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

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

2.25w	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

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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

water-stereo	0.09 77	0.06 54	0.08 29	0.16 140	0.07 70	0.09 77	0.13 100	0.15 102	0.13 114	0.11 149	0.12 155	0.08 94	0.09 163	0.07 4	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.04 15	0.04 40

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

AIO-Stereo	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

SA-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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.10 138	0.06 54	0.10 105	0.17 214	0.08 125	0.11 168	0.14 148	0.23 288	0.11 60	0.12 187	0.19 267	0.11 171	0.08 137	0.09 33	0.11 183	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.05 120
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
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

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

SCV_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSM-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

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

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

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

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

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

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

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

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 + 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

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

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
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

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

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

HITNet	0.10 138	0.06 54	0.12 181	0.14 29	0.06 13	0.11 168	0.10 26	0.18 193	0.18 226	0.13 214	0.16 212	0.14 232	0.11 220	0.15 277	0.13 272	0.06 113	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.06 189	0.05 120
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_stereo_0081_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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

iRAFT	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_0105_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_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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

test_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

FADNet_RVC	0.16 372	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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

TorneroNet-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

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

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-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

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

TorneroNet	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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