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

StereoAnything_RVC	0.13 47	0.37 497	0.36 205	0.14 1	0.07 1	0.11 3	0.12 20	0.17 7	0.12 7	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 37	0.20 95	0.10 1	0.09 266	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.24 490	0.05 21

CREStereo	0.13 47	0.08 8	0.21 55	0.14 1	0.08 9	0.22 190	0.15 80	0.25 78	0.24 142	0.16 99	0.21 129	0.14 81	0.13 114	0.18 61	0.13 79	0.09 266	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 104	0.06 74
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
IGEV	0.11 13	0.06 1	0.17 29	0.15 3	0.11 104	0.16 43	0.13 37	0.21 30	0.16 25	0.11 17	0.15 64	0.09 16	0.07 2	0.14 8	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.05 21

trnet	0.13 47	0.08 8	0.21 55	0.15 3	0.07 1	0.21 162	0.12 20	0.24 72	0.24 142	0.16 99	0.21 129	0.15 97	0.13 114	0.18 61	0.13 79	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.05 21

PMTNet	0.15 96	0.08 8	0.23 66	0.15 3	0.09 26	0.23 211	0.16 107	0.25 78	0.23 127	0.17 111	0.21 129	0.16 113	0.14 132	0.22 129	0.13 79	0.29 513	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 104	0.06 74

2.75w_new	0.11 13	0.09 37	0.14 3	0.16 6	0.09 26	0.15 20	0.12 20	0.25 78	0.16 25	0.14 66	0.13 35	0.08 3	0.10 37	0.16 30	0.13 79	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

xyz-stereo-finetune2	0.17 127	0.11 133	0.26 94	0.16 6	0.09 26	0.27 277	0.19 229	0.27 96	0.20 81	0.22 152	0.28 186	0.21 164	0.22 257	0.37 301	0.22 297	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.06 39	0.07 146

xyz-stereo-finetune	0.16 110	0.12 174	0.23 66	0.16 6	0.08 9	0.23 211	0.20 276	0.29 126	0.31 232	0.19 131	0.22 139	0.19 144	0.15 146	0.29 243	0.20 254	0.06 23	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.06 39	0.06 74

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 6	0.09 26	0.12 6	0.13 37	0.18 12	0.13 11	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 6	0.16 30	0.10 1	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 6	0.09 26	0.12 6	0.13 37	0.17 7	0.11 3	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 43	0.10 1	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

S2M2	0.13 47	0.11 133	0.20 49	0.16 6	0.12 160	0.12 6	0.07 1	0.18 12	0.20 81	0.12 30	0.15 64	0.14 81	0.12 84	0.15 14	0.14 113	0.13 402	0.09 373	0.09 225	0.10 334	0.11 342	0.09 268

GREAT-IGEV	0.12 37	0.09 37	0.25 86	0.16 6	0.11 104	0.14 12	0.16 107	0.17 7	0.17 41	0.10 10	0.15 64	0.09 16	0.09 16	0.18 61	0.10 1	0.06 23	0.07 258	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.10 323

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 23	0.16 6	0.08 9	0.12 6	0.13 37	0.11 1	0.12 7	0.09 5	0.07 3	0.10 30	0.09 16	0.11 1	0.10 1	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

LoS	0.14 69	0.08 8	0.27 103	0.16 6	0.09 26	0.22 190	0.14 56	0.26 86	0.26 164	0.15 78	0.18 93	0.18 130	0.13 114	0.22 129	0.14 113	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.15 96	0.09 37	0.28 114	0.16 6	0.08 9	0.25 247	0.14 56	0.23 58	0.28 189	0.24 172	0.30 212	0.16 113	0.12 84	0.17 43	0.13 79	0.08 189	0.07 258	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.07 146

asda	0.11 13	0.11 133	0.16 23	0.17 16	0.09 26	0.14 12	0.12 20	0.24 72	0.16 25	0.11 17	0.11 16	0.08 3	0.10 37	0.15 14	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

asd	0.10 2	0.10 72	0.15 9	0.17 16	0.10 65	0.16 43	0.10 6	0.19 16	0.13 11	0.12 30	0.11 16	0.09 16	0.10 37	0.16 30	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

qwe	0.11 13	0.10 72	0.14 3	0.17 16	0.10 65	0.15 20	0.12 20	0.25 78	0.17 41	0.14 66	0.13 35	0.09 16	0.09 16	0.18 61	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2.25w	0.11 13	0.09 37	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.15 20	0.10 6	0.19 16	0.18 51	0.14 66	0.17 83	0.09 16	0.10 37	0.18 61	0.13 79	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

4.25_new	0.11 13	0.11 133	0.16 23	0.17 16	0.10 65	0.17 61	0.12 20	0.21 30	0.14 15	0.12 30	0.13 35	0.09 16	0.10 37	0.15 14	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 13	0.11 133	0.16 23	0.17 16	0.10 65	0.17 61	0.12 20	0.21 30	0.14 15	0.12 30	0.13 35	0.09 16	0.10 37	0.15 14	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5_new	0.11 13	0.11 133	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.14 12	0.12 20	0.21 30	0.16 25	0.13 43	0.13 35	0.08 3	0.09 16	0.13 4	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 39	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 13	0.11 133	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.14 12	0.12 20	0.21 30	0.16 25	0.13 43	0.13 35	0.08 3	0.09 16	0.13 4	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 39	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 13	0.11 133	0.16 23	0.17 16	0.10 65	0.17 61	0.12 20	0.21 30	0.14 15	0.12 30	0.13 35	0.09 16	0.10 37	0.15 14	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 72	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.15 20	0.10 6	0.19 16	0.13 11	0.12 30	0.12 23	0.08 3	0.11 61	0.16 30	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

3.25w_new	0.11 13	0.09 37	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.19 105	0.10 6	0.22 40	0.17 41	0.14 66	0.12 23	0.10 30	0.11 61	0.17 43	0.12 40	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.25w	0.11 13	0.09 37	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.19 105	0.10 6	0.22 40	0.17 41	0.14 66	0.12 23	0.10 30	0.11 61	0.17 43	0.12 40	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.75w	0.11 13	0.09 37	0.15 9	0.17 16	0.11 104	0.18 80	0.12 20	0.23 58	0.14 15	0.13 43	0.11 16	0.08 3	0.10 37	0.16 30	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 13	0.10 72	0.14 3	0.17 16	0.09 26	0.17 61	0.09 2	0.22 40	0.16 25	0.13 43	0.13 35	0.09 16	0.11 61	0.19 82	0.13 79	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

monsters	0.11 13	0.09 37	0.13 1	0.17 16	0.12 160	0.15 20	0.11 13	0.23 58	0.15 20	0.14 66	0.12 23	0.08 3	0.09 16	0.21 114	0.10 1	0.06 23	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 8	0.16 23	0.17 16	0.08 9	0.16 43	0.12 20	0.17 7	0.12 7	0.10 10	0.07 3	0.10 30	0.08 6	0.14 8	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.15 20	0.11 13	0.16 3	0.10 1	0.09 5	0.07 3	0.10 30	0.06 1	0.15 14	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.05 21

LGtest1	0.10 2	0.08 8	0.17 29	0.17 16	0.08 9	0.13 10	0.09 2	0.16 3	0.12 7	0.09 5	0.07 3	0.09 16	0.09 16	0.15 14	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.06 74

SGD-Stereo	0.11 13	0.08 8	0.17 29	0.17 16	0.07 1	0.17 61	0.13 37	0.18 12	0.16 25	0.11 17	0.13 35	0.11 43	0.12 84	0.18 61	0.11 11	0.08 189	0.04 2	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.04 1

HUF	0.15 96	0.11 133	0.38 236	0.17 16	0.11 104	0.16 43	0.17 142	0.22 40	0.20 81	0.11 17	0.13 35	0.14 81	0.11 61	0.18 61	0.12 40	0.07 66	0.20 500	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.14 415

MonSter	0.10 2	0.08 8	0.13 1	0.17 16	0.08 9	0.14 12	0.12 20	0.24 72	0.19 62	0.09 5	0.11 16	0.08 3	0.07 2	0.14 8	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 13	0.08 8	0.17 29	0.17 16	0.09 26	0.22 190	0.14 56	0.14 2	0.16 25	0.11 17	0.10 14	0.09 16	0.08 6	0.21 114	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 3	0.17 16	0.08 9	0.09 1	0.13 37	0.24 72	0.13 11	0.10 10	0.09 11	0.09 16	0.08 6	0.18 61	0.12 40	0.07 66	0.06 142	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

Occ-G	0.13 47	0.08 8	0.21 55	0.17 16	0.10 65	0.15 20	0.19 229	0.22 40	0.19 62	0.13 43	0.19 101	0.21 164	0.11 61	0.17 43	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.07 104	0.06 74

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 204	0.72 529	0.70 450	0.17 16	0.08 9	0.15 20	0.15 80	0.18 12	0.16 25	0.13 43	0.12 23	0.09 16	0.08 6	0.16 30	0.13 79	0.35 520	0.04 2	0.08 150	0.07 135	0.11 342	0.23 498

WCG-NET（raft）	0.14 69	0.09 37	0.23 66	0.17 16	0.08 9	0.19 105	0.16 107	0.23 58	0.26 164	0.18 126	0.19 101	0.20 153	0.12 84	0.21 114	0.12 40	0.06 23	0.06 142	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

CES	0.14 69	0.08 8	0.19 40	0.17 16	0.22 454	0.18 80	0.16 107	0.23 58	0.19 62	0.14 66	0.17 83	0.14 81	0.10 37	0.18 61	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 166	0.18 460

knoymous	0.17 127	0.09 37	0.32 151	0.17 16	0.11 104	0.21 162	0.17 142	0.32 166	0.23 127	0.23 158	0.28 186	0.27 246	0.16 162	0.23 138	0.16 161	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.06 80	0.09 230	0.09 268

CREStereo++_RVC	0.15 96	0.08 8	0.26 94	0.17 16	0.11 104	0.18 80	0.13 37	0.22 40	0.30 220	0.21 146	0.30 212	0.13 59	0.11 61	0.16 30	0.15 137	0.07 66	0.04 2	0.06 22	0.15 455	0.06 39	0.05 21
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
DilatedVolume-Stereo	0.14 69	0.08 8	0.18 35	0.18 45	0.09 26	0.21 162	0.14 56	0.24 72	0.21 96	0.21 146	0.21 129	0.15 97	0.14 132	0.23 138	0.15 137	0.07 66	0.06 142	0.06 22	0.06 80	0.05 4	0.05 21

2.5w	0.11 13	0.10 72	0.15 9	0.18 45	0.09 26	0.15 20	0.15 80	0.20 24	0.15 20	0.12 30	0.13 35	0.10 30	0.09 16	0.17 43	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

3w_stereo	0.12 37	0.11 133	0.18 35	0.18 45	0.08 9	0.16 43	0.15 80	0.27 96	0.19 62	0.12 30	0.12 23	0.07 1	0.12 84	0.15 14	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

2w_stereo	0.11 13	0.10 72	0.15 9	0.18 45	0.08 9	0.16 43	0.14 56	0.27 96	0.20 81	0.14 66	0.14 61	0.08 3	0.11 61	0.13 4	0.12 40	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

1w_stereo	0.12 37	0.08 8	0.14 3	0.18 45	0.09 26	0.16 43	0.15 80	0.25 78	0.21 96	0.13 43	0.16 74	0.08 3	0.12 84	0.16 30	0.13 79	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

xyz-stereo	1.40 541	0.10 72	17.09 572	0.18 45	0.07 1	4.78 558	0.18 185	0.29 126	0.34 263	0.36 373	2.81 555	0.40 379	0.29 369	0.56 384	0.24 327	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.06 80	0.06 39	0.05 21

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 45	0.09 26	0.15 20	0.11 13	0.16 3	0.10 1	0.08 1	0.06 1	0.10 30	0.07 2	0.17 43	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 45	0.07 1	0.15 20	0.11 13	0.17 7	0.11 3	0.08 1	0.06 1	0.10 30	0.08 6	0.18 61	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

LG-G_1	0.11 13	0.08 8	0.18 35	0.18 45	0.07 1	0.21 162	0.09 2	0.19 16	0.11 3	0.10 10	0.09 11	0.11 43	0.10 37	0.19 82	0.10 1	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74

LG-G	0.11 13	0.08 8	0.18 35	0.18 45	0.07 1	0.21 162	0.09 2	0.19 16	0.11 3	0.10 10	0.09 11	0.11 43	0.10 37	0.19 82	0.10 1	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74

HI	0.20 204	0.13 234	0.33 166	0.18 45	0.15 324	0.17 61	0.16 107	0.34 188	0.21 96	0.37 379	0.39 322	0.36 340	0.24 289	0.29 243	0.21 277	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.09 292	0.09 230	0.07 146

CoSv	0.20 204	0.13 234	0.33 166	0.18 45	0.15 324	0.17 61	0.16 107	0.34 188	0.21 96	0.37 379	0.39 322	0.36 340	0.24 289	0.29 243	0.21 277	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.09 292	0.09 230	0.07 146

castereo++	0.13 47	0.10 72	0.18 35	0.18 45	0.10 65	0.27 277	0.13 37	0.23 58	0.23 127	0.11 17	0.13 35	0.16 113	0.10 37	0.18 61	0.10 1	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.05 4	0.04 1

castereo	0.14 69	0.10 72	0.19 40	0.18 45	0.10 65	0.20 135	0.19 229	0.30 145	0.27 174	0.13 43	0.18 93	0.16 113	0.16 162	0.15 14	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.06 39	0.05 21

WCG-NET	0.14 69	0.09 37	0.23 66	0.18 45	0.08 9	0.18 80	0.17 142	0.21 30	0.28 189	0.18 126	0.21 129	0.15 97	0.12 84	0.18 61	0.12 40	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

GCAP-BAT	0.16 110	0.11 133	0.36 205	0.18 45	0.13 233	0.21 162	0.16 107	0.23 58	0.18 51	0.26 192	0.28 186	0.20 153	0.11 61	0.24 148	0.17 190	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.05 4	0.06 74

IGEV-Stereo+	0.12 37	0.08 8	0.17 29	0.18 45	0.13 233	0.09 1	0.11 13	0.16 3	0.15 20	0.10 10	0.08 10	0.10 30	0.10 37	0.21 114	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.16 430	0.24 503

DualNet (step1)	0.28 373	0.19 383	0.50 363	0.18 45	0.16 356	0.34 382	0.20 276	0.51 387	0.38 317	0.37 379	0.34 265	0.37 346	0.30 381	0.39 308	0.23 316	0.23 492	0.09 373	0.28 505	0.24 503	0.18 460	0.16 435

test_sample9	0.42 466	0.19 383	0.50 363	0.18 45	0.16 356	0.34 382	0.20 276	0.51 387	0.38 317	0.37 379	0.34 265	0.37 346	0.30 381	0.66 435	0.91 509	0.23 492	1.82 558	0.28 505	0.24 503	0.18 460	0.16 435

test_sample8	0.49 486	0.19 383	0.50 363	0.18 45	0.16 356	0.34 382	0.20 276	0.55 432	0.34 263	0.62 496	0.38 309	1.15 525	0.67 509	0.66 435	0.91 509	0.23 492	1.82 558	0.28 505	0.24 503	0.18 460	0.16 435

CAS++	0.16 110	0.12 174	0.27 103	0.18 45	0.12 160	0.17 61	0.15 80	0.42 295	0.24 142	0.19 131	0.18 93	0.13 59	0.10 37	0.21 114	0.12 40	0.12 385	0.10 397	0.11 353	0.08 206	0.10 295	0.09 268
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	0.13 47	0.09 37	0.23 66	0.18 45	0.19 415	0.19 105	0.16 107	0.23 58	0.14 15	0.13 43	0.17 83	0.13 59	0.16 162	0.16 30	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.08 206	0.07 104	0.06 74

LoS_RVC	0.13 47	0.10 72	0.19 40	0.18 45	0.16 356	0.20 135	0.18 185	0.20 24	0.17 41	0.13 43	0.19 101	0.12 48	0.15 146	0.17 43	0.13 79	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.12 380

EGLCR-Stereo	0.13 47	0.08 8	0.20 49	0.18 45	0.09 26	0.21 162	0.13 37	0.27 96	0.21 96	0.13 43	0.10 14	0.15 97	0.09 16	0.20 95	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

riskmin	0.18 151	0.09 37	0.34 175	0.18 45	0.12 160	0.24 233	0.16 107	0.34 188	0.28 189	0.21 146	0.23 143	0.33 314	0.24 289	0.23 138	0.17 190	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.06 80	0.10 295	0.10 323

fff	0.19 189	0.13 234	0.40 259	0.18 45	0.09 26	0.19 105	0.18 185	0.35 212	0.43 367	0.29 238	0.30 212	0.18 130	0.28 354	0.20 95	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.07 146

CrosDoStereo	0.31 400	0.10 72	0.49 352	0.18 45	0.12 160	0.22 190	1.11 553	0.34 188	0.37 303	0.38 394	0.61 471	0.28 261	0.46 471	0.61 409	0.57 474	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.07 146

HHNet	0.22 254	0.12 174	0.52 378	0.18 45	0.18 397	0.20 135	0.20 276	0.34 188	0.31 232	0.32 309	0.59 460	0.20 153	0.21 244	0.24 148	0.31 386	0.08 189	0.05 29	0.09 225	0.07 135	0.08 166	0.11 358

DeepStereo_LL	0.31 400	0.10 72	0.49 352	0.18 45	0.12 160	0.22 190	1.11 553	0.34 188	0.37 303	0.38 394	0.61 471	0.28 261	0.46 471	0.61 409	0.57 474	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.07 146

DRaft	0.24 301	0.10 72	0.34 175	0.18 45	0.12 160	0.28 296	0.23 358	0.33 180	0.39 327	0.38 394	0.61 471	0.21 164	0.41 448	0.48 338	0.42 443	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.08 212

AnonymousM	0.17 127	0.19 383	0.24 74	0.18 45	0.10 65	0.18 80	0.17 142	0.30 145	0.23 127	0.26 192	0.20 117	0.18 130	0.14 132	0.19 82	0.14 113	0.09 266	0.06 142	0.38 518	0.15 455	0.06 39	0.05 21

s12784h	0.17 127	0.09 37	0.26 94	0.18 45	0.07 1	0.32 358	0.19 229	0.37 240	0.32 241	0.23 158	0.25 164	0.18 130	0.17 188	0.25 179	0.16 161	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.05 21

csc	0.19 189	0.13 234	0.40 259	0.18 45	0.09 26	0.19 105	0.18 185	0.35 212	0.43 367	0.29 238	0.30 212	0.18 130	0.28 354	0.20 95	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.07 146

cscssc	0.19 189	0.13 234	0.40 259	0.18 45	0.09 26	0.19 105	0.18 185	0.35 212	0.43 367	0.29 238	0.30 212	0.18 130	0.28 354	0.20 95	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.07 146

111	0.20 204	0.17 353	0.40 259	0.18 45	0.09 26	0.24 233	0.17 142	0.41 281	0.45 393	0.23 158	0.29 199	0.29 271	0.21 244	0.24 148	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.07 104	0.08 212

ACVNet	0.23 271	0.13 234	0.35 185	0.18 45	0.15 324	0.27 277	0.23 358	0.39 258	0.44 382	0.28 211	0.41 340	0.38 354	0.26 319	0.27 214	0.32 391	0.08 189	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.10 295	0.07 146

CFNet-ft	0.24 301	0.15 309	0.35 185	0.18 45	0.15 324	0.30 334	0.21 307	0.39 258	0.36 292	0.28 211	0.40 332	0.43 399	0.25 310	0.47 336	0.24 327	0.12 385	0.07 258	0.12 389	0.11 372	0.12 379	0.09 268

CFNet_RVC	0.24 301	0.15 309	0.35 185	0.18 45	0.15 324	0.30 334	0.21 307	0.39 258	0.36 292	0.28 211	0.40 332	0.43 399	0.25 310	0.47 336	0.24 327	0.12 385	0.07 258	0.12 389	0.11 372	0.12 379	0.09 268

UCFNet_RVC	0.24 301	0.16 334	0.34 175	0.18 45	0.15 324	0.33 369	0.16 107	0.46 333	0.35 279	0.29 238	0.35 276	0.39 366	0.25 310	0.34 284	0.22 297	0.13 402	0.08 339	0.13 409	0.14 446	0.13 394	0.12 380

water-stereo	0.13 47	0.08 8	0.20 49	0.19 84	0.10 65	0.17 61	0.14 56	0.25 78	0.19 62	0.17 111	0.23 143	0.15 97	0.15 146	0.12 2	0.13 79	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.05 21

depthmonostereo	0.14 69	0.09 37	0.19 40	0.19 84	0.08 9	0.20 135	0.15 80	0.27 96	0.23 127	0.16 99	0.18 93	0.14 81	0.17 188	0.19 82	0.13 79	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.05 21

monsterstereo	0.11 13	0.09 37	0.14 3	0.19 84	0.12 160	0.14 12	0.12 20	0.25 78	0.17 41	0.13 43	0.16 74	0.08 3	0.09 16	0.19 82	0.11 11	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.04 1

G2L-ROB	0.23 271	0.15 309	0.41 282	0.19 84	0.12 160	0.27 277	0.21 307	0.47 341	0.33 253	0.34 340	0.31 226	0.41 386	0.22 257	0.49 343	0.26 350	0.09 266	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.10 323

111111	0.11 13	0.07 2	0.17 29	0.19 84	0.11 104	0.13 10	0.11 13	0.22 40	0.15 20	0.11 17	0.12 23	0.12 48	0.08 6	0.18 61	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 166	0.06 74

G2L-Stereo_test	0.24 301	0.16 334	0.38 236	0.19 84	0.13 233	0.27 277	0.24 380	0.49 361	0.38 317	0.37 379	0.37 295	0.40 379	0.24 289	0.52 358	0.28 359	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.06 80	0.09 230	0.08 212

Reg-Stereo(zero)	0.16 110	0.07 2	0.36 205	0.19 84	0.10 65	0.19 105	0.14 56	0.28 115	0.24 142	0.22 152	0.20 117	0.24 208	0.18 213	0.21 114	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.06 39	0.06 74

SCV_C0	0.14 69	0.11 133	0.25 86	0.19 84	0.12 160	0.15 20	0.16 107	0.30 145	0.22 109	0.13 43	0.15 64	0.13 59	0.09 16	0.24 148	0.10 1	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.09 230	0.06 74

AIO_rvc	0.12 37	0.11 133	0.22 60	0.19 84	0.10 65	0.15 20	0.17 142	0.20 24	0.16 25	0.11 17	0.13 35	0.13 59	0.08 6	0.22 129	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.07 146

AIO_test	0.12 37	0.09 37	0.20 49	0.19 84	0.11 104	0.15 20	0.17 142	0.19 16	0.16 25	0.11 17	0.13 35	0.14 81	0.09 16	0.20 95	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

IGEV-RUCA	0.21 224	0.08 8	0.23 66	0.19 84	0.19 415	0.28 296	0.24 380	0.23 58	0.21 96	0.20 135	0.23 143	0.28 261	0.49 481	0.26 195	0.18 211	0.09 266	0.08 339	0.18 472	0.13 434	0.17 447	0.17 446

GIP-stereo	0.12 37	0.09 37	0.20 49	0.19 84	0.11 104	0.16 43	0.14 56	0.29 126	0.18 51	0.11 17	0.16 74	0.13 59	0.09 16	0.15 14	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

fffft	0.13 47	0.09 37	0.24 74	0.19 84	0.10 65	0.17 61	0.19 229	0.22 40	0.16 25	0.14 66	0.11 16	0.13 59	0.10 37	0.24 148	0.18 211	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.07 104	0.06 74
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 47	0.10 72	0.22 60	0.19 84	0.10 65	0.19 105	0.17 142	0.19 16	0.19 62	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.11 61	0.24 148	0.16 161	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74

tt45	0.14 69	0.09 37	0.22 60	0.19 84	0.11 104	0.23 211	0.18 185	0.22 40	0.17 41	0.15 78	0.13 35	0.14 81	0.10 37	0.30 258	0.14 113	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.07 146

999	0.14 69	0.08 8	0.24 74	0.19 84	0.11 104	0.20 135	0.17 142	0.24 72	0.18 51	0.13 43	0.16 74	0.14 81	0.11 61	0.36 298	0.15 137	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.07 146

mms	0.13 47	0.11 133	0.19 40	0.19 84	0.12 160	0.16 43	0.17 142	0.20 24	0.17 41	0.13 43	0.17 83	0.14 81	0.09 16	0.24 148	0.14 113	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.07 146

UGAM-zero	0.23 271	0.10 72	0.54 385	0.19 84	0.13 233	0.21 162	0.14 56	0.44 312	0.22 109	0.28 211	0.28 186	0.51 445	0.33 407	0.65 430	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.08 206	0.06 39	0.07 146

IGEV-Stereo++	0.11 13	0.08 8	0.15 9	0.19 84	0.11 104	0.14 12	0.10 6	0.22 40	0.18 51	0.10 10	0.13 35	0.10 30	0.11 61	0.14 8	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

Pointernet	0.13 47	0.07 2	0.27 103	0.19 84	0.11 104	0.20 135	0.12 20	0.31 156	0.24 142	0.15 78	0.15 64	0.13 59	0.11 61	0.17 43	0.13 79	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

rvit_stereo_0080	0.15 96	0.13 234	0.25 86	0.19 84	0.13 233	0.15 20	0.20 276	0.28 115	0.24 142	0.15 78	0.17 83	0.19 144	0.13 114	0.19 82	0.15 137	0.11 349	0.08 339	0.08 150	0.08 206	0.10 295	0.07 146

test_sample3	0.23 271	0.12 174	0.43 303	0.19 84	0.12 160	0.32 358	0.20 276	0.50 371	0.34 263	0.31 286	0.33 256	0.29 271	0.22 257	0.53 365	0.22 297	0.10 313	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.10 295	0.10 323

test_sample2	0.21 224	0.10 72	0.28 114	0.19 84	0.11 104	0.27 277	0.21 307	0.43 307	0.29 208	0.26 192	0.31 226	0.30 287	0.24 289	0.45 329	0.18 211	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.09 230	0.09 268

test_sample1	0.20 204	0.10 72	0.28 114	0.19 84	0.12 160	0.28 296	0.19 229	0.41 281	0.25 155	0.26 192	0.31 226	0.29 271	0.26 319	0.44 326	0.21 277	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.09 230	0.09 268

MGS-Stereo	0.14 69	0.11 133	0.32 151	0.19 84	0.11 104	0.18 80	0.17 142	0.20 24	0.22 109	0.14 66	0.24 156	0.15 97	0.10 37	0.18 61	0.12 40	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.10 295	0.06 74

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 127	0.13 234	0.24 74	0.19 84	0.13 233	0.24 233	0.17 142	0.30 145	0.37 303	0.43 443	0.17 83	0.13 59	0.12 84	0.19 82	0.15 137	0.08 189	0.07 258	0.09 225	0.07 135	0.09 230	0.08 212

SMFormer	0.25 329	0.12 174	0.40 259	0.19 84	0.10 65	0.27 277	0.19 229	0.51 387	0.45 393	0.34 340	0.41 340	0.31 298	0.26 319	0.58 394	0.28 359	0.10 313	0.07 258	0.08 150	0.08 206	0.09 230	0.09 268

tta	0.24 301	0.12 174	0.40 259	0.19 84	0.10 65	0.27 277	0.19 229	0.51 387	0.45 393	0.34 340	0.41 340	0.31 298	0.26 319	0.58 394	0.28 359	0.10 313	0.07 258	0.08 150	0.08 206	0.08 166	0.07 146

qqq1	0.24 301	0.12 174	0.40 259	0.19 84	0.10 65	0.27 277	0.19 229	0.51 387	0.45 393	0.34 340	0.41 340	0.31 298	0.26 319	0.58 394	0.16 161	0.10 313	0.07 258	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.07 146

fff1	0.24 301	0.12 174	0.40 259	0.19 84	0.10 65	0.27 277	0.19 229	0.51 387	0.45 393	0.34 340	0.41 340	0.31 298	0.26 319	0.58 394	0.16 161	0.10 313	0.07 258	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.07 146

ff7	0.14 69	0.12 174	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.27 96	0.20 81	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 146

IGEVStereo-DCA	0.14 69	0.11 133	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.20 135	0.18 185	0.27 96	0.20 81	0.15 78	0.12 23	0.14 81	0.12 84	0.28 227	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 146

ffff	0.14 69	0.12 174	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.27 96	0.20 81	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 146

rrr	0.17 127	0.11 133	0.57 398	0.19 84	0.12 160	0.20 135	0.18 185	0.35 212	0.22 109	0.15 78	0.12 23	0.14 81	0.12 84	0.28 227	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 146

11t	0.14 69	0.12 174	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.27 96	0.20 81	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 146

whm_eth	0.15 96	0.13 234	0.25 86	0.19 84	0.13 233	0.15 20	0.20 276	0.28 115	0.24 142	0.15 78	0.17 83	0.19 144	0.13 114	0.19 82	0.15 137	0.11 349	0.08 339	0.08 150	0.08 206	0.10 295	0.07 146

MaDis-Stereo	0.14 69	0.13 234	0.26 94	0.19 84	0.14 275	0.16 43	0.13 37	0.25 78	0.21 96	0.13 43	0.14 61	0.14 81	0.11 61	0.17 43	0.17 190	0.08 189	0.07 258	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.06 74

testlalala	0.15 96	0.10 72	0.36 205	0.19 84	0.12 160	0.23 211	0.16 107	0.26 86	0.19 62	0.24 172	0.19 101	0.14 81	0.11 61	0.16 30	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.05 4	0.05 21

Any-RAFT	0.17 127	0.08 8	0.31 145	0.19 84	0.10 65	0.29 317	0.16 107	0.42 295	0.30 220	0.24 172	0.27 181	0.27 246	0.16 162	0.21 114	0.12 40	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.06 74

RAFT-Test	0.17 127	0.10 72	0.38 236	0.19 84	0.12 160	0.25 247	0.17 142	0.33 180	0.23 127	0.23 158	0.29 199	0.27 246	0.14 132	0.20 95	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

anonymousdsp	0.14 69	0.12 174	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.28 115	0.20 81	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.07 146

Selective-IGEV	0.12 37	0.09 37	0.22 60	0.19 84	0.10 65	0.15 20	0.14 56	0.27 96	0.15 20	0.13 43	0.14 61	0.13 59	0.08 6	0.21 114	0.12 40	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.05 21

ProNet	0.14 69	0.12 174	0.25 86	0.19 84	0.11 104	0.19 105	0.19 229	0.27 96	0.20 81	0.14 66	0.13 35	0.13 59	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.07 104	0.07 146

DCANet-4	0.19 189	0.10 72	0.52 378	0.19 84	0.09 26	0.19 105	0.18 185	0.36 230	0.39 327	0.29 238	0.30 212	0.17 120	0.22 257	0.20 95	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.07 146

ccc-4	0.14 69	0.12 174	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.27 96	0.20 81	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 146

ADStereo(finetuned)	0.19 189	0.13 234	0.49 352	0.19 84	0.09 26	0.19 105	0.18 185	0.34 188	0.39 327	0.29 238	0.31 226	0.18 130	0.31 397	0.21 114	0.19 240	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.07 146

IGEV-Stereo	0.14 69	0.12 174	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.28 115	0.20 81	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.07 146
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 189	0.10 72	0.46 330	0.19 84	0.13 233	0.25 247	0.19 229	0.52 404	0.19 62	0.29 238	0.21 129	0.22 176	0.20 237	0.28 227	0.18 211	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.08 206	0.08 166	0.08 212

DEmStereo	0.26 345	0.09 37	0.47 338	0.19 84	0.12 160	0.30 334	0.25 397	0.28 115	0.36 292	0.36 373	0.58 458	0.25 216	0.48 480	0.53 365	0.44 448	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.06 39	0.07 146

THIR-Stereo	0.29 384	0.12 174	0.41 282	0.19 84	0.11 104	0.28 296	0.72 531	0.32 166	0.35 279	0.37 379	0.65 478	0.34 321	0.50 483	0.57 388	0.45 451	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.09 292	0.07 104	0.07 146

CFNet_pseudo	0.23 271	0.13 234	0.47 338	0.19 84	0.13 233	0.26 267	0.16 107	0.44 312	0.44 382	0.29 238	0.37 295	0.38 354	0.23 271	0.29 243	0.21 277	0.09 266	0.06 142	0.11 353	0.08 206	0.11 342	0.09 268

DCANet	0.18 151	0.13 234	0.40 259	0.19 84	0.09 26	0.19 105	0.18 185	0.34 188	0.39 327	0.29 238	0.31 226	0.18 130	0.23 271	0.20 95	0.19 240	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.07 146

222	0.41 463	0.10 72	0.29 124	0.19 84	0.11 104	0.36 402	0.20 276	0.57 455	0.39 327	0.35 357	0.44 380	0.30 287	0.27 338	0.55 373	3.56 557	0.11 349	0.07 258	0.08 150	0.08 206	0.09 230	0.09 268

test_xeample3	0.16 110	0.11 133	0.56 395	0.19 84	0.12 160	0.20 135	0.18 185	0.35 212	0.20 81	0.16 99	0.12 23	0.13 59	0.12 84	0.24 148	0.15 137	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.08 206	0.07 104	0.07 146

xxxx	0.34 425	0.10 72	0.29 124	0.19 84	0.11 104	0.37 407	0.20 276	0.58 463	0.38 317	0.29 238	0.42 356	0.38 354	0.24 289	0.46 332	2.20 550	0.11 349	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.09 268

test_xeample	0.34 425	0.10 72	0.29 124	0.19 84	0.11 104	0.33 369	0.23 358	0.55 432	0.38 317	0.32 309	0.45 392	0.29 271	0.26 319	0.57 388	2.24 552	0.10 313	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.09 268

hitnet-ft	0.29 384	0.17 353	0.40 259	0.19 84	0.14 275	0.39 422	0.23 358	0.44 312	0.41 353	0.36 373	0.46 402	0.53 455	0.34 416	0.76 468	0.32 391	0.14 428	0.10 397	0.13 409	0.10 334	0.15 423	0.13 396

HSM-Net_RVC	0.27 353	0.11 133	0.42 292	0.19 84	0.11 104	0.34 382	0.20 276	0.62 489	0.43 367	0.40 419	0.43 369	0.50 441	0.26 319	0.76 468	0.22 297	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 212
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HITNet	0.20 204	0.17 353	0.43 303	0.19 84	0.08 9	0.27 277	0.14 56	0.42 295	0.30 220	0.29 238	0.32 235	0.27 246	0.21 244	0.28 227	0.25 337	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.06 74
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
LG-Stereo_Zeroshot	0.13 47	0.09 37	0.24 74	0.20 143	0.10 65	0.15 20	0.14 56	0.22 40	0.16 25	0.12 30	0.19 101	0.15 97	0.11 61	0.13 4	0.17 190	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.07 104	0.06 74

LG-Stereo	0.13 47	0.10 72	0.24 74	0.20 143	0.09 26	0.16 43	0.18 185	0.21 30	0.18 51	0.11 17	0.17 83	0.09 16	0.09 16	0.15 14	0.14 113	0.05 9	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.05 21

ours_stereo	0.13 47	0.11 133	0.23 66	0.20 143	0.11 104	0.17 61	0.18 185	0.20 24	0.19 62	0.13 43	0.18 93	0.14 81	0.10 37	0.23 138	0.14 113	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.06 39	0.05 21

fffy	0.14 69	0.11 133	0.24 74	0.20 143	0.10 65	0.19 105	0.18 185	0.22 40	0.19 62	0.13 43	0.16 74	0.15 97	0.13 114	0.25 179	0.14 113	0.06 23	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.06 74

model_zeroshot	0.17 127	0.11 133	0.39 251	0.20 143	0.12 160	0.24 233	0.15 80	0.34 188	0.22 109	0.30 269	0.20 117	0.22 176	0.12 84	0.24 148	0.14 113	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.07 146

DCVSM-stereo	0.24 301	0.13 234	0.52 378	0.20 143	0.14 275	0.26 267	0.13 37	0.34 188	0.34 263	0.41 428	0.33 256	0.47 423	0.29 369	0.30 258	0.22 297	0.10 313	0.10 397	0.11 353	0.10 334	0.12 379	0.15 426

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 271	0.13 234	0.83 476	0.20 143	0.21 438	0.23 211	0.17 142	0.48 353	0.27 174	0.23 158	0.29 199	0.39 366	0.23 271	0.25 179	0.15 137	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.11 372	0.11 342	0.10 323

AIO-Stereo	0.13 47	0.10 72	0.22 60	0.20 143	0.09 26	0.16 43	0.15 80	0.27 96	0.16 25	0.13 43	0.15 64	0.13 59	0.08 6	0.18 61	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

RSM++	0.12 37	0.09 37	0.19 40	0.20 143	0.09 26	0.17 61	0.15 80	0.21 30	0.19 62	0.12 30	0.12 23	0.14 81	0.09 16	0.20 95	0.12 40	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.05 21

RSM	0.12 37	0.09 37	0.20 49	0.20 143	0.09 26	0.16 43	0.15 80	0.23 58	0.18 51	0.13 43	0.13 35	0.15 97	0.09 16	0.21 114	0.12 40	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.05 21

RAFT-Stereo-weight	0.15 96	0.09 37	0.26 94	0.20 143	0.10 65	0.19 105	0.17 142	0.36 230	0.29 208	0.24 172	0.20 117	0.19 144	0.10 37	0.18 61	0.15 137	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.05 21

test_sample7	0.25 329	0.15 309	0.35 185	0.20 143	0.14 275	0.28 296	0.21 307	0.51 387	0.38 317	0.37 379	0.34 265	0.37 346	0.30 381	0.39 308	0.23 316	0.14 428	0.09 373	0.13 409	0.12 409	0.13 394	0.12 380

test_sample4	0.24 301	0.13 234	0.43 303	0.20 143	0.12 160	0.32 358	0.21 307	0.51 387	0.34 263	0.31 286	0.37 295	0.28 261	0.23 271	0.53 365	0.21 277	0.10 313	0.07 258	0.10 298	0.09 292	0.11 342	0.10 323

gcap-zeroshot	0.17 127	0.11 133	0.36 205	0.20 143	0.12 160	0.26 267	0.16 107	0.30 145	0.22 109	0.26 192	0.20 117	0.30 287	0.14 132	0.20 95	0.13 79	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

11t1	0.18 151	0.10 72	0.30 131	0.20 143	0.11 104	0.27 277	0.17 142	0.35 212	0.23 127	0.25 180	0.23 143	0.23 196	0.23 271	0.25 179	0.18 211	0.09 266	0.07 258	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.09 268

ffm	0.22 254	0.12 174	0.42 292	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.20 276	0.35 212	0.44 382	0.30 269	0.42 356	0.34 321	0.23 271	0.27 214	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.11 353	0.10 334	0.08 166	0.08 212

ff1	0.29 384	0.12 174	0.42 292	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.20 276	0.35 212	0.44 382	0.30 269	0.42 356	0.34 321	0.23 271	0.81 485	1.08 518	0.08 189	0.05 29	0.11 353	0.10 334	0.08 166	0.08 212

mmx	0.31 400	0.12 174	0.42 292	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.20 276	0.55 432	0.45 393	0.30 269	0.42 356	0.34 321	0.23 271	0.81 485	1.08 518	0.10 313	0.07 258	0.11 353	0.10 334	0.11 342	0.10 323

xxx	0.31 400	0.12 174	0.42 292	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.20 276	0.55 432	0.45 393	0.30 269	0.42 356	0.34 321	0.23 271	0.81 485	1.08 518	0.10 313	0.07 258	0.11 353	0.10 334	0.11 342	0.10 323

IGEV_Zeroshot_test	0.18 151	0.10 72	0.65 433	0.20 143	0.12 160	0.19 105	0.15 80	0.34 188	0.19 62	0.28 211	0.22 139	0.27 246	0.13 114	0.23 138	0.18 211	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.06 74

MSKI-zero shot	0.17 127	0.09 37	0.43 303	0.20 143	0.11 104	0.21 162	0.15 80	0.32 166	0.21 96	0.23 158	0.24 156	0.23 196	0.10 37	0.31 265	0.13 79	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74

MIM_Stereo	0.18 151	0.12 174	0.38 236	0.20 143	0.11 104	0.17 61	0.14 56	0.35 212	0.25 155	0.27 201	0.35 276	0.23 196	0.13 114	0.27 214	0.16 161	0.06 23	0.07 258	0.08 150	0.08 206	0.08 166	0.06 74

PCWNet_CMD	0.23 271	0.13 234	0.48 347	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.16 107	0.46 333	0.46 410	0.29 238	0.36 286	0.37 346	0.24 289	0.28 227	0.20 254	0.09 266	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.11 342	0.09 268

CFNet_ucs	0.24 301	0.13 234	0.50 363	0.20 143	0.15 324	0.28 296	0.17 142	0.49 361	0.45 393	0.32 309	0.42 356	0.39 366	0.22 257	0.31 265	0.21 277	0.11 349	0.08 339	0.12 389	0.09 292	0.12 379	0.11 358

GCAP-Stereo	0.14 69	0.14 276	0.33 166	0.20 143	0.09 26	0.21 162	0.10 6	0.26 86	0.20 81	0.18 126	0.19 101	0.15 97	0.13 114	0.17 43	0.13 79	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.06 74

anonymousdsp2	0.17 127	0.10 72	0.28 114	0.20 143	0.11 104	0.25 247	0.17 142	0.41 281	0.31 232	0.23 158	0.23 143	0.22 176	0.15 146	0.25 179	0.15 137	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.08 166	0.07 146

CBFPSM	0.27 353	0.16 334	0.67 438	0.20 143	0.14 275	0.38 414	0.25 397	0.40 269	0.36 292	0.33 320	0.36 286	0.56 462	0.38 436	0.32 271	0.38 416	0.08 189	0.08 339	0.07 72	0.08 206	0.09 230	0.11 358

iinet-f	0.30 393	0.18 367	1.03 511	0.20 143	0.15 324	0.44 448	0.22 333	0.45 322	0.37 303	0.35 357	0.44 380	0.41 386	0.34 416	0.34 284	0.40 432	0.10 313	0.09 373	0.08 150	0.08 206	0.13 394	0.11 358

Anonymous_2	0.37 443	0.21 409	0.47 338	0.20 143	0.21 438	0.42 438	0.26 409	0.38 246	0.29 208	0.33 320	0.30 212	0.44 410	0.38 436	0.36 298	0.29 371	0.26 502	0.29 521	0.44 522	1.41 557	0.34 514	0.21 486

RCA-Stereo	0.16 110	0.09 37	0.25 86	0.20 143	0.10 65	0.19 105	0.17 142	0.36 230	0.35 279	0.20 135	0.25 164	0.17 120	0.17 188	0.18 61	0.14 113	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.05 21

qqq	0.20 204	0.12 174	0.31 145	0.20 143	0.11 104	0.23 211	0.19 229	0.41 281	0.27 174	0.24 172	0.28 186	0.28 261	0.24 289	0.34 284	0.22 297	0.08 189	0.07 258	0.10 298	0.09 292	0.09 230	0.09 268

x	0.19 189	0.11 133	0.29 124	0.20 143	0.11 104	0.26 267	0.18 185	0.41 281	0.29 208	0.25 180	0.29 199	0.28 261	0.24 289	0.26 195	0.23 316	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.09 230	0.08 212

IER	0.23 271	0.12 174	0.39 251	0.20 143	0.14 275	0.31 349	0.19 229	0.42 295	0.36 292	0.33 320	0.40 332	0.32 307	0.33 407	0.29 243	0.22 297	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.08 206	0.09 230	0.08 212

GES	0.22 254	0.12 174	0.42 292	0.20 143	0.14 275	0.27 277	0.19 229	0.49 361	0.33 253	0.30 269	0.36 286	0.25 216	0.23 271	0.29 243	0.22 297	0.10 313	0.08 339	0.08 150	0.07 135	0.10 295	0.11 358

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 127	0.14 276	0.32 151	0.20 143	0.09 26	0.19 105	0.17 142	0.32 166	0.30 220	0.25 180	0.33 256	0.20 153	0.17 188	0.19 82	0.15 137	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.05 21

CFNet-RSSM	0.17 127	0.10 72	0.40 259	0.20 143	0.11 104	0.20 135	0.15 80	0.36 230	0.30 220	0.23 158	0.21 129	0.26 237	0.15 146	0.20 95	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.05 21

Gwc-CoAtRS	0.17 127	0.10 72	0.37 217	0.20 143	0.12 160	0.19 105	0.15 80	0.32 166	0.28 189	0.23 158	0.23 143	0.27 246	0.15 146	0.20 95	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

DSFCA	0.27 353	0.13 234	0.36 205	0.20 143	0.17 376	0.38 414	0.31 449	0.47 341	0.43 367	0.43 443	0.37 295	0.39 366	0.29 369	0.52 358	0.32 391	0.12 385	0.10 397	0.10 298	0.11 372	0.11 342	0.10 323

DIP-Stereo	0.18 151	0.12 174	0.33 166	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.12 20	0.42 295	0.25 155	0.27 201	0.32 235	0.21 164	0.17 188	0.25 179	0.20 254	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.08 212
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 271	0.13 234	0.48 347	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.16 107	0.46 333	0.46 410	0.29 238	0.36 286	0.37 346	0.24 289	0.28 227	0.20 254	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.11 342	0.09 268

ccs_rob	0.23 271	0.13 234	0.47 338	0.20 143	0.13 233	0.26 267	0.17 142	0.44 312	0.44 382	0.29 238	0.37 295	0.38 354	0.23 271	0.29 243	0.21 277	0.09 266	0.06 142	0.11 353	0.08 206	0.11 342	0.09 268

HSM	0.28 373	0.16 334	0.35 185	0.20 143	0.15 324	0.33 369	0.19 229	0.53 415	0.37 303	0.36 373	0.38 309	0.67 497	0.31 397	0.89 498	0.23 316	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.08 212

iResNet_ROB	0.25 329	0.19 383	0.40 259	0.20 143	0.12 160	0.30 334	0.16 107	0.55 432	0.53 456	0.38 394	0.43 369	0.37 346	0.26 319	0.38 306	0.22 297	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.04 1	0.09 230	0.09 268

HART	0.15 96	0.11 133	0.30 131	0.21 186	0.09 26	0.17 61	0.16 107	0.30 145	0.19 62	0.15 78	0.25 164	0.17 120	0.09 16	0.21 114	0.12 40	0.06 23	0.07 258	0.07 72	0.05 39	0.08 166	0.06 74

SCV	0.14 69	0.14 276	0.24 74	0.21 186	0.11 104	0.15 20	0.16 107	0.31 156	0.18 51	0.11 17	0.15 64	0.13 59	0.10 37	0.23 138	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.06 74

tg	0.16 110	0.11 133	0.25 86	0.21 186	0.11 104	0.23 211	0.15 80	0.34 188	0.24 142	0.20 135	0.25 164	0.19 144	0.12 84	0.24 148	0.15 137	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.09 292	0.08 166	0.07 146

PAM_32	0.23 271	0.10 72	0.63 425	0.21 186	0.14 275	0.33 369	0.19 229	0.36 230	0.23 127	0.29 238	0.28 186	0.56 462	0.28 354	0.27 214	0.18 211	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.09 292	0.07 104	0.09 268

rvit_stereo_0083	0.16 110	0.12 174	0.26 94	0.21 186	0.13 233	0.17 61	0.17 142	0.22 40	0.34 263	0.16 99	0.21 129	0.19 144	0.16 162	0.21 114	0.16 161	0.11 349	0.10 397	0.10 298	0.08 206	0.09 230	0.07 146

rvit_stereo_0081_aga	0.16 110	0.14 276	0.28 114	0.21 186	0.13 233	0.19 105	0.17 142	0.23 58	0.24 142	0.17 111	0.21 129	0.19 144	0.13 114	0.19 82	0.14 113	0.11 349	0.08 339	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.07 146

rvit_stereo_0081	0.16 110	0.11 133	0.24 74	0.21 186	0.12 160	0.16 43	0.17 142	0.22 40	0.33 253	0.16 99	0.18 93	0.18 130	0.14 132	0.20 95	0.16 161	0.11 349	0.08 339	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.07 146

rvit_stereo_0082	0.16 110	0.11 133	0.24 74	0.21 186	0.12 160	0.16 43	0.17 142	0.22 40	0.33 253	0.16 99	0.18 93	0.18 130	0.14 132	0.20 95	0.16 161	0.11 349	0.08 339	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.07 146

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 329	0.14 276	0.95 500	0.21 186	0.27 488	0.20 135	0.19 229	0.48 353	0.25 155	0.26 192	0.55 446	0.34 321	0.18 213	0.25 179	0.17 190	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.12 409	0.12 379	0.12 380

U	1.00 531	0.09 37	0.21 55	0.21 186	3.68 559	6.12 562	0.14 56	0.21 30	0.21 96	0.11 17	0.11 16	0.10 30	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.07 66	0.05 29	5.42 566	2.90 564	0.07 104	0.06 74

test_sample6	0.25 329	0.13 234	0.41 282	0.21 186	0.11 104	0.30 334	0.22 333	0.51 387	0.35 279	0.33 320	0.43 369	0.30 287	0.24 289	0.57 388	0.22 297	0.10 313	0.07 258	0.10 298	0.10 334	0.11 342	0.10 323

test_sample5	0.24 301	0.13 234	0.42 292	0.21 186	0.12 160	0.30 334	0.21 307	0.50 371	0.34 263	0.32 309	0.41 340	0.29 271	0.23 271	0.55 373	0.21 277	0.10 313	0.07 258	0.10 298	0.09 292	0.11 342	0.10 323

H2IRNET	0.18 151	0.13 234	0.35 185	0.21 186	0.12 160	0.20 135	0.15 80	0.27 96	0.30 220	0.17 111	0.31 226	0.25 216	0.20 237	0.24 148	0.18 211	0.07 66	0.06 142	0.09 225	0.10 334	0.09 230	0.06 74

IGEV++	0.13 47	0.10 72	0.23 66	0.21 186	0.10 65	0.15 20	0.15 80	0.29 126	0.16 25	0.12 30	0.15 64	0.12 48	0.12 84	0.17 43	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.07 104	0.07 146

MyStereo8	0.22 254	0.15 309	0.63 425	0.21 186	0.17 376	0.31 349	0.16 107	0.36 230	0.32 241	0.28 211	0.36 286	0.25 216	0.18 213	0.25 179	0.28 359	0.08 189	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.10 295	0.12 380

MyStereo06	0.20 204	0.12 174	0.57 398	0.21 186	0.14 275	0.25 247	0.23 358	0.40 269	0.21 96	0.30 269	0.24 156	0.31 298	0.18 213	0.22 129	0.18 211	0.07 66	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.08 212

MyStereo05	0.23 271	0.12 174	0.57 398	0.21 186	0.14 275	0.25 247	0.23 358	0.48 353	0.52 452	0.31 286	0.23 143	0.25 216	0.22 257	0.30 258	0.21 277	0.07 66	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.08 212

CoDeX	0.23 271	0.12 174	0.46 330	0.21 186	0.14 275	0.29 317	0.21 307	0.53 415	0.41 353	0.29 238	0.35 276	0.29 271	0.22 257	0.48 338	0.19 240	0.09 266	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.07 146

DualNet	0.24 301	0.13 234	0.42 292	0.21 186	0.12 160	0.30 334	0.21 307	0.50 371	0.34 263	0.33 320	0.43 369	0.29 271	0.23 271	0.55 373	0.21 277	0.10 313	0.07 258	0.10 298	0.09 292	0.11 342	0.10 323

ttt	0.29 384	0.12 174	0.34 175	0.21 186	0.13 233	0.29 317	0.20 276	0.56 447	0.47 415	0.31 286	0.44 380	0.30 287	0.22 257	0.65 430	0.85 506	0.13 402	0.10 397	0.10 298	0.10 334	0.11 342	0.11 358

plain	0.17 127	0.13 234	0.43 303	0.21 186	0.13 233	0.16 43	0.17 142	0.27 96	0.22 109	0.16 99	0.26 174	0.13 59	0.16 162	0.27 214	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.07 135	0.10 295	0.07 146

MIF-Stereo (partial)	0.16 110	0.10 72	0.34 175	0.21 186	0.15 324	0.15 20	0.13 37	0.28 115	0.25 155	0.17 111	0.26 174	0.15 97	0.16 162	0.25 179	0.17 190	0.09 266	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.09 230	0.08 212

UniTT-Stereo	0.14 69	0.10 72	0.30 131	0.21 186	0.13 233	0.17 61	0.13 37	0.19 16	0.18 51	0.15 78	0.20 117	0.10 30	0.11 61	0.18 61	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.06 74

SDNR	0.42 466	0.21 409	0.82 475	0.21 186	0.18 397	1.27 539	0.17 142	0.50 371	0.49 434	0.42 437	0.81 502	0.38 354	0.27 338	1.19 526	0.38 416	0.23 492	0.24 513	0.17 464	0.13 434	0.17 447	0.20 478

4D-IteraStereo	0.17 127	0.16 334	0.50 363	0.21 186	0.14 275	0.19 105	0.17 142	0.28 115	0.28 189	0.23 158	0.20 117	0.20 153	0.11 61	0.19 82	0.14 113	0.06 23	0.04 2	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.06 74

ToySt	0.24 301	0.16 334	0.48 347	0.21 186	0.13 233	0.29 317	0.29 435	0.39 258	0.39 327	0.27 201	0.35 276	0.39 366	0.31 397	0.31 265	0.29 371	0.08 189	0.09 373	0.10 298	0.11 372	0.11 342	0.10 323

DCRE	0.20 204	0.13 234	0.40 259	0.21 186	0.15 324	0.20 135	0.19 229	0.30 145	0.27 174	0.22 152	0.80 501	0.23 196	0.16 162	0.23 138	0.15 137	0.07 66	0.07 258	0.07 72	0.08 206	0.07 104	0.06 74

anonymousa	0.23 271	0.11 133	0.50 363	0.21 186	0.16 356	0.31 349	0.20 276	0.36 230	0.35 279	0.32 309	0.50 419	0.39 366	0.26 319	0.22 129	0.20 254	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.11 372	0.07 104	0.08 212

MC-Stereo	0.14 69	0.09 37	0.25 86	0.21 186	0.09 26	0.18 80	0.16 107	0.23 58	0.19 62	0.18 126	0.23 143	0.16 113	0.13 114	0.22 129	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.05 21

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 393	0.20 395	0.70 450	0.21 186	0.17 376	0.46 455	0.27 414	0.50 371	0.49 434	0.42 437	0.55 446	0.43 399	0.30 381	0.46 332	0.38 416	0.09 266	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.11 342	0.10 323

psmg	0.23 271	0.12 174	0.28 114	0.21 186	0.14 275	0.35 397	0.23 358	0.51 387	0.34 263	0.35 357	0.38 309	0.38 354	0.24 289	0.26 195	0.21 277	0.10 313	0.08 339	0.10 298	0.10 334	0.09 230	0.08 212

CSP-Net	0.27 353	0.15 309	0.30 131	0.21 186	0.14 275	0.44 448	0.24 380	0.50 371	0.40 343	0.41 428	0.43 369	0.42 395	0.26 319	0.66 435	0.28 359	0.12 385	0.08 339	0.08 150	0.08 206	0.10 295	0.09 268

dad	0.28 373	0.31 479	0.44 311	0.21 186	0.14 275	0.30 334	0.20 276	0.33 180	0.49 434	0.44 449	0.44 380	0.45 414	0.21 244	0.41 317	0.26 350	0.20 487	0.11 418	0.20 484	0.11 372	0.14 411	0.10 323

GLC_STEREO	0.15 96	0.10 72	0.24 74	0.21 186	0.09 26	0.17 61	0.15 80	0.23 58	0.27 174	0.17 111	0.20 117	0.17 120	0.11 61	0.23 138	0.16 161	0.07 66	0.09 373	0.09 225	0.08 206	0.07 104	0.06 74

IPLG	0.21 224	0.15 309	0.53 382	0.21 186	0.12 160	0.28 296	0.17 142	0.42 295	0.30 220	0.33 320	0.32 235	0.15 97	0.17 188	0.50 347	0.21 277	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.06 74

MIPNet	0.21 224	0.15 309	0.52 378	0.21 186	0.12 160	0.27 277	0.20 276	0.45 322	0.37 303	0.30 269	0.23 143	0.19 144	0.24 289	0.27 214	0.19 240	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.06 74

IPLGR	0.21 224	0.13 234	0.61 414	0.21 186	0.11 104	0.25 247	0.18 185	0.41 281	0.37 303	0.28 211	0.27 181	0.21 164	0.19 228	0.37 301	0.18 211	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.06 74

test-3	0.16 110	0.09 37	0.31 145	0.21 186	0.11 104	0.18 80	0.16 107	0.30 145	0.27 174	0.26 192	0.16 74	0.22 176	0.12 84	0.26 195	0.18 211	0.06 23	0.04 2	0.08 150	0.08 206	0.06 39	0.06 74

test_1	0.16 110	0.09 37	0.31 145	0.21 186	0.11 104	0.18 80	0.16 107	0.30 145	0.27 174	0.25 180	0.16 74	0.22 176	0.12 84	0.26 195	0.18 211	0.06 23	0.04 2	0.08 150	0.08 206	0.06 39	0.06 74

PFNet+	0.20 204	0.10 72	0.37 217	0.21 186	0.12 160	0.17 61	0.19 229	0.29 126	0.34 263	0.33 320	0.32 235	0.24 208	0.16 162	0.32 271	0.17 190	0.10 313	0.07 258	0.11 353	0.10 334	0.08 166	0.12 380

STrans-v2	0.24 301	0.13 234	0.54 385	0.21 186	0.12 160	0.23 211	0.21 307	0.47 341	0.28 189	0.31 286	0.42 356	0.36 340	0.35 420	0.62 417	0.23 316	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.06 74

DeepStereo_RVC	0.18 151	0.11 133	0.40 259	0.21 186	0.11 104	0.19 105	0.16 107	0.28 115	0.22 109	0.27 201	0.27 181	0.23 196	0.28 354	0.24 148	0.18 211	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.07 135	0.09 230	0.10 323

RAFT-RH_RVC	0.25 329	0.11 133	0.45 322	0.21 186	0.12 160	0.25 247	0.14 56	0.27 96	0.27 174	0.38 394	1.15 522	0.23 196	0.17 188	0.57 388	0.24 327	0.07 66	0.05 29	0.10 298	0.07 135	0.06 39	0.07 146

iRaftStereo_RVC	0.16 110	0.12 174	0.26 94	0.21 186	0.11 104	0.20 135	0.17 142	0.32 166	0.23 127	0.20 135	0.25 164	0.18 130	0.12 84	0.20 95	0.15 137	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.09 292	0.08 166	0.07 146

raft+_RVC	0.18 151	0.14 276	0.32 151	0.21 186	0.15 324	0.21 162	0.16 107	0.38 246	0.34 263	0.21 146	0.28 186	0.20 153	0.15 146	0.24 148	0.19 240	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.08 212

RALCasStereoNet	0.18 151	0.15 309	0.33 166	0.21 186	0.14 275	0.21 162	0.18 185	0.31 156	0.25 155	0.21 146	0.29 199	0.22 176	0.15 146	0.27 214	0.17 190	0.08 189	0.10 397	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.09 268

AFF-stereo	0.18 151	0.15 309	0.32 151	0.21 186	0.10 65	0.18 80	0.18 185	0.33 180	0.27 174	0.25 180	0.37 295	0.25 216	0.17 188	0.24 148	0.15 137	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.05 21

GMStereo	0.19 189	0.25 439	0.40 259	0.21 186	0.12 160	0.22 190	0.19 229	0.29 126	0.40 343	0.25 180	0.23 143	0.16 113	0.15 146	0.25 179	0.19 240	0.09 266	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.10 295	0.08 212
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 224	0.10 72	0.33 166	0.21 186	0.12 160	0.30 334	0.46 504	0.46 333	0.20 81	0.25 180	0.50 419	0.17 120	0.16 162	0.24 148	0.23 316	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.10 334	0.06 39	0.07 146

SFCPSM	0.22 254	0.10 72	0.51 374	0.21 186	0.14 275	0.34 382	0.22 333	0.55 432	0.39 327	0.29 238	0.32 235	0.23 196	0.21 244	0.27 214	0.19 240	0.09 266	0.07 258	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.08 212

FENet	0.21 224	0.11 133	0.45 322	0.21 186	0.12 160	0.26 267	0.17 142	0.41 281	0.35 279	0.30 269	0.31 226	0.29 271	0.23 271	0.26 195	0.23 316	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.09 268

cf-r	0.24 301	0.15 309	0.44 311	0.21 186	0.14 275	0.27 277	0.22 333	0.42 295	0.40 343	0.30 269	0.42 356	0.42 395	0.26 319	0.43 322	0.25 337	0.11 349	0.06 142	0.08 150	0.10 334	0.08 166	0.08 212

GANet-RSSM	0.24 301	0.14 276	0.36 205	0.21 186	0.14 275	0.27 277	0.21 307	0.45 322	0.33 253	0.29 238	0.39 322	0.39 366	0.28 354	0.58 394	0.23 316	0.11 349	0.07 258	0.09 225	0.09 292	0.10 295	0.09 268

PSMNet-RSSM	0.24 301	0.15 309	0.36 205	0.21 186	0.14 275	0.25 247	0.20 276	0.48 353	0.37 303	0.30 269	0.44 380	0.38 354	0.26 319	0.52 358	0.22 297	0.12 385	0.07 258	0.11 353	0.13 434	0.10 295	0.09 268

GwcNet-RSSM	0.26 345	0.17 353	0.46 330	0.21 186	0.13 233	0.28 296	0.23 358	0.44 312	0.42 360	0.31 286	0.45 392	0.40 379	0.26 319	0.55 373	0.28 359	0.11 349	0.07 258	0.09 225	0.10 334	0.09 230	0.08 212

DeepPruner_ROB	0.26 345	0.19 383	0.44 311	0.21 186	0.16 356	0.30 334	0.21 307	0.52 404	0.32 241	0.35 357	0.38 309	0.39 366	0.26 319	0.42 320	0.24 327	0.15 441	0.11 418	0.11 353	0.11 372	0.14 411	0.13 396

MLCV	0.22 254	0.16 334	0.44 311	0.21 186	0.08 9	0.29 317	0.19 229	0.38 246	0.37 303	0.38 394	0.44 380	0.31 298	0.21 244	0.41 317	0.24 327	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.06 74

CBMV_ROB	0.33 417	0.18 367	0.53 382	0.21 186	0.14 275	0.33 369	0.20 276	0.51 387	0.45 393	0.51 475	0.55 446	0.45 414	0.42 456	0.71 448	0.32 391	0.18 478	0.19 495	0.23 494	0.21 491	0.14 411	0.15 426

DFGA-Net	0.23 271	0.24 434	0.49 352	0.22 244	0.15 324	0.25 247	0.17 142	0.39 258	0.39 327	0.29 238	0.31 226	0.21 164	0.17 188	0.59 400	0.28 359	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.09 292	0.10 295	0.08 212

G2L-Stereo	0.25 329	0.16 334	0.47 338	0.22 244	0.14 275	0.25 247	0.18 185	0.46 333	0.35 279	0.33 320	0.37 295	0.40 379	0.22 257	0.60 402	0.30 379	0.10 313	0.09 373	0.10 298	0.08 206	0.09 230	0.09 268

PAM	0.23 271	0.10 72	0.63 425	0.22 244	0.15 324	0.34 382	0.21 307	0.37 240	0.22 109	0.31 286	0.27 181	0.55 459	0.26 319	0.26 195	0.17 190	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.09 292	0.07 104	0.09 268

RAStereo	0.13 47	0.12 174	0.27 103	0.22 244	0.11 104	0.15 20	0.18 185	0.23 58	0.23 127	0.13 43	0.17 83	0.11 43	0.09 16	0.15 14	0.13 79	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.05 21

MyStereo07	0.16 110	0.12 174	0.26 94	0.22 244	0.14 275	0.25 247	0.23 358	0.29 126	0.21 96	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.13 114	0.25 179	0.13 79	0.07 66	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.08 212

MyStereo04	0.23 271	0.12 174	0.55 391	0.22 244	0.14 275	0.25 247	0.23 358	0.49 361	0.52 452	0.28 211	0.23 143	0.27 246	0.23 271	0.30 258	0.22 297	0.07 66	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.08 212

mmm	0.21 224	0.12 174	0.31 145	0.22 244	0.12 160	0.28 296	0.21 307	0.41 281	0.27 174	0.29 238	0.38 309	0.29 271	0.24 289	0.29 243	0.22 297	0.09 266	0.07 258	0.11 353	0.09 292	0.10 295	0.09 268

1111x	0.32 409	0.11 133	0.40 259	0.22 244	0.11 104	0.32 358	0.26 409	0.59 468	0.43 367	0.31 286	0.41 340	0.39 366	0.28 354	0.76 468	1.37 534	0.09 266	0.08 339	0.09 225	0.10 334	0.09 230	0.08 212

CASnet	0.14 69	0.12 174	0.22 60	0.22 244	0.08 9	0.16 43	0.15 80	0.27 96	0.25 155	0.22 152	0.20 117	0.15 97	0.11 61	0.17 43	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.11 353	0.09 292	0.08 166	0.05 21
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 151	0.12 174	0.55 391	0.22 244	0.12 160	0.18 80	0.18 185	0.34 188	0.19 62	0.20 135	0.24 156	0.34 321	0.18 213	0.29 243	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.06 74

HanStereo	0.18 151	0.12 174	0.55 391	0.22 244	0.12 160	0.18 80	0.18 185	0.34 188	0.19 62	0.20 135	0.24 156	0.34 321	0.18 213	0.29 243	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.06 74

LL-Strereo2	0.18 151	0.18 367	0.39 251	0.22 244	0.12 160	0.24 233	0.13 37	0.31 156	0.23 127	0.24 172	0.20 117	0.24 208	0.12 84	0.26 195	0.15 137	0.06 23	0.06 142	0.12 389	0.09 292	0.08 166	0.07 146

gwcnet-sp	0.24 301	0.13 234	0.63 425	0.22 244	0.14 275	0.34 382	0.22 333	0.44 312	0.39 327	0.35 357	0.34 265	0.27 246	0.27 338	0.35 293	0.25 337	0.09 266	0.08 339	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.09 268

scenet	0.24 301	0.13 234	0.63 425	0.22 244	0.14 275	0.34 382	0.22 333	0.44 312	0.39 327	0.35 357	0.34 265	0.27 246	0.27 338	0.35 293	0.25 337	0.09 266	0.08 339	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.09 268

ssnet_v2	0.28 373	0.16 334	0.44 311	0.22 244	0.15 324	0.40 427	0.30 445	0.57 455	0.46 410	0.38 394	0.36 286	0.47 423	0.29 369	0.38 306	0.39 424	0.13 402	0.11 418	0.11 353	0.11 372	0.11 342	0.11 358

ssnet	0.24 301	0.13 234	0.63 425	0.22 244	0.14 275	0.34 382	0.22 333	0.44 312	0.39 327	0.35 357	0.34 265	0.27 246	0.27 338	0.35 293	0.25 337	0.09 266	0.08 339	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.09 268

HBP-ISP	0.33 417	0.30 473	0.72 454	0.22 244	0.16 356	0.32 358	0.22 333	0.54 422	0.44 382	0.41 428	0.49 417	0.33 314	0.38 436	0.73 455	0.25 337	0.18 478	0.19 495	0.24 496	0.20 488	0.16 430	0.13 396

raft_robust	0.22 254	0.17 353	0.30 131	0.22 244	0.12 160	0.23 211	0.22 333	0.49 361	0.48 425	0.32 309	0.32 235	0.26 237	0.23 271	0.53 365	0.15 137	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.10 334	0.08 166	0.06 74

iRaft-Stereo_5w	0.23 271	0.18 367	0.44 311	0.22 244	0.13 233	0.19 105	0.19 229	0.37 240	0.32 241	0.28 211	0.37 295	0.34 321	0.23 271	0.65 430	0.27 355	0.06 23	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.09 230	0.08 212

dd	0.22 254	0.26 450	0.40 259	0.22 244	0.12 160	0.25 247	0.21 307	0.32 166	0.44 382	0.29 238	0.28 186	0.25 216	0.16 162	0.30 258	0.25 337	0.12 385	0.07 258	0.10 298	0.08 206	0.11 342	0.09 268

GMOStereo	0.18 151	0.14 276	0.30 131	0.22 244	0.12 160	0.20 135	0.27 414	0.26 86	0.28 189	0.31 286	0.32 235	0.26 237	0.17 188	0.15 14	0.12 40	0.07 66	0.07 258	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.05 21

error version	0.18 151	0.14 276	0.30 131	0.22 244	0.12 160	0.20 135	0.27 414	0.26 86	0.28 189	0.31 286	0.32 235	0.26 237	0.17 188	0.15 14	0.12 40	0.07 66	0.07 258	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.05 21

test-v	0.18 151	0.14 276	0.30 131	0.22 244	0.12 160	0.20 135	0.27 414	0.26 86	0.28 189	0.31 286	0.32 235	0.26 237	0.17 188	0.15 14	0.12 40	0.07 66	0.07 258	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.05 21

AACVNet	0.26 345	0.16 334	0.37 217	0.22 244	0.14 275	0.29 317	0.19 229	0.41 281	0.31 232	0.38 394	0.42 356	0.43 399	0.28 354	0.73 455	0.25 337	0.11 349	0.08 339	0.11 353	0.09 292	0.13 394	0.11 358

Patchmatch Stereo++	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.14 56	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.29 199	0.25 216	0.17 188	0.26 195	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.16 107	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.29 199	0.25 216	0.18 213	0.24 148	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

ROB_FTStereo_v2	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.16 107	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.29 199	0.25 216	0.17 188	0.24 148	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

ROB_FTStereo	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.14 56	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.28 186	0.25 216	0.17 188	0.24 148	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

HUI-Stereo	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.14 56	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.28 186	0.25 216	0.17 188	0.22 129	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

iGMRVC	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.15 80	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.29 199	0.25 216	0.17 188	0.27 214	0.17 190	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

RAFT-345	0.21 224	0.10 72	0.46 330	0.22 244	0.11 104	0.20 135	0.16 107	0.26 86	0.25 155	0.27 201	0.66 480	0.21 164	0.16 162	0.55 373	0.21 277	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.06 74

iRAFT	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.14 56	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.29 199	0.25 216	0.17 188	0.26 195	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

CRE-IMP	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.11 104	0.24 233	0.17 142	0.29 126	0.21 96	0.27 201	0.26 174	0.24 208	0.17 188	0.23 138	0.18 211	0.08 189	0.05 29	0.10 298	0.07 135	0.10 295	0.10 323

test-2	0.18 151	0.14 276	0.30 131	0.22 244	0.12 160	0.20 135	0.27 414	0.26 86	0.28 189	0.31 286	0.32 235	0.26 237	0.17 188	0.15 14	0.12 40	0.07 66	0.07 258	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.05 21

RAFT-IKP	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.15 80	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.29 199	0.25 216	0.18 213	0.25 179	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

rafts_anoy	0.18 151	0.15 309	0.35 185	0.22 244	0.14 275	0.19 105	0.17 142	0.32 166	0.30 220	0.23 158	0.25 164	0.20 153	0.16 162	0.22 129	0.19 240	0.08 189	0.07 258	0.10 298	0.12 409	0.09 230	0.08 212

XX-TBD	0.15 96	0.18 367	0.28 114	0.22 244	0.10 65	0.22 190	0.15 80	0.22 40	0.27 174	0.22 152	0.26 174	0.14 81	0.12 84	0.16 30	0.13 79	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 104	0.06 74

raftrobust	0.16 110	0.13 234	0.29 124	0.22 244	0.15 324	0.19 105	0.13 37	0.32 166	0.26 164	0.26 192	0.20 117	0.19 144	0.17 188	0.21 114	0.15 137	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.07 146

ARAFT	0.24 301	0.21 409	0.78 461	0.22 244	0.12 160	0.29 317	0.24 380	0.43 307	0.32 241	0.33 320	0.28 186	0.28 261	0.19 228	0.49 343	0.18 211	0.07 66	0.06 142	0.12 389	0.11 372	0.09 230	0.06 74

DMCA	0.22 254	0.14 276	0.36 205	0.22 244	0.14 275	0.27 277	0.20 276	0.43 307	0.38 317	0.31 286	0.32 235	0.33 314	0.24 289	0.24 148	0.28 359	0.11 349	0.08 339	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.11 358

BEATNet_4x	0.22 254	0.18 367	0.47 338	0.22 244	0.10 65	0.28 296	0.14 56	0.46 333	0.32 241	0.31 286	0.34 265	0.31 298	0.25 310	0.31 265	0.29 371	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.10 295	0.08 212

R-Stereo Train	0.18 151	0.09 37	0.32 151	0.22 244	0.12 160	0.22 190	0.19 229	0.42 295	0.19 62	0.31 286	0.45 392	0.20 153	0.14 132	0.18 61	0.15 137	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74

RAFT-Stereo	0.18 151	0.09 37	0.32 151	0.22 244	0.12 160	0.22 190	0.19 229	0.42 295	0.19 62	0.31 286	0.45 392	0.20 153	0.14 132	0.18 61	0.15 137	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 373	0.14 276	0.44 311	0.22 244	0.18 397	0.32 358	0.19 229	0.48 353	0.38 317	0.29 238	0.43 369	0.47 423	0.37 432	0.79 478	0.36 413	0.09 266	0.07 258	0.07 72	0.09 292	0.07 104	0.07 146

CFNet	0.27 353	0.20 395	0.44 311	0.22 244	0.14 275	0.33 369	0.14 56	0.51 387	0.45 393	0.30 269	0.40 332	0.38 354	0.27 338	0.76 468	0.25 337	0.09 266	0.07 258	0.11 353	0.11 372	0.11 342	0.08 212

MeshStereo	0.58 504	0.27 457	0.67 438	0.22 244	0.17 376	0.66 502	0.37 477	0.78 521	0.61 481	1.47 551	1.30 527	1.65 537	0.79 517	1.12 523	0.59 480	0.17 467	0.17 485	0.17 464	0.14 446	0.17 447	0.14 415
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
coex_refinement	0.26 345	0.16 334	0.36 205	0.23 290	0.15 324	0.31 349	0.20 276	0.49 361	0.42 360	0.35 357	0.42 356	0.45 414	0.27 338	0.55 373	0.33 398	0.10 313	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.10 295	0.10 323

MM-Stereo_test3	0.17 127	0.12 174	0.29 124	0.23 290	0.14 275	0.19 105	0.22 333	0.39 258	0.36 292	0.16 99	0.24 156	0.17 120	0.12 84	0.19 82	0.14 113	0.07 66	0.07 258	0.08 150	0.06 80	0.09 230	0.06 74

MM-Stereo_test2	0.15 96	0.10 72	0.44 311	0.23 290	0.11 104	0.21 162	0.21 307	0.27 96	0.22 109	0.15 78	0.16 74	0.13 59	0.11 61	0.20 95	0.13 79	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.05 21

MM-Stereo_test1	0.17 127	0.10 72	0.39 251	0.23 290	0.11 104	0.20 135	0.22 333	0.33 180	0.29 208	0.22 152	0.21 129	0.15 97	0.14 132	0.23 138	0.13 79	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.09 230	0.06 74

FACV-RUCA	0.21 224	0.15 309	0.32 151	0.23 290	0.23 466	0.26 267	0.19 229	0.39 258	0.34 263	0.25 180	0.32 235	0.21 164	0.24 289	0.24 148	0.19 240	0.10 313	0.07 258	0.15 447	0.08 206	0.16 430	0.13 396

rvit_0105_6	0.19 189	0.14 276	0.34 175	0.23 290	0.14 275	0.18 80	0.20 276	0.29 126	0.37 303	0.18 126	0.22 139	0.23 196	0.17 188	0.26 195	0.17 190	0.15 441	0.13 447	0.13 409	0.11 372	0.11 342	0.08 212

rvit_0105_5	0.21 224	0.15 309	0.38 236	0.23 290	0.13 233	0.22 190	0.24 380	0.36 230	0.39 327	0.21 146	0.23 143	0.26 237	0.19 228	0.26 195	0.19 240	0.15 441	0.13 447	0.12 389	0.12 409	0.10 295	0.09 268

rvit_0105_4	0.20 204	0.15 309	0.38 236	0.23 290	0.14 275	0.20 135	0.22 333	0.33 180	0.39 327	0.19 131	0.24 156	0.25 216	0.19 228	0.27 214	0.17 190	0.16 456	0.13 447	0.13 409	0.11 372	0.11 342	0.08 212

ACV-stereo	0.29 384	0.18 367	0.79 467	0.23 290	0.16 356	0.47 461	0.19 229	0.36 230	0.34 263	0.29 238	0.33 256	0.67 497	0.42 456	0.54 371	0.30 379	0.10 313	0.09 373	0.09 225	0.09 292	0.10 295	0.11 358

ITSA-stereo	0.25 329	0.15 309	0.33 166	0.23 290	0.11 104	0.27 277	0.18 185	0.56 447	0.59 474	0.31 286	0.32 235	0.33 314	0.28 354	0.49 343	0.30 379	0.11 349	0.08 339	0.11 353	0.10 334	0.11 342	0.13 396

MoCha-V2	0.13 47	0.08 8	0.26 94	0.23 290	0.09 26	0.16 43	0.15 80	0.26 86	0.16 25	0.15 78	0.15 64	0.13 59	0.14 132	0.20 95	0.11 11	0.06 23	0.07 258	0.06 22	0.06 80	0.06 39	0.05 21

DispNO	0.27 353	0.18 367	0.62 422	0.23 290	0.17 376	0.25 247	0.22 333	0.45 322	0.41 353	0.32 309	0.39 322	0.38 354	0.27 338	0.77 474	0.27 355	0.09 266	0.07 258	0.10 298	0.10 334	0.08 166	0.08 212

ACVNet-DCA	0.18 151	0.14 276	0.38 236	0.23 290	0.11 104	0.31 349	0.19 229	0.41 281	0.27 174	0.17 111	0.19 101	0.13 59	0.18 213	0.28 227	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.09 230	0.09 268

xx1	0.20 204	0.14 276	0.38 236	0.23 290	0.11 104	0.31 349	0.19 229	0.35 212	0.47 415	0.17 111	0.19 101	0.28 261	0.24 289	0.28 227	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.10 298	0.09 292	0.09 230	0.09 268

1test111	0.19 189	0.14 276	0.38 236	0.23 290	0.11 104	0.31 349	0.19 229	0.41 281	0.27 174	0.17 111	0.19 101	0.13 59	0.18 213	0.34 284	0.22 297	0.08 189	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.09 230	0.09 268

cc1	0.18 151	0.14 276	0.38 236	0.23 290	0.11 104	0.31 349	0.19 229	0.35 212	0.47 415	0.17 111	0.19 101	0.13 59	0.18 213	0.28 227	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.08 166	0.08 212

tt1	0.18 151	0.14 276	0.35 185	0.23 290	0.11 104	0.30 334	0.19 229	0.35 212	0.44 382	0.17 111	0.19 101	0.13 59	0.16 162	0.27 214	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.08 166	0.08 212

DisPM	0.19 189	0.10 72	0.35 185	0.23 290	0.13 233	0.18 80	0.20 276	0.29 126	0.29 208	0.33 320	0.34 265	0.23 196	0.16 162	0.33 278	0.16 161	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.07 104	0.11 358

NINENet	0.25 329	0.15 309	0.37 217	0.23 290	0.16 356	0.43 446	0.17 142	0.60 476	0.46 410	0.32 309	0.37 295	0.32 307	0.20 237	0.42 320	0.21 277	0.10 313	0.10 397	0.12 389	0.08 206	0.11 342	0.10 323

Sa-1000	0.22 254	0.15 309	0.35 185	0.23 290	0.13 233	0.28 296	0.23 358	0.47 341	0.39 327	0.30 269	0.50 419	0.26 237	0.19 228	0.33 278	0.16 161	0.07 66	0.06 142	0.10 298	0.11 372	0.08 166	0.06 74

SA	0.22 254	0.16 334	0.36 205	0.23 290	0.13 233	0.24 233	0.23 358	0.45 322	0.40 343	0.27 201	0.44 380	0.23 196	0.23 271	0.33 278	0.17 190	0.07 66	0.06 142	0.10 298	0.11 372	0.08 166	0.06 74

test_4	0.18 151	0.12 174	0.34 175	0.23 290	0.12 160	0.18 80	0.22 333	0.26 86	0.24 142	0.24 172	0.47 409	0.22 176	0.13 114	0.24 148	0.16 161	0.06 23	0.05 29	0.09 225	0.09 292	0.07 104	0.05 21

CIPLG	0.21 224	0.21 409	0.55 391	0.23 290	0.15 324	0.25 247	0.20 276	0.35 212	0.29 208	0.31 286	0.33 256	0.22 176	0.15 146	0.26 195	0.20 254	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 212

IPLGR_C	0.21 224	0.22 421	0.60 411	0.23 290	0.15 324	0.24 233	0.20 276	0.35 212	0.29 208	0.31 286	0.32 235	0.22 176	0.15 146	0.25 179	0.20 254	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 212

ACRE	0.21 224	0.20 395	0.62 422	0.23 290	0.15 324	0.24 233	0.20 276	0.35 212	0.28 189	0.31 286	0.32 235	0.22 176	0.15 146	0.25 179	0.20 254	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 212

GANet-ADL	0.21 224	0.12 174	0.45 322	0.23 290	0.14 275	0.29 317	0.19 229	0.46 333	0.35 279	0.25 180	0.32 235	0.32 307	0.19 228	0.24 148	0.20 254	0.10 313	0.07 258	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.10 323

ADLNet2	0.30 393	0.17 353	0.72 454	0.23 290	0.17 376	0.36 402	0.24 380	0.52 404	0.51 445	0.32 309	0.38 309	0.45 414	0.30 381	0.69 442	0.35 407	0.10 313	0.08 339	0.09 225	0.09 292	0.12 379	0.10 323

TRStereo	0.19 189	0.17 353	0.47 338	0.23 290	0.19 415	0.19 105	0.16 107	0.52 404	0.28 189	0.20 135	0.19 101	0.21 164	0.13 114	0.24 148	0.13 79	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.11 372	0.06 39	0.06 74

TransformOpticalFlow	0.24 301	0.13 234	0.56 395	0.23 290	0.11 104	0.21 162	0.19 229	0.40 269	0.32 241	0.30 269	0.43 369	0.36 340	0.31 397	0.61 409	0.20 254	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.07 146

NRIStereo	0.18 151	0.11 133	0.35 185	0.23 290	0.11 104	0.24 233	0.20 276	0.29 126	0.26 164	0.26 192	0.25 164	0.25 216	0.18 213	0.34 284	0.18 211	0.07 66	0.06 142	0.09 225	0.07 135	0.09 230	0.08 212

FTStereo	0.28 373	0.10 72	0.43 303	0.23 290	0.13 233	0.21 162	0.53 518	0.34 188	0.26 164	0.38 394	0.95 513	0.30 287	0.56 493	0.32 271	0.18 211	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.07 104	0.19 468

KYRaft	0.22 254	0.10 72	0.30 131	0.23 290	0.12 160	0.23 211	0.23 358	0.35 212	0.24 142	0.35 357	0.54 442	0.34 321	0.26 319	0.29 243	0.15 137	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.10 334	0.08 166	0.31 514

cross-raft	0.17 127	0.12 174	0.41 282	0.23 290	0.10 65	0.20 135	0.24 380	0.33 180	0.23 127	0.23 158	0.28 186	0.29 271	0.15 146	0.17 43	0.15 137	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.05 21

test-1	0.17 127	0.11 133	0.40 259	0.23 290	0.13 233	0.22 190	0.23 358	0.34 188	0.26 164	0.20 135	0.24 156	0.22 176	0.14 132	0.16 30	0.20 254	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.08 212

GMM-Stereo	0.21 224	0.10 72	0.43 303	0.23 290	0.13 233	0.24 233	0.25 397	0.37 240	0.27 174	0.30 269	0.45 392	0.27 246	0.21 244	0.31 265	0.17 190	0.07 66	0.05 29	0.10 298	0.09 292	0.08 166	0.19 468

pcwnet_v2	0.32 409	0.15 309	1.26 525	0.23 290	0.18 397	0.32 358	0.18 185	0.59 468	0.60 478	0.36 373	0.45 392	0.35 335	0.29 369	0.36 298	0.25 337	0.14 428	0.11 418	0.12 389	0.11 372	0.14 411	0.15 426

RALAANet	0.19 189	0.18 367	0.37 217	0.23 290	0.14 275	0.23 211	0.13 37	0.37 240	0.29 208	0.28 211	0.26 174	0.25 216	0.15 146	0.26 195	0.18 211	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.06 74

ADLNet	0.28 373	0.15 309	0.42 292	0.23 290	0.19 415	0.34 382	0.23 358	0.53 415	0.43 367	0.42 437	0.41 340	0.44 410	0.27 338	0.55 373	0.35 407	0.11 349	0.08 339	0.11 353	0.11 372	0.11 342	0.12 380

delet	0.27 353	0.14 276	0.40 259	0.23 290	0.19 415	0.41 431	0.29 435	0.49 361	0.48 425	0.33 320	0.41 340	0.37 346	0.30 381	0.48 338	0.34 403	0.09 266	0.09 373	0.11 353	0.12 409	0.08 166	0.08 212

UNet	0.28 373	0.14 276	0.69 444	0.23 290	0.20 431	0.44 448	0.22 333	0.50 371	0.40 343	0.34 340	0.39 322	0.43 399	0.33 407	0.40 315	0.31 386	0.09 266	0.07 258	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

acv_ft	0.25 329	0.13 234	0.40 259	0.23 290	0.19 415	0.34 382	0.21 307	0.45 322	0.44 382	0.38 394	0.41 340	0.38 354	0.27 338	0.27 214	0.35 407	0.08 189	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.11 342	0.07 146

FADNet_RVC	0.30 393	0.28 460	0.83 476	0.23 290	0.15 324	0.30 334	0.17 142	0.49 361	0.37 303	0.30 269	0.38 309	0.30 287	0.27 338	0.52 358	0.31 386	0.14 428	0.14 456	0.14 433	0.16 467	0.21 478	0.23 498

FADNet	0.32 409	0.36 492	0.74 459	0.23 290	0.22 454	0.37 407	0.19 229	0.53 415	0.48 425	0.32 309	0.36 286	0.43 399	0.32 404	0.64 424	0.25 337	0.16 456	0.16 478	0.14 433	0.16 467	0.24 490	0.19 468

SuperB	0.49 486	0.28 460	2.23 542	0.23 290	0.15 324	0.41 431	0.32 454	0.47 341	0.82 513	0.43 443	0.50 419	0.33 314	0.45 465	0.68 440	1.08 518	0.10 313	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.98 550	0.14 415

AANet_RVC	0.31 400	0.22 421	0.50 363	0.23 290	0.14 275	0.30 334	0.24 380	0.47 341	0.54 460	0.38 394	0.60 465	0.43 399	0.29 369	0.87 494	0.40 432	0.11 349	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.09 230	0.09 268

PS-NSSS	0.32 409	0.30 473	0.46 330	0.23 290	0.17 376	0.33 369	0.24 380	0.57 455	0.41 353	0.37 379	0.52 433	0.35 335	0.30 381	0.80 482	0.30 379	0.17 467	0.14 456	0.21 487	0.15 455	0.15 423	0.13 396

iResNetv2_ROB	0.27 353	0.26 450	0.72 454	0.23 290	0.13 233	0.29 317	0.18 185	0.52 404	0.49 434	0.37 379	0.45 392	0.39 366	0.25 310	0.34 284	0.20 254	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.12 379	0.09 268

SGM-Forest	0.36 434	0.17 353	0.47 338	0.23 290	0.16 356	0.45 453	0.41 493	0.55 432	0.48 425	0.52 481	0.60 465	0.52 451	0.41 448	0.85 491	0.50 467	0.17 467	0.17 485	0.17 464	0.15 455	0.15 423	0.15 426
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 417	0.21 409	0.54 385	0.23 290	0.13 233	0.42 438	0.33 464	0.53 415	0.48 425	0.52 481	0.49 417	0.50 441	0.41 448	0.56 384	0.31 386	0.15 441	0.16 478	0.18 472	0.16 467	0.13 394	0.13 396
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDVS	0.25 329	0.15 309	0.39 251	0.24 339	0.17 376	0.34 382	0.21 307	0.41 281	0.30 220	0.33 320	0.41 340	0.48 430	0.21 244	0.52 358	0.27 355	0.11 349	0.09 373	0.11 353	0.09 292	0.13 394	0.14 415

AE-Stereo	0.17 127	0.11 133	0.31 145	0.24 339	0.14 275	0.23 211	0.18 185	0.34 188	0.29 208	0.15 78	0.25 164	0.21 164	0.13 114	0.20 95	0.14 113	0.07 66	0.08 339	0.09 225	0.10 334	0.07 104	0.06 74

coex-ft	3.44 557	0.73 530	48.55 580	0.24 339	0.19 415	0.50 475	0.43 498	0.47 341	2.40 551	7.03 566	1.20 523	0.97 520	2.23 553	0.73 455	1.92 547	0.12 385	0.15 471	0.14 433	0.12 409	0.21 478	0.43 525

fast-acv-ft	0.31 400	0.20 395	0.81 472	0.24 339	0.18 397	0.46 455	0.27 414	0.41 281	0.49 434	0.39 409	0.55 446	0.49 435	0.35 420	0.37 301	0.38 416	0.11 349	0.11 418	0.11 353	0.12 409	0.12 379	0.09 268

Selective-RAFT	0.17 127	0.12 174	0.30 131	0.24 339	0.10 65	0.29 317	0.15 80	0.32 166	0.31 232	0.17 111	0.17 83	0.21 164	0.18 213	0.28 227	0.17 190	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.06 74

UDGNet	0.23 271	0.31 479	0.38 236	0.24 339	0.14 275	0.24 233	0.18 185	0.32 166	0.43 367	0.29 238	0.28 186	0.24 208	0.19 228	0.29 243	0.20 254	0.15 441	0.07 258	0.21 487	0.11 372	0.14 411	0.10 323

DAS	0.27 353	0.12 174	0.42 292	0.24 339	0.18 397	0.29 317	0.24 380	0.45 322	0.45 393	0.41 428	0.44 380	0.34 321	0.29 369	0.75 463	0.21 277	0.09 266	0.07 258	0.09 225	0.07 135	0.09 230	0.09 268

SepStereo	0.26 345	0.12 174	0.42 292	0.24 339	0.18 397	0.29 317	0.24 380	0.45 322	0.45 393	0.41 428	0.44 380	0.34 321	0.29 369	0.64 424	0.21 277	0.09 266	0.07 258	0.09 225	0.07 135	0.09 230	0.09 268

test_3	0.18 151	0.11 133	0.32 151	0.24 339	0.11 104	0.22 190	0.25 397	0.31 156	0.31 232	0.25 180	0.18 93	0.23 196	0.13 114	0.25 179	0.19 240	0.06 23	0.05 29	0.09 225	0.10 334	0.07 104	0.06 74

GwcNet-ADL	0.22 254	0.14 276	0.58 403	0.24 339	0.13 233	0.22 190	0.23 358	0.49 361	0.40 343	0.27 201	0.29 199	0.30 287	0.20 237	0.26 195	0.23 316	0.09 266	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.09 230	0.09 268

NF-Stereo	0.20 204	0.10 72	0.35 185	0.24 339	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.38 246	0.32 241	0.28 211	0.30 212	0.22 176	0.16 162	0.51 352	0.20 254	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.13 396

OCTAStereo	0.20 204	0.10 72	0.35 185	0.24 339	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.38 246	0.32 241	0.28 211	0.30 212	0.22 176	0.16 162	0.51 352	0.20 254	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.13 396

PSM-softLoss	0.21 224	0.10 72	0.39 251	0.24 339	0.12 160	0.20 135	0.18 185	0.38 246	0.26 164	0.29 238	0.32 235	0.24 208	0.16 162	0.52 358	0.20 254	0.09 266	0.06 142	0.10 298	0.09 292	0.08 166	0.12 380

KMStereo	0.21 224	0.10 72	0.39 251	0.24 339	0.12 160	0.20 135	0.18 185	0.38 246	0.26 164	0.29 238	0.32 235	0.24 208	0.16 162	0.52 358	0.20 254	0.09 266	0.06 142	0.10 298	0.09 292	0.08 166	0.12 380

PSM-AAD	0.25 329	0.10 72	0.30 131	0.24 339	0.12 160	0.26 267	0.38 483	0.34 188	0.28 189	0.35 357	0.39 322	0.28 261	0.79 517	0.30 258	0.16 161	0.07 66	0.06 142	0.12 389	0.11 372	0.08 166	0.21 486

ASMatch	0.23 271	0.11 133	0.51 374	0.24 339	0.14 275	0.19 105	0.17 142	0.31 156	0.28 189	0.28 211	0.68 484	0.27 246	0.26 319	0.50 347	0.22 297	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.11 358

SST-Stereo	0.21 224	0.10 72	0.37 217	0.24 339	0.13 233	0.19 105	0.17 142	0.31 156	0.24 142	0.34 340	0.33 256	0.29 271	0.25 310	0.56 384	0.17 190	0.08 189	0.05 29	0.10 298	0.08 206	0.09 230	0.07 146

RAFT_R40	0.21 224	0.10 72	0.37 217	0.24 339	0.13 233	0.18 80	0.18 185	0.31 156	0.29 208	0.33 320	0.33 256	0.30 287	0.24 289	0.55 373	0.18 211	0.08 189	0.05 29	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.07 146

PFNet	0.23 271	0.10 72	0.57 398	0.24 339	0.14 275	0.22 190	0.19 229	0.39 258	0.33 253	0.35 357	0.32 235	0.27 246	0.19 228	0.64 424	0.22 297	0.09 266	0.05 29	0.09 225	0.07 135	0.08 166	0.07 146

RE-Stereo	0.20 204	0.10 72	0.35 185	0.24 339	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.38 246	0.32 241	0.28 211	0.30 212	0.22 176	0.16 162	0.51 352	0.20 254	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.13 396

TVStereo	0.20 204	0.10 72	0.35 185	0.24 339	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.38 246	0.32 241	0.28 211	0.30 212	0.22 176	0.16 162	0.51 352	0.20 254	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.13 396

RAFT	0.21 224	0.17 353	0.32 151	0.24 339	0.12 160	0.25 247	0.27 414	0.35 212	0.28 189	0.33 320	0.33 256	0.38 354	0.22 257	0.29 243	0.17 190	0.08 189	0.08 339	0.11 353	0.10 334	0.10 295	0.06 74

Prome-Stereo	0.21 224	0.10 72	0.30 131	0.24 339	0.12 160	0.23 211	0.23 358	0.36 230	0.25 155	0.33 320	0.59 460	0.24 208	0.28 354	0.29 243	0.16 161	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.20 478

sAnonymous2	0.20 204	0.21 409	0.58 403	0.24 339	0.17 376	0.22 190	0.19 229	0.34 188	0.28 189	0.17 111	0.19 101	0.17 120	0.16 162	0.17 43	0.14 113	0.10 313	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.23 487	0.17 446

CroCo_RVC	0.20 204	0.21 409	0.58 403	0.24 339	0.17 376	0.22 190	0.19 229	0.34 188	0.28 189	0.17 111	0.19 101	0.17 120	0.16 162	0.17 43	0.14 113	0.10 313	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.23 487	0.17 446

FINET	0.34 425	0.27 457	0.80 470	0.24 339	0.24 474	0.36 402	0.34 466	0.54 422	0.72 502	0.39 409	0.47 409	0.32 307	0.30 381	0.51 352	0.32 391	0.19 484	0.17 485	0.13 409	0.12 409	0.18 460	0.16 435

MMNet	0.27 353	0.14 276	0.49 352	0.24 339	0.17 376	0.47 461	0.22 333	0.45 322	0.51 445	0.39 409	0.41 340	0.36 340	0.33 407	0.39 308	0.34 403	0.08 189	0.07 258	0.09 225	0.09 292	0.10 295	0.08 212

UPFNet	0.25 329	0.12 174	0.38 236	0.24 339	0.19 415	0.37 407	0.28 429	0.48 353	0.38 317	0.34 340	0.37 295	0.37 346	0.28 354	0.39 308	0.33 398	0.10 313	0.09 373	0.10 298	0.10 334	0.10 295	0.08 212

psmorigin	0.50 489	0.25 439	3.03 551	0.24 339	0.19 415	0.38 414	0.22 333	0.50 371	0.44 382	0.64 500	0.68 484	0.71 506	0.51 486	0.85 491	0.45 451	0.14 428	0.17 485	0.13 409	0.14 446	0.16 430	0.21 486

aanetorigin	0.39 455	0.29 467	1.09 514	0.24 339	0.19 415	0.28 296	0.37 477	0.33 180	0.47 415	0.94 522	0.82 503	0.52 451	0.54 489	0.49 343	0.50 467	0.11 349	0.09 373	0.10 298	0.10 334	0.16 430	0.15 426

ac_64	0.27 353	0.13 234	0.41 282	0.24 339	0.17 376	0.36 402	0.22 333	0.46 333	0.33 253	0.35 357	0.36 286	0.52 451	0.30 381	0.62 417	0.32 391	0.11 349	0.09 373	0.10 298	0.10 334	0.09 230	0.08 212

HGLStereo	0.27 353	0.14 276	0.46 330	0.24 339	0.21 438	0.33 369	0.23 358	0.50 371	0.42 360	0.35 357	0.48 415	0.41 386	0.33 407	0.45 329	0.33 398	0.11 349	0.10 397	0.09 225	0.09 292	0.10 295	0.12 380

AdaStereo	0.24 301	0.16 334	0.37 217	0.24 339	0.12 160	0.32 358	0.17 142	0.54 422	0.42 360	0.33 320	0.38 309	0.35 335	0.21 244	0.30 258	0.22 297	0.14 428	0.06 142	0.13 409	0.08 206	0.11 342	0.08 212
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.
NVstereo2D	0.31 400	0.16 334	0.54 385	0.24 339	0.22 454	0.42 438	0.28 429	0.58 463	0.56 468	0.28 211	0.38 309	0.40 379	0.30 381	0.71 448	0.28 359	0.13 402	0.08 339	0.13 409	0.10 334	0.19 467	0.16 435

NOSS_ROB	0.31 400	0.20 395	0.35 185	0.24 339	0.16 356	0.32 358	0.19 229	0.52 404	0.48 425	0.33 320	0.36 286	0.42 395	0.28 354	0.93 505	0.24 327	0.19 484	0.20 500	0.24 496	0.22 499	0.17 447	0.17 446

DN-CSS_ROB	0.22 254	0.25 439	0.47 338	0.24 339	0.14 275	0.25 247	0.12 20	0.40 269	0.33 253	0.29 238	0.42 356	0.22 176	0.20 237	0.33 278	0.19 240	0.07 66	0.06 142	0.11 353	0.11 372	0.11 342	0.07 146

pmcnn	0.50 489	0.20 395	0.78 461	0.24 339	0.26 486	0.39 422	0.30 445	0.51 387	0.50 442	0.54 488	1.23 525	2.52 551	0.37 432	0.77 474	0.95 512	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.05 39	0.10 295	0.08 212

rvit_0105_3	0.23 271	0.17 353	0.40 259	0.25 376	0.15 324	0.24 233	0.28 429	0.38 246	0.41 353	0.25 180	0.25 164	0.28 261	0.21 244	0.28 227	0.20 254	0.15 441	0.13 447	0.14 433	0.15 455	0.10 295	0.09 268

UGAM	0.26 345	0.14 276	0.45 322	0.25 376	0.12 160	0.23 211	0.25 397	0.32 166	0.41 353	0.31 286	0.42 356	0.41 386	0.22 257	0.92 503	0.22 297	0.08 189	0.06 142	0.14 433	0.12 409	0.10 295	0.07 146

rvit_stereo_ft	0.17 127	0.14 276	0.30 131	0.25 376	0.14 275	0.17 61	0.21 307	0.28 115	0.26 164	0.16 99	0.19 101	0.20 153	0.16 162	0.22 129	0.17 190	0.11 349	0.07 258	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.07 146

testlalala_base	0.20 204	0.13 234	0.35 185	0.25 376	0.15 324	0.25 247	0.16 107	0.34 188	0.17 41	0.19 131	0.26 174	0.17 120	0.14 132	0.18 61	0.16 161	0.39 525	0.09 373	0.07 72	0.05 39	0.45 520	0.08 212

LL-Strereo	0.29 384	0.25 439	0.58 403	0.25 376	0.21 438	0.23 211	0.24 380	0.55 432	0.42 360	0.34 340	0.32 235	0.41 386	0.40 444	0.94 507	0.23 316	0.08 189	0.07 258	0.11 353	0.09 292	0.09 230	0.09 268

Wz-Net-TNSev	0.51 493	0.58 521	1.61 538	0.25 376	0.21 438	0.65 500	0.45 502	0.63 495	0.69 497	0.51 475	0.54 442	0.71 506	0.60 498	1.00 514	0.77 498	0.15 441	0.15 471	0.13 409	0.15 455	0.21 478	0.20 478

CroCo-Stereo Lap2	0.15 96	0.15 309	0.28 114	0.25 376	0.18 397	0.11 3	0.19 229	0.28 115	0.21 96	0.13 43	0.16 74	0.15 97	0.12 84	0.17 43	0.14 113	0.07 66	0.07 258	0.08 150	0.06 80	0.08 166	0.07 146

BUS	0.23 271	0.12 174	0.28 114	0.25 376	0.14 275	0.43 446	0.17 142	0.56 447	0.34 263	0.34 340	0.35 276	0.32 307	0.20 237	0.26 195	0.21 277	0.10 313	0.07 258	0.11 353	0.10 334	0.09 230	0.09 268

RAFT_CTSACE	0.21 224	0.16 334	0.41 282	0.25 376	0.15 324	0.22 190	0.24 380	0.32 166	0.28 189	0.33 320	0.51 425	0.29 271	0.17 188	0.32 271	0.13 79	0.06 23	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.06 74

CRFU-Net	0.28 373	0.14 276	0.45 322	0.25 376	0.15 324	0.45 453	0.23 358	0.50 371	0.30 220	0.43 443	0.41 340	0.48 430	0.46 471	0.43 322	0.29 371	0.11 349	0.10 397	0.09 225	0.08 206	0.10 295	0.10 323

RAFT+CT+SA	0.21 224	0.18 367	0.33 166	0.25 376	0.18 397	0.23 211	0.29 435	0.40 269	0.36 292	0.24 172	0.38 309	0.18 130	0.16 162	0.32 271	0.16 161	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.12 409	0.09 230	0.09 268

BSDual-CNN	0.23 271	0.12 174	0.28 114	0.25 376	0.14 275	0.35 397	0.21 307	0.56 447	0.34 263	0.34 340	0.35 276	0.38 354	0.24 289	0.26 195	0.21 277	0.10 313	0.07 258	0.11 353	0.10 334	0.09 230	0.09 268

hknet	0.25 329	0.14 276	0.40 259	0.25 376	0.15 324	0.35 397	0.21 307	0.56 447	0.37 303	0.34 340	0.35 276	0.43 399	0.27 338	0.37 301	0.21 277	0.09 266	0.07 258	0.11 353	0.10 334	0.09 230	0.09 268

SACVNet	0.30 393	0.20 395	0.41 282	0.25 376	0.18 397	0.34 382	0.25 397	0.52 404	0.40 343	0.41 428	0.44 380	0.46 421	0.32 404	0.71 448	0.25 337	0.13 402	0.10 397	0.12 389	0.12 409	0.16 430	0.17 446

LCNet	0.21 224	0.11 133	0.29 124	0.25 376	0.12 160	0.23 211	0.19 229	0.34 188	0.26 164	0.28 211	0.35 276	0.26 237	0.30 381	0.35 293	0.17 190	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.10 334	0.13 394	0.22 491

AAGNet	0.33 417	0.11 133	0.37 217	0.25 376	0.16 356	0.20 135	0.19 229	0.30 145	0.27 174	0.35 357	0.35 276	0.27 246	0.30 381	0.44 326	2.66 554	0.08 189	0.05 29	0.10 298	0.07 135	0.08 166	0.06 74

CroCo-Stereo	0.14 69	0.13 234	0.24 74	0.25 376	0.11 104	0.11 3	0.18 185	0.32 166	0.23 127	0.12 30	0.12 23	0.18 130	0.12 84	0.14 8	0.13 79	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.07 104	0.06 74
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TestStereo	0.21 224	0.19 383	0.40 259	0.25 376	0.10 65	0.22 190	0.21 307	0.31 156	0.31 232	0.23 158	0.34 265	0.22 176	0.18 213	0.62 417	0.18 211	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.07 135	0.11 342	0.06 74

RAFT + AFF	0.27 353	0.23 430	0.50 363	0.25 376	0.17 376	0.30 334	0.33 464	0.52 404	0.40 343	0.28 211	0.30 212	0.30 287	0.31 397	0.62 417	0.24 327	0.09 266	0.10 397	0.11 353	0.10 334	0.11 342	0.11 358

EDNetEfficientorigin	7.51 564	0.52 519	140.47 582	0.25 376	0.17 376	0.42 438	0.29 435	0.47 341	1.03 529	1.28 537	1.02 516	0.83 512	0.84 523	0.75 463	0.99 514	0.10 313	0.09 373	0.12 389	0.10 334	0.21 478	0.22 491

GwcNet	0.35 430	0.23 430	0.88 488	0.25 376	0.24 474	0.48 466	0.27 414	0.55 432	0.57 471	0.38 394	0.52 433	0.51 445	0.32 404	0.60 402	0.41 440	0.13 402	0.11 418	0.12 389	0.11 372	0.13 394	0.14 415

FADNet-RVC	0.31 400	0.35 489	0.78 461	0.25 376	0.20 431	0.33 369	0.20 276	0.49 361	0.40 343	0.34 340	0.39 322	0.41 386	0.29 369	0.63 422	0.31 386	0.13 402	0.14 456	0.14 433	0.15 455	0.19 467	0.19 468

STTStereo	0.28 373	0.20 395	0.61 414	0.25 376	0.17 376	0.29 317	0.24 380	0.47 341	0.39 327	0.39 409	0.41 340	0.44 410	0.28 354	0.40 315	0.28 359	0.13 402	0.12 435	0.13 409	0.16 467	0.12 379	0.11 358

ADCP+	0.45 478	0.24 434	1.15 519	0.25 376	0.22 454	0.56 488	0.39 488	0.54 422	0.51 445	0.44 449	0.51 425	0.46 421	0.52 488	0.56 384	1.89 546	0.10 313	0.08 339	0.11 353	0.10 334	0.14 411	0.13 396

RYNet	0.37 443	0.18 367	0.59 409	0.25 376	0.28 493	0.61 497	0.32 454	0.59 468	0.59 474	0.41 428	0.38 309	0.57 467	0.39 441	0.87 494	0.53 472	0.11 349	0.08 339	0.12 389	0.11 372	0.18 460	0.18 460

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 353	0.21 409	0.59 409	0.25 376	0.18 397	0.29 317	0.22 333	0.50 371	0.40 343	0.38 394	0.41 340	0.43 399	0.27 338	0.43 322	0.29 371	0.11 349	0.08 339	0.10 298	0.10 334	0.10 295	0.11 358
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 353	0.17 353	0.35 185	0.25 376	0.14 275	0.37 407	0.21 307	0.47 341	0.41 353	0.44 449	0.51 425	0.41 386	0.28 354	0.45 329	0.37 414	0.09 266	0.06 142	0.11 353	0.11 372	0.10 295	0.10 323
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.24 301	0.18 367	0.61 414	0.25 376	0.11 104	0.29 317	0.21 307	0.42 295	0.43 367	0.33 320	0.43 369	0.27 246	0.22 257	0.34 284	0.26 350	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.07 146

DISCO	0.32 409	0.13 234	0.51 374	0.25 376	0.16 356	0.48 466	0.25 397	0.50 371	0.57 471	0.37 379	0.45 392	0.62 481	0.36 424	0.64 424	0.49 462	0.09 266	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.12 379	0.11 358

PWC_ROB	0.38 450	0.29 467	0.69 444	0.25 376	0.20 431	0.38 414	0.19 229	0.58 463	0.67 492	0.57 492	0.85 506	0.51 445	0.40 444	0.71 448	0.52 470	0.13 402	0.09 373	0.14 433	0.10 334	0.17 447	0.14 415

WCMA_ROB	0.51 493	0.21 409	0.65 433	0.25 376	0.21 438	0.58 492	0.32 454	0.54 422	0.55 465	0.95 524	1.40 530	1.28 530	0.81 520	0.73 455	0.62 485	0.18 478	0.15 471	0.15 447	0.15 455	0.19 467	0.19 468

SGM_RVC	0.50 489	0.19 383	0.50 363	0.25 376	0.15 324	0.69 504	0.39 488	0.68 511	0.82 513	0.95 524	0.84 505	1.13 522	0.76 515	1.16 525	0.60 482	0.16 456	0.16 478	0.16 458	0.16 467	0.16 430	0.17 446
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ISRNet	0.27 353	0.13 234	0.45 322	0.26 408	0.19 415	0.24 233	0.14 56	0.45 322	0.43 367	0.39 409	0.48 415	0.42 395	0.27 338	0.32 271	0.29 371	0.20 487	0.12 435	0.17 464	0.16 467	0.16 430	0.20 478

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 47	0.14 276	0.19 40	0.26 408	0.09 26	0.15 20	0.13 37	0.22 40	0.18 51	0.12 30	0.11 16	0.10 30	0.13 114	0.21 114	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.05 21

AIO-test2	0.20 204	0.20 395	0.36 205	0.26 408	0.15 324	0.22 190	0.16 107	0.42 295	0.42 360	0.16 99	0.29 199	0.15 97	0.11 61	0.26 195	0.13 79	0.18 478	0.06 142	0.10 298	0.11 372	0.07 104	0.07 146

rvit_stereo_0075_2	0.24 301	0.17 353	0.50 363	0.26 408	0.22 454	0.22 190	0.15 80	0.40 269	0.35 279	0.27 201	0.37 295	0.29 271	0.20 237	0.28 227	0.19 240	0.17 467	0.12 435	0.19 480	0.12 409	0.13 394	0.13 396

GMStereo_Zeroshot	0.24 301	0.21 409	0.45 322	0.26 408	0.13 233	0.28 296	0.15 80	0.39 258	0.35 279	0.37 379	0.43 369	0.40 379	0.17 188	0.34 284	0.20 254	0.12 385	0.07 258	0.13 409	0.07 135	0.16 430	0.09 268

CASS	0.21 224	0.15 309	0.32 151	0.26 408	0.11 104	0.28 296	0.19 229	0.39 258	0.30 220	0.32 309	0.34 265	0.25 216	0.24 289	0.25 179	0.20 254	0.13 402	0.08 339	0.11 353	0.09 292	0.11 342	0.11 358
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 224	0.16 334	0.32 151	0.26 408	0.13 233	0.26 267	0.27 414	0.40 269	0.36 292	0.29 238	0.39 322	0.22 176	0.21 244	0.33 278	0.17 190	0.07 66	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.07 146

Wz-Net-LNSev	0.34 425	0.29 467	0.91 493	0.26 408	0.21 438	0.47 461	0.31 449	0.54 422	0.54 460	0.44 449	0.52 433	0.50 441	0.35 420	0.39 308	0.39 424	0.11 349	0.11 418	0.10 298	0.09 292	0.14 411	0.13 396

Wz-Net-MNSev	0.36 434	0.26 450	0.79 467	0.26 408	0.21 438	0.59 493	0.38 483	0.55 432	0.56 468	0.48 467	0.54 442	0.53 455	0.36 424	0.60 402	0.44 448	0.11 349	0.09 373	0.11 353	0.11 372	0.15 423	0.13 396

test_5	0.23 271	0.19 383	0.38 236	0.26 408	0.18 397	0.25 247	0.29 435	0.40 269	0.37 303	0.29 238	0.40 332	0.25 216	0.22 257	0.34 284	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.09 292	0.10 295	0.10 323

SA-5K	0.21 224	0.16 334	0.32 151	0.26 408	0.13 233	0.26 267	0.27 414	0.40 269	0.36 292	0.29 238	0.39 322	0.22 176	0.21 244	0.33 278	0.17 190	0.07 66	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.07 146

AASNet	0.27 353	0.19 383	0.49 352	0.26 408	0.17 376	0.34 382	0.20 276	0.62 489	0.48 425	0.35 357	0.40 332	0.32 307	0.25 310	0.28 227	0.34 403	0.11 349	0.09 373	0.10 298	0.08 206	0.13 394	0.11 358

PSMNet-ADL	0.25 329	0.15 309	0.32 151	0.26 408	0.14 275	0.31 349	0.22 333	0.44 312	0.36 292	0.27 201	0.33 256	0.41 386	0.28 354	0.61 409	0.29 371	0.11 349	0.09 373	0.09 225	0.11 372	0.10 295	0.10 323

GrayStereo	0.25 329	0.09 37	0.32 151	0.26 408	0.13 233	0.23 211	0.47 508	0.34 188	0.30 220	0.39 409	0.47 409	0.30 287	0.79 517	0.29 243	0.16 161	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.09 292	0.07 104	0.13 396

IRAFT_RVC	0.22 254	0.12 174	0.39 251	0.26 408	0.11 104	0.18 80	0.24 380	0.40 269	0.37 303	0.31 286	0.30 212	0.29 271	0.24 289	0.55 373	0.22 297	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.07 146

ICVP	0.23 271	0.13 234	0.44 311	0.26 408	0.14 275	0.29 317	0.25 397	0.45 322	0.33 253	0.29 238	0.43 369	0.35 335	0.25 310	0.26 195	0.23 316	0.12 385	0.09 373	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.10 323
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.21 224	0.10 72	0.83 476	0.26 408	0.17 376	0.23 211	0.13 37	0.40 269	0.18 51	0.20 135	0.41 340	0.31 298	0.10 37	0.32 271	0.12 40	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.05 21

APVNet	0.36 434	0.20 395	0.70 450	0.26 408	0.22 454	0.52 485	0.35 469	0.61 480	0.44 382	0.38 394	0.52 433	0.48 430	0.38 436	0.84 490	0.46 457	0.13 402	0.14 456	0.15 447	0.16 467	0.16 430	0.15 426

psm_up	0.29 384	0.16 334	0.41 282	0.26 408	0.17 376	0.32 358	0.26 409	0.55 432	0.43 367	0.36 373	0.40 332	0.45 414	0.37 432	0.58 394	0.30 379	0.11 349	0.12 435	0.13 409	0.12 409	0.10 295	0.10 323

EDNetEfficient	0.63 510	0.37 497	2.40 546	0.26 408	0.25 481	0.38 414	0.49 514	0.41 281	1.06 532	1.38 540	0.87 510	0.62 481	0.95 528	0.65 430	1.65 539	0.11 349	0.09 373	0.10 298	0.11 372	0.19 467	0.17 446

FAT-Stereo	0.36 434	0.18 367	0.73 458	0.26 408	0.18 397	0.33 369	0.29 435	0.60 476	0.59 474	0.46 456	0.60 465	0.60 475	0.50 483	0.61 409	0.34 403	0.13 402	0.14 456	0.13 409	0.12 409	0.14 411	0.18 460

FADNet-RVC-Resample	0.29 384	0.25 439	0.93 497	0.26 408	0.16 356	0.32 358	0.21 307	0.47 341	0.39 327	0.35 357	0.38 309	0.33 314	0.27 338	0.53 365	0.24 327	0.10 313	0.10 397	0.14 433	0.13 434	0.13 394	0.16 435

ADCMid	0.49 486	0.34 487	1.13 518	0.26 408	0.21 438	0.51 476	0.37 477	0.57 455	0.54 460	0.75 512	0.66 480	0.62 481	0.64 508	0.64 424	1.68 540	0.13 402	0.12 435	0.17 464	0.17 476	0.20 475	0.17 446

ADCRef	0.38 450	0.24 434	0.88 488	0.26 408	0.21 438	0.49 471	0.27 414	0.52 404	0.48 425	0.50 470	0.58 458	0.35 335	0.47 474	0.48 338	1.29 533	0.09 266	0.08 339	0.12 389	0.12 409	0.11 342	0.11 358

CVANet_RVC	0.30 393	0.19 383	0.41 282	0.26 408	0.16 356	0.33 369	0.26 409	0.52 404	0.47 415	0.40 419	0.46 402	0.43 399	0.31 397	0.89 498	0.26 350	0.14 428	0.09 373	0.14 433	0.13 434	0.14 411	0.10 323

SGM-ForestM	1.36 540	0.28 460	0.79 467	0.26 408	0.16 356	2.26 553	1.00 548	1.42 543	1.46 543	2.38 556	2.05 548	5.95 564	2.66 556	2.95 556	2.46 553	0.17 467	0.18 491	0.18 472	0.18 482	0.15 423	0.18 460

SANet	0.53 498	0.28 460	0.96 502	0.26 408	0.15 324	0.69 504	0.44 501	0.67 508	1.34 539	0.67 503	0.98 515	0.94 517	0.71 513	0.89 498	0.76 495	0.14 428	0.12 435	0.12 389	0.11 372	0.17 447	0.16 435

YMNet	0.32 409	0.22 421	0.58 403	0.27 435	0.23 466	0.48 466	0.27 414	0.51 387	0.45 393	0.48 467	0.56 452	0.51 445	0.30 381	0.39 308	0.40 432	0.13 402	0.16 478	0.13 409	0.12 409	0.13 394	0.12 380

YMNet_1	0.32 409	0.22 421	0.58 403	0.27 435	0.23 466	0.48 466	0.27 414	0.51 387	0.45 393	0.48 467	0.56 452	0.51 445	0.30 381	0.39 308	0.40 432	0.13 402	0.16 478	0.13 409	0.12 409	0.13 394	0.12 380

AIO-test1	0.19 189	0.14 276	0.41 282	0.27 435	0.15 324	0.21 162	0.16 107	0.39 258	0.36 292	0.17 111	0.26 174	0.18 130	0.13 114	0.28 227	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.10 298	0.11 372	0.06 39	0.09 268

rvit_105_1	0.27 353	0.19 383	0.46 330	0.27 435	0.19 415	0.30 334	0.35 469	0.44 312	0.51 445	0.31 286	0.31 226	0.31 298	0.26 319	0.35 293	0.25 337	0.15 441	0.14 456	0.15 447	0.17 476	0.11 342	0.10 323

StereoVision	0.22 254	0.18 367	0.37 217	0.27 435	0.17 376	0.23 211	0.22 333	0.38 246	0.31 232	0.20 135	0.51 425	0.22 176	0.16 162	0.28 227	0.18 211	0.11 349	0.12 435	0.13 409	0.13 434	0.10 295	0.07 146

GEStereo_RVC	0.27 353	0.20 395	0.44 311	0.27 435	0.16 356	0.33 369	0.25 397	0.56 447	0.54 460	0.34 340	0.38 309	0.34 321	0.25 310	0.51 352	0.28 359	0.12 385	0.08 339	0.09 225	0.08 206	0.11 342	0.11 358

Anonymous3	0.23 271	0.18 367	0.63 425	0.27 435	0.18 397	0.41 431	0.23 358	0.43 307	0.35 279	0.23 158	0.27 181	0.20 153	0.18 213	0.27 214	0.18 211	0.12 385	0.11 418	0.10 298	0.10 334	0.11 342	0.12 380

sCroCo_RVC	0.18 151	0.14 276	0.49 352	0.27 435	0.18 397	0.22 190	0.17 142	0.27 96	0.23 127	0.14 66	0.22 139	0.17 120	0.14 132	0.21 114	0.15 137	0.10 313	0.11 418	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.09 268

ccnet	0.42 466	0.31 479	0.48 347	0.27 435	0.32 505	0.60 496	0.32 454	0.65 497	0.46 410	0.53 486	0.66 480	0.56 462	0.45 465	0.72 453	0.61 483	0.26 502	0.19 495	0.24 496	0.21 491	0.26 499	0.22 491

S-Stereo	0.38 450	0.20 395	1.05 512	0.27 435	0.22 454	0.38 414	0.32 454	0.55 432	0.66 489	0.39 409	0.59 460	0.49 435	0.41 448	0.75 463	0.40 432	0.12 385	0.15 471	0.13 409	0.13 434	0.16 430	0.21 486

stereogan	0.37 443	0.17 353	0.65 433	0.27 435	0.22 454	0.62 498	0.26 409	0.59 468	0.63 486	0.43 443	0.60 465	0.67 497	0.42 456	0.68 440	0.35 407	0.13 402	0.14 456	0.14 433	0.12 409	0.19 467	0.17 446

edge stereo	0.39 455	0.22 421	0.81 472	0.27 435	0.22 454	0.37 407	0.24 380	0.56 447	0.54 460	0.53 486	0.60 465	0.71 506	0.50 483	0.78 476	0.40 432	0.16 456	0.14 456	0.19 480	0.14 446	0.16 430	0.17 446

RTSC	0.39 455	0.28 460	0.78 461	0.27 435	0.18 397	0.49 471	0.22 333	0.59 468	0.84 518	0.55 489	0.53 439	0.49 435	0.36 424	0.67 439	0.82 502	0.13 402	0.10 397	0.11 353	0.12 409	0.17 447	0.17 446

ADCL	0.47 481	0.22 421	1.00 506	0.27 435	0.19 415	0.74 509	0.64 526	0.54 422	0.69 497	0.56 490	0.71 489	0.55 459	0.60 498	0.60 402	1.43 535	0.11 349	0.09 373	0.13 409	0.13 434	0.14 411	0.14 415

ADCPNet	0.48 484	0.29 467	1.60 536	0.27 435	0.23 466	0.70 507	0.38 483	0.53 415	0.51 445	0.51 475	0.59 460	0.67 497	0.56 493	0.60 402	1.14 523	0.15 441	0.18 491	0.14 433	0.23 501	0.19 467	0.19 468

DPSNet	0.47 481	0.24 434	0.93 497	0.27 435	0.20 431	0.75 511	0.57 520	0.84 529	0.79 511	0.47 464	0.51 425	0.60 475	0.69 511	0.87 494	0.71 493	0.16 456	0.13 447	0.12 389	0.10 334	0.25 492	0.21 486

DRN-Test	0.33 417	0.17 353	0.61 414	0.27 435	0.19 415	0.46 455	0.29 435	0.65 497	0.51 445	0.47 464	0.46 402	0.44 410	0.34 416	0.62 417	0.41 440	0.12 385	0.08 339	0.13 409	0.12 409	0.12 379	0.10 323

StereoDRNet	0.32 409	0.22 421	0.61 414	0.27 435	0.21 438	0.42 438	0.30 445	0.61 480	0.48 425	0.46 456	0.39 322	0.48 430	0.30 381	0.57 388	0.40 432	0.11 349	0.09 373	0.12 389	0.11 372	0.12 379	0.10 323

DLCB_ROB	0.28 373	0.16 334	0.34 175	0.27 435	0.16 356	0.38 414	0.25 397	0.48 353	0.43 367	0.46 456	0.46 402	0.51 445	0.33 407	0.53 365	0.33 398	0.10 313	0.10 397	0.11 353	0.11 372	0.10 295	0.09 268

XPNet_ROB	0.33 417	0.20 395	0.43 303	0.27 435	0.18 397	0.37 407	0.31 449	0.55 432	0.50 442	0.51 475	0.53 439	0.58 470	0.37 432	0.63 422	0.45 451	0.17 467	0.12 435	0.13 409	0.12 409	0.15 423	0.14 415

LMCR-Stereo	0.26 345	0.18 367	0.49 352	0.28 455	0.14 275	0.36 402	0.23 358	0.54 422	0.34 263	0.39 409	0.40 332	0.29 271	0.29 369	0.37 301	0.27 355	0.11 349	0.07 258	0.09 225	0.07 135	0.13 394	0.09 268

DMCA-RVC	0.27 353	0.21 409	0.61 414	0.28 455	0.17 376	0.29 317	0.21 307	0.42 295	0.35 279	0.40 419	0.37 295	0.39 366	0.36 424	0.43 322	0.30 379	0.13 402	0.10 397	0.15 447	0.11 372	0.13 394	0.10 323

TDLM	0.30 393	0.21 409	0.38 236	0.28 455	0.15 324	0.33 369	0.32 454	0.52 404	0.47 415	0.38 394	0.43 369	0.39 366	0.29 369	0.91 502	0.28 359	0.14 428	0.08 339	0.13 409	0.11 372	0.12 379	0.10 323

TCMNet	0.33 417	0.23 430	0.72 454	0.29 458	0.30 501	0.40 427	0.28 429	0.50 371	0.47 415	0.37 379	0.45 392	0.40 379	0.29 369	0.60 402	0.39 424	0.14 428	0.13 447	0.15 447	0.14 446	0.17 447	0.15 426

OMP-Stereo	0.23 271	0.14 276	0.35 185	0.29 458	0.13 233	0.21 162	0.16 107	0.37 240	0.33 253	0.34 340	0.30 212	0.34 321	0.19 228	0.70 445	0.24 327	0.07 66	0.06 142	0.09 225	0.07 135	0.07 104	0.06 74

IIG-Stereo	0.23 271	0.13 234	0.35 185	0.29 458	0.12 160	0.23 211	0.14 56	0.38 246	0.31 232	0.34 340	0.37 295	0.33 314	0.21 244	0.70 445	0.26 350	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.07 135	0.07 104	0.06 74

Pruner-Stereo	0.19 189	0.11 133	0.34 175	0.29 458	0.12 160	0.19 105	0.17 142	0.31 156	0.29 208	0.33 320	0.32 235	0.25 216	0.15 146	0.24 148	0.21 277	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.09 268

ADCS	0.58 504	0.40 502	1.35 531	0.29 458	0.24 474	0.55 487	0.45 502	0.67 508	0.83 516	0.76 514	0.71 489	0.68 501	0.60 498	0.76 468	2.23 551	0.16 456	0.16 478	0.16 458	0.17 476	0.22 484	0.22 491

AnyNet_C32	0.51 493	0.40 502	1.10 517	0.29 458	0.28 493	0.59 493	0.58 521	0.54 422	0.60 478	0.62 496	0.66 480	0.54 457	0.54 489	0.78 476	1.74 543	0.15 441	0.14 456	0.15 447	0.17 476	0.20 475	0.20 478

STTRV1_RVC	0.42 466	0.32 484	0.89 491	0.29 458	0.36 510	0.49 471	0.31 449	0.61 480	0.53 456	0.46 456	0.56 452	0.47 423	0.43 460	1.00 514	0.39 424	0.27 507	0.21 502	0.20 484	0.18 482	0.25 492	0.17 446

GANet	0.36 434	0.22 421	0.49 352	0.29 458	0.17 376	0.41 431	0.38 483	0.57 455	0.45 393	0.46 456	0.75 495	0.55 459	0.40 444	0.94 507	0.41 440	0.13 402	0.13 447	0.13 409	0.11 372	0.14 411	0.11 358

ETE_ROB	0.34 425	0.26 450	0.45 322	0.29 458	0.18 397	0.40 427	0.37 477	0.57 455	0.47 415	0.50 470	0.50 419	0.62 481	0.36 424	0.55 373	0.38 416	0.13 402	0.10 397	0.14 433	0.12 409	0.16 430	0.16 435

Wz-Net-SNSev	0.43 471	0.41 505	1.27 526	0.30 467	0.21 438	0.44 448	0.41 493	0.61 480	0.65 488	0.46 456	0.65 478	0.62 481	0.39 441	0.74 462	0.59 480	0.12 385	0.11 418	0.12 389	0.13 434	0.16 430	0.14 415

WZ-Net	0.52 497	0.38 500	1.90 540	0.30 467	0.24 474	0.57 491	0.48 512	0.62 489	0.78 510	0.50 470	0.71 489	0.68 501	0.54 489	0.98 513	0.84 503	0.13 402	0.10 397	0.11 353	0.12 409	0.19 467	0.20 478

NaN_ROB	0.41 463	0.28 460	0.62 422	0.30 467	0.19 415	0.51 476	0.47 508	0.58 463	0.59 474	0.56 490	0.47 409	0.49 435	0.41 448	1.21 529	0.64 489	0.12 385	0.18 491	0.12 389	0.13 434	0.11 342	0.14 415

MDST_ROB	0.48 484	0.14 276	0.95 500	0.30 467	0.21 438	1.33 542	0.32 454	0.77 520	0.56 468	1.06 530	0.71 489	0.49 435	0.35 420	1.26 532	0.38 416	0.13 402	0.11 418	0.16 458	0.13 434	0.12 379	0.12 380

LALA_ROB	0.36 434	0.25 439	0.46 330	0.30 467	0.21 438	0.47 461	0.39 488	0.61 480	0.51 445	0.52 481	0.51 425	0.69 503	0.36 424	0.50 347	0.43 444	0.17 467	0.11 418	0.16 458	0.14 446	0.17 447	0.15 426

MSMD_ROB	0.60 508	0.33 486	0.61 414	0.30 467	0.25 481	0.86 521	0.35 469	0.55 432	0.67 492	1.10 532	1.49 535	1.76 540	0.97 531	0.88 497	0.49 462	0.23 492	0.21 502	0.27 499	0.27 513	0.25 492	0.24 503

RP	0.35 430	0.22 421	0.51 374	0.31 473	0.24 474	0.37 407	0.28 429	0.50 371	0.58 473	0.40 419	0.63 476	0.61 479	0.47 474	0.61 409	0.39 424	0.16 456	0.15 471	0.17 464	0.15 455	0.17 447	0.17 446

Nwc_Net	0.37 443	0.25 439	0.68 443	0.31 473	0.24 474	0.44 448	0.30 445	0.65 497	0.50 442	0.37 379	0.69 488	0.58 470	0.45 465	0.60 402	0.40 432	0.15 441	0.12 435	0.19 480	0.21 491	0.14 411	0.13 396

SHD	0.42 466	0.27 457	0.81 472	0.31 473	0.25 481	0.42 438	0.22 333	0.66 503	0.94 527	0.63 498	0.60 465	0.59 472	0.47 474	0.59 400	0.58 479	0.15 441	0.13 447	0.16 458	0.16 467	0.20 475	0.22 491

PA-Net	0.37 443	0.28 460	0.83 476	0.31 473	0.28 493	0.39 422	0.42 496	0.51 387	0.55 465	0.34 340	0.42 356	0.41 386	0.36 424	0.79 478	0.49 462	0.12 385	0.23 511	0.16 458	0.23 501	0.12 379	0.18 460
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FBW_ROB	0.43 471	0.26 450	0.54 385	0.31 473	0.20 431	0.51 476	0.32 454	0.70 513	0.60 478	0.59 493	0.55 446	0.65 492	0.41 448	1.40 537	0.51 469	0.13 402	0.17 485	0.21 487	0.16 467	0.17 447	0.18 460

PSMNet_ROB	0.33 417	0.24 434	0.54 385	0.31 473	0.21 438	0.42 438	0.43 498	0.59 468	0.47 415	0.37 379	0.44 380	0.49 435	0.31 397	0.64 424	0.43 444	0.14 428	0.10 397	0.15 447	0.14 446	0.13 394	0.11 358

FC-DCNN v2	0.71 518	0.30 473	0.67 438	0.32 479	0.27 488	0.84 519	0.39 488	0.84 529	0.85 519	1.44 547	1.64 541	2.09 544	1.28 542	1.06 519	0.80 501	0.24 498	0.22 507	0.27 499	0.26 510	0.26 499	0.25 505

AF-Net	0.37 443	0.26 450	0.56 395	0.32 479	0.23 466	0.41 431	0.29 435	0.61 480	0.64 487	0.42 437	0.68 484	0.65 492	0.49 481	0.57 388	0.44 448	0.15 441	0.11 418	0.19 480	0.14 446	0.15 423	0.13 396

NCC-stereo	0.39 455	0.25 439	0.69 444	0.32 479	0.28 493	0.46 455	0.36 473	0.65 497	0.52 452	0.40 419	0.57 456	0.56 462	0.47 474	0.73 455	0.45 451	0.17 467	0.14 456	0.18 472	0.25 506	0.16 430	0.16 435

Abc-Net	0.39 455	0.25 439	0.69 444	0.32 479	0.28 493	0.46 455	0.36 473	0.65 497	0.52 452	0.40 419	0.57 456	0.56 462	0.47 474	0.73 455	0.45 451	0.17 467	0.14 456	0.18 472	0.25 506	0.16 430	0.16 435
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C01	0.65 512	0.58 521	2.60 549	0.32 479	0.26 486	0.88 522	0.61 524	0.63 495	0.62 483	0.68 504	0.96 514	0.76 509	0.60 498	0.96 510	1.43 535	0.16 456	0.16 478	0.17 464	0.17 476	0.23 487	0.23 498

FC-DCNN	0.70 517	0.30 473	0.69 444	0.32 479	0.27 488	0.81 518	0.39 488	0.79 524	0.82 513	1.41 543	1.58 540	1.98 542	1.26 540	1.02 517	0.77 498	0.24 498	0.22 507	0.27 499	0.26 510	0.26 499	0.26 507

DeepPrunerF	0.44 477	0.29 467	1.29 528	0.33 485	0.30 501	0.35 397	0.36 473	0.62 489	1.15 537	0.40 419	0.44 380	0.39 366	0.41 448	0.80 482	0.52 470	0.18 478	0.14 456	0.23 494	0.21 491	0.17 447	0.17 446

PWCDC_ROB	0.38 450	0.30 473	0.60 411	0.33 485	0.20 431	0.42 438	0.19 229	0.58 463	0.89 520	0.42 437	1.26 526	0.36 340	0.34 416	0.50 347	0.38 416	0.18 478	0.11 418	0.11 353	0.09 292	0.19 467	0.13 396

GASNet	0.36 434	0.46 507	0.88 488	0.34 487	0.23 466	0.35 397	0.22 333	0.60 476	0.53 456	0.40 419	0.37 295	0.45 414	0.30 381	0.79 478	0.35 407	0.15 441	0.10 397	0.14 433	0.14 446	0.22 484	0.12 380

HCRNet	0.24 301	0.25 439	0.33 166	0.34 487	0.16 356	0.27 277	0.18 185	0.43 307	0.35 279	0.30 269	0.35 276	0.32 307	0.22 257	0.44 326	0.20 254	0.13 402	0.08 339	0.13 409	0.11 372	0.10 295	0.09 268

Syn2CoEx	0.36 434	0.31 479	0.78 461	0.34 487	0.21 438	0.41 431	0.28 429	0.61 480	0.49 434	0.42 437	0.56 452	0.45 414	0.44 462	0.69 442	0.38 416	0.17 467	0.14 456	0.15 447	0.12 409	0.13 394	0.12 380

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 434	0.36 492	0.53 382	0.34 487	0.19 415	0.51 476	0.24 380	0.55 432	0.38 317	0.41 428	0.47 409	0.47 423	0.27 338	0.73 455	0.30 379	0.36 521	0.19 495	0.27 499	0.17 476	0.26 499	0.23 498

RGC	0.39 455	0.32 484	0.64 432	0.34 487	0.27 488	0.40 427	0.29 435	0.57 455	0.53 456	0.45 453	0.64 477	0.62 481	0.45 465	0.72 453	0.39 424	0.15 441	0.15 471	0.21 487	0.20 488	0.18 460	0.19 468

G-Net	0.46 480	0.25 439	0.86 485	0.34 487	0.28 493	0.90 524	0.35 469	0.47 341	0.45 393	0.68 504	1.22 524	0.64 491	0.60 498	0.61 409	0.57 474	0.16 456	0.14 456	0.17 464	0.13 434	0.22 484	0.19 468

XQC	0.43 471	0.37 497	0.96 502	0.34 487	0.25 481	0.53 486	0.34 466	0.60 476	0.73 505	0.51 475	0.46 402	0.57 467	0.47 474	0.70 445	0.72 494	0.17 467	0.12 435	0.18 472	0.15 455	0.25 492	0.23 498

RTS	0.78 525	0.48 511	4.68 554	0.34 487	0.28 493	1.12 532	0.46 504	0.62 489	1.03 529	0.73 508	0.89 511	0.60 475	0.59 496	1.61 540	1.16 526	0.14 428	0.11 418	0.15 447	0.15 455	0.21 478	0.19 468

RTSA	0.78 525	0.48 511	4.68 554	0.34 487	0.28 493	1.12 532	0.46 504	0.62 489	1.03 529	0.73 508	0.89 511	0.60 475	0.59 496	1.61 540	1.16 526	0.14 428	0.11 418	0.15 447	0.15 455	0.21 478	0.19 468

PASM	0.45 478	0.35 489	0.90 492	0.35 496	0.33 506	0.39 422	0.38 483	0.50 371	0.61 481	0.52 481	0.51 425	0.62 481	0.45 465	0.93 505	0.48 460	0.26 502	0.29 521	0.29 509	0.33 518	0.29 508	0.26 507

testlalala2	0.18 151	0.10 72	0.50 363	0.36 497	0.25 481	0.23 211	0.14 56	0.34 188	0.24 142	0.25 180	0.25 164	0.21 164	0.12 84	0.16 30	0.16 161	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

FCDSN-DC	0.63 510	0.31 479	0.61 414	0.36 497	0.30 501	0.65 500	0.37 477	0.66 503	0.68 495	1.14 534	1.54 538	1.71 539	1.26 540	0.92 503	0.64 489	0.24 498	0.22 507	0.27 499	0.26 510	0.27 503	0.27 510
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DANet	0.35 430	0.23 430	0.60 411	0.36 497	0.22 454	0.39 422	0.25 397	0.48 353	0.43 367	0.52 481	0.50 419	0.59 472	0.41 448	0.76 468	0.49 462	0.13 402	0.11 418	0.14 433	0.12 409	0.17 447	0.15 426
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 430	0.26 450	0.49 352	0.36 497	0.22 454	0.41 431	0.41 493	0.53 415	0.42 360	0.47 464	0.46 402	0.61 479	0.39 441	0.55 373	0.37 414	0.16 456	0.13 447	0.21 487	0.21 491	0.16 430	0.16 435

CSAN	0.50 489	0.35 489	0.78 461	0.36 497	0.23 466	0.56 488	0.59 523	0.61 480	0.70 499	0.64 500	0.78 499	0.65 492	0.60 498	1.38 536	0.62 485	0.21 489	0.17 485	0.20 484	0.20 488	0.18 460	0.18 460

ELAS	0.74 523	0.36 492	0.85 484	0.36 497	0.33 506	1.36 543	0.77 536	0.93 533	0.92 524	1.41 543	1.53 537	1.16 526	1.17 536	0.95 509	1.03 516	0.26 502	0.25 515	0.28 505	0.28 516	0.31 510	0.30 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.43 471	0.47 509	0.65 433	0.37 503	0.23 466	0.51 476	0.29 435	0.66 503	0.49 434	0.46 456	0.51 425	0.48 430	0.38 436	0.96 510	0.35 407	0.34 519	0.23 511	0.55 528	0.25 506	0.31 510	0.20 478

ELAS_RVC	0.74 523	0.36 492	1.00 506	0.37 503	0.33 506	0.88 522	0.93 545	0.83 528	1.08 533	1.35 539	1.33 529	1.24 528	1.33 544	1.06 519	0.95 512	0.27 507	0.25 515	0.29 509	0.27 513	0.30 509	0.30 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 500	0.51 518	1.19 520	0.38 505	0.22 454	0.69 504	0.27 414	0.80 525	0.67 492	0.73 508	0.74 494	0.87 513	0.61 507	0.81 485	0.76 495	0.29 513	0.27 517	0.32 513	0.37 524	0.32 513	0.31 514

GANetREF_RVC	0.43 471	0.47 509	0.69 444	0.38 505	0.20 431	0.51 476	0.48 512	0.66 503	0.66 489	0.46 456	0.46 402	0.50 441	0.44 462	0.90 501	0.39 424	0.27 507	0.21 502	0.32 513	0.18 482	0.27 503	0.22 491
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 493	0.50 516	0.86 485	0.39 507	0.24 474	0.84 519	0.55 519	0.56 447	0.62 483	0.60 494	0.68 484	0.62 481	0.42 456	1.13 524	0.43 444	0.23 492	0.27 517	0.27 499	0.35 520	0.25 492	0.29 511

PVD	0.58 504	0.34 487	0.84 481	0.39 507	0.31 504	0.59 493	0.47 508	0.80 525	1.25 538	0.92 521	1.09 518	0.79 510	0.82 521	0.85 491	0.76 495	0.21 489	0.18 491	0.22 493	0.18 482	0.27 503	0.35 519

UDG	0.40 461	0.46 507	0.49 352	0.40 509	0.35 509	0.47 461	0.27 414	0.54 422	0.47 415	0.39 409	0.45 392	0.59 472	0.44 462	0.46 332	0.39 424	0.26 502	0.19 495	0.48 524	0.22 499	0.34 514	0.26 507

CAS	0.15 96	0.07 2	0.21 55	0.41 510	0.16 356	0.20 135	0.18 185	0.22 40	0.19 62	0.15 78	0.19 101	0.11 43	0.09 16	0.14 8	0.13 79	0.29 513	0.04 2	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.14 415

EKT-Stereo	0.38 450	0.12 174	0.38 236	0.42 511	3.88 561	0.21 162	0.17 142	0.35 212	0.28 189	0.20 135	0.20 117	0.23 196	0.15 146	0.28 227	0.16 161	0.09 266	0.07 258	0.09 225	0.07 135	0.09 230	0.09 268

MANE	1.41 542	0.36 492	0.74 459	0.43 512	0.41 515	2.16 552	0.80 538	2.39 559	3.38 554	2.22 555	3.06 556	3.54 557	2.73 557	2.15 552	1.94 548	0.28 511	0.27 517	0.30 511	0.46 528	0.28 507	0.34 518

PDISCO_ROB	0.43 471	0.30 473	0.67 438	0.43 512	0.36 510	0.67 503	0.32 454	0.72 516	0.76 507	0.43 443	0.53 439	0.63 489	0.40 444	0.66 435	0.47 459	0.21 489	0.12 435	0.21 487	0.19 487	0.25 492	0.20 478

DDUNet	0.41 463	0.50 516	0.48 347	0.44 514	0.39 512	0.46 455	0.32 454	0.50 371	0.43 367	0.45 453	0.52 433	0.57 467	0.36 424	0.48 338	0.33 398	0.33 518	0.21 502	0.55 528	0.25 506	0.37 517	0.32 517

Consistency-Raft	0.55 499	0.48 511	1.02 509	0.45 515	0.49 522	0.49 471	0.47 508	0.72 516	0.72 502	0.45 453	0.82 503	0.47 423	0.60 498	0.50 347	0.63 488	0.39 525	0.39 529	0.44 522	0.51 533	0.52 524	0.37 520

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 515	0.64 526	1.06 513	0.45 515	0.27 488	1.40 545	0.58 521	0.78 521	0.92 524	0.84 517	0.86 507	0.88 515	0.68 510	1.33 535	0.68 492	0.37 523	0.29 521	0.34 516	0.36 523	0.43 518	0.37 520

PSMNet-RUCA	0.37 443	0.41 505	0.66 437	0.46 517	0.41 515	0.34 382	0.25 397	0.57 455	0.45 393	0.39 409	0.52 433	0.43 399	0.33 407	0.41 317	0.29 371	0.25 501	0.14 456	0.33 515	0.21 491	0.31 510	0.22 491

anonymity	0.56 500	0.54 520	0.70 450	0.47 518	0.61 531	0.56 488	0.43 498	0.69 512	0.49 434	0.63 498	0.55 446	0.54 457	0.60 498	0.61 409	0.57 474	0.55 531	0.53 539	0.50 525	0.54 536	0.51 523	0.56 535

SQANet	0.40 461	0.48 511	0.67 438	0.48 519	0.39 512	0.48 466	0.22 333	0.51 387	0.43 367	0.40 419	0.47 409	0.47 423	0.33 407	0.54 371	0.32 391	0.36 521	0.15 471	0.40 520	0.21 491	0.45 520	0.31 514

NVStereoNet_ROB	0.67 514	0.49 515	0.83 476	0.48 519	0.40 514	0.51 476	0.46 504	0.70 513	0.77 509	0.84 517	1.72 542	1.02 521	0.83 522	1.23 530	0.79 500	0.32 517	0.38 528	0.40 520	0.46 528	0.36 516	0.41 524
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LE_ROB	1.76 550	0.20 395	2.68 550	0.48 519	0.52 526	0.78 515	0.96 546	0.84 529	6.61 564	7.40 567	2.08 549	2.08 543	4.83 559	1.27 533	3.79 558	0.10 313	0.08 339	0.12 389	0.11 372	0.11 342	0.10 323

DGSMNet	0.61 509	0.29 467	0.91 493	0.51 522	0.70 535	0.62 498	1.38 557	0.59 468	0.55 465	0.37 379	0.61 471	0.52 451	0.33 407	0.65 430	0.43 444	0.53 528	0.60 546	0.67 533	0.61 541	0.63 531	0.61 542

SGM+DAISY	0.87 527	0.66 528	1.30 529	0.51 522	0.60 530	1.03 529	0.84 542	0.76 519	0.73 505	1.39 541	1.51 536	1.31 531	1.22 538	1.11 521	1.08 518	0.57 533	0.53 539	0.51 527	0.51 533	0.54 525	0.61 542

SPS-STEREO	0.69 516	0.61 524	0.98 504	0.52 524	0.57 529	0.74 509	0.50 515	0.78 521	0.62 483	0.95 524	0.86 507	0.94 517	0.70 512	1.01 516	0.87 507	0.58 534	0.51 536	0.50 525	0.50 532	0.55 526	0.58 537
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
BEATNet-Init1	4.73 561	2.61 560	13.29 571	0.58 525	0.53 527	10.12 566	3.33 561	4.83 563	5.01 562	8.75 568	8.51 565	14.08 575	7.60 566	7.70 568	5.34 562	0.28 511	0.28 520	0.34 516	0.37 524	0.57 527	0.45 527

JetBlue	1.14 538	0.76 531	2.36 544	0.59 526	0.75 537	3.04 556	1.78 558	1.11 536	0.90 522	0.94 522	1.10 519	1.66 538	1.28 542	2.09 550	1.72 542	0.43 527	0.36 527	0.38 518	0.38 526	0.58 528	0.56 535

SAMSARA	0.56 500	0.39 501	0.80 470	0.60 527	0.46 519	1.00 528	1.23 556	0.67 508	0.68 495	0.71 507	0.54 442	0.89 516	0.57 495	0.81 485	0.62 485	0.19 484	0.22 507	0.18 472	0.18 482	0.27 503	0.25 505

MFMNet_re	0.72 519	0.76 531	0.99 505	0.62 528	0.70 535	0.77 512	0.67 527	0.75 518	0.83 516	0.78 515	0.86 507	0.69 503	0.78 516	0.71 448	0.61 483	0.66 537	0.59 545	0.61 532	0.58 540	0.68 537	0.71 546

otaku	0.57 503	0.62 525	0.87 487	0.63 529	0.44 518	0.73 508	0.37 477	0.65 497	0.66 489	0.51 475	0.75 495	0.66 496	0.45 465	0.69 442	0.46 457	0.53 528	0.34 526	0.55 528	0.35 520	0.60 529	0.45 527

Ntro	0.58 504	0.64 526	0.92 495	0.66 530	0.50 524	0.77 512	0.36 473	0.66 503	0.70 499	0.50 470	0.59 460	0.65 492	0.51 486	0.75 463	0.45 451	0.56 532	0.32 525	0.56 531	0.34 519	0.63 531	0.46 530

test_for_model	0.29 384	0.89 538	0.34 175	0.69 531	0.49 522	0.20 135	0.16 107	0.30 145	0.23 127	0.28 211	0.15 64	0.13 59	0.11 61	0.17 43	0.13 79	0.29 513	0.10 397	0.06 22	0.04 1	0.86 543	0.18 460

MADNet+	1.01 533	1.16 551	4.72 556	0.70 532	0.47 520	1.24 538	0.96 546	0.97 534	0.89 520	0.65 502	0.77 498	0.87 513	0.85 525	2.09 550	1.68 540	0.38 524	0.39 529	0.31 512	0.27 513	0.43 518	0.39 522

FADE		1.06 547		0.71 533	0.76 540			1.85 554	1.52 544	0.75 512		1.17 527		2.83 555		24.23 580	4.70 566	17.35 575	17.61 574	0.49 522	0.44 526

ACVNet_1	0.72 519	0.81 533	1.37 532	0.72 534	0.53 527	0.77 512	0.42 496	0.85 532	0.90 522	0.74 511	0.75 495	1.32 532	0.72 514	1.02 517	0.55 473	0.54 530	0.31 524	0.71 535	0.35 520	0.64 533	0.45 527

ACVNet-4b	0.72 519	0.81 533	1.33 530	0.72 534	0.50 524	0.80 517	0.31 449	0.71 515	0.80 512	0.50 470	0.72 493	0.95 519	0.43 460	0.96 510	1.20 530	1.13 555	0.21 502	0.76 537	0.45 527	0.65 534	0.46 530

DispFullNet	0.66 513	0.89 538	1.59 535	0.77 536	1.21 553	0.51 476	0.23 358	0.59 468	0.72 502	0.69 506	0.61 471	0.69 503	0.91 527	0.79 478	0.48 460	0.27 507	0.12 435	0.73 536	0.30 517	0.65 534	0.40 523

RainbowNet	0.72 519	0.89 538	1.02 509	0.82 537	0.63 533	0.78 515	0.52 516	0.81 527	0.93 526	0.60 494	0.79 500	0.80 511	0.60 498	0.80 482	0.57 474	0.78 542	0.55 542	0.78 538	0.49 530	0.76 539	0.58 537

ACVNet_2	0.89 528	0.87 537	1.25 524	0.82 537	0.62 532	0.97 527	0.62 525	1.14 537	1.42 541	1.00 527	1.40 530	1.47 535	0.84 523	1.11 521	0.66 491	0.61 535	0.43 532	0.78 538	0.49 530	0.75 538	0.52 533

WAO-7	1.01 533	0.89 538	0.93 497	0.83 539	0.66 534	1.18 534	0.81 540	1.40 542	1.57 545	1.11 533	1.76 544	1.45 534	1.19 537	1.50 539	1.14 523	0.61 535	0.62 549	0.70 534	0.68 544	0.66 536	0.60 539

PWCK	1.00 531	1.17 552	1.70 539	0.91 540	0.41 515	1.19 536	0.92 544	1.10 535	1.14 536	1.16 535	1.14 521	1.25 529	0.88 526	1.75 546	1.04 517	0.87 546	0.50 534	0.87 541	0.53 535	0.96 549	0.52 533

WAO-6	1.07 536	0.93 542	0.92 495	0.96 541	0.78 541	1.28 540	0.75 533	1.34 540	2.00 549	1.02 529	1.54 538	1.59 536	1.22 538	1.31 534	1.14 523	0.78 542	0.55 542	1.02 547	0.75 548	0.83 540	0.69 545

IMH-64-1	0.91 529	0.86 535	0.84 481	0.97 542	0.75 537	0.92 525	0.71 529	1.27 538	1.10 534	0.89 519	1.45 532	1.14 523	0.96 529	1.19 526	0.84 503	0.74 539	0.51 536	0.97 543	0.55 537	0.84 541	0.60 539

IMH-64	0.91 529	0.86 535	0.84 481	0.97 542	0.75 537	0.92 525	0.71 529	1.27 538	1.10 534	0.89 519	1.45 532	1.14 523	0.96 529	1.19 526	0.84 503	0.74 539	0.51 536	0.97 543	0.55 537	0.84 541	0.60 539

IMH	1.05 535	0.95 543	1.00 506	1.01 544	0.78 541	1.11 531	0.68 528	1.38 541	1.43 542	1.00 527	1.72 542	1.43 533	1.14 533	1.73 545	0.89 508	1.09 552	0.55 542	0.99 545	0.57 539	0.87 544	0.62 544

LVE	1.13 537	1.02 544	1.28 527	1.01 544	0.80 544	1.29 541	0.81 540	1.47 545	1.96 547	1.07 531	1.90 545	1.90 541	1.01 532	1.48 538	0.91 509	0.93 549	0.61 548	0.94 542	0.69 545	0.87 544	0.75 550

Dean	1.17 539	1.04 546	1.49 534	1.03 546	0.78 541	1.20 537	0.77 536	1.48 546	1.96 547	1.28 537	1.99 547	2.15 545	1.14 533	1.25 531	1.00 515	0.81 544	0.60 546	1.01 546	0.69 545	0.92 548	0.74 549

GCST	0.47 481	0.60 523	0.57 398	1.04 547	0.48 521	0.38 414	0.11 13	0.40 269	0.32 241	0.41 428	0.34 265	0.29 271	0.17 188	0.46 332	0.19 240	0.69 538	0.42 531	0.79 540	0.62 542	0.62 530	0.46 530

WAO-8	1.46 545	1.10 549	1.09 514	1.10 548	0.84 545	2.06 549	0.75 533	1.84 551	3.83 557	1.44 547	2.21 550	2.15 545	1.43 546	3.17 557	1.19 528	0.91 547	0.65 551	1.09 548	0.79 549	0.90 546	0.71 546

TorneroNet-64	1.43 543	1.03 545	1.20 521	1.10 548	0.86 547	2.26 553	0.73 532	1.84 551	3.84 559	1.25 536	2.25 552	2.69 553	1.42 545	1.76 547	1.43 535	0.76 541	0.50 534	1.09 548	0.66 543	1.23 553	0.76 551

Venus	1.46 545	1.10 549	1.09 514	1.10 548	0.84 545	2.06 549	0.75 533	1.84 551	3.83 557	1.44 547	2.21 550	2.15 545	1.43 546	3.17 557	1.19 528	0.91 547	0.65 551	1.09 548	0.79 549	0.90 546	0.71 546

JetRed	2.30 555	2.64 561	6.12 558	1.12 551	1.38 556	5.85 561	3.29 560	1.99 555	1.67 546	1.98 554	1.95 546	2.16 548	1.60 549	2.48 554	4.10 559	1.05 550	1.60 557	1.09 548	1.01 555	1.67 558	1.28 558

TorneroNet	2.22 553	1.08 548	1.24 523	1.14 552	0.90 548	5.58 559	0.80 538	2.12 557	8.69 566	2.58 557	5.42 561	3.88 558	1.97 551	1.78 549	1.87 545	0.86 545	0.54 541	1.15 552	0.74 547	1.23 553	0.85 552

UNDER WATER-64	1.55 547	1.19 553	2.52 547	1.31 553	0.95 549	2.12 551	1.21 555	1.45 544	3.19 553	1.43 546	1.32 528	2.64 552	2.04 552	1.63 542	1.83 544	1.11 553	0.67 553	1.28 553	0.92 552	1.19 551	1.02 555

UNDER WATER	1.59 548	1.22 554	2.36 544	1.38 554	1.03 550	1.67 548	1.10 552	1.54 549	3.63 555	1.44 547	1.47 534	2.85 554	2.25 554	1.67 543	1.94 548	1.06 551	0.62 549	1.31 554	0.93 553	1.21 552	1.02 555

notaker	1.45 544	1.34 555	1.48 533	1.40 555	1.07 551	1.18 534	0.85 543	1.48 546	1.40 540	1.51 552	3.46 557	2.40 550	1.81 550	1.76 547	1.45 538	1.11 553	0.69 554	1.38 555	0.87 551	1.31 555	0.97 554

ktn	1.77 551	1.36 556	1.22 522	1.43 556	1.14 552	1.52 546	1.08 551	1.51 548	3.96 560	2.77 559	4.69 559	3.35 556	1.46 548	1.69 544	1.25 532	1.43 557	0.77 555	1.45 556	0.99 554	1.32 556	0.96 553

KSHMR	1.89 552	1.36 556	1.60 536	1.47 557	1.22 554	1.38 544	1.06 550	1.79 550	5.97 563	1.42 545	5.65 563	2.98 555	1.14 533	2.23 553	1.20 530	1.27 556	1.12 556	1.46 557	1.10 556	1.32 556	1.15 557

HanzoNet	2.97 556	1.69 558	2.29 543	1.74 558	1.33 555	1.53 547	1.03 549	1.99 555	2.64 552	5.51 563	5.16 560	5.90 563	6.82 565	4.32 563	3.29 556	3.16 562	2.02 562	1.92 558	2.87 563	2.24 560	1.89 560

LSM	1.64 549	0.40 502	2.56 548	2.02 559	17.61 573	0.51 476	0.52 516	0.61 480	0.76 507	0.82 516	1.11 520	0.63 489	0.54 489	0.75 463	0.49 462	0.16 456	0.24 513	0.18 472	0.21 491	0.25 492	2.42 562

tt	4.71 560	0.10 72	3.94 552	2.06 560	1.53 557	10.14 567	16.88 567	9.27 570	4.98 561	1.39 541	1.02 516	4.68 559	4.90 560	3.35 560	5.86 563	5.76 567	9.15 573	2.24 562	2.53 561	3.10 561	1.32 559

MADNet++	2.26 554	1.80 559	2.06 541	2.13 561	1.97 558	2.61 555	1.79 559	2.38 558	2.16 550	2.75 558	2.65 554	2.38 549	2.43 555	3.17 557	3.21 555	2.17 560	1.95 560	1.94 559	1.63 558	2.06 559	2.01 561

DPSimNet_ROB	4.34 559	4.23 562	6.89 560	3.67 562	3.68 559	4.75 557	5.21 563	2.67 560	3.68 556	5.82 564	3.95 558	5.57 560	6.72 564	3.46 561	4.48 560	4.05 565	2.88 563	4.68 565	3.12 565	3.69 562	3.62 565

PML	16.10 574	12.82 575	6.78 559	5.23 563	7.76 564	33.92 578	66.56 581	5.30 564	10.28 568	26.12 581	68.59 581	20.51 577	13.49 575	10.06 570	6.78 565	5.96 568	2.00 561	6.04 569	2.18 560	8.96 570	2.60 563

ASD4	7.23 563	6.65 567	7.69 561	5.24 564	5.62 562	11.85 568	20.36 568	7.57 567	7.14 565	6.55 565	5.47 562	5.99 565	5.78 561	7.22 567	9.24 567	4.85 566	4.44 565	6.40 570	5.19 566	6.53 567	4.89 567

DGTPSM_ROB	8.34 565	5.10 563	10.37 569	5.31 565	10.18 566	8.33 563	23.60 573	6.06 565	13.41 573	4.90 560	10.87 570	5.65 561	10.44 567	6.17 564	12.59 568	3.74 563	7.55 568	3.69 563	7.26 569	4.14 564	7.46 568

DPSMNet_ROB	8.40 566	5.11 564	10.49 570	5.58 566	10.25 567	8.34 564	23.62 574	6.07 566	13.45 574	4.93 561	10.88 571	5.66 562	10.44 567	6.24 565	12.64 569	3.98 564	7.61 569	3.76 564	7.30 570	4.20 565	7.51 569

USTest	6.88 562	5.23 565	5.63 557	7.22 567	7.29 563	14.34 570	22.76 569	8.48 568	9.32 567	5.42 562	6.39 564	6.29 567	6.64 563	6.92 566	8.62 566	1.94 558	3.29 564	2.16 561	2.55 562	3.85 563	3.29 564

Anonymous_1	16.62 575	9.35 568	9.84 563	10.66 568	14.64 571	18.66 575	27.12 575	12.64 574	13.51 575	10.76 574	10.30 569	10.13 569	10.60 569	11.06 574	12.74 570	15.87 577	7.74 570	16.92 574	43.48 579	58.66 582	7.68 570

DPSM_ROB	11.49 569	9.87 572	10.35 567	11.13 569	11.31 569	19.11 576	27.51 576	13.37 575	14.21 576	10.31 572	11.06 572	10.96 573	11.27 573	11.96 575	13.59 571	6.78 569	8.19 571	6.03 567	7.09 567	7.93 568	7.73 571

DPSM	11.49 569	9.87 572	10.35 567	11.13 569	11.31 569	19.11 576	27.51 576	13.37 575	14.21 576	10.31 572	11.06 572	10.96 573	11.27 573	11.96 575	13.59 571	6.78 569	8.19 571	6.03 567	7.09 567	7.93 568	7.73 571

TCMNet-wrong-test	4.29 558	5.57 566	4.65 553	11.33 571	10.39 568	5.73 560	4.48 562	4.13 562	1.02 528	1.91 553	2.39 553	6.16 566	3.62 558	3.84 562	4.50 561	1.99 559	0.47 533	1.97 560	1.69 559	5.69 566	4.31 566

LRCNet_RVC	10.90 568	14.34 576	9.35 562	15.35 572	8.04 565	1.08 530	0.34 466	8.78 569	0.70 499	12.63 575	16.05 574	9.85 568	6.54 562	8.57 569	6.34 564	20.27 578	5.40 567	23.70 577	21.88 576	14.87 574	13.83 576

HaxPig	17.72 576	20.22 580	19.73 573	16.53 573	16.51 572	9.27 565	9.33 564	14.34 577	13.27 572	18.65 576	18.70 575	17.35 576	16.77 576	17.04 577	16.45 576	22.05 579	20.89 580	22.27 576	21.53 575	21.29 578	22.13 580

MEDIAN_ROB	21.21 577	24.62 581	23.47 578	19.58 574	19.65 577	13.22 569	10.96 565	17.88 578	17.00 578	22.14 580	22.02 577	20.86 578	20.36 577	21.06 578	19.71 577	25.63 581	24.13 581	26.21 578	25.20 577	25.17 579	25.38 581

xxxxx1	15.27 571	9.54 569	10.31 564	20.13 575	18.88 574	17.08 571	23.03 570	10.36 571	10.99 569	9.21 569	9.62 566	10.74 570	10.61 570	10.72 571	13.89 573	7.97 571	9.20 574	31.85 580	44.72 580	12.84 571	13.69 573

tt_ll	15.27 571	9.54 569	10.31 564	20.13 575	18.88 574	17.08 571	23.03 570	10.36 571	10.99 569	9.21 569	9.62 566	10.74 570	10.61 570	10.72 571	13.89 573	7.97 571	9.20 574	31.85 580	44.72 580	12.84 571	13.69 573

ff	15.27 571	9.54 569	10.31 564	20.13 575	18.88 574	17.08 571	23.03 570	10.36 571	10.99 569	9.21 569	9.62 566	10.74 570	10.61 570	10.72 571	13.89 573	7.97 571	9.20 574	31.85 580	44.72 580	12.84 571	13.69 573

CasAABBNet	23.10 578	19.86 577	20.64 575	22.47 578	22.73 578	38.41 579	55.50 580	26.89 580	28.70 581	20.61 578	22.15 578	22.08 579	22.75 578	23.99 579	27.36 580	13.59 574	16.48 578	12.14 571	14.27 572	15.95 575	15.53 577

Selective-RAFT-Error	23.16 579	19.93 578	20.87 576	22.54 579	22.81 579	38.52 581	55.47 579	27.01 582	28.83 582	20.66 579	22.25 579	22.09 580	22.80 580	24.09 580	27.36 580	13.61 575	16.48 578	12.15 572	14.28 573	15.99 576	15.57 578

LSM0	24.24 580	19.98 579	22.32 577	24.22 580	40.14 582	38.48 580	55.20 578	26.95 581	28.57 580	20.49 577	21.83 576	22.26 581	22.75 578	24.22 581	27.30 579	13.66 576	16.32 577	12.19 573	14.15 571	16.10 577	17.66 579

AVERAGE_ROB	25.43 581	29.06 582	27.24 579	24.63 581	24.20 581	17.73 574	12.61 566	22.29 579	21.39 579	26.79 582	26.16 580	25.20 582	24.64 581	25.07 582	23.53 578	29.96 582	28.40 582	30.60 579	29.58 578	29.72 580	29.84 582

test_example2	101.33 582	108.28 583	68.15 581	98.43 582	106.93 583	89.75 582	102.43 582	36.80 583	97.65 583	129.04 583	130.15 582	65.26 583	66.62 582	92.11 583	80.24 582	144.10 583	199.48 583	81.81 583	103.01 583	125.01 583	101.27 583

DLNR_Zeroshot_test	10.44 567	12.10 574	19.93 574	106.08 583	23.66 580	0.14 12	0.13 37	3.22 561	0.17 41	0.16 99	0.23 143	0.16 113	0.10 37	0.31 265	0.15 137	2.36 561	0.06 142	0.07 72	0.07 135	39.70 581	0.06 74

ccccc	256.34 583	256.29 584	313.62 583	354.40 584	364.36 584	149.10 583	168.46 583	152.89 584	131.30 584	153.93 584	155.56 583	164.00 584	204.39 583	268.02 584	295.19 583	390.55 584	349.22 584	244.59 584	219.82 584	412.30 584	378.83 584

Low-res two-view benchmark