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

9_stereo	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.08 48	0.08 8	0.10 16	0.15 156	0.08 61	0.10 114	0.07 62	0.06 34	0.08 15	0.10 122	0.05 27	0.03 1	0.04 1	0.04 35	0.03 1	0.04 41

10	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.08 48	0.08 8	0.10 16	0.15 156	0.08 61	0.10 114	0.07 62	0.06 34	0.08 15	0.10 122	0.05 27	0.03 1	0.04 1	0.04 35	0.03 1	0.04 41

3.25ww	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.15 72	0.06 13	0.10 126	0.07 3	0.12 44	0.11 61	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 108	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 81	0.05 17	0.08 32	0.15 72	0.06 13	0.11 172	0.12 66	0.14 77	0.16 185	0.11 153	0.11 146	0.09 123	0.09 167	0.11 108	0.10 122	0.06 116	0.05 185	0.05 26	0.04 35	0.03 1	0.03 1

2.25w	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.08 48	0.08 8	0.10 16	0.15 156	0.08 61	0.10 114	0.07 62	0.06 34	0.08 15	0.10 122	0.05 27	0.03 1	0.04 1	0.04 35	0.03 1	0.04 41

2.5w	0.07 4	0.07 139	0.07 6	0.16 144	0.06 13	0.08 48	0.12 66	0.10 16	0.10 35	0.07 29	0.06 12	0.09 123	0.06 34	0.08 15	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 35	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 4	0.07 139	0.07 6	0.13 13	0.06 13	0.08 48	0.08 8	0.18 197	0.12 85	0.07 29	0.08 70	0.06 16	0.06 34	0.09 35	0.11 187	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 41

3.25w_new	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.15 72	0.06 13	0.10 126	0.07 3	0.12 44	0.11 61	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 108	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 72	0.06 13	0.10 126	0.07 3	0.12 44	0.11 61	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 108	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.75w	0.07 4	0.07 139	0.08 32	0.16 144	0.07 73	0.07 27	0.09 21	0.16 132	0.09 22	0.07 29	0.06 12	0.05 1	0.06 34	0.09 35	0.10 122	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 139	0.07 6	0.15 72	0.07 73	0.09 79	0.06 1	0.13 61	0.11 61	0.07 29	0.07 37	0.06 16	0.07 106	0.10 62	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 46	0.08 236	0.09 73	0.16 144	0.06 13	0.08 48	0.10 30	0.20 229	0.15 156	0.08 61	0.07 37	0.06 16	0.06 34	0.06 1	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 35	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.16 144	0.06 13	0.07 27	0.10 30	0.14 77	0.14 140	0.07 29	0.08 70	0.05 1	0.06 34	0.09 35	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 41

monsterstereo	0.07 4	0.06 54	0.06 2	0.16 144	0.06 13	0.08 48	0.10 30	0.16 132	0.11 61	0.07 29	0.08 70	0.06 16	0.07 106	0.08 15	0.09 52	0.04 11	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 4	0.06 54	0.06 2	0.15 72	0.06 13	0.08 48	0.09 21	0.12 44	0.08 11	0.09 94	0.07 37	0.06 16	0.06 34	0.08 15	0.08 17	0.05 27	0.04 24	0.04 1	0.04 35	0.03 1	0.03 1

AIO-test1	0.10 142	0.07 139	0.10 108	0.23 468	0.07 73	0.09 79	0.13 104	0.21 251	0.14 140	0.11 153	0.12 159	0.09 123	0.07 106	0.11 108	0.09 52	0.06 116	0.05 185	0.09 355	0.10 415	0.03 1	0.06 198

MonSter	0.07 4	0.06 54	0.05 1	0.15 72	0.05 1	0.07 27	0.10 30	0.15 106	0.15 156	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

water-stereo	0.09 81	0.06 54	0.08 32	0.16 144	0.07 73	0.09 79	0.13 104	0.15 106	0.13 116	0.11 153	0.12 159	0.08 98	0.09 167	0.07 4	0.08 17	0.06 116	0.05 185	0.05 26	0.05 107	0.04 18	0.04 41

asda	0.07 4	0.08 236	0.08 32	0.16 144	0.06 13	0.06 8	0.10 30	0.16 132	0.10 35	0.06 9	0.06 12	0.05 1	0.05 9	0.10 62	0.10 122	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

asd	0.07 4	0.08 236	0.07 6	0.16 144	0.07 73	0.08 48	0.08 8	0.11 29	0.08 11	0.07 29	0.07 37	0.06 16	0.06 34	0.10 62	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 35	0.04 18	0.03 1

qwe	0.07 4	0.08 236	0.07 6	0.15 72	0.06 13	0.07 27	0.10 30	0.18 197	0.11 61	0.07 29	0.07 37	0.06 16	0.06 34	0.10 62	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 35	0.04 18	0.03 1

depthmonostereo	0.09 81	0.06 54	0.09 73	0.15 72	0.06 13	0.10 126	0.13 104	0.14 77	0.14 140	0.10 126	0.10 114	0.09 123	0.11 224	0.08 15	0.09 52	0.06 116	0.05 185	0.06 102	0.04 35	0.04 18	0.03 1

4.25_new	0.07 4	0.08 236	0.09 73	0.15 72	0.06 13	0.09 79	0.08 8	0.14 77	0.08 11	0.07 29	0.07 37	0.06 16	0.06 34	0.12 190	0.10 122	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

4.5w_new	0.07 4	0.08 236	0.09 73	0.15 72	0.06 13	0.09 79	0.08 8	0.14 77	0.08 11	0.07 29	0.07 37	0.06 16	0.06 34	0.12 190	0.10 122	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

4.5_new	0.07 4	0.09 310	0.08 32	0.15 72	0.07 73	0.06 8	0.10 30	0.14 77	0.11 61	0.06 9	0.08 70	0.06 16	0.06 34	0.08 15	0.10 122	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 35	0.04 18	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 310	0.08 32	0.15 72	0.07 73	0.06 8	0.10 30	0.14 77	0.11 61	0.06 9	0.08 70	0.06 16	0.06 34	0.08 15	0.10 122	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 35	0.04 18	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 236	0.09 73	0.15 72	0.06 13	0.09 79	0.08 8	0.14 77	0.08 11	0.07 29	0.07 37	0.06 16	0.06 34	0.12 190	0.10 122	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

4w-stereo	0.07 4	0.08 236	0.08 32	0.16 144	0.06 13	0.07 27	0.08 8	0.12 44	0.08 11	0.07 29	0.07 37	0.05 1	0.06 34	0.09 35	0.10 122	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 35	0.04 18	0.03 1

3w_stereo	0.08 46	0.09 310	0.10 108	0.17 218	0.07 73	0.08 48	0.10 30	0.20 229	0.13 116	0.06 9	0.07 37	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 18	0.03 1

xyz-stereo-finetune2	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.13 13	0.07 73	0.11 172	0.19 399	0.17 168	0.12 85	0.15 266	0.15 204	0.17 299	0.12 254	0.13 234	0.11 187	0.05 27	0.04 24	0.07 194	0.05 107	0.04 18	0.06 198

xyz-stereo-finetune	0.11 185	0.08 236	0.13 229	0.14 30	0.06 13	0.10 126	0.19 399	0.17 168	0.19 245	0.12 191	0.14 187	0.15 265	0.10 199	0.13 234	0.11 187	0.05 27	0.04 24	0.07 194	0.05 107	0.04 18	0.05 123

xyz-stereo	0.13 275	0.07 139	0.20 421	0.15 72	0.05 1	0.20 410	0.15 218	0.17 168	0.31 405	0.15 266	0.29 413	0.26 411	0.16 360	0.13 234	0.12 235	0.05 27	0.05 185	0.06 102	0.05 107	0.04 18	0.04 41

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.06 13	0.07 27	0.12 66	0.09 11	0.09 22	0.06 9	0.04 1	0.05 1	0.05 9	0.08 15	0.08 17	0.05 27	0.04 24	0.05 26	0.03 1	0.04 18	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 17	0.11 149	0.14 30	0.06 13	0.07 27	0.13 104	0.09 11	0.07 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 15	0.07 1	0.05 27	0.04 24	0.05 26	0.03 1	0.04 18	0.04 41

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 17	0.08 32	0.17 218	0.05 1	0.06 8	0.11 49	0.08 4	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 9	0.09 35	0.09 52	0.05 27	0.04 24	0.05 26	0.03 1	0.04 18	0.04 41

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.08 32	0.17 218	0.05 1	0.07 27	0.11 49	0.08 4	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 9	0.10 62	0.09 52	0.05 27	0.04 24	0.05 26	0.03 1	0.04 18	0.04 41

LG-Stereo	0.08 46	0.07 139	0.10 108	0.18 299	0.07 73	0.10 126	0.17 316	0.11 29	0.08 11	0.05 1	0.07 37	0.05 1	0.07 106	0.09 35	0.09 52	0.04 11	0.05 185	0.07 194	0.07 272	0.04 18	0.04 41

Reg-Stereo(zero)	0.08 46	0.05 17	0.08 32	0.16 144	0.06 13	0.12 206	0.11 49	0.15 106	0.10 35	0.12 191	0.09 88	0.10 154	0.08 141	0.11 108	0.08 17	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.04 18	0.05 123

AIO_rvc	0.07 4	0.06 54	0.08 32	0.15 72	0.06 13	0.08 48	0.14 152	0.09 11	0.08 11	0.07 29	0.08 70	0.07 62	0.04 1	0.10 62	0.08 17	0.05 27	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.04 18	0.03 1

AIO_test	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.15 72	0.07 73	0.06 8	0.14 152	0.10 16	0.10 35	0.07 29	0.07 37	0.06 16	0.05 9	0.08 15	0.10 122	0.05 27	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.04 18	0.03 1

castereo++	0.08 46	0.05 17	0.08 32	0.15 72	0.05 1	0.14 277	0.12 66	0.11 29	0.15 156	0.07 29	0.07 37	0.07 62	0.06 34	0.08 15	0.08 17	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.04 18	0.03 1

castereo	0.09 81	0.06 54	0.11 149	0.15 72	0.06 13	0.11 172	0.15 218	0.14 77	0.18 230	0.08 61	0.10 114	0.11 175	0.08 141	0.09 35	0.10 122	0.05 27	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.04 18	0.03 1

fffft	0.09 81	0.06 54	0.12 184	0.16 144	0.07 73	0.09 79	0.17 316	0.12 44	0.11 61	0.08 61	0.07 37	0.09 123	0.06 34	0.11 108	0.12 235	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.04 18	0.05 123
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.10 126	0.13 104	0.07 2	0.13 116	0.06 9	0.07 37	0.06 16	0.05 9	0.10 62	0.09 52	0.04 11	0.04 24	0.05 26	0.03 1	0.04 18	0.04 41

SMoEStereo_RVC	0.08 46	0.06 54	0.12 184	0.16 144	0.07 73	0.09 79	0.14 152	0.11 29	0.13 116	0.09 94	0.07 37	0.07 62	0.07 106	0.12 190	0.10 122	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.04 18	0.04 41

999	0.09 81	0.05 17	0.13 229	0.15 72	0.08 128	0.10 126	0.14 152	0.15 106	0.11 61	0.10 126	0.08 70	0.08 98	0.08 141	0.16 315	0.10 122	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.04 18	0.05 123

mms	0.09 81	0.07 139	0.08 32	0.16 144	0.08 128	0.10 126	0.16 283	0.12 44	0.11 61	0.08 61	0.09 88	0.08 98	0.06 34	0.11 108	0.12 235	0.05 27	0.04 24	0.07 194	0.05 107	0.04 18	0.03 1

ours_stereo	0.09 81	0.07 139	0.09 73	0.17 218	0.08 128	0.11 172	0.16 283	0.11 29	0.12 85	0.08 61	0.10 114	0.08 98	0.06 34	0.12 190	0.12 235	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.04 18	0.03 1

fffy	0.09 81	0.08 236	0.09 73	0.16 144	0.07 73	0.13 245	0.17 316	0.13 61	0.12 85	0.08 61	0.09 88	0.08 98	0.09 167	0.13 234	0.11 187	0.05 27	0.05 185	0.07 194	0.05 107	0.04 18	0.05 123

tg	0.10 142	0.06 54	0.10 108	0.18 299	0.08 128	0.11 172	0.16 283	0.20 229	0.12 85	0.08 61	0.11 146	0.11 175	0.07 106	0.11 108	0.10 122	0.05 27	0.04 24	0.08 276	0.08 336	0.04 18	0.04 41

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 32	0.15 72	0.05 1	0.05 4	0.13 104	0.12 44	0.08 11	0.07 29	0.06 12	0.05 1	0.05 9	0.07 4	0.09 52	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.03 1	0.04 18	0.04 41

WCG-NET	0.08 46	0.05 17	0.09 73	0.15 72	0.06 13	0.11 172	0.14 152	0.13 61	0.13 116	0.06 9	0.09 88	0.07 62	0.06 34	0.13 234	0.08 17	0.05 27	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.04 18	0.03 1

GCAP-BAT	0.09 81	0.07 139	0.14 264	0.15 72	0.08 128	0.10 126	0.13 104	0.14 77	0.10 35	0.11 153	0.10 114	0.08 98	0.07 106	0.12 190	0.10 122	0.06 116	0.05 185	0.06 102	0.04 35	0.04 18	0.04 41

AIO-Stereo	0.08 46	0.06 54	0.09 73	0.18 299	0.06 13	0.08 48	0.12 66	0.15 106	0.09 22	0.08 61	0.08 70	0.07 62	0.05 9	0.11 108	0.08 17	0.05 27	0.05 185	0.05 26	0.04 35	0.04 18	0.04 41

WCG-NET（raft）	0.08 46	0.05 17	0.10 108	0.15 72	0.06 13	0.11 172	0.13 104	0.15 106	0.12 85	0.08 61	0.07 37	0.06 16	0.06 34	0.13 234	0.08 17	0.05 27	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.04 18	0.04 41

RSM	0.08 46	0.06 54	0.09 73	0.17 218	0.06 13	0.08 48	0.12 66	0.12 44	0.10 35	0.08 61	0.07 37	0.06 16	0.05 9	0.11 108	0.09 52	0.04 11	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.04 18	0.03 1

RAFT-Stereo-weight	0.09 81	0.06 54	0.10 108	0.16 144	0.07 73	0.09 79	0.14 152	0.19 218	0.16 185	0.11 153	0.10 114	0.08 98	0.06 34	0.10 62	0.11 187	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.04 35	0.04 18	0.04 41

gcap-zeroshot	0.09 81	0.05 17	0.10 108	0.16 144	0.07 73	0.13 245	0.13 104	0.11 29	0.12 85	0.13 218	0.12 159	0.09 123	0.08 141	0.09 35	0.09 52	0.06 116	0.05 185	0.06 102	0.05 107	0.04 18	0.04 41

MoCha-V2	0.08 46	0.05 17	0.10 108	0.20 404	0.07 73	0.09 79	0.14 152	0.11 29	0.08 11	0.07 29	0.08 70	0.07 62	0.06 34	0.09 35	0.08 17	0.05 27	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.04 18	0.04 41

MSKI-zero shot	0.09 81	0.05 17	0.09 73	0.15 72	0.07 73	0.10 126	0.13 104	0.14 77	0.13 116	0.09 94	0.09 88	0.09 123	0.06 34	0.12 190	0.10 122	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.04 18	0.04 41

testlalala	0.08 46	0.07 139	0.17 375	0.16 144	0.08 128	0.09 79	0.12 66	0.15 106	0.10 35	0.07 29	0.09 88	0.06 16	0.06 34	0.11 108	0.09 52	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.04 35	0.04 18	0.04 41

GCAP-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.13 229	0.18 299	0.06 13	0.11 172	0.07 3	0.13 61	0.12 85	0.09 94	0.10 114	0.07 62	0.09 167	0.13 234	0.10 122	0.06 116	0.05 185	0.05 26	0.04 35	0.04 18	0.05 123

RAFT-Test	0.09 81	0.06 54	0.10 108	0.15 72	0.07 73	0.11 172	0.15 218	0.16 132	0.13 116	0.09 94	0.10 114	0.10 154	0.09 167	0.12 190	0.09 52	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.04 18	0.05 123

LL-Strereo	0.13 275	0.09 310	0.11 149	0.20 404	0.10 339	0.11 172	0.18 361	0.32 433	0.24 323	0.15 266	0.15 204	0.14 236	0.13 291	0.19 383	0.11 187	0.06 116	0.04 24	0.09 355	0.08 336	0.04 18	0.05 123

LoS_RVC	0.08 46	0.05 17	0.07 6	0.15 72	0.07 73	0.08 48	0.15 218	0.11 29	0.10 35	0.08 61	0.09 88	0.06 16	0.09 167	0.10 62	0.09 52	0.05 27	0.04 24	0.05 26	0.03 1	0.04 18	0.03 1

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 54	0.08 32	0.17 218	0.06 13	0.08 48	0.12 66	0.13 61	0.07 8	0.08 61	0.07 37	0.06 16	0.04 1	0.10 62	0.09 52	0.05 27	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.04 18	0.03 1

EGLCR-Stereo	0.08 46	0.05 17	0.08 32	0.14 30	0.06 13	0.10 126	0.12 66	0.11 29	0.16 185	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.05 9	0.10 62	0.11 187	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.04 18	0.04 41

ProNet	0.09 81	0.07 139	0.10 108	0.17 218	0.08 128	0.10 126	0.15 218	0.15 106	0.12 85	0.09 94	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 108	0.09 52	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.04 18	0.06 198

MC-Stereo	0.08 46	0.06 54	0.09 73	0.17 218	0.06 13	0.10 126	0.14 152	0.12 44	0.10 35	0.09 94	0.12 159	0.09 123	0.06 34	0.11 108	0.10 122	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.04 18	0.04 41

DCANet-4	0.10 142	0.06 54	0.12 184	0.16 144	0.06 13	0.09 79	0.17 316	0.18 197	0.19 245	0.13 218	0.16 216	0.09 123	0.14 316	0.11 108	0.12 235	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.04 18	0.05 123

fff	0.10 142	0.06 54	0.12 184	0.15 72	0.07 73	0.09 79	0.17 316	0.16 132	0.20 268	0.13 218	0.16 216	0.10 154	0.11 224	0.11 108	0.12 235	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.04 18	0.05 123

RAFT_CTSACE	0.12 250	0.09 310	0.10 108	0.22 448	0.08 128	0.12 206	0.24 467	0.18 197	0.16 185	0.20 377	0.27 388	0.13 216	0.07 106	0.13 234	0.09 52	0.05 27	0.06 305	0.08 276	0.07 272	0.04 18	0.04 41

test_4	0.10 142	0.10 368	0.08 32	0.19 355	0.09 238	0.08 48	0.22 446	0.15 106	0.17 204	0.12 191	0.18 262	0.12 192	0.09 167	0.08 15	0.11 187	0.04 11	0.04 24	0.08 276	0.08 336	0.04 18	0.03 1

IPLG	0.10 142	0.07 139	0.15 313	0.17 218	0.08 128	0.11 172	0.14 152	0.20 229	0.15 156	0.12 191	0.17 237	0.07 62	0.07 106	0.14 259	0.13 276	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.04 18	0.04 41

MIPNet	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 218	0.09 238	0.12 206	0.14 152	0.20 229	0.24 323	0.11 153	0.10 114	0.09 123	0.07 106	0.13 234	0.12 235	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.04 18	0.04 41

IPLGR	0.11 185	0.09 310	0.16 347	0.18 299	0.08 128	0.12 206	0.17 316	0.21 251	0.24 323	0.11 153	0.12 159	0.11 175	0.08 141	0.12 190	0.12 235	0.06 116	0.05 185	0.06 102	0.06 185	0.04 18	0.04 41

GMOStereo	0.11 185	0.09 310	0.07 6	0.19 355	0.08 128	0.12 206	0.28 502	0.13 61	0.17 204	0.11 153	0.17 237	0.14 236	0.12 254	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 185	0.09 355	0.07 272	0.04 18	0.04 41

error version	0.11 185	0.09 310	0.07 6	0.19 355	0.08 128	0.12 206	0.28 502	0.13 61	0.17 204	0.11 153	0.17 237	0.14 236	0.12 254	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 185	0.09 355	0.07 272	0.04 18	0.04 41

test-v	0.11 185	0.09 310	0.07 6	0.19 355	0.08 128	0.12 206	0.28 502	0.13 61	0.17 204	0.11 153	0.17 237	0.14 236	0.12 254	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 185	0.09 355	0.07 272	0.04 18	0.04 41

test-3	0.08 46	0.06 54	0.09 73	0.17 218	0.07 73	0.07 27	0.14 152	0.12 44	0.15 156	0.09 94	0.08 70	0.07 62	0.08 141	0.11 108	0.10 122	0.05 27	0.04 24	0.07 194	0.05 107	0.04 18	0.04 41

test_1	0.08 46	0.06 54	0.09 73	0.17 218	0.07 73	0.07 27	0.14 152	0.12 44	0.15 156	0.09 94	0.08 70	0.07 62	0.08 141	0.11 108	0.10 122	0.05 27	0.04 24	0.07 194	0.05 107	0.04 18	0.04 41

test_3	0.10 142	0.09 310	0.10 108	0.20 404	0.08 128	0.13 245	0.26 489	0.14 77	0.21 283	0.10 126	0.10 114	0.09 123	0.09 167	0.08 15	0.11 187	0.05 27	0.04 24	0.08 276	0.07 272	0.04 18	0.04 41

TRStereo	0.09 81	0.05 17	0.12 184	0.15 72	0.12 417	0.10 126	0.13 104	0.18 197	0.18 230	0.09 94	0.09 88	0.09 123	0.06 34	0.10 62	0.08 17	0.07 238	0.05 185	0.07 194	0.07 272	0.04 18	0.04 41

STrans-v2	0.10 142	0.07 139	0.12 184	0.18 299	0.07 73	0.10 126	0.14 152	0.21 251	0.11 61	0.11 153	0.15 204	0.12 192	0.10 199	0.11 108	0.12 235	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.06 185	0.04 18	0.04 41

ASMatch	0.11 185	0.06 54	0.13 229	0.16 144	0.10 339	0.07 27	0.14 152	0.17 168	0.17 204	0.12 191	0.16 216	0.16 279	0.10 199	0.13 234	0.10 122	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.04 18	0.08 342

RAFT-RH_RVC	0.11 185	0.06 54	0.14 264	0.16 144	0.09 238	0.12 206	0.12 66	0.17 168	0.12 85	0.13 218	0.41 489	0.11 175	0.10 199	0.13 234	0.12 235	0.05 27	0.04 24	0.08 276	0.05 107	0.04 18	0.06 198

RAFT-345	0.11 185	0.07 139	0.15 313	0.16 144	0.08 128	0.08 48	0.12 66	0.15 106	0.10 35	0.11 153	0.36 455	0.09 123	0.09 167	0.11 108	0.12 235	0.05 27	0.05 185	0.07 194	0.06 185	0.04 18	0.05 123

test-2	0.11 185	0.09 310	0.07 6	0.19 355	0.08 128	0.12 206	0.28 502	0.13 61	0.17 204	0.11 153	0.17 237	0.14 236	0.12 254	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 185	0.09 355	0.07 272	0.04 18	0.04 41

cross-raft	0.10 142	0.09 310	0.09 73	0.19 355	0.07 73	0.11 172	0.25 482	0.13 61	0.15 156	0.08 61	0.11 146	0.12 192	0.10 199	0.09 35	0.11 187	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.04 18	0.04 41

test-1	0.10 142	0.07 139	0.16 347	0.19 355	0.08 128	0.11 172	0.24 467	0.14 77	0.18 230	0.09 94	0.07 37	0.09 123	0.08 141	0.07 4	0.09 52	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.04 18	0.04 41

iRaftStereo_RVC	0.10 142	0.07 139	0.09 73	0.17 218	0.09 238	0.11 172	0.17 316	0.18 197	0.12 85	0.09 94	0.12 159	0.10 154	0.07 106	0.11 108	0.10 122	0.05 27	0.04 24	0.08 276	0.08 336	0.04 18	0.04 41

CREStereo++_RVC	0.08 46	0.04 1	0.06 2	0.13 13	0.07 73	0.09 79	0.12 66	0.14 77	0.14 140	0.10 126	0.14 187	0.08 98	0.07 106	0.09 35	0.11 187	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.05 107	0.04 18	0.04 41
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 81	0.06 54	0.07 6	0.15 72	0.05 1	0.16 333	0.18 361	0.15 106	0.15 156	0.10 126	0.11 146	0.11 175	0.11 224	0.10 62	0.12 235	0.05 27	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.04 18	0.04 41

XX-Stereo	0.09 81	0.05 17	0.08 32	0.17 218	0.09 238	0.15 303	0.12 66	0.20 229	0.10 35	0.10 126	0.14 187	0.07 62	0.06 34	0.12 190	0.08 17	0.06 116	0.05 185	0.06 102	0.06 185	0.04 18	0.04 41

csc	0.10 142	0.06 54	0.12 184	0.15 72	0.07 73	0.09 79	0.17 316	0.16 132	0.20 268	0.13 218	0.16 216	0.10 154	0.11 224	0.11 108	0.12 235	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.04 18	0.05 123

cscssc	0.10 142	0.06 54	0.12 184	0.15 72	0.07 73	0.09 79	0.17 316	0.16 132	0.20 268	0.13 218	0.16 216	0.10 154	0.11 224	0.11 108	0.12 235	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.04 18	0.05 123

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 81	0.06 54	0.10 108	0.17 218	0.06 13	0.10 126	0.16 283	0.17 168	0.14 140	0.09 94	0.10 114	0.08 98	0.09 167	0.11 108	0.09 52	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.06 185	0.04 18	0.03 1

AFF-stereo	0.09 81	0.06 54	0.10 108	0.17 218	0.07 73	0.10 126	0.16 283	0.17 168	0.09 22	0.10 126	0.12 159	0.09 123	0.09 167	0.12 190	0.09 52	0.05 27	0.04 24	0.07 194	0.07 272	0.04 18	0.03 1

CFNet-RSSM	0.09 81	0.07 139	0.09 73	0.16 144	0.07 73	0.09 79	0.15 218	0.16 132	0.17 204	0.08 61	0.12 159	0.10 154	0.09 167	0.11 108	0.09 52	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.04 35	0.04 18	0.04 41

Gwc-CoAtRS	0.09 81	0.06 54	0.10 108	0.16 144	0.07 73	0.10 126	0.14 152	0.17 168	0.17 204	0.08 61	0.10 114	0.12 192	0.09 167	0.12 190	0.09 52	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.04 35	0.04 18	0.04 41

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 32	0.13 13	0.06 13	0.09 79	0.12 66	0.14 77	0.10 35	0.06 9	0.09 88	0.07 62	0.05 9	0.09 35	0.09 52	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.05 101	0.04 41

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.06 13	0.07 27	0.11 49	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.04 1	0.06 16	0.06 34	0.07 4	0.10 122	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.05 101	0.06 198

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 108	0.15 72	0.05 1	0.07 27	0.11 49	0.09 11	0.04 2	0.06 9	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.08 15	0.09 52	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.03 1	0.05 101	0.05 123

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 149	0.15 72	0.06 13	0.09 79	0.08 8	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 106	0.11 108	0.08 17	0.07 238	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.05 101	0.05 123

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 149	0.15 72	0.06 13	0.09 79	0.08 8	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 106	0.11 108	0.08 17	0.07 238	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.05 101	0.05 123

DFGA-Net	0.13 275	0.11 393	0.18 398	0.17 218	0.10 339	0.12 206	0.13 104	0.22 273	0.25 344	0.16 294	0.16 216	0.13 216	0.12 254	0.16 315	0.14 313	0.07 238	0.05 185	0.08 276	0.07 272	0.05 101	0.05 123

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 54	0.10 108	0.16 144	0.07 73	0.04 1	0.13 104	0.10 16	0.10 35	0.05 1	0.11 146	0.07 62	0.05 9	0.07 4	0.09 52	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.05 101	0.04 41

SGD-Stereo	0.08 46	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.05 1	0.12 206	0.12 66	0.11 29	0.12 85	0.07 29	0.09 88	0.09 123	0.09 167	0.08 15	0.08 17	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.05 101	0.03 1

MM-Stereo_test3	0.10 142	0.07 139	0.07 6	0.18 299	0.07 73	0.12 206	0.19 399	0.24 314	0.19 245	0.06 9	0.10 114	0.08 98	0.06 34	0.11 108	0.08 17	0.06 116	0.06 305	0.07 194	0.05 107	0.05 101	0.04 41

MM-Stereo_test2	0.09 81	0.06 54	0.09 73	0.19 355	0.08 128	0.12 206	0.18 361	0.15 106	0.14 140	0.07 29	0.10 114	0.07 62	0.06 34	0.12 190	0.09 52	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.03 1

MM-Stereo_test1	0.10 142	0.07 139	0.08 32	0.18 299	0.07 73	0.12 206	0.18 361	0.21 251	0.20 268	0.09 94	0.11 146	0.08 98	0.06 34	0.10 62	0.10 122	0.06 116	0.05 185	0.07 194	0.06 185	0.05 101	0.04 41

HART	0.08 46	0.07 139	0.09 73	0.17 218	0.07 73	0.10 126	0.16 283	0.13 61	0.11 61	0.08 61	0.10 114	0.07 62	0.05 9	0.10 62	0.08 17	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.04 35	0.05 101	0.04 41

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 54	0.08 32	0.13 13	0.07 73	0.07 27	0.14 152	0.09 11	0.09 22	0.06 9	0.07 37	0.06 16	0.05 9	0.10 62	0.07 1	0.05 27	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.05 101	0.04 41

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 32	0.12 4	0.05 1	0.09 79	0.13 104	0.06 1	0.09 22	0.05 1	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.03 1	0.05 101	0.04 41

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 457	0.17 375	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 49	0.08 4	0.08 11	0.06 9	0.06 12	0.05 1	0.05 9	0.09 35	0.08 17	0.08 298	0.04 24	0.05 26	0.03 1	0.05 101	0.04 41

HUF	0.08 46	0.05 17	0.08 32	0.14 30	0.06 13	0.09 79	0.13 104	0.13 61	0.13 116	0.07 29	0.07 37	0.08 98	0.06 34	0.10 62	0.09 52	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.05 101	0.04 41

AIO-test2	0.10 142	0.08 236	0.10 108	0.23 468	0.08 128	0.11 172	0.10 30	0.23 292	0.23 307	0.08 61	0.09 88	0.08 98	0.05 9	0.10 62	0.08 17	0.06 116	0.05 185	0.08 276	0.09 380	0.05 101	0.05 123

IGEV-RUCA	0.08 46	0.06 54	0.11 149	0.14 30	0.09 238	0.10 126	0.12 66	0.10 16	0.12 85	0.06 9	0.07 37	0.07 62	0.06 34	0.09 35	0.08 17	0.06 116	0.05 185	0.05 26	0.04 35	0.05 101	0.06 198

GIP-stereo	0.08 46	0.06 54	0.11 149	0.14 30	0.06 13	0.09 79	0.13 104	0.14 77	0.11 61	0.07 29	0.08 70	0.05 1	0.04 1	0.10 62	0.07 1	0.05 27	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.05 101	0.04 41

tt45	0.09 81	0.06 54	0.11 149	0.15 72	0.07 73	0.11 172	0.16 283	0.13 61	0.11 61	0.09 94	0.06 12	0.08 98	0.06 34	0.13 234	0.10 122	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.06 198

PAM_32	0.09 81	0.05 17	0.17 375	0.15 72	0.08 128	0.10 126	0.15 218	0.14 77	0.15 156	0.09 94	0.08 70	0.09 123	0.07 106	0.14 259	0.08 17	0.06 116	0.05 185	0.06 102	0.06 185	0.05 101	0.06 198

PAM	0.10 142	0.05 17	0.16 347	0.15 72	0.08 128	0.09 79	0.16 283	0.15 106	0.16 185	0.12 191	0.09 88	0.09 123	0.07 106	0.13 234	0.08 17	0.06 116	0.05 185	0.06 102	0.06 185	0.05 101	0.06 198

UGAM-zero	0.09 81	0.05 17	0.15 313	0.15 72	0.08 128	0.09 79	0.13 104	0.19 218	0.15 156	0.11 153	0.15 204	0.07 62	0.07 106	0.09 35	0.09 52	0.06 116	0.05 185	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.06 198

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 54	0.08 32	0.18 299	0.06 13	0.04 1	0.10 30	0.11 29	0.11 61	0.06 9	0.07 37	0.07 62	0.06 34	0.09 35	0.09 52	0.05 27	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.05 101	0.04 41

RAStereo	0.10 142	0.09 310	0.08 32	0.20 404	0.08 128	0.13 245	0.18 361	0.15 106	0.17 204	0.10 126	0.12 159	0.05 1	0.06 34	0.09 35	0.08 17	0.07 238	0.05 185	0.07 194	0.05 107	0.05 101	0.04 41

Occ-G	0.08 46	0.05 17	0.06 2	0.14 30	0.07 73	0.08 48	0.14 152	0.13 61	0.15 156	0.07 29	0.11 146	0.07 62	0.05 9	0.09 35	0.10 122	0.06 116	0.05 185	0.05 26	0.04 35	0.05 101	0.05 123

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 81	0.10 368	0.31 480	0.15 72	0.06 13	0.08 48	0.14 152	0.10 16	0.10 35	0.07 29	0.07 37	0.06 16	0.04 1	0.11 108	0.07 1	0.12 445	0.04 24	0.07 194	0.05 107	0.05 101	0.05 123

RSM++	0.08 46	0.06 54	0.09 73	0.17 218	0.07 73	0.09 79	0.12 66	0.11 29	0.11 61	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.05 9	0.10 62	0.09 52	0.04 11	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.03 1

testlalala2	0.10 142	0.06 54	0.11 149	0.20 404	0.10 339	0.10 126	0.12 66	0.17 168	0.12 85	0.12 191	0.13 173	0.09 123	0.07 106	0.11 108	0.13 276	0.06 116	0.05 185	0.05 26	0.04 35	0.05 101	0.05 123

IGEV++	0.08 46	0.06 54	0.08 32	0.18 299	0.07 73	0.09 79	0.13 104	0.10 16	0.09 22	0.08 61	0.08 70	0.06 16	0.06 34	0.13 234	0.09 52	0.05 27	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.05 101	0.04 41

AE-Stereo	0.10 142	0.08 236	0.10 108	0.18 299	0.09 238	0.10 126	0.15 218	0.14 77	0.19 245	0.09 94	0.14 187	0.12 192	0.08 141	0.11 108	0.10 122	0.05 27	0.06 305	0.07 194	0.06 185	0.05 101	0.04 41

ff7	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 144	0.09 238	0.11 172	0.15 218	0.16 132	0.12 85	0.10 126	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 108	0.09 52	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.06 198

IGEVStereo-DCA	0.09 81	0.06 54	0.11 149	0.15 72	0.10 339	0.11 172	0.15 218	0.16 132	0.12 85	0.10 126	0.06 12	0.08 98	0.06 34	0.10 62	0.08 17	0.06 116	0.05 185	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.06 198

ffff	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 144	0.09 238	0.11 172	0.15 218	0.16 132	0.12 85	0.10 126	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 108	0.09 52	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.06 198

rrr	0.09 81	0.06 54	0.12 184	0.15 72	0.10 339	0.11 172	0.16 283	0.16 132	0.15 156	0.10 126	0.06 12	0.08 98	0.06 34	0.10 62	0.08 17	0.06 116	0.05 185	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.06 198

11t	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 144	0.09 238	0.11 172	0.15 218	0.16 132	0.12 85	0.10 126	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 108	0.09 52	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.06 198

MaDis-Stereo	0.09 81	0.09 310	0.08 32	0.17 218	0.09 238	0.13 245	0.10 30	0.16 132	0.16 185	0.09 94	0.11 146	0.06 16	0.06 34	0.09 35	0.13 276	0.07 238	0.06 305	0.07 194	0.05 107	0.05 101	0.04 41

IGEV_Zeroshot_test	0.09 81	0.05 17	0.12 184	0.13 13	0.08 128	0.12 206	0.13 104	0.17 168	0.11 61	0.10 126	0.06 12	0.09 123	0.06 34	0.11 108	0.09 52	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.06 185	0.05 101	0.05 123

UniTT-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.08 32	0.18 299	0.08 128	0.13 245	0.11 49	0.12 44	0.11 61	0.10 126	0.12 159	0.05 1	0.07 106	0.09 35	0.09 52	0.07 238	0.05 185	0.05 26	0.05 107	0.05 101	0.05 123

CASnet	0.09 81	0.09 310	0.09 73	0.19 355	0.06 13	0.07 27	0.11 49	0.18 197	0.14 140	0.11 153	0.10 114	0.09 123	0.07 106	0.10 62	0.10 122	0.06 116	0.04 24	0.10 400	0.08 336	0.05 101	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.08 46	0.05 17	0.08 32	0.14 30	0.13 438	0.14 277	0.13 104	0.14 77	0.09 22	0.07 29	0.09 88	0.07 62	0.08 141	0.10 62	0.09 52	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.04 41

HH	0.09 81	0.06 54	0.13 229	0.17 218	0.08 128	0.10 126	0.16 283	0.14 77	0.10 35	0.08 61	0.09 88	0.08 98	0.07 106	0.10 62	0.09 52	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.04 41

HanStereo	0.09 81	0.06 54	0.13 229	0.17 218	0.08 128	0.10 126	0.16 283	0.14 77	0.10 35	0.08 61	0.09 88	0.08 98	0.07 106	0.10 62	0.09 52	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.04 41

CAS	0.08 46	0.04 1	0.07 6	0.17 218	0.08 128	0.10 126	0.13 104	0.12 44	0.09 22	0.09 94	0.10 114	0.08 98	0.06 34	0.09 35	0.08 17	0.08 298	0.04 24	0.05 26	0.03 1	0.05 101	0.04 41

anonymousdsp	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 144	0.09 238	0.11 172	0.15 218	0.16 132	0.12 85	0.09 94	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 108	0.09 52	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.06 198

LoS	0.09 81	0.05 17	0.11 149	0.13 13	0.07 73	0.14 277	0.11 49	0.15 106	0.15 156	0.09 94	0.09 88	0.12 192	0.09 167	0.15 281	0.10 122	0.07 238	0.05 185	0.05 26	0.03 1	0.05 101	0.05 123
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 46	0.04 1	0.08 32	0.14 30	0.07 73	0.09 79	0.14 152	0.11 29	0.09 22	0.08 61	0.09 88	0.11 175	0.06 34	0.12 190	0.08 17	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.03 1	0.05 101	0.05 123

DCRE	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.16 144	0.11 386	0.11 172	0.17 316	0.18 197	0.17 204	0.11 153	0.18 262	0.10 154	0.10 199	0.15 281	0.11 187	0.06 116	0.05 185	0.06 102	0.06 185	0.05 101	0.04 41

anonymousa	0.13 275	0.07 139	0.13 229	0.18 299	0.09 238	0.13 245	0.17 316	0.19 218	0.29 388	0.15 266	0.24 334	0.15 265	0.14 316	0.14 259	0.14 313	0.07 238	0.05 185	0.07 194	0.09 380	0.05 101	0.06 198

RCA-Stereo	0.09 81	0.06 54	0.09 73	0.16 144	0.06 13	0.09 79	0.13 104	0.18 197	0.14 140	0.09 94	0.10 114	0.08 98	0.07 106	0.12 190	0.11 187	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.04 41

CroCo-Stereo Lap2	0.09 81	0.09 310	0.08 32	0.22 448	0.09 238	0.09 79	0.19 399	0.16 132	0.12 85	0.09 94	0.10 114	0.05 1	0.05 9	0.08 15	0.08 17	0.06 116	0.06 305	0.07 194	0.05 107	0.05 101	0.05 123

TestStereo1	0.13 275	0.08 236	0.08 32	0.19 355	0.08 128	0.18 372	0.29 511	0.23 292	0.16 185	0.17 310	0.20 283	0.16 279	0.10 199	0.12 190	0.13 276	0.06 116	0.06 305	0.08 276	0.06 185	0.05 101	0.05 123

ccc-4	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 144	0.09 238	0.11 172	0.15 218	0.16 132	0.12 85	0.10 126	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 108	0.09 52	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.06 198

ADStereo(finetuned)	0.10 142	0.06 54	0.12 184	0.16 144	0.06 13	0.09 79	0.17 316	0.15 106	0.19 245	0.13 218	0.17 237	0.10 154	0.12 254	0.11 108	0.12 235	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.05 101	0.04 41

raft_robust	0.13 275	0.10 368	0.07 6	0.18 299	0.08 128	0.13 245	0.24 467	0.28 388	0.33 419	0.20 377	0.19 271	0.14 236	0.10 199	0.11 108	0.12 235	0.05 27	0.05 185	0.07 194	0.07 272	0.05 101	0.04 41

SA-5K	0.13 275	0.08 236	0.08 32	0.19 355	0.08 128	0.18 372	0.29 511	0.23 292	0.16 185	0.17 310	0.20 283	0.16 279	0.10 199	0.12 190	0.13 276	0.06 116	0.06 305	0.08 276	0.06 185	0.05 101	0.05 123

Sa-1000	0.12 250	0.08 236	0.08 32	0.18 299	0.08 128	0.14 277	0.22 446	0.22 273	0.18 230	0.15 266	0.20 283	0.17 299	0.11 224	0.10 62	0.10 122	0.06 116	0.05 185	0.09 355	0.09 380	0.05 101	0.05 123

SA	0.12 250	0.09 310	0.08 32	0.18 299	0.08 128	0.12 206	0.24 467	0.23 292	0.18 230	0.17 310	0.27 388	0.14 236	0.11 224	0.11 108	0.11 187	0.05 27	0.05 185	0.09 355	0.08 336	0.05 101	0.04 41

IGEV-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 144	0.09 238	0.11 172	0.15 218	0.16 132	0.12 85	0.09 94	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 108	0.09 52	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.06 198
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.12 250	0.09 310	0.12 184	0.19 355	0.08 128	0.09 79	0.12 66	0.21 251	0.21 283	0.19 355	0.14 187	0.11 175	0.09 167	0.20 408	0.16 357	0.05 27	0.05 185	0.07 194	0.06 185	0.05 101	0.06 198

CIPLG	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 218	0.08 128	0.12 206	0.15 218	0.17 168	0.15 156	0.14 239	0.11 146	0.16 279	0.09 167	0.16 315	0.11 187	0.07 238	0.05 185	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.06 198

GLC_STEREO	0.11 185	0.07 139	0.11 149	0.17 218	0.07 73	0.09 79	0.13 104	0.15 106	0.24 323	0.12 191	0.13 173	0.12 192	0.08 141	0.18 368	0.11 187	0.06 116	0.08 401	0.08 276	0.06 185	0.05 101	0.05 123

IPLGR_C	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 218	0.08 128	0.12 206	0.15 218	0.17 168	0.15 156	0.14 239	0.10 114	0.16 279	0.09 167	0.16 315	0.11 187	0.07 238	0.05 185	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.06 198

ACRE	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 218	0.08 128	0.12 206	0.15 218	0.17 168	0.14 140	0.14 239	0.10 114	0.16 279	0.09 167	0.16 315	0.11 187	0.07 238	0.05 185	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.06 198

CrosDoStereo	0.12 250	0.06 54	0.12 184	0.14 30	0.08 128	0.12 206	0.15 218	0.17 168	0.22 297	0.19 355	0.24 334	0.15 265	0.11 224	0.11 108	0.12 235	0.06 116	0.04 24	0.07 194	0.07 272	0.05 101	0.05 123

HHNet	0.11 185	0.06 54	0.16 347	0.15 72	0.14 456	0.07 27	0.13 104	0.20 229	0.17 204	0.14 239	0.25 363	0.11 175	0.08 141	0.13 234	0.10 122	0.05 27	0.04 24	0.08 276	0.06 185	0.05 101	0.09 386

TransformOpticalFlow	0.10 142	0.08 236	0.13 229	0.18 299	0.07 73	0.09 79	0.15 218	0.19 218	0.15 156	0.12 191	0.17 237	0.11 175	0.11 224	0.11 108	0.10 122	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.06 185	0.05 101	0.05 123

OMP-Stereo	0.11 185	0.06 54	0.14 264	0.18 299	0.08 128	0.09 79	0.12 66	0.21 251	0.21 283	0.13 218	0.14 187	0.11 175	0.12 254	0.11 108	0.13 276	0.06 116	0.04 24	0.07 194	0.06 185	0.05 101	0.04 41

IIG-Stereo	0.11 185	0.06 54	0.13 229	0.17 218	0.08 128	0.11 172	0.12 66	0.22 273	0.17 204	0.14 239	0.17 237	0.11 175	0.12 254	0.12 190	0.12 235	0.06 116	0.05 185	0.07 194	0.06 185	0.05 101	0.04 41

DeepStereo_LL	0.12 250	0.06 54	0.12 184	0.14 30	0.08 128	0.12 206	0.15 218	0.17 168	0.22 297	0.19 355	0.24 334	0.15 265	0.11 224	0.11 108	0.12 235	0.06 116	0.04 24	0.07 194	0.07 272	0.05 101	0.05 123

DEmStereo	0.12 250	0.06 54	0.14 264	0.14 30	0.10 339	0.16 333	0.15 218	0.16 132	0.24 323	0.17 310	0.24 334	0.13 216	0.14 316	0.12 190	0.13 276	0.05 27	0.04 24	0.07 194	0.06 185	0.05 101	0.05 123

THIR-Stereo	0.12 250	0.07 139	0.11 149	0.15 72	0.08 128	0.14 277	0.16 283	0.17 168	0.25 344	0.16 294	0.24 334	0.14 236	0.12 254	0.12 190	0.14 313	0.06 116	0.04 24	0.07 194	0.07 272	0.05 101	0.05 123

DRaft	0.12 250	0.06 54	0.11 149	0.14 30	0.09 238	0.14 277	0.17 316	0.21 251	0.30 398	0.17 310	0.28 401	0.10 154	0.15 334	0.10 62	0.12 235	0.05 27	0.04 24	0.07 194	0.06 185	0.05 101	0.05 123

PFNet	0.12 250	0.06 54	0.17 375	0.17 218	0.08 128	0.09 79	0.15 218	0.26 348	0.20 268	0.16 294	0.16 216	0.14 236	0.11 224	0.12 190	0.11 187	0.06 116	0.04 24	0.07 194	0.06 185	0.05 101	0.05 123

GrayStereo	0.11 185	0.06 54	0.11 149	0.19 355	0.09 238	0.09 79	0.16 283	0.18 197	0.17 204	0.14 239	0.17 237	0.17 299	0.11 224	0.12 190	0.11 187	0.05 27	0.05 185	0.07 194	0.06 185	0.05 101	0.10 410

AnonymousM	0.09 81	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.06 13	0.09 79	0.13 104	0.19 218	0.14 140	0.13 218	0.11 146	0.09 123	0.08 141	0.13 234	0.10 122	0.08 298	0.05 185	0.08 276	0.05 107	0.05 101	0.05 123

CroCo-Stereo	0.09 81	0.08 236	0.08 32	0.22 448	0.09 238	0.09 79	0.19 399	0.15 106	0.12 85	0.07 29	0.07 37	0.08 98	0.06 34	0.08 15	0.07 1	0.07 238	0.05 185	0.06 102	0.04 35	0.05 101	0.04 41
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
RAFT	0.13 275	0.09 310	0.11 149	0.18 299	0.08 128	0.15 303	0.24 467	0.20 229	0.19 245	0.21 391	0.21 304	0.17 299	0.12 254	0.16 315	0.09 52	0.06 116	0.07 375	0.10 400	0.09 380	0.05 101	0.05 123

raft+_RVC	0.11 185	0.07 139	0.09 73	0.16 144	0.07 73	0.10 126	0.11 49	0.24 314	0.20 268	0.12 191	0.15 204	0.12 192	0.08 141	0.12 190	0.13 276	0.07 238	0.04 24	0.07 194	0.06 185	0.05 101	0.05 123

raftrobust	0.09 81	0.06 54	0.10 108	0.17 218	0.08 128	0.09 79	0.10 30	0.18 197	0.16 185	0.10 126	0.09 88	0.12 192	0.07 106	0.12 190	0.10 122	0.08 298	0.05 185	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.05 123

RALAANet	0.11 185	0.08 236	0.10 108	0.17 218	0.09 238	0.14 277	0.10 30	0.20 229	0.15 156	0.14 239	0.13 173	0.16 279	0.09 167	0.12 190	0.11 187	0.06 116	0.05 185	0.07 194	0.06 185	0.05 101	0.04 41

sCroCo_RVC	0.12 250	0.09 310	0.23 444	0.24 477	0.11 386	0.19 395	0.14 152	0.17 168	0.14 140	0.10 126	0.13 173	0.12 192	0.07 106	0.14 259	0.11 187	0.08 298	0.08 401	0.08 276	0.08 336	0.05 101	0.07 278

DCANet	0.10 142	0.06 54	0.12 184	0.16 144	0.06 13	0.09 79	0.17 316	0.15 106	0.19 245	0.13 218	0.17 237	0.10 154	0.11 224	0.11 108	0.12 235	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.05 101	0.04 41

111	0.10 142	0.06 54	0.12 184	0.15 72	0.07 73	0.10 126	0.14 152	0.21 251	0.23 307	0.11 153	0.12 159	0.14 236	0.11 224	0.13 234	0.10 122	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.04 35	0.05 101	0.05 123

test_xeample3	0.09 81	0.06 54	0.12 184	0.16 144	0.09 238	0.11 172	0.15 218	0.16 132	0.13 116	0.10 126	0.06 12	0.08 98	0.06 34	0.10 62	0.09 52	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.06 198

ARAFT	0.12 250	0.08 236	0.17 375	0.19 355	0.09 238	0.14 277	0.18 361	0.20 229	0.12 85	0.12 191	0.13 173	0.14 236	0.11 224	0.15 281	0.12 235	0.06 116	0.05 185	0.10 400	0.09 380	0.05 101	0.04 41

EAI-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.15 72	0.06 13	0.10 126	0.15 218	0.16 132	0.09 22	0.08 61	0.09 88	0.08 98	0.07 106	0.09 35	0.11 187	0.05 27	0.04 24	0.05 26	0.05 107	0.05 101	0.04 41

DIP-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.14 264	0.17 218	0.09 238	0.13 245	0.09 21	0.16 132	0.16 185	0.11 153	0.16 216	0.14 236	0.12 254	0.15 281	0.13 276	0.06 116	0.05 185	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.06 198
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.10 142	0.06 54	0.10 108	0.17 218	0.08 128	0.11 172	0.14 152	0.23 292	0.11 61	0.12 191	0.19 271	0.11 175	0.08 141	0.09 35	0.11 187	0.07 238	0.05 185	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.05 123

RAFT-Stereo	0.10 142	0.06 54	0.10 108	0.17 218	0.08 128	0.11 172	0.14 152	0.23 292	0.11 61	0.12 191	0.19 271	0.11 175	0.08 141	0.09 35	0.11 187	0.07 238	0.05 185	0.06 102	0.05 107	0.05 101	0.05 123
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.12 250	0.07 139	0.16 347	0.18 299	0.06 13	0.15 303	0.17 316	0.19 218	0.21 283	0.18 340	0.25 363	0.17 299	0.13 291	0.14 259	0.13 276	0.05 27	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.05 101	0.04 41

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 108	0.15 72	0.06 13	0.07 27	0.09 21	0.08 4	0.06 4	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.06 34	0.10 62	0.09 52	0.07 238	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.06 192	0.06 198

SCV_C0	0.08 46	0.07 139	0.07 6	0.16 144	0.09 238	0.08 48	0.15 218	0.11 29	0.12 85	0.08 61	0.07 37	0.06 16	0.05 9	0.11 108	0.07 1	0.05 27	0.05 185	0.05 26	0.04 35	0.06 192	0.05 123

SCV	0.08 46	0.09 310	0.08 32	0.15 72	0.08 128	0.10 126	0.13 104	0.10 16	0.12 85	0.07 29	0.07 37	0.06 16	0.04 1	0.09 35	0.08 17	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.04 35	0.06 192	0.04 41

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 46	0.06 54	0.09 73	0.22 448	0.06 13	0.08 48	0.12 66	0.10 16	0.10 35	0.07 29	0.07 37	0.06 16	0.05 9	0.11 108	0.09 52	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.03 1	0.06 192	0.04 41

model_zeroshot	0.10 142	0.04 1	0.11 149	0.15 72	0.09 238	0.12 206	0.14 152	0.20 229	0.13 116	0.11 153	0.10 114	0.12 192	0.07 106	0.12 190	0.10 122	0.07 238	0.06 305	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.06 198

Pointernet	0.09 81	0.04 1	0.09 73	0.16 144	0.08 128	0.13 245	0.10 30	0.15 106	0.17 204	0.09 94	0.07 37	0.06 16	0.06 34	0.11 108	0.09 52	0.08 298	0.04 24	0.05 26	0.03 1	0.06 192	0.05 123

U	0.08 46	0.07 139	0.09 73	0.19 355	0.10 339	0.10 126	0.13 104	0.12 44	0.17 204	0.07 29	0.07 37	0.06 16	0.05 9	0.07 4	0.08 17	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.04 35	0.06 192	0.05 123

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 32	0.15 72	0.06 13	0.04 1	0.09 21	0.10 16	0.09 22	0.06 9	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.06 1	0.08 17	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.06 192	0.06 198

trnet	0.08 46	0.05 17	0.07 6	0.12 4	0.05 1	0.12 206	0.11 49	0.13 61	0.10 35	0.08 61	0.13 173	0.09 123	0.08 141	0.11 108	0.10 122	0.08 298	0.05 185	0.05 26	0.03 1	0.06 192	0.05 123

H2IRNET	0.10 142	0.09 310	0.09 73	0.18 299	0.09 238	0.12 206	0.15 218	0.14 77	0.21 283	0.10 126	0.10 114	0.10 154	0.10 199	0.10 62	0.10 122	0.05 27	0.04 24	0.08 276	0.08 336	0.06 192	0.05 123

MGS-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.12 184	0.15 72	0.08 128	0.09 79	0.15 218	0.12 44	0.12 85	0.07 29	0.10 114	0.08 98	0.06 34	0.10 62	0.09 52	0.05 27	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 123

tta	0.14 309	0.07 139	0.17 375	0.14 30	0.08 128	0.16 333	0.17 316	0.26 348	0.27 367	0.19 355	0.20 283	0.18 313	0.15 334	0.15 281	0.17 372	0.08 298	0.05 185	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.06 198

qqq1	0.13 275	0.07 139	0.17 375	0.14 30	0.08 128	0.16 333	0.17 316	0.26 348	0.27 367	0.19 355	0.20 283	0.18 313	0.15 334	0.15 281	0.11 187	0.08 298	0.05 185	0.05 26	0.05 107	0.06 192	0.06 198

fff1	0.13 275	0.07 139	0.17 375	0.14 30	0.08 128	0.16 333	0.17 316	0.26 348	0.27 367	0.19 355	0.20 283	0.18 313	0.15 334	0.15 281	0.11 187	0.08 298	0.05 185	0.05 26	0.05 107	0.06 192	0.06 198

MyStereo07	0.10 142	0.07 139	0.10 108	0.17 218	0.09 238	0.14 277	0.18 361	0.15 106	0.15 156	0.09 94	0.06 12	0.06 16	0.07 106	0.12 190	0.09 52	0.06 116	0.05 185	0.08 276	0.07 272	0.06 192	0.06 198

MyStereo06	0.10 142	0.07 139	0.12 184	0.17 218	0.09 238	0.13 245	0.18 361	0.19 218	0.12 85	0.12 191	0.08 70	0.07 62	0.07 106	0.11 108	0.09 52	0.06 116	0.05 185	0.07 194	0.07 272	0.06 192	0.06 198

MyStereo05	0.13 275	0.07 139	0.10 108	0.17 218	0.09 238	0.13 245	0.18 361	0.27 369	0.35 439	0.17 310	0.14 187	0.15 265	0.11 224	0.15 281	0.13 276	0.06 116	0.05 185	0.07 194	0.07 272	0.06 192	0.06 198

MyStereo04	0.13 275	0.07 139	0.10 108	0.17 218	0.09 238	0.14 277	0.18 361	0.29 398	0.38 456	0.17 310	0.14 187	0.16 279	0.10 199	0.15 281	0.13 276	0.06 116	0.05 185	0.08 276	0.07 272	0.06 192	0.06 198

CoDeX	0.12 250	0.07 139	0.12 184	0.17 218	0.08 128	0.12 206	0.15 218	0.23 292	0.27 367	0.13 218	0.17 237	0.16 279	0.11 224	0.14 259	0.11 187	0.07 238	0.05 185	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.05 123

cc1	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.17 218	0.09 238	0.13 245	0.15 218	0.16 132	0.18 230	0.09 94	0.09 88	0.06 16	0.06 34	0.10 62	0.07 1	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.06 198

ffm	0.12 250	0.09 310	0.14 264	0.16 144	0.08 128	0.17 354	0.17 316	0.15 106	0.19 245	0.15 266	0.25 363	0.19 327	0.13 291	0.10 62	0.07 1	0.06 116	0.04 24	0.09 355	0.08 336	0.06 192	0.06 198

ff1	0.13 275	0.09 310	0.14 264	0.16 144	0.08 128	0.17 354	0.17 316	0.15 106	0.19 245	0.15 266	0.25 363	0.19 327	0.13 291	0.14 259	0.20 408	0.06 116	0.04 24	0.09 355	0.08 336	0.06 192	0.06 198

tt1	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.17 218	0.09 238	0.12 206	0.16 283	0.15 106	0.19 245	0.09 94	0.08 70	0.06 16	0.06 34	0.10 62	0.07 1	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.06 198

plain	0.10 142	0.08 236	0.10 108	0.19 355	0.09 238	0.10 126	0.15 218	0.14 77	0.13 116	0.13 218	0.15 204	0.09 123	0.12 254	0.13 234	0.12 235	0.07 238	0.05 185	0.09 355	0.06 185	0.06 192	0.06 198

StereoVision	0.13 275	0.12 410	0.09 73	0.24 477	0.10 339	0.15 303	0.21 437	0.21 251	0.20 268	0.12 191	0.24 334	0.10 154	0.10 199	0.16 315	0.10 122	0.09 355	0.11 458	0.12 448	0.12 464	0.06 192	0.05 123

MIF-Stereo (partial)	0.11 185	0.06 54	0.10 108	0.19 355	0.10 339	0.10 126	0.11 49	0.17 168	0.18 230	0.14 239	0.16 216	0.09 123	0.11 224	0.12 190	0.12 235	0.08 298	0.05 185	0.08 276	0.07 272	0.06 192	0.07 278

MIM_Stereo	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.15 72	0.07 73	0.06 8	0.12 66	0.20 229	0.14 140	0.13 218	0.13 173	0.09 123	0.05 9	0.12 190	0.08 17	0.05 27	0.06 305	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.05 123

testlalala_base	0.10 142	0.09 310	0.14 264	0.21 433	0.08 128	0.10 126	0.14 152	0.13 61	0.10 35	0.07 29	0.15 204	0.07 62	0.08 141	0.10 62	0.12 235	0.08 298	0.05 185	0.05 26	0.03 1	0.06 192	0.05 123

Any-RAFT	0.10 142	0.05 17	0.09 73	0.14 30	0.07 73	0.13 245	0.14 152	0.21 251	0.15 156	0.11 153	0.12 159	0.12 192	0.09 167	0.12 190	0.09 52	0.07 238	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.06 192	0.05 123

LL-Strereo2	0.10 142	0.10 368	0.15 313	0.18 299	0.08 128	0.15 303	0.09 21	0.17 168	0.14 140	0.14 239	0.10 114	0.09 123	0.07 106	0.16 315	0.10 122	0.05 27	0.05 185	0.10 400	0.07 272	0.06 192	0.05 123

4D-IteraStereo	0.09 81	0.07 139	0.10 108	0.18 299	0.07 73	0.09 79	0.15 218	0.17 168	0.15 156	0.10 126	0.11 146	0.10 154	0.07 106	0.11 108	0.09 52	0.05 27	0.03 1	0.08 276	0.07 272	0.06 192	0.05 123

anonymousdsp2	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.16 144	0.09 238	0.13 245	0.14 152	0.18 197	0.22 297	0.13 218	0.14 187	0.12 192	0.09 167	0.14 259	0.11 187	0.05 27	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.06 192	0.05 123

Selective-RAFT	0.11 185	0.10 368	0.11 149	0.21 433	0.08 128	0.16 333	0.13 104	0.20 229	0.22 297	0.10 126	0.10 114	0.11 175	0.10 199	0.15 281	0.11 187	0.05 27	0.05 185	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 123

DisPM	0.11 185	0.07 139	0.12 184	0.16 144	0.09 238	0.06 8	0.13 104	0.17 168	0.17 204	0.14 239	0.20 283	0.12 192	0.10 199	0.11 108	0.10 122	0.06 116	0.04 24	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.11 433

iRaft-Stereo_20w	0.09 81	0.05 17	0.13 229	0.14 30	0.08 128	0.12 206	0.15 218	0.18 197	0.10 35	0.11 153	0.08 70	0.08 98	0.05 9	0.10 62	0.09 52	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 123

UDGNet	0.14 309	0.13 439	0.16 347	0.17 218	0.10 339	0.12 206	0.16 283	0.21 251	0.27 367	0.20 377	0.20 283	0.16 279	0.13 291	0.16 315	0.13 276	0.10 392	0.06 305	0.09 355	0.07 272	0.06 192	0.07 278

PFNet+	0.11 185	0.06 54	0.13 229	0.16 144	0.09 238	0.05 4	0.12 66	0.17 168	0.21 283	0.16 294	0.19 271	0.14 236	0.10 199	0.11 108	0.11 187	0.08 298	0.05 185	0.09 355	0.08 336	0.06 192	0.11 433

LCNet	0.11 185	0.07 139	0.09 73	0.19 355	0.09 238	0.08 48	0.15 218	0.21 251	0.15 156	0.11 153	0.15 204	0.16 279	0.11 224	0.12 190	0.11 187	0.05 27	0.04 24	0.08 276	0.07 272	0.06 192	0.15 488

AAGNet	0.11 185	0.07 139	0.16 347	0.19 355	0.09 238	0.08 48	0.13 104	0.18 197	0.13 116	0.16 294	0.21 304	0.13 216	0.14 316	0.11 108	0.14 313	0.06 116	0.04 24	0.09 355	0.06 185	0.06 192	0.05 123

NF-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 218	0.09 238	0.10 126	0.14 152	0.23 292	0.19 245	0.12 191	0.17 237	0.12 192	0.11 224	0.11 108	0.11 187	0.06 116	0.04 24	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 445

OCTAStereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 218	0.09 238	0.10 126	0.14 152	0.23 292	0.19 245	0.12 191	0.17 237	0.12 192	0.11 224	0.11 108	0.11 187	0.06 116	0.04 24	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 445

PSM-softLoss	0.12 250	0.07 139	0.15 313	0.17 218	0.09 238	0.08 48	0.13 104	0.24 314	0.17 204	0.14 239	0.19 271	0.13 216	0.11 224	0.11 108	0.11 187	0.07 238	0.05 185	0.08 276	0.07 272	0.06 192	0.12 445

KMStereo	0.12 250	0.07 139	0.15 313	0.17 218	0.09 238	0.08 48	0.13 104	0.24 314	0.17 204	0.14 239	0.19 271	0.13 216	0.11 224	0.11 108	0.11 187	0.07 238	0.05 185	0.08 276	0.07 272	0.06 192	0.12 445

NRIStereo	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.18 299	0.08 128	0.10 126	0.14 152	0.16 132	0.15 156	0.12 191	0.14 187	0.13 216	0.12 254	0.13 234	0.10 122	0.06 116	0.04 24	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.07 278

PSM-AAD	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.19 355	0.09 238	0.10 126	0.15 218	0.20 229	0.13 116	0.12 191	0.14 187	0.18 313	0.11 224	0.11 108	0.10 122	0.05 27	0.05 185	0.09 355	0.08 336	0.06 192	0.14 481

FTStereo	0.12 250	0.06 54	0.14 264	0.18 299	0.09 238	0.07 27	0.15 218	0.21 251	0.18 230	0.12 191	0.24 334	0.12 192	0.12 254	0.13 234	0.13 276	0.05 27	0.05 185	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.10 410

KYRaft	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.19 355	0.09 238	0.08 48	0.15 218	0.22 273	0.12 85	0.13 218	0.16 216	0.20 339	0.10 199	0.12 190	0.10 122	0.05 27	0.04 24	0.08 276	0.08 336	0.06 192	0.16 499

SST-Stereo	0.10 142	0.07 139	0.15 313	0.18 299	0.09 238	0.06 8	0.12 66	0.17 168	0.11 61	0.15 266	0.17 237	0.13 216	0.12 254	0.10 62	0.11 187	0.06 116	0.04 24	0.09 355	0.06 185	0.06 192	0.05 123

RAFT_R40	0.11 185	0.07 139	0.14 264	0.18 299	0.09 238	0.06 8	0.13 104	0.17 168	0.16 185	0.14 239	0.18 262	0.15 265	0.12 254	0.10 62	0.11 187	0.06 116	0.04 24	0.09 355	0.06 185	0.06 192	0.05 123

RE-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 218	0.09 238	0.10 126	0.14 152	0.23 292	0.19 245	0.12 191	0.17 237	0.12 192	0.11 224	0.11 108	0.11 187	0.06 116	0.04 24	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 445

Pruner-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.12 184	0.17 218	0.09 238	0.06 8	0.12 66	0.17 168	0.17 204	0.13 218	0.19 271	0.13 216	0.09 167	0.11 108	0.11 187	0.06 116	0.04 24	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.08 342

TVStereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 218	0.09 238	0.10 126	0.14 152	0.23 292	0.19 245	0.12 191	0.17 237	0.12 192	0.11 224	0.11 108	0.11 187	0.06 116	0.04 24	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 445

IRAFT_RVC	0.12 250	0.08 236	0.16 347	0.19 355	0.08 128	0.07 27	0.15 218	0.24 314	0.23 307	0.14 239	0.14 187	0.15 265	0.12 254	0.12 190	0.10 122	0.06 116	0.04 24	0.09 355	0.06 185	0.06 192	0.06 198

GMM-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.18 299	0.09 238	0.08 48	0.15 218	0.23 292	0.16 185	0.11 153	0.15 204	0.13 216	0.11 224	0.11 108	0.11 187	0.05 27	0.04 24	0.08 276	0.07 272	0.06 192	0.09 386

Prome-Stereo	0.11 185	0.06 54	0.10 108	0.18 299	0.08 128	0.12 206	0.15 218	0.22 273	0.13 116	0.12 191	0.17 237	0.13 216	0.08 141	0.12 190	0.10 122	0.05 27	0.04 24	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.09 386

TANstereo	0.09 81	0.04 1	0.08 32	0.13 13	0.06 13	0.11 172	0.14 152	0.15 106	0.19 245	0.11 153	0.15 204	0.10 154	0.06 34	0.12 190	0.09 52	0.07 238	0.05 185	0.05 26	0.04 35	0.06 192	0.05 123

XX-TBD	0.09 81	0.06 54	0.07 6	0.14 30	0.07 73	0.12 206	0.16 283	0.14 77	0.13 116	0.11 153	0.12 159	0.09 123	0.08 141	0.10 62	0.10 122	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.03 1	0.06 192	0.05 123

RAFT + AFF	0.13 275	0.07 139	0.20 421	0.20 404	0.10 339	0.14 277	0.24 467	0.26 348	0.20 268	0.11 153	0.10 114	0.12 192	0.10 199	0.15 281	0.12 235	0.07 238	0.06 305	0.09 355	0.08 336	0.06 192	0.08 342

delet	0.17 396	0.08 236	0.17 375	0.19 355	0.11 386	0.20 410	0.21 437	0.30 412	0.37 451	0.17 310	0.26 380	0.19 327	0.19 412	0.19 383	0.21 428	0.08 298	0.08 401	0.09 355	0.11 445	0.06 192	0.06 198

CREStereo	0.09 81	0.04 1	0.08 32	0.11 1	0.06 13	0.13 245	0.14 152	0.14 77	0.10 35	0.08 61	0.13 173	0.09 123	0.08 141	0.11 108	0.10 122	0.08 298	0.04 24	0.05 26	0.03 1	0.06 192	0.06 198
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
cf-r	0.13 275	0.07 139	0.12 184	0.16 144	0.08 128	0.14 277	0.19 399	0.20 229	0.25 344	0.17 310	0.25 363	0.21 348	0.16 360	0.14 259	0.14 313	0.10 392	0.05 185	0.06 102	0.08 336	0.06 192	0.06 198

BEATNet_4x	0.12 250	0.08 236	0.14 264	0.18 299	0.07 73	0.15 303	0.07 3	0.22 273	0.18 230	0.16 294	0.19 271	0.18 313	0.14 316	0.16 315	0.15 341	0.07 238	0.05 185	0.05 26	0.05 107	0.06 192	0.06 198

RASNet	0.14 309	0.07 139	0.14 264	0.16 144	0.08 128	0.18 372	0.14 152	0.29 398	0.20 268	0.17 310	0.25 363	0.21 348	0.18 396	0.20 408	0.19 402	0.07 238	0.06 305	0.06 102	0.08 336	0.06 192	0.06 198

HITNet	0.10 142	0.06 54	0.12 184	0.14 30	0.06 13	0.11 172	0.10 30	0.18 197	0.18 230	0.13 218	0.16 216	0.14 236	0.11 224	0.15 281	0.13 276	0.06 116	0.04 24	0.04 1	0.04 35	0.06 192	0.05 123
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
iResNet	0.13 275	0.10 368	0.18 398	0.19 355	0.08 128	0.13 245	0.18 361	0.20 229	0.26 358	0.15 266	0.23 322	0.15 265	0.13 291	0.14 259	0.14 313	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 123

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 73	0.17 218	0.06 13	0.05 4	0.10 30	0.11 29	0.09 22	0.06 9	0.06 12	0.07 62	0.05 9	0.09 35	0.09 52	0.06 116	0.04 24	0.05 26	0.04 35	0.07 257	0.06 198

G2L-Stereo_test	0.14 309	0.07 139	0.11 149	0.13 13	0.08 128	0.12 206	0.16 283	0.30 412	0.28 381	0.20 377	0.23 322	0.20 339	0.16 360	0.17 347	0.18 390	0.07 238	0.05 185	0.05 26	0.05 107	0.07 257	0.06 198

G2L-Stereo	0.14 309	0.07 139	0.13 229	0.17 218	0.09 238	0.13 245	0.12 66	0.27 369	0.22 297	0.16 294	0.27 388	0.21 348	0.13 291	0.17 347	0.18 390	0.09 355	0.08 401	0.08 276	0.07 272	0.07 257	0.07 278

HI	0.11 185	0.06 54	0.11 149	0.13 13	0.09 238	0.09 79	0.14 152	0.21 251	0.10 35	0.19 355	0.17 237	0.14 236	0.09 167	0.16 315	0.08 17	0.05 27	0.04 24	0.07 194	0.08 336	0.07 257	0.06 198

CoSv	0.11 185	0.06 54	0.11 149	0.13 13	0.09 238	0.09 79	0.14 152	0.21 251	0.10 35	0.19 355	0.17 237	0.14 236	0.09 167	0.16 315	0.08 17	0.05 27	0.04 24	0.07 194	0.08 336	0.07 257	0.06 198

rvit_0105_3	0.15 353	0.09 310	0.14 264	0.19 355	0.12 417	0.15 303	0.25 482	0.25 330	0.29 388	0.15 266	0.17 237	0.20 339	0.13 291	0.17 347	0.14 313	0.13 468	0.11 458	0.12 448	0.14 477	0.07 257	0.06 198

UGAM	0.13 275	0.10 368	0.09 73	0.22 448	0.08 128	0.12 206	0.20 420	0.17 168	0.23 307	0.21 391	0.16 216	0.13 216	0.13 291	0.19 383	0.12 235	0.07 238	0.05 185	0.13 463	0.11 445	0.07 257	0.05 123

rvit_stereo_0083	0.12 250	0.08 236	0.17 375	0.16 144	0.09 238	0.11 172	0.15 218	0.14 77	0.26 358	0.11 153	0.14 187	0.13 216	0.10 199	0.12 190	0.12 235	0.10 392	0.08 401	0.09 355	0.07 272	0.07 257	0.05 123

rvit_stereo_0081_aga	0.11 185	0.09 310	0.14 264	0.18 299	0.09 238	0.13 245	0.14 152	0.14 77	0.19 245	0.10 126	0.18 262	0.16 279	0.09 167	0.12 190	0.09 52	0.10 392	0.06 305	0.08 276	0.07 272	0.07 257	0.06 198

rvit_stereo_0081	0.11 185	0.08 236	0.15 313	0.16 144	0.09 238	0.10 126	0.14 152	0.14 77	0.24 323	0.11 153	0.13 173	0.13 216	0.09 167	0.11 108	0.12 235	0.10 392	0.07 375	0.08 276	0.07 272	0.07 257	0.05 123

ACV-stereo	0.15 353	0.10 368	0.28 467	0.18 299	0.12 417	0.14 277	0.12 66	0.23 292	0.21 283	0.19 355	0.23 322	0.22 366	0.15 334	0.23 446	0.17 372	0.07 238	0.06 305	0.07 194	0.07 272	0.07 257	0.07 278

rvit_stereo_0082	0.11 185	0.08 236	0.15 313	0.16 144	0.09 238	0.10 126	0.14 152	0.14 77	0.24 323	0.11 153	0.13 173	0.13 216	0.09 167	0.11 108	0.12 235	0.10 392	0.07 375	0.08 276	0.07 272	0.07 257	0.05 123

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 185	0.05 17	0.14 264	0.15 72	0.20 509	0.09 79	0.17 316	0.21 251	0.15 156	0.11 153	0.14 187	0.10 154	0.07 106	0.10 62	0.08 17	0.06 116	0.05 185	0.07 194	0.07 272	0.07 257	0.09 386

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 185	0.05 17	0.11 149	0.15 72	0.13 438	0.13 245	0.16 283	0.23 292	0.17 204	0.10 126	0.12 159	0.10 154	0.07 106	0.11 108	0.09 52	0.06 116	0.05 185	0.06 102	0.06 185	0.07 257	0.08 342

rvit_stereo_0080	0.10 142	0.08 236	0.14 264	0.15 72	0.09 238	0.07 27	0.15 218	0.16 132	0.16 185	0.11 153	0.10 114	0.14 236	0.08 141	0.12 190	0.10 122	0.09 355	0.07 375	0.07 194	0.06 185	0.07 257	0.05 123

rvit_stereo_ft	0.12 250	0.07 139	0.13 229	0.19 355	0.10 339	0.12 206	0.17 316	0.16 132	0.16 185	0.12 191	0.13 173	0.15 265	0.10 199	0.14 259	0.13 276	0.09 355	0.06 305	0.08 276	0.07 272	0.07 257	0.05 123

CAS++	0.11 185	0.07 139	0.11 149	0.14 30	0.09 238	0.12 206	0.14 152	0.24 314	0.14 140	0.11 153	0.09 88	0.11 175	0.07 106	0.14 259	0.09 52	0.11 420	0.09 427	0.09 355	0.07 272	0.07 257	0.08 342
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.09 81	0.12 410	0.14 264	0.23 468	0.11 386	0.08 48	0.13 104	0.12 44	0.12 85	0.10 126	0.07 37	0.07 62	0.06 34	0.11 108	0.10 122	0.06 116	0.05 185	0.05 26	0.03 1	0.07 257	0.04 41

DispNO	0.14 309	0.08 236	0.17 375	0.19 355	0.12 417	0.11 172	0.21 437	0.23 292	0.29 388	0.17 310	0.23 322	0.18 313	0.17 383	0.15 281	0.15 341	0.07 238	0.05 185	0.08 276	0.08 336	0.07 257	0.06 198

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.16 144	0.08 128	0.15 303	0.16 283	0.18 197	0.18 230	0.10 126	0.09 88	0.09 123	0.08 141	0.11 108	0.12 235	0.07 238	0.05 185	0.08 276	0.06 185	0.07 257	0.06 198

SMFormer	0.14 309	0.07 139	0.17 375	0.14 30	0.08 128	0.16 333	0.17 316	0.26 348	0.27 367	0.19 355	0.20 283	0.18 313	0.15 334	0.15 281	0.17 372	0.08 298	0.05 185	0.07 194	0.06 185	0.07 257	0.06 198

ACVNet-DCA	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.17 218	0.09 238	0.13 245	0.15 218	0.23 292	0.16 185	0.09 94	0.09 88	0.06 16	0.06 34	0.10 62	0.07 1	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.07 257	0.07 278

xx1	0.11 185	0.08 236	0.12 184	0.17 218	0.09 238	0.13 245	0.15 218	0.16 132	0.18 230	0.09 94	0.09 88	0.16 279	0.16 360	0.10 62	0.07 1	0.06 116	0.04 24	0.08 276	0.08 336	0.07 257	0.07 278

1test111	0.11 185	0.08 236	0.12 184	0.17 218	0.09 238	0.13 245	0.15 218	0.23 292	0.16 185	0.09 94	0.09 88	0.06 16	0.06 34	0.15 281	0.16 357	0.06 116	0.04 24	0.06 102	0.05 107	0.07 257	0.07 278

mmm	0.14 309	0.08 236	0.17 375	0.17 218	0.09 238	0.17 354	0.18 361	0.21 251	0.15 156	0.15 266	0.23 322	0.21 348	0.16 360	0.16 315	0.17 372	0.08 298	0.05 185	0.08 276	0.07 272	0.07 257	0.07 278

1111x	0.15 353	0.08 236	0.12 184	0.18 299	0.07 73	0.18 372	0.25 482	0.31 422	0.24 323	0.17 310	0.24 334	0.26 411	0.15 334	0.13 234	0.23 449	0.07 238	0.07 375	0.08 276	0.09 380	0.07 257	0.06 198

whm_eth	0.10 142	0.08 236	0.14 264	0.15 72	0.09 238	0.07 27	0.15 218	0.16 132	0.16 185	0.11 153	0.10 114	0.14 236	0.08 141	0.12 190	0.10 122	0.09 355	0.07 375	0.07 194	0.06 185	0.07 257	0.05 123

PCWNet_CMD	0.14 309	0.08 236	0.15 313	0.17 218	0.09 238	0.14 277	0.14 152	0.29 398	0.36 444	0.14 239	0.20 283	0.21 348	0.12 254	0.17 347	0.13 276	0.07 238	0.05 185	0.07 194	0.07 272	0.07 257	0.07 278

CBFPSM	0.14 309	0.06 54	0.26 455	0.17 218	0.09 238	0.13 245	0.15 218	0.22 273	0.23 307	0.20 377	0.27 388	0.24 389	0.16 360	0.16 315	0.18 390	0.06 116	0.06 305	0.06 102	0.07 272	0.07 257	0.07 278

qqq	0.13 275	0.09 310	0.15 313	0.16 144	0.08 128	0.13 245	0.15 218	0.23 292	0.16 185	0.15 266	0.19 271	0.16 279	0.16 360	0.15 281	0.16 357	0.07 238	0.06 305	0.08 276	0.08 336	0.07 257	0.07 278

x	0.13 275	0.07 139	0.14 264	0.14 30	0.08 128	0.18 372	0.14 152	0.22 273	0.20 268	0.15 266	0.19 271	0.19 327	0.17 383	0.18 368	0.18 390	0.07 238	0.05 185	0.06 102	0.06 185	0.07 257	0.07 278

BUS	0.14 309	0.09 310	0.14 264	0.22 448	0.10 339	0.19 395	0.14 152	0.34 461	0.19 245	0.17 310	0.22 313	0.16 279	0.13 291	0.15 281	0.13 276	0.08 298	0.06 305	0.10 400	0.09 380	0.07 257	0.07 278

RAFT+CT+SA	0.13 275	0.11 393	0.09 73	0.19 355	0.09 238	0.15 303	0.28 502	0.22 273	0.22 297	0.15 266	0.26 380	0.10 154	0.10 199	0.11 108	0.12 235	0.05 27	0.04 24	0.07 194	0.08 336	0.07 257	0.06 198

BSDual-CNN	0.15 353	0.09 310	0.14 264	0.22 448	0.10 339	0.14 277	0.15 218	0.34 461	0.19 245	0.17 310	0.22 313	0.25 402	0.16 360	0.15 281	0.14 313	0.08 298	0.06 305	0.10 400	0.09 380	0.07 257	0.07 278

hknet	0.15 353	0.11 393	0.13 229	0.22 448	0.11 386	0.14 277	0.15 218	0.34 461	0.25 344	0.17 310	0.22 313	0.22 366	0.18 396	0.17 347	0.12 235	0.07 238	0.06 305	0.10 400	0.09 380	0.07 257	0.07 278

psmg	0.14 309	0.09 310	0.14 264	0.17 218	0.10 339	0.15 303	0.17 316	0.29 398	0.19 245	0.17 310	0.21 304	0.25 402	0.16 360	0.15 281	0.14 313	0.08 298	0.06 305	0.08 276	0.08 336	0.07 257	0.06 198

DAS	0.15 353	0.08 236	0.18 398	0.19 355	0.10 339	0.19 395	0.17 316	0.27 369	0.29 388	0.18 340	0.25 363	0.21 348	0.15 334	0.16 315	0.12 235	0.08 298	0.06 305	0.06 102	0.06 185	0.07 257	0.07 278

SepStereo	0.15 353	0.08 236	0.18 398	0.19 355	0.10 339	0.19 395	0.17 316	0.27 369	0.29 388	0.18 340	0.25 363	0.21 348	0.15 334	0.25 460	0.12 235	0.08 298	0.06 305	0.06 102	0.06 185	0.07 257	0.07 278

GwcNet-ADL	0.13 275	0.08 236	0.14 264	0.20 404	0.09 238	0.11 172	0.20 420	0.30 412	0.24 323	0.13 218	0.14 187	0.18 313	0.14 316	0.13 234	0.14 313	0.07 238	0.05 185	0.06 102	0.05 107	0.07 257	0.06 198

GANet-ADL	0.13 275	0.07 139	0.15 313	0.17 218	0.10 339	0.18 372	0.15 218	0.30 412	0.20 268	0.13 218	0.18 262	0.19 327	0.12 254	0.16 315	0.13 276	0.08 298	0.06 305	0.06 102	0.05 107	0.07 257	0.08 342

DeepStereo_RVC	0.11 185	0.08 236	0.16 347	0.18 299	0.08 128	0.08 48	0.12 66	0.17 168	0.12 85	0.13 218	0.14 187	0.12 192	0.12 254	0.12 190	0.11 187	0.06 116	0.04 24	0.07 194	0.06 185	0.07 257	0.08 342

ICVP	0.15 353	0.09 310	0.12 184	0.22 448	0.09 238	0.17 354	0.21 437	0.25 330	0.23 307	0.18 340	0.30 419	0.26 411	0.18 396	0.17 347	0.14 313	0.09 355	0.07 375	0.08 276	0.07 272	0.07 257	0.07 278
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.11 185	0.06 54	0.10 108	0.17 218	0.08 128	0.10 126	0.14 152	0.17 168	0.14 140	0.13 218	0.13 173	0.12 192	0.10 199	0.11 108	0.12 235	0.07 238	0.04 24	0.09 355	0.11 445	0.07 257	0.06 198

CFNet_pseudo	0.14 309	0.08 236	0.15 313	0.16 144	0.09 238	0.13 245	0.14 152	0.27 369	0.34 430	0.14 239	0.21 304	0.22 366	0.13 291	0.18 368	0.14 313	0.07 238	0.05 185	0.08 276	0.06 185	0.07 257	0.07 278

222	0.16 376	0.07 139	0.14 264	0.14 30	0.08 128	0.24 452	0.18 361	0.30 412	0.20 268	0.17 310	0.28 401	0.17 299	0.16 360	0.15 281	0.40 526	0.10 392	0.05 185	0.07 194	0.06 185	0.07 257	0.08 342

test_xeample	0.15 353	0.06 54	0.13 229	0.14 30	0.08 128	0.21 426	0.20 420	0.28 388	0.20 268	0.16 294	0.29 413	0.19 327	0.16 360	0.15 281	0.26 479	0.09 355	0.05 185	0.07 194	0.07 272	0.07 257	0.07 278

GMStereo	0.13 275	0.14 451	0.14 264	0.18 299	0.09 238	0.15 303	0.16 283	0.20 229	0.24 323	0.16 294	0.17 237	0.10 154	0.10 199	0.16 315	0.13 276	0.07 238	0.06 305	0.06 102	0.06 185	0.07 257	0.06 198
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 275	0.07 139	0.14 264	0.17 218	0.09 238	0.15 303	0.16 283	0.28 388	0.27 367	0.14 239	0.17 237	0.12 192	0.13 291	0.14 259	0.11 187	0.08 298	0.05 185	0.07 194	0.07 272	0.07 257	0.06 198

FENet	0.13 275	0.08 236	0.12 184	0.16 144	0.08 128	0.14 277	0.15 218	0.22 273	0.23 307	0.17 310	0.23 322	0.16 279	0.12 254	0.14 259	0.15 341	0.08 298	0.05 185	0.08 276	0.08 336	0.07 257	0.07 278

ac_64	0.16 376	0.08 236	0.15 313	0.18 299	0.10 339	0.22 434	0.18 361	0.24 314	0.21 283	0.18 340	0.24 334	0.29 435	0.18 396	0.19 383	0.22 437	0.09 355	0.07 375	0.08 276	0.09 380	0.07 257	0.06 198

GwcNet-RSSM	0.14 309	0.07 139	0.12 184	0.15 72	0.08 128	0.15 303	0.20 420	0.21 251	0.27 367	0.18 340	0.27 388	0.22 366	0.16 360	0.14 259	0.15 341	0.10 392	0.05 185	0.07 194	0.09 380	0.07 257	0.07 278

PMTNet	0.09 81	0.05 17	0.09 73	0.12 4	0.06 13	0.12 206	0.14 152	0.15 106	0.11 61	0.09 94	0.13 173	0.10 154	0.07 106	0.13 234	0.10 122	0.15 485	0.04 24	0.05 26	0.03 1	0.07 257	0.06 198

MSMDNet	0.14 309	0.08 236	0.15 313	0.17 218	0.09 238	0.14 277	0.14 152	0.29 398	0.36 444	0.14 239	0.21 304	0.21 348	0.12 254	0.17 347	0.14 313	0.07 238	0.05 185	0.07 194	0.07 272	0.07 257	0.07 278

HSM-Net_RVC	0.14 309	0.08 236	0.11 149	0.15 72	0.08 128	0.15 303	0.15 218	0.27 369	0.29 388	0.19 355	0.21 304	0.29 435	0.14 316	0.17 347	0.13 276	0.06 116	0.06 305	0.06 102	0.06 185	0.07 257	0.06 198
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 353	0.10 368	0.17 375	0.17 218	0.08 128	0.18 372	0.09 21	0.28 388	0.25 344	0.19 355	0.24 334	0.24 389	0.17 383	0.17 347	0.14 313	0.08 298	0.06 305	0.09 355	0.10 415	0.07 257	0.06 198

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 396	0.10 368	0.22 435	0.20 404	0.10 339	0.15 303	0.18 361	0.31 422	0.25 344	0.21 391	0.30 419	0.25 402	0.17 383	0.21 424	0.20 408	0.09 355	0.06 305	0.08 276	0.08 336	0.07 257	0.08 342
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.14 309	0.08 236	0.15 313	0.16 144	0.09 238	0.12 206	0.14 152	0.27 369	0.34 430	0.14 239	0.21 304	0.22 366	0.13 291	0.18 368	0.14 313	0.07 238	0.05 185	0.08 276	0.07 272	0.07 257	0.07 278

AANet_RVC	0.16 376	0.10 368	0.10 108	0.18 299	0.09 238	0.18 372	0.19 399	0.26 348	0.31 405	0.22 406	0.35 452	0.21 348	0.21 428	0.22 435	0.16 357	0.06 116	0.05 185	0.06 102	0.06 185	0.07 257	0.06 198

HSM	0.15 353	0.08 236	0.14 264	0.16 144	0.09 238	0.16 333	0.14 152	0.28 388	0.25 344	0.19 355	0.23 322	0.37 484	0.16 360	0.20 408	0.15 341	0.07 238	0.05 185	0.07 194	0.06 185	0.07 257	0.06 198

StereoDRNet-Refined	0.17 396	0.12 410	0.15 313	0.20 404	0.09 238	0.18 372	0.18 361	0.26 348	0.23 307	0.26 444	0.40 479	0.22 366	0.17 383	0.21 424	0.20 408	0.08 298	0.05 185	0.09 355	0.10 415	0.07 257	0.07 278
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.18 409	0.10 368	0.15 313	0.23 468	0.11 386	0.24 452	0.18 361	0.29 398	0.28 381	0.27 450	0.28 401	0.28 428	0.24 449	0.19 383	0.20 408	0.08 298	0.08 401	0.09 355	0.09 380	0.07 257	0.07 278

pmcnn	0.15 353	0.07 139	0.19 409	0.15 72	0.07 73	0.20 410	0.15 218	0.24 314	0.26 358	0.21 391	0.34 447	0.28 428	0.18 396	0.18 368	0.17 372	0.07 238	0.05 185	0.05 26	0.04 35	0.07 257	0.06 198

S2M2_XL	0.08 46	0.06 54	0.12 184	0.12 4	0.08 128	0.09 79	0.09 21	0.07 2	0.07 8	0.08 61	0.07 37	0.07 62	0.06 34	0.09 35	0.09 52	0.08 298	0.06 305	0.07 194	0.05 107	0.08 319	0.06 198

G2L-ROB	0.13 275	0.06 54	0.13 229	0.13 13	0.08 128	0.14 277	0.16 283	0.25 330	0.18 230	0.19 355	0.18 262	0.20 339	0.14 316	0.17 347	0.16 357	0.08 298	0.05 185	0.06 102	0.05 107	0.08 319	0.09 386

YMNet	0.20 433	0.12 410	0.19 409	0.20 404	0.14 456	0.26 470	0.23 455	0.32 433	0.34 430	0.27 450	0.34 447	0.30 443	0.18 396	0.18 368	0.22 437	0.10 392	0.13 485	0.10 400	0.10 415	0.08 319	0.09 386

YMNet_1	0.20 433	0.12 410	0.19 409	0.20 404	0.14 456	0.26 470	0.23 455	0.32 433	0.34 430	0.27 450	0.34 447	0.30 443	0.18 396	0.18 368	0.22 437	0.10 392	0.13 485	0.10 400	0.10 415	0.08 319	0.09 386

rvit_0105_5	0.14 309	0.09 310	0.13 229	0.17 218	0.09 238	0.14 277	0.23 455	0.24 314	0.27 367	0.14 239	0.15 204	0.18 313	0.12 254	0.17 347	0.14 313	0.14 481	0.11 458	0.10 400	0.10 415	0.08 319	0.06 198

rvit_105_1	0.19 421	0.11 393	0.25 452	0.21 433	0.16 482	0.21 426	0.27 496	0.31 422	0.41 468	0.19 355	0.20 283	0.22 366	0.17 383	0.19 383	0.17 372	0.12 445	0.12 472	0.13 463	0.15 493	0.08 319	0.07 278

ITSA-stereo	0.15 353	0.10 368	0.14 264	0.19 355	0.08 128	0.12 206	0.14 152	0.30 412	0.49 499	0.17 310	0.19 271	0.22 366	0.15 334	0.17 347	0.16 357	0.10 392	0.06 305	0.08 276	0.08 336	0.08 319	0.08 342

test_sample6	0.14 309	0.08 236	0.13 229	0.16 144	0.08 128	0.17 354	0.19 399	0.25 330	0.17 204	0.17 310	0.27 388	0.19 327	0.14 316	0.15 281	0.13 276	0.08 298	0.05 185	0.08 276	0.07 272	0.08 319	0.08 342

test_sample5	0.14 309	0.08 236	0.14 264	0.16 144	0.08 128	0.18 372	0.18 361	0.25 330	0.17 204	0.17 310	0.27 388	0.18 313	0.14 316	0.16 315	0.13 276	0.08 298	0.05 185	0.08 276	0.07 272	0.08 319	0.08 342

test_sample4	0.14 309	0.08 236	0.14 264	0.15 72	0.08 128	0.19 395	0.18 361	0.26 348	0.17 204	0.16 294	0.25 363	0.18 313	0.14 316	0.16 315	0.13 276	0.08 298	0.06 305	0.08 276	0.06 185	0.08 319	0.08 342

test_sample2	0.12 250	0.07 139	0.12 184	0.14 30	0.08 128	0.16 333	0.18 361	0.21 251	0.16 185	0.14 239	0.20 283	0.19 327	0.15 334	0.15 281	0.12 235	0.08 298	0.05 185	0.07 194	0.06 185	0.08 319	0.07 278

test_sample1	0.13 275	0.07 139	0.14 264	0.13 13	0.08 128	0.19 395	0.16 283	0.20 229	0.15 156	0.14 239	0.22 313	0.18 313	0.16 360	0.17 347	0.14 313	0.07 238	0.06 305	0.06 102	0.06 185	0.08 319	0.07 278

MyStereo8	0.12 250	0.07 139	0.15 313	0.15 72	0.09 238	0.18 372	0.14 152	0.19 218	0.22 297	0.12 191	0.18 262	0.11 175	0.10 199	0.16 315	0.18 390	0.07 238	0.05 185	0.07 194	0.05 107	0.08 319	0.09 386

11t1	0.12 250	0.06 54	0.13 229	0.14 30	0.08 128	0.17 354	0.15 218	0.18 197	0.15 156	0.15 266	0.15 204	0.16 279	0.16 360	0.15 281	0.13 276	0.08 298	0.05 185	0.06 102	0.05 107	0.08 319	0.07 278

DualNet	0.14 309	0.08 236	0.14 264	0.16 144	0.08 128	0.18 372	0.18 361	0.25 330	0.17 204	0.17 310	0.27 388	0.18 313	0.14 316	0.16 315	0.13 276	0.08 298	0.05 185	0.08 276	0.07 272	0.08 319	0.08 342

mmx	0.14 309	0.09 310	0.14 264	0.16 144	0.08 128	0.17 354	0.17 316	0.27 369	0.25 344	0.15 266	0.25 363	0.19 327	0.13 291	0.14 259	0.20 408	0.08 298	0.06 305	0.09 355	0.08 336	0.08 319	0.08 342

xxx	0.14 309	0.09 310	0.14 264	0.16 144	0.08 128	0.17 354	0.17 316	0.27 369	0.25 344	0.15 266	0.25 363	0.19 327	0.13 291	0.14 259	0.20 408	0.08 298	0.06 305	0.09 355	0.08 336	0.08 319	0.08 342

EKT-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.14 264	0.15 72	0.10 339	0.13 245	0.14 152	0.18 197	0.21 283	0.11 153	0.08 70	0.12 192	0.09 167	0.11 108	0.12 235	0.08 298	0.06 305	0.07 194	0.06 185	0.08 319	0.07 278

SDNR	0.19 421	0.08 236	0.19 409	0.16 144	0.12 417	0.77 549	0.14 152	0.25 330	0.32 412	0.19 355	0.24 334	0.19 327	0.13 291	0.19 383	0.15 341	0.16 501	0.18 510	0.14 475	0.11 445	0.08 319	0.11 433

fast-acv-ft	0.18 409	0.11 393	0.19 409	0.19 355	0.12 417	0.24 452	0.21 437	0.25 330	0.34 430	0.22 406	0.34 447	0.27 419	0.20 424	0.21 424	0.23 449	0.09 355	0.09 427	0.08 276	0.10 415	0.08 319	0.07 278

gwcnet-sp	0.14 309	0.07 139	0.12 184	0.18 299	0.09 238	0.16 333	0.17 316	0.24 314	0.24 323	0.18 340	0.24 334	0.15 265	0.16 360	0.15 281	0.15 341	0.08 298	0.06 305	0.07 194	0.08 336	0.08 319	0.07 278

scenet	0.14 309	0.07 139	0.12 184	0.18 299	0.09 238	0.16 333	0.17 316	0.24 314	0.24 323	0.18 340	0.24 334	0.15 265	0.16 360	0.15 281	0.15 341	0.08 298	0.06 305	0.07 194	0.08 336	0.08 319	0.07 278

knoymous	0.11 185	0.05 17	0.12 184	0.13 13	0.07 73	0.15 303	0.14 152	0.19 218	0.13 116	0.11 153	0.17 237	0.13 216	0.09 167	0.13 234	0.11 187	0.08 298	0.05 185	0.06 102	0.05 107	0.08 319	0.07 278

riskmin	0.11 185	0.06 54	0.13 229	0.14 30	0.08 128	0.14 277	0.14 152	0.18 197	0.14 140	0.11 153	0.14 187	0.16 279	0.11 224	0.14 259	0.12 235	0.09 355	0.05 185	0.07 194	0.05 107	0.08 319	0.08 342

ssnet_v2	0.17 396	0.10 368	0.17 375	0.17 218	0.11 386	0.21 426	0.21 437	0.33 452	0.25 344	0.22 406	0.22 313	0.27 419	0.18 396	0.22 435	0.20 408	0.11 420	0.09 427	0.09 355	0.09 380	0.08 319	0.08 342

ssnet	0.14 309	0.07 139	0.12 184	0.18 299	0.09 238	0.16 333	0.17 316	0.24 314	0.24 323	0.18 340	0.24 334	0.15 265	0.16 360	0.15 281	0.15 341	0.08 298	0.06 305	0.07 194	0.08 336	0.08 319	0.07 278

IER	0.14 309	0.07 139	0.13 229	0.17 218	0.09 238	0.14 277	0.16 283	0.25 330	0.26 358	0.18 340	0.25 363	0.17 299	0.20 424	0.16 315	0.14 313	0.08 298	0.05 185	0.07 194	0.06 185	0.08 319	0.07 278

CRFU-Net	0.16 376	0.08 236	0.14 264	0.17 218	0.09 238	0.19 395	0.14 152	0.26 348	0.20 268	0.28 464	0.27 388	0.29 435	0.17 383	0.19 383	0.17 372	0.09 355	0.09 427	0.07 194	0.07 272	0.08 319	0.08 342

test_5	0.14 309	0.12 410	0.08 32	0.20 404	0.10 339	0.14 277	0.29 511	0.21 251	0.24 323	0.18 340	0.28 401	0.11 175	0.15 334	0.12 190	0.13 276	0.06 116	0.05 185	0.07 194	0.08 336	0.08 319	0.07 278

CSP-Net	0.16 376	0.09 310	0.14 264	0.16 144	0.09 238	0.19 395	0.17 316	0.25 330	0.32 412	0.25 440	0.30 419	0.24 389	0.15 334	0.21 424	0.18 390	0.09 355	0.06 305	0.07 194	0.07 272	0.08 319	0.07 278

dd	0.15 353	0.16 465	0.16 347	0.19 355	0.09 238	0.15 303	0.18 361	0.21 251	0.25 344	0.23 418	0.20 283	0.21 348	0.09 167	0.21 424	0.16 357	0.10 392	0.06 305	0.08 276	0.06 185	0.08 319	0.06 198

PSMNet-ADL	0.15 353	0.12 410	0.13 229	0.22 448	0.09 238	0.13 245	0.20 420	0.26 348	0.23 307	0.18 340	0.20 283	0.24 389	0.16 360	0.18 368	0.17 372	0.08 298	0.08 401	0.08 276	0.11 445	0.08 319	0.07 278

Patchmatch Stereo++	0.11 185	0.09 310	0.16 347	0.18 299	0.08 128	0.06 8	0.11 49	0.16 132	0.13 116	0.15 266	0.16 216	0.14 236	0.12 254	0.11 108	0.10 122	0.06 116	0.04 24	0.08 276	0.06 185	0.08 319	0.07 278
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	0.11 185	0.09 310	0.16 347	0.18 299	0.08 128	0.06 8	0.12 66	0.16 132	0.13 116	0.15 266	0.16 216	0.14 236	0.12 254	0.11 108	0.10 122	0.06 116	0.04 24	0.08 276	0.06 185	0.08 319	0.07 278

ROB_FTStereo_v2	0.11 185	0.09 310	0.16 347	0.19 355	0.08 128	0.06 8	0.12 66	0.16 132	0.13 116	0.15 266	0.16 216	0.14 236	0.12 254	0.11 108	0.10 122	0.06 116	0.04 24	0.08 276	0.06 185	0.08 319	0.07 278

ROB_FTStereo	0.11 185	0.09 310	0.16 347	0.19 355	0.08 128	0.06 8	0.11 49	0.16 132	0.13 116	0.15 266	0.16 216	0.14 236	0.12 254	0.11 108	0.10 122	0.06 116	0.04 24	0.08 276	0.06 185	0.08 319	0.07 278

HUI-Stereo	0.11 185	0.09 310	0.16 347	0.18 299	0.08 128	0.06 8	0.12 66	0.16 132	0.13 116	0.15 266	0.16 216	0.14 236	0.12 254	0.11 108	0.10 122	0.06 116	0.04 24	0.08 276	0.06 185	0.08 319	0.07 278

iGMRVC	0.11 185	0.09 310	0.16 347	0.19 355	0.08 128	0.06 8	0.12 66	0.16 132	0.13 116	0.15 266	0.16 216	0.14 236	0.12 254	0.11 108	0.10 122	0.06 116	0.04 24	0.08 276	0.06 185	0.08 319	0.07 278

iRAFT	0.11 185	0.09 310	0.16 347	0.18 299	0.08 128	0.06 8	0.11 49	0.16 132	0.13 116	0.15 266	0.16 216	0.14 236	0.12 254	0.11 108	0.10 122	0.06 116	0.04 24	0.08 276	0.06 185	0.08 319	0.07 278

CRE-IMP	0.11 185	0.09 310	0.16 347	0.19 355	0.08 128	0.10 126	0.12 66	0.18 197	0.10 35	0.14 239	0.13 173	0.13 216	0.12 254	0.12 190	0.11 187	0.07 238	0.04 24	0.08 276	0.06 185	0.08 319	0.08 342

RAFT-IKP	0.11 185	0.09 310	0.16 347	0.19 355	0.08 128	0.06 8	0.12 66	0.16 132	0.13 116	0.15 266	0.16 216	0.14 236	0.12 254	0.11 108	0.10 122	0.06 116	0.04 24	0.08 276	0.06 185	0.08 319	0.07 278

Anonymous3	0.16 376	0.13 439	0.33 486	0.26 492	0.14 456	0.27 479	0.17 316	0.28 388	0.28 381	0.15 266	0.17 237	0.14 236	0.10 199	0.15 281	0.12 235	0.08 298	0.08 401	0.08 276	0.08 336	0.08 319	0.11 433

RALCasStereoNet	0.10 142	0.06 54	0.09 73	0.16 144	0.08 128	0.12 206	0.14 152	0.17 168	0.11 61	0.12 191	0.17 237	0.14 236	0.10 199	0.12 190	0.11 187	0.07 238	0.06 305	0.06 102	0.05 107	0.08 319	0.07 278

ADLNet	0.16 376	0.08 236	0.15 313	0.16 144	0.10 339	0.16 333	0.17 316	0.32 433	0.27 367	0.22 406	0.27 388	0.24 389	0.16 360	0.18 368	0.21 428	0.10 392	0.06 305	0.10 400	0.10 415	0.08 319	0.09 386

GES	0.14 309	0.08 236	0.16 347	0.15 72	0.10 339	0.13 245	0.13 104	0.28 388	0.25 344	0.16 294	0.23 322	0.18 313	0.13 291	0.16 315	0.13 276	0.08 298	0.07 375	0.07 194	0.06 185	0.08 319	0.09 386

xxxx	0.15 353	0.07 139	0.14 264	0.14 30	0.08 128	0.23 447	0.18 361	0.31 422	0.19 245	0.14 239	0.28 401	0.22 366	0.14 316	0.15 281	0.26 479	0.09 355	0.05 185	0.07 194	0.07 272	0.08 319	0.07 278

MMNet	0.17 396	0.09 310	0.16 347	0.20 404	0.11 386	0.27 479	0.20 420	0.25 330	0.41 468	0.22 406	0.30 419	0.21 348	0.20 424	0.17 347	0.20 408	0.06 116	0.06 305	0.07 194	0.07 272	0.08 319	0.07 278

psm_up	0.18 409	0.10 368	0.18 398	0.20 404	0.11 386	0.17 354	0.19 399	0.37 485	0.34 430	0.21 391	0.28 401	0.29 435	0.24 449	0.20 408	0.22 437	0.09 355	0.10 446	0.11 431	0.11 445	0.08 319	0.08 342

UNet	0.17 396	0.09 310	0.18 398	0.19 355	0.12 417	0.27 479	0.19 399	0.33 452	0.29 388	0.21 391	0.24 334	0.23 383	0.19 412	0.19 383	0.18 390	0.07 238	0.06 305	0.08 276	0.07 272	0.08 319	0.06 198

UPFNet	0.16 376	0.08 236	0.12 184	0.20 404	0.12 417	0.20 410	0.23 455	0.28 388	0.26 358	0.17 310	0.24 334	0.22 366	0.19 412	0.19 383	0.21 428	0.09 355	0.07 375	0.08 276	0.09 380	0.08 319	0.06 198

ACVNet	0.15 353	0.09 310	0.15 313	0.13 13	0.12 417	0.14 277	0.20 420	0.22 273	0.33 419	0.17 310	0.26 380	0.21 348	0.16 360	0.17 347	0.21 428	0.07 238	0.06 305	0.06 102	0.06 185	0.08 319	0.06 198

acv_ft	0.15 353	0.09 310	0.15 313	0.19 355	0.10 339	0.16 333	0.17 316	0.25 330	0.33 419	0.19 355	0.26 380	0.21 348	0.17 383	0.17 347	0.18 390	0.07 238	0.06 305	0.06 102	0.06 185	0.08 319	0.06 198

GANet-RSSM	0.14 309	0.07 139	0.13 229	0.13 13	0.08 128	0.14 277	0.17 316	0.22 273	0.21 283	0.17 310	0.24 334	0.23 383	0.15 334	0.16 315	0.15 341	0.10 392	0.06 305	0.07 194	0.08 336	0.08 319	0.07 278

PSMNet-RSSM	0.14 309	0.07 139	0.13 229	0.15 72	0.08 128	0.13 245	0.16 283	0.24 314	0.24 323	0.16 294	0.28 401	0.22 366	0.14 316	0.15 281	0.13 276	0.11 420	0.06 305	0.09 355	0.12 464	0.08 319	0.07 278

DSFCA	0.16 376	0.09 310	0.14 264	0.16 144	0.10 339	0.20 410	0.19 399	0.28 388	0.31 405	0.23 418	0.24 334	0.22 366	0.15 334	0.19 383	0.20 408	0.10 392	0.07 375	0.09 355	0.09 380	0.08 319	0.08 342

ADCRef	0.19 421	0.12 410	0.41 505	0.20 404	0.12 417	0.22 434	0.18 361	0.32 433	0.36 444	0.26 444	0.32 431	0.17 299	0.23 443	0.24 455	0.24 460	0.07 238	0.06 305	0.09 355	0.09 380	0.08 319	0.08 342

TDLM	0.17 396	0.12 410	0.13 229	0.24 477	0.10 339	0.18 372	0.18 361	0.36 480	0.30 398	0.21 391	0.28 401	0.28 428	0.18 396	0.23 446	0.18 390	0.11 420	0.07 375	0.10 400	0.10 415	0.08 319	0.08 342

NaN_ROB	0.22 453	0.19 489	0.24 447	0.25 487	0.13 438	0.29 488	0.26 489	0.33 452	0.41 468	0.31 480	0.31 427	0.32 464	0.23 443	0.30 486	0.21 428	0.11 420	0.17 508	0.10 400	0.10 415	0.08 319	0.09 386

iResNet_ROB	0.14 309	0.07 139	0.13 229	0.14 30	0.07 73	0.18 372	0.14 152	0.26 348	0.31 405	0.22 406	0.25 363	0.23 383	0.15 334	0.15 281	0.13 276	0.07 238	0.05 185	0.05 26	0.04 35	0.08 319	0.08 342

LE_ROB	0.50 532	0.07 139	0.14 264	0.15 72	0.08 128	0.24 452	0.16 283	0.22 273	1.81 565	4.63 569	0.67 528	0.47 518	0.44 525	0.20 408	0.29 496	0.07 238	0.06 305	0.06 102	0.06 185	0.08 319	0.06 198

DN-CSS_ROB	0.13 275	0.13 439	0.16 347	0.18 299	0.10 339	0.16 333	0.08 8	0.22 273	0.18 230	0.17 310	0.22 313	0.13 216	0.13 291	0.12 190	0.13 276	0.05 27	0.05 185	0.10 400	0.10 415	0.08 319	0.06 198

coex_refinement	0.14 309	0.07 139	0.12 184	0.17 218	0.10 339	0.15 303	0.15 218	0.26 348	0.29 388	0.18 340	0.20 283	0.22 366	0.17 383	0.16 315	0.18 390	0.08 298	0.05 185	0.06 102	0.06 185	0.09 380	0.08 342

rvit_0105_6	0.14 309	0.09 310	0.18 398	0.17 218	0.10 339	0.10 126	0.16 283	0.19 218	0.26 358	0.12 191	0.18 262	0.17 299	0.12 254	0.18 368	0.12 235	0.15 485	0.11 458	0.12 448	0.10 415	0.09 380	0.06 198

rvit_0105_4	0.14 309	0.09 310	0.17 375	0.17 218	0.10 339	0.12 206	0.19 399	0.23 292	0.27 367	0.14 239	0.20 283	0.17 299	0.13 291	0.17 347	0.13 276	0.15 485	0.11 458	0.11 431	0.10 415	0.09 380	0.06 198

test_sample3	0.14 309	0.08 236	0.15 313	0.14 30	0.09 238	0.19 395	0.17 316	0.26 348	0.18 230	0.16 294	0.22 313	0.19 327	0.15 334	0.17 347	0.13 276	0.08 298	0.06 305	0.07 194	0.06 185	0.09 380	0.08 342

ttt	0.14 309	0.08 236	0.14 264	0.15 72	0.08 128	0.15 303	0.18 361	0.27 369	0.29 388	0.16 294	0.24 334	0.17 299	0.13 291	0.13 234	0.14 313	0.11 420	0.08 401	0.09 355	0.08 336	0.09 380	0.08 342

CFNet_ucs	0.15 353	0.08 236	0.16 347	0.16 144	0.11 386	0.14 277	0.14 152	0.30 412	0.34 430	0.16 294	0.24 334	0.23 383	0.14 316	0.18 368	0.15 341	0.09 355	0.06 305	0.08 276	0.07 272	0.09 380	0.09 386

iinet-f	0.16 376	0.06 54	0.45 509	0.14 30	0.10 339	0.21 426	0.14 152	0.27 369	0.23 307	0.21 391	0.24 334	0.21 348	0.15 334	0.18 368	0.21 428	0.09 355	0.07 375	0.07 194	0.06 185	0.09 380	0.10 410

CASS	0.13 275	0.12 410	0.11 149	0.23 468	0.09 238	0.15 303	0.17 316	0.18 197	0.19 245	0.17 310	0.18 262	0.15 265	0.15 334	0.14 259	0.14 313	0.09 355	0.06 305	0.10 400	0.08 336	0.09 380	0.07 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.17 396	0.11 393	0.18 398	0.17 218	0.11 386	0.16 333	0.25 482	0.24 314	0.33 419	0.19 355	0.24 334	0.26 411	0.24 449	0.19 383	0.20 408	0.07 238	0.08 401	0.09 355	0.10 415	0.09 380	0.08 342

AASNet	0.16 376	0.08 236	0.12 184	0.19 355	0.09 238	0.18 372	0.15 218	0.37 485	0.37 451	0.19 355	0.23 322	0.20 339	0.16 360	0.17 347	0.20 408	0.10 392	0.08 401	0.08 276	0.07 272	0.09 380	0.09 386

ADLNet2	0.16 376	0.09 310	0.13 229	0.16 144	0.09 238	0.20 410	0.16 283	0.31 422	0.39 459	0.16 294	0.20 283	0.20 339	0.18 396	0.21 424	0.22 437	0.08 298	0.06 305	0.07 194	0.07 272	0.09 380	0.07 278

GEStereo_RVC	0.17 396	0.12 410	0.15 313	0.22 448	0.11 386	0.19 395	0.17 316	0.32 433	0.48 494	0.20 377	0.25 363	0.17 299	0.13 291	0.21 424	0.16 357	0.10 392	0.06 305	0.08 276	0.07 272	0.09 380	0.08 342

TestStereo	0.13 275	0.14 451	0.11 149	0.23 468	0.08 128	0.15 303	0.21 437	0.20 229	0.23 307	0.14 239	0.24 334	0.16 279	0.12 254	0.16 315	0.14 313	0.05 27	0.06 305	0.08 276	0.06 185	0.09 380	0.05 123

HCRNet	0.16 376	0.24 507	0.12 184	0.35 524	0.11 386	0.15 303	0.17 316	0.26 348	0.22 297	0.19 355	0.24 334	0.21 348	0.14 316	0.15 281	0.13 276	0.11 420	0.07 375	0.11 431	0.10 415	0.09 380	0.07 278

Syn2CoEx	0.21 444	0.16 465	0.27 462	0.29 514	0.14 456	0.26 470	0.20 420	0.33 452	0.31 405	0.28 464	0.36 455	0.27 419	0.25 457	0.19 383	0.24 460	0.16 501	0.12 472	0.14 475	0.11 445	0.09 380	0.08 342

GwcNet	0.20 433	0.13 439	0.19 409	0.18 299	0.12 417	0.24 452	0.19 399	0.35 474	0.43 480	0.20 377	0.32 431	0.33 467	0.20 424	0.22 435	0.24 460	0.11 420	0.09 427	0.09 355	0.09 380	0.09 380	0.10 410

HGLStereo	0.17 396	0.08 236	0.19 409	0.17 218	0.12 417	0.18 372	0.18 361	0.31 422	0.32 412	0.21 391	0.32 431	0.25 402	0.18 396	0.19 383	0.20 408	0.09 355	0.09 427	0.07 194	0.07 272	0.09 380	0.10 410

CFNet-ft	0.14 309	0.07 139	0.15 313	0.12 4	0.09 238	0.16 333	0.18 361	0.22 273	0.24 323	0.17 310	0.26 380	0.24 389	0.14 316	0.16 315	0.14 313	0.11 420	0.06 305	0.08 276	0.09 380	0.09 380	0.08 342

DMCA	0.14 309	0.09 310	0.16 347	0.19 355	0.09 238	0.15 303	0.17 316	0.23 292	0.27 367	0.14 239	0.19 271	0.17 299	0.18 396	0.15 281	0.17 372	0.10 392	0.06 305	0.08 276	0.06 185	0.09 380	0.10 410

FADNet-RVC-Resample	0.16 376	0.11 393	0.31 480	0.22 448	0.11 386	0.19 395	0.14 152	0.25 330	0.24 323	0.24 427	0.27 388	0.20 339	0.15 334	0.16 315	0.15 341	0.07 238	0.08 401	0.12 448	0.10 415	0.09 380	0.10 410

STTStereo	0.18 409	0.12 410	0.27 462	0.20 404	0.11 386	0.16 333	0.21 437	0.29 398	0.23 307	0.21 391	0.30 419	0.29 435	0.18 396	0.20 408	0.19 402	0.12 445	0.11 458	0.11 431	0.14 477	0.09 380	0.08 342

ADCP+	0.20 433	0.10 368	0.33 486	0.20 404	0.12 417	0.22 434	0.26 489	0.31 422	0.34 430	0.26 444	0.37 461	0.22 366	0.22 437	0.27 465	0.27 486	0.09 355	0.06 305	0.08 276	0.08 336	0.09 380	0.10 410

PA-Net	0.23 468	0.18 486	0.33 486	0.28 507	0.22 514	0.21 426	0.38 533	0.29 398	0.39 459	0.22 406	0.32 431	0.25 402	0.26 462	0.20 408	0.25 469	0.09 355	0.23 528	0.15 487	0.22 515	0.09 380	0.13 464
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.14 309	0.07 139	0.15 313	0.12 4	0.09 238	0.16 333	0.18 361	0.22 273	0.24 323	0.17 310	0.26 380	0.24 389	0.14 316	0.16 315	0.14 313	0.11 420	0.06 305	0.08 276	0.09 380	0.09 380	0.08 342

CVANet_RVC	0.18 409	0.10 368	0.14 264	0.21 433	0.10 339	0.18 372	0.17 316	0.34 461	0.33 419	0.22 406	0.31 427	0.28 428	0.18 396	0.23 446	0.17 372	0.12 445	0.08 401	0.12 448	0.11 445	0.09 380	0.07 278

AdaStereo	0.15 353	0.11 393	0.15 313	0.18 299	0.09 238	0.20 410	0.11 49	0.32 433	0.28 381	0.20 377	0.23 322	0.20 339	0.13 291	0.19 383	0.14 313	0.12 445	0.05 185	0.10 400	0.07 272	0.09 380	0.07 278
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.
iResNetv2_ROB	0.14 309	0.08 236	0.15 313	0.16 144	0.08 128	0.16 333	0.12 66	0.25 330	0.35 439	0.21 391	0.29 413	0.24 389	0.13 291	0.14 259	0.14 313	0.06 116	0.05 185	0.06 102	0.04 35	0.09 380	0.08 342

DRN-Test	0.19 421	0.11 393	0.20 421	0.22 448	0.10 339	0.22 434	0.22 446	0.39 496	0.37 451	0.24 427	0.32 431	0.26 411	0.21 428	0.22 435	0.24 460	0.11 420	0.07 375	0.11 431	0.10 415	0.09 380	0.07 278

StereoDRNet	0.18 409	0.11 393	0.17 375	0.22 448	0.11 386	0.21 426	0.22 446	0.37 485	0.33 419	0.24 427	0.28 401	0.30 443	0.19 412	0.20 408	0.20 408	0.09 355	0.08 401	0.11 431	0.09 380	0.09 380	0.07 278

DISCO	0.19 421	0.09 310	0.22 435	0.17 218	0.10 339	0.25 462	0.18 361	0.27 369	0.44 485	0.22 406	0.31 427	0.33 467	0.26 462	0.28 476	0.28 493	0.08 298	0.06 305	0.07 194	0.07 272	0.09 380	0.09 386

PSMNet_ROB	0.21 444	0.11 393	0.15 313	0.27 504	0.15 472	0.24 452	0.35 528	0.43 515	0.37 451	0.27 450	0.32 431	0.32 464	0.22 437	0.21 424	0.26 479	0.12 445	0.08 401	0.13 463	0.11 445	0.09 380	0.09 386

S2M2	0.09 81	0.08 236	0.11 149	0.13 13	0.10 339	0.08 48	0.06 1	0.10 16	0.10 35	0.10 126	0.09 88	0.10 154	0.09 167	0.11 108	0.11 187	0.13 468	0.07 375	0.08 276	0.09 380	0.10 411	0.08 342

FACV-RUCA	0.13 275	0.11 393	0.12 184	0.19 355	0.12 417	0.15 303	0.15 218	0.22 273	0.20 268	0.15 266	0.16 216	0.14 236	0.16 360	0.14 259	0.13 276	0.07 238	0.05 185	0.08 276	0.06 185	0.10 411	0.08 342

DCVSM-stereo	0.14 309	0.09 310	0.16 347	0.16 144	0.10 339	0.15 303	0.09 21	0.19 218	0.23 307	0.20 377	0.23 322	0.26 411	0.15 334	0.18 368	0.14 313	0.09 355	0.07 375	0.09 355	0.08 336	0.10 411	0.12 445

rvit_stereo_0075_2	0.17 396	0.12 410	0.25 452	0.23 468	0.16 482	0.13 245	0.10 30	0.30 412	0.27 367	0.20 377	0.28 401	0.22 366	0.15 334	0.18 368	0.13 276	0.16 501	0.10 446	0.17 496	0.10 415	0.10 411	0.09 386

test_sample7	0.15 353	0.10 368	0.16 347	0.14 30	0.11 386	0.16 333	0.16 283	0.27 369	0.23 307	0.20 377	0.20 283	0.24 389	0.19 412	0.16 315	0.16 357	0.12 445	0.06 305	0.10 400	0.09 380	0.10 411	0.10 410

HBP-ISP	0.18 409	0.13 439	0.16 347	0.15 72	0.11 386	0.08 48	0.13 104	0.28 388	0.29 388	0.22 406	0.33 443	0.21 348	0.25 457	0.23 446	0.17 372	0.14 481	0.16 503	0.21 510	0.17 504	0.10 411	0.08 342

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 409	0.09 310	0.29 475	0.15 72	0.10 339	0.22 434	0.20 420	0.26 348	0.39 459	0.25 440	0.42 495	0.24 389	0.15 334	0.20 408	0.19 402	0.07 238	0.05 185	0.06 102	0.05 107	0.10 411	0.09 386

NINENet	0.16 376	0.10 368	0.15 313	0.17 218	0.11 386	0.19 395	0.14 152	0.40 500	0.36 444	0.18 340	0.21 304	0.16 279	0.13 291	0.15 281	0.13 276	0.08 298	0.08 401	0.10 400	0.07 272	0.10 411	0.09 386

AACVNet	0.16 376	0.08 236	0.14 264	0.15 72	0.10 339	0.18 372	0.15 218	0.23 292	0.24 323	0.27 450	0.27 388	0.28 428	0.17 383	0.19 383	0.16 357	0.09 355	0.07 375	0.09 355	0.07 272	0.10 411	0.09 386

LMCR-Stereo	0.15 353	0.08 236	0.13 229	0.21 433	0.09 238	0.17 354	0.20 420	0.27 369	0.19 245	0.24 427	0.24 334	0.23 383	0.17 383	0.20 408	0.17 372	0.07 238	0.06 305	0.08 276	0.06 185	0.10 411	0.08 342

aanetorigin	0.22 453	0.17 476	0.56 522	0.17 218	0.10 339	0.15 303	0.19 399	0.20 229	0.33 419	0.49 523	0.48 505	0.29 435	0.27 470	0.20 408	0.23 449	0.08 298	0.07 375	0.08 276	0.07 272	0.10 411	0.09 386

DMCA-RVC	0.17 396	0.10 368	0.15 313	0.24 477	0.11 386	0.18 372	0.18 361	0.25 330	0.24 323	0.21 391	0.26 380	0.25 402	0.27 470	0.18 368	0.20 408	0.12 445	0.08 401	0.13 463	0.10 415	0.10 411	0.08 342

Nwc_Net	0.23 468	0.16 465	0.21 429	0.25 487	0.14 456	0.24 452	0.26 489	0.37 485	0.38 456	0.22 406	0.41 489	0.30 443	0.28 478	0.28 476	0.25 469	0.11 420	0.10 446	0.17 496	0.20 510	0.10 411	0.10 410

ADCL	0.24 475	0.11 393	0.47 513	0.22 448	0.12 417	0.34 503	0.29 511	0.29 398	0.56 514	0.24 427	0.46 502	0.30 443	0.30 490	0.29 483	0.29 496	0.08 298	0.07 375	0.09 355	0.09 380	0.10 411	0.10 410

GANet	0.21 444	0.12 410	0.21 429	0.24 477	0.13 438	0.22 434	0.22 446	0.41 506	0.26 358	0.31 480	0.42 495	0.37 484	0.28 478	0.23 446	0.22 437	0.10 392	0.12 472	0.10 400	0.09 380	0.10 411	0.08 342

PS-NSSS	0.20 433	0.21 499	0.23 444	0.20 404	0.10 339	0.19 395	0.17 316	0.36 480	0.25 344	0.27 450	0.33 443	0.27 419	0.24 449	0.20 408	0.20 408	0.15 485	0.12 472	0.17 496	0.14 477	0.10 411	0.08 342

MDST_ROB	0.22 453	0.10 368	0.17 375	0.18 299	0.11 386	0.37 513	0.19 399	0.43 515	0.41 468	0.39 503	0.39 474	0.29 435	0.21 428	0.26 462	0.18 390	0.11 420	0.10 446	0.14 475	0.11 445	0.10 411	0.08 342

CBMV_ROB	0.19 421	0.13 439	0.17 375	0.16 144	0.11 386	0.15 303	0.13 104	0.26 348	0.28 381	0.27 450	0.30 419	0.27 419	0.24 449	0.23 446	0.16 357	0.15 485	0.17 508	0.22 514	0.20 510	0.10 411	0.11 433

SGM_RVC	0.23 468	0.12 410	0.15 313	0.15 72	0.09 238	0.33 500	0.18 361	0.34 461	0.31 405	0.44 518	0.37 461	0.53 525	0.35 505	0.35 504	0.24 460	0.13 468	0.13 485	0.13 463	0.13 474	0.10 411	0.11 433
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.19 421	0.14 451	0.17 375	0.18 299	0.10 339	0.20 410	0.11 49	0.29 398	0.30 398	0.29 471	0.30 419	0.30 443	0.23 443	0.27 465	0.19 402	0.13 468	0.15 500	0.17 496	0.16 497	0.10 411	0.10 410
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDVS	0.15 353	0.10 368	0.21 429	0.16 144	0.12 417	0.15 303	0.14 152	0.25 330	0.19 245	0.18 340	0.29 413	0.27 419	0.12 254	0.19 383	0.15 341	0.09 355	0.06 305	0.09 355	0.07 272	0.11 431	0.11 433

Wz-Net-SNSev	0.25 484	0.17 476	0.44 508	0.25 487	0.14 456	0.26 470	0.23 455	0.38 492	0.56 514	0.30 474	0.55 515	0.39 496	0.26 462	0.23 446	0.30 501	0.10 392	0.09 427	0.09 355	0.10 415	0.11 431	0.11 433

dad	0.17 396	0.20 493	0.20 421	0.16 144	0.11 386	0.20 410	0.18 361	0.21 251	0.28 381	0.30 474	0.24 334	0.29 435	0.13 291	0.19 383	0.16 357	0.18 508	0.09 427	0.11 431	0.09 380	0.11 431	0.07 278

pcwnet_v2	0.19 421	0.10 368	0.26 455	0.17 218	0.14 456	0.18 372	0.15 218	0.37 485	0.46 492	0.19 355	0.24 334	0.21 348	0.19 412	0.20 408	0.19 402	0.13 468	0.10 446	0.10 400	0.10 415	0.11 431	0.13 464

EDNetEfficient	0.29 501	0.24 507	1.13 552	0.18 299	0.10 339	0.19 395	0.20 420	0.20 229	0.60 523	0.74 542	0.56 520	0.31 455	0.39 512	0.22 435	0.30 501	0.09 355	0.07 375	0.08 276	0.07 272	0.11 431	0.09 386

FAT-Stereo	0.20 433	0.12 410	0.22 435	0.21 433	0.12 417	0.17 354	0.18 361	0.34 461	0.39 459	0.27 450	0.37 461	0.34 473	0.32 498	0.21 424	0.20 408	0.09 355	0.11 458	0.10 400	0.09 380	0.11 431	0.14 481

FADNet_RVC	0.16 376	0.14 451	0.40 503	0.20 404	0.11 386	0.13 245	0.13 104	0.26 348	0.22 297	0.21 391	0.23 322	0.20 339	0.17 383	0.14 259	0.16 357	0.08 298	0.08 401	0.12 448	0.09 380	0.11 431	0.10 410

AF-Net	0.22 453	0.17 476	0.17 375	0.26 492	0.13 438	0.25 462	0.24 467	0.32 433	0.50 502	0.25 440	0.33 443	0.38 488	0.26 462	0.28 476	0.25 469	0.11 420	0.10 446	0.16 493	0.11 445	0.11 431	0.10 410

UCFNet_RVC	0.14 309	0.08 236	0.13 229	0.11 1	0.10 339	0.20 410	0.10 30	0.24 314	0.22 297	0.17 310	0.20 283	0.23 383	0.15 334	0.17 347	0.15 341	0.12 445	0.07 375	0.10 400	0.13 474	0.11 431	0.10 410

DeepPruner_ROB	0.16 376	0.11 393	0.15 313	0.17 218	0.10 339	0.17 354	0.15 218	0.32 433	0.21 283	0.19 355	0.21 304	0.22 366	0.18 396	0.20 408	0.15 341	0.13 468	0.09 427	0.09 355	0.09 380	0.11 431	0.10 410

FBW_ROB	0.24 475	0.17 476	0.22 435	0.26 492	0.14 456	0.25 462	0.22 446	0.41 506	0.41 468	0.41 510	0.41 489	0.42 503	0.27 470	0.31 487	0.23 449	0.09 355	0.14 494	0.14 475	0.12 464	0.11 431	0.09 386

PWC_ROB	0.21 444	0.16 465	0.26 455	0.18 299	0.11 386	0.22 434	0.13 104	0.32 433	0.49 499	0.30 474	0.40 479	0.32 464	0.24 449	0.31 487	0.22 437	0.10 392	0.07 375	0.11 431	0.08 336	0.11 431	0.10 410

PWCDC_ROB	0.20 433	0.13 439	0.22 435	0.24 477	0.11 386	0.19 395	0.15 218	0.33 452	0.54 511	0.29 471	0.50 510	0.21 348	0.15 334	0.27 465	0.20 408	0.11 420	0.09 427	0.10 400	0.08 336	0.11 431	0.09 386

MeshStereo	0.27 493	0.13 439	0.18 398	0.15 72	0.11 386	0.32 494	0.24 467	0.40 500	0.36 444	0.52 525	0.57 522	0.67 536	0.40 515	0.35 504	0.26 479	0.14 481	0.13 485	0.13 463	0.11 445	0.11 431	0.10 410
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
GMStereo_Zeroshot	0.16 376	0.13 439	0.24 447	0.20 404	0.10 339	0.17 354	0.13 104	0.29 398	0.25 344	0.23 418	0.32 431	0.25 402	0.11 224	0.19 383	0.14 313	0.09 355	0.06 305	0.11 431	0.06 185	0.12 445	0.08 342

Wz-Net-LNSev	0.22 453	0.16 465	0.38 499	0.21 433	0.13 438	0.25 462	0.23 455	0.32 433	0.43 480	0.30 474	0.41 489	0.31 455	0.18 396	0.22 435	0.25 469	0.10 392	0.09 427	0.08 276	0.08 336	0.12 445	0.11 433

Wz-Net-MNSev	0.22 453	0.13 439	0.31 480	0.20 404	0.14 456	0.36 512	0.24 467	0.33 452	0.44 485	0.28 464	0.40 479	0.38 488	0.19 412	0.24 455	0.25 469	0.09 355	0.07 375	0.09 355	0.09 380	0.12 445	0.10 410

SACVNet	0.18 409	0.12 410	0.14 264	0.17 218	0.13 438	0.22 434	0.18 361	0.31 422	0.30 398	0.23 418	0.31 427	0.30 443	0.22 437	0.22 435	0.17 372	0.11 420	0.08 401	0.10 400	0.10 415	0.12 445	0.14 481

APVNet	0.22 453	0.12 410	0.19 409	0.18 299	0.14 456	0.32 494	0.31 524	0.39 496	0.32 412	0.27 450	0.40 479	0.30 443	0.29 486	0.26 462	0.25 469	0.11 420	0.12 472	0.11 431	0.14 477	0.12 445	0.12 445

psmorigin	0.25 484	0.15 457	0.34 494	0.17 218	0.13 438	0.23 447	0.14 152	0.34 461	0.33 419	0.41 510	0.55 515	0.41 502	0.37 509	0.34 498	0.27 486	0.11 420	0.15 500	0.11 431	0.11 445	0.12 445	0.16 499

EDNetEfficientorigin	7.91 571	0.31 524	153.02 586	0.19 355	0.09 238	0.21 426	0.16 283	0.22 273	0.59 520	0.72 538	0.67 528	0.42 503	0.50 530	0.24 455	0.39 524	0.08 298	0.07 375	0.08 276	0.07 272	0.12 445	0.10 410

hitnet-ft	0.18 409	0.09 310	0.17 375	0.14 30	0.09 238	0.26 470	0.20 420	0.25 330	0.26 358	0.24 427	0.32 431	0.31 455	0.22 437	0.24 455	0.21 428	0.12 445	0.07 375	0.10 400	0.08 336	0.12 445	0.11 433

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 453	0.21 499	0.24 447	0.26 492	0.11 386	0.23 447	0.14 152	0.39 496	0.24 323	0.32 486	0.36 455	0.30 443	0.21 428	0.19 383	0.21 428	0.17 506	0.14 494	0.21 510	0.16 497	0.12 445	0.12 445

SuperB	0.20 433	0.10 368	0.56 522	0.16 144	0.09 238	0.18 372	0.18 361	0.24 314	0.50 502	0.26 444	0.39 474	0.17 299	0.21 428	0.22 435	0.21 428	0.08 298	0.06 305	0.06 102	0.06 185	0.12 445	0.10 410

RP	0.21 444	0.13 439	0.21 429	0.23 468	0.11 386	0.21 426	0.20 420	0.25 330	0.44 485	0.21 391	0.38 466	0.36 479	0.24 449	0.27 465	0.25 469	0.11 420	0.12 472	0.13 463	0.12 464	0.12 445	0.14 481

edge stereo	0.22 453	0.13 439	0.20 421	0.21 433	0.13 438	0.23 447	0.16 283	0.32 433	0.42 475	0.32 486	0.40 479	0.38 488	0.35 505	0.25 460	0.24 460	0.13 468	0.11 458	0.14 475	0.11 445	0.12 445	0.13 464

DeepPrunerF	0.24 475	0.17 476	0.42 507	0.26 492	0.16 482	0.22 434	0.28 502	0.37 485	0.50 502	0.26 444	0.29 413	0.24 389	0.28 478	0.21 424	0.22 437	0.15 485	0.11 458	0.20 509	0.18 508	0.12 445	0.13 464

SGM-ForestM	0.32 509	0.12 410	0.16 347	0.16 144	0.11 386	0.39 517	0.19 399	0.41 506	0.50 502	0.52 525	0.54 514	1.32 555	0.42 523	0.40 522	0.27 486	0.14 481	0.16 503	0.16 493	0.16 497	0.12 445	0.12 445

NOSS_ROB	0.19 421	0.12 410	0.18 398	0.16 144	0.12 417	0.15 303	0.12 66	0.30 412	0.32 412	0.20 377	0.22 313	0.27 419	0.23 443	0.21 424	0.16 357	0.16 501	0.18 510	0.23 515	0.21 512	0.12 445	0.13 464

SGM-Forest	0.20 433	0.14 451	0.18 398	0.19 355	0.13 438	0.20 410	0.22 446	0.33 452	0.30 398	0.24 427	0.29 413	0.28 428	0.19 412	0.23 446	0.17 372	0.15 485	0.16 503	0.15 487	0.14 477	0.12 445	0.12 445
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TCMNet	0.19 421	0.12 410	0.19 409	0.20 404	0.18 503	0.20 410	0.24 467	0.27 369	0.36 444	0.23 418	0.26 380	0.25 402	0.19 412	0.19 383	0.23 449	0.13 468	0.11 458	0.11 431	0.12 464	0.13 461	0.12 445

FADNet-RVC	0.20 433	0.20 493	0.38 499	0.21 433	0.16 482	0.20 410	0.15 218	0.26 348	0.26 358	0.26 444	0.32 431	0.26 411	0.21 428	0.22 435	0.19 402	0.12 445	0.13 485	0.12 448	0.14 477	0.13 461	0.18 510

S-Stereo	0.20 433	0.12 410	0.25 452	0.21 433	0.13 438	0.20 410	0.18 361	0.32 433	0.43 480	0.23 418	0.36 455	0.28 428	0.30 490	0.19 383	0.22 437	0.09 355	0.12 472	0.10 400	0.10 415	0.13 461	0.13 464

NCC-stereo	0.24 475	0.15 457	0.31 480	0.26 492	0.16 482	0.20 410	0.30 518	0.40 500	0.40 465	0.24 427	0.38 466	0.33 467	0.28 478	0.36 509	0.27 486	0.12 445	0.11 458	0.15 487	0.22 515	0.13 461	0.13 464

Abc-Net	0.24 475	0.15 457	0.31 480	0.26 492	0.16 482	0.20 410	0.30 518	0.40 500	0.40 465	0.24 427	0.38 466	0.33 467	0.28 478	0.36 509	0.27 486	0.12 445	0.11 458	0.15 487	0.22 515	0.13 461	0.13 464
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.23 468	0.12 410	0.28 467	0.21 433	0.13 438	0.28 485	0.16 283	0.35 474	0.66 530	0.27 450	0.33 443	0.30 443	0.21 428	0.31 487	0.29 496	0.10 392	0.08 401	0.09 355	0.10 415	0.13 461	0.13 464

ADCMid	0.25 484	0.15 457	0.40 503	0.20 404	0.14 456	0.25 462	0.26 489	0.34 461	0.38 456	0.36 495	0.44 500	0.34 473	0.40 515	0.35 504	0.33 512	0.10 392	0.09 427	0.11 431	0.11 445	0.13 461	0.12 445

RYNet	0.22 453	0.12 410	0.22 435	0.19 355	0.17 497	0.46 520	0.26 489	0.38 492	0.48 494	0.24 427	0.28 401	0.34 473	0.23 443	0.20 408	0.30 501	0.10 392	0.06 305	0.09 355	0.09 380	0.13 461	0.15 488

DANet	0.21 444	0.15 457	0.28 467	0.25 487	0.13 438	0.22 434	0.19 399	0.27 369	0.27 367	0.28 464	0.32 431	0.35 477	0.31 494	0.31 487	0.23 449	0.11 420	0.09 427	0.11 431	0.10 415	0.13 461	0.11 433
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.23 468	0.15 457	0.17 375	0.34 522	0.18 503	0.24 452	0.23 455	0.34 461	0.28 381	0.31 480	0.38 466	0.38 488	0.28 478	0.23 446	0.24 460	0.15 485	0.12 472	0.18 505	0.21 512	0.13 461	0.13 464

SANet	0.24 475	0.14 451	0.28 467	0.21 433	0.11 386	0.27 479	0.24 467	0.38 492	0.64 527	0.36 495	0.40 479	0.43 507	0.26 462	0.27 465	0.24 460	0.12 445	0.09 427	0.10 400	0.09 380	0.13 461	0.11 433

XPNet_ROB	0.22 453	0.11 393	0.19 409	0.22 448	0.13 438	0.22 434	0.19 399	0.34 461	0.40 465	0.30 474	0.39 474	0.39 496	0.26 462	0.26 462	0.28 493	0.15 485	0.10 446	0.10 400	0.10 415	0.13 461	0.12 445

LALA_ROB	0.25 484	0.16 465	0.22 435	0.26 492	0.17 497	0.27 479	0.27 496	0.42 511	0.37 451	0.33 490	0.38 466	0.51 521	0.26 462	0.28 476	0.27 486	0.16 501	0.09 427	0.12 448	0.11 445	0.13 461	0.12 445

ISRNet	0.18 409	0.08 236	0.19 409	0.19 355	0.13 438	0.15 303	0.12 66	0.30 412	0.32 412	0.21 391	0.25 363	0.27 419	0.17 383	0.17 347	0.20 408	0.20 515	0.08 401	0.14 475	0.14 477	0.14 474	0.17 507

DualNet (step1)	0.16 376	0.12 410	0.20 421	0.12 4	0.14 456	0.17 354	0.13 104	0.27 369	0.23 307	0.20 377	0.20 283	0.24 389	0.19 412	0.16 315	0.16 357	0.15 485	0.06 305	0.14 475	0.14 477	0.14 474	0.12 445

test_sample9	0.18 409	0.12 410	0.20 421	0.12 4	0.14 456	0.17 354	0.13 104	0.27 369	0.23 307	0.20 377	0.20 283	0.24 389	0.19 412	0.19 383	0.17 372	0.15 485	0.30 534	0.14 475	0.14 477	0.14 474	0.12 445

test_sample8	0.19 421	0.12 410	0.20 421	0.12 4	0.14 456	0.17 354	0.13 104	0.31 422	0.21 283	0.27 450	0.22 313	0.36 479	0.25 457	0.19 383	0.17 372	0.15 485	0.30 534	0.14 475	0.14 477	0.14 474	0.12 445

coex-ft	3.30 563	0.34 528	59.09 585	0.18 299	0.13 438	0.26 470	0.22 446	0.27 369	0.72 535	1.90 566	0.70 532	0.44 509	0.45 526	0.29 483	0.41 529	0.09 355	0.09 427	0.12 448	0.09 380	0.14 474	0.13 464

WZ-Net	0.28 497	0.17 476	0.78 543	0.22 448	0.16 482	0.34 503	0.29 511	0.39 496	0.57 516	0.24 427	0.55 515	0.37 484	0.24 449	0.33 495	0.35 515	0.09 355	0.08 401	0.09 355	0.10 415	0.14 474	0.16 499

UDG	0.21 444	0.17 476	0.19 409	0.23 468	0.15 472	0.30 491	0.20 420	0.33 452	0.35 439	0.23 418	0.28 401	0.31 455	0.27 470	0.20 408	0.22 437	0.15 485	0.12 472	0.13 463	0.09 380	0.14 474	0.14 481

RGC	0.25 484	0.20 493	0.29 475	0.28 507	0.16 482	0.22 434	0.23 455	0.32 433	0.44 485	0.27 450	0.40 479	0.38 488	0.27 470	0.36 509	0.22 437	0.11 420	0.13 485	0.17 496	0.17 504	0.14 474	0.16 499

stereogan	0.22 453	0.11 393	0.21 429	0.20 404	0.12 417	0.31 493	0.19 399	0.35 474	0.44 485	0.22 406	0.39 474	0.35 477	0.27 470	0.33 495	0.22 437	0.10 392	0.12 472	0.10 400	0.10 415	0.14 474	0.13 464

AnyNet_C01	0.36 516	0.25 512	1.37 555	0.22 448	0.17 497	0.48 524	0.27 496	0.35 474	0.39 459	0.39 503	0.74 536	0.46 515	0.38 510	0.45 526	0.47 535	0.13 468	0.13 485	0.13 463	0.14 477	0.14 474	0.15 488

AnyNet_C32	0.26 491	0.16 465	0.36 495	0.20 404	0.16 482	0.25 462	0.30 518	0.32 433	0.44 485	0.31 480	0.49 506	0.30 443	0.33 499	0.40 522	0.33 512	0.12 445	0.12 472	0.12 448	0.14 477	0.14 474	0.15 488

ADCPNet	0.25 484	0.16 465	0.61 526	0.21 433	0.15 472	0.35 511	0.25 482	0.32 433	0.35 439	0.30 474	0.40 479	0.36 479	0.28 478	0.28 476	0.32 509	0.12 445	0.10 446	0.11 431	0.12 464	0.14 474	0.13 464

CSAN	0.29 501	0.24 507	0.27 462	0.34 522	0.19 506	0.33 500	0.42 537	0.37 485	0.50 502	0.38 501	0.40 479	0.44 509	0.33 499	0.28 476	0.30 501	0.20 515	0.16 503	0.19 507	0.19 509	0.14 474	0.15 488

ETE_ROB	0.23 468	0.17 476	0.22 435	0.25 487	0.13 438	0.26 470	0.29 511	0.31 422	0.36 444	0.28 464	0.36 455	0.45 511	0.26 462	0.27 465	0.26 479	0.11 420	0.08 401	0.12 448	0.09 380	0.14 474	0.13 464

WCMA_ROB	0.24 475	0.11 393	0.22 435	0.17 218	0.14 456	0.32 494	0.15 218	0.32 433	0.32 412	0.38 501	0.53 512	0.40 500	0.34 503	0.34 498	0.25 469	0.11 420	0.12 472	0.12 448	0.10 415	0.14 474	0.14 481

Wz-Net-TNSev	0.29 501	0.20 493	0.65 529	0.19 355	0.15 472	0.38 516	0.27 496	0.35 474	0.55 512	0.34 492	0.42 495	0.45 511	0.38 510	0.32 493	0.30 501	0.12 445	0.13 485	0.10 400	0.12 464	0.15 489	0.14 481

sAnonymous2	0.13 275	0.12 410	0.24 447	0.20 404	0.12 417	0.17 354	0.13 104	0.26 348	0.21 283	0.11 153	0.11 146	0.13 216	0.08 141	0.10 62	0.10 122	0.09 355	0.05 185	0.08 276	0.06 185	0.15 489	0.10 410

CroCo_RVC	0.13 275	0.12 410	0.24 447	0.20 404	0.12 417	0.17 354	0.13 104	0.26 348	0.21 283	0.11 153	0.11 146	0.13 216	0.08 141	0.10 62	0.10 122	0.09 355	0.05 185	0.08 276	0.06 185	0.15 489	0.10 410

FINET	0.21 444	0.18 486	0.26 455	0.18 299	0.16 482	0.23 447	0.23 455	0.32 433	0.48 494	0.25 440	0.32 431	0.22 366	0.22 437	0.22 435	0.17 372	0.18 508	0.16 503	0.11 431	0.10 415	0.15 489	0.13 464

RTS	0.45 528	0.19 489	3.26 562	0.24 477	0.15 472	0.74 543	0.20 420	0.36 480	0.76 541	0.42 513	0.43 498	0.31 455	0.41 520	0.53 534	0.35 515	0.10 392	0.08 401	0.13 463	0.12 464	0.15 489	0.15 488

RTSA	0.45 528	0.19 489	3.26 562	0.24 477	0.15 472	0.74 543	0.20 420	0.36 480	0.76 541	0.42 513	0.43 498	0.31 455	0.41 520	0.53 534	0.35 515	0.10 392	0.08 401	0.13 463	0.12 464	0.15 489	0.15 488

NVstereo2D	0.19 421	0.10 368	0.15 313	0.17 218	0.15 472	0.28 485	0.23 455	0.44 517	0.42 475	0.15 266	0.27 388	0.25 402	0.19 412	0.22 435	0.17 372	0.09 355	0.06 305	0.10 400	0.08 336	0.15 489	0.09 386

GASNet	0.22 453	0.23 504	0.33 486	0.26 492	0.17 497	0.26 470	0.16 283	0.44 517	0.42 475	0.27 450	0.24 334	0.30 443	0.15 334	0.27 465	0.18 390	0.12 445	0.08 401	0.12 448	0.11 445	0.16 496	0.07 278

DDUNet	0.22 453	0.17 476	0.21 429	0.22 448	0.15 472	0.25 462	0.24 467	0.29 398	0.30 398	0.31 480	0.36 455	0.33 467	0.25 457	0.24 455	0.20 408	0.18 508	0.13 485	0.17 496	0.11 445	0.16 496	0.16 499

MFN_U_SF_RVC	0.32 509	0.21 499	0.55 520	0.30 516	0.15 472	0.34 503	0.17 316	0.52 530	0.46 492	0.46 522	0.55 515	0.59 528	0.39 512	0.35 504	0.37 520	0.15 485	0.14 494	0.18 505	0.21 512	0.16 496	0.15 488

FADNet	0.21 444	0.22 503	0.36 495	0.18 299	0.17 497	0.24 452	0.13 104	0.31 422	0.31 405	0.23 418	0.25 363	0.27 419	0.21 428	0.19 383	0.15 341	0.13 468	0.15 500	0.12 448	0.15 493	0.16 496	0.18 510

G-Net	0.24 475	0.16 465	0.36 495	0.22 448	0.16 482	0.51 526	0.23 455	0.29 398	0.34 430	0.36 495	0.38 466	0.31 455	0.29 486	0.27 465	0.26 479	0.11 420	0.09 427	0.12 448	0.09 380	0.16 496	0.13 464

SHD	0.26 491	0.15 457	0.30 478	0.24 477	0.18 503	0.22 434	0.15 218	0.38 492	0.71 534	0.32 486	0.41 489	0.36 479	0.28 478	0.32 493	0.29 496	0.12 445	0.11 458	0.14 475	0.13 474	0.16 496	0.20 516

ADCS	0.29 501	0.18 486	0.45 509	0.21 433	0.17 497	0.28 485	0.23 455	0.41 506	0.63 526	0.40 506	0.49 506	0.40 500	0.36 507	0.39 518	0.40 526	0.13 468	0.12 472	0.13 463	0.14 477	0.16 496	0.16 499

Anonymous_2	0.22 453	0.17 476	0.28 467	0.15 72	0.16 482	0.32 494	0.22 446	0.22 273	0.17 204	0.23 418	0.24 334	0.26 411	0.27 470	0.27 465	0.23 449	0.22 523	0.25 530	0.17 496	0.17 504	0.17 503	0.17 507

XQC	0.28 497	0.23 504	0.51 515	0.28 507	0.19 506	0.34 503	0.27 496	0.36 480	0.57 516	0.31 480	0.30 419	0.37 484	0.30 490	0.38 515	0.38 522	0.13 468	0.09 427	0.15 487	0.12 464	0.17 503	0.18 510

STTRV1_RVC	0.25 484	0.26 513	0.39 501	0.19 355	0.26 525	0.30 491	0.24 467	0.34 461	0.35 439	0.36 495	0.34 447	0.31 455	0.31 494	0.28 476	0.25 469	0.17 506	0.10 446	0.16 493	0.14 477	0.17 503	0.12 445

PDISCO_ROB	0.27 493	0.16 465	0.26 455	0.28 507	0.20 509	0.32 494	0.26 489	0.44 517	0.57 516	0.28 464	0.40 479	0.45 511	0.29 486	0.33 495	0.34 514	0.12 445	0.09 427	0.17 496	0.16 497	0.17 503	0.13 464

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 506	0.24 507	0.29 475	0.36 526	0.16 482	0.34 503	0.30 518	0.32 433	0.42 475	0.40 506	0.46 502	0.38 488	0.31 494	0.34 498	0.28 493	0.19 513	0.20 516	0.26 518	0.29 528	0.18 507	0.19 515

CC-Net-ROB	0.28 497	0.31 524	0.36 495	0.29 514	0.15 472	0.25 462	0.19 399	0.45 520	0.33 419	0.39 503	0.37 461	0.39 496	0.31 494	0.27 465	0.26 479	0.24 529	0.19 513	0.30 530	0.23 519	0.18 507	0.15 488

GANetREF_RVC	0.31 507	0.34 528	0.27 462	0.35 524	0.16 482	0.32 494	0.41 534	0.48 524	0.51 509	0.35 493	0.35 452	0.34 473	0.33 499	0.39 518	0.32 509	0.27 531	0.20 516	0.29 528	0.15 493	0.18 507	0.17 507
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
LSM	0.33 512	0.20 493	0.58 524	0.26 492	0.60 550	0.34 503	0.25 482	0.42 511	0.48 494	0.45 519	0.58 524	0.42 503	0.36 507	0.35 504	0.25 469	0.12 445	0.20 516	0.14 475	0.16 497	0.19 510	0.33 537

DPSNet	0.28 497	0.16 465	0.31 480	0.18 299	0.13 438	0.54 528	0.42 537	0.51 529	0.67 531	0.29 471	0.38 466	0.38 488	0.29 486	0.31 487	0.23 449	0.11 420	0.10 446	0.11 431	0.08 336	0.20 511	0.16 499

PSMNet-RUCA	0.27 493	0.33 526	0.41 505	0.36 526	0.32 533	0.18 372	0.19 399	0.42 511	0.30 398	0.33 490	0.41 489	0.39 496	0.25 457	0.31 487	0.20 408	0.18 508	0.10 446	0.25 517	0.15 493	0.21 512	0.16 499

SQANet	0.23 468	0.23 504	0.30 478	0.30 516	0.19 506	0.27 479	0.13 104	0.29 398	0.33 419	0.24 427	0.37 461	0.31 455	0.22 437	0.27 465	0.23 449	0.15 485	0.10 446	0.21 510	0.16 497	0.21 512	0.15 488

DispFullNet	0.27 493	0.21 499	0.65 529	0.28 507	0.16 482	0.26 470	0.17 316	0.33 452	0.58 519	0.27 450	0.38 466	0.43 507	0.23 443	0.38 515	0.23 449	0.12 445	0.06 305	0.19 507	0.11 445	0.21 512	0.15 488

BEATNet-Init1	0.52 533	0.27 515	0.62 527	0.30 516	0.21 512	0.76 547	0.29 511	0.54 533	0.65 529	0.86 547	0.95 547	2.07 565	0.62 541	0.56 538	0.42 530	0.18 508	0.18 510	0.23 515	0.22 515	0.22 515	0.21 518

DGSMNet	0.24 475	0.19 489	0.33 486	0.21 433	0.24 518	0.24 452	0.20 420	0.35 474	0.41 468	0.24 427	0.32 431	0.38 488	0.21 428	0.29 483	0.23 449	0.12 445	0.11 458	0.14 475	0.16 497	0.23 516	0.23 522

ccnet	0.29 501	0.28 519	0.23 444	0.20 404	0.28 527	0.41 519	0.21 437	0.45 520	0.33 419	0.36 495	0.46 502	0.36 479	0.30 490	0.39 518	0.42 530	0.23 527	0.14 494	0.21 510	0.17 504	0.23 516	0.18 510

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 525	0.39 532	0.54 518	0.40 529	0.20 509	0.64 535	0.32 526	0.53 532	0.72 535	0.71 536	0.72 533	0.61 530	0.54 532	0.51 530	0.46 534	0.20 515	0.19 513	0.29 528	0.30 530	0.23 516	0.18 510

SAMSARA	0.40 521	0.28 519	0.33 486	0.55 540	0.39 534	0.82 550	1.23 564	0.47 523	0.51 509	0.36 495	0.35 452	0.55 527	0.39 512	0.38 515	0.39 524	0.15 485	0.20 516	0.15 487	0.14 477	0.23 516	0.20 516

PASM	0.32 509	0.24 507	0.48 514	0.28 507	0.27 526	0.29 488	0.30 518	0.34 461	0.49 499	0.35 493	0.39 474	0.46 515	0.34 503	0.34 498	0.35 515	0.23 527	0.25 530	0.26 518	0.28 527	0.23 516	0.21 518

MSMD_ROB	0.31 507	0.26 513	0.26 455	0.24 477	0.21 512	0.34 503	0.25 482	0.34 461	0.39 459	0.40 506	0.69 530	0.45 511	0.40 515	0.34 498	0.27 486	0.20 515	0.19 513	0.26 518	0.25 521	0.23 516	0.22 520

FADE		0.33 526		0.33 521	0.25 524			0.64 541	1.07 549	0.43 516		0.42 503		0.70 544		0.30 532	0.21 527	0.41 536	0.38 536	0.23 516	0.22 520

PVD	0.39 518	0.20 493	0.39 501	0.31 520	0.22 514	0.29 488	0.43 539	0.52 530	0.96 548	0.55 528	0.79 540	0.53 525	0.59 538	0.52 532	0.38 522	0.19 513	0.14 494	0.17 496	0.14 477	0.24 523	0.31 535

FC-DCNN v2	0.33 512	0.27 515	0.28 467	0.26 492	0.23 516	0.37 513	0.28 502	0.40 500	0.43 480	0.45 519	0.56 520	0.51 521	0.40 515	0.37 513	0.29 496	0.21 519	0.20 516	0.27 521	0.26 522	0.25 524	0.24 523

FCDSN-DC	0.33 512	0.28 519	0.28 467	0.30 516	0.24 518	0.39 517	0.28 502	0.42 511	0.42 475	0.43 516	0.53 512	0.51 521	0.41 520	0.36 509	0.30 501	0.21 519	0.20 516	0.27 521	0.26 522	0.25 524	0.24 523
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 528	0.27 515	0.27 462	0.27 504	0.24 518	0.47 522	0.31 524	0.55 534	0.59 520	0.72 538	1.13 556	1.15 549	0.61 539	0.52 532	0.37 520	0.21 519	0.20 516	0.27 521	0.31 532	0.25 524	0.24 523

FC-DCNN	0.33 512	0.27 515	0.28 467	0.26 492	0.23 516	0.37 513	0.28 502	0.40 500	0.43 480	0.45 519	0.55 515	0.51 521	0.40 515	0.37 513	0.30 501	0.21 519	0.20 516	0.27 521	0.26 522	0.25 524	0.24 523

ELAS_RVC	0.41 523	0.29 522	0.33 486	0.28 507	0.24 518	0.54 528	0.36 529	0.49 526	0.59 520	0.72 538	0.74 536	0.65 534	0.54 532	0.54 536	0.40 526	0.22 523	0.20 516	0.27 521	0.26 522	0.26 528	0.25 528
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 523	0.29 522	0.33 486	0.27 504	0.24 518	0.60 533	0.36 529	0.50 528	0.50 502	0.71 536	0.79 540	0.67 536	0.54 532	0.51 530	0.42 530	0.22 523	0.20 516	0.27 521	0.26 522	0.26 528	0.25 528
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.39 518	0.37 531	0.52 516	0.44 533	0.28 527	0.58 530	0.24 467	0.41 506	0.62 525	0.40 506	0.49 506	0.46 515	0.33 499	0.40 522	0.32 509	0.30 532	0.30 534	0.39 534	0.33 533	0.29 530	0.28 531

JetBlue	0.71 542	0.45 536	1.14 553	0.51 538	0.47 540	2.02 564	0.64 551	0.75 544	0.70 533	0.69 535	0.77 539	1.22 551	0.83 549	1.03 561	1.01 560	0.40 538	0.28 532	0.33 531	0.33 533	0.30 531	0.34 538

ACVNet-4b	0.39 518	0.53 538	0.55 520	0.45 534	0.24 518	0.47 522	0.18 361	0.49 526	0.64 527	0.42 513	0.45 501	0.60 529	0.27 470	0.34 498	0.24 460	0.33 535	0.14 494	0.48 538	0.42 538	0.30 531	0.26 530

NVStereoNet_ROB	0.46 531	0.36 530	0.46 512	0.41 531	0.28 527	0.34 503	0.34 527	0.48 524	0.60 523	0.72 538	0.93 545	0.70 539	0.66 542	0.47 527	0.60 544	0.22 523	0.33 537	0.34 532	0.34 535	0.30 531	0.30 534
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	0.44 526	0.49 537	0.60 525	0.45 534	0.28 527	0.49 525	0.27 496	0.57 537	0.72 535	0.62 531	0.58 524	0.74 540	0.49 529	0.50 529	0.35 515	0.26 530	0.24 529	0.39 534	0.29 528	0.31 534	0.24 523

Ntro	0.40 521	0.40 533	0.53 517	0.46 537	0.30 531	0.65 536	0.24 467	0.46 522	0.68 532	0.41 510	0.49 506	0.48 519	0.42 523	0.39 518	0.31 508	0.32 534	0.28 532	0.37 533	0.30 530	0.32 535	0.29 532

MADNet+	0.75 545	0.71 548	3.70 565	0.66 543	0.41 536	0.98 555	0.97 562	0.69 543	0.73 539	0.52 525	0.57 522	0.64 532	0.68 544	0.86 553	1.01 560	0.34 536	0.36 539	0.28 527	0.23 519	0.36 536	0.31 535

Consistency-Raft	0.44 526	0.40 533	0.45 509	0.37 528	0.43 538	0.46 520	0.41 534	0.57 537	0.55 512	0.32 486	0.73 534	0.33 467	0.48 528	0.42 525	0.49 537	0.39 537	0.35 538	0.45 537	0.51 545	0.42 537	0.29 532

ACVNet_2	0.66 541	0.66 546	0.68 537	0.63 542	0.41 536	0.71 541	0.49 541	0.96 553	1.39 558	0.89 548	1.09 552	1.04 545	0.73 545	0.54 536	0.47 535	0.43 541	0.40 540	0.53 543	0.44 539	0.47 538	0.35 539

anonymity	0.53 534	0.58 540	0.65 529	0.41 531	0.61 551	0.53 527	0.41 534	0.56 535	0.41 468	0.55 528	0.50 510	0.49 520	0.55 535	0.58 539	0.50 540	0.58 548	0.50 551	0.51 540	0.51 545	0.51 539	0.57 547

IMH-64-1	0.65 539	0.61 542	0.68 537	0.71 544	0.51 541	0.59 531	0.49 541	0.91 549	0.85 543	0.74 542	1.02 549	0.81 541	0.78 547	0.79 546	0.49 537	0.42 539	0.46 542	0.71 546	0.47 540	0.52 540	0.39 540

IMH-64	0.65 539	0.61 542	0.68 537	0.71 544	0.51 541	0.59 531	0.49 541	0.91 549	0.85 543	0.74 542	1.02 549	0.81 541	0.78 547	0.79 546	0.49 537	0.42 539	0.46 542	0.71 546	0.47 540	0.52 540	0.39 540

RainbowNet	0.54 535	0.61 542	0.70 541	0.57 541	0.43 538	0.65 536	0.37 532	0.60 539	0.87 545	0.50 524	0.66 527	0.64 532	0.47 527	0.49 528	0.43 533	0.47 543	0.48 547	0.52 542	0.41 537	0.52 540	0.40 542

SGM+DAISY	0.56 536	0.57 539	0.65 529	0.40 529	0.54 543	0.66 538	0.49 541	0.56 535	0.45 491	0.66 532	0.69 530	0.67 536	0.56 536	0.63 541	0.56 542	0.59 549	0.48 547	0.50 539	0.50 544	0.52 540	0.58 548

SPS-STEREO	0.57 537	0.58 540	0.65 529	0.45 534	0.55 545	0.62 534	0.44 540	0.62 540	0.50 502	0.68 534	0.64 526	0.66 535	0.57 537	0.61 540	0.60 544	0.62 551	0.47 546	0.51 540	0.49 542	0.55 544	0.58 548
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	0.71 542	0.64 545	0.68 537	0.76 546	0.54 543	0.69 539	0.54 545	0.98 555	1.10 551	0.82 546	1.09 552	0.89 543	0.88 552	0.87 554	0.52 541	0.44 542	0.50 551	0.75 549	0.51 545	0.56 545	0.41 543

GCST	0.37 517	0.42 535	0.26 455	1.02 559	0.39 534	0.18 372	0.08 8	0.20 229	0.17 204	0.28 464	0.25 363	0.15 265	0.12 254	0.16 315	0.14 313	0.64 552	0.43 541	0.75 549	0.65 552	0.63 546	0.46 545

WAO-7	0.79 547	0.78 551	0.54 518	0.85 552	0.67 554	0.74 543	0.68 555	1.05 558	1.32 556	0.90 549	1.20 559	1.04 545	0.92 553	0.69 543	0.66 547	0.60 550	0.62 561	0.67 545	0.68 554	0.64 547	0.58 548

LVE	0.83 550	0.85 555	0.85 548	0.80 549	0.56 546	1.04 560	0.65 552	1.05 558	1.47 561	0.96 551	1.22 560	1.10 548	0.85 550	0.83 549	0.71 552	0.49 544	0.55 557	0.76 552	0.60 550	0.65 548	0.59 553

Dean	0.87 551	0.86 556	0.79 545	0.81 550	0.56 546	0.90 551	0.63 549	1.15 564	1.73 564	1.15 559	1.15 557	1.31 554	0.99 556	0.81 548	0.81 556	0.57 547	0.56 558	0.77 553	0.64 551	0.66 549	0.58 548

TorneroNet-64	0.76 546	0.72 549	0.74 542	0.78 548	0.58 549	0.91 554	0.56 546	0.84 547	1.29 555	0.66 532	0.90 543	1.40 557	0.75 546	0.85 552	0.67 550	0.49 544	0.46 542	0.72 548	0.59 548	0.67 550	0.53 546

WAO-6	0.81 548	0.80 552	0.62 527	0.86 553	0.63 552	0.76 547	0.58 548	0.98 555	1.54 563	0.90 549	0.96 548	1.07 547	1.03 557	0.70 544	0.66 547	0.72 554	0.49 549	0.90 557	0.71 555	0.68 551	0.58 548

MFMNet_re	0.64 538	0.66 546	0.65 529	0.51 538	0.69 555	0.69 539	0.57 547	0.64 541	0.73 539	0.60 530	0.73 534	0.62 531	0.67 543	0.65 542	0.60 544	0.66 553	0.58 560	0.63 544	0.59 548	0.68 551	0.69 557

WAO-8	0.91 552	0.81 553	0.65 529	0.94 556	0.69 555	0.90 551	0.67 553	1.07 561	1.83 566	1.06 556	1.45 562	1.30 552	1.07 558	0.84 550	0.78 553	0.74 556	0.53 554	0.86 555	0.75 556	0.69 553	0.62 554

Venus	0.91 552	0.81 553	0.65 529	0.94 556	0.69 555	0.90 551	0.67 553	1.07 561	1.83 566	1.06 556	1.45 562	1.30 552	1.07 558	0.84 550	0.78 553	0.74 556	0.53 554	0.86 555	0.75 556	0.69 553	0.62 554

PWCK	0.71 542	0.94 557	0.95 550	0.76 546	0.31 532	0.74 543	0.36 529	0.90 548	0.90 546	0.96 551	0.75 538	0.95 544	0.61 539	0.87 554	0.66 547	0.72 554	0.46 542	0.75 549	0.49 542	0.69 553	0.44 544

TorneroNet	0.82 549	0.74 550	0.81 547	0.84 551	0.63 552	0.99 556	0.63 549	0.96 553	1.16 552	0.80 545	1.11 554	1.36 556	0.86 551	0.93 557	0.80 555	0.56 546	0.49 549	0.78 554	0.66 553	0.73 556	0.63 556

UNDER WATER-64	0.95 554	0.94 557	1.43 557	0.87 554	0.56 546	1.18 563	0.87 559	0.77 545	0.94 547	1.04 554	0.85 542	1.58 562	1.21 563	0.94 558	0.96 558	0.87 560	0.57 559	1.03 560	0.88 561	0.78 557	0.73 558

UNDER WATER	0.97 555	0.97 559	1.42 556	0.99 558	0.70 558	1.12 562	0.84 558	0.80 546	1.08 550	1.01 553	0.90 543	1.55 561	1.22 564	1.03 561	1.00 559	0.78 558	0.53 554	1.02 559	0.87 560	0.80 558	0.74 559

DPSimNet_ROB	1.11 559	1.23 563	0.78 543	1.13 561	0.88 562	1.10 561	1.13 563	1.16 565	1.23 554	1.43 563	1.02 549	1.41 558	1.10 561	0.90 556	1.60 562	1.46 567	0.51 553	1.21 564	1.03 564	0.90 559	1.01 565

notaker	0.97 555	1.11 560	0.98 551	1.13 561	0.81 559	0.73 542	0.68 555	0.93 551	1.16 552	1.18 561	1.18 558	1.41 558	1.16 562	1.08 563	0.69 551	0.81 559	0.64 562	1.17 562	0.79 558	0.98 560	0.80 561

KSHMR	1.09 558	1.17 561	0.88 549	1.25 564	1.00 563	0.99 556	0.96 561	1.13 563	1.37 557	1.16 560	1.29 561	1.41 558	0.96 555	1.01 560	0.92 557	1.03 563	1.08 565	1.20 563	1.03 564	1.01 561	0.97 563

ktn	1.01 557	1.21 562	0.80 546	1.23 563	0.86 561	1.01 558	0.87 559	0.94 552	1.39 558	1.04 554	1.12 555	1.15 549	1.07 558	0.94 558	0.59 543	1.28 566	0.71 563	1.38 566	0.83 559	1.02 562	0.75 560

HanzoNet	1.29 560	1.26 564	1.19 554	1.12 560	0.85 560	1.02 559	0.83 557	1.03 557	1.48 562	1.64 564	1.61 564	2.50 567	1.72 565	1.61 565	1.61 563	1.26 565	0.80 564	1.31 565	1.01 563	1.02 562	0.86 562

JetRed	1.62 561	1.46 565	2.98 560	0.92 555	1.21 564	4.99 567	1.53 566	1.27 566	1.39 558	1.83 565	1.74 565	1.60 563	0.95 554	1.41 564	2.45 567	0.90 562	1.60 567	0.93 558	0.90 562	1.35 564	0.99 564

ASD4	3.54 564	3.38 569	2.05 559	1.72 565	2.51 568	9.03 571	17.71 572	2.25 567	5.51 570	2.46 567	2.81 568	2.03 564	3.36 567	2.73 567	5.06 568	1.22 564	1.34 566	1.13 561	1.33 566	1.68 565	1.49 567

MADNet++	1.95 562	1.75 566	1.59 558	1.82 566	1.69 566	2.33 565	1.40 565	2.35 568	2.09 568	2.57 568	2.36 567	2.24 566	2.17 566	2.28 566	2.34 565	1.87 568	1.66 568	1.54 567	1.34 567	1.92 566	1.77 568

USTest	6.22 567	2.73 568	3.00 561	6.57 574	7.29 573	14.37 574	21.57 573	7.00 576	9.56 575	5.34 572	6.10 569	5.72 571	7.64 571	6.41 573	6.96 571	1.97 569	3.42 574	1.64 568	2.15 571	2.66 567	2.36 569

tt	4.67 566	0.06 54	3.55 564	2.02 567	1.55 565	10.25 572	16.71 571	8.91 577	5.03 569	1.31 562	0.94 546	4.71 568	4.76 568	3.33 568	5.87 570	6.06 576	10.30 580	1.88 570	2.11 570	2.75 568	1.21 566

xxxxx1	7.79 568	5.02 572	7.31 569	3.12 568	3.85 569	16.35 576	22.88 574	5.86 573	8.69 572	7.97 573	8.54 570	9.12 575	8.27 572	10.18 575	10.92 572	2.42 570	2.45 570	3.56 573	12.37 577	3.77 569	3.06 571

tt_ll	7.79 568	5.02 572	7.31 569	3.12 568	3.85 569	16.35 576	22.88 574	5.86 573	8.69 572	7.97 573	8.54 570	9.12 575	8.27 572	10.18 575	10.92 572	2.42 570	2.45 570	3.56 573	12.37 577	3.77 569	3.06 571

ff	7.79 568	5.02 572	7.31 569	3.12 568	3.85 569	16.35 576	22.88 574	5.86 573	8.69 572	7.97 573	8.54 570	9.12 575	8.27 572	10.18 575	10.92 572	2.42 570	2.45 570	3.56 573	12.37 577	3.77 569	3.06 571

DPSMNet_ROB	8.06 572	4.48 570	8.63 575	5.37 573	10.74 576	8.32 569	22.98 578	5.46 570	13.36 578	5.12 570	9.92 573	5.08 569	10.40 575	5.53 572	12.58 575	3.80 574	8.00 575	3.50 571	7.02 574	3.83 572	7.14 576

DGTPSM_ROB	8.06 572	4.48 570	8.63 575	5.35 571	10.72 575	8.32 569	22.97 577	5.46 570	13.35 577	5.12 570	9.92 573	5.08 569	10.40 575	5.52 571	12.58 575	3.79 573	8.00 575	3.50 571	7.02 574	3.83 572	7.14 576

TCMNet-wrong-test	3.67 565	5.48 575	3.89 566	12.18 578	11.75 579	4.65 566	3.88 567	1.06 560	0.72 535	1.09 558	2.15 566	6.30 572	0.53 531	3.43 569	2.36 566	0.89 561	0.20 516	1.87 569	1.69 568	5.57 574	3.62 574

DPSM_ROB	11.15 578	8.58 577	8.00 573	10.88 576	11.58 577	19.10 581	26.71 581	12.05 579	14.07 580	10.36 577	10.84 576	10.33 579	11.86 578	11.70 579	13.54 578	6.99 578	8.79 578	5.89 577	6.95 572	7.29 575	7.42 578

DPSM	11.15 578	8.58 577	8.00 573	10.88 576	11.58 577	19.10 581	26.71 581	12.05 579	14.07 580	10.36 577	10.84 576	10.33 579	11.86 578	11.70 579	13.54 578	6.99 578	8.79 578	5.89 577	6.95 572	7.29 575	7.42 578

PML	8.91 574	9.34 579	6.13 567	5.35 571	6.41 572	14.99 575	23.38 579	5.27 569	6.83 571	18.04 581	28.19 585	7.67 573	6.83 570	7.85 574	5.75 569	5.35 575	1.83 569	5.95 579	1.93 569	8.64 577	2.52 570

Anonymous_1	10.96 577	7.92 576	7.46 572	10.33 575	10.06 574	18.65 580	26.34 580	11.06 578	13.44 579	9.40 576	10.05 575	9.67 578	11.23 577	10.73 578	12.72 577	6.42 577	8.38 577	5.77 576	10.61 576	12.12 578	6.77 575

CasAABBNet	22.42 582	17.33 582	16.01 577	22.01 582	23.28 583	38.32 583	53.80 584	24.14 584	28.41 585	20.60 583	21.77 582	20.89 584	23.91 583	23.43 583	27.36 583	14.07 580	17.69 583	11.83 581	14.01 581	14.67 579	14.95 581

Selective-RAFT-Error	22.47 583	17.37 583	16.09 578	22.06 583	23.34 584	38.39 584	53.83 585	24.29 586	28.47 586	20.74 584	21.83 583	20.81 583	23.90 582	23.54 585	27.53 585	14.08 581	17.69 583	11.82 580	14.00 580	14.69 580	15.00 582

LSM0	22.87 584	17.28 581	18.96 579	22.19 584	29.04 586	38.42 585	53.71 583	24.28 585	28.31 584	20.78 585	21.00 581	21.43 585	24.16 584	23.50 584	27.39 584	14.09 582	17.38 582	11.84 582	14.04 582	14.73 581	14.89 580

LRCNet_RVC	10.62 576	13.42 580	7.30 568	18.92 580	2.07 567	0.33 500	0.30 518	5.59 572	0.48 494	13.03 579	17.94 579	8.87 574	5.65 569	4.79 570	1.89 564	23.51 584	2.73 573	27.55 585	25.71 585	16.07 582	16.33 583

HaxPig	15.71 580	18.52 584	19.18 580	16.89 579	15.89 581	7.73 568	7.60 568	13.31 581	10.82 576	15.42 580	14.91 578	15.98 581	14.92 580	15.58 581	15.98 580	18.95 583	16.73 581	19.46 583	18.08 583	19.26 583	19.05 584

MEDIAN_ROB	20.38 581	24.04 585	23.31 582	21.23 581	21.71 582	10.40 573	7.92 569	17.64 582	15.50 582	20.12 582	19.70 580	20.34 582	20.32 581	21.19 582	21.13 581	23.81 585	21.81 585	24.98 584	23.76 584	24.71 584	23.93 585

AVERAGE_ROB	24.90 585	29.20 586	28.14 583	24.89 585	24.64 585	17.75 579	11.12 570	21.45 583	19.93 583	25.12 586	24.46 584	25.12 586	25.46 585	24.69 586	22.83 582	29.76 586	27.13 586	28.97 586	27.95 586	29.91 585	29.47 586

DLNR_Zeroshot_test	10.40 575	1.82 567	19.49 581	120.77 587	13.11 580	0.06 8	0.13 104	0.23 292	0.10 35	0.07 29	0.10 114	0.09 123	0.06 34	0.10 62	0.09 52	0.13 468	0.04 24	0.06 102	0.04 35	51.54 586	0.04 41

test_example2	98.32 586	94.13 587	45.89 584	96.35 586	109.85 587	88.61 586	95.45 586	25.75 587	94.37 587	130.00 588	126.06 587	58.17 587	74.63 586	88.51 587	79.96 586	150.23 587	221.02 587	77.62 587	99.10 587	113.75 587	96.94 587

ccccc	245.47 587	285.66 588	306.18 587	368.85 588	370.60 588	123.16 587	145.33 587	115.05 588	110.08 588	126.68 587	110.87 586	122.83 588	165.88 587	252.94 588	276.56 587	384.56 588	353.86 588	254.69 588	223.00 588	425.87 588	386.83 588

Low-res two-view benchmark