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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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)
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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.
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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_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

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

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

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

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

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

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
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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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