Low-res two-view results

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.24 1	0.21 11	0.36 3	0.38 8	0.22 9	0.32 8	0.22 4	0.39 1	0.23 2	0.30 5	0.25 2	0.30 6	0.33 25	0.34 2	0.26 4	0.16 26	0.12 22	0.15 8	0.11 8	0.13 1	0.12 6

Pointernet	0.37 14	0.20 4	0.57 84	0.43 23	0.28 74	0.51 89	0.27 30	0.93 90	0.61 58	0.47 47	0.63 63	0.49 51	0.38 46	0.49 9	0.33 46	0.17 62	0.13 73	0.14 1	0.11 8	0.13 1	0.12 6

LoS_RVC	0.42 38	0.26 84	0.40 12	0.44 44	0.82 436	0.51 89	0.44 184	0.64 11	0.41 8	0.44 37	0.78 99	0.44 23	0.47 89	0.56 23	0.36 79	0.13 2	0.12 22	0.14 1	0.10 2	0.13 1	0.84 461

castereo++	0.38 19	0.23 34	0.41 15	0.43 23	0.31 136	0.97 311	0.22 4	0.86 65	0.58 50	0.32 6	0.44 17	0.51 61	0.39 48	0.93 125	0.24 2	0.17 62	0.11 5	0.17 38	0.12 20	0.14 4	0.14 28

MonSter	0.28 3	0.18 1	0.39 11	0.36 3	0.21 5	0.55 112	0.31 51	0.55 7	0.43 12	0.28 3	0.29 6	0.23 2	0.21 1	0.56 23	0.25 3	0.11 1	0.10 1	0.14 1	0.11 8	0.14 4	0.11 1

DEFOM-Stereo	0.33 6	0.20 4	0.40 12	0.42 20	0.28 74	0.80 252	0.23 9	0.48 4	0.37 6	0.37 19	0.31 7	0.23 2	0.24 3	1.20 193	0.27 6	0.16 26	0.12 22	0.14 1	0.11 8	0.14 4	0.14 28

dual_stereo	0.27 2	0.19 3	0.35 1	0.39 9	0.21 5	0.25 2	0.22 4	0.48 4	0.31 3	0.32 6	0.26 4	0.37 14	0.24 3	0.83 96	0.29 11	0.16 26	0.12 22	0.14 1	0.11 8	0.14 4	0.11 1

WCG-NET（raft）	0.45 62	0.21 11	0.55 71	0.40 12	0.24 19	0.50 73	0.36 95	0.73 23	1.09 238	0.71 101	0.76 95	0.92 216	0.51 115	0.84 99	0.34 61	0.16 26	0.12 22	0.15 8	0.14 54	0.14 4	0.14 28

trnet	0.39 22	0.21 11	0.37 4	0.36 3	0.20 2	0.53 98	0.29 39	0.78 38	1.12 249	0.59 84	0.71 83	0.53 73	0.42 58	0.54 18	0.34 61	0.18 100	0.13 73	0.15 8	0.10 2	0.14 4	0.13 11

LoS	0.40 29	0.21 11	0.44 21	0.37 5	0.22 9	0.50 73	0.40 137	1.00 119	0.94 166	0.48 51	0.66 66	0.48 44	0.40 52	0.60 40	0.37 90	0.18 100	0.14 123	0.16 22	0.11 8	0.14 4	0.14 28
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AnonymousM	0.59 161	1.11 462	0.41 15	0.44 44	0.32 154	0.43 36	0.47 214	1.05 143	0.64 67	0.98 170	0.63 63	0.67 123	0.43 65	0.59 29	0.41 124	0.20 169	0.15 177	1.84 482	0.84 473	0.14 4	0.13 11

CREStereo	0.39 22	0.21 11	0.38 7	0.34 1	0.22 9	0.53 98	0.29 39	0.77 34	1.11 245	0.58 76	0.71 83	0.51 61	0.41 54	0.54 18	0.34 61	0.18 100	0.13 73	0.15 8	0.10 2	0.14 4	0.14 28
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
Reg-Stereo(zero)	0.44 54	0.22 24	0.45 24	0.43 23	0.23 13	0.38 16	0.25 15	0.76 31	1.08 231	0.90 146	0.78 99	0.90 204	0.47 89	0.70 58	0.36 79	0.15 10	0.12 22	0.15 8	0.12 20	0.15 13	0.15 56

AIO_rvc	0.36 10	0.23 34	0.49 35	0.43 23	0.27 51	0.59 130	0.38 115	0.94 97	0.45 16	0.33 11	0.46 22	0.49 51	0.22 2	0.84 99	0.30 18	0.16 26	0.11 5	0.16 22	0.12 20	0.15 13	0.13 11

HUF	0.36 10	0.23 34	0.52 54	0.40 12	0.22 9	0.54 105	0.47 214	0.82 55	0.43 12	0.36 17	0.43 15	0.50 57	0.42 58	0.64 44	0.29 11	0.17 62	0.12 22	0.16 22	0.12 20	0.15 13	0.14 28

AIO_test	0.35 9	0.22 24	0.44 21	0.43 23	0.27 51	0.57 122	0.44 184	0.79 42	0.41 8	0.32 6	0.47 24	0.46 34	0.30 14	0.69 54	0.30 18	0.16 26	0.11 5	0.16 22	0.13 32	0.15 13	0.12 6

WCG-NET	0.42 38	0.21 11	0.54 63	0.40 12	0.25 29	0.47 48	0.32 58	0.73 23	1.15 275	0.76 109	0.73 88	0.58 91	0.45 75	0.60 40	0.34 61	0.15 10	0.11 5	0.16 22	0.14 54	0.15 13	0.13 11

IGEV-Stereo++	0.30 4	0.20 4	0.40 12	0.46 61	0.30 111	0.33 9	0.22 4	0.75 28	0.45 16	0.32 6	0.41 11	0.32 9	0.48 100	0.38 3	0.27 6	0.15 10	0.11 5	0.15 8	0.12 20	0.15 13	0.13 11

testlalala	0.45 62	0.28 129	0.59 96	0.42 20	0.39 245	0.71 206	0.39 130	1.08 164	0.45 16	1.24 295	0.80 109	0.61 102	0.36 36	0.54 18	0.33 46	0.20 169	0.13 73	0.18 69	0.12 20	0.15 13	0.15 56

CAS	0.63 181	0.18 1	0.37 4	2.27 483	0.84 438	0.57 122	0.54 267	0.79 42	0.62 60	0.48 51	0.70 80	0.36 12	0.26 6	0.45 5	0.35 70	2.24 484	0.10 1	0.14 1	0.09 1	0.15 13	1.06 473

DCANet-4	0.54 119	0.26 84	1.07 346	0.42 20	0.24 19	0.48 51	0.36 95	0.99 115	1.30 353	1.10 210	1.02 169	0.56 84	0.75 212	0.73 69	0.52 211	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.13 32	0.15 13	0.19 169

fff	0.53 104	0.24 47	0.70 161	0.43 23	0.24 19	0.48 51	0.36 95	1.07 158	1.25 327	1.10 210	1.02 169	0.57 86	1.06 355	0.73 69	0.52 211	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.13 32	0.15 13	0.19 169

raftrobust	0.52 94	0.25 70	0.56 74	0.65 342	0.52 336	0.49 63	0.34 76	0.98 113	0.91 156	1.30 322	0.87 119	0.63 110	0.81 244	0.78 80	0.41 124	0.19 138	0.15 177	0.16 22	0.14 54	0.15 13	0.16 81

csc	0.53 104	0.24 47	0.70 161	0.43 23	0.24 19	0.48 51	0.36 95	1.07 158	1.25 327	1.10 210	1.02 169	0.57 86	1.06 355	0.73 69	0.52 211	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.13 32	0.15 13	0.19 169

cscssc	0.53 104	0.24 47	0.70 161	0.43 23	0.24 19	0.48 51	0.36 95	1.07 158	1.25 327	1.10 210	1.02 169	0.57 86	1.06 355	0.73 69	0.52 211	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.13 32	0.15 13	0.19 169

Gwc-CoAtRS	0.52 94	0.24 47	0.68 142	0.48 96	0.29 90	0.64 156	0.25 15	1.16 185	1.08 231	1.01 180	1.00 155	1.12 287	0.56 140	0.69 54	0.37 90	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.15 67	0.15 13	0.15 56

PMTNet	0.46 69	0.21 11	0.38 7	0.37 5	0.23 13	0.71 206	0.27 30	0.74 27	1.04 212	0.64 91	0.70 80	0.55 77	0.47 89	0.86 108	0.35 70	1.00 467	0.13 73	0.15 8	0.10 2	0.15 13	0.13 11

castereo	0.41 36	0.22 24	0.46 26	0.44 44	0.30 111	0.61 144	0.56 291	0.97 109	0.80 122	0.38 24	0.69 76	0.45 31	0.69 197	0.51 11	0.30 18	0.16 26	0.11 5	0.16 22	0.13 32	0.16 28	0.12 6

GIP-stereo	0.34 7	0.23 34	0.45 24	0.50 122	0.36 204	0.38 16	0.23 9	0.78 38	0.52 40	0.34 12	0.51 36	0.46 34	0.38 46	0.51 11	0.27 6	0.20 169	0.12 22	0.16 22	0.12 20	0.16 28	0.14 28

fffft	0.38 19	0.23 34	0.51 47	0.44 44	0.32 154	0.43 36	0.48 224	0.76 31	0.36 4	0.44 37	0.34 8	0.38 16	0.31 18	1.31 217	0.32 34	0.14 5	0.11 5	0.19 90	0.15 67	0.16 28	0.16 81
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.39 22	0.25 70	0.50 40	0.45 56	0.30 111	0.61 144	0.36 95	0.72 21	0.45 16	0.46 44	0.43 15	0.42 18	0.35 32	1.39 242	0.29 11	0.15 10	0.12 22	0.20 123	0.15 67	0.16 28	0.15 56

999	0.48 82	0.22 24	0.49 35	0.48 96	0.34 191	0.75 221	0.31 51	0.85 63	0.55 45	0.37 19	0.48 26	0.50 57	0.36 36	2.45 373	0.39 108	0.16 26	0.13 73	0.18 69	0.15 67	0.16 28	0.19 169

UGAM-zero	1.00 357	0.30 182	0.93 293	0.47 72	0.30 111	0.57 122	0.25 15	2.25 450	0.63 63	1.01 180	1.10 202	2.73 460	1.85 448	6.26 460	0.40 113	0.17 62	0.14 123	0.19 90	0.15 67	0.16 28	0.17 106

Occ-G	0.42 38	0.21 11	0.48 30	0.41 15	0.26 34	0.42 31	0.62 322	0.77 34	0.49 25	0.43 35	0.66 66	1.02 255	0.46 80	0.78 80	0.41 124	0.16 26	0.13 73	0.18 69	0.13 32	0.16 28	0.16 81

AIO-Stereo	0.37 14	0.25 70	0.51 47	0.47 72	0.23 13	0.45 43	0.39 130	1.07 158	0.52 40	0.41 30	0.48 26	0.52 68	0.25 5	0.72 65	0.30 18	0.16 26	0.12 22	0.17 38	0.13 32	0.16 28	0.13 11

RAFT-Stereo-weight	0.47 76	0.24 47	0.53 58	0.48 96	0.27 51	0.60 138	0.35 81	1.02 125	1.07 225	0.99 173	0.78 99	0.76 145	0.28 8	0.76 75	0.36 79	0.16 26	0.12 22	0.17 38	0.15 67	0.16 28	0.15 56

IGEV++	0.40 29	0.22 24	0.51 47	0.52 172	0.29 90	0.45 43	0.25 15	1.65 309	0.46 22	0.37 19	0.57 54	0.46 34	0.45 75	0.50 10	0.38 100	0.19 138	0.12 22	0.16 22	0.13 32	0.16 28	0.15 56

IGEVStereo-DCA	0.46 69	0.28 129	0.56 74	0.43 23	0.33 174	0.49 63	0.42 154	0.87 66	0.50 28	0.47 47	0.48 26	0.48 44	0.46 80	2.03 337	0.30 18	0.19 138	0.14 123	0.19 90	0.15 67	0.16 28	0.18 130

rrr	0.46 69	0.28 129	0.73 191	0.43 23	0.33 174	0.49 63	0.38 115	0.76 31	0.50 28	0.47 47	0.48 26	0.48 44	0.46 80	2.03 337	0.30 18	0.19 138	0.14 123	0.19 90	0.15 67	0.16 28	0.16 81

MSKI-zero shot	0.55 134	0.26 84	0.57 84	0.51 151	0.26 34	0.69 194	0.28 34	1.18 192	0.64 67	0.91 151	1.32 296	0.82 167	0.33 25	1.92 326	0.32 34	0.17 62	0.12 22	0.17 38	0.13 32	0.16 28	0.16 81

Any-RAFT	0.53 104	0.24 47	0.47 28	0.47 72	0.27 51	1.00 319	0.25 15	1.58 293	1.05 216	0.85 139	0.99 151	1.06 264	0.47 89	0.70 58	0.32 34	0.18 100	0.13 73	0.16 22	0.13 32	0.16 28	0.16 81

RAFT-Test	0.54 119	0.25 70	0.64 119	0.47 72	0.30 111	0.97 311	0.27 30	1.24 217	0.81 124	0.96 163	1.12 215	1.28 327	0.48 100	0.71 62	0.36 79	0.17 62	0.13 73	0.17 38	0.14 54	0.16 28	0.16 81

Selective-IGEV	0.39 22	0.24 47	0.50 40	0.44 44	0.25 29	0.46 46	0.33 64	1.25 219	0.40 7	0.35 13	0.45 20	0.52 68	0.30 14	1.07 164	0.30 18	0.14 5	0.12 22	0.17 38	0.13 32	0.16 28	0.13 11

MC-Stereo	0.43 44	0.23 34	0.48 30	0.51 151	0.28 74	0.39 18	0.32 58	0.88 73	0.68 88	0.60 86	0.84 113	0.56 84	0.61 171	1.03 151	0.31 32	0.17 62	0.11 5	0.17 38	0.15 67	0.16 28	0.13 11

RCA-Stereo	0.50 91	0.23 34	0.58 89	0.48 96	0.33 174	0.55 112	0.45 200	0.97 109	1.38 388	0.68 96	1.05 183	0.63 110	0.80 241	0.59 29	0.32 34	0.17 62	0.12 22	0.17 38	0.14 54	0.16 28	0.14 28

RAFT-RH_RVC	1.03 365	0.24 47	0.67 138	0.49 111	0.28 74	0.81 260	0.33 64	0.83 59	1.08 231	2.05 445	4.65 481	1.04 262	0.57 149	5.98 459	0.50 199	0.18 100	0.13 73	0.26 297	0.20 194	0.16 28	0.17 106

TANstereo	0.44 54	0.21 11	0.44 21	0.41 15	0.21 5	0.65 170	0.26 24	0.79 42	0.83 130	0.93 154	0.98 149	0.51 61	0.46 80	0.54 18	0.35 70	0.18 100	0.24 353	0.16 22	0.13 32	0.16 28	0.26 300

CFNet-RSSM	0.54 119	0.24 47	0.70 161	0.48 96	0.28 74	0.60 138	0.27 30	1.49 266	1.14 264	1.06 192	0.93 132	1.08 270	0.54 129	0.70 58	0.35 70	0.16 26	0.12 22	0.17 38	0.15 67	0.16 28	0.14 28

GREAT-IGEV	0.32 5	0.20 4	0.42 18	0.37 5	0.29 90	0.36 14	0.28 34	0.56 8	0.58 50	0.28 3	0.50 34	0.29 4	0.29 11	0.84 99	0.27 6	0.14 5	0.11 5	0.15 8	0.11 8	0.17 49	0.14 28

tt45	0.45 62	0.23 34	0.46 26	0.45 56	0.33 174	0.79 244	0.32 58	0.78 38	0.41 8	0.51 67	0.44 17	0.49 51	0.37 40	2.14 347	0.34 61	0.16 26	0.13 73	0.19 90	0.16 105	0.17 49	0.18 130

tg	0.52 94	0.24 47	0.61 104	0.49 111	0.30 111	0.90 284	0.29 39	1.07 158	0.83 130	0.83 131	1.02 169	0.62 107	0.43 65	1.35 227	0.41 124	0.17 62	0.12 22	0.22 182	0.20 194	0.17 49	0.15 56

model_zeroshot	0.48 82	0.29 162	0.86 256	0.51 151	0.36 204	0.69 194	0.37 109	1.12 177	0.62 60	0.85 139	0.84 113	0.66 120	0.37 40	0.73 69	0.34 61	0.20 169	0.16 212	0.19 90	0.16 105	0.17 49	0.16 81

GCAP-BAT	0.49 87	0.31 215	0.64 119	0.41 15	0.46 299	0.70 201	0.35 81	0.77 34	0.64 67	0.86 141	1.00 155	0.77 148	0.37 40	1.18 190	0.36 79	0.18 100	0.14 123	0.18 69	0.13 32	0.17 49	0.15 56

U	9.45 505	0.21 11	0.58 89	0.47 72	53.11 521	61.27 526	0.24 14	0.70 19	0.52 40	0.36 17	0.28 5	0.29 4	0.35 32	0.33 1	0.26 4	0.19 138	0.11 5	60.50 523	8.88 511	0.17 49	0.13 11

RSM	0.39 22	0.24 47	0.49 35	0.46 61	0.26 34	0.47 48	0.40 137	0.92 84	0.44 14	0.41 30	0.42 12	0.65 116	0.33 25	1.07 164	0.29 11	0.15 10	0.12 22	0.17 38	0.13 32	0.17 49	0.13 11

gcap-zeroshot	0.53 104	0.28 129	0.89 280	0.49 111	0.28 74	0.76 227	0.37 109	1.34 232	0.73 103	0.89 144	0.67 69	1.35 341	0.51 115	0.79 84	0.33 46	0.18 100	0.15 177	0.18 69	0.15 67	0.17 49	0.16 81

testlalala2	0.58 156	0.27 109	0.68 142	1.72 477	1.27 474	0.68 189	0.42 154	0.93 90	0.70 93	0.90 146	0.93 132	0.76 145	0.34 31	0.52 14	0.40 113	0.18 100	0.15 177	0.17 38	0.13 32	0.17 49	0.17 106

MGS-Stereo	0.42 38	0.26 84	0.58 89	0.44 44	0.28 74	0.50 73	0.34 76	0.57 9	0.83 130	0.46 44	1.31 290	0.52 68	0.33 25	0.65 49	0.36 79	0.19 138	0.16 212	0.18 69	0.15 67	0.17 49	0.16 81

MoCha-V2	0.40 29	0.20 4	0.49 35	0.50 122	0.21 5	0.44 40	0.33 64	0.93 90	0.53 43	0.53 69	0.53 40	0.42 18	0.58 158	1.09 169	0.27 6	0.14 5	0.12 22	0.15 8	0.12 20	0.17 49	0.15 56

MIM_Stereo	0.57 150	0.24 47	0.92 291	0.46 61	0.30 111	0.54 105	0.28 34	1.27 221	0.75 106	1.00 177	1.16 236	0.93 218	0.53 124	1.45 254	0.61 248	0.16 26	0.16 212	0.20 123	0.19 162	0.17 49	0.14 28

AEACV	0.37 14	0.24 47	0.52 54	0.47 72	0.51 326	0.37 15	0.38 115	0.65 13	0.53 43	0.42 32	0.56 51	0.46 34	0.60 162	0.53 16	0.30 18	0.16 26	0.13 73	0.18 69	0.15 67	0.17 49	0.14 28

GCAP-Stereo	0.40 29	0.28 129	0.68 142	0.47 72	0.25 29	0.53 98	0.32 58	0.82 55	0.58 50	0.65 93	0.69 76	0.58 91	0.42 58	0.47 7	0.29 11	0.17 62	0.14 123	0.17 38	0.13 32	0.17 49	0.14 28

EGLCR-Stereo	0.37 14	0.22 24	0.51 47	0.43 23	0.26 34	0.44 40	0.22 4	0.99 115	0.48 24	0.42 32	0.42 12	0.67 123	0.29 11	0.86 108	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.19 90	0.17 125	0.17 49	0.15 56

ProNet	0.43 44	0.28 129	0.58 89	0.43 23	0.30 111	0.56 117	0.52 253	1.00 119	0.58 50	0.44 37	0.49 31	0.43 21	0.43 65	1.28 211	0.36 79	0.15 10	0.13 73	0.19 90	0.16 105	0.17 49	0.16 81

test-3	0.54 119	0.22 24	0.68 142	0.47 72	0.27 51	0.58 125	0.35 81	0.92 84	1.00 197	1.32 336	0.69 76	0.87 191	0.45 75	1.68 297	0.37 90	0.16 26	0.11 5	0.20 123	0.16 105	0.17 49	0.13 11

test_1	0.54 119	0.22 24	0.68 142	0.47 72	0.27 51	0.58 125	0.35 81	0.92 84	1.00 197	1.28 309	0.68 72	0.87 191	0.45 75	1.67 292	0.37 90	0.16 26	0.11 5	0.20 123	0.16 105	0.17 49	0.13 11

TRStereo	0.60 164	0.60 412	0.97 308	0.74 401	0.67 394	0.46 46	0.38 115	1.85 366	0.89 147	0.79 119	0.80 109	0.88 195	0.39 48	1.10 171	0.41 124	0.23 251	0.15 177	0.23 220	0.24 299	0.17 49	0.15 56

RAFT-345	0.84 307	0.25 70	0.66 133	0.50 122	0.27 51	0.54 105	0.42 154	0.83 59	1.11 245	1.32 336	2.34 445	0.86 187	0.54 129	5.72 451	0.47 181	0.18 100	0.13 73	0.22 182	0.17 125	0.17 49	0.16 81

XX-TBD	0.46 69	0.70 429	0.35 1	0.79 413	0.25 29	0.58 125	0.26 24	0.69 17	1.27 338	0.76 109	1.00 155	0.45 31	0.33 25	0.47 7	0.37 90	0.19 138	0.15 177	0.15 8	0.11 8	0.17 49	0.14 28

111	0.60 164	0.23 34	0.70 161	0.43 23	0.24 19	0.72 209	0.42 154	1.18 192	1.41 402	0.80 121	1.38 318	1.10 282	0.79 235	0.96 131	0.58 236	0.18 100	0.13 73	0.17 38	0.15 67	0.17 49	0.19 169

test_xeample3	0.42 38	0.28 129	0.69 155	0.43 23	0.33 174	0.56 117	0.38 115	0.79 42	0.45 16	0.53 69	0.46 22	0.44 23	0.44 72	1.38 237	0.31 32	0.18 100	0.14 123	0.19 90	0.15 67	0.17 49	0.16 81

ARAFT	0.77 272	0.36 306	1.49 418	0.51 151	0.31 136	0.90 284	0.82 378	1.90 379	1.06 220	1.62 412	1.24 261	1.02 255	0.64 185	1.84 317	0.50 199	0.18 100	0.14 123	0.28 325	0.27 340	0.17 49	0.16 81

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 119	0.25 70	0.68 142	0.43 23	0.24 19	0.40 20	0.34 76	1.04 135	1.09 238	1.32 336	1.60 377	0.80 158	0.68 194	0.67 53	0.39 108	0.13 2	0.10 1	0.18 69	0.17 125	0.17 49	0.13 11

AFF-stereo	0.58 156	0.25 70	0.64 119	0.46 61	0.29 90	0.34 10	0.38 115	1.15 183	1.14 264	1.17 259	1.60 377	1.10 282	0.71 206	0.97 138	0.43 144	0.13 2	0.11 5	0.19 90	0.19 162	0.17 49	0.14 28

EAI-Stereo	0.65 201	0.28 129	0.69 155	0.53 188	0.27 51	0.60 138	0.40 137	2.28 453	0.64 67	0.71 101	3.18 463	0.57 86	0.43 65	1.06 160	0.41 124	0.18 100	0.13 73	0.17 38	0.17 125	0.17 49	0.17 106

R-Stereo Train	0.57 150	0.26 84	0.63 112	0.54 203	0.36 204	0.69 194	0.54 267	1.22 211	0.72 99	1.61 409	1.50 355	0.75 141	0.53 124	0.64 44	0.44 147	0.18 100	0.15 177	0.17 38	0.15 67	0.17 49	0.17 106

RAFT-Stereo	0.57 150	0.26 84	0.63 112	0.54 203	0.36 204	0.69 194	0.54 267	1.22 211	0.72 99	1.61 409	1.50 355	0.75 141	0.53 124	0.64 44	0.44 147	0.18 100	0.15 177	0.17 38	0.15 67	0.17 49	0.17 106
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MM-Stereo_test3	0.50 91	0.24 47	0.54 63	0.54 203	0.74 411	0.49 63	0.53 261	1.09 166	1.05 216	0.62 89	0.95 136	0.61 102	0.42 58	0.77 78	0.38 100	0.20 169	0.17 240	0.20 123	0.16 105	0.18 78	0.18 130

SCV	0.46 69	0.26 84	0.55 71	0.47 72	0.25 29	0.39 18	0.38 115	1.98 401	0.60 57	0.35 13	0.48 26	0.55 77	0.36 36	1.28 211	0.32 34	0.24 266	0.12 22	0.17 38	0.13 32	0.18 78	0.14 28

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 29	0.67 422	0.42 18	0.64 328	0.29 90	0.48 51	0.25 15	0.85 63	0.44 14	0.38 24	0.36 9	0.30 6	0.70 202	1.15 181	0.29 11	0.16 26	0.11 5	0.16 22	0.11 8	0.18 78	0.12 6

AIO-test1	0.56 143	0.25 70	0.55 71	0.64 328	0.78 424	0.80 252	0.36 95	1.18 192	1.34 368	0.57 74	0.88 121	0.61 102	0.50 112	1.12 177	0.35 70	0.17 62	0.17 240	0.22 182	0.24 299	0.18 78	0.23 252

fffy	0.42 38	0.27 109	0.57 84	0.46 61	0.29 90	0.48 51	0.35 81	0.91 81	0.55 45	0.40 29	0.58 56	0.55 77	0.41 54	1.26 206	0.36 79	0.15 10	0.13 73	0.19 90	0.16 105	0.18 78	0.14 28

RAStereo	0.34 7	0.21 11	0.66 133	0.47 72	0.27 51	0.26 3	0.29 39	0.69 17	0.63 63	0.32 6	0.42 12	0.45 31	0.31 18	0.45 5	0.34 61	0.17 62	0.15 177	0.19 90	0.15 67	0.18 78	0.13 11

RSM++	0.38 19	0.24 47	0.51 47	0.47 72	0.26 34	0.50 73	0.41 150	0.79 42	0.45 16	0.37 19	0.45 20	0.60 98	0.35 32	1.02 150	0.30 18	0.15 10	0.13 73	0.17 38	0.14 54	0.18 78	0.13 11

tta	0.75 264	0.30 182	0.86 256	0.46 61	0.26 34	0.82 262	0.43 171	2.05 414	1.39 393	1.23 287	1.47 345	0.98 239	0.95 313	1.71 300	0.82 318	0.24 266	0.20 294	0.22 182	0.21 237	0.18 78	0.18 130

qqq1	0.72 236	0.30 182	0.86 256	0.46 61	0.26 34	0.82 262	0.43 171	2.05 414	1.39 393	1.23 287	1.47 345	0.98 239	0.95 313	1.71 300	0.44 147	0.24 266	0.20 294	0.18 69	0.15 67	0.18 78	0.18 130

fff1	0.72 236	0.30 182	0.86 256	0.46 61	0.26 34	0.82 262	0.43 171	2.05 414	1.39 393	1.23 287	1.47 345	0.98 239	0.95 313	1.71 300	0.44 147	0.24 266	0.20 294	0.18 69	0.15 67	0.18 78	0.18 130

ff7	0.43 44	0.27 109	0.56 74	0.44 44	0.33 174	0.50 73	0.42 154	0.87 66	0.50 28	0.49 56	0.53 40	0.44 23	0.48 100	1.38 237	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.15 67	0.18 78	0.18 130

ffff	0.43 44	0.27 109	0.56 74	0.44 44	0.33 174	0.50 73	0.42 154	0.87 66	0.50 28	0.49 56	0.53 40	0.44 23	0.48 100	1.38 237	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.15 67	0.18 78	0.18 130

11t	0.43 44	0.27 109	0.56 74	0.44 44	0.33 174	0.50 73	0.42 154	0.87 66	0.50 28	0.49 56	0.53 40	0.44 23	0.48 100	1.38 237	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.15 67	0.18 78	0.18 130

MaDis-Stereo	0.36 10	0.25 70	0.58 89	0.44 44	0.34 191	0.30 7	0.30 46	0.72 21	0.50 28	0.37 19	0.36 9	0.58 91	0.49 108	0.52 14	0.36 79	0.19 138	0.16 212	0.19 90	0.15 67	0.18 78	0.14 28

anonymousdsp	0.43 44	0.27 109	0.53 58	0.44 44	0.32 154	0.50 73	0.42 154	0.89 74	0.51 36	0.49 56	0.53 40	0.47 41	0.47 89	1.33 223	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.15 67	0.18 78	0.18 130

DCRE	0.82 296	0.26 84	0.70 161	0.58 261	0.44 282	0.54 105	0.48 224	0.95 102	0.78 117	0.78 116	7.33 494	0.86 187	0.52 119	0.76 75	0.41 124	0.16 26	0.16 212	0.19 90	0.17 125	0.18 78	0.17 106

ccc-4	0.43 44	0.27 109	0.56 74	0.44 44	0.33 174	0.50 73	0.42 154	0.87 66	0.50 28	0.49 56	0.53 40	0.44 23	0.48 100	1.38 237	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.15 67	0.18 78	0.18 130

ADStereo(finetuned)	0.57 150	0.24 47	1.06 341	0.43 23	0.24 19	0.49 63	0.35 81	1.05 143	1.30 353	1.12 217	1.03 178	0.58 91	1.20 383	0.84 99	0.51 204	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.13 32	0.18 78	0.19 169

IGEV-Stereo	0.43 44	0.27 109	0.54 63	0.45 56	0.32 154	0.50 73	0.42 154	0.90 80	0.51 36	0.49 56	0.53 40	0.47 41	0.47 89	1.32 221	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.15 67	0.18 78	0.18 130
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.69 223	0.27 109	0.97 308	0.51 151	0.43 275	0.79 244	0.33 64	1.21 203	1.06 220	1.30 322	1.10 202	0.52 68	0.55 136	3.16 400	0.63 255	0.16 26	0.14 123	0.19 90	0.16 105	0.18 78	0.17 106

MIPNet	0.56 143	0.28 129	0.94 297	0.49 111	0.33 174	0.66 178	0.38 115	1.35 235	1.08 231	1.06 192	0.92 129	0.60 98	0.79 235	0.73 69	0.52 211	0.17 62	0.14 123	0.19 90	0.16 105	0.18 78	0.17 106

ACRE	0.61 170	0.33 252	1.01 321	0.58 261	0.49 308	0.75 221	0.47 214	1.06 156	0.95 168	1.37 354	1.55 365	0.62 107	0.46 80	0.83 96	0.70 274	0.23 251	0.15 177	0.19 90	0.16 105	0.18 78	0.21 217

CrosDoStereo	1.58 429	0.24 47	0.72 179	0.48 96	0.29 90	0.67 182	12.49 508	1.10 169	0.98 185	1.34 347	1.75 403	1.00 246	1.89 450	6.65 467	0.81 313	0.19 138	0.15 177	0.20 123	0.22 265	0.18 78	0.19 169

STrans-v2	1.04 368	0.28 129	0.96 306	0.49 111	0.32 154	0.68 189	0.79 368	2.47 468	1.12 249	1.12 217	1.46 344	1.40 347	1.46 414	6.70 471	0.43 144	0.18 100	0.13 73	0.20 123	0.18 141	0.18 78	0.18 130

TransformOpticalFlow	0.96 340	0.28 129	0.89 280	0.52 172	0.31 136	0.66 178	0.54 267	1.75 331	1.12 249	1.09 202	1.44 336	1.37 346	1.01 339	6.70 471	0.42 135	0.19 138	0.12 22	0.20 123	0.19 162	0.18 78	0.19 169

FTStereo	0.91 329	0.26 84	0.56 74	0.54 203	0.33 174	0.66 178	1.87 473	1.00 119	0.75 106	1.75 421	4.15 474	1.04 262	1.65 432	1.57 276	0.46 174	0.19 138	0.16 212	0.23 220	0.21 237	0.18 78	0.63 444

DeepStereo_LL	1.58 429	0.24 47	0.72 179	0.48 96	0.29 90	0.67 182	12.49 508	1.10 169	0.98 185	1.34 347	1.75 403	1.00 246	1.89 450	6.65 467	0.81 313	0.19 138	0.15 177	0.20 123	0.22 265	0.18 78	0.19 169

DEmStereo	0.97 346	0.23 34	0.79 235	0.47 72	0.32 154	1.04 327	0.56 291	0.93 90	0.89 147	1.39 364	2.14 437	1.02 255	2.07 461	5.64 450	0.77 300	0.17 62	0.15 177	0.20 123	0.20 194	0.18 78	0.20 200

DRaft	0.80 287	0.24 47	0.70 161	0.45 56	0.30 111	0.97 311	0.53 261	1.05 143	0.97 180	1.78 424	2.02 430	0.80 158	1.74 439	2.73 385	0.72 282	0.17 62	0.14 123	0.20 123	0.20 194	0.18 78	0.21 217

GrayStereo	0.82 296	0.26 84	0.58 89	0.63 319	0.37 218	0.76 227	1.86 472	1.11 175	0.87 140	1.99 442	1.89 420	1.08 270	1.82 447	1.39 242	0.48 186	0.19 138	0.14 123	0.19 90	0.21 237	0.18 78	0.39 385

CREStereo++_RVC	0.47 76	0.21 11	0.38 7	0.45 56	0.38 235	0.45 43	0.25 15	0.75 28	1.29 347	0.80 121	1.21 253	0.47 41	0.37 40	0.53 16	0.44 147	0.16 26	0.11 5	0.15 8	0.80 471	0.18 78	0.11 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.52 94	0.20 4	0.38 7	0.41 15	0.19 1	0.96 307	0.34 76	1.17 187	1.25 327	0.81 125	0.90 125	0.63 110	0.50 112	1.45 254	0.42 135	0.14 5	0.12 22	0.17 38	0.11 8	0.18 78	0.11 1

raft+_RVC	0.53 104	0.26 84	0.54 63	0.60 285	0.47 304	0.54 105	0.54 267	1.27 221	0.99 192	0.76 109	1.03 178	0.70 134	0.56 140	0.93 125	0.47 181	0.18 100	0.14 123	0.19 90	0.18 141	0.18 78	0.15 56

XX-Stereo	0.63 181	0.26 84	1.90 443	0.81 419	0.67 394	0.43 36	0.23 9	1.03 129	0.58 50	0.65 93	1.56 369	1.41 349	0.39 48	1.28 211	0.35 70	0.20 169	0.14 123	0.20 123	0.19 162	0.18 78	0.14 28

DCANet	0.54 119	0.24 47	0.70 161	0.43 23	0.24 19	0.49 63	0.36 95	1.05 143	1.30 353	1.12 217	1.03 178	0.58 91	0.92 294	0.81 91	0.52 211	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.13 32	0.18 78	0.19 169

RASNet	1.12 384	0.30 182	0.91 287	0.66 349	0.77 422	0.97 311	0.57 302	1.37 238	1.35 377	1.02 184	1.34 305	2.11 437	1.43 409	7.09 476	1.39 402	0.19 138	0.17 240	0.17 38	0.19 162	0.18 78	0.16 81

iResNet_ROB	0.77 272	0.30 182	0.99 312	0.57 255	0.36 204	0.83 267	0.36 95	2.33 456	1.58 424	1.27 307	1.30 284	1.25 316	0.84 260	1.65 287	0.79 308	0.20 169	0.14 123	0.17 38	0.12 20	0.18 78	0.27 309

MM-Stereo_test2	0.43 44	0.24 47	0.67 138	0.51 151	0.32 154	0.55 112	0.45 200	0.97 109	0.77 114	0.59 84	0.51 36	0.49 51	0.42 58	0.80 86	0.30 18	0.15 10	0.13 73	0.18 69	0.14 54	0.19 115	0.14 28

MM-Stereo_test1	0.49 87	0.24 47	0.56 74	0.51 151	0.30 111	0.50 73	0.54 267	0.91 81	1.03 207	0.84 134	0.69 76	0.54 75	0.60 162	1.16 184	0.33 46	0.18 100	0.16 212	0.20 123	0.17 125	0.19 115	0.15 56

HART	0.45 62	0.22 24	0.54 63	0.50 122	0.26 34	0.41 24	0.29 39	1.03 129	0.50 28	0.58 76	1.45 338	0.61 102	0.35 32	1.08 168	0.30 18	0.15 10	0.13 73	0.19 90	0.14 54	0.19 115	0.14 28

mms	0.40 29	0.27 109	0.52 54	0.46 61	0.32 154	0.43 36	0.46 207	0.70 19	0.46 22	0.35 13	0.58 56	0.44 23	0.30 14	1.36 232	0.33 46	0.16 26	0.13 73	0.18 69	0.15 67	0.19 115	0.15 56

ours_stereo	0.39 22	0.28 129	0.51 47	0.46 61	0.30 111	0.40 20	0.44 184	0.73 23	0.56 47	0.35 13	0.56 51	0.46 34	0.33 25	1.11 174	0.32 34	0.16 26	0.13 73	0.19 90	0.15 67	0.19 115	0.14 28

PAM_32	0.77 272	0.28 129	1.03 332	0.52 172	0.30 111	1.32 374	0.35 81	1.97 399	0.65 81	1.02 184	1.06 185	3.05 465	1.49 419	0.96 131	0.36 79	0.19 138	0.13 73	0.20 123	0.18 141	0.19 115	0.19 169

PAM	0.76 270	0.29 162	1.08 350	0.52 172	0.33 174	1.38 384	0.39 130	2.01 408	0.67 84	1.06 192	0.96 139	2.89 464	1.43 409	0.86 108	0.35 70	0.19 138	0.12 22	0.19 90	0.17 125	0.19 115	0.20 200

UGAM	1.14 389	0.27 109	0.95 301	0.53 188	0.42 267	0.70 201	0.72 351	0.95 102	1.32 361	0.98 170	1.48 350	1.78 409	0.87 276	9.65 502	0.87 329	0.21 200	0.18 260	0.30 346	0.24 299	0.19 115	0.16 81

DispNO	0.93 334	0.30 182	1.34 397	0.55 226	0.55 348	0.89 281	0.49 234	1.48 264	1.21 311	1.17 259	1.27 275	1.19 301	0.90 288	5.23 437	0.74 286	0.22 226	0.17 240	0.24 240	0.21 237	0.19 115	0.20 200

AE-Stereo	0.49 87	0.27 109	0.67 138	0.60 285	0.39 245	0.67 182	0.46 207	1.18 192	1.09 238	0.47 47	0.75 93	0.69 130	0.47 89	0.59 29	0.40 113	0.16 26	0.15 177	0.21 155	0.20 194	0.19 115	0.15 56

cc1	0.64 193	0.31 215	0.50 40	0.54 203	0.26 34	1.18 352	0.51 242	0.93 90	3.05 478	0.58 76	0.79 104	0.48 44	0.88 281	1.46 256	0.32 34	0.20 169	0.12 22	0.25 278	0.15 67	0.19 115	0.19 169

ffm	0.72 236	0.33 252	0.85 250	0.53 188	0.37 218	0.74 216	0.56 291	0.95 102	2.47 466	1.15 240	1.45 338	1.06 264	0.82 248	1.55 273	0.32 34	0.20 169	0.12 22	0.31 352	0.27 340	0.19 115	0.20 200

ff1	1.37 414	0.33 252	0.85 250	0.53 188	0.37 218	0.74 216	0.56 291	0.95 102	2.47 466	1.15 240	1.45 338	1.06 264	0.82 248	7.22 477	7.61 485	0.20 169	0.12 22	0.31 352	0.27 340	0.19 115	0.20 200

tt1	0.62 174	0.32 231	0.51 47	0.54 203	0.26 34	1.16 349	0.48 224	0.95 102	2.47 466	0.57 74	0.77 97	0.49 51	0.81 244	1.55 273	0.32 34	0.20 169	0.12 22	0.24 240	0.15 67	0.19 115	0.20 200

IGEV_Zeroshot_test	0.53 104	0.30 182	0.99 312	0.56 239	0.35 195	0.41 24	0.32 58	1.37 238	0.63 63	1.00 177	1.09 198	0.95 229	0.41 54	0.83 96	0.39 108	0.18 100	0.12 22	0.19 90	0.18 141	0.19 115	0.17 106

UniTT-Stereo	0.36 10	0.23 34	0.59 96	0.48 96	0.36 204	0.40 20	0.32 58	0.53 6	0.49 25	0.54 71	0.55 48	0.36 12	0.31 18	0.58 28	0.51 204	0.20 169	0.15 177	0.17 38	0.15 67	0.19 115	0.15 56

HH	0.63 181	0.30 182	0.77 225	0.50 122	0.32 154	0.49 63	0.46 207	1.65 309	0.64 67	0.69 97	1.09 198	1.63 390	0.85 263	1.90 324	0.37 90	0.18 100	0.13 73	0.19 90	0.17 125	0.19 115	0.16 81

HanStereo	0.63 181	0.30 182	0.77 225	0.50 122	0.32 154	0.49 63	0.46 207	1.65 309	0.64 67	0.69 97	1.09 198	1.63 390	0.85 263	1.90 324	0.37 90	0.18 100	0.13 73	0.19 90	0.17 125	0.19 115	0.16 81

4D-IteraStereo	0.48 82	0.24 47	0.76 219	0.50 122	0.44 282	0.66 178	0.31 51	0.87 66	1.02 203	1.03 188	0.72 86	0.78 152	0.32 24	0.64 44	0.37 90	0.17 62	0.11 5	0.23 220	0.19 162	0.19 115	0.13 11

anonymousdsp2	0.53 104	0.27 109	0.74 206	0.48 96	0.29 90	0.76 227	0.47 214	1.61 301	0.82 129	0.77 114	0.77 97	0.75 141	0.47 89	1.03 151	0.40 113	0.18 100	0.13 73	0.18 69	0.13 32	0.19 115	0.18 130

CES	0.48 82	0.20 4	0.37 4	0.39 9	1.39 475	0.55 112	0.35 81	0.98 113	0.66 83	0.44 37	0.66 66	0.35 11	0.27 7	0.56 23	0.33 46	0.15 10	0.13 73	0.15 8	0.10 2	0.19 115	1.46 479

Selective-RAFT	0.52 94	0.28 129	0.79 235	0.55 226	0.27 51	0.91 287	0.33 64	0.80 49	0.88 144	0.58 76	0.63 63	0.81 162	0.77 224	1.29 215	0.48 186	0.19 138	0.14 123	0.17 38	0.15 67	0.19 115	0.17 106

CIPLG	0.62 174	0.33 252	0.96 306	0.58 261	0.50 315	0.75 221	0.48 224	1.05 143	0.96 173	1.40 365	1.57 373	0.64 113	0.48 100	0.89 116	0.70 274	0.23 251	0.15 177	0.19 90	0.16 105	0.19 115	0.21 217

iRaft-Stereo_20w	0.65 201	0.31 215	1.00 317	0.47 72	0.34 191	0.73 212	0.30 46	2.96 476	0.70 93	1.15 240	1.14 224	0.76 145	0.65 191	1.11 174	0.38 100	0.17 62	0.13 73	0.18 69	0.16 105	0.19 115	0.18 130

IPLGR_C	0.62 174	0.33 252	0.99 312	0.58 261	0.49 308	0.76 227	0.48 224	1.10 169	0.96 173	1.40 365	1.56 369	0.62 107	0.48 100	0.80 86	0.71 279	0.23 251	0.15 177	0.19 90	0.16 105	0.19 115	0.21 217

HHNet	0.62 174	0.26 84	0.63 112	0.43 23	0.45 289	0.50 73	0.58 306	1.07 158	1.01 200	1.25 300	2.23 440	0.70 134	0.61 171	1.07 164	0.47 181	0.20 169	0.13 73	0.23 220	0.19 162	0.19 115	0.30 337

ASMatch	0.88 321	0.26 84	0.69 155	0.51 151	0.35 195	0.48 51	0.37 109	1.12 177	0.92 161	1.10 210	3.28 464	0.96 235	0.98 327	4.90 432	0.49 193	0.19 138	0.16 212	0.22 182	0.19 162	0.19 115	0.27 309

THIR-Stereo	1.02 363	0.27 109	0.69 155	0.49 111	0.28 74	0.95 303	1.34 447	1.03 129	0.97 180	1.34 347	1.90 421	1.17 297	1.58 425	6.44 464	0.78 302	0.19 138	0.14 123	0.21 155	0.22 265	0.19 115	0.20 200

CroCo-Stereo	0.40 29	0.31 215	0.73 191	0.58 261	0.27 51	0.26 3	0.33 64	0.95 102	0.81 124	0.42 32	0.47 24	0.65 116	0.47 89	0.39 4	0.34 61	0.18 100	0.15 177	0.16 22	0.14 54	0.19 115	0.16 81
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
cross-raft	0.54 119	0.25 70	0.61 104	0.52 172	0.29 90	0.68 189	0.37 109	1.46 261	0.76 112	1.01 180	1.06 185	1.28 327	0.46 80	0.71 62	0.35 70	0.15 10	0.12 22	0.18 69	0.16 105	0.19 115	0.14 28

iRaftStereo_RVC	0.47 76	0.26 84	0.64 119	0.50 122	0.29 90	0.53 98	0.33 64	1.05 143	0.77 114	0.84 134	1.00 155	0.55 77	0.37 40	0.81 91	0.40 113	0.17 62	0.12 22	0.22 182	0.20 194	0.19 115	0.15 56

cf-r	0.73 253	0.30 182	0.77 225	0.55 226	0.63 382	0.78 240	0.48 224	1.79 350	1.15 275	1.13 231	1.26 272	1.43 351	0.87 276	1.40 248	0.85 326	0.25 292	0.18 260	0.22 182	0.23 287	0.19 115	0.19 169

DIP-Stereo	0.62 174	0.30 182	0.83 248	0.48 96	0.36 204	0.95 303	0.33 64	2.37 461	0.67 84	1.25 300	1.00 155	0.68 125	0.51 115	0.91 118	0.61 248	0.18 100	0.15 177	0.21 155	0.17 125	0.19 115	0.19 169
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MLCV	0.72 236	0.34 275	1.10 356	0.51 151	0.23 13	0.91 287	0.39 130	1.33 227	1.23 320	1.46 379	1.55 365	1.01 253	0.64 185	1.95 331	0.80 312	0.18 100	0.12 22	0.18 69	0.14 54	0.19 115	0.17 106

HI	0.64 193	0.32 231	0.68 142	0.47 72	0.51 326	0.41 24	0.36 95	1.04 135	0.75 106	1.31 332	1.43 331	1.62 385	1.12 367	0.94 128	0.88 330	0.15 10	0.12 22	0.20 123	0.20 194	0.20 149	0.18 130

CoSv	0.64 193	0.32 231	0.68 142	0.47 72	0.51 326	0.41 24	0.36 95	1.04 135	0.75 106	1.31 332	1.43 331	1.62 385	1.12 367	0.94 128	0.88 330	0.15 10	0.12 22	0.20 123	0.20 194	0.20 149	0.18 130

SCV_C0	0.43 44	0.26 84	0.65 126	0.43 23	0.29 90	0.47 48	0.31 51	1.34 232	0.73 103	0.38 24	0.49 31	0.54 75	0.29 11	1.24 203	0.30 18	0.17 62	0.13 73	0.16 22	0.13 32	0.20 149	0.15 56

AIO-test2	0.57 150	0.28 129	0.63 112	0.61 298	0.58 362	0.79 244	0.51 242	1.18 192	1.40 398	0.63 90	1.15 231	0.51 61	0.43 65	1.09 169	0.35 70	0.21 200	0.17 240	0.26 297	0.30 380	0.20 149	0.19 169

IGEV-RUCA	0.37 14	0.23 34	0.48 30	0.49 111	0.36 204	0.60 138	0.23 9	0.64 11	0.49 25	0.39 28	0.49 31	0.44 23	0.31 18	0.85 104	0.30 18	0.24 266	0.13 73	0.16 22	0.12 20	0.20 149	0.19 169

CoDeX	0.73 253	0.29 162	0.93 293	0.54 203	0.36 204	1.14 342	0.61 319	2.34 458	1.17 287	1.16 250	1.25 265	0.91 207	0.87 276	1.33 223	0.64 259	0.20 169	0.16 212	0.21 155	0.18 141	0.20 149	0.18 130

11t1	0.52 94	0.28 129	0.68 142	0.51 151	0.28 74	0.83 267	0.39 130	1.22 211	0.63 63	0.84 134	0.74 91	0.68 125	0.68 194	0.91 118	0.57 233	0.21 200	0.18 260	0.19 90	0.16 105	0.20 149	0.21 217

EKT-Stereo	0.53 104	0.30 182	0.73 191	0.58 261	0.60 373	0.51 89	0.48 224	0.94 97	0.90 151	0.71 101	0.88 121	0.77 148	0.43 65	1.07 164	0.40 113	0.22 226	0.16 212	0.21 155	0.18 141	0.20 149	0.22 234

anonymousa	0.72 236	0.27 109	0.75 209	0.47 72	0.63 382	1.43 393	0.45 200	1.24 217	0.89 147	1.28 309	1.75 403	1.62 385	1.13 371	0.69 54	0.59 238	0.19 138	0.16 212	0.23 220	0.25 313	0.20 149	0.18 130

DisPM	0.66 208	0.28 129	0.72 179	0.61 298	0.35 195	0.62 152	0.45 200	1.02 125	0.99 192	1.56 401	1.10 202	0.80 158	0.59 159	2.37 368	0.41 124	0.23 251	0.14 123	0.23 220	0.21 237	0.20 149	0.25 278

IER	0.70 227	0.31 215	1.02 328	0.48 96	0.52 336	1.34 378	0.51 242	1.17 187	0.99 192	1.23 287	1.34 305	1.12 287	1.11 364	0.99 142	0.71 279	0.20 169	0.16 212	0.21 155	0.21 237	0.20 149	0.19 169

raft_robust	0.68 221	0.30 182	0.64 119	0.52 172	0.26 34	0.54 105	0.35 81	1.33 227	1.24 324	1.16 250	1.07 189	0.60 98	0.54 129	3.58 412	0.37 90	0.18 100	0.14 123	0.20 123	0.22 265	0.20 149	0.16 81

RAFT_CTSACE	0.63 181	0.26 84	0.88 274	0.55 226	0.51 326	0.71 206	0.44 184	0.80 49	0.97 180	0.97 166	1.84 413	1.18 300	0.68 194	1.47 260	0.36 79	0.16 26	0.15 177	0.21 155	0.20 194	0.20 149	0.14 28

Sa-1000	0.72 236	0.29 162	0.76 219	0.59 274	0.30 111	0.73 212	0.37 109	1.62 305	1.33 365	1.28 309	2.04 431	0.86 187	0.75 212	1.84 317	0.38 100	0.19 138	0.14 123	0.25 278	0.23 287	0.20 149	0.16 81

test_4	0.53 104	0.22 24	0.56 74	0.54 203	0.32 154	0.64 156	0.39 130	0.80 49	0.62 60	0.92 153	1.87 418	0.68 125	0.42 58	1.16 184	0.37 90	0.15 10	0.13 73	0.20 123	0.22 265	0.20 149	0.15 56

iRaft-Stereo_5w	0.85 311	0.29 162	0.91 287	0.53 188	0.43 275	0.49 63	0.68 340	0.99 115	0.87 140	0.79 119	1.34 305	1.46 360	0.91 291	5.11 435	1.11 368	0.17 62	0.14 123	0.22 182	0.18 141	0.20 149	0.20 200

IPLGR	0.58 156	0.27 109	1.14 366	0.48 96	0.28 74	0.65 170	0.33 64	1.22 211	1.13 261	1.18 264	1.05 183	0.69 130	0.66 193	0.96 131	0.52 211	0.17 62	0.15 177	0.20 123	0.17 125	0.20 149	0.18 130

GMOStereo	0.53 104	0.26 84	0.65 126	0.50 122	0.29 90	0.52 93	0.43 171	0.89 74	0.96 173	1.41 367	1.14 224	0.85 183	0.56 140	0.59 29	0.38 100	0.16 26	0.14 123	0.24 240	0.21 237	0.20 149	0.15 56

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OMP-Stereo	0.94 336	0.33 252	0.72 179	0.90 446	0.31 136	0.49 63	0.36 95	1.16 185	1.06 220	1.58 407	1.12 215	1.46 360	0.69 197	6.94 474	0.49 193	0.19 138	0.14 123	0.24 240	0.18 141	0.20 149	0.14 28

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IRAFT_RVC	0.88 321	0.28 129	0.76 219	0.63 319	0.31 136	0.65 170	1.02 418	1.22 211	0.94 166	1.22 281	1.04 181	1.01 253	0.98 327	5.82 454	0.53 218	0.22 226	0.12 22	0.25 278	0.20 194	0.20 149	0.19 169

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Prome-Stereo	0.75 264	0.27 109	0.53 58	0.55 226	0.32 154	0.59 130	0.97 409	0.89 74	0.88 144	1.45 377	2.46 451	0.91 207	1.41 407	1.58 278	0.44 147	0.18 100	0.13 73	0.19 90	0.17 125	0.20 149	0.92 464

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Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
pmcnn	2.37 468	0.42 342	2.71 469	0.63 319	0.43 275	1.54 402	1.19 437	2.01 408	1.53 420	2.64 466	7.60 495	18.07 510	1.45 413	3.44 409	2.78 454	0.18 100	0.15 177	0.15 8	0.12 20	0.20 149	0.18 130

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CBFPSM	0.92 331	0.33 252	1.86 442	0.49 111	0.38 235	1.75 419	0.84 380	1.39 244	1.12 249	1.09 202	0.99 151	2.37 447	1.66 436	1.32 221	1.42 411	0.19 138	0.18 260	0.20 123	0.20 194	0.21 188	0.33 358

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TestStereo1	0.63 181	0.28 129	0.75 209	0.76 406	0.31 136	0.48 51	0.43 171	1.30 225	1.21 311	0.97 166	1.31 290	0.64 113	0.77 224	1.75 305	0.42 135	0.20 169	0.15 177	0.22 182	0.18 141	0.21 188	0.17 106

x	0.54 119	0.31 215	0.61 104	0.47 72	0.30 111	0.67 182	0.47 214	1.53 284	0.79 121	0.81 125	0.83 111	0.78 152	0.70 202	0.70 58	0.62 251	0.21 200	0.19 276	0.22 182	0.19 162	0.21 188	0.20 200

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test_5	0.65 201	0.30 182	0.75 209	0.67 361	0.50 315	0.92 294	0.52 253	1.39 244	1.12 249	0.76 109	1.11 208	1.00 246	0.90 288	1.53 269	0.45 160	0.18 100	0.13 73	0.23 220	0.22 265	0.21 188	0.19 169

SA-5K	0.63 181	0.28 129	0.75 209	0.76 406	0.31 136	0.48 51	0.43 171	1.30 225	1.21 311	0.97 166	1.31 290	0.64 113	0.77 224	1.75 305	0.42 135	0.20 169	0.15 177	0.22 182	0.18 141	0.21 188	0.17 106

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GLC_STEREO	0.39 22	0.25 70	0.41 15	0.54 203	0.23 13	0.48 51	0.30 46	0.73 23	0.58 50	0.52 68	0.73 88	0.51 61	0.31 18	0.64 44	0.42 135	0.17 62	0.20 294	0.23 220	0.19 162	0.21 188	0.17 106

test_3	0.55 134	0.23 34	0.71 173	0.53 188	0.28 74	0.61 144	0.40 137	0.92 84	1.05 216	1.19 268	0.68 72	0.93 218	0.44 72	1.67 292	0.39 108	0.15 10	0.12 22	0.22 182	0.19 162	0.21 188	0.14 28

PFNet+	0.59 161	0.28 129	0.77 225	0.53 188	0.30 111	0.59 130	0.31 51	0.92 84	1.14 264	1.33 344	1.10 202	0.79 156	0.57 149	1.31 217	0.49 193	0.25 292	0.17 240	0.28 325	0.26 330	0.21 188	0.25 278

NRIStereo	0.60 164	0.29 162	0.69 155	0.53 188	0.28 74	0.63 153	0.33 64	1.08 164	0.87 140	1.14 234	0.87 119	0.91 207	0.59 159	2.24 357	0.49 193	0.20 169	0.14 123	0.21 155	0.19 162	0.21 188	0.17 106

PSM-AAD	0.79 284	0.27 109	0.53 58	0.55 226	0.28 74	0.77 235	1.24 440	0.99 115	0.91 156	1.66 415	1.57 373	0.81 162	2.19 465	1.65 287	0.44 147	0.19 138	0.14 123	0.38 404	0.32 393	0.21 188	0.70 453

Pruner-Stereo	0.62 174	0.29 162	0.70 161	0.61 298	0.31 136	0.63 153	0.43 171	1.17 187	0.99 192	1.53 393	1.08 193	0.95 229	0.55 136	1.35 227	0.51 204	0.23 251	0.14 123	0.24 240	0.21 237	0.21 188	0.23 252

rafts_anoy	0.52 94	0.29 162	0.59 96	0.59 274	0.50 315	0.53 98	0.40 137	1.11 175	1.03 207	0.84 134	0.83 111	0.68 125	0.54 129	0.72 65	0.51 204	0.19 138	0.14 123	0.24 240	0.26 330	0.21 188	0.18 130

GES	0.66 208	0.34 275	0.90 284	0.59 274	0.38 235	0.94 299	0.57 302	2.11 424	0.86 136	1.02 184	1.11 208	0.66 120	0.79 235	0.99 142	0.61 248	0.27 327	0.19 276	0.20 123	0.20 194	0.21 188	0.30 337

SFCPSM	0.70 227	0.28 129	1.02 328	0.51 151	0.38 235	1.37 381	0.66 334	2.00 404	1.03 207	1.17 259	1.21 253	0.82 167	0.78 231	1.03 151	0.53 218	0.21 200	0.17 240	0.22 182	0.24 299	0.21 188	0.19 169

delet	0.85 311	0.32 231	0.95 301	0.65 342	0.66 390	1.64 411	0.84 380	1.75 331	1.35 377	1.32 336	1.30 284	1.30 331	0.88 281	1.68 297	1.10 366	0.21 200	0.21 315	0.24 240	0.24 299	0.21 188	0.21 217

acv_ft	0.75 264	0.31 215	0.95 301	0.70 380	0.86 441	1.24 362	0.53 261	1.44 257	1.07 225	1.24 295	1.30 284	1.08 270	0.92 294	0.80 86	1.34 394	0.21 200	0.19 276	0.21 155	0.18 141	0.21 188	0.18 130

HSM	1.19 397	0.32 231	0.65 126	0.57 255	0.38 235	1.23 361	0.59 314	2.25 450	1.19 300	1.30 322	1.25 265	1.94 423	1.03 346	9.32 497	0.71 279	0.22 226	0.16 212	0.20 123	0.16 105	0.21 188	0.21 217

MyStereo8	0.65 201	0.29 162	1.00 317	0.58 261	0.49 308	0.91 287	0.35 81	1.18 192	1.31 357	1.16 250	1.27 275	0.90 204	0.64 185	0.72 65	0.95 343	0.18 100	0.14 123	0.20 123	0.18 141	0.22 211	0.26 300

MyStereo06	0.61 170	0.28 129	0.95 301	0.56 239	0.46 299	0.61 144	0.73 352	1.78 345	0.67 84	1.03 188	1.12 215	1.13 292	0.56 140	0.78 80	0.41 124	0.17 62	0.16 212	0.23 220	0.20 194	0.22 211	0.20 200

MyStereo05	0.66 208	0.28 129	1.07 346	0.56 239	0.46 299	0.61 144	0.73 352	1.34 232	1.41 402	1.15 240	0.91 127	0.77 148	0.80 241	1.41 249	0.63 255	0.17 62	0.16 212	0.23 220	0.20 194	0.22 211	0.20 200

ACVNet-DCA	0.56 143	0.31 215	0.50 40	0.54 203	0.26 34	1.18 352	0.51 242	1.42 250	0.78 117	0.58 76	0.79 104	0.48 44	0.88 281	1.46 256	0.32 34	0.20 169	0.12 22	0.25 278	0.15 67	0.22 211	0.21 217

xx1	0.67 217	0.31 215	0.50 40	0.54 203	0.26 34	1.18 352	0.51 242	0.93 90	3.05 478	0.58 76	0.79 104	0.95 229	0.77 224	1.46 256	0.32 34	0.20 169	0.12 22	0.24 240	0.23 287	0.22 211	0.21 217

1test111	0.54 119	0.31 215	0.50 40	0.54 203	0.26 34	1.18 352	0.51 242	1.42 250	0.78 117	0.58 76	0.79 104	0.48 44	0.88 281	0.88 111	0.59 238	0.20 169	0.12 22	0.25 278	0.15 67	0.22 211	0.21 217

LL-Strereo	1.33 410	0.39 325	1.38 399	0.61 298	0.61 376	0.75 221	0.66 334	1.63 307	1.17 287	1.56 401	1.60 377	2.03 433	2.12 462	9.72 503	0.97 348	0.21 200	0.18 260	0.27 312	0.23 287	0.22 211	0.25 278

gwcnet-sp	0.74 256	0.33 252	1.44 404	0.57 255	0.45 289	1.40 387	0.54 267	1.50 270	1.14 264	1.30 322	1.02 169	0.94 221	0.82 248	1.39 242	0.76 294	0.21 200	0.21 315	0.22 182	0.21 237	0.22 211	0.22 234

scenet	0.74 256	0.33 252	1.44 404	0.57 255	0.45 289	1.40 387	0.54 267	1.50 270	1.14 264	1.30 322	1.02 169	0.94 221	0.82 248	1.39 242	0.76 294	0.21 200	0.21 315	0.22 182	0.21 237	0.22 211	0.22 234

ssnet	0.74 256	0.33 252	1.44 404	0.57 255	0.45 289	1.40 387	0.54 267	1.50 270	1.14 264	1.30 322	1.02 169	0.94 221	0.82 248	1.39 242	0.76 294	0.21 200	0.21 315	0.22 182	0.21 237	0.22 211	0.22 234

qqq	0.57 150	0.34 275	0.71 173	0.47 72	0.27 51	0.64 156	0.62 322	1.42 250	0.78 117	0.80 121	0.92 129	0.95 229	0.77 224	0.88 111	0.59 238	0.21 200	0.20 294	0.24 240	0.23 287	0.22 211	0.21 217

BUS	0.74 256	0.32 231	0.68 142	0.54 203	0.44 282	2.34 456	0.42 154	2.16 434	0.98 185	1.20 272	1.11 208	1.03 259	0.62 176	0.91 118	0.70 274	0.24 266	0.17 240	0.25 278	0.22 265	0.22 211	0.22 234

BSDual-CNN	0.71 234	0.32 231	0.68 142	0.54 203	0.44 282	1.27 366	0.65 329	2.16 434	0.98 185	1.20 272	1.11 208	1.12 287	0.74 210	0.91 118	0.66 263	0.24 266	0.17 240	0.25 278	0.22 265	0.22 211	0.22 234

hknet	0.77 272	0.32 231	0.95 301	0.54 203	0.38 235	1.27 366	0.65 329	2.16 434	1.07 225	1.20 272	1.11 208	1.59 381	0.81 244	1.37 233	0.66 263	0.22 226	0.17 240	0.25 278	0.22 265	0.22 211	0.22 234

RAFT	0.64 193	0.30 182	0.73 191	0.59 274	0.33 174	0.68 189	0.58 306	1.04 135	0.76 112	1.08 196	1.19 248	1.65 395	0.93 303	1.06 160	0.56 230	0.21 200	0.18 260	0.27 312	0.24 299	0.22 211	0.17 106

222	1.61 433	0.29 162	0.67 138	0.56 239	0.29 90	1.06 331	0.42 154	2.17 440	1.31 357	1.31 332	1.52 358	0.92 216	0.94 308	1.76 310	17.65 508	0.24 266	0.20 294	0.21 155	0.19 162	0.22 211	0.23 252

xxxx	1.51 425	0.28 129	0.68 142	0.54 203	0.28 74	1.16 349	0.44 184	2.19 443	1.29 347	1.09 202	1.36 312	1.22 305	0.85 263	1.79 313	15.70 507	0.24 266	0.21 315	0.21 155	0.20 194	0.22 211	0.23 252

test_xeample	1.45 421	0.28 129	0.65 126	0.51 151	0.28 74	0.94 299	0.59 314	2.14 429	1.29 347	1.24 295	1.51 357	0.88 195	0.86 271	1.46 256	15.10 504	0.22 226	0.20 294	0.22 182	0.20 194	0.22 211	0.22 234

FENet	0.60 164	0.28 129	0.63 112	0.54 203	0.33 174	0.83 267	0.38 115	1.27 221	1.07 225	1.00 177	0.86 116	0.99 245	0.85 263	0.96 131	0.68 270	0.22 226	0.15 177	0.23 220	0.20 194	0.22 211	0.23 252

ac_64	0.82 296	0.29 162	0.81 241	0.71 387	0.60 373	1.05 328	0.54 267	1.99 403	0.92 161	1.18 264	1.06 185	1.99 428	1.08 359	1.94 330	0.97 348	0.27 327	0.22 333	0.24 240	0.23 287	0.22 211	0.19 169

ACVNet	0.63 181	0.31 215	0.54 63	0.54 203	0.36 204	0.80 252	0.46 207	1.37 238	1.07 225	0.93 154	1.30 284	1.08 270	0.85 263	0.80 86	0.94 340	0.21 200	0.19 276	0.21 155	0.18 141	0.22 211	0.18 130

GANet-RSSM	0.72 236	0.28 129	0.63 112	0.64 328	0.58 362	0.80 252	0.58 306	1.89 376	1.08 231	1.04 191	1.25 265	1.15 295	1.04 348	1.49 262	0.62 251	0.25 292	0.19 276	0.22 182	0.22 265	0.22 211	0.21 217

AANet_RVC	1.16 395	0.52 383	1.49 418	0.65 342	0.45 289	0.75 221	0.69 344	1.42 250	1.55 423	1.34 347	1.87 418	1.53 372	0.78 231	7.43 482	1.38 399	0.25 292	0.17 240	0.19 90	0.16 105	0.22 211	0.26 300

iResNet	0.75 264	0.40 331	1.36 398	0.67 361	0.29 90	0.92 294	0.59 314	1.52 278	1.25 327	1.28 309	1.48 350	0.94 221	0.76 220	1.62 284	0.78 302	0.18 100	0.14 123	0.18 69	0.15 67	0.22 211	0.23 252

DN-CSS_ROB	0.64 193	0.32 231	1.05 337	0.55 226	0.40 255	0.54 105	0.45 200	1.21 203	0.93 163	1.03 188	1.47 345	0.69 130	0.63 181	1.76 310	0.49 193	0.18 100	0.14 123	0.25 278	0.22 265	0.22 211	0.20 200

test_sample2	0.62 174	0.29 162	0.74 206	0.50 122	0.28 74	0.80 252	0.61 319	1.61 301	1.00 197	0.88 143	0.99 151	0.94 221	0.83 256	1.16 184	0.51 204	0.23 251	0.18 260	0.22 182	0.21 237	0.23 236	0.22 234

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 69	0.36 306	0.71 173	0.47 72	0.36 204	0.67 182	0.35 81	0.78 38	1.12 249	0.61 87	0.62 62	0.39 17	0.39 48	0.71 62	0.39 108	0.20 169	0.17 240	0.22 182	0.18 141	0.23 236	0.19 169

SMFormer	0.75 264	0.30 182	0.86 256	0.46 61	0.26 34	0.82 262	0.43 171	2.05 414	1.39 393	1.23 287	1.47 345	0.98 239	0.95 313	1.71 300	0.82 318	0.24 266	0.20 294	0.22 182	0.21 237	0.23 236	0.24 266

MyStereo07	0.48 82	0.29 162	0.50 40	0.55 226	0.45 289	0.59 130	0.79 368	1.05 143	0.51 36	0.48 51	0.53 40	0.43 21	0.55 136	1.30 216	0.34 61	0.17 62	0.16 212	0.24 240	0.20 194	0.23 236	0.20 200

MyStereo04	0.67 217	0.29 162	1.07 346	0.55 226	0.45 289	0.59 130	0.79 368	1.50 270	1.40 398	0.91 151	0.91 127	0.74 139	0.86 271	1.52 265	0.62 251	0.17 62	0.16 212	0.24 240	0.20 194	0.23 236	0.20 200

CASnet	0.41 36	0.25 70	0.48 30	0.50 122	0.20 2	0.50 73	0.36 95	0.81 52	0.80 122	0.83 131	0.68 72	0.48 44	0.31 18	0.54 18	0.32 34	0.18 100	0.12 22	0.27 312	0.22 265	0.23 236	0.14 28
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
knoymous	0.51 93	0.29 162	0.47 28	0.43 23	0.30 111	0.55 112	0.55 283	1.02 125	0.77 114	0.98 170	0.85 115	0.94 221	0.56 140	0.85 104	0.45 160	0.20 169	0.14 123	0.26 297	0.14 54	0.23 236	0.23 252

CRFU-Net	0.86 316	0.39 325	1.00 317	0.65 342	0.57 353	1.78 426	0.86 386	2.15 431	0.81 124	1.38 359	1.18 241	1.64 393	1.19 380	1.35 227	0.90 336	0.26 312	0.22 333	0.21 155	0.19 162	0.23 236	0.24 266

psmg	0.72 236	0.32 231	0.68 142	0.50 122	0.44 282	1.48 396	0.75 357	1.94 392	0.98 185	1.21 276	1.33 298	1.12 287	0.74 210	0.91 118	0.66 263	0.24 266	0.19 276	0.25 278	0.25 313	0.23 236	0.22 234

CSP-Net	0.97 346	0.38 320	0.83 248	0.53 188	0.41 262	1.63 409	0.77 363	2.00 404	1.05 216	1.25 300	1.20 251	1.33 336	0.83 256	4.93 434	0.85 326	0.32 367	0.22 333	0.20 123	0.20 194	0.23 236	0.25 278

GANet-ADL	0.60 164	0.35 296	0.72 179	0.64 328	0.40 255	0.68 189	0.51 242	1.49 266	1.12 249	0.95 161	1.08 193	0.91 207	0.57 149	0.76 75	0.55 228	0.26 312	0.18 260	0.18 69	0.16 105	0.23 236	0.25 278

AAGNet	1.83 446	0.28 129	0.72 179	0.61 298	0.32 154	0.67 182	0.51 242	0.96 108	0.98 185	1.47 380	1.20 251	1.00 246	1.18 377	2.83 387	22.77 514	0.22 226	0.13 73	0.22 182	0.19 162	0.23 236	0.15 56

SST-Stereo	0.83 302	0.28 129	0.72 179	0.59 274	0.31 136	0.72 209	0.26 24	1.09 166	0.86 136	1.47 380	1.10 202	1.00 246	0.87 276	5.73 452	0.45 160	0.22 226	0.13 73	0.23 220	0.19 162	0.23 236	0.18 130

RAFT_R40	0.83 302	0.28 129	0.73 191	0.59 274	0.31 136	0.69 194	0.44 184	1.10 169	0.95 168	1.47 380	1.10 202	1.00 246	0.85 263	5.53 446	0.46 174	0.22 226	0.13 73	0.23 220	0.20 194	0.23 236	0.18 130

HGLStereo	0.85 311	0.38 320	0.94 297	0.80 416	1.03 454	1.17 351	0.58 306	1.52 278	1.20 305	1.19 268	1.62 384	1.13 292	1.20 383	1.80 314	1.06 357	0.24 266	0.24 353	0.24 240	0.21 237	0.23 236	0.27 309

rvit_stereo_0083	0.47 76	0.33 252	0.81 241	0.56 239	0.36 204	0.50 73	0.44 184	0.68 16	0.95 168	0.49 56	0.57 54	0.55 77	0.49 108	0.88 111	0.46 174	0.25 292	0.25 360	0.24 240	0.20 194	0.24 251	0.17 106

rvit_stereo_ft	0.47 76	0.35 296	0.87 267	0.67 361	0.42 267	0.40 20	0.59 314	0.81 52	0.74 105	0.46 44	0.55 48	0.57 86	0.49 108	0.65 49	0.50 199	0.25 292	0.17 240	0.22 182	0.22 265	0.24 251	0.17 106

1111x	1.70 441	0.29 162	0.86 256	0.51 151	0.27 51	1.01 320	0.68 340	2.22 447	1.28 343	1.13 231	1.40 324	1.21 303	1.10 363	5.53 446	15.20 505	0.22 226	0.21 315	0.22 182	0.22 265	0.24 251	0.22 234

plain	0.46 69	0.27 109	1.01 321	0.50 122	0.40 255	0.35 11	0.37 109	0.87 66	0.56 47	0.43 35	0.76 95	0.42 18	0.40 52	1.13 179	0.45 160	0.21 200	0.15 177	0.24 240	0.19 162	0.24 251	0.16 81

MIF-Stereo (partial)	0.45 62	0.25 70	0.70 161	0.50 122	0.52 336	0.35 11	0.26 24	0.91 81	0.59 56	0.45 43	0.71 83	0.51 61	0.51 115	1.11 174	0.45 160	0.20 169	0.16 212	0.23 220	0.20 194	0.24 251	0.18 130

riskmin	0.56 143	0.27 109	0.60 101	0.43 23	0.31 136	0.83 267	0.42 154	1.14 181	1.04 212	0.73 107	0.75 93	1.11 286	1.01 339	0.81 91	0.51 204	0.20 169	0.14 123	0.24 240	0.15 67	0.24 251	0.25 278

DeepStereo_RVC	0.55 134	0.29 162	0.72 179	0.51 151	0.30 111	0.59 130	0.33 64	1.03 129	0.70 93	1.16 250	0.93 132	0.83 174	0.94 308	0.96 131	0.54 224	0.21 200	0.14 123	0.21 155	0.19 162	0.24 251	0.24 266

ICVP	0.63 181	0.33 252	0.57 84	0.61 298	0.40 255	0.80 252	0.58 306	1.61 301	0.89 147	0.90 146	1.24 261	0.88 195	0.73 208	0.72 65	0.88 330	0.29 350	0.21 315	0.22 182	0.21 237	0.24 251	0.27 309
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	0.72 236	0.30 182	0.61 104	0.63 319	0.42 267	0.73 212	0.56 291	1.92 386	1.10 243	1.09 202	1.37 314	1.22 305	0.98 327	1.28 211	0.72 282	0.27 327	0.19 276	0.27 312	0.29 371	0.24 251	0.24 266

DMCA	0.67 217	0.34 275	0.90 284	0.51 151	0.44 282	0.86 278	0.47 214	1.42 250	1.02 203	1.17 259	1.12 215	1.23 310	0.75 212	0.78 80	0.95 343	0.25 292	0.19 276	0.27 312	0.19 162	0.24 251	0.27 309

iResNetv2_ROB	0.80 287	0.37 313	1.71 431	0.56 239	0.37 218	0.94 299	0.64 327	1.73 325	1.34 368	1.23 287	1.42 327	1.26 320	0.92 294	1.85 320	0.56 230	0.23 251	0.15 177	0.19 90	0.14 54	0.24 251	0.19 169

rvit_stereo_0081	0.44 54	0.33 252	0.64 119	0.54 203	0.35 195	0.41 24	0.44 184	0.66 14	0.95 168	0.48 51	0.52 38	0.50 57	0.46 80	0.82 94	0.44 147	0.25 292	0.20 294	0.22 182	0.19 162	0.25 262	0.17 106

rvit_stereo_0082	0.44 54	0.33 252	0.64 119	0.54 203	0.35 195	0.41 24	0.44 184	0.66 14	0.95 168	0.48 51	0.52 38	0.50 57	0.46 80	0.82 94	0.44 147	0.25 292	0.20 294	0.22 182	0.19 162	0.25 262	0.17 106

test_sample3	0.68 221	0.32 231	0.88 274	0.52 172	0.30 111	0.97 311	0.52 253	1.86 369	1.15 275	1.08 196	1.11 208	0.88 195	0.71 206	1.17 188	0.68 270	0.25 292	0.20 294	0.25 278	0.25 313	0.25 262	0.25 278

mmm	0.63 181	0.35 296	0.72 179	0.51 151	0.30 111	0.86 278	0.54 267	1.59 294	0.86 136	1.07 195	1.38 318	0.79 156	0.75 212	0.91 118	0.58 236	0.22 226	0.18 260	0.29 335	0.25 313	0.25 262	0.23 252

GwcNet-ADL	0.64 193	0.31 215	0.79 235	0.56 239	0.41 262	0.60 138	0.58 306	1.41 248	1.26 332	1.08 196	1.13 220	0.91 207	0.60 162	1.04 157	0.78 302	0.27 327	0.18 260	0.18 69	0.18 141	0.25 262	0.29 325

HCRNet	0.70 227	0.39 325	0.73 191	0.60 285	0.59 370	0.76 227	0.35 81	1.22 211	1.13 261	1.02 184	0.99 151	1.02 255	0.76 220	2.19 354	0.70 274	0.28 340	0.19 276	0.28 325	0.23 287	0.25 262	0.23 252

MMNet	0.84 307	0.32 231	1.09 353	0.60 285	0.59 370	1.85 432	0.49 234	1.51 276	1.27 338	1.37 354	1.15 231	1.26 320	1.18 377	1.67 292	1.22 379	0.19 138	0.18 260	0.23 220	0.22 265	0.25 262	0.21 217

UNet	0.83 302	0.34 275	1.31 389	0.58 261	0.74 411	1.58 405	0.49 234	1.41 248	1.04 212	1.21 276	1.08 193	1.54 373	1.12 367	1.65 287	1.09 363	0.23 251	0.17 240	0.25 278	0.20 194	0.25 262	0.22 234

UPFNet	0.80 287	0.32 231	0.90 284	0.59 274	0.74 411	1.26 365	0.80 374	1.52 278	1.10 243	1.30 322	1.12 215	1.30 331	0.84 260	1.67 292	1.09 363	0.24 266	0.24 353	0.24 240	0.23 287	0.25 262	0.18 130

StereoDRNet-Refined	0.80 287	0.41 338	0.88 274	0.62 310	0.42 267	1.33 376	0.48 224	1.52 278	1.17 287	1.45 377	1.44 336	1.44 356	0.90 288	1.26 206	1.24 381	0.20 169	0.16 212	0.27 312	0.24 299	0.25 262	0.28 321
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LE_ROB	8.05 502	0.37 313	23.53 509	0.74 401	0.33 174	2.77 469	2.87 499	3.71 486	27.24 517	25.39 517	8.87 502	8.46 499	26.71 517	6.65 467	21.99 511	0.21 200	0.19 276	0.20 123	0.21 237	0.25 262	0.22 234

rvit_stereo_0081_aga	0.44 54	0.34 275	0.73 191	0.51 151	0.41 262	0.50 73	0.40 137	0.81 52	0.57 49	0.58 76	0.56 51	0.53 73	0.43 65	0.66 51	0.40 113	0.26 312	0.21 315	0.22 182	0.20 194	0.26 273	0.18 130

test_sample4	0.69 223	0.33 252	0.91 287	0.51 151	0.30 111	0.92 294	0.52 253	1.87 371	1.15 275	1.14 234	1.18 241	0.87 191	0.75 212	1.18 190	0.68 270	0.25 292	0.20 294	0.26 297	0.26 330	0.26 273	0.25 278

iinet-f	0.99 352	0.45 355	3.71 478	0.55 226	0.43 275	1.81 427	0.68 340	1.14 181	1.14 264	1.18 264	1.42 327	1.58 380	1.44 411	1.34 226	1.59 424	0.24 266	0.23 344	0.20 123	0.19 162	0.26 273	0.25 278

NINENet	0.77 272	0.37 313	0.78 233	0.62 310	0.51 326	2.34 456	0.42 154	1.83 362	1.04 212	1.14 234	1.23 259	1.03 259	0.62 176	1.24 203	0.70 274	0.28 340	0.23 344	0.31 352	0.21 237	0.26 273	0.25 278

ADLNet2	0.88 321	0.34 275	1.17 370	0.77 409	0.64 385	1.12 340	0.76 360	1.74 329	1.24 324	1.21 276	1.65 390	1.71 401	1.05 352	1.67 292	1.17 375	0.24 266	0.21 315	0.21 155	0.22 265	0.26 273	0.29 325

Patchmatch Stereo++	0.55 134	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.65 170	0.29 39	1.05 143	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.83 174	0.60 162	1.37 233	0.45 160	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130
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	0.54 119	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.65 170	0.41 150	1.04 135	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.82 167	0.61 171	1.06 160	0.45 160	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

ROB_FTStereo_v2	0.54 119	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.64 156	0.42 154	1.05 143	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.83 174	0.60 162	1.12 177	0.46 174	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

ROB_FTStereo	0.54 119	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.64 156	0.25 15	1.05 143	0.64 67	1.12 217	0.95 136	0.82 167	0.61 171	1.15 181	0.45 160	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

HUI-Stereo	0.52 94	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.65 170	0.30 46	1.04 135	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.83 174	0.60 162	0.79 84	0.45 160	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

iGMRVC	0.56 143	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.65 170	0.38 115	1.05 143	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.83 174	0.60 162	1.52 265	0.46 174	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

iRAFT	0.55 134	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.65 170	0.29 39	1.05 143	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.83 174	0.60 162	1.37 233	0.45 160	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

RAFT-IKP	0.54 119	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.59 130	0.36 95	1.04 135	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.83 174	0.61 171	1.22 196	0.45 160	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

CFNet	0.96 340	0.36 306	1.01 321	0.62 310	0.42 267	0.99 317	0.47 214	1.90 379	1.32 361	0.99 173	1.39 322	1.10 282	0.86 271	5.58 449	0.79 308	0.23 251	0.17 240	0.28 325	0.27 340	0.26 273	0.21 217

rvit_0105_3	0.63 181	0.44 348	1.08 350	0.72 390	0.40 255	0.64 156	0.71 348	1.03 129	1.17 287	0.82 129	0.70 80	0.80 158	0.70 202	0.91 118	0.56 230	0.35 390	0.34 413	0.34 382	0.32 393	0.27 287	0.28 321

test_sample5	0.69 223	0.34 275	0.87 267	0.52 172	0.30 111	0.84 274	0.54 267	1.83 362	1.14 264	1.11 216	1.25 265	0.88 195	0.78 231	1.23 198	0.65 260	0.26 312	0.20 294	0.27 312	0.27 340	0.27 287	0.26 300

DualNet	0.70 227	0.34 275	0.87 267	0.52 172	0.30 111	0.84 274	0.54 267	1.83 362	1.14 264	1.14 234	1.33 298	0.88 195	0.78 231	1.23 198	0.65 260	0.26 312	0.20 294	0.27 312	0.27 340	0.27 287	0.26 300

fast-acv-ft	0.94 336	0.44 348	1.40 400	0.58 261	0.51 326	1.77 424	0.69 344	1.36 237	1.42 405	1.29 314	1.86 416	1.74 405	1.25 391	1.52 265	1.38 399	0.26 312	0.28 380	0.28 325	0.28 360	0.27 287	0.26 300

ToySt	0.66 208	0.33 252	1.23 376	0.51 151	0.33 174	0.86 278	0.68 340	1.10 169	0.97 180	0.84 134	1.08 193	1.25 316	0.94 308	1.01 147	0.74 286	0.19 138	0.19 276	0.24 240	0.24 299	0.27 287	0.23 252

ssnet_v2	0.88 321	0.36 306	1.02 328	0.62 310	0.38 235	1.32 374	0.97 409	2.07 420	1.34 368	1.37 354	1.18 241	1.54 373	0.92 294	1.10 171	1.65 425	0.30 354	0.27 373	0.30 346	0.28 360	0.27 287	0.26 300

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 352	0.40 331	1.82 439	0.66 349	0.62 381	2.05 444	0.78 365	1.91 383	1.29 347	1.54 397	1.42 327	1.51 370	1.23 388	1.99 334	1.33 392	0.23 251	0.14 123	0.20 123	0.15 67	0.27 287	0.26 300

DAS	0.84 307	0.34 275	1.03 332	0.64 328	0.69 402	0.77 235	0.63 325	1.54 286	1.20 305	1.79 427	1.55 365	0.95 229	1.04 348	2.83 387	0.60 246	0.21 200	0.16 212	0.25 278	0.18 141	0.27 287	0.22 234

SepStereo	0.82 296	0.34 275	1.03 332	0.64 328	0.69 402	0.77 235	0.63 325	1.54 286	1.20 305	1.79 427	1.55 365	0.95 229	1.04 348	2.30 363	0.60 246	0.21 200	0.16 212	0.25 278	0.18 141	0.27 287	0.22 234

PSMNet-ADL	0.72 236	0.35 296	0.62 109	0.69 375	0.46 299	1.14 342	0.44 184	1.37 238	1.01 200	0.83 131	1.17 239	1.33 336	0.96 320	1.43 250	0.95 343	0.33 375	0.22 333	0.21 155	0.23 287	0.27 287	0.29 325

LCNet	0.72 236	0.28 129	0.52 54	0.55 226	0.31 136	0.69 194	0.54 267	1.00 119	0.88 144	1.19 268	1.34 305	0.97 237	1.34 404	2.56 378	0.45 160	0.18 100	0.13 73	0.21 155	0.25 313	0.27 287	0.73 456

GEStereo_RVC	0.90 326	0.37 313	0.99 312	0.64 328	0.50 315	0.95 303	0.79 368	2.42 465	1.17 287	1.16 250	1.11 208	1.26 320	0.92 294	3.24 401	0.90 336	0.29 350	0.19 276	0.23 220	0.20 194	0.27 287	0.29 325

TestStereo	0.64 193	0.39 325	0.71 173	0.51 151	0.27 51	0.56 117	0.42 154	1.03 129	0.91 156	0.80 121	1.00 155	0.68 125	0.52 119	3.25 402	0.45 160	0.22 226	0.15 177	0.24 240	0.18 141	0.27 287	0.16 81

RALAANet	0.60 164	0.33 252	0.87 267	0.62 310	0.50 315	0.69 194	0.31 51	1.21 203	1.06 220	1.09 202	1.16 236	0.88 195	0.46 80	1.22 196	0.42 135	0.19 138	0.15 177	0.21 155	0.17 125	0.27 287	0.17 106

RAFT + AFF	1.00 357	0.42 342	1.09 353	0.67 361	0.50 315	1.22 360	1.24 440	2.24 449	1.19 300	1.30 322	1.56 369	1.17 297	1.49 419	3.44 409	0.83 320	0.21 200	0.25 360	0.30 346	0.26 330	0.27 287	0.27 309

psm_up	0.77 272	0.34 275	0.70 161	0.66 349	0.58 362	1.05 328	0.92 399	1.52 278	1.12 249	1.26 304	1.16 236	1.31 334	1.23 388	1.20 193	0.81 313	0.25 292	0.29 391	0.31 352	0.27 340	0.27 287	0.25 278

DLCB_ROB	0.86 316	0.40 331	0.78 233	0.68 372	0.54 342	1.11 337	0.84 380	1.49 266	1.23 320	1.64 414	1.65 390	1.70 400	0.91 291	1.70 299	1.05 355	0.25 292	0.24 353	0.26 297	0.27 340	0.27 287	0.24 266

rvit_0105_6	0.53 104	0.37 313	0.98 311	0.65 342	0.38 235	0.51 89	0.51 242	0.77 34	1.20 305	0.54 71	0.55 48	0.65 116	0.53 124	0.94 128	0.44 147	0.32 367	0.32 408	0.28 325	0.24 299	0.28 304	0.21 217

rvit_0105_5	0.58 156	0.39 325	1.05 337	0.66 349	0.37 218	0.58 125	0.56 291	0.94 97	1.18 294	0.64 91	0.68 72	0.75 141	0.63 181	0.88 111	0.50 199	0.32 367	0.32 408	0.30 346	0.27 340	0.28 304	0.25 278

ACV-stereo	0.99 352	0.51 379	1.41 402	0.56 239	0.41 262	2.43 460	0.57 302	1.15 183	1.18 294	0.81 125	1.01 161	3.39 471	2.14 463	1.60 281	1.07 360	0.27 327	0.22 333	0.22 182	0.22 265	0.28 304	0.32 352

ITSA-stereo	0.82 296	0.36 306	0.82 244	0.54 203	0.31 136	0.80 252	0.47 214	2.17 440	1.67 430	1.13 231	1.13 220	0.94 221	0.86 271	2.46 374	1.00 352	0.26 312	0.23 344	0.28 325	0.27 340	0.28 304	0.36 372

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 236	0.35 296	1.70 429	0.49 111	0.56 350	0.63 153	0.38 115	2.41 464	0.65 81	0.77 114	1.07 189	1.82 412	0.95 313	0.93 125	0.43 144	0.20 169	0.13 73	0.21 155	0.25 313	0.28 304	0.26 300

test_sample6	0.71 234	0.34 275	0.87 267	0.52 172	0.30 111	0.82 262	0.58 306	1.79 350	1.15 275	1.14 234	1.33 298	0.91 207	0.79 235	1.31 217	0.74 286	0.27 327	0.21 315	0.27 312	0.29 371	0.28 304	0.27 309

CASS	0.65 201	0.34 275	0.72 179	0.56 239	0.27 51	0.78 240	0.42 154	1.59 294	0.86 136	1.30 322	1.25 265	0.87 191	0.84 260	0.84 99	0.54 224	0.35 390	0.19 276	0.26 297	0.21 237	0.28 304	0.42 394
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AASNet	0.76 270	0.35 296	0.91 287	0.79 413	0.81 434	1.14 342	0.56 291	2.02 412	1.08 231	1.22 281	1.24 261	0.93 218	0.76 220	0.77 78	1.16 373	0.27 327	0.23 344	0.24 240	0.20 194	0.28 304	0.24 266

CRE-IMP	0.55 134	0.30 182	0.74 206	0.52 172	0.29 90	0.79 244	0.25 15	1.04 135	0.72 99	1.09 202	0.95 136	0.81 162	0.57 149	1.10 171	0.50 199	0.21 200	0.14 123	0.23 220	0.19 162	0.28 304	0.22 234

ADLNet	0.85 311	0.36 306	0.89 280	0.85 434	0.72 407	1.24 362	0.76 360	1.82 357	1.36 380	1.52 392	1.35 311	1.27 324	0.99 335	1.23 198	1.15 372	0.27 327	0.20 294	0.26 297	0.25 313	0.28 304	0.30 337

DSFCA	0.93 334	0.34 275	1.06 341	0.52 172	0.65 387	1.55 403	0.93 403	1.49 266	1.19 300	1.56 401	1.15 231	1.50 368	0.96 320	3.07 395	1.02 354	0.30 354	0.26 365	0.25 278	0.25 313	0.28 304	0.24 266

rvit_0105_4	0.56 143	0.38 320	1.06 341	0.66 349	0.38 235	0.53 98	0.53 261	0.84 62	1.17 287	0.56 73	0.61 60	0.72 137	0.59 159	0.98 139	0.45 160	0.32 367	0.33 412	0.29 335	0.25 313	0.29 315	0.23 252

CAS++	0.47 76	0.31 215	0.56 74	0.47 72	0.32 154	0.42 31	0.28 34	1.76 337	0.72 99	0.71 101	0.72 86	0.37 14	0.28 8	0.69 54	0.33 46	0.27 327	0.22 333	0.26 297	0.21 237	0.29 315	0.19 169
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ttt	0.94 336	0.34 275	0.59 96	0.61 298	0.37 218	0.94 299	0.50 241	2.17 440	1.34 368	1.23 287	1.61 381	0.91 207	0.76 220	1.85 320	3.97 470	0.30 354	0.26 365	0.26 297	0.24 299	0.29 315	0.29 325

AACVNet	0.86 316	0.35 296	0.79 235	0.82 425	0.39 245	0.76 227	0.49 234	1.61 301	0.81 124	1.08 196	1.33 298	1.30 331	0.93 303	4.34 423	0.74 286	0.25 292	0.21 315	0.28 325	0.22 265	0.29 315	0.25 278

LMCR-Stereo	0.82 296	0.46 357	0.88 274	0.75 404	0.43 275	1.33 376	0.56 291	2.43 466	0.98 185	1.53 393	1.49 352	0.74 139	1.00 337	1.63 285	0.89 333	0.28 340	0.17 240	0.22 182	0.17 125	0.29 315	0.20 200

sCroCo_RVC	0.49 87	0.40 331	1.02 328	0.65 342	0.60 373	0.52 93	0.40 137	0.83 59	0.61 58	0.44 37	0.74 91	0.49 51	0.50 112	0.63 43	0.48 186	0.26 312	0.27 373	0.23 220	0.22 265	0.29 315	0.25 278

Syn2CoEx	1.14 389	0.69 426	1.66 427	0.80 416	0.67 394	1.40 387	0.88 390	2.06 419	1.54 421	1.25 300	1.58 375	1.42 350	1.50 421	4.09 417	1.40 403	0.36 394	0.32 408	0.34 382	0.29 371	0.29 315	0.34 362

ADCRef	1.35 412	0.55 391	2.37 460	0.72 390	0.77 422	1.94 437	0.78 365	1.91 383	1.27 338	1.57 405	1.59 376	1.36 343	1.41 407	1.54 271	7.53 484	0.23 251	0.20 294	0.32 364	0.30 380	0.29 315	0.29 325

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 284	0.43 345	1.05 337	0.64 328	0.58 362	0.95 303	0.53 261	1.53 284	1.18 294	1.37 354	1.15 231	1.43 351	0.88 281	1.61 283	0.84 323	0.25 292	0.22 333	0.27 312	0.27 340	0.29 315	0.29 325
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.65 201	0.40 331	0.77 225	0.48 96	0.24 19	1.05 328	0.49 234	1.76 337	1.02 203	1.18 264	1.18 241	0.89 203	0.80 241	0.85 104	0.79 308	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.17 125	0.29 315	0.15 56
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
AdaStereo	0.70 227	0.43 345	0.75 209	0.73 398	0.37 218	0.92 294	0.53 261	1.85 366	1.18 294	1.12 217	1.23 259	1.07 269	0.65 191	0.96 131	0.63 255	0.31 361	0.15 177	0.32 364	0.21 237	0.29 315	0.22 234
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.
rvit_105_1	0.72 236	0.52 383	1.01 321	0.78 411	0.49 308	0.75 221	0.87 388	1.12 177	1.18 294	0.99 173	0.79 104	0.90 204	0.77 224	1.26 206	0.75 291	0.41 412	0.36 429	0.36 398	0.41 425	0.30 326	0.33 358

DCVSM-stereo	0.72 236	0.35 296	0.76 219	0.55 226	0.42 267	0.73 212	0.38 115	1.21 203	1.02 203	1.79 427	1.04 181	1.62 385	1.03 346	1.04 157	0.79 308	0.24 266	0.27 373	0.29 335	0.24 299	0.30 326	0.36 372

mmx	1.39 416	0.33 252	0.85 250	0.53 188	0.37 218	0.74 216	0.56 291	2.13 425	1.37 384	1.15 240	1.45 338	1.06 264	0.82 248	7.22 477	7.61 485	0.24 266	0.19 276	0.31 352	0.27 340	0.30 326	0.25 278

xxx	1.39 416	0.33 252	0.85 250	0.53 188	0.37 218	0.74 216	0.56 291	2.13 425	1.37 384	1.15 240	1.45 338	1.06 264	0.82 248	7.22 477	7.61 485	0.24 266	0.19 276	0.31 352	0.27 340	0.30 326	0.25 278

GwcNet	1.08 374	0.51 379	2.33 458	0.79 413	1.18 468	1.76 421	0.70 346	1.68 316	1.47 411	1.41 367	1.64 388	1.74 405	1.04 348	2.20 355	1.41 407	0.30 354	0.29 391	0.29 335	0.27 340	0.30 326	0.35 367

CFNet-ft	0.72 236	0.32 231	0.54 63	0.66 349	0.54 342	0.83 267	0.55 283	1.37 238	1.15 275	0.93 154	1.28 280	1.57 377	0.97 323	1.35 227	0.81 313	0.26 312	0.20 294	0.33 372	0.25 313	0.30 326	0.23 252

CFNet_RVC	0.72 236	0.32 231	0.54 63	0.66 349	0.54 342	0.83 267	0.55 283	1.37 238	1.15 275	0.93 154	1.28 280	1.57 377	0.97 323	1.35 227	0.81 313	0.26 312	0.20 294	0.33 372	0.25 313	0.30 326	0.23 252

NaN_ROB	1.13 387	0.55 391	1.15 367	0.64 328	0.48 305	1.61 407	2.03 481	1.72 324	1.48 412	2.09 447	1.27 275	1.40 347	1.08 359	3.94 415	1.30 390	0.28 340	0.34 413	0.28 325	0.28 360	0.30 326	0.33 358

SGM_RVC	1.68 439	0.36 306	0.61 104	0.59 274	0.29 90	2.25 452	1.18 436	2.38 462	1.68 432	3.60 482	2.67 456	3.69 474	2.42 471	8.13 490	1.90 435	0.31 361	0.31 401	0.30 346	0.28 360	0.30 326	0.29 325
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDVS	0.78 280	0.41 338	0.94 297	0.60 285	0.43 275	1.30 371	0.43 171	1.40 246	0.91 156	1.20 272	1.15 231	1.43 351	0.64 185	2.18 352	0.89 333	0.28 340	0.22 333	0.26 297	0.23 287	0.31 335	0.33 358

rvit_stereo_0080	0.44 54	0.32 231	0.71 173	0.47 72	0.36 204	0.42 31	0.55 283	0.82 55	0.68 88	0.50 63	0.60 58	0.55 77	0.47 89	0.59 29	0.44 147	0.26 312	0.21 315	0.20 123	0.20 194	0.31 335	0.19 169

whm_eth	0.44 54	0.32 231	0.71 173	0.47 72	0.36 204	0.42 31	0.55 283	0.82 55	0.68 88	0.50 63	0.60 58	0.55 77	0.47 89	0.59 29	0.44 147	0.26 312	0.21 315	0.20 123	0.20 194	0.31 335	0.19 169

Anonymous3	0.61 170	0.44 348	1.11 358	0.59 274	0.49 308	0.93 298	0.65 329	0.93 90	0.81 124	0.72 106	0.88 121	0.65 116	0.69 197	1.06 160	0.53 218	0.35 390	0.30 395	0.26 297	0.26 330	0.31 335	0.27 309

GMStereo	0.55 134	0.45 355	0.94 297	0.50 122	0.32 154	0.64 156	0.43 171	1.00 119	1.40 398	0.82 129	0.73 88	0.51 61	0.45 75	0.85 104	0.55 228	0.24 266	0.15 177	0.20 123	0.21 237	0.31 335	0.24 266
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DeepPruner_ROB	0.74 256	0.48 366	0.87 267	0.57 255	0.44 282	0.79 244	0.54 267	1.73 325	0.96 173	1.38 359	1.27 275	1.24 312	0.73 208	1.43 250	0.73 285	0.34 383	0.28 380	0.27 312	0.26 330	0.31 335	0.31 347

DISCO	1.03 365	0.34 275	1.11 358	0.69 375	0.45 289	2.07 445	0.84 380	2.13 425	1.50 415	1.15 240	1.33 298	2.40 449	1.07 358	2.60 380	1.51 420	0.23 251	0.18 260	0.22 182	0.20 194	0.31 335	0.27 309

MDST_ROB	1.67 437	0.34 275	1.58 423	0.92 451	0.58 362	4.26 492	1.11 427	2.83 473	1.41 402	4.49 492	2.55 453	1.45 358	0.97 323	7.79 487	1.17 375	0.31 361	0.25 360	0.37 401	0.33 400	0.31 335	0.30 337

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 350	0.39 325	3.21 473	0.50 122	0.63 382	0.64 156	0.39 130	2.36 459	0.75 106	0.95 161	4.63 479	1.81 410	0.56 140	0.96 131	0.41 124	0.18 100	0.13 73	0.21 155	0.26 330	0.32 343	0.35 367

dd	0.59 161	0.48 366	0.97 308	0.55 226	0.32 154	0.64 156	0.47 214	1.02 125	1.34 368	0.78 116	0.86 116	0.58 91	0.54 129	1.01 147	0.86 328	0.28 340	0.18 260	0.26 297	0.19 162	0.32 343	0.24 266

DMCA-RVC	0.74 256	0.40 331	1.27 385	0.66 349	0.49 308	0.77 235	0.47 214	1.35 235	1.01 200	1.53 393	1.01 161	1.29 330	0.82 248	1.31 217	0.78 302	0.27 327	0.21 315	0.35 390	0.27 340	0.32 343	0.24 266

STTStereo	0.78 280	0.50 376	1.22 375	0.64 328	0.54 342	0.89 281	0.54 267	1.44 257	1.11 245	1.38 359	1.09 198	1.27 324	0.85 263	1.43 250	0.83 320	0.29 350	0.27 373	0.33 372	0.39 420	0.32 343	0.30 337

PA-Net	1.01 361	0.57 398	1.29 387	0.64 328	0.74 411	1.19 356	0.84 380	1.69 318	1.43 407	1.16 250	1.19 248	1.32 335	1.19 380	3.42 407	1.25 382	0.29 350	0.45 452	0.33 372	0.49 444	0.32 343	0.47 411
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.69 223	0.35 296	0.49 35	0.64 328	0.39 245	0.85 277	0.58 306	1.75 331	1.14 264	0.97 166	1.19 248	1.17 297	0.93 303	0.99 142	0.62 251	0.28 340	0.20 294	0.34 382	0.31 385	0.32 343	0.27 309

DRN-Test	1.00 357	0.44 348	1.13 362	0.70 380	0.81 434	1.62 408	0.79 368	2.14 429	1.44 408	1.78 424	1.33 298	1.43 351	1.05 352	2.18 352	1.53 421	0.27 327	0.21 315	0.31 352	0.30 380	0.32 343	0.28 321

test_sample7	0.74 256	0.37 313	0.76 219	0.52 172	0.35 195	0.91 287	0.67 337	1.78 345	1.21 311	1.22 281	1.18 241	1.08 270	0.92 294	1.23 198	0.67 266	0.31 361	0.28 380	0.32 364	0.31 385	0.33 350	0.29 325

Wz-Net-LNSev	1.03 365	0.67 422	2.71 469	0.64 328	0.84 438	1.75 419	1.00 415	1.80 353	1.32 361	1.28 309	1.25 265	1.65 395	1.22 387	1.39 242	1.40 403	0.28 340	0.26 365	0.24 240	0.23 287	0.33 350	0.32 352

CBMV	0.95 339	0.44 348	0.66 133	0.53 188	0.35 195	1.53 401	1.63 463	1.69 318	1.42 405	2.00 444	1.60 377	1.43 351	1.17 374	1.59 280	0.99 351	0.34 383	0.34 413	0.39 409	0.33 400	0.33 350	0.32 352
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ISRNet	0.80 287	0.33 252	1.07 346	0.81 419	0.66 390	0.60 138	0.34 76	1.19 200	1.13 261	1.59 408	1.53 359	1.35 341	0.77 224	1.27 209	0.94 340	0.39 405	0.34 413	0.43 421	0.38 418	0.34 353	0.49 418

Wz-Net-MNSev	1.11 382	0.58 401	2.23 456	0.66 349	0.71 405	1.95 438	1.46 453	1.98 401	1.45 409	1.79 427	1.43 331	1.49 367	1.33 403	1.97 333	1.42 411	0.27 327	0.23 344	0.28 325	0.28 360	0.34 353	0.31 347

FACV-RUCA	0.63 181	0.34 275	0.82 244	0.62 310	0.65 387	0.81 260	0.41 150	1.44 257	1.07 225	0.86 141	1.14 224	0.61 102	0.69 197	0.80 86	0.53 218	0.28 340	0.19 276	0.47 431	0.21 237	0.35 355	0.25 278

SACVNet	0.85 311	0.46 357	0.85 250	0.81 419	0.56 350	0.80 252	0.79 368	1.68 316	1.12 249	1.34 347	1.33 298	1.25 316	0.94 308	2.39 370	0.76 294	0.34 383	0.26 365	0.31 352	0.29 371	0.35 355	0.44 403

hitnet-ft	0.79 284	0.35 296	0.57 84	0.58 261	0.42 267	0.96 307	0.46 207	1.47 263	1.33 365	1.19 268	1.22 255	1.81 410	0.98 327	1.66 291	0.94 340	0.33 375	0.28 380	0.34 382	0.27 340	0.35 355	0.31 347

FAT-Stereo	1.07 371	0.41 338	1.32 392	0.72 390	0.58 362	1.08 334	0.89 392	1.96 395	1.65 428	1.75 421	1.98 426	2.03 433	1.48 417	2.02 336	1.18 378	0.42 416	0.35 424	0.34 382	0.29 371	0.35 355	0.53 426

FADNet-RVC-Resample	0.84 307	0.47 362	2.10 449	0.61 298	0.45 289	1.07 333	0.61 319	1.59 294	1.20 305	1.08 196	0.98 149	1.03 259	0.98 327	2.17 349	0.72 282	0.23 251	0.22 333	0.30 346	0.32 393	0.35 355	0.34 362

StereoDRNet	0.98 350	0.47 362	1.70 429	0.76 406	0.94 449	1.51 399	0.91 397	1.92 386	1.32 361	1.61 409	1.13 220	1.47 365	0.97 323	1.75 305	1.46 416	0.28 340	0.23 344	0.29 335	0.27 340	0.35 355	0.27 309

PSMNet_ROB	0.90 326	0.52 383	1.17 370	0.72 390	0.61 376	1.27 366	1.12 429	1.76 337	1.12 249	1.09 202	1.28 280	1.45 358	0.89 287	1.65 287	1.42 411	0.33 375	0.25 360	0.37 401	0.39 420	0.35 355	0.29 325

StereoVision	0.65 201	0.34 275	0.86 256	0.59 274	0.40 255	0.50 73	0.41 150	1.09 166	0.93 163	0.71 101	2.50 452	0.82 167	0.57 149	1.03 151	0.49 193	0.25 292	0.28 380	0.29 335	0.28 360	0.36 362	0.20 200

CFNet_pseudo	0.66 208	0.32 231	0.86 256	0.48 96	0.39 245	0.70 201	0.40 137	1.33 227	1.22 317	1.16 250	1.34 305	1.24 312	0.64 185	0.98 139	0.59 238	0.21 200	0.16 212	0.33 372	0.19 162	0.36 362	0.25 278

APVNet	1.06 369	0.53 387	1.42 403	0.84 429	0.79 427	1.92 435	0.82 378	1.90 379	1.08 231	1.08 196	1.43 331	1.56 376	1.13 371	3.07 395	1.58 422	0.31 361	0.34 413	0.42 419	0.36 413	0.36 362	0.37 376

SGM-ForestM	6.52 499	0.38 320	1.26 382	0.63 319	0.35 195	13.59 510	5.32 505	6.32 504	6.70 499	11.14 508	9.18 503	22.51 518	13.93 507	16.89 511	20.07 510	0.36 394	0.37 431	0.36 398	0.35 409	0.36 362	0.34 362

rvit_stereo_0075_2	0.64 193	0.46 357	1.05 337	0.66 349	0.66 390	0.53 98	0.48 224	1.20 202	1.12 249	0.76 109	0.92 129	0.78 152	0.53 124	1.03 151	0.59 238	0.37 398	0.28 380	0.40 414	0.31 385	0.37 366	0.32 352

pcwnet_v2	0.97 346	0.37 313	4.33 479	0.62 310	0.54 342	0.79 244	0.45 200	2.02 412	1.58 424	1.42 373	1.64 388	1.09 280	0.79 235	1.24 203	0.67 266	0.32 367	0.25 360	0.29 335	0.27 340	0.37 366	0.35 367

BEATNet_4x	0.73 253	0.49 369	1.17 370	0.53 188	0.26 34	1.03 325	0.55 283	1.82 357	1.06 220	1.21 276	1.22 255	0.96 235	0.91 291	1.01 147	1.06 357	0.21 200	0.14 123	0.24 240	0.19 162	0.37 366	0.21 217

RTSC	1.29 403	0.73 431	2.44 461	0.83 428	0.57 353	1.85 432	0.65 329	1.88 374	2.00 453	2.20 450	1.66 392	1.60 383	1.26 393	2.33 365	3.92 468	0.32 367	0.23 344	0.27 312	0.29 371	0.37 366	0.37 376

ADCP+	1.99 457	0.48 366	7.73 491	0.66 349	0.91 445	2.30 454	1.05 421	1.82 357	1.34 368	1.54 397	1.32 296	1.74 405	1.61 429	2.17 349	13.37 500	0.24 266	0.21 315	0.32 364	0.28 360	0.37 366	0.29 325

TDLM	1.06 369	0.44 348	0.79 235	0.63 319	0.50 315	0.89 281	1.44 452	1.48 264	1.26 332	1.12 217	1.40 324	1.08 270	0.98 327	6.65 467	0.78 302	0.33 375	0.21 315	0.33 372	0.26 330	0.37 366	0.24 266

ccs_rob	0.66 208	0.33 252	0.86 256	0.48 96	0.39 245	0.70 201	0.40 137	1.33 227	1.22 317	1.16 250	1.34 305	1.23 310	0.64 185	0.98 139	0.59 238	0.21 200	0.16 212	0.35 390	0.20 194	0.37 366	0.25 278

XPNet_ROB	0.96 340	0.49 369	1.09 353	0.72 390	0.57 353	1.11 337	1.14 431	1.66 314	1.23 320	1.85 434	1.39 322	1.64 393	1.11 364	1.80 314	1.42 411	0.38 402	0.30 395	0.33 372	0.29 371	0.37 366	0.34 362

SGM-Forest	1.24 399	0.38 320	0.60 101	0.52 172	0.37 218	1.56 404	1.30 445	1.65 309	1.36 380	2.11 448	1.79 407	1.63 390	0.93 303	7.48 484	0.95 343	0.36 394	0.37 431	0.39 409	0.34 405	0.37 366	0.32 352
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
aanetorigin	1.23 398	0.79 439	2.78 471	0.70 380	0.79 427	0.99 317	1.06 423	1.06 156	1.37 384	3.52 481	2.61 454	1.72 402	1.63 430	1.99 334	1.78 429	0.25 292	0.24 353	0.26 297	0.25 313	0.38 375	0.45 405

Nwc_Net	1.09 377	0.49 369	1.33 394	0.89 445	0.80 432	1.49 398	0.66 334	2.19 443	1.27 338	1.32 336	2.26 441	1.96 425	1.54 422	1.92 326	1.34 394	0.40 408	0.30 395	0.43 421	0.45 434	0.38 375	0.37 376

ADCL	1.72 444	0.57 398	3.66 476	0.67 361	0.61 376	2.61 466	1.85 471	1.96 395	1.67 430	1.90 438	1.83 411	2.06 436	1.90 452	2.13 346	9.15 493	0.26 312	0.24 353	0.34 382	0.32 393	0.38 375	0.35 367

PWC_ROB	1.24 399	0.76 437	2.46 462	0.72 390	0.78 424	1.15 347	0.49 234	1.75 331	1.92 449	2.31 453	3.07 461	1.59 381	1.40 406	2.46 374	2.10 444	0.33 375	0.22 333	0.35 390	0.24 299	0.38 375	0.41 390

AF-Net	1.13 387	0.52 383	1.33 394	0.86 436	0.91 445	1.38 384	0.71 348	2.16 434	1.62 426	1.56 401	2.40 448	1.99 428	1.65 432	1.81 316	1.48 418	0.48 435	0.28 380	0.49 435	0.33 400	0.39 379	0.32 352

MSMDNet	0.66 208	0.32 231	0.87 267	0.49 111	0.37 218	0.79 244	0.40 137	1.43 256	1.31 357	1.15 240	1.31 290	1.24 312	0.63 181	0.88 111	0.57 233	0.21 200	0.16 212	0.26 297	0.19 162	0.39 379	0.24 266

GANet	1.36 413	0.47 362	0.86 256	0.67 361	0.45 289	1.34 378	1.73 465	1.64 308	1.24 324	1.49 388	2.38 446	1.55 375	1.20 383	9.30 496	0.93 338	0.30 354	0.31 401	0.33 372	0.28 360	0.39 379	0.30 337

ETE_ROB	0.96 340	0.64 419	1.16 368	0.69 375	0.48 305	1.14 342	1.13 430	1.77 341	1.19 300	1.91 439	1.45 338	1.73 403	1.05 352	1.60 281	1.14 371	0.32 367	0.26 365	0.38 404	0.34 405	0.39 379	0.41 390

PCWNet_CMD	0.66 208	0.32 231	0.88 274	0.49 111	0.37 218	0.78 240	0.40 137	1.42 250	1.31 357	1.16 250	1.31 290	1.25 316	0.62 176	0.89 116	0.57 233	0.20 169	0.16 212	0.27 312	0.19 162	0.40 383	0.25 278

CFNet_ucs	0.70 227	0.33 252	0.88 274	0.50 122	0.43 275	0.74 216	0.44 184	1.60 298	1.29 347	1.22 281	1.54 363	1.09 280	0.63 181	0.99 142	0.59 238	0.25 292	0.20 294	0.37 401	0.21 237	0.40 383	0.28 321

NCCL2	1.00 357	0.56 394	1.06 341	0.75 404	0.57 353	1.31 373	1.72 464	1.77 341	1.36 380	1.50 389	1.17 239	1.91 418	1.17 374	1.54 271	1.29 389	0.35 390	0.31 401	0.45 426	0.44 432	0.40 383	0.40 386

dad	0.86 316	0.66 421	1.06 341	0.56 239	0.37 218	0.76 227	0.44 184	1.17 187	1.50 415	1.44 375	1.27 275	1.34 340	0.75 212	2.52 377	0.84 323	0.42 416	0.27 373	0.83 465	0.26 330	0.41 386	0.29 325

FADNet-RVC	0.88 321	0.67 422	1.93 445	0.60 285	0.48 305	0.91 287	0.60 318	1.71 323	1.18 294	0.90 146	0.96 139	1.36 343	0.92 294	2.25 359	1.17 375	0.30 354	0.29 391	0.32 364	0.32 393	0.41 386	0.35 367

DeepPrunerF	1.60 431	0.73 431	5.81 487	0.88 442	1.19 469	0.91 287	0.95 407	2.19 443	5.24 495	1.17 259	1.30 284	1.19 301	1.30 400	4.90 432	1.66 427	0.42 416	0.34 413	0.52 439	0.47 439	0.41 386	0.40 386

CBMV_ROB	0.90 326	0.44 348	0.63 112	0.51 151	0.37 218	1.25 364	0.49 234	1.77 341	1.27 338	1.41 367	2.00 427	1.33 336	1.08 359	2.17 349	0.76 294	0.43 421	0.42 444	0.47 431	0.44 432	0.41 386	0.36 372

Wz-Net-SNSev	1.49 422	1.23 468	6.27 489	0.68 372	0.67 394	1.37 381	1.41 450	2.00 404	1.39 393	1.48 386	1.61 381	2.29 442	1.32 402	3.93 414	2.14 445	0.31 361	0.28 380	0.31 352	0.33 400	0.42 390	0.36 372

NCC-stereo	1.10 379	0.54 388	1.24 379	0.84 429	0.94 449	1.29 369	0.89 392	2.01 408	1.34 368	1.32 336	1.74 400	1.88 413	1.74 439	2.35 366	1.25 382	0.45 427	0.37 431	0.45 426	0.58 456	0.42 390	0.42 394

edge stereo	1.11 382	0.50 376	1.30 388	0.71 387	0.65 387	1.14 342	0.75 357	1.93 390	1.37 384	1.71 418	1.83 411	2.54 453	1.44 411	2.43 372	1.23 380	0.42 416	0.41 442	0.54 445	0.35 409	0.42 390	0.46 408

Abc-Net	1.10 379	0.54 388	1.24 379	0.84 429	0.94 449	1.29 369	0.89 392	2.01 408	1.34 368	1.32 336	1.74 400	1.88 413	1.74 439	2.35 366	1.25 382	0.45 427	0.37 431	0.45 426	0.58 456	0.42 390	0.42 394
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CVANet_RVC	1.07 371	0.43 345	0.76 219	0.60 285	0.50 315	0.90 284	0.97 409	1.52 278	1.26 332	1.33 344	1.38 318	1.24 312	1.18 377	6.75 473	0.75 291	0.34 383	0.23 344	0.34 382	0.29 371	0.42 390	0.27 309

FINET	0.97 346	0.54 388	1.60 424	0.63 319	0.79 427	1.08 334	1.07 424	1.56 291	2.20 460	1.15 240	1.49 352	0.94 221	0.88 281	2.32 364	1.05 355	0.42 416	0.35 424	0.32 364	0.28 360	0.43 395	0.38 382

psmorigin	1.52 426	0.69 426	10.52 499	0.68 372	0.59 370	1.13 341	0.70 346	1.57 292	1.19 300	1.99 442	1.79 407	2.26 441	1.47 416	2.09 343	1.36 398	0.39 405	0.40 440	0.34 382	0.33 400	0.43 395	0.56 431

FADNet_RVC	0.83 302	0.51 379	1.83 441	0.54 203	0.42 267	1.19 356	0.46 207	1.51 276	1.09 238	0.89 144	1.24 261	0.91 207	0.87 276	2.11 345	1.11 368	0.27 327	0.22 333	0.31 352	0.28 360	0.43 395	0.38 382

CSAN	1.41 419	0.59 404	1.26 382	0.70 380	0.50 315	1.76 421	1.78 466	1.77 341	1.90 448	2.35 456	2.32 443	1.92 421	1.94 454	5.56 448	1.49 419	0.43 421	0.35 424	0.40 414	0.41 425	0.43 395	0.41 390

LALA_ROB	1.01 361	0.59 404	1.16 368	0.67 361	0.51 326	1.63 409	1.26 444	1.69 318	1.38 388	1.81 431	1.37 314	1.94 423	1.02 344	1.58 278	1.38 399	0.37 398	0.27 373	0.43 421	0.37 416	0.43 395	0.37 376

MeshStereo	2.26 464	0.56 394	0.92 291	0.61 298	0.49 308	2.60 465	1.02 418	3.18 479	2.05 456	7.40 506	4.98 485	7.58 495	2.98 481	6.37 463	1.96 438	0.43 421	0.43 445	0.45 426	0.39 420	0.43 395	0.42 394
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
S-Stereo	1.15 393	0.46 357	2.17 453	0.81 419	0.80 432	1.21 359	1.19 437	1.93 390	2.02 454	1.47 380	2.11 434	1.57 377	1.17 374	2.05 340	1.41 407	0.40 408	0.40 440	0.35 390	0.31 385	0.44 401	0.70 453

DANet	1.08 374	0.61 413	1.32 392	0.85 434	0.72 407	1.37 381	0.51 242	1.54 286	1.15 275	1.78 424	1.54 363	2.01 430	1.11 364	2.90 390	2.00 440	0.33 375	0.30 395	0.40 414	0.30 380	0.44 401	0.45 405
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	1.26 402	0.46 357	0.62 109	0.56 239	0.38 235	1.06 331	0.78 365	1.73 325	1.40 398	1.01 180	1.43 331	1.10 282	0.75 212	10.62 506	0.65 260	0.45 427	0.43 445	0.48 433	0.45 434	0.44 401	0.41 390

DualNet (step1)	0.83 302	0.49 369	1.13 362	0.56 239	0.39 245	1.02 322	0.73 352	1.78 345	1.21 311	1.22 281	1.18 241	1.08 270	0.92 294	1.23 198	0.67 266	0.57 449	0.28 380	0.62 457	0.67 464	0.45 404	0.42 394

test_sample9	1.86 449	0.49 369	1.13 362	0.56 239	0.39 245	1.02 322	0.73 352	1.78 345	1.21 311	1.22 281	1.18 241	1.08 270	0.92 294	2.27 361	7.92 489	0.57 449	12.61 516	0.62 457	0.67 464	0.45 404	0.42 394

test_sample8	2.19 462	0.49 369	1.13 362	0.56 239	0.39 245	1.02 322	0.73 352	1.82 357	1.15 275	2.26 451	1.30 284	4.94 484	2.52 474	2.27 361	7.92 489	0.57 449	12.61 516	0.62 457	0.67 464	0.45 404	0.42 394

RP	1.09 377	0.50 376	1.12 360	0.90 446	1.04 455	1.11 337	0.84 380	1.80 353	1.62 426	1.55 400	2.00 427	1.90 417	1.78 442	1.84 317	1.25 382	0.52 440	0.36 429	0.48 433	0.36 413	0.45 404	0.43 401

PS-NSSS	0.99 352	0.58 401	0.93 293	0.58 261	0.57 353	0.91 287	0.80 374	1.81 356	1.14 264	1.14 234	1.67 394	1.00 246	0.83 256	4.62 427	0.78 302	0.37 398	0.31 401	0.52 439	0.32 393	0.45 404	0.38 382

FBW_ROB	1.71 443	0.62 416	1.45 409	0.67 361	0.61 376	1.81 427	1.08 425	2.52 469	1.70 433	1.77 423	1.73 399	1.98 427	1.25 391	12.57 509	1.84 431	0.34 383	0.37 431	0.56 452	0.38 418	0.45 404	0.43 401

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 227	3.18 504	2.55 464	0.39 9	0.23 13	0.44 40	0.23 9	0.63 10	0.42 11	0.44 37	0.44 17	0.34 10	0.28 8	0.56 23	0.29 11	1.35 478	0.10 1	0.22 182	0.19 162	0.46 410	1.31 477

HBP-ISP	0.96 340	0.58 401	0.72 179	0.61 298	0.46 299	1.64 411	0.76 360	1.86 369	1.28 343	1.30 322	1.53 359	0.86 187	0.94 308	3.27 403	0.69 273	0.45 427	0.44 448	0.54 445	0.48 441	0.47 411	0.40 386

RGC	1.14 389	0.79 439	1.26 382	0.91 449	0.96 452	1.52 400	0.77 363	1.92 386	1.26 332	1.54 397	1.93 423	2.02 432	1.54 422	2.25 359	1.31 391	0.44 426	0.35 424	0.58 455	0.48 441	0.47 411	0.46 408

ADCPNet	1.85 448	0.69 426	8.07 492	0.71 387	0.58 362	2.79 470	1.22 439	1.94 392	1.54 421	1.88 435	1.69 395	2.46 452	2.04 458	2.37 368	6.48 479	0.38 402	0.37 431	0.38 404	0.43 430	0.47 411	0.45 405

SHD	1.31 407	0.71 430	2.34 459	0.86 436	0.75 418	1.77 424	0.65 329	2.22 447	2.50 469	2.40 460	1.71 397	1.91 418	1.60 428	1.93 329	2.37 448	0.38 402	0.31 401	0.38 404	0.40 424	0.48 414	0.50 420

SANet	1.88 450	0.57 398	2.18 455	0.63 319	0.40 255	2.80 471	1.57 460	2.39 463	5.88 497	2.36 458	3.57 468	3.72 475	2.97 480	4.74 428	1.76 428	0.34 383	0.30 395	0.32 364	0.29 371	0.48 414	0.37 376

WCMA_ROB	1.84 447	0.47 362	1.31 389	0.69 375	0.57 353	2.11 447	1.14 431	1.87 371	1.73 436	4.04 486	6.43 489	5.62 489	3.61 486	2.59 379	1.94 437	0.52 440	0.44 448	0.39 409	0.42 428	0.48 414	0.47 411

AnyNet_C32	1.96 455	1.10 459	5.17 483	0.90 446	1.11 460	2.12 448	2.37 492	1.85 366	1.48 412	2.45 461	1.70 396	2.05 435	1.64 431	2.50 376	10.28 496	0.37 398	0.34 413	0.35 390	0.41 425	0.49 417	0.54 427

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 445	0.87 445	3.56 475	0.80 416	0.75 418	3.72 483	2.44 494	1.82 357	1.82 443	1.74 420	1.91 422	1.92 421	1.26 393	7.69 486	1.28 388	0.45 427	0.47 456	0.52 439	0.77 469	0.50 418	0.50 420

RTS	2.67 476	1.38 470	15.28 503	0.99 456	1.26 472	3.78 484	1.96 478	2.15 431	2.62 472	2.61 464	2.85 459	2.60 455	1.59 426	6.27 461	5.71 477	0.40 408	0.28 380	0.35 390	0.35 409	0.50 418	0.48 414

RTSA	2.67 476	1.38 470	15.28 503	0.99 456	1.26 472	3.78 484	1.96 478	2.15 431	2.62 472	2.61 464	2.85 459	2.60 455	1.59 426	6.27 461	5.71 477	0.40 408	0.28 380	0.35 390	0.35 409	0.50 418	0.48 414

ADCMid	1.89 453	0.73 431	5.06 482	0.72 390	0.67 394	2.00 442	1.14 431	1.97 399	1.48 412	2.86 473	1.81 410	2.37 447	2.05 460	2.24 357	10.39 497	0.33 375	0.31 401	0.39 409	0.43 430	0.50 418	0.44 403

WZ-Net	1.95 454	0.95 449	10.10 496	0.86 436	0.78 424	1.69 414	1.60 461	2.20 446	1.98 452	2.08 446	1.93 423	2.30 443	1.97 455	5.30 438	3.17 461	0.34 383	0.26 365	0.29 335	0.31 385	0.51 422	0.47 411

stereogan	1.15 393	0.42 342	1.40 400	0.86 436	0.84 438	2.38 458	0.71 348	1.88 374	1.73 436	1.72 419	1.94 425	2.31 444	1.29 396	2.07 341	1.08 361	0.36 394	0.35 424	0.39 409	0.31 385	0.51 422	0.46 408

GMStereo_Zeroshot	0.67 217	0.61 413	1.01 321	0.64 328	0.37 218	0.84 274	0.35 81	1.05 143	1.12 249	1.12 217	1.06 185	1.27 324	0.54 129	1.19 192	0.59 238	0.32 367	0.17 240	0.31 352	0.18 141	0.52 424	0.22 234

PWCDC_ROB	1.29 403	0.75 436	1.33 394	1.05 460	0.88 444	1.73 418	0.52 253	1.89 376	3.28 480	1.29 314	4.88 484	1.22 305	1.46 414	1.77 312	1.45 415	0.60 454	0.26 365	0.29 335	0.25 313	0.52 424	0.37 376

FC-DCNN v2	2.81 482	0.59 404	0.85 250	0.73 398	0.57 353	2.97 474	1.05 421	3.39 483	2.61 471	6.98 502	7.67 497	10.38 505	6.31 501	5.75 453	3.37 464	0.53 446	0.48 457	0.51 437	0.50 446	0.53 426	0.51 424

Wz-Net-TNSev	1.88 450	2.08 494	7.66 490	0.67 361	0.64 385	2.42 459	1.83 470	2.33 456	1.74 438	1.57 405	1.56 369	2.58 454	1.90 452	4.86 430	3.12 458	0.39 405	0.37 431	0.33 372	0.37 416	0.53 426	0.58 436

FC-DCNN	2.72 481	0.59 404	0.86 256	0.73 398	0.57 353	2.91 472	1.04 420	3.01 477	2.60 470	6.83 501	7.64 496	9.92 502	6.33 502	5.21 436	3.14 459	0.53 446	0.48 457	0.51 437	0.50 446	0.53 426	0.51 424

MSMD_ROB	1.99 457	0.59 404	0.89 280	0.70 380	0.61 376	3.95 488	0.94 405	1.80 353	1.79 440	4.41 490	4.43 475	8.17 498	3.66 487	3.40 405	1.33 392	0.52 440	0.48 457	0.54 445	0.58 456	0.53 426	0.50 420

GASNet	0.99 352	0.97 450	1.72 432	0.98 455	0.68 400	0.83 267	0.67 337	1.60 298	1.28 343	1.31 332	1.22 255	1.22 305	1.21 386	2.41 371	1.41 407	0.43 421	0.26 365	0.36 398	0.34 405	0.55 430	0.31 347

MANE	6.19 497	0.59 404	1.03 332	0.93 452	1.22 471	13.38 509	2.69 495	12.81 511	17.94 513	8.21 507	10.82 505	14.72 508	11.68 506	11.39 508	11.90 499	0.59 453	0.50 462	0.52 439	1.76 498	0.55 430	0.54 427

RYNet	1.17 396	0.49 369	1.24 379	0.70 380	0.97 453	1.71 415	0.92 399	1.91 383	1.46 410	1.38 359	1.14 224	1.88 413	1.30 400	4.24 419	1.87 432	0.26 312	0.21 315	0.35 390	0.27 340	0.55 430	0.54 427

FCDSN-DC	2.32 466	0.63 417	0.81 241	0.84 429	0.75 418	2.23 451	0.94 405	2.09 423	1.80 441	5.45 499	7.72 498	7.77 497	6.93 504	3.39 404	1.80 430	0.52 440	0.48 457	0.52 439	0.51 449	0.57 433	0.58 436
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVstereo2D	0.92 331	0.41 338	1.48 416	0.72 390	0.72 407	1.20 358	0.87 388	1.75 331	1.38 388	0.99 173	1.13 220	1.26 320	0.98 327	2.21 356	0.89 333	0.43 421	0.20 294	0.38 404	0.24 299	0.57 433	0.63 444

SAMSARA	1.55 428	0.84 441	2.61 466	1.22 468	1.07 456	2.50 462	1.93 476	2.05 414	1.89 446	2.75 469	1.66 392	2.81 461	1.69 437	3.08 397	1.97 439	0.46 433	0.51 463	0.42 419	0.46 437	0.58 435	0.59 438

ADCS	2.25 463	0.99 453	5.55 484	0.81 419	0.74 411	2.19 450	1.80 467	2.27 452	2.14 458	2.80 472	2.13 436	2.40 449	2.03 457	2.64 382	13.69 501	0.41 412	0.39 438	0.40 414	0.45 434	0.58 435	0.56 431

ccnet	1.12 384	0.67 422	1.01 321	0.78 411	0.73 410	1.72 417	0.99 413	1.84 365	1.26 332	1.47 380	1.85 415	1.75 408	1.29 396	1.75 305	1.88 434	0.57 449	0.53 465	0.57 454	0.55 453	0.59 437	0.54 427

MFN_U_SF_RVC	1.52 426	0.84 441	3.42 474	0.87 441	0.66 390	2.56 464	0.95 407	2.36 459	1.70 433	1.98 441	1.86 416	2.45 451	1.79 443	2.95 391	2.58 450	0.52 440	0.48 457	0.55 449	0.59 459	0.59 437	0.61 442

FADNet	0.92 331	0.61 413	1.81 438	0.62 310	0.55 348	0.96 307	0.57 302	1.78 345	1.33 365	0.93 154	1.01 161	1.36 343	1.01 339	2.71 384	0.75 291	0.33 375	0.34 413	0.31 352	0.34 405	0.59 437	0.40 386

PVD	1.70 441	0.84 441	2.26 457	0.94 454	0.83 437	2.48 461	0.97 409	2.59 471	3.35 481	3.01 478	2.77 457	2.34 446	2.47 473	2.67 383	3.14 459	0.47 434	0.45 452	0.59 456	0.48 441	0.59 437	0.75 458

G-Net	1.66 436	0.63 417	1.56 421	1.11 465	0.74 411	2.98 475	0.91 397	1.55 290	1.22 317	2.76 470	8.18 501	2.32 445	2.53 475	1.92 326	1.87 432	0.48 435	0.44 448	0.45 426	0.31 385	0.60 441	0.57 435

BEATNet-Init1	26.87 516	13.43 513	70.68 525	0.91 449	0.68 400	57.02 525	21.06 512	32.82 522	32.67 519	52.12 526	53.61 525	66.05 526	49.56 526	48.79 527	34.71 521	0.49 439	0.44 448	0.53 444	0.53 451	0.63 442	0.59 438

ELAS	2.37 468	0.74 434	1.54 420	0.99 456	0.92 447	4.78 494	2.33 491	3.33 481	3.37 482	5.05 498	4.77 483	3.67 473	4.53 494	3.42 407	4.50 472	0.62 456	0.53 465	0.55 449	0.53 451	0.63 442	0.64 448
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	1.62 434	0.51 379	2.17 453	0.53 188	0.56 350	3.80 486	0.45 200	1.54 286	1.29 347	1.33 344	2.41 449	1.08 270	0.96 320	11.18 507	1.16 373	0.66 460	0.63 473	0.43 421	0.32 393	0.64 444	0.67 450

LSM	6.33 498	1.10 459	13.19 501	1.41 474	68.17 522	1.64 411	1.90 475	1.92 386	2.46 465	2.99 476	3.11 462	1.88 413	1.80 444	2.61 381	2.06 443	0.41 412	0.58 471	0.50 436	0.57 455	0.64 444	17.66 517

DPSNet	1.69 440	0.59 404	4.33 479	0.70 380	0.57 353	2.02 443	1.62 462	3.35 482	1.78 439	1.48 386	1.38 318	2.17 438	2.84 478	4.77 429	3.66 466	0.48 435	0.31 401	0.29 335	0.25 313	0.64 444	0.48 414

ELAS_RVC	2.48 473	0.74 434	1.90 443	1.05 460	0.92 447	2.76 468	4.01 503	2.76 472	4.11 489	4.69 493	4.63 479	4.62 479	5.96 499	3.97 416	3.96 469	0.63 458	0.53 465	0.56 452	0.52 450	0.64 444	0.63 444
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	8.13 503	2.13 495	98.04 526	0.67 361	0.53 339	1.71 415	1.56 458	1.65 309	11.11 502	18.17 516	3.75 470	3.88 476	7.61 505	2.98 394	6.49 480	0.30 354	0.30 395	0.32 364	0.31 385	0.66 448	0.50 420

AnyNet_C01	2.26 464	1.78 483	10.22 498	0.93 452	0.74 411	2.92 473	2.20 487	2.29 454	1.80 441	2.53 463	2.41 449	2.71 459	1.73 438	3.41 406	6.72 481	0.41 412	0.39 438	0.40 414	0.42 428	0.67 449	0.63 444

EDNetEfficient	2.37 468	1.10 459	8.08 493	0.74 401	0.71 405	0.98 316	1.56 458	1.46 261	4.06 488	4.90 495	2.82 458	2.25 440	3.48 485	2.95 391	9.97 494	0.26 312	0.24 353	0.26 297	0.30 380	0.68 450	0.61 442

XQC	1.37 414	0.87 445	2.56 465	0.84 429	0.69 402	1.83 430	0.89 392	2.07 420	1.88 445	1.88 435	1.53 359	1.91 418	1.55 424	2.85 389	3.05 456	0.48 435	0.29 391	0.44 425	0.39 420	0.69 451	0.60 441

PASM	1.34 411	0.92 448	2.62 467	0.86 436	0.87 443	1.03 325	1.08 425	1.50 270	1.51 417	1.82 432	1.41 326	1.68 398	1.26 393	4.87 431	1.34 394	0.61 455	0.65 476	0.68 461	0.78 470	0.69 451	0.68 452

UDGNet	0.72 236	1.17 467	0.80 240	0.77 409	0.41 262	0.77 235	0.38 115	0.97 109	1.34 368	0.81 125	0.88 121	0.71 136	0.60 162	1.21 195	0.54 224	0.52 440	0.19 276	1.02 473	0.26 330	0.71 453	0.31 347

PDISCO_ROB	1.32 409	0.65 420	1.44 404	1.36 470	1.46 477	2.55 463	0.92 399	2.45 467	2.07 457	1.37 354	1.49 352	1.65 395	1.00 337	2.82 386	1.35 397	1.01 468	0.27 373	0.54 445	0.47 439	0.71 453	0.73 456

DGSMNet	1.14 389	0.76 437	2.49 463	0.81 419	0.86 441	1.39 386	1.39 449	2.13 425	1.35 377	1.26 304	1.63 387	1.48 366	0.98 327	1.75 305	1.10 366	0.45 427	0.43 445	0.55 449	0.49 444	0.75 455	0.70 453

EDNetEfficientorigin	10.57 506	1.47 477	177.42 527	0.67 361	0.53 339	1.58 405	1.16 434	1.90 379	3.37 482	4.71 494	3.38 465	3.10 469	2.69 477	3.13 399	3.58 465	0.25 292	0.23 344	0.33 372	0.27 340	0.83 456	0.81 459

sAnonymous2	0.55 134	0.56 394	1.46 411	0.60 285	0.51 326	0.48 51	0.52 253	0.79 42	0.68 88	0.50 63	0.67 69	0.46 34	0.62 176	0.59 29	0.40 113	0.22 226	0.17 240	0.22 182	0.21 237	0.86 457	0.56 431

CroCo_RVC	0.55 134	0.56 394	1.46 411	0.60 285	0.51 326	0.48 51	0.52 253	0.79 42	0.68 88	0.50 63	0.67 69	0.46 34	0.62 176	0.59 29	0.40 113	0.22 226	0.17 240	0.22 182	0.21 237	0.86 457	0.56 431

GANetREF_RVC	1.07 371	0.86 444	1.31 389	0.82 425	0.53 339	1.41 392	1.31 446	1.76 337	1.52 418	1.27 307	1.31 290	1.46 360	1.24 390	2.03 337	0.96 347	0.56 448	0.45 452	0.67 460	0.50 446	0.88 459	0.59 438
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
NVStereoNet_ROB	1.88 450	1.07 457	1.45 409	1.07 463	1.17 466	1.47 395	1.48 455	1.89 376	1.93 451	1.94 440	4.67 482	3.08 468	1.80 444	6.51 465	1.65 425	1.06 473	0.86 487	1.08 475	1.32 488	0.93 460	1.26 476
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	1.02 363	0.97 450	1.44 404	1.23 469	1.10 458	1.40 387	0.62 322	1.69 318	1.38 388	0.94 159	1.53 359	0.97 237	0.83 256	1.17 188	0.93 338	0.69 461	0.34 413	0.99 471	0.60 460	0.97 461	0.64 448

anonymity	1.12 384	0.97 450	1.21 373	1.07 463	1.12 462	1.08 334	0.89 392	1.95 394	1.16 284	1.29 314	1.26 272	1.22 305	1.09 362	1.15 181	1.01 353	1.02 470	1.00 493	0.97 469	0.97 481	0.98 462	0.99 467

MADNet+	2.69 478	3.22 505	11.53 500	1.44 475	1.12 462	3.19 477	1.81 468	2.85 474	2.37 462	1.68 416	2.07 433	2.85 463	2.18 464	7.41 481	5.23 475	0.79 463	0.76 478	0.69 463	0.65 463	0.98 462	0.95 465

MFMNet_re	1.40 418	1.14 464	1.68 428	1.39 472	1.07 456	1.48 396	1.43 451	1.87 371	1.82 443	2.26 451	2.19 438	1.51 370	1.86 449	1.52 265	1.25 382	0.93 466	0.83 481	0.84 466	0.80 471	0.99 464	1.05 472

GCST	1.08 374	1.47 477	0.93 293	1.73 478	1.14 465	1.30 371	0.31 51	1.33 227	1.16 284	1.29 314	0.97 148	0.98 239	0.49 108	2.08 342	0.46 174	1.19 477	0.70 477	1.30 477	0.85 475	1.02 465	0.89 463

SGM+DAISY	2.41 471	1.07 457	2.14 452	1.18 466	1.10 458	2.14 449	1.36 448	1.96 395	1.66 429	5.46 500	7.07 492	4.95 485	4.32 493	5.50 445	2.26 447	1.04 472	1.02 495	0.99 471	0.97 481	1.02 465	1.04 470

SPS-STEREO	1.67 437	1.04 456	1.23 376	1.21 467	1.13 464	1.82 429	1.11 427	2.16 434	1.52 418	3.07 480	2.32 443	2.82 462	1.80 444	4.11 418	2.04 441	1.03 471	0.99 492	0.97 469	0.94 479	1.03 467	1.02 468
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 459	1.15 465	3.10 472	1.05 460	0.76 421	5.03 497	2.40 493	2.16 434	2.62 472	1.89 437	2.28 442	2.69 458	1.65 432	9.35 498	2.04 441	0.64 459	0.51 463	0.68 461	0.71 467	1.09 468	0.67 450

IGEV-Stereo+	0.45 62	0.21 11	0.43 20	0.41 15	0.39 245	0.15 1	0.19 1	0.44 3	0.36 4	0.26 2	0.25 2	0.31 8	0.41 54	1.43 250	0.30 18	0.17 62	0.12 22	0.15 8	0.11 8	1.16 469	1.70 484

Anonymous_2	1.30 405	0.55 391	0.82 244	0.52 172	0.58 362	1.01 320	0.64 327	1.25 219	0.97 180	0.96 163	0.78 99	1.33 336	1.29 396	1.03 151	0.74 286	0.62 456	0.64 474	1.06 474	9.63 512	1.16 469	0.49 418

WAO-7	2.66 475	1.40 472	1.73 434	1.39 472	1.17 466	3.93 487	1.94 477	4.11 489	3.88 487	2.92 474	5.50 486	4.18 477	3.00 482	7.63 485	3.71 467	1.13 476	1.00 493	1.17 476	1.13 487	1.18 471	1.09 474

CC-Net-ROB	1.49 422	1.26 469	1.27 385	0.88 442	0.79 427	1.76 421	1.00 415	1.79 350	1.26 332	1.10 210	1.61 381	1.21 303	0.99 335	8.13 490	0.84 323	1.09 474	0.41 442	2.20 483	0.46 437	1.20 472	0.48 414

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 379	1.02 455	1.00 317	0.82 425	0.67 394	1.93 436	0.93 403	1.62 305	1.11 245	1.15 240	1.25 265	1.50 368	0.79 235	1.96 332	0.76 294	1.89 480	0.34 413	0.79 464	0.36 413	1.25 473	0.83 460

Consistency-Raft	1.25 401	0.99 453	1.93 445	1.02 459	1.21 470	0.96 307	1.01 417	1.75 331	1.92 449	1.36 352	2.12 435	1.44 356	1.01 339	1.14 180	1.40 403	0.72 462	0.82 480	0.89 467	0.98 483	1.31 474	0.95 465

JetBlue	3.97 488	2.01 489	10.19 497	1.38 471	2.84 497	10.53 505	9.54 506	3.60 485	2.41 464	2.73 468	3.39 466	4.54 478	4.31 492	7.85 489	6.84 482	0.88 464	0.93 491	0.89 467	0.91 477	1.74 475	1.91 486

UDG	1.41 419	2.65 500	0.99 312	1.44 475	1.64 479	1.34 378	0.80 374	1.60 298	1.23 320	1.23 287	1.71 397	2.01 430	1.34 404	1.47 260	1.41 407	0.90 465	0.54 468	2.29 485	0.75 468	1.84 476	1.04 470

DDUNet	1.50 424	2.69 501	1.12 360	1.77 479	1.88 481	1.84 431	0.92 399	1.70 322	1.16 284	1.38 359	1.79 407	1.60 383	1.12 367	1.37 233	1.08 361	1.10 475	0.76 478	2.37 487	0.94 479	2.00 477	1.37 478

WAO-6	2.81 482	1.60 480	1.46 411	2.36 486	2.28 488	3.55 481	2.29 490	4.21 490	4.56 493	2.36 458	4.51 476	4.88 483	2.66 476	4.60 426	4.07 471	1.72 479	1.15 499	2.31 486	1.46 494	2.31 478	1.85 485

SQANet	1.31 407	0.88 447	1.08 350	1.83 480	1.44 476	1.44 394	0.75 357	1.74 329	1.09 238	1.32 336	1.26 272	1.28 327	1.01 339	1.50 264	0.83 320	2.50 486	0.34 413	1.47 478	0.55 453	2.32 479	1.57 481

StereoAnything_RVC	0.45 62	1.43 475	0.48 30	0.35 2	0.20 2	0.26 3	0.21 2	0.43 2	0.22 1	0.22 1	0.21 1	0.19 1	0.36 36	1.27 209	0.22 1	0.21 200	0.11 5	0.14 1	0.10 2	2.37 480	0.11 1

WAO-8	4.40 490	1.82 486	1.79 436	2.34 484	2.20 483	9.19 502	1.53 456	6.09 501	16.46 507	3.94 484	7.84 499	7.32 492	3.72 489	9.41 500	3.31 462	2.00 481	1.07 496	2.44 492	1.37 492	2.50 481	1.68 482

Venus	4.40 490	1.82 486	1.79 436	2.34 484	2.20 483	9.19 502	1.53 456	6.09 501	16.46 507	3.94 484	7.84 499	7.32 492	3.72 489	9.41 500	3.31 462	2.00 481	1.07 496	2.44 492	1.37 492	2.50 481	1.68 482

PWCK	2.88 484	2.05 492	5.72 486	2.08 481	1.11 460	3.55 481	3.90 502	2.86 475	3.54 485	3.03 479	3.63 469	3.10 469	2.31 468	8.15 492	3.09 457	2.12 483	0.91 490	1.75 480	0.98 483	2.57 483	1.18 475

testlalala_base	0.77 272	0.40 331	0.70 161	0.65 342	0.50 315	0.79 244	0.28 34	1.50 270	0.51 36	0.73 107	0.90 125	0.69 130	0.54 129	0.66 51	0.40 113	2.82 489	0.14 123	0.17 38	0.12 20	2.68 484	0.19 169

ACVNet_2	2.43 472	1.41 473	2.04 447	2.62 488	2.24 486	2.63 467	1.88 474	3.31 480	3.01 477	2.19 449	3.45 467	4.62 479	2.04 458	4.50 425	1.47 417	2.55 487	0.64 474	2.22 484	0.84 473	2.69 485	2.29 491

otaku	1.60 431	1.11 462	1.21 373	2.20 482	1.56 478	1.97 439	1.24 440	2.07 420	1.36 380	1.44 375	1.62 384	1.73 403	1.19 380	1.73 304	0.98 350	2.89 491	0.57 470	1.74 479	0.60 460	2.78 486	1.94 487

Ntro	1.64 435	1.15 465	1.23 376	2.48 487	1.83 480	2.09 446	1.16 434	1.96 395	1.38 388	1.21 276	1.62 384	1.62 385	1.29 396	1.87 323	1.11 368	3.04 492	0.56 469	1.82 481	0.64 462	2.80 487	2.05 488

LVE	3.31 487	1.67 481	1.64 425	2.85 491	2.42 491	3.20 478	2.26 489	4.78 495	5.05 494	2.35 456	6.91 490	6.02 490	2.37 469	9.15 494	2.17 446	3.19 495	1.08 498	2.38 489	1.47 495	2.81 488	2.40 494

RainbowNet	1.97 456	1.76 482	1.57 422	2.81 490	2.21 485	1.98 441	1.81 468	2.54 470	1.89 446	1.50 389	1.84 413	1.96 425	1.65 432	2.14 347	1.25 382	3.33 498	0.85 485	2.39 490	0.98 483	2.82 489	2.22 489

ACVNet-4b	2.15 460	1.41 473	1.64 425	2.80 489	2.31 489	2.31 455	1.24 440	2.32 455	2.14 458	1.26 304	2.39 447	2.66 457	1.48 417	5.95 458	1.06 357	3.20 496	0.45 452	2.37 487	0.89 476	2.83 490	2.37 492

DispFullNet	2.34 467	2.85 502	3.66 476	3.08 496	2.27 487	1.97 439	0.67 337	2.00 404	1.70 433	2.52 462	2.00 427	2.23 439	5.86 497	3.44 409	1.58 422	1.01 468	0.32 408	2.64 496	1.94 501	2.85 491	2.24 490

Dean	2.91 485	1.53 479	2.07 448	2.96 495	2.51 492	3.15 476	2.14 485	4.75 494	4.41 492	2.76 470	6.10 488	5.53 488	2.37 469	2.97 393	1.92 436	3.18 494	0.85 485	2.51 494	1.04 486	2.88 492	2.47 495

ACVNet_1	2.18 461	1.45 476	1.72 432	2.85 491	2.33 490	2.28 453	1.46 453	3.08 478	2.22 461	1.82 432	2.05 432	3.56 472	1.98 456	3.09 398	1.40 403	3.17 493	0.60 472	2.40 491	0.92 478	2.91 493	2.37 492

ktn	4.70 492	2.38 498	2.12 451	3.76 504	3.24 501	4.85 495	2.95 500	5.52 497	7.37 500	4.07 488	19.32 513	7.46 494	3.47 484	7.39 480	2.95 455	4.04 506	1.85 504	3.26 505	2.22 504	3.08 494	2.65 500

IMH-64-1	2.70 479	1.79 484	1.46 411	3.26 499	2.66 493	3.23 479	2.10 482	4.08 487	2.75 475	2.34 454	3.81 471	3.06 466	2.22 466	4.25 420	2.59 451	3.75 502	0.84 482	2.75 497	1.35 489	3.15 495	2.60 498

IMH-64	2.70 479	1.79 484	1.46 411	3.26 499	2.66 493	3.23 479	2.10 482	4.08 487	2.75 475	2.34 454	3.81 471	3.06 466	2.22 466	4.25 420	2.59 451	3.75 502	0.84 482	2.75 497	1.35 489	3.15 495	2.60 498

IMH	3.21 486	1.85 488	1.48 416	3.25 498	2.69 495	4.07 490	2.02 480	4.41 492	3.80 486	2.72 467	7.11 493	4.75 482	2.92 479	5.92 456	2.55 449	3.85 505	0.88 488	2.78 499	1.36 491	3.19 497	2.59 497

TorneroNet-64	5.30 496	2.03 490	1.74 435	3.43 501	2.81 496	10.09 504	2.12 484	9.10 508	17.12 512	4.96 497	9.27 504	10.72 507	3.70 488	9.20 495	4.55 473	3.31 497	0.84 482	2.88 500	1.55 496	3.49 498	3.04 501

TorneroNet	10.70 507	2.03 490	1.82 439	3.43 501	3.01 499	43.83 521	2.22 488	8.87 507	67.47 527	7.17 505	27.36 516	10.68 506	3.85 491	8.67 493	7.65 488	3.59 500	0.88 488	3.04 501	1.57 497	3.71 499	3.17 502

KSHMR	8.75 504	2.06 493	2.11 450	3.53 503	3.11 500	4.13 491	2.69 495	5.60 498	61.37 526	3.00 477	55.83 526	4.98 487	2.45 472	4.49 424	2.61 453	3.46 499	1.55 503	3.14 503	1.94 501	3.72 500	3.18 503

notaker	3.98 489	2.40 499	2.68 468	3.82 506	3.27 503	3.97 489	2.14 485	4.78 495	3.45 484	4.12 489	6.94 491	7.65 496	3.26 483	7.82 488	5.30 476	4.04 506	1.41 501	3.36 506	2.10 503	3.88 501	3.31 504

DPSimNet_ROB	11.20 509	4.98 508	35.43 517	2.90 494	4.52 508	7.89 501	17.09 510	4.66 493	6.06 498	14.89 512	10.93 506	17.29 509	36.81 521	13.18 510	15.68 506	2.86 490	6.29 509	5.75 511	5.09 509	3.91 502	7.70 511

MADNet++	5.01 493	3.14 503	4.91 481	4.55 510	3.94 507	5.20 498	4.41 504	4.40 491	4.13 490	4.95 496	6.08 487	4.74 481	5.37 495	9.40 499	10.67 498	4.65 508	4.15 508	3.97 508	3.34 507	4.09 503	4.08 509

JetRed	6.91 501	8.80 511	25.96 513	2.85 491	3.25 502	13.98 511	11.87 507	6.25 503	4.28 491	4.45 491	4.56 477	6.69 491	5.46 496	7.46 483	14.05 502	2.59 488	3.31 505	2.59 495	2.29 505	4.20 504	3.36 505

UNDER WATER-64	5.27 495	2.32 496	8.78 495	3.93 507	3.54 505	7.61 500	3.03 501	5.84 500	14.19 503	4.04 486	4.04 473	9.39 501	6.26 500	5.93 457	8.48 491	3.60 501	1.51 502	3.13 502	1.88 499	4.29 505	3.61 506

UNDER WATER	5.08 494	2.33 497	5.55 484	3.94 508	3.51 504	5.20 498	2.72 497	5.61 499	16.52 509	3.84 483	4.60 478	9.21 500	5.89 498	5.90 455	8.66 492	3.75 502	1.34 500	3.18 504	1.88 499	4.33 506	3.61 506

test_for_model	1.30 405	3.71 507	0.58 89	3.22 497	2.84 497	0.59 130	0.33 64	1.40 246	0.83 130	1.42 373	0.61 60	0.52 68	0.37 40	0.51 11	0.33 46	2.46 485	0.15 177	0.16 22	0.11 8	4.39 507	1.50 480

tt	6.58 500	0.26 84	6.10 488	3.77 505	2.16 482	11.55 506	19.63 511	13.33 512	5.74 496	2.96 475	2.65 455	4.97 486	6.33 502	3.81 413	7.24 483	9.15 512	11.32 515	5.89 512	6.24 510	6.03 508	2.55 496

DGTPSM_ROB	13.01 510	8.23 509	21.87 506	9.51 512	18.10 509	11.56 507	32.01 516	10.63 509	16.20 505	7.03 503	19.48 514	10.15 503	16.66 509	9.83 504	22.42 512	4.75 509	8.68 510	5.37 509	10.25 513	6.16 509	11.36 512

DPSMNet_ROB	13.02 511	8.23 509	21.91 507	9.53 513	18.11 510	11.56 507	32.02 517	10.64 510	16.23 506	7.05 504	19.49 515	10.16 504	16.66 509	9.85 505	22.43 513	4.77 510	8.68 510	5.38 510	10.26 514	6.17 510	11.36 512

HanzoNet	11.04 508	3.62 506	8.10 494	4.08 509	3.55 506	4.90 496	2.73 498	7.19 505	10.10 501	31.86 522	28.92 517	21.96 517	36.36 519	18.08 512	10.17 495	7.94 511	3.32 506	3.47 507	3.31 506	7.06 511	4.04 508

SuperB	2.53 474	0.59 404	18.45 505	0.69 375	0.50 315	1.87 434	0.88 390	1.67 315	2.39 463	1.50 389	1.42 327	1.14 294	1.15 373	4.28 422	5.07 474	0.24 266	0.19 276	0.22 182	0.19 162	7.86 512	0.34 362

DPSM_ROB	19.08 512	19.14 515	25.17 511	22.15 515	20.85 512	28.17 513	37.82 519	26.56 515	16.85 510	14.14 509	14.84 508	21.70 512	18.75 512	21.87 514	26.55 516	10.16 515	9.30 513	10.47 514	10.42 515	14.03 513	12.61 515

DPSM	19.08 512	19.14 515	25.17 511	22.15 515	20.85 512	28.17 513	37.82 519	26.56 515	16.85 510	14.14 509	14.84 508	21.70 512	18.75 512	21.87 514	26.55 516	10.16 515	9.30 513	10.47 514	10.42 515	14.03 513	12.61 515

PML	51.67 524	36.25 521	13.28 502	7.46 511	20.81 511	108.69 527	232.22 528	8.72 506	27.82 518	87.01 527	269.67 528	69.67 527	61.95 527	24.76 520	14.20 503	9.74 514	3.40 507	9.62 513	4.70 508	18.74 515	4.72 510

CasAABBNet	38.33 517	38.46 522	50.35 522	44.75 522	41.84 518	56.68 522	76.37 525	53.22 525	33.83 521	28.31 519	29.54 519	43.62 524	37.71 523	43.84 524	53.41 526	20.30 517	18.70 519	21.07 516	21.07 518	28.24 516	25.34 518

Selective-RAFT-Error	38.39 518	38.47 523	50.44 523	44.73 521	41.97 519	56.68 522	76.38 526	53.24 526	33.92 522	28.34 520	29.85 520	43.60 523	38.20 524	43.75 523	53.34 525	20.38 518	18.70 519	21.09 517	21.05 517	28.30 517	25.43 519

LSM0	42.82 522	38.75 524	50.81 524	47.07 523	109.38 527	57.00 524	76.02 524	53.74 527	33.71 520	29.02 521	30.41 521	43.87 525	37.22 522	43.91 525	53.54 527	20.52 519	18.62 518	21.10 518	21.11 519	28.41 518	42.22 521

LRCNet_RVC	22.74 514	32.10 520	21.97 508	29.84 517	26.23 514	4.42 493	0.81 377	22.66 513	2.02 454	26.93 518	29.26 518	23.06 519	15.59 508	23.84 516	18.88 509	31.75 520	19.90 521	34.65 519	32.13 520	30.54 519	28.32 520

HaxPig	38.92 519	41.40 525	41.64 518	29.95 518	32.27 515	28.90 515	27.60 513	29.73 518	37.71 523	43.82 523	43.87 522	33.17 520	35.56 518	41.53 521	40.37 523	43.94 524	47.51 526	45.82 520	47.08 522	42.38 520	44.15 523

AVERAGE_ROB	40.43 520	42.37 526	42.73 519	36.96 520	35.58 517	30.50 516	27.61 514	36.71 524	38.39 524	44.91 524	44.36 523	37.45 522	36.70 520	41.88 522	40.35 522	45.43 525	46.81 525	47.11 521	46.35 521	42.51 521	43.87 522

MEDIAN_ROB	42.00 521	44.40 527	44.29 521	35.15 519	34.95 516	31.28 520	29.60 515	35.88 523	40.02 525	47.20 525	46.64 524	37.37 521	38.48 525	44.35 526	42.45 524	48.03 526	49.39 527	49.71 522	49.03 523	45.14 522	46.65 524

xxxxx1	54.10 525	25.67 517	27.13 514	113.43 524	96.96 524	30.69 517	47.44 521	32.38 519	25.60 514	17.75 513	17.27 510	21.81 514	21.02 514	24.43 517	33.82 518	33.37 521	40.54 522	157.71 525	175.86 525	66.16 523	72.93 525

tt_ll	54.10 525	25.67 517	27.13 514	113.43 524	96.96 524	30.69 517	47.44 521	32.38 519	25.60 514	17.75 513	17.27 510	21.81 514	21.02 514	24.43 517	33.82 518	33.37 521	40.54 522	157.71 525	175.86 525	66.16 523	72.93 525

ff	54.10 525	25.67 517	27.13 514	113.43 524	96.96 524	30.69 517	47.44 521	32.38 519	25.60 514	17.75 513	17.27 510	21.81 514	21.02 514	24.43 517	33.82 518	33.37 521	40.54 522	157.71 525	175.86 525	66.16 523	72.93 525

DLNR_Zeroshot_test	23.17 515	48.52 528	43.29 520	176.68 527	78.69 523	0.35 11	0.21 2	23.41 514	0.75 106	0.66 95	0.86 116	0.59 97	0.30 14	1.56 275	0.44 147	9.57 513	0.12 22	0.18 69	0.14 54	76.92 526	0.16 81

Anonymous_1	43.04 523	18.73 514	24.79 510	21.81 514	46.26 520	27.80 512	37.60 518	28.08 517	16.14 504	14.66 511	14.30 507	20.65 511	17.88 511	21.56 513	25.94 515	117.93 527	8.92 512	100.65 524	126.50 524	158.64 527	12.08 514

test_example2	192.40 528	210.76 529	206.48 528	199.83 528	204.73 528	172.94 528	183.52 527	133.93 528	133.41 528	191.38 528	196.19 527	187.13 528	178.77 528	205.33 528	208.00 528	222.09 528	238.72 528	186.54 528	190.54 528	227.34 528	170.31 528

ccccc		492.34 530		530.87 529	530.37 529	478.08 529		491.76 529		448.18 529		476.12 529		541.64 529		663.49 529	459.54 529	353.94 529	309.79 529	586.66 529

ASD4		10.99 512

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