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

3.75w	0.22 25	0.17 61	0.30 47	0.31 17	0.19 49	0.43 217	0.24 72	0.35 27	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 12	0.09 4

asda	0.21 13	0.19 121	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 40	0.23 58	0.36 30	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 12	0.10 28

asd	0.21 13	0.18 84	0.29 36	0.32 34	0.18 31	0.27 57	0.22 44	0.35 27	0.22 15	0.31 57	0.22 16	0.19 15	0.21 38	0.44 93	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

qwe	0.22 25	0.18 84	0.28 29	0.31 17	0.18 31	0.29 86	0.21 35	0.38 40	0.32 55	0.35 83	0.30 52	0.20 20	0.20 31	0.43 82	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 43	0.09 4

4.25_new	0.22 25	0.21 193	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 113	0.27 107	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 57	0.34 29	0.23 46	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 193	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 113	0.27 107	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 57	0.34 29	0.23 46	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.5_new	0.21 13	0.20 156	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 26	0.26 91	0.32 15	0.28 31	0.32 70	0.28 44	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 156	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 26	0.26 91	0.32 15	0.28 31	0.32 70	0.28 44	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 193	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 113	0.27 107	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 57	0.34 29	0.23 46	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4w-stereo	0.21 13	0.19 121	0.31 54	0.31 17	0.17 17	0.29 86	0.19 15	0.31 13	0.21 13	0.31 57	0.24 24	0.20 20	0.24 67	0.41 69	0.22 26	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

2.5w	0.21 13	0.18 84	0.31 54	0.32 34	0.18 31	0.31 113	0.25 80	0.31 13	0.23 17	0.28 43	0.35 76	0.18 10	0.17 10	0.39 57	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

2.75w_new	0.21 13	0.18 84	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 17	0.34 214	0.36 30	0.28 31	0.34 78	0.26 31	0.17 4	0.22 45	0.36 39	0.23 46	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

3.25w_new	0.23 38	0.17 61	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 217	0.20 20	0.37 32	0.30 43	0.37 93	0.28 44	0.22 29	0.25 74	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 38	0.17 61	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 217	0.20 20	0.37 32	0.30 43	0.37 93	0.28 44	0.22 29	0.25 74	0.42 76	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 84	0.29 36	0.30 9	0.18 31	0.27 57	0.23 58	0.37 32	0.28 31	0.31 57	0.26 31	0.22 29	0.26 89	0.50 137	0.24 55	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

3w_stereo	0.24 44	0.20 156	0.37 127	0.33 46	0.16 7	0.32 130	0.42 355	0.41 55	0.38 104	0.31 57	0.27 35	0.16 2	0.26 89	0.34 29	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 43	0.11 64

2w_stereo	0.22 25	0.18 84	0.30 47	0.32 34	0.16 7	0.28 74	0.38 296	0.38 40	0.35 77	0.32 70	0.33 64	0.17 4	0.18 17	0.29 7	0.22 26	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.12 43	0.10 28

1w_stereo	0.24 44	0.15 25	0.29 36	0.34 57	0.18 31	0.31 113	0.41 345	0.40 49	0.43 129	0.31 57	0.38 85	0.17 4	0.24 67	0.45 97	0.23 46	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 13	0.22 44	0.39 44	0.33 61	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 12	0.09 4

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 386	3.08 565	2.43 538	0.31 17	0.18 31	0.29 86	0.20 20	0.37 32	0.32 55	0.28 43	0.24 24	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 26	1.09 542	0.08 2	0.17 181	0.16 224	0.14 120	0.97 543

CAS	0.34 130	0.13 2	0.25 10	1.28 537	0.30 346	0.46 238	0.38 296	0.48 81	0.47 151	0.34 78	0.52 139	0.24 40	0.19 25	0.29 7	0.27 118	0.69 528	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.15 208

2.25w	0.22 25	0.18 84	0.31 54	0.31 17	0.18 31	0.31 113	0.18 10	0.32 15	0.31 48	0.31 57	0.37 83	0.20 20	0.22 45	0.45 97	0.24 55	0.10 10	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 57	0.18 31	0.21 10	0.20 20	0.37 32	0.35 77	0.33 75	0.40 88	0.19 15	0.18 17	0.45 97	0.21 15	0.11 21	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.08 1

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 49	0.23 17	0.19 15	0.44 70	0.33 61	0.36 87	0.30 52	0.16 2	0.18 17	0.43 82	0.19 3	0.11 21	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 49	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 58	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 73	0.20 5	0.19 15	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 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.38 182	0.18 10	0.30 10	0.19 8	0.24 22	0.15 3	0.26 45	0.17 10	0.32 19	0.21 15	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	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 29	0.14 1	0.32 19	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.09 4

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.24 26	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 37	0.15 4	0.31 14	0.20 9	0.12 30	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 57	0.15 1	0.27 57	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 37	0.15 4	0.32 19	0.20 9	0.11 21	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	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 20	0.37 32	0.29 38	0.24 22	0.29 51	0.21 28	0.27 99	0.36 39	0.25 71	0.16 206	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.10 28

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 54	0.29 5	0.22 111	0.21 10	0.26 91	0.33 23	0.31 48	0.20 8	0.30 52	0.22 29	0.22 45	0.47 117	0.22 26	0.11 21	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.10 28

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 52	0.31 389	0.24 5	0.51 433	0.19 49	0.29 86	0.22 44	0.40 49	0.37 99	0.26 31	0.24 24	0.24 40	0.31 149	0.44 93	0.22 26	0.14 97	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 120	0.10 28

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 17	0.20 20	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 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 506	0.39 158	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	0.16 206	0.09 22	0.12 22	0.08 1	0.16 206	0.09 4

AIO_rvc	0.23 38	0.16 39	0.32 65	0.34 57	0.19 49	0.26 44	0.33 203	0.40 49	0.22 15	0.26 31	0.24 24	0.34 81	0.15 4	0.51 144	0.24 55	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.10 28

AIO_test	0.23 38	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.20 73	0.30 98	0.39 319	0.38 40	0.25 25	0.25 27	0.28 44	0.32 65	0.22 45	0.38 53	0.25 71	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.09 4

castereo++	0.26 60	0.16 39	0.26 14	0.33 46	0.19 49	0.75 388	0.20 20	0.37 32	0.47 151	0.23 18	0.23 18	0.35 90	0.28 113	0.39 57	0.19 3	0.14 97	0.09 22	0.14 77	0.09 9	0.11 12	0.10 28

castereo	0.28 77	0.16 39	0.32 65	0.35 91	0.21 92	0.40 193	0.42 355	0.50 92	0.66 216	0.26 31	0.41 91	0.37 102	0.36 191	0.33 25	0.24 55	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

fffft	0.25 52	0.17 61	0.37 127	0.36 110	0.22 111	0.28 74	0.36 260	0.42 59	0.24 20	0.36 87	0.23 18	0.27 49	0.22 45	0.52 150	0.27 118	0.12 30	0.09 22	0.16 143	0.12 101	0.12 43	0.12 107
1: 1. 1
WCG-NET	0.28 77	0.15 25	0.33 78	0.33 46	0.19 49	0.33 137	0.27 107	0.39 44	0.80 297	0.46 138	0.49 117	0.39 114	0.25 74	0.40 62	0.25 71	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.11 75	0.12 43	0.10 28

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 126	0.19 49	0.22 13	0.18 10	0.42 59	0.35 77	0.22 16	0.28 44	0.24 40	0.18 17	0.27 5	0.22 26	0.12 30	0.09 22	0.12 22	0.10 50	0.12 43	0.10 28

U	0.45 268	0.16 39	0.32 65	0.40 219	0.71 520	3.55 552	0.20 20	0.41 55	0.38 104	0.26 31	0.23 18	0.24 40	0.22 45	0.26 2	0.22 26	0.15 158	0.09 22	0.88 530	0.13 135	0.13 77	0.11 64

4D-IteraStereo	0.33 124	0.18 84	0.40 169	0.40 219	0.24 180	0.32 130	0.27 107	0.58 127	0.72 244	0.65 218	0.54 145	0.42 140	0.23 57	0.45 97	0.28 138	0.14 97	0.09 22	0.19 267	0.16 224	0.16 206	0.11 64

MC-Stereo	0.28 77	0.17 61	0.32 65	0.38 155	0.20 73	0.26 44	0.26 91	0.49 84	0.37 99	0.37 93	0.61 167	0.41 130	0.31 149	0.55 170	0.25 71	0.13 58	0.09 22	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.11 64

test-3	0.34 130	0.16 39	0.43 211	0.39 183	0.21 92	0.43 217	0.22 44	0.63 162	0.78 286	0.71 261	0.45 101	0.64 256	0.27 99	0.43 82	0.31 166	0.12 30	0.09 22	0.17 181	0.13 135	0.12 43	0.10 28

test_1	0.34 130	0.16 39	0.43 211	0.39 183	0.21 92	0.43 217	0.23 58	0.63 162	0.78 286	0.68 239	0.45 101	0.64 256	0.27 99	0.43 82	0.31 166	0.12 30	0.09 22	0.17 181	0.13 135	0.12 43	0.10 28

CREStereo++_RVC	0.32 114	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 180	0.27 57	0.22 44	0.46 76	0.88 346	0.46 138	0.80 246	0.30 55	0.26 89	0.36 39	0.33 188	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.51 525	0.13 77	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
RAFT-Stereo + iAFF	0.36 163	0.17 61	0.41 179	0.35 91	0.19 49	0.33 137	0.29 135	0.65 176	0.73 251	0.68 239	1.01 353	0.56 202	0.40 216	0.42 76	0.30 159	0.11 21	0.09 22	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.10 28

AFF-stereo	0.38 195	0.19 121	0.39 158	0.37 126	0.21 92	0.27 57	0.31 173	0.65 176	0.66 216	0.64 209	1.13 405	0.76 328	0.39 210	0.55 170	0.33 188	0.11 21	0.09 22	0.16 143	0.16 224	0.13 77	0.11 64

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 73	0.23 17	0.19 15	0.40 49	0.29 38	0.22 16	0.34 71	0.20 20	0.15 4	0.31 14	0.19 3	0.11 21	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.10 3	0.10 28

xyz-stereo	4.23 558	0.17 61	61.76 584	0.34 57	0.16 7	12.16 568	0.37 274	0.58 127	0.68 224	1.01 440	3.36 544	0.77 334	0.82 440	1.21 480	0.40 273	0.12 30	0.10 51	0.16 143	0.11 75	0.13 77	0.10 28

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 126	0.22 111	0.21 10	0.19 15	0.43 67	0.27 27	0.20 8	0.20 12	0.29 53	0.14 1	0.41 69	0.22 26	0.14 97	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 43	0.12 107

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 260	0.17 3	0.34 24	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 45	0.19 25	0.37 45	0.20 9	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 260	0.17 3	0.34 24	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 45	0.19 25	0.37 45	0.20 9	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 57	0.16 7	0.26 44	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 37	0.20 31	0.32 19	0.20 9	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 43	0.11 64

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 38	0.16 39	0.32 65	0.39 183	0.21 92	0.18 4	0.21 35	0.34 24	0.26 26	0.28 43	0.51 130	0.28 52	0.29 127	0.26 2	0.24 55	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.14 120	0.12 107

MM-Stereo_test2	0.30 102	0.18 84	0.39 158	0.40 219	0.24 180	0.42 214	0.42 355	0.63 162	0.41 119	0.37 93	0.35 76	0.32 65	0.26 89	0.53 159	0.25 71	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.12 101	0.15 166	0.10 28

HART	0.29 88	0.16 39	0.32 65	0.40 219	0.21 92	0.32 130	0.26 91	0.62 154	0.31 48	0.33 75	0.65 177	0.41 130	0.22 45	0.55 170	0.25 71	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.11 75	0.15 166	0.11 64

Reg-Stereo(zero)	0.30 102	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.18 31	0.32 130	0.20 20	0.63 162	0.68 224	0.50 150	0.52 139	0.51 184	0.30 142	0.45 97	0.25 71	0.13 58	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 43	0.11 64

HI	0.45 268	0.21 193	0.36 111	0.34 57	0.35 410	0.28 74	0.31 173	0.72 240	0.46 146	0.87 369	1.13 405	1.09 436	0.76 418	0.69 315	0.56 367	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.17 273	0.17 240	0.15 208

CoSv	0.45 268	0.21 193	0.36 111	0.34 57	0.35 410	0.28 74	0.31 173	0.72 240	0.46 146	0.87 369	1.13 405	1.09 436	0.76 418	0.69 315	0.56 367	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.17 273	0.17 240	0.15 208

SCV_C0	0.26 60	0.18 84	0.34 94	0.35 91	0.24 180	0.23 17	0.28 125	0.51 94	0.36 85	0.31 57	0.36 79	0.37 102	0.20 31	0.57 192	0.22 26	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.11 75	0.16 206	0.12 107

SCV	0.26 60	0.19 121	0.33 78	0.35 91	0.21 92	0.27 57	0.34 214	0.56 116	0.28 31	0.24 22	0.28 44	0.37 102	0.23 57	0.49 131	0.22 26	0.18 276	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.15 166	0.11 64

HUF	0.24 44	0.16 39	0.33 78	0.32 34	0.18 31	0.25 40	0.40 330	0.42 59	0.34 64	0.25 27	0.23 18	0.32 65	0.28 113	0.34 29	0.24 55	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 43	0.10 28

GIP-stereo	0.24 44	0.18 84	0.30 47	0.37 126	0.24 180	0.26 44	0.20 20	0.46 76	0.36 85	0.24 22	0.39 87	0.35 90	0.20 31	0.31 14	0.21 15	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.11 64

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 46	0.20 73	0.61 324	0.21 35	0.30 10	0.31 48	0.23 18	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 69	0.22 26	0.12 30	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

SMoEStereo_RVC	0.26 60	0.19 121	0.35 104	0.35 91	0.22 111	0.36 164	0.32 193	0.39 44	0.34 64	0.37 93	0.30 52	0.33 77	0.24 67	0.53 159	0.24 55	0.12 30	0.10 51	0.16 143	0.12 101	0.12 43	0.11 64

999	0.27 70	0.16 39	0.35 104	0.36 110	0.24 180	0.31 113	0.27 107	0.49 84	0.38 104	0.26 31	0.30 52	0.39 114	0.23 57	0.63 260	0.25 71	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.14 185

tg	0.33 124	0.18 84	0.37 127	0.39 183	0.22 111	0.38 182	0.26 91	0.70 228	0.56 181	0.47 143	0.65 177	0.42 140	0.24 67	0.55 170	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.18 227	0.17 273	0.14 120	0.11 64

PAM_32	0.46 278	0.19 121	0.67 398	0.39 183	0.24 180	0.75 388	0.27 107	0.95 340	0.34 64	0.68 239	0.44 98	1.91 518	0.65 365	0.62 249	0.26 100	0.15 158	0.10 51	0.16 143	0.15 192	0.14 120	0.13 141

PAM	0.46 278	0.19 121	0.70 412	0.40 219	0.26 253	0.75 388	0.33 203	0.85 297	0.34 64	0.70 254	0.46 106	1.83 513	0.63 348	0.61 241	0.26 100	0.15 158	0.10 51	0.16 143	0.14 166	0.14 120	0.13 141

dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 17	0.16 7	0.16 3	0.20 20	0.29 8	0.20 11	0.23 18	0.20 12	0.22 29	0.14 1	0.52 150	0.24 55	0.13 58	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

Pointernet	0.27 70	0.14 11	0.33 78	0.35 91	0.23 151	0.35 155	0.21 35	0.72 240	0.38 104	0.39 109	0.36 79	0.34 81	0.25 74	0.36 39	0.25 71	0.15 158	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 241	0.20 156	0.74 430	0.38 155	0.43 460	0.39 189	0.26 91	0.94 333	0.49 154	0.53 162	0.77 222	0.93 391	0.45 244	0.63 260	0.24 55	0.16 206	0.10 51	0.17 181	0.18 300	0.20 314	0.20 347

IGEV-Stereo+	0.23 38	0.14 11	0.26 14	0.32 34	0.19 49	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 38	0.21 11	0.15 3	0.22 29	0.22 45	0.40 62	0.22 26	0.14 97	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 166	0.86 534

AIO-Stereo	0.25 52	0.18 84	0.34 94	0.37 126	0.18 31	0.28 74	0.30 151	0.48 81	0.27 27	0.29 50	0.30 52	0.32 65	0.17 10	0.52 150	0.23 46	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.10 28

WCG-NET（raft）	0.31 108	0.15 25	0.36 111	0.32 34	0.19 49	0.35 155	0.27 107	0.51 94	0.78 286	0.45 132	0.55 151	0.48 172	0.27 99	0.54 165	0.26 100	0.13 58	0.10 51	0.12 22	0.11 75	0.12 43	0.11 64

RSM++	0.25 52	0.18 84	0.34 94	0.36 110	0.20 73	0.28 74	0.30 151	0.51 94	0.32 55	0.25 27	0.22 16	0.37 102	0.21 38	0.50 137	0.24 55	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.10 28

RSM	0.25 52	0.18 84	0.33 78	0.36 110	0.20 73	0.27 57	0.34 214	0.51 94	0.27 27	0.26 31	0.23 18	0.39 114	0.21 38	0.56 180	0.22 26	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.14 120	0.10 28

RAFT-Stereo-weight	0.32 114	0.18 84	0.33 78	0.39 183	0.22 111	0.26 44	0.29 135	0.67 195	0.80 297	0.53 162	0.51 130	0.58 215	0.20 31	0.47 117	0.27 118	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.11 64

MoCha-V2	0.25 52	0.15 25	0.29 36	0.40 219	0.18 31	0.27 57	0.26 91	0.49 84	0.27 27	0.36 87	0.27 35	0.33 77	0.35 175	0.49 131	0.22 26	0.12 30	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.11 64

IGEV++	0.24 44	0.17 61	0.31 54	0.38 155	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.50 92	0.23 17	0.28 43	0.35 76	0.30 55	0.22 45	0.31 14	0.28 138	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.13 141

ACVNet-DCA	0.35 145	0.23 253	0.33 78	0.41 250	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.85 297	0.54 170	0.41 119	0.50 121	0.34 81	0.49 261	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 267	0.13 135	0.18 264	0.17 273

xx1	0.39 211	0.23 253	0.33 78	0.41 250	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.67 195	1.06 441	0.41 119	0.50 121	0.65 269	0.53 283	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.20 297	0.19 330	0.18 264	0.17 273

1test111	0.36 163	0.23 253	0.33 78	0.41 250	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.85 297	0.54 170	0.41 119	0.50 121	0.34 81	0.49 261	0.55 170	0.45 311	0.16 206	0.10 51	0.19 267	0.13 135	0.18 264	0.17 273

cc1	0.37 180	0.23 253	0.33 78	0.41 250	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.67 195	1.06 441	0.41 119	0.50 121	0.34 81	0.49 261	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 267	0.13 135	0.16 206	0.15 208

ff7	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.36 110	0.26 253	0.31 113	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.33 64	0.32 65	0.29 127	0.58 212	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208

ffff	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.36 110	0.26 253	0.31 113	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.33 64	0.32 65	0.29 127	0.58 212	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208

ffm	0.44 258	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	0.68 205	1.04 430	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.25 403	0.21 377	0.16 206	0.16 254

ff1	0.49 323	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	0.68 205	1.04 430	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 447	0.16 206	0.10 51	0.25 403	0.21 377	0.16 206	0.16 254

11t	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.36 110	0.26 253	0.31 113	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.33 64	0.32 65	0.29 127	0.58 212	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208

tt1	0.36 163	0.24 290	0.32 65	0.41 250	0.22 111	0.54 274	0.38 296	0.68 205	1.04 430	0.41 119	0.46 106	0.35 90	0.45 244	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 267	0.13 135	0.16 206	0.16 254

IGEV_Zeroshot_test	0.34 130	0.18 84	0.67 398	0.39 183	0.28 306	0.30 98	0.25 80	0.74 253	0.31 48	0.62 191	0.57 157	0.54 196	0.25 74	0.53 159	0.27 118	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.12 107

MSKI-zero shot	0.32 114	0.17 61	0.34 94	0.39 183	0.21 92	0.32 130	0.22 44	0.61 148	0.43 129	0.52 159	0.64 174	0.61 241	0.20 31	0.74 343	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.10 50	0.12 43	0.12 107

DLNR_Zeroshot_test	20.09 574	36.28 581	38.04 577	169.85 586	61.80 582	0.23 17	0.20 20	13.88 572	0.37 99	0.44 130	0.66 184	0.43 148	0.21 38	0.62 249	0.28 138	5.46 570	0.10 51	0.15 117	0.11 75	72.60 585	0.11 64

CASnet	0.30 102	0.20 156	0.33 78	0.41 250	0.16 7	0.26 44	0.24 72	0.52 103	0.53 166	0.52 159	0.54 145	0.39 114	0.24 67	0.40 62	0.26 100	0.14 97	0.10 51	0.22 353	0.18 300	0.18 264	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.27 70	0.17 61	0.31 54	0.34 57	0.45 471	0.26 44	0.28 125	0.37 32	0.32 55	0.30 56	0.46 106	0.31 62	0.37 195	0.36 39	0.24 55	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.11 64

Any-RAFT	0.35 145	0.16 39	0.30 47	0.34 57	0.21 92	0.52 260	0.22 44	0.88 313	0.73 251	0.53 162	0.73 201	0.64 256	0.28 113	0.46 110	0.24 55	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.12 107

LoS_RVC	0.27 70	0.16 39	0.27 20	0.32 34	0.30 346	0.44 225	0.34 214	0.41 55	0.33 61	0.31 57	0.51 130	0.29 53	0.32 154	0.36 39	0.28 138	0.11 21	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 324

anonymousdsp2	0.35 145	0.20 156	0.43 211	0.37 126	0.24 180	0.48 245	0.31 173	0.86 301	0.65 213	0.55 168	0.50 121	0.50 180	0.34 172	0.56 180	0.31 166	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.10 50	0.16 206	0.14 185

anonymousdsp	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.37 126	0.25 212	0.30 98	0.35 238	0.63 162	0.35 77	0.39 109	0.33 64	0.33 77	0.28 113	0.59 227	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208

Selective-IGEV	0.24 44	0.18 84	0.35 104	0.35 91	0.19 49	0.27 57	0.25 80	0.55 114	0.23 17	0.27 40	0.25 29	0.34 81	0.19 25	0.58 212	0.22 26	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.10 28

EGLCR-Stereo	0.25 52	0.16 39	0.33 78	0.34 57	0.20 73	0.35 155	0.20 20	0.52 103	0.36 85	0.28 43	0.27 35	0.41 130	0.18 17	0.45 97	0.26 100	0.14 97	0.10 51	0.16 143	0.14 166	0.13 77	0.11 64

RCA-Stereo	0.35 145	0.17 61	0.34 94	0.38 155	0.22 111	0.31 113	0.34 214	0.68 205	1.24 477	0.45 132	0.65 177	0.47 167	0.43 230	0.38 53	0.27 118	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.11 64

DCANet-4	0.36 163	0.20 156	0.48 284	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.66 185	0.92 374	0.69 248	0.78 233	0.40 124	0.47 253	0.45 97	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

ccc-4	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.36 110	0.26 253	0.31 113	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.33 64	0.32 65	0.29 127	0.58 212	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208

fff	0.37 180	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.69 213	1.06 441	0.69 248	0.78 233	0.42 140	0.63 348	0.46 110	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

ADStereo(finetuned)	0.37 180	0.16 39	0.49 296	0.34 57	0.19 49	0.30 98	0.30 151	0.68 205	0.91 369	0.70 254	0.77 222	0.43 148	0.69 385	0.45 97	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

test_4	0.36 163	0.18 84	0.31 54	0.44 329	0.25 212	0.20 5	0.34 214	0.56 116	0.41 119	0.59 178	1.45 477	0.43 148	0.25 74	0.63 260	0.28 138	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.19 330	0.15 166	0.11 64

IGEV-Stereo	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.37 126	0.25 212	0.30 98	0.35 238	0.63 162	0.35 77	0.39 109	0.33 64	0.33 77	0.28 113	0.59 227	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	0.36 163	0.19 121	0.44 223	0.44 329	0.23 151	0.48 245	0.36 260	0.66 185	0.82 310	0.64 209	0.45 101	0.68 282	0.25 74	0.41 69	0.31 166	0.12 30	0.10 51	0.18 227	0.16 224	0.15 166	0.11 64

LCNet	0.41 234	0.20 156	0.32 65	0.44 329	0.24 180	0.47 242	0.29 135	0.67 195	0.53 166	0.72 273	1.03 365	0.66 274	0.60 330	0.58 212	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.19 267	0.19 330	0.21 338	0.36 473

STrans-v2	0.46 278	0.20 156	0.48 284	0.40 219	0.24 180	0.55 279	0.50 404	1.07 388	0.73 251	0.65 218	1.05 375	0.72 303	0.69 385	0.72 331	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.14 166	0.13 77	0.12 107

TransformOpticalFlow	0.44 258	0.20 156	0.47 264	0.41 250	0.23 151	0.37 169	0.47 385	0.94 333	0.76 269	0.65 218	1.14 410	0.73 314	0.56 308	0.76 353	0.32 176	0.15 158	0.10 51	0.17 181	0.15 192	0.14 120	0.13 141

PFNet	0.42 241	0.18 84	0.58 357	0.43 310	0.24 180	0.43 217	0.32 193	0.74 253	0.78 286	1.00 435	0.74 210	0.68 282	0.39 210	0.72 331	0.37 252	0.16 206	0.10 51	0.20 297	0.15 192	0.16 206	0.13 141

IRAFT_RVC	0.42 241	0.20 156	0.48 284	0.44 329	0.24 180	0.27 57	0.54 430	0.74 253	0.77 276	0.76 294	0.80 246	0.73 314	0.51 277	0.70 321	0.36 236	0.17 245	0.10 51	0.21 338	0.16 224	0.16 206	0.14 185

cross-raft	0.34 130	0.20 156	0.37 127	0.44 329	0.23 151	0.32 130	0.35 238	0.74 253	0.40 115	0.60 182	0.77 222	0.57 207	0.27 99	0.43 82	0.28 138	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.13 135	0.15 166	0.11 64

GMM-Stereo	0.44 258	0.19 121	0.36 111	0.42 290	0.25 212	0.51 256	0.47 385	0.71 236	0.53 166	0.76 294	1.37 459	0.76 328	0.38 199	0.60 233	0.33 188	0.15 158	0.10 51	0.20 297	0.19 330	0.16 206	0.27 421

iRaftStereo_RVC	0.32 114	0.19 121	0.37 127	0.39 183	0.22 111	0.31 113	0.29 135	0.68 205	0.51 160	0.49 147	0.66 184	0.37 102	0.23 57	0.45 97	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.18 227	0.17 273	0.15 166	0.12 107

s12784h	0.36 163	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 395	0.29 135	0.80 282	0.83 315	0.56 171	0.57 157	0.43 148	0.40 216	0.57 192	0.33 188	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.09 9	0.14 120	0.09 4

XX-TBD	0.32 114	0.53 487	0.26 14	0.51 433	0.20 73	0.37 169	0.24 72	0.40 49	0.73 251	0.54 166	0.69 191	0.31 62	0.25 74	0.32 19	0.27 118	0.16 206	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.11 64

DCANet	0.36 163	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.30 98	0.30 151	0.68 205	0.91 369	0.70 254	0.77 222	0.43 148	0.57 310	0.45 97	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

csc	0.37 180	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.69 213	1.06 441	0.69 248	0.78 233	0.42 140	0.63 348	0.46 110	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

cscssc	0.37 180	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.69 213	1.06 441	0.69 248	0.78 233	0.42 140	0.63 348	0.46 110	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

111	0.40 223	0.17 61	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.52 260	0.28 125	0.74 253	1.16 462	0.50 150	0.91 308	0.63 249	0.48 258	0.61 241	0.35 220	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.13 77	0.13 141

CFNet-RSSM	0.34 130	0.17 61	0.45 235	0.39 183	0.22 111	0.35 155	0.23 58	0.73 251	0.84 320	0.65 218	0.54 145	0.57 207	0.28 113	0.46 110	0.26 100	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.13 77	0.11 64

PMTNet	0.32 114	0.16 39	0.24 5	0.29 5	0.18 31	0.45 233	0.22 44	0.56 116	0.63 201	0.46 138	0.54 145	0.39 114	0.34 172	0.48 127	0.24 55	0.75 530	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.11 64

HITNet	0.41 234	0.26 332	0.45 235	0.33 46	0.17 17	0.63 341	0.30 151	0.93 328	0.64 208	0.71 261	0.82 257	0.64 256	0.52 279	0.59 227	0.43 286	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.13 135	0.19 298	0.12 107
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
MLCV	0.47 293	0.24 290	0.61 365	0.37 126	0.17 17	0.61 324	0.33 203	0.80 282	0.87 342	0.94 410	1.13 405	0.72 303	0.43 230	0.89 412	0.51 345	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.11 75	0.14 120	0.12 107

DilatedVolume-Stereo	0.30 102	0.15 25	0.34 94	0.33 46	0.20 73	0.53 268	0.25 80	0.56 116	0.43 129	0.56 171	0.50 121	0.35 90	0.29 127	0.49 131	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.12 22	0.11 75	0.11 12	0.10 28

IGEV-RUCA	0.25 52	0.16 39	0.34 94	0.39 183	0.27 283	0.33 137	0.20 20	0.38 40	0.36 85	0.26 31	0.31 61	0.25 44	0.21 38	0.48 127	0.24 55	0.20 329	0.11 131	0.13 51	0.10 50	0.17 240	0.15 208

tt45	0.27 70	0.17 61	0.34 94	0.35 91	0.23 151	0.38 182	0.28 125	0.46 76	0.28 31	0.40 115	0.27 35	0.38 110	0.25 74	0.57 192	0.26 100	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.12 43	0.14 185

mms	0.26 60	0.21 193	0.33 78	0.37 126	0.25 212	0.30 98	0.33 203	0.40 49	0.32 55	0.28 43	0.34 71	0.34 81	0.20 31	0.45 97	0.26 100	0.12 30	0.11 131	0.16 143	0.12 101	0.14 120	0.11 64

ours_stereo	0.26 60	0.21 193	0.33 78	0.38 155	0.23 151	0.30 98	0.33 203	0.42 59	0.38 104	0.26 31	0.34 71	0.35 90	0.23 57	0.47 117	0.27 118	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.12 101	0.14 120	0.10 28

fffy	0.28 77	0.21 193	0.34 94	0.37 126	0.23 151	0.33 137	0.29 135	0.51 94	0.41 119	0.32 70	0.37 83	0.39 114	0.27 99	0.50 137	0.27 118	0.12 30	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.11 64

UGAM-zero	0.46 278	0.19 121	0.62 368	0.37 126	0.23 151	0.34 147	0.21 35	1.15 425	0.39 114	0.66 230	0.61 167	1.70 510	0.91 460	0.75 349	0.25 71	0.14 97	0.11 131	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.13 141

Occ-G	0.26 60	0.14 11	0.28 29	0.34 57	0.20 73	0.27 57	0.34 214	0.41 55	0.31 48	0.29 50	0.43 97	0.49 178	0.25 74	0.47 117	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.12 107

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 305	0.21 193	1.26 500	0.39 183	0.51 490	0.28 74	0.30 151	1.25 473	0.44 135	0.68 239	1.11 394	0.86 362	0.33 164	0.67 299	0.27 118	0.15 158	0.11 131	0.17 181	0.20 355	0.22 360	0.24 398

gcap-zeroshot	0.34 130	0.18 84	0.52 326	0.38 155	0.22 111	0.49 249	0.27 107	0.52 103	0.34 64	0.64 209	0.50 121	0.83 351	0.34 172	0.48 127	0.24 55	0.13 58	0.11 131	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.12 107

test_for_model	0.82 459	3.60 566	0.39 158	2.35 554	2.07 554	0.39 189	0.28 125	0.42 59	0.45 142	0.71 261	0.31 61	0.30 55	0.27 99	0.34 29	0.25 71	0.34 482	0.11 131	0.13 51	0.09 9	3.49 565	0.18 291

trnet	0.27 70	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 169	0.23 58	0.52 103	0.72 244	0.42 124	0.51 130	0.34 81	0.26 89	0.39 57	0.25 71	0.15 158	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

testlalala	0.28 77	0.19 121	0.43 211	0.34 57	0.23 151	0.45 233	0.30 151	0.43 67	0.29 38	0.68 239	0.49 117	0.35 90	0.25 74	0.32 19	0.25 71	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.09 9	0.11 12	0.11 64

testlalala_base	0.46 278	0.25 313	0.41 179	0.46 373	0.33 395	0.58 303	0.25 80	0.57 121	0.34 64	0.51 153	0.56 154	0.46 164	0.30 142	0.43 82	0.31 166	1.47 550	0.11 131	0.14 77	0.09 9	1.59 539	0.13 141

RAFT-Test	0.34 130	0.18 84	0.37 127	0.38 155	0.23 151	0.50 252	0.23 58	0.69 213	0.40 115	0.60 182	0.85 278	0.61 241	0.28 113	0.46 110	0.27 118	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

HH	0.35 145	0.20 156	0.47 264	0.40 219	0.25 212	0.33 137	0.31 173	0.76 266	0.38 104	0.43 127	0.57 157	0.79 338	0.44 239	0.71 326	0.25 71	0.15 158	0.11 131	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.12 107

HanStereo	0.35 145	0.20 156	0.47 264	0.40 219	0.25 212	0.33 137	0.31 173	0.76 266	0.38 104	0.43 127	0.57 157	0.79 338	0.44 239	0.71 326	0.25 71	0.15 158	0.11 131	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.12 107

LoS	0.29 88	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 31	0.33 137	0.29 135	0.51 94	0.72 244	0.34 78	0.52 139	0.41 130	0.28 113	0.47 117	0.28 138	0.15 158	0.11 131	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.11 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.28 77	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 519	0.37 169	0.27 107	0.48 81	0.46 146	0.34 78	0.48 114	0.27 49	0.22 45	0.39 57	0.23 46	0.13 58	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.13 77	0.17 273

knoymous	0.36 163	0.20 156	0.31 54	0.31 17	0.22 111	0.36 164	0.29 135	0.61 148	0.64 208	0.67 233	0.70 194	0.60 236	0.40 216	0.58 212	0.34 203	0.17 245	0.11 131	0.20 297	0.11 75	0.17 240	0.18 291

riskmin	0.38 195	0.20 156	0.39 158	0.32 34	0.23 151	0.53 268	0.30 151	0.63 162	0.80 297	0.49 147	0.56 154	0.73 314	0.58 319	0.55 170	0.36 236	0.17 245	0.11 131	0.19 267	0.13 135	0.19 298	0.20 347

Selective-RAFT	0.35 145	0.23 253	0.51 321	0.44 329	0.21 92	0.64 348	0.27 107	0.59 132	0.63 201	0.40 115	0.38 85	0.55 199	0.40 216	0.57 192	0.35 220	0.13 58	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.16 206	0.13 141

ProNet	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.35 91	0.24 180	0.32 130	0.43 362	0.57 121	0.37 99	0.33 75	0.30 52	0.32 65	0.28 113	0.57 192	0.26 100	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.13 77	0.13 141

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 415	0.28 363	0.99 471	0.40 219	0.30 346	1.03 457	0.56 440	1.10 398	0.99 406	0.97 423	1.22 431	1.06 426	0.69 385	1.07 457	0.95 466	0.19 306	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.22 360	0.21 365

RAFT+CT+SA	0.39 211	0.23 253	0.36 111	0.51 433	0.27 283	0.29 86	0.46 378	0.75 259	0.80 297	0.51 153	0.89 301	0.41 130	0.40 216	0.78 364	0.32 176	0.14 97	0.11 131	0.18 227	0.18 300	0.15 166	0.14 185

test_5	0.43 251	0.24 290	0.43 211	0.52 445	0.28 306	0.28 74	0.42 355	0.72 240	0.82 310	0.62 191	0.91 308	0.72 303	0.55 301	0.79 369	0.35 220	0.14 97	0.11 131	0.18 227	0.18 300	0.18 264	0.16 254

iRaft-Stereo_20w	0.39 211	0.19 121	0.57 353	0.37 126	0.27 283	0.31 113	0.24 72	1.44 507	0.29 38	0.69 248	0.53 143	0.60 236	0.42 224	0.83 384	0.27 118	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.13 135	0.15 166	0.13 141

IPLG	0.39 211	0.20 156	0.59 358	0.40 219	0.24 180	0.54 274	0.27 107	0.75 259	0.63 201	0.84 350	0.81 253	0.32 65	0.32 154	0.60 233	0.45 311	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.13 77	0.12 107

MIPNet	0.37 180	0.21 193	0.59 358	0.39 183	0.25 212	0.50 252	0.28 125	0.77 269	0.70 232	0.65 218	0.60 164	0.40 124	0.49 261	0.44 93	0.37 252	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.13 141

GMOStereo	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 310	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 369	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 297	0.18 300	0.15 166	0.11 64

error version	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 310	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 369	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 297	0.18 300	0.15 166	0.11 64

test-v	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 310	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 369	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 297	0.18 300	0.15 166	0.11 64

HHNet	0.41 234	0.17 61	0.41 179	0.34 57	0.37 421	0.33 137	0.34 214	0.69 213	0.75 261	0.86 361	1.30 450	0.52 188	0.32 154	0.52 150	0.35 220	0.15 158	0.11 131	0.19 267	0.15 192	0.15 166	0.24 398

AAGNet	1.43 523	0.20 156	0.48 284	0.44 329	0.25 212	0.29 86	0.31 173	0.65 176	0.68 224	0.97 423	0.86 281	0.67 281	0.62 342	0.64 273	20.63 571	0.16 206	0.11 131	0.19 267	0.15 192	0.19 298	0.12 107

NRIStereo	0.36 163	0.20 156	0.45 235	0.41 250	0.23 151	0.34 147	0.26 91	0.65 176	0.55 175	0.64 209	0.63 171	0.56 202	0.37 195	0.65 280	0.37 252	0.15 158	0.11 131	0.18 227	0.15 192	0.17 240	0.14 185

PSM-AAD	0.48 305	0.20 156	0.37 127	0.43 310	0.23 151	0.56 292	0.50 404	0.65 176	0.70 232	1.07 460	1.12 398	0.58 215	0.92 465	0.61 241	0.32 176	0.15 158	0.11 131	0.25 403	0.26 448	0.18 264	0.43 499

KYRaft	0.48 305	0.20 156	0.38 139	0.44 329	0.23 151	0.44 225	0.37 274	0.66 185	0.41 119	0.94 410	1.73 497	0.79 338	0.41 222	0.63 260	0.31 166	0.16 206	0.11 131	0.18 227	0.22 395	0.16 206	0.78 529

DEmStereo	0.48 305	0.17 61	0.50 309	0.38 155	0.25 212	0.59 316	0.34 214	0.63 162	0.74 258	0.89 383	1.66 493	0.58 215	1.06 487	0.60 233	0.42 281	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.16 224	0.14 120	0.15 208

SST-Stereo	0.40 223	0.19 121	0.45 235	0.42 290	0.25 212	0.25 40	0.21 35	0.66 185	0.47 151	1.08 464	0.79 243	0.72 303	0.43 230	0.77 360	0.35 220	0.16 206	0.11 131	0.20 297	0.16 224	0.19 298	0.15 208

THIR-Stereo	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.23 151	0.75 388	0.67 465	0.66 185	0.87 342	1.02 443	1.40 465	0.72 303	0.76 418	0.62 249	0.42 281	0.15 158	0.11 131	0.17 181	0.18 300	0.14 120	0.15 208

RAFT_R40	0.40 223	0.19 121	0.44 223	0.43 310	0.25 212	0.23 17	0.26 91	0.67 195	0.67 219	0.98 428	0.78 233	0.72 303	0.43 230	0.76 353	0.35 220	0.16 206	0.11 131	0.20 297	0.16 224	0.18 264	0.14 185

DRaft	0.49 323	0.17 61	0.47 264	0.37 126	0.25 212	0.58 303	0.40 330	0.65 176	0.85 328	1.02 443	1.75 500	0.50 180	0.82 440	0.63 260	0.40 273	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.16 224	0.14 120	0.15 208

RAFT-RH_RVC	0.56 386	0.17 61	0.41 179	0.37 126	0.23 151	0.57 297	0.24 72	0.60 142	0.70 232	1.19 480	3.94 551	0.56 202	0.38 199	0.65 280	0.36 236	0.13 58	0.11 131	0.20 297	0.14 166	0.12 43	0.13 141

RAFT-345	0.40 223	0.18 84	0.40 169	0.38 155	0.22 111	0.33 137	0.26 91	0.61 148	0.51 160	0.74 285	1.79 501	0.45 156	0.33 164	0.66 288	0.36 236	0.14 97	0.11 131	0.18 227	0.14 166	0.13 77	0.13 141

CRE-IMP	0.36 163	0.23 253	0.49 296	0.42 290	0.24 180	0.41 207	0.21 35	0.57 121	0.41 119	0.65 218	0.72 197	0.53 192	0.37 195	0.61 241	0.38 260	0.17 245	0.11 131	0.19 267	0.15 192	0.21 338	0.18 291

test-2	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 310	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 369	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 297	0.18 300	0.15 166	0.11 64

test-1	0.36 163	0.19 121	0.71 417	0.46 373	0.26 253	0.44 225	0.36 260	0.60 142	0.59 186	0.48 146	0.67 188	0.53 192	0.36 191	0.40 62	0.29 153	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.14 166	0.15 166	0.16 254

Prome-Stereo	0.46 278	0.19 121	0.35 104	0.44 329	0.26 253	0.40 193	0.45 374	0.68 205	0.44 135	0.96 418	1.84 503	0.59 230	0.67 375	0.61 241	0.32 176	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.14 166	0.16 206	0.29 435

rafts_anoy	0.37 180	0.21 193	0.36 111	0.41 250	0.26 253	0.30 98	0.33 203	0.67 195	0.90 362	0.58 176	0.66 184	0.45 156	0.33 164	0.47 117	0.39 266	0.16 206	0.11 131	0.21 338	0.23 410	0.17 240	0.14 185

XX-Stereo	0.37 180	0.17 61	0.45 235	0.55 467	0.36 414	0.38 182	0.20 20	0.60 142	0.30 43	0.46 138	1.30 450	0.73 314	0.26 89	0.56 180	0.26 100	0.16 206	0.11 131	0.17 181	0.16 224	0.14 120	0.10 28

test_xeample3	0.29 88	0.21 193	0.41 179	0.35 91	0.26 253	0.35 155	0.32 193	0.56 116	0.36 85	0.43 127	0.32 63	0.34 81	0.28 113	0.54 165	0.23 46	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.12 101	0.14 120	0.13 141

EAI-Stereo	0.34 130	0.19 121	0.44 223	0.39 183	0.21 92	0.31 113	0.30 151	1.15 425	0.30 43	0.49 147	0.75 212	0.36 100	0.28 113	0.62 249	0.27 118	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.13 135	0.13 77	0.12 107

Gwc-CoAtRS	0.34 130	0.17 61	0.44 223	0.39 183	0.23 151	0.34 147	0.22 44	0.70 228	0.75 261	0.60 182	0.59 162	0.58 215	0.29 127	0.45 97	0.26 100	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.12 107

CREStereo	0.28 77	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 169	0.25 80	0.51 94	0.72 244	0.42 124	0.51 130	0.32 65	0.26 89	0.38 53	0.25 71	0.16 206	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.11 64
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
iResNet	0.49 323	0.29 375	0.79 446	0.42 290	0.21 92	0.61 324	0.40 330	0.82 288	0.99 406	0.87 369	1.12 398	0.69 286	0.53 283	0.78 364	0.51 345	0.15 158	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.17 240	0.15 208

z-ln-s-r	0.66 420	0.36 417	1.30 504	0.39 183	0.26 253	0.57 297	0.63 457	0.80 282	1.03 424	0.80 310	1.43 471	0.91 384	0.76 418	1.08 460	1.87 522	0.16 206	0.12 186	0.17 181	0.14 166	0.20 314	0.16 254

depthmonostereo	0.29 88	0.14 11	0.31 54	0.35 91	0.17 17	0.46 238	0.27 107	0.69 213	0.57 183	0.35 83	0.42 94	0.31 62	0.35 175	0.35 37	0.27 118	0.14 97	0.12 186	0.13 51	0.12 101	0.11 12	0.10 28

G2L-ROB	0.47 293	0.19 121	0.42 200	0.35 91	0.22 111	0.57 297	0.42 355	1.14 421	0.71 243	0.84 350	0.75 212	1.09 436	0.53 283	0.74 343	0.53 355	0.17 245	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.17 240	0.19 324

xyz-stereo-finetune2	0.36 163	0.19 121	0.38 139	0.32 34	0.19 49	0.82 418	0.29 135	0.52 103	0.32 55	0.51 153	0.78 233	0.43 148	0.45 244	0.69 315	0.44 302	0.13 58	0.12 186	0.17 181	0.13 135	0.12 43	0.13 141

xyz-stereo-finetune	0.33 124	0.18 84	0.36 111	0.33 46	0.18 31	0.57 297	0.31 173	0.58 127	0.69 231	0.45 132	0.54 145	0.38 110	0.33 164	0.56 180	0.36 236	0.12 30	0.12 186	0.16 143	0.13 135	0.13 77	0.12 107

G2L-Stereo_test	0.48 305	0.20 156	0.40 169	0.34 57	0.23 151	0.57 297	0.58 444	1.10 398	0.77 276	0.86 361	0.94 316	0.95 395	0.54 295	0.68 309	0.60 378	0.16 206	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.15 208

LG-Stereo	0.24 44	0.18 84	0.40 169	0.39 183	0.20 73	0.22 13	0.27 107	0.32 15	0.36 85	0.26 31	0.44 98	0.22 29	0.16 9	0.37 45	0.27 118	0.11 21	0.12 186	0.16 143	0.15 192	0.13 77	0.09 4

GCAP-BAT	0.30 102	0.21 193	0.42 200	0.33 46	0.27 283	0.26 44	0.27 107	0.45 74	0.30 43	0.60 182	0.64 174	0.45 156	0.23 57	0.56 180	0.26 100	0.15 158	0.12 186	0.15 117	0.10 50	0.12 43	0.11 64

RAStereo	0.24 44	0.17 61	0.29 36	0.40 219	0.21 92	0.23 17	0.26 91	0.42 59	0.45 142	0.23 18	0.34 71	0.30 55	0.19 25	0.34 29	0.25 71	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.11 64

testlalala2	0.36 163	0.18 84	0.45 235	0.89 523	0.53 495	0.44 225	0.26 91	0.61 148	0.49 154	0.68 239	0.56 154	0.44 154	0.24 67	0.34 29	0.31 166	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.10 50	0.13 77	0.13 141

MGS-Stereo	0.28 77	0.19 121	0.40 169	0.36 110	0.23 151	0.37 169	0.30 151	0.39 44	0.44 135	0.31 57	0.51 130	0.40 124	0.24 67	0.43 82	0.26 100	0.15 158	0.12 186	0.15 117	0.13 135	0.14 120	0.13 141

MyStereo8	0.40 223	0.20 156	0.54 338	0.41 250	0.29 332	0.53 268	0.29 135	0.65 176	0.49 154	0.71 261	0.98 343	0.58 215	0.43 230	0.50 137	0.51 345	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.14 166	0.19 298	0.19 324

CoDeX	0.47 293	0.20 156	0.49 296	0.42 290	0.25 212	0.75 388	0.36 260	1.27 477	0.80 297	0.82 331	0.96 329	0.62 247	0.57 310	0.60 233	0.36 236	0.17 245	0.12 186	0.17 181	0.15 192	0.16 206	0.14 185

IGEVStereo-DCA	0.29 88	0.22 232	0.38 139	0.35 91	0.27 283	0.37 169	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.30 52	0.35 90	0.27 99	0.51 144	0.22 26	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.12 101	0.13 77	0.15 208

rrr	0.29 88	0.22 232	0.41 179	0.35 91	0.27 283	0.37 169	0.32 193	0.52 103	0.42 127	0.38 101	0.30 52	0.35 90	0.27 99	0.51 144	0.22 26	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.13 135	0.13 77	0.14 185

PCWNet_CMD	0.48 305	0.24 290	0.52 326	0.39 183	0.27 283	0.63 341	0.30 151	0.95 340	0.96 394	0.86 361	1.07 384	0.79 338	0.44 239	0.57 192	0.43 286	0.17 245	0.12 186	0.21 338	0.16 224	0.24 390	0.19 324

GCAP-Stereo	0.28 77	0.19 121	0.40 169	0.38 155	0.19 49	0.38 182	0.23 58	0.57 121	0.41 119	0.45 132	0.49 117	0.39 114	0.27 99	0.33 25	0.23 46	0.14 97	0.12 186	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.11 64

LL-Strereo2	0.35 145	0.24 290	0.48 284	0.41 250	0.26 253	0.35 155	0.24 72	0.67 195	0.44 135	0.54 166	0.51 130	0.66 274	0.25 74	0.66 288	0.30 159	0.14 97	0.12 186	0.23 374	0.20 355	0.18 264	0.13 141

DisPM	0.39 211	0.19 121	0.44 223	0.41 250	0.27 283	0.24 26	0.31 173	0.65 176	0.57 183	0.87 369	0.87 289	0.60 236	0.32 154	0.76 353	0.32 176	0.18 276	0.12 186	0.19 267	0.17 273	0.15 166	0.20 347

raft_robust	0.41 234	0.23 253	0.36 111	0.42 290	0.21 92	0.40 193	0.33 203	0.79 279	0.98 401	0.79 308	0.87 289	0.39 114	0.33 164	0.84 389	0.29 153	0.13 58	0.12 186	0.16 143	0.17 273	0.15 166	0.12 107

Sa-1000	0.48 305	0.24 290	0.41 179	0.45 352	0.25 212	0.59 316	0.34 214	0.81 286	0.93 380	0.82 331	1.50 481	0.53 192	0.45 244	0.92 424	0.30 159	0.15 158	0.12 186	0.21 338	0.19 330	0.15 166	0.13 141

SA	0.44 258	0.25 313	0.46 252	0.46 373	0.24 180	0.43 217	0.36 260	0.75 259	0.96 394	0.59 178	1.03 365	0.48 172	0.52 279	0.94 437	0.32 176	0.16 206	0.12 186	0.21 338	0.19 330	0.15 166	0.13 141

iRaft-Stereo_5w	0.45 268	0.21 193	0.48 284	0.42 290	0.28 306	0.31 113	0.54 430	0.63 162	0.62 190	0.62 191	0.89 301	1.01 411	0.69 385	0.75 349	0.66 395	0.13 58	0.12 186	0.17 181	0.15 192	0.14 120	0.15 208

CIPLG	0.41 234	0.21 193	0.63 377	0.45 352	0.33 395	0.52 260	0.33 203	0.65 176	0.60 188	0.82 331	0.96 329	0.46 164	0.32 154	0.55 170	0.44 302	0.16 206	0.12 186	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.14 185

IPLGR_C	0.40 223	0.21 193	0.64 382	0.45 352	0.33 395	0.52 260	0.34 214	0.66 185	0.62 190	0.82 331	0.92 312	0.45 156	0.32 154	0.52 150	0.46 321	0.17 245	0.12 186	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.14 185

IPLGR	0.39 211	0.21 193	0.63 377	0.39 183	0.22 111	0.49 249	0.29 135	0.76 266	0.74 258	0.78 304	0.77 222	0.44 154	0.42 224	0.47 117	0.38 260	0.13 58	0.12 186	0.16 143	0.14 166	0.15 166	0.13 141

ACRE	0.40 223	0.21 193	0.65 388	0.45 352	0.33 395	0.51 256	0.33 203	0.66 185	0.63 201	0.80 310	0.92 312	0.45 156	0.32 154	0.52 150	0.45 311	0.16 206	0.12 186	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.14 185

CrosDoStereo	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.24 180	0.40 193	1.18 527	0.67 195	0.86 333	0.94 410	1.37 459	0.63 249	0.77 425	0.65 280	0.45 311	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.18 300	0.14 120	0.14 185

TRStereo	0.37 180	0.27 349	0.59 358	0.47 382	0.41 448	0.29 86	0.30 151	0.84 294	0.59 186	0.52 159	0.41 91	0.52 188	0.26 89	0.73 336	0.27 118	0.17 245	0.12 186	0.19 267	0.19 330	0.13 77	0.11 64

Patchmatch Stereo++	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208
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
OMP-Stereo	0.42 241	0.22 232	0.46 252	0.52 445	0.24 180	0.36 164	0.25 80	0.71 236	0.78 286	0.77 300	0.64 174	0.89 377	0.39 210	0.91 421	0.35 220	0.15 158	0.12 186	0.20 297	0.15 192	0.15 166	0.12 107

IIG-Stereo	0.43 251	0.21 193	0.44 223	0.50 417	0.25 212	0.44 225	0.21 35	0.71 236	0.76 269	0.83 343	0.95 325	0.83 351	0.43 230	0.90 414	0.35 220	0.15 158	0.12 186	0.19 267	0.14 166	0.15 166	0.11 64

NF-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.45 235	0.41 250	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.57 207	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.16 206	0.27 421

OCTAStereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 250	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.58 215	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.16 206	0.27 421

PSM-softLoss	0.38 195	0.20 156	0.48 284	0.41 250	0.26 253	0.30 98	0.35 238	0.69 213	0.46 146	0.62 191	0.82 257	0.59 230	0.33 164	0.70 321	0.39 266	0.19 306	0.12 186	0.20 297	0.18 300	0.16 206	0.22 383

KMStereo	0.38 195	0.20 156	0.48 284	0.41 250	0.26 253	0.30 98	0.35 238	0.69 213	0.46 146	0.62 191	0.82 257	0.59 230	0.33 164	0.70 321	0.39 266	0.19 306	0.12 186	0.20 297	0.18 300	0.16 206	0.22 383

PSM-adaLoss	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	0.22 111	0.24 26	0.31 173	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.56 180	0.35 220	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

ROB_FTStereo_v2	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	0.22 111	0.24 26	0.31 173	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.57 207	0.38 199	0.57 192	0.36 236	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

ROB_FTStereo	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	0.22 111	0.25 40	0.21 35	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.57 192	0.35 220	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

HUI-Stereo	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.60 142	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.50 137	0.35 220	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

ASMatch	0.48 305	0.19 121	0.45 235	0.39 183	0.28 306	0.37 169	0.26 91	0.74 253	0.68 224	0.76 294	2.34 518	0.61 241	0.52 279	0.62 249	0.37 252	0.14 97	0.12 186	0.17 181	0.15 192	0.14 120	0.21 365

DeepStereo_LL	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.24 180	0.40 193	1.18 527	0.67 195	0.86 333	0.94 410	1.37 459	0.63 249	0.77 425	0.65 280	0.45 311	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.18 300	0.14 120	0.14 185

GrayStereo	0.49 323	0.19 121	0.42 200	0.46 373	0.28 306	0.53 268	0.67 465	0.69 213	0.63 201	1.02 443	1.47 480	0.78 336	0.76 418	0.56 180	0.33 188	0.14 97	0.12 186	0.17 181	0.17 273	0.15 166	0.29 435

RE-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 250	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.58 215	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.16 206	0.27 421

Pruner-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.45 235	0.40 219	0.25 212	0.22 13	0.24 72	0.67 195	0.55 175	0.89 383	0.76 218	0.68 282	0.29 127	0.62 249	0.35 220	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.17 273	0.17 240	0.18 291

TVStereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 250	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.58 215	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.16 206	0.27 421

DeepStereo_RVC	0.36 163	0.21 193	0.47 264	0.40 219	0.24 180	0.26 44	0.22 44	0.60 142	0.38 104	0.69 248	0.67 188	0.57 207	0.51 277	0.56 180	0.39 266	0.16 206	0.12 186	0.18 227	0.15 192	0.19 298	0.18 291

iGMRVC	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	0.22 111	0.24 26	0.30 151	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

iRAFT	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

AnonymousM	0.41 234	0.81 516	0.29 36	0.34 57	0.22 111	0.28 74	0.38 296	0.53 113	0.41 119	0.70 254	0.49 117	0.47 167	0.27 99	0.41 69	0.31 166	0.15 158	0.12 186	1.51 539	0.26 448	0.12 43	0.10 28

RAFT-IKP	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	0.22 111	0.24 26	0.28 125	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.57 207	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

raft+_RVC	0.38 195	0.19 121	0.35 104	0.37 126	0.25 212	0.45 233	0.37 274	0.78 275	0.89 359	0.51 153	0.78 233	0.50 180	0.29 127	0.53 159	0.40 273	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.15 192	0.14 120	0.12 107

raftrobust	0.34 130	0.19 121	0.36 111	0.41 250	0.27 283	0.30 98	0.25 80	0.71 236	0.63 201	0.58 176	0.55 151	0.45 156	0.46 249	0.51 144	0.29 153	0.16 206	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.13 141

CFNet_pseudo	0.46 278	0.24 290	0.52 326	0.37 126	0.27 283	0.58 303	0.30 151	0.86 301	0.88 346	0.82 331	1.03 365	0.75 322	0.47 253	0.58 212	0.44 302	0.17 245	0.12 186	0.24 390	0.16 224	0.24 390	0.19 324

RALAANet	0.38 195	0.23 253	0.48 284	0.42 290	0.29 332	0.35 155	0.25 80	0.86 301	0.64 208	0.67 233	0.65 177	0.60 236	0.29 127	0.60 233	0.34 203	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.15 192	0.21 338	0.13 141

ARAFT	0.47 293	0.24 290	0.79 446	0.42 290	0.25 212	0.55 279	0.55 434	0.75 259	0.81 305	0.89 383	0.75 212	0.73 314	0.47 253	0.88 406	0.37 252	0.15 158	0.12 186	0.23 374	0.22 395	0.14 120	0.13 141

BEATNet_4x	0.46 278	0.32 393	0.56 349	0.37 126	0.19 49	0.63 341	0.35 238	1.01 365	0.72 244	0.77 300	0.83 263	0.70 290	0.59 326	0.68 309	0.53 355	0.16 206	0.12 186	0.16 143	0.14 166	0.24 390	0.16 254

R-Stereo Train	0.39 211	0.18 84	0.42 200	0.42 290	0.26 253	0.40 193	0.32 193	0.72 240	0.34 64	0.89 383	1.28 443	0.57 207	0.35 175	0.42 76	0.32 176	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.13 141

RAFT-Stereo	0.39 211	0.18 84	0.42 200	0.42 290	0.26 253	0.40 193	0.32 193	0.72 240	0.34 64	0.89 383	1.28 443	0.57 207	0.35 175	0.42 76	0.32 176	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.13 141
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.48 305	0.24 290	0.52 326	0.39 183	0.27 283	0.63 341	0.30 151	0.96 344	0.96 394	0.86 361	1.07 384	0.79 338	0.44 239	0.57 192	0.43 286	0.17 245	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.23 377	0.19 324

ccs_rob	0.46 278	0.24 290	0.52 326	0.37 126	0.27 283	0.58 303	0.31 173	0.86 301	0.88 346	0.82 331	1.02 361	0.75 322	0.47 253	0.58 212	0.44 302	0.17 245	0.12 186	0.24 390	0.16 224	0.24 390	0.19 324

AANet_RVC	0.57 393	0.32 393	0.54 338	0.45 352	0.27 283	0.57 297	0.48 393	1.00 356	1.28 488	0.86 361	1.33 454	0.87 368	0.58 319	1.07 457	0.75 417	0.18 276	0.12 186	0.15 117	0.13 135	0.18 264	0.18 291

AdaStereo	0.50 339	0.32 393	0.47 264	0.48 388	0.25 212	0.67 362	0.32 193	1.17 437	0.88 346	0.75 287	0.99 348	0.75 322	0.49 261	0.67 299	0.46 321	0.27 430	0.12 186	0.28 443	0.18 300	0.23 377	0.18 291
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.
iResNet_ROB	0.52 355	0.21 193	0.53 334	0.37 126	0.21 92	0.61 324	0.29 135	1.51 516	1.32 492	0.90 390	1.02 361	0.80 346	0.62 342	0.76 353	0.43 286	0.16 206	0.12 186	0.13 51	0.09 9	0.15 166	0.18 291

DN-CSS_ROB	0.43 251	0.26 332	0.62 368	0.40 219	0.29 332	0.44 225	0.27 107	0.77 269	0.75 261	0.72 273	1.09 391	0.48 172	0.43 230	0.69 315	0.37 252	0.15 158	0.12 186	0.21 338	0.19 330	0.18 264	0.16 254

pmcnn	1.23 512	0.29 375	0.96 467	0.40 219	0.23 151	0.95 440	0.69 475	1.16 432	1.28 488	1.67 516	2.33 517	11.15 567	0.86 450	0.93 430	0.88 447	0.15 158	0.12 186	0.12 22	0.10 50	0.15 166	0.15 208

water-stereo	0.28 77	0.14 11	0.29 36	0.35 91	0.19 49	0.36 164	0.23 58	0.62 154	0.38 104	0.39 109	0.62 170	0.41 130	0.35 175	0.28 6	0.27 118	0.14 97	0.13 252	0.13 51	0.12 101	0.12 43	0.10 28

DFGA-Net	0.45 268	0.29 375	0.80 448	0.42 290	0.32 384	0.53 268	0.35 238	0.78 275	0.89 359	0.66 230	0.75 212	0.48 172	0.39 210	0.74 343	0.60 378	0.15 158	0.13 252	0.19 267	0.18 300	0.20 314	0.17 273

coex_refinement	0.53 361	0.21 193	0.39 158	0.44 329	0.30 346	0.76 394	0.39 319	1.09 396	0.90 362	0.85 354	1.12 398	1.00 407	0.56 308	0.63 260	0.81 428	0.21 346	0.13 252	0.16 143	0.16 224	0.20 314	0.21 365

MM-Stereo_test1	0.33 124	0.19 121	0.36 111	0.41 250	0.23 151	0.36 164	0.45 374	0.58 127	0.54 170	0.60 182	0.50 121	0.38 110	0.37 195	0.60 233	0.26 100	0.15 158	0.13 252	0.17 181	0.14 166	0.15 166	0.12 107

AIO-test2	0.39 211	0.21 193	0.41 179	0.47 382	0.25 212	0.45 233	0.35 238	0.77 269	1.27 486	0.36 87	0.87 289	0.37 102	0.30 142	0.47 117	0.27 118	0.15 158	0.13 252	0.21 338	0.23 410	0.15 166	0.13 141

AIO-test1	0.38 195	0.18 84	0.38 139	0.50 417	0.24 180	0.46 238	0.30 151	0.70 228	1.19 468	0.40 115	0.71 196	0.45 156	0.29 127	0.53 159	0.27 118	0.15 158	0.13 252	0.19 267	0.21 377	0.13 77	0.17 273

model_zeroshot	0.33 124	0.18 84	0.48 284	0.39 183	0.28 306	0.45 233	0.25 80	0.63 162	0.45 142	0.61 189	0.50 121	0.51 184	0.25 74	0.45 97	0.26 100	0.16 206	0.13 252	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.13 141

H2IRNET	0.37 180	0.20 156	0.33 78	0.38 155	0.25 212	0.27 57	0.23 58	0.59 132	0.72 244	0.39 109	0.90 305	0.74 320	0.55 301	0.52 150	0.43 286	0.15 158	0.13 252	0.18 227	0.20 355	0.16 206	0.13 141

MyStereo07	0.32 114	0.22 232	0.34 94	0.42 290	0.28 306	0.40 193	0.50 404	0.72 240	0.37 99	0.37 93	0.34 71	0.32 65	0.31 149	0.59 227	0.27 118	0.14 97	0.13 252	0.18 227	0.17 273	0.17 240	0.16 254

MyStereo06	0.38 195	0.21 193	0.61 365	0.41 250	0.28 306	0.41 207	0.50 404	0.95 340	0.35 77	0.62 191	0.54 145	0.76 328	0.27 99	0.50 137	0.29 153	0.14 97	0.13 252	0.18 227	0.17 273	0.17 240	0.15 208

MyStereo05	0.44 258	0.21 193	0.45 235	0.41 250	0.28 306	0.41 207	0.50 404	0.93 328	1.09 452	0.76 294	0.61 167	0.51 184	0.57 310	0.73 336	0.42 281	0.14 97	0.13 252	0.18 227	0.17 273	0.17 240	0.15 208

MyStereo04	0.44 258	0.22 232	0.44 223	0.42 290	0.28 306	0.40 193	0.50 404	1.00 356	1.08 450	0.62 191	0.58 161	0.55 199	0.57 310	0.71 326	0.44 302	0.14 97	0.13 252	0.18 227	0.17 273	0.17 240	0.16 254

AE-Stereo	0.34 130	0.21 193	0.42 200	0.48 388	0.31 368	0.48 245	0.35 238	0.61 148	0.62 190	0.32 70	0.55 151	0.52 188	0.27 99	0.47 117	0.29 153	0.13 58	0.13 252	0.18 227	0.16 224	0.15 166	0.12 107

plain	0.31 108	0.20 156	0.50 309	0.39 183	0.29 332	0.27 57	0.30 151	0.44 70	0.35 77	0.31 57	0.66 184	0.30 55	0.31 149	0.65 280	0.31 166	0.17 245	0.13 252	0.20 297	0.15 192	0.17 240	0.12 107

MIF-Stereo (partial)	0.31 108	0.18 84	0.37 127	0.41 250	0.31 368	0.28 74	0.23 58	0.47 79	0.42 127	0.31 57	0.63 171	0.36 100	0.35 175	0.57 192	0.31 166	0.17 245	0.13 252	0.19 267	0.17 273	0.18 264	0.14 185

UniTT-Stereo	0.27 70	0.17 61	0.37 127	0.40 219	0.27 283	0.30 98	0.28 125	0.39 44	0.31 48	0.29 50	0.46 106	0.27 49	0.25 74	0.47 117	0.34 203	0.17 245	0.13 252	0.13 51	0.12 101	0.14 120	0.12 107

DCRE	0.37 180	0.18 84	0.46 252	0.45 352	0.32 384	0.42 214	0.37 274	0.63 162	0.51 160	0.47 143	0.94 316	0.56 202	0.36 191	0.52 150	0.32 176	0.14 97	0.13 252	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.13 141

anonymousa	0.49 323	0.20 156	0.42 200	0.38 155	0.23 151	0.91 432	0.35 238	0.75 259	0.62 190	0.85 354	1.54 486	1.06 426	0.66 372	0.51 144	0.43 286	0.16 206	0.13 252	0.19 267	0.21 377	0.16 206	0.14 185

TestStereo1	0.43 251	0.23 253	0.41 179	0.51 433	0.24 180	0.34 147	0.40 330	0.77 269	0.90 362	0.68 239	0.96 329	0.48 172	0.46 249	0.91 421	0.32 176	0.16 206	0.13 252	0.18 227	0.15 192	0.14 120	0.13 141

RAFT_CTSACE	0.45 268	0.20 156	0.44 223	0.45 352	0.27 283	0.34 147	0.39 319	0.60 142	0.73 251	0.76 294	1.44 474	0.83 351	0.38 199	1.08 460	0.26 100	0.12 30	0.13 252	0.18 227	0.16 224	0.15 166	0.11 64

SA-5K	0.43 251	0.23 253	0.41 179	0.51 433	0.24 180	0.34 147	0.40 330	0.77 269	0.90 362	0.68 239	0.96 329	0.48 172	0.46 249	0.91 421	0.32 176	0.16 206	0.13 252	0.18 227	0.15 192	0.14 120	0.13 141

DAS	0.51 346	0.25 313	0.60 363	0.48 388	0.31 368	0.58 303	0.41 345	0.83 291	0.97 397	0.89 383	1.12 398	0.70 290	0.75 415	0.82 376	0.43 286	0.17 245	0.13 252	0.18 227	0.15 192	0.20 314	0.18 291

SepStereo	0.51 346	0.25 313	0.60 363	0.48 388	0.31 368	0.58 303	0.41 345	0.83 291	0.97 397	0.89 383	1.12 398	0.70 290	0.75 415	0.93 430	0.43 286	0.17 245	0.13 252	0.18 227	0.15 192	0.20 314	0.18 291

FTStereo	0.56 386	0.20 156	0.37 127	0.41 250	0.25 212	0.40 193	0.79 496	0.66 185	0.43 129	1.09 466	3.27 539	0.70 290	0.73 409	0.55 170	0.33 188	0.14 97	0.13 252	0.19 267	0.17 273	0.15 166	0.30 443

CroCo-Stereo	0.26 60	0.22 232	0.36 111	0.48 388	0.22 111	0.20 5	0.29 135	0.51 94	0.44 135	0.28 43	0.23 18	0.42 140	0.26 89	0.29 7	0.26 100	0.15 158	0.13 252	0.13 51	0.11 75	0.16 206	0.12 107
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
TestStereo	0.38 195	0.31 389	0.40 169	0.45 352	0.20 73	0.40 193	0.37 274	0.66 185	0.65 213	0.53 162	0.78 233	0.47 167	0.40 216	0.55 170	0.37 252	0.18 276	0.13 252	0.20 297	0.15 192	0.22 360	0.13 141

GMStereo	0.39 211	0.37 424	0.54 338	0.40 219	0.26 253	0.42 214	0.36 260	0.59 132	1.04 430	0.55 168	0.51 130	0.37 102	0.35 175	0.54 165	0.41 277	0.19 306	0.13 252	0.16 143	0.17 273	0.24 390	0.18 291
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.47 293	0.21 193	0.55 343	0.40 219	0.27 283	0.87 429	0.37 274	1.33 487	0.77 276	0.80 310	0.84 268	0.54 196	0.49 261	0.57 192	0.37 252	0.18 276	0.13 252	0.18 227	0.20 355	0.16 206	0.15 208

FENet	0.42 241	0.22 232	0.38 139	0.39 183	0.24 180	0.55 279	0.32 193	0.79 279	0.70 232	0.71 261	0.72 197	0.63 249	0.57 310	0.62 249	0.44 302	0.19 306	0.13 252	0.19 267	0.17 273	0.18 264	0.19 324

DIP-Stereo	0.39 211	0.21 193	0.50 309	0.41 250	0.28 306	0.62 332	0.27 107	0.77 269	0.40 115	0.64 209	0.86 281	0.52 188	0.33 164	0.66 288	0.42 281	0.15 158	0.13 252	0.17 181	0.14 166	0.15 166	0.15 208
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.53 361	0.22 232	0.35 104	0.37 126	0.21 92	0.85 425	0.37 274	1.23 462	0.93 380	0.90 390	1.15 416	1.26 461	0.63 348	0.72 331	0.48 332	0.17 245	0.13 252	0.16 143	0.15 192	0.17 240	0.15 208
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.52 355	0.27 349	0.69 408	0.38 155	0.25 212	0.62 332	0.35 238	1.17 437	1.01 416	0.99 430	1.06 381	0.88 373	0.67 375	0.66 288	0.39 266	0.19 306	0.13 252	0.15 117	0.11 75	0.18 264	0.16 254

HSM	0.51 346	0.24 290	0.41 179	0.39 183	0.24 180	0.75 388	0.40 330	1.22 457	0.75 261	0.81 322	0.91 308	1.21 456	0.69 385	0.87 403	0.46 321	0.17 245	0.13 252	0.17 181	0.14 166	0.17 240	0.17 273

StereoDRNet-Refined	0.58 400	0.32 393	0.54 338	0.46 373	0.30 346	0.96 443	0.40 330	1.00 356	0.94 387	1.12 471	1.08 387	0.96 398	0.67 375	0.90 414	0.89 457	0.17 245	0.13 252	0.22 353	0.21 377	0.20 314	0.19 324
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
UGAM	0.52 355	0.22 232	0.46 252	0.45 352	0.25 212	0.41 207	0.52 422	0.62 154	1.16 462	0.76 294	1.13 405	1.32 474	0.57 310	1.00 443	0.53 355	0.17 245	0.14 286	0.25 403	0.21 377	0.15 166	0.13 141

rvit_stereo_ft	0.33 124	0.25 313	0.47 264	0.52 445	0.32 384	0.33 137	0.47 385	0.49 84	0.50 158	0.34 78	0.41 91	0.41 130	0.32 154	0.48 127	0.34 203	0.22 371	0.14 286	0.19 267	0.18 300	0.19 298	0.14 185

test_sample2	0.42 241	0.22 232	0.43 211	0.33 46	0.21 92	0.58 303	0.39 319	0.95 340	0.67 219	0.63 199	0.77 222	0.69 286	0.57 310	0.61 241	0.38 260	0.19 306	0.14 286	0.18 227	0.16 224	0.19 298	0.18 291

test_sample1	0.42 241	0.22 232	0.46 252	0.34 57	0.23 151	0.58 303	0.35 238	0.99 352	0.49 154	0.62 191	0.75 212	0.69 286	0.61 336	0.58 212	0.44 302	0.18 276	0.14 286	0.17 181	0.15 192	0.17 240	0.17 273

DispNO	0.47 293	0.23 253	0.71 417	0.39 183	0.31 368	0.60 322	0.38 296	0.89 315	0.77 276	0.75 287	0.84 268	0.72 303	0.54 295	0.73 336	0.46 321	0.19 306	0.14 286	0.20 297	0.18 300	0.16 206	0.17 273

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 130	0.27 349	0.45 235	0.36 110	0.25 212	0.48 245	0.30 151	0.58 127	0.90 362	0.42 124	0.36 79	0.30 55	0.29 127	0.49 131	0.30 159	0.16 206	0.14 286	0.18 227	0.15 192	0.18 264	0.15 208

11t1	0.36 163	0.21 193	0.42 200	0.35 91	0.22 111	0.62 332	0.29 135	0.69 213	0.43 129	0.60 182	0.53 143	0.53 192	0.48 258	0.56 180	0.40 273	0.18 276	0.14 286	0.16 143	0.13 135	0.17 240	0.17 273

GMStereo_Zeroshot	0.49 323	0.44 458	0.74 430	0.49 403	0.27 283	0.56 292	0.29 135	0.73 251	0.76 269	0.86 361	0.94 316	0.91 384	0.36 191	0.74 343	0.43 286	0.26 420	0.14 286	0.26 422	0.15 192	0.36 468	0.18 291

MaDis-Stereo	0.26 60	0.18 84	0.36 111	0.36 110	0.26 253	0.27 57	0.27 107	0.43 67	0.35 77	0.27 40	0.26 31	0.41 130	0.28 113	0.40 62	0.28 138	0.16 206	0.14 286	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.12 107

EKT-Stereo	0.35 145	0.23 253	0.39 158	0.43 310	0.29 332	0.38 182	0.31 173	0.69 213	0.64 208	0.45 132	0.63 171	0.49 178	0.27 99	0.56 180	0.33 188	0.18 276	0.14 286	0.18 227	0.15 192	0.16 206	0.16 254

MIM_Stereo	0.38 195	0.17 61	0.53 334	0.37 126	0.24 180	0.27 57	0.24 72	0.70 228	0.54 170	0.72 273	1.00 350	0.63 249	0.29 127	0.64 273	0.38 260	0.13 58	0.14 286	0.17 181	0.16 224	0.14 120	0.11 64

LL-Strereo	0.57 393	0.27 349	0.68 402	0.48 388	0.34 404	0.39 189	0.48 393	0.94 333	0.97 397	0.83 343	0.78 233	1.10 440	1.18 499	1.33 493	0.49 334	0.17 245	0.14 286	0.22 353	0.19 330	0.16 206	0.17 273

BUS	0.45 268	0.25 313	0.43 211	0.45 352	0.28 306	0.70 371	0.34 214	0.94 333	0.76 269	0.75 287	0.80 246	0.65 269	0.49 261	0.64 273	0.51 345	0.20 329	0.14 286	0.22 353	0.19 330	0.18 264	0.18 291

IER	0.46 278	0.23 253	0.50 309	0.38 155	0.28 306	0.69 366	0.35 238	0.80 282	0.66 216	0.83 343	0.94 316	0.75 322	0.77 425	0.60 233	0.42 281	0.17 245	0.14 286	0.17 181	0.17 273	0.17 240	0.15 208

BSDual-CNN	0.46 278	0.25 313	0.43 211	0.45 352	0.28 306	0.77 395	0.40 330	0.94 333	0.76 269	0.75 287	0.80 246	0.76 328	0.54 295	0.64 273	0.43 286	0.20 329	0.14 286	0.22 353	0.19 330	0.18 264	0.18 291

hknet	0.49 323	0.25 313	0.51 321	0.45 352	0.29 332	0.77 395	0.40 330	0.94 333	0.83 315	0.75 287	0.80 246	0.97 400	0.61 336	0.73 336	0.45 311	0.18 276	0.14 286	0.22 353	0.19 330	0.18 264	0.18 291

GwcNet-ADL	0.44 258	0.22 232	0.48 284	0.45 352	0.30 346	0.40 193	0.37 274	0.92 326	0.97 397	0.71 261	0.78 233	0.61 241	0.42 224	0.62 249	0.50 335	0.19 306	0.14 286	0.15 117	0.14 166	0.18 264	0.18 291

GANet-ADL	0.42 241	0.25 313	0.45 235	0.43 310	0.29 332	0.54 274	0.35 238	0.89 315	0.86 333	0.63 199	0.72 197	0.68 282	0.42 224	0.52 150	0.41 277	0.21 346	0.14 286	0.15 117	0.13 135	0.18 264	0.19 324

PFNet+	0.40 223	0.19 121	0.49 296	0.39 183	0.25 212	0.28 74	0.23 58	0.64 175	0.70 232	0.85 354	0.79 243	0.64 256	0.35 175	0.72 331	0.34 203	0.19 306	0.14 286	0.23 374	0.20 355	0.16 206	0.20 347

sAnonymous2	0.40 223	0.39 440	0.85 452	0.48 388	0.37 421	0.40 193	0.46 378	0.57 121	0.52 163	0.38 101	0.46 106	0.35 90	0.42 224	0.43 82	0.30 159	0.19 306	0.14 286	0.18 227	0.17 273	0.57 517	0.44 500

CroCo_RVC	0.40 223	0.39 440	0.85 452	0.48 388	0.37 421	0.40 193	0.46 378	0.57 121	0.52 163	0.38 101	0.46 106	0.35 90	0.42 224	0.43 82	0.30 159	0.19 306	0.14 286	0.18 227	0.17 273	0.57 517	0.44 500

RALCasStereoNet	0.36 163	0.21 193	0.37 127	0.42 290	0.26 253	0.35 155	0.38 296	0.63 162	0.64 208	0.50 150	0.72 197	0.51 184	0.29 127	0.59 227	0.36 236	0.16 206	0.14 286	0.15 117	0.13 135	0.17 240	0.16 254

MMNet	0.55 375	0.25 313	0.61 365	0.43 310	0.34 404	1.07 464	0.39 319	0.87 308	0.91 369	0.91 395	0.93 315	0.86 362	0.76 418	0.81 373	0.76 418	0.15 158	0.14 286	0.18 227	0.19 330	0.20 314	0.16 254

UNet	0.54 373	0.26 332	0.66 394	0.44 329	0.40 441	0.99 450	0.41 345	0.98 350	0.75 261	0.83 343	0.89 301	1.04 420	0.72 406	0.73 336	0.62 384	0.19 306	0.14 286	0.20 297	0.17 273	0.20 314	0.17 273

cf-r	0.47 293	0.23 253	0.41 179	0.39 183	0.23 151	0.59 316	0.37 274	0.88 313	0.85 328	0.72 273	1.05 375	0.94 393	0.62 342	0.56 180	0.54 360	0.21 346	0.14 286	0.17 181	0.19 330	0.15 166	0.15 208

GwcNet-RSSM	0.49 323	0.24 290	0.42 200	0.40 219	0.23 151	0.55 279	0.38 296	0.93 328	0.93 380	0.71 261	1.16 421	0.86 362	0.60 330	0.62 249	0.66 395	0.21 346	0.14 286	0.19 267	0.20 355	0.16 206	0.15 208

RASNet	0.53 361	0.22 232	0.52 326	0.38 155	0.22 111	0.68 364	0.38 296	0.97 347	0.88 346	0.73 280	1.04 371	1.03 418	0.92 465	0.90 414	0.86 438	0.16 206	0.14 286	0.14 77	0.17 273	0.15 166	0.13 141

CFNet	0.51 346	0.29 375	0.46 252	0.41 250	0.27 283	0.70 371	0.32 193	1.13 412	1.00 412	0.72 273	1.07 384	0.85 357	0.60 330	0.76 353	0.52 352	0.19 306	0.14 286	0.23 374	0.23 410	0.21 338	0.16 254

LE_ROB	4.42 559	0.24 290	2.75 540	0.42 290	0.23 151	1.57 514	0.90 510	1.71 531	17.88 575	16.56 577	4.88 559	5.17 555	18.85 577	1.63 514	14.62 568	0.17 245	0.14 286	0.16 143	0.16 224	0.19 298	0.17 273

MM-Stereo_test3	0.34 130	0.19 121	0.31 54	0.41 250	0.25 212	0.35 155	0.44 371	0.72 240	0.92 374	0.46 138	0.52 139	0.41 130	0.29 127	0.44 93	0.28 138	0.16 206	0.15 315	0.17 181	0.13 135	0.14 120	0.13 141

FACV-RUCA	0.43 251	0.28 363	0.47 264	0.45 352	0.33 395	0.58 303	0.34 214	0.82 288	0.73 251	0.57 174	0.84 268	0.47 167	0.50 272	0.54 165	0.39 266	0.22 371	0.15 315	0.35 475	0.16 224	0.28 422	0.21 365

test_sample4	0.47 293	0.26 332	0.50 309	0.35 91	0.22 111	0.69 366	0.38 296	1.15 425	0.81 305	0.78 304	0.82 257	0.62 247	0.53 283	0.63 260	0.44 302	0.21 346	0.15 315	0.21 338	0.19 330	0.21 338	0.19 324

test_sample3	0.46 278	0.25 313	0.50 309	0.35 91	0.23 151	0.69 366	0.37 274	1.15 425	0.81 305	0.75 287	0.79 243	0.66 274	0.49 261	0.63 260	0.46 321	0.21 346	0.15 315	0.20 297	0.19 330	0.21 338	0.19 324

SMFormer	0.51 346	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 332	0.34 214	1.21 449	1.02 419	0.81 322	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.55 365	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.16 224	0.18 264	0.18 291

tta	0.51 346	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 332	0.34 214	1.21 449	1.02 419	0.81 322	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.55 365	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.16 224	0.15 166	0.14 185

qqq1	0.49 323	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 332	0.34 214	1.21 449	1.02 419	0.81 322	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.34 203	0.19 306	0.15 315	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.14 185

fff1	0.49 323	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 332	0.34 214	1.21 449	1.02 419	0.81 322	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.34 203	0.19 306	0.15 315	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.14 185

mmm	0.44 258	0.27 349	0.46 252	0.38 155	0.24 180	0.61 324	0.35 238	0.94 333	0.53 166	0.72 273	1.05 375	0.63 249	0.50 272	0.57 192	0.45 311	0.18 276	0.15 315	0.23 374	0.20 355	0.20 314	0.18 291

mmx	0.53 361	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	1.16 432	1.03 424	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 447	0.20 329	0.15 315	0.25 403	0.21 377	0.22 360	0.20 347

xxx	0.53 361	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	1.16 432	1.03 424	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 447	0.20 329	0.15 315	0.25 403	0.21 377	0.22 360	0.20 347

CFNet_ucs	0.50 339	0.24 290	0.55 343	0.38 155	0.31 368	0.58 303	0.33 203	0.98 350	0.93 380	0.88 379	1.19 429	0.80 346	0.49 261	0.63 260	0.43 286	0.21 346	0.15 315	0.26 422	0.18 300	0.26 407	0.22 383

CBFPSM	0.59 407	0.22 232	1.31 505	0.38 155	0.27 283	1.12 475	0.65 461	0.79 279	0.82 310	0.80 310	0.81 253	1.35 483	0.87 453	0.67 299	0.76 418	0.16 206	0.15 315	0.15 117	0.16 224	0.17 240	0.22 383

CroCo-Stereo Lap2	0.28 77	0.24 290	0.39 158	0.50 417	0.29 332	0.20 5	0.31 173	0.49 84	0.38 104	0.24 22	0.27 35	0.46 164	0.31 149	0.39 57	0.30 159	0.14 97	0.15 315	0.16 143	0.13 135	0.16 206	0.15 208

x	0.39 211	0.24 290	0.41 179	0.34 57	0.23 151	0.52 260	0.32 193	0.86 301	0.52 163	0.57 174	0.70 194	0.59 230	0.50 272	0.49 131	0.46 321	0.17 245	0.15 315	0.17 181	0.15 192	0.17 240	0.16 254

psmg	0.49 323	0.25 313	0.43 211	0.41 250	0.28 306	0.85 425	0.43 362	0.99 352	0.76 269	0.91 395	0.94 316	0.76 328	0.54 295	0.64 273	0.43 286	0.20 329	0.15 315	0.20 297	0.20 355	0.18 264	0.18 291

UDGNet	0.48 305	0.77 513	0.50 309	0.48 388	0.31 368	0.41 207	0.34 214	0.70 228	0.92 374	0.65 218	0.60 164	0.58 215	0.43 230	0.63 260	0.41 277	0.32 468	0.15 315	0.66 524	0.19 330	0.36 468	0.21 365

dd	0.43 251	0.38 434	0.55 343	0.44 329	0.25 212	0.47 242	0.38 296	0.70 228	1.05 434	0.59 178	0.65 177	0.42 140	0.39 210	0.66 288	0.50 335	0.24 399	0.15 315	0.21 338	0.15 192	0.22 360	0.18 291

RAFT	0.45 268	0.22 232	0.45 235	0.47 382	0.26 253	0.54 274	0.47 385	0.66 185	0.58 185	0.80 310	0.82 257	0.94 393	0.57 310	0.75 349	0.34 203	0.17 245	0.15 315	0.22 353	0.20 355	0.16 206	0.12 107

LMCR-Stereo	0.53 361	0.30 384	0.53 334	0.58 478	0.30 346	0.83 421	0.36 260	1.19 442	0.76 269	0.88 379	1.04 371	0.56 202	0.62 342	0.82 376	0.67 398	0.19 306	0.15 315	0.19 267	0.14 166	0.23 377	0.17 273

222	1.18 509	0.22 232	0.44 223	0.37 126	0.22 111	0.79 402	0.37 274	1.31 484	0.89 359	0.92 403	1.08 387	0.72 303	0.71 402	0.66 288	13.89 567	0.20 329	0.15 315	0.17 181	0.16 224	0.18 264	0.19 324

test_xeample	1.01 487	0.21 193	0.42 200	0.35 91	0.21 92	0.71 376	0.39 319	1.23 462	0.86 333	0.81 322	1.04 371	0.69 286	0.61 336	0.69 315	10.93 564	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.17 273	0.18 264	0.17 273

ACVNet	0.46 278	0.23 253	0.36 111	0.39 183	0.28 306	0.58 303	0.40 330	0.87 308	0.80 297	0.64 209	0.96 329	0.79 338	0.60 330	0.63 260	0.67 398	0.17 245	0.15 315	0.16 143	0.15 192	0.18 264	0.15 208

acv_ft	0.51 346	0.23 253	0.56 349	0.44 329	0.28 306	0.86 428	0.39 319	0.91 324	0.80 297	0.97 423	0.96 329	0.79 338	0.59 326	0.63 260	0.87 444	0.17 245	0.15 315	0.16 143	0.15 192	0.17 240	0.15 208

GANet-RSSM	0.47 293	0.21 193	0.37 127	0.38 155	0.25 212	0.58 303	0.36 260	1.07 388	0.78 286	0.68 239	1.01 353	0.86 362	0.67 375	0.62 249	0.44 302	0.21 346	0.15 315	0.18 227	0.18 300	0.18 264	0.17 273

PSMNet-RSSM	0.48 305	0.22 232	0.38 139	0.42 290	0.25 212	0.50 252	0.37 274	1.10 398	0.77 276	0.70 254	1.06 381	0.84 355	0.64 359	0.62 249	0.47 328	0.23 387	0.15 315	0.23 374	0.25 434	0.20 314	0.19 324

CFNet-ft	0.48 305	0.23 253	0.36 111	0.40 219	0.26 253	0.64 348	0.37 274	0.87 308	0.85 328	0.64 209	1.00 350	1.01 411	0.64 359	0.61 241	0.53 355	0.23 387	0.15 315	0.24 390	0.21 377	0.23 377	0.18 291

SuperB	1.04 492	0.37 424	4.81 553	0.43 310	0.31 368	0.99 450	0.46 378	1.02 368	2.09 530	1.09 466	1.09 391	0.75 322	0.81 436	1.06 454	1.76 515	0.19 306	0.15 315	0.17 181	0.15 192	2.82 560	0.26 411

CFNet_RVC	0.48 305	0.23 253	0.36 111	0.40 219	0.26 253	0.64 348	0.37 274	0.87 308	0.85 328	0.64 209	1.00 350	1.01 411	0.64 359	0.61 241	0.53 355	0.23 387	0.15 315	0.24 390	0.21 377	0.23 377	0.18 291

NVstereo2D	0.60 410	0.30 384	0.75 434	0.48 388	0.43 460	0.89 430	0.48 393	1.05 380	1.15 461	0.66 230	0.86 281	0.88 373	0.70 398	0.99 440	0.65 392	0.32 468	0.15 315	0.28 443	0.20 355	0.40 480	0.36 473

DISCO	0.70 432	0.26 332	0.68 402	0.44 329	0.31 368	1.14 477	0.51 419	1.23 462	1.23 475	0.81 322	1.05 375	1.50 498	0.85 448	1.82 523	1.03 478	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.16 224	0.24 390	0.23 390

S2M2_XL	0.19 7	0.18 84	0.27 20	0.27 1	0.20 73	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	0.17 245	0.16 346	0.15 117	0.13 135	0.15 166	0.12 107

DDVS	0.52 355	0.30 384	0.56 349	0.41 250	0.31 368	0.71 376	0.34 214	0.91 324	0.67 219	0.85 354	0.89 301	1.12 444	0.46 249	0.86 401	0.60 378	0.22 371	0.16 346	0.22 353	0.18 300	0.25 400	0.26 411

rvit_stereo_0081	0.32 114	0.24 290	0.47 264	0.43 310	0.26 253	0.30 98	0.37 274	0.42 59	0.55 175	0.36 87	0.40 88	0.39 114	0.35 175	0.43 82	0.33 188	0.22 371	0.16 346	0.19 267	0.16 224	0.19 298	0.13 141

rvit_stereo_0082	0.32 114	0.24 290	0.47 264	0.43 310	0.26 253	0.30 98	0.37 274	0.42 59	0.55 175	0.36 87	0.40 88	0.39 114	0.35 175	0.43 82	0.33 188	0.22 371	0.16 346	0.19 267	0.16 224	0.19 298	0.13 141

test_sample6	0.49 323	0.26 332	0.50 309	0.37 126	0.22 111	0.63 341	0.40 330	1.12 410	0.83 315	0.80 310	1.03 365	0.66 274	0.55 301	0.67 299	0.46 321	0.22 371	0.16 346	0.22 353	0.22 395	0.23 377	0.21 365

test_sample5	0.47 293	0.26 332	0.49 296	0.36 110	0.22 111	0.64 348	0.39 319	1.13 412	0.81 305	0.77 300	0.94 316	0.64 256	0.54 295	0.65 280	0.43 286	0.21 346	0.16 346	0.22 353	0.20 355	0.22 360	0.20 347

DualNet	0.48 305	0.26 332	0.49 296	0.36 110	0.22 111	0.64 348	0.39 319	1.13 412	0.81 305	0.80 310	1.03 365	0.64 256	0.54 295	0.65 280	0.43 286	0.21 346	0.16 346	0.22 353	0.20 355	0.22 360	0.20 347

CASS	0.45 268	0.27 349	0.42 200	0.48 388	0.22 111	0.61 324	0.34 214	0.97 347	0.62 190	0.71 261	0.85 278	0.61 241	0.55 301	0.57 192	0.41 277	0.29 447	0.16 346	0.22 353	0.18 300	0.22 360	0.28 428
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.40 223	0.26 332	0.44 223	0.36 110	0.22 111	0.46 238	0.36 260	0.85 297	0.54 170	0.56 171	0.69 191	0.65 269	0.53 283	0.55 170	0.45 311	0.17 245	0.16 346	0.20 297	0.19 330	0.18 264	0.17 273

ADLNet2	0.55 375	0.25 313	0.65 388	0.47 382	0.30 346	0.83 421	0.50 404	1.05 380	0.95 393	0.80 310	0.98 343	0.99 404	0.69 385	0.77 360	0.73 413	0.20 329	0.16 346	0.17 181	0.18 300	0.21 338	0.21 365

GEStereo_RVC	0.55 375	0.29 375	0.63 377	0.49 403	0.31 368	0.70 371	0.54 430	1.22 457	0.92 374	0.82 331	0.85 278	0.85 357	0.63 348	0.90 414	0.65 392	0.24 399	0.16 346	0.19 267	0.16 224	0.21 338	0.22 383

TANstereo	0.30 102	0.15 25	0.31 54	0.30 9	0.17 17	0.55 279	0.23 58	0.44 70	0.55 175	0.59 178	0.68 190	0.37 102	0.26 89	0.35 37	0.27 118	0.15 158	0.16 346	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.14 185

ADLNet	0.55 375	0.27 349	0.51 321	0.44 329	0.35 410	0.78 399	0.46 378	1.08 392	0.86 333	0.99 430	0.98 343	0.92 389	0.63 348	0.69 315	0.81 428	0.22 371	0.16 346	0.22 353	0.22 395	0.21 338	0.21 365

GES	0.44 258	0.23 253	0.57 353	0.40 219	0.30 346	0.59 316	0.36 260	0.96 344	0.68 224	0.74 285	0.83 263	0.47 167	0.48 258	0.67 299	0.43 286	0.22 371	0.16 346	0.17 181	0.16 224	0.18 264	0.23 390

HCRNet	0.44 258	0.34 406	0.41 179	0.53 455	0.26 253	0.53 268	0.29 135	0.83 291	0.63 201	0.71 261	0.81 253	0.77 334	0.50 272	0.66 288	0.36 236	0.24 399	0.16 346	0.24 390	0.20 355	0.21 338	0.18 291

xxxx	1.01 487	0.22 232	0.43 211	0.36 110	0.21 92	0.82 418	0.36 260	1.32 485	0.88 346	0.71 261	0.94 316	0.97 400	0.63 348	0.64 273	10.58 563	0.20 329	0.16 346	0.18 227	0.17 273	0.19 298	0.19 324

DMCA	0.45 268	0.26 332	0.50 309	0.38 155	0.28 306	0.51 256	0.34 214	0.93 328	0.68 224	0.75 287	0.83 263	0.79 338	0.53 283	0.51 144	0.54 360	0.21 346	0.16 346	0.21 338	0.16 224	0.19 298	0.21 365

ADCRef	0.80 455	0.43 453	1.32 507	0.50 417	0.45 471	1.07 464	0.51 419	1.07 388	0.98 401	1.17 476	1.42 468	0.87 368	0.91 460	0.85 396	3.19 540	0.18 276	0.16 346	0.23 374	0.23 410	0.22 360	0.21 365

ADCP+	1.06 496	0.35 412	1.51 520	0.49 403	0.51 490	1.45 507	0.55 434	1.25 473	1.03 424	1.16 475	1.15 416	1.10 440	1.07 489	1.56 508	6.75 559	0.19 306	0.16 346	0.23 374	0.21 377	0.28 422	0.21 365

RYNet	0.72 440	0.35 412	0.64 382	0.53 455	0.67 515	1.31 496	0.67 465	1.20 447	1.18 466	1.05 454	0.87 289	1.27 463	0.93 470	0.93 430	1.27 500	0.22 371	0.16 346	0.26 422	0.23 410	0.40 480	0.39 486

G2L-Stereo	0.49 323	0.23 253	0.48 284	0.43 310	0.26 253	0.47 242	0.42 355	0.93 328	0.78 286	0.84 350	0.86 281	0.91 384	0.52 279	0.78 364	0.70 405	0.20 329	0.17 366	0.22 353	0.18 300	0.17 240	0.21 365

rvit_stereo_0081_aga	0.31 108	0.28 363	0.44 223	0.42 290	0.29 332	0.34 147	0.31 173	0.44 70	0.40 115	0.39 109	0.44 98	0.40 124	0.32 154	0.42 76	0.29 153	0.23 387	0.17 366	0.19 267	0.16 224	0.20 314	0.15 208

ACV-stereo	0.62 413	0.34 406	1.00 472	0.43 310	0.31 368	1.20 487	0.40 330	0.75 259	0.83 315	0.64 209	0.77 222	2.10 522	1.03 484	0.81 373	0.64 390	0.21 346	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.21 338	0.21 365

ITSA-stereo	0.53 361	0.28 363	0.52 326	0.40 219	0.23 151	0.56 292	0.34 214	1.24 469	1.24 477	0.80 310	0.81 253	0.72 303	0.58 319	0.82 376	0.65 392	0.21 346	0.17 366	0.23 374	0.21 377	0.22 360	0.26 411

rvit_stereo_0080	0.31 108	0.25 313	0.40 169	0.39 183	0.28 306	0.27 57	0.46 378	0.49 84	0.44 135	0.35 83	0.42 94	0.40 124	0.28 113	0.41 69	0.33 188	0.22 371	0.17 366	0.17 181	0.16 224	0.22 360	0.15 208

1111x	0.55 375	0.22 232	0.46 252	0.38 155	0.20 73	0.66 358	0.43 362	1.23 462	0.99 406	0.71 261	0.99 348	0.95 395	0.69 385	0.90 414	1.08 484	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.19 330	0.20 314	0.18 291

whm_eth	0.31 108	0.25 313	0.40 169	0.39 183	0.28 306	0.27 57	0.46 378	0.49 84	0.44 135	0.35 83	0.42 94	0.40 124	0.28 113	0.41 69	0.33 188	0.22 371	0.17 366	0.17 181	0.16 224	0.22 360	0.15 208

gwcnet-sp	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 219	0.26 253	0.81 410	0.41 345	0.89 315	0.84 320	0.91 395	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.18 264	0.18 291

scenet	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 219	0.26 253	0.81 410	0.41 345	0.89 315	0.84 320	0.91 395	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.18 264	0.18 291

ToySt	0.49 323	0.27 349	0.75 434	0.40 219	0.27 283	0.64 348	0.49 399	0.84 294	0.77 276	0.60 182	0.83 263	0.88 373	0.66 372	0.70 321	0.56 367	0.16 206	0.17 366	0.21 338	0.20 355	0.21 338	0.19 324

ssnet	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 219	0.26 253	0.81 410	0.41 345	0.89 315	0.84 320	0.91 395	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.18 264	0.18 291

CSP-Net	0.56 386	0.27 349	0.49 296	0.41 250	0.28 306	1.22 489	0.50 404	1.23 462	0.72 244	0.95 417	0.95 325	0.89 377	0.62 342	0.83 384	0.62 384	0.26 420	0.17 366	0.17 181	0.17 273	0.18 264	0.17 273

ICVP	0.46 278	0.25 313	0.38 139	0.48 388	0.28 306	0.58 303	0.43 362	1.00 356	0.70 232	0.67 233	0.95 325	0.75 322	0.55 301	0.53 159	0.54 360	0.23 387	0.17 366	0.19 267	0.17 273	0.19 298	0.20 347
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TDLM	0.57 393	0.33 401	0.49 296	0.51 433	0.30 346	0.66 358	0.73 489	1.03 372	1.01 416	0.82 331	1.10 393	0.84 355	0.70 398	0.86 401	0.58 370	0.28 440	0.17 366	0.25 403	0.22 395	0.26 407	0.19 324

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 361	0.32 393	0.64 382	0.44 329	0.30 346	0.66 358	0.44 371	1.04 375	0.88 346	0.91 395	0.91 308	0.99 404	0.60 330	0.68 309	0.60 378	0.21 346	0.17 366	0.22 353	0.22 395	0.21 338	0.21 365
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.49 323	0.26 332	0.35 104	0.39 183	0.26 253	0.64 348	0.36 260	1.15 425	0.84 320	0.67 233	0.88 297	0.88 373	0.59 326	0.58 212	0.45 311	0.24 399	0.17 366	0.27 435	0.27 454	0.25 400	0.23 390

DRN-Test	0.66 420	0.32 393	0.66 394	0.50 417	0.39 436	1.15 479	0.61 454	1.49 512	1.01 416	1.12 471	1.08 387	1.06 426	0.69 385	0.77 360	0.94 463	0.23 387	0.17 366	0.26 422	0.25 434	0.25 400	0.21 365

iinet-f	0.67 425	0.26 332	2.15 533	0.39 183	0.31 368	1.19 486	0.56 440	0.84 294	0.84 320	0.80 310	1.17 423	1.05 424	0.84 447	0.71 326	1.21 495	0.20 329	0.18 383	0.17 181	0.15 192	0.20 314	0.20 347

GLC_STEREO	0.29 88	0.19 121	0.27 20	0.44 329	0.19 49	0.31 113	0.26 91	0.47 79	0.43 129	0.37 93	0.47 112	0.41 130	0.23 57	0.50 137	0.34 203	0.14 97	0.18 383	0.19 267	0.16 224	0.16 206	0.13 141

AACVNet	0.50 339	0.23 253	0.49 296	0.46 373	0.29 332	0.52 260	0.38 296	0.90 320	0.55 175	0.81 322	1.03 365	1.00 407	0.70 398	0.83 384	0.54 360	0.21 346	0.18 383	0.24 390	0.18 300	0.23 377	0.20 347

PSMNet-ADL	0.48 305	0.27 349	0.40 169	0.48 388	0.30 346	0.68 364	0.37 274	0.90 320	0.80 297	0.61 189	0.80 246	0.92 389	0.62 342	0.72 331	0.63 387	0.23 387	0.18 383	0.18 227	0.20 355	0.22 360	0.20 347

delet	0.55 375	0.24 290	0.55 343	0.44 329	0.33 395	1.07 464	0.50 404	1.00 356	0.86 333	0.85 354	0.96 329	0.90 382	0.63 348	0.83 384	0.74 416	0.18 276	0.18 383	0.20 297	0.21 377	0.16 206	0.15 208

aanetorigin	0.83 465	0.56 490	1.87 528	0.49 403	0.38 430	0.56 292	0.66 463	0.70 228	1.00 412	2.42 538	2.02 511	1.31 469	1.18 499	0.93 430	1.13 491	0.20 329	0.18 383	0.20 297	0.19 330	0.27 418	0.30 443

EDNetEfficientorigin	9.93 567	1.15 534	175.16 586	0.48 388	0.36 414	1.04 461	0.68 470	1.24 469	2.69 543	3.17 552	2.50 523	2.30 526	2.07 540	1.76 520	2.21 529	0.20 329	0.18 383	0.24 390	0.19 330	0.51 506	0.50 517

EDNetEfficient	1.46 524	0.80 515	6.12 555	0.47 382	0.39 436	0.69 366	0.83 499	0.90 320	2.77 544	3.50 555	1.96 508	1.66 508	2.03 539	1.26 486	4.18 549	0.21 346	0.18 383	0.21 338	0.20 355	0.41 486	0.39 486

ac_64	0.52 355	0.22 232	0.50 309	0.45 352	0.28 306	0.80 405	0.45 374	1.02 368	0.61 189	0.91 395	0.83 263	1.07 431	0.68 381	0.74 343	0.70 405	0.21 346	0.18 383	0.20 297	0.19 330	0.18 264	0.15 208

DMCA-RVC	0.51 346	0.30 384	0.59 358	0.50 417	0.32 384	0.54 274	0.38 296	0.86 301	0.68 224	0.94 410	0.86 281	0.91 384	0.68 381	0.70 321	0.59 375	0.23 387	0.18 383	0.31 460	0.23 410	0.26 407	0.19 324

FADNet-RVC-Resample	0.56 386	0.33 401	1.16 487	0.49 403	0.34 404	0.71 376	0.43 362	1.01 365	0.93 380	0.82 331	0.87 289	0.74 320	0.67 375	0.73 336	0.45 311	0.18 276	0.18 383	0.26 422	0.27 454	0.26 407	0.27 421

FADNet_RVC	0.55 375	0.37 424	1.17 491	0.44 329	0.31 368	0.56 292	0.34 214	1.06 384	0.88 346	0.67 233	0.90 305	0.61 241	0.65 365	0.93 430	0.70 405	0.21 346	0.18 383	0.26 422	0.23 410	0.31 441	0.28 428

DispFullNet	1.60 529	2.63 563	2.75 540	2.56 558	1.79 549	1.24 492	0.47 385	1.37 497	1.45 504	1.87 522	1.50 481	1.55 503	2.46 543	2.04 533	1.04 481	0.59 524	0.18 383	2.32 554	0.68 534	2.29 553	1.14 547

PWC_ROB	0.87 469	0.52 484	1.28 501	0.50 417	0.32 384	0.91 432	0.37 274	1.36 495	1.46 505	1.61 510	2.59 528	1.16 454	1.01 483	1.34 495	1.40 507	0.25 410	0.18 383	0.28 443	0.20 355	0.29 426	0.28 428

z-mn7	1.00 486	0.50 473	1.70 524	0.53 455	0.36 414	1.75 524	0.71 486	1.22 457	2.28 535	0.96 418	2.54 524	1.42 489	0.95 474	2.19 538	1.54 509	0.22 371	0.19 397	0.21 338	0.20 355	0.27 418	0.25 405

w-ln-seven-2	0.76 445	0.43 453	2.32 535	0.52 445	0.38 430	0.90 431	0.65 461	1.11 404	1.12 457	1.19 480	1.28 443	1.09 436	0.99 479	1.07 457	0.87 444	0.20 329	0.19 397	0.23 374	0.22 395	0.26 407	0.22 383

S2M2	0.26 60	0.22 232	0.33 78	0.31 17	0.25 212	0.24 26	0.13 1	0.35 27	0.41 119	0.25 27	0.36 79	0.30 55	0.25 74	0.30 12	0.26 100	0.22 371	0.19 397	0.17 181	0.19 330	0.21 338	0.18 291

DCVSM-stereo	0.49 323	0.27 349	0.53 334	0.39 183	0.29 332	0.51 256	0.26 91	0.75 259	0.75 261	1.11 470	0.75 212	1.05 424	0.72 406	0.60 233	0.47 328	0.20 329	0.19 397	0.24 390	0.20 355	0.25 400	0.30 443

CAS++	0.32 114	0.24 290	0.36 111	0.37 126	0.26 253	0.28 74	0.23 58	0.87 308	0.50 158	0.47 143	0.45 101	0.26 45	0.21 38	0.49 131	0.24 55	0.23 387	0.19 397	0.22 353	0.17 273	0.21 338	0.16 254
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-MNSev	0.76 445	0.40 445	1.34 508	0.50 417	0.40 441	1.44 506	0.83 499	1.15 425	1.16 462	1.25 490	1.20 430	1.13 450	0.81 436	1.16 471	1.00 476	0.22 371	0.19 397	0.24 390	0.23 410	0.28 422	0.26 411

CRFU-Net	0.57 393	0.27 349	0.57 353	0.46 373	0.30 346	1.20 487	0.52 422	1.10 398	0.56 181	1.00 435	0.98 343	1.06 426	0.79 432	0.81 373	0.71 410	0.21 346	0.19 397	0.18 227	0.16 224	0.18 264	0.19 324

AASNet	0.53 361	0.25 313	0.52 326	0.49 403	0.32 384	0.74 385	0.40 330	1.50 513	0.86 333	0.86 361	0.92 312	0.64 256	0.59 326	0.59 227	0.79 423	0.23 387	0.19 397	0.20 297	0.16 224	0.21 338	0.19 324

RTSC	0.87 469	0.48 465	1.23 497	0.52 445	0.37 421	1.13 476	0.50 404	1.34 489	1.79 523	1.51 504	1.24 436	1.12 444	0.81 436	1.62 512	2.16 528	0.25 410	0.19 397	0.23 374	0.24 425	0.30 435	0.31 451

ADCL	1.04 492	0.38 434	1.35 509	0.50 417	0.39 436	1.61 516	0.89 507	1.29 480	1.39 498	1.29 492	1.50 481	1.24 459	1.24 504	1.37 501	4.87 552	0.21 346	0.19 397	0.25 403	0.25 434	0.29 426	0.27 421

CVANet_RVC	0.57 393	0.33 401	0.44 223	0.47 382	0.32 384	0.67 362	0.61 454	1.05 380	0.93 380	0.85 354	1.04 371	1.01 411	0.73 409	0.83 384	0.52 352	0.29 447	0.19 397	0.27 435	0.25 434	0.31 441	0.21 365

StereoDRNet	0.64 416	0.33 401	0.68 402	0.51 433	0.43 460	1.03 457	0.53 426	1.47 509	0.99 406	1.10 468	0.87 289	1.07 431	0.71 402	0.82 376	0.88 447	0.23 387	0.19 397	0.25 403	0.23 410	0.27 418	0.19 324

rvit_stereo_0083	0.34 130	0.24 290	0.50 309	0.44 329	0.27 283	0.34 147	0.35 238	0.45 74	0.62 190	0.37 93	0.47 112	0.42 140	0.35 175	0.40 62	0.36 236	0.22 371	0.20 409	0.20 297	0.17 273	0.20 314	0.14 185

DualNet (step1)	0.57 393	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 346	0.71 376	0.43 362	1.06 384	0.88 346	0.92 403	0.86 281	0.85 357	0.69 385	0.68 309	0.50 335	0.41 502	0.20 409	0.40 493	0.41 505	0.36 468	0.33 459

test_sample7	0.52 355	0.29 375	0.50 309	0.36 110	0.27 283	0.62 332	0.41 345	1.06 384	0.88 346	0.92 403	0.86 281	0.85 357	0.69 385	0.68 309	0.50 335	0.26 420	0.20 409	0.27 435	0.26 448	0.27 418	0.24 398

NINENet	0.50 339	0.29 375	0.51 321	0.45 352	0.32 384	0.70 371	0.34 214	1.10 398	0.88 346	0.80 310	0.94 316	0.65 269	0.49 261	0.73 336	0.51 345	0.22 371	0.20 409	0.25 403	0.18 300	0.22 360	0.21 365

RAFT + AFF	0.53 361	0.29 375	0.75 434	0.51 433	0.32 384	0.63 341	0.60 449	1.00 356	0.91 369	0.78 304	0.87 289	0.83 351	0.58 319	0.80 370	0.47 328	0.17 245	0.20 409	0.23 374	0.22 395	0.18 264	0.18 291

UPFNet	0.53 361	0.24 290	0.51 321	0.45 352	0.38 430	0.84 424	0.49 399	0.99 352	0.75 261	0.87 369	0.88 297	0.86 362	0.64 359	0.80 370	0.71 410	0.20 329	0.20 409	0.20 297	0.20 355	0.19 298	0.15 208

HGLStereo	0.56 386	0.28 363	0.57 353	0.50 417	0.37 421	0.80 405	0.45 374	1.02 368	0.78 286	0.86 361	1.14 410	0.89 377	0.82 440	0.76 353	0.73 413	0.21 346	0.20 409	0.19 267	0.18 300	0.19 298	0.21 365

hitnet-ft	0.55 375	0.27 349	0.39 158	0.41 250	0.28 306	0.78 399	0.40 330	0.92 326	0.90 362	0.82 331	1.01 353	1.13 450	0.70 398	0.78 364	0.67 398	0.28 440	0.20 409	0.28 443	0.22 395	0.29 426	0.26 411

DLCB_ROB	0.58 400	0.28 363	0.47 264	0.49 403	0.32 384	0.77 395	0.50 404	0.99 352	0.92 374	1.04 452	1.14 410	1.21 456	0.69 385	0.88 406	0.69 402	0.20 329	0.20 409	0.22 353	0.22 395	0.21 338	0.18 291

PSMNet_ROB	0.64 416	0.37 424	0.65 388	0.56 470	0.42 454	0.97 445	0.83 499	1.21 449	0.92 374	0.79 308	1.02 361	1.08 433	0.63 348	0.82 376	0.91 461	0.29 447	0.20 409	0.31 460	0.31 475	0.26 407	0.23 390

zh-mn7	1.08 500	0.65 502	4.00 549	0.52 445	0.38 430	1.16 482	0.62 456	1.15 425	1.77 522	1.74 518	2.31 515	1.17 455	0.91 460	2.10 534	1.77 516	0.24 399	0.21 419	0.22 353	0.22 395	0.25 400	0.28 428

w-ln-seven	0.96 482	0.48 465	2.41 537	0.54 462	0.50 486	1.41 502	0.70 480	1.67 528	1.81 524	1.49 501	1.50 481	1.26 461	0.87 453	1.15 469	1.80 520	0.23 387	0.21 419	0.25 403	0.25 434	0.31 441	0.26 411

ttt	0.51 346	0.25 313	0.43 211	0.38 155	0.24 180	0.65 355	0.38 296	1.18 440	1.05 434	0.72 273	1.08 387	0.63 249	0.49 261	0.84 389	0.59 375	0.24 399	0.21 419	0.22 353	0.20 355	0.24 390	0.24 398

WZ-Net	1.19 510	0.59 494	4.07 550	0.62 494	0.51 490	1.34 497	1.31 539	1.32 485	1.74 521	1.53 506	1.65 491	1.74 511	1.28 508	2.25 540	2.01 525	0.27 430	0.21 419	0.23 374	0.25 434	0.40 480	0.39 486

SACVNet	0.58 400	0.34 406	0.55 343	0.55 467	0.36 414	0.63 341	0.48 393	1.13 412	0.77 276	1.02 443	1.06 381	1.02 416	0.74 411	0.90 414	0.51 345	0.27 430	0.21 419	0.25 403	0.24 425	0.29 426	0.36 473

pcwnet_v2	0.58 400	0.28 363	0.84 451	0.45 352	0.35 410	0.61 324	0.35 238	1.27 477	1.21 472	0.99 430	1.27 441	0.72 303	0.58 319	0.67 299	0.48 332	0.27 430	0.21 419	0.24 390	0.23 410	0.29 426	0.29 435

DSFCA	0.55 375	0.25 313	0.62 368	0.40 219	0.36 414	0.74 385	0.52 422	1.04 375	0.82 310	1.06 457	0.84 268	0.89 377	0.63 348	0.99 440	0.58 370	0.25 410	0.21 419	0.21 338	0.21 377	0.21 338	0.19 324

ETE_ROB	0.70 432	0.49 469	0.73 425	0.56 470	0.36 414	0.79 402	0.87 506	1.14 421	0.93 380	1.19 480	1.18 425	1.39 486	0.82 440	0.99 440	0.80 425	0.26 420	0.21 419	0.31 460	0.26 448	0.33 453	0.34 466

GASNet	0.67 425	0.72 507	0.96 467	0.70 513	0.48 482	0.62 332	0.47 385	1.08 392	1.03 424	0.94 410	0.82 257	0.93 391	0.83 445	1.33 493	0.80 425	0.31 457	0.22 427	0.29 451	0.28 460	0.44 491	0.24 398

ssnet_v2	0.58 400	0.28 363	0.56 349	0.43 310	0.29 332	0.95 440	0.59 447	1.13 412	0.99 406	0.93 407	0.80 246	0.99 404	0.64 359	0.82 376	0.94 463	0.25 410	0.22 427	0.23 374	0.24 425	0.20 314	0.19 324

Wz-Net-LNSev	0.71 436	0.51 477	1.36 513	0.50 417	0.41 448	1.15 479	0.69 475	1.21 449	1.07 447	1.02 443	1.12 398	1.08 433	0.87 453	0.89 412	0.89 457	0.24 399	0.22 427	0.21 338	0.19 330	0.26 407	0.26 411

sCroCo_RVC	0.35 145	0.28 363	0.69 408	0.51 433	0.39 436	0.41 207	0.31 173	0.49 84	0.45 142	0.31 57	0.48 114	0.38 110	0.32 154	0.46 110	0.32 176	0.21 346	0.22 427	0.19 267	0.19 330	0.21 338	0.20 347

RTS	1.98 538	0.96 527	11.36 562	0.65 501	0.57 506	2.77 541	1.40 543	1.39 499	2.26 533	1.89 523	2.56 525	1.32 474	1.25 505	5.20 559	4.05 547	0.31 457	0.22 427	0.29 451	0.29 466	0.40 480	0.37 478

RTSA	1.98 538	0.96 527	11.36 562	0.65 501	0.57 506	2.77 541	1.40 543	1.39 499	2.26 533	1.89 523	2.56 525	1.32 474	1.25 505	5.20 559	4.05 547	0.31 457	0.22 427	0.29 451	0.29 466	0.40 480	0.37 478

MDST_ROB	0.91 477	0.27 349	0.85 452	0.63 495	0.41 448	2.53 535	0.71 486	1.60 523	1.13 458	2.83 545	1.73 497	0.97 400	0.69 385	1.61 511	0.73 413	0.25 410	0.22 427	0.32 466	0.28 460	0.25 400	0.24 398

PDISCO_ROB	0.91 477	0.48 465	1.06 477	0.99 526	0.97 529	1.67 521	0.63 457	1.64 526	1.59 514	1.06 457	1.18 425	1.31 469	0.79 432	1.55 506	0.97 469	0.49 514	0.22 427	0.45 502	0.40 500	0.45 495	0.37 478

LALA_ROB	0.74 443	0.43 453	0.69 408	0.54 462	0.40 441	1.01 452	0.95 513	1.21 449	1.07 447	1.22 486	1.12 398	1.56 504	0.79 432	1.04 453	0.86 438	0.33 476	0.22 427	0.35 475	0.30 468	0.35 463	0.31 451

PWCDC_ROB	0.89 473	0.49 469	0.80 448	0.74 517	0.40 441	1.03 457	0.39 319	1.33 487	2.35 539	1.02 443	3.77 546	0.81 349	0.92 465	1.20 476	0.90 459	0.34 482	0.22 427	0.24 390	0.20 355	0.34 459	0.29 435

rvit_stereo_0075_2	0.47 293	0.37 424	0.70 412	0.53 455	0.46 478	0.43 217	0.36 260	0.81 286	0.67 219	0.55 168	0.74 210	0.59 230	0.43 230	0.63 260	0.43 286	0.32 468	0.23 437	0.35 475	0.25 434	0.30 435	0.25 405

coex-ft	6.43 564	1.51 545	87.33 585	0.49 403	0.38 430	1.34 497	1.21 531	1.16 432	8.09 561	12.12 569	2.79 532	2.77 534	3.31 554	1.16 471	3.15 539	0.24 399	0.23 437	0.27 435	0.24 425	0.45 495	0.37 478

fast-acv-ft	0.64 416	0.30 384	0.73 425	0.45 352	0.34 404	1.17 483	0.49 399	0.86 301	0.98 401	1.02 443	1.36 456	1.29 466	0.85 448	0.76 353	0.81 428	0.21 346	0.23 437	0.23 374	0.23 410	0.21 338	0.20 347

Wz-Net-SNSev	0.91 477	0.73 508	2.13 532	0.56 470	0.45 471	0.95 440	1.13 526	1.34 489	1.24 477	1.02 443	1.30 450	1.46 492	0.86 450	1.81 522	1.50 508	0.25 410	0.23 437	0.25 403	0.26 448	0.32 447	0.29 435

dad	0.58 400	0.50 473	0.64 382	0.43 310	0.30 346	0.59 316	0.36 260	0.78 275	1.25 482	1.01 440	1.17 423	1.15 453	0.53 283	0.68 309	0.50 335	0.35 487	0.23 437	0.37 485	0.21 377	0.29 426	0.20 347

STTStereo	0.55 375	0.37 424	0.76 439	0.44 329	0.31 368	0.60 322	0.44 371	0.96 344	0.86 333	0.99 430	0.90 305	0.96 398	0.58 319	0.71 326	0.61 382	0.25 410	0.23 437	0.26 422	0.32 481	0.24 390	0.23 390

DANet	0.71 436	0.45 462	0.91 463	0.59 482	0.40 441	0.81 410	0.40 330	0.97 347	0.84 320	1.20 484	1.22 431	1.33 477	0.88 457	1.16 471	1.24 496	0.27 430	0.23 437	0.31 460	0.25 434	0.35 463	0.32 455
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DeepPruner_ROB	0.53 361	0.34 406	0.59 358	0.41 250	0.30 346	0.50 252	0.43 362	1.19 442	0.70 232	0.85 354	1.05 375	0.86 362	0.55 301	0.84 389	0.51 345	0.29 447	0.23 437	0.22 353	0.22 395	0.26 407	0.25 405

StereoVision	0.42 241	0.28 363	0.45 235	0.49 403	0.28 306	0.38 182	0.38 296	0.72 240	0.62 190	0.44 130	1.14 410	0.54 196	0.39 210	0.56 180	0.34 203	0.21 346	0.24 445	0.25 403	0.24 425	0.26 407	0.16 254

SQANet	0.82 459	0.74 509	0.67 398	1.13 532	0.98 531	1.11 472	0.47 385	1.07 388	0.83 315	0.91 395	1.05 375	1.03 418	0.74 411	1.01 444	0.64 390	0.61 525	0.24 445	1.03 534	0.35 489	1.18 536	0.58 523

Anonymous3	0.46 278	0.34 406	0.86 457	0.50 417	0.37 421	0.81 410	0.50 404	0.72 240	0.65 213	0.51 153	0.65 177	0.45 156	0.45 244	0.64 273	0.38 260	0.24 399	0.24 445	0.22 353	0.21 377	0.23 377	0.23 390

GwcNet	0.69 430	0.36 417	1.10 481	0.51 433	0.42 454	1.08 468	0.50 404	1.21 449	1.16 462	1.00 435	1.37 459	1.06 426	0.79 432	0.92 424	0.94 463	0.25 410	0.24 445	0.24 390	0.22 395	0.23 377	0.26 411

AF-Net	0.81 458	0.39 440	0.68 402	0.64 496	0.54 498	0.91 432	0.51 419	1.61 524	1.31 491	0.96 418	2.02 511	1.46 492	1.26 507	1.11 466	0.99 473	0.32 468	0.24 445	0.39 490	0.27 454	0.30 435	0.25 405

XQC	0.89 473	0.65 502	1.31 505	0.67 507	0.52 494	1.22 489	0.68 470	1.26 475	1.52 508	1.14 474	1.11 394	1.28 465	1.04 486	1.40 503	1.77 516	0.38 495	0.24 445	0.37 485	0.31 475	0.53 511	0.47 510

ADCMid	1.14 504	0.52 484	2.23 534	0.53 455	0.43 460	1.07 464	0.75 491	1.23 462	1.05 434	2.15 532	1.44 474	1.50 498	1.43 515	1.56 508	5.01 553	0.26 420	0.24 445	0.29 451	0.31 475	0.37 473	0.33 459

SANet	1.07 498	0.41 449	1.06 477	0.48 388	0.30 346	1.41 502	0.94 512	1.42 504	3.36 550	1.58 507	2.43 521	2.33 528	1.70 528	1.34 495	1.07 483	0.28 440	0.24 445	0.26 422	0.23 410	0.34 459	0.30 443

rvit_0105_5	0.42 241	0.31 389	0.73 425	0.50 417	0.29 332	0.44 225	0.42 355	0.61 148	0.74 258	0.51 153	0.51 130	0.60 236	0.47 253	0.57 192	0.38 260	0.27 430	0.25 453	0.25 403	0.23 410	0.22 360	0.18 291

psm_up	0.55 375	0.26 332	0.47 264	0.49 403	0.32 384	0.65 355	0.56 440	1.04 375	0.82 310	0.82 331	0.88 297	1.01 411	0.94 471	0.74 343	0.61 382	0.21 346	0.25 453	0.26 422	0.23 410	0.21 338	0.20 347

FADNet-RVC	0.60 410	0.53 487	1.14 486	0.46 373	0.39 436	0.61 324	0.39 319	1.12 410	0.87 342	0.70 254	0.84 268	1.04 420	0.55 301	0.94 437	0.69 402	0.26 420	0.25 453	0.28 443	0.28 460	0.31 441	0.31 451

Nwc_Net	0.78 451	0.38 434	0.73 425	0.60 488	0.55 500	1.05 462	0.55 434	1.67 528	1.05 434	0.88 379	1.86 505	1.40 488	1.09 490	1.10 464	0.87 444	0.30 454	0.25 453	0.36 480	0.38 494	0.29 426	0.29 435

DPSNet	0.99 485	0.42 451	1.88 529	0.53 455	0.41 448	1.59 515	1.26 535	2.21 540	1.43 501	1.10 468	1.11 394	1.46 492	1.95 537	1.34 495	1.26 498	0.34 482	0.25 453	0.25 403	0.21 377	0.46 498	0.37 478

XPNet_ROB	0.70 432	0.35 412	0.68 402	0.52 445	0.40 441	0.79 402	0.85 505	1.16 432	0.94 387	1.33 495	1.15 416	1.38 485	0.83 445	1.03 451	0.90 459	0.32 468	0.25 453	0.26 422	0.24 425	0.31 441	0.28 428

zh-sn7	1.09 501	0.75 510	3.23 543	0.57 476	0.42 454	1.11 472	0.89 507	1.19 442	1.27 486	1.41 499	1.98 509	1.25 460	1.47 517	1.99 531	2.62 536	0.26 420	0.26 459	0.26 422	0.27 454	0.35 463	0.30 443

TCMNet	0.66 420	0.39 440	0.98 470	0.59 482	0.61 511	0.96 443	0.55 434	1.05 380	0.90 362	0.84 350	1.14 410	0.89 377	0.65 365	0.85 396	1.01 477	0.26 420	0.26 459	0.31 460	0.28 460	0.32 447	0.29 435

ISRNet	0.56 386	0.24 290	0.66 394	0.56 470	0.36 414	0.44 225	0.25 80	0.82 288	0.84 320	1.07 460	1.25 438	0.91 384	0.60 330	0.66 288	0.58 370	0.35 487	0.26 459	0.36 480	0.33 484	0.30 435	0.42 493

rvit_0105_6	0.38 195	0.28 363	0.64 382	0.50 417	0.30 346	0.39 189	0.38 296	0.51 94	0.67 219	0.40 115	0.45 101	0.50 180	0.41 222	0.54 165	0.36 236	0.27 430	0.26 459	0.24 390	0.21 377	0.22 360	0.16 254

rvit_0105_4	0.41 234	0.29 375	0.71 417	0.50 417	0.29 332	0.41 207	0.41 345	0.55 114	0.73 251	0.45 132	0.48 114	0.55 199	0.44 239	0.57 192	0.36 236	0.28 440	0.26 459	0.25 403	0.22 395	0.23 377	0.18 291

SHD	0.93 480	0.50 473	1.18 492	0.59 482	0.46 478	0.97 445	0.48 393	1.70 530	2.15 531	1.58 507	1.37 459	1.42 489	1.19 501	1.31 491	1.60 510	0.31 457	0.26 459	0.32 466	0.33 484	0.40 480	0.42 493

GANet	0.70 432	0.37 424	0.55 343	0.51 433	0.34 404	0.94 437	0.96 514	1.08 392	0.94 387	1.04 452	1.98 509	1.13 450	0.88 457	1.12 467	0.66 395	0.25 410	0.26 459	0.27 435	0.22 395	0.31 441	0.22 383

PS-NSSS	0.58 400	0.44 458	0.62 368	0.42 290	0.33 395	0.66 358	0.58 444	1.02 368	0.86 333	0.77 300	1.28 443	0.72 303	0.64 359	0.82 376	0.59 375	0.31 457	0.26 459	0.40 493	0.27 454	0.33 453	0.26 411

NCCL2	0.72 440	0.41 449	0.65 388	0.64 496	0.44 467	0.98 449	1.20 529	1.11 404	1.00 412	0.98 428	0.96 329	1.49 497	0.87 453	0.90 414	0.79 423	0.31 457	0.26 459	0.39 490	0.39 498	0.32 447	0.32 455

PSMNet-RUCA	0.76 445	0.75 510	1.08 480	1.01 529	0.90 523	0.69 366	0.50 404	1.11 404	1.03 424	0.78 304	1.11 394	0.80 346	0.72 406	0.88 406	0.63 387	0.53 522	0.27 468	0.76 526	0.46 511	0.66 522	0.47 510

rvit_0105_3	0.47 293	0.34 406	0.77 444	0.54 462	0.31 368	0.49 249	0.47 385	0.63 162	0.79 295	0.65 218	0.59 162	0.64 256	0.50 272	0.65 280	0.39 266	0.29 447	0.27 468	0.29 451	0.28 460	0.21 338	0.20 347

Syn2CoEx	0.71 436	0.51 477	0.95 465	0.64 496	0.45 471	0.91 432	0.53 426	1.48 510	1.13 458	0.93 407	1.35 455	1.02 416	0.99 479	0.92 424	0.80 425	0.30 454	0.27 468	0.28 443	0.24 425	0.23 377	0.24 398

SGM_RVC	0.97 483	0.28 363	0.41 179	0.39 183	0.22 111	1.55 512	0.73 489	1.51 516	1.25 482	2.25 535	1.92 506	2.58 532	1.56 521	2.02 532	1.19 494	0.27 430	0.27 468	0.27 435	0.25 434	0.25 400	0.25 405
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
APVNet	0.71 436	0.37 424	0.89 460	0.56 470	0.45 471	1.18 485	0.68 470	1.41 503	0.85 328	0.81 322	1.15 416	1.04 420	0.81 436	1.10 464	1.17 492	0.26 420	0.28 472	0.32 466	0.31 475	0.29 426	0.30 443

FAT-Stereo	0.73 442	0.33 401	0.75 434	0.49 403	0.37 421	0.71 376	0.59 447	1.36 495	1.30 490	1.03 451	1.40 465	1.59 507	1.15 495	0.87 403	0.86 438	0.28 440	0.28 472	0.28 443	0.23 410	0.28 422	0.38 484

DeepPrunerF	0.89 473	0.52 484	3.43 545	0.68 510	0.81 521	0.72 383	0.72 488	1.22 457	1.99 529	0.93 407	1.01 353	0.87 368	0.86 450	1.08 460	0.95 466	0.34 482	0.28 472	0.43 499	0.39 498	0.30 435	0.32 455

AnyNet_C32	1.16 508	0.62 500	2.40 536	0.57 476	0.55 500	1.41 502	1.34 540	1.18 440	1.24 477	1.49 501	1.42 468	1.39 486	1.20 503	1.55 506	4.82 551	0.29 447	0.28 472	0.29 451	0.34 486	0.38 477	0.42 493

ADCPNet	1.03 491	0.48 465	2.70 539	0.54 462	0.42 454	1.40 500	0.75 491	1.13 412	1.07 447	1.22 486	1.42 468	1.68 509	1.09 490	1.36 500	3.45 544	0.30 454	0.28 472	0.29 451	0.32 481	0.37 473	0.35 471

rvit_105_1	0.54 373	0.40 445	0.76 439	0.58 478	0.37 421	0.59 316	0.68 470	0.70 228	0.94 387	0.82 331	0.69 191	0.73 314	0.58 319	0.78 364	0.54 360	0.32 468	0.29 477	0.31 460	0.34 486	0.23 377	0.20 347

DGSMNet	0.76 445	0.55 489	1.29 503	0.58 478	0.62 512	0.94 437	0.70 480	1.26 475	1.11 454	0.83 343	1.24 436	1.00 407	0.71 402	1.03 451	0.81 428	0.34 482	0.29 477	0.41 497	0.40 500	0.57 517	0.55 522

G-Net	0.95 481	0.46 464	1.04 475	0.64 496	0.48 482	2.12 531	0.64 460	1.01 365	0.87 342	1.75 519	2.82 535	1.30 468	1.64 527	1.06 454	0.96 468	0.36 491	0.29 477	0.35 475	0.25 434	0.45 495	0.42 493

stereogan	0.80 455	0.31 389	0.71 417	0.59 482	0.50 486	1.72 523	0.48 393	1.35 492	1.37 495	1.00 435	1.46 479	1.56 504	0.95 474	1.29 489	0.84 433	0.28 440	0.29 477	0.29 451	0.25 434	0.38 477	0.38 484

FINET	0.67 425	0.42 451	1.00 472	0.46 373	0.43 460	0.83 421	0.89 507	1.08 392	1.50 507	0.87 369	1.14 410	0.71 294	0.68 381	0.92 424	0.70 405	0.36 491	0.30 481	0.26 422	0.24 425	0.35 463	0.33 459

FADNet	0.61 412	0.51 477	1.10 481	0.45 352	0.44 467	0.65 355	0.41 345	1.19 442	1.05 434	0.70 254	0.84 268	0.98 403	0.66 372	0.82 376	0.50 335	0.29 447	0.30 481	0.27 435	0.30 468	0.46 498	0.35 471

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 425	0.81 516	0.73 425	0.53 455	0.37 421	1.40 500	0.53 426	1.04 375	0.79 295	0.88 379	0.94 316	0.95 395	0.53 283	0.93 430	0.58 370	0.39 497	0.30 481	0.57 520	0.31 475	0.53 511	0.30 443

RP	0.76 445	0.36 417	0.63 377	0.66 504	0.58 508	0.80 405	0.55 434	1.14 421	1.22 474	0.97 423	1.65 491	1.43 491	1.32 509	1.01 444	0.84 433	0.33 476	0.30 481	0.36 480	0.30 468	0.34 459	0.34 466

RGC	0.79 454	0.59 494	0.71 417	0.65 501	0.65 514	0.92 436	0.58 444	1.29 480	1.05 434	1.07 460	1.45 477	1.47 495	1.03 484	1.21 480	0.88 447	0.32 468	0.30 481	0.48 510	0.40 500	0.37 473	0.37 478

NCC-stereo	0.78 451	0.40 445	0.76 439	0.61 490	0.67 515	0.81 410	0.69 475	1.54 520	1.11 454	0.90 390	1.36 456	1.33 477	1.16 496	1.19 474	0.88 447	0.31 457	0.30 481	0.37 485	0.48 518	0.33 453	0.33 459

Abc-Net	0.78 451	0.40 445	0.76 439	0.61 490	0.67 515	0.81 410	0.69 475	1.54 520	1.11 454	0.90 390	1.36 456	1.33 477	1.16 496	1.19 474	0.88 447	0.31 457	0.30 481	0.37 485	0.48 518	0.33 453	0.33 459
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NaN_ROB	0.69 430	0.44 458	0.69 408	0.51 433	0.33 395	0.97 445	1.06 521	1.22 457	1.19 468	1.24 489	0.96 329	1.08 433	0.78 430	1.20 476	0.67 398	0.24 399	0.30 481	0.23 374	0.24 425	0.23 377	0.25 405

CBMV	0.64 416	0.35 412	0.41 179	0.42 290	0.25 212	1.01 452	0.77 493	1.13 412	1.09 452	1.17 476	1.22 431	1.04 420	0.75 415	0.88 406	0.63 387	0.28 440	0.30 481	0.34 473	0.30 468	0.26 407	0.26 411
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.66 420	0.38 434	0.90 461	0.52 445	0.46 478	1.08 468	0.49 399	1.00 356	0.77 276	1.18 478	1.29 447	1.12 444	0.74 411	0.85 396	0.86 438	0.27 430	0.31 490	0.25 403	0.25 434	0.24 390	0.23 390

YMNet_1	0.66 420	0.38 434	0.90 461	0.52 445	0.46 478	1.08 468	0.49 399	1.00 356	0.77 276	1.18 478	1.29 447	1.12 444	0.74 411	0.85 396	0.86 438	0.27 430	0.31 490	0.25 403	0.25 434	0.24 390	0.23 390

Wz-Net-TNSev	1.14 504	1.06 533	4.32 552	0.49 403	0.42 454	1.51 510	1.11 525	1.48 510	1.40 500	1.22 486	1.26 440	1.58 506	1.43 515	1.76 520	1.70 512	0.32 468	0.31 490	0.26 422	0.30 468	0.41 486	0.41 492

S-Stereo	0.74 443	0.35 412	0.96 467	0.56 470	0.45 471	0.82 418	0.60 449	1.24 469	1.60 517	0.96 418	1.41 467	1.12 444	0.94 471	0.80 370	1.04 481	0.26 420	0.31 490	0.28 443	0.25 434	0.32 447	0.47 510

CSAN	0.83 465	0.49 469	0.77 444	0.60 488	0.41 448	1.14 477	1.06 521	1.19 442	1.46 505	1.32 493	1.43 471	1.37 484	1.19 501	1.27 488	0.86 438	0.39 497	0.31 490	0.36 480	0.37 491	0.35 463	0.34 466

UDG	0.88 471	0.82 519	0.67 398	1.00 528	0.96 528	1.02 454	0.57 443	1.13 412	0.99 406	0.90 390	0.97 342	1.31 469	0.99 479	0.85 396	0.84 433	0.54 523	0.32 495	1.77 542	0.40 500	0.94 529	0.66 525

psmorigin	0.82 459	0.51 477	2.09 531	0.49 403	0.41 448	0.85 425	0.50 404	1.04 375	0.88 346	1.45 500	1.43 471	1.50 498	1.06 487	1.22 482	0.97 469	0.31 457	0.32 495	0.27 435	0.27 454	0.33 453	0.42 493

edge stereo	0.76 445	0.38 434	0.74 430	0.52 445	0.43 460	0.80 405	0.53 426	1.28 479	1.06 441	1.28 491	1.38 464	1.81 512	1.11 492	1.08 460	0.85 437	0.33 476	0.32 495	0.41 497	0.28 460	0.32 447	0.36 473

ADCS	1.51 526	0.61 497	3.42 544	0.59 482	0.51 490	1.27 494	1.08 524	1.59 522	1.81 524	1.91 526	1.66 493	1.51 501	1.42 514	1.94 529	8.60 561	0.33 476	0.32 495	0.33 471	0.36 490	0.44 491	0.42 493

AnyNet_C01	1.56 527	1.05 532	7.45 557	0.64 496	0.54 498	1.99 529	1.38 542	1.43 506	1.36 493	1.63 513	1.92 506	1.84 514	1.33 510	2.40 542	4.03 546	0.33 476	0.32 495	0.32 466	0.34 486	0.44 491	0.45 504

FBW_ROB	0.88 471	0.50 473	0.85 452	0.55 467	0.40 441	1.17 483	0.78 495	1.50 513	1.37 495	1.33 495	1.27 441	1.48 496	1.00 482	2.57 546	0.98 472	0.25 410	0.32 495	0.45 502	0.30 468	0.34 459	0.28 428

SGM-ForestM	4.04 556	0.32 393	0.46 252	0.43 310	0.27 283	7.50 563	1.45 547	3.84 557	4.24 556	8.19 567	6.76 565	19.00 575	9.08 564	10.74 569	6.62 558	0.31 457	0.33 501	0.32 466	0.32 481	0.29 426	0.29 435

SGM-Forest	0.62 413	0.32 393	0.39 158	0.43 310	0.30 346	1.02 454	0.55 434	1.09 396	1.05 434	1.06 457	1.18 425	1.10 440	0.67 375	0.88 406	0.62 384	0.31 457	0.33 501	0.33 471	0.30 468	0.30 435	0.28 428
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CC-Net-ROB	0.82 459	0.96 527	0.85 452	0.58 478	0.45 471	1.27 494	0.70 480	1.17 437	1.02 419	0.83 343	1.23 435	0.90 382	0.77 425	1.06 454	0.69 402	0.46 508	0.34 503	1.71 541	0.38 494	0.59 520	0.36 473

WCMA_ROB	1.14 504	0.36 417	0.76 439	0.49 403	0.44 467	1.23 491	0.67 465	1.11 404	1.23 475	2.84 546	3.95 552	3.28 541	1.83 533	1.25 485	0.99 473	0.44 506	0.34 503	0.34 473	0.37 491	0.41 486	0.40 489

ACVNet-4b	1.35 519	1.31 539	1.10 481	1.90 547	1.59 542	1.92 527	0.77 493	1.52 519	1.62 518	1.05 454	1.60 490	2.11 523	0.94 471	1.64 515	0.77 422	1.30 546	0.35 505	2.03 549	0.67 533	1.88 547	0.84 532

MeshStereo	1.34 517	0.43 453	0.54 338	0.44 329	0.34 404	1.66 519	0.60 449	1.94 534	1.37 495	4.47 559	3.25 537	4.71 550	1.94 536	1.92 527	1.17 492	0.35 487	0.35 505	0.37 485	0.31 475	0.32 447	0.32 455
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PVD	1.28 516	0.67 505	1.28 501	0.74 517	0.62 512	1.50 509	0.84 502	1.99 536	2.96 545	2.18 533	2.36 520	1.85 516	1.95 537	1.92 527	1.94 523	0.39 497	0.36 507	0.49 513	0.37 491	0.51 506	0.64 524

MFN_U_SF_RVC	1.09 501	0.59 494	1.97 530	0.67 507	0.44 467	1.93 528	0.60 449	1.85 533	1.36 493	1.61 510	1.54 486	1.95 520	1.37 511	1.64 515	1.73 513	0.40 501	0.37 508	0.45 502	0.48 518	0.44 491	0.44 500

CBMV_ROB	0.59 407	0.37 424	0.38 139	0.39 183	0.28 306	0.74 385	0.28 125	1.00 356	0.98 401	0.94 410	1.25 438	0.81 349	0.78 430	0.87 403	0.50 335	0.36 491	0.37 508	0.43 499	0.40 500	0.33 453	0.30 443

HBP-ISP	0.59 407	0.45 462	0.43 211	0.45 352	0.33 395	0.70 371	0.28 125	1.11 404	1.00 412	0.83 343	1.18 425	0.65 269	0.68 381	0.88 406	0.52 352	0.35 487	0.38 510	0.47 506	0.41 505	0.38 477	0.31 451

DDUNet	1.06 496	2.56 562	0.68 402	1.21 534	1.26 539	1.03 457	0.69 475	1.11 404	0.94 387	0.96 418	1.22 431	1.27 463	0.82 440	0.93 430	0.72 412	0.84 533	0.38 510	1.99 545	0.60 530	1.10 535	0.85 533

BEATNet-Init1	15.13 571	0.82 519	50.86 583	0.72 516	0.53 495	38.10 582	7.03 567	11.83 570	14.25 569	29.78 582	30.17 582	48.21 585	22.64 579	26.78 580	18.11 570	0.42 505	0.38 510	0.47 506	0.46 511	0.51 506	0.48 513

NOSS_ROB	0.57 393	0.39 440	0.39 158	0.44 329	0.30 346	0.73 384	0.54 430	1.03 372	1.08 450	0.67 233	0.87 289	0.76 328	0.57 310	0.77 360	0.47 328	0.38 495	0.38 510	0.44 501	0.42 509	0.37 473	0.34 466

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 490	0.57 492	1.51 520	0.67 507	0.50 486	2.57 536	1.66 550	1.20 447	1.43 501	1.38 497	1.57 488	1.33 477	0.92 465	1.64 515	0.88 447	0.37 494	0.39 514	0.46 505	0.60 530	0.41 486	0.40 489

GANetREF_RVC	0.80 455	0.75 510	0.86 457	0.66 504	0.42 454	1.15 479	0.98 515	1.14 421	1.19 468	1.01 440	1.02 361	1.10 440	0.90 459	1.15 469	0.76 418	0.48 512	0.39 514	0.57 520	0.38 494	0.63 521	0.46 505
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
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 517	0.87 521	1.76 526	0.86 521	0.56 503	4.29 556	1.79 555	1.50 513	1.98 528	1.61 510	1.85 504	1.84 514	1.41 513	1.89 525	1.36 503	0.48 512	0.40 516	0.56 519	0.57 528	0.69 523	0.48 513

PA-Net	0.67 425	0.43 453	0.83 450	0.50 417	0.53 495	0.94 437	0.68 470	1.10 398	1.14 460	0.80 310	0.88 297	0.87 368	0.77 425	1.02 449	0.88 447	0.24 399	0.41 517	0.29 451	0.44 510	0.26 407	0.34 466
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	1.21 511	0.49 469	0.62 368	0.59 482	0.50 486	1.62 518	0.67 465	1.23 462	1.24 477	2.45 539	3.77 546	3.09 538	2.98 552	1.32 492	0.81 428	0.45 507	0.41 517	0.49 513	0.51 525	0.47 500	0.44 500

FC-DCNN v2	1.65 532	0.51 477	0.65 388	0.61 490	0.49 484	1.61 516	0.70 480	1.75 532	1.56 513	4.74 563	4.91 560	6.46 561	3.31 554	1.91 526	1.11 486	0.46 508	0.42 519	0.47 506	0.46 511	0.48 501	0.46 505

ccnet	0.82 459	0.57 492	0.75 434	0.54 462	0.59 509	1.09 471	0.66 463	1.38 498	0.94 387	1.12 471	1.44 474	1.29 466	0.92 465	0.95 439	1.24 496	0.49 514	0.42 519	0.50 515	0.47 516	0.51 506	0.46 505

FCDSN-DC	1.39 522	0.56 490	0.65 388	0.74 517	0.59 509	1.38 499	0.63 457	1.35 492	1.39 498	3.26 553	4.50 557	4.61 548	2.63 547	1.58 510	1.03 478	0.46 508	0.42 519	0.48 510	0.47 516	0.50 505	0.50 517
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.59 528	0.51 477	0.66 394	0.61 490	0.49 484	1.56 513	0.70 480	1.66 527	1.53 509	4.64 560	4.62 558	5.85 557	3.34 556	1.84 524	1.11 486	0.46 508	0.42 519	0.47 506	0.46 511	0.48 501	0.46 505

Ntro	1.09 501	0.97 530	0.91 463	1.44 539	1.19 538	1.69 522	0.80 497	1.35 492	1.25 482	1.00 435	1.29 447	1.31 469	0.97 477	1.26 486	0.84 433	0.84 533	0.43 523	1.36 538	0.50 523	1.56 538	0.78 529

MANE	4.13 557	0.51 477	0.64 382	0.66 504	0.56 503	6.89 562	0.99 517	7.55 565	12.04 564	6.68 566	8.57 567	10.69 566	9.45 565	7.59 566	6.39 557	0.49 514	0.43 523	0.48 510	0.98 546	0.49 503	0.48 513

SAMSARA	1.07 498	0.65 502	1.19 493	1.06 531	0.90 523	1.76 525	1.76 554	1.46 508	1.44 503	1.51 504	1.16 421	2.00 521	1.14 494	1.48 504	1.31 502	0.39 497	0.44 525	0.35 475	0.38 494	0.49 503	0.49 516

ELAS_RVC	1.60 529	0.61 497	1.01 474	0.70 513	0.56 503	2.00 530	1.89 557	1.96 535	2.65 542	3.33 554	3.26 538	3.03 535	3.41 557	2.49 544	2.09 527	0.52 518	0.45 526	0.50 515	0.48 518	0.54 513	0.52 519
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 531	0.61 497	0.95 465	0.68 510	0.55 500	3.01 549	1.55 548	2.39 542	2.33 538	3.64 556	3.89 550	2.75 533	2.90 551	2.15 537	2.27 534	0.52 518	0.45 526	0.50 515	0.48 518	0.54 513	0.52 519
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	1.04 492	0.93 524	0.88 459	1.33 538	1.05 536	1.66 519	0.70 480	1.40 502	1.18 466	1.08 464	1.32 453	1.33 477	0.91 460	1.23 483	0.76 418	0.72 529	0.46 528	1.24 537	0.50 523	1.40 537	0.75 527

LSM	4.74 561	0.77 513	10.16 560	0.70 513	56.56 581	1.02 454	1.00 519	1.24 469	1.62 518	2.04 528	2.34 518	1.33 477	1.17 498	1.38 502	1.09 485	0.33 476	0.49 529	0.39 490	0.46 511	0.51 506	10.09 571

ACVNet_1	1.46 524	1.33 540	1.12 484	1.91 548	1.62 543	1.83 526	0.98 515	2.00 537	1.85 526	1.39 498	1.53 485	2.32 527	1.53 518	1.34 495	1.11 486	1.30 546	0.50 530	2.06 551	0.58 529	1.93 549	0.95 539

Anonymous_2	0.82 459	0.44 458	0.63 377	0.40 219	0.43 460	0.80 405	0.52 422	0.72 240	0.77 276	0.71 261	0.60 164	0.87 368	0.76 418	0.75 349	0.58 370	0.52 518	0.54 531	0.54 518	4.82 569	0.56 515	0.40 489

SDNR	0.86 468	0.37 424	1.47 518	0.40 219	0.38 430	3.38 551	0.33 203	0.90 320	0.98 401	0.99 430	2.09 514	0.59 230	0.71 402	1.29 489	0.70 405	0.51 517	0.56 532	0.36 480	0.26 448	0.43 490	0.46 505

PASM	0.90 476	0.64 501	1.69 522	0.69 512	0.69 518	0.78 399	0.84 502	1.03 372	1.26 485	1.19 480	1.15 416	1.31 469	0.98 478	1.24 484	1.03 478	0.52 518	0.56 532	0.59 523	0.66 532	0.56 515	0.54 521

ACVNet_2	1.65 532	1.27 538	1.41 516	1.75 543	1.62 543	2.22 532	1.20 529	2.30 541	2.62 541	1.78 520	2.56 525	3.03 535	1.61 524	1.54 505	1.12 490	1.06 541	0.58 534	1.82 543	0.70 535	1.82 543	0.96 540

MADNet+	2.23 544	2.43 559	10.85 561	1.22 535	0.91 525	2.76 540	1.40 543	2.12 539	1.67 520	1.32 493	1.74 499	1.86 517	1.74 529	6.25 561	4.41 550	0.65 526	0.64 535	0.58 522	0.54 527	0.80 525	0.76 528

GCST	0.83 465	1.22 536	0.74 430	1.58 540	1.01 533	1.06 463	0.23 58	0.78 275	0.78 286	0.97 423	0.65 177	0.78 336	0.35 175	0.92 424	0.34 203	0.96 536	0.65 536	1.20 536	0.81 539	0.91 527	0.70 526

RainbowNet	1.35 519	1.49 543	1.19 493	1.88 546	1.45 540	1.48 508	1.07 523	1.61 524	1.55 511	1.20 484	1.59 489	1.54 502	1.13 493	1.34 495	0.97 469	1.36 549	0.70 537	1.82 543	0.79 538	1.71 541	1.07 546

NVStereoNet_ROB	1.24 513	0.90 523	1.13 485	0.86 521	0.88 522	1.11 472	0.99 517	1.42 504	1.53 509	1.59 509	2.48 522	2.24 525	1.53 518	1.96 530	1.30 501	0.76 531	0.70 537	0.78 527	1.00 547	0.71 524	0.88 535
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCK	1.92 537	1.66 551	3.12 542	1.65 541	0.91 525	2.84 543	2.26 560	2.10 538	2.41 540	2.36 537	2.31 515	2.22 524	1.82 531	3.43 550	2.03 526	1.61 553	0.71 539	1.51 539	0.82 540	1.69 540	0.91 536

IMH-64-1	1.86 534	1.62 548	1.16 487	2.20 551	1.89 551	2.33 533	1.30 536	2.89 545	2.29 536	1.66 514	2.80 533	2.49 530	1.61 524	2.10 534	1.78 518	1.60 551	0.74 540	2.43 555	1.02 548	2.12 550	1.17 550

IMH-64	1.86 534	1.62 548	1.16 487	2.20 551	1.89 551	2.33 533	1.30 536	2.89 545	2.29 536	1.66 514	2.80 533	2.49 530	1.61 524	2.10 534	1.78 518	1.60 551	0.74 540	2.43 555	1.02 548	2.12 550	1.17 550

TorneroNet-64	3.44 551	1.86 552	1.42 517	2.58 559	2.28 557	6.87 561	1.68 551	4.70 562	12.03 563	2.31 536	5.59 564	8.25 563	2.55 546	3.97 556	2.73 537	1.81 556	0.74 540	2.57 559	1.07 552	2.35 554	1.44 556

Consistency-Raft	1.01 487	0.81 516	1.24 498	0.84 520	0.97 529	0.81 410	0.84 502	1.30 483	1.59 514	1.05 454	1.68 496	1.12 444	0.91 460	0.92 424	1.11 486	0.65 526	0.74 540	0.79 528	0.90 542	1.06 534	0.79 531

MFMNet_re	1.14 504	0.97 530	1.19 493	0.99 526	0.95 527	1.25 493	1.22 532	1.39 499	1.55 511	1.69 517	1.67 495	1.21 456	1.53 518	1.12 467	0.99 473	0.87 535	0.75 544	0.79 528	0.75 536	0.90 526	0.94 537

JetBlue	2.78 547	1.26 537	7.04 556	1.16 533	1.48 541	8.00 564	6.02 566	2.60 543	1.92 527	2.12 531	2.64 529	3.34 543	3.05 553	6.49 562	3.39 542	0.78 532	0.76 545	0.75 525	0.76 537	0.97 532	1.18 552

TorneroNet	4.53 560	1.89 553	1.48 519	2.55 557	2.27 556	13.78 571	1.69 552	4.84 564	23.73 580	2.89 549	7.70 566	7.06 562	2.69 548	4.26 558	3.42 543	1.84 557	0.77 546	2.68 561	1.13 553	2.42 555	1.47 557

IMH	2.04 541	1.62 548	1.20 496	2.20 551	1.89 551	2.91 548	1.30 536	3.11 548	3.03 546	1.81 521	3.35 543	3.03 535	1.90 534	2.48 543	1.80 520	1.66 554	0.77 546	2.45 557	1.04 551	2.15 552	1.19 553

Dean	1.98 538	1.36 541	1.36 513	2.12 550	1.81 550	2.74 538	1.36 541	3.37 554	3.80 554	2.08 529	3.32 541	3.21 540	1.82 531	1.71 519	1.67 511	1.27 543	0.77 546	1.99 545	0.90 542	1.86 544	1.03 545

LVE	2.12 543	1.44 542	1.36 513	1.99 549	1.78 548	2.75 539	1.79 555	2.82 544	3.95 555	1.90 525	4.33 556	3.52 545	1.81 530	2.24 539	1.74 514	1.74 555	0.87 549	2.06 551	1.13 553	1.91 548	1.35 555

TCMNet-wrong-test	8.97 566	10.42 571	8.74 559	19.56 572	17.61 571	12.53 570	9.01 568	13.59 571	2.18 532	4.64 560	5.11 562	14.63 569	11.09 567	7.19 565	9.73 562	5.56 571	0.89 550	3.77 568	3.11 567	10.34 571	9.80 570

WAO-8	2.92 548	1.55 546	1.35 509	1.79 544	1.63 545	5.23 558	1.22 532	4.58 560	12.56 566	2.84 546	4.07 554	4.83 551	2.72 549	3.49 551	2.25 532	1.27 543	0.91 551	1.99 545	1.15 555	1.86 544	1.15 548

WAO-7	1.90 536	1.20 535	1.35 509	1.27 536	1.06 537	2.84 543	1.56 549	3.23 550	3.06 548	2.23 534	3.33 542	3.17 539	2.28 542	3.12 547	2.21 529	1.02 540	0.91 551	1.06 535	1.03 550	1.04 533	0.97 543

WAO-6	2.04 541	1.50 544	1.16 487	1.70 542	1.67 547	2.69 537	1.44 546	3.06 547	3.63 553	1.98 527	3.27 539	3.54 546	2.07 540	2.36 541	2.22 531	1.31 548	0.91 551	2.04 550	1.22 557	1.73 542	1.27 554

Venus	2.92 548	1.55 546	1.35 509	1.79 544	1.63 545	5.23 558	1.22 532	4.58 560	12.56 566	2.84 546	4.06 553	4.83 551	2.72 549	3.49 551	2.25 532	1.27 543	0.91 551	1.99 545	1.15 555	1.86 544	1.15 548

SPS-STEREO	1.25 514	0.93 524	1.06 477	1.04 530	1.03 534	1.41 502	0.91 511	1.51 516	1.19 468	2.09 530	1.83 502	1.94 519	1.39 512	1.62 512	1.39 506	0.97 538	0.94 555	0.90 531	0.89 541	0.96 531	0.96 540
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.97 483	0.89 522	1.05 476	0.92 524	1.03 534	0.97 445	0.81 498	1.29 480	0.91 369	1.07 460	0.98 343	1.00 407	0.95 474	1.02 449	0.92 462	0.96 536	0.95 556	0.90 531	0.91 545	0.92 528	0.94 537

SGM+DAISY	1.35 519	0.94 526	1.25 499	0.96 525	1.00 532	1.52 511	1.02 520	1.34 489	1.21 472	2.64 541	2.65 530	2.44 529	1.56 521	1.64 515	1.26 498	0.97 538	0.95 556	0.90 531	0.90 542	0.94 529	0.96 540

UNDER WATER	3.46 552	2.07 556	3.64 547	3.09 563	2.48 560	3.75 554	2.42 562	3.31 553	13.77 568	2.90 550	2.95 536	5.84 556	3.69 558	3.69 553	3.48 545	2.07 559	1.11 558	2.70 562	1.40 558	2.84 561	1.98 560

notaker	2.76 546	2.29 558	1.80 527	2.96 562	2.58 563	2.90 547	1.75 553	3.24 551	3.05 547	2.78 544	4.24 555	6.15 560	2.51 545	3.34 549	2.75 538	2.31 562	1.18 559	3.00 565	1.65 561	2.84 561	1.97 559

UNDER WATER-64	3.53 553	2.01 555	3.94 548	3.22 565	2.49 561	5.41 560	2.60 563	3.43 555	12.41 565	3.03 551	2.68 531	6.07 559	4.04 559	3.79 555	3.33 541	2.02 558	1.24 560	2.63 560	1.46 559	2.78 559	2.08 562

KSHMR	2.57 545	1.93 554	1.69 522	2.63 560	2.42 559	2.86 545	2.07 558	3.27 552	6.50 559	2.49 540	3.36 544	3.41 544	1.92 535	2.49 544	1.94 523	2.13 560	1.40 561	2.79 564	1.50 560	2.73 558	1.77 558

ktn	2.98 550	2.25 557	1.73 525	2.84 561	2.53 562	3.76 555	2.15 559	3.70 556	5.47 558	2.75 543	5.17 563	5.94 558	2.48 544	3.23 548	2.46 535	2.34 564	1.44 562	2.78 563	2.03 563	2.45 556	2.01 561

HanzoNet	6.76 565	2.45 560	4.22 551	3.19 564	2.94 565	3.62 553	2.28 561	4.79 563	7.20 560	14.00 573	13.19 572	17.49 573	22.30 578	13.25 570	6.19 556	4.20 567	1.93 563	3.10 566	2.56 565	3.35 563	2.88 566

DPSimNet_ROB	3.58 554	2.45 560	8.57 558	2.53 556	2.37 558	2.88 546	3.77 565	3.14 549	3.23 549	4.71 562	3.86 549	4.68 549	4.87 562	4.07 557	5.62 554	2.33 563	2.33 564	2.47 558	2.52 564	2.51 557	2.64 564

PML	40.80 586	29.24 579	11.87 564	7.20 568	14.47 567	92.13 586	213.69 587	7.63 566	23.35 579	74.72 586	190.14 587	50.17 586	26.15 580	21.39 575	12.70 566	8.76 573	2.92 565	8.45 573	3.25 568	13.26 572	4.42 568

JetRed	5.27 562	5.84 567	12.81 565	2.36 555	2.83 564	12.23 569	10.50 569	4.46 559	3.60 551	3.86 557	3.83 548	4.85 553	4.18 560	6.78 563	11.96 565	2.17 561	2.96 566	2.18 553	1.97 562	3.38 564	2.68 565

MADNet++	4.03 555	2.70 564	3.44 546	3.72 567	3.44 566	4.44 557	3.52 564	3.95 558	3.61 552	4.46 558	4.98 561	4.10 547	4.58 561	7.00 564	5.89 555	3.74 566	3.67 567	3.27 567	2.71 566	3.70 566	3.66 567

USTest	12.99 570	14.18 572	20.00 566	16.24 571	14.97 568	20.80 573	31.95 576	16.20 573	10.91 562	8.79 568	9.48 568	13.94 568	10.50 566	16.11 571	21.44 572	3.17 565	4.82 568	5.08 570	5.36 570	8.81 570	7.13 569

test_sample9	1.05 495	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 346	0.71 376	0.43 362	1.06 384	0.88 346	0.92 403	0.86 281	0.85 357	0.69 385	1.20 476	1.36 503	0.41 502	8.41 569	0.40 493	0.41 505	0.36 468	0.33 459

test_sample8	1.25 514	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 346	0.71 376	0.43 362	1.13 412	0.75 261	1.50 503	0.95 325	3.29 542	1.59 523	1.20 476	1.36 503	0.41 502	8.41 569	0.40 493	0.41 505	0.36 468	0.33 459

DPSMNet_ROB	12.08 569	8.00 568	21.00 568	8.97 570	16.79 570	10.67 565	30.89 575	9.02 568	15.17 571	6.51 565	15.41 576	9.04 564	14.85 569	9.27 568	21.67 573	4.58 569	8.57 571	5.09 572	9.29 573	5.90 568	10.95 572

DGTPSM_ROB	12.07 568	8.00 568	20.99 567	8.93 569	16.78 569	10.67 565	30.87 574	9.01 567	15.16 570	6.50 564	15.41 576	9.04 564	14.85 569	9.25 567	21.67 573	4.57 568	8.57 571	5.08 570	9.28 572	5.90 568	10.95 572

Anonymous_1	33.25 577	18.26 573	23.92 570	20.54 573	21.28 574	25.59 574	35.94 577	22.01 581	15.57 572	13.33 570	13.49 573	18.08 574	15.29 571	20.36 572	24.60 575	16.28 579	8.84 573	66.59 583	118.00 583	155.73 586	11.23 574

DPSM_ROB	17.78 572	18.63 574	24.31 574	20.90 574	19.47 572	25.97 575	36.21 578	21.23 579	16.24 573	13.38 571	14.06 574	19.18 576	16.30 572	20.78 573	25.67 576	9.38 574	9.23 574	9.49 574	9.82 574	13.51 573	11.91 575

DPSM	17.78 572	18.63 574	24.31 574	20.90 574	19.47 572	25.97 575	36.21 578	21.23 579	16.24 573	13.38 571	14.06 574	19.18 576	16.30 572	20.78 573	25.67 576	9.38 574	9.23 574	9.49 574	9.82 574	13.51 573	11.91 575

tt	6.20 563	0.20 156	5.89 554	3.55 566	2.07 554	11.26 567	19.21 570	11.74 569	5.46 557	2.69 542	2.04 513	4.87 554	6.25 563	3.70 554	7.09 560	8.32 572	11.17 576	4.93 569	5.41 571	5.74 567	2.37 563

LRCNet_RVC	21.24 575	31.15 580	21.41 569	28.98 577	23.82 575	3.13 550	0.60 449	20.96 578	1.59 514	25.58 578	28.15 580	21.99 578	14.79 568	21.94 579	16.41 569	28.89 583	14.87 577	33.53 579	31.28 579	29.51 581	26.16 579

LSM0	38.95 585	37.60 585	48.58 580	43.57 582	91.06 586	52.57 585	72.57 583	43.17 586	32.63 584	26.97 581	27.97 579	38.65 583	32.94 583	41.86 586	51.78 586	18.89 582	18.41 578	19.13 576	19.63 576	27.29 577	33.77 580

xxxxx1	36.64 580	19.51 576	24.21 571	61.66 583	64.63 583	27.28 578	40.10 580	20.25 574	18.63 576	14.07 574	12.97 569	17.26 570	17.36 574	21.70 576	27.93 578	13.18 576	18.50 579	111.26 584	133.37 584	29.24 578	39.73 581

tt_ll	36.64 580	19.51 576	24.21 571	61.66 583	64.63 583	27.28 578	40.10 580	20.25 574	18.63 576	14.07 574	12.97 569	17.26 570	17.36 574	21.70 576	27.93 578	13.18 576	18.50 579	111.26 584	133.37 584	29.24 578	39.73 581

ff	36.64 580	19.51 576	24.21 571	61.66 583	64.63 583	27.28 578	40.10 580	20.25 574	18.63 576	14.07 574	12.97 569	17.26 570	17.36 574	21.70 576	27.93 578	13.18 576	18.50 579	111.26 584	133.37 584	29.24 578	39.73 581

CasAABBNet	35.74 578	37.43 583	48.72 581	42.22 580	39.20 579	52.24 583	73.12 585	42.61 584	32.62 583	26.78 579	27.95 578	38.58 582	32.60 582	41.67 584	51.65 585	18.74 580	18.57 582	19.15 577	19.77 577	27.20 575	23.98 577

Selective-RAFT-Error	35.84 579	37.49 584	48.83 582	42.26 581	39.24 580	52.30 584	73.09 584	42.66 585	32.61 582	26.80 580	28.30 581	38.84 584	33.51 584	41.68 585	51.59 584	18.82 581	18.58 583	19.17 578	19.80 578	27.28 576	24.05 578

HaxPig	31.96 576	37.24 582	34.27 576	24.37 576	24.88 576	18.26 572	19.86 571	20.64 577	28.52 581	35.97 583	38.75 583	25.57 579	28.72 581	33.88 581	34.39 581	35.94 584	38.87 584	37.80 580	40.48 580	39.68 582	41.15 584

AVERAGE_ROB	37.58 584	40.13 586	40.15 578	34.81 579	33.82 578	28.55 581	25.10 573	32.02 583	34.06 586	41.28 584	40.66 584	34.46 581	34.81 586	39.18 582	37.57 583	42.78 585	43.44 585	43.82 581	43.03 581	40.47 583	41.51 585

MEDIAN_ROB	37.38 583	40.85 587	40.60 579	32.31 578	31.85 577	27.20 577	24.55 572	29.10 582	33.19 585	42.09 585	41.76 585	33.35 580	34.39 585	39.78 583	37.07 582	43.64 586	44.10 586	44.12 582	43.40 582	41.51 584	42.76 586

test_example2	176.61 587	205.14 588	198.86 587	188.60 587	190.98 587	152.67 587	170.61 586	94.86 587	123.55 587	178.88 587	179.48 586	158.94 587	141.34 587	192.61 587	198.96 587	203.76 587	236.37 587	164.13 587	173.55 587	218.58 587	160.41 587

ccccc		429.19 589		507.10 588	501.20 588	356.95 588		380.82 588		334.51 588		372.86 588		499.17 588		561.44 588	431.22 588	334.28 588	290.86 588	540.88 588

ASD4		8.86 570

Low-res two-view benchmark