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	0.09 266	0.07 258	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	0.16 431	0.24 503

StereoAnything_RVC	0.13 48	0.37 497	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	0.09 266	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.24 491	0.05 21

CroCo-Stereo Lap2	0.15 97	0.15 310	0.28 115	0.25 377	0.18 398	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	0.07 258	0.08 150	0.06 80	0.08 166	0.07 147

CroCo-Stereo	0.14 70	0.13 235	0.24 75	0.25 377	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	0.13 403	0.09 374	0.09 226	0.10 335	0.11 343	0.09 269

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	0.07 258	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.10 324

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	10.44 566	12.10 573	19.93 573	106.08 581	23.66 578	0.14 13	0.13 38	3.22 560	0.17 42	0.16 100	0.23 144	0.16 114	0.10 38	0.31 266	0.15 138	2.36 561	0.06 142	0.07 72	0.07 135	39.70 579	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	0.26 409	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	0.11 350	0.08 340	0.08 150	0.08 207	0.10 296	0.07 147

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 205	0.72 529	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	0.35 520	0.04 2	0.08 150	0.07 135	0.11 343	0.23 498

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	0.11 350	0.08 340	0.08 150	0.08 207	0.10 296	0.07 147

MIF-Stereo (partial)	0.16 111	0.10 73	0.34 176	0.21 187	0.15 325	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	0.09 266	0.06 142	0.10 299	0.08 207	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	0.08 207	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	0.20 501	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.14 416

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	0.11 350	0.08 340	0.09 226	0.08 207	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	0.11 350	0.08 340	0.09 226	0.08 207	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	0.07 258	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	0.10 299	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	0.07 258	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	0.11 354	0.09 293	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	0.07 258	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	0.15 325	0.17 62	0.16 108	0.34 189	0.21 97	0.37 380	0.39 323	0.36 341	0.24 290	0.29 244	0.21 278	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.09 293	0.09 231	0.07 147

CoSv	0.20 205	0.13 235	0.33 167	0.18 46	0.15 325	0.17 62	0.16 108	0.34 189	0.21 97	0.37 380	0.39 323	0.36 341	0.24 290	0.29 244	0.21 278	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.09 293	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	0.11 350	0.10 398	0.10 299	0.08 207	0.09 231	0.07 147

rvit_stereo_ft	0.17 128	0.14 277	0.30 132	0.25 377	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	0.11 350	0.07 258	0.09 226	0.09 293	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	0.12 386	0.10 398	0.11 354	0.08 207	0.10 296	0.09 269
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	0.07 258	0.08 150	0.08 207	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	0.09 374	0.09 226	0.08 207	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	0.33 321	0.32 236	0.24 209	0.16 163	0.32 272	0.17 191	0.10 314	0.07 258	0.11 354	0.10 335	0.08 166	0.12 381

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	0.15 442	0.13 448	0.13 410	0.11 373	0.11 343	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	0.22 455	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	0.18 460

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	0.33 321	0.34 266	0.23 197	0.16 163	0.33 279	0.16 162	0.09 266	0.06 142	0.09 226	0.08 207	0.07 104	0.11 359

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	0.09 226	0.09 293	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	0.08 207	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	0.08 207	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	0.10 299	0.08 207	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	0.10 299	0.08 207	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	0.10 299	0.08 207	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	0.10 299	0.08 207	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	0.10 299	0.08 207	0.10 296	0.08 213

RAFT_R40	0.21 225	0.10 73	0.37 218	0.24 340	0.13 234	0.18 81	0.18 186	0.31 157	0.29 209	0.33 321	0.33 257	0.30 288	0.24 290	0.55 374	0.18 212	0.08 189	0.05 29	0.10 299	0.08 207	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	0.10 299	0.08 207	0.10 296	0.08 213

IRAFT_RVC	0.22 255	0.12 175	0.39 252	0.26 409	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	0.10 299	0.08 207	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	0.10 299	0.08 207	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	0.09 266	0.06 142	0.38 518	0.15 456	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	0.10 299	0.08 207	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	0.15 456	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	0.08 207	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	0.07 258	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	0.11 350	0.08 340	0.09 226	0.08 207	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	0.08 207	0.07 104	0.06 74

AEACV	0.13 48	0.09 37	0.23 67	0.18 46	0.19 416	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	0.08 207	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	0.10 299	0.08 207	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	0.31 398	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	0.65 431	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	0.19 416	0.19 106	0.16 108	0.52 405	0.28 190	0.20 136	0.19 102	0.21 165	0.13 115	0.24 149	0.13 80	0.09 266	0.06 142	0.09 226	0.11 373	0.06 39	0.06 74

ASMatch	0.23 272	0.11 134	0.51 375	0.24 340	0.14 276	0.19 106	0.17 143	0.31 157	0.28 190	0.28 212	0.68 484	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	0.11 359

SST-Stereo	0.21 225	0.10 73	0.37 218	0.24 340	0.13 234	0.19 106	0.17 143	0.31 157	0.24 143	0.34 341	0.33 257	0.29 272	0.25 311	0.56 385	0.17 191	0.08 189	0.05 29	0.10 299	0.08 207	0.09 231	0.07 147

Pruner-Stereo	0.19 190	0.11 134	0.34 176	0.29 459	0.12 161	0.19 106	0.17 143	0.31 157	0.29 209	0.33 321	0.32 236	0.25 217	0.15 147	0.24 149	0.21 278	0.09 266	0.06 142	0.09 226	0.08 207	0.08 166	0.09 269

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	0.09 226	0.07 135	0.09 231	0.10 324

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	0.07 258	0.10 299	0.12 410	0.09 231	0.08 213

raftrobust	0.16 111	0.13 235	0.29 125	0.22 245	0.15 325	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	0.16 457	0.13 448	0.13 410	0.11 373	0.11 343	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	0.95 500	0.21 187	0.27 489	0.20 136	0.19 230	0.48 354	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	0.12 410	0.12 380	0.12 381

test_for_model	0.29 385	0.89 538	0.34 176	0.69 531	0.49 522	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	0.29 513	0.10 398	0.06 22	0.04 1	0.86 542	0.18 460

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	0.09 226	0.10 335	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	0.16 357	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	0.12 381

CAS	0.15 97	0.07 2	0.21 55	0.41 510	0.16 357	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	0.29 513	0.04 2	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.14 416

DCRE	0.20 205	0.13 235	0.40 260	0.21 187	0.15 325	0.20 136	0.19 230	0.30 146	0.27 175	0.22 153	0.80 501	0.23 197	0.16 163	0.23 139	0.15 138	0.07 66	0.07 258	0.07 72	0.08 207	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	0.27 415	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	0.07 258	0.10 299	0.08 207	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	0.27 415	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	0.07 258	0.10 299	0.08 207	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	0.27 415	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	0.07 258	0.10 299	0.08 207	0.08 166	0.05 21

HHNet	0.22 255	0.12 175	0.52 379	0.18 46	0.18 398	0.20 136	0.20 277	0.34 189	0.31 233	0.32 310	0.59 460	0.20 154	0.21 245	0.24 149	0.31 387	0.08 189	0.05 29	0.09 226	0.07 135	0.08 166	0.11 359

AAGNet	0.33 418	0.11 134	0.37 218	0.25 377	0.16 357	0.20 136	0.19 230	0.30 146	0.27 175	0.35 358	0.35 277	0.27 247	0.30 382	0.44 327	2.66 554	0.08 189	0.05 29	0.10 299	0.07 135	0.08 166	0.06 74

PSM-softLoss	0.21 225	0.10 73	0.39 252	0.24 340	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	0.09 266	0.06 142	0.10 299	0.09 293	0.08 166	0.12 381

KMStereo	0.21 225	0.10 73	0.39 252	0.24 340	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	0.09 266	0.06 142	0.10 299	0.09 293	0.08 166	0.12 381

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	0.66 480	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	0.27 415	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	0.07 258	0.10 299	0.08 207	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	0.09 226	0.09 293	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	0.08 207	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	0.27 436	0.15 325	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	0.10 299	0.11 373	0.06 39	0.09 269

UGAM-zero	0.23 272	0.10 73	0.54 386	0.19 85	0.13 234	0.21 163	0.14 57	0.44 313	0.22 110	0.28 212	0.28 187	0.51 445	0.33 408	0.65 431	0.14 114	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.08 207	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	0.38 451	0.12 175	0.38 237	0.42 511	3.88 560	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	0.09 266	0.07 258	0.09 226	0.07 135	0.09 231	0.09 269

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	0.09 266	0.06 142	0.09 226	0.06 80	0.09 231	0.09 269

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	0.31 398	0.61 410	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	0.29 459	0.13 234	0.21 163	0.16 108	0.37 241	0.33 254	0.34 341	0.30 213	0.34 322	0.19 229	0.70 446	0.24 328	0.07 66	0.06 142	0.09 226	0.07 135	0.07 104	0.06 74

NF-Stereo	0.20 205	0.10 73	0.35 186	0.24 340	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	0.09 226	0.08 207	0.08 166	0.13 397

OCTAStereo	0.20 205	0.10 73	0.35 186	0.24 340	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	0.09 226	0.08 207	0.08 166	0.13 397

FTStereo	0.28 374	0.10 73	0.43 304	0.23 291	0.13 234	0.21 163	0.53 518	0.34 189	0.26 165	0.38 395	0.95 513	0.30 288	0.56 493	0.32 272	0.18 212	0.08 189	0.06 142	0.09 226	0.08 207	0.07 104	0.19 468

RE-Stereo	0.20 205	0.10 73	0.35 186	0.24 340	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	0.09 226	0.08 207	0.08 166	0.13 397

TVStereo	0.20 205	0.10 73	0.35 186	0.24 340	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	0.09 226	0.08 207	0.08 166	0.13 397

raft+_RVC	0.18 152	0.14 277	0.32 152	0.21 187	0.15 325	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	0.10 398	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.09 269

AIO-test2	0.20 205	0.20 396	0.36 206	0.26 409	0.15 325	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	0.18 479	0.06 142	0.10 299	0.11 373	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	0.15 442	0.13 448	0.12 390	0.12 410	0.10 296	0.09 269

rvit_stereo_0075_2	0.24 302	0.17 354	0.50 364	0.26 409	0.22 455	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	0.17 468	0.12 436	0.19 481	0.12 410	0.13 395	0.13 397

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	0.25 377	0.15 325	0.22 191	0.24 381	0.32 167	0.28 190	0.33 321	0.51 426	0.29 272	0.17 189	0.32 272	0.13 80	0.06 23	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.08 166	0.06 74

test_3	0.18 152	0.11 134	0.32 152	0.24 340	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	0.09 226	0.10 335	0.07 104	0.06 74

GwcNet-ADL	0.22 255	0.14 277	0.58 404	0.24 340	0.13 234	0.22 191	0.23 359	0.49 362	0.40 344	0.27 202	0.29 200	0.30 288	0.20 238	0.26 196	0.23 317	0.09 266	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.09 231	0.09 269

CrosDoStereo	0.31 401	0.10 73	0.49 353	0.18 46	0.12 161	0.22 191	1.11 553	0.34 189	0.37 304	0.38 395	0.61 471	0.28 262	0.46 471	0.61 410	0.57 474	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 207	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	1.11 553	0.34 189	0.37 304	0.38 395	0.61 471	0.28 262	0.46 471	0.61 410	0.57 474	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 207	0.07 104	0.07 147

PFNet	0.23 272	0.10 73	0.57 399	0.24 340	0.14 276	0.22 191	0.19 230	0.39 259	0.33 254	0.35 358	0.32 236	0.27 247	0.19 229	0.64 425	0.22 298	0.09 266	0.05 29	0.09 226	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	0.25 377	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	0.62 418	0.18 212	0.08 189	0.06 142	0.10 299	0.07 135	0.11 343	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	0.24 340	0.17 377	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	0.10 314	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.23 488	0.17 447

CroCo_RVC	0.20 205	0.21 410	0.58 404	0.24 340	0.17 377	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	0.10 314	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.23 488	0.17 447

sCroCo_RVC	0.18 152	0.14 277	0.49 353	0.27 436	0.18 398	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	0.10 314	0.11 419	0.09 226	0.09 293	0.09 231	0.09 269

GMStereo	0.19 190	0.25 440	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	0.09 266	0.06 142	0.08 150	0.08 207	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	0.09 266	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	0.09 226	0.09 293	0.08 166	0.07 147

UGAM	0.26 346	0.14 277	0.45 323	0.25 377	0.12 161	0.23 212	0.25 398	0.32 167	0.41 354	0.31 287	0.42 357	0.41 387	0.22 258	0.92 504	0.22 298	0.08 189	0.06 142	0.14 434	0.12 410	0.10 296	0.07 147

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 272	0.13 235	0.83 477	0.20 144	0.21 439	0.23 212	0.17 143	0.48 354	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	0.11 373	0.11 343	0.10 324

testlalala2	0.18 152	0.10 73	0.50 364	0.36 497	0.25 482	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	0.24 340	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	0.08 340	0.09 226	0.10 335	0.07 104	0.06 74

StereoVision	0.22 255	0.18 368	0.37 218	0.27 436	0.17 377	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	0.11 350	0.12 436	0.13 410	0.13 435	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	0.25 440	0.58 404	0.25 377	0.21 439	0.23 212	0.24 381	0.55 433	0.42 361	0.34 341	0.32 236	0.41 387	0.40 445	0.94 508	0.23 317	0.08 189	0.07 258	0.11 354	0.09 293	0.09 231	0.09 269

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	0.07 258	0.10 299	0.09 293	0.09 231	0.09 269

raft_robust	0.22 255	0.17 354	0.30 132	0.22 245	0.12 161	0.23 212	0.22 334	0.49 362	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	0.10 335	0.08 166	0.06 74

RAFT+CT+SA	0.21 225	0.18 368	0.33 167	0.25 377	0.18 398	0.23 212	0.29 436	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	0.09 226	0.12 410	0.09 231	0.09 269

LCNet	0.21 225	0.11 134	0.29 125	0.25 377	0.12 161	0.23 212	0.19 230	0.34 189	0.26 165	0.28 212	0.35 277	0.26 238	0.30 382	0.35 294	0.17 191	0.07 66	0.05 29	0.09 226	0.10 335	0.13 395	0.22 491

STrans-v2	0.24 302	0.13 235	0.54 386	0.21 187	0.12 161	0.23 212	0.21 308	0.47 342	0.28 190	0.31 287	0.42 357	0.36 341	0.35 421	0.62 418	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	0.29 459	0.12 161	0.23 212	0.14 57	0.38 247	0.31 233	0.34 341	0.37 296	0.33 315	0.21 245	0.70 446	0.26 351	0.08 189	0.06 142	0.09 226	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	0.35 358	0.54 443	0.34 322	0.26 320	0.29 244	0.15 138	0.07 66	0.05 29	0.09 226	0.10 335	0.08 166	0.31 514

GrayStereo	0.25 330	0.09 37	0.32 152	0.26 409	0.13 234	0.23 212	0.47 508	0.34 189	0.30 221	0.39 410	0.47 410	0.30 288	0.79 517	0.29 244	0.16 162	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.09 293	0.07 104	0.13 397

Prome-Stereo	0.21 225	0.10 73	0.30 132	0.24 340	0.12 161	0.23 212	0.23 359	0.36 231	0.25 156	0.33 321	0.59 460	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	0.20 478

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	0.09 226	0.08 207	0.09 231	0.06 74

XX-Stereo	0.21 225	0.10 73	0.83 477	0.26 409	0.17 377	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	0.08 207	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	0.29 513	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	0.26 409	0.19 416	0.24 234	0.14 57	0.45 323	0.43 368	0.39 410	0.48 416	0.42 396	0.27 339	0.32 272	0.29 372	0.20 488	0.12 436	0.17 465	0.16 468	0.16 431	0.20 478

rvit_0105_3	0.23 272	0.17 354	0.40 260	0.25 377	0.15 325	0.24 234	0.28 430	0.38 247	0.41 354	0.25 181	0.25 165	0.28 262	0.21 245	0.28 228	0.20 255	0.15 442	0.13 448	0.14 434	0.15 456	0.10 296	0.09 269

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	0.07 258	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	0.43 444	0.17 84	0.13 60	0.12 85	0.19 83	0.15 138	0.08 189	0.07 258	0.09 226	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	0.12 390	0.09 293	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	0.09 266	0.06 142	0.09 226	0.06 80	0.10 296	0.10 324

SA	0.22 255	0.16 335	0.36 206	0.23 291	0.13 234	0.24 234	0.23 359	0.45 323	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	0.10 299	0.11 373	0.08 166	0.06 74

UDGNet	0.23 272	0.31 480	0.38 237	0.24 340	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	0.15 442	0.07 258	0.21 487	0.11 373	0.14 412	0.10 324

IPLGR_C	0.21 225	0.22 422	0.60 412	0.23 291	0.15 325	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	0.07 258	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	0.15 325	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	0.07 258	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	0.09 226	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	0.10 299	0.07 135	0.10 296	0.10 324

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	0.10 299	0.09 293	0.08 166	0.19 468

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	0.24 435	0.49 353	0.22 245	0.15 325	0.25 248	0.17 143	0.39 259	0.39 328	0.29 239	0.31 227	0.21 165	0.17 189	0.59 401	0.28 360	0.08 189	0.06 142	0.09 226	0.09 293	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	0.46 334	0.35 280	0.33 321	0.37 296	0.40 380	0.22 258	0.60 403	0.30 380	0.10 314	0.09 374	0.10 299	0.08 207	0.09 231	0.09 269

DispNO	0.27 354	0.18 368	0.62 423	0.23 291	0.17 377	0.25 248	0.22 334	0.45 323	0.41 354	0.32 310	0.39 323	0.38 355	0.27 339	0.77 475	0.27 356	0.09 266	0.07 258	0.10 299	0.10 335	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	0.07 258	0.09 226	0.08 207	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	0.07 258	0.09 226	0.08 207	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	0.48 354	0.52 453	0.31 287	0.23 144	0.25 217	0.22 258	0.30 259	0.21 278	0.07 66	0.07 258	0.09 226	0.08 207	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	0.49 362	0.52 453	0.28 212	0.23 144	0.27 247	0.23 272	0.30 259	0.22 298	0.07 66	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.08 166	0.08 213

testlalala_base	0.20 205	0.13 235	0.35 186	0.25 377	0.15 325	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	0.39 525	0.09 374	0.07 72	0.05 39	0.45 520	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	0.26 409	0.18 398	0.25 248	0.29 436	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	0.09 226	0.09 293	0.10 296	0.10 324

CIPLG	0.21 225	0.21 410	0.55 392	0.23 291	0.15 325	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	0.07 258	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	0.52 405	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	0.08 207	0.08 166	0.08 213

dd	0.22 255	0.26 451	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	0.12 386	0.07 258	0.10 299	0.08 207	0.11 343	0.09 269

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	0.38 395	1.15 522	0.23 197	0.17 189	0.57 389	0.24 328	0.07 66	0.05 29	0.10 299	0.07 135	0.06 39	0.07 147

RAFT	0.21 225	0.17 354	0.32 152	0.24 340	0.12 161	0.25 248	0.27 415	0.35 213	0.28 190	0.33 321	0.33 257	0.38 355	0.22 258	0.29 244	0.17 191	0.08 189	0.08 340	0.11 354	0.10 335	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	0.07 258	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	0.48 354	0.37 304	0.30 270	0.44 381	0.38 355	0.26 320	0.52 359	0.22 298	0.12 386	0.07 258	0.11 354	0.13 435	0.10 296	0.09 269

DN-CSS_ROB	0.22 255	0.25 440	0.47 339	0.24 340	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	0.11 354	0.11 373	0.11 343	0.07 147

FACV-RUCA	0.21 225	0.15 310	0.32 152	0.23 291	0.23 467	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	0.10 314	0.07 258	0.15 448	0.08 207	0.16 431	0.13 397

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	0.41 429	0.33 257	0.47 424	0.29 370	0.30 259	0.22 298	0.10 314	0.10 398	0.11 354	0.10 335	0.12 380	0.15 427

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	0.26 409	0.13 234	0.26 268	0.27 415	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	0.09 226	0.08 207	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	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.09 231	0.08 213

SA-5K	0.21 225	0.16 335	0.32 152	0.26 409	0.13 234	0.26 268	0.27 415	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	0.09 226	0.08 207	0.08 166	0.07 147

PSM-AAD	0.25 330	0.10 73	0.30 132	0.24 340	0.12 161	0.26 268	0.38 483	0.34 189	0.28 190	0.35 358	0.39 323	0.28 262	0.79 517	0.30 259	0.16 162	0.07 66	0.06 142	0.12 390	0.11 373	0.08 166	0.21 486

CFNet_pseudo	0.23 272	0.13 235	0.47 339	0.19 85	0.13 234	0.26 268	0.16 108	0.44 313	0.44 383	0.29 239	0.37 296	0.38 355	0.23 272	0.29 244	0.21 278	0.09 266	0.06 142	0.11 354	0.08 207	0.11 343	0.09 269

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	0.09 266	0.06 142	0.09 226	0.09 293	0.09 231	0.09 269

ccs_rob	0.23 272	0.13 235	0.47 339	0.20 144	0.13 234	0.26 268	0.17 143	0.44 313	0.44 383	0.29 239	0.37 296	0.38 355	0.23 272	0.29 244	0.21 278	0.09 266	0.06 142	0.11 354	0.08 207	0.11 343	0.09 269

G2L-ROB	0.23 272	0.15 310	0.41 283	0.19 85	0.12 161	0.27 278	0.21 308	0.47 342	0.33 254	0.34 341	0.31 227	0.41 387	0.22 258	0.49 344	0.26 351	0.09 266	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.10 324

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	0.49 362	0.38 318	0.37 380	0.37 296	0.40 380	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	0.56 448	0.59 474	0.31 287	0.32 236	0.33 315	0.28 355	0.49 344	0.30 380	0.11 350	0.08 340	0.11 354	0.10 335	0.11 343	0.13 397

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	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.09 231	0.09 269

SMFormer	0.25 330	0.12 175	0.40 260	0.19 85	0.10 65	0.27 278	0.19 230	0.51 388	0.45 394	0.34 341	0.41 341	0.31 299	0.26 320	0.58 395	0.28 360	0.10 314	0.07 258	0.08 150	0.08 207	0.09 231	0.09 269

tta	0.24 302	0.12 175	0.40 260	0.19 85	0.10 65	0.27 278	0.19 230	0.51 388	0.45 394	0.34 341	0.41 341	0.31 299	0.26 320	0.58 395	0.28 360	0.10 314	0.07 258	0.08 150	0.08 207	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	0.51 388	0.45 394	0.34 341	0.41 341	0.31 299	0.26 320	0.58 395	0.16 162	0.10 314	0.07 258	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	0.51 388	0.45 394	0.34 341	0.41 341	0.31 299	0.26 320	0.58 395	0.16 162	0.10 314	0.07 258	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	0.09 266	0.07 258	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.09 269

MIPNet	0.21 225	0.15 310	0.52 379	0.21 187	0.12 161	0.27 278	0.20 277	0.45 323	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	0.49 362	0.33 254	0.30 270	0.36 287	0.25 217	0.23 272	0.29 244	0.22 298	0.10 314	0.08 340	0.08 150	0.07 135	0.10 296	0.11 359

HCRNet	0.24 302	0.25 440	0.33 167	0.34 487	0.16 357	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	0.13 403	0.08 340	0.13 410	0.11 373	0.10 296	0.09 269

ACVNet	0.23 272	0.13 235	0.35 186	0.18 46	0.15 325	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	0.07 258	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	0.42 396	0.26 320	0.43 323	0.25 338	0.11 350	0.06 142	0.08 150	0.10 335	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	0.45 323	0.33 254	0.29 239	0.39 323	0.39 367	0.28 355	0.58 395	0.23 317	0.11 350	0.07 258	0.09 226	0.09 293	0.10 296	0.09 269

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	0.11 350	0.08 340	0.10 299	0.08 207	0.10 296	0.11 359

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	0.19 416	0.28 297	0.24 381	0.23 59	0.21 97	0.20 136	0.23 144	0.28 262	0.49 481	0.26 196	0.18 212	0.09 266	0.08 340	0.18 473	0.13 435	0.17 448	0.17 447

test_sample7	0.25 330	0.15 310	0.35 186	0.20 144	0.14 276	0.28 297	0.21 308	0.51 388	0.38 318	0.37 380	0.34 266	0.37 347	0.30 382	0.39 309	0.23 317	0.14 429	0.09 374	0.13 410	0.12 410	0.13 395	0.12 381

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	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.09 231	0.09 269

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	0.09 266	0.07 258	0.11 354	0.09 293	0.10 296	0.09 269

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	0.11 354	0.10 335	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	0.81 486	1.08 518	0.08 189	0.05 29	0.11 354	0.10 335	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	0.55 433	0.45 394	0.30 270	0.42 357	0.34 322	0.23 272	0.81 486	1.08 518	0.10 314	0.07 258	0.11 354	0.10 335	0.11 343	0.10 324

xxx	0.31 401	0.12 175	0.42 293	0.20 144	0.13 234	0.28 297	0.20 277	0.55 433	0.45 394	0.30 270	0.42 357	0.34 322	0.23 272	0.81 486	1.08 518	0.10 314	0.07 258	0.11 354	0.10 335	0.11 343	0.10 324

GMStereo_Zeroshot	0.24 302	0.21 410	0.45 323	0.26 409	0.13 234	0.28 297	0.15 81	0.39 259	0.35 280	0.37 380	0.43 370	0.40 380	0.17 189	0.34 285	0.20 255	0.12 386	0.07 258	0.13 410	0.07 135	0.16 431	0.09 269

PCWNet_CMD	0.23 272	0.13 235	0.48 348	0.20 144	0.13 234	0.28 297	0.16 108	0.46 334	0.46 411	0.29 239	0.36 287	0.37 347	0.24 290	0.28 228	0.20 255	0.09 266	0.06 142	0.10 299	0.08 207	0.11 343	0.09 269

CFNet_ucs	0.24 302	0.13 235	0.50 364	0.20 144	0.15 325	0.28 297	0.17 143	0.49 362	0.45 394	0.32 310	0.42 357	0.39 367	0.22 258	0.31 266	0.21 278	0.11 350	0.08 340	0.12 390	0.09 293	0.12 380	0.11 359

CASS	0.21 225	0.15 310	0.32 152	0.26 409	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	0.13 403	0.08 340	0.11 354	0.09 293	0.11 343	0.11 359
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	0.47 342	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	0.10 299	0.11 373	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	0.33 321	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	0.72 531	0.32 167	0.35 280	0.37 380	0.65 478	0.34 322	0.50 483	0.57 389	0.45 451	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.09 293	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	0.38 395	0.61 471	0.21 165	0.41 449	0.48 339	0.42 443	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 207	0.07 104	0.08 213

aanetorigin	0.39 456	0.29 468	1.09 514	0.24 340	0.19 416	0.28 297	0.37 477	0.33 181	0.47 416	0.94 521	0.82 503	0.52 451	0.54 489	0.49 344	0.50 467	0.11 350	0.09 374	0.10 299	0.10 335	0.16 431	0.15 427

GwcNet-RSSM	0.26 346	0.17 354	0.46 331	0.21 187	0.13 234	0.28 297	0.23 359	0.44 313	0.42 361	0.31 287	0.45 393	0.40 380	0.26 320	0.55 374	0.28 360	0.11 350	0.07 258	0.09 226	0.10 335	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	0.46 334	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	0.46 334	0.46 411	0.29 239	0.36 287	0.37 347	0.24 290	0.28 228	0.20 255	0.09 266	0.06 142	0.09 226	0.08 207	0.11 343	0.09 269

CoDeX	0.23 272	0.12 175	0.46 331	0.21 187	0.14 276	0.29 318	0.21 308	0.53 416	0.41 354	0.29 239	0.35 277	0.29 272	0.22 258	0.48 339	0.19 241	0.09 266	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	0.56 448	0.47 416	0.31 287	0.44 381	0.30 288	0.22 258	0.65 431	0.85 506	0.13 403	0.10 398	0.10 299	0.10 335	0.11 343	0.11 359

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	0.29 436	0.39 259	0.39 328	0.27 202	0.35 277	0.39 367	0.31 398	0.31 266	0.29 372	0.08 189	0.09 374	0.10 299	0.11 373	0.11 343	0.10 324

Selective-RAFT	0.17 128	0.12 175	0.30 132	0.24 340	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	0.24 340	0.18 398	0.29 318	0.24 381	0.45 323	0.45 394	0.41 429	0.44 381	0.34 322	0.29 370	0.75 464	0.21 278	0.09 266	0.07 258	0.09 226	0.07 135	0.09 231	0.09 269

SepStereo	0.26 346	0.12 175	0.42 293	0.24 340	0.18 398	0.29 318	0.24 381	0.45 323	0.45 394	0.41 429	0.44 381	0.34 322	0.29 370	0.64 425	0.21 278	0.09 266	0.07 258	0.09 226	0.07 135	0.09 231	0.09 269

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	0.38 395	0.42 357	0.43 400	0.28 355	0.73 456	0.25 338	0.11 350	0.08 340	0.11 354	0.09 293	0.13 395	0.11 359

GANet-ADL	0.21 225	0.12 175	0.45 323	0.23 291	0.14 276	0.29 318	0.19 230	0.46 334	0.35 280	0.25 181	0.32 236	0.32 308	0.19 229	0.24 149	0.20 255	0.10 314	0.07 258	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.10 324

ICVP	0.23 272	0.13 235	0.44 312	0.26 409	0.14 276	0.29 318	0.25 398	0.45 323	0.33 254	0.29 239	0.43 370	0.35 336	0.25 311	0.26 196	0.23 317	0.12 386	0.09 374	0.09 226	0.08 207	0.09 231	0.10 324
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	0.33 321	0.28 187	0.28 262	0.19 229	0.49 344	0.18 212	0.07 66	0.06 142	0.12 390	0.11 373	0.09 231	0.06 74

DMCA-RVC	0.27 354	0.21 410	0.61 415	0.28 456	0.17 377	0.29 318	0.21 308	0.42 296	0.35 280	0.40 420	0.37 296	0.39 367	0.36 425	0.43 323	0.30 380	0.13 403	0.10 398	0.15 448	0.11 373	0.13 395	0.10 324

STTStereo	0.28 374	0.20 396	0.61 415	0.25 377	0.17 377	0.29 318	0.24 381	0.47 342	0.39 328	0.39 410	0.41 341	0.44 411	0.28 355	0.40 316	0.28 360	0.13 403	0.12 436	0.13 410	0.16 468	0.12 380	0.11 359

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 354	0.21 410	0.59 410	0.25 377	0.18 398	0.29 318	0.22 334	0.50 372	0.40 344	0.38 395	0.41 341	0.43 400	0.27 339	0.43 323	0.29 372	0.11 350	0.08 340	0.10 299	0.10 335	0.10 296	0.11 359
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	0.26 451	0.72 455	0.23 291	0.13 234	0.29 318	0.18 186	0.52 405	0.49 435	0.37 380	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	0.12 380	0.09 269

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	0.38 395	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	0.25 377	0.11 105	0.29 318	0.21 308	0.42 296	0.43 368	0.33 321	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

rvit_105_1	0.27 354	0.19 384	0.46 331	0.27 436	0.19 416	0.30 335	0.35 469	0.44 313	0.51 446	0.31 287	0.31 227	0.31 299	0.26 320	0.35 294	0.25 338	0.15 442	0.14 457	0.15 448	0.17 477	0.11 343	0.10 324

test_sample6	0.25 330	0.13 235	0.41 283	0.21 187	0.11 105	0.30 335	0.22 334	0.51 388	0.35 280	0.33 321	0.43 370	0.30 288	0.24 290	0.57 389	0.22 298	0.10 314	0.07 258	0.10 299	0.10 335	0.11 343	0.10 324

test_sample5	0.24 302	0.13 235	0.42 293	0.21 187	0.12 161	0.30 335	0.21 308	0.50 372	0.34 264	0.32 310	0.41 341	0.29 272	0.23 272	0.55 374	0.21 278	0.10 314	0.07 258	0.10 299	0.09 293	0.11 343	0.10 324

DualNet	0.24 302	0.13 235	0.42 293	0.21 187	0.12 161	0.30 335	0.21 308	0.50 372	0.34 264	0.33 321	0.43 370	0.29 272	0.23 272	0.55 374	0.21 278	0.10 314	0.07 258	0.10 299	0.09 293	0.11 343	0.10 324

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	0.31 480	0.44 312	0.21 187	0.14 276	0.30 335	0.20 277	0.33 181	0.49 435	0.44 450	0.44 381	0.45 415	0.21 245	0.41 318	0.26 351	0.20 488	0.11 419	0.20 485	0.11 373	0.14 412	0.10 324

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	0.36 374	0.58 458	0.25 217	0.48 480	0.53 366	0.44 448	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 207	0.06 39	0.07 147

RAFT + AFF	0.27 354	0.23 431	0.50 364	0.25 377	0.17 377	0.30 335	0.33 464	0.52 405	0.40 344	0.28 212	0.30 213	0.30 288	0.31 398	0.62 418	0.24 328	0.09 266	0.10 398	0.11 354	0.10 335	0.11 343	0.11 359

EAI-Stereo	0.21 225	0.10 73	0.33 167	0.21 187	0.12 161	0.30 335	0.46 504	0.46 334	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	0.10 335	0.06 39	0.07 147

CFNet-ft	0.24 302	0.15 310	0.35 186	0.18 46	0.15 325	0.30 335	0.21 308	0.39 259	0.36 293	0.28 212	0.40 333	0.43 400	0.25 311	0.47 337	0.24 328	0.12 386	0.07 258	0.12 390	0.11 373	0.12 380	0.09 269

FADNet_RVC	0.30 394	0.28 461	0.83 477	0.23 291	0.15 325	0.30 335	0.17 143	0.49 362	0.37 304	0.30 270	0.38 310	0.30 288	0.27 339	0.52 359	0.31 387	0.14 429	0.14 457	0.14 434	0.16 468	0.21 479	0.23 498

CFNet_RVC	0.24 302	0.15 310	0.35 186	0.18 46	0.15 325	0.30 335	0.21 308	0.39 259	0.36 293	0.28 212	0.40 333	0.43 400	0.25 311	0.47 337	0.24 328	0.12 386	0.07 258	0.12 390	0.11 373	0.12 380	0.09 269

AANet_RVC	0.31 401	0.22 422	0.50 364	0.23 291	0.14 276	0.30 335	0.24 381	0.47 342	0.54 460	0.38 395	0.60 465	0.43 400	0.29 370	0.87 495	0.40 432	0.11 350	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.09 231	0.09 269

DeepPruner_ROB	0.26 346	0.19 384	0.44 312	0.21 187	0.16 357	0.30 335	0.21 308	0.52 405	0.32 242	0.35 358	0.38 310	0.39 367	0.26 320	0.42 321	0.24 328	0.15 442	0.11 419	0.11 354	0.11 373	0.14 412	0.13 397

iResNet_ROB	0.25 330	0.19 384	0.40 260	0.20 144	0.12 161	0.30 335	0.16 108	0.55 433	0.53 457	0.38 395	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	0.09 269

coex_refinement	0.26 346	0.16 335	0.36 206	0.23 291	0.15 325	0.31 350	0.20 277	0.49 362	0.42 361	0.35 358	0.42 357	0.45 415	0.27 339	0.55 374	0.33 399	0.10 314	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.10 296	0.10 324

MyStereo8	0.22 255	0.15 310	0.63 426	0.21 187	0.17 377	0.31 350	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	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.10 296	0.12 381

ACVNet-DCA	0.18 152	0.14 277	0.38 237	0.23 291	0.11 105	0.31 350	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	0.09 269

xx1	0.20 205	0.14 277	0.38 237	0.23 291	0.11 105	0.31 350	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	0.10 299	0.09 293	0.09 231	0.09 269

1test111	0.19 190	0.14 277	0.38 237	0.23 291	0.11 105	0.31 350	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	0.09 269

cc1	0.18 152	0.14 277	0.38 237	0.23 291	0.11 105	0.31 350	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	0.16 357	0.31 350	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	0.09 226	0.11 373	0.07 104	0.08 213

IER	0.23 272	0.12 175	0.39 252	0.20 144	0.14 276	0.31 350	0.19 230	0.42 296	0.36 293	0.33 321	0.40 333	0.32 308	0.33 408	0.29 244	0.22 298	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.08 207	0.09 231	0.08 213

PSMNet-ADL	0.25 330	0.15 310	0.32 152	0.26 409	0.14 276	0.31 350	0.22 334	0.44 313	0.36 293	0.27 202	0.33 257	0.41 387	0.28 355	0.61 410	0.29 372	0.11 350	0.09 374	0.09 226	0.11 373	0.10 296	0.10 324

test_sample4	0.24 302	0.13 235	0.43 304	0.20 144	0.12 161	0.32 359	0.21 308	0.51 388	0.34 264	0.31 287	0.37 296	0.28 262	0.23 272	0.53 366	0.21 278	0.10 314	0.07 258	0.10 299	0.09 293	0.11 343	0.10 324

test_sample3	0.23 272	0.12 175	0.43 304	0.19 85	0.12 161	0.32 359	0.20 277	0.50 372	0.34 264	0.31 287	0.33 257	0.29 272	0.22 258	0.53 366	0.22 298	0.10 314	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.10 296	0.10 324

1111x	0.32 410	0.11 134	0.40 260	0.22 245	0.11 105	0.32 359	0.26 410	0.59 469	0.43 368	0.31 287	0.41 341	0.39 367	0.28 355	0.76 469	1.37 534	0.09 266	0.08 340	0.09 226	0.10 335	0.09 231	0.08 213

HBP-ISP	0.33 418	0.30 474	0.72 455	0.22 245	0.16 357	0.32 359	0.22 334	0.54 423	0.44 383	0.41 429	0.49 418	0.33 315	0.38 437	0.73 456	0.25 338	0.18 479	0.19 496	0.24 496	0.20 488	0.16 431	0.13 397

s12784h	0.17 128	0.09 37	0.26 95	0.18 46	0.07 1	0.32 359	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	1.26 525	0.23 291	0.18 398	0.32 359	0.18 186	0.59 469	0.60 478	0.36 374	0.45 393	0.35 336	0.29 370	0.36 299	0.25 338	0.14 429	0.11 419	0.12 390	0.11 373	0.14 412	0.15 427

psm_up	0.29 385	0.16 335	0.41 283	0.26 409	0.17 377	0.32 359	0.26 410	0.55 433	0.43 368	0.36 374	0.40 333	0.45 415	0.37 433	0.58 395	0.30 380	0.11 350	0.12 436	0.13 410	0.12 410	0.10 296	0.10 324

FADNet-RVC-Resample	0.29 385	0.25 440	0.93 497	0.26 409	0.16 357	0.32 359	0.21 308	0.47 342	0.39 328	0.35 358	0.38 310	0.33 315	0.27 339	0.53 366	0.24 328	0.10 314	0.10 398	0.14 434	0.13 435	0.13 395	0.16 436

RASNet	0.28 374	0.14 277	0.44 312	0.22 245	0.18 398	0.32 359	0.19 230	0.48 354	0.38 318	0.29 239	0.43 370	0.47 424	0.37 433	0.79 479	0.36 414	0.09 266	0.07 258	0.07 72	0.09 293	0.07 104	0.07 147

AdaStereo	0.24 302	0.16 335	0.37 218	0.24 340	0.12 161	0.32 359	0.17 143	0.54 423	0.42 361	0.33 321	0.38 310	0.35 336	0.21 245	0.30 259	0.22 298	0.14 429	0.06 142	0.13 410	0.08 207	0.11 343	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	0.24 340	0.16 357	0.32 359	0.19 230	0.52 405	0.48 426	0.33 321	0.36 287	0.42 396	0.28 355	0.93 506	0.24 328	0.19 485	0.20 501	0.24 496	0.22 499	0.17 448	0.17 447

PAM_32	0.23 272	0.10 73	0.63 426	0.21 187	0.14 276	0.33 370	0.19 230	0.36 231	0.23 128	0.29 239	0.28 187	0.56 462	0.28 355	0.27 215	0.18 212	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.09 293	0.07 104	0.09 269

GEStereo_RVC	0.27 354	0.20 396	0.44 312	0.27 436	0.16 357	0.33 370	0.25 398	0.56 448	0.54 460	0.34 341	0.38 310	0.34 322	0.25 311	0.51 353	0.28 360	0.12 386	0.08 340	0.09 226	0.08 207	0.11 343	0.11 359

test_xeample	0.34 426	0.10 73	0.29 125	0.19 85	0.11 105	0.33 370	0.23 359	0.55 433	0.38 318	0.32 310	0.45 393	0.29 272	0.26 320	0.57 389	2.24 552	0.10 314	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.09 231	0.09 269

HGLStereo	0.27 354	0.14 277	0.46 331	0.24 340	0.21 439	0.33 370	0.23 359	0.50 372	0.42 361	0.35 358	0.48 416	0.41 387	0.33 408	0.45 330	0.33 399	0.11 350	0.10 398	0.09 226	0.09 293	0.10 296	0.12 381

FAT-Stereo	0.36 435	0.18 368	0.73 459	0.26 409	0.18 398	0.33 370	0.29 436	0.60 477	0.59 474	0.46 457	0.60 465	0.60 475	0.50 483	0.61 410	0.34 404	0.13 403	0.14 457	0.13 410	0.12 410	0.14 412	0.18 460

FADNet-RVC	0.31 401	0.35 489	0.78 462	0.25 377	0.20 432	0.33 370	0.20 277	0.49 362	0.40 344	0.34 341	0.39 323	0.41 387	0.29 370	0.63 423	0.31 387	0.13 403	0.14 457	0.14 434	0.15 456	0.19 468	0.19 468

TDLM	0.30 394	0.21 410	0.38 237	0.28 456	0.15 325	0.33 370	0.32 454	0.52 405	0.47 416	0.38 395	0.43 370	0.39 367	0.29 370	0.91 503	0.28 360	0.14 429	0.08 340	0.13 410	0.11 373	0.12 380	0.10 324

CFNet	0.27 354	0.20 396	0.44 312	0.22 245	0.14 276	0.33 370	0.14 57	0.51 388	0.45 394	0.30 270	0.40 333	0.38 355	0.27 339	0.76 469	0.25 338	0.09 266	0.07 258	0.11 354	0.11 373	0.11 343	0.08 213

CVANet_RVC	0.30 394	0.19 384	0.41 283	0.26 409	0.16 357	0.33 370	0.26 410	0.52 405	0.47 416	0.40 420	0.46 403	0.43 400	0.31 398	0.89 499	0.26 351	0.14 429	0.09 374	0.14 434	0.13 435	0.14 412	0.10 324

UCFNet_RVC	0.24 302	0.16 335	0.34 176	0.18 46	0.15 325	0.33 370	0.16 108	0.46 334	0.35 280	0.29 239	0.35 277	0.39 367	0.25 311	0.34 285	0.22 298	0.13 403	0.08 340	0.13 410	0.14 447	0.13 395	0.12 381

PS-NSSS	0.32 410	0.30 474	0.46 331	0.23 291	0.17 377	0.33 370	0.24 381	0.57 456	0.41 354	0.37 380	0.52 434	0.35 336	0.30 382	0.80 483	0.30 380	0.17 468	0.14 457	0.21 487	0.15 456	0.15 424	0.13 397

HSM	0.28 374	0.16 335	0.35 186	0.20 144	0.15 325	0.33 370	0.19 230	0.53 416	0.37 304	0.36 374	0.38 310	0.67 497	0.31 398	0.89 499	0.23 317	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.08 213

CBMV_ROB	0.33 418	0.18 368	0.53 383	0.21 187	0.14 276	0.33 370	0.20 277	0.51 388	0.45 394	0.51 475	0.55 447	0.45 415	0.42 457	0.71 449	0.32 392	0.18 479	0.19 496	0.23 494	0.21 491	0.14 412	0.15 427

PSMNet-RUCA	0.37 444	0.41 505	0.66 438	0.46 517	0.41 515	0.34 383	0.25 398	0.57 456	0.45 394	0.39 410	0.52 434	0.43 400	0.33 408	0.41 318	0.29 372	0.25 502	0.14 457	0.33 515	0.21 491	0.31 510	0.22 491

PAM	0.23 272	0.10 73	0.63 426	0.22 245	0.15 325	0.34 383	0.21 308	0.37 241	0.22 110	0.31 287	0.27 182	0.55 459	0.26 320	0.26 196	0.17 191	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.09 293	0.07 104	0.09 269

DDVS	0.25 330	0.15 310	0.39 252	0.24 340	0.17 377	0.34 383	0.21 308	0.41 282	0.30 221	0.33 321	0.41 341	0.48 430	0.21 245	0.52 359	0.27 356	0.11 350	0.09 374	0.11 354	0.09 293	0.13 395	0.14 416

DualNet (step1)	0.28 374	0.19 384	0.50 364	0.18 46	0.16 357	0.34 383	0.20 277	0.51 388	0.38 318	0.37 380	0.34 266	0.37 347	0.30 382	0.39 309	0.23 317	0.23 493	0.09 374	0.28 505	0.24 503	0.18 461	0.16 436

test_sample9	0.42 467	0.19 384	0.50 364	0.18 46	0.16 357	0.34 383	0.20 277	0.51 388	0.38 318	0.37 380	0.34 266	0.37 347	0.30 382	0.66 436	0.91 509	0.23 493	1.82 558	0.28 505	0.24 503	0.18 461	0.16 436

test_sample8	0.49 486	0.19 384	0.50 364	0.18 46	0.16 357	0.34 383	0.20 277	0.55 433	0.34 264	0.62 496	0.38 310	1.15 525	0.67 509	0.66 436	0.91 509	0.23 493	1.82 558	0.28 505	0.24 503	0.18 461	0.16 436

gwcnet-sp	0.24 302	0.13 235	0.63 426	0.22 245	0.14 276	0.34 383	0.22 334	0.44 313	0.39 328	0.35 358	0.34 266	0.27 247	0.27 339	0.35 294	0.25 338	0.09 266	0.08 340	0.09 226	0.09 293	0.09 231	0.09 269

scenet	0.24 302	0.13 235	0.63 426	0.22 245	0.14 276	0.34 383	0.22 334	0.44 313	0.39 328	0.35 358	0.34 266	0.27 247	0.27 339	0.35 294	0.25 338	0.09 266	0.08 340	0.09 226	0.09 293	0.09 231	0.09 269

ssnet	0.24 302	0.13 235	0.63 426	0.22 245	0.14 276	0.34 383	0.22 334	0.44 313	0.39 328	0.35 358	0.34 266	0.27 247	0.27 339	0.35 294	0.25 338	0.09 266	0.08 340	0.09 226	0.09 293	0.09 231	0.09 269

AASNet	0.27 354	0.19 384	0.49 353	0.26 409	0.17 377	0.34 383	0.20 277	0.62 489	0.48 426	0.35 358	0.40 333	0.32 308	0.25 311	0.28 228	0.34 404	0.11 350	0.09 374	0.10 299	0.08 207	0.13 395	0.11 359

SACVNet	0.30 394	0.20 396	0.41 283	0.25 377	0.18 398	0.34 383	0.25 398	0.52 405	0.40 344	0.41 429	0.44 381	0.46 422	0.32 405	0.71 449	0.25 338	0.13 403	0.10 398	0.12 390	0.12 410	0.16 431	0.17 447

ADLNet	0.28 374	0.15 310	0.42 293	0.23 291	0.19 416	0.34 383	0.23 359	0.53 416	0.43 368	0.42 438	0.41 341	0.44 411	0.27 339	0.55 374	0.35 408	0.11 350	0.08 340	0.11 354	0.11 373	0.11 343	0.12 381

SFCPSM	0.22 255	0.10 73	0.51 375	0.21 187	0.14 276	0.34 383	0.22 334	0.55 433	0.39 328	0.29 239	0.32 236	0.23 197	0.21 245	0.27 215	0.19 241	0.09 266	0.07 258	0.09 226	0.09 293	0.09 231	0.08 213

acv_ft	0.25 330	0.13 235	0.40 260	0.23 291	0.19 416	0.34 383	0.21 308	0.45 323	0.44 383	0.38 395	0.41 341	0.38 355	0.27 339	0.27 215	0.35 408	0.08 189	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.11 343	0.07 147

HSM-Net_RVC	0.27 354	0.11 134	0.42 293	0.19 85	0.11 105	0.34 383	0.20 277	0.62 489	0.43 368	0.40 420	0.43 370	0.50 441	0.26 320	0.76 469	0.22 298	0.08 189	0.07 258	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	0.36 435	0.46 507	0.88 489	0.34 487	0.23 467	0.35 398	0.22 334	0.60 477	0.53 457	0.40 420	0.37 296	0.45 415	0.30 382	0.79 479	0.35 408	0.15 442	0.10 398	0.14 434	0.14 447	0.22 485	0.12 381

BSDual-CNN	0.23 272	0.12 175	0.28 115	0.25 377	0.14 276	0.35 398	0.21 308	0.56 448	0.34 264	0.34 341	0.35 277	0.38 355	0.24 290	0.26 196	0.21 278	0.10 314	0.07 258	0.11 354	0.10 335	0.09 231	0.09 269

hknet	0.25 330	0.14 277	0.40 260	0.25 377	0.15 325	0.35 398	0.21 308	0.56 448	0.37 304	0.34 341	0.35 277	0.43 400	0.27 339	0.37 302	0.21 278	0.09 266	0.07 258	0.11 354	0.10 335	0.09 231	0.09 269

psmg	0.23 272	0.12 175	0.28 115	0.21 187	0.14 276	0.35 398	0.23 359	0.51 388	0.34 264	0.35 358	0.38 310	0.38 355	0.24 290	0.26 196	0.21 278	0.10 314	0.08 340	0.10 299	0.10 335	0.09 231	0.08 213

DeepPrunerF	0.44 477	0.29 468	1.29 528	0.33 485	0.30 502	0.35 398	0.36 473	0.62 489	1.15 537	0.40 420	0.44 381	0.39 367	0.41 449	0.80 483	0.52 470	0.18 479	0.14 457	0.23 494	0.21 491	0.17 448	0.17 447

ADLNet2	0.30 394	0.17 354	0.72 455	0.23 291	0.17 377	0.36 403	0.24 381	0.52 405	0.51 446	0.32 310	0.38 310	0.45 415	0.30 382	0.69 443	0.35 408	0.10 314	0.08 340	0.09 226	0.09 293	0.12 380	0.10 324

LMCR-Stereo	0.26 346	0.18 368	0.49 353	0.28 456	0.14 276	0.36 403	0.23 359	0.54 423	0.34 264	0.39 410	0.40 333	0.29 272	0.29 370	0.37 302	0.27 356	0.11 350	0.07 258	0.09 226	0.07 135	0.13 395	0.09 269

222	0.41 464	0.10 73	0.29 125	0.19 85	0.11 105	0.36 403	0.20 277	0.57 456	0.39 328	0.35 358	0.44 381	0.30 288	0.27 339	0.55 374	3.56 557	0.11 350	0.07 258	0.08 150	0.08 207	0.09 231	0.09 269

FINET	0.34 426	0.27 458	0.80 471	0.24 340	0.24 475	0.36 403	0.34 466	0.54 423	0.72 502	0.39 410	0.47 410	0.32 308	0.30 382	0.51 353	0.32 392	0.19 485	0.17 486	0.13 410	0.12 410	0.18 461	0.16 436

ac_64	0.27 354	0.13 235	0.41 283	0.24 340	0.17 377	0.36 403	0.22 334	0.46 334	0.33 254	0.35 358	0.36 287	0.52 451	0.30 382	0.62 418	0.32 392	0.11 350	0.09 374	0.10 299	0.10 335	0.09 231	0.08 213

xxxx	0.34 426	0.10 73	0.29 125	0.19 85	0.11 105	0.37 408	0.20 277	0.58 464	0.38 318	0.29 239	0.42 357	0.38 355	0.24 290	0.46 333	2.20 550	0.11 350	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.09 231	0.09 269

UPFNet	0.25 330	0.12 175	0.38 237	0.24 340	0.19 416	0.37 408	0.28 430	0.48 354	0.38 318	0.34 341	0.37 296	0.37 347	0.28 355	0.39 309	0.33 399	0.10 314	0.09 374	0.10 299	0.10 335	0.10 296	0.08 213

FADNet	0.32 410	0.36 492	0.74 460	0.23 291	0.22 455	0.37 408	0.19 230	0.53 416	0.48 426	0.32 310	0.36 287	0.43 400	0.32 405	0.64 425	0.25 338	0.16 457	0.16 479	0.14 434	0.16 468	0.24 491	0.19 468

RP	0.35 431	0.22 422	0.51 375	0.31 473	0.24 475	0.37 408	0.28 430	0.50 372	0.58 473	0.40 420	0.63 476	0.61 479	0.47 474	0.61 410	0.39 425	0.16 457	0.15 472	0.17 465	0.15 456	0.17 448	0.17 447

edge stereo	0.39 456	0.22 422	0.81 473	0.27 436	0.22 455	0.37 408	0.24 381	0.56 448	0.54 460	0.53 486	0.60 465	0.71 506	0.50 483	0.78 477	0.40 432	0.16 457	0.14 457	0.19 481	0.14 447	0.16 431	0.17 447

StereoDRNet-Refined	0.27 354	0.17 354	0.35 186	0.25 377	0.14 276	0.37 408	0.21 308	0.47 342	0.41 354	0.44 450	0.51 426	0.41 387	0.28 355	0.45 330	0.37 415	0.09 266	0.06 142	0.11 354	0.11 373	0.10 296	0.10 324
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.33 418	0.20 396	0.43 304	0.27 436	0.18 398	0.37 408	0.31 450	0.55 433	0.50 443	0.51 475	0.53 440	0.58 470	0.37 433	0.63 423	0.45 451	0.17 468	0.12 436	0.13 410	0.12 410	0.15 424	0.14 416

GCST	0.47 481	0.60 523	0.57 399	1.04 546	0.48 521	0.38 415	0.11 14	0.40 270	0.32 242	0.41 429	0.34 266	0.29 272	0.17 189	0.46 333	0.19 241	0.69 538	0.42 531	0.79 540	0.62 542	0.62 529	0.46 529

CBFPSM	0.27 354	0.16 335	0.67 439	0.20 144	0.14 276	0.38 415	0.25 398	0.40 270	0.36 293	0.33 321	0.36 287	0.56 462	0.38 437	0.32 272	0.38 417	0.08 189	0.08 340	0.07 72	0.08 207	0.09 231	0.11 359

psmorigin	0.50 489	0.25 440	3.03 551	0.24 340	0.19 416	0.38 415	0.22 334	0.50 372	0.44 383	0.64 500	0.68 484	0.71 506	0.51 486	0.85 492	0.45 451	0.14 429	0.17 486	0.13 410	0.14 447	0.16 431	0.21 486

EDNetEfficient	0.63 510	0.37 497	2.40 546	0.26 409	0.25 482	0.38 415	0.49 514	0.41 282	1.06 532	1.38 539	0.87 510	0.62 481	0.95 528	0.65 431	1.65 539	0.11 350	0.09 374	0.10 299	0.11 373	0.19 468	0.17 447

DSFCA	0.27 354	0.13 235	0.36 206	0.20 144	0.17 377	0.38 415	0.31 450	0.47 342	0.43 368	0.43 444	0.37 296	0.39 367	0.29 370	0.52 359	0.32 392	0.12 386	0.10 398	0.10 299	0.11 373	0.11 343	0.10 324

S-Stereo	0.38 451	0.20 396	1.05 512	0.27 436	0.22 455	0.38 415	0.32 454	0.55 433	0.66 489	0.39 410	0.59 460	0.49 435	0.41 449	0.75 464	0.40 432	0.12 386	0.15 472	0.13 410	0.13 435	0.16 431	0.21 486

DLCB_ROB	0.28 374	0.16 335	0.34 176	0.27 436	0.16 357	0.38 415	0.25 398	0.48 354	0.43 368	0.46 457	0.46 403	0.51 445	0.33 408	0.53 366	0.33 399	0.10 314	0.10 398	0.11 354	0.11 373	0.10 296	0.09 269

PWC_ROB	0.38 451	0.29 468	0.69 445	0.25 377	0.20 432	0.38 415	0.19 230	0.58 464	0.67 492	0.57 492	0.85 506	0.51 445	0.40 445	0.71 449	0.52 470	0.13 403	0.09 374	0.14 434	0.10 335	0.17 448	0.14 416

hitnet-ft	0.29 385	0.17 354	0.40 260	0.19 85	0.14 276	0.39 423	0.23 359	0.44 313	0.41 354	0.36 374	0.46 403	0.53 455	0.34 417	0.76 469	0.32 392	0.14 429	0.10 398	0.13 410	0.10 335	0.15 424	0.13 397

PA-Net	0.37 444	0.28 461	0.83 477	0.31 473	0.28 494	0.39 423	0.42 496	0.51 388	0.55 465	0.34 341	0.42 357	0.41 387	0.36 425	0.79 479	0.49 462	0.12 386	0.23 511	0.16 459	0.23 501	0.12 380	0.18 460
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.35 431	0.23 431	0.60 412	0.36 497	0.22 455	0.39 423	0.25 398	0.48 354	0.43 368	0.52 481	0.50 420	0.59 472	0.41 449	0.76 469	0.49 462	0.13 403	0.11 419	0.14 434	0.12 410	0.17 448	0.15 427
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.45 478	0.35 489	0.90 492	0.35 496	0.33 507	0.39 423	0.38 483	0.50 372	0.61 481	0.52 481	0.51 426	0.62 481	0.45 465	0.93 506	0.48 460	0.26 503	0.29 521	0.29 509	0.33 518	0.29 508	0.26 507

pmcnn	0.50 489	0.20 396	0.78 462	0.24 340	0.26 487	0.39 423	0.30 446	0.51 388	0.50 443	0.54 488	1.23 525	2.52 550	0.37 433	0.77 475	0.95 512	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.05 39	0.10 296	0.08 213

TCMNet	0.33 418	0.23 431	0.72 455	0.29 459	0.30 502	0.40 428	0.28 430	0.50 372	0.47 416	0.37 380	0.45 393	0.40 380	0.29 370	0.60 403	0.39 425	0.14 429	0.13 448	0.15 448	0.14 447	0.17 448	0.15 427

ssnet_v2	0.28 374	0.16 335	0.44 312	0.22 245	0.15 325	0.40 428	0.30 446	0.57 456	0.46 411	0.38 395	0.36 287	0.47 424	0.29 370	0.38 307	0.39 425	0.13 403	0.11 419	0.11 354	0.11 373	0.11 343	0.11 359

RGC	0.39 456	0.32 485	0.64 433	0.34 487	0.27 489	0.40 428	0.29 436	0.57 456	0.53 457	0.45 454	0.64 477	0.62 481	0.45 465	0.72 454	0.39 425	0.15 442	0.15 472	0.21 487	0.20 488	0.18 461	0.19 468

ETE_ROB	0.34 426	0.26 451	0.45 323	0.29 459	0.18 398	0.40 428	0.37 477	0.57 456	0.47 416	0.50 470	0.50 420	0.62 481	0.36 425	0.55 374	0.38 417	0.13 403	0.10 398	0.14 434	0.12 410	0.16 431	0.16 436

Anonymous3	0.23 272	0.18 368	0.63 426	0.27 436	0.18 398	0.41 432	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	0.12 386	0.11 419	0.10 299	0.10 335	0.11 343	0.12 381

Syn2CoEx	0.36 435	0.31 480	0.78 462	0.34 487	0.21 439	0.41 432	0.28 430	0.61 481	0.49 435	0.42 438	0.56 453	0.45 415	0.44 462	0.69 443	0.38 417	0.17 468	0.14 457	0.15 448	0.12 410	0.13 395	0.12 381

delet	0.27 354	0.14 277	0.40 260	0.23 291	0.19 416	0.41 432	0.29 436	0.49 362	0.48 426	0.33 321	0.41 341	0.37 347	0.30 382	0.48 339	0.34 404	0.09 266	0.09 374	0.11 354	0.12 410	0.08 166	0.08 213

SuperB	0.49 486	0.28 461	2.23 542	0.23 291	0.15 325	0.41 432	0.32 454	0.47 342	0.82 513	0.43 444	0.50 420	0.33 315	0.45 465	0.68 441	1.08 518	0.10 314	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.98 549	0.14 416

AF-Net	0.37 444	0.26 451	0.56 396	0.32 479	0.23 467	0.41 432	0.29 436	0.61 481	0.64 487	0.42 438	0.68 484	0.65 492	0.49 481	0.57 389	0.44 448	0.15 442	0.11 419	0.19 481	0.14 447	0.15 424	0.13 397

GANet	0.36 435	0.22 422	0.49 353	0.29 459	0.17 377	0.41 432	0.38 483	0.57 456	0.45 394	0.46 457	0.75 495	0.55 459	0.40 445	0.94 508	0.41 440	0.13 403	0.13 448	0.13 410	0.11 373	0.14 412	0.11 359

NCCL2	0.35 431	0.26 451	0.49 353	0.36 497	0.22 455	0.41 432	0.41 493	0.53 416	0.42 361	0.47 464	0.46 403	0.61 479	0.39 442	0.55 374	0.37 415	0.16 457	0.13 448	0.21 487	0.21 491	0.16 431	0.16 436

Anonymous_2	0.37 444	0.21 410	0.47 339	0.20 144	0.21 439	0.42 439	0.26 410	0.38 247	0.29 209	0.33 321	0.30 213	0.44 411	0.38 437	0.36 299	0.29 372	0.26 503	0.29 521	0.44 522	1.41 557	0.34 514	0.21 486

EDNetEfficientorigin	7.51 563	0.52 519	140.47 581	0.25 377	0.17 377	0.42 439	0.29 436	0.47 342	1.03 529	1.28 536	1.02 516	0.83 512	0.84 523	0.75 464	0.99 514	0.10 314	0.09 374	0.12 390	0.10 335	0.21 479	0.22 491

SHD	0.42 467	0.27 458	0.81 473	0.31 473	0.25 482	0.42 439	0.22 334	0.66 503	0.94 527	0.63 498	0.60 465	0.59 472	0.47 474	0.59 401	0.58 479	0.15 442	0.13 448	0.16 459	0.16 468	0.20 476	0.22 491

NVstereo2D	0.31 401	0.16 335	0.54 386	0.24 340	0.22 455	0.42 439	0.28 430	0.58 464	0.56 468	0.28 212	0.38 310	0.40 380	0.30 382	0.71 449	0.28 360	0.13 403	0.08 340	0.13 410	0.10 335	0.19 468	0.16 436

StereoDRNet	0.32 410	0.22 422	0.61 415	0.27 436	0.21 439	0.42 439	0.30 446	0.61 481	0.48 426	0.46 457	0.39 323	0.48 430	0.30 382	0.57 389	0.40 432	0.11 350	0.09 374	0.12 390	0.11 373	0.12 380	0.10 324

PWCDC_ROB	0.38 451	0.30 474	0.60 412	0.33 485	0.20 432	0.42 439	0.19 230	0.58 464	0.89 520	0.42 438	1.26 526	0.36 341	0.34 417	0.50 348	0.38 417	0.18 479	0.11 419	0.11 354	0.09 293	0.19 468	0.13 397

PSMNet_ROB	0.33 418	0.24 435	0.54 386	0.31 473	0.21 439	0.42 439	0.43 498	0.59 469	0.47 416	0.37 380	0.44 381	0.49 435	0.31 398	0.64 425	0.43 444	0.14 429	0.10 398	0.15 448	0.14 447	0.13 395	0.11 359

CBMV	0.33 418	0.21 410	0.54 386	0.23 291	0.13 234	0.42 439	0.33 464	0.53 416	0.48 426	0.52 481	0.49 418	0.50 441	0.41 449	0.56 385	0.31 387	0.15 442	0.16 479	0.18 473	0.16 468	0.13 395	0.13 397
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	0.25 377	0.14 276	0.43 447	0.17 143	0.56 448	0.34 264	0.34 341	0.35 277	0.32 308	0.20 238	0.26 196	0.21 278	0.10 314	0.07 258	0.11 354	0.10 335	0.09 231	0.09 269

NINENet	0.25 330	0.15 310	0.37 218	0.23 291	0.16 357	0.43 447	0.17 143	0.60 477	0.46 411	0.32 310	0.37 296	0.32 308	0.20 238	0.42 321	0.21 278	0.10 314	0.10 398	0.12 390	0.08 207	0.11 343	0.10 324

iinet-f	0.30 394	0.18 368	1.03 511	0.20 144	0.15 325	0.44 449	0.22 334	0.45 323	0.37 304	0.35 358	0.44 381	0.41 387	0.34 417	0.34 285	0.40 432	0.10 314	0.09 374	0.08 150	0.08 207	0.13 395	0.11 359

Wz-Net-SNSev	0.43 471	0.41 505	1.27 526	0.30 467	0.21 439	0.44 449	0.41 493	0.61 481	0.65 488	0.46 457	0.65 478	0.62 481	0.39 442	0.74 463	0.59 480	0.12 386	0.11 419	0.12 390	0.13 435	0.16 431	0.14 416

CSP-Net	0.27 354	0.15 310	0.30 132	0.21 187	0.14 276	0.44 449	0.24 381	0.50 372	0.40 344	0.41 429	0.43 370	0.42 396	0.26 320	0.66 436	0.28 360	0.12 386	0.08 340	0.08 150	0.08 207	0.10 296	0.09 269

UNet	0.28 374	0.14 277	0.69 445	0.23 291	0.20 432	0.44 449	0.22 334	0.50 372	0.40 344	0.34 341	0.39 323	0.43 400	0.33 408	0.40 316	0.31 387	0.09 266	0.07 258	0.10 299	0.08 207	0.10 296	0.08 213

Nwc_Net	0.37 444	0.25 440	0.68 444	0.31 473	0.24 475	0.44 449	0.30 446	0.65 497	0.50 443	0.37 380	0.69 488	0.58 470	0.45 465	0.60 403	0.40 432	0.15 442	0.12 436	0.19 481	0.21 491	0.14 412	0.13 397

CRFU-Net	0.28 374	0.14 277	0.45 323	0.25 377	0.15 325	0.45 454	0.23 359	0.50 372	0.30 221	0.43 444	0.41 341	0.48 430	0.46 471	0.43 323	0.29 372	0.11 350	0.10 398	0.09 226	0.08 207	0.10 296	0.10 324

SGM-Forest	0.36 435	0.17 354	0.47 339	0.23 291	0.16 357	0.45 454	0.41 493	0.55 433	0.48 426	0.52 481	0.60 465	0.52 451	0.41 449	0.85 492	0.50 467	0.17 468	0.17 486	0.17 465	0.15 456	0.15 424	0.15 427
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	0.24 340	0.18 398	0.46 456	0.27 415	0.41 282	0.49 435	0.39 410	0.55 447	0.49 435	0.35 421	0.37 302	0.38 417	0.11 350	0.11 419	0.11 354	0.12 410	0.12 380	0.09 269

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 394	0.20 396	0.70 451	0.21 187	0.17 377	0.46 456	0.27 415	0.50 372	0.49 435	0.42 438	0.55 447	0.43 400	0.30 382	0.46 333	0.38 417	0.09 266	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.11 343	0.10 324

DDUNet	0.41 464	0.50 516	0.48 348	0.44 514	0.39 512	0.46 456	0.32 454	0.50 372	0.43 368	0.45 454	0.52 434	0.57 467	0.36 425	0.48 339	0.33 399	0.33 518	0.21 503	0.55 528	0.25 506	0.37 517	0.32 517

NCC-stereo	0.39 456	0.25 440	0.69 445	0.32 479	0.28 494	0.46 456	0.36 473	0.65 497	0.52 453	0.40 420	0.57 456	0.56 462	0.47 474	0.73 456	0.45 451	0.17 468	0.14 457	0.18 473	0.25 506	0.16 431	0.16 436

Abc-Net	0.39 456	0.25 440	0.69 445	0.32 479	0.28 494	0.46 456	0.36 473	0.65 497	0.52 453	0.40 420	0.57 456	0.56 462	0.47 474	0.73 456	0.45 451	0.17 468	0.14 457	0.18 473	0.25 506	0.16 431	0.16 436
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	0.33 418	0.17 354	0.61 415	0.27 436	0.19 416	0.46 456	0.29 436	0.65 497	0.51 446	0.47 464	0.46 403	0.44 411	0.34 417	0.62 418	0.41 440	0.12 386	0.08 340	0.13 410	0.12 410	0.12 380	0.10 324

ACV-stereo	0.29 385	0.18 368	0.79 468	0.23 291	0.16 357	0.47 462	0.19 230	0.36 231	0.34 264	0.29 239	0.33 257	0.67 497	0.42 457	0.54 372	0.30 380	0.10 314	0.09 374	0.09 226	0.09 293	0.10 296	0.11 359

Wz-Net-LNSev	0.34 426	0.29 468	0.91 493	0.26 409	0.21 439	0.47 462	0.31 450	0.54 423	0.54 460	0.44 450	0.52 434	0.50 441	0.35 421	0.39 309	0.39 425	0.11 350	0.11 419	0.10 299	0.09 293	0.14 412	0.13 397

UDG	0.40 462	0.46 507	0.49 353	0.40 509	0.35 510	0.47 462	0.27 415	0.54 423	0.47 416	0.39 410	0.45 393	0.59 472	0.44 462	0.46 333	0.39 425	0.26 503	0.19 496	0.48 524	0.22 499	0.34 514	0.26 507

MMNet	0.27 354	0.14 277	0.49 353	0.24 340	0.17 377	0.47 462	0.22 334	0.45 323	0.51 446	0.39 410	0.41 341	0.36 341	0.33 408	0.39 309	0.34 404	0.08 189	0.07 258	0.09 226	0.09 293	0.10 296	0.08 213

LALA_ROB	0.36 435	0.25 440	0.46 331	0.30 467	0.21 439	0.47 462	0.39 488	0.61 481	0.51 446	0.52 481	0.51 426	0.69 503	0.36 425	0.50 348	0.43 444	0.17 468	0.11 419	0.16 459	0.14 447	0.17 448	0.15 427

YMNet	0.32 410	0.22 422	0.58 404	0.27 436	0.23 467	0.48 467	0.27 415	0.51 388	0.45 394	0.48 467	0.56 453	0.51 445	0.30 382	0.39 309	0.40 432	0.13 403	0.16 479	0.13 410	0.12 410	0.13 395	0.12 381

YMNet_1	0.32 410	0.22 422	0.58 404	0.27 436	0.23 467	0.48 467	0.27 415	0.51 388	0.45 394	0.48 467	0.56 453	0.51 445	0.30 382	0.39 309	0.40 432	0.13 403	0.16 479	0.13 410	0.12 410	0.13 395	0.12 381

SQANet	0.40 462	0.48 511	0.67 439	0.48 519	0.39 512	0.48 467	0.22 334	0.51 388	0.43 368	0.40 420	0.47 410	0.47 424	0.33 408	0.54 372	0.32 392	0.36 521	0.15 472	0.40 520	0.21 491	0.45 520	0.31 514

GwcNet	0.35 431	0.23 431	0.88 489	0.25 377	0.24 475	0.48 467	0.27 415	0.55 433	0.57 471	0.38 395	0.52 434	0.51 445	0.32 405	0.60 403	0.41 440	0.13 403	0.11 419	0.12 390	0.11 373	0.13 395	0.14 416

DISCO	0.32 410	0.13 235	0.51 375	0.25 377	0.16 357	0.48 467	0.25 398	0.50 372	0.57 471	0.37 380	0.45 393	0.62 481	0.36 425	0.64 425	0.49 462	0.09 266	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.12 380	0.11 359

Consistency-Raft	0.55 499	0.48 511	1.02 509	0.45 515	0.49 522	0.49 472	0.47 508	0.72 516	0.72 502	0.45 454	0.82 503	0.47 424	0.60 498	0.50 348	0.63 488	0.39 525	0.39 529	0.44 522	0.51 533	0.52 523	0.37 520

RTSC	0.39 456	0.28 461	0.78 462	0.27 436	0.18 398	0.49 472	0.22 334	0.59 469	0.84 518	0.55 489	0.53 440	0.49 435	0.36 425	0.67 440	0.82 502	0.13 403	0.10 398	0.11 354	0.12 410	0.17 448	0.17 447

ADCRef	0.38 451	0.24 435	0.88 489	0.26 409	0.21 439	0.49 472	0.27 415	0.52 405	0.48 426	0.50 470	0.58 458	0.35 336	0.47 474	0.48 339	1.29 533	0.09 266	0.08 340	0.12 390	0.12 410	0.11 343	0.11 359

coex-ft	3.44 557	0.73 530	48.55 579	0.24 340	0.19 416	0.50 475	0.43 498	0.47 342	2.40 550	7.03 564	1.20 523	0.97 520	2.23 553	0.73 456	1.92 547	0.12 386	0.15 472	0.14 434	0.12 410	0.21 479	0.43 525

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 435	0.36 492	0.53 383	0.34 487	0.19 416	0.51 476	0.24 381	0.55 433	0.38 318	0.41 429	0.47 410	0.47 424	0.27 339	0.73 456	0.30 380	0.36 521	0.19 496	0.27 499	0.17 477	0.26 499	0.23 498

ADCMid	0.49 486	0.34 487	1.13 518	0.26 409	0.21 439	0.51 476	0.37 477	0.57 456	0.54 460	0.75 512	0.66 480	0.62 481	0.64 508	0.64 425	1.68 540	0.13 403	0.12 436	0.17 465	0.17 477	0.20 476	0.17 447

CC-Net-ROB	0.43 471	0.47 509	0.65 434	0.37 503	0.23 467	0.51 476	0.29 436	0.66 503	0.49 435	0.46 457	0.51 426	0.48 430	0.38 437	0.96 511	0.35 408	0.34 519	0.23 511	0.55 528	0.25 506	0.31 510	0.20 478

GANetREF_RVC	0.43 471	0.47 509	0.69 445	0.38 505	0.20 432	0.51 476	0.48 512	0.66 503	0.66 489	0.46 457	0.46 403	0.50 441	0.44 462	0.90 502	0.39 425	0.27 508	0.21 503	0.32 513	0.18 483	0.27 503	0.22 491
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	1.64 549	0.40 502	2.56 548	2.02 558	17.61 571	0.51 476	0.52 516	0.61 481	0.76 507	0.82 515	1.11 520	0.63 489	0.54 489	0.75 464	0.49 462	0.16 457	0.24 513	0.18 473	0.21 491	0.25 493	2.42 561

NaN_ROB	0.41 464	0.28 461	0.62 423	0.30 467	0.19 416	0.51 476	0.47 508	0.58 464	0.59 474	0.56 490	0.47 410	0.49 435	0.41 449	1.21 529	0.64 489	0.12 386	0.18 492	0.12 390	0.13 435	0.11 343	0.14 416

NVStereoNet_ROB	0.67 514	0.49 515	0.83 477	0.48 519	0.40 514	0.51 476	0.46 504	0.70 513	0.77 509	0.84 516	1.72 542	1.02 521	0.83 522	1.23 530	0.79 500	0.32 517	0.38 528	0.40 520	0.46 528	0.36 516	0.41 524
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	0.43 471	0.26 451	0.54 386	0.31 473	0.20 432	0.51 476	0.32 454	0.70 513	0.60 478	0.59 493	0.55 447	0.65 492	0.41 449	1.40 537	0.51 469	0.13 403	0.17 486	0.21 487	0.16 468	0.17 448	0.18 460

DispFullNet	0.66 513	0.89 538	1.59 535	0.77 535	1.21 552	0.51 476	0.23 359	0.59 469	0.72 502	0.69 506	0.61 471	0.69 503	0.91 527	0.79 479	0.48 460	0.27 508	0.12 436	0.73 536	0.30 517	0.65 533	0.40 523

APVNet	0.36 435	0.20 396	0.70 451	0.26 409	0.22 455	0.52 485	0.35 469	0.61 481	0.44 383	0.38 395	0.52 434	0.48 430	0.38 437	0.84 491	0.46 457	0.13 403	0.14 457	0.15 448	0.16 468	0.16 431	0.15 427

XQC	0.43 471	0.37 497	0.96 502	0.34 487	0.25 482	0.53 486	0.34 466	0.60 477	0.73 505	0.51 475	0.46 403	0.57 467	0.47 474	0.70 446	0.72 494	0.17 468	0.12 436	0.18 473	0.15 456	0.25 493	0.23 498

ADCS	0.58 504	0.40 502	1.35 531	0.29 459	0.24 475	0.55 487	0.45 502	0.67 508	0.83 516	0.76 513	0.71 489	0.68 501	0.60 498	0.76 469	2.23 551	0.16 457	0.16 479	0.16 459	0.17 477	0.22 485	0.22 491

anonymity	0.56 500	0.54 520	0.70 451	0.47 518	0.61 531	0.56 488	0.43 498	0.69 512	0.49 435	0.63 498	0.55 447	0.54 457	0.60 498	0.61 410	0.57 474	0.55 531	0.53 539	0.50 525	0.54 536	0.51 522	0.56 534

ADCP+	0.45 478	0.24 435	1.15 519	0.25 377	0.22 455	0.56 488	0.39 488	0.54 423	0.51 446	0.44 450	0.51 426	0.46 422	0.52 488	0.56 385	1.89 546	0.10 314	0.08 340	0.11 354	0.10 335	0.14 412	0.13 397

CSAN	0.50 489	0.35 489	0.78 462	0.36 497	0.23 467	0.56 488	0.59 523	0.61 481	0.70 499	0.64 500	0.78 499	0.65 492	0.60 498	1.38 536	0.62 485	0.21 490	0.17 486	0.20 485	0.20 488	0.18 461	0.18 460

WZ-Net	0.52 497	0.38 500	1.90 540	0.30 467	0.24 475	0.57 491	0.48 512	0.62 489	0.78 510	0.50 470	0.71 489	0.68 501	0.54 489	0.98 514	0.84 503	0.13 403	0.10 398	0.11 354	0.12 410	0.19 468	0.20 478

WCMA_ROB	0.51 493	0.21 410	0.65 434	0.25 377	0.21 439	0.58 492	0.32 454	0.54 423	0.55 465	0.95 523	1.40 530	1.28 529	0.81 520	0.73 456	0.62 485	0.18 479	0.15 472	0.15 448	0.15 456	0.19 468	0.19 468

Wz-Net-MNSev	0.36 435	0.26 451	0.79 468	0.26 409	0.21 439	0.59 493	0.38 483	0.55 433	0.56 468	0.48 467	0.54 443	0.53 455	0.36 425	0.60 403	0.44 448	0.11 350	0.09 374	0.11 354	0.11 373	0.15 424	0.13 397

PVD	0.58 504	0.34 487	0.84 482	0.39 507	0.31 505	0.59 493	0.47 508	0.80 525	1.25 538	0.92 520	1.09 518	0.79 510	0.82 521	0.85 492	0.76 495	0.21 490	0.18 492	0.22 493	0.18 483	0.27 503	0.35 519

AnyNet_C32	0.51 493	0.40 502	1.10 517	0.29 459	0.28 494	0.59 493	0.58 521	0.54 423	0.60 478	0.62 496	0.66 480	0.54 457	0.54 489	0.78 477	1.74 543	0.15 442	0.14 457	0.15 448	0.17 477	0.20 476	0.20 478

ccnet	0.42 467	0.31 480	0.48 348	0.27 436	0.32 506	0.60 496	0.32 454	0.65 497	0.46 411	0.53 486	0.66 480	0.56 462	0.45 465	0.72 454	0.61 483	0.26 503	0.19 496	0.24 496	0.21 491	0.26 499	0.22 491

RYNet	0.37 444	0.18 368	0.59 410	0.25 377	0.28 494	0.61 497	0.32 454	0.59 469	0.59 474	0.41 429	0.38 310	0.57 467	0.39 442	0.87 495	0.53 472	0.11 350	0.08 340	0.12 390	0.11 373	0.18 461	0.18 460

DGSMNet	0.61 509	0.29 468	0.91 493	0.51 522	0.70 535	0.62 498	1.38 557	0.59 469	0.55 465	0.37 380	0.61 471	0.52 451	0.33 408	0.65 431	0.43 444	0.53 528	0.60 546	0.67 533	0.61 541	0.63 530	0.61 541

stereogan	0.37 444	0.17 354	0.65 434	0.27 436	0.22 455	0.62 498	0.26 410	0.59 469	0.63 486	0.43 444	0.60 465	0.67 497	0.42 457	0.68 441	0.35 408	0.13 403	0.14 457	0.14 434	0.12 410	0.19 468	0.17 447

Wz-Net-TNSev	0.51 493	0.58 521	1.61 538	0.25 377	0.21 439	0.65 500	0.45 502	0.63 495	0.69 497	0.51 475	0.54 443	0.71 506	0.60 498	1.00 515	0.77 498	0.15 442	0.15 472	0.13 410	0.15 456	0.21 479	0.20 478

FCDSN-DC	0.63 510	0.31 480	0.61 415	0.36 497	0.30 502	0.65 500	0.37 477	0.66 503	0.68 495	1.14 533	1.54 538	1.71 538	1.26 540	0.92 504	0.64 489	0.24 499	0.22 507	0.27 499	0.26 510	0.27 503	0.27 510
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	0.58 504	0.27 458	0.67 439	0.22 245	0.17 377	0.66 502	0.37 477	0.78 521	0.61 481	1.47 550	1.30 527	1.65 536	0.79 517	1.12 523	0.59 480	0.17 468	0.17 486	0.17 465	0.14 447	0.17 448	0.14 416
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	0.43 471	0.30 474	0.67 439	0.43 512	0.36 511	0.67 503	0.32 454	0.72 516	0.76 507	0.43 444	0.53 440	0.63 489	0.40 445	0.66 436	0.47 459	0.21 490	0.12 436	0.21 487	0.19 487	0.25 493	0.20 478

MFN_U_SF_RVC	0.56 500	0.51 518	1.19 520	0.38 505	0.22 455	0.69 504	0.27 415	0.80 525	0.67 492	0.73 508	0.74 494	0.87 513	0.61 507	0.81 486	0.76 495	0.29 513	0.27 517	0.32 513	0.37 524	0.32 513	0.31 514

SANet	0.53 498	0.28 461	0.96 502	0.26 409	0.15 325	0.69 504	0.44 501	0.67 508	1.34 539	0.67 503	0.98 515	0.94 517	0.71 513	0.89 499	0.76 495	0.14 429	0.12 436	0.12 390	0.11 373	0.17 448	0.16 436

SGM_RVC	0.50 489	0.19 384	0.50 364	0.25 377	0.15 325	0.69 504	0.39 488	0.68 511	0.82 513	0.95 523	0.84 505	1.13 522	0.76 515	1.16 525	0.60 482	0.16 457	0.16 479	0.16 459	0.16 468	0.16 431	0.17 447
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCPNet	0.48 484	0.29 468	1.60 536	0.27 436	0.23 467	0.70 507	0.38 483	0.53 416	0.51 446	0.51 475	0.59 460	0.67 497	0.56 493	0.60 403	1.14 523	0.15 442	0.18 492	0.14 434	0.23 501	0.19 468	0.19 468

otaku	0.57 503	0.62 525	0.87 488	0.63 529	0.44 518	0.73 508	0.37 477	0.65 497	0.66 489	0.51 475	0.75 495	0.66 496	0.45 465	0.69 443	0.46 457	0.53 528	0.34 526	0.55 528	0.35 520	0.60 528	0.45 526

ADCL	0.47 481	0.22 422	1.00 506	0.27 436	0.19 416	0.74 509	0.64 526	0.54 423	0.69 497	0.56 490	0.71 489	0.55 459	0.60 498	0.60 403	1.43 535	0.11 350	0.09 374	0.13 410	0.13 435	0.14 412	0.14 416

SPS-STEREO	0.69 516	0.61 524	0.98 504	0.52 524	0.57 529	0.74 509	0.50 515	0.78 521	0.62 483	0.95 523	0.86 507	0.94 517	0.70 512	1.01 516	0.87 507	0.58 534	0.51 536	0.50 525	0.50 532	0.55 525	0.58 536
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSNet	0.47 481	0.24 435	0.93 497	0.27 436	0.20 432	0.75 511	0.57 520	0.84 529	0.79 511	0.47 464	0.51 426	0.60 475	0.69 511	0.87 495	0.71 493	0.16 457	0.13 448	0.12 390	0.10 335	0.25 493	0.21 486

Ntro	0.58 504	0.64 526	0.92 495	0.66 530	0.50 524	0.77 512	0.36 473	0.66 503	0.70 499	0.50 470	0.59 460	0.65 492	0.51 486	0.75 464	0.45 451	0.56 532	0.32 525	0.56 531	0.34 519	0.63 530	0.46 529

ACVNet_1	0.72 519	0.81 533	1.37 532	0.72 533	0.53 527	0.77 512	0.42 496	0.85 532	0.90 522	0.74 511	0.75 495	1.32 531	0.72 514	1.02 517	0.55 473	0.54 530	0.31 524	0.71 535	0.35 520	0.64 532	0.45 526

MFMNet_re	0.72 519	0.76 531	0.99 505	0.62 528	0.70 535	0.77 512	0.67 527	0.75 518	0.83 516	0.78 514	0.86 507	0.69 503	0.78 516	0.71 449	0.61 483	0.66 537	0.59 545	0.61 532	0.58 540	0.68 536	0.71 545

RainbowNet	0.72 519	0.89 538	1.02 509	0.82 536	0.63 533	0.78 515	0.52 516	0.81 527	0.93 526	0.60 494	0.79 500	0.80 511	0.60 498	0.80 483	0.57 474	0.78 542	0.55 542	0.78 538	0.49 530	0.76 538	0.58 536

LE_ROB	1.76 550	0.20 396	2.68 550	0.48 519	0.52 526	0.78 515	0.96 546	0.84 529	6.61 563	7.40 565	2.08 549	2.08 542	4.83 559	1.27 533	3.79 558	0.10 314	0.08 340	0.12 390	0.11 373	0.11 343	0.10 324

ACVNet-4b	0.72 519	0.81 533	1.33 530	0.72 533	0.50 524	0.80 517	0.31 450	0.71 515	0.80 512	0.50 470	0.72 493	0.95 519	0.43 461	0.96 511	1.20 530	1.13 555	0.21 503	0.76 537	0.45 527	0.65 533	0.46 529

FC-DCNN	0.70 517	0.30 474	0.69 445	0.32 479	0.27 489	0.81 518	0.39 488	0.79 524	0.82 513	1.41 542	1.58 540	1.98 541	1.26 540	1.02 517	0.77 498	0.24 499	0.22 507	0.27 499	0.26 510	0.26 499	0.26 507

FC-DCNN v2	0.71 518	0.30 474	0.67 439	0.32 479	0.27 489	0.84 519	0.39 488	0.84 529	0.85 519	1.44 546	1.64 541	2.09 543	1.28 542	1.06 519	0.80 501	0.24 499	0.22 507	0.27 499	0.26 510	0.26 499	0.25 505

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 493	0.50 516	0.86 486	0.39 507	0.24 475	0.84 519	0.55 519	0.56 448	0.62 483	0.60 494	0.68 484	0.62 481	0.42 457	1.13 524	0.43 444	0.23 493	0.27 517	0.27 499	0.35 520	0.25 493	0.29 511

MSMD_ROB	0.60 508	0.33 486	0.61 415	0.30 467	0.25 482	0.86 521	0.35 469	0.55 433	0.67 492	1.10 531	1.49 535	1.76 539	0.97 531	0.88 498	0.49 462	0.23 493	0.21 503	0.27 499	0.27 513	0.25 493	0.24 503

AnyNet_C01	0.65 512	0.58 521	2.60 549	0.32 479	0.26 487	0.88 522	0.61 524	0.63 495	0.62 483	0.68 504	0.96 514	0.76 509	0.60 498	0.96 511	1.43 535	0.16 457	0.16 479	0.17 465	0.17 477	0.23 488	0.23 498

ELAS_RVC	0.74 523	0.36 492	1.00 506	0.37 503	0.33 507	0.88 522	0.93 545	0.83 528	1.08 533	1.35 538	1.33 529	1.24 527	1.33 544	1.06 519	0.95 512	0.27 508	0.25 515	0.29 509	0.27 513	0.30 509	0.30 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.46 480	0.25 440	0.86 486	0.34 487	0.28 494	0.90 524	0.35 469	0.47 342	0.45 394	0.68 504	1.22 524	0.64 491	0.60 498	0.61 410	0.57 474	0.16 457	0.14 457	0.17 465	0.13 435	0.22 485	0.19 468

IMH-64-1	0.91 529	0.86 535	0.84 482	0.97 541	0.75 537	0.92 525	0.71 529	1.27 538	1.10 534	0.89 518	1.45 532	1.14 523	0.96 529	1.19 526	0.84 503	0.74 539	0.51 536	0.97 543	0.55 537	0.84 540	0.60 538

IMH-64	0.91 529	0.86 535	0.84 482	0.97 541	0.75 537	0.92 525	0.71 529	1.27 538	1.10 534	0.89 518	1.45 532	1.14 523	0.96 529	1.19 526	0.84 503	0.74 539	0.51 536	0.97 543	0.55 537	0.84 540	0.60 538

ACVNet_2	0.89 528	0.87 537	1.25 524	0.82 536	0.62 532	0.97 527	0.62 525	1.14 537	1.42 541	1.00 526	1.40 530	1.47 534	0.84 523	1.11 521	0.66 491	0.61 535	0.43 532	0.78 538	0.49 530	0.75 537	0.52 532

SAMSARA	0.56 500	0.39 501	0.80 471	0.60 527	0.46 519	1.00 528	1.23 556	0.67 508	0.68 495	0.71 507	0.54 443	0.89 516	0.57 495	0.81 486	0.62 485	0.19 485	0.22 507	0.18 473	0.18 483	0.27 503	0.25 505

SGM+DAISY	0.87 527	0.66 528	1.30 529	0.51 522	0.60 530	1.03 529	0.84 542	0.76 519	0.73 505	1.39 540	1.51 536	1.31 530	1.22 538	1.11 521	1.08 518	0.57 533	0.53 539	0.51 527	0.51 533	0.54 524	0.61 541

LRCNet_RVC	10.90 567	14.34 575	9.35 561	15.35 570	8.04 563	1.08 530	0.34 466	8.78 567	0.70 499	12.63 573	16.05 573	9.85 566	6.54 561	8.57 567	6.34 564	20.27 577	5.40 565	23.70 575	21.88 574	14.87 572	13.83 574

IMH	1.05 535	0.95 543	1.00 506	1.01 543	0.78 540	1.11 531	0.68 528	1.38 541	1.43 542	1.00 526	1.72 542	1.43 532	1.14 533	1.73 545	0.89 508	1.09 552	0.55 542	0.99 545	0.57 539	0.87 543	0.62 543

RTS	0.78 525	0.48 511	4.68 554	0.34 487	0.28 494	1.12 532	0.46 504	0.62 489	1.03 529	0.73 508	0.89 511	0.60 475	0.59 496	1.61 540	1.16 526	0.14 429	0.11 419	0.15 448	0.15 456	0.21 479	0.19 468

RTSA	0.78 525	0.48 511	4.68 554	0.34 487	0.28 494	1.12 532	0.46 504	0.62 489	1.03 529	0.73 508	0.89 511	0.60 475	0.59 496	1.61 540	1.16 526	0.14 429	0.11 419	0.15 448	0.15 456	0.21 479	0.19 468

WAO-7	1.01 533	0.89 538	0.93 497	0.83 538	0.66 534	1.18 534	0.81 540	1.40 542	1.57 544	1.11 532	1.76 544	1.45 533	1.19 537	1.50 539	1.14 523	0.61 535	0.62 549	0.70 534	0.68 544	0.66 535	0.60 538

notaker	1.45 544	1.34 554	1.48 533	1.40 554	1.07 550	1.18 534	0.85 543	1.48 546	1.40 540	1.51 551	3.46 557	2.40 549	1.81 550	1.76 547	1.45 538	1.11 553	0.69 554	1.38 555	0.87 551	1.31 554	0.97 553

PWCK	1.00 531	1.17 551	1.70 539	0.91 539	0.41 515	1.19 536	0.92 544	1.10 535	1.14 536	1.16 534	1.14 521	1.25 528	0.88 526	1.75 546	1.04 517	0.87 546	0.50 534	0.87 541	0.53 535	0.96 548	0.52 532

Dean	1.17 539	1.04 546	1.49 534	1.03 545	0.78 540	1.20 537	0.77 536	1.48 546	1.96 546	1.28 536	1.99 547	2.15 544	1.14 533	1.25 531	1.00 515	0.81 544	0.60 546	1.01 546	0.69 545	0.92 547	0.74 548

MADNet+	1.01 533	1.16 550	4.72 556	0.70 532	0.47 520	1.24 538	0.96 546	0.97 534	0.89 520	0.65 502	0.77 498	0.87 513	0.85 525	2.09 550	1.68 540	0.38 524	0.39 529	0.31 512	0.27 513	0.43 518	0.39 522

SDNR	0.42 467	0.21 410	0.82 476	0.21 187	0.18 398	1.27 539	0.17 143	0.50 372	0.49 435	0.42 438	0.81 502	0.38 355	0.27 339	1.19 526	0.38 417	0.23 493	0.24 513	0.17 465	0.13 435	0.17 448	0.20 478

WAO-6	1.07 536	0.93 542	0.92 495	0.96 540	0.78 540	1.28 540	0.75 533	1.34 540	2.00 548	1.02 528	1.54 538	1.59 535	1.22 538	1.31 534	1.14 523	0.78 542	0.55 542	1.02 547	0.75 548	0.83 539	0.69 544

LVE	1.13 537	1.02 544	1.28 527	1.01 543	0.80 543	1.29 541	0.81 540	1.47 545	1.96 546	1.07 530	1.90 545	1.90 540	1.01 532	1.48 538	0.91 509	0.93 549	0.61 548	0.94 542	0.69 545	0.87 543	0.75 549

MDST_ROB	0.48 484	0.14 277	0.95 500	0.30 467	0.21 439	1.33 542	0.32 454	0.77 520	0.56 468	1.06 529	0.71 489	0.49 435	0.35 421	1.26 532	0.38 417	0.13 403	0.11 419	0.16 459	0.13 435	0.12 380	0.12 381

ELAS	0.74 523	0.36 492	0.85 485	0.36 497	0.33 507	1.36 543	0.77 536	0.93 533	0.92 524	1.41 542	1.53 537	1.16 526	1.17 536	0.95 510	1.03 516	0.26 503	0.25 515	0.28 505	0.28 516	0.31 510	0.30 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	1.89 552	1.36 555	1.60 536	1.47 556	1.22 553	1.38 544	1.06 550	1.79 550	5.97 562	1.42 544	5.65 562	2.98 554	1.14 533	2.23 553	1.20 530	1.27 556	1.12 556	1.46 557	1.10 556	1.32 555	1.15 556

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 515	0.64 526	1.06 513	0.45 515	0.27 489	1.40 545	0.58 521	0.78 521	0.92 524	0.84 516	0.86 507	0.88 515	0.68 510	1.33 535	0.68 492	0.37 523	0.29 521	0.34 516	0.36 523	0.43 518	0.37 520

ktn	1.77 551	1.36 555	1.22 522	1.43 555	1.14 551	1.52 546	1.08 551	1.51 548	3.96 559	2.77 558	4.69 559	3.35 555	1.46 548	1.69 544	1.25 532	1.43 557	0.77 555	1.45 556	0.99 554	1.32 555	0.96 552

HanzoNet	2.97 556	1.69 557	2.29 543	1.74 557	1.33 554	1.53 547	1.03 549	1.99 554	2.64 551	5.51 562	5.16 560	5.90 562	6.82 564	4.32 562	3.29 556	3.16 562	2.02 562	1.92 558	2.87 563	2.24 559	1.89 559

UNDER WATER	1.59 548	1.22 553	2.36 544	1.38 553	1.03 549	1.67 548	1.10 552	1.54 549	3.63 554	1.44 546	1.47 534	2.85 553	2.25 554	1.67 543	1.94 548	1.06 551	0.62 549	1.31 554	0.93 553	1.21 551	1.02 554

WAO-8	1.46 545	1.10 548	1.09 514	1.10 547	0.84 544	2.06 549	0.75 533	1.84 551	3.83 556	1.44 546	2.21 550	2.15 544	1.43 546	3.17 556	1.19 528	0.91 547	0.65 551	1.09 548	0.79 549	0.90 545	0.71 545

Venus	1.46 545	1.10 548	1.09 514	1.10 547	0.84 544	2.06 549	0.75 533	1.84 551	3.83 556	1.44 546	2.21 550	2.15 544	1.43 546	3.17 556	1.19 528	0.91 547	0.65 551	1.09 548	0.79 549	0.90 545	0.71 545

UNDER WATER-64	1.55 547	1.19 552	2.52 547	1.31 552	0.95 548	2.12 551	1.21 555	1.45 544	3.19 552	1.43 545	1.32 528	2.64 551	2.04 552	1.63 542	1.83 544	1.11 553	0.67 553	1.28 553	0.92 552	1.19 550	1.02 554

MANE	1.41 542	0.36 492	0.74 460	0.43 512	0.41 515	2.16 552	0.80 538	2.39 558	3.38 553	2.22 554	3.06 556	3.54 556	2.73 557	2.15 552	1.94 548	0.28 511	0.27 517	0.30 511	0.46 528	0.28 507	0.34 518

TorneroNet-64	1.43 543	1.03 545	1.20 521	1.10 547	0.86 546	2.26 553	0.73 532	1.84 551	3.84 558	1.25 535	2.25 552	2.69 552	1.42 545	1.76 547	1.43 535	0.76 541	0.50 534	1.09 548	0.66 543	1.23 552	0.76 550

SGM-ForestM	1.36 540	0.28 461	0.79 468	0.26 409	0.16 357	2.26 553	1.00 548	1.42 543	1.46 543	2.38 555	2.05 548	5.95 563	2.66 556	2.95 555	2.46 553	0.17 468	0.18 492	0.18 473	0.18 483	0.15 424	0.18 460

MADNet++	2.26 554	1.80 558	2.06 541	2.13 560	1.97 557	2.61 555	1.79 559	2.38 557	2.16 549	2.75 557	2.65 554	2.38 548	2.43 555	3.17 556	3.21 555	2.17 560	1.95 560	1.94 559	1.63 558	2.06 558	2.01 560

JetBlue	1.14 538	0.76 531	2.36 544	0.59 526	0.75 537	3.04 556	1.78 558	1.11 536	0.90 522	0.94 521	1.10 519	1.66 537	1.28 542	2.09 550	1.72 542	0.43 527	0.36 527	0.38 518	0.38 526	0.58 527	0.56 534

DPSimNet_ROB	4.34 559	4.23 561	6.89 560	3.67 561	3.68 558	4.75 557	5.21 563	2.67 559	3.68 555	5.82 563	3.95 558	5.57 559	6.72 563	3.46 560	4.48 560	4.05 565	2.88 563	4.68 565	3.12 565	3.69 561	3.62 564

xyz-stereo	1.40 541	0.10 73	17.09 571	0.18 46	0.07 1	4.78 558	0.18 186	0.29 127	0.34 264	0.36 374	2.81 555	0.40 380	0.29 370	0.56 385	0.24 328	0.07 66	0.05 29	0.09 226	0.06 80	0.06 39	0.05 21

TorneroNet	2.22 553	1.08 547	1.24 523	1.14 551	0.90 547	5.58 559	0.80 538	2.12 556	8.69 564	2.58 556	5.42 561	3.88 557	1.97 551	1.78 549	1.87 545	0.86 545	0.54 541	1.15 552	0.74 547	1.23 552	0.85 551

TCMNet-wrong-test	4.29 558	5.57 565	4.65 553	11.33 569	10.39 566	5.73 560	4.48 562	4.13 561	1.02 528	1.91 552	2.39 553	6.16 564	3.62 558	3.84 561	4.50 561	1.99 559	0.47 533	1.97 560	1.69 559	5.69 565	4.31 565

JetRed	2.30 555	2.64 560	6.12 558	1.12 550	1.38 555	5.85 561	3.29 560	1.99 554	1.67 545	1.98 553	1.95 546	2.16 547	1.60 549	2.48 554	4.10 559	1.05 550	1.60 557	1.09 548	1.01 555	1.67 557	1.28 557

U	1.00 531	0.09 37	0.21 55	0.21 187	3.68 558	6.12 562	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	5.42 566	2.90 564	0.07 104	0.06 74

DGTPSM_ROB	8.34 564	5.10 562	10.37 568	5.31 563	10.18 564	8.33 563	23.60 572	6.06 564	13.41 571	4.90 559	10.87 569	5.65 560	10.44 566	6.17 563	12.59 567	3.74 563	7.55 566	3.69 563	7.26 568	4.14 563	7.46 566

DPSMNet_ROB	8.40 565	5.11 563	10.49 569	5.58 564	10.25 565	8.34 564	23.62 573	6.07 565	13.45 572	4.93 560	10.88 570	5.66 561	10.44 566	6.24 564	12.64 568	3.98 564	7.61 567	3.76 564	7.30 569	4.20 564	7.51 567

HaxPig	17.72 575	20.22 579	19.73 572	16.53 571	16.51 570	9.27 565	9.33 564	14.34 575	13.27 570	18.65 574	18.70 574	17.35 574	16.77 575	17.04 575	16.45 575	22.05 578	20.89 578	22.27 574	21.53 573	21.29 576	22.13 578

BEATNet-Init1	4.73 561	2.61 559	13.29 570	0.58 525	0.53 527	10.12 566	3.33 561	4.83 562	5.01 561	8.75 566	8.51 564	14.08 573	7.60 565	7.70 566	5.34 562	0.28 511	0.28 520	0.34 516	0.37 524	0.57 526	0.45 526

tt	4.71 560	0.10 73	3.94 552	2.06 559	1.53 556	10.14 567	16.88 567	9.27 568	4.98 560	1.39 540	1.02 516	4.68 558	4.90 560	3.35 559	5.86 563	5.76 566	9.15 571	2.24 562	2.53 561	3.10 560	1.32 558

MEDIAN_ROB	21.21 576	24.62 580	23.47 577	19.58 572	19.65 575	13.22 568	10.96 565	17.88 576	17.00 576	22.14 578	22.02 576	20.86 576	20.36 576	21.06 576	19.71 576	25.63 579	24.13 579	26.21 576	25.20 575	25.17 577	25.38 579

USTest	6.88 562	5.23 564	5.63 557	7.22 565	7.29 561	14.34 569	22.76 568	8.48 566	9.32 565	5.42 561	6.39 563	6.29 565	6.64 562	6.92 565	8.62 566	1.94 558	3.29 564	2.16 561	2.55 562	3.85 562	3.29 563

xxxxx1	15.27 570	9.54 568	10.31 563	20.13 573	18.88 572	17.08 570	23.03 569	10.36 569	10.99 567	9.21 567	9.62 565	10.74 568	10.61 569	10.72 569	13.89 572	7.97 570	9.20 572	31.85 578	44.72 578	12.84 569	13.69 571

tt_ll	15.27 570	9.54 568	10.31 563	20.13 573	18.88 572	17.08 570	23.03 569	10.36 569	10.99 567	9.21 567	9.62 565	10.74 568	10.61 569	10.72 569	13.89 572	7.97 570	9.20 572	31.85 578	44.72 578	12.84 569	13.69 571

ff	15.27 570	9.54 568	10.31 563	20.13 573	18.88 572	17.08 570	23.03 569	10.36 569	10.99 567	9.21 567	9.62 565	10.74 568	10.61 569	10.72 569	13.89 572	7.97 570	9.20 572	31.85 578	44.72 578	12.84 569	13.69 571

AVERAGE_ROB	25.43 580	29.06 581	27.24 578	24.63 579	24.20 579	17.73 573	12.61 566	22.29 577	21.39 577	26.79 580	26.16 579	25.20 580	24.64 580	25.07 580	23.53 577	29.96 580	28.40 580	30.60 577	29.58 576	29.72 578	29.84 580

Anonymous_1	16.62 574	9.35 567	9.84 562	10.66 566	14.64 569	18.66 574	27.12 574	12.64 572	13.51 573	10.76 572	10.30 568	10.13 567	10.60 568	11.06 572	12.74 569	15.87 576	7.74 568	16.92 573	43.48 577	58.66 580	7.68 568

DPSM_ROB	11.49 568	9.87 571	10.35 566	11.13 567	11.31 567	19.11 575	27.51 575	13.37 573	14.21 574	10.31 570	11.06 571	10.96 571	11.27 572	11.96 573	13.59 570	6.78 568	8.19 569	6.03 567	7.09 566	7.93 566	7.73 569

DPSM	11.49 568	9.87 571	10.35 566	11.13 567	11.31 567	19.11 575	27.51 575	13.37 573	14.21 574	10.31 570	11.06 571	10.96 571	11.27 572	11.96 573	13.59 570	6.78 568	8.19 569	6.03 567	7.09 566	7.93 566	7.73 569

PML	16.10 573	12.82 574	6.78 559	5.23 562	7.76 562	33.92 577	66.56 580	5.30 563	10.28 566	26.12 579	68.59 580	20.51 575	13.49 574	10.06 568	6.78 565	5.96 567	2.00 561	6.04 569	2.18 560	8.96 568	2.60 562

CasAABBNet	23.10 577	19.86 576	20.64 574	22.47 576	22.73 576	38.41 578	55.50 579	26.89 578	28.70 579	20.61 576	22.15 577	22.08 577	22.75 577	23.99 577	27.36 579	13.59 573	16.48 576	12.14 570	14.27 571	15.95 573	15.53 575

LSM0	24.24 579	19.98 578	22.32 576	24.22 578	40.14 580	38.48 579	55.20 577	26.95 579	28.57 578	20.49 575	21.83 575	22.26 579	22.75 577	24.22 579	27.30 578	13.66 575	16.32 575	12.19 572	14.15 570	16.10 575	17.66 577

Selective-RAFT-Error	23.16 578	19.93 577	20.87 575	22.54 577	22.81 577	38.52 580	55.47 578	27.01 580	28.83 580	20.66 577	22.25 578	22.09 578	22.80 579	24.09 578	27.36 579	13.61 574	16.48 576	12.15 571	14.28 572	15.99 574	15.57 576

test_example2	101.33 581	108.28 582	68.15 580	98.43 580	106.93 581	89.75 581	102.43 581	36.80 581	97.65 581	129.04 581	130.15 581	65.26 581	66.62 581	92.11 581	80.24 581	144.10 581	199.48 581	81.81 581	103.01 581	125.01 581	101.27 581

ccccc		256.29 583		354.40 582	364.36 582	149.10 582		152.89 582		153.93 582		164.00 582		268.02 582		390.55 582	349.22 582	244.59 582	219.82 582	412.30 582

ASD4		6.65 566

Low-res two-view benchmark