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

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

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

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

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

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

2.25w	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

4.25w-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.18 151	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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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
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

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	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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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