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

S2M2_XL	0.19 7	0.18 85	0.27 20	0.27 1	0.20 75	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 31	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 15	0.17 246	0.16 347	0.15 119	0.13 137	0.15 168	0.12 109

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 39	0.16 39	0.32 66	0.39 185	0.21 94	0.18 4	0.21 37	0.34 25	0.26 26	0.28 43	0.51 132	0.28 54	0.29 129	0.26 2	0.24 56	0.14 99	0.10 53	0.13 53	0.10 52	0.14 122	0.12 109

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 17	0.20 21	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 20	0.19 25	0.26 2	0.21 15	0.13 60	0.09 23	0.12 24	0.09 9	0.10 4	0.09 4

U	0.45 270	0.16 39	0.32 66	0.40 220	0.71 516	3.55 548	0.20 21	0.41 57	0.38 106	0.26 31	0.23 18	0.24 42	0.22 45	0.26 2	0.22 26	0.15 160	0.09 23	0.88 526	0.13 137	0.13 79	0.11 66

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 128	0.19 51	0.22 13	0.18 10	0.42 61	0.35 79	0.22 16	0.28 44	0.24 42	0.18 17	0.27 5	0.22 26	0.12 32	0.09 23	0.12 24	0.10 52	0.12 45	0.10 28

water-stereo	0.28 79	0.14 11	0.29 36	0.35 93	0.19 51	0.36 165	0.23 60	0.62 156	0.38 106	0.39 111	0.62 172	0.41 132	0.35 177	0.28 6	0.27 120	0.14 99	0.13 253	0.13 53	0.12 103	0.12 45	0.10 28

4.5_new	0.21 13	0.20 158	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 26	0.26 93	0.32 15	0.28 31	0.32 71	0.28 44	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 24	0.10 52	0.13 79	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 158	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 26	0.26 93	0.32 15	0.28 31	0.32 71	0.28 44	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 24	0.10 52	0.13 79	0.09 4

2w_stereo	0.22 25	0.18 85	0.30 47	0.32 36	0.16 7	0.28 74	0.38 298	0.38 42	0.35 79	0.32 71	0.33 65	0.17 4	0.18 17	0.29 7	0.22 26	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 52	0.12 45	0.10 28

CAS	0.34 132	0.13 2	0.25 10	1.28 533	0.30 347	0.46 240	0.38 298	0.48 83	0.47 153	0.34 79	0.52 141	0.24 42	0.19 25	0.29 7	0.27 120	0.69 524	0.08 2	0.12 24	0.08 1	0.12 45	0.15 210

CroCo-Stereo	0.26 62	0.22 234	0.36 113	0.48 389	0.22 113	0.20 5	0.29 137	0.51 96	0.44 137	0.28 43	0.23 18	0.42 142	0.26 91	0.29 7	0.26 102	0.15 160	0.13 253	0.13 53	0.11 77	0.16 208	0.12 109
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
S2M2	0.26 62	0.22 234	0.33 80	0.31 17	0.25 214	0.24 26	0.13 1	0.35 28	0.41 121	0.25 27	0.36 80	0.30 57	0.25 75	0.30 12	0.26 102	0.22 371	0.19 398	0.17 183	0.19 331	0.21 339	0.18 292

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 503	0.39 160	0.28 3	0.15 1	0.23 17	0.18 10	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 45	0.30 12	0.18 1	0.16 208	0.09 23	0.12 24	0.08 1	0.16 208	0.09 4

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 75	0.23 17	0.19 16	0.40 51	0.29 38	0.22 16	0.34 72	0.20 20	0.15 4	0.31 14	0.19 3	0.11 23	0.10 53	0.12 24	0.10 52	0.10 4	0.10 28

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 48	0.17 17	0.24 26	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.31 14	0.20 9	0.12 32	0.09 23	0.12 24	0.09 9	0.10 4	0.09 4

GIP-stereo	0.24 46	0.18 85	0.30 47	0.37 128	0.24 182	0.26 44	0.20 21	0.46 78	0.36 87	0.24 22	0.39 89	0.35 92	0.20 31	0.31 14	0.21 15	0.15 160	0.10 53	0.13 53	0.10 52	0.12 45	0.11 66

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 388	3.08 561	2.43 536	0.31 17	0.18 32	0.29 86	0.20 21	0.37 33	0.32 57	0.28 43	0.24 24	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 26	1.09 538	0.08 2	0.17 183	0.16 225	0.14 122	0.97 539

IGEV++	0.24 46	0.17 61	0.31 54	0.38 157	0.22 113	0.24 26	0.22 46	0.50 94	0.23 17	0.28 43	0.35 77	0.30 57	0.22 45	0.31 14	0.28 140	0.14 99	0.10 53	0.13 53	0.10 52	0.13 79	0.13 143

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 48	0.17 17	0.38 183	0.18 10	0.30 10	0.19 8	0.24 22	0.15 3	0.26 47	0.17 10	0.32 19	0.21 15	0.13 60	0.09 23	0.12 24	0.09 9	0.11 14	0.10 28

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 17	0.16 7	0.24 26	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 30	0.14 1	0.32 19	0.19 3	0.13 60	0.09 23	0.12 24	0.09 9	0.11 14	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 59	0.15 1	0.27 57	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.32 19	0.20 9	0.11 23	0.09 23	0.13 53	0.09 9	0.10 4	0.09 4

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 59	0.16 7	0.26 44	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 39	0.20 31	0.32 19	0.20 9	0.15 160	0.10 53	0.13 53	0.09 9	0.12 45	0.11 66

testlalala	0.28 79	0.19 123	0.43 213	0.34 59	0.23 153	0.45 235	0.30 153	0.43 69	0.29 38	0.68 241	0.49 119	0.35 92	0.25 75	0.32 19	0.25 73	0.14 99	0.11 133	0.14 79	0.09 9	0.11 14	0.11 66

XX-TBD	0.32 116	0.53 485	0.26 14	0.51 434	0.20 75	0.37 170	0.24 74	0.40 51	0.73 253	0.54 168	0.69 193	0.31 64	0.25 75	0.32 19	0.27 120	0.16 208	0.10 53	0.12 24	0.09 9	0.13 79	0.11 66

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 51	0.20 5	0.18 10	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 15	0.18 17	0.33 25	0.19 3	0.13 60	0.09 23	0.13 53	0.09 9	0.10 4	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 75	0.20 5	0.19 16	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 10	0.17 10	0.33 25	0.19 3	0.13 60	0.09 23	0.12 24	0.09 9	0.11 14	0.08 1

castereo	0.28 79	0.16 39	0.32 66	0.35 93	0.21 94	0.40 194	0.42 357	0.50 94	0.66 218	0.26 31	0.41 93	0.37 104	0.36 193	0.33 25	0.24 56	0.13 60	0.09 23	0.13 53	0.10 52	0.11 14	0.10 28

GCAP-Stereo	0.28 79	0.19 123	0.40 171	0.38 157	0.19 51	0.38 183	0.23 60	0.57 123	0.41 121	0.45 134	0.49 119	0.39 116	0.27 101	0.33 25	0.23 47	0.14 99	0.12 188	0.14 79	0.11 77	0.12 45	0.11 66

4.25_new	0.22 25	0.21 195	0.32 66	0.32 36	0.18 32	0.31 113	0.27 109	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 195	0.32 66	0.32 36	0.18 32	0.31 113	0.27 109	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 195	0.32 66	0.32 36	0.18 32	0.31 113	0.27 109	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.09 4

3w_stereo	0.24 46	0.20 158	0.37 129	0.33 48	0.16 7	0.32 131	0.42 357	0.41 57	0.38 106	0.31 57	0.27 35	0.16 2	0.26 91	0.34 29	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 45	0.11 66

HUF	0.24 46	0.16 39	0.33 80	0.32 36	0.18 32	0.25 40	0.40 332	0.42 61	0.34 66	0.25 27	0.23 18	0.32 67	0.28 115	0.34 29	0.24 56	0.13 60	0.10 53	0.13 53	0.09 9	0.12 45	0.10 28

RAStereo	0.24 46	0.17 61	0.29 36	0.40 220	0.21 94	0.23 17	0.26 93	0.42 61	0.45 144	0.23 18	0.34 72	0.30 57	0.19 25	0.34 29	0.25 73	0.15 160	0.12 188	0.16 145	0.13 137	0.14 122	0.11 66

test_for_model	0.82 459	3.60 562	0.39 160	2.35 550	2.07 550	0.39 190	0.28 127	0.42 61	0.45 144	0.71 263	0.31 62	0.30 57	0.27 101	0.34 29	0.25 73	0.34 478	0.11 133	0.13 53	0.09 9	3.49 561	0.18 292

testlalala2	0.36 165	0.18 85	0.45 237	0.89 519	0.53 491	0.44 227	0.26 93	0.61 150	0.49 156	0.68 241	0.56 156	0.44 156	0.24 68	0.34 29	0.31 168	0.15 160	0.12 188	0.14 79	0.10 52	0.13 79	0.13 143

depthmonostereo	0.29 90	0.14 11	0.31 54	0.35 93	0.17 17	0.46 240	0.27 109	0.69 215	0.57 185	0.35 84	0.42 96	0.31 64	0.35 177	0.35 37	0.27 120	0.14 99	0.12 188	0.13 53	0.12 103	0.11 14	0.10 28

TANstereo	0.30 104	0.15 25	0.31 54	0.30 9	0.17 17	0.55 281	0.23 60	0.44 72	0.55 177	0.59 180	0.68 192	0.37 104	0.26 91	0.35 37	0.27 120	0.15 160	0.16 347	0.12 24	0.10 52	0.13 79	0.14 187

2.75w_new	0.21 13	0.18 85	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 17	0.34 216	0.36 31	0.28 31	0.34 79	0.26 31	0.17 4	0.22 45	0.36 39	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 86	0.20 21	0.37 33	0.29 38	0.24 22	0.29 52	0.21 29	0.27 101	0.36 39	0.25 73	0.16 208	0.09 23	0.13 53	0.10 52	0.13 79	0.10 28

Pointernet	0.27 72	0.14 11	0.33 80	0.35 93	0.23 153	0.35 156	0.21 37	0.72 242	0.38 106	0.39 111	0.36 80	0.34 83	0.25 75	0.36 39	0.25 73	0.15 160	0.10 53	0.12 24	0.08 1	0.11 14	0.10 28

AEACV	0.27 72	0.17 61	0.31 54	0.34 59	0.45 468	0.26 44	0.28 127	0.37 33	0.32 57	0.30 56	0.46 108	0.31 64	0.37 197	0.36 39	0.24 56	0.14 99	0.10 53	0.15 119	0.12 103	0.13 79	0.11 66

LoS_RVC	0.27 72	0.16 39	0.27 20	0.32 36	0.30 347	0.44 227	0.34 216	0.41 57	0.33 63	0.31 57	0.51 132	0.29 55	0.32 156	0.36 39	0.28 140	0.11 23	0.10 53	0.11 1	0.08 1	0.11 14	0.19 325

CREStereo++_RVC	0.32 116	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 182	0.27 57	0.22 46	0.46 78	0.88 348	0.46 140	0.80 248	0.30 57	0.26 91	0.36 39	0.33 190	0.13 60	0.09 23	0.13 53	0.51 521	0.13 79	0.09 4
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
3.75w	0.22 25	0.17 61	0.30 47	0.31 17	0.19 51	0.43 218	0.24 74	0.35 28	0.24 20	0.31 57	0.27 35	0.17 4	0.22 45	0.37 45	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.09 4

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 59	0.16 7	0.52 262	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 47	0.19 25	0.37 45	0.20 9	0.14 99	0.10 53	0.13 53	0.09 9	0.11 14	0.10 28

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 59	0.16 7	0.52 262	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 47	0.19 25	0.37 45	0.20 9	0.14 99	0.10 53	0.13 53	0.09 9	0.11 14	0.10 28

LG-Stereo	0.24 46	0.18 85	0.40 171	0.39 185	0.20 75	0.22 13	0.27 109	0.32 15	0.36 87	0.26 31	0.44 100	0.22 30	0.16 9	0.37 45	0.27 120	0.11 23	0.12 188	0.16 145	0.15 193	0.13 79	0.09 4

GMOStereo	0.37 182	0.19 123	0.38 141	0.43 311	0.24 182	0.37 170	0.38 298	0.52 105	0.62 192	0.87 370	0.84 270	0.64 258	0.35 177	0.37 45	0.28 140	0.13 60	0.11 133	0.20 298	0.18 301	0.15 168	0.11 66

error version	0.37 182	0.19 123	0.38 141	0.43 311	0.24 182	0.37 170	0.38 298	0.52 105	0.62 192	0.87 370	0.84 270	0.64 258	0.35 177	0.37 45	0.28 140	0.13 60	0.11 133	0.20 298	0.18 301	0.15 168	0.11 66

test-v	0.37 182	0.19 123	0.38 141	0.43 311	0.24 182	0.37 170	0.38 298	0.52 105	0.62 192	0.87 370	0.84 270	0.64 258	0.35 177	0.37 45	0.28 140	0.13 60	0.11 133	0.20 298	0.18 301	0.15 168	0.11 66

test-2	0.37 182	0.19 123	0.38 141	0.43 311	0.24 182	0.37 170	0.38 298	0.52 105	0.62 192	0.87 370	0.84 270	0.64 258	0.35 177	0.37 45	0.28 140	0.13 60	0.11 133	0.20 298	0.18 301	0.15 168	0.11 66

AIO_test	0.23 39	0.16 39	0.28 29	0.34 59	0.20 75	0.30 98	0.39 321	0.38 42	0.25 25	0.25 27	0.28 44	0.32 67	0.22 45	0.38 53	0.25 73	0.12 32	0.09 23	0.13 53	0.10 52	0.12 45	0.09 4

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 13	0.22 46	0.39 46	0.33 63	0.20 8	0.25 29	0.17 4	0.15 4	0.38 53	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.09 4

RCA-Stereo	0.35 147	0.17 61	0.34 96	0.38 157	0.22 113	0.31 113	0.34 216	0.68 207	1.24 477	0.45 134	0.65 179	0.47 169	0.43 232	0.38 53	0.27 120	0.13 60	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.11 14	0.11 66

CREStereo	0.28 79	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 170	0.25 82	0.51 96	0.72 246	0.42 126	0.51 132	0.32 67	0.26 91	0.38 53	0.25 73	0.16 208	0.11 133	0.12 24	0.08 1	0.12 45	0.11 66
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
2.5w	0.21 13	0.18 85	0.31 54	0.32 36	0.18 32	0.31 113	0.25 82	0.31 13	0.23 17	0.28 43	0.35 77	0.18 10	0.17 10	0.39 57	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 52	0.11 14	0.09 4

castereo++	0.26 62	0.16 39	0.26 14	0.33 48	0.19 51	0.75 389	0.20 21	0.37 33	0.47 153	0.23 18	0.23 18	0.35 92	0.28 115	0.39 57	0.19 3	0.14 99	0.09 23	0.14 79	0.09 9	0.11 14	0.10 28

trnet	0.27 72	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 170	0.23 60	0.52 105	0.72 246	0.42 126	0.51 132	0.34 83	0.26 91	0.39 57	0.25 73	0.15 160	0.11 133	0.12 24	0.08 1	0.11 14	0.10 28

CES	0.28 79	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 515	0.37 170	0.27 109	0.48 83	0.46 148	0.34 79	0.48 116	0.27 51	0.22 45	0.39 57	0.23 47	0.13 60	0.11 133	0.12 24	0.08 1	0.13 79	0.17 274

CroCo-Stereo Lap2	0.28 79	0.24 292	0.39 160	0.50 418	0.29 333	0.20 5	0.31 175	0.49 86	0.38 106	0.24 22	0.27 35	0.46 166	0.31 151	0.39 57	0.30 161	0.14 99	0.15 316	0.16 145	0.13 137	0.16 208	0.15 210

asda	0.21 13	0.19 123	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 40	0.23 60	0.36 31	0.28 31	0.27 40	0.24 24	0.18 10	0.21 38	0.40 62	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.10 28

rvit_stereo_0083	0.34 132	0.24 292	0.50 311	0.44 330	0.27 284	0.34 148	0.35 240	0.45 76	0.62 192	0.37 94	0.47 114	0.42 142	0.35 177	0.40 62	0.36 238	0.22 371	0.20 408	0.20 298	0.17 274	0.20 316	0.14 187

WCG-NET	0.28 79	0.15 25	0.33 80	0.33 48	0.19 51	0.33 138	0.27 109	0.39 46	0.80 299	0.46 140	0.49 119	0.39 116	0.25 75	0.40 62	0.25 73	0.12 32	0.09 23	0.13 53	0.11 77	0.12 45	0.10 28

IGEV-Stereo+	0.23 39	0.14 11	0.26 14	0.32 36	0.19 51	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 38	0.21 11	0.15 3	0.22 30	0.22 45	0.40 62	0.22 26	0.14 99	0.10 53	0.12 24	0.09 9	0.15 168	0.86 530

MaDis-Stereo	0.26 62	0.18 85	0.36 113	0.36 112	0.26 255	0.27 57	0.27 109	0.43 69	0.35 79	0.27 40	0.26 31	0.41 132	0.28 115	0.40 62	0.28 140	0.16 208	0.14 287	0.16 145	0.13 137	0.14 122	0.12 109

CASnet	0.30 104	0.20 158	0.33 80	0.41 251	0.16 7	0.26 44	0.24 74	0.52 105	0.53 168	0.52 161	0.54 147	0.39 116	0.24 68	0.40 62	0.26 102	0.14 99	0.10 53	0.22 353	0.18 301	0.18 266	0.11 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-1	0.36 165	0.19 123	0.71 419	0.46 374	0.26 255	0.44 227	0.36 262	0.60 144	0.59 188	0.48 148	0.67 190	0.53 194	0.36 193	0.40 62	0.29 155	0.14 99	0.11 133	0.16 145	0.14 168	0.15 168	0.16 256

4w-stereo	0.21 13	0.19 123	0.31 54	0.31 17	0.17 17	0.29 86	0.19 16	0.31 13	0.21 13	0.31 57	0.24 24	0.20 20	0.24 68	0.41 69	0.22 26	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 52	0.11 14	0.09 4

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 128	0.22 113	0.21 10	0.19 16	0.43 69	0.27 27	0.20 8	0.20 12	0.29 55	0.14 1	0.41 69	0.22 26	0.14 99	0.10 53	0.12 24	0.09 9	0.12 45	0.12 109

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 48	0.20 75	0.61 325	0.21 37	0.30 10	0.31 49	0.23 18	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 69	0.22 26	0.12 32	0.10 53	0.12 24	0.09 9	0.11 14	0.11 66

rvit_stereo_0080	0.31 110	0.25 315	0.40 171	0.39 185	0.28 307	0.27 57	0.46 380	0.49 86	0.44 137	0.35 84	0.42 96	0.40 126	0.28 115	0.41 69	0.33 190	0.22 371	0.17 367	0.17 183	0.16 225	0.22 361	0.15 210

whm_eth	0.31 110	0.25 315	0.40 171	0.39 185	0.28 307	0.27 57	0.46 380	0.49 86	0.44 137	0.35 84	0.42 96	0.40 126	0.28 115	0.41 69	0.33 190	0.22 371	0.17 367	0.17 183	0.16 225	0.22 361	0.15 210

test_3	0.36 165	0.19 123	0.44 225	0.44 330	0.23 153	0.48 247	0.36 262	0.66 187	0.82 312	0.64 211	0.45 103	0.68 284	0.25 75	0.41 69	0.31 168	0.12 32	0.10 53	0.18 228	0.16 225	0.15 168	0.11 66

AnonymousM	0.41 236	0.81 512	0.29 36	0.34 59	0.22 113	0.28 74	0.38 298	0.53 115	0.41 121	0.70 256	0.49 119	0.47 169	0.27 101	0.41 69	0.31 168	0.15 160	0.12 188	1.51 535	0.26 445	0.12 45	0.10 28

3.25ww	0.23 39	0.17 61	0.32 66	0.31 17	0.17 17	0.43 218	0.20 21	0.37 33	0.30 43	0.37 94	0.28 44	0.22 30	0.25 75	0.42 76	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w_new	0.23 39	0.17 61	0.32 66	0.31 17	0.17 17	0.43 218	0.20 21	0.37 33	0.30 43	0.37 94	0.28 44	0.22 30	0.25 75	0.42 76	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 39	0.17 61	0.32 66	0.31 17	0.17 17	0.43 218	0.20 21	0.37 33	0.30 43	0.37 94	0.28 44	0.22 30	0.25 75	0.42 76	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

rvit_stereo_0081_aga	0.31 110	0.28 365	0.44 225	0.42 291	0.29 333	0.34 148	0.31 175	0.44 72	0.40 117	0.39 111	0.44 100	0.40 126	0.32 156	0.42 76	0.29 155	0.23 386	0.17 367	0.19 268	0.16 225	0.20 316	0.15 210

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 165	0.17 61	0.41 181	0.35 93	0.19 51	0.33 138	0.29 137	0.65 178	0.73 253	0.68 241	1.01 355	0.56 204	0.40 218	0.42 76	0.30 161	0.11 23	0.09 23	0.15 119	0.14 168	0.13 79	0.10 28

R-Stereo Train	0.39 213	0.18 85	0.42 202	0.42 291	0.26 255	0.40 194	0.32 195	0.72 242	0.34 66	0.89 384	1.28 445	0.57 209	0.35 177	0.42 76	0.32 178	0.15 160	0.12 188	0.14 79	0.12 103	0.14 122	0.13 143

RAFT-Stereo	0.39 213	0.18 85	0.42 202	0.42 291	0.26 255	0.40 194	0.32 195	0.72 242	0.34 66	0.89 384	1.28 445	0.57 209	0.35 177	0.42 76	0.32 178	0.15 160	0.12 188	0.14 79	0.12 103	0.14 122	0.13 143
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
qwe	0.22 25	0.18 85	0.28 29	0.31 17	0.18 32	0.29 86	0.21 37	0.38 42	0.32 57	0.35 84	0.30 53	0.20 20	0.20 31	0.43 83	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 45	0.09 4

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 51	0.23 17	0.19 16	0.44 72	0.33 63	0.36 88	0.30 53	0.16 2	0.18 17	0.43 83	0.19 3	0.11 23	0.09 23	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.10 28

rvit_stereo_0081	0.32 116	0.24 292	0.47 266	0.43 311	0.26 255	0.30 98	0.37 276	0.42 61	0.55 177	0.36 88	0.40 90	0.39 116	0.35 177	0.43 83	0.33 190	0.22 371	0.16 347	0.19 268	0.16 225	0.19 300	0.13 143

rvit_stereo_0082	0.32 116	0.24 292	0.47 266	0.43 311	0.26 255	0.30 98	0.37 276	0.42 61	0.55 177	0.36 88	0.40 90	0.39 116	0.35 177	0.43 83	0.33 190	0.22 371	0.16 347	0.19 268	0.16 225	0.19 300	0.13 143

MGS-Stereo	0.28 79	0.19 123	0.40 171	0.36 112	0.23 153	0.37 170	0.30 153	0.39 46	0.44 137	0.31 57	0.51 132	0.40 126	0.24 68	0.43 83	0.26 102	0.15 160	0.12 188	0.15 119	0.13 137	0.14 122	0.13 143

testlalala_base	0.46 280	0.25 315	0.41 181	0.46 374	0.33 396	0.58 304	0.25 82	0.57 123	0.34 66	0.51 155	0.56 156	0.46 166	0.30 144	0.43 83	0.31 168	1.47 546	0.11 133	0.14 79	0.09 9	1.59 535	0.13 143

test-3	0.34 132	0.16 39	0.43 213	0.39 185	0.21 94	0.43 218	0.22 46	0.63 164	0.78 288	0.71 263	0.45 103	0.64 258	0.27 101	0.43 83	0.31 168	0.12 32	0.09 23	0.17 183	0.13 137	0.12 45	0.10 28

test_1	0.34 132	0.16 39	0.43 213	0.39 185	0.21 94	0.43 218	0.23 60	0.63 164	0.78 288	0.68 241	0.45 103	0.64 258	0.27 101	0.43 83	0.31 168	0.12 32	0.09 23	0.17 183	0.13 137	0.12 45	0.10 28

cross-raft	0.34 132	0.20 158	0.37 129	0.44 330	0.23 153	0.32 131	0.35 240	0.74 255	0.40 117	0.60 184	0.77 224	0.57 209	0.27 101	0.43 83	0.28 140	0.12 32	0.10 53	0.15 119	0.13 137	0.15 168	0.11 66

sAnonymous2	0.40 225	0.39 441	0.85 454	0.48 389	0.37 421	0.40 194	0.46 380	0.57 123	0.52 165	0.38 103	0.46 108	0.35 92	0.42 226	0.43 83	0.30 161	0.19 307	0.14 287	0.18 228	0.17 274	0.57 513	0.44 496

CroCo_RVC	0.40 225	0.39 441	0.85 454	0.48 389	0.37 421	0.40 194	0.46 380	0.57 123	0.52 165	0.38 103	0.46 108	0.35 92	0.42 226	0.43 83	0.30 161	0.19 307	0.14 287	0.18 228	0.17 274	0.57 513	0.44 496

asd	0.21 13	0.18 85	0.29 36	0.32 36	0.18 32	0.27 57	0.22 46	0.35 28	0.22 15	0.31 57	0.22 16	0.19 15	0.21 38	0.44 94	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 52	0.11 14	0.09 4

MM-Stereo_test3	0.34 132	0.19 123	0.31 54	0.41 251	0.25 214	0.35 156	0.44 373	0.72 242	0.92 376	0.46 140	0.52 141	0.41 132	0.29 129	0.44 94	0.28 140	0.16 208	0.15 316	0.17 183	0.13 137	0.14 122	0.13 143

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 54	0.31 391	0.24 5	0.51 434	0.19 51	0.29 86	0.22 46	0.40 51	0.37 101	0.26 31	0.24 24	0.24 42	0.31 151	0.44 94	0.22 26	0.14 99	0.09 23	0.12 24	0.09 9	0.14 122	0.10 28

MIPNet	0.37 182	0.21 195	0.59 360	0.39 185	0.25 214	0.50 254	0.28 127	0.77 271	0.70 234	0.65 220	0.60 166	0.40 126	0.49 263	0.44 94	0.37 254	0.14 99	0.11 133	0.16 145	0.13 137	0.14 122	0.13 143

10	0.22 25	0.18 85	0.31 54	0.31 17	0.18 32	0.31 113	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 57	0.37 84	0.20 20	0.22 45	0.45 98	0.24 56	0.10 10	0.09 23	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.10 28

2.25w	0.22 25	0.18 85	0.31 54	0.31 17	0.18 32	0.31 113	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 57	0.37 84	0.20 20	0.22 45	0.45 98	0.24 56	0.10 10	0.09 23	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.10 28

1w_stereo	0.24 46	0.15 25	0.29 36	0.34 59	0.18 32	0.31 113	0.41 347	0.40 51	0.43 131	0.31 57	0.38 87	0.17 4	0.24 68	0.45 98	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.09 4

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 59	0.18 32	0.21 10	0.20 21	0.37 33	0.35 79	0.33 76	0.40 90	0.19 15	0.18 17	0.45 98	0.21 15	0.11 23	0.09 23	0.12 24	0.09 9	0.13 79	0.08 1

Reg-Stereo(zero)	0.30 104	0.16 39	0.28 29	0.34 59	0.18 32	0.32 131	0.20 21	0.63 164	0.68 226	0.50 152	0.52 141	0.51 186	0.30 144	0.45 98	0.25 73	0.13 60	0.10 53	0.12 24	0.10 52	0.12 45	0.11 66

mms	0.26 62	0.21 195	0.33 80	0.37 128	0.25 214	0.30 98	0.33 205	0.40 51	0.32 57	0.28 43	0.34 72	0.34 83	0.20 31	0.45 98	0.26 102	0.12 32	0.11 133	0.16 145	0.12 103	0.14 122	0.11 66

model_zeroshot	0.33 126	0.18 85	0.48 286	0.39 185	0.28 307	0.45 235	0.25 82	0.63 164	0.45 144	0.61 191	0.50 123	0.51 186	0.25 75	0.45 98	0.26 102	0.16 208	0.13 253	0.15 119	0.14 168	0.13 79	0.13 143

4D-IteraStereo	0.33 126	0.18 85	0.40 171	0.40 220	0.24 182	0.32 131	0.27 109	0.58 129	0.72 246	0.65 220	0.54 147	0.42 142	0.23 58	0.45 98	0.28 140	0.14 99	0.09 23	0.19 268	0.16 225	0.16 208	0.11 66

EGLCR-Stereo	0.25 54	0.16 39	0.33 80	0.34 59	0.20 75	0.35 156	0.20 21	0.52 105	0.36 87	0.28 43	0.27 35	0.41 132	0.18 17	0.45 98	0.26 102	0.14 99	0.10 53	0.16 145	0.14 168	0.13 79	0.11 66

DCANet-4	0.36 165	0.20 158	0.48 286	0.34 59	0.19 51	0.29 86	0.30 153	0.66 187	0.92 376	0.69 250	0.78 235	0.40 126	0.47 255	0.45 98	0.34 205	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.11 14	0.13 143

ADStereo(finetuned)	0.37 182	0.16 39	0.49 298	0.34 59	0.19 51	0.30 98	0.30 153	0.68 207	0.91 371	0.70 256	0.77 224	0.43 150	0.69 387	0.45 98	0.33 190	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.13 79	0.12 109

iRaftStereo_RVC	0.32 116	0.19 123	0.37 129	0.39 185	0.22 113	0.31 113	0.29 137	0.68 207	0.51 162	0.49 149	0.66 186	0.37 104	0.23 58	0.45 98	0.33 190	0.14 99	0.10 53	0.18 228	0.17 274	0.15 168	0.12 109

DCANet	0.36 165	0.16 39	0.41 181	0.34 59	0.19 51	0.30 98	0.30 153	0.68 207	0.91 371	0.70 256	0.77 224	0.43 150	0.57 312	0.45 98	0.34 205	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.13 79	0.12 109

Gwc-CoAtRS	0.34 132	0.17 61	0.44 225	0.39 185	0.23 153	0.34 148	0.22 46	0.70 230	0.75 263	0.60 184	0.59 164	0.58 217	0.29 129	0.45 98	0.26 102	0.14 99	0.11 133	0.14 79	0.12 103	0.12 45	0.12 109

Any-RAFT	0.35 147	0.16 39	0.30 47	0.34 59	0.21 94	0.52 262	0.22 46	0.88 314	0.73 253	0.53 164	0.73 203	0.64 258	0.28 115	0.46 112	0.24 56	0.15 160	0.10 53	0.13 53	0.10 52	0.13 79	0.12 109

RAFT-Test	0.34 132	0.18 85	0.37 129	0.38 157	0.23 153	0.50 254	0.23 60	0.69 215	0.40 117	0.60 184	0.85 280	0.61 243	0.28 115	0.46 112	0.27 120	0.14 99	0.11 133	0.14 79	0.11 77	0.13 79	0.12 109

fff	0.37 182	0.16 39	0.41 181	0.34 59	0.19 51	0.29 86	0.30 153	0.69 215	1.06 442	0.69 250	0.78 235	0.42 142	0.63 350	0.46 112	0.34 205	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.11 14	0.13 143

sCroCo_RVC	0.35 147	0.28 365	0.69 410	0.51 434	0.39 434	0.41 208	0.31 175	0.49 86	0.45 144	0.31 57	0.48 116	0.38 112	0.32 156	0.46 112	0.32 178	0.21 346	0.22 424	0.19 268	0.19 331	0.21 339	0.20 348

csc	0.37 182	0.16 39	0.41 181	0.34 59	0.19 51	0.29 86	0.30 153	0.69 215	1.06 442	0.69 250	0.78 235	0.42 142	0.63 350	0.46 112	0.34 205	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.11 14	0.13 143

cscssc	0.37 182	0.16 39	0.41 181	0.34 59	0.19 51	0.29 86	0.30 153	0.69 215	1.06 442	0.69 250	0.78 235	0.42 142	0.63 350	0.46 112	0.34 205	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.11 14	0.13 143

CFNet-RSSM	0.34 132	0.17 61	0.45 237	0.39 185	0.22 113	0.35 156	0.23 60	0.73 253	0.84 322	0.65 220	0.54 147	0.57 209	0.28 115	0.46 112	0.26 102	0.13 60	0.10 53	0.14 79	0.12 103	0.13 79	0.11 66

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 54	0.29 5	0.22 113	0.21 10	0.26 93	0.33 24	0.31 49	0.20 8	0.30 53	0.22 30	0.22 45	0.47 119	0.22 26	0.11 23	0.09 23	0.12 24	0.09 9	0.13 79	0.10 28

AIO-test2	0.39 213	0.21 195	0.41 181	0.47 383	0.25 214	0.45 235	0.35 240	0.77 271	1.27 486	0.36 88	0.87 291	0.37 104	0.30 144	0.47 119	0.27 120	0.15 160	0.13 253	0.21 339	0.23 408	0.15 168	0.13 143

ours_stereo	0.26 62	0.21 195	0.33 80	0.38 157	0.23 153	0.30 98	0.33 205	0.42 61	0.38 106	0.26 31	0.34 72	0.35 92	0.23 58	0.47 119	0.27 120	0.13 60	0.11 133	0.16 145	0.12 103	0.14 122	0.10 28

Occ-G	0.26 62	0.14 11	0.28 29	0.34 59	0.20 75	0.27 57	0.34 216	0.41 57	0.31 49	0.29 50	0.43 99	0.49 180	0.25 75	0.47 119	0.28 140	0.13 60	0.11 133	0.14 79	0.11 77	0.12 45	0.12 109

RAFT-Stereo-weight	0.32 116	0.18 85	0.33 80	0.39 185	0.22 113	0.26 44	0.29 137	0.67 197	0.80 299	0.53 164	0.51 132	0.58 217	0.20 31	0.47 119	0.27 120	0.13 60	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.13 79	0.11 66

AE-Stereo	0.34 132	0.21 195	0.42 202	0.48 389	0.31 369	0.48 247	0.35 240	0.61 150	0.62 192	0.32 71	0.55 153	0.52 190	0.27 101	0.47 119	0.29 155	0.13 60	0.13 253	0.18 228	0.16 225	0.15 168	0.12 109

UniTT-Stereo	0.27 72	0.17 61	0.37 129	0.40 220	0.27 284	0.30 98	0.28 127	0.39 46	0.31 49	0.29 50	0.46 108	0.27 51	0.25 75	0.47 119	0.34 205	0.17 246	0.13 253	0.13 53	0.12 103	0.14 122	0.12 109

LoS	0.29 90	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 32	0.33 138	0.29 137	0.51 96	0.72 246	0.34 79	0.52 141	0.41 132	0.28 115	0.47 119	0.28 140	0.15 160	0.11 133	0.13 53	0.09 9	0.11 14	0.11 66
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLGR	0.39 213	0.21 195	0.63 379	0.39 185	0.22 113	0.49 251	0.29 137	0.76 268	0.74 260	0.78 306	0.77 224	0.44 156	0.42 226	0.47 119	0.38 262	0.13 60	0.12 188	0.16 145	0.14 168	0.15 168	0.13 143

rafts_anoy	0.37 182	0.21 195	0.36 113	0.41 251	0.26 255	0.30 98	0.33 205	0.67 197	0.90 364	0.58 178	0.66 186	0.45 158	0.33 166	0.47 119	0.39 268	0.16 208	0.11 133	0.21 339	0.23 408	0.17 242	0.14 187

IGEV-RUCA	0.25 54	0.16 39	0.34 96	0.39 185	0.27 284	0.33 138	0.20 21	0.38 42	0.36 87	0.26 31	0.31 62	0.25 46	0.21 38	0.48 129	0.24 56	0.20 330	0.11 133	0.13 53	0.10 52	0.17 242	0.15 210

rvit_stereo_ft	0.33 126	0.25 315	0.47 266	0.52 446	0.32 385	0.33 138	0.47 387	0.49 86	0.50 160	0.34 79	0.41 93	0.41 132	0.32 156	0.48 129	0.34 205	0.22 371	0.14 287	0.19 268	0.18 301	0.19 300	0.14 187

gcap-zeroshot	0.34 132	0.18 85	0.52 328	0.38 157	0.22 113	0.49 251	0.27 109	0.52 105	0.34 66	0.64 211	0.50 123	0.83 353	0.34 174	0.48 129	0.24 56	0.13 60	0.11 133	0.15 119	0.12 103	0.13 79	0.12 109

PMTNet	0.32 116	0.16 39	0.24 5	0.29 5	0.18 32	0.45 235	0.22 46	0.56 118	0.63 203	0.46 140	0.54 147	0.39 116	0.34 174	0.48 129	0.24 56	0.75 526	0.10 53	0.12 24	0.08 1	0.12 45	0.11 66

DilatedVolume-Stereo	0.30 104	0.15 25	0.34 96	0.33 48	0.20 75	0.53 270	0.25 82	0.56 118	0.43 131	0.56 173	0.50 123	0.35 92	0.29 129	0.49 133	0.28 140	0.13 60	0.11 133	0.12 24	0.11 77	0.11 14	0.10 28

SCV	0.26 62	0.19 123	0.33 80	0.35 93	0.21 94	0.27 57	0.34 216	0.56 118	0.28 31	0.24 22	0.28 44	0.37 104	0.23 58	0.49 133	0.22 26	0.18 277	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.15 168	0.11 66

CAS++	0.32 116	0.24 292	0.36 113	0.37 128	0.26 255	0.28 74	0.23 60	0.87 309	0.50 160	0.47 145	0.45 103	0.26 47	0.21 38	0.49 133	0.24 56	0.23 386	0.19 398	0.22 353	0.17 274	0.21 339	0.16 256
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.25 54	0.15 25	0.29 36	0.40 220	0.18 32	0.27 57	0.26 93	0.49 86	0.27 27	0.36 88	0.27 35	0.33 79	0.35 177	0.49 133	0.22 26	0.12 32	0.10 53	0.12 24	0.10 52	0.13 79	0.11 66

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 132	0.27 351	0.45 237	0.36 112	0.25 214	0.48 247	0.30 153	0.58 129	0.90 364	0.42 126	0.36 80	0.30 57	0.29 129	0.49 133	0.30 161	0.16 208	0.14 287	0.18 228	0.15 193	0.18 266	0.15 210

x	0.39 213	0.24 292	0.41 181	0.34 59	0.23 153	0.52 262	0.32 195	0.86 302	0.52 165	0.57 176	0.70 196	0.59 232	0.50 274	0.49 133	0.46 323	0.17 246	0.15 316	0.17 183	0.15 193	0.17 242	0.16 256

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 85	0.29 36	0.30 9	0.18 32	0.27 57	0.23 60	0.37 33	0.28 31	0.31 57	0.26 31	0.22 30	0.26 91	0.50 139	0.24 56	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.09 4

fffy	0.28 79	0.21 195	0.34 96	0.37 128	0.23 153	0.33 138	0.29 137	0.51 96	0.41 121	0.32 71	0.37 84	0.39 116	0.27 101	0.50 139	0.27 120	0.12 32	0.11 133	0.16 145	0.13 137	0.14 122	0.11 66

RSM++	0.25 54	0.18 85	0.34 96	0.36 112	0.20 75	0.28 74	0.30 153	0.51 96	0.32 57	0.25 27	0.22 16	0.37 104	0.21 38	0.50 139	0.24 56	0.12 32	0.10 53	0.14 79	0.12 103	0.14 122	0.10 28

MyStereo8	0.40 225	0.20 158	0.54 340	0.41 251	0.29 333	0.53 270	0.29 137	0.65 178	0.49 156	0.71 263	0.98 345	0.58 217	0.43 232	0.50 139	0.51 347	0.15 160	0.12 188	0.16 145	0.14 168	0.19 300	0.19 325

MyStereo06	0.38 197	0.21 195	0.61 367	0.41 251	0.28 307	0.41 208	0.50 406	0.95 341	0.35 79	0.62 193	0.54 147	0.76 330	0.27 101	0.50 139	0.29 155	0.14 99	0.13 253	0.18 228	0.17 274	0.17 242	0.15 210

GLC_STEREO	0.29 90	0.19 123	0.27 20	0.44 330	0.19 51	0.31 113	0.26 93	0.47 81	0.43 131	0.37 94	0.47 114	0.41 132	0.23 58	0.50 139	0.34 205	0.14 99	0.18 384	0.19 268	0.16 225	0.16 208	0.13 143

HUI-Stereo	0.35 147	0.23 255	0.47 266	0.41 251	0.22 113	0.24 26	0.22 46	0.60 144	0.36 87	0.63 201	0.73 203	0.58 217	0.38 201	0.50 139	0.35 222	0.18 277	0.12 188	0.20 298	0.16 225	0.20 316	0.15 210

AIO_rvc	0.23 39	0.16 39	0.32 66	0.34 59	0.19 51	0.26 44	0.33 205	0.40 51	0.22 15	0.26 31	0.24 24	0.34 83	0.15 4	0.51 146	0.24 56	0.12 32	0.09 23	0.13 53	0.10 52	0.12 45	0.10 28

IGEVStereo-DCA	0.29 90	0.22 234	0.38 141	0.35 93	0.27 284	0.37 170	0.35 240	0.62 156	0.34 66	0.38 103	0.30 53	0.35 92	0.27 101	0.51 146	0.22 26	0.15 160	0.12 188	0.16 145	0.12 103	0.13 79	0.15 210

rrr	0.29 90	0.22 234	0.41 181	0.35 93	0.27 284	0.37 170	0.32 195	0.52 105	0.42 129	0.38 103	0.30 53	0.35 92	0.27 101	0.51 146	0.22 26	0.15 160	0.12 188	0.16 145	0.13 137	0.13 79	0.14 187

anonymousa	0.49 325	0.20 158	0.42 202	0.38 157	0.23 153	0.91 432	0.35 240	0.75 261	0.62 192	0.85 355	1.54 485	1.06 427	0.66 374	0.51 146	0.43 288	0.16 208	0.13 253	0.19 268	0.21 377	0.16 208	0.14 187

raftrobust	0.34 132	0.19 123	0.36 113	0.41 251	0.27 284	0.30 98	0.25 82	0.71 238	0.63 203	0.58 178	0.55 153	0.45 158	0.46 251	0.51 146	0.29 155	0.16 208	0.12 188	0.14 79	0.12 103	0.12 45	0.13 143

DMCA	0.45 270	0.26 334	0.50 311	0.38 157	0.28 307	0.51 258	0.34 216	0.93 329	0.68 226	0.75 289	0.83 265	0.79 340	0.53 285	0.51 146	0.54 362	0.21 346	0.16 347	0.21 339	0.16 225	0.19 300	0.21 366

fffft	0.25 54	0.17 61	0.37 129	0.36 112	0.22 113	0.28 74	0.36 262	0.42 61	0.24 20	0.36 88	0.23 18	0.27 51	0.22 45	0.52 152	0.27 120	0.12 32	0.09 23	0.16 145	0.12 103	0.12 45	0.12 109
1: 1. 1
dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 17	0.16 7	0.16 3	0.20 21	0.29 8	0.20 11	0.23 18	0.20 12	0.22 30	0.14 1	0.52 152	0.24 56	0.13 60	0.10 53	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.09 4

AIO-Stereo	0.25 54	0.18 85	0.34 96	0.37 128	0.18 32	0.28 74	0.30 153	0.48 83	0.27 27	0.29 50	0.30 53	0.32 67	0.17 10	0.52 152	0.23 47	0.12 32	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.13 79	0.10 28

H2IRNET	0.37 182	0.20 158	0.33 80	0.38 157	0.25 214	0.27 57	0.23 60	0.59 134	0.72 246	0.39 111	0.90 307	0.74 322	0.55 303	0.52 152	0.43 288	0.15 160	0.13 253	0.18 228	0.20 356	0.16 208	0.13 143

DCRE	0.37 182	0.18 85	0.46 254	0.45 353	0.32 385	0.42 215	0.37 276	0.63 164	0.51 162	0.47 145	0.94 318	0.56 204	0.36 193	0.52 152	0.32 178	0.14 99	0.13 253	0.15 119	0.14 168	0.14 122	0.13 143

IPLGR_C	0.40 225	0.21 195	0.64 384	0.45 353	0.33 396	0.52 262	0.34 216	0.66 187	0.62 192	0.82 332	0.92 314	0.45 158	0.32 156	0.52 152	0.46 323	0.17 246	0.12 188	0.15 119	0.14 168	0.13 79	0.14 187

ACRE	0.40 225	0.21 195	0.65 390	0.45 353	0.33 396	0.51 258	0.33 205	0.66 187	0.63 203	0.80 312	0.92 314	0.45 158	0.32 156	0.52 152	0.45 313	0.16 208	0.12 188	0.15 119	0.14 168	0.13 79	0.14 187

GANet-ADL	0.42 243	0.25 315	0.45 237	0.43 311	0.29 333	0.54 276	0.35 240	0.89 316	0.86 335	0.63 201	0.72 199	0.68 284	0.42 226	0.52 152	0.41 279	0.21 346	0.14 287	0.15 119	0.13 137	0.18 266	0.19 325

HHNet	0.41 236	0.17 61	0.41 181	0.34 59	0.37 421	0.33 138	0.34 216	0.69 215	0.75 263	0.86 362	1.30 451	0.52 190	0.32 156	0.52 152	0.35 222	0.15 160	0.11 133	0.19 268	0.15 193	0.15 168	0.24 398

MM-Stereo_test2	0.30 104	0.18 85	0.39 160	0.40 220	0.24 182	0.42 215	0.42 357	0.63 164	0.41 121	0.37 94	0.35 77	0.32 67	0.26 91	0.53 161	0.25 73	0.12 32	0.10 53	0.15 119	0.12 103	0.15 168	0.10 28

AIO-test1	0.38 197	0.18 85	0.38 141	0.50 418	0.24 182	0.46 240	0.30 153	0.70 230	1.19 468	0.40 117	0.71 198	0.45 158	0.29 129	0.53 161	0.27 120	0.15 160	0.13 253	0.19 268	0.21 377	0.13 79	0.17 274

SMoEStereo_RVC	0.26 62	0.19 123	0.35 106	0.35 93	0.22 113	0.36 165	0.32 195	0.39 46	0.34 66	0.37 94	0.30 53	0.33 79	0.24 68	0.53 161	0.24 56	0.12 32	0.10 53	0.16 145	0.12 103	0.12 45	0.11 66

IGEV_Zeroshot_test	0.34 132	0.18 85	0.67 400	0.39 185	0.28 307	0.30 98	0.25 82	0.74 255	0.31 49	0.62 193	0.57 159	0.54 198	0.25 75	0.53 161	0.27 120	0.14 99	0.10 53	0.15 119	0.14 168	0.14 122	0.12 109

ICVP	0.46 280	0.25 315	0.38 141	0.48 389	0.28 307	0.58 304	0.43 364	1.00 357	0.70 234	0.67 235	0.95 327	0.75 324	0.55 303	0.53 161	0.54 362	0.23 386	0.17 367	0.19 268	0.17 274	0.19 300	0.20 348
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	0.38 197	0.19 123	0.35 106	0.37 128	0.25 214	0.45 235	0.37 276	0.78 277	0.89 361	0.51 155	0.78 235	0.50 182	0.29 129	0.53 161	0.40 275	0.15 160	0.12 188	0.17 183	0.15 193	0.14 122	0.12 109

FACV-RUCA	0.43 253	0.28 365	0.47 266	0.45 353	0.33 396	0.58 304	0.34 216	0.82 289	0.73 253	0.57 176	0.84 270	0.47 169	0.50 274	0.54 167	0.39 268	0.22 371	0.15 316	0.35 471	0.16 225	0.28 420	0.21 366

rvit_0105_6	0.38 197	0.28 365	0.64 384	0.50 418	0.30 347	0.39 190	0.38 298	0.51 96	0.67 221	0.40 117	0.45 103	0.50 182	0.41 224	0.54 167	0.36 238	0.27 426	0.26 456	0.24 388	0.21 377	0.22 361	0.16 256

WCG-NET（raft）	0.31 110	0.15 25	0.36 113	0.32 36	0.19 51	0.35 156	0.27 109	0.51 96	0.78 288	0.45 134	0.55 153	0.48 174	0.27 101	0.54 167	0.26 102	0.13 60	0.10 53	0.12 24	0.11 77	0.12 45	0.11 66

test_xeample3	0.29 90	0.21 195	0.41 181	0.35 93	0.26 255	0.35 156	0.32 195	0.56 118	0.36 87	0.43 129	0.32 64	0.34 83	0.28 115	0.54 167	0.23 47	0.14 99	0.11 133	0.16 145	0.12 103	0.14 122	0.13 143

GMStereo	0.39 213	0.37 425	0.54 340	0.40 220	0.26 255	0.42 215	0.36 262	0.59 134	1.04 431	0.55 170	0.51 132	0.37 104	0.35 177	0.54 167	0.41 279	0.19 307	0.13 253	0.16 145	0.17 274	0.24 391	0.18 292
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	0.29 90	0.16 39	0.32 66	0.40 220	0.21 94	0.32 131	0.26 93	0.62 156	0.31 49	0.33 76	0.65 179	0.41 132	0.22 45	0.55 172	0.25 73	0.12 32	0.10 53	0.15 119	0.11 77	0.15 168	0.11 66

tg	0.33 126	0.18 85	0.37 129	0.39 185	0.22 113	0.38 183	0.26 93	0.70 230	0.56 183	0.47 145	0.65 179	0.42 142	0.24 68	0.55 172	0.33 190	0.14 99	0.10 53	0.18 228	0.17 274	0.14 122	0.11 66

1test111	0.36 165	0.23 255	0.33 80	0.41 251	0.22 113	0.55 281	0.38 298	0.85 298	0.54 172	0.41 121	0.50 123	0.34 83	0.49 263	0.55 172	0.45 313	0.16 208	0.10 53	0.19 268	0.13 137	0.18 266	0.17 274

riskmin	0.38 197	0.20 158	0.39 160	0.32 36	0.23 153	0.53 270	0.30 153	0.63 164	0.80 299	0.49 149	0.56 156	0.73 316	0.58 321	0.55 172	0.36 238	0.17 246	0.11 133	0.19 268	0.13 137	0.19 300	0.20 348

MC-Stereo	0.28 79	0.17 61	0.32 66	0.38 157	0.20 75	0.26 44	0.26 93	0.49 86	0.37 101	0.37 94	0.61 169	0.41 132	0.31 151	0.55 172	0.25 73	0.13 60	0.09 23	0.14 79	0.12 103	0.12 45	0.11 66

qqq	0.40 225	0.26 334	0.44 225	0.36 112	0.22 113	0.46 240	0.36 262	0.85 298	0.54 172	0.56 173	0.69 193	0.65 271	0.53 285	0.55 172	0.45 313	0.17 246	0.16 347	0.20 298	0.19 331	0.18 266	0.17 274

CIPLG	0.41 236	0.21 195	0.63 379	0.45 353	0.33 396	0.52 262	0.33 205	0.65 178	0.60 190	0.82 332	0.96 331	0.46 166	0.32 156	0.55 172	0.44 304	0.16 208	0.12 188	0.15 119	0.14 168	0.13 79	0.14 187

FTStereo	0.56 388	0.20 158	0.37 129	0.41 251	0.25 214	0.40 194	0.79 493	0.66 187	0.43 131	1.09 466	3.27 535	0.70 292	0.73 411	0.55 172	0.33 190	0.14 99	0.13 253	0.19 268	0.17 274	0.15 168	0.30 440

TestStereo	0.38 197	0.31 391	0.40 171	0.45 353	0.20 75	0.40 194	0.37 276	0.66 187	0.65 215	0.53 164	0.78 235	0.47 169	0.40 218	0.55 172	0.37 254	0.18 277	0.13 253	0.20 298	0.15 193	0.22 361	0.13 143

AFF-stereo	0.38 197	0.19 123	0.39 160	0.37 128	0.21 94	0.27 57	0.31 175	0.65 178	0.66 218	0.64 211	1.13 407	0.76 330	0.39 212	0.55 172	0.33 190	0.11 23	0.09 23	0.16 145	0.16 225	0.13 79	0.11 66

xyz-stereo-finetune	0.33 126	0.18 85	0.36 113	0.33 48	0.18 32	0.57 299	0.31 175	0.58 129	0.69 233	0.45 134	0.54 147	0.38 112	0.33 166	0.56 182	0.36 238	0.12 32	0.12 188	0.16 145	0.13 137	0.13 79	0.12 109

GCAP-BAT	0.30 104	0.21 195	0.42 202	0.33 48	0.27 284	0.26 44	0.27 109	0.45 76	0.30 43	0.60 184	0.64 176	0.45 158	0.23 58	0.56 182	0.26 102	0.15 160	0.12 188	0.15 119	0.10 52	0.12 45	0.11 66

RSM	0.25 54	0.18 85	0.33 80	0.36 112	0.20 75	0.27 57	0.34 216	0.51 96	0.27 27	0.26 31	0.23 18	0.39 116	0.21 38	0.56 182	0.22 26	0.12 32	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.14 122	0.10 28

11t1	0.36 165	0.21 195	0.42 202	0.35 93	0.22 113	0.62 333	0.29 137	0.69 215	0.43 131	0.60 184	0.53 145	0.53 194	0.48 260	0.56 182	0.40 275	0.18 277	0.14 287	0.16 145	0.13 137	0.17 242	0.17 274

StereoVision	0.42 243	0.28 365	0.45 237	0.49 404	0.28 307	0.38 183	0.38 298	0.72 242	0.62 192	0.44 132	1.14 412	0.54 198	0.39 212	0.56 182	0.34 205	0.21 346	0.24 442	0.25 401	0.24 423	0.26 407	0.16 256

EKT-Stereo	0.35 147	0.23 255	0.39 160	0.43 311	0.29 333	0.38 183	0.31 175	0.69 215	0.64 210	0.45 134	0.63 173	0.49 180	0.27 101	0.56 182	0.33 190	0.18 277	0.14 287	0.18 228	0.15 193	0.16 208	0.16 256

anonymousdsp2	0.35 147	0.20 158	0.43 213	0.37 128	0.24 182	0.48 247	0.31 175	0.86 302	0.65 215	0.55 170	0.50 123	0.50 182	0.34 174	0.56 182	0.31 168	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.10 52	0.16 208	0.14 187

PSM-adaLoss	0.35 147	0.23 255	0.47 266	0.41 251	0.22 113	0.24 26	0.31 175	0.59 134	0.36 87	0.63 201	0.73 203	0.58 217	0.38 201	0.56 182	0.35 222	0.18 277	0.12 188	0.20 298	0.16 225	0.20 316	0.15 210

GrayStereo	0.49 325	0.19 123	0.42 202	0.46 374	0.28 307	0.53 270	0.67 464	0.69 215	0.63 203	1.02 443	1.47 480	0.78 338	0.76 420	0.56 182	0.33 190	0.14 99	0.12 188	0.17 183	0.17 274	0.15 168	0.29 432

DeepStereo_RVC	0.36 165	0.21 195	0.47 266	0.40 220	0.24 182	0.26 44	0.22 46	0.60 144	0.38 106	0.69 250	0.67 190	0.57 209	0.51 279	0.56 182	0.39 268	0.16 208	0.12 188	0.18 228	0.15 193	0.19 300	0.18 292

XX-Stereo	0.37 182	0.17 61	0.45 237	0.55 464	0.36 415	0.38 183	0.20 21	0.60 144	0.30 43	0.46 140	1.30 451	0.73 316	0.26 91	0.56 182	0.26 102	0.16 208	0.11 133	0.17 183	0.16 225	0.14 122	0.10 28

cf-r	0.47 295	0.23 255	0.41 181	0.39 185	0.23 153	0.59 317	0.37 276	0.88 314	0.85 330	0.72 275	1.05 377	0.94 394	0.62 344	0.56 182	0.54 362	0.21 346	0.14 287	0.17 183	0.19 331	0.15 168	0.15 210

SCV_C0	0.26 62	0.18 85	0.34 96	0.35 93	0.24 182	0.23 17	0.28 127	0.51 96	0.36 87	0.31 57	0.36 80	0.37 104	0.20 31	0.57 194	0.22 26	0.13 60	0.10 53	0.13 53	0.11 77	0.16 208	0.12 109

tt45	0.27 72	0.17 61	0.34 96	0.35 93	0.23 153	0.38 183	0.28 127	0.46 78	0.28 31	0.40 117	0.27 35	0.38 112	0.25 75	0.57 194	0.26 102	0.13 60	0.11 133	0.16 145	0.13 137	0.12 45	0.14 187

rvit_0105_5	0.42 243	0.31 391	0.73 427	0.50 418	0.29 333	0.44 227	0.42 357	0.61 150	0.74 260	0.51 155	0.51 132	0.60 238	0.47 255	0.57 194	0.38 262	0.27 426	0.25 450	0.25 401	0.23 408	0.22 361	0.18 292

rvit_0105_4	0.41 236	0.29 377	0.71 419	0.50 418	0.29 333	0.41 208	0.41 347	0.55 116	0.73 253	0.45 134	0.48 116	0.55 201	0.44 241	0.57 194	0.36 238	0.28 436	0.26 456	0.25 401	0.22 395	0.23 378	0.18 292

ACVNet-DCA	0.35 147	0.23 255	0.33 80	0.41 251	0.22 113	0.55 281	0.38 298	0.85 298	0.54 172	0.41 121	0.50 123	0.34 83	0.49 263	0.57 194	0.25 73	0.16 208	0.10 53	0.19 268	0.13 137	0.18 266	0.17 274

xx1	0.39 213	0.23 255	0.33 80	0.41 251	0.22 113	0.55 281	0.38 298	0.67 197	1.06 442	0.41 121	0.50 123	0.65 271	0.53 285	0.57 194	0.25 73	0.16 208	0.10 53	0.20 298	0.19 331	0.18 266	0.17 274

cc1	0.37 182	0.23 255	0.33 80	0.41 251	0.22 113	0.55 281	0.38 298	0.67 197	1.06 442	0.41 121	0.50 123	0.34 83	0.49 263	0.57 194	0.25 73	0.16 208	0.10 53	0.19 268	0.13 137	0.16 208	0.15 210

mmm	0.44 260	0.27 351	0.46 254	0.38 157	0.24 182	0.61 325	0.35 240	0.94 334	0.53 168	0.72 275	1.05 377	0.63 251	0.50 274	0.57 194	0.45 313	0.18 277	0.15 316	0.23 373	0.20 356	0.20 316	0.18 292

ffm	0.44 260	0.26 334	0.49 298	0.37 128	0.25 214	0.55 281	0.37 276	0.68 207	1.04 431	0.73 282	0.96 331	0.71 296	0.53 285	0.57 194	0.25 73	0.16 208	0.10 53	0.25 401	0.21 377	0.16 208	0.16 256

tt1	0.36 165	0.24 292	0.32 66	0.41 251	0.22 113	0.54 276	0.38 298	0.68 207	1.04 431	0.41 121	0.46 108	0.35 92	0.45 246	0.57 194	0.25 73	0.16 208	0.10 53	0.19 268	0.13 137	0.16 208	0.16 256

MIF-Stereo (partial)	0.31 110	0.18 85	0.37 129	0.41 251	0.31 369	0.28 74	0.23 60	0.47 81	0.42 129	0.31 57	0.63 173	0.36 102	0.35 177	0.57 194	0.31 168	0.17 246	0.13 253	0.19 268	0.17 274	0.18 266	0.14 187

PCWNet_CMD	0.48 307	0.24 292	0.52 328	0.39 185	0.27 284	0.63 342	0.30 153	0.95 341	0.96 396	0.86 362	1.07 386	0.79 340	0.44 241	0.57 194	0.43 288	0.17 246	0.12 188	0.21 339	0.16 225	0.24 391	0.19 325

CASS	0.45 270	0.27 351	0.42 202	0.48 389	0.22 113	0.61 325	0.34 216	0.97 348	0.62 192	0.71 263	0.85 280	0.61 243	0.55 303	0.57 194	0.41 279	0.29 443	0.16 347	0.22 353	0.18 301	0.22 361	0.28 426
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.35 147	0.23 255	0.51 323	0.44 330	0.21 94	0.64 349	0.27 109	0.59 134	0.63 203	0.40 117	0.38 87	0.55 201	0.40 218	0.57 194	0.35 222	0.13 60	0.11 133	0.14 79	0.12 103	0.16 208	0.13 143

ProNet	0.29 90	0.21 195	0.38 141	0.35 93	0.24 182	0.32 131	0.43 364	0.57 123	0.37 101	0.33 76	0.30 53	0.32 67	0.28 115	0.57 194	0.26 102	0.13 60	0.11 133	0.16 145	0.13 137	0.13 79	0.13 143

ROB_FTStereo_v2	0.35 147	0.23 255	0.47 266	0.41 251	0.22 113	0.24 26	0.31 175	0.59 134	0.36 87	0.63 201	0.73 203	0.57 209	0.38 201	0.57 194	0.36 238	0.18 277	0.12 188	0.20 298	0.16 225	0.20 316	0.15 210

ROB_FTStereo	0.35 147	0.23 255	0.47 266	0.41 251	0.22 113	0.25 40	0.21 37	0.59 134	0.36 87	0.63 201	0.73 203	0.58 217	0.38 201	0.57 194	0.35 222	0.18 277	0.12 188	0.20 298	0.16 225	0.20 316	0.15 210

s12784h	0.36 165	0.15 25	0.24 5	0.34 59	0.15 1	0.77 396	0.29 137	0.80 284	0.83 317	0.56 173	0.57 159	0.43 150	0.40 218	0.57 194	0.33 190	0.12 32	0.10 53	0.14 79	0.09 9	0.14 122	0.09 4

SFCPSM	0.47 295	0.21 195	0.55 345	0.40 220	0.27 284	0.87 430	0.37 276	1.33 484	0.77 278	0.80 312	0.84 270	0.54 198	0.49 263	0.57 194	0.37 254	0.18 277	0.13 253	0.18 228	0.20 356	0.16 208	0.15 210

MSMDNet	0.48 307	0.24 292	0.52 328	0.39 185	0.27 284	0.63 342	0.30 153	0.96 345	0.96 396	0.86 362	1.07 386	0.79 340	0.44 241	0.57 194	0.43 288	0.17 246	0.12 188	0.20 298	0.16 225	0.23 378	0.19 325

test_sample1	0.42 243	0.22 234	0.46 254	0.34 59	0.23 153	0.58 304	0.35 240	0.99 353	0.49 156	0.62 193	0.75 214	0.69 288	0.61 338	0.58 214	0.44 304	0.18 277	0.14 287	0.17 183	0.15 193	0.17 242	0.17 274

ff7	0.29 90	0.21 195	0.38 141	0.36 112	0.26 255	0.31 113	0.35 240	0.62 156	0.34 66	0.38 103	0.33 65	0.32 67	0.29 129	0.58 214	0.25 73	0.14 99	0.10 53	0.17 183	0.12 103	0.14 122	0.15 210

ffff	0.29 90	0.21 195	0.38 141	0.36 112	0.26 255	0.31 113	0.35 240	0.62 156	0.34 66	0.38 103	0.33 65	0.32 67	0.29 129	0.58 214	0.25 73	0.14 99	0.10 53	0.17 183	0.12 103	0.14 122	0.15 210

11t	0.29 90	0.21 195	0.38 141	0.36 112	0.26 255	0.31 113	0.35 240	0.62 156	0.34 66	0.38 103	0.33 65	0.32 67	0.29 129	0.58 214	0.25 73	0.14 99	0.10 53	0.17 183	0.12 103	0.14 122	0.15 210

Selective-IGEV	0.24 46	0.18 85	0.35 106	0.35 93	0.19 51	0.27 57	0.25 82	0.55 116	0.23 17	0.27 40	0.25 29	0.34 83	0.19 25	0.58 214	0.22 26	0.12 32	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.12 45	0.10 28

knoymous	0.36 165	0.20 158	0.31 54	0.31 17	0.22 113	0.36 165	0.29 137	0.61 150	0.64 210	0.67 235	0.70 196	0.60 238	0.40 218	0.58 214	0.34 205	0.17 246	0.11 133	0.20 298	0.11 77	0.17 242	0.18 292

ccc-4	0.29 90	0.21 195	0.38 141	0.36 112	0.26 255	0.31 113	0.35 240	0.62 156	0.34 66	0.38 103	0.33 65	0.32 67	0.29 129	0.58 214	0.25 73	0.14 99	0.10 53	0.17 183	0.12 103	0.14 122	0.15 210

LCNet	0.41 236	0.20 158	0.32 66	0.44 330	0.24 182	0.47 244	0.29 137	0.67 197	0.53 168	0.72 275	1.03 367	0.66 276	0.60 332	0.58 214	0.34 205	0.14 99	0.10 53	0.19 268	0.19 331	0.21 339	0.36 469

Patchmatch Stereo++	0.35 147	0.23 255	0.47 266	0.41 251	0.22 113	0.24 26	0.22 46	0.59 134	0.36 87	0.63 201	0.73 203	0.58 217	0.38 201	0.58 214	0.36 238	0.18 277	0.12 188	0.20 298	0.16 225	0.20 316	0.15 210
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
iGMRVC	0.35 147	0.23 255	0.47 266	0.41 251	0.22 113	0.24 26	0.30 153	0.59 134	0.36 87	0.63 201	0.73 203	0.58 217	0.38 201	0.58 214	0.36 238	0.18 277	0.12 188	0.20 298	0.16 225	0.20 316	0.15 210

iRAFT	0.35 147	0.23 255	0.47 266	0.41 251	0.22 113	0.24 26	0.22 46	0.59 134	0.36 87	0.63 201	0.73 203	0.58 217	0.38 201	0.58 214	0.36 238	0.18 277	0.12 188	0.20 298	0.16 225	0.20 316	0.15 210

RAFT-IKP	0.35 147	0.23 255	0.47 266	0.41 251	0.22 113	0.24 26	0.28 127	0.59 134	0.36 87	0.63 201	0.73 203	0.57 209	0.38 201	0.58 214	0.36 238	0.18 277	0.12 188	0.20 298	0.16 225	0.20 316	0.15 210

CFNet_pseudo	0.46 280	0.24 292	0.52 328	0.37 128	0.27 284	0.58 304	0.30 153	0.86 302	0.88 348	0.82 332	1.03 367	0.75 324	0.47 255	0.58 214	0.44 304	0.17 246	0.12 188	0.24 388	0.16 225	0.24 391	0.19 325

ccs_rob	0.46 280	0.24 292	0.52 328	0.37 128	0.27 284	0.58 304	0.31 175	0.86 302	0.88 348	0.82 332	1.02 363	0.75 324	0.47 255	0.58 214	0.44 304	0.17 246	0.12 188	0.24 388	0.16 225	0.24 391	0.19 325

UCFNet_RVC	0.49 325	0.26 334	0.35 106	0.39 185	0.26 255	0.64 349	0.36 262	1.15 425	0.84 322	0.67 235	0.88 299	0.88 375	0.59 328	0.58 214	0.45 313	0.24 397	0.17 367	0.27 431	0.27 451	0.25 401	0.23 390

MyStereo07	0.32 116	0.22 234	0.34 96	0.42 291	0.28 307	0.40 194	0.50 406	0.72 242	0.37 101	0.37 94	0.34 72	0.32 67	0.31 151	0.59 229	0.27 120	0.14 99	0.13 253	0.18 228	0.17 274	0.17 242	0.16 256

anonymousdsp	0.29 90	0.21 195	0.38 141	0.37 128	0.25 214	0.30 98	0.35 240	0.63 164	0.35 79	0.39 111	0.33 65	0.33 79	0.28 115	0.59 229	0.25 73	0.14 99	0.10 53	0.17 183	0.12 103	0.14 122	0.15 210

IGEV-Stereo	0.29 90	0.21 195	0.38 141	0.37 128	0.25 214	0.30 98	0.35 240	0.63 164	0.35 79	0.39 111	0.33 65	0.33 79	0.28 115	0.59 229	0.25 73	0.14 99	0.10 53	0.17 183	0.12 103	0.14 122	0.15 210
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AASNet	0.53 363	0.25 315	0.52 328	0.49 404	0.32 385	0.74 386	0.40 332	1.50 510	0.86 335	0.86 362	0.92 314	0.64 258	0.59 328	0.59 229	0.79 425	0.23 386	0.19 398	0.20 298	0.16 225	0.21 339	0.19 325

RALCasStereoNet	0.36 165	0.21 195	0.37 129	0.42 291	0.26 255	0.35 156	0.38 298	0.63 164	0.64 210	0.50 152	0.72 199	0.51 186	0.29 129	0.59 229	0.36 238	0.16 208	0.14 287	0.15 119	0.13 137	0.17 242	0.16 256

HITNet	0.41 236	0.26 334	0.45 237	0.33 48	0.17 17	0.63 342	0.30 153	0.93 329	0.64 210	0.71 263	0.82 259	0.64 258	0.52 281	0.59 229	0.43 288	0.14 99	0.10 53	0.15 119	0.13 137	0.19 300	0.12 109
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
MM-Stereo_test1	0.33 126	0.19 123	0.36 113	0.41 251	0.23 153	0.36 165	0.45 376	0.58 129	0.54 172	0.60 184	0.50 123	0.38 112	0.37 197	0.60 235	0.26 102	0.15 160	0.13 253	0.17 183	0.14 168	0.15 168	0.12 109

DCVSM-stereo	0.49 325	0.27 351	0.53 336	0.39 185	0.29 333	0.51 258	0.26 93	0.75 261	0.75 263	1.11 470	0.75 214	1.05 425	0.72 408	0.60 235	0.47 330	0.20 330	0.19 398	0.24 388	0.20 356	0.25 401	0.30 440

CoDeX	0.47 295	0.20 158	0.49 298	0.42 291	0.25 214	0.75 389	0.36 262	1.27 474	0.80 299	0.82 332	0.96 331	0.62 249	0.57 312	0.60 235	0.36 238	0.17 246	0.12 188	0.17 183	0.15 193	0.16 208	0.14 187

IER	0.46 280	0.23 255	0.50 311	0.38 157	0.28 307	0.69 367	0.35 240	0.80 284	0.66 218	0.83 344	0.94 318	0.75 324	0.77 426	0.60 235	0.42 283	0.17 246	0.14 287	0.17 183	0.17 274	0.17 242	0.15 210

IPLG	0.39 213	0.20 158	0.59 360	0.40 220	0.24 182	0.54 276	0.27 109	0.75 261	0.63 203	0.84 351	0.81 255	0.32 67	0.32 156	0.60 235	0.45 313	0.13 60	0.11 133	0.16 145	0.13 137	0.13 79	0.12 109

DEmStereo	0.48 307	0.17 61	0.50 311	0.38 157	0.25 214	0.59 317	0.34 216	0.63 164	0.74 260	0.89 384	1.66 492	0.58 217	1.06 484	0.60 235	0.42 283	0.14 99	0.11 133	0.16 145	0.16 225	0.14 122	0.15 210

GMM-Stereo	0.44 260	0.19 123	0.36 113	0.42 291	0.25 214	0.51 258	0.47 387	0.71 238	0.53 168	0.76 296	1.37 460	0.76 330	0.38 201	0.60 235	0.33 190	0.15 160	0.10 53	0.20 298	0.19 331	0.16 208	0.27 419

RALAANet	0.38 197	0.23 255	0.48 286	0.42 291	0.29 333	0.35 156	0.25 82	0.86 302	0.64 210	0.67 235	0.65 179	0.60 238	0.29 129	0.60 235	0.34 205	0.15 160	0.12 188	0.17 183	0.15 193	0.21 339	0.13 143

PAM	0.46 280	0.19 123	0.70 414	0.40 220	0.26 255	0.75 389	0.33 205	0.85 298	0.34 66	0.70 256	0.46 108	1.83 509	0.63 350	0.61 243	0.26 102	0.15 160	0.10 53	0.16 145	0.14 168	0.14 122	0.13 143

test_sample2	0.42 243	0.22 234	0.43 213	0.33 48	0.21 94	0.58 304	0.39 321	0.95 341	0.67 221	0.63 201	0.77 224	0.69 288	0.57 312	0.61 243	0.38 262	0.19 307	0.14 287	0.18 228	0.16 225	0.19 300	0.18 292

PSM-AAD	0.48 307	0.20 158	0.37 129	0.43 311	0.23 153	0.56 294	0.50 406	0.65 178	0.70 234	1.07 460	1.12 400	0.58 217	0.92 464	0.61 243	0.32 178	0.15 160	0.11 133	0.25 401	0.26 445	0.18 266	0.43 495

CRE-IMP	0.36 165	0.23 255	0.49 298	0.42 291	0.24 182	0.41 208	0.21 37	0.57 123	0.41 121	0.65 220	0.72 199	0.53 194	0.37 197	0.61 243	0.38 262	0.17 246	0.11 133	0.19 268	0.15 193	0.21 339	0.18 292

Prome-Stereo	0.46 280	0.19 123	0.35 106	0.44 330	0.26 255	0.40 194	0.45 376	0.68 207	0.44 137	0.96 419	1.84 502	0.59 232	0.67 377	0.61 243	0.32 178	0.14 99	0.11 133	0.16 145	0.14 168	0.16 208	0.29 432

111	0.40 225	0.17 61	0.41 181	0.34 59	0.19 51	0.52 262	0.28 127	0.74 255	1.16 462	0.50 152	0.91 310	0.63 251	0.48 260	0.61 243	0.35 222	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.12 103	0.13 79	0.13 143

CFNet-ft	0.48 307	0.23 255	0.36 113	0.40 220	0.26 255	0.64 349	0.37 276	0.87 309	0.85 330	0.64 211	1.00 352	1.01 412	0.64 361	0.61 243	0.53 357	0.23 386	0.15 316	0.24 388	0.21 377	0.23 378	0.18 292

CFNet_RVC	0.48 307	0.23 255	0.36 113	0.40 220	0.26 255	0.64 349	0.37 276	0.87 309	0.85 330	0.64 211	1.00 352	1.01 412	0.64 361	0.61 243	0.53 357	0.23 386	0.15 316	0.24 388	0.21 377	0.23 378	0.18 292

PAM_32	0.46 280	0.19 123	0.67 400	0.39 185	0.24 182	0.75 389	0.27 109	0.95 341	0.34 66	0.68 241	0.44 100	1.91 514	0.65 367	0.62 251	0.26 102	0.15 160	0.10 53	0.16 145	0.15 193	0.14 122	0.13 143

DLNR_Zeroshot_test	20.09 570	36.28 577	38.04 573	169.85 582	61.80 578	0.23 17	0.20 21	13.88 568	0.37 101	0.44 132	0.66 186	0.43 150	0.21 38	0.62 251	0.28 140	5.46 566	0.10 53	0.15 119	0.11 77	72.60 581	0.11 66

GwcNet-ADL	0.44 260	0.22 234	0.48 286	0.45 353	0.30 347	0.40 194	0.37 276	0.92 327	0.97 399	0.71 263	0.78 235	0.61 243	0.42 226	0.62 251	0.50 337	0.19 307	0.14 287	0.15 119	0.14 168	0.18 266	0.18 292

ASMatch	0.48 307	0.19 123	0.45 237	0.39 185	0.28 307	0.37 170	0.26 93	0.74 255	0.68 226	0.76 296	2.34 515	0.61 243	0.52 281	0.62 251	0.37 254	0.14 99	0.12 188	0.17 183	0.15 193	0.14 122	0.21 366

THIR-Stereo	0.50 341	0.18 85	0.45 237	0.38 157	0.23 153	0.75 389	0.67 464	0.66 187	0.87 344	1.02 443	1.40 466	0.72 305	0.76 420	0.62 251	0.42 283	0.15 160	0.11 133	0.17 183	0.18 301	0.14 122	0.15 210

Pruner-Stereo	0.38 197	0.20 158	0.45 237	0.40 220	0.25 214	0.22 13	0.24 74	0.67 197	0.55 177	0.89 384	0.76 220	0.68 284	0.29 129	0.62 251	0.35 222	0.18 277	0.12 188	0.20 298	0.17 274	0.17 242	0.18 292

EAI-Stereo	0.34 132	0.19 123	0.44 225	0.39 185	0.21 94	0.31 113	0.30 153	1.15 425	0.30 43	0.49 149	0.75 214	0.36 102	0.28 115	0.62 251	0.27 120	0.14 99	0.11 133	0.14 79	0.13 137	0.13 79	0.12 109

FENet	0.42 243	0.22 234	0.38 141	0.39 185	0.24 182	0.55 281	0.32 195	0.79 281	0.70 234	0.71 263	0.72 199	0.63 251	0.57 312	0.62 251	0.44 304	0.19 307	0.13 253	0.19 268	0.17 274	0.18 266	0.19 325

GANet-RSSM	0.47 295	0.21 195	0.37 129	0.38 157	0.25 214	0.58 304	0.36 262	1.07 389	0.78 288	0.68 241	1.01 355	0.86 364	0.67 377	0.62 251	0.44 304	0.21 346	0.15 316	0.18 228	0.18 301	0.18 266	0.17 274

PSMNet-RSSM	0.48 307	0.22 234	0.38 141	0.42 291	0.25 214	0.50 254	0.37 276	1.10 399	0.77 278	0.70 256	1.06 383	0.84 357	0.64 361	0.62 251	0.47 330	0.23 386	0.15 316	0.23 373	0.25 432	0.20 316	0.19 325

GwcNet-RSSM	0.49 325	0.24 292	0.42 202	0.40 220	0.23 153	0.55 281	0.38 298	0.93 329	0.93 382	0.71 263	1.16 423	0.86 364	0.60 332	0.62 251	0.66 397	0.21 346	0.14 287	0.19 268	0.20 356	0.16 208	0.15 210

coex_refinement	0.53 363	0.21 195	0.39 160	0.44 330	0.30 347	0.76 395	0.39 321	1.09 397	0.90 364	0.85 355	1.12 400	1.00 408	0.56 310	0.63 262	0.81 430	0.21 346	0.13 253	0.16 145	0.16 225	0.20 316	0.21 366

999	0.27 72	0.16 39	0.35 106	0.36 112	0.24 182	0.31 113	0.27 109	0.49 86	0.38 106	0.26 31	0.30 53	0.39 116	0.23 58	0.63 262	0.25 73	0.13 60	0.10 53	0.14 79	0.12 103	0.12 45	0.14 187

rvit_stereo_0075_2	0.47 295	0.37 425	0.70 414	0.53 454	0.46 475	0.43 218	0.36 262	0.81 287	0.67 221	0.55 170	0.74 212	0.59 232	0.43 232	0.63 262	0.43 288	0.32 464	0.23 434	0.35 471	0.25 432	0.30 433	0.25 405

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 243	0.20 158	0.74 432	0.38 157	0.43 457	0.39 190	0.26 93	0.94 334	0.49 156	0.53 164	0.77 224	0.93 392	0.45 246	0.63 262	0.24 56	0.16 208	0.10 53	0.17 183	0.18 301	0.20 316	0.20 348

test_sample4	0.47 295	0.26 334	0.50 311	0.35 93	0.22 113	0.69 367	0.38 298	1.15 425	0.81 307	0.78 306	0.82 259	0.62 249	0.53 285	0.63 262	0.44 304	0.21 346	0.15 316	0.21 339	0.19 331	0.21 339	0.19 325

test_sample3	0.46 280	0.25 315	0.50 311	0.35 93	0.23 153	0.69 367	0.37 276	1.15 425	0.81 307	0.75 289	0.79 245	0.66 276	0.49 263	0.63 262	0.46 323	0.21 346	0.15 316	0.20 298	0.19 331	0.21 339	0.19 325

CFNet_ucs	0.50 341	0.24 292	0.55 345	0.38 157	0.31 369	0.58 304	0.33 205	0.98 351	0.93 382	0.88 380	1.19 431	0.80 348	0.49 263	0.63 262	0.43 288	0.21 346	0.15 316	0.26 419	0.18 301	0.26 407	0.22 384

test_4	0.36 165	0.18 85	0.31 54	0.44 330	0.25 214	0.20 5	0.34 216	0.56 118	0.41 121	0.59 180	1.45 477	0.43 150	0.25 75	0.63 262	0.28 140	0.12 32	0.10 53	0.17 183	0.19 331	0.15 168	0.11 66

UDGNet	0.48 307	0.77 509	0.50 311	0.48 389	0.31 369	0.41 208	0.34 216	0.70 230	0.92 376	0.65 220	0.60 166	0.58 217	0.43 232	0.63 262	0.41 279	0.32 464	0.15 316	0.66 520	0.19 331	0.36 464	0.21 366

KYRaft	0.48 307	0.20 158	0.38 141	0.44 330	0.23 153	0.44 227	0.37 276	0.66 187	0.41 121	0.94 411	1.73 496	0.79 340	0.41 224	0.63 262	0.31 168	0.16 208	0.11 133	0.18 228	0.22 395	0.16 208	0.78 525

DRaft	0.49 325	0.17 61	0.47 266	0.37 128	0.25 214	0.58 304	0.40 332	0.65 178	0.85 330	1.02 443	1.75 499	0.50 182	0.82 441	0.63 262	0.40 275	0.13 60	0.11 133	0.16 145	0.16 225	0.14 122	0.15 210

ACVNet	0.46 280	0.23 255	0.36 113	0.39 185	0.28 307	0.58 304	0.40 332	0.87 309	0.80 299	0.64 211	0.96 331	0.79 340	0.60 332	0.63 262	0.67 400	0.17 246	0.15 316	0.16 145	0.15 193	0.18 266	0.15 210

acv_ft	0.51 348	0.23 255	0.56 351	0.44 330	0.28 307	0.86 429	0.39 321	0.91 325	0.80 299	0.97 423	0.96 331	0.79 340	0.59 328	0.63 262	0.87 446	0.17 246	0.15 316	0.16 145	0.15 193	0.17 242	0.15 210

MIM_Stereo	0.38 197	0.17 61	0.53 336	0.37 128	0.24 182	0.27 57	0.24 74	0.70 230	0.54 172	0.72 275	1.00 352	0.63 251	0.29 129	0.64 275	0.38 262	0.13 60	0.14 287	0.17 183	0.16 225	0.14 122	0.11 66

BUS	0.45 270	0.25 315	0.43 213	0.45 353	0.28 307	0.70 372	0.34 216	0.94 334	0.76 271	0.75 289	0.80 248	0.65 271	0.49 263	0.64 275	0.51 347	0.20 330	0.14 287	0.22 353	0.19 331	0.18 266	0.18 292

BSDual-CNN	0.46 280	0.25 315	0.43 213	0.45 353	0.28 307	0.77 396	0.40 332	0.94 334	0.76 271	0.75 289	0.80 248	0.76 330	0.54 297	0.64 275	0.43 288	0.20 330	0.14 287	0.22 353	0.19 331	0.18 266	0.18 292

psmg	0.49 325	0.25 315	0.43 213	0.41 251	0.28 307	0.85 426	0.43 364	0.99 353	0.76 271	0.91 396	0.94 318	0.76 330	0.54 297	0.64 275	0.43 288	0.20 330	0.15 316	0.20 298	0.20 356	0.18 266	0.18 292

AAGNet	1.43 519	0.20 158	0.48 286	0.44 330	0.25 214	0.29 86	0.31 175	0.65 178	0.68 226	0.97 423	0.86 283	0.67 283	0.62 344	0.64 275	20.63 567	0.16 208	0.11 133	0.19 268	0.15 193	0.19 300	0.12 109

Anonymous3	0.46 280	0.34 408	0.86 459	0.50 418	0.37 421	0.81 411	0.50 406	0.72 242	0.65 215	0.51 155	0.65 179	0.45 158	0.45 246	0.64 275	0.38 262	0.24 397	0.24 442	0.22 353	0.21 377	0.23 378	0.23 390

xxxx	1.01 485	0.22 234	0.43 213	0.36 112	0.21 94	0.82 419	0.36 262	1.32 482	0.88 348	0.71 263	0.94 318	0.97 401	0.63 350	0.64 275	10.58 559	0.20 330	0.16 347	0.18 228	0.17 274	0.19 300	0.19 325

rvit_0105_3	0.47 295	0.34 408	0.77 446	0.54 460	0.31 369	0.49 251	0.47 387	0.63 164	0.79 297	0.65 220	0.59 164	0.64 258	0.50 274	0.65 282	0.39 268	0.29 443	0.27 464	0.29 447	0.28 456	0.21 339	0.20 348

test_sample5	0.47 295	0.26 334	0.49 298	0.36 112	0.22 113	0.64 349	0.39 321	1.13 412	0.81 307	0.77 302	0.94 318	0.64 258	0.54 297	0.65 282	0.43 288	0.21 346	0.16 347	0.22 353	0.20 356	0.22 361	0.20 348

DualNet	0.48 307	0.26 334	0.49 298	0.36 112	0.22 113	0.64 349	0.39 321	1.13 412	0.81 307	0.80 312	1.03 367	0.64 258	0.54 297	0.65 282	0.43 288	0.21 346	0.16 347	0.22 353	0.20 356	0.22 361	0.20 348

plain	0.31 110	0.20 158	0.50 311	0.39 185	0.29 333	0.27 57	0.30 153	0.44 72	0.35 79	0.31 57	0.66 186	0.30 57	0.31 151	0.65 282	0.31 168	0.17 246	0.13 253	0.20 298	0.15 193	0.17 242	0.12 109

CrosDoStereo	0.50 341	0.18 85	0.45 237	0.38 157	0.24 182	0.40 194	1.18 523	0.67 197	0.86 335	0.94 411	1.37 460	0.63 251	0.77 426	0.65 282	0.45 313	0.15 160	0.12 188	0.17 183	0.18 301	0.14 122	0.14 187

NRIStereo	0.36 165	0.20 158	0.45 237	0.41 251	0.23 153	0.34 148	0.26 93	0.65 178	0.55 177	0.64 211	0.63 173	0.56 204	0.37 197	0.65 282	0.37 254	0.15 160	0.11 133	0.18 228	0.15 193	0.17 242	0.14 187

DeepStereo_LL	0.50 341	0.18 85	0.45 237	0.38 157	0.24 182	0.40 194	1.18 523	0.67 197	0.86 335	0.94 411	1.37 460	0.63 251	0.77 426	0.65 282	0.45 313	0.15 160	0.12 188	0.17 183	0.18 301	0.14 122	0.14 187

RAFT-RH_RVC	0.56 388	0.17 61	0.41 181	0.37 128	0.23 153	0.57 299	0.24 74	0.60 144	0.70 234	1.19 480	3.94 547	0.56 204	0.38 201	0.65 282	0.36 238	0.13 60	0.11 133	0.20 298	0.14 168	0.12 45	0.13 143

ISRNet	0.56 388	0.24 292	0.66 396	0.56 467	0.36 415	0.44 227	0.25 82	0.82 289	0.84 322	1.07 460	1.25 440	0.91 386	0.60 332	0.66 290	0.58 372	0.35 483	0.26 456	0.36 476	0.33 480	0.30 433	0.42 489

LL-Strereo2	0.35 147	0.24 292	0.48 286	0.41 251	0.26 255	0.35 156	0.24 74	0.67 197	0.44 137	0.54 168	0.51 132	0.66 276	0.25 75	0.66 290	0.30 161	0.14 99	0.12 188	0.23 373	0.20 356	0.18 266	0.13 143

gwcnet-sp	0.48 307	0.23 255	0.70 414	0.40 220	0.26 255	0.81 411	0.41 347	0.89 316	0.84 322	0.91 396	0.76 220	0.66 276	0.61 338	0.66 290	0.50 337	0.18 277	0.17 367	0.18 228	0.18 301	0.18 266	0.18 292

scenet	0.48 307	0.23 255	0.70 414	0.40 220	0.26 255	0.81 411	0.41 347	0.89 316	0.84 322	0.91 396	0.76 220	0.66 276	0.61 338	0.66 290	0.50 337	0.18 277	0.17 367	0.18 228	0.18 301	0.18 266	0.18 292

ssnet	0.48 307	0.23 255	0.70 414	0.40 220	0.26 255	0.81 411	0.41 347	0.89 316	0.84 322	0.91 396	0.76 220	0.66 276	0.61 338	0.66 290	0.50 337	0.18 277	0.17 367	0.18 228	0.18 301	0.18 266	0.18 292

dd	0.43 253	0.38 435	0.55 345	0.44 330	0.25 214	0.47 244	0.38 298	0.70 230	1.05 435	0.59 180	0.65 179	0.42 142	0.39 212	0.66 290	0.50 337	0.24 397	0.15 316	0.21 339	0.15 193	0.22 361	0.18 292

RAFT-345	0.40 225	0.18 85	0.40 171	0.38 157	0.22 113	0.33 138	0.26 93	0.61 150	0.51 162	0.74 287	1.79 500	0.45 158	0.33 166	0.66 290	0.36 238	0.14 99	0.11 133	0.18 228	0.14 168	0.13 79	0.13 143

HCRNet	0.44 260	0.34 408	0.41 181	0.53 454	0.26 255	0.53 270	0.29 137	0.83 292	0.63 203	0.71 263	0.81 255	0.77 336	0.50 274	0.66 290	0.36 238	0.24 397	0.16 347	0.24 388	0.20 356	0.21 339	0.18 292

222	1.18 505	0.22 234	0.44 225	0.37 128	0.22 113	0.79 403	0.37 276	1.31 481	0.89 361	0.92 404	1.08 389	0.72 305	0.71 404	0.66 290	13.89 563	0.20 330	0.15 316	0.17 183	0.16 225	0.18 266	0.19 325

DIP-Stereo	0.39 213	0.21 195	0.50 311	0.41 251	0.28 307	0.62 333	0.27 109	0.77 271	0.40 117	0.64 211	0.86 283	0.52 190	0.33 166	0.66 290	0.42 283	0.15 160	0.13 253	0.17 183	0.14 168	0.15 168	0.15 210
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	0.52 357	0.27 351	0.69 410	0.38 157	0.25 214	0.62 333	0.35 240	1.17 436	1.01 418	0.99 430	1.06 383	0.88 375	0.67 377	0.66 290	0.39 268	0.19 307	0.13 253	0.15 119	0.11 77	0.18 266	0.16 256

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 307	0.21 195	1.26 502	0.39 185	0.51 486	0.28 74	0.30 153	1.25 470	0.44 137	0.68 241	1.11 396	0.86 364	0.33 166	0.67 301	0.27 120	0.15 160	0.11 133	0.17 183	0.20 356	0.22 361	0.24 398

test_sample6	0.49 325	0.26 334	0.50 311	0.37 128	0.22 113	0.63 342	0.40 332	1.12 410	0.83 317	0.80 312	1.03 367	0.66 276	0.55 303	0.67 301	0.46 323	0.22 371	0.16 347	0.22 353	0.22 395	0.23 378	0.21 366

CBFPSM	0.59 409	0.22 234	1.31 506	0.38 157	0.27 284	1.12 474	0.65 461	0.79 281	0.82 312	0.80 312	0.81 255	1.35 480	0.87 454	0.67 301	0.76 420	0.16 208	0.15 316	0.15 119	0.16 225	0.17 242	0.22 384

NF-Stereo	0.38 197	0.20 158	0.45 237	0.41 251	0.25 214	0.26 44	0.31 175	0.69 215	0.70 234	0.65 220	0.77 224	0.57 209	0.30 144	0.67 301	0.35 222	0.18 277	0.12 188	0.20 298	0.16 225	0.16 208	0.27 419

OCTAStereo	0.38 197	0.20 158	0.46 254	0.41 251	0.25 214	0.26 44	0.31 175	0.69 215	0.70 234	0.65 220	0.77 224	0.58 217	0.30 144	0.67 301	0.35 222	0.18 277	0.12 188	0.20 298	0.16 225	0.16 208	0.27 419

RE-Stereo	0.38 197	0.20 158	0.46 254	0.41 251	0.25 214	0.26 44	0.31 175	0.69 215	0.70 234	0.65 220	0.77 224	0.58 217	0.30 144	0.67 301	0.35 222	0.18 277	0.12 188	0.20 298	0.16 225	0.16 208	0.27 419

TVStereo	0.38 197	0.20 158	0.46 254	0.41 251	0.25 214	0.26 44	0.31 175	0.69 215	0.70 234	0.65 220	0.77 224	0.58 217	0.30 144	0.67 301	0.35 222	0.18 277	0.12 188	0.20 298	0.16 225	0.16 208	0.27 419

pcwnet_v2	0.58 402	0.28 365	0.84 453	0.45 353	0.35 411	0.61 325	0.35 240	1.27 474	1.21 472	0.99 430	1.27 443	0.72 305	0.58 321	0.67 301	0.48 334	0.27 426	0.21 418	0.24 388	0.23 408	0.29 424	0.29 432

GES	0.44 260	0.23 255	0.57 355	0.40 220	0.30 347	0.59 317	0.36 262	0.96 345	0.68 226	0.74 287	0.83 265	0.47 169	0.48 260	0.67 301	0.43 288	0.22 371	0.16 347	0.17 183	0.16 225	0.18 266	0.23 390

AdaStereo	0.50 341	0.32 395	0.47 266	0.48 389	0.25 214	0.67 363	0.32 195	1.17 436	0.88 348	0.75 289	0.99 350	0.75 324	0.49 263	0.67 301	0.46 323	0.27 426	0.12 188	0.28 439	0.18 301	0.23 378	0.18 292
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.
G2L-Stereo_test	0.48 307	0.20 158	0.40 171	0.34 59	0.23 153	0.57 299	0.58 446	1.10 399	0.77 278	0.86 362	0.94 318	0.95 396	0.54 297	0.68 311	0.60 380	0.16 208	0.12 188	0.14 79	0.12 103	0.15 168	0.15 210

DualNet (step1)	0.57 395	0.36 419	0.72 424	0.38 157	0.30 347	0.71 377	0.43 364	1.06 385	0.88 348	0.92 404	0.86 283	0.85 359	0.69 387	0.68 311	0.50 337	0.41 498	0.20 408	0.40 489	0.41 501	0.36 464	0.33 455

test_sample7	0.52 357	0.29 377	0.50 311	0.36 112	0.27 284	0.62 333	0.41 347	1.06 385	0.88 348	0.92 404	0.86 283	0.85 359	0.69 387	0.68 311	0.50 337	0.26 417	0.20 408	0.27 431	0.26 445	0.27 417	0.24 398

dad	0.58 402	0.50 472	0.64 384	0.43 311	0.30 347	0.59 317	0.36 262	0.78 277	1.25 482	1.01 440	1.17 425	1.15 453	0.53 285	0.68 311	0.50 337	0.35 483	0.23 434	0.37 481	0.21 377	0.29 424	0.20 348

BEATNet_4x	0.46 280	0.32 395	0.56 351	0.37 128	0.19 51	0.63 342	0.35 240	1.01 366	0.72 246	0.77 302	0.83 265	0.70 292	0.59 328	0.68 311	0.53 357	0.16 208	0.12 188	0.16 145	0.14 168	0.24 391	0.16 256

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 363	0.32 395	0.64 384	0.44 330	0.30 347	0.66 359	0.44 373	1.04 376	0.88 348	0.91 396	0.91 310	0.99 405	0.60 332	0.68 311	0.60 380	0.21 346	0.17 367	0.22 353	0.22 395	0.21 339	0.21 366
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
xyz-stereo-finetune2	0.36 165	0.19 123	0.38 141	0.32 36	0.19 51	0.82 419	0.29 137	0.52 105	0.32 57	0.51 155	0.78 235	0.43 150	0.45 246	0.69 317	0.44 304	0.13 60	0.12 188	0.17 183	0.13 137	0.12 45	0.13 143

HI	0.45 270	0.21 195	0.36 113	0.34 59	0.35 411	0.28 74	0.31 175	0.72 242	0.46 148	0.87 370	1.13 407	1.09 437	0.76 420	0.69 317	0.56 369	0.12 32	0.10 53	0.17 183	0.17 274	0.17 242	0.15 210

CoSv	0.45 270	0.21 195	0.36 113	0.34 59	0.35 411	0.28 74	0.31 175	0.72 242	0.46 148	0.87 370	1.13 407	1.09 437	0.76 420	0.69 317	0.56 369	0.12 32	0.10 53	0.17 183	0.17 274	0.17 242	0.15 210

ADLNet	0.55 377	0.27 351	0.51 323	0.44 330	0.35 411	0.78 400	0.46 380	1.08 393	0.86 335	0.99 430	0.98 345	0.92 390	0.63 350	0.69 317	0.81 430	0.22 371	0.16 347	0.22 353	0.22 395	0.21 339	0.21 366

test_xeample	1.01 485	0.21 195	0.42 202	0.35 93	0.21 94	0.71 377	0.39 321	1.23 459	0.86 335	0.81 323	1.04 373	0.69 288	0.61 338	0.69 317	10.93 560	0.19 307	0.15 316	0.18 228	0.17 274	0.18 266	0.17 274

DN-CSS_ROB	0.43 253	0.26 334	0.62 370	0.40 220	0.29 333	0.44 227	0.27 109	0.77 271	0.75 263	0.72 275	1.09 393	0.48 174	0.43 232	0.69 317	0.37 254	0.15 160	0.12 188	0.21 339	0.19 331	0.18 266	0.16 256

ToySt	0.49 325	0.27 351	0.75 436	0.40 220	0.27 284	0.64 349	0.49 401	0.84 295	0.77 278	0.60 184	0.83 265	0.88 375	0.66 374	0.70 323	0.56 369	0.16 208	0.17 367	0.21 339	0.20 356	0.21 339	0.19 325

PSM-softLoss	0.38 197	0.20 158	0.48 286	0.41 251	0.26 255	0.30 98	0.35 240	0.69 215	0.46 148	0.62 193	0.82 259	0.59 232	0.33 166	0.70 323	0.39 268	0.19 307	0.12 188	0.20 298	0.18 301	0.16 208	0.22 384

KMStereo	0.38 197	0.20 158	0.48 286	0.41 251	0.26 255	0.30 98	0.35 240	0.69 215	0.46 148	0.62 193	0.82 259	0.59 232	0.33 166	0.70 323	0.39 268	0.19 307	0.12 188	0.20 298	0.18 301	0.16 208	0.22 384

IRAFT_RVC	0.42 243	0.20 158	0.48 286	0.44 330	0.24 182	0.27 57	0.54 432	0.74 255	0.77 278	0.76 296	0.80 248	0.73 316	0.51 279	0.70 323	0.36 238	0.17 246	0.10 53	0.21 339	0.16 225	0.16 208	0.14 187

DMCA-RVC	0.51 348	0.30 386	0.59 360	0.50 418	0.32 385	0.54 276	0.38 298	0.86 302	0.68 226	0.94 411	0.86 283	0.91 386	0.68 383	0.70 323	0.59 377	0.23 386	0.18 384	0.31 456	0.23 408	0.26 407	0.19 325

MyStereo04	0.44 260	0.22 234	0.44 225	0.42 291	0.28 307	0.40 194	0.50 406	1.00 357	1.08 451	0.62 193	0.58 163	0.55 201	0.57 312	0.71 328	0.44 304	0.14 99	0.13 253	0.18 228	0.17 274	0.17 242	0.16 256

HH	0.35 147	0.20 158	0.47 266	0.40 220	0.25 214	0.33 138	0.31 175	0.76 268	0.38 106	0.43 129	0.57 159	0.79 340	0.44 241	0.71 328	0.25 73	0.15 160	0.11 133	0.15 119	0.14 168	0.14 122	0.12 109

HanStereo	0.35 147	0.20 158	0.47 266	0.40 220	0.25 214	0.33 138	0.31 175	0.76 268	0.38 106	0.43 129	0.57 159	0.79 340	0.44 241	0.71 328	0.25 73	0.15 160	0.11 133	0.15 119	0.14 168	0.14 122	0.12 109

iinet-f	0.67 426	0.26 334	2.15 533	0.39 185	0.31 369	1.19 484	0.56 442	0.84 295	0.84 322	0.80 312	1.17 425	1.05 425	0.84 448	0.71 328	1.21 496	0.20 330	0.18 384	0.17 183	0.15 193	0.20 316	0.20 348

STTStereo	0.55 377	0.37 425	0.76 441	0.44 330	0.31 369	0.60 323	0.44 373	0.96 345	0.86 335	0.99 430	0.90 307	0.96 399	0.58 321	0.71 328	0.61 384	0.25 407	0.23 434	0.26 419	0.32 477	0.24 391	0.23 390

PSMNet-ADL	0.48 307	0.27 351	0.40 171	0.48 389	0.30 347	0.68 365	0.37 276	0.90 321	0.80 299	0.61 191	0.80 248	0.92 390	0.62 344	0.72 333	0.63 389	0.23 386	0.18 384	0.18 228	0.20 356	0.22 361	0.20 348

PFNet+	0.40 225	0.19 123	0.49 298	0.39 185	0.25 214	0.28 74	0.23 60	0.64 177	0.70 234	0.85 355	0.79 245	0.64 258	0.35 177	0.72 333	0.34 205	0.19 307	0.14 287	0.23 373	0.20 356	0.16 208	0.20 348

STrans-v2	0.46 280	0.20 158	0.48 286	0.40 220	0.24 182	0.55 281	0.50 406	1.07 389	0.73 253	0.65 220	1.05 377	0.72 305	0.69 387	0.72 333	0.33 190	0.14 99	0.10 53	0.17 183	0.14 168	0.13 79	0.12 109

PFNet	0.42 243	0.18 85	0.58 359	0.43 311	0.24 182	0.43 218	0.32 195	0.74 255	0.78 288	1.00 435	0.74 212	0.68 284	0.39 212	0.72 333	0.37 254	0.16 208	0.10 53	0.20 298	0.15 193	0.16 208	0.13 143

HSM-Net_RVC	0.53 363	0.22 234	0.35 106	0.37 128	0.21 94	0.85 426	0.37 276	1.23 459	0.93 382	0.90 391	1.15 418	1.26 459	0.63 350	0.72 333	0.48 334	0.17 246	0.13 253	0.16 145	0.15 193	0.17 242	0.15 210
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DispNO	0.47 295	0.23 255	0.71 419	0.39 185	0.31 369	0.60 323	0.38 298	0.89 316	0.77 278	0.75 289	0.84 270	0.72 305	0.54 297	0.73 338	0.46 323	0.19 307	0.14 287	0.20 298	0.18 301	0.16 208	0.17 274

MyStereo05	0.44 260	0.21 195	0.45 237	0.41 251	0.28 307	0.41 208	0.50 406	0.93 329	1.09 453	0.76 296	0.61 169	0.51 186	0.57 312	0.73 338	0.42 283	0.14 99	0.13 253	0.18 228	0.17 274	0.17 242	0.15 210

NINENet	0.50 341	0.29 377	0.51 323	0.45 353	0.32 385	0.70 372	0.34 216	1.10 399	0.88 348	0.80 312	0.94 318	0.65 271	0.49 263	0.73 338	0.51 347	0.22 371	0.20 408	0.25 401	0.18 301	0.22 361	0.21 366

hknet	0.49 325	0.25 315	0.51 323	0.45 353	0.29 333	0.77 396	0.40 332	0.94 334	0.83 317	0.75 289	0.80 248	0.97 401	0.61 338	0.73 338	0.45 313	0.18 277	0.14 287	0.22 353	0.19 331	0.18 266	0.18 292

TRStereo	0.37 182	0.27 351	0.59 360	0.47 383	0.41 446	0.29 86	0.30 153	0.84 295	0.59 188	0.52 161	0.41 93	0.52 190	0.26 91	0.73 338	0.27 120	0.17 246	0.12 188	0.19 268	0.19 331	0.13 79	0.11 66

UNet	0.54 375	0.26 334	0.66 396	0.44 330	0.40 439	0.99 450	0.41 347	0.98 351	0.75 263	0.83 344	0.89 303	1.04 421	0.72 408	0.73 338	0.62 386	0.19 307	0.14 287	0.20 298	0.17 274	0.20 316	0.17 274

FADNet-RVC-Resample	0.56 388	0.33 403	1.16 489	0.49 404	0.34 405	0.71 377	0.43 364	1.01 366	0.93 382	0.82 332	0.87 291	0.74 322	0.67 377	0.73 338	0.45 313	0.18 277	0.18 384	0.26 419	0.27 451	0.26 407	0.27 419

G2L-ROB	0.47 295	0.19 123	0.42 202	0.35 93	0.22 113	0.57 299	0.42 357	1.14 421	0.71 245	0.84 351	0.75 214	1.09 437	0.53 285	0.74 345	0.53 357	0.17 246	0.12 188	0.14 79	0.12 103	0.17 242	0.19 325

DFGA-Net	0.45 270	0.29 377	0.80 450	0.42 291	0.32 385	0.53 270	0.35 240	0.78 277	0.89 361	0.66 232	0.75 214	0.48 174	0.39 212	0.74 345	0.60 380	0.15 160	0.13 253	0.19 268	0.18 301	0.20 316	0.17 274

GMStereo_Zeroshot	0.49 325	0.44 458	0.74 432	0.49 404	0.27 284	0.56 294	0.29 137	0.73 253	0.76 271	0.86 362	0.94 318	0.91 386	0.36 193	0.74 345	0.43 288	0.26 417	0.14 287	0.26 419	0.15 193	0.36 464	0.18 292

MSKI-zero shot	0.32 116	0.17 61	0.34 96	0.39 185	0.21 94	0.32 131	0.22 46	0.61 150	0.43 131	0.52 161	0.64 176	0.61 243	0.20 31	0.74 345	0.25 73	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.10 52	0.12 45	0.12 109

psm_up	0.55 377	0.26 334	0.47 266	0.49 404	0.32 385	0.65 356	0.56 442	1.04 376	0.82 312	0.82 332	0.88 299	1.01 412	0.94 470	0.74 345	0.61 384	0.21 346	0.25 450	0.26 419	0.23 408	0.21 339	0.20 348

ac_64	0.52 357	0.22 234	0.50 311	0.45 353	0.28 307	0.80 406	0.45 376	1.02 369	0.61 191	0.91 396	0.83 265	1.07 432	0.68 383	0.74 345	0.70 407	0.21 346	0.18 384	0.20 298	0.19 331	0.18 266	0.15 210

UGAM-zero	0.46 280	0.19 123	0.62 370	0.37 128	0.23 153	0.34 148	0.21 37	1.15 425	0.39 116	0.66 232	0.61 169	1.70 506	0.91 460	0.75 351	0.25 73	0.14 99	0.11 133	0.15 119	0.12 103	0.13 79	0.13 143

Anonymous_2	0.82 459	0.44 458	0.63 379	0.40 220	0.43 457	0.80 406	0.52 424	0.72 242	0.77 278	0.71 263	0.60 166	0.87 370	0.76 420	0.75 351	0.58 372	0.52 514	0.54 527	0.54 514	4.82 565	0.56 511	0.40 485

iRaft-Stereo_5w	0.45 270	0.21 195	0.48 286	0.42 291	0.28 307	0.31 113	0.54 432	0.63 164	0.62 192	0.62 193	0.89 303	1.01 412	0.69 387	0.75 351	0.66 397	0.13 60	0.12 188	0.17 183	0.15 193	0.14 122	0.15 210

RAFT	0.45 270	0.22 234	0.45 237	0.47 383	0.26 255	0.54 276	0.47 387	0.66 187	0.58 187	0.80 312	0.82 259	0.94 394	0.57 312	0.75 351	0.34 205	0.17 246	0.15 316	0.22 353	0.20 356	0.16 208	0.12 109

fast-acv-ft	0.64 418	0.30 386	0.73 427	0.45 353	0.34 405	1.17 481	0.49 401	0.86 302	0.98 403	1.02 443	1.36 457	1.29 463	0.85 449	0.76 355	0.81 430	0.21 346	0.23 434	0.23 373	0.23 408	0.21 339	0.20 348

DisPM	0.39 213	0.19 123	0.44 225	0.41 251	0.27 284	0.24 26	0.31 175	0.65 178	0.57 185	0.87 370	0.87 291	0.60 238	0.32 156	0.76 355	0.32 178	0.18 277	0.12 188	0.19 268	0.17 274	0.15 168	0.20 348

TransformOpticalFlow	0.44 260	0.20 158	0.47 266	0.41 251	0.23 153	0.37 170	0.47 387	0.94 334	0.76 271	0.65 220	1.14 412	0.73 316	0.56 310	0.76 355	0.32 178	0.15 160	0.10 53	0.17 183	0.15 193	0.14 122	0.13 143

RAFT_R40	0.40 225	0.19 123	0.44 225	0.43 311	0.25 214	0.23 17	0.26 93	0.67 197	0.67 221	0.98 428	0.78 235	0.72 305	0.43 232	0.76 355	0.35 222	0.16 208	0.11 133	0.20 298	0.16 225	0.18 266	0.14 187

HGLStereo	0.56 388	0.28 365	0.57 355	0.50 418	0.37 421	0.80 406	0.45 376	1.02 369	0.78 288	0.86 362	1.14 412	0.89 379	0.82 441	0.76 355	0.73 415	0.21 346	0.20 408	0.19 268	0.18 301	0.19 300	0.21 366

CFNet	0.51 348	0.29 377	0.46 254	0.41 251	0.27 284	0.70 372	0.32 195	1.13 412	1.00 414	0.72 275	1.07 386	0.85 359	0.60 332	0.76 355	0.52 354	0.19 307	0.14 287	0.23 373	0.23 408	0.21 339	0.16 256

iResNet_ROB	0.52 357	0.21 195	0.53 336	0.37 128	0.21 94	0.61 325	0.29 137	1.51 513	1.32 491	0.90 391	1.02 363	0.80 348	0.62 344	0.76 355	0.43 288	0.16 208	0.12 188	0.13 53	0.09 9	0.15 168	0.18 292

ADLNet2	0.55 377	0.25 315	0.65 390	0.47 383	0.30 347	0.83 422	0.50 406	1.05 381	0.95 395	0.80 312	0.98 345	0.99 405	0.69 387	0.77 362	0.73 415	0.20 330	0.16 347	0.17 183	0.18 301	0.21 339	0.21 366

SST-Stereo	0.40 225	0.19 123	0.45 237	0.42 291	0.25 214	0.25 40	0.21 37	0.66 187	0.47 153	1.08 464	0.79 245	0.72 305	0.43 232	0.77 362	0.35 222	0.16 208	0.11 133	0.20 298	0.16 225	0.19 300	0.15 210

DRN-Test	0.66 422	0.32 395	0.66 396	0.50 418	0.39 434	1.15 478	0.61 456	1.49 509	1.01 418	1.12 471	1.08 389	1.06 427	0.69 387	0.77 362	0.94 464	0.23 386	0.17 367	0.26 419	0.25 432	0.25 401	0.21 366

NOSS_ROB	0.57 395	0.39 441	0.39 160	0.44 330	0.30 347	0.73 385	0.54 432	1.03 373	1.08 451	0.67 235	0.87 291	0.76 330	0.57 312	0.77 362	0.47 330	0.38 491	0.38 506	0.44 497	0.42 505	0.37 469	0.34 462

G2L-Stereo	0.49 325	0.23 255	0.48 286	0.43 311	0.26 255	0.47 244	0.42 357	0.93 329	0.78 288	0.84 351	0.86 283	0.91 386	0.52 281	0.78 366	0.70 407	0.20 330	0.17 367	0.22 353	0.18 301	0.17 242	0.21 366

rvit_105_1	0.54 375	0.40 446	0.76 441	0.58 474	0.37 421	0.59 317	0.68 469	0.70 230	0.94 389	0.82 332	0.69 193	0.73 316	0.58 321	0.78 366	0.54 362	0.32 464	0.29 473	0.31 456	0.34 482	0.23 378	0.20 348

RAFT+CT+SA	0.39 213	0.23 255	0.36 113	0.51 434	0.27 284	0.29 86	0.46 380	0.75 261	0.80 299	0.51 155	0.89 303	0.41 132	0.40 218	0.78 366	0.32 178	0.14 99	0.11 133	0.18 228	0.18 301	0.15 168	0.14 187

hitnet-ft	0.55 377	0.27 351	0.39 160	0.41 251	0.28 307	0.78 400	0.40 332	0.92 327	0.90 364	0.82 332	1.01 355	1.13 450	0.70 400	0.78 366	0.67 400	0.28 436	0.20 408	0.28 439	0.22 395	0.29 424	0.26 410

iResNet	0.49 325	0.29 377	0.79 448	0.42 291	0.21 94	0.61 325	0.40 332	0.82 289	0.99 408	0.87 370	1.12 400	0.69 288	0.53 285	0.78 366	0.51 347	0.15 160	0.11 133	0.14 79	0.12 103	0.17 242	0.15 210

test_5	0.43 253	0.24 292	0.43 213	0.52 446	0.28 307	0.28 74	0.42 357	0.72 242	0.82 312	0.62 193	0.91 310	0.72 305	0.55 303	0.79 371	0.35 222	0.14 99	0.11 133	0.18 228	0.18 301	0.18 266	0.16 256

RAFT + AFF	0.53 363	0.29 377	0.75 436	0.51 434	0.32 385	0.63 342	0.60 451	1.00 357	0.91 371	0.78 306	0.87 291	0.83 353	0.58 321	0.80 372	0.47 330	0.17 246	0.20 408	0.23 373	0.22 395	0.18 266	0.18 292

UPFNet	0.53 363	0.24 292	0.51 323	0.45 353	0.38 430	0.84 425	0.49 401	0.99 353	0.75 263	0.87 370	0.88 299	0.86 364	0.64 361	0.80 372	0.71 412	0.20 330	0.20 408	0.20 298	0.20 356	0.19 300	0.15 210

S-Stereo	0.74 444	0.35 414	0.96 469	0.56 467	0.45 468	0.82 419	0.60 451	1.24 466	1.60 516	0.96 419	1.41 468	1.12 444	0.94 470	0.80 372	1.04 482	0.26 417	0.31 486	0.28 439	0.25 432	0.32 444	0.47 506

ACV-stereo	0.62 415	0.34 408	1.00 474	0.43 311	0.31 369	1.20 485	0.40 332	0.75 261	0.83 317	0.64 211	0.77 224	2.10 518	1.03 481	0.81 375	0.64 392	0.21 346	0.17 367	0.18 228	0.18 301	0.21 339	0.21 366

CRFU-Net	0.57 395	0.27 351	0.57 355	0.46 374	0.30 347	1.20 485	0.52 424	1.10 399	0.56 183	1.00 435	0.98 345	1.06 427	0.79 433	0.81 375	0.71 412	0.21 346	0.19 398	0.18 228	0.16 225	0.18 266	0.19 325

MMNet	0.55 377	0.25 315	0.61 367	0.43 311	0.34 405	1.07 464	0.39 321	0.87 309	0.91 371	0.91 396	0.93 317	0.86 364	0.76 420	0.81 375	0.76 420	0.15 160	0.14 287	0.18 228	0.19 331	0.20 316	0.16 256

ITSA-stereo	0.53 363	0.28 365	0.52 328	0.40 220	0.23 153	0.56 294	0.34 216	1.24 466	1.24 477	0.80 312	0.81 255	0.72 305	0.58 321	0.82 378	0.65 394	0.21 346	0.17 367	0.23 373	0.21 377	0.22 361	0.26 410

ssnet_v2	0.58 402	0.28 365	0.56 351	0.43 311	0.29 333	0.95 440	0.59 449	1.13 412	0.99 408	0.93 408	0.80 248	0.99 405	0.64 361	0.82 378	0.94 464	0.25 407	0.22 424	0.23 373	0.24 423	0.20 316	0.19 325

DAS	0.51 348	0.25 315	0.60 365	0.48 389	0.31 369	0.58 304	0.41 347	0.83 292	0.97 399	0.89 384	1.12 400	0.70 292	0.75 417	0.82 378	0.43 288	0.17 246	0.13 253	0.18 228	0.15 193	0.20 316	0.18 292

LMCR-Stereo	0.53 363	0.30 386	0.53 336	0.58 474	0.30 347	0.83 422	0.36 262	1.19 441	0.76 271	0.88 380	1.04 373	0.56 204	0.62 344	0.82 378	0.67 400	0.19 307	0.15 316	0.19 268	0.14 168	0.23 378	0.17 274

FADNet	0.61 414	0.51 475	1.10 483	0.45 353	0.44 464	0.65 356	0.41 347	1.19 441	1.05 435	0.70 256	0.84 270	0.98 404	0.66 374	0.82 378	0.50 337	0.29 443	0.30 477	0.27 431	0.30 464	0.46 494	0.35 467

PS-NSSS	0.58 402	0.44 458	0.62 370	0.42 291	0.33 396	0.66 359	0.58 446	1.02 369	0.86 335	0.77 302	1.28 445	0.72 305	0.64 361	0.82 378	0.59 377	0.31 453	0.26 456	0.40 489	0.27 451	0.33 450	0.26 410

StereoDRNet	0.64 418	0.33 403	0.68 404	0.51 434	0.43 457	1.03 457	0.53 428	1.47 506	0.99 408	1.10 468	0.87 291	1.07 432	0.71 404	0.82 378	0.88 448	0.23 386	0.19 398	0.25 401	0.23 408	0.27 417	0.19 325

PSMNet_ROB	0.64 418	0.37 425	0.65 390	0.56 467	0.42 452	0.97 445	0.83 496	1.21 447	0.92 376	0.79 310	1.02 363	1.08 434	0.63 350	0.82 378	0.91 462	0.29 443	0.20 408	0.31 456	0.31 471	0.26 407	0.23 390

CSP-Net	0.56 388	0.27 351	0.49 298	0.41 251	0.28 307	1.22 487	0.50 406	1.23 459	0.72 246	0.95 418	0.95 327	0.89 379	0.62 344	0.83 386	0.62 386	0.26 417	0.17 367	0.17 183	0.17 274	0.18 266	0.17 274

iRaft-Stereo_20w	0.39 213	0.19 123	0.57 355	0.37 128	0.27 284	0.31 113	0.24 74	1.44 504	0.29 38	0.69 250	0.53 145	0.60 238	0.42 226	0.83 386	0.27 120	0.14 99	0.11 133	0.14 79	0.13 137	0.15 168	0.13 143

AACVNet	0.50 341	0.23 255	0.49 298	0.46 374	0.29 333	0.52 262	0.38 298	0.90 321	0.55 177	0.81 323	1.03 367	1.00 408	0.70 400	0.83 386	0.54 362	0.21 346	0.18 384	0.24 388	0.18 301	0.23 378	0.20 348

delet	0.55 377	0.24 292	0.55 345	0.44 330	0.33 396	1.07 464	0.50 406	1.00 357	0.86 335	0.85 355	0.96 331	0.90 384	0.63 350	0.83 386	0.74 418	0.18 277	0.18 384	0.20 298	0.21 377	0.16 208	0.15 210

CVANet_RVC	0.57 395	0.33 403	0.44 225	0.47 383	0.32 385	0.67 363	0.61 456	1.05 381	0.93 382	0.85 355	1.04 373	1.01 412	0.73 411	0.83 386	0.52 354	0.29 443	0.19 398	0.27 431	0.25 432	0.31 439	0.21 366

SMFormer	0.51 348	0.23 255	0.62 370	0.34 59	0.20 75	0.62 333	0.34 216	1.21 447	1.02 421	0.81 323	1.01 355	0.71 296	0.65 367	0.84 391	0.55 367	0.19 307	0.15 316	0.18 228	0.16 225	0.18 266	0.18 292

tta	0.51 348	0.23 255	0.62 370	0.34 59	0.20 75	0.62 333	0.34 216	1.21 447	1.02 421	0.81 323	1.01 355	0.71 296	0.65 367	0.84 391	0.55 367	0.19 307	0.15 316	0.18 228	0.16 225	0.15 168	0.14 187

qqq1	0.49 325	0.23 255	0.62 370	0.34 59	0.20 75	0.62 333	0.34 216	1.21 447	1.02 421	0.81 323	1.01 355	0.71 296	0.65 367	0.84 391	0.34 205	0.19 307	0.15 316	0.14 79	0.12 103	0.15 168	0.14 187

fff1	0.49 325	0.23 255	0.62 370	0.34 59	0.20 75	0.62 333	0.34 216	1.21 447	1.02 421	0.81 323	1.01 355	0.71 296	0.65 367	0.84 391	0.34 205	0.19 307	0.15 316	0.14 79	0.12 103	0.15 168	0.14 187

ttt	0.51 348	0.25 315	0.43 213	0.38 157	0.24 182	0.65 356	0.38 298	1.18 439	1.05 435	0.72 275	1.08 389	0.63 251	0.49 263	0.84 391	0.59 377	0.24 397	0.21 418	0.22 353	0.20 356	0.24 391	0.24 398

raft_robust	0.41 236	0.23 255	0.36 113	0.42 291	0.21 94	0.40 194	0.33 205	0.79 281	0.98 403	0.79 310	0.87 291	0.39 116	0.33 166	0.84 391	0.29 155	0.13 60	0.12 188	0.16 145	0.17 274	0.15 168	0.12 109

DeepPruner_ROB	0.53 363	0.34 408	0.59 360	0.41 251	0.30 347	0.50 254	0.43 364	1.19 441	0.70 234	0.85 355	1.05 377	0.86 364	0.55 303	0.84 391	0.51 347	0.29 443	0.23 434	0.22 353	0.22 395	0.26 407	0.25 405

TCMNet	0.66 422	0.39 441	0.98 472	0.59 478	0.61 507	0.96 443	0.55 436	1.05 381	0.90 364	0.84 351	1.14 412	0.89 379	0.65 367	0.85 398	1.01 478	0.26 417	0.26 456	0.31 456	0.28 456	0.32 444	0.29 432

YMNet	0.66 422	0.38 435	0.90 463	0.52 446	0.46 475	1.08 468	0.49 401	1.00 357	0.77 278	1.18 478	1.29 448	1.12 444	0.74 413	0.85 398	0.86 440	0.27 426	0.31 486	0.25 401	0.25 432	0.24 391	0.23 390

YMNet_1	0.66 422	0.38 435	0.90 463	0.52 446	0.46 475	1.08 468	0.49 401	1.00 357	0.77 278	1.18 478	1.29 448	1.12 444	0.74 413	0.85 398	0.86 440	0.27 426	0.31 486	0.25 401	0.25 432	0.24 391	0.23 390

UDG	0.88 471	0.82 515	0.67 400	1.00 524	0.96 524	1.02 454	0.57 445	1.13 412	0.99 408	0.90 391	0.97 344	1.31 466	0.99 477	0.85 398	0.84 435	0.54 519	0.32 491	1.77 538	0.40 496	0.94 525	0.66 521

ADCRef	0.80 455	0.43 454	1.32 508	0.50 418	0.45 468	1.07 464	0.51 421	1.07 389	0.98 403	1.17 476	1.42 469	0.87 370	0.91 460	0.85 398	3.19 536	0.18 277	0.16 347	0.23 373	0.23 408	0.22 361	0.21 366

DDVS	0.52 357	0.30 386	0.56 351	0.41 251	0.31 369	0.71 377	0.34 216	0.91 325	0.67 221	0.85 355	0.89 303	1.12 444	0.46 251	0.86 403	0.60 380	0.22 371	0.16 347	0.22 353	0.18 301	0.25 401	0.26 410

TDLM	0.57 395	0.33 403	0.49 298	0.51 434	0.30 347	0.66 359	0.73 486	1.03 373	1.01 418	0.82 332	1.10 395	0.84 357	0.70 400	0.86 403	0.58 372	0.28 436	0.17 367	0.25 401	0.22 395	0.26 407	0.19 325

FAT-Stereo	0.73 443	0.33 403	0.75 436	0.49 404	0.37 421	0.71 377	0.59 449	1.36 492	1.30 489	1.03 451	1.40 466	1.59 503	1.15 492	0.87 405	0.86 440	0.28 436	0.28 468	0.28 439	0.23 408	0.28 420	0.38 480

HSM	0.51 348	0.24 292	0.41 181	0.39 185	0.24 182	0.75 389	0.40 332	1.22 455	0.75 263	0.81 323	0.91 310	1.21 455	0.69 387	0.87 405	0.46 323	0.17 246	0.13 253	0.17 183	0.14 168	0.17 242	0.17 274

CBMV_ROB	0.59 409	0.37 425	0.38 141	0.39 185	0.28 307	0.74 386	0.28 127	1.00 357	0.98 403	0.94 411	1.25 440	0.81 351	0.78 431	0.87 405	0.50 337	0.36 487	0.37 504	0.43 495	0.40 496	0.33 450	0.30 440

PSMNet-RUCA	0.76 446	0.75 507	1.08 482	1.01 525	0.90 519	0.69 367	0.50 406	1.11 405	1.03 426	0.78 306	1.11 396	0.80 348	0.72 408	0.88 408	0.63 389	0.53 518	0.27 464	0.76 522	0.46 507	0.66 518	0.47 506

HBP-ISP	0.59 409	0.45 462	0.43 213	0.45 353	0.33 396	0.70 372	0.28 127	1.11 405	1.00 414	0.83 344	1.18 427	0.65 271	0.68 383	0.88 408	0.52 354	0.35 483	0.38 506	0.47 502	0.41 501	0.38 473	0.31 447

ARAFT	0.47 295	0.24 292	0.79 448	0.42 291	0.25 214	0.55 281	0.55 436	0.75 261	0.81 307	0.89 384	0.75 214	0.73 316	0.47 255	0.88 408	0.37 254	0.15 160	0.12 188	0.23 373	0.22 395	0.14 122	0.13 143

DLCB_ROB	0.58 402	0.28 365	0.47 266	0.49 404	0.32 385	0.77 396	0.50 406	0.99 353	0.92 376	1.04 452	1.14 412	1.21 455	0.69 387	0.88 408	0.69 404	0.20 330	0.20 408	0.22 353	0.22 395	0.21 339	0.18 292

SGM-Forest	0.62 415	0.32 395	0.39 160	0.43 311	0.30 347	1.02 454	0.55 436	1.09 397	1.05 435	1.06 457	1.18 427	1.10 440	0.67 377	0.88 408	0.62 386	0.31 453	0.33 497	0.33 467	0.30 464	0.30 433	0.28 426
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.64 418	0.35 414	0.41 181	0.42 291	0.25 214	1.01 452	0.77 490	1.13 412	1.09 453	1.17 476	1.22 433	1.04 421	0.75 417	0.88 408	0.63 389	0.28 436	0.30 477	0.34 469	0.30 464	0.26 407	0.26 410
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.71 437	0.51 475	1.36 514	0.50 418	0.41 446	1.15 478	0.69 474	1.21 447	1.07 448	1.02 443	1.12 400	1.08 434	0.87 454	0.89 414	0.89 458	0.24 397	0.22 424	0.21 339	0.19 331	0.26 407	0.26 410

MLCV	0.47 295	0.24 292	0.61 367	0.37 128	0.17 17	0.61 325	0.33 205	0.80 284	0.87 344	0.94 411	1.13 407	0.72 305	0.43 232	0.89 414	0.51 347	0.13 60	0.10 53	0.13 53	0.11 77	0.14 122	0.12 109

1111x	0.55 377	0.22 234	0.46 254	0.38 157	0.20 75	0.66 359	0.43 364	1.23 459	0.99 408	0.71 263	0.99 350	0.95 396	0.69 387	0.90 416	1.08 485	0.18 277	0.17 367	0.18 228	0.19 331	0.20 316	0.18 292

SACVNet	0.58 402	0.34 408	0.55 345	0.55 464	0.36 415	0.63 342	0.48 395	1.13 412	0.77 278	1.02 443	1.06 383	1.02 417	0.74 413	0.90 416	0.51 347	0.27 426	0.21 418	0.25 401	0.24 423	0.29 424	0.36 469

IIG-Stereo	0.43 253	0.21 195	0.44 225	0.50 418	0.25 214	0.44 227	0.21 37	0.71 238	0.76 271	0.83 344	0.95 327	0.83 353	0.43 232	0.90 416	0.35 222	0.15 160	0.12 188	0.19 268	0.14 168	0.15 168	0.11 66

GEStereo_RVC	0.55 377	0.29 377	0.63 379	0.49 404	0.31 369	0.70 372	0.54 432	1.22 455	0.92 376	0.82 332	0.85 280	0.85 359	0.63 350	0.90 416	0.65 394	0.24 397	0.16 347	0.19 268	0.16 225	0.21 339	0.22 384

RASNet	0.53 363	0.22 234	0.52 328	0.38 157	0.22 113	0.68 365	0.38 298	0.97 348	0.88 348	0.73 282	1.04 373	1.03 419	0.92 464	0.90 416	0.86 440	0.16 208	0.14 287	0.14 79	0.17 274	0.15 168	0.13 143

StereoDRNet-Refined	0.58 402	0.32 395	0.54 340	0.46 374	0.30 347	0.96 443	0.40 332	1.00 357	0.94 389	1.12 471	1.08 389	0.96 399	0.67 377	0.90 416	0.89 458	0.17 246	0.13 253	0.22 353	0.21 377	0.20 316	0.19 325
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	0.72 441	0.41 450	0.65 390	0.64 492	0.44 464	0.98 449	1.20 525	1.11 405	1.00 414	0.98 428	0.96 331	1.49 493	0.87 454	0.90 416	0.79 425	0.31 453	0.26 456	0.39 486	0.39 494	0.32 444	0.32 451

TestStereo1	0.43 253	0.23 255	0.41 181	0.51 434	0.24 182	0.34 148	0.40 332	0.77 271	0.90 364	0.68 241	0.96 331	0.48 174	0.46 251	0.91 423	0.32 178	0.16 208	0.13 253	0.18 228	0.15 193	0.14 122	0.13 143

SA-5K	0.43 253	0.23 255	0.41 181	0.51 434	0.24 182	0.34 148	0.40 332	0.77 271	0.90 364	0.68 241	0.96 331	0.48 174	0.46 251	0.91 423	0.32 178	0.16 208	0.13 253	0.18 228	0.15 193	0.14 122	0.13 143

OMP-Stereo	0.42 243	0.22 234	0.46 254	0.52 446	0.24 182	0.36 165	0.25 82	0.71 238	0.78 288	0.77 302	0.64 176	0.89 379	0.39 212	0.91 423	0.35 222	0.15 160	0.12 188	0.20 298	0.15 193	0.15 168	0.12 109

GCST	0.83 465	1.22 532	0.74 432	1.58 536	1.01 529	1.06 463	0.23 60	0.78 277	0.78 288	0.97 423	0.65 179	0.78 338	0.35 177	0.92 426	0.34 205	0.96 532	0.65 532	1.20 532	0.81 535	0.91 523	0.70 522

Sa-1000	0.48 307	0.24 292	0.41 181	0.45 353	0.25 214	0.59 317	0.34 216	0.81 287	0.93 382	0.82 332	1.50 481	0.53 194	0.45 246	0.92 426	0.30 161	0.15 160	0.12 188	0.21 339	0.19 331	0.15 168	0.13 143

Consistency-Raft	1.01 485	0.81 512	1.24 500	0.84 516	0.97 525	0.81 411	0.84 499	1.30 480	1.59 513	1.05 454	1.68 495	1.12 444	0.91 460	0.92 426	1.11 487	0.65 522	0.74 536	0.79 524	0.90 538	1.06 530	0.79 527

FINET	0.67 426	0.42 452	1.00 474	0.46 374	0.43 457	0.83 422	0.89 504	1.08 393	1.50 506	0.87 370	1.14 412	0.71 296	0.68 383	0.92 426	0.70 407	0.36 487	0.30 477	0.26 419	0.24 423	0.35 460	0.33 455

Syn2CoEx	0.71 437	0.51 475	0.95 467	0.64 492	0.45 468	0.91 432	0.53 428	1.48 507	1.13 458	0.93 408	1.35 456	1.02 417	0.99 477	0.92 426	0.80 427	0.30 450	0.27 464	0.28 439	0.24 423	0.23 378	0.24 398

GwcNet	0.69 431	0.36 419	1.10 483	0.51 434	0.42 452	1.08 468	0.50 406	1.21 447	1.16 462	1.00 435	1.37 460	1.06 427	0.79 433	0.92 426	0.94 464	0.25 407	0.24 442	0.24 388	0.22 395	0.23 378	0.26 410

DDUNet	1.06 494	2.56 558	0.68 404	1.21 530	1.26 535	1.03 457	0.69 474	1.11 405	0.94 389	0.96 419	1.22 433	1.27 460	0.82 441	0.93 432	0.72 414	0.84 529	0.38 506	1.99 541	0.60 526	1.10 531	0.85 529

SepStereo	0.51 348	0.25 315	0.60 365	0.48 389	0.31 369	0.58 304	0.41 347	0.83 292	0.97 399	0.89 384	1.12 400	0.70 292	0.75 417	0.93 432	0.43 288	0.17 246	0.13 253	0.18 228	0.15 193	0.20 316	0.18 292

aanetorigin	0.83 465	0.56 488	1.87 528	0.49 404	0.38 430	0.56 294	0.66 462	0.70 230	1.00 414	2.42 534	2.02 509	1.31 466	1.18 496	0.93 432	1.13 492	0.20 330	0.18 384	0.20 298	0.19 331	0.27 417	0.30 440

FADNet_RVC	0.55 377	0.37 425	1.17 493	0.44 330	0.31 369	0.56 294	0.34 216	1.06 385	0.88 348	0.67 235	0.90 307	0.61 243	0.65 367	0.93 432	0.70 407	0.21 346	0.18 384	0.26 419	0.23 408	0.31 439	0.28 426

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 426	0.81 512	0.73 427	0.53 454	0.37 421	1.40 498	0.53 428	1.04 376	0.79 297	0.88 380	0.94 318	0.95 396	0.53 285	0.93 432	0.58 372	0.39 493	0.30 477	0.57 516	0.31 471	0.53 507	0.30 440

RYNet	0.72 441	0.35 414	0.64 384	0.53 454	0.67 511	1.31 494	0.67 464	1.20 445	1.18 466	1.05 454	0.87 291	1.27 460	0.93 469	0.93 432	1.27 501	0.22 371	0.16 347	0.26 419	0.23 408	0.40 476	0.39 482

pmcnn	1.23 508	0.29 377	0.96 469	0.40 220	0.23 153	0.95 440	0.69 474	1.16 431	1.28 487	1.67 513	2.33 514	11.15 563	0.86 451	0.93 432	0.88 448	0.15 160	0.12 188	0.12 24	0.10 52	0.15 168	0.15 210

SA	0.44 260	0.25 315	0.46 254	0.46 374	0.24 182	0.43 218	0.36 262	0.75 261	0.96 396	0.59 180	1.03 367	0.48 174	0.52 281	0.94 439	0.32 178	0.16 208	0.12 188	0.21 339	0.19 331	0.15 168	0.13 143

FADNet-RVC	0.60 412	0.53 485	1.14 488	0.46 374	0.39 434	0.61 325	0.39 321	1.12 410	0.87 344	0.70 256	0.84 270	1.04 421	0.55 303	0.94 439	0.69 404	0.26 417	0.25 450	0.28 439	0.28 456	0.31 439	0.31 447

ccnet	0.82 459	0.57 490	0.75 436	0.54 460	0.59 505	1.09 471	0.66 462	1.38 495	0.94 389	1.12 471	1.44 474	1.29 463	0.92 464	0.95 441	1.24 497	0.49 510	0.42 515	0.50 511	0.47 512	0.51 502	0.46 501

DSFCA	0.55 377	0.25 315	0.62 370	0.40 220	0.36 415	0.74 386	0.52 424	1.04 376	0.82 312	1.06 457	0.84 270	0.89 379	0.63 350	0.99 442	0.58 372	0.25 407	0.21 418	0.21 339	0.21 377	0.21 339	0.19 325

NVstereo2D	0.60 412	0.30 386	0.75 436	0.48 389	0.43 457	0.89 431	0.48 395	1.05 381	1.15 461	0.66 232	0.86 283	0.88 375	0.70 400	0.99 442	0.65 394	0.32 464	0.15 316	0.28 439	0.20 356	0.40 476	0.36 469

ETE_ROB	0.70 433	0.49 468	0.73 427	0.56 467	0.36 415	0.79 403	0.87 503	1.14 421	0.93 382	1.19 480	1.18 427	1.39 483	0.82 441	0.99 442	0.80 427	0.26 417	0.21 418	0.31 456	0.26 445	0.33 450	0.34 462

UGAM	0.52 357	0.22 234	0.46 254	0.45 353	0.25 214	0.41 208	0.52 424	0.62 156	1.16 462	0.76 296	1.13 407	1.32 471	0.57 312	1.00 445	0.53 357	0.17 246	0.14 287	0.25 401	0.21 377	0.15 168	0.13 143

ff1	0.49 325	0.26 334	0.49 298	0.37 128	0.25 214	0.55 281	0.37 276	0.68 207	1.04 431	0.73 282	0.96 331	0.71 296	0.53 285	1.01 446	0.88 448	0.16 208	0.10 53	0.25 401	0.21 377	0.16 208	0.16 256

mmx	0.53 363	0.26 334	0.49 298	0.37 128	0.25 214	0.55 281	0.37 276	1.16 431	1.03 426	0.73 282	0.96 331	0.71 296	0.53 285	1.01 446	0.88 448	0.20 330	0.15 316	0.25 401	0.21 377	0.22 361	0.20 348

xxx	0.53 363	0.26 334	0.49 298	0.37 128	0.25 214	0.55 281	0.37 276	1.16 431	1.03 426	0.73 282	0.96 331	0.71 296	0.53 285	1.01 446	0.88 448	0.20 330	0.15 316	0.25 401	0.21 377	0.22 361	0.20 348

SQANet	0.82 459	0.74 506	0.67 400	1.13 528	0.98 527	1.11 472	0.47 387	1.07 389	0.83 317	0.91 396	1.05 377	1.03 419	0.74 413	1.01 446	0.64 392	0.61 521	0.24 442	1.03 530	0.35 485	1.18 532	0.58 519

RP	0.76 446	0.36 419	0.63 379	0.66 500	0.58 504	0.80 406	0.55 436	1.14 421	1.22 474	0.97 423	1.65 490	1.43 487	1.32 506	1.01 446	0.84 435	0.33 472	0.30 477	0.36 476	0.30 464	0.34 456	0.34 462

anonymity	0.97 482	0.89 518	1.05 478	0.92 520	1.03 530	0.97 445	0.81 495	1.29 477	0.91 371	1.07 460	0.98 345	1.00 408	0.95 473	1.02 451	0.92 463	0.96 532	0.95 552	0.90 527	0.91 541	0.92 524	0.94 533

PA-Net	0.67 426	0.43 454	0.83 452	0.50 418	0.53 491	0.94 437	0.68 469	1.10 399	1.14 460	0.80 312	0.88 299	0.87 370	0.77 426	1.02 451	0.88 448	0.24 397	0.41 513	0.29 447	0.44 506	0.26 407	0.34 462
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DGSMNet	0.76 446	0.55 487	1.29 505	0.58 474	0.62 508	0.94 437	0.70 479	1.26 472	1.11 455	0.83 344	1.24 438	1.00 408	0.71 404	1.03 453	0.81 430	0.34 478	0.29 473	0.41 493	0.40 496	0.57 513	0.55 518

XPNet_ROB	0.70 433	0.35 414	0.68 404	0.52 446	0.40 439	0.79 403	0.85 502	1.16 431	0.94 389	1.33 494	1.15 418	1.38 482	0.83 446	1.03 453	0.90 460	0.32 464	0.25 450	0.26 419	0.24 423	0.31 439	0.28 426

LALA_ROB	0.74 444	0.43 454	0.69 410	0.54 460	0.40 439	1.01 452	0.95 509	1.21 447	1.07 448	1.22 485	1.12 400	1.56 500	0.79 433	1.04 455	0.86 440	0.33 472	0.22 424	0.35 471	0.30 464	0.35 460	0.31 447

SuperB	1.04 490	0.37 425	4.81 549	0.43 311	0.31 369	0.99 450	0.46 380	1.02 369	2.09 527	1.09 466	1.09 393	0.75 324	0.81 437	1.06 456	1.76 515	0.19 307	0.15 316	0.17 183	0.15 193	2.82 556	0.26 410

G-Net	0.95 481	0.46 464	1.04 477	0.64 492	0.48 479	2.12 527	0.64 460	1.01 366	0.87 344	1.75 515	2.82 531	1.30 465	1.64 523	1.06 456	0.96 469	0.36 487	0.29 473	0.35 471	0.25 432	0.45 491	0.42 489

CC-Net-ROB	0.82 459	0.96 523	0.85 454	0.58 474	0.45 468	1.27 492	0.70 479	1.17 436	1.02 421	0.83 344	1.23 437	0.90 384	0.77 426	1.06 456	0.69 404	0.46 504	0.34 499	1.71 537	0.38 490	0.59 516	0.36 469

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 417	0.28 365	0.99 473	0.40 220	0.30 347	1.03 457	0.56 442	1.10 399	0.99 408	0.97 423	1.22 433	1.06 427	0.69 387	1.07 459	0.95 467	0.19 307	0.11 133	0.16 145	0.13 137	0.22 361	0.21 366

AANet_RVC	0.57 395	0.32 395	0.54 340	0.45 353	0.27 284	0.57 299	0.48 395	1.00 357	1.28 487	0.86 362	1.33 455	0.87 370	0.58 321	1.07 459	0.75 419	0.18 277	0.12 188	0.15 119	0.13 137	0.18 266	0.18 292

RAFT_CTSACE	0.45 270	0.20 158	0.44 225	0.45 353	0.27 284	0.34 148	0.39 321	0.60 144	0.73 253	0.76 296	1.44 474	0.83 353	0.38 201	1.08 461	0.26 102	0.12 32	0.13 253	0.18 228	0.16 225	0.15 168	0.11 66

edge stereo	0.76 446	0.38 435	0.74 432	0.52 446	0.43 457	0.80 406	0.53 428	1.28 476	1.06 442	1.28 490	1.38 465	1.81 508	1.11 489	1.08 461	0.85 439	0.33 472	0.32 491	0.41 493	0.28 456	0.32 444	0.36 469

DeepPrunerF	0.89 473	0.52 482	3.43 542	0.68 506	0.81 517	0.72 384	0.72 485	1.22 455	1.99 526	0.93 408	1.01 355	0.87 370	0.86 451	1.08 461	0.95 467	0.34 478	0.28 468	0.43 495	0.39 494	0.30 433	0.32 451

APVNet	0.71 437	0.37 425	0.89 462	0.56 467	0.45 468	1.18 483	0.68 469	1.41 500	0.85 330	0.81 323	1.15 418	1.04 421	0.81 437	1.10 464	1.17 493	0.26 417	0.28 468	0.32 462	0.31 471	0.29 424	0.30 440

Nwc_Net	0.78 451	0.38 435	0.73 427	0.60 484	0.55 496	1.05 462	0.55 436	1.67 525	1.05 435	0.88 380	1.86 504	1.40 485	1.09 487	1.10 464	0.87 446	0.30 450	0.25 450	0.36 476	0.38 490	0.29 424	0.29 432

AF-Net	0.81 458	0.39 441	0.68 404	0.64 492	0.54 494	0.91 432	0.51 421	1.61 521	1.31 490	0.96 419	2.02 509	1.46 488	1.26 504	1.11 466	0.99 474	0.32 464	0.24 442	0.39 486	0.27 451	0.30 433	0.25 405

GANet	0.70 433	0.37 425	0.55 345	0.51 434	0.34 405	0.94 437	0.96 510	1.08 393	0.94 389	1.04 452	1.98 508	1.13 450	0.88 457	1.12 467	0.66 397	0.25 407	0.26 456	0.27 431	0.22 395	0.31 439	0.22 384

MFMNet_re	1.14 500	0.97 526	1.19 495	0.99 522	0.95 523	1.25 491	1.22 528	1.39 496	1.55 510	1.69 514	1.67 494	1.21 455	1.53 514	1.12 467	0.99 474	0.87 531	0.75 540	0.79 524	0.75 532	0.90 522	0.94 533

GANetREF_RVC	0.80 455	0.75 507	0.86 459	0.66 500	0.42 452	1.15 478	0.98 511	1.14 421	1.19 468	1.01 440	1.02 363	1.10 440	0.90 459	1.15 469	0.76 420	0.48 508	0.39 510	0.57 516	0.38 490	0.63 517	0.46 501
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
coex-ft	6.43 560	1.51 541	87.33 581	0.49 404	0.38 430	1.34 495	1.21 527	1.16 431	8.09 557	12.12 565	2.79 528	2.77 530	3.31 550	1.16 470	3.15 535	0.24 397	0.23 434	0.27 431	0.24 423	0.45 491	0.37 474

Wz-Net-MNSev	0.76 446	0.40 446	1.34 509	0.50 418	0.40 439	1.44 503	0.83 496	1.15 425	1.16 462	1.25 489	1.20 432	1.13 450	0.81 437	1.16 470	1.00 477	0.22 371	0.19 398	0.24 388	0.23 408	0.28 420	0.26 410

DANet	0.71 437	0.45 462	0.91 465	0.59 478	0.40 439	0.81 411	0.40 332	0.97 348	0.84 322	1.20 483	1.22 433	1.33 474	0.88 457	1.16 470	1.24 497	0.27 426	0.23 434	0.31 456	0.25 432	0.35 460	0.32 451
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCC-stereo	0.78 451	0.40 446	0.76 441	0.61 486	0.67 511	0.81 411	0.69 474	1.54 517	1.11 455	0.90 391	1.36 457	1.33 474	1.16 493	1.19 473	0.88 448	0.31 453	0.30 477	0.37 481	0.48 514	0.33 450	0.33 455

Abc-Net	0.78 451	0.40 446	0.76 441	0.61 486	0.67 511	0.81 411	0.69 474	1.54 517	1.11 455	0.90 391	1.36 457	1.33 474	1.16 493	1.19 473	0.88 448	0.31 453	0.30 477	0.37 481	0.48 514	0.33 450	0.33 455
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
test_sample9	1.05 493	0.36 419	0.72 424	0.38 157	0.30 347	0.71 377	0.43 364	1.06 385	0.88 348	0.92 404	0.86 283	0.85 359	0.69 387	1.20 475	1.36 504	0.41 498	8.41 565	0.40 489	0.41 501	0.36 464	0.33 455

test_sample8	1.25 510	0.36 419	0.72 424	0.38 157	0.30 347	0.71 377	0.43 364	1.13 412	0.75 263	1.50 500	0.95 327	3.29 538	1.59 519	1.20 475	1.36 504	0.41 498	8.41 565	0.40 489	0.41 501	0.36 464	0.33 455

NaN_ROB	0.69 431	0.44 458	0.69 410	0.51 434	0.33 396	0.97 445	1.06 517	1.22 455	1.19 468	1.24 488	0.96 331	1.08 434	0.78 431	1.20 475	0.67 400	0.24 397	0.30 477	0.23 373	0.24 423	0.23 378	0.25 405

PWCDC_ROB	0.89 473	0.49 468	0.80 450	0.74 513	0.40 439	1.03 457	0.39 321	1.33 484	2.35 535	1.02 443	3.77 542	0.81 351	0.92 464	1.20 475	0.90 460	0.34 478	0.22 424	0.24 388	0.20 356	0.34 456	0.29 432

xyz-stereo	4.23 554	0.17 61	61.76 580	0.34 59	0.16 7	12.16 564	0.37 276	0.58 129	0.68 226	1.01 440	3.36 540	0.77 336	0.82 441	1.21 479	0.40 275	0.12 32	0.10 53	0.16 145	0.11 77	0.13 79	0.10 28

RGC	0.79 454	0.59 492	0.71 419	0.65 497	0.65 510	0.92 436	0.58 446	1.29 477	1.05 435	1.07 460	1.45 477	1.47 491	1.03 481	1.21 479	0.88 448	0.32 464	0.30 477	0.48 506	0.40 496	0.37 469	0.37 474

psmorigin	0.82 459	0.51 475	2.09 531	0.49 404	0.41 446	0.85 426	0.50 406	1.04 376	0.88 348	1.45 498	1.43 472	1.50 494	1.06 484	1.22 481	0.97 470	0.31 453	0.32 491	0.27 431	0.27 451	0.33 450	0.42 489

otaku	1.04 490	0.93 520	0.88 461	1.33 534	1.05 532	1.66 516	0.70 479	1.40 499	1.18 466	1.08 464	1.32 454	1.33 474	0.91 460	1.23 482	0.76 420	0.72 525	0.46 524	1.24 533	0.50 519	1.40 533	0.75 523

PASM	0.90 476	0.64 499	1.69 523	0.69 508	0.69 514	0.78 400	0.84 499	1.03 373	1.26 485	1.19 480	1.15 418	1.31 466	0.98 476	1.24 483	1.03 479	0.52 514	0.56 528	0.59 519	0.66 528	0.56 511	0.54 517

WCMA_ROB	1.14 500	0.36 419	0.76 441	0.49 404	0.44 464	1.23 489	0.67 464	1.11 405	1.23 475	2.84 542	3.95 548	3.28 537	1.83 529	1.25 484	0.99 474	0.44 502	0.34 499	0.34 469	0.37 487	0.41 482	0.40 485

Ntro	1.09 498	0.97 526	0.91 465	1.44 535	1.19 534	1.69 519	0.80 494	1.35 489	1.25 482	1.00 435	1.29 448	1.31 466	0.97 475	1.26 485	0.84 435	0.84 529	0.43 519	1.36 534	0.50 519	1.56 534	0.78 525

EDNetEfficient	1.46 520	0.80 511	6.12 551	0.47 383	0.39 434	0.69 367	0.83 496	0.90 321	2.77 540	3.50 551	1.96 507	1.66 504	2.03 535	1.26 485	4.18 545	0.21 346	0.18 384	0.21 339	0.20 356	0.41 482	0.39 482

CSAN	0.83 465	0.49 468	0.77 446	0.60 484	0.41 446	1.14 476	1.06 517	1.19 441	1.46 504	1.32 492	1.43 472	1.37 481	1.19 498	1.27 487	0.86 440	0.39 493	0.31 486	0.36 476	0.37 487	0.35 460	0.34 462

SDNR	0.86 468	0.37 425	1.47 519	0.40 220	0.38 430	3.38 547	0.33 205	0.90 321	0.98 403	0.99 430	2.09 512	0.59 232	0.71 404	1.29 488	0.70 407	0.51 513	0.56 528	0.36 476	0.26 445	0.43 486	0.46 501

stereogan	0.80 455	0.31 391	0.71 419	0.59 478	0.50 483	1.72 520	0.48 395	1.35 489	1.37 494	1.00 435	1.46 479	1.56 500	0.95 473	1.29 488	0.84 435	0.28 436	0.29 473	0.29 447	0.25 432	0.38 473	0.38 480

SHD	0.93 480	0.50 472	1.18 494	0.59 478	0.46 475	0.97 445	0.48 395	1.70 526	2.15 528	1.58 504	1.37 460	1.42 486	1.19 498	1.31 490	1.60 510	0.31 453	0.26 456	0.32 462	0.33 480	0.40 476	0.42 489

MSMD_ROB	1.21 507	0.49 468	0.62 370	0.59 478	0.50 483	1.62 515	0.67 464	1.23 459	1.24 477	2.45 535	3.77 542	3.09 534	2.98 548	1.32 491	0.81 430	0.45 503	0.41 513	0.49 509	0.51 521	0.47 496	0.44 496

LL-Strereo	0.57 395	0.27 351	0.68 404	0.48 389	0.34 405	0.39 190	0.48 395	0.94 334	0.97 399	0.83 344	0.78 235	1.10 440	1.18 496	1.33 492	0.49 336	0.17 246	0.14 287	0.22 353	0.19 331	0.16 208	0.17 274

GASNet	0.67 426	0.72 504	0.96 469	0.70 509	0.48 479	0.62 333	0.47 387	1.08 393	1.03 426	0.94 411	0.82 259	0.93 392	0.83 446	1.33 492	0.80 427	0.31 453	0.22 424	0.29 447	0.28 456	0.44 487	0.24 398

RainbowNet	1.35 515	1.49 539	1.19 495	1.88 542	1.45 536	1.48 505	1.07 519	1.61 521	1.55 510	1.20 483	1.59 488	1.54 498	1.13 490	1.34 494	0.97 470	1.36 545	0.70 533	1.82 539	0.79 534	1.71 537	1.07 542

ACVNet_1	1.46 520	1.33 536	1.12 486	1.91 544	1.62 539	1.83 522	0.98 511	2.00 533	1.85 523	1.39 497	1.53 484	2.32 523	1.53 514	1.34 494	1.11 487	1.30 542	0.50 526	2.06 547	0.58 525	1.93 545	0.95 535

DPSNet	0.99 484	0.42 452	1.88 529	0.53 454	0.41 446	1.59 512	1.26 531	2.21 536	1.43 500	1.10 468	1.11 396	1.46 488	1.95 533	1.34 494	1.26 499	0.34 478	0.25 450	0.25 401	0.21 377	0.46 494	0.37 474

SANet	1.07 496	0.41 450	1.06 479	0.48 389	0.30 347	1.41 500	0.94 508	1.42 501	3.36 546	1.58 504	2.43 518	2.33 524	1.70 524	1.34 494	1.07 484	0.28 436	0.24 442	0.26 419	0.23 408	0.34 456	0.30 440

PWC_ROB	0.87 469	0.52 482	1.28 503	0.50 418	0.32 385	0.91 432	0.37 276	1.36 492	1.46 504	1.61 507	2.59 524	1.16 454	1.01 480	1.34 494	1.40 508	0.25 407	0.18 384	0.28 439	0.20 356	0.29 424	0.28 426

ADCPNet	1.03 489	0.48 465	2.70 537	0.54 460	0.42 452	1.40 498	0.75 488	1.13 412	1.07 448	1.22 485	1.42 469	1.68 505	1.09 487	1.36 499	3.45 540	0.30 450	0.28 468	0.29 447	0.32 477	0.37 469	0.35 467

ADCL	1.04 490	0.38 435	1.35 510	0.50 418	0.39 434	1.61 513	0.89 504	1.29 477	1.39 497	1.29 491	1.50 481	1.24 458	1.24 501	1.37 500	4.87 548	0.21 346	0.19 398	0.25 401	0.25 432	0.29 424	0.27 419

LSM	4.74 557	0.77 509	10.16 556	0.70 509	56.56 577	1.02 454	1.00 515	1.24 466	1.62 517	2.04 524	2.34 515	1.33 474	1.17 495	1.38 501	1.09 486	0.33 472	0.49 525	0.39 486	0.46 507	0.51 502	10.09 567

XQC	0.89 473	0.65 500	1.31 506	0.67 503	0.52 490	1.22 487	0.68 469	1.26 472	1.52 507	1.14 474	1.11 396	1.28 462	1.04 483	1.40 502	1.77 516	0.38 491	0.24 442	0.37 481	0.31 471	0.53 507	0.47 506

SAMSARA	1.07 496	0.65 500	1.19 495	1.06 527	0.90 519	1.76 521	1.76 550	1.46 505	1.44 502	1.51 501	1.16 423	2.00 517	1.14 491	1.48 503	1.31 503	0.39 493	0.44 521	0.35 471	0.38 490	0.49 499	0.49 512

ACVNet_2	1.65 528	1.27 534	1.41 517	1.75 539	1.62 539	2.22 528	1.20 525	2.30 537	2.62 537	1.78 516	2.56 521	3.03 531	1.61 520	1.54 504	1.12 491	1.06 537	0.58 530	1.82 539	0.70 531	1.82 539	0.96 536

AnyNet_C32	1.16 504	0.62 498	2.40 535	0.57 473	0.55 496	1.41 500	1.34 536	1.18 439	1.24 477	1.49 499	1.42 469	1.39 483	1.20 500	1.55 505	4.82 547	0.29 443	0.28 468	0.29 447	0.34 482	0.38 473	0.42 489

PDISCO_ROB	0.91 477	0.48 465	1.06 479	0.99 522	0.97 525	1.67 518	0.63 458	1.64 523	1.59 513	1.06 457	1.18 427	1.31 466	0.79 433	1.55 505	0.97 470	0.49 510	0.22 424	0.45 498	0.40 496	0.45 491	0.37 474

ADCMid	1.14 500	0.52 482	2.23 534	0.53 454	0.43 457	1.07 464	0.75 488	1.23 459	1.05 435	2.15 528	1.44 474	1.50 494	1.43 512	1.56 507	5.01 549	0.26 417	0.24 442	0.29 447	0.31 471	0.37 469	0.33 455

ADCP+	1.06 494	0.35 414	1.51 521	0.49 404	0.51 486	1.45 504	0.55 436	1.25 470	1.03 426	1.16 475	1.15 418	1.10 440	1.07 486	1.56 507	6.75 555	0.19 307	0.16 347	0.23 373	0.21 377	0.28 420	0.21 366

FCDSN-DC	1.39 518	0.56 488	0.65 390	0.74 513	0.59 505	1.38 497	0.63 458	1.35 489	1.39 497	3.26 549	4.50 553	4.61 544	2.63 543	1.58 509	1.03 479	0.46 504	0.42 515	0.48 506	0.47 512	0.50 501	0.50 513
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	0.91 477	0.27 351	0.85 454	0.63 491	0.41 446	2.53 531	0.71 484	1.60 520	1.13 458	2.83 541	1.73 496	0.97 401	0.69 387	1.61 510	0.73 415	0.25 407	0.22 424	0.32 462	0.28 456	0.25 401	0.24 398

RTSC	0.87 469	0.48 465	1.23 499	0.52 446	0.37 421	1.13 475	0.50 406	1.34 486	1.79 521	1.51 501	1.24 438	1.12 444	0.81 437	1.62 511	2.16 525	0.25 407	0.19 398	0.23 373	0.24 423	0.30 433	0.31 447

SPS-STEREO	1.25 510	0.93 520	1.06 479	1.04 526	1.03 530	1.41 500	0.91 507	1.51 513	1.19 468	2.09 526	1.83 501	1.94 515	1.39 509	1.62 511	1.39 507	0.97 534	0.94 551	0.90 527	0.89 537	0.96 527	0.96 536
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LE_ROB	4.42 555	0.24 292	2.75 538	0.42 291	0.23 153	1.57 511	0.90 506	1.71 527	17.88 571	16.56 573	4.88 555	5.17 551	18.85 573	1.63 513	14.62 564	0.17 246	0.14 287	0.16 145	0.16 225	0.19 300	0.17 274

ACVNet-4b	1.35 515	1.31 535	1.10 483	1.90 543	1.59 538	1.92 523	0.77 490	1.52 516	1.62 517	1.05 454	1.60 489	2.11 519	0.94 470	1.64 514	0.77 424	1.30 542	0.35 501	2.03 545	0.67 529	1.88 543	0.84 528

MFN_U_SF_RVC	1.09 498	0.59 492	1.97 530	0.67 503	0.44 464	1.93 524	0.60 451	1.85 529	1.36 492	1.61 507	1.54 485	1.95 516	1.37 508	1.64 514	1.73 513	0.40 497	0.37 504	0.45 498	0.48 514	0.44 487	0.44 496

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 488	0.57 490	1.51 521	0.67 503	0.50 483	2.57 532	1.66 546	1.20 445	1.43 500	1.38 496	1.57 487	1.33 474	0.92 464	1.64 514	0.88 448	0.37 490	0.39 510	0.46 501	0.60 526	0.41 482	0.40 485

SGM+DAISY	1.35 515	0.94 522	1.25 501	0.96 521	1.00 528	1.52 508	1.02 516	1.34 486	1.21 472	2.64 537	2.65 526	2.44 525	1.56 517	1.64 514	1.26 499	0.97 534	0.95 552	0.90 527	0.90 538	0.94 525	0.96 536

Dean	1.98 534	1.36 537	1.36 514	2.12 546	1.81 546	2.74 534	1.36 537	3.37 550	3.80 550	2.08 525	3.32 537	3.21 536	1.82 527	1.71 518	1.67 511	1.27 539	0.77 542	1.99 541	0.90 538	1.86 540	1.03 541

Wz-Net-TNSev	1.14 500	1.06 529	4.32 548	0.49 404	0.42 452	1.51 507	1.11 521	1.48 507	1.40 499	1.22 485	1.26 442	1.58 502	1.43 512	1.76 519	1.70 512	0.32 464	0.31 486	0.26 419	0.30 464	0.41 482	0.41 488

EDNetEfficientorigin	9.93 563	1.15 530	175.16 582	0.48 389	0.36 415	1.04 461	0.68 469	1.24 466	2.69 539	3.17 548	2.50 520	2.30 522	2.07 536	1.76 519	2.21 526	0.20 330	0.18 384	0.24 388	0.19 331	0.51 502	0.50 513

Wz-Net-SNSev	0.91 477	0.73 505	2.13 532	0.56 467	0.45 468	0.95 440	1.13 522	1.34 486	1.24 477	1.02 443	1.30 451	1.46 488	0.86 451	1.81 521	1.50 509	0.25 407	0.23 434	0.25 401	0.26 445	0.32 444	0.29 432

DISCO	0.70 433	0.26 334	0.68 404	0.44 330	0.31 369	1.14 476	0.51 421	1.23 459	1.23 475	0.81 323	1.05 377	1.50 494	0.85 449	1.82 522	1.03 479	0.19 307	0.15 316	0.18 228	0.16 225	0.24 391	0.23 390

FC-DCNN	1.59 524	0.51 475	0.66 396	0.61 486	0.49 481	1.56 510	0.70 479	1.66 524	1.53 508	4.64 556	4.62 554	5.85 553	3.34 552	1.84 523	1.11 487	0.46 504	0.42 515	0.47 502	0.46 507	0.48 497	0.46 501

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 513	0.87 517	1.76 526	0.86 517	0.56 499	4.29 552	1.79 551	1.50 510	1.98 525	1.61 507	1.85 503	1.84 510	1.41 510	1.89 524	1.36 504	0.48 508	0.40 512	0.56 515	0.57 524	0.69 519	0.48 509

FC-DCNN v2	1.65 528	0.51 475	0.65 390	0.61 486	0.49 481	1.61 513	0.70 479	1.75 528	1.56 512	4.74 559	4.91 556	6.46 557	3.31 550	1.91 525	1.11 487	0.46 504	0.42 515	0.47 502	0.46 507	0.48 497	0.46 501

PVD	1.28 512	0.67 502	1.28 503	0.74 513	0.62 508	1.50 506	0.84 499	1.99 532	2.96 541	2.18 529	2.36 517	1.85 512	1.95 533	1.92 526	1.94 520	0.39 493	0.36 503	0.49 509	0.37 487	0.51 502	0.64 520

MeshStereo	1.34 513	0.43 454	0.54 340	0.44 330	0.34 405	1.66 516	0.60 451	1.94 530	1.37 494	4.47 555	3.25 533	4.71 546	1.94 532	1.92 526	1.17 493	0.35 483	0.35 501	0.37 481	0.31 471	0.32 444	0.32 451
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
ADCS	1.51 522	0.61 495	3.42 541	0.59 478	0.51 486	1.27 492	1.08 520	1.59 519	1.81 522	1.91 522	1.66 492	1.51 497	1.42 511	1.94 528	8.60 557	0.33 472	0.32 491	0.33 467	0.36 486	0.44 487	0.42 489

NVStereoNet_ROB	1.24 509	0.90 519	1.13 487	0.86 517	0.88 518	1.11 472	0.99 513	1.42 501	1.53 508	1.59 506	2.48 519	2.24 521	1.53 514	1.96 529	1.30 502	0.76 527	0.70 533	0.78 523	1.00 543	0.71 520	0.88 531
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM_RVC	0.97 482	0.28 365	0.41 181	0.39 185	0.22 113	1.55 509	0.73 486	1.51 513	1.25 482	2.25 531	1.92 505	2.58 528	1.56 517	2.02 530	1.19 495	0.27 426	0.27 464	0.27 431	0.25 432	0.25 401	0.25 405
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DispFullNet	1.60 525	2.63 559	2.75 538	2.56 554	1.79 545	1.24 490	0.47 387	1.37 494	1.45 503	1.87 518	1.50 481	1.55 499	2.46 539	2.04 531	1.04 482	0.59 520	0.18 384	2.32 550	0.68 530	2.29 549	1.14 543

IMH-64-1	1.86 530	1.62 544	1.16 489	2.20 547	1.89 547	2.33 529	1.30 532	2.89 541	2.29 532	1.66 511	2.80 529	2.49 526	1.61 520	2.10 532	1.78 517	1.60 547	0.74 536	2.43 551	1.02 544	2.12 546	1.17 546

IMH-64	1.86 530	1.62 544	1.16 489	2.20 547	1.89 547	2.33 529	1.30 532	2.89 541	2.29 532	1.66 511	2.80 529	2.49 526	1.61 520	2.10 532	1.78 517	1.60 547	0.74 536	2.43 551	1.02 544	2.12 546	1.17 546

ELAS	1.63 527	0.61 495	0.95 467	0.68 506	0.55 496	3.01 545	1.55 544	2.39 538	2.33 534	3.64 552	3.89 546	2.75 529	2.90 547	2.15 534	2.27 531	0.52 514	0.45 522	0.50 511	0.48 514	0.54 509	0.52 515
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LVE	2.12 539	1.44 538	1.36 514	1.99 545	1.78 544	2.75 535	1.79 551	2.82 540	3.95 551	1.90 521	4.33 552	3.52 541	1.81 526	2.24 535	1.74 514	1.74 551	0.87 545	2.06 547	1.13 549	1.91 544	1.35 551

WZ-Net	1.19 506	0.59 492	4.07 546	0.62 490	0.51 486	1.34 495	1.31 535	1.32 482	1.74 520	1.53 503	1.65 490	1.74 507	1.28 505	2.25 536	2.01 522	0.27 426	0.21 418	0.23 373	0.25 432	0.40 476	0.39 482

WAO-6	2.04 537	1.50 540	1.16 489	1.70 538	1.67 543	2.69 533	1.44 542	3.06 543	3.63 549	1.98 523	3.27 535	3.54 542	2.07 536	2.36 537	2.22 528	1.31 544	0.91 547	2.04 546	1.22 553	1.73 538	1.27 550

AnyNet_C01	1.56 523	1.05 528	7.45 553	0.64 492	0.54 494	1.99 525	1.38 538	1.43 503	1.36 492	1.63 510	1.92 505	1.84 510	1.33 507	2.40 538	4.03 542	0.33 472	0.32 491	0.32 462	0.34 482	0.44 487	0.45 500

IMH	2.04 537	1.62 544	1.20 498	2.20 547	1.89 547	2.91 544	1.30 532	3.11 544	3.03 542	1.81 517	3.35 539	3.03 531	1.90 530	2.48 539	1.80 519	1.66 550	0.77 542	2.45 553	1.04 547	2.15 548	1.19 549

KSHMR	2.57 541	1.93 550	1.69 523	2.63 556	2.42 555	2.86 541	2.07 554	3.27 548	6.50 555	2.49 536	3.36 540	3.41 540	1.92 531	2.49 540	1.94 520	2.13 556	1.40 557	2.79 560	1.50 556	2.73 554	1.77 554

ELAS_RVC	1.60 525	0.61 495	1.01 476	0.70 509	0.56 499	2.00 526	1.89 553	1.96 531	2.65 538	3.33 550	3.26 534	3.03 531	3.41 553	2.49 540	2.09 524	0.52 514	0.45 522	0.50 511	0.48 514	0.54 509	0.52 515
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FBW_ROB	0.88 471	0.50 472	0.85 454	0.55 464	0.40 439	1.17 481	0.78 492	1.50 510	1.37 494	1.33 494	1.27 443	1.48 492	1.00 479	2.57 542	0.98 473	0.25 407	0.32 491	0.45 498	0.30 464	0.34 456	0.28 426

WAO-7	1.90 532	1.20 531	1.35 510	1.27 532	1.06 533	2.84 539	1.56 545	3.23 546	3.06 544	2.23 530	3.33 538	3.17 535	2.28 538	3.12 543	2.21 526	1.02 536	0.91 547	1.06 531	1.03 546	1.04 529	0.97 539

ktn	2.98 546	2.25 553	1.73 525	2.84 557	2.53 558	3.76 551	2.15 555	3.70 552	5.47 554	2.75 539	5.17 559	5.94 554	2.48 540	3.23 544	2.46 532	2.34 560	1.44 558	2.78 559	2.03 559	2.45 552	2.01 557

notaker	2.76 542	2.29 554	1.80 527	2.96 558	2.58 559	2.90 543	1.75 549	3.24 547	3.05 543	2.78 540	4.24 551	6.15 556	2.51 541	3.34 545	2.75 534	2.31 558	1.18 555	3.00 561	1.65 557	2.84 557	1.97 555

PWCK	1.92 533	1.66 547	3.12 540	1.65 537	0.91 521	2.84 539	2.26 556	2.10 534	2.41 536	2.36 533	2.31 513	2.22 520	1.82 527	3.43 546	2.03 523	1.61 549	0.71 535	1.51 535	0.82 536	1.69 536	0.91 532

WAO-8	2.92 544	1.55 542	1.35 510	1.79 540	1.63 541	5.23 554	1.22 528	4.58 556	12.56 562	2.84 542	4.07 550	4.83 547	2.72 545	3.49 547	2.25 529	1.27 539	0.91 547	1.99 541	1.15 551	1.86 540	1.15 544

Venus	2.92 544	1.55 542	1.35 510	1.79 540	1.63 541	5.23 554	1.22 528	4.58 556	12.56 562	2.84 542	4.06 549	4.83 547	2.72 545	3.49 547	2.25 529	1.27 539	0.91 547	1.99 541	1.15 551	1.86 540	1.15 544

UNDER WATER	3.46 548	2.07 552	3.64 544	3.09 559	2.48 556	3.75 550	2.42 558	3.31 549	13.77 564	2.90 546	2.95 532	5.84 552	3.69 554	3.69 549	3.48 541	2.07 555	1.11 554	2.70 558	1.40 554	2.84 557	1.98 556

tt	6.20 559	0.20 158	5.89 550	3.55 562	2.07 550	11.26 563	19.21 566	11.74 565	5.46 553	2.69 538	2.04 511	4.87 550	6.25 559	3.70 550	7.09 556	8.32 568	11.17 572	4.93 565	5.41 567	5.74 563	2.37 559

UNDER WATER-64	3.53 549	2.01 551	3.94 545	3.22 561	2.49 557	5.41 556	2.60 559	3.43 551	12.41 561	3.03 547	2.68 527	6.07 555	4.04 555	3.79 551	3.33 537	2.02 554	1.24 556	2.63 556	1.46 555	2.78 555	2.08 558

TorneroNet-64	3.44 547	1.86 548	1.42 518	2.58 555	2.28 553	6.87 557	1.68 547	4.70 558	12.03 559	2.31 532	5.59 560	8.25 559	2.55 542	3.97 552	2.73 533	1.81 552	0.74 536	2.57 555	1.07 548	2.35 550	1.44 552

DPSimNet_ROB	3.58 550	2.45 556	8.57 554	2.53 552	2.37 554	2.88 542	3.77 561	3.14 545	3.23 545	4.71 558	3.86 545	4.68 545	4.87 558	4.07 553	5.62 550	2.33 559	2.33 560	2.47 554	2.52 560	2.51 553	2.64 560

TorneroNet	4.53 556	1.89 549	1.48 520	2.55 553	2.27 552	13.78 567	1.69 548	4.84 560	23.73 576	2.89 545	7.70 562	7.06 558	2.69 544	4.26 554	3.42 539	1.84 553	0.77 542	2.68 557	1.13 549	2.42 551	1.47 553

RTS	1.98 534	0.96 523	11.36 558	0.65 497	0.57 502	2.77 537	1.40 539	1.39 496	2.26 530	1.89 519	2.56 521	1.32 471	1.25 502	5.20 555	4.05 543	0.31 453	0.22 424	0.29 447	0.29 462	0.40 476	0.37 474

RTSA	1.98 534	0.96 523	11.36 558	0.65 497	0.57 502	2.77 537	1.40 539	1.39 496	2.26 530	1.89 519	2.56 521	1.32 471	1.25 502	5.20 555	4.05 543	0.31 453	0.22 424	0.29 447	0.29 462	0.40 476	0.37 474

MADNet+	2.23 540	2.43 555	10.85 557	1.22 531	0.91 521	2.76 536	1.40 539	2.12 535	1.67 519	1.32 492	1.74 498	1.86 513	1.74 525	6.25 557	4.41 546	0.65 522	0.64 531	0.58 518	0.54 523	0.80 521	0.76 524

JetBlue	2.78 543	1.26 533	7.04 552	1.16 529	1.48 537	8.00 560	6.02 562	2.60 539	1.92 524	2.12 527	2.64 525	3.34 539	3.05 549	6.49 558	3.39 538	0.78 528	0.76 541	0.75 521	0.76 533	0.97 528	1.18 548

JetRed	5.27 558	5.84 563	12.81 561	2.36 551	2.83 560	12.23 565	10.50 565	4.46 555	3.60 547	3.86 553	3.83 544	4.85 549	4.18 556	6.78 559	11.96 561	2.17 557	2.96 562	2.18 549	1.97 558	3.38 560	2.68 561

MADNet++	4.03 551	2.70 560	3.44 543	3.72 563	3.44 562	4.44 553	3.52 560	3.95 554	3.61 548	4.46 554	4.98 557	4.10 543	4.58 557	7.00 560	5.89 551	3.74 562	3.67 563	3.27 563	2.71 562	3.70 562	3.66 563

TCMNet-wrong-test	8.97 562	10.42 567	8.74 555	19.56 568	17.61 567	12.53 566	9.01 564	13.59 567	2.18 529	4.64 556	5.11 558	14.63 565	11.09 563	7.19 561	9.73 558	5.56 567	0.89 546	3.77 564	3.11 563	10.34 567	9.80 566

MANE	4.13 553	0.51 475	0.64 384	0.66 500	0.56 499	6.89 558	0.99 513	7.55 561	12.04 560	6.68 562	8.57 563	10.69 562	9.45 561	7.59 562	6.39 553	0.49 510	0.43 519	0.48 506	0.98 542	0.49 499	0.48 509

DGTPSM_ROB	12.07 564	8.00 564	20.99 563	8.93 565	16.78 565	10.67 561	30.87 570	9.01 563	15.16 566	6.50 560	15.41 572	9.04 560	14.85 565	9.25 563	21.67 569	4.57 564	8.57 567	5.08 566	9.28 568	5.90 564	10.95 568

DPSMNet_ROB	12.08 565	8.00 564	21.00 564	8.97 566	16.79 566	10.67 561	30.89 571	9.02 564	15.17 567	6.51 561	15.41 572	9.04 560	14.85 565	9.27 564	21.67 569	4.58 565	8.57 567	5.09 568	9.29 569	5.90 564	10.95 568

SGM-ForestM	4.04 552	0.32 395	0.46 254	0.43 311	0.27 284	7.50 559	1.45 543	3.84 553	4.24 552	8.19 563	6.76 561	19.00 571	9.08 560	10.74 565	6.62 554	0.31 453	0.33 497	0.32 462	0.32 477	0.29 424	0.29 432

HanzoNet	6.76 561	2.45 556	4.22 547	3.19 560	2.94 561	3.62 549	2.28 557	4.79 559	7.20 556	14.00 569	13.19 568	17.49 569	22.30 574	13.25 566	6.19 552	4.20 563	1.93 559	3.10 562	2.56 561	3.35 559	2.88 562

USTest	12.99 566	14.18 568	20.00 562	16.24 567	14.97 564	20.80 569	31.95 572	16.20 569	10.91 558	8.79 564	9.48 564	13.94 564	10.50 562	16.11 567	21.44 568	3.17 561	4.82 564	5.08 566	5.36 566	8.81 566	7.13 565

Anonymous_1	33.25 573	18.26 569	23.92 566	20.54 569	21.28 570	25.59 570	35.94 573	22.01 577	15.57 568	13.33 566	13.49 569	18.08 570	15.29 567	20.36 568	24.60 571	16.28 575	8.84 569	66.59 579	118.00 579	155.73 582	11.23 570

DPSM_ROB	17.78 568	18.63 570	24.31 570	20.90 570	19.47 568	25.97 571	36.21 574	21.23 575	16.24 569	13.38 567	14.06 570	19.18 572	16.30 568	20.78 569	25.67 572	9.38 570	9.23 570	9.49 570	9.82 570	13.51 569	11.91 571

DPSM	17.78 568	18.63 570	24.31 570	20.90 570	19.47 568	25.97 571	36.21 574	21.23 575	16.24 569	13.38 567	14.06 570	19.18 572	16.30 568	20.78 569	25.67 572	9.38 570	9.23 570	9.49 570	9.82 570	13.51 569	11.91 571

PML	40.80 582	29.24 575	11.87 560	7.20 564	14.47 563	92.13 582	213.69 583	7.63 562	23.35 575	74.72 582	190.14 583	50.17 582	26.15 576	21.39 571	12.70 562	8.76 569	2.92 561	8.45 569	3.25 564	13.26 568	4.42 564

xxxxx1	36.64 576	19.51 572	24.21 567	61.66 579	64.63 579	27.28 574	40.10 576	20.25 570	18.63 572	14.07 570	12.97 565	17.26 566	17.36 570	21.70 572	27.93 574	13.18 572	18.50 575	111.26 580	133.37 580	29.24 574	39.73 577

tt_ll	36.64 576	19.51 572	24.21 567	61.66 579	64.63 579	27.28 574	40.10 576	20.25 570	18.63 572	14.07 570	12.97 565	17.26 566	17.36 570	21.70 572	27.93 574	13.18 572	18.50 575	111.26 580	133.37 580	29.24 574	39.73 577

ff	36.64 576	19.51 572	24.21 567	61.66 579	64.63 579	27.28 574	40.10 576	20.25 570	18.63 572	14.07 570	12.97 565	17.26 566	17.36 570	21.70 572	27.93 574	13.18 572	18.50 575	111.26 580	133.37 580	29.24 574	39.73 577

LRCNet_RVC	21.24 571	31.15 576	21.41 565	28.98 573	23.82 571	3.13 546	0.60 451	20.96 574	1.59 513	25.58 574	28.15 576	21.99 574	14.79 564	21.94 575	16.41 565	28.89 579	14.87 573	33.53 575	31.28 575	29.51 577	26.16 575

BEATNet-Init1	15.13 567	0.82 515	50.86 579	0.72 512	0.53 491	38.10 578	7.03 563	11.83 566	14.25 565	29.78 578	30.17 578	48.21 581	22.64 575	26.78 576	18.11 566	0.42 501	0.38 506	0.47 502	0.46 507	0.51 502	0.48 509

HaxPig	31.96 572	37.24 578	34.27 572	24.37 572	24.88 572	18.26 568	19.86 567	20.64 573	28.52 577	35.97 579	38.75 579	25.57 575	28.72 577	33.88 577	34.39 577	35.94 580	38.87 580	37.80 576	40.48 576	39.68 578	41.15 580

AVERAGE_ROB	37.58 580	40.13 582	40.15 574	34.81 575	33.82 574	28.55 577	25.10 569	32.02 579	34.06 582	41.28 580	40.66 580	34.46 577	34.81 582	39.18 578	37.57 579	42.78 581	43.44 581	43.82 577	43.03 577	40.47 579	41.51 581

MEDIAN_ROB	37.38 579	40.85 583	40.60 575	32.31 574	31.85 573	27.20 573	24.55 568	29.10 578	33.19 581	42.09 581	41.76 581	33.35 576	34.39 581	39.78 579	37.07 578	43.64 582	44.10 582	44.12 578	43.40 578	41.51 580	42.76 582

CasAABBNet	35.74 574	37.43 579	48.72 577	42.22 576	39.20 575	52.24 579	73.12 581	42.61 580	32.62 579	26.78 575	27.95 574	38.58 578	32.60 578	41.67 580	51.65 581	18.74 576	18.57 578	19.15 573	19.77 573	27.20 571	23.98 573

Selective-RAFT-Error	35.84 575	37.49 580	48.83 578	42.26 577	39.24 576	52.30 580	73.09 580	42.66 581	32.61 578	26.80 576	28.30 577	38.84 580	33.51 580	41.68 581	51.59 580	18.82 577	18.58 579	19.17 574	19.80 574	27.28 572	24.05 574

LSM0	38.95 581	37.60 581	48.58 576	43.57 578	91.06 582	52.57 581	72.57 579	43.17 582	32.63 580	26.97 577	27.97 575	38.65 579	32.94 579	41.86 582	51.78 582	18.89 578	18.41 574	19.13 572	19.63 572	27.29 573	33.77 576

test_example2	176.61 583	205.14 584	198.86 583	188.60 583	190.98 583	152.67 583	170.61 582	94.86 583	123.55 583	178.88 583	179.48 582	158.94 583	141.34 583	192.61 583	198.96 583	203.76 583	236.37 583	164.13 583	173.55 583	218.58 583	160.41 583

ccccc		429.19 585		507.10 584	501.20 584	356.95 584		380.82 584		334.51 584		372.86 584		499.17 584		561.44 584	431.22 584	334.28 584	290.86 584	540.88 584

ASD4		8.86 566

Low-res two-view benchmark