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

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 17	0.11 146	0.14 29	0.06 13	0.07 27	0.13 100	0.09 10	0.07 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 15	0.07 1	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 17	0.08 29	0.17 214	0.05 1	0.06 8	0.11 45	0.08 3	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 9	0.09 33	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.08 29	0.17 214	0.05 1	0.07 27	0.11 45	0.08 3	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 9	0.10 59	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 105	0.15 69	0.06 13	0.07 27	0.09 18	0.08 3	0.06 4	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.07 235	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.06 195

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 54	0.10 105	0.16 140	0.07 70	0.04 1	0.13 100	0.10 15	0.10 34	0.05 1	0.11 142	0.07 62	0.05 9	0.07 4	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

LG-Stereo	0.08 43	0.07 135	0.10 105	0.18 295	0.07 70	0.10 123	0.17 312	0.11 26	0.08 10	0.05 1	0.07 36	0.05 1	0.07 102	0.09 33	0.09 52	0.04 11	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.04 15	0.04 40

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 29	0.12 4	0.05 1	0.09 77	0.13 100	0.06 1	0.09 21	0.05 1	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.04 40

MonSter	0.07 4	0.06 54	0.05 1	0.15 69	0.05 1	0.07 27	0.10 26	0.15 102	0.15 154	0.05 1	0.06 12	0.05 1	0.06 34	0.07 4	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

asda	0.07 4	0.08 232	0.08 29	0.16 140	0.06 13	0.06 8	0.10 26	0.16 128	0.10 34	0.06 9	0.06 12	0.05 1	0.05 9	0.10 59	0.10 120	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.5_new	0.07 4	0.09 306	0.08 29	0.15 69	0.07 70	0.06 8	0.10 26	0.14 73	0.11 60	0.06 9	0.08 68	0.06 16	0.06 34	0.08 15	0.10 120	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 306	0.08 29	0.15 69	0.07 70	0.06 8	0.10 26	0.14 73	0.11 60	0.06 9	0.08 68	0.06 16	0.06 34	0.08 15	0.10 120	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

3w_stereo	0.08 43	0.09 306	0.10 105	0.17 214	0.07 70	0.08 48	0.10 26	0.20 225	0.13 114	0.06 9	0.07 36	0.05 1	0.06 34	0.08 15	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 29	0.13 12	0.06 13	0.09 77	0.12 62	0.14 73	0.10 34	0.06 9	0.09 86	0.07 62	0.05 9	0.09 33	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 70	0.17 214	0.06 13	0.05 4	0.10 26	0.11 26	0.09 21	0.06 9	0.06 12	0.07 62	0.05 9	0.09 33	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.07 254	0.06 195

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 17	0.10 105	0.14 29	0.06 13	0.07 27	0.12 62	0.09 10	0.09 21	0.06 9	0.04 1	0.05 1	0.05 9	0.08 15	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 17	0.10 105	0.14 29	0.06 13	0.07 27	0.11 45	0.08 3	0.06 4	0.06 9	0.04 1	0.06 16	0.06 34	0.07 4	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.06 195

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 105	0.15 69	0.05 1	0.07 27	0.11 45	0.09 10	0.04 2	0.06 9	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.08 15	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.05 120

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 146	0.15 69	0.06 13	0.09 77	0.08 7	0.08 3	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 102	0.11 105	0.08 17	0.07 235	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.05 120

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 146	0.15 69	0.06 13	0.09 77	0.08 7	0.08 3	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 102	0.11 105	0.08 17	0.07 235	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.05 120

MM-Stereo_test3	0.10 138	0.07 135	0.07 6	0.18 295	0.07 70	0.12 202	0.19 395	0.24 310	0.19 241	0.06 9	0.10 112	0.08 94	0.06 34	0.11 105	0.08 17	0.06 113	0.06 302	0.07 191	0.05 104	0.05 98	0.04 40

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 54	0.08 29	0.13 12	0.07 70	0.07 27	0.14 148	0.09 10	0.09 21	0.06 9	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.10 59	0.07 1	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 453	0.17 371	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 45	0.08 3	0.08 10	0.06 9	0.06 12	0.05 1	0.05 9	0.09 33	0.08 17	0.08 295	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.04 40

IGEV-RUCA	0.08 43	0.06 54	0.11 146	0.14 29	0.09 234	0.10 123	0.12 62	0.10 15	0.12 83	0.06 9	0.07 36	0.07 62	0.06 34	0.09 33	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.06 195

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.14 29	0.06 13	0.10 123	0.13 100	0.07 2	0.13 114	0.06 9	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.10 59	0.09 52	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

WCG-NET	0.08 43	0.05 17	0.09 70	0.15 69	0.06 13	0.11 168	0.14 148	0.13 57	0.13 114	0.06 9	0.09 86	0.07 62	0.06 34	0.13 230	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 54	0.08 29	0.18 295	0.06 13	0.04 1	0.10 26	0.11 26	0.11 60	0.06 9	0.07 36	0.07 62	0.06 34	0.09 33	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 29	0.15 69	0.06 13	0.04 1	0.09 18	0.10 15	0.09 21	0.06 9	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.06 1	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.06 195

EGLCR-Stereo	0.08 43	0.05 17	0.08 29	0.14 29	0.06 13	0.10 123	0.12 62	0.11 26	0.16 181	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.05 9	0.10 59	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

asd	0.07 4	0.08 232	0.07 6	0.16 140	0.07 70	0.08 48	0.08 7	0.11 26	0.08 10	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

qwe	0.07 4	0.08 232	0.07 6	0.15 69	0.06 13	0.07 27	0.10 26	0.18 193	0.11 60	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.25_new	0.07 4	0.08 232	0.09 70	0.15 69	0.06 13	0.09 77	0.08 7	0.14 73	0.08 10	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.12 186	0.10 120	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.5w_new	0.07 4	0.08 232	0.09 70	0.15 69	0.06 13	0.09 77	0.08 7	0.14 73	0.08 10	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.12 186	0.10 120	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 232	0.09 70	0.15 69	0.06 13	0.09 77	0.08 7	0.14 73	0.08 10	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.12 186	0.10 120	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4w-stereo	0.07 4	0.08 232	0.08 29	0.16 140	0.06 13	0.07 27	0.08 7	0.12 41	0.08 10	0.07 29	0.07 36	0.05 1	0.06 34	0.09 33	0.10 120	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

2.5w	0.07 4	0.07 135	0.07 6	0.16 140	0.06 13	0.08 48	0.12 62	0.10 15	0.10 34	0.07 29	0.06 12	0.09 119	0.06 34	0.08 15	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 4	0.07 135	0.07 6	0.13 12	0.06 13	0.08 48	0.08 7	0.18 193	0.12 83	0.07 29	0.08 68	0.06 16	0.06 34	0.09 33	0.11 183	0.04 11	0.04 21	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

3.75w	0.07 4	0.07 135	0.08 29	0.16 140	0.07 70	0.07 27	0.09 18	0.16 128	0.09 21	0.07 29	0.06 12	0.05 1	0.06 34	0.09 33	0.10 120	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 135	0.07 6	0.15 69	0.07 70	0.09 77	0.06 1	0.13 57	0.11 60	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.07 102	0.10 59	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.16 140	0.06 13	0.07 27	0.10 26	0.14 73	0.14 138	0.07 29	0.08 68	0.05 1	0.06 34	0.09 33	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

monsterstereo	0.07 4	0.06 54	0.06 2	0.16 140	0.06 13	0.08 48	0.10 26	0.16 128	0.11 60	0.07 29	0.08 68	0.06 16	0.07 102	0.08 15	0.09 52	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

SGD-Stereo	0.08 43	0.05 17	0.10 105	0.14 29	0.05 1	0.12 202	0.12 62	0.11 26	0.12 83	0.07 29	0.09 86	0.09 119	0.09 163	0.08 15	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.03 1

MM-Stereo_test2	0.09 77	0.06 54	0.09 70	0.19 351	0.08 125	0.12 202	0.18 357	0.15 102	0.14 138	0.07 29	0.10 112	0.07 62	0.06 34	0.12 186	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.03 1

SCV	0.08 43	0.09 306	0.08 29	0.15 69	0.08 125	0.10 123	0.13 100	0.10 15	0.12 83	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.04 1	0.09 33	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.06 189	0.04 40

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.22 444	0.06 13	0.08 48	0.12 62	0.10 15	0.10 34	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.11 105	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.04 40

AIO_rvc	0.07 4	0.06 54	0.08 29	0.15 69	0.06 13	0.08 48	0.14 148	0.09 10	0.08 10	0.07 29	0.08 68	0.07 62	0.04 1	0.10 59	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

HUF	0.08 43	0.05 17	0.08 29	0.14 29	0.06 13	0.09 77	0.13 100	0.13 57	0.13 114	0.07 29	0.07 36	0.08 94	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

AIO_test	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.15 69	0.07 70	0.06 8	0.14 148	0.10 15	0.10 34	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.08 15	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

castereo++	0.08 43	0.05 17	0.08 29	0.15 69	0.05 1	0.14 273	0.12 62	0.11 26	0.15 154	0.07 29	0.07 36	0.07 62	0.06 34	0.08 15	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

GIP-stereo	0.08 43	0.06 54	0.11 146	0.14 29	0.06 13	0.09 77	0.13 100	0.14 73	0.11 60	0.07 29	0.08 68	0.05 1	0.04 1	0.10 59	0.07 1	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 29	0.15 69	0.05 1	0.05 4	0.13 100	0.12 41	0.08 10	0.07 29	0.06 12	0.05 1	0.05 9	0.07 4	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

Occ-G	0.08 43	0.05 17	0.06 2	0.14 29	0.07 70	0.08 48	0.14 148	0.13 57	0.15 154	0.07 29	0.11 142	0.07 62	0.05 9	0.09 33	0.10 120	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.05 120

U	0.08 43	0.07 135	0.09 70	0.19 351	0.10 335	0.10 123	0.13 100	0.12 41	0.17 200	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.07 4	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.06 189	0.05 120

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 77	0.10 364	0.31 476	0.15 69	0.06 13	0.08 48	0.14 148	0.10 15	0.10 34	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.04 1	0.11 105	0.07 1	0.12 441	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.05 98	0.05 120

MGS-Stereo	0.09 77	0.07 135	0.12 181	0.15 69	0.08 125	0.09 77	0.15 214	0.12 41	0.12 83	0.07 29	0.10 112	0.08 94	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.05 120

MoCha-V2	0.08 43	0.05 17	0.10 105	0.20 400	0.07 70	0.09 77	0.14 148	0.11 26	0.08 10	0.07 29	0.08 68	0.07 62	0.06 34	0.09 33	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

DLNR_Zeroshot_test	10.40 571	1.82 563	19.49 577	120.77 583	13.11 576	0.06 8	0.13 100	0.23 288	0.10 34	0.07 29	0.10 112	0.09 119	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.13 464	0.04 21	0.06 99	0.04 34	51.54 582	0.04 40

testlalala	0.08 43	0.07 135	0.17 371	0.16 140	0.08 125	0.09 77	0.12 62	0.15 102	0.10 34	0.07 29	0.09 86	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.04 40

testlalala_base	0.10 138	0.09 306	0.14 260	0.21 429	0.08 125	0.10 123	0.14 148	0.13 57	0.10 34	0.07 29	0.15 200	0.07 62	0.08 137	0.10 59	0.12 231	0.08 295	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.05 120

AEACV	0.08 43	0.05 17	0.08 29	0.14 29	0.13 434	0.14 273	0.13 100	0.14 73	0.09 21	0.07 29	0.09 86	0.07 62	0.08 137	0.10 59	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.04 40

CroCo-Stereo	0.09 77	0.08 232	0.08 29	0.22 444	0.09 234	0.09 77	0.19 395	0.15 102	0.12 83	0.07 29	0.07 36	0.08 94	0.06 34	0.08 15	0.07 1	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.04 34	0.05 98	0.04 40
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
2.25w	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.14 29	0.06 13	0.08 48	0.08 7	0.10 15	0.15 154	0.08 61	0.10 112	0.07 62	0.06 34	0.08 15	0.10 120	0.05 26	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.04 40

3.25w_new	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.15 69	0.06 13	0.10 123	0.07 3	0.12 41	0.11 60	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.25w	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.15 69	0.06 13	0.10 123	0.07 3	0.12 41	0.11 60	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

2w_stereo	0.08 43	0.08 232	0.09 70	0.16 140	0.06 13	0.08 48	0.10 26	0.20 225	0.15 154	0.08 61	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.06 1	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

HART	0.08 43	0.07 135	0.09 70	0.17 214	0.07 70	0.10 123	0.16 279	0.13 57	0.11 60	0.08 61	0.10 112	0.07 62	0.05 9	0.10 59	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.05 98	0.04 40

SCV_C0	0.08 43	0.07 135	0.07 6	0.16 140	0.09 234	0.08 48	0.15 214	0.11 26	0.12 83	0.08 61	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.11 105	0.07 1	0.05 26	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.05 120

AIO-test2	0.10 138	0.08 232	0.10 105	0.23 464	0.08 125	0.11 168	0.10 26	0.23 288	0.23 303	0.08 61	0.09 86	0.08 94	0.05 9	0.10 59	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.08 272	0.09 376	0.05 98	0.05 120

castereo	0.09 77	0.06 54	0.11 146	0.15 69	0.06 13	0.11 168	0.15 214	0.14 73	0.18 226	0.08 61	0.10 112	0.11 171	0.08 137	0.09 33	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

fffft	0.09 77	0.06 54	0.12 181	0.16 140	0.07 70	0.09 77	0.17 312	0.12 41	0.11 60	0.08 61	0.07 36	0.09 119	0.06 34	0.11 105	0.12 231	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.05 120
1: 1. 1
mms	0.09 77	0.07 135	0.08 29	0.16 140	0.08 125	0.10 123	0.16 279	0.12 41	0.11 60	0.08 61	0.09 86	0.08 94	0.06 34	0.11 105	0.12 231	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.03 1

ours_stereo	0.09 77	0.07 135	0.09 70	0.17 214	0.08 125	0.11 168	0.16 279	0.11 26	0.12 83	0.08 61	0.10 112	0.08 94	0.06 34	0.12 186	0.12 231	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.03 1

fffy	0.09 77	0.08 232	0.09 70	0.16 140	0.07 70	0.13 241	0.17 312	0.13 57	0.12 83	0.08 61	0.09 86	0.08 94	0.09 163	0.13 230	0.11 183	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.05 120

tg	0.10 138	0.06 54	0.10 105	0.18 295	0.08 125	0.11 168	0.16 279	0.20 225	0.12 83	0.08 61	0.11 142	0.11 171	0.07 102	0.11 105	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.08 272	0.08 332	0.04 15	0.04 40

AIO-Stereo	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.18 295	0.06 13	0.08 48	0.12 62	0.15 102	0.09 21	0.08 61	0.08 68	0.07 62	0.05 9	0.11 105	0.08 17	0.05 26	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

WCG-NET（raft）	0.08 43	0.05 17	0.10 105	0.15 69	0.06 13	0.11 168	0.13 100	0.15 102	0.12 83	0.08 61	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.13 230	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

RSM++	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.17 214	0.07 70	0.09 77	0.12 62	0.11 26	0.11 60	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.05 9	0.10 59	0.09 52	0.04 11	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.03 1

RSM	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.17 214	0.06 13	0.08 48	0.12 62	0.12 41	0.10 34	0.08 61	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.11 105	0.09 52	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

trnet	0.08 43	0.05 17	0.07 6	0.12 4	0.05 1	0.12 202	0.11 45	0.13 57	0.10 34	0.08 61	0.13 169	0.09 119	0.08 137	0.11 105	0.10 120	0.08 295	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.05 120

IGEV++	0.08 43	0.06 54	0.08 29	0.18 295	0.07 70	0.09 77	0.13 100	0.10 15	0.09 21	0.08 61	0.08 68	0.06 16	0.06 34	0.13 230	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

HH	0.09 77	0.06 54	0.13 225	0.17 214	0.08 125	0.10 123	0.16 279	0.14 73	0.10 34	0.08 61	0.09 86	0.08 94	0.07 102	0.10 59	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.04 40

HanStereo	0.09 77	0.06 54	0.13 225	0.17 214	0.08 125	0.10 123	0.16 279	0.14 73	0.10 34	0.08 61	0.09 86	0.08 94	0.07 102	0.10 59	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.04 40

LoS_RVC	0.08 43	0.05 17	0.07 6	0.15 69	0.07 70	0.08 48	0.15 214	0.11 26	0.10 34	0.08 61	0.09 86	0.06 16	0.09 163	0.10 59	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

CES	0.08 43	0.04 1	0.08 29	0.14 29	0.07 70	0.09 77	0.14 148	0.11 26	0.09 21	0.08 61	0.09 86	0.11 171	0.06 34	0.12 186	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.05 120

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 54	0.08 29	0.17 214	0.06 13	0.08 48	0.12 62	0.13 57	0.07 8	0.08 61	0.07 36	0.06 16	0.04 1	0.10 59	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

cross-raft	0.10 138	0.09 306	0.09 70	0.19 351	0.07 70	0.11 168	0.25 478	0.13 57	0.15 154	0.08 61	0.11 142	0.12 188	0.10 195	0.09 33	0.11 183	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

EAI-Stereo	0.09 77	0.07 135	0.11 146	0.15 69	0.06 13	0.10 123	0.15 214	0.16 128	0.09 21	0.08 61	0.09 86	0.08 94	0.07 102	0.09 33	0.11 183	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.05 104	0.05 98	0.04 40

CFNet-RSSM	0.09 77	0.07 135	0.09 70	0.16 140	0.07 70	0.09 77	0.15 214	0.16 128	0.17 200	0.08 61	0.12 155	0.10 150	0.09 163	0.11 105	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.04 40

Gwc-CoAtRS	0.09 77	0.06 54	0.10 105	0.16 140	0.07 70	0.10 123	0.14 148	0.17 164	0.17 200	0.08 61	0.10 112	0.12 188	0.09 163	0.12 186	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.04 40

CREStereo	0.09 77	0.04 1	0.08 29	0.11 1	0.06 13	0.13 241	0.14 148	0.14 73	0.10 34	0.08 61	0.13 169	0.09 119	0.08 137	0.11 105	0.10 120	0.08 295	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.06 195
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
monsters	0.07 4	0.06 54	0.06 2	0.15 69	0.06 13	0.08 48	0.09 18	0.12 41	0.08 10	0.09 90	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.08 15	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

MM-Stereo_test1	0.10 138	0.07 135	0.08 29	0.18 295	0.07 70	0.12 202	0.18 357	0.21 247	0.20 264	0.09 90	0.11 142	0.08 94	0.06 34	0.10 59	0.10 120	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.04 40

SMoEStereo_RVC	0.08 43	0.06 54	0.12 181	0.16 140	0.07 70	0.09 77	0.14 148	0.11 26	0.13 114	0.09 90	0.07 36	0.07 62	0.07 102	0.12 186	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

tt45	0.09 77	0.06 54	0.11 146	0.15 69	0.07 70	0.11 168	0.16 279	0.13 57	0.11 60	0.09 90	0.06 12	0.08 94	0.06 34	0.13 230	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

PAM_32	0.09 77	0.05 17	0.17 371	0.15 69	0.08 125	0.10 123	0.15 214	0.14 73	0.15 154	0.09 90	0.08 68	0.09 119	0.07 102	0.14 255	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 181	0.05 98	0.06 195

Pointernet	0.09 77	0.04 1	0.09 70	0.16 140	0.08 125	0.13 241	0.10 26	0.15 102	0.17 200	0.09 90	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.08 295	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.05 120

MyStereo07	0.10 138	0.07 135	0.10 105	0.17 214	0.09 234	0.14 273	0.18 357	0.15 102	0.15 154	0.09 90	0.06 12	0.06 16	0.07 102	0.12 186	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.06 189	0.06 195

AE-Stereo	0.10 138	0.08 232	0.10 105	0.18 295	0.09 234	0.10 123	0.15 214	0.14 73	0.19 241	0.09 90	0.14 183	0.12 188	0.08 137	0.11 105	0.10 120	0.05 26	0.06 302	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.04 40

ACVNet-DCA	0.10 138	0.08 232	0.12 181	0.17 214	0.09 234	0.13 241	0.15 214	0.23 288	0.16 181	0.09 90	0.09 86	0.06 16	0.06 34	0.10 59	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.07 254	0.07 274

xx1	0.11 181	0.08 232	0.12 181	0.17 214	0.09 234	0.13 241	0.15 214	0.16 128	0.18 226	0.09 90	0.09 86	0.16 275	0.16 356	0.10 59	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.08 272	0.08 332	0.07 254	0.07 274

1test111	0.11 181	0.08 232	0.12 181	0.17 214	0.09 234	0.13 241	0.15 214	0.23 288	0.16 181	0.09 90	0.09 86	0.06 16	0.06 34	0.15 277	0.16 353	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.07 254	0.07 274

cc1	0.10 138	0.08 232	0.12 181	0.17 214	0.09 234	0.13 241	0.15 214	0.16 128	0.18 226	0.09 90	0.09 86	0.06 16	0.06 34	0.10 59	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.06 195

tt1	0.10 138	0.08 232	0.12 181	0.17 214	0.09 234	0.12 202	0.16 279	0.15 102	0.19 241	0.09 90	0.08 68	0.06 16	0.06 34	0.10 59	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.06 195

MaDis-Stereo	0.09 77	0.09 306	0.08 29	0.17 214	0.09 234	0.13 241	0.10 26	0.16 128	0.16 181	0.09 90	0.11 142	0.06 16	0.06 34	0.09 33	0.13 272	0.07 235	0.06 302	0.07 191	0.05 104	0.05 98	0.04 40

MSKI-zero shot	0.09 77	0.05 17	0.09 70	0.15 69	0.07 70	0.10 123	0.13 100	0.14 73	0.13 114	0.09 90	0.09 86	0.09 119	0.06 34	0.12 186	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

GCAP-Stereo	0.09 77	0.07 135	0.13 225	0.18 295	0.06 13	0.11 168	0.07 3	0.13 57	0.12 83	0.09 90	0.10 112	0.07 62	0.09 163	0.13 230	0.10 120	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

RAFT-Test	0.09 77	0.06 54	0.10 105	0.15 69	0.07 70	0.11 168	0.15 214	0.16 128	0.13 114	0.09 90	0.10 112	0.10 150	0.09 163	0.12 186	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

CAS	0.08 43	0.04 1	0.07 6	0.17 214	0.08 125	0.10 123	0.13 100	0.12 41	0.09 21	0.09 90	0.10 112	0.08 94	0.06 34	0.09 33	0.08 17	0.08 295	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.04 40

anonymousdsp	0.09 77	0.07 135	0.11 146	0.16 140	0.09 234	0.11 168	0.15 214	0.16 128	0.12 83	0.09 90	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

LoS	0.09 77	0.05 17	0.11 146	0.13 12	0.07 70	0.14 273	0.11 45	0.15 102	0.15 154	0.09 90	0.09 86	0.12 188	0.09 163	0.15 277	0.10 120	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.05 120
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 77	0.07 135	0.10 105	0.17 214	0.08 125	0.10 123	0.15 214	0.15 102	0.12 83	0.09 90	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.06 195

MC-Stereo	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.17 214	0.06 13	0.10 123	0.14 148	0.12 41	0.10 34	0.09 90	0.12 155	0.09 119	0.06 34	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

RCA-Stereo	0.09 77	0.06 54	0.09 70	0.16 140	0.06 13	0.09 77	0.13 100	0.18 193	0.14 138	0.09 90	0.10 112	0.08 94	0.07 102	0.12 186	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.04 40

CroCo-Stereo Lap2	0.09 77	0.09 306	0.08 29	0.22 444	0.09 234	0.09 77	0.19 395	0.16 128	0.12 83	0.09 90	0.10 112	0.05 1	0.05 9	0.08 15	0.08 17	0.06 113	0.06 302	0.07 191	0.05 104	0.05 98	0.05 120

IGEV-Stereo	0.09 77	0.07 135	0.11 146	0.16 140	0.09 234	0.11 168	0.15 214	0.16 128	0.12 83	0.09 90	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.17 214	0.07 70	0.07 27	0.14 148	0.12 41	0.15 154	0.09 90	0.08 68	0.07 62	0.08 137	0.11 105	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.04 40

test_1	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.17 214	0.07 70	0.07 27	0.14 148	0.12 41	0.15 154	0.09 90	0.08 68	0.07 62	0.08 137	0.11 105	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.04 40

TRStereo	0.09 77	0.05 17	0.12 181	0.15 69	0.12 413	0.10 123	0.13 100	0.18 193	0.18 226	0.09 90	0.09 86	0.09 119	0.06 34	0.10 59	0.08 17	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.04 15	0.04 40

test-1	0.10 138	0.07 135	0.16 343	0.19 351	0.08 125	0.11 168	0.24 463	0.14 73	0.18 226	0.09 90	0.07 36	0.09 119	0.08 137	0.07 4	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

iRaftStereo_RVC	0.10 138	0.07 135	0.09 70	0.17 214	0.09 234	0.11 168	0.17 312	0.18 193	0.12 83	0.09 90	0.12 155	0.10 150	0.07 102	0.11 105	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.08 272	0.08 332	0.04 15	0.04 40

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 77	0.06 54	0.10 105	0.17 214	0.06 13	0.10 123	0.16 279	0.17 164	0.14 138	0.09 90	0.10 112	0.08 94	0.09 163	0.11 105	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.06 181	0.04 15	0.03 1

PMTNet	0.09 77	0.05 17	0.09 70	0.12 4	0.06 13	0.12 202	0.14 148	0.15 102	0.11 60	0.09 90	0.13 169	0.10 150	0.07 102	0.13 230	0.10 120	0.15 481	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.07 254	0.06 195

depthmonostereo	0.09 77	0.06 54	0.09 70	0.15 69	0.06 13	0.10 123	0.13 100	0.14 73	0.14 138	0.10 122	0.10 112	0.09 119	0.11 220	0.08 15	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.03 1

S2M2	0.09 77	0.08 232	0.11 146	0.13 12	0.10 335	0.08 48	0.06 1	0.10 15	0.10 34	0.10 122	0.09 86	0.10 150	0.09 163	0.11 105	0.11 183	0.13 464	0.07 371	0.08 272	0.09 376	0.10 407	0.08 338

999	0.09 77	0.05 17	0.13 225	0.15 69	0.08 125	0.10 123	0.14 148	0.15 102	0.11 60	0.10 122	0.08 68	0.08 94	0.08 137	0.16 311	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.05 120

rvit_stereo_0081_aga	0.11 181	0.09 306	0.14 260	0.18 295	0.09 234	0.13 241	0.14 148	0.14 73	0.19 241	0.10 122	0.18 258	0.16 275	0.09 163	0.12 186	0.09 52	0.10 388	0.06 302	0.08 272	0.07 268	0.07 254	0.06 195

RAStereo	0.10 138	0.09 306	0.08 29	0.20 400	0.08 125	0.13 241	0.18 357	0.15 102	0.17 200	0.10 122	0.12 155	0.05 1	0.06 34	0.09 33	0.08 17	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.05 104	0.05 98	0.04 40

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 181	0.05 17	0.11 146	0.15 69	0.13 434	0.13 241	0.16 279	0.23 288	0.17 200	0.10 122	0.12 155	0.10 150	0.07 102	0.11 105	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 181	0.07 254	0.08 338

test_for_model	0.09 77	0.12 406	0.14 260	0.23 464	0.11 382	0.08 48	0.13 100	0.12 41	0.12 83	0.10 122	0.07 36	0.07 62	0.06 34	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.07 254	0.04 40

H2IRNET	0.10 138	0.09 306	0.09 70	0.18 295	0.09 234	0.12 202	0.15 214	0.14 73	0.21 279	0.10 122	0.10 112	0.10 150	0.10 195	0.10 59	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.08 272	0.08 332	0.06 189	0.05 120

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 138	0.08 232	0.12 181	0.16 140	0.08 125	0.15 299	0.16 279	0.18 193	0.18 226	0.10 122	0.09 86	0.09 119	0.08 137	0.11 105	0.12 231	0.07 235	0.05 182	0.08 272	0.06 181	0.07 254	0.06 195

ff7	0.09 77	0.07 135	0.11 146	0.16 140	0.09 234	0.11 168	0.15 214	0.16 128	0.12 83	0.10 122	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

IGEVStereo-DCA	0.09 77	0.06 54	0.11 146	0.15 69	0.10 335	0.11 168	0.15 214	0.16 128	0.12 83	0.10 122	0.06 12	0.08 94	0.06 34	0.10 59	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

ffff	0.09 77	0.07 135	0.11 146	0.16 140	0.09 234	0.11 168	0.15 214	0.16 128	0.12 83	0.10 122	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

rrr	0.09 77	0.06 54	0.12 181	0.15 69	0.10 335	0.11 168	0.16 279	0.16 128	0.15 154	0.10 122	0.06 12	0.08 94	0.06 34	0.10 59	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

11t	0.09 77	0.07 135	0.11 146	0.16 140	0.09 234	0.11 168	0.15 214	0.16 128	0.12 83	0.10 122	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

IGEV_Zeroshot_test	0.09 77	0.05 17	0.12 181	0.13 12	0.08 125	0.12 202	0.13 100	0.17 164	0.11 60	0.10 122	0.06 12	0.09 119	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.06 181	0.05 98	0.05 120

UniTT-Stereo	0.09 77	0.07 135	0.08 29	0.18 295	0.08 125	0.13 241	0.11 45	0.12 41	0.11 60	0.10 122	0.12 155	0.05 1	0.07 102	0.09 33	0.09 52	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.05 98	0.05 120

4D-IteraStereo	0.09 77	0.07 135	0.10 105	0.18 295	0.07 70	0.09 77	0.15 214	0.17 164	0.15 154	0.10 122	0.11 142	0.10 150	0.07 102	0.11 105	0.09 52	0.05 26	0.03 1	0.08 272	0.07 268	0.06 189	0.05 120

Selective-RAFT	0.11 181	0.10 364	0.11 146	0.21 429	0.08 125	0.16 329	0.13 100	0.20 225	0.22 293	0.10 122	0.10 112	0.11 171	0.10 195	0.15 277	0.11 183	0.05 26	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.05 120

ccc-4	0.09 77	0.07 135	0.11 146	0.16 140	0.09 234	0.11 168	0.15 214	0.16 128	0.12 83	0.10 122	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

test_3	0.10 138	0.09 306	0.10 105	0.20 400	0.08 125	0.13 241	0.26 485	0.14 73	0.21 279	0.10 122	0.10 112	0.09 119	0.09 163	0.08 15	0.11 183	0.05 26	0.04 21	0.08 272	0.07 268	0.04 15	0.04 40

CREStereo++_RVC	0.08 43	0.04 1	0.06 2	0.13 12	0.07 70	0.09 77	0.12 62	0.14 73	0.14 138	0.10 122	0.14 183	0.08 94	0.07 102	0.09 33	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.05 104	0.04 15	0.04 40
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
s12784h	0.09 77	0.06 54	0.07 6	0.15 69	0.05 1	0.16 329	0.18 357	0.15 102	0.15 154	0.10 122	0.11 142	0.11 171	0.11 220	0.10 59	0.12 231	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

raftrobust	0.09 77	0.06 54	0.10 105	0.17 214	0.08 125	0.09 77	0.10 26	0.18 193	0.16 181	0.10 122	0.09 86	0.12 188	0.07 102	0.12 186	0.10 120	0.08 295	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.05 120

sCroCo_RVC	0.12 246	0.09 306	0.23 440	0.24 473	0.11 382	0.19 391	0.14 148	0.17 164	0.14 138	0.10 122	0.13 169	0.12 188	0.07 102	0.14 255	0.11 183	0.08 295	0.08 397	0.08 272	0.08 332	0.05 98	0.07 274

XX-Stereo	0.09 77	0.05 17	0.08 29	0.17 214	0.09 234	0.15 299	0.12 62	0.20 225	0.10 34	0.10 122	0.14 183	0.07 62	0.06 34	0.12 186	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 181	0.04 15	0.04 40

test_xeample3	0.09 77	0.06 54	0.12 181	0.16 140	0.09 234	0.11 168	0.15 214	0.16 128	0.13 114	0.10 122	0.06 12	0.08 94	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

AFF-stereo	0.09 77	0.06 54	0.10 105	0.17 214	0.07 70	0.10 123	0.16 279	0.17 164	0.09 21	0.10 122	0.12 155	0.09 119	0.09 163	0.12 186	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.07 268	0.04 15	0.03 1

water-stereo	0.09 77	0.06 54	0.08 29	0.16 140	0.07 70	0.09 77	0.13 100	0.15 102	0.13 114	0.11 149	0.12 155	0.08 94	0.09 163	0.07 4	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.04 15	0.04 40

DilatedVolume-Stereo	0.09 77	0.05 17	0.08 29	0.15 69	0.06 13	0.11 168	0.12 62	0.14 73	0.16 181	0.11 149	0.11 142	0.09 119	0.09 163	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

AIO-test1	0.10 138	0.07 135	0.10 105	0.23 464	0.07 70	0.09 77	0.13 100	0.21 247	0.14 138	0.11 149	0.12 155	0.09 119	0.07 102	0.11 105	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.09 351	0.10 411	0.03 1	0.06 195

UGAM-zero	0.09 77	0.05 17	0.15 309	0.15 69	0.08 125	0.09 77	0.13 100	0.19 214	0.15 154	0.11 149	0.15 200	0.07 62	0.07 102	0.09 33	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

rvit_stereo_0083	0.12 246	0.08 232	0.17 371	0.16 140	0.09 234	0.11 168	0.15 214	0.14 73	0.26 354	0.11 149	0.14 183	0.13 212	0.10 195	0.12 186	0.12 231	0.10 388	0.08 397	0.09 351	0.07 268	0.07 254	0.05 120

rvit_stereo_0081	0.11 181	0.08 232	0.15 309	0.16 140	0.09 234	0.10 123	0.14 148	0.14 73	0.24 319	0.11 149	0.13 169	0.13 212	0.09 163	0.11 105	0.12 231	0.10 388	0.07 371	0.08 272	0.07 268	0.07 254	0.05 120

model_zeroshot	0.10 138	0.04 1	0.11 146	0.15 69	0.09 234	0.12 202	0.14 148	0.20 225	0.13 114	0.11 149	0.10 112	0.12 188	0.07 102	0.12 186	0.10 120	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.06 195

GCAP-BAT	0.09 77	0.07 135	0.14 260	0.15 69	0.08 125	0.10 123	0.13 100	0.14 73	0.10 34	0.11 149	0.10 112	0.08 94	0.07 102	0.12 186	0.10 120	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.04 40

rvit_stereo_0082	0.11 181	0.08 232	0.15 309	0.16 140	0.09 234	0.10 123	0.14 148	0.14 73	0.24 319	0.11 149	0.13 169	0.13 212	0.09 163	0.11 105	0.12 231	0.10 388	0.07 371	0.08 272	0.07 268	0.07 254	0.05 120

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 181	0.05 17	0.14 260	0.15 69	0.20 505	0.09 77	0.17 312	0.21 247	0.15 154	0.11 149	0.14 183	0.10 150	0.07 102	0.10 59	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.07 254	0.09 382

rvit_stereo_0080	0.10 138	0.08 232	0.14 260	0.15 69	0.09 234	0.07 27	0.15 214	0.16 128	0.16 181	0.11 149	0.10 112	0.14 232	0.08 137	0.12 186	0.10 120	0.09 351	0.07 371	0.07 191	0.06 181	0.07 254	0.05 120

RAFT-Stereo-weight	0.09 77	0.06 54	0.10 105	0.16 140	0.07 70	0.09 77	0.14 148	0.19 214	0.16 181	0.11 149	0.10 112	0.08 94	0.06 34	0.10 59	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.04 40

CAS++	0.11 181	0.07 135	0.11 146	0.14 29	0.09 234	0.12 202	0.14 148	0.24 310	0.14 138	0.11 149	0.09 86	0.11 171	0.07 102	0.14 255	0.09 52	0.11 416	0.09 423	0.09 351	0.07 268	0.07 254	0.08 338
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.10 138	0.08 232	0.14 260	0.15 69	0.09 234	0.07 27	0.15 214	0.16 128	0.16 181	0.11 149	0.10 112	0.14 232	0.08 137	0.12 186	0.10 120	0.09 351	0.07 371	0.07 191	0.06 181	0.07 254	0.05 120

EKT-Stereo	0.11 181	0.07 135	0.14 260	0.15 69	0.10 335	0.13 241	0.14 148	0.18 193	0.21 279	0.11 149	0.08 68	0.12 188	0.09 163	0.11 105	0.12 231	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.06 181	0.08 316	0.07 274

CASnet	0.09 77	0.09 306	0.09 70	0.19 351	0.06 13	0.07 27	0.11 45	0.18 193	0.14 138	0.11 149	0.10 112	0.09 119	0.07 102	0.10 59	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.10 396	0.08 332	0.05 98	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.10 138	0.05 17	0.09 70	0.14 29	0.07 70	0.13 241	0.14 148	0.21 247	0.15 154	0.11 149	0.12 155	0.12 188	0.09 163	0.12 186	0.09 52	0.07 235	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.05 120

DCRE	0.11 181	0.07 135	0.13 225	0.16 140	0.11 382	0.11 168	0.17 312	0.18 193	0.17 200	0.11 149	0.18 258	0.10 150	0.10 195	0.15 277	0.11 183	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 181	0.05 98	0.04 40

knoymous	0.11 181	0.05 17	0.12 181	0.13 12	0.07 70	0.15 299	0.14 148	0.19 214	0.13 114	0.11 149	0.17 233	0.13 212	0.09 163	0.13 230	0.11 183	0.08 295	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.08 316	0.07 274

riskmin	0.11 181	0.06 54	0.13 225	0.14 29	0.08 125	0.14 273	0.14 148	0.18 193	0.14 138	0.11 149	0.14 183	0.16 275	0.11 220	0.14 255	0.12 231	0.09 351	0.05 182	0.07 191	0.05 104	0.08 316	0.08 338

iRaft-Stereo_20w	0.09 77	0.05 17	0.13 225	0.14 29	0.08 125	0.12 202	0.15 214	0.18 193	0.10 34	0.11 149	0.08 68	0.08 94	0.05 9	0.10 59	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.05 120

MIPNet	0.11 181	0.08 232	0.14 260	0.17 214	0.09 234	0.12 202	0.14 148	0.20 225	0.24 319	0.11 149	0.10 112	0.09 119	0.07 102	0.13 230	0.12 231	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

IPLGR	0.11 181	0.09 306	0.16 343	0.18 295	0.08 125	0.12 202	0.17 312	0.21 247	0.24 319	0.11 149	0.12 155	0.11 171	0.08 137	0.12 186	0.12 231	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 181	0.04 15	0.04 40

GMOStereo	0.11 181	0.09 306	0.07 6	0.19 351	0.08 125	0.12 202	0.28 498	0.13 57	0.17 200	0.11 149	0.17 233	0.14 232	0.12 250	0.07 4	0.07 1	0.05 26	0.05 182	0.09 351	0.07 268	0.04 15	0.04 40

error version	0.11 181	0.09 306	0.07 6	0.19 351	0.08 125	0.12 202	0.28 498	0.13 57	0.17 200	0.11 149	0.17 233	0.14 232	0.12 250	0.07 4	0.07 1	0.05 26	0.05 182	0.09 351	0.07 268	0.04 15	0.04 40

test-v	0.11 181	0.09 306	0.07 6	0.19 351	0.08 125	0.12 202	0.28 498	0.13 57	0.17 200	0.11 149	0.17 233	0.14 232	0.12 250	0.07 4	0.07 1	0.05 26	0.05 182	0.09 351	0.07 268	0.04 15	0.04 40

LCNet	0.11 181	0.07 135	0.09 70	0.19 351	0.09 234	0.08 48	0.15 214	0.21 247	0.15 154	0.11 149	0.15 200	0.16 275	0.11 220	0.12 186	0.11 183	0.05 26	0.04 21	0.08 272	0.07 268	0.06 189	0.15 484

STrans-v2	0.10 138	0.07 135	0.12 181	0.18 295	0.07 70	0.10 123	0.14 148	0.21 247	0.11 60	0.11 149	0.15 200	0.12 188	0.10 195	0.11 105	0.12 231	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.06 181	0.04 15	0.04 40

RAFT-345	0.11 181	0.07 135	0.15 309	0.16 140	0.08 125	0.08 48	0.12 62	0.15 102	0.10 34	0.11 149	0.36 451	0.09 119	0.09 163	0.11 105	0.12 231	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.04 15	0.05 120

test-2	0.11 181	0.09 306	0.07 6	0.19 351	0.08 125	0.12 202	0.28 498	0.13 57	0.17 200	0.11 149	0.17 233	0.14 232	0.12 250	0.07 4	0.07 1	0.05 26	0.05 182	0.09 351	0.07 268	0.04 15	0.04 40

GMM-Stereo	0.11 181	0.07 135	0.10 105	0.18 295	0.09 234	0.08 48	0.15 214	0.23 288	0.16 181	0.11 149	0.15 200	0.13 212	0.11 220	0.11 105	0.11 183	0.05 26	0.04 21	0.08 272	0.07 268	0.06 189	0.09 382

TANstereo	0.09 77	0.04 1	0.08 29	0.13 12	0.06 13	0.11 168	0.14 148	0.15 102	0.19 241	0.11 149	0.15 200	0.10 150	0.06 34	0.12 186	0.09 52	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.05 120

XX-TBD	0.09 77	0.06 54	0.07 6	0.14 29	0.07 70	0.12 202	0.16 279	0.14 73	0.13 114	0.11 149	0.12 155	0.09 119	0.08 137	0.10 59	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.05 120

sAnonymous2	0.13 271	0.12 406	0.24 443	0.20 400	0.12 413	0.17 350	0.13 100	0.26 344	0.21 279	0.11 149	0.11 142	0.13 212	0.08 137	0.10 59	0.10 120	0.09 351	0.05 182	0.08 272	0.06 181	0.15 485	0.10 406

CroCo_RVC	0.13 271	0.12 406	0.24 443	0.20 400	0.12 413	0.17 350	0.13 100	0.26 344	0.21 279	0.11 149	0.11 142	0.13 212	0.08 137	0.10 59	0.10 120	0.09 351	0.05 182	0.08 272	0.06 181	0.15 485	0.10 406

111	0.10 138	0.06 54	0.12 181	0.15 69	0.07 70	0.10 123	0.14 148	0.21 247	0.23 303	0.11 149	0.12 155	0.14 232	0.11 220	0.13 230	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.05 98	0.05 120

RAFT + AFF	0.13 271	0.07 135	0.20 417	0.20 400	0.10 335	0.14 273	0.24 463	0.26 344	0.20 264	0.11 149	0.10 112	0.12 188	0.10 195	0.15 277	0.12 231	0.07 235	0.06 302	0.09 351	0.08 332	0.06 189	0.08 338

DIP-Stereo	0.11 181	0.07 135	0.14 260	0.17 214	0.09 234	0.13 241	0.09 18	0.16 128	0.16 181	0.11 149	0.16 212	0.14 232	0.12 250	0.15 277	0.13 272	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
xyz-stereo-finetune	0.11 181	0.08 232	0.13 225	0.14 29	0.06 13	0.10 123	0.19 395	0.17 164	0.19 241	0.12 187	0.14 183	0.15 261	0.10 195	0.13 230	0.11 183	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.05 120

Reg-Stereo(zero)	0.08 43	0.05 17	0.08 29	0.16 140	0.06 13	0.12 202	0.11 45	0.15 102	0.10 34	0.12 187	0.09 86	0.10 150	0.08 137	0.11 105	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

PAM	0.10 138	0.05 17	0.16 343	0.15 69	0.08 125	0.09 77	0.16 279	0.15 102	0.16 181	0.12 187	0.09 86	0.09 119	0.07 102	0.13 230	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 181	0.05 98	0.06 195

rvit_0105_6	0.14 305	0.09 306	0.18 394	0.17 214	0.10 335	0.10 123	0.16 279	0.19 214	0.26 354	0.12 187	0.18 258	0.17 295	0.12 250	0.18 364	0.12 231	0.15 481	0.11 454	0.12 444	0.10 411	0.09 376	0.06 195

rvit_stereo_ft	0.12 246	0.07 135	0.13 225	0.19 351	0.10 335	0.12 202	0.17 312	0.16 128	0.16 181	0.12 187	0.13 169	0.15 261	0.10 195	0.14 255	0.13 272	0.09 351	0.06 302	0.08 272	0.07 268	0.07 254	0.05 120

testlalala2	0.10 138	0.06 54	0.11 146	0.20 400	0.10 335	0.10 123	0.12 62	0.17 164	0.12 83	0.12 187	0.13 169	0.09 119	0.07 102	0.11 105	0.13 272	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.05 120

MyStereo8	0.12 246	0.07 135	0.15 309	0.15 69	0.09 234	0.18 368	0.14 148	0.19 214	0.22 293	0.12 187	0.18 258	0.11 171	0.10 195	0.16 311	0.18 386	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.05 104	0.08 316	0.09 382

MyStereo06	0.10 138	0.07 135	0.12 181	0.17 214	0.09 234	0.13 241	0.18 357	0.19 214	0.12 83	0.12 187	0.08 68	0.07 62	0.07 102	0.11 105	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.06 189	0.06 195

StereoVision	0.13 271	0.12 406	0.09 70	0.24 473	0.10 335	0.15 299	0.21 433	0.21 247	0.20 264	0.12 187	0.24 330	0.10 150	0.10 195	0.16 311	0.10 120	0.09 351	0.11 454	0.12 444	0.12 460	0.06 189	0.05 120

test_4	0.10 138	0.10 364	0.08 29	0.19 351	0.09 234	0.08 48	0.22 442	0.15 102	0.17 200	0.12 187	0.18 258	0.12 188	0.09 163	0.08 15	0.11 183	0.04 11	0.04 21	0.08 272	0.08 332	0.04 15	0.03 1

GLC_STEREO	0.11 181	0.07 135	0.11 146	0.17 214	0.07 70	0.09 77	0.13 100	0.15 102	0.24 319	0.12 187	0.13 169	0.12 188	0.08 137	0.18 364	0.11 183	0.06 113	0.08 397	0.08 272	0.06 181	0.05 98	0.05 120

IPLG	0.10 138	0.07 135	0.15 309	0.17 214	0.08 125	0.11 168	0.14 148	0.20 225	0.15 154	0.12 187	0.17 233	0.07 62	0.07 102	0.14 255	0.13 272	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

TransformOpticalFlow	0.10 138	0.08 232	0.13 225	0.18 295	0.07 70	0.09 77	0.15 214	0.19 214	0.15 154	0.12 187	0.17 233	0.11 171	0.11 220	0.11 105	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.06 181	0.05 98	0.05 120

NF-Stereo	0.11 181	0.07 135	0.13 225	0.17 214	0.09 234	0.10 123	0.14 148	0.23 288	0.19 241	0.12 187	0.17 233	0.12 188	0.11 220	0.11 105	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.12 441

OCTAStereo	0.11 181	0.07 135	0.13 225	0.17 214	0.09 234	0.10 123	0.14 148	0.23 288	0.19 241	0.12 187	0.17 233	0.12 188	0.11 220	0.11 105	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.12 441

NRIStereo	0.11 181	0.08 232	0.14 260	0.18 295	0.08 125	0.10 123	0.14 148	0.16 128	0.15 154	0.12 187	0.14 183	0.13 212	0.12 250	0.13 230	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.07 274

PSM-AAD	0.11 181	0.07 135	0.10 105	0.19 351	0.09 234	0.10 123	0.15 214	0.20 225	0.13 114	0.12 187	0.14 183	0.18 309	0.11 220	0.11 105	0.10 120	0.05 26	0.05 182	0.09 351	0.08 332	0.06 189	0.14 477

FTStereo	0.12 246	0.06 54	0.14 260	0.18 295	0.09 234	0.07 27	0.15 214	0.21 247	0.18 226	0.12 187	0.24 330	0.12 188	0.12 250	0.13 230	0.13 272	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.10 406

ASMatch	0.11 181	0.06 54	0.13 225	0.16 140	0.10 335	0.07 27	0.14 148	0.17 164	0.17 200	0.12 187	0.16 212	0.16 275	0.10 195	0.13 230	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.08 338

RE-Stereo	0.11 181	0.07 135	0.13 225	0.17 214	0.09 234	0.10 123	0.14 148	0.23 288	0.19 241	0.12 187	0.17 233	0.12 188	0.11 220	0.11 105	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.12 441

TVStereo	0.11 181	0.07 135	0.13 225	0.17 214	0.09 234	0.10 123	0.14 148	0.23 288	0.19 241	0.12 187	0.17 233	0.12 188	0.11 220	0.11 105	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.12 441

Prome-Stereo	0.11 181	0.06 54	0.10 105	0.18 295	0.08 125	0.12 202	0.15 214	0.22 269	0.13 114	0.12 187	0.17 233	0.13 212	0.08 137	0.12 186	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.09 382

raft+_RVC	0.11 181	0.07 135	0.09 70	0.16 140	0.07 70	0.10 123	0.11 45	0.24 310	0.20 264	0.12 187	0.15 200	0.12 188	0.08 137	0.12 186	0.13 272	0.07 235	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.05 120

RALCasStereoNet	0.10 138	0.06 54	0.09 70	0.16 140	0.08 125	0.12 202	0.14 148	0.17 164	0.11 60	0.12 187	0.17 233	0.14 232	0.10 195	0.12 186	0.11 183	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.05 104	0.08 316	0.07 274

ARAFT	0.12 246	0.08 232	0.17 371	0.19 351	0.09 234	0.14 273	0.18 357	0.20 225	0.12 83	0.12 187	0.13 169	0.14 232	0.11 220	0.15 277	0.12 231	0.06 113	0.05 182	0.10 396	0.09 376	0.05 98	0.04 40

R-Stereo Train	0.10 138	0.06 54	0.10 105	0.17 214	0.08 125	0.11 168	0.14 148	0.23 288	0.11 60	0.12 187	0.19 267	0.11 171	0.08 137	0.09 33	0.11 183	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.05 120

RAFT-Stereo	0.10 138	0.06 54	0.10 105	0.17 214	0.08 125	0.11 168	0.14 148	0.23 288	0.11 60	0.12 187	0.19 267	0.11 171	0.08 137	0.09 33	0.11 183	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.05 120
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gcap-zeroshot	0.09 77	0.05 17	0.10 105	0.16 140	0.07 70	0.13 241	0.13 100	0.11 26	0.12 83	0.13 214	0.12 155	0.09 119	0.08 137	0.09 33	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

CoDeX	0.12 246	0.07 135	0.12 181	0.17 214	0.08 125	0.12 202	0.15 214	0.23 288	0.27 363	0.13 214	0.17 233	0.16 275	0.11 220	0.14 255	0.11 183	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.05 120

plain	0.10 138	0.08 232	0.10 105	0.19 351	0.09 234	0.10 123	0.15 214	0.14 73	0.13 114	0.13 214	0.15 200	0.09 119	0.12 250	0.13 230	0.12 231	0.07 235	0.05 182	0.09 351	0.06 181	0.06 189	0.06 195

MIM_Stereo	0.09 77	0.07 135	0.11 146	0.15 69	0.07 70	0.06 8	0.12 62	0.20 225	0.14 138	0.13 214	0.13 169	0.09 119	0.05 9	0.12 186	0.08 17	0.05 26	0.06 302	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.05 120

anonymousdsp2	0.11 181	0.07 135	0.10 105	0.16 140	0.09 234	0.13 241	0.14 148	0.18 193	0.22 293	0.13 214	0.14 183	0.12 188	0.09 163	0.14 255	0.11 183	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.05 120

DCANet-4	0.10 138	0.06 54	0.12 181	0.16 140	0.06 13	0.09 77	0.17 312	0.18 193	0.19 241	0.13 214	0.16 212	0.09 119	0.14 312	0.11 105	0.12 231	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

fff	0.10 138	0.06 54	0.12 181	0.15 69	0.07 70	0.09 77	0.17 312	0.16 128	0.20 264	0.13 214	0.16 212	0.10 150	0.11 220	0.11 105	0.12 231	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

ADStereo(finetuned)	0.10 138	0.06 54	0.12 181	0.16 140	0.06 13	0.09 77	0.17 312	0.15 102	0.19 241	0.13 214	0.17 233	0.10 150	0.12 250	0.11 105	0.12 231	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

GwcNet-ADL	0.13 271	0.08 232	0.14 260	0.20 400	0.09 234	0.11 168	0.20 416	0.30 408	0.24 319	0.13 214	0.14 183	0.18 309	0.14 312	0.13 230	0.14 309	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.07 254	0.06 195

GANet-ADL	0.13 271	0.07 135	0.15 309	0.17 214	0.10 335	0.18 368	0.15 214	0.30 408	0.20 264	0.13 214	0.18 258	0.19 323	0.12 250	0.16 311	0.13 272	0.08 295	0.06 302	0.06 99	0.05 104	0.07 254	0.08 338

OMP-Stereo	0.11 181	0.06 54	0.14 260	0.18 295	0.08 125	0.09 77	0.12 62	0.21 247	0.21 279	0.13 214	0.14 183	0.11 171	0.12 250	0.11 105	0.13 272	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.04 40

KYRaft	0.11 181	0.07 135	0.10 105	0.19 351	0.09 234	0.08 48	0.15 214	0.22 269	0.12 83	0.13 214	0.16 212	0.20 335	0.10 195	0.12 186	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.08 272	0.08 332	0.06 189	0.16 495

Pruner-Stereo	0.11 181	0.07 135	0.12 181	0.17 214	0.09 234	0.06 8	0.12 62	0.17 164	0.17 200	0.13 214	0.19 267	0.13 212	0.09 163	0.11 105	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.08 338

DeepStereo_RVC	0.11 181	0.08 232	0.16 343	0.18 295	0.08 125	0.08 48	0.12 62	0.17 164	0.12 83	0.13 214	0.14 183	0.12 188	0.12 250	0.12 186	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.07 254	0.08 338

RAFT-RH_RVC	0.11 181	0.06 54	0.14 260	0.16 140	0.09 234	0.12 202	0.12 62	0.17 164	0.12 83	0.13 214	0.41 485	0.11 171	0.10 195	0.13 230	0.12 231	0.05 26	0.04 21	0.08 272	0.05 104	0.04 15	0.06 195

AnonymousM	0.09 77	0.05 17	0.10 105	0.14 29	0.06 13	0.09 77	0.13 100	0.19 214	0.14 138	0.13 214	0.11 142	0.09 119	0.08 137	0.13 230	0.10 120	0.08 295	0.05 182	0.08 272	0.05 104	0.05 98	0.05 120

rafts_anoy	0.11 181	0.06 54	0.10 105	0.17 214	0.08 125	0.10 123	0.14 148	0.17 164	0.14 138	0.13 214	0.13 169	0.12 188	0.10 195	0.11 105	0.12 231	0.07 235	0.04 21	0.09 351	0.11 441	0.07 254	0.06 195

DCANet	0.10 138	0.06 54	0.12 181	0.16 140	0.06 13	0.09 77	0.17 312	0.15 102	0.19 241	0.13 214	0.17 233	0.10 150	0.11 220	0.11 105	0.12 231	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

csc	0.10 138	0.06 54	0.12 181	0.15 69	0.07 70	0.09 77	0.17 312	0.16 128	0.20 264	0.13 214	0.16 212	0.10 150	0.11 220	0.11 105	0.12 231	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

cscssc	0.10 138	0.06 54	0.12 181	0.15 69	0.07 70	0.09 77	0.17 312	0.16 128	0.20 264	0.13 214	0.16 212	0.10 150	0.11 220	0.11 105	0.12 231	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

HITNet	0.10 138	0.06 54	0.12 181	0.14 29	0.06 13	0.11 168	0.10 26	0.18 193	0.18 226	0.13 214	0.16 212	0.14 232	0.11 220	0.15 277	0.13 272	0.06 113	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.06 189	0.05 120
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
rvit_0105_5	0.14 305	0.09 306	0.13 225	0.17 214	0.09 234	0.14 273	0.23 451	0.24 310	0.27 363	0.14 235	0.15 200	0.18 309	0.12 250	0.17 343	0.14 309	0.14 477	0.11 454	0.10 396	0.10 411	0.08 316	0.06 195

rvit_0105_4	0.14 305	0.09 306	0.17 371	0.17 214	0.10 335	0.12 202	0.19 395	0.23 288	0.27 363	0.14 235	0.20 279	0.17 295	0.13 287	0.17 343	0.13 272	0.15 481	0.11 454	0.11 427	0.10 411	0.09 376	0.06 195

test_sample2	0.12 246	0.07 135	0.12 181	0.14 29	0.08 125	0.16 329	0.18 357	0.21 247	0.16 181	0.14 235	0.20 279	0.19 323	0.15 330	0.15 277	0.12 231	0.08 295	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.08 316	0.07 274

test_sample1	0.13 271	0.07 135	0.14 260	0.13 12	0.08 125	0.19 391	0.16 279	0.20 225	0.15 154	0.14 235	0.22 309	0.18 309	0.16 356	0.17 343	0.14 309	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.06 181	0.08 316	0.07 274

MIF-Stereo (partial)	0.11 181	0.06 54	0.10 105	0.19 351	0.10 335	0.10 123	0.11 45	0.17 164	0.18 226	0.14 235	0.16 212	0.09 119	0.11 220	0.12 186	0.12 231	0.08 295	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.06 189	0.07 274

PCWNet_CMD	0.14 305	0.08 232	0.15 309	0.17 214	0.09 234	0.14 273	0.14 148	0.29 394	0.36 440	0.14 235	0.20 279	0.21 344	0.12 250	0.17 343	0.13 272	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.07 254	0.07 274

LL-Strereo2	0.10 138	0.10 364	0.15 309	0.18 295	0.08 125	0.15 299	0.09 18	0.17 164	0.14 138	0.14 235	0.10 112	0.09 119	0.07 102	0.16 311	0.10 120	0.05 26	0.05 182	0.10 396	0.07 268	0.06 189	0.05 120

DisPM	0.11 181	0.07 135	0.12 181	0.16 140	0.09 234	0.06 8	0.13 100	0.17 164	0.17 200	0.14 235	0.20 279	0.12 188	0.10 195	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.11 429

CIPLG	0.11 181	0.08 232	0.14 260	0.17 214	0.08 125	0.12 202	0.15 214	0.17 164	0.15 154	0.14 235	0.11 142	0.16 275	0.09 163	0.16 311	0.11 183	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

IPLGR_C	0.11 181	0.08 232	0.14 260	0.17 214	0.08 125	0.12 202	0.15 214	0.17 164	0.15 154	0.14 235	0.10 112	0.16 275	0.09 163	0.16 311	0.11 183	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

ACRE	0.11 181	0.08 232	0.14 260	0.17 214	0.08 125	0.12 202	0.15 214	0.17 164	0.14 138	0.14 235	0.10 112	0.16 275	0.09 163	0.16 311	0.11 183	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

HHNet	0.11 181	0.06 54	0.16 343	0.15 69	0.14 452	0.07 27	0.13 100	0.20 225	0.17 200	0.14 235	0.25 359	0.11 171	0.08 137	0.13 230	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.08 272	0.06 181	0.05 98	0.09 382

IIG-Stereo	0.11 181	0.06 54	0.13 225	0.17 214	0.08 125	0.11 168	0.12 62	0.22 269	0.17 200	0.14 235	0.17 233	0.11 171	0.12 250	0.12 186	0.12 231	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.04 40

PSM-softLoss	0.12 246	0.07 135	0.15 309	0.17 214	0.09 234	0.08 48	0.13 100	0.24 310	0.17 200	0.14 235	0.19 267	0.13 212	0.11 220	0.11 105	0.11 183	0.07 235	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.06 189	0.12 441

KMStereo	0.12 246	0.07 135	0.15 309	0.17 214	0.09 234	0.08 48	0.13 100	0.24 310	0.17 200	0.14 235	0.19 267	0.13 212	0.11 220	0.11 105	0.11 183	0.07 235	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.06 189	0.12 441

RAFT_R40	0.11 181	0.07 135	0.14 260	0.18 295	0.09 234	0.06 8	0.13 100	0.17 164	0.16 181	0.14 235	0.18 258	0.15 261	0.12 250	0.10 59	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.09 351	0.06 181	0.06 189	0.05 120

GrayStereo	0.11 181	0.06 54	0.11 146	0.19 351	0.09 234	0.09 77	0.16 279	0.18 193	0.17 200	0.14 235	0.17 233	0.17 295	0.11 220	0.12 186	0.11 183	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.10 406

IRAFT_RVC	0.12 246	0.08 232	0.16 343	0.19 351	0.08 125	0.07 27	0.15 214	0.24 310	0.23 303	0.14 235	0.14 183	0.15 261	0.12 250	0.12 186	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.09 351	0.06 181	0.06 189	0.06 195

CRE-IMP	0.11 181	0.09 306	0.16 343	0.19 351	0.08 125	0.10 123	0.12 62	0.18 193	0.10 34	0.14 235	0.13 169	0.13 212	0.12 250	0.12 186	0.11 183	0.07 235	0.04 21	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.08 338

TestStereo	0.13 271	0.14 447	0.11 146	0.23 464	0.08 125	0.15 299	0.21 433	0.20 225	0.23 303	0.14 235	0.24 330	0.16 275	0.12 250	0.16 311	0.14 309	0.05 26	0.06 302	0.08 272	0.06 181	0.09 376	0.05 120

CFNet_pseudo	0.14 305	0.08 232	0.15 309	0.16 140	0.09 234	0.13 241	0.14 148	0.27 365	0.34 426	0.14 235	0.21 300	0.22 362	0.13 287	0.18 364	0.14 309	0.07 235	0.05 182	0.08 272	0.06 181	0.07 254	0.07 274

RALAANet	0.11 181	0.08 232	0.10 105	0.17 214	0.09 234	0.14 273	0.10 26	0.20 225	0.15 154	0.14 235	0.13 169	0.16 275	0.09 163	0.12 186	0.11 183	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.04 40

xxxx	0.15 349	0.07 135	0.14 260	0.14 29	0.08 125	0.23 443	0.18 357	0.31 418	0.19 241	0.14 235	0.28 397	0.22 362	0.14 312	0.15 277	0.26 475	0.09 351	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.08 316	0.07 274

SFCPSM	0.13 271	0.07 135	0.14 260	0.17 214	0.09 234	0.15 299	0.16 279	0.28 384	0.27 363	0.14 235	0.17 233	0.12 188	0.13 287	0.14 255	0.11 183	0.08 295	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.07 254	0.06 195

DMCA	0.14 305	0.09 306	0.16 343	0.19 351	0.09 234	0.15 299	0.17 312	0.23 288	0.27 363	0.14 235	0.19 267	0.17 295	0.18 392	0.15 277	0.17 368	0.10 388	0.06 302	0.08 272	0.06 181	0.09 376	0.10 406

MSMDNet	0.14 305	0.08 232	0.15 309	0.17 214	0.09 234	0.14 273	0.14 148	0.29 394	0.36 440	0.14 235	0.21 300	0.21 344	0.12 250	0.17 343	0.14 309	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.07 254	0.07 274

ccs_rob	0.14 305	0.08 232	0.15 309	0.16 140	0.09 234	0.12 202	0.14 148	0.27 365	0.34 426	0.14 235	0.21 300	0.22 362	0.13 287	0.18 364	0.14 309	0.07 235	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.07 254	0.07 274

xyz-stereo-finetune2	0.11 181	0.07 135	0.13 225	0.13 12	0.07 70	0.11 168	0.19 395	0.17 164	0.12 83	0.15 262	0.15 200	0.17 295	0.12 250	0.13 230	0.11 183	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.06 195

xyz-stereo	0.13 271	0.07 135	0.20 417	0.15 69	0.05 1	0.20 406	0.15 214	0.17 164	0.31 401	0.15 262	0.29 409	0.26 407	0.16 356	0.13 230	0.12 231	0.05 26	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

FACV-RUCA	0.13 271	0.11 389	0.12 181	0.19 351	0.12 413	0.15 299	0.15 214	0.22 269	0.20 264	0.15 262	0.16 212	0.14 232	0.16 356	0.14 255	0.13 272	0.07 235	0.05 182	0.08 272	0.06 181	0.10 407	0.08 338

rvit_0105_3	0.15 349	0.09 306	0.14 260	0.19 351	0.12 413	0.15 299	0.25 478	0.25 326	0.29 384	0.15 262	0.17 233	0.20 335	0.13 287	0.17 343	0.14 309	0.13 464	0.11 454	0.12 444	0.14 473	0.07 254	0.06 195

mmm	0.14 305	0.08 232	0.17 371	0.17 214	0.09 234	0.17 350	0.18 357	0.21 247	0.15 154	0.15 262	0.23 318	0.21 344	0.16 356	0.16 311	0.17 368	0.08 295	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.07 254	0.07 274

11t1	0.12 246	0.06 54	0.13 225	0.14 29	0.08 125	0.17 350	0.15 214	0.18 193	0.15 154	0.15 262	0.15 200	0.16 275	0.16 356	0.15 277	0.13 272	0.08 295	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.08 316	0.07 274

ffm	0.12 246	0.09 306	0.14 260	0.16 140	0.08 125	0.17 350	0.17 312	0.15 102	0.19 241	0.15 262	0.25 359	0.19 323	0.13 287	0.10 59	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.09 351	0.08 332	0.06 189	0.06 195

ff1	0.13 271	0.09 306	0.14 260	0.16 140	0.08 125	0.17 350	0.17 312	0.15 102	0.19 241	0.15 262	0.25 359	0.19 323	0.13 287	0.14 255	0.20 404	0.06 113	0.04 21	0.09 351	0.08 332	0.06 189	0.06 195

mmx	0.14 305	0.09 306	0.14 260	0.16 140	0.08 125	0.17 350	0.17 312	0.27 365	0.25 340	0.15 262	0.25 359	0.19 323	0.13 287	0.14 255	0.20 404	0.08 295	0.06 302	0.09 351	0.08 332	0.08 316	0.08 338

xxx	0.14 305	0.09 306	0.14 260	0.16 140	0.08 125	0.17 350	0.17 312	0.27 365	0.25 340	0.15 262	0.25 359	0.19 323	0.13 287	0.14 255	0.20 404	0.08 295	0.06 302	0.09 351	0.08 332	0.08 316	0.08 338

LL-Strereo	0.13 271	0.09 306	0.11 146	0.20 400	0.10 335	0.11 168	0.18 357	0.32 429	0.24 319	0.15 262	0.15 200	0.14 232	0.13 287	0.19 379	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.09 351	0.08 332	0.04 15	0.05 120

anonymousa	0.13 271	0.07 135	0.13 225	0.18 295	0.09 234	0.13 241	0.17 312	0.19 214	0.29 384	0.15 262	0.24 330	0.15 261	0.14 312	0.14 255	0.14 309	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.09 376	0.05 98	0.06 195

qqq	0.13 271	0.09 306	0.15 309	0.16 140	0.08 125	0.13 241	0.15 214	0.23 288	0.16 181	0.15 262	0.19 267	0.16 275	0.16 356	0.15 277	0.16 353	0.07 235	0.06 302	0.08 272	0.08 332	0.07 254	0.07 274

x	0.13 271	0.07 135	0.14 260	0.14 29	0.08 125	0.18 368	0.14 148	0.22 269	0.20 264	0.15 262	0.19 267	0.19 323	0.17 379	0.18 364	0.18 386	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.06 181	0.07 254	0.07 274

RAFT+CT+SA	0.13 271	0.11 389	0.09 70	0.19 351	0.09 234	0.15 299	0.28 498	0.22 269	0.22 293	0.15 262	0.26 376	0.10 150	0.10 195	0.11 105	0.12 231	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.08 332	0.07 254	0.06 195

Sa-1000	0.12 246	0.08 232	0.08 29	0.18 295	0.08 125	0.14 273	0.22 442	0.22 269	0.18 226	0.15 262	0.20 279	0.17 295	0.11 220	0.10 59	0.10 120	0.06 113	0.05 182	0.09 351	0.09 376	0.05 98	0.05 120

Patchmatch Stereo++	0.11 181	0.09 306	0.16 343	0.18 295	0.08 125	0.06 8	0.11 45	0.16 128	0.13 114	0.15 262	0.16 212	0.14 232	0.12 250	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.07 274
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	0.11 181	0.09 306	0.16 343	0.18 295	0.08 125	0.06 8	0.12 62	0.16 128	0.13 114	0.15 262	0.16 212	0.14 232	0.12 250	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.07 274

ROB_FTStereo_v2	0.11 181	0.09 306	0.16 343	0.19 351	0.08 125	0.06 8	0.12 62	0.16 128	0.13 114	0.15 262	0.16 212	0.14 232	0.12 250	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.07 274

ROB_FTStereo	0.11 181	0.09 306	0.16 343	0.19 351	0.08 125	0.06 8	0.11 45	0.16 128	0.13 114	0.15 262	0.16 212	0.14 232	0.12 250	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.07 274

HUI-Stereo	0.11 181	0.09 306	0.16 343	0.18 295	0.08 125	0.06 8	0.12 62	0.16 128	0.13 114	0.15 262	0.16 212	0.14 232	0.12 250	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.07 274

SST-Stereo	0.10 138	0.07 135	0.15 309	0.18 295	0.09 234	0.06 8	0.12 62	0.17 164	0.11 60	0.15 262	0.17 233	0.13 212	0.12 250	0.10 59	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.09 351	0.06 181	0.06 189	0.05 120

iGMRVC	0.11 181	0.09 306	0.16 343	0.19 351	0.08 125	0.06 8	0.12 62	0.16 128	0.13 114	0.15 262	0.16 212	0.14 232	0.12 250	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.07 274

iRAFT	0.11 181	0.09 306	0.16 343	0.18 295	0.08 125	0.06 8	0.11 45	0.16 128	0.13 114	0.15 262	0.16 212	0.14 232	0.12 250	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.07 274

RAFT-IKP	0.11 181	0.09 306	0.16 343	0.19 351	0.08 125	0.06 8	0.12 62	0.16 128	0.13 114	0.15 262	0.16 212	0.14 232	0.12 250	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.07 274

Anonymous3	0.16 372	0.13 435	0.33 482	0.26 488	0.14 452	0.27 475	0.17 312	0.28 384	0.28 377	0.15 262	0.17 233	0.14 232	0.10 195	0.15 277	0.12 231	0.08 295	0.08 397	0.08 272	0.08 332	0.08 316	0.11 429

NVstereo2D	0.19 417	0.10 364	0.15 309	0.17 214	0.15 468	0.28 481	0.23 451	0.44 513	0.42 471	0.15 262	0.27 384	0.25 398	0.19 408	0.22 431	0.17 368	0.09 351	0.06 302	0.10 396	0.08 332	0.15 485	0.09 382

iResNet	0.13 271	0.10 364	0.18 394	0.19 351	0.08 125	0.13 241	0.18 357	0.20 225	0.26 354	0.15 262	0.23 318	0.15 261	0.13 287	0.14 255	0.14 309	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.05 120

DFGA-Net	0.13 271	0.11 389	0.18 394	0.17 214	0.10 335	0.12 202	0.13 100	0.22 269	0.25 340	0.16 290	0.16 212	0.13 212	0.12 250	0.16 311	0.14 309	0.07 235	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.05 98	0.05 120

G2L-Stereo	0.14 305	0.07 135	0.13 225	0.17 214	0.09 234	0.13 241	0.12 62	0.27 365	0.22 293	0.16 290	0.27 384	0.21 344	0.13 287	0.17 343	0.18 386	0.09 351	0.08 397	0.08 272	0.07 268	0.07 254	0.07 274

test_sample4	0.14 305	0.08 232	0.14 260	0.15 69	0.08 125	0.19 391	0.18 357	0.26 344	0.17 200	0.16 290	0.25 359	0.18 309	0.14 312	0.16 311	0.13 272	0.08 295	0.06 302	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.08 338

test_sample3	0.14 305	0.08 232	0.15 309	0.14 29	0.09 234	0.19 391	0.17 312	0.26 344	0.18 226	0.16 290	0.22 309	0.19 323	0.15 330	0.17 343	0.13 272	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.06 181	0.09 376	0.08 338

ttt	0.14 305	0.08 232	0.14 260	0.15 69	0.08 125	0.15 299	0.18 357	0.27 365	0.29 384	0.16 290	0.24 330	0.17 295	0.13 287	0.13 230	0.14 309	0.11 416	0.08 397	0.09 351	0.08 332	0.09 376	0.08 338

CFNet_ucs	0.15 349	0.08 232	0.16 343	0.16 140	0.11 382	0.14 273	0.14 148	0.30 408	0.34 426	0.16 290	0.24 330	0.23 379	0.14 312	0.18 364	0.15 337	0.09 351	0.06 302	0.08 272	0.07 268	0.09 376	0.09 382

ADLNet2	0.16 372	0.09 306	0.13 225	0.16 140	0.09 234	0.20 406	0.16 279	0.31 418	0.39 455	0.16 290	0.20 279	0.20 335	0.18 392	0.21 420	0.22 433	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.07 268	0.09 376	0.07 274

PFNet+	0.11 181	0.06 54	0.13 225	0.16 140	0.09 234	0.05 4	0.12 62	0.17 164	0.21 279	0.16 290	0.19 267	0.14 232	0.10 195	0.11 105	0.11 183	0.08 295	0.05 182	0.09 351	0.08 332	0.06 189	0.11 429

AAGNet	0.11 181	0.07 135	0.16 343	0.19 351	0.09 234	0.08 48	0.13 100	0.18 193	0.13 114	0.16 290	0.21 300	0.13 212	0.14 312	0.11 105	0.14 309	0.06 113	0.04 21	0.09 351	0.06 181	0.06 189	0.05 120

THIR-Stereo	0.12 246	0.07 135	0.11 146	0.15 69	0.08 125	0.14 273	0.16 279	0.17 164	0.25 340	0.16 290	0.24 330	0.14 232	0.12 250	0.12 186	0.14 309	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.07 268	0.05 98	0.05 120

PFNet	0.12 246	0.06 54	0.17 371	0.17 214	0.08 125	0.09 77	0.15 214	0.26 344	0.20 264	0.16 290	0.16 212	0.14 232	0.11 220	0.12 186	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.05 120

GES	0.14 305	0.08 232	0.16 343	0.15 69	0.10 335	0.13 241	0.13 100	0.28 384	0.25 340	0.16 290	0.23 318	0.18 309	0.13 287	0.16 311	0.13 272	0.08 295	0.07 371	0.07 191	0.06 181	0.08 316	0.09 382

test_xeample	0.15 349	0.06 54	0.13 225	0.14 29	0.08 125	0.21 422	0.20 416	0.28 384	0.20 264	0.16 290	0.29 409	0.19 323	0.16 356	0.15 277	0.26 475	0.09 351	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.07 254	0.07 274

GMStereo	0.13 271	0.14 447	0.14 260	0.18 295	0.09 234	0.15 299	0.16 279	0.20 225	0.24 319	0.16 290	0.17 233	0.10 150	0.10 195	0.16 311	0.13 272	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.06 181	0.07 254	0.06 195
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 305	0.07 135	0.13 225	0.15 69	0.08 125	0.13 241	0.16 279	0.24 310	0.24 319	0.16 290	0.28 397	0.22 362	0.14 312	0.15 277	0.13 272	0.11 416	0.06 302	0.09 351	0.12 460	0.08 316	0.07 274

BEATNet_4x	0.12 246	0.08 232	0.14 260	0.18 295	0.07 70	0.15 299	0.07 3	0.22 269	0.18 226	0.16 290	0.19 267	0.18 309	0.14 312	0.16 311	0.15 337	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.06 189	0.06 195

ITSA-stereo	0.15 349	0.10 364	0.14 260	0.19 351	0.08 125	0.12 202	0.14 148	0.30 408	0.49 495	0.17 306	0.19 267	0.22 362	0.15 330	0.17 343	0.16 353	0.10 388	0.06 302	0.08 272	0.08 332	0.08 316	0.08 338

test_sample6	0.14 305	0.08 232	0.13 225	0.16 140	0.08 125	0.17 350	0.19 395	0.25 326	0.17 200	0.17 306	0.27 384	0.19 323	0.14 312	0.15 277	0.13 272	0.08 295	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.08 316	0.08 338

test_sample5	0.14 305	0.08 232	0.14 260	0.16 140	0.08 125	0.18 368	0.18 357	0.25 326	0.17 200	0.17 306	0.27 384	0.18 309	0.14 312	0.16 311	0.13 272	0.08 295	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.08 316	0.08 338

DispNO	0.14 305	0.08 232	0.17 371	0.19 351	0.12 413	0.11 168	0.21 433	0.23 288	0.29 384	0.17 306	0.23 318	0.18 309	0.17 379	0.15 277	0.15 337	0.07 235	0.05 182	0.08 272	0.08 332	0.07 254	0.06 195

MyStereo05	0.13 271	0.07 135	0.10 105	0.17 214	0.09 234	0.13 241	0.18 357	0.27 365	0.35 435	0.17 306	0.14 183	0.15 261	0.11 220	0.15 277	0.13 272	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.06 189	0.06 195

MyStereo04	0.13 271	0.07 135	0.10 105	0.17 214	0.09 234	0.14 273	0.18 357	0.29 394	0.38 452	0.17 306	0.14 183	0.16 275	0.10 195	0.15 277	0.13 272	0.06 113	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.06 189	0.06 195

DualNet	0.14 305	0.08 232	0.14 260	0.16 140	0.08 125	0.18 368	0.18 357	0.25 326	0.17 200	0.17 306	0.27 384	0.18 309	0.14 312	0.16 311	0.13 272	0.08 295	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.08 316	0.08 338

1111x	0.15 349	0.08 232	0.12 181	0.18 295	0.07 70	0.18 368	0.25 478	0.31 418	0.24 319	0.17 306	0.24 330	0.26 407	0.15 330	0.13 230	0.23 445	0.07 235	0.07 371	0.08 272	0.09 376	0.07 254	0.06 195

CASS	0.13 271	0.12 406	0.11 146	0.23 464	0.09 234	0.15 299	0.17 312	0.18 193	0.19 241	0.17 306	0.18 258	0.15 261	0.15 330	0.14 255	0.14 309	0.09 351	0.06 302	0.10 396	0.08 332	0.09 376	0.07 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.13 271	0.08 232	0.08 29	0.19 351	0.08 125	0.18 368	0.29 507	0.23 288	0.16 181	0.17 306	0.20 279	0.16 275	0.10 195	0.12 186	0.13 272	0.06 113	0.06 302	0.08 272	0.06 181	0.05 98	0.05 120

BUS	0.14 305	0.09 306	0.14 260	0.22 444	0.10 335	0.19 391	0.14 148	0.34 457	0.19 241	0.17 306	0.22 309	0.16 275	0.13 287	0.15 277	0.13 272	0.08 295	0.06 302	0.10 396	0.09 376	0.07 254	0.07 274

BSDual-CNN	0.15 349	0.09 306	0.14 260	0.22 444	0.10 335	0.14 273	0.15 214	0.34 457	0.19 241	0.17 306	0.22 309	0.25 398	0.16 356	0.15 277	0.14 309	0.08 295	0.06 302	0.10 396	0.09 376	0.07 254	0.07 274

hknet	0.15 349	0.11 389	0.13 225	0.22 444	0.11 382	0.14 273	0.15 214	0.34 457	0.25 340	0.17 306	0.22 309	0.22 362	0.18 392	0.17 343	0.12 231	0.07 235	0.06 302	0.10 396	0.09 376	0.07 254	0.07 274

SA-5K	0.13 271	0.08 232	0.08 29	0.19 351	0.08 125	0.18 368	0.29 507	0.23 288	0.16 181	0.17 306	0.20 279	0.16 275	0.10 195	0.12 186	0.13 272	0.06 113	0.06 302	0.08 272	0.06 181	0.05 98	0.05 120

SA	0.12 246	0.09 306	0.08 29	0.18 295	0.08 125	0.12 202	0.24 463	0.23 288	0.18 226	0.17 306	0.27 384	0.14 232	0.11 220	0.11 105	0.11 183	0.05 26	0.05 182	0.09 351	0.08 332	0.05 98	0.04 40

psmg	0.14 305	0.09 306	0.14 260	0.17 214	0.10 335	0.15 299	0.17 312	0.29 394	0.19 241	0.17 306	0.21 300	0.25 398	0.16 356	0.15 277	0.14 309	0.08 295	0.06 302	0.08 272	0.08 332	0.07 254	0.06 195

DEmStereo	0.12 246	0.06 54	0.14 260	0.14 29	0.10 335	0.16 329	0.15 214	0.16 128	0.24 319	0.17 306	0.24 330	0.13 212	0.14 312	0.12 186	0.13 272	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.05 120

DRaft	0.12 246	0.06 54	0.11 146	0.14 29	0.09 234	0.14 273	0.17 312	0.21 247	0.30 394	0.17 306	0.28 397	0.10 150	0.15 330	0.10 59	0.12 231	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.05 120

222	0.16 372	0.07 135	0.14 260	0.14 29	0.08 125	0.24 448	0.18 357	0.30 408	0.20 264	0.17 306	0.28 397	0.17 295	0.16 356	0.15 277	0.40 522	0.10 388	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.07 254	0.08 338

delet	0.17 392	0.08 232	0.17 371	0.19 351	0.11 382	0.20 406	0.21 433	0.30 408	0.37 447	0.17 306	0.26 376	0.19 323	0.19 408	0.19 379	0.21 424	0.08 295	0.08 397	0.09 351	0.11 441	0.06 189	0.06 195

UPFNet	0.16 372	0.08 232	0.12 181	0.20 400	0.12 413	0.20 406	0.23 451	0.28 384	0.26 354	0.17 306	0.24 330	0.22 362	0.19 408	0.19 379	0.21 424	0.09 351	0.07 371	0.08 272	0.09 376	0.08 316	0.06 195

FENet	0.13 271	0.08 232	0.12 181	0.16 140	0.08 125	0.14 273	0.15 214	0.22 269	0.23 303	0.17 306	0.23 318	0.16 275	0.12 250	0.14 255	0.15 337	0.08 295	0.05 182	0.08 272	0.08 332	0.07 254	0.07 274

ACVNet	0.15 349	0.09 306	0.15 309	0.13 12	0.12 413	0.14 273	0.20 416	0.22 269	0.33 415	0.17 306	0.26 376	0.21 344	0.16 356	0.17 343	0.21 424	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.06 181	0.08 316	0.06 195

cf-r	0.13 271	0.07 135	0.12 181	0.16 140	0.08 125	0.14 273	0.19 395	0.20 225	0.25 340	0.17 306	0.25 359	0.21 344	0.16 356	0.14 255	0.14 309	0.10 388	0.05 182	0.06 99	0.08 332	0.06 189	0.06 195

GANet-RSSM	0.14 305	0.07 135	0.13 225	0.13 12	0.08 125	0.14 273	0.17 312	0.22 269	0.21 279	0.17 306	0.24 330	0.23 379	0.15 330	0.16 311	0.15 337	0.10 388	0.06 302	0.07 191	0.08 332	0.08 316	0.07 274

CFNet-ft	0.14 305	0.07 135	0.15 309	0.12 4	0.09 234	0.16 329	0.18 357	0.22 269	0.24 319	0.17 306	0.26 376	0.24 385	0.14 312	0.16 311	0.14 309	0.11 416	0.06 302	0.08 272	0.09 376	0.09 376	0.08 338

RASNet	0.14 305	0.07 135	0.14 260	0.16 140	0.08 125	0.18 368	0.14 148	0.29 394	0.20 264	0.17 306	0.25 359	0.21 344	0.18 392	0.20 404	0.19 398	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.08 332	0.06 189	0.06 195

CFNet_RVC	0.14 305	0.07 135	0.15 309	0.12 4	0.09 234	0.16 329	0.18 357	0.22 269	0.24 319	0.17 306	0.26 376	0.24 385	0.14 312	0.16 311	0.14 309	0.11 416	0.06 302	0.08 272	0.09 376	0.09 376	0.08 338

UCFNet_RVC	0.14 305	0.08 232	0.13 225	0.11 1	0.10 335	0.20 406	0.10 26	0.24 310	0.22 293	0.17 306	0.20 279	0.23 379	0.15 330	0.17 343	0.15 337	0.12 441	0.07 371	0.10 396	0.13 470	0.11 427	0.10 406

DN-CSS_ROB	0.13 271	0.13 435	0.16 343	0.18 295	0.10 335	0.16 329	0.08 7	0.22 269	0.18 226	0.17 306	0.22 309	0.13 212	0.13 287	0.12 186	0.13 272	0.05 26	0.05 182	0.10 396	0.10 411	0.08 316	0.06 195

coex_refinement	0.14 305	0.07 135	0.12 181	0.17 214	0.10 335	0.15 299	0.15 214	0.26 344	0.29 384	0.18 336	0.20 279	0.22 362	0.17 379	0.16 311	0.18 386	0.08 295	0.05 182	0.06 99	0.06 181	0.09 376	0.08 338

DDVS	0.15 349	0.10 364	0.21 425	0.16 140	0.12 413	0.15 299	0.14 148	0.25 326	0.19 241	0.18 336	0.29 409	0.27 415	0.12 250	0.19 379	0.15 337	0.09 351	0.06 302	0.09 351	0.07 268	0.11 427	0.11 429

gwcnet-sp	0.14 305	0.07 135	0.12 181	0.18 295	0.09 234	0.16 329	0.17 312	0.24 310	0.24 319	0.18 336	0.24 330	0.15 261	0.16 356	0.15 277	0.15 337	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.08 332	0.08 316	0.07 274

scenet	0.14 305	0.07 135	0.12 181	0.18 295	0.09 234	0.16 329	0.17 312	0.24 310	0.24 319	0.18 336	0.24 330	0.15 261	0.16 356	0.15 277	0.15 337	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.08 332	0.08 316	0.07 274

ssnet	0.14 305	0.07 135	0.12 181	0.18 295	0.09 234	0.16 329	0.17 312	0.24 310	0.24 319	0.18 336	0.24 330	0.15 261	0.16 356	0.15 277	0.15 337	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.08 332	0.08 316	0.07 274

IER	0.14 305	0.07 135	0.13 225	0.17 214	0.09 234	0.14 273	0.16 279	0.25 326	0.26 354	0.18 336	0.25 359	0.17 295	0.20 420	0.16 311	0.14 309	0.08 295	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.08 316	0.07 274

test_5	0.14 305	0.12 406	0.08 29	0.20 400	0.10 335	0.14 273	0.29 507	0.21 247	0.24 319	0.18 336	0.28 397	0.11 171	0.15 330	0.12 186	0.13 272	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.08 332	0.08 316	0.07 274

NINENet	0.16 372	0.10 364	0.15 309	0.17 214	0.11 382	0.19 391	0.14 148	0.40 496	0.36 440	0.18 336	0.21 300	0.16 275	0.13 287	0.15 277	0.13 272	0.08 295	0.08 397	0.10 396	0.07 268	0.10 407	0.09 382

DAS	0.15 349	0.08 232	0.18 394	0.19 351	0.10 335	0.19 391	0.17 312	0.27 365	0.29 384	0.18 336	0.25 359	0.21 344	0.15 330	0.16 311	0.12 231	0.08 295	0.06 302	0.06 99	0.06 181	0.07 254	0.07 274

SepStereo	0.15 349	0.08 232	0.18 394	0.19 351	0.10 335	0.19 391	0.17 312	0.27 365	0.29 384	0.18 336	0.25 359	0.21 344	0.15 330	0.25 456	0.12 231	0.08 295	0.06 302	0.06 99	0.06 181	0.07 254	0.07 274

PSMNet-ADL	0.15 349	0.12 406	0.13 225	0.22 444	0.09 234	0.13 241	0.20 416	0.26 344	0.23 303	0.18 336	0.20 279	0.24 385	0.16 356	0.18 364	0.17 368	0.08 295	0.08 397	0.08 272	0.11 441	0.08 316	0.07 274

ICVP	0.15 349	0.09 306	0.12 181	0.22 444	0.09 234	0.17 350	0.21 433	0.25 326	0.23 303	0.18 336	0.30 415	0.26 407	0.18 392	0.17 343	0.14 309	0.09 351	0.07 371	0.08 272	0.07 268	0.07 254	0.07 274
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ac_64	0.16 372	0.08 232	0.15 309	0.18 295	0.10 335	0.22 430	0.18 357	0.24 310	0.21 279	0.18 336	0.24 330	0.29 431	0.18 392	0.19 379	0.22 433	0.09 351	0.07 371	0.08 272	0.09 376	0.07 254	0.06 195

GwcNet-RSSM	0.14 305	0.07 135	0.12 181	0.15 69	0.08 125	0.15 299	0.20 416	0.21 247	0.27 363	0.18 336	0.27 384	0.22 362	0.16 356	0.14 255	0.15 337	0.10 388	0.05 182	0.07 191	0.09 376	0.07 254	0.07 274

MLCV	0.12 246	0.07 135	0.16 343	0.18 295	0.06 13	0.15 299	0.17 312	0.19 214	0.21 279	0.18 336	0.25 359	0.17 295	0.13 287	0.14 255	0.13 272	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

G2L-ROB	0.13 271	0.06 54	0.13 225	0.13 12	0.08 125	0.14 273	0.16 279	0.25 326	0.18 226	0.19 351	0.18 258	0.20 335	0.14 312	0.17 343	0.16 353	0.08 295	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.08 316	0.09 382

HI	0.11 181	0.06 54	0.11 146	0.13 12	0.09 234	0.09 77	0.14 148	0.21 247	0.10 34	0.19 351	0.17 233	0.14 232	0.09 163	0.16 311	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.08 332	0.07 254	0.06 195

CoSv	0.11 181	0.06 54	0.11 146	0.13 12	0.09 234	0.09 77	0.14 148	0.21 247	0.10 34	0.19 351	0.17 233	0.14 232	0.09 163	0.16 311	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.08 332	0.07 254	0.06 195

rvit_105_1	0.19 417	0.11 389	0.25 448	0.21 429	0.16 478	0.21 422	0.27 492	0.31 418	0.41 464	0.19 351	0.20 279	0.22 362	0.17 379	0.19 379	0.17 368	0.12 441	0.12 468	0.13 459	0.15 489	0.08 316	0.07 274

ACV-stereo	0.15 349	0.10 364	0.28 463	0.18 295	0.12 413	0.14 273	0.12 62	0.23 288	0.21 279	0.19 351	0.23 318	0.22 362	0.15 330	0.23 442	0.17 368	0.07 235	0.06 302	0.07 191	0.07 268	0.07 254	0.07 274

SMFormer	0.14 305	0.07 135	0.17 371	0.14 29	0.08 125	0.16 329	0.17 312	0.26 344	0.27 363	0.19 351	0.20 279	0.18 309	0.15 330	0.15 277	0.17 368	0.08 295	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.07 254	0.06 195

tta	0.14 305	0.07 135	0.17 371	0.14 29	0.08 125	0.16 329	0.17 312	0.26 344	0.27 363	0.19 351	0.20 279	0.18 309	0.15 330	0.15 277	0.17 368	0.08 295	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.06 195

qqq1	0.13 271	0.07 135	0.17 371	0.14 29	0.08 125	0.16 329	0.17 312	0.26 344	0.27 363	0.19 351	0.20 279	0.18 309	0.15 330	0.15 277	0.11 183	0.08 295	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.06 189	0.06 195

fff1	0.13 271	0.07 135	0.17 371	0.14 29	0.08 125	0.16 329	0.17 312	0.26 344	0.27 363	0.19 351	0.20 279	0.18 309	0.15 330	0.15 277	0.11 183	0.08 295	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.06 189	0.06 195

SDNR	0.19 417	0.08 232	0.19 405	0.16 140	0.12 413	0.77 545	0.14 148	0.25 326	0.32 408	0.19 351	0.24 330	0.19 323	0.13 287	0.19 379	0.15 337	0.16 497	0.18 506	0.14 471	0.11 441	0.08 316	0.11 429

ToySt	0.17 392	0.11 389	0.18 394	0.17 214	0.11 382	0.16 329	0.25 478	0.24 310	0.33 415	0.19 351	0.24 330	0.26 407	0.24 445	0.19 379	0.20 404	0.07 235	0.08 397	0.09 351	0.10 411	0.09 376	0.08 338

iRaft-Stereo_5w	0.12 246	0.09 306	0.12 181	0.19 351	0.08 125	0.09 77	0.12 62	0.21 247	0.21 279	0.19 351	0.14 183	0.11 171	0.09 163	0.20 404	0.16 353	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.06 195

AASNet	0.16 372	0.08 232	0.12 181	0.19 351	0.09 234	0.18 368	0.15 214	0.37 481	0.37 447	0.19 351	0.23 318	0.20 335	0.16 356	0.17 343	0.20 404	0.10 388	0.08 397	0.08 272	0.07 268	0.09 376	0.09 382

CrosDoStereo	0.12 246	0.06 54	0.12 181	0.14 29	0.08 125	0.12 202	0.15 214	0.17 164	0.22 293	0.19 351	0.24 330	0.15 261	0.11 220	0.11 105	0.12 231	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.07 268	0.05 98	0.05 120

DeepStereo_LL	0.12 246	0.06 54	0.12 181	0.14 29	0.08 125	0.12 202	0.15 214	0.17 164	0.22 293	0.19 351	0.24 330	0.15 261	0.11 220	0.11 105	0.12 231	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.07 268	0.05 98	0.05 120

pcwnet_v2	0.19 417	0.10 364	0.26 451	0.17 214	0.14 452	0.18 368	0.15 214	0.37 481	0.46 488	0.19 351	0.24 330	0.21 344	0.19 408	0.20 404	0.19 398	0.13 464	0.10 442	0.10 396	0.10 411	0.11 427	0.13 460

HCRNet	0.16 372	0.24 503	0.12 181	0.35 520	0.11 382	0.15 299	0.17 312	0.26 344	0.22 293	0.19 351	0.24 330	0.21 344	0.14 312	0.15 277	0.13 272	0.11 416	0.07 371	0.11 427	0.10 411	0.09 376	0.07 274

acv_ft	0.15 349	0.09 306	0.15 309	0.19 351	0.10 335	0.16 329	0.17 312	0.25 326	0.33 415	0.19 351	0.26 376	0.21 344	0.17 379	0.17 343	0.18 386	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.06 181	0.08 316	0.06 195

HSM-Net_RVC	0.14 305	0.08 232	0.11 146	0.15 69	0.08 125	0.15 299	0.15 214	0.27 365	0.29 384	0.19 351	0.21 300	0.29 431	0.14 312	0.17 343	0.13 272	0.06 113	0.06 302	0.06 99	0.06 181	0.07 254	0.06 195
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 349	0.10 364	0.17 371	0.17 214	0.08 125	0.18 368	0.09 18	0.28 384	0.25 340	0.19 351	0.24 330	0.24 385	0.17 379	0.17 343	0.14 309	0.08 295	0.06 302	0.09 351	0.10 411	0.07 254	0.06 195

DeepPruner_ROB	0.16 372	0.11 389	0.15 309	0.17 214	0.10 335	0.17 350	0.15 214	0.32 429	0.21 279	0.19 351	0.21 300	0.22 362	0.18 392	0.20 404	0.15 337	0.13 464	0.09 423	0.09 351	0.09 376	0.11 427	0.10 406

HSM	0.15 349	0.08 232	0.14 260	0.16 140	0.09 234	0.16 329	0.14 148	0.28 384	0.25 340	0.19 351	0.23 318	0.37 480	0.16 356	0.20 404	0.15 337	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.07 254	0.06 195

G2L-Stereo_test	0.14 305	0.07 135	0.11 146	0.13 12	0.08 125	0.12 202	0.16 279	0.30 408	0.28 377	0.20 373	0.23 318	0.20 335	0.16 356	0.17 343	0.18 386	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.07 254	0.06 195

DCVSM-stereo	0.14 305	0.09 306	0.16 343	0.16 140	0.10 335	0.15 299	0.09 18	0.19 214	0.23 303	0.20 373	0.23 318	0.26 407	0.15 330	0.18 364	0.14 309	0.09 351	0.07 371	0.09 351	0.08 332	0.10 407	0.12 441

rvit_stereo_0075_2	0.17 392	0.12 406	0.25 448	0.23 464	0.16 478	0.13 241	0.10 26	0.30 408	0.27 363	0.20 373	0.28 397	0.22 362	0.15 330	0.18 364	0.13 272	0.16 497	0.10 442	0.17 492	0.10 411	0.10 407	0.09 382

DualNet (step1)	0.16 372	0.12 406	0.20 417	0.12 4	0.14 452	0.17 350	0.13 100	0.27 365	0.23 303	0.20 373	0.20 279	0.24 385	0.19 408	0.16 311	0.16 353	0.15 481	0.06 302	0.14 471	0.14 473	0.14 470	0.12 441

test_sample9	0.18 405	0.12 406	0.20 417	0.12 4	0.14 452	0.17 350	0.13 100	0.27 365	0.23 303	0.20 373	0.20 279	0.24 385	0.19 408	0.19 379	0.17 368	0.15 481	0.30 530	0.14 471	0.14 473	0.14 470	0.12 441

test_sample7	0.15 349	0.10 364	0.16 343	0.14 29	0.11 382	0.16 329	0.16 279	0.27 365	0.23 303	0.20 373	0.20 279	0.24 385	0.19 408	0.16 311	0.16 353	0.12 441	0.06 302	0.10 396	0.09 376	0.10 407	0.10 406

CBFPSM	0.14 305	0.06 54	0.26 451	0.17 214	0.09 234	0.13 241	0.15 214	0.22 269	0.23 303	0.20 373	0.27 384	0.24 385	0.16 356	0.16 311	0.18 386	0.06 113	0.06 302	0.06 99	0.07 268	0.07 254	0.07 274

raft_robust	0.13 271	0.10 364	0.07 6	0.18 295	0.08 125	0.13 241	0.24 463	0.28 384	0.33 415	0.20 373	0.19 267	0.14 232	0.10 195	0.11 105	0.12 231	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.05 98	0.04 40

RAFT_CTSACE	0.12 246	0.09 306	0.10 105	0.22 444	0.08 125	0.12 202	0.24 463	0.18 193	0.16 181	0.20 373	0.27 384	0.13 212	0.07 102	0.13 230	0.09 52	0.05 26	0.06 302	0.08 272	0.07 268	0.04 15	0.04 40

UDGNet	0.14 305	0.13 435	0.16 343	0.17 214	0.10 335	0.12 202	0.16 279	0.21 247	0.27 363	0.20 373	0.20 279	0.16 275	0.13 287	0.16 311	0.13 272	0.10 388	0.06 302	0.09 351	0.07 268	0.06 189	0.07 274

GEStereo_RVC	0.17 392	0.12 406	0.15 309	0.22 444	0.11 382	0.19 391	0.17 312	0.32 429	0.48 490	0.20 373	0.25 359	0.17 295	0.13 287	0.21 420	0.16 353	0.10 388	0.06 302	0.08 272	0.07 268	0.09 376	0.08 338

GwcNet	0.20 429	0.13 435	0.19 405	0.18 295	0.12 413	0.24 448	0.19 395	0.35 470	0.43 476	0.20 373	0.32 427	0.33 463	0.20 420	0.22 431	0.24 456	0.11 416	0.09 423	0.09 351	0.09 376	0.09 376	0.10 406

AdaStereo	0.15 349	0.11 389	0.15 309	0.18 295	0.09 234	0.20 406	0.11 45	0.32 429	0.28 377	0.20 373	0.23 318	0.20 335	0.13 287	0.19 379	0.14 309	0.12 441	0.05 182	0.10 396	0.07 268	0.09 376	0.07 274
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	0.19 417	0.12 406	0.18 394	0.16 140	0.12 413	0.15 299	0.12 62	0.30 408	0.32 408	0.20 373	0.22 309	0.27 415	0.23 439	0.21 420	0.16 353	0.16 497	0.18 506	0.23 511	0.21 508	0.12 441	0.13 460

ISRNet	0.18 405	0.08 232	0.19 405	0.19 351	0.13 434	0.15 299	0.12 62	0.30 408	0.32 408	0.21 387	0.25 359	0.27 415	0.17 379	0.17 343	0.20 404	0.20 511	0.08 397	0.14 471	0.14 473	0.14 470	0.17 503

UGAM	0.13 271	0.10 364	0.09 70	0.22 444	0.08 125	0.12 202	0.20 416	0.17 164	0.23 303	0.21 387	0.16 212	0.13 212	0.13 287	0.19 379	0.12 231	0.07 235	0.05 182	0.13 459	0.11 441	0.07 254	0.05 120

iinet-f	0.16 372	0.06 54	0.45 505	0.14 29	0.10 335	0.21 422	0.14 148	0.27 365	0.23 303	0.21 387	0.24 330	0.21 344	0.15 330	0.18 364	0.21 424	0.09 351	0.07 371	0.07 191	0.06 181	0.09 376	0.10 406

RAFT	0.13 271	0.09 306	0.11 146	0.18 295	0.08 125	0.15 299	0.24 463	0.20 225	0.19 241	0.21 387	0.21 300	0.17 295	0.12 250	0.16 311	0.09 52	0.06 113	0.07 371	0.10 396	0.09 376	0.05 98	0.05 120

psm_up	0.18 405	0.10 364	0.18 394	0.20 400	0.11 382	0.17 350	0.19 395	0.37 481	0.34 426	0.21 387	0.28 397	0.29 431	0.24 445	0.20 404	0.22 433	0.09 351	0.10 442	0.11 427	0.11 441	0.08 316	0.08 338

UNet	0.17 392	0.09 306	0.18 394	0.19 351	0.12 413	0.27 475	0.19 395	0.33 448	0.29 384	0.21 387	0.24 330	0.23 379	0.19 408	0.19 379	0.18 386	0.07 235	0.06 302	0.08 272	0.07 268	0.08 316	0.06 195

HGLStereo	0.17 392	0.08 232	0.19 405	0.17 214	0.12 413	0.18 368	0.18 357	0.31 418	0.32 408	0.21 387	0.32 427	0.25 398	0.18 392	0.19 379	0.20 404	0.09 351	0.09 423	0.07 191	0.07 268	0.09 376	0.10 406

DMCA-RVC	0.17 392	0.10 364	0.15 309	0.24 473	0.11 382	0.18 368	0.18 357	0.25 326	0.24 319	0.21 387	0.26 376	0.25 398	0.27 466	0.18 364	0.20 404	0.12 441	0.08 397	0.13 459	0.10 411	0.10 407	0.08 338

FADNet_RVC	0.16 372	0.14 447	0.40 499	0.20 400	0.11 382	0.13 241	0.13 100	0.26 344	0.22 293	0.21 387	0.23 318	0.20 335	0.17 379	0.14 255	0.16 353	0.08 295	0.08 397	0.12 444	0.09 376	0.11 427	0.10 406

STTStereo	0.18 405	0.12 406	0.27 458	0.20 400	0.11 382	0.16 329	0.21 433	0.29 394	0.23 303	0.21 387	0.30 415	0.29 431	0.18 392	0.20 404	0.19 398	0.12 441	0.11 454	0.11 427	0.14 473	0.09 376	0.08 338

RP	0.21 440	0.13 435	0.21 425	0.23 464	0.11 382	0.21 422	0.20 416	0.25 326	0.44 481	0.21 387	0.38 462	0.36 475	0.24 445	0.27 461	0.25 465	0.11 416	0.12 468	0.13 459	0.12 460	0.12 441	0.14 477

TDLM	0.17 392	0.12 406	0.13 225	0.24 473	0.10 335	0.18 368	0.18 357	0.36 476	0.30 394	0.21 387	0.28 397	0.28 424	0.18 392	0.23 442	0.18 386	0.11 416	0.07 371	0.10 396	0.10 411	0.08 316	0.08 338

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 392	0.10 364	0.22 431	0.20 400	0.10 335	0.15 299	0.18 357	0.31 418	0.25 340	0.21 387	0.30 415	0.25 398	0.17 379	0.21 420	0.20 404	0.09 351	0.06 302	0.08 272	0.08 332	0.07 254	0.08 338
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	0.14 305	0.08 232	0.15 309	0.16 140	0.08 125	0.16 329	0.12 62	0.25 326	0.35 435	0.21 387	0.29 409	0.24 385	0.13 287	0.14 255	0.14 309	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.04 34	0.09 376	0.08 338

pmcnn	0.15 349	0.07 135	0.19 405	0.15 69	0.07 70	0.20 406	0.15 214	0.24 310	0.26 354	0.21 387	0.34 443	0.28 424	0.18 392	0.18 364	0.17 368	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.07 254	0.06 195

fast-acv-ft	0.18 405	0.11 389	0.19 405	0.19 351	0.12 413	0.24 448	0.21 433	0.25 326	0.34 426	0.22 402	0.34 443	0.27 415	0.20 420	0.21 420	0.23 445	0.09 351	0.09 423	0.08 272	0.10 411	0.08 316	0.07 274

ssnet_v2	0.17 392	0.10 364	0.17 371	0.17 214	0.11 382	0.21 422	0.21 433	0.33 448	0.25 340	0.22 402	0.22 309	0.27 415	0.18 392	0.22 431	0.20 404	0.11 416	0.09 423	0.09 351	0.09 376	0.08 316	0.08 338

HBP-ISP	0.18 405	0.13 435	0.16 343	0.15 69	0.11 382	0.08 48	0.13 100	0.28 384	0.29 384	0.22 402	0.33 439	0.21 344	0.25 453	0.23 442	0.17 368	0.14 477	0.16 499	0.21 506	0.17 500	0.10 407	0.08 338

ADLNet	0.16 372	0.08 232	0.15 309	0.16 140	0.10 335	0.16 329	0.17 312	0.32 429	0.27 363	0.22 402	0.27 384	0.24 385	0.16 356	0.18 364	0.21 424	0.10 388	0.06 302	0.10 396	0.10 411	0.08 316	0.09 382

MMNet	0.17 392	0.09 306	0.16 343	0.20 400	0.11 382	0.27 475	0.20 416	0.25 326	0.41 464	0.22 402	0.30 415	0.21 344	0.20 420	0.17 343	0.20 404	0.06 113	0.06 302	0.07 191	0.07 268	0.08 316	0.07 274

stereogan	0.22 449	0.11 389	0.21 425	0.20 400	0.12 413	0.31 489	0.19 395	0.35 470	0.44 481	0.22 402	0.39 470	0.35 473	0.27 466	0.33 491	0.22 433	0.10 388	0.12 468	0.10 396	0.10 411	0.14 470	0.13 460

Nwc_Net	0.23 464	0.16 461	0.21 425	0.25 483	0.14 452	0.24 448	0.26 485	0.37 481	0.38 452	0.22 402	0.41 485	0.30 439	0.28 474	0.28 472	0.25 465	0.11 416	0.10 442	0.17 492	0.20 506	0.10 407	0.10 406

PA-Net	0.23 464	0.18 482	0.33 482	0.28 503	0.22 510	0.21 422	0.38 529	0.29 394	0.39 455	0.22 402	0.32 427	0.25 398	0.26 458	0.20 404	0.25 465	0.09 351	0.23 524	0.15 483	0.22 511	0.09 376	0.13 460
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CVANet_RVC	0.18 405	0.10 364	0.14 260	0.21 429	0.10 335	0.18 368	0.17 312	0.34 457	0.33 415	0.22 402	0.31 423	0.28 424	0.18 392	0.23 442	0.17 368	0.12 441	0.08 397	0.12 444	0.11 441	0.09 376	0.07 274

AANet_RVC	0.16 372	0.10 364	0.10 105	0.18 295	0.09 234	0.18 368	0.19 395	0.26 344	0.31 401	0.22 402	0.35 448	0.21 344	0.21 424	0.22 431	0.16 353	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 181	0.07 254	0.06 195

DISCO	0.19 417	0.09 306	0.22 431	0.17 214	0.10 335	0.25 458	0.18 357	0.27 365	0.44 481	0.22 402	0.31 423	0.33 463	0.26 458	0.28 472	0.28 489	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.07 268	0.09 376	0.09 382

iResNet_ROB	0.14 305	0.07 135	0.13 225	0.14 29	0.07 70	0.18 368	0.14 148	0.26 344	0.31 401	0.22 402	0.25 359	0.23 379	0.15 330	0.15 277	0.13 272	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.08 316	0.08 338

TCMNet	0.19 417	0.12 406	0.19 405	0.20 400	0.18 499	0.20 406	0.24 463	0.27 365	0.36 440	0.23 414	0.26 376	0.25 398	0.19 408	0.19 379	0.23 445	0.13 464	0.11 454	0.11 427	0.12 460	0.13 457	0.12 441

GMStereo_Zeroshot	0.16 372	0.13 435	0.24 443	0.20 400	0.10 335	0.17 350	0.13 100	0.29 394	0.25 340	0.23 414	0.32 427	0.25 398	0.11 220	0.19 379	0.14 309	0.09 351	0.06 302	0.11 427	0.06 181	0.12 441	0.08 338

Anonymous_2	0.22 449	0.17 472	0.28 463	0.15 69	0.16 478	0.32 490	0.22 442	0.22 269	0.17 200	0.23 414	0.24 330	0.26 407	0.27 466	0.27 461	0.23 445	0.22 519	0.25 526	0.17 492	0.17 500	0.17 499	0.17 503

dd	0.15 349	0.16 461	0.16 343	0.19 351	0.09 234	0.15 299	0.18 357	0.21 247	0.25 340	0.23 414	0.20 279	0.21 344	0.09 163	0.21 420	0.16 353	0.10 388	0.06 302	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.06 195

UDG	0.21 440	0.17 472	0.19 405	0.23 464	0.15 468	0.30 487	0.20 416	0.33 448	0.35 435	0.23 414	0.28 397	0.31 451	0.27 466	0.20 404	0.22 433	0.15 481	0.12 468	0.13 459	0.09 376	0.14 470	0.14 477

SACVNet	0.18 405	0.12 406	0.14 260	0.17 214	0.13 434	0.22 430	0.18 357	0.31 418	0.30 394	0.23 414	0.31 423	0.30 439	0.22 433	0.22 431	0.17 368	0.11 416	0.08 397	0.10 396	0.10 411	0.12 441	0.14 477

DSFCA	0.16 372	0.09 306	0.14 260	0.16 140	0.10 335	0.20 406	0.19 395	0.28 384	0.31 401	0.23 414	0.24 330	0.22 362	0.15 330	0.19 379	0.20 404	0.10 388	0.07 371	0.09 351	0.09 376	0.08 316	0.08 338

FADNet	0.21 440	0.22 499	0.36 491	0.18 295	0.17 493	0.24 448	0.13 100	0.31 418	0.31 401	0.23 414	0.25 359	0.27 415	0.21 424	0.19 379	0.15 337	0.13 464	0.15 496	0.12 444	0.15 489	0.16 492	0.18 506

S-Stereo	0.20 429	0.12 406	0.25 448	0.21 429	0.13 434	0.20 406	0.18 357	0.32 429	0.43 476	0.23 414	0.36 451	0.28 424	0.30 486	0.19 379	0.22 433	0.09 351	0.12 468	0.10 396	0.10 411	0.13 457	0.13 460

SQANet	0.23 464	0.23 500	0.30 474	0.30 512	0.19 502	0.27 475	0.13 100	0.29 394	0.33 415	0.24 423	0.37 457	0.31 451	0.22 433	0.27 461	0.23 445	0.15 481	0.10 442	0.21 506	0.16 493	0.21 508	0.15 484

WZ-Net	0.28 493	0.17 472	0.78 539	0.22 444	0.16 478	0.34 499	0.29 507	0.39 492	0.57 512	0.24 423	0.55 511	0.37 480	0.24 445	0.33 491	0.35 511	0.09 351	0.08 397	0.09 351	0.10 411	0.14 470	0.16 495

LMCR-Stereo	0.15 349	0.08 232	0.13 225	0.21 429	0.09 234	0.17 350	0.20 416	0.27 365	0.19 241	0.24 423	0.24 330	0.23 379	0.17 379	0.20 404	0.17 368	0.07 235	0.06 302	0.08 272	0.06 181	0.10 407	0.08 338

DGSMNet	0.24 471	0.19 485	0.33 482	0.21 429	0.24 514	0.24 448	0.20 416	0.35 470	0.41 464	0.24 423	0.32 427	0.38 484	0.21 424	0.29 479	0.23 445	0.12 441	0.11 454	0.14 471	0.16 493	0.23 512	0.23 517

hitnet-ft	0.18 405	0.09 306	0.17 371	0.14 29	0.09 234	0.26 466	0.20 416	0.25 326	0.26 354	0.24 423	0.32 427	0.31 451	0.22 433	0.24 451	0.21 424	0.12 441	0.07 371	0.10 396	0.08 332	0.12 441	0.11 429

FADNet-RVC-Resample	0.16 372	0.11 389	0.31 476	0.22 444	0.11 382	0.19 391	0.14 148	0.25 326	0.24 319	0.24 423	0.27 384	0.20 335	0.15 330	0.16 311	0.15 337	0.07 235	0.08 397	0.12 444	0.10 411	0.09 376	0.10 406

NCC-stereo	0.24 471	0.15 453	0.31 476	0.26 488	0.16 478	0.20 406	0.30 514	0.40 496	0.40 461	0.24 423	0.38 462	0.33 463	0.28 474	0.36 505	0.27 482	0.12 441	0.11 454	0.15 483	0.22 511	0.13 457	0.13 460

Abc-Net	0.24 471	0.15 453	0.31 476	0.26 488	0.16 478	0.20 406	0.30 514	0.40 496	0.40 461	0.24 423	0.38 462	0.33 463	0.28 474	0.36 505	0.27 482	0.12 441	0.11 454	0.15 483	0.22 511	0.13 457	0.13 460
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.24 471	0.11 389	0.47 509	0.22 444	0.12 413	0.34 499	0.29 507	0.29 394	0.56 510	0.24 423	0.46 498	0.30 439	0.30 486	0.29 479	0.29 492	0.08 295	0.07 371	0.09 351	0.09 376	0.10 407	0.10 406

RYNet	0.22 449	0.12 406	0.22 431	0.19 351	0.17 493	0.46 516	0.26 485	0.38 488	0.48 490	0.24 423	0.28 397	0.34 469	0.23 439	0.20 404	0.30 497	0.10 388	0.06 302	0.09 351	0.09 376	0.13 457	0.15 484

DRN-Test	0.19 417	0.11 389	0.20 417	0.22 444	0.10 335	0.22 430	0.22 442	0.39 492	0.37 447	0.24 423	0.32 427	0.26 407	0.21 424	0.22 431	0.24 456	0.11 416	0.07 371	0.11 427	0.10 411	0.09 376	0.07 274

StereoDRNet	0.18 405	0.11 389	0.17 371	0.22 444	0.11 382	0.21 422	0.22 442	0.37 481	0.33 415	0.24 423	0.28 397	0.30 439	0.19 408	0.20 404	0.20 404	0.09 351	0.08 397	0.11 427	0.09 376	0.09 376	0.07 274

SGM-Forest	0.20 429	0.14 447	0.18 394	0.19 351	0.13 434	0.20 406	0.22 442	0.33 448	0.30 394	0.24 423	0.29 409	0.28 424	0.19 408	0.23 442	0.17 368	0.15 481	0.16 499	0.15 483	0.14 473	0.12 441	0.12 441
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 405	0.09 306	0.29 471	0.15 69	0.10 335	0.22 430	0.20 416	0.26 344	0.39 455	0.25 436	0.42 491	0.24 385	0.15 330	0.20 404	0.19 398	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.10 407	0.09 382

CSP-Net	0.16 372	0.09 306	0.14 260	0.16 140	0.09 234	0.19 391	0.17 312	0.25 326	0.32 408	0.25 436	0.30 415	0.24 385	0.15 330	0.21 420	0.18 386	0.09 351	0.06 302	0.07 191	0.07 268	0.08 316	0.07 274

FINET	0.21 440	0.18 482	0.26 451	0.18 295	0.16 478	0.23 443	0.23 451	0.32 429	0.48 490	0.25 436	0.32 427	0.22 362	0.22 433	0.22 431	0.17 368	0.18 504	0.16 499	0.11 427	0.10 411	0.15 485	0.13 460

AF-Net	0.22 449	0.17 472	0.17 371	0.26 488	0.13 434	0.25 458	0.24 463	0.32 429	0.50 498	0.25 436	0.33 439	0.38 484	0.26 458	0.28 472	0.25 465	0.11 416	0.10 442	0.16 489	0.11 441	0.11 427	0.10 406

FADNet-RVC	0.20 429	0.20 489	0.38 495	0.21 429	0.16 478	0.20 406	0.15 214	0.26 344	0.26 354	0.26 440	0.32 427	0.26 407	0.21 424	0.22 431	0.19 398	0.12 441	0.13 481	0.12 444	0.14 473	0.13 457	0.18 506

SuperB	0.20 429	0.10 364	0.56 518	0.16 140	0.09 234	0.18 368	0.18 357	0.24 310	0.50 498	0.26 440	0.39 470	0.17 295	0.21 424	0.22 431	0.21 424	0.08 295	0.06 302	0.06 99	0.06 181	0.12 441	0.10 406

ADCRef	0.19 417	0.12 406	0.41 501	0.20 400	0.12 413	0.22 430	0.18 357	0.32 429	0.36 440	0.26 440	0.32 427	0.17 295	0.23 439	0.24 451	0.24 456	0.07 235	0.06 302	0.09 351	0.09 376	0.08 316	0.08 338

DeepPrunerF	0.24 471	0.17 472	0.42 503	0.26 488	0.16 478	0.22 430	0.28 498	0.37 481	0.50 498	0.26 440	0.29 409	0.24 385	0.28 474	0.21 420	0.22 433	0.15 481	0.11 454	0.20 505	0.18 504	0.12 441	0.13 460

ADCP+	0.20 429	0.10 364	0.33 482	0.20 400	0.12 413	0.22 430	0.26 485	0.31 418	0.34 426	0.26 440	0.37 457	0.22 362	0.22 433	0.27 461	0.27 482	0.09 351	0.06 302	0.08 272	0.08 332	0.09 376	0.10 406

StereoDRNet-Refined	0.17 392	0.12 406	0.15 309	0.20 400	0.09 234	0.18 368	0.18 357	0.26 344	0.23 303	0.26 440	0.40 475	0.22 362	0.17 379	0.21 420	0.20 404	0.08 295	0.05 182	0.09 351	0.10 411	0.07 254	0.07 274
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
YMNet	0.20 429	0.12 406	0.19 405	0.20 400	0.14 452	0.26 466	0.23 451	0.32 429	0.34 426	0.27 446	0.34 443	0.30 439	0.18 392	0.18 364	0.22 433	0.10 388	0.13 481	0.10 396	0.10 411	0.08 316	0.09 382

YMNet_1	0.20 429	0.12 406	0.19 405	0.20 400	0.14 452	0.26 466	0.23 451	0.32 429	0.34 426	0.27 446	0.34 443	0.30 439	0.18 392	0.18 364	0.22 433	0.10 388	0.13 481	0.10 396	0.10 411	0.08 316	0.09 382

test_sample8	0.19 417	0.12 406	0.20 417	0.12 4	0.14 452	0.17 350	0.13 100	0.31 418	0.21 279	0.27 446	0.22 309	0.36 475	0.25 453	0.19 379	0.17 368	0.15 481	0.30 530	0.14 471	0.14 473	0.14 470	0.12 441

GASNet	0.22 449	0.23 500	0.33 482	0.26 488	0.17 493	0.26 466	0.16 279	0.44 513	0.42 471	0.27 446	0.24 330	0.30 439	0.15 330	0.27 461	0.18 386	0.12 441	0.08 397	0.12 444	0.11 441	0.16 492	0.07 274

AACVNet	0.16 372	0.08 232	0.14 260	0.15 69	0.10 335	0.18 368	0.15 214	0.23 288	0.24 319	0.27 446	0.27 384	0.28 424	0.17 379	0.19 379	0.16 353	0.09 351	0.07 371	0.09 351	0.07 268	0.10 407	0.09 382

APVNet	0.22 449	0.12 406	0.19 405	0.18 295	0.14 452	0.32 490	0.31 520	0.39 492	0.32 408	0.27 446	0.40 475	0.30 439	0.29 482	0.26 458	0.25 465	0.11 416	0.12 468	0.11 427	0.14 473	0.12 441	0.12 441

FAT-Stereo	0.20 429	0.12 406	0.22 431	0.21 429	0.12 413	0.17 350	0.18 357	0.34 457	0.39 455	0.27 446	0.37 457	0.34 469	0.32 494	0.21 420	0.20 404	0.09 351	0.11 454	0.10 396	0.09 376	0.11 427	0.14 477

RGC	0.25 480	0.20 489	0.29 471	0.28 503	0.16 478	0.22 430	0.23 451	0.32 429	0.44 481	0.27 446	0.40 475	0.38 484	0.27 466	0.36 505	0.22 433	0.11 416	0.13 481	0.17 492	0.17 500	0.14 470	0.16 495

RTSC	0.23 464	0.12 406	0.28 463	0.21 429	0.13 434	0.28 481	0.16 279	0.35 470	0.66 526	0.27 446	0.33 439	0.30 439	0.21 424	0.31 483	0.29 492	0.10 388	0.08 397	0.09 351	0.10 411	0.13 457	0.13 460

PS-NSSS	0.20 429	0.21 495	0.23 440	0.20 400	0.10 335	0.19 391	0.17 312	0.36 476	0.25 340	0.27 446	0.33 439	0.27 415	0.24 445	0.20 404	0.20 404	0.15 481	0.12 468	0.17 492	0.14 473	0.10 407	0.08 338

CBMV_ROB	0.19 417	0.13 435	0.17 371	0.16 140	0.11 382	0.15 299	0.13 100	0.26 344	0.28 377	0.27 446	0.30 415	0.27 415	0.24 445	0.23 442	0.16 353	0.15 481	0.17 504	0.22 510	0.20 506	0.10 407	0.11 429

DLCB_ROB	0.18 405	0.10 364	0.15 309	0.23 464	0.11 382	0.24 448	0.18 357	0.29 394	0.28 377	0.27 446	0.28 397	0.28 424	0.24 445	0.19 379	0.20 404	0.08 295	0.08 397	0.09 351	0.09 376	0.07 254	0.07 274

DispFullNet	0.27 489	0.21 495	0.65 525	0.28 503	0.16 478	0.26 466	0.17 312	0.33 448	0.58 515	0.27 446	0.38 462	0.43 503	0.23 439	0.38 511	0.23 445	0.12 441	0.06 302	0.19 503	0.11 441	0.21 508	0.15 484

PSMNet_ROB	0.21 440	0.11 389	0.15 309	0.27 500	0.15 468	0.24 448	0.35 524	0.43 511	0.37 447	0.27 446	0.32 427	0.32 460	0.22 433	0.21 420	0.26 475	0.12 441	0.08 397	0.13 459	0.11 441	0.09 376	0.09 382

GCST	0.37 513	0.42 531	0.26 451	1.02 555	0.39 530	0.18 368	0.08 7	0.20 225	0.17 200	0.28 460	0.25 359	0.15 261	0.12 250	0.16 311	0.14 309	0.64 548	0.43 537	0.75 545	0.65 548	0.63 542	0.46 540

Wz-Net-MNSev	0.22 449	0.13 435	0.31 476	0.20 400	0.14 452	0.36 508	0.24 463	0.33 448	0.44 481	0.28 460	0.40 475	0.38 484	0.19 408	0.24 451	0.25 465	0.09 351	0.07 371	0.09 351	0.09 376	0.12 441	0.10 406

CRFU-Net	0.16 372	0.08 232	0.14 260	0.17 214	0.09 234	0.19 391	0.14 148	0.26 344	0.20 264	0.28 460	0.27 384	0.29 431	0.17 379	0.19 379	0.17 368	0.09 351	0.09 423	0.07 191	0.07 268	0.08 316	0.08 338

Syn2CoEx	0.21 440	0.16 461	0.27 458	0.29 510	0.14 452	0.26 466	0.20 416	0.33 448	0.31 401	0.28 460	0.36 451	0.27 415	0.25 453	0.19 379	0.24 456	0.16 497	0.12 468	0.14 471	0.11 441	0.09 376	0.08 338

DANet	0.21 440	0.15 453	0.28 463	0.25 483	0.13 434	0.22 430	0.19 395	0.27 365	0.27 363	0.28 460	0.32 427	0.35 473	0.31 490	0.31 483	0.23 445	0.11 416	0.09 423	0.11 427	0.10 411	0.13 457	0.11 429
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.23 464	0.17 472	0.22 431	0.25 483	0.13 434	0.26 466	0.29 507	0.31 418	0.36 440	0.28 460	0.36 451	0.45 507	0.26 458	0.27 461	0.26 475	0.11 416	0.08 397	0.12 444	0.09 376	0.14 470	0.13 460

PDISCO_ROB	0.27 489	0.16 461	0.26 451	0.28 503	0.20 505	0.32 490	0.26 485	0.44 513	0.57 512	0.28 460	0.40 475	0.45 507	0.29 482	0.33 491	0.34 510	0.12 441	0.09 423	0.17 492	0.16 493	0.17 499	0.13 460

DPSNet	0.28 493	0.16 461	0.31 476	0.18 295	0.13 434	0.54 524	0.42 533	0.51 525	0.67 527	0.29 467	0.38 462	0.38 484	0.29 482	0.31 483	0.23 445	0.11 416	0.10 442	0.11 427	0.08 332	0.20 507	0.16 495

PWCDC_ROB	0.20 429	0.13 435	0.22 431	0.24 473	0.11 382	0.19 391	0.15 214	0.33 448	0.54 507	0.29 467	0.50 506	0.21 344	0.15 330	0.27 461	0.20 404	0.11 416	0.09 423	0.10 396	0.08 332	0.11 427	0.09 382

CBMV	0.19 417	0.14 447	0.17 371	0.18 295	0.10 335	0.20 406	0.11 45	0.29 394	0.30 394	0.29 467	0.30 415	0.30 439	0.23 439	0.27 461	0.19 398	0.13 464	0.15 496	0.17 492	0.16 493	0.10 407	0.10 406
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-SNSev	0.25 480	0.17 472	0.44 504	0.25 483	0.14 452	0.26 466	0.23 451	0.38 488	0.56 510	0.30 470	0.55 511	0.39 492	0.26 458	0.23 442	0.30 497	0.10 388	0.09 423	0.09 351	0.10 411	0.11 427	0.11 429

Wz-Net-LNSev	0.22 449	0.16 461	0.38 495	0.21 429	0.13 434	0.25 458	0.23 451	0.32 429	0.43 476	0.30 470	0.41 485	0.31 451	0.18 392	0.22 431	0.25 465	0.10 388	0.09 423	0.08 272	0.08 332	0.12 441	0.11 429

dad	0.17 392	0.20 489	0.20 417	0.16 140	0.11 382	0.20 406	0.18 357	0.21 247	0.28 377	0.30 470	0.24 330	0.29 431	0.13 287	0.19 379	0.16 353	0.18 504	0.09 423	0.11 427	0.09 376	0.11 427	0.07 274

ADCPNet	0.25 480	0.16 461	0.61 522	0.21 429	0.15 468	0.35 507	0.25 478	0.32 429	0.35 435	0.30 470	0.40 475	0.36 475	0.28 474	0.28 472	0.32 505	0.12 441	0.10 442	0.11 427	0.12 460	0.14 470	0.13 460

XPNet_ROB	0.22 449	0.11 389	0.19 405	0.22 444	0.13 434	0.22 430	0.19 395	0.34 457	0.40 461	0.30 470	0.39 470	0.39 492	0.26 458	0.26 458	0.28 489	0.15 481	0.10 442	0.10 396	0.10 411	0.13 457	0.12 441

PWC_ROB	0.21 440	0.16 461	0.26 451	0.18 295	0.11 382	0.22 430	0.13 100	0.32 429	0.49 495	0.30 470	0.40 475	0.32 460	0.24 445	0.31 483	0.22 433	0.10 388	0.07 371	0.11 427	0.08 332	0.11 427	0.10 406

DDUNet	0.22 449	0.17 472	0.21 425	0.22 444	0.15 468	0.25 458	0.24 463	0.29 394	0.30 394	0.31 476	0.36 451	0.33 463	0.25 453	0.24 451	0.20 404	0.18 504	0.13 481	0.17 492	0.11 441	0.16 492	0.16 495

XQC	0.28 493	0.23 500	0.51 511	0.28 503	0.19 502	0.34 499	0.27 492	0.36 476	0.57 512	0.31 476	0.30 415	0.37 480	0.30 486	0.38 511	0.38 518	0.13 464	0.09 423	0.15 483	0.12 460	0.17 499	0.18 506

AnyNet_C32	0.26 487	0.16 461	0.36 491	0.20 400	0.16 478	0.25 458	0.30 514	0.32 429	0.44 481	0.31 476	0.49 502	0.30 439	0.33 495	0.40 518	0.33 508	0.12 441	0.12 468	0.12 444	0.14 473	0.14 470	0.15 484

GANet	0.21 440	0.12 406	0.21 425	0.24 473	0.13 434	0.22 430	0.22 442	0.41 502	0.26 354	0.31 476	0.42 491	0.37 480	0.28 474	0.23 442	0.22 433	0.10 388	0.12 468	0.10 396	0.09 376	0.10 407	0.08 338

NCCL2	0.23 464	0.15 453	0.17 371	0.34 518	0.18 499	0.24 448	0.23 451	0.34 457	0.28 377	0.31 476	0.38 462	0.38 484	0.28 474	0.23 442	0.24 456	0.15 481	0.12 468	0.18 501	0.21 508	0.13 457	0.13 460

NaN_ROB	0.22 449	0.19 485	0.24 443	0.25 483	0.13 434	0.29 484	0.26 485	0.33 448	0.41 464	0.31 476	0.31 423	0.32 460	0.23 439	0.30 482	0.21 424	0.11 416	0.17 504	0.10 396	0.10 411	0.08 316	0.09 382

Consistency-Raft	0.44 522	0.40 529	0.45 505	0.37 524	0.43 534	0.46 516	0.41 530	0.57 533	0.55 508	0.32 482	0.73 530	0.33 463	0.48 524	0.42 521	0.49 533	0.39 533	0.35 534	0.45 533	0.51 541	0.42 533	0.29 527

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 449	0.21 495	0.24 443	0.26 488	0.11 382	0.23 443	0.14 148	0.39 492	0.24 319	0.32 482	0.36 451	0.30 439	0.21 424	0.19 379	0.21 424	0.17 502	0.14 490	0.21 506	0.16 493	0.12 441	0.12 441

edge stereo	0.22 449	0.13 435	0.20 417	0.21 429	0.13 434	0.23 443	0.16 279	0.32 429	0.42 471	0.32 482	0.40 475	0.38 484	0.35 501	0.25 456	0.24 456	0.13 464	0.11 454	0.14 471	0.11 441	0.12 441	0.13 460

SHD	0.26 487	0.15 453	0.30 474	0.24 473	0.18 499	0.22 430	0.15 214	0.38 488	0.71 530	0.32 482	0.41 485	0.36 475	0.28 474	0.32 489	0.29 492	0.12 441	0.11 454	0.14 471	0.13 470	0.16 492	0.20 512

PSMNet-RUCA	0.27 489	0.33 522	0.41 501	0.36 522	0.32 529	0.18 368	0.19 395	0.42 507	0.30 394	0.33 486	0.41 485	0.39 492	0.25 453	0.31 483	0.20 404	0.18 504	0.10 442	0.25 513	0.15 489	0.21 508	0.16 495

LALA_ROB	0.25 480	0.16 461	0.22 431	0.26 488	0.17 493	0.27 475	0.27 492	0.42 507	0.37 447	0.33 486	0.38 462	0.51 517	0.26 458	0.28 472	0.27 482	0.16 497	0.09 423	0.12 444	0.11 441	0.13 457	0.12 441

Wz-Net-TNSev	0.29 497	0.20 489	0.65 525	0.19 351	0.15 468	0.38 512	0.27 492	0.35 470	0.55 508	0.34 488	0.42 491	0.45 507	0.38 506	0.32 489	0.30 497	0.12 441	0.13 481	0.10 396	0.12 460	0.15 485	0.14 477

GANetREF_RVC	0.31 503	0.34 524	0.27 458	0.35 520	0.16 478	0.32 490	0.41 530	0.48 520	0.51 505	0.35 489	0.35 448	0.34 469	0.33 495	0.39 514	0.32 505	0.27 527	0.20 512	0.29 524	0.15 489	0.18 503	0.17 503
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
PASM	0.32 505	0.24 503	0.48 510	0.28 503	0.27 522	0.29 484	0.30 514	0.34 457	0.49 495	0.35 489	0.39 470	0.46 511	0.34 499	0.34 494	0.35 511	0.23 523	0.25 526	0.26 514	0.28 523	0.23 512	0.21 514

ccnet	0.29 497	0.28 515	0.23 440	0.20 400	0.28 523	0.41 515	0.21 433	0.45 516	0.33 415	0.36 491	0.46 498	0.36 475	0.30 486	0.39 514	0.42 526	0.23 523	0.14 490	0.21 506	0.17 500	0.23 512	0.18 506

G-Net	0.24 471	0.16 461	0.36 491	0.22 444	0.16 478	0.51 522	0.23 451	0.29 394	0.34 426	0.36 491	0.38 462	0.31 451	0.29 482	0.27 461	0.26 475	0.11 416	0.09 423	0.12 444	0.09 376	0.16 492	0.13 460

SAMSARA	0.40 517	0.28 515	0.33 482	0.55 536	0.39 530	0.82 546	1.23 560	0.47 519	0.51 505	0.36 491	0.35 448	0.55 523	0.39 508	0.38 511	0.39 520	0.15 481	0.20 512	0.15 483	0.14 473	0.23 512	0.20 512

ADCMid	0.25 480	0.15 453	0.40 499	0.20 400	0.14 452	0.25 458	0.26 485	0.34 457	0.38 452	0.36 491	0.44 496	0.34 469	0.40 511	0.35 500	0.33 508	0.10 388	0.09 423	0.11 427	0.11 441	0.13 457	0.12 441

STTRV1_RVC	0.25 480	0.26 509	0.39 497	0.19 351	0.26 521	0.30 487	0.24 463	0.34 457	0.35 435	0.36 491	0.34 443	0.31 451	0.31 490	0.28 472	0.25 465	0.17 502	0.10 442	0.16 489	0.14 473	0.17 499	0.12 441

SANet	0.24 471	0.14 447	0.28 463	0.21 429	0.11 382	0.27 475	0.24 463	0.38 488	0.64 523	0.36 491	0.40 475	0.43 503	0.26 458	0.27 461	0.24 456	0.12 441	0.09 423	0.10 396	0.09 376	0.13 457	0.11 429

CSAN	0.29 497	0.24 503	0.27 458	0.34 518	0.19 502	0.33 496	0.42 533	0.37 481	0.50 498	0.38 497	0.40 475	0.44 505	0.33 495	0.28 472	0.30 497	0.20 511	0.16 499	0.19 503	0.19 505	0.14 470	0.15 484

WCMA_ROB	0.24 471	0.11 389	0.22 431	0.17 214	0.14 452	0.32 490	0.15 214	0.32 429	0.32 408	0.38 497	0.53 508	0.40 496	0.34 499	0.34 494	0.25 465	0.11 416	0.12 468	0.12 444	0.10 411	0.14 470	0.14 477

AnyNet_C01	0.36 512	0.25 508	1.37 551	0.22 444	0.17 493	0.48 520	0.27 492	0.35 470	0.39 455	0.39 499	0.74 532	0.46 511	0.38 506	0.45 522	0.47 531	0.13 464	0.13 481	0.13 459	0.14 473	0.14 470	0.15 484

CC-Net-ROB	0.28 493	0.31 520	0.36 491	0.29 510	0.15 468	0.25 458	0.19 395	0.45 516	0.33 415	0.39 499	0.37 457	0.39 492	0.31 490	0.27 461	0.26 475	0.24 525	0.19 509	0.30 526	0.23 515	0.18 503	0.15 484

MDST_ROB	0.22 449	0.10 364	0.17 371	0.18 295	0.11 382	0.37 509	0.19 395	0.43 511	0.41 464	0.39 499	0.39 470	0.29 431	0.21 424	0.26 458	0.18 386	0.11 416	0.10 442	0.14 471	0.11 441	0.10 407	0.08 338

otaku	0.39 514	0.37 527	0.52 512	0.44 529	0.28 523	0.58 526	0.24 463	0.41 502	0.62 521	0.40 502	0.49 502	0.46 511	0.33 495	0.40 518	0.32 505	0.30 528	0.30 530	0.39 530	0.33 529	0.29 526	0.28 526

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 502	0.24 503	0.29 471	0.36 522	0.16 478	0.34 499	0.30 514	0.32 429	0.42 471	0.40 502	0.46 498	0.38 484	0.31 490	0.34 494	0.28 489	0.19 509	0.20 512	0.26 514	0.29 524	0.18 503	0.19 511

ADCS	0.29 497	0.18 482	0.45 505	0.21 429	0.17 493	0.28 481	0.23 451	0.41 502	0.63 522	0.40 502	0.49 502	0.40 496	0.36 503	0.39 514	0.40 522	0.13 464	0.12 468	0.13 459	0.14 473	0.16 492	0.16 495

MSMD_ROB	0.31 503	0.26 509	0.26 451	0.24 473	0.21 508	0.34 499	0.25 478	0.34 457	0.39 455	0.40 502	0.69 526	0.45 507	0.40 511	0.34 494	0.27 482	0.20 511	0.19 509	0.26 514	0.25 517	0.23 512	0.22 516

Ntro	0.40 517	0.40 529	0.53 513	0.46 533	0.30 527	0.65 532	0.24 463	0.46 518	0.68 528	0.41 506	0.49 502	0.48 515	0.42 519	0.39 514	0.31 504	0.32 530	0.28 528	0.37 529	0.30 526	0.32 531	0.29 527

psmorigin	0.25 480	0.15 453	0.34 490	0.17 214	0.13 434	0.23 443	0.14 148	0.34 457	0.33 415	0.41 506	0.55 511	0.41 498	0.37 505	0.34 494	0.27 482	0.11 416	0.15 496	0.11 427	0.11 441	0.12 441	0.16 495

FBW_ROB	0.24 471	0.17 472	0.22 431	0.26 488	0.14 452	0.25 458	0.22 442	0.41 502	0.41 464	0.41 506	0.41 485	0.42 499	0.27 466	0.31 483	0.23 445	0.09 351	0.14 490	0.14 471	0.12 460	0.11 427	0.09 382

ACVNet-4b	0.39 514	0.53 534	0.55 516	0.45 530	0.24 514	0.47 518	0.18 357	0.49 522	0.64 523	0.42 509	0.45 497	0.60 525	0.27 466	0.34 494	0.24 456	0.33 531	0.14 490	0.48 534	0.42 534	0.30 527	0.26 525

RTS	0.45 524	0.19 485	3.26 558	0.24 473	0.15 468	0.74 539	0.20 416	0.36 476	0.76 537	0.42 509	0.43 494	0.31 451	0.41 516	0.53 530	0.35 511	0.10 388	0.08 397	0.13 459	0.12 460	0.15 485	0.15 484

RTSA	0.45 524	0.19 485	3.26 558	0.24 473	0.15 468	0.74 539	0.20 416	0.36 476	0.76 537	0.42 509	0.43 494	0.31 451	0.41 516	0.53 530	0.35 511	0.10 388	0.08 397	0.13 459	0.12 460	0.15 485	0.15 484

FCDSN-DC	0.33 508	0.28 515	0.28 463	0.30 512	0.24 514	0.39 513	0.28 498	0.42 507	0.42 471	0.43 512	0.53 508	0.51 517	0.41 516	0.36 505	0.30 497	0.21 515	0.20 512	0.27 517	0.26 518	0.25 520	0.24 518
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	0.23 464	0.12 406	0.15 309	0.15 69	0.09 234	0.33 496	0.18 357	0.34 457	0.31 401	0.44 513	0.37 457	0.53 521	0.35 501	0.35 500	0.24 456	0.13 464	0.13 481	0.13 459	0.13 470	0.10 407	0.11 429
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN v2	0.33 508	0.27 511	0.28 463	0.26 488	0.23 512	0.37 509	0.28 498	0.40 496	0.43 476	0.45 514	0.56 516	0.51 517	0.40 511	0.37 509	0.29 492	0.21 515	0.20 512	0.27 517	0.26 518	0.25 520	0.24 518

FC-DCNN	0.33 508	0.27 511	0.28 463	0.26 488	0.23 512	0.37 509	0.28 498	0.40 496	0.43 476	0.45 514	0.55 511	0.51 517	0.40 511	0.37 509	0.30 497	0.21 515	0.20 512	0.27 517	0.26 518	0.25 520	0.24 518

LSM	0.33 508	0.20 489	0.58 520	0.26 488	0.60 546	0.34 499	0.25 478	0.42 507	0.48 490	0.45 514	0.58 520	0.42 499	0.36 503	0.35 500	0.25 465	0.12 441	0.20 512	0.14 471	0.16 493	0.19 506	0.33 532

MFN_U_SF_RVC	0.32 505	0.21 495	0.55 516	0.30 512	0.15 468	0.34 499	0.17 312	0.52 526	0.46 488	0.46 517	0.55 511	0.59 524	0.39 508	0.35 500	0.37 516	0.15 481	0.14 490	0.18 501	0.21 508	0.16 492	0.15 484

aanetorigin	0.22 449	0.17 472	0.56 518	0.17 214	0.10 335	0.15 299	0.19 395	0.20 225	0.33 415	0.49 518	0.48 501	0.29 431	0.27 466	0.20 404	0.23 445	0.08 295	0.07 371	0.08 272	0.07 268	0.10 407	0.09 382

RainbowNet	0.54 531	0.61 538	0.70 537	0.57 537	0.43 534	0.65 532	0.37 528	0.60 535	0.87 541	0.50 519	0.66 523	0.64 528	0.47 523	0.49 524	0.43 529	0.47 539	0.48 543	0.52 538	0.41 533	0.52 536	0.40 537

MADNet+	0.75 541	0.71 544	3.70 561	0.66 539	0.41 532	0.98 551	0.97 558	0.69 538	0.73 535	0.52 520	0.57 518	0.64 528	0.68 540	0.86 548	1.01 556	0.34 532	0.36 535	0.28 523	0.23 515	0.36 532	0.31 530

SGM-ForestM	0.32 505	0.12 406	0.16 343	0.16 140	0.11 382	0.39 513	0.19 395	0.41 502	0.50 498	0.52 520	0.54 510	1.32 551	0.42 519	0.40 518	0.27 482	0.14 477	0.16 499	0.16 489	0.16 493	0.12 441	0.12 441

MeshStereo	0.27 489	0.13 435	0.18 394	0.15 69	0.11 382	0.32 490	0.24 463	0.40 496	0.36 440	0.52 520	0.57 518	0.67 532	0.40 511	0.35 500	0.26 475	0.14 477	0.13 481	0.13 459	0.11 441	0.11 427	0.10 406
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
anonymity	0.53 530	0.58 536	0.65 525	0.41 527	0.61 547	0.53 523	0.41 530	0.56 531	0.41 464	0.55 523	0.50 506	0.49 516	0.55 531	0.58 535	0.50 536	0.58 544	0.50 547	0.51 536	0.51 541	0.51 535	0.57 542

PVD	0.39 514	0.20 489	0.39 497	0.31 516	0.22 510	0.29 484	0.43 535	0.52 526	0.96 544	0.55 523	0.79 536	0.53 521	0.59 534	0.52 528	0.38 518	0.19 509	0.14 490	0.17 492	0.14 473	0.24 519	0.31 530

MFMNet_re	0.64 534	0.66 542	0.65 525	0.51 534	0.69 551	0.69 535	0.57 543	0.64 537	0.73 535	0.60 525	0.73 530	0.62 527	0.67 539	0.65 538	0.60 540	0.66 549	0.58 556	0.63 540	0.59 544	0.68 547	0.69 552

ACVNet_1	0.44 522	0.49 533	0.60 521	0.45 530	0.28 523	0.49 521	0.27 492	0.57 533	0.72 531	0.62 526	0.58 520	0.74 536	0.49 525	0.50 525	0.35 511	0.26 526	0.24 525	0.39 530	0.29 524	0.31 530	0.24 518

TorneroNet-64	0.76 542	0.72 545	0.74 538	0.78 544	0.58 545	0.91 550	0.56 542	0.84 542	1.29 550	0.66 527	0.90 539	1.40 553	0.75 542	0.85 547	0.67 546	0.49 540	0.46 538	0.72 544	0.59 544	0.67 546	0.53 541

SGM+DAISY	0.56 532	0.57 535	0.65 525	0.40 525	0.54 539	0.66 534	0.49 537	0.56 531	0.45 487	0.66 527	0.69 526	0.67 532	0.56 532	0.63 537	0.56 538	0.59 545	0.48 543	0.50 535	0.50 540	0.52 536	0.58 543

SPS-STEREO	0.57 533	0.58 536	0.65 525	0.45 530	0.55 541	0.62 530	0.44 536	0.62 536	0.50 498	0.68 529	0.64 522	0.66 531	0.57 533	0.61 536	0.60 540	0.62 547	0.47 542	0.51 536	0.49 538	0.55 540	0.58 543
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	0.71 538	0.45 532	1.14 549	0.51 534	0.47 536	2.02 560	0.64 547	0.75 539	0.70 529	0.69 530	0.77 535	1.22 547	0.83 545	1.03 556	1.01 556	0.40 534	0.28 528	0.33 527	0.33 529	0.30 527	0.34 533

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 521	0.39 528	0.54 514	0.40 525	0.20 505	0.64 531	0.32 522	0.53 528	0.72 531	0.71 531	0.72 529	0.61 526	0.54 528	0.51 526	0.46 530	0.20 511	0.19 509	0.29 524	0.30 526	0.23 512	0.18 506

ELAS	0.41 519	0.29 518	0.33 482	0.27 500	0.24 514	0.60 529	0.36 525	0.50 524	0.50 498	0.71 531	0.79 536	0.67 532	0.54 528	0.51 526	0.42 526	0.22 519	0.20 512	0.27 517	0.26 518	0.26 524	0.25 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	7.91 567	0.31 520	153.02 582	0.19 351	0.09 234	0.21 422	0.16 279	0.22 269	0.59 516	0.72 533	0.67 524	0.42 499	0.50 526	0.24 451	0.39 520	0.08 295	0.07 371	0.08 272	0.07 268	0.12 441	0.10 406

MANE	0.45 524	0.27 511	0.27 458	0.27 500	0.24 514	0.47 518	0.31 520	0.55 530	0.59 516	0.72 533	1.13 552	1.15 545	0.61 535	0.52 528	0.37 516	0.21 515	0.20 512	0.27 517	0.31 528	0.25 520	0.24 518

NVStereoNet_ROB	0.46 527	0.36 526	0.46 508	0.41 527	0.28 523	0.34 499	0.34 523	0.48 520	0.60 519	0.72 533	0.93 541	0.70 535	0.66 538	0.47 523	0.60 540	0.22 519	0.33 533	0.34 528	0.34 531	0.30 527	0.30 529
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	0.41 519	0.29 518	0.33 482	0.28 503	0.24 514	0.54 524	0.36 525	0.49 522	0.59 516	0.72 533	0.74 532	0.65 530	0.54 528	0.54 532	0.40 522	0.22 519	0.20 512	0.27 517	0.26 518	0.26 524	0.25 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	0.65 535	0.61 538	0.68 533	0.71 540	0.51 537	0.59 527	0.49 537	0.91 544	0.85 539	0.74 537	1.02 545	0.81 537	0.78 543	0.79 541	0.49 533	0.42 535	0.46 538	0.71 542	0.47 536	0.52 536	0.39 535

IMH-64	0.65 535	0.61 538	0.68 533	0.71 540	0.51 537	0.59 527	0.49 537	0.91 544	0.85 539	0.74 537	1.02 545	0.81 537	0.78 543	0.79 541	0.49 533	0.42 535	0.46 538	0.71 542	0.47 536	0.52 536	0.39 535

EDNetEfficient	0.29 497	0.24 503	1.13 548	0.18 295	0.10 335	0.19 391	0.20 416	0.20 225	0.60 519	0.74 537	0.56 516	0.31 451	0.39 508	0.22 431	0.30 497	0.09 351	0.07 371	0.08 272	0.07 268	0.11 427	0.09 382

TorneroNet	0.82 545	0.74 546	0.81 543	0.84 547	0.63 548	0.99 552	0.63 545	0.96 548	1.16 547	0.80 540	1.11 550	1.36 552	0.86 547	0.93 552	0.80 551	0.56 542	0.49 545	0.78 550	0.66 549	0.73 552	0.63 551

IMH	0.71 538	0.64 541	0.68 533	0.76 542	0.54 539	0.69 535	0.54 541	0.98 550	1.10 546	0.82 541	1.09 548	0.89 539	0.88 548	0.87 549	0.52 537	0.44 538	0.50 547	0.75 545	0.51 541	0.56 541	0.41 538

BEATNet-Init1	0.52 529	0.27 511	0.62 523	0.30 512	0.21 508	0.76 543	0.29 507	0.54 529	0.65 525	0.86 542	0.95 543	2.07 561	0.62 537	0.56 534	0.42 526	0.18 504	0.18 506	0.23 511	0.22 511	0.22 511	0.21 514

ACVNet_2	0.66 537	0.66 542	0.68 533	0.63 538	0.41 532	0.71 537	0.49 537	0.96 548	1.39 553	0.89 543	1.09 548	1.04 541	0.73 541	0.54 532	0.47 531	0.43 537	0.40 536	0.53 539	0.44 535	0.47 534	0.35 534

WAO-7	0.79 543	0.78 547	0.54 514	0.85 548	0.67 550	0.74 539	0.68 551	1.05 553	1.32 551	0.90 544	1.20 555	1.04 541	0.92 549	0.69 539	0.66 543	0.60 546	0.62 557	0.67 541	0.68 550	0.64 543	0.58 543

WAO-6	0.81 544	0.80 548	0.62 523	0.86 549	0.63 548	0.76 543	0.58 544	0.98 550	1.54 558	0.90 544	0.96 544	1.07 543	1.03 553	0.70 540	0.66 543	0.72 550	0.49 545	0.90 553	0.71 551	0.68 547	0.58 543

LVE	0.83 546	0.85 551	0.85 544	0.80 545	0.56 542	1.04 556	0.65 548	1.05 553	1.47 556	0.96 546	1.22 556	1.10 544	0.85 546	0.83 544	0.71 548	0.49 540	0.55 553	0.76 548	0.60 546	0.65 544	0.59 548

PWCK	0.71 538	0.94 553	0.95 546	0.76 542	0.31 528	0.74 539	0.36 525	0.90 543	0.90 542	0.96 546	0.75 534	0.95 540	0.61 535	0.87 549	0.66 543	0.72 550	0.46 538	0.75 545	0.49 538	0.69 549	0.44 539

UNDER WATER	0.97 551	0.97 555	1.42 552	0.99 554	0.70 554	1.12 558	0.84 554	0.80 541	1.08 545	1.01 548	0.90 539	1.55 557	1.22 560	1.03 556	1.00 555	0.78 554	0.53 550	1.02 555	0.87 556	0.80 554	0.74 554

UNDER WATER-64	0.95 550	0.94 553	1.43 553	0.87 550	0.56 542	1.18 559	0.87 555	0.77 540	0.94 543	1.04 549	0.85 538	1.58 558	1.21 559	0.94 553	0.96 554	0.87 556	0.57 555	1.03 556	0.88 557	0.78 553	0.73 553

ktn	1.01 553	1.21 558	0.80 542	1.23 559	0.86 557	1.01 554	0.87 555	0.94 547	1.39 553	1.04 549	1.12 551	1.15 545	1.07 554	0.94 553	0.59 539	1.28 562	0.71 559	1.38 562	0.83 555	1.02 558	0.75 555

WAO-8	0.91 548	0.81 549	0.65 525	0.94 552	0.69 551	0.90 547	0.67 549	1.07 556	1.83 561	1.06 551	1.45 558	1.30 548	1.07 554	0.84 545	0.78 549	0.74 552	0.53 550	0.86 551	0.75 552	0.69 549	0.62 549

Venus	0.91 548	0.81 549	0.65 525	0.94 552	0.69 551	0.90 547	0.67 549	1.07 556	1.83 561	1.06 551	1.45 558	1.30 548	1.07 554	0.84 545	0.78 549	0.74 552	0.53 550	0.86 551	0.75 552	0.69 549	0.62 549

TCMNet-wrong-test	3.67 561	5.48 571	3.89 562	12.18 574	11.75 575	4.65 562	3.88 563	1.06 555	0.72 531	1.09 553	2.15 562	6.30 568	0.53 527	3.43 564	2.36 562	0.89 557	0.20 512	1.87 565	1.69 564	5.57 570	3.62 569

Dean	0.87 547	0.86 552	0.79 541	0.81 546	0.56 542	0.90 547	0.63 545	1.15 559	1.73 559	1.15 554	1.15 553	1.31 550	0.99 552	0.81 543	0.81 552	0.57 543	0.56 554	0.77 549	0.64 547	0.66 545	0.58 543

KSHMR	1.09 554	1.17 557	0.88 545	1.25 560	1.00 559	0.99 552	0.96 557	1.13 558	1.37 552	1.16 555	1.29 557	1.41 554	0.96 551	1.01 555	0.92 553	1.03 559	1.08 561	1.20 559	1.03 560	1.01 557	0.97 558

notaker	0.97 551	1.11 556	0.98 547	1.13 557	0.81 555	0.73 538	0.68 551	0.93 546	1.16 547	1.18 556	1.18 554	1.41 554	1.16 558	1.08 558	0.69 547	0.81 555	0.64 558	1.17 558	0.79 554	0.98 556	0.80 556

tt	4.67 562	0.06 54	3.55 560	2.02 563	1.55 561	10.25 568	16.71 567	8.91 572	5.03 564	1.31 557	0.94 542	4.71 564	4.76 564	3.33 563	5.87 566	6.06 572	10.30 576	1.88 566	2.11 566	2.75 564	1.21 561

DPSimNet_ROB	1.11 555	1.23 559	0.78 539	1.13 557	0.88 558	1.10 557	1.13 559	1.16 560	1.23 549	1.43 558	1.02 545	1.41 554	1.10 557	0.90 551	1.60 558	1.46 563	0.51 549	1.21 560	1.03 560	0.90 555	1.01 560

HanzoNet	1.29 556	1.26 560	1.19 550	1.12 556	0.85 556	1.02 555	0.83 553	1.03 552	1.48 557	1.64 559	1.61 560	2.50 563	1.72 561	1.61 560	1.61 559	1.26 561	0.80 560	1.31 561	1.01 559	1.02 558	0.86 557

JetRed	1.62 557	1.46 561	2.98 556	0.92 551	1.21 560	4.99 563	1.53 562	1.27 561	1.39 553	1.83 560	1.74 561	1.60 559	0.95 550	1.41 559	2.45 563	0.90 558	1.60 563	0.93 554	0.90 558	1.35 560	0.99 559

coex-ft	3.30 559	0.34 524	59.09 581	0.18 295	0.13 434	0.26 466	0.22 442	0.27 365	0.72 531	1.90 561	0.70 528	0.44 505	0.45 522	0.29 479	0.41 525	0.09 351	0.09 423	0.12 444	0.09 376	0.14 470	0.13 460

ASD4	3.54 560	3.38 565	2.05 555	1.72 561	2.51 564	9.03 567	17.71 568	2.25 562	5.51 565	2.46 562	2.81 564	2.03 560	3.36 563	2.73 562	5.06 564	1.22 560	1.34 562	1.13 557	1.33 562	1.68 561	1.49 562

MADNet++	1.95 558	1.75 562	1.59 554	1.82 562	1.69 562	2.33 561	1.40 561	2.35 563	2.09 563	2.57 563	2.36 563	2.24 562	2.17 562	2.28 561	2.34 561	1.87 564	1.66 564	1.54 563	1.34 563	1.92 562	1.77 563

LE_ROB	0.50 528	0.07 135	0.14 260	0.15 69	0.08 125	0.24 448	0.16 279	0.22 269	1.81 560	4.63 564	0.67 524	0.47 514	0.44 521	0.20 404	0.29 492	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.06 181	0.08 316	0.06 195

DPSMNet_ROB	8.06 568	4.48 566	8.63 571	5.37 569	10.74 572	8.32 565	22.98 574	5.46 565	13.36 573	5.12 565	9.92 569	5.08 565	10.40 571	5.53 567	12.58 571	3.80 570	8.00 571	3.50 567	7.02 570	3.83 568	7.14 571

DGTPSM_ROB	8.06 568	4.48 566	8.63 571	5.35 567	10.72 571	8.32 565	22.97 573	5.46 565	13.35 572	5.12 565	9.92 569	5.08 565	10.40 571	5.52 566	12.58 571	3.79 569	8.00 571	3.50 567	7.02 570	3.83 568	7.14 571

USTest	6.22 563	2.73 564	3.00 557	6.57 570	7.29 569	14.37 570	21.57 569	7.00 571	9.56 570	5.34 567	6.10 565	5.72 567	7.64 567	6.41 568	6.96 567	1.97 565	3.42 570	1.64 564	2.15 567	2.66 563	2.36 564

xxxxx1	7.79 564	5.02 568	7.31 565	3.12 564	3.85 565	16.35 572	22.88 570	5.86 568	8.69 567	7.97 568	8.54 566	9.12 571	8.27 568	10.18 570	10.92 568	2.42 566	2.45 566	3.56 569	12.37 573	3.77 565	3.06 566

tt_ll	7.79 564	5.02 568	7.31 565	3.12 564	3.85 565	16.35 572	22.88 570	5.86 568	8.69 567	7.97 568	8.54 566	9.12 571	8.27 568	10.18 570	10.92 568	2.42 566	2.45 566	3.56 569	12.37 573	3.77 565	3.06 566

ff	7.79 564	5.02 568	7.31 565	3.12 564	3.85 565	16.35 572	22.88 570	5.86 568	8.69 567	7.97 568	8.54 566	9.12 571	8.27 568	10.18 570	10.92 568	2.42 566	2.45 566	3.56 569	12.37 573	3.77 565	3.06 566

Anonymous_1	10.96 573	7.92 572	7.46 568	10.33 571	10.06 570	18.65 576	26.34 576	11.06 573	13.44 574	9.40 571	10.05 571	9.67 574	11.23 573	10.73 573	12.72 573	6.42 573	8.38 573	5.77 572	10.61 572	12.12 574	6.77 570

DPSM_ROB	11.15 574	8.58 573	8.00 569	10.88 572	11.58 573	19.10 577	26.71 577	12.05 574	14.07 575	10.36 572	10.84 572	10.33 575	11.86 574	11.70 574	13.54 574	6.99 574	8.79 574	5.89 573	6.95 568	7.29 571	7.42 573

DPSM	11.15 574	8.58 573	8.00 569	10.88 572	11.58 573	19.10 577	26.71 577	12.05 574	14.07 575	10.36 572	10.84 572	10.33 575	11.86 574	11.70 574	13.54 574	6.99 574	8.79 574	5.89 573	6.95 568	7.29 571	7.42 573

LRCNet_RVC	10.62 572	13.42 576	7.30 564	18.92 576	2.07 563	0.33 496	0.30 514	5.59 567	0.48 490	13.03 574	17.94 575	8.87 570	5.65 565	4.79 565	1.89 560	23.51 580	2.73 569	27.55 581	25.71 581	16.07 578	16.33 578

HaxPig	15.71 576	18.52 580	19.18 576	16.89 575	15.89 577	7.73 564	7.60 564	13.31 576	10.82 571	15.42 575	14.91 574	15.98 577	14.92 576	15.58 576	15.98 576	18.95 579	16.73 577	19.46 579	18.08 579	19.26 579	19.05 579

PML	8.91 570	9.34 575	6.13 563	5.35 567	6.41 568	14.99 571	23.38 575	5.27 564	6.83 566	18.04 576	28.19 581	7.67 569	6.83 566	7.85 569	5.75 565	5.35 571	1.83 565	5.95 575	1.93 565	8.64 573	2.52 565

MEDIAN_ROB	20.38 577	24.04 581	23.31 578	21.23 577	21.71 578	10.40 569	7.92 565	17.64 577	15.50 577	20.12 577	19.70 576	20.34 578	20.32 577	21.19 577	21.13 577	23.81 581	21.81 581	24.98 580	23.76 580	24.71 580	23.93 580

CasAABBNet	22.42 578	17.33 578	16.01 573	22.01 578	23.28 579	38.32 579	53.80 580	24.14 579	28.41 580	20.60 578	21.77 578	20.89 580	23.91 579	23.43 578	27.36 579	14.07 576	17.69 579	11.83 577	14.01 577	14.67 575	14.95 576

Selective-RAFT-Error	22.47 579	17.37 579	16.09 574	22.06 579	23.34 580	38.39 580	53.83 581	24.29 581	28.47 581	20.74 579	21.83 579	20.81 579	23.90 578	23.54 580	27.53 581	14.08 577	17.69 579	11.82 576	14.00 576	14.69 576	15.00 577

LSM0	22.87 580	17.28 577	18.96 575	22.19 580	29.04 582	38.42 581	53.71 579	24.28 580	28.31 579	20.78 580	21.00 577	21.43 581	24.16 580	23.50 579	27.39 580	14.09 578	17.38 578	11.84 578	14.04 578	14.73 577	14.89 575

AVERAGE_ROB	24.90 581	29.20 582	28.14 579	24.89 581	24.64 581	17.75 575	11.12 566	21.45 578	19.93 578	25.12 581	24.46 580	25.12 582	25.46 581	24.69 581	22.83 578	29.76 582	27.13 582	28.97 582	27.95 582	29.91 581	29.47 581

ccccc	245.47 583	285.66 584	306.18 583	368.85 584	370.60 584	123.16 583	145.33 583	115.05 583	110.08 583	126.68 582	110.87 582	122.83 584	165.88 583	252.94 583	276.56 583	384.56 584	353.86 584	254.69 584	223.00 584	425.87 584	386.83 583

test_example2	98.32 582	94.13 583	45.89 580	96.35 582	109.85 583	88.61 582	95.45 582	25.75 582	94.37 582	130.00 583	126.06 583	58.17 583	74.63 582	88.51 582	79.96 582	150.23 583	221.02 583	77.62 583	99.10 583	113.75 583	96.94 582

FADE		0.33 522		0.33 517	0.25 520							0.42 499				0.30 528	0.21 523	0.41 532	0.38 532	0.23 512

Low-res two-view benchmark