Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 453	0.17 371	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 45	0.08 3	0.08 10	0.06 9	0.06 12	0.05 1	0.05 9	0.09 33	0.08 17	0.08 295	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.04 40

CREStereo	0.09 77	0.04 1	0.08 29	0.11 1	0.06 13	0.13 241	0.14 148	0.14 73	0.10 34	0.08 61	0.13 169	0.09 119	0.08 137	0.11 105	0.10 120	0.08 295	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.06 195
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
UCFNet_RVC	0.14 305	0.08 232	0.13 225	0.11 1	0.10 335	0.20 406	0.10 26	0.24 310	0.22 293	0.17 306	0.20 279	0.23 379	0.15 330	0.17 343	0.15 337	0.12 441	0.07 371	0.10 396	0.13 470	0.11 427	0.10 406

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 29	0.12 4	0.05 1	0.09 77	0.13 100	0.06 1	0.09 21	0.05 1	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.04 40

DualNet (step1)	0.16 372	0.12 406	0.20 417	0.12 4	0.14 452	0.17 350	0.13 100	0.27 365	0.23 303	0.20 373	0.20 279	0.24 385	0.19 408	0.16 311	0.16 353	0.15 481	0.06 302	0.14 471	0.14 473	0.14 470	0.12 441

test_sample9	0.18 405	0.12 406	0.20 417	0.12 4	0.14 452	0.17 350	0.13 100	0.27 365	0.23 303	0.20 373	0.20 279	0.24 385	0.19 408	0.19 379	0.17 368	0.15 481	0.30 530	0.14 471	0.14 473	0.14 470	0.12 441

test_sample8	0.19 417	0.12 406	0.20 417	0.12 4	0.14 452	0.17 350	0.13 100	0.31 418	0.21 279	0.27 446	0.22 309	0.36 475	0.25 453	0.19 379	0.17 368	0.15 481	0.30 530	0.14 471	0.14 473	0.14 470	0.12 441

trnet	0.08 43	0.05 17	0.07 6	0.12 4	0.05 1	0.12 202	0.11 45	0.13 57	0.10 34	0.08 61	0.13 169	0.09 119	0.08 137	0.11 105	0.10 120	0.08 295	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.05 120

CFNet-ft	0.14 305	0.07 135	0.15 309	0.12 4	0.09 234	0.16 329	0.18 357	0.22 269	0.24 319	0.17 306	0.26 376	0.24 385	0.14 312	0.16 311	0.14 309	0.11 416	0.06 302	0.08 272	0.09 376	0.09 376	0.08 338

PMTNet	0.09 77	0.05 17	0.09 70	0.12 4	0.06 13	0.12 202	0.14 148	0.15 102	0.11 60	0.09 90	0.13 169	0.10 150	0.07 102	0.13 230	0.10 120	0.15 481	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.07 254	0.06 195

CFNet_RVC	0.14 305	0.07 135	0.15 309	0.12 4	0.09 234	0.16 329	0.18 357	0.22 269	0.24 319	0.17 306	0.26 376	0.24 385	0.14 312	0.16 311	0.14 309	0.11 416	0.06 302	0.08 272	0.09 376	0.09 376	0.08 338

2.75w_new	0.07 4	0.07 135	0.07 6	0.13 12	0.06 13	0.08 48	0.08 7	0.18 193	0.12 83	0.07 29	0.08 68	0.06 16	0.06 34	0.09 33	0.11 183	0.04 11	0.04 21	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

G2L-ROB	0.13 271	0.06 54	0.13 225	0.13 12	0.08 125	0.14 273	0.16 279	0.25 326	0.18 226	0.19 351	0.18 258	0.20 335	0.14 312	0.17 343	0.16 353	0.08 295	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.08 316	0.09 382

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 29	0.13 12	0.06 13	0.09 77	0.12 62	0.14 73	0.10 34	0.06 9	0.09 86	0.07 62	0.05 9	0.09 33	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

xyz-stereo-finetune2	0.11 181	0.07 135	0.13 225	0.13 12	0.07 70	0.11 168	0.19 395	0.17 164	0.12 83	0.15 262	0.15 200	0.17 295	0.12 250	0.13 230	0.11 183	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.06 195

G2L-Stereo_test	0.14 305	0.07 135	0.11 146	0.13 12	0.08 125	0.12 202	0.16 279	0.30 408	0.28 377	0.20 373	0.23 318	0.20 335	0.16 356	0.17 343	0.18 386	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.07 254	0.06 195

S2M2	0.09 77	0.08 232	0.11 146	0.13 12	0.10 335	0.08 48	0.06 1	0.10 15	0.10 34	0.10 122	0.09 86	0.10 150	0.09 163	0.11 105	0.11 183	0.13 464	0.07 371	0.08 272	0.09 376	0.10 407	0.08 338

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 54	0.08 29	0.13 12	0.07 70	0.07 27	0.14 148	0.09 10	0.09 21	0.06 9	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.10 59	0.07 1	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

HI	0.11 181	0.06 54	0.11 146	0.13 12	0.09 234	0.09 77	0.14 148	0.21 247	0.10 34	0.19 351	0.17 233	0.14 232	0.09 163	0.16 311	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.08 332	0.07 254	0.06 195

CoSv	0.11 181	0.06 54	0.11 146	0.13 12	0.09 234	0.09 77	0.14 148	0.21 247	0.10 34	0.19 351	0.17 233	0.14 232	0.09 163	0.16 311	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.08 332	0.07 254	0.06 195

test_sample1	0.13 271	0.07 135	0.14 260	0.13 12	0.08 125	0.19 391	0.16 279	0.20 225	0.15 154	0.14 235	0.22 309	0.18 309	0.16 356	0.17 343	0.14 309	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.06 181	0.08 316	0.07 274

IGEV_Zeroshot_test	0.09 77	0.05 17	0.12 181	0.13 12	0.08 125	0.12 202	0.13 100	0.17 164	0.11 60	0.10 122	0.06 12	0.09 119	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.06 181	0.05 98	0.05 120

LoS	0.09 77	0.05 17	0.11 146	0.13 12	0.07 70	0.14 273	0.11 45	0.15 102	0.15 154	0.09 90	0.09 86	0.12 188	0.09 163	0.15 277	0.10 120	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.05 120
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.11 181	0.05 17	0.12 181	0.13 12	0.07 70	0.15 299	0.14 148	0.19 214	0.13 114	0.11 149	0.17 233	0.13 212	0.09 163	0.13 230	0.11 183	0.08 295	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.08 316	0.07 274

CREStereo++_RVC	0.08 43	0.04 1	0.06 2	0.13 12	0.07 70	0.09 77	0.12 62	0.14 73	0.14 138	0.10 122	0.14 183	0.08 94	0.07 102	0.09 33	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.05 104	0.04 15	0.04 40
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	0.09 77	0.04 1	0.08 29	0.13 12	0.06 13	0.11 168	0.14 148	0.15 102	0.19 241	0.11 149	0.15 200	0.10 150	0.06 34	0.12 186	0.09 52	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.05 120

ACVNet	0.15 349	0.09 306	0.15 309	0.13 12	0.12 413	0.14 273	0.20 416	0.22 269	0.33 415	0.17 306	0.26 376	0.21 344	0.16 356	0.17 343	0.21 424	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.06 181	0.08 316	0.06 195

GANet-RSSM	0.14 305	0.07 135	0.13 225	0.13 12	0.08 125	0.14 273	0.17 312	0.22 269	0.21 279	0.17 306	0.24 330	0.23 379	0.15 330	0.16 311	0.15 337	0.10 388	0.06 302	0.07 191	0.08 332	0.08 316	0.07 274

2.25w	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.14 29	0.06 13	0.08 48	0.08 7	0.10 15	0.15 154	0.08 61	0.10 112	0.07 62	0.06 34	0.08 15	0.10 120	0.05 26	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.04 40

xyz-stereo-finetune	0.11 181	0.08 232	0.13 225	0.14 29	0.06 13	0.10 123	0.19 395	0.17 164	0.19 241	0.12 187	0.14 183	0.15 261	0.10 195	0.13 230	0.11 183	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.05 120

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 17	0.10 105	0.14 29	0.06 13	0.07 27	0.12 62	0.09 10	0.09 21	0.06 9	0.04 1	0.05 1	0.05 9	0.08 15	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 17	0.11 146	0.14 29	0.06 13	0.07 27	0.13 100	0.09 10	0.07 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 15	0.07 1	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 17	0.10 105	0.14 29	0.06 13	0.07 27	0.11 45	0.08 3	0.06 4	0.06 9	0.04 1	0.06 16	0.06 34	0.07 4	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.06 195

SGD-Stereo	0.08 43	0.05 17	0.10 105	0.14 29	0.05 1	0.12 202	0.12 62	0.11 26	0.12 83	0.07 29	0.09 86	0.09 119	0.09 163	0.08 15	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.03 1

HUF	0.08 43	0.05 17	0.08 29	0.14 29	0.06 13	0.09 77	0.13 100	0.13 57	0.13 114	0.07 29	0.07 36	0.08 94	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

IGEV-RUCA	0.08 43	0.06 54	0.11 146	0.14 29	0.09 234	0.10 123	0.12 62	0.10 15	0.12 83	0.06 9	0.07 36	0.07 62	0.06 34	0.09 33	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.06 195

GIP-stereo	0.08 43	0.06 54	0.11 146	0.14 29	0.06 13	0.09 77	0.13 100	0.14 73	0.11 60	0.07 29	0.08 68	0.05 1	0.04 1	0.10 59	0.07 1	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.14 29	0.06 13	0.10 123	0.13 100	0.07 2	0.13 114	0.06 9	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.10 59	0.09 52	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

Occ-G	0.08 43	0.05 17	0.06 2	0.14 29	0.07 70	0.08 48	0.14 148	0.13 57	0.15 154	0.07 29	0.11 142	0.07 62	0.05 9	0.09 33	0.10 120	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.05 120

test_sample7	0.15 349	0.10 364	0.16 343	0.14 29	0.11 382	0.16 329	0.16 279	0.27 365	0.23 303	0.20 373	0.20 279	0.24 385	0.19 408	0.16 311	0.16 353	0.12 441	0.06 302	0.10 396	0.09 376	0.10 407	0.10 406

test_sample3	0.14 305	0.08 232	0.15 309	0.14 29	0.09 234	0.19 391	0.17 312	0.26 344	0.18 226	0.16 290	0.22 309	0.19 323	0.15 330	0.17 343	0.13 272	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.06 181	0.09 376	0.08 338

test_sample2	0.12 246	0.07 135	0.12 181	0.14 29	0.08 125	0.16 329	0.18 357	0.21 247	0.16 181	0.14 235	0.20 279	0.19 323	0.15 330	0.15 277	0.12 231	0.08 295	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.08 316	0.07 274

CAS++	0.11 181	0.07 135	0.11 146	0.14 29	0.09 234	0.12 202	0.14 148	0.24 310	0.14 138	0.11 149	0.09 86	0.11 171	0.07 102	0.14 255	0.09 52	0.11 416	0.09 423	0.09 351	0.07 268	0.07 254	0.08 338
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.14 305	0.07 135	0.17 371	0.14 29	0.08 125	0.16 329	0.17 312	0.26 344	0.27 363	0.19 351	0.20 279	0.18 309	0.15 330	0.15 277	0.17 368	0.08 295	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.07 254	0.06 195

tta	0.14 305	0.07 135	0.17 371	0.14 29	0.08 125	0.16 329	0.17 312	0.26 344	0.27 363	0.19 351	0.20 279	0.18 309	0.15 330	0.15 277	0.17 368	0.08 295	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.06 195

qqq1	0.13 271	0.07 135	0.17 371	0.14 29	0.08 125	0.16 329	0.17 312	0.26 344	0.27 363	0.19 351	0.20 279	0.18 309	0.15 330	0.15 277	0.11 183	0.08 295	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.06 189	0.06 195

fff1	0.13 271	0.07 135	0.17 371	0.14 29	0.08 125	0.16 329	0.17 312	0.26 344	0.27 363	0.19 351	0.20 279	0.18 309	0.15 330	0.15 277	0.11 183	0.08 295	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.06 189	0.06 195

11t1	0.12 246	0.06 54	0.13 225	0.14 29	0.08 125	0.17 350	0.15 214	0.18 193	0.15 154	0.15 262	0.15 200	0.16 275	0.16 356	0.15 277	0.13 272	0.08 295	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.08 316	0.07 274

AEACV	0.08 43	0.05 17	0.08 29	0.14 29	0.13 434	0.14 273	0.13 100	0.14 73	0.09 21	0.07 29	0.09 86	0.07 62	0.08 137	0.10 59	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.04 40

Any-RAFT	0.10 138	0.05 17	0.09 70	0.14 29	0.07 70	0.13 241	0.14 148	0.21 247	0.15 154	0.11 149	0.12 155	0.12 188	0.09 163	0.12 186	0.09 52	0.07 235	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.05 120

iinet-f	0.16 372	0.06 54	0.45 505	0.14 29	0.10 335	0.21 422	0.14 148	0.27 365	0.23 303	0.21 387	0.24 330	0.21 344	0.15 330	0.18 364	0.21 424	0.09 351	0.07 371	0.07 191	0.06 181	0.09 376	0.10 406

CES	0.08 43	0.04 1	0.08 29	0.14 29	0.07 70	0.09 77	0.14 148	0.11 26	0.09 21	0.08 61	0.09 86	0.11 171	0.06 34	0.12 186	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.05 120

EGLCR-Stereo	0.08 43	0.05 17	0.08 29	0.14 29	0.06 13	0.10 123	0.12 62	0.11 26	0.16 181	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.05 9	0.10 59	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

riskmin	0.11 181	0.06 54	0.13 225	0.14 29	0.08 125	0.14 273	0.14 148	0.18 193	0.14 138	0.11 149	0.14 183	0.16 275	0.11 220	0.14 255	0.12 231	0.09 351	0.05 182	0.07 191	0.05 104	0.08 316	0.08 338

x	0.13 271	0.07 135	0.14 260	0.14 29	0.08 125	0.18 368	0.14 148	0.22 269	0.20 264	0.15 262	0.19 267	0.19 323	0.17 379	0.18 364	0.18 386	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.06 181	0.07 254	0.07 274

iRaft-Stereo_20w	0.09 77	0.05 17	0.13 225	0.14 29	0.08 125	0.12 202	0.15 214	0.18 193	0.10 34	0.11 149	0.08 68	0.08 94	0.05 9	0.10 59	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.05 120

CrosDoStereo	0.12 246	0.06 54	0.12 181	0.14 29	0.08 125	0.12 202	0.15 214	0.17 164	0.22 293	0.19 351	0.24 330	0.15 261	0.11 220	0.11 105	0.12 231	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.07 268	0.05 98	0.05 120

DeepStereo_LL	0.12 246	0.06 54	0.12 181	0.14 29	0.08 125	0.12 202	0.15 214	0.17 164	0.22 293	0.19 351	0.24 330	0.15 261	0.11 220	0.11 105	0.12 231	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.07 268	0.05 98	0.05 120

DEmStereo	0.12 246	0.06 54	0.14 260	0.14 29	0.10 335	0.16 329	0.15 214	0.16 128	0.24 319	0.17 306	0.24 330	0.13 212	0.14 312	0.12 186	0.13 272	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.05 120

DRaft	0.12 246	0.06 54	0.11 146	0.14 29	0.09 234	0.14 273	0.17 312	0.21 247	0.30 394	0.17 306	0.28 397	0.10 150	0.15 330	0.10 59	0.12 231	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.05 120

AnonymousM	0.09 77	0.05 17	0.10 105	0.14 29	0.06 13	0.09 77	0.13 100	0.19 214	0.14 138	0.13 214	0.11 142	0.09 119	0.08 137	0.13 230	0.10 120	0.08 295	0.05 182	0.08 272	0.05 104	0.05 98	0.05 120

XX-TBD	0.09 77	0.06 54	0.07 6	0.14 29	0.07 70	0.12 202	0.16 279	0.14 73	0.13 114	0.11 149	0.12 155	0.09 119	0.08 137	0.10 59	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.05 120

222	0.16 372	0.07 135	0.14 260	0.14 29	0.08 125	0.24 448	0.18 357	0.30 408	0.20 264	0.17 306	0.28 397	0.17 295	0.16 356	0.15 277	0.40 522	0.10 388	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.07 254	0.08 338

xxxx	0.15 349	0.07 135	0.14 260	0.14 29	0.08 125	0.23 443	0.18 357	0.31 418	0.19 241	0.14 235	0.28 397	0.22 362	0.14 312	0.15 277	0.26 475	0.09 351	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.08 316	0.07 274

test_xeample	0.15 349	0.06 54	0.13 225	0.14 29	0.08 125	0.21 422	0.20 416	0.28 384	0.20 264	0.16 290	0.29 409	0.19 323	0.16 356	0.15 277	0.26 475	0.09 351	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.07 254	0.07 274

hitnet-ft	0.18 405	0.09 306	0.17 371	0.14 29	0.09 234	0.26 466	0.20 416	0.25 326	0.26 354	0.24 423	0.32 427	0.31 451	0.22 433	0.24 451	0.21 424	0.12 441	0.07 371	0.10 396	0.08 332	0.12 441	0.11 429

HITNet	0.10 138	0.06 54	0.12 181	0.14 29	0.06 13	0.11 168	0.10 26	0.18 193	0.18 226	0.13 214	0.16 212	0.14 232	0.11 220	0.15 277	0.13 272	0.06 113	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.06 189	0.05 120
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	0.14 305	0.07 135	0.13 225	0.14 29	0.07 70	0.18 368	0.14 148	0.26 344	0.31 401	0.22 402	0.25 359	0.23 379	0.15 330	0.15 277	0.13 272	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.08 316	0.08 338

qwe	0.07 4	0.08 232	0.07 6	0.15 69	0.06 13	0.07 27	0.10 26	0.18 193	0.11 60	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

depthmonostereo	0.09 77	0.06 54	0.09 70	0.15 69	0.06 13	0.10 123	0.13 100	0.14 73	0.14 138	0.10 122	0.10 112	0.09 119	0.11 220	0.08 15	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 77	0.05 17	0.08 29	0.15 69	0.06 13	0.11 168	0.12 62	0.14 73	0.16 181	0.11 149	0.11 142	0.09 119	0.09 163	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

4.25_new	0.07 4	0.08 232	0.09 70	0.15 69	0.06 13	0.09 77	0.08 7	0.14 73	0.08 10	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.12 186	0.10 120	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.5w_new	0.07 4	0.08 232	0.09 70	0.15 69	0.06 13	0.09 77	0.08 7	0.14 73	0.08 10	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.12 186	0.10 120	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.5_new	0.07 4	0.09 306	0.08 29	0.15 69	0.07 70	0.06 8	0.10 26	0.14 73	0.11 60	0.06 9	0.08 68	0.06 16	0.06 34	0.08 15	0.10 120	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 306	0.08 29	0.15 69	0.07 70	0.06 8	0.10 26	0.14 73	0.11 60	0.06 9	0.08 68	0.06 16	0.06 34	0.08 15	0.10 120	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 232	0.09 70	0.15 69	0.06 13	0.09 77	0.08 7	0.14 73	0.08 10	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.12 186	0.10 120	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

3.25w_new	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.15 69	0.06 13	0.10 123	0.07 3	0.12 41	0.11 60	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.25w	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.15 69	0.06 13	0.10 123	0.07 3	0.12 41	0.11 60	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 135	0.07 6	0.15 69	0.07 70	0.09 77	0.06 1	0.13 57	0.11 60	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.07 102	0.10 59	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 4	0.06 54	0.06 2	0.15 69	0.06 13	0.08 48	0.09 18	0.12 41	0.08 10	0.09 90	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.08 15	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

xyz-stereo	0.13 271	0.07 135	0.20 417	0.15 69	0.05 1	0.20 406	0.15 214	0.17 164	0.31 401	0.15 262	0.29 409	0.26 407	0.16 356	0.13 230	0.12 231	0.05 26	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 105	0.15 69	0.05 1	0.07 27	0.11 45	0.09 10	0.04 2	0.06 9	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.08 15	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.05 120

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 146	0.15 69	0.06 13	0.09 77	0.08 7	0.08 3	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 102	0.11 105	0.08 17	0.07 235	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.05 120

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 146	0.15 69	0.06 13	0.09 77	0.08 7	0.08 3	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 102	0.11 105	0.08 17	0.07 235	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.05 120

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 105	0.15 69	0.06 13	0.07 27	0.09 18	0.08 3	0.06 4	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.07 235	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.06 195

SCV	0.08 43	0.09 306	0.08 29	0.15 69	0.08 125	0.10 123	0.13 100	0.10 15	0.12 83	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.04 1	0.09 33	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.06 189	0.04 40

AIO_rvc	0.07 4	0.06 54	0.08 29	0.15 69	0.06 13	0.08 48	0.14 148	0.09 10	0.08 10	0.07 29	0.08 68	0.07 62	0.04 1	0.10 59	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

AIO_test	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.15 69	0.07 70	0.06 8	0.14 148	0.10 15	0.10 34	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.08 15	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

castereo++	0.08 43	0.05 17	0.08 29	0.15 69	0.05 1	0.14 273	0.12 62	0.11 26	0.15 154	0.07 29	0.07 36	0.07 62	0.06 34	0.08 15	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

castereo	0.09 77	0.06 54	0.11 146	0.15 69	0.06 13	0.11 168	0.15 214	0.14 73	0.18 226	0.08 61	0.10 112	0.11 171	0.08 137	0.09 33	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

MonSter	0.07 4	0.06 54	0.05 1	0.15 69	0.05 1	0.07 27	0.10 26	0.15 102	0.15 154	0.05 1	0.06 12	0.05 1	0.06 34	0.07 4	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

tt45	0.09 77	0.06 54	0.11 146	0.15 69	0.07 70	0.11 168	0.16 279	0.13 57	0.11 60	0.09 90	0.06 12	0.08 94	0.06 34	0.13 230	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

999	0.09 77	0.05 17	0.13 225	0.15 69	0.08 125	0.10 123	0.14 148	0.15 102	0.11 60	0.10 122	0.08 68	0.08 94	0.08 137	0.16 311	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.05 120

PAM_32	0.09 77	0.05 17	0.17 371	0.15 69	0.08 125	0.10 123	0.15 214	0.14 73	0.15 154	0.09 90	0.08 68	0.09 119	0.07 102	0.14 255	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 181	0.05 98	0.06 195

PAM	0.10 138	0.05 17	0.16 343	0.15 69	0.08 125	0.09 77	0.16 279	0.15 102	0.16 181	0.12 187	0.09 86	0.09 119	0.07 102	0.13 230	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 181	0.05 98	0.06 195

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 29	0.15 69	0.05 1	0.05 4	0.13 100	0.12 41	0.08 10	0.07 29	0.06 12	0.05 1	0.05 9	0.07 4	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

UGAM-zero	0.09 77	0.05 17	0.15 309	0.15 69	0.08 125	0.09 77	0.13 100	0.19 214	0.15 154	0.11 149	0.15 200	0.07 62	0.07 102	0.09 33	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

WCG-NET	0.08 43	0.05 17	0.09 70	0.15 69	0.06 13	0.11 168	0.14 148	0.13 57	0.13 114	0.06 9	0.09 86	0.07 62	0.06 34	0.13 230	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

model_zeroshot	0.10 138	0.04 1	0.11 146	0.15 69	0.09 234	0.12 202	0.14 148	0.20 225	0.13 114	0.11 149	0.10 112	0.12 188	0.07 102	0.12 186	0.10 120	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.06 195

GCAP-BAT	0.09 77	0.07 135	0.14 260	0.15 69	0.08 125	0.10 123	0.13 100	0.14 73	0.10 34	0.11 149	0.10 112	0.08 94	0.07 102	0.12 186	0.10 120	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.04 40

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 181	0.05 17	0.14 260	0.15 69	0.20 505	0.09 77	0.17 312	0.21 247	0.15 154	0.11 149	0.14 183	0.10 150	0.07 102	0.10 59	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.07 254	0.09 382

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 181	0.05 17	0.11 146	0.15 69	0.13 434	0.13 241	0.16 279	0.23 288	0.17 200	0.10 122	0.12 155	0.10 150	0.07 102	0.11 105	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 181	0.07 254	0.08 338

rvit_stereo_0080	0.10 138	0.08 232	0.14 260	0.15 69	0.09 234	0.07 27	0.15 214	0.16 128	0.16 181	0.11 149	0.10 112	0.14 232	0.08 137	0.12 186	0.10 120	0.09 351	0.07 371	0.07 191	0.06 181	0.07 254	0.05 120

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 77	0.10 364	0.31 476	0.15 69	0.06 13	0.08 48	0.14 148	0.10 15	0.10 34	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.04 1	0.11 105	0.07 1	0.12 441	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.05 98	0.05 120

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 29	0.15 69	0.06 13	0.04 1	0.09 18	0.10 15	0.09 21	0.06 9	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.06 1	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.06 195

WCG-NET（raft）	0.08 43	0.05 17	0.10 105	0.15 69	0.06 13	0.11 168	0.13 100	0.15 102	0.12 83	0.08 61	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.13 230	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

test_sample4	0.14 305	0.08 232	0.14 260	0.15 69	0.08 125	0.19 391	0.18 357	0.26 344	0.17 200	0.16 290	0.25 359	0.18 309	0.14 312	0.16 311	0.13 272	0.08 295	0.06 302	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.08 338

MGS-Stereo	0.09 77	0.07 135	0.12 181	0.15 69	0.08 125	0.09 77	0.15 214	0.12 41	0.12 83	0.07 29	0.10 112	0.08 94	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.05 120

MyStereo8	0.12 246	0.07 135	0.15 309	0.15 69	0.09 234	0.18 368	0.14 148	0.19 214	0.22 293	0.12 187	0.18 258	0.11 171	0.10 195	0.16 311	0.18 386	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.05 104	0.08 316	0.09 382

IGEVStereo-DCA	0.09 77	0.06 54	0.11 146	0.15 69	0.10 335	0.11 168	0.15 214	0.16 128	0.12 83	0.10 122	0.06 12	0.08 94	0.06 34	0.10 59	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

rrr	0.09 77	0.06 54	0.12 181	0.15 69	0.10 335	0.11 168	0.16 279	0.16 128	0.15 154	0.10 122	0.06 12	0.08 94	0.06 34	0.10 59	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

ttt	0.14 305	0.08 232	0.14 260	0.15 69	0.08 125	0.15 299	0.18 357	0.27 365	0.29 384	0.16 290	0.24 330	0.17 295	0.13 287	0.13 230	0.14 309	0.11 416	0.08 397	0.09 351	0.08 332	0.09 376	0.08 338

whm_eth	0.10 138	0.08 232	0.14 260	0.15 69	0.09 234	0.07 27	0.15 214	0.16 128	0.16 181	0.11 149	0.10 112	0.14 232	0.08 137	0.12 186	0.10 120	0.09 351	0.07 371	0.07 191	0.06 181	0.07 254	0.05 120

MSKI-zero shot	0.09 77	0.05 17	0.09 70	0.15 69	0.07 70	0.10 123	0.13 100	0.14 73	0.13 114	0.09 90	0.09 86	0.09 119	0.06 34	0.12 186	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

EKT-Stereo	0.11 181	0.07 135	0.14 260	0.15 69	0.10 335	0.13 241	0.14 148	0.18 193	0.21 279	0.11 149	0.08 68	0.12 188	0.09 163	0.11 105	0.12 231	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.06 181	0.08 316	0.07 274

MIM_Stereo	0.09 77	0.07 135	0.11 146	0.15 69	0.07 70	0.06 8	0.12 62	0.20 225	0.14 138	0.13 214	0.13 169	0.09 119	0.05 9	0.12 186	0.08 17	0.05 26	0.06 302	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.05 120

RAFT-Test	0.09 77	0.06 54	0.10 105	0.15 69	0.07 70	0.11 168	0.15 214	0.16 128	0.13 114	0.09 90	0.10 112	0.10 150	0.09 163	0.12 186	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

LoS_RVC	0.08 43	0.05 17	0.07 6	0.15 69	0.07 70	0.08 48	0.15 214	0.11 26	0.10 34	0.08 61	0.09 86	0.06 16	0.09 163	0.10 59	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

Anonymous_2	0.22 449	0.17 472	0.28 463	0.15 69	0.16 478	0.32 490	0.22 442	0.22 269	0.17 200	0.23 414	0.24 330	0.26 407	0.27 466	0.27 461	0.23 445	0.22 519	0.25 526	0.17 492	0.17 500	0.17 499	0.17 503

HBP-ISP	0.18 405	0.13 435	0.16 343	0.15 69	0.11 382	0.08 48	0.13 100	0.28 384	0.29 384	0.22 402	0.33 439	0.21 344	0.25 453	0.23 442	0.17 368	0.14 477	0.16 499	0.21 506	0.17 500	0.10 407	0.08 338

fff	0.10 138	0.06 54	0.12 181	0.15 69	0.07 70	0.09 77	0.17 312	0.16 128	0.20 264	0.13 214	0.16 212	0.10 150	0.11 220	0.11 105	0.12 231	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 405	0.09 306	0.29 471	0.15 69	0.10 335	0.22 430	0.20 416	0.26 344	0.39 455	0.25 436	0.42 492	0.24 385	0.15 330	0.20 404	0.19 398	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.10 407	0.09 382

AACVNet	0.16 372	0.08 232	0.14 260	0.15 69	0.10 335	0.18 368	0.15 214	0.23 288	0.24 319	0.27 446	0.27 384	0.28 424	0.17 379	0.19 379	0.16 353	0.09 351	0.07 371	0.09 351	0.07 268	0.10 407	0.09 382

TRStereo	0.09 77	0.05 17	0.12 181	0.15 69	0.12 413	0.10 123	0.13 100	0.18 193	0.18 226	0.09 90	0.09 86	0.09 119	0.06 34	0.10 59	0.08 17	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.04 15	0.04 40

HHNet	0.11 181	0.06 54	0.16 343	0.15 69	0.14 452	0.07 27	0.13 100	0.20 225	0.17 200	0.14 235	0.25 359	0.11 171	0.08 137	0.13 230	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.08 272	0.06 181	0.05 98	0.09 382

THIR-Stereo	0.12 246	0.07 135	0.11 146	0.15 69	0.08 125	0.14 273	0.16 279	0.17 164	0.25 340	0.16 290	0.24 330	0.14 232	0.12 250	0.12 186	0.14 309	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.07 268	0.05 98	0.05 120

s12784h	0.09 77	0.06 54	0.07 6	0.15 69	0.05 1	0.16 329	0.18 357	0.15 102	0.15 154	0.10 122	0.11 142	0.11 171	0.11 220	0.10 59	0.12 231	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

GES	0.14 305	0.08 232	0.16 343	0.15 69	0.10 335	0.13 241	0.13 100	0.28 384	0.25 340	0.16 290	0.23 318	0.18 309	0.13 287	0.16 311	0.13 272	0.08 295	0.07 371	0.07 191	0.06 181	0.08 316	0.09 382

csc	0.10 138	0.06 54	0.12 181	0.15 69	0.07 70	0.09 77	0.17 312	0.16 128	0.20 264	0.13 214	0.16 212	0.10 150	0.11 220	0.11 105	0.12 231	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

cscssc	0.10 138	0.06 54	0.12 181	0.15 69	0.07 70	0.09 77	0.17 312	0.16 128	0.20 264	0.13 214	0.16 212	0.10 150	0.11 220	0.11 105	0.12 231	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

111	0.10 138	0.06 54	0.12 181	0.15 69	0.07 70	0.10 123	0.14 148	0.21 247	0.23 303	0.11 149	0.12 155	0.14 232	0.11 220	0.13 230	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.05 98	0.05 120

EAI-Stereo	0.09 77	0.07 135	0.11 146	0.15 69	0.06 13	0.10 123	0.15 214	0.16 128	0.09 21	0.08 61	0.09 86	0.08 94	0.07 102	0.09 33	0.11 183	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.05 104	0.05 98	0.04 40

PSMNet-RSSM	0.14 305	0.07 135	0.13 225	0.15 69	0.08 125	0.13 241	0.16 279	0.24 310	0.24 319	0.16 290	0.28 397	0.22 362	0.14 312	0.15 277	0.13 272	0.11 416	0.06 302	0.09 351	0.12 460	0.08 316	0.07 274

GwcNet-RSSM	0.14 305	0.07 135	0.12 181	0.15 69	0.08 125	0.15 299	0.20 416	0.21 247	0.27 363	0.18 336	0.27 384	0.22 362	0.16 356	0.14 255	0.15 337	0.10 388	0.05 182	0.07 191	0.09 376	0.07 254	0.07 274

HSM-Net_RVC	0.14 305	0.08 232	0.11 146	0.15 69	0.08 125	0.15 299	0.15 214	0.27 365	0.29 384	0.19 351	0.21 300	0.29 431	0.14 312	0.17 343	0.13 272	0.06 113	0.06 302	0.06 99	0.06 181	0.07 254	0.06 195
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LE_ROB	0.50 529	0.07 135	0.14 260	0.15 69	0.08 125	0.24 448	0.16 279	0.22 269	1.81 561	4.63 565	0.67 525	0.47 514	0.44 521	0.20 404	0.29 492	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.06 181	0.08 316	0.06 195

SGM_RVC	0.23 464	0.12 406	0.15 309	0.15 69	0.09 234	0.33 496	0.18 357	0.34 457	0.31 401	0.44 514	0.37 457	0.53 521	0.35 501	0.35 500	0.24 456	0.13 464	0.13 481	0.13 459	0.13 470	0.10 407	0.11 429
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.15 349	0.07 135	0.19 405	0.15 69	0.07 70	0.20 406	0.15 214	0.24 310	0.26 354	0.21 387	0.34 443	0.28 424	0.18 392	0.18 364	0.17 368	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.07 254	0.06 195

MeshStereo	0.27 489	0.13 435	0.18 394	0.15 69	0.11 382	0.32 490	0.24 463	0.40 496	0.36 440	0.52 521	0.57 519	0.67 532	0.40 511	0.35 500	0.26 475	0.14 477	0.13 481	0.13 459	0.11 441	0.11 427	0.10 406
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
water-stereo	0.09 77	0.06 54	0.08 29	0.16 140	0.07 70	0.09 77	0.13 100	0.15 102	0.13 114	0.11 149	0.12 155	0.08 94	0.09 163	0.07 4	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.04 15	0.04 40

asda	0.07 4	0.08 232	0.08 29	0.16 140	0.06 13	0.06 8	0.10 26	0.16 128	0.10 34	0.06 9	0.06 12	0.05 1	0.05 9	0.10 59	0.10 120	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

asd	0.07 4	0.08 232	0.07 6	0.16 140	0.07 70	0.08 48	0.08 7	0.11 26	0.08 10	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4w-stereo	0.07 4	0.08 232	0.08 29	0.16 140	0.06 13	0.07 27	0.08 7	0.12 41	0.08 10	0.07 29	0.07 36	0.05 1	0.06 34	0.09 33	0.10 120	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

2.5w	0.07 4	0.07 135	0.07 6	0.16 140	0.06 13	0.08 48	0.12 62	0.10 15	0.10 34	0.07 29	0.06 12	0.09 119	0.06 34	0.08 15	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

3.75w	0.07 4	0.07 135	0.08 29	0.16 140	0.07 70	0.07 27	0.09 18	0.16 128	0.09 21	0.07 29	0.06 12	0.05 1	0.06 34	0.09 33	0.10 120	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

2w_stereo	0.08 43	0.08 232	0.09 70	0.16 140	0.06 13	0.08 48	0.10 26	0.20 225	0.15 154	0.08 61	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.06 1	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.16 140	0.06 13	0.07 27	0.10 26	0.14 73	0.14 138	0.07 29	0.08 68	0.05 1	0.06 34	0.09 33	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

monsterstereo	0.07 4	0.06 54	0.06 2	0.16 140	0.06 13	0.08 48	0.10 26	0.16 128	0.11 60	0.07 29	0.08 68	0.06 16	0.07 102	0.08 15	0.09 52	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 54	0.10 105	0.16 140	0.07 70	0.04 1	0.13 100	0.10 15	0.10 34	0.05 1	0.11 142	0.07 62	0.05 9	0.07 4	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

Reg-Stereo(zero)	0.08 43	0.05 17	0.08 29	0.16 140	0.06 13	0.12 202	0.11 45	0.15 102	0.10 34	0.12 187	0.09 86	0.10 150	0.08 137	0.11 105	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

SCV_C0	0.08 43	0.07 135	0.07 6	0.16 140	0.09 234	0.08 48	0.15 214	0.11 26	0.12 83	0.08 61	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.11 105	0.07 1	0.05 26	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.05 120

fffft	0.09 77	0.06 54	0.12 181	0.16 140	0.07 70	0.09 77	0.17 312	0.12 41	0.11 60	0.08 61	0.07 36	0.09 119	0.06 34	0.11 105	0.12 231	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.05 120
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 43	0.06 54	0.12 181	0.16 140	0.07 70	0.09 77	0.14 148	0.11 26	0.13 114	0.09 90	0.07 36	0.07 62	0.07 102	0.12 186	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

mms	0.09 77	0.07 135	0.08 29	0.16 140	0.08 125	0.10 123	0.16 279	0.12 41	0.11 60	0.08 61	0.09 86	0.08 94	0.06 34	0.11 105	0.12 231	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.03 1

fffy	0.09 77	0.08 232	0.09 70	0.16 140	0.07 70	0.13 241	0.17 312	0.13 57	0.12 83	0.08 61	0.09 86	0.08 94	0.09 163	0.13 230	0.11 183	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.05 120

DDVS	0.15 349	0.10 364	0.21 425	0.16 140	0.12 413	0.15 299	0.14 148	0.25 326	0.19 241	0.18 336	0.29 409	0.27 415	0.12 250	0.19 379	0.15 337	0.09 351	0.06 302	0.09 351	0.07 268	0.11 427	0.11 429

rvit_stereo_0083	0.12 246	0.08 232	0.17 371	0.16 140	0.09 234	0.11 168	0.15 214	0.14 73	0.26 354	0.11 149	0.14 183	0.13 212	0.10 195	0.12 186	0.12 231	0.10 388	0.08 397	0.09 351	0.07 268	0.07 254	0.05 120

rvit_stereo_0081	0.11 181	0.08 232	0.15 309	0.16 140	0.09 234	0.10 123	0.14 148	0.14 73	0.24 319	0.11 149	0.13 169	0.13 212	0.09 163	0.11 105	0.12 231	0.10 388	0.07 371	0.08 272	0.07 268	0.07 254	0.05 120

DCVSM-stereo	0.14 305	0.09 306	0.16 343	0.16 140	0.10 335	0.15 299	0.09 18	0.19 214	0.23 303	0.20 373	0.23 318	0.26 407	0.15 330	0.18 364	0.14 309	0.09 351	0.07 371	0.09 351	0.08 332	0.10 407	0.12 441

rvit_stereo_0082	0.11 181	0.08 232	0.15 309	0.16 140	0.09 234	0.10 123	0.14 148	0.14 73	0.24 319	0.11 149	0.13 169	0.13 212	0.09 163	0.11 105	0.12 231	0.10 388	0.07 371	0.08 272	0.07 268	0.07 254	0.05 120

Pointernet	0.09 77	0.04 1	0.09 70	0.16 140	0.08 125	0.13 241	0.10 26	0.15 102	0.17 200	0.09 90	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.08 295	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.05 120

RAFT-Stereo-weight	0.09 77	0.06 54	0.10 105	0.16 140	0.07 70	0.09 77	0.14 148	0.19 214	0.16 181	0.11 149	0.10 112	0.08 94	0.06 34	0.10 59	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.04 40

test_sample6	0.14 305	0.08 232	0.13 225	0.16 140	0.08 125	0.17 350	0.19 395	0.25 326	0.17 200	0.17 306	0.27 384	0.19 323	0.14 312	0.15 277	0.13 272	0.08 295	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.08 316	0.08 338

test_sample5	0.14 305	0.08 232	0.14 260	0.16 140	0.08 125	0.18 368	0.18 357	0.25 326	0.17 200	0.17 306	0.27 384	0.18 309	0.14 312	0.16 311	0.13 272	0.08 295	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.08 316	0.08 338

gcap-zeroshot	0.09 77	0.05 17	0.10 105	0.16 140	0.07 70	0.13 241	0.13 100	0.11 26	0.12 83	0.13 214	0.12 155	0.09 119	0.08 137	0.09 33	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 138	0.08 232	0.12 181	0.16 140	0.08 125	0.15 299	0.16 279	0.18 193	0.18 226	0.10 122	0.09 86	0.09 119	0.08 137	0.11 105	0.12 231	0.07 235	0.05 182	0.08 272	0.06 181	0.07 254	0.06 195

ff7	0.09 77	0.07 135	0.11 146	0.16 140	0.09 234	0.11 168	0.15 214	0.16 128	0.12 83	0.10 122	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

ffff	0.09 77	0.07 135	0.11 146	0.16 140	0.09 234	0.11 168	0.15 214	0.16 128	0.12 83	0.10 122	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

DualNet	0.14 305	0.08 232	0.14 260	0.16 140	0.08 125	0.18 368	0.18 357	0.25 326	0.17 200	0.17 306	0.27 384	0.18 309	0.14 312	0.16 311	0.13 272	0.08 295	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.08 316	0.08 338

ffm	0.12 246	0.09 306	0.14 260	0.16 140	0.08 125	0.17 350	0.17 312	0.15 102	0.19 241	0.15 262	0.25 359	0.19 323	0.13 287	0.10 59	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.09 351	0.08 332	0.06 189	0.06 195

ff1	0.13 271	0.09 306	0.14 260	0.16 140	0.08 125	0.17 350	0.17 312	0.15 102	0.19 241	0.15 262	0.25 359	0.19 323	0.13 287	0.14 255	0.20 404	0.06 113	0.04 21	0.09 351	0.08 332	0.06 189	0.06 195

mmx	0.14 305	0.09 306	0.14 260	0.16 140	0.08 125	0.17 350	0.17 312	0.27 365	0.25 340	0.15 262	0.25 359	0.19 323	0.13 287	0.14 255	0.20 404	0.08 295	0.06 302	0.09 351	0.08 332	0.08 316	0.08 338

11t	0.09 77	0.07 135	0.11 146	0.16 140	0.09 234	0.11 168	0.15 214	0.16 128	0.12 83	0.10 122	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

xxx	0.14 305	0.09 306	0.14 260	0.16 140	0.08 125	0.17 350	0.17 312	0.27 365	0.25 340	0.15 262	0.25 359	0.19 323	0.13 287	0.14 255	0.20 404	0.08 295	0.06 302	0.09 351	0.08 332	0.08 316	0.08 338

CFNet_ucs	0.15 349	0.08 232	0.16 343	0.16 140	0.11 382	0.14 273	0.14 148	0.30 408	0.34 426	0.16 290	0.24 330	0.23 379	0.14 312	0.18 364	0.15 337	0.09 351	0.06 302	0.08 272	0.07 268	0.09 376	0.09 382

testlalala	0.08 43	0.07 135	0.17 371	0.16 140	0.08 125	0.09 77	0.12 62	0.15 102	0.10 34	0.07 29	0.09 86	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.04 40

SDNR	0.19 417	0.08 232	0.19 405	0.16 140	0.12 413	0.77 546	0.14 148	0.25 326	0.32 408	0.19 351	0.24 330	0.19 323	0.13 287	0.19 379	0.15 337	0.16 497	0.18 506	0.14 471	0.11 441	0.08 316	0.11 429

anonymousdsp2	0.11 181	0.07 135	0.10 105	0.16 140	0.09 234	0.13 241	0.14 148	0.18 193	0.22 293	0.13 214	0.14 183	0.12 188	0.09 163	0.14 255	0.11 183	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.05 120

anonymousdsp	0.09 77	0.07 135	0.11 146	0.16 140	0.09 234	0.11 168	0.15 214	0.16 128	0.12 83	0.09 90	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

DCRE	0.11 181	0.07 135	0.13 225	0.16 140	0.11 382	0.11 168	0.17 312	0.18 193	0.17 200	0.11 149	0.18 258	0.10 150	0.10 195	0.15 277	0.11 183	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 181	0.05 98	0.04 40

RCA-Stereo	0.09 77	0.06 54	0.09 70	0.16 140	0.06 13	0.09 77	0.13 100	0.18 193	0.14 138	0.09 90	0.10 112	0.08 94	0.07 102	0.12 186	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.04 40

DCANet-4	0.10 138	0.06 54	0.12 181	0.16 140	0.06 13	0.09 77	0.17 312	0.18 193	0.19 241	0.13 214	0.16 212	0.09 119	0.14 312	0.11 105	0.12 231	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

qqq	0.13 271	0.09 306	0.15 309	0.16 140	0.08 125	0.13 241	0.15 214	0.23 288	0.16 181	0.15 262	0.19 267	0.16 275	0.16 356	0.15 277	0.16 353	0.07 235	0.06 302	0.08 272	0.08 332	0.07 254	0.07 274

ccc-4	0.09 77	0.07 135	0.11 146	0.16 140	0.09 234	0.11 168	0.15 214	0.16 128	0.12 83	0.10 122	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

ADStereo(finetuned)	0.10 138	0.06 54	0.12 181	0.16 140	0.06 13	0.09 77	0.17 312	0.15 102	0.19 241	0.13 214	0.17 233	0.10 150	0.12 250	0.11 105	0.12 231	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

DisPM	0.11 181	0.07 135	0.12 181	0.16 140	0.09 234	0.06 8	0.13 100	0.17 164	0.17 200	0.14 235	0.20 279	0.12 188	0.10 195	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.11 429

IGEV-Stereo	0.09 77	0.07 135	0.11 146	0.16 140	0.09 234	0.11 168	0.15 214	0.16 128	0.12 83	0.09 90	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.16 372	0.09 306	0.14 260	0.16 140	0.09 234	0.19 391	0.17 312	0.25 326	0.32 408	0.25 436	0.30 415	0.24 385	0.15 330	0.21 420	0.18 386	0.09 351	0.06 302	0.07 191	0.07 268	0.08 316	0.07 274

dad	0.17 392	0.20 489	0.20 417	0.16 140	0.11 382	0.20 406	0.18 357	0.21 247	0.28 377	0.30 470	0.24 330	0.29 431	0.13 287	0.19 379	0.16 353	0.18 504	0.09 423	0.11 427	0.09 376	0.11 427	0.07 274

ADLNet2	0.16 372	0.09 306	0.13 225	0.16 140	0.09 234	0.20 406	0.16 279	0.31 418	0.39 455	0.16 290	0.20 279	0.20 335	0.18 392	0.21 420	0.22 433	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.07 268	0.09 376	0.07 274

PFNet+	0.11 181	0.06 54	0.13 225	0.16 140	0.09 234	0.05 4	0.12 62	0.17 164	0.21 279	0.16 290	0.19 267	0.14 232	0.10 195	0.11 105	0.11 183	0.08 295	0.05 182	0.09 351	0.08 332	0.06 189	0.11 429

ASMatch	0.11 181	0.06 54	0.13 225	0.16 140	0.10 335	0.07 27	0.14 148	0.17 164	0.17 200	0.12 187	0.16 212	0.16 275	0.10 195	0.13 230	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.08 338

RAFT-RH_RVC	0.11 181	0.06 54	0.14 260	0.16 140	0.09 234	0.12 202	0.12 62	0.17 164	0.12 83	0.13 214	0.41 485	0.11 171	0.10 195	0.13 230	0.12 231	0.05 26	0.04 21	0.08 272	0.05 104	0.04 15	0.06 195

RAFT-345	0.11 181	0.07 135	0.15 309	0.16 140	0.08 125	0.08 48	0.12 62	0.15 102	0.10 34	0.11 149	0.36 451	0.09 119	0.09 163	0.11 105	0.12 231	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.04 15	0.05 120

raft+_RVC	0.11 181	0.07 135	0.09 70	0.16 140	0.07 70	0.10 123	0.11 45	0.24 310	0.20 264	0.12 187	0.15 200	0.12 188	0.08 137	0.12 186	0.13 272	0.07 235	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.05 120

CFNet_pseudo	0.14 305	0.08 232	0.15 309	0.16 140	0.09 234	0.13 241	0.14 148	0.27 365	0.34 426	0.14 235	0.21 300	0.22 362	0.13 287	0.18 364	0.14 309	0.07 235	0.05 182	0.08 272	0.06 181	0.07 254	0.07 274

RALCasStereoNet	0.10 138	0.06 54	0.09 70	0.16 140	0.08 125	0.12 202	0.14 148	0.17 164	0.11 60	0.12 187	0.17 233	0.14 232	0.10 195	0.12 186	0.11 183	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.05 104	0.08 316	0.07 274

ADLNet	0.16 372	0.08 232	0.15 309	0.16 140	0.10 335	0.16 329	0.17 312	0.32 429	0.27 363	0.22 402	0.27 384	0.24 385	0.16 356	0.18 364	0.21 424	0.10 388	0.06 302	0.10 396	0.10 411	0.08 316	0.09 382

DCANet	0.10 138	0.06 54	0.12 181	0.16 140	0.06 13	0.09 77	0.17 312	0.15 102	0.19 241	0.13 214	0.17 233	0.10 150	0.11 220	0.11 105	0.12 231	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

test_xeample3	0.09 77	0.06 54	0.12 181	0.16 140	0.09 234	0.11 168	0.15 214	0.16 128	0.13 114	0.10 122	0.06 12	0.08 94	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

CFNet-RSSM	0.09 77	0.07 135	0.09 70	0.16 140	0.07 70	0.09 77	0.15 214	0.16 128	0.17 200	0.08 61	0.12 155	0.10 150	0.09 163	0.11 105	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.04 40

Gwc-CoAtRS	0.09 77	0.06 54	0.10 105	0.16 140	0.07 70	0.10 123	0.14 148	0.17 164	0.17 200	0.08 61	0.10 112	0.12 188	0.09 163	0.12 186	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.04 40

FENet	0.13 271	0.08 232	0.12 181	0.16 140	0.08 125	0.14 273	0.15 214	0.22 269	0.23 303	0.17 306	0.23 318	0.16 275	0.12 250	0.14 255	0.15 337	0.08 295	0.05 182	0.08 272	0.08 332	0.07 254	0.07 274

cf-r	0.13 271	0.07 135	0.12 181	0.16 140	0.08 125	0.14 273	0.19 395	0.20 225	0.25 340	0.17 306	0.25 359	0.21 344	0.16 356	0.14 255	0.14 309	0.10 388	0.05 182	0.06 99	0.08 332	0.06 189	0.06 195

DSFCA	0.16 372	0.09 306	0.14 260	0.16 140	0.10 335	0.20 406	0.19 395	0.28 384	0.31 401	0.23 414	0.24 330	0.22 362	0.15 330	0.19 379	0.20 404	0.10 388	0.07 371	0.09 351	0.09 376	0.08 316	0.08 338

SuperB	0.20 429	0.10 364	0.56 518	0.16 140	0.09 234	0.18 368	0.18 357	0.24 310	0.50 498	0.26 440	0.39 470	0.17 295	0.21 424	0.22 431	0.21 424	0.08 295	0.06 302	0.06 99	0.06 181	0.12 441	0.10 406

RASNet	0.14 305	0.07 135	0.14 260	0.16 140	0.08 125	0.18 368	0.14 148	0.29 394	0.20 264	0.17 306	0.25 359	0.21 344	0.18 392	0.20 404	0.19 398	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.08 332	0.06 189	0.06 195

ccs_rob	0.14 305	0.08 232	0.15 309	0.16 140	0.09 234	0.12 202	0.14 148	0.27 365	0.34 426	0.14 235	0.21 300	0.22 362	0.13 287	0.18 364	0.14 309	0.07 235	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.07 254	0.07 274

SGM-ForestM	0.32 505	0.12 406	0.16 343	0.16 140	0.11 382	0.39 514	0.19 395	0.41 502	0.50 498	0.52 521	0.54 511	1.32 551	0.42 519	0.40 518	0.27 482	0.14 477	0.16 499	0.16 489	0.16 493	0.12 441	0.12 441

iResNetv2_ROB	0.14 305	0.08 232	0.15 309	0.16 140	0.08 125	0.16 329	0.12 62	0.25 326	0.35 435	0.21 387	0.29 409	0.24 385	0.13 287	0.14 255	0.14 309	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.04 34	0.09 376	0.08 338

HSM	0.15 349	0.08 232	0.14 260	0.16 140	0.09 234	0.16 329	0.14 148	0.28 384	0.25 340	0.19 351	0.23 318	0.37 480	0.16 356	0.20 404	0.15 337	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.07 254	0.06 195

CBMV_ROB	0.19 417	0.13 435	0.17 371	0.16 140	0.11 382	0.15 299	0.13 100	0.26 344	0.28 377	0.27 446	0.30 415	0.27 415	0.24 445	0.23 442	0.16 353	0.15 481	0.17 504	0.22 510	0.20 506	0.10 407	0.11 429

NOSS_ROB	0.19 417	0.12 406	0.18 394	0.16 140	0.12 413	0.15 299	0.12 62	0.30 408	0.32 408	0.20 373	0.22 309	0.27 415	0.23 439	0.21 420	0.16 353	0.16 497	0.18 506	0.23 511	0.21 508	0.12 441	0.13 460

3w_stereo	0.08 43	0.09 306	0.10 105	0.17 214	0.07 70	0.08 48	0.10 26	0.20 225	0.13 114	0.06 9	0.07 36	0.05 1	0.06 34	0.08 15	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 70	0.17 214	0.06 13	0.05 4	0.10 26	0.11 26	0.09 21	0.06 9	0.06 12	0.07 62	0.05 9	0.09 33	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.07 254	0.06 195

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 17	0.08 29	0.17 214	0.05 1	0.06 8	0.11 45	0.08 3	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 9	0.09 33	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.08 29	0.17 214	0.05 1	0.07 27	0.11 45	0.08 3	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 9	0.10 59	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

DFGA-Net	0.13 271	0.11 389	0.18 394	0.17 214	0.10 335	0.12 202	0.13 100	0.22 269	0.25 340	0.16 290	0.16 212	0.13 212	0.12 250	0.16 311	0.14 309	0.07 235	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.05 98	0.05 120

coex_refinement	0.14 305	0.07 135	0.12 181	0.17 214	0.10 335	0.15 299	0.15 214	0.26 344	0.29 384	0.18 336	0.20 279	0.22 362	0.17 379	0.16 311	0.18 386	0.08 295	0.05 182	0.06 99	0.06 181	0.09 376	0.08 338

G2L-Stereo	0.14 305	0.07 135	0.13 225	0.17 214	0.09 234	0.13 241	0.12 62	0.27 365	0.22 293	0.16 290	0.27 384	0.21 344	0.13 287	0.17 343	0.18 386	0.09 351	0.08 397	0.08 272	0.07 268	0.07 254	0.07 274

HART	0.08 43	0.07 135	0.09 70	0.17 214	0.07 70	0.10 123	0.16 279	0.13 57	0.11 60	0.08 61	0.10 112	0.07 62	0.05 9	0.10 59	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.05 98	0.04 40

ours_stereo	0.09 77	0.07 135	0.09 70	0.17 214	0.08 125	0.11 168	0.16 279	0.11 26	0.12 83	0.08 61	0.10 112	0.08 94	0.06 34	0.12 186	0.12 231	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.03 1

rvit_0105_6	0.14 305	0.09 306	0.18 394	0.17 214	0.10 335	0.10 123	0.16 279	0.19 214	0.26 354	0.12 187	0.18 258	0.17 295	0.12 250	0.18 364	0.12 231	0.15 481	0.11 454	0.12 444	0.10 411	0.09 376	0.06 195

rvit_0105_5	0.14 305	0.09 306	0.13 225	0.17 214	0.09 234	0.14 273	0.23 451	0.24 310	0.27 363	0.14 235	0.15 200	0.18 309	0.12 250	0.17 343	0.14 309	0.14 477	0.11 454	0.10 396	0.10 411	0.08 316	0.06 195

rvit_0105_4	0.14 305	0.09 306	0.17 371	0.17 214	0.10 335	0.12 202	0.19 395	0.23 288	0.27 363	0.14 235	0.20 279	0.17 295	0.13 287	0.17 343	0.13 272	0.15 481	0.11 454	0.11 427	0.10 411	0.09 376	0.06 195

RSM++	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.17 214	0.07 70	0.09 77	0.12 62	0.11 26	0.11 60	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.05 9	0.10 59	0.09 52	0.04 11	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.03 1

RSM	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.17 214	0.06 13	0.08 48	0.12 62	0.12 41	0.10 34	0.08 61	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.11 105	0.09 52	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

MyStereo07	0.10 138	0.07 135	0.10 105	0.17 214	0.09 234	0.14 273	0.18 357	0.15 102	0.15 154	0.09 90	0.06 12	0.06 16	0.07 102	0.12 186	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.06 189	0.06 195

MyStereo06	0.10 138	0.07 135	0.12 181	0.17 214	0.09 234	0.13 241	0.18 357	0.19 214	0.12 83	0.12 187	0.08 68	0.07 62	0.07 102	0.11 105	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.06 189	0.06 195

MyStereo05	0.13 271	0.07 135	0.10 105	0.17 214	0.09 234	0.13 241	0.18 357	0.27 365	0.35 435	0.17 306	0.14 183	0.15 261	0.11 220	0.15 277	0.13 272	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.06 189	0.06 195

MyStereo04	0.13 271	0.07 135	0.10 105	0.17 214	0.09 234	0.14 273	0.18 357	0.29 394	0.38 452	0.17 306	0.14 183	0.16 275	0.10 195	0.15 277	0.13 272	0.06 113	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.06 189	0.06 195

CoDeX	0.12 246	0.07 135	0.12 181	0.17 214	0.08 125	0.12 202	0.15 214	0.23 288	0.27 363	0.13 214	0.17 233	0.16 275	0.11 220	0.14 255	0.11 183	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.05 120

ACVNet-DCA	0.10 138	0.08 232	0.12 181	0.17 214	0.09 234	0.13 241	0.15 214	0.23 288	0.16 181	0.09 90	0.09 86	0.06 16	0.06 34	0.10 59	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.07 254	0.07 274

xx1	0.11 181	0.08 232	0.12 181	0.17 214	0.09 234	0.13 241	0.15 214	0.16 128	0.18 226	0.09 90	0.09 86	0.16 275	0.16 356	0.10 59	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.08 272	0.08 332	0.07 254	0.07 274

1test111	0.11 181	0.08 232	0.12 181	0.17 214	0.09 234	0.13 241	0.15 214	0.23 288	0.16 181	0.09 90	0.09 86	0.06 16	0.06 34	0.15 277	0.16 353	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.07 254	0.07 274

cc1	0.10 138	0.08 232	0.12 181	0.17 214	0.09 234	0.13 241	0.15 214	0.16 128	0.18 226	0.09 90	0.09 86	0.06 16	0.06 34	0.10 59	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.06 195

mmm	0.14 305	0.08 232	0.17 371	0.17 214	0.09 234	0.17 350	0.18 357	0.21 247	0.15 154	0.15 262	0.23 318	0.21 344	0.16 356	0.16 311	0.17 368	0.08 295	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.07 254	0.07 274

tt1	0.10 138	0.08 232	0.12 181	0.17 214	0.09 234	0.12 202	0.16 279	0.15 102	0.19 241	0.09 90	0.08 68	0.06 16	0.06 34	0.10 59	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.06 195

MaDis-Stereo	0.09 77	0.09 306	0.08 29	0.17 214	0.09 234	0.13 241	0.10 26	0.16 128	0.16 181	0.09 90	0.11 142	0.06 16	0.06 34	0.09 33	0.13 272	0.07 235	0.06 302	0.07 191	0.05 104	0.05 98	0.04 40

PCWNet_CMD	0.14 305	0.08 232	0.15 309	0.17 214	0.09 234	0.14 273	0.14 148	0.29 394	0.36 440	0.14 235	0.20 279	0.21 344	0.12 250	0.17 343	0.13 272	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.07 254	0.07 274

HH	0.09 77	0.06 54	0.13 225	0.17 214	0.08 125	0.10 123	0.16 279	0.14 73	0.10 34	0.08 61	0.09 86	0.08 94	0.07 102	0.10 59	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.04 40

HanStereo	0.09 77	0.06 54	0.13 225	0.17 214	0.08 125	0.10 123	0.16 279	0.14 73	0.10 34	0.08 61	0.09 86	0.08 94	0.07 102	0.10 59	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.04 40

CAS	0.08 43	0.04 1	0.07 6	0.17 214	0.08 125	0.10 123	0.13 100	0.12 41	0.09 21	0.09 90	0.10 112	0.08 94	0.06 34	0.09 33	0.08 17	0.08 295	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.04 40

CBFPSM	0.14 305	0.06 54	0.26 451	0.17 214	0.09 234	0.13 241	0.15 214	0.22 269	0.23 303	0.20 373	0.27 384	0.24 385	0.16 356	0.16 311	0.18 386	0.06 113	0.06 302	0.06 99	0.07 268	0.07 254	0.07 274

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 54	0.08 29	0.17 214	0.06 13	0.08 48	0.12 62	0.13 57	0.07 8	0.08 61	0.07 36	0.06 16	0.04 1	0.10 59	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

ToySt	0.17 392	0.11 389	0.18 394	0.17 214	0.11 382	0.16 329	0.25 478	0.24 310	0.33 415	0.19 351	0.24 330	0.26 407	0.24 445	0.19 379	0.20 404	0.07 235	0.08 397	0.09 351	0.10 411	0.09 376	0.08 338

ProNet	0.09 77	0.07 135	0.10 105	0.17 214	0.08 125	0.10 123	0.15 214	0.15 102	0.12 83	0.09 90	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.06 195

ssnet_v2	0.17 392	0.10 364	0.17 371	0.17 214	0.11 382	0.21 422	0.21 433	0.33 448	0.25 340	0.22 402	0.22 309	0.27 415	0.18 392	0.22 431	0.20 404	0.11 416	0.09 423	0.09 351	0.09 376	0.08 316	0.08 338

MC-Stereo	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.17 214	0.06 13	0.10 123	0.14 148	0.12 41	0.10 34	0.09 90	0.12 155	0.09 119	0.06 34	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

IER	0.14 305	0.07 135	0.13 225	0.17 214	0.09 234	0.14 273	0.16 279	0.25 326	0.26 354	0.18 336	0.25 359	0.17 295	0.20 420	0.16 311	0.14 309	0.08 295	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.08 316	0.07 274

CRFU-Net	0.16 372	0.08 232	0.14 260	0.17 214	0.09 234	0.19 391	0.14 148	0.26 344	0.20 264	0.28 460	0.27 384	0.29 431	0.17 379	0.19 379	0.17 368	0.09 351	0.09 423	0.07 191	0.07 268	0.08 316	0.08 338

NINENet	0.16 372	0.10 364	0.15 309	0.17 214	0.11 382	0.19 391	0.14 148	0.40 496	0.36 440	0.18 336	0.21 300	0.16 275	0.13 287	0.15 277	0.13 272	0.08 295	0.08 397	0.10 396	0.07 268	0.10 407	0.09 382

psmg	0.14 305	0.09 306	0.14 260	0.17 214	0.10 335	0.15 299	0.17 312	0.29 394	0.19 241	0.17 306	0.21 300	0.25 398	0.16 356	0.15 277	0.14 309	0.08 295	0.06 302	0.08 272	0.08 332	0.07 254	0.06 195

CIPLG	0.11 181	0.08 232	0.14 260	0.17 214	0.08 125	0.12 202	0.15 214	0.17 164	0.15 154	0.14 235	0.11 142	0.16 275	0.09 163	0.16 311	0.11 183	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

UDGNet	0.14 305	0.13 435	0.16 343	0.17 214	0.10 335	0.12 202	0.16 279	0.21 247	0.27 363	0.20 373	0.20 279	0.16 275	0.13 287	0.16 311	0.13 272	0.10 388	0.06 302	0.09 351	0.07 268	0.06 189	0.07 274

GLC_STEREO	0.11 181	0.07 135	0.11 146	0.17 214	0.07 70	0.09 77	0.13 100	0.15 102	0.24 319	0.12 187	0.13 169	0.12 188	0.08 137	0.18 364	0.11 183	0.06 113	0.08 397	0.08 272	0.06 181	0.05 98	0.05 120

IPLG	0.10 138	0.07 135	0.15 309	0.17 214	0.08 125	0.11 168	0.14 148	0.20 225	0.15 154	0.12 187	0.17 233	0.07 62	0.07 102	0.14 255	0.13 272	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

IPLGR_C	0.11 181	0.08 232	0.14 260	0.17 214	0.08 125	0.12 202	0.15 214	0.17 164	0.15 154	0.14 235	0.10 112	0.16 275	0.09 163	0.16 311	0.11 183	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

MIPNet	0.11 181	0.08 232	0.14 260	0.17 214	0.09 234	0.12 202	0.14 148	0.20 225	0.24 319	0.11 149	0.10 112	0.09 119	0.07 102	0.13 230	0.12 231	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

test-3	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.17 214	0.07 70	0.07 27	0.14 148	0.12 41	0.15 154	0.09 90	0.08 68	0.07 62	0.08 137	0.11 105	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.04 40

test_1	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.17 214	0.07 70	0.07 27	0.14 148	0.12 41	0.15 154	0.09 90	0.08 68	0.07 62	0.08 137	0.11 105	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.04 40

ACRE	0.11 181	0.08 232	0.14 260	0.17 214	0.08 125	0.12 202	0.15 214	0.17 164	0.14 138	0.14 235	0.10 112	0.16 275	0.09 163	0.16 311	0.11 183	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

SACVNet	0.18 405	0.12 406	0.14 260	0.17 214	0.13 434	0.22 430	0.18 357	0.31 418	0.30 394	0.23 414	0.31 423	0.30 439	0.22 433	0.22 431	0.17 368	0.11 416	0.08 397	0.10 396	0.10 411	0.12 441	0.14 477

GANet-ADL	0.13 271	0.07 135	0.15 309	0.17 214	0.10 335	0.18 368	0.15 214	0.30 408	0.20 264	0.13 214	0.18 258	0.19 323	0.12 250	0.16 311	0.13 272	0.08 295	0.06 302	0.06 99	0.05 104	0.07 254	0.08 338

IIG-Stereo	0.11 181	0.06 54	0.13 225	0.17 214	0.08 125	0.11 168	0.12 62	0.22 269	0.17 200	0.14 235	0.17 233	0.11 171	0.12 250	0.12 186	0.12 231	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.04 40

NF-Stereo	0.11 181	0.07 135	0.13 225	0.17 214	0.09 234	0.10 123	0.14 148	0.23 288	0.19 241	0.12 187	0.17 233	0.12 188	0.11 220	0.11 105	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.12 441

OCTAStereo	0.11 181	0.07 135	0.13 225	0.17 214	0.09 234	0.10 123	0.14 148	0.23 288	0.19 241	0.12 187	0.17 233	0.12 188	0.11 220	0.11 105	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.12 441

PSM-softLoss	0.12 246	0.07 135	0.15 309	0.17 214	0.09 234	0.08 48	0.13 100	0.24 310	0.17 200	0.14 235	0.19 267	0.13 212	0.11 220	0.11 105	0.11 183	0.07 235	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.06 189	0.12 441

KMStereo	0.12 246	0.07 135	0.15 309	0.17 214	0.09 234	0.08 48	0.13 100	0.24 310	0.17 200	0.14 235	0.19 267	0.13 212	0.11 220	0.11 105	0.11 183	0.07 235	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.06 189	0.12 441

PFNet	0.12 246	0.06 54	0.17 371	0.17 214	0.08 125	0.09 77	0.15 214	0.26 344	0.20 264	0.16 290	0.16 212	0.14 232	0.11 220	0.12 186	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.05 120

RE-Stereo	0.11 181	0.07 135	0.13 225	0.17 214	0.09 234	0.10 123	0.14 148	0.23 288	0.19 241	0.12 187	0.17 233	0.12 188	0.11 220	0.11 105	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.12 441

Pruner-Stereo	0.11 181	0.07 135	0.12 181	0.17 214	0.09 234	0.06 8	0.12 62	0.17 164	0.17 200	0.13 214	0.19 267	0.13 212	0.09 163	0.11 105	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.08 338

TVStereo	0.11 181	0.07 135	0.13 225	0.17 214	0.09 234	0.10 123	0.14 148	0.23 288	0.19 241	0.12 187	0.17 233	0.12 188	0.11 220	0.11 105	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.12 441

rafts_anoy	0.11 181	0.06 54	0.10 105	0.17 214	0.08 125	0.10 123	0.14 148	0.17 164	0.14 138	0.13 214	0.13 169	0.12 188	0.10 195	0.11 105	0.12 231	0.07 235	0.04 21	0.09 351	0.11 441	0.07 254	0.06 195

iRaftStereo_RVC	0.10 138	0.07 135	0.09 70	0.17 214	0.09 234	0.11 168	0.17 312	0.18 193	0.12 83	0.09 90	0.12 155	0.10 150	0.07 102	0.11 105	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.08 272	0.08 332	0.04 15	0.04 40

raftrobust	0.09 77	0.06 54	0.10 105	0.17 214	0.08 125	0.09 77	0.10 26	0.18 193	0.16 181	0.10 122	0.09 86	0.12 188	0.07 102	0.12 186	0.10 120	0.08 295	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.05 120

pcwnet_v2	0.19 417	0.10 364	0.26 451	0.17 214	0.14 452	0.18 368	0.15 214	0.37 481	0.46 488	0.19 351	0.24 330	0.21 344	0.19 408	0.20 404	0.19 398	0.13 464	0.10 442	0.10 396	0.10 411	0.11 427	0.13 460

RALAANet	0.11 181	0.08 232	0.10 105	0.17 214	0.09 234	0.14 273	0.10 26	0.20 225	0.15 154	0.14 235	0.13 169	0.16 275	0.09 163	0.12 186	0.11 183	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.04 40

XX-Stereo	0.09 77	0.05 17	0.08 29	0.17 214	0.09 234	0.15 299	0.12 62	0.20 225	0.10 34	0.10 122	0.14 183	0.07 62	0.06 34	0.12 186	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 181	0.04 15	0.04 40

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 77	0.06 54	0.10 105	0.17 214	0.06 13	0.10 123	0.16 279	0.17 164	0.14 138	0.09 90	0.10 112	0.08 94	0.09 163	0.11 105	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.06 181	0.04 15	0.03 1

AFF-stereo	0.09 77	0.06 54	0.10 105	0.17 214	0.07 70	0.10 123	0.16 279	0.17 164	0.09 21	0.10 122	0.12 155	0.09 119	0.09 163	0.12 186	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.07 268	0.04 15	0.03 1

SFCPSM	0.13 271	0.07 135	0.14 260	0.17 214	0.09 234	0.15 299	0.16 279	0.28 384	0.27 363	0.14 235	0.17 233	0.12 188	0.13 287	0.14 255	0.11 183	0.08 295	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.07 254	0.06 195

psmorigin	0.25 480	0.15 453	0.34 490	0.17 214	0.13 434	0.23 443	0.14 148	0.34 457	0.33 415	0.41 506	0.55 512	0.41 498	0.37 505	0.34 494	0.27 482	0.11 416	0.15 496	0.11 427	0.11 441	0.12 441	0.16 495

aanetorigin	0.22 449	0.17 472	0.56 518	0.17 214	0.10 335	0.15 299	0.19 395	0.20 225	0.33 415	0.49 519	0.48 502	0.29 431	0.27 466	0.20 404	0.23 445	0.08 295	0.07 371	0.08 272	0.07 268	0.10 407	0.09 382

HGLStereo	0.17 392	0.08 232	0.19 405	0.17 214	0.12 413	0.18 368	0.18 357	0.31 418	0.32 408	0.21 387	0.32 427	0.25 398	0.18 392	0.19 379	0.20 404	0.09 351	0.09 423	0.07 191	0.07 268	0.09 376	0.10 406

DIP-Stereo	0.11 181	0.07 135	0.14 260	0.17 214	0.09 234	0.13 241	0.09 18	0.16 128	0.16 181	0.11 149	0.16 212	0.14 232	0.12 250	0.15 277	0.13 272	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.10 138	0.06 54	0.10 105	0.17 214	0.08 125	0.11 168	0.14 148	0.23 288	0.11 60	0.12 187	0.19 267	0.11 171	0.08 137	0.09 33	0.11 183	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.05 120

RAFT-Stereo	0.10 138	0.06 54	0.10 105	0.17 214	0.08 125	0.11 168	0.14 148	0.23 288	0.11 60	0.12 187	0.19 267	0.11 171	0.08 137	0.09 33	0.11 183	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.05 120
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.14 305	0.08 232	0.15 309	0.17 214	0.09 234	0.14 273	0.14 148	0.29 394	0.36 440	0.14 235	0.21 300	0.21 344	0.12 250	0.17 343	0.14 309	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.07 254	0.07 274

CFNet	0.15 349	0.10 364	0.17 371	0.17 214	0.08 125	0.18 368	0.09 18	0.28 384	0.25 340	0.19 351	0.24 330	0.24 385	0.17 379	0.17 343	0.14 309	0.08 295	0.06 302	0.09 351	0.10 411	0.07 254	0.06 195

NVstereo2D	0.19 417	0.10 364	0.15 309	0.17 214	0.15 468	0.28 481	0.23 451	0.44 513	0.42 471	0.15 262	0.27 384	0.25 398	0.19 408	0.22 431	0.17 368	0.09 351	0.06 302	0.10 396	0.08 332	0.15 485	0.09 382

DeepPruner_ROB	0.16 372	0.11 389	0.15 309	0.17 214	0.10 335	0.17 350	0.15 214	0.32 429	0.21 279	0.19 351	0.21 300	0.22 362	0.18 392	0.20 404	0.15 337	0.13 464	0.09 423	0.09 351	0.09 376	0.11 427	0.10 406

DISCO	0.19 417	0.09 306	0.22 431	0.17 214	0.10 335	0.25 458	0.18 357	0.27 365	0.44 481	0.22 402	0.31 423	0.33 463	0.26 458	0.28 472	0.28 489	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.07 268	0.09 376	0.09 382

WCMA_ROB	0.24 471	0.11 389	0.22 431	0.17 214	0.14 452	0.32 490	0.15 214	0.32 429	0.32 408	0.38 497	0.53 509	0.40 496	0.34 499	0.34 494	0.25 465	0.11 416	0.12 468	0.12 444	0.10 411	0.14 470	0.14 477

LG-Stereo	0.08 43	0.07 135	0.10 105	0.18 295	0.07 70	0.10 123	0.17 312	0.11 26	0.08 10	0.05 1	0.07 36	0.05 1	0.07 102	0.09 33	0.09 52	0.04 11	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.04 15	0.04 40

MM-Stereo_test3	0.10 138	0.07 135	0.07 6	0.18 295	0.07 70	0.12 202	0.19 395	0.24 310	0.19 241	0.06 9	0.10 112	0.08 94	0.06 34	0.11 105	0.08 17	0.06 113	0.06 302	0.07 191	0.05 104	0.05 98	0.04 40

MM-Stereo_test1	0.10 138	0.07 135	0.08 29	0.18 295	0.07 70	0.12 202	0.18 357	0.21 247	0.20 264	0.09 90	0.11 142	0.08 94	0.06 34	0.10 59	0.10 120	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.04 40

tg	0.10 138	0.06 54	0.10 105	0.18 295	0.08 125	0.11 168	0.16 279	0.20 225	0.12 83	0.08 61	0.11 142	0.11 171	0.07 102	0.11 105	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.08 272	0.08 332	0.04 15	0.04 40

rvit_stereo_0081_aga	0.11 181	0.09 306	0.14 260	0.18 295	0.09 234	0.13 241	0.14 148	0.14 73	0.19 241	0.10 122	0.18 258	0.16 275	0.09 163	0.12 186	0.09 52	0.10 388	0.06 302	0.08 272	0.07 268	0.07 254	0.06 195

ACV-stereo	0.15 349	0.10 364	0.28 463	0.18 295	0.12 413	0.14 273	0.12 62	0.23 288	0.21 279	0.19 351	0.23 318	0.22 362	0.15 330	0.23 442	0.17 368	0.07 235	0.06 302	0.07 191	0.07 268	0.07 254	0.07 274

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 54	0.08 29	0.18 295	0.06 13	0.04 1	0.10 26	0.11 26	0.11 60	0.06 9	0.07 36	0.07 62	0.06 34	0.09 33	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

AIO-Stereo	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.18 295	0.06 13	0.08 48	0.12 62	0.15 102	0.09 21	0.08 61	0.08 68	0.07 62	0.05 9	0.11 105	0.08 17	0.05 26	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

H2IRNET	0.10 138	0.09 306	0.09 70	0.18 295	0.09 234	0.12 202	0.15 214	0.14 73	0.21 279	0.10 122	0.10 112	0.10 150	0.10 195	0.10 59	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.08 272	0.08 332	0.06 189	0.05 120

IGEV++	0.08 43	0.06 54	0.08 29	0.18 295	0.07 70	0.09 77	0.13 100	0.10 15	0.09 21	0.08 61	0.08 68	0.06 16	0.06 34	0.13 230	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

AE-Stereo	0.10 138	0.08 232	0.10 105	0.18 295	0.09 234	0.10 123	0.15 214	0.14 73	0.19 241	0.09 90	0.14 183	0.12 188	0.08 137	0.11 105	0.10 120	0.05 26	0.06 302	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.04 40

1111x	0.15 349	0.08 232	0.12 181	0.18 295	0.07 70	0.18 368	0.25 478	0.31 418	0.24 319	0.17 306	0.24 330	0.26 407	0.15 330	0.13 230	0.23 445	0.07 235	0.07 371	0.08 272	0.09 376	0.07 254	0.06 195

UniTT-Stereo	0.09 77	0.07 135	0.08 29	0.18 295	0.08 125	0.13 241	0.11 45	0.12 41	0.11 60	0.10 122	0.12 155	0.05 1	0.07 102	0.09 33	0.09 52	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.05 98	0.05 120

GCAP-Stereo	0.09 77	0.07 135	0.13 225	0.18 295	0.06 13	0.11 168	0.07 3	0.13 57	0.12 83	0.09 90	0.10 112	0.07 62	0.09 163	0.13 230	0.10 120	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

LL-Strereo2	0.10 138	0.10 364	0.15 309	0.18 295	0.08 125	0.15 299	0.09 18	0.17 164	0.14 138	0.14 235	0.10 112	0.09 119	0.07 102	0.16 311	0.10 120	0.05 26	0.05 182	0.10 396	0.07 268	0.06 189	0.05 120

4D-IteraStereo	0.09 77	0.07 135	0.10 105	0.18 295	0.07 70	0.09 77	0.15 214	0.17 164	0.15 154	0.10 122	0.11 142	0.10 150	0.07 102	0.11 105	0.09 52	0.05 26	0.03 1	0.08 272	0.07 268	0.06 189	0.05 120

coex-ft	3.30 560	0.34 524	59.09 582	0.18 295	0.13 434	0.26 466	0.22 442	0.27 365	0.72 531	1.90 562	0.70 529	0.44 505	0.45 522	0.29 479	0.41 525	0.09 351	0.09 423	0.12 444	0.09 376	0.14 470	0.13 460

gwcnet-sp	0.14 305	0.07 135	0.12 181	0.18 295	0.09 234	0.16 329	0.17 312	0.24 310	0.24 319	0.18 336	0.24 330	0.15 261	0.16 356	0.15 277	0.15 337	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.08 332	0.08 316	0.07 274

scenet	0.14 305	0.07 135	0.12 181	0.18 295	0.09 234	0.16 329	0.17 312	0.24 310	0.24 319	0.18 336	0.24 330	0.15 261	0.16 356	0.15 277	0.15 337	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.08 332	0.08 316	0.07 274

anonymousa	0.13 271	0.07 135	0.13 225	0.18 295	0.09 234	0.13 241	0.17 312	0.19 214	0.29 384	0.15 262	0.24 330	0.15 261	0.14 312	0.14 255	0.14 309	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.09 376	0.05 98	0.06 195

ssnet	0.14 305	0.07 135	0.12 181	0.18 295	0.09 234	0.16 329	0.17 312	0.24 310	0.24 319	0.18 336	0.24 330	0.15 261	0.16 356	0.15 277	0.15 337	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.08 332	0.08 316	0.07 274

raft_robust	0.13 271	0.10 364	0.07 6	0.18 295	0.08 125	0.13 241	0.24 463	0.28 384	0.33 415	0.20 373	0.19 267	0.14 232	0.10 195	0.11 105	0.12 231	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.07 268	0.05 98	0.04 40

Sa-1000	0.12 246	0.08 232	0.08 29	0.18 295	0.08 125	0.14 273	0.22 442	0.22 269	0.18 226	0.15 262	0.20 279	0.17 295	0.11 220	0.10 59	0.10 120	0.06 113	0.05 182	0.09 351	0.09 376	0.05 98	0.05 120

SA	0.12 246	0.09 306	0.08 29	0.18 295	0.08 125	0.12 202	0.24 463	0.23 288	0.18 226	0.17 306	0.27 384	0.14 232	0.11 220	0.11 105	0.11 183	0.05 26	0.05 182	0.09 351	0.08 332	0.05 98	0.04 40

IPLGR	0.11 181	0.09 306	0.16 343	0.18 295	0.08 125	0.12 202	0.17 312	0.21 247	0.24 319	0.11 149	0.12 155	0.11 171	0.08 137	0.12 186	0.12 231	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 181	0.04 15	0.04 40

Patchmatch Stereo++	0.11 181	0.09 306	0.16 343	0.18 295	0.08 125	0.06 8	0.11 45	0.16 128	0.13 114	0.15 262	0.16 212	0.14 232	0.12 250	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.07 274
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
STrans-v2	0.10 138	0.07 135	0.12 181	0.18 295	0.07 70	0.10 123	0.14 148	0.21 247	0.11 60	0.11 149	0.15 200	0.12 188	0.10 195	0.11 105	0.12 231	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.06 181	0.04 15	0.04 40

TransformOpticalFlow	0.10 138	0.08 232	0.13 225	0.18 295	0.07 70	0.09 77	0.15 214	0.19 214	0.15 154	0.12 187	0.17 233	0.11 171	0.11 220	0.11 105	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.06 181	0.05 98	0.05 120

OMP-Stereo	0.11 181	0.06 54	0.14 260	0.18 295	0.08 125	0.09 77	0.12 62	0.21 247	0.21 279	0.13 214	0.14 183	0.11 171	0.12 250	0.11 105	0.13 272	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.04 40

NRIStereo	0.11 181	0.08 232	0.14 260	0.18 295	0.08 125	0.10 123	0.14 148	0.16 128	0.15 154	0.12 187	0.14 183	0.13 212	0.12 250	0.13 230	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.07 274

PSM-adaLoss	0.11 181	0.09 306	0.16 343	0.18 295	0.08 125	0.06 8	0.12 62	0.16 128	0.13 114	0.15 262	0.16 212	0.14 232	0.12 250	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.07 274

FTStereo	0.12 246	0.06 54	0.14 260	0.18 295	0.09 234	0.07 27	0.15 214	0.21 247	0.18 226	0.12 187	0.24 330	0.12 188	0.12 250	0.13 230	0.13 272	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.10 406

HUI-Stereo	0.11 181	0.09 306	0.16 343	0.18 295	0.08 125	0.06 8	0.12 62	0.16 128	0.13 114	0.15 262	0.16 212	0.14 232	0.12 250	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.07 274

SST-Stereo	0.10 138	0.07 135	0.15 309	0.18 295	0.09 234	0.06 8	0.12 62	0.17 164	0.11 60	0.15 262	0.17 233	0.13 212	0.12 250	0.10 59	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.09 351	0.06 181	0.06 189	0.05 120

RAFT_R40	0.11 181	0.07 135	0.14 260	0.18 295	0.09 234	0.06 8	0.13 100	0.17 164	0.16 181	0.14 235	0.18 258	0.15 261	0.12 250	0.10 59	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.09 351	0.06 181	0.06 189	0.05 120

DeepStereo_RVC	0.11 181	0.08 232	0.16 343	0.18 295	0.08 125	0.08 48	0.12 62	0.17 164	0.12 83	0.13 214	0.14 183	0.12 188	0.12 250	0.12 186	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.07 254	0.08 338

iRAFT	0.11 181	0.09 306	0.16 343	0.18 295	0.08 125	0.06 8	0.11 45	0.16 128	0.13 114	0.15 262	0.16 212	0.14 232	0.12 250	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.07 274

RAFT	0.13 271	0.09 306	0.11 146	0.18 295	0.08 125	0.15 299	0.24 463	0.20 225	0.19 241	0.21 387	0.21 300	0.17 295	0.12 250	0.16 311	0.09 52	0.06 113	0.07 371	0.10 396	0.09 376	0.05 98	0.05 120

GMM-Stereo	0.11 181	0.07 135	0.10 105	0.18 295	0.09 234	0.08 48	0.15 214	0.23 288	0.16 181	0.11 149	0.15 200	0.13 212	0.11 220	0.11 105	0.11 183	0.05 26	0.04 21	0.08 272	0.07 268	0.06 189	0.09 382

Prome-Stereo	0.11 181	0.06 54	0.10 105	0.18 295	0.08 125	0.12 202	0.15 214	0.22 269	0.13 114	0.12 187	0.17 233	0.13 212	0.08 137	0.12 186	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.06 181	0.06 189	0.09 382

GMStereo	0.13 271	0.14 447	0.14 260	0.18 295	0.09 234	0.15 299	0.16 279	0.20 225	0.24 319	0.16 290	0.17 233	0.10 150	0.10 195	0.16 311	0.13 272	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.06 181	0.07 254	0.06 195
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.21 440	0.18 482	0.26 451	0.18 295	0.16 478	0.23 443	0.23 451	0.32 429	0.48 490	0.25 436	0.32 427	0.22 362	0.22 433	0.22 431	0.17 368	0.18 504	0.16 499	0.11 427	0.10 411	0.15 485	0.13 460

APVNet	0.22 449	0.12 406	0.19 405	0.18 295	0.14 452	0.32 490	0.31 521	0.39 492	0.32 408	0.27 446	0.40 475	0.30 439	0.29 482	0.26 458	0.25 465	0.11 416	0.12 468	0.11 427	0.14 473	0.12 441	0.12 441

EDNetEfficient	0.29 497	0.24 503	1.13 549	0.18 295	0.10 335	0.19 391	0.20 416	0.20 225	0.60 519	0.74 538	0.56 517	0.31 451	0.39 508	0.22 431	0.30 497	0.09 351	0.07 371	0.08 272	0.07 268	0.11 427	0.09 382

GwcNet	0.20 429	0.13 435	0.19 405	0.18 295	0.12 413	0.24 448	0.19 395	0.35 470	0.43 476	0.20 373	0.32 427	0.33 463	0.20 420	0.22 431	0.24 456	0.11 416	0.09 423	0.09 351	0.09 376	0.09 376	0.10 406

ac_64	0.16 372	0.08 232	0.15 309	0.18 295	0.10 335	0.22 430	0.18 357	0.24 310	0.21 279	0.18 336	0.24 330	0.29 431	0.18 392	0.19 379	0.22 433	0.09 351	0.07 371	0.08 272	0.09 376	0.07 254	0.06 195

FADNet	0.21 440	0.22 499	0.36 491	0.18 295	0.17 493	0.24 448	0.13 100	0.31 418	0.31 401	0.23 414	0.25 359	0.27 415	0.21 424	0.19 379	0.15 337	0.13 464	0.15 496	0.12 444	0.15 489	0.16 492	0.18 506

BEATNet_4x	0.12 246	0.08 232	0.14 260	0.18 295	0.07 70	0.15 299	0.07 3	0.22 269	0.18 226	0.16 290	0.19 267	0.18 309	0.14 312	0.16 311	0.15 337	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.06 189	0.06 195

AANet_RVC	0.16 372	0.10 364	0.10 105	0.18 295	0.09 234	0.18 368	0.19 395	0.26 344	0.31 401	0.22 402	0.35 448	0.21 344	0.21 424	0.22 431	0.16 353	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 181	0.07 254	0.06 195

AdaStereo	0.15 349	0.11 389	0.15 309	0.18 295	0.09 234	0.20 406	0.11 45	0.32 429	0.28 377	0.20 373	0.23 318	0.20 335	0.13 287	0.19 379	0.14 309	0.12 441	0.05 182	0.10 396	0.07 268	0.09 376	0.07 274
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	0.12 246	0.07 135	0.16 343	0.18 295	0.06 13	0.15 299	0.17 312	0.19 214	0.21 279	0.18 336	0.25 359	0.17 295	0.13 287	0.14 255	0.13 272	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

DPSNet	0.28 493	0.16 461	0.31 476	0.18 295	0.13 434	0.54 525	0.42 534	0.51 525	0.67 527	0.29 467	0.38 462	0.38 484	0.29 482	0.31 483	0.23 445	0.11 416	0.10 442	0.11 427	0.08 332	0.20 507	0.16 495

MDST_ROB	0.22 449	0.10 364	0.17 371	0.18 295	0.11 382	0.37 510	0.19 395	0.43 511	0.41 464	0.39 499	0.39 470	0.29 431	0.21 424	0.26 458	0.18 386	0.11 416	0.10 442	0.14 471	0.11 441	0.10 407	0.08 338

DN-CSS_ROB	0.13 271	0.13 435	0.16 343	0.18 295	0.10 335	0.16 329	0.08 7	0.22 269	0.18 226	0.17 306	0.22 309	0.13 212	0.13 287	0.12 186	0.13 272	0.05 26	0.05 182	0.10 396	0.10 411	0.08 316	0.06 195

PWC_ROB	0.21 440	0.16 461	0.26 451	0.18 295	0.11 382	0.22 430	0.13 100	0.32 429	0.49 495	0.30 470	0.40 475	0.32 460	0.24 445	0.31 483	0.22 433	0.10 388	0.07 371	0.11 427	0.08 332	0.11 427	0.10 406

CBMV	0.19 417	0.14 447	0.17 371	0.18 295	0.10 335	0.20 406	0.11 45	0.29 394	0.30 394	0.29 467	0.30 415	0.30 439	0.23 439	0.27 461	0.19 398	0.13 464	0.15 496	0.17 492	0.16 493	0.10 407	0.10 406
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MM-Stereo_test2	0.09 77	0.06 54	0.09 70	0.19 351	0.08 125	0.12 202	0.18 357	0.15 102	0.14 138	0.07 29	0.10 112	0.07 62	0.06 34	0.12 186	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.03 1

ISRNet	0.18 405	0.08 232	0.19 405	0.19 351	0.13 434	0.15 299	0.12 62	0.30 408	0.32 408	0.21 387	0.25 359	0.27 415	0.17 379	0.17 343	0.20 404	0.20 511	0.08 397	0.14 471	0.14 473	0.14 470	0.17 503

FACV-RUCA	0.13 271	0.11 389	0.12 181	0.19 351	0.12 413	0.15 299	0.15 214	0.22 269	0.20 264	0.15 262	0.16 212	0.14 232	0.16 356	0.14 255	0.13 272	0.07 235	0.05 182	0.08 272	0.06 181	0.10 407	0.08 338

rvit_0105_3	0.15 349	0.09 306	0.14 260	0.19 351	0.12 413	0.15 299	0.25 478	0.25 326	0.29 384	0.15 262	0.17 233	0.20 335	0.13 287	0.17 343	0.14 309	0.13 464	0.11 454	0.12 444	0.14 473	0.07 254	0.06 195

ITSA-stereo	0.15 349	0.10 364	0.14 260	0.19 351	0.08 125	0.12 202	0.14 148	0.30 408	0.49 495	0.17 306	0.19 267	0.22 362	0.15 330	0.17 343	0.16 353	0.10 388	0.06 302	0.08 272	0.08 332	0.08 316	0.08 338

U	0.08 43	0.07 135	0.09 70	0.19 351	0.10 335	0.10 123	0.13 100	0.12 41	0.17 200	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.07 4	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.06 189	0.05 120

rvit_stereo_ft	0.12 246	0.07 135	0.13 225	0.19 351	0.10 335	0.12 202	0.17 312	0.16 128	0.16 181	0.12 187	0.13 169	0.15 261	0.10 195	0.14 255	0.13 272	0.09 351	0.06 302	0.08 272	0.07 268	0.07 254	0.05 120

DispNO	0.14 305	0.08 232	0.17 371	0.19 351	0.12 413	0.11 168	0.21 433	0.23 288	0.29 384	0.17 306	0.23 318	0.18 309	0.17 379	0.15 277	0.15 337	0.07 235	0.05 182	0.08 272	0.08 332	0.07 254	0.06 195

plain	0.10 138	0.08 232	0.10 105	0.19 351	0.09 234	0.10 123	0.15 214	0.14 73	0.13 114	0.13 214	0.15 200	0.09 119	0.12 250	0.13 230	0.12 231	0.07 235	0.05 182	0.09 351	0.06 181	0.06 189	0.06 195

MIF-Stereo (partial)	0.11 181	0.06 54	0.10 105	0.19 351	0.10 335	0.10 123	0.11 45	0.17 164	0.18 226	0.14 235	0.16 212	0.09 119	0.11 220	0.12 186	0.12 231	0.08 295	0.05 182	0.08 272	0.07 268	0.06 189	0.07 274

CASnet	0.09 77	0.09 306	0.09 70	0.19 351	0.06 13	0.07 27	0.11 45	0.18 193	0.14 138	0.11 149	0.10 112	0.09 119	0.07 102	0.10 59	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.10 396	0.08 332	0.05 98	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fast-acv-ft	0.18 405	0.11 389	0.19 405	0.19 351	0.12 413	0.24 448	0.21 433	0.25 326	0.34 426	0.22 402	0.34 443	0.27 415	0.20 420	0.21 420	0.23 445	0.09 351	0.09 423	0.08 272	0.10 411	0.08 316	0.07 274

Wz-Net-TNSev	0.29 497	0.20 489	0.65 525	0.19 351	0.15 468	0.38 513	0.27 492	0.35 470	0.55 508	0.34 488	0.42 492	0.45 507	0.38 506	0.32 489	0.30 497	0.12 441	0.13 481	0.10 396	0.12 460	0.15 485	0.14 477

TestStereo1	0.13 271	0.08 232	0.08 29	0.19 351	0.08 125	0.18 368	0.29 507	0.23 288	0.16 181	0.17 306	0.20 279	0.16 275	0.10 195	0.12 186	0.13 272	0.06 113	0.06 302	0.08 272	0.06 181	0.05 98	0.05 120

RAFT+CT+SA	0.13 271	0.11 389	0.09 70	0.19 351	0.09 234	0.15 299	0.28 498	0.22 269	0.22 293	0.15 262	0.26 376	0.10 150	0.10 195	0.11 105	0.12 231	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.08 332	0.07 254	0.06 195

SA-5K	0.13 271	0.08 232	0.08 29	0.19 351	0.08 125	0.18 368	0.29 507	0.23 288	0.16 181	0.17 306	0.20 279	0.16 275	0.10 195	0.12 186	0.13 272	0.06 113	0.06 302	0.08 272	0.06 181	0.05 98	0.05 120

test_4	0.10 138	0.10 364	0.08 29	0.19 351	0.09 234	0.08 48	0.22 442	0.15 102	0.17 200	0.12 187	0.18 258	0.12 188	0.09 163	0.08 15	0.11 183	0.04 11	0.04 21	0.08 272	0.08 332	0.04 15	0.03 1

iRaft-Stereo_5w	0.12 246	0.09 306	0.12 181	0.19 351	0.08 125	0.09 77	0.12 62	0.21 247	0.21 279	0.19 351	0.14 183	0.11 171	0.09 163	0.20 404	0.16 353	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.06 195

dd	0.15 349	0.16 461	0.16 343	0.19 351	0.09 234	0.15 299	0.18 357	0.21 247	0.25 340	0.23 414	0.20 279	0.21 344	0.09 163	0.21 420	0.16 353	0.10 388	0.06 302	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.06 195

DAS	0.15 349	0.08 232	0.18 394	0.19 351	0.10 335	0.19 391	0.17 312	0.27 365	0.29 384	0.18 336	0.25 359	0.21 344	0.15 330	0.16 311	0.12 231	0.08 295	0.06 302	0.06 99	0.06 181	0.07 254	0.07 274

SepStereo	0.15 349	0.08 232	0.18 394	0.19 351	0.10 335	0.19 391	0.17 312	0.27 365	0.29 384	0.18 336	0.25 359	0.21 344	0.15 330	0.25 456	0.12 231	0.08 295	0.06 302	0.06 99	0.06 181	0.07 254	0.07 274

AASNet	0.16 372	0.08 232	0.12 181	0.19 351	0.09 234	0.18 368	0.15 214	0.37 481	0.37 447	0.19 351	0.23 318	0.20 335	0.16 356	0.17 343	0.20 404	0.10 388	0.08 397	0.08 272	0.07 268	0.09 376	0.09 382

GMOStereo	0.11 181	0.09 306	0.07 6	0.19 351	0.08 125	0.12 202	0.28 498	0.13 57	0.17 200	0.11 149	0.17 233	0.14 232	0.12 250	0.07 4	0.07 1	0.05 26	0.05 182	0.09 351	0.07 268	0.04 15	0.04 40

error version	0.11 181	0.09 306	0.07 6	0.19 351	0.08 125	0.12 202	0.28 498	0.13 57	0.17 200	0.11 149	0.17 233	0.14 232	0.12 250	0.07 4	0.07 1	0.05 26	0.05 182	0.09 351	0.07 268	0.04 15	0.04 40

test-v	0.11 181	0.09 306	0.07 6	0.19 351	0.08 125	0.12 202	0.28 498	0.13 57	0.17 200	0.11 149	0.17 233	0.14 232	0.12 250	0.07 4	0.07 1	0.05 26	0.05 182	0.09 351	0.07 268	0.04 15	0.04 40

LCNet	0.11 181	0.07 135	0.09 70	0.19 351	0.09 234	0.08 48	0.15 214	0.21 247	0.15 154	0.11 149	0.15 200	0.16 275	0.11 220	0.12 186	0.11 183	0.05 26	0.04 21	0.08 272	0.07 268	0.06 189	0.15 484

AAGNet	0.11 181	0.07 135	0.16 343	0.19 351	0.09 234	0.08 48	0.13 100	0.18 193	0.13 114	0.16 290	0.21 300	0.13 212	0.14 312	0.11 105	0.14 309	0.06 113	0.04 21	0.09 351	0.06 181	0.06 189	0.05 120

PSM-AAD	0.11 181	0.07 135	0.10 105	0.19 351	0.09 234	0.10 123	0.15 214	0.20 225	0.13 114	0.12 187	0.14 183	0.18 309	0.11 220	0.11 105	0.10 120	0.05 26	0.05 182	0.09 351	0.08 332	0.06 189	0.14 477

ROB_FTStereo_v2	0.11 181	0.09 306	0.16 343	0.19 351	0.08 125	0.06 8	0.12 62	0.16 128	0.13 114	0.15 262	0.16 212	0.14 232	0.12 250	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.07 274

ROB_FTStereo	0.11 181	0.09 306	0.16 343	0.19 351	0.08 125	0.06 8	0.11 45	0.16 128	0.13 114	0.15 262	0.16 212	0.14 232	0.12 250	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.07 274

KYRaft	0.11 181	0.07 135	0.10 105	0.19 351	0.09 234	0.08 48	0.15 214	0.22 269	0.12 83	0.13 214	0.16 212	0.20 335	0.10 195	0.12 186	0.10 120	0.05 26	0.04 21	0.08 272	0.08 332	0.06 189	0.16 495

GrayStereo	0.11 181	0.06 54	0.11 146	0.19 351	0.09 234	0.09 77	0.16 279	0.18 193	0.17 200	0.14 235	0.17 233	0.17 295	0.11 220	0.12 186	0.11 183	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.06 181	0.05 98	0.10 406

iGMRVC	0.11 181	0.09 306	0.16 343	0.19 351	0.08 125	0.06 8	0.12 62	0.16 128	0.13 114	0.15 262	0.16 212	0.14 232	0.12 250	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.07 274

IRAFT_RVC	0.12 246	0.08 232	0.16 343	0.19 351	0.08 125	0.07 27	0.15 214	0.24 310	0.23 303	0.14 235	0.14 183	0.15 261	0.12 250	0.12 186	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.09 351	0.06 181	0.06 189	0.06 195

CRE-IMP	0.11 181	0.09 306	0.16 343	0.19 351	0.08 125	0.10 123	0.12 62	0.18 193	0.10 34	0.14 235	0.13 169	0.13 212	0.12 250	0.12 186	0.11 183	0.07 235	0.04 21	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.08 338

test-2	0.11 181	0.09 306	0.07 6	0.19 351	0.08 125	0.12 202	0.28 498	0.13 57	0.17 200	0.11 149	0.17 233	0.14 232	0.12 250	0.07 4	0.07 1	0.05 26	0.05 182	0.09 351	0.07 268	0.04 15	0.04 40

cross-raft	0.10 138	0.09 306	0.09 70	0.19 351	0.07 70	0.11 168	0.25 478	0.13 57	0.15 154	0.08 61	0.11 142	0.12 188	0.10 195	0.09 33	0.11 183	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

test-1	0.10 138	0.07 135	0.16 343	0.19 351	0.08 125	0.11 168	0.24 463	0.14 73	0.18 226	0.09 90	0.07 36	0.09 119	0.08 137	0.07 4	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

RAFT-IKP	0.11 181	0.09 306	0.16 343	0.19 351	0.08 125	0.06 8	0.12 62	0.16 128	0.13 114	0.15 262	0.16 212	0.14 232	0.12 250	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.04 21	0.08 272	0.06 181	0.08 316	0.07 274

ARAFT	0.12 246	0.08 232	0.17 371	0.19 351	0.09 234	0.14 273	0.18 357	0.20 225	0.12 83	0.12 187	0.13 169	0.14 232	0.11 220	0.15 277	0.12 231	0.06 113	0.05 182	0.10 396	0.09 376	0.05 98	0.04 40

delet	0.17 392	0.08 232	0.17 371	0.19 351	0.11 382	0.20 406	0.21 433	0.30 408	0.37 447	0.17 306	0.26 376	0.19 323	0.19 408	0.19 379	0.21 424	0.08 295	0.08 397	0.09 351	0.11 441	0.06 189	0.06 195

UNet	0.17 392	0.09 306	0.18 394	0.19 351	0.12 413	0.27 475	0.19 395	0.33 448	0.29 384	0.21 387	0.24 330	0.23 379	0.19 408	0.19 379	0.18 386	0.07 235	0.06 302	0.08 272	0.07 268	0.08 316	0.06 195

EDNetEfficientorigin	7.91 568	0.31 520	153.02 583	0.19 351	0.09 234	0.21 422	0.16 279	0.22 269	0.59 516	0.72 534	0.67 525	0.42 499	0.50 526	0.24 451	0.39 520	0.08 295	0.07 371	0.08 272	0.07 268	0.12 441	0.10 406

acv_ft	0.15 349	0.09 306	0.15 309	0.19 351	0.10 335	0.16 329	0.17 312	0.25 326	0.33 415	0.19 351	0.26 376	0.21 344	0.17 379	0.17 343	0.18 386	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.06 181	0.08 316	0.06 195

DMCA	0.14 305	0.09 306	0.16 343	0.19 351	0.09 234	0.15 299	0.17 312	0.23 288	0.27 363	0.14 235	0.19 267	0.17 295	0.18 392	0.15 277	0.17 368	0.10 388	0.06 302	0.08 272	0.06 181	0.09 376	0.10 406

STTRV1_RVC	0.25 480	0.26 509	0.39 497	0.19 351	0.26 521	0.30 487	0.24 463	0.34 457	0.35 435	0.36 491	0.34 443	0.31 451	0.31 490	0.28 472	0.25 465	0.17 502	0.10 442	0.16 489	0.14 473	0.17 499	0.12 441

RYNet	0.22 449	0.12 406	0.22 431	0.19 351	0.17 493	0.46 517	0.26 485	0.38 488	0.48 490	0.24 423	0.28 397	0.34 469	0.23 439	0.20 404	0.30 497	0.10 388	0.06 302	0.09 351	0.09 376	0.13 457	0.15 484

iResNet	0.13 271	0.10 364	0.18 394	0.19 351	0.08 125	0.13 241	0.18 357	0.20 225	0.26 354	0.15 262	0.23 318	0.15 261	0.13 287	0.14 255	0.14 309	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.05 120

SGM-Forest	0.20 429	0.14 447	0.18 394	0.19 351	0.13 434	0.20 406	0.22 442	0.33 448	0.30 394	0.24 423	0.29 409	0.28 424	0.19 408	0.23 442	0.17 368	0.15 481	0.16 499	0.15 483	0.14 473	0.12 441	0.12 441
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TCMNet	0.19 417	0.12 406	0.19 405	0.20 400	0.18 499	0.20 406	0.24 463	0.27 365	0.36 440	0.23 414	0.26 376	0.25 398	0.19 408	0.19 379	0.23 445	0.13 464	0.11 454	0.11 427	0.12 460	0.13 457	0.12 441

YMNet	0.20 429	0.12 406	0.19 405	0.20 400	0.14 452	0.26 466	0.23 451	0.32 429	0.34 426	0.27 446	0.34 443	0.30 439	0.18 392	0.18 364	0.22 433	0.10 388	0.13 481	0.10 396	0.10 411	0.08 316	0.09 382

YMNet_1	0.20 429	0.12 406	0.19 405	0.20 400	0.14 452	0.26 466	0.23 451	0.32 429	0.34 426	0.27 446	0.34 443	0.30 439	0.18 392	0.18 364	0.22 433	0.10 388	0.13 481	0.10 396	0.10 411	0.08 316	0.09 382

RAStereo	0.10 138	0.09 306	0.08 29	0.20 400	0.08 125	0.13 241	0.18 357	0.15 102	0.17 200	0.10 122	0.12 155	0.05 1	0.06 34	0.09 33	0.08 17	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.05 104	0.05 98	0.04 40

testlalala2	0.10 138	0.06 54	0.11 146	0.20 400	0.10 335	0.10 123	0.12 62	0.17 164	0.12 83	0.12 187	0.13 169	0.09 119	0.07 102	0.11 105	0.13 272	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.05 120

MoCha-V2	0.08 43	0.05 17	0.10 105	0.20 400	0.07 70	0.09 77	0.14 148	0.11 26	0.08 10	0.07 29	0.08 68	0.07 62	0.06 34	0.09 33	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

GMStereo_Zeroshot	0.16 372	0.13 435	0.24 443	0.20 400	0.10 335	0.17 350	0.13 100	0.29 394	0.25 340	0.23 414	0.32 427	0.25 398	0.11 220	0.19 379	0.14 309	0.09 351	0.06 302	0.11 427	0.06 181	0.12 441	0.08 338

LL-Strereo	0.13 271	0.09 306	0.11 146	0.20 400	0.10 335	0.11 168	0.18 357	0.32 429	0.24 319	0.15 262	0.15 200	0.14 232	0.13 287	0.19 379	0.11 183	0.06 113	0.04 21	0.09 351	0.08 332	0.04 15	0.05 120

Wz-Net-MNSev	0.22 449	0.13 435	0.31 476	0.20 400	0.14 452	0.36 509	0.24 463	0.33 448	0.44 481	0.28 460	0.40 475	0.38 484	0.19 408	0.24 451	0.25 465	0.09 351	0.07 371	0.09 351	0.09 376	0.12 441	0.10 406

test_5	0.14 305	0.12 406	0.08 29	0.20 400	0.10 335	0.14 273	0.29 507	0.21 247	0.24 319	0.18 336	0.28 397	0.11 171	0.15 330	0.12 186	0.13 272	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.08 332	0.08 316	0.07 274

test_3	0.10 138	0.09 306	0.10 105	0.20 400	0.08 125	0.13 241	0.26 485	0.14 73	0.21 279	0.10 122	0.10 112	0.09 119	0.09 163	0.08 15	0.11 183	0.05 26	0.04 21	0.08 272	0.07 268	0.04 15	0.04 40

GwcNet-ADL	0.13 271	0.08 232	0.14 260	0.20 400	0.09 234	0.11 168	0.20 416	0.30 408	0.24 319	0.13 214	0.14 183	0.18 309	0.14 312	0.13 230	0.14 309	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.07 254	0.06 195

sAnonymous2	0.13 271	0.12 406	0.24 443	0.20 400	0.12 413	0.17 350	0.13 100	0.26 344	0.21 279	0.11 149	0.11 142	0.13 212	0.08 137	0.10 59	0.10 120	0.09 351	0.05 182	0.08 272	0.06 181	0.15 485	0.10 406

CroCo_RVC	0.13 271	0.12 406	0.24 443	0.20 400	0.12 413	0.17 350	0.13 100	0.26 344	0.21 279	0.11 149	0.11 142	0.13 212	0.08 137	0.10 59	0.10 120	0.09 351	0.05 182	0.08 272	0.06 181	0.15 485	0.10 406

RAFT + AFF	0.13 271	0.07 135	0.20 417	0.20 400	0.10 335	0.14 273	0.24 463	0.26 344	0.20 264	0.11 149	0.10 112	0.12 188	0.10 195	0.15 277	0.12 231	0.07 235	0.06 302	0.09 351	0.08 332	0.06 189	0.08 338

ccnet	0.29 497	0.28 515	0.23 440	0.20 400	0.28 523	0.41 516	0.21 433	0.45 516	0.33 415	0.36 491	0.46 499	0.36 475	0.30 486	0.39 514	0.42 526	0.23 523	0.14 490	0.21 506	0.17 500	0.23 512	0.18 506

MMNet	0.17 392	0.09 306	0.16 343	0.20 400	0.11 382	0.27 475	0.20 416	0.25 326	0.41 464	0.22 402	0.30 415	0.21 344	0.20 420	0.17 343	0.20 404	0.06 113	0.06 302	0.07 191	0.07 268	0.08 316	0.07 274

psm_up	0.18 405	0.10 364	0.18 394	0.20 400	0.11 382	0.17 350	0.19 395	0.37 481	0.34 426	0.21 387	0.28 397	0.29 431	0.24 445	0.20 404	0.22 433	0.09 351	0.10 442	0.11 427	0.11 441	0.08 316	0.08 338

UPFNet	0.16 372	0.08 232	0.12 181	0.20 400	0.12 413	0.20 406	0.23 451	0.28 384	0.26 354	0.17 306	0.24 330	0.22 362	0.19 408	0.19 379	0.21 424	0.09 351	0.07 371	0.08 272	0.09 376	0.08 316	0.06 195

FADNet_RVC	0.16 372	0.14 447	0.40 499	0.20 400	0.11 382	0.13 241	0.13 100	0.26 344	0.22 293	0.21 387	0.23 318	0.20 335	0.17 379	0.14 255	0.16 353	0.08 295	0.08 397	0.12 444	0.09 376	0.11 427	0.10 406

STTStereo	0.18 405	0.12 406	0.27 458	0.20 400	0.11 382	0.16 329	0.21 433	0.29 394	0.23 303	0.21 387	0.30 415	0.29 431	0.18 392	0.20 404	0.19 398	0.12 441	0.11 454	0.11 427	0.14 473	0.09 376	0.08 338

stereogan	0.22 449	0.11 389	0.21 425	0.20 400	0.12 413	0.31 489	0.19 395	0.35 470	0.44 481	0.22 402	0.39 470	0.35 473	0.27 466	0.33 491	0.22 433	0.10 388	0.12 468	0.10 396	0.10 411	0.14 470	0.13 460

ADCMid	0.25 480	0.15 453	0.40 499	0.20 400	0.14 452	0.25 458	0.26 485	0.34 457	0.38 452	0.36 491	0.44 497	0.34 469	0.40 511	0.35 500	0.33 508	0.10 388	0.09 423	0.11 427	0.11 441	0.13 457	0.12 441

ADCRef	0.19 417	0.12 406	0.41 501	0.20 400	0.12 413	0.22 430	0.18 357	0.32 429	0.36 440	0.26 440	0.32 427	0.17 295	0.23 439	0.24 451	0.24 456	0.07 235	0.06 302	0.09 351	0.09 376	0.08 316	0.08 338

AnyNet_C32	0.26 487	0.16 461	0.36 491	0.20 400	0.16 478	0.25 458	0.30 515	0.32 429	0.44 481	0.31 476	0.49 503	0.30 439	0.33 495	0.40 518	0.33 508	0.12 441	0.12 468	0.12 444	0.14 473	0.14 470	0.15 484

ADCP+	0.20 429	0.10 364	0.33 482	0.20 400	0.12 413	0.22 430	0.26 485	0.31 418	0.34 426	0.26 440	0.37 457	0.22 362	0.22 433	0.27 461	0.27 482	0.09 351	0.06 302	0.08 272	0.08 332	0.09 376	0.10 406

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 392	0.10 364	0.22 431	0.20 400	0.10 335	0.15 299	0.18 357	0.31 418	0.25 340	0.21 387	0.30 415	0.25 398	0.17 379	0.21 420	0.20 404	0.09 351	0.06 302	0.08 272	0.08 332	0.07 254	0.08 338
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 429	0.21 495	0.23 440	0.20 400	0.10 335	0.19 391	0.17 312	0.36 476	0.25 340	0.27 446	0.33 439	0.27 415	0.24 445	0.20 404	0.20 404	0.15 481	0.12 468	0.17 492	0.14 473	0.10 407	0.08 338

StereoDRNet-Refined	0.17 392	0.12 406	0.15 309	0.20 400	0.09 234	0.18 368	0.18 357	0.26 344	0.23 303	0.26 440	0.40 475	0.22 362	0.17 379	0.21 420	0.20 404	0.08 295	0.05 182	0.09 351	0.10 411	0.07 254	0.07 274
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_105_1	0.19 417	0.11 389	0.25 448	0.21 429	0.16 478	0.21 422	0.27 492	0.31 418	0.41 464	0.19 351	0.20 279	0.22 362	0.17 379	0.19 379	0.17 368	0.12 441	0.12 468	0.13 459	0.15 489	0.08 316	0.07 274

testlalala_base	0.10 138	0.09 306	0.14 260	0.21 429	0.08 125	0.10 123	0.14 148	0.13 57	0.10 34	0.07 29	0.15 200	0.07 62	0.08 137	0.10 59	0.12 231	0.08 295	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.05 120

Selective-RAFT	0.11 181	0.10 364	0.11 146	0.21 429	0.08 125	0.16 329	0.13 100	0.20 225	0.22 293	0.10 122	0.10 112	0.11 171	0.10 195	0.15 277	0.11 183	0.05 26	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.05 120

Wz-Net-LNSev	0.22 449	0.16 461	0.38 495	0.21 429	0.13 434	0.25 458	0.23 451	0.32 429	0.43 476	0.30 470	0.41 485	0.31 451	0.18 392	0.22 431	0.25 465	0.10 388	0.09 423	0.08 272	0.08 332	0.12 441	0.11 429

LMCR-Stereo	0.15 349	0.08 232	0.13 225	0.21 429	0.09 234	0.17 350	0.20 416	0.27 365	0.19 241	0.24 423	0.24 330	0.23 379	0.17 379	0.20 404	0.17 368	0.07 235	0.06 302	0.08 272	0.06 181	0.10 407	0.08 338

DGSMNet	0.24 471	0.19 485	0.33 482	0.21 429	0.24 514	0.24 448	0.20 416	0.35 470	0.41 464	0.24 423	0.32 427	0.38 484	0.21 424	0.29 479	0.23 445	0.12 441	0.11 454	0.14 471	0.16 493	0.23 512	0.23 518

FAT-Stereo	0.20 429	0.12 406	0.22 431	0.21 429	0.12 413	0.17 350	0.18 357	0.34 457	0.39 455	0.27 446	0.37 457	0.34 469	0.32 494	0.21 420	0.20 404	0.09 351	0.11 454	0.10 396	0.09 376	0.11 427	0.14 477

FADNet-RVC	0.20 429	0.20 489	0.38 495	0.21 429	0.16 478	0.20 406	0.15 214	0.26 344	0.26 354	0.26 440	0.32 427	0.26 407	0.21 424	0.22 431	0.19 398	0.12 441	0.13 481	0.12 444	0.14 473	0.13 457	0.18 506

S-Stereo	0.20 429	0.12 406	0.25 448	0.21 429	0.13 434	0.20 406	0.18 357	0.32 429	0.43 476	0.23 414	0.36 451	0.28 424	0.30 486	0.19 379	0.22 433	0.09 351	0.12 468	0.10 396	0.10 411	0.13 457	0.13 460

edge stereo	0.22 449	0.13 435	0.20 417	0.21 429	0.13 434	0.23 443	0.16 279	0.32 429	0.42 471	0.32 482	0.40 475	0.38 484	0.35 501	0.25 456	0.24 456	0.13 464	0.11 454	0.14 471	0.11 441	0.12 441	0.13 460

RTSC	0.23 464	0.12 406	0.28 463	0.21 429	0.13 434	0.28 481	0.16 279	0.35 470	0.66 526	0.27 446	0.33 439	0.30 439	0.21 424	0.31 483	0.29 492	0.10 388	0.08 397	0.09 351	0.10 411	0.13 457	0.13 460

ADCS	0.29 497	0.18 482	0.45 505	0.21 429	0.17 493	0.28 481	0.23 451	0.41 502	0.63 522	0.40 502	0.49 503	0.40 496	0.36 503	0.39 514	0.40 522	0.13 464	0.12 468	0.13 459	0.14 473	0.16 492	0.16 495

ADCPNet	0.25 480	0.16 461	0.61 522	0.21 429	0.15 468	0.35 507	0.25 478	0.32 429	0.35 435	0.30 470	0.40 475	0.36 475	0.28 474	0.28 472	0.32 505	0.12 441	0.10 442	0.11 427	0.12 460	0.14 470	0.13 460

CVANet_RVC	0.18 405	0.10 364	0.14 260	0.21 429	0.10 335	0.18 368	0.17 312	0.34 457	0.33 415	0.22 402	0.31 423	0.28 424	0.18 392	0.23 442	0.17 368	0.12 441	0.08 397	0.12 444	0.11 441	0.09 376	0.07 274

SANet	0.24 471	0.14 447	0.28 463	0.21 429	0.11 382	0.27 475	0.24 463	0.38 488	0.64 523	0.36 491	0.40 475	0.43 503	0.26 458	0.27 461	0.24 456	0.12 441	0.09 423	0.10 396	0.09 376	0.13 457	0.11 429

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.22 444	0.06 13	0.08 48	0.12 62	0.10 15	0.10 34	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.11 105	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.04 40

UGAM	0.13 271	0.10 364	0.09 70	0.22 444	0.08 125	0.12 202	0.20 416	0.17 164	0.23 303	0.21 387	0.16 212	0.13 212	0.13 287	0.19 379	0.12 231	0.07 235	0.05 182	0.13 459	0.11 441	0.07 254	0.05 120

CroCo-Stereo Lap2	0.09 77	0.09 306	0.08 29	0.22 444	0.09 234	0.09 77	0.19 395	0.16 128	0.12 83	0.09 90	0.10 112	0.05 1	0.05 9	0.08 15	0.08 17	0.06 113	0.06 302	0.07 191	0.05 104	0.05 98	0.05 120

BUS	0.14 305	0.09 306	0.14 260	0.22 444	0.10 335	0.19 391	0.14 148	0.34 457	0.19 241	0.17 306	0.22 309	0.16 275	0.13 287	0.15 277	0.13 272	0.08 295	0.06 302	0.10 396	0.09 376	0.07 254	0.07 274

RAFT_CTSACE	0.12 246	0.09 306	0.10 105	0.22 444	0.08 125	0.12 202	0.24 463	0.18 193	0.16 181	0.20 373	0.27 384	0.13 212	0.07 102	0.13 230	0.09 52	0.05 26	0.06 302	0.08 272	0.07 268	0.04 15	0.04 40

BSDual-CNN	0.15 349	0.09 306	0.14 260	0.22 444	0.10 335	0.14 273	0.15 214	0.34 457	0.19 241	0.17 306	0.22 309	0.25 398	0.16 356	0.15 277	0.14 309	0.08 295	0.06 302	0.10 396	0.09 376	0.07 254	0.07 274

hknet	0.15 349	0.11 389	0.13 225	0.22 444	0.11 382	0.14 273	0.15 214	0.34 457	0.25 340	0.17 306	0.22 309	0.22 362	0.18 392	0.17 343	0.12 231	0.07 235	0.06 302	0.10 396	0.09 376	0.07 254	0.07 274

WZ-Net	0.28 493	0.17 472	0.78 539	0.22 444	0.16 478	0.34 499	0.29 507	0.39 492	0.57 512	0.24 423	0.55 512	0.37 480	0.24 445	0.33 491	0.35 511	0.09 351	0.08 397	0.09 351	0.10 411	0.14 470	0.16 495

DDUNet	0.22 449	0.17 472	0.21 425	0.22 444	0.15 468	0.25 458	0.24 463	0.29 394	0.30 394	0.31 476	0.36 451	0.33 463	0.25 453	0.24 451	0.20 404	0.18 504	0.13 481	0.17 492	0.11 441	0.16 492	0.16 495

PSMNet-ADL	0.15 349	0.12 406	0.13 225	0.22 444	0.09 234	0.13 241	0.20 416	0.26 344	0.23 303	0.18 336	0.20 279	0.24 385	0.16 356	0.18 364	0.17 368	0.08 295	0.08 397	0.08 272	0.11 441	0.08 316	0.07 274

CroCo-Stereo	0.09 77	0.08 232	0.08 29	0.22 444	0.09 234	0.09 77	0.19 395	0.15 102	0.12 83	0.07 29	0.07 36	0.08 94	0.06 34	0.08 15	0.07 1	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.04 34	0.05 98	0.04 40
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
ICVP	0.15 349	0.09 306	0.12 181	0.22 444	0.09 234	0.17 350	0.21 433	0.25 326	0.23 303	0.18 336	0.30 415	0.26 407	0.18 392	0.17 343	0.14 309	0.09 351	0.07 371	0.08 272	0.07 268	0.07 254	0.07 274
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.17 392	0.12 406	0.15 309	0.22 444	0.11 382	0.19 391	0.17 312	0.32 429	0.48 490	0.20 373	0.25 359	0.17 295	0.13 287	0.21 420	0.16 353	0.10 388	0.06 302	0.08 272	0.07 268	0.09 376	0.08 338

FADNet-RVC-Resample	0.16 372	0.11 389	0.31 476	0.22 444	0.11 382	0.19 391	0.14 148	0.25 326	0.24 319	0.24 423	0.27 384	0.20 335	0.15 330	0.16 311	0.15 337	0.07 235	0.08 397	0.12 444	0.10 411	0.09 376	0.10 406

G-Net	0.24 471	0.16 461	0.36 491	0.22 444	0.16 478	0.51 523	0.23 451	0.29 394	0.34 426	0.36 491	0.38 462	0.31 451	0.29 482	0.27 461	0.26 475	0.11 416	0.09 423	0.12 444	0.09 376	0.16 492	0.13 460

ADCL	0.24 471	0.11 389	0.47 509	0.22 444	0.12 413	0.34 499	0.29 507	0.29 394	0.56 510	0.24 423	0.46 499	0.30 439	0.30 486	0.29 479	0.29 492	0.08 295	0.07 371	0.09 351	0.09 376	0.10 407	0.10 406

AnyNet_C01	0.36 512	0.25 508	1.37 552	0.22 444	0.17 493	0.48 521	0.27 492	0.35 470	0.39 455	0.39 499	0.74 533	0.46 511	0.38 506	0.45 522	0.47 531	0.13 464	0.13 481	0.13 459	0.14 473	0.14 470	0.15 484

DRN-Test	0.19 417	0.11 389	0.20 417	0.22 444	0.10 335	0.22 430	0.22 442	0.39 492	0.37 447	0.24 423	0.32 427	0.26 407	0.21 424	0.22 431	0.24 456	0.11 416	0.07 371	0.11 427	0.10 411	0.09 376	0.07 274

StereoDRNet	0.18 405	0.11 389	0.17 371	0.22 444	0.11 382	0.21 422	0.22 442	0.37 481	0.33 415	0.24 423	0.28 397	0.30 439	0.19 408	0.20 404	0.20 404	0.09 351	0.08 397	0.11 427	0.09 376	0.09 376	0.07 274

XPNet_ROB	0.22 449	0.11 389	0.19 405	0.22 444	0.13 434	0.22 430	0.19 395	0.34 457	0.40 461	0.30 470	0.39 470	0.39 492	0.26 458	0.26 458	0.28 489	0.15 481	0.10 442	0.10 396	0.10 411	0.13 457	0.12 441

AIO-test2	0.10 138	0.08 232	0.10 105	0.23 464	0.08 125	0.11 168	0.10 26	0.23 288	0.23 303	0.08 61	0.09 86	0.08 94	0.05 9	0.10 59	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.08 272	0.09 376	0.05 98	0.05 120

AIO-test1	0.10 138	0.07 135	0.10 105	0.23 464	0.07 70	0.09 77	0.13 100	0.21 247	0.14 138	0.11 149	0.12 155	0.09 119	0.07 102	0.11 105	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.09 351	0.10 411	0.03 1	0.06 195

rvit_stereo_0075_2	0.17 392	0.12 406	0.25 448	0.23 464	0.16 478	0.13 241	0.10 26	0.30 408	0.27 363	0.20 373	0.28 397	0.22 362	0.15 330	0.18 364	0.13 272	0.16 497	0.10 442	0.17 492	0.10 411	0.10 407	0.09 382

test_for_model	0.09 77	0.12 406	0.14 260	0.23 464	0.11 382	0.08 48	0.13 100	0.12 41	0.12 83	0.10 122	0.07 36	0.07 62	0.06 34	0.11 105	0.10 120	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.07 254	0.04 40

CASS	0.13 271	0.12 406	0.11 146	0.23 464	0.09 234	0.15 299	0.17 312	0.18 193	0.19 241	0.17 306	0.18 258	0.15 261	0.15 330	0.14 255	0.14 309	0.09 351	0.06 302	0.10 396	0.08 332	0.09 376	0.07 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDG	0.21 440	0.17 472	0.19 405	0.23 464	0.15 468	0.30 487	0.20 416	0.33 448	0.35 435	0.23 414	0.28 397	0.31 451	0.27 466	0.20 404	0.22 433	0.15 481	0.12 468	0.13 459	0.09 376	0.14 470	0.14 477

TestStereo	0.13 271	0.14 447	0.11 146	0.23 464	0.08 125	0.15 299	0.21 433	0.20 225	0.23 303	0.14 235	0.24 330	0.16 275	0.12 250	0.16 311	0.14 309	0.05 26	0.06 302	0.08 272	0.06 181	0.09 376	0.05 120

RP	0.21 440	0.13 435	0.21 425	0.23 464	0.11 382	0.21 422	0.20 416	0.25 326	0.44 481	0.21 387	0.38 462	0.36 475	0.24 445	0.27 461	0.25 465	0.11 416	0.12 468	0.13 459	0.12 460	0.12 441	0.14 477

DLCB_ROB	0.18 405	0.10 364	0.15 309	0.23 464	0.11 382	0.24 448	0.18 357	0.29 394	0.28 377	0.27 446	0.28 397	0.28 424	0.24 445	0.19 379	0.20 404	0.08 295	0.08 397	0.09 351	0.09 376	0.07 254	0.07 274

StereoVision	0.13 271	0.12 406	0.09 70	0.24 473	0.10 335	0.15 299	0.21 433	0.21 247	0.20 264	0.12 187	0.24 330	0.10 150	0.10 195	0.16 311	0.10 120	0.09 351	0.11 454	0.12 444	0.12 460	0.06 189	0.05 120

sCroCo_RVC	0.12 246	0.09 306	0.23 440	0.24 473	0.11 382	0.19 391	0.14 148	0.17 164	0.14 138	0.10 122	0.13 169	0.12 188	0.07 102	0.14 255	0.11 183	0.08 295	0.08 397	0.08 272	0.08 332	0.05 98	0.07 274

DMCA-RVC	0.17 392	0.10 364	0.15 309	0.24 473	0.11 382	0.18 368	0.18 357	0.25 326	0.24 319	0.21 387	0.26 376	0.25 398	0.27 466	0.18 364	0.20 404	0.12 441	0.08 397	0.13 459	0.10 411	0.10 407	0.08 338

SHD	0.26 487	0.15 453	0.30 474	0.24 473	0.18 499	0.22 430	0.15 214	0.38 488	0.71 530	0.32 482	0.41 485	0.36 475	0.28 474	0.32 489	0.29 492	0.12 441	0.11 454	0.14 471	0.13 470	0.16 492	0.20 512

RTS	0.45 524	0.19 485	3.26 559	0.24 473	0.15 468	0.74 540	0.20 416	0.36 476	0.76 537	0.42 509	0.43 495	0.31 451	0.41 516	0.53 530	0.35 511	0.10 388	0.08 397	0.13 459	0.12 460	0.15 485	0.15 484

RTSA	0.45 524	0.19 485	3.26 559	0.24 473	0.15 468	0.74 540	0.20 416	0.36 476	0.76 537	0.42 509	0.43 495	0.31 451	0.41 516	0.53 530	0.35 511	0.10 388	0.08 397	0.13 459	0.12 460	0.15 485	0.15 484

GANet	0.21 440	0.12 406	0.21 425	0.24 473	0.13 434	0.22 430	0.22 442	0.41 502	0.26 354	0.31 476	0.42 492	0.37 480	0.28 474	0.23 442	0.22 433	0.10 388	0.12 468	0.10 396	0.09 376	0.10 407	0.08 338

TDLM	0.17 392	0.12 406	0.13 225	0.24 473	0.10 335	0.18 368	0.18 357	0.36 476	0.30 394	0.21 387	0.28 397	0.28 424	0.18 392	0.23 442	0.18 386	0.11 416	0.07 371	0.10 396	0.10 411	0.08 316	0.08 338

MSMD_ROB	0.31 503	0.26 509	0.26 451	0.24 473	0.21 508	0.34 499	0.25 478	0.34 457	0.39 455	0.40 502	0.69 527	0.45 507	0.40 511	0.34 494	0.27 482	0.20 511	0.19 509	0.26 514	0.25 517	0.23 512	0.22 516

PWCDC_ROB	0.20 429	0.13 435	0.22 431	0.24 473	0.11 382	0.19 391	0.15 214	0.33 448	0.54 507	0.29 467	0.50 507	0.21 344	0.15 330	0.27 461	0.20 404	0.11 416	0.09 423	0.10 396	0.08 332	0.11 427	0.09 382

Wz-Net-SNSev	0.25 480	0.17 472	0.44 504	0.25 483	0.14 452	0.26 466	0.23 451	0.38 488	0.56 510	0.30 470	0.55 512	0.39 492	0.26 458	0.23 442	0.30 497	0.10 388	0.09 423	0.09 351	0.10 411	0.11 427	0.11 429

Nwc_Net	0.23 464	0.16 461	0.21 425	0.25 483	0.14 452	0.24 448	0.26 485	0.37 481	0.38 452	0.22 402	0.41 485	0.30 439	0.28 474	0.28 472	0.25 465	0.11 416	0.10 442	0.17 492	0.20 506	0.10 407	0.10 406

DANet	0.21 440	0.15 453	0.28 463	0.25 483	0.13 434	0.22 430	0.19 395	0.27 365	0.27 363	0.28 460	0.32 427	0.35 473	0.31 490	0.31 483	0.23 445	0.11 416	0.09 423	0.11 427	0.10 411	0.13 457	0.11 429
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.22 449	0.19 485	0.24 443	0.25 483	0.13 434	0.29 484	0.26 485	0.33 448	0.41 464	0.31 476	0.31 423	0.32 460	0.23 439	0.30 482	0.21 424	0.11 416	0.17 504	0.10 396	0.10 411	0.08 316	0.09 382

ETE_ROB	0.23 464	0.17 472	0.22 431	0.25 483	0.13 434	0.26 466	0.29 507	0.31 418	0.36 440	0.28 460	0.36 451	0.45 507	0.26 458	0.27 461	0.26 475	0.11 416	0.08 397	0.12 444	0.09 376	0.14 470	0.13 460

FC-DCNN v2	0.33 508	0.27 511	0.28 463	0.26 488	0.23 512	0.37 510	0.28 498	0.40 496	0.43 476	0.45 515	0.56 517	0.51 517	0.40 511	0.37 509	0.29 492	0.21 515	0.20 512	0.27 517	0.26 518	0.25 520	0.24 519

GASNet	0.22 449	0.23 500	0.33 482	0.26 488	0.17 493	0.26 466	0.16 279	0.44 513	0.42 471	0.27 446	0.24 330	0.30 439	0.15 330	0.27 461	0.18 386	0.12 441	0.08 397	0.12 444	0.11 441	0.16 492	0.07 274

Anonymous3	0.16 372	0.13 435	0.33 482	0.26 488	0.14 452	0.27 475	0.17 312	0.28 384	0.28 377	0.15 262	0.17 233	0.14 232	0.10 195	0.15 277	0.12 231	0.08 295	0.08 397	0.08 272	0.08 332	0.08 316	0.11 429

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 449	0.21 495	0.24 443	0.26 488	0.11 382	0.23 443	0.14 148	0.39 492	0.24 319	0.32 482	0.36 451	0.30 439	0.21 424	0.19 379	0.21 424	0.17 502	0.14 490	0.21 506	0.16 493	0.12 441	0.12 441

AF-Net	0.22 449	0.17 472	0.17 371	0.26 488	0.13 434	0.25 458	0.24 463	0.32 429	0.50 498	0.25 436	0.33 439	0.38 484	0.26 458	0.28 472	0.25 465	0.11 416	0.10 442	0.16 489	0.11 441	0.11 427	0.10 406

NCC-stereo	0.24 471	0.15 453	0.31 476	0.26 488	0.16 478	0.20 406	0.30 515	0.40 496	0.40 461	0.24 423	0.38 462	0.33 463	0.28 474	0.36 505	0.27 482	0.12 441	0.11 454	0.15 483	0.22 511	0.13 457	0.13 460

Abc-Net	0.24 471	0.15 453	0.31 476	0.26 488	0.16 478	0.20 406	0.30 515	0.40 496	0.40 461	0.24 423	0.38 462	0.33 463	0.28 474	0.36 505	0.27 482	0.12 441	0.11 454	0.15 483	0.22 511	0.13 457	0.13 460
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.24 471	0.17 472	0.42 503	0.26 488	0.16 478	0.22 430	0.28 498	0.37 481	0.50 498	0.26 440	0.29 409	0.24 385	0.28 474	0.21 420	0.22 433	0.15 481	0.11 454	0.20 505	0.18 504	0.12 441	0.13 460

FC-DCNN	0.33 508	0.27 511	0.28 463	0.26 488	0.23 512	0.37 510	0.28 498	0.40 496	0.43 476	0.45 515	0.55 512	0.51 517	0.40 511	0.37 509	0.30 497	0.21 515	0.20 512	0.27 517	0.26 518	0.25 520	0.24 519

LSM	0.33 508	0.20 489	0.58 520	0.26 488	0.60 546	0.34 499	0.25 478	0.42 507	0.48 490	0.45 515	0.58 521	0.42 499	0.36 503	0.35 500	0.25 465	0.12 441	0.20 512	0.14 471	0.16 493	0.19 506	0.33 533

FBW_ROB	0.24 471	0.17 472	0.22 431	0.26 488	0.14 452	0.25 458	0.22 442	0.41 502	0.41 464	0.41 506	0.41 485	0.42 499	0.27 466	0.31 483	0.23 445	0.09 351	0.14 490	0.14 471	0.12 460	0.11 427	0.09 382

LALA_ROB	0.25 480	0.16 461	0.22 431	0.26 488	0.17 493	0.27 475	0.27 492	0.42 507	0.37 447	0.33 486	0.38 462	0.51 517	0.26 458	0.28 472	0.27 482	0.16 497	0.09 423	0.12 444	0.11 441	0.13 457	0.12 441

MANE	0.45 524	0.27 511	0.27 458	0.27 500	0.24 514	0.47 519	0.31 521	0.55 530	0.59 516	0.72 534	1.13 553	1.15 545	0.61 536	0.52 528	0.37 516	0.21 515	0.20 512	0.27 517	0.31 528	0.25 520	0.24 519

PSMNet_ROB	0.21 440	0.11 389	0.15 309	0.27 500	0.15 468	0.24 448	0.35 525	0.43 511	0.37 447	0.27 446	0.32 427	0.32 460	0.22 433	0.21 420	0.26 475	0.12 441	0.08 397	0.13 459	0.11 441	0.09 376	0.09 382

ELAS	0.41 519	0.29 518	0.33 482	0.27 500	0.24 514	0.60 530	0.36 526	0.50 524	0.50 498	0.71 532	0.79 537	0.67 532	0.54 529	0.51 526	0.42 526	0.22 519	0.20 512	0.27 517	0.26 518	0.26 524	0.25 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RGC	0.25 480	0.20 489	0.29 471	0.28 503	0.16 478	0.22 430	0.23 451	0.32 429	0.44 481	0.27 446	0.40 475	0.38 484	0.27 466	0.36 505	0.22 433	0.11 416	0.13 481	0.17 492	0.17 500	0.14 470	0.16 495

XQC	0.28 493	0.23 500	0.51 511	0.28 503	0.19 502	0.34 499	0.27 492	0.36 476	0.57 512	0.31 476	0.30 415	0.37 480	0.30 486	0.38 511	0.38 518	0.13 464	0.09 423	0.15 483	0.12 460	0.17 499	0.18 506

PA-Net	0.23 464	0.18 482	0.33 482	0.28 503	0.22 510	0.21 422	0.38 530	0.29 394	0.39 455	0.22 402	0.32 427	0.25 398	0.26 458	0.20 404	0.25 465	0.09 351	0.23 524	0.15 483	0.22 511	0.09 376	0.13 460
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PASM	0.32 505	0.24 503	0.48 510	0.28 503	0.27 522	0.29 484	0.30 515	0.34 457	0.49 495	0.35 489	0.39 470	0.46 511	0.34 499	0.34 494	0.35 511	0.23 523	0.25 526	0.26 514	0.28 523	0.23 512	0.21 514

PDISCO_ROB	0.27 489	0.16 461	0.26 451	0.28 503	0.20 505	0.32 490	0.26 485	0.44 513	0.57 512	0.28 460	0.40 475	0.45 507	0.29 482	0.33 491	0.34 510	0.12 441	0.09 423	0.17 492	0.16 493	0.17 499	0.13 460

DispFullNet	0.27 489	0.21 495	0.65 525	0.28 503	0.16 478	0.26 466	0.17 312	0.33 448	0.58 515	0.27 446	0.38 462	0.43 503	0.23 439	0.38 511	0.23 445	0.12 441	0.06 302	0.19 503	0.11 441	0.21 508	0.15 484

ELAS_RVC	0.41 519	0.29 518	0.33 482	0.28 503	0.24 514	0.54 525	0.36 526	0.49 522	0.59 516	0.72 534	0.74 533	0.65 530	0.54 529	0.54 532	0.40 522	0.22 519	0.20 512	0.27 517	0.26 518	0.26 524	0.25 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Syn2CoEx	0.21 440	0.16 461	0.27 458	0.29 510	0.14 452	0.26 466	0.20 416	0.33 448	0.31 401	0.28 460	0.36 451	0.27 415	0.25 453	0.19 379	0.24 456	0.16 497	0.12 468	0.14 471	0.11 441	0.09 376	0.08 338

CC-Net-ROB	0.28 493	0.31 520	0.36 491	0.29 510	0.15 468	0.25 458	0.19 395	0.45 516	0.33 415	0.39 499	0.37 457	0.39 492	0.31 490	0.27 461	0.26 475	0.24 525	0.19 509	0.30 526	0.23 515	0.18 503	0.15 484

SQANet	0.23 464	0.23 500	0.30 474	0.30 512	0.19 502	0.27 475	0.13 100	0.29 394	0.33 415	0.24 423	0.37 457	0.31 451	0.22 433	0.27 461	0.23 445	0.15 481	0.10 442	0.21 506	0.16 493	0.21 508	0.15 484

FCDSN-DC	0.33 508	0.28 515	0.28 463	0.30 512	0.24 514	0.39 514	0.28 498	0.42 507	0.42 471	0.43 512	0.53 509	0.51 517	0.41 516	0.36 505	0.30 497	0.21 515	0.20 512	0.27 517	0.26 518	0.25 520	0.24 519
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	0.32 505	0.21 495	0.55 516	0.30 512	0.15 468	0.34 499	0.17 312	0.52 526	0.46 488	0.46 518	0.55 512	0.59 524	0.39 508	0.35 500	0.37 516	0.15 481	0.14 490	0.18 501	0.21 508	0.16 492	0.15 484

BEATNet-Init1	0.52 530	0.27 511	0.62 523	0.30 512	0.21 508	0.76 544	0.29 507	0.54 529	0.65 525	0.86 543	0.95 544	2.07 561	0.62 538	0.56 534	0.42 526	0.18 504	0.18 506	0.23 511	0.22 511	0.22 511	0.21 514

PVD	0.39 514	0.20 489	0.39 497	0.31 516	0.22 510	0.29 484	0.43 536	0.52 526	0.96 544	0.55 524	0.79 537	0.53 521	0.59 535	0.52 528	0.38 518	0.19 509	0.14 490	0.17 492	0.14 473	0.24 519	0.31 531

FADE	0.45 524	0.33 522	1.03 548	0.33 517	0.25 520	0.35 507	0.29 507	0.64 537	1.07 545	0.43 512	0.41 485	0.42 499	0.53 527	0.70 540	0.51 537	0.30 528	0.21 523	0.41 532	0.38 532	0.23 512	0.22 516

NCCL2	0.23 464	0.15 453	0.17 371	0.34 518	0.18 499	0.24 448	0.23 451	0.34 457	0.28 377	0.31 476	0.38 462	0.38 484	0.28 474	0.23 442	0.24 456	0.15 481	0.12 468	0.18 501	0.21 508	0.13 457	0.13 460

CSAN	0.29 497	0.24 503	0.27 458	0.34 518	0.19 502	0.33 496	0.42 534	0.37 481	0.50 498	0.38 497	0.40 475	0.44 505	0.33 495	0.28 472	0.30 497	0.20 511	0.16 499	0.19 503	0.19 505	0.14 470	0.15 484

HCRNet	0.16 372	0.24 503	0.12 181	0.35 520	0.11 382	0.15 299	0.17 312	0.26 344	0.22 293	0.19 351	0.24 330	0.21 344	0.14 312	0.15 277	0.13 272	0.11 416	0.07 371	0.11 427	0.10 411	0.09 376	0.07 274

GANetREF_RVC	0.31 503	0.34 524	0.27 458	0.35 520	0.16 478	0.32 490	0.41 531	0.48 520	0.51 505	0.35 489	0.35 448	0.34 469	0.33 495	0.39 514	0.32 505	0.27 527	0.20 512	0.29 524	0.15 489	0.18 503	0.17 503
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
PSMNet-RUCA	0.27 489	0.33 522	0.41 501	0.36 522	0.32 529	0.18 368	0.19 395	0.42 507	0.30 394	0.33 486	0.41 485	0.39 492	0.25 453	0.31 483	0.20 404	0.18 504	0.10 442	0.25 513	0.15 489	0.21 508	0.16 495

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 502	0.24 503	0.29 471	0.36 522	0.16 478	0.34 499	0.30 515	0.32 429	0.42 471	0.40 502	0.46 499	0.38 484	0.31 490	0.34 494	0.28 489	0.19 509	0.20 512	0.26 514	0.29 524	0.18 503	0.19 511

Consistency-Raft	0.44 522	0.40 529	0.45 505	0.37 524	0.43 534	0.46 517	0.41 531	0.57 533	0.55 508	0.32 482	0.73 531	0.33 463	0.48 524	0.42 521	0.49 533	0.39 533	0.35 534	0.45 533	0.51 541	0.42 533	0.29 528

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 521	0.39 528	0.54 514	0.40 525	0.20 505	0.64 532	0.32 523	0.53 528	0.72 531	0.71 532	0.72 530	0.61 526	0.54 529	0.51 526	0.46 530	0.20 511	0.19 509	0.29 524	0.30 526	0.23 512	0.18 506

SGM+DAISY	0.56 533	0.57 535	0.65 525	0.40 525	0.54 539	0.66 535	0.49 538	0.56 531	0.45 487	0.66 528	0.69 527	0.67 532	0.56 533	0.63 537	0.56 539	0.59 545	0.48 543	0.50 535	0.50 540	0.52 536	0.58 544

anonymity	0.53 531	0.58 536	0.65 525	0.41 527	0.61 547	0.53 524	0.41 531	0.56 531	0.41 464	0.55 524	0.50 507	0.49 516	0.55 532	0.58 535	0.50 536	0.58 544	0.50 547	0.51 536	0.51 541	0.51 535	0.57 543

NVStereoNet_ROB	0.46 528	0.36 526	0.46 508	0.41 527	0.28 523	0.34 499	0.34 524	0.48 520	0.60 519	0.72 534	0.93 542	0.70 535	0.66 539	0.47 523	0.60 541	0.22 519	0.33 533	0.34 528	0.34 531	0.30 527	0.30 530
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.39 514	0.37 527	0.52 512	0.44 529	0.28 523	0.58 527	0.24 463	0.41 502	0.62 521	0.40 502	0.49 503	0.46 511	0.33 495	0.40 518	0.32 505	0.30 528	0.30 530	0.39 530	0.33 529	0.29 526	0.28 527

ACVNet_1	0.44 522	0.49 533	0.60 521	0.45 530	0.28 523	0.49 522	0.27 492	0.57 533	0.72 531	0.62 527	0.58 521	0.74 536	0.49 525	0.50 525	0.35 511	0.26 526	0.24 525	0.39 530	0.29 524	0.31 530	0.24 519

ACVNet-4b	0.39 514	0.53 534	0.55 516	0.45 530	0.24 514	0.47 519	0.18 357	0.49 522	0.64 523	0.42 509	0.45 498	0.60 525	0.27 466	0.34 494	0.24 456	0.33 531	0.14 490	0.48 534	0.42 534	0.30 527	0.26 526

SPS-STEREO	0.57 534	0.58 536	0.65 525	0.45 530	0.55 541	0.62 531	0.44 537	0.62 536	0.50 498	0.68 530	0.64 523	0.66 531	0.57 534	0.61 536	0.60 541	0.62 547	0.47 542	0.51 536	0.49 538	0.55 540	0.58 544
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.40 517	0.40 529	0.53 513	0.46 533	0.30 527	0.65 533	0.24 463	0.46 518	0.68 528	0.41 506	0.49 503	0.48 515	0.42 519	0.39 514	0.31 504	0.32 530	0.28 528	0.37 529	0.30 526	0.32 531	0.29 528

JetBlue	0.71 539	0.45 532	1.14 550	0.51 534	0.47 536	2.02 561	0.64 548	0.75 540	0.70 529	0.69 531	0.77 536	1.22 547	0.83 546	1.03 557	1.01 557	0.40 534	0.28 528	0.33 527	0.33 529	0.30 527	0.34 534

MFMNet_re	0.64 535	0.66 542	0.65 525	0.51 534	0.69 551	0.69 536	0.57 544	0.64 537	0.73 535	0.60 526	0.73 531	0.62 527	0.67 540	0.65 538	0.60 541	0.66 549	0.58 556	0.63 540	0.59 544	0.68 547	0.69 553

SAMSARA	0.40 517	0.28 515	0.33 482	0.55 536	0.39 530	0.82 547	1.23 561	0.47 519	0.51 505	0.36 491	0.35 448	0.55 523	0.39 508	0.38 511	0.39 520	0.15 481	0.20 512	0.15 483	0.14 473	0.23 512	0.20 512

RainbowNet	0.54 532	0.61 538	0.70 537	0.57 537	0.43 534	0.65 533	0.37 529	0.60 535	0.87 541	0.50 520	0.66 524	0.64 528	0.47 523	0.49 524	0.43 529	0.47 539	0.48 543	0.52 538	0.41 533	0.52 536	0.40 538

ACVNet_2	0.66 538	0.66 542	0.68 533	0.63 538	0.41 532	0.71 538	0.49 538	0.96 549	1.39 554	0.89 544	1.09 549	1.04 541	0.73 542	0.54 532	0.47 531	0.43 537	0.40 536	0.53 539	0.44 535	0.47 534	0.35 535

MADNet+	0.75 542	0.71 544	3.70 562	0.66 539	0.41 532	0.98 552	0.97 559	0.69 539	0.73 535	0.52 521	0.57 519	0.64 528	0.68 541	0.86 549	1.01 557	0.34 532	0.36 535	0.28 523	0.23 515	0.36 532	0.31 531

IMH-64-1	0.65 536	0.61 538	0.68 533	0.71 540	0.51 537	0.59 528	0.49 538	0.91 545	0.85 539	0.74 538	1.02 546	0.81 537	0.78 544	0.79 542	0.49 533	0.42 535	0.46 538	0.71 542	0.47 536	0.52 536	0.39 536

IMH-64	0.65 536	0.61 538	0.68 533	0.71 540	0.51 537	0.59 528	0.49 538	0.91 545	0.85 539	0.74 538	1.02 546	0.81 537	0.78 544	0.79 542	0.49 533	0.42 535	0.46 538	0.71 542	0.47 536	0.52 536	0.39 536

IMH	0.71 539	0.64 541	0.68 533	0.76 542	0.54 539	0.69 536	0.54 542	0.98 551	1.10 547	0.82 542	1.09 549	0.89 539	0.88 549	0.87 550	0.52 538	0.44 538	0.50 547	0.75 545	0.51 541	0.56 541	0.41 539

PWCK	0.71 539	0.94 553	0.95 546	0.76 542	0.31 528	0.74 540	0.36 526	0.90 544	0.90 542	0.96 547	0.75 535	0.95 540	0.61 536	0.87 550	0.66 544	0.72 550	0.46 538	0.75 545	0.49 538	0.69 549	0.44 540

TorneroNet-64	0.76 543	0.72 545	0.74 538	0.78 544	0.58 545	0.91 551	0.56 543	0.84 543	1.29 551	0.66 528	0.90 540	1.40 553	0.75 543	0.85 548	0.67 547	0.49 540	0.46 538	0.72 544	0.59 544	0.67 546	0.53 542

LVE	0.83 547	0.85 551	0.85 544	0.80 545	0.56 542	1.04 557	0.65 549	1.05 554	1.47 557	0.96 547	1.22 557	1.10 544	0.85 547	0.83 545	0.71 549	0.49 540	0.55 553	0.76 548	0.60 546	0.65 544	0.59 549

Dean	0.87 548	0.86 552	0.79 541	0.81 546	0.56 542	0.90 548	0.63 546	1.15 560	1.73 560	1.15 555	1.15 554	1.31 550	0.99 553	0.81 544	0.81 553	0.57 543	0.56 554	0.77 549	0.64 547	0.66 545	0.58 544

TorneroNet	0.82 546	0.74 546	0.81 543	0.84 547	0.63 548	0.99 553	0.63 546	0.96 549	1.16 548	0.80 541	1.11 551	1.36 552	0.86 548	0.93 553	0.80 552	0.56 542	0.49 545	0.78 550	0.66 549	0.73 552	0.63 552

WAO-7	0.79 544	0.78 547	0.54 514	0.85 548	0.67 550	0.74 540	0.68 552	1.05 554	1.32 552	0.90 545	1.20 556	1.04 541	0.92 550	0.69 539	0.66 544	0.60 546	0.62 557	0.67 541	0.68 550	0.64 543	0.58 544

WAO-6	0.81 545	0.80 548	0.62 523	0.86 549	0.63 548	0.76 544	0.58 545	0.98 551	1.54 559	0.90 545	0.96 545	1.07 543	1.03 554	0.70 540	0.66 544	0.72 550	0.49 545	0.90 553	0.71 551	0.68 547	0.58 544

UNDER WATER-64	0.95 551	0.94 553	1.43 554	0.87 550	0.56 542	1.18 560	0.87 556	0.77 541	0.94 543	1.04 550	0.85 539	1.58 558	1.21 560	0.94 554	0.96 555	0.87 556	0.57 555	1.03 556	0.88 557	0.78 553	0.73 554

JetRed	1.62 558	1.46 561	2.98 557	0.92 551	1.21 560	4.99 564	1.53 563	1.27 562	1.39 554	1.83 561	1.74 562	1.60 559	0.95 551	1.41 560	2.45 564	0.90 558	1.60 563	0.93 554	0.90 558	1.35 560	0.99 560

WAO-8	0.91 549	0.81 549	0.65 525	0.94 552	0.69 551	0.90 548	0.67 550	1.07 557	1.83 562	1.06 552	1.45 559	1.30 548	1.07 555	0.84 546	0.78 550	0.74 552	0.53 550	0.86 551	0.75 552	0.69 549	0.62 550

Venus	0.91 549	0.81 549	0.65 525	0.94 552	0.69 551	0.90 548	0.67 550	1.07 557	1.83 562	1.06 552	1.45 559	1.30 548	1.07 555	0.84 546	0.78 550	0.74 552	0.53 550	0.86 551	0.75 552	0.69 549	0.62 550

UNDER WATER	0.97 552	0.97 555	1.42 553	0.99 554	0.70 554	1.12 559	0.84 555	0.80 542	1.08 546	1.01 549	0.90 540	1.55 557	1.22 561	1.03 557	1.00 556	0.78 554	0.53 550	1.02 555	0.87 556	0.80 554	0.74 555

GCST	0.37 513	0.42 531	0.26 451	1.02 555	0.39 530	0.18 368	0.08 7	0.20 225	0.17 200	0.28 460	0.25 359	0.15 261	0.12 250	0.16 311	0.14 309	0.64 548	0.43 537	0.75 545	0.65 548	0.63 542	0.46 541

HanzoNet	1.29 557	1.26 560	1.19 551	1.12 556	0.85 556	1.02 556	0.83 554	1.03 553	1.48 558	1.64 560	1.61 561	2.50 563	1.72 562	1.61 561	1.61 560	1.26 561	0.80 560	1.31 561	1.01 559	1.02 558	0.86 558

notaker	0.97 552	1.11 556	0.98 547	1.13 557	0.81 555	0.73 539	0.68 552	0.93 547	1.16 548	1.18 557	1.18 555	1.41 554	1.16 559	1.08 559	0.69 548	0.81 555	0.64 558	1.17 558	0.79 554	0.98 556	0.80 557

DPSimNet_ROB	1.11 556	1.23 559	0.78 539	1.13 557	0.88 558	1.10 558	1.13 560	1.16 561	1.23 550	1.43 559	1.02 546	1.41 554	1.10 558	0.90 552	1.60 559	1.46 563	0.51 549	1.21 560	1.03 560	0.90 555	1.01 561

ktn	1.01 554	1.21 558	0.80 542	1.23 559	0.86 557	1.01 555	0.87 556	0.94 548	1.39 554	1.04 550	1.12 552	1.15 545	1.07 555	0.94 554	0.59 540	1.28 562	0.71 559	1.38 562	0.83 555	1.02 558	0.75 556

KSHMR	1.09 555	1.17 557	0.88 545	1.25 560	1.00 559	0.99 553	0.96 558	1.13 559	1.37 553	1.16 556	1.29 558	1.41 554	0.96 552	1.01 556	0.92 554	1.03 559	1.08 561	1.20 559	1.03 560	1.01 557	0.97 559

ASD4	3.54 561	3.38 565	2.05 556	1.72 561	2.51 564	9.03 568	17.71 569	2.25 563	5.51 566	2.46 563	2.81 565	2.03 560	3.36 564	2.73 563	5.06 565	1.22 560	1.34 562	1.13 557	1.33 562	1.68 561	1.49 563

MADNet++	1.95 559	1.75 562	1.59 555	1.82 562	1.69 562	2.33 562	1.40 562	2.35 564	2.09 564	2.57 564	2.36 564	2.24 562	2.17 563	2.28 562	2.34 562	1.87 564	1.66 564	1.54 563	1.34 563	1.92 562	1.77 564

tt	4.67 563	0.06 54	3.55 561	2.02 563	1.55 561	10.25 569	16.71 568	8.91 573	5.03 565	1.31 558	0.94 543	4.71 564	4.76 565	3.33 564	5.87 567	6.06 572	10.30 576	1.88 566	2.11 566	2.75 564	1.21 562

xxxxx1	7.79 565	5.02 568	7.31 566	3.12 564	3.85 565	16.35 573	22.88 571	5.86 569	8.69 568	7.97 569	8.54 567	9.12 571	8.27 569	10.18 571	10.92 569	2.42 566	2.45 566	3.56 569	12.37 573	3.77 565	3.06 567

tt_ll	7.79 565	5.02 568	7.31 566	3.12 564	3.85 565	16.35 573	22.88 571	5.86 569	8.69 568	7.97 569	8.54 567	9.12 571	8.27 569	10.18 571	10.92 569	2.42 566	2.45 566	3.56 569	12.37 573	3.77 565	3.06 567

ff	7.79 565	5.02 568	7.31 566	3.12 564	3.85 565	16.35 573	22.88 571	5.86 569	8.69 568	7.97 569	8.54 567	9.12 571	8.27 569	10.18 571	10.92 569	2.42 566	2.45 566	3.56 569	12.37 573	3.77 565	3.06 567

PML	8.91 571	9.34 575	6.13 564	5.35 567	6.41 568	14.99 572	23.38 576	5.27 565	6.83 567	18.04 577	28.19 582	7.67 569	6.83 567	7.85 570	5.75 566	5.35 571	1.83 565	5.95 575	1.93 565	8.64 573	2.52 566

DGTPSM_ROB	8.06 569	4.48 566	8.63 572	5.35 567	10.72 571	8.32 566	22.97 574	5.46 566	13.35 573	5.12 566	9.92 570	5.08 565	10.40 572	5.52 567	12.58 572	3.79 569	8.00 571	3.50 567	7.02 570	3.83 568	7.14 572

DPSMNet_ROB	8.06 569	4.48 566	8.63 572	5.37 569	10.74 572	8.32 566	22.98 575	5.46 566	13.36 574	5.12 566	9.92 570	5.08 565	10.40 572	5.53 568	12.58 572	3.80 570	8.00 571	3.50 567	7.02 570	3.83 568	7.14 572

USTest	6.22 564	2.73 564	3.00 558	6.57 570	7.29 569	14.37 571	21.57 570	7.00 572	9.56 571	5.34 568	6.10 566	5.72 567	7.64 568	6.41 569	6.96 568	1.97 565	3.42 570	1.64 564	2.15 567	2.66 563	2.36 565

Anonymous_1	10.96 574	7.92 572	7.46 569	10.33 571	10.06 570	18.65 577	26.34 577	11.06 574	13.44 575	9.40 572	10.05 572	9.67 574	11.23 574	10.73 574	12.72 574	6.42 573	8.38 573	5.77 572	10.61 572	12.12 574	6.77 571

DPSM_ROB	11.15 575	8.58 573	8.00 570	10.88 572	11.58 573	19.10 578	26.71 578	12.05 575	14.07 576	10.36 573	10.84 573	10.33 575	11.86 575	11.70 575	13.54 575	6.99 574	8.79 574	5.89 573	6.95 568	7.29 571	7.42 574

DPSM	11.15 575	8.58 573	8.00 570	10.88 572	11.58 573	19.10 578	26.71 578	12.05 575	14.07 576	10.36 573	10.84 573	10.33 575	11.86 575	11.70 575	13.54 575	6.99 574	8.79 574	5.89 573	6.95 568	7.29 571	7.42 574

TCMNet-wrong-test	3.67 562	5.48 571	3.89 563	12.18 574	11.75 575	4.65 563	3.88 564	1.06 556	0.72 531	1.09 554	2.15 563	6.30 568	0.53 527	3.43 565	2.36 563	0.89 557	0.20 512	1.87 565	1.69 564	5.57 570	3.62 570

HaxPig	15.71 577	18.52 580	19.18 577	16.89 575	15.89 577	7.73 565	7.60 565	13.31 577	10.82 572	15.42 576	14.91 575	15.98 577	14.92 577	15.58 577	15.98 577	18.95 579	16.73 577	19.46 579	18.08 579	19.26 579	19.05 580

LRCNet_RVC	10.62 573	13.42 576	7.30 565	18.92 576	2.07 563	0.33 496	0.30 515	5.59 568	0.48 490	13.03 575	17.94 576	8.87 570	5.65 566	4.79 566	1.89 561	23.51 580	2.73 569	27.55 581	25.71 581	16.07 578	16.33 579

MEDIAN_ROB	20.38 578	24.04 581	23.31 579	21.23 577	21.71 578	10.40 570	7.92 566	17.64 578	15.50 578	20.12 578	19.70 577	20.34 578	20.32 578	21.19 578	21.13 578	23.81 581	21.81 581	24.98 580	23.76 580	24.71 580	23.93 581

CasAABBNet	22.42 579	17.33 578	16.01 574	22.01 578	23.28 579	38.32 580	53.80 581	24.14 580	28.41 581	20.60 579	21.77 579	20.89 580	23.91 580	23.43 579	27.36 580	14.07 576	17.69 579	11.83 577	14.01 577	14.67 575	14.95 577

Selective-RAFT-Error	22.47 580	17.37 579	16.09 575	22.06 579	23.34 580	38.39 581	53.83 582	24.29 582	28.47 582	20.74 580	21.83 580	20.81 579	23.90 579	23.54 581	27.53 582	14.08 577	17.69 579	11.82 576	14.00 576	14.69 576	15.00 578

LSM0	22.87 581	17.28 577	18.96 576	22.19 580	29.04 582	38.42 582	53.71 580	24.28 581	28.31 580	20.78 581	21.00 578	21.43 581	24.16 581	23.50 580	27.39 581	14.09 578	17.38 578	11.84 578	14.04 578	14.73 577	14.89 576

AVERAGE_ROB	24.90 582	29.20 582	28.14 580	24.89 581	24.64 581	17.75 576	11.12 567	21.45 579	19.93 579	25.12 582	24.46 581	25.12 582	25.46 582	24.69 582	22.83 579	29.76 582	27.13 582	28.97 582	27.95 582	29.91 581	29.47 582

test_example2	98.32 583	94.13 583	45.89 581	96.35 582	109.85 583	88.61 583	95.45 583	25.75 583	94.37 583	130.00 584	126.06 584	58.17 583	74.63 583	88.51 583	79.96 583	150.23 583	221.02 583	77.62 583	99.10 583	113.75 583	96.94 583

DLNR_Zeroshot_test	10.40 572	1.82 563	19.49 578	120.77 583	13.11 576	0.06 8	0.13 100	0.23 288	0.10 34	0.07 29	0.10 112	0.09 119	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.13 464	0.04 21	0.06 99	0.04 34	51.54 582	0.04 40

ccccc	245.47 584	285.66 584	306.18 584	368.85 584	370.60 584	123.16 584	145.33 584	115.05 584	110.08 584	126.68 583	110.87 583	122.83 584	165.88 584	252.94 584	276.56 584	384.56 584	353.86 584	254.69 584	223.00 584	425.87 584	386.83 584

Low-res two-view benchmark