.61 215	0.53 329	0.23 357	0.15 288	0.24 359	0.21 348	0.23 349	0.18 264

PS-NSSS	0.58 373	0.44 429	0.62 341	0.42 262	0.33 367	0.66 329	0.58 418	1.02 342	0.86 305	0.77 274	1.28 416	0.72 277	0.64 331	0.82 348	0.59 348	0.31 424	0.26 427	0.40 460	0.27 422	0.33 421	0.26 381

TCMNet	0.66 393	0.39 412	0.98 443	0.59 449	0.61 478	0.96 414	0.55 408	1.05 354	0.90 334	0.84 323	1.14 383	0.89 351	0.65 337	0.85 368	1.01 449	0.26 388	0.26 427	0.31 427	0.28 427	0.32 415	0.29 403

PAM_32	0.46 252	0.19 103	0.67 371	0.39 156	0.24 153	0.75 360	0.27 89	0.95 314	0.34 45	0.68 213	0.44 74	1.91 485	0.65 337	0.62 223	0.26 77	0.15 133	0.10 30	0.16 116	0.15 164	0.14 95	0.13 115

SMFormer	0.51 318	0.23 226	0.62 341	0.34 35	0.20 50	0.62 303	0.34 192	1.21 418	1.02 391	0.81 295	1.01 325	0.71 268	0.65 337	0.84 361	0.55 338	0.19 278	0.15 288	0.18 199	0.16 196	0.18 237	0.18 264

tta	0.51 318	0.23 226	0.62 341	0.34 35	0.20 50	0.62 303	0.34 192	1.21 418	1.02 391	0.81 295	1.01 325	0.71 268	0.65 337	0.84 361	0.55 338	0.19 278	0.15 288	0.18 199	0.16 196	0.15 142	0.14 159

qqq1	0.49 295	0.23 226	0.62 341	0.34 35	0.20 50	0.62 303	0.34 192	1.21 418	1.02 391	0.81 295	1.01 325	0.71 268	0.65 337	0.84 361	0.34 177	0.19 278	0.15 288	0.14 53	0.12 79	0.15 142	0.14 159

fff1	0.49 295	0.23 226	0.62 341	0.34 35	0.20 50	0.62 303	0.34 192	1.21 418	1.02 391	0.81 295	1.01 325	0.71 268	0.65 337	0.84 361	0.34 177	0.19 278	0.15 288	0.14 53	0.12 79	0.15 142	0.14 159

FADNet_RVC	0.55 348	0.37 396	1.17 464	0.44 301	0.31 340	0.56 266	0.34 192	1.06 358	0.88 318	0.67 207	0.90 278	0.61 215	0.65 337	0.93 403	0.70 378	0.21 317	0.18 355	0.26 390	0.23 379	0.31 410	0.28 397

ToySt	0.49 295	0.27 322	0.75 407	0.40 191	0.27 255	0.64 319	0.49 373	0.84 268	0.77 249	0.60 156	0.83 236	0.88 347	0.66 344	0.70 294	0.56 340	0.16 181	0.17 338	0.21 310	0.20 327	0.21 310	0.19 297

anonymousa	0.49 295	0.20 136	0.42 173	0.38 128	0.23 124	0.91 403	0.35 215	0.75 233	0.62 164	0.85 326	1.54 456	1.06 399	0.66 344	0.51 118	0.43 260	0.16 181	0.13 226	0.19 239	0.21 348	0.16 180	0.14 159

FADNet	0.61 385	0.51 446	1.10 454	0.45 324	0.44 435	0.65 326	0.41 322	1.19 412	1.05 405	0.70 228	0.84 241	0.98 375	0.66 344	0.82 348	0.50 309	0.29 414	0.30 448	0.27 402	0.30 435	0.46 465	0.35 438

Prome-Stereo	0.46 252	0.19 103	0.35 79	0.44 301	0.26 226	0.40 172	0.45 348	0.68 180	0.44 110	0.96 389	1.84 473	0.59 204	0.67 347	0.61 215	0.32 150	0.14 74	0.11 109	0.16 116	0.14 139	0.16 180	0.29 403

GANet-RSSM	0.47 267	0.21 169	0.37 102	0.38 128	0.25 185	0.58 274	0.36 237	1.07 362	0.78 258	0.68 213	1.01 325	0.86 336	0.67 347	0.62 223	0.44 276	0.21 317	0.15 288	0.18 199	0.18 272	0.18 237	0.17 246

FADNet-RVC-Resample	0.56 359	0.33 374	1.16 460	0.49 375	0.34 376	0.71 348	0.43 336	1.01 339	0.93 352	0.82 304	0.87 262	0.74 294	0.67 347	0.73 309	0.45 285	0.18 248	0.18 355	0.26 390	0.27 422	0.26 378	0.27 390

iResNetv2_ROB	0.52 328	0.27 322	0.69 381	0.38 128	0.25 185	0.62 303	0.35 215	1.17 407	1.01 388	0.99 401	1.06 354	0.88 347	0.67 347	0.66 262	0.39 240	0.19 278	0.13 226	0.15 91	0.11 53	0.18 237	0.16 227

StereoDRNet-Refined	0.58 373	0.32 366	0.54 311	0.46 345	0.30 318	0.96 414	0.40 307	1.00 330	0.94 359	1.12 442	1.08 360	0.96 370	0.67 347	0.90 387	0.89 429	0.17 219	0.13 226	0.22 324	0.21 348	0.20 287	0.19 297
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM-Forest	0.62 386	0.32 366	0.39 132	0.43 282	0.30 318	1.02 425	0.55 408	1.09 370	1.05 405	1.06 428	1.18 398	1.10 411	0.67 347	0.88 379	0.62 357	0.31 424	0.33 468	0.33 438	0.30 435	0.30 404	0.28 397
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.59 380	0.45 433	0.43 183	0.45 324	0.33 367	0.70 343	0.28 103	1.11 377	1.00 384	0.83 316	1.18 398	0.65 243	0.68 353	0.88 379	0.52 326	0.35 454	0.38 477	0.47 473	0.41 472	0.38 444	0.31 418

FINET	0.67 397	0.42 423	1.00 445	0.46 345	0.43 428	0.83 393	0.89 475	1.08 366	1.50 477	0.87 340	1.14 383	0.71 268	0.68 353	0.92 397	0.70 378	0.36 458	0.30 448	0.26 390	0.24 394	0.35 431	0.33 426

ac_64	0.52 328	0.22 205	0.50 282	0.45 324	0.28 278	0.80 377	0.45 348	1.02 342	0.61 163	0.91 366	0.83 236	1.07 404	0.68 353	0.74 316	0.70 378	0.21 317	0.18 355	0.20 269	0.19 302	0.18 237	0.15 182

DMCA-RVC	0.51 318	0.30 357	0.59 331	0.50 389	0.32 356	0.54 248	0.38 273	0.86 275	0.68 198	0.94 381	0.86 254	0.91 358	0.68 353	0.70 294	0.59 348	0.23 357	0.18 355	0.31 427	0.23 379	0.26 378	0.19 297

DualNet (step1)	0.57 366	0.36 390	0.72 395	0.38 128	0.30 318	0.71 348	0.43 336	1.06 358	0.88 318	0.92 374	0.86 254	0.85 331	0.69 357	0.68 283	0.50 309	0.41 469	0.20 379	0.40 460	0.41 472	0.36 435	0.33 426

test_sample9	1.05 464	0.36 390	0.72 395	0.38 128	0.30 318	0.71 348	0.43 336	1.06 358	0.88 318	0.92 374	0.86 254	0.85 331	0.69 357	1.20 446	1.36 475	0.41 469	8.41 536	0.40 460	0.41 472	0.36 435	0.33 426

test_sample7	0.52 328	0.29 348	0.50 282	0.36 83	0.27 255	0.62 303	0.41 322	1.06 358	0.88 318	0.92 374	0.86 254	0.85 331	0.69 357	0.68 283	0.50 309	0.26 388	0.20 379	0.27 402	0.26 416	0.27 388	0.24 369

1111x	0.55 348	0.22 205	0.46 224	0.38 128	0.20 50	0.66 329	0.43 336	1.23 430	0.99 378	0.71 235	0.99 320	0.95 368	0.69 357	0.90 387	1.08 456	0.18 248	0.17 338	0.18 199	0.19 302	0.20 287	0.18 264

ADStereo(finetuned)	0.37 154	0.16 32	0.49 269	0.34 35	0.19 29	0.30 85	0.30 129	0.68 180	0.91 341	0.70 228	0.77 195	0.43 122	0.69 357	0.45 76	0.33 162	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.13 55	0.12 82

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 388	0.28 336	0.99 444	0.40 191	0.30 318	1.03 428	0.56 414	1.10 372	0.99 378	0.97 393	1.22 404	1.06 399	0.69 357	1.07 430	0.95 438	0.19 278	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.22 332	0.21 337

iRaft-Stereo_5w	0.45 242	0.21 169	0.48 256	0.42 262	0.28 278	0.31 100	0.54 404	0.63 137	0.62 164	0.62 165	0.89 274	1.01 383	0.69 357	0.75 321	0.66 368	0.13 36	0.12 164	0.17 154	0.15 164	0.14 95	0.15 182

ADLNet2	0.55 348	0.25 286	0.65 361	0.47 354	0.30 318	0.83 393	0.50 378	1.05 354	0.95 365	0.80 284	0.98 315	0.99 376	0.69 357	0.77 332	0.73 386	0.20 301	0.16 319	0.17 154	0.18 272	0.21 310	0.21 337

STrans-v2	0.46 252	0.20 136	0.48 256	0.40 191	0.24 153	0.55 253	0.50 378	1.07 362	0.73 224	0.65 192	1.05 348	0.72 277	0.69 357	0.72 304	0.33 162	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.14 139	0.13 55	0.12 82

HSM	0.51 318	0.24 263	0.41 152	0.39 156	0.24 153	0.75 360	0.40 307	1.22 426	0.75 234	0.81 295	0.91 281	1.21 426	0.69 357	0.87 376	0.46 295	0.17 219	0.13 226	0.17 154	0.14 139	0.17 214	0.17 246

DRN-Test	0.66 393	0.32 366	0.66 367	0.50 389	0.39 405	1.15 449	0.61 427	1.49 480	1.01 388	1.12 442	1.08 360	1.06 399	0.69 357	0.77 332	0.94 435	0.23 357	0.17 338	0.26 390	0.25 403	0.25 372	0.21 337

MDST_ROB	0.91 448	0.27 322	0.85 425	0.63 462	0.41 417	2.53 502	0.71 455	1.60 491	1.13 429	2.83 512	1.73 467	0.97 372	0.69 357	1.61 481	0.73 386	0.25 378	0.22 395	0.32 433	0.28 427	0.25 372	0.24 369

DLCB_ROB	0.58 373	0.28 336	0.47 236	0.49 375	0.32 356	0.77 367	0.50 378	0.99 326	0.92 346	1.04 423	1.14 383	1.21 426	0.69 357	0.88 379	0.69 375	0.20 301	0.20 379	0.22 324	0.22 366	0.21 310	0.18 264

G2L-Stereo_aug	0.51 318	0.19 103	0.48 256	0.35 66	0.23 124	0.69 337	0.39 295	0.82 261	1.11 425	0.97 393	1.02 333	1.04 392	0.70 370	0.86 373	0.61 354	0.16 181	0.11 109	0.13 28	0.11 53	0.14 95	0.16 227

AACVNet	0.50 311	0.23 226	0.49 269	0.46 345	0.29 304	0.52 235	0.38 273	0.90 294	0.55 150	0.81 295	1.03 338	1.00 379	0.70 370	0.83 356	0.54 333	0.21 317	0.18 355	0.24 359	0.18 272	0.23 349	0.20 319

hitnet-ft	0.55 348	0.27 322	0.39 132	0.41 222	0.28 278	0.78 371	0.40 307	0.92 300	0.90 334	0.82 304	1.01 325	1.13 421	0.70 370	0.78 336	0.67 371	0.28 407	0.20 379	0.28 410	0.22 366	0.29 395	0.26 381

TDLM	0.57 366	0.33 374	0.49 269	0.51 405	0.30 318	0.66 329	0.73 457	1.03 346	1.01 388	0.82 304	1.10 366	0.84 329	0.70 370	0.86 373	0.58 343	0.28 407	0.17 338	0.25 372	0.22 366	0.26 378	0.19 297

NVstereo2D	0.60 383	0.30 357	0.75 407	0.48 360	0.43 428	0.89 402	0.48 367	1.05 354	1.15 432	0.66 204	0.86 254	0.88 347	0.70 370	0.99 413	0.65 365	0.32 435	0.15 288	0.28 410	0.20 327	0.40 447	0.36 440

SDNR	0.86 439	0.37 396	1.47 490	0.40 191	0.38 401	3.38 518	0.33 181	0.90 294	0.98 373	0.99 401	2.09 483	0.59 204	0.71 375	1.29 459	0.70 378	0.51 484	0.56 499	0.36 447	0.26 416	0.43 457	0.46 472

DGSMNet	0.76 417	0.55 458	1.29 476	0.58 445	0.62 479	0.94 408	0.70 450	1.26 443	1.11 425	0.83 316	1.24 409	1.00 379	0.71 375	1.03 424	0.81 401	0.34 449	0.29 444	0.41 464	0.40 467	0.57 484	0.55 489

222	1.18 476	0.22 205	0.44 195	0.37 99	0.22 85	0.79 374	0.37 251	1.31 452	0.89 331	0.92 374	1.08 360	0.72 277	0.71 375	0.66 262	13.89 534	0.20 301	0.15 288	0.17 154	0.16 196	0.18 237	0.19 297

StereoDRNet	0.64 389	0.33 374	0.68 375	0.51 405	0.43 428	1.03 428	0.53 400	1.47 477	0.99 378	1.10 439	0.87 262	1.07 404	0.71 375	0.82 348	0.88 419	0.23 357	0.19 369	0.25 372	0.23 379	0.27 388	0.19 297

PSMNet-RUCA	0.76 417	0.75 478	1.08 453	1.01 496	0.90 490	0.69 337	0.50 378	1.11 377	1.03 396	0.78 278	1.11 367	0.80 320	0.72 379	0.88 379	0.63 360	0.53 489	0.27 435	0.76 493	0.46 478	0.66 489	0.47 477

DCVSM-stereo	0.49 295	0.27 322	0.53 307	0.39 156	0.29 304	0.51 231	0.26 75	0.75 233	0.75 234	1.11 441	0.75 186	1.05 397	0.72 379	0.60 207	0.47 302	0.20 301	0.19 369	0.24 359	0.20 327	0.25 372	0.30 411

UNet	0.54 346	0.26 305	0.66 367	0.44 301	0.40 410	0.99 421	0.41 322	0.98 324	0.75 234	0.83 316	0.89 274	1.04 392	0.72 379	0.73 309	0.62 357	0.19 278	0.14 259	0.20 269	0.17 245	0.20 287	0.17 246

FTStereo	0.56 359	0.20 136	0.37 102	0.41 222	0.25 185	0.40 172	0.79 464	0.66 160	0.43 106	1.09 437	3.27 506	0.70 264	0.73 382	0.55 144	0.33 162	0.14 74	0.13 226	0.19 239	0.17 245	0.15 142	0.30 411

CVANet_RVC	0.57 366	0.33 374	0.44 195	0.47 354	0.32 356	0.67 333	0.61 427	1.05 354	0.93 352	0.85 326	1.04 344	1.01 383	0.73 382	0.83 356	0.52 326	0.29 414	0.19 369	0.27 402	0.25 403	0.31 410	0.21 337

YMNet	0.66 393	0.38 406	0.90 434	0.52 417	0.46 446	1.08 439	0.49 373	1.00 330	0.77 249	1.18 449	1.29 419	1.12 415	0.74 384	0.85 368	0.86 411	0.27 397	0.31 457	0.25 372	0.25 403	0.24 362	0.23 361

YMNet_1	0.66 393	0.38 406	0.90 434	0.52 417	0.46 446	1.08 439	0.49 373	1.00 330	0.77 249	1.18 449	1.29 419	1.12 415	0.74 384	0.85 368	0.86 411	0.27 397	0.31 457	0.25 372	0.25 403	0.24 362	0.23 361

SQANet	0.82 430	0.74 477	0.67 371	1.13 499	0.98 498	1.11 443	0.47 359	1.07 362	0.83 287	0.91 366	1.05 348	1.03 390	0.74 384	1.01 417	0.64 363	0.61 492	0.24 413	1.03 501	0.35 456	1.18 503	0.58 490

SACVNet	0.58 373	0.34 379	0.55 316	0.55 435	0.36 386	0.63 312	0.48 367	1.13 384	0.77 249	1.02 414	1.06 354	1.02 388	0.74 384	0.90 387	0.51 319	0.27 397	0.21 389	0.25 372	0.24 394	0.29 395	0.36 440

DAS	0.51 318	0.25 286	0.60 336	0.48 360	0.31 340	0.58 274	0.41 322	0.83 265	0.97 369	0.89 354	1.12 371	0.70 264	0.75 388	0.82 348	0.43 260	0.17 219	0.13 226	0.18 199	0.15 164	0.20 287	0.18 264

SepStereo	0.51 318	0.25 286	0.60 336	0.48 360	0.31 340	0.58 274	0.41 322	0.83 265	0.97 369	0.89 354	1.12 371	0.70 264	0.75 388	0.93 403	0.43 260	0.17 219	0.13 226	0.18 199	0.15 164	0.20 287	0.18 264

CBMV	0.64 389	0.35 385	0.41 152	0.42 262	0.25 185	1.01 423	0.77 461	1.13 384	1.09 423	1.17 447	1.22 404	1.04 392	0.75 388	0.88 379	0.63 360	0.28 407	0.30 448	0.34 440	0.30 435	0.26 378	0.26 381
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HI	0.45 242	0.21 169	0.36 86	0.34 35	0.35 382	0.28 64	0.31 151	0.72 214	0.46 121	0.87 340	1.13 378	1.09 409	0.76 391	0.69 288	0.56 340	0.12 8	0.10 30	0.17 154	0.17 245	0.17 214	0.15 182

CoSv	0.45 242	0.21 169	0.36 86	0.34 35	0.35 382	0.28 64	0.31 151	0.72 214	0.46 121	0.87 340	1.13 378	1.09 409	0.76 391	0.69 288	0.56 340	0.12 8	0.10 30	0.17 154	0.17 245	0.17 214	0.15 182

Anonymous_2	0.82 430	0.44 429	0.63 350	0.40 191	0.43 428	0.80 377	0.52 396	0.72 214	0.77 249	0.71 235	0.60 139	0.87 342	0.76 391	0.75 321	0.58 343	0.52 485	0.54 498	0.54 485	4.82 536	0.56 482	0.40 456

THIR-Stereo	0.50 311	0.18 74	0.45 207	0.38 128	0.23 124	0.75 360	0.67 435	0.66 160	0.87 314	1.02 414	1.40 437	0.72 277	0.76 391	0.62 223	0.42 255	0.15 133	0.11 109	0.17 154	0.18 272	0.14 95	0.15 182

GrayStereo	0.49 295	0.19 103	0.42 173	0.46 345	0.28 278	0.53 243	0.67 435	0.69 188	0.63 175	1.02 414	1.47 451	0.78 310	0.76 391	0.56 154	0.33 162	0.14 74	0.12 164	0.17 154	0.17 245	0.15 142	0.29 403

MMNet	0.55 348	0.25 286	0.61 338	0.43 282	0.34 376	1.07 435	0.39 295	0.87 282	0.91 341	0.91 366	0.93 288	0.86 336	0.76 391	0.81 345	0.76 391	0.15 133	0.14 259	0.18 199	0.19 302	0.20 287	0.16 227

IER	0.46 252	0.23 226	0.50 282	0.38 128	0.28 278	0.69 337	0.35 215	0.80 256	0.66 190	0.83 316	0.94 289	0.75 296	0.77 397	0.60 207	0.42 255	0.17 219	0.14 259	0.17 154	0.17 245	0.17 214	0.15 182

CrosDoStereo	0.50 311	0.18 74	0.45 207	0.38 128	0.24 153	0.40 172	1.18 494	0.67 170	0.86 305	0.94 381	1.37 431	0.63 223	0.77 397	0.65 254	0.45 285	0.15 133	0.12 164	0.17 154	0.18 272	0.14 95	0.14 159

DeepStereo_LL	0.50 311	0.18 74	0.45 207	0.38 128	0.24 153	0.40 172	1.18 494	0.67 170	0.86 305	0.94 381	1.37 431	0.63 223	0.77 397	0.65 254	0.45 285	0.15 133	0.12 164	0.17 154	0.18 272	0.14 95	0.14 159

PA-Net	0.67 397	0.43 425	0.83 423	0.50 389	0.53 462	0.94 408	0.68 440	1.10 372	1.14 431	0.80 284	0.88 270	0.87 342	0.77 397	1.02 422	0.88 419	0.24 368	0.41 484	0.29 418	0.44 477	0.26 378	0.34 433
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.82 430	0.96 494	0.85 425	0.58 445	0.45 439	1.27 463	0.70 450	1.17 407	1.02 391	0.83 316	1.23 408	0.90 356	0.77 397	1.06 427	0.69 375	0.46 475	0.34 470	1.71 508	0.38 461	0.59 487	0.36 440

NaN_ROB	0.69 402	0.44 429	0.69 381	0.51 405	0.33 367	0.97 416	1.06 488	1.22 426	1.19 439	1.24 459	0.96 301	1.08 406	0.78 402	1.20 446	0.67 371	0.24 368	0.30 448	0.23 344	0.24 394	0.23 349	0.25 376

CBMV_ROB	0.59 380	0.37 396	0.38 113	0.39 156	0.28 278	0.74 357	0.28 103	1.00 330	0.98 373	0.94 381	1.25 411	0.81 323	0.78 402	0.87 376	0.50 309	0.36 458	0.37 475	0.43 466	0.40 467	0.33 421	0.30 411

CRFU-Net	0.57 366	0.27 322	0.57 326	0.46 345	0.30 318	1.20 456	0.52 396	1.10 372	0.56 156	1.00 406	0.98 315	1.06 399	0.79 404	0.81 345	0.71 383	0.21 317	0.19 369	0.18 199	0.16 196	0.18 237	0.19 297

GwcNet	0.69 402	0.36 390	1.10 454	0.51 405	0.42 423	1.08 439	0.50 378	1.21 418	1.16 433	1.00 406	1.37 431	1.06 399	0.79 404	0.92 397	0.94 435	0.25 378	0.24 413	0.24 359	0.22 366	0.23 349	0.26 381

PDISCO_ROB	0.91 448	0.48 436	1.06 450	0.99 493	0.97 496	1.67 489	0.63 429	1.64 494	1.59 484	1.06 428	1.18 398	1.31 437	0.79 404	1.55 476	0.97 441	0.49 481	0.22 395	0.45 469	0.40 467	0.45 462	0.37 445

LALA_ROB	0.74 415	0.43 425	0.69 381	0.54 431	0.40 410	1.01 423	0.95 480	1.21 418	1.07 418	1.22 456	1.12 371	1.56 471	0.79 404	1.04 426	0.86 411	0.33 443	0.22 395	0.35 442	0.30 435	0.35 431	0.31 418

Wz-Net-MNSev	0.76 417	0.40 417	1.34 480	0.50 389	0.40 410	1.44 474	0.83 467	1.15 396	1.16 433	1.25 460	1.20 403	1.13 421	0.81 408	1.16 441	1.00 448	0.22 342	0.19 369	0.24 359	0.23 379	0.28 391	0.26 381

APVNet	0.71 408	0.37 396	0.89 433	0.56 438	0.45 439	1.18 454	0.68 440	1.41 471	0.85 300	0.81 295	1.15 389	1.04 392	0.81 408	1.10 435	1.17 464	0.26 388	0.28 439	0.32 433	0.31 442	0.29 395	0.30 411

SuperB	1.04 461	0.37 396	4.81 520	0.43 282	0.31 340	0.99 421	0.46 352	1.02 342	2.09 498	1.09 437	1.09 364	0.75 296	0.81 408	1.06 427	1.76 486	0.19 278	0.15 288	0.17 154	0.15 164	2.82 527	0.26 381

RTSC	0.87 440	0.48 436	1.23 470	0.52 417	0.37 392	1.13 446	0.50 378	1.34 457	1.79 492	1.51 472	1.24 409	1.12 415	0.81 408	1.62 482	2.16 496	0.25 378	0.19 369	0.23 344	0.24 394	0.30 404	0.31 418

xyz-stereo	4.23 525	0.17 54	61.76 551	0.34 35	0.16 7	12.16 535	0.37 251	0.58 103	0.68 198	1.01 411	3.36 511	0.77 308	0.82 412	1.21 450	0.40 247	0.12 8	0.10 30	0.16 116	0.11 53	0.13 55	0.10 14

DDUNet	1.06 465	2.56 529	0.68 375	1.21 501	1.26 506	1.03 428	0.69 445	1.11 377	0.94 359	0.96 389	1.22 404	1.27 431	0.82 412	0.93 403	0.72 385	0.84 500	0.38 477	1.99 512	0.60 497	1.10 502	0.85 500

DRaft	0.49 295	0.17 54	0.47 236	0.37 99	0.25 185	0.58 274	0.40 307	0.65 151	0.85 300	1.02 414	1.75 470	0.50 154	0.82 412	0.63 234	0.40 247	0.13 36	0.11 109	0.16 116	0.16 196	0.14 95	0.15 182

HGLStereo	0.56 359	0.28 336	0.57 326	0.50 389	0.37 392	0.80 377	0.45 348	1.02 342	0.78 258	0.86 333	1.14 383	0.89 351	0.82 412	0.76 325	0.73 386	0.21 317	0.20 379	0.19 239	0.18 272	0.19 271	0.21 337

ETE_ROB	0.70 404	0.49 439	0.73 398	0.56 438	0.36 386	0.79 374	0.87 474	1.14 393	0.93 352	1.19 451	1.18 398	1.39 454	0.82 412	0.99 413	0.80 398	0.26 388	0.21 389	0.31 427	0.26 416	0.33 421	0.34 433

GASNet	0.67 397	0.72 475	0.96 440	0.70 480	0.48 450	0.62 303	0.47 359	1.08 366	1.03 396	0.94 381	0.82 230	0.93 364	0.83 417	1.33 463	0.80 398	0.31 424	0.22 395	0.29 418	0.28 427	0.44 458	0.24 369

XPNet_ROB	0.70 404	0.35 385	0.68 375	0.52 417	0.40 410	0.79 374	0.85 473	1.16 402	0.94 359	1.33 465	1.15 389	1.38 453	0.83 417	1.03 424	0.90 431	0.32 435	0.25 421	0.26 390	0.24 394	0.31 410	0.28 397

iinet-f	0.67 397	0.26 305	2.15 504	0.39 156	0.31 340	1.19 455	0.56 414	0.84 268	0.84 292	0.80 284	1.17 396	1.05 397	0.84 419	0.71 299	1.21 467	0.20 301	0.18 355	0.17 154	0.15 164	0.20 287	0.20 319

fast-acv-ft	0.64 389	0.30 357	0.73 398	0.45 324	0.34 376	1.17 452	0.49 373	0.86 275	0.98 373	1.02 414	1.36 428	1.29 434	0.85 420	0.76 325	0.81 401	0.21 317	0.23 405	0.23 344	0.23 379	0.21 310	0.20 319

DISCO	0.70 404	0.26 305	0.68 375	0.44 301	0.31 340	1.14 447	0.51 393	1.23 430	1.23 446	0.81 295	1.05 348	1.50 465	0.85 420	1.82 493	1.03 450	0.19 278	0.15 288	0.18 199	0.16 196	0.24 362	0.23 361

Wz-Net-SNSev	0.91 448	0.73 476	2.13 503	0.56 438	0.45 439	0.95 411	1.13 493	1.34 457	1.24 448	1.02 414	1.30 422	1.46 459	0.86 422	1.81 492	1.50 480	0.25 378	0.23 405	0.25 372	0.26 416	0.32 415	0.29 403

DeepPrunerF	0.89 444	0.52 453	3.43 513	0.68 477	0.81 488	0.72 355	0.72 456	1.22 426	1.99 497	0.93 378	1.01 325	0.87 342	0.86 422	1.08 432	0.95 438	0.34 449	0.28 439	0.43 466	0.39 465	0.30 404	0.32 422

pmcnn	1.23 479	0.29 348	0.96 440	0.40 191	0.23 124	0.95 411	0.69 445	1.16 402	1.28 458	1.67 484	2.33 485	11.15 534	0.86 422	0.93 403	0.88 419	0.15 133	0.12 164	0.12 4	0.10 35	0.15 142	0.15 182

CBFPSM	0.59 380	0.22 205	1.31 477	0.38 128	0.27 255	1.12 445	0.65 432	0.79 253	0.82 282	0.80 284	0.81 226	1.35 451	0.87 425	0.67 273	0.76 391	0.16 181	0.15 288	0.15 91	0.16 196	0.17 214	0.22 355

Wz-Net-LNSev	0.71 408	0.51 446	1.36 485	0.50 389	0.41 417	1.15 449	0.69 445	1.21 418	1.07 418	1.02 414	1.12 371	1.08 406	0.87 425	0.89 385	0.89 429	0.24 368	0.22 395	0.21 310	0.19 302	0.26 378	0.26 381

NCCL2	0.72 412	0.41 421	0.65 361	0.64 463	0.44 435	0.98 420	1.20 496	1.11 377	1.00 384	0.98 399	0.96 301	1.49 464	0.87 425	0.90 387	0.79 396	0.31 424	0.26 427	0.39 457	0.39 465	0.32 415	0.32 422

DANet	0.71 408	0.45 433	0.91 436	0.59 449	0.40 410	0.81 382	0.40 307	0.97 321	0.84 292	1.20 454	1.22 404	1.33 445	0.88 428	1.16 441	1.24 468	0.27 397	0.23 405	0.31 427	0.25 403	0.35 431	0.32 422
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.70 404	0.37 396	0.55 316	0.51 405	0.34 376	0.94 408	0.96 481	1.08 366	0.94 359	1.04 423	1.98 479	1.13 421	0.88 428	1.12 438	0.66 368	0.25 378	0.26 427	0.27 402	0.22 366	0.31 410	0.22 355

GANetREF_RVC	0.80 426	0.75 478	0.86 430	0.66 471	0.42 423	1.15 449	0.98 482	1.14 393	1.19 439	1.01 411	1.02 333	1.10 411	0.90 430	1.15 440	0.76 391	0.48 479	0.39 481	0.57 487	0.38 461	0.63 488	0.46 472
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
UGAM-zero	0.46 252	0.19 103	0.62 341	0.37 99	0.23 124	0.34 127	0.21 27	1.15 396	0.39 91	0.66 204	0.61 142	1.70 477	0.91 431	0.75 321	0.25 48	0.14 74	0.11 109	0.15 91	0.12 79	0.13 55	0.13 115

otaku	1.04 461	0.93 491	0.88 432	1.33 505	1.05 503	1.66 487	0.70 450	1.40 470	1.18 437	1.08 435	1.32 425	1.33 445	0.91 431	1.23 453	0.76 391	0.72 496	0.46 495	1.24 504	0.50 490	1.40 504	0.75 494

Consistency-Raft	1.01 456	0.81 483	1.24 471	0.84 487	0.97 496	0.81 382	0.84 470	1.30 451	1.59 484	1.05 425	1.68 466	1.12 415	0.91 431	0.92 397	1.11 458	0.65 493	0.74 507	0.79 495	0.90 509	1.06 501	0.79 498

ADCRef	0.80 426	0.43 425	1.32 479	0.50 389	0.45 439	1.07 435	0.51 393	1.07 362	0.98 373	1.17 447	1.42 440	0.87 342	0.91 431	0.85 368	3.19 507	0.18 248	0.16 319	0.23 344	0.23 379	0.22 332	0.21 337

PSM-AAD	0.48 278	0.20 136	0.37 102	0.43 282	0.23 124	0.56 266	0.50 378	0.65 151	0.70 206	1.07 431	1.12 371	0.58 189	0.92 435	0.61 215	0.32 150	0.15 133	0.11 109	0.25 372	0.26 416	0.18 237	0.43 466

ccnet	0.82 430	0.57 461	0.75 407	0.54 431	0.59 476	1.09 442	0.66 433	1.38 466	0.94 359	1.12 442	1.44 445	1.29 434	0.92 435	0.95 412	1.24 468	0.49 481	0.42 486	0.50 482	0.47 483	0.51 473	0.46 472

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 459	0.57 461	1.51 492	0.67 474	0.50 454	2.57 503	1.66 517	1.20 416	1.43 471	1.38 467	1.57 458	1.33 445	0.92 435	1.64 485	0.88 419	0.37 461	0.39 481	0.46 472	0.60 497	0.41 453	0.40 456

RASNet	0.53 334	0.22 205	0.52 299	0.38 128	0.22 85	0.68 335	0.38 273	0.97 321	0.88 318	0.73 254	1.04 344	1.03 390	0.92 435	0.90 387	0.86 411	0.16 181	0.14 259	0.14 53	0.17 245	0.15 142	0.13 115

PWCDC_ROB	0.89 444	0.49 439	0.80 421	0.74 484	0.40 410	1.03 428	0.39 295	1.33 455	2.35 506	1.02 414	3.77 513	0.81 323	0.92 435	1.20 446	0.90 431	0.34 449	0.22 395	0.24 359	0.20 327	0.34 427	0.29 403

RYNet	0.72 412	0.35 385	0.64 355	0.53 425	0.67 482	1.31 465	0.67 435	1.20 416	1.18 437	1.05 425	0.87 262	1.27 431	0.93 440	0.93 403	1.27 472	0.22 342	0.16 319	0.26 390	0.23 379	0.40 447	0.39 453

ACVNet-4b	1.35 486	1.31 506	1.10 454	1.90 514	1.59 509	1.92 494	0.77 461	1.52 487	1.62 488	1.05 425	1.60 460	2.11 490	0.94 441	1.64 485	0.77 395	1.30 513	0.35 472	2.03 516	0.67 500	1.88 514	0.84 499

psm_up	0.55 348	0.26 305	0.47 236	0.49 375	0.32 356	0.65 326	0.56 414	1.04 349	0.82 282	0.82 304	0.88 270	1.01 383	0.94 441	0.74 316	0.61 354	0.21 317	0.25 421	0.26 390	0.23 379	0.21 310	0.20 319

S-Stereo	0.74 415	0.35 385	0.96 440	0.56 438	0.45 439	0.82 390	0.60 422	1.24 437	1.60 487	0.96 389	1.41 439	1.12 415	0.94 441	0.80 342	1.04 453	0.26 388	0.31 457	0.28 410	0.25 403	0.32 415	0.47 477

anonymity	0.97 453	0.89 489	1.05 449	0.92 491	1.03 501	0.97 416	0.81 466	1.29 448	0.91 341	1.07 431	0.98 315	1.00 379	0.95 444	1.02 422	0.92 434	0.96 503	0.95 523	0.90 498	0.91 512	0.92 495	0.94 504

stereogan	0.80 426	0.31 362	0.71 390	0.59 449	0.50 454	1.72 491	0.48 367	1.35 460	1.37 465	1.00 406	1.46 450	1.56 471	0.95 444	1.29 459	0.84 406	0.28 407	0.29 444	0.29 418	0.25 403	0.38 444	0.38 451

Ntro	1.09 469	0.97 497	0.91 436	1.44 506	1.19 505	1.69 490	0.80 465	1.35 460	1.25 453	1.00 406	1.29 419	1.31 437	0.97 446	1.26 456	0.84 406	0.84 500	0.43 490	1.36 505	0.50 490	1.56 505	0.78 496

PASM	0.90 447	0.64 470	1.69 494	0.69 479	0.69 485	0.78 371	0.84 470	1.03 346	1.26 456	1.19 451	1.15 389	1.31 437	0.98 447	1.24 454	1.03 450	0.52 485	0.56 499	0.59 490	0.66 499	0.56 482	0.54 488

UDG	0.88 442	0.82 486	0.67 371	1.00 495	0.96 495	1.02 425	0.57 417	1.13 384	0.99 378	0.90 361	0.97 314	1.31 437	0.99 448	0.85 368	0.84 406	0.54 490	0.32 462	1.77 509	0.40 467	0.94 496	0.66 492

Syn2CoEx	0.71 408	0.51 446	0.95 438	0.64 463	0.45 439	0.91 403	0.53 400	1.48 478	1.13 429	0.93 378	1.35 427	1.02 388	0.99 448	0.92 397	0.80 398	0.30 421	0.27 435	0.28 410	0.24 394	0.23 349	0.24 369

FBW_ROB	0.88 442	0.50 443	0.85 425	0.55 435	0.40 410	1.17 452	0.78 463	1.50 481	1.37 465	1.33 465	1.27 414	1.48 463	1.00 450	2.57 513	0.98 444	0.25 378	0.32 462	0.45 469	0.30 435	0.34 427	0.28 397

PWC_ROB	0.87 440	0.52 453	1.28 474	0.50 389	0.32 356	0.91 403	0.37 251	1.36 463	1.46 475	1.61 478	2.59 495	1.16 425	1.01 451	1.34 465	1.40 479	0.25 378	0.18 355	0.28 410	0.20 327	0.29 395	0.28 397

ACV-stereo	0.62 386	0.34 379	1.00 445	0.43 282	0.31 340	1.20 456	0.40 307	0.75 233	0.83 287	0.64 183	0.77 195	2.10 489	1.03 452	0.81 345	0.64 363	0.21 317	0.17 338	0.18 199	0.18 272	0.21 310	0.21 337

RGC	0.79 425	0.59 463	0.71 390	0.65 468	0.65 481	0.92 407	0.58 418	1.29 448	1.05 405	1.07 431	1.45 448	1.47 462	1.03 452	1.21 450	0.88 419	0.32 435	0.30 448	0.48 477	0.40 467	0.37 440	0.37 445

XQC	0.89 444	0.65 471	1.31 477	0.67 474	0.52 461	1.22 458	0.68 440	1.26 443	1.52 478	1.14 445	1.11 367	1.28 433	1.04 454	1.40 473	1.77 487	0.38 462	0.24 413	0.37 452	0.31 442	0.53 478	0.47 477

DEmStereo	0.48 278	0.17 54	0.50 282	0.38 128	0.25 185	0.59 287	0.34 192	0.63 137	0.74 231	0.89 354	1.66 463	0.58 189	1.06 455	0.60 207	0.42 255	0.14 74	0.11 109	0.16 116	0.16 196	0.14 95	0.15 182

psmorigin	0.82 430	0.51 446	2.09 502	0.49 375	0.41 417	0.85 397	0.50 378	1.04 349	0.88 318	1.45 469	1.43 443	1.50 465	1.06 455	1.22 452	0.97 441	0.31 424	0.32 462	0.27 402	0.27 422	0.33 421	0.42 460

ADCP+	1.06 465	0.35 385	1.51 492	0.49 375	0.51 457	1.45 475	0.55 408	1.25 441	1.03 396	1.16 446	1.15 389	1.10 411	1.07 457	1.56 478	6.75 526	0.19 278	0.16 319	0.23 344	0.21 348	0.28 391	0.21 337

Nwc_Net	0.78 422	0.38 406	0.73 398	0.60 455	0.55 467	1.05 433	0.55 408	1.67 496	1.05 405	0.88 350	1.86 475	1.40 456	1.09 458	1.10 435	0.87 417	0.30 421	0.25 421	0.36 447	0.38 461	0.29 395	0.29 403

ADCPNet	1.03 460	0.48 436	2.70 508	0.54 431	0.42 423	1.40 469	0.75 459	1.13 384	1.07 418	1.22 456	1.42 440	1.68 476	1.09 458	1.36 470	3.45 511	0.30 421	0.28 439	0.29 418	0.32 448	0.37 440	0.35 438

edge stereo	0.76 417	0.38 406	0.74 403	0.52 417	0.43 428	0.80 377	0.53 400	1.28 447	1.06 412	1.28 461	1.38 436	1.81 479	1.11 460	1.08 432	0.85 410	0.33 443	0.32 462	0.41 464	0.28 427	0.32 415	0.36 440

RainbowNet	1.35 486	1.49 510	1.19 466	1.88 513	1.45 507	1.48 476	1.07 490	1.61 492	1.55 481	1.20 454	1.59 459	1.54 469	1.13 461	1.34 465	0.97 441	1.36 516	0.70 504	1.82 510	0.79 505	1.71 508	1.07 513

SAMSARA	1.07 467	0.65 471	1.19 466	1.06 498	0.90 490	1.76 492	1.76 521	1.46 476	1.44 473	1.51 472	1.16 394	2.00 488	1.14 462	1.48 474	1.31 474	0.39 464	0.44 492	0.35 442	0.38 461	0.49 470	0.49 483

FAT-Stereo	0.73 414	0.33 374	0.75 407	0.49 375	0.37 392	0.71 348	0.59 420	1.36 463	1.30 460	1.03 422	1.40 437	1.59 474	1.15 463	0.87 376	0.86 411	0.28 407	0.28 439	0.28 410	0.23 379	0.28 391	0.38 451

NCC-stereo	0.78 422	0.40 417	0.76 412	0.61 457	0.67 482	0.81 382	0.69 445	1.54 488	1.11 425	0.90 361	1.36 428	1.33 445	1.16 464	1.19 444	0.88 419	0.31 424	0.30 448	0.37 452	0.48 485	0.33 421	0.33 426

Abc-Net	0.78 422	0.40 417	0.76 412	0.61 457	0.67 482	0.81 382	0.69 445	1.54 488	1.11 425	0.90 361	1.36 428	1.33 445	1.16 464	1.19 444	0.88 419	0.31 424	0.30 448	0.37 452	0.48 485	0.33 421	0.33 426
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LSM	4.74 528	0.77 480	10.16 527	0.70 480	56.56 548	1.02 425	1.00 486	1.24 437	1.62 488	2.04 495	2.34 486	1.33 445	1.17 466	1.38 472	1.09 457	0.33 443	0.49 496	0.39 457	0.46 478	0.51 473	10.09 538

LL-Strereo	0.57 366	0.27 322	0.68 375	0.48 360	0.34 376	0.39 168	0.48 367	0.94 307	0.97 369	0.83 316	0.78 206	1.10 411	1.18 467	1.33 463	0.49 308	0.17 219	0.14 259	0.22 324	0.19 302	0.16 180	0.17 246

aanetorigin	0.83 436	0.56 459	1.87 499	0.49 375	0.38 401	0.56 266	0.66 433	0.70 202	1.00 384	2.42 505	2.02 480	1.31 437	1.18 467	0.93 403	1.13 463	0.20 301	0.18 355	0.20 269	0.19 302	0.27 388	0.30 411

SHD	0.93 451	0.50 443	1.18 465	0.59 449	0.46 446	0.97 416	0.48 367	1.70 497	2.15 499	1.58 475	1.37 431	1.42 457	1.19 469	1.31 461	1.60 481	0.31 424	0.26 427	0.32 433	0.33 451	0.40 447	0.42 460

CSAN	0.83 436	0.49 439	0.77 417	0.60 455	0.41 417	1.14 447	1.06 488	1.19 412	1.46 475	1.32 463	1.43 443	1.37 452	1.19 469	1.27 458	0.86 411	0.39 464	0.31 457	0.36 447	0.37 458	0.35 431	0.34 433

AnyNet_C32	1.16 475	0.62 469	2.40 506	0.57 444	0.55 467	1.41 471	1.34 507	1.18 410	1.24 448	1.49 470	1.42 440	1.39 454	1.20 471	1.55 476	4.82 518	0.29 414	0.28 439	0.29 418	0.34 453	0.38 444	0.42 460

ADCL	1.04 461	0.38 406	1.35 481	0.50 389	0.39 405	1.61 484	0.89 475	1.29 448	1.39 468	1.29 462	1.50 452	1.24 429	1.24 472	1.37 471	4.87 519	0.21 317	0.19 369	0.25 372	0.25 403	0.29 395	0.27 390

RTS	1.98 505	0.96 494	11.36 529	0.65 468	0.57 473	2.77 508	1.40 510	1.39 467	2.26 501	1.89 490	2.56 492	1.32 442	1.25 473	5.20 526	4.05 514	0.31 424	0.22 395	0.29 418	0.29 433	0.40 447	0.37 445

RTSA	1.98 505	0.96 494	11.36 529	0.65 468	0.57 473	2.77 508	1.40 510	1.39 467	2.26 501	1.89 490	2.56 492	1.32 442	1.25 473	5.20 526	4.05 514	0.31 424	0.22 395	0.29 418	0.29 433	0.40 447	0.37 445

AF-Net	0.81 429	0.39 412	0.68 375	0.64 463	0.54 465	0.91 403	0.51 393	1.61 492	1.31 461	0.96 389	2.02 480	1.46 459	1.26 475	1.11 437	0.99 445	0.32 435	0.24 413	0.39 457	0.27 422	0.30 404	0.25 376

WZ-Net	1.19 477	0.59 463	4.07 517	0.62 461	0.51 457	1.34 466	1.31 506	1.32 453	1.74 491	1.53 474	1.65 461	1.74 478	1.28 476	2.25 507	2.01 493	0.27 397	0.21 389	0.23 344	0.25 403	0.40 447	0.39 453

RP	0.76 417	0.36 390	0.63 350	0.66 471	0.58 475	0.80 377	0.55 408	1.14 393	1.22 445	0.97 393	1.65 461	1.43 458	1.32 477	1.01 417	0.84 406	0.33 443	0.30 448	0.36 447	0.30 435	0.34 427	0.34 433

AnyNet_C01	1.56 494	1.05 499	7.45 524	0.64 463	0.54 465	1.99 496	1.38 509	1.43 474	1.36 463	1.63 481	1.92 476	1.84 481	1.33 478	2.40 509	4.03 513	0.33 443	0.32 462	0.32 433	0.34 453	0.44 458	0.45 471

MFN_U_SF_RVC	1.09 469	0.59 463	1.97 501	0.67 474	0.44 435	1.93 495	0.60 422	1.85 500	1.36 463	1.61 478	1.54 456	1.95 487	1.37 479	1.64 485	1.73 484	0.40 468	0.37 475	0.45 469	0.48 485	0.44 458	0.44 467

SPS-STEREO	1.25 481	0.93 491	1.06 450	1.04 497	1.03 501	1.41 471	0.91 478	1.51 484	1.19 439	2.09 497	1.83 472	1.94 486	1.39 480	1.62 482	1.39 478	0.97 505	0.94 522	0.90 498	0.89 508	0.96 498	0.96 507
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 484	0.87 488	1.76 497	0.86 488	0.56 470	4.29 523	1.79 522	1.50 481	1.98 496	1.61 478	1.85 474	1.84 481	1.41 481	1.89 495	1.36 475	0.48 479	0.40 483	0.56 486	0.57 495	0.69 490	0.48 480

ADCS	1.51 493	0.61 466	3.42 512	0.59 449	0.51 457	1.27 463	1.08 491	1.59 490	1.81 493	1.91 493	1.66 463	1.51 468	1.42 482	1.94 499	8.60 528	0.33 443	0.32 462	0.33 438	0.36 457	0.44 458	0.42 460

Wz-Net-TNSev	1.14 471	1.06 500	4.32 519	0.49 375	0.42 423	1.51 478	1.11 492	1.48 478	1.40 470	1.22 456	1.26 413	1.58 473	1.43 483	1.76 490	1.70 483	0.32 435	0.31 457	0.26 390	0.30 435	0.41 453	0.41 459

ADCMid	1.14 471	0.52 453	2.23 505	0.53 425	0.43 428	1.07 435	0.75 459	1.23 430	1.05 405	2.15 499	1.44 445	1.50 465	1.43 483	1.56 478	5.01 520	0.26 388	0.24 413	0.29 418	0.31 442	0.37 440	0.33 426

ACVNet_1	1.46 491	1.33 507	1.12 457	1.91 515	1.62 510	1.83 493	0.98 482	2.00 504	1.85 494	1.39 468	1.53 455	2.32 494	1.53 485	1.34 465	1.11 458	1.30 513	0.50 497	2.06 518	0.58 496	1.93 516	0.95 506

MFMNet_re	1.14 471	0.97 497	1.19 466	0.99 493	0.95 494	1.25 462	1.22 499	1.39 467	1.55 481	1.69 485	1.67 465	1.21 426	1.53 485	1.12 438	0.99 445	0.87 502	0.75 511	0.79 495	0.75 503	0.90 493	0.94 504

NVStereoNet_ROB	1.24 480	0.90 490	1.13 458	0.86 488	0.88 489	1.11 443	0.99 484	1.42 472	1.53 479	1.59 477	2.48 490	2.24 492	1.53 485	1.96 500	1.30 473	0.76 498	0.70 504	0.78 494	1.00 514	0.71 491	0.88 502
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM_RVC	0.97 453	0.28 336	0.41 152	0.39 156	0.22 85	1.55 480	0.73 457	1.51 484	1.25 453	2.25 502	1.92 476	2.58 499	1.56 488	2.02 501	1.19 466	0.27 397	0.27 435	0.27 402	0.25 403	0.25 372	0.25 376
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	1.35 486	0.94 493	1.25 472	0.96 492	1.00 499	1.52 479	1.02 487	1.34 457	1.21 443	2.64 508	2.65 497	2.44 496	1.56 488	1.64 485	1.26 470	0.97 505	0.95 523	0.90 498	0.90 509	0.94 496	0.96 507

test_sample8	1.25 481	0.36 390	0.72 395	0.38 128	0.30 318	0.71 348	0.43 336	1.13 384	0.75 234	1.50 471	0.95 297	3.29 509	1.59 490	1.20 446	1.36 475	0.41 469	8.41 536	0.40 460	0.41 472	0.36 435	0.33 426

IMH-64-1	1.86 501	1.62 515	1.16 460	2.20 518	1.89 518	2.33 500	1.30 503	2.89 512	2.29 503	1.66 482	2.80 500	2.49 497	1.61 491	2.10 503	1.78 488	1.60 518	0.74 507	2.43 522	1.02 515	2.12 517	1.17 517

IMH-64	1.86 501	1.62 515	1.16 460	2.20 518	1.89 518	2.33 500	1.30 503	2.89 512	2.29 503	1.66 482	2.80 500	2.49 497	1.61 491	2.10 503	1.78 488	1.60 518	0.74 507	2.43 522	1.02 515	2.12 517	1.17 517

ACVNet_2	1.65 499	1.27 505	1.41 488	1.75 510	1.62 510	2.22 499	1.20 496	2.30 508	2.62 508	1.78 487	2.56 492	3.03 502	1.61 491	1.54 475	1.12 462	1.06 508	0.58 501	1.82 510	0.70 502	1.82 510	0.96 507

G-Net	0.95 452	0.46 435	1.04 448	0.64 463	0.48 450	2.12 498	0.64 431	1.01 339	0.87 314	1.75 486	2.82 502	1.30 436	1.64 494	1.06 427	0.96 440	0.36 458	0.29 444	0.35 442	0.25 403	0.45 462	0.42 460

SANet	1.07 467	0.41 421	1.06 450	0.48 360	0.30 318	1.41 471	0.94 479	1.42 472	3.36 517	1.58 475	2.43 489	2.33 495	1.70 495	1.34 465	1.07 455	0.28 407	0.24 413	0.26 390	0.23 379	0.34 427	0.30 411

MADNet+	2.23 511	2.43 526	10.85 528	1.22 502	0.91 492	2.76 507	1.40 510	2.12 506	1.67 490	1.32 463	1.74 469	1.86 484	1.74 496	6.25 528	4.41 517	0.65 493	0.64 502	0.58 489	0.54 494	0.80 492	0.76 495

LVE	2.12 510	1.44 509	1.36 485	1.99 516	1.78 515	2.75 506	1.79 522	2.82 511	3.95 522	1.90 492	4.33 523	3.52 512	1.81 497	2.24 506	1.74 485	1.74 522	0.87 516	2.06 518	1.13 520	1.91 515	1.35 522

Dean	1.98 505	1.36 508	1.36 485	2.12 517	1.81 517	2.74 505	1.36 508	3.37 521	3.80 521	2.08 496	3.32 508	3.21 507	1.82 498	1.71 489	1.67 482	1.27 510	0.77 513	1.99 512	0.90 509	1.86 511	1.03 512

PWCK	1.92 504	1.66 518	3.12 511	1.65 508	0.91 492	2.84 510	2.26 527	2.10 505	2.41 507	2.36 504	2.31 484	2.22 491	1.82 498	3.43 517	2.03 494	1.61 520	0.71 506	1.51 506	0.82 507	1.69 507	0.91 503

WCMA_ROB	1.14 471	0.36 390	0.76 412	0.49 375	0.44 435	1.23 460	0.67 435	1.11 377	1.23 446	2.84 513	3.95 519	3.28 508	1.83 500	1.25 455	0.99 445	0.44 473	0.34 470	0.34 440	0.37 458	0.41 453	0.40 456

IMH	2.04 508	1.62 515	1.20 469	2.20 518	1.89 518	2.91 515	1.30 503	3.11 515	3.03 513	1.81 488	3.35 510	3.03 502	1.90 501	2.48 510	1.80 490	1.66 521	0.77 513	2.45 524	1.04 518	2.15 519	1.19 520

KSHMR	2.57 512	1.93 521	1.69 494	2.63 527	2.42 526	2.86 512	2.07 525	3.27 519	6.50 526	2.49 507	3.36 511	3.41 511	1.92 502	2.49 511	1.94 491	2.13 527	1.40 528	2.79 531	1.50 527	2.73 525	1.77 525

MeshStereo	1.34 484	0.43 425	0.54 311	0.44 301	0.34 376	1.66 487	0.60 422	1.94 501	1.37 465	4.47 526	3.25 504	4.71 517	1.94 503	1.92 497	1.17 464	0.35 454	0.35 472	0.37 452	0.31 442	0.32 415	0.32 422
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
PVD	1.28 483	0.67 473	1.28 474	0.74 484	0.62 479	1.50 477	0.84 470	1.99 503	2.96 512	2.18 500	2.36 488	1.85 483	1.95 504	1.92 497	1.94 491	0.39 464	0.36 474	0.49 480	0.37 458	0.51 473	0.64 491

DPSNet	0.99 455	0.42 423	1.88 500	0.53 425	0.41 417	1.59 483	1.26 502	2.21 507	1.43 471	1.10 439	1.11 367	1.46 459	1.95 504	1.34 465	1.26 470	0.34 449	0.25 421	0.25 372	0.21 348	0.46 465	0.37 445

EDNetEfficient	1.46 491	0.80 482	6.12 522	0.47 354	0.39 405	0.69 337	0.83 467	0.90 294	2.77 511	3.50 522	1.96 478	1.66 475	2.03 506	1.26 456	4.18 516	0.21 317	0.18 355	0.21 310	0.20 327	0.41 453	0.39 453

WAO-6	2.04 508	1.50 511	1.16 460	1.70 509	1.67 514	2.69 504	1.44 513	3.06 514	3.63 520	1.98 494	3.27 506	3.54 513	2.07 507	2.36 508	2.22 499	1.31 515	0.91 518	2.04 517	1.22 524	1.73 509	1.27 521

EDNetEfficientorigin	9.93 534	1.15 501	175.16 553	0.48 360	0.36 386	1.04 432	0.68 440	1.24 437	2.69 510	3.17 519	2.50 491	2.30 493	2.07 507	1.76 490	2.21 497	0.20 301	0.18 355	0.24 359	0.19 302	0.51 473	0.50 484

WAO-7	1.90 503	1.20 502	1.35 481	1.27 503	1.06 504	2.84 510	1.56 516	3.23 517	3.06 515	2.23 501	3.33 509	3.17 506	2.28 509	3.12 514	2.21 497	1.02 507	0.91 518	1.06 502	1.03 517	1.04 500	0.97 510

DispFullNet	1.60 496	2.63 530	2.75 509	2.56 525	1.79 516	1.24 461	0.47 359	1.37 465	1.45 474	1.87 489	1.50 452	1.55 470	2.46 510	2.04 502	1.04 453	0.59 491	0.18 355	2.32 521	0.68 501	2.29 520	1.14 514

ktn	2.98 517	2.25 524	1.73 496	2.84 528	2.53 529	3.76 522	2.15 526	3.70 523	5.47 525	2.75 510	5.17 530	5.94 525	2.48 511	3.23 515	2.46 503	2.34 531	1.44 529	2.78 530	2.03 530	2.45 523	2.01 528

notaker	2.76 513	2.29 525	1.80 498	2.96 529	2.58 530	2.90 514	1.75 520	3.24 518	3.05 514	2.78 511	4.24 522	6.15 527	2.51 512	3.34 516	2.75 505	2.31 529	1.18 526	3.00 532	1.65 528	2.84 528	1.97 526

TorneroNet-64	3.44 518	1.86 519	1.42 489	2.58 526	2.28 524	6.87 528	1.68 518	4.70 529	12.03 530	2.31 503	5.59 531	8.25 530	2.55 513	3.97 523	2.73 504	1.81 523	0.74 507	2.57 526	1.07 519	2.35 521	1.44 523

FCDSN-DC	1.39 489	0.56 459	0.65 361	0.74 484	0.59 476	1.38 468	0.63 429	1.35 460	1.39 468	3.26 520	4.50 524	4.61 515	2.63 514	1.58 480	1.03 450	0.46 475	0.42 486	0.48 477	0.47 483	0.50 472	0.50 484
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
TorneroNet	4.53 527	1.89 520	1.48 491	2.55 524	2.27 523	13.78 538	1.69 519	4.84 531	23.73 547	2.89 516	7.70 533	7.06 529	2.69 515	4.26 525	3.42 510	1.84 524	0.77 513	2.68 528	1.13 520	2.42 522	1.47 524

WAO-8	2.92 515	1.55 513	1.35 481	1.79 511	1.63 512	5.23 525	1.22 499	4.58 527	12.56 533	2.84 513	4.07 521	4.83 518	2.72 516	3.49 518	2.25 500	1.27 510	0.91 518	1.99 512	1.15 522	1.86 511	1.15 515

Venus	2.92 515	1.55 513	1.35 481	1.79 511	1.63 512	5.23 525	1.22 499	4.58 527	12.56 533	2.84 513	4.06 520	4.83 518	2.72 516	3.49 518	2.25 500	1.27 510	0.91 518	1.99 512	1.15 522	1.86 511	1.15 515

ELAS	1.63 498	0.61 466	0.95 438	0.68 477	0.55 467	3.01 516	1.55 515	2.39 509	2.33 505	3.64 523	3.89 517	2.75 500	2.90 518	2.15 505	2.27 502	0.52 485	0.45 493	0.50 482	0.48 485	0.54 480	0.52 486
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSMD_ROB	1.21 478	0.49 439	0.62 341	0.59 449	0.50 454	1.62 486	0.67 435	1.23 430	1.24 448	2.45 506	3.77 513	3.09 505	2.98 519	1.32 462	0.81 401	0.45 474	0.41 484	0.49 480	0.51 492	0.47 467	0.44 467

JetBlue	2.78 514	1.26 504	7.04 523	1.16 500	1.48 508	8.00 531	6.02 533	2.60 510	1.92 495	2.12 498	2.64 496	3.34 510	3.05 520	6.49 529	3.39 509	0.78 499	0.76 512	0.75 492	0.76 504	0.97 499	1.18 519

FC-DCNN v2	1.65 499	0.51 446	0.65 361	0.61 457	0.49 452	1.61 484	0.70 450	1.75 499	1.56 483	4.74 530	4.91 527	6.46 528	3.31 521	1.91 496	1.11 458	0.46 475	0.42 486	0.47 473	0.46 478	0.48 468	0.46 472

coex-ft	6.43 531	1.51 512	87.33 552	0.49 375	0.38 401	1.34 466	1.21 498	1.16 402	8.09 528	12.12 536	2.79 499	2.77 501	3.31 521	1.16 441	3.15 506	0.24 368	0.23 405	0.27 402	0.24 394	0.45 462	0.37 445

FC-DCNN	1.59 495	0.51 446	0.66 367	0.61 457	0.49 452	1.56 481	0.70 450	1.66 495	1.53 479	4.64 527	4.62 525	5.85 524	3.34 523	1.84 494	1.11 458	0.46 475	0.42 486	0.47 473	0.46 478	0.48 468	0.46 472

ELAS_RVC	1.60 496	0.61 466	1.01 447	0.70 480	0.56 470	2.00 497	1.89 524	1.96 502	2.65 509	3.33 521	3.26 505	3.03 502	3.41 524	2.49 511	2.09 495	0.52 485	0.45 493	0.50 482	0.48 485	0.54 480	0.52 486
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	3.46 519	2.07 523	3.64 515	3.09 530	2.48 527	3.75 521	2.42 529	3.31 520	13.77 535	2.90 517	2.95 503	5.84 523	3.69 525	3.69 520	3.48 512	2.07 526	1.11 525	2.70 529	1.40 525	2.84 528	1.98 527

UNDER WATER-64	3.53 520	2.01 522	3.94 516	3.22 532	2.49 528	5.41 527	2.60 530	3.43 522	12.41 532	3.03 518	2.68 498	6.07 526	4.04 526	3.79 522	3.33 508	2.02 525	1.24 527	2.63 527	1.46 526	2.78 526	2.08 529

JetRed	5.27 529	5.84 534	12.81 532	2.36 522	2.83 531	12.23 536	10.50 536	4.46 526	3.60 518	3.86 524	3.83 515	4.85 520	4.18 527	6.78 530	11.96 532	2.17 528	2.96 533	2.18 520	1.97 529	3.38 531	2.68 532

MADNet++	4.03 522	2.70 531	3.44 514	3.72 534	3.44 533	4.44 524	3.52 531	3.95 525	3.61 519	4.46 525	4.98 528	4.10 514	4.58 528	7.00 531	5.89 522	3.74 533	3.67 534	3.27 534	2.71 533	3.70 533	3.66 534

DPSimNet_ROB	3.58 521	2.45 527	8.57 525	2.53 523	2.37 525	2.88 513	3.77 532	3.14 516	3.23 516	4.71 529	3.86 516	4.68 516	4.87 529	4.07 524	5.62 521	2.33 530	2.33 531	2.47 525	2.52 531	2.51 524	2.64 531

tt	6.20 530	0.20 136	5.89 521	3.55 533	2.07 521	11.26 534	19.21 537	11.74 536	5.46 524	2.69 509	2.04 482	4.87 521	6.25 530	3.70 521	7.09 527	8.32 539	11.17 543	4.93 536	5.41 538	5.74 534	2.37 530

SGM-ForestM	4.04 523	0.32 366	0.46 224	0.43 282	0.27 255	7.50 530	1.45 514	3.84 524	4.24 523	8.19 534	6.76 532	19.00 542	9.08 531	10.74 536	6.62 525	0.31 424	0.33 468	0.32 433	0.32 448	0.29 395	0.29 403

MANE	4.13 524	0.51 446	0.64 355	0.66 471	0.56 470	6.89 529	0.99 484	7.55 532	12.04 531	6.68 533	8.57 534	10.69 533	9.45 532	7.59 533	6.39 524	0.49 481	0.43 490	0.48 477	0.98 513	0.49 470	0.48 480

USTest	12.99 537	14.18 539	20.00 533	16.24 538	14.97 535	20.80 540	31.95 543	16.20 540	10.91 529	8.79 535	9.48 535	13.94 535	10.50 533	16.11 538	21.44 539	3.17 532	4.82 535	5.08 537	5.36 537	8.81 537	7.13 536

TCMNet-wrong-test	8.97 533	10.42 538	8.74 526	19.56 539	17.61 538	12.53 537	9.01 535	13.59 538	2.18 500	4.64 527	5.11 529	14.63 536	11.09 534	7.19 532	9.73 529	5.56 538	0.89 517	3.77 535	3.11 534	10.34 538	9.80 537

LRCNet_RVC	21.24 542	31.15 547	21.41 536	28.98 544	23.82 542	3.13 517	0.60 422	20.96 545	1.59 484	25.58 545	28.15 547	21.99 545	14.79 535	21.94 546	16.41 536	28.89 550	14.87 544	33.53 546	31.28 546	29.51 548	26.16 546

DPSMNet_ROB	12.08 536	8.00 535	21.00 535	8.97 537	16.79 537	10.67 532	30.89 542	9.02 535	15.17 538	6.51 532	15.41 543	9.04 531	14.85 536	9.27 535	21.67 540	4.58 536	8.57 538	5.09 539	9.29 540	5.90 535	10.95 539

DGTPSM_ROB	12.07 535	8.00 535	20.99 534	8.93 536	16.78 536	10.67 532	30.87 541	9.01 534	15.16 537	6.50 531	15.41 543	9.04 531	14.85 536	9.25 534	21.67 540	4.57 535	8.57 538	5.08 537	9.28 539	5.90 535	10.95 539

Anonymous_1	33.25 544	18.26 540	23.92 537	20.54 540	21.28 541	25.59 541	35.94 544	22.01 548	15.57 539	13.33 537	13.49 540	18.08 541	15.29 538	20.36 539	24.60 542	16.28 546	8.84 540	66.59 550	118.00 550	155.73 553	11.23 541

DPSM_ROB	17.78 539	18.63 541	24.31 541	20.90 541	19.47 539	25.97 542	36.21 545	21.23 546	16.24 540	13.38 538	14.06 541	19.18 543	16.30 539	20.78 540	25.67 543	9.38 541	9.23 541	9.49 541	9.82 541	13.51 540	11.91 542

DPSM	17.78 539	18.63 541	24.31 541	20.90 541	19.47 539	25.97 542	36.21 545	21.23 546	16.24 540	13.38 538	14.06 541	19.18 543	16.30 539	20.78 540	25.67 543	9.38 541	9.23 541	9.49 541	9.82 541	13.51 540	11.91 542

xxxxx1	36.64 547	19.51 543	24.21 538	61.66 550	64.63 550	27.28 545	40.10 547	20.25 541	18.63 543	14.07 541	12.97 536	17.26 537	17.36 541	21.70 543	27.93 545	13.18 543	18.50 546	111.26 551	133.37 551	29.24 545	39.73 548

tt_ll	36.64 547	19.51 543	24.21 538	61.66 550	64.63 550	27.28 545	40.10 547	20.25 541	18.63 543	14.07 541	12.97 536	17.26 537	17.36 541	21.70 543	27.93 545	13.18 543	18.50 546	111.26 551	133.37 551	29.24 545	39.73 548

ff	36.64 547	19.51 543	24.21 538	61.66 550	64.63 550	27.28 545	40.10 547	20.25 541	18.63 543	14.07 541	12.97 536	17.26 537	17.36 541	21.70 543	27.93 545	13.18 543	18.50 546	111.26 551	133.37 551	29.24 545	39.73 548

LE_ROB	4.42 526	0.24 263	2.75 509	0.42 262	0.23 124	1.57 482	0.90 477	1.71 498	17.88 542	16.56 544	4.88 526	5.17 522	18.85 544	1.63 484	14.62 535	0.17 219	0.14 259	0.16 116	0.16 196	0.19 271	0.17 246

HanzoNet	6.76 532	2.45 527	4.22 518	3.19 531	2.94 532	3.62 520	2.28 528	4.79 530	7.20 527	14.00 540	13.19 539	17.49 540	22.30 545	13.25 537	6.19 523	4.20 534	1.93 530	3.10 533	2.56 532	3.35 530	2.88 533

BEATNet-Init1	15.13 538	0.82 486	50.86 550	0.72 483	0.53 462	38.10 549	7.03 534	11.83 537	14.25 536	29.78 549	30.17 549	48.21 552	22.64 546	26.78 547	18.11 537	0.42 472	0.38 477	0.47 473	0.46 478	0.51 473	0.48 480

PML	40.80 553	29.24 546	11.87 531	7.20 535	14.47 534	92.13 553	213.69 554	7.63 533	23.35 546	74.72 553	190.14 554	50.17 553	26.15 547	21.39 542	12.70 533	8.76 540	2.92 532	8.45 540	3.25 535	13.26 539	4.42 535

HaxPig	31.96 543	37.24 549	34.27 543	24.37 543	24.88 543	18.26 539	19.86 538	20.64 544	28.52 548	35.97 550	38.75 550	25.57 546	28.72 548	33.88 548	34.39 548	35.94 551	38.87 551	37.80 547	40.48 547	39.68 549	41.15 551

CasAABBNet	35.74 545	37.43 550	48.72 548	42.22 547	39.20 546	52.24 550	73.12 552	42.61 551	32.62 550	26.78 546	27.95 545	38.58 549	32.60 549	41.67 551	51.65 552	18.74 547	18.57 549	19.15 544	19.77 544	27.20 542	23.98 544

LSM0	38.95 552	37.60 552	48.58 547	43.57 549	91.06 553	52.57 552	72.57 550	43.17 553	32.63 551	26.97 548	27.97 546	38.65 550	32.94 550	41.86 553	51.78 553	18.89 549	18.41 545	19.13 543	19.63 543	27.29 544	33.77 547

Selective-RAFT-Error	35.84 546	37.49 551	48.83 549	42.26 548	39.24 547	52.30 551	73.09 551	42.66 552	32.61 549	26.80 547	28.30 548	38.84 551	33.51 551	41.68 552	51.59 551	18.82 548	18.58 550	19.17 545	19.80 545	27.28 543	24.05 545

MEDIAN_ROB	37.38 550	40.85 554	40.60 546	32.31 545	31.85 544	27.20 544	24.55 539	29.10 549	33.19 552	42.09 552	41.76 552	33.35 547	34.39 552	39.78 550	37.07 549	43.64 553	44.10 553	44.12 549	43.40 549	41.51 551	42.76 553

AVERAGE_ROB	37.58 551	40.13 553	40.15 545	34.81 546	33.82 545	28.55 548	25.10 540	32.02 550	34.06 553	41.28 551	40.66 551	34.46 548	34.81 553	39.18 549	37.57 550	42.78 552	43.44 552	43.82 548	43.03 548	40.47 550	41.51 552

test_example2	176.61 554	205.14 555	198.86 554	188.60 554	190.98 554	152.67 554	170.61 553	94.86 554	123.55 554	178.88 554	179.48 553	158.94 554	141.34 554	192.61 554	198.96 554	203.76 554	236.37 554	164.13 554	173.55 554	218.58 554	160.41 554

ccccc		429.19 556		507.10 555	501.20 555	356.95 555		380.82 555		334.51 555		372.86 555		499.17 555		561.44 555	431.22 555	334.28 555	290.86 555	540.88 555

ASD4		8.86 537

Low-res two-view benchmark