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	0.08 1	0.12 122	0.24 2	0.02 93	0.01 143	0.12 1	0.04 220	0.24 1	0.59 79	0.00 1	0.01 1	0.04 26	0.01 9	0.11 12	0.07 55	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mms	0.11 2	0.07 51	0.45 12	0.01 26	0.00 1	0.35 16	0.01 77	0.38 8	0.15 11	0.05 40	0.02 67	0.06 64	0.05 99	0.20 52	0.04 8	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.10 319	0.14 399

rvit_stereo_0083	0.13 3	0.02 1	0.30 6	0.00 1	0.00 1	0.14 3	0.01 77	0.56 21	1.11 269	0.05 40	0.01 1	0.04 26	0.02 29	0.25 74	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86

GLC_STEREO	0.13 3	0.08 63	0.61 30	0.01 26	0.00 1	0.94 65	0.03 194	0.29 2	0.21 37	0.05 40	0.02 67	0.06 64	0.04 85	0.26 82	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.01 86

DEFOM-Stereo	0.14 5	0.04 9	0.38 8	0.05 192	0.00 1	1.04 84	0.00 1	0.32 4	0.63 116	0.00 1	0.01 1	0.04 26	0.03 58	0.20 52	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

fffy	0.14 5	0.06 37	0.88 66	0.02 93	0.00 1	0.33 11	0.01 77	0.79 39	0.13 4	0.02 9	0.01 1	0.06 64	0.01 9	0.16 27	0.03 5	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.09 306	0.06 327

ours_stereo	0.16 7	0.06 37	0.73 46	0.00 1	0.00 1	0.80 43	0.04 220	0.44 12	0.54 74	0.05 40	0.02 67	0.06 64	0.03 58	0.19 40	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 329	0.06 327

UniTT-Stereo	0.16 7	0.11 114	1.13 140	0.03 142	0.17 363	0.32 10	0.02 148	0.38 8	0.32 58	0.03 28	0.16 141	0.05 51	0.07 137	0.16 27	0.16 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 329	0.00 1

CASnet	0.16 7	0.14 143	0.52 22	0.01 26	0.00 1	0.86 50	0.00 1	0.51 14	0.75 192	0.10 79	0.01 1	0.04 26	0.02 29	0.22 63	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AIO_test	0.17 10	0.11 114	0.55 26	0.08 248	0.06 290	0.42 29	0.06 263	0.35 6	0.38 65	0.03 28	0.01 1	0.86 228	0.03 58	0.21 60	0.10 93	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.08 385	0.03 176	0.02 188

rvit_stereo_0081_aga	0.17 10	0.11 114	0.81 54	0.00 1	0.00 1	0.80 43	0.01 77	0.79 39	0.59 79	0.02 9	0.01 1	0.05 51	0.03 58	0.19 40	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 10	0.04 9	0.25 4	0.00 1	0.00 1	0.75 40	0.01 77	1.22 59	0.79 204	0.07 48	0.01 1	0.03 15	0.02 29	0.17 31	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 10	0.04 9	0.25 4	0.00 1	0.00 1	0.75 40	0.01 77	1.22 59	0.79 204	0.07 48	0.01 1	0.03 15	0.02 29	0.17 31	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 10	0.21 212	1.18 155	0.04 172	0.01 143	0.18 4	0.00 1	0.81 42	0.34 60	0.07 48	0.04 102	0.05 51	0.05 99	0.19 40	0.10 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

RSM++	0.17 10	0.07 51	0.42 10	0.03 142	0.00 1	0.40 24	0.00 1	1.18 58	0.59 79	0.02 9	0.01 1	0.01 2	0.05 99	0.20 52	0.14 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 423	0.09 306	0.07 345

SMoEStereo_RVC	0.18 16	0.06 37	0.53 23	0.02 93	0.00 1	1.03 76	0.04 220	0.38 8	0.64 127	0.07 48	0.01 1	0.04 26	0.02 29	0.26 82	0.27 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 270	0.10 370

RSM	0.18 16	0.05 19	0.39 9	0.03 142	0.02 228	0.38 23	0.00 1	1.33 66	0.59 79	0.09 64	0.01 1	0.03 15	0.04 85	0.19 40	0.14 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.06 255	0.04 276

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 18	0.03 2	0.46 13	0.03 142	0.00 1	0.36 21	0.02 148	1.68 91	0.67 152	0.01 4	0.01 1	0.05 51	0.00 1	0.12 16	0.22 171	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.15 406	0.01 39	0.00 1

MonSter	0.19 18	0.07 51	0.24 2	0.00 1	0.00 1	0.41 25	0.00 1	2.16 117	0.64 127	0.03 28	0.01 1	0.04 26	0.01 9	0.09 3	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.01 86

LoS_RVC	0.19 18	0.48 349	0.51 20	0.12 280	0.10 327	1.01 74	0.01 77	0.81 42	0.19 27	0.07 48	0.02 67	0.06 64	0.05 99	0.31 101	0.05 23	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.04 276

IGEV-Stereo++	0.20 21	0.05 19	0.22 1	0.01 26	0.00 1	1.11 114	0.00 1	1.84 100	0.34 60	0.08 56	0.01 1	0.02 4	0.03 58	0.19 40	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.01 86

ProNet	0.20 21	0.25 237	0.78 51	0.01 26	0.01 143	0.95 68	0.00 1	0.70 31	0.68 159	0.02 9	0.01 1	0.05 51	0.03 58	0.31 101	0.03 5	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.12 336	0.04 276

AIO_rvc	0.21 23	0.32 275	0.50 19	0.09 259	0.03 250	0.43 30	0.06 263	1.25 62	0.63 116	0.03 28	0.01 1	0.09 89	0.04 85	0.28 92	0.16 139	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.03 350	0.10 319	0.10 370

AIO-Stereo	0.21 23	0.07 51	0.44 11	0.03 142	0.03 250	0.41 25	0.01 77	1.65 86	0.65 134	0.09 64	0.01 1	0.02 4	0.04 85	0.22 63	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 470	0.05 235	0.08 358

anonymousdsp	0.21 23	0.21 212	0.63 32	0.02 93	0.00 1	1.07 95	0.00 1	0.74 37	0.77 201	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.07 137	0.25 74	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.08 284	0.03 247

IGEV-Stereo	0.21 23	0.21 212	0.63 32	0.02 93	0.00 1	1.07 95	0.00 1	0.73 35	0.77 201	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.07 137	0.24 69	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.08 284	0.03 247
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 23	0.14 143	1.54 219	0.01 26	0.00 1	0.13 2	0.04 220	1.10 53	0.65 134	0.10 79	0.05 106	0.03 15	0.04 85	0.23 66	0.05 23	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

PMTNet	0.21 23	0.19 193	0.85 60	0.02 93	0.02 228	1.14 127	0.30 372	0.88 46	0.11 1	0.03 28	0.02 67	0.07 78	0.02 29	0.37 120	0.12 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.00 1

fffft	0.22 29	0.03 2	0.46 13	0.01 26	0.00 1	0.93 63	0.01 77	1.42 69	0.61 96	0.02 9	0.01 1	0.04 26	0.01 9	0.21 60	0.34 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 348	0.07 345
1: 1. 1
WCG-NET	0.22 29	0.17 177	0.54 25	0.01 26	0.00 1	0.91 56	0.05 241	0.61 25	1.09 266	0.17 104	0.33 190	0.03 15	0.13 196	0.20 52	0.07 55	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.00 1	0.09 306	0.02 188

trnet	0.22 29	0.14 143	0.67 39	0.00 1	0.00 1	1.24 182	0.01 77	1.16 57	0.56 76	0.09 64	0.08 116	0.05 51	0.00 1	0.29 95	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 29	0.29 266	0.87 64	0.05 192	0.18 367	0.41 25	0.01 77	1.24 61	0.56 76	0.02 9	0.03 91	0.13 110	0.05 99	0.32 107	0.24 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

AEACV	0.22 29	0.05 19	0.66 38	0.02 93	0.03 250	0.87 52	0.00 1	1.07 52	0.15 11	0.18 107	0.01 1	0.02 4	0.72 324	0.15 24	0.09 81	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.27 457	0.08 284	0.07 345

Selective-IGEV	0.22 29	0.06 37	0.46 13	0.05 192	0.04 269	0.34 14	0.04 220	2.16 117	0.59 79	0.09 64	0.01 1	0.02 4	0.05 99	0.18 34	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 390	0.03 176	0.09 364

CREStereo	0.22 29	0.17 177	0.64 35	0.00 1	0.01 143	1.22 166	0.01 77	1.15 56	0.56 76	0.10 79	0.07 113	0.04 26	0.00 1	0.32 107	0.10 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1
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
Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 36	0.13 132	0.62 31	0.01 26	0.00 1	1.05 91	0.00 1	0.63 27	0.80 208	0.76 192	0.18 152	0.09 89	0.06 121	0.05 1	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.05 296

ff7	0.23 36	0.21 212	1.02 103	0.02 93	0.00 1	1.07 95	0.00 1	0.53 15	0.75 192	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.07 137	0.44 130	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 406	0.07 270	0.01 86

ffff	0.23 36	0.21 212	1.02 103	0.02 93	0.00 1	1.07 95	0.00 1	0.53 15	0.75 192	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.07 137	0.44 130	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 406	0.07 270	0.01 86

11t	0.23 36	0.21 212	1.02 103	0.02 93	0.00 1	1.07 95	0.00 1	0.53 15	0.75 192	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.07 137	0.44 130	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 406	0.07 270	0.01 86

ccc-4	0.23 36	0.21 212	1.02 103	0.02 93	0.00 1	1.07 95	0.00 1	0.53 15	0.75 192	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.07 137	0.44 130	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 406	0.07 270	0.01 86

GREAT-IGEV	0.24 41	0.10 95	0.92 76	0.06 209	0.33 428	1.11 114	0.06 263	0.36 7	0.19 27	0.02 9	0.47 226	0.02 4	0.06 121	0.13 22	0.16 139	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.20 433	0.09 306	0.36 448

Occ-G	0.24 41	0.10 95	0.59 29	0.01 26	0.01 143	0.80 43	0.04 220	0.62 26	0.15 11	0.01 4	0.51 230	1.34 271	0.04 85	0.09 3	0.21 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 406	0.15 360	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 41	0.29 266	0.82 56	0.01 26	0.00 1	1.24 182	0.00 1	1.70 94	0.23 43	0.02 9	0.01 1	0.09 89	0.10 167	0.18 34	0.05 23	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.00 1	0.08 284	0.01 86

MC-Stereo	0.24 41	0.12 122	0.71 45	0.04 172	0.02 228	1.07 95	0.00 1	1.30 64	0.17 22	0.59 167	0.02 67	0.08 84	0.11 177	0.18 34	0.05 23	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.17 423	0.06 255	0.02 188

HUF	0.25 45	0.32 275	1.18 155	0.06 209	0.11 334	0.31 8	0.08 277	0.73 35	0.62 108	0.10 79	0.01 1	0.02 4	0.03 58	0.16 27	0.14 122	0.00 1	0.58 477	0.00 1	0.00 1	0.14 348	0.37 449

castereo++	0.25 45	0.15 155	0.48 18	0.09 259	0.00 1	1.08 103	0.03 194	1.53 82	0.67 152	0.00 1	0.01 1	0.59 184	0.00 1	0.09 3	0.06 47	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.28 461	0.02 121	0.00 1

GMStereo	0.25 45	0.60 382	1.28 176	0.01 26	0.00 1	0.48 33	0.00 1	0.74 37	1.24 294	0.16 101	0.03 91	0.07 78	0.09 159	0.22 63	0.10 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MM-Stereo_test2	0.26 48	0.08 63	1.52 218	0.46 391	0.00 1	1.14 127	0.01 77	0.63 27	0.21 37	0.38 144	0.02 67	0.04 26	0.06 121	0.18 34	0.20 162	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.05 366	0.22 400	0.04 276

MyStereo07	0.27 49	0.27 245	0.64 35	0.02 93	0.01 143	1.64 326	0.01 77	1.41 68	0.73 185	0.10 79	0.01 1	0.03 15	0.10 167	0.24 69	0.04 8	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.06 327

MIF-Stereo (partial)	0.27 49	0.18 185	1.14 142	0.01 26	0.00 1	0.43 30	0.02 148	1.97 109	0.39 66	0.11 87	0.08 116	0.07 78	0.06 121	0.44 130	0.33 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 235	0.02 188

IGEV-RUCA	0.28 51	0.05 19	0.53 23	0.12 280	0.11 334	1.25 191	0.32 377	0.80 41	0.20 32	0.10 79	0.14 132	0.16 123	0.25 238	0.29 95	0.25 190	0.05 431	0.19 460	0.20 458	0.23 445	0.18 378	0.19 420

LoS	0.28 51	0.16 166	0.95 85	0.07 233	0.01 143	1.32 213	0.07 270	1.30 64	0.60 87	0.04 37	0.03 91	0.28 142	0.11 177	0.48 140	0.11 102	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 51	0.09 76	0.73 46	0.18 317	0.05 279	1.17 140	0.04 220	2.37 125	0.17 22	0.35 134	0.01 1	0.01 2	0.02 29	0.38 123	0.04 8	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247

XX-TBD	0.28 51	0.39 306	0.97 92	0.05 192	0.00 1	1.09 105	0.00 1	0.71 33	0.54 74	0.44 151	1.04 301	0.06 64	0.06 121	0.19 40	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 55	0.05 19	0.31 7	0.03 142	0.00 1	0.31 8	0.02 148	3.31 243	0.61 96	0.01 4	0.01 1	0.02 4	0.03 58	0.79 166	0.13 111	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.08 385	0.00 1	0.01 86

WCG-NET（raft）	0.29 55	0.24 233	0.51 20	0.01 26	0.00 1	0.91 56	0.05 241	0.56 21	1.12 274	0.21 110	0.12 130	1.54 280	0.14 200	0.14 23	0.07 55	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.00 1	0.08 284	0.03 247

CREStereo++_RVC	0.29 55	0.19 193	0.83 59	0.05 192	0.00 1	1.19 150	0.00 1	0.66 29	0.99 245	0.25 113	1.26 323	0.05 51	0.07 137	0.20 52	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 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
rvit_stereo_0080	0.30 58	0.23 229	1.20 163	0.00 1	0.00 1	0.90 54	0.01 77	2.79 167	0.60 87	0.02 9	0.02 67	0.06 64	0.01 9	0.12 16	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 188

whm_eth	0.30 58	0.23 229	1.20 163	0.00 1	0.00 1	0.90 54	0.01 77	2.79 167	0.60 87	0.02 9	0.02 67	0.06 64	0.01 9	0.12 16	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 188

TANstereo	0.30 58	0.28 256	0.86 62	0.03 142	0.01 143	1.14 127	0.00 1	0.53 15	0.44 69	1.06 249	1.24 320	0.06 64	0.05 99	0.25 74	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.31 61	0.03 2	0.78 51	0.00 1	0.00 1	1.06 94	0.03 194	2.98 185	0.66 143	0.05 40	0.01 1	0.04 26	0.01 9	0.18 34	0.24 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 212	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 61	0.32 275	1.63 238	0.01 26	0.00 1	0.19 5	0.00 1	2.84 173	0.79 204	0.02 9	0.03 91	0.08 84	0.02 29	0.19 40	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 247

MGS-Stereo	0.31 61	0.10 95	0.89 70	0.02 93	0.00 1	0.50 34	0.00 1	0.39 11	0.61 96	0.02 9	2.91 396	0.04 26	0.03 58	0.21 60	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 451	0.00 1

castereo	0.32 64	0.28 256	0.46 13	0.01 26	0.05 279	0.81 46	0.04 220	3.37 249	0.61 96	0.08 56	0.01 1	0.08 84	0.14 200	0.10 10	0.11 102	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.22 441	0.02 121	0.01 86

CAS++	0.32 64	0.22 222	0.69 43	0.04 172	0.00 1	0.35 16	0.01 77	4.32 354	0.48 71	0.02 9	0.01 1	0.07 78	0.00 1	0.19 40	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.33 66	0.11 114	0.92 76	0.09 259	0.06 290	0.34 14	0.00 1	2.56 150	0.64 127	0.32 120	0.43 215	0.17 125	0.09 159	0.26 82	0.10 93	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.22 441	0.05 235	0.01 86

11t1	0.33 66	0.05 19	0.86 62	0.44 385	0.00 1	1.04 84	0.00 1	2.45 138	0.60 87	0.44 151	0.01 1	0.05 51	0.05 99	0.43 128	0.06 47	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.01 86

CroCo-Stereo Lap2	0.33 66	0.49 354	1.18 155	0.02 93	0.00 1	0.33 11	0.00 1	3.08 201	0.61 96	0.02 9	0.01 1	0.04 26	0.08 151	0.45 135	0.15 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 270	0.02 188

SCV_C0	0.34 69	0.20 204	0.96 86	0.02 93	0.00 1	0.41 25	0.02 148	3.62 284	0.65 134	0.12 89	0.01 1	0.07 78	0.09 159	0.18 34	0.13 111	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.19 428	0.12 336	0.04 276

tg	0.34 69	0.26 241	0.68 41	0.01 26	0.00 1	1.25 191	0.01 77	1.75 96	0.65 134	0.11 87	0.40 207	0.74 213	0.11 177	0.29 95	0.08 68	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.29 430	0.21 427

rvit_0105_6	0.34 69	0.10 95	1.37 195	0.01 26	0.00 1	0.86 50	0.00 1	2.78 166	1.32 309	0.04 37	0.03 91	0.07 78	0.02 29	0.19 40	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247

Pointernet	0.34 69	0.10 95	1.09 130	0.01 26	0.08 310	1.18 147	0.05 241	2.99 186	0.62 108	0.03 28	0.01 1	0.15 118	0.05 99	0.24 69	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 398	0.01 39	0.00 1

dd	0.34 69	0.67 398	1.55 221	0.04 172	0.01 143	1.22 166	0.03 194	0.84 44	1.16 282	0.18 107	0.05 106	0.12 105	0.05 99	0.29 95	0.44 272	0.02 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 235	0.00 1

AnonymousM	0.34 69	0.07 51	0.63 32	0.02 93	0.01 143	1.09 105	0.03 194	1.54 83	0.68 159	0.17 104	0.04 102	0.02 4	0.24 235	0.25 74	0.04 8	0.00 1	0.01 274	1.93 479	0.00 1	0.01 39	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 75	0.60 382	1.93 273	0.02 93	0.09 318	1.03 76	0.07 270	1.25 62	0.34 60	0.02 9	0.03 91	0.84 227	0.10 167	0.31 101	0.35 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 235	0.07 345

knoymous	0.35 75	0.05 19	1.11 134	0.05 192	0.01 143	1.15 134	0.01 77	2.06 112	0.14 7	0.40 146	0.02 67	1.67 296	0.00 1	0.31 101	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

UDGNet	0.35 75	0.50 357	1.14 142	0.02 93	0.00 1	1.12 118	0.02 148	0.70 31	1.57 355	0.31 118	0.05 106	0.06 64	0.02 29	1.45 203	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 75	0.10 95	1.95 278	0.02 93	0.00 1	0.93 63	0.07 270	1.70 94	0.86 225	0.09 64	0.04 102	0.05 51	0.05 99	0.23 66	0.51 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 448	0.06 255	0.08 358

IGEV++	0.36 79	0.19 193	0.57 28	0.09 259	0.00 1	0.35 16	0.03 194	4.62 376	0.24 48	0.12 89	0.02 67	0.03 15	0.17 209	0.24 69	0.23 177	0.00 1	0.05 390	0.00 1	0.04 361	0.09 306	0.08 358

LL-Strereo2	0.36 79	0.47 347	1.08 127	0.09 259	0.03 250	1.12 118	0.07 270	1.66 89	0.93 234	0.43 150	0.02 67	0.51 177	0.08 151	0.23 66	0.29 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 350	0.04 212	0.04 276

iRaftStereo_RVC	0.36 79	0.27 245	0.76 49	0.01 26	0.00 1	1.20 159	0.01 77	2.15 116	0.62 108	0.15 100	0.22 169	0.69 202	0.12 189	0.28 92	0.18 154	0.00 1	0.06 398	0.00 1	0.00 1	0.27 420	0.22 430

GCAP-BAT	0.37 82	0.13 132	1.16 149	0.10 270	0.12 336	1.59 309	0.04 220	0.67 30	0.43 68	0.84 204	0.89 289	0.39 159	0.07 137	0.27 90	0.49 287	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.19 428	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 82	0.13 132	2.43 337	0.02 93	0.00 1	1.12 118	0.02 148	1.66 89	1.15 280	0.16 101	0.08 116	0.02 4	0.05 99	0.40 125	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.10 370

Selective-RAFT	0.37 82	0.06 37	0.65 37	0.03 142	0.01 143	1.17 140	0.02 148	2.63 153	0.66 143	0.01 4	0.01 1	0.22 131	0.18 213	1.31 192	0.24 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 433	0.04 212	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 82	0.14 143	0.76 49	0.01 26	0.00 1	1.17 140	0.00 1	3.14 210	0.61 96	0.71 184	0.47 226	0.05 51	0.13 196	0.19 40	0.03 5	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.01 86

sAnonymous2	0.37 82	0.32 275	3.21 386	0.01 26	0.00 1	0.35 16	0.08 277	1.96 107	0.90 227	0.03 28	0.05 106	0.04 26	0.11 177	0.11 12	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 348	0.18 415

CroCo_RVC	0.37 82	0.32 275	3.21 386	0.01 26	0.00 1	0.35 16	0.08 277	1.96 107	0.90 227	0.03 28	0.05 106	0.04 26	0.11 177	0.11 12	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 348	0.18 415

rvit_0105_4	0.39 88	0.16 166	1.66 244	0.01 26	0.00 1	0.85 49	0.00 1	3.15 212	1.33 311	0.07 48	0.06 111	0.10 99	0.03 58	0.29 95	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

RAFT-Stereo-weight	0.39 88	0.07 51	0.81 54	0.07 233	0.02 228	1.34 221	0.05 241	3.15 212	0.31 55	0.94 219	0.52 231	0.26 138	0.01 9	0.19 40	0.07 55	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86

CroCo-Stereo	0.39 88	0.40 311	1.67 248	0.07 233	0.00 1	0.19 5	0.01 77	3.55 277	0.75 192	0.08 56	0.02 67	0.46 167	0.08 151	0.28 92	0.18 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86
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
rafts_anoy	0.39 88	0.44 331	1.15 145	0.06 209	0.03 250	1.12 118	0.04 220	2.75 164	0.33 59	0.10 79	0.16 141	0.11 101	0.19 219	0.74 164	0.31 225	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.01 321	0.02 121	0.05 296

MM-Stereo_test1	0.40 92	0.13 132	1.31 186	0.64 423	0.07 300	0.92 61	0.03 194	3.08 201	0.80 208	0.35 134	0.04 102	0.05 51	0.02 29	0.20 52	0.13 111	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.26 415	0.02 188

CRE-IMP	0.40 92	0.06 37	1.04 118	0.07 233	0.05 279	1.45 266	0.46 394	1.48 80	0.63 116	0.90 212	0.30 181	0.88 230	0.01 9	0.26 82	0.22 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.17 409

rvit_0105_5	0.41 94	0.20 204	1.94 277	0.01 26	0.00 1	0.91 56	0.00 1	3.18 221	1.27 299	0.08 56	0.09 120	0.10 99	0.02 29	0.35 116	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 247

plain	0.41 94	0.28 256	2.26 324	0.07 233	0.00 1	0.50 34	0.01 77	2.84 173	0.92 230	0.05 40	0.07 113	0.13 110	0.17 209	0.43 128	0.20 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 439	0.01 86

x	0.41 94	0.04 9	0.74 48	0.54 408	0.00 1	0.98 71	0.00 1	3.07 199	0.67 152	0.48 159	0.01 1	0.48 171	0.07 137	0.93 172	0.07 55	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

SCV	0.42 97	0.28 256	0.68 41	0.26 347	0.16 360	0.26 7	0.05 241	4.98 403	0.63 116	0.10 79	0.01 1	0.02 4	0.05 99	0.26 82	0.13 111	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.18 426	0.25 412	0.18 415

GMOStereo	0.42 97	0.28 256	1.02 103	0.05 192	0.18 367	1.04 84	0.02 148	2.40 128	0.16 17	2.25 366	0.01 1	0.32 146	0.03 58	0.09 3	0.15 131	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.00 1	0.19 386	0.02 188

error version	0.42 97	0.28 256	1.02 103	0.05 192	0.18 367	1.04 84	0.02 148	2.40 128	0.16 17	2.25 366	0.01 1	0.32 146	0.03 58	0.09 3	0.15 131	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.00 1	0.19 386	0.02 188

test-v	0.42 97	0.28 256	1.02 103	0.05 192	0.18 367	1.04 84	0.02 148	2.40 128	0.16 17	2.25 366	0.01 1	0.32 146	0.03 58	0.09 3	0.15 131	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.00 1	0.19 386	0.02 188

test-2	0.42 97	0.28 256	1.02 103	0.05 192	0.18 367	1.04 84	0.02 148	2.40 128	0.16 17	2.25 366	0.01 1	0.32 146	0.03 58	0.09 3	0.15 131	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.00 1	0.19 386	0.02 188

raft+_RVC	0.42 97	0.48 349	1.11 134	0.51 405	0.17 363	1.16 137	0.04 220	2.25 120	0.59 79	0.12 89	0.42 211	0.08 84	0.15 203	0.60 153	0.28 210	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.19 420

Gwc-CoAtRS	0.42 97	0.12 122	1.28 176	0.03 142	0.13 342	1.03 76	0.02 148	2.33 123	0.15 11	0.35 134	0.01 1	2.27 337	0.03 58	0.20 52	0.25 190	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.22 441	0.01 39	0.01 86

MM-Stereo_test3	0.43 104	0.33 282	0.92 76	0.75 432	0.04 269	0.96 69	0.05 241	3.11 206	0.79 204	0.12 89	0.53 232	0.26 138	0.06 121	0.26 82	0.13 111	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.28 428	0.01 86

IGEV-Stereo+	0.43 104	0.17 177	0.46 13	0.14 298	1.06 459	0.63 38	0.02 148	0.30 3	0.24 48	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.03 58	1.86 215	0.05 23	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.15 406	1.83 473	1.61 475

CES	0.43 104	0.14 143	0.85 60	0.05 192	1.52 466	1.22 166	0.05 241	1.01 50	0.59 79	0.03 28	0.02 67	0.14 116	0.10 167	0.40 125	0.10 93	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	2.45 480

ROB_FTStereo_v2	0.43 104	0.09 76	1.00 95	0.06 209	0.08 310	1.57 298	0.33 380	1.44 74	0.67 152	0.97 224	0.19 160	0.77 219	0.02 29	1.23 188	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.05 296

HART	0.44 108	0.24 233	1.41 199	0.01 26	0.00 1	0.33 11	0.00 1	2.91 180	0.61 96	0.26 114	1.98 359	0.35 152	0.03 58	0.20 52	0.14 122	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.00 1	0.19 386	0.05 296

RALCasStereoNet	0.44 108	0.44 331	1.03 114	0.03 142	0.00 1	1.10 109	0.03 194	2.46 140	0.90 227	0.07 48	0.32 183	0.12 105	0.20 225	1.28 191	0.25 190	0.00 1	0.31 468	0.00 1	0.00 1	0.08 284	0.12 385

R-Stereo Train	0.44 108	0.09 76	0.94 81	0.02 93	0.00 1	1.24 182	0.09 289	3.65 288	0.11 1	1.87 336	0.42 211	0.06 64	0.01 9	0.25 74	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 188

RAFT-Stereo	0.44 108	0.09 76	0.94 81	0.02 93	0.00 1	1.24 182	0.09 289	3.65 288	0.11 1	1.87 336	0.42 211	0.06 64	0.01 9	0.25 74	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 188
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 112	0.43 326	1.18 155	0.51 405	0.04 269	1.26 195	0.02 148	2.38 126	0.65 134	0.07 48	0.02 67	0.70 205	0.20 225	1.01 179	0.13 111	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.00 1	0.14 348	0.10 370

HUI-Stereo	0.45 112	0.09 76	1.08 127	0.06 209	0.08 310	1.61 317	0.32 377	1.43 70	0.70 182	0.97 224	0.18 152	0.77 219	0.02 29	1.44 202	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.05 296

RAFT-IKP	0.45 112	0.09 76	1.06 124	0.06 209	0.06 290	1.44 260	0.31 376	1.44 74	0.69 172	0.97 224	0.18 152	0.76 215	0.02 29	1.65 208	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.04 276

Reg-Stereo(zero)	0.46 115	0.04 9	1.77 260	0.01 26	0.14 348	1.20 159	0.13 308	1.13 55	0.26 52	0.05 40	0.16 141	1.75 299	1.10 344	0.67 160	0.45 276	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.12 403	0.01 39	0.09 364

IGEVStereo-DCA	0.46 115	0.09 76	1.02 103	0.02 93	0.00 1	0.82 47	0.00 1	0.53 15	0.75 192	0.09 64	0.03 91	0.03 15	0.06 121	5.04 337	0.51 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 406	0.05 235	0.01 86

testlalala	0.46 115	0.13 132	0.82 56	0.17 311	0.10 327	1.13 125	0.03 194	2.63 153	1.13 276	2.04 352	0.10 124	0.29 144	0.04 85	0.15 24	0.27 203	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.26 454	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 115	0.09 76	1.01 98	0.06 209	0.09 318	1.61 317	0.30 372	1.43 70	0.69 172	0.97 224	0.18 152	0.77 219	0.02 29	1.67 209	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.05 296

ICVP	0.46 115	0.08 63	1.58 231	0.01 26	0.01 143	1.10 109	0.21 335	3.80 304	0.52 73	0.42 149	0.27 177	0.33 150	0.06 121	0.57 149	0.13 111	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.00 1	0.04 212	0.01 86
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 115	0.42 320	1.05 123	0.01 26	0.21 383	1.17 140	0.05 241	2.07 114	0.19 27	2.98 404	0.02 67	0.12 105	0.15 203	0.25 74	0.31 225	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.00 1	0.08 284	0.06 327

tt45	0.47 121	0.06 37	0.70 44	0.02 93	0.00 1	1.30 208	0.05 241	0.85 45	0.60 87	0.05 40	0.01 1	0.09 89	0.03 58	5.40 354	0.18 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 306	0.01 86

rvit_0105_3	0.47 121	0.28 256	2.20 309	0.01 26	0.00 1	1.13 125	0.00 1	3.20 228	1.26 296	0.08 56	0.26 173	0.09 89	0.03 58	0.62 157	0.11 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

H2IRNET	0.47 121	0.22 222	1.27 174	0.15 301	0.01 143	1.18 147	0.01 77	1.65 86	0.48 71	0.02 9	1.80 350	0.46 167	0.04 85	1.62 207	0.35 247	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.01 321	0.16 365	0.02 188

AE-Stereo	0.47 121	0.11 114	1.03 114	0.04 172	0.09 318	1.11 114	0.03 194	4.16 332	0.34 60	0.35 134	0.82 282	0.15 118	0.16 206	0.45 135	0.05 23	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.26 454	0.09 306	0.05 296

ToySt	0.47 121	0.25 237	2.47 344	0.04 172	0.01 143	1.17 140	0.00 1	2.01 110	0.63 116	0.08 56	0.14 132	1.16 261	0.05 99	0.80 168	0.46 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 350	0.10 319	0.04 276

riskmin	0.47 121	0.03 2	1.01 98	0.08 248	0.01 143	1.12 118	0.01 77	3.00 187	0.21 37	0.46 157	0.02 67	2.08 320	1.06 340	0.26 82	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86

ROB_FTStereo	0.47 121	0.09 76	1.04 118	0.06 209	0.08 310	1.59 309	0.33 380	1.43 70	0.68 159	0.97 224	0.19 160	0.76 215	0.03 58	1.86 215	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.05 296

999	0.48 128	0.07 51	0.55 26	0.01 26	0.00 1	1.27 198	0.09 289	0.33 5	0.61 96	0.01 4	0.17 148	0.03 15	0.02 29	5.79 373	0.51 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 329	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 129	0.10 95	1.30 184	0.06 209	0.12 336	1.14 127	0.07 270	3.57 279	0.92 230	0.18 107	0.99 298	0.19 127	0.31 250	0.25 74	0.16 139	0.00 1	0.00 1	0.08 445	0.02 341	0.24 405	0.12 385

model_zeroshot	0.49 129	0.26 241	2.10 304	0.03 142	0.01 143	1.69 335	0.08 277	2.63 153	0.18 24	1.02 239	0.01 1	0.61 186	0.06 121	0.86 169	0.14 122	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.16 415	0.02 121	0.01 86

Anonymous3	0.49 129	0.12 122	2.21 310	0.01 26	0.00 1	2.53 380	0.09 289	3.16 217	0.65 134	0.12 89	0.22 169	0.12 105	0.05 99	0.37 120	0.08 68	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.00 1	0.04 212	0.03 247

qqq	0.50 132	0.04 9	0.78 51	0.02 93	0.00 1	1.05 91	0.00 1	3.15 212	0.68 159	0.46 157	0.01 1	0.73 211	0.12 189	2.95 240	0.07 55	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

Patchmatch Stereo++	0.50 132	0.09 76	1.01 98	0.06 209	0.07 300	1.60 313	0.27 354	1.45 77	0.68 159	0.98 233	0.18 152	0.77 219	0.03 58	2.58 227	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.05 296
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
iRAFT	0.50 132	0.09 76	1.01 98	0.06 209	0.07 300	1.60 313	0.27 354	1.45 77	0.68 159	0.98 233	0.18 152	0.77 219	0.03 58	2.58 227	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.05 296

test_4	0.51 135	0.10 95	1.27 174	0.01 26	0.06 290	0.97 70	0.03 194	1.12 54	0.16 17	0.27 115	3.42 409	0.65 195	0.09 159	1.59 204	0.26 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 385	0.14 348	0.00 1

iGMRVC	0.51 135	0.09 76	1.04 118	0.06 209	0.08 310	1.61 317	0.27 354	1.44 74	0.69 172	0.97 224	0.19 160	0.76 215	0.03 58	2.69 235	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.04 276

CFNet-RSSM	0.51 135	0.12 122	1.26 172	0.03 142	0.14 348	1.24 182	0.02 148	4.12 330	0.15 11	0.31 118	0.01 1	1.96 314	0.04 85	0.19 40	0.25 190	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.27 457	0.01 39	0.01 86

mmm	0.52 138	0.04 9	1.14 142	0.61 419	0.00 1	1.14 127	0.00 1	3.45 265	0.75 192	1.24 274	0.58 237	0.20 130	0.18 213	0.93 172	0.08 68	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.01 86

anonymousdsp2	0.52 138	0.06 37	1.51 216	0.10 270	0.00 1	1.19 150	0.01 77	4.32 354	0.63 116	0.33 122	0.15 139	0.78 224	0.09 159	1.01 179	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 398	0.04 212	0.05 296

GANet-ADL	0.52 138	0.09 76	1.43 203	0.13 286	0.02 228	1.43 256	0.02 148	3.22 231	0.59 79	0.34 133	0.98 297	1.09 257	0.19 219	0.40 125	0.34 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 212	0.01 86

DeepStereo_RVC	0.52 138	0.08 63	1.37 195	0.06 209	0.06 290	1.34 221	0.41 389	1.43 70	0.68 159	1.03 243	0.85 285	0.49 173	1.56 375	0.79 166	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.13 392

test-1	0.52 138	0.25 237	0.94 81	0.03 142	0.22 385	1.20 159	0.08 277	4.03 324	0.25 51	0.70 182	0.66 257	0.71 209	0.03 58	0.30 100	0.43 269	0.00 1	0.18 458	0.00 1	0.07 380	0.01 39	0.25 435

FENet	0.52 138	0.07 51	1.62 236	0.04 172	0.00 1	1.19 150	0.05 241	3.10 204	0.98 241	0.89 210	0.01 1	1.63 293	0.09 159	0.47 139	0.28 210	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86

AIO-test1	0.53 144	0.38 299	1.50 210	0.02 93	0.03 250	1.12 118	0.01 77	3.13 209	0.69 172	0.44 151	0.30 181	0.06 64	0.06 121	2.52 225	0.13 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 341	0.13 341	0.09 364

Pruner-Stereo	0.53 144	0.10 95	1.02 103	0.89 447	0.10 327	1.57 298	0.36 385	2.06 112	0.63 116	2.23 364	0.46 223	0.25 136	0.01 9	0.45 135	0.37 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

cross-raft	0.53 144	0.12 122	1.78 263	0.03 142	0.01 143	1.04 84	0.10 297	3.21 230	0.23 43	0.37 142	0.01 1	2.86 366	0.04 85	0.24 69	0.24 182	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.16 415	0.01 39	0.02 188

HI	0.54 147	0.37 294	1.50 210	0.13 286	0.00 1	1.15 134	0.00 1	1.68 91	0.62 108	1.34 281	0.01 1	2.67 353	0.66 316	0.36 118	0.20 162	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.05 235	0.00 1

CoSv	0.54 147	0.37 294	1.50 210	0.13 286	0.00 1	1.15 134	0.00 1	1.68 91	0.62 108	1.34 281	0.01 1	2.67 353	0.66 316	0.36 118	0.20 162	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.05 235	0.00 1

PFNet+	0.54 147	0.10 95	1.31 186	0.16 308	0.05 279	1.44 260	0.56 401	1.60 85	0.98 241	1.35 287	0.46 223	0.37 154	0.01 9	2.18 222	0.22 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

RALAANet	0.54 147	0.62 387	1.41 199	0.01 26	0.01 143	0.92 61	0.02 148	2.39 127	1.87 382	1.13 255	0.38 203	0.15 118	0.30 246	1.00 178	0.38 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 361	0.14 348	0.01 86

CASS	0.56 151	0.13 132	1.40 198	0.03 142	0.01 143	1.65 330	0.04 220	3.03 192	0.63 116	1.96 344	0.93 293	0.28 142	0.36 264	0.52 142	0.18 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 151	0.14 143	1.22 167	0.02 93	0.00 1	1.14 127	0.03 194	3.43 262	1.47 336	1.02 239	1.41 330	0.05 51	0.02 29	1.08 181	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

ACVNet	0.57 153	0.21 212	1.34 190	0.09 259	0.00 1	1.36 227	0.22 339	2.40 128	1.05 257	0.63 173	0.66 257	1.94 312	0.26 241	0.31 101	0.79 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 284	0.00 1

test_3	0.58 154	0.06 37	1.04 118	0.07 233	0.12 336	1.01 74	0.01 77	2.45 138	0.20 32	0.95 220	0.01 1	1.05 251	0.05 99	3.74 268	0.23 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 451	0.15 360	0.13 392

DIP-Stereo	0.58 154	0.23 229	0.90 71	0.08 248	0.00 1	1.43 256	0.01 77	6.01 452	1.38 316	0.92 217	0.11 128	0.04 26	0.19 219	0.12 16	0.07 55	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.01 86
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.59 156	0.79 417	1.59 234	0.56 412	0.01 143	1.19 150	0.03 194	4.74 386	0.60 87	0.17 104	0.01 1	0.62 189	0.44 276	0.57 149	0.07 55	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.24 448	0.01 39	0.14 399

rvit_105_1	0.60 157	0.33 282	2.37 334	0.01 26	0.00 1	1.16 137	0.00 1	3.38 252	1.20 288	0.16 101	0.26 173	0.13 110	0.04 85	2.66 233	0.24 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.03 247

RAFT	0.60 157	0.50 357	1.01 98	0.50 401	0.04 269	0.94 65	0.08 277	3.01 189	0.65 134	0.22 111	0.09 120	3.41 393	0.27 244	0.53 144	0.37 254	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.01 321	0.40 448	0.03 247

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 157	0.36 290	0.96 86	0.03 142	0.02 228	1.21 163	0.02 148	2.80 170	1.55 349	1.08 250	2.63 389	0.43 164	0.16 206	0.37 120	0.25 190	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.19 386	0.01 86

test_sample1	0.61 160	0.04 9	0.90 71	0.34 372	0.00 1	1.09 105	0.00 1	3.54 276	0.88 226	0.86 207	0.01 1	0.53 178	0.34 257	3.51 260	0.20 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

ACVNet-DCA	0.61 160	0.27 245	1.28 176	0.13 286	0.00 1	3.44 411	0.01 77	3.15 212	0.68 159	0.33 122	0.69 267	0.04 26	0.61 300	1.43 198	0.05 23	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.03 350	0.01 39	0.01 86

RAFT-Test	0.61 160	0.16 166	2.27 327	0.04 172	0.15 354	1.80 346	0.17 321	2.52 146	0.65 134	0.56 165	0.11 128	2.76 360	0.02 29	0.27 90	0.34 240	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.29 464	0.01 39	0.01 86

test_1	0.61 160	0.06 37	1.00 95	0.07 233	0.12 336	0.99 72	0.01 77	2.46 140	0.20 32	1.71 323	0.01 1	1.10 259	0.04 85	3.71 267	0.23 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 451	0.15 360	0.13 392

TestStereo	0.61 160	0.55 370	1.84 270	0.00 1	0.00 1	0.94 65	0.00 1	1.65 86	0.23 43	0.12 89	0.03 91	0.08 84	0.06 121	6.59 405	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 160	0.08 63	1.78 263	0.00 1	0.00 1	1.59 309	0.07 270	5.32 423	0.13 4	0.62 169	0.32 183	0.37 154	0.67 321	0.68 162	0.49 287	0.03 422	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.02 121	0.01 86

rrr	0.62 166	0.09 76	2.07 299	0.02 93	0.00 1	0.82 47	0.06 263	2.29 121	0.85 223	0.09 64	0.03 91	0.03 15	0.06 121	5.04 337	0.51 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 428	0.05 235	0.07 345

GwcNet-ADL	0.62 166	0.20 204	2.03 292	0.05 192	0.01 143	1.29 204	0.02 148	3.16 217	1.39 318	0.97 224	0.44 218	1.48 276	0.23 233	0.78 165	0.27 203	0.01 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 247

test_sample2	0.63 168	0.05 19	1.13 140	0.31 362	0.01 143	1.22 166	0.00 1	3.87 315	1.03 249	0.91 215	0.02 67	0.50 175	0.13 196	3.16 246	0.26 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

GMStereo_Zeroshot	0.63 168	0.14 143	1.54 219	0.75 432	0.00 1	1.26 195	0.01 77	1.85 101	0.31 55	1.44 302	0.58 237	1.76 300	0.19 219	2.55 226	0.10 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.00 1

test-3	0.63 168	0.06 37	1.00 95	0.07 233	0.13 342	0.99 72	0.01 77	2.46 140	0.20 32	1.96 344	0.01 1	1.10 259	0.05 99	3.75 269	0.23 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 454	0.15 360	0.13 392

Any-RAFT	0.64 171	0.08 63	1.07 125	0.03 142	0.00 1	2.77 393	0.08 277	3.57 279	1.23 291	0.96 222	0.26 173	1.61 288	0.31 250	0.72 163	0.06 47	0.00 1	0.10 431	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

MIPNet	0.64 171	0.42 320	2.01 288	0.08 248	0.07 300	1.29 204	0.11 299	3.47 269	1.29 304	0.67 178	0.10 124	0.63 192	0.97 338	1.25 189	0.25 190	0.00 1	0.01 274	0.01 404	0.01 321	0.11 329	0.04 276

PCWNet_CMD	0.65 173	0.14 143	2.02 290	0.01 26	0.01 143	1.10 109	0.00 1	2.80 170	0.97 239	0.48 159	0.28 179	2.31 341	1.50 370	1.19 185	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.01 86

AFF-stereo	0.65 173	0.46 339	0.82 56	0.37 379	0.00 1	1.19 150	0.00 1	3.04 196	1.42 326	0.72 186	1.95 357	1.16 261	0.26 241	0.97 176	0.31 225	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.21 397	0.02 188

MSMDNet	0.65 173	0.14 143	2.02 290	0.01 26	0.01 143	1.11 114	0.00 1	2.88 177	0.98 241	0.49 162	0.28 179	2.32 342	1.49 367	1.19 185	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.01 86

ccs_rob	0.65 173	0.17 177	2.09 302	0.00 1	0.01 143	1.22 166	0.00 1	2.77 165	0.73 185	0.75 189	0.44 218	2.32 342	0.64 309	1.76 211	0.15 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

AdaStereo	0.65 173	0.09 76	1.12 136	0.02 93	0.00 1	1.45 266	0.23 343	4.38 356	1.44 331	1.17 261	0.37 201	1.56 282	0.18 213	0.56 148	0.37 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1
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.
StereoAnything_RVC	0.66 178	1.49 461	1.08 127	0.01 26	0.01 143	0.37 22	0.05 241	2.93 182	0.63 116	0.08 56	0.01 1	0.00 1	0.02 29	0.17 31	0.04 8	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.00 1	6.28 478	0.01 86

PSMNet-RUCA	0.66 178	0.48 349	1.68 249	0.01 26	0.02 228	2.02 355	0.25 346	3.93 318	1.50 344	0.37 142	1.38 329	0.11 101	0.12 189	0.64 159	0.31 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 420	0.00 1

fff	0.66 178	0.42 320	2.21 310	0.01 26	0.01 143	1.22 166	0.02 148	3.26 234	1.04 251	2.34 376	0.14 132	0.09 89	1.83 391	0.34 111	0.29 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296

RAFT+CT+SA	0.66 178	0.45 335	1.22 167	0.10 270	0.30 419	1.24 182	0.02 148	4.21 337	0.67 152	0.62 169	0.39 206	0.33 150	0.05 99	2.69 235	0.14 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 473	0.13 341	0.30 439

CFNet_pseudo	0.66 178	0.17 177	2.08 301	0.00 1	0.01 143	1.22 166	0.00 1	2.79 167	0.73 185	0.78 197	0.46 223	2.32 342	0.63 306	1.77 212	0.15 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

DCANet	0.66 178	0.43 326	2.21 310	0.03 142	0.00 1	1.22 166	0.01 77	3.26 234	1.85 379	2.61 393	0.21 165	0.09 89	0.49 285	0.33 110	0.39 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.06 327

csc	0.66 178	0.42 320	2.21 310	0.01 26	0.01 143	1.22 166	0.02 148	3.26 234	1.04 251	2.34 376	0.14 132	0.09 89	1.83 391	0.34 111	0.29 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296

cscssc	0.66 178	0.42 320	2.21 310	0.01 26	0.01 143	1.22 166	0.02 148	3.26 234	1.04 251	2.34 376	0.14 132	0.09 89	1.83 391	0.34 111	0.29 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296

UCFNet_RVC	0.66 178	0.35 286	1.20 163	0.02 93	0.30 419	1.53 291	0.01 77	3.42 260	0.67 152	1.12 254	0.73 275	1.26 267	0.20 225	1.84 214	0.46 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 187	0.52 362	1.74 257	0.50 401	0.05 279	1.16 137	0.00 1	2.68 162	0.66 143	0.68 180	1.60 335	1.76 300	0.80 328	0.94 174	0.13 111	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.27 420	0.00 1

DMCA	0.68 187	0.22 222	1.96 281	0.01 26	0.01 143	1.28 200	0.02 148	3.02 190	1.54 348	2.14 356	0.15 139	1.74 297	0.10 167	0.45 135	0.95 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.01 86

1test111	0.69 189	0.27 245	1.28 176	0.13 286	0.00 1	3.44 411	0.01 77	3.15 212	0.68 159	0.33 122	0.69 267	0.04 26	0.61 300	2.95 240	0.07 55	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.03 350	0.01 39	0.01 86

DCRE	0.69 189	0.35 286	1.16 149	0.06 209	0.02 228	0.91 56	0.00 1	1.05 51	0.30 54	0.98 233	7.63 446	0.72 210	0.02 29	0.16 27	0.07 55	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.21 439	0.02 121	0.03 247

DCANet-4	0.69 189	0.15 155	3.76 410	0.03 142	0.01 143	1.22 166	0.01 77	3.14 210	1.90 384	2.34 376	0.14 132	0.11 101	0.25 238	0.34 111	0.29 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296

DCVSM-stereo	0.70 192	0.04 9	1.69 251	0.07 233	0.01 143	1.27 198	0.04 220	1.85 101	0.14 7	3.56 420	0.08 116	3.07 378	0.60 297	1.35 196	0.11 102	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.02 121	0.00 1

gcap-zeroshot	0.70 192	0.26 241	1.98 284	0.19 325	0.27 405	1.43 256	0.02 148	4.23 341	0.82 213	0.75 189	0.54 234	2.19 335	0.03 58	0.63 158	0.25 190	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.20 433	0.00 1	0.01 86

test_sample7	0.72 194	0.18 185	1.23 169	0.55 410	0.01 143	1.21 163	0.00 1	4.31 350	1.07 262	1.35 287	0.36 197	0.70 205	0.44 276	2.58 227	0.34 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.02 188

MSKI-zero shot	0.73 195	0.13 132	1.56 228	0.02 93	0.14 348	1.34 221	0.04 220	3.00 187	0.23 43	0.67 178	1.64 336	0.89 231	0.00 1	4.55 317	0.10 93	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.21 439	0.03 176	0.01 86

HCRNet	0.73 195	0.19 193	1.10 132	0.01 26	0.00 1	1.17 140	0.01 77	3.07 199	1.97 388	0.60 168	0.21 165	0.56 181	0.11 177	5.34 352	0.20 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.02 188

IGEV_Zeroshot_test	0.74 197	0.20 204	3.00 372	0.26 347	0.02 228	1.10 109	0.05 241	3.72 293	0.19 27	0.88 208	0.71 274	2.84 363	0.63 306	0.53 144	0.33 233	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.16 415	0.04 212	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 197	0.18 185	1.23 169	0.81 437	4.25 480	1.19 150	0.03 194	2.17 119	0.13 4	0.35 134	0.40 207	0.97 244	0.08 151	2.61 232	0.09 81	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.07 380	0.04 212	0.03 247

anonymity	0.74 197	0.15 155	1.17 152	0.16 308	0.27 405	0.71 39	0.01 77	4.70 383	1.78 373	1.15 257	1.23 318	0.31 145	1.65 383	0.54 146	0.53 296	0.02 414	0.02 333	0.00 1	0.27 457	0.02 121	0.06 327

test_5	0.74 197	0.50 357	1.55 221	0.44 385	0.25 397	1.45 266	0.01 77	4.16 332	0.78 203	0.79 199	0.17 148	0.42 163	0.64 309	3.06 244	0.18 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 365	0.21 427

NRIStereo	0.74 197	0.08 63	0.88 66	0.47 395	0.05 279	1.58 302	0.49 397	1.38 67	0.61 96	0.88 208	0.17 148	0.66 198	0.03 58	6.96 437	0.22 171	0.00 1	0.06 398	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.17 409

IER	0.75 202	0.12 122	1.93 273	0.01 26	0.00 1	2.31 371	0.02 148	2.96 183	0.98 241	1.30 277	0.96 295	1.40 274	1.19 351	1.31 192	0.45 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

CIPLG	0.75 202	0.81 422	2.38 335	0.13 286	0.03 250	1.41 246	0.27 354	3.19 226	0.84 219	1.98 346	2.56 388	0.19 127	0.10 167	0.54 146	0.26 198	0.00 1	0.05 390	0.01 404	0.05 366	0.19 386	0.05 296

IPLGR_C	0.75 202	0.88 430	2.58 352	0.13 286	0.02 228	1.40 241	0.27 354	3.19 226	0.84 219	1.92 340	2.46 383	0.18 126	0.11 177	0.49 141	0.26 198	0.00 1	0.05 390	0.01 404	0.05 366	0.19 386	0.06 327

ACRE	0.75 202	0.78 415	2.72 363	0.13 286	0.02 228	1.40 241	0.26 350	3.20 228	0.82 213	1.84 335	2.46 383	0.19 127	0.10 167	0.52 142	0.26 198	0.00 1	0.04 377	0.01 404	0.05 366	0.19 386	0.05 296

AIO-test2	0.76 206	0.80 418	1.47 208	0.12 280	0.15 354	1.22 166	0.01 77	3.17 219	0.73 185	0.36 141	1.50 332	0.16 123	0.05 99	2.37 223	0.16 139	2.85 478	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.04 212	0.07 345

IPLGR	0.76 206	0.21 212	2.98 370	0.06 209	0.07 300	1.24 182	0.05 241	3.09 203	1.38 316	0.62 169	0.34 191	0.75 214	0.78 326	3.35 249	0.22 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 235	0.06 327

testlalala2	0.77 208	0.13 132	1.72 255	3.72 478	2.44 474	1.10 109	0.01 77	3.27 240	0.73 185	0.09 64	0.03 91	1.38 273	0.08 151	0.12 16	0.09 81	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.37 474	0.01 39	0.01 86

CFNet_ucs	0.77 208	0.20 204	2.22 317	0.01 26	0.01 143	1.32 213	0.00 1	3.30 242	1.31 308	1.15 257	1.14 309	2.19 335	0.42 274	2.04 218	0.12 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.01 86

TestStereo1	0.77 208	0.46 339	1.12 136	0.15 301	0.19 374	1.29 204	0.01 77	3.33 245	1.55 349	0.45 154	1.67 339	0.13 110	1.23 353	3.39 252	0.27 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 370	0.07 345

SA-5K	0.77 208	0.46 339	1.12 136	0.15 301	0.19 374	1.29 204	0.01 77	3.33 245	1.55 349	0.45 154	1.67 339	0.13 110	1.23 353	3.39 252	0.27 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 370	0.07 345

PSMNet-ADL	0.77 208	0.08 63	0.90 71	0.07 233	0.01 143	2.01 354	0.02 148	2.55 149	1.11 269	0.33 122	0.59 247	2.15 327	0.69 322	4.07 286	0.85 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

CFNet-ft	0.77 208	0.46 339	1.34 190	0.01 26	0.27 405	1.32 213	0.02 148	2.40 128	0.68 159	0.63 173	0.18 152	3.23 390	0.21 230	3.97 283	0.54 299	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.03 176	0.02 188

CFNet_RVC	0.77 208	0.46 339	1.34 190	0.01 26	0.27 405	1.32 213	0.02 148	2.40 128	0.68 159	0.63 173	0.18 152	3.23 390	0.21 230	3.97 283	0.54 299	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.03 176	0.02 188

DN-CSS_ROB	0.77 208	0.90 433	2.01 288	0.85 441	0.00 1	1.47 273	0.01 77	2.92 181	0.93 234	0.12 89	0.53 232	0.44 165	0.16 206	4.33 297	0.35 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 435	0.01 86

MyStereo04	0.78 216	0.27 245	3.19 383	0.02 93	0.01 143	1.64 326	0.01 77	3.64 287	2.20 407	0.98 233	0.02 67	1.29 268	0.57 294	1.10 182	0.53 296	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.06 327

MyStereo05	0.79 217	0.19 193	3.17 382	0.02 93	0.00 1	1.51 284	0.01 77	3.56 278	2.48 419	1.34 281	0.02 67	1.25 266	0.38 268	1.19 185	0.50 289	0.00 1	0.06 398	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.07 345

anonymousa	0.79 217	0.26 241	1.91 271	0.03 142	0.29 417	1.46 272	0.02 148	3.76 297	0.97 239	0.72 186	2.25 378	3.21 388	0.56 292	0.15 24	0.12 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 361	0.00 1	0.02 188

111	0.79 217	0.70 406	2.21 310	0.01 26	0.01 143	1.19 150	0.16 318	3.78 300	1.98 390	1.22 272	0.91 291	2.01 315	0.32 255	0.32 107	0.64 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 284	0.17 409

acv_ft	0.79 217	0.21 212	1.28 176	0.01 26	1.08 460	1.68 333	0.01 77	3.75 295	1.05 257	1.31 280	0.66 257	1.94 312	0.46 283	0.31 101	1.68 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 420	0.00 1

MyStereo06	0.80 221	0.19 193	2.53 348	0.02 93	0.00 1	1.51 284	0.01 77	4.61 375	0.24 48	0.89 210	0.69 267	3.14 383	1.18 350	0.58 152	0.33 233	0.00 1	0.06 398	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.07 345

HITNet	0.80 221	0.58 378	2.14 305	0.69 428	0.00 1	1.35 225	0.02 148	4.50 368	1.15 280	1.76 329	0.16 141	0.60 185	0.30 246	1.13 184	1.64 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.00 1
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
GCST	0.81 223	0.64 391	1.41 199	0.44 385	0.01 143	0.91 56	0.08 277	3.75 295	1.04 251	0.12 89	0.44 218	0.27 140	0.35 262	5.12 341	0.38 257	1.19 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 284	0.05 296

SFCPSM	0.81 223	0.11 114	2.53 348	0.01 26	0.07 300	2.45 376	0.18 325	4.99 404	1.18 284	0.77 194	0.78 277	0.69 202	0.31 250	1.72 210	0.20 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 366	0.06 255	0.01 86

NF-Stereo	0.82 225	0.10 95	1.12 136	1.19 461	0.01 143	1.52 288	0.29 365	2.67 161	0.66 143	1.20 266	0.58 237	0.24 132	0.01 9	6.38 395	0.32 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

OCTAStereo	0.82 225	0.10 95	1.15 145	1.19 461	0.01 143	1.53 291	0.29 365	2.66 157	0.66 143	1.20 266	0.58 237	0.25 136	0.01 9	6.38 395	0.33 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

RE-Stereo	0.82 225	0.10 95	1.15 145	1.19 461	0.01 143	1.52 288	0.29 365	2.66 157	0.66 143	1.20 266	0.58 237	0.24 132	0.01 9	6.38 395	0.32 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

TVStereo	0.82 225	0.10 95	1.15 145	1.19 461	0.01 143	1.52 288	0.29 365	2.66 157	0.66 143	1.20 266	0.58 237	0.24 132	0.01 9	6.38 395	0.32 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.83 229	0.43 326	3.68 407	0.03 142	0.00 1	1.22 166	0.01 77	3.26 234	1.86 380	2.61 393	0.20 164	0.09 89	2.39 410	0.34 111	0.38 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.06 327

BSDual-CNN	0.83 229	0.10 95	0.96 86	0.01 26	0.00 1	3.32 406	0.21 335	5.40 426	0.93 234	2.26 370	0.66 257	1.81 305	0.10 167	0.61 154	0.18 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

SA	0.83 229	0.41 314	1.17 152	0.00 1	0.20 378	1.28 200	0.01 77	3.98 320	1.86 380	0.41 148	0.96 295	0.27 140	1.33 362	4.07 286	0.35 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 423	0.14 348	0.01 86

psmg	0.83 229	0.10 95	0.96 86	0.01 26	0.00 1	3.28 404	0.27 354	4.83 396	0.93 234	1.92 340	1.46 331	1.81 305	0.10 167	0.61 154	0.18 154	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.01 39	0.00 1

STTStereo	0.83 229	0.34 284	2.44 339	0.24 338	0.15 354	1.41 246	0.10 297	3.02 190	1.55 349	1.34 281	0.17 148	1.77 302	0.45 280	3.42 254	0.30 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86

StereoDRNet-Refined	0.83 229	0.12 122	1.18 155	0.02 93	0.01 143	1.31 212	0.00 1	3.33 245	1.07 262	1.92 340	1.24 320	2.48 348	0.18 213	1.86 215	1.67 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 348	0.05 296
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 235	0.15 155	2.22 317	0.48 396	0.01 143	1.37 232	0.01 77	4.63 379	1.17 283	1.43 299	0.43 215	0.80 226	0.10 167	3.48 258	0.38 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.02 188

psm_up	0.84 235	0.32 275	1.44 205	0.02 93	0.00 1	1.98 353	0.05 241	3.40 256	1.04 251	2.06 353	0.40 207	1.74 297	0.45 280	3.47 257	0.24 182	0.06 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 284	0.00 1

MyStereo8	0.85 237	0.52 362	3.20 385	0.20 326	0.00 1	1.47 273	0.01 77	3.53 275	1.91 385	1.34 281	0.65 255	1.22 264	0.31 250	0.57 149	1.38 366	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.06 376	0.09 306	0.30 439

CAS	0.85 237	0.09 76	0.67 39	6.43 483	0.05 279	1.12 118	0.00 1	0.88 46	0.69 172	0.02 9	0.02 67	0.06 64	0.06 121	0.26 82	0.12 107	6.37 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 425

PSM-softLoss	0.85 237	0.10 95	1.50 210	1.14 457	0.03 250	1.47 273	0.27 354	2.48 143	0.69 172	1.30 277	0.38 203	0.39 159	0.01 9	6.88 428	0.33 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

KMStereo	0.85 237	0.10 95	1.50 210	1.14 457	0.03 250	1.47 273	0.27 354	2.48 143	0.69 172	1.30 277	0.38 203	0.39 159	0.01 9	6.88 428	0.33 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

test_sample5	0.86 241	0.16 166	2.25 320	0.49 398	0.01 143	1.41 246	0.01 77	4.55 370	1.27 299	1.35 287	0.89 289	0.58 182	0.11 177	3.75 269	0.38 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.02 188

test_sample4	0.86 241	0.16 166	2.28 328	0.50 401	0.01 143	1.42 253	0.01 77	4.65 381	1.27 299	1.52 306	0.66 257	0.69 202	0.08 151	3.50 259	0.38 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.02 188

StereoVision	0.86 241	0.38 299	1.75 259	0.03 142	0.01 143	1.14 127	0.02 148	3.38 252	0.92 230	0.13 97	6.89 443	0.50 175	0.12 189	1.10 182	0.78 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 212	0.02 188

DisPM	0.86 241	0.09 76	1.10 132	0.76 435	0.02 228	1.51 284	0.57 403	1.75 96	0.70 182	2.43 387	0.83 284	0.38 158	0.01 9	6.89 431	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

IPLG	0.86 241	0.41 314	2.31 330	0.06 209	0.06 290	1.36 227	0.11 299	3.17 219	0.83 216	0.62 169	1.00 299	0.46 167	0.61 300	5.57 366	0.35 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 378	0.01 86

AASNet	0.86 241	0.53 367	1.96 281	0.04 172	0.00 1	1.70 337	0.05 241	5.13 413	1.84 376	0.93 218	1.88 353	0.96 241	0.19 219	0.67 160	0.91 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 420	0.09 364

DeepPruner_ROB	0.86 241	0.50 357	1.80 266	0.01 26	0.00 1	1.57 298	0.17 321	3.48 270	0.42 67	3.31 413	0.02 67	2.09 322	0.17 209	3.01 242	0.61 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 336	0.01 86

AACVNet	0.87 248	0.44 331	1.19 160	0.17 311	0.00 1	1.76 341	0.00 1	3.60 283	0.60 87	1.03 243	0.26 173	1.31 269	0.17 209	6.33 392	0.28 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 370	0.01 86

LCNet	0.87 248	0.18 185	0.97 92	0.14 298	0.26 400	1.19 150	0.22 339	2.36 124	0.71 184	1.82 333	0.21 165	0.11 101	2.56 412	5.56 363	0.14 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 360	0.81 462

HHNet	0.87 248	0.25 237	1.78 263	0.16 308	0.08 310	1.30 208	0.44 392	1.93 105	0.64 127	1.41 298	5.92 435	0.14 116	1.79 389	0.35 116	0.95 340	0.05 431	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.14 348	0.01 86

UPFNet	0.87 248	0.09 76	2.05 297	0.00 1	0.00 1	1.90 351	0.11 299	3.41 258	0.83 216	2.15 357	0.10 124	1.92 310	0.09 159	3.94 282	0.70 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

ISRNet	0.88 252	0.19 193	2.71 361	0.05 192	0.00 1	1.17 140	0.03 194	2.96 183	0.80 208	2.17 359	1.70 344	2.59 350	0.20 225	2.58 227	0.46 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 212	0.00 1

DualNet	0.88 252	0.16 166	2.25 320	0.49 398	0.01 143	1.41 246	0.01 77	4.55 370	1.27 299	1.43 299	1.12 307	0.58 182	0.11 177	3.75 269	0.38 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.02 188

tt1	0.88 252	0.27 245	1.25 171	0.08 248	0.00 1	3.36 409	0.02 148	3.03 192	6.40 460	0.33 122	0.66 257	0.05 51	0.40 272	1.59 204	0.05 23	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.09 306	0.03 247

HH	0.88 252	0.37 294	1.93 273	0.25 341	0.10 327	0.62 36	0.00 1	3.79 301	0.18 24	0.33 122	0.59 247	3.94 407	0.81 329	4.44 306	0.09 81	0.00 1	0.06 398	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.02 188

HanStereo	0.88 252	0.37 294	1.93 273	0.25 341	0.10 327	0.62 36	0.00 1	3.79 301	0.18 24	0.33 122	0.59 247	3.94 407	0.81 329	4.44 306	0.09 81	0.00 1	0.06 398	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.02 188

dad	0.88 252	0.62 387	2.26 324	0.06 209	0.01 143	1.24 182	0.00 1	0.98 49	2.17 404	1.29 276	0.35 194	0.37 154	0.04 85	5.80 374	1.06 345	0.01 392	0.00 1	1.13 473	0.11 398	0.05 235	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 252	0.38 299	1.45 206	0.60 416	0.00 1	1.36 227	0.02 148	4.55 370	0.69 172	0.71 184	0.32 183	1.56 282	0.61 300	4.55 317	0.64 316	0.00 1	0.00 1	0.05 441	0.00 1	0.08 284	0.02 188

test_sample6	0.89 259	0.17 177	2.23 319	0.48 396	0.01 143	1.43 256	0.01 77	4.49 367	1.40 322	1.43 299	1.12 307	0.64 194	0.14 200	3.86 278	0.42 267	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.02 188

PSMNet-RSSM	0.90 260	0.44 331	1.35 193	0.13 286	0.00 1	1.37 232	0.03 194	4.79 394	0.85 223	1.11 253	0.49 228	2.15 327	0.35 262	4.09 290	0.73 323	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.03 176	0.01 86

DMCA-RVC	0.90 260	0.64 391	3.30 391	0.03 142	0.04 269	1.30 208	0.06 263	2.65 156	0.73 185	3.21 410	0.09 120	0.99 246	0.66 316	3.14 245	0.99 342	0.01 392	0.04 377	0.02 429	0.01 321	0.07 270	0.01 86

DDVS	0.92 262	0.16 166	1.39 197	0.21 327	0.27 405	3.17 400	0.26 350	2.56 150	0.62 108	0.70 182	0.81 280	2.17 333	0.45 280	5.26 346	0.29 214	0.00 1	0.01 274	0.01 404	0.00 1	0.04 212	0.02 188

iRaft-Stereo_20w	0.92 262	0.15 155	2.68 357	0.24 338	0.06 290	1.36 227	0.28 362	7.46 472	0.34 60	1.56 316	0.37 201	0.62 189	1.24 356	1.25 189	0.34 240	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.16 415	0.02 121	0.13 392

CoDeX	0.94 264	0.34 284	2.09 302	0.05 192	0.20 378	1.49 280	0.20 333	5.89 447	1.57 355	0.66 177	0.67 265	1.05 251	0.32 255	3.82 276	0.33 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.00 1

cc1	0.94 264	0.27 245	1.28 176	0.13 286	0.00 1	3.44 411	0.01 77	3.18 221	7.23 469	0.33 122	0.69 267	0.04 26	0.61 300	1.43 198	0.05 23	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.03 350	0.09 306	0.04 276

xx1	0.95 266	0.27 245	1.28 176	0.13 286	0.00 1	3.44 411	0.01 77	3.18 221	7.23 469	0.33 122	0.69 267	0.73 211	0.12 189	1.43 198	0.05 23	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

DualNet (step1)	0.96 267	0.41 314	2.03 292	0.02 93	0.01 143	2.14 360	0.01 77	4.31 350	1.07 262	1.35 287	0.36 197	0.70 205	0.44 276	2.58 227	0.34 240	0.53 467	0.00 1	1.82 475	1.10 487	0.02 121	0.02 188

SACVNet	0.96 267	0.36 290	1.49 209	0.05 192	0.00 1	1.62 323	0.28 362	3.86 313	1.28 303	1.79 332	0.80 279	1.59 284	0.07 137	5.29 348	0.48 285	0.01 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 402	0.01 86

BUS	0.97 269	0.10 95	0.96 86	0.01 26	0.00 1	5.85 450	0.03 194	5.40 426	0.93 234	2.26 370	0.66 257	2.39 346	0.06 121	0.61 154	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 269	0.77 414	3.36 394	0.46 391	0.01 143	1.32 213	0.09 289	4.57 374	1.26 296	1.88 338	0.22 169	1.09 257	0.42 274	1.79 213	2.09 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 284	0.06 327

qqq1	0.98 271	0.16 166	1.55 221	0.33 366	0.01 143	1.03 76	0.00 1	5.24 416	2.12 397	1.53 308	2.16 372	0.92 232	0.02 29	4.46 308	0.07 55	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.01 86

fff1	0.98 271	0.16 166	1.55 221	0.33 366	0.01 143	1.03 76	0.00 1	5.24 416	2.12 397	1.53 308	2.16 372	0.92 232	0.02 29	4.46 308	0.07 55	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.01 86

gwcnet-sp	0.98 271	0.38 299	4.06 420	0.04 172	0.00 1	2.60 383	0.15 314	3.51 272	1.13 276	1.75 325	0.16 141	0.68 199	0.39 269	3.69 264	0.90 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.03 247

scenet	0.98 271	0.38 299	4.06 420	0.04 172	0.00 1	2.60 383	0.15 314	3.51 272	1.13 276	1.75 325	0.16 141	0.68 199	0.39 269	3.69 264	0.90 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.03 247

ssnet	0.98 271	0.38 299	4.06 420	0.04 172	0.00 1	2.60 383	0.15 314	3.51 272	1.13 276	1.75 325	0.16 141	0.68 199	0.39 269	3.69 264	0.90 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.03 247

raft_robust	0.98 271	0.57 377	1.21 166	0.06 209	0.17 363	1.36 227	0.02 148	3.46 267	2.18 405	0.33 122	0.01 1	1.54 280	1.42 365	6.77 420	0.15 131	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.18 426	0.11 329	0.09 364

cf-r	0.98 271	0.51 361	2.04 296	0.25 341	0.01 143	1.40 241	0.03 194	4.47 366	1.65 364	0.95 220	0.58 237	2.63 351	0.24 235	4.19 292	0.58 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.04 276

RAFT_R40	0.99 278	0.05 19	1.26 172	0.71 429	0.20 378	1.65 330	0.67 408	1.94 106	0.61 96	1.05 246	1.15 310	1.80 304	1.47 366	6.91 433	0.31 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.01 86

iResNet	1.00 279	0.45 335	3.08 377	0.86 445	0.01 143	1.97 352	0.01 77	3.67 291	1.49 342	1.77 330	1.09 303	0.35 152	0.13 196	3.83 277	1.27 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 270	0.01 86

CSP-Net	1.01 280	0.52 362	0.92 76	0.01 26	0.00 1	2.83 395	0.05 241	4.99 404	0.69 172	0.91 215	0.85 285	1.82 307	0.23 233	6.04 378	0.29 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 319	0.01 86

MLCV	1.01 280	0.53 367	2.17 307	0.03 142	0.00 1	1.60 313	0.03 194	2.90 179	1.30 306	2.60 392	1.85 352	1.00 247	0.40 272	4.88 331	0.74 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 270	0.01 86

IRAFT_RVC	1.02 282	0.20 204	1.58 231	1.39 465	0.26 400	1.33 219	0.32 377	2.52 146	0.66 143	1.58 317	0.81 280	1.16 261	1.58 379	6.51 403	0.43 269	0.00 1	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.03 247

GwcNet-RSSM	1.02 282	0.69 402	2.70 359	0.22 330	0.02 228	1.42 253	0.05 241	4.02 322	1.01 247	0.90 212	0.42 211	2.89 367	0.26 241	4.43 305	1.17 351	0.00 1	0.00 1	0.02 429	0.00 1	0.13 341	0.05 296

NINENet	1.03 284	0.22 222	1.30 184	0.10 270	0.01 143	5.85 450	0.03 194	4.41 361	1.25 295	1.55 315	0.60 252	2.39 346	0.06 121	2.72 237	0.05 23	0.00 1	0.01 274	0.01 404	0.00 1	0.04 212	0.00 1

HGLStereo	1.03 284	0.18 185	1.50 210	0.01 26	0.01 143	1.41 246	0.01 77	3.41 258	0.82 213	1.05 246	3.09 399	2.11 323	1.24 356	4.51 313	1.18 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 212	0.03 247

SMFormer	1.04 286	0.16 166	1.55 221	0.33 366	0.01 143	1.03 76	0.00 1	5.24 416	2.12 397	1.53 308	2.16 372	0.92 232	0.02 29	4.46 308	1.24 355	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.02 188

tta	1.04 286	0.16 166	1.55 221	0.33 366	0.01 143	1.03 76	0.00 1	5.24 416	2.12 397	1.53 308	2.16 372	0.92 232	0.02 29	4.46 308	1.24 355	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.01 86

ffm	1.04 286	0.05 19	1.65 240	0.34 372	0.01 143	1.58 302	0.02 148	3.03 192	6.40 460	1.39 294	2.07 364	2.15 327	0.34 257	1.59 204	0.05 23	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.09 306	0.03 247

Sa-1000	1.04 286	0.39 306	1.17 152	0.00 1	0.20 378	1.33 219	0.03 194	4.19 335	1.81 374	0.99 237	5.33 431	0.61 186	0.15 203	4.07 286	0.30 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.13 341	0.00 1

SST-Stereo	1.04 286	0.05 19	1.16 149	0.72 430	0.23 390	1.70 337	0.58 404	1.92 104	1.46 334	1.19 264	1.09 303	1.60 286	1.93 396	6.92 435	0.21 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.01 86

XX-Stereo	1.04 286	0.20 204	4.94 446	0.85 441	0.04 269	1.25 191	0.00 1	3.37 249	0.45 70	1.22 272	0.50 229	3.70 403	0.02 29	3.91 281	0.05 23	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.20 433	0.03 176	0.02 188

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 286	0.55 370	2.52 347	0.56 412	1.00 456	1.37 232	0.00 1	3.43 262	1.35 313	2.24 365	0.35 194	2.18 334	0.58 296	4.28 295	0.34 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.05 293	0.76 412	2.06 298	0.07 233	0.00 1	1.35 225	0.03 194	6.80 467	2.57 424	0.79 199	1.20 316	0.94 240	0.12 189	3.81 274	0.41 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 284	0.01 86

PFNet	1.06 294	0.19 193	2.95 369	1.16 459	0.56 445	1.58 302	0.25 346	1.50 81	0.60 87	2.38 383	1.23 318	0.63 192	0.30 246	6.85 424	0.43 269	0.16 450	0.01 274	0.00 1	0.07 380	0.18 378	0.18 415

UGAM	1.08 295	0.19 193	2.83 364	0.05 192	0.01 143	1.09 105	0.11 299	2.89 178	0.64 127	0.08 56	2.46 383	3.64 400	0.08 151	6.99 439	0.25 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 341	0.27 420	0.04 276

hknet	1.08 295	0.13 132	2.07 299	0.01 26	0.00 1	3.32 406	0.21 335	5.40 426	0.92 230	2.26 370	0.66 257	3.43 394	0.05 99	2.81 238	0.27 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 295	0.56 374	2.70 359	0.02 93	0.02 228	1.20 159	0.01 77	3.18 221	0.63 116	0.14 99	2.00 361	1.62 290	1.54 373	6.69 414	1.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 402	0.01 86

FADNet-RVC-Resample	1.08 295	1.00 441	5.32 450	0.10 270	0.14 348	1.53 291	0.25 346	3.62 284	1.18 284	0.51 163	0.19 160	1.04 250	0.28 245	5.20 343	0.44 272	0.10 443	0.16 455	0.09 446	0.06 376	0.24 405	0.21 427

TDLM	1.08 295	0.49 354	1.43 203	0.27 352	0.00 1	1.56 297	2.12 444	3.10 204	1.75 371	1.36 292	0.93 293	1.06 253	0.49 285	6.21 385	0.70 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 365	0.02 188

CFNet	1.08 295	0.62 387	2.26 324	0.26 347	0.03 250	1.40 241	0.04 220	4.45 365	2.09 395	0.48 159	0.69 267	1.31 269	0.24 235	6.63 409	0.83 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 370	0.04 276

PS-NSSS	1.08 295	0.45 335	1.70 253	0.02 93	0.01 143	1.37 232	0.01 77	4.38 356	2.09 395	1.15 257	2.65 390	0.65 195	0.07 137	6.35 393	0.56 302	0.16 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 235	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 295	1.12 448	4.68 442	1.09 456	0.00 1	1.38 238	0.05 241	3.83 308	1.11 269	0.80 201	1.15 310	1.02 249	0.12 189	4.52 314	0.45 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 436	0.03 247

GMM-Stereo	1.09 303	0.05 19	1.62 236	0.13 286	0.22 385	1.41 246	0.87 416	2.31 122	0.62 108	2.75 396	3.14 400	0.54 180	0.90 335	5.33 351	0.13 111	0.01 392	0.00 1	0.00 1	0.02 341	0.01 39	1.80 477

hitnet-ft	1.09 303	0.39 306	1.45 206	0.04 172	0.00 1	1.34 221	0.22 339	3.34 248	2.25 410	1.48 304	1.11 305	4.17 410	0.37 266	4.73 325	0.79 328	0.01 392	0.00 1	0.03 434	0.00 1	0.09 306	0.01 86

NVstereo2D	1.09 303	0.17 177	4.40 434	0.00 1	0.00 1	1.59 309	0.18 325	4.29 348	1.40 322	0.85 206	0.36 197	2.30 339	0.62 305	5.26 346	0.35 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

PSMNet_ROB	1.09 303	0.69 402	2.92 367	0.03 142	0.07 300	1.68 333	0.16 318	3.44 264	1.30 306	0.96 222	0.32 183	2.81 361	0.63 306	4.23 293	2.48 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 284	0.04 276

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 307	0.35 286	4.53 438	0.18 317	0.37 429	0.79 42	0.00 1	5.71 444	0.74 191	0.40 146	0.64 254	4.47 417	1.41 364	1.42 197	0.30 222	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.28 461	0.17 370	0.14 399

LMCR-Stereo	1.10 307	0.69 402	1.95 278	0.50 401	0.01 143	2.73 388	0.09 289	6.20 455	0.64 127	2.37 381	1.76 347	0.13 110	1.59 381	2.94 239	0.23 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 336	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 307	0.42 320	1.72 255	0.28 354	0.01 143	1.37 232	0.11 299	6.25 456	0.84 219	1.05 246	0.67 265	1.61 288	0.79 327	6.11 381	0.63 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 319	0.04 276

FADNet-RVC	1.10 307	1.07 446	4.79 443	0.03 142	0.00 1	1.60 313	0.08 277	3.77 298	1.70 368	0.35 134	0.07 113	0.61 186	0.66 316	5.32 350	1.11 346	0.01 392	0.08 418	0.00 1	0.00 1	0.48 456	0.18 415

GANetREF_RVC	1.10 307	0.95 436	2.98 370	0.06 209	0.00 1	2.23 366	0.18 325	3.95 319	2.53 422	0.56 165	0.32 183	1.89 309	0.66 316	5.03 336	0.51 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 235	0.04 276
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
CVANet_RVC	1.10 307	0.39 306	1.69 251	0.28 354	0.00 1	1.45 266	0.48 395	3.26 234	1.64 363	2.93 400	1.22 317	1.51 277	0.37 266	6.09 380	0.50 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 378	0.01 86

ARAFT	1.12 313	0.82 425	4.11 423	0.04 172	0.00 1	1.64 326	0.03 194	4.85 397	1.69 367	2.78 397	0.57 235	0.47 170	0.11 177	4.81 328	0.24 182	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.05 296

ac_64	1.12 313	0.18 185	1.64 239	0.18 317	0.25 397	1.48 279	0.02 148	4.97 402	1.47 336	0.69 181	0.45 222	4.94 428	0.46 283	4.87 330	0.74 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.00 1

ITSA-stereo	1.13 315	0.14 143	1.59 234	0.17 311	0.04 269	1.40 241	0.14 312	5.66 441	3.10 432	0.74 188	0.35 194	0.62 189	1.06 340	5.53 359	1.63 372	0.03 422	0.00 1	0.09 446	0.06 376	0.07 270	0.07 345

UNet	1.13 315	0.24 233	4.21 425	0.01 26	0.02 228	2.31 371	0.02 148	3.06 197	0.76 200	1.17 261	0.14 132	2.73 358	1.58 379	4.48 312	1.92 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

ssnet_v2	1.14 317	0.28 256	1.77 260	0.03 142	0.00 1	2.07 357	0.37 386	5.20 414	1.87 382	2.00 347	0.87 287	3.09 380	0.55 291	1.31 192	3.02 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 378	0.12 385

EAI-Stereo	1.14 317	0.12 122	1.19 160	0.21 327	0.32 426	1.84 348	2.32 449	5.42 429	1.19 286	1.02 239	5.66 433	0.48 171	0.60 297	0.86 169	0.62 313	0.00 1	0.13 447	0.00 1	0.65 481	0.02 121	0.17 409

delet	1.14 317	0.32 275	1.56 228	0.03 142	0.17 363	2.86 397	1.03 423	4.25 342	2.14 402	1.03 243	1.17 314	1.64 294	0.92 336	4.35 299	1.27 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 212	0.00 1

PSM-AAD	1.15 320	0.04 9	0.88 66	0.10 270	0.27 405	1.32 213	3.25 458	2.41 135	0.64 127	2.93 400	1.92 355	0.15 118	5.39 462	3.42 254	0.19 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.05 296

FADNet_RVC	1.15 320	1.06 445	4.34 433	0.02 93	0.06 290	2.77 393	0.04 220	3.50 271	0.80 208	0.35 134	0.32 183	0.65 195	0.09 159	5.20 343	1.56 368	0.24 459	0.34 470	0.11 451	0.33 470	0.65 465	0.60 455

ETE_ROB	1.16 322	0.52 362	1.71 254	0.01 26	0.02 228	1.79 345	0.22 339	4.10 328	1.32 309	4.68 440	1.18 315	2.81 361	0.08 151	3.56 261	1.12 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.06 327

DLCB_ROB	1.17 323	0.22 222	1.28 176	0.08 248	0.00 1	1.51 284	0.23 343	3.39 254	1.52 346	3.43 418	2.00 361	3.40 392	0.31 250	4.29 296	1.82 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 323	0.41 314	1.68 249	0.04 172	0.01 143	1.65 330	0.17 321	3.46 267	1.39 318	3.89 427	1.01 300	1.60 286	0.53 288	4.35 299	3.07 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.02 188

testlalala_base	1.19 325	0.11 114	0.90 71	0.07 233	0.05 279	1.19 150	0.01 77	4.28 347	0.15 11	0.04 37	0.01 1	0.24 132	0.04 85	0.12 16	0.29 214	7.21 485	1.13 482	0.00 1	0.25 451	7.61 482	0.00 1

KYRaft	1.19 325	0.05 19	0.94 81	0.06 209	0.24 394	1.25 191	0.78 414	2.48 143	0.61 96	3.23 411	7.13 445	1.00 247	2.77 418	1.43 198	0.14 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	1.71 476

RAFT-345	1.19 325	0.06 37	1.55 221	0.54 408	0.13 342	1.53 291	0.25 346	0.56 21	1.76 372	1.20 266	7.85 447	0.93 237	0.05 99	6.87 427	0.46 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 328	0.54 369	0.96 86	2.39 472	0.29 417	1.58 302	0.33 380	2.01 110	0.68 159	2.68 395	1.16 312	3.10 381	0.18 213	7.40 450	0.56 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 270	0.01 86

ADLNet	1.20 328	0.29 266	1.98 284	0.00 1	0.02 228	2.20 364	0.11 299	4.39 359	2.52 421	2.19 362	2.20 377	2.66 352	0.70 323	3.42 254	1.25 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 319	0.04 276

MMNet	1.20 328	0.27 245	3.59 405	0.09 259	0.00 1	4.15 426	0.01 77	3.63 286	1.19 286	1.93 343	0.32 183	1.35 272	1.23 353	4.42 304	1.84 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

FADNet	1.20 328	0.93 435	4.51 437	0.03 142	0.06 290	2.56 381	0.16 318	4.02 322	1.42 326	0.32 120	0.06 111	1.66 295	1.07 342	5.56 363	0.87 332	0.19 453	0.02 333	0.01 404	0.01 321	0.50 458	0.03 247

Prome-Stereo	1.23 332	0.06 37	0.93 80	0.12 280	0.24 394	1.26 195	0.67 408	2.53 148	0.69 172	2.08 354	8.70 453	0.76 215	2.91 422	2.12 219	0.11 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 474

DispNO	1.25 333	0.52 362	3.40 396	0.11 279	0.05 279	1.45 266	0.01 77	3.73 294	1.68 366	1.34 281	1.59 334	3.15 384	1.12 348	5.56 363	1.14 350	0.00 1	0.02 333	0.03 434	0.12 403	0.05 235	0.03 247

DAS	1.26 334	0.08 63	2.25 320	0.04 172	0.01 143	1.28 200	1.18 427	3.80 304	1.58 359	4.60 437	2.37 381	1.53 278	0.53 288	5.36 353	0.59 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.01 86

SepStereo	1.28 335	0.08 63	2.25 320	0.04 172	0.01 143	1.28 200	1.18 427	3.80 304	1.58 359	4.60 437	2.37 381	1.53 278	0.53 288	5.63 369	0.59 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.01 86

pcwnet_v2	1.29 336	0.17 177	5.98 460	0.10 270	0.01 143	1.76 341	0.02 148	5.08 412	2.90 429	1.54 314	1.98 359	2.03 318	0.81 329	3.01 242	0.28 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.03 176	0.03 247

NOSS_ROB	1.29 336	0.22 222	1.35 193	0.64 423	0.16 360	2.56 381	0.00 1	4.14 331	2.37 414	2.29 375	1.76 347	2.84 363	0.02 29	6.80 423	0.45 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 212	0.11 377

Wz-Net-LNSev	1.30 338	0.85 427	6.26 465	0.02 93	0.03 250	4.02 423	0.13 308	4.21 337	1.12 274	0.77 194	0.10 124	3.60 398	1.11 345	2.68 234	1.12 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

IIG-Stereo	1.30 338	0.48 349	1.04 118	2.41 473	0.05 279	1.61 317	0.14 312	2.59 152	0.68 159	2.97 403	2.28 379	3.08 379	0.57 294	7.41 451	0.65 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

DSFCA	1.30 338	0.14 143	1.82 267	0.01 26	0.03 250	3.74 420	0.86 415	2.71 163	1.23 291	3.09 407	0.41 210	2.93 369	1.49 367	6.12 382	1.35 363	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.01 86

NCCL2	1.30 338	0.63 390	2.31 330	0.02 93	0.03 250	1.57 298	3.41 460	3.91 317	1.39 318	3.14 409	0.34 191	3.90 406	0.30 246	3.75 269	1.19 353	0.00 1	0.00 1	0.02 429	0.00 1	0.03 176	0.05 296

PA-Net	1.31 342	0.59 380	3.65 406	0.06 209	0.15 354	1.44 260	0.54 400	4.08 325	2.71 426	0.78 197	1.16 312	2.32 342	0.64 309	5.96 376	1.92 389	0.01 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 212	0.06 327
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 343	0.27 245	2.46 343	1.17 460	0.03 250	4.08 424	0.05 241	5.61 436	0.67 152	1.53 308	0.70 273	3.47 396	2.62 415	3.24 247	0.24 182	0.01 392	0.01 274	0.11 451	0.00 1	0.13 341	0.00 1

LALA_ROB	1.33 344	0.59 380	1.74 257	0.02 93	0.06 290	3.25 403	0.50 399	3.45 265	1.39 318	3.70 422	0.59 247	4.59 421	0.25 238	3.58 262	2.79 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 212	0.02 188

PAM	1.34 345	0.13 132	2.83 364	0.30 358	0.31 423	2.21 365	0.30 372	5.05 409	0.23 43	0.82 203	1.11 305	9.08 460	2.34 407	0.90 171	0.44 272	0.00 1	0.13 447	0.00 1	0.31 466	0.03 176	0.28 437

DRaft	1.34 345	0.12 122	1.19 160	0.06 209	0.01 143	1.64 326	0.43 391	1.86 103	0.14 7	3.76 423	5.27 430	0.41 162	4.38 448	5.49 358	1.68 375	0.01 392	0.06 398	0.00 1	0.07 380	0.07 270	0.11 377

ttt	1.35 347	0.05 19	1.09 130	0.46 391	0.01 143	1.61 317	0.00 1	5.61 436	1.97 388	1.75 325	2.10 368	1.40 274	0.11 177	4.81 328	6.07 448	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

Consistency-Raft	1.36 348	0.65 395	4.81 444	0.33 366	0.32 426	1.62 323	0.11 299	3.65 288	3.80 442	0.33 122	6.12 438	0.86 228	2.14 402	0.94 174	1.25 357	0.02 414	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.01 86

FINET	1.36 348	0.46 339	4.05 419	0.22 330	0.73 451	1.03 76	0.00 1	3.57 279	5.71 457	1.59 318	1.64 336	0.49 173	0.19 219	5.53 359	1.90 386	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.08 284	0.03 247

HSM	1.36 348	0.40 311	1.07 125	0.01 26	0.30 419	1.73 340	0.03 194	5.89 447	1.22 290	1.83 334	1.36 327	4.78 425	1.30 361	6.61 408	0.57 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

ADLNet2	1.38 351	0.39 306	3.13 380	0.00 1	0.70 450	1.23 181	0.26 350	4.19 335	2.36 413	1.45 303	3.16 403	4.23 411	0.82 332	4.56 319	0.88 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 341	0.02 188

CBFPSM	1.39 352	0.61 385	4.29 429	0.01 26	0.01 143	3.64 417	0.03 194	3.39 254	0.80 208	0.64 176	0.21 165	6.18 442	3.70 441	2.38 224	1.82 381	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.08 284	0.01 86

HSM-Net_RVC	1.40 353	0.07 51	1.58 231	0.00 1	0.01 143	1.88 349	0.05 241	7.24 469	1.71 370	3.63 421	3.63 413	3.21 388	0.36 264	4.25 294	0.44 272	0.01 392	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
fast-acv-ft	1.41 354	0.46 339	4.29 429	0.10 270	0.13 342	3.97 422	0.29 365	2.42 136	1.91 385	0.81 202	3.55 411	3.02 375	1.26 358	3.35 249	2.05 398	0.04 425	0.01 274	0.04 437	0.04 361	0.39 447	0.05 296

GASNet	1.43 355	1.53 462	4.54 439	0.31 362	0.02 228	1.49 280	0.20 333	3.86 313	1.95 387	0.75 189	1.37 328	2.11 323	1.57 378	5.82 375	2.60 412	0.00 1	0.05 390	0.00 1	0.00 1	0.43 450	0.10 370

ASMatch	1.44 356	0.14 143	2.15 306	0.60 416	0.21 383	1.21 163	0.26 350	0.96 48	0.66 143	0.29 117	11.75 462	0.93 237	2.37 408	6.73 417	0.54 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.04 276

PAM_32	1.45 357	0.13 132	2.69 358	0.26 347	0.30 419	2.15 363	0.29 365	4.92 400	0.22 40	0.84 204	2.02 363	9.57 463	3.27 433	0.97 176	0.56 302	0.00 1	0.12 442	0.00 1	0.31 466	0.04 212	0.27 436

HBP-ISP	1.45 357	0.75 408	3.02 373	0.30 358	0.10 327	4.28 430	1.49 435	4.68 382	1.29 304	3.43 418	0.78 277	0.93 237	1.01 339	6.48 402	0.36 253	0.04 425	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.05 235	0.03 247

GrayStereo	1.46 359	0.03 2	0.87 64	0.63 422	0.20 378	1.24 182	4.61 474	2.85 175	0.62 108	4.98 443	4.00 421	0.45 166	4.67 451	3.37 251	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 477	0.01 39	0.01 86

TransformOpticalFlow	1.47 360	0.31 271	3.22 389	0.66 425	0.08 310	1.54 295	0.09 289	3.84 309	1.58 359	1.66 321	2.32 380	3.60 398	3.12 427	6.99 439	0.42 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

THIR-Stereo	1.48 361	0.29 266	1.51 216	0.01 26	0.02 228	1.05 91	4.32 470	2.11 115	0.22 40	1.08 250	4.24 422	1.93 311	4.19 446	6.76 419	1.87 385	0.00 1	0.00 1	0.04 437	0.00 1	0.05 235	0.00 1

StereoDRNet	1.48 361	0.75 408	4.58 440	0.05 192	0.10 327	2.49 378	1.10 426	4.62 376	1.47 336	3.38 417	0.62 253	2.29 338	0.65 314	4.52 314	2.89 417	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.01 321	0.05 235	0.07 345

DEmStereo	1.51 363	0.08 63	2.17 307	0.09 259	0.02 228	1.76 341	0.90 418	1.47 79	0.60 87	2.46 388	6.42 441	1.08 255	5.16 457	6.21 385	1.86 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

APVNet	1.52 364	0.31 271	4.00 416	0.09 259	0.00 1	4.64 437	0.08 277	4.41 361	1.21 289	1.25 275	1.05 302	2.90 368	0.93 337	6.70 415	2.48 408	0.01 392	0.00 1	0.07 442	0.00 1	0.27 420	0.05 296

RYNet	1.52 364	0.35 286	3.38 395	0.25 341	0.04 269	2.31 371	0.03 194	4.62 376	1.47 336	1.14 256	0.34 191	4.52 419	1.38 363	6.36 394	4.23 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

1111x	1.53 366	0.06 37	1.77 260	0.27 352	0.00 1	2.12 359	0.01 77	5.63 440	1.65 364	1.53 308	1.67 339	0.92 232	0.64 309	6.18 383	8.17 461	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86

RASNet	1.53 366	0.31 271	1.97 283	0.09 259	3.20 476	1.69 335	0.06 263	3.27 240	2.12 397	0.77 194	1.29 324	5.32 437	1.69 386	6.60 406	2.17 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.02 188

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 368	0.68 400	4.62 441	0.01 26	0.00 1	5.13 444	0.30 372	4.64 380	1.23 291	2.39 384	0.59 247	2.12 325	2.00 399	4.94 333	2.19 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

AAGNet	1.54 368	0.07 51	0.88 66	1.04 453	0.27 405	1.47 273	0.66 407	1.57 84	0.61 96	1.68 322	0.82 282	1.62 290	2.29 404	6.18 383	11.63 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

mmx	1.56 370	0.05 19	1.65 240	0.34 372	0.01 143	1.58 302	0.02 148	5.51 433	2.25 410	1.39 294	2.07 364	2.15 327	0.34 257	6.68 411	7.08 452	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

xxx	1.56 370	0.05 19	1.65 240	0.34 372	0.01 143	1.58 302	0.02 148	5.51 433	2.25 410	1.39 294	2.07 364	2.15 327	0.34 257	6.68 411	7.08 452	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

CBMV	1.56 370	0.24 233	1.92 272	0.31 362	0.03 250	2.90 398	4.33 471	3.79 301	1.81 374	4.98 443	1.73 345	2.70 356	1.68 385	3.81 274	0.92 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 235	0.08 358
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 373	0.69 402	7.27 470	0.30 358	0.44 434	0.87 52	0.02 148	6.19 454	0.84 219	0.45 154	6.17 439	4.35 414	1.17 349	1.32 195	0.48 285	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.34 472	0.26 415	0.12 385

PASM	1.58 374	1.05 444	7.51 471	0.56 412	0.09 318	1.37 232	0.28 362	2.85 175	1.44 331	3.91 428	0.44 218	3.02 375	0.64 309	6.38 395	1.59 371	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.03 350	0.26 415	0.15 402

UGAM-zero	1.60 375	0.15 155	2.43 337	0.12 280	0.28 415	1.07 95	0.04 220	5.96 451	0.26 52	1.18 263	0.22 169	8.02 454	4.54 449	6.89 431	0.27 203	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.29 464	0.01 39	0.15 402

DRN-Test	1.62 376	0.23 229	3.72 408	0.18 317	0.13 342	3.34 408	0.19 331	5.93 450	2.01 393	4.14 431	0.76 276	2.12 325	1.78 388	5.22 345	2.62 414	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.01 321	0.03 176	0.01 86

RAFT + AFF	1.63 377	1.13 449	2.62 355	0.04 172	0.80 452	2.29 370	1.03 423	5.54 435	2.06 394	1.77 330	1.81 351	1.22 264	3.65 440	6.23 387	1.57 370	0.01 392	0.35 471	0.00 1	0.01 321	0.33 436	0.12 385

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 377	0.45 335	2.21 310	1.53 467	0.18 367	4.33 431	0.41 389	3.37 249	1.40 322	0.54 164	0.65 255	3.10 381	0.11 177	4.93 332	0.60 311	4.57 480	0.51 473	0.00 1	0.00 1	1.37 470	2.39 479

ACV-stereo	1.64 379	0.27 245	2.94 368	0.04 172	0.04 269	6.31 456	0.18 325	1.81 99	0.22 40	0.23 112	0.01 1	10.52 465	5.41 463	4.07 286	0.77 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.02 188

ff1	1.65 380	0.05 19	1.65 240	0.34 372	0.01 143	1.58 302	0.02 148	3.03 192	6.40 460	1.39 294	2.07 364	2.15 327	0.34 257	6.68 411	7.08 452	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.09 306	0.03 247

CrosDoStereo	1.66 381	0.15 155	1.66 244	0.02 93	0.07 300	1.38 238	6.16 488	3.12 207	1.06 260	0.97 224	3.74 415	0.96 241	4.79 453	7.00 441	1.92 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 329	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 381	0.15 155	1.66 244	0.02 93	0.07 300	1.38 238	6.16 488	3.12 207	1.06 260	0.97 224	3.74 415	0.96 241	4.79 453	7.00 441	1.92 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 329	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 381	1.17 450	4.29 429	0.04 172	0.00 1	1.44 260	0.56 401	5.33 424	1.98 390	2.01 350	2.12 370	2.08 320	2.81 419	6.55 404	2.42 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 436	0.06 327

AANet_RVC	1.66 381	0.88 430	3.52 401	0.06 209	0.00 1	1.22 166	0.00 1	3.25 232	2.51 420	2.21 363	4.49 423	3.65 401	0.20 225	7.10 444	3.42 423	0.50 466	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.08 284	0.05 296

STrans-v2	1.67 385	0.36 290	3.28 390	0.02 93	0.19 374	1.45 266	0.08 277	6.69 463	1.49 342	2.00 347	2.86 395	3.67 402	3.88 444	7.04 443	0.45 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

GwcNet	1.67 385	0.81 422	5.52 453	0.23 336	1.21 461	4.21 428	0.62 406	3.71 292	1.57 355	1.01 238	1.65 338	3.99 409	0.52 287	5.46 356	2.30 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.35 442	0.13 392

NCC-stereo	1.67 385	0.56 374	3.10 378	0.08 248	0.22 385	2.24 367	0.13 308	5.05 409	1.42 326	2.27 373	2.72 391	4.29 412	3.53 436	5.76 371	2.01 395	0.04 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.02 188

Abc-Net	1.67 385	0.56 374	3.10 378	0.08 248	0.22 385	2.24 367	0.13 308	5.05 409	1.42 326	2.27 373	2.72 391	4.29 412	3.53 436	5.76 371	2.01 395	0.04 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.02 188
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iinet-f	1.68 389	0.61 385	11.37 483	0.29 356	0.03 250	4.39 433	0.04 220	3.18 221	1.10 267	1.16 260	0.58 237	2.96 372	2.76 417	2.13 220	2.46 407	0.00 1	0.02 333	0.02 429	0.00 1	0.46 452	0.01 86

Anonymous_2	1.69 390	0.05 19	1.31 186	0.08 248	0.03 250	1.22 166	0.01 77	3.25 232	0.19 27	0.76 192	0.13 131	2.68 355	1.99 398	0.39 124	0.13 111	0.05 431	0.25 463	3.27 482	14.54 507	3.40 474	0.01 86

ccnet	1.70 391	0.20 204	1.95 278	0.26 347	0.18 367	3.72 419	1.22 429	4.22 340	1.43 330	2.37 381	3.96 419	3.45 395	1.51 371	4.69 322	4.47 432	0.06 437	0.00 1	0.09 446	0.01 321	0.10 319	0.01 86

CBMV_ROB	1.70 391	0.11 114	1.98 284	0.46 391	0.00 1	2.85 396	0.91 419	4.27 345	2.21 408	4.02 430	5.00 428	2.97 373	2.32 406	5.40 354	1.35 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.06 327

U	1.74 393	0.03 2	0.99 94	0.03 142	7.39 490	10.20 475	0.00 1	0.71 33	0.20 32	0.02 9	0.02 67	0.12 105	0.02 29	0.11 12	0.04 8	0.00 1	0.00 1	9.67 487	5.13 503	0.01 39	0.00 1

DANet	1.74 393	0.22 222	3.06 375	0.75 432	0.44 434	2.46 377	0.35 384	3.40 256	1.41 325	4.22 432	1.56 333	5.03 430	0.56 292	6.29 390	5.00 440	0.01 392	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.04 212	0.08 358
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IGEV-BASED-STEREO-	1.75 395	19.48 503	12.37 485	0.06 209	0.00 1	0.47 32	0.05 241	0.46 13	0.31 55	0.13 97	0.03 91	0.03 15	0.00 1	0.07 2	0.41 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 376	0.07 270	0.92 466

RP	1.76 396	0.55 370	2.59 354	0.22 330	0.60 448	1.70 337	0.98 422	4.31 350	1.99 392	3.12 408	5.04 429	4.41 416	2.96 423	4.72 324	1.90 386	0.01 392	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.14 348	0.01 86

xxxx	1.78 397	0.07 51	1.02 103	0.00 1	0.01 143	1.44 260	0.00 1	5.81 446	1.53 347	1.37 293	1.91 354	1.08 255	0.05 99	4.37 302	16.98 488	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

test_xeample	1.79 398	0.08 63	1.03 114	0.02 93	0.00 1	1.44 260	0.00 1	5.48 431	1.84 376	1.65 320	2.17 376	0.37 154	0.06 121	4.00 285	17.67 490	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

SGM-Forest	1.84 399	0.08 63	1.31 186	0.15 301	0.22 385	3.52 415	2.46 454	3.85 311	2.16 403	5.29 445	3.90 417	3.71 404	1.56 375	6.28 389	1.90 386	0.01 392	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.30 439
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	1.85 400	1.19 452	5.61 456	0.01 26	0.00 1	4.74 438	2.16 446	4.93 401	1.48 340	3.77 424	1.24 320	1.77 302	2.56 412	4.94 333	2.61 413	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.07 270	0.01 86

FAT-Stereo	1.86 401	0.19 193	3.31 392	0.17 311	0.03 250	1.78 344	0.97 420	4.76 390	2.79 427	4.22 432	4.87 426	5.31 436	2.83 421	5.06 339	0.90 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 212	0.01 86

RGC	1.86 401	0.67 398	3.45 400	0.07 233	0.26 400	3.29 405	0.11 299	4.78 393	1.46 334	3.26 412	4.51 424	5.14 432	2.68 416	5.46 356	1.94 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 284	0.09 364

CC-Net-ROB	1.86 401	0.64 391	2.55 350	1.42 466	0.19 374	3.38 410	0.04 220	4.41 361	2.45 418	0.90 212	1.31 325	0.98 245	0.18 213	6.60 406	0.53 296	1.14 473	1.60 486	7.16 483	0.00 1	1.33 469	0.32 444

GANet	1.90 404	0.43 326	1.83 268	0.39 381	0.00 1	2.24 367	3.37 459	3.90 316	1.44 331	2.17 359	9.66 455	2.57 349	1.09 343	6.88 428	1.81 380	0.00 1	0.00 1	0.02 429	0.00 1	0.10 319	0.03 247

LL-Strereo	1.93 405	0.97 437	3.83 414	0.55 410	2.19 473	1.49 280	0.05 241	4.09 327	1.00 246	2.59 391	2.77 393	5.17 433	5.63 464	7.19 445	0.63 314	0.00 1	0.10 431	0.00 1	0.00 1	0.25 412	0.20 425

DISCO	1.93 405	0.18 185	2.44 339	0.67 427	0.53 442	5.25 445	0.00 1	5.43 430	1.56 354	2.09 355	0.91 291	6.48 444	0.89 334	8.55 465	3.60 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.01 86

edge stereo	1.94 407	0.40 311	3.82 413	0.15 301	0.09 318	1.81 347	0.45 393	4.77 391	2.21 408	3.36 414	3.94 418	8.39 456	1.72 387	5.75 370	1.69 377	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.17 370	0.01 86

Nwc_Net	1.94 407	0.55 370	3.79 411	0.07 233	0.08 310	2.73 388	0.04 220	6.75 466	1.11 269	2.03 351	7.92 448	4.82 426	2.11 401	4.78 326	2.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 235	0.01 86

S-Stereo	2.00 409	0.30 270	5.74 458	0.24 338	0.23 390	2.51 379	1.90 440	4.74 386	5.15 454	2.42 385	5.80 434	2.85 365	0.72 324	5.08 340	2.17 401	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.08 284	0.04 276

psmorigin	2.01 410	0.37 294	10.25 479	0.22 330	0.03 250	1.62 323	0.19 331	3.31 243	1.05 257	4.92 442	3.14 400	5.85 438	2.21 403	5.31 349	1.71 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 235	0.02 188

MFMNet_re	2.02 411	0.98 438	4.27 428	2.74 476	0.88 453	1.47 273	0.15 314	4.21 337	3.18 433	6.63 454	6.93 444	1.87 308	3.63 439	2.13 220	0.99 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 402	0.05 296

NaN_ROB	2.02 411	0.58 378	2.65 356	0.29 356	0.28 415	3.19 401	5.19 481	3.84 309	2.55 423	5.31 446	1.73 345	2.30 339	1.96 397	6.78 421	3.09 421	0.01 392	0.06 398	0.03 434	0.10 394	0.10 319	0.37 449

RAFT-RH_RVC	2.05 413	0.15 155	1.66 244	0.60 416	0.27 405	1.49 280	0.02 148	0.58 24	0.65 134	5.35 447	21.66 486	1.06 253	0.07 137	6.85 424	0.57 305	0.04 425	0.00 1	0.00 1	0.03 350	0.01 39	0.00 1

stereogan	2.13 414	0.31 271	3.75 409	0.01 26	0.09 318	7.44 464	0.60 405	4.27 345	3.29 434	3.91 428	4.62 425	6.41 443	1.84 394	5.17 342	0.58 307	0.00 1	0.01 274	0.01 404	0.00 1	0.24 405	0.05 296

FTStereo	2.16 415	0.03 2	1.42 202	0.17 311	0.13 342	1.42 253	4.67 476	2.44 137	0.63 116	3.36 414	17.95 474	0.78 224	4.17 445	4.41 303	0.14 122	0.15 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	1.25 471

AF-Net	2.17 416	0.65 395	3.53 402	0.00 1	0.09 318	2.02 355	0.48 395	6.44 457	1.70 368	3.36 414	10.22 457	4.95 429	2.81 419	4.34 298	2.66 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 341	0.01 86

PDISCO_ROB	2.21 417	0.78 415	3.43 398	0.96 449	2.04 472	7.04 460	0.09 289	7.36 471	5.72 458	1.21 271	1.67 339	3.16 385	1.28 359	7.52 453	1.37 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 439	0.13 392

DGSMNet	2.23 418	0.80 418	6.10 462	0.96 449	1.73 467	3.22 402	4.12 467	5.30 422	1.11 269	1.19 264	2.48 386	3.18 386	0.65 314	4.57 320	1.33 362	1.11 472	1.37 484	1.55 474	1.26 490	1.37 470	1.28 472

SQANet	2.28 419	1.25 455	2.39 336	4.17 480	2.91 475	2.60 383	0.24 345	4.17 334	0.83 216	2.42 385	0.57 235	1.59 284	0.88 333	3.30 248	0.68 319	7.35 486	0.12 442	0.47 466	0.02 341	6.56 479	3.00 482

ADCRef	2.29 420	0.65 395	5.67 457	0.10 270	0.09 318	4.81 439	0.76 413	4.75 389	1.37 315	2.88 399	1.67 339	1.62 290	2.30 405	3.77 273	14.93 483	0.02 414	0.00 1	0.01 404	0.10 394	0.20 396	0.11 377

test_sample9	2.36 421	0.41 314	2.03 292	0.02 93	0.01 143	2.14 360	0.01 77	4.31 350	1.07 262	1.35 287	0.36 197	0.70 205	0.44 276	5.58 367	8.70 464	0.53 467	16.52 507	1.82 475	1.10 487	0.02 121	0.02 188

FBW_ROB	2.36 421	0.36 290	3.16 381	0.37 379	0.14 348	4.42 435	0.18 325	6.64 461	3.05 431	2.98 404	2.85 394	4.86 427	1.11 345	11.00 484	4.53 433	0.16 450	0.05 390	0.37 465	0.09 390	0.19 386	0.78 461

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Wz-Net-SNSev	2.53 424	2.49 477	10.66 481	0.39 381	0.01 143	2.73 388	0.40 387	5.02 407	1.50 344	2.15 357	2.12 370	6.48 444	1.11 345	9.47 472	5.84 447	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.21 397	0.06 327

XQC	2.57 425	1.20 453	6.33 467	0.18 317	0.01 143	3.84 421	0.33 380	5.24 416	3.83 443	4.43 435	1.94 356	4.58 420	3.19 429	7.19 445	8.67 463	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.03 350	0.27 420	0.19 420

RTSC	2.66 426	1.24 454	6.04 461	0.18 317	0.02 228	4.40 434	0.08 277	4.29 348	4.98 453	6.00 449	3.15 402	2.97 373	1.56 375	6.71 416	10.89 472	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.05 366	0.40 448	0.24 434

222	2.69 427	0.09 76	1.03 114	0.00 1	0.00 1	1.54 295	0.00 1	5.61 436	1.55 349	1.51 305	2.10 368	0.53 178	0.07 137	4.54 316	35.09 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

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aanetorigin	2.87 430	0.73 407	8.74 475	0.23 336	0.23 390	1.61 317	2.07 442	1.76 98	1.10 267	14.21 485	10.25 458	2.93 369	3.38 434	4.98 335	4.06 428	0.10 443	0.05 390	0.09 446	0.11 398	0.57 461	0.15 402

ADCP+	2.87 430	0.98 438	8.75 476	0.07 233	0.16 360	5.93 453	2.90 457	4.00 321	1.84 376	1.52 306	0.27 177	3.81 405	3.22 431	6.05 379	17.38 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 348	0.30 439

PWC_ROB	2.90 432	1.01 442	6.12 463	0.53 407	0.57 447	1.30 208	0.40 387	3.85 311	4.42 450	7.37 459	15.40 470	3.03 377	1.55 374	6.31 391	5.74 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 452	0.05 296

SHD	3.01 433	1.02 443	5.52 453	0.45 390	0.39 431	4.12 425	0.17 321	6.68 462	12.04 476	7.20 458	3.36 407	4.40 415	2.58 414	4.69 322	7.17 455	0.01 392	0.04 377	0.00 1	0.03 350	0.22 400	0.17 409

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SPS-STEREO	3.08 435	0.49 354	2.49 345	0.21 327	0.24 394	3.67 418	1.24 430	5.80 445	2.43 417	10.68 472	8.00 449	9.48 462	3.59 438	8.11 461	5.08 441	0.01 392	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.04 212	0.11 377
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 436	1.32 456	2.49 345	6.07 482	3.26 477	4.62 436	2.15 445	5.35 425	1.34 312	2.00 347	2.54 387	3.50 397	1.49 367	3.68 263	1.11 346	7.89 488	0.23 462	1.88 478	0.03 350	7.74 483	4.78 487

Ntro	3.24 437	1.34 457	2.83 364	7.27 484	4.43 481	6.22 455	0.74 412	4.73 385	1.48 340	0.39 145	1.77 349	2.70 356	1.28 359	4.59 321	1.25 357	8.06 489	0.28 467	2.12 481	0.05 366	8.11 484	5.16 488

NVStereoNet_ROB	3.25 438	0.46 339	2.71 361	0.34 372	0.56 445	2.36 374	0.87 416	4.56 373	4.47 451	4.55 436	14.09 468	11.93 467	3.23 432	9.79 475	3.14 422	0.43 464	0.03 363	0.53 469	0.31 466	0.36 444	0.38 451
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	3.28 439	10.54 499	2.29 329	3.50 477	3.31 478	4.21 428	0.21 335	3.77 298	1.03 249	2.54 389	3.17 404	3.20 387	0.21 230	3.89 280	0.69 320	1.94 476	0.05 390	9.87 488	3.53 496	5.03 477	2.55 481

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SAMSARA	3.32 443	1.07 446	6.25 464	0.86 445	0.31 423	7.55 465	3.87 465	5.26 421	4.20 446	7.43 460	3.35 406	10.04 464	3.83 443	6.98 438	4.83 437	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.05 366	0.17 370	0.22 430

DPSNet	3.38 444	0.60 382	9.55 477	0.61 419	0.46 437	5.10 443	1.44 434	11.17 482	3.92 444	2.57 390	0.88 288	5.90 439	9.68 481	7.63 455	7.25 456	0.08 439	0.16 455	0.01 404	0.07 380	0.34 439	0.17 409

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test_sample8	3.62 448	0.41 314	2.03 292	0.02 93	0.01 143	2.14 360	0.01 77	4.38 356	1.04 251	6.51 451	0.58 237	14.04 474	6.94 469	5.58 367	8.70 464	0.53 467	16.52 507	1.82 475	1.10 487	0.02 121	0.02 188

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Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WZ-Net	4.16 456	1.75 466	23.59 495	0.08 248	0.04 269	2.62 387	2.16 446	5.89 447	4.74 452	5.73 448	3.51 410	6.99 451	4.89 455	10.82 481	10.11 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 336	0.11 377

test_for_model	4.23 457	22.88 506	0.91 75	12.40 497	10.47 497	1.08 103	0.06 263	4.08 325	1.36 314	1.91 339	0.09 120	0.15 118	0.03 58	0.10 10	0.22 171	7.44 487	1.43 485	0.00 1	0.01 321	18.08 505	1.99 478

SGM+DAISY	4.39 458	1.34 457	5.18 448	1.01 452	0.88 453	5.61 449	2.86 456	4.88 399	3.53 436	13.29 481	13.95 467	12.66 469	7.55 470	7.98 460	5.39 444	0.23 458	0.18 458	0.15 455	0.24 448	0.29 430	0.64 457

WCMA_ROB	4.54 459	0.48 349	3.19 383	0.49 398	0.63 449	5.38 446	2.57 455	4.70 383	3.77 441	14.17 484	19.02 479	15.47 475	9.03 477	6.73 417	4.85 438	0.01 392	0.05 390	0.01 404	0.01 321	0.08 284	0.16 405

SANet	4.63 460	0.89 432	5.34 451	0.30 358	0.09 318	7.43 463	3.75 464	6.53 459	16.16 483	6.79 455	13.29 465	12.44 468	7.74 471	7.38 449	4.11 429	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.10 319	0.31 443

RainbowNet	4.74 461	3.21 484	3.07 376	9.34 489	6.01 482	4.89 441	3.60 462	7.09 468	4.39 449	1.63 319	3.01 398	4.72 424	2.96 423	5.53 359	1.19 353	8.95 491	2.12 489	8.48 486	0.19 428	8.75 485	5.73 489

MSMD_ROB	4.94 462	0.43 326	2.58 352	0.12 280	0.01 143	8.43 470	1.09 425	4.25 342	4.11 445	13.11 480	26.36 496	13.95 473	13.88 490	7.45 452	2.92 418	0.10 443	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

FCDSN-DC	5.04 463	0.15 155	1.83 268	0.22 330	0.44 434	5.60 448	1.66 437	5.22 415	4.37 448	14.49 486	21.86 487	20.65 485	11.88 486	7.66 456	4.55 434	0.02 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.05 296
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 464	2.15 474	16.58 490	0.34 372	0.07 300	5.91 452	4.26 469	6.73 465	6.99 466	9.44 469	6.09 437	6.57 446	5.17 459	9.54 473	21.38 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 444	0.23 433

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 465	2.33 475	8.42 474	0.33 366	0.27 405	24.60 502	8.84 499	5.50 432	9.75 472	3.82 425	8.16 451	8.53 457	1.82 390	9.44 471	5.18 442	1.02 471	1.65 487	0.33 464	0.47 476	1.06 468	0.90 465

ACVNet-4b	5.67 466	1.65 463	4.43 435	9.46 490	7.11 488	8.72 471	1.68 439	6.61 460	5.76 459	0.27 115	6.49 442	11.67 466	2.43 411	8.40 463	1.56 368	9.06 493	2.34 491	10.49 492	0.02 341	9.22 490	5.98 491

MeshStereo	5.78 467	0.75 408	3.04 374	0.25 341	0.14 348	7.88 468	2.09 443	9.64 477	5.18 455	20.48 496	19.06 480	22.80 487	9.54 480	9.64 474	4.88 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 430	0.03 247
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PVD	5.81 468	0.99 440	5.56 455	0.72 430	0.51 441	6.72 457	0.18 325	9.90 479	23.69 488	11.45 476	19.26 482	8.18 455	9.46 479	9.24 469	9.49 468	0.02 414	0.16 455	0.00 1	0.08 385	0.18 378	0.40 452

FC-DCNN	6.09 469	0.18 185	2.35 333	0.42 384	0.53 442	7.80 467	1.42 433	8.14 474	7.07 467	19.05 493	22.10 488	22.85 488	13.84 489	9.42 470	6.44 449	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.06 327

ACVNet_1	6.16 470	1.86 471	4.43 435	9.52 491	7.22 489	7.59 466	2.37 450	9.99 480	6.71 464	3.84 426	5.35 432	13.23 472	4.90 456	6.25 388	1.94 393	9.06 493	2.40 493	10.88 494	0.11 398	9.58 492	6.03 492

FC-DCNN v2	6.25 471	0.19 193	2.31 330	0.44 385	0.55 444	8.05 469	1.51 436	8.71 475	7.22 468	19.24 494	22.98 491	24.00 491	13.47 488	9.80 476	6.51 450	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.05 296

EDNetEfficient	6.54 472	1.17 450	33.15 499	0.66 425	1.96 469	2.07 357	3.72 463	2.80 170	14.85 480	20.02 495	9.69 456	6.59 447	10.19 482	7.19 445	15.49 485	0.03 422	0.10 431	0.01 404	0.20 433	0.62 464	0.29 438

AnyNet_C01	6.59 473	4.31 488	36.24 501	0.96 449	0.46 437	9.96 473	5.74 485	6.02 453	3.63 439	7.59 461	8.56 452	8.83 458	3.14 428	13.74 489	20.83 499	0.12 446	0.08 418	0.25 462	0.09 390	1.01 467	0.34 445

LSM	7.38 474	1.68 464	22.24 494	3.99 479	40.72 509	3.54 416	4.79 479	4.74 386	6.65 463	10.25 471	13.51 466	4.49 418	3.81 442	6.91 433	5.31 443	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.26 415	14.60 506

ELAS_RVC	7.69 475	0.80 418	4.90 445	1.06 454	1.02 457	10.00 474	9.43 500	9.75 478	14.69 479	21.83 499	20.27 485	17.88 480	16.41 494	13.01 487	10.44 471	0.22 454	0.55 475	0.28 463	0.19 428	0.35 442	0.65 458
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 476	23.96 507	13.67 487	14.71 500	7.88 491	4.83 440	0.04 220	5.01 406	2.89 428	8.86 468	4.96 427	6.11 440	10.72 483	10.18 478	3.51 425	2.44 477	0.33 469	15.15 497	4.65 500	12.33 497	5.95 490

ELAS	8.05 477	0.76 412	4.02 417	0.95 448	1.02 457	14.85 485	6.99 495	12.80 484	11.73 475	22.43 501	27.75 499	17.88 480	15.19 492	10.96 482	11.31 473	0.22 454	0.56 476	0.23 461	0.22 441	0.50 458	0.71 460
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 478	1.80 470	5.09 447	8.55 488	6.72 485	13.47 481	4.34 472	13.70 485	23.86 489	6.89 457	19.74 484	20.52 483	5.36 461	7.70 457	2.48 408	8.53 490	1.67 488	7.99 485	0.32 469	8.79 488	6.29 495

PWCK	8.72 479	5.37 491	16.61 491	5.74 481	0.12 336	19.88 492	11.41 502	11.31 483	13.42 478	14.07 482	12.84 464	13.20 471	8.05 475	15.44 490	10.25 470	5.95 483	0.22 461	2.09 480	0.05 366	7.50 480	0.92 466

WAO-7	9.09 480	1.79 469	3.55 404	0.80 436	0.15 354	18.67 490	4.36 473	23.07 505	26.68 493	12.59 479	27.90 500	22.52 486	13.03 487	13.53 488	11.47 474	0.09 442	0.03 363	0.58 471	0.10 394	0.47 455	0.34 445

IMH-64-1	9.55 481	2.76 482	2.44 339	11.17 494	9.13 494	12.03 477	5.45 482	18.33 491	15.78 481	6.59 452	18.69 475	16.95 478	6.20 465	10.63 479	8.06 459	9.46 496	2.46 494	15.42 499	1.61 491	10.89 493	6.88 496

IMH-64	9.55 481	2.76 482	2.44 339	11.17 494	9.13 494	12.03 477	5.45 482	18.33 491	15.78 481	6.59 452	18.69 475	16.95 478	6.20 465	10.63 479	8.06 459	9.46 496	2.46 494	15.42 499	1.61 491	10.89 493	6.88 496

RTS	9.75 483	2.69 480	65.25 506	0.85 441	1.99 470	14.36 482	4.75 477	5.69 442	17.29 485	7.97 462	19.00 477	6.83 449	3.02 425	26.15 503	18.62 495	0.00 1	0.15 453	0.00 1	0.00 1	0.29 430	0.16 405

RTSA	9.75 483	2.69 480	65.25 506	0.85 441	1.99 470	14.36 482	4.75 477	5.69 442	17.29 485	7.97 462	19.00 477	6.83 449	3.02 425	26.15 503	18.62 495	0.00 1	0.15 453	0.00 1	0.00 1	0.29 430	0.16 405

EDNetEfficientorigin	10.31 485	1.90 472	98.96 518	0.22 330	0.23 390	2.73 388	0.71 410	4.50 368	16.94 484	18.72 488	15.36 469	12.74 470	10.73 484	8.96 467	11.94 477	0.01 392	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.25 412	1.31 473

MADNet+	10.71 486	14.57 501	70.07 508	0.58 415	0.47 439	19.89 493	4.20 468	11.05 481	6.87 465	3.03 406	5.99 436	9.01 459	6.35 467	31.95 506	28.31 505	0.22 454	0.26 466	0.01 404	0.04 361	0.46 452	0.87 464

WAO-6	11.09 487	1.69 465	3.21 386	7.54 485	7.10 487	16.34 486	6.63 493	20.12 495	38.64 504	9.67 470	19.28 483	27.53 493	10.97 485	12.43 486	11.57 475	4.26 479	2.35 492	10.54 493	0.02 341	7.59 481	4.29 485

LVE	11.10 488	2.36 476	3.34 393	9.94 492	8.13 492	21.22 495	7.75 497	16.47 489	32.55 499	8.55 465	23.64 492	23.22 489	7.93 474	10.98 483	6.65 451	9.45 495	2.55 499	11.08 495	0.58 479	9.35 491	6.28 494

IMH	11.11 489	3.50 485	2.56 351	11.25 496	9.13 494	14.49 484	5.10 480	20.68 498	26.30 492	8.28 464	23.85 494	20.63 484	9.19 478	12.39 485	7.96 457	9.50 498	2.50 496	15.28 498	1.66 493	11.07 496	6.96 498

Dean	11.46 490	2.03 473	5.20 449	10.73 493	8.20 493	18.71 491	5.73 484	21.10 499	41.49 507	11.12 473	22.16 489	25.92 492	7.74 471	7.52 453	4.31 431	9.01 492	2.27 490	9.95 491	0.61 480	9.18 489	6.22 493

coex-ft	12.01 491	5.60 492	80.23 509	0.15 301	0.15 354	1.88 349	0.73 411	2.66 157	30.12 496	49.31 509	16.59 471	15.97 477	14.42 491	6.79 422	14.50 481	0.05 431	0.08 418	0.01 404	0.05 366	0.37 446	0.61 456

SGM-ForestM	12.56 492	0.80 418	4.31 432	1.07 455	0.41 432	21.56 496	8.57 498	17.42 490	19.67 487	29.93 503	28.49 503	45.83 507	27.22 503	26.05 502	18.40 493	0.14 448	0.25 463	0.18 457	0.28 461	0.18 378	0.42 453

LE_ROB	12.79 493	0.64 391	10.26 480	2.13 470	1.29 462	7.25 462	5.81 486	9.09 476	49.27 510	57.55 510	24.58 495	23.68 490	31.13 506	9.00 468	23.57 504	0.04 425	0.06 398	0.13 454	0.20 433	0.08 284	0.11 377

JetBlue	13.83 494	5.03 489	33.82 500	0.84 438	6.92 486	50.14 509	20.02 507	15.09 486	8.92 471	11.33 475	17.05 472	28.25 494	18.01 499	32.60 507	18.53 494	0.32 461	0.12 442	0.15 455	0.23 445	4.59 476	4.64 486

WAO-8	13.93 495	3.75 486	4.23 426	7.74 486	6.54 483	22.81 498	2.39 452	22.66 502	45.98 508	18.88 491	35.42 505	33.21 498	16.91 495	16.55 493	12.78 478	5.01 481	0.81 480	9.89 489	0.77 482	8.77 487	3.61 483

Venus	13.93 495	3.75 486	4.23 426	7.74 486	6.54 483	22.81 498	2.39 452	22.66 502	45.98 508	18.88 491	35.42 505	33.21 498	16.91 495	16.55 493	12.78 478	5.01 481	0.81 480	9.89 489	0.77 482	8.76 486	3.61 483

MANE	14.02 497	0.85 427	3.53 402	2.13 470	3.75 479	18.44 489	6.14 487	22.67 504	27.90 494	33.01 505	41.08 508	41.26 506	30.90 505	23.39 498	17.99 491	0.47 465	0.76 479	0.91 472	4.04 498	0.17 370	1.00 469

KSHMR	14.27 498	6.95 495	5.79 459	15.08 501	12.84 500	17.44 487	10.61 501	18.88 493	30.94 497	18.81 490	22.21 490	28.54 495	8.85 476	15.56 491	9.24 467	10.34 503	3.60 503	21.61 505	4.68 501	14.48 500	8.94 501

TorneroNet-64	15.45 499	5.66 493	3.44 399	13.86 498	12.03 499	28.15 505	6.27 490	19.89 494	38.68 505	12.16 478	28.06 501	35.76 501	15.44 493	19.56 496	15.40 484	9.71 499	2.52 497	19.13 502	2.70 494	12.55 498	7.94 500

TorneroNet	16.10 500	5.74 494	4.12 424	13.88 499	11.97 498	26.89 504	6.85 494	21.13 500	38.32 503	14.15 483	33.36 504	33.52 500	17.49 497	18.89 495	19.64 497	9.77 500	2.53 498	19.43 503	3.35 495	13.21 499	7.86 499

notaker	17.52 501	21.54 505	7.84 472	18.05 503	14.44 503	17.58 488	6.43 491	20.13 496	24.44 491	21.34 498	27.71 498	39.12 503	18.78 500	19.63 497	20.40 498	11.95 504	2.71 502	25.51 507	5.85 504	17.10 503	9.78 502

BEATNet-Init1	17.91 502	7.45 496	36.82 502	1.88 469	1.38 463	37.29 508	14.71 505	21.90 501	24.20 490	38.07 506	36.59 507	50.41 508	32.00 507	29.42 505	21.83 502	0.33 462	0.39 472	0.47 466	0.54 478	1.50 472	1.07 470

ktn	19.15 503	18.52 502	6.39 468	22.64 507	17.26 505	24.47 500	12.11 503	24.52 506	34.74 502	18.75 489	27.70 497	32.54 496	17.85 498	15.71 492	16.67 486	22.09 507	3.64 504	28.95 508	10.91 506	17.40 504	10.22 504

UNDER WATER	19.61 504	12.37 500	31.14 497	20.44 505	14.31 502	28.63 506	18.15 506	16.43 488	34.24 501	20.82 497	19.14 481	38.83 502	30.09 504	24.31 499	20.97 500	10.09 502	2.68 500	19.51 504	4.70 502	15.52 502	9.93 503

UNDER WATER-64	20.03 505	10.28 498	31.50 498	20.05 504	13.64 501	32.81 507	23.45 508	16.01 487	33.44 500	22.01 500	17.25 473	40.58 505	32.20 508	24.50 500	22.36 503	10.06 501	2.70 501	18.37 501	4.24 499	14.84 501	10.24 505

DLNR_Zeroshot_test	23.05 506	49.79 511	87.94 510	97.52 522	94.73 517	1.18 147	0.00 1	20.60 497	0.14 7	0.02 9	0.02 67	0.02 4	0.02 29	4.35 299	0.10 93	32.22 509	0.04 377	0.00 1	0.27 457	72.00 515	0.06 327

DPSimNet_ROB	25.03 507	19.56 504	24.93 496	24.36 508	17.85 506	22.25 497	25.93 509	28.52 507	29.10 495	32.61 504	28.25 502	32.87 497	26.42 501	24.51 501	40.42 507	16.75 506	13.93 506	25.19 506	22.38 509	19.96 506	24.75 510

HanzoNet	29.69 508	29.33 508	21.66 493	21.75 506	19.07 507	24.58 501	12.99 504	28.87 508	40.49 506	43.09 507	44.02 509	55.65 509	44.93 509	43.17 509	44.44 508	27.88 508	9.47 505	29.77 509	15.86 508	20.94 507	15.84 507

JetRed	34.54 509	39.28 510	62.16 504	15.62 502	26.51 508	69.20 511	40.79 511	31.43 509	32.41 498	46.06 508	44.55 510	40.19 504	26.50 502	38.43 508	56.06 510	12.76 505	37.49 511	13.23 496	9.38 505	29.52 508	19.34 508

MADNet++	47.78 510	34.15 509	37.11 503	42.94 509	41.23 510	64.94 510	30.63 510	60.79 511	53.26 511	72.08 511	61.65 511	57.68 510	54.96 510	58.03 510	59.24 511	43.01 510	36.17 510	36.07 510	22.50 510	47.50 509	41.67 511

LRCNet_RVC	60.63 511	63.16 512	62.94 505	69.09 514	50.21 511	19.92 494	0.07 270	58.32 510	5.21 456	75.67 512	86.75 512	74.68 511	62.48 511	59.01 511	49.80 509	93.38 516	56.36 515	93.48 516	92.95 516	67.44 514	71.73 516

tt	68.65 512	0.15 155	99.57 519	50.64 510	14.90 504	100.00 521	100.00 520	100.00 523	99.76 517	27.80 502	10.52 459	99.97 523	98.63 518	99.61 518	100.00 523	90.62 515	98.21 516	46.66 511	52.02 512	62.86 513	21.04 509

xxxxx1	76.92 513	82.43 514	93.26 513	61.67 511	66.92 512	95.84 515	95.11 515	75.84 512	80.96 512	82.71 513	86.75 512	89.18 512	87.35 512	85.27 512	87.18 512	55.08 511	54.60 512	60.31 512	72.71 513	62.51 510	62.73 512

tt_ll	76.92 513	82.43 514	93.26 513	61.67 511	66.92 512	95.84 515	95.11 515	75.84 512	80.96 512	82.71 513	86.75 512	89.18 512	87.35 512	85.27 512	87.18 512	55.08 511	54.60 512	60.31 512	72.71 513	62.51 510	62.73 512

ff	76.92 513	82.43 514	93.26 513	61.67 511	66.92 512	95.84 515	95.11 515	75.84 512	80.96 512	82.71 513	86.75 512	89.18 512	87.35 512	85.27 512	87.18 512	55.08 511	54.60 512	60.31 512	72.71 513	62.51 510	62.73 512

PML	89.08 516	99.72 520	92.85 512	94.72 516	94.92 518	99.54 520	97.42 518	93.50 515	95.96 516	99.77 521	92.33 516	95.35 516	93.51 516	99.96 523	91.15 515	99.98 524	31.71 509	100.00 522	45.94 511	93.46 517	69.88 515

MEDIAN_ROB	96.83 517	99.41 518	98.66 517	94.75 517	94.23 516	93.08 514	90.54 513	95.61 517	94.75 515	97.65 518	97.73 517	98.30 517	96.57 517	94.51 515	93.74 517	99.78 523	98.24 517	99.99 521	99.89 520	99.48 520	99.67 520

Anonymous_1	97.10 518	99.72 520	99.64 520	92.33 515	93.91 515	100.00 521	100.00 520	99.20 520	99.90 518	98.57 519	99.75 518	99.14 519	99.94 519	98.50 517	99.54 518	87.90 514	98.87 518	90.88 515	96.91 517	92.22 516	95.12 517

HaxPig	97.68 519	99.63 519	91.34 511	99.82 524	99.97 521	88.15 512	88.00 512	98.28 518	99.93 519	99.98 522	99.99 519	99.95 522	99.99 520	96.29 516	92.24 516	99.99 525	99.98 520	100.00 522	99.99 521	100.00 526	99.98 524

test_example2	98.83 520	99.97 525	99.97 521	99.96 526	99.97 521	99.46 519	99.97 519	95.54 516	100.00 520	100.00 523	100.00 520	93.37 515	93.47 515	99.93 522	99.91 519	100.00 526	99.79 519	96.64 517	98.71 518	100.00 526	100.00 526

DPSM_ROB	99.17 521	100.00 526	100.00 524	96.28 518	98.84 519	100.00 521	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 523	93.66 517	100.00 521	100.00 522	100.00 522	96.31 518	98.27 518

DPSM	99.17 521	100.00 526	100.00 524	96.28 518	98.84 519	100.00 521	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 523	93.66 517	100.00 521	100.00 522	100.00 522	96.31 518	98.27 518

AVERAGE_ROB	99.23 523	99.81 522	97.56 516	100.00 527	100.00 523	96.24 518	91.02 514	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	99.98 524	99.97 520	100.00 526	100.00 521	100.00 522	100.00 522	100.00 526	100.00 526

DGTPSM_ROB	99.45 524	99.94 523	99.98 522	96.58 520	100.00 523	100.00 521	100.00 520	99.81 521	100.00 520	95.86 516	100.00 520	99.32 520	100.00 521	99.79 519	99.99 521	98.34 519	100.00 521	99.86 518	100.00 522	99.52 521	99.99 525

DPSMNet_ROB	99.46 525	99.94 523	99.98 522	96.59 521	100.00 523	100.00 521	100.00 520	99.81 521	100.00 520	95.87 517	100.00 520	99.32 520	100.00 521	99.79 519	99.99 521	98.46 520	100.00 521	99.86 518	100.00 522	99.52 521	100.00 526

CasAABBNet	99.94 526	100.00 526	100.00 524	99.72 523	100.00 523	100.00 521	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 523	99.21 521	100.00 521	100.00 522	100.00 522	99.96 523	99.95 522

LSM0	99.94 526	100.00 526	100.00 524	99.84 525	100.00 523	100.00 521	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 523	99.22 522	100.00 521	100.00 522	100.00 522	99.99 524	99.83 521

Selective-RAFT-Error	100.00 528	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 523	100.00 521	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 523	100.00 526	100.00 521	100.00 522	100.00 522	99.99 524	99.95 522

ccccc		94.69 517		100.00 527	100.00 523	92.59 513		98.75 519		98.59 520		98.60 518		99.86 521		100.00 526	100.00 521	99.91 520	99.54 519	100.00 526

ASD4		67.10 513

Low-res two-view benchmark