Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 48	0.45 224	1.08 40	0.31 190	0.17 93	0.19 1	0.21 75	0.73 215	0.50 144	0.21 31	0.24 34	0.55 261	0.22 73	0.27 11	0.26 117	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.07 30	0.12 55	0.09 32
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
FoundationStereo	0.20 1	0.30 108	0.81 19	0.21 5	0.22 205	0.21 2	0.16 21	0.25 1	0.38 34	0.15 4	0.11 4	0.18 14	0.17 23	0.23 2	0.16 4	0.09 47	0.13 290	0.08 8	0.06 9	0.07 1	0.07 5

CroCo-Stereo Lap2	0.33 69	0.61 284	1.47 106	0.32 219	0.38 393	0.23 3	0.22 96	0.58 132	0.46 108	0.22 39	0.27 51	0.29 101	0.23 87	0.32 47	0.26 117	0.09 47	0.09 160	0.10 102	0.08 56	0.21 257	0.14 165

S2M2	0.24 16	0.29 96	0.90 26	0.23 16	0.17 93	0.24 4	0.09 1	0.36 9	0.45 99	0.17 10	0.25 40	0.23 40	0.17 23	0.24 3	0.28 135	0.15 337	0.12 271	0.11 166	0.12 216	0.15 124	0.11 79

RAStereo	0.28 29	0.48 239	1.52 118	0.26 75	0.18 126	0.25 5	0.19 40	0.42 30	0.35 18	0.20 26	0.25 40	0.20 22	0.16 16	0.24 3	0.24 98	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.12 55	0.08 18

StereoAnything_RVC	0.35 88	1.25 477	1.82 222	0.20 3	0.12 6	0.26 6	0.15 13	0.43 36	0.37 30	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 47	0.46 147	0.14 1	0.11 198	0.09 160	0.08 8	0.05 1	0.76 490	0.18 263

dual_stereo	0.23 12	0.25 46	0.66 9	0.21 5	0.15 46	0.27 7	0.15 13	0.62 156	0.40 54	0.15 4	0.13 10	0.18 14	0.14 8	0.37 88	0.19 22	0.09 47	0.31 456	0.07 1	0.10 117	0.07 1	0.07 5

LG-Stereo_L1	0.21 3	0.31 119	0.85 22	0.22 12	0.14 28	0.28 8	0.21 75	0.38 15	0.26 2	0.16 8	0.11 4	0.13 2	0.11 2	0.37 88	0.18 14	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.10 56

SCV	0.35 88	0.59 278	1.37 85	0.34 270	0.22 205	0.28 8	0.23 125	0.72 204	0.35 18	0.19 19	0.30 72	0.24 53	0.20 55	0.64 227	0.19 22	0.11 198	0.08 90	0.09 55	0.29 423	0.34 395	0.29 390

rvit_stereo_0083	0.25 18	0.19 5	0.58 1	0.28 116	0.18 126	0.28 8	0.22 96	0.38 15	0.54 190	0.23 48	0.30 72	0.27 85	0.26 125	0.37 88	0.24 98	0.14 320	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.12 55	0.10 56

rvit_stereo_ft	0.31 56	0.61 284	1.18 50	0.32 219	0.21 180	0.28 8	0.27 225	0.55 117	0.48 128	0.23 48	0.27 51	0.28 94	0.26 125	0.32 47	0.25 110	0.13 279	0.09 160	0.11 166	0.11 178	0.13 84	0.14 165

MaDis-Stereo	0.29 38	0.54 261	1.44 99	0.24 30	0.29 299	0.29 12	0.16 21	0.45 45	0.37 30	0.19 19	0.21 21	0.28 94	0.22 73	0.30 33	0.29 150	0.10 136	0.09 160	0.10 102	0.08 56	0.11 44	0.11 79

UniTT-Stereo	0.30 48	0.36 160	1.68 143	0.27 91	0.24 237	0.29 12	0.18 33	0.33 5	0.34 14	0.26 75	0.37 114	0.18 14	0.18 39	0.31 40	0.27 125	0.10 136	0.08 90	0.08 8	0.07 30	0.25 315	0.08 18

HART	0.38 110	0.53 256	1.66 140	0.26 75	0.15 46	0.30 14	0.19 40	0.67 182	0.46 108	0.29 89	0.52 228	0.38 146	0.16 16	0.41 109	0.20 44	0.08 10	0.68 503	0.09 55	0.07 30	0.34 395	0.21 303

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 29	0.28 87	1.09 42	0.33 240	0.15 46	0.30 14	0.16 21	0.58 132	0.42 70	0.19 19	0.19 19	0.17 9	0.26 125	0.38 96	0.37 225	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.25 405	0.10 28	0.06 1

IGEV-Stereo+	0.29 38	0.29 96	0.86 24	0.25 47	0.34 356	0.30 14	0.14 11	0.32 4	0.53 178	0.18 15	0.12 8	0.18 14	0.19 47	0.49 173	0.17 13	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.20 378	0.46 459	0.59 481

sCroCo_RVC	0.33 69	0.32 125	1.89 255	0.34 270	0.27 282	0.30 14	0.22 96	0.48 63	0.44 84	0.22 39	0.33 96	0.25 63	0.25 111	0.32 47	0.24 98	0.14 320	0.16 349	0.12 221	0.12 216	0.15 124	0.13 150

LG-Stereo_L2	0.21 3	0.31 119	0.85 22	0.22 12	0.14 28	0.31 18	0.22 96	0.38 15	0.25 1	0.17 10	0.11 4	0.13 2	0.12 4	0.32 47	0.18 14	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.10 56

LGtest1	0.21 3	0.37 163	0.70 11	0.22 12	0.12 6	0.31 18	0.11 2	0.36 9	0.39 44	0.17 10	0.13 10	0.16 7	0.14 8	0.25 5	0.27 125	0.10 136	0.09 160	0.08 8	0.06 9	0.10 28	0.10 56

rvit_stereo_0081	0.25 18	0.21 14	0.61 3	0.28 116	0.17 93	0.31 18	0.22 96	0.42 30	0.53 178	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.21 64	0.34 65	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.09 32

rvit_stereo_0082	0.25 18	0.21 14	0.61 3	0.28 116	0.17 93	0.31 18	0.22 96	0.42 30	0.53 178	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.21 64	0.34 65	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.09 32

CAS++	0.31 56	0.33 130	1.43 97	0.25 47	0.17 93	0.31 18	0.20 57	0.78 269	0.41 61	0.30 92	0.30 72	0.21 30	0.16 16	0.33 57	0.18 14	0.15 337	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.15 124	0.11 79
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mms	0.27 22	0.26 60	0.91 27	0.25 47	0.18 126	0.32 23	0.23 125	0.37 12	0.31 5	0.21 31	0.30 72	0.23 40	0.17 23	0.46 147	0.21 57	0.08 10	0.10 199	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.47 466

IGEV++	0.34 77	0.43 205	1.32 75	0.31 190	0.14 28	0.32 23	0.21 75	0.70 196	0.34 14	0.22 39	0.28 56	0.22 32	0.27 142	0.35 70	0.27 125	0.09 47	0.39 476	0.08 8	0.15 299	0.25 315	0.45 463

MIF-Stereo (partial)	0.34 77	0.41 193	1.93 271	0.26 75	0.24 237	0.32 23	0.17 26	0.53 102	0.42 70	0.25 67	0.37 114	0.25 63	0.26 125	0.44 127	0.31 180	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.19 229	0.14 165

MonSter	0.20 1	0.22 26	0.65 7	0.21 5	0.17 93	0.33 26	0.15 13	0.46 48	0.32 8	0.16 8	0.17 14	0.14 4	0.11 2	0.27 11	0.23 77	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.09 32

rvit_stereo_0081_aga	0.27 22	0.29 96	1.08 40	0.26 75	0.20 169	0.33 26	0.21 75	0.41 27	0.42 70	0.26 75	0.28 56	0.27 85	0.21 64	0.31 40	0.21 57	0.14 320	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.10 56

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 101	1.34 489	1.24 63	0.23 16	0.12 6	0.33 26	0.20 57	0.40 22	0.33 12	0.25 67	0.21 21	0.16 7	0.14 8	0.27 11	0.63 349	0.55 484	0.06 2	0.11 166	0.13 248	0.25 315	0.49 470

plain	0.37 101	0.47 236	2.15 333	0.27 91	0.19 155	0.33 26	0.20 57	0.58 132	0.46 108	0.23 48	0.37 114	0.23 40	0.25 111	0.45 138	0.28 135	0.11 198	0.08 90	0.13 280	0.09 82	0.42 447	0.12 116

HUF	0.59 330	0.65 312	2.46 393	0.45 401	0.77 487	0.34 30	0.24 158	0.46 48	0.39 44	0.31 96	0.28 56	0.25 63	0.19 47	0.67 241	0.18 14	0.12 249	2.03 528	0.08 8	0.06 9	0.31 373	1.59 524

rvit_stereo_0080	0.27 22	0.38 173	0.76 14	0.24 30	0.18 126	0.34 30	0.27 225	0.54 113	0.44 84	0.24 52	0.26 47	0.27 85	0.22 73	0.29 27	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.10 102	0.10 117	0.15 124	0.11 79

whm_eth	0.27 22	0.38 173	0.76 14	0.24 30	0.18 126	0.34 30	0.27 225	0.54 113	0.44 84	0.24 52	0.26 47	0.27 85	0.22 73	0.29 27	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.10 102	0.10 117	0.15 124	0.11 79

sAnonymous2	0.38 110	0.62 290	2.15 333	0.31 190	0.24 237	0.34 30	0.27 225	0.53 102	0.46 108	0.24 52	0.29 62	0.23 40	0.28 157	0.28 16	0.22 69	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.13 248	0.38 424	0.35 425

CroCo_RVC	0.38 110	0.62 290	2.15 333	0.31 190	0.24 237	0.34 30	0.27 225	0.53 102	0.46 108	0.24 52	0.29 62	0.23 40	0.28 157	0.28 16	0.22 69	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.13 248	0.38 424	0.35 425

SCV_C0	0.33 69	0.43 205	1.42 96	0.25 47	0.16 67	0.35 35	0.20 57	0.68 186	0.44 84	0.24 52	0.27 51	0.29 101	0.20 55	0.58 207	0.18 14	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.30 432	0.26 335	0.17 243

AIO_test	0.39 125	0.37 163	1.19 52	0.73 475	0.67 476	0.35 35	0.25 178	0.47 58	0.34 14	0.34 109	0.22 25	0.33 123	0.17 23	1.31 331	0.19 22	0.11 198	0.15 332	0.08 8	0.21 384	0.15 124	0.23 340

ours_stereo	0.27 22	0.25 46	1.21 58	0.25 47	0.17 93	0.35 35	0.23 125	0.38 15	0.35 18	0.20 26	0.31 83	0.23 40	0.17 23	0.41 109	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.18 263

rvit_0105_6	0.31 56	0.29 96	1.00 35	0.31 190	0.18 126	0.35 35	0.25 178	0.51 81	0.61 250	0.25 67	0.28 56	0.32 117	0.25 111	0.39 101	0.25 110	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.13 248	0.14 107	0.13 150

MoCha-V2	0.36 95	0.32 125	1.41 92	0.36 304	0.31 327	0.35 35	0.19 40	0.57 126	0.39 44	0.30 92	0.32 88	0.28 94	0.27 142	0.47 158	0.24 98	0.08 10	0.56 492	0.08 8	0.38 465	0.18 208	0.12 116

Selective-IGEV	0.29 38	0.23 33	1.28 68	0.27 91	0.30 310	0.35 35	0.20 57	0.56 123	0.38 34	0.21 31	0.30 72	0.22 32	0.18 39	0.37 88	0.18 14	0.07 2	0.06 2	0.08 8	0.15 299	0.16 160	0.29 390

MLG-Stereo_test3	0.21 3	0.35 151	0.65 7	0.21 5	0.14 28	0.36 41	0.13 6	0.37 12	0.40 54	0.21 31	0.12 8	0.17 9	0.12 4	0.25 5	0.16 4	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.10 56

Occ-G	0.30 48	0.30 108	1.33 77	0.23 16	0.15 46	0.36 41	0.25 178	0.43 36	0.31 5	0.26 75	0.35 106	0.46 216	0.22 73	0.30 33	0.25 110	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.16 318	0.31 373	0.08 18

AIO_rvc	0.41 138	0.64 305	1.29 69	0.58 455	0.39 396	0.37 43	0.24 158	0.50 75	0.43 80	0.28 85	0.23 26	0.25 63	0.16 16	0.99 295	0.19 22	0.10 136	0.16 349	0.08 8	0.11 178	0.25 315	0.85 497

fffy	0.28 29	0.24 41	1.19 52	0.27 91	0.15 46	0.37 43	0.22 96	0.42 30	0.32 8	0.20 26	0.29 62	0.26 76	0.20 55	0.44 127	0.20 44	0.08 10	0.10 199	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.18 263

rvit_0105_4	0.35 88	0.35 151	1.45 101	0.31 190	0.18 126	0.37 43	0.28 242	0.59 140	0.62 268	0.27 80	0.31 83	0.35 133	0.27 142	0.43 120	0.25 110	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.12 116

AIO-Stereo	0.30 48	0.27 66	1.25 64	0.27 91	0.24 237	0.37 43	0.20 57	0.52 93	0.36 25	0.21 31	0.30 72	0.23 40	0.14 8	0.31 40	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.38 465	0.19 229	0.31 407

RSM	0.28 29	0.26 60	0.97 33	0.25 47	0.24 237	0.37 43	0.21 75	0.49 69	0.44 84	0.21 31	0.27 51	0.28 94	0.17 23	0.38 96	0.20 44	0.07 2	0.07 20	0.09 55	0.34 451	0.21 257	0.16 225

HH	0.49 240	0.49 242	2.78 450	0.50 423	0.41 412	0.38 48	0.23 125	0.72 204	0.38 34	0.63 368	0.48 186	0.87 419	0.41 264	0.64 227	0.21 57	0.09 47	0.17 367	0.10 102	0.09 82	0.16 160	0.12 116

HanStereo	0.49 240	0.49 242	2.78 450	0.50 423	0.41 412	0.38 48	0.23 125	0.72 204	0.38 34	0.63 368	0.48 186	0.87 419	0.41 264	0.64 227	0.21 57	0.09 47	0.17 367	0.10 102	0.09 82	0.16 160	0.12 116

RSM++	0.27 22	0.26 60	0.87 25	0.28 116	0.13 19	0.39 50	0.20 57	0.45 45	0.45 99	0.20 26	0.24 34	0.24 53	0.17 23	0.36 79	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.35 454	0.26 335	0.18 263

GMStereo	0.38 110	0.99 436	1.91 265	0.27 91	0.16 67	0.39 50	0.23 125	0.47 58	0.62 268	0.38 127	0.34 102	0.25 63	0.25 111	0.39 101	0.29 150	0.14 320	0.08 90	0.10 102	0.12 216	0.15 124	0.11 79
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SGD-Stereo	0.22 10	0.28 87	0.77 16	0.22 12	0.11 1	0.40 52	0.16 21	0.31 3	0.36 25	0.19 19	0.19 19	0.17 9	0.17 23	0.37 88	0.16 4	0.10 136	0.06 2	0.08 8	0.07 30	0.10 28	0.07 5

MGS-Stereo	0.32 62	0.34 144	1.70 149	0.25 47	0.14 28	0.40 52	0.22 96	0.38 15	0.43 80	0.24 52	0.51 215	0.25 63	0.18 39	0.31 40	0.20 44	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.08 56	0.47 460	0.08 18

CES	0.30 48	0.27 66	1.09 42	0.23 16	0.50 442	0.40 52	0.20 57	0.46 48	0.44 84	0.22 39	0.28 56	0.26 76	0.19 47	0.33 57	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.15 124	0.49 470

castereo	0.30 48	0.44 216	0.81 19	0.24 30	0.29 299	0.41 55	0.27 225	0.72 204	0.45 99	0.22 39	0.30 72	0.24 53	0.31 186	0.25 5	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.31 438	0.12 55	0.09 32

rvit_0105_5	0.36 95	0.39 182	1.48 109	0.30 163	0.18 126	0.41 55	0.30 274	0.64 165	0.62 268	0.30 92	0.33 96	0.37 139	0.29 170	0.41 109	0.28 135	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.15 299	0.15 124	0.14 165

rvit_stereo_0075_2	0.40 131	0.40 187	1.88 248	0.33 240	0.32 335	0.41 55	0.22 96	0.58 132	0.53 178	0.38 127	0.51 215	0.40 160	0.27 142	0.44 127	0.29 150	0.20 408	0.15 332	0.22 423	0.15 299	0.18 208	0.23 340

GLC_STEREO	0.28 29	0.27 66	1.36 82	0.28 116	0.12 6	0.41 55	0.20 57	0.37 12	0.38 34	0.26 75	0.30 72	0.25 63	0.19 47	0.33 57	0.24 98	0.09 47	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.09 32

GIP-stereo	0.26 21	0.22 26	0.78 17	0.29 147	0.20 169	0.42 59	0.17 26	0.64 165	0.39 44	0.18 15	0.24 34	0.23 40	0.18 39	0.25 5	0.47 287	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.17 182	0.08 18

fffft	0.29 38	0.21 14	1.10 44	0.24 30	0.15 46	0.42 59	0.24 158	0.42 30	0.38 34	0.21 31	0.18 16	0.20 22	0.16 16	0.44 127	0.70 367	0.07 2	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.28 350	0.20 294
1: 1. 1
111111	0.24 16	0.21 14	0.82 21	0.24 30	0.21 180	0.43 61	0.13 6	0.45 45	0.35 18	0.22 39	0.27 51	0.18 14	0.16 16	0.35 70	0.18 14	0.09 47	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.25 315	0.08 18

LG-Stereo	0.27 22	0.25 46	0.95 32	0.25 47	0.15 46	0.43 61	0.21 75	0.50 75	0.40 54	0.18 15	0.29 62	0.25 63	0.16 16	0.28 16	0.35 216	0.07 2	0.07 20	0.11 166	0.10 117	0.24 303	0.10 56

WCG-NET	0.30 48	0.42 200	1.26 66	0.24 30	0.12 6	0.43 61	0.24 158	0.40 22	0.56 208	0.35 110	0.37 114	0.26 76	0.24 96	0.29 27	0.19 22	0.08 10	0.12 271	0.08 8	0.07 30	0.22 275	0.10 56

LoS_RVC	0.29 38	0.33 130	1.19 52	0.25 47	0.34 356	0.43 61	0.22 96	0.42 30	0.32 8	0.22 39	0.33 96	0.23 40	0.24 96	0.31 40	0.21 57	0.07 2	0.07 20	0.07 1	0.05 1	0.10 28	0.31 407

TestStereo	0.45 191	0.54 261	2.11 322	0.29 147	0.16 67	0.43 61	0.24 158	0.54 113	0.45 99	0.37 119	0.46 168	0.34 129	0.27 142	1.98 438	0.27 125	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.14 107	0.08 18

MLG-Stereo	0.21 3	0.33 130	0.60 2	0.23 16	0.12 6	0.44 66	0.13 6	0.39 21	0.46 108	0.13 1	0.10 2	0.17 9	0.13 7	0.35 70	0.15 2	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

MM-Stereo_test1	0.41 138	0.39 182	2.29 361	0.38 340	0.26 269	0.44 66	0.28 242	0.63 162	0.51 152	0.40 135	0.32 88	0.26 76	0.26 125	0.46 147	0.22 69	0.09 47	0.21 409	0.10 102	0.09 82	0.39 433	0.15 198

WCG-NET（raft）	0.32 62	0.53 256	1.21 58	0.23 16	0.12 6	0.44 66	0.24 158	0.40 22	0.50 144	0.35 110	0.35 106	0.47 224	0.25 111	0.35 70	0.20 44	0.08 10	0.29 450	0.08 8	0.07 30	0.22 275	0.11 79

MLG-Stereo_test2	0.21 3	0.36 160	0.68 10	0.21 5	0.17 93	0.45 69	0.12 3	0.35 8	0.42 70	0.15 4	0.11 4	0.22 32	0.10 1	0.28 16	0.16 4	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

MLG-Stereo_test1	0.21 3	0.33 130	0.61 3	0.23 16	0.21 180	0.45 69	0.13 6	0.33 5	0.46 108	0.13 1	0.09 1	0.18 14	0.12 4	0.32 47	0.15 2	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

MM-Stereo_test3	0.40 131	0.58 276	1.75 169	0.36 304	0.30 310	0.45 69	0.30 274	0.72 204	0.59 229	0.31 96	0.43 146	0.32 117	0.23 87	0.35 70	0.29 150	0.10 136	0.20 400	0.10 102	0.08 56	0.40 438	0.11 79

HI	0.41 138	0.63 301	1.72 156	0.27 91	0.21 180	0.45 69	0.19 40	0.55 117	0.41 61	0.57 300	0.59 288	0.65 317	0.45 303	0.45 138	0.39 243	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.11 178	0.20 244	0.10 56

CoSv	0.41 138	0.63 301	1.72 156	0.27 91	0.21 180	0.45 69	0.19 40	0.55 117	0.41 61	0.57 300	0.59 288	0.65 317	0.45 303	0.45 138	0.39 243	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.11 178	0.20 244	0.10 56

rvit_0105_3	0.39 125	0.47 236	1.46 102	0.33 240	0.19 155	0.45 69	0.35 330	0.69 189	0.65 301	0.37 119	0.37 114	0.40 160	0.31 186	0.44 127	0.30 168	0.18 383	0.17 367	0.17 378	0.18 348	0.15 124	0.15 198

SMFormer	0.50 251	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.49 297	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.15 124	0.16 225

tta	0.50 251	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.49 297	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.11 79

qqq1	0.48 222	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.09 55	0.08 56	0.14 107	0.11 79

fff1	0.48 222	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.09 55	0.08 56	0.14 107	0.11 79

IGEVStereo-DCA	0.33 69	0.34 144	1.38 86	0.27 91	0.16 67	0.45 69	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.21 21	0.26 76	0.25 111	0.64 227	0.52 310	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.18 348	0.16 160	0.22 316

rrr	0.46 201	0.34 144	3.08 476	0.27 91	0.16 67	0.45 69	0.28 242	1.09 475	0.51 152	0.24 52	0.21 21	0.26 76	0.25 111	0.64 227	0.52 310	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.29 423	0.16 160	0.25 361

4D-IteraStereo	0.44 173	0.96 421	2.63 425	0.27 91	0.30 310	0.45 69	0.25 178	0.52 93	0.50 144	0.40 135	0.31 83	0.40 160	0.19 47	0.35 70	0.32 191	0.09 47	0.06 2	0.12 221	0.11 178	0.19 229	0.30 399

DCRE	0.50 251	0.63 301	2.13 327	0.30 163	0.23 224	0.45 69	0.24 158	0.59 140	0.53 178	0.50 217	2.10 494	0.42 179	0.26 125	0.35 70	0.23 77	0.09 47	0.14 307	0.10 102	0.32 444	0.16 160	0.15 198

knoymous	0.34 77	0.25 46	1.75 169	0.24 30	0.18 126	0.45 69	0.24 158	0.57 126	0.38 34	0.41 144	0.39 131	0.55 261	0.25 111	0.38 96	0.23 77	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.07 30	0.13 84	0.12 116

qqq	0.38 110	0.21 14	1.34 80	0.28 116	0.15 46	0.45 69	0.26 200	0.76 244	0.52 159	0.39 133	0.41 140	0.46 216	0.36 211	0.96 292	0.30 168	0.11 198	0.14 307	0.12 221	0.12 216	0.12 55	0.14 165

test-3	0.43 163	0.20 9	1.70 149	0.34 270	0.32 335	0.45 69	0.23 125	0.71 199	0.46 108	0.51 230	0.29 62	0.45 203	0.21 64	0.59 213	0.98 407	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.35 454	0.29 354	0.28 384

test_1	0.43 163	0.20 9	1.70 149	0.34 270	0.32 335	0.45 69	0.23 125	0.71 199	0.46 108	0.50 217	0.29 62	0.45 203	0.21 64	0.59 213	0.98 407	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.35 454	0.29 354	0.29 390

GREAT-IGEV	0.37 101	0.28 87	1.48 109	0.25 47	0.38 393	0.46 87	0.18 33	0.33 5	0.34 14	0.15 4	0.29 62	0.15 6	0.17 23	0.36 79	0.23 77	0.07 2	0.76 510	0.07 1	0.26 412	0.21 257	1.03 511

SMoEStereo_RVC	0.29 38	0.26 60	1.03 36	0.25 47	0.14 28	0.46 87	0.22 96	0.36 9	0.38 34	0.23 48	0.23 26	0.21 30	0.18 39	0.45 138	0.60 342	0.07 2	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.20 244	0.20 294

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 251	0.33 130	0.93 30	0.26 75	0.22 205	0.46 87	0.20 57	1.10 476	1.34 490	3.16 526	0.32 88	0.22 32	0.20 55	0.30 33	0.22 69	0.10 136	0.09 160	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.19 279

DLNR_Zeroshot_test	13.43 540	19.94 544	23.55 543	121.61 554	35.03 549	0.46 87	0.15 13	8.02 536	0.35 18	0.28 85	0.37 114	0.26 76	0.17 23	0.76 267	0.29 150	6.42 537	0.26 441	0.09 55	0.38 465	50.13 552	0.18 263

RAFT	0.45 191	0.92 404	1.59 127	0.34 270	0.19 155	0.46 87	0.35 330	0.65 171	0.49 134	0.49 210	0.49 203	0.70 357	0.40 253	0.47 158	0.32 191	0.11 198	0.16 349	0.14 316	0.13 248	0.51 468	0.13 150

IGEV-Stereo++	0.23 12	0.23 33	0.64 6	0.24 30	0.22 205	0.47 92	0.13 6	0.52 93	0.33 12	0.18 15	0.24 34	0.17 9	0.22 73	0.32 47	0.19 22	0.08 10	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.17 182	0.09 32

Pointernet	0.29 38	0.25 46	1.49 112	0.24 30	0.20 169	0.47 92	0.15 13	0.62 156	0.47 125	0.22 39	0.29 62	0.26 76	0.20 55	0.28 16	0.20 44	0.10 136	0.07 20	0.07 1	0.12 216	0.10 28	0.07 5

StereoVision	0.45 191	0.72 335	1.94 280	0.33 240	0.32 335	0.47 92	0.26 200	0.68 186	0.57 212	0.32 105	0.89 431	0.45 203	0.27 142	0.49 173	0.36 219	0.13 279	0.15 332	0.16 361	0.15 299	0.19 229	0.13 150

CASnet	0.28 29	0.31 119	1.20 56	0.28 116	0.11 1	0.47 92	0.19 40	0.44 40	0.44 84	0.38 127	0.31 83	0.23 40	0.17 23	0.29 27	0.19 22	0.10 136	0.06 2	0.15 343	0.12 216	0.16 160	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.33 69	0.24 41	1.44 99	0.28 116	0.35 368	0.47 92	0.21 75	0.43 36	0.28 3	0.26 75	0.25 40	0.22 32	0.38 232	0.30 33	0.18 14	0.09 47	0.35 464	0.09 55	0.36 462	0.23 288	0.25 361

ProNet	0.30 48	0.54 261	1.29 69	0.25 47	0.15 46	0.47 92	0.25 178	0.48 63	0.39 44	0.21 31	0.23 26	0.22 32	0.20 55	0.44 127	0.19 22	0.08 10	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.23 288	0.12 116

x	0.35 88	0.20 9	1.36 82	0.33 240	0.17 93	0.47 92	0.24 158	0.75 231	0.54 190	0.40 135	0.40 136	0.42 179	0.34 203	0.45 138	0.32 191	0.11 198	0.14 307	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

test_3	0.44 173	0.20 9	1.70 149	0.36 304	0.32 335	0.47 92	0.30 274	0.73 215	0.49 134	0.50 217	0.30 72	0.45 203	0.22 73	0.59 213	0.98 407	0.08 10	0.10 199	0.11 166	0.35 454	0.29 354	0.28 384

FACV-RUCA	0.58 322	0.40 187	1.78 189	0.43 380	1.67 521	0.48 100	0.28 242	0.69 189	0.62 268	0.40 135	0.53 239	0.33 123	0.63 397	0.40 106	0.31 180	0.13 279	0.11 245	0.62 487	0.12 216	0.70 485	0.98 505

test_sample1	0.40 131	0.18 3	1.19 52	0.31 190	0.18 126	0.48 100	0.23 125	0.78 269	0.49 134	0.44 160	0.44 157	0.45 203	0.41 264	1.39 338	0.33 201	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.12 55	0.13 150

11t1	0.33 69	0.19 5	1.41 92	0.33 240	0.16 67	0.48 100	0.21 75	0.67 182	0.48 128	0.40 135	0.34 102	0.32 117	0.33 195	0.42 117	0.27 125	0.11 198	0.12 271	0.10 102	0.08 56	0.13 84	0.14 165

riskmin	0.37 101	0.22 26	1.74 163	0.32 219	0.20 169	0.48 100	0.20 57	0.66 173	0.46 108	0.36 115	0.34 102	0.69 347	0.45 303	0.39 101	0.27 125	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.08 56	0.13 84	0.16 225

rafts_anoy	0.43 163	0.89 399	1.96 292	0.32 219	0.30 310	0.48 100	0.24 158	0.62 156	0.49 134	0.37 119	0.38 123	0.33 123	0.30 178	0.51 182	0.34 208	0.10 136	0.39 476	0.13 280	0.15 299	0.17 182	0.15 198

RALAANet	0.43 163	0.98 432	1.90 259	0.32 219	0.23 224	0.48 100	0.19 40	0.67 182	0.53 178	0.48 198	0.45 161	0.39 152	0.30 178	0.48 163	0.37 225	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.14 276	0.27 344	0.10 56

Gwc-CoAtRS	0.38 110	0.33 130	1.92 268	0.27 91	0.41 412	0.48 100	0.19 40	0.59 140	0.46 108	0.43 154	0.39 131	0.57 279	0.26 125	0.32 47	0.26 117	0.09 47	0.09 160	0.09 55	0.31 438	0.11 44	0.09 32

ISRNet	0.47 216	0.44 216	1.55 122	0.37 325	0.31 327	0.49 107	0.19 40	0.75 231	0.66 316	0.63 368	0.71 389	0.67 333	0.39 246	0.58 207	0.44 273	0.23 430	0.16 349	0.21 420	0.20 378	0.21 257	0.25 361

DEFOM-Stereo	0.22 10	0.22 26	0.91 27	0.23 16	0.13 19	0.49 107	0.18 33	0.30 2	0.28 3	0.19 19	0.17 14	0.14 4	0.14 8	0.41 109	0.16 4	0.08 10	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.09 15	0.09 32

999	0.29 38	0.25 46	1.05 38	0.26 75	0.18 126	0.49 107	0.23 125	0.38 15	0.37 30	0.20 26	0.32 88	0.23 40	0.18 39	0.73 260	0.36 219	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.08 56	0.24 303	0.10 56

mmm	0.38 110	0.21 14	1.18 50	0.35 286	0.17 93	0.49 107	0.26 200	0.78 269	0.52 159	0.50 217	0.57 279	0.41 166	0.37 225	0.71 257	0.31 180	0.11 198	0.13 290	0.14 316	0.13 248	0.15 124	0.14 165

iRaft-Stereo_5w	0.54 291	1.01 442	2.08 316	0.27 91	0.21 180	0.49 107	0.28 242	0.73 215	0.58 222	0.40 135	0.61 310	0.62 301	0.46 316	1.78 400	0.47 287	0.09 47	0.07 20	0.11 166	0.10 117	0.39 433	0.12 116

cross-raft	0.40 131	0.27 66	2.22 348	0.30 163	0.17 93	0.49 107	0.35 330	0.71 199	0.39 44	0.43 154	0.45 161	0.64 313	0.25 111	0.32 47	0.25 110	0.08 10	0.08 90	0.09 55	0.23 396	0.11 44	0.14 165

RALCasStereoNet	0.45 191	0.88 396	1.85 233	0.30 163	0.26 269	0.49 107	0.26 200	0.58 132	0.51 152	0.36 115	0.48 186	0.36 137	0.28 157	0.55 200	0.34 208	0.10 136	0.53 490	0.09 55	0.08 56	0.25 315	0.34 423

test_xeample3	0.46 201	0.34 144	2.99 471	0.37 325	0.16 67	0.49 107	0.33 318	1.06 470	0.44 84	0.25 67	0.23 26	0.24 53	0.25 111	0.49 173	0.56 328	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.40 470	0.17 182	0.26 371

MM-Stereo_test2	0.38 110	0.28 87	2.46 393	0.43 380	0.15 46	0.50 115	0.25 178	0.47 58	0.38 34	0.33 107	0.26 47	0.23 40	0.22 73	0.34 65	0.29 150	0.08 10	0.09 160	0.09 55	0.10 117	0.36 409	0.22 316

AIO-test2	0.49 240	1.15 464	1.96 292	0.42 376	0.37 387	0.50 115	0.23 125	0.79 285	0.70 345	0.33 107	0.53 239	0.27 85	0.22 73	0.67 241	0.29 150	0.73 494	0.08 90	0.13 280	0.17 335	0.17 182	0.18 263

AIO-test1	0.45 191	0.87 392	2.27 357	0.33 240	0.33 348	0.50 115	0.22 96	0.74 219	0.66 316	0.29 89	0.41 140	0.29 101	0.22 73	0.73 260	0.29 150	0.09 47	0.08 90	0.12 221	0.14 276	0.30 365	0.22 316

MIM_Stereo	0.41 138	0.60 280	1.88 248	0.31 190	0.21 180	0.50 115	0.19 40	0.64 165	0.44 84	0.43 154	0.53 239	0.43 183	0.27 142	0.51 182	0.28 135	0.08 10	0.14 307	0.11 166	0.10 117	0.26 335	0.26 371

test_4	0.40 131	0.37 163	2.01 300	0.29 147	0.21 180	0.50 115	0.28 242	0.47 58	0.39 44	0.42 149	0.76 404	0.38 146	0.22 73	0.52 186	0.33 201	0.08 10	0.07 20	0.11 166	0.15 299	0.28 350	0.07 5

DAS	0.56 311	0.35 151	1.55 122	0.33 240	0.34 356	0.50 115	0.42 367	0.83 305	0.74 385	0.83 442	0.68 366	0.56 273	0.48 333	2.40 473	0.46 278	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.18 208	0.15 198

SepStereo	0.52 280	0.35 151	1.55 122	0.33 240	0.34 356	0.50 115	0.42 367	0.83 305	0.74 385	0.83 442	0.68 366	0.56 273	0.48 333	1.56 365	0.46 278	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.18 208	0.15 198

test-1	0.44 173	0.48 239	1.69 145	0.30 163	0.27 282	0.50 115	0.28 242	0.80 288	0.43 80	0.40 135	0.54 251	0.41 166	0.24 96	0.31 40	1.16 433	0.09 47	0.20 400	0.10 102	0.17 335	0.11 44	0.26 371

AFF-stereo	0.44 173	0.96 421	1.78 189	0.31 190	0.15 46	0.50 115	0.21 75	0.64 165	0.63 280	0.47 180	0.64 343	0.49 237	0.34 203	0.46 147	0.31 180	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.10 117	0.37 417	0.10 56

LG-G_1	0.23 12	0.37 163	0.71 12	0.23 16	0.11 1	0.51 124	0.12 3	0.44 40	0.39 44	0.19 19	0.15 12	0.19 20	0.15 13	0.36 79	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.11 79

LG-G	0.23 12	0.37 163	0.71 12	0.23 16	0.11 1	0.51 124	0.12 3	0.44 40	0.39 44	0.19 19	0.15 12	0.19 20	0.15 13	0.36 79	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.11 79

Reg-Stereo(zero)	0.46 201	0.17 1	2.10 321	0.24 30	0.34 356	0.51 124	0.42 367	0.50 75	0.54 190	0.37 119	0.46 168	0.54 257	0.60 380	0.43 120	1.10 425	0.08 10	0.09 160	0.08 8	0.22 392	0.12 55	0.22 316

rvit_105_1	0.44 173	0.54 261	1.46 102	0.36 304	0.24 237	0.51 124	0.45 391	0.75 231	0.74 385	0.45 170	0.44 157	0.44 194	0.36 211	0.62 222	0.38 232	0.20 408	0.18 377	0.18 398	0.22 392	0.18 208	0.18 263

test_sample7	0.47 216	0.33 130	1.49 112	0.34 270	0.20 169	0.51 124	0.30 274	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.11 310	0.38 232	0.17 372	0.14 307	0.16 361	0.15 299	0.19 229	0.18 263

test_sample2	0.41 138	0.19 5	1.23 61	0.31 190	0.17 93	0.51 124	0.27 225	0.81 292	0.55 197	0.44 160	0.45 161	0.46 216	0.38 232	1.51 359	0.30 168	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.14 165

CAS	0.35 88	0.25 46	1.30 72	0.79 481	0.34 356	0.51 124	0.23 125	0.46 48	0.39 44	0.22 39	0.31 83	0.20 22	0.17 23	0.28 16	0.23 77	0.73 494	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.09 15	0.37 440

DCANet-4	0.40 131	0.27 66	2.21 344	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.47 174	0.28 94	0.37 225	0.37 88	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

fff	0.43 163	0.77 355	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 400	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

ADStereo(finetuned)	0.45 191	0.77 355	2.12 325	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.48 186	0.31 109	0.76 429	0.37 88	0.38 232	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.13 84	0.23 340

GMOStereo	0.41 138	0.62 290	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

error version	0.41 138	0.62 290	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

test-v	0.41 138	0.62 290	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

test-2	0.41 138	0.62 290	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

raft+_RVC	0.44 173	0.67 320	1.85 233	0.34 270	0.71 481	0.51 124	0.25 178	0.64 165	0.51 152	0.35 110	0.45 161	0.32 117	0.28 157	0.43 120	0.32 191	0.09 47	0.19 389	0.10 102	0.09 82	0.20 244	0.40 453

XX-TBD	0.34 77	0.77 355	1.75 169	0.34 270	0.13 19	0.51 124	0.17 26	0.43 36	0.50 144	0.37 119	0.49 203	0.23 40	0.18 39	0.28 16	0.24 98	0.10 136	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.07 5

DCANet	0.42 157	0.77 355	1.95 283	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.48 186	0.31 109	0.41 264	0.36 79	0.39 243	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.13 84	0.23 340

csc	0.43 163	0.77 355	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 400	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

cscssc	0.43 163	0.77 355	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 400	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

GMStereo_Zeroshot	0.41 138	0.36 160	1.54 120	0.41 366	0.19 155	0.52 143	0.19 40	0.59 140	0.52 159	0.57 300	0.59 288	0.63 304	0.29 170	0.58 207	0.33 201	0.15 337	0.09 160	0.16 361	0.09 82	0.24 303	0.12 116

GCAP-Stereo	0.34 77	0.89 399	1.76 175	0.26 75	0.12 6	0.52 143	0.14 11	0.49 69	0.38 34	0.29 89	0.30 72	0.29 101	0.22 73	0.30 33	0.20 44	0.09 47	0.17 367	0.09 55	0.07 30	0.21 257	0.11 79

AnonymousM	0.37 101	0.44 216	1.50 115	0.25 47	0.15 46	0.52 143	0.23 125	0.60 150	0.42 70	0.42 149	0.32 88	0.30 106	0.25 111	0.34 65	0.23 77	0.11 198	0.09 160	0.71 492	0.36 462	0.12 55	0.07 5

iRaftStereo_RVC	0.37 101	0.53 256	1.41 92	0.28 116	0.15 46	0.52 143	0.20 57	0.54 113	0.46 108	0.37 119	0.43 146	0.41 166	0.23 87	0.36 79	0.26 117	0.09 47	0.15 332	0.12 221	0.11 178	0.41 441	0.37 440

raftrobust	0.38 110	0.68 322	1.54 120	0.32 219	0.46 436	0.52 143	0.21 75	0.56 123	0.42 70	0.52 238	0.35 106	0.31 109	0.33 195	0.37 88	0.30 168	0.10 136	0.11 245	0.08 8	0.07 30	0.21 257	0.19 279

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 157	0.86 389	1.78 189	0.28 116	0.17 93	0.52 143	0.20 57	0.62 156	0.61 250	0.50 217	0.61 310	0.39 152	0.32 192	0.35 70	0.30 168	0.07 2	0.10 199	0.09 55	0.09 82	0.35 405	0.10 56

CFNet-RSSM	0.41 138	0.32 125	2.20 343	0.27 91	0.44 422	0.52 143	0.19 40	0.76 244	0.48 128	0.43 154	0.36 111	0.54 257	0.26 125	0.33 57	0.25 110	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.38 465	0.10 28	0.09 32

xyz-stereo-finetune	0.31 56	0.46 227	0.79 18	0.21 5	0.12 6	0.53 150	0.25 178	0.52 93	0.54 190	0.28 85	0.32 88	0.29 101	0.23 87	0.59 213	0.55 320	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.13 84	0.08 18

castereo++	0.28 29	0.43 205	0.93 30	0.28 116	0.17 93	0.53 150	0.21 75	0.55 117	0.45 99	0.17 10	0.26 47	0.32 117	0.17 23	0.33 57	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.29 423	0.13 84	0.06 1

UGAM	0.58 322	0.47 236	2.21 344	0.30 163	0.19 155	0.53 150	0.34 322	0.59 140	0.63 280	0.44 160	0.73 396	0.78 387	0.37 225	2.58 488	0.39 243	0.10 136	0.08 90	0.17 378	0.14 276	0.42 447	0.17 243

DCVSM-stereo	0.49 240	0.29 96	2.49 400	0.29 147	0.22 205	0.53 150	0.52 412	0.58 132	0.49 134	0.69 401	0.46 168	0.79 392	0.48 333	0.53 192	0.42 259	0.13 279	0.14 307	0.15 343	0.12 216	0.20 244	0.20 294

test_for_model	0.64 359	1.60 498	1.82 222	1.23 507	1.02 502	0.53 150	0.23 125	0.75 231	0.50 144	0.57 300	0.29 62	0.25 63	0.20 55	0.26 9	0.22 69	0.76 497	0.31 456	0.08 8	0.07 30	1.68 517	0.50 473

CASS	0.39 125	0.30 108	1.61 133	0.32 219	0.17 93	0.53 150	0.24 158	0.70 196	0.49 134	0.59 332	0.54 251	0.40 160	0.40 253	0.41 109	0.30 168	0.17 372	0.10 199	0.14 316	0.11 178	0.18 208	0.17 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.32 62	0.31 119	1.46 102	0.31 190	0.15 46	0.53 150	0.19 40	0.44 40	0.35 18	0.36 115	0.38 123	0.27 85	0.27 142	0.42 117	0.19 22	0.09 47	0.13 290	0.09 55	0.16 318	0.20 244	0.13 150

raft_robust	0.55 304	0.84 382	1.73 159	0.28 116	0.54 452	0.53 150	0.25 178	0.88 349	0.75 398	0.48 198	0.46 168	0.76 382	0.75 428	1.46 349	0.27 125	0.09 47	0.10 199	0.10 102	0.30 432	0.26 335	0.16 225

DFGA-Net	0.51 268	1.06 449	1.75 169	0.30 163	0.24 237	0.54 158	0.22 96	0.63 162	0.60 234	0.48 198	0.51 215	0.35 133	0.27 142	1.82 412	0.53 314	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.12 216	0.37 417	0.15 198

trnet	0.28 29	0.26 60	1.32 75	0.19 1	0.12 6	0.54 158	0.15 13	0.48 63	0.46 108	0.27 80	0.33 96	0.24 53	0.21 64	0.30 33	0.21 57	0.10 136	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.09 15	0.07 5

H2IRNET	0.40 131	0.61 284	1.90 259	0.29 147	0.17 93	0.54 158	0.18 33	0.52 93	0.50 144	0.27 80	0.56 271	0.47 224	0.35 205	0.46 147	0.33 201	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.14 276	0.32 380	0.12 116

IGEV_Zeroshot_test	0.53 286	0.33 130	2.91 464	0.32 219	0.18 126	0.54 158	0.21 75	0.72 204	0.42 70	0.81 437	0.51 215	0.71 360	0.41 264	0.48 163	1.13 429	0.09 47	0.15 332	0.10 102	0.35 454	0.19 229	0.09 32

LL-Strereo2	0.41 138	0.90 402	1.83 228	0.44 387	0.24 237	0.54 158	0.27 225	0.58 132	0.45 99	0.41 144	0.33 96	0.44 194	0.21 64	0.44 127	0.34 208	0.09 47	0.08 90	0.16 361	0.14 276	0.17 182	0.17 243

LoS	0.31 56	0.30 108	1.52 118	0.23 16	0.13 19	0.54 158	0.20 57	0.48 63	0.49 134	0.25 67	0.28 56	0.37 139	0.24 96	0.38 96	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.08 8	0.05 1	0.15 124	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.46 201	0.76 346	2.07 311	0.35 286	0.30 310	0.54 158	0.30 274	0.61 152	0.48 128	0.49 210	0.76 404	0.55 261	0.36 211	0.58 207	0.22 69	0.08 10	0.13 290	0.11 166	0.10 117	0.41 441	0.08 18

RAFT+CT+SA	0.50 251	0.86 389	1.82 222	0.37 325	0.75 483	0.54 158	0.34 322	0.77 254	0.63 280	0.38 127	0.55 260	0.34 129	0.29 170	0.68 244	0.27 125	0.09 47	0.07 20	0.11 166	0.51 485	0.29 354	0.41 458

CrosDoStereo	0.94 453	0.37 163	2.53 407	0.25 47	0.32 335	0.54 158	3.76 530	0.72 204	0.60 234	0.70 405	1.40 476	0.53 251	1.49 492	1.78 400	3.09 500	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.21 257	0.11 79

DeepStereo_LL	0.94 453	0.37 163	2.53 407	0.25 47	0.32 335	0.54 158	3.76 530	0.72 204	0.60 234	0.70 405	1.40 476	0.53 251	1.49 492	1.78 400	3.09 500	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.21 257	0.11 79

CREStereo++_RVC	0.33 69	0.29 96	1.74 163	0.24 30	0.16 67	0.54 158	0.15 13	0.40 22	0.55 197	0.37 119	0.51 215	0.24 53	0.19 47	0.27 11	0.26 117	0.09 47	0.06 2	0.08 8	0.30 432	0.08 4	0.06 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
TANstereo	0.33 69	0.49 242	1.75 169	0.23 16	0.12 6	0.54 158	0.16 21	0.40 22	0.45 99	0.45 170	0.51 215	0.26 76	0.22 73	0.29 27	0.20 44	0.10 136	0.10 199	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.11 79

XX-Stereo	0.55 304	0.54 261	3.50 501	0.48 419	0.39 396	0.54 158	0.17 26	0.89 355	0.40 54	0.44 160	0.65 352	0.85 413	0.19 47	0.77 271	0.21 57	0.10 136	0.14 307	0.10 102	0.32 444	0.17 182	0.14 165

tt45	0.29 38	0.24 41	1.06 39	0.25 47	0.17 93	0.55 171	0.22 96	0.41 27	0.35 18	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.18 39	0.64 227	0.34 208	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.21 257	0.11 79

RAFT-Stereo-weight	0.34 77	0.29 96	1.43 97	0.28 116	0.28 293	0.55 171	0.22 96	0.78 269	0.48 128	0.46 178	0.38 123	0.36 137	0.17 23	0.33 57	0.23 77	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.09 32

test_sample6	0.52 280	0.44 216	1.81 216	0.33 240	0.18 126	0.55 171	0.27 225	0.94 396	0.66 316	0.54 261	0.62 315	0.47 224	0.36 211	1.97 437	0.38 232	0.14 320	0.10 199	0.13 280	0.13 248	0.17 182	0.16 225

test_sample5	0.51 268	0.43 205	1.83 228	0.32 219	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.92 380	0.65 301	0.53 248	0.59 288	0.45 203	0.36 211	1.87 421	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

DualNet	0.51 268	0.43 205	1.83 228	0.32 219	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.92 380	0.65 301	0.54 261	0.62 315	0.45 203	0.36 211	1.87 421	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

EKT-Stereo	1.47 495	0.49 242	1.93 271	2.57 527	19.31 542	0.55 171	0.22 96	0.69 189	0.42 70	0.38 127	0.36 111	0.43 183	0.27 142	0.69 250	0.26 117	0.12 249	0.14 307	0.11 166	0.16 318	0.20 244	0.15 198

PCWNet_CMD	0.46 201	0.45 224	2.28 359	0.26 75	0.20 169	0.55 171	0.21 75	0.75 231	0.64 288	0.48 198	0.55 260	0.68 340	0.57 370	0.46 147	0.30 168	0.11 198	0.10 199	0.14 316	0.10 117	0.18 208	0.14 165

testlalala_base	0.46 201	0.30 108	1.82 222	0.34 270	0.27 282	0.55 171	0.21 75	0.85 322	0.32 8	0.32 105	0.39 131	0.31 109	0.23 87	0.30 33	0.28 135	0.95 503	0.30 454	0.09 55	0.21 384	1.03 498	0.18 263

LL-Strereo	0.72 403	1.29 481	2.49 400	0.36 304	0.45 430	0.55 171	0.32 310	0.93 388	0.71 355	0.67 392	0.58 285	0.85 413	0.79 433	2.67 495	0.46 278	0.10 136	0.18 377	0.14 316	0.12 216	0.40 438	0.42 459

ToySt	0.44 173	0.61 284	1.89 255	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.35 330	0.67 182	0.53 178	0.39 133	0.50 211	0.59 289	0.43 291	0.51 182	0.49 297	0.10 136	0.12 271	0.13 280	0.16 318	0.24 303	0.19 279

CREStereo	0.28 29	0.30 108	1.33 77	0.19 1	0.13 19	0.55 171	0.17 26	0.48 63	0.46 108	0.27 80	0.33 96	0.24 53	0.21 64	0.31 40	0.21 57	0.11 198	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.10 28	0.07 5
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
R-Stereo Train	0.36 95	0.21 14	1.70 149	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.78 269	0.36 25	0.57 300	0.67 358	0.33 123	0.24 96	0.32 47	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.12 116

RAFT-Stereo	0.36 95	0.21 14	1.70 149	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.78 269	0.36 25	0.57 300	0.67 358	0.33 123	0.24 96	0.32 47	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.12 116
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.46 201	0.44 216	2.28 359	0.26 75	0.20 169	0.55 171	0.21 75	0.75 231	0.64 288	0.48 198	0.55 260	0.68 340	0.56 365	0.46 147	0.30 168	0.11 198	0.10 199	0.13 280	0.10 117	0.18 208	0.15 198

HITNet	0.46 201	0.92 404	2.09 317	0.33 240	0.14 28	0.55 171	0.22 96	0.83 305	0.56 208	0.51 230	0.49 203	0.48 235	0.37 225	0.48 163	0.54 319	0.09 47	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.23 288	0.09 32
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample4	0.50 251	0.42 200	1.88 248	0.32 219	0.19 155	0.56 186	0.26 200	0.93 388	0.65 301	0.54 261	0.54 251	0.45 203	0.36 211	1.79 404	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

AE-Stereo	0.42 157	0.29 96	1.65 136	0.43 380	0.47 438	0.56 186	0.23 125	0.86 332	0.46 108	0.31 96	0.41 140	0.43 183	0.24 96	0.34 65	0.24 98	0.09 47	0.48 488	0.11 166	0.45 478	0.22 275	0.19 279

ff7	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

ffff	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

11t	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

MSKI-zero shot	0.46 201	0.38 173	2.47 397	0.27 91	0.43 421	0.56 186	0.20 57	0.77 254	0.43 80	0.60 341	0.51 215	0.44 194	0.17 23	0.68 244	0.21 57	0.09 47	0.29 450	0.09 55	0.32 444	0.14 107	0.10 56

anonymousdsp	0.34 77	0.53 256	1.47 106	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.49 69	0.40 54	0.25 67	0.24 34	0.22 32	0.24 96	0.55 200	0.19 22	0.09 47	0.11 245	0.10 102	0.18 348	0.24 303	0.29 390

EGLCR-Stereo	0.29 38	0.27 66	0.97 33	0.30 163	0.19 155	0.56 186	0.17 26	0.68 186	0.36 25	0.30 92	0.18 16	0.27 85	0.17 23	0.38 96	0.19 22	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.10 28	0.35 425

TestStereo1	0.49 240	0.81 372	1.85 233	0.39 350	0.57 460	0.56 186	0.34 322	0.75 231	0.69 336	0.44 160	0.63 327	0.35 133	0.42 281	0.64 227	0.29 150	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.33 388	0.26 371

ccc-4	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

SA-5K	0.49 240	0.81 372	1.85 233	0.39 350	0.57 460	0.56 186	0.34 322	0.75 231	0.69 336	0.44 160	0.63 327	0.35 133	0.42 281	0.64 227	0.29 150	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.33 388	0.26 371

IGEV-Stereo	0.34 77	0.54 261	1.47 106	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.49 69	0.40 54	0.25 67	0.24 34	0.22 32	0.24 96	0.54 196	0.19 22	0.09 47	0.10 199	0.10 102	0.18 348	0.24 303	0.29 390
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ASMatch	0.60 336	0.43 205	2.58 418	0.91 490	0.36 376	0.56 186	0.25 178	0.52 93	0.61 250	0.47 180	1.21 465	0.47 224	0.66 405	1.34 334	0.94 402	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.10 28	0.16 225

CFNet_pseudo	0.45 191	0.46 227	2.23 352	0.25 47	0.19 155	0.56 186	0.21 75	0.77 254	0.60 234	0.49 210	0.56 271	0.69 347	0.47 324	0.52 186	0.31 180	0.11 198	0.10 199	0.15 343	0.10 117	0.17 182	0.14 165

DMCA-RVC	0.62 349	0.96 421	2.63 425	0.36 304	0.90 493	0.56 186	0.31 287	0.69 189	0.57 212	0.68 399	0.52 228	0.59 289	0.56 365	1.23 325	0.53 314	0.16 358	0.38 470	0.20 412	0.15 299	0.20 244	0.15 198

BEATNet_4x	0.47 216	0.73 340	1.91 265	0.33 240	0.15 46	0.56 186	0.25 178	0.85 322	0.58 222	0.54 261	0.51 215	0.57 279	0.42 281	0.57 204	0.61 345	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.20 244	0.16 225

ccs_rob	0.45 191	0.46 227	2.22 348	0.26 75	0.19 155	0.56 186	0.21 75	0.77 254	0.60 234	0.49 210	0.56 271	0.69 347	0.47 324	0.52 186	0.31 180	0.11 198	0.09 160	0.16 361	0.10 117	0.17 182	0.14 165

DN-CSS_ROB	0.48 222	1.23 474	1.99 297	0.39 350	0.22 205	0.56 186	0.19 40	0.75 231	0.61 250	0.45 170	0.62 315	0.41 166	0.31 186	0.70 255	0.32 191	0.11 198	0.08 90	0.14 316	0.13 248	0.36 409	0.12 116

tg	0.37 101	0.55 270	1.35 81	0.28 116	0.16 67	0.57 204	0.18 33	0.57 126	0.49 134	0.37 119	0.44 157	0.38 146	0.24 96	0.46 147	0.24 98	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.43 449	0.36 433

test_sample3	0.50 251	0.41 193	1.88 248	0.32 219	0.19 155	0.57 204	0.25 178	0.92 380	0.64 288	0.52 238	0.49 203	0.47 224	0.35 205	1.79 404	0.37 225	0.13 279	0.10 199	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.16 225

testlalala2	0.44 173	0.28 87	2.59 420	0.64 467	0.56 457	0.57 204	0.20 57	0.78 269	0.52 159	0.40 135	0.39 131	0.45 203	0.21 64	0.27 11	0.22 69	0.09 47	0.10 199	0.08 8	0.29 423	0.12 55	0.10 56

ffm	0.47 216	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.74 219	0.88 444	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	0.63 225	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.15 343	0.13 248	0.25 315	0.36 433

ff1	0.73 412	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.74 219	0.88 444	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 510	0.10 136	0.24 426	0.15 343	0.13 248	0.25 315	0.36 433

mmx	0.72 403	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.99 438	0.76 407	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 510	0.13 279	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.15 198

xxx	0.72 403	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.99 438	0.76 407	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 510	0.13 279	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.15 198

CFNet_ucs	0.48 222	0.50 248	2.32 364	0.26 75	0.22 205	0.57 204	0.22 96	0.85 322	0.65 301	0.53 248	0.64 343	0.68 340	0.44 299	0.54 196	0.31 180	0.13 279	0.12 271	0.16 361	0.11 178	0.19 229	0.17 243

anonymousdsp2	0.34 77	0.24 41	1.16 49	0.28 116	0.15 46	0.57 204	0.23 125	0.79 285	0.47 125	0.38 127	0.37 114	0.40 160	0.25 111	0.47 158	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.13 248	0.19 229	0.27 378

GASNet	0.73 412	1.47 494	3.04 473	0.47 411	0.33 348	0.57 204	0.34 322	0.91 371	0.75 398	0.58 318	0.58 285	0.74 373	0.55 361	2.03 443	0.65 356	0.21 414	0.15 332	0.19 404	0.17 335	0.51 468	0.28 384

SA	0.50 251	0.75 345	1.95 283	0.31 190	0.61 471	0.57 204	0.31 287	0.91 371	0.73 381	0.42 149	0.62 315	0.38 146	0.47 324	0.68 244	0.29 150	0.09 47	0.09 160	0.13 280	0.32 444	0.30 365	0.10 56

dd	0.42 157	0.96 421	1.77 184	0.31 190	0.17 93	0.57 204	0.26 200	0.49 69	0.68 327	0.41 144	0.40 136	0.34 129	0.27 142	0.45 138	0.40 251	0.17 372	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.21 257	0.12 116

AACVNet	0.54 291	0.78 363	1.73 159	0.36 304	0.21 180	0.57 204	0.25 178	0.71 199	0.51 152	0.55 279	0.59 288	0.64 313	0.41 264	2.13 453	0.41 257	0.14 320	0.11 245	0.14 316	0.11 178	0.33 388	0.15 198

GANet-ADL	0.44 173	0.41 193	2.31 363	0.33 240	0.20 169	0.57 204	0.25 178	0.75 231	0.54 190	0.42 149	0.59 288	0.56 273	0.30 178	0.40 106	0.38 232	0.14 320	0.11 245	0.09 55	0.08 56	0.22 275	0.17 243

STrans-v2	0.67 376	0.56 272	2.64 427	0.27 91	0.23 224	0.57 204	0.33 318	0.96 414	0.69 336	0.92 454	0.85 424	0.89 425	0.93 453	1.83 413	1.21 437	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.09 82	0.11 44	0.12 116

PMTNet	0.31 56	0.35 151	1.30 72	0.20 3	0.14 28	0.57 204	0.25 178	0.46 48	0.42 70	0.27 80	0.32 88	0.27 85	0.24 96	0.39 101	0.23 77	0.43 473	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.18 208	0.07 5

AdaStereo	0.44 173	0.38 173	1.79 209	0.34 270	0.20 169	0.57 204	0.28 242	0.92 380	0.69 336	0.52 238	0.55 260	0.61 297	0.33 195	0.48 163	0.39 243	0.17 372	0.08 90	0.17 378	0.11 178	0.18 208	0.12 116
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
xyz-stereo-finetune2	0.35 88	0.45 224	1.04 37	0.21 5	0.12 6	0.58 221	0.23 125	0.50 75	0.45 99	0.31 96	0.46 168	0.30 106	0.41 264	0.81 278	0.51 307	0.08 10	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.09 32

RCA-Stereo	0.34 77	0.32 125	1.30 72	0.26 75	0.14 28	0.58 221	0.23 125	0.78 269	0.62 268	0.40 135	0.44 157	0.28 94	0.35 205	0.29 27	0.20 44	0.09 47	0.10 199	0.09 55	0.07 30	0.19 229	0.08 18

test_5	0.51 268	0.87 392	1.99 297	0.37 325	0.65 475	0.58 221	0.35 330	0.78 269	0.62 268	0.48 198	0.55 260	0.45 203	0.40 253	0.72 259	0.30 168	0.09 47	0.07 20	0.12 221	0.12 216	0.33 388	0.38 443

UDGNet	0.44 173	1.02 445	1.74 163	0.35 286	0.19 155	0.58 221	0.23 125	0.49 69	0.66 316	0.41 144	0.38 123	0.34 129	0.29 170	0.53 192	0.30 168	0.24 438	0.10 199	0.37 471	0.19 368	0.27 344	0.15 198

GwcNet-ADL	0.50 251	0.74 343	2.90 463	0.31 190	0.20 169	0.58 221	0.29 266	0.87 341	0.64 288	0.47 180	0.47 174	0.56 273	0.33 195	0.46 147	0.46 278	0.13 279	0.12 271	0.09 55	0.09 82	0.14 107	0.21 303

PFNet+	0.45 191	0.37 163	1.86 241	0.46 406	0.18 126	0.58 221	0.77 470	0.52 93	0.64 288	0.56 289	0.48 186	0.39 152	0.26 125	0.93 289	0.32 191	0.13 279	0.09 160	0.14 316	0.13 248	0.12 55	0.15 198

THIR-Stereo	0.86 443	0.62 290	2.13 327	0.25 47	0.16 67	0.58 221	2.74 526	0.59 140	0.51 152	0.62 360	1.62 483	0.97 444	1.80 503	1.69 386	2.25 485	0.10 136	0.08 90	0.14 316	0.11 178	0.15 124	0.11 79

IRAFT_RVC	0.54 291	0.53 256	1.78 189	0.46 406	0.21 180	0.58 221	0.43 374	0.65 171	0.66 316	0.54 261	0.50 211	0.49 237	0.51 346	1.58 371	1.01 417	0.11 198	0.25 439	0.13 280	0.10 117	0.15 124	0.13 150

RAFT-345	0.53 286	0.30 108	2.34 369	0.38 340	0.34 356	0.58 221	0.42 367	0.47 58	0.61 250	0.51 230	1.00 449	0.43 183	0.28 157	1.57 367	0.82 392	0.10 136	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.10 28	0.08 18

HCRNet	0.46 201	0.49 242	1.65 136	0.38 340	0.29 299	0.58 221	0.22 96	0.75 231	0.62 268	0.47 180	0.49 203	0.48 235	0.36 211	1.12 313	0.37 225	0.15 337	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.17 182	0.17 243

FINET	0.65 367	0.95 419	3.06 475	0.35 286	0.40 405	0.58 221	0.48 405	0.92 380	1.10 476	0.57 300	0.68 366	0.47 224	0.44 299	1.15 318	0.60 342	0.23 430	0.21 409	0.17 378	0.15 299	0.26 335	0.25 361

aanetorigin	0.77 424	0.80 367	2.59 420	0.43 380	0.44 422	0.58 221	1.01 490	0.57 126	0.68 327	1.53 499	1.23 466	0.81 398	1.08 469	1.07 304	1.07 423	0.18 383	0.15 332	0.17 378	0.21 384	0.54 473	0.30 399

FENet	0.44 173	0.30 108	2.42 384	0.32 219	0.17 93	0.58 221	0.22 96	0.77 254	0.59 229	0.47 180	0.42 144	0.55 261	0.38 232	0.49 173	0.47 287	0.12 249	0.09 160	0.12 221	0.11 178	0.13 84	0.16 225

PSMNet-RSSM	0.53 286	0.82 376	1.78 189	0.31 190	0.25 254	0.58 221	0.28 242	0.84 316	0.60 234	0.50 217	0.61 310	0.67 333	0.43 291	1.68 384	0.42 259	0.15 337	0.10 199	0.14 316	0.16 318	0.15 124	0.13 150

AANet_RVC	0.68 383	1.00 438	2.09 317	0.33 240	0.25 254	0.58 221	0.32 310	0.81 292	0.80 424	0.61 349	0.94 439	0.80 395	0.41 264	2.46 479	1.02 419	0.36 470	0.14 307	0.10 102	0.09 82	0.23 288	0.22 316

iResNetv2_ROB	0.59 330	1.43 492	2.96 466	0.40 359	0.22 205	0.58 221	0.28 242	0.91 371	0.73 381	0.57 300	0.63 327	0.60 295	0.41 264	0.74 263	0.35 216	0.11 198	0.08 90	0.10 102	0.07 30	0.43 449	0.17 243

iResNet_ROB	0.50 251	1.15 464	1.73 159	0.31 190	0.21 180	0.58 221	0.22 96	0.95 409	0.82 430	0.58 318	0.62 315	0.57 279	0.39 246	0.84 281	0.40 251	0.11 198	0.08 90	0.09 55	0.06 9	0.21 257	0.13 150

G2L-Stereo	0.55 304	0.85 386	2.18 340	0.31 190	0.27 282	0.59 238	0.27 225	0.77 254	0.55 197	0.54 261	0.52 228	0.71 360	0.36 211	1.75 396	0.50 302	0.13 279	0.11 245	0.13 280	0.11 178	0.29 354	0.15 198

DispNO	0.67 376	0.98 432	2.58 418	0.31 190	0.27 282	0.59 238	0.29 266	0.83 305	0.68 327	0.53 248	0.79 411	0.83 405	0.47 324	2.46 479	0.68 363	0.12 249	0.10 199	0.19 404	0.31 438	0.16 160	0.17 243

DisPM	0.43 163	0.33 130	1.78 189	0.57 453	0.18 126	0.59 238	0.63 448	0.53 102	0.61 250	0.60 341	0.53 239	0.38 146	0.26 125	0.75 264	0.29 150	0.12 249	0.07 20	0.12 221	0.11 178	0.11 44	0.14 165

ICVP	0.46 201	0.29 96	2.41 382	0.33 240	0.22 205	0.59 238	0.55 423	0.75 231	0.50 144	0.44 160	0.60 303	0.49 237	0.35 205	0.53 192	0.37 225	0.16 358	0.16 349	0.14 316	0.11 178	0.15 124	0.15 198
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.48 222	1.09 453	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.59 238	0.26 200	0.83 305	0.78 416	0.48 198	0.52 228	0.56 273	0.38 232	0.49 173	0.38 232	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.23 288	0.35 425

test_xeample	0.72 403	0.21 14	1.36 82	0.27 91	0.17 93	0.59 238	0.28 242	1.01 454	0.70 345	0.55 279	0.67 358	0.44 194	0.39 246	1.88 428	5.17 523	0.12 249	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.13 84	0.15 198

ACVNet	0.45 191	0.44 216	1.79 209	0.28 116	0.21 180	0.59 238	0.36 337	0.66 173	0.68 327	0.45 170	0.59 288	0.69 347	0.40 253	0.44 127	0.55 320	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.34 395	0.10 56

GANet-RSSM	0.55 304	0.73 340	1.90 259	0.36 304	0.26 269	0.59 238	0.27 225	0.78 269	0.52 159	0.47 180	0.57 279	0.63 304	0.45 303	1.92 435	0.43 268	0.14 320	0.10 199	0.25 442	0.11 178	0.34 395	0.14 165

DMCA	0.41 138	0.52 251	1.26 66	0.31 190	0.24 237	0.59 238	0.26 200	0.77 254	0.63 280	0.58 318	0.48 186	0.57 279	0.35 205	0.40 106	0.50 302	0.14 320	0.10 199	0.14 316	0.10 117	0.15 124	0.15 198

FADNet-RVC	0.61 344	1.26 479	2.12 325	0.33 240	0.26 269	0.59 238	0.29 266	0.86 332	0.62 268	0.45 170	0.50 211	0.62 301	0.46 316	1.73 392	0.55 320	0.17 372	0.20 400	0.17 378	0.18 348	0.59 476	0.28 384

MLCV	0.48 222	0.89 399	1.85 233	0.29 147	0.14 28	0.59 238	0.23 125	0.72 204	0.59 229	0.66 388	0.66 355	0.55 261	0.36 211	1.03 301	0.49 297	0.09 47	0.06 2	0.09 55	0.07 30	0.19 229	0.11 79

ITSA-stereo	0.48 222	0.33 130	1.20 56	0.33 240	0.18 126	0.60 249	0.29 266	0.94 396	0.80 424	0.50 217	0.49 203	0.53 251	0.59 377	1.25 329	0.64 354	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	0.18 208	0.23 340

MyStereo07	0.34 77	0.40 187	1.46 102	0.29 147	0.23 224	0.60 249	0.31 287	0.53 102	0.42 70	0.25 67	0.25 40	0.20 22	0.26 125	0.57 204	0.19 22	0.09 47	0.18 377	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.19 279

MyStereo06	0.54 291	0.41 193	2.68 432	0.30 163	0.23 224	0.60 249	0.30 274	0.81 292	0.44 84	0.84 444	0.52 228	0.78 387	0.58 374	0.48 163	1.10 425	0.09 47	0.17 367	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.20 294

MyStereo05	0.49 240	0.41 193	2.72 438	0.30 163	0.23 224	0.60 249	0.30 274	0.82 299	0.77 411	0.52 238	0.37 114	0.51 243	0.42 281	0.52 186	0.38 232	0.09 47	0.17 367	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.20 294

MyStereo04	0.48 222	0.40 187	2.65 429	0.29 147	0.23 224	0.60 249	0.31 287	0.83 305	0.75 398	0.47 180	0.36 111	0.53 251	0.42 281	0.53 192	0.39 243	0.09 47	0.18 377	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.19 279

ttt	0.66 371	0.22 26	1.68 143	0.34 270	0.24 237	0.60 249	0.26 200	1.00 446	0.77 411	0.55 279	0.67 358	0.54 257	0.36 211	2.14 454	3.03 499	0.16 358	0.13 290	0.13 280	0.12 216	0.15 124	0.17 243

testlalala	0.36 95	0.30 108	1.77 184	0.28 116	0.33 348	0.60 249	0.22 96	0.55 117	0.51 152	0.55 279	0.35 106	0.31 109	0.20 55	0.26 9	0.22 69	0.10 136	0.13 290	0.09 55	0.24 398	0.08 4	0.07 5

Sa-1000	0.51 268	0.72 335	1.90 259	0.31 190	0.60 469	0.60 249	0.31 287	0.94 396	0.71 355	0.52 238	0.83 417	0.42 179	0.33 195	0.68 244	0.28 135	0.10 136	0.09 160	0.13 280	0.29 423	0.29 354	0.10 56

dad	0.51 268	1.01 442	1.74 163	0.29 147	0.19 155	0.60 249	0.26 200	0.52 93	0.75 398	0.63 368	0.63 327	0.63 304	0.33 195	0.85 283	0.47 287	0.27 452	0.15 332	0.40 474	0.18 348	0.22 275	0.14 165

IPLGR_C	0.58 322	1.25 477	2.72 438	0.80 482	0.31 327	0.60 249	0.61 442	0.76 244	0.58 222	0.56 289	0.62 315	0.41 166	0.31 186	0.43 120	0.40 251	0.11 198	0.22 415	0.13 280	0.15 299	0.35 405	0.19 279

ACRE	0.56 311	1.14 460	2.77 448	0.76 478	0.28 293	0.60 249	0.56 428	0.76 244	0.58 222	0.55 279	0.62 315	0.41 166	0.29 170	0.44 127	0.39 243	0.11 198	0.19 389	0.13 280	0.14 276	0.36 409	0.18 263

OMP-Stereo	0.59 330	0.65 312	1.74 163	0.56 450	0.37 387	0.60 249	0.26 200	0.70 196	0.65 301	0.66 388	0.60 303	0.69 347	0.32 192	2.09 450	1.20 435	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.09 82	0.17 182	0.10 56

PSM-adaLoss	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 387	0.17 93	0.60 249	0.29 266	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.47 158	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

DeepStereo_RVC	0.44 173	0.28 87	1.92 268	0.49 421	0.17 93	0.60 249	0.59 436	0.50 75	0.52 159	0.49 210	0.45 161	0.39 152	0.86 445	0.45 138	0.33 201	0.11 198	0.08 90	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.19 279

RAFT-RH_RVC	0.61 344	0.50 248	2.33 367	0.36 304	0.29 299	0.60 249	0.18 33	0.44 40	0.58 222	0.76 424	1.91 490	0.47 224	0.29 170	1.60 374	1.23 439	0.14 320	0.07 20	0.13 280	0.13 248	0.10 28	0.09 32

RAFT-IKP	0.38 110	0.27 66	1.79 209	0.44 387	0.16 67	0.60 249	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.50 179	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

pcwnet_v2	0.64 359	0.49 242	4.41 516	0.32 219	0.27 282	0.60 249	0.25 178	0.97 422	0.88 444	0.59 332	0.70 385	0.63 304	0.55 361	0.66 240	0.37 225	0.17 372	0.15 332	0.15 343	0.14 276	0.21 257	0.23 340

cf-r	0.53 286	0.81 372	2.15 333	0.33 240	0.28 293	0.60 249	0.28 242	0.78 269	0.64 288	0.51 230	0.60 303	0.75 378	0.40 253	1.32 332	0.43 268	0.13 279	0.09 160	0.11 166	0.12 216	0.15 124	0.14 165

GwcNet-RSSM	0.57 317	0.94 412	2.13 327	0.32 219	0.25 254	0.60 249	0.30 274	0.80 288	0.66 316	0.52 238	0.64 343	0.71 360	0.40 253	1.79 404	0.50 302	0.13 279	0.09 160	0.12 221	0.12 216	0.21 257	0.15 198

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 304	0.92 404	2.36 375	0.38 340	0.37 387	0.60 249	0.28 242	0.82 299	0.62 268	0.62 360	0.55 260	0.72 363	0.45 303	1.00 297	0.43 268	0.15 337	0.11 245	0.14 316	0.14 276	0.15 124	0.16 225
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PASM	0.72 403	0.68 322	1.91 265	0.47 411	0.44 422	0.60 249	0.51 409	0.76 244	0.80 424	0.77 428	0.67 358	0.87 419	0.61 389	2.40 473	0.67 360	0.32 463	0.35 464	0.36 467	0.41 473	0.45 458	0.39 449

CoDeX	0.52 280	0.43 205	2.25 354	0.29 147	0.26 269	0.61 270	0.32 310	0.99 438	0.68 327	0.48 198	0.55 260	0.52 249	0.40 253	1.60 374	0.35 216	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.13 84	0.12 116

anonymousa	0.48 222	0.46 227	2.44 390	0.29 147	0.34 356	0.61 270	0.25 178	0.66 173	0.54 190	0.53 248	0.77 407	0.73 366	0.46 316	0.33 57	0.31 180	0.10 136	0.09 160	0.12 221	0.29 423	0.10 28	0.19 279

Selective-RAFT	0.35 88	0.26 60	1.48 109	0.31 190	0.15 46	0.61 270	0.19 40	0.60 150	0.54 190	0.28 85	0.29 62	0.40 160	0.33 195	0.50 179	0.27 125	0.10 136	0.07 20	0.09 55	0.35 454	0.19 229	0.08 18

CIPLG	0.56 311	1.19 470	2.46 393	0.80 482	0.31 327	0.61 270	0.57 432	0.76 244	0.57 212	0.56 289	0.63 327	0.41 166	0.30 178	0.45 138	0.40 251	0.11 198	0.20 400	0.13 280	0.13 248	0.35 405	0.19 279

Patchmatch Stereo++	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 387	0.16 67	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.54 196	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116
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
IIG-Stereo	0.59 330	0.65 312	1.74 163	0.54 441	0.23 224	0.61 270	0.21 75	0.73 215	0.65 301	0.64 379	0.69 375	0.69 347	0.38 232	2.09 450	1.39 448	0.11 198	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.09 32

NF-Stereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 432	0.16 67	0.61 270	0.44 385	0.66 173	0.61 250	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.45 348	0.79 389	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.16 225

OCTAStereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 432	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.61 250	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.80 390	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

PSM-softLoss	0.48 222	0.27 66	1.85 233	0.51 428	0.17 93	0.61 270	0.40 358	0.61 152	0.57 212	0.52 238	0.48 186	0.39 152	0.25 111	1.46 349	0.77 383	0.12 249	0.08 90	0.13 280	0.12 216	0.12 55	0.14 165

KMStereo	0.48 222	0.27 66	1.85 233	0.51 428	0.17 93	0.61 270	0.40 358	0.61 152	0.57 212	0.52 238	0.48 186	0.39 152	0.25 111	1.46 349	0.77 383	0.12 249	0.08 90	0.13 280	0.12 216	0.12 55	0.14 165

ROB_FTStereo_v2	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 387	0.17 93	0.61 270	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.47 158	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

ROB_FTStereo	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 387	0.17 93	0.61 270	0.26 200	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.49 173	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

HUI-Stereo	0.38 110	0.27 66	1.79 209	0.44 387	0.17 93	0.61 270	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.45 138	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

RAFT_R40	0.50 251	0.21 14	1.76 175	0.50 423	0.40 405	0.61 270	0.53 416	0.56 123	0.60 234	0.56 289	0.54 251	0.55 261	0.51 346	1.57 367	0.53 314	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.09 32

RE-Stereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 432	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.60 234	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.78 385	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

TVStereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 432	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.60 234	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.78 385	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

iGMRVC	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 387	0.17 93	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.55 200	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

iRAFT	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 387	0.16 67	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.54 196	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

GES	0.44 173	0.28 87	1.88 248	0.30 163	0.18 126	0.61 270	0.30 274	0.88 349	0.46 108	0.47 180	0.52 228	0.39 152	0.42 281	0.58 207	0.67 360	0.15 337	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.15 124	0.17 243

STTStereo	0.51 268	0.69 326	2.14 332	0.36 304	0.30 310	0.61 270	0.32 310	0.77 254	0.60 234	0.60 341	0.54 251	0.67 333	0.43 291	0.86 284	0.42 259	0.16 358	0.15 332	0.17 378	0.20 378	0.16 160	0.15 198

G2L-Stereo_aug	0.54 291	0.33 130	2.61 424	0.28 116	0.24 237	0.62 290	0.28 242	0.74 219	0.72 365	0.63 368	0.65 352	0.73 366	0.48 333	1.37 337	0.57 332	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.21 257	0.11 79

GCST	0.72 403	1.10 454	2.15 333	1.11 503	0.59 464	0.62 290	0.19 40	0.75 231	0.53 178	0.56 289	0.63 327	0.47 224	0.31 186	1.11 310	0.33 201	0.75 496	0.45 480	0.84 495	0.64 502	0.69 484	0.54 474

IPLGR	0.54 291	0.56 272	2.68 432	0.36 304	0.18 126	0.62 290	0.54 420	1.02 457	0.64 288	0.73 416	0.46 168	0.47 224	0.45 303	1.12 313	0.29 150	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.09 82	0.19 229	0.12 116

AAGNet	0.88 446	0.33 130	1.79 209	0.54 441	0.98 497	0.62 290	0.46 394	0.50 75	0.60 234	0.58 318	0.53 239	0.50 240	0.73 422	1.23 325	7.48 530	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.14 107	0.09 32

TransformOpticalFlow	0.64 359	0.56 272	2.66 430	0.44 387	0.26 269	0.62 290	0.28 242	0.83 305	0.71 355	0.76 424	0.74 399	0.91 429	0.85 442	1.83 413	0.81 391	0.10 136	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.11 44	0.12 116

SST-Stereo	0.52 280	0.20 9	1.76 175	0.62 465	0.53 450	0.62 290	0.66 450	0.55 117	0.61 250	0.58 318	0.53 239	0.52 249	0.60 380	1.59 373	0.29 150	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.10 56

PFNet	0.60 336	0.33 130	2.47 397	0.41 366	0.55 455	0.62 290	0.27 225	0.61 152	0.63 280	0.61 349	0.56 271	0.45 203	0.32 192	1.88 428	1.14 430	0.28 456	0.09 160	0.12 221	0.16 318	0.26 335	0.20 294

GrayStereo	0.66 371	0.19 5	1.76 175	0.90 489	0.23 224	0.62 290	1.42 514	0.62 156	0.60 234	0.72 412	0.78 408	0.56 273	3.07 518	0.60 219	0.26 117	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.21 384	0.11 44	0.18 263

Pruner-Stereo	0.51 268	0.27 66	1.78 189	1.79 518	0.19 155	0.62 290	0.45 391	0.57 126	0.60 234	0.61 349	0.48 186	0.41 166	0.24 96	0.46 147	1.00 413	0.12 249	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.12 55	0.13 150

GEStereo_RVC	0.54 291	0.87 392	1.95 283	0.47 411	0.25 254	0.62 290	0.37 345	1.00 446	0.74 385	0.53 248	0.54 251	0.59 289	0.44 299	1.10 307	0.46 278	0.15 337	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.26 335	0.19 279

s12784h	0.36 95	0.28 87	1.58 126	0.23 16	0.11 1	0.62 290	0.24 158	0.79 285	0.64 288	0.44 160	0.52 228	0.28 94	0.26 125	0.50 179	0.24 98	0.11 198	0.06 2	0.09 55	0.06 9	0.16 160	0.06 1

222	0.78 428	0.23 33	1.23 61	0.28 116	0.18 126	0.62 290	0.24 158	1.02 457	0.70 345	0.58 318	0.66 355	0.46 216	0.42 281	1.80 408	6.53 529	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.17 243

psmorigin	1.36 488	0.60 280	13.80 538	0.37 325	0.29 299	0.62 290	0.33 318	0.77 254	0.61 250	0.96 460	0.88 429	1.17 476	0.73 422	4.00 520	0.86 396	0.19 398	0.22 415	0.17 378	0.18 348	0.24 303	0.29 390

FAT-Stereo	0.70 391	0.54 261	2.88 457	0.36 304	0.29 299	0.62 290	0.54 420	0.97 422	0.87 441	0.76 424	0.92 434	0.94 438	0.80 434	1.84 418	0.57 332	0.18 383	0.19 389	0.17 378	0.16 318	0.22 275	0.25 361

FADNet-RVC-Resample	0.67 376	1.16 469	3.16 484	0.37 325	0.29 299	0.62 290	0.38 351	0.86 332	0.63 280	0.51 230	0.50 211	0.57 279	0.45 303	1.57 367	0.49 297	0.24 438	0.32 462	0.23 430	0.19 368	0.27 344	0.62 483

edge stereo	0.81 437	0.73 340	3.30 494	0.37 325	1.21 510	0.62 290	0.39 355	0.93 388	0.79 421	0.80 432	0.88 429	1.14 472	0.71 416	2.18 456	0.71 370	0.21 414	0.20 400	0.26 445	0.18 348	0.38 424	0.26 371

CVANet_RVC	0.65 367	0.80 367	2.13 327	0.36 304	0.26 269	0.62 290	0.42 367	0.84 316	0.72 365	0.69 401	0.68 366	0.68 340	0.52 351	2.64 491	0.42 259	0.19 398	0.12 271	0.22 423	0.17 335	0.37 417	0.15 198

PWC_ROB	0.70 391	0.94 412	1.88 248	0.39 350	0.39 396	0.62 290	0.30 274	0.98 426	0.94 455	0.91 453	1.29 470	0.77 384	0.62 394	1.62 378	1.03 421	0.18 383	0.11 245	0.18 398	0.13 248	0.51 468	0.22 316

1111x	0.74 415	0.21 14	1.93 271	0.31 190	0.17 93	0.63 308	0.32 310	1.03 464	0.74 385	0.52 238	0.62 315	0.57 279	0.47 324	2.38 469	4.25 518	0.12 249	0.14 307	0.11 166	0.12 216	0.12 55	0.14 165

Prome-Stereo	0.49 240	0.30 108	1.76 175	0.60 463	0.23 224	0.63 308	0.42 367	0.62 156	0.60 234	0.59 332	1.03 454	0.43 183	0.72 419	0.60 219	0.33 201	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.09 82	0.11 44	0.43 460

xxxx	0.70 391	0.21 14	1.33 77	0.28 116	0.18 126	0.63 308	0.24 158	1.02 457	0.69 336	0.50 217	0.62 315	0.58 286	0.38 232	1.47 356	5.21 524	0.13 279	0.12 271	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.15 198

ac_64	0.55 304	0.46 227	1.92 268	0.36 304	0.34 356	0.63 308	0.31 287	0.82 299	0.61 250	0.55 279	0.51 215	0.89 425	0.48 333	1.83 413	0.55 320	0.14 320	0.11 245	0.12 221	0.12 216	0.18 208	0.12 116

acv_ft	0.48 222	0.44 216	1.76 175	0.32 219	0.41 412	0.63 308	0.28 242	0.81 292	0.68 327	0.61 349	0.59 288	0.69 347	0.45 303	0.44 127	0.63 349	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.41 441	0.10 56

CFNet-ft	0.51 268	0.76 346	1.79 209	0.28 116	0.30 310	0.63 308	0.28 242	0.66 173	0.55 197	0.45 170	0.57 279	0.74 373	0.41 264	1.46 349	0.42 259	0.14 320	0.10 199	0.28 449	0.13 248	0.18 208	0.14 165

DIP-Stereo	0.37 101	0.34 144	1.50 115	0.27 91	0.18 126	0.63 308	0.17 26	0.92 380	0.53 178	0.49 210	0.48 186	0.30 106	0.30 178	0.39 101	0.30 168	0.10 136	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.15 124	0.12 116
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.58 322	0.96 421	1.78 189	0.33 240	0.25 254	0.63 308	0.22 96	0.88 349	0.75 398	0.46 178	0.59 288	0.58 286	0.40 253	2.29 462	0.48 292	0.12 249	0.09 160	0.15 343	0.14 276	0.30 365	0.15 198

CFNet_RVC	0.51 268	0.76 346	1.79 209	0.28 116	0.30 310	0.63 308	0.28 242	0.66 173	0.55 197	0.45 170	0.57 279	0.74 373	0.41 264	1.46 349	0.42 259	0.14 320	0.10 199	0.28 449	0.13 248	0.18 208	0.14 165

DeepPruner_ROB	0.50 251	0.70 329	1.94 280	0.29 147	0.26 269	0.63 308	0.31 287	0.80 288	0.48 128	0.61 349	0.55 260	0.66 324	0.38 232	0.98 294	0.40 251	0.19 398	0.14 307	0.14 316	0.14 276	0.23 288	0.17 243

PS-NSSS	0.63 355	1.00 438	1.81 216	0.30 163	0.31 327	0.63 308	0.34 322	0.98 426	0.69 336	0.54 261	0.74 399	0.51 243	0.41 264	2.43 477	0.48 292	0.24 438	0.17 367	0.27 446	0.18 348	0.27 344	0.21 303

coex_refinement	0.58 322	0.94 412	1.87 246	0.38 340	0.25 254	0.64 319	0.34 322	0.83 305	0.65 301	0.60 341	0.63 327	0.81 398	0.48 333	1.85 420	0.56 328	0.13 279	0.09 160	0.10 102	0.10 117	0.16 160	0.16 225

PSMNet-RUCA	0.58 322	0.82 376	1.89 255	0.59 459	0.56 457	0.64 319	0.36 337	0.84 316	0.69 336	0.51 230	0.68 366	0.53 251	0.43 291	0.56 203	0.43 268	0.34 467	0.18 377	0.44 478	0.29 423	0.48 461	0.30 399

RAFT-Test	0.44 173	0.38 173	2.01 300	0.27 91	0.44 422	0.64 319	0.37 345	0.72 204	0.57 212	0.45 170	0.48 186	0.65 317	0.24 96	0.35 70	0.29 150	0.09 47	0.11 245	0.09 55	0.38 465	0.10 28	0.11 79

SACVNet	0.60 336	0.74 343	1.90 259	0.37 325	0.28 293	0.64 319	0.37 345	0.86 332	0.61 250	0.65 386	0.62 315	0.69 347	0.44 299	2.08 448	0.42 259	0.18 383	0.14 307	0.16 361	0.15 299	0.38 424	0.24 352

ADLNet2	0.68 383	0.84 382	3.19 488	0.33 240	0.36 376	0.64 319	0.37 345	0.89 355	0.79 421	0.54 261	0.65 352	0.93 434	0.48 333	2.07 447	0.56 328	0.13 279	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.33 388	0.18 263

HHNet	0.60 336	0.65 312	2.60 423	0.36 304	0.25 254	0.64 319	0.61 442	0.64 165	0.62 268	0.55 279	1.13 463	0.32 117	0.60 380	0.42 117	1.79 467	0.15 337	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.18 208	0.15 198

DRaft	0.62 349	0.38 173	1.76 175	0.24 30	0.16 67	0.64 319	0.66 450	0.53 102	0.53 178	0.67 392	0.99 447	0.38 146	1.00 461	1.44 344	2.10 480	0.10 136	0.14 307	0.10 102	0.14 276	0.18 208	0.21 303

ARAFT	0.60 336	1.23 474	3.10 478	0.28 116	0.16 67	0.64 319	0.36 337	0.90 361	0.67 325	0.61 349	0.49 203	0.55 261	0.31 186	1.24 328	0.32 191	0.10 136	0.08 90	0.14 316	0.13 248	0.37 417	0.21 303

Syn2CoEx	0.70 391	1.07 452	2.74 444	0.43 380	0.30 310	0.64 319	0.42 367	0.99 438	0.78 416	0.62 360	0.78 408	0.74 373	0.72 419	1.92 435	0.61 345	0.20 408	0.17 367	0.19 404	0.15 299	0.29 354	0.22 316

psm_up	0.57 317	0.61 284	1.83 228	0.35 286	0.30 310	0.64 319	0.37 345	0.90 361	0.68 327	0.59 332	0.55 260	0.68 340	0.54 356	1.91 431	0.46 278	0.16 358	0.15 332	0.16 361	0.15 299	0.23 288	0.13 150

DeepPrunerF	0.86 443	0.86 389	2.91 464	0.45 401	0.50 442	0.64 319	0.48 405	1.14 481	2.64 518	0.63 368	0.61 310	0.65 317	0.62 394	2.21 458	1.31 442	0.23 430	0.19 389	0.30 457	0.28 420	0.36 409	0.25 361

UCFNet_RVC	0.48 222	0.82 376	1.85 233	0.30 163	0.27 282	0.64 319	0.26 200	0.74 219	0.55 197	0.48 198	0.53 239	0.63 304	0.41 264	0.88 288	0.38 232	0.15 337	0.10 199	0.17 378	0.17 335	0.18 208	0.15 198

HSM	0.62 349	0.76 346	1.72 156	0.30 163	0.29 299	0.64 319	0.28 242	0.94 396	0.62 268	0.58 318	0.57 279	1.40 486	0.64 398	2.59 489	0.42 259	0.11 198	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.14 107	0.11 79

iResNet	0.51 268	0.76 346	2.59 420	0.41 366	0.17 93	0.64 319	0.27 225	0.82 299	0.70 345	0.57 300	0.64 343	0.43 183	0.36 211	0.70 255	0.52 310	0.10 136	0.07 20	0.09 55	0.08 56	0.21 257	0.13 150

GCAP-BAT	0.43 163	0.31 119	1.82 222	0.25 47	0.26 269	0.65 333	0.23 125	0.48 63	0.37 30	0.67 392	0.82 416	0.44 194	0.24 96	0.48 163	0.87 397	0.09 47	0.13 290	0.09 55	0.22 392	0.08 4	0.09 32

AASNet	0.56 311	1.03 446	2.34 369	0.37 325	0.33 348	0.65 333	0.29 266	0.96 414	0.73 381	0.54 261	0.60 303	0.55 261	0.38 232	0.59 213	0.58 338	0.14 320	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.43 449	0.24 352

UPFNet	0.46 201	0.28 87	1.73 159	0.33 240	0.32 335	0.65 333	0.38 351	0.83 305	0.59 229	0.57 300	0.52 228	0.61 297	0.40 253	0.75 264	0.52 310	0.13 279	0.12 271	0.13 280	0.12 216	0.15 124	0.11 79

RP	0.67 376	0.82 376	1.94 280	0.43 380	0.44 422	0.65 333	0.45 391	0.89 355	0.82 430	0.66 388	0.92 434	0.99 448	0.76 429	1.55 364	0.66 357	0.25 443	0.18 377	0.23 430	0.20 378	0.31 373	0.22 316

RASNet	0.61 344	0.68 322	2.03 307	0.35 286	0.46 436	0.65 333	0.28 242	0.78 269	0.70 345	0.48 198	0.64 343	0.93 434	0.61 389	2.21 458	0.73 377	0.12 249	0.09 160	0.09 55	0.10 117	0.14 107	0.11 79

DLCB_ROB	0.54 291	0.55 270	1.49 112	0.36 304	0.25 254	0.65 333	0.36 337	0.80 288	0.70 345	0.72 412	0.69 375	0.83 405	0.46 316	1.53 362	0.60 342	0.13 279	0.12 271	0.14 316	0.14 276	0.14 107	0.13 150

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 344	0.61 284	3.35 498	0.33 240	0.58 462	0.66 339	0.20 57	0.98 426	0.55 197	0.73 416	0.52 228	0.99 448	0.65 400	0.58 207	0.29 150	0.10 136	0.16 349	0.10 102	0.41 473	0.29 354	0.20 294

IER	0.43 163	0.38 173	1.69 145	0.26 75	0.25 254	0.66 339	0.26 200	0.71 199	0.55 197	0.54 261	0.59 288	0.60 295	0.53 353	0.52 186	0.39 243	0.11 198	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.14 107	0.11 79

DEmStereo	0.68 383	0.31 119	2.25 354	0.42 376	0.17 93	0.66 339	0.89 479	0.51 81	0.59 229	0.60 341	1.01 450	0.45 203	1.26 476	1.54 363	2.26 486	0.10 136	0.08 90	0.10 102	0.10 117	0.10 28	0.11 79

HGLStereo	0.54 291	0.69 326	2.00 299	0.35 286	0.40 405	0.66 339	0.30 274	0.83 305	0.62 268	0.57 300	0.69 375	0.69 347	0.54 356	1.07 304	0.55 320	0.13 279	0.13 290	0.13 280	0.11 178	0.19 229	0.17 243

FADNet	0.64 359	1.22 473	2.06 309	0.32 219	0.30 310	0.66 339	0.29 266	0.88 349	0.72 365	0.44 160	0.48 186	0.66 324	0.57 370	1.84 418	0.45 277	0.46 478	0.20 400	0.17 378	0.19 368	0.59 476	0.24 352

TDLM	0.67 376	0.92 404	1.76 175	0.37 325	0.24 237	0.66 339	0.56 428	0.82 299	0.74 385	1.16 474	0.62 315	0.61 297	0.48 333	2.70 496	0.50 302	0.20 408	0.11 245	0.35 465	0.14 276	0.32 380	0.16 225

UGAM-zero	0.63 355	0.39 182	2.49 400	0.30 163	0.49 441	0.67 345	0.19 40	0.91 371	0.45 99	0.77 428	0.45 161	1.16 475	0.82 437	2.05 445	0.29 150	0.09 47	0.15 332	0.09 55	0.44 477	0.11 44	0.22 316

gwcnet-sp	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

scenet	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

Anonymous_2	0.74 415	0.32 125	1.65 136	0.33 240	0.30 310	0.67 345	0.32 310	0.69 189	0.46 108	0.48 198	0.41 140	0.84 410	0.58 374	0.51 182	0.40 251	0.32 463	0.38 470	1.43 518	3.69 534	0.80 493	0.27 378

ssnet	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

anonymity	0.80 432	0.66 319	1.29 69	0.59 459	0.75 483	0.67 345	0.52 412	0.95 409	0.71 355	0.94 457	0.70 385	0.67 333	0.87 446	0.71 257	1.35 445	0.64 489	0.62 496	0.58 484	1.44 524	0.60 479	0.65 486

PSMNet-ADL	0.51 268	0.38 173	1.65 136	0.35 286	0.21 180	0.67 345	0.26 200	0.74 219	0.55 197	0.42 149	0.52 228	0.70 357	0.45 303	1.91 431	0.57 332	0.15 337	0.13 290	0.11 166	0.13 248	0.15 124	0.20 294

ADLNet	0.60 336	0.71 331	1.95 283	0.35 286	0.34 356	0.67 345	0.34 322	0.90 361	0.74 385	0.68 399	0.62 315	0.80 395	0.45 303	1.78 400	0.64 354	0.14 320	0.11 245	0.14 316	0.14 276	0.29 354	0.21 303

RAFT + AFF	0.64 359	1.20 471	1.95 283	0.34 270	0.33 348	0.67 345	0.52 412	0.99 438	0.74 385	0.53 248	0.58 285	0.57 279	0.80 434	1.76 397	0.51 307	0.12 249	0.27 447	0.15 343	0.14 276	0.43 449	0.29 390

HSM-Net_RVC	0.67 376	0.34 144	2.23 352	0.26 75	0.19 155	0.67 345	0.29 266	1.26 490	0.69 336	0.72 412	0.70 385	0.78 387	0.42 281	3.77 519	0.41 257	0.13 279	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.12 55	0.11 79
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.64 359	0.65 312	1.62 134	0.46 406	0.25 254	0.67 345	0.30 274	0.93 388	0.77 411	0.59 332	0.57 279	0.77 384	0.38 232	2.78 500	0.44 273	0.23 430	0.24 426	0.28 449	0.26 412	0.27 344	0.39 449

XPNet_ROB	0.61 344	0.72 335	1.66 140	0.37 325	0.27 282	0.67 345	0.47 402	0.89 355	0.71 355	0.78 430	0.70 385	0.81 398	0.53 353	1.70 387	0.76 381	0.21 414	0.16 349	0.16 361	0.15 299	0.20 244	0.21 303

DualNet (step1)	0.59 330	0.62 290	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.11 310	0.38 232	0.61 486	0.14 307	0.87 496	0.56 491	0.25 315	0.23 340

test_sample9	0.94 453	0.62 290	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.91 431	2.55 492	0.61 486	4.16 533	0.87 496	0.56 491	0.25 315	0.23 340

test_sample8	1.12 468	0.62 290	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.95 409	0.61 250	1.18 481	0.56 271	2.53 505	1.31 480	1.91 431	2.55 492	0.61 486	4.16 533	0.87 496	0.56 491	0.25 315	0.23 340

Any-RAFT	0.38 110	0.25 46	1.89 255	0.27 91	0.17 93	0.68 357	0.21 75	0.78 269	0.53 178	0.43 154	0.43 146	0.54 257	0.30 178	0.41 109	0.20 44	0.10 136	0.12 271	0.08 8	0.06 9	0.10 28	0.09 32

AF-Net	0.69 387	0.92 404	2.21 344	0.41 366	0.40 405	0.68 357	0.40 358	1.02 457	0.86 438	0.69 401	1.03 454	1.04 458	0.84 441	1.19 320	0.78 385	0.22 427	0.14 307	0.25 442	0.17 335	0.30 365	0.18 263

StereoDRNet-Refined	0.50 251	0.41 193	1.50 115	0.33 240	0.21 180	0.68 357	0.26 200	0.81 292	0.68 327	0.67 392	0.68 366	0.73 366	0.42 281	1.10 307	0.59 340	0.11 198	0.08 90	0.14 316	0.14 276	0.25 315	0.21 303
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
model_zeroshot	0.44 173	0.68 322	1.97 296	0.28 116	0.18 126	0.69 363	0.21 75	0.63 162	0.40 54	1.00 462	0.34 102	0.42 179	0.20 55	0.69 250	0.24 98	0.10 136	0.22 415	0.10 102	0.22 392	0.12 55	0.10 56

gcap-zeroshot	0.41 138	0.62 290	1.78 189	0.31 190	0.32 335	0.69 363	0.21 75	0.74 219	0.52 159	0.43 154	0.35 106	0.62 301	0.24 96	0.41 109	0.24 98	0.09 47	0.16 349	0.09 55	0.31 438	0.08 4	0.09 32

TRStereo	0.53 286	0.76 346	2.38 377	0.42 376	0.29 299	0.69 363	0.23 125	1.81 509	0.55 197	0.36 115	0.32 88	0.47 224	0.40 253	0.46 147	0.25 110	0.12 249	0.11 245	0.11 166	0.41 473	0.13 84	0.32 412

hitnet-ft	0.67 376	0.80 367	1.90 259	0.28 116	0.22 205	0.69 363	0.36 337	0.85 322	0.65 301	0.56 289	0.84 420	1.03 455	0.95 459	2.32 464	0.55 320	0.23 430	0.14 307	0.41 475	0.13 248	0.24 303	0.17 243

S-Stereo	0.80 432	0.69 326	3.89 507	0.39 350	0.37 387	0.69 363	0.70 461	0.94 396	0.98 462	0.62 360	0.91 432	0.83 405	0.60 380	2.37 466	0.66 357	0.18 383	0.21 409	0.17 378	0.18 348	0.30 365	0.35 425

NVstereo2D	0.58 322	0.40 187	2.03 307	0.35 286	0.35 368	0.69 363	0.39 355	0.91 371	0.80 424	0.47 180	0.53 239	0.67 333	0.46 316	1.99 441	0.48 292	0.19 398	0.11 245	0.17 378	0.13 248	0.25 315	0.25 361

ETE_ROB	0.60 336	0.71 331	1.55 122	0.37 325	0.25 254	0.69 363	0.51 409	1.47 498	0.70 345	0.80 432	0.69 375	0.85 413	0.49 341	1.36 336	0.58 338	0.16 358	0.13 290	0.19 404	0.16 318	0.21 257	0.23 340

SFCPSM	0.46 201	0.24 41	2.35 372	0.27 91	0.27 282	0.70 370	0.32 310	0.96 414	0.63 280	0.49 210	0.52 228	0.43 183	0.36 211	0.52 186	0.43 268	0.12 249	0.09 160	0.12 221	0.16 318	0.16 160	0.12 116

PA-Net	0.84 441	1.00 438	3.49 500	0.63 466	0.40 405	0.70 370	0.52 412	0.86 332	0.84 435	0.52 238	0.59 288	0.70 357	0.54 356	2.35 465	2.23 484	0.17 372	0.27 447	0.19 404	0.28 420	0.22 275	0.36 433
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo8	0.54 291	0.80 367	2.76 446	0.32 219	0.33 348	0.71 372	0.20 57	0.87 341	0.57 212	0.51 230	0.59 288	0.50 240	0.33 195	0.68 244	0.55 320	0.10 136	0.29 450	0.10 102	0.13 248	0.21 257	0.34 423

CBFPSM	0.56 311	0.91 403	1.82 222	0.28 116	0.23 224	0.71 372	0.37 345	0.72 204	0.64 288	0.50 217	0.49 203	1.03 455	0.83 438	0.62 222	1.35 445	0.10 136	0.12 271	0.10 102	0.10 117	0.18 208	0.19 279

Wz-Net-SNSev	0.76 420	1.32 486	3.11 480	0.40 359	0.31 327	0.71 372	0.60 438	0.98 426	0.87 441	0.67 392	0.83 417	0.96 441	0.60 380	1.67 383	0.97 406	0.16 358	0.15 332	0.16 361	0.17 335	0.36 409	0.24 352

FADNet_RVC	0.81 437	1.14 460	2.42 384	0.30 163	0.24 237	0.71 372	0.24 158	0.95 409	0.61 250	0.44 160	0.56 271	0.59 289	0.42 281	1.52 361	0.68 363	0.94 502	0.96 517	0.28 449	1.00 517	0.90 496	1.36 519

SHD	0.72 403	0.77 355	2.36 375	0.45 401	0.40 405	0.71 372	0.32 310	1.02 457	1.25 486	1.07 467	0.84 420	0.90 427	0.73 422	1.09 306	0.98 407	0.21 414	0.18 377	0.20 412	0.21 384	0.32 380	0.31 407

NCCL2	0.65 367	0.94 412	1.96 292	0.43 380	0.30 310	0.71 372	0.68 456	0.84 316	0.65 301	0.70 405	0.60 303	0.86 417	0.54 356	1.56 365	0.57 332	0.20 408	0.16 349	0.67 490	0.25 405	0.22 275	0.24 352

TCMNet	0.66 371	0.85 386	2.55 417	0.50 423	0.52 449	0.72 378	0.39 355	0.87 341	0.72 365	0.58 318	0.68 366	0.63 304	0.46 316	1.70 387	0.63 349	0.18 383	0.18 377	0.23 430	0.18 348	0.38 424	0.27 378

ssnet_v2	0.55 304	0.60 280	1.86 241	0.32 219	0.22 205	0.72 378	0.44 385	0.94 396	0.74 385	0.63 368	0.54 251	0.81 398	0.47 324	0.77 271	0.70 367	0.16 358	0.14 307	0.14 316	0.14 276	0.30 365	0.30 399

Anonymous3	0.42 157	0.35 151	2.09 317	0.33 240	0.24 237	0.72 378	0.31 287	0.74 219	0.55 197	0.35 110	0.40 136	0.33 123	0.29 170	0.44 127	0.28 135	0.18 383	0.18 377	0.13 280	0.13 248	0.17 182	0.17 243

EDNetEfficientorigin	8.18 534	0.98 432	145.96 554	0.51 428	0.89 492	0.72 378	0.48 405	0.85 322	1.56 501	2.12 506	1.49 479	1.29 480	1.31 480	1.83 413	2.13 481	0.13 279	0.12 271	0.17 378	0.18 348	0.39 433	0.45 463

PSMNet_ROB	0.66 371	1.01 442	2.33 367	0.38 340	0.31 327	0.72 378	0.55 423	0.86 332	0.69 336	0.54 261	0.60 303	0.75 378	0.47 324	2.00 442	0.82 392	0.17 372	0.13 290	0.19 404	0.19 368	0.24 303	0.27 378

pmcnn	1.32 484	1.05 448	2.77 448	0.74 477	1.43 513	0.72 378	0.56 428	0.96 414	0.91 451	0.99 461	2.92 515	6.01 528	0.70 414	2.38 469	3.32 507	0.13 279	0.10 199	0.08 8	0.06 9	0.34 395	0.22 316

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 101	0.37 163	1.21 58	0.26 75	0.18 126	0.73 384	0.18 33	0.53 102	0.41 61	0.35 110	0.30 72	0.58 286	0.22 73	0.33 57	0.95 404	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.35 454	0.13 84	0.15 198

FTStereo	0.76 420	0.18 3	2.35 372	0.71 474	0.21 180	0.73 384	1.79 517	0.57 126	0.53 178	1.07 467	1.63 484	1.29 480	2.13 507	0.75 264	0.29 150	0.19 398	0.08 90	0.12 221	0.11 178	0.11 44	0.40 453

RGC	0.71 400	0.97 429	2.18 340	0.44 387	0.44 422	0.73 384	0.40 358	0.94 396	0.71 355	0.71 409	1.04 457	1.01 451	0.71 416	1.74 394	0.70 367	0.23 430	0.18 377	0.28 449	0.26 412	0.29 354	0.27 378

StereoDRNet	0.64 359	0.88 396	2.35 372	0.41 366	0.45 430	0.73 384	0.47 402	0.94 396	0.74 385	0.75 421	0.54 251	0.74 373	0.47 324	1.70 387	0.72 374	0.15 337	0.14 307	0.15 343	0.14 276	0.20 244	0.19 279

LMCR-Stereo	0.52 280	0.71 331	2.39 379	0.40 359	0.21 180	0.74 388	0.31 287	1.02 457	0.64 288	0.61 349	0.63 327	0.39 152	0.51 346	0.62 222	0.42 259	0.19 398	0.09 160	0.12 221	0.09 82	0.23 288	0.12 116

delet	0.52 280	0.54 261	1.62 134	0.31 190	0.35 368	0.74 388	0.46 394	0.85 322	0.74 385	0.55 279	0.60 303	0.67 333	0.50 344	1.12 313	0.57 332	0.11 198	0.11 245	0.13 280	0.14 276	0.16 160	0.12 116

UNet	0.54 291	0.44 216	2.83 454	0.31 190	0.33 348	0.74 388	0.27 225	0.82 299	0.61 250	0.53 248	0.54 251	0.72 363	0.54 356	0.78 275	0.56 328	0.11 198	0.09 160	0.13 280	0.11 178	0.14 107	0.12 116

DANet	0.80 432	0.65 312	2.21 344	1.19 506	0.48 440	0.74 388	1.25 503	0.89 355	1.53 499	0.89 450	0.71 389	0.96 441	0.56 365	1.83 413	0.96 405	0.18 383	0.16 349	0.19 404	0.16 318	0.26 335	0.29 390
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 417	0.84 382	2.01 300	0.40 359	0.25 254	0.74 388	0.66 450	0.87 341	0.73 381	0.71 409	1.07 459	0.84 410	0.59 377	2.71 498	1.15 432	0.17 372	0.16 349	0.44 478	0.16 318	0.31 373	0.20 294

CBMV_ROB	0.76 420	0.42 200	2.68 432	0.33 240	0.22 205	0.74 388	0.47 402	0.96 414	0.76 407	1.04 466	0.96 442	0.88 423	0.93 453	2.06 446	1.19 434	0.22 427	0.24 426	0.27 446	0.25 405	0.25 315	0.28 384

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 391	0.65 312	3.45 499	0.50 423	0.60 469	0.75 394	0.23 125	0.96 414	0.60 234	0.76 424	1.30 471	0.81 398	0.60 380	0.57 204	0.82 392	0.10 136	0.16 349	0.11 166	0.43 476	0.31 373	0.22 316

psmg	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.27 91	0.21 180	0.75 394	0.36 337	0.90 361	0.61 250	0.59 332	0.59 288	0.63 304	0.37 225	0.43 120	0.38 232	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.13 84	0.11 79

KYRaft	0.48 222	0.29 96	1.75 169	0.33 240	0.21 180	0.75 394	0.44 385	0.58 132	0.57 212	0.64 379	0.93 438	0.53 251	0.72 419	0.60 219	0.24 98	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.14 276	0.12 55	0.54 474

ACVNet-DCA	0.42 157	0.64 305	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.76 244	0.52 159	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

xx1	0.46 201	0.64 305	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	1.01 465	0.31 96	0.38 123	0.46 216	0.36 211	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.12 221	0.12 216	0.12 55	0.14 165

1test111	0.44 173	0.64 305	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.76 244	0.52 159	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.96 292	0.30 168	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

cc1	0.47 216	0.64 305	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	1.01 465	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.25 315	0.40 453

tt1	0.44 173	0.64 305	1.83 228	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	0.88 444	0.31 96	0.37 114	0.25 63	0.35 205	0.63 225	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.25 315	0.36 433

SQANet	0.80 432	1.58 497	2.53 407	0.76 478	0.83 488	0.76 397	0.36 337	0.83 305	0.64 288	0.63 368	0.69 375	0.73 366	0.51 346	1.21 321	0.53 314	0.77 498	0.29 450	0.59 486	0.29 423	0.86 495	0.61 482

BSDual-CNN	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.30 163	0.21 180	0.76 397	0.31 287	1.00 446	0.61 250	0.63 368	0.53 239	0.63 304	0.37 225	0.43 120	0.38 232	0.13 279	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

hknet	0.47 216	0.29 96	1.70 149	0.30 163	0.24 237	0.76 397	0.31 287	1.00 446	0.64 288	0.63 368	0.53 239	0.80 395	0.38 232	0.77 271	0.37 225	0.11 198	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

coex-ft	5.95 531	1.67 503	60.57 552	0.34 270	0.30 310	0.77 405	0.69 458	0.74 219	4.41 523	19.22 544	2.15 496	1.62 493	7.97 532	1.81 411	8.96 532	0.44 474	2.08 529	0.18 398	0.19 368	0.38 424	4.62 534

CSP-Net	0.50 251	0.39 182	1.25 64	0.29 147	0.23 224	0.77 405	0.35 330	0.86 332	0.57 212	0.59 332	0.59 288	0.65 317	0.40 253	1.77 399	0.44 273	0.16 358	0.11 245	0.10 102	0.10 117	0.20 244	0.14 165

Consistency-Raft	0.88 446	0.93 410	3.23 492	0.99 497	0.64 474	0.77 405	0.55 423	0.98 426	0.97 459	0.61 349	1.03 454	0.65 317	1.05 466	0.79 276	1.38 447	0.44 474	0.46 482	0.51 482	0.58 496	0.65 481	0.47 466

GMM-Stereo	0.50 251	0.23 33	2.41 382	0.54 441	0.24 237	0.77 405	0.46 394	0.59 140	0.57 212	0.58 318	0.73 396	0.47 224	0.43 291	0.68 244	0.27 125	0.10 136	0.06 2	0.13 280	0.13 248	0.14 107	0.44 462

Nwc_Net	0.68 383	0.83 380	2.53 407	0.41 366	0.39 396	0.77 405	0.38 351	1.01 454	0.70 345	0.60 341	0.99 447	0.98 445	0.68 410	1.41 342	0.63 349	0.23 430	0.15 332	0.23 430	0.25 405	0.23 288	0.18 263

UDG	0.77 424	1.23 474	2.15 333	0.67 472	0.59 464	0.78 410	0.38 351	0.90 361	0.70 345	0.61 349	0.69 375	1.01 451	0.67 407	1.02 299	0.73 377	0.45 476	0.34 463	0.87 496	0.51 485	0.67 483	0.46 465

NVStereoNet_ROB	1.16 474	0.95 419	2.54 413	0.58 455	0.55 455	0.78 410	0.63 448	1.00 446	1.08 474	1.03 464	4.07 524	1.48 489	1.22 475	2.88 504	1.27 441	0.50 479	0.46 482	0.54 483	0.62 499	0.50 466	0.63 485
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	0.72 403	1.06 449	2.09 317	0.47 411	0.36 376	0.78 410	0.26 200	0.98 426	1.34 490	0.61 349	2.07 492	0.64 313	0.61 389	0.83 279	0.71 370	0.31 462	0.14 307	0.15 343	0.12 216	0.60 479	0.21 303

CBMV	0.71 400	0.76 346	2.64 427	0.33 240	0.20 169	0.78 410	0.79 471	0.98 426	0.78 416	0.85 447	0.71 389	0.86 417	1.10 471	1.46 349	0.62 347	0.18 383	0.20 400	0.21 420	0.19 368	0.25 315	0.33 419
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fast-acv-ft	0.63 355	0.88 396	3.10 478	0.38 340	0.30 310	0.79 414	0.48 405	0.69 189	0.72 365	0.58 318	0.78 408	0.76 382	0.60 380	0.67 241	0.73 377	0.15 337	0.15 332	0.18 398	0.17 335	0.37 417	0.16 225

Wz-Net-LNSev	0.59 330	0.96 421	2.47 397	0.34 270	0.37 387	0.79 414	0.44 385	0.86 332	0.77 411	0.61 349	0.67 358	0.79 392	0.56 365	0.64 227	0.62 347	0.15 337	0.14 307	0.12 221	0.12 216	0.18 208	0.19 279

CRE-IMP	0.41 138	0.22 26	1.76 175	0.48 419	0.17 93	0.79 414	0.69 458	0.52 93	0.52 159	0.47 180	0.42 144	0.45 203	0.26 125	0.41 109	0.31 180	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.09 82	0.17 182	0.23 340

MMNet	0.50 251	0.48 239	1.93 271	0.33 240	0.27 282	0.79 414	0.28 242	0.81 292	0.74 385	0.60 341	0.56 271	0.59 289	0.55 361	0.79 276	0.59 340	0.10 136	0.09 160	0.12 221	0.11 178	0.13 84	0.14 165

DSFCA	0.54 291	0.35 151	1.41 92	0.28 116	0.28 293	0.79 414	0.88 478	0.76 244	0.70 345	0.72 412	0.66 355	0.67 333	0.57 370	1.17 319	0.63 349	0.16 358	0.14 307	0.13 280	0.14 276	0.16 160	0.13 150

LALA_ROB	0.60 336	0.76 346	1.69 145	0.36 304	0.29 299	0.79 414	0.55 423	0.94 396	0.77 411	0.81 437	0.67 358	0.94 438	0.49 341	0.99 295	0.73 377	0.21 414	0.15 332	0.20 412	0.18 348	0.23 288	0.21 303

DRN-Test	0.64 359	0.43 205	2.44 390	0.39 350	0.44 422	0.80 420	0.41 364	1.02 457	0.78 416	0.80 432	0.63 327	0.69 347	0.56 365	1.79 404	0.69 365	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	0.18 208	0.17 243

GwcNet	0.69 387	0.71 331	3.12 481	0.36 304	0.45 430	0.81 421	0.44 385	0.86 332	0.84 435	0.60 341	0.74 399	0.82 403	0.49 341	1.65 380	0.66 357	0.16 358	0.15 332	0.15 343	0.15 299	0.31 373	0.24 352

SuperB	1.15 472	1.14 460	5.43 523	0.36 304	0.26 269	0.81 421	0.89 479	0.88 349	1.17 481	0.67 392	0.68 366	0.63 304	1.39 488	1.74 394	3.37 508	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	2.80 527	0.25 361

XQC	0.73 412	0.98 432	2.39 379	0.46 406	0.35 368	0.81 421	0.46 394	1.00 446	1.00 463	0.80 432	0.69 375	0.88 423	0.74 427	1.32 332	1.20 435	0.24 438	0.16 349	0.23 430	0.20 378	0.41 441	0.33 419

CRFU-Net	0.56 311	0.38 173	1.86 241	0.46 406	0.26 269	0.82 424	0.36 337	0.90 361	0.49 134	0.62 360	0.59 288	0.78 387	1.35 484	1.00 297	0.48 292	0.15 337	0.14 307	0.17 378	0.10 117	0.19 229	0.14 165

RTSC	0.72 403	1.00 438	2.22 348	0.40 359	0.29 299	0.82 424	0.31 287	0.96 414	1.10 476	0.92 454	0.81 412	0.78 387	0.58 374	1.23 325	1.55 457	0.18 383	0.17 367	0.14 316	0.17 335	0.43 449	0.30 399

iinet-f	0.57 317	0.93 410	2.27 357	0.31 190	0.25 254	0.83 426	0.33 318	0.81 292	0.65 301	0.54 261	0.63 327	0.73 366	0.67 407	0.73 260	0.67 360	0.13 279	0.13 290	0.11 166	0.10 117	0.43 449	0.16 225

GANetREF_RVC	0.75 417	1.15 464	2.46 393	0.47 411	0.26 269	0.83 426	0.61 442	0.97 422	0.89 448	0.62 360	0.61 310	0.72 363	0.59 377	2.42 475	0.55 320	0.32 463	0.25 439	0.36 467	0.24 398	0.39 433	0.31 407
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
Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 317	0.87 392	2.11 322	0.32 219	0.30 310	0.84 428	0.40 358	0.88 349	0.72 365	0.65 386	0.73 396	0.66 324	0.57 370	0.93 289	0.71 370	0.13 279	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.15 124	0.14 165

DDUNet	0.77 424	1.12 456	1.88 248	0.76 478	0.69 479	0.84 428	0.43 374	0.85 322	0.65 301	0.67 392	0.75 402	0.91 429	0.52 351	1.03 301	0.57 332	0.54 482	0.37 468	0.95 502	0.52 487	0.71 486	0.57 478

LSM	3.31 523	1.11 455	5.29 522	9.40 537	30.65 548	0.84 428	1.12 497	0.91 371	1.22 484	1.36 490	2.19 497	0.93 434	0.83 438	1.66 381	0.90 398	0.21 414	0.31 456	0.24 437	0.28 420	0.39 433	6.33 536

DISCO	0.57 317	0.34 144	1.87 246	0.45 401	0.34 356	0.84 428	0.35 330	0.84 316	0.78 416	0.59 332	0.63 327	1.06 462	0.53 353	1.10 307	0.82 392	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.22 275	0.18 263

HBP-ISP	0.76 420	1.30 482	3.19 488	0.35 286	0.26 269	0.85 432	0.54 420	1.03 464	0.72 365	0.80 432	0.69 375	0.68 340	0.83 438	2.04 444	0.44 273	0.23 430	0.24 426	0.29 456	0.25 405	0.28 350	0.24 352

APVNet	0.70 391	0.67 320	2.71 436	0.38 340	0.36 376	0.85 432	0.43 374	0.91 371	0.68 327	0.55 279	0.69 375	0.75 378	0.55 361	2.31 463	0.78 385	0.17 372	0.17 367	0.24 437	0.19 368	0.33 388	0.23 340

WZ-Net	0.92 451	1.31 483	3.76 504	0.41 366	0.36 376	0.86 434	0.71 462	1.00 446	1.06 472	0.82 441	0.92 434	1.06 462	1.05 466	2.16 455	1.61 459	0.19 398	0.13 290	0.15 343	0.16 318	0.32 380	0.28 384

PSM-AAD	0.63 355	0.22 26	1.77 184	0.37 325	0.23 224	0.86 434	1.17 500	0.59 140	0.60 234	0.64 379	0.71 389	0.68 340	2.93 515	0.65 237	0.31 180	0.09 47	0.07 20	0.17 378	0.15 299	0.13 84	0.33 419

RYNet	0.70 391	0.56 272	2.25 354	0.35 286	0.41 412	0.86 434	0.43 374	0.94 396	0.82 430	0.62 360	0.53 239	0.91 429	0.60 380	2.70 496	1.00 413	0.14 320	0.11 245	0.16 361	0.14 276	0.25 315	0.27 378

DispFullNet	1.67 502	2.10 523	5.22 520	1.53 514	8.90 530	0.86 434	0.31 287	0.96 414	0.96 458	1.37 493	1.01 450	1.13 471	1.98 506	1.51 359	0.91 399	0.54 482	0.31 456	1.18 508	0.63 501	1.13 501	0.80 495

YMNet	0.62 349	0.72 335	1.93 271	0.41 366	0.41 412	0.87 438	0.43 374	0.87 341	0.71 355	0.74 419	0.81 412	0.83 405	0.46 316	0.86 284	0.93 400	0.19 398	0.22 415	0.20 412	0.17 335	0.41 441	0.21 303

YMNet_1	0.62 349	0.72 335	1.93 271	0.41 366	0.41 412	0.87 438	0.43 374	0.87 341	0.71 355	0.74 419	0.81 412	0.83 405	0.46 316	0.86 284	0.93 400	0.19 398	0.22 415	0.20 412	0.17 335	0.41 441	0.21 303

DDVS	0.62 349	0.40 187	1.40 91	2.21 524	0.35 368	0.87 438	1.00 488	0.69 189	0.50 144	0.53 248	0.56 271	0.90 427	0.37 225	1.22 323	0.47 287	0.15 337	0.14 307	0.14 316	0.12 216	0.19 229	0.22 316

FBW_ROB	0.83 439	0.77 355	1.77 184	0.44 387	0.30 310	0.87 438	0.46 394	1.10 476	0.91 451	0.81 437	0.75 402	1.01 451	0.61 389	3.66 518	1.23 439	0.26 447	0.23 423	0.36 467	0.25 405	0.27 344	0.62 483

CC-Net-ROB	0.85 442	1.15 464	2.13 327	0.88 488	0.38 393	0.88 442	0.44 385	1.06 470	0.79 421	0.58 318	0.69 375	0.65 317	0.50 344	2.74 499	0.51 307	0.93 501	0.39 476	0.87 496	0.29 423	0.54 473	0.54 474

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 424	1.04 447	2.06 309	0.94 493	0.35 368	0.89 443	0.40 358	0.85 322	0.63 280	0.55 279	0.63 327	0.75 378	0.38 232	2.38 469	0.48 292	1.10 509	0.31 456	0.36 467	0.21 384	0.53 472	0.55 477

Wz-Net-MNSev	0.65 367	0.97 429	2.19 342	0.36 304	0.33 348	0.90 444	0.60 438	0.92 380	0.81 429	0.75 421	0.72 394	0.73 366	0.65 400	1.39 338	0.71 370	0.16 358	0.13 290	0.14 316	0.14 276	0.24 303	0.18 263

MFMNet_re	0.92 451	1.28 480	2.53 407	0.82 486	0.76 486	0.90 444	0.75 467	0.98 426	1.04 468	1.03 464	1.05 458	0.84 410	0.94 456	0.83 279	0.72 374	0.68 491	0.60 494	0.63 488	0.60 498	0.77 491	0.74 489

BUS	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.30 163	0.21 180	0.91 446	0.23 125	1.00 446	0.61 250	0.63 368	0.53 239	0.66 324	0.30 178	0.43 120	0.32 191	0.13 279	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

NINENet	0.50 251	0.33 130	1.69 145	0.55 448	0.25 254	0.91 446	0.23 125	0.98 426	0.71 355	0.53 248	0.55 260	0.66 324	0.30 178	1.22 323	0.32 191	0.15 337	0.13 290	0.16 361	0.11 178	0.16 160	0.13 150

iRaft-Stereo_20w	0.58 322	0.39 182	1.96 292	0.45 401	0.32 335	0.92 448	0.57 432	1.14 481	0.56 208	0.81 437	0.40 136	0.55 261	0.69 412	0.65 237	1.04 422	0.09 47	0.16 349	0.09 55	0.36 462	0.17 182	0.25 361

EDNetEfficient	1.27 482	0.70 329	4.05 512	0.64 467	0.98 497	0.94 449	1.40 511	0.85 322	1.75 506	2.34 515	1.33 474	1.05 460	2.21 509	1.58 371	4.15 516	0.15 337	0.19 389	0.14 316	0.27 417	0.38 424	0.32 412

NRIStereo	0.46 201	0.25 46	1.77 184	0.47 411	0.16 67	0.95 450	0.74 466	0.51 81	0.56 208	0.48 198	0.39 131	0.59 289	0.29 170	0.77 271	0.32 191	0.11 198	0.13 290	0.11 166	0.09 82	0.21 257	0.24 352

LCNet	0.54 291	0.37 163	1.78 189	0.92 491	0.22 205	0.96 451	0.30 274	0.59 140	0.58 222	0.51 230	0.55 260	0.41 166	0.76 429	0.84 281	0.26 117	0.09 47	0.06 2	0.12 221	0.18 348	0.98 497	0.39 449

ADCS	1.05 466	1.36 491	2.98 470	0.42 376	0.36 376	0.96 451	0.81 475	1.06 470	1.12 478	1.25 484	0.97 444	1.08 464	0.90 451	1.25 329	4.86 522	0.21 414	0.21 409	0.22 423	0.23 396	0.36 409	0.38 443

ADCRef	0.80 432	0.96 421	2.29 361	0.37 325	0.35 368	0.96 451	0.51 409	0.87 341	0.75 398	0.88 448	0.83 417	0.61 297	1.36 485	1.02 299	3.27 505	0.13 279	0.11 245	0.17 378	0.19 368	0.25 315	0.21 303

PVD	0.90 448	0.85 386	2.15 333	0.53 438	0.50 442	0.99 454	0.56 428	1.15 484	1.64 502	1.41 495	1.41 478	1.11 470	1.13 473	1.35 335	1.31 442	0.26 447	0.28 449	0.28 449	0.26 412	0.37 417	0.49 470

ADCMid	0.96 457	1.32 486	2.74 444	0.38 340	0.35 368	0.99 454	0.58 434	0.94 396	0.86 438	1.23 483	1.01 450	1.01 451	1.00 461	1.05 303	3.97 513	0.21 414	0.19 389	0.42 476	0.32 444	0.40 438	0.29 390

SPS-STEREO	1.07 467	1.13 459	2.88 457	0.65 470	0.69 479	0.99 454	0.68 456	1.05 469	0.87 441	1.36 490	1.23 466	1.46 488	0.94 456	1.87 421	1.72 464	0.66 490	0.61 495	0.58 484	0.57 494	0.65 481	0.77 493
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-TNSev	0.91 449	1.73 509	3.08 476	0.36 304	0.31 327	1.00 457	0.71 462	1.06 470	0.97 459	0.71 409	0.72 394	1.09 466	0.87 446	2.42 475	1.59 458	0.20 408	0.20 400	0.16 361	0.20 378	0.44 457	0.35 425

ACV-stereo	0.66 371	0.76 346	2.86 455	0.32 219	0.25 254	1.01 458	0.60 438	0.59 140	0.52 159	0.41 144	0.45 161	1.55 492	0.94 456	1.40 341	0.69 365	0.14 320	0.13 290	0.12 221	0.11 178	0.20 244	0.19 279

stereogan	0.69 387	0.51 250	2.44 390	0.39 350	0.39 396	1.01 458	0.41 364	0.94 396	0.92 454	0.73 416	0.85 424	1.15 473	0.69 412	1.57 367	0.53 314	0.19 398	0.18 377	0.20 412	0.16 318	0.36 409	0.24 352

otaku	1.03 464	1.68 505	2.72 438	0.95 494	0.73 482	1.03 460	0.59 436	0.99 438	0.86 438	0.69 401	1.61 482	0.98 445	0.64 398	1.46 349	1.14 430	0.95 503	0.46 482	0.72 493	0.40 470	1.24 507	0.78 494

SGM-Forest	1.04 465	0.42 200	3.59 503	0.41 366	0.32 335	1.05 461	1.32 506	0.94 396	0.83 433	1.16 474	2.23 500	1.03 455	1.39 488	2.49 482	2.35 488	0.21 414	0.21 409	0.20 412	0.19 368	0.23 288	0.32 412
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	1.00 461	1.68 505	2.80 452	0.95 494	0.85 489	1.06 462	0.53 416	0.98 426	0.90 450	0.62 360	0.76 404	0.93 434	0.66 405	1.66 381	0.98 407	0.99 506	0.45 480	0.75 494	0.40 470	1.19 503	0.75 491

RainbowNet	1.15 472	1.78 510	2.72 438	1.12 504	0.91 494	1.06 462	0.76 469	1.16 485	1.13 480	0.75 421	0.97 444	1.09 466	0.80 434	1.60 374	1.21 437	1.17 511	1.26 521	1.01 505	0.57 494	1.13 501	0.88 502

ccnet	0.71 400	0.41 193	1.59 127	0.40 359	0.45 430	1.06 462	0.55 423	0.98 426	0.71 355	0.88 448	0.97 444	0.82 403	0.88 449	1.68 384	0.94 402	0.32 463	0.26 441	0.32 461	0.27 417	0.34 395	0.30 399

ADCP+	0.94 453	1.12 456	3.14 482	0.34 270	0.39 396	1.06 462	0.79 471	0.89 355	0.80 424	0.66 388	0.67 358	0.85 413	1.55 495	0.93 289	4.55 520	0.13 279	0.11 245	0.16 361	0.15 299	0.26 335	0.25 361

CSAN	1.25 481	1.12 456	3.04 473	0.51 428	0.37 387	1.06 462	1.15 499	1.22 486	1.08 474	1.17 479	1.91 490	1.04 458	1.31 480	5.96 529	2.43 490	0.26 447	0.22 415	0.24 437	0.24 398	0.31 373	0.30 399

PAM_32	0.70 391	0.35 151	2.73 443	0.54 441	0.61 471	1.07 467	0.43 374	0.84 316	0.49 134	0.90 452	0.91 432	1.23 477	0.77 432	0.65 237	1.10 425	0.10 136	0.19 389	0.10 102	0.49 482	0.15 124	0.38 443

DPSNet	0.86 443	0.60 280	2.34 369	0.58 455	0.36 376	1.07 467	0.75 467	1.30 491	1.05 469	0.70 405	0.68 366	0.94 438	1.29 477	2.08 448	1.82 468	0.26 447	0.23 423	0.16 361	0.17 335	0.48 461	0.40 453

PAM	0.70 391	0.35 151	2.72 438	0.56 450	0.62 473	1.08 469	0.53 416	0.85 322	0.44 84	0.93 456	0.92 434	1.24 478	0.68 410	0.64 227	1.01 417	0.10 136	0.19 389	0.10 102	0.48 480	0.14 107	0.38 443

MeshStereo	1.21 477	1.15 464	3.01 472	0.34 270	0.28 293	1.10 470	0.69 458	1.35 493	1.01 465	2.71 520	2.41 503	2.96 508	1.45 491	2.80 502	1.40 450	0.22 427	0.22 415	0.22 423	0.19 368	0.50 466	0.26 371
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
FCDSN-DC	1.29 483	0.54 261	2.50 404	0.47 411	0.41 412	1.12 471	0.60 438	1.10 476	1.27 488	2.23 512	2.87 512	3.67 514	3.12 520	2.39 472	1.69 462	0.30 460	0.26 441	0.31 458	0.30 432	0.35 405	0.38 443
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.55 500	2.39 530	3.16 484	0.65 470	0.41 412	1.12 471	0.46 394	1.23 487	1.33 489	1.61 500	1.20 464	1.43 487	0.98 460	1.76 397	1.97 471	1.90 524	1.80 523	1.98 527	2.15 528	1.63 515	1.77 526

NaN_ROB	1.14 470	0.94 412	2.96 466	0.53 438	0.56 457	1.13 473	0.99 485	0.98 426	1.00 463	1.09 469	0.87 427	0.77 384	1.06 468	5.90 528	2.72 494	0.16 358	0.23 423	0.16 361	0.24 398	0.22 275	0.36 433

PDISCO_ROB	0.75 417	1.06 449	2.11 322	0.64 467	0.59 464	1.13 473	0.43 374	1.14 481	1.05 469	0.64 379	0.71 389	0.96 441	0.61 389	1.21 321	0.76 381	0.37 471	0.18 377	0.27 446	0.24 398	0.56 475	0.32 412

ACVNet-4b	1.93 507	1.85 514	4.10 513	1.07 499	0.86 490	1.15 475	0.53 416	1.06 470	1.12 478	0.64 379	1.09 460	1.99 498	0.70 414	2.20 457	9.86 535	5.62 534	0.41 479	1.03 506	0.55 488	1.86 520	0.85 497

AnyNet_C32	1.00 461	1.33 488	2.53 407	0.49 421	0.54 452	1.15 475	1.14 498	0.91 371	0.89 448	1.11 470	0.95 441	0.87 419	0.93 453	1.50 358	4.07 515	0.21 414	0.20 400	0.25 442	0.24 398	0.38 424	0.33 419

WCMA_ROB	1.12 468	0.83 380	2.66 430	0.58 455	0.34 356	1.17 477	0.71 462	0.93 388	0.94 455	1.74 502	2.63 509	3.09 510	1.71 501	1.70 387	1.84 469	0.26 447	0.21 409	0.20 412	0.21 384	0.28 350	0.43 460

ACVNet_1	1.33 485	1.91 518	4.03 511	1.09 501	0.88 491	1.19 478	0.66 450	1.24 488	1.17 481	0.94 457	0.96 442	3.09 510	1.04 465	2.37 466	1.11 428	1.04 507	0.48 488	1.03 506	0.48 480	1.12 500	0.83 496

ACVNet_2	1.42 494	1.81 511	3.23 492	1.08 500	0.92 495	1.32 479	0.85 476	1.49 500	1.69 503	1.19 482	1.73 486	2.13 500	1.03 464	2.50 483	1.40 450	0.91 500	0.53 490	1.00 504	0.55 488	2.11 522	0.85 497

SAMSARA	0.91 449	0.97 429	2.22 348	0.80 482	0.58 462	1.32 479	1.31 505	1.01 454	0.94 455	1.36 490	0.87 427	1.38 485	0.90 451	1.72 391	1.02 419	0.24 438	0.30 454	0.22 423	0.25 405	0.36 409	0.35 425

ADCPNet	0.99 458	0.99 436	3.93 510	0.37 325	0.68 478	1.36 481	0.62 446	0.87 341	0.76 407	0.78 430	0.81 412	1.08 464	1.18 474	1.14 316	2.49 491	0.21 414	0.69 505	0.21 420	0.95 515	0.29 354	0.37 440

IMH-64-1	1.39 491	1.64 501	1.86 241	1.36 509	1.11 506	1.39 482	1.19 501	1.76 507	1.45 496	1.16 474	2.21 498	1.53 490	1.38 486	1.98 438	1.52 455	1.29 513	0.67 499	1.27 512	0.69 503	1.29 509	0.98 505

IMH-64	1.39 491	1.64 501	1.86 241	1.36 509	1.11 506	1.39 482	1.19 501	1.76 507	1.45 496	1.16 474	2.21 498	1.53 490	1.38 486	1.98 438	1.52 455	1.29 513	0.67 499	1.27 512	0.69 503	1.29 509	0.98 505

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 463	1.67 503	2.32 364	0.47 411	0.39 396	1.47 484	0.95 482	0.95 409	0.91 451	0.84 444	0.94 439	1.05 460	0.60 380	2.95 505	0.72 374	0.41 472	0.72 509	0.32 461	0.55 488	0.74 487	1.22 516

MIPNet	0.83 439	0.81 372	2.40 381	0.61 464	0.18 126	1.48 485	1.39 510	1.60 504	0.74 385	1.94 504	0.85 424	0.73 366	1.68 499	0.87 287	0.31 180	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.32 444	0.25 315	0.12 116

ELAS_RVC	1.37 490	0.78 363	3.21 490	0.55 448	0.50 442	1.49 486	2.48 524	1.48 499	1.71 505	2.13 509	2.09 493	2.07 499	2.56 513	1.90 430	2.02 474	0.35 468	0.36 466	0.37 471	0.34 451	0.49 464	0.47 466
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 458	0.79 365	2.43 388	0.39 350	0.32 335	1.50 487	1.90 518	0.92 380	0.97 459	1.26 487	1.27 468	1.00 450	1.42 490	1.14 316	3.31 506	0.17 372	0.14 307	0.22 423	0.21 384	0.30 365	0.22 316

AnyNet_C01	1.14 470	1.49 495	4.23 515	0.54 441	0.53 450	1.51 488	1.37 508	1.04 468	1.07 473	1.17 479	1.33 474	1.15 473	1.08 469	1.61 377	2.74 495	0.25 443	0.22 415	0.28 449	0.24 398	0.48 461	0.40 453

Dean	1.79 504	1.83 512	3.92 508	1.29 508	1.07 505	1.55 489	1.00 488	1.95 514	2.33 514	1.47 498	4.19 525	4.26 520	1.33 483	2.21 458	1.48 454	1.14 510	0.68 503	1.18 508	0.74 506	1.24 507	0.98 505

MADNet+	1.36 488	1.93 520	5.95 524	0.81 485	0.59 464	1.57 490	1.09 494	1.39 497	1.22 484	0.84 444	1.01 450	1.25 479	1.12 472	3.19 510	2.36 489	0.45 476	0.47 485	0.38 473	0.34 451	0.59 476	0.57 478

RTS	1.21 477	1.31 483	6.39 526	0.52 432	0.51 447	1.61 491	0.79 471	1.03 464	1.37 492	1.13 471	1.30 471	1.10 468	0.85 442	2.65 492	2.08 477	0.21 414	0.24 426	0.18 398	0.18 348	0.43 449	0.32 412

RTSA	1.21 477	1.31 483	6.39 526	0.52 432	0.51 447	1.61 491	0.79 471	1.03 464	1.37 492	1.13 471	1.30 471	1.10 468	0.85 442	2.65 492	2.08 477	0.21 414	0.24 426	0.18 398	0.18 348	0.43 449	0.32 412

LVE	1.96 508	2.17 529	3.14 482	1.68 515	1.80 523	1.63 493	1.03 491	2.34 517	2.81 519	1.25 484	2.89 513	4.24 519	1.29 477	2.79 501	1.44 452	2.85 529	0.91 516	1.18 508	1.46 525	1.23 506	1.10 513

SGM_RVC	1.89 506	0.92 404	2.50 404	0.96 496	0.93 496	1.63 493	1.37 508	1.52 502	12.43 533	1.85 503	1.69 485	2.40 504	1.74 502	2.81 503	1.71 463	0.53 480	0.47 485	0.42 476	0.47 479	0.74 487	0.74 489
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IPLG	0.69 387	0.84 382	2.43 388	0.35 286	0.21 180	1.65 495	0.61 442	1.36 494	0.58 222	1.39 494	0.51 215	0.37 139	0.87 446	1.41 342	0.36 219	0.09 47	0.07 20	0.14 316	0.12 216	0.32 380	0.11 79

IMH	2.02 509	2.15 528	2.69 435	1.68 515	1.12 508	1.66 496	0.92 481	2.10 515	1.92 511	1.32 489	2.66 510	2.21 502	1.69 500	5.78 527	1.68 461	5.54 533	0.96 517	1.31 514	0.71 505	1.32 512	0.99 510

PWCK	1.49 497	1.90 517	3.22 491	1.09 501	0.54 452	1.71 497	1.73 516	1.49 500	1.53 499	1.44 497	1.80 487	1.82 495	1.30 479	3.34 513	1.76 466	1.07 508	0.56 492	0.97 503	0.58 496	1.38 513	0.65 486

WAO-7	1.48 496	1.63 499	2.49 400	0.93 492	0.75 483	1.72 498	1.10 495	1.84 511	1.96 512	1.43 496	2.54 505	1.97 497	1.61 498	3.06 507	2.08 477	0.69 492	0.66 498	0.94 501	0.74 506	0.80 493	0.69 488

SANet	1.20 476	1.21 472	3.33 497	0.38 340	0.27 282	1.73 499	0.85 476	1.10 476	2.49 517	1.16 474	1.83 488	1.72 494	1.50 494	2.37 466	2.84 497	0.18 383	0.16 349	0.16 361	0.15 299	0.32 380	0.32 412

notaker	2.66 513	2.07 522	3.31 496	2.61 528	1.43 513	1.76 500	1.11 496	2.76 521	1.79 508	2.26 513	11.53 537	3.96 515	4.29 524	3.09 508	2.76 496	1.55 520	0.88 515	1.70 525	1.07 519	2.00 521	1.35 518

LRCNet_RVC	13.74 541	19.30 542	12.75 536	19.46 544	12.69 536	1.86 501	0.41 364	12.33 539	1.05 469	15.77 540	18.83 545	12.62 541	8.70 534	12.21 539	9.62 534	22.22 546	8.37 541	25.85 547	24.01 547	19.32 545	17.44 546

NCC-stereo	0.79 430	0.94 412	2.42 384	0.59 459	0.45 430	1.90 502	0.46 394	0.99 438	0.72 365	0.64 379	0.84 420	0.91 429	0.73 422	1.80 408	1.00 413	0.27 452	0.19 389	0.23 430	0.31 438	0.24 303	0.22 316

Abc-Net	0.79 430	0.94 412	2.42 384	0.59 459	0.45 430	1.90 502	0.46 394	0.99 438	0.72 365	0.64 379	0.84 420	0.91 429	0.73 422	1.80 408	1.00 413	0.27 452	0.19 389	0.23 430	0.31 438	0.24 303	0.22 316
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EAI-Stereo	0.78 428	0.25 46	1.67 142	0.54 441	0.59 464	1.95 504	2.05 520	1.11 480	0.64 288	0.95 459	1.49 479	0.50 240	0.67 407	0.59 213	1.44 452	0.09 47	0.19 389	0.09 55	0.49 482	0.13 84	0.22 316

KSHMR	4.10 525	1.97 521	5.27 521	1.71 517	1.47 517	1.96 505	1.28 504	3.19 523	17.33 544	2.12 506	15.91 539	9.18 533	1.57 497	8.42 533	1.98 472	1.52 519	1.26 521	1.67 524	1.19 521	1.67 516	1.40 520

MSMD_ROB	1.34 486	0.96 421	2.38 377	0.39 350	0.32 335	1.96 505	0.62 446	0.91 371	1.43 494	2.94 524	2.60 507	4.77 523	1.95 505	2.43 477	1.33 444	0.29 457	0.26 441	0.32 461	0.32 444	0.30 365	0.30 399

FC-DCNN	1.49 497	0.59 278	2.88 457	0.44 387	0.39 396	1.97 507	0.66 450	1.67 506	1.70 504	2.72 521	2.89 513	4.22 517	2.97 517	2.55 487	2.19 482	0.29 457	0.26 441	0.31 458	0.30 432	0.32 380	0.39 449

SDNR	1.22 480	0.80 367	2.71 436	0.33 240	1.48 518	1.98 508	0.23 125	1.93 513	2.44 515	0.89 450	2.52 504	1.36 484	0.51 346	3.65 517	1.93 470	0.30 460	0.31 456	0.22 423	0.16 318	0.33 388	0.36 433

G-Net	0.99 458	0.64 305	2.76 446	0.57 453	0.67 476	2.03 509	0.72 465	0.76 244	0.67 325	1.14 473	2.56 506	1.30 483	1.02 463	1.48 357	1.74 465	0.25 443	0.24 426	0.24 437	0.26 412	0.37 417	0.31 407

FC-DCNN v2	1.54 499	0.58 276	2.80 452	0.44 387	0.39 396	2.05 510	0.66 450	1.90 512	1.84 510	2.79 522	2.97 516	4.41 521	3.07 518	2.65 492	2.30 487	0.29 457	0.26 441	0.31 458	0.30 432	0.32 380	0.38 443

IGEV-RUCA	2.28 510	0.30 108	1.15 48	0.40 359	1.86 524	2.06 511	1.90 518	1.36 494	1.80 509	3.70 528	3.76 522	5.02 524	8.19 533	2.12 452	1.63 460	0.25 443	0.76 510	2.72 530	1.91 526	2.39 525	2.36 529

ktn	4.35 526	2.10 523	2.89 460	1.80 519	1.49 519	2.13 512	1.41 513	2.26 516	12.72 534	11.41 536	16.43 540	11.15 536	3.75 521	4.36 524	3.18 504	1.82 523	0.98 519	1.73 526	1.21 522	2.97 528	1.27 517

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 486	1.70 507	2.50 404	0.56 450	0.40 405	2.15 513	0.99 485	1.24 488	1.26 487	1.02 463	1.10 461	1.29 480	0.88 449	3.10 509	1.08 424	1.66 521	0.83 513	0.68 491	0.88 512	1.57 514	1.80 527

HanzoNet	7.64 532	2.86 531	5.05 519	7.01 534	3.97 528	2.18 514	1.34 507	3.37 528	4.05 522	13.17 538	10.58 531	10.73 535	16.52 541	8.45 534	10.51 536	10.48 541	9.72 543	5.59 537	13.46 542	6.84 537	6.83 537

WAO-6	1.58 501	1.54 496	2.32 364	1.14 505	1.00 499	2.30 515	1.03 491	1.82 510	2.85 520	1.25 484	2.61 508	2.20 501	1.56 496	2.47 481	1.99 473	0.95 503	0.67 499	1.19 511	0.83 510	1.08 499	0.88 502

UNDER WATER	2.74 514	1.85 514	4.54 517	1.81 520	1.44 515	2.34 516	1.40 511	3.24 524	6.60 528	2.60 518	2.76 511	5.75 526	5.24 527	3.02 506	4.01 514	1.45 517	0.81 512	1.59 523	1.06 518	1.80 518	1.51 522

SGM+DAISY	1.83 505	1.43 492	3.81 505	0.87 487	1.01 500	2.38 517	2.53 525	1.36 494	1.75 506	2.92 523	3.22 519	2.65 506	2.93 515	2.22 461	3.10 502	0.72 493	0.69 505	0.63 488	0.62 499	0.77 491	0.98 505

LE_ROB	4.43 527	1.35 490	9.38 530	2.79 529	3.93 527	2.43 518	3.46 529	2.68 520	11.19 532	11.66 537	4.73 527	5.26 525	10.46 535	4.50 525	9.49 533	0.82 499	0.69 505	1.34 515	0.98 516	0.75 489	0.76 492

DGSMNet	2.89 518	0.63 301	3.18 487	3.43 531	4.17 529	2.57 519	6.98 534	0.97 422	0.83 433	0.56 289	1.86 489	0.79 392	0.62 394	1.64 379	1.39 448	4.61 532	5.01 535	5.17 536	4.71 535	4.44 533	4.19 533

ELAS	1.39 491	0.79 365	2.86 455	0.53 438	0.50 442	2.81 520	2.20 521	1.61 505	1.50 498	2.28 514	2.35 501	1.82 495	2.13 507	1.73 392	2.22 483	0.35 468	0.37 468	0.35 465	0.35 454	0.49 464	0.47 466
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 515	2.11 525	2.97 469	2.49 526	2.28 525	2.95 521	2.31 522	2.67 519	2.47 516	3.03 525	3.13 518	2.70 507	2.92 514	4.10 521	4.48 519	2.68 528	2.24 531	3.04 533	2.44 530	2.37 524	2.34 528

UNDER WATER-64	2.47 511	1.89 516	4.86 518	1.82 521	1.44 515	3.18 522	1.57 515	2.62 518	5.64 525	2.05 505	2.13 495	4.13 516	3.76 522	2.62 490	3.42 509	1.47 518	0.85 514	1.57 522	1.07 519	1.82 519	1.49 521

TorneroNet-64	2.65 512	1.83 512	3.30 494	1.46 512	1.20 509	3.89 523	0.99 485	3.51 529	6.71 529	2.56 517	4.60 526	4.22 517	3.85 523	3.33 512	3.14 503	1.19 512	0.65 497	1.39 517	0.79 509	3.31 529	1.15 514

WAO-8	2.80 516	2.14 526	2.89 460	1.91 522	1.04 503	3.98 524	0.96 483	3.26 525	6.17 526	2.15 510	3.37 520	3.31 512	2.41 511	11.84 536	2.03 475	2.05 525	1.86 525	1.54 520	0.92 513	1.22 504	0.87 500

Venus	2.80 516	2.14 526	2.89 460	1.91 522	1.04 503	3.98 524	0.96 483	3.26 525	6.17 526	2.15 510	3.37 520	3.31 512	2.41 511	11.84 536	2.03 475	2.05 525	1.86 525	1.54 520	0.92 513	1.22 504	0.87 500

MDST_ROB	1.17 475	0.42 200	3.87 506	0.54 441	0.44 422	4.11 526	0.58 434	1.31 492	0.84 435	2.12 506	1.12 462	0.98 445	0.71 416	4.24 523	0.99 412	0.16 358	0.14 307	0.19 404	0.17 335	0.18 208	0.35 425

JetBlue	1.78 503	1.63 499	3.92 508	0.73 475	1.21 510	4.38 527	3.35 527	1.59 503	1.20 483	1.26 487	1.52 481	2.37 503	1.88 504	3.23 511	3.00 498	0.53 480	0.47 485	0.48 481	0.49 482	1.29 509	0.97 504

MANE	2.90 519	1.14 460	2.96 466	1.03 498	1.01 500	5.01 528	2.45 523	5.36 531	6.88 530	3.58 527	4.76 528	5.99 527	4.99 525	4.23 522	4.61 521	0.56 485	0.67 499	0.44 478	0.78 508	0.51 468	1.03 511

SGM-ForestM	2.98 520	1.70 507	3.52 502	0.67 472	0.47 438	5.18 529	3.36 528	3.30 527	2.86 521	4.44 529	3.79 523	9.80 534	5.50 528	6.29 530	6.52 528	0.27 452	0.36 466	0.24 437	0.27 417	0.38 424	0.58 480

TCMNet-wrong-test	5.51 530	6.62 535	6.20 525	13.02 541	11.90 535	7.14 530	5.53 533	6.99 535	1.44 495	2.65 519	3.10 517	8.37 532	5.95 529	4.75 526	6.05 526	3.07 530	0.98 519	2.38 529	1.99 527	6.62 536	5.43 535

JetRed	3.29 522	4.93 532	10.17 531	1.45 511	1.72 522	7.44 531	5.05 532	3.06 522	2.12 513	2.41 516	2.39 502	2.99 509	2.37 510	3.51 516	6.44 527	1.32 516	1.90 527	1.37 516	1.23 523	2.21 523	1.76 525

DPSMNet_ROB	9.48 536	5.64 534	13.01 537	8.82 535	11.82 534	8.54 532	24.20 543	6.41 534	13.65 538	5.32 531	11.47 536	6.33 530	10.92 536	7.69 532	13.89 539	7.25 540	8.19 538	5.06 535	7.78 539	5.31 535	8.26 539

DGTPSM_ROB	8.89 535	5.62 533	12.25 533	5.92 533	11.32 533	8.54 532	24.18 542	6.40 533	13.49 535	5.15 530	11.46 535	6.19 529	10.92 536	7.00 531	13.72 538	4.47 531	7.65 536	3.92 534	7.45 538	4.38 532	7.87 538

tt	4.93 528	0.27 66	4.20 514	2.29 525	1.58 520	10.20 534	16.97 539	9.42 537	5.02 524	1.67 501	1.28 469	4.68 522	5.03 526	3.37 515	5.92 525	6.16 535	9.47 542	2.82 531	3.18 532	3.60 530	1.53 523

HaxPig	19.86 543	22.40 549	22.34 542	17.95 543	17.95 541	11.77 535	11.89 536	16.02 545	15.89 543	21.10 546	21.41 547	18.74 545	18.39 542	20.08 548	19.69 545	23.63 550	23.22 548	24.06 546	23.69 546	23.00 546	23.95 548

TorneroNet	5.50 529	1.92 519	3.16 484	1.47 513	1.25 512	14.07 536	1.06 493	4.90 530	20.99 549	10.17 533	16.48 541	11.88 538	6.93 530	3.34 513	4.20 517	1.30 515	0.69 505	1.45 519	0.86 511	2.61 526	1.20 515

USTest	8.10 533	7.17 536	8.96 529	9.25 536	9.05 531	15.27 537	23.78 541	9.96 538	9.47 531	5.94 532	6.75 529	7.80 531	7.48 531	8.83 535	11.21 537	2.21 527	3.56 532	2.86 532	3.20 533	5.02 534	4.16 532

xyz-stereo	3.02 521	0.29 96	30.64 551	0.23 16	0.12 6	15.52 538	0.24 158	0.51 81	0.47 125	0.59 332	7.99 530	0.64 313	0.47 324	1.39 338	0.50 302	0.09 47	0.07 20	0.34 464	0.07 30	0.13 84	0.08 18

MEDIAN_ROB	23.96 546	27.05 553	26.39 548	22.16 545	22.13 543	16.12 539	13.97 537	20.24 546	20.05 545	25.50 551	25.31 551	22.96 547	22.63 547	24.39 549	23.24 549	28.20 551	27.23 552	28.62 548	27.75 548	27.50 547	27.76 549

xxxxx1	28.96 551	20.11 545	14.07 539	49.74 550	39.15 550	18.98 540	26.64 544	21.94 547	20.21 546	16.45 541	17.48 542	18.36 542	21.56 544	16.21 544	20.88 546	23.07 547	26.55 549	66.40 551	78.70 551	30.27 548	32.51 551

tt_ll	28.96 551	20.11 545	14.07 539	49.74 550	39.15 550	18.98 540	26.64 544	21.94 547	20.21 546	16.45 541	17.48 542	18.36 542	21.56 544	16.21 544	20.88 546	23.07 547	26.55 549	66.40 551	78.70 551	30.27 548	32.51 551

ff	28.96 551	20.11 545	14.07 539	49.74 550	39.15 550	18.98 540	26.64 544	21.94 547	20.21 546	16.45 541	17.48 542	18.36 542	21.56 544	16.21 544	20.88 546	23.07 547	26.55 549	66.40 551	78.70 551	30.27 548	32.51 551

U	3.37 524	0.17 1	0.91 27	0.26 75	13.79 539	19.19 543	0.15 13	0.41 27	0.31 5	0.17 10	0.18 16	0.27 85	0.15 13	0.21 1	0.16 4	0.09 47	0.06 2	17.88 544	12.81 541	0.10 28	0.08 18

Anonymous_1	22.91 544	11.20 538	12.13 532	12.75 538	26.28 547	19.43 544	27.92 547	14.08 541	13.61 536	14.96 539	10.58 531	11.26 537	11.19 538	12.55 540	14.57 541	38.28 553	7.88 537	34.96 550	63.99 550	89.57 553	10.94 542

AVERAGE_ROB	26.93 550	30.34 554	29.27 550	25.82 546	25.34 544	19.48 545	15.17 538	23.55 550	23.00 550	28.45 552	27.87 552	26.25 551	25.86 553	26.96 553	25.55 550	31.30 552	30.07 553	31.76 549	30.81 549	30.79 551	30.93 550

DPSM_ROB	12.34 538	11.21 539	12.51 534	12.91 539	12.80 537	19.84 546	28.28 548	14.38 543	14.28 540	10.58 534	11.26 533	12.03 539	11.85 539	13.15 542	15.34 543	7.11 538	8.31 539	6.50 539	7.35 536	8.84 538	8.31 540

DPSM	12.34 538	11.21 539	12.51 534	12.91 539	12.80 537	19.84 546	28.28 548	14.38 543	14.28 540	10.58 534	11.26 533	12.03 539	11.85 539	13.15 542	15.34 543	7.11 538	8.31 539	6.50 539	7.35 536	8.84 538	8.31 540

DPSimNet_ROB	17.97 542	20.20 548	24.98 545	17.62 542	15.92 540	21.53 548	21.00 540	13.70 540	15.61 542	23.89 550	14.69 538	22.87 546	24.58 552	12.70 541	14.56 540	18.48 545	12.91 544	20.21 545	12.05 540	17.76 541	14.17 543

BEATNet-Init1	12.10 537	11.19 537	27.29 549	2.99 530	3.51 526	21.84 549	11.10 535	14.34 542	13.83 539	20.34 545	20.33 546	26.35 552	20.03 543	19.06 547	14.80 542	1.74 522	1.81 524	2.05 528	2.49 531	3.69 531	3.12 531

CasAABBNet	24.81 547	22.53 550	24.83 544	26.08 547	25.74 545	39.86 550	57.06 552	28.87 551	28.83 552	21.16 548	22.54 549	24.22 548	23.89 550	26.38 550	30.87 552	14.25 542	16.71 546	13.09 541	14.81 544	17.78 542	16.71 544

Selective-RAFT-Error	24.87 548	22.59 551	25.14 546	26.13 548	25.82 546	39.93 551	57.03 551	28.97 552	28.95 553	21.21 549	22.65 550	24.25 549	23.98 551	26.43 551	30.83 551	14.27 543	16.71 546	13.10 542	14.82 545	17.82 543	16.76 545

LSM0	26.58 549	22.63 552	25.88 547	30.13 549	52.21 553	39.94 552	56.74 550	28.97 552	28.72 551	21.14 547	22.26 548	24.43 550	23.88 549	26.54 552	30.87 552	14.32 544	16.55 545	13.12 543	14.71 543	17.92 544	20.60 547

PML	23.15 545	16.83 541	7.78 528	5.49 532	9.93 532	51.13 553	104.50 553	5.76 532	13.62 537	37.30 553	105.93 553	30.86 553	23.50 548	12.07 538	7.87 531	6.30 536	2.12 530	6.32 538	2.43 529	10.44 540	2.90 530

test_example2	115.39 554	123.23 555	94.57 553	115.52 553	123.55 554	101.63 554	114.33 554	53.41 554	99.48 554	134.90 554	135.05 554	85.83 554	85.11 554	111.32 554	106.15 554	152.55 554	205.26 554	99.78 554	114.96 554	140.96 554	110.20 554

ccccc		297.21 556		374.70 555	380.44 555	203.92 555		216.32 555		203.37 555		215.01 555		312.78 555		412.57 555	356.13 555	256.09 555	227.69 555	428.88 555

ASD4		19.65 543

Low-res two-view benchmark