Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

3.5w_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

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

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

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

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

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

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

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

4.25w-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

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

2.75w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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.
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
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

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+_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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 + 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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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
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
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

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.
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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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