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

LGtest1	0.10 1	0.09 15	0.19 4	0.18 26	0.09 10	0.13 10	0.09 2	0.17 4	0.13 6	0.10 7	0.08 6	0.09 15	0.09 17	0.16 10	0.12 9	0.08 170	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.06 33	0.08 61

LG-Stereo_L2	0.11 2	0.09 15	0.22 15	0.18 26	0.10 41	0.12 6	0.13 36	0.18 7	0.14 9	0.10 7	0.07 3	0.08 1	0.08 6	0.17 22	0.11 1	0.06 22	0.08 178	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

LG-Stereo_L1	0.11 2	0.09 15	0.22 15	0.18 26	0.10 41	0.12 6	0.13 36	0.18 7	0.12 2	0.09 1	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 31	0.11 1	0.06 22	0.10 250	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

MLG-Stereo_test3	0.11 2	0.08 3	0.22 15	0.19 55	0.10 41	0.16 40	0.11 14	0.18 7	0.13 6	0.11 9	0.07 3	0.10 26	0.08 6	0.14 2	0.12 9	0.07 61	0.09 218	0.06 22	0.04 1	0.06 33	0.08 61

MLG-Stereo_test1	0.11 2	0.09 15	0.26 35	0.18 26	0.11 67	0.15 21	0.11 14	0.17 4	0.11 1	0.09 1	0.06 1	0.10 26	0.07 2	0.17 22	0.12 9	0.06 22	0.15 365	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

MLG-Stereo	0.11 2	0.08 3	0.26 35	0.19 55	0.09 10	0.15 21	0.11 14	0.18 7	0.13 6	0.09 1	0.06 1	0.10 26	0.08 6	0.18 31	0.12 9	0.06 22	0.16 378	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

DEFOM-Stereo	0.11 2	0.10 36	0.21 10	0.18 26	0.09 10	0.21 151	0.14 55	0.14 2	0.17 19	0.11 9	0.10 11	0.09 15	0.08 6	0.21 72	0.12 9	0.06 22	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.06 6

asd	0.12 8	0.10 36	0.23 19	0.18 26	0.10 41	0.15 21	0.10 6	0.20 16	0.14 9	0.13 27	0.12 21	0.09 15	0.11 59	0.21 72	0.12 9	0.05 1	0.14 334	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.09 103

3.75w	0.12 8	0.10 36	0.21 10	0.17 8	0.11 67	0.18 80	0.12 22	0.24 53	0.15 12	0.13 27	0.12 21	0.08 1	0.10 37	0.18 31	0.12 9	0.05 1	0.14 334	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.08 61

3.5w_stereo	0.12 8	0.11 66	0.21 10	0.17 8	0.09 10	0.17 57	0.09 2	0.23 36	0.17 19	0.14 47	0.13 30	0.10 26	0.11 59	0.22 92	0.13 35	0.05 1	0.11 279	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 61

IGEV	0.12 8	0.07 1	0.19 4	0.16 4	0.11 67	0.16 40	0.13 36	0.22 29	0.17 19	0.12 19	0.15 63	0.09 15	0.07 2	0.16 10	0.12 9	0.06 22	0.10 250	0.06 22	0.07 117	0.05 3	0.08 61

MLG-Stereo_test2	0.12 8	0.09 15	0.29 53	0.21 127	0.12 103	0.16 40	0.11 14	0.17 4	0.12 2	0.11 9	0.08 6	0.11 40	0.06 1	0.16 10	0.11 1	0.08 170	0.13 317	0.06 22	0.04 1	0.06 33	0.09 103

LG-G_1	0.12 8	0.08 3	0.28 51	0.20 95	0.09 10	0.21 151	0.09 2	0.20 16	0.12 2	0.11 9	0.10 11	0.11 40	0.10 37	0.22 92	0.11 1	0.07 61	0.09 218	0.06 22	0.05 21	0.06 33	0.12 247

LG-G	0.12 8	0.08 3	0.28 51	0.20 95	0.09 10	0.21 151	0.09 2	0.20 16	0.12 2	0.11 9	0.10 11	0.11 40	0.10 37	0.22 92	0.11 1	0.07 61	0.09 218	0.06 22	0.05 21	0.06 33	0.12 247

SGD-Stereo	0.12 8	0.08 3	0.18 2	0.17 8	0.07 1	0.17 57	0.13 36	0.19 14	0.17 19	0.12 19	0.13 30	0.11 40	0.12 84	0.19 45	0.12 9	0.08 170	0.04 1	0.06 22	0.05 21	0.06 33	0.05 1

asda	0.13 16	0.11 66	0.24 21	0.18 26	0.10 41	0.14 12	0.12 22	0.25 68	0.17 19	0.12 19	0.11 14	0.08 1	0.11 59	0.21 72	0.12 9	0.05 1	0.18 414	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.11 198

qwe	0.13 16	0.10 36	0.24 21	0.17 8	0.11 67	0.15 21	0.12 22	0.26 73	0.18 30	0.14 47	0.13 30	0.09 15	0.10 37	0.23 114	0.13 35	0.05 1	0.18 414	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.09 103

2.25w	0.13 16	0.10 36	0.24 21	0.17 8	0.09 10	0.15 21	0.10 6	0.20 16	0.19 41	0.14 47	0.18 89	0.09 15	0.10 37	0.23 114	0.15 106	0.05 1	0.17 402	0.05 1	0.08 190	0.05 3	0.12 247

4.25_new	0.13 16	0.12 112	0.26 35	0.18 26	0.10 41	0.17 57	0.12 22	0.22 29	0.15 12	0.13 27	0.13 30	0.09 15	0.10 37	0.22 92	0.14 71	0.05 1	0.18 414	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 198

4.5w_new	0.13 16	0.12 112	0.26 35	0.18 26	0.10 41	0.17 57	0.12 22	0.22 29	0.15 12	0.13 27	0.13 30	0.09 15	0.10 37	0.22 92	0.14 71	0.05 1	0.18 414	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 198

4.5_new	0.13 16	0.12 112	0.24 21	0.17 8	0.10 41	0.14 12	0.12 22	0.22 29	0.17 19	0.13 27	0.13 30	0.08 1	0.09 17	0.19 45	0.12 9	0.05 1	0.18 414	0.05 1	0.06 56	0.06 33	0.09 103

4.5w-stereo	0.13 16	0.12 112	0.24 21	0.17 8	0.10 41	0.14 12	0.12 22	0.22 29	0.17 19	0.13 27	0.13 30	0.08 1	0.09 17	0.19 45	0.12 9	0.05 1	0.18 414	0.05 1	0.06 56	0.06 33	0.09 103

4.25w-stereo	0.13 16	0.12 112	0.26 35	0.18 26	0.10 41	0.17 57	0.12 22	0.22 29	0.15 12	0.13 27	0.13 30	0.09 15	0.10 37	0.22 92	0.14 71	0.05 1	0.18 414	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 198

4w-stereo	0.13 16	0.11 66	0.31 68	0.17 8	0.10 41	0.15 21	0.10 6	0.20 16	0.14 9	0.13 27	0.12 21	0.08 1	0.12 84	0.23 114	0.13 35	0.05 1	0.18 414	0.05 1	0.08 190	0.05 3	0.15 316

2.5w	0.13 16	0.10 36	0.23 19	0.18 26	0.09 10	0.15 21	0.15 77	0.21 22	0.16 17	0.12 19	0.13 30	0.10 26	0.09 17	0.21 72	0.12 9	0.05 1	0.19 426	0.05 1	0.07 117	0.05 3	0.12 247

2.75w_new	0.13 16	0.10 36	0.25 29	0.16 4	0.09 10	0.15 21	0.12 22	0.26 73	0.18 30	0.14 47	0.13 30	0.08 1	0.11 59	0.22 92	0.15 106	0.05 1	0.19 426	0.05 1	0.07 117	0.05 3	0.10 162

3.25w_new	0.13 16	0.09 15	0.24 21	0.17 8	0.09 10	0.18 80	0.10 6	0.23 36	0.18 30	0.15 65	0.13 30	0.10 26	0.11 59	0.20 62	0.13 35	0.05 1	0.17 402	0.05 1	0.06 56	0.04 1	0.11 198

3.25w	0.13 16	0.09 15	0.24 21	0.17 8	0.09 10	0.18 80	0.10 6	0.23 36	0.18 30	0.15 65	0.13 30	0.10 26	0.11 59	0.20 62	0.13 35	0.05 1	0.17 402	0.05 1	0.06 56	0.04 1	0.11 198

2w_stereo	0.13 16	0.11 66	0.21 10	0.18 26	0.09 10	0.17 57	0.14 55	0.29 105	0.20 51	0.15 65	0.14 58	0.08 1	0.11 59	0.15 5	0.13 35	0.05 1	0.12 297	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.08 61

1w_stereo	0.13 16	0.09 15	0.17 1	0.19 55	0.10 41	0.16 40	0.15 77	0.27 80	0.22 75	0.14 47	0.16 68	0.08 1	0.12 84	0.19 45	0.14 71	0.05 1	0.10 250	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 103

monsterstereo	0.13 16	0.10 36	0.20 6	0.19 55	0.12 103	0.14 12	0.12 22	0.26 73	0.18 30	0.14 47	0.16 68	0.08 1	0.09 17	0.22 92	0.14 71	0.05 1	0.16 378	0.06 22	0.09 269	0.06 33	0.07 19

monsters	0.13 16	0.10 36	0.20 6	0.18 26	0.13 151	0.15 21	0.11 14	0.24 53	0.16 17	0.15 65	0.13 30	0.08 1	0.09 17	0.23 114	0.12 9	0.06 22	0.15 365	0.05 1	0.08 190	0.05 3	0.09 103

111111	0.13 16	0.08 3	0.20 6	0.20 95	0.13 151	0.13 10	0.10 6	0.23 36	0.17 19	0.11 9	0.13 30	0.12 48	0.08 6	0.19 45	0.12 9	0.07 61	0.16 378	0.06 22	0.04 1	0.08 147	0.16 332

S2M2	0.13 16	0.12 112	0.26 35	0.17 8	0.12 103	0.12 6	0.07 1	0.18 7	0.21 67	0.12 19	0.15 63	0.14 81	0.12 84	0.16 10	0.15 106	0.13 399	0.09 218	0.09 223	0.10 323	0.11 331	0.09 103

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 16	0.15 219	0.21 10	0.27 383	0.09 10	0.15 21	0.13 36	0.23 36	0.21 67	0.12 19	0.11 14	0.10 26	0.13 113	0.22 92	0.13 35	0.07 61	0.05 4	0.06 22	0.05 21	0.07 91	0.07 19

FoundationStereo	0.13 16	0.08 3	0.18 2	0.29 425	0.30 484	0.12 6	0.13 36	0.12 1	0.18 30	0.09 1	0.08 6	0.10 26	0.08 6	0.14 2	0.11 1	0.07 61	0.31 512	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.06 6

MonSter	0.13 16	0.09 15	0.20 6	0.17 8	0.09 10	0.15 21	0.12 22	0.25 68	0.20 51	0.09 1	0.11 14	0.08 1	0.07 2	0.20 62	0.13 35	0.05 1	0.24 477	0.05 1	0.09 269	0.05 3	0.13 274

3w_stereo	0.14 38	0.11 66	0.31 68	0.19 55	0.09 10	0.16 40	0.16 106	0.28 86	0.20 51	0.13 27	0.12 21	0.08 1	0.12 84	0.19 45	0.12 9	0.05 1	0.19 426	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.10 162

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 38	0.10 36	0.27 47	0.21 127	0.11 67	0.16 40	0.14 55	0.24 53	0.17 19	0.17 88	0.20 107	0.18 128	0.11 59	0.16 10	0.17 149	0.07 61	0.08 178	0.07 67	0.07 117	0.07 91	0.09 103

LG-Stereo	0.14 38	0.13 144	0.30 61	0.21 127	0.11 67	0.16 40	0.18 187	0.23 36	0.19 41	0.12 19	0.18 89	0.11 40	0.09 17	0.15 5	0.14 71	0.06 22	0.07 119	0.08 143	0.08 190	0.07 91	0.07 19

castereo++	0.14 38	0.13 144	0.25 29	0.19 55	0.10 41	0.27 261	0.13 36	0.24 53	0.26 132	0.11 9	0.13 30	0.16 103	0.10 37	0.18 31	0.11 1	0.07 61	0.08 178	0.07 67	0.06 56	0.05 3	0.07 19

castereo	0.14 38	0.11 66	0.22 15	0.19 55	0.10 41	0.20 125	0.19 230	0.32 142	0.28 159	0.13 27	0.18 89	0.16 103	0.16 159	0.16 10	0.14 71	0.07 61	0.06 48	0.07 67	0.06 56	0.06 33	0.07 19

fffft	0.14 38	0.12 112	0.30 61	0.19 55	0.10 41	0.17 57	0.18 187	0.23 36	0.17 19	0.14 47	0.11 14	0.13 59	0.10 37	0.24 125	0.18 175	0.06 22	0.05 4	0.07 67	0.06 56	0.07 91	0.09 103
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 38	0.15 219	0.29 53	0.19 55	0.10 41	0.19 95	0.17 135	0.21 22	0.21 67	0.15 65	0.13 30	0.12 48	0.11 59	0.25 140	0.16 126	0.06 22	0.05 4	0.08 143	0.06 56	0.06 33	0.08 61

RAStereo	0.14 38	0.15 219	0.40 116	0.22 176	0.11 67	0.15 21	0.18 187	0.25 68	0.24 97	0.13 27	0.17 79	0.11 40	0.09 17	0.15 5	0.13 35	0.08 170	0.06 48	0.08 143	0.06 56	0.07 91	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 38	0.08 3	0.26 35	0.18 26	0.14 190	0.09 1	0.10 6	0.16 3	0.17 19	0.14 47	0.08 6	0.10 26	0.10 37	0.22 92	0.14 71	0.07 61	0.15 365	0.06 22	0.06 56	0.16 425	0.29 467

RSM++	0.14 38	0.11 66	0.25 29	0.32 458	0.17 318	0.17 57	0.15 77	0.23 36	0.21 67	0.12 19	0.12 21	0.14 81	0.09 17	0.21 72	0.13 35	0.06 22	0.05 4	0.07 67	0.07 117	0.07 91	0.11 198

RSM	0.14 38	0.11 66	0.25 29	0.29 425	0.16 288	0.16 40	0.15 77	0.24 53	0.20 51	0.13 27	0.13 30	0.15 95	0.09 17	0.22 92	0.13 35	0.06 22	0.06 48	0.07 67	0.07 117	0.07 91	0.11 198

trnet	0.14 38	0.09 15	0.26 35	0.15 2	0.07 1	0.21 151	0.12 22	0.25 68	0.26 132	0.16 76	0.21 125	0.15 95	0.13 113	0.19 45	0.14 71	0.09 241	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.06 33	0.06 6

LoS_RVC	0.14 38	0.11 66	0.32 75	0.18 26	0.16 288	0.20 125	0.18 187	0.21 22	0.18 30	0.14 47	0.20 107	0.12 48	0.17 176	0.17 22	0.14 71	0.06 22	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.14 300

CES	0.14 38	0.08 3	0.24 21	0.17 8	0.23 434	0.18 80	0.15 77	0.24 53	0.20 51	0.14 47	0.18 89	0.14 81	0.10 37	0.19 45	0.12 9	0.07 61	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.08 147	0.20 385

CREStereo	0.14 38	0.09 15	0.27 47	0.14 1	0.08 4	0.22 180	0.15 77	0.26 73	0.26 132	0.16 76	0.21 125	0.14 81	0.13 113	0.19 45	0.14 71	0.09 241	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 91	0.06 6
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
water-stereo	0.15 53	0.11 66	0.32 75	0.19 55	0.10 41	0.17 57	0.14 55	0.26 73	0.20 51	0.18 105	0.23 143	0.16 103	0.16 159	0.14 2	0.14 71	0.07 61	0.06 48	0.07 67	0.06 56	0.06 33	0.11 198

depthmonostereo	0.15 53	0.12 112	0.34 82	0.19 55	0.09 10	0.20 125	0.15 77	0.28 86	0.24 97	0.16 76	0.18 89	0.16 103	0.18 204	0.21 72	0.14 71	0.07 61	0.07 119	0.07 67	0.06 56	0.05 3	0.08 61

DilatedVolume-Stereo	0.15 53	0.09 15	0.26 35	0.18 26	0.10 41	0.21 151	0.14 55	0.24 53	0.22 75	0.22 144	0.21 125	0.16 103	0.15 142	0.24 125	0.17 149	0.07 61	0.07 119	0.06 22	0.06 56	0.05 3	0.08 61

tt45	0.15 53	0.14 188	0.29 53	0.19 55	0.11 67	0.23 199	0.18 187	0.23 36	0.18 30	0.16 76	0.13 30	0.14 81	0.10 37	0.31 240	0.15 106	0.07 61	0.05 4	0.08 143	0.06 56	0.07 91	0.08 61

999	0.15 53	0.13 144	0.30 61	0.19 55	0.12 103	0.20 125	0.17 135	0.25 68	0.20 51	0.14 47	0.16 68	0.14 81	0.11 59	0.36 286	0.16 126	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.06 56	0.06 33	0.08 61

mms	0.15 53	0.14 188	0.25 29	0.20 95	0.15 250	0.17 57	0.17 135	0.21 22	0.19 41	0.14 47	0.18 89	0.14 81	0.09 17	0.26 159	0.15 106	0.06 22	0.07 119	0.08 143	0.06 56	0.07 91	0.19 368

ours_stereo	0.15 53	0.14 188	0.29 53	0.21 127	0.14 190	0.17 57	0.18 187	0.21 22	0.20 51	0.13 27	0.18 89	0.14 81	0.10 37	0.24 125	0.15 106	0.06 22	0.06 48	0.08 143	0.06 56	0.07 91	0.13 274

fffy	0.15 53	0.14 188	0.31 68	0.21 127	0.14 190	0.19 95	0.18 187	0.24 53	0.19 41	0.13 27	0.17 79	0.15 95	0.13 113	0.25 140	0.15 106	0.06 22	0.08 178	0.08 143	0.06 56	0.07 91	0.15 316

WCG-NET	0.15 53	0.12 112	0.31 68	0.18 26	0.09 10	0.18 80	0.17 135	0.23 36	0.29 177	0.18 105	0.22 135	0.15 95	0.12 84	0.19 45	0.13 35	0.06 22	0.12 297	0.07 67	0.05 21	0.06 33	0.06 6

IGEV-Stereo++	0.15 53	0.09 15	0.27 47	0.21 127	0.13 151	0.14 12	0.11 14	0.23 36	0.19 41	0.15 65	0.14 58	0.11 40	0.11 59	0.19 45	0.12 9	0.06 22	0.21 445	0.06 22	0.05 21	0.06 33	0.28 462

Pointernet	0.15 53	0.08 3	0.35 88	0.19 55	0.12 103	0.20 125	0.12 22	0.34 167	0.25 121	0.15 65	0.16 68	0.13 59	0.11 59	0.18 31	0.13 35	0.08 170	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.06 33	0.08 61

MGS-Stereo	0.15 53	0.12 112	0.38 101	0.19 55	0.11 67	0.18 80	0.17 135	0.21 22	0.23 86	0.14 47	0.24 151	0.16 103	0.10 37	0.19 45	0.13 35	0.07 61	0.06 48	0.07 67	0.06 56	0.10 279	0.07 19

MaDis-Stereo	0.15 53	0.17 281	0.39 107	0.19 55	0.15 250	0.16 40	0.13 36	0.26 73	0.22 75	0.13 27	0.15 63	0.14 81	0.11 59	0.17 22	0.17 149	0.08 170	0.07 119	0.08 143	0.06 56	0.07 91	0.06 6

UniTT-Stereo	0.15 53	0.12 112	0.45 149	0.21 127	0.14 190	0.17 57	0.13 36	0.20 16	0.19 41	0.16 76	0.20 107	0.10 26	0.11 59	0.18 31	0.17 149	0.08 170	0.06 48	0.07 67	0.06 56	0.08 147	0.07 19

CASnet	0.15 53	0.13 144	0.30 61	0.22 176	0.08 4	0.15 21	0.14 55	0.28 86	0.26 132	0.23 152	0.20 107	0.15 95	0.11 59	0.18 31	0.13 35	0.07 61	0.05 4	0.11 351	0.09 269	0.08 147	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 53	0.09 15	0.34 82	0.17 8	0.09 10	0.22 180	0.14 55	0.27 80	0.27 149	0.15 65	0.18 89	0.19 138	0.14 128	0.23 114	0.14 71	0.08 170	0.06 48	0.06 22	0.04 1	0.06 33	0.06 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 53	0.10 36	0.34 82	0.32 458	0.19 371	0.16 40	0.14 55	0.29 105	0.20 51	0.13 27	0.14 58	0.13 59	0.08 6	0.23 114	0.14 71	0.06 22	0.13 317	0.07 67	0.06 56	0.06 33	0.11 198

GLC_STEREO	0.15 53	0.11 66	0.31 68	0.22 176	0.09 10	0.17 57	0.15 77	0.24 53	0.28 159	0.17 88	0.20 107	0.17 117	0.11 59	0.24 125	0.17 149	0.07 61	0.09 218	0.09 223	0.08 190	0.07 91	0.07 19

CroCo-Stereo	0.15 53	0.16 250	0.34 82	0.25 308	0.12 103	0.11 2	0.18 187	0.35 176	0.24 97	0.13 27	0.13 30	0.18 128	0.12 84	0.15 5	0.13 35	0.08 170	0.06 48	0.07 67	0.05 21	0.07 91	0.06 6
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
GIP-stereo	0.16 72	0.12 112	0.25 29	0.24 272	0.22 423	0.15 21	0.14 55	0.32 142	0.21 67	0.11 9	0.16 68	0.13 59	0.09 17	0.20 62	0.13 35	0.07 61	0.13 317	0.06 22	0.05 21	0.06 33	0.32 479

rvit_stereo_0081	0.16 72	0.13 144	0.30 61	0.21 127	0.12 103	0.17 57	0.17 135	0.24 53	0.34 239	0.17 88	0.19 99	0.18 128	0.15 142	0.20 62	0.17 149	0.11 341	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.09 218	0.07 19

rvit_stereo_0082	0.16 72	0.13 144	0.30 61	0.21 127	0.12 103	0.17 57	0.17 135	0.24 53	0.34 239	0.17 88	0.19 99	0.18 128	0.15 142	0.20 62	0.17 149	0.11 341	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.09 218	0.07 19

rvit_stereo_0080	0.16 72	0.17 281	0.35 88	0.19 55	0.13 151	0.14 12	0.20 265	0.29 105	0.26 132	0.16 76	0.17 79	0.19 138	0.14 128	0.19 45	0.16 126	0.11 341	0.08 178	0.08 143	0.08 190	0.10 279	0.08 61

AIO-Stereo	0.16 72	0.12 112	0.29 53	0.30 437	0.20 393	0.16 40	0.14 55	0.28 86	0.22 75	0.14 47	0.15 63	0.13 59	0.08 6	0.20 62	0.15 106	0.06 22	0.16 378	0.07 67	0.08 190	0.06 33	0.24 428

WCG-NET（raft）	0.16 72	0.14 188	0.32 75	0.18 26	0.09 10	0.19 95	0.16 106	0.24 53	0.27 149	0.19 109	0.19 99	0.20 150	0.12 84	0.22 92	0.13 35	0.06 22	0.17 402	0.06 22	0.05 21	0.07 91	0.07 19

whm_eth	0.16 72	0.17 281	0.35 88	0.19 55	0.13 151	0.14 12	0.20 265	0.29 105	0.26 132	0.16 76	0.17 79	0.19 138	0.14 128	0.19 45	0.16 126	0.11 341	0.08 178	0.08 143	0.08 190	0.10 279	0.08 61

CAS	0.16 72	0.07 1	0.29 53	0.42 508	0.17 318	0.20 125	0.18 187	0.23 36	0.20 51	0.15 65	0.19 99	0.11 40	0.10 37	0.15 5	0.14 71	0.31 513	0.04 1	0.06 22	0.04 1	0.06 33	0.16 332

ProNet	0.16 72	0.13 144	0.36 94	0.21 127	0.15 250	0.20 125	0.19 230	0.29 105	0.23 86	0.14 47	0.13 30	0.13 59	0.12 84	0.25 140	0.13 35	0.06 22	0.09 218	0.07 67	0.06 56	0.07 91	0.22 407

CroCo-Stereo Lap2	0.16 72	0.18 303	0.39 107	0.26 347	0.18 345	0.11 2	0.19 230	0.30 119	0.22 75	0.13 27	0.16 68	0.15 95	0.11 59	0.17 22	0.15 106	0.07 61	0.07 119	0.08 143	0.06 56	0.08 147	0.07 19

CREStereo++_RVC	0.16 72	0.09 15	0.42 132	0.17 8	0.11 67	0.18 80	0.13 36	0.23 36	0.31 202	0.21 126	0.31 218	0.13 59	0.11 59	0.17 22	0.16 126	0.07 61	0.04 1	0.06 22	0.15 454	0.06 33	0.05 1
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
TANstereo	0.16 72	0.11 66	0.43 138	0.16 4	0.08 4	0.25 237	0.14 55	0.23 36	0.29 177	0.25 172	0.30 207	0.16 103	0.12 84	0.18 31	0.13 35	0.08 170	0.07 119	0.06 22	0.05 21	0.07 91	0.08 61

XX-TBD	0.16 72	0.21 336	0.43 138	0.22 176	0.10 41	0.23 199	0.15 77	0.23 36	0.28 159	0.22 144	0.26 166	0.14 81	0.12 84	0.16 10	0.14 71	0.08 170	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 91	0.06 6

PMTNet	0.16 72	0.09 15	0.31 68	0.15 2	0.09 10	0.23 199	0.15 77	0.26 73	0.24 97	0.17 88	0.21 125	0.16 103	0.14 128	0.23 114	0.14 71	0.29 509	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 91	0.07 19

xyz-stereo-finetune	0.17 86	0.17 281	0.29 53	0.17 8	0.08 4	0.24 221	0.21 291	0.30 119	0.32 212	0.19 109	0.22 135	0.19 138	0.15 142	0.30 228	0.22 259	0.06 22	0.06 48	0.08 143	0.06 56	0.06 33	0.07 19

rvit_stereo_0083	0.17 86	0.13 144	0.29 53	0.21 127	0.13 151	0.17 57	0.17 135	0.23 36	0.36 266	0.16 76	0.22 135	0.19 138	0.17 176	0.21 72	0.17 149	0.11 341	0.10 250	0.10 296	0.08 190	0.09 218	0.08 61

rvit_stereo_0081_aga	0.17 86	0.17 281	0.40 116	0.21 127	0.14 190	0.20 125	0.17 135	0.24 53	0.26 132	0.18 105	0.21 125	0.20 150	0.14 128	0.20 62	0.15 106	0.12 380	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.10 279	0.08 61

RAFT-Stereo-weight	0.17 86	0.10 36	0.31 68	0.20 95	0.12 103	0.20 125	0.16 106	0.38 213	0.33 228	0.25 172	0.20 107	0.19 138	0.10 37	0.19 45	0.16 126	0.07 61	0.13 317	0.07 67	0.06 56	0.06 33	0.09 103

CAS++	0.17 86	0.13 144	0.35 88	0.18 26	0.13 151	0.17 57	0.16 106	0.42 263	0.25 121	0.19 109	0.18 89	0.13 59	0.10 37	0.22 92	0.12 9	0.12 380	0.10 250	0.11 351	0.08 190	0.10 279	0.09 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala	0.17 86	0.11 66	0.49 204	0.20 95	0.13 151	0.23 199	0.15 77	0.33 160	0.22 75	0.25 172	0.20 107	0.14 81	0.11 59	0.17 22	0.14 71	0.07 61	0.23 467	0.07 67	0.06 56	0.05 3	0.07 19

RCA-Stereo	0.17 86	0.10 36	0.33 80	0.20 95	0.11 67	0.19 95	0.17 135	0.39 231	0.36 266	0.21 126	0.25 158	0.17 117	0.17 176	0.18 31	0.15 106	0.07 61	0.14 334	0.07 67	0.06 56	0.06 33	0.08 61

iRaftStereo_RVC	0.17 86	0.16 250	0.35 88	0.21 127	0.11 67	0.20 125	0.17 135	0.34 167	0.25 121	0.20 119	0.25 158	0.19 138	0.12 84	0.21 72	0.16 126	0.07 61	0.12 297	0.10 296	0.09 269	0.09 218	0.14 300

Gwc-CoAtRS	0.17 86	0.10 36	0.41 123	0.20 95	0.12 103	0.20 125	0.15 77	0.34 167	0.29 177	0.23 152	0.23 143	0.27 238	0.15 142	0.21 72	0.14 71	0.07 61	0.06 48	0.07 67	0.07 117	0.06 33	0.07 19

xyz-stereo-finetune2	0.18 95	0.16 250	0.32 75	0.16 4	0.09 10	0.27 261	0.19 230	0.29 105	0.21 67	0.23 152	0.29 193	0.21 164	0.23 259	0.37 296	0.23 278	0.06 22	0.05 4	0.08 143	0.06 56	0.06 33	0.07 19

Reg-Stereo(zero)	0.18 95	0.08 3	0.39 107	0.19 55	0.19 371	0.24 221	0.18 187	0.29 105	0.29 177	0.24 160	0.21 125	0.24 202	0.18 204	0.22 92	0.21 242	0.07 61	0.11 279	0.06 22	0.07 117	0.06 33	0.11 198

SCV	0.18 95	0.15 219	0.37 99	0.26 347	0.20 393	0.16 40	0.16 106	0.35 176	0.23 86	0.14 47	0.16 68	0.13 59	0.09 17	0.31 240	0.12 9	0.08 170	0.19 426	0.07 67	0.07 117	0.09 218	0.26 451

tg	0.18 95	0.15 219	0.34 82	0.22 176	0.11 67	0.23 199	0.15 77	0.35 176	0.27 149	0.20 119	0.25 158	0.20 150	0.12 84	0.25 140	0.16 126	0.07 61	0.07 119	0.09 223	0.09 269	0.08 147	0.13 274

dual_stereo	0.18 95	0.08 3	0.26 35	0.21 127	0.32 494	0.11 2	0.13 36	0.27 80	0.20 51	0.11 9	0.09 10	0.10 26	0.08 6	0.20 62	0.14 71	0.07 61	0.45 530	0.06 22	0.05 21	0.05 3	0.65 538

Occ-G	0.18 95	0.10 36	0.38 101	0.23 227	0.15 250	0.16 40	0.18 187	0.23 36	0.26 132	0.15 65	0.20 107	0.21 164	0.11 59	0.22 92	0.19 201	0.07 61	0.17 402	0.07 67	0.06 56	0.08 147	0.30 470

rvit_stereo_ft	0.18 95	0.19 315	0.43 138	0.25 308	0.14 190	0.17 57	0.21 291	0.30 119	0.28 159	0.17 88	0.19 99	0.20 150	0.17 176	0.22 92	0.18 175	0.11 341	0.07 119	0.09 223	0.09 269	0.10 279	0.08 61

MoCha-V2	0.18 95	0.12 112	0.40 116	0.30 437	0.24 448	0.16 40	0.15 77	0.28 86	0.19 41	0.16 76	0.16 68	0.13 59	0.13 113	0.30 228	0.13 35	0.06 22	0.28 496	0.06 22	0.06 56	0.06 33	0.25 439

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 95	0.15 219	0.27 47	0.20 95	0.13 151	0.24 221	0.17 135	0.31 135	0.37 281	0.43 433	0.17 79	0.13 59	0.12 84	0.20 62	0.16 126	0.08 170	0.07 119	0.09 223	0.07 117	0.09 218	0.08 61

MyStereo07	0.18 95	0.15 219	0.44 146	0.22 176	0.16 288	0.25 237	0.22 325	0.31 135	0.26 132	0.22 144	0.13 30	0.12 48	0.13 113	0.33 259	0.14 71	0.07 61	0.13 317	0.09 223	0.09 269	0.09 218	0.11 198

ff7	0.18 95	0.13 144	0.41 123	0.21 127	0.15 250	0.21 151	0.17 135	0.28 86	0.23 86	0.21 126	0.13 30	0.12 48	0.12 84	0.27 171	0.13 35	0.07 61	0.25 480	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.36 490

ffff	0.18 95	0.13 144	0.41 123	0.21 127	0.15 250	0.21 151	0.17 135	0.28 86	0.23 86	0.21 126	0.13 30	0.12 48	0.12 84	0.27 171	0.13 35	0.07 61	0.25 480	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.36 490

11t	0.18 95	0.13 144	0.41 123	0.21 127	0.15 250	0.21 151	0.17 135	0.28 86	0.23 86	0.21 126	0.13 30	0.12 48	0.12 84	0.27 171	0.13 35	0.07 61	0.25 480	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.36 490

plain	0.18 95	0.16 250	0.59 338	0.21 127	0.13 151	0.16 40	0.17 135	0.29 105	0.23 86	0.16 76	0.26 166	0.13 59	0.17 176	0.27 171	0.17 149	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.07 117	0.10 279	0.07 19

MIF-Stereo (partial)	0.18 95	0.13 144	0.50 226	0.22 176	0.15 250	0.16 40	0.13 36	0.29 105	0.26 132	0.17 88	0.26 166	0.16 103	0.17 176	0.25 140	0.18 175	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.09 218	0.08 61

GCAP-Stereo	0.18 95	0.21 336	0.47 169	0.23 227	0.18 345	0.21 151	0.10 6	0.28 86	0.24 97	0.20 119	0.22 135	0.15 95	0.13 113	0.21 72	0.16 126	0.07 61	0.19 426	0.07 67	0.05 21	0.06 33	0.09 103

Any-RAFT	0.18 95	0.09 15	0.33 80	0.19 55	0.10 41	0.29 302	0.16 106	0.44 293	0.32 212	0.25 172	0.27 179	0.29 264	0.16 159	0.23 114	0.13 35	0.08 170	0.07 119	0.06 22	0.05 21	0.07 91	0.07 19

knoymous	0.18 95	0.10 36	0.35 88	0.17 8	0.11 67	0.21 151	0.17 135	0.33 160	0.24 97	0.24 160	0.28 185	0.27 238	0.16 159	0.24 125	0.17 149	0.09 241	0.06 48	0.09 223	0.06 56	0.09 218	0.10 162

MC-Stereo	0.18 95	0.10 36	0.36 94	0.28 410	0.14 190	0.18 80	0.15 77	0.24 53	0.20 51	0.21 126	0.24 151	0.16 103	0.13 113	0.25 140	0.14 71	0.07 61	0.17 402	0.07 67	0.07 117	0.06 33	0.30 470

ccc-4	0.18 95	0.13 144	0.41 123	0.21 127	0.15 250	0.21 151	0.17 135	0.28 86	0.23 86	0.21 126	0.13 30	0.12 48	0.12 84	0.27 171	0.13 35	0.07 61	0.25 480	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.36 490

test-3	0.18 95	0.10 36	0.48 184	0.23 227	0.14 190	0.18 80	0.16 106	0.32 142	0.29 177	0.26 182	0.17 79	0.22 171	0.13 113	0.26 159	0.19 201	0.06 22	0.14 334	0.08 143	0.08 190	0.06 33	0.10 162

test_1	0.18 95	0.10 36	0.48 184	0.23 227	0.14 190	0.18 80	0.16 106	0.32 142	0.29 177	0.26 182	0.17 79	0.22 171	0.13 113	0.26 159	0.19 201	0.06 22	0.14 334	0.08 143	0.08 190	0.06 33	0.10 162

cross-raft	0.18 95	0.12 112	0.40 116	0.27 383	0.16 288	0.20 125	0.24 377	0.34 167	0.24 97	0.23 152	0.28 185	0.29 264	0.15 142	0.19 45	0.16 126	0.06 22	0.05 4	0.08 143	0.07 117	0.07 91	0.07 19

s12784h	0.18 95	0.09 15	0.38 101	0.18 26	0.07 1	0.33 359	0.19 230	0.39 231	0.34 239	0.24 160	0.25 158	0.18 128	0.18 204	0.25 140	0.17 149	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.05 21	0.06 33	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 95	0.10 36	0.45 149	0.20 95	0.12 103	0.20 125	0.16 106	0.40 240	0.31 202	0.23 152	0.21 125	0.26 233	0.15 142	0.21 72	0.14 71	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.07 117	0.06 33	0.06 6

MM-Stereo_test3	0.19 120	0.15 219	0.39 107	0.25 308	0.15 250	0.19 95	0.22 325	0.42 263	0.40 317	0.17 88	0.24 151	0.17 117	0.12 84	0.22 92	0.16 126	0.08 170	0.21 445	0.08 143	0.06 56	0.09 218	0.11 198

MM-Stereo_test2	0.19 120	0.11 66	0.47 169	0.25 308	0.11 67	0.21 151	0.20 265	0.28 86	0.24 97	0.16 76	0.17 79	0.13 59	0.11 59	0.21 72	0.14 71	0.06 22	0.26 487	0.07 67	0.06 56	0.09 218	0.41 506

GREAT-IGEV	0.19 120	0.11 66	0.39 107	0.22 176	0.33 495	0.14 12	0.15 77	0.18 7	0.22 75	0.14 47	0.16 68	0.09 15	0.09 17	0.23 114	0.14 71	0.06 22	0.50 532	0.06 22	0.06 56	0.07 91	0.53 528

SCV_C0	0.19 120	0.14 188	0.40 116	0.30 437	0.20 393	0.15 21	0.16 106	0.35 176	0.26 132	0.17 88	0.16 68	0.13 59	0.09 17	0.31 240	0.14 71	0.07 61	0.22 457	0.06 22	0.06 56	0.09 218	0.25 439

gcap-zeroshot	0.19 120	0.14 188	0.51 243	0.21 127	0.15 250	0.27 261	0.15 77	0.32 142	0.24 97	0.26 182	0.20 107	0.34 318	0.15 142	0.22 92	0.14 71	0.07 61	0.08 178	0.07 67	0.07 117	0.06 33	0.09 103

testlalala2	0.19 120	0.11 66	0.49 204	0.37 485	0.26 465	0.24 221	0.14 55	0.37 202	0.26 132	0.25 172	0.27 179	0.21 164	0.12 84	0.17 22	0.17 149	0.07 61	0.07 119	0.07 67	0.07 117	0.07 91	0.08 61

H2IRNET	0.19 120	0.18 303	0.50 226	0.22 176	0.12 103	0.20 125	0.16 106	0.28 86	0.31 202	0.17 88	0.32 228	0.25 214	0.20 231	0.24 125	0.19 201	0.08 170	0.06 48	0.09 223	0.10 323	0.10 279	0.08 61

IGEV++	0.19 120	0.13 144	0.38 101	0.30 437	0.19 371	0.15 21	0.15 77	0.32 142	0.18 30	0.13 27	0.16 68	0.12 48	0.11 59	0.24 125	0.15 106	0.07 61	0.32 514	0.07 67	0.05 21	0.07 91	0.42 509

MSKI-zero shot	0.19 120	0.10 36	0.47 169	0.30 437	0.14 190	0.21 151	0.14 55	0.33 160	0.22 75	0.24 160	0.25 158	0.22 171	0.10 37	0.32 249	0.14 71	0.07 61	0.30 508	0.07 67	0.07 117	0.06 33	0.09 103

RAFT-Test	0.19 120	0.11 66	0.41 123	0.26 347	0.21 408	0.26 254	0.17 135	0.37 202	0.26 132	0.24 160	0.29 193	0.32 303	0.14 128	0.22 92	0.15 106	0.07 61	0.08 178	0.07 67	0.07 117	0.06 33	0.07 19

EGLCR-Stereo	0.19 120	0.09 15	0.34 82	0.29 425	0.17 318	0.28 279	0.16 106	0.30 119	0.23 86	0.22 144	0.11 14	0.16 103	0.09 17	0.28 192	0.15 106	0.07 61	0.25 480	0.07 67	0.07 117	0.06 33	0.37 498

Selective-RAFT	0.19 120	0.14 188	0.37 99	0.24 272	0.11 67	0.30 315	0.15 77	0.35 176	0.34 239	0.17 88	0.17 79	0.22 171	0.18 204	0.29 213	0.18 175	0.07 61	0.16 378	0.07 67	0.07 117	0.08 147	0.08 61

test_4	0.19 120	0.16 250	0.39 107	0.24 272	0.13 151	0.19 95	0.21 291	0.27 80	0.24 97	0.24 160	0.47 404	0.22 171	0.13 113	0.27 171	0.18 175	0.06 22	0.06 48	0.09 223	0.09 269	0.07 91	0.06 6

Patchmatch Stereo++	0.19 120	0.13 144	0.51 243	0.22 176	0.11 67	0.19 95	0.14 55	0.30 119	0.24 97	0.28 203	0.29 193	0.25 214	0.18 204	0.27 171	0.18 175	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.10 279	0.09 103
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	0.19 120	0.13 144	0.51 243	0.22 176	0.11 67	0.19 95	0.15 77	0.30 119	0.24 97	0.28 203	0.29 193	0.25 214	0.18 204	0.25 140	0.17 149	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.10 279	0.09 103

ROB_FTStereo_v2	0.19 120	0.13 144	0.51 243	0.22 176	0.11 67	0.19 95	0.15 77	0.30 119	0.24 97	0.28 203	0.29 193	0.25 214	0.18 204	0.25 140	0.18 175	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.10 279	0.09 103

ROB_FTStereo	0.19 120	0.13 144	0.51 243	0.22 176	0.11 67	0.19 95	0.13 36	0.30 119	0.24 97	0.28 203	0.29 193	0.25 214	0.18 204	0.25 140	0.17 149	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.10 279	0.09 103

HUI-Stereo	0.19 120	0.13 144	0.52 264	0.22 176	0.11 67	0.19 95	0.14 55	0.30 119	0.24 97	0.28 203	0.29 193	0.25 214	0.18 204	0.23 114	0.17 149	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.10 279	0.09 103

DeepStereo_RVC	0.19 120	0.12 112	0.47 169	0.22 176	0.11 67	0.19 95	0.16 106	0.29 105	0.24 97	0.28 203	0.27 179	0.23 185	0.28 342	0.24 125	0.19 201	0.08 170	0.06 48	0.09 223	0.07 117	0.09 218	0.10 162

iGMRVC	0.19 120	0.13 144	0.51 243	0.22 176	0.11 67	0.19 95	0.15 77	0.30 119	0.24 97	0.28 203	0.29 193	0.25 214	0.18 204	0.27 171	0.18 175	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.10 279	0.09 103

iRAFT	0.19 120	0.13 144	0.51 243	0.22 176	0.11 67	0.19 95	0.14 55	0.30 119	0.24 97	0.28 203	0.29 193	0.25 214	0.18 204	0.27 171	0.18 175	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.10 279	0.09 103

AnonymousM	0.19 120	0.20 328	0.30 61	0.18 26	0.10 41	0.19 95	0.17 135	0.32 142	0.27 149	0.27 193	0.21 125	0.18 128	0.14 128	0.21 72	0.16 126	0.09 241	0.08 178	0.38 518	0.15 454	0.06 33	0.08 61

CRE-IMP	0.19 120	0.13 144	0.51 243	0.23 227	0.11 67	0.24 221	0.17 135	0.31 135	0.24 97	0.27 193	0.26 166	0.24 202	0.17 176	0.24 125	0.19 201	0.09 241	0.05 4	0.10 296	0.07 117	0.10 279	0.10 162

RAFT-IKP	0.19 120	0.13 144	0.51 243	0.22 176	0.11 67	0.18 80	0.15 77	0.30 119	0.24 97	0.28 203	0.29 193	0.25 214	0.18 204	0.26 159	0.18 175	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.10 279	0.09 103

raftrobust	0.19 120	0.19 315	0.42 132	0.23 227	0.24 448	0.19 95	0.13 36	0.33 160	0.28 159	0.26 182	0.20 107	0.19 138	0.17 176	0.23 114	0.17 149	0.08 170	0.10 250	0.07 67	0.06 56	0.07 91	0.09 103

sCroCo_RVC	0.19 120	0.15 219	0.60 345	0.27 383	0.18 345	0.23 199	0.16 106	0.28 86	0.24 97	0.14 47	0.22 135	0.17 117	0.14 128	0.22 92	0.16 126	0.11 341	0.11 279	0.09 223	0.09 269	0.09 218	0.10 162

R-Stereo Train	0.19 120	0.10 36	0.49 204	0.22 176	0.12 103	0.23 199	0.18 187	0.43 272	0.20 51	0.31 266	0.45 384	0.20 150	0.14 128	0.18 31	0.18 175	0.08 170	0.06 48	0.07 67	0.06 56	0.06 33	0.07 19

RAFT-Stereo	0.19 120	0.10 36	0.49 204	0.22 176	0.12 103	0.23 199	0.18 187	0.43 272	0.20 51	0.31 266	0.45 384	0.20 150	0.14 128	0.18 31	0.18 175	0.08 170	0.06 48	0.07 67	0.06 56	0.06 33	0.07 19
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MM-Stereo_test1	0.20 148	0.13 144	0.45 149	0.24 272	0.12 103	0.20 125	0.21 291	0.36 188	0.32 212	0.23 152	0.22 135	0.15 95	0.14 128	0.28 192	0.16 126	0.07 61	0.24 477	0.08 143	0.07 117	0.09 218	0.21 394

HART	0.20 148	0.14 188	0.42 132	0.26 347	0.24 448	0.17 57	0.16 106	0.32 142	0.25 121	0.15 65	0.26 166	0.17 117	0.09 17	0.24 125	0.14 71	0.06 22	0.36 520	0.07 67	0.05 21	0.08 147	0.27 455

AIO_rvc	0.20 148	0.16 250	0.49 204	0.41 505	0.29 481	0.15 21	0.17 135	0.21 22	0.19 41	0.17 88	0.14 58	0.13 59	0.08 6	0.35 281	0.13 35	0.07 61	0.19 426	0.06 22	0.05 21	0.06 33	0.41 506

AIO_test	0.20 148	0.12 112	0.46 163	0.45 512	0.38 509	0.15 21	0.17 135	0.28 86	0.20 51	0.19 109	0.13 30	0.14 81	0.09 17	0.39 302	0.13 35	0.07 61	0.21 445	0.06 22	0.06 56	0.06 33	0.34 486

rvit_0105_6	0.20 148	0.16 250	0.41 123	0.23 227	0.14 190	0.18 80	0.20 265	0.31 135	0.39 307	0.18 105	0.22 135	0.23 185	0.18 204	0.26 159	0.18 175	0.16 447	0.13 317	0.13 409	0.11 356	0.11 331	0.09 103

GCAP-BAT	0.20 148	0.12 112	0.48 184	0.25 308	0.17 318	0.24 221	0.16 106	0.32 142	0.21 67	0.28 203	0.30 207	0.26 233	0.12 84	0.28 192	0.19 201	0.07 61	0.25 480	0.07 67	0.08 190	0.06 33	0.19 368

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 148	0.74 527	0.71 398	0.17 8	0.08 4	0.15 21	0.15 77	0.19 14	0.18 30	0.13 27	0.12 21	0.10 26	0.08 6	0.16 10	0.14 71	0.34 516	0.12 297	0.08 143	0.07 117	0.11 331	0.24 428

IGEVStereo-DCA	0.20 148	0.17 281	0.41 123	0.22 176	0.15 250	0.20 125	0.17 135	0.28 86	0.23 86	0.19 109	0.12 21	0.14 81	0.12 84	0.38 299	0.31 357	0.07 61	0.16 378	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.36 490

MIM_Stereo	0.20 148	0.17 281	0.55 296	0.20 95	0.21 408	0.17 57	0.14 55	0.37 202	0.27 149	0.28 203	0.35 266	0.23 185	0.13 113	0.28 192	0.16 126	0.06 22	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.15 316

AEACV	0.20 148	0.09 15	0.32 75	0.39 496	0.34 497	0.21 151	0.16 106	0.30 119	0.18 30	0.17 88	0.17 79	0.13 59	0.16 159	0.27 171	0.13 35	0.07 61	0.29 507	0.07 67	0.09 269	0.07 91	0.37 498

4D-IteraStereo	0.20 148	0.21 336	0.62 355	0.21 127	0.14 190	0.19 95	0.17 135	0.29 105	0.28 159	0.24 160	0.20 107	0.20 150	0.10 37	0.22 92	0.18 175	0.07 61	0.07 119	0.10 296	0.08 190	0.08 147	0.33 483

anonymousdsp	0.20 148	0.13 144	0.49 204	0.28 410	0.20 393	0.21 151	0.17 135	0.29 105	0.24 97	0.22 144	0.13 30	0.12 48	0.12 84	0.32 249	0.13 35	0.07 61	0.26 487	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.48 521

DCANet-4	0.20 148	0.11 66	0.58 331	0.19 55	0.09 10	0.19 95	0.18 187	0.39 231	0.42 339	0.29 227	0.31 218	0.17 117	0.22 248	0.21 72	0.20 220	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.05 21	0.06 33	0.09 103

fff	0.20 148	0.15 219	0.57 316	0.19 55	0.09 10	0.19 95	0.18 187	0.38 213	0.46 384	0.29 227	0.31 218	0.18 128	0.28 342	0.21 72	0.20 220	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.05 21	0.06 33	0.09 103

DisPM	0.20 148	0.11 66	0.52 264	0.24 272	0.13 151	0.18 80	0.19 230	0.30 119	0.31 202	0.33 304	0.34 258	0.23 185	0.16 159	0.34 274	0.17 149	0.09 241	0.06 48	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.12 247

IGEV-Stereo	0.20 148	0.13 144	0.49 204	0.28 410	0.20 393	0.21 151	0.17 135	0.29 105	0.24 97	0.22 144	0.13 30	0.12 48	0.12 84	0.32 249	0.13 35	0.07 61	0.26 487	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.48 521
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 148	0.17 281	0.45 149	0.23 227	0.18 345	0.21 151	0.27 410	0.28 86	0.28 159	0.31 266	0.32 228	0.28 251	0.17 176	0.16 10	0.13 35	0.07 61	0.23 467	0.10 296	0.08 190	0.08 147	0.07 19

error version	0.20 148	0.17 281	0.45 149	0.23 227	0.18 345	0.21 151	0.27 410	0.28 86	0.28 159	0.31 266	0.32 228	0.28 251	0.17 176	0.16 10	0.13 35	0.07 61	0.23 467	0.10 296	0.08 190	0.08 147	0.07 19

test-v	0.20 148	0.17 281	0.45 149	0.23 227	0.18 345	0.21 151	0.27 410	0.28 86	0.28 159	0.31 266	0.32 228	0.28 251	0.17 176	0.16 10	0.13 35	0.07 61	0.23 467	0.10 296	0.08 190	0.08 147	0.07 19

test_3	0.20 148	0.12 112	0.49 204	0.26 347	0.14 190	0.22 180	0.25 391	0.34 167	0.33 228	0.25 172	0.18 89	0.23 185	0.13 113	0.25 140	0.20 220	0.06 22	0.14 334	0.09 223	0.10 323	0.07 91	0.10 162

NRIStereo	0.20 148	0.12 112	0.50 226	0.23 227	0.11 67	0.24 221	0.19 230	0.30 119	0.28 159	0.26 182	0.26 166	0.25 214	0.18 204	0.34 274	0.19 201	0.08 170	0.06 48	0.09 223	0.07 117	0.09 218	0.09 103

Pruner-Stereo	0.20 148	0.12 112	0.49 204	0.29 425	0.12 103	0.19 95	0.17 135	0.32 142	0.31 202	0.33 304	0.32 228	0.25 214	0.15 142	0.25 140	0.22 259	0.09 241	0.06 48	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.10 162

test-2	0.20 148	0.17 281	0.45 149	0.23 227	0.18 345	0.21 151	0.27 410	0.28 86	0.28 159	0.31 266	0.32 228	0.28 251	0.17 176	0.16 10	0.13 35	0.07 61	0.23 467	0.10 296	0.08 190	0.08 147	0.07 19

test-1	0.20 148	0.12 112	0.49 204	0.23 227	0.23 434	0.22 180	0.23 353	0.36 188	0.29 177	0.21 126	0.25 158	0.24 202	0.14 128	0.18 31	0.22 259	0.07 61	0.14 334	0.08 143	0.07 117	0.06 33	0.14 300

DCANet	0.20 148	0.15 219	0.57 316	0.19 55	0.09 10	0.19 95	0.18 187	0.37 202	0.41 327	0.30 250	0.31 218	0.19 138	0.23 259	0.21 72	0.20 220	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.05 21	0.07 91	0.10 162

csc	0.20 148	0.15 219	0.57 316	0.19 55	0.09 10	0.19 95	0.18 187	0.38 213	0.46 384	0.29 227	0.31 218	0.18 128	0.28 342	0.21 72	0.20 220	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.05 21	0.06 33	0.09 103

cscssc	0.20 148	0.15 219	0.57 316	0.19 55	0.09 10	0.19 95	0.18 187	0.38 213	0.46 384	0.29 227	0.31 218	0.18 128	0.28 342	0.21 72	0.20 220	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.05 21	0.06 33	0.09 103

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 148	0.23 371	0.49 204	0.21 127	0.16 288	0.19 95	0.17 135	0.35 176	0.32 212	0.26 182	0.33 248	0.20 150	0.17 176	0.21 72	0.17 149	0.06 22	0.10 250	0.07 67	0.07 117	0.07 91	0.11 198

AFF-stereo	0.20 148	0.24 382	0.49 204	0.22 176	0.11 67	0.18 80	0.18 187	0.35 176	0.29 177	0.25 172	0.36 281	0.25 214	0.17 176	0.25 140	0.17 149	0.06 22	0.09 218	0.08 143	0.08 190	0.08 147	0.11 198

DIP-Stereo	0.20 148	0.13 144	0.48 184	0.20 95	0.13 151	0.28 279	0.12 22	0.43 272	0.26 132	0.27 193	0.32 228	0.21 164	0.17 176	0.26 159	0.20 220	0.08 170	0.06 48	0.08 143	0.06 56	0.07 91	0.10 162
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HI	0.21 178	0.16 250	0.50 226	0.18 26	0.15 250	0.17 57	0.16 106	0.35 176	0.22 75	0.38 379	0.38 300	0.36 337	0.24 281	0.29 213	0.22 259	0.06 22	0.05 4	0.08 143	0.09 269	0.09 218	0.08 61

CoSv	0.21 178	0.16 250	0.50 226	0.18 26	0.15 250	0.17 57	0.16 106	0.35 176	0.22 75	0.38 379	0.38 300	0.36 337	0.24 281	0.29 213	0.22 259	0.06 22	0.05 4	0.08 143	0.09 269	0.09 218	0.08 61

AIO-test1	0.21 178	0.22 355	0.56 306	0.31 452	0.24 448	0.21 151	0.16 106	0.42 263	0.37 281	0.17 88	0.26 166	0.18 128	0.12 84	0.29 213	0.15 106	0.08 170	0.07 119	0.10 296	0.11 356	0.07 91	0.10 162

IGEV-RUCA	0.21 178	0.09 15	0.26 35	0.20 95	0.19 371	0.28 279	0.23 353	0.24 53	0.22 75	0.21 126	0.23 143	0.29 264	0.48 470	0.26 159	0.19 201	0.09 241	0.08 178	0.18 472	0.14 443	0.18 454	0.19 368

rvit_0105_4	0.21 178	0.17 281	0.49 204	0.23 227	0.14 190	0.20 125	0.23 353	0.35 176	0.40 317	0.19 109	0.24 151	0.25 214	0.20 231	0.28 192	0.18 175	0.16 447	0.13 317	0.12 384	0.11 356	0.11 331	0.10 162

model_zeroshot	0.21 178	0.14 188	0.51 243	0.34 474	0.18 345	0.26 254	0.16 106	0.41 258	0.24 97	0.33 304	0.20 107	0.25 214	0.12 84	0.26 159	0.16 126	0.09 241	0.21 445	0.07 67	0.08 190	0.07 91	0.13 274

AE-Stereo	0.21 178	0.12 112	0.50 226	0.25 308	0.15 250	0.24 221	0.18 187	0.40 240	0.34 239	0.19 109	0.26 166	0.21 164	0.13 113	0.22 92	0.16 126	0.07 61	0.26 487	0.09 223	0.10 323	0.07 91	0.31 474

ACVNet-DCA	0.21 178	0.16 250	0.50 226	0.27 383	0.13 151	0.31 335	0.19 230	0.43 272	0.32 212	0.21 126	0.20 107	0.13 59	0.17 176	0.28 192	0.12 9	0.08 170	0.28 496	0.08 143	0.06 56	0.09 218	0.23 415

11t1	0.21 178	0.12 112	0.45 149	0.20 95	0.15 250	0.27 261	0.17 135	0.37 202	0.28 159	0.27 193	0.25 158	0.24 202	0.23 259	0.28 192	0.25 301	0.09 241	0.19 426	0.07 67	0.07 117	0.09 218	0.23 415

LL-Strereo2	0.21 178	0.25 397	0.53 275	0.32 458	0.20 393	0.25 237	0.14 55	0.32 142	0.25 121	0.25 172	0.20 107	0.24 202	0.12 84	0.28 192	0.18 175	0.07 61	0.07 119	0.12 384	0.09 269	0.09 218	0.16 332

ADStereo(finetuned)	0.21 178	0.15 219	0.59 338	0.19 55	0.09 10	0.19 95	0.18 187	0.37 202	0.41 327	0.30 250	0.31 218	0.19 138	0.31 385	0.21 72	0.20 220	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.05 21	0.07 91	0.10 162

PFNet+	0.21 178	0.11 66	0.54 287	0.22 176	0.12 103	0.17 57	0.18 187	0.31 135	0.36 266	0.33 304	0.32 228	0.24 202	0.16 159	0.33 259	0.18 175	0.10 304	0.07 119	0.11 351	0.10 323	0.08 147	0.12 247

rafts_anoy	0.21 178	0.22 355	0.49 204	0.25 308	0.24 448	0.19 95	0.17 135	0.34 167	0.32 212	0.24 160	0.25 158	0.20 150	0.16 159	0.25 140	0.21 242	0.08 170	0.19 426	0.11 351	0.12 397	0.09 218	0.09 103

raft+_RVC	0.21 178	0.21 336	0.46 163	0.22 176	0.35 500	0.21 151	0.16 106	0.39 231	0.35 250	0.22 144	0.28 185	0.20 150	0.15 142	0.25 140	0.20 220	0.08 170	0.16 378	0.08 143	0.07 117	0.07 91	0.12 247

sAnonymous2	0.21 178	0.24 382	0.79 422	0.24 272	0.17 318	0.22 180	0.20 265	0.36 188	0.29 177	0.17 88	0.19 99	0.17 117	0.16 159	0.18 31	0.15 106	0.10 304	0.07 119	0.09 223	0.08 190	0.23 485	0.18 353

CroCo_RVC	0.21 178	0.24 382	0.79 422	0.24 272	0.17 318	0.22 180	0.20 265	0.36 188	0.29 177	0.17 88	0.19 99	0.17 117	0.16 159	0.18 31	0.15 106	0.10 304	0.07 119	0.09 223	0.08 190	0.23 485	0.18 353

RALAANet	0.21 178	0.24 382	0.53 275	0.23 227	0.14 190	0.22 180	0.13 36	0.38 213	0.30 193	0.29 227	0.26 166	0.25 214	0.15 142	0.28 192	0.20 220	0.08 170	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.10 279	0.07 19

GMStereo	0.21 178	0.30 433	0.57 316	0.21 127	0.12 103	0.24 221	0.18 187	0.30 119	0.41 327	0.26 182	0.24 151	0.17 117	0.16 159	0.25 140	0.19 201	0.10 304	0.07 119	0.08 143	0.08 190	0.11 331	0.09 103
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 196	0.47 495	0.67 378	0.30 437	0.31 491	0.11 2	0.11 14	0.18 7	0.15 12	0.09 1	0.11 14	0.09 15	0.09 17	0.27 171	0.12 9	0.09 241	0.39 522	0.06 22	0.04 1	0.24 489	0.49 523

AIO-test2	0.22 196	0.27 415	0.54 287	0.29 425	0.16 288	0.22 180	0.16 106	0.44 293	0.43 350	0.17 88	0.29 193	0.16 103	0.11 59	0.27 171	0.14 71	0.19 481	0.07 119	0.10 296	0.11 356	0.08 147	0.09 103

FACV-RUCA	0.22 196	0.15 219	0.38 101	0.24 272	0.23 434	0.26 254	0.19 230	0.41 258	0.35 250	0.26 182	0.32 228	0.22 171	0.25 294	0.24 125	0.19 201	0.10 304	0.07 119	0.15 447	0.08 190	0.16 425	0.14 300

rvit_0105_5	0.22 196	0.18 303	0.51 243	0.23 227	0.13 151	0.22 180	0.25 391	0.38 213	0.40 317	0.21 126	0.23 143	0.27 238	0.20 231	0.27 171	0.20 220	0.15 437	0.13 317	0.12 384	0.12 397	0.10 279	0.10 162

1test111	0.22 196	0.16 250	0.50 226	0.27 383	0.13 151	0.31 335	0.19 230	0.43 272	0.32 212	0.21 126	0.20 107	0.13 59	0.17 176	0.36 286	0.28 331	0.08 170	0.28 496	0.08 143	0.06 56	0.09 218	0.23 415

cc1	0.22 196	0.16 250	0.50 226	0.27 383	0.13 151	0.31 335	0.19 230	0.39 231	0.48 405	0.21 126	0.20 107	0.13 59	0.17 176	0.28 192	0.12 9	0.08 170	0.28 496	0.08 143	0.06 56	0.08 147	0.37 498

rrr	0.22 196	0.17 281	0.79 422	0.22 176	0.15 250	0.20 125	0.18 187	0.40 240	0.27 149	0.19 109	0.12 21	0.14 81	0.12 84	0.38 299	0.31 357	0.07 61	0.16 378	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.28 462

tt1	0.22 196	0.16 250	0.49 204	0.26 347	0.15 250	0.31 335	0.19 230	0.38 213	0.46 384	0.21 126	0.19 99	0.13 59	0.16 159	0.28 192	0.12 9	0.08 170	0.28 496	0.08 143	0.06 56	0.08 147	0.37 498

HH	0.22 196	0.12 112	0.55 296	0.32 458	0.16 288	0.27 261	0.18 187	0.36 188	0.25 121	0.20 119	0.26 166	0.34 318	0.18 204	0.33 259	0.15 106	0.07 61	0.16 378	0.07 67	0.07 117	0.07 91	0.31 474

HanStereo	0.22 196	0.12 112	0.55 296	0.32 458	0.16 288	0.27 261	0.18 187	0.36 188	0.25 121	0.20 119	0.26 166	0.34 318	0.18 204	0.33 259	0.15 106	0.07 61	0.16 378	0.07 67	0.07 117	0.07 91	0.31 474

CASS	0.22 196	0.16 250	0.40 116	0.26 347	0.12 103	0.29 302	0.19 230	0.40 240	0.32 212	0.34 323	0.35 266	0.25 214	0.25 294	0.26 159	0.21 242	0.13 399	0.08 178	0.11 351	0.09 269	0.11 331	0.12 247
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 196	0.19 315	0.64 365	0.22 176	0.12 103	0.28 279	0.20 265	0.48 330	0.39 307	0.31 266	0.24 151	0.19 138	0.24 281	0.28 192	0.20 220	0.07 61	0.05 4	0.08 143	0.07 117	0.07 91	0.08 61

IPLGR	0.22 196	0.14 188	0.75 407	0.21 127	0.11 67	0.25 237	0.18 187	0.44 293	0.38 291	0.29 227	0.28 185	0.21 164	0.19 226	0.37 296	0.19 201	0.07 61	0.06 48	0.08 143	0.07 117	0.07 91	0.07 19

GANet-ADL	0.22 196	0.14 188	0.51 243	0.23 227	0.14 190	0.29 302	0.19 230	0.48 330	0.36 266	0.26 182	0.33 248	0.32 303	0.20 231	0.26 159	0.22 259	0.11 341	0.07 119	0.07 67	0.06 56	0.09 218	0.11 198

TRStereo	0.22 196	0.21 336	0.62 355	0.40 501	0.19 371	0.22 180	0.16 106	0.58 437	0.30 193	0.21 126	0.21 125	0.22 171	0.13 113	0.27 171	0.14 71	0.09 241	0.09 218	0.09 223	0.11 356	0.06 33	0.19 368

LCNet	0.22 196	0.12 112	0.42 132	0.26 347	0.12 103	0.23 199	0.19 230	0.36 188	0.28 159	0.28 203	0.35 266	0.26 233	0.30 368	0.35 281	0.17 149	0.07 61	0.05 4	0.09 223	0.10 323	0.13 385	0.22 407

NF-Stereo	0.22 196	0.11 66	0.52 264	0.25 308	0.12 103	0.21 151	0.18 187	0.40 240	0.35 250	0.28 203	0.30 207	0.22 171	0.17 176	0.52 353	0.21 242	0.09 241	0.06 48	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.13 274

OCTAStereo	0.22 196	0.11 66	0.52 264	0.25 308	0.12 103	0.21 151	0.18 187	0.40 240	0.35 250	0.28 203	0.30 207	0.22 171	0.17 176	0.51 345	0.21 242	0.09 241	0.06 48	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.13 274

PSM-softLoss	0.22 196	0.11 66	0.53 275	0.25 308	0.12 103	0.20 125	0.17 135	0.39 231	0.29 177	0.29 227	0.32 228	0.24 202	0.16 159	0.53 356	0.21 242	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.09 269	0.08 147	0.12 247

KMStereo	0.22 196	0.11 66	0.53 275	0.25 308	0.12 103	0.20 125	0.17 135	0.39 231	0.29 177	0.29 227	0.32 228	0.24 202	0.16 159	0.53 356	0.21 242	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.09 269	0.08 147	0.12 247

SST-Stereo	0.22 196	0.11 66	0.52 264	0.25 308	0.14 190	0.19 95	0.17 135	0.32 142	0.26 132	0.34 323	0.33 248	0.29 264	0.25 294	0.56 373	0.18 175	0.08 170	0.05 4	0.10 296	0.08 190	0.09 218	0.07 19

RAFT_R40	0.22 196	0.11 66	0.52 264	0.25 308	0.13 151	0.18 80	0.18 187	0.32 142	0.31 202	0.33 304	0.33 248	0.30 282	0.23 259	0.55 367	0.19 201	0.08 170	0.05 4	0.10 296	0.08 190	0.09 218	0.07 19

RE-Stereo	0.22 196	0.11 66	0.52 264	0.25 308	0.12 103	0.21 151	0.18 187	0.40 240	0.35 250	0.28 203	0.30 207	0.22 171	0.17 176	0.51 345	0.21 242	0.09 241	0.06 48	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.13 274

TVStereo	0.22 196	0.11 66	0.52 264	0.25 308	0.12 103	0.21 151	0.18 187	0.40 240	0.35 250	0.28 203	0.30 207	0.22 171	0.17 176	0.51 345	0.21 242	0.09 241	0.06 48	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.13 274

RAFT-345	0.22 196	0.11 66	0.55 296	0.22 176	0.12 103	0.20 125	0.16 106	0.27 80	0.28 159	0.27 193	0.65 477	0.20 150	0.17 176	0.55 367	0.22 259	0.07 61	0.06 48	0.08 143	0.07 117	0.06 33	0.07 19

GMM-Stereo	0.22 196	0.10 36	0.56 306	0.23 227	0.13 151	0.24 221	0.24 377	0.38 213	0.29 177	0.31 266	0.44 370	0.27 238	0.21 241	0.31 240	0.17 149	0.07 61	0.05 4	0.10 296	0.09 269	0.08 147	0.19 368

Prome-Stereo	0.22 196	0.10 36	0.43 138	0.24 272	0.13 151	0.23 199	0.23 353	0.37 202	0.27 149	0.33 304	0.58 455	0.24 202	0.28 342	0.30 228	0.16 126	0.07 61	0.05 4	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.20 385

TestStereo	0.22 196	0.24 382	0.48 184	0.25 308	0.11 67	0.22 180	0.22 325	0.32 142	0.31 202	0.24 160	0.34 258	0.23 185	0.19 226	0.62 410	0.19 201	0.08 170	0.07 119	0.10 296	0.07 117	0.11 331	0.07 19

RALCasStereoNet	0.22 196	0.22 355	0.48 184	0.23 227	0.23 434	0.22 180	0.18 187	0.32 142	0.27 149	0.22 144	0.30 207	0.22 171	0.15 142	0.29 213	0.20 220	0.08 170	0.22 457	0.07 67	0.06 56	0.10 279	0.25 439

111	0.22 196	0.22 355	0.57 316	0.19 55	0.09 10	0.24 221	0.17 135	0.44 293	0.46 384	0.24 160	0.30 207	0.29 264	0.22 248	0.25 140	0.19 201	0.08 170	0.05 4	0.07 67	0.06 56	0.07 91	0.15 316

test_xeample3	0.22 196	0.17 281	0.81 427	0.21 127	0.15 250	0.20 125	0.18 187	0.40 240	0.25 121	0.19 109	0.12 21	0.13 59	0.12 84	0.34 274	0.33 375	0.07 61	0.20 440	0.07 67	0.08 190	0.08 147	0.34 486

FENet	0.22 196	0.13 144	0.48 184	0.22 176	0.12 103	0.27 261	0.18 187	0.43 272	0.37 281	0.31 266	0.32 228	0.29 264	0.23 259	0.27 171	0.24 287	0.10 304	0.07 119	0.09 223	0.09 269	0.09 218	0.11 198

HITNet	0.22 196	0.23 371	0.60 345	0.20 95	0.09 10	0.27 261	0.15 77	0.45 302	0.33 228	0.29 227	0.33 248	0.27 238	0.22 248	0.29 213	0.27 323	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.06 56	0.09 218	0.11 198
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
test_sample2	0.23 229	0.12 112	0.39 107	0.20 95	0.11 67	0.28 279	0.22 325	0.45 302	0.33 228	0.27 193	0.34 258	0.30 282	0.25 294	0.46 328	0.23 278	0.09 241	0.15 365	0.09 223	0.08 190	0.10 279	0.19 368

MyStereo06	0.23 229	0.15 219	0.74 404	0.22 176	0.14 190	0.25 237	0.22 325	0.43 272	0.25 121	0.36 354	0.24 151	0.34 318	0.18 204	0.24 125	0.20 220	0.07 61	0.12 297	0.09 223	0.09 269	0.09 218	0.11 198

xx1	0.23 229	0.16 250	0.50 226	0.27 383	0.13 151	0.31 335	0.19 230	0.39 231	0.48 405	0.21 126	0.20 107	0.28 251	0.25 294	0.28 192	0.12 9	0.08 170	0.28 496	0.10 296	0.11 356	0.09 218	0.23 415

IGEV_Zeroshot_test	0.23 229	0.11 66	0.82 431	0.21 127	0.23 434	0.20 125	0.19 230	0.38 213	0.23 86	0.34 323	0.22 135	0.29 264	0.14 128	0.24 125	0.20 220	0.07 61	0.09 218	0.08 143	0.08 190	0.08 147	0.35 489

StereoVision	0.23 229	0.23 371	0.55 296	0.27 383	0.17 318	0.23 199	0.22 325	0.40 240	0.32 212	0.21 126	0.51 420	0.22 171	0.16 159	0.29 213	0.19 201	0.11 341	0.12 297	0.13 409	0.13 427	0.10 279	0.08 61

PCWNet_CMD	0.23 229	0.14 188	0.48 184	0.21 127	0.13 151	0.28 279	0.17 135	0.47 319	0.47 397	0.30 250	0.36 281	0.37 343	0.24 281	0.29 213	0.21 242	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.11 331	0.11 198

testlalala_base	0.23 229	0.14 188	0.48 184	0.26 347	0.16 288	0.25 237	0.17 135	0.37 202	0.19 41	0.20 119	0.26 166	0.17 117	0.14 128	0.19 45	0.18 175	0.42 526	0.23 467	0.07 67	0.06 56	0.50 520	0.14 300

anonymousdsp2	0.23 229	0.11 66	0.42 132	0.26 347	0.24 448	0.25 237	0.17 135	0.43 272	0.37 281	0.30 250	0.23 143	0.24 202	0.15 142	0.32 249	0.17 149	0.07 61	0.28 496	0.07 67	0.05 21	0.08 147	0.44 513

TestStereo1	0.23 229	0.22 355	0.50 226	0.27 383	0.14 190	0.26 254	0.27 410	0.43 272	0.38 291	0.29 227	0.39 318	0.23 185	0.21 241	0.33 259	0.18 175	0.08 170	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.10 162

x	0.23 229	0.15 219	0.45 149	0.20 95	0.15 250	0.27 261	0.17 135	0.43 272	0.35 250	0.26 182	0.31 218	0.29 264	0.25 294	0.29 213	0.30 347	0.09 241	0.22 457	0.08 143	0.09 269	0.09 218	0.24 428

RAFT_CTSACE	0.23 229	0.21 336	0.57 316	0.26 347	0.15 250	0.22 180	0.23 353	0.34 167	0.30 193	0.34 323	0.51 420	0.31 292	0.17 176	0.33 259	0.15 106	0.06 22	0.09 218	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.07 19

RAFT+CT+SA	0.23 229	0.24 382	0.48 184	0.25 308	0.18 345	0.23 199	0.29 431	0.42 263	0.38 291	0.24 160	0.39 318	0.20 150	0.17 176	0.34 274	0.17 149	0.07 61	0.07 119	0.09 223	0.12 397	0.09 218	0.13 274

SA-5K	0.23 229	0.22 355	0.50 226	0.27 383	0.14 190	0.26 254	0.27 410	0.43 272	0.38 291	0.29 227	0.39 318	0.23 185	0.21 241	0.33 259	0.18 175	0.08 170	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.10 162

CIPLG	0.23 229	0.28 423	0.75 407	0.24 272	0.16 288	0.25 237	0.20 265	0.38 213	0.33 228	0.32 291	0.34 258	0.23 185	0.15 142	0.27 171	0.22 259	0.09 241	0.07 119	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.09 103

dd	0.23 229	0.32 443	0.55 296	0.23 227	0.12 103	0.27 261	0.21 291	0.32 142	0.45 373	0.30 250	0.29 193	0.25 214	0.17 176	0.31 240	0.26 312	0.13 399	0.07 119	0.10 296	0.08 190	0.12 371	0.09 103

IPLG	0.23 229	0.19 315	0.65 370	0.21 127	0.12 103	0.28 279	0.17 135	0.45 302	0.32 212	0.33 304	0.32 228	0.16 103	0.17 176	0.50 339	0.23 278	0.07 61	0.06 48	0.08 143	0.07 117	0.07 91	0.08 61

IPLGR_C	0.23 229	0.29 427	0.81 427	0.24 272	0.16 288	0.24 221	0.20 265	0.38 213	0.33 228	0.32 291	0.33 248	0.23 185	0.15 142	0.26 159	0.22 259	0.09 241	0.07 119	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.09 103

ACRE	0.23 229	0.27 415	0.83 436	0.24 272	0.15 250	0.24 221	0.20 265	0.38 213	0.32 212	0.32 291	0.33 248	0.23 185	0.15 142	0.26 159	0.22 259	0.09 241	0.07 119	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.09 103

GwcNet-ADL	0.23 229	0.15 219	0.58 331	0.24 272	0.13 151	0.23 199	0.24 377	0.51 358	0.41 327	0.28 203	0.29 193	0.30 282	0.20 231	0.27 171	0.28 331	0.09 241	0.07 119	0.07 67	0.07 117	0.09 218	0.11 198

HHNet	0.23 229	0.12 112	0.66 375	0.19 55	0.18 345	0.20 125	0.20 265	0.36 188	0.32 212	0.33 304	0.59 459	0.19 138	0.21 241	0.24 125	0.31 357	0.08 170	0.06 48	0.09 223	0.07 117	0.08 147	0.12 247

KYRaft	0.23 229	0.11 66	0.43 138	0.23 227	0.12 103	0.23 199	0.23 353	0.37 202	0.26 132	0.35 341	0.53 434	0.34 318	0.26 312	0.29 213	0.16 126	0.07 61	0.05 4	0.09 223	0.10 323	0.08 147	0.30 470

ASMatch	0.23 229	0.11 66	0.55 296	0.25 308	0.14 190	0.19 95	0.16 106	0.32 142	0.30 193	0.28 203	0.68 484	0.28 251	0.26 312	0.50 339	0.22 259	0.07 61	0.06 48	0.08 143	0.07 117	0.06 33	0.11 198

IRAFT_RVC	0.23 229	0.15 219	0.54 287	0.26 347	0.12 103	0.19 95	0.23 353	0.41 258	0.39 307	0.31 266	0.30 207	0.29 264	0.24 281	0.55 367	0.23 278	0.08 170	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.08 147	0.08 61

CFNet_pseudo	0.23 229	0.14 188	0.48 184	0.20 95	0.13 151	0.27 261	0.17 135	0.46 309	0.45 373	0.30 250	0.37 292	0.38 349	0.23 259	0.30 228	0.22 259	0.09 241	0.06 48	0.11 351	0.08 190	0.11 331	0.11 198

GES	0.23 229	0.14 188	0.54 287	0.21 127	0.14 190	0.28 279	0.19 230	0.51 358	0.35 250	0.31 266	0.36 281	0.25 214	0.24 281	0.30 228	0.23 278	0.11 341	0.09 218	0.08 143	0.08 190	0.10 279	0.12 247

SFCPSM	0.23 229	0.12 112	0.51 243	0.21 127	0.14 190	0.34 374	0.22 325	0.57 424	0.41 327	0.29 227	0.32 228	0.23 185	0.22 248	0.28 192	0.20 220	0.10 304	0.07 119	0.09 223	0.10 323	0.09 218	0.09 103

MSMDNet	0.23 229	0.14 188	0.49 204	0.20 95	0.13 151	0.28 279	0.17 135	0.47 319	0.47 397	0.30 250	0.36 281	0.37 343	0.24 281	0.29 213	0.21 242	0.09 241	0.07 119	0.09 223	0.08 190	0.11 331	0.11 198

ccs_rob	0.23 229	0.14 188	0.48 184	0.20 95	0.13 151	0.27 261	0.17 135	0.46 309	0.45 373	0.30 250	0.37 292	0.38 349	0.23 259	0.30 228	0.22 259	0.09 241	0.06 48	0.11 351	0.08 190	0.12 371	0.11 198

rvit_0105_3	0.24 257	0.21 336	0.57 316	0.25 308	0.15 250	0.24 221	0.28 425	0.40 240	0.43 350	0.25 172	0.26 166	0.29 264	0.22 248	0.29 213	0.21 242	0.15 437	0.13 317	0.14 431	0.15 454	0.10 279	0.10 162

test_sample1	0.24 257	0.13 144	0.40 116	0.20 95	0.13 151	0.29 302	0.19 230	0.43 272	0.30 193	0.27 193	0.34 258	0.31 292	0.28 342	0.45 326	0.27 323	0.09 241	0.16 378	0.08 143	0.08 190	0.09 218	0.22 407

MyStereo05	0.24 257	0.15 219	0.58 331	0.22 176	0.14 190	0.25 237	0.22 325	0.50 348	0.54 447	0.32 291	0.23 143	0.26 233	0.23 259	0.32 249	0.25 301	0.07 61	0.12 297	0.09 223	0.09 269	0.09 218	0.11 198

MyStereo04	0.24 257	0.15 219	0.58 331	0.22 176	0.16 288	0.25 237	0.22 325	0.51 358	0.54 447	0.29 227	0.23 143	0.27 238	0.23 259	0.32 249	0.25 301	0.07 61	0.13 317	0.09 223	0.09 269	0.09 218	0.11 198

CoDeX	0.24 257	0.13 144	0.48 184	0.22 176	0.14 190	0.29 302	0.21 291	0.55 406	0.42 339	0.29 227	0.36 281	0.28 251	0.23 259	0.48 333	0.20 220	0.09 241	0.06 48	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.08 61

DCRE	0.24 257	0.15 219	0.45 149	0.26 347	0.26 465	0.23 199	0.21 291	0.37 202	0.29 177	0.23 152	0.81 502	0.23 185	0.16 159	0.24 125	0.18 175	0.07 61	0.14 334	0.07 67	0.08 190	0.07 91	0.25 439

riskmin	0.24 257	0.10 36	0.43 138	0.32 458	0.26 465	0.33 359	0.19 230	0.44 293	0.30 193	0.24 160	0.27 179	0.37 343	0.25 294	0.30 228	0.22 259	0.09 241	0.18 414	0.09 223	0.13 427	0.10 279	0.27 455

qqq	0.24 257	0.16 250	0.46 163	0.20 95	0.15 250	0.23 199	0.20 265	0.43 272	0.32 212	0.26 182	0.31 218	0.28 251	0.25 294	0.36 286	0.28 331	0.08 170	0.22 457	0.10 296	0.11 356	0.09 218	0.23 415

BUS	0.24 257	0.13 144	0.36 94	0.25 308	0.14 190	0.44 439	0.17 135	0.59 446	0.36 266	0.34 323	0.35 266	0.31 292	0.22 248	0.27 171	0.22 259	0.10 304	0.07 119	0.11 351	0.10 323	0.09 218	0.10 162

IER	0.24 257	0.15 219	0.50 226	0.21 127	0.15 250	0.31 335	0.20 265	0.44 293	0.38 291	0.34 323	0.41 338	0.32 303	0.34 407	0.31 240	0.23 278	0.09 241	0.07 119	0.08 143	0.08 190	0.09 218	0.09 103

BSDual-CNN	0.24 257	0.13 144	0.36 94	0.25 308	0.14 190	0.35 389	0.22 325	0.59 446	0.36 266	0.34 323	0.35 266	0.38 349	0.25 294	0.27 171	0.28 331	0.10 304	0.07 119	0.11 351	0.10 323	0.09 218	0.10 162

Sa-1000	0.24 257	0.20 328	0.53 275	0.23 227	0.14 190	0.30 315	0.23 353	0.50 348	0.41 327	0.30 250	0.50 417	0.26 233	0.19 226	0.33 259	0.16 126	0.08 170	0.10 250	0.10 296	0.11 356	0.08 147	0.08 61

SA	0.24 257	0.22 355	0.55 296	0.23 227	0.14 190	0.25 237	0.23 353	0.48 330	0.42 339	0.28 203	0.44 370	0.23 185	0.23 259	0.34 274	0.17 149	0.07 61	0.09 218	0.11 351	0.11 356	0.08 147	0.09 103

psmg	0.24 257	0.13 144	0.36 94	0.21 127	0.14 190	0.35 389	0.23 353	0.54 388	0.36 266	0.36 354	0.38 300	0.38 349	0.25 294	0.27 171	0.28 331	0.10 304	0.08 178	0.10 296	0.10 323	0.09 218	0.09 103

UDGNet	0.24 257	0.37 470	0.53 275	0.25 308	0.14 190	0.24 221	0.18 187	0.32 142	0.44 362	0.29 227	0.28 185	0.24 202	0.20 231	0.30 228	0.21 242	0.16 447	0.07 119	0.21 487	0.11 356	0.16 425	0.11 198

TransformOpticalFlow	0.24 257	0.14 188	0.57 316	0.24 272	0.11 67	0.21 151	0.19 230	0.43 272	0.34 239	0.30 250	0.43 360	0.36 337	0.31 385	0.61 399	0.20 220	0.07 61	0.05 4	0.08 143	0.07 117	0.06 33	0.08 61

OMP-Stereo	0.24 257	0.16 250	0.48 184	0.30 437	0.13 151	0.21 151	0.16 106	0.38 213	0.35 250	0.34 323	0.30 207	0.33 310	0.20 231	0.70 439	0.24 287	0.08 170	0.06 48	0.09 223	0.07 117	0.08 147	0.07 19

IIG-Stereo	0.24 257	0.16 250	0.47 169	0.29 425	0.12 103	0.23 199	0.14 55	0.40 240	0.33 228	0.35 341	0.37 292	0.33 310	0.22 248	0.70 439	0.26 312	0.08 170	0.06 48	0.09 223	0.07 117	0.08 147	0.07 19

PFNet	0.24 257	0.11 66	0.63 360	0.25 308	0.14 190	0.22 180	0.19 230	0.40 240	0.35 250	0.36 354	0.32 228	0.27 238	0.20 231	0.63 413	0.23 278	0.09 241	0.05 4	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.08 61

RAFT	0.24 257	0.24 382	0.46 163	0.27 383	0.15 250	0.26 254	0.26 402	0.37 202	0.31 202	0.34 323	0.34 258	0.41 375	0.22 248	0.30 228	0.18 175	0.08 170	0.15 365	0.11 351	0.10 323	0.11 331	0.13 274

ICVP	0.24 257	0.13 144	0.45 149	0.26 347	0.14 190	0.30 315	0.25 391	0.47 319	0.35 250	0.29 227	0.43 360	0.35 332	0.25 294	0.28 192	0.25 301	0.12 380	0.09 218	0.09 223	0.09 269	0.09 218	0.11 198
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 257	0.19 315	0.76 411	0.27 383	0.18 345	0.41 425	0.24 377	0.45 302	0.36 266	0.23 152	0.27 179	0.20 150	0.18 204	0.28 192	0.19 201	0.12 380	0.11 279	0.10 296	0.10 323	0.11 331	0.13 274

ACVNet	0.24 257	0.18 303	0.51 243	0.18 26	0.15 250	0.27 261	0.23 353	0.40 240	0.45 373	0.29 227	0.41 338	0.38 349	0.28 342	0.28 192	0.35 389	0.09 241	0.07 119	0.08 143	0.07 117	0.10 279	0.09 103

DMCA	0.24 257	0.18 303	0.51 243	0.23 227	0.14 190	0.27 261	0.20 265	0.45 302	0.40 317	0.32 291	0.33 248	0.33 310	0.25 294	0.27 171	0.30 347	0.11 341	0.08 178	0.10 296	0.08 190	0.11 331	0.12 247

DN-CSS_ROB	0.24 257	0.33 447	0.69 385	0.25 308	0.14 190	0.26 254	0.13 36	0.42 263	0.35 250	0.30 250	0.42 346	0.22 171	0.20 231	0.34 274	0.22 259	0.07 61	0.06 48	0.11 351	0.11 356	0.11 331	0.09 103

G2L-ROB	0.25 282	0.21 336	0.56 306	0.19 55	0.12 103	0.28 279	0.21 291	0.48 330	0.34 239	0.35 341	0.31 218	0.41 375	0.23 259	0.51 345	0.31 357	0.09 241	0.06 48	0.07 67	0.06 56	0.09 218	0.12 247

DCVSM-stereo	0.25 282	0.14 188	0.53 275	0.21 127	0.14 190	0.27 261	0.14 55	0.35 176	0.35 250	0.42 422	0.33 248	0.46 415	0.30 368	0.31 240	0.27 323	0.11 341	0.10 250	0.12 384	0.10 323	0.12 371	0.15 316

rvit_stereo_0075_2	0.25 282	0.18 303	0.65 370	0.27 383	0.22 423	0.22 180	0.15 77	0.41 258	0.36 266	0.27 193	0.37 292	0.29 264	0.21 241	0.29 213	0.20 220	0.17 461	0.12 297	0.19 479	0.12 397	0.14 407	0.14 300

test_sample3	0.25 282	0.14 188	0.52 264	0.20 95	0.12 103	0.33 359	0.20 265	0.53 375	0.38 291	0.32 291	0.35 266	0.29 264	0.24 281	0.54 362	0.25 301	0.10 304	0.14 334	0.09 223	0.09 269	0.11 331	0.15 316

MyStereo8	0.25 282	0.20 328	0.69 385	0.24 272	0.17 318	0.31 335	0.16 106	0.50 348	0.32 212	0.29 227	0.38 300	0.25 214	0.19 226	0.33 259	0.29 344	0.08 170	0.20 440	0.08 143	0.08 190	0.10 279	0.16 332

mmm	0.25 282	0.15 219	0.44 146	0.23 227	0.20 393	0.28 279	0.21 291	0.43 272	0.32 212	0.31 266	0.40 327	0.30 282	0.24 281	0.31 240	0.28 331	0.09 241	0.21 445	0.11 351	0.12 397	0.10 279	0.26 451

GMStereo_Zeroshot	0.25 282	0.22 355	0.51 243	0.27 383	0.14 190	0.28 279	0.15 77	0.40 240	0.36 266	0.37 370	0.43 360	0.40 366	0.17 176	0.35 281	0.21 242	0.12 380	0.07 119	0.13 409	0.07 117	0.17 439	0.10 162

CFNet_ucs	0.25 282	0.14 188	0.51 243	0.20 95	0.15 250	0.29 302	0.18 187	0.51 358	0.46 384	0.32 291	0.42 346	0.38 349	0.23 259	0.31 240	0.22 259	0.11 341	0.08 178	0.12 384	0.09 269	0.13 385	0.13 274

gwcnet-sp	0.25 282	0.16 250	0.70 391	0.23 227	0.14 190	0.34 374	0.22 325	0.46 309	0.41 327	0.37 370	0.35 266	0.27 238	0.27 320	0.36 286	0.26 312	0.09 241	0.08 178	0.09 223	0.09 269	0.10 279	0.10 162

scenet	0.25 282	0.16 250	0.70 391	0.23 227	0.14 190	0.34 374	0.22 325	0.46 309	0.41 327	0.37 370	0.35 266	0.27 238	0.27 320	0.36 286	0.26 312	0.09 241	0.08 178	0.09 223	0.09 269	0.10 279	0.10 162

ssnet	0.25 282	0.16 250	0.70 391	0.23 227	0.14 190	0.34 374	0.22 325	0.46 309	0.41 327	0.37 370	0.35 266	0.27 238	0.27 320	0.36 286	0.26 312	0.09 241	0.08 178	0.09 223	0.09 269	0.10 279	0.10 162

raft_robust	0.25 282	0.23 371	0.44 146	0.22 176	0.13 151	0.23 199	0.22 325	0.52 365	0.50 424	0.33 304	0.32 228	0.33 310	0.23 259	0.55 367	0.18 175	0.07 61	0.11 279	0.08 143	0.10 323	0.08 147	0.07 19

test_5	0.25 282	0.25 397	0.57 316	0.27 383	0.18 345	0.25 237	0.29 431	0.42 263	0.39 307	0.29 227	0.40 327	0.27 238	0.23 259	0.35 281	0.19 201	0.07 61	0.07 119	0.09 223	0.09 269	0.10 279	0.14 300

iRaft-Stereo_5w	0.25 282	0.24 382	0.50 226	0.23 227	0.18 345	0.19 95	0.19 230	0.39 231	0.35 250	0.28 203	0.36 281	0.34 318	0.23 259	0.66 428	0.28 331	0.07 61	0.07 119	0.08 143	0.07 117	0.09 218	0.14 300

STrans-v2	0.25 282	0.14 188	0.56 306	0.21 127	0.12 103	0.23 199	0.20 265	0.50 348	0.31 202	0.31 266	0.42 346	0.35 332	0.35 414	0.62 410	0.24 287	0.07 61	0.05 4	0.08 143	0.07 117	0.06 33	0.08 61

DRaft	0.25 282	0.11 66	0.47 169	0.18 26	0.12 103	0.28 279	0.23 353	0.34 167	0.40 317	0.38 379	0.60 463	0.20 150	0.41 444	0.48 333	0.41 412	0.07 61	0.06 48	0.08 143	0.08 190	0.07 91	0.08 61

XX-Stereo	0.25 282	0.11 66	1.09 489	0.35 480	0.38 509	0.23 199	0.13 36	0.43 272	0.19 41	0.20 119	0.40 327	0.31 292	0.10 37	0.33 259	0.13 35	0.08 170	0.11 279	0.08 143	0.09 269	0.07 91	0.10 162

HCRNet	0.25 282	0.27 415	0.42 132	0.34 474	0.17 318	0.27 261	0.18 187	0.45 302	0.37 281	0.31 266	0.35 266	0.32 303	0.23 259	0.44 320	0.21 242	0.13 399	0.08 178	0.13 409	0.11 356	0.11 331	0.09 103

BEATNet_4x	0.25 282	0.25 397	0.66 375	0.23 227	0.10 41	0.29 302	0.14 55	0.49 340	0.34 239	0.31 266	0.35 266	0.32 303	0.26 312	0.34 274	0.33 375	0.08 170	0.06 48	0.08 143	0.07 117	0.11 331	0.13 274

UCFNet_RVC	0.25 282	0.21 336	0.49 204	0.19 55	0.15 250	0.34 374	0.18 187	0.47 319	0.36 266	0.30 250	0.35 266	0.40 366	0.26 312	0.35 281	0.24 287	0.13 399	0.08 178	0.13 409	0.14 443	0.13 385	0.13 274

AdaStereo	0.25 282	0.17 281	0.47 169	0.25 308	0.13 151	0.33 359	0.17 135	0.57 424	0.43 350	0.34 323	0.38 300	0.35 332	0.21 241	0.32 249	0.24 287	0.14 423	0.06 48	0.13 409	0.09 269	0.11 331	0.09 103
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.
MLCV	0.25 282	0.23 371	0.59 338	0.22 176	0.09 10	0.30 315	0.18 187	0.40 240	0.38 291	0.38 379	0.44 370	0.31 292	0.22 248	0.44 320	0.32 366	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.06 56	0.07 91	0.08 61

iResNet	0.25 282	0.22 355	0.62 355	0.26 347	0.11 67	0.31 335	0.23 353	0.46 309	0.45 373	0.34 323	0.43 360	0.27 238	0.23 259	0.36 286	0.37 399	0.08 170	0.05 4	0.07 67	0.06 56	0.08 147	0.10 162

DFGA-Net	0.26 305	0.33 447	0.70 391	0.22 176	0.15 250	0.25 237	0.17 135	0.41 258	0.40 317	0.30 250	0.32 228	0.21 164	0.18 204	0.61 399	0.33 375	0.08 170	0.06 48	0.10 296	0.09 269	0.11 331	0.09 103

G2L-Stereo_test	0.26 305	0.22 355	0.54 287	0.20 95	0.13 151	0.28 279	0.24 377	0.51 358	0.40 317	0.38 379	0.37 292	0.40 366	0.26 312	0.53 356	0.32 366	0.09 241	0.06 48	0.07 67	0.06 56	0.09 218	0.11 198

HUF	0.26 305	0.15 219	0.79 422	0.39 496	0.31 491	0.16 40	0.17 135	0.36 188	0.25 121	0.19 109	0.14 58	0.23 185	0.11 59	0.32 249	0.14 71	0.08 170	0.60 544	0.06 22	0.05 21	0.07 91	0.56 529

PAM_32	0.26 305	0.10 36	0.63 360	0.24 272	0.19 371	0.51 471	0.26 402	0.43 272	0.30 193	0.32 291	0.28 185	0.60 474	0.28 342	0.29 213	0.20 220	0.08 170	0.14 334	0.08 143	0.10 323	0.07 91	0.15 316

PAM	0.26 305	0.11 66	0.63 360	0.25 308	0.18 345	0.53 480	0.29 431	0.44 293	0.28 159	0.36 354	0.27 179	0.59 468	0.26 312	0.28 192	0.20 220	0.08 170	0.12 297	0.07 67	0.10 323	0.07 91	0.13 274

DDVS	0.26 305	0.16 250	0.45 149	0.25 308	0.17 318	0.34 374	0.21 291	0.43 272	0.31 202	0.34 323	0.41 338	0.47 424	0.21 241	0.52 353	0.29 344	0.11 341	0.09 218	0.11 351	0.09 269	0.13 385	0.16 332

UGAM-zero	0.26 305	0.11 66	0.56 306	0.20 95	0.16 288	0.28 279	0.18 187	0.48 330	0.25 121	0.31 266	0.28 185	0.56 460	0.32 397	0.66 428	0.17 149	0.07 61	0.10 250	0.07 67	0.09 269	0.07 91	0.31 474

ITSA-stereo	0.26 305	0.16 250	0.39 107	0.24 272	0.11 67	0.28 279	0.18 187	0.58 437	0.59 470	0.32 291	0.32 228	0.33 310	0.28 342	0.51 345	0.34 382	0.11 341	0.08 178	0.11 351	0.11 356	0.11 331	0.15 316

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 305	0.15 219	0.96 471	0.21 127	0.25 461	0.30 315	0.21 291	0.54 388	0.28 159	0.25 172	0.29 193	0.46 415	0.23 259	0.28 192	0.20 220	0.08 170	0.10 250	0.08 143	0.12 397	0.11 331	0.17 350

test_sample5	0.26 305	0.14 188	0.51 243	0.21 127	0.12 103	0.31 335	0.21 291	0.53 375	0.38 291	0.33 304	0.43 360	0.29 264	0.25 294	0.56 373	0.24 287	0.10 304	0.14 334	0.10 296	0.10 323	0.11 331	0.16 332

test_sample4	0.26 305	0.14 188	0.53 275	0.21 127	0.12 103	0.32 352	0.21 291	0.53 375	0.38 291	0.33 304	0.38 300	0.28 251	0.25 294	0.54 362	0.25 301	0.10 304	0.14 334	0.10 296	0.09 269	0.11 331	0.16 332

qqq1	0.26 305	0.13 144	0.47 169	0.20 95	0.10 41	0.28 279	0.19 230	0.54 388	0.48 405	0.35 341	0.42 346	0.31 292	0.27 320	0.60 393	0.21 242	0.10 304	0.16 378	0.07 67	0.07 117	0.08 147	0.13 274

fff1	0.26 305	0.13 144	0.47 169	0.20 95	0.10 41	0.28 279	0.19 230	0.54 388	0.48 405	0.35 341	0.42 346	0.31 292	0.27 320	0.60 393	0.21 242	0.10 304	0.16 378	0.07 67	0.07 117	0.08 147	0.13 274

DualNet	0.26 305	0.14 188	0.51 243	0.21 127	0.12 103	0.31 335	0.21 291	0.53 375	0.38 291	0.34 323	0.44 370	0.29 264	0.25 294	0.56 373	0.24 287	0.10 304	0.14 334	0.10 296	0.10 323	0.11 331	0.16 332

anonymousa	0.26 305	0.13 144	0.56 306	0.29 425	0.30 484	0.31 335	0.20 265	0.38 213	0.36 266	0.33 304	0.51 420	0.41 375	0.27 320	0.25 140	0.24 287	0.08 170	0.18 414	0.09 223	0.18 480	0.08 147	0.17 350

hknet	0.26 305	0.15 219	0.49 204	0.25 308	0.16 288	0.35 389	0.22 325	0.59 446	0.40 317	0.34 323	0.35 266	0.43 395	0.28 342	0.38 299	0.26 312	0.09 241	0.07 119	0.11 351	0.10 323	0.09 218	0.10 162

PSMNet-ADL	0.26 305	0.16 250	0.39 107	0.27 383	0.14 190	0.32 352	0.22 325	0.45 302	0.37 281	0.28 203	0.34 258	0.41 375	0.28 342	0.61 399	0.32 366	0.11 341	0.10 250	0.09 223	0.11 356	0.10 279	0.13 274

PSM-AAD	0.26 305	0.11 66	0.43 138	0.24 272	0.12 103	0.27 261	0.37 472	0.36 188	0.30 193	0.36 354	0.39 318	0.28 251	0.77 512	0.30 228	0.16 126	0.07 61	0.06 48	0.12 384	0.11 356	0.09 218	0.21 394

DEmStereo	0.26 305	0.10 36	0.52 264	0.19 55	0.13 151	0.31 335	0.25 391	0.29 105	0.38 291	0.36 354	0.57 452	0.24 202	0.48 470	0.53 356	0.44 427	0.07 61	0.06 48	0.08 143	0.08 190	0.07 91	0.08 61

GrayStereo	0.26 305	0.10 36	0.45 149	0.27 383	0.14 190	0.23 199	0.46 500	0.36 188	0.33 228	0.40 406	0.47 404	0.30 282	0.78 513	0.29 213	0.17 149	0.07 61	0.06 48	0.08 143	0.09 269	0.07 91	0.15 316

RAFT-RH_RVC	0.26 305	0.13 144	0.57 316	0.22 176	0.12 103	0.25 237	0.14 55	0.27 80	0.29 177	0.38 379	1.14 522	0.23 185	0.18 204	0.58 380	0.24 287	0.07 61	0.06 48	0.10 296	0.07 117	0.06 33	0.08 61

ARAFT	0.26 305	0.30 433	0.87 449	0.22 176	0.12 103	0.30 315	0.24 377	0.46 309	0.34 239	0.33 304	0.28 185	0.29 264	0.20 231	0.49 335	0.19 201	0.08 170	0.06 48	0.12 384	0.11 356	0.09 218	0.09 103

acv_ft	0.26 305	0.18 303	0.56 306	0.24 272	0.19 371	0.34 374	0.21 291	0.47 319	0.45 373	0.39 397	0.41 338	0.38 349	0.28 342	0.28 192	0.36 393	0.09 241	0.07 119	0.08 143	0.07 117	0.11 331	0.09 103

cf-r	0.26 305	0.22 355	0.66 375	0.22 176	0.14 190	0.28 279	0.22 325	0.44 293	0.42 339	0.32 291	0.42 346	0.43 395	0.27 320	0.44 320	0.27 323	0.11 341	0.07 119	0.08 143	0.10 323	0.08 147	0.09 103

GANet-RSSM	0.26 305	0.19 315	0.54 287	0.21 127	0.14 190	0.27 261	0.22 325	0.47 319	0.34 239	0.30 250	0.40 327	0.41 375	0.30 368	0.59 388	0.25 301	0.11 341	0.08 178	0.09 223	0.09 269	0.10 279	0.10 162

PSMNet-RSSM	0.26 305	0.21 336	0.50 226	0.21 127	0.14 190	0.25 237	0.21 291	0.50 348	0.38 291	0.31 266	0.45 384	0.40 366	0.27 320	0.53 356	0.24 287	0.12 380	0.08 178	0.11 351	0.13 427	0.10 279	0.10 162

CFNet-ft	0.26 305	0.21 336	0.51 243	0.19 55	0.16 288	0.31 335	0.21 291	0.40 240	0.37 281	0.29 227	0.40 327	0.46 415	0.27 320	0.49 335	0.28 331	0.12 380	0.07 119	0.12 384	0.11 356	0.12 371	0.11 198

CFNet_RVC	0.26 305	0.21 336	0.51 243	0.19 55	0.16 288	0.31 335	0.21 291	0.40 240	0.37 281	0.29 227	0.40 327	0.46 415	0.27 320	0.49 335	0.28 331	0.12 380	0.07 119	0.12 384	0.11 356	0.12 371	0.11 198

G2L-Stereo	0.27 333	0.23 371	0.61 351	0.22 176	0.14 190	0.25 237	0.19 230	0.48 330	0.37 281	0.33 304	0.38 300	0.40 366	0.23 259	0.61 399	0.33 375	0.11 341	0.09 218	0.10 296	0.08 190	0.09 218	0.11 198

test_sample6	0.27 333	0.15 219	0.50 226	0.22 176	0.12 103	0.30 315	0.22 325	0.54 388	0.39 307	0.34 323	0.44 370	0.29 264	0.25 294	0.58 380	0.26 312	0.11 341	0.14 334	0.10 296	0.10 323	0.11 331	0.16 332

SMFormer	0.27 333	0.13 144	0.47 169	0.20 95	0.10 41	0.28 279	0.19 230	0.54 388	0.48 405	0.35 341	0.42 346	0.31 292	0.27 320	0.60 393	0.34 382	0.10 304	0.16 378	0.08 143	0.09 269	0.10 279	0.16 332

tta	0.27 333	0.13 144	0.47 169	0.20 95	0.10 41	0.28 279	0.19 230	0.54 388	0.48 405	0.35 341	0.42 346	0.31 292	0.27 320	0.60 393	0.34 382	0.10 304	0.16 378	0.08 143	0.09 269	0.08 147	0.13 274

ffm	0.27 333	0.17 281	0.84 440	0.21 127	0.13 151	0.29 302	0.21 291	0.38 213	0.46 384	0.31 266	0.44 370	0.34 318	0.24 281	0.28 192	0.12 9	0.08 170	0.28 496	0.12 384	0.11 356	0.08 147	0.37 498

NINENet	0.27 333	0.16 250	0.49 204	0.23 227	0.16 288	0.44 439	0.17 135	0.63 475	0.49 418	0.33 304	0.38 300	0.31 292	0.22 248	0.43 316	0.22 259	0.11 341	0.10 250	0.12 384	0.08 190	0.12 371	0.11 198

SepStereo	0.27 333	0.13 144	0.49 204	0.24 272	0.18 345	0.30 315	0.24 377	0.48 330	0.48 405	0.42 422	0.45 384	0.34 318	0.31 385	0.64 418	0.24 287	0.09 241	0.07 119	0.09 223	0.07 117	0.10 279	0.11 198

UPFNet	0.27 333	0.15 219	0.47 169	0.25 308	0.20 393	0.37 404	0.27 410	0.50 348	0.40 317	0.36 354	0.38 300	0.37 343	0.29 362	0.40 304	0.34 382	0.10 304	0.10 250	0.10 296	0.10 323	0.10 279	0.08 61

iResNet_ROB	0.27 333	0.27 415	0.48 184	0.21 127	0.12 103	0.32 352	0.17 135	0.57 424	0.55 455	0.39 397	0.44 370	0.37 343	0.28 342	0.43 316	0.28 331	0.08 170	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.09 218	0.11 198

coex_refinement	0.28 342	0.22 355	0.50 226	0.23 227	0.15 250	0.31 335	0.20 265	0.51 358	0.43 350	0.35 341	0.42 346	0.45 407	0.27 320	0.56 373	0.41 412	0.10 304	0.07 119	0.07 67	0.07 117	0.11 331	0.12 247

ISRNet	0.28 342	0.15 219	0.54 287	0.27 383	0.19 371	0.24 221	0.15 77	0.47 319	0.45 373	0.40 406	0.49 414	0.42 388	0.27 320	0.33 259	0.30 347	0.20 484	0.12 297	0.17 464	0.16 464	0.16 425	0.21 394

rvit_105_1	0.28 342	0.24 382	0.65 370	0.27 383	0.19 371	0.31 335	0.35 464	0.46 309	0.53 442	0.31 266	0.32 228	0.32 303	0.27 320	0.36 286	0.26 312	0.16 447	0.14 334	0.15 447	0.17 475	0.11 331	0.11 198

UGAM	0.28 342	0.18 303	0.57 316	0.26 347	0.13 151	0.23 199	0.26 402	0.33 160	0.45 373	0.32 291	0.42 346	0.45 407	0.22 248	0.92 501	0.23 278	0.08 170	0.09 218	0.14 431	0.13 427	0.10 279	0.10 162

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 342	0.17 281	0.96 471	0.29 425	0.31 491	0.29 302	0.21 291	0.53 375	0.28 159	0.27 193	0.55 442	0.41 375	0.18 204	0.30 228	0.22 259	0.08 170	0.10 250	0.08 143	0.13 427	0.12 371	0.20 385

test_sample7	0.28 342	0.16 250	0.47 169	0.21 127	0.14 190	0.29 302	0.22 325	0.54 388	0.43 350	0.38 379	0.36 281	0.38 349	0.32 397	0.41 307	0.26 312	0.14 423	0.21 445	0.13 409	0.12 397	0.13 385	0.25 439

CBFPSM	0.28 342	0.23 371	0.76 411	0.21 127	0.14 190	0.38 410	0.26 402	0.42 263	0.37 281	0.34 323	0.36 281	0.55 456	0.38 429	0.33 259	0.40 407	0.08 170	0.08 178	0.07 67	0.08 190	0.09 218	0.12 247

ToySt	0.28 342	0.19 315	0.68 384	0.22 176	0.19 371	0.31 335	0.31 447	0.43 272	0.43 350	0.28 203	0.38 300	0.42 388	0.32 397	0.33 259	0.32 366	0.08 170	0.14 334	0.10 296	0.12 397	0.11 331	0.24 428

CSP-Net	0.28 342	0.17 281	0.41 123	0.22 176	0.14 190	0.44 439	0.24 377	0.52 365	0.42 339	0.42 422	0.44 370	0.42 388	0.27 320	0.66 428	0.30 347	0.12 380	0.09 218	0.08 143	0.08 190	0.10 279	0.10 162

DAS	0.28 342	0.13 144	0.49 204	0.24 272	0.18 345	0.30 315	0.24 377	0.48 330	0.48 405	0.42 422	0.45 384	0.34 318	0.31 385	0.76 463	0.24 287	0.09 241	0.07 119	0.09 223	0.07 117	0.10 279	0.11 198

AACVNet	0.28 342	0.22 355	0.55 296	0.23 227	0.14 190	0.30 315	0.19 230	0.43 272	0.33 228	0.39 397	0.42 346	0.44 401	0.29 362	0.73 448	0.28 331	0.11 341	0.09 218	0.11 351	0.09 269	0.13 385	0.12 247

FTStereo	0.28 342	0.11 66	0.56 306	0.24 272	0.13 151	0.21 151	0.52 513	0.36 188	0.28 159	0.38 379	0.94 514	0.30 282	0.56 489	0.33 259	0.18 175	0.08 170	0.06 48	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.19 368

LMCR-Stereo	0.28 342	0.22 355	0.56 306	0.29 425	0.14 190	0.37 404	0.23 353	0.57 424	0.36 266	0.40 406	0.40 327	0.29 264	0.30 368	0.41 307	0.38 401	0.11 341	0.07 119	0.09 223	0.07 117	0.13 385	0.10 162

MMNet	0.28 342	0.19 315	0.54 287	0.24 272	0.17 318	0.47 455	0.22 325	0.47 319	0.53 442	0.40 406	0.43 360	0.36 337	0.34 407	0.40 304	0.35 389	0.08 170	0.08 178	0.09 223	0.09 269	0.10 279	0.09 103

UNet	0.28 342	0.16 250	0.70 391	0.24 272	0.20 393	0.44 439	0.21 291	0.52 365	0.42 339	0.36 354	0.40 327	0.43 395	0.33 405	0.41 307	0.32 366	0.09 241	0.07 119	0.10 296	0.09 269	0.10 279	0.09 103

ac_64	0.28 342	0.16 250	0.62 355	0.25 308	0.17 318	0.36 396	0.22 325	0.48 330	0.35 250	0.36 354	0.37 292	0.51 442	0.30 368	0.62 410	0.34 382	0.11 341	0.09 218	0.10 296	0.10 323	0.09 218	0.09 103

GwcNet-RSSM	0.28 342	0.25 397	0.61 351	0.22 176	0.14 190	0.28 279	0.24 377	0.46 309	0.44 362	0.33 304	0.46 396	0.41 375	0.28 342	0.55 367	0.31 357	0.11 341	0.07 119	0.09 223	0.10 323	0.10 279	0.09 103

HSM-Net_RVC	0.28 342	0.12 112	0.48 184	0.19 55	0.11 67	0.35 389	0.21 291	0.64 481	0.44 362	0.40 406	0.43 360	0.50 439	0.27 320	0.75 457	0.25 301	0.08 170	0.07 119	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.09 103
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 342	0.25 397	0.64 365	0.22 176	0.16 288	0.30 315	0.21 291	0.54 388	0.33 228	0.36 354	0.38 300	0.38 349	0.26 312	0.45 326	0.28 331	0.15 437	0.11 279	0.11 351	0.11 356	0.14 407	0.14 300

StereoDRNet-Refined	0.28 342	0.19 315	0.47 169	0.25 308	0.14 190	0.36 396	0.21 291	0.49 340	0.43 350	0.46 451	0.52 427	0.42 388	0.30 368	0.46 328	0.38 401	0.10 304	0.07 119	0.11 351	0.11 356	0.10 279	0.11 198
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.29 362	0.24 382	0.83 436	0.23 227	0.17 318	0.25 237	0.22 325	0.47 319	0.42 339	0.33 304	0.39 318	0.38 349	0.28 342	0.78 467	0.35 389	0.09 241	0.07 119	0.10 296	0.10 323	0.09 218	0.09 103

CRFU-Net	0.29 362	0.14 188	0.48 184	0.26 347	0.15 250	0.46 449	0.22 325	0.52 365	0.32 212	0.44 439	0.42 346	0.48 429	0.47 466	0.44 320	0.31 357	0.12 380	0.10 250	0.09 223	0.08 190	0.10 279	0.11 198

iRaft-Stereo_20w	0.29 362	0.11 66	0.86 447	0.33 469	0.24 448	0.32 352	0.26 402	0.60 456	0.26 132	0.41 418	0.21 125	0.28 251	0.19 226	0.32 249	0.24 287	0.07 61	0.31 512	0.07 67	0.09 269	0.08 147	0.47 518

AASNet	0.29 362	0.27 415	0.67 378	0.26 347	0.18 345	0.34 374	0.21 291	0.64 481	0.49 418	0.36 354	0.41 338	0.32 303	0.26 312	0.33 259	0.39 405	0.12 380	0.09 218	0.10 296	0.08 190	0.14 407	0.12 247

GEStereo_RVC	0.29 362	0.24 382	0.60 345	0.27 383	0.16 288	0.33 359	0.25 391	0.58 437	0.56 459	0.35 341	0.38 300	0.34 318	0.25 294	0.51 345	0.29 344	0.12 380	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.11 331	0.13 274

EAI-Stereo	0.29 362	0.11 66	0.38 101	0.22 176	0.18 345	0.33 359	1.66 556	0.53 375	0.27 149	0.27 193	0.50 417	0.17 117	0.16 159	0.25 140	0.25 301	0.07 61	0.07 119	0.07 67	0.11 356	0.07 91	0.10 162

delet	0.29 362	0.18 303	0.58 331	0.24 272	0.19 371	0.41 425	0.30 438	0.52 365	0.51 430	0.35 341	0.42 346	0.37 343	0.31 385	0.49 335	0.36 393	0.10 304	0.09 218	0.11 351	0.12 397	0.09 218	0.09 103

HGLStereo	0.29 362	0.19 315	0.60 345	0.24 272	0.21 408	0.33 359	0.23 353	0.52 365	0.44 362	0.36 354	0.49 414	0.41 375	0.35 414	0.46 328	0.34 382	0.11 341	0.11 279	0.09 223	0.09 269	0.11 331	0.12 247

DSFCA	0.29 362	0.18 303	0.48 184	0.21 127	0.17 318	0.39 414	0.32 453	0.49 340	0.44 362	0.44 439	0.38 300	0.40 366	0.30 368	0.53 356	0.38 401	0.12 380	0.10 250	0.10 296	0.11 356	0.11 331	0.11 198

CFNet	0.29 362	0.29 427	0.57 316	0.23 227	0.14 190	0.34 374	0.15 77	0.53 375	0.46 384	0.31 266	0.40 327	0.38 349	0.27 320	0.76 463	0.28 331	0.10 304	0.07 119	0.11 351	0.11 356	0.11 331	0.09 103

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 362	0.24 382	0.81 427	0.26 347	0.18 345	0.30 315	0.22 325	0.52 365	0.41 327	0.38 379	0.42 346	0.42 388	0.28 342	0.46 328	0.31 357	0.11 341	0.08 178	0.10 296	0.11 356	0.10 279	0.12 247
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 362	0.37 470	0.92 462	0.24 272	0.13 151	0.30 315	0.19 230	0.55 406	0.51 430	0.39 397	0.46 396	0.39 363	0.27 320	0.36 286	0.30 347	0.09 241	0.06 48	0.07 67	0.05 21	0.13 385	0.11 198

HSM	0.29 362	0.18 303	0.48 184	0.21 127	0.15 250	0.33 359	0.20 265	0.55 406	0.39 307	0.36 354	0.39 318	0.67 499	0.32 397	0.88 489	0.24 287	0.09 241	0.07 119	0.08 143	0.07 117	0.09 218	0.10 162

ACV-stereo	0.30 375	0.20 328	0.82 431	0.23 227	0.16 288	0.48 461	0.20 265	0.38 213	0.34 239	0.29 227	0.33 248	0.66 495	0.43 451	0.55 367	0.31 357	0.10 304	0.09 218	0.09 223	0.09 269	0.11 331	0.12 247

ssnet_v2	0.30 375	0.21 336	0.63 360	0.23 227	0.15 250	0.40 420	0.30 438	0.59 446	0.48 405	0.40 406	0.37 292	0.46 415	0.30 368	0.41 307	0.44 427	0.13 399	0.11 279	0.11 351	0.11 356	0.12 371	0.11 198

dad	0.30 375	0.38 476	0.60 345	0.22 176	0.14 190	0.32 352	0.21 291	0.35 176	0.51 430	0.45 446	0.45 384	0.46 415	0.23 259	0.41 307	0.27 323	0.21 486	0.11 279	0.20 484	0.11 356	0.15 417	0.11 198

THIR-Stereo	0.30 375	0.15 219	0.46 163	0.19 55	0.11 67	0.28 279	0.70 527	0.33 160	0.36 266	0.37 370	0.64 475	0.33 310	0.49 475	0.58 380	0.44 427	0.08 170	0.06 48	0.08 143	0.09 269	0.07 91	0.08 61

ADLNet	0.30 375	0.19 315	0.59 338	0.23 227	0.19 371	0.34 374	0.23 353	0.56 415	0.44 362	0.43 433	0.41 338	0.43 395	0.28 342	0.56 373	0.36 393	0.11 341	0.08 178	0.11 351	0.11 356	0.11 331	0.15 316

RAFT + AFF	0.30 375	0.33 447	0.76 411	0.25 308	0.17 318	0.30 315	0.33 458	0.55 406	0.42 339	0.28 203	0.30 207	0.31 292	0.31 385	0.64 418	0.32 366	0.09 241	0.11 279	0.11 351	0.10 323	0.12 371	0.16 332

psm_up	0.30 375	0.21 336	0.58 331	0.26 347	0.18 345	0.32 352	0.27 410	0.57 424	0.45 373	0.38 379	0.41 338	0.45 407	0.40 439	0.59 388	0.32 366	0.11 341	0.12 297	0.13 409	0.12 397	0.11 331	0.11 198

DMCA-RVC	0.30 375	0.27 415	0.93 466	0.28 410	0.17 318	0.30 315	0.21 291	0.43 272	0.36 266	0.40 406	0.38 300	0.39 363	0.36 419	0.44 320	0.34 382	0.13 399	0.10 250	0.16 455	0.12 397	0.13 385	0.11 198

STTStereo	0.30 375	0.24 382	0.83 436	0.25 308	0.17 318	0.30 315	0.24 377	0.49 340	0.39 307	0.39 397	0.41 338	0.44 401	0.28 342	0.41 307	0.30 347	0.13 399	0.13 317	0.13 409	0.16 464	0.12 371	0.12 247

RASNet	0.30 375	0.19 315	0.59 338	0.23 227	0.19 371	0.33 359	0.20 265	0.50 348	0.41 327	0.31 266	0.44 370	0.47 424	0.38 429	0.79 471	0.40 407	0.09 241	0.07 119	0.07 67	0.09 269	0.08 147	0.10 162

DLCB_ROB	0.30 375	0.20 328	0.45 149	0.28 410	0.17 318	0.37 404	0.25 391	0.50 348	0.45 373	0.46 451	0.47 404	0.51 442	0.34 407	0.56 373	0.38 401	0.10 304	0.10 250	0.11 351	0.11 356	0.10 279	0.11 198

DualNet (step1)	0.31 386	0.21 336	0.69 385	0.18 26	0.17 318	0.36 396	0.21 291	0.54 388	0.43 350	0.38 379	0.36 281	0.38 349	0.32 397	0.41 307	0.26 312	0.24 492	0.21 445	0.28 505	0.24 503	0.18 454	0.21 394

iinet-f	0.31 386	0.23 371	1.16 497	0.20 95	0.16 288	0.44 439	0.23 353	0.47 319	0.38 291	0.36 354	0.44 370	0.41 375	0.35 414	0.36 286	0.43 420	0.10 304	0.09 218	0.08 143	0.08 190	0.13 385	0.12 247

ADLNet2	0.31 386	0.23 371	0.77 417	0.23 227	0.18 345	0.36 396	0.24 377	0.55 406	0.54 447	0.33 304	0.38 300	0.45 407	0.31 385	0.70 439	0.36 393	0.10 304	0.08 178	0.09 223	0.09 269	0.12 371	0.11 198

hitnet-ft	0.31 386	0.21 336	0.56 306	0.19 55	0.14 190	0.40 420	0.23 353	0.46 309	0.42 339	0.37 370	0.46 396	0.53 453	0.35 414	0.76 463	0.35 389	0.14 423	0.10 250	0.14 431	0.10 323	0.15 417	0.14 300

FADNet-RVC-Resample	0.31 386	0.32 443	1.16 497	0.27 383	0.17 318	0.33 359	0.21 291	0.49 340	0.40 317	0.36 354	0.38 300	0.34 318	0.27 320	0.54 362	0.27 323	0.10 304	0.10 250	0.14 431	0.13 427	0.13 385	0.18 353

FADNet_RVC	0.31 386	0.35 461	0.98 475	0.24 272	0.16 288	0.30 315	0.17 135	0.52 365	0.39 307	0.30 250	0.38 300	0.30 282	0.29 362	0.54 362	0.33 375	0.14 423	0.14 334	0.14 431	0.16 464	0.21 476	0.24 428

LL-Strereo	0.32 392	0.33 447	0.77 417	0.26 347	0.24 448	0.22 180	0.23 353	0.58 437	0.44 362	0.35 341	0.32 228	0.41 375	0.40 439	0.93 503	0.25 301	0.08 170	0.13 317	0.11 351	0.09 269	0.09 218	0.22 407

SACVNet	0.32 392	0.25 397	0.59 338	0.26 347	0.19 371	0.35 389	0.25 391	0.54 388	0.41 327	0.43 433	0.45 384	0.46 415	0.34 407	0.71 444	0.30 347	0.14 423	0.10 250	0.12 384	0.12 397	0.16 425	0.20 385

CrosDoStereo	0.32 392	0.11 66	0.53 275	0.19 55	0.12 103	0.22 180	1.07 546	0.36 188	0.38 291	0.38 379	0.60 463	0.28 251	0.45 457	0.61 399	0.56 463	0.08 170	0.06 48	0.08 143	0.09 269	0.08 147	0.09 103

DeepStereo_LL	0.32 392	0.11 66	0.53 275	0.19 55	0.12 103	0.22 180	1.07 546	0.36 188	0.38 291	0.38 379	0.60 463	0.28 251	0.45 457	0.61 399	0.56 463	0.08 170	0.06 48	0.08 143	0.09 269	0.08 147	0.09 103

pcwnet_v2	0.32 392	0.16 250	1.22 508	0.23 227	0.19 371	0.32 352	0.19 230	0.61 463	0.61 474	0.37 370	0.45 384	0.35 332	0.29 362	0.37 296	0.26 312	0.14 423	0.11 279	0.12 384	0.11 356	0.14 407	0.18 353

TDLM	0.32 392	0.27 415	0.52 264	0.30 437	0.15 250	0.33 359	0.32 453	0.54 388	0.50 424	0.44 439	0.43 360	0.39 363	0.30 368	0.92 501	0.30 347	0.14 423	0.09 218	0.13 409	0.12 397	0.13 385	0.14 300

NVstereo2D	0.32 392	0.18 303	0.63 360	0.24 272	0.23 434	0.43 434	0.28 425	0.60 456	0.58 463	0.28 203	0.39 318	0.42 388	0.30 368	0.71 444	0.30 347	0.13 399	0.09 218	0.13 409	0.10 323	0.20 470	0.18 353

YMNet	0.33 399	0.26 407	0.64 365	0.28 410	0.23 434	0.48 461	0.27 410	0.54 388	0.47 397	0.49 464	0.56 447	0.51 442	0.30 368	0.41 307	0.44 427	0.13 399	0.16 378	0.13 409	0.12 397	0.14 407	0.14 300

YMNet_1	0.33 399	0.26 407	0.64 365	0.28 410	0.23 434	0.48 461	0.27 410	0.54 388	0.47 397	0.49 464	0.56 447	0.51 442	0.30 368	0.41 307	0.44 427	0.13 399	0.16 378	0.13 409	0.12 397	0.14 407	0.14 300

test_for_model	0.33 399	0.91 534	0.48 184	0.74 535	0.50 519	0.20 125	0.16 106	0.33 160	0.27 149	0.29 227	0.15 63	0.13 59	0.11 59	0.17 22	0.14 71	0.31 513	0.27 491	0.06 22	0.05 21	0.97 548	0.31 474

ttt	0.33 399	0.14 188	0.54 287	0.22 176	0.14 190	0.30 315	0.22 325	0.59 446	0.51 430	0.31 266	0.46 396	0.30 282	0.23 259	0.71 444	1.07 512	0.13 399	0.22 457	0.10 296	0.11 356	0.12 371	0.24 428

fast-acv-ft	0.33 399	0.26 407	0.88 455	0.25 308	0.18 345	0.49 467	0.27 410	0.44 293	0.50 424	0.40 406	0.55 442	0.49 435	0.36 419	0.39 302	0.41 412	0.11 341	0.11 279	0.11 351	0.12 397	0.13 385	0.11 198

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 399	0.25 397	0.82 431	0.22 176	0.17 318	0.46 449	0.28 425	0.53 375	0.53 442	0.43 433	0.57 452	0.44 401	0.31 385	0.50 339	0.48 440	0.10 304	0.06 48	0.08 143	0.06 56	0.11 331	0.12 247

AANet_RVC	0.33 399	0.31 436	0.69 385	0.23 227	0.14 190	0.30 315	0.23 353	0.49 340	0.55 455	0.39 397	0.60 463	0.43 395	0.30 368	0.88 489	0.54 459	0.11 341	0.08 178	0.07 67	0.07 117	0.10 279	0.12 247

PS-NSSS	0.33 399	0.36 467	0.61 351	0.24 272	0.18 345	0.33 359	0.24 377	0.59 446	0.42 339	0.38 379	0.52 427	0.36 337	0.31 385	0.80 474	0.32 366	0.18 472	0.14 334	0.21 487	0.15 454	0.17 439	0.14 300

DISCO	0.33 399	0.16 250	0.55 296	0.26 347	0.16 288	0.48 461	0.25 391	0.52 365	0.58 463	0.38 379	0.45 384	0.63 484	0.37 424	0.65 422	0.50 447	0.10 304	0.07 119	0.09 223	0.08 190	0.13 385	0.13 274

NOSS_ROB	0.33 399	0.24 382	0.49 204	0.27 383	0.16 288	0.34 374	0.19 230	0.55 406	0.50 424	0.34 323	0.37 292	0.42 388	0.30 368	0.93 503	0.25 301	0.19 481	0.20 440	0.24 496	0.22 497	0.17 439	0.25 439

TCMNet	0.34 409	0.28 423	0.81 427	0.29 425	0.30 484	0.40 420	0.28 425	0.53 375	0.49 418	0.38 379	0.46 396	0.40 366	0.30 368	0.61 399	0.42 416	0.14 423	0.13 317	0.15 447	0.14 443	0.18 454	0.19 368

HBP-ISP	0.34 409	0.35 461	0.76 411	0.23 227	0.17 318	0.33 359	0.22 325	0.56 415	0.47 397	0.42 422	0.49 414	0.33 310	0.41 444	0.73 448	0.27 323	0.18 472	0.19 426	0.24 496	0.20 487	0.16 425	0.16 332

AAGNet	0.34 409	0.12 112	0.53 275	0.26 347	0.16 288	0.20 125	0.19 230	0.31 135	0.29 177	0.35 341	0.35 266	0.27 238	0.30 368	0.44 320	2.56 554	0.08 170	0.05 4	0.10 296	0.07 117	0.09 218	0.07 19

FADNet-RVC	0.34 409	0.43 489	0.97 473	0.25 308	0.20 393	0.33 359	0.20 265	0.51 358	0.42 339	0.34 323	0.40 327	0.41 375	0.29 362	0.65 422	0.36 393	0.14 423	0.14 334	0.14 431	0.15 454	0.19 463	0.20 385

FADNet	0.34 409	0.43 489	0.88 455	0.24 272	0.22 423	0.37 404	0.19 230	0.56 415	0.49 418	0.32 291	0.36 281	0.43 395	0.32 397	0.65 422	0.30 347	0.17 461	0.16 378	0.14 431	0.16 464	0.25 491	0.21 394

CVANet_RVC	0.34 409	0.25 397	0.77 417	0.27 383	0.17 318	0.34 374	0.28 425	0.55 406	0.50 424	0.43 433	0.46 396	0.44 401	0.31 385	0.90 494	0.27 323	0.15 437	0.10 250	0.14 431	0.14 443	0.15 417	0.15 316

StereoDRNet	0.34 409	0.28 423	0.70 391	0.28 410	0.21 408	0.43 434	0.30 438	0.63 475	0.51 430	0.47 457	0.40 327	0.48 429	0.31 385	0.58 380	0.44 427	0.12 380	0.10 250	0.12 384	0.11 356	0.13 385	0.13 274

DRN-Test	0.35 416	0.20 328	0.75 407	0.28 410	0.19 371	0.46 449	0.29 431	0.68 498	0.54 447	0.49 464	0.47 404	0.44 401	0.35 414	0.63 413	0.44 427	0.13 399	0.09 218	0.13 409	0.12 397	0.13 385	0.13 274

XPNet_ROB	0.35 416	0.26 407	0.58 331	0.28 410	0.19 371	0.37 404	0.31 447	0.57 424	0.51 430	0.52 475	0.54 437	0.57 462	0.38 429	0.65 422	0.48 440	0.17 461	0.12 297	0.13 409	0.12 397	0.16 425	0.17 350

ff1	0.36 418	0.17 281	0.84 440	0.21 127	0.13 151	0.29 302	0.21 291	0.38 213	0.46 384	0.31 266	0.44 370	0.34 318	0.24 281	0.91 496	1.30 523	0.08 170	0.28 496	0.12 384	0.11 356	0.08 147	0.37 498

Wz-Net-LNSev	0.36 418	0.35 461	1.06 483	0.26 347	0.21 408	0.47 455	0.33 458	0.56 415	0.58 463	0.45 446	0.54 437	0.50 439	0.37 424	0.40 304	0.42 416	0.12 380	0.11 279	0.10 296	0.09 269	0.14 407	0.15 316

FAT-Stereo	0.36 418	0.19 315	0.75 407	0.26 347	0.18 345	0.34 374	0.30 438	0.62 471	0.61 474	0.47 457	0.61 471	0.59 468	0.50 476	0.61 399	0.36 393	0.13 399	0.14 334	0.13 409	0.12 397	0.14 407	0.20 385

CBMV_ROB	0.36 418	0.21 336	0.57 316	0.22 176	0.14 190	0.35 389	0.20 265	0.55 406	0.47 397	0.52 475	0.58 455	0.45 407	0.53 485	0.75 457	0.50 447	0.18 472	0.19 426	0.23 494	0.21 489	0.15 417	0.20 385

ETE_ROB	0.36 418	0.32 443	0.64 365	0.30 437	0.18 345	0.40 420	0.38 480	0.59 446	0.49 418	0.50 469	0.52 427	0.62 480	0.37 424	0.58 380	0.43 420	0.13 399	0.10 250	0.14 431	0.12 397	0.17 439	0.18 353

PSMNet_ROB	0.36 418	0.31 436	0.71 398	0.31 452	0.21 408	0.44 439	0.44 496	0.61 463	0.49 418	0.39 397	0.45 384	0.49 435	0.32 397	0.66 428	0.53 455	0.14 423	0.10 250	0.15 447	0.14 443	0.13 385	0.13 274

CBMV	0.36 418	0.25 397	0.61 351	0.24 272	0.14 190	0.42 430	0.33 458	0.56 415	0.52 441	0.54 484	0.52 427	0.51 442	0.58 492	0.63 413	0.43 420	0.15 437	0.16 378	0.18 472	0.16 464	0.13 385	0.19 368
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 425	0.17 281	0.84 440	0.21 127	0.13 151	0.29 302	0.21 291	0.57 424	0.48 405	0.31 266	0.44 370	0.34 318	0.24 281	0.91 496	1.30 523	0.10 304	0.20 440	0.12 384	0.11 356	0.11 331	0.23 415

xxx	0.37 425	0.17 281	0.84 440	0.21 127	0.13 151	0.29 302	0.21 291	0.57 424	0.48 405	0.31 266	0.44 370	0.34 318	0.24 281	0.91 496	1.30 523	0.10 304	0.20 440	0.12 384	0.11 356	0.11 331	0.23 415

GwcNet	0.37 425	0.29 427	1.12 491	0.25 308	0.24 448	0.48 461	0.27 410	0.58 437	0.60 472	0.39 397	0.54 437	0.51 442	0.34 407	0.60 393	0.46 435	0.13 399	0.12 297	0.12 384	0.11 356	0.13 385	0.15 316

DANet	0.37 425	0.25 397	0.67 378	0.37 485	0.22 423	0.42 430	0.25 391	0.50 348	0.44 362	0.52 475	0.50 417	0.59 468	0.42 448	0.78 467	0.53 455	0.13 399	0.12 297	0.14 431	0.12 397	0.17 439	0.21 394
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 425	0.33 447	0.59 338	0.37 485	0.23 434	0.42 430	0.41 491	0.56 415	0.44 362	0.47 457	0.47 404	0.61 477	0.39 436	0.58 380	0.41 412	0.16 447	0.13 317	0.21 487	0.22 497	0.16 425	0.18 353

APVNet	0.38 430	0.26 407	0.87 449	0.26 347	0.22 423	0.52 477	0.35 464	0.64 481	0.46 384	0.40 406	0.52 427	0.48 429	0.39 436	0.84 483	0.48 440	0.13 399	0.14 334	0.15 447	0.16 464	0.16 425	0.16 332

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 430	0.43 489	0.72 403	0.35 480	0.19 371	0.51 471	0.25 391	0.56 415	0.39 307	0.42 422	0.47 404	0.47 424	0.27 320	0.74 452	0.32 366	0.38 522	0.19 426	0.27 499	0.17 475	0.29 506	0.27 455

RP	0.38 430	0.26 407	0.67 378	0.31 452	0.24 448	0.37 404	0.29 431	0.53 375	0.61 474	0.42 422	0.65 477	0.62 480	0.51 478	0.63 413	0.43 420	0.17 461	0.15 365	0.17 464	0.15 454	0.17 439	0.19 368

RYNet	0.38 430	0.23 371	0.65 370	0.26 347	0.28 471	0.62 494	0.33 458	0.61 463	0.62 478	0.42 422	0.39 318	0.58 467	0.40 439	0.89 491	0.57 465	0.11 341	0.09 218	0.12 384	0.11 356	0.19 463	0.22 407

LALA_ROB	0.38 430	0.31 436	0.65 370	0.30 437	0.21 408	0.46 449	0.39 483	0.63 475	0.54 447	0.53 481	0.52 427	0.69 503	0.36 419	0.52 353	0.48 440	0.18 472	0.11 279	0.16 455	0.14 443	0.17 439	0.16 332

PSMNet-RUCA	0.39 435	0.47 495	0.84 440	0.46 515	0.41 514	0.34 374	0.26 402	0.59 446	0.46 384	0.40 406	0.51 420	0.44 401	0.33 405	0.43 316	0.31 357	0.25 499	0.14 334	0.33 515	0.21 489	0.32 511	0.23 415

1111x	0.39 435	0.17 281	0.80 426	0.23 227	0.15 250	0.33 359	0.27 410	0.62 471	0.48 405	0.32 291	0.43 360	0.40 366	0.29 362	0.86 486	1.60 538	0.09 241	0.23 467	0.09 223	0.12 397	0.10 279	0.23 415

EKT-Stereo	0.39 435	0.13 144	0.53 275	0.42 508	3.94 560	0.22 180	0.17 135	0.38 213	0.30 193	0.21 126	0.20 107	0.23 185	0.15 142	0.30 228	0.18 175	0.10 304	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.09 218	0.12 247

GASNet	0.39 435	0.58 515	1.27 510	0.35 480	0.23 434	0.35 389	0.23 353	0.63 475	0.56 459	0.41 418	0.38 300	0.45 407	0.30 368	0.81 477	0.42 416	0.16 447	0.11 279	0.14 431	0.14 443	0.23 485	0.12 247

Wz-Net-MNSev	0.39 435	0.35 461	0.99 477	0.26 347	0.21 408	0.59 491	0.39 483	0.58 437	0.61 474	0.49 464	0.56 447	0.53 453	0.37 424	0.61 399	0.47 438	0.11 341	0.09 218	0.11 351	0.11 356	0.15 417	0.15 316

xxxx	0.39 435	0.14 188	0.47 169	0.20 95	0.16 288	0.38 410	0.20 265	0.61 463	0.43 350	0.30 250	0.44 370	0.38 349	0.25 294	0.50 339	2.41 552	0.11 341	0.21 445	0.09 223	0.10 323	0.10 279	0.26 451

test_xeample	0.39 435	0.14 188	0.46 163	0.19 55	0.16 288	0.34 374	0.22 325	0.59 446	0.43 350	0.33 304	0.47 404	0.30 282	0.27 320	0.60 393	2.44 553	0.10 304	0.21 445	0.09 223	0.09 269	0.09 218	0.25 439

Syn2CoEx	0.39 435	0.39 480	1.08 488	0.35 480	0.21 408	0.41 425	0.29 431	0.63 475	0.51 430	0.43 433	0.56 447	0.45 407	0.45 457	0.69 436	0.39 405	0.17 461	0.14 334	0.16 455	0.12 397	0.13 385	0.16 332

S-Stereo	0.39 435	0.20 328	1.04 480	0.28 410	0.22 423	0.39 414	0.31 447	0.58 437	0.69 493	0.40 406	0.59 459	0.48 429	0.41 444	0.75 457	0.42 416	0.12 380	0.15 365	0.13 409	0.13 427	0.16 425	0.25 439

stereogan	0.39 435	0.20 328	0.78 421	0.28 410	0.22 423	0.65 499	0.26 402	0.62 471	0.65 483	0.45 446	0.60 463	0.67 499	0.45 457	0.69 436	0.37 399	0.14 423	0.14 334	0.14 431	0.12 397	0.20 470	0.19 368

Nwc_Net	0.39 435	0.29 427	0.84 440	0.32 458	0.24 448	0.45 447	0.30 438	0.67 493	0.51 430	0.39 397	0.70 488	0.59 468	0.48 470	0.61 399	0.45 434	0.16 447	0.12 297	0.19 479	0.21 489	0.14 407	0.15 316

aanetorigin	0.40 446	0.33 447	1.14 494	0.25 308	0.19 371	0.30 315	0.37 472	0.34 167	0.47 397	0.95 522	0.82 503	0.52 449	0.56 489	0.50 339	0.52 451	0.11 341	0.09 218	0.10 296	0.10 323	0.16 425	0.19 368

AF-Net	0.40 446	0.31 436	0.74 404	0.33 469	0.24 448	0.43 434	0.30 438	0.64 481	0.67 487	0.44 439	0.69 487	0.65 491	0.52 480	0.59 388	0.48 440	0.16 447	0.12 297	0.19 479	0.14 443	0.16 425	0.14 300

edge stereo	0.40 446	0.22 355	0.87 449	0.27 383	0.22 423	0.38 410	0.26 402	0.59 446	0.56 459	0.53 481	0.60 463	0.71 507	0.50 476	0.78 467	0.43 420	0.16 447	0.15 365	0.19 479	0.14 443	0.17 439	0.19 368

PA-Net	0.40 446	0.35 461	1.05 481	0.32 458	0.28 471	0.39 414	0.43 494	0.53 375	0.56 459	0.35 341	0.43 360	0.41 375	0.36 419	0.83 482	0.61 472	0.12 380	0.23 467	0.16 455	0.23 501	0.13 385	0.20 385
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 446	0.28 423	0.67 378	0.31 452	0.18 345	0.43 434	0.39 483	0.60 456	0.46 384	0.48 463	0.78 498	0.55 456	0.45 457	0.96 506	0.55 462	0.13 399	0.14 334	0.13 409	0.12 397	0.15 417	0.16 332

RGC	0.41 451	0.35 461	0.76 411	0.35 480	0.28 471	0.41 425	0.29 431	0.60 456	0.55 455	0.47 457	0.64 475	0.63 484	0.47 466	0.74 452	0.46 435	0.16 447	0.15 365	0.21 487	0.21 489	0.19 463	0.21 394

ADCRef	0.41 451	0.33 447	1.05 481	0.26 347	0.21 408	0.49 467	0.27 410	0.54 388	0.51 430	0.51 472	0.59 459	0.35 332	0.47 466	0.54 362	1.35 529	0.09 241	0.08 178	0.12 384	0.12 397	0.12 371	0.13 274

PWC_ROB	0.41 451	0.38 476	0.92 462	0.26 347	0.20 393	0.39 414	0.19 230	0.61 463	0.69 493	0.58 492	0.84 505	0.52 449	0.44 455	0.74 452	0.62 473	0.13 399	0.09 218	0.14 431	0.10 323	0.17 439	0.18 353

PWCDC_ROB	0.41 451	0.41 485	0.77 417	0.34 474	0.21 408	0.43 434	0.20 265	0.60 456	0.90 517	0.44 439	1.24 527	0.36 337	0.38 429	0.56 373	0.48 440	0.18 472	0.11 279	0.11 351	0.10 323	0.20 470	0.16 332

UDG	0.42 455	0.54 506	0.67 378	0.41 505	0.35 500	0.47 455	0.27 410	0.57 424	0.48 405	0.40 406	0.46 396	0.59 468	0.45 457	0.47 332	0.46 435	0.26 501	0.19 426	0.49 524	0.22 497	0.37 515	0.30 470

NCC-stereo	0.42 455	0.31 436	0.87 449	0.32 458	0.29 481	0.47 455	0.37 472	0.68 498	0.53 442	0.42 422	0.58 455	0.57 462	0.52 480	0.75 457	0.54 459	0.18 472	0.14 334	0.18 472	0.25 506	0.17 439	0.18 353

Abc-Net	0.42 455	0.31 436	0.87 449	0.32 458	0.29 481	0.47 455	0.37 472	0.68 498	0.53 442	0.42 422	0.58 455	0.57 462	0.52 480	0.75 457	0.54 459	0.18 472	0.14 334	0.18 472	0.25 506	0.17 439	0.18 353
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
STTRV1_RVC	0.42 455	0.33 447	0.89 457	0.29 425	0.36 505	0.49 467	0.31 447	0.63 475	0.54 447	0.47 457	0.56 447	0.47 424	0.43 451	1.00 509	0.40 407	0.28 507	0.21 445	0.20 484	0.18 480	0.25 491	0.18 353

SGM-Forest	0.42 455	0.44 492	0.92 462	0.24 272	0.16 288	0.45 447	0.40 487	0.58 437	0.50 424	0.54 484	0.63 474	0.52 449	0.51 478	0.91 496	0.66 479	0.17 461	0.17 402	0.17 464	0.15 454	0.15 417	0.21 394
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 460	0.34 457	0.62 355	0.28 410	0.33 495	0.60 492	0.34 462	0.68 498	0.47 397	0.54 484	0.66 479	0.56 460	0.46 464	0.73 448	0.66 479	0.26 501	0.19 426	0.24 496	0.22 497	0.27 501	0.25 439

RTSC	0.43 460	0.37 470	0.95 470	0.30 437	0.20 393	0.50 470	0.23 353	0.65 487	0.86 513	0.56 488	0.54 437	0.51 442	0.36 419	0.71 444	0.92 497	0.13 399	0.14 334	0.11 351	0.13 427	0.18 454	0.19 368

SQANet	0.44 462	0.57 513	0.89 457	0.49 518	0.39 511	0.47 455	0.23 353	0.53 375	0.44 362	0.41 418	0.48 413	0.47 424	0.34 407	0.58 380	0.43 420	0.38 522	0.15 365	0.40 520	0.21 489	0.50 520	0.34 486

Anonymous_2	0.44 462	0.23 371	0.57 316	0.34 474	0.34 497	0.53 480	0.28 425	0.49 340	0.39 307	0.36 354	0.34 258	0.48 429	0.38 429	0.43 316	0.33 375	0.26 501	0.41 525	0.44 522	1.45 557	0.33 513	0.37 498

NaN_ROB	0.44 462	0.38 476	0.94 469	0.30 437	0.20 393	0.52 477	0.49 507	0.61 463	0.60 472	0.56 488	0.47 404	0.49 435	0.42 448	1.24 526	0.76 487	0.12 380	0.18 414	0.12 384	0.13 427	0.12 371	0.18 353

test_sample9	0.45 465	0.21 336	0.69 385	0.18 26	0.17 318	0.36 396	0.21 291	0.54 388	0.43 350	0.38 379	0.36 281	0.38 349	0.32 397	0.70 439	1.01 505	0.24 492	1.93 558	0.28 505	0.24 503	0.18 454	0.21 394

Wz-Net-SNSev	0.45 465	0.53 505	1.42 519	0.31 452	0.21 408	0.44 439	0.45 497	0.64 481	0.68 491	0.46 451	0.66 479	0.62 480	0.40 439	0.78 467	0.65 477	0.12 380	0.11 279	0.12 384	0.13 427	0.17 439	0.19 368

DDUNet	0.45 465	0.60 518	0.71 398	0.45 512	0.39 511	0.46 449	0.32 453	0.53 375	0.44 362	0.46 451	0.53 434	0.57 462	0.38 429	0.51 345	0.43 420	0.34 516	0.21 445	0.56 528	0.25 506	0.41 517	0.36 490

222	0.45 465	0.14 188	0.43 138	0.19 55	0.15 250	0.36 396	0.20 265	0.60 456	0.43 350	0.37 370	0.45 384	0.30 282	0.28 342	0.59 388	3.72 558	0.11 341	0.19 426	0.08 143	0.09 269	0.09 218	0.27 455

SHD	0.45 465	0.34 457	0.89 457	0.37 485	0.28 471	0.46 449	0.23 353	0.72 509	0.96 524	0.65 499	0.61 471	0.61 477	0.48 470	0.64 418	0.69 482	0.16 447	0.16 378	0.16 455	0.16 464	0.21 476	0.25 439

GANetREF_RVC	0.45 465	0.52 503	0.87 449	0.39 496	0.20 393	0.51 471	0.50 509	0.68 498	0.67 487	0.47 457	0.46 396	0.50 439	0.43 451	0.91 496	0.40 407	0.28 507	0.21 445	0.32 512	0.19 483	0.28 504	0.23 415
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
PDISCO_ROB	0.45 465	0.37 470	0.89 457	0.44 510	0.37 506	0.70 502	0.35 464	0.75 513	0.78 505	0.45 446	0.53 434	0.65 491	0.40 439	0.68 435	0.52 451	0.22 489	0.12 297	0.21 487	0.19 483	0.26 496	0.22 407

DeepPrunerF	0.46 472	0.37 470	1.50 523	0.34 474	0.30 484	0.36 396	0.37 472	0.64 481	1.15 537	0.41 418	0.45 384	0.40 366	0.41 444	0.82 478	0.53 455	0.18 472	0.14 334	0.23 494	0.21 489	0.17 439	0.18 353

CC-Net-ROB	0.46 472	0.55 507	0.86 447	0.38 494	0.23 434	0.51 471	0.30 438	0.69 504	0.51 430	0.46 451	0.51 420	0.48 429	0.38 429	0.96 506	0.40 407	0.36 519	0.23 467	0.56 528	0.25 506	0.34 514	0.22 407

FBW_ROB	0.46 472	0.34 457	0.71 398	0.32 458	0.20 393	0.51 471	0.32 453	0.73 510	0.63 480	0.60 493	0.57 452	0.65 491	0.44 455	1.42 537	0.62 473	0.14 423	0.17 402	0.22 492	0.16 464	0.17 439	0.23 415

SDNR	0.47 475	0.29 427	0.92 462	0.24 272	0.37 506	1.27 538	0.17 135	0.54 388	0.58 463	0.44 439	0.85 506	0.55 456	0.28 342	1.19 524	0.52 451	0.23 490	0.24 477	0.17 464	0.13 427	0.19 463	0.26 451

G-Net	0.47 475	0.26 407	1.02 479	0.34 474	0.28 471	0.89 521	0.35 464	0.47 319	0.46 384	0.68 503	1.20 524	0.64 489	0.59 494	0.61 399	0.60 469	0.16 447	0.14 334	0.17 464	0.13 427	0.22 480	0.21 394

XQC	0.47 475	0.45 493	1.07 485	0.40 501	0.28 471	0.58 489	0.38 480	0.67 493	0.76 504	0.53 481	0.47 404	0.59 468	0.47 466	0.74 452	0.80 491	0.18 472	0.14 334	0.18 472	0.16 464	0.26 496	0.24 428

ADCP+	0.48 478	0.36 467	1.47 521	0.26 347	0.22 423	0.57 487	0.40 487	0.56 415	0.54 447	0.46 451	0.52 427	0.46 415	0.53 485	0.59 388	1.93 544	0.10 304	0.08 178	0.11 351	0.11 356	0.14 407	0.15 316

PASM	0.49 479	0.41 485	1.15 495	0.37 485	0.35 500	0.42 430	0.42 492	0.54 388	0.65 483	0.54 484	0.54 437	0.63 484	0.48 470	0.94 505	0.51 450	0.27 505	0.30 508	0.30 508	0.33 518	0.29 506	0.29 467

GCST	0.50 480	0.67 521	0.82 431	1.04 545	0.55 525	0.38 410	0.11 14	0.42 263	0.33 228	0.42 422	0.35 266	0.29 264	0.18 204	0.50 339	0.23 278	0.70 538	0.42 526	0.79 539	0.62 542	0.63 528	0.47 518

SuperB	0.50 480	0.37 470	2.16 541	0.23 227	0.15 250	0.41 425	0.32 453	0.50 348	0.83 510	0.44 439	0.51 420	0.33 310	0.45 457	0.69 436	1.07 512	0.10 304	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.95 547	0.18 353

ADCL	0.50 480	0.30 433	1.15 495	0.28 410	0.19 371	0.77 511	0.64 523	0.57 424	0.73 502	0.57 491	0.73 493	0.55 456	0.60 495	0.66 428	1.53 535	0.11 341	0.10 250	0.13 409	0.13 427	0.15 417	0.16 332

ADCPNet	0.51 483	0.36 467	1.82 535	0.27 383	0.23 434	0.71 503	0.39 483	0.56 415	0.54 447	0.52 475	0.60 463	0.66 495	0.57 491	0.64 418	1.23 519	0.15 437	0.18 414	0.14 431	0.23 501	0.19 463	0.22 407

DPSNet	0.51 483	0.26 407	1.16 497	0.28 410	0.21 408	0.76 508	0.56 518	0.89 530	0.82 509	0.49 464	0.51 420	0.64 489	0.81 517	0.89 491	0.85 495	0.17 461	0.16 378	0.13 409	0.13 427	0.26 496	0.27 455

MDST_ROB	0.51 483	0.16 250	0.97 473	0.31 452	0.21 408	1.35 542	0.34 462	0.80 518	0.59 470	1.09 531	0.74 494	0.49 435	0.37 424	1.31 532	0.60 469	0.14 423	0.12 297	0.16 455	0.13 427	0.13 385	0.18 353

test_sample8	0.52 486	0.21 336	0.69 385	0.18 26	0.17 318	0.36 396	0.21 291	0.57 424	0.38 291	0.63 496	0.39 318	1.16 524	0.68 509	0.70 439	1.01 505	0.24 492	1.93 558	0.28 505	0.24 503	0.18 454	0.21 394

psmorigin	0.52 486	0.29 427	3.10 550	0.24 272	0.19 371	0.39 414	0.24 377	0.52 365	0.45 373	0.66 501	0.68 484	0.70 506	0.52 480	0.86 486	0.49 446	0.15 437	0.17 402	0.13 409	0.14 443	0.16 425	0.23 415

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 488	0.60 518	0.98 475	0.40 501	0.25 461	0.87 519	0.57 519	0.60 456	0.64 482	0.60 493	0.67 481	0.63 484	0.42 448	1.13 519	0.50 447	0.23 490	0.28 496	0.27 499	0.35 520	0.25 491	0.33 483

ADCMid	0.53 488	0.45 493	1.46 520	0.27 383	0.22 423	0.51 471	0.38 480	0.61 463	0.58 463	0.75 508	0.67 481	0.62 480	0.66 508	0.66 428	1.75 540	0.13 399	0.12 297	0.17 464	0.17 475	0.20 470	0.21 394

pmcnn	0.54 490	0.24 382	1.06 483	0.25 308	0.26 465	0.40 420	0.31 447	0.55 406	0.55 455	0.56 488	1.22 526	2.53 551	0.39 436	0.84 483	1.08 514	0.09 241	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.10 279	0.14 300

Wz-Net-TNSev	0.55 491	0.72 523	1.90 536	0.26 347	0.21 408	0.64 498	0.45 497	0.66 491	0.71 497	0.52 475	0.55 442	0.71 507	0.63 505	1.04 514	0.94 500	0.16 447	0.15 365	0.13 409	0.15 454	0.21 476	0.24 428

AnyNet_C32	0.55 491	0.51 502	1.34 514	0.29 425	0.28 471	0.61 493	0.62 522	0.57 424	0.62 478	0.63 496	0.68 484	0.54 455	0.55 487	0.82 478	1.81 541	0.15 437	0.15 365	0.15 447	0.18 480	0.21 476	0.25 439

CSAN	0.55 491	0.47 495	1.19 505	0.37 485	0.23 434	0.57 487	0.61 521	0.65 487	0.72 499	0.65 499	0.78 498	0.66 495	0.65 507	1.41 536	0.77 488	0.21 486	0.17 402	0.20 484	0.21 489	0.18 454	0.21 394

WCMA_ROB	0.55 491	0.27 415	0.76 411	0.26 347	0.22 423	0.62 494	0.36 470	0.57 424	0.58 463	0.97 524	1.40 532	1.28 530	0.94 526	0.80 474	0.80 491	0.20 484	0.17 402	0.16 455	0.16 464	0.19 463	0.29 467

WZ-Net	0.56 495	0.49 501	2.14 540	0.30 437	0.24 448	0.58 489	0.48 504	0.65 487	0.80 507	0.51 472	0.72 490	0.68 501	0.60 495	1.06 516	1.01 505	0.13 399	0.10 250	0.11 351	0.12 397	0.19 463	0.23 415

Consistency-Raft	0.56 495	0.52 503	1.12 491	0.45 512	0.49 518	0.48 461	0.45 497	0.73 510	0.74 503	0.45 446	0.82 503	0.46 415	0.60 495	0.51 345	0.63 476	0.39 524	0.40 523	0.44 522	0.51 533	0.53 524	0.38 505

anonymity	0.57 497	0.55 507	0.74 404	0.48 517	0.63 529	0.56 485	0.43 494	0.71 506	0.51 430	0.64 498	0.55 442	0.57 462	0.61 499	0.65 422	0.57 465	0.55 529	0.55 539	0.50 525	0.54 534	0.51 522	0.61 532

SGM_RVC	0.57 497	0.22 355	0.60 345	0.26 347	0.16 288	0.97 527	0.46 500	0.76 515	0.90 517	1.03 528	0.92 513	1.16 524	0.93 525	1.21 525	0.72 484	0.17 461	0.16 378	0.16 455	0.16 464	0.16 425	0.24 428
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 499	0.48 499	1.35 515	0.38 494	0.37 506	0.96 526	1.13 550	0.84 525	1.05 527	0.50 469	0.70 488	0.45 407	0.61 499	0.63 413	0.62 473	0.26 501	0.28 496	0.14 431	0.13 427	0.20 470	0.44 513

MFN_U_SF_RVC	0.58 499	0.58 515	1.31 513	0.39 496	0.23 434	0.72 504	0.30 438	0.83 523	0.68 491	0.74 507	0.74 494	0.86 513	0.60 495	0.84 483	0.83 493	0.29 509	0.27 491	0.32 512	0.37 524	0.31 508	0.33 483

SANet	0.58 499	0.41 485	1.38 516	0.27 383	0.16 288	0.72 504	0.48 504	0.71 506	1.34 539	0.69 504	0.97 515	0.94 517	0.78 513	0.97 508	0.93 498	0.14 423	0.12 297	0.12 384	0.12 397	0.18 454	0.20 385

otaku	0.60 502	0.73 525	1.13 493	0.64 525	0.45 517	0.73 506	0.37 472	0.67 493	0.67 487	0.52 475	0.75 496	0.66 495	0.46 464	0.74 452	0.59 468	0.55 529	0.34 518	0.56 528	0.36 522	0.65 530	0.49 523

MeshStereo	0.60 502	0.31 436	0.71 398	0.22 176	0.17 318	0.66 500	0.36 470	0.81 520	0.63 480	1.48 550	1.32 529	1.65 537	0.83 518	1.18 523	0.74 485	0.17 461	0.17 402	0.17 464	0.14 443	0.17 439	0.19 368
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
Ntro	0.61 504	0.75 528	1.16 497	0.67 527	0.50 519	0.76 508	0.37 472	0.68 498	0.71 497	0.50 469	0.59 459	0.65 491	0.52 480	0.79 471	0.58 467	0.58 532	0.32 514	0.57 531	0.34 519	0.69 535	0.50 525

PVD	0.62 505	0.41 485	0.93 466	0.44 510	0.39 511	0.63 497	0.51 512	0.86 526	1.27 538	0.93 521	1.09 519	0.81 511	0.85 519	0.89 491	0.89 496	0.21 486	0.23 467	0.22 492	0.19 483	0.28 504	0.41 506

SAMSARA	0.62 505	0.47 495	0.93 466	0.70 530	0.50 519	1.15 533	1.29 553	0.79 517	0.70 495	0.77 513	0.55 442	0.92 516	0.58 492	0.87 488	0.77 488	0.19 481	0.27 491	0.18 472	0.19 483	0.27 501	0.28 462

ADCS	0.62 505	0.56 509	1.54 526	0.30 437	0.25 461	0.56 485	0.46 500	0.71 506	0.86 513	0.77 513	0.72 490	0.68 501	0.62 503	0.82 478	2.33 551	0.17 461	0.16 378	0.16 455	0.17 475	0.23 485	0.27 455

DGSMNet	0.63 508	0.32 443	1.01 478	0.54 521	0.73 535	0.62 494	1.36 554	0.62 471	0.58 463	0.38 379	0.62 473	0.52 449	0.34 407	0.65 422	0.47 438	0.54 528	0.61 545	0.67 533	0.61 541	0.65 530	0.69 542

MSMD_ROB	0.63 508	0.34 457	0.70 391	0.30 437	0.25 461	0.88 520	0.35 464	0.58 437	0.67 487	1.13 532	1.52 536	1.75 540	1.05 531	0.90 494	0.60 469	0.24 492	0.22 457	0.27 499	0.27 513	0.25 491	0.27 455

EDNetEfficient	0.64 510	0.39 480	2.52 543	0.26 347	0.26 465	0.39 414	0.49 507	0.42 263	1.06 528	1.38 539	0.86 507	0.61 477	0.97 527	0.66 428	1.62 539	0.11 341	0.10 250	0.10 296	0.12 397	0.20 470	0.19 368

FCDSN-DC	0.67 511	0.38 476	0.83 436	0.37 485	0.30 484	0.66 500	0.37 472	0.69 504	0.70 495	1.15 534	1.53 537	1.70 539	1.38 540	1.00 509	0.83 493	0.24 492	0.22 457	0.27 499	0.26 510	0.27 501	0.32 479
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 511	0.94 536	1.63 528	0.77 536	1.19 553	0.53 480	0.25 391	0.61 463	0.72 499	0.70 505	0.60 463	0.69 503	0.90 523	0.80 474	0.52 451	0.27 505	0.13 317	0.74 536	0.31 517	0.68 533	0.44 513

AnyNet_C01	0.68 513	0.69 522	2.64 545	0.33 469	0.27 470	0.93 522	0.64 523	0.66 491	0.65 483	0.70 505	0.97 515	0.75 509	0.63 505	1.01 511	1.52 534	0.17 461	0.16 378	0.17 464	0.17 475	0.24 489	0.28 462

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 514	0.73 525	1.26 509	0.47 516	0.28 471	1.42 544	0.60 520	0.82 521	0.94 523	0.85 517	0.86 507	0.88 515	0.70 510	1.32 533	0.75 486	0.37 520	0.30 508	0.34 516	0.36 522	0.44 518	0.42 509

FC-DCNN	0.73 515	0.33 447	0.84 440	0.33 469	0.28 471	0.82 517	0.40 487	0.82 521	0.83 510	1.43 542	1.60 540	1.97 542	1.38 540	1.10 518	0.93 498	0.24 492	0.22 457	0.27 499	0.26 510	0.26 496	0.32 479

MFMNet_re	0.74 516	0.84 530	1.16 497	0.64 525	0.70 534	0.79 513	0.71 528	0.77 516	0.85 512	0.79 515	0.86 507	0.69 503	0.80 515	0.73 448	0.65 477	0.66 536	0.59 543	0.61 532	0.58 539	0.68 533	0.71 543

NVStereoNet_ROB	0.74 516	0.64 520	1.20 507	0.55 522	0.43 516	0.54 484	0.48 504	0.75 513	0.87 516	0.88 518	1.72 543	1.06 521	1.03 530	1.29 530	0.98 504	0.35 518	0.42 526	0.41 521	0.48 528	0.38 516	0.43 511
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 516	0.72 523	1.18 504	0.52 520	0.57 527	0.76 508	0.50 509	0.80 518	0.66 486	0.97 524	0.88 510	0.94 517	0.74 511	1.08 517	1.04 510	0.58 532	0.51 533	0.50 525	0.50 532	0.56 525	0.72 544
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 519	0.33 447	0.82 431	0.33 469	0.28 471	0.85 518	0.40 487	0.88 528	0.86 513	1.46 544	1.65 541	2.08 544	1.40 542	1.14 521	0.95 501	0.24 492	0.22 457	0.27 499	0.26 510	0.26 496	0.32 479

RainbowNet	0.76 520	1.00 540	1.29 511	0.82 537	0.63 529	0.79 513	0.52 513	0.83 523	0.93 520	0.61 495	0.79 501	0.79 510	0.62 503	0.82 478	0.67 481	0.80 543	0.55 539	0.79 539	0.49 529	0.81 539	0.62 533

ACVNet-4b	0.76 520	0.90 533	1.67 530	0.73 532	0.51 523	0.80 516	0.31 447	0.74 512	0.81 508	0.51 472	0.72 490	0.94 517	0.43 451	1.01 511	1.32 527	1.18 555	0.22 457	0.77 537	0.45 527	0.70 536	0.50 525

ACVNet_1	0.77 522	0.92 535	1.79 534	0.73 532	0.53 524	0.78 512	0.42 492	0.88 528	0.90 517	0.75 508	0.76 497	1.32 531	0.80 515	1.04 514	0.70 483	0.57 531	0.32 514	0.72 535	0.35 520	0.70 536	0.50 525

ELAS_RVC	0.80 523	0.40 483	1.10 490	0.40 501	0.35 500	0.93 522	1.10 549	0.87 527	1.12 535	1.40 540	1.39 530	1.27 529	1.55 548	1.13 519	1.13 515	0.29 509	0.27 491	0.30 508	0.28 514	0.31 508	0.36 490
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 523	0.40 483	0.91 461	0.39 496	0.35 500	1.52 546	0.81 536	0.97 532	0.98 525	1.47 549	1.58 539	1.19 527	1.33 539	1.01 511	1.21 518	0.29 509	0.27 491	0.30 508	0.29 516	0.32 511	0.36 490
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	0.81 525	0.56 509	4.76 554	0.37 485	0.30 484	1.11 530	0.52 513	0.67 493	1.07 529	0.76 511	0.91 511	0.60 474	0.61 499	1.64 540	1.24 520	0.15 437	0.13 317	0.15 447	0.15 454	0.22 480	0.24 428

RTSA	0.81 525	0.56 509	4.76 554	0.37 485	0.30 484	1.11 530	0.52 513	0.67 493	1.07 529	0.76 511	0.91 511	0.60 474	0.61 499	1.64 540	1.24 520	0.15 437	0.13 317	0.15 447	0.15 454	0.22 480	0.24 428

IMH-64-1	0.94 527	0.95 537	1.07 485	0.98 542	0.76 536	0.93 522	0.72 529	1.30 538	1.11 533	0.91 519	1.45 533	1.14 522	1.00 528	1.25 528	0.97 502	0.77 539	0.51 533	0.97 543	0.55 537	0.90 541	0.66 539

IMH-64	0.94 527	0.95 537	1.07 485	0.98 542	0.76 536	0.93 522	0.72 529	1.30 538	1.11 533	0.91 519	1.45 533	1.14 522	1.00 528	1.25 528	0.97 502	0.77 539	0.51 533	0.97 543	0.55 537	0.90 541	0.66 539

ACVNet_2	0.94 527	0.98 539	1.71 532	0.83 538	0.63 529	1.02 528	0.64 523	1.16 536	1.43 542	1.02 526	1.39 530	1.47 534	0.86 521	1.16 522	0.79 490	0.63 535	0.43 529	0.78 538	0.49 529	0.80 538	0.57 530

U	1.02 530	0.10 36	0.26 35	0.22 176	3.66 559	6.41 562	0.13 36	0.22 29	0.21 67	0.11 9	0.11 14	0.10 26	0.09 17	0.12 1	0.11 1	0.07 61	0.05 4	5.35 566	2.86 563	0.07 91	0.06 6

WAO-7	1.05 531	1.00 540	1.19 505	0.83 538	0.67 533	1.22 536	0.84 538	1.43 542	1.56 544	1.13 532	1.75 544	1.46 533	1.25 536	1.56 539	1.28 522	0.61 534	0.62 548	0.70 534	0.68 544	0.66 532	0.62 533

MADNet+	1.05 531	1.26 551	4.77 557	0.73 532	0.50 519	1.25 537	0.97 541	1.05 533	0.93 520	0.67 502	0.78 498	0.87 514	0.85 519	2.14 550	1.83 542	0.40 525	0.42 526	0.32 512	0.28 514	0.45 519	0.43 511

PWCK	1.05 531	1.29 552	2.12 539	0.92 540	0.42 515	1.27 538	1.01 543	1.14 535	1.14 536	1.16 535	1.14 522	1.25 528	0.90 523	1.77 545	1.15 516	0.89 546	0.51 533	0.87 541	0.54 534	1.02 550	0.57 530

IMH	1.09 534	1.04 543	1.29 511	1.03 544	0.79 540	1.11 530	0.69 526	1.40 541	1.42 541	1.02 526	1.71 542	1.42 532	1.19 535	1.78 546	1.03 509	1.14 553	0.56 542	1.00 545	0.58 539	0.93 544	0.68 541

WAO-6	1.11 535	1.01 542	1.17 503	0.96 541	0.79 540	1.30 540	0.78 533	1.36 540	1.99 549	1.04 529	1.54 538	1.59 536	1.27 537	1.37 535	1.30 523	0.78 541	0.55 539	1.03 547	0.75 548	0.87 540	0.72 544

SGM+DAISY	1.12 536	0.86 531	1.64 529	0.68 528	0.80 543	1.68 548	1.68 558	1.08 534	1.10 531	1.53 551	1.76 545	1.47 534	1.53 547	1.24 526	1.42 533	0.66 536	0.65 550	0.52 527	0.54 534	0.57 526	0.91 551

LVE	1.18 537	1.16 545	1.67 530	1.04 545	0.81 544	1.32 541	0.82 537	1.49 544	1.94 547	1.08 530	1.90 546	1.89 541	1.07 532	1.51 538	1.04 510	0.96 549	0.61 545	0.94 542	0.69 545	0.92 543	0.79 549

JetBlue	1.20 538	0.89 532	2.53 544	0.59 523	0.76 536	3.16 557	2.09 559	1.16 536	0.93 520	0.95 522	1.12 521	1.65 537	1.27 537	2.15 551	1.87 543	0.43 527	0.37 521	0.38 518	0.39 526	0.62 527	0.63 535

Dean	1.22 539	1.17 546	1.97 537	1.04 545	0.79 540	1.21 535	0.76 531	1.51 545	1.96 548	1.30 538	1.98 548	2.14 545	1.18 534	1.30 531	1.15 516	0.83 544	0.61 545	1.01 546	0.69 545	0.97 548	0.77 548

xyz-stereo	1.43 540	0.11 66	17.43 573	0.18 26	0.08 4	4.86 558	0.18 187	0.31 135	0.35 250	0.37 370	2.75 556	0.41 375	0.31 385	0.58 380	0.33 375	0.07 61	0.05 4	0.09 223	0.06 56	0.06 33	0.06 6

TorneroNet-64	1.47 541	1.15 544	1.51 524	1.11 550	0.86 547	2.27 553	0.76 531	1.84 551	3.76 556	1.29 536	2.22 552	2.68 553	1.46 543	1.81 547	1.55 536	0.79 542	0.51 533	1.10 548	0.67 543	1.31 553	0.81 550

notaker	1.49 542	1.44 555	1.77 533	1.42 555	1.08 551	1.19 534	0.87 540	1.51 545	1.40 540	1.53 551	3.41 558	2.40 549	1.94 550	1.83 548	1.57 537	1.14 553	0.69 554	1.38 555	0.88 551	1.39 556	1.03 554

WAO-8	1.50 543	1.22 549	1.39 517	1.10 548	0.85 545	2.15 550	0.78 533	1.84 551	3.76 556	1.46 544	2.18 550	2.15 546	1.50 545	3.20 558	1.35 529	0.92 547	0.66 551	1.10 548	0.79 549	0.94 545	0.74 546

Venus	1.50 543	1.22 549	1.39 517	1.10 548	0.85 545	2.15 550	0.78 533	1.84 551	3.76 556	1.46 544	2.18 550	2.15 546	1.50 545	3.20 558	1.35 529	0.92 547	0.66 551	1.10 548	0.79 549	0.94 545	0.74 546

SGM-ForestM	1.59 545	0.56 509	1.52 525	0.41 505	0.34 497	2.77 555	1.67 557	1.69 549	1.73 546	2.48 556	2.27 553	6.02 563	2.90 557	3.08 556	2.83 555	0.25 499	0.30 508	0.19 479	0.20 487	0.18 454	0.45 516

UNDER WATER-64	1.61 546	1.30 553	2.93 549	1.33 553	0.96 549	2.20 552	1.25 552	1.47 543	3.15 553	1.46 544	1.31 528	2.61 552	2.22 552	1.69 542	1.93 544	1.13 552	0.67 553	1.29 553	0.94 552	1.26 551	1.09 555

MANE	1.63 547	0.58 515	1.16 497	0.59 523	0.60 528	2.71 554	1.53 555	2.63 559	3.62 555	2.33 555	3.26 557	3.66 557	2.98 558	2.26 553	2.26 550	0.37 520	0.40 523	0.31 511	0.49 529	0.31 508	0.63 535

UNDER WATER	1.64 548	1.34 554	2.72 547	1.40 554	1.04 550	1.70 549	1.14 551	1.57 548	3.58 554	1.46 544	1.46 535	2.82 554	2.43 553	1.74 543	2.04 547	1.08 551	0.63 549	1.31 554	0.94 552	1.29 552	1.10 556

LSM	1.68 549	0.48 499	2.91 548	2.28 561	17.60 573	0.52 477	0.55 517	0.65 487	0.78 505	0.84 516	1.11 520	0.63 484	0.55 487	0.79 471	0.53 455	0.16 447	0.25 480	0.18 472	0.21 489	0.25 491	2.37 562

ktn	1.80 550	1.46 556	1.49 522	1.44 556	1.14 552	1.50 545	1.07 546	1.53 547	3.90 559	2.77 558	4.62 559	3.42 556	1.49 544	1.74 543	1.40 532	1.45 557	0.77 555	1.46 556	0.99 554	1.41 557	1.00 553

LE_ROB	1.82 551	0.39 480	3.15 551	0.50 519	0.55 525	0.79 513	1.00 542	0.89 530	6.48 563	7.40 566	2.07 549	2.07 543	5.08 561	1.33 534	3.96 559	0.11 341	0.09 218	0.12 384	0.11 356	0.11 331	0.13 274

KSHMR	1.92 552	1.47 557	1.97 537	1.48 557	1.22 554	1.39 543	1.06 545	1.81 550	5.83 562	1.43 542	5.56 562	2.95 555	1.17 533	2.24 552	1.33 528	1.29 556	1.13 556	1.47 557	1.11 556	1.37 555	1.21 557

TorneroNet	2.26 553	1.20 548	1.55 527	1.15 552	0.91 548	5.84 559	0.84 538	2.12 556	8.45 566	2.59 557	5.32 561	3.84 558	2.15 551	1.84 549	1.98 546	0.88 545	0.54 538	1.16 552	0.74 547	1.31 553	0.91 551

MADNet++	2.34 554	1.81 558	2.24 542	2.15 560	1.97 558	2.79 556	2.19 560	2.42 558	2.26 550	2.79 559	2.70 555	2.43 550	2.60 555	3.18 557	3.32 556	2.19 560	1.97 560	1.93 558	1.62 558	2.02 559	2.10 560

JetRed	2.35 555	2.70 560	6.11 559	1.14 551	1.38 556	6.03 561	3.61 561	2.12 556	1.72 545	1.99 554	1.97 547	2.15 546	1.59 549	2.49 554	4.19 560	1.05 550	1.60 557	1.10 548	1.02 555	1.72 558	1.41 559

HanzoNet	3.08 556	1.87 559	2.70 546	1.81 558	1.34 555	1.60 547	1.05 544	2.06 555	2.62 552	5.63 563	5.12 560	5.96 562	7.09 565	4.39 563	3.43 557	3.29 562	2.06 562	1.98 560	2.94 564	2.47 560	2.15 561

coex-ft	3.48 557	0.81 529	48.53 581	0.24 272	0.19 371	0.53 480	0.47 503	0.49 340	2.36 551	7.18 565	1.20 524	0.96 520	2.53 554	0.75 457	2.14 548	0.13 399	0.15 365	0.14 431	0.12 397	0.22 480	0.47 518

TCMNet-wrong-test	4.33 558	5.65 566	4.76 554	11.36 571	10.39 568	5.87 560	4.45 563	4.24 562	1.10 531	1.93 553	2.43 554	6.07 564	3.54 559	3.87 561	4.51 561	2.00 559	0.47 531	1.96 559	1.68 559	5.78 566	4.48 565

FADE	4.36 559	1.19 547	4.67 553	0.71 531	0.76 536	0.73 506	0.50 509	1.87 554	1.53 543	0.75 508	0.67 481	1.17 526	2.69 556	2.88 555	2.14 548	24.66 580	4.77 565	17.17 575	17.41 574	0.51 522	0.45 516

tt	4.71 560	0.11 66	3.94 552	2.06 559	1.54 557	10.14 567	16.85 568	9.28 570	4.99 560	1.41 541	1.05 518	4.68 559	4.89 560	3.36 560	5.86 564	5.73 566	9.15 573	2.23 562	2.51 561	3.02 561	1.34 558

BEATNet-Init1	4.91 561	3.27 561	14.39 572	0.69 529	0.65 532	10.19 568	3.83 562	5.04 563	5.11 561	8.73 568	8.52 566	13.95 575	7.66 566	7.79 567	5.79 563	0.32 515	0.34 518	0.34 516	0.38 525	0.64 529	0.64 537

DPSimNet_ROB	6.21 562	5.16 562	9.50 562	5.59 564	5.56 561	7.64 563	10.02 565	4.07 561	7.33 564	6.84 564	6.26 563	7.17 566	10.55 567	4.07 562	5.68 562	5.50 565	4.29 564	5.24 565	3.66 565	4.05 563	5.96 567

USTest	6.84 563	5.16 562	5.45 558	7.18 567	7.26 563	14.27 570	22.53 570	8.48 567	9.29 567	5.44 562	6.42 564	6.27 565	6.69 564	6.83 566	8.49 567	1.95 558	3.27 563	2.16 561	2.54 562	3.76 562	3.31 564

EDNetEfficientorigin	7.48 564	0.57 513	139.59 583	0.25 308	0.17 318	0.44 439	0.30 438	0.48 330	1.04 526	1.29 536	1.02 517	0.82 512	0.87 522	0.76 463	1.02 508	0.10 304	0.09 218	0.12 384	0.11 356	0.22 480	0.25 439

ASD4	8.08 565	7.42 567	8.23 561	6.03 566	6.01 562	14.62 571	20.55 569	9.03 569	8.06 565	7.51 567	6.52 565	7.36 567	6.42 562	8.13 568	9.88 568	5.93 567	5.10 566	6.60 570	5.79 566	6.82 567	5.52 566

DGTPSM_ROB	8.38 566	5.24 564	10.71 570	5.32 563	10.19 566	8.34 564	23.49 574	6.11 565	13.43 573	4.93 560	10.93 571	5.64 560	10.55 567	6.17 564	12.73 570	3.74 563	7.56 568	3.68 563	7.24 569	4.09 564	7.49 568

DPSMNet_ROB	8.44 567	5.25 565	10.87 571	5.59 564	10.27 567	8.34 564	23.51 575	6.12 566	13.47 574	4.96 561	10.94 572	5.65 561	10.55 567	6.25 565	12.77 571	4.01 564	7.62 569	3.75 564	7.27 570	4.16 565	7.54 569

DLNR_Zeroshot_test	10.53 568	12.28 574	20.32 575	105.84 583	23.88 580	0.14 12	0.13 36	3.20 560	0.20 51	0.16 76	0.23 143	0.16 103	0.10 37	0.32 249	0.16 126	2.54 561	0.32 514	0.07 67	0.07 117	40.17 581	0.28 462

LRCNet_RVC	10.94 569	14.45 576	9.66 563	15.38 572	8.02 565	1.08 529	0.35 464	8.72 568	0.72 499	12.63 575	15.84 575	9.73 568	6.52 563	8.58 569	6.38 565	20.33 578	5.39 567	23.79 577	21.95 576	15.35 574	13.96 576

DPSM_ROB	11.46 570	9.79 572	10.18 565	11.11 569	11.31 569	19.08 577	27.38 577	13.42 575	14.23 576	10.34 572	11.13 573	10.97 573	11.33 574	11.89 575	13.49 572	6.74 569	8.19 571	6.00 567	7.05 567	7.74 568	7.76 570

DPSM	11.46 570	9.79 572	10.18 565	11.11 569	11.31 569	19.08 577	27.38 577	13.42 575	14.23 576	10.34 572	11.13 573	10.97 573	11.33 574	11.89 575	13.49 572	6.74 569	8.19 571	6.00 567	7.05 567	7.74 568	7.76 570

xxxxx1	15.30 572	9.78 569	10.23 567	20.34 575	19.47 574	17.10 572	23.00 571	10.36 571	11.04 569	9.25 569	9.66 567	10.74 570	10.66 570	10.60 571	13.72 574	8.14 571	9.35 574	31.88 580	44.61 580	12.63 571	13.46 573

tt_ll	15.30 572	9.78 569	10.23 567	20.34 575	19.47 574	17.10 572	23.00 571	10.36 571	11.04 569	9.25 569	9.66 567	10.74 570	10.66 570	10.60 571	13.72 574	8.14 571	9.35 574	31.88 580	44.61 580	12.63 571	13.46 573

ff	15.30 572	9.78 569	10.23 567	20.34 575	19.47 574	17.10 572	23.00 571	10.36 571	11.04 569	9.25 569	9.66 567	10.74 570	10.66 570	10.60 571	13.72 574	8.14 571	9.35 574	31.88 580	44.61 580	12.63 571	13.46 573

PML	15.86 575	13.12 575	7.07 560	5.22 562	7.66 564	32.93 579	64.30 582	5.37 564	10.12 568	25.87 581	67.29 582	20.25 577	13.20 576	10.09 570	6.81 566	5.94 568	2.00 561	6.03 569	2.18 560	9.13 570	2.62 563

Anonymous_1	16.44 576	9.26 568	9.67 564	10.63 568	14.54 571	18.62 576	26.98 576	12.68 574	13.53 575	10.78 574	10.37 570	10.15 569	10.66 570	10.99 574	12.64 569	15.61 577	7.73 570	16.87 574	43.01 579	56.14 582	7.86 572

HaxPig	17.72 577	20.23 580	19.76 574	16.55 573	16.52 572	9.46 566	9.42 564	14.48 577	13.31 572	18.59 576	18.67 576	17.39 576	16.68 577	17.07 577	16.43 577	21.99 579	20.86 580	22.28 576	21.55 575	21.30 578	21.88 580

MEDIAN_ROB	21.20 578	24.56 581	23.42 579	19.57 574	19.62 577	13.29 569	11.21 566	18.04 578	17.02 578	22.07 580	21.92 577	20.84 578	20.24 578	21.02 578	19.68 578	25.59 581	24.08 581	26.20 578	25.19 577	25.31 579	25.19 581

CasAABBNet	23.04 579	19.69 577	20.32 575	22.42 578	22.73 578	38.35 580	55.23 581	26.99 580	28.74 581	20.67 578	22.28 579	22.11 579	22.86 579	23.84 579	27.17 581	13.52 574	16.47 578	12.08 571	14.21 572	15.57 575	15.60 577

Selective-RAFT-Error	23.11 580	19.77 578	20.60 577	22.49 579	22.80 579	38.46 582	55.19 580	27.13 582	28.90 582	20.73 579	22.38 580	22.11 579	22.91 581	23.94 580	27.18 582	13.54 575	16.57 579	12.09 572	14.21 572	15.61 576	15.65 578

LSM0	24.21 581	19.88 579	22.33 578	24.42 580	40.13 582	38.41 581	54.99 579	27.05 581	28.61 580	20.59 577	22.00 578	22.29 581	22.86 579	24.12 581	27.16 580	13.59 576	16.33 577	12.13 573	14.08 571	15.72 577	17.53 579

AVERAGE_ROB	25.43 582	29.01 582	27.22 580	24.60 581	24.16 581	17.78 575	12.87 567	22.39 579	21.40 579	26.72 582	26.08 581	25.18 582	24.52 582	25.07 582	23.57 579	29.94 582	28.36 582	30.60 579	29.57 578	29.83 580	29.66 582

test_example2	100.95 583	107.33 583	67.16 582	98.17 582	106.88 583	89.44 583	101.34 583	37.23 583	97.88 583	129.56 583	131.26 583	65.41 583	67.34 583	91.22 583	79.29 583	143.32 583	199.32 583	81.12 583	102.17 583	121.89 583	101.70 583

ccccc	254.75 584	256.25 584	312.96 584	351.50 584	361.31 584	144.22 584	162.41 584	153.19 584	130.64 584	152.98 584	153.47 584	161.94 584	200.51 584	268.06 584	296.01 584	387.64 584	346.97 584	244.11 584	219.32 584	413.57 584	378.05 584

Low-res two-view benchmark