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

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.15 20	0.11 13	0.16 3	0.10 1	0.09 5	0.07 3	0.10 30	0.06 1	0.15 14	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.05 21

IGEV	0.11 13	0.06 1	0.17 29	0.15 3	0.11 104	0.16 43	0.13 37	0.21 30	0.16 25	0.11 17	0.15 64	0.09 16	0.07 2	0.14 8	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.05 21

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 6	0.09 26	0.12 6	0.13 37	0.17 7	0.11 3	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 43	0.10 1	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 45	0.09 26	0.15 20	0.11 13	0.16 3	0.10 1	0.08 1	0.06 1	0.10 30	0.07 2	0.17 43	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

MonSter	0.10 2	0.08 8	0.13 1	0.17 16	0.08 9	0.14 12	0.12 20	0.24 72	0.19 62	0.09 5	0.11 16	0.08 3	0.07 2	0.14 8	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

111111	0.11 13	0.07 2	0.17 29	0.19 84	0.11 104	0.13 10	0.11 13	0.22 40	0.15 20	0.11 17	0.12 23	0.12 48	0.08 6	0.18 61	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 166	0.06 74

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 6	0.09 26	0.12 6	0.13 37	0.18 12	0.13 11	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 6	0.16 30	0.10 1	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 8	0.16 23	0.17 16	0.08 9	0.16 43	0.12 20	0.17 7	0.12 7	0.10 10	0.07 3	0.10 30	0.08 6	0.14 8	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 45	0.07 1	0.15 20	0.11 13	0.17 7	0.11 3	0.08 1	0.06 1	0.10 30	0.08 6	0.18 61	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

AIO_rvc	0.12 37	0.11 133	0.22 60	0.19 84	0.10 65	0.15 20	0.17 142	0.20 24	0.16 25	0.11 17	0.13 35	0.13 59	0.08 6	0.22 129	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.07 146

DEFOM-Stereo	0.11 13	0.08 8	0.17 29	0.17 16	0.09 26	0.22 190	0.14 56	0.14 2	0.16 25	0.11 17	0.10 14	0.09 16	0.08 6	0.21 114	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 3	0.17 16	0.08 9	0.09 1	0.13 37	0.24 72	0.13 11	0.10 10	0.09 11	0.09 16	0.08 6	0.18 61	0.12 40	0.07 66	0.06 142	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 204	0.72 529	0.70 450	0.17 16	0.08 9	0.15 20	0.15 80	0.18 12	0.16 25	0.13 43	0.12 23	0.09 16	0.08 6	0.16 30	0.13 79	0.35 520	0.04 2	0.08 150	0.07 135	0.11 342	0.23 498

AIO-Stereo	0.13 47	0.10 72	0.22 60	0.20 143	0.09 26	0.16 43	0.15 80	0.27 96	0.16 25	0.13 43	0.15 64	0.13 59	0.08 6	0.18 61	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

Selective-IGEV	0.12 37	0.09 37	0.22 60	0.19 84	0.10 65	0.15 20	0.14 56	0.27 96	0.15 20	0.13 43	0.14 61	0.13 59	0.08 6	0.21 114	0.12 40	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.05 21

qwe	0.11 13	0.10 72	0.14 3	0.17 16	0.10 65	0.15 20	0.12 20	0.25 78	0.17 41	0.14 66	0.13 35	0.09 16	0.09 16	0.18 61	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5_new	0.11 13	0.11 133	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.14 12	0.12 20	0.21 30	0.16 25	0.13 43	0.13 35	0.08 3	0.09 16	0.13 4	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 39	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 13	0.11 133	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.14 12	0.12 20	0.21 30	0.16 25	0.13 43	0.13 35	0.08 3	0.09 16	0.13 4	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 39	0.04 1

2.5w	0.11 13	0.10 72	0.15 9	0.18 45	0.09 26	0.15 20	0.15 80	0.20 24	0.15 20	0.12 30	0.13 35	0.10 30	0.09 16	0.17 43	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

monsterstereo	0.11 13	0.09 37	0.14 3	0.19 84	0.12 160	0.14 12	0.12 20	0.25 78	0.17 41	0.13 43	0.16 74	0.08 3	0.09 16	0.19 82	0.11 11	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.04 1

monsters	0.11 13	0.09 37	0.13 1	0.17 16	0.12 160	0.15 20	0.11 13	0.23 58	0.15 20	0.14 66	0.12 23	0.08 3	0.09 16	0.21 114	0.10 1	0.06 23	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LGtest1	0.10 2	0.08 8	0.17 29	0.17 16	0.08 9	0.13 10	0.09 2	0.16 3	0.12 7	0.09 5	0.07 3	0.09 16	0.09 16	0.15 14	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.06 74

LG-Stereo	0.13 47	0.10 72	0.24 74	0.20 143	0.09 26	0.16 43	0.18 185	0.21 30	0.18 51	0.11 17	0.17 83	0.09 16	0.09 16	0.15 14	0.14 113	0.05 9	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.05 21

HART	0.15 96	0.11 133	0.30 131	0.21 186	0.09 26	0.17 61	0.16 107	0.30 145	0.19 62	0.15 78	0.25 164	0.17 120	0.09 16	0.21 114	0.12 40	0.06 23	0.07 258	0.07 72	0.05 39	0.08 166	0.06 74

GREAT-IGEV	0.12 37	0.09 37	0.25 86	0.16 6	0.11 104	0.14 12	0.16 107	0.17 7	0.17 41	0.10 10	0.15 64	0.09 16	0.09 16	0.18 61	0.10 1	0.06 23	0.07 258	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.10 323

SCV_C0	0.14 69	0.11 133	0.25 86	0.19 84	0.12 160	0.15 20	0.16 107	0.30 145	0.22 109	0.13 43	0.15 64	0.13 59	0.09 16	0.24 148	0.10 1	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.09 230	0.06 74

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 23	0.16 6	0.08 9	0.12 6	0.13 37	0.11 1	0.12 7	0.09 5	0.07 3	0.10 30	0.09 16	0.11 1	0.10 1	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

AIO_test	0.12 37	0.09 37	0.20 49	0.19 84	0.11 104	0.15 20	0.17 142	0.19 16	0.16 25	0.11 17	0.13 35	0.14 81	0.09 16	0.20 95	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

GIP-stereo	0.12 37	0.09 37	0.20 49	0.19 84	0.11 104	0.16 43	0.14 56	0.29 126	0.18 51	0.11 17	0.16 74	0.13 59	0.09 16	0.15 14	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

mms	0.13 47	0.11 133	0.19 40	0.19 84	0.12 160	0.16 43	0.17 142	0.20 24	0.17 41	0.13 43	0.17 83	0.14 81	0.09 16	0.24 148	0.14 113	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.07 146

RAStereo	0.13 47	0.12 174	0.27 103	0.22 244	0.11 104	0.15 20	0.18 185	0.23 58	0.23 127	0.13 43	0.17 83	0.11 43	0.09 16	0.15 14	0.13 79	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.05 21

U	1.00 531	0.09 37	0.21 55	0.21 186	3.68 559	6.12 563	0.14 56	0.21 30	0.21 96	0.11 17	0.11 16	0.10 30	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.07 66	0.05 29	5.42 566	2.90 564	0.07 104	0.06 74

RSM++	0.12 37	0.09 37	0.19 40	0.20 143	0.09 26	0.17 61	0.15 80	0.21 30	0.19 62	0.12 30	0.12 23	0.14 81	0.09 16	0.20 95	0.12 40	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.05 21

RSM	0.12 37	0.09 37	0.20 49	0.20 143	0.09 26	0.16 43	0.15 80	0.23 58	0.18 51	0.13 43	0.13 35	0.15 97	0.09 16	0.21 114	0.12 40	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.05 21

CAS	0.15 96	0.07 2	0.21 55	0.41 510	0.16 356	0.20 135	0.18 185	0.22 40	0.19 62	0.15 78	0.19 101	0.11 43	0.09 16	0.14 8	0.13 79	0.29 513	0.04 2	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.14 415

EGLCR-Stereo	0.13 47	0.08 8	0.20 49	0.18 45	0.09 26	0.21 162	0.13 37	0.27 96	0.21 96	0.13 43	0.10 14	0.15 97	0.09 16	0.20 95	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

asda	0.11 13	0.11 133	0.16 23	0.17 16	0.09 26	0.14 12	0.12 20	0.24 72	0.16 25	0.11 17	0.11 16	0.08 3	0.10 37	0.15 14	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

asd	0.10 2	0.10 72	0.15 9	0.17 16	0.10 65	0.16 43	0.10 6	0.19 16	0.13 11	0.12 30	0.11 16	0.09 16	0.10 37	0.16 30	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

2.25w	0.11 13	0.09 37	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.15 20	0.10 6	0.19 16	0.18 51	0.14 66	0.17 83	0.09 16	0.10 37	0.18 61	0.13 79	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

4.25_new	0.11 13	0.11 133	0.16 23	0.17 16	0.10 65	0.17 61	0.12 20	0.21 30	0.14 15	0.12 30	0.13 35	0.09 16	0.10 37	0.15 14	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 13	0.11 133	0.16 23	0.17 16	0.10 65	0.17 61	0.12 20	0.21 30	0.14 15	0.12 30	0.13 35	0.09 16	0.10 37	0.15 14	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 13	0.11 133	0.16 23	0.17 16	0.10 65	0.17 61	0.12 20	0.21 30	0.14 15	0.12 30	0.13 35	0.09 16	0.10 37	0.15 14	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2.75w_new	0.11 13	0.09 37	0.14 3	0.16 6	0.09 26	0.15 20	0.12 20	0.25 78	0.16 25	0.14 66	0.13 35	0.08 3	0.10 37	0.16 30	0.13 79	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.75w	0.11 13	0.09 37	0.15 9	0.17 16	0.11 104	0.18 80	0.12 20	0.23 58	0.14 15	0.13 43	0.11 16	0.08 3	0.10 37	0.16 30	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-G_1	0.11 13	0.08 8	0.18 35	0.18 45	0.07 1	0.21 162	0.09 2	0.19 16	0.11 3	0.10 10	0.09 11	0.11 43	0.10 37	0.19 82	0.10 1	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74

LG-G	0.11 13	0.08 8	0.18 35	0.18 45	0.07 1	0.21 162	0.09 2	0.19 16	0.11 3	0.10 10	0.09 11	0.11 43	0.10 37	0.19 82	0.10 1	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74

SCV	0.14 69	0.14 276	0.24 74	0.21 186	0.11 104	0.15 20	0.16 107	0.31 156	0.18 51	0.11 17	0.15 64	0.13 59	0.10 37	0.23 138	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.06 74

StereoAnything_RVC	0.13 47	0.37 497	0.36 205	0.14 1	0.07 1	0.11 3	0.12 20	0.17 7	0.12 7	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 37	0.20 95	0.10 1	0.09 266	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.24 490	0.05 21

castereo++	0.13 47	0.10 72	0.18 35	0.18 45	0.10 65	0.27 277	0.13 37	0.23 58	0.23 127	0.11 17	0.13 35	0.16 113	0.10 37	0.18 61	0.10 1	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.05 4	0.04 1

fffft	0.13 47	0.09 37	0.24 74	0.19 84	0.10 65	0.17 61	0.19 229	0.22 40	0.16 25	0.14 66	0.11 16	0.13 59	0.10 37	0.24 148	0.18 211	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.07 104	0.06 74
1: 1. 1
tt45	0.14 69	0.09 37	0.22 60	0.19 84	0.11 104	0.23 211	0.18 185	0.22 40	0.17 41	0.15 78	0.13 35	0.14 81	0.10 37	0.30 258	0.14 113	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.07 146

ours_stereo	0.13 47	0.11 133	0.23 66	0.20 143	0.11 104	0.17 61	0.18 185	0.20 24	0.19 62	0.13 43	0.18 93	0.14 81	0.10 37	0.23 138	0.14 113	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.06 39	0.05 21

IGEV-Stereo+	0.12 37	0.08 8	0.17 29	0.18 45	0.13 233	0.09 1	0.11 13	0.16 3	0.15 20	0.10 10	0.08 10	0.10 30	0.10 37	0.21 114	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.16 430	0.24 503

RAFT-Stereo-weight	0.15 96	0.09 37	0.26 94	0.20 143	0.10 65	0.19 105	0.17 142	0.36 230	0.29 208	0.24 172	0.20 117	0.19 144	0.10 37	0.18 61	0.15 137	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.05 21

CAS++	0.16 110	0.12 174	0.27 103	0.18 45	0.12 160	0.17 61	0.15 80	0.42 295	0.24 142	0.19 131	0.18 93	0.13 59	0.10 37	0.21 114	0.12 40	0.12 385	0.10 397	0.11 353	0.08 206	0.10 295	0.09 268
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 69	0.11 133	0.32 151	0.19 84	0.11 104	0.18 80	0.17 142	0.20 24	0.22 109	0.14 66	0.24 156	0.15 97	0.10 37	0.18 61	0.12 40	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.10 295	0.06 74

MSKI-zero shot	0.17 127	0.09 37	0.43 303	0.20 143	0.11 104	0.21 162	0.15 80	0.32 166	0.21 96	0.23 158	0.24 156	0.23 196	0.10 37	0.31 265	0.13 79	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74

DLNR_Zeroshot_test	10.44 568	12.10 574	19.93 575	106.08 583	23.66 580	0.14 12	0.13 37	3.22 561	0.17 41	0.16 99	0.23 143	0.16 113	0.10 37	0.31 265	0.15 137	2.36 561	0.06 142	0.07 72	0.07 135	39.70 581	0.06 74

CES	0.14 69	0.08 8	0.19 40	0.17 16	0.22 454	0.18 80	0.16 107	0.23 58	0.19 62	0.14 66	0.17 83	0.14 81	0.10 37	0.18 61	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 166	0.18 460

XX-Stereo	0.21 224	0.10 72	0.83 476	0.26 408	0.17 376	0.23 211	0.13 37	0.40 269	0.18 51	0.20 135	0.41 340	0.31 298	0.10 37	0.32 271	0.12 40	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.05 21

4w-stereo	0.10 2	0.10 72	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.15 20	0.10 6	0.19 16	0.13 11	0.12 30	0.12 23	0.08 3	0.11 61	0.16 30	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

3.25w_new	0.11 13	0.09 37	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.19 105	0.10 6	0.22 40	0.17 41	0.14 66	0.12 23	0.10 30	0.11 61	0.17 43	0.12 40	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.25w	0.11 13	0.09 37	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.19 105	0.10 6	0.22 40	0.17 41	0.14 66	0.12 23	0.10 30	0.11 61	0.17 43	0.12 40	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.5w_stereo	0.11 13	0.10 72	0.14 3	0.17 16	0.09 26	0.17 61	0.09 2	0.22 40	0.16 25	0.13 43	0.13 35	0.09 16	0.11 61	0.19 82	0.13 79	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2w_stereo	0.11 13	0.10 72	0.15 9	0.18 45	0.08 9	0.16 43	0.14 56	0.27 96	0.20 81	0.14 66	0.14 61	0.08 3	0.11 61	0.13 4	0.12 40	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 47	0.09 37	0.24 74	0.20 143	0.10 65	0.15 20	0.14 56	0.22 40	0.16 25	0.12 30	0.19 101	0.15 97	0.11 61	0.13 4	0.17 190	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.07 104	0.06 74

MM-Stereo_test2	0.15 96	0.10 72	0.44 311	0.23 290	0.11 104	0.21 162	0.21 307	0.27 96	0.22 109	0.15 78	0.16 74	0.13 59	0.11 61	0.20 95	0.13 79	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.05 21

HUF	0.15 96	0.11 133	0.38 236	0.17 16	0.11 104	0.16 43	0.17 142	0.22 40	0.20 81	0.11 17	0.13 35	0.14 81	0.11 61	0.18 61	0.12 40	0.07 66	0.20 500	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.14 415

AIO-test2	0.20 204	0.20 395	0.36 205	0.26 408	0.15 324	0.22 190	0.16 107	0.42 295	0.42 360	0.16 99	0.29 199	0.15 97	0.11 61	0.26 195	0.13 79	0.18 478	0.06 142	0.10 298	0.11 372	0.07 104	0.07 146

SMoEStereo_RVC	0.13 47	0.10 72	0.22 60	0.19 84	0.10 65	0.19 105	0.17 142	0.19 16	0.19 62	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.11 61	0.24 148	0.16 161	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74

999	0.14 69	0.08 8	0.24 74	0.19 84	0.11 104	0.20 135	0.17 142	0.24 72	0.18 51	0.13 43	0.16 74	0.14 81	0.11 61	0.36 298	0.15 137	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.07 146

GCAP-BAT	0.16 110	0.11 133	0.36 205	0.18 45	0.13 233	0.21 162	0.16 107	0.23 58	0.18 51	0.26 192	0.28 186	0.20 153	0.11 61	0.24 148	0.17 190	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.05 4	0.06 74

IGEV-Stereo++	0.11 13	0.08 8	0.15 9	0.19 84	0.11 104	0.14 12	0.10 6	0.22 40	0.18 51	0.10 10	0.13 35	0.10 30	0.11 61	0.14 8	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

Occ-G	0.13 47	0.08 8	0.21 55	0.17 16	0.10 65	0.15 20	0.19 229	0.22 40	0.19 62	0.13 43	0.19 101	0.21 164	0.11 61	0.17 43	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.07 104	0.06 74

Pointernet	0.13 47	0.07 2	0.27 103	0.19 84	0.11 104	0.20 135	0.12 20	0.31 156	0.24 142	0.15 78	0.15 64	0.13 59	0.11 61	0.17 43	0.13 79	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

test_for_model	0.29 384	0.89 538	0.34 175	0.69 531	0.49 522	0.20 135	0.16 107	0.30 145	0.23 127	0.28 211	0.15 64	0.13 59	0.11 61	0.17 43	0.13 79	0.29 513	0.10 397	0.06 22	0.04 1	0.86 543	0.18 460

MaDis-Stereo	0.14 69	0.13 234	0.26 94	0.19 84	0.14 275	0.16 43	0.13 37	0.25 78	0.21 96	0.13 43	0.14 61	0.14 81	0.11 61	0.17 43	0.17 190	0.08 189	0.07 258	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.06 74

UniTT-Stereo	0.14 69	0.10 72	0.30 131	0.21 186	0.13 233	0.17 61	0.13 37	0.19 16	0.18 51	0.15 78	0.20 117	0.10 30	0.11 61	0.18 61	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.06 74

CASnet	0.14 69	0.12 174	0.22 60	0.22 244	0.08 9	0.16 43	0.15 80	0.27 96	0.25 155	0.22 152	0.20 117	0.15 97	0.11 61	0.17 43	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.11 353	0.09 292	0.08 166	0.05 21
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.15 96	0.10 72	0.36 205	0.19 84	0.12 160	0.23 211	0.16 107	0.26 86	0.19 62	0.24 172	0.19 101	0.14 81	0.11 61	0.16 30	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.05 4	0.05 21

4D-IteraStereo	0.17 127	0.16 334	0.50 363	0.21 186	0.14 275	0.19 105	0.17 142	0.28 115	0.28 189	0.23 158	0.20 117	0.20 153	0.11 61	0.19 82	0.14 113	0.06 23	0.04 2	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.06 74

GLC_STEREO	0.15 96	0.10 72	0.24 74	0.21 186	0.09 26	0.17 61	0.15 80	0.23 58	0.27 174	0.17 111	0.20 117	0.17 120	0.11 61	0.23 138	0.16 161	0.07 66	0.09 373	0.09 225	0.08 206	0.07 104	0.06 74

CREStereo++_RVC	0.15 96	0.08 8	0.26 94	0.17 16	0.11 104	0.18 80	0.13 37	0.22 40	0.30 220	0.21 146	0.30 212	0.13 59	0.11 61	0.16 30	0.15 137	0.07 66	0.04 2	0.06 22	0.15 455	0.06 39	0.05 21
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
3w_stereo	0.12 37	0.11 133	0.18 35	0.18 45	0.08 9	0.16 43	0.15 80	0.27 96	0.19 62	0.12 30	0.12 23	0.07 1	0.12 84	0.15 14	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

1w_stereo	0.12 37	0.08 8	0.14 3	0.18 45	0.09 26	0.16 43	0.15 80	0.25 78	0.21 96	0.13 43	0.16 74	0.08 3	0.12 84	0.16 30	0.13 79	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

S2M2	0.13 47	0.11 133	0.20 49	0.16 6	0.12 160	0.12 6	0.07 1	0.18 12	0.20 81	0.12 30	0.15 64	0.14 81	0.12 84	0.15 14	0.14 113	0.13 402	0.09 373	0.09 225	0.10 334	0.11 342	0.09 268

SGD-Stereo	0.11 13	0.08 8	0.17 29	0.17 16	0.07 1	0.17 61	0.13 37	0.18 12	0.16 25	0.11 17	0.13 35	0.11 43	0.12 84	0.18 61	0.11 11	0.08 189	0.04 2	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.04 1

MM-Stereo_test3	0.17 127	0.12 174	0.29 124	0.23 290	0.14 275	0.19 105	0.22 333	0.39 258	0.36 292	0.16 99	0.24 156	0.17 120	0.12 84	0.19 82	0.14 113	0.07 66	0.07 258	0.08 150	0.06 80	0.09 230	0.06 74

tg	0.16 110	0.11 133	0.25 86	0.21 186	0.11 104	0.23 211	0.15 80	0.34 188	0.24 142	0.20 135	0.25 164	0.19 144	0.12 84	0.24 148	0.15 137	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.09 292	0.08 166	0.07 146

WCG-NET	0.14 69	0.09 37	0.23 66	0.18 45	0.08 9	0.18 80	0.17 142	0.21 30	0.28 189	0.18 126	0.21 129	0.15 97	0.12 84	0.18 61	0.12 40	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

model_zeroshot	0.17 127	0.11 133	0.39 251	0.20 143	0.12 160	0.24 233	0.15 80	0.34 188	0.22 109	0.30 269	0.20 117	0.22 176	0.12 84	0.24 148	0.14 113	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.07 146

WCG-NET（raft）	0.14 69	0.09 37	0.23 66	0.17 16	0.08 9	0.19 105	0.16 107	0.23 58	0.26 164	0.18 126	0.19 101	0.20 153	0.12 84	0.21 114	0.12 40	0.06 23	0.06 142	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

testlalala2	0.18 151	0.10 72	0.50 363	0.36 497	0.25 481	0.23 211	0.14 56	0.34 188	0.24 142	0.25 180	0.25 164	0.21 164	0.12 84	0.16 30	0.16 161	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

IGEV++	0.13 47	0.10 72	0.23 66	0.21 186	0.10 65	0.15 20	0.15 80	0.29 126	0.16 25	0.12 30	0.15 64	0.12 48	0.12 84	0.17 43	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.07 104	0.07 146

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 127	0.13 234	0.24 74	0.19 84	0.13 233	0.24 233	0.17 142	0.30 145	0.37 303	0.43 443	0.17 83	0.13 59	0.12 84	0.19 82	0.15 137	0.08 189	0.07 258	0.09 225	0.07 135	0.09 230	0.08 212

ff7	0.14 69	0.12 174	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.27 96	0.20 81	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 146

IGEVStereo-DCA	0.14 69	0.11 133	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.20 135	0.18 185	0.27 96	0.20 81	0.15 78	0.12 23	0.14 81	0.12 84	0.28 227	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 146

ffff	0.14 69	0.12 174	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.27 96	0.20 81	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 146

rrr	0.17 127	0.11 133	0.57 398	0.19 84	0.12 160	0.20 135	0.18 185	0.35 212	0.22 109	0.15 78	0.12 23	0.14 81	0.12 84	0.28 227	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 146

11t	0.14 69	0.12 174	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.27 96	0.20 81	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 146

LL-Strereo2	0.18 151	0.18 367	0.39 251	0.22 244	0.12 160	0.24 233	0.13 37	0.31 156	0.23 127	0.24 172	0.20 117	0.24 208	0.12 84	0.26 195	0.15 137	0.06 23	0.06 142	0.12 389	0.09 292	0.08 166	0.07 146

anonymousdsp	0.14 69	0.12 174	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.28 115	0.20 81	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.07 146

ProNet	0.14 69	0.12 174	0.25 86	0.19 84	0.11 104	0.19 105	0.19 229	0.27 96	0.20 81	0.14 66	0.13 35	0.13 59	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.07 104	0.07 146

CroCo-Stereo Lap2	0.15 96	0.15 309	0.28 114	0.25 376	0.18 397	0.11 3	0.19 229	0.28 115	0.21 96	0.13 43	0.16 74	0.15 97	0.12 84	0.17 43	0.14 113	0.07 66	0.07 258	0.08 150	0.06 80	0.08 166	0.07 146

ccc-4	0.14 69	0.12 174	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.27 96	0.20 81	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 146

IGEV-Stereo	0.14 69	0.12 174	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.28 115	0.20 81	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.07 146
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.16 110	0.09 37	0.31 145	0.21 186	0.11 104	0.18 80	0.16 107	0.30 145	0.27 174	0.26 192	0.16 74	0.22 176	0.12 84	0.26 195	0.18 211	0.06 23	0.04 2	0.08 150	0.08 206	0.06 39	0.06 74

test_1	0.16 110	0.09 37	0.31 145	0.21 186	0.11 104	0.18 80	0.16 107	0.30 145	0.27 174	0.25 180	0.16 74	0.22 176	0.12 84	0.26 195	0.18 211	0.06 23	0.04 2	0.08 150	0.08 206	0.06 39	0.06 74

CroCo-Stereo	0.14 69	0.13 234	0.24 74	0.25 376	0.11 104	0.11 3	0.18 185	0.32 166	0.23 127	0.12 30	0.12 23	0.18 130	0.12 84	0.14 8	0.13 79	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.07 104	0.06 74
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.16 110	0.12 174	0.26 94	0.21 186	0.11 104	0.20 135	0.17 142	0.32 166	0.23 127	0.20 135	0.25 164	0.18 130	0.12 84	0.20 95	0.15 137	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.09 292	0.08 166	0.07 146

TANstereo	0.15 96	0.09 37	0.28 114	0.16 6	0.08 9	0.25 247	0.14 56	0.23 58	0.28 189	0.24 172	0.30 212	0.16 113	0.12 84	0.17 43	0.13 79	0.08 189	0.07 258	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.07 146

XX-TBD	0.15 96	0.18 367	0.28 114	0.22 244	0.10 65	0.22 190	0.15 80	0.22 40	0.27 174	0.22 152	0.26 174	0.14 81	0.12 84	0.16 30	0.13 79	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 104	0.06 74

test_xeample3	0.16 110	0.11 133	0.56 395	0.19 84	0.12 160	0.20 135	0.18 185	0.35 212	0.20 81	0.16 99	0.12 23	0.13 59	0.12 84	0.24 148	0.15 137	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.08 206	0.07 104	0.07 146

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 47	0.14 276	0.19 40	0.26 408	0.09 26	0.15 20	0.13 37	0.22 40	0.18 51	0.12 30	0.11 16	0.10 30	0.13 114	0.21 114	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.05 21

AIO-test1	0.19 189	0.14 276	0.41 282	0.27 435	0.15 324	0.21 162	0.16 107	0.39 258	0.36 292	0.17 111	0.26 174	0.18 130	0.13 114	0.28 227	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.10 298	0.11 372	0.06 39	0.09 268

fffy	0.14 69	0.11 133	0.24 74	0.20 143	0.10 65	0.19 105	0.18 185	0.22 40	0.19 62	0.13 43	0.16 74	0.15 97	0.13 114	0.25 179	0.14 113	0.06 23	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.06 74

rvit_stereo_0081_aga	0.16 110	0.14 276	0.28 114	0.21 186	0.13 233	0.19 105	0.17 142	0.23 58	0.24 142	0.17 111	0.21 129	0.19 144	0.13 114	0.19 82	0.14 113	0.11 349	0.08 339	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.07 146

rvit_stereo_0080	0.15 96	0.13 234	0.25 86	0.19 84	0.13 233	0.15 20	0.20 276	0.28 115	0.24 142	0.15 78	0.17 83	0.19 144	0.13 114	0.19 82	0.15 137	0.11 349	0.08 339	0.08 150	0.08 206	0.10 295	0.07 146

trnet	0.13 47	0.08 8	0.21 55	0.15 3	0.07 1	0.21 162	0.12 20	0.24 72	0.24 142	0.16 99	0.21 129	0.15 97	0.13 114	0.18 61	0.13 79	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.05 21

MyStereo07	0.16 110	0.12 174	0.26 94	0.22 244	0.14 275	0.25 247	0.23 358	0.29 126	0.21 96	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.13 114	0.25 179	0.13 79	0.07 66	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.08 212

AE-Stereo	0.17 127	0.11 133	0.31 145	0.24 339	0.14 275	0.23 211	0.18 185	0.34 188	0.29 208	0.15 78	0.25 164	0.21 164	0.13 114	0.20 95	0.14 113	0.07 66	0.08 339	0.09 225	0.10 334	0.07 104	0.06 74

whm_eth	0.15 96	0.13 234	0.25 86	0.19 84	0.13 233	0.15 20	0.20 276	0.28 115	0.24 142	0.15 78	0.17 83	0.19 144	0.13 114	0.19 82	0.15 137	0.11 349	0.08 339	0.08 150	0.08 206	0.10 295	0.07 146

IGEV_Zeroshot_test	0.18 151	0.10 72	0.65 433	0.20 143	0.12 160	0.19 105	0.15 80	0.34 188	0.19 62	0.28 211	0.22 139	0.27 246	0.13 114	0.23 138	0.18 211	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.06 74

MIM_Stereo	0.18 151	0.12 174	0.38 236	0.20 143	0.11 104	0.17 61	0.14 56	0.35 212	0.25 155	0.27 201	0.35 276	0.23 196	0.13 114	0.27 214	0.16 161	0.06 23	0.07 258	0.08 150	0.08 206	0.08 166	0.06 74

GCAP-Stereo	0.14 69	0.14 276	0.33 166	0.20 143	0.09 26	0.21 162	0.10 6	0.26 86	0.20 81	0.18 126	0.19 101	0.15 97	0.13 114	0.17 43	0.13 79	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.06 74

LoS	0.14 69	0.08 8	0.27 103	0.16 6	0.09 26	0.22 190	0.14 56	0.26 86	0.26 164	0.15 78	0.18 93	0.18 130	0.13 114	0.22 129	0.14 113	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MC-Stereo	0.14 69	0.09 37	0.25 86	0.21 186	0.09 26	0.18 80	0.16 107	0.23 58	0.19 62	0.18 126	0.23 143	0.16 113	0.13 114	0.22 129	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.05 21

test_4	0.18 151	0.12 174	0.34 175	0.23 290	0.12 160	0.18 80	0.22 333	0.26 86	0.24 142	0.24 172	0.47 409	0.22 176	0.13 114	0.24 148	0.16 161	0.06 23	0.05 29	0.09 225	0.09 292	0.07 104	0.05 21

test_3	0.18 151	0.11 133	0.32 151	0.24 339	0.11 104	0.22 190	0.25 397	0.31 156	0.31 232	0.25 180	0.18 93	0.23 196	0.13 114	0.25 179	0.19 240	0.06 23	0.05 29	0.09 225	0.10 334	0.07 104	0.06 74

TRStereo	0.19 189	0.17 353	0.47 338	0.23 290	0.19 415	0.19 105	0.16 107	0.52 404	0.28 189	0.20 135	0.19 101	0.21 164	0.13 114	0.24 148	0.13 79	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.11 372	0.06 39	0.06 74

CREStereo	0.13 47	0.08 8	0.21 55	0.14 1	0.08 9	0.22 190	0.15 80	0.25 78	0.24 142	0.16 99	0.21 129	0.14 81	0.13 114	0.18 61	0.13 79	0.09 266	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 104	0.06 74
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DilatedVolume-Stereo	0.14 69	0.08 8	0.18 35	0.18 45	0.09 26	0.21 162	0.14 56	0.24 72	0.21 96	0.21 146	0.21 129	0.15 97	0.14 132	0.23 138	0.15 137	0.07 66	0.06 142	0.06 22	0.06 80	0.05 4	0.05 21

MM-Stereo_test1	0.17 127	0.10 72	0.39 251	0.23 290	0.11 104	0.20 135	0.22 333	0.33 180	0.29 208	0.22 152	0.21 129	0.15 97	0.14 132	0.23 138	0.13 79	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.09 230	0.06 74

rvit_stereo_0081	0.16 110	0.11 133	0.24 74	0.21 186	0.12 160	0.16 43	0.17 142	0.22 40	0.33 253	0.16 99	0.18 93	0.18 130	0.14 132	0.20 95	0.16 161	0.11 349	0.08 339	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.07 146

rvit_stereo_0082	0.16 110	0.11 133	0.24 74	0.21 186	0.12 160	0.16 43	0.17 142	0.22 40	0.33 253	0.16 99	0.18 93	0.18 130	0.14 132	0.20 95	0.16 161	0.11 349	0.08 339	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.07 146

gcap-zeroshot	0.17 127	0.11 133	0.36 205	0.20 143	0.12 160	0.26 267	0.16 107	0.30 145	0.22 109	0.26 192	0.20 117	0.30 287	0.14 132	0.20 95	0.13 79	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

MoCha-V2	0.13 47	0.08 8	0.26 94	0.23 290	0.09 26	0.16 43	0.15 80	0.26 86	0.16 25	0.15 78	0.15 64	0.13 59	0.14 132	0.20 95	0.11 11	0.06 23	0.07 258	0.06 22	0.06 80	0.06 39	0.05 21

testlalala_base	0.20 204	0.13 234	0.35 185	0.25 376	0.15 324	0.25 247	0.16 107	0.34 188	0.17 41	0.19 131	0.26 174	0.17 120	0.14 132	0.18 61	0.16 161	0.39 525	0.09 373	0.07 72	0.05 39	0.45 520	0.08 212

RAFT-Test	0.17 127	0.10 72	0.38 236	0.19 84	0.12 160	0.25 247	0.17 142	0.33 180	0.23 127	0.23 158	0.29 199	0.27 246	0.14 132	0.20 95	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

AnonymousM	0.17 127	0.19 383	0.24 74	0.18 45	0.10 65	0.18 80	0.17 142	0.30 145	0.23 127	0.26 192	0.20 117	0.18 130	0.14 132	0.19 82	0.14 113	0.09 266	0.06 142	0.38 518	0.15 455	0.06 39	0.05 21

test-1	0.17 127	0.11 133	0.40 259	0.23 290	0.13 233	0.22 190	0.23 358	0.34 188	0.26 164	0.20 135	0.24 156	0.22 176	0.14 132	0.16 30	0.20 254	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.08 212

sCroCo_RVC	0.18 151	0.14 276	0.49 352	0.27 435	0.18 397	0.22 190	0.17 142	0.27 96	0.23 127	0.14 66	0.22 139	0.17 120	0.14 132	0.21 114	0.15 137	0.10 313	0.11 418	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.09 268

PMTNet	0.15 96	0.08 8	0.23 66	0.15 3	0.09 26	0.23 211	0.16 107	0.25 78	0.23 127	0.17 111	0.21 129	0.16 113	0.14 132	0.22 129	0.13 79	0.29 513	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 104	0.06 74

R-Stereo Train	0.18 151	0.09 37	0.32 151	0.22 244	0.12 160	0.22 190	0.19 229	0.42 295	0.19 62	0.31 286	0.45 392	0.20 153	0.14 132	0.18 61	0.15 137	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74

RAFT-Stereo	0.18 151	0.09 37	0.32 151	0.22 244	0.12 160	0.22 190	0.19 229	0.42 295	0.19 62	0.31 286	0.45 392	0.20 153	0.14 132	0.18 61	0.15 137	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
water-stereo	0.13 47	0.08 8	0.20 49	0.19 84	0.10 65	0.17 61	0.14 56	0.25 78	0.19 62	0.17 111	0.23 143	0.15 97	0.15 146	0.12 2	0.13 79	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.05 21

xyz-stereo-finetune	0.16 110	0.12 174	0.23 66	0.16 6	0.08 9	0.23 211	0.20 276	0.29 126	0.31 232	0.19 131	0.22 139	0.19 144	0.15 146	0.29 243	0.20 254	0.06 23	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.06 39	0.06 74

EKT-Stereo	0.38 450	0.12 174	0.38 236	0.42 511	3.88 561	0.21 162	0.17 142	0.35 212	0.28 189	0.20 135	0.20 117	0.23 196	0.15 146	0.28 227	0.16 161	0.09 266	0.07 258	0.09 225	0.07 135	0.09 230	0.09 268

LoS_RVC	0.13 47	0.10 72	0.19 40	0.18 45	0.16 356	0.20 135	0.18 185	0.20 24	0.17 41	0.13 43	0.19 101	0.12 48	0.15 146	0.17 43	0.13 79	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.12 380

anonymousdsp2	0.17 127	0.10 72	0.28 114	0.20 143	0.11 104	0.25 247	0.17 142	0.41 281	0.31 232	0.23 158	0.23 143	0.22 176	0.15 146	0.25 179	0.15 137	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.08 166	0.07 146

CIPLG	0.21 224	0.21 409	0.55 391	0.23 290	0.15 324	0.25 247	0.20 276	0.35 212	0.29 208	0.31 286	0.33 256	0.22 176	0.15 146	0.26 195	0.20 254	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 212

IPLGR_C	0.21 224	0.22 421	0.60 411	0.23 290	0.15 324	0.24 233	0.20 276	0.35 212	0.29 208	0.31 286	0.32 235	0.22 176	0.15 146	0.25 179	0.20 254	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 212

ACRE	0.21 224	0.20 395	0.62 422	0.23 290	0.15 324	0.24 233	0.20 276	0.35 212	0.28 189	0.31 286	0.32 235	0.22 176	0.15 146	0.25 179	0.20 254	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 212

Pruner-Stereo	0.19 189	0.11 133	0.34 175	0.29 458	0.12 160	0.19 105	0.17 142	0.31 156	0.29 208	0.33 320	0.32 235	0.25 216	0.15 146	0.24 148	0.21 277	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.09 268

cross-raft	0.17 127	0.12 174	0.41 282	0.23 290	0.10 65	0.20 135	0.24 380	0.33 180	0.23 127	0.23 158	0.28 186	0.29 271	0.15 146	0.17 43	0.15 137	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.05 21

raft+_RVC	0.18 151	0.14 276	0.32 151	0.21 186	0.15 324	0.21 162	0.16 107	0.38 246	0.34 263	0.21 146	0.28 186	0.20 153	0.15 146	0.24 148	0.19 240	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.08 212

RALCasStereoNet	0.18 151	0.15 309	0.33 166	0.21 186	0.14 275	0.21 162	0.18 185	0.31 156	0.25 155	0.21 146	0.29 199	0.22 176	0.15 146	0.27 214	0.17 190	0.08 189	0.10 397	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.09 268

RALAANet	0.19 189	0.18 367	0.37 217	0.23 290	0.14 275	0.23 211	0.13 37	0.37 240	0.29 208	0.28 211	0.26 174	0.25 216	0.15 146	0.26 195	0.18 211	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.06 74

GMStereo	0.19 189	0.25 439	0.40 259	0.21 186	0.12 160	0.22 190	0.19 229	0.29 126	0.40 343	0.25 180	0.23 143	0.16 113	0.15 146	0.25 179	0.19 240	0.09 266	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.10 295	0.08 212
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 127	0.10 72	0.40 259	0.20 143	0.11 104	0.20 135	0.15 80	0.36 230	0.30 220	0.23 158	0.21 129	0.26 237	0.15 146	0.20 95	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.05 21

Gwc-CoAtRS	0.17 127	0.10 72	0.37 217	0.20 143	0.12 160	0.19 105	0.15 80	0.32 166	0.28 189	0.23 158	0.23 143	0.27 246	0.15 146	0.20 95	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

castereo	0.14 69	0.10 72	0.19 40	0.18 45	0.10 65	0.20 135	0.19 229	0.30 145	0.27 174	0.13 43	0.18 93	0.16 113	0.16 162	0.15 14	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.06 39	0.05 21

rvit_stereo_0083	0.16 110	0.12 174	0.26 94	0.21 186	0.13 233	0.17 61	0.17 142	0.22 40	0.34 263	0.16 99	0.21 129	0.19 144	0.16 162	0.21 114	0.16 161	0.11 349	0.10 397	0.10 298	0.08 206	0.09 230	0.07 146

rvit_stereo_ft	0.17 127	0.14 276	0.30 131	0.25 376	0.14 275	0.17 61	0.21 307	0.28 115	0.26 164	0.16 99	0.19 101	0.20 153	0.16 162	0.22 129	0.17 190	0.11 349	0.07 258	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.07 146

tt1	0.18 151	0.14 276	0.35 185	0.23 290	0.11 104	0.30 334	0.19 229	0.35 212	0.44 382	0.17 111	0.19 101	0.13 59	0.16 162	0.27 214	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.08 166	0.08 212

plain	0.17 127	0.13 234	0.43 303	0.21 186	0.13 233	0.16 43	0.17 142	0.27 96	0.22 109	0.16 99	0.26 174	0.13 59	0.16 162	0.27 214	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.07 135	0.10 295	0.07 146

StereoVision	0.22 254	0.18 367	0.37 217	0.27 435	0.17 376	0.23 211	0.22 333	0.38 246	0.31 232	0.20 135	0.51 425	0.22 176	0.16 162	0.28 227	0.18 211	0.11 349	0.12 435	0.13 409	0.13 434	0.10 295	0.07 146

MIF-Stereo (partial)	0.16 110	0.10 72	0.34 175	0.21 186	0.15 324	0.15 20	0.13 37	0.28 115	0.25 155	0.17 111	0.26 174	0.15 97	0.16 162	0.25 179	0.17 190	0.09 266	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.09 230	0.08 212

AEACV	0.13 47	0.09 37	0.23 66	0.18 45	0.19 415	0.19 105	0.16 107	0.23 58	0.14 15	0.13 43	0.17 83	0.13 59	0.16 162	0.16 30	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.08 206	0.07 104	0.06 74

Any-RAFT	0.17 127	0.08 8	0.31 145	0.19 84	0.10 65	0.29 317	0.16 107	0.42 295	0.30 220	0.24 172	0.27 181	0.27 246	0.16 162	0.21 114	0.12 40	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.06 74

DCRE	0.20 204	0.13 234	0.40 259	0.21 186	0.15 324	0.20 135	0.19 229	0.30 145	0.27 174	0.22 152	0.80 502	0.23 196	0.16 162	0.23 138	0.15 137	0.07 66	0.07 258	0.07 72	0.08 206	0.07 104	0.06 74

knoymous	0.17 127	0.09 37	0.32 151	0.17 16	0.11 104	0.21 162	0.17 142	0.32 166	0.23 127	0.23 158	0.28 186	0.27 246	0.16 162	0.23 138	0.16 161	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.06 80	0.09 230	0.09 268

DisPM	0.19 189	0.10 72	0.35 185	0.23 290	0.13 233	0.18 80	0.20 276	0.29 126	0.29 208	0.33 320	0.34 265	0.23 196	0.16 162	0.33 278	0.16 161	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.07 104	0.11 358

RAFT+CT+SA	0.21 224	0.18 367	0.33 166	0.25 376	0.18 397	0.23 211	0.29 435	0.40 269	0.36 292	0.24 172	0.38 309	0.18 130	0.16 162	0.32 271	0.16 161	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.12 409	0.09 230	0.09 268

dd	0.22 254	0.26 450	0.40 259	0.22 244	0.12 160	0.25 247	0.21 307	0.32 166	0.44 382	0.29 238	0.28 186	0.25 216	0.16 162	0.30 258	0.25 337	0.12 385	0.07 258	0.10 298	0.08 206	0.11 342	0.09 268

PFNet+	0.20 204	0.10 72	0.37 217	0.21 186	0.12 160	0.17 61	0.19 229	0.29 126	0.34 263	0.33 320	0.32 235	0.24 208	0.16 162	0.32 271	0.17 190	0.10 313	0.07 258	0.11 353	0.10 334	0.08 166	0.12 380

NF-Stereo	0.20 204	0.10 72	0.35 185	0.24 339	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.38 246	0.32 241	0.28 211	0.30 212	0.22 176	0.16 162	0.51 352	0.20 254	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.13 396

OCTAStereo	0.20 204	0.10 72	0.35 185	0.24 339	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.38 246	0.32 241	0.28 211	0.30 212	0.22 176	0.16 162	0.51 352	0.20 254	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.13 396

PSM-softLoss	0.21 224	0.10 72	0.39 251	0.24 339	0.12 160	0.20 135	0.18 185	0.38 246	0.26 164	0.29 238	0.32 235	0.24 208	0.16 162	0.52 358	0.20 254	0.09 266	0.06 142	0.10 298	0.09 292	0.08 166	0.12 380

KMStereo	0.21 224	0.10 72	0.39 251	0.24 339	0.12 160	0.20 135	0.18 185	0.38 246	0.26 164	0.29 238	0.32 235	0.24 208	0.16 162	0.52 358	0.20 254	0.09 266	0.06 142	0.10 298	0.09 292	0.08 166	0.12 380

RE-Stereo	0.20 204	0.10 72	0.35 185	0.24 339	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.38 246	0.32 241	0.28 211	0.30 212	0.22 176	0.16 162	0.51 352	0.20 254	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.13 396

TVStereo	0.20 204	0.10 72	0.35 185	0.24 339	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.38 246	0.32 241	0.28 211	0.30 212	0.22 176	0.16 162	0.51 352	0.20 254	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.13 396

RAFT-345	0.21 224	0.10 72	0.46 330	0.22 244	0.11 104	0.20 135	0.16 107	0.26 86	0.25 155	0.27 201	0.66 480	0.21 164	0.16 162	0.55 373	0.21 277	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.06 74

rafts_anoy	0.18 151	0.15 309	0.35 185	0.22 244	0.14 275	0.19 105	0.17 142	0.32 166	0.30 220	0.23 158	0.25 164	0.20 153	0.16 162	0.22 129	0.19 240	0.08 189	0.07 258	0.10 298	0.12 409	0.09 230	0.08 212

sAnonymous2	0.20 204	0.21 409	0.58 403	0.24 339	0.17 376	0.22 190	0.19 229	0.34 188	0.28 189	0.17 111	0.19 101	0.17 120	0.16 162	0.17 43	0.14 113	0.10 313	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.23 487	0.17 446

CroCo_RVC	0.20 204	0.21 409	0.58 403	0.24 339	0.17 376	0.22 190	0.19 229	0.34 188	0.28 189	0.17 111	0.19 101	0.17 120	0.16 162	0.17 43	0.14 113	0.10 313	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.23 487	0.17 446

EAI-Stereo	0.21 224	0.10 72	0.33 166	0.21 186	0.12 160	0.30 334	0.46 504	0.46 333	0.20 81	0.25 180	0.50 419	0.17 120	0.16 162	0.24 148	0.23 316	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.10 334	0.06 39	0.07 146

depthmonostereo	0.14 69	0.09 37	0.19 40	0.19 84	0.08 9	0.20 135	0.15 80	0.27 96	0.23 127	0.16 99	0.18 93	0.14 81	0.17 188	0.19 82	0.13 79	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.05 21

DFGA-Net	0.23 271	0.24 434	0.49 352	0.22 244	0.15 324	0.25 247	0.17 142	0.39 258	0.39 327	0.29 238	0.31 226	0.21 164	0.17 188	0.59 400	0.28 359	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.09 292	0.10 295	0.08 212

rvit_0105_6	0.19 189	0.14 276	0.34 175	0.23 290	0.14 275	0.18 80	0.20 276	0.29 126	0.37 303	0.18 126	0.22 139	0.23 196	0.17 188	0.26 195	0.17 190	0.15 441	0.13 447	0.13 409	0.11 372	0.11 342	0.08 212

GCST	0.47 481	0.60 523	0.57 398	1.04 547	0.48 521	0.38 414	0.11 13	0.40 269	0.32 241	0.41 428	0.34 265	0.29 271	0.17 188	0.46 332	0.19 240	0.69 538	0.42 531	0.79 540	0.62 542	0.62 530	0.46 530

GMStereo_Zeroshot	0.24 301	0.21 409	0.45 322	0.26 408	0.13 233	0.28 296	0.15 80	0.39 258	0.35 279	0.37 379	0.43 369	0.40 379	0.17 188	0.34 284	0.20 254	0.12 385	0.07 258	0.13 409	0.07 135	0.16 430	0.09 268

RCA-Stereo	0.16 110	0.09 37	0.25 86	0.20 143	0.10 65	0.19 105	0.17 142	0.36 230	0.35 279	0.20 135	0.25 164	0.17 120	0.17 188	0.18 61	0.14 113	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.05 21

RAFT_CTSACE	0.21 224	0.16 334	0.41 282	0.25 376	0.15 324	0.22 190	0.24 380	0.32 166	0.28 189	0.33 320	0.51 425	0.29 271	0.17 188	0.32 271	0.13 79	0.06 23	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.06 74

IPLG	0.21 224	0.15 309	0.53 382	0.21 186	0.12 160	0.28 296	0.17 142	0.42 295	0.30 220	0.33 320	0.32 235	0.15 97	0.17 188	0.50 347	0.21 277	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.06 74

GMOStereo	0.18 151	0.14 276	0.30 131	0.22 244	0.12 160	0.20 135	0.27 414	0.26 86	0.28 189	0.31 286	0.32 235	0.26 237	0.17 188	0.15 14	0.12 40	0.07 66	0.07 258	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.05 21

error version	0.18 151	0.14 276	0.30 131	0.22 244	0.12 160	0.20 135	0.27 414	0.26 86	0.28 189	0.31 286	0.32 235	0.26 237	0.17 188	0.15 14	0.12 40	0.07 66	0.07 258	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.05 21

test-v	0.18 151	0.14 276	0.30 131	0.22 244	0.12 160	0.20 135	0.27 414	0.26 86	0.28 189	0.31 286	0.32 235	0.26 237	0.17 188	0.15 14	0.12 40	0.07 66	0.07 258	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.05 21

Patchmatch Stereo++	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.14 56	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.29 199	0.25 216	0.17 188	0.26 195	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo_v2	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.16 107	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.29 199	0.25 216	0.17 188	0.24 148	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

ROB_FTStereo	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.14 56	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.28 186	0.25 216	0.17 188	0.24 148	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

HUI-Stereo	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.14 56	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.28 186	0.25 216	0.17 188	0.22 129	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

iGMRVC	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.15 80	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.29 199	0.25 216	0.17 188	0.27 214	0.17 190	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

RAFT-RH_RVC	0.25 329	0.11 133	0.45 322	0.21 186	0.12 160	0.25 247	0.14 56	0.27 96	0.27 174	0.38 394	1.15 523	0.23 196	0.17 188	0.57 388	0.24 327	0.07 66	0.05 29	0.10 298	0.07 135	0.06 39	0.07 146

iRAFT	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.14 56	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.29 199	0.25 216	0.17 188	0.26 195	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

CRE-IMP	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.11 104	0.24 233	0.17 142	0.29 126	0.21 96	0.27 201	0.26 174	0.24 208	0.17 188	0.23 138	0.18 211	0.08 189	0.05 29	0.10 298	0.07 135	0.10 295	0.10 323

test-2	0.18 151	0.14 276	0.30 131	0.22 244	0.12 160	0.20 135	0.27 414	0.26 86	0.28 189	0.31 286	0.32 235	0.26 237	0.17 188	0.15 14	0.12 40	0.07 66	0.07 258	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.05 21

s12784h	0.17 127	0.09 37	0.26 94	0.18 45	0.07 1	0.32 358	0.19 229	0.37 240	0.32 241	0.23 158	0.25 164	0.18 130	0.17 188	0.25 179	0.16 161	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.05 21

raftrobust	0.16 110	0.13 234	0.29 124	0.22 244	0.15 324	0.19 105	0.13 37	0.32 166	0.26 164	0.26 192	0.20 117	0.19 144	0.17 188	0.21 114	0.15 137	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.07 146

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 127	0.14 276	0.32 151	0.20 143	0.09 26	0.19 105	0.17 142	0.32 166	0.30 220	0.25 180	0.33 256	0.20 153	0.17 188	0.19 82	0.15 137	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.05 21

AFF-stereo	0.18 151	0.15 309	0.32 151	0.21 186	0.10 65	0.18 80	0.18 185	0.33 180	0.27 174	0.25 180	0.37 295	0.25 216	0.17 188	0.24 148	0.15 137	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.05 21

DIP-Stereo	0.18 151	0.12 174	0.33 166	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.12 20	0.42 295	0.25 155	0.27 201	0.32 235	0.21 164	0.17 188	0.25 179	0.20 254	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.08 212
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Reg-Stereo(zero)	0.16 110	0.07 2	0.36 205	0.19 84	0.10 65	0.19 105	0.14 56	0.28 115	0.24 142	0.22 152	0.20 117	0.24 208	0.18 213	0.21 114	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.06 39	0.06 74

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 329	0.14 276	0.95 500	0.21 186	0.27 488	0.20 135	0.19 229	0.48 353	0.25 155	0.26 192	0.55 446	0.34 321	0.18 213	0.25 179	0.17 190	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.12 409	0.12 379	0.12 380

MyStereo8	0.22 254	0.15 309	0.63 425	0.21 186	0.17 376	0.31 349	0.16 107	0.36 230	0.32 241	0.28 211	0.36 286	0.25 216	0.18 213	0.25 179	0.28 359	0.08 189	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.10 295	0.12 380

MyStereo06	0.20 204	0.12 174	0.57 398	0.21 186	0.14 275	0.25 247	0.23 358	0.40 269	0.21 96	0.30 269	0.24 156	0.31 298	0.18 213	0.22 129	0.18 211	0.07 66	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.08 212

ACVNet-DCA	0.18 151	0.14 276	0.38 236	0.23 290	0.11 104	0.31 349	0.19 229	0.41 281	0.27 174	0.17 111	0.19 101	0.13 59	0.18 213	0.28 227	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.09 230	0.09 268

1test111	0.19 189	0.14 276	0.38 236	0.23 290	0.11 104	0.31 349	0.19 229	0.41 281	0.27 174	0.17 111	0.19 101	0.13 59	0.18 213	0.34 284	0.22 297	0.08 189	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.09 230	0.09 268

cc1	0.18 151	0.14 276	0.38 236	0.23 290	0.11 104	0.31 349	0.19 229	0.35 212	0.47 415	0.17 111	0.19 101	0.13 59	0.18 213	0.28 227	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.08 166	0.08 212

HH	0.18 151	0.12 174	0.55 391	0.22 244	0.12 160	0.18 80	0.18 185	0.34 188	0.19 62	0.20 135	0.24 156	0.34 321	0.18 213	0.29 243	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.06 74

HanStereo	0.18 151	0.12 174	0.55 391	0.22 244	0.12 160	0.18 80	0.18 185	0.34 188	0.19 62	0.20 135	0.24 156	0.34 321	0.18 213	0.29 243	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.06 74

Selective-RAFT	0.17 127	0.12 174	0.30 131	0.24 339	0.10 65	0.29 317	0.15 80	0.32 166	0.31 232	0.17 111	0.17 83	0.21 164	0.18 213	0.28 227	0.17 190	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.06 74

NRIStereo	0.18 151	0.11 133	0.35 185	0.23 290	0.11 104	0.24 233	0.20 276	0.29 126	0.26 164	0.26 192	0.25 164	0.25 216	0.18 213	0.34 284	0.18 211	0.07 66	0.06 142	0.09 225	0.07 135	0.09 230	0.08 212

PSM-adaLoss	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.16 107	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.29 199	0.25 216	0.18 213	0.24 148	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

RAFT-IKP	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.15 80	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.29 199	0.25 216	0.18 213	0.25 179	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

Anonymous3	0.23 271	0.18 367	0.63 425	0.27 435	0.18 397	0.41 431	0.23 358	0.43 307	0.35 279	0.23 158	0.27 181	0.20 153	0.18 213	0.27 214	0.18 211	0.12 385	0.11 418	0.10 298	0.10 334	0.11 342	0.12 380

TestStereo	0.21 224	0.19 383	0.40 259	0.25 376	0.10 65	0.22 190	0.21 307	0.31 156	0.31 232	0.23 158	0.34 265	0.22 176	0.18 213	0.62 417	0.18 211	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.07 135	0.11 342	0.06 74

rvit_0105_5	0.21 224	0.15 309	0.38 236	0.23 290	0.13 233	0.22 190	0.24 380	0.36 230	0.39 327	0.21 146	0.23 143	0.26 237	0.19 228	0.26 195	0.19 240	0.15 441	0.13 447	0.12 389	0.12 409	0.10 295	0.09 268

rvit_0105_4	0.20 204	0.15 309	0.38 236	0.23 290	0.14 275	0.20 135	0.22 333	0.33 180	0.39 327	0.19 131	0.24 156	0.25 216	0.19 228	0.27 214	0.17 190	0.16 456	0.13 447	0.13 409	0.11 372	0.11 342	0.08 212

Sa-1000	0.22 254	0.15 309	0.35 185	0.23 290	0.13 233	0.28 296	0.23 358	0.47 341	0.39 327	0.30 269	0.50 419	0.26 237	0.19 228	0.33 278	0.16 161	0.07 66	0.06 142	0.10 298	0.11 372	0.08 166	0.06 74

UDGNet	0.23 271	0.31 479	0.38 236	0.24 339	0.14 275	0.24 233	0.18 185	0.32 166	0.43 367	0.29 238	0.28 186	0.24 208	0.19 228	0.29 243	0.20 254	0.15 441	0.07 258	0.21 487	0.11 372	0.14 411	0.10 323

IPLGR	0.21 224	0.13 234	0.61 414	0.21 186	0.11 104	0.25 247	0.18 185	0.41 281	0.37 303	0.28 211	0.27 181	0.21 164	0.19 228	0.37 301	0.18 211	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.06 74

GANet-ADL	0.21 224	0.12 174	0.45 322	0.23 290	0.14 275	0.29 317	0.19 229	0.46 333	0.35 279	0.25 180	0.32 235	0.32 307	0.19 228	0.24 148	0.20 254	0.10 313	0.07 258	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.10 323

OMP-Stereo	0.23 271	0.14 276	0.35 185	0.29 458	0.13 233	0.21 162	0.16 107	0.37 240	0.33 253	0.34 340	0.30 212	0.34 321	0.19 228	0.70 445	0.24 327	0.07 66	0.06 142	0.09 225	0.07 135	0.07 104	0.06 74

PFNet	0.23 271	0.10 72	0.57 398	0.24 339	0.14 275	0.22 190	0.19 229	0.39 258	0.33 253	0.35 357	0.32 235	0.27 246	0.19 228	0.64 424	0.22 297	0.09 266	0.05 29	0.09 225	0.07 135	0.08 166	0.07 146

ARAFT	0.24 301	0.21 409	0.78 461	0.22 244	0.12 160	0.29 317	0.24 380	0.43 307	0.32 241	0.33 320	0.28 186	0.28 261	0.19 228	0.49 343	0.18 211	0.07 66	0.06 142	0.12 389	0.11 372	0.09 230	0.06 74

rvit_stereo_0075_2	0.24 301	0.17 353	0.50 363	0.26 408	0.22 454	0.22 190	0.15 80	0.40 269	0.35 279	0.27 201	0.37 295	0.29 271	0.20 237	0.28 227	0.19 240	0.17 467	0.12 435	0.19 480	0.12 409	0.13 394	0.13 396

H2IRNET	0.18 151	0.13 234	0.35 185	0.21 186	0.12 160	0.20 135	0.15 80	0.27 96	0.30 220	0.17 111	0.31 226	0.25 216	0.20 237	0.24 148	0.18 211	0.07 66	0.06 142	0.09 225	0.10 334	0.09 230	0.06 74

BUS	0.23 271	0.12 174	0.28 114	0.25 376	0.14 275	0.43 446	0.17 142	0.56 447	0.34 263	0.34 340	0.35 276	0.32 307	0.20 237	0.26 195	0.21 277	0.10 313	0.07 258	0.11 353	0.10 334	0.09 230	0.09 268

NINENet	0.25 329	0.15 309	0.37 217	0.23 290	0.16 356	0.43 446	0.17 142	0.60 476	0.46 410	0.32 309	0.37 295	0.32 307	0.20 237	0.42 320	0.21 277	0.10 313	0.10 397	0.12 389	0.08 206	0.11 342	0.10 323

iRaft-Stereo_20w	0.19 189	0.10 72	0.46 330	0.19 84	0.13 233	0.25 247	0.19 229	0.52 404	0.19 62	0.29 238	0.21 129	0.22 176	0.20 237	0.28 227	0.18 211	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.08 206	0.08 166	0.08 212

GwcNet-ADL	0.22 254	0.14 276	0.58 403	0.24 339	0.13 233	0.22 190	0.23 358	0.49 361	0.40 343	0.27 201	0.29 199	0.30 287	0.20 237	0.26 195	0.23 316	0.09 266	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.09 230	0.09 268

DN-CSS_ROB	0.22 254	0.25 439	0.47 338	0.24 339	0.14 275	0.25 247	0.12 20	0.40 269	0.33 253	0.29 238	0.42 356	0.22 176	0.20 237	0.33 278	0.19 240	0.07 66	0.06 142	0.11 353	0.11 372	0.11 342	0.07 146

DDVS	0.25 329	0.15 309	0.39 251	0.24 339	0.17 376	0.34 382	0.21 307	0.41 281	0.30 220	0.33 320	0.41 340	0.48 430	0.21 244	0.52 358	0.27 355	0.11 349	0.09 373	0.11 353	0.09 292	0.13 394	0.14 415

rvit_0105_3	0.23 271	0.17 353	0.40 259	0.25 376	0.15 324	0.24 233	0.28 429	0.38 246	0.41 353	0.25 180	0.25 164	0.28 261	0.21 244	0.28 227	0.20 254	0.15 441	0.13 447	0.14 433	0.15 455	0.10 295	0.09 268

TestStereo1	0.21 224	0.16 334	0.32 151	0.26 408	0.13 233	0.26 267	0.27 414	0.40 269	0.36 292	0.29 238	0.39 322	0.22 176	0.21 244	0.33 278	0.17 190	0.07 66	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.07 146

SA-5K	0.21 224	0.16 334	0.32 151	0.26 408	0.13 233	0.26 267	0.27 414	0.40 269	0.36 292	0.29 238	0.39 322	0.22 176	0.21 244	0.33 278	0.17 190	0.07 66	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.07 146

dad	0.28 373	0.31 479	0.44 311	0.21 186	0.14 275	0.30 334	0.20 276	0.33 180	0.49 434	0.44 449	0.44 380	0.45 414	0.21 244	0.41 317	0.26 350	0.20 487	0.11 418	0.20 484	0.11 372	0.14 411	0.10 323

HHNet	0.22 254	0.12 174	0.52 378	0.18 45	0.18 397	0.20 135	0.20 276	0.34 188	0.31 232	0.32 309	0.59 460	0.20 153	0.21 244	0.24 148	0.31 386	0.08 189	0.05 29	0.09 225	0.07 135	0.08 166	0.11 358

IIG-Stereo	0.23 271	0.13 234	0.35 185	0.29 458	0.12 160	0.23 211	0.14 56	0.38 246	0.31 232	0.34 340	0.37 295	0.33 314	0.21 244	0.70 445	0.26 350	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.07 135	0.07 104	0.06 74

GMM-Stereo	0.21 224	0.10 72	0.43 303	0.23 290	0.13 233	0.24 233	0.25 397	0.37 240	0.27 174	0.30 269	0.45 392	0.27 246	0.21 244	0.31 265	0.17 190	0.07 66	0.05 29	0.10 298	0.09 292	0.08 166	0.19 468

111	0.20 204	0.17 353	0.40 259	0.18 45	0.09 26	0.24 233	0.17 142	0.41 281	0.45 393	0.23 158	0.29 199	0.29 271	0.21 244	0.24 148	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.07 104	0.08 212

SFCPSM	0.22 254	0.10 72	0.51 374	0.21 186	0.14 275	0.34 382	0.22 333	0.55 432	0.39 327	0.29 238	0.32 235	0.23 196	0.21 244	0.27 214	0.19 240	0.09 266	0.07 258	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.08 212

HITNet	0.20 204	0.17 353	0.43 303	0.19 84	0.08 9	0.27 277	0.14 56	0.42 295	0.30 220	0.29 238	0.32 235	0.27 246	0.21 244	0.28 227	0.25 337	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.06 74
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	0.24 301	0.16 334	0.37 217	0.24 339	0.12 160	0.32 358	0.17 142	0.54 422	0.42 360	0.33 320	0.38 309	0.35 335	0.21 244	0.30 258	0.22 297	0.14 428	0.06 142	0.13 409	0.08 206	0.11 342	0.08 212
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MLCV	0.22 254	0.16 334	0.44 311	0.21 186	0.08 9	0.29 317	0.19 229	0.38 246	0.37 303	0.38 394	0.44 380	0.31 298	0.21 244	0.41 317	0.24 327	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.06 74

G2L-ROB	0.23 271	0.15 309	0.41 282	0.19 84	0.12 160	0.27 277	0.21 307	0.47 341	0.33 253	0.34 340	0.31 226	0.41 386	0.22 257	0.49 343	0.26 350	0.09 266	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.10 323

xyz-stereo-finetune2	0.17 127	0.11 133	0.26 94	0.16 6	0.09 26	0.27 277	0.19 229	0.27 96	0.20 81	0.22 152	0.28 186	0.21 164	0.22 257	0.37 301	0.22 297	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.06 39	0.07 146

G2L-Stereo	0.25 329	0.16 334	0.47 338	0.22 244	0.14 275	0.25 247	0.18 185	0.46 333	0.35 279	0.33 320	0.37 295	0.40 379	0.22 257	0.60 402	0.30 379	0.10 313	0.09 373	0.10 298	0.08 206	0.09 230	0.09 268

UGAM	0.26 345	0.14 276	0.45 322	0.25 376	0.12 160	0.23 211	0.25 397	0.32 166	0.41 353	0.31 286	0.42 356	0.41 386	0.22 257	0.92 503	0.22 297	0.08 189	0.06 142	0.14 433	0.12 409	0.10 295	0.07 146

test_sample3	0.23 271	0.12 174	0.43 303	0.19 84	0.12 160	0.32 358	0.20 276	0.50 371	0.34 263	0.31 286	0.33 256	0.29 271	0.22 257	0.53 365	0.22 297	0.10 313	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.10 295	0.10 323

MyStereo05	0.23 271	0.12 174	0.57 398	0.21 186	0.14 275	0.25 247	0.23 358	0.48 353	0.52 452	0.31 286	0.23 143	0.25 216	0.22 257	0.30 258	0.21 277	0.07 66	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.08 212

CoDeX	0.23 271	0.12 174	0.46 330	0.21 186	0.14 275	0.29 317	0.21 307	0.53 415	0.41 353	0.29 238	0.35 276	0.29 271	0.22 257	0.48 338	0.19 240	0.09 266	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.07 146

ttt	0.29 384	0.12 174	0.34 175	0.21 186	0.13 233	0.29 317	0.20 276	0.56 447	0.47 415	0.31 286	0.44 380	0.30 287	0.22 257	0.65 430	0.85 506	0.13 402	0.10 397	0.10 298	0.10 334	0.11 342	0.11 358

CFNet_ucs	0.24 301	0.13 234	0.50 363	0.20 143	0.15 324	0.28 296	0.17 142	0.49 361	0.45 393	0.32 309	0.42 356	0.39 366	0.22 257	0.31 265	0.21 277	0.11 349	0.08 339	0.12 389	0.09 292	0.12 379	0.11 358

DCANet-4	0.19 189	0.10 72	0.52 378	0.19 84	0.09 26	0.19 105	0.18 185	0.36 230	0.39 327	0.29 238	0.30 212	0.17 120	0.22 257	0.20 95	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.07 146

test_5	0.23 271	0.19 383	0.38 236	0.26 408	0.18 397	0.25 247	0.29 435	0.40 269	0.37 303	0.29 238	0.40 332	0.25 216	0.22 257	0.34 284	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.09 292	0.10 295	0.10 323

RAFT	0.21 224	0.17 353	0.32 151	0.24 339	0.12 160	0.25 247	0.27 414	0.35 212	0.28 189	0.33 320	0.33 256	0.38 354	0.22 257	0.29 243	0.17 190	0.08 189	0.08 339	0.11 353	0.10 334	0.10 295	0.06 74

HCRNet	0.24 301	0.25 439	0.33 166	0.34 487	0.16 356	0.27 277	0.18 185	0.43 307	0.35 279	0.30 269	0.35 276	0.32 307	0.22 257	0.44 326	0.20 254	0.13 402	0.08 339	0.13 409	0.11 372	0.10 295	0.09 268

iResNet	0.24 301	0.18 367	0.61 414	0.25 376	0.11 104	0.29 317	0.21 307	0.42 295	0.43 367	0.33 320	0.43 369	0.27 246	0.22 257	0.34 284	0.26 350	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.07 146

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 271	0.13 234	0.83 476	0.20 143	0.21 438	0.23 211	0.17 142	0.48 353	0.27 174	0.23 158	0.29 199	0.39 366	0.23 271	0.25 179	0.15 137	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.11 372	0.11 342	0.10 323

test_sample5	0.24 301	0.13 234	0.42 292	0.21 186	0.12 160	0.30 334	0.21 307	0.50 371	0.34 263	0.32 309	0.41 340	0.29 271	0.23 271	0.55 373	0.21 277	0.10 313	0.07 258	0.10 298	0.09 292	0.11 342	0.10 323

test_sample4	0.24 301	0.13 234	0.43 303	0.20 143	0.12 160	0.32 358	0.21 307	0.51 387	0.34 263	0.31 286	0.37 295	0.28 261	0.23 271	0.53 365	0.21 277	0.10 313	0.07 258	0.10 298	0.09 292	0.11 342	0.10 323

MyStereo04	0.23 271	0.12 174	0.55 391	0.22 244	0.14 275	0.25 247	0.23 358	0.49 361	0.52 452	0.28 211	0.23 143	0.27 246	0.23 271	0.30 258	0.22 297	0.07 66	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.08 212

11t1	0.18 151	0.10 72	0.30 131	0.20 143	0.11 104	0.27 277	0.17 142	0.35 212	0.23 127	0.25 180	0.23 143	0.23 196	0.23 271	0.25 179	0.18 211	0.09 266	0.07 258	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.09 268

DualNet	0.24 301	0.13 234	0.42 292	0.21 186	0.12 160	0.30 334	0.21 307	0.50 371	0.34 263	0.33 320	0.43 369	0.29 271	0.23 271	0.55 373	0.21 277	0.10 313	0.07 258	0.10 298	0.09 292	0.11 342	0.10 323

ffm	0.22 254	0.12 174	0.42 292	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.20 276	0.35 212	0.44 382	0.30 269	0.42 356	0.34 321	0.23 271	0.27 214	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.11 353	0.10 334	0.08 166	0.08 212

ff1	0.29 384	0.12 174	0.42 292	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.20 276	0.35 212	0.44 382	0.30 269	0.42 356	0.34 321	0.23 271	0.81 485	1.08 518	0.08 189	0.05 29	0.11 353	0.10 334	0.08 166	0.08 212

mmx	0.31 400	0.12 174	0.42 292	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.20 276	0.55 432	0.45 393	0.30 269	0.42 356	0.34 321	0.23 271	0.81 485	1.08 518	0.10 313	0.07 258	0.11 353	0.10 334	0.11 342	0.10 323

xxx	0.31 400	0.12 174	0.42 292	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.20 276	0.55 432	0.45 393	0.30 269	0.42 356	0.34 321	0.23 271	0.81 485	1.08 518	0.10 313	0.07 258	0.11 353	0.10 334	0.11 342	0.10 323

raft_robust	0.22 254	0.17 353	0.30 131	0.22 244	0.12 160	0.23 211	0.22 333	0.49 361	0.48 425	0.32 309	0.32 235	0.26 237	0.23 271	0.53 365	0.15 137	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.10 334	0.08 166	0.06 74

SA	0.22 254	0.16 334	0.36 205	0.23 290	0.13 233	0.24 233	0.23 358	0.45 322	0.40 343	0.27 201	0.44 380	0.23 196	0.23 271	0.33 278	0.17 190	0.07 66	0.06 142	0.10 298	0.11 372	0.08 166	0.06 74

iRaft-Stereo_5w	0.23 271	0.18 367	0.44 311	0.22 244	0.13 233	0.19 105	0.19 229	0.37 240	0.32 241	0.28 211	0.37 295	0.34 321	0.23 271	0.65 430	0.27 355	0.06 23	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.09 230	0.08 212

CFNet_pseudo	0.23 271	0.13 234	0.47 338	0.19 84	0.13 233	0.26 267	0.16 107	0.44 312	0.44 382	0.29 238	0.37 295	0.38 354	0.23 271	0.29 243	0.21 277	0.09 266	0.06 142	0.11 353	0.08 206	0.11 342	0.09 268

GES	0.22 254	0.12 174	0.42 292	0.20 143	0.14 275	0.27 277	0.19 229	0.49 361	0.33 253	0.30 269	0.36 286	0.25 216	0.23 271	0.29 243	0.22 297	0.10 313	0.08 339	0.08 150	0.07 135	0.10 295	0.11 358

DCANet	0.18 151	0.13 234	0.40 259	0.19 84	0.09 26	0.19 105	0.18 185	0.34 188	0.39 327	0.29 238	0.31 226	0.18 130	0.23 271	0.20 95	0.19 240	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.07 146

FENet	0.21 224	0.11 133	0.45 322	0.21 186	0.12 160	0.26 267	0.17 142	0.41 281	0.35 279	0.30 269	0.31 226	0.29 271	0.23 271	0.26 195	0.23 316	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.09 268

ccs_rob	0.23 271	0.13 234	0.47 338	0.20 143	0.13 233	0.26 267	0.17 142	0.44 312	0.44 382	0.29 238	0.37 295	0.38 354	0.23 271	0.29 243	0.21 277	0.09 266	0.06 142	0.11 353	0.08 206	0.11 342	0.09 268

G2L-Stereo_test	0.24 301	0.16 334	0.38 236	0.19 84	0.13 233	0.27 277	0.24 380	0.49 361	0.38 317	0.37 379	0.37 295	0.40 379	0.24 289	0.52 358	0.28 359	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.06 80	0.09 230	0.08 212

HI	0.20 204	0.13 234	0.33 166	0.18 45	0.15 324	0.17 61	0.16 107	0.34 188	0.21 96	0.37 379	0.39 322	0.36 340	0.24 289	0.29 243	0.21 277	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.09 292	0.09 230	0.07 146

CoSv	0.20 204	0.13 234	0.33 166	0.18 45	0.15 324	0.17 61	0.16 107	0.34 188	0.21 96	0.37 379	0.39 322	0.36 340	0.24 289	0.29 243	0.21 277	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.09 292	0.09 230	0.07 146

FACV-RUCA	0.21 224	0.15 309	0.32 151	0.23 290	0.23 466	0.26 267	0.19 229	0.39 258	0.34 263	0.25 180	0.32 235	0.21 164	0.24 289	0.24 148	0.19 240	0.10 313	0.07 258	0.15 447	0.08 206	0.16 430	0.13 396

test_sample6	0.25 329	0.13 234	0.41 282	0.21 186	0.11 104	0.30 334	0.22 333	0.51 387	0.35 279	0.33 320	0.43 369	0.30 287	0.24 289	0.57 388	0.22 297	0.10 313	0.07 258	0.10 298	0.10 334	0.11 342	0.10 323

test_sample2	0.21 224	0.10 72	0.28 114	0.19 84	0.11 104	0.27 277	0.21 307	0.43 307	0.29 208	0.26 192	0.31 226	0.30 287	0.24 289	0.45 329	0.18 211	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.09 230	0.09 268

xx1	0.20 204	0.14 276	0.38 236	0.23 290	0.11 104	0.31 349	0.19 229	0.35 212	0.47 415	0.17 111	0.19 101	0.28 261	0.24 289	0.28 227	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.10 298	0.09 292	0.09 230	0.09 268

mmm	0.21 224	0.12 174	0.31 145	0.22 244	0.12 160	0.28 296	0.21 307	0.41 281	0.27 174	0.29 238	0.38 309	0.29 271	0.24 289	0.29 243	0.22 297	0.09 266	0.07 258	0.11 353	0.09 292	0.10 295	0.09 268

PCWNet_CMD	0.23 271	0.13 234	0.48 347	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.16 107	0.46 333	0.46 410	0.29 238	0.36 286	0.37 346	0.24 289	0.28 227	0.20 254	0.09 266	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.11 342	0.09 268

CASS	0.21 224	0.15 309	0.32 151	0.26 408	0.11 104	0.28 296	0.19 229	0.39 258	0.30 220	0.32 309	0.34 265	0.25 216	0.24 289	0.25 179	0.20 254	0.13 402	0.08 339	0.11 353	0.09 292	0.11 342	0.11 358
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.18 151	0.09 37	0.34 175	0.18 45	0.12 160	0.24 233	0.16 107	0.34 188	0.28 189	0.21 146	0.23 143	0.33 314	0.24 289	0.23 138	0.17 190	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.06 80	0.10 295	0.10 323

qqq	0.20 204	0.12 174	0.31 145	0.20 143	0.11 104	0.23 211	0.19 229	0.41 281	0.27 174	0.24 172	0.28 186	0.28 261	0.24 289	0.34 284	0.22 297	0.08 189	0.07 258	0.10 298	0.09 292	0.09 230	0.09 268

x	0.19 189	0.11 133	0.29 124	0.20 143	0.11 104	0.26 267	0.18 185	0.41 281	0.29 208	0.25 180	0.29 199	0.28 261	0.24 289	0.26 195	0.23 316	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.09 230	0.08 212

BSDual-CNN	0.23 271	0.12 174	0.28 114	0.25 376	0.14 275	0.35 397	0.21 307	0.56 447	0.34 263	0.34 340	0.35 276	0.38 354	0.24 289	0.26 195	0.21 277	0.10 313	0.07 258	0.11 353	0.10 334	0.09 230	0.09 268

psmg	0.23 271	0.12 174	0.28 114	0.21 186	0.14 275	0.35 397	0.23 358	0.51 387	0.34 263	0.35 357	0.38 309	0.38 354	0.24 289	0.26 195	0.21 277	0.10 313	0.08 339	0.10 298	0.10 334	0.09 230	0.08 212

MIPNet	0.21 224	0.15 309	0.52 378	0.21 186	0.12 160	0.27 277	0.20 276	0.45 322	0.37 303	0.30 269	0.23 143	0.19 144	0.24 289	0.27 214	0.19 240	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.06 74

RAFT_R40	0.21 224	0.10 72	0.37 217	0.24 339	0.13 233	0.18 80	0.18 185	0.31 156	0.29 208	0.33 320	0.33 256	0.30 287	0.24 289	0.55 373	0.18 211	0.08 189	0.05 29	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.07 146

IRAFT_RVC	0.22 254	0.12 174	0.39 251	0.26 408	0.11 104	0.18 80	0.24 380	0.40 269	0.37 303	0.31 286	0.30 212	0.29 271	0.24 289	0.55 373	0.22 297	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.07 146

xxxx	0.34 425	0.10 72	0.29 124	0.19 84	0.11 104	0.37 407	0.20 276	0.58 463	0.38 317	0.29 238	0.42 356	0.38 354	0.24 289	0.46 332	2.20 551	0.11 349	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.09 268

DMCA	0.22 254	0.14 276	0.36 205	0.22 244	0.14 275	0.27 277	0.20 276	0.43 307	0.38 317	0.31 286	0.32 235	0.33 314	0.24 289	0.24 148	0.28 359	0.11 349	0.08 339	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.11 358

MSMDNet	0.23 271	0.13 234	0.48 347	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.16 107	0.46 333	0.46 410	0.29 238	0.36 286	0.37 346	0.24 289	0.28 227	0.20 254	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.11 342	0.09 268

AASNet	0.27 353	0.19 383	0.49 352	0.26 408	0.17 376	0.34 382	0.20 276	0.62 489	0.48 425	0.35 357	0.40 332	0.32 307	0.25 310	0.28 227	0.34 403	0.11 349	0.09 373	0.10 298	0.08 206	0.13 394	0.11 358

SST-Stereo	0.21 224	0.10 72	0.37 217	0.24 339	0.13 233	0.19 105	0.17 142	0.31 156	0.24 142	0.34 340	0.33 256	0.29 271	0.25 310	0.56 384	0.17 190	0.08 189	0.05 29	0.10 298	0.08 206	0.09 230	0.07 146

ICVP	0.23 271	0.13 234	0.44 311	0.26 408	0.14 275	0.29 317	0.25 397	0.45 322	0.33 253	0.29 238	0.43 369	0.35 335	0.25 310	0.26 195	0.23 316	0.12 385	0.09 373	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.10 323
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 353	0.20 395	0.44 311	0.27 435	0.16 356	0.33 369	0.25 397	0.56 447	0.54 460	0.34 340	0.38 309	0.34 321	0.25 310	0.51 352	0.28 359	0.12 385	0.08 339	0.09 225	0.08 206	0.11 342	0.11 358

CFNet-ft	0.24 301	0.15 309	0.35 185	0.18 45	0.15 324	0.30 334	0.21 307	0.39 258	0.36 292	0.28 211	0.40 332	0.43 399	0.25 310	0.47 336	0.24 327	0.12 385	0.07 258	0.12 389	0.11 372	0.12 379	0.09 268

BEATNet_4x	0.22 254	0.18 367	0.47 338	0.22 244	0.10 65	0.28 296	0.14 56	0.46 333	0.32 241	0.31 286	0.34 265	0.31 298	0.25 310	0.31 265	0.29 371	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.10 295	0.08 212

CFNet_RVC	0.24 301	0.15 309	0.35 185	0.18 45	0.15 324	0.30 334	0.21 307	0.39 258	0.36 292	0.28 211	0.40 332	0.43 399	0.25 310	0.47 336	0.24 327	0.12 385	0.07 258	0.12 389	0.11 372	0.12 379	0.09 268

UCFNet_RVC	0.24 301	0.16 334	0.34 175	0.18 45	0.15 324	0.33 369	0.16 107	0.46 333	0.35 279	0.29 238	0.35 276	0.39 366	0.25 310	0.34 284	0.22 297	0.13 402	0.08 339	0.13 409	0.14 446	0.13 394	0.12 380

iResNetv2_ROB	0.27 353	0.26 450	0.72 454	0.23 290	0.13 233	0.29 317	0.18 185	0.52 404	0.49 434	0.37 379	0.45 392	0.39 366	0.25 310	0.34 284	0.20 254	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.12 379	0.09 268

PAM	0.23 271	0.10 72	0.63 425	0.22 244	0.15 324	0.34 382	0.21 307	0.37 240	0.22 109	0.31 286	0.27 181	0.55 459	0.26 319	0.26 195	0.17 190	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.09 292	0.07 104	0.09 268

rvit_105_1	0.27 353	0.19 383	0.46 330	0.27 435	0.19 415	0.30 334	0.35 469	0.44 312	0.51 445	0.31 286	0.31 226	0.31 298	0.26 319	0.35 293	0.25 337	0.15 441	0.14 456	0.15 447	0.17 476	0.11 342	0.10 323

test_sample1	0.20 204	0.10 72	0.28 114	0.19 84	0.12 160	0.28 296	0.19 229	0.41 281	0.25 155	0.26 192	0.31 226	0.29 271	0.26 319	0.44 326	0.21 277	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.09 230	0.09 268

SMFormer	0.25 329	0.12 174	0.40 259	0.19 84	0.10 65	0.27 277	0.19 229	0.51 387	0.45 393	0.34 340	0.41 340	0.31 298	0.26 319	0.58 394	0.28 359	0.10 313	0.07 258	0.08 150	0.08 206	0.09 230	0.09 268

tta	0.24 301	0.12 174	0.40 259	0.19 84	0.10 65	0.27 277	0.19 229	0.51 387	0.45 393	0.34 340	0.41 340	0.31 298	0.26 319	0.58 394	0.28 359	0.10 313	0.07 258	0.08 150	0.08 206	0.08 166	0.07 146

qqq1	0.24 301	0.12 174	0.40 259	0.19 84	0.10 65	0.27 277	0.19 229	0.51 387	0.45 393	0.34 340	0.41 340	0.31 298	0.26 319	0.58 394	0.16 161	0.10 313	0.07 258	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.07 146

fff1	0.24 301	0.12 174	0.40 259	0.19 84	0.10 65	0.27 277	0.19 229	0.51 387	0.45 393	0.34 340	0.41 340	0.31 298	0.26 319	0.58 394	0.16 161	0.10 313	0.07 258	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.07 146

anonymousa	0.23 271	0.11 133	0.50 363	0.21 186	0.16 356	0.31 349	0.20 276	0.36 230	0.35 279	0.32 309	0.50 419	0.39 366	0.26 319	0.22 129	0.20 254	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.11 372	0.07 104	0.08 212

CSP-Net	0.27 353	0.15 309	0.30 131	0.21 186	0.14 275	0.44 448	0.24 380	0.50 371	0.40 343	0.41 428	0.43 369	0.42 395	0.26 319	0.66 435	0.28 359	0.12 385	0.08 339	0.08 150	0.08 206	0.10 295	0.09 268

KYRaft	0.22 254	0.10 72	0.30 131	0.23 290	0.12 160	0.23 211	0.23 358	0.35 212	0.24 142	0.35 357	0.54 442	0.34 321	0.26 319	0.29 243	0.15 137	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.10 334	0.08 166	0.31 514

ASMatch	0.23 271	0.11 133	0.51 374	0.24 339	0.14 275	0.19 105	0.17 142	0.31 156	0.28 189	0.28 211	0.68 485	0.27 246	0.26 319	0.50 347	0.22 297	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.11 358

test_xeample	0.34 425	0.10 72	0.29 124	0.19 84	0.11 104	0.33 369	0.23 358	0.55 432	0.38 317	0.32 309	0.45 392	0.29 271	0.26 319	0.57 388	2.24 553	0.10 313	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.09 268

ACVNet	0.23 271	0.13 234	0.35 185	0.18 45	0.15 324	0.27 277	0.23 358	0.39 258	0.44 382	0.28 211	0.41 340	0.38 354	0.26 319	0.27 214	0.32 391	0.08 189	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.10 295	0.07 146

cf-r	0.24 301	0.15 309	0.44 311	0.21 186	0.14 275	0.27 277	0.22 333	0.42 295	0.40 343	0.30 269	0.42 356	0.42 395	0.26 319	0.43 322	0.25 337	0.11 349	0.06 142	0.08 150	0.10 334	0.08 166	0.08 212

PSMNet-RSSM	0.24 301	0.15 309	0.36 205	0.21 186	0.14 275	0.25 247	0.20 276	0.48 353	0.37 303	0.30 269	0.44 380	0.38 354	0.26 319	0.52 358	0.22 297	0.12 385	0.07 258	0.11 353	0.13 434	0.10 295	0.09 268

GwcNet-RSSM	0.26 345	0.17 353	0.46 330	0.21 186	0.13 233	0.28 296	0.23 358	0.44 312	0.42 360	0.31 286	0.45 392	0.40 379	0.26 319	0.55 373	0.28 359	0.11 349	0.07 258	0.09 225	0.10 334	0.09 230	0.08 212

HSM-Net_RVC	0.27 353	0.11 133	0.42 292	0.19 84	0.11 104	0.34 382	0.20 276	0.62 489	0.43 367	0.40 419	0.43 369	0.50 441	0.26 319	0.76 468	0.22 297	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 212
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.26 345	0.19 383	0.44 311	0.21 186	0.16 356	0.30 334	0.21 307	0.52 404	0.32 241	0.35 357	0.38 309	0.39 366	0.26 319	0.42 320	0.24 327	0.15 441	0.11 418	0.11 353	0.11 372	0.14 411	0.13 396

iResNet_ROB	0.25 329	0.19 383	0.40 259	0.20 143	0.12 160	0.30 334	0.16 107	0.55 432	0.53 456	0.38 394	0.43 369	0.37 346	0.26 319	0.38 306	0.22 297	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.04 1	0.09 230	0.09 268

coex_refinement	0.26 345	0.16 334	0.36 205	0.23 290	0.15 324	0.31 349	0.20 276	0.49 361	0.42 360	0.35 357	0.42 356	0.45 414	0.27 338	0.55 373	0.33 398	0.10 313	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.10 295	0.10 323

ISRNet	0.27 353	0.13 234	0.45 322	0.26 408	0.19 415	0.24 233	0.14 56	0.45 322	0.43 367	0.39 409	0.48 415	0.42 395	0.27 338	0.32 271	0.29 371	0.20 487	0.12 435	0.17 464	0.16 467	0.16 430	0.20 478

DispNO	0.27 353	0.18 367	0.62 422	0.23 290	0.17 376	0.25 247	0.22 333	0.45 322	0.41 353	0.32 309	0.39 322	0.38 354	0.27 338	0.77 474	0.27 355	0.09 266	0.07 258	0.10 298	0.10 334	0.08 166	0.08 212

SDNR	0.42 466	0.21 409	0.82 475	0.21 186	0.18 397	1.27 540	0.17 142	0.50 371	0.49 434	0.42 437	0.81 503	0.38 354	0.27 338	1.19 526	0.38 416	0.23 492	0.24 513	0.17 464	0.13 434	0.17 447	0.20 478

gwcnet-sp	0.24 301	0.13 234	0.63 425	0.22 244	0.14 275	0.34 382	0.22 333	0.44 312	0.39 327	0.35 357	0.34 265	0.27 246	0.27 338	0.35 293	0.25 337	0.09 266	0.08 339	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.09 268

scenet	0.24 301	0.13 234	0.63 425	0.22 244	0.14 275	0.34 382	0.22 333	0.44 312	0.39 327	0.35 357	0.34 265	0.27 246	0.27 338	0.35 293	0.25 337	0.09 266	0.08 339	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.09 268

ssnet	0.24 301	0.13 234	0.63 425	0.22 244	0.14 275	0.34 382	0.22 333	0.44 312	0.39 327	0.35 357	0.34 265	0.27 246	0.27 338	0.35 293	0.25 337	0.09 266	0.08 339	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.09 268

hknet	0.25 329	0.14 276	0.40 259	0.25 376	0.15 324	0.35 397	0.21 307	0.56 447	0.37 303	0.34 340	0.35 276	0.43 399	0.27 338	0.37 301	0.21 277	0.09 266	0.07 258	0.11 353	0.10 334	0.09 230	0.09 268

ADLNet	0.28 373	0.15 309	0.42 292	0.23 290	0.19 415	0.34 382	0.23 358	0.53 415	0.43 367	0.42 437	0.41 340	0.44 410	0.27 338	0.55 373	0.35 407	0.11 349	0.08 339	0.11 353	0.11 372	0.11 342	0.12 380

222	0.41 463	0.10 72	0.29 124	0.19 84	0.11 104	0.36 402	0.20 276	0.57 455	0.39 327	0.35 357	0.44 380	0.30 287	0.27 338	0.55 373	3.56 558	0.11 349	0.07 258	0.08 150	0.08 206	0.09 230	0.09 268

acv_ft	0.25 329	0.13 234	0.40 259	0.23 290	0.19 415	0.34 382	0.21 307	0.45 322	0.44 382	0.38 394	0.41 340	0.38 354	0.27 338	0.27 214	0.35 407	0.08 189	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.11 342	0.07 146

FADNet-RVC-Resample	0.29 384	0.25 439	0.93 497	0.26 408	0.16 356	0.32 358	0.21 307	0.47 341	0.39 327	0.35 357	0.38 309	0.33 314	0.27 338	0.53 365	0.24 327	0.10 313	0.10 397	0.14 433	0.13 434	0.13 394	0.16 435

FADNet_RVC	0.30 393	0.28 460	0.83 476	0.23 290	0.15 324	0.30 334	0.17 142	0.49 361	0.37 303	0.30 269	0.38 309	0.30 287	0.27 338	0.52 358	0.31 386	0.14 428	0.14 456	0.14 433	0.16 467	0.21 478	0.23 498

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 434	0.36 492	0.53 382	0.34 487	0.19 415	0.51 476	0.24 380	0.55 432	0.38 317	0.41 428	0.47 409	0.47 423	0.27 338	0.73 455	0.30 379	0.36 521	0.19 495	0.27 499	0.17 476	0.26 499	0.23 498

CFNet	0.27 353	0.20 395	0.44 311	0.22 244	0.14 275	0.33 369	0.14 56	0.51 387	0.45 393	0.30 269	0.40 332	0.38 354	0.27 338	0.76 468	0.25 337	0.09 266	0.07 258	0.11 353	0.11 372	0.11 342	0.08 212

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 353	0.21 409	0.59 409	0.25 376	0.18 397	0.29 317	0.22 333	0.50 371	0.40 343	0.38 394	0.41 340	0.43 399	0.27 338	0.43 322	0.29 371	0.11 349	0.08 339	0.10 298	0.10 334	0.10 295	0.11 358
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM_32	0.23 271	0.10 72	0.63 425	0.21 186	0.14 275	0.33 369	0.19 229	0.36 230	0.23 127	0.29 238	0.28 186	0.56 462	0.28 354	0.27 214	0.18 211	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.09 292	0.07 104	0.09 268

ITSA-stereo	0.25 329	0.15 309	0.33 166	0.23 290	0.11 104	0.27 277	0.18 185	0.56 447	0.59 474	0.31 286	0.32 235	0.33 314	0.28 354	0.49 343	0.30 379	0.11 349	0.08 339	0.11 353	0.10 334	0.11 342	0.13 396

1111x	0.32 409	0.11 133	0.40 259	0.22 244	0.11 104	0.32 358	0.26 409	0.59 468	0.43 367	0.31 286	0.41 340	0.39 366	0.28 354	0.76 468	1.37 534	0.09 266	0.08 339	0.09 225	0.10 334	0.09 230	0.08 212

fff	0.19 189	0.13 234	0.40 259	0.18 45	0.09 26	0.19 105	0.18 185	0.35 212	0.43 367	0.29 238	0.30 212	0.18 130	0.28 354	0.20 95	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.07 146

AACVNet	0.26 345	0.16 334	0.37 217	0.22 244	0.14 275	0.29 317	0.19 229	0.41 281	0.31 232	0.38 394	0.42 356	0.43 399	0.28 354	0.73 455	0.25 337	0.11 349	0.08 339	0.11 353	0.09 292	0.13 394	0.11 358

PSMNet-ADL	0.25 329	0.15 309	0.32 151	0.26 408	0.14 275	0.31 349	0.22 333	0.44 312	0.36 292	0.27 201	0.33 256	0.41 386	0.28 354	0.61 409	0.29 371	0.11 349	0.09 373	0.09 225	0.11 372	0.10 295	0.10 323

DeepStereo_RVC	0.18 151	0.11 133	0.40 259	0.21 186	0.11 104	0.19 105	0.16 107	0.28 115	0.22 109	0.27 201	0.27 181	0.23 196	0.28 354	0.24 148	0.18 211	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.07 135	0.09 230	0.10 323

Prome-Stereo	0.21 224	0.10 72	0.30 131	0.24 339	0.12 160	0.23 211	0.23 358	0.36 230	0.25 155	0.33 320	0.59 460	0.24 208	0.28 354	0.29 243	0.16 161	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.20 478

csc	0.19 189	0.13 234	0.40 259	0.18 45	0.09 26	0.19 105	0.18 185	0.35 212	0.43 367	0.29 238	0.30 212	0.18 130	0.28 354	0.20 95	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.07 146

cscssc	0.19 189	0.13 234	0.40 259	0.18 45	0.09 26	0.19 105	0.18 185	0.35 212	0.43 367	0.29 238	0.30 212	0.18 130	0.28 354	0.20 95	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.07 146

UPFNet	0.25 329	0.12 174	0.38 236	0.24 339	0.19 415	0.37 407	0.28 429	0.48 353	0.38 317	0.34 340	0.37 295	0.37 346	0.28 354	0.39 308	0.33 398	0.10 313	0.09 373	0.10 298	0.10 334	0.10 295	0.08 212

GANet-RSSM	0.24 301	0.14 276	0.36 205	0.21 186	0.14 275	0.27 277	0.21 307	0.45 322	0.33 253	0.29 238	0.39 322	0.39 366	0.28 354	0.58 394	0.23 316	0.11 349	0.07 258	0.09 225	0.09 292	0.10 295	0.09 268

STTStereo	0.28 373	0.20 395	0.61 414	0.25 376	0.17 376	0.29 317	0.24 380	0.47 341	0.39 327	0.39 409	0.41 340	0.44 410	0.28 354	0.40 315	0.28 359	0.13 402	0.12 435	0.13 409	0.16 467	0.12 379	0.11 358

StereoDRNet-Refined	0.27 353	0.17 353	0.35 185	0.25 376	0.14 275	0.37 407	0.21 307	0.47 341	0.41 353	0.44 449	0.51 425	0.41 386	0.28 354	0.45 329	0.37 414	0.09 266	0.06 142	0.11 353	0.11 372	0.10 295	0.10 323
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.31 400	0.20 395	0.35 185	0.24 339	0.16 356	0.32 358	0.19 229	0.52 404	0.48 425	0.33 320	0.36 286	0.42 395	0.28 354	0.93 505	0.24 327	0.19 484	0.20 500	0.24 496	0.22 499	0.17 447	0.17 446

xyz-stereo	1.40 541	0.10 72	17.09 573	0.18 45	0.07 1	4.78 559	0.18 185	0.29 126	0.34 263	0.36 373	2.81 556	0.40 379	0.29 369	0.56 384	0.24 327	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.06 80	0.06 39	0.05 21

TCMNet	0.33 417	0.23 430	0.72 454	0.29 458	0.30 501	0.40 427	0.28 429	0.50 371	0.47 415	0.37 379	0.45 392	0.40 379	0.29 369	0.60 402	0.39 424	0.14 428	0.13 447	0.15 447	0.14 446	0.17 447	0.15 426

DCVSM-stereo	0.24 301	0.13 234	0.52 378	0.20 143	0.14 275	0.26 267	0.13 37	0.34 188	0.34 263	0.41 428	0.33 256	0.47 423	0.29 369	0.30 258	0.22 297	0.10 313	0.10 397	0.11 353	0.10 334	0.12 379	0.15 426

ssnet_v2	0.28 373	0.16 334	0.44 311	0.22 244	0.15 324	0.40 427	0.30 445	0.57 455	0.46 410	0.38 394	0.36 286	0.47 423	0.29 369	0.38 306	0.39 424	0.13 402	0.11 418	0.11 353	0.11 372	0.11 342	0.11 358

DAS	0.27 353	0.12 174	0.42 292	0.24 339	0.18 397	0.29 317	0.24 380	0.45 322	0.45 393	0.41 428	0.44 380	0.34 321	0.29 369	0.75 463	0.21 277	0.09 266	0.07 258	0.09 225	0.07 135	0.09 230	0.09 268

SepStereo	0.26 345	0.12 174	0.42 292	0.24 339	0.18 397	0.29 317	0.24 380	0.45 322	0.45 393	0.41 428	0.44 380	0.34 321	0.29 369	0.64 424	0.21 277	0.09 266	0.07 258	0.09 225	0.07 135	0.09 230	0.09 268

LMCR-Stereo	0.26 345	0.18 367	0.49 352	0.28 455	0.14 275	0.36 402	0.23 358	0.54 422	0.34 263	0.39 409	0.40 332	0.29 271	0.29 369	0.37 301	0.27 355	0.11 349	0.07 258	0.09 225	0.07 135	0.13 394	0.09 268

pcwnet_v2	0.32 409	0.15 309	1.26 525	0.23 290	0.18 397	0.32 358	0.18 185	0.59 468	0.60 478	0.36 373	0.45 392	0.35 335	0.29 369	0.36 298	0.25 337	0.14 428	0.11 418	0.12 389	0.11 372	0.14 411	0.15 426

DSFCA	0.27 353	0.13 234	0.36 205	0.20 143	0.17 376	0.38 414	0.31 449	0.47 341	0.43 367	0.43 443	0.37 295	0.39 366	0.29 369	0.52 358	0.32 391	0.12 385	0.10 397	0.10 298	0.11 372	0.11 342	0.10 323

FADNet-RVC	0.31 400	0.35 489	0.78 461	0.25 376	0.20 431	0.33 369	0.20 276	0.49 361	0.40 343	0.34 340	0.39 322	0.41 386	0.29 369	0.63 422	0.31 386	0.13 402	0.14 456	0.14 433	0.15 455	0.19 467	0.19 468

TDLM	0.30 393	0.21 409	0.38 236	0.28 455	0.15 324	0.33 369	0.32 454	0.52 404	0.47 415	0.38 394	0.43 369	0.39 366	0.29 369	0.91 502	0.28 359	0.14 428	0.08 339	0.13 409	0.11 372	0.12 379	0.10 323

AANet_RVC	0.31 400	0.22 421	0.50 363	0.23 290	0.14 275	0.30 334	0.24 380	0.47 341	0.54 460	0.38 394	0.60 465	0.43 399	0.29 369	0.87 494	0.40 432	0.11 349	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.09 230	0.09 268

YMNet	0.32 409	0.22 421	0.58 403	0.27 435	0.23 466	0.48 466	0.27 414	0.51 387	0.45 393	0.48 467	0.56 452	0.51 445	0.30 381	0.39 308	0.40 432	0.13 402	0.16 478	0.13 409	0.12 409	0.13 394	0.12 380

YMNet_1	0.32 409	0.22 421	0.58 403	0.27 435	0.23 466	0.48 466	0.27 414	0.51 387	0.45 393	0.48 467	0.56 452	0.51 445	0.30 381	0.39 308	0.40 432	0.13 402	0.16 478	0.13 409	0.12 409	0.13 394	0.12 380

DualNet (step1)	0.28 373	0.19 383	0.50 363	0.18 45	0.16 356	0.34 382	0.20 276	0.51 387	0.38 317	0.37 379	0.34 265	0.37 346	0.30 381	0.39 308	0.23 316	0.23 492	0.09 373	0.28 505	0.24 503	0.18 460	0.16 435

test_sample9	0.42 466	0.19 383	0.50 363	0.18 45	0.16 356	0.34 382	0.20 276	0.51 387	0.38 317	0.37 379	0.34 265	0.37 346	0.30 381	0.66 435	0.91 509	0.23 492	1.82 558	0.28 505	0.24 503	0.18 460	0.16 435

test_sample7	0.25 329	0.15 309	0.35 185	0.20 143	0.14 275	0.28 296	0.21 307	0.51 387	0.38 317	0.37 379	0.34 265	0.37 346	0.30 381	0.39 308	0.23 316	0.14 428	0.09 373	0.13 409	0.12 409	0.13 394	0.12 380

GASNet	0.36 434	0.46 507	0.88 488	0.34 487	0.23 466	0.35 397	0.22 333	0.60 476	0.53 456	0.40 419	0.37 295	0.45 414	0.30 381	0.79 478	0.35 407	0.15 441	0.10 397	0.14 433	0.14 446	0.22 484	0.12 380

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 393	0.20 395	0.70 450	0.21 186	0.17 376	0.46 455	0.27 414	0.50 371	0.49 434	0.42 437	0.55 446	0.43 399	0.30 381	0.46 332	0.38 416	0.09 266	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.11 342	0.10 323

ADLNet2	0.30 393	0.17 353	0.72 454	0.23 290	0.17 376	0.36 402	0.24 380	0.52 404	0.51 445	0.32 309	0.38 309	0.45 414	0.30 381	0.69 442	0.35 407	0.10 313	0.08 339	0.09 225	0.09 292	0.12 379	0.10 323

LCNet	0.21 224	0.11 133	0.29 124	0.25 376	0.12 160	0.23 211	0.19 229	0.34 188	0.26 164	0.28 211	0.35 276	0.26 237	0.30 381	0.35 293	0.17 190	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.10 334	0.13 394	0.22 491

AAGNet	0.33 417	0.11 133	0.37 217	0.25 376	0.16 356	0.20 135	0.19 229	0.30 145	0.27 174	0.35 357	0.35 276	0.27 246	0.30 381	0.44 326	2.66 555	0.08 189	0.05 29	0.10 298	0.07 135	0.08 166	0.06 74

FINET	0.34 425	0.27 457	0.80 470	0.24 339	0.24 474	0.36 402	0.34 466	0.54 422	0.72 502	0.39 409	0.47 409	0.32 307	0.30 381	0.51 352	0.32 391	0.19 484	0.17 485	0.13 409	0.12 409	0.18 460	0.16 435

delet	0.27 353	0.14 276	0.40 259	0.23 290	0.19 415	0.41 431	0.29 435	0.49 361	0.48 425	0.33 320	0.41 340	0.37 346	0.30 381	0.48 338	0.34 403	0.09 266	0.09 373	0.11 353	0.12 409	0.08 166	0.08 212

ac_64	0.27 353	0.13 234	0.41 282	0.24 339	0.17 376	0.36 402	0.22 333	0.46 333	0.33 253	0.35 357	0.36 286	0.52 451	0.30 381	0.62 417	0.32 391	0.11 349	0.09 373	0.10 298	0.10 334	0.09 230	0.08 212

NVstereo2D	0.31 400	0.16 334	0.54 385	0.24 339	0.22 454	0.42 438	0.28 429	0.58 463	0.56 468	0.28 211	0.38 309	0.40 379	0.30 381	0.71 448	0.28 359	0.13 402	0.08 339	0.13 409	0.10 334	0.19 467	0.16 435

PS-NSSS	0.32 409	0.30 473	0.46 330	0.23 290	0.17 376	0.33 369	0.24 380	0.57 455	0.41 353	0.37 379	0.52 433	0.35 335	0.30 381	0.80 482	0.30 379	0.17 467	0.14 456	0.21 487	0.15 455	0.15 423	0.13 396

StereoDRNet	0.32 409	0.22 421	0.61 414	0.27 435	0.21 438	0.42 438	0.30 445	0.61 480	0.48 425	0.46 456	0.39 322	0.48 430	0.30 381	0.57 388	0.40 432	0.11 349	0.09 373	0.12 389	0.11 372	0.12 379	0.10 323

ToySt	0.24 301	0.16 334	0.48 347	0.21 186	0.13 233	0.29 317	0.29 435	0.39 258	0.39 327	0.27 201	0.35 276	0.39 366	0.31 397	0.31 265	0.29 371	0.08 189	0.09 373	0.10 298	0.11 372	0.11 342	0.10 323

ADStereo(finetuned)	0.19 189	0.13 234	0.49 352	0.19 84	0.09 26	0.19 105	0.18 185	0.34 188	0.39 327	0.29 238	0.31 226	0.18 130	0.31 397	0.21 114	0.19 240	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.07 146

TransformOpticalFlow	0.24 301	0.13 234	0.56 395	0.23 290	0.11 104	0.21 162	0.19 229	0.40 269	0.32 241	0.30 269	0.43 369	0.36 340	0.31 397	0.61 409	0.20 254	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.07 146

RAFT + AFF	0.27 353	0.23 430	0.50 363	0.25 376	0.17 376	0.30 334	0.33 464	0.52 404	0.40 343	0.28 211	0.30 212	0.30 287	0.31 397	0.62 417	0.24 327	0.09 266	0.10 397	0.11 353	0.10 334	0.11 342	0.11 358

CVANet_RVC	0.30 393	0.19 383	0.41 282	0.26 408	0.16 356	0.33 369	0.26 409	0.52 404	0.47 415	0.40 419	0.46 402	0.43 399	0.31 397	0.89 498	0.26 350	0.14 428	0.09 373	0.14 433	0.13 434	0.14 411	0.10 323

HSM	0.28 373	0.16 334	0.35 185	0.20 143	0.15 324	0.33 369	0.19 229	0.53 415	0.37 303	0.36 373	0.38 309	0.67 497	0.31 397	0.89 498	0.23 316	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.08 212

PSMNet_ROB	0.33 417	0.24 434	0.54 385	0.31 473	0.21 438	0.42 438	0.43 498	0.59 468	0.47 415	0.37 379	0.44 380	0.49 435	0.31 397	0.64 424	0.43 444	0.14 428	0.10 397	0.15 447	0.14 446	0.13 394	0.11 358

SACVNet	0.30 393	0.20 395	0.41 282	0.25 376	0.18 397	0.34 382	0.25 397	0.52 404	0.40 343	0.41 428	0.44 380	0.46 421	0.32 404	0.71 448	0.25 337	0.13 402	0.10 397	0.12 389	0.12 409	0.16 430	0.17 446

GwcNet	0.35 430	0.23 430	0.88 488	0.25 376	0.24 474	0.48 466	0.27 414	0.55 432	0.57 471	0.38 394	0.52 433	0.51 445	0.32 404	0.60 402	0.41 440	0.13 402	0.11 418	0.12 389	0.11 372	0.13 394	0.14 415

FADNet	0.32 409	0.36 492	0.74 459	0.23 290	0.22 454	0.37 407	0.19 229	0.53 415	0.48 425	0.32 309	0.36 286	0.43 399	0.32 404	0.64 424	0.25 337	0.16 456	0.16 478	0.14 433	0.16 467	0.24 490	0.19 468

PSMNet-RUCA	0.37 443	0.41 505	0.66 437	0.46 517	0.41 515	0.34 382	0.25 397	0.57 455	0.45 393	0.39 409	0.52 433	0.43 399	0.33 407	0.41 317	0.29 371	0.25 501	0.14 456	0.33 515	0.21 491	0.31 510	0.22 491

UGAM-zero	0.23 271	0.10 72	0.54 385	0.19 84	0.13 233	0.21 162	0.14 56	0.44 312	0.22 109	0.28 211	0.28 186	0.51 445	0.33 407	0.65 430	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.08 206	0.06 39	0.07 146

SQANet	0.40 461	0.48 511	0.67 438	0.48 519	0.39 512	0.48 466	0.22 333	0.51 387	0.43 367	0.40 419	0.47 409	0.47 423	0.33 407	0.54 371	0.32 391	0.36 521	0.15 471	0.40 520	0.21 491	0.45 520	0.31 514

IER	0.23 271	0.12 174	0.39 251	0.20 143	0.14 275	0.31 349	0.19 229	0.42 295	0.36 292	0.33 320	0.40 332	0.32 307	0.33 407	0.29 243	0.22 297	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.08 206	0.09 230	0.08 212

DGSMNet	0.61 509	0.29 467	0.91 493	0.51 522	0.70 535	0.62 498	1.38 558	0.59 468	0.55 465	0.37 379	0.61 471	0.52 451	0.33 407	0.65 430	0.43 444	0.53 528	0.60 546	0.67 533	0.61 541	0.63 531	0.61 542

MMNet	0.27 353	0.14 276	0.49 352	0.24 339	0.17 376	0.47 461	0.22 333	0.45 322	0.51 445	0.39 409	0.41 340	0.36 340	0.33 407	0.39 308	0.34 403	0.08 189	0.07 258	0.09 225	0.09 292	0.10 295	0.08 212

UNet	0.28 373	0.14 276	0.69 444	0.23 290	0.20 431	0.44 448	0.22 333	0.50 371	0.40 343	0.34 340	0.39 322	0.43 399	0.33 407	0.40 315	0.31 386	0.09 266	0.07 258	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

HGLStereo	0.27 353	0.14 276	0.46 330	0.24 339	0.21 438	0.33 369	0.23 358	0.50 371	0.42 360	0.35 357	0.48 415	0.41 386	0.33 407	0.45 329	0.33 398	0.11 349	0.10 397	0.09 225	0.09 292	0.10 295	0.12 380

DLCB_ROB	0.28 373	0.16 334	0.34 175	0.27 435	0.16 356	0.38 414	0.25 397	0.48 353	0.43 367	0.46 456	0.46 402	0.51 445	0.33 407	0.53 365	0.33 398	0.10 313	0.10 397	0.11 353	0.11 372	0.10 295	0.09 268

iinet-f	0.30 393	0.18 367	1.03 511	0.20 143	0.15 324	0.44 448	0.22 333	0.45 322	0.37 303	0.35 357	0.44 380	0.41 386	0.34 416	0.34 284	0.40 432	0.10 313	0.09 373	0.08 150	0.08 206	0.13 394	0.11 358

hitnet-ft	0.29 384	0.17 353	0.40 259	0.19 84	0.14 275	0.39 422	0.23 358	0.44 312	0.41 353	0.36 373	0.46 402	0.53 455	0.34 416	0.76 468	0.32 391	0.14 428	0.10 397	0.13 409	0.10 334	0.15 423	0.13 396

DRN-Test	0.33 417	0.17 353	0.61 414	0.27 435	0.19 415	0.46 455	0.29 435	0.65 497	0.51 445	0.47 464	0.46 402	0.44 410	0.34 416	0.62 417	0.41 440	0.12 385	0.08 339	0.13 409	0.12 409	0.12 379	0.10 323

PWCDC_ROB	0.38 450	0.30 473	0.60 411	0.33 485	0.20 431	0.42 438	0.19 229	0.58 463	0.89 520	0.42 437	1.26 527	0.36 340	0.34 416	0.50 347	0.38 416	0.18 478	0.11 418	0.11 353	0.09 292	0.19 467	0.13 396

fast-acv-ft	0.31 400	0.20 395	0.81 472	0.24 339	0.18 397	0.46 455	0.27 414	0.41 281	0.49 434	0.39 409	0.55 446	0.49 435	0.35 420	0.37 301	0.38 416	0.11 349	0.11 418	0.11 353	0.12 409	0.12 379	0.09 268

Wz-Net-LNSev	0.34 425	0.29 467	0.91 493	0.26 408	0.21 438	0.47 461	0.31 449	0.54 422	0.54 460	0.44 449	0.52 433	0.50 441	0.35 420	0.39 308	0.39 424	0.11 349	0.11 418	0.10 298	0.09 292	0.14 411	0.13 396

STrans-v2	0.24 301	0.13 234	0.54 385	0.21 186	0.12 160	0.23 211	0.21 307	0.47 341	0.28 189	0.31 286	0.42 356	0.36 340	0.35 420	0.62 417	0.23 316	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.06 74

MDST_ROB	0.48 484	0.14 276	0.95 500	0.30 467	0.21 438	1.33 543	0.32 454	0.77 520	0.56 468	1.06 530	0.71 490	0.49 435	0.35 420	1.26 532	0.38 416	0.13 402	0.11 418	0.16 458	0.13 434	0.12 379	0.12 380

Wz-Net-MNSev	0.36 434	0.26 450	0.79 467	0.26 408	0.21 438	0.59 493	0.38 483	0.55 432	0.56 468	0.48 467	0.54 442	0.53 455	0.36 424	0.60 402	0.44 448	0.11 349	0.09 373	0.11 353	0.11 372	0.15 423	0.13 396

DDUNet	0.41 463	0.50 516	0.48 347	0.44 514	0.39 512	0.46 455	0.32 454	0.50 371	0.43 367	0.45 453	0.52 433	0.57 467	0.36 424	0.48 338	0.33 398	0.33 518	0.21 502	0.55 528	0.25 506	0.37 517	0.32 517

DMCA-RVC	0.27 353	0.21 409	0.61 414	0.28 455	0.17 376	0.29 317	0.21 307	0.42 295	0.35 279	0.40 419	0.37 295	0.39 366	0.36 424	0.43 322	0.30 379	0.13 402	0.10 397	0.15 447	0.11 372	0.13 394	0.10 323

RTSC	0.39 455	0.28 460	0.78 461	0.27 435	0.18 397	0.49 471	0.22 333	0.59 468	0.84 518	0.55 489	0.53 439	0.49 435	0.36 424	0.67 439	0.82 502	0.13 402	0.10 397	0.11 353	0.12 409	0.17 447	0.17 446

PA-Net	0.37 443	0.28 460	0.83 476	0.31 473	0.28 493	0.39 422	0.42 496	0.51 387	0.55 465	0.34 340	0.42 356	0.41 386	0.36 424	0.79 478	0.49 462	0.12 385	0.23 511	0.16 458	0.23 501	0.12 379	0.18 460
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.32 409	0.13 234	0.51 374	0.25 376	0.16 356	0.48 466	0.25 397	0.50 371	0.57 471	0.37 379	0.45 392	0.62 481	0.36 424	0.64 424	0.49 462	0.09 266	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.12 379	0.11 358

ETE_ROB	0.34 425	0.26 450	0.45 322	0.29 458	0.18 397	0.40 427	0.37 477	0.57 455	0.47 415	0.50 470	0.50 419	0.62 481	0.36 424	0.55 373	0.38 416	0.13 402	0.10 397	0.14 433	0.12 409	0.16 430	0.16 435

LALA_ROB	0.36 434	0.25 439	0.46 330	0.30 467	0.21 438	0.47 461	0.39 488	0.61 480	0.51 445	0.52 481	0.51 425	0.69 503	0.36 424	0.50 347	0.43 444	0.17 467	0.11 418	0.16 458	0.14 446	0.17 447	0.15 426

psm_up	0.29 384	0.16 334	0.41 282	0.26 408	0.17 376	0.32 358	0.26 409	0.55 432	0.43 367	0.36 373	0.40 332	0.45 414	0.37 432	0.58 394	0.30 379	0.11 349	0.12 435	0.13 409	0.12 409	0.10 295	0.10 323

RASNet	0.28 373	0.14 276	0.44 311	0.22 244	0.18 397	0.32 358	0.19 229	0.48 353	0.38 317	0.29 238	0.43 369	0.47 423	0.37 432	0.79 478	0.36 413	0.09 266	0.07 258	0.07 72	0.09 292	0.07 104	0.07 146

XPNet_ROB	0.33 417	0.20 395	0.43 303	0.27 435	0.18 397	0.37 407	0.31 449	0.55 432	0.50 442	0.51 475	0.53 439	0.58 470	0.37 432	0.63 422	0.45 451	0.17 467	0.12 435	0.13 409	0.12 409	0.15 423	0.14 415

pmcnn	0.50 489	0.20 395	0.78 461	0.24 339	0.26 486	0.39 422	0.30 445	0.51 387	0.50 442	0.54 488	1.23 526	2.52 551	0.37 432	0.77 474	0.95 512	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.05 39	0.10 295	0.08 212

CBFPSM	0.27 353	0.16 334	0.67 438	0.20 143	0.14 275	0.38 414	0.25 397	0.40 269	0.36 292	0.33 320	0.36 286	0.56 462	0.38 436	0.32 271	0.38 416	0.08 189	0.08 339	0.07 72	0.08 206	0.09 230	0.11 358

Anonymous_2	0.37 443	0.21 409	0.47 338	0.20 143	0.21 438	0.42 438	0.26 409	0.38 246	0.29 208	0.33 320	0.30 212	0.44 410	0.38 436	0.36 298	0.29 371	0.26 502	0.29 521	0.44 522	1.41 557	0.34 514	0.21 486

HBP-ISP	0.33 417	0.30 473	0.72 454	0.22 244	0.16 356	0.32 358	0.22 333	0.54 422	0.44 382	0.41 428	0.49 417	0.33 314	0.38 436	0.73 455	0.25 337	0.18 478	0.19 495	0.24 496	0.20 488	0.16 430	0.13 396

APVNet	0.36 434	0.20 395	0.70 450	0.26 408	0.22 454	0.52 485	0.35 469	0.61 480	0.44 382	0.38 394	0.52 433	0.48 430	0.38 436	0.84 490	0.46 457	0.13 402	0.14 456	0.15 447	0.16 467	0.16 430	0.15 426

CC-Net-ROB	0.43 471	0.47 509	0.65 433	0.37 503	0.23 466	0.51 476	0.29 435	0.66 503	0.49 434	0.46 456	0.51 425	0.48 430	0.38 436	0.96 510	0.35 407	0.34 519	0.23 511	0.55 528	0.25 506	0.31 510	0.20 478

Wz-Net-SNSev	0.43 471	0.41 505	1.27 526	0.30 467	0.21 438	0.44 448	0.41 493	0.61 480	0.65 488	0.46 456	0.65 478	0.62 481	0.39 441	0.74 462	0.59 480	0.12 385	0.11 418	0.12 389	0.13 434	0.16 430	0.14 415

RYNet	0.37 443	0.18 367	0.59 409	0.25 376	0.28 493	0.61 497	0.32 454	0.59 468	0.59 474	0.41 428	0.38 309	0.57 467	0.39 441	0.87 494	0.53 472	0.11 349	0.08 339	0.12 389	0.11 372	0.18 460	0.18 460

NCCL2	0.35 430	0.26 450	0.49 352	0.36 497	0.22 454	0.41 431	0.41 493	0.53 415	0.42 360	0.47 464	0.46 402	0.61 479	0.39 441	0.55 373	0.37 414	0.16 456	0.13 447	0.21 487	0.21 491	0.16 430	0.16 435

LL-Strereo	0.29 384	0.25 439	0.58 403	0.25 376	0.21 438	0.23 211	0.24 380	0.55 432	0.42 360	0.34 340	0.32 235	0.41 386	0.40 444	0.94 507	0.23 316	0.08 189	0.07 258	0.11 353	0.09 292	0.09 230	0.09 268

GANet	0.36 434	0.22 421	0.49 352	0.29 458	0.17 376	0.41 431	0.38 483	0.57 455	0.45 393	0.46 456	0.75 496	0.55 459	0.40 444	0.94 507	0.41 440	0.13 402	0.13 447	0.13 409	0.11 372	0.14 411	0.11 358

PDISCO_ROB	0.43 471	0.30 473	0.67 438	0.43 512	0.36 510	0.67 503	0.32 454	0.72 516	0.76 507	0.43 443	0.53 439	0.63 489	0.40 444	0.66 435	0.47 459	0.21 489	0.12 435	0.21 487	0.19 487	0.25 492	0.20 478

PWC_ROB	0.38 450	0.29 467	0.69 444	0.25 376	0.20 431	0.38 414	0.19 229	0.58 463	0.67 492	0.57 492	0.85 507	0.51 445	0.40 444	0.71 448	0.52 470	0.13 402	0.09 373	0.14 433	0.10 334	0.17 447	0.14 415

DRaft	0.24 301	0.10 72	0.34 175	0.18 45	0.12 160	0.28 296	0.23 358	0.33 180	0.39 327	0.38 394	0.61 471	0.21 164	0.41 448	0.48 338	0.42 443	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.08 212

S-Stereo	0.38 450	0.20 395	1.05 512	0.27 435	0.22 454	0.38 414	0.32 454	0.55 432	0.66 489	0.39 409	0.59 460	0.49 435	0.41 448	0.75 463	0.40 432	0.12 385	0.15 471	0.13 409	0.13 434	0.16 430	0.21 486

DeepPrunerF	0.44 477	0.29 467	1.29 528	0.33 485	0.30 501	0.35 397	0.36 473	0.62 489	1.15 537	0.40 419	0.44 380	0.39 366	0.41 448	0.80 482	0.52 470	0.18 478	0.14 456	0.23 494	0.21 491	0.17 447	0.17 446

DANet	0.35 430	0.23 430	0.60 411	0.36 497	0.22 454	0.39 422	0.25 397	0.48 353	0.43 367	0.52 481	0.50 419	0.59 472	0.41 448	0.76 468	0.49 462	0.13 402	0.11 418	0.14 433	0.12 409	0.17 447	0.15 426
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.41 463	0.28 460	0.62 422	0.30 467	0.19 415	0.51 476	0.47 508	0.58 463	0.59 474	0.56 490	0.47 409	0.49 435	0.41 448	1.21 529	0.64 489	0.12 385	0.18 491	0.12 389	0.13 434	0.11 342	0.14 415

FBW_ROB	0.43 471	0.26 450	0.54 385	0.31 473	0.20 431	0.51 476	0.32 454	0.70 513	0.60 478	0.59 493	0.55 446	0.65 492	0.41 448	1.40 537	0.51 469	0.13 402	0.17 485	0.21 487	0.16 467	0.17 447	0.18 460

SGM-Forest	0.36 434	0.17 353	0.47 338	0.23 290	0.16 356	0.45 453	0.41 493	0.55 432	0.48 425	0.52 481	0.60 465	0.52 451	0.41 448	0.85 491	0.50 467	0.17 467	0.17 485	0.17 464	0.15 455	0.15 423	0.15 426
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 417	0.21 409	0.54 385	0.23 290	0.13 233	0.42 438	0.33 464	0.53 415	0.48 425	0.52 481	0.49 417	0.50 441	0.41 448	0.56 384	0.31 386	0.15 441	0.16 478	0.18 472	0.16 467	0.13 394	0.13 396
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	0.29 384	0.18 367	0.79 467	0.23 290	0.16 356	0.47 461	0.19 229	0.36 230	0.34 263	0.29 238	0.33 256	0.67 497	0.42 456	0.54 371	0.30 379	0.10 313	0.09 373	0.09 225	0.09 292	0.10 295	0.11 358

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 493	0.50 516	0.86 485	0.39 507	0.24 474	0.84 520	0.55 520	0.56 447	0.62 483	0.60 494	0.68 485	0.62 481	0.42 456	1.13 524	0.43 444	0.23 492	0.27 517	0.27 499	0.35 520	0.25 492	0.29 511

stereogan	0.37 443	0.17 353	0.65 433	0.27 435	0.22 454	0.62 498	0.26 409	0.59 468	0.63 486	0.43 443	0.60 465	0.67 497	0.42 456	0.68 440	0.35 407	0.13 402	0.14 456	0.14 433	0.12 409	0.19 467	0.17 446

CBMV_ROB	0.33 417	0.18 367	0.53 382	0.21 186	0.14 275	0.33 369	0.20 276	0.51 387	0.45 393	0.51 475	0.55 446	0.45 414	0.42 456	0.71 448	0.32 391	0.18 478	0.19 495	0.23 494	0.21 491	0.14 411	0.15 426

ACVNet-4b	0.72 519	0.81 533	1.33 530	0.72 534	0.50 524	0.80 518	0.31 449	0.71 515	0.80 512	0.50 470	0.72 494	0.95 519	0.43 460	0.96 510	1.20 530	1.13 555	0.21 502	0.76 537	0.45 527	0.65 534	0.46 530

STTRV1_RVC	0.42 466	0.32 484	0.89 491	0.29 458	0.36 510	0.49 471	0.31 449	0.61 480	0.53 456	0.46 456	0.56 452	0.47 423	0.43 460	1.00 514	0.39 424	0.27 507	0.21 502	0.20 484	0.18 482	0.25 492	0.17 446

UDG	0.40 461	0.46 507	0.49 352	0.40 509	0.35 509	0.47 461	0.27 414	0.54 422	0.47 415	0.39 409	0.45 392	0.59 472	0.44 462	0.46 332	0.39 424	0.26 502	0.19 495	0.48 524	0.22 499	0.34 514	0.26 507

Syn2CoEx	0.36 434	0.31 479	0.78 461	0.34 487	0.21 438	0.41 431	0.28 429	0.61 480	0.49 434	0.42 437	0.56 452	0.45 414	0.44 462	0.69 442	0.38 416	0.17 467	0.14 456	0.15 447	0.12 409	0.13 394	0.12 380

GANetREF_RVC	0.43 471	0.47 509	0.69 444	0.38 505	0.20 431	0.51 476	0.48 512	0.66 503	0.66 489	0.46 456	0.46 402	0.50 441	0.44 462	0.90 501	0.39 424	0.27 507	0.21 502	0.32 513	0.18 482	0.27 503	0.22 491
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
otaku	0.57 503	0.62 525	0.87 487	0.63 529	0.44 518	0.73 508	0.37 477	0.65 497	0.66 489	0.51 475	0.75 496	0.66 496	0.45 465	0.69 442	0.46 457	0.53 528	0.34 526	0.55 528	0.35 520	0.60 529	0.45 527

ccnet	0.42 466	0.31 479	0.48 347	0.27 435	0.32 505	0.60 496	0.32 454	0.65 497	0.46 410	0.53 486	0.66 480	0.56 462	0.45 465	0.72 453	0.61 483	0.26 502	0.19 495	0.24 496	0.21 491	0.26 499	0.22 491

SuperB	0.49 486	0.28 460	2.23 542	0.23 290	0.15 324	0.41 431	0.32 454	0.47 341	0.82 513	0.43 443	0.50 419	0.33 314	0.45 465	0.68 440	1.08 518	0.10 313	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.98 550	0.14 415

RGC	0.39 455	0.32 484	0.64 432	0.34 487	0.27 488	0.40 427	0.29 435	0.57 455	0.53 456	0.45 453	0.64 477	0.62 481	0.45 465	0.72 453	0.39 424	0.15 441	0.15 471	0.21 487	0.20 488	0.18 460	0.19 468

Nwc_Net	0.37 443	0.25 439	0.68 443	0.31 473	0.24 474	0.44 448	0.30 445	0.65 497	0.50 442	0.37 379	0.69 489	0.58 470	0.45 465	0.60 402	0.40 432	0.15 441	0.12 435	0.19 480	0.21 491	0.14 411	0.13 396

PASM	0.45 478	0.35 489	0.90 492	0.35 496	0.33 506	0.39 422	0.38 483	0.50 371	0.61 481	0.52 481	0.51 425	0.62 481	0.45 465	0.93 505	0.48 460	0.26 502	0.29 521	0.29 509	0.33 518	0.29 508	0.26 507

CRFU-Net	0.28 373	0.14 276	0.45 322	0.25 376	0.15 324	0.45 453	0.23 358	0.50 371	0.30 220	0.43 443	0.41 340	0.48 430	0.46 471	0.43 322	0.29 371	0.11 349	0.10 397	0.09 225	0.08 206	0.10 295	0.10 323

CrosDoStereo	0.31 400	0.10 72	0.49 352	0.18 45	0.12 160	0.22 190	1.11 554	0.34 188	0.37 303	0.38 394	0.61 471	0.28 261	0.46 471	0.61 409	0.57 474	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.07 146

DeepStereo_LL	0.31 400	0.10 72	0.49 352	0.18 45	0.12 160	0.22 190	1.11 554	0.34 188	0.37 303	0.38 394	0.61 471	0.28 261	0.46 471	0.61 409	0.57 474	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.07 146

RP	0.35 430	0.22 421	0.51 374	0.31 473	0.24 474	0.37 407	0.28 429	0.50 371	0.58 473	0.40 419	0.63 476	0.61 479	0.47 474	0.61 409	0.39 424	0.16 456	0.15 471	0.17 464	0.15 455	0.17 447	0.17 446

NCC-stereo	0.39 455	0.25 439	0.69 444	0.32 479	0.28 493	0.46 455	0.36 473	0.65 497	0.52 452	0.40 419	0.57 456	0.56 462	0.47 474	0.73 455	0.45 451	0.17 467	0.14 456	0.18 472	0.25 506	0.16 430	0.16 435

Abc-Net	0.39 455	0.25 439	0.69 444	0.32 479	0.28 493	0.46 455	0.36 473	0.65 497	0.52 452	0.40 419	0.57 456	0.56 462	0.47 474	0.73 455	0.45 451	0.17 467	0.14 456	0.18 472	0.25 506	0.16 430	0.16 435
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.42 466	0.27 457	0.81 472	0.31 473	0.25 481	0.42 438	0.22 333	0.66 503	0.94 527	0.63 498	0.60 465	0.59 472	0.47 474	0.59 400	0.58 479	0.15 441	0.13 447	0.16 458	0.16 467	0.20 475	0.22 491

XQC	0.43 471	0.37 497	0.96 502	0.34 487	0.25 481	0.53 486	0.34 466	0.60 476	0.73 505	0.51 475	0.46 402	0.57 467	0.47 474	0.70 445	0.72 494	0.17 467	0.12 435	0.18 472	0.15 455	0.25 492	0.23 498

ADCRef	0.38 450	0.24 434	0.88 488	0.26 408	0.21 438	0.49 471	0.27 414	0.52 404	0.48 425	0.50 470	0.58 458	0.35 335	0.47 474	0.48 338	1.29 533	0.09 266	0.08 339	0.12 389	0.12 409	0.11 342	0.11 358

DEmStereo	0.26 345	0.09 37	0.47 338	0.19 84	0.12 160	0.30 334	0.25 397	0.28 115	0.36 292	0.36 373	0.58 458	0.25 216	0.48 480	0.53 365	0.44 448	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.06 39	0.07 146

IGEV-RUCA	0.21 224	0.08 8	0.23 66	0.19 84	0.19 415	0.28 296	0.24 380	0.23 58	0.21 96	0.20 135	0.23 143	0.28 261	0.49 481	0.26 195	0.18 211	0.09 266	0.08 339	0.18 472	0.13 434	0.17 447	0.17 446

AF-Net	0.37 443	0.26 450	0.56 395	0.32 479	0.23 466	0.41 431	0.29 435	0.61 480	0.64 487	0.42 437	0.68 485	0.65 492	0.49 481	0.57 388	0.44 448	0.15 441	0.11 418	0.19 480	0.14 446	0.15 423	0.13 396

THIR-Stereo	0.29 384	0.12 174	0.41 282	0.19 84	0.11 104	0.28 296	0.72 532	0.32 166	0.35 279	0.37 379	0.65 478	0.34 321	0.50 483	0.57 388	0.45 451	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.09 292	0.07 104	0.07 146

FAT-Stereo	0.36 434	0.18 367	0.73 458	0.26 408	0.18 397	0.33 369	0.29 435	0.60 476	0.59 474	0.46 456	0.60 465	0.60 475	0.50 483	0.61 409	0.34 403	0.13 402	0.14 456	0.13 409	0.12 409	0.14 411	0.18 460

edge stereo	0.39 455	0.22 421	0.81 472	0.27 435	0.22 454	0.37 407	0.24 380	0.56 447	0.54 460	0.53 486	0.60 465	0.71 506	0.50 483	0.78 476	0.40 432	0.16 456	0.14 456	0.19 480	0.14 446	0.16 430	0.17 446

Ntro	0.58 504	0.64 526	0.92 495	0.66 530	0.50 524	0.77 513	0.36 473	0.66 503	0.70 499	0.50 470	0.59 460	0.65 492	0.51 486	0.75 463	0.45 451	0.56 532	0.32 525	0.56 531	0.34 519	0.63 531	0.46 530

psmorigin	0.50 489	0.25 439	3.03 551	0.24 339	0.19 415	0.38 414	0.22 333	0.50 371	0.44 382	0.64 500	0.68 485	0.71 506	0.51 486	0.85 491	0.45 451	0.14 428	0.17 485	0.13 409	0.14 446	0.16 430	0.21 486

ADCP+	0.45 478	0.24 434	1.15 519	0.25 376	0.22 454	0.56 488	0.39 488	0.54 422	0.51 445	0.44 449	0.51 425	0.46 421	0.52 488	0.56 384	1.89 546	0.10 313	0.08 339	0.11 353	0.10 334	0.14 411	0.13 396

WZ-Net	0.52 497	0.38 500	1.90 540	0.30 467	0.24 474	0.57 491	0.48 512	0.62 489	0.78 510	0.50 470	0.71 490	0.68 501	0.54 489	0.98 513	0.84 503	0.13 402	0.10 397	0.11 353	0.12 409	0.19 467	0.20 478

aanetorigin	0.39 455	0.29 467	1.09 514	0.24 339	0.19 415	0.28 296	0.37 477	0.33 180	0.47 415	0.94 522	0.82 504	0.52 451	0.54 489	0.49 343	0.50 467	0.11 349	0.09 373	0.10 298	0.10 334	0.16 430	0.15 426

AnyNet_C32	0.51 493	0.40 502	1.10 517	0.29 458	0.28 493	0.59 493	0.58 522	0.54 422	0.60 478	0.62 496	0.66 480	0.54 457	0.54 489	0.78 476	1.74 543	0.15 441	0.14 456	0.15 447	0.17 476	0.20 475	0.20 478

LSM	1.64 549	0.40 502	2.56 548	2.02 559	17.61 573	0.51 476	0.52 517	0.61 480	0.76 507	0.82 516	1.11 521	0.63 489	0.54 489	0.75 463	0.49 462	0.16 456	0.24 513	0.18 472	0.21 491	0.25 492	2.42 562

FTStereo	0.28 373	0.10 72	0.43 303	0.23 290	0.13 233	0.21 162	0.53 519	0.34 188	0.26 164	0.38 394	0.95 514	0.30 287	0.56 493	0.32 271	0.18 211	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.07 104	0.19 468

ADCPNet	0.48 484	0.29 467	1.60 536	0.27 435	0.23 466	0.70 507	0.38 483	0.53 415	0.51 445	0.51 475	0.59 460	0.67 497	0.56 493	0.60 402	1.14 523	0.15 441	0.18 491	0.14 433	0.23 501	0.19 467	0.19 468

SAMSARA	0.56 500	0.39 501	0.80 470	0.60 527	0.46 519	1.00 529	1.23 557	0.67 508	0.68 495	0.71 507	0.54 442	0.89 516	0.57 495	0.81 485	0.62 485	0.19 484	0.22 507	0.18 472	0.18 482	0.27 503	0.25 505

RTS	0.78 525	0.48 511	4.68 555	0.34 487	0.28 493	1.12 533	0.46 504	0.62 489	1.03 529	0.73 508	0.89 512	0.60 475	0.59 496	1.61 540	1.16 526	0.14 428	0.11 418	0.15 447	0.15 455	0.21 478	0.19 468

RTSA	0.78 525	0.48 511	4.68 555	0.34 487	0.28 493	1.12 533	0.46 504	0.62 489	1.03 529	0.73 508	0.89 512	0.60 475	0.59 496	1.61 540	1.16 526	0.14 428	0.11 418	0.15 447	0.15 455	0.21 478	0.19 468

RainbowNet	0.72 519	0.89 538	1.02 509	0.82 537	0.63 533	0.78 516	0.52 517	0.81 527	0.93 526	0.60 494	0.79 501	0.80 511	0.60 498	0.80 482	0.57 474	0.78 542	0.55 542	0.78 538	0.49 530	0.76 539	0.58 537

Wz-Net-TNSev	0.51 493	0.58 521	1.61 538	0.25 376	0.21 438	0.65 500	0.45 502	0.63 495	0.69 497	0.51 475	0.54 442	0.71 506	0.60 498	1.00 514	0.77 498	0.15 441	0.15 471	0.13 409	0.15 455	0.21 478	0.20 478

anonymity	0.56 500	0.54 520	0.70 450	0.47 518	0.61 531	0.56 488	0.43 498	0.69 512	0.49 434	0.63 498	0.55 446	0.54 457	0.60 498	0.61 409	0.57 474	0.55 531	0.53 539	0.50 525	0.54 536	0.51 523	0.56 535

Consistency-Raft	0.55 499	0.48 511	1.02 509	0.45 515	0.49 522	0.49 471	0.47 508	0.72 516	0.72 502	0.45 453	0.82 504	0.47 423	0.60 498	0.50 347	0.63 488	0.39 525	0.39 529	0.44 522	0.51 533	0.52 524	0.37 520

G-Net	0.46 480	0.25 439	0.86 485	0.34 487	0.28 493	0.90 525	0.35 469	0.47 341	0.45 393	0.68 504	1.22 525	0.64 491	0.60 498	0.61 409	0.57 474	0.16 456	0.14 456	0.17 464	0.13 434	0.22 484	0.19 468

ADCL	0.47 481	0.22 421	1.00 506	0.27 435	0.19 415	0.74 510	0.64 527	0.54 422	0.69 497	0.56 490	0.71 490	0.55 459	0.60 498	0.60 402	1.43 535	0.11 349	0.09 373	0.13 409	0.13 434	0.14 411	0.14 415

ADCS	0.58 504	0.40 502	1.35 531	0.29 458	0.24 474	0.55 487	0.45 502	0.67 508	0.83 516	0.76 514	0.71 490	0.68 501	0.60 498	0.76 468	2.23 552	0.16 456	0.16 478	0.16 458	0.17 476	0.22 484	0.22 491

AnyNet_C01	0.65 512	0.58 521	2.60 549	0.32 479	0.26 486	0.88 523	0.61 525	0.63 495	0.62 483	0.68 504	0.96 515	0.76 509	0.60 498	0.96 510	1.43 535	0.16 456	0.16 478	0.17 464	0.17 476	0.23 487	0.23 498

CSAN	0.50 489	0.35 489	0.78 461	0.36 497	0.23 466	0.56 488	0.59 524	0.61 480	0.70 499	0.64 500	0.78 500	0.65 492	0.60 498	1.38 536	0.62 485	0.21 489	0.17 485	0.20 484	0.20 488	0.18 460	0.18 460

MFN_U_SF_RVC	0.56 500	0.51 518	1.19 520	0.38 505	0.22 454	0.69 504	0.27 414	0.80 525	0.67 492	0.73 508	0.74 495	0.87 513	0.61 507	0.81 485	0.76 495	0.29 513	0.27 517	0.32 513	0.37 524	0.32 513	0.31 514

ADCMid	0.49 486	0.34 487	1.13 518	0.26 408	0.21 438	0.51 476	0.37 477	0.57 455	0.54 460	0.75 512	0.66 480	0.62 481	0.64 508	0.64 424	1.68 540	0.13 402	0.12 435	0.17 464	0.17 476	0.20 475	0.17 446

test_sample8	0.49 486	0.19 383	0.50 363	0.18 45	0.16 356	0.34 382	0.20 276	0.55 432	0.34 263	0.62 496	0.38 309	1.15 525	0.67 509	0.66 435	0.91 509	0.23 492	1.82 558	0.28 505	0.24 503	0.18 460	0.16 435

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 515	0.64 526	1.06 513	0.45 515	0.27 488	1.40 546	0.58 522	0.78 521	0.92 524	0.84 517	0.86 508	0.88 515	0.68 510	1.33 535	0.68 492	0.37 523	0.29 521	0.34 516	0.36 523	0.43 518	0.37 520

DPSNet	0.47 481	0.24 434	0.93 497	0.27 435	0.20 431	0.75 512	0.57 521	0.84 529	0.79 511	0.47 464	0.51 425	0.60 475	0.69 511	0.87 494	0.71 493	0.16 456	0.13 447	0.12 389	0.10 334	0.25 492	0.21 486

SPS-STEREO	0.69 516	0.61 524	0.98 504	0.52 524	0.57 529	0.74 510	0.50 515	0.78 521	0.62 483	0.95 524	0.86 508	0.94 517	0.70 512	1.01 516	0.87 507	0.58 534	0.51 536	0.50 525	0.50 532	0.55 526	0.58 537
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SANet	0.53 498	0.28 460	0.96 502	0.26 408	0.15 324	0.69 504	0.44 501	0.67 508	1.34 539	0.67 503	0.98 516	0.94 517	0.71 513	0.89 498	0.76 495	0.14 428	0.12 435	0.12 389	0.11 372	0.17 447	0.16 435

ACVNet_1	0.72 519	0.81 533	1.37 532	0.72 534	0.53 527	0.77 513	0.42 496	0.85 532	0.90 522	0.74 511	0.75 496	1.32 532	0.72 514	1.02 517	0.55 473	0.54 530	0.31 524	0.71 535	0.35 520	0.64 533	0.45 527

SGM_RVC	0.50 489	0.19 383	0.50 363	0.25 376	0.15 324	0.69 504	0.39 488	0.68 511	0.82 513	0.95 524	0.84 506	1.13 522	0.76 515	1.16 525	0.60 482	0.16 456	0.16 478	0.16 458	0.16 467	0.16 430	0.17 446
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.72 519	0.76 531	0.99 505	0.62 528	0.70 535	0.77 513	0.67 528	0.75 518	0.83 516	0.78 515	0.86 508	0.69 503	0.78 516	0.71 448	0.61 483	0.66 537	0.59 545	0.61 532	0.58 540	0.68 537	0.71 546

PSM-AAD	0.25 329	0.10 72	0.30 131	0.24 339	0.12 160	0.26 267	0.38 483	0.34 188	0.28 189	0.35 357	0.39 322	0.28 261	0.79 517	0.30 258	0.16 161	0.07 66	0.06 142	0.12 389	0.11 372	0.08 166	0.21 486

GrayStereo	0.25 329	0.09 37	0.32 151	0.26 408	0.13 233	0.23 211	0.47 508	0.34 188	0.30 220	0.39 409	0.47 409	0.30 287	0.79 517	0.29 243	0.16 161	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.09 292	0.07 104	0.13 396

MeshStereo	0.58 504	0.27 457	0.67 438	0.22 244	0.17 376	0.66 502	0.37 477	0.78 521	0.61 481	1.47 551	1.30 528	1.65 537	0.79 517	1.12 523	0.59 480	0.17 467	0.17 485	0.17 464	0.14 446	0.17 447	0.14 415
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
WCMA_ROB	0.51 493	0.21 409	0.65 433	0.25 376	0.21 438	0.58 492	0.32 454	0.54 422	0.55 465	0.95 524	1.40 531	1.28 530	0.81 520	0.73 455	0.62 485	0.18 478	0.15 471	0.15 447	0.15 455	0.19 467	0.19 468

PVD	0.58 504	0.34 487	0.84 481	0.39 507	0.31 504	0.59 493	0.47 508	0.80 525	1.25 538	0.92 521	1.09 519	0.79 510	0.82 521	0.85 491	0.76 495	0.21 489	0.18 491	0.22 493	0.18 482	0.27 503	0.35 519

NVStereoNet_ROB	0.67 514	0.49 515	0.83 476	0.48 519	0.40 514	0.51 476	0.46 504	0.70 513	0.77 509	0.84 517	1.72 543	1.02 521	0.83 522	1.23 530	0.79 500	0.32 517	0.38 528	0.40 520	0.46 528	0.36 516	0.41 524
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_2	0.89 528	0.87 537	1.25 524	0.82 537	0.62 532	0.97 528	0.62 526	1.14 537	1.42 541	1.00 527	1.40 531	1.47 535	0.84 523	1.11 521	0.66 491	0.61 535	0.43 532	0.78 538	0.49 530	0.75 538	0.52 533

EDNetEfficientorigin	7.51 565	0.52 519	140.47 583	0.25 376	0.17 376	0.42 438	0.29 435	0.47 341	1.03 529	1.28 537	1.02 517	0.83 512	0.84 523	0.75 463	0.99 514	0.10 313	0.09 373	0.12 389	0.10 334	0.21 478	0.22 491

MADNet+	1.01 533	1.16 551	4.72 557	0.70 532	0.47 520	1.24 539	0.96 547	0.97 534	0.89 520	0.65 502	0.77 499	0.87 513	0.85 525	2.09 550	1.68 540	0.38 524	0.39 529	0.31 512	0.27 513	0.43 518	0.39 522

PWCK	1.00 531	1.17 552	1.70 539	0.91 540	0.41 515	1.19 537	0.92 545	1.10 535	1.14 536	1.16 535	1.14 522	1.25 529	0.88 526	1.75 546	1.04 517	0.87 546	0.50 534	0.87 541	0.53 535	0.96 549	0.52 533

DispFullNet	0.66 513	0.89 538	1.59 535	0.77 536	1.21 553	0.51 476	0.23 358	0.59 468	0.72 502	0.69 506	0.61 471	0.69 503	0.91 527	0.79 478	0.48 460	0.27 507	0.12 435	0.73 536	0.30 517	0.65 534	0.40 523

EDNetEfficient	0.63 510	0.37 497	2.40 546	0.26 408	0.25 481	0.38 414	0.49 514	0.41 281	1.06 532	1.38 540	0.87 511	0.62 481	0.95 528	0.65 430	1.65 539	0.11 349	0.09 373	0.10 298	0.11 372	0.19 467	0.17 446

IMH-64-1	0.91 529	0.86 535	0.84 481	0.97 542	0.75 537	0.92 526	0.71 530	1.27 538	1.10 534	0.89 519	1.45 533	1.14 523	0.96 529	1.19 526	0.84 503	0.74 539	0.51 536	0.97 543	0.55 537	0.84 541	0.60 539

IMH-64	0.91 529	0.86 535	0.84 481	0.97 542	0.75 537	0.92 526	0.71 530	1.27 538	1.10 534	0.89 519	1.45 533	1.14 523	0.96 529	1.19 526	0.84 503	0.74 539	0.51 536	0.97 543	0.55 537	0.84 541	0.60 539

MSMD_ROB	0.60 508	0.33 486	0.61 414	0.30 467	0.25 481	0.86 522	0.35 469	0.55 432	0.67 492	1.10 532	1.49 536	1.76 540	0.97 531	0.88 497	0.49 462	0.23 492	0.21 502	0.27 499	0.27 513	0.25 492	0.24 503

LVE	1.13 537	1.02 544	1.28 527	1.01 544	0.80 544	1.29 542	0.81 541	1.47 545	1.96 547	1.07 531	1.90 546	1.90 541	1.01 532	1.48 538	0.91 509	0.93 549	0.61 548	0.94 542	0.69 545	0.87 544	0.75 550

KSHMR	1.89 552	1.36 556	1.60 536	1.47 557	1.22 554	1.38 545	1.06 551	1.79 550	5.97 563	1.42 545	5.65 564	2.98 555	1.14 533	2.23 553	1.20 530	1.27 556	1.12 556	1.46 557	1.10 556	1.32 556	1.15 557

IMH	1.05 535	0.95 543	1.00 506	1.01 544	0.78 541	1.11 532	0.68 529	1.38 541	1.43 542	1.00 527	1.72 543	1.43 533	1.14 533	1.73 545	0.89 508	1.09 552	0.55 542	0.99 545	0.57 539	0.87 544	0.62 544

Dean	1.17 539	1.04 546	1.49 534	1.03 546	0.78 541	1.20 538	0.77 537	1.48 546	1.96 547	1.28 537	1.99 548	2.15 545	1.14 533	1.25 531	1.00 515	0.81 544	0.60 546	1.01 546	0.69 545	0.92 548	0.74 549

ELAS	0.74 523	0.36 492	0.85 484	0.36 497	0.33 506	1.36 544	0.77 537	0.93 533	0.92 524	1.41 543	1.53 538	1.16 526	1.17 536	0.95 509	1.03 516	0.26 502	0.25 515	0.28 505	0.28 516	0.31 510	0.30 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.01 533	0.89 538	0.93 497	0.83 539	0.66 534	1.18 535	0.81 541	1.40 542	1.57 545	1.11 533	1.76 545	1.45 534	1.19 537	1.50 539	1.14 523	0.61 535	0.62 549	0.70 534	0.68 544	0.66 536	0.60 539

WAO-6	1.07 536	0.93 542	0.92 495	0.96 541	0.78 541	1.28 541	0.75 534	1.34 540	2.00 549	1.02 529	1.54 539	1.59 536	1.22 538	1.31 534	1.14 523	0.78 542	0.55 542	1.02 547	0.75 548	0.83 540	0.69 545

SGM+DAISY	0.87 527	0.66 528	1.30 529	0.51 522	0.60 530	1.03 530	0.84 543	0.76 519	0.73 505	1.39 541	1.51 537	1.31 531	1.22 538	1.11 521	1.08 518	0.57 533	0.53 539	0.51 527	0.51 533	0.54 525	0.61 542

FCDSN-DC	0.63 510	0.31 479	0.61 414	0.36 497	0.30 501	0.65 500	0.37 477	0.66 503	0.68 495	1.14 534	1.54 539	1.71 539	1.26 540	0.92 503	0.64 489	0.24 498	0.22 507	0.27 499	0.26 510	0.27 503	0.27 510
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 517	0.30 473	0.69 444	0.32 479	0.27 488	0.81 519	0.39 488	0.79 524	0.82 513	1.41 543	1.58 541	1.98 542	1.26 540	1.02 517	0.77 498	0.24 498	0.22 507	0.27 499	0.26 510	0.26 499	0.26 507

FC-DCNN v2	0.71 518	0.30 473	0.67 438	0.32 479	0.27 488	0.84 520	0.39 488	0.84 529	0.85 519	1.44 547	1.64 542	2.09 544	1.28 542	1.06 519	0.80 501	0.24 498	0.22 507	0.27 499	0.26 510	0.26 499	0.25 505

JetBlue	1.14 538	0.76 531	2.36 544	0.59 526	0.75 537	3.04 557	1.78 559	1.11 536	0.90 522	0.94 522	1.10 520	1.66 538	1.28 542	2.09 550	1.72 542	0.43 527	0.36 527	0.38 518	0.38 526	0.58 528	0.56 535

ELAS_RVC	0.74 523	0.36 492	1.00 506	0.37 503	0.33 506	0.88 523	0.93 546	0.83 528	1.08 533	1.35 539	1.33 530	1.24 528	1.33 544	1.06 519	0.95 512	0.27 507	0.25 515	0.29 509	0.27 513	0.30 509	0.30 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	1.43 543	1.03 545	1.20 521	1.10 548	0.86 547	2.26 554	0.73 533	1.84 551	3.84 559	1.25 536	2.25 553	2.69 553	1.42 545	1.76 547	1.43 535	0.76 541	0.50 534	1.09 548	0.66 543	1.23 553	0.76 551

WAO-8	1.46 545	1.10 549	1.09 514	1.10 548	0.84 545	2.06 550	0.75 534	1.84 551	3.83 557	1.44 547	2.21 551	2.15 545	1.43 546	3.17 557	1.19 528	0.91 547	0.65 551	1.09 548	0.79 549	0.90 546	0.71 546

Venus	1.46 545	1.10 549	1.09 514	1.10 548	0.84 545	2.06 550	0.75 534	1.84 551	3.83 557	1.44 547	2.21 551	2.15 545	1.43 546	3.17 557	1.19 528	0.91 547	0.65 551	1.09 548	0.79 549	0.90 546	0.71 546

ktn	1.77 551	1.36 556	1.22 522	1.43 556	1.14 552	1.52 547	1.08 552	1.51 548	3.96 560	2.77 559	4.69 560	3.35 556	1.46 548	1.69 544	1.25 532	1.43 557	0.77 555	1.45 556	0.99 554	1.32 556	0.96 553

JetRed	2.30 555	2.64 561	6.12 559	1.12 551	1.38 556	5.85 562	3.29 561	1.99 555	1.67 546	1.98 554	1.95 547	2.16 548	1.60 549	2.48 554	4.10 560	1.05 550	1.60 557	1.09 548	1.01 555	1.67 558	1.28 558

notaker	1.45 544	1.34 555	1.48 533	1.40 555	1.07 551	1.18 535	0.85 544	1.48 546	1.40 540	1.51 552	3.46 558	2.40 550	1.81 550	1.76 547	1.45 538	1.11 553	0.69 554	1.38 555	0.87 551	1.31 555	0.97 554

TorneroNet	2.22 553	1.08 548	1.24 523	1.14 552	0.90 548	5.58 560	0.80 539	2.12 557	8.69 566	2.58 557	5.42 562	3.88 558	1.97 551	1.78 549	1.87 545	0.86 545	0.54 541	1.15 552	0.74 547	1.23 553	0.85 552

UNDER WATER-64	1.55 547	1.19 553	2.52 547	1.31 553	0.95 549	2.12 552	1.21 556	1.45 544	3.19 553	1.43 546	1.32 529	2.64 552	2.04 552	1.63 542	1.83 544	1.11 553	0.67 553	1.28 553	0.92 552	1.19 551	1.02 555

coex-ft	3.44 557	0.73 530	48.55 581	0.24 339	0.19 415	0.50 475	0.43 498	0.47 341	2.40 551	7.03 566	1.20 524	0.97 520	2.23 553	0.73 455	1.92 547	0.12 385	0.15 471	0.14 433	0.12 409	0.21 478	0.43 525

UNDER WATER	1.59 548	1.22 554	2.36 544	1.38 554	1.03 550	1.67 549	1.10 553	1.54 549	3.63 555	1.44 547	1.47 535	2.85 554	2.25 554	1.67 543	1.94 548	1.06 551	0.62 549	1.31 554	0.93 553	1.21 552	1.02 555

MADNet++	2.26 554	1.80 559	2.06 541	2.13 561	1.97 558	2.61 556	1.79 560	2.38 558	2.16 550	2.75 558	2.65 555	2.38 549	2.43 555	3.17 557	3.21 556	2.17 560	1.95 560	1.94 559	1.63 558	2.06 559	2.01 561

SGM-ForestM	1.36 540	0.28 460	0.79 467	0.26 408	0.16 356	2.26 554	1.00 549	1.42 543	1.46 543	2.38 556	2.05 549	5.95 564	2.66 556	2.95 556	2.46 554	0.17 467	0.18 491	0.18 472	0.18 482	0.15 423	0.18 460

FADE	4.32 559	1.06 547	4.35 553	0.71 533	0.76 540	0.73 508	0.50 515	1.85 554	1.52 544	0.75 512	0.66 480	1.17 527	2.69 557	2.83 555	1.96 550	24.23 580	4.70 566	17.35 575	17.61 574	0.49 522	0.44 526

MANE	1.41 542	0.36 492	0.74 459	0.43 512	0.41 515	2.16 553	0.80 539	2.39 559	3.38 554	2.22 555	3.06 557	3.54 557	2.73 558	2.15 552	1.94 548	0.28 511	0.27 517	0.30 511	0.46 528	0.28 507	0.34 518

TCMNet-wrong-test	4.29 558	5.57 566	4.65 554	11.33 571	10.39 568	5.73 561	4.48 563	4.13 562	1.02 528	1.91 553	2.39 554	6.16 566	3.62 559	3.84 562	4.50 562	1.99 559	0.47 533	1.97 560	1.69 559	5.69 566	4.31 566

LE_ROB	1.76 550	0.20 395	2.68 550	0.48 519	0.52 526	0.78 516	0.96 547	0.84 529	6.61 564	7.40 567	2.08 550	2.08 543	4.83 560	1.27 533	3.79 559	0.10 313	0.08 339	0.12 389	0.11 372	0.11 342	0.10 323

tt	4.71 561	0.10 72	3.94 552	2.06 560	1.53 557	10.14 568	16.88 568	9.27 570	4.98 561	1.39 541	1.02 517	4.68 559	4.90 561	3.35 560	5.86 564	5.76 567	9.15 573	2.24 562	2.53 561	3.10 561	1.32 559

ASD4	7.23 564	6.65 567	7.69 562	5.24 564	5.62 562	11.85 569	20.36 569	7.57 567	7.14 565	6.55 565	5.47 563	5.99 565	5.78 562	7.22 567	9.24 568	4.85 566	4.44 565	6.40 570	5.19 566	6.53 567	4.89 567

LRCNet_RVC	10.90 569	14.34 576	9.35 563	15.35 572	8.04 565	1.08 531	0.34 466	8.78 569	0.70 499	12.63 575	16.05 575	9.85 568	6.54 563	8.57 569	6.34 565	20.27 578	5.40 567	23.70 577	21.88 576	14.87 574	13.83 576

USTest	6.88 563	5.23 565	5.63 558	7.22 567	7.29 563	14.34 571	22.76 570	8.48 568	9.32 567	5.42 562	6.39 565	6.29 567	6.64 564	6.92 566	8.62 567	1.94 558	3.29 564	2.16 561	2.55 562	3.85 563	3.29 564

DPSimNet_ROB	4.34 560	4.23 562	6.89 561	3.67 562	3.68 559	4.75 558	5.21 564	2.67 560	3.68 556	5.82 564	3.95 559	5.57 560	6.72 565	3.46 561	4.48 561	4.05 565	2.88 563	4.68 565	3.12 565	3.69 562	3.62 565

HanzoNet	2.97 556	1.69 558	2.29 543	1.74 558	1.33 555	1.53 548	1.03 550	1.99 555	2.64 552	5.51 563	5.16 561	5.90 563	6.82 566	4.32 563	3.29 557	3.16 562	2.02 562	1.92 558	2.87 563	2.24 560	1.89 560

BEATNet-Init1	4.73 562	2.61 560	13.29 572	0.58 525	0.53 527	10.12 567	3.33 562	4.83 563	5.01 562	8.75 568	8.51 566	14.08 575	7.60 567	7.70 568	5.34 563	0.28 511	0.28 520	0.34 516	0.37 524	0.57 527	0.45 527

DPSMNet_ROB	8.40 567	5.11 564	10.49 571	5.58 566	10.25 567	8.34 565	23.62 575	6.07 566	13.45 574	4.93 561	10.88 572	5.66 562	10.44 568	6.24 565	12.64 570	3.98 564	7.61 569	3.76 564	7.30 570	4.20 565	7.51 569

DGTPSM_ROB	8.34 566	5.10 563	10.37 570	5.31 565	10.18 566	8.33 564	23.60 574	6.06 565	13.41 573	4.90 560	10.87 571	5.65 561	10.44 568	6.17 564	12.59 569	3.74 563	7.55 568	3.69 563	7.26 569	4.14 564	7.46 568

Anonymous_1	16.62 576	9.35 568	9.84 564	10.66 568	14.64 571	18.66 576	27.12 576	12.64 574	13.51 575	10.76 574	10.30 570	10.13 569	10.60 570	11.06 574	12.74 571	15.87 577	7.74 570	16.92 574	43.48 579	58.66 582	7.68 570

xxxxx1	15.27 572	9.54 569	10.31 565	20.13 575	18.88 574	17.08 572	23.03 571	10.36 571	10.99 569	9.21 569	9.62 567	10.74 570	10.61 571	10.72 571	13.89 574	7.97 571	9.20 574	31.85 580	44.72 580	12.84 571	13.69 573

tt_ll	15.27 572	9.54 569	10.31 565	20.13 575	18.88 574	17.08 572	23.03 571	10.36 571	10.99 569	9.21 569	9.62 567	10.74 570	10.61 571	10.72 571	13.89 574	7.97 571	9.20 574	31.85 580	44.72 580	12.84 571	13.69 573

ff	15.27 572	9.54 569	10.31 565	20.13 575	18.88 574	17.08 572	23.03 571	10.36 571	10.99 569	9.21 569	9.62 567	10.74 570	10.61 571	10.72 571	13.89 574	7.97 571	9.20 574	31.85 580	44.72 580	12.84 571	13.69 573

DPSM_ROB	11.49 570	9.87 572	10.35 568	11.13 569	11.31 569	19.11 577	27.51 577	13.37 575	14.21 576	10.31 572	11.06 573	10.96 573	11.27 574	11.96 575	13.59 572	6.78 569	8.19 571	6.03 567	7.09 567	7.93 568	7.73 571

DPSM	11.49 570	9.87 572	10.35 568	11.13 569	11.31 569	19.11 577	27.51 577	13.37 575	14.21 576	10.31 572	11.06 573	10.96 573	11.27 574	11.96 575	13.59 572	6.78 569	8.19 571	6.03 567	7.09 567	7.93 568	7.73 571

PML	16.10 575	12.82 575	6.78 560	5.23 563	7.76 564	33.92 579	66.56 582	5.30 564	10.28 568	26.12 581	68.59 582	20.51 577	13.49 576	10.06 570	6.78 566	5.96 568	2.00 561	6.04 569	2.18 560	8.96 570	2.60 563

HaxPig	17.72 577	20.22 580	19.73 574	16.53 573	16.51 572	9.27 566	9.33 565	14.34 577	13.27 572	18.65 576	18.70 576	17.35 576	16.77 577	17.04 577	16.45 577	22.05 579	20.89 580	22.27 576	21.53 575	21.29 578	22.13 580

MEDIAN_ROB	21.21 578	24.62 581	23.47 579	19.58 574	19.65 577	13.22 570	10.96 566	17.88 578	17.00 578	22.14 580	22.02 578	20.86 578	20.36 578	21.06 578	19.71 578	25.63 581	24.13 581	26.21 578	25.20 577	25.17 579	25.38 581

CasAABBNet	23.10 579	19.86 577	20.64 576	22.47 578	22.73 578	38.41 580	55.50 581	26.89 580	28.70 581	20.61 578	22.15 579	22.08 579	22.75 579	23.99 579	27.36 581	13.59 574	16.48 578	12.14 571	14.27 572	15.95 575	15.53 577

LSM0	24.24 581	19.98 579	22.32 578	24.22 580	40.14 582	38.48 581	55.20 579	26.95 581	28.57 580	20.49 577	21.83 577	22.26 581	22.75 579	24.22 581	27.30 580	13.66 576	16.32 577	12.19 573	14.15 571	16.10 577	17.66 579

Selective-RAFT-Error	23.16 580	19.93 578	20.87 577	22.54 579	22.81 579	38.52 582	55.47 580	27.01 582	28.83 582	20.66 579	22.25 580	22.09 580	22.80 581	24.09 580	27.36 581	13.61 575	16.48 578	12.15 572	14.28 573	15.99 576	15.57 578

AVERAGE_ROB	25.43 582	29.06 582	27.24 580	24.63 581	24.20 581	17.73 575	12.61 567	22.29 579	21.39 579	26.79 582	26.16 581	25.20 582	24.64 582	25.07 582	23.53 579	29.96 582	28.40 582	30.60 579	29.58 578	29.72 580	29.84 582

test_example2	101.33 583	108.28 583	68.15 582	98.43 582	106.93 583	89.75 583	102.43 583	36.80 583	97.65 583	129.04 583	130.15 583	65.26 583	66.62 583	92.11 583	80.24 583	144.10 583	199.48 583	81.81 583	103.01 583	125.01 583	101.27 583

ccccc	256.34 584	256.29 584	313.62 584	354.40 584	364.36 584	149.10 584	168.46 584	152.89 584	131.30 584	153.93 584	155.56 584	164.00 584	204.39 584	268.02 584	295.19 584	390.55 584	349.22 584	244.59 584	219.82 584	412.30 584	378.83 584

Low-res two-view benchmark