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	3.08 567	2.43 539	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	1.09 543	0.08 2	0.17 181	0.16 224	0.14 120	0.97 545

CAS	0.34 130	0.13 2	0.25 10	1.28 539	0.30 346	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	0.69 529	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	0.51 433	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	0.68 507	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	0.75 388	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	0.40 219	0.71 520	3.55 553	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	0.88 531	0.13 135	0.13 77	0.11 64

4D-IteraStereo	0.33 124	0.18 84	0.40 169	0.40 219	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	0.19 267	0.16 224	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	0.51 526	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	0.16 224	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	4.23 559	0.17 61	61.76 586	0.34 57	0.16 7	12.16 569	0.37 274	0.58 127	0.68 224	1.01 441	3.36 545	0.77 334	0.82 440	1.21 480	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	0.40 219	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	0.40 219	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	0.35 410	0.28 74	0.31 173	0.72 240	0.46 146	0.87 369	1.13 405	1.09 437	0.76 418	0.69 315	0.56 367	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.17 273	0.17 240	0.15 208

CoSv	0.45 268	0.21 193	0.36 111	0.34 57	0.35 410	0.28 74	0.31 173	0.72 240	0.46 146	0.87 369	1.13 405	1.09 437	0.76 418	0.69 315	0.56 367	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.17 273	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	0.18 276	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	0.61 324	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	0.18 227	0.17 273	0.14 120	0.11 64

PAM_32	0.46 278	0.19 121	0.67 398	0.39 183	0.24 180	0.75 388	0.27 107	0.95 340	0.34 64	0.68 239	0.44 98	1.91 519	0.65 365	0.62 249	0.26 100	0.15 158	0.10 51	0.16 143	0.15 192	0.14 120	0.13 141

PAM	0.46 278	0.19 121	0.70 412	0.40 219	0.26 253	0.75 388	0.33 203	0.85 297	0.34 64	0.70 254	0.46 106	1.83 514	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	0.43 460	0.39 189	0.26 91	0.94 333	0.49 154	0.53 162	0.77 222	0.93 391	0.45 244	0.63 260	0.24 55	0.16 206	0.10 51	0.17 181	0.18 300	0.20 314	0.20 347

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	0.86 536

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	0.40 219	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	0.41 250	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.85 297	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	0.19 267	0.13 135	0.18 264	0.17 273

xx1	0.39 211	0.23 253	0.33 78	0.41 250	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.67 195	1.06 441	0.41 119	0.50 121	0.65 269	0.53 283	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.20 297	0.19 330	0.18 264	0.17 273

1test111	0.36 163	0.23 253	0.33 78	0.41 250	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.85 297	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	0.19 267	0.13 135	0.18 264	0.17 273

cc1	0.37 180	0.23 253	0.33 78	0.41 250	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.67 195	1.06 441	0.41 119	0.50 121	0.34 81	0.49 261	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 267	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	1.04 430	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.25 403	0.21 377	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	1.04 430	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 448	0.16 206	0.10 51	0.25 403	0.21 377	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	0.41 250	0.22 111	0.54 274	0.38 296	0.68 205	1.04 430	0.41 119	0.46 106	0.35 90	0.45 244	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 267	0.13 135	0.16 206	0.16 254

IGEV_Zeroshot_test	0.34 130	0.18 84	0.67 398	0.39 183	0.28 306	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	20.09 576	36.28 583	38.04 579	169.85 589	61.80 585	0.23 17	0.20 20	13.88 575	0.37 99	0.44 130	0.66 184	0.43 148	0.21 38	0.62 249	0.28 138	5.46 572	0.10 51	0.15 117	0.11 75	72.60 588	0.11 64

CASnet	0.30 102	0.20 156	0.33 78	0.41 250	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	0.22 353	0.18 300	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	0.45 471	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	0.88 313	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	0.30 346	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	0.19 324

anonymousdsp2	0.35 145	0.20 156	0.43 211	0.37 126	0.24 180	0.48 245	0.31 173	0.86 301	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	1.24 478	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	1.06 441	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	0.44 329	0.25 212	0.20 5	0.34 214	0.56 116	0.41 119	0.59 178	1.45 478	0.43 148	0.25 74	0.63 260	0.28 138	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.19 330	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	0.44 329	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	0.18 227	0.16 224	0.15 166	0.11 64

LCNet	0.41 234	0.20 156	0.32 65	0.44 329	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	0.19 267	0.19 330	0.21 338	0.36 473

STrans-v2	0.46 278	0.20 156	0.48 284	0.40 219	0.24 180	0.55 279	0.50 404	1.07 388	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	0.41 250	0.23 151	0.37 169	0.47 385	0.94 333	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	0.15 192	0.14 120	0.13 141

PFNet	0.42 241	0.18 84	0.58 357	0.43 310	0.24 180	0.43 217	0.32 193	0.74 253	0.78 286	1.00 436	0.74 210	0.68 282	0.39 210	0.72 331	0.37 252	0.16 206	0.10 51	0.20 297	0.15 192	0.16 206	0.13 141

IRAFT_RVC	0.42 241	0.20 156	0.48 284	0.44 329	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	0.17 245	0.10 51	0.21 338	0.16 224	0.16 206	0.14 185

cross-raft	0.34 130	0.20 156	0.37 127	0.44 329	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	0.42 290	0.25 212	0.51 256	0.47 385	0.71 236	0.53 166	0.76 294	1.37 460	0.76 328	0.38 199	0.60 233	0.33 188	0.15 158	0.10 51	0.20 297	0.19 330	0.16 206	0.27 421

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	0.18 227	0.17 273	0.15 166	0.12 107

s12784h	0.36 163	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 395	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	0.53 487	0.26 14	0.51 433	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	1.06 441	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	1.06 441	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	1.16 463	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	0.75 531	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	0.63 341	0.30 151	0.93 328	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	0.61 324	0.33 203	0.80 282	0.87 342	0.94 410	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	0.27 283	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	0.20 329	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	1.15 425	0.39 114	0.66 230	0.61 167	1.70 511	0.91 460	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	0.51 490	0.28 74	0.30 151	1.25 473	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	0.20 355	0.22 360	0.24 398

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	0.82 459	3.60 568	0.39 158	2.35 556	2.07 556	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	0.34 482	0.11 131	0.13 51	0.09 9	3.49 567	0.18 291

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	0.46 373	0.33 395	0.58 303	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	1.47 551	0.11 131	0.14 77	0.09 9	1.59 541	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	0.40 219	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	0.40 219	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	0.70 519	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	0.17 273

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	0.17 245	0.11 131	0.20 297	0.11 75	0.17 240	0.18 291

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	0.17 245	0.11 131	0.19 267	0.13 135	0.19 298	0.20 347

Selective-RAFT	0.35 145	0.23 253	0.51 321	0.44 329	0.21 92	0.64 348	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	0.40 219	0.30 346	1.03 457	0.56 440	1.10 398	0.99 406	0.97 423	1.22 431	1.06 426	0.69 385	1.07 457	0.95 467	0.19 306	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.22 360	0.21 365

RAFT+CT+SA	0.39 211	0.23 253	0.36 111	0.51 433	0.27 283	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	0.18 227	0.18 300	0.15 166	0.14 185

test_5	0.43 251	0.24 290	0.43 211	0.52 445	0.28 306	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	0.18 227	0.18 300	0.18 264	0.16 254

iRaft-Stereo_20w	0.39 211	0.19 121	0.57 353	0.37 126	0.27 283	0.31 113	0.24 72	1.44 508	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	0.40 219	0.24 180	0.54 274	0.27 107	0.75 259	0.63 201	0.84 350	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	0.43 310	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 369	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 297	0.18 300	0.15 166	0.11 64

error version	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 310	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 369	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 297	0.18 300	0.15 166	0.11 64

test-v	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 310	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 369	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 297	0.18 300	0.15 166	0.11 64

HHNet	0.41 234	0.17 61	0.41 179	0.34 57	0.37 421	0.33 137	0.34 214	0.69 213	0.75 261	0.86 361	1.30 450	0.52 188	0.32 154	0.52 150	0.35 220	0.15 158	0.11 131	0.19 267	0.15 192	0.15 166	0.24 398

AAGNet	1.43 524	0.20 156	0.48 284	0.44 329	0.25 212	0.29 86	0.31 173	0.65 176	0.68 224	0.97 423	0.86 281	0.67 281	0.62 342	0.64 273	20.63 573	0.16 206	0.11 131	0.19 267	0.15 192	0.19 298	0.12 107

NRIStereo	0.36 163	0.20 156	0.45 235	0.41 250	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	0.18 227	0.15 192	0.17 240	0.14 185

PSM-AAD	0.48 305	0.20 156	0.37 127	0.43 310	0.23 151	0.56 292	0.50 404	0.65 176	0.70 232	1.07 461	1.12 398	0.58 215	0.92 465	0.61 241	0.32 176	0.15 158	0.11 131	0.25 403	0.26 448	0.18 264	0.43 500

KYRaft	0.48 305	0.20 156	0.38 139	0.44 329	0.23 151	0.44 225	0.37 274	0.66 185	0.41 119	0.94 410	1.73 498	0.79 338	0.41 222	0.63 260	0.31 166	0.16 206	0.11 131	0.18 227	0.22 395	0.16 206	0.78 531

DEmStereo	0.48 305	0.17 61	0.50 309	0.38 155	0.25 212	0.59 316	0.34 214	0.63 162	0.74 258	0.89 383	1.66 494	0.58 215	1.06 488	0.60 233	0.42 281	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.16 224	0.14 120	0.15 208

SST-Stereo	0.40 223	0.19 121	0.45 235	0.42 290	0.25 212	0.25 40	0.21 35	0.66 185	0.47 151	1.08 465	0.79 243	0.72 303	0.43 230	0.77 360	0.35 220	0.16 206	0.11 131	0.20 297	0.16 224	0.19 298	0.15 208

THIR-Stereo	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.23 151	0.75 388	0.67 466	0.66 185	0.87 342	1.02 444	1.40 466	0.72 303	0.76 418	0.62 249	0.42 281	0.15 158	0.11 131	0.17 181	0.18 300	0.14 120	0.15 208

RAFT_R40	0.40 223	0.19 121	0.44 223	0.43 310	0.25 212	0.23 17	0.26 91	0.67 195	0.67 219	0.98 428	0.78 233	0.72 303	0.43 230	0.76 353	0.35 220	0.16 206	0.11 131	0.20 297	0.16 224	0.18 264	0.14 185

DRaft	0.49 323	0.17 61	0.47 264	0.37 126	0.25 212	0.58 303	0.40 330	0.65 176	0.85 328	1.02 444	1.75 501	0.50 180	0.82 440	0.63 260	0.40 273	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.16 224	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	1.19 481	3.94 552	0.56 202	0.38 199	0.65 280	0.36 236	0.13 58	0.11 131	0.20 297	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	1.79 502	0.45 156	0.33 164	0.66 288	0.36 236	0.14 97	0.11 131	0.18 227	0.14 166	0.13 77	0.13 141

CRE-IMP	0.36 163	0.23 253	0.49 296	0.42 290	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	0.17 245	0.11 131	0.19 267	0.15 192	0.21 338	0.18 291

test-2	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 310	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 369	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 297	0.18 300	0.15 166	0.11 64

test-1	0.36 163	0.19 121	0.71 417	0.46 373	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	0.44 329	0.26 253	0.40 193	0.45 374	0.68 205	0.44 135	0.96 418	1.84 504	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	0.29 435

rafts_anoy	0.37 180	0.21 193	0.36 111	0.41 250	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	0.21 338	0.23 410	0.17 240	0.14 185

XX-Stereo	0.37 180	0.17 61	0.45 235	0.55 467	0.36 414	0.38 182	0.20 20	0.60 142	0.30 43	0.46 138	1.30 450	0.73 314	0.26 89	0.56 180	0.26 100	0.16 206	0.11 131	0.17 181	0.16 224	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	1.15 425	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	0.42 290	0.21 92	0.61 324	0.40 330	0.82 288	0.99 406	0.87 369	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

z-ln-s-r	0.66 420	0.36 417	1.30 505	0.39 183	0.26 253	0.57 297	0.63 457	0.80 282	1.03 424	0.80 310	1.43 472	0.91 384	0.76 418	1.08 460	1.87 523	0.16 206	0.12 186	0.17 181	0.14 166	0.20 314	0.16 254

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	1.14 421	0.71 243	0.84 350	0.75 212	1.09 437	0.53 283	0.74 343	0.53 355	0.17 245	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.17 240	0.19 324

xyz-stereo-finetune2	0.36 163	0.19 121	0.38 139	0.32 34	0.19 49	0.82 418	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	1.10 398	0.77 276	0.86 361	0.94 316	0.95 395	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	0.15 192	0.13 77	0.09 4

GCAP-BAT	0.30 102	0.21 193	0.42 200	0.33 46	0.27 283	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	0.40 219	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	0.89 524	0.53 495	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	0.41 250	0.29 332	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	0.19 324

CoDeX	0.47 293	0.20 156	0.49 296	0.42 290	0.25 212	0.75 388	0.36 260	1.27 477	0.80 297	0.82 331	0.96 329	0.62 247	0.57 310	0.60 233	0.36 236	0.17 245	0.12 186	0.17 181	0.15 192	0.16 206	0.14 185

IGEVStereo-DCA	0.29 88	0.22 232	0.38 139	0.35 91	0.27 283	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	0.27 283	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	0.27 283	0.63 341	0.30 151	0.95 340	0.96 394	0.86 361	1.07 384	0.79 338	0.44 239	0.57 192	0.43 286	0.17 245	0.12 186	0.21 338	0.16 224	0.24 390	0.19 324

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	0.41 250	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	0.23 374	0.20 355	0.18 264	0.13 141

DisPM	0.39 211	0.19 121	0.44 223	0.41 250	0.27 283	0.24 26	0.31 173	0.65 176	0.57 183	0.87 369	0.87 289	0.60 236	0.32 154	0.76 353	0.32 176	0.18 276	0.12 186	0.19 267	0.17 273	0.15 166	0.20 347

raft_robust	0.41 234	0.23 253	0.36 111	0.42 290	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	0.17 273	0.15 166	0.12 107

Sa-1000	0.48 305	0.24 290	0.41 179	0.45 352	0.25 212	0.59 316	0.34 214	0.81 286	0.93 380	0.82 331	1.50 482	0.53 192	0.45 244	0.92 424	0.30 159	0.15 158	0.12 186	0.21 338	0.19 330	0.15 166	0.13 141

SA	0.44 258	0.25 313	0.46 252	0.46 373	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	0.21 338	0.19 330	0.15 166	0.13 141

iRaft-Stereo_5w	0.45 268	0.21 193	0.48 284	0.42 290	0.28 306	0.31 113	0.54 430	0.63 162	0.62 190	0.62 191	0.89 301	1.01 411	0.69 385	0.75 349	0.66 395	0.13 58	0.12 186	0.17 181	0.15 192	0.14 120	0.15 208

CIPLG	0.41 234	0.21 193	0.63 377	0.45 352	0.33 395	0.52 260	0.33 203	0.65 176	0.60 188	0.82 331	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	0.45 352	0.33 395	0.52 260	0.34 214	0.66 185	0.62 190	0.82 331	0.92 312	0.45 156	0.32 154	0.52 150	0.46 321	0.17 245	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	0.45 352	0.33 395	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	1.18 528	0.67 195	0.86 333	0.94 410	1.37 460	0.63 249	0.77 425	0.65 280	0.45 311	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.18 300	0.14 120	0.14 185

TRStereo	0.37 180	0.27 349	0.59 358	0.47 382	0.41 448	0.29 86	0.30 151	0.84 294	0.59 186	0.52 159	0.41 91	0.52 188	0.26 89	0.73 336	0.27 118	0.17 245	0.12 186	0.19 267	0.19 330	0.13 77	0.11 64

Patchmatch Stereo++	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	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	0.52 445	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	0.20 297	0.15 192	0.15 166	0.12 107

IIG-Stereo	0.43 251	0.21 193	0.44 223	0.50 417	0.25 212	0.44 225	0.21 35	0.71 236	0.76 269	0.83 343	0.95 325	0.83 351	0.43 230	0.90 414	0.35 220	0.15 158	0.12 186	0.19 267	0.14 166	0.15 166	0.11 64

NF-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.45 235	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.16 206	0.27 421

OCTAStereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.16 206	0.27 421

PSM-softLoss	0.38 195	0.20 156	0.48 284	0.41 250	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	0.19 306	0.12 186	0.20 297	0.18 300	0.16 206	0.22 383

KMStereo	0.38 195	0.20 156	0.48 284	0.41 250	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	0.19 306	0.12 186	0.20 297	0.18 300	0.16 206	0.22 383

PSM-adaLoss	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

ROB_FTStereo_v2	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

ROB_FTStereo	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

HUI-Stereo	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

ASMatch	0.48 305	0.19 121	0.45 235	0.39 183	0.28 306	0.37 169	0.26 91	0.74 253	0.68 224	0.76 294	2.34 519	0.61 241	0.52 279	0.62 249	0.37 252	0.14 97	0.12 186	0.17 181	0.15 192	0.14 120	0.21 365

DeepStereo_LL	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.24 180	0.40 193	1.18 528	0.67 195	0.86 333	0.94 410	1.37 460	0.63 249	0.77 425	0.65 280	0.45 311	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.18 300	0.14 120	0.14 185

GrayStereo	0.49 323	0.19 121	0.42 200	0.46 373	0.28 306	0.53 268	0.67 466	0.69 213	0.63 201	1.02 444	1.47 481	0.78 336	0.76 418	0.56 180	0.33 188	0.14 97	0.12 186	0.17 181	0.17 273	0.15 166	0.29 435

RE-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.16 206	0.27 421

Pruner-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.45 235	0.40 219	0.25 212	0.22 13	0.24 72	0.67 195	0.55 175	0.89 383	0.76 218	0.68 282	0.29 127	0.62 249	0.35 220	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.17 273	0.17 240	0.18 291

TVStereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.16 206	0.27 421

DeepStereo_RVC	0.36 163	0.21 193	0.47 264	0.40 219	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	0.18 227	0.15 192	0.19 298	0.18 291

iGMRVC	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

iRAFT	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

AnonymousM	0.41 234	0.81 517	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	1.51 540	0.26 448	0.12 43	0.10 28

RAFT-IKP	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	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	0.15 192	0.14 120	0.12 107

raftrobust	0.34 130	0.19 121	0.36 111	0.41 250	0.27 283	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	0.27 283	0.58 303	0.30 151	0.86 301	0.88 346	0.82 331	1.03 365	0.75 322	0.47 253	0.58 212	0.44 302	0.17 245	0.12 186	0.24 390	0.16 224	0.24 390	0.19 324

RALAANet	0.38 195	0.23 253	0.48 284	0.42 290	0.29 332	0.35 155	0.25 80	0.86 301	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	0.15 192	0.21 338	0.13 141

ARAFT	0.47 293	0.24 290	0.79 446	0.42 290	0.25 212	0.55 279	0.55 434	0.75 259	0.81 305	0.89 383	0.75 212	0.73 314	0.47 253	0.88 406	0.37 252	0.15 158	0.12 186	0.23 374	0.22 395	0.14 120	0.13 141

BEATNet_4x	0.46 278	0.32 393	0.56 349	0.37 126	0.19 49	0.63 341	0.35 238	1.01 365	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	0.24 390	0.16 254

R-Stereo Train	0.39 211	0.18 84	0.42 200	0.42 290	0.26 253	0.40 193	0.32 193	0.72 240	0.34 64	0.89 383	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	0.42 290	0.26 253	0.40 193	0.32 193	0.72 240	0.34 64	0.89 383	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	0.27 283	0.63 341	0.30 151	0.96 344	0.96 394	0.86 361	1.07 384	0.79 338	0.44 239	0.57 192	0.43 286	0.17 245	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.23 377	0.19 324

ccs_rob	0.46 278	0.24 290	0.52 326	0.37 126	0.27 283	0.58 303	0.31 173	0.86 301	0.88 346	0.82 331	1.02 361	0.75 322	0.47 253	0.58 212	0.44 302	0.17 245	0.12 186	0.24 390	0.16 224	0.24 390	0.19 324

AANet_RVC	0.57 393	0.32 393	0.54 338	0.45 352	0.27 283	0.57 297	0.48 393	1.00 356	1.28 489	0.86 361	1.33 454	0.87 368	0.58 319	1.07 457	0.75 417	0.18 276	0.12 186	0.15 117	0.13 135	0.18 264	0.18 291

AdaStereo	0.50 339	0.32 393	0.47 264	0.48 388	0.25 212	0.67 362	0.32 193	1.17 437	0.88 346	0.75 287	0.99 348	0.75 322	0.49 261	0.67 299	0.46 321	0.27 430	0.12 186	0.28 443	0.18 300	0.23 377	0.18 291
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	0.61 324	0.29 135	1.51 517	1.32 493	0.90 390	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	0.18 291

DN-CSS_ROB	0.43 251	0.26 332	0.62 368	0.40 219	0.29 332	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	0.21 338	0.19 330	0.18 264	0.16 254

pmcnn	1.23 513	0.29 375	0.96 467	0.40 219	0.23 151	0.95 440	0.69 476	1.16 432	1.28 489	1.67 517	2.33 518	11.15 570	0.86 450	0.93 430	0.88 448	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	0.13 252	0.13 51	0.12 101	0.12 43	0.10 28

DFGA-Net	0.45 268	0.29 375	0.80 448	0.42 290	0.32 384	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	0.13 252	0.19 267	0.18 300	0.20 314	0.17 273

coex_refinement	0.53 361	0.21 193	0.39 158	0.44 329	0.30 346	0.76 394	0.39 319	1.09 396	0.90 362	0.85 354	1.12 398	1.00 407	0.56 308	0.63 260	0.81 428	0.21 346	0.13 252	0.16 143	0.16 224	0.20 314	0.21 365

MM-Stereo_test1	0.33 124	0.19 121	0.36 111	0.41 250	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	0.13 252	0.17 181	0.14 166	0.15 166	0.12 107

AIO-test2	0.39 211	0.21 193	0.41 179	0.47 382	0.25 212	0.45 233	0.35 238	0.77 269	1.27 487	0.36 87	0.87 289	0.37 102	0.30 142	0.47 117	0.27 118	0.15 158	0.13 252	0.21 338	0.23 410	0.15 166	0.13 141

AIO-test1	0.38 195	0.18 84	0.38 139	0.50 417	0.24 180	0.46 238	0.30 151	0.70 228	1.19 469	0.40 115	0.71 196	0.45 156	0.29 127	0.53 159	0.27 118	0.15 158	0.13 252	0.19 267	0.21 377	0.13 77	0.17 273

model_zeroshot	0.33 124	0.18 84	0.48 284	0.39 183	0.28 306	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	0.13 252	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	0.13 252	0.18 227	0.20 355	0.16 206	0.13 141

MyStereo07	0.32 114	0.22 232	0.34 94	0.42 290	0.28 306	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	0.13 252	0.18 227	0.17 273	0.17 240	0.16 254

MyStereo06	0.38 195	0.21 193	0.61 365	0.41 250	0.28 306	0.41 207	0.50 404	0.95 340	0.35 77	0.62 191	0.54 145	0.76 328	0.27 99	0.50 137	0.29 153	0.14 97	0.13 252	0.18 227	0.17 273	0.17 240	0.15 208

MyStereo05	0.44 258	0.21 193	0.45 235	0.41 250	0.28 306	0.41 207	0.50 404	0.93 328	1.09 452	0.76 294	0.61 167	0.51 184	0.57 310	0.73 336	0.42 281	0.14 97	0.13 252	0.18 227	0.17 273	0.17 240	0.15 208

MyStereo04	0.44 258	0.22 232	0.44 223	0.42 290	0.28 306	0.40 193	0.50 404	1.00 356	1.08 450	0.62 191	0.58 161	0.55 199	0.57 310	0.71 326	0.44 302	0.14 97	0.13 252	0.18 227	0.17 273	0.17 240	0.16 254

AE-Stereo	0.34 130	0.21 193	0.42 200	0.48 388	0.31 368	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	0.13 252	0.18 227	0.16 224	0.15 166	0.12 107

plain	0.31 108	0.20 156	0.50 309	0.39 183	0.29 332	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	0.17 245	0.13 252	0.20 297	0.15 192	0.17 240	0.12 107

MIF-Stereo (partial)	0.31 108	0.18 84	0.37 127	0.41 250	0.31 368	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	0.17 245	0.13 252	0.19 267	0.17 273	0.18 264	0.14 185

UniTT-Stereo	0.27 70	0.17 61	0.37 127	0.40 219	0.27 283	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	0.17 245	0.13 252	0.13 51	0.12 101	0.14 120	0.12 107

DCRE	0.37 180	0.18 84	0.46 252	0.45 352	0.32 384	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	0.13 252	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	0.91 432	0.35 238	0.75 259	0.62 190	0.85 354	1.54 487	1.06 426	0.66 372	0.51 144	0.43 286	0.16 206	0.13 252	0.19 267	0.21 377	0.16 206	0.14 185

TestStereo1	0.43 251	0.23 253	0.41 179	0.51 433	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	0.13 252	0.18 227	0.15 192	0.14 120	0.13 141

RAFT_CTSACE	0.45 268	0.20 156	0.44 223	0.45 352	0.27 283	0.34 147	0.39 319	0.60 142	0.73 251	0.76 294	1.44 475	0.83 351	0.38 199	1.08 460	0.26 100	0.12 30	0.13 252	0.18 227	0.16 224	0.15 166	0.11 64

SA-5K	0.43 251	0.23 253	0.41 179	0.51 433	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	0.13 252	0.18 227	0.15 192	0.14 120	0.13 141

DAS	0.51 346	0.25 313	0.60 363	0.48 388	0.31 368	0.58 303	0.41 345	0.83 291	0.97 397	0.89 383	1.12 398	0.70 290	0.75 415	0.82 376	0.43 286	0.17 245	0.13 252	0.18 227	0.15 192	0.20 314	0.18 291

SepStereo	0.51 346	0.25 313	0.60 363	0.48 388	0.31 368	0.58 303	0.41 345	0.83 291	0.97 397	0.89 383	1.12 398	0.70 290	0.75 415	0.93 430	0.43 286	0.17 245	0.13 252	0.18 227	0.15 192	0.20 314	0.18 291

FTStereo	0.56 386	0.20 156	0.37 127	0.41 250	0.25 212	0.40 193	0.79 497	0.66 185	0.43 129	1.09 467	3.27 540	0.70 290	0.73 409	0.55 170	0.33 188	0.14 97	0.13 252	0.19 267	0.17 273	0.15 166	0.30 443

CroCo-Stereo	0.26 60	0.22 232	0.36 111	0.48 388	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	0.13 252	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	0.45 352	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	0.18 276	0.13 252	0.20 297	0.15 192	0.22 360	0.13 141

GMStereo	0.39 211	0.37 424	0.54 338	0.40 219	0.26 253	0.42 214	0.36 260	0.59 132	1.04 430	0.55 168	0.51 130	0.37 102	0.35 175	0.54 165	0.41 277	0.19 306	0.13 252	0.16 143	0.17 273	0.24 390	0.18 291
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	0.40 219	0.27 283	0.87 429	0.37 274	1.33 488	0.77 276	0.80 310	0.84 268	0.54 196	0.49 261	0.57 192	0.37 252	0.18 276	0.13 252	0.18 227	0.20 355	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	0.19 306	0.13 252	0.19 267	0.17 273	0.18 264	0.19 324

DIP-Stereo	0.39 211	0.21 193	0.50 309	0.41 250	0.28 306	0.62 332	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	0.13 252	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	0.85 425	0.37 274	1.23 462	0.93 380	0.90 390	1.15 416	1.26 462	0.63 348	0.72 331	0.48 332	0.17 245	0.13 252	0.16 143	0.15 192	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	0.62 332	0.35 238	1.17 437	1.01 416	0.99 431	1.06 381	0.88 373	0.67 375	0.66 288	0.39 266	0.19 306	0.13 252	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	0.75 388	0.40 330	1.22 457	0.75 261	0.81 322	0.91 308	1.21 457	0.69 385	0.87 403	0.46 321	0.17 245	0.13 252	0.17 181	0.14 166	0.17 240	0.17 273

StereoDRNet-Refined	0.58 400	0.32 393	0.54 338	0.46 373	0.30 346	0.96 443	0.40 330	1.00 356	0.94 387	1.12 472	1.08 387	0.96 398	0.67 375	0.90 414	0.89 458	0.17 245	0.13 252	0.22 353	0.21 377	0.20 314	0.19 324
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
UGAM	0.52 355	0.22 232	0.46 252	0.45 352	0.25 212	0.41 207	0.52 422	0.62 154	1.16 463	0.76 294	1.13 405	1.32 475	0.57 310	1.00 443	0.53 355	0.17 245	0.14 286	0.25 403	0.21 377	0.15 166	0.13 141

rvit_stereo_ft	0.33 124	0.25 313	0.47 264	0.52 445	0.32 384	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	0.22 371	0.14 286	0.19 267	0.18 300	0.19 298	0.14 185

test_sample2	0.42 241	0.22 232	0.43 211	0.33 46	0.21 92	0.58 303	0.39 319	0.95 340	0.67 219	0.63 199	0.77 222	0.69 286	0.57 310	0.61 241	0.38 260	0.19 306	0.14 286	0.18 227	0.16 224	0.19 298	0.18 291

test_sample1	0.42 241	0.22 232	0.46 252	0.34 57	0.23 151	0.58 303	0.35 238	0.99 352	0.49 154	0.62 191	0.75 212	0.69 286	0.61 336	0.58 212	0.44 302	0.18 276	0.14 286	0.17 181	0.15 192	0.17 240	0.17 273

DispNO	0.47 293	0.23 253	0.71 417	0.39 183	0.31 368	0.60 322	0.38 296	0.89 315	0.77 276	0.75 287	0.84 268	0.72 303	0.54 295	0.73 336	0.46 321	0.19 306	0.14 286	0.20 297	0.18 300	0.16 206	0.17 273

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	0.14 286	0.18 227	0.15 192	0.18 264	0.15 208

11t1	0.36 163	0.21 193	0.42 200	0.35 91	0.22 111	0.62 332	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	0.18 276	0.14 286	0.16 143	0.13 135	0.17 240	0.17 273

GMStereo_Zeroshot	0.49 323	0.44 458	0.74 430	0.49 403	0.27 283	0.56 292	0.29 135	0.73 251	0.76 269	0.86 361	0.94 316	0.91 384	0.36 191	0.74 343	0.43 286	0.26 420	0.14 286	0.26 422	0.15 192	0.36 468	0.18 291

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	0.14 286	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.12 107

EKT-Stereo	0.35 145	0.23 253	0.39 158	0.43 310	0.29 332	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	0.18 276	0.14 286	0.18 227	0.15 192	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	0.14 286	0.17 181	0.16 224	0.14 120	0.11 64

LL-Strereo	0.57 393	0.27 349	0.68 402	0.48 388	0.34 404	0.39 189	0.48 393	0.94 333	0.97 397	0.83 343	0.78 233	1.10 441	1.18 500	1.33 494	0.49 334	0.17 245	0.14 286	0.22 353	0.19 330	0.16 206	0.17 273

BUS	0.45 268	0.25 313	0.43 211	0.45 352	0.28 306	0.70 371	0.34 214	0.94 333	0.76 269	0.75 287	0.80 246	0.65 269	0.49 261	0.64 273	0.51 345	0.20 329	0.14 286	0.22 353	0.19 330	0.18 264	0.18 291

IER	0.46 278	0.23 253	0.50 309	0.38 155	0.28 306	0.69 366	0.35 238	0.80 282	0.66 216	0.83 343	0.94 316	0.75 322	0.77 425	0.60 233	0.42 281	0.17 245	0.14 286	0.17 181	0.17 273	0.17 240	0.15 208

BSDual-CNN	0.46 278	0.25 313	0.43 211	0.45 352	0.28 306	0.77 395	0.40 330	0.94 333	0.76 269	0.75 287	0.80 246	0.76 328	0.54 295	0.64 273	0.43 286	0.20 329	0.14 286	0.22 353	0.19 330	0.18 264	0.18 291

hknet	0.49 323	0.25 313	0.51 321	0.45 352	0.29 332	0.77 395	0.40 330	0.94 333	0.83 315	0.75 287	0.80 246	0.97 400	0.61 336	0.73 336	0.45 311	0.18 276	0.14 286	0.22 353	0.19 330	0.18 264	0.18 291

GwcNet-ADL	0.44 258	0.22 232	0.48 284	0.45 352	0.30 346	0.40 193	0.37 274	0.92 326	0.97 397	0.71 261	0.78 233	0.61 241	0.42 224	0.62 249	0.50 335	0.19 306	0.14 286	0.15 117	0.14 166	0.18 264	0.18 291

GANet-ADL	0.42 241	0.25 313	0.45 235	0.43 310	0.29 332	0.54 274	0.35 238	0.89 315	0.86 333	0.63 199	0.72 197	0.68 282	0.42 224	0.52 150	0.41 277	0.21 346	0.14 286	0.15 117	0.13 135	0.18 264	0.19 324

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	0.85 354	0.79 243	0.64 256	0.35 175	0.72 331	0.34 203	0.19 306	0.14 286	0.23 374	0.20 355	0.16 206	0.20 347

sAnonymous2	0.40 223	0.39 440	0.85 452	0.48 388	0.37 421	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	0.19 306	0.14 286	0.18 227	0.17 273	0.57 517	0.44 501

CroCo_RVC	0.40 223	0.39 440	0.85 452	0.48 388	0.37 421	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	0.19 306	0.14 286	0.18 227	0.17 273	0.57 517	0.44 501

RALCasStereoNet	0.36 163	0.21 193	0.37 127	0.42 290	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	0.14 286	0.15 117	0.13 135	0.17 240	0.16 254

MMNet	0.55 375	0.25 313	0.61 365	0.43 310	0.34 404	1.07 464	0.39 319	0.87 308	0.91 369	0.91 395	0.93 315	0.86 362	0.76 418	0.81 373	0.76 418	0.15 158	0.14 286	0.18 227	0.19 330	0.20 314	0.16 254

UNet	0.54 373	0.26 332	0.66 394	0.44 329	0.40 441	0.99 450	0.41 345	0.98 350	0.75 261	0.83 343	0.89 301	1.04 420	0.72 406	0.73 336	0.62 384	0.19 306	0.14 286	0.20 297	0.17 273	0.20 314	0.17 273

cf-r	0.47 293	0.23 253	0.41 179	0.39 183	0.23 151	0.59 316	0.37 274	0.88 313	0.85 328	0.72 273	1.05 375	0.94 393	0.62 342	0.56 180	0.54 360	0.21 346	0.14 286	0.17 181	0.19 330	0.15 166	0.15 208

GwcNet-RSSM	0.49 323	0.24 290	0.42 200	0.40 219	0.23 151	0.55 279	0.38 296	0.93 328	0.93 380	0.71 261	1.16 421	0.86 362	0.60 330	0.62 249	0.66 395	0.21 346	0.14 286	0.19 267	0.20 355	0.16 206	0.15 208

RASNet	0.53 361	0.22 232	0.52 326	0.38 155	0.22 111	0.68 364	0.38 296	0.97 347	0.88 346	0.73 280	1.04 371	1.03 418	0.92 465	0.90 414	0.86 438	0.16 206	0.14 286	0.14 77	0.17 273	0.15 166	0.13 141

CFNet	0.51 346	0.29 375	0.46 252	0.41 250	0.27 283	0.70 371	0.32 193	1.13 412	1.00 412	0.72 273	1.07 384	0.85 357	0.60 330	0.76 353	0.52 352	0.19 306	0.14 286	0.23 374	0.23 410	0.21 338	0.16 254

LE_ROB	4.42 560	0.24 290	2.75 541	0.42 290	0.23 151	1.57 515	0.90 511	1.71 532	17.88 578	16.56 580	4.88 560	5.17 557	18.85 579	1.63 515	14.62 569	0.17 245	0.14 286	0.16 143	0.16 224	0.19 298	0.17 273

MM-Stereo_test3	0.34 130	0.19 121	0.31 54	0.41 250	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	0.15 315	0.17 181	0.13 135	0.14 120	0.13 141

FACV-RUCA	0.43 251	0.28 363	0.47 264	0.45 352	0.33 395	0.58 303	0.34 214	0.82 288	0.73 251	0.57 174	0.84 268	0.47 167	0.50 272	0.54 165	0.39 266	0.22 371	0.15 315	0.35 475	0.16 224	0.28 422	0.21 365

test_sample4	0.47 293	0.26 332	0.50 309	0.35 91	0.22 111	0.69 366	0.38 296	1.15 425	0.81 305	0.78 304	0.82 257	0.62 247	0.53 283	0.63 260	0.44 302	0.21 346	0.15 315	0.21 338	0.19 330	0.21 338	0.19 324

test_sample3	0.46 278	0.25 313	0.50 309	0.35 91	0.23 151	0.69 366	0.37 274	1.15 425	0.81 305	0.75 287	0.79 243	0.66 274	0.49 261	0.63 260	0.46 321	0.21 346	0.15 315	0.20 297	0.19 330	0.21 338	0.19 324

SMFormer	0.51 346	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 332	0.34 214	1.21 449	1.02 419	0.81 322	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.55 365	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.16 224	0.18 264	0.18 291

tta	0.51 346	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 332	0.34 214	1.21 449	1.02 419	0.81 322	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.55 365	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.16 224	0.15 166	0.14 185

qqq1	0.49 323	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 332	0.34 214	1.21 449	1.02 419	0.81 322	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.34 203	0.19 306	0.15 315	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	0.62 332	0.34 214	1.21 449	1.02 419	0.81 322	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.34 203	0.19 306	0.15 315	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	0.61 324	0.35 238	0.94 333	0.53 166	0.72 273	1.05 375	0.63 249	0.50 272	0.57 192	0.45 311	0.18 276	0.15 315	0.23 374	0.20 355	0.20 314	0.18 291

mmx	0.53 361	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	1.16 432	1.03 424	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 448	0.20 329	0.15 315	0.25 403	0.21 377	0.22 360	0.20 347

xxx	0.53 361	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	1.16 432	1.03 424	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 448	0.20 329	0.15 315	0.25 403	0.21 377	0.22 360	0.20 347

CFNet_ucs	0.50 339	0.24 290	0.55 343	0.38 155	0.31 368	0.58 303	0.33 203	0.98 350	0.93 380	0.88 379	1.19 429	0.80 346	0.49 261	0.63 260	0.43 286	0.21 346	0.15 315	0.26 422	0.18 300	0.26 407	0.22 383

CBFPSM	0.59 407	0.22 232	1.31 506	0.38 155	0.27 283	1.12 476	0.65 462	0.79 279	0.82 310	0.80 310	0.81 253	1.35 484	0.87 453	0.67 299	0.76 418	0.16 206	0.15 315	0.15 117	0.16 224	0.17 240	0.22 383

CroCo-Stereo Lap2	0.28 77	0.24 290	0.39 158	0.50 417	0.29 332	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	0.15 315	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	0.86 301	0.52 163	0.57 174	0.70 194	0.59 230	0.50 272	0.49 131	0.46 321	0.17 245	0.15 315	0.17 181	0.15 192	0.17 240	0.16 254

psmg	0.49 323	0.25 313	0.43 211	0.41 250	0.28 306	0.85 425	0.43 362	0.99 352	0.76 269	0.91 395	0.94 316	0.76 328	0.54 295	0.64 273	0.43 286	0.20 329	0.15 315	0.20 297	0.20 355	0.18 264	0.18 291

UDGNet	0.48 305	0.77 514	0.50 309	0.48 388	0.31 368	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	0.32 468	0.15 315	0.66 525	0.19 330	0.36 468	0.21 365

dd	0.43 251	0.38 434	0.55 343	0.44 329	0.25 212	0.47 242	0.38 296	0.70 228	1.05 434	0.59 178	0.65 177	0.42 140	0.39 210	0.66 288	0.50 335	0.24 399	0.15 315	0.21 338	0.15 192	0.22 360	0.18 291

RAFT	0.45 268	0.22 232	0.45 235	0.47 382	0.26 253	0.54 274	0.47 385	0.66 185	0.58 185	0.80 310	0.82 257	0.94 393	0.57 310	0.75 349	0.34 203	0.17 245	0.15 315	0.22 353	0.20 355	0.16 206	0.12 107

LMCR-Stereo	0.53 361	0.30 384	0.53 334	0.58 478	0.30 346	0.83 421	0.36 260	1.19 442	0.76 269	0.88 379	1.04 371	0.56 202	0.62 342	0.82 376	0.67 398	0.19 306	0.15 315	0.19 267	0.14 166	0.23 377	0.17 273

222	1.18 510	0.22 232	0.44 223	0.37 126	0.22 111	0.79 402	0.37 274	1.31 485	0.89 359	0.92 403	1.08 387	0.72 303	0.71 402	0.66 288	13.89 568	0.20 329	0.15 315	0.17 181	0.16 224	0.18 264	0.19 324

test_xeample	1.01 488	0.21 193	0.42 200	0.35 91	0.21 92	0.71 376	0.39 319	1.23 462	0.86 333	0.81 322	1.04 371	0.69 286	0.61 336	0.69 315	10.93 565	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.17 273	0.18 264	0.17 273

ACVNet	0.46 278	0.23 253	0.36 111	0.39 183	0.28 306	0.58 303	0.40 330	0.87 308	0.80 297	0.64 209	0.96 329	0.79 338	0.60 330	0.63 260	0.67 398	0.17 245	0.15 315	0.16 143	0.15 192	0.18 264	0.15 208

acv_ft	0.51 346	0.23 253	0.56 349	0.44 329	0.28 306	0.86 428	0.39 319	0.91 324	0.80 297	0.97 423	0.96 329	0.79 338	0.59 326	0.63 260	0.87 444	0.17 245	0.15 315	0.16 143	0.15 192	0.17 240	0.15 208

GANet-RSSM	0.47 293	0.21 193	0.37 127	0.38 155	0.25 212	0.58 303	0.36 260	1.07 388	0.78 286	0.68 239	1.01 353	0.86 362	0.67 375	0.62 249	0.44 302	0.21 346	0.15 315	0.18 227	0.18 300	0.18 264	0.17 273

PSMNet-RSSM	0.48 305	0.22 232	0.38 139	0.42 290	0.25 212	0.50 252	0.37 274	1.10 398	0.77 276	0.70 254	1.06 381	0.84 355	0.64 359	0.62 249	0.47 328	0.23 387	0.15 315	0.23 374	0.25 434	0.20 314	0.19 324

CFNet-ft	0.48 305	0.23 253	0.36 111	0.40 219	0.26 253	0.64 348	0.37 274	0.87 308	0.85 328	0.64 209	1.00 350	1.01 411	0.64 359	0.61 241	0.53 355	0.23 387	0.15 315	0.24 390	0.21 377	0.23 377	0.18 291

SuperB	1.04 493	0.37 424	4.81 554	0.43 310	0.31 368	0.99 450	0.46 378	1.02 368	2.09 531	1.09 467	1.09 391	0.75 322	0.81 436	1.06 454	1.76 516	0.19 306	0.15 315	0.17 181	0.15 192	2.82 562	0.26 411

CFNet_RVC	0.48 305	0.23 253	0.36 111	0.40 219	0.26 253	0.64 348	0.37 274	0.87 308	0.85 328	0.64 209	1.00 350	1.01 411	0.64 359	0.61 241	0.53 355	0.23 387	0.15 315	0.24 390	0.21 377	0.23 377	0.18 291

NVstereo2D	0.60 410	0.30 384	0.75 434	0.48 388	0.43 460	0.89 430	0.48 393	1.05 380	1.15 462	0.66 230	0.86 281	0.88 373	0.70 398	0.99 440	0.65 392	0.32 468	0.15 315	0.28 443	0.20 355	0.40 480	0.36 473

DISCO	0.70 432	0.26 332	0.68 402	0.44 329	0.31 368	1.14 478	0.51 419	1.23 462	1.23 476	0.81 322	1.05 375	1.50 499	0.85 448	1.82 524	1.03 479	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.16 224	0.24 390	0.23 390

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	0.17 245	0.16 346	0.15 117	0.13 135	0.15 166	0.12 107

DDVS	0.52 355	0.30 384	0.56 349	0.41 250	0.31 368	0.71 376	0.34 214	0.91 324	0.67 219	0.85 354	0.89 301	1.12 445	0.46 249	0.86 401	0.60 378	0.22 371	0.16 346	0.22 353	0.18 300	0.25 400	0.26 411

rvit_stereo_0081	0.32 114	0.24 290	0.47 264	0.43 310	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	0.22 371	0.16 346	0.19 267	0.16 224	0.19 298	0.13 141

rvit_stereo_0082	0.32 114	0.24 290	0.47 264	0.43 310	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	0.22 371	0.16 346	0.19 267	0.16 224	0.19 298	0.13 141

test_sample6	0.49 323	0.26 332	0.50 309	0.37 126	0.22 111	0.63 341	0.40 330	1.12 410	0.83 315	0.80 310	1.03 365	0.66 274	0.55 301	0.67 299	0.46 321	0.22 371	0.16 346	0.22 353	0.22 395	0.23 377	0.21 365

test_sample5	0.47 293	0.26 332	0.49 296	0.36 110	0.22 111	0.64 348	0.39 319	1.13 412	0.81 305	0.77 300	0.94 316	0.64 256	0.54 295	0.65 280	0.43 286	0.21 346	0.16 346	0.22 353	0.20 355	0.22 360	0.20 347

DualNet	0.48 305	0.26 332	0.49 296	0.36 110	0.22 111	0.64 348	0.39 319	1.13 412	0.81 305	0.80 310	1.03 365	0.64 256	0.54 295	0.65 280	0.43 286	0.21 346	0.16 346	0.22 353	0.20 355	0.22 360	0.20 347

CASS	0.45 268	0.27 349	0.42 200	0.48 388	0.22 111	0.61 324	0.34 214	0.97 347	0.62 190	0.71 261	0.85 278	0.61 241	0.55 301	0.57 192	0.41 277	0.29 447	0.16 346	0.22 353	0.18 300	0.22 360	0.28 428
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	0.85 297	0.54 170	0.56 171	0.69 191	0.65 269	0.53 283	0.55 170	0.45 311	0.17 245	0.16 346	0.20 297	0.19 330	0.18 264	0.17 273

ADLNet2	0.55 375	0.25 313	0.65 388	0.47 382	0.30 346	0.83 421	0.50 404	1.05 380	0.95 393	0.80 310	0.98 343	0.99 404	0.69 385	0.77 360	0.73 413	0.20 329	0.16 346	0.17 181	0.18 300	0.21 338	0.21 365

GEStereo_RVC	0.55 375	0.29 375	0.63 377	0.49 403	0.31 368	0.70 371	0.54 430	1.22 457	0.92 374	0.82 331	0.85 278	0.85 357	0.63 348	0.90 414	0.65 392	0.24 399	0.16 346	0.19 267	0.16 224	0.21 338	0.22 383

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	0.16 346	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.14 185

ADLNet	0.55 375	0.27 349	0.51 321	0.44 329	0.35 410	0.78 399	0.46 378	1.08 392	0.86 333	0.99 431	0.98 343	0.92 389	0.63 348	0.69 315	0.81 428	0.22 371	0.16 346	0.22 353	0.22 395	0.21 338	0.21 365

GES	0.44 258	0.23 253	0.57 353	0.40 219	0.30 346	0.59 316	0.36 260	0.96 344	0.68 224	0.74 285	0.83 263	0.47 167	0.48 258	0.67 299	0.43 286	0.22 371	0.16 346	0.17 181	0.16 224	0.18 264	0.23 390

HCRNet	0.44 258	0.34 406	0.41 179	0.53 455	0.26 253	0.53 268	0.29 135	0.83 291	0.63 201	0.71 261	0.81 253	0.77 334	0.50 272	0.66 288	0.36 236	0.24 399	0.16 346	0.24 390	0.20 355	0.21 338	0.18 291

xxxx	1.01 488	0.22 232	0.43 211	0.36 110	0.21 92	0.82 418	0.36 260	1.32 486	0.88 346	0.71 261	0.94 316	0.97 400	0.63 348	0.64 273	10.58 564	0.20 329	0.16 346	0.18 227	0.17 273	0.19 298	0.19 324

DMCA	0.45 268	0.26 332	0.50 309	0.38 155	0.28 306	0.51 256	0.34 214	0.93 328	0.68 224	0.75 287	0.83 263	0.79 338	0.53 283	0.51 144	0.54 360	0.21 346	0.16 346	0.21 338	0.16 224	0.19 298	0.21 365

ADCRef	0.80 455	0.43 453	1.32 508	0.50 417	0.45 471	1.07 464	0.51 419	1.07 388	0.98 401	1.17 477	1.42 469	0.87 368	0.91 460	0.85 396	3.19 541	0.18 276	0.16 346	0.23 374	0.23 410	0.22 360	0.21 365

ADCP+	1.06 497	0.35 412	1.51 521	0.49 403	0.51 490	1.45 508	0.55 434	1.25 473	1.03 424	1.16 476	1.15 416	1.10 441	1.07 490	1.56 509	6.75 560	0.19 306	0.16 346	0.23 374	0.21 377	0.28 422	0.21 365

RYNet	0.72 440	0.35 412	0.64 382	0.53 455	0.67 515	1.31 497	0.67 466	1.20 447	1.18 467	1.05 455	0.87 289	1.27 464	0.93 470	0.93 430	1.27 501	0.22 371	0.16 346	0.26 422	0.23 410	0.40 480	0.39 486

G2L-Stereo	0.49 323	0.23 253	0.48 284	0.43 310	0.26 253	0.47 242	0.42 355	0.93 328	0.78 286	0.84 350	0.86 281	0.91 384	0.52 279	0.78 364	0.70 405	0.20 329	0.17 366	0.22 353	0.18 300	0.17 240	0.21 365

rvit_stereo_0081_aga	0.31 108	0.28 363	0.44 223	0.42 290	0.29 332	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	0.23 387	0.17 366	0.19 267	0.16 224	0.20 314	0.15 208

ACV-stereo	0.62 413	0.34 406	1.00 472	0.43 310	0.31 368	1.20 488	0.40 330	0.75 259	0.83 315	0.64 209	0.77 222	2.10 523	1.03 485	0.81 373	0.64 390	0.21 346	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.21 338	0.21 365

ITSA-stereo	0.53 361	0.28 363	0.52 326	0.40 219	0.23 151	0.56 292	0.34 214	1.24 469	1.24 478	0.80 310	0.81 253	0.72 303	0.58 319	0.82 376	0.65 392	0.21 346	0.17 366	0.23 374	0.21 377	0.22 360	0.26 411

rvit_stereo_0080	0.31 108	0.25 313	0.40 169	0.39 183	0.28 306	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	0.22 371	0.17 366	0.17 181	0.16 224	0.22 360	0.15 208

1111x	0.55 375	0.22 232	0.46 252	0.38 155	0.20 73	0.66 358	0.43 362	1.23 462	0.99 406	0.71 261	0.99 348	0.95 395	0.69 385	0.90 414	1.08 485	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.19 330	0.20 314	0.18 291

whm_eth	0.31 108	0.25 313	0.40 169	0.39 183	0.28 306	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	0.22 371	0.17 366	0.17 181	0.16 224	0.22 360	0.15 208

gwcnet-sp	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 219	0.26 253	0.81 410	0.41 345	0.89 315	0.84 320	0.91 395	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.18 264	0.18 291

scenet	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 219	0.26 253	0.81 410	0.41 345	0.89 315	0.84 320	0.91 395	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.18 264	0.18 291

ToySt	0.49 323	0.27 349	0.75 434	0.40 219	0.27 283	0.64 348	0.49 399	0.84 294	0.77 276	0.60 182	0.83 263	0.88 373	0.66 372	0.70 321	0.56 367	0.16 206	0.17 366	0.21 338	0.20 355	0.21 338	0.19 324

ssnet	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 219	0.26 253	0.81 410	0.41 345	0.89 315	0.84 320	0.91 395	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.18 264	0.18 291

CSP-Net	0.56 386	0.27 349	0.49 296	0.41 250	0.28 306	1.22 490	0.50 404	1.23 462	0.72 244	0.95 417	0.95 325	0.89 377	0.62 342	0.83 384	0.62 384	0.26 420	0.17 366	0.17 181	0.17 273	0.18 264	0.17 273

ICVP	0.46 278	0.25 313	0.38 139	0.48 388	0.28 306	0.58 303	0.43 362	1.00 356	0.70 232	0.67 233	0.95 325	0.75 322	0.55 301	0.53 159	0.54 360	0.23 387	0.17 366	0.19 267	0.17 273	0.19 298	0.20 347
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	0.51 433	0.30 346	0.66 358	0.73 490	1.03 372	1.01 416	0.82 331	1.10 393	0.84 355	0.70 398	0.86 401	0.58 370	0.28 440	0.17 366	0.25 403	0.22 395	0.26 407	0.19 324

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 361	0.32 393	0.64 382	0.44 329	0.30 346	0.66 358	0.44 371	1.04 375	0.88 346	0.91 395	0.91 308	0.99 404	0.60 330	0.68 309	0.60 378	0.21 346	0.17 366	0.22 353	0.22 395	0.21 338	0.21 365
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	0.64 348	0.36 260	1.15 425	0.84 320	0.67 233	0.88 297	0.88 373	0.59 326	0.58 212	0.45 311	0.24 399	0.17 366	0.27 435	0.27 454	0.25 400	0.23 390

DRN-Test	0.66 420	0.32 393	0.66 394	0.50 417	0.39 436	1.15 480	0.61 454	1.49 513	1.01 416	1.12 472	1.08 387	1.06 426	0.69 385	0.77 360	0.94 464	0.23 387	0.17 366	0.26 422	0.25 434	0.25 400	0.21 365

iinet-f	0.67 425	0.26 332	2.15 534	0.39 183	0.31 368	1.19 487	0.56 440	0.84 294	0.84 320	0.80 310	1.17 423	1.05 424	0.84 447	0.71 326	1.21 496	0.20 329	0.18 383	0.17 181	0.15 192	0.20 314	0.20 347

GLC_STEREO	0.29 88	0.19 121	0.27 20	0.44 329	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	0.18 383	0.19 267	0.16 224	0.16 206	0.13 141

AACVNet	0.50 339	0.23 253	0.49 296	0.46 373	0.29 332	0.52 260	0.38 296	0.90 320	0.55 175	0.81 322	1.03 365	1.00 407	0.70 398	0.83 384	0.54 360	0.21 346	0.18 383	0.24 390	0.18 300	0.23 377	0.20 347

PSMNet-ADL	0.48 305	0.27 349	0.40 169	0.48 388	0.30 346	0.68 364	0.37 274	0.90 320	0.80 297	0.61 189	0.80 246	0.92 389	0.62 342	0.72 331	0.63 387	0.23 387	0.18 383	0.18 227	0.20 355	0.22 360	0.20 347

delet	0.55 375	0.24 290	0.55 343	0.44 329	0.33 395	1.07 464	0.50 404	1.00 356	0.86 333	0.85 354	0.96 329	0.90 382	0.63 348	0.83 384	0.74 416	0.18 276	0.18 383	0.20 297	0.21 377	0.16 206	0.15 208

aanetorigin	0.83 466	0.56 490	1.87 529	0.49 403	0.38 430	0.56 292	0.66 464	0.70 228	1.00 412	2.42 540	2.02 512	1.31 470	1.18 500	0.93 430	1.13 492	0.20 329	0.18 383	0.20 297	0.19 330	0.27 418	0.30 443

EDNetEfficientorigin	9.93 568	1.15 535	175.16 588	0.48 388	0.36 414	1.04 461	0.68 471	1.24 469	2.69 544	3.17 554	2.50 524	2.30 527	2.07 541	1.76 521	2.21 530	0.20 329	0.18 383	0.24 390	0.19 330	0.51 506	0.50 518

EDNetEfficient	1.46 525	0.80 516	6.12 556	0.47 382	0.39 436	0.69 366	0.83 500	0.90 320	2.77 545	3.50 557	1.96 509	1.66 509	2.03 540	1.26 486	4.18 550	0.21 346	0.18 383	0.21 338	0.20 355	0.41 486	0.39 486

ac_64	0.52 355	0.22 232	0.50 309	0.45 352	0.28 306	0.80 405	0.45 374	1.02 368	0.61 189	0.91 395	0.83 263	1.07 431	0.68 381	0.74 343	0.70 405	0.21 346	0.18 383	0.20 297	0.19 330	0.18 264	0.15 208

DMCA-RVC	0.51 346	0.30 384	0.59 358	0.50 417	0.32 384	0.54 274	0.38 296	0.86 301	0.68 224	0.94 410	0.86 281	0.91 384	0.68 381	0.70 321	0.59 375	0.23 387	0.18 383	0.31 460	0.23 410	0.26 407	0.19 324

FADNet-RVC-Resample	0.56 386	0.33 401	1.16 487	0.49 403	0.34 404	0.71 376	0.43 362	1.01 365	0.93 380	0.82 331	0.87 289	0.74 320	0.67 375	0.73 336	0.45 311	0.18 276	0.18 383	0.26 422	0.27 454	0.26 407	0.27 421

FADNet_RVC	0.55 375	0.37 424	1.17 492	0.44 329	0.31 368	0.56 292	0.34 214	1.06 384	0.88 346	0.67 233	0.90 305	0.61 241	0.65 365	0.93 430	0.70 405	0.21 346	0.18 383	0.26 422	0.23 410	0.31 441	0.28 428

DispFullNet	1.60 530	2.63 565	2.75 541	2.56 560	1.79 551	1.24 493	0.47 385	1.37 498	1.45 505	1.87 524	1.50 482	1.55 504	2.46 544	2.04 534	1.04 482	0.59 525	0.18 383	2.32 555	0.68 535	2.29 555	1.14 549

PWC_ROB	0.87 470	0.52 484	1.28 502	0.50 417	0.32 384	0.91 432	0.37 274	1.36 496	1.46 506	1.61 511	2.59 529	1.16 455	1.01 484	1.34 496	1.40 508	0.25 410	0.18 383	0.28 443	0.20 355	0.29 426	0.28 428

z-mn7	1.00 487	0.50 473	1.70 525	0.53 455	0.36 414	1.75 525	0.71 487	1.22 457	2.28 536	0.96 418	2.54 525	1.42 490	0.95 474	2.19 539	1.54 510	0.22 371	0.19 397	0.21 338	0.20 355	0.27 418	0.25 405

w-ln-seven-2	0.76 445	0.43 453	2.32 536	0.52 445	0.38 430	0.90 431	0.65 462	1.11 404	1.12 458	1.19 481	1.28 443	1.09 437	0.99 480	1.07 457	0.87 444	0.20 329	0.19 397	0.23 374	0.22 395	0.26 407	0.22 383

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	0.22 371	0.19 397	0.17 181	0.19 330	0.21 338	0.18 291

DCVSM-stereo	0.49 323	0.27 349	0.53 334	0.39 183	0.29 332	0.51 256	0.26 91	0.75 259	0.75 261	1.11 471	0.75 212	1.05 424	0.72 406	0.60 233	0.47 328	0.20 329	0.19 397	0.24 390	0.20 355	0.25 400	0.30 443

CAS++	0.32 114	0.24 290	0.36 111	0.37 126	0.26 253	0.28 74	0.23 58	0.87 308	0.50 158	0.47 143	0.45 101	0.26 45	0.21 38	0.49 131	0.24 55	0.23 387	0.19 397	0.22 353	0.17 273	0.21 338	0.16 254
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-MNSev	0.76 445	0.40 445	1.34 509	0.50 417	0.40 441	1.44 507	0.83 500	1.15 425	1.16 463	1.25 491	1.20 430	1.13 451	0.81 436	1.16 471	1.00 477	0.22 371	0.19 397	0.24 390	0.23 410	0.28 422	0.26 411

CRFU-Net	0.57 393	0.27 349	0.57 353	0.46 373	0.30 346	1.20 488	0.52 422	1.10 398	0.56 181	1.00 436	0.98 343	1.06 426	0.79 432	0.81 373	0.71 410	0.21 346	0.19 397	0.18 227	0.16 224	0.18 264	0.19 324

AASNet	0.53 361	0.25 313	0.52 326	0.49 403	0.32 384	0.74 385	0.40 330	1.50 514	0.86 333	0.86 361	0.92 312	0.64 256	0.59 326	0.59 227	0.79 423	0.23 387	0.19 397	0.20 297	0.16 224	0.21 338	0.19 324

RTSC	0.87 470	0.48 465	1.23 498	0.52 445	0.37 421	1.13 477	0.50 404	1.34 490	1.79 524	1.51 505	1.24 436	1.12 445	0.81 436	1.62 513	2.16 529	0.25 410	0.19 397	0.23 374	0.24 425	0.30 435	0.31 451

ADCL	1.04 493	0.38 434	1.35 510	0.50 417	0.39 436	1.61 517	0.89 508	1.29 480	1.39 499	1.29 493	1.50 482	1.24 460	1.24 505	1.37 502	4.87 553	0.21 346	0.19 397	0.25 403	0.25 434	0.29 426	0.27 421

CVANet_RVC	0.57 393	0.33 401	0.44 223	0.47 382	0.32 384	0.67 362	0.61 454	1.05 380	0.93 380	0.85 354	1.04 371	1.01 411	0.73 409	0.83 384	0.52 352	0.29 447	0.19 397	0.27 435	0.25 434	0.31 441	0.21 365

StereoDRNet	0.64 416	0.33 401	0.68 402	0.51 433	0.43 460	1.03 457	0.53 426	1.47 510	0.99 406	1.10 469	0.87 289	1.07 431	0.71 402	0.82 376	0.88 448	0.23 387	0.19 397	0.25 403	0.23 410	0.27 418	0.19 324

rvit_stereo_0083	0.34 130	0.24 290	0.50 309	0.44 329	0.27 283	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	0.22 371	0.20 409	0.20 297	0.17 273	0.20 314	0.14 185

DualNet (step1)	0.57 393	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 346	0.71 376	0.43 362	1.06 384	0.88 346	0.92 403	0.86 281	0.85 357	0.69 385	0.68 309	0.50 335	0.41 502	0.20 409	0.40 493	0.41 506	0.36 468	0.33 459

test_sample7	0.52 355	0.29 375	0.50 309	0.36 110	0.27 283	0.62 332	0.41 345	1.06 384	0.88 346	0.92 403	0.86 281	0.85 357	0.69 385	0.68 309	0.50 335	0.26 420	0.20 409	0.27 435	0.26 448	0.27 418	0.24 398

NINENet	0.50 339	0.29 375	0.51 321	0.45 352	0.32 384	0.70 371	0.34 214	1.10 398	0.88 346	0.80 310	0.94 316	0.65 269	0.49 261	0.73 336	0.51 345	0.22 371	0.20 409	0.25 403	0.18 300	0.22 360	0.21 365

RAFT + AFF	0.53 361	0.29 375	0.75 434	0.51 433	0.32 384	0.63 341	0.60 449	1.00 356	0.91 369	0.78 304	0.87 289	0.83 351	0.58 319	0.80 370	0.47 328	0.17 245	0.20 409	0.23 374	0.22 395	0.18 264	0.18 291

UPFNet	0.53 361	0.24 290	0.51 321	0.45 352	0.38 430	0.84 424	0.49 399	0.99 352	0.75 261	0.87 369	0.88 297	0.86 362	0.64 359	0.80 370	0.71 410	0.20 329	0.20 409	0.20 297	0.20 355	0.19 298	0.15 208

HGLStereo	0.56 386	0.28 363	0.57 353	0.50 417	0.37 421	0.80 405	0.45 374	1.02 368	0.78 286	0.86 361	1.14 410	0.89 377	0.82 440	0.76 353	0.73 413	0.21 346	0.20 409	0.19 267	0.18 300	0.19 298	0.21 365

hitnet-ft	0.55 375	0.27 349	0.39 158	0.41 250	0.28 306	0.78 399	0.40 330	0.92 326	0.90 362	0.82 331	1.01 353	1.13 451	0.70 398	0.78 364	0.67 398	0.28 440	0.20 409	0.28 443	0.22 395	0.29 426	0.26 411

DLCB_ROB	0.58 400	0.28 363	0.47 264	0.49 403	0.32 384	0.77 395	0.50 404	0.99 352	0.92 374	1.04 453	1.14 410	1.21 457	0.69 385	0.88 406	0.69 402	0.20 329	0.20 409	0.22 353	0.22 395	0.21 338	0.18 291

PSMNet_ROB	0.64 416	0.37 424	0.65 388	0.56 470	0.42 454	0.97 445	0.83 500	1.21 449	0.92 374	0.79 308	1.02 361	1.08 433	0.63 348	0.82 376	0.91 462	0.29 447	0.20 409	0.31 460	0.31 475	0.26 407	0.23 390

zh-mn7	1.08 501	0.65 503	4.00 550	0.52 445	0.38 430	1.16 483	0.62 456	1.15 425	1.77 523	1.74 519	2.31 516	1.17 456	0.91 460	2.10 535	1.77 517	0.24 399	0.21 419	0.22 353	0.22 395	0.25 400	0.28 428

w-ln-seven	0.96 483	0.48 465	2.41 538	0.54 462	0.50 486	1.41 503	0.70 481	1.67 529	1.81 525	1.49 502	1.50 482	1.26 462	0.87 453	1.15 469	1.80 521	0.23 387	0.21 419	0.25 403	0.25 434	0.31 441	0.26 411

ttt	0.51 346	0.25 313	0.43 211	0.38 155	0.24 180	0.65 355	0.38 296	1.18 440	1.05 434	0.72 273	1.08 387	0.63 249	0.49 261	0.84 389	0.59 375	0.24 399	0.21 419	0.22 353	0.20 355	0.24 390	0.24 398

WZ-Net	1.19 511	0.59 494	4.07 551	0.62 494	0.51 490	1.34 498	1.31 540	1.32 486	1.74 522	1.53 507	1.65 492	1.74 512	1.28 509	2.25 541	2.01 526	0.27 430	0.21 419	0.23 374	0.25 434	0.40 480	0.39 486

SACVNet	0.58 400	0.34 406	0.55 343	0.55 467	0.36 414	0.63 341	0.48 393	1.13 412	0.77 276	1.02 444	1.06 381	1.02 416	0.74 411	0.90 414	0.51 345	0.27 430	0.21 419	0.25 403	0.24 425	0.29 426	0.36 473

pcwnet_v2	0.58 400	0.28 363	0.84 451	0.45 352	0.35 410	0.61 324	0.35 238	1.27 477	1.21 473	0.99 431	1.27 441	0.72 303	0.58 319	0.67 299	0.48 332	0.27 430	0.21 419	0.24 390	0.23 410	0.29 426	0.29 435

DSFCA	0.55 375	0.25 313	0.62 368	0.40 219	0.36 414	0.74 385	0.52 422	1.04 375	0.82 310	1.06 458	0.84 268	0.89 377	0.63 348	0.99 440	0.58 370	0.25 410	0.21 419	0.21 338	0.21 377	0.21 338	0.19 324

ETE_ROB	0.70 432	0.49 469	0.73 425	0.56 470	0.36 414	0.79 402	0.87 507	1.14 421	0.93 380	1.19 481	1.18 425	1.39 487	0.82 440	0.99 440	0.80 425	0.26 420	0.21 419	0.31 460	0.26 448	0.33 453	0.34 466

GASNet	0.67 425	0.72 508	0.96 467	0.70 514	0.48 482	0.62 332	0.47 385	1.08 392	1.03 424	0.94 410	0.82 257	0.93 391	0.83 445	1.33 494	0.80 425	0.31 457	0.22 427	0.29 451	0.28 460	0.44 491	0.24 398

ssnet_v2	0.58 400	0.28 363	0.56 349	0.43 310	0.29 332	0.95 440	0.59 447	1.13 412	0.99 406	0.93 407	0.80 246	0.99 404	0.64 359	0.82 376	0.94 464	0.25 410	0.22 427	0.23 374	0.24 425	0.20 314	0.19 324

Wz-Net-LNSev	0.71 436	0.51 477	1.36 514	0.50 417	0.41 448	1.15 480	0.69 476	1.21 449	1.07 447	1.02 444	1.12 398	1.08 433	0.87 453	0.89 412	0.89 458	0.24 399	0.22 427	0.21 338	0.19 330	0.26 407	0.26 411

sCroCo_RVC	0.35 145	0.28 363	0.69 408	0.51 433	0.39 436	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	0.21 346	0.22 427	0.19 267	0.19 330	0.21 338	0.20 347

RTS	1.98 539	0.96 528	11.36 563	0.65 501	0.57 506	2.77 542	1.40 544	1.39 500	2.26 534	1.89 525	2.56 526	1.32 475	1.25 506	5.20 560	4.05 548	0.31 457	0.22 427	0.29 451	0.29 466	0.40 480	0.37 478

RTSA	1.98 539	0.96 528	11.36 563	0.65 501	0.57 506	2.77 542	1.40 544	1.39 500	2.26 534	1.89 525	2.56 526	1.32 475	1.25 506	5.20 560	4.05 548	0.31 457	0.22 427	0.29 451	0.29 466	0.40 480	0.37 478

MDST_ROB	0.91 478	0.27 349	0.85 452	0.63 495	0.41 448	2.53 536	0.71 487	1.60 524	1.13 459	2.83 547	1.73 498	0.97 400	0.69 385	1.61 512	0.73 413	0.25 410	0.22 427	0.32 466	0.28 460	0.25 400	0.24 398

PDISCO_ROB	0.91 478	0.48 465	1.06 477	0.99 527	0.97 530	1.67 522	0.63 457	1.64 527	1.59 515	1.06 458	1.18 425	1.31 470	0.79 432	1.55 507	0.97 470	0.49 514	0.22 427	0.45 503	0.40 501	0.45 495	0.37 478

LALA_ROB	0.74 443	0.43 453	0.69 408	0.54 462	0.40 441	1.01 452	0.95 514	1.21 449	1.07 447	1.22 487	1.12 398	1.56 505	0.79 432	1.04 453	0.86 438	0.33 476	0.22 427	0.35 475	0.30 468	0.35 463	0.31 451

PWCDC_ROB	0.89 474	0.49 469	0.80 448	0.74 518	0.40 441	1.03 457	0.39 319	1.33 488	2.35 540	1.02 444	3.77 547	0.81 349	0.92 465	1.20 476	0.90 460	0.34 482	0.22 427	0.24 390	0.20 355	0.34 459	0.29 435

rvit_stereo_0075_2	0.47 293	0.37 424	0.70 412	0.53 455	0.46 478	0.43 217	0.36 260	0.81 286	0.67 219	0.55 168	0.74 210	0.59 230	0.43 230	0.63 260	0.43 286	0.32 468	0.23 437	0.35 475	0.25 434	0.30 435	0.25 405

coex-ft	6.43 565	1.51 546	87.33 587	0.49 403	0.38 430	1.34 498	1.21 532	1.16 432	8.09 563	12.12 572	2.79 533	2.77 536	3.31 555	1.16 471	3.15 540	0.24 399	0.23 437	0.27 435	0.24 425	0.45 495	0.37 478

fast-acv-ft	0.64 416	0.30 384	0.73 425	0.45 352	0.34 404	1.17 484	0.49 399	0.86 301	0.98 401	1.02 444	1.36 457	1.29 467	0.85 448	0.76 353	0.81 428	0.21 346	0.23 437	0.23 374	0.23 410	0.21 338	0.20 347

Wz-Net-SNSev	0.91 478	0.73 509	2.13 533	0.56 470	0.45 471	0.95 440	1.13 527	1.34 490	1.24 478	1.02 444	1.30 450	1.46 493	0.86 450	1.81 523	1.50 509	0.25 410	0.23 437	0.25 403	0.26 448	0.32 447	0.29 435

dad	0.58 400	0.50 473	0.64 382	0.43 310	0.30 346	0.59 316	0.36 260	0.78 275	1.25 483	1.01 441	1.17 423	1.15 454	0.53 283	0.68 309	0.50 335	0.35 487	0.23 437	0.37 485	0.21 377	0.29 426	0.20 347

STTStereo	0.55 375	0.37 424	0.76 439	0.44 329	0.31 368	0.60 322	0.44 371	0.96 344	0.86 333	0.99 431	0.90 305	0.96 398	0.58 319	0.71 326	0.61 382	0.25 410	0.23 437	0.26 422	0.32 481	0.24 390	0.23 390

DANet	0.71 436	0.45 462	0.91 463	0.59 482	0.40 441	0.81 410	0.40 330	0.97 347	0.84 320	1.20 485	1.22 431	1.33 478	0.88 457	1.16 471	1.24 497	0.27 430	0.23 437	0.31 460	0.25 434	0.35 463	0.32 455
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	0.41 250	0.30 346	0.50 252	0.43 362	1.19 442	0.70 232	0.85 354	1.05 375	0.86 362	0.55 301	0.84 389	0.51 345	0.29 447	0.23 437	0.22 353	0.22 395	0.26 407	0.25 405

StereoVision	0.42 241	0.28 363	0.45 235	0.49 403	0.28 306	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	0.21 346	0.24 445	0.25 403	0.24 425	0.26 407	0.16 254

SQANet	0.82 459	0.74 510	0.67 398	1.13 534	0.98 532	1.11 472	0.47 385	1.07 388	0.83 315	0.91 395	1.05 375	1.03 418	0.74 411	1.01 444	0.64 390	0.61 526	0.24 445	1.03 535	0.35 489	1.18 538	0.58 524

Anonymous3	0.46 278	0.34 406	0.86 457	0.50 417	0.37 421	0.81 410	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	0.24 399	0.24 445	0.22 353	0.21 377	0.23 377	0.23 390

GwcNet	0.69 430	0.36 417	1.10 481	0.51 433	0.42 454	1.08 468	0.50 404	1.21 449	1.16 463	1.00 436	1.37 460	1.06 426	0.79 432	0.92 424	0.94 464	0.25 410	0.24 445	0.24 390	0.22 395	0.23 377	0.26 411

AF-Net	0.81 458	0.39 440	0.68 402	0.64 496	0.54 498	0.91 432	0.51 419	1.61 525	1.31 492	0.96 418	2.02 512	1.46 493	1.26 508	1.11 466	0.99 474	0.32 468	0.24 445	0.39 490	0.27 454	0.30 435	0.25 405

XQC	0.89 474	0.65 503	1.31 506	0.67 507	0.52 494	1.22 490	0.68 471	1.26 475	1.52 509	1.14 475	1.11 394	1.28 466	1.04 487	1.40 504	1.77 517	0.38 495	0.24 445	0.37 485	0.31 475	0.53 511	0.47 511

ADCMid	1.14 505	0.52 484	2.23 535	0.53 455	0.43 460	1.07 464	0.75 492	1.23 462	1.05 434	2.15 534	1.44 475	1.50 499	1.43 516	1.56 509	5.01 554	0.26 420	0.24 445	0.29 451	0.31 475	0.37 473	0.33 459

SANet	1.07 499	0.41 449	1.06 477	0.48 388	0.30 346	1.41 503	0.94 513	1.42 505	3.36 552	1.58 508	2.43 522	2.33 529	1.70 529	1.34 496	1.07 484	0.28 440	0.24 445	0.26 422	0.23 410	0.34 459	0.30 443

rvit_0105_5	0.42 241	0.31 389	0.73 425	0.50 417	0.29 332	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	0.27 430	0.25 453	0.25 403	0.23 410	0.22 360	0.18 291

psm_up	0.55 375	0.26 332	0.47 264	0.49 403	0.32 384	0.65 355	0.56 440	1.04 375	0.82 310	0.82 331	0.88 297	1.01 411	0.94 471	0.74 343	0.61 382	0.21 346	0.25 453	0.26 422	0.23 410	0.21 338	0.20 347

FADNet-RVC	0.60 410	0.53 487	1.14 486	0.46 373	0.39 436	0.61 324	0.39 319	1.12 410	0.87 342	0.70 254	0.84 268	1.04 420	0.55 301	0.94 437	0.69 402	0.26 420	0.25 453	0.28 443	0.28 460	0.31 441	0.31 451

Nwc_Net	0.78 451	0.38 434	0.73 425	0.60 488	0.55 500	1.05 462	0.55 434	1.67 529	1.05 434	0.88 379	1.86 506	1.40 489	1.09 491	1.10 464	0.87 444	0.30 454	0.25 453	0.36 480	0.38 494	0.29 426	0.29 435

STTRV1_RVC	0.82 459	0.59 494	1.16 487	0.67 507	0.81 521	1.11 472	0.63 457	1.30 483	1.11 454	0.98 428	1.33 454	1.08 433	0.95 474	1.26 486	0.87 444	0.55 524	0.25 453	0.43 499	0.39 498	0.58 520	0.40 489

DPSNet	0.99 486	0.42 451	1.88 530	0.53 455	0.41 448	1.59 516	1.26 536	2.21 541	1.43 502	1.10 469	1.11 394	1.46 493	1.95 538	1.34 496	1.26 499	0.34 482	0.25 453	0.25 403	0.21 377	0.46 498	0.37 478

XPNet_ROB	0.70 432	0.35 412	0.68 402	0.52 445	0.40 441	0.79 402	0.85 506	1.16 432	0.94 387	1.33 496	1.15 416	1.38 486	0.83 445	1.03 451	0.90 460	0.32 468	0.25 453	0.26 422	0.24 425	0.31 441	0.28 428

zh-sn7	1.09 502	0.75 511	3.23 544	0.57 476	0.42 454	1.11 472	0.89 508	1.19 442	1.27 487	1.41 500	1.98 510	1.25 461	1.47 518	1.99 532	2.62 537	0.26 420	0.26 460	0.26 422	0.27 454	0.35 463	0.30 443

TCMNet	0.66 420	0.39 440	0.98 470	0.59 482	0.61 511	0.96 443	0.55 434	1.05 380	0.90 362	0.84 350	1.14 410	0.89 377	0.65 365	0.85 396	1.01 478	0.26 420	0.26 460	0.31 460	0.28 460	0.32 447	0.29 435

ISRNet	0.56 386	0.24 290	0.66 394	0.56 470	0.36 414	0.44 225	0.25 80	0.82 288	0.84 320	1.07 461	1.25 438	0.91 384	0.60 330	0.66 288	0.58 370	0.35 487	0.26 460	0.36 480	0.33 484	0.30 435	0.42 494

rvit_0105_6	0.38 195	0.28 363	0.64 382	0.50 417	0.30 346	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	0.27 430	0.26 460	0.24 390	0.21 377	0.22 360	0.16 254

rvit_0105_4	0.41 234	0.29 375	0.71 417	0.50 417	0.29 332	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	0.28 440	0.26 460	0.25 403	0.22 395	0.23 377	0.18 291

SHD	0.93 481	0.50 473	1.18 493	0.59 482	0.46 478	0.97 445	0.48 393	1.70 531	2.15 532	1.58 508	1.37 460	1.42 490	1.19 502	1.31 492	1.60 511	0.31 457	0.26 460	0.32 466	0.33 484	0.40 480	0.42 494

GANet	0.70 432	0.37 424	0.55 343	0.51 433	0.34 404	0.94 437	0.96 515	1.08 392	0.94 387	1.04 453	1.98 510	1.13 451	0.88 457	1.12 467	0.66 395	0.25 410	0.26 460	0.27 435	0.22 395	0.31 441	0.22 383

PS-NSSS	0.58 400	0.44 458	0.62 368	0.42 290	0.33 395	0.66 358	0.58 444	1.02 368	0.86 333	0.77 300	1.28 443	0.72 303	0.64 359	0.82 376	0.59 375	0.31 457	0.26 460	0.40 493	0.27 454	0.33 453	0.26 411

NCCL2	0.72 440	0.41 449	0.65 388	0.64 496	0.44 467	0.98 449	1.20 530	1.11 404	1.00 412	0.98 428	0.96 329	1.49 498	0.87 453	0.90 414	0.79 423	0.31 457	0.26 460	0.39 490	0.39 498	0.32 447	0.32 455

PSMNet-RUCA	0.76 445	0.75 511	1.08 480	1.01 530	0.90 524	0.69 366	0.50 404	1.11 404	1.03 424	0.78 304	1.11 394	0.80 346	0.72 406	0.88 406	0.63 387	0.53 522	0.27 469	0.76 527	0.46 512	0.66 524	0.47 511

rvit_0105_3	0.47 293	0.34 406	0.77 444	0.54 462	0.31 368	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	0.29 447	0.27 469	0.29 451	0.28 460	0.21 338	0.20 347

Syn2CoEx	0.71 436	0.51 477	0.95 465	0.64 496	0.45 471	0.91 432	0.53 426	1.48 511	1.13 459	0.93 407	1.35 456	1.02 416	0.99 480	0.92 424	0.80 425	0.30 454	0.27 469	0.28 443	0.24 425	0.23 377	0.24 398

SGM_RVC	0.97 484	0.28 363	0.41 179	0.39 183	0.22 111	1.55 513	0.73 490	1.51 517	1.25 483	2.25 537	1.92 507	2.58 533	1.56 522	2.02 533	1.19 495	0.27 430	0.27 469	0.27 435	0.25 434	0.25 400	0.25 405
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
APVNet	0.71 436	0.37 424	0.89 460	0.56 470	0.45 471	1.18 486	0.68 471	1.41 504	0.85 328	0.81 322	1.15 416	1.04 420	0.81 436	1.10 464	1.17 493	0.26 420	0.28 473	0.32 466	0.31 475	0.29 426	0.30 443

FAT-Stereo	0.73 442	0.33 401	0.75 434	0.49 403	0.37 421	0.71 376	0.59 447	1.36 496	1.30 491	1.03 452	1.40 466	1.59 508	1.15 496	0.87 403	0.86 438	0.28 440	0.28 473	0.28 443	0.23 410	0.28 422	0.38 484

DeepPrunerF	0.89 474	0.52 484	3.43 546	0.68 511	0.81 521	0.72 383	0.72 489	1.22 457	1.99 530	0.93 407	1.01 353	0.87 368	0.86 450	1.08 460	0.95 467	0.34 482	0.28 473	0.43 499	0.39 498	0.30 435	0.32 455

AnyNet_C32	1.16 509	0.62 501	2.40 537	0.57 476	0.55 500	1.41 503	1.34 541	1.18 440	1.24 478	1.49 502	1.42 469	1.39 487	1.20 504	1.55 507	4.82 552	0.29 447	0.28 473	0.29 451	0.34 486	0.38 477	0.42 494

ADCPNet	1.03 492	0.48 465	2.70 540	0.54 462	0.42 454	1.40 501	0.75 492	1.13 412	1.07 447	1.22 487	1.42 469	1.68 510	1.09 491	1.36 501	3.45 545	0.30 454	0.28 473	0.29 451	0.32 481	0.37 473	0.35 471

rvit_105_1	0.54 373	0.40 445	0.76 439	0.58 478	0.37 421	0.59 316	0.68 471	0.70 228	0.94 387	0.82 331	0.69 191	0.73 314	0.58 319	0.78 364	0.54 360	0.32 468	0.29 478	0.31 460	0.34 486	0.23 377	0.20 347

DGSMNet	0.76 445	0.55 489	1.29 504	0.58 478	0.62 512	0.94 437	0.70 481	1.26 475	1.11 454	0.83 343	1.24 436	1.00 407	0.71 402	1.03 451	0.81 428	0.34 482	0.29 478	0.41 497	0.40 501	0.57 517	0.55 523

G-Net	0.95 482	0.46 464	1.04 475	0.64 496	0.48 482	2.12 532	0.64 461	1.01 365	0.87 342	1.75 520	2.82 536	1.30 469	1.64 528	1.06 454	0.96 469	0.36 491	0.29 478	0.35 475	0.25 434	0.45 495	0.42 494

stereogan	0.80 455	0.31 389	0.71 417	0.59 482	0.50 486	1.72 524	0.48 393	1.35 493	1.37 496	1.00 436	1.46 480	1.56 505	0.95 474	1.29 490	0.84 433	0.28 440	0.29 478	0.29 451	0.25 434	0.38 477	0.38 484

FINET	0.67 425	0.42 451	1.00 472	0.46 373	0.43 460	0.83 421	0.89 508	1.08 392	1.50 508	0.87 369	1.14 410	0.71 294	0.68 381	0.92 424	0.70 405	0.36 491	0.30 482	0.26 422	0.24 425	0.35 463	0.33 459

FADNet	0.61 412	0.51 477	1.10 481	0.45 352	0.44 467	0.65 355	0.41 345	1.19 442	1.05 434	0.70 254	0.84 268	0.98 403	0.66 372	0.82 376	0.50 335	0.29 447	0.30 482	0.27 435	0.30 468	0.46 498	0.35 471

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 425	0.81 517	0.73 425	0.53 455	0.37 421	1.40 501	0.53 426	1.04 375	0.79 295	0.88 379	0.94 316	0.95 395	0.53 283	0.93 430	0.58 370	0.39 497	0.30 482	0.57 521	0.31 475	0.53 511	0.30 443

RP	0.76 445	0.36 417	0.63 377	0.66 504	0.58 508	0.80 405	0.55 434	1.14 421	1.22 475	0.97 423	1.65 492	1.43 492	1.32 510	1.01 444	0.84 433	0.33 476	0.30 482	0.36 480	0.30 468	0.34 459	0.34 466

RGC	0.79 454	0.59 494	0.71 417	0.65 501	0.65 514	0.92 436	0.58 444	1.29 480	1.05 434	1.07 461	1.45 478	1.47 496	1.03 485	1.21 480	0.88 448	0.32 468	0.30 482	0.48 511	0.40 501	0.37 473	0.37 478

NCC-stereo	0.78 451	0.40 445	0.76 439	0.61 490	0.67 515	0.81 410	0.69 476	1.54 521	1.11 454	0.90 390	1.36 457	1.33 478	1.16 497	1.19 474	0.88 448	0.31 457	0.30 482	0.37 485	0.48 519	0.33 453	0.33 459

Abc-Net	0.78 451	0.40 445	0.76 439	0.61 490	0.67 515	0.81 410	0.69 476	1.54 521	1.11 454	0.90 390	1.36 457	1.33 478	1.16 497	1.19 474	0.88 448	0.31 457	0.30 482	0.37 485	0.48 519	0.33 453	0.33 459
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	0.69 430	0.44 458	0.69 408	0.51 433	0.33 395	0.97 445	1.06 522	1.22 457	1.19 469	1.24 490	0.96 329	1.08 433	0.78 430	1.20 476	0.67 398	0.24 399	0.30 482	0.23 374	0.24 425	0.23 377	0.25 405

CBMV	0.64 416	0.35 412	0.41 179	0.42 290	0.25 212	1.01 452	0.77 494	1.13 412	1.09 452	1.17 477	1.22 431	1.04 420	0.75 415	0.88 406	0.63 387	0.28 440	0.30 482	0.34 473	0.30 468	0.26 407	0.26 411
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	0.38 434	0.90 461	0.52 445	0.46 478	1.08 468	0.49 399	1.00 356	0.77 276	1.18 479	1.29 447	1.12 445	0.74 411	0.85 396	0.86 438	0.27 430	0.31 491	0.25 403	0.25 434	0.24 390	0.23 390

YMNet_1	0.66 420	0.38 434	0.90 461	0.52 445	0.46 478	1.08 468	0.49 399	1.00 356	0.77 276	1.18 479	1.29 447	1.12 445	0.74 411	0.85 396	0.86 438	0.27 430	0.31 491	0.25 403	0.25 434	0.24 390	0.23 390

Wz-Net-TNSev	1.14 505	1.06 534	4.32 553	0.49 403	0.42 454	1.51 511	1.11 526	1.48 511	1.40 501	1.22 487	1.26 440	1.58 507	1.43 516	1.76 521	1.70 513	0.32 468	0.31 491	0.26 422	0.30 468	0.41 486	0.41 493

S-Stereo	0.74 443	0.35 412	0.96 467	0.56 470	0.45 471	0.82 418	0.60 449	1.24 469	1.60 518	0.96 418	1.41 468	1.12 445	0.94 471	0.80 370	1.04 482	0.26 420	0.31 491	0.28 443	0.25 434	0.32 447	0.47 511

CSAN	0.83 466	0.49 469	0.77 444	0.60 488	0.41 448	1.14 478	1.06 522	1.19 442	1.46 506	1.32 494	1.43 472	1.37 485	1.19 502	1.27 489	0.86 438	0.39 497	0.31 491	0.36 480	0.37 491	0.35 463	0.34 466

UDG	0.88 472	0.82 520	0.67 398	1.00 529	0.96 529	1.02 454	0.57 443	1.13 412	0.99 406	0.90 390	0.97 342	1.31 470	0.99 480	0.85 396	0.84 433	0.54 523	0.32 496	1.77 543	0.40 501	0.94 531	0.66 527

psmorigin	0.82 459	0.51 477	2.09 532	0.49 403	0.41 448	0.85 425	0.50 404	1.04 375	0.88 346	1.45 501	1.43 472	1.50 499	1.06 488	1.22 482	0.97 470	0.31 457	0.32 496	0.27 435	0.27 454	0.33 453	0.42 494

edge stereo	0.76 445	0.38 434	0.74 430	0.52 445	0.43 460	0.80 405	0.53 426	1.28 479	1.06 441	1.28 492	1.38 465	1.81 513	1.11 493	1.08 460	0.85 437	0.33 476	0.32 496	0.41 497	0.28 460	0.32 447	0.36 473

ADCS	1.51 527	0.61 498	3.42 545	0.59 482	0.51 490	1.27 495	1.08 525	1.59 523	1.81 525	1.91 528	1.66 494	1.51 502	1.42 515	1.94 530	8.60 562	0.33 476	0.32 496	0.33 471	0.36 490	0.44 491	0.42 494

AnyNet_C01	1.56 528	1.05 533	7.45 558	0.64 496	0.54 498	1.99 530	1.38 543	1.43 507	1.36 494	1.63 514	1.92 507	1.84 515	1.33 511	2.40 543	4.03 547	0.33 476	0.32 496	0.32 466	0.34 486	0.44 491	0.45 505

FBW_ROB	0.88 472	0.50 473	0.85 452	0.55 467	0.40 441	1.17 484	0.78 496	1.50 514	1.37 496	1.33 496	1.27 441	1.48 497	1.00 483	2.57 547	0.98 473	0.25 410	0.32 496	0.45 503	0.30 468	0.34 459	0.28 428

SGM-ForestM	4.04 557	0.32 393	0.46 252	0.43 310	0.27 283	7.50 564	1.45 548	3.84 558	4.24 558	8.19 570	6.76 566	19.00 578	9.08 565	10.74 571	6.62 559	0.31 457	0.33 502	0.32 466	0.32 481	0.29 426	0.29 435

SGM-Forest	0.62 413	0.32 393	0.39 158	0.43 310	0.30 346	1.02 454	0.55 434	1.09 396	1.05 434	1.06 458	1.18 425	1.10 441	0.67 375	0.88 406	0.62 384	0.31 457	0.33 502	0.33 471	0.30 468	0.30 435	0.28 428
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	0.82 459	0.96 528	0.85 452	0.58 478	0.45 471	1.27 495	0.70 481	1.17 437	1.02 419	0.83 343	1.23 435	0.90 382	0.77 425	1.06 454	0.69 402	0.46 508	0.34 504	1.71 542	0.38 494	0.59 521	0.36 473

WCMA_ROB	1.14 505	0.36 417	0.76 439	0.49 403	0.44 467	1.23 492	0.67 466	1.11 404	1.23 476	2.84 548	3.95 553	3.28 543	1.83 534	1.25 485	0.99 474	0.44 506	0.34 504	0.34 473	0.37 491	0.41 486	0.40 489

ACVNet-4b	1.35 520	1.31 540	1.10 481	1.90 549	1.59 544	1.92 528	0.77 494	1.52 520	1.62 519	1.05 455	1.60 491	2.11 524	0.94 471	1.64 516	0.77 422	1.30 547	0.35 506	2.03 550	0.67 534	1.88 549	0.84 534

MeshStereo	1.34 518	0.43 453	0.54 338	0.44 329	0.34 404	1.66 520	0.60 449	1.94 535	1.37 496	4.47 561	3.25 538	4.71 552	1.94 537	1.92 528	1.17 493	0.35 487	0.35 506	0.37 485	0.31 475	0.32 447	0.32 455
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	1.28 517	0.67 506	1.28 502	0.74 518	0.62 512	1.50 510	0.84 503	1.99 537	2.96 546	2.18 535	2.36 521	1.85 517	1.95 538	1.92 528	1.94 524	0.39 497	0.36 508	0.49 514	0.37 491	0.51 506	0.64 525

MFN_U_SF_RVC	1.09 502	0.59 494	1.97 531	0.67 507	0.44 467	1.93 529	0.60 449	1.85 534	1.36 494	1.61 511	1.54 487	1.95 521	1.37 512	1.64 516	1.73 514	0.40 501	0.37 509	0.45 503	0.48 519	0.44 491	0.44 501

CBMV_ROB	0.59 407	0.37 424	0.38 139	0.39 183	0.28 306	0.74 385	0.28 125	1.00 356	0.98 401	0.94 410	1.25 438	0.81 349	0.78 430	0.87 403	0.50 335	0.36 491	0.37 509	0.43 499	0.40 501	0.33 453	0.30 443

HBP-ISP	0.59 407	0.45 462	0.43 211	0.45 352	0.33 395	0.70 371	0.28 125	1.11 404	1.00 412	0.83 343	1.18 425	0.65 269	0.68 381	0.88 406	0.52 352	0.35 487	0.38 511	0.47 507	0.41 506	0.38 477	0.31 451

DDUNet	1.06 497	2.56 564	0.68 402	1.21 536	1.26 541	1.03 457	0.69 476	1.11 404	0.94 387	0.96 418	1.22 431	1.27 464	0.82 440	0.93 430	0.72 412	0.84 534	0.38 511	1.99 546	0.60 531	1.10 537	0.85 535

BEATNet-Init1	15.13 573	0.82 520	50.86 585	0.72 517	0.53 495	38.10 584	7.03 568	11.83 573	14.25 572	29.78 585	30.17 584	48.21 588	22.64 581	26.78 583	18.11 571	0.42 505	0.38 511	0.47 507	0.46 512	0.51 506	0.48 514

NOSS_ROB	0.57 393	0.39 440	0.39 158	0.44 329	0.30 346	0.73 384	0.54 430	1.03 372	1.08 450	0.67 233	0.87 289	0.76 328	0.57 310	0.77 360	0.47 328	0.38 495	0.38 511	0.44 502	0.42 510	0.37 473	0.34 466

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 491	0.57 492	1.51 521	0.67 507	0.50 486	2.57 537	1.66 551	1.20 447	1.43 502	1.38 498	1.57 489	1.33 478	0.92 465	1.64 516	0.88 448	0.37 494	0.39 515	0.46 506	0.60 531	0.41 486	0.40 489

GANetREF_RVC	0.80 455	0.75 511	0.86 457	0.66 504	0.42 454	1.15 480	0.98 516	1.14 421	1.19 469	1.01 441	1.02 361	1.10 441	0.90 459	1.15 469	0.76 418	0.48 512	0.39 515	0.57 521	0.38 494	0.63 523	0.46 506
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	1.34 518	0.87 522	1.76 527	0.86 522	0.56 503	4.29 557	1.79 556	1.50 514	1.98 529	1.61 511	1.85 505	1.84 515	1.41 514	1.89 526	1.36 504	0.48 512	0.40 517	0.56 520	0.57 529	0.69 525	0.48 514

PA-Net	0.67 425	0.43 453	0.83 450	0.50 417	0.53 495	0.94 437	0.68 471	1.10 398	1.14 461	0.80 310	0.88 297	0.87 368	0.77 425	1.02 449	0.88 448	0.24 399	0.41 518	0.29 451	0.44 511	0.26 407	0.34 466
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	1.21 512	0.49 469	0.62 368	0.59 482	0.50 486	1.62 519	0.67 466	1.23 462	1.24 478	2.45 541	3.77 547	3.09 540	2.98 553	1.32 493	0.81 428	0.45 507	0.41 518	0.49 514	0.51 526	0.47 500	0.44 501

FC-DCNN v2	1.65 533	0.51 477	0.65 388	0.61 490	0.49 484	1.61 517	0.70 481	1.75 533	1.56 514	4.74 565	4.91 561	6.46 563	3.31 555	1.91 527	1.11 487	0.46 508	0.42 520	0.47 507	0.46 512	0.48 501	0.46 506

ccnet	0.82 459	0.57 492	0.75 434	0.54 462	0.59 509	1.09 471	0.66 464	1.38 499	0.94 387	1.12 472	1.44 475	1.29 467	0.92 465	0.95 439	1.24 497	0.49 514	0.42 520	0.50 516	0.47 517	0.51 506	0.46 506

FCDSN-DC	1.39 523	0.56 490	0.65 388	0.74 518	0.59 509	1.38 500	0.63 457	1.35 493	1.39 499	3.26 555	4.50 558	4.61 550	2.63 548	1.58 511	1.03 479	0.46 508	0.42 520	0.48 511	0.47 517	0.50 505	0.50 518
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.59 529	0.51 477	0.66 394	0.61 490	0.49 484	1.56 514	0.70 481	1.66 528	1.53 510	4.64 562	4.62 559	5.85 559	3.34 557	1.84 525	1.11 487	0.46 508	0.42 520	0.47 507	0.46 512	0.48 501	0.46 506

Ntro	1.09 502	0.97 531	0.91 463	1.44 541	1.19 540	1.69 523	0.80 498	1.35 493	1.25 483	1.00 436	1.29 447	1.31 470	0.97 478	1.26 486	0.84 433	0.84 534	0.43 524	1.36 539	0.50 524	1.56 540	0.78 531

MANE	4.13 558	0.51 477	0.64 382	0.66 504	0.56 503	6.89 563	0.99 518	7.55 567	12.04 567	6.68 568	8.57 569	10.69 569	9.45 566	7.59 568	6.39 558	0.49 514	0.43 524	0.48 511	0.98 547	0.49 503	0.48 514

SAMSARA	1.07 499	0.65 503	1.19 494	1.06 533	0.90 524	1.76 526	1.76 555	1.46 509	1.44 504	1.51 505	1.16 421	2.00 522	1.14 495	1.48 505	1.31 503	0.39 497	0.44 526	0.35 475	0.38 494	0.49 503	0.49 517

ELAS_RVC	1.60 530	0.61 498	1.01 474	0.70 514	0.56 503	2.00 531	1.89 558	1.96 536	2.65 543	3.33 556	3.26 539	3.03 537	3.41 558	2.49 545	2.09 528	0.52 518	0.45 527	0.50 516	0.48 519	0.54 513	0.52 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 532	0.61 498	0.95 465	0.68 511	0.55 500	3.01 550	1.55 549	2.39 543	2.33 539	3.64 558	3.89 551	2.75 535	2.90 552	2.15 538	2.27 535	0.52 518	0.45 527	0.50 516	0.48 519	0.54 513	0.52 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	1.04 493	0.93 525	0.88 459	1.33 540	1.05 538	1.66 520	0.70 481	1.40 503	1.18 467	1.08 465	1.32 453	1.33 478	0.91 460	1.23 483	0.76 418	0.72 530	0.46 529	1.24 538	0.50 524	1.40 539	0.75 529

LSM	4.74 562	0.77 514	10.16 561	0.70 514	56.56 584	1.02 454	1.00 520	1.24 469	1.62 519	2.04 530	2.34 519	1.33 478	1.17 499	1.38 503	1.09 486	0.33 476	0.49 530	0.39 490	0.46 512	0.51 506	10.09 574

ACVNet_1	1.46 525	1.33 541	1.12 484	1.91 550	1.62 545	1.83 527	0.98 516	2.00 538	1.85 527	1.39 499	1.53 486	2.32 528	1.53 519	1.34 496	1.11 487	1.30 547	0.50 531	2.06 552	0.58 530	1.93 551	0.95 541

Anonymous_2	0.82 459	0.44 458	0.63 377	0.40 219	0.43 460	0.80 405	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	0.52 518	0.54 532	0.54 519	4.82 571	0.56 515	0.40 489

SDNR	0.86 469	0.37 424	1.47 519	0.40 219	0.38 430	3.38 552	0.33 203	0.90 320	0.98 401	0.99 431	2.09 515	0.59 230	0.71 402	1.29 490	0.70 405	0.51 517	0.56 533	0.36 480	0.26 448	0.43 490	0.46 506

PASM	0.90 477	0.64 502	1.69 523	0.69 513	0.69 518	0.78 399	0.84 503	1.03 372	1.26 486	1.19 481	1.15 416	1.31 470	0.98 479	1.24 484	1.03 479	0.52 518	0.56 533	0.59 524	0.66 533	0.56 515	0.54 522

ACVNet_2	1.65 533	1.27 539	1.41 517	1.75 545	1.62 545	2.22 533	1.20 530	2.30 542	2.62 542	1.78 522	2.56 526	3.03 537	1.61 525	1.54 506	1.12 491	1.06 542	0.58 535	1.82 544	0.70 536	1.82 545	0.96 542

MADNet+	2.23 545	2.43 561	10.85 562	1.22 537	0.91 526	2.76 541	1.40 544	2.12 540	1.67 521	1.32 494	1.74 500	1.86 518	1.74 530	6.25 563	4.41 551	0.65 527	0.64 536	0.58 523	0.54 528	0.80 527	0.76 530

GCST	0.83 466	1.22 537	0.74 430	1.58 542	1.01 535	1.06 463	0.23 58	0.78 275	0.78 286	0.97 423	0.65 177	0.78 336	0.35 175	0.92 424	0.34 203	0.96 537	0.65 537	1.20 537	0.81 540	0.91 529	0.70 528

RainbowNet	1.35 520	1.49 544	1.19 494	1.88 548	1.45 542	1.48 509	1.07 524	1.61 525	1.55 512	1.20 485	1.59 490	1.54 503	1.13 494	1.34 496	0.97 470	1.36 550	0.70 538	1.82 544	0.79 539	1.71 543	1.07 548

NVStereoNet_ROB	1.24 514	0.90 524	1.13 485	0.86 522	0.88 523	1.11 472	0.99 518	1.42 505	1.53 510	1.59 510	2.48 523	2.24 526	1.53 519	1.96 531	1.30 502	0.76 532	0.70 538	0.78 528	1.00 548	0.71 526	0.88 537
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	1.92 538	1.66 552	3.12 543	1.65 543	0.91 526	2.84 544	2.26 561	2.10 539	2.41 541	2.36 539	2.31 516	2.22 525	1.82 532	3.43 551	2.03 527	1.61 554	0.71 540	1.51 540	0.82 541	1.69 542	0.91 538

IMH-64-1	1.86 535	1.62 549	1.16 487	2.20 553	1.89 553	2.33 534	1.30 537	2.89 546	2.29 537	1.66 515	2.80 534	2.49 531	1.61 525	2.10 535	1.78 519	1.60 552	0.74 541	2.43 556	1.02 549	2.12 552	1.17 552

IMH-64	1.86 535	1.62 549	1.16 487	2.20 553	1.89 553	2.33 534	1.30 537	2.89 546	2.29 537	1.66 515	2.80 534	2.49 531	1.61 525	2.10 535	1.78 519	1.60 552	0.74 541	2.43 556	1.02 549	2.12 552	1.17 552

TorneroNet-64	3.44 552	1.86 553	1.42 518	2.58 561	2.28 559	6.87 562	1.68 552	4.70 564	12.03 566	2.31 538	5.59 565	8.25 565	2.55 547	3.97 557	2.73 538	1.81 557	0.74 541	2.57 560	1.07 553	2.35 556	1.44 558

Consistency-Raft	1.01 488	0.81 517	1.24 499	0.84 521	0.97 530	0.81 410	0.84 503	1.30 483	1.59 515	1.05 455	1.68 497	1.12 445	0.91 460	0.92 424	1.11 487	0.65 527	0.74 541	0.79 529	0.90 543	1.06 536	0.79 533

MFMNet_re	1.14 505	0.97 531	1.19 494	0.99 527	0.95 528	1.25 494	1.22 533	1.39 500	1.55 512	1.69 518	1.67 496	1.21 457	1.53 519	1.12 467	0.99 474	0.87 536	0.75 545	0.79 529	0.75 537	0.90 528	0.94 539

JetBlue	2.78 548	1.26 538	7.04 557	1.16 535	1.48 543	8.00 565	6.02 567	2.60 544	1.92 528	2.12 533	2.64 530	3.34 545	3.05 554	6.49 564	3.39 543	0.78 533	0.76 546	0.75 526	0.76 538	0.97 534	1.18 554

TorneroNet	4.53 561	1.89 554	1.48 520	2.55 559	2.27 558	13.78 572	1.69 553	4.84 566	23.73 583	2.89 551	7.70 568	7.06 564	2.69 549	4.26 559	3.42 544	1.84 558	0.77 547	2.68 562	1.13 554	2.42 557	1.47 559

IMH	2.04 542	1.62 549	1.20 497	2.20 553	1.89 553	2.91 549	1.30 537	3.11 549	3.03 548	1.81 523	3.35 544	3.03 537	1.90 535	2.48 544	1.80 521	1.66 555	0.77 547	2.45 558	1.04 552	2.15 554	1.19 555

Dean	1.98 539	1.36 542	1.36 514	2.12 552	1.81 552	2.74 539	1.36 542	3.37 555	3.80 556	2.08 531	3.32 542	3.21 542	1.82 532	1.71 520	1.67 512	1.27 544	0.77 547	1.99 546	0.90 543	1.86 546	1.03 547

LVE	2.12 544	1.44 543	1.36 514	1.99 551	1.78 550	2.75 540	1.79 556	2.82 545	3.95 557	1.90 527	4.33 557	3.52 547	1.81 531	2.24 540	1.74 515	1.74 556	0.87 550	2.06 552	1.13 554	1.91 550	1.35 557

TCMNet-wrong-test	8.97 567	10.42 573	8.74 560	19.56 575	17.61 574	12.53 571	9.01 569	13.59 574	2.18 533	4.64 562	5.11 563	14.63 572	11.09 569	7.19 567	9.73 563	5.56 573	0.89 551	3.77 569	3.11 568	10.34 574	9.80 573

WAO-8	2.92 549	1.55 547	1.35 510	1.79 546	1.63 547	5.23 559	1.22 533	4.58 562	12.56 569	2.84 548	4.07 555	4.83 553	2.72 550	3.49 552	2.25 533	1.27 544	0.91 552	1.99 546	1.15 556	1.86 546	1.15 550

WAO-7	1.90 537	1.20 536	1.35 510	1.27 538	1.06 539	2.84 544	1.56 550	3.23 551	3.06 550	2.23 536	3.33 543	3.17 541	2.28 543	3.12 548	2.21 530	1.02 541	0.91 552	1.06 536	1.03 551	1.04 535	0.97 545

WAO-6	2.04 542	1.50 545	1.16 487	1.70 544	1.67 549	2.69 538	1.44 547	3.06 548	3.63 555	1.98 529	3.27 540	3.54 548	2.07 541	2.36 542	2.22 532	1.31 549	0.91 552	2.04 551	1.22 558	1.73 544	1.27 556

Venus	2.92 549	1.55 547	1.35 510	1.79 546	1.63 547	5.23 559	1.22 533	4.58 562	12.56 569	2.84 548	4.06 554	4.83 553	2.72 550	3.49 552	2.25 533	1.27 544	0.91 552	1.99 546	1.15 556	1.86 546	1.15 550

SPS-STEREO	1.25 515	0.93 525	1.06 477	1.04 532	1.03 536	1.41 503	0.91 512	1.51 517	1.19 469	2.09 532	1.83 503	1.94 520	1.39 513	1.62 513	1.39 507	0.97 539	0.94 556	0.90 532	0.89 542	0.96 533	0.96 542
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.97 484	0.89 523	1.05 476	0.92 525	1.03 536	0.97 445	0.81 499	1.29 480	0.91 369	1.07 461	0.98 343	1.00 407	0.95 474	1.02 449	0.92 463	0.96 537	0.95 557	0.90 532	0.91 546	0.92 530	0.94 539

SGM+DAISY	1.35 520	0.94 527	1.25 500	0.96 526	1.00 534	1.52 512	1.02 521	1.34 490	1.21 473	2.64 543	2.65 531	2.44 530	1.56 522	1.64 516	1.26 499	0.97 539	0.95 557	0.90 532	0.90 543	0.94 531	0.96 542

UNDER WATER	3.46 553	2.07 558	3.64 548	3.09 565	2.48 562	3.75 555	2.42 563	3.31 554	13.77 571	2.90 552	2.95 537	5.84 558	3.69 559	3.69 554	3.48 546	2.07 560	1.11 559	2.70 563	1.40 559	2.84 563	1.98 562

notaker	2.76 547	2.29 560	1.80 528	2.96 564	2.58 565	2.90 548	1.75 554	3.24 552	3.05 549	2.78 546	4.24 556	6.15 562	2.51 546	3.34 550	2.75 539	2.31 563	1.18 560	3.00 566	1.65 562	2.84 563	1.97 561

UNDER WATER-64	3.53 554	2.01 556	3.94 549	3.22 567	2.49 563	5.41 561	2.60 564	3.43 556	12.41 568	3.03 553	2.68 532	6.07 561	4.04 560	3.79 556	3.33 542	2.02 559	1.24 561	2.63 561	1.46 560	2.78 561	2.08 564

KSHMR	2.57 546	1.93 555	1.69 523	2.63 562	2.42 561	2.86 546	2.07 559	3.27 553	6.50 561	2.49 542	3.36 545	3.41 546	1.92 536	2.49 545	1.94 524	2.13 561	1.40 562	2.79 565	1.50 561	2.73 560	1.77 560

ktn	2.98 551	2.25 559	1.73 526	2.84 563	2.53 564	3.76 556	2.15 560	3.70 557	5.47 560	2.75 545	5.17 564	5.94 560	2.48 545	3.23 549	2.46 536	2.34 565	1.44 563	2.78 564	2.03 564	2.45 558	2.01 563

FADE		2.05 557		1.03 531	0.99 533			3.91 559	3.00 547	1.76 521		2.73 534		5.95 562		11.57 578	1.70 564	23.09 581	15.86 578	0.62 522	0.65 526

HanzoNet	6.76 566	2.45 562	4.22 552	3.19 566	2.94 567	3.62 554	2.28 562	4.79 565	7.20 562	14.00 576	13.19 574	17.49 576	22.30 580	13.25 573	6.19 557	4.20 569	1.93 565	3.10 567	2.56 566	3.35 565	2.88 568

DPSimNet_ROB	3.58 555	2.45 562	8.57 559	2.53 558	2.37 560	2.88 547	3.77 566	3.14 550	3.23 551	4.71 564	3.86 550	4.68 551	4.87 563	4.07 558	5.62 555	2.33 564	2.33 566	2.47 559	2.52 565	2.51 559	2.64 566

PML	40.80 588	29.24 581	11.87 565	7.20 571	14.47 570	92.13 588	213.69 589	7.63 568	23.35 582	74.72 589	190.14 589	50.17 589	26.15 582	21.39 578	12.70 567	8.76 575	2.92 567	8.45 575	3.25 569	13.26 575	4.42 570

JetRed	5.27 563	5.84 569	12.81 566	2.36 557	2.83 566	12.23 570	10.50 570	4.46 561	3.60 553	3.86 559	3.83 549	4.85 555	4.18 561	6.78 565	11.96 566	2.17 562	2.96 568	2.18 554	1.97 563	3.38 566	2.68 567

MADNet++	4.03 556	2.70 566	3.44 547	3.72 569	3.44 568	4.44 558	3.52 565	3.95 560	3.61 554	4.46 560	4.98 562	4.10 549	4.58 562	7.00 566	5.89 556	3.74 567	3.67 569	3.27 568	2.71 567	3.70 568	3.66 569

ASD4	9.96 569	8.86 572	17.78 567	7.17 570	9.80 569	16.08 573	28.92 575	9.77 571	8.20 564	7.02 569	7.08 567	8.47 566	9.57 567	11.17 572	20.26 572	4.12 568	4.14 570	5.57 574	4.74 570	5.53 569	4.90 571

USTest	12.99 572	14.18 574	20.00 568	16.24 574	14.97 571	20.80 575	31.95 578	16.20 576	10.91 565	8.79 571	9.48 570	13.94 571	10.50 568	16.11 574	21.44 574	3.17 566	4.82 571	5.08 571	5.36 572	8.81 573	7.13 572

test_sample9	1.05 496	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 346	0.71 376	0.43 362	1.06 384	0.88 346	0.92 403	0.86 281	0.85 357	0.69 385	1.20 476	1.36 504	0.41 502	8.41 572	0.40 493	0.41 506	0.36 468	0.33 459

test_sample8	1.25 515	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 346	0.71 376	0.43 362	1.13 412	0.75 261	1.50 504	0.95 325	3.29 544	1.59 524	1.20 476	1.36 504	0.41 502	8.41 572	0.40 493	0.41 506	0.36 468	0.33 459

DPSMNet_ROB	12.08 571	8.00 570	21.00 570	8.97 573	16.79 573	10.67 566	30.89 577	9.02 570	15.17 574	6.51 567	15.41 578	9.04 567	14.85 571	9.27 570	21.67 575	4.58 571	8.57 574	5.09 573	9.29 575	5.90 571	10.95 575

DGTPSM_ROB	12.07 570	8.00 570	20.99 569	8.93 572	16.78 572	10.67 566	30.87 576	9.01 569	15.16 573	6.50 566	15.41 578	9.04 567	14.85 571	9.25 569	21.67 575	4.57 570	8.57 574	5.08 571	9.28 574	5.90 571	10.95 575

Anonymous_1	33.25 579	18.26 575	23.92 572	20.54 576	21.28 577	25.59 576	35.94 579	22.01 584	15.57 575	13.33 573	13.49 575	18.08 577	15.29 573	20.36 575	24.60 577	16.28 582	8.84 576	66.59 586	118.00 586	155.73 589	11.23 577

DPSM_ROB	17.78 574	18.63 576	24.31 576	20.90 577	19.47 575	25.97 577	36.21 580	21.23 582	16.24 576	13.38 574	14.06 576	19.18 579	16.30 574	20.78 576	25.67 578	9.38 576	9.23 577	9.49 576	9.82 576	13.51 576	11.91 578

DPSM	17.78 574	18.63 576	24.31 576	20.90 577	19.47 575	25.97 577	36.21 580	21.23 582	16.24 576	13.38 574	14.06 576	19.18 579	16.30 574	20.78 576	25.67 578	9.38 576	9.23 577	9.49 576	9.82 576	13.51 576	11.91 578

tt	6.20 564	0.20 156	5.89 555	3.55 568	2.07 556	11.26 568	19.21 571	11.74 572	5.46 559	2.69 544	2.04 514	4.87 556	6.25 564	3.70 555	7.09 561	8.32 574	11.17 579	4.93 570	5.41 573	5.74 570	2.37 565

LRCNet_RVC	21.24 577	31.15 582	21.41 571	28.98 580	23.82 578	3.13 551	0.60 449	20.96 581	1.59 515	25.58 581	28.15 582	21.99 581	14.79 570	21.94 582	16.41 570	28.89 586	14.87 580	33.53 582	31.28 582	29.51 584	26.16 582

LSM0	38.95 587	37.60 587	48.58 582	43.57 585	91.06 589	52.57 587	72.57 585	43.17 589	32.63 587	26.97 584	27.97 581	38.65 586	32.94 585	41.86 589	51.78 588	18.89 585	18.41 581	19.13 578	19.63 579	27.29 580	33.77 583

xxxxx1	36.64 582	19.51 578	24.21 573	61.66 586	64.63 586	27.28 580	40.10 582	20.25 577	18.63 579	14.07 577	12.97 571	17.26 573	17.36 576	21.70 579	27.93 580	13.18 579	18.50 582	111.26 587	133.37 587	29.24 581	39.73 584

tt_ll	36.64 582	19.51 578	24.21 573	61.66 586	64.63 586	27.28 580	40.10 582	20.25 577	18.63 579	14.07 577	12.97 571	17.26 573	17.36 576	21.70 579	27.93 580	13.18 579	18.50 582	111.26 587	133.37 587	29.24 581	39.73 584

ff	36.64 582	19.51 578	24.21 573	61.66 586	64.63 586	27.28 580	40.10 582	20.25 577	18.63 579	14.07 577	12.97 571	17.26 573	17.36 576	21.70 579	27.93 580	13.18 579	18.50 582	111.26 587	133.37 587	29.24 581	39.73 584

CasAABBNet	35.74 580	37.43 585	48.72 583	42.22 583	39.20 582	52.24 585	73.12 587	42.61 587	32.62 586	26.78 582	27.95 580	38.58 585	32.60 584	41.67 587	51.65 587	18.74 583	18.57 585	19.15 579	19.77 580	27.20 578	23.98 580

Selective-RAFT-Error	35.84 581	37.49 586	48.83 584	42.26 584	39.24 583	52.30 586	73.09 586	42.66 588	32.61 585	26.80 583	28.30 583	38.84 587	33.51 586	41.68 588	51.59 586	18.82 584	18.58 586	19.17 580	19.80 581	27.28 579	24.05 581

HaxPig	31.96 578	37.24 584	34.27 578	24.37 579	24.88 579	18.26 574	19.86 572	20.64 580	28.52 584	35.97 586	38.75 585	25.57 582	28.72 583	33.88 584	34.39 583	35.94 587	38.87 587	37.80 583	40.48 583	39.68 585	41.15 587

AVERAGE_ROB	37.58 586	40.13 588	40.15 580	34.81 582	33.82 581	28.55 583	25.10 574	32.02 586	34.06 589	41.28 587	40.66 586	34.46 584	34.81 588	39.18 585	37.57 585	42.78 588	43.44 588	43.82 584	43.03 584	40.47 586	41.51 588

MEDIAN_ROB	37.38 585	40.85 589	40.60 581	32.31 581	31.85 580	27.20 579	24.55 573	29.10 585	33.19 588	42.09 588	41.76 587	33.35 583	34.39 587	39.78 586	37.07 584	43.64 589	44.10 589	44.12 585	43.40 585	41.51 587	42.76 589

test_example2	176.61 589	205.14 590	198.86 589	188.60 590	190.98 590	152.67 589	170.61 588	94.86 590	123.55 590	178.88 590	179.48 588	158.94 590	141.34 589	192.61 590	198.96 589	203.76 590	236.37 590	164.13 590	173.55 590	218.58 590	160.41 590

ccccc	429.48 590	429.19 591	527.00 590	507.10 591	501.20 591	356.95 590	342.70 590	380.82 591	297.90 591	334.51 591	389.17 590	372.86 591	449.39 590	499.17 591	553.56 590	561.44 591	431.22 591	334.28 591	290.86 591	540.88 591	489.46 591

Low-res two-view benchmark