Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 2	0.09 37	0.21 55	0.14 1	0.10 65	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 10	0.11 16	0.09 16	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.09 267	0.07 259	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.06 74

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 3	0.17 17	0.08 9	0.09 1	0.13 38	0.24 73	0.13 12	0.10 10	0.09 11	0.09 16	0.08 6	0.18 62	0.12 41	0.07 66	0.06 142	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

IGEV-Stereo+	0.12 38	0.08 8	0.17 29	0.18 46	0.13 234	0.09 1	0.11 14	0.16 4	0.15 21	0.10 10	0.08 10	0.10 31	0.10 38	0.21 115	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.16 436	0.24 509

StereoAnything_RVC	0.13 48	0.37 500	0.36 206	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 21	0.17 8	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 38	0.20 96	0.10 1	0.09 267	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.24 497	0.05 21

CroCo-Stereo Lap2	0.15 97	0.15 310	0.28 115	0.25 378	0.18 399	0.11 4	0.19 230	0.28 116	0.21 97	0.13 44	0.16 75	0.15 98	0.12 85	0.17 44	0.14 114	0.07 66	0.07 259	0.08 150	0.06 80	0.08 166	0.07 147

CroCo-Stereo	0.14 70	0.13 235	0.24 75	0.25 378	0.11 105	0.11 4	0.18 186	0.32 167	0.23 128	0.12 31	0.12 24	0.18 131	0.12 85	0.14 9	0.13 80	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.07 104	0.06 74
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
LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 7	0.09 26	0.12 7	0.13 38	0.18 13	0.13 12	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 6	0.16 31	0.10 1	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 7	0.09 26	0.12 7	0.13 38	0.17 8	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 44	0.10 1	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

S2M2	0.13 48	0.11 134	0.20 49	0.16 7	0.12 161	0.12 7	0.07 1	0.18 13	0.20 82	0.12 31	0.15 65	0.14 82	0.12 85	0.15 15	0.14 114	0.13 409	0.09 375	0.09 227	0.10 336	0.11 344	0.09 270

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 23	0.16 7	0.08 9	0.12 7	0.13 38	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 31	0.09 16	0.11 1	0.10 1	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

111111	0.11 14	0.07 2	0.17 29	0.19 85	0.11 105	0.13 11	0.11 14	0.22 41	0.15 21	0.11 18	0.12 24	0.12 49	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 166	0.06 74

LGtest1	0.10 2	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.08 9	0.13 11	0.09 2	0.16 4	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 16	0.09 16	0.15 15	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.06 74

asda	0.11 14	0.11 134	0.16 23	0.17 17	0.09 26	0.14 13	0.12 21	0.24 73	0.16 26	0.11 18	0.11 16	0.08 3	0.10 38	0.15 15	0.12 41	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5_new	0.11 14	0.11 134	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.14 13	0.12 21	0.21 31	0.16 26	0.13 44	0.13 36	0.08 3	0.09 16	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 39	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 14	0.11 134	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.14 13	0.12 21	0.21 31	0.16 26	0.13 44	0.13 36	0.08 3	0.09 16	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 39	0.04 1

monsterstereo	0.11 14	0.09 37	0.14 3	0.19 85	0.12 161	0.14 13	0.12 21	0.25 79	0.17 42	0.13 44	0.16 75	0.08 3	0.09 16	0.19 83	0.11 11	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 38	0.09 37	0.25 87	0.16 7	0.11 105	0.14 13	0.16 108	0.17 8	0.17 42	0.10 10	0.15 65	0.09 16	0.09 16	0.18 62	0.10 1	0.06 23	0.07 259	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.10 325

MonSter	0.10 2	0.08 8	0.13 1	0.17 17	0.08 9	0.14 13	0.12 21	0.24 73	0.19 63	0.09 5	0.11 16	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 14	0.08 8	0.15 9	0.19 85	0.11 105	0.14 13	0.10 7	0.22 41	0.18 52	0.10 10	0.13 36	0.10 31	0.11 62	0.14 9	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

DLNR_Zeroshot_test	10.44 572	12.10 579	19.93 579	106.08 587	23.66 584	0.14 13	0.13 38	3.22 566	0.17 42	0.16 100	0.23 144	0.16 114	0.10 38	0.31 266	0.15 138	2.36 567	0.06 142	0.07 72	0.07 135	39.70 585	0.06 74

qwe	0.11 14	0.10 73	0.14 3	0.17 17	0.10 65	0.15 21	0.12 21	0.25 79	0.17 42	0.14 67	0.13 36	0.09 16	0.09 16	0.18 62	0.12 41	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2.25w	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 21	0.10 7	0.19 17	0.18 52	0.14 67	0.17 84	0.09 16	0.10 38	0.18 62	0.13 80	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

4w-stereo	0.10 2	0.10 73	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 21	0.10 7	0.19 17	0.13 12	0.12 31	0.12 24	0.08 3	0.11 62	0.16 31	0.12 41	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

2.5w	0.11 14	0.10 73	0.15 9	0.18 46	0.09 26	0.15 21	0.15 81	0.20 25	0.15 21	0.12 31	0.13 36	0.10 31	0.09 16	0.17 44	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

2.75w_new	0.11 14	0.09 37	0.14 3	0.16 7	0.09 26	0.15 21	0.12 21	0.25 79	0.16 26	0.14 67	0.13 36	0.08 3	0.10 38	0.16 31	0.13 80	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

monsters	0.11 14	0.09 37	0.13 1	0.17 17	0.12 161	0.15 21	0.11 14	0.23 59	0.15 21	0.14 67	0.12 24	0.08 3	0.09 16	0.21 115	0.10 1	0.06 23	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 21	0.11 14	0.16 4	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 31	0.06 1	0.15 15	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.05 21

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 46	0.09 26	0.15 21	0.11 14	0.16 4	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 31	0.07 2	0.17 44	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 46	0.07 1	0.15 21	0.11 14	0.17 8	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 31	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 48	0.09 37	0.24 75	0.20 144	0.10 65	0.15 21	0.14 57	0.22 41	0.16 26	0.12 31	0.19 102	0.15 98	0.11 62	0.13 5	0.17 191	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.07 104	0.06 74

SCV_C0	0.14 70	0.11 134	0.25 87	0.19 85	0.12 161	0.15 21	0.16 108	0.30 146	0.22 110	0.13 44	0.15 65	0.13 60	0.09 16	0.24 149	0.10 1	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.09 231	0.06 74

SCV	0.14 70	0.14 277	0.24 75	0.21 187	0.11 105	0.15 21	0.16 108	0.31 157	0.18 52	0.11 18	0.15 65	0.13 60	0.10 38	0.23 139	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.06 74

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 48	0.14 277	0.19 40	0.26 412	0.09 26	0.15 21	0.13 38	0.22 41	0.18 52	0.12 31	0.11 16	0.10 31	0.13 115	0.21 115	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.05 21

AIO_rvc	0.12 38	0.11 134	0.22 61	0.19 85	0.10 65	0.15 21	0.17 143	0.20 25	0.16 26	0.11 18	0.13 36	0.13 60	0.08 6	0.22 130	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.07 147

AIO_test	0.12 38	0.09 37	0.20 49	0.19 85	0.11 105	0.15 21	0.17 143	0.19 17	0.16 26	0.11 18	0.13 36	0.14 82	0.09 16	0.20 96	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

RAStereo	0.13 48	0.12 175	0.27 104	0.22 245	0.11 105	0.15 21	0.18 186	0.23 59	0.23 128	0.13 44	0.17 84	0.11 44	0.09 16	0.15 15	0.13 80	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.05 21

Occ-G	0.13 48	0.08 8	0.21 55	0.17 17	0.10 65	0.15 21	0.19 230	0.22 41	0.19 63	0.13 44	0.19 102	0.21 165	0.11 62	0.17 44	0.14 114	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.07 104	0.06 74

rvit_stereo_0080	0.15 97	0.13 235	0.25 87	0.19 85	0.13 234	0.15 21	0.20 277	0.28 116	0.24 143	0.15 79	0.17 84	0.19 145	0.13 115	0.19 83	0.15 138	0.11 353	0.08 341	0.08 150	0.08 208	0.10 296	0.07 147

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 205	0.72 535	0.70 451	0.17 17	0.08 9	0.15 21	0.15 81	0.18 13	0.16 26	0.13 44	0.12 24	0.09 16	0.08 6	0.16 31	0.13 80	0.35 526	0.04 2	0.08 150	0.07 135	0.11 344	0.23 504

IGEV++	0.13 48	0.10 73	0.23 67	0.21 187	0.10 65	0.15 21	0.15 81	0.29 127	0.16 26	0.12 31	0.15 65	0.12 49	0.12 85	0.17 44	0.14 114	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.07 104	0.07 147

whm_eth	0.15 97	0.13 235	0.25 87	0.19 85	0.13 234	0.15 21	0.20 277	0.28 116	0.24 143	0.15 79	0.17 84	0.19 145	0.13 115	0.19 83	0.15 138	0.11 353	0.08 341	0.08 150	0.08 208	0.10 296	0.07 147

MIF-Stereo (partial)	0.16 111	0.10 73	0.34 176	0.21 187	0.15 326	0.15 21	0.13 38	0.28 116	0.25 156	0.17 112	0.26 175	0.15 98	0.16 163	0.25 180	0.17 191	0.09 267	0.06 142	0.10 300	0.08 208	0.09 231	0.08 213

Selective-IGEV	0.12 38	0.09 37	0.22 61	0.19 85	0.10 65	0.15 21	0.14 57	0.27 97	0.15 21	0.13 44	0.14 62	0.13 60	0.08 6	0.21 115	0.12 41	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.05 21

asd	0.10 2	0.10 73	0.15 9	0.17 17	0.10 65	0.16 44	0.10 7	0.19 17	0.13 12	0.12 31	0.11 16	0.09 16	0.10 38	0.16 31	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

3w_stereo	0.12 38	0.11 134	0.18 35	0.18 46	0.08 9	0.16 44	0.15 81	0.27 97	0.19 63	0.12 31	0.12 24	0.07 1	0.12 85	0.15 15	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

2w_stereo	0.11 14	0.10 73	0.15 9	0.18 46	0.08 9	0.16 44	0.14 57	0.27 97	0.20 82	0.14 67	0.14 62	0.08 3	0.11 62	0.13 5	0.12 41	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

1w_stereo	0.12 38	0.08 8	0.14 3	0.18 46	0.09 26	0.16 44	0.15 81	0.25 79	0.21 97	0.13 44	0.16 75	0.08 3	0.12 85	0.16 31	0.13 80	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

IGEV	0.11 14	0.06 1	0.17 29	0.15 4	0.11 105	0.16 44	0.13 38	0.21 31	0.16 26	0.11 18	0.15 65	0.09 16	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.05 21

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 8	0.16 23	0.17 17	0.08 9	0.16 44	0.12 21	0.17 8	0.12 8	0.10 10	0.07 3	0.10 31	0.08 6	0.14 9	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74

LG-Stereo	0.13 48	0.10 73	0.24 75	0.20 144	0.09 26	0.16 44	0.18 186	0.21 31	0.18 52	0.11 18	0.17 84	0.09 16	0.09 16	0.15 15	0.14 114	0.05 9	0.06 142	0.08 150	0.08 208	0.07 104	0.05 21

HUF	0.15 97	0.11 134	0.38 237	0.17 17	0.11 105	0.16 44	0.17 143	0.22 41	0.20 82	0.11 18	0.13 36	0.14 82	0.11 62	0.18 62	0.12 41	0.07 66	0.20 507	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.14 420

GIP-stereo	0.12 38	0.09 37	0.20 49	0.19 85	0.11 105	0.16 44	0.14 57	0.29 127	0.18 52	0.11 18	0.16 75	0.13 60	0.09 16	0.15 15	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

mms	0.13 48	0.11 134	0.19 40	0.19 85	0.12 161	0.16 44	0.17 143	0.20 25	0.17 42	0.13 44	0.17 84	0.14 82	0.09 16	0.24 149	0.14 114	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.07 147

rvit_stereo_0081	0.16 111	0.11 134	0.24 75	0.21 187	0.12 161	0.16 44	0.17 143	0.22 41	0.33 254	0.16 100	0.18 94	0.18 131	0.14 133	0.20 96	0.16 162	0.11 353	0.08 341	0.09 227	0.08 208	0.09 231	0.07 147

rvit_stereo_0082	0.16 111	0.11 134	0.24 75	0.21 187	0.12 161	0.16 44	0.17 143	0.22 41	0.33 254	0.16 100	0.18 94	0.18 131	0.14 133	0.20 96	0.16 162	0.11 353	0.08 341	0.09 227	0.08 208	0.09 231	0.07 147

AIO-Stereo	0.13 48	0.10 73	0.22 61	0.20 144	0.09 26	0.16 44	0.15 81	0.27 97	0.16 26	0.13 44	0.15 65	0.13 60	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

RSM	0.12 38	0.09 37	0.20 49	0.20 144	0.09 26	0.16 44	0.15 81	0.23 59	0.18 52	0.13 44	0.13 36	0.15 98	0.09 16	0.21 115	0.12 41	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.05 21

MoCha-V2	0.13 48	0.08 8	0.26 95	0.23 291	0.09 26	0.16 44	0.15 81	0.26 87	0.16 26	0.15 79	0.15 65	0.13 60	0.14 133	0.20 96	0.11 11	0.06 23	0.07 259	0.06 22	0.06 80	0.06 39	0.05 21

plain	0.17 128	0.13 235	0.43 304	0.21 187	0.13 234	0.16 44	0.17 143	0.27 97	0.22 110	0.16 100	0.26 175	0.13 60	0.16 163	0.27 215	0.16 162	0.08 189	0.06 142	0.10 300	0.07 135	0.10 296	0.07 147

MaDis-Stereo	0.14 70	0.13 235	0.26 95	0.19 85	0.14 276	0.16 44	0.13 38	0.25 79	0.21 97	0.13 44	0.14 62	0.14 82	0.11 62	0.17 44	0.17 191	0.08 189	0.07 259	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.06 74

CASnet	0.14 70	0.12 175	0.22 61	0.22 245	0.08 9	0.16 44	0.15 81	0.27 97	0.25 156	0.22 153	0.20 118	0.15 98	0.11 62	0.17 44	0.13 80	0.07 66	0.05 29	0.11 356	0.09 294	0.08 166	0.05 21
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
water-stereo	0.13 48	0.08 8	0.20 49	0.19 85	0.10 65	0.17 62	0.14 57	0.25 79	0.19 63	0.17 112	0.23 144	0.15 98	0.15 147	0.12 2	0.13 80	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.05 21

4.25_new	0.11 14	0.11 134	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 62	0.12 21	0.21 31	0.14 16	0.12 31	0.13 36	0.09 16	0.10 38	0.15 15	0.12 41	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 14	0.11 134	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 62	0.12 21	0.21 31	0.14 16	0.12 31	0.13 36	0.09 16	0.10 38	0.15 15	0.12 41	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 14	0.11 134	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 62	0.12 21	0.21 31	0.14 16	0.12 31	0.13 36	0.09 16	0.10 38	0.15 15	0.12 41	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 14	0.10 73	0.14 3	0.17 17	0.09 26	0.17 62	0.09 2	0.22 41	0.16 26	0.13 44	0.13 36	0.09 16	0.11 62	0.19 83	0.13 80	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 14	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.07 1	0.17 62	0.13 38	0.18 13	0.16 26	0.11 18	0.13 36	0.11 44	0.12 85	0.18 62	0.11 11	0.08 189	0.04 2	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.04 1

HART	0.15 97	0.11 134	0.30 132	0.21 187	0.09 26	0.17 62	0.16 108	0.30 146	0.19 63	0.15 79	0.25 165	0.17 121	0.09 16	0.21 115	0.12 41	0.06 23	0.07 259	0.07 72	0.05 39	0.08 166	0.06 74

HI	0.20 205	0.13 235	0.33 167	0.18 46	0.15 326	0.17 62	0.16 108	0.34 189	0.21 97	0.37 381	0.39 323	0.36 341	0.24 290	0.29 244	0.21 278	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.09 294	0.09 231	0.07 147

CoSv	0.20 205	0.13 235	0.33 167	0.18 46	0.15 326	0.17 62	0.16 108	0.34 189	0.21 97	0.37 381	0.39 323	0.36 341	0.24 290	0.29 244	0.21 278	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.09 294	0.09 231	0.07 147

fffft	0.13 48	0.09 37	0.24 75	0.19 85	0.10 65	0.17 62	0.19 230	0.22 41	0.16 26	0.14 67	0.11 16	0.13 60	0.10 38	0.24 149	0.18 212	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.07 104	0.06 74
1: 1. 1
ours_stereo	0.13 48	0.11 134	0.23 67	0.20 144	0.11 105	0.17 62	0.18 186	0.20 25	0.19 63	0.13 44	0.18 94	0.14 82	0.10 38	0.23 139	0.14 114	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.06 39	0.05 21

rvit_stereo_0083	0.16 111	0.12 175	0.26 95	0.21 187	0.13 234	0.17 62	0.17 143	0.22 41	0.34 264	0.16 100	0.21 130	0.19 145	0.16 163	0.21 115	0.16 162	0.11 353	0.10 400	0.10 300	0.08 208	0.09 231	0.07 147

rvit_stereo_ft	0.17 128	0.14 277	0.30 132	0.25 378	0.14 276	0.17 62	0.21 308	0.28 116	0.26 165	0.16 100	0.19 102	0.20 154	0.16 163	0.22 130	0.17 191	0.11 353	0.07 259	0.09 227	0.09 294	0.09 231	0.07 147

RSM++	0.12 38	0.09 37	0.19 40	0.20 144	0.09 26	0.17 62	0.15 81	0.21 31	0.19 63	0.12 31	0.12 24	0.14 82	0.09 16	0.20 96	0.12 41	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.05 21

CAS++	0.16 111	0.12 175	0.27 104	0.18 46	0.12 161	0.17 62	0.15 81	0.42 296	0.24 143	0.19 132	0.18 94	0.13 60	0.10 38	0.21 115	0.12 41	0.12 390	0.10 400	0.11 356	0.08 208	0.10 296	0.09 270
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.14 70	0.10 73	0.30 132	0.21 187	0.13 234	0.17 62	0.13 38	0.19 17	0.18 52	0.15 79	0.20 118	0.10 31	0.11 62	0.18 62	0.16 162	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.06 74

MIM_Stereo	0.18 152	0.12 175	0.38 237	0.20 144	0.11 105	0.17 62	0.14 57	0.35 213	0.25 156	0.27 202	0.35 277	0.23 197	0.13 115	0.27 215	0.16 162	0.06 23	0.07 259	0.08 150	0.08 208	0.08 166	0.06 74

GLC_STEREO	0.15 97	0.10 73	0.24 75	0.21 187	0.09 26	0.17 62	0.15 81	0.23 59	0.27 175	0.17 112	0.20 118	0.17 121	0.11 62	0.23 139	0.16 162	0.07 66	0.09 375	0.09 227	0.08 208	0.07 104	0.06 74

PFNet+	0.20 205	0.10 73	0.37 218	0.21 187	0.12 161	0.17 62	0.19 230	0.29 127	0.34 264	0.33 322	0.32 236	0.24 209	0.16 163	0.32 272	0.17 191	0.10 315	0.07 259	0.11 356	0.10 336	0.08 166	0.12 383

3.75w	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.11 105	0.18 81	0.12 21	0.23 59	0.14 16	0.13 44	0.11 16	0.08 3	0.10 38	0.16 31	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

rvit_0105_6	0.19 190	0.14 277	0.34 176	0.23 291	0.14 276	0.18 81	0.20 277	0.29 127	0.37 304	0.18 127	0.22 140	0.23 197	0.17 189	0.26 196	0.17 191	0.15 448	0.13 453	0.13 414	0.11 375	0.11 344	0.08 213

WCG-NET	0.14 70	0.09 37	0.23 67	0.18 46	0.08 9	0.18 81	0.17 143	0.21 31	0.28 190	0.18 127	0.21 130	0.15 98	0.12 85	0.18 62	0.12 41	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

MGS-Stereo	0.14 70	0.11 134	0.32 152	0.19 85	0.11 105	0.18 81	0.17 143	0.20 25	0.22 110	0.14 67	0.24 157	0.15 98	0.10 38	0.18 62	0.12 41	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.10 296	0.06 74

HH	0.18 152	0.12 175	0.55 392	0.22 245	0.12 161	0.18 81	0.18 186	0.34 189	0.19 63	0.20 136	0.24 157	0.34 322	0.18 214	0.29 244	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.06 74

HanStereo	0.18 152	0.12 175	0.55 392	0.22 245	0.12 161	0.18 81	0.18 186	0.34 189	0.19 63	0.20 136	0.24 157	0.34 322	0.18 214	0.29 244	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.06 74

CES	0.14 70	0.08 8	0.19 40	0.17 17	0.22 460	0.18 81	0.16 108	0.23 59	0.19 63	0.14 67	0.17 84	0.14 82	0.10 38	0.18 62	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 166	0.18 466

MC-Stereo	0.14 70	0.09 37	0.25 87	0.21 187	0.09 26	0.18 81	0.16 108	0.23 59	0.19 63	0.18 127	0.23 144	0.16 114	0.13 115	0.22 130	0.13 80	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.05 21

DisPM	0.19 190	0.10 73	0.35 186	0.23 291	0.13 234	0.18 81	0.20 277	0.29 127	0.29 209	0.33 322	0.34 266	0.23 197	0.16 163	0.33 279	0.16 162	0.09 267	0.06 142	0.09 227	0.08 208	0.07 104	0.11 360

test_4	0.18 152	0.12 175	0.34 176	0.23 291	0.12 161	0.18 81	0.22 334	0.26 87	0.24 143	0.24 173	0.47 410	0.22 177	0.13 115	0.24 149	0.16 162	0.06 23	0.05 29	0.09 227	0.09 294	0.07 104	0.05 21

test-3	0.16 111	0.09 37	0.31 146	0.21 187	0.11 105	0.18 81	0.16 108	0.30 146	0.27 175	0.26 193	0.16 75	0.22 177	0.12 85	0.26 196	0.18 212	0.06 23	0.04 2	0.08 150	0.08 208	0.06 39	0.06 74

test_1	0.16 111	0.09 37	0.31 146	0.21 187	0.11 105	0.18 81	0.16 108	0.30 146	0.27 175	0.25 181	0.16 75	0.22 177	0.12 85	0.26 196	0.18 212	0.06 23	0.04 2	0.08 150	0.08 208	0.06 39	0.06 74

Patchmatch Stereo++	0.18 152	0.12 175	0.37 218	0.22 245	0.10 65	0.18 81	0.14 57	0.29 127	0.22 110	0.28 212	0.29 200	0.25 217	0.17 189	0.26 196	0.16 162	0.08 189	0.06 142	0.10 300	0.08 208	0.10 296	0.08 213
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 152	0.12 175	0.37 218	0.22 245	0.10 65	0.18 81	0.16 108	0.29 127	0.22 110	0.28 212	0.29 200	0.25 217	0.18 214	0.24 149	0.16 162	0.08 189	0.06 142	0.10 300	0.08 208	0.10 296	0.08 213

ROB_FTStereo_v2	0.18 152	0.12 175	0.37 218	0.22 245	0.10 65	0.18 81	0.16 108	0.29 127	0.22 110	0.28 212	0.29 200	0.25 217	0.17 189	0.24 149	0.16 162	0.08 189	0.06 142	0.10 300	0.08 208	0.10 296	0.08 213

ROB_FTStereo	0.18 152	0.12 175	0.37 218	0.22 245	0.10 65	0.18 81	0.14 57	0.29 127	0.22 110	0.28 212	0.28 187	0.25 217	0.17 189	0.24 149	0.16 162	0.08 189	0.06 142	0.10 300	0.08 208	0.10 296	0.08 213

HUI-Stereo	0.18 152	0.12 175	0.37 218	0.22 245	0.10 65	0.18 81	0.14 57	0.29 127	0.22 110	0.28 212	0.28 187	0.25 217	0.17 189	0.22 130	0.16 162	0.08 189	0.06 142	0.10 300	0.08 208	0.10 296	0.08 213

RAFT_R40	0.21 225	0.10 73	0.37 218	0.24 341	0.13 234	0.18 81	0.18 186	0.31 157	0.29 209	0.33 322	0.33 257	0.30 288	0.24 290	0.55 374	0.18 212	0.08 189	0.05 29	0.10 300	0.08 208	0.08 166	0.07 147

iGMRVC	0.18 152	0.12 175	0.37 218	0.22 245	0.10 65	0.18 81	0.15 81	0.29 127	0.22 110	0.28 212	0.29 200	0.25 217	0.17 189	0.27 215	0.17 191	0.08 189	0.06 142	0.10 300	0.08 208	0.10 296	0.08 213

IRAFT_RVC	0.22 255	0.12 175	0.39 252	0.26 412	0.11 105	0.18 81	0.24 381	0.40 270	0.37 304	0.31 287	0.30 213	0.29 272	0.24 290	0.55 374	0.22 298	0.08 189	0.06 142	0.10 300	0.08 208	0.08 166	0.07 147

iRAFT	0.18 152	0.12 175	0.37 218	0.22 245	0.10 65	0.18 81	0.14 57	0.29 127	0.22 110	0.28 212	0.29 200	0.25 217	0.17 189	0.26 196	0.16 162	0.08 189	0.06 142	0.10 300	0.08 208	0.10 296	0.08 213

AnonymousM	0.17 128	0.19 384	0.24 75	0.18 46	0.10 65	0.18 81	0.17 143	0.30 146	0.23 128	0.26 193	0.20 118	0.18 131	0.14 133	0.19 83	0.14 114	0.09 267	0.06 142	0.38 524	0.15 462	0.06 39	0.05 21

RAFT-IKP	0.18 152	0.12 175	0.37 218	0.22 245	0.10 65	0.18 81	0.15 81	0.29 127	0.22 110	0.28 212	0.29 200	0.25 217	0.18 214	0.25 180	0.16 162	0.08 189	0.06 142	0.10 300	0.08 208	0.10 296	0.08 213

CREStereo++_RVC	0.15 97	0.08 8	0.26 95	0.17 17	0.11 105	0.18 81	0.13 38	0.22 41	0.30 221	0.21 147	0.30 213	0.13 60	0.11 62	0.16 31	0.15 138	0.07 66	0.04 2	0.06 22	0.15 462	0.06 39	0.05 21
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
AFF-stereo	0.18 152	0.15 310	0.32 152	0.21 187	0.10 65	0.18 81	0.18 186	0.33 181	0.27 175	0.25 181	0.37 296	0.25 217	0.17 189	0.24 149	0.15 138	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.08 208	0.07 104	0.05 21

3.25w_new	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.19 106	0.10 7	0.22 41	0.17 42	0.14 67	0.12 24	0.10 31	0.11 62	0.17 44	0.12 41	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.25w	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.19 106	0.10 7	0.22 41	0.17 42	0.14 67	0.12 24	0.10 31	0.11 62	0.17 44	0.12 41	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

MM-Stereo_test3	0.17 128	0.12 175	0.29 125	0.23 291	0.14 276	0.19 106	0.22 334	0.39 259	0.36 293	0.16 100	0.24 157	0.17 121	0.12 85	0.19 83	0.14 114	0.07 66	0.07 259	0.08 150	0.06 80	0.09 231	0.06 74

Reg-Stereo(zero)	0.16 111	0.07 2	0.36 206	0.19 85	0.10 65	0.19 106	0.14 57	0.28 116	0.24 143	0.22 153	0.20 118	0.24 209	0.18 214	0.21 115	0.18 212	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.06 39	0.06 74

SMoEStereo_RVC	0.13 48	0.10 73	0.22 61	0.19 85	0.10 65	0.19 106	0.17 143	0.19 17	0.19 63	0.15 79	0.13 36	0.12 49	0.11 62	0.24 149	0.16 162	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74

fffy	0.14 70	0.11 134	0.24 75	0.20 144	0.10 65	0.19 106	0.18 186	0.22 41	0.19 63	0.13 44	0.16 75	0.15 98	0.13 115	0.25 180	0.14 114	0.06 23	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.06 74

rvit_stereo_0081_aga	0.16 111	0.14 277	0.28 115	0.21 187	0.13 234	0.19 106	0.17 143	0.23 59	0.24 143	0.17 112	0.21 130	0.19 145	0.13 115	0.19 83	0.14 114	0.11 353	0.08 341	0.09 227	0.08 208	0.09 231	0.07 147

WCG-NET（raft）	0.14 70	0.09 37	0.23 67	0.17 17	0.08 9	0.19 106	0.16 108	0.23 59	0.26 165	0.18 127	0.19 102	0.20 154	0.12 85	0.21 115	0.12 41	0.06 23	0.06 142	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

RAFT-Stereo-weight	0.15 97	0.09 37	0.26 95	0.20 144	0.10 65	0.19 106	0.17 143	0.36 231	0.29 209	0.24 173	0.20 118	0.19 145	0.10 38	0.18 62	0.15 138	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.05 21

IGEV_Zeroshot_test	0.18 152	0.10 73	0.65 434	0.20 144	0.12 161	0.19 106	0.15 81	0.34 189	0.19 63	0.28 212	0.22 140	0.27 247	0.13 115	0.23 139	0.18 212	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 208	0.07 104	0.06 74

AEACV	0.13 48	0.09 37	0.23 67	0.18 46	0.19 419	0.19 106	0.16 108	0.23 59	0.14 16	0.13 44	0.17 84	0.13 60	0.16 163	0.16 31	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.08 208	0.07 104	0.06 74

4D-IteraStereo	0.17 128	0.16 335	0.50 364	0.21 187	0.14 276	0.19 106	0.17 143	0.28 116	0.28 190	0.23 159	0.20 118	0.20 154	0.11 62	0.19 83	0.14 114	0.06 23	0.04 2	0.10 300	0.08 208	0.08 166	0.06 74

ProNet	0.14 70	0.12 175	0.25 87	0.19 85	0.11 105	0.19 106	0.19 230	0.27 97	0.20 82	0.14 67	0.13 36	0.13 60	0.12 85	0.24 149	0.12 41	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.07 104	0.07 147

RCA-Stereo	0.16 111	0.09 37	0.25 87	0.20 144	0.10 65	0.19 106	0.17 143	0.36 231	0.35 280	0.20 136	0.25 165	0.17 121	0.17 189	0.18 62	0.14 114	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.05 21

DCANet-4	0.19 190	0.10 73	0.52 379	0.19 85	0.09 26	0.19 106	0.18 186	0.36 231	0.39 328	0.29 239	0.30 213	0.17 121	0.22 258	0.20 96	0.18 212	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.07 147

fff	0.19 190	0.13 235	0.40 260	0.18 46	0.09 26	0.19 106	0.18 186	0.35 213	0.43 368	0.29 239	0.30 213	0.18 131	0.28 355	0.20 96	0.18 212	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.07 147

ADStereo(finetuned)	0.19 190	0.13 235	0.49 353	0.19 85	0.09 26	0.19 106	0.18 186	0.34 189	0.39 328	0.29 239	0.31 227	0.18 131	0.31 399	0.21 115	0.19 241	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.07 147

iRaft-Stereo_5w	0.23 272	0.18 368	0.44 312	0.22 245	0.13 234	0.19 106	0.19 230	0.37 241	0.32 242	0.28 212	0.37 296	0.34 322	0.23 272	0.65 433	0.27 356	0.06 23	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.09 231	0.08 213

TRStereo	0.19 190	0.17 354	0.47 339	0.23 291	0.19 419	0.19 106	0.16 108	0.52 407	0.28 190	0.20 136	0.19 102	0.21 165	0.13 115	0.24 149	0.13 80	0.09 267	0.06 142	0.09 227	0.11 375	0.06 39	0.06 74

ASMatch	0.23 272	0.11 134	0.51 375	0.24 341	0.14 276	0.19 106	0.17 143	0.31 157	0.28 190	0.28 212	0.68 487	0.27 247	0.26 320	0.50 348	0.22 298	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.11 360

SST-Stereo	0.21 225	0.10 73	0.37 218	0.24 341	0.13 234	0.19 106	0.17 143	0.31 157	0.24 143	0.34 342	0.33 257	0.29 272	0.25 311	0.56 385	0.17 191	0.08 189	0.05 29	0.10 300	0.08 208	0.09 231	0.07 147

Pruner-Stereo	0.19 190	0.11 134	0.34 176	0.29 464	0.12 161	0.19 106	0.17 143	0.31 157	0.29 209	0.33 322	0.32 236	0.25 217	0.15 147	0.24 149	0.21 278	0.09 267	0.06 142	0.09 227	0.08 208	0.08 166	0.09 270

DeepStereo_RVC	0.18 152	0.11 134	0.40 260	0.21 187	0.11 105	0.19 106	0.16 108	0.28 116	0.22 110	0.27 202	0.27 182	0.23 197	0.28 355	0.24 149	0.18 212	0.08 189	0.06 142	0.09 227	0.07 135	0.09 231	0.10 325

rafts_anoy	0.18 152	0.15 310	0.35 186	0.22 245	0.14 276	0.19 106	0.17 143	0.32 167	0.30 221	0.23 159	0.25 165	0.20 154	0.16 163	0.22 130	0.19 241	0.08 189	0.07 259	0.10 300	0.12 414	0.09 231	0.08 213

raftrobust	0.16 111	0.13 235	0.29 125	0.22 245	0.15 326	0.19 106	0.13 38	0.32 167	0.26 165	0.26 193	0.20 118	0.19 145	0.17 189	0.21 115	0.15 138	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.07 147

DCANet	0.18 152	0.13 235	0.40 260	0.19 85	0.09 26	0.19 106	0.18 186	0.34 189	0.39 328	0.29 239	0.31 227	0.18 131	0.23 272	0.20 96	0.19 241	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.07 147

csc	0.19 190	0.13 235	0.40 260	0.18 46	0.09 26	0.19 106	0.18 186	0.35 213	0.43 368	0.29 239	0.30 213	0.18 131	0.28 355	0.20 96	0.18 212	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.07 147

cscssc	0.19 190	0.13 235	0.40 260	0.18 46	0.09 26	0.19 106	0.18 186	0.35 213	0.43 368	0.29 239	0.30 213	0.18 131	0.28 355	0.20 96	0.18 212	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.07 147

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 128	0.14 277	0.32 152	0.20 144	0.09 26	0.19 106	0.17 143	0.32 167	0.30 221	0.25 181	0.33 257	0.20 154	0.17 189	0.19 83	0.15 138	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.05 21

Gwc-CoAtRS	0.17 128	0.10 73	0.37 218	0.20 144	0.12 161	0.19 106	0.15 81	0.32 167	0.28 190	0.23 159	0.23 144	0.27 247	0.15 147	0.20 96	0.13 80	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

depthmonostereo	0.14 70	0.09 37	0.19 40	0.19 85	0.08 9	0.20 136	0.15 81	0.27 97	0.23 128	0.16 100	0.18 94	0.14 82	0.17 189	0.19 83	0.13 80	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.05 21

MM-Stereo_test1	0.17 128	0.10 73	0.39 252	0.23 291	0.11 105	0.20 136	0.22 334	0.33 181	0.29 209	0.22 153	0.21 130	0.15 98	0.14 133	0.23 139	0.13 80	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.09 231	0.06 74

castereo	0.14 70	0.10 73	0.19 40	0.18 46	0.10 65	0.20 136	0.19 230	0.30 146	0.27 175	0.13 44	0.18 94	0.16 114	0.16 163	0.15 15	0.13 80	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.06 39	0.05 21

999	0.14 70	0.08 8	0.24 75	0.19 85	0.11 105	0.20 136	0.17 143	0.24 73	0.18 52	0.13 44	0.16 75	0.14 82	0.11 62	0.36 299	0.15 138	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.07 147

rvit_0105_4	0.20 205	0.15 310	0.38 237	0.23 291	0.14 276	0.20 136	0.22 334	0.33 181	0.39 328	0.19 132	0.24 157	0.25 217	0.19 229	0.27 215	0.17 191	0.16 463	0.13 453	0.13 414	0.11 375	0.11 344	0.08 213

Pointernet	0.13 48	0.07 2	0.27 104	0.19 85	0.11 105	0.20 136	0.12 21	0.31 157	0.24 143	0.15 79	0.15 65	0.13 60	0.11 62	0.17 44	0.13 80	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 330	0.14 277	0.95 501	0.21 187	0.27 495	0.20 136	0.19 230	0.48 355	0.25 156	0.26 193	0.55 447	0.34 322	0.18 214	0.25 180	0.17 191	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.12 414	0.12 381	0.12 383

test_for_model	0.29 385	0.89 544	0.34 176	0.69 537	0.49 528	0.20 136	0.16 108	0.30 146	0.23 128	0.28 212	0.15 65	0.13 60	0.11 62	0.17 44	0.13 80	0.29 519	0.10 400	0.06 22	0.04 1	0.86 548	0.18 466

H2IRNET	0.18 152	0.13 235	0.35 186	0.21 187	0.12 161	0.20 136	0.15 81	0.27 97	0.30 221	0.17 112	0.31 227	0.25 217	0.20 238	0.24 149	0.18 212	0.07 66	0.06 142	0.09 227	0.10 336	0.09 231	0.06 74

IGEVStereo-DCA	0.14 70	0.11 134	0.27 104	0.19 85	0.12 161	0.20 136	0.18 186	0.27 97	0.20 82	0.15 79	0.12 24	0.14 82	0.12 85	0.28 228	0.14 114	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 147

rrr	0.17 128	0.11 134	0.57 399	0.19 85	0.12 161	0.20 136	0.18 186	0.35 213	0.22 110	0.15 79	0.12 24	0.14 82	0.12 85	0.28 228	0.14 114	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 147

LoS_RVC	0.13 48	0.10 73	0.19 40	0.18 46	0.16 358	0.20 136	0.18 186	0.20 25	0.17 42	0.13 44	0.19 102	0.12 49	0.15 147	0.17 44	0.13 80	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.12 383

CAS	0.15 97	0.07 2	0.21 55	0.41 516	0.16 358	0.20 136	0.18 186	0.22 41	0.19 63	0.15 79	0.19 102	0.11 44	0.09 16	0.14 9	0.13 80	0.29 519	0.04 2	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.14 420

DCRE	0.20 205	0.13 235	0.40 260	0.21 187	0.15 326	0.20 136	0.19 230	0.30 146	0.27 175	0.22 153	0.80 504	0.23 197	0.16 163	0.23 139	0.15 138	0.07 66	0.07 259	0.07 72	0.08 208	0.07 104	0.06 74

GMOStereo	0.18 152	0.14 277	0.30 132	0.22 245	0.12 161	0.20 136	0.27 416	0.26 87	0.28 190	0.31 287	0.32 236	0.26 238	0.17 189	0.15 15	0.12 41	0.07 66	0.07 259	0.10 300	0.08 208	0.08 166	0.05 21

error version	0.18 152	0.14 277	0.30 132	0.22 245	0.12 161	0.20 136	0.27 416	0.26 87	0.28 190	0.31 287	0.32 236	0.26 238	0.17 189	0.15 15	0.12 41	0.07 66	0.07 259	0.10 300	0.08 208	0.08 166	0.05 21

test-v	0.18 152	0.14 277	0.30 132	0.22 245	0.12 161	0.20 136	0.27 416	0.26 87	0.28 190	0.31 287	0.32 236	0.26 238	0.17 189	0.15 15	0.12 41	0.07 66	0.07 259	0.10 300	0.08 208	0.08 166	0.05 21

HHNet	0.22 255	0.12 175	0.52 379	0.18 46	0.18 399	0.20 136	0.20 277	0.34 189	0.31 233	0.32 310	0.59 461	0.20 154	0.21 245	0.24 149	0.31 387	0.08 189	0.05 29	0.09 227	0.07 135	0.08 166	0.11 360

AAGNet	0.33 419	0.11 134	0.37 218	0.25 378	0.16 358	0.20 136	0.19 230	0.30 146	0.27 175	0.35 359	0.35 277	0.27 247	0.30 383	0.44 327	2.66 560	0.08 189	0.05 29	0.10 300	0.07 135	0.08 166	0.06 74

PSM-softLoss	0.21 225	0.10 73	0.39 252	0.24 341	0.12 161	0.20 136	0.18 186	0.38 247	0.26 165	0.29 239	0.32 236	0.24 209	0.16 163	0.52 359	0.20 255	0.09 267	0.06 142	0.10 300	0.09 294	0.08 166	0.12 383

KMStereo	0.21 225	0.10 73	0.39 252	0.24 341	0.12 161	0.20 136	0.18 186	0.38 247	0.26 165	0.29 239	0.32 236	0.24 209	0.16 163	0.52 359	0.20 255	0.09 267	0.06 142	0.10 300	0.09 294	0.08 166	0.12 383

RAFT-345	0.21 225	0.10 73	0.46 331	0.22 245	0.11 105	0.20 136	0.16 108	0.26 87	0.25 156	0.27 202	0.66 483	0.21 165	0.16 163	0.55 374	0.21 278	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.06 74

test-2	0.18 152	0.14 277	0.30 132	0.22 245	0.12 161	0.20 136	0.27 416	0.26 87	0.28 190	0.31 287	0.32 236	0.26 238	0.17 189	0.15 15	0.12 41	0.07 66	0.07 259	0.10 300	0.08 208	0.08 166	0.05 21

cross-raft	0.17 128	0.12 175	0.41 283	0.23 291	0.10 65	0.20 136	0.24 381	0.33 181	0.23 128	0.23 159	0.28 187	0.29 272	0.15 147	0.17 44	0.15 138	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.05 21

iRaftStereo_RVC	0.16 111	0.12 175	0.26 95	0.21 187	0.11 105	0.20 136	0.17 143	0.32 167	0.23 128	0.20 136	0.25 165	0.18 131	0.12 85	0.20 96	0.15 138	0.07 66	0.05 29	0.09 227	0.09 294	0.08 166	0.07 147

test_xeample3	0.16 111	0.11 134	0.56 396	0.19 85	0.12 161	0.20 136	0.18 186	0.35 213	0.20 82	0.16 100	0.12 24	0.13 60	0.12 85	0.24 149	0.15 138	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.08 208	0.07 104	0.07 147

CFNet-RSSM	0.17 128	0.10 73	0.40 260	0.20 144	0.11 105	0.20 136	0.15 81	0.36 231	0.30 221	0.23 159	0.21 130	0.26 238	0.15 147	0.20 96	0.13 80	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.05 21

DilatedVolume-Stereo	0.14 70	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.09 26	0.21 163	0.14 57	0.24 73	0.21 97	0.21 147	0.21 130	0.15 98	0.14 133	0.23 139	0.15 138	0.07 66	0.06 142	0.06 22	0.06 80	0.05 4	0.05 21

LG-G_1	0.11 14	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.07 1	0.21 163	0.09 2	0.19 17	0.11 4	0.10 10	0.09 11	0.11 44	0.10 38	0.19 83	0.10 1	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74

LG-G	0.11 14	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.07 1	0.21 163	0.09 2	0.19 17	0.11 4	0.10 10	0.09 11	0.11 44	0.10 38	0.19 83	0.10 1	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74

MM-Stereo_test2	0.15 97	0.10 73	0.44 312	0.23 291	0.11 105	0.21 163	0.21 308	0.27 97	0.22 110	0.15 79	0.16 75	0.13 60	0.11 62	0.20 96	0.13 80	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.05 21

AIO-test1	0.19 190	0.14 277	0.41 283	0.27 440	0.15 326	0.21 163	0.16 108	0.39 259	0.36 293	0.17 112	0.26 175	0.18 131	0.13 115	0.28 228	0.14 114	0.07 66	0.06 142	0.10 300	0.11 375	0.06 39	0.09 270

UGAM-zero	0.23 272	0.10 73	0.54 386	0.19 85	0.13 234	0.21 163	0.14 57	0.44 314	0.22 110	0.28 212	0.28 187	0.51 448	0.33 409	0.65 433	0.14 114	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.08 208	0.06 39	0.07 147

GCAP-BAT	0.16 111	0.11 134	0.36 206	0.18 46	0.13 234	0.21 163	0.16 108	0.23 59	0.18 52	0.26 193	0.28 187	0.20 154	0.11 62	0.24 149	0.17 191	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.05 4	0.06 74

trnet	0.13 48	0.08 8	0.21 55	0.15 4	0.07 1	0.21 163	0.12 21	0.24 73	0.24 143	0.16 100	0.21 130	0.15 98	0.13 115	0.18 62	0.13 80	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.05 21

ff7	0.14 70	0.12 175	0.27 104	0.19 85	0.12 161	0.21 163	0.18 186	0.27 97	0.20 82	0.15 79	0.13 36	0.12 49	0.12 85	0.24 149	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 147

ffff	0.14 70	0.12 175	0.27 104	0.19 85	0.12 161	0.21 163	0.18 186	0.27 97	0.20 82	0.15 79	0.13 36	0.12 49	0.12 85	0.24 149	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 147

11t	0.14 70	0.12 175	0.27 104	0.19 85	0.12 161	0.21 163	0.18 186	0.27 97	0.20 82	0.15 79	0.13 36	0.12 49	0.12 85	0.24 149	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 147

MSKI-zero shot	0.17 128	0.09 37	0.43 304	0.20 144	0.11 105	0.21 163	0.15 81	0.32 167	0.21 97	0.23 159	0.24 157	0.23 197	0.10 38	0.31 266	0.13 80	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74

EKT-Stereo	0.38 453	0.12 175	0.38 237	0.42 517	3.88 566	0.21 163	0.17 143	0.35 213	0.28 190	0.20 136	0.20 118	0.23 197	0.15 147	0.28 228	0.16 162	0.09 267	0.07 259	0.09 227	0.07 135	0.09 231	0.09 270

GCAP-Stereo	0.14 70	0.14 277	0.33 167	0.20 144	0.09 26	0.21 163	0.10 7	0.26 87	0.20 82	0.18 127	0.19 102	0.15 98	0.13 115	0.17 44	0.13 80	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.06 74

anonymousdsp	0.14 70	0.12 175	0.27 104	0.19 85	0.12 161	0.21 163	0.18 186	0.28 116	0.20 82	0.15 79	0.13 36	0.12 49	0.12 85	0.24 149	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.07 147

EGLCR-Stereo	0.13 48	0.08 8	0.20 49	0.18 46	0.09 26	0.21 163	0.13 38	0.27 97	0.21 97	0.13 44	0.10 14	0.15 98	0.09 16	0.20 96	0.13 80	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

knoymous	0.17 128	0.09 37	0.32 152	0.17 17	0.11 105	0.21 163	0.17 143	0.32 167	0.23 128	0.23 159	0.28 187	0.27 247	0.16 163	0.23 139	0.16 162	0.09 267	0.06 142	0.09 227	0.06 80	0.09 231	0.09 270

ccc-4	0.14 70	0.12 175	0.27 104	0.19 85	0.12 161	0.21 163	0.18 186	0.27 97	0.20 82	0.15 79	0.13 36	0.12 49	0.12 85	0.24 149	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 147

IGEV-Stereo	0.14 70	0.12 175	0.27 104	0.19 85	0.12 161	0.21 163	0.18 186	0.28 116	0.20 82	0.15 79	0.13 36	0.12 49	0.12 85	0.24 149	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.07 147
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TransformOpticalFlow	0.24 302	0.13 235	0.56 396	0.23 291	0.11 105	0.21 163	0.19 230	0.40 270	0.32 242	0.30 270	0.43 370	0.36 341	0.31 399	0.61 411	0.20 255	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.07 147

OMP-Stereo	0.23 272	0.14 277	0.35 186	0.29 464	0.13 234	0.21 163	0.16 108	0.37 241	0.33 254	0.34 342	0.30 213	0.34 322	0.19 229	0.70 448	0.24 328	0.07 66	0.06 142	0.09 227	0.07 135	0.07 104	0.06 74

NF-Stereo	0.20 205	0.10 73	0.35 186	0.24 341	0.12 161	0.21 163	0.18 186	0.38 247	0.32 242	0.28 212	0.30 213	0.22 177	0.16 163	0.51 353	0.20 255	0.08 189	0.06 142	0.09 227	0.08 208	0.08 166	0.13 399

OCTAStereo	0.20 205	0.10 73	0.35 186	0.24 341	0.12 161	0.21 163	0.18 186	0.38 247	0.32 242	0.28 212	0.30 213	0.22 177	0.16 163	0.51 353	0.20 255	0.08 189	0.06 142	0.09 227	0.08 208	0.08 166	0.13 399

FTStereo	0.28 374	0.10 73	0.43 304	0.23 291	0.13 234	0.21 163	0.53 524	0.34 189	0.26 165	0.38 396	0.95 517	0.30 288	0.56 498	0.32 272	0.18 212	0.08 189	0.06 142	0.09 227	0.08 208	0.07 104	0.19 474

RE-Stereo	0.20 205	0.10 73	0.35 186	0.24 341	0.12 161	0.21 163	0.18 186	0.38 247	0.32 242	0.28 212	0.30 213	0.22 177	0.16 163	0.51 353	0.20 255	0.08 189	0.06 142	0.09 227	0.08 208	0.08 166	0.13 399

TVStereo	0.20 205	0.10 73	0.35 186	0.24 341	0.12 161	0.21 163	0.18 186	0.38 247	0.32 242	0.28 212	0.30 213	0.22 177	0.16 163	0.51 353	0.20 255	0.08 189	0.06 142	0.09 227	0.08 208	0.08 166	0.13 399

raft+_RVC	0.18 152	0.14 277	0.32 152	0.21 187	0.15 326	0.21 163	0.16 108	0.38 247	0.34 264	0.21 147	0.28 187	0.20 154	0.15 147	0.24 149	0.19 241	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.08 213

RALCasStereoNet	0.18 152	0.15 310	0.33 167	0.21 187	0.14 276	0.21 163	0.18 186	0.31 157	0.25 156	0.21 147	0.29 200	0.22 177	0.15 147	0.27 215	0.17 191	0.08 189	0.10 400	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.09 270

AIO-test2	0.20 205	0.20 396	0.36 206	0.26 412	0.15 326	0.22 191	0.16 108	0.42 296	0.42 361	0.16 100	0.29 200	0.15 98	0.11 62	0.26 196	0.13 80	0.18 485	0.06 142	0.10 300	0.11 375	0.07 104	0.07 147

DEFOM-Stereo	0.11 14	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.09 26	0.22 191	0.14 57	0.14 3	0.16 26	0.11 18	0.10 14	0.09 16	0.08 6	0.21 115	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

rvit_0105_5	0.21 225	0.15 310	0.38 237	0.23 291	0.13 234	0.22 191	0.24 381	0.36 231	0.39 328	0.21 147	0.23 144	0.26 238	0.19 229	0.26 196	0.19 241	0.15 448	0.13 453	0.12 393	0.12 414	0.10 296	0.09 270

rvit_stereo_0075_2	0.24 302	0.17 354	0.50 364	0.26 412	0.22 460	0.22 191	0.15 81	0.40 270	0.35 280	0.27 202	0.37 296	0.29 272	0.20 238	0.28 228	0.19 241	0.17 474	0.12 441	0.19 487	0.12 414	0.13 396	0.13 399

LoS	0.14 70	0.08 8	0.27 104	0.16 7	0.09 26	0.22 191	0.14 57	0.26 87	0.26 165	0.15 79	0.18 94	0.18 131	0.13 115	0.22 130	0.14 114	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.21 225	0.16 335	0.41 283	0.25 378	0.15 326	0.22 191	0.24 381	0.32 167	0.28 190	0.33 322	0.51 426	0.29 272	0.17 189	0.32 272	0.13 80	0.06 23	0.07 259	0.09 227	0.08 208	0.08 166	0.06 74

test_3	0.18 152	0.11 134	0.32 152	0.24 341	0.11 105	0.22 191	0.25 398	0.31 157	0.31 233	0.25 181	0.18 94	0.23 197	0.13 115	0.25 180	0.19 241	0.06 23	0.05 29	0.09 227	0.10 336	0.07 104	0.06 74

GwcNet-ADL	0.22 255	0.14 277	0.58 404	0.24 341	0.13 234	0.22 191	0.23 359	0.49 363	0.40 344	0.27 202	0.29 200	0.30 288	0.20 238	0.26 196	0.23 317	0.09 267	0.07 259	0.07 72	0.07 135	0.09 231	0.09 270

CrosDoStereo	0.31 401	0.10 73	0.49 353	0.18 46	0.12 161	0.22 191	1.11 559	0.34 189	0.37 304	0.38 396	0.61 473	0.28 262	0.46 476	0.61 411	0.57 475	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 208	0.07 104	0.07 147

DeepStereo_LL	0.31 401	0.10 73	0.49 353	0.18 46	0.12 161	0.22 191	1.11 559	0.34 189	0.37 304	0.38 396	0.61 473	0.28 262	0.46 476	0.61 411	0.57 475	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 208	0.07 104	0.07 147

PFNet	0.23 272	0.10 73	0.57 399	0.24 341	0.14 276	0.22 191	0.19 230	0.39 259	0.33 254	0.35 359	0.32 236	0.27 247	0.19 229	0.64 427	0.22 298	0.09 267	0.05 29	0.09 227	0.07 135	0.08 166	0.07 147

test-1	0.17 128	0.11 134	0.40 260	0.23 291	0.13 234	0.22 191	0.23 359	0.34 189	0.26 165	0.20 136	0.24 157	0.22 177	0.14 133	0.16 31	0.20 255	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.08 213

TestStereo	0.21 225	0.19 384	0.40 260	0.25 378	0.10 65	0.22 191	0.21 308	0.31 157	0.31 233	0.23 159	0.34 266	0.22 177	0.18 214	0.62 419	0.18 212	0.08 189	0.06 142	0.10 300	0.07 135	0.11 344	0.06 74

XX-TBD	0.15 97	0.18 368	0.28 115	0.22 245	0.10 65	0.22 191	0.15 81	0.22 41	0.27 175	0.22 153	0.26 175	0.14 82	0.12 85	0.16 31	0.13 80	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 104	0.06 74

sAnonymous2	0.20 205	0.21 410	0.58 404	0.24 341	0.17 378	0.22 191	0.19 230	0.34 189	0.28 190	0.17 112	0.19 102	0.17 121	0.16 163	0.17 44	0.14 114	0.10 315	0.07 259	0.09 227	0.08 208	0.23 494	0.17 453

CroCo_RVC	0.20 205	0.21 410	0.58 404	0.24 341	0.17 378	0.22 191	0.19 230	0.34 189	0.28 190	0.17 112	0.19 102	0.17 121	0.16 163	0.17 44	0.14 114	0.10 315	0.07 259	0.09 227	0.08 208	0.23 494	0.17 453

sCroCo_RVC	0.18 152	0.14 277	0.49 353	0.27 440	0.18 399	0.22 191	0.17 143	0.27 97	0.23 128	0.14 67	0.22 140	0.17 121	0.14 133	0.21 115	0.15 138	0.10 315	0.11 424	0.09 227	0.09 294	0.09 231	0.09 270

GMStereo	0.19 190	0.25 441	0.40 260	0.21 187	0.12 161	0.22 191	0.19 230	0.29 127	0.40 344	0.25 181	0.23 144	0.16 114	0.15 147	0.25 180	0.19 241	0.09 267	0.06 142	0.08 150	0.08 208	0.10 296	0.08 213
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.13 48	0.08 8	0.21 55	0.14 1	0.08 9	0.22 191	0.15 81	0.25 79	0.24 143	0.16 100	0.21 130	0.14 82	0.13 115	0.18 62	0.13 80	0.09 267	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 104	0.06 74
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
R-Stereo Train	0.18 152	0.09 37	0.32 152	0.22 245	0.12 161	0.22 191	0.19 230	0.42 296	0.19 63	0.31 287	0.45 393	0.20 154	0.14 133	0.18 62	0.15 138	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74

RAFT-Stereo	0.18 152	0.09 37	0.32 152	0.22 245	0.12 161	0.22 191	0.19 230	0.42 296	0.19 63	0.31 287	0.45 393	0.20 154	0.14 133	0.18 62	0.15 138	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune	0.16 111	0.12 175	0.23 67	0.16 7	0.08 9	0.23 212	0.20 277	0.29 127	0.31 233	0.19 132	0.22 140	0.19 145	0.15 147	0.29 244	0.20 255	0.06 23	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.06 39	0.06 74

tt45	0.14 70	0.09 37	0.22 61	0.19 85	0.11 105	0.23 212	0.18 186	0.22 41	0.17 42	0.15 79	0.13 36	0.14 82	0.10 38	0.30 259	0.14 114	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.07 147

tg	0.16 111	0.11 134	0.25 87	0.21 187	0.11 105	0.23 212	0.15 81	0.34 189	0.24 143	0.20 136	0.25 165	0.19 145	0.12 85	0.24 149	0.15 138	0.07 66	0.05 29	0.09 227	0.09 294	0.08 166	0.07 147

UGAM	0.26 346	0.14 277	0.45 323	0.25 378	0.12 161	0.23 212	0.25 398	0.32 167	0.41 354	0.31 287	0.42 357	0.41 388	0.22 258	0.92 508	0.22 298	0.08 189	0.06 142	0.14 440	0.12 414	0.10 296	0.07 147

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 272	0.13 235	0.83 478	0.20 144	0.21 444	0.23 212	0.17 143	0.48 355	0.27 175	0.23 159	0.29 200	0.39 367	0.23 272	0.25 180	0.15 138	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.11 375	0.11 344	0.10 325

testlalala2	0.18 152	0.10 73	0.50 364	0.36 503	0.25 488	0.23 212	0.14 57	0.34 189	0.24 143	0.25 181	0.25 165	0.21 165	0.12 85	0.16 31	0.16 162	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

AE-Stereo	0.17 128	0.11 134	0.31 146	0.24 341	0.14 276	0.23 212	0.18 186	0.34 189	0.29 209	0.15 79	0.25 165	0.21 165	0.13 115	0.20 96	0.14 114	0.07 66	0.08 341	0.09 227	0.10 336	0.07 104	0.06 74

StereoVision	0.22 255	0.18 368	0.37 218	0.27 440	0.17 378	0.23 212	0.22 334	0.38 247	0.31 233	0.20 136	0.51 426	0.22 177	0.16 163	0.28 228	0.18 212	0.11 353	0.12 441	0.13 414	0.13 440	0.10 296	0.07 147

testlalala	0.15 97	0.10 73	0.36 206	0.19 85	0.12 161	0.23 212	0.16 108	0.26 87	0.19 63	0.24 173	0.19 102	0.14 82	0.11 62	0.16 31	0.13 80	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.05 4	0.05 21

LL-Strereo	0.29 385	0.25 441	0.58 404	0.25 378	0.21 444	0.23 212	0.24 381	0.55 435	0.42 361	0.34 342	0.32 236	0.41 388	0.40 449	0.94 512	0.23 317	0.08 189	0.07 259	0.11 356	0.09 294	0.09 231	0.09 270

qqq	0.20 205	0.12 175	0.31 146	0.20 144	0.11 105	0.23 212	0.19 230	0.41 282	0.27 175	0.24 173	0.28 187	0.28 262	0.24 290	0.34 285	0.22 298	0.08 189	0.07 259	0.10 300	0.09 294	0.09 231	0.09 270

raft_robust	0.22 255	0.17 354	0.30 132	0.22 245	0.12 161	0.23 212	0.22 334	0.49 363	0.48 426	0.32 310	0.32 236	0.26 238	0.23 272	0.53 366	0.15 138	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.10 336	0.08 166	0.06 74

RAFT+CT+SA	0.21 225	0.18 368	0.33 167	0.25 378	0.18 399	0.23 212	0.29 437	0.40 270	0.36 293	0.24 173	0.38 310	0.18 131	0.16 163	0.32 272	0.16 162	0.07 66	0.05 29	0.09 227	0.12 414	0.09 231	0.09 270

LCNet	0.21 225	0.11 134	0.29 125	0.25 378	0.12 161	0.23 212	0.19 230	0.34 189	0.26 165	0.28 212	0.35 277	0.26 238	0.30 383	0.35 294	0.17 191	0.07 66	0.05 29	0.09 227	0.10 336	0.13 396	0.22 497

STrans-v2	0.24 302	0.13 235	0.54 386	0.21 187	0.12 161	0.23 212	0.21 308	0.47 343	0.28 190	0.31 287	0.42 357	0.36 341	0.35 422	0.62 419	0.23 317	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.06 74

IIG-Stereo	0.23 272	0.13 235	0.35 186	0.29 464	0.12 161	0.23 212	0.14 57	0.38 247	0.31 233	0.34 342	0.37 296	0.33 315	0.21 245	0.70 448	0.26 351	0.08 189	0.06 142	0.09 227	0.07 135	0.07 104	0.06 74

KYRaft	0.22 255	0.10 73	0.30 132	0.23 291	0.12 161	0.23 212	0.23 359	0.35 213	0.24 143	0.35 359	0.54 443	0.34 322	0.26 320	0.29 244	0.15 138	0.07 66	0.05 29	0.09 227	0.10 336	0.08 166	0.31 520

GrayStereo	0.25 330	0.09 37	0.32 152	0.26 412	0.13 234	0.23 212	0.47 514	0.34 189	0.30 221	0.39 411	0.47 410	0.30 288	0.79 523	0.29 244	0.16 162	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.09 294	0.07 104	0.13 399

Prome-Stereo	0.21 225	0.10 73	0.30 132	0.24 341	0.12 161	0.23 212	0.23 359	0.36 231	0.25 156	0.33 322	0.59 461	0.24 209	0.28 355	0.29 244	0.16 162	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.20 484

RALAANet	0.19 190	0.18 368	0.37 218	0.23 291	0.14 276	0.23 212	0.13 38	0.37 241	0.29 209	0.28 212	0.26 175	0.25 217	0.15 147	0.26 196	0.18 212	0.08 189	0.06 142	0.09 227	0.08 208	0.09 231	0.06 74

XX-Stereo	0.21 225	0.10 73	0.83 478	0.26 412	0.17 378	0.23 212	0.13 38	0.40 270	0.18 52	0.20 136	0.41 341	0.31 299	0.10 38	0.32 272	0.12 41	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.08 208	0.07 104	0.05 21

PMTNet	0.15 97	0.08 8	0.23 67	0.15 4	0.09 26	0.23 212	0.16 108	0.25 79	0.23 128	0.17 112	0.21 130	0.16 114	0.14 133	0.22 130	0.13 80	0.29 519	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 104	0.06 74

ISRNet	0.27 354	0.13 235	0.45 323	0.26 412	0.19 419	0.24 234	0.14 57	0.45 324	0.43 368	0.39 411	0.48 416	0.42 397	0.27 339	0.32 272	0.29 372	0.20 494	0.12 441	0.17 471	0.16 474	0.16 436	0.20 484

rvit_0105_3	0.23 272	0.17 354	0.40 260	0.25 378	0.15 326	0.24 234	0.28 431	0.38 247	0.41 354	0.25 181	0.25 165	0.28 262	0.21 245	0.28 228	0.20 255	0.15 448	0.13 453	0.14 440	0.15 462	0.10 296	0.09 270

model_zeroshot	0.17 128	0.11 134	0.39 252	0.20 144	0.12 161	0.24 234	0.15 81	0.34 189	0.22 110	0.30 270	0.20 118	0.22 177	0.12 85	0.24 149	0.14 114	0.08 189	0.07 259	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.07 147

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 128	0.13 235	0.24 75	0.19 85	0.13 234	0.24 234	0.17 143	0.30 146	0.37 304	0.43 445	0.17 84	0.13 60	0.12 85	0.19 83	0.15 138	0.08 189	0.07 259	0.09 227	0.07 135	0.09 231	0.08 213

LL-Strereo2	0.18 152	0.18 368	0.39 252	0.22 245	0.12 161	0.24 234	0.13 38	0.31 157	0.23 128	0.24 173	0.20 118	0.24 209	0.12 85	0.26 196	0.15 138	0.06 23	0.06 142	0.12 393	0.09 294	0.08 166	0.07 147

riskmin	0.18 152	0.09 37	0.34 176	0.18 46	0.12 161	0.24 234	0.16 108	0.34 189	0.28 190	0.21 147	0.23 144	0.33 315	0.24 290	0.23 139	0.17 191	0.09 267	0.06 142	0.09 227	0.06 80	0.10 296	0.10 325

SA	0.22 255	0.16 335	0.36 206	0.23 291	0.13 234	0.24 234	0.23 359	0.45 324	0.40 344	0.27 202	0.44 381	0.23 197	0.23 272	0.33 279	0.17 191	0.07 66	0.06 142	0.10 300	0.11 375	0.08 166	0.06 74

UDGNet	0.23 272	0.31 483	0.38 237	0.24 341	0.14 276	0.24 234	0.18 186	0.32 167	0.43 368	0.29 239	0.28 187	0.24 209	0.19 229	0.29 244	0.20 255	0.15 448	0.07 259	0.21 493	0.11 375	0.14 414	0.10 325

IPLGR_C	0.21 225	0.22 423	0.60 412	0.23 291	0.15 326	0.24 234	0.20 277	0.35 213	0.29 209	0.31 287	0.32 236	0.22 177	0.15 147	0.25 180	0.20 255	0.08 189	0.07 259	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 213

ACRE	0.21 225	0.20 396	0.62 423	0.23 291	0.15 326	0.24 234	0.20 277	0.35 213	0.28 190	0.31 287	0.32 236	0.22 177	0.15 147	0.25 180	0.20 255	0.08 189	0.07 259	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 213

NRIStereo	0.18 152	0.11 134	0.35 186	0.23 291	0.11 105	0.24 234	0.20 277	0.29 127	0.26 165	0.26 193	0.25 165	0.25 217	0.18 214	0.34 285	0.18 212	0.07 66	0.06 142	0.09 227	0.07 135	0.09 231	0.08 213

CRE-IMP	0.18 152	0.12 175	0.37 218	0.22 245	0.11 105	0.24 234	0.17 143	0.29 127	0.21 97	0.27 202	0.26 175	0.24 209	0.17 189	0.23 139	0.18 212	0.08 189	0.05 29	0.10 300	0.07 135	0.10 296	0.10 325

GMM-Stereo	0.21 225	0.10 73	0.43 304	0.23 291	0.13 234	0.24 234	0.25 398	0.37 241	0.27 175	0.30 270	0.45 393	0.27 247	0.21 245	0.31 266	0.17 191	0.07 66	0.05 29	0.10 300	0.09 294	0.08 166	0.19 474

111	0.20 205	0.17 354	0.40 260	0.18 46	0.09 26	0.24 234	0.17 143	0.41 282	0.45 394	0.23 159	0.29 200	0.29 272	0.21 245	0.24 149	0.18 212	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.07 104	0.08 213

DFGA-Net	0.23 272	0.24 436	0.49 353	0.22 245	0.15 326	0.25 248	0.17 143	0.39 259	0.39 328	0.29 239	0.31 227	0.21 165	0.17 189	0.59 402	0.28 360	0.08 189	0.06 142	0.09 227	0.09 294	0.10 296	0.08 213

G2L-Stereo	0.25 330	0.16 335	0.47 339	0.22 245	0.14 276	0.25 248	0.18 186	0.46 335	0.35 280	0.33 322	0.37 296	0.40 381	0.22 258	0.60 404	0.30 380	0.10 315	0.09 375	0.10 300	0.08 208	0.09 231	0.09 270

DispNO	0.27 354	0.18 368	0.62 423	0.23 291	0.17 378	0.25 248	0.22 334	0.45 324	0.41 354	0.32 310	0.39 323	0.38 355	0.27 339	0.77 478	0.27 356	0.09 267	0.07 259	0.10 300	0.10 336	0.08 166	0.08 213

MyStereo07	0.16 111	0.12 175	0.26 95	0.22 245	0.14 276	0.25 248	0.23 359	0.29 127	0.21 97	0.15 79	0.13 36	0.12 49	0.13 115	0.25 180	0.13 80	0.07 66	0.07 259	0.09 227	0.08 208	0.08 166	0.08 213

MyStereo06	0.20 205	0.12 175	0.57 399	0.21 187	0.14 276	0.25 248	0.23 359	0.40 270	0.21 97	0.30 270	0.24 157	0.31 299	0.18 214	0.22 130	0.18 212	0.07 66	0.07 259	0.09 227	0.08 208	0.08 166	0.08 213

MyStereo05	0.23 272	0.12 175	0.57 399	0.21 187	0.14 276	0.25 248	0.23 359	0.48 355	0.52 454	0.31 287	0.23 144	0.25 217	0.22 258	0.30 259	0.21 278	0.07 66	0.07 259	0.09 227	0.08 208	0.08 166	0.08 213

MyStereo04	0.23 272	0.12 175	0.55 392	0.22 245	0.14 276	0.25 248	0.23 359	0.49 363	0.52 454	0.28 212	0.23 144	0.27 247	0.23 272	0.30 259	0.22 298	0.07 66	0.07 259	0.09 227	0.08 208	0.08 166	0.08 213

testlalala_base	0.20 205	0.13 235	0.35 186	0.25 378	0.15 326	0.25 248	0.16 108	0.34 189	0.17 42	0.19 132	0.26 175	0.17 121	0.14 133	0.18 62	0.16 162	0.39 531	0.09 375	0.07 72	0.05 39	0.45 526	0.08 213

RAFT-Test	0.17 128	0.10 73	0.38 237	0.19 85	0.12 161	0.25 248	0.17 143	0.33 181	0.23 128	0.23 159	0.29 200	0.27 247	0.14 133	0.20 96	0.14 114	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

anonymousdsp2	0.17 128	0.10 73	0.28 115	0.20 144	0.11 105	0.25 248	0.17 143	0.41 282	0.31 233	0.23 159	0.23 144	0.22 177	0.15 147	0.25 180	0.15 138	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.08 166	0.07 147

test_5	0.23 272	0.19 384	0.38 237	0.26 412	0.18 399	0.25 248	0.29 437	0.40 270	0.37 304	0.29 239	0.40 333	0.25 217	0.22 258	0.34 285	0.18 212	0.07 66	0.05 29	0.09 227	0.09 294	0.10 296	0.10 325

CIPLG	0.21 225	0.21 410	0.55 392	0.23 291	0.15 326	0.25 248	0.20 277	0.35 213	0.29 209	0.31 287	0.33 257	0.22 177	0.15 147	0.26 196	0.20 255	0.08 189	0.07 259	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 213

iRaft-Stereo_20w	0.19 190	0.10 73	0.46 331	0.19 85	0.13 234	0.25 248	0.19 230	0.52 407	0.19 63	0.29 239	0.21 130	0.22 177	0.20 238	0.28 228	0.18 212	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.08 208	0.08 166	0.08 213

dd	0.22 255	0.26 452	0.40 260	0.22 245	0.12 161	0.25 248	0.21 308	0.32 167	0.44 383	0.29 239	0.28 187	0.25 217	0.16 163	0.30 259	0.25 338	0.12 390	0.07 259	0.10 300	0.08 208	0.11 344	0.09 270

IPLGR	0.21 225	0.13 235	0.61 415	0.21 187	0.11 105	0.25 248	0.18 186	0.41 282	0.37 304	0.28 212	0.27 182	0.21 165	0.19 229	0.37 302	0.18 212	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.06 74

RAFT-RH_RVC	0.25 330	0.11 134	0.45 323	0.21 187	0.12 161	0.25 248	0.14 57	0.27 97	0.27 175	0.38 396	1.15 528	0.23 197	0.17 189	0.57 389	0.24 328	0.07 66	0.05 29	0.10 300	0.07 135	0.06 39	0.07 147

RAFT	0.21 225	0.17 354	0.32 152	0.24 341	0.12 161	0.25 248	0.27 416	0.35 213	0.28 190	0.33 322	0.33 257	0.38 355	0.22 258	0.29 244	0.17 191	0.08 189	0.08 341	0.11 356	0.10 336	0.10 296	0.06 74

TANstereo	0.15 97	0.09 37	0.28 115	0.16 7	0.08 9	0.25 248	0.14 57	0.23 59	0.28 190	0.24 173	0.30 213	0.16 114	0.12 85	0.17 44	0.13 80	0.08 189	0.07 259	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.07 147

PSMNet-RSSM	0.24 302	0.15 310	0.36 206	0.21 187	0.14 276	0.25 248	0.20 277	0.48 355	0.37 304	0.30 270	0.44 381	0.38 355	0.26 320	0.52 359	0.22 298	0.12 390	0.07 259	0.11 356	0.13 440	0.10 296	0.09 270

DN-CSS_ROB	0.22 255	0.25 441	0.47 339	0.24 341	0.14 276	0.25 248	0.12 21	0.40 270	0.33 254	0.29 239	0.42 357	0.22 177	0.20 238	0.33 279	0.19 241	0.07 66	0.06 142	0.11 356	0.11 375	0.11 344	0.07 147

FACV-RUCA	0.21 225	0.15 310	0.32 152	0.23 291	0.23 473	0.26 268	0.19 230	0.39 259	0.34 264	0.25 181	0.32 236	0.21 165	0.24 290	0.24 149	0.19 241	0.10 315	0.07 259	0.15 454	0.08 208	0.16 436	0.13 399

DCVSM-stereo	0.24 302	0.13 235	0.52 379	0.20 144	0.14 276	0.26 268	0.13 38	0.34 189	0.34 264	0.41 430	0.33 257	0.47 426	0.29 370	0.30 259	0.22 298	0.10 315	0.10 400	0.11 356	0.10 336	0.12 381	0.15 432

gcap-zeroshot	0.17 128	0.11 134	0.36 206	0.20 144	0.12 161	0.26 268	0.16 108	0.30 146	0.22 110	0.26 193	0.20 118	0.30 288	0.14 133	0.20 96	0.13 80	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

TestStereo1	0.21 225	0.16 335	0.32 152	0.26 412	0.13 234	0.26 268	0.27 416	0.40 270	0.36 293	0.29 239	0.39 323	0.22 177	0.21 245	0.33 279	0.17 191	0.07 66	0.06 142	0.09 227	0.08 208	0.08 166	0.07 147

x	0.19 190	0.11 134	0.29 125	0.20 144	0.11 105	0.26 268	0.18 186	0.41 282	0.29 209	0.25 181	0.29 200	0.28 262	0.24 290	0.26 196	0.23 317	0.09 267	0.07 259	0.08 150	0.07 135	0.09 231	0.08 213

SA-5K	0.21 225	0.16 335	0.32 152	0.26 412	0.13 234	0.26 268	0.27 416	0.40 270	0.36 293	0.29 239	0.39 323	0.22 177	0.21 245	0.33 279	0.17 191	0.07 66	0.06 142	0.09 227	0.08 208	0.08 166	0.07 147

PSM-AAD	0.25 330	0.10 73	0.30 132	0.24 341	0.12 161	0.26 268	0.38 488	0.34 189	0.28 190	0.35 359	0.39 323	0.28 262	0.79 523	0.30 259	0.16 162	0.07 66	0.06 142	0.12 393	0.11 375	0.08 166	0.21 492

CFNet_pseudo	0.23 272	0.13 235	0.47 339	0.19 85	0.13 234	0.26 268	0.16 108	0.44 314	0.44 383	0.29 239	0.37 296	0.38 355	0.23 272	0.29 244	0.21 278	0.09 267	0.06 142	0.11 356	0.08 208	0.11 344	0.09 270

FENet	0.21 225	0.11 134	0.45 323	0.21 187	0.12 161	0.26 268	0.17 143	0.41 282	0.35 280	0.30 270	0.31 227	0.29 272	0.23 272	0.26 196	0.23 317	0.09 267	0.06 142	0.09 227	0.09 294	0.09 231	0.09 270

ccs_rob	0.23 272	0.13 235	0.47 339	0.20 144	0.13 234	0.26 268	0.17 143	0.44 314	0.44 383	0.29 239	0.37 296	0.38 355	0.23 272	0.29 244	0.21 278	0.09 267	0.06 142	0.11 356	0.08 208	0.11 344	0.09 270

G2L-ROB	0.23 272	0.15 310	0.41 283	0.19 85	0.12 161	0.27 278	0.21 308	0.47 343	0.33 254	0.34 342	0.31 227	0.41 388	0.22 258	0.49 344	0.26 351	0.09 267	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.10 325

xyz-stereo-finetune2	0.17 128	0.11 134	0.26 95	0.16 7	0.09 26	0.27 278	0.19 230	0.27 97	0.20 82	0.22 153	0.28 187	0.21 165	0.22 258	0.37 302	0.22 298	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.06 39	0.07 147

G2L-Stereo_test	0.24 302	0.16 335	0.38 237	0.19 85	0.13 234	0.27 278	0.24 381	0.49 363	0.38 318	0.37 381	0.37 296	0.40 381	0.24 290	0.52 359	0.28 360	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.06 80	0.09 231	0.08 213

castereo++	0.13 48	0.10 73	0.18 35	0.18 46	0.10 65	0.27 278	0.13 38	0.23 59	0.23 128	0.11 18	0.13 36	0.16 114	0.10 38	0.18 62	0.10 1	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.05 4	0.04 1

ITSA-stereo	0.25 330	0.15 310	0.33 167	0.23 291	0.11 105	0.27 278	0.18 186	0.56 450	0.59 476	0.31 287	0.32 236	0.33 315	0.28 355	0.49 344	0.30 380	0.11 353	0.08 341	0.11 356	0.10 336	0.11 344	0.13 399

test_sample2	0.21 225	0.10 73	0.28 115	0.19 85	0.11 105	0.27 278	0.21 308	0.43 308	0.29 209	0.26 193	0.31 227	0.30 288	0.24 290	0.45 330	0.18 212	0.09 267	0.07 259	0.08 150	0.07 135	0.09 231	0.09 270

SMFormer	0.25 330	0.12 175	0.40 260	0.19 85	0.10 65	0.27 278	0.19 230	0.51 390	0.45 394	0.34 342	0.41 341	0.31 299	0.26 320	0.58 396	0.28 360	0.10 315	0.07 259	0.08 150	0.08 208	0.09 231	0.09 270

tta	0.24 302	0.12 175	0.40 260	0.19 85	0.10 65	0.27 278	0.19 230	0.51 390	0.45 394	0.34 342	0.41 341	0.31 299	0.26 320	0.58 396	0.28 360	0.10 315	0.07 259	0.08 150	0.08 208	0.08 166	0.07 147

qqq1	0.24 302	0.12 175	0.40 260	0.19 85	0.10 65	0.27 278	0.19 230	0.51 390	0.45 394	0.34 342	0.41 341	0.31 299	0.26 320	0.58 396	0.16 162	0.10 315	0.07 259	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.07 147

fff1	0.24 302	0.12 175	0.40 260	0.19 85	0.10 65	0.27 278	0.19 230	0.51 390	0.45 394	0.34 342	0.41 341	0.31 299	0.26 320	0.58 396	0.16 162	0.10 315	0.07 259	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.07 147

11t1	0.18 152	0.10 73	0.30 132	0.20 144	0.11 105	0.27 278	0.17 143	0.35 213	0.23 128	0.25 181	0.23 144	0.23 197	0.23 272	0.25 180	0.18 212	0.09 267	0.07 259	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.09 270

MIPNet	0.21 225	0.15 310	0.52 379	0.21 187	0.12 161	0.27 278	0.20 277	0.45 324	0.37 304	0.30 270	0.23 144	0.19 145	0.24 290	0.27 215	0.19 241	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.06 74

GES	0.22 255	0.12 175	0.42 293	0.20 144	0.14 276	0.27 278	0.19 230	0.49 363	0.33 254	0.30 270	0.36 287	0.25 217	0.23 272	0.29 244	0.22 298	0.10 315	0.08 341	0.08 150	0.07 135	0.10 296	0.11 360

HCRNet	0.24 302	0.25 441	0.33 167	0.34 493	0.16 358	0.27 278	0.18 186	0.43 308	0.35 280	0.30 270	0.35 277	0.32 308	0.22 258	0.44 327	0.20 255	0.13 409	0.08 341	0.13 414	0.11 375	0.10 296	0.09 270

ACVNet	0.23 272	0.13 235	0.35 186	0.18 46	0.15 326	0.27 278	0.23 359	0.39 259	0.44 383	0.28 212	0.41 341	0.38 355	0.26 320	0.27 215	0.32 392	0.08 189	0.07 259	0.08 150	0.07 135	0.10 296	0.07 147

cf-r	0.24 302	0.15 310	0.44 312	0.21 187	0.14 276	0.27 278	0.22 334	0.42 296	0.40 344	0.30 270	0.42 357	0.42 397	0.26 320	0.43 323	0.25 338	0.11 353	0.06 142	0.08 150	0.10 336	0.08 166	0.08 213

GANet-RSSM	0.24 302	0.14 277	0.36 206	0.21 187	0.14 276	0.27 278	0.21 308	0.45 324	0.33 254	0.29 239	0.39 323	0.39 367	0.28 355	0.58 396	0.23 317	0.11 353	0.07 259	0.09 227	0.09 294	0.10 296	0.09 270

DMCA	0.22 255	0.14 277	0.36 206	0.22 245	0.14 276	0.27 278	0.20 277	0.43 308	0.38 318	0.31 287	0.32 236	0.33 315	0.24 290	0.24 149	0.28 360	0.11 353	0.08 341	0.10 300	0.08 208	0.10 296	0.11 360

HITNet	0.20 205	0.17 354	0.43 304	0.19 85	0.08 9	0.27 278	0.14 57	0.42 296	0.30 221	0.29 239	0.32 236	0.27 247	0.21 245	0.28 228	0.25 338	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.06 74
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
IGEV-RUCA	0.21 225	0.08 8	0.23 67	0.19 85	0.19 419	0.28 297	0.24 381	0.23 59	0.21 97	0.20 136	0.23 144	0.28 262	0.49 486	0.26 196	0.18 212	0.09 267	0.08 341	0.18 479	0.13 440	0.17 453	0.17 453

test_sample7	0.25 330	0.15 310	0.35 186	0.20 144	0.14 276	0.28 297	0.21 308	0.51 390	0.38 318	0.37 381	0.34 266	0.37 347	0.30 383	0.39 309	0.23 317	0.14 435	0.09 375	0.13 414	0.12 414	0.13 396	0.12 383

test_sample1	0.20 205	0.10 73	0.28 115	0.19 85	0.12 161	0.28 297	0.19 230	0.41 282	0.25 156	0.26 193	0.31 227	0.29 272	0.26 320	0.44 327	0.21 278	0.09 267	0.07 259	0.08 150	0.07 135	0.09 231	0.09 270

mmm	0.21 225	0.12 175	0.31 146	0.22 245	0.12 161	0.28 297	0.21 308	0.41 282	0.27 175	0.29 239	0.38 310	0.29 272	0.24 290	0.29 244	0.22 298	0.09 267	0.07 259	0.11 356	0.09 294	0.10 296	0.09 270

ffm	0.22 255	0.12 175	0.42 293	0.20 144	0.13 234	0.28 297	0.20 277	0.35 213	0.44 383	0.30 270	0.42 357	0.34 322	0.23 272	0.27 215	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.11 356	0.10 336	0.08 166	0.08 213

ff1	0.29 385	0.12 175	0.42 293	0.20 144	0.13 234	0.28 297	0.20 277	0.35 213	0.44 383	0.30 270	0.42 357	0.34 322	0.23 272	0.81 489	1.08 524	0.08 189	0.05 29	0.11 356	0.10 336	0.08 166	0.08 213

mmx	0.31 401	0.12 175	0.42 293	0.20 144	0.13 234	0.28 297	0.20 277	0.55 435	0.45 394	0.30 270	0.42 357	0.34 322	0.23 272	0.81 489	1.08 524	0.10 315	0.07 259	0.11 356	0.10 336	0.11 344	0.10 325

xxx	0.31 401	0.12 175	0.42 293	0.20 144	0.13 234	0.28 297	0.20 277	0.55 435	0.45 394	0.30 270	0.42 357	0.34 322	0.23 272	0.81 489	1.08 524	0.10 315	0.07 259	0.11 356	0.10 336	0.11 344	0.10 325

GMStereo_Zeroshot	0.24 302	0.21 410	0.45 323	0.26 412	0.13 234	0.28 297	0.15 81	0.39 259	0.35 280	0.37 381	0.43 370	0.40 381	0.17 189	0.34 285	0.20 255	0.12 390	0.07 259	0.13 414	0.07 135	0.16 436	0.09 270

PCWNet_CMD	0.23 272	0.13 235	0.48 348	0.20 144	0.13 234	0.28 297	0.16 108	0.46 335	0.46 411	0.29 239	0.36 287	0.37 347	0.24 290	0.28 228	0.20 255	0.09 267	0.06 142	0.10 300	0.08 208	0.11 344	0.09 270

CFNet_ucs	0.24 302	0.13 235	0.50 364	0.20 144	0.15 326	0.28 297	0.17 143	0.49 363	0.45 394	0.32 310	0.42 357	0.39 367	0.22 258	0.31 266	0.21 278	0.11 353	0.08 341	0.12 393	0.09 294	0.12 381	0.11 360

CASS	0.21 225	0.15 310	0.32 152	0.26 412	0.11 105	0.28 297	0.19 230	0.39 259	0.30 221	0.32 310	0.34 266	0.25 217	0.24 290	0.25 180	0.20 255	0.13 409	0.08 341	0.11 356	0.09 294	0.11 344	0.11 360
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Sa-1000	0.22 255	0.15 310	0.35 186	0.23 291	0.13 234	0.28 297	0.23 359	0.47 343	0.39 328	0.30 270	0.50 420	0.26 238	0.19 229	0.33 279	0.16 162	0.07 66	0.06 142	0.10 300	0.11 375	0.08 166	0.06 74

IPLG	0.21 225	0.15 310	0.53 383	0.21 187	0.12 161	0.28 297	0.17 143	0.42 296	0.30 221	0.33 322	0.32 236	0.15 98	0.17 189	0.50 348	0.21 278	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.06 74

THIR-Stereo	0.29 385	0.12 175	0.41 283	0.19 85	0.11 105	0.28 297	0.72 537	0.32 167	0.35 280	0.37 381	0.65 481	0.34 322	0.50 488	0.57 389	0.45 451	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.09 294	0.07 104	0.07 147

DRaft	0.24 302	0.10 73	0.34 176	0.18 46	0.12 161	0.28 297	0.23 359	0.33 181	0.39 328	0.38 396	0.61 473	0.21 165	0.41 453	0.48 339	0.42 443	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 208	0.07 104	0.08 213

aanetorigin	0.39 458	0.29 469	1.09 516	0.24 341	0.19 419	0.28 297	0.37 482	0.33 181	0.47 416	0.94 527	0.82 507	0.52 454	0.54 494	0.49 344	0.50 468	0.11 353	0.09 375	0.10 300	0.10 336	0.16 436	0.15 432

GwcNet-RSSM	0.26 346	0.17 354	0.46 331	0.21 187	0.13 234	0.28 297	0.23 359	0.44 314	0.42 361	0.31 287	0.45 393	0.40 381	0.26 320	0.55 374	0.28 360	0.11 353	0.07 259	0.09 227	0.10 336	0.09 231	0.08 213

DIP-Stereo	0.18 152	0.12 175	0.33 167	0.20 144	0.13 234	0.28 297	0.12 21	0.42 296	0.25 156	0.27 202	0.32 236	0.21 165	0.17 189	0.25 180	0.20 255	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.08 213
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 255	0.18 368	0.47 339	0.22 245	0.10 65	0.28 297	0.14 57	0.46 335	0.32 242	0.31 287	0.34 266	0.31 299	0.25 311	0.31 266	0.29 372	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.10 296	0.08 213

MSMDNet	0.23 272	0.13 235	0.48 348	0.20 144	0.13 234	0.28 297	0.16 108	0.46 335	0.46 411	0.29 239	0.36 287	0.37 347	0.24 290	0.28 228	0.20 255	0.09 267	0.06 142	0.09 227	0.08 208	0.11 344	0.09 270

CoDeX	0.23 272	0.12 175	0.46 331	0.21 187	0.14 276	0.29 318	0.21 308	0.53 418	0.41 354	0.29 239	0.35 277	0.29 272	0.22 258	0.48 339	0.19 241	0.09 267	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.07 147

ttt	0.29 385	0.12 175	0.34 176	0.21 187	0.13 234	0.29 318	0.20 277	0.56 450	0.47 416	0.31 287	0.44 381	0.30 288	0.22 258	0.65 433	0.85 511	0.13 409	0.10 400	0.10 300	0.10 336	0.11 344	0.11 360

Any-RAFT	0.17 128	0.08 8	0.31 146	0.19 85	0.10 65	0.29 318	0.16 108	0.42 296	0.30 221	0.24 173	0.27 182	0.27 247	0.16 163	0.21 115	0.12 41	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.06 74

ToySt	0.24 302	0.16 335	0.48 348	0.21 187	0.13 234	0.29 318	0.29 437	0.39 259	0.39 328	0.27 202	0.35 277	0.39 367	0.31 399	0.31 266	0.29 372	0.08 189	0.09 375	0.10 300	0.11 375	0.11 344	0.10 325

Selective-RAFT	0.17 128	0.12 175	0.30 132	0.24 341	0.10 65	0.29 318	0.15 81	0.32 167	0.31 233	0.17 112	0.17 84	0.21 165	0.18 214	0.28 228	0.17 191	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.06 74

DAS	0.27 354	0.12 175	0.42 293	0.24 341	0.18 399	0.29 318	0.24 381	0.45 324	0.45 394	0.41 430	0.44 381	0.34 322	0.29 370	0.75 467	0.21 278	0.09 267	0.07 259	0.09 227	0.07 135	0.09 231	0.09 270

SepStereo	0.26 346	0.12 175	0.42 293	0.24 341	0.18 399	0.29 318	0.24 381	0.45 324	0.45 394	0.41 430	0.44 381	0.34 322	0.29 370	0.64 427	0.21 278	0.09 267	0.07 259	0.09 227	0.07 135	0.09 231	0.09 270

AACVNet	0.26 346	0.16 335	0.37 218	0.22 245	0.14 276	0.29 318	0.19 230	0.41 282	0.31 233	0.38 396	0.42 357	0.43 401	0.28 355	0.73 458	0.25 338	0.11 353	0.08 341	0.11 356	0.09 294	0.13 396	0.11 360

GANet-ADL	0.21 225	0.12 175	0.45 323	0.23 291	0.14 276	0.29 318	0.19 230	0.46 335	0.35 280	0.25 181	0.32 236	0.32 308	0.19 229	0.24 149	0.20 255	0.10 315	0.07 259	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.10 325

ICVP	0.23 272	0.13 235	0.44 312	0.26 412	0.14 276	0.29 318	0.25 398	0.45 324	0.33 254	0.29 239	0.43 370	0.35 336	0.25 311	0.26 196	0.23 317	0.12 390	0.09 375	0.09 227	0.08 208	0.09 231	0.10 325
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.24 302	0.21 410	0.78 462	0.22 245	0.12 161	0.29 318	0.24 381	0.43 308	0.32 242	0.33 322	0.28 187	0.28 262	0.19 229	0.49 344	0.18 212	0.07 66	0.06 142	0.12 393	0.11 375	0.09 231	0.06 74

DMCA-RVC	0.27 354	0.21 410	0.61 415	0.28 461	0.17 378	0.29 318	0.21 308	0.42 296	0.35 280	0.40 421	0.37 296	0.39 367	0.36 426	0.43 323	0.30 380	0.13 409	0.10 400	0.15 454	0.11 375	0.13 396	0.10 325

STTStereo	0.28 374	0.20 396	0.61 415	0.25 378	0.17 378	0.29 318	0.24 381	0.47 343	0.39 328	0.39 411	0.41 341	0.44 412	0.28 355	0.40 316	0.28 360	0.13 409	0.12 441	0.13 414	0.16 474	0.12 381	0.11 360

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 354	0.21 410	0.59 410	0.25 378	0.18 399	0.29 318	0.22 334	0.50 373	0.40 344	0.38 396	0.41 341	0.43 401	0.27 339	0.43 323	0.29 372	0.11 353	0.08 341	0.10 300	0.10 336	0.10 296	0.11 360
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 354	0.26 452	0.72 455	0.23 291	0.13 234	0.29 318	0.18 186	0.52 407	0.49 435	0.37 381	0.45 393	0.39 367	0.25 311	0.34 285	0.20 255	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.12 381	0.09 270

MLCV	0.22 255	0.16 335	0.44 312	0.21 187	0.08 9	0.29 318	0.19 230	0.38 247	0.37 304	0.38 396	0.44 381	0.31 299	0.21 245	0.41 318	0.24 328	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.06 74

iResNet	0.24 302	0.18 368	0.61 415	0.25 378	0.11 105	0.29 318	0.21 308	0.42 296	0.43 368	0.33 322	0.43 370	0.27 247	0.22 258	0.34 285	0.26 351	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.07 147

z-ln-s-r	0.32 410	0.21 410	0.82 476	0.23 291	0.14 276	0.30 335	0.26 410	0.43 308	0.50 443	0.32 310	0.60 466	0.39 367	0.29 370	0.73 458	0.66 495	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.10 296	0.08 213

rvit_105_1	0.27 354	0.19 384	0.46 331	0.27 440	0.19 419	0.30 335	0.35 474	0.44 314	0.51 447	0.31 287	0.31 227	0.31 299	0.26 320	0.35 294	0.25 338	0.15 448	0.14 463	0.15 454	0.17 483	0.11 344	0.10 325

test_sample6	0.25 330	0.13 235	0.41 283	0.21 187	0.11 105	0.30 335	0.22 334	0.51 390	0.35 280	0.33 322	0.43 370	0.30 288	0.24 290	0.57 389	0.22 298	0.10 315	0.07 259	0.10 300	0.10 336	0.11 344	0.10 325

test_sample5	0.24 302	0.13 235	0.42 293	0.21 187	0.12 161	0.30 335	0.21 308	0.50 373	0.34 264	0.32 310	0.41 341	0.29 272	0.23 272	0.55 374	0.21 278	0.10 315	0.07 259	0.10 300	0.09 294	0.11 344	0.10 325

DualNet	0.24 302	0.13 235	0.42 293	0.21 187	0.12 161	0.30 335	0.21 308	0.50 373	0.34 264	0.33 322	0.43 370	0.29 272	0.23 272	0.55 374	0.21 278	0.10 315	0.07 259	0.10 300	0.09 294	0.11 344	0.10 325

tt1	0.18 152	0.14 277	0.35 186	0.23 291	0.11 105	0.30 335	0.19 230	0.35 213	0.44 383	0.17 112	0.19 102	0.13 60	0.16 163	0.27 215	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.08 166	0.08 213

dad	0.28 374	0.31 483	0.44 312	0.21 187	0.14 276	0.30 335	0.20 277	0.33 181	0.49 435	0.44 452	0.44 381	0.45 416	0.21 245	0.41 318	0.26 351	0.20 494	0.11 424	0.20 491	0.11 375	0.14 414	0.10 325

DEmStereo	0.26 346	0.09 37	0.47 339	0.19 85	0.12 161	0.30 335	0.25 398	0.28 116	0.36 293	0.36 375	0.58 459	0.25 217	0.48 485	0.53 366	0.44 448	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 208	0.06 39	0.07 147

RAFT + AFF	0.27 354	0.23 432	0.50 364	0.25 378	0.17 378	0.30 335	0.33 468	0.52 407	0.40 344	0.28 212	0.30 213	0.30 288	0.31 399	0.62 419	0.24 328	0.09 267	0.10 400	0.11 356	0.10 336	0.11 344	0.11 360

EAI-Stereo	0.21 225	0.10 73	0.33 167	0.21 187	0.12 161	0.30 335	0.46 510	0.46 335	0.20 82	0.25 181	0.50 420	0.17 121	0.16 163	0.24 149	0.23 317	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.10 336	0.06 39	0.07 147

CFNet-ft	0.24 302	0.15 310	0.35 186	0.18 46	0.15 326	0.30 335	0.21 308	0.39 259	0.36 293	0.28 212	0.40 333	0.43 401	0.25 311	0.47 337	0.24 328	0.12 390	0.07 259	0.12 393	0.11 375	0.12 381	0.09 270

FADNet_RVC	0.30 394	0.28 462	0.83 478	0.23 291	0.15 326	0.30 335	0.17 143	0.49 363	0.37 304	0.30 270	0.38 310	0.30 288	0.27 339	0.52 359	0.31 387	0.14 435	0.14 463	0.14 440	0.16 474	0.21 485	0.23 504

CFNet_RVC	0.24 302	0.15 310	0.35 186	0.18 46	0.15 326	0.30 335	0.21 308	0.39 259	0.36 293	0.28 212	0.40 333	0.43 401	0.25 311	0.47 337	0.24 328	0.12 390	0.07 259	0.12 393	0.11 375	0.12 381	0.09 270

AANet_RVC	0.31 401	0.22 423	0.50 364	0.23 291	0.14 276	0.30 335	0.24 381	0.47 343	0.54 461	0.38 396	0.60 466	0.43 401	0.29 370	0.87 498	0.40 432	0.11 353	0.07 259	0.07 72	0.07 135	0.09 231	0.09 270

DeepPruner_ROB	0.26 346	0.19 384	0.44 312	0.21 187	0.16 358	0.30 335	0.21 308	0.52 407	0.32 242	0.35 359	0.38 310	0.39 367	0.26 320	0.42 321	0.24 328	0.15 448	0.11 424	0.11 356	0.11 375	0.14 414	0.13 399

iResNet_ROB	0.25 330	0.19 384	0.40 260	0.20 144	0.12 161	0.30 335	0.16 108	0.55 435	0.53 458	0.38 396	0.43 370	0.37 347	0.26 320	0.38 307	0.22 298	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.04 1	0.09 231	0.09 270

coex_refinement	0.26 346	0.16 335	0.36 206	0.23 291	0.15 326	0.31 351	0.20 277	0.49 363	0.42 361	0.35 359	0.42 357	0.45 416	0.27 339	0.55 374	0.33 399	0.10 315	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.10 296	0.10 325

MyStereo8	0.22 255	0.15 310	0.63 426	0.21 187	0.17 378	0.31 351	0.16 108	0.36 231	0.32 242	0.28 212	0.36 287	0.25 217	0.18 214	0.25 180	0.28 360	0.08 189	0.07 259	0.08 150	0.07 135	0.10 296	0.12 383

ACVNet-DCA	0.18 152	0.14 277	0.38 237	0.23 291	0.11 105	0.31 351	0.19 230	0.41 282	0.27 175	0.17 112	0.19 102	0.13 60	0.18 214	0.28 228	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.09 231	0.09 270

xx1	0.20 205	0.14 277	0.38 237	0.23 291	0.11 105	0.31 351	0.19 230	0.35 213	0.47 416	0.17 112	0.19 102	0.28 262	0.24 290	0.28 228	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.10 300	0.09 294	0.09 231	0.09 270

1test111	0.19 190	0.14 277	0.38 237	0.23 291	0.11 105	0.31 351	0.19 230	0.41 282	0.27 175	0.17 112	0.19 102	0.13 60	0.18 214	0.34 285	0.22 298	0.08 189	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.09 231	0.09 270

cc1	0.18 152	0.14 277	0.38 237	0.23 291	0.11 105	0.31 351	0.19 230	0.35 213	0.47 416	0.17 112	0.19 102	0.13 60	0.18 214	0.28 228	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.08 166	0.08 213

anonymousa	0.23 272	0.11 134	0.50 364	0.21 187	0.16 358	0.31 351	0.20 277	0.36 231	0.35 280	0.32 310	0.50 420	0.39 367	0.26 320	0.22 130	0.20 255	0.08 189	0.06 142	0.09 227	0.11 375	0.07 104	0.08 213

IER	0.23 272	0.12 175	0.39 252	0.20 144	0.14 276	0.31 351	0.19 230	0.42 296	0.36 293	0.33 322	0.40 333	0.32 308	0.33 409	0.29 244	0.22 298	0.09 267	0.07 259	0.08 150	0.08 208	0.09 231	0.08 213

PSMNet-ADL	0.25 330	0.15 310	0.32 152	0.26 412	0.14 276	0.31 351	0.22 334	0.44 314	0.36 293	0.27 202	0.33 257	0.41 388	0.28 355	0.61 411	0.29 372	0.11 353	0.09 375	0.09 227	0.11 375	0.10 296	0.10 325

test_sample4	0.24 302	0.13 235	0.43 304	0.20 144	0.12 161	0.32 360	0.21 308	0.51 390	0.34 264	0.31 287	0.37 296	0.28 262	0.23 272	0.53 366	0.21 278	0.10 315	0.07 259	0.10 300	0.09 294	0.11 344	0.10 325

test_sample3	0.23 272	0.12 175	0.43 304	0.19 85	0.12 161	0.32 360	0.20 277	0.50 373	0.34 264	0.31 287	0.33 257	0.29 272	0.22 258	0.53 366	0.22 298	0.10 315	0.07 259	0.09 227	0.08 208	0.10 296	0.10 325

1111x	0.32 410	0.11 134	0.40 260	0.22 245	0.11 105	0.32 360	0.26 410	0.59 474	0.43 368	0.31 287	0.41 341	0.39 367	0.28 355	0.76 472	1.37 540	0.09 267	0.08 341	0.09 227	0.10 336	0.09 231	0.08 213

HBP-ISP	0.33 419	0.30 476	0.72 455	0.22 245	0.16 358	0.32 360	0.22 334	0.54 425	0.44 383	0.41 430	0.49 418	0.33 315	0.38 439	0.73 458	0.25 338	0.18 485	0.19 502	0.24 502	0.20 494	0.16 436	0.13 399

s12784h	0.17 128	0.09 37	0.26 95	0.18 46	0.07 1	0.32 360	0.19 230	0.37 241	0.32 242	0.23 159	0.25 165	0.18 131	0.17 189	0.25 180	0.16 162	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.05 21

pcwnet_v2	0.32 410	0.15 310	1.26 529	0.23 291	0.18 399	0.32 360	0.18 186	0.59 474	0.60 480	0.36 375	0.45 393	0.35 336	0.29 370	0.36 299	0.25 338	0.14 435	0.11 424	0.12 393	0.11 375	0.14 414	0.15 432

psm_up	0.29 385	0.16 335	0.41 283	0.26 412	0.17 378	0.32 360	0.26 410	0.55 435	0.43 368	0.36 375	0.40 333	0.45 416	0.37 435	0.58 396	0.30 380	0.11 353	0.12 441	0.13 414	0.12 414	0.10 296	0.10 325

FADNet-RVC-Resample	0.29 385	0.25 441	0.93 498	0.26 412	0.16 358	0.32 360	0.21 308	0.47 343	0.39 328	0.35 359	0.38 310	0.33 315	0.27 339	0.53 366	0.24 328	0.10 315	0.10 400	0.14 440	0.13 440	0.13 396	0.16 441

RASNet	0.28 374	0.14 277	0.44 312	0.22 245	0.18 399	0.32 360	0.19 230	0.48 355	0.38 318	0.29 239	0.43 370	0.47 426	0.37 435	0.79 482	0.36 414	0.09 267	0.07 259	0.07 72	0.09 294	0.07 104	0.07 147

AdaStereo	0.24 302	0.16 335	0.37 218	0.24 341	0.12 161	0.32 360	0.17 143	0.54 425	0.42 361	0.33 322	0.38 310	0.35 336	0.21 245	0.30 259	0.22 298	0.14 435	0.06 142	0.13 414	0.08 208	0.11 344	0.08 213
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.
NOSS_ROB	0.31 401	0.20 396	0.35 186	0.24 341	0.16 358	0.32 360	0.19 230	0.52 407	0.48 426	0.33 322	0.36 287	0.42 397	0.28 355	0.93 510	0.24 328	0.19 491	0.20 507	0.24 502	0.22 505	0.17 453	0.17 453

PAM_32	0.23 272	0.10 73	0.63 426	0.21 187	0.14 276	0.33 371	0.19 230	0.36 231	0.23 128	0.29 239	0.28 187	0.56 468	0.28 355	0.27 215	0.18 212	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.09 294	0.07 104	0.09 270

GEStereo_RVC	0.27 354	0.20 396	0.44 312	0.27 440	0.16 358	0.33 371	0.25 398	0.56 450	0.54 461	0.34 342	0.38 310	0.34 322	0.25 311	0.51 353	0.28 360	0.12 390	0.08 341	0.09 227	0.08 208	0.11 344	0.11 360

test_xeample	0.34 427	0.10 73	0.29 125	0.19 85	0.11 105	0.33 371	0.23 359	0.55 435	0.38 318	0.32 310	0.45 393	0.29 272	0.26 320	0.57 389	2.24 558	0.10 315	0.07 259	0.09 227	0.08 208	0.09 231	0.09 270

HGLStereo	0.27 354	0.14 277	0.46 331	0.24 341	0.21 444	0.33 371	0.23 359	0.50 373	0.42 361	0.35 359	0.48 416	0.41 388	0.33 409	0.45 330	0.33 399	0.11 353	0.10 400	0.09 227	0.09 294	0.10 296	0.12 383

FAT-Stereo	0.36 436	0.18 368	0.73 459	0.26 412	0.18 399	0.33 371	0.29 437	0.60 482	0.59 476	0.46 460	0.60 466	0.60 481	0.50 488	0.61 411	0.34 404	0.13 409	0.14 463	0.13 414	0.12 414	0.14 414	0.18 466

FADNet-RVC	0.31 401	0.35 492	0.78 462	0.25 378	0.20 436	0.33 371	0.20 277	0.49 363	0.40 344	0.34 342	0.39 323	0.41 388	0.29 370	0.63 425	0.31 387	0.13 409	0.14 463	0.14 440	0.15 462	0.19 474	0.19 474

TDLM	0.30 394	0.21 410	0.38 237	0.28 461	0.15 326	0.33 371	0.32 458	0.52 407	0.47 416	0.38 396	0.43 370	0.39 367	0.29 370	0.91 507	0.28 360	0.14 435	0.08 341	0.13 414	0.11 375	0.12 381	0.10 325

CFNet	0.27 354	0.20 396	0.44 312	0.22 245	0.14 276	0.33 371	0.14 57	0.51 390	0.45 394	0.30 270	0.40 333	0.38 355	0.27 339	0.76 472	0.25 338	0.09 267	0.07 259	0.11 356	0.11 375	0.11 344	0.08 213

CVANet_RVC	0.30 394	0.19 384	0.41 283	0.26 412	0.16 358	0.33 371	0.26 410	0.52 407	0.47 416	0.40 421	0.46 403	0.43 401	0.31 399	0.89 503	0.26 351	0.14 435	0.09 375	0.14 440	0.13 440	0.14 414	0.10 325

UCFNet_RVC	0.24 302	0.16 335	0.34 176	0.18 46	0.15 326	0.33 371	0.16 108	0.46 335	0.35 280	0.29 239	0.35 277	0.39 367	0.25 311	0.34 285	0.22 298	0.13 409	0.08 341	0.13 414	0.14 453	0.13 396	0.12 383

PS-NSSS	0.32 410	0.30 476	0.46 331	0.23 291	0.17 378	0.33 371	0.24 381	0.57 460	0.41 354	0.37 381	0.52 434	0.35 336	0.30 383	0.80 486	0.30 380	0.17 474	0.14 463	0.21 493	0.15 462	0.15 428	0.13 399

HSM	0.28 374	0.16 335	0.35 186	0.20 144	0.15 326	0.33 371	0.19 230	0.53 418	0.37 304	0.36 375	0.38 310	0.67 503	0.31 399	0.89 503	0.23 317	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.08 213

CBMV_ROB	0.33 419	0.18 368	0.53 383	0.21 187	0.14 276	0.33 371	0.20 277	0.51 390	0.45 394	0.51 478	0.55 447	0.45 416	0.42 462	0.71 451	0.32 392	0.18 485	0.19 502	0.23 500	0.21 497	0.14 414	0.15 432

PSMNet-RUCA	0.37 446	0.41 509	0.66 438	0.46 523	0.41 521	0.34 384	0.25 398	0.57 460	0.45 394	0.39 411	0.52 434	0.43 401	0.33 409	0.41 318	0.29 372	0.25 508	0.14 463	0.33 521	0.21 497	0.31 516	0.22 497

PAM	0.23 272	0.10 73	0.63 426	0.22 245	0.15 326	0.34 384	0.21 308	0.37 241	0.22 110	0.31 287	0.27 182	0.55 465	0.26 320	0.26 196	0.17 191	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.09 294	0.07 104	0.09 270

DDVS	0.25 330	0.15 310	0.39 252	0.24 341	0.17 378	0.34 384	0.21 308	0.41 282	0.30 221	0.33 322	0.41 341	0.48 432	0.21 245	0.52 359	0.27 356	0.11 353	0.09 375	0.11 356	0.09 294	0.13 396	0.14 420

DualNet (step1)	0.28 374	0.19 384	0.50 364	0.18 46	0.16 358	0.34 384	0.20 277	0.51 390	0.38 318	0.37 381	0.34 266	0.37 347	0.30 383	0.39 309	0.23 317	0.23 499	0.09 375	0.28 511	0.24 509	0.18 467	0.16 441

test_sample9	0.42 469	0.19 384	0.50 364	0.18 46	0.16 358	0.34 384	0.20 277	0.51 390	0.38 318	0.37 381	0.34 266	0.37 347	0.30 383	0.66 438	0.91 515	0.23 499	1.82 564	0.28 511	0.24 509	0.18 467	0.16 441

test_sample8	0.49 492	0.19 384	0.50 364	0.18 46	0.16 358	0.34 384	0.20 277	0.55 435	0.34 264	0.62 501	0.38 310	1.15 531	0.67 515	0.66 438	0.91 515	0.23 499	1.82 564	0.28 511	0.24 509	0.18 467	0.16 441

gwcnet-sp	0.24 302	0.13 235	0.63 426	0.22 245	0.14 276	0.34 384	0.22 334	0.44 314	0.39 328	0.35 359	0.34 266	0.27 247	0.27 339	0.35 294	0.25 338	0.09 267	0.08 341	0.09 227	0.09 294	0.09 231	0.09 270

scenet	0.24 302	0.13 235	0.63 426	0.22 245	0.14 276	0.34 384	0.22 334	0.44 314	0.39 328	0.35 359	0.34 266	0.27 247	0.27 339	0.35 294	0.25 338	0.09 267	0.08 341	0.09 227	0.09 294	0.09 231	0.09 270

ssnet	0.24 302	0.13 235	0.63 426	0.22 245	0.14 276	0.34 384	0.22 334	0.44 314	0.39 328	0.35 359	0.34 266	0.27 247	0.27 339	0.35 294	0.25 338	0.09 267	0.08 341	0.09 227	0.09 294	0.09 231	0.09 270

AASNet	0.27 354	0.19 384	0.49 353	0.26 412	0.17 378	0.34 384	0.20 277	0.62 494	0.48 426	0.35 359	0.40 333	0.32 308	0.25 311	0.28 228	0.34 404	0.11 353	0.09 375	0.10 300	0.08 208	0.13 396	0.11 360

SACVNet	0.30 394	0.20 396	0.41 283	0.25 378	0.18 399	0.34 384	0.25 398	0.52 407	0.40 344	0.41 430	0.44 381	0.46 424	0.32 406	0.71 451	0.25 338	0.13 409	0.10 400	0.12 393	0.12 414	0.16 436	0.17 453

ADLNet	0.28 374	0.15 310	0.42 293	0.23 291	0.19 419	0.34 384	0.23 359	0.53 418	0.43 368	0.42 439	0.41 341	0.44 412	0.27 339	0.55 374	0.35 408	0.11 353	0.08 341	0.11 356	0.11 375	0.11 344	0.12 383

SFCPSM	0.22 255	0.10 73	0.51 375	0.21 187	0.14 276	0.34 384	0.22 334	0.55 435	0.39 328	0.29 239	0.32 236	0.23 197	0.21 245	0.27 215	0.19 241	0.09 267	0.07 259	0.09 227	0.09 294	0.09 231	0.08 213

acv_ft	0.25 330	0.13 235	0.40 260	0.23 291	0.19 419	0.34 384	0.21 308	0.45 324	0.44 383	0.38 396	0.41 341	0.38 355	0.27 339	0.27 215	0.35 408	0.08 189	0.07 259	0.08 150	0.07 135	0.11 344	0.07 147

HSM-Net_RVC	0.27 354	0.11 134	0.42 293	0.19 85	0.11 105	0.34 384	0.20 277	0.62 494	0.43 368	0.40 421	0.43 370	0.50 444	0.26 320	0.76 472	0.22 298	0.08 189	0.07 259	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 213
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GASNet	0.36 436	0.46 512	0.88 490	0.34 493	0.23 473	0.35 399	0.22 334	0.60 482	0.53 458	0.40 421	0.37 296	0.45 416	0.30 383	0.79 482	0.35 408	0.15 448	0.10 400	0.14 440	0.14 453	0.22 491	0.12 383

BSDual-CNN	0.23 272	0.12 175	0.28 115	0.25 378	0.14 276	0.35 399	0.21 308	0.56 450	0.34 264	0.34 342	0.35 277	0.38 355	0.24 290	0.26 196	0.21 278	0.10 315	0.07 259	0.11 356	0.10 336	0.09 231	0.09 270

hknet	0.25 330	0.14 277	0.40 260	0.25 378	0.15 326	0.35 399	0.21 308	0.56 450	0.37 304	0.34 342	0.35 277	0.43 401	0.27 339	0.37 302	0.21 278	0.09 267	0.07 259	0.11 356	0.10 336	0.09 231	0.09 270

psmg	0.23 272	0.12 175	0.28 115	0.21 187	0.14 276	0.35 399	0.23 359	0.51 390	0.34 264	0.35 359	0.38 310	0.38 355	0.24 290	0.26 196	0.21 278	0.10 315	0.08 341	0.10 300	0.10 336	0.09 231	0.08 213

DeepPrunerF	0.44 480	0.29 469	1.29 532	0.33 491	0.30 508	0.35 399	0.36 478	0.62 494	1.15 543	0.40 421	0.44 381	0.39 367	0.41 453	0.80 486	0.52 471	0.18 485	0.14 463	0.23 500	0.21 497	0.17 453	0.17 453

ADLNet2	0.30 394	0.17 354	0.72 455	0.23 291	0.17 378	0.36 404	0.24 381	0.52 407	0.51 447	0.32 310	0.38 310	0.45 416	0.30 383	0.69 445	0.35 408	0.10 315	0.08 341	0.09 227	0.09 294	0.12 381	0.10 325

LMCR-Stereo	0.26 346	0.18 368	0.49 353	0.28 461	0.14 276	0.36 404	0.23 359	0.54 425	0.34 264	0.39 411	0.40 333	0.29 272	0.29 370	0.37 302	0.27 356	0.11 353	0.07 259	0.09 227	0.07 135	0.13 396	0.09 270

222	0.41 466	0.10 73	0.29 125	0.19 85	0.11 105	0.36 404	0.20 277	0.57 460	0.39 328	0.35 359	0.44 381	0.30 288	0.27 339	0.55 374	3.56 563	0.11 353	0.07 259	0.08 150	0.08 208	0.09 231	0.09 270

FINET	0.34 427	0.27 459	0.80 471	0.24 341	0.24 481	0.36 404	0.34 470	0.54 425	0.72 505	0.39 411	0.47 410	0.32 308	0.30 383	0.51 353	0.32 392	0.19 491	0.17 492	0.13 414	0.12 414	0.18 467	0.16 441

ac_64	0.27 354	0.13 235	0.41 283	0.24 341	0.17 378	0.36 404	0.22 334	0.46 335	0.33 254	0.35 359	0.36 287	0.52 454	0.30 383	0.62 419	0.32 392	0.11 353	0.09 375	0.10 300	0.10 336	0.09 231	0.08 213

w-ln-seven-2	0.36 436	0.29 469	1.06 514	0.27 440	0.18 399	0.37 409	0.30 448	0.50 373	0.54 461	0.45 456	0.55 447	0.45 416	0.41 453	0.62 419	0.49 462	0.10 315	0.10 400	0.12 393	0.11 375	0.14 414	0.11 360

xxxx	0.34 427	0.10 73	0.29 125	0.19 85	0.11 105	0.37 409	0.20 277	0.58 469	0.38 318	0.29 239	0.42 357	0.38 355	0.24 290	0.46 333	2.20 556	0.11 353	0.07 259	0.09 227	0.08 208	0.09 231	0.09 270

UPFNet	0.25 330	0.12 175	0.38 237	0.24 341	0.19 419	0.37 409	0.28 431	0.48 355	0.38 318	0.34 342	0.37 296	0.37 347	0.28 355	0.39 309	0.33 399	0.10 315	0.09 375	0.10 300	0.10 336	0.10 296	0.08 213

FADNet	0.32 410	0.36 495	0.74 460	0.23 291	0.22 460	0.37 409	0.19 230	0.53 418	0.48 426	0.32 310	0.36 287	0.43 401	0.32 406	0.64 427	0.25 338	0.16 463	0.16 485	0.14 440	0.16 474	0.24 497	0.19 474

RP	0.35 432	0.22 423	0.51 375	0.31 479	0.24 481	0.37 409	0.28 431	0.50 373	0.58 475	0.40 421	0.63 479	0.61 485	0.47 479	0.61 411	0.39 425	0.16 463	0.15 478	0.17 471	0.15 462	0.17 453	0.17 453

edge stereo	0.39 458	0.22 423	0.81 473	0.27 440	0.22 460	0.37 409	0.24 381	0.56 450	0.54 461	0.53 490	0.60 466	0.71 512	0.50 488	0.78 480	0.40 432	0.16 463	0.14 463	0.19 487	0.14 453	0.16 436	0.17 453

StereoDRNet-Refined	0.27 354	0.17 354	0.35 186	0.25 378	0.14 276	0.37 409	0.21 308	0.47 343	0.41 354	0.44 452	0.51 426	0.41 388	0.28 355	0.45 330	0.37 415	0.09 267	0.06 142	0.11 356	0.11 375	0.10 296	0.10 325
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.33 419	0.20 396	0.43 304	0.27 440	0.18 399	0.37 409	0.31 453	0.55 435	0.50 443	0.51 478	0.53 440	0.58 476	0.37 435	0.63 425	0.45 451	0.17 474	0.12 441	0.13 414	0.12 414	0.15 428	0.14 420

GCST	0.47 486	0.60 529	0.57 399	1.04 552	0.48 527	0.38 417	0.11 14	0.40 270	0.32 242	0.41 430	0.34 266	0.29 272	0.17 189	0.46 333	0.19 241	0.69 544	0.42 537	0.79 546	0.62 548	0.62 535	0.46 535

CBFPSM	0.27 354	0.16 335	0.67 439	0.20 144	0.14 276	0.38 417	0.25 398	0.40 270	0.36 293	0.33 322	0.36 287	0.56 468	0.38 439	0.32 272	0.38 417	0.08 189	0.08 341	0.07 72	0.08 208	0.09 231	0.11 360

psmorigin	0.50 495	0.25 441	3.03 557	0.24 341	0.19 419	0.38 417	0.22 334	0.50 373	0.44 383	0.64 505	0.68 487	0.71 512	0.51 491	0.85 495	0.45 451	0.14 435	0.17 492	0.13 414	0.14 453	0.16 436	0.21 492

EDNetEfficient	0.63 516	0.37 500	2.40 552	0.26 412	0.25 488	0.38 417	0.49 520	0.41 282	1.06 538	1.38 545	0.87 514	0.62 487	0.95 534	0.65 433	1.65 545	0.11 353	0.09 375	0.10 300	0.11 375	0.19 474	0.17 453

DSFCA	0.27 354	0.13 235	0.36 206	0.20 144	0.17 378	0.38 417	0.31 453	0.47 343	0.43 368	0.43 445	0.37 296	0.39 367	0.29 370	0.52 359	0.32 392	0.12 390	0.10 400	0.10 300	0.11 375	0.11 344	0.10 325

S-Stereo	0.38 453	0.20 396	1.05 513	0.27 440	0.22 460	0.38 417	0.32 458	0.55 435	0.66 492	0.39 411	0.59 461	0.49 437	0.41 453	0.75 467	0.40 432	0.12 390	0.15 478	0.13 414	0.13 440	0.16 436	0.21 492

DLCB_ROB	0.28 374	0.16 335	0.34 176	0.27 440	0.16 358	0.38 417	0.25 398	0.48 355	0.43 368	0.46 460	0.46 403	0.51 448	0.33 409	0.53 366	0.33 399	0.10 315	0.10 400	0.11 356	0.11 375	0.10 296	0.09 270

PWC_ROB	0.38 453	0.29 469	0.69 445	0.25 378	0.20 436	0.38 417	0.19 230	0.58 469	0.67 495	0.57 496	0.85 510	0.51 448	0.40 449	0.71 451	0.52 471	0.13 409	0.09 375	0.14 440	0.10 336	0.17 453	0.14 420

hitnet-ft	0.29 385	0.17 354	0.40 260	0.19 85	0.14 276	0.39 425	0.23 359	0.44 314	0.41 354	0.36 375	0.46 403	0.53 459	0.34 418	0.76 472	0.32 392	0.14 435	0.10 400	0.13 414	0.10 336	0.15 428	0.13 399

PA-Net	0.37 446	0.28 462	0.83 478	0.31 479	0.28 500	0.39 425	0.42 502	0.51 390	0.55 467	0.34 342	0.42 357	0.41 388	0.36 426	0.79 482	0.49 462	0.12 390	0.23 517	0.16 465	0.23 507	0.12 381	0.18 466
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.35 432	0.23 432	0.60 412	0.36 503	0.22 460	0.39 425	0.25 398	0.48 355	0.43 368	0.52 484	0.50 420	0.59 478	0.41 453	0.76 472	0.49 462	0.13 409	0.11 424	0.14 440	0.12 414	0.17 453	0.15 432
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.45 482	0.35 492	0.90 493	0.35 502	0.33 513	0.39 425	0.38 488	0.50 373	0.61 483	0.52 484	0.51 426	0.62 487	0.45 470	0.93 510	0.48 460	0.26 509	0.29 527	0.29 515	0.33 524	0.29 514	0.26 513

pmcnn	0.50 495	0.20 396	0.78 462	0.24 341	0.26 493	0.39 425	0.30 448	0.51 390	0.50 443	0.54 492	1.23 531	2.52 556	0.37 435	0.77 478	0.95 518	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.05 39	0.10 296	0.08 213

TCMNet	0.33 419	0.23 432	0.72 455	0.29 464	0.30 508	0.40 430	0.28 431	0.50 373	0.47 416	0.37 381	0.45 393	0.40 381	0.29 370	0.60 404	0.39 425	0.14 435	0.13 453	0.15 454	0.14 453	0.17 453	0.15 432

ssnet_v2	0.28 374	0.16 335	0.44 312	0.22 245	0.15 326	0.40 430	0.30 448	0.57 460	0.46 411	0.38 396	0.36 287	0.47 426	0.29 370	0.38 307	0.39 425	0.13 409	0.11 424	0.11 356	0.11 375	0.11 344	0.11 360

RGC	0.39 458	0.32 488	0.64 433	0.34 493	0.27 495	0.40 430	0.29 437	0.57 460	0.53 458	0.45 456	0.64 480	0.62 487	0.45 470	0.72 456	0.39 425	0.15 448	0.15 478	0.21 493	0.20 494	0.18 467	0.19 474

ETE_ROB	0.34 427	0.26 452	0.45 323	0.29 464	0.18 399	0.40 430	0.37 482	0.57 460	0.47 416	0.50 473	0.50 420	0.62 487	0.36 426	0.55 374	0.38 417	0.13 409	0.10 400	0.14 440	0.12 414	0.16 436	0.16 441

Anonymous3	0.23 272	0.18 368	0.63 426	0.27 440	0.18 399	0.41 434	0.23 359	0.43 308	0.35 280	0.23 159	0.27 182	0.20 154	0.18 214	0.27 215	0.18 212	0.12 390	0.11 424	0.10 300	0.10 336	0.11 344	0.12 383

Syn2CoEx	0.36 436	0.31 483	0.78 462	0.34 493	0.21 444	0.41 434	0.28 431	0.61 486	0.49 435	0.42 439	0.56 454	0.45 416	0.44 467	0.69 445	0.38 417	0.17 474	0.14 463	0.15 454	0.12 414	0.13 396	0.12 383

delet	0.27 354	0.14 277	0.40 260	0.23 291	0.19 419	0.41 434	0.29 437	0.49 363	0.48 426	0.33 322	0.41 341	0.37 347	0.30 383	0.48 339	0.34 404	0.09 267	0.09 375	0.11 356	0.12 414	0.08 166	0.08 213

SuperB	0.49 492	0.28 462	2.23 548	0.23 291	0.15 326	0.41 434	0.32 458	0.47 343	0.82 517	0.43 445	0.50 420	0.33 315	0.45 470	0.68 443	1.08 524	0.10 315	0.07 259	0.09 227	0.08 208	0.98 555	0.14 420

AF-Net	0.37 446	0.26 452	0.56 396	0.32 485	0.23 473	0.41 434	0.29 437	0.61 486	0.64 490	0.42 439	0.68 487	0.65 498	0.49 486	0.57 389	0.44 448	0.15 448	0.11 424	0.19 487	0.14 453	0.15 428	0.13 399

GANet	0.36 436	0.22 423	0.49 353	0.29 464	0.17 378	0.41 434	0.38 488	0.57 460	0.45 394	0.46 460	0.75 498	0.55 465	0.40 449	0.94 512	0.41 440	0.13 409	0.13 453	0.13 414	0.11 375	0.14 414	0.11 360

NCCL2	0.35 432	0.26 452	0.49 353	0.36 503	0.22 460	0.41 434	0.41 499	0.53 418	0.42 361	0.47 467	0.46 403	0.61 485	0.39 445	0.55 374	0.37 415	0.16 463	0.13 453	0.21 493	0.21 497	0.16 436	0.16 441

Anonymous_2	0.37 446	0.21 410	0.47 339	0.20 144	0.21 444	0.42 441	0.26 410	0.38 247	0.29 209	0.33 322	0.30 213	0.44 412	0.38 439	0.36 299	0.29 372	0.26 509	0.29 527	0.44 528	1.41 563	0.34 520	0.21 492

EDNetEfficientorigin	7.51 569	0.52 525	140.47 587	0.25 378	0.17 378	0.42 441	0.29 437	0.47 343	1.03 535	1.28 542	1.02 522	0.83 518	0.84 529	0.75 467	0.99 520	0.10 315	0.09 375	0.12 393	0.10 336	0.21 485	0.22 497

SHD	0.42 469	0.27 459	0.81 473	0.31 479	0.25 488	0.42 441	0.22 334	0.66 509	0.94 533	0.63 503	0.60 466	0.59 478	0.47 479	0.59 402	0.58 480	0.15 448	0.13 453	0.16 465	0.16 474	0.20 482	0.22 497

NVstereo2D	0.31 401	0.16 335	0.54 386	0.24 341	0.22 460	0.42 441	0.28 431	0.58 469	0.56 470	0.28 212	0.38 310	0.40 381	0.30 383	0.71 451	0.28 360	0.13 409	0.08 341	0.13 414	0.10 336	0.19 474	0.16 441

StereoDRNet	0.32 410	0.22 423	0.61 415	0.27 440	0.21 444	0.42 441	0.30 448	0.61 486	0.48 426	0.46 460	0.39 323	0.48 432	0.30 383	0.57 389	0.40 432	0.11 353	0.09 375	0.12 393	0.11 375	0.12 381	0.10 325

PWCDC_ROB	0.38 453	0.30 476	0.60 412	0.33 491	0.20 436	0.42 441	0.19 230	0.58 469	0.89 525	0.42 439	1.26 532	0.36 341	0.34 418	0.50 348	0.38 417	0.18 485	0.11 424	0.11 356	0.09 294	0.19 474	0.13 399

PSMNet_ROB	0.33 419	0.24 436	0.54 386	0.31 479	0.21 444	0.42 441	0.43 504	0.59 474	0.47 416	0.37 381	0.44 381	0.49 437	0.31 399	0.64 427	0.43 444	0.14 435	0.10 400	0.15 454	0.14 453	0.13 396	0.11 360

CBMV	0.33 419	0.21 410	0.54 386	0.23 291	0.13 234	0.42 441	0.33 468	0.53 418	0.48 426	0.52 484	0.49 418	0.50 444	0.41 453	0.56 385	0.31 387	0.15 448	0.16 485	0.18 479	0.16 474	0.13 396	0.13 399
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
BUS	0.23 272	0.12 175	0.28 115	0.25 378	0.14 276	0.43 449	0.17 143	0.56 450	0.34 264	0.34 342	0.35 277	0.32 308	0.20 238	0.26 196	0.21 278	0.10 315	0.07 259	0.11 356	0.10 336	0.09 231	0.09 270

NINENet	0.25 330	0.15 310	0.37 218	0.23 291	0.16 358	0.43 449	0.17 143	0.60 482	0.46 411	0.32 310	0.37 296	0.32 308	0.20 238	0.42 321	0.21 278	0.10 315	0.10 400	0.12 393	0.08 208	0.11 344	0.10 325

zh-mn7	0.46 484	0.45 511	1.48 538	0.25 378	0.19 419	0.44 451	0.29 437	0.56 450	0.82 517	0.65 507	0.96 518	0.49 437	0.38 439	0.88 501	0.63 490	0.12 390	0.10 400	0.11 356	0.11 375	0.13 396	0.14 420

iinet-f	0.30 394	0.18 368	1.03 512	0.20 144	0.15 326	0.44 451	0.22 334	0.45 324	0.37 304	0.35 359	0.44 381	0.41 388	0.34 418	0.34 285	0.40 432	0.10 315	0.09 375	0.08 150	0.08 208	0.13 396	0.11 360

Wz-Net-SNSev	0.43 474	0.41 509	1.27 530	0.30 473	0.21 444	0.44 451	0.41 499	0.61 486	0.65 491	0.46 460	0.65 481	0.62 487	0.39 445	0.74 466	0.59 481	0.12 390	0.11 424	0.12 393	0.13 440	0.16 436	0.14 420

CSP-Net	0.27 354	0.15 310	0.30 132	0.21 187	0.14 276	0.44 451	0.24 381	0.50 373	0.40 344	0.41 430	0.43 370	0.42 397	0.26 320	0.66 438	0.28 360	0.12 390	0.08 341	0.08 150	0.08 208	0.10 296	0.09 270

UNet	0.28 374	0.14 277	0.69 445	0.23 291	0.20 436	0.44 451	0.22 334	0.50 373	0.40 344	0.34 342	0.39 323	0.43 401	0.33 409	0.40 316	0.31 387	0.09 267	0.07 259	0.10 300	0.08 208	0.10 296	0.08 213

Nwc_Net	0.37 446	0.25 441	0.68 444	0.31 479	0.24 481	0.44 451	0.30 448	0.65 503	0.50 443	0.37 381	0.69 491	0.58 476	0.45 470	0.60 404	0.40 432	0.15 448	0.12 441	0.19 487	0.21 497	0.14 414	0.13 399

CRFU-Net	0.28 374	0.14 277	0.45 323	0.25 378	0.15 326	0.45 457	0.23 359	0.50 373	0.30 221	0.43 445	0.41 341	0.48 432	0.46 476	0.43 323	0.29 372	0.11 353	0.10 400	0.09 227	0.08 208	0.10 296	0.10 325

SGM-Forest	0.36 436	0.17 354	0.47 339	0.23 291	0.16 358	0.45 457	0.41 499	0.55 435	0.48 426	0.52 484	0.60 466	0.52 454	0.41 453	0.85 495	0.50 468	0.17 474	0.17 492	0.17 471	0.15 462	0.15 428	0.15 432
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.31 401	0.20 396	0.81 473	0.24 341	0.18 399	0.46 459	0.27 416	0.41 282	0.49 435	0.39 411	0.55 447	0.49 437	0.35 422	0.37 302	0.38 417	0.11 353	0.11 424	0.11 356	0.12 414	0.12 381	0.09 270

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 394	0.20 396	0.70 451	0.21 187	0.17 378	0.46 459	0.27 416	0.50 373	0.49 435	0.42 439	0.55 447	0.43 401	0.30 383	0.46 333	0.38 417	0.09 267	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.11 344	0.10 325

DDUNet	0.41 466	0.50 521	0.48 348	0.44 520	0.39 518	0.46 459	0.32 458	0.50 373	0.43 368	0.45 456	0.52 434	0.57 473	0.36 426	0.48 339	0.33 399	0.33 524	0.21 509	0.55 534	0.25 512	0.37 523	0.32 523

NCC-stereo	0.39 458	0.25 441	0.69 445	0.32 485	0.28 500	0.46 459	0.36 478	0.65 503	0.52 454	0.40 421	0.57 457	0.56 468	0.47 479	0.73 458	0.45 451	0.17 474	0.14 463	0.18 479	0.25 512	0.16 436	0.16 441

Abc-Net	0.39 458	0.25 441	0.69 445	0.32 485	0.28 500	0.46 459	0.36 478	0.65 503	0.52 454	0.40 421	0.57 457	0.56 468	0.47 479	0.73 458	0.45 451	0.17 474	0.14 463	0.18 479	0.25 512	0.16 436	0.16 441
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DRN-Test	0.33 419	0.17 354	0.61 415	0.27 440	0.19 419	0.46 459	0.29 437	0.65 503	0.51 447	0.47 467	0.46 403	0.44 412	0.34 418	0.62 419	0.41 440	0.12 390	0.08 341	0.13 414	0.12 414	0.12 381	0.10 325

zh-sn7	0.48 489	0.51 523	1.43 537	0.29 464	0.20 436	0.47 465	0.39 493	0.57 460	0.62 485	0.52 484	0.81 505	0.52 454	0.56 498	1.05 524	0.87 512	0.12 390	0.13 453	0.13 414	0.13 440	0.17 453	0.16 441

ACV-stereo	0.29 385	0.18 368	0.79 468	0.23 291	0.16 358	0.47 465	0.19 230	0.36 231	0.34 264	0.29 239	0.33 257	0.67 503	0.42 462	0.54 372	0.30 380	0.10 315	0.09 375	0.09 227	0.09 294	0.10 296	0.11 360

Wz-Net-LNSev	0.34 427	0.29 469	0.91 494	0.26 412	0.21 444	0.47 465	0.31 453	0.54 425	0.54 461	0.44 452	0.52 434	0.50 444	0.35 422	0.39 309	0.39 425	0.11 353	0.11 424	0.10 300	0.09 294	0.14 414	0.13 399

UDG	0.40 464	0.46 512	0.49 353	0.40 515	0.35 516	0.47 465	0.27 416	0.54 425	0.47 416	0.39 411	0.45 393	0.59 478	0.44 467	0.46 333	0.39 425	0.26 509	0.19 502	0.48 530	0.22 505	0.34 520	0.26 513

MMNet	0.27 354	0.14 277	0.49 353	0.24 341	0.17 378	0.47 465	0.22 334	0.45 324	0.51 447	0.39 411	0.41 341	0.36 341	0.33 409	0.39 309	0.34 404	0.08 189	0.07 259	0.09 227	0.09 294	0.10 296	0.08 213

LALA_ROB	0.36 436	0.25 441	0.46 331	0.30 473	0.21 444	0.47 465	0.39 493	0.61 486	0.51 447	0.52 484	0.51 426	0.69 509	0.36 426	0.50 348	0.43 444	0.17 474	0.11 424	0.16 465	0.14 453	0.17 453	0.15 432

YMNet	0.32 410	0.22 423	0.58 404	0.27 440	0.23 473	0.48 471	0.27 416	0.51 390	0.45 394	0.48 470	0.56 454	0.51 448	0.30 383	0.39 309	0.40 432	0.13 409	0.16 485	0.13 414	0.12 414	0.13 396	0.12 383

YMNet_1	0.32 410	0.22 423	0.58 404	0.27 440	0.23 473	0.48 471	0.27 416	0.51 390	0.45 394	0.48 470	0.56 454	0.51 448	0.30 383	0.39 309	0.40 432	0.13 409	0.16 485	0.13 414	0.12 414	0.13 396	0.12 383

SQANet	0.40 464	0.48 516	0.67 439	0.48 525	0.39 518	0.48 471	0.22 334	0.51 390	0.43 368	0.40 421	0.47 410	0.47 426	0.33 409	0.54 372	0.32 392	0.36 527	0.15 478	0.40 526	0.21 497	0.45 526	0.31 520

GwcNet	0.35 432	0.23 432	0.88 490	0.25 378	0.24 481	0.48 471	0.27 416	0.55 435	0.57 473	0.38 396	0.52 434	0.51 448	0.32 406	0.60 404	0.41 440	0.13 409	0.11 424	0.12 393	0.11 375	0.13 396	0.14 420

DISCO	0.32 410	0.13 235	0.51 375	0.25 378	0.16 358	0.48 471	0.25 398	0.50 373	0.57 473	0.37 381	0.45 393	0.62 487	0.36 426	0.64 427	0.49 462	0.09 267	0.07 259	0.09 227	0.08 208	0.12 381	0.11 360

Consistency-Raft	0.55 505	0.48 516	1.02 510	0.45 521	0.49 528	0.49 476	0.47 514	0.72 522	0.72 505	0.45 456	0.82 507	0.47 426	0.60 504	0.50 348	0.63 490	0.39 531	0.39 535	0.44 528	0.51 539	0.52 529	0.37 526

RTSC	0.39 458	0.28 462	0.78 462	0.27 440	0.18 399	0.49 476	0.22 334	0.59 474	0.84 523	0.55 493	0.53 440	0.49 437	0.36 426	0.67 442	0.82 507	0.13 409	0.10 400	0.11 356	0.12 414	0.17 453	0.17 453

ADCRef	0.38 453	0.24 436	0.88 490	0.26 412	0.21 444	0.49 476	0.27 416	0.52 407	0.48 426	0.50 473	0.58 459	0.35 336	0.47 479	0.48 339	1.29 539	0.09 267	0.08 341	0.12 393	0.12 414	0.11 344	0.11 360

coex-ft	3.44 563	0.73 536	48.55 585	0.24 341	0.19 419	0.50 479	0.43 504	0.47 343	2.40 556	7.03 570	1.20 529	0.97 526	2.23 559	0.73 458	1.92 553	0.12 390	0.15 478	0.14 440	0.12 414	0.21 485	0.43 531

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 436	0.36 495	0.53 383	0.34 493	0.19 419	0.51 480	0.24 381	0.55 435	0.38 318	0.41 430	0.47 410	0.47 426	0.27 339	0.73 458	0.30 380	0.36 527	0.19 502	0.27 505	0.17 483	0.26 505	0.23 504

ADCMid	0.49 492	0.34 490	1.13 521	0.26 412	0.21 444	0.51 480	0.37 482	0.57 460	0.54 461	0.75 518	0.66 483	0.62 487	0.64 514	0.64 427	1.68 546	0.13 409	0.12 441	0.17 471	0.17 483	0.20 482	0.17 453

CC-Net-ROB	0.43 474	0.47 514	0.65 434	0.37 509	0.23 473	0.51 480	0.29 437	0.66 509	0.49 435	0.46 460	0.51 426	0.48 432	0.38 439	0.96 516	0.35 408	0.34 525	0.23 517	0.55 534	0.25 512	0.31 516	0.20 484

GANetREF_RVC	0.43 474	0.47 514	0.69 445	0.38 511	0.20 436	0.51 480	0.48 518	0.66 509	0.66 492	0.46 460	0.46 403	0.50 444	0.44 467	0.90 506	0.39 425	0.27 514	0.21 509	0.32 519	0.18 489	0.27 509	0.22 497
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
LSM	1.64 555	0.40 505	2.56 554	2.02 564	17.61 577	0.51 480	0.52 522	0.61 486	0.76 510	0.82 521	1.11 526	0.63 495	0.54 494	0.75 467	0.49 462	0.16 463	0.24 519	0.18 479	0.21 497	0.25 499	2.42 567

NaN_ROB	0.41 466	0.28 462	0.62 423	0.30 473	0.19 419	0.51 480	0.47 514	0.58 469	0.59 476	0.56 494	0.47 410	0.49 437	0.41 453	1.21 535	0.64 492	0.12 390	0.18 498	0.12 393	0.13 440	0.11 344	0.14 420

NVStereoNet_ROB	0.67 520	0.49 520	0.83 478	0.48 525	0.40 520	0.51 480	0.46 510	0.70 519	0.77 512	0.84 522	1.72 548	1.02 527	0.83 528	1.23 536	0.79 505	0.32 523	0.38 534	0.40 526	0.46 534	0.36 522	0.41 530
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	0.43 474	0.26 452	0.54 386	0.31 479	0.20 436	0.51 480	0.32 458	0.70 519	0.60 480	0.59 498	0.55 447	0.65 498	0.41 453	1.40 543	0.51 470	0.13 409	0.17 492	0.21 493	0.16 474	0.17 453	0.18 466

DispFullNet	0.66 519	0.89 544	1.59 541	0.77 541	1.21 558	0.51 480	0.23 359	0.59 474	0.72 505	0.69 512	0.61 473	0.69 509	0.91 533	0.79 482	0.48 460	0.27 514	0.12 441	0.73 542	0.30 523	0.65 539	0.40 529

APVNet	0.36 436	0.20 396	0.70 451	0.26 412	0.22 460	0.52 489	0.35 474	0.61 486	0.44 383	0.38 396	0.52 434	0.48 432	0.38 439	0.84 494	0.46 457	0.13 409	0.14 463	0.15 454	0.16 474	0.16 436	0.15 432

XQC	0.43 474	0.37 500	0.96 503	0.34 493	0.25 488	0.53 490	0.34 470	0.60 482	0.73 508	0.51 478	0.46 403	0.57 473	0.47 479	0.70 448	0.72 499	0.17 474	0.12 441	0.18 479	0.15 462	0.25 499	0.23 504

ADCS	0.58 510	0.40 505	1.35 535	0.29 464	0.24 481	0.55 491	0.45 508	0.67 514	0.83 521	0.76 519	0.71 492	0.68 507	0.60 504	0.76 472	2.23 557	0.16 463	0.16 485	0.16 465	0.17 483	0.22 491	0.22 497

anonymity	0.56 506	0.54 526	0.70 451	0.47 524	0.61 537	0.56 492	0.43 504	0.69 518	0.49 435	0.63 503	0.55 447	0.54 463	0.60 504	0.61 411	0.57 475	0.55 537	0.53 545	0.50 531	0.54 542	0.51 528	0.56 540

ADCP+	0.45 482	0.24 436	1.15 522	0.25 378	0.22 460	0.56 492	0.39 493	0.54 425	0.51 447	0.44 452	0.51 426	0.46 424	0.52 493	0.56 385	1.89 552	0.10 315	0.08 341	0.11 356	0.10 336	0.14 414	0.13 399

CSAN	0.50 495	0.35 492	0.78 462	0.36 503	0.23 473	0.56 492	0.59 529	0.61 486	0.70 502	0.64 505	0.78 502	0.65 498	0.60 504	1.38 542	0.62 487	0.21 496	0.17 492	0.20 491	0.20 494	0.18 467	0.18 466

WZ-Net	0.52 503	0.38 503	1.90 546	0.30 473	0.24 481	0.57 495	0.48 518	0.62 494	0.78 513	0.50 473	0.71 492	0.68 507	0.54 494	0.98 519	0.84 508	0.13 409	0.10 400	0.11 356	0.12 414	0.19 474	0.20 484

w-ln-seven	0.42 469	0.30 476	1.18 523	0.26 412	0.22 460	0.58 496	0.31 453	0.62 494	0.81 516	0.58 497	0.61 473	0.53 459	0.36 426	0.57 389	0.65 494	0.11 353	0.10 400	0.13 414	0.12 414	0.15 428	0.13 399

WCMA_ROB	0.51 499	0.21 410	0.65 434	0.25 378	0.21 444	0.58 496	0.32 458	0.54 425	0.55 467	0.95 529	1.40 536	1.28 535	0.81 526	0.73 458	0.62 487	0.18 485	0.15 478	0.15 454	0.15 462	0.19 474	0.19 474

Wz-Net-MNSev	0.36 436	0.26 452	0.79 468	0.26 412	0.21 444	0.59 498	0.38 488	0.55 435	0.56 470	0.48 470	0.54 443	0.53 459	0.36 426	0.60 404	0.44 448	0.11 353	0.09 375	0.11 356	0.11 375	0.15 428	0.13 399

PVD	0.58 510	0.34 490	0.84 483	0.39 513	0.31 511	0.59 498	0.47 514	0.80 531	1.25 544	0.92 526	1.09 524	0.79 516	0.82 527	0.85 495	0.76 500	0.21 496	0.18 498	0.22 499	0.18 489	0.27 509	0.35 525

AnyNet_C32	0.51 499	0.40 505	1.10 520	0.29 464	0.28 500	0.59 498	0.58 527	0.54 425	0.60 480	0.62 501	0.66 483	0.54 463	0.54 494	0.78 480	1.74 549	0.15 448	0.14 463	0.15 454	0.17 483	0.20 482	0.20 484

ccnet	0.42 469	0.31 483	0.48 348	0.27 440	0.32 512	0.60 501	0.32 458	0.65 503	0.46 411	0.53 490	0.66 483	0.56 468	0.45 470	0.72 456	0.61 485	0.26 509	0.19 502	0.24 502	0.21 497	0.26 505	0.22 497

z-mn7	0.44 480	0.40 505	1.09 516	0.25 378	0.18 399	0.61 502	0.34 470	0.56 450	0.93 531	0.43 445	0.96 518	0.53 459	0.39 445	0.94 512	0.59 481	0.10 315	0.09 375	0.10 300	0.10 336	0.14 414	0.13 399

RYNet	0.37 446	0.18 368	0.59 410	0.25 378	0.28 500	0.61 502	0.32 458	0.59 474	0.59 476	0.41 430	0.38 310	0.57 473	0.39 445	0.87 498	0.53 473	0.11 353	0.08 341	0.12 393	0.11 375	0.18 467	0.18 466

DGSMNet	0.61 515	0.29 469	0.91 494	0.51 528	0.70 541	0.62 504	1.38 563	0.59 474	0.55 467	0.37 381	0.61 473	0.52 454	0.33 409	0.65 433	0.43 444	0.53 534	0.60 552	0.67 539	0.61 547	0.63 536	0.61 547

stereogan	0.37 446	0.17 354	0.65 434	0.27 440	0.22 460	0.62 504	0.26 410	0.59 474	0.63 489	0.43 445	0.60 466	0.67 503	0.42 462	0.68 443	0.35 408	0.13 409	0.14 463	0.14 440	0.12 414	0.19 474	0.17 453

Wz-Net-TNSev	0.51 499	0.58 527	1.61 544	0.25 378	0.21 444	0.65 506	0.45 508	0.63 501	0.69 500	0.51 478	0.54 443	0.71 512	0.60 504	1.00 520	0.77 503	0.15 448	0.15 478	0.13 414	0.15 462	0.21 485	0.20 484

FCDSN-DC	0.63 516	0.31 483	0.61 415	0.36 503	0.30 508	0.65 506	0.37 482	0.66 509	0.68 498	1.14 539	1.54 544	1.71 544	1.26 546	0.92 508	0.64 492	0.24 505	0.22 513	0.27 505	0.26 516	0.27 509	0.27 516
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	0.58 510	0.27 459	0.67 439	0.22 245	0.17 378	0.66 508	0.37 482	0.78 527	0.61 483	1.47 556	1.30 533	1.65 542	0.79 523	1.12 529	0.59 481	0.17 474	0.17 492	0.17 471	0.14 453	0.17 453	0.14 420
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
PDISCO_ROB	0.43 474	0.30 476	0.67 439	0.43 518	0.36 517	0.67 509	0.32 458	0.72 522	0.76 510	0.43 445	0.53 440	0.63 495	0.40 449	0.66 438	0.47 459	0.21 496	0.12 441	0.21 493	0.19 493	0.25 499	0.20 484

MFN_U_SF_RVC	0.56 506	0.51 523	1.19 524	0.38 511	0.22 460	0.69 510	0.27 416	0.80 531	0.67 495	0.73 514	0.74 497	0.87 519	0.61 513	0.81 489	0.76 500	0.29 519	0.27 523	0.32 519	0.37 530	0.32 519	0.31 520

SANet	0.53 504	0.28 462	0.96 503	0.26 412	0.15 326	0.69 510	0.44 507	0.67 514	1.34 545	0.67 509	0.98 521	0.94 523	0.71 519	0.89 503	0.76 500	0.14 435	0.12 441	0.12 393	0.11 375	0.17 453	0.16 441

SGM_RVC	0.50 495	0.19 384	0.50 364	0.25 378	0.15 326	0.69 510	0.39 493	0.68 517	0.82 517	0.95 529	0.84 509	1.13 528	0.76 521	1.16 531	0.60 484	0.16 463	0.16 485	0.16 465	0.16 474	0.16 436	0.17 453
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCPNet	0.48 489	0.29 469	1.60 542	0.27 440	0.23 473	0.70 513	0.38 488	0.53 418	0.51 447	0.51 478	0.59 461	0.67 503	0.56 498	0.60 404	1.14 529	0.15 448	0.18 498	0.14 440	0.23 507	0.19 474	0.19 474

otaku	0.57 509	0.62 531	0.87 489	0.63 535	0.44 524	0.73 514	0.37 482	0.65 503	0.66 492	0.51 478	0.75 498	0.66 502	0.45 470	0.69 445	0.46 457	0.53 534	0.34 532	0.55 534	0.35 526	0.60 534	0.45 532

ADCL	0.47 486	0.22 423	1.00 507	0.27 440	0.19 419	0.74 515	0.64 532	0.54 425	0.69 500	0.56 494	0.71 492	0.55 465	0.60 504	0.60 404	1.43 541	0.11 353	0.09 375	0.13 414	0.13 440	0.14 414	0.14 420

SPS-STEREO	0.69 522	0.61 530	0.98 505	0.52 530	0.57 535	0.74 515	0.50 521	0.78 527	0.62 485	0.95 529	0.86 511	0.94 523	0.70 518	1.01 521	0.87 512	0.58 540	0.51 542	0.50 531	0.50 538	0.55 531	0.58 542
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSNet	0.47 486	0.24 436	0.93 498	0.27 440	0.20 436	0.75 517	0.57 526	0.84 535	0.79 514	0.47 467	0.51 426	0.60 481	0.69 517	0.87 498	0.71 498	0.16 463	0.13 453	0.12 393	0.10 336	0.25 499	0.21 492

Ntro	0.58 510	0.64 532	0.92 496	0.66 536	0.50 530	0.77 518	0.36 478	0.66 509	0.70 502	0.50 473	0.59 461	0.65 498	0.51 491	0.75 467	0.45 451	0.56 538	0.32 531	0.56 537	0.34 525	0.63 536	0.46 535

ACVNet_1	0.72 525	0.81 539	1.37 536	0.72 539	0.53 533	0.77 518	0.42 502	0.85 538	0.90 527	0.74 517	0.75 498	1.32 537	0.72 520	1.02 522	0.55 474	0.54 536	0.31 530	0.71 541	0.35 526	0.64 538	0.45 532

MFMNet_re	0.72 525	0.76 537	0.99 506	0.62 534	0.70 541	0.77 518	0.67 533	0.75 524	0.83 521	0.78 520	0.86 511	0.69 509	0.78 522	0.71 451	0.61 485	0.66 543	0.59 551	0.61 538	0.58 546	0.68 542	0.71 551

RainbowNet	0.72 525	0.89 544	1.02 510	0.82 542	0.63 539	0.78 521	0.52 522	0.81 533	0.93 531	0.60 499	0.79 503	0.80 517	0.60 504	0.80 486	0.57 475	0.78 548	0.55 548	0.78 544	0.49 536	0.76 544	0.58 542

LE_ROB	1.76 556	0.20 396	2.68 556	0.48 525	0.52 532	0.78 521	0.96 552	0.84 535	6.61 569	7.40 571	2.08 555	2.08 548	4.83 565	1.27 539	3.79 564	0.10 315	0.08 341	0.12 393	0.11 375	0.11 344	0.10 325

ACVNet-4b	0.72 525	0.81 539	1.33 534	0.72 539	0.50 530	0.80 523	0.31 453	0.71 521	0.80 515	0.50 473	0.72 496	0.95 525	0.43 466	0.96 516	1.20 536	1.13 561	0.21 509	0.76 543	0.45 533	0.65 539	0.46 535

FC-DCNN	0.70 523	0.30 476	0.69 445	0.32 485	0.27 495	0.81 524	0.39 493	0.79 530	0.82 517	1.41 548	1.58 546	1.98 547	1.26 546	1.02 522	0.77 503	0.24 505	0.22 513	0.27 505	0.26 516	0.26 505	0.26 513

FC-DCNN v2	0.71 524	0.30 476	0.67 439	0.32 485	0.27 495	0.84 525	0.39 493	0.84 535	0.85 524	1.44 552	1.64 547	2.09 549	1.28 548	1.06 525	0.80 506	0.24 505	0.22 513	0.27 505	0.26 516	0.26 505	0.25 511

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 499	0.50 521	0.86 487	0.39 513	0.24 481	0.84 525	0.55 525	0.56 450	0.62 485	0.60 499	0.68 487	0.62 487	0.42 462	1.13 530	0.43 444	0.23 499	0.27 523	0.27 505	0.35 526	0.25 499	0.29 517

MSMD_ROB	0.60 514	0.33 489	0.61 415	0.30 473	0.25 488	0.86 527	0.35 474	0.55 435	0.67 495	1.10 537	1.49 541	1.76 545	0.97 537	0.88 501	0.49 462	0.23 499	0.21 509	0.27 505	0.27 519	0.25 499	0.24 509

AnyNet_C01	0.65 518	0.58 527	2.60 555	0.32 485	0.26 493	0.88 528	0.61 530	0.63 501	0.62 485	0.68 510	0.96 518	0.76 515	0.60 504	0.96 516	1.43 541	0.16 463	0.16 485	0.17 471	0.17 483	0.23 494	0.23 504

ELAS_RVC	0.74 529	0.36 495	1.00 507	0.37 509	0.33 513	0.88 528	0.93 551	0.83 534	1.08 539	1.35 544	1.33 535	1.24 533	1.33 550	1.06 525	0.95 518	0.27 514	0.25 521	0.29 515	0.27 519	0.30 515	0.30 518
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.46 484	0.25 441	0.86 487	0.34 493	0.28 500	0.90 530	0.35 474	0.47 343	0.45 394	0.68 510	1.22 530	0.64 497	0.60 504	0.61 411	0.57 475	0.16 463	0.14 463	0.17 471	0.13 440	0.22 491	0.19 474

IMH-64-1	0.91 535	0.86 541	0.84 483	0.97 547	0.75 543	0.92 531	0.71 535	1.27 544	1.10 540	0.89 524	1.45 538	1.14 529	0.96 535	1.19 532	0.84 508	0.74 545	0.51 542	0.97 549	0.55 543	0.84 546	0.60 544

IMH-64	0.91 535	0.86 541	0.84 483	0.97 547	0.75 543	0.92 531	0.71 535	1.27 544	1.10 540	0.89 524	1.45 538	1.14 529	0.96 535	1.19 532	0.84 508	0.74 545	0.51 542	0.97 549	0.55 543	0.84 546	0.60 544

ACVNet_2	0.89 534	0.87 543	1.25 528	0.82 542	0.62 538	0.97 533	0.62 531	1.14 543	1.42 547	1.00 532	1.40 536	1.47 540	0.84 529	1.11 527	0.66 495	0.61 541	0.43 538	0.78 544	0.49 536	0.75 543	0.52 538

SAMSARA	0.56 506	0.39 504	0.80 471	0.60 533	0.46 525	1.00 534	1.23 562	0.67 514	0.68 498	0.71 513	0.54 443	0.89 522	0.57 501	0.81 489	0.62 487	0.19 491	0.22 513	0.18 479	0.18 489	0.27 509	0.25 511

SGM+DAISY	0.87 533	0.66 534	1.30 533	0.51 528	0.60 536	1.03 535	0.84 548	0.76 525	0.73 508	1.39 546	1.51 542	1.31 536	1.22 544	1.11 527	1.08 524	0.57 539	0.53 545	0.51 533	0.51 539	0.54 530	0.61 547

LRCNet_RVC	10.90 573	14.34 581	9.35 567	15.35 576	8.04 569	1.08 536	0.34 470	8.78 573	0.70 502	12.63 579	16.05 579	9.85 572	6.54 567	8.57 573	6.34 570	20.27 583	5.40 571	23.70 581	21.88 580	14.87 578	13.83 580

IMH	1.05 541	0.95 549	1.00 507	1.01 549	0.78 546	1.11 537	0.68 534	1.38 547	1.43 548	1.00 532	1.72 548	1.43 538	1.14 539	1.73 551	0.89 514	1.09 558	0.55 548	0.99 551	0.57 545	0.87 549	0.62 549

RTS	0.78 531	0.48 516	4.68 560	0.34 493	0.28 500	1.12 538	0.46 510	0.62 494	1.03 535	0.73 514	0.89 515	0.60 481	0.59 502	1.61 546	1.16 532	0.14 435	0.11 424	0.15 454	0.15 462	0.21 485	0.19 474

RTSA	0.78 531	0.48 516	4.68 560	0.34 493	0.28 500	1.12 538	0.46 510	0.62 494	1.03 535	0.73 514	0.89 515	0.60 481	0.59 502	1.61 546	1.16 532	0.14 435	0.11 424	0.15 454	0.15 462	0.21 485	0.19 474

WAO-7	1.01 539	0.89 544	0.93 498	0.83 544	0.66 540	1.18 540	0.81 546	1.40 548	1.57 550	1.11 538	1.76 550	1.45 539	1.19 543	1.50 545	1.14 529	0.61 541	0.62 555	0.70 540	0.68 550	0.66 541	0.60 544

notaker	1.45 550	1.34 560	1.48 538	1.40 560	1.07 556	1.18 540	0.85 549	1.48 552	1.40 546	1.51 557	3.46 563	2.40 555	1.81 556	1.76 553	1.45 544	1.11 559	0.69 560	1.38 561	0.87 557	1.31 560	0.97 559

PWCK	1.00 537	1.17 557	1.70 545	0.91 545	0.41 521	1.19 542	0.92 550	1.10 541	1.14 542	1.16 540	1.14 527	1.25 534	0.88 532	1.75 552	1.04 523	0.87 552	0.50 540	0.87 547	0.53 541	0.96 554	0.52 538

Dean	1.17 545	1.04 552	1.49 540	1.03 551	0.78 546	1.20 543	0.77 542	1.48 552	1.96 552	1.28 542	1.99 553	2.15 550	1.14 539	1.25 537	1.00 521	0.81 550	0.60 552	1.01 552	0.69 551	0.92 553	0.74 554

MADNet+	1.01 539	1.16 556	4.72 562	0.70 538	0.47 526	1.24 544	0.96 552	0.97 540	0.89 525	0.65 507	0.77 501	0.87 519	0.85 531	2.09 556	1.68 546	0.38 530	0.39 535	0.31 518	0.27 519	0.43 524	0.39 528

SDNR	0.42 469	0.21 410	0.82 476	0.21 187	0.18 399	1.27 545	0.17 143	0.50 373	0.49 435	0.42 439	0.81 505	0.38 355	0.27 339	1.19 532	0.38 417	0.23 499	0.24 519	0.17 471	0.13 440	0.17 453	0.20 484

WAO-6	1.07 542	0.93 548	0.92 496	0.96 546	0.78 546	1.28 546	0.75 539	1.34 546	2.00 554	1.02 534	1.54 544	1.59 541	1.22 544	1.31 540	1.14 529	0.78 548	0.55 548	1.02 553	0.75 554	0.83 545	0.69 550

LVE	1.13 543	1.02 550	1.28 531	1.01 549	0.80 549	1.29 547	0.81 546	1.47 551	1.96 552	1.07 536	1.90 551	1.90 546	1.01 538	1.48 544	0.91 515	0.93 555	0.61 554	0.94 548	0.69 551	0.87 549	0.75 555

MDST_ROB	0.48 489	0.14 277	0.95 501	0.30 473	0.21 444	1.33 548	0.32 458	0.77 526	0.56 470	1.06 535	0.71 492	0.49 437	0.35 422	1.26 538	0.38 417	0.13 409	0.11 424	0.16 465	0.13 440	0.12 381	0.12 383

ELAS	0.74 529	0.36 495	0.85 486	0.36 503	0.33 513	1.36 549	0.77 542	0.93 539	0.92 529	1.41 548	1.53 543	1.16 532	1.17 542	0.95 515	1.03 522	0.26 509	0.25 521	0.28 511	0.28 522	0.31 516	0.30 518
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	1.89 558	1.36 561	1.60 542	1.47 562	1.22 559	1.38 550	1.06 556	1.79 556	5.97 568	1.42 550	5.65 568	2.98 560	1.14 539	2.23 559	1.20 536	1.27 562	1.12 562	1.46 563	1.10 562	1.32 561	1.15 562

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 521	0.64 532	1.06 514	0.45 521	0.27 495	1.40 551	0.58 527	0.78 527	0.92 529	0.84 522	0.86 511	0.88 521	0.68 516	1.33 541	0.68 497	0.37 529	0.29 527	0.34 522	0.36 529	0.43 524	0.37 526

ktn	1.77 557	1.36 561	1.22 526	1.43 561	1.14 557	1.52 552	1.08 557	1.51 554	3.96 565	2.77 564	4.69 565	3.35 561	1.46 554	1.69 550	1.25 538	1.43 563	0.77 561	1.45 562	0.99 560	1.32 561	0.96 558

HanzoNet	2.97 562	1.69 563	2.29 549	1.74 563	1.33 560	1.53 553	1.03 555	1.99 560	2.64 557	5.51 568	5.16 566	5.90 568	6.82 570	4.32 568	3.29 562	3.16 568	2.02 568	1.92 564	2.87 569	2.24 565	1.89 565

UNDER WATER	1.59 554	1.22 559	2.36 550	1.38 559	1.03 555	1.67 554	1.10 558	1.54 555	3.63 560	1.44 552	1.47 540	2.85 559	2.25 560	1.67 549	1.94 554	1.06 557	0.62 555	1.31 560	0.93 559	1.21 557	1.02 560

WAO-8	1.46 551	1.10 554	1.09 516	1.10 553	0.84 550	2.06 555	0.75 539	1.84 557	3.83 562	1.44 552	2.21 556	2.15 550	1.43 552	3.17 562	1.19 534	0.91 553	0.65 557	1.09 554	0.79 555	0.90 551	0.71 551

Venus	1.46 551	1.10 554	1.09 516	1.10 553	0.84 550	2.06 555	0.75 539	1.84 557	3.83 562	1.44 552	2.21 556	2.15 550	1.43 552	3.17 562	1.19 534	0.91 553	0.65 557	1.09 554	0.79 555	0.90 551	0.71 551

UNDER WATER-64	1.55 553	1.19 558	2.52 553	1.31 558	0.95 554	2.12 557	1.21 561	1.45 550	3.19 558	1.43 551	1.32 534	2.64 557	2.04 558	1.63 548	1.83 550	1.11 559	0.67 559	1.28 559	0.92 558	1.19 556	1.02 560

MANE	1.41 548	0.36 495	0.74 460	0.43 518	0.41 521	2.16 558	0.80 544	2.39 564	3.38 559	2.22 560	3.06 562	3.54 562	2.73 563	2.15 558	1.94 554	0.28 517	0.27 523	0.30 517	0.46 534	0.28 513	0.34 524

TorneroNet-64	1.43 549	1.03 551	1.20 525	1.10 553	0.86 552	2.26 559	0.73 538	1.84 557	3.84 564	1.25 541	2.25 558	2.69 558	1.42 551	1.76 553	1.43 541	0.76 547	0.50 540	1.09 554	0.66 549	1.23 558	0.76 556

SGM-ForestM	1.36 546	0.28 462	0.79 468	0.26 412	0.16 358	2.26 559	1.00 554	1.42 549	1.46 549	2.38 561	2.05 554	5.95 569	2.66 562	2.95 561	2.46 559	0.17 474	0.18 498	0.18 479	0.18 489	0.15 428	0.18 466

MADNet++	2.26 560	1.80 564	2.06 547	2.13 566	1.97 563	2.61 561	1.79 565	2.38 563	2.16 555	2.75 563	2.65 560	2.38 554	2.43 561	3.17 562	3.21 561	2.17 566	1.95 566	1.94 565	1.63 564	2.06 564	2.01 566

JetBlue	1.14 544	0.76 537	2.36 550	0.59 532	0.75 543	3.04 562	1.78 564	1.11 542	0.90 527	0.94 527	1.10 525	1.66 543	1.28 548	2.09 556	1.72 548	0.43 533	0.36 533	0.38 524	0.38 532	0.58 533	0.56 540

DPSimNet_ROB	4.34 565	4.23 567	6.89 566	3.67 567	3.68 564	4.75 563	5.21 569	2.67 565	3.68 561	5.82 569	3.95 564	5.57 565	6.72 569	3.46 566	4.48 566	4.05 571	2.88 569	4.68 571	3.12 571	3.69 567	3.62 570

xyz-stereo	1.40 547	0.10 73	17.09 577	0.18 46	0.07 1	4.78 564	0.18 186	0.29 127	0.34 264	0.36 375	2.81 561	0.40 381	0.29 370	0.56 385	0.24 328	0.07 66	0.05 29	0.09 227	0.06 80	0.06 39	0.05 21

TorneroNet	2.22 559	1.08 553	1.24 527	1.14 557	0.90 553	5.58 565	0.80 544	2.12 562	8.69 570	2.58 562	5.42 567	3.88 563	1.97 557	1.78 555	1.87 551	0.86 551	0.54 547	1.15 558	0.74 553	1.23 558	0.85 557

TCMNet-wrong-test	4.29 564	5.57 571	4.65 559	11.33 575	10.39 572	5.73 566	4.48 568	4.13 567	1.02 534	1.91 558	2.39 559	6.16 570	3.62 564	3.84 567	4.50 567	1.99 565	0.47 539	1.97 566	1.69 565	5.69 571	4.31 571

JetRed	2.30 561	2.64 566	6.12 564	1.12 556	1.38 561	5.85 567	3.29 566	1.99 560	1.67 551	1.98 559	1.95 552	2.16 553	1.60 555	2.48 560	4.10 565	1.05 556	1.60 563	1.09 554	1.01 561	1.67 563	1.28 563

U	1.00 537	0.09 37	0.21 55	0.21 187	3.68 564	6.12 568	0.14 57	0.21 31	0.21 97	0.11 18	0.11 16	0.10 31	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.07 66	0.05 29	5.42 572	2.90 570	0.07 104	0.06 74

DGTPSM_ROB	8.34 570	5.10 568	10.37 574	5.31 569	10.18 570	8.33 569	23.60 578	6.06 570	13.41 577	4.90 565	10.87 575	5.65 566	10.44 572	6.17 569	12.59 573	3.74 569	7.55 572	3.69 569	7.26 574	4.14 569	7.46 572

DPSMNet_ROB	8.40 571	5.11 569	10.49 575	5.58 570	10.25 571	8.34 570	23.62 579	6.07 571	13.45 578	4.93 566	10.88 576	5.66 567	10.44 572	6.24 570	12.64 574	3.98 570	7.61 573	3.76 570	7.30 575	4.20 570	7.51 573

HaxPig	17.72 581	20.22 585	19.73 578	16.53 577	16.51 576	9.27 571	9.33 570	14.34 581	13.27 576	18.65 580	18.70 580	17.35 580	16.77 581	17.04 581	16.45 581	22.05 584	20.89 584	22.27 580	21.53 579	21.29 582	22.13 584

BEATNet-Init1	4.73 567	2.61 565	13.29 576	0.58 531	0.53 533	10.12 572	3.33 567	4.83 568	5.01 567	8.75 572	8.51 570	14.08 579	7.60 571	7.70 572	5.34 568	0.28 517	0.28 526	0.34 522	0.37 530	0.57 532	0.45 532

tt	4.71 566	0.10 73	3.94 558	2.06 565	1.53 562	10.14 573	16.88 573	9.27 574	4.98 566	1.39 546	1.02 522	4.68 564	4.90 566	3.35 565	5.86 569	5.76 572	9.15 577	2.24 568	2.53 567	3.10 566	1.32 564

MEDIAN_ROB	21.21 582	24.62 586	23.47 583	19.58 578	19.65 581	13.22 574	10.96 571	17.88 582	17.00 582	22.14 584	22.02 582	20.86 582	20.36 582	21.06 582	19.71 582	25.63 585	24.13 585	26.21 582	25.20 581	25.17 583	25.38 585

USTest	6.88 568	5.23 570	5.63 563	7.22 571	7.29 567	14.34 575	22.76 574	8.48 572	9.32 571	5.42 567	6.39 569	6.29 571	6.64 568	6.92 571	8.62 572	1.94 564	3.29 570	2.16 567	2.55 568	3.85 568	3.29 569

xxxxx1	15.27 576	9.54 574	10.31 569	20.13 579	18.88 578	17.08 576	23.03 575	10.36 575	10.99 573	9.21 573	9.62 571	10.74 574	10.61 575	10.72 575	13.89 578	7.97 576	9.20 578	31.85 584	44.72 584	12.84 575	13.69 577

tt_ll	15.27 576	9.54 574	10.31 569	20.13 579	18.88 578	17.08 576	23.03 575	10.36 575	10.99 573	9.21 573	9.62 571	10.74 574	10.61 575	10.72 575	13.89 578	7.97 576	9.20 578	31.85 584	44.72 584	12.84 575	13.69 577

ff	15.27 576	9.54 574	10.31 569	20.13 579	18.88 578	17.08 576	23.03 575	10.36 575	10.99 573	9.21 573	9.62 571	10.74 574	10.61 575	10.72 575	13.89 578	7.97 576	9.20 578	31.85 584	44.72 584	12.84 575	13.69 577

AVERAGE_ROB	25.43 586	29.06 587	27.24 584	24.63 585	24.20 585	17.73 579	12.61 572	22.29 583	21.39 583	26.79 586	26.16 585	25.20 586	24.64 586	25.07 586	23.53 583	29.96 586	28.40 586	30.60 583	29.58 582	29.72 584	29.84 586

Anonymous_1	16.62 580	9.35 573	9.84 568	10.66 572	14.64 575	18.66 580	27.12 580	12.64 578	13.51 579	10.76 578	10.30 574	10.13 573	10.60 574	11.06 578	12.74 575	15.87 582	7.74 574	16.92 579	43.48 583	58.66 586	7.68 574

DPSM_ROB	11.49 574	9.87 577	10.35 572	11.13 573	11.31 573	19.11 581	27.51 581	13.37 579	14.21 580	10.31 576	11.06 577	10.96 577	11.27 578	11.96 579	13.59 576	6.78 574	8.19 575	6.03 573	7.09 572	7.93 572	7.73 575

DPSM	11.49 574	9.87 577	10.35 572	11.13 573	11.31 573	19.11 581	27.51 581	13.37 579	14.21 580	10.31 576	11.06 577	10.96 577	11.27 578	11.96 579	13.59 576	6.78 574	8.19 575	6.03 573	7.09 572	7.93 572	7.73 575

PML	16.10 579	12.82 580	6.78 565	5.23 568	7.76 568	33.92 583	66.56 586	5.30 569	10.28 572	26.12 585	68.59 586	20.51 581	13.49 580	10.06 574	6.78 571	5.96 573	2.00 567	6.04 575	2.18 566	8.96 574	2.60 568

CasAABBNet	23.10 583	19.86 582	20.64 580	22.47 582	22.73 582	38.41 584	55.50 585	26.89 584	28.70 585	20.61 582	22.15 583	22.08 583	22.75 583	23.99 583	27.36 585	13.59 579	16.48 582	12.14 576	14.27 577	15.95 579	15.53 581

LSM0	24.24 585	19.98 584	22.32 582	24.22 584	40.14 586	38.48 585	55.20 583	26.95 585	28.57 584	20.49 581	21.83 581	22.26 585	22.75 583	24.22 585	27.30 584	13.66 581	16.32 581	12.19 578	14.15 576	16.10 581	17.66 583

Selective-RAFT-Error	23.16 584	19.93 583	20.87 581	22.54 583	22.81 583	38.52 586	55.47 584	27.01 586	28.83 586	20.66 583	22.25 584	22.09 584	22.80 585	24.09 584	27.36 585	13.61 580	16.48 582	12.15 577	14.28 578	15.99 580	15.57 582

test_example2	101.33 587	108.28 588	68.15 586	98.43 586	106.93 587	89.75 587	102.43 587	36.80 587	97.65 587	129.04 587	130.15 587	65.26 587	66.62 587	92.11 587	80.24 587	144.10 587	199.48 587	81.81 587	103.01 587	125.01 587	101.27 587

ccccc		256.29 589		354.40 588	364.36 588	149.10 588		152.89 588		153.93 588		164.00 588		268.02 588		390.55 588	349.22 588	244.59 588	219.82 588	412.30 588

ASD4		6.65 572

Low-res two-view benchmark