Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

3.75w	0.22 25	0.17 61	0.30 47	0.31 17	0.19 49	0.43 217	0.24 72	0.35 27	0.24 20	0.31 57	0.27 35	0.17 4	0.22 45	0.37 45	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

asda	0.21 13	0.19 121	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 40	0.23 58	0.36 30	0.28 31	0.27 40	0.24 24	0.18 10	0.21 38	0.40 62	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 13	0.22 44	0.39 44	0.33 61	0.20 8	0.25 29	0.17 4	0.15 4	0.38 53	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 386	3.08 561	2.43 535	0.31 17	0.18 31	0.29 86	0.20 20	0.37 32	0.32 55	0.28 43	0.24 24	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 26	1.09 537	0.08 2	0.17 181	0.16 223	0.14 120	0.97 539

CAS	0.34 130	0.13 2	0.25 10	1.28 533	0.30 345	0.46 238	0.38 296	0.48 81	0.47 151	0.34 78	0.52 139	0.24 40	0.19 25	0.29 7	0.27 118	0.69 523	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.15 208

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

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

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

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 49	0.20 5	0.18 10	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 15	0.18 17	0.33 25	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 73	0.20 5	0.19 15	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 10	0.17 10	0.33 25	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.38 182	0.18 10	0.30 10	0.19 8	0.24 22	0.15 3	0.26 45	0.17 10	0.32 19	0.21 15	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.10 28

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 17	0.16 7	0.24 26	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 29	0.14 1	0.32 19	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.09 4

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

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 57	0.15 1	0.27 57	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 37	0.15 4	0.32 19	0.20 9	0.11 21	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 86	0.20 20	0.37 32	0.29 38	0.24 22	0.29 51	0.21 28	0.27 99	0.36 39	0.25 71	0.16 206	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.10 28

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 52	0.31 389	0.24 5	0.51 432	0.19 49	0.29 86	0.22 44	0.40 49	0.37 99	0.26 31	0.24 24	0.24 40	0.31 149	0.44 93	0.22 26	0.14 97	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 120	0.10 28

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 17	0.20 20	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 20	0.19 25	0.26 2	0.21 15	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 502	0.39 158	0.28 3	0.15 1	0.23 17	0.18 10	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 45	0.30 12	0.18 1	0.16 206	0.09 22	0.12 22	0.08 1	0.16 206	0.09 4

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

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

castereo++	0.26 60	0.16 39	0.26 14	0.33 46	0.19 49	0.75 387	0.20 20	0.37 32	0.47 151	0.23 18	0.23 18	0.35 90	0.28 113	0.39 57	0.19 3	0.14 97	0.09 22	0.14 77	0.09 9	0.11 12	0.10 28

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

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

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

U	0.45 268	0.16 39	0.32 65	0.40 218	0.71 514	3.55 547	0.20 20	0.41 55	0.38 104	0.26 31	0.23 18	0.24 40	0.22 45	0.26 2	0.22 26	0.15 158	0.09 22	0.88 525	0.13 135	0.13 77	0.11 64

4D-IteraStereo	0.33 124	0.18 84	0.40 169	0.40 218	0.24 180	0.32 130	0.27 107	0.58 127	0.72 244	0.65 218	0.54 145	0.42 140	0.23 57	0.45 97	0.28 138	0.14 97	0.09 22	0.19 266	0.16 223	0.16 206	0.11 64

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.32 114	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 180	0.27 57	0.22 44	0.46 76	0.88 346	0.46 138	0.80 246	0.30 55	0.26 89	0.36 39	0.33 188	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.51 520	0.13 77	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
RAFT-Stereo + iAFF	0.36 163	0.17 61	0.41 179	0.35 91	0.19 49	0.33 137	0.29 135	0.65 176	0.73 251	0.68 239	1.01 353	0.56 202	0.40 216	0.42 76	0.30 159	0.11 21	0.09 22	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.10 28

AFF-stereo	0.38 195	0.19 121	0.39 158	0.37 126	0.21 92	0.27 57	0.31 173	0.65 176	0.66 216	0.64 209	1.13 405	0.76 328	0.39 210	0.55 170	0.33 188	0.11 21	0.09 22	0.16 143	0.16 223	0.13 77	0.11 64

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

xyz-stereo	4.23 553	0.17 61	61.76 580	0.34 57	0.16 7	12.16 563	0.37 274	0.58 127	0.68 224	1.01 439	3.36 539	0.77 334	0.82 439	1.21 477	0.40 273	0.12 30	0.10 51	0.16 143	0.11 75	0.13 77	0.10 28

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test2	0.30 102	0.18 84	0.39 158	0.40 218	0.24 180	0.42 214	0.42 355	0.63 162	0.41 119	0.37 93	0.35 76	0.32 65	0.26 89	0.53 159	0.25 71	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.12 101	0.15 166	0.10 28

HART	0.29 88	0.16 39	0.32 65	0.40 218	0.21 92	0.32 130	0.26 91	0.62 154	0.31 48	0.33 75	0.65 177	0.41 130	0.22 45	0.55 170	0.25 71	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.11 75	0.15 166	0.11 64

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

HI	0.45 268	0.21 193	0.36 111	0.34 57	0.35 409	0.28 74	0.31 173	0.72 240	0.46 146	0.87 368	1.13 405	1.09 436	0.76 418	0.69 315	0.56 367	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.17 272	0.17 240	0.15 208

CoSv	0.45 268	0.21 193	0.36 111	0.34 57	0.35 409	0.28 74	0.31 173	0.72 240	0.46 146	0.87 368	1.13 405	1.09 436	0.76 418	0.69 315	0.56 367	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.17 272	0.17 240	0.15 208

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

SCV	0.26 60	0.19 121	0.33 78	0.35 91	0.21 92	0.27 57	0.34 214	0.56 116	0.28 31	0.24 22	0.28 44	0.37 102	0.23 57	0.49 131	0.22 26	0.18 275	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.15 166	0.11 64

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

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

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 46	0.20 73	0.61 323	0.21 35	0.30 10	0.31 48	0.23 18	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 69	0.22 26	0.12 30	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

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

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

tg	0.33 124	0.18 84	0.37 127	0.39 183	0.22 111	0.38 182	0.26 91	0.70 228	0.56 181	0.47 143	0.65 177	0.42 140	0.24 67	0.55 170	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.18 226	0.17 272	0.14 120	0.11 64

PAM_32	0.46 278	0.19 121	0.67 398	0.39 183	0.24 180	0.75 387	0.27 107	0.95 339	0.34 64	0.68 239	0.44 98	1.91 513	0.65 365	0.62 249	0.26 100	0.15 158	0.10 51	0.16 143	0.15 191	0.14 120	0.13 141

PAM	0.46 278	0.19 121	0.70 412	0.40 218	0.26 253	0.75 387	0.33 203	0.85 296	0.34 64	0.70 254	0.46 106	1.83 508	0.63 348	0.61 241	0.26 100	0.15 158	0.10 51	0.16 143	0.14 166	0.14 120	0.13 141

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

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

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 241	0.20 156	0.74 430	0.38 155	0.43 455	0.39 189	0.26 91	0.94 332	0.49 154	0.53 162	0.77 222	0.93 390	0.45 244	0.63 260	0.24 55	0.16 206	0.10 51	0.17 181	0.18 299	0.20 314	0.20 346

IGEV-Stereo+	0.23 38	0.14 11	0.26 14	0.32 34	0.19 49	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 38	0.21 11	0.15 3	0.22 29	0.22 45	0.40 62	0.22 26	0.14 97	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 166	0.86 530

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

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

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

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

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

MoCha-V2	0.25 52	0.15 25	0.29 36	0.40 218	0.18 31	0.27 57	0.26 91	0.49 84	0.27 27	0.36 87	0.27 35	0.33 77	0.35 175	0.49 131	0.22 26	0.12 30	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.11 64

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

ACVNet-DCA	0.35 145	0.23 253	0.33 78	0.41 249	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.85 296	0.54 170	0.41 119	0.50 121	0.34 81	0.49 261	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 266	0.13 135	0.18 264	0.17 272

xx1	0.39 211	0.23 253	0.33 78	0.41 249	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.67 195	1.06 440	0.41 119	0.50 121	0.65 269	0.53 283	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.20 296	0.19 329	0.18 264	0.17 272

1test111	0.36 163	0.23 253	0.33 78	0.41 249	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.85 296	0.54 170	0.41 119	0.50 121	0.34 81	0.49 261	0.55 170	0.45 311	0.16 206	0.10 51	0.19 266	0.13 135	0.18 264	0.17 272

cc1	0.37 180	0.23 253	0.33 78	0.41 249	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.67 195	1.06 440	0.41 119	0.50 121	0.34 81	0.49 261	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 266	0.13 135	0.16 206	0.15 208

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

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

ffm	0.44 258	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	0.68 205	1.04 429	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.25 399	0.21 375	0.16 206	0.16 254

ff1	0.49 323	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	0.68 205	1.04 429	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 447	0.16 206	0.10 51	0.25 399	0.21 375	0.16 206	0.16 254

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

tt1	0.36 163	0.24 290	0.32 65	0.41 249	0.22 111	0.54 274	0.38 296	0.68 205	1.04 429	0.41 119	0.46 106	0.35 90	0.45 244	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 266	0.13 135	0.16 206	0.16 254

IGEV_Zeroshot_test	0.34 130	0.18 84	0.67 398	0.39 183	0.28 305	0.30 98	0.25 80	0.74 253	0.31 48	0.62 191	0.57 157	0.54 196	0.25 74	0.53 159	0.27 118	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.12 107

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

DLNR_Zeroshot_test	20.09 570	36.28 577	38.04 573	169.85 583	61.80 579	0.23 17	0.20 20	13.88 569	0.37 99	0.44 130	0.66 184	0.43 148	0.21 38	0.62 249	0.28 138	5.46 566	0.10 51	0.15 117	0.11 75	72.60 582	0.11 64

CASnet	0.30 102	0.20 156	0.33 78	0.41 249	0.16 7	0.26 44	0.24 72	0.52 103	0.53 166	0.52 159	0.54 145	0.39 114	0.24 67	0.40 62	0.26 100	0.14 97	0.10 51	0.22 351	0.18 299	0.18 264	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.27 70	0.17 61	0.31 54	0.34 57	0.45 466	0.26 44	0.28 125	0.37 32	0.32 55	0.30 56	0.46 106	0.31 62	0.37 195	0.36 39	0.24 55	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.11 64

Any-RAFT	0.35 145	0.16 39	0.30 47	0.34 57	0.21 92	0.52 260	0.22 44	0.88 312	0.73 251	0.53 162	0.73 201	0.64 256	0.28 113	0.46 110	0.24 55	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.12 107

LoS_RVC	0.27 70	0.16 39	0.27 20	0.32 34	0.30 345	0.44 225	0.34 214	0.41 55	0.33 61	0.31 57	0.51 130	0.29 53	0.32 154	0.36 39	0.28 138	0.11 21	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 323

anonymousdsp2	0.35 145	0.20 156	0.43 211	0.37 126	0.24 180	0.48 245	0.31 173	0.86 300	0.65 213	0.55 168	0.50 121	0.50 180	0.34 172	0.56 180	0.31 166	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.10 50	0.16 206	0.14 185

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

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

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

RCA-Stereo	0.35 145	0.17 61	0.34 94	0.38 155	0.22 111	0.31 113	0.34 214	0.68 205	1.24 476	0.45 132	0.65 177	0.47 167	0.43 230	0.38 53	0.27 118	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.11 64

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

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

fff	0.37 180	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.69 213	1.06 440	0.69 248	0.78 233	0.42 140	0.63 348	0.46 110	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

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

test_4	0.36 163	0.18 84	0.31 54	0.44 328	0.25 212	0.20 5	0.34 214	0.56 116	0.41 119	0.59 178	1.45 476	0.43 148	0.25 74	0.63 260	0.28 138	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.19 329	0.15 166	0.11 64

IGEV-Stereo	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.37 126	0.25 212	0.30 98	0.35 238	0.63 162	0.35 77	0.39 109	0.33 64	0.33 77	0.28 113	0.59 227	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	0.36 163	0.19 121	0.44 223	0.44 328	0.23 151	0.48 245	0.36 260	0.66 185	0.82 310	0.64 209	0.45 101	0.68 282	0.25 74	0.41 69	0.31 166	0.12 30	0.10 51	0.18 226	0.16 223	0.15 166	0.11 64

LCNet	0.41 234	0.20 156	0.32 65	0.44 328	0.24 180	0.47 242	0.29 135	0.67 195	0.53 166	0.72 273	1.03 365	0.66 274	0.60 330	0.58 212	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.19 266	0.19 329	0.21 337	0.36 467

STrans-v2	0.46 278	0.20 156	0.48 284	0.40 218	0.24 180	0.55 279	0.50 404	1.07 387	0.73 251	0.65 218	1.05 375	0.72 303	0.69 385	0.72 331	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.14 166	0.13 77	0.12 107

TransformOpticalFlow	0.44 258	0.20 156	0.47 264	0.41 249	0.23 151	0.37 169	0.47 385	0.94 332	0.76 269	0.65 218	1.14 410	0.73 314	0.56 308	0.76 353	0.32 176	0.15 158	0.10 51	0.17 181	0.15 191	0.14 120	0.13 141

PFNet	0.42 241	0.18 84	0.58 357	0.43 309	0.24 180	0.43 217	0.32 193	0.74 253	0.78 286	1.00 434	0.74 210	0.68 282	0.39 210	0.72 331	0.37 252	0.16 206	0.10 51	0.20 296	0.15 191	0.16 206	0.13 141

IRAFT_RVC	0.42 241	0.20 156	0.48 284	0.44 328	0.24 180	0.27 57	0.54 430	0.74 253	0.77 276	0.76 294	0.80 246	0.73 314	0.51 277	0.70 321	0.36 236	0.17 244	0.10 51	0.21 337	0.16 223	0.16 206	0.14 185

cross-raft	0.34 130	0.20 156	0.37 127	0.44 328	0.23 151	0.32 130	0.35 238	0.74 253	0.40 115	0.60 182	0.77 222	0.57 207	0.27 99	0.43 82	0.28 138	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.13 135	0.15 166	0.11 64

GMM-Stereo	0.44 258	0.19 121	0.36 111	0.42 289	0.25 212	0.51 256	0.47 385	0.71 236	0.53 166	0.76 294	1.37 459	0.76 328	0.38 199	0.60 233	0.33 188	0.15 158	0.10 51	0.20 296	0.19 329	0.16 206	0.27 417

iRaftStereo_RVC	0.32 114	0.19 121	0.37 127	0.39 183	0.22 111	0.31 113	0.29 135	0.68 205	0.51 160	0.49 147	0.66 184	0.37 102	0.23 57	0.45 97	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.18 226	0.17 272	0.15 166	0.12 107

s12784h	0.36 163	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 394	0.29 135	0.80 282	0.83 315	0.56 171	0.57 157	0.43 148	0.40 216	0.57 192	0.33 188	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.09 9	0.14 120	0.09 4

XX-TBD	0.32 114	0.53 483	0.26 14	0.51 432	0.20 73	0.37 169	0.24 72	0.40 49	0.73 251	0.54 166	0.69 191	0.31 62	0.25 74	0.32 19	0.27 118	0.16 206	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.11 64

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

csc	0.37 180	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.69 213	1.06 440	0.69 248	0.78 233	0.42 140	0.63 348	0.46 110	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

cscssc	0.37 180	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.69 213	1.06 440	0.69 248	0.78 233	0.42 140	0.63 348	0.46 110	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

111	0.40 223	0.17 61	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.52 260	0.28 125	0.74 253	1.16 461	0.50 150	0.91 308	0.63 249	0.48 258	0.61 241	0.35 220	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.13 77	0.13 141

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

PMTNet	0.32 114	0.16 39	0.24 5	0.29 5	0.18 31	0.45 233	0.22 44	0.56 116	0.63 201	0.46 138	0.54 145	0.39 114	0.34 172	0.48 127	0.24 55	0.75 525	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.11 64

HITNet	0.41 234	0.26 332	0.45 235	0.33 46	0.17 17	0.63 340	0.30 151	0.93 327	0.64 208	0.71 261	0.82 257	0.64 256	0.52 279	0.59 227	0.43 286	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.13 135	0.19 298	0.12 107
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.47 293	0.24 290	0.61 365	0.37 126	0.17 17	0.61 323	0.33 203	0.80 282	0.87 342	0.94 409	1.13 405	0.72 303	0.43 230	0.89 412	0.51 345	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.11 75	0.14 120	0.12 107

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

IGEV-RUCA	0.25 52	0.16 39	0.34 94	0.39 183	0.27 282	0.33 137	0.20 20	0.38 40	0.36 85	0.26 31	0.31 61	0.25 44	0.21 38	0.48 127	0.24 55	0.20 328	0.11 131	0.13 51	0.10 50	0.17 240	0.15 208

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

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

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

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

UGAM-zero	0.46 278	0.19 121	0.62 368	0.37 126	0.23 151	0.34 147	0.21 35	1.15 423	0.39 114	0.66 230	0.61 167	1.70 505	0.91 458	0.75 349	0.25 71	0.14 97	0.11 131	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.13 141

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

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 305	0.21 193	1.26 501	0.39 183	0.51 484	0.28 74	0.30 151	1.25 468	0.44 135	0.68 239	1.11 394	0.86 362	0.33 164	0.67 299	0.27 118	0.15 158	0.11 131	0.17 181	0.20 354	0.22 359	0.24 396

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

test_for_model	0.82 457	3.60 562	0.39 158	2.35 550	2.07 550	0.39 189	0.28 125	0.42 59	0.45 142	0.71 261	0.31 61	0.30 55	0.27 99	0.34 29	0.25 71	0.34 476	0.11 131	0.13 51	0.09 9	3.49 561	0.18 290

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

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

testlalala_base	0.46 278	0.25 313	0.41 179	0.46 372	0.33 394	0.58 302	0.25 80	0.57 121	0.34 64	0.51 153	0.56 154	0.46 164	0.30 142	0.43 82	0.31 166	1.47 545	0.11 131	0.14 77	0.09 9	1.59 535	0.13 141

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

HH	0.35 145	0.20 156	0.47 264	0.40 218	0.25 212	0.33 137	0.31 173	0.76 266	0.38 104	0.43 127	0.57 157	0.79 338	0.44 239	0.71 326	0.25 71	0.15 158	0.11 131	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.12 107

HanStereo	0.35 145	0.20 156	0.47 264	0.40 218	0.25 212	0.33 137	0.31 173	0.76 266	0.38 104	0.43 127	0.57 157	0.79 338	0.44 239	0.71 326	0.25 71	0.15 158	0.11 131	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.12 107

LoS	0.29 88	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 31	0.33 137	0.29 135	0.51 94	0.72 244	0.34 78	0.52 139	0.41 130	0.28 113	0.47 117	0.28 138	0.15 158	0.11 131	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.11 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.28 77	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 513	0.37 169	0.27 107	0.48 81	0.46 146	0.34 78	0.48 114	0.27 49	0.22 45	0.39 57	0.23 46	0.13 58	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.13 77	0.17 272

knoymous	0.36 163	0.20 156	0.31 54	0.31 17	0.22 111	0.36 164	0.29 135	0.61 148	0.64 208	0.67 233	0.70 194	0.60 236	0.40 216	0.58 212	0.34 203	0.17 244	0.11 131	0.20 296	0.11 75	0.17 240	0.18 290

riskmin	0.38 195	0.20 156	0.39 158	0.32 34	0.23 151	0.53 268	0.30 151	0.63 162	0.80 297	0.49 147	0.56 154	0.73 314	0.58 319	0.55 170	0.36 236	0.17 244	0.11 131	0.19 266	0.13 135	0.19 298	0.20 346

Selective-RAFT	0.35 145	0.23 253	0.51 321	0.44 328	0.21 92	0.64 347	0.27 107	0.59 132	0.63 201	0.40 115	0.38 85	0.55 199	0.40 216	0.57 192	0.35 220	0.13 58	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.16 206	0.13 141

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 415	0.28 363	0.99 471	0.40 218	0.30 345	1.03 455	0.56 440	1.10 397	0.99 406	0.97 421	1.22 431	1.06 425	0.69 385	1.07 457	0.95 466	0.19 305	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.22 359	0.21 364

RAFT+CT+SA	0.39 211	0.23 253	0.36 111	0.51 432	0.27 282	0.29 86	0.46 378	0.75 259	0.80 297	0.51 153	0.89 301	0.41 130	0.40 216	0.78 364	0.32 176	0.14 97	0.11 131	0.18 226	0.18 299	0.15 166	0.14 185

test_5	0.43 251	0.24 290	0.43 211	0.52 444	0.28 305	0.28 74	0.42 355	0.72 240	0.82 310	0.62 191	0.91 308	0.72 303	0.55 301	0.79 369	0.35 220	0.14 97	0.11 131	0.18 226	0.18 299	0.18 264	0.16 254

iRaft-Stereo_20w	0.39 211	0.19 121	0.57 353	0.37 126	0.27 282	0.31 113	0.24 72	1.44 503	0.29 38	0.69 248	0.53 143	0.60 236	0.42 224	0.83 384	0.27 118	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.13 135	0.15 166	0.13 141

IPLG	0.39 211	0.20 156	0.59 358	0.40 218	0.24 180	0.54 274	0.27 107	0.75 259	0.63 201	0.84 349	0.81 253	0.32 65	0.32 154	0.60 233	0.45 311	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.13 77	0.12 107

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

GMOStereo	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 309	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 368	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 296	0.18 299	0.15 166	0.11 64

error version	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 309	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 368	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 296	0.18 299	0.15 166	0.11 64

test-v	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 309	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 368	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 296	0.18 299	0.15 166	0.11 64

HHNet	0.41 234	0.17 61	0.41 179	0.34 57	0.37 419	0.33 137	0.34 214	0.69 213	0.75 261	0.86 360	1.30 449	0.52 188	0.32 154	0.52 150	0.35 220	0.15 158	0.11 131	0.19 266	0.15 191	0.15 166	0.24 396

AAGNet	1.43 518	0.20 156	0.48 284	0.44 328	0.25 212	0.29 86	0.31 173	0.65 176	0.68 224	0.97 421	0.86 281	0.67 281	0.62 342	0.64 273	20.63 567	0.16 206	0.11 131	0.19 266	0.15 191	0.19 298	0.12 107

NRIStereo	0.36 163	0.20 156	0.45 235	0.41 249	0.23 151	0.34 147	0.26 91	0.65 176	0.55 175	0.64 209	0.63 171	0.56 202	0.37 195	0.65 280	0.37 252	0.15 158	0.11 131	0.18 226	0.15 191	0.17 240	0.14 185

PSM-AAD	0.48 305	0.20 156	0.37 127	0.43 309	0.23 151	0.56 292	0.50 404	0.65 176	0.70 232	1.07 459	1.12 398	0.58 215	0.92 462	0.61 241	0.32 176	0.15 158	0.11 131	0.25 399	0.26 443	0.18 264	0.43 494

KYRaft	0.48 305	0.20 156	0.38 139	0.44 328	0.23 151	0.44 225	0.37 274	0.66 185	0.41 119	0.94 409	1.73 495	0.79 338	0.41 222	0.63 260	0.31 166	0.16 206	0.11 131	0.18 226	0.22 393	0.16 206	0.78 525

DEmStereo	0.48 305	0.17 61	0.50 309	0.38 155	0.25 212	0.59 315	0.34 214	0.63 162	0.74 258	0.89 382	1.66 491	0.58 215	1.06 483	0.60 233	0.42 281	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.16 223	0.14 120	0.15 208

SST-Stereo	0.40 223	0.19 121	0.45 235	0.42 289	0.25 212	0.25 40	0.21 35	0.66 185	0.47 151	1.08 463	0.79 243	0.72 303	0.43 230	0.77 360	0.35 220	0.16 206	0.11 131	0.20 296	0.16 223	0.19 298	0.15 208

THIR-Stereo	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.23 151	0.75 387	0.67 463	0.66 185	0.87 342	1.02 442	1.40 465	0.72 303	0.76 418	0.62 249	0.42 281	0.15 158	0.11 131	0.17 181	0.18 299	0.14 120	0.15 208

RAFT_R40	0.40 223	0.19 121	0.44 223	0.43 309	0.25 212	0.23 17	0.26 91	0.67 195	0.67 219	0.98 426	0.78 233	0.72 303	0.43 230	0.76 353	0.35 220	0.16 206	0.11 131	0.20 296	0.16 223	0.18 264	0.14 185

DRaft	0.49 323	0.17 61	0.47 264	0.37 126	0.25 212	0.58 302	0.40 330	0.65 176	0.85 328	1.02 442	1.75 498	0.50 180	0.82 439	0.63 260	0.40 273	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.16 223	0.14 120	0.15 208

RAFT-RH_RVC	0.56 386	0.17 61	0.41 179	0.37 126	0.23 151	0.57 297	0.24 72	0.60 142	0.70 232	1.19 479	3.94 546	0.56 202	0.38 199	0.65 280	0.36 236	0.13 58	0.11 131	0.20 296	0.14 166	0.12 43	0.13 141

RAFT-345	0.40 223	0.18 84	0.40 169	0.38 155	0.22 111	0.33 137	0.26 91	0.61 148	0.51 160	0.74 285	1.79 499	0.45 156	0.33 164	0.66 288	0.36 236	0.14 97	0.11 131	0.18 226	0.14 166	0.13 77	0.13 141

CRE-IMP	0.36 163	0.23 253	0.49 296	0.42 289	0.24 180	0.41 207	0.21 35	0.57 121	0.41 119	0.65 218	0.72 197	0.53 192	0.37 195	0.61 241	0.38 260	0.17 244	0.11 131	0.19 266	0.15 191	0.21 337	0.18 290

test-2	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 309	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 368	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 296	0.18 299	0.15 166	0.11 64

test-1	0.36 163	0.19 121	0.71 417	0.46 372	0.26 253	0.44 225	0.36 260	0.60 142	0.59 186	0.48 146	0.67 188	0.53 192	0.36 191	0.40 62	0.29 153	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.14 166	0.15 166	0.16 254

Prome-Stereo	0.46 278	0.19 121	0.35 104	0.44 328	0.26 253	0.40 193	0.45 374	0.68 205	0.44 135	0.96 417	1.84 501	0.59 230	0.67 375	0.61 241	0.32 176	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.14 166	0.16 206	0.29 430

rafts_anoy	0.37 180	0.21 193	0.36 111	0.41 249	0.26 253	0.30 98	0.33 203	0.67 195	0.90 362	0.58 176	0.66 184	0.45 156	0.33 164	0.47 117	0.39 266	0.16 206	0.11 131	0.21 337	0.23 406	0.17 240	0.14 185

XX-Stereo	0.37 180	0.17 61	0.45 235	0.55 462	0.36 413	0.38 182	0.20 20	0.60 142	0.30 43	0.46 138	1.30 449	0.73 314	0.26 89	0.56 180	0.26 100	0.16 206	0.11 131	0.17 181	0.16 223	0.14 120	0.10 28

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

EAI-Stereo	0.34 130	0.19 121	0.44 223	0.39 183	0.21 92	0.31 113	0.30 151	1.15 423	0.30 43	0.49 147	0.75 212	0.36 100	0.28 113	0.62 249	0.27 118	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.13 135	0.13 77	0.12 107

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

CREStereo	0.28 77	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 169	0.25 80	0.51 94	0.72 244	0.42 124	0.51 130	0.32 65	0.26 89	0.38 53	0.25 71	0.16 206	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.11 64
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
iResNet	0.49 323	0.29 375	0.79 446	0.42 289	0.21 92	0.61 323	0.40 330	0.82 287	0.99 406	0.87 368	1.12 398	0.69 286	0.53 283	0.78 364	0.51 345	0.15 158	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.17 240	0.15 208

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

G2L-ROB	0.47 293	0.19 121	0.42 200	0.35 91	0.22 111	0.57 297	0.42 355	1.14 419	0.71 243	0.84 349	0.75 212	1.09 436	0.53 283	0.74 343	0.53 355	0.17 244	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.17 240	0.19 323

xyz-stereo-finetune2	0.36 163	0.19 121	0.38 139	0.32 34	0.19 49	0.82 417	0.29 135	0.52 103	0.32 55	0.51 153	0.78 233	0.43 148	0.45 244	0.69 315	0.44 302	0.13 58	0.12 186	0.17 181	0.13 135	0.12 43	0.13 141

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

G2L-Stereo_test	0.48 305	0.20 156	0.40 169	0.34 57	0.23 151	0.57 297	0.58 444	1.10 397	0.77 276	0.86 360	0.94 316	0.95 394	0.54 295	0.68 309	0.60 378	0.16 206	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.15 208

LG-Stereo	0.24 44	0.18 84	0.40 169	0.39 183	0.20 73	0.22 13	0.27 107	0.32 15	0.36 85	0.26 31	0.44 98	0.22 29	0.16 9	0.37 45	0.27 118	0.11 21	0.12 186	0.16 143	0.15 191	0.13 77	0.09 4

GCAP-BAT	0.30 102	0.21 193	0.42 200	0.33 46	0.27 282	0.26 44	0.27 107	0.45 74	0.30 43	0.60 182	0.64 174	0.45 156	0.23 57	0.56 180	0.26 100	0.15 158	0.12 186	0.15 117	0.10 50	0.12 43	0.11 64

RAStereo	0.24 44	0.17 61	0.29 36	0.40 218	0.21 92	0.23 17	0.26 91	0.42 59	0.45 142	0.23 18	0.34 71	0.30 55	0.19 25	0.34 29	0.25 71	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.11 64

testlalala2	0.36 163	0.18 84	0.45 235	0.89 518	0.53 489	0.44 225	0.26 91	0.61 148	0.49 154	0.68 239	0.56 154	0.44 154	0.24 67	0.34 29	0.31 166	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.10 50	0.13 77	0.13 141

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

MyStereo8	0.40 223	0.20 156	0.54 338	0.41 249	0.29 331	0.53 268	0.29 135	0.65 176	0.49 154	0.71 261	0.98 343	0.58 215	0.43 230	0.50 137	0.51 345	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.14 166	0.19 298	0.19 323

CoDeX	0.47 293	0.20 156	0.49 296	0.42 289	0.25 212	0.75 387	0.36 260	1.27 472	0.80 297	0.82 330	0.96 329	0.62 247	0.57 310	0.60 233	0.36 236	0.17 244	0.12 186	0.17 181	0.15 191	0.16 206	0.14 185

IGEVStereo-DCA	0.29 88	0.22 232	0.38 139	0.35 91	0.27 282	0.37 169	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.30 52	0.35 90	0.27 99	0.51 144	0.22 26	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.12 101	0.13 77	0.15 208

rrr	0.29 88	0.22 232	0.41 179	0.35 91	0.27 282	0.37 169	0.32 193	0.52 103	0.42 127	0.38 101	0.30 52	0.35 90	0.27 99	0.51 144	0.22 26	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.13 135	0.13 77	0.14 185

PCWNet_CMD	0.48 305	0.24 290	0.52 326	0.39 183	0.27 282	0.63 340	0.30 151	0.95 339	0.96 394	0.86 360	1.07 384	0.79 338	0.44 239	0.57 192	0.43 286	0.17 244	0.12 186	0.21 337	0.16 223	0.24 389	0.19 323

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

LL-Strereo2	0.35 145	0.24 290	0.48 284	0.41 249	0.26 253	0.35 155	0.24 72	0.67 195	0.44 135	0.54 166	0.51 130	0.66 274	0.25 74	0.66 288	0.30 159	0.14 97	0.12 186	0.23 371	0.20 354	0.18 264	0.13 141

DisPM	0.39 211	0.19 121	0.44 223	0.41 249	0.27 282	0.24 26	0.31 173	0.65 176	0.57 183	0.87 368	0.87 289	0.60 236	0.32 154	0.76 353	0.32 176	0.18 275	0.12 186	0.19 266	0.17 272	0.15 166	0.20 346

raft_robust	0.41 234	0.23 253	0.36 111	0.42 289	0.21 92	0.40 193	0.33 203	0.79 279	0.98 401	0.79 308	0.87 289	0.39 114	0.33 164	0.84 389	0.29 153	0.13 58	0.12 186	0.16 143	0.17 272	0.15 166	0.12 107

Sa-1000	0.48 305	0.24 290	0.41 179	0.45 351	0.25 212	0.59 315	0.34 214	0.81 285	0.93 380	0.82 330	1.50 480	0.53 192	0.45 244	0.92 424	0.30 159	0.15 158	0.12 186	0.21 337	0.19 329	0.15 166	0.13 141

SA	0.44 258	0.25 313	0.46 252	0.46 372	0.24 180	0.43 217	0.36 260	0.75 259	0.96 394	0.59 178	1.03 365	0.48 172	0.52 279	0.94 437	0.32 176	0.16 206	0.12 186	0.21 337	0.19 329	0.15 166	0.13 141

iRaft-Stereo_5w	0.45 268	0.21 193	0.48 284	0.42 289	0.28 305	0.31 113	0.54 430	0.63 162	0.62 190	0.62 191	0.89 301	1.01 410	0.69 385	0.75 349	0.66 395	0.13 58	0.12 186	0.17 181	0.15 191	0.14 120	0.15 208

CIPLG	0.41 234	0.21 193	0.63 377	0.45 351	0.33 394	0.52 260	0.33 203	0.65 176	0.60 188	0.82 330	0.96 329	0.46 164	0.32 154	0.55 170	0.44 302	0.16 206	0.12 186	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.14 185

IPLGR_C	0.40 223	0.21 193	0.64 382	0.45 351	0.33 394	0.52 260	0.34 214	0.66 185	0.62 190	0.82 330	0.92 312	0.45 156	0.32 154	0.52 150	0.46 321	0.17 244	0.12 186	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.14 185

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

ACRE	0.40 223	0.21 193	0.65 388	0.45 351	0.33 394	0.51 256	0.33 203	0.66 185	0.63 201	0.80 310	0.92 312	0.45 156	0.32 154	0.52 150	0.45 311	0.16 206	0.12 186	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.14 185

CrosDoStereo	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.24 180	0.40 193	1.18 522	0.67 195	0.86 333	0.94 409	1.37 459	0.63 249	0.77 424	0.65 280	0.45 311	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.18 299	0.14 120	0.14 185

TRStereo	0.37 180	0.27 349	0.59 358	0.47 381	0.41 444	0.29 86	0.30 151	0.84 293	0.59 186	0.52 159	0.41 91	0.52 188	0.26 89	0.73 336	0.27 118	0.17 244	0.12 186	0.19 266	0.19 329	0.13 77	0.11 64

Patchmatch Stereo++	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.42 241	0.22 232	0.46 252	0.52 444	0.24 180	0.36 164	0.25 80	0.71 236	0.78 286	0.77 300	0.64 174	0.89 377	0.39 210	0.91 421	0.35 220	0.15 158	0.12 186	0.20 296	0.15 191	0.15 166	0.12 107

IIG-Stereo	0.43 251	0.21 193	0.44 223	0.50 416	0.25 212	0.44 225	0.21 35	0.71 236	0.76 269	0.83 342	0.95 325	0.83 351	0.43 230	0.90 414	0.35 220	0.15 158	0.12 186	0.19 266	0.14 166	0.15 166	0.11 64

NF-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.45 235	0.41 249	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.57 207	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.16 206	0.27 417

OCTAStereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 249	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.58 215	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.16 206	0.27 417

PSM-softLoss	0.38 195	0.20 156	0.48 284	0.41 249	0.26 253	0.30 98	0.35 238	0.69 213	0.46 146	0.62 191	0.82 257	0.59 230	0.33 164	0.70 321	0.39 266	0.19 305	0.12 186	0.20 296	0.18 299	0.16 206	0.22 382

KMStereo	0.38 195	0.20 156	0.48 284	0.41 249	0.26 253	0.30 98	0.35 238	0.69 213	0.46 146	0.62 191	0.82 257	0.59 230	0.33 164	0.70 321	0.39 266	0.19 305	0.12 186	0.20 296	0.18 299	0.16 206	0.22 382

PSM-adaLoss	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.31 173	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.56 180	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

ROB_FTStereo_v2	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.31 173	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.57 207	0.38 199	0.57 192	0.36 236	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

ROB_FTStereo	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.25 40	0.21 35	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.57 192	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

HUI-Stereo	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.60 142	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.50 137	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

ASMatch	0.48 305	0.19 121	0.45 235	0.39 183	0.28 305	0.37 169	0.26 91	0.74 253	0.68 224	0.76 294	2.34 514	0.61 241	0.52 279	0.62 249	0.37 252	0.14 97	0.12 186	0.17 181	0.15 191	0.14 120	0.21 364

DeepStereo_LL	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.24 180	0.40 193	1.18 522	0.67 195	0.86 333	0.94 409	1.37 459	0.63 249	0.77 424	0.65 280	0.45 311	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.18 299	0.14 120	0.14 185

GrayStereo	0.49 323	0.19 121	0.42 200	0.46 372	0.28 305	0.53 268	0.67 463	0.69 213	0.63 201	1.02 442	1.47 479	0.78 336	0.76 418	0.56 180	0.33 188	0.14 97	0.12 186	0.17 181	0.17 272	0.15 166	0.29 430

RE-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 249	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.58 215	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.16 206	0.27 417

Pruner-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.45 235	0.40 218	0.25 212	0.22 13	0.24 72	0.67 195	0.55 175	0.89 382	0.76 218	0.68 282	0.29 127	0.62 249	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.17 272	0.17 240	0.18 290

TVStereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 249	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.58 215	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.16 206	0.27 417

DeepStereo_RVC	0.36 163	0.21 193	0.47 264	0.40 218	0.24 180	0.26 44	0.22 44	0.60 142	0.38 104	0.69 248	0.67 188	0.57 207	0.51 277	0.56 180	0.39 266	0.16 206	0.12 186	0.18 226	0.15 191	0.19 298	0.18 290

iGMRVC	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.30 151	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

iRAFT	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

AnonymousM	0.41 234	0.81 511	0.29 36	0.34 57	0.22 111	0.28 74	0.38 296	0.53 113	0.41 119	0.70 254	0.49 117	0.47 167	0.27 99	0.41 69	0.31 166	0.15 158	0.12 186	1.51 534	0.26 443	0.12 43	0.10 28

RAFT-IKP	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.28 125	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.57 207	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

raft+_RVC	0.38 195	0.19 121	0.35 104	0.37 126	0.25 212	0.45 233	0.37 274	0.78 275	0.89 359	0.51 153	0.78 233	0.50 180	0.29 127	0.53 159	0.40 273	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.15 191	0.14 120	0.12 107

raftrobust	0.34 130	0.19 121	0.36 111	0.41 249	0.27 282	0.30 98	0.25 80	0.71 236	0.63 201	0.58 176	0.55 151	0.45 156	0.46 249	0.51 144	0.29 153	0.16 206	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.13 141

CFNet_pseudo	0.46 278	0.24 290	0.52 326	0.37 126	0.27 282	0.58 302	0.30 151	0.86 300	0.88 346	0.82 330	1.03 365	0.75 322	0.47 253	0.58 212	0.44 302	0.17 244	0.12 186	0.24 386	0.16 223	0.24 389	0.19 323

RALAANet	0.38 195	0.23 253	0.48 284	0.42 289	0.29 331	0.35 155	0.25 80	0.86 300	0.64 208	0.67 233	0.65 177	0.60 236	0.29 127	0.60 233	0.34 203	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.15 191	0.21 337	0.13 141

ARAFT	0.47 293	0.24 290	0.79 446	0.42 289	0.25 212	0.55 279	0.55 434	0.75 259	0.81 305	0.89 382	0.75 212	0.73 314	0.47 253	0.88 406	0.37 252	0.15 158	0.12 186	0.23 371	0.22 393	0.14 120	0.13 141

BEATNet_4x	0.46 278	0.32 393	0.56 349	0.37 126	0.19 49	0.63 340	0.35 238	1.01 364	0.72 244	0.77 300	0.83 263	0.70 290	0.59 326	0.68 309	0.53 355	0.16 206	0.12 186	0.16 143	0.14 166	0.24 389	0.16 254

R-Stereo Train	0.39 211	0.18 84	0.42 200	0.42 289	0.26 253	0.40 193	0.32 193	0.72 240	0.34 64	0.89 382	1.28 443	0.57 207	0.35 175	0.42 76	0.32 176	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.13 141

RAFT-Stereo	0.39 211	0.18 84	0.42 200	0.42 289	0.26 253	0.40 193	0.32 193	0.72 240	0.34 64	0.89 382	1.28 443	0.57 207	0.35 175	0.42 76	0.32 176	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.13 141
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.48 305	0.24 290	0.52 326	0.39 183	0.27 282	0.63 340	0.30 151	0.96 343	0.96 394	0.86 360	1.07 384	0.79 338	0.44 239	0.57 192	0.43 286	0.17 244	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.23 376	0.19 323

ccs_rob	0.46 278	0.24 290	0.52 326	0.37 126	0.27 282	0.58 302	0.31 173	0.86 300	0.88 346	0.82 330	1.02 361	0.75 322	0.47 253	0.58 212	0.44 302	0.17 244	0.12 186	0.24 386	0.16 223	0.24 389	0.19 323

AANet_RVC	0.57 393	0.32 393	0.54 338	0.45 351	0.27 282	0.57 297	0.48 393	1.00 355	1.28 486	0.86 360	1.33 453	0.87 368	0.58 319	1.07 457	0.75 417	0.18 275	0.12 186	0.15 117	0.13 135	0.18 264	0.18 290

AdaStereo	0.50 339	0.32 393	0.47 264	0.48 387	0.25 212	0.67 361	0.32 193	1.17 434	0.88 346	0.75 287	0.99 348	0.75 322	0.49 261	0.67 299	0.46 321	0.27 424	0.12 186	0.28 437	0.18 299	0.23 376	0.18 290
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet_ROB	0.52 355	0.21 193	0.53 334	0.37 126	0.21 92	0.61 323	0.29 135	1.51 512	1.32 490	0.90 389	1.02 361	0.80 346	0.62 342	0.76 353	0.43 286	0.16 206	0.12 186	0.13 51	0.09 9	0.15 166	0.18 290

DN-CSS_ROB	0.43 251	0.26 332	0.62 368	0.40 218	0.29 331	0.44 225	0.27 107	0.77 269	0.75 261	0.72 273	1.09 391	0.48 172	0.43 230	0.69 315	0.37 252	0.15 158	0.12 186	0.21 337	0.19 329	0.18 264	0.16 254

pmcnn	1.23 507	0.29 375	0.96 467	0.40 218	0.23 151	0.95 438	0.69 473	1.16 429	1.28 486	1.67 512	2.33 513	11.15 564	0.86 449	0.93 430	0.88 447	0.15 158	0.12 186	0.12 22	0.10 50	0.15 166	0.15 208

water-stereo	0.28 77	0.14 11	0.29 36	0.35 91	0.19 49	0.36 164	0.23 58	0.62 154	0.38 104	0.39 109	0.62 170	0.41 130	0.35 175	0.28 6	0.27 118	0.14 97	0.13 251	0.13 51	0.12 101	0.12 43	0.10 28

DFGA-Net	0.45 268	0.29 375	0.80 448	0.42 289	0.32 383	0.53 268	0.35 238	0.78 275	0.89 359	0.66 230	0.75 212	0.48 172	0.39 210	0.74 343	0.60 378	0.15 158	0.13 251	0.19 266	0.18 299	0.20 314	0.17 272

coex_refinement	0.53 361	0.21 193	0.39 158	0.44 328	0.30 345	0.76 393	0.39 319	1.09 395	0.90 362	0.85 353	1.12 398	1.00 406	0.56 308	0.63 260	0.81 428	0.21 344	0.13 251	0.16 143	0.16 223	0.20 314	0.21 364

MM-Stereo_test1	0.33 124	0.19 121	0.36 111	0.41 249	0.23 151	0.36 164	0.45 374	0.58 127	0.54 170	0.60 182	0.50 121	0.38 110	0.37 195	0.60 233	0.26 100	0.15 158	0.13 251	0.17 181	0.14 166	0.15 166	0.12 107

AIO-test2	0.39 211	0.21 193	0.41 179	0.47 381	0.25 212	0.45 233	0.35 238	0.77 269	1.27 485	0.36 87	0.87 289	0.37 102	0.30 142	0.47 117	0.27 118	0.15 158	0.13 251	0.21 337	0.23 406	0.15 166	0.13 141

AIO-test1	0.38 195	0.18 84	0.38 139	0.50 416	0.24 180	0.46 238	0.30 151	0.70 228	1.19 467	0.40 115	0.71 196	0.45 156	0.29 127	0.53 159	0.27 118	0.15 158	0.13 251	0.19 266	0.21 375	0.13 77	0.17 272

model_zeroshot	0.33 124	0.18 84	0.48 284	0.39 183	0.28 305	0.45 233	0.25 80	0.63 162	0.45 142	0.61 189	0.50 121	0.51 184	0.25 74	0.45 97	0.26 100	0.16 206	0.13 251	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.13 141

H2IRNET	0.37 180	0.20 156	0.33 78	0.38 155	0.25 212	0.27 57	0.23 58	0.59 132	0.72 244	0.39 109	0.90 305	0.74 320	0.55 301	0.52 150	0.43 286	0.15 158	0.13 251	0.18 226	0.20 354	0.16 206	0.13 141

MyStereo07	0.32 114	0.22 232	0.34 94	0.42 289	0.28 305	0.40 193	0.50 404	0.72 240	0.37 99	0.37 93	0.34 71	0.32 65	0.31 149	0.59 227	0.27 118	0.14 97	0.13 251	0.18 226	0.17 272	0.17 240	0.16 254

MyStereo06	0.38 195	0.21 193	0.61 365	0.41 249	0.28 305	0.41 207	0.50 404	0.95 339	0.35 77	0.62 191	0.54 145	0.76 328	0.27 99	0.50 137	0.29 153	0.14 97	0.13 251	0.18 226	0.17 272	0.17 240	0.15 208

MyStereo05	0.44 258	0.21 193	0.45 235	0.41 249	0.28 305	0.41 207	0.50 404	0.93 327	1.09 451	0.76 294	0.61 167	0.51 184	0.57 310	0.73 336	0.42 281	0.14 97	0.13 251	0.18 226	0.17 272	0.17 240	0.15 208

MyStereo04	0.44 258	0.22 232	0.44 223	0.42 289	0.28 305	0.40 193	0.50 404	1.00 355	1.08 449	0.62 191	0.58 161	0.55 199	0.57 310	0.71 326	0.44 302	0.14 97	0.13 251	0.18 226	0.17 272	0.17 240	0.16 254

AE-Stereo	0.34 130	0.21 193	0.42 200	0.48 387	0.31 367	0.48 245	0.35 238	0.61 148	0.62 190	0.32 70	0.55 151	0.52 188	0.27 99	0.47 117	0.29 153	0.13 58	0.13 251	0.18 226	0.16 223	0.15 166	0.12 107

plain	0.31 108	0.20 156	0.50 309	0.39 183	0.29 331	0.27 57	0.30 151	0.44 70	0.35 77	0.31 57	0.66 184	0.30 55	0.31 149	0.65 280	0.31 166	0.17 244	0.13 251	0.20 296	0.15 191	0.17 240	0.12 107

MIF-Stereo (partial)	0.31 108	0.18 84	0.37 127	0.41 249	0.31 367	0.28 74	0.23 58	0.47 79	0.42 127	0.31 57	0.63 171	0.36 100	0.35 175	0.57 192	0.31 166	0.17 244	0.13 251	0.19 266	0.17 272	0.18 264	0.14 185

UniTT-Stereo	0.27 70	0.17 61	0.37 127	0.40 218	0.27 282	0.30 98	0.28 125	0.39 44	0.31 48	0.29 50	0.46 106	0.27 49	0.25 74	0.47 117	0.34 203	0.17 244	0.13 251	0.13 51	0.12 101	0.14 120	0.12 107

DCRE	0.37 180	0.18 84	0.46 252	0.45 351	0.32 383	0.42 214	0.37 274	0.63 162	0.51 160	0.47 143	0.94 316	0.56 202	0.36 191	0.52 150	0.32 176	0.14 97	0.13 251	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.13 141

anonymousa	0.49 323	0.20 156	0.42 200	0.38 155	0.23 151	0.91 430	0.35 238	0.75 259	0.62 190	0.85 353	1.54 484	1.06 425	0.66 372	0.51 144	0.43 286	0.16 206	0.13 251	0.19 266	0.21 375	0.16 206	0.14 185

TestStereo1	0.43 251	0.23 253	0.41 179	0.51 432	0.24 180	0.34 147	0.40 330	0.77 269	0.90 362	0.68 239	0.96 329	0.48 172	0.46 249	0.91 421	0.32 176	0.16 206	0.13 251	0.18 226	0.15 191	0.14 120	0.13 141

RAFT_CTSACE	0.45 268	0.20 156	0.44 223	0.45 351	0.27 282	0.34 147	0.39 319	0.60 142	0.73 251	0.76 294	1.44 473	0.83 351	0.38 199	1.08 459	0.26 100	0.12 30	0.13 251	0.18 226	0.16 223	0.15 166	0.11 64

SA-5K	0.43 251	0.23 253	0.41 179	0.51 432	0.24 180	0.34 147	0.40 330	0.77 269	0.90 362	0.68 239	0.96 329	0.48 172	0.46 249	0.91 421	0.32 176	0.16 206	0.13 251	0.18 226	0.15 191	0.14 120	0.13 141

DAS	0.51 346	0.25 313	0.60 363	0.48 387	0.31 367	0.58 302	0.41 345	0.83 290	0.97 397	0.89 382	1.12 398	0.70 290	0.75 415	0.82 376	0.43 286	0.17 244	0.13 251	0.18 226	0.15 191	0.20 314	0.18 290

SepStereo	0.51 346	0.25 313	0.60 363	0.48 387	0.31 367	0.58 302	0.41 345	0.83 290	0.97 397	0.89 382	1.12 398	0.70 290	0.75 415	0.93 430	0.43 286	0.17 244	0.13 251	0.18 226	0.15 191	0.20 314	0.18 290

FTStereo	0.56 386	0.20 156	0.37 127	0.41 249	0.25 212	0.40 193	0.79 492	0.66 185	0.43 129	1.09 465	3.27 534	0.70 290	0.73 409	0.55 170	0.33 188	0.14 97	0.13 251	0.19 266	0.17 272	0.15 166	0.30 438

CroCo-Stereo	0.26 60	0.22 232	0.36 111	0.48 387	0.22 111	0.20 5	0.29 135	0.51 94	0.44 135	0.28 43	0.23 18	0.42 140	0.26 89	0.29 7	0.26 100	0.15 158	0.13 251	0.13 51	0.11 75	0.16 206	0.12 107
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TestStereo	0.38 195	0.31 389	0.40 169	0.45 351	0.20 73	0.40 193	0.37 274	0.66 185	0.65 213	0.53 162	0.78 233	0.47 167	0.40 216	0.55 170	0.37 252	0.18 275	0.13 251	0.20 296	0.15 191	0.22 359	0.13 141

GMStereo	0.39 211	0.37 423	0.54 338	0.40 218	0.26 253	0.42 214	0.36 260	0.59 132	1.04 429	0.55 168	0.51 130	0.37 102	0.35 175	0.54 165	0.41 277	0.19 305	0.13 251	0.16 143	0.17 272	0.24 389	0.18 290
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.47 293	0.21 193	0.55 343	0.40 218	0.27 282	0.87 428	0.37 274	1.33 483	0.77 276	0.80 310	0.84 268	0.54 196	0.49 261	0.57 192	0.37 252	0.18 275	0.13 251	0.18 226	0.20 354	0.16 206	0.15 208

FENet	0.42 241	0.22 232	0.38 139	0.39 183	0.24 180	0.55 279	0.32 193	0.79 279	0.70 232	0.71 261	0.72 197	0.63 249	0.57 310	0.62 249	0.44 302	0.19 305	0.13 251	0.19 266	0.17 272	0.18 264	0.19 323

DIP-Stereo	0.39 211	0.21 193	0.50 309	0.41 249	0.28 305	0.62 331	0.27 107	0.77 269	0.40 115	0.64 209	0.86 281	0.52 188	0.33 164	0.66 288	0.42 281	0.15 158	0.13 251	0.17 181	0.14 166	0.15 166	0.15 208
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.53 361	0.22 232	0.35 104	0.37 126	0.21 92	0.85 424	0.37 274	1.23 457	0.93 380	0.90 389	1.15 416	1.26 458	0.63 348	0.72 331	0.48 332	0.17 244	0.13 251	0.16 143	0.15 191	0.17 240	0.15 208
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.52 355	0.27 349	0.69 408	0.38 155	0.25 212	0.62 331	0.35 238	1.17 434	1.01 416	0.99 429	1.06 381	0.88 373	0.67 375	0.66 288	0.39 266	0.19 305	0.13 251	0.15 117	0.11 75	0.18 264	0.16 254

HSM	0.51 346	0.24 290	0.41 179	0.39 183	0.24 180	0.75 387	0.40 330	1.22 453	0.75 261	0.81 321	0.91 308	1.21 454	0.69 385	0.87 403	0.46 321	0.17 244	0.13 251	0.17 181	0.14 166	0.17 240	0.17 272

StereoDRNet-Refined	0.58 400	0.32 393	0.54 338	0.46 372	0.30 345	0.96 441	0.40 330	1.00 355	0.94 387	1.12 470	1.08 387	0.96 397	0.67 375	0.90 414	0.89 457	0.17 244	0.13 251	0.22 351	0.21 375	0.20 314	0.19 323
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
UGAM	0.52 355	0.22 232	0.46 252	0.45 351	0.25 212	0.41 207	0.52 422	0.62 154	1.16 461	0.76 294	1.13 405	1.32 470	0.57 310	1.00 443	0.53 355	0.17 244	0.14 285	0.25 399	0.21 375	0.15 166	0.13 141

rvit_stereo_ft	0.33 124	0.25 313	0.47 264	0.52 444	0.32 383	0.33 137	0.47 385	0.49 84	0.50 158	0.34 78	0.41 91	0.41 130	0.32 154	0.48 127	0.34 203	0.22 369	0.14 285	0.19 266	0.18 299	0.19 298	0.14 185

test_sample2	0.42 241	0.22 232	0.43 211	0.33 46	0.21 92	0.58 302	0.39 319	0.95 339	0.67 219	0.63 199	0.77 222	0.69 286	0.57 310	0.61 241	0.38 260	0.19 305	0.14 285	0.18 226	0.16 223	0.19 298	0.18 290

test_sample1	0.42 241	0.22 232	0.46 252	0.34 57	0.23 151	0.58 302	0.35 238	0.99 351	0.49 154	0.62 191	0.75 212	0.69 286	0.61 336	0.58 212	0.44 302	0.18 275	0.14 285	0.17 181	0.15 191	0.17 240	0.17 272

DispNO	0.47 293	0.23 253	0.71 417	0.39 183	0.31 367	0.60 321	0.38 296	0.89 314	0.77 276	0.75 287	0.84 268	0.72 303	0.54 295	0.73 336	0.46 321	0.19 305	0.14 285	0.20 296	0.18 299	0.16 206	0.17 272

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 130	0.27 349	0.45 235	0.36 110	0.25 212	0.48 245	0.30 151	0.58 127	0.90 362	0.42 124	0.36 79	0.30 55	0.29 127	0.49 131	0.30 159	0.16 206	0.14 285	0.18 226	0.15 191	0.18 264	0.15 208

11t1	0.36 163	0.21 193	0.42 200	0.35 91	0.22 111	0.62 331	0.29 135	0.69 213	0.43 129	0.60 182	0.53 143	0.53 192	0.48 258	0.56 180	0.40 273	0.18 275	0.14 285	0.16 143	0.13 135	0.17 240	0.17 272

GMStereo_Zeroshot	0.49 323	0.44 456	0.74 430	0.49 402	0.27 282	0.56 292	0.29 135	0.73 251	0.76 269	0.86 360	0.94 316	0.91 384	0.36 191	0.74 343	0.43 286	0.26 415	0.14 285	0.26 417	0.15 191	0.36 462	0.18 290

MaDis-Stereo	0.26 60	0.18 84	0.36 111	0.36 110	0.26 253	0.27 57	0.27 107	0.43 67	0.35 77	0.27 40	0.26 31	0.41 130	0.28 113	0.40 62	0.28 138	0.16 206	0.14 285	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.12 107

EKT-Stereo	0.35 145	0.23 253	0.39 158	0.43 309	0.29 331	0.38 182	0.31 173	0.69 213	0.64 208	0.45 132	0.63 171	0.49 178	0.27 99	0.56 180	0.33 188	0.18 275	0.14 285	0.18 226	0.15 191	0.16 206	0.16 254

MIM_Stereo	0.38 195	0.17 61	0.53 334	0.37 126	0.24 180	0.27 57	0.24 72	0.70 228	0.54 170	0.72 273	1.00 350	0.63 249	0.29 127	0.64 273	0.38 260	0.13 58	0.14 285	0.17 181	0.16 223	0.14 120	0.11 64

LL-Strereo	0.57 393	0.27 349	0.68 402	0.48 387	0.34 403	0.39 189	0.48 393	0.94 332	0.97 397	0.83 342	0.78 233	1.10 439	1.18 495	1.33 491	0.49 334	0.17 244	0.14 285	0.22 351	0.19 329	0.16 206	0.17 272

BUS	0.45 268	0.25 313	0.43 211	0.45 351	0.28 305	0.70 370	0.34 214	0.94 332	0.76 269	0.75 287	0.80 246	0.65 269	0.49 261	0.64 273	0.51 345	0.20 328	0.14 285	0.22 351	0.19 329	0.18 264	0.18 290

IER	0.46 278	0.23 253	0.50 309	0.38 155	0.28 305	0.69 365	0.35 238	0.80 282	0.66 216	0.83 342	0.94 316	0.75 322	0.77 424	0.60 233	0.42 281	0.17 244	0.14 285	0.17 181	0.17 272	0.17 240	0.15 208

BSDual-CNN	0.46 278	0.25 313	0.43 211	0.45 351	0.28 305	0.77 394	0.40 330	0.94 332	0.76 269	0.75 287	0.80 246	0.76 328	0.54 295	0.64 273	0.43 286	0.20 328	0.14 285	0.22 351	0.19 329	0.18 264	0.18 290

hknet	0.49 323	0.25 313	0.51 321	0.45 351	0.29 331	0.77 394	0.40 330	0.94 332	0.83 315	0.75 287	0.80 246	0.97 399	0.61 336	0.73 336	0.45 311	0.18 275	0.14 285	0.22 351	0.19 329	0.18 264	0.18 290

GwcNet-ADL	0.44 258	0.22 232	0.48 284	0.45 351	0.30 345	0.40 193	0.37 274	0.92 325	0.97 397	0.71 261	0.78 233	0.61 241	0.42 224	0.62 249	0.50 335	0.19 305	0.14 285	0.15 117	0.14 166	0.18 264	0.18 290

GANet-ADL	0.42 241	0.25 313	0.45 235	0.43 309	0.29 331	0.54 274	0.35 238	0.89 314	0.86 333	0.63 199	0.72 197	0.68 282	0.42 224	0.52 150	0.41 277	0.21 344	0.14 285	0.15 117	0.13 135	0.18 264	0.19 323

PFNet+	0.40 223	0.19 121	0.49 296	0.39 183	0.25 212	0.28 74	0.23 58	0.64 175	0.70 232	0.85 353	0.79 243	0.64 256	0.35 175	0.72 331	0.34 203	0.19 305	0.14 285	0.23 371	0.20 354	0.16 206	0.20 346

sAnonymous2	0.40 223	0.39 439	0.85 452	0.48 387	0.37 419	0.40 193	0.46 378	0.57 121	0.52 163	0.38 101	0.46 106	0.35 90	0.42 224	0.43 82	0.30 159	0.19 305	0.14 285	0.18 226	0.17 272	0.57 511	0.44 495

CroCo_RVC	0.40 223	0.39 439	0.85 452	0.48 387	0.37 419	0.40 193	0.46 378	0.57 121	0.52 163	0.38 101	0.46 106	0.35 90	0.42 224	0.43 82	0.30 159	0.19 305	0.14 285	0.18 226	0.17 272	0.57 511	0.44 495

RALCasStereoNet	0.36 163	0.21 193	0.37 127	0.42 289	0.26 253	0.35 155	0.38 296	0.63 162	0.64 208	0.50 150	0.72 197	0.51 184	0.29 127	0.59 227	0.36 236	0.16 206	0.14 285	0.15 117	0.13 135	0.17 240	0.16 254

MMNet	0.55 375	0.25 313	0.61 365	0.43 309	0.34 403	1.07 462	0.39 319	0.87 307	0.91 369	0.91 394	0.93 315	0.86 362	0.76 418	0.81 373	0.76 418	0.15 158	0.14 285	0.18 226	0.19 329	0.20 314	0.16 254

UNet	0.54 373	0.26 332	0.66 394	0.44 328	0.40 437	0.99 448	0.41 345	0.98 349	0.75 261	0.83 342	0.89 301	1.04 419	0.72 406	0.73 336	0.62 384	0.19 305	0.14 285	0.20 296	0.17 272	0.20 314	0.17 272

cf-r	0.47 293	0.23 253	0.41 179	0.39 183	0.23 151	0.59 315	0.37 274	0.88 312	0.85 328	0.72 273	1.05 375	0.94 392	0.62 342	0.56 180	0.54 360	0.21 344	0.14 285	0.17 181	0.19 329	0.15 166	0.15 208

GwcNet-RSSM	0.49 323	0.24 290	0.42 200	0.40 218	0.23 151	0.55 279	0.38 296	0.93 327	0.93 380	0.71 261	1.16 421	0.86 362	0.60 330	0.62 249	0.66 395	0.21 344	0.14 285	0.19 266	0.20 354	0.16 206	0.15 208

RASNet	0.53 361	0.22 232	0.52 326	0.38 155	0.22 111	0.68 363	0.38 296	0.97 346	0.88 346	0.73 280	1.04 371	1.03 417	0.92 462	0.90 414	0.86 438	0.16 206	0.14 285	0.14 77	0.17 272	0.15 166	0.13 141

CFNet	0.51 346	0.29 375	0.46 252	0.41 249	0.27 282	0.70 370	0.32 193	1.13 410	1.00 412	0.72 273	1.07 384	0.85 357	0.60 330	0.76 353	0.52 352	0.19 305	0.14 285	0.23 371	0.23 406	0.21 337	0.16 254

LE_ROB	4.42 554	0.24 290	2.75 537	0.42 289	0.23 151	1.57 510	0.90 505	1.71 526	17.88 572	16.56 574	4.88 554	5.17 551	18.85 573	1.63 512	14.62 563	0.17 244	0.14 285	0.16 143	0.16 223	0.19 298	0.17 272

MM-Stereo_test3	0.34 130	0.19 121	0.31 54	0.41 249	0.25 212	0.35 155	0.44 371	0.72 240	0.92 374	0.46 138	0.52 139	0.41 130	0.29 127	0.44 93	0.28 138	0.16 206	0.15 314	0.17 181	0.13 135	0.14 120	0.13 141

FACV-RUCA	0.43 251	0.28 363	0.47 264	0.45 351	0.33 394	0.58 302	0.34 214	0.82 287	0.73 251	0.57 174	0.84 268	0.47 167	0.50 272	0.54 165	0.39 266	0.22 369	0.15 314	0.35 469	0.16 223	0.28 418	0.21 364

test_sample4	0.47 293	0.26 332	0.50 309	0.35 91	0.22 111	0.69 365	0.38 296	1.15 423	0.81 305	0.78 304	0.82 257	0.62 247	0.53 283	0.63 260	0.44 302	0.21 344	0.15 314	0.21 337	0.19 329	0.21 337	0.19 323

test_sample3	0.46 278	0.25 313	0.50 309	0.35 91	0.23 151	0.69 365	0.37 274	1.15 423	0.81 305	0.75 287	0.79 243	0.66 274	0.49 261	0.63 260	0.46 321	0.21 344	0.15 314	0.20 296	0.19 329	0.21 337	0.19 323

SMFormer	0.51 346	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 331	0.34 214	1.21 445	1.02 419	0.81 321	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.55 365	0.19 305	0.15 314	0.18 226	0.16 223	0.18 264	0.18 290

tta	0.51 346	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 331	0.34 214	1.21 445	1.02 419	0.81 321	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.55 365	0.19 305	0.15 314	0.18 226	0.16 223	0.15 166	0.14 185

qqq1	0.49 323	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 331	0.34 214	1.21 445	1.02 419	0.81 321	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.34 203	0.19 305	0.15 314	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.14 185

fff1	0.49 323	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 331	0.34 214	1.21 445	1.02 419	0.81 321	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.34 203	0.19 305	0.15 314	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.14 185

mmm	0.44 258	0.27 349	0.46 252	0.38 155	0.24 180	0.61 323	0.35 238	0.94 332	0.53 166	0.72 273	1.05 375	0.63 249	0.50 272	0.57 192	0.45 311	0.18 275	0.15 314	0.23 371	0.20 354	0.20 314	0.18 290

mmx	0.53 361	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	1.16 429	1.03 424	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 447	0.20 328	0.15 314	0.25 399	0.21 375	0.22 359	0.20 346

xxx	0.53 361	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	1.16 429	1.03 424	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 447	0.20 328	0.15 314	0.25 399	0.21 375	0.22 359	0.20 346

CFNet_ucs	0.50 339	0.24 290	0.55 343	0.38 155	0.31 367	0.58 302	0.33 203	0.98 349	0.93 380	0.88 378	1.19 429	0.80 346	0.49 261	0.63 260	0.43 286	0.21 344	0.15 314	0.26 417	0.18 299	0.26 405	0.22 382

CBFPSM	0.59 407	0.22 232	1.31 505	0.38 155	0.27 282	1.12 473	0.65 460	0.79 279	0.82 310	0.80 310	0.81 253	1.35 479	0.87 452	0.67 299	0.76 418	0.16 206	0.15 314	0.15 117	0.16 223	0.17 240	0.22 382

CroCo-Stereo Lap2	0.28 77	0.24 290	0.39 158	0.50 416	0.29 331	0.20 5	0.31 173	0.49 84	0.38 104	0.24 22	0.27 35	0.46 164	0.31 149	0.39 57	0.30 159	0.14 97	0.15 314	0.16 143	0.13 135	0.16 206	0.15 208

x	0.39 211	0.24 290	0.41 179	0.34 57	0.23 151	0.52 260	0.32 193	0.86 300	0.52 163	0.57 174	0.70 194	0.59 230	0.50 272	0.49 131	0.46 321	0.17 244	0.15 314	0.17 181	0.15 191	0.17 240	0.16 254

psmg	0.49 323	0.25 313	0.43 211	0.41 249	0.28 305	0.85 424	0.43 362	0.99 351	0.76 269	0.91 394	0.94 316	0.76 328	0.54 295	0.64 273	0.43 286	0.20 328	0.15 314	0.20 296	0.20 354	0.18 264	0.18 290

UDGNet	0.48 305	0.77 508	0.50 309	0.48 387	0.31 367	0.41 207	0.34 214	0.70 228	0.92 374	0.65 218	0.60 164	0.58 215	0.43 230	0.63 260	0.41 277	0.32 462	0.15 314	0.66 519	0.19 329	0.36 462	0.21 364

dd	0.43 251	0.38 433	0.55 343	0.44 328	0.25 212	0.47 242	0.38 296	0.70 228	1.05 433	0.59 178	0.65 177	0.42 140	0.39 210	0.66 288	0.50 335	0.24 395	0.15 314	0.21 337	0.15 191	0.22 359	0.18 290

RAFT	0.45 268	0.22 232	0.45 235	0.47 381	0.26 253	0.54 274	0.47 385	0.66 185	0.58 185	0.80 310	0.82 257	0.94 392	0.57 310	0.75 349	0.34 203	0.17 244	0.15 314	0.22 351	0.20 354	0.16 206	0.12 107

LMCR-Stereo	0.53 361	0.30 384	0.53 334	0.58 472	0.30 345	0.83 420	0.36 260	1.19 439	0.76 269	0.88 378	1.04 371	0.56 202	0.62 342	0.82 376	0.67 398	0.19 305	0.15 314	0.19 266	0.14 166	0.23 376	0.17 272

222	1.18 504	0.22 232	0.44 223	0.37 126	0.22 111	0.79 401	0.37 274	1.31 480	0.89 359	0.92 402	1.08 387	0.72 303	0.71 402	0.66 288	13.89 562	0.20 328	0.15 314	0.17 181	0.16 223	0.18 264	0.19 323

test_xeample	1.01 484	0.21 193	0.42 200	0.35 91	0.21 92	0.71 375	0.39 319	1.23 457	0.86 333	0.81 321	1.04 371	0.69 286	0.61 336	0.69 315	10.93 559	0.19 305	0.15 314	0.18 226	0.17 272	0.18 264	0.17 272

ACVNet	0.46 278	0.23 253	0.36 111	0.39 183	0.28 305	0.58 302	0.40 330	0.87 307	0.80 297	0.64 209	0.96 329	0.79 338	0.60 330	0.63 260	0.67 398	0.17 244	0.15 314	0.16 143	0.15 191	0.18 264	0.15 208

acv_ft	0.51 346	0.23 253	0.56 349	0.44 328	0.28 305	0.86 427	0.39 319	0.91 323	0.80 297	0.97 421	0.96 329	0.79 338	0.59 326	0.63 260	0.87 444	0.17 244	0.15 314	0.16 143	0.15 191	0.17 240	0.15 208

GANet-RSSM	0.47 293	0.21 193	0.37 127	0.38 155	0.25 212	0.58 302	0.36 260	1.07 387	0.78 286	0.68 239	1.01 353	0.86 362	0.67 375	0.62 249	0.44 302	0.21 344	0.15 314	0.18 226	0.18 299	0.18 264	0.17 272

PSMNet-RSSM	0.48 305	0.22 232	0.38 139	0.42 289	0.25 212	0.50 252	0.37 274	1.10 397	0.77 276	0.70 254	1.06 381	0.84 355	0.64 359	0.62 249	0.47 328	0.23 384	0.15 314	0.23 371	0.25 430	0.20 314	0.19 323

CFNet-ft	0.48 305	0.23 253	0.36 111	0.40 218	0.26 253	0.64 347	0.37 274	0.87 307	0.85 328	0.64 209	1.00 350	1.01 410	0.64 359	0.61 241	0.53 355	0.23 384	0.15 314	0.24 386	0.21 375	0.23 376	0.18 290

SuperB	1.04 489	0.37 423	4.81 548	0.43 309	0.31 367	0.99 448	0.46 378	1.02 367	2.09 526	1.09 465	1.09 391	0.75 322	0.81 435	1.06 454	1.76 514	0.19 305	0.15 314	0.17 181	0.15 191	2.82 556	0.26 408

CFNet_RVC	0.48 305	0.23 253	0.36 111	0.40 218	0.26 253	0.64 347	0.37 274	0.87 307	0.85 328	0.64 209	1.00 350	1.01 410	0.64 359	0.61 241	0.53 355	0.23 384	0.15 314	0.24 386	0.21 375	0.23 376	0.18 290

NVstereo2D	0.60 410	0.30 384	0.75 434	0.48 387	0.43 455	0.89 429	0.48 393	1.05 379	1.15 460	0.66 230	0.86 281	0.88 373	0.70 398	0.99 440	0.65 392	0.32 462	0.15 314	0.28 437	0.20 354	0.40 474	0.36 467

DISCO	0.70 431	0.26 332	0.68 402	0.44 328	0.31 367	1.14 475	0.51 419	1.23 457	1.23 474	0.81 321	1.05 375	1.50 493	0.85 447	1.82 521	1.03 478	0.19 305	0.15 314	0.18 226	0.16 223	0.24 389	0.23 388

S2M2_XL	0.19 7	0.18 84	0.27 20	0.27 1	0.20 73	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 31	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 15	0.17 244	0.16 345	0.15 117	0.13 135	0.15 166	0.12 107

DDVS	0.52 355	0.30 384	0.56 349	0.41 249	0.31 367	0.71 375	0.34 214	0.91 323	0.67 219	0.85 353	0.89 301	1.12 443	0.46 249	0.86 401	0.60 378	0.22 369	0.16 345	0.22 351	0.18 299	0.25 399	0.26 408

rvit_stereo_0081	0.32 114	0.24 290	0.47 264	0.43 309	0.26 253	0.30 98	0.37 274	0.42 59	0.55 175	0.36 87	0.40 88	0.39 114	0.35 175	0.43 82	0.33 188	0.22 369	0.16 345	0.19 266	0.16 223	0.19 298	0.13 141

rvit_stereo_0082	0.32 114	0.24 290	0.47 264	0.43 309	0.26 253	0.30 98	0.37 274	0.42 59	0.55 175	0.36 87	0.40 88	0.39 114	0.35 175	0.43 82	0.33 188	0.22 369	0.16 345	0.19 266	0.16 223	0.19 298	0.13 141

test_sample6	0.49 323	0.26 332	0.50 309	0.37 126	0.22 111	0.63 340	0.40 330	1.12 408	0.83 315	0.80 310	1.03 365	0.66 274	0.55 301	0.67 299	0.46 321	0.22 369	0.16 345	0.22 351	0.22 393	0.23 376	0.21 364

test_sample5	0.47 293	0.26 332	0.49 296	0.36 110	0.22 111	0.64 347	0.39 319	1.13 410	0.81 305	0.77 300	0.94 316	0.64 256	0.54 295	0.65 280	0.43 286	0.21 344	0.16 345	0.22 351	0.20 354	0.22 359	0.20 346

DualNet	0.48 305	0.26 332	0.49 296	0.36 110	0.22 111	0.64 347	0.39 319	1.13 410	0.81 305	0.80 310	1.03 365	0.64 256	0.54 295	0.65 280	0.43 286	0.21 344	0.16 345	0.22 351	0.20 354	0.22 359	0.20 346

CASS	0.45 268	0.27 349	0.42 200	0.48 387	0.22 111	0.61 323	0.34 214	0.97 346	0.62 190	0.71 261	0.85 278	0.61 241	0.55 301	0.57 192	0.41 277	0.29 441	0.16 345	0.22 351	0.18 299	0.22 359	0.28 424
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.40 223	0.26 332	0.44 223	0.36 110	0.22 111	0.46 238	0.36 260	0.85 296	0.54 170	0.56 171	0.69 191	0.65 269	0.53 283	0.55 170	0.45 311	0.17 244	0.16 345	0.20 296	0.19 329	0.18 264	0.17 272

ADLNet2	0.55 375	0.25 313	0.65 388	0.47 381	0.30 345	0.83 420	0.50 404	1.05 379	0.95 393	0.80 310	0.98 343	0.99 403	0.69 385	0.77 360	0.73 413	0.20 328	0.16 345	0.17 181	0.18 299	0.21 337	0.21 364

GEStereo_RVC	0.55 375	0.29 375	0.63 377	0.49 402	0.31 367	0.70 370	0.54 430	1.22 453	0.92 374	0.82 330	0.85 278	0.85 357	0.63 348	0.90 414	0.65 392	0.24 395	0.16 345	0.19 266	0.16 223	0.21 337	0.22 382

TANstereo	0.30 102	0.15 25	0.31 54	0.30 9	0.17 17	0.55 279	0.23 58	0.44 70	0.55 175	0.59 178	0.68 190	0.37 102	0.26 89	0.35 37	0.27 118	0.15 158	0.16 345	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.14 185

ADLNet	0.55 375	0.27 349	0.51 321	0.44 328	0.35 409	0.78 398	0.46 378	1.08 391	0.86 333	0.99 429	0.98 343	0.92 388	0.63 348	0.69 315	0.81 428	0.22 369	0.16 345	0.22 351	0.22 393	0.21 337	0.21 364

GES	0.44 258	0.23 253	0.57 353	0.40 218	0.30 345	0.59 315	0.36 260	0.96 343	0.68 224	0.74 285	0.83 263	0.47 167	0.48 258	0.67 299	0.43 286	0.22 369	0.16 345	0.17 181	0.16 223	0.18 264	0.23 388

HCRNet	0.44 258	0.34 406	0.41 179	0.53 452	0.26 253	0.53 268	0.29 135	0.83 290	0.63 201	0.71 261	0.81 253	0.77 334	0.50 272	0.66 288	0.36 236	0.24 395	0.16 345	0.24 386	0.20 354	0.21 337	0.18 290

xxxx	1.01 484	0.22 232	0.43 211	0.36 110	0.21 92	0.82 417	0.36 260	1.32 481	0.88 346	0.71 261	0.94 316	0.97 399	0.63 348	0.64 273	10.58 558	0.20 328	0.16 345	0.18 226	0.17 272	0.19 298	0.19 323

DMCA	0.45 268	0.26 332	0.50 309	0.38 155	0.28 305	0.51 256	0.34 214	0.93 327	0.68 224	0.75 287	0.83 263	0.79 338	0.53 283	0.51 144	0.54 360	0.21 344	0.16 345	0.21 337	0.16 223	0.19 298	0.21 364

ADCRef	0.80 453	0.43 452	1.32 507	0.50 416	0.45 466	1.07 462	0.51 419	1.07 387	0.98 401	1.17 475	1.42 468	0.87 368	0.91 458	0.85 396	3.19 535	0.18 275	0.16 345	0.23 371	0.23 406	0.22 359	0.21 364

ADCP+	1.06 493	0.35 412	1.51 520	0.49 402	0.51 484	1.45 503	0.55 434	1.25 468	1.03 424	1.16 474	1.15 416	1.10 439	1.07 485	1.56 506	6.75 554	0.19 305	0.16 345	0.23 371	0.21 375	0.28 418	0.21 364

RYNet	0.72 439	0.35 412	0.64 382	0.53 452	0.67 509	1.31 493	0.67 463	1.20 443	1.18 465	1.05 453	0.87 289	1.27 459	0.93 467	0.93 430	1.27 500	0.22 369	0.16 345	0.26 417	0.23 406	0.40 474	0.39 480

G2L-Stereo	0.49 323	0.23 253	0.48 284	0.43 309	0.26 253	0.47 242	0.42 355	0.93 327	0.78 286	0.84 349	0.86 281	0.91 384	0.52 279	0.78 364	0.70 405	0.20 328	0.17 365	0.22 351	0.18 299	0.17 240	0.21 364

rvit_stereo_0081_aga	0.31 108	0.28 363	0.44 223	0.42 289	0.29 331	0.34 147	0.31 173	0.44 70	0.40 115	0.39 109	0.44 98	0.40 124	0.32 154	0.42 76	0.29 153	0.23 384	0.17 365	0.19 266	0.16 223	0.20 314	0.15 208

ACV-stereo	0.62 413	0.34 406	1.00 472	0.43 309	0.31 367	1.20 484	0.40 330	0.75 259	0.83 315	0.64 209	0.77 222	2.10 517	1.03 480	0.81 373	0.64 390	0.21 344	0.17 365	0.18 226	0.18 299	0.21 337	0.21 364

ITSA-stereo	0.53 361	0.28 363	0.52 326	0.40 218	0.23 151	0.56 292	0.34 214	1.24 464	1.24 476	0.80 310	0.81 253	0.72 303	0.58 319	0.82 376	0.65 392	0.21 344	0.17 365	0.23 371	0.21 375	0.22 359	0.26 408

rvit_stereo_0080	0.31 108	0.25 313	0.40 169	0.39 183	0.28 305	0.27 57	0.46 378	0.49 84	0.44 135	0.35 83	0.42 94	0.40 124	0.28 113	0.41 69	0.33 188	0.22 369	0.17 365	0.17 181	0.16 223	0.22 359	0.15 208

1111x	0.55 375	0.22 232	0.46 252	0.38 155	0.20 73	0.66 357	0.43 362	1.23 457	0.99 406	0.71 261	0.99 348	0.95 394	0.69 385	0.90 414	1.08 484	0.18 275	0.17 365	0.18 226	0.19 329	0.20 314	0.18 290

whm_eth	0.31 108	0.25 313	0.40 169	0.39 183	0.28 305	0.27 57	0.46 378	0.49 84	0.44 135	0.35 83	0.42 94	0.40 124	0.28 113	0.41 69	0.33 188	0.22 369	0.17 365	0.17 181	0.16 223	0.22 359	0.15 208

gwcnet-sp	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 218	0.26 253	0.81 409	0.41 345	0.89 314	0.84 320	0.91 394	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 275	0.17 365	0.18 226	0.18 299	0.18 264	0.18 290

scenet	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 218	0.26 253	0.81 409	0.41 345	0.89 314	0.84 320	0.91 394	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 275	0.17 365	0.18 226	0.18 299	0.18 264	0.18 290

ToySt	0.49 323	0.27 349	0.75 434	0.40 218	0.27 282	0.64 347	0.49 399	0.84 293	0.77 276	0.60 182	0.83 263	0.88 373	0.66 372	0.70 321	0.56 367	0.16 206	0.17 365	0.21 337	0.20 354	0.21 337	0.19 323

ssnet	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 218	0.26 253	0.81 409	0.41 345	0.89 314	0.84 320	0.91 394	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 275	0.17 365	0.18 226	0.18 299	0.18 264	0.18 290

CSP-Net	0.56 386	0.27 349	0.49 296	0.41 249	0.28 305	1.22 486	0.50 404	1.23 457	0.72 244	0.95 416	0.95 325	0.89 377	0.62 342	0.83 384	0.62 384	0.26 415	0.17 365	0.17 181	0.17 272	0.18 264	0.17 272

ICVP	0.46 278	0.25 313	0.38 139	0.48 387	0.28 305	0.58 302	0.43 362	1.00 355	0.70 232	0.67 233	0.95 325	0.75 322	0.55 301	0.53 159	0.54 360	0.23 384	0.17 365	0.19 266	0.17 272	0.19 298	0.20 346
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TDLM	0.57 393	0.33 401	0.49 296	0.51 432	0.30 345	0.66 357	0.73 485	1.03 371	1.01 416	0.82 330	1.10 393	0.84 355	0.70 398	0.86 401	0.58 370	0.28 434	0.17 365	0.25 399	0.22 393	0.26 405	0.19 323

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 361	0.32 393	0.64 382	0.44 328	0.30 345	0.66 357	0.44 371	1.04 374	0.88 346	0.91 394	0.91 308	0.99 403	0.60 330	0.68 309	0.60 378	0.21 344	0.17 365	0.22 351	0.22 393	0.21 337	0.21 364
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.49 323	0.26 332	0.35 104	0.39 183	0.26 253	0.64 347	0.36 260	1.15 423	0.84 320	0.67 233	0.88 297	0.88 373	0.59 326	0.58 212	0.45 311	0.24 395	0.17 365	0.27 429	0.27 449	0.25 399	0.23 388

DRN-Test	0.66 420	0.32 393	0.66 394	0.50 416	0.39 432	1.15 477	0.61 454	1.49 508	1.01 416	1.12 470	1.08 387	1.06 425	0.69 385	0.77 360	0.94 463	0.23 384	0.17 365	0.26 417	0.25 430	0.25 399	0.21 364

iinet-f	0.67 424	0.26 332	2.15 532	0.39 183	0.31 367	1.19 483	0.56 440	0.84 293	0.84 320	0.80 310	1.17 423	1.05 423	0.84 446	0.71 326	1.21 495	0.20 328	0.18 382	0.17 181	0.15 191	0.20 314	0.20 346

GLC_STEREO	0.29 88	0.19 121	0.27 20	0.44 328	0.19 49	0.31 113	0.26 91	0.47 79	0.43 129	0.37 93	0.47 112	0.41 130	0.23 57	0.50 137	0.34 203	0.14 97	0.18 382	0.19 266	0.16 223	0.16 206	0.13 141

AACVNet	0.50 339	0.23 253	0.49 296	0.46 372	0.29 331	0.52 260	0.38 296	0.90 319	0.55 175	0.81 321	1.03 365	1.00 406	0.70 398	0.83 384	0.54 360	0.21 344	0.18 382	0.24 386	0.18 299	0.23 376	0.20 346

PSMNet-ADL	0.48 305	0.27 349	0.40 169	0.48 387	0.30 345	0.68 363	0.37 274	0.90 319	0.80 297	0.61 189	0.80 246	0.92 388	0.62 342	0.72 331	0.63 387	0.23 384	0.18 382	0.18 226	0.20 354	0.22 359	0.20 346

delet	0.55 375	0.24 290	0.55 343	0.44 328	0.33 394	1.07 462	0.50 404	1.00 355	0.86 333	0.85 353	0.96 329	0.90 382	0.63 348	0.83 384	0.74 416	0.18 275	0.18 382	0.20 296	0.21 375	0.16 206	0.15 208

aanetorigin	0.83 464	0.56 486	1.87 527	0.49 402	0.38 428	0.56 292	0.66 461	0.70 228	1.00 412	2.42 534	2.02 508	1.31 465	1.18 495	0.93 430	1.13 491	0.20 328	0.18 382	0.20 296	0.19 329	0.27 415	0.30 438

EDNetEfficientorigin	9.93 562	1.15 529	175.16 582	0.48 387	0.36 413	1.04 459	0.68 468	1.24 464	2.69 538	3.17 548	2.50 519	2.30 521	2.07 535	1.76 518	2.21 525	0.20 328	0.18 382	0.24 386	0.19 329	0.51 500	0.50 512

EDNetEfficient	1.46 519	0.80 510	6.12 550	0.47 381	0.39 432	0.69 365	0.83 495	0.90 319	2.77 539	3.50 551	1.96 506	1.66 503	2.03 534	1.26 483	4.18 544	0.21 344	0.18 382	0.21 337	0.20 354	0.41 480	0.39 480

ac_64	0.52 355	0.22 232	0.50 309	0.45 351	0.28 305	0.80 404	0.45 374	1.02 367	0.61 189	0.91 394	0.83 263	1.07 430	0.68 381	0.74 343	0.70 405	0.21 344	0.18 382	0.20 296	0.19 329	0.18 264	0.15 208

DMCA-RVC	0.51 346	0.30 384	0.59 358	0.50 416	0.32 383	0.54 274	0.38 296	0.86 300	0.68 224	0.94 409	0.86 281	0.91 384	0.68 381	0.70 321	0.59 375	0.23 384	0.18 382	0.31 454	0.23 406	0.26 405	0.19 323

FADNet-RVC-Resample	0.56 386	0.33 401	1.16 487	0.49 402	0.34 403	0.71 375	0.43 362	1.01 364	0.93 380	0.82 330	0.87 289	0.74 320	0.67 375	0.73 336	0.45 311	0.18 275	0.18 382	0.26 417	0.27 449	0.26 405	0.27 417

FADNet_RVC	0.55 375	0.37 423	1.17 492	0.44 328	0.31 367	0.56 292	0.34 214	1.06 383	0.88 346	0.67 233	0.90 305	0.61 241	0.65 365	0.93 430	0.70 405	0.21 344	0.18 382	0.26 417	0.23 406	0.31 437	0.28 424

DispFullNet	1.60 524	2.63 559	2.75 537	2.56 554	1.79 545	1.24 489	0.47 385	1.37 493	1.45 502	1.87 518	1.50 480	1.55 498	2.46 538	2.04 530	1.04 481	0.59 519	0.18 382	2.32 549	0.68 529	2.29 549	1.14 543

PWC_ROB	0.87 468	0.52 480	1.28 502	0.50 416	0.32 383	0.91 430	0.37 274	1.36 491	1.46 503	1.61 506	2.59 523	1.16 453	1.01 479	1.34 493	1.40 507	0.25 405	0.18 382	0.28 437	0.20 354	0.29 422	0.28 424

S2M2	0.26 60	0.22 232	0.33 78	0.31 17	0.25 212	0.24 26	0.13 1	0.35 27	0.41 119	0.25 27	0.36 79	0.30 55	0.25 74	0.30 12	0.26 100	0.22 369	0.19 396	0.17 181	0.19 329	0.21 337	0.18 290

DCVSM-stereo	0.49 323	0.27 349	0.53 334	0.39 183	0.29 331	0.51 256	0.26 91	0.75 259	0.75 261	1.11 469	0.75 212	1.05 423	0.72 406	0.60 233	0.47 328	0.20 328	0.19 396	0.24 386	0.20 354	0.25 399	0.30 438

CAS++	0.32 114	0.24 290	0.36 111	0.37 126	0.26 253	0.28 74	0.23 58	0.87 307	0.50 158	0.47 143	0.45 101	0.26 45	0.21 38	0.49 131	0.24 55	0.23 384	0.19 396	0.22 351	0.17 272	0.21 337	0.16 254
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-MNSev	0.76 444	0.40 444	1.34 508	0.50 416	0.40 437	1.44 502	0.83 495	1.15 423	1.16 461	1.25 488	1.20 430	1.13 449	0.81 435	1.16 468	1.00 476	0.22 369	0.19 396	0.24 386	0.23 406	0.28 418	0.26 408

CRFU-Net	0.57 393	0.27 349	0.57 353	0.46 372	0.30 345	1.20 484	0.52 422	1.10 397	0.56 181	1.00 434	0.98 343	1.06 425	0.79 431	0.81 373	0.71 410	0.21 344	0.19 396	0.18 226	0.16 223	0.18 264	0.19 323

AASNet	0.53 361	0.25 313	0.52 326	0.49 402	0.32 383	0.74 384	0.40 330	1.50 509	0.86 333	0.86 360	0.92 312	0.64 256	0.59 326	0.59 227	0.79 423	0.23 384	0.19 396	0.20 296	0.16 223	0.21 337	0.19 323

RTSC	0.87 468	0.48 463	1.23 498	0.52 444	0.37 419	1.13 474	0.50 404	1.34 485	1.79 520	1.51 500	1.24 436	1.12 443	0.81 435	1.62 510	2.16 524	0.25 405	0.19 396	0.23 371	0.24 421	0.30 431	0.31 445

ADCL	1.04 489	0.38 433	1.35 509	0.50 416	0.39 432	1.61 512	0.89 503	1.29 475	1.39 496	1.29 490	1.50 480	1.24 457	1.24 500	1.37 499	4.87 547	0.21 344	0.19 396	0.25 399	0.25 430	0.29 422	0.27 417

CVANet_RVC	0.57 393	0.33 401	0.44 223	0.47 381	0.32 383	0.67 361	0.61 454	1.05 379	0.93 380	0.85 353	1.04 371	1.01 410	0.73 409	0.83 384	0.52 352	0.29 441	0.19 396	0.27 429	0.25 430	0.31 437	0.21 364

StereoDRNet	0.64 416	0.33 401	0.68 402	0.51 432	0.43 455	1.03 455	0.53 426	1.47 505	0.99 406	1.10 467	0.87 289	1.07 430	0.71 402	0.82 376	0.88 447	0.23 384	0.19 396	0.25 399	0.23 406	0.27 415	0.19 323

rvit_stereo_0083	0.34 130	0.24 290	0.50 309	0.44 328	0.27 282	0.34 147	0.35 238	0.45 74	0.62 190	0.37 93	0.47 112	0.42 140	0.35 175	0.40 62	0.36 236	0.22 369	0.20 406	0.20 296	0.17 272	0.20 314	0.14 185

DualNet (step1)	0.57 393	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 345	0.71 375	0.43 362	1.06 383	0.88 346	0.92 402	0.86 281	0.85 357	0.69 385	0.68 309	0.50 335	0.41 496	0.20 406	0.40 487	0.41 500	0.36 462	0.33 453

test_sample7	0.52 355	0.29 375	0.50 309	0.36 110	0.27 282	0.62 331	0.41 345	1.06 383	0.88 346	0.92 402	0.86 281	0.85 357	0.69 385	0.68 309	0.50 335	0.26 415	0.20 406	0.27 429	0.26 443	0.27 415	0.24 396

NINENet	0.50 339	0.29 375	0.51 321	0.45 351	0.32 383	0.70 370	0.34 214	1.10 397	0.88 346	0.80 310	0.94 316	0.65 269	0.49 261	0.73 336	0.51 345	0.22 369	0.20 406	0.25 399	0.18 299	0.22 359	0.21 364

RAFT + AFF	0.53 361	0.29 375	0.75 434	0.51 432	0.32 383	0.63 340	0.60 449	1.00 355	0.91 369	0.78 304	0.87 289	0.83 351	0.58 319	0.80 370	0.47 328	0.17 244	0.20 406	0.23 371	0.22 393	0.18 264	0.18 290

UPFNet	0.53 361	0.24 290	0.51 321	0.45 351	0.38 428	0.84 423	0.49 399	0.99 351	0.75 261	0.87 368	0.88 297	0.86 362	0.64 359	0.80 370	0.71 410	0.20 328	0.20 406	0.20 296	0.20 354	0.19 298	0.15 208

HGLStereo	0.56 386	0.28 363	0.57 353	0.50 416	0.37 419	0.80 404	0.45 374	1.02 367	0.78 286	0.86 360	1.14 410	0.89 377	0.82 439	0.76 353	0.73 413	0.21 344	0.20 406	0.19 266	0.18 299	0.19 298	0.21 364

hitnet-ft	0.55 375	0.27 349	0.39 158	0.41 249	0.28 305	0.78 398	0.40 330	0.92 325	0.90 362	0.82 330	1.01 353	1.13 449	0.70 398	0.78 364	0.67 398	0.28 434	0.20 406	0.28 437	0.22 393	0.29 422	0.26 408

DLCB_ROB	0.58 400	0.28 363	0.47 264	0.49 402	0.32 383	0.77 394	0.50 404	0.99 351	0.92 374	1.04 451	1.14 410	1.21 454	0.69 385	0.88 406	0.69 402	0.20 328	0.20 406	0.22 351	0.22 393	0.21 337	0.18 290

PSMNet_ROB	0.64 416	0.37 423	0.65 388	0.56 465	0.42 450	0.97 443	0.83 495	1.21 445	0.92 374	0.79 308	1.02 361	1.08 432	0.63 348	0.82 376	0.91 461	0.29 441	0.20 406	0.31 454	0.31 469	0.26 405	0.23 388

ttt	0.51 346	0.25 313	0.43 211	0.38 155	0.24 180	0.65 354	0.38 296	1.18 437	1.05 433	0.72 273	1.08 387	0.63 249	0.49 261	0.84 389	0.59 375	0.24 395	0.21 416	0.22 351	0.20 354	0.24 389	0.24 396

WZ-Net	1.19 505	0.59 490	4.07 545	0.62 488	0.51 484	1.34 494	1.31 534	1.32 481	1.74 519	1.53 502	1.65 489	1.74 506	1.28 504	2.25 535	2.01 521	0.27 424	0.21 416	0.23 371	0.25 430	0.40 474	0.39 480

SACVNet	0.58 400	0.34 406	0.55 343	0.55 462	0.36 413	0.63 340	0.48 393	1.13 410	0.77 276	1.02 442	1.06 381	1.02 415	0.74 411	0.90 414	0.51 345	0.27 424	0.21 416	0.25 399	0.24 421	0.29 422	0.36 467

pcwnet_v2	0.58 400	0.28 363	0.84 451	0.45 351	0.35 409	0.61 323	0.35 238	1.27 472	1.21 471	0.99 429	1.27 441	0.72 303	0.58 319	0.67 299	0.48 332	0.27 424	0.21 416	0.24 386	0.23 406	0.29 422	0.29 430

DSFCA	0.55 375	0.25 313	0.62 368	0.40 218	0.36 413	0.74 384	0.52 422	1.04 374	0.82 310	1.06 456	0.84 268	0.89 377	0.63 348	0.99 440	0.58 370	0.25 405	0.21 416	0.21 337	0.21 375	0.21 337	0.19 323

ETE_ROB	0.70 431	0.49 466	0.73 425	0.56 465	0.36 413	0.79 401	0.87 502	1.14 419	0.93 380	1.19 479	1.18 425	1.39 482	0.82 439	0.99 440	0.80 425	0.26 415	0.21 416	0.31 454	0.26 443	0.33 448	0.34 460

GASNet	0.67 424	0.72 503	0.96 467	0.70 508	0.48 477	0.62 331	0.47 385	1.08 391	1.03 424	0.94 409	0.82 257	0.93 390	0.83 444	1.33 491	0.80 425	0.31 451	0.22 422	0.29 445	0.28 454	0.44 485	0.24 396

ssnet_v2	0.58 400	0.28 363	0.56 349	0.43 309	0.29 331	0.95 438	0.59 447	1.13 410	0.99 406	0.93 406	0.80 246	0.99 403	0.64 359	0.82 376	0.94 463	0.25 405	0.22 422	0.23 371	0.24 421	0.20 314	0.19 323

Wz-Net-LNSev	0.71 435	0.51 473	1.36 513	0.50 416	0.41 444	1.15 477	0.69 473	1.21 445	1.07 446	1.02 442	1.12 398	1.08 432	0.87 452	0.89 412	0.89 457	0.24 395	0.22 422	0.21 337	0.19 329	0.26 405	0.26 408

sCroCo_RVC	0.35 145	0.28 363	0.69 408	0.51 432	0.39 432	0.41 207	0.31 173	0.49 84	0.45 142	0.31 57	0.48 114	0.38 110	0.32 154	0.46 110	0.32 176	0.21 344	0.22 422	0.19 266	0.19 329	0.21 337	0.20 346

RTS	1.98 533	0.96 522	11.36 557	0.65 495	0.57 500	2.77 536	1.40 538	1.39 495	2.26 529	1.89 519	2.56 520	1.32 470	1.25 501	5.20 554	4.05 542	0.31 451	0.22 422	0.29 445	0.29 460	0.40 474	0.37 472

RTSA	1.98 533	0.96 522	11.36 557	0.65 495	0.57 500	2.77 536	1.40 538	1.39 495	2.26 529	1.89 519	2.56 520	1.32 470	1.25 501	5.20 554	4.05 542	0.31 451	0.22 422	0.29 445	0.29 460	0.40 474	0.37 472

MDST_ROB	0.91 476	0.27 349	0.85 452	0.63 489	0.41 444	2.53 530	0.71 483	1.60 519	1.13 457	2.83 541	1.73 495	0.97 399	0.69 385	1.61 509	0.73 413	0.25 405	0.22 422	0.32 460	0.28 454	0.25 399	0.24 396

PDISCO_ROB	0.91 476	0.48 463	1.06 477	0.99 521	0.97 524	1.67 517	0.63 456	1.64 522	1.59 512	1.06 456	1.18 425	1.31 465	0.79 431	1.55 504	0.97 469	0.49 508	0.22 422	0.45 497	0.40 495	0.45 489	0.37 472

LALA_ROB	0.74 442	0.43 452	0.69 408	0.54 458	0.40 437	1.01 450	0.95 508	1.21 445	1.07 446	1.22 484	1.12 398	1.56 499	0.79 431	1.04 453	0.86 438	0.33 470	0.22 422	0.35 469	0.30 462	0.35 458	0.31 445

PWCDC_ROB	0.89 472	0.49 466	0.80 448	0.74 512	0.40 437	1.03 455	0.39 319	1.33 483	2.35 534	1.02 442	3.77 541	0.81 349	0.92 462	1.20 473	0.90 459	0.34 476	0.22 422	0.24 386	0.20 354	0.34 454	0.29 430

rvit_stereo_0075_2	0.47 293	0.37 423	0.70 412	0.53 452	0.46 473	0.43 217	0.36 260	0.81 285	0.67 219	0.55 168	0.74 210	0.59 230	0.43 230	0.63 260	0.43 286	0.32 462	0.23 432	0.35 469	0.25 430	0.30 431	0.25 403

coex-ft	6.43 559	1.51 540	87.33 581	0.49 402	0.38 428	1.34 494	1.21 526	1.16 429	8.09 557	12.12 566	2.79 527	2.77 530	3.31 549	1.16 468	3.15 534	0.24 395	0.23 432	0.27 429	0.24 421	0.45 489	0.37 472

fast-acv-ft	0.64 416	0.30 384	0.73 425	0.45 351	0.34 403	1.17 480	0.49 399	0.86 300	0.98 401	1.02 442	1.36 456	1.29 462	0.85 447	0.76 353	0.81 428	0.21 344	0.23 432	0.23 371	0.23 406	0.21 337	0.20 346

Wz-Net-SNSev	0.91 476	0.73 504	2.13 531	0.56 465	0.45 466	0.95 438	1.13 521	1.34 485	1.24 476	1.02 442	1.30 449	1.46 487	0.86 449	1.81 520	1.50 508	0.25 405	0.23 432	0.25 399	0.26 443	0.32 442	0.29 430

dad	0.58 400	0.50 470	0.64 382	0.43 309	0.30 345	0.59 315	0.36 260	0.78 275	1.25 481	1.01 439	1.17 423	1.15 452	0.53 283	0.68 309	0.50 335	0.35 481	0.23 432	0.37 479	0.21 375	0.29 422	0.20 346

STTStereo	0.55 375	0.37 423	0.76 439	0.44 328	0.31 367	0.60 321	0.44 371	0.96 343	0.86 333	0.99 429	0.90 305	0.96 397	0.58 319	0.71 326	0.61 382	0.25 405	0.23 432	0.26 417	0.32 475	0.24 389	0.23 388

DANet	0.71 435	0.45 460	0.91 463	0.59 476	0.40 437	0.81 409	0.40 330	0.97 346	0.84 320	1.20 482	1.22 431	1.33 473	0.88 455	1.16 468	1.24 496	0.27 424	0.23 432	0.31 454	0.25 430	0.35 458	0.32 449
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DeepPruner_ROB	0.53 361	0.34 406	0.59 358	0.41 249	0.30 345	0.50 252	0.43 362	1.19 439	0.70 232	0.85 353	1.05 375	0.86 362	0.55 301	0.84 389	0.51 345	0.29 441	0.23 432	0.22 351	0.22 393	0.26 405	0.25 403

StereoVision	0.42 241	0.28 363	0.45 235	0.49 402	0.28 305	0.38 182	0.38 296	0.72 240	0.62 190	0.44 130	1.14 410	0.54 196	0.39 210	0.56 180	0.34 203	0.21 344	0.24 440	0.25 399	0.24 421	0.26 405	0.16 254

SQANet	0.82 457	0.74 505	0.67 398	1.13 528	0.98 526	1.11 470	0.47 385	1.07 387	0.83 315	0.91 394	1.05 375	1.03 417	0.74 411	1.01 444	0.64 390	0.61 520	0.24 440	1.03 529	0.35 483	1.18 532	0.58 518

Anonymous3	0.46 278	0.34 406	0.86 457	0.50 416	0.37 419	0.81 409	0.50 404	0.72 240	0.65 213	0.51 153	0.65 177	0.45 156	0.45 244	0.64 273	0.38 260	0.24 395	0.24 440	0.22 351	0.21 375	0.23 376	0.23 388

GwcNet	0.69 429	0.36 417	1.10 481	0.51 432	0.42 450	1.08 466	0.50 404	1.21 445	1.16 461	1.00 434	1.37 459	1.06 425	0.79 431	0.92 424	0.94 463	0.25 405	0.24 440	0.24 386	0.22 393	0.23 376	0.26 408

AF-Net	0.81 456	0.39 439	0.68 402	0.64 490	0.54 492	0.91 430	0.51 419	1.61 520	1.31 489	0.96 417	2.02 508	1.46 487	1.26 503	1.11 464	0.99 473	0.32 462	0.24 440	0.39 484	0.27 449	0.30 431	0.25 403

XQC	0.89 472	0.65 499	1.31 505	0.67 501	0.52 488	1.22 486	0.68 468	1.26 470	1.52 506	1.14 473	1.11 394	1.28 461	1.04 482	1.40 501	1.77 515	0.38 489	0.24 440	0.37 479	0.31 469	0.53 505	0.47 505

ADCMid	1.14 499	0.52 480	2.23 533	0.53 452	0.43 455	1.07 462	0.75 487	1.23 457	1.05 433	2.15 528	1.44 473	1.50 493	1.43 511	1.56 506	5.01 548	0.26 415	0.24 440	0.29 445	0.31 469	0.37 467	0.33 453

SANet	1.07 495	0.41 448	1.06 477	0.48 387	0.30 345	1.41 499	0.94 507	1.42 500	3.36 546	1.58 503	2.43 517	2.33 523	1.70 523	1.34 493	1.07 483	0.28 434	0.24 440	0.26 417	0.23 406	0.34 454	0.30 438

rvit_0105_5	0.42 241	0.31 389	0.73 425	0.50 416	0.29 331	0.44 225	0.42 355	0.61 148	0.74 258	0.51 153	0.51 130	0.60 236	0.47 253	0.57 192	0.38 260	0.27 424	0.25 448	0.25 399	0.23 406	0.22 359	0.18 290

psm_up	0.55 375	0.26 332	0.47 264	0.49 402	0.32 383	0.65 354	0.56 440	1.04 374	0.82 310	0.82 330	0.88 297	1.01 410	0.94 468	0.74 343	0.61 382	0.21 344	0.25 448	0.26 417	0.23 406	0.21 337	0.20 346

FADNet-RVC	0.60 410	0.53 483	1.14 486	0.46 372	0.39 432	0.61 323	0.39 319	1.12 408	0.87 342	0.70 254	0.84 268	1.04 419	0.55 301	0.94 437	0.69 402	0.26 415	0.25 448	0.28 437	0.28 454	0.31 437	0.31 445

Nwc_Net	0.78 449	0.38 433	0.73 425	0.60 482	0.55 494	1.05 460	0.55 434	1.67 524	1.05 433	0.88 378	1.86 503	1.40 484	1.09 486	1.10 462	0.87 444	0.30 448	0.25 448	0.36 474	0.38 488	0.29 422	0.29 430

STTRV1_RVC	0.82 457	0.59 490	1.16 487	0.67 501	0.81 515	1.11 470	0.63 456	1.30 478	1.11 453	0.98 426	1.33 453	1.08 432	0.95 471	1.26 483	0.87 444	0.55 518	0.25 448	0.43 493	0.39 492	0.58 514	0.40 483

DPSNet	0.99 483	0.42 450	1.88 528	0.53 452	0.41 444	1.59 511	1.26 530	2.21 535	1.43 499	1.10 467	1.11 394	1.46 487	1.95 532	1.34 493	1.26 498	0.34 476	0.25 448	0.25 399	0.21 375	0.46 492	0.37 472

XPNet_ROB	0.70 431	0.35 412	0.68 402	0.52 444	0.40 437	0.79 401	0.85 501	1.16 429	0.94 387	1.33 493	1.15 416	1.38 481	0.83 444	1.03 451	0.90 459	0.32 462	0.25 448	0.26 417	0.24 421	0.31 437	0.28 424

TCMNet	0.66 420	0.39 439	0.98 470	0.59 476	0.61 505	0.96 441	0.55 434	1.05 379	0.90 362	0.84 349	1.14 410	0.89 377	0.65 365	0.85 396	1.01 477	0.26 415	0.26 455	0.31 454	0.28 454	0.32 442	0.29 430

ISRNet	0.56 386	0.24 290	0.66 394	0.56 465	0.36 413	0.44 225	0.25 80	0.82 287	0.84 320	1.07 459	1.25 438	0.91 384	0.60 330	0.66 288	0.58 370	0.35 481	0.26 455	0.36 474	0.33 478	0.30 431	0.42 488

rvit_0105_6	0.38 195	0.28 363	0.64 382	0.50 416	0.30 345	0.39 189	0.38 296	0.51 94	0.67 219	0.40 115	0.45 101	0.50 180	0.41 222	0.54 165	0.36 236	0.27 424	0.26 455	0.24 386	0.21 375	0.22 359	0.16 254

rvit_0105_4	0.41 234	0.29 375	0.71 417	0.50 416	0.29 331	0.41 207	0.41 345	0.55 114	0.73 251	0.45 132	0.48 114	0.55 199	0.44 239	0.57 192	0.36 236	0.28 434	0.26 455	0.25 399	0.22 393	0.23 376	0.18 290

SHD	0.93 479	0.50 470	1.18 493	0.59 476	0.46 473	0.97 443	0.48 393	1.70 525	2.15 527	1.58 503	1.37 459	1.42 485	1.19 497	1.31 489	1.60 509	0.31 451	0.26 455	0.32 460	0.33 478	0.40 474	0.42 488

GANet	0.70 431	0.37 423	0.55 343	0.51 432	0.34 403	0.94 435	0.96 509	1.08 391	0.94 387	1.04 451	1.98 507	1.13 449	0.88 455	1.12 465	0.66 395	0.25 405	0.26 455	0.27 429	0.22 393	0.31 437	0.22 382

PS-NSSS	0.58 400	0.44 456	0.62 368	0.42 289	0.33 394	0.66 357	0.58 444	1.02 367	0.86 333	0.77 300	1.28 443	0.72 303	0.64 359	0.82 376	0.59 375	0.31 451	0.26 455	0.40 487	0.27 449	0.33 448	0.26 408

NCCL2	0.72 439	0.41 448	0.65 388	0.64 490	0.44 462	0.98 447	1.20 524	1.11 403	1.00 412	0.98 426	0.96 329	1.49 492	0.87 452	0.90 414	0.79 423	0.31 451	0.26 455	0.39 484	0.39 492	0.32 442	0.32 449

PSMNet-RUCA	0.76 444	0.75 506	1.08 480	1.01 524	0.90 518	0.69 365	0.50 404	1.11 403	1.03 424	0.78 304	1.11 394	0.80 346	0.72 406	0.88 406	0.63 387	0.53 516	0.27 463	0.76 521	0.46 506	0.66 518	0.47 505

rvit_0105_3	0.47 293	0.34 406	0.77 444	0.54 458	0.31 367	0.49 249	0.47 385	0.63 162	0.79 295	0.65 218	0.59 162	0.64 256	0.50 272	0.65 280	0.39 266	0.29 441	0.27 463	0.29 445	0.28 454	0.21 337	0.20 346

Syn2CoEx	0.71 435	0.51 473	0.95 465	0.64 490	0.45 466	0.91 430	0.53 426	1.48 506	1.13 457	0.93 406	1.35 455	1.02 415	0.99 476	0.92 424	0.80 425	0.30 448	0.27 463	0.28 437	0.24 421	0.23 376	0.24 396

SGM_RVC	0.97 481	0.28 363	0.41 179	0.39 183	0.22 111	1.55 508	0.73 485	1.51 512	1.25 481	2.25 531	1.92 504	2.58 527	1.56 516	2.02 529	1.19 494	0.27 424	0.27 463	0.27 429	0.25 430	0.25 399	0.25 403
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
APVNet	0.71 435	0.37 423	0.89 460	0.56 465	0.45 466	1.18 482	0.68 468	1.41 499	0.85 328	0.81 321	1.15 416	1.04 419	0.81 435	1.10 462	1.17 492	0.26 415	0.28 467	0.32 460	0.31 469	0.29 422	0.30 438

FAT-Stereo	0.73 441	0.33 401	0.75 434	0.49 402	0.37 419	0.71 375	0.59 447	1.36 491	1.30 488	1.03 450	1.40 465	1.59 502	1.15 491	0.87 403	0.86 438	0.28 434	0.28 467	0.28 437	0.23 406	0.28 418	0.38 478

DeepPrunerF	0.89 472	0.52 480	3.43 541	0.68 505	0.81 515	0.72 382	0.72 484	1.22 453	1.99 525	0.93 406	1.01 353	0.87 368	0.86 449	1.08 459	0.95 466	0.34 476	0.28 467	0.43 493	0.39 492	0.30 431	0.32 449

AnyNet_C32	1.16 503	0.62 497	2.40 534	0.57 471	0.55 494	1.41 499	1.34 535	1.18 437	1.24 476	1.49 498	1.42 468	1.39 482	1.20 499	1.55 504	4.82 546	0.29 441	0.28 467	0.29 445	0.34 480	0.38 471	0.42 488

ADCPNet	1.03 488	0.48 463	2.70 536	0.54 458	0.42 450	1.40 497	0.75 487	1.13 410	1.07 446	1.22 484	1.42 468	1.68 504	1.09 486	1.36 498	3.45 539	0.30 448	0.28 467	0.29 445	0.32 475	0.37 467	0.35 465

rvit_105_1	0.54 373	0.40 444	0.76 439	0.58 472	0.37 419	0.59 315	0.68 468	0.70 228	0.94 387	0.82 330	0.69 191	0.73 314	0.58 319	0.78 364	0.54 360	0.32 462	0.29 472	0.31 454	0.34 480	0.23 376	0.20 346

DGSMNet	0.76 444	0.55 485	1.29 504	0.58 472	0.62 506	0.94 435	0.70 478	1.26 470	1.11 453	0.83 342	1.24 436	1.00 406	0.71 402	1.03 451	0.81 428	0.34 476	0.29 472	0.41 491	0.40 495	0.57 511	0.55 517

G-Net	0.95 480	0.46 462	1.04 475	0.64 490	0.48 477	2.12 526	0.64 459	1.01 364	0.87 342	1.75 514	2.82 530	1.30 464	1.64 522	1.06 454	0.96 468	0.36 485	0.29 472	0.35 469	0.25 430	0.45 489	0.42 488

stereogan	0.80 453	0.31 389	0.71 417	0.59 476	0.50 481	1.72 519	0.48 393	1.35 488	1.37 493	1.00 434	1.46 478	1.56 499	0.95 471	1.29 487	0.84 433	0.28 434	0.29 472	0.29 445	0.25 430	0.38 471	0.38 478

FINET	0.67 424	0.42 450	1.00 472	0.46 372	0.43 455	0.83 420	0.89 503	1.08 391	1.50 505	0.87 368	1.14 410	0.71 294	0.68 381	0.92 424	0.70 405	0.36 485	0.30 476	0.26 417	0.24 421	0.35 458	0.33 453

FADNet	0.61 412	0.51 473	1.10 481	0.45 351	0.44 462	0.65 354	0.41 345	1.19 439	1.05 433	0.70 254	0.84 268	0.98 402	0.66 372	0.82 376	0.50 335	0.29 441	0.30 476	0.27 429	0.30 462	0.46 492	0.35 465

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 424	0.81 511	0.73 425	0.53 452	0.37 419	1.40 497	0.53 426	1.04 374	0.79 295	0.88 378	0.94 316	0.95 394	0.53 283	0.93 430	0.58 370	0.39 491	0.30 476	0.57 515	0.31 469	0.53 505	0.30 438

RP	0.76 444	0.36 417	0.63 377	0.66 498	0.58 502	0.80 404	0.55 434	1.14 419	1.22 473	0.97 421	1.65 489	1.43 486	1.32 505	1.01 444	0.84 433	0.33 470	0.30 476	0.36 474	0.30 462	0.34 454	0.34 460

RGC	0.79 452	0.59 490	0.71 417	0.65 495	0.65 508	0.92 434	0.58 444	1.29 475	1.05 433	1.07 459	1.45 476	1.47 490	1.03 480	1.21 477	0.88 447	0.32 462	0.30 476	0.48 505	0.40 495	0.37 467	0.37 472

NCC-stereo	0.78 449	0.40 444	0.76 439	0.61 484	0.67 509	0.81 409	0.69 473	1.54 516	1.11 453	0.90 389	1.36 456	1.33 473	1.16 492	1.19 471	0.88 447	0.31 451	0.30 476	0.37 479	0.48 513	0.33 448	0.33 453

Abc-Net	0.78 449	0.40 444	0.76 439	0.61 484	0.67 509	0.81 409	0.69 473	1.54 516	1.11 453	0.90 389	1.36 456	1.33 473	1.16 492	1.19 471	0.88 447	0.31 451	0.30 476	0.37 479	0.48 513	0.33 448	0.33 453
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NaN_ROB	0.69 429	0.44 456	0.69 408	0.51 432	0.33 394	0.97 443	1.06 516	1.22 453	1.19 467	1.24 487	0.96 329	1.08 432	0.78 429	1.20 473	0.67 398	0.24 395	0.30 476	0.23 371	0.24 421	0.23 376	0.25 403

CBMV	0.64 416	0.35 412	0.41 179	0.42 289	0.25 212	1.01 450	0.77 489	1.13 410	1.09 451	1.17 475	1.22 431	1.04 419	0.75 415	0.88 406	0.63 387	0.28 434	0.30 476	0.34 467	0.30 462	0.26 405	0.26 408
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.66 420	0.38 433	0.90 461	0.52 444	0.46 473	1.08 466	0.49 399	1.00 355	0.77 276	1.18 477	1.29 446	1.12 443	0.74 411	0.85 396	0.86 438	0.27 424	0.31 485	0.25 399	0.25 430	0.24 389	0.23 388

YMNet_1	0.66 420	0.38 433	0.90 461	0.52 444	0.46 473	1.08 466	0.49 399	1.00 355	0.77 276	1.18 477	1.29 446	1.12 443	0.74 411	0.85 396	0.86 438	0.27 424	0.31 485	0.25 399	0.25 430	0.24 389	0.23 388

Wz-Net-TNSev	1.14 499	1.06 528	4.32 547	0.49 402	0.42 450	1.51 506	1.11 520	1.48 506	1.40 498	1.22 484	1.26 440	1.58 501	1.43 511	1.76 518	1.70 511	0.32 462	0.31 485	0.26 417	0.30 462	0.41 480	0.41 487

S-Stereo	0.74 442	0.35 412	0.96 467	0.56 465	0.45 466	0.82 417	0.60 449	1.24 464	1.60 515	0.96 417	1.41 467	1.12 443	0.94 468	0.80 370	1.04 481	0.26 415	0.31 485	0.28 437	0.25 430	0.32 442	0.47 505

CSAN	0.83 464	0.49 466	0.77 444	0.60 482	0.41 444	1.14 475	1.06 516	1.19 439	1.46 503	1.32 491	1.43 471	1.37 480	1.19 497	1.27 486	0.86 438	0.39 491	0.31 485	0.36 474	0.37 485	0.35 458	0.34 460

UDG	0.88 470	0.82 514	0.67 398	1.00 523	0.96 523	1.02 452	0.57 443	1.13 410	0.99 406	0.90 389	0.97 342	1.31 465	0.99 476	0.85 396	0.84 433	0.54 517	0.32 490	1.77 537	0.40 495	0.94 525	0.66 521

psmorigin	0.82 457	0.51 473	2.09 530	0.49 402	0.41 444	0.85 424	0.50 404	1.04 374	0.88 346	1.45 497	1.43 471	1.50 493	1.06 483	1.22 479	0.97 469	0.31 451	0.32 490	0.27 429	0.27 449	0.33 448	0.42 488

edge stereo	0.76 444	0.38 433	0.74 430	0.52 444	0.43 455	0.80 404	0.53 426	1.28 474	1.06 440	1.28 489	1.38 464	1.81 507	1.11 488	1.08 459	0.85 437	0.33 470	0.32 490	0.41 491	0.28 454	0.32 442	0.36 467

ADCS	1.51 521	0.61 494	3.42 540	0.59 476	0.51 484	1.27 491	1.08 519	1.59 518	1.81 521	1.91 522	1.66 491	1.51 496	1.42 510	1.94 527	8.60 556	0.33 470	0.32 490	0.33 465	0.36 484	0.44 485	0.42 488

AnyNet_C01	1.56 522	1.05 527	7.45 552	0.64 490	0.54 492	1.99 524	1.38 537	1.43 502	1.36 491	1.63 509	1.92 504	1.84 509	1.33 506	2.40 537	4.03 541	0.33 470	0.32 490	0.32 460	0.34 480	0.44 485	0.45 499

FBW_ROB	0.88 470	0.50 470	0.85 452	0.55 462	0.40 437	1.17 480	0.78 491	1.50 509	1.37 493	1.33 493	1.27 441	1.48 491	1.00 478	2.57 541	0.98 472	0.25 405	0.32 490	0.45 497	0.30 462	0.34 454	0.28 424

SGM-ForestM	4.04 551	0.32 393	0.46 252	0.43 309	0.27 282	7.50 558	1.45 542	3.84 552	4.24 552	8.19 564	6.76 560	19.00 572	9.08 559	10.74 565	6.62 553	0.31 451	0.33 496	0.32 460	0.32 475	0.29 422	0.29 430

SGM-Forest	0.62 413	0.32 393	0.39 158	0.43 309	0.30 345	1.02 452	0.55 434	1.09 395	1.05 433	1.06 456	1.18 425	1.10 439	0.67 375	0.88 406	0.62 384	0.31 451	0.33 496	0.33 465	0.30 462	0.30 431	0.28 424
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CC-Net-ROB	0.82 457	0.96 522	0.85 452	0.58 472	0.45 466	1.27 491	0.70 478	1.17 434	1.02 419	0.83 342	1.23 435	0.90 382	0.77 424	1.06 454	0.69 402	0.46 502	0.34 498	1.71 536	0.38 488	0.59 515	0.36 467

WCMA_ROB	1.14 499	0.36 417	0.76 439	0.49 402	0.44 462	1.23 488	0.67 463	1.11 403	1.23 474	2.84 542	3.95 547	3.28 537	1.83 528	1.25 482	0.99 473	0.44 500	0.34 498	0.34 467	0.37 485	0.41 480	0.40 483

ACVNet-4b	1.35 514	1.31 534	1.10 481	1.90 543	1.59 538	1.92 522	0.77 489	1.52 515	1.62 516	1.05 453	1.60 488	2.11 518	0.94 468	1.64 513	0.77 422	1.30 541	0.35 500	2.03 544	0.67 528	1.88 543	0.84 528

MeshStereo	1.34 512	0.43 452	0.54 338	0.44 328	0.34 403	1.66 515	0.60 449	1.94 529	1.37 493	4.47 555	3.25 532	4.71 546	1.94 531	1.92 525	1.17 492	0.35 481	0.35 500	0.37 479	0.31 469	0.32 442	0.32 449
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PVD	1.28 511	0.67 501	1.28 502	0.74 512	0.62 506	1.50 505	0.84 498	1.99 531	2.96 540	2.18 529	2.36 516	1.85 511	1.95 532	1.92 525	1.94 519	0.39 491	0.36 502	0.49 508	0.37 485	0.51 500	0.64 519

MFN_U_SF_RVC	1.09 497	0.59 490	1.97 529	0.67 501	0.44 462	1.93 523	0.60 449	1.85 528	1.36 491	1.61 506	1.54 484	1.95 515	1.37 507	1.64 513	1.73 512	0.40 495	0.37 503	0.45 497	0.48 513	0.44 485	0.44 495

CBMV_ROB	0.59 407	0.37 423	0.38 139	0.39 183	0.28 305	0.74 384	0.28 125	1.00 355	0.98 401	0.94 409	1.25 438	0.81 349	0.78 429	0.87 403	0.50 335	0.36 485	0.37 503	0.43 493	0.40 495	0.33 448	0.30 438

HBP-ISP	0.59 407	0.45 460	0.43 211	0.45 351	0.33 394	0.70 370	0.28 125	1.11 403	1.00 412	0.83 342	1.18 425	0.65 269	0.68 381	0.88 406	0.52 352	0.35 481	0.38 505	0.47 501	0.41 500	0.38 471	0.31 445

DDUNet	1.06 493	2.56 558	0.68 402	1.21 530	1.26 535	1.03 455	0.69 473	1.11 403	0.94 387	0.96 417	1.22 431	1.27 459	0.82 439	0.93 430	0.72 412	0.84 528	0.38 505	1.99 540	0.60 525	1.10 531	0.85 529

BEATNet-Init1	15.13 567	0.82 514	50.86 579	0.72 511	0.53 489	38.10 578	7.03 562	11.83 567	14.25 566	29.78 579	30.17 578	48.21 582	22.64 575	26.78 577	18.11 565	0.42 499	0.38 505	0.47 501	0.46 506	0.51 500	0.48 508

NOSS_ROB	0.57 393	0.39 439	0.39 158	0.44 328	0.30 345	0.73 383	0.54 430	1.03 371	1.08 449	0.67 233	0.87 289	0.76 328	0.57 310	0.77 360	0.47 328	0.38 489	0.38 505	0.44 496	0.42 504	0.37 467	0.34 460

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 487	0.57 488	1.51 520	0.67 501	0.50 481	2.57 531	1.66 545	1.20 443	1.43 499	1.38 495	1.57 486	1.33 473	0.92 462	1.64 513	0.88 447	0.37 488	0.39 509	0.46 500	0.60 525	0.41 480	0.40 483

GANetREF_RVC	0.80 453	0.75 506	0.86 457	0.66 498	0.42 450	1.15 477	0.98 510	1.14 419	1.19 467	1.01 439	1.02 361	1.10 439	0.90 457	1.15 467	0.76 418	0.48 506	0.39 509	0.57 515	0.38 488	0.63 517	0.46 500
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 512	0.87 516	1.76 525	0.86 516	0.56 497	4.29 551	1.79 550	1.50 509	1.98 524	1.61 506	1.85 502	1.84 509	1.41 509	1.89 523	1.36 503	0.48 506	0.40 511	0.56 514	0.57 523	0.69 519	0.48 508

PA-Net	0.67 424	0.43 452	0.83 450	0.50 416	0.53 489	0.94 435	0.68 468	1.10 397	1.14 459	0.80 310	0.88 297	0.87 368	0.77 424	1.02 449	0.88 447	0.24 395	0.41 512	0.29 445	0.44 505	0.26 405	0.34 460
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	1.21 506	0.49 466	0.62 368	0.59 476	0.50 481	1.62 514	0.67 463	1.23 457	1.24 476	2.45 535	3.77 541	3.09 534	2.98 547	1.32 490	0.81 428	0.45 501	0.41 512	0.49 508	0.51 520	0.47 494	0.44 495

FC-DCNN v2	1.65 527	0.51 473	0.65 388	0.61 484	0.49 479	1.61 512	0.70 478	1.75 527	1.56 511	4.74 559	4.91 555	6.46 557	3.31 549	1.91 524	1.11 486	0.46 502	0.42 514	0.47 501	0.46 506	0.48 495	0.46 500

ccnet	0.82 457	0.57 488	0.75 434	0.54 458	0.59 503	1.09 469	0.66 461	1.38 494	0.94 387	1.12 470	1.44 473	1.29 462	0.92 462	0.95 439	1.24 496	0.49 508	0.42 514	0.50 510	0.47 511	0.51 500	0.46 500

FCDSN-DC	1.39 517	0.56 486	0.65 388	0.74 512	0.59 503	1.38 496	0.63 456	1.35 488	1.39 496	3.26 549	4.50 552	4.61 544	2.63 542	1.58 508	1.03 478	0.46 502	0.42 514	0.48 505	0.47 511	0.50 499	0.50 512
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.59 523	0.51 473	0.66 394	0.61 484	0.49 479	1.56 509	0.70 478	1.66 523	1.53 507	4.64 556	4.62 553	5.85 553	3.34 551	1.84 522	1.11 486	0.46 502	0.42 514	0.47 501	0.46 506	0.48 495	0.46 500

Ntro	1.09 497	0.97 525	0.91 463	1.44 535	1.19 534	1.69 518	0.80 493	1.35 488	1.25 481	1.00 434	1.29 446	1.31 465	0.97 474	1.26 483	0.84 433	0.84 528	0.43 518	1.36 533	0.50 518	1.56 534	0.78 525

MANE	4.13 552	0.51 473	0.64 382	0.66 498	0.56 497	6.89 557	0.99 512	7.55 561	12.04 561	6.68 562	8.57 563	10.69 563	9.45 560	7.59 562	6.39 552	0.49 508	0.43 518	0.48 505	0.98 541	0.49 497	0.48 508

SAMSARA	1.07 495	0.65 499	1.19 494	1.06 527	0.90 518	1.76 520	1.76 549	1.46 504	1.44 501	1.51 500	1.16 421	2.00 516	1.14 490	1.48 502	1.31 502	0.39 491	0.44 520	0.35 469	0.38 488	0.49 497	0.49 511

ELAS_RVC	1.60 524	0.61 494	1.01 474	0.70 508	0.56 497	2.00 525	1.89 552	1.96 530	2.65 537	3.33 550	3.26 533	3.03 531	3.41 552	2.49 539	2.09 523	0.52 512	0.45 521	0.50 510	0.48 513	0.54 507	0.52 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 526	0.61 494	0.95 465	0.68 505	0.55 494	3.01 544	1.55 543	2.39 537	2.33 533	3.64 552	3.89 545	2.75 529	2.90 546	2.15 533	2.27 530	0.52 512	0.45 521	0.50 510	0.48 513	0.54 507	0.52 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	1.04 489	0.93 519	0.88 459	1.33 534	1.05 532	1.66 515	0.70 478	1.40 498	1.18 465	1.08 463	1.32 452	1.33 473	0.91 458	1.23 480	0.76 418	0.72 524	0.46 523	1.24 532	0.50 518	1.40 533	0.75 523

LSM	4.74 556	0.77 508	10.16 555	0.70 508	56.56 578	1.02 452	1.00 514	1.24 464	1.62 516	2.04 524	2.34 514	1.33 473	1.17 494	1.38 500	1.09 485	0.33 470	0.49 524	0.39 484	0.46 506	0.51 500	10.09 568

ACVNet_1	1.46 519	1.33 535	1.12 484	1.91 544	1.62 539	1.83 521	0.98 510	2.00 532	1.85 522	1.39 496	1.53 483	2.32 522	1.53 513	1.34 493	1.11 486	1.30 541	0.50 525	2.06 546	0.58 524	1.93 545	0.95 535

Anonymous_2	0.82 457	0.44 456	0.63 377	0.40 218	0.43 455	0.80 404	0.52 422	0.72 240	0.77 276	0.71 261	0.60 164	0.87 368	0.76 418	0.75 349	0.58 370	0.52 512	0.54 526	0.54 513	4.82 565	0.56 509	0.40 483

SDNR	0.86 467	0.37 423	1.47 518	0.40 218	0.38 428	3.38 546	0.33 203	0.90 319	0.98 401	0.99 429	2.09 511	0.59 230	0.71 402	1.29 487	0.70 405	0.51 511	0.56 527	0.36 474	0.26 443	0.43 484	0.46 500

PASM	0.90 475	0.64 498	1.69 522	0.69 507	0.69 512	0.78 398	0.84 498	1.03 371	1.26 484	1.19 479	1.15 416	1.31 465	0.98 475	1.24 481	1.03 478	0.52 512	0.56 527	0.59 518	0.66 527	0.56 509	0.54 516

ACVNet_2	1.65 527	1.27 533	1.41 516	1.75 539	1.62 539	2.22 527	1.20 524	2.30 536	2.62 536	1.78 516	2.56 520	3.03 531	1.61 519	1.54 503	1.12 490	1.06 536	0.58 529	1.82 538	0.70 530	1.82 539	0.96 536

MADNet+	2.23 539	2.43 555	10.85 556	1.22 531	0.91 520	2.76 535	1.40 538	2.12 534	1.67 518	1.32 491	1.74 497	1.86 512	1.74 524	6.25 557	4.41 545	0.65 521	0.64 530	0.58 517	0.54 522	0.80 521	0.76 524

GCST	0.83 464	1.22 531	0.74 430	1.58 536	1.01 529	1.06 461	0.23 58	0.78 275	0.78 286	0.97 421	0.65 177	0.78 336	0.35 175	0.92 424	0.34 203	0.96 531	0.65 531	1.20 531	0.81 534	0.91 523	0.70 522

RainbowNet	1.35 514	1.49 538	1.19 494	1.88 542	1.45 536	1.48 504	1.07 518	1.61 520	1.55 509	1.20 482	1.59 487	1.54 497	1.13 489	1.34 493	0.97 469	1.36 544	0.70 532	1.82 538	0.79 533	1.71 537	1.07 542

NVStereoNet_ROB	1.24 508	0.90 518	1.13 485	0.86 516	0.88 517	1.11 470	0.99 512	1.42 500	1.53 507	1.59 505	2.48 518	2.24 520	1.53 513	1.96 528	1.30 501	0.76 526	0.70 532	0.78 522	1.00 542	0.71 520	0.88 531
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCK	1.92 532	1.66 546	3.12 539	1.65 537	0.91 520	2.84 538	2.26 555	2.10 533	2.41 535	2.36 533	2.31 512	2.22 519	1.82 526	3.43 545	2.03 522	1.61 548	0.71 534	1.51 534	0.82 535	1.69 536	0.91 532

IMH-64-1	1.86 529	1.62 543	1.16 487	2.20 547	1.89 547	2.33 528	1.30 531	2.89 540	2.29 531	1.66 510	2.80 528	2.49 525	1.61 519	2.10 531	1.78 516	1.60 546	0.74 535	2.43 550	1.02 543	2.12 546	1.17 546

IMH-64	1.86 529	1.62 543	1.16 487	2.20 547	1.89 547	2.33 528	1.30 531	2.89 540	2.29 531	1.66 510	2.80 528	2.49 525	1.61 519	2.10 531	1.78 516	1.60 546	0.74 535	2.43 550	1.02 543	2.12 546	1.17 546

TorneroNet-64	3.44 546	1.86 547	1.42 517	2.58 555	2.28 553	6.87 556	1.68 546	4.70 558	12.03 560	2.31 532	5.59 559	8.25 559	2.55 541	3.97 551	2.73 532	1.81 551	0.74 535	2.57 554	1.07 547	2.35 550	1.44 552

Consistency-Raft	1.01 484	0.81 511	1.24 499	0.84 515	0.97 524	0.81 409	0.84 498	1.30 478	1.59 512	1.05 453	1.68 494	1.12 443	0.91 458	0.92 424	1.11 486	0.65 521	0.74 535	0.79 523	0.90 537	1.06 530	0.79 527

MFMNet_re	1.14 499	0.97 525	1.19 494	0.99 521	0.95 522	1.25 490	1.22 527	1.39 495	1.55 509	1.69 513	1.67 493	1.21 454	1.53 513	1.12 465	0.99 473	0.87 530	0.75 539	0.79 523	0.75 531	0.90 522	0.94 533

JetBlue	2.78 542	1.26 532	7.04 551	1.16 529	1.48 537	8.00 559	6.02 561	2.60 538	1.92 523	2.12 527	2.64 524	3.34 539	3.05 548	6.49 558	3.39 537	0.78 527	0.76 540	0.75 520	0.76 532	0.97 528	1.18 548

TorneroNet	4.53 555	1.89 548	1.48 519	2.55 553	2.27 552	13.78 566	1.69 547	4.84 560	23.73 577	2.89 545	7.70 562	7.06 558	2.69 543	4.26 553	3.42 538	1.84 552	0.77 541	2.68 556	1.13 548	2.42 551	1.47 553

IMH	2.04 536	1.62 543	1.20 497	2.20 547	1.89 547	2.91 543	1.30 531	3.11 543	3.03 542	1.81 517	3.35 538	3.03 531	1.90 529	2.48 538	1.80 518	1.66 549	0.77 541	2.45 552	1.04 546	2.15 548	1.19 549

Dean	1.98 533	1.36 536	1.36 513	2.12 546	1.81 546	2.74 533	1.36 536	3.37 549	3.80 550	2.08 525	3.32 536	3.21 536	1.82 526	1.71 517	1.67 510	1.27 538	0.77 541	1.99 540	0.90 537	1.86 540	1.03 541

LVE	2.12 538	1.44 537	1.36 513	1.99 545	1.78 544	2.75 534	1.79 550	2.82 539	3.95 551	1.90 521	4.33 551	3.52 541	1.81 525	2.24 534	1.74 513	1.74 550	0.87 544	2.06 546	1.13 548	1.91 544	1.35 551

TCMNet-wrong-test	8.97 561	10.42 567	8.74 554	19.56 569	17.61 568	12.53 565	9.01 563	13.59 568	2.18 528	4.64 556	5.11 557	14.63 566	11.09 563	7.19 561	9.73 557	5.56 567	0.89 545	3.77 563	3.11 562	10.34 568	9.80 567

WAO-8	2.92 543	1.55 541	1.35 509	1.79 540	1.63 541	5.23 553	1.22 527	4.58 556	12.56 563	2.84 542	4.07 549	4.83 547	2.72 544	3.49 546	2.25 528	1.27 538	0.91 546	1.99 540	1.15 550	1.86 540	1.15 544

WAO-7	1.90 531	1.20 530	1.35 509	1.27 532	1.06 533	2.84 538	1.56 544	3.23 545	3.06 544	2.23 530	3.33 537	3.17 535	2.28 537	3.12 542	2.21 525	1.02 535	0.91 546	1.06 530	1.03 545	1.04 529	0.97 539

WAO-6	2.04 536	1.50 539	1.16 487	1.70 538	1.67 543	2.69 532	1.44 541	3.06 542	3.63 549	1.98 523	3.27 534	3.54 542	2.07 535	2.36 536	2.22 527	1.31 543	0.91 546	2.04 545	1.22 552	1.73 538	1.27 550

Venus	2.92 543	1.55 541	1.35 509	1.79 540	1.63 541	5.23 553	1.22 527	4.58 556	12.56 563	2.84 542	4.06 548	4.83 547	2.72 544	3.49 546	2.25 528	1.27 538	0.91 546	1.99 540	1.15 550	1.86 540	1.15 544

SPS-STEREO	1.25 509	0.93 519	1.06 477	1.04 526	1.03 530	1.41 499	0.91 506	1.51 512	1.19 467	2.09 526	1.83 500	1.94 514	1.39 508	1.62 510	1.39 506	0.97 533	0.94 550	0.90 526	0.89 536	0.96 527	0.96 536
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.97 481	0.89 517	1.05 476	0.92 519	1.03 530	0.97 443	0.81 494	1.29 475	0.91 369	1.07 459	0.98 343	1.00 406	0.95 471	1.02 449	0.92 462	0.96 531	0.95 551	0.90 526	0.91 540	0.92 524	0.94 533

SGM+DAISY	1.35 514	0.94 521	1.25 500	0.96 520	1.00 528	1.52 507	1.02 515	1.34 485	1.21 471	2.64 537	2.65 525	2.44 524	1.56 516	1.64 513	1.26 498	0.97 533	0.95 551	0.90 526	0.90 537	0.94 525	0.96 536

UNDER WATER	3.46 547	2.07 552	3.64 543	3.09 559	2.48 556	3.75 549	2.42 557	3.31 548	13.77 565	2.90 546	2.95 531	5.84 552	3.69 553	3.69 548	3.48 540	2.07 554	1.11 553	2.70 557	1.40 553	2.84 557	1.98 556

notaker	2.76 541	2.29 554	1.80 526	2.96 558	2.58 559	2.90 542	1.75 548	3.24 546	3.05 543	2.78 540	4.24 550	6.15 556	2.51 540	3.34 544	2.75 533	2.31 557	1.18 554	3.00 560	1.65 556	2.84 557	1.97 555

UNDER WATER-64	3.53 548	2.01 550	3.94 544	3.22 561	2.49 557	5.41 555	2.60 558	3.43 550	12.41 562	3.03 547	2.68 526	6.07 555	4.04 554	3.79 550	3.33 536	2.02 553	1.24 555	2.63 555	1.46 554	2.78 555	2.08 558

KSHMR	2.57 540	1.93 549	1.69 522	2.63 556	2.42 555	2.86 540	2.07 553	3.27 547	6.50 555	2.49 536	3.36 539	3.41 540	1.92 530	2.49 539	1.94 519	2.13 555	1.40 556	2.79 559	1.50 555	2.73 554	1.77 554

ktn	2.98 545	2.25 553	1.73 524	2.84 557	2.53 558	3.76 550	2.15 554	3.70 551	5.47 554	2.75 539	5.17 558	5.94 554	2.48 539	3.23 543	2.46 531	2.34 559	1.44 557	2.78 558	2.03 558	2.45 552	2.01 557

FADE		2.05 551		1.03 525	0.99 527			3.91 553	3.00 541	1.76 515		2.73 528		5.95 556		11.57 572	1.70 558	23.09 575	15.86 572	0.62 516	0.65 520

HanzoNet	6.76 560	2.45 556	4.22 546	3.19 560	2.94 561	3.62 548	2.28 556	4.79 559	7.20 556	14.00 570	13.19 568	17.49 570	22.30 574	13.25 567	6.19 551	4.20 563	1.93 559	3.10 561	2.56 560	3.35 559	2.88 562

DPSimNet_ROB	3.58 549	2.45 556	8.57 553	2.53 552	2.37 554	2.88 541	3.77 560	3.14 544	3.23 545	4.71 558	3.86 544	4.68 545	4.87 557	4.07 552	5.62 549	2.33 558	2.33 560	2.47 553	2.52 559	2.51 553	2.64 560

PML	40.80 582	29.24 575	11.87 559	7.20 565	14.47 564	92.13 582	213.69 583	7.63 562	23.35 576	74.72 583	190.14 583	50.17 583	26.15 576	21.39 572	12.70 561	8.76 569	2.92 561	8.45 569	3.25 563	13.26 569	4.42 564

JetRed	5.27 557	5.84 563	12.81 560	2.36 551	2.83 560	12.23 564	10.50 564	4.46 555	3.60 547	3.86 553	3.83 543	4.85 549	4.18 555	6.78 559	11.96 560	2.17 556	2.96 562	2.18 548	1.97 557	3.38 560	2.68 561

MADNet++	4.03 550	2.70 560	3.44 542	3.72 563	3.44 562	4.44 552	3.52 559	3.95 554	3.61 548	4.46 554	4.98 556	4.10 543	4.58 556	7.00 560	5.89 550	3.74 561	3.67 563	3.27 562	2.71 561	3.70 562	3.66 563

ASD4	9.96 563	8.86 566	17.78 561	7.17 564	9.80 563	16.08 567	28.92 569	9.77 565	8.20 558	7.02 563	7.08 561	8.47 560	9.57 561	11.17 566	20.26 566	4.12 562	4.14 564	5.57 568	4.74 564	5.53 563	4.90 565

USTest	12.99 566	14.18 568	20.00 562	16.24 568	14.97 565	20.80 569	31.95 572	16.20 570	10.91 559	8.79 565	9.48 564	13.94 565	10.50 562	16.11 568	21.44 568	3.17 560	4.82 565	5.08 565	5.36 566	8.81 567	7.13 566

test_sample9	1.05 492	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 345	0.71 375	0.43 362	1.06 383	0.88 346	0.92 402	0.86 281	0.85 357	0.69 385	1.20 473	1.36 503	0.41 496	8.41 566	0.40 487	0.41 500	0.36 462	0.33 453

test_sample8	1.25 509	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 345	0.71 375	0.43 362	1.13 410	0.75 261	1.50 499	0.95 325	3.29 538	1.59 518	1.20 473	1.36 503	0.41 496	8.41 566	0.40 487	0.41 500	0.36 462	0.33 453

DPSMNet_ROB	12.08 565	8.00 564	21.00 564	8.97 567	16.79 567	10.67 560	30.89 571	9.02 564	15.17 568	6.51 561	15.41 572	9.04 561	14.85 565	9.27 564	21.67 569	4.58 565	8.57 568	5.09 567	9.29 569	5.90 565	10.95 569

DGTPSM_ROB	12.07 564	8.00 564	20.99 563	8.93 566	16.78 566	10.67 560	30.87 570	9.01 563	15.16 567	6.50 560	15.41 572	9.04 561	14.85 565	9.25 563	21.67 569	4.57 564	8.57 568	5.08 565	9.28 568	5.90 565	10.95 569

Anonymous_1	33.25 573	18.26 569	23.92 566	20.54 570	21.28 571	25.59 570	35.94 573	22.01 578	15.57 569	13.33 567	13.49 569	18.08 571	15.29 567	20.36 569	24.60 571	16.28 576	8.84 570	66.59 580	118.00 580	155.73 583	11.23 571

DPSM_ROB	17.78 568	18.63 570	24.31 570	20.90 571	19.47 569	25.97 571	36.21 574	21.23 576	16.24 570	13.38 568	14.06 570	19.18 573	16.30 568	20.78 570	25.67 572	9.38 570	9.23 571	9.49 570	9.82 570	13.51 570	11.91 572

DPSM	17.78 568	18.63 570	24.31 570	20.90 571	19.47 569	25.97 571	36.21 574	21.23 576	16.24 570	13.38 568	14.06 570	19.18 573	16.30 568	20.78 570	25.67 572	9.38 570	9.23 571	9.49 570	9.82 570	13.51 570	11.91 572

tt	6.20 558	0.20 156	5.89 549	3.55 562	2.07 550	11.26 562	19.21 565	11.74 566	5.46 553	2.69 538	2.04 510	4.87 550	6.25 558	3.70 549	7.09 555	8.32 568	11.17 573	4.93 564	5.41 567	5.74 564	2.37 559

LRCNet_RVC	21.24 571	31.15 576	21.41 565	28.98 574	23.82 572	3.13 545	0.60 449	20.96 575	1.59 512	25.58 575	28.15 576	21.99 575	14.79 564	21.94 576	16.41 564	28.89 580	14.87 574	33.53 576	31.28 576	29.51 578	26.16 576

LSM0	38.95 581	37.60 581	48.58 576	43.57 579	91.06 583	52.57 581	72.57 579	43.17 583	32.63 581	26.97 578	27.97 575	38.65 580	32.94 579	41.86 583	51.78 582	18.89 579	18.41 575	19.13 572	19.63 573	27.29 574	33.77 577

xxxxx1	36.64 576	19.51 572	24.21 567	61.66 580	64.63 580	27.28 574	40.10 576	20.25 571	18.63 573	14.07 571	12.97 565	17.26 567	17.36 570	21.70 573	27.93 574	13.18 573	18.50 576	111.26 581	133.37 581	29.24 575	39.73 578

tt_ll	36.64 576	19.51 572	24.21 567	61.66 580	64.63 580	27.28 574	40.10 576	20.25 571	18.63 573	14.07 571	12.97 565	17.26 567	17.36 570	21.70 573	27.93 574	13.18 573	18.50 576	111.26 581	133.37 581	29.24 575	39.73 578

ff	36.64 576	19.51 572	24.21 567	61.66 580	64.63 580	27.28 574	40.10 576	20.25 571	18.63 573	14.07 571	12.97 565	17.26 567	17.36 570	21.70 573	27.93 574	13.18 573	18.50 576	111.26 581	133.37 581	29.24 575	39.73 578

CasAABBNet	35.74 574	37.43 579	48.72 577	42.22 577	39.20 576	52.24 579	73.12 581	42.61 581	32.62 580	26.78 576	27.95 574	38.58 579	32.60 578	41.67 581	51.65 581	18.74 577	18.57 579	19.15 573	19.77 574	27.20 572	23.98 574

Selective-RAFT-Error	35.84 575	37.49 580	48.83 578	42.26 578	39.24 577	52.30 580	73.09 580	42.66 582	32.61 579	26.80 577	28.30 577	38.84 581	33.51 580	41.68 582	51.59 580	18.82 578	18.58 580	19.17 574	19.80 575	27.28 573	24.05 575

HaxPig	31.96 572	37.24 578	34.27 572	24.37 573	24.88 573	18.26 568	19.86 566	20.64 574	28.52 578	35.97 580	38.75 579	25.57 576	28.72 577	33.88 578	34.39 577	35.94 581	38.87 581	37.80 577	40.48 577	39.68 579	41.15 581

AVERAGE_ROB	37.58 580	40.13 582	40.15 574	34.81 576	33.82 575	28.55 577	25.10 568	32.02 580	34.06 583	41.28 581	40.66 580	34.46 578	34.81 582	39.18 579	37.57 579	42.78 582	43.44 582	43.82 578	43.03 578	40.47 580	41.51 582

MEDIAN_ROB	37.38 579	40.85 583	40.60 575	32.31 575	31.85 574	27.20 573	24.55 567	29.10 579	33.19 582	42.09 582	41.76 581	33.35 577	34.39 581	39.78 580	37.07 578	43.64 583	44.10 583	44.12 579	43.40 579	41.51 581	42.76 583

test_example2	176.61 583	205.14 584	198.86 583	188.60 584	190.98 584	152.67 583	170.61 582	94.86 584	123.55 584	178.88 584	179.48 582	158.94 584	141.34 583	192.61 584	198.96 583	203.76 584	236.37 584	164.13 584	173.55 584	218.58 584	160.41 584

ccccc	429.48 584	429.19 585	527.00 584	507.10 585	501.20 585	356.95 584	342.70 584	380.82 585	297.90 585	334.51 585	389.17 584	372.86 585	449.39 584	499.17 585	553.56 584	561.44 585	431.22 585	334.28 585	290.86 585	540.88 585	489.46 585

Low-res two-view benchmark