Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.35 114	1.25 508	1.82 248	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 22	0.43 47	0.37 52	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 64	0.46 173	0.14 1	0.11 224	0.09 184	0.08 29	0.05 1	0.76 524	0.18 291

trnet	0.28 55	0.26 84	1.32 101	0.19 1	0.12 6	0.54 184	0.15 22	0.48 84	0.46 134	0.27 105	0.33 120	0.24 76	0.21 84	0.30 50	0.21 68	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

LoS_RVC	0.29 64	0.33 156	1.19 78	0.25 70	0.34 388	0.43 84	0.22 120	0.42 39	0.32 11	0.22 43	0.33 120	0.23 63	0.24 119	0.31 57	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 441

CAS	0.35 114	0.25 69	1.30 98	0.79 515	0.34 388	0.51 150	0.23 151	0.46 65	0.39 68	0.22 43	0.31 107	0.20 45	0.17 30	0.28 30	0.23 99	0.73 528	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 474

LoS	0.31 82	0.30 133	1.52 144	0.23 36	0.13 20	0.54 184	0.20 80	0.48 84	0.49 160	0.25 84	0.28 78	0.37 165	0.24 119	0.38 118	0.23 99	0.10 161	0.08 114	0.08 29	0.05 1	0.15 150	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 74	0.27 90	1.09 67	0.23 36	0.50 476	0.40 61	0.20 80	0.46 65	0.44 110	0.22 43	0.28 78	0.26 100	0.19 64	0.33 76	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 150	0.49 504

CREStereo	0.28 55	0.30 133	1.33 103	0.19 1	0.13 20	0.55 197	0.17 38	0.48 84	0.46 134	0.27 105	0.33 120	0.24 76	0.21 84	0.31 57	0.21 68	0.11 224	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 82	0.35 176	1.30 98	0.20 4	0.14 32	0.57 230	0.25 204	0.46 65	0.42 96	0.27 105	0.32 112	0.27 111	0.24 119	0.39 124	0.23 99	0.43 506	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 234	0.07 7

asda	0.22 28	0.25 69	0.70 33	0.21 7	0.16 82	0.43 84	0.16 31	0.44 55	0.35 28	0.22 43	0.20 22	0.14 13	0.20 73	0.25 11	0.22 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

asd	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.22 25	0.17 110	0.41 68	0.14 14	0.35 9	0.32 11	0.24 66	0.20 22	0.15 25	0.18 47	0.26 19	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

qwe	0.21 8	0.22 35	0.61 15	0.21 7	0.20 190	0.41 68	0.15 22	0.46 65	0.35 28	0.26 98	0.22 38	0.14 13	0.14 10	0.31 57	0.22 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

2.25w	0.21 8	0.22 35	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.42 39	0.34 22	0.23 59	0.27 71	0.14 13	0.18 47	0.33 76	0.24 121	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 8	0.23 51	0.64 22	0.22 25	0.18 144	0.41 68	0.17 38	0.41 33	0.35 28	0.22 43	0.21 27	0.14 13	0.18 47	0.25 11	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 8	0.23 51	0.64 22	0.22 25	0.18 144	0.41 68	0.17 38	0.41 33	0.35 28	0.22 43	0.21 27	0.14 13	0.18 47	0.25 11	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 8	0.22 35	0.63 20	0.21 7	0.15 55	0.40 61	0.17 38	0.40 26	0.35 28	0.25 84	0.22 38	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 8	0.22 35	0.63 20	0.21 7	0.15 55	0.40 61	0.17 38	0.40 26	0.35 28	0.25 84	0.22 38	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 8	0.23 51	0.64 22	0.22 25	0.18 144	0.41 68	0.17 38	0.41 33	0.35 28	0.22 43	0.21 27	0.14 13	0.18 47	0.25 11	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 20	0.57 10	0.21 7	0.15 55	0.39 56	0.13 7	0.39 24	0.33 17	0.22 43	0.21 27	0.13 3	0.20 73	0.29 42	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 8	0.23 51	0.50 1	0.22 25	0.15 55	0.39 56	0.19 61	0.47 77	0.36 45	0.21 33	0.22 38	0.13 3	0.17 30	0.33 76	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 8	0.21 20	0.57 10	0.20 4	0.14 32	0.40 61	0.18 52	0.47 77	0.36 45	0.24 66	0.20 22	0.13 3	0.19 64	0.31 57	0.21 68	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 47	0.35 28	0.23 59	0.21 27	0.16 28	0.18 47	0.27 23	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 47	0.35 28	0.23 59	0.21 27	0.16 28	0.18 47	0.27 23	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.75w	0.21 8	0.21 20	0.61 15	0.21 7	0.20 190	0.44 90	0.16 31	0.44 55	0.30 6	0.22 43	0.20 22	0.13 3	0.18 47	0.29 42	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.5w_stereo	0.21 8	0.22 35	0.55 9	0.21 7	0.15 55	0.40 61	0.14 14	0.43 47	0.33 17	0.21 33	0.24 53	0.14 13	0.18 47	0.34 86	0.22 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 8	0.22 35	0.59 13	0.22 25	0.12 6	0.37 45	0.22 120	0.50 96	0.38 57	0.22 43	0.21 27	0.12 2	0.22 93	0.26 19	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

2w_stereo	0.21 8	0.19 7	0.51 2	0.22 25	0.13 20	0.41 68	0.20 80	0.50 96	0.34 22	0.25 84	0.23 44	0.13 3	0.23 108	0.24 7	0.22 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

1w_stereo	0.22 28	0.17 1	0.52 4	0.23 36	0.16 82	0.44 90	0.22 120	0.55 142	0.40 78	0.25 84	0.29 84	0.13 3	0.26 149	0.28 30	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

monsterstereo	0.22 28	0.22 35	0.52 4	0.25 70	0.27 308	0.39 56	0.14 14	0.51 104	0.33 17	0.25 84	0.27 71	0.13 3	0.13 8	0.38 118	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

IGEV	0.22 28	0.28 111	0.88 49	0.21 7	0.24 261	0.42 80	0.17 38	0.35 9	0.37 52	0.20 27	0.22 38	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

111111	0.24 39	0.21 20	0.82 44	0.24 52	0.21 203	0.43 84	0.13 7	0.45 62	0.35 28	0.22 43	0.27 71	0.18 37	0.16 23	0.35 92	0.18 15	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 342	0.08 34

LG-Stereo_L2	0.21 8	0.31 144	0.85 45	0.22 25	0.14 32	0.31 19	0.22 120	0.38 18	0.25 2	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 66	0.18 15	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

LG-Stereo_L1	0.21 8	0.31 144	0.85 45	0.22 25	0.14 32	0.28 9	0.21 99	0.38 18	0.26 3	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 110	0.18 15	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

MLG-Stereo_test3	0.21 8	0.35 176	0.65 27	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.37 15	0.40 78	0.21 33	0.12 8	0.17 32	0.12 4	0.25 11	0.16 4	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 80

MLG-Stereo_test2	0.21 8	0.36 185	0.68 32	0.21 7	0.17 110	0.45 95	0.12 4	0.35 9	0.42 96	0.15 4	0.11 4	0.22 55	0.10 1	0.28 30	0.16 4	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MLG-Stereo_test1	0.21 8	0.33 156	0.61 15	0.23 36	0.21 203	0.45 95	0.13 7	0.33 6	0.46 134	0.13 1	0.09 1	0.18 37	0.12 4	0.32 66	0.15 2	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MLG-Stereo	0.21 8	0.33 156	0.60 14	0.23 36	0.12 6	0.44 90	0.13 7	0.39 24	0.46 134	0.13 1	0.10 2	0.17 32	0.13 8	0.35 92	0.15 2	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

LG-G_1	0.23 35	0.37 188	0.71 35	0.23 36	0.11 1	0.51 150	0.12 4	0.44 55	0.39 68	0.19 20	0.15 12	0.19 43	0.15 20	0.36 101	0.16 4	0.09 69	0.08 114	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 104

LG-G	0.23 35	0.37 188	0.71 35	0.23 36	0.11 1	0.51 150	0.12 4	0.44 55	0.39 68	0.19 20	0.15 12	0.19 43	0.15 20	0.36 101	0.16 4	0.09 69	0.08 114	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 104

LGtest1	0.21 8	0.37 188	0.70 33	0.22 25	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 12	0.39 68	0.17 11	0.13 10	0.16 28	0.14 10	0.25 11	0.27 150	0.10 161	0.09 184	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

FoundationStereo	0.20 1	0.30 133	0.81 42	0.21 7	0.22 228	0.21 3	0.16 31	0.25 1	0.38 57	0.15 4	0.11 4	0.18 37	0.17 30	0.23 6	0.16 4	0.09 69	0.13 319	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

HUF	0.59 357	0.65 338	2.46 422	0.45 435	0.77 521	0.34 31	0.24 184	0.46 65	0.39 68	0.31 121	0.28 78	0.25 86	0.19 64	0.67 267	0.18 15	0.12 277	2.03 562	0.08 29	0.06 9	0.31 402	1.59 559

GIP-stereo	0.26 45	0.22 35	0.78 40	0.29 171	0.20 190	0.42 80	0.17 38	0.64 191	0.39 68	0.18 16	0.24 53	0.23 63	0.18 47	0.25 11	0.47 313	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 208	0.08 34

DEFOM-Stereo	0.22 28	0.22 35	0.91 52	0.23 36	0.13 20	0.49 133	0.18 52	0.30 3	0.28 4	0.19 20	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 132	0.16 4	0.08 31	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 56

IGEV-Stereo++	0.23 35	0.23 51	0.64 22	0.24 52	0.22 228	0.47 118	0.13 7	0.52 118	0.33 17	0.18 16	0.24 53	0.17 32	0.22 93	0.32 66	0.19 27	0.08 31	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 208	0.09 56

Any-RAFT	0.38 136	0.25 69	1.89 281	0.27 116	0.17 110	0.68 385	0.21 99	0.78 295	0.53 204	0.43 180	0.43 172	0.54 283	0.30 204	0.41 132	0.20 49	0.10 161	0.12 299	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

s12784h	0.36 121	0.28 111	1.58 152	0.23 36	0.11 1	0.62 318	0.24 184	0.79 311	0.64 316	0.44 186	0.52 255	0.28 120	0.26 149	0.50 205	0.24 121	0.11 224	0.06 20	0.09 79	0.06 9	0.16 186	0.06 1

TANstereo	0.33 95	0.49 267	1.75 195	0.23 36	0.12 6	0.54 184	0.16 31	0.40 26	0.45 125	0.45 196	0.51 242	0.26 100	0.22 93	0.29 42	0.20 49	0.10 161	0.10 226	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 104

XX-TBD	0.34 103	0.77 381	1.75 195	0.34 297	0.13 20	0.51 150	0.17 38	0.43 47	0.50 170	0.37 145	0.49 230	0.23 63	0.18 47	0.28 30	0.24 121	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

iResNet_ROB	0.50 277	1.15 495	1.73 185	0.31 215	0.21 203	0.58 248	0.22 120	0.95 440	0.82 458	0.58 346	0.62 343	0.57 305	0.39 273	0.84 307	0.40 276	0.11 224	0.08 114	0.09 79	0.06 9	0.21 284	0.13 175

pmcnn	1.32 518	1.05 477	2.77 479	0.74 511	1.43 547	0.72 406	0.56 461	0.96 445	0.91 482	0.99 494	2.92 550	6.01 563	0.70 447	2.38 501	3.32 541	0.13 307	0.10 226	0.08 29	0.06 9	0.34 426	0.22 348

depthmonostereo	0.26 45	0.23 51	0.65 27	0.41 398	0.13 20	0.41 68	0.19 61	0.51 104	0.40 78	0.25 84	0.29 84	0.26 100	0.28 182	0.44 152	0.23 99	0.09 69	0.10 226	0.09 79	0.07 51	0.10 50	0.08 34

xyz-stereo	3.02 555	0.29 121	30.64 587	0.23 36	0.12 6	15.52 573	0.24 184	0.51 104	0.47 151	0.59 360	7.99 565	0.64 339	0.47 353	1.39 365	0.50 329	0.09 69	0.07 40	0.34 498	0.07 51	0.13 110	0.08 34

SGD-Stereo	0.22 28	0.28 111	0.77 39	0.22 25	0.11 1	0.40 61	0.16 31	0.31 4	0.36 45	0.19 20	0.19 19	0.17 32	0.17 30	0.37 110	0.16 4	0.10 161	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

HART	0.38 136	0.53 281	1.66 166	0.26 100	0.15 55	0.30 15	0.19 61	0.67 208	0.46 134	0.29 114	0.52 255	0.38 172	0.16 23	0.41 132	0.20 49	0.08 31	0.68 537	0.09 79	0.07 51	0.34 426	0.21 334

MonSter	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.21 7	0.17 110	0.33 27	0.15 22	0.46 65	0.32 11	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 23	0.23 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 56

WCG-NET	0.30 74	0.42 225	1.26 92	0.24 52	0.12 6	0.43 84	0.24 184	0.40 26	0.56 234	0.35 136	0.37 140	0.26 100	0.24 119	0.29 42	0.19 27	0.08 31	0.12 299	0.08 29	0.07 51	0.22 301	0.10 80

WCG-NET（raft）	0.32 88	0.53 281	1.21 84	0.23 36	0.12 6	0.44 90	0.24 184	0.40 26	0.50 170	0.35 136	0.35 131	0.47 250	0.25 135	0.35 92	0.20 49	0.08 31	0.29 483	0.08 29	0.07 51	0.22 301	0.11 104

RAFT-Stereo-weight	0.34 103	0.29 121	1.43 123	0.28 141	0.28 322	0.55 197	0.22 120	0.78 295	0.48 154	0.46 204	0.38 149	0.36 163	0.17 30	0.33 76	0.23 99	0.09 69	0.08 114	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.09 56

test_for_model	0.64 386	1.60 531	1.82 248	1.23 541	1.02 536	0.53 176	0.23 151	0.75 256	0.50 170	0.57 328	0.29 84	0.25 86	0.20 73	0.26 19	0.22 87	0.76 531	0.31 489	0.08 29	0.07 51	1.68 552	0.50 507

UniTT-Stereo	0.30 74	0.36 185	1.68 169	0.27 116	0.24 261	0.29 13	0.18 52	0.33 6	0.34 22	0.26 98	0.37 140	0.18 37	0.18 47	0.31 57	0.27 150	0.10 161	0.08 114	0.08 29	0.07 51	0.25 342	0.08 34

GCAP-Stereo	0.34 103	0.89 425	1.76 201	0.26 100	0.12 6	0.52 169	0.14 14	0.49 90	0.38 57	0.29 114	0.30 96	0.29 127	0.22 93	0.30 50	0.20 49	0.09 69	0.17 399	0.09 79	0.07 51	0.21 284	0.11 104

knoymous	0.34 103	0.25 69	1.75 195	0.24 52	0.18 144	0.45 95	0.24 184	0.57 152	0.38 57	0.41 170	0.39 157	0.55 287	0.25 135	0.38 118	0.23 99	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.07 51	0.13 110	0.12 141

RCA-Stereo	0.34 103	0.32 150	1.30 98	0.26 100	0.14 32	0.58 248	0.23 151	0.78 295	0.62 296	0.40 161	0.44 183	0.28 120	0.35 232	0.29 42	0.20 49	0.09 69	0.10 226	0.09 79	0.07 51	0.19 255	0.08 34

DCANet-4	0.40 157	0.27 90	2.21 372	0.25 70	0.14 32	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.72 393	0.54 288	0.47 201	0.28 120	0.37 252	0.37 110	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 348

fff	0.43 189	0.77 381	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.75 425	0.54 288	0.47 201	0.31 135	0.65 433	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 348

ADStereo(finetuned)	0.45 217	0.77 381	2.12 353	0.25 70	0.14 32	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.72 393	0.54 288	0.48 213	0.31 135	0.76 462	0.37 110	0.38 257	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 110	0.23 372

CroCo-Stereo	0.30 74	0.45 249	1.08 65	0.31 215	0.17 110	0.19 2	0.21 99	0.73 241	0.50 170	0.21 33	0.24 53	0.55 287	0.22 93	0.27 23	0.26 142	0.09 69	0.08 114	0.08 29	0.07 51	0.12 80	0.09 56
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
raftrobust	0.38 136	0.68 348	1.54 146	0.32 244	0.46 469	0.52 169	0.21 99	0.56 149	0.42 96	0.52 265	0.35 131	0.31 135	0.33 222	0.37 110	0.30 193	0.10 161	0.11 273	0.08 29	0.07 51	0.21 284	0.19 307

DCANet	0.42 183	0.77 381	1.95 310	0.25 70	0.14 32	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.72 393	0.54 288	0.48 213	0.31 135	0.41 292	0.36 101	0.39 268	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 110	0.23 372

csc	0.43 189	0.77 381	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.75 425	0.54 288	0.47 201	0.31 135	0.65 433	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 348

cscssc	0.43 189	0.77 381	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.75 425	0.54 288	0.47 201	0.31 135	0.65 433	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 348

111	0.48 248	1.09 483	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.59 265	0.26 226	0.83 332	0.78 444	0.48 224	0.52 255	0.56 299	0.38 259	0.49 199	0.38 257	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.23 314	0.35 459

R-Stereo Train	0.36 121	0.21 20	1.70 175	0.29 171	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.78 295	0.36 45	0.57 328	0.67 385	0.33 149	0.24 119	0.32 66	0.23 99	0.10 161	0.08 114	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 141

RAFT-Stereo	0.36 121	0.21 20	1.70 175	0.29 171	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.78 295	0.36 45	0.57 328	0.67 385	0.33 149	0.24 119	0.32 66	0.23 99	0.10 161	0.08 114	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 141
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 357	1.43 523	2.96 498	0.40 391	0.22 228	0.58 248	0.28 268	0.91 401	0.73 408	0.57 328	0.63 355	0.60 321	0.41 292	0.74 289	0.35 241	0.11 224	0.08 114	0.10 128	0.07 51	0.43 483	0.17 271

MLCV	0.48 248	0.89 425	1.85 259	0.29 171	0.14 32	0.59 265	0.23 151	0.72 230	0.59 256	0.66 417	0.66 382	0.55 287	0.36 238	1.03 327	0.49 324	0.09 69	0.06 20	0.09 79	0.07 51	0.19 255	0.11 104

S2M2_XL	0.20 1	0.32 150	1.10 69	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 19	0.15 25	0.14 10	0.19 1	0.21 68	0.11 224	0.09 184	0.10 128	0.08 77	0.10 50	0.08 34

water-stereo	0.24 39	0.17 1	0.88 49	0.24 52	0.14 32	0.37 45	0.17 38	0.43 47	0.32 11	0.26 98	0.35 131	0.26 100	0.24 119	0.22 3	0.25 134	0.09 69	0.09 184	0.09 79	0.08 77	0.10 50	0.10 80

monsters	0.22 28	0.22 35	0.52 4	0.23 36	0.28 322	0.42 80	0.14 14	0.46 65	0.31 7	0.24 66	0.20 22	0.13 3	0.14 10	0.43 143	0.20 49	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

G2L-ROB	0.51 294	0.95 446	1.96 319	0.29 171	0.22 228	0.59 265	0.28 268	0.76 269	0.57 238	0.55 306	0.45 187	0.70 384	0.32 218	1.38 364	0.47 313	0.11 224	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.20 270	0.13 175

xyz-stereo-finetune	0.31 82	0.46 252	0.79 41	0.21 7	0.12 6	0.53 176	0.25 204	0.52 118	0.54 216	0.28 110	0.32 112	0.29 127	0.23 108	0.59 239	0.55 348	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.13 110	0.08 34

G2L-Stereo_test	0.55 330	0.97 457	1.89 281	0.33 266	0.24 261	0.75 423	0.38 378	0.79 311	0.60 261	0.60 369	0.54 278	0.74 402	0.39 273	1.56 392	0.43 293	0.10 161	0.08 114	0.08 29	0.08 77	0.28 378	0.13 175

MM-Stereo_test3	0.40 157	0.58 302	1.75 195	0.36 332	0.30 341	0.45 95	0.30 300	0.72 230	0.59 256	0.31 121	0.43 172	0.32 143	0.23 108	0.35 92	0.29 175	0.10 161	0.20 433	0.10 128	0.08 77	0.40 472	0.11 104

fffft	0.29 64	0.21 20	1.10 69	0.24 52	0.15 55	0.42 80	0.24 184	0.42 39	0.38 57	0.21 33	0.18 16	0.20 45	0.16 23	0.44 152	0.70 395	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.28 378	0.20 323
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 64	0.26 84	1.03 61	0.25 70	0.14 32	0.46 113	0.22 120	0.36 12	0.38 57	0.23 59	0.23 44	0.21 53	0.18 47	0.45 164	0.60 369	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.20 270	0.20 323

tt45	0.29 64	0.24 64	1.06 64	0.25 70	0.17 110	0.55 197	0.22 120	0.41 33	0.35 28	0.24 66	0.25 60	0.25 86	0.18 47	0.64 253	0.34 233	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.21 284	0.11 104

999	0.29 64	0.25 69	1.05 63	0.26 100	0.18 144	0.49 133	0.23 151	0.38 18	0.37 52	0.20 27	0.32 112	0.23 63	0.18 47	0.73 286	0.36 244	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.24 329	0.10 80

mms	0.27 48	0.26 84	0.91 52	0.25 70	0.18 144	0.32 24	0.23 151	0.37 15	0.31 7	0.21 33	0.30 96	0.23 63	0.17 30	0.46 173	0.21 68	0.08 31	0.10 226	0.10 128	0.08 77	0.22 301	0.47 500

ours_stereo	0.27 48	0.25 69	1.21 84	0.25 70	0.17 110	0.35 36	0.23 151	0.38 18	0.35 28	0.20 27	0.31 107	0.23 63	0.17 30	0.41 132	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.22 301	0.18 291

fffy	0.28 55	0.24 64	1.19 78	0.27 116	0.15 55	0.37 45	0.22 120	0.42 39	0.32 11	0.20 27	0.29 84	0.26 100	0.20 73	0.44 152	0.20 49	0.08 31	0.10 226	0.10 128	0.08 77	0.22 301	0.18 291

RAStereo	0.28 55	0.48 264	1.52 144	0.26 100	0.18 144	0.25 6	0.19 61	0.42 39	0.35 28	0.20 27	0.25 60	0.20 45	0.16 23	0.24 7	0.24 121	0.09 69	0.08 114	0.10 128	0.08 77	0.12 80	0.08 34

MGS-Stereo	0.32 88	0.34 169	1.70 175	0.25 70	0.14 32	0.40 61	0.22 120	0.38 18	0.43 106	0.24 66	0.51 242	0.25 86	0.18 47	0.31 57	0.20 49	0.09 69	0.08 114	0.09 79	0.08 77	0.47 494	0.08 34

qqq1	0.48 248	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 390	0.72 393	0.56 317	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 450	0.23 99	0.13 307	0.10 226	0.09 79	0.08 77	0.14 133	0.11 104

fff1	0.48 248	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 390	0.72 393	0.56 317	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 450	0.23 99	0.13 307	0.10 226	0.09 79	0.08 77	0.14 133	0.11 104

11t1	0.33 95	0.19 7	1.41 118	0.33 266	0.16 82	0.48 126	0.21 99	0.67 208	0.48 154	0.40 161	0.34 126	0.32 143	0.33 222	0.42 140	0.27 150	0.11 224	0.12 299	0.10 128	0.08 77	0.13 110	0.14 193

MaDis-Stereo	0.29 64	0.54 286	1.44 125	0.24 52	0.29 330	0.29 13	0.16 31	0.45 62	0.37 52	0.19 20	0.21 27	0.28 120	0.22 93	0.30 50	0.29 175	0.10 161	0.09 184	0.10 128	0.08 77	0.11 69	0.11 104

EGLCR-Stereo	0.29 64	0.27 90	0.97 58	0.30 188	0.19 176	0.56 212	0.17 38	0.68 212	0.36 45	0.30 117	0.18 16	0.27 111	0.17 30	0.38 118	0.19 27	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.10 50	0.35 459

riskmin	0.37 127	0.22 35	1.74 189	0.32 244	0.20 190	0.48 126	0.20 80	0.66 199	0.46 134	0.36 141	0.34 126	0.69 374	0.45 331	0.39 124	0.27 150	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.08 77	0.13 110	0.16 253

ProNet	0.30 74	0.54 286	1.29 95	0.25 70	0.15 55	0.47 118	0.25 204	0.48 84	0.39 68	0.21 33	0.23 44	0.22 55	0.20 73	0.44 152	0.19 27	0.08 31	0.08 114	0.10 128	0.08 77	0.23 314	0.12 141

CroCo-Stereo Lap2	0.33 95	0.61 310	1.47 132	0.32 244	0.38 426	0.23 4	0.22 120	0.58 158	0.46 134	0.22 43	0.27 71	0.29 127	0.23 108	0.32 66	0.26 142	0.09 69	0.09 184	0.10 128	0.08 77	0.21 284	0.14 193

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 344	0.87 418	2.11 350	0.32 244	0.30 341	0.84 460	0.40 386	0.88 378	0.72 393	0.65 415	0.73 423	0.66 351	0.57 398	0.93 315	0.71 398	0.13 307	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.15 150	0.14 193

GANet-ADL	0.44 199	0.41 218	2.31 392	0.33 266	0.20 190	0.57 230	0.25 204	0.75 256	0.54 216	0.42 175	0.59 316	0.56 299	0.30 204	0.40 129	0.38 257	0.14 349	0.11 273	0.09 79	0.08 77	0.22 301	0.17 271

RALCasStereoNet	0.45 217	0.88 422	1.85 259	0.30 188	0.26 294	0.49 133	0.26 226	0.58 158	0.51 178	0.36 141	0.48 213	0.36 163	0.28 182	0.55 226	0.34 233	0.10 161	0.53 523	0.09 79	0.08 77	0.25 342	0.34 457

DIP-Stereo	0.37 127	0.34 169	1.50 141	0.27 116	0.18 144	0.63 335	0.17 38	0.92 410	0.53 204	0.49 236	0.48 213	0.30 132	0.30 204	0.39 124	0.30 193	0.10 161	0.08 114	0.10 128	0.08 77	0.15 150	0.12 141
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.46 227	0.92 431	2.09 345	0.33 266	0.14 32	0.55 197	0.22 120	0.83 332	0.56 234	0.51 256	0.49 230	0.48 261	0.37 252	0.48 189	0.54 347	0.09 69	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.23 314	0.09 56
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
HSM	0.62 376	0.76 372	1.72 182	0.30 188	0.29 330	0.64 346	0.28 268	0.94 427	0.62 296	0.58 346	0.57 307	1.40 520	0.64 431	2.59 522	0.42 284	0.11 224	0.08 114	0.10 128	0.08 77	0.14 133	0.11 104

iResNet	0.51 294	0.76 372	2.59 451	0.41 398	0.17 110	0.64 346	0.27 251	0.82 326	0.70 373	0.57 328	0.64 371	0.43 209	0.36 238	0.70 281	0.52 337	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.21 284	0.13 175

z-ln-s-r	0.64 386	0.89 425	2.23 380	0.32 244	0.26 294	0.57 230	0.37 371	0.84 343	0.76 434	0.51 256	0.81 440	0.64 339	0.45 331	2.06 477	1.27 473	0.10 161	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.24 329	0.13 175

xyz-stereo-finetune2	0.35 114	0.45 249	1.04 62	0.21 7	0.12 6	0.58 248	0.23 151	0.50 96	0.45 125	0.31 121	0.46 195	0.30 132	0.41 292	0.81 304	0.51 334	0.08 31	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.09 56

MM-Stereo_test1	0.41 164	0.39 207	2.29 390	0.38 371	0.26 294	0.44 90	0.28 268	0.63 188	0.51 178	0.40 161	0.32 112	0.26 100	0.26 149	0.46 173	0.22 87	0.09 69	0.21 442	0.10 128	0.09 108	0.39 467	0.15 226

test_sample1	0.40 157	0.18 5	1.19 78	0.31 215	0.18 144	0.48 126	0.23 151	0.78 295	0.49 160	0.44 186	0.44 183	0.45 229	0.41 292	1.39 365	0.33 226	0.11 224	0.09 184	0.10 128	0.09 108	0.12 80	0.13 175

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 277	0.33 156	0.93 55	0.26 100	0.22 228	0.46 113	0.20 80	1.10 509	1.34 524	3.16 561	0.32 112	0.22 55	0.20 73	0.30 50	0.22 87	0.10 161	0.09 184	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.19 307

ACVNet-DCA	0.42 183	0.64 331	2.07 339	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.76 269	0.52 185	0.31 121	0.38 149	0.24 76	0.38 259	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 193

1test111	0.44 199	0.64 331	2.07 339	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.76 269	0.52 185	0.31 121	0.38 149	0.24 76	0.38 259	0.96 318	0.30 193	0.10 161	0.24 459	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 193

cc1	0.47 242	0.64 331	2.07 339	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.74 245	1.01 496	0.31 121	0.38 149	0.24 76	0.38 259	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.11 193	0.09 108	0.25 342	0.40 487

tt1	0.44 199	0.64 331	1.83 254	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.74 245	0.88 475	0.31 121	0.37 140	0.25 86	0.35 232	0.63 251	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.11 193	0.09 108	0.25 342	0.36 467

GMStereo_Zeroshot	0.41 164	0.36 185	1.54 146	0.41 398	0.19 176	0.52 169	0.19 61	0.59 166	0.52 185	0.57 328	0.59 316	0.63 330	0.29 196	0.58 233	0.33 226	0.15 368	0.09 184	0.16 392	0.09 108	0.24 329	0.12 141

plain	0.37 127	0.47 261	2.15 361	0.27 116	0.19 176	0.33 27	0.20 80	0.58 158	0.46 134	0.23 59	0.37 140	0.23 63	0.25 135	0.45 164	0.28 160	0.11 224	0.08 114	0.13 308	0.09 108	0.42 481	0.12 141

HH	0.49 266	0.49 267	2.78 481	0.50 457	0.41 445	0.38 54	0.23 151	0.72 230	0.38 57	0.63 398	0.48 213	0.87 453	0.41 292	0.64 253	0.21 68	0.09 69	0.17 399	0.10 128	0.09 108	0.16 186	0.12 141

HanStereo	0.49 266	0.49 267	2.78 481	0.50 457	0.41 445	0.38 54	0.23 151	0.72 230	0.38 57	0.63 398	0.48 213	0.87 453	0.41 292	0.64 253	0.21 68	0.09 69	0.17 399	0.10 128	0.09 108	0.16 186	0.12 141

x	0.35 114	0.20 12	1.36 108	0.33 266	0.17 110	0.47 118	0.24 184	0.75 256	0.54 216	0.40 161	0.40 162	0.42 205	0.34 230	0.45 164	0.32 216	0.11 224	0.14 339	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 193

DAS	0.56 338	0.35 176	1.55 148	0.33 266	0.34 388	0.50 141	0.42 396	0.83 332	0.74 412	0.83 474	0.68 393	0.56 299	0.48 362	2.40 505	0.46 304	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.09 108	0.18 234	0.15 226

SepStereo	0.52 307	0.35 176	1.55 148	0.33 266	0.34 388	0.50 141	0.42 396	0.83 332	0.74 412	0.83 474	0.68 393	0.56 299	0.48 362	1.56 392	0.46 304	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.09 108	0.18 234	0.15 226

IPLGR	0.54 318	0.56 298	2.68 463	0.36 332	0.18 144	0.62 318	0.54 453	1.02 490	0.64 316	0.73 447	0.46 195	0.47 250	0.45 331	1.12 339	0.29 175	0.09 69	0.08 114	0.11 193	0.09 108	0.19 255	0.12 141

GwcNet-ADL	0.50 277	0.74 369	2.90 495	0.31 215	0.20 190	0.58 248	0.29 292	0.87 369	0.64 316	0.47 206	0.47 201	0.56 299	0.33 222	0.46 173	0.46 304	0.13 307	0.12 299	0.09 79	0.09 108	0.14 133	0.21 334

STrans-v2	0.67 404	0.56 298	2.64 458	0.27 116	0.23 248	0.57 230	0.33 344	0.96 445	0.69 364	0.92 487	0.85 453	0.89 459	0.93 487	1.83 442	1.21 468	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 108	0.11 69	0.12 141

TransformOpticalFlow	0.64 386	0.56 298	2.66 461	0.44 421	0.26 294	0.62 318	0.28 268	0.83 332	0.71 383	0.76 455	0.74 426	0.91 463	0.85 475	1.83 442	0.81 419	0.10 161	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.11 69	0.12 141

OMP-Stereo	0.59 357	0.65 338	1.74 189	0.56 484	0.37 420	0.60 277	0.26 226	0.70 222	0.65 329	0.66 417	0.60 331	0.69 374	0.32 218	2.09 482	1.20 466	0.10 161	0.07 40	0.12 249	0.09 108	0.17 208	0.10 80

IIG-Stereo	0.59 357	0.65 338	1.74 189	0.54 475	0.23 248	0.61 298	0.21 99	0.73 241	0.65 329	0.64 408	0.69 402	0.69 374	0.38 259	2.09 482	1.39 481	0.11 224	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.09 56

NRIStereo	0.46 227	0.25 69	1.77 210	0.47 445	0.16 82	0.95 482	0.74 500	0.51 104	0.56 234	0.48 224	0.39 157	0.59 315	0.29 196	0.77 297	0.32 216	0.11 224	0.13 319	0.11 193	0.09 108	0.21 284	0.24 384

DeepStereo_RVC	0.44 199	0.28 111	1.92 295	0.49 455	0.17 110	0.60 277	0.59 469	0.50 96	0.52 185	0.49 236	0.45 187	0.39 178	0.86 478	0.45 164	0.33 226	0.11 224	0.08 114	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.19 307

RAFT-345	0.53 313	0.30 133	2.34 398	0.38 371	0.34 388	0.58 248	0.42 396	0.47 77	0.61 278	0.51 256	1.00 480	0.43 209	0.28 182	1.57 396	0.82 420	0.10 161	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.10 50	0.08 34

CRE-IMP	0.41 164	0.22 35	1.76 201	0.48 453	0.17 110	0.79 444	0.69 492	0.52 118	0.52 185	0.47 206	0.42 170	0.45 229	0.26 149	0.41 132	0.31 205	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.09 108	0.17 208	0.23 372

Prome-Stereo	0.49 266	0.30 133	1.76 201	0.60 497	0.23 248	0.63 335	0.42 396	0.62 182	0.60 261	0.59 360	1.03 485	0.43 209	0.72 452	0.60 245	0.33 226	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 108	0.11 69	0.43 494

LMCR-Stereo	0.52 307	0.71 357	2.39 408	0.40 391	0.21 203	0.74 417	0.31 313	1.02 490	0.64 316	0.61 378	0.63 355	0.39 178	0.51 374	0.62 248	0.42 284	0.19 431	0.09 184	0.12 249	0.09 108	0.23 314	0.12 141

TestStereo	0.45 217	0.54 286	2.11 350	0.29 171	0.16 82	0.43 84	0.24 184	0.54 138	0.45 125	0.37 145	0.46 195	0.34 155	0.27 167	1.98 468	0.27 150	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.09 108	0.14 133	0.08 34

raft+_RVC	0.44 199	0.67 346	1.85 259	0.34 297	0.71 515	0.51 150	0.25 204	0.64 191	0.51 178	0.35 136	0.45 187	0.32 143	0.28 182	0.43 143	0.32 216	0.09 69	0.19 422	0.10 128	0.09 108	0.20 270	0.40 487

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 183	0.86 415	1.78 215	0.28 141	0.17 110	0.52 169	0.20 80	0.62 182	0.61 278	0.50 243	0.61 338	0.39 178	0.32 218	0.35 92	0.30 193	0.07 20	0.10 226	0.09 79	0.09 108	0.35 437	0.10 80

ACVNet	0.45 217	0.44 241	1.79 235	0.28 141	0.21 203	0.59 265	0.36 363	0.66 199	0.68 355	0.45 196	0.59 316	0.69 374	0.40 281	0.44 152	0.55 348	0.11 224	0.09 184	0.10 128	0.09 108	0.34 426	0.10 80

acv_ft	0.48 248	0.44 241	1.76 201	0.32 244	0.41 445	0.63 335	0.28 268	0.81 319	0.68 355	0.61 378	0.59 316	0.69 374	0.45 331	0.44 152	0.63 376	0.11 224	0.09 184	0.10 128	0.09 108	0.41 475	0.10 80

BEATNet_4x	0.47 242	0.73 366	1.91 292	0.33 266	0.15 55	0.56 212	0.25 204	0.85 350	0.58 249	0.54 288	0.51 242	0.57 305	0.42 309	0.57 230	0.61 372	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.09 108	0.20 270	0.16 253

HSM-Net_RVC	0.67 404	0.34 169	2.23 380	0.26 100	0.19 176	0.67 373	0.29 292	1.26 524	0.69 364	0.72 443	0.70 412	0.78 418	0.42 309	3.77 553	0.41 282	0.13 307	0.09 184	0.10 128	0.09 108	0.12 80	0.11 104
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 411	1.00 467	2.09 345	0.33 266	0.25 279	0.58 248	0.32 336	0.81 319	0.80 452	0.61 378	0.94 470	0.80 426	0.41 292	2.46 512	1.02 447	0.36 503	0.14 339	0.10 128	0.09 108	0.23 314	0.22 348

DilatedVolume-Stereo	0.26 45	0.20 12	0.64 22	0.25 70	0.15 55	0.41 68	0.18 52	0.42 39	0.35 28	0.34 134	0.34 126	0.25 86	0.23 108	0.43 143	0.53 341	0.09 69	0.09 184	0.08 29	0.10 144	0.12 80	0.11 104

coex_refinement	0.58 349	0.94 439	1.87 272	0.38 371	0.25 279	0.64 346	0.34 348	0.83 332	0.65 329	0.60 369	0.63 355	0.81 429	0.48 362	1.85 449	0.56 356	0.13 307	0.09 184	0.10 128	0.10 144	0.16 186	0.16 253

LG-Stereo	0.27 48	0.25 69	0.95 57	0.25 70	0.15 55	0.43 84	0.21 99	0.50 96	0.40 78	0.18 16	0.29 84	0.25 86	0.16 23	0.28 30	0.35 241	0.07 20	0.07 40	0.11 193	0.10 144	0.24 329	0.10 80

MM-Stereo_test2	0.38 136	0.28 111	2.46 422	0.43 414	0.15 55	0.50 141	0.25 204	0.47 77	0.38 57	0.33 132	0.26 67	0.23 63	0.22 93	0.34 86	0.29 175	0.08 31	0.09 184	0.09 79	0.10 144	0.36 443	0.22 348

dual_stereo	0.23 35	0.25 69	0.66 31	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 182	0.40 78	0.15 4	0.13 10	0.18 37	0.14 10	0.37 110	0.19 27	0.09 69	0.31 489	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

rvit_stereo_0083	0.25 42	0.19 7	0.58 12	0.28 141	0.18 144	0.28 9	0.22 120	0.38 18	0.54 216	0.23 59	0.30 96	0.27 111	0.26 149	0.37 110	0.24 121	0.14 349	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.12 80	0.10 80

rvit_stereo_0081_aga	0.27 48	0.29 121	1.08 65	0.26 100	0.20 190	0.33 27	0.21 99	0.41 33	0.42 96	0.26 98	0.28 78	0.27 111	0.21 84	0.31 57	0.21 68	0.14 349	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.14 133	0.10 80

rvit_stereo_0081	0.25 42	0.21 20	0.61 15	0.28 141	0.17 110	0.31 19	0.22 120	0.42 39	0.53 204	0.24 66	0.25 60	0.25 86	0.21 84	0.34 86	0.23 99	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.12 80	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 42	0.21 20	0.61 15	0.28 141	0.17 110	0.31 19	0.22 120	0.42 39	0.53 204	0.24 66	0.25 60	0.25 86	0.21 84	0.34 86	0.23 99	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.12 80	0.09 56

rvit_stereo_0080	0.27 48	0.38 198	0.76 37	0.24 52	0.18 144	0.34 31	0.27 251	0.54 138	0.44 110	0.24 66	0.26 67	0.27 111	0.22 93	0.29 42	0.23 99	0.13 307	0.10 226	0.10 128	0.10 144	0.15 150	0.11 104

test_sample2	0.41 164	0.19 7	1.23 87	0.31 215	0.17 110	0.51 150	0.27 251	0.81 319	0.55 223	0.44 186	0.45 187	0.46 242	0.38 259	1.51 386	0.30 193	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.10 144	0.14 133	0.14 193

CAS++	0.31 82	0.33 156	1.43 123	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 80	0.78 295	0.41 87	0.30 117	0.30 96	0.21 53	0.16 23	0.33 76	0.18 15	0.15 368	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.15 150	0.11 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.50 277	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 390	0.72 393	0.56 317	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 450	0.49 324	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.15 150	0.16 253

tta	0.50 277	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 390	0.72 393	0.56 317	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 450	0.49 324	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.14 133	0.11 104

MyStereo06	0.54 318	0.41 218	2.68 463	0.30 188	0.23 248	0.60 277	0.30 300	0.81 319	0.44 110	0.84 476	0.52 255	0.78 418	0.58 404	0.48 189	1.10 454	0.09 69	0.17 399	0.12 249	0.10 144	0.16 186	0.20 323

MyStereo05	0.49 266	0.41 218	2.72 469	0.30 188	0.23 248	0.60 277	0.30 300	0.82 326	0.77 439	0.52 265	0.37 140	0.51 269	0.42 309	0.52 212	0.38 257	0.09 69	0.17 399	0.12 249	0.10 144	0.16 186	0.20 323

CoDeX	0.52 307	0.43 230	2.25 383	0.29 171	0.26 294	0.61 298	0.32 336	0.99 470	0.68 355	0.48 224	0.55 288	0.52 275	0.40 281	1.60 403	0.35 241	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.10 144	0.13 110	0.12 141

whm_eth	0.27 48	0.38 198	0.76 37	0.24 52	0.18 144	0.34 31	0.27 251	0.54 138	0.44 110	0.24 66	0.26 67	0.27 111	0.22 93	0.29 42	0.23 99	0.13 307	0.10 226	0.10 128	0.10 144	0.15 150	0.11 104

MIF-Stereo (partial)	0.34 103	0.41 218	1.93 298	0.26 100	0.24 261	0.32 24	0.17 38	0.53 127	0.42 96	0.25 84	0.37 140	0.25 86	0.26 149	0.44 152	0.31 205	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.19 255	0.14 193

MIM_Stereo	0.41 164	0.60 306	1.88 274	0.31 215	0.21 203	0.50 141	0.19 61	0.64 191	0.44 110	0.43 180	0.53 266	0.43 209	0.27 167	0.51 208	0.28 160	0.08 31	0.14 339	0.11 193	0.10 144	0.26 362	0.26 403

PCWNet_CMD	0.46 227	0.45 249	2.28 388	0.26 100	0.20 190	0.55 197	0.21 99	0.75 256	0.64 316	0.48 224	0.55 288	0.68 367	0.57 398	0.46 173	0.30 193	0.11 224	0.10 226	0.14 344	0.10 144	0.18 234	0.14 193

CBFPSM	0.56 338	0.91 430	1.82 248	0.28 141	0.23 248	0.71 400	0.37 371	0.72 230	0.64 316	0.50 243	0.49 230	1.03 489	0.83 471	0.62 248	1.35 478	0.10 161	0.12 299	0.10 128	0.10 144	0.18 234	0.19 307

iinet-f	0.57 344	0.93 437	2.27 386	0.31 215	0.25 279	0.83 458	0.33 344	0.81 319	0.65 329	0.54 288	0.63 355	0.73 396	0.67 440	0.73 286	0.67 388	0.13 307	0.13 319	0.11 193	0.10 144	0.43 483	0.16 253

TestStereo1	0.49 266	0.81 398	1.85 259	0.39 381	0.57 494	0.56 212	0.34 348	0.75 256	0.69 364	0.44 186	0.63 355	0.35 159	0.42 309	0.64 253	0.29 175	0.10 161	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.33 419	0.26 403

RAFT_CTSACE	0.46 227	0.76 372	2.07 339	0.35 313	0.30 341	0.54 184	0.30 300	0.61 178	0.48 154	0.49 236	0.76 432	0.55 287	0.36 238	0.58 233	0.22 87	0.08 31	0.13 319	0.11 193	0.10 144	0.41 475	0.08 34

CRFU-Net	0.56 338	0.38 198	1.86 267	0.46 440	0.26 294	0.82 455	0.36 363	0.90 390	0.49 160	0.62 389	0.59 316	0.78 418	1.35 518	1.00 323	0.48 319	0.15 368	0.14 339	0.17 411	0.10 144	0.19 255	0.14 193

SA-5K	0.49 266	0.81 398	1.85 259	0.39 381	0.57 494	0.56 212	0.34 348	0.75 256	0.69 364	0.44 186	0.63 355	0.35 159	0.42 309	0.64 253	0.29 175	0.10 161	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.33 419	0.26 403

iRaft-Stereo_5w	0.54 318	1.01 471	2.08 344	0.27 116	0.21 203	0.49 133	0.28 268	0.73 241	0.58 249	0.40 161	0.61 338	0.62 327	0.46 345	1.78 429	0.47 313	0.09 69	0.07 40	0.11 193	0.10 144	0.39 467	0.12 141

CSP-Net	0.50 277	0.39 207	1.25 90	0.29 171	0.23 248	0.77 435	0.35 356	0.86 360	0.57 238	0.59 360	0.59 316	0.65 344	0.40 281	1.77 428	0.44 299	0.16 389	0.11 273	0.10 128	0.10 144	0.20 270	0.14 193

GLC_STEREO	0.28 55	0.27 90	1.36 108	0.28 141	0.12 6	0.41 68	0.20 80	0.37 15	0.38 57	0.26 98	0.30 96	0.25 86	0.19 64	0.33 76	0.24 121	0.09 69	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.09 56

AASNet	0.56 338	1.03 475	2.34 398	0.37 355	0.33 380	0.65 360	0.29 292	0.96 445	0.73 408	0.54 288	0.60 331	0.55 287	0.38 259	0.59 239	0.58 365	0.14 349	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.43 483	0.24 384

HHNet	0.60 363	0.65 338	2.60 454	0.36 332	0.25 279	0.64 346	0.61 475	0.64 191	0.62 296	0.55 306	1.13 495	0.32 143	0.60 411	0.42 140	1.79 501	0.15 368	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.18 234	0.15 226

Patchmatch Stereo++	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 421	0.16 82	0.61 298	0.27 251	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.54 222	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141
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
AAGNet	0.88 479	0.33 156	1.79 235	0.54 475	0.98 531	0.62 318	0.46 425	0.50 96	0.60 261	0.58 346	0.53 266	0.50 266	0.73 455	1.23 351	7.48 565	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.14 133	0.09 56

NF-Stereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 466	0.16 82	0.61 298	0.44 414	0.66 199	0.61 278	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.45 375	0.79 417	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.16 253

OCTAStereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 466	0.16 82	0.61 298	0.43 403	0.66 199	0.61 278	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 371	0.80 418	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.17 271

PSM-adaLoss	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 421	0.17 110	0.60 277	0.29 292	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.47 184	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

ROB_FTStereo_v2	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 421	0.17 110	0.61 298	0.28 268	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.47 184	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

ROB_FTStereo	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 421	0.17 110	0.61 298	0.26 226	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.49 199	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

HUI-Stereo	0.38 136	0.27 90	1.79 235	0.44 421	0.17 110	0.61 298	0.28 268	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.45 164	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

DEmStereo	0.68 411	0.31 144	2.25 383	0.42 409	0.17 110	0.66 367	0.89 513	0.51 104	0.59 256	0.60 369	1.01 481	0.45 229	1.26 510	1.54 390	2.26 520	0.10 161	0.08 114	0.10 128	0.10 144	0.10 50	0.11 104

SST-Stereo	0.52 307	0.20 12	1.76 201	0.62 499	0.53 484	0.62 318	0.66 484	0.55 142	0.61 278	0.58 346	0.53 266	0.52 275	0.60 411	1.59 402	0.29 175	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.16 186	0.10 80

RAFT_R40	0.50 277	0.21 20	1.76 201	0.50 457	0.40 438	0.61 298	0.53 449	0.56 149	0.60 261	0.56 317	0.54 278	0.55 287	0.51 374	1.57 396	0.53 341	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.16 186	0.09 56

RE-Stereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 466	0.16 82	0.61 298	0.43 403	0.66 199	0.60 261	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 371	0.78 413	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.17 271

Pruner-Stereo	0.51 294	0.27 90	1.78 215	1.79 552	0.19 176	0.62 318	0.45 422	0.57 152	0.60 261	0.61 378	0.48 213	0.41 192	0.24 119	0.46 173	1.00 441	0.12 277	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.12 80	0.13 175

TVStereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 466	0.16 82	0.61 298	0.43 403	0.66 199	0.60 261	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 371	0.78 413	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.17 271

iGMRVC	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 421	0.17 110	0.61 298	0.27 251	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.55 226	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

IRAFT_RVC	0.54 318	0.53 281	1.78 215	0.46 440	0.21 203	0.58 248	0.43 403	0.65 197	0.66 344	0.54 288	0.50 238	0.49 263	0.51 374	1.58 400	1.01 445	0.11 224	0.25 472	0.13 308	0.10 144	0.15 150	0.13 175

iRAFT	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 421	0.16 82	0.61 298	0.27 251	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.54 222	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

RAFT-IKP	0.38 136	0.27 90	1.79 235	0.44 421	0.16 82	0.60 277	0.28 268	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.50 205	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

GEStereo_RVC	0.54 318	0.87 418	1.95 310	0.47 445	0.25 279	0.62 318	0.37 371	1.00 478	0.74 412	0.53 275	0.54 278	0.59 315	0.44 327	1.10 333	0.46 304	0.15 368	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.26 362	0.19 307

CFNet_pseudo	0.45 217	0.46 252	2.23 380	0.25 70	0.19 176	0.56 212	0.21 99	0.77 280	0.60 261	0.49 236	0.56 299	0.69 374	0.47 353	0.52 212	0.31 205	0.11 224	0.10 226	0.15 373	0.10 144	0.17 208	0.14 193

GES	0.44 199	0.28 111	1.88 274	0.30 188	0.18 144	0.61 298	0.30 300	0.88 378	0.46 134	0.47 206	0.52 255	0.39 178	0.42 309	0.58 233	0.67 388	0.15 368	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.15 150	0.17 271

222	0.78 458	0.23 51	1.23 87	0.28 141	0.18 144	0.62 318	0.24 184	1.02 490	0.70 373	0.58 346	0.66 382	0.46 242	0.42 309	1.80 437	6.53 564	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.12 80	0.17 271

xxxx	0.70 420	0.21 20	1.33 103	0.28 141	0.18 144	0.63 335	0.24 184	1.02 490	0.69 364	0.50 243	0.62 343	0.58 312	0.38 259	1.47 383	5.21 558	0.13 307	0.12 299	0.11 193	0.10 144	0.12 80	0.15 226

test_xeample	0.72 432	0.21 20	1.36 108	0.27 116	0.17 110	0.59 265	0.28 268	1.01 487	0.70 373	0.55 306	0.67 385	0.44 220	0.39 273	1.88 458	5.17 557	0.12 277	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.13 110	0.15 226

AFF-stereo	0.44 199	0.96 449	1.78 215	0.31 215	0.15 55	0.50 141	0.21 99	0.64 191	0.63 308	0.47 206	0.64 371	0.49 263	0.34 230	0.46 173	0.31 205	0.08 31	0.09 184	0.10 128	0.10 144	0.37 451	0.10 80

DMCA	0.41 164	0.52 276	1.26 92	0.31 215	0.24 261	0.59 265	0.26 226	0.77 280	0.63 308	0.58 346	0.48 213	0.57 305	0.35 232	0.40 129	0.50 329	0.14 349	0.10 226	0.14 344	0.10 144	0.15 150	0.15 226

RASNet	0.61 371	0.68 348	2.03 335	0.35 313	0.46 469	0.65 360	0.28 268	0.78 295	0.70 373	0.48 224	0.64 371	0.93 468	0.61 420	2.21 490	0.73 405	0.12 277	0.09 184	0.09 79	0.10 144	0.14 133	0.11 104

MSMDNet	0.46 227	0.44 241	2.28 388	0.26 100	0.20 190	0.55 197	0.21 99	0.75 256	0.64 316	0.48 224	0.55 288	0.68 367	0.56 393	0.46 173	0.30 193	0.11 224	0.10 226	0.13 308	0.10 144	0.18 234	0.15 226

ccs_rob	0.45 217	0.46 252	2.22 376	0.26 100	0.19 176	0.56 212	0.21 99	0.77 280	0.60 261	0.49 236	0.56 299	0.69 374	0.47 353	0.52 212	0.31 205	0.11 224	0.09 184	0.16 392	0.10 144	0.17 208	0.14 193

DISCO	0.57 344	0.34 169	1.87 272	0.45 435	0.34 388	0.84 460	0.35 356	0.84 343	0.78 444	0.59 360	0.63 355	1.06 496	0.53 381	1.10 333	0.82 420	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.10 144	0.22 301	0.18 291

G2L-Stereo	0.55 330	0.85 412	2.18 368	0.31 215	0.27 308	0.59 265	0.27 251	0.77 280	0.55 223	0.54 288	0.52 255	0.71 388	0.36 238	1.75 425	0.50 329	0.13 307	0.11 273	0.13 308	0.11 206	0.29 383	0.15 226

HI	0.41 164	0.63 327	1.72 182	0.27 116	0.21 203	0.45 95	0.19 61	0.55 142	0.41 87	0.57 328	0.59 316	0.65 344	0.45 331	0.45 164	0.39 268	0.08 31	0.09 184	0.10 128	0.11 206	0.20 270	0.10 80

CoSv	0.41 164	0.63 327	1.72 182	0.27 116	0.21 203	0.45 95	0.19 61	0.55 142	0.41 87	0.57 328	0.59 316	0.65 344	0.45 331	0.45 164	0.39 268	0.08 31	0.09 184	0.10 128	0.11 206	0.20 270	0.10 80

AIO_rvc	0.41 164	0.64 331	1.29 95	0.58 489	0.39 429	0.37 45	0.24 184	0.50 96	0.43 106	0.28 110	0.23 44	0.25 86	0.16 23	0.99 321	0.19 27	0.10 161	0.16 381	0.08 29	0.11 206	0.25 342	0.85 531

tg	0.37 127	0.55 295	1.35 107	0.28 141	0.16 82	0.57 230	0.18 52	0.57 152	0.49 160	0.37 145	0.44 183	0.38 172	0.24 119	0.46 173	0.24 121	0.09 69	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.43 483	0.36 467

ACV-stereo	0.66 399	0.76 372	2.86 486	0.32 244	0.25 279	1.01 490	0.60 471	0.59 166	0.52 185	0.41 170	0.45 187	1.55 526	0.94 490	1.40 368	0.69 393	0.14 349	0.13 319	0.12 249	0.11 206	0.20 270	0.19 307

rvit_stereo_ft	0.31 82	0.61 310	1.18 76	0.32 244	0.21 203	0.28 9	0.27 251	0.55 142	0.48 154	0.23 59	0.27 71	0.28 120	0.26 149	0.32 66	0.25 134	0.13 307	0.09 184	0.11 193	0.11 206	0.13 110	0.14 193

test_sample3	0.50 277	0.41 218	1.88 274	0.32 244	0.19 176	0.57 230	0.25 204	0.92 410	0.64 316	0.52 265	0.49 230	0.47 250	0.35 232	1.79 433	0.37 250	0.13 307	0.10 226	0.12 249	0.11 206	0.16 186	0.16 253

MyStereo07	0.34 103	0.40 212	1.46 128	0.29 171	0.23 248	0.60 277	0.31 313	0.53 127	0.42 96	0.25 84	0.25 60	0.20 45	0.26 149	0.57 230	0.19 27	0.09 69	0.18 410	0.12 249	0.11 206	0.16 186	0.19 307

MyStereo04	0.48 248	0.40 212	2.65 460	0.29 171	0.23 248	0.60 277	0.31 313	0.83 332	0.75 425	0.47 206	0.36 137	0.53 277	0.42 309	0.53 218	0.39 268	0.09 69	0.18 410	0.12 249	0.11 206	0.16 186	0.19 307

CFNet_ucs	0.48 248	0.50 273	2.32 393	0.26 100	0.22 228	0.57 230	0.22 120	0.85 350	0.65 329	0.53 275	0.64 371	0.68 367	0.44 327	0.54 222	0.31 205	0.13 307	0.12 299	0.16 392	0.11 206	0.19 255	0.17 271

4D-IteraStereo	0.44 199	0.96 449	2.63 456	0.27 116	0.30 341	0.45 95	0.25 204	0.52 118	0.50 170	0.40 161	0.31 107	0.40 186	0.19 64	0.35 92	0.32 216	0.09 69	0.06 20	0.12 249	0.11 206	0.19 255	0.30 433

gwcnet-sp	0.49 266	0.43 230	2.54 443	0.31 215	0.22 228	0.67 373	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 346	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 224	0.11 273	0.11 193	0.11 206	0.15 150	0.14 193

scenet	0.49 266	0.43 230	2.54 443	0.31 215	0.22 228	0.67 373	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 346	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 224	0.11 273	0.11 193	0.11 206	0.15 150	0.14 193

CASS	0.39 151	0.30 133	1.61 159	0.32 244	0.17 110	0.53 176	0.24 184	0.70 222	0.49 160	0.59 360	0.54 278	0.40 186	0.40 281	0.41 132	0.30 193	0.17 405	0.10 226	0.14 344	0.11 206	0.18 234	0.17 271
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.49 266	0.43 230	2.54 443	0.31 215	0.22 228	0.67 373	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 346	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 224	0.11 273	0.11 193	0.11 206	0.15 150	0.14 193

DisPM	0.43 189	0.33 156	1.78 215	0.57 487	0.18 144	0.59 265	0.63 481	0.53 127	0.61 278	0.60 369	0.53 266	0.38 172	0.26 149	0.75 290	0.29 175	0.12 277	0.07 40	0.12 249	0.11 206	0.11 69	0.14 193

IER	0.43 189	0.38 198	1.69 171	0.26 100	0.25 279	0.66 367	0.26 226	0.71 225	0.55 223	0.54 288	0.59 316	0.60 321	0.53 381	0.52 212	0.39 268	0.11 224	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.14 133	0.11 104

NINENet	0.50 277	0.33 156	1.69 171	0.55 482	0.25 279	0.91 478	0.23 151	0.98 458	0.71 383	0.53 275	0.55 288	0.66 351	0.30 204	1.22 349	0.32 216	0.15 368	0.13 319	0.16 392	0.11 206	0.16 186	0.13 175

GMOStereo	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.28 141	0.36 409	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 328	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 503	0.13 308	0.11 206	0.34 426	0.11 104

error version	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.28 141	0.36 409	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 328	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 503	0.13 308	0.11 206	0.34 426	0.11 104

test-v	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.28 141	0.36 409	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 328	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 503	0.13 308	0.11 206	0.34 426	0.11 104

AACVNet	0.54 318	0.78 389	1.73 185	0.36 332	0.21 203	0.57 230	0.25 204	0.71 225	0.51 178	0.55 306	0.59 316	0.64 339	0.41 292	2.13 485	0.41 282	0.14 349	0.11 273	0.14 344	0.11 206	0.33 419	0.15 226

ADLNet2	0.68 411	0.84 408	3.19 522	0.33 266	0.36 409	0.64 346	0.37 371	0.89 384	0.79 449	0.54 288	0.65 380	0.93 468	0.48 362	2.07 479	0.56 356	0.13 307	0.11 273	0.11 193	0.11 206	0.33 419	0.18 291

CrosDoStereo	0.94 487	0.37 188	2.53 437	0.25 70	0.32 367	0.54 184	3.76 565	0.72 230	0.60 261	0.70 436	1.40 511	0.53 277	1.49 526	1.78 429	3.09 534	0.10 161	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.21 284	0.11 104

FTStereo	0.76 450	0.18 5	2.35 401	0.71 508	0.21 203	0.73 413	1.79 552	0.57 152	0.53 204	1.07 501	1.63 519	1.29 514	2.13 541	0.75 290	0.29 175	0.19 431	0.08 114	0.12 249	0.11 206	0.11 69	0.40 487

ASMatch	0.60 363	0.43 230	2.58 449	0.91 524	0.36 409	0.56 212	0.25 204	0.52 118	0.61 278	0.47 206	1.21 498	0.47 250	0.66 438	1.34 360	0.94 430	0.10 161	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.10 50	0.16 253

DeepStereo_LL	0.94 487	0.37 188	2.53 437	0.25 70	0.32 367	0.54 184	3.76 565	0.72 230	0.60 261	0.70 436	1.40 511	0.53 277	1.49 526	1.78 429	3.09 534	0.10 161	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.21 284	0.11 104

THIR-Stereo	0.86 476	0.62 316	2.13 355	0.25 70	0.16 82	0.58 248	2.74 561	0.59 166	0.51 178	0.62 389	1.62 518	0.97 478	1.80 537	1.69 415	2.25 519	0.10 161	0.08 114	0.14 344	0.11 206	0.15 150	0.11 104

test-2	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.28 141	0.36 409	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 328	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 503	0.13 308	0.11 206	0.34 426	0.11 104

ICVP	0.46 227	0.29 121	2.41 411	0.33 266	0.22 228	0.59 265	0.55 456	0.75 256	0.50 170	0.44 186	0.60 331	0.49 263	0.35 232	0.53 218	0.37 250	0.16 389	0.16 381	0.14 344	0.11 206	0.15 150	0.15 226
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.37 127	0.53 281	1.41 118	0.28 141	0.15 55	0.52 169	0.20 80	0.54 138	0.46 134	0.37 145	0.43 172	0.41 192	0.23 108	0.36 101	0.26 142	0.09 69	0.15 364	0.12 249	0.11 206	0.41 475	0.37 474

MMNet	0.50 277	0.48 264	1.93 298	0.33 266	0.27 308	0.79 444	0.28 268	0.81 319	0.74 412	0.60 369	0.56 299	0.59 315	0.55 389	0.79 302	0.59 367	0.10 161	0.09 184	0.12 249	0.11 206	0.13 110	0.14 193

UNet	0.54 318	0.44 241	2.83 485	0.31 215	0.33 380	0.74 417	0.27 251	0.82 326	0.61 278	0.53 275	0.54 278	0.72 391	0.54 384	0.78 301	0.56 356	0.11 224	0.09 184	0.13 308	0.11 206	0.14 133	0.12 141

FENet	0.44 199	0.30 133	2.42 413	0.32 244	0.17 110	0.58 248	0.22 120	0.77 280	0.59 256	0.47 206	0.42 170	0.55 287	0.38 259	0.49 199	0.47 313	0.12 277	0.09 184	0.12 249	0.11 206	0.13 110	0.16 253

HGLStereo	0.54 318	0.69 352	2.00 327	0.35 313	0.40 438	0.66 367	0.30 300	0.83 332	0.62 296	0.57 328	0.69 402	0.69 374	0.54 384	1.07 330	0.55 348	0.13 307	0.13 319	0.13 308	0.11 206	0.19 255	0.17 271

GANet-RSSM	0.55 330	0.73 366	1.90 286	0.36 332	0.26 294	0.59 265	0.27 251	0.78 295	0.52 185	0.47 206	0.57 307	0.63 330	0.45 331	1.92 465	0.43 293	0.14 349	0.10 226	0.25 475	0.11 206	0.34 426	0.14 193

AdaStereo	0.44 199	0.38 198	1.79 235	0.34 297	0.20 190	0.57 230	0.28 268	0.92 410	0.69 364	0.52 265	0.55 288	0.61 323	0.33 222	0.48 189	0.39 268	0.17 405	0.08 114	0.17 411	0.11 206	0.18 234	0.12 141
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.
z-mn7	0.80 462	1.52 527	2.62 455	0.36 332	0.28 322	1.01 490	0.48 437	0.90 390	1.29 522	0.69 430	1.35 510	0.85 445	0.59 407	2.03 473	1.09 453	0.14 349	0.12 299	0.14 344	0.12 244	0.32 410	0.20 323

DFGA-Net	0.51 294	1.06 479	1.75 195	0.30 188	0.24 261	0.54 184	0.22 120	0.63 188	0.60 261	0.48 224	0.51 242	0.35 159	0.27 167	1.82 441	0.53 341	0.10 161	0.08 114	0.12 249	0.12 244	0.37 451	0.15 226

S2M2	0.24 39	0.29 121	0.90 51	0.23 36	0.17 110	0.24 5	0.09 1	0.36 12	0.45 125	0.17 11	0.25 60	0.23 63	0.17 30	0.24 7	0.28 160	0.15 368	0.12 299	0.11 193	0.12 244	0.15 150	0.11 104

FACV-RUCA	0.58 349	0.40 212	1.78 215	0.43 414	1.67 555	0.48 126	0.28 268	0.69 215	0.62 296	0.40 161	0.53 266	0.33 149	0.63 428	0.40 129	0.31 205	0.13 307	0.11 273	0.62 521	0.12 244	0.70 519	0.98 539

DDVS	0.62 376	0.40 212	1.40 117	2.21 559	0.35 401	0.87 470	1.00 523	0.69 215	0.50 170	0.53 275	0.56 299	0.90 461	0.37 252	1.22 349	0.47 313	0.15 368	0.14 339	0.14 344	0.12 244	0.19 255	0.22 348

DCVSM-stereo	0.49 266	0.29 121	2.49 430	0.29 171	0.22 228	0.53 176	0.52 445	0.58 158	0.49 160	0.69 430	0.46 195	0.79 423	0.48 362	0.53 218	0.42 284	0.13 307	0.14 339	0.15 373	0.12 244	0.20 270	0.20 323

Pointernet	0.29 64	0.25 69	1.49 138	0.24 52	0.20 190	0.47 118	0.15 22	0.62 182	0.47 151	0.22 43	0.29 84	0.26 100	0.20 73	0.28 30	0.20 49	0.10 161	0.07 40	0.07 1	0.12 244	0.10 50	0.07 7

test_sample5	0.51 294	0.43 230	1.83 254	0.32 244	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.92 410	0.65 329	0.53 275	0.59 316	0.45 229	0.36 238	1.87 450	0.36 244	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 208	0.16 253

test_sample4	0.50 277	0.42 225	1.88 274	0.32 244	0.19 176	0.56 212	0.26 226	0.93 418	0.65 329	0.54 288	0.54 278	0.45 229	0.36 238	1.79 433	0.36 244	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 208	0.16 253

xx1	0.46 227	0.64 331	2.07 339	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.74 245	1.01 496	0.31 121	0.38 149	0.46 242	0.36 238	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.12 249	0.12 244	0.12 80	0.14 193

DualNet	0.51 294	0.43 230	1.83 254	0.32 244	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.92 410	0.65 329	0.54 288	0.62 343	0.45 229	0.36 238	1.87 450	0.36 244	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 208	0.16 253

ttt	0.66 399	0.22 35	1.68 169	0.34 297	0.24 261	0.60 277	0.26 226	1.00 478	0.77 439	0.55 306	0.67 385	0.54 283	0.36 238	2.14 486	3.03 533	0.16 389	0.13 319	0.13 308	0.12 244	0.15 150	0.17 271

1111x	0.74 444	0.21 20	1.93 298	0.31 215	0.17 110	0.63 335	0.32 336	1.03 497	0.74 412	0.52 265	0.62 343	0.57 305	0.47 353	2.38 501	4.25 552	0.12 277	0.14 339	0.11 193	0.12 244	0.12 80	0.14 193

CASnet	0.28 55	0.31 144	1.20 82	0.28 141	0.11 1	0.47 118	0.19 61	0.44 55	0.44 110	0.38 153	0.31 107	0.23 63	0.17 30	0.29 42	0.19 27	0.10 161	0.06 20	0.15 373	0.12 244	0.16 186	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.72 432	1.29 512	2.49 430	0.36 332	0.45 463	0.55 197	0.32 336	0.93 418	0.71 383	0.67 421	0.58 313	0.85 445	0.79 466	2.67 528	0.46 304	0.10 161	0.18 410	0.14 344	0.12 244	0.40 472	0.42 493

qqq	0.38 136	0.21 20	1.34 106	0.28 141	0.15 55	0.45 95	0.26 226	0.76 269	0.52 185	0.39 159	0.41 166	0.46 242	0.36 238	0.96 318	0.30 193	0.11 224	0.14 339	0.12 249	0.12 244	0.12 80	0.14 193

BUS	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.30 188	0.21 203	0.91 478	0.23 151	1.00 478	0.61 278	0.63 398	0.53 266	0.66 351	0.30 204	0.43 143	0.32 216	0.13 307	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 80	0.11 104

Wz-Net-LNSev	0.59 357	0.96 449	2.47 427	0.34 297	0.37 420	0.79 444	0.44 414	0.86 360	0.77 439	0.61 378	0.67 385	0.79 423	0.56 393	0.64 253	0.62 374	0.15 368	0.14 339	0.12 249	0.12 244	0.18 234	0.19 307

test_5	0.51 294	0.87 418	1.99 325	0.37 355	0.65 509	0.58 248	0.35 356	0.78 295	0.62 296	0.48 224	0.55 288	0.45 229	0.40 281	0.72 285	0.30 193	0.09 69	0.07 40	0.12 249	0.12 244	0.33 419	0.38 477

BSDual-CNN	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.30 188	0.21 203	0.76 427	0.31 313	1.00 478	0.61 278	0.63 398	0.53 266	0.63 330	0.37 252	0.43 143	0.38 257	0.13 307	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 80	0.11 104

hknet	0.47 242	0.29 121	1.70 175	0.30 188	0.24 261	0.76 427	0.31 313	1.00 478	0.64 316	0.63 398	0.53 266	0.80 426	0.38 259	0.77 297	0.37 250	0.11 224	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 80	0.11 104

psmg	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.27 116	0.21 203	0.75 423	0.36 363	0.90 390	0.61 278	0.59 360	0.59 316	0.63 330	0.37 252	0.43 143	0.38 257	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.13 110	0.11 104

dd	0.42 183	0.96 449	1.77 210	0.31 215	0.17 110	0.57 230	0.26 226	0.49 90	0.68 355	0.41 170	0.40 162	0.34 155	0.27 167	0.45 164	0.40 276	0.17 405	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.21 284	0.12 141

IPLG	0.69 416	0.84 408	2.43 417	0.35 313	0.21 203	1.65 530	0.61 475	1.36 528	0.58 249	1.39 529	0.51 242	0.37 165	0.87 479	1.41 369	0.36 244	0.09 69	0.07 40	0.14 344	0.12 244	0.32 410	0.11 104

PSM-softLoss	0.48 248	0.27 90	1.85 259	0.51 462	0.17 110	0.61 298	0.40 386	0.61 178	0.57 238	0.52 265	0.48 213	0.39 178	0.25 135	1.46 376	0.77 411	0.12 277	0.08 114	0.13 308	0.12 244	0.12 80	0.14 193

KMStereo	0.48 248	0.27 90	1.85 259	0.51 462	0.17 110	0.61 298	0.40 386	0.61 178	0.57 238	0.52 265	0.48 213	0.39 178	0.25 135	1.46 376	0.77 411	0.12 277	0.08 114	0.13 308	0.12 244	0.12 80	0.14 193

sCroCo_RVC	0.33 95	0.32 150	1.89 281	0.34 297	0.27 308	0.30 15	0.22 120	0.48 84	0.44 110	0.22 43	0.33 120	0.25 86	0.25 135	0.32 66	0.24 121	0.14 349	0.16 381	0.12 249	0.12 244	0.15 150	0.13 175

GMStereo	0.38 136	0.99 465	1.91 292	0.27 116	0.16 82	0.39 56	0.23 151	0.47 77	0.62 296	0.38 153	0.34 126	0.25 86	0.25 135	0.39 124	0.29 175	0.14 349	0.08 114	0.10 128	0.12 244	0.15 150	0.11 104
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 227	0.28 111	1.73 185	0.33 266	0.32 367	0.65 360	0.38 378	0.83 332	0.59 256	0.57 328	0.52 255	0.61 323	0.40 281	0.75 290	0.52 337	0.13 307	0.12 299	0.13 308	0.12 244	0.15 150	0.11 104

ac_64	0.55 330	0.46 252	1.92 295	0.36 332	0.34 388	0.63 335	0.31 313	0.82 326	0.61 278	0.55 306	0.51 242	0.89 459	0.48 362	1.83 442	0.55 348	0.14 349	0.11 273	0.12 249	0.12 244	0.18 234	0.12 141

cf-r	0.53 313	0.81 398	2.15 361	0.33 266	0.28 322	0.60 277	0.28 268	0.78 295	0.64 316	0.51 256	0.60 331	0.75 408	0.40 281	1.32 358	0.43 293	0.13 307	0.09 184	0.11 193	0.12 244	0.15 150	0.14 193

GwcNet-RSSM	0.57 344	0.94 439	2.13 355	0.32 244	0.25 279	0.60 277	0.30 300	0.80 315	0.66 344	0.52 265	0.64 371	0.71 388	0.40 281	1.79 433	0.50 329	0.13 307	0.09 184	0.12 249	0.12 244	0.21 284	0.15 226

PWCDC_ROB	0.72 432	1.06 479	2.09 345	0.47 445	0.36 409	0.78 440	0.26 226	0.98 458	1.34 524	0.61 378	2.07 527	0.64 339	0.61 420	0.83 305	0.71 398	0.31 495	0.14 339	0.15 373	0.12 244	0.60 513	0.21 334

rvit_0105_6	0.31 82	0.29 121	1.00 60	0.31 215	0.18 144	0.35 36	0.25 204	0.51 104	0.61 278	0.25 84	0.28 78	0.32 143	0.25 135	0.39 124	0.25 134	0.18 416	0.16 381	0.15 373	0.13 277	0.14 133	0.13 175

rvit_0105_4	0.35 114	0.35 176	1.45 127	0.31 215	0.18 144	0.37 45	0.28 268	0.59 166	0.62 296	0.27 105	0.31 107	0.35 159	0.27 167	0.43 143	0.25 134	0.18 416	0.16 381	0.15 373	0.13 277	0.15 150	0.12 141

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 127	1.34 520	1.24 89	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 80	0.40 26	0.33 17	0.25 84	0.21 27	0.16 28	0.14 10	0.27 23	0.63 376	0.55 518	0.06 20	0.11 193	0.13 277	0.25 342	0.49 504

test_sample6	0.52 307	0.44 241	1.81 242	0.33 266	0.18 144	0.55 197	0.27 251	0.94 427	0.66 344	0.54 288	0.62 343	0.47 250	0.36 238	1.97 467	0.38 257	0.14 349	0.10 226	0.13 308	0.13 277	0.17 208	0.16 253

MyStereo8	0.54 318	0.80 393	2.76 477	0.32 244	0.33 380	0.71 400	0.20 80	0.87 369	0.57 238	0.51 256	0.59 316	0.50 266	0.33 222	0.68 270	0.55 348	0.10 161	0.29 483	0.10 128	0.13 277	0.21 284	0.34 457

mmm	0.38 136	0.21 20	1.18 76	0.35 313	0.17 110	0.49 133	0.26 226	0.78 295	0.52 185	0.50 243	0.57 307	0.41 192	0.37 252	0.71 283	0.31 205	0.11 224	0.13 319	0.14 344	0.13 277	0.15 150	0.14 193

ffm	0.47 242	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.74 245	0.88 475	0.53 275	0.63 355	0.66 351	0.39 273	0.63 251	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.15 373	0.13 277	0.25 342	0.36 467

ff1	0.73 441	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.74 245	0.88 475	0.53 275	0.63 355	0.66 351	0.39 273	2.52 517	3.43 544	0.10 161	0.24 459	0.15 373	0.13 277	0.25 342	0.36 467

mmx	0.72 432	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.99 470	0.76 434	0.53 275	0.63 355	0.66 351	0.39 273	2.52 517	3.43 544	0.13 307	0.10 226	0.15 373	0.13 277	0.15 150	0.15 226

xxx	0.72 432	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.99 470	0.76 434	0.53 275	0.63 355	0.66 351	0.39 273	2.52 517	3.43 544	0.13 307	0.10 226	0.15 373	0.13 277	0.15 150	0.15 226

anonymousdsp2	0.34 103	0.24 64	1.16 75	0.28 141	0.15 55	0.57 230	0.23 151	0.79 311	0.47 151	0.38 153	0.37 140	0.40 186	0.25 135	0.47 184	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.13 277	0.19 255	0.27 410

CIPLG	0.56 338	1.19 501	2.46 422	0.80 516	0.31 359	0.61 298	0.57 465	0.76 269	0.57 238	0.56 317	0.63 355	0.41 192	0.30 204	0.45 164	0.40 276	0.11 224	0.20 433	0.13 308	0.13 277	0.35 437	0.19 307

PSMNet-ADL	0.51 294	0.38 198	1.65 162	0.35 313	0.21 203	0.67 373	0.26 226	0.74 245	0.55 223	0.42 175	0.52 255	0.70 384	0.45 331	1.91 461	0.57 360	0.15 368	0.13 319	0.11 193	0.13 277	0.15 150	0.20 323

PFNet+	0.45 217	0.37 188	1.86 267	0.46 440	0.18 144	0.58 248	0.77 504	0.52 118	0.64 316	0.56 317	0.48 213	0.39 178	0.26 149	0.93 315	0.32 216	0.13 307	0.09 184	0.14 344	0.13 277	0.12 80	0.15 226

RAFT-RH_RVC	0.61 371	0.50 273	2.33 396	0.36 332	0.29 330	0.60 277	0.18 52	0.44 55	0.58 249	0.76 455	1.91 525	0.47 250	0.29 196	1.60 403	1.23 470	0.14 349	0.07 40	0.13 308	0.13 277	0.10 50	0.09 56

RAFT	0.45 217	0.92 431	1.59 153	0.34 297	0.19 176	0.46 113	0.35 356	0.65 197	0.49 160	0.49 236	0.49 230	0.70 384	0.40 281	0.47 184	0.32 216	0.11 224	0.16 381	0.14 344	0.13 277	0.51 502	0.13 175

GMM-Stereo	0.50 277	0.23 51	2.41 411	0.54 475	0.24 261	0.77 435	0.46 425	0.59 166	0.57 238	0.58 346	0.73 423	0.47 250	0.43 319	0.68 270	0.27 150	0.10 161	0.06 20	0.13 308	0.13 277	0.14 133	0.44 496

Anonymous3	0.42 183	0.35 176	2.09 345	0.33 266	0.24 261	0.72 406	0.31 313	0.74 245	0.55 223	0.35 136	0.40 162	0.33 149	0.29 196	0.44 152	0.28 160	0.18 416	0.18 410	0.13 308	0.13 277	0.17 208	0.17 271

sAnonymous2	0.38 136	0.62 316	2.15 361	0.31 215	0.24 261	0.34 31	0.27 251	0.53 127	0.46 134	0.24 66	0.29 84	0.23 63	0.28 182	0.28 30	0.22 87	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.13 277	0.38 458	0.35 459

CroCo_RVC	0.38 136	0.62 316	2.15 361	0.31 215	0.24 261	0.34 31	0.27 251	0.53 127	0.46 134	0.24 66	0.29 84	0.23 63	0.28 182	0.28 30	0.22 87	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.13 277	0.38 458	0.35 459

HCRNet	0.46 227	0.49 267	1.65 162	0.38 371	0.29 330	0.58 248	0.22 120	0.75 256	0.62 296	0.47 206	0.49 230	0.48 261	0.36 238	1.12 339	0.37 250	0.15 368	0.10 226	0.15 373	0.13 277	0.17 208	0.17 271

ARAFT	0.60 363	1.23 505	3.10 512	0.28 141	0.16 82	0.64 346	0.36 363	0.90 390	0.67 353	0.61 378	0.49 230	0.55 287	0.31 212	1.24 354	0.32 216	0.10 161	0.08 114	0.14 344	0.13 277	0.37 451	0.21 334

hitnet-ft	0.67 404	0.80 393	1.90 286	0.28 141	0.22 228	0.69 391	0.36 363	0.85 350	0.65 329	0.56 317	0.84 449	1.03 489	0.95 493	2.32 496	0.55 348	0.23 463	0.14 339	0.41 509	0.13 277	0.24 329	0.17 271

CFNet-ft	0.51 294	0.76 372	1.79 235	0.28 141	0.30 341	0.63 335	0.28 268	0.66 199	0.55 223	0.45 196	0.57 307	0.74 402	0.41 292	1.46 376	0.42 284	0.14 349	0.10 226	0.28 483	0.13 277	0.18 234	0.14 193

CFNet_RVC	0.51 294	0.76 372	1.79 235	0.28 141	0.30 341	0.63 335	0.28 268	0.66 199	0.55 223	0.45 196	0.57 307	0.74 402	0.41 292	1.46 376	0.42 284	0.14 349	0.10 226	0.28 483	0.13 277	0.18 234	0.14 193

NVstereo2D	0.58 349	0.40 212	2.03 335	0.35 313	0.35 401	0.69 391	0.39 383	0.91 401	0.80 452	0.47 206	0.53 266	0.67 360	0.46 345	1.99 471	0.48 319	0.19 431	0.11 273	0.17 411	0.13 277	0.25 342	0.25 393

DN-CSS_ROB	0.48 248	1.23 505	1.99 325	0.39 381	0.22 228	0.56 212	0.19 61	0.75 256	0.61 278	0.45 196	0.62 343	0.41 192	0.31 212	0.70 281	0.32 216	0.11 224	0.08 114	0.14 344	0.13 277	0.36 443	0.12 141

PWC_ROB	0.70 420	0.94 439	1.88 274	0.39 381	0.39 429	0.62 318	0.30 300	0.98 458	0.94 486	0.91 486	1.29 504	0.77 415	0.62 425	1.62 407	1.03 449	0.18 416	0.11 273	0.18 431	0.13 277	0.51 502	0.22 348

zh-mn7	0.80 462	1.54 528	3.00 504	0.35 313	0.27 308	0.72 406	0.41 392	0.93 418	1.11 510	1.00 495	1.28 502	0.75 408	0.57 398	1.87 450	1.18 464	0.16 389	0.13 319	0.14 344	0.14 305	0.26 362	0.21 334

w-ln-seven-2	0.68 411	1.13 489	2.46 422	0.36 332	0.27 308	0.65 360	0.44 414	0.87 369	0.83 462	0.69 430	0.75 429	0.72 391	0.63 428	1.56 392	1.15 461	0.13 307	0.13 319	0.15 373	0.14 305	0.35 437	0.19 307

AIO-test1	0.45 217	0.87 418	2.27 386	0.33 266	0.33 380	0.50 141	0.22 120	0.74 245	0.66 344	0.29 114	0.41 166	0.29 127	0.22 93	0.73 286	0.29 175	0.09 69	0.08 114	0.12 249	0.14 305	0.30 394	0.22 348

UGAM	0.58 349	0.47 261	2.21 372	0.30 188	0.19 176	0.53 176	0.34 348	0.59 166	0.63 308	0.44 186	0.73 423	0.78 418	0.37 252	2.58 521	0.39 268	0.10 161	0.08 114	0.17 411	0.14 305	0.42 481	0.17 271

H2IRNET	0.40 157	0.61 310	1.90 286	0.29 171	0.17 110	0.54 184	0.18 52	0.52 118	0.50 170	0.27 105	0.56 299	0.47 250	0.35 232	0.46 173	0.33 226	0.10 161	0.07 40	0.12 249	0.14 305	0.32 410	0.12 141

LL-Strereo2	0.41 164	0.90 429	1.83 254	0.44 421	0.24 261	0.54 184	0.27 251	0.58 158	0.45 125	0.41 170	0.33 120	0.44 220	0.21 84	0.44 152	0.34 233	0.09 69	0.08 114	0.16 392	0.14 305	0.17 208	0.17 271

ssnet_v2	0.55 330	0.60 306	1.86 267	0.32 244	0.22 228	0.72 406	0.44 414	0.94 427	0.74 412	0.63 398	0.54 278	0.81 429	0.47 353	0.77 297	0.70 395	0.16 389	0.14 339	0.14 344	0.14 305	0.30 394	0.30 433

Wz-Net-MNSev	0.65 395	0.97 457	2.19 370	0.36 332	0.33 380	0.90 476	0.60 471	0.92 410	0.81 457	0.75 452	0.72 421	0.73 396	0.65 433	1.39 365	0.71 398	0.16 389	0.13 319	0.14 344	0.14 305	0.24 329	0.18 291

ACRE	0.56 338	1.14 491	2.77 479	0.76 512	0.28 322	0.60 277	0.56 461	0.76 269	0.58 249	0.55 306	0.62 343	0.41 192	0.29 196	0.44 152	0.39 268	0.11 224	0.19 422	0.13 308	0.14 305	0.36 443	0.18 291

KYRaft	0.48 248	0.29 121	1.75 195	0.33 266	0.21 203	0.75 423	0.44 414	0.58 158	0.57 238	0.64 408	0.93 469	0.53 277	0.72 452	0.60 245	0.24 121	0.10 161	0.07 40	0.12 249	0.14 305	0.12 80	0.54 508

DRaft	0.62 376	0.38 198	1.76 201	0.24 52	0.16 82	0.64 346	0.66 484	0.53 127	0.53 204	0.67 421	0.99 478	0.38 172	1.00 495	1.44 371	2.10 514	0.10 161	0.14 339	0.10 128	0.14 305	0.18 234	0.21 334

pcwnet_v2	0.64 386	0.49 267	4.41 550	0.32 244	0.27 308	0.60 277	0.25 204	0.97 454	0.88 475	0.59 360	0.70 412	0.63 330	0.55 389	0.66 266	0.37 250	0.17 405	0.15 364	0.15 373	0.14 305	0.21 284	0.23 372

RALAANet	0.43 189	0.98 461	1.90 286	0.32 244	0.23 248	0.48 126	0.19 61	0.67 208	0.53 204	0.48 224	0.45 187	0.39 178	0.30 204	0.48 189	0.37 250	0.10 161	0.08 114	0.11 193	0.14 305	0.27 372	0.10 80

ADLNet	0.60 363	0.71 357	1.95 310	0.35 313	0.34 388	0.67 373	0.34 348	0.90 390	0.74 412	0.68 428	0.62 343	0.80 426	0.45 331	1.78 429	0.64 381	0.14 349	0.11 273	0.14 344	0.14 305	0.29 383	0.21 334

RAFT + AFF	0.64 386	1.20 502	1.95 310	0.34 297	0.33 380	0.67 373	0.52 445	0.99 470	0.74 412	0.53 275	0.58 313	0.57 305	0.80 467	1.76 426	0.51 334	0.12 277	0.27 480	0.15 373	0.14 305	0.43 483	0.29 423

delet	0.52 307	0.54 286	1.62 160	0.31 215	0.35 401	0.74 417	0.46 425	0.85 350	0.74 412	0.55 306	0.60 331	0.67 360	0.50 372	1.12 339	0.57 360	0.11 224	0.11 273	0.13 308	0.14 305	0.16 186	0.12 141

DSFCA	0.54 318	0.35 176	1.41 118	0.28 141	0.28 322	0.79 444	0.88 512	0.76 269	0.70 373	0.72 443	0.66 382	0.67 360	0.57 398	1.17 345	0.63 376	0.16 389	0.14 339	0.13 308	0.14 305	0.16 186	0.13 175

RYNet	0.70 420	0.56 298	2.25 383	0.35 313	0.41 445	0.86 466	0.43 403	0.94 427	0.82 458	0.62 389	0.53 266	0.91 463	0.60 411	2.70 530	1.00 441	0.14 349	0.11 273	0.16 392	0.14 305	0.25 342	0.27 410

TDLM	0.67 404	0.92 431	1.76 201	0.37 355	0.24 261	0.66 367	0.56 461	0.82 326	0.74 412	1.16 508	0.62 343	0.61 323	0.48 362	2.70 530	0.50 329	0.20 441	0.11 273	0.35 499	0.14 305	0.32 410	0.16 253

CFNet	0.58 349	0.96 449	1.78 215	0.33 266	0.25 279	0.63 335	0.22 120	0.88 378	0.75 425	0.46 204	0.59 316	0.58 312	0.40 281	2.29 494	0.48 319	0.12 277	0.09 184	0.15 373	0.14 305	0.30 394	0.15 226

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 330	0.92 431	2.36 404	0.38 371	0.37 420	0.60 277	0.28 268	0.82 326	0.62 296	0.62 389	0.55 288	0.72 391	0.45 331	1.00 323	0.43 293	0.15 368	0.11 273	0.14 344	0.14 305	0.15 150	0.16 253
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.50 277	0.70 355	1.94 307	0.29 171	0.26 294	0.63 335	0.31 313	0.80 315	0.48 154	0.61 378	0.55 288	0.66 351	0.38 259	0.98 320	0.40 276	0.19 431	0.14 339	0.14 344	0.14 305	0.23 314	0.17 271

StereoDRNet-Refined	0.50 277	0.41 218	1.50 141	0.33 266	0.21 203	0.68 385	0.26 226	0.81 319	0.68 355	0.67 421	0.68 393	0.73 396	0.42 309	1.10 333	0.59 367	0.11 224	0.08 114	0.14 344	0.14 305	0.25 342	0.21 334
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.64 386	0.88 422	2.35 401	0.41 398	0.45 463	0.73 413	0.47 433	0.94 427	0.74 412	0.75 452	0.54 278	0.74 402	0.47 353	1.70 416	0.72 402	0.15 368	0.14 339	0.15 373	0.14 305	0.20 270	0.19 307

DLCB_ROB	0.54 318	0.55 295	1.49 138	0.36 332	0.25 279	0.65 360	0.36 363	0.80 315	0.70 373	0.72 443	0.69 402	0.83 436	0.46 345	1.53 389	0.60 369	0.13 307	0.12 299	0.14 344	0.14 305	0.14 133	0.13 175

w-ln-seven	0.74 444	1.05 477	2.54 443	0.37 355	0.34 388	1.03 493	0.47 433	1.00 478	1.08 505	0.90 484	0.85 453	0.85 445	0.57 398	1.37 363	1.26 472	0.14 349	0.13 319	0.16 392	0.15 330	0.31 402	0.20 323

rvit_0105_5	0.36 121	0.39 207	1.48 135	0.30 188	0.18 144	0.41 68	0.30 300	0.64 191	0.62 296	0.30 117	0.33 120	0.37 165	0.29 196	0.41 132	0.28 160	0.18 416	0.16 381	0.15 373	0.15 330	0.15 150	0.14 193

rvit_stereo_0075_2	0.40 157	0.40 212	1.88 274	0.33 266	0.32 367	0.41 68	0.22 120	0.58 158	0.53 204	0.38 153	0.51 242	0.40 186	0.27 167	0.44 152	0.29 175	0.20 441	0.15 364	0.22 456	0.15 330	0.18 234	0.23 372

test_sample7	0.47 242	0.33 156	1.49 138	0.34 297	0.20 190	0.51 150	0.30 300	0.93 418	0.66 344	0.57 328	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.11 336	0.38 257	0.17 405	0.14 339	0.16 392	0.15 330	0.19 255	0.18 291

IGEV++	0.34 103	0.43 230	1.32 101	0.31 215	0.14 32	0.32 24	0.21 99	0.70 222	0.34 22	0.22 43	0.28 78	0.22 55	0.27 167	0.35 92	0.27 150	0.09 69	0.39 509	0.08 29	0.15 330	0.25 342	0.45 497

StereoVision	0.45 217	0.72 361	1.94 307	0.33 266	0.32 367	0.47 118	0.26 226	0.68 212	0.57 238	0.32 130	0.89 461	0.45 229	0.27 167	0.49 199	0.36 244	0.13 307	0.15 364	0.16 392	0.15 330	0.19 255	0.13 175

Selective-IGEV	0.29 64	0.23 51	1.28 94	0.27 116	0.30 341	0.35 36	0.20 80	0.56 149	0.38 57	0.21 33	0.30 96	0.22 55	0.18 47	0.37 110	0.18 15	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 330	0.16 186	0.29 423

test_4	0.40 157	0.37 188	2.01 328	0.29 171	0.21 203	0.50 141	0.28 268	0.47 77	0.39 68	0.42 175	0.76 432	0.38 172	0.22 93	0.52 212	0.33 226	0.08 31	0.07 40	0.11 193	0.15 330	0.28 378	0.07 7

IPLGR_C	0.58 349	1.25 508	2.72 469	0.80 516	0.31 359	0.60 277	0.61 475	0.76 269	0.58 249	0.56 317	0.62 343	0.41 192	0.31 212	0.43 143	0.40 276	0.11 224	0.22 448	0.13 308	0.15 330	0.35 437	0.19 307

SACVNet	0.60 363	0.74 369	1.90 286	0.37 355	0.28 322	0.64 346	0.37 371	0.86 360	0.61 278	0.65 415	0.62 343	0.69 374	0.44 327	2.08 480	0.42 284	0.18 416	0.14 339	0.16 392	0.15 330	0.38 458	0.24 384

PSM-AAD	0.63 382	0.22 35	1.77 210	0.37 355	0.23 248	0.86 466	1.17 535	0.59 166	0.60 261	0.64 408	0.71 416	0.68 367	2.93 549	0.65 263	0.31 205	0.09 69	0.07 40	0.17 411	0.15 330	0.13 110	0.33 453

rafts_anoy	0.43 189	0.89 425	1.96 319	0.32 244	0.30 341	0.48 126	0.24 184	0.62 182	0.49 160	0.37 145	0.38 149	0.33 149	0.30 204	0.51 208	0.34 233	0.10 161	0.39 509	0.13 308	0.15 330	0.17 208	0.15 226

FINET	0.65 395	0.95 446	3.06 508	0.35 313	0.40 438	0.58 248	0.48 437	0.92 410	1.10 508	0.57 328	0.68 393	0.47 250	0.44 327	1.15 344	0.60 369	0.23 463	0.21 442	0.17 411	0.15 330	0.26 362	0.25 393

Syn2CoEx	0.70 420	1.07 482	2.74 475	0.43 414	0.30 341	0.64 346	0.42 396	0.99 470	0.78 444	0.62 389	0.78 436	0.74 402	0.72 452	1.92 465	0.61 372	0.20 441	0.17 399	0.19 437	0.15 330	0.29 383	0.22 348

psm_up	0.57 344	0.61 310	1.83 254	0.35 313	0.30 341	0.64 346	0.37 371	0.90 390	0.68 355	0.59 360	0.55 288	0.68 367	0.54 384	1.91 461	0.46 304	0.16 389	0.15 364	0.16 392	0.15 330	0.23 314	0.13 175

GwcNet	0.69 416	0.71 357	3.12 515	0.36 332	0.45 463	0.81 452	0.44 414	0.86 360	0.84 465	0.60 369	0.74 426	0.82 434	0.49 369	1.65 409	0.66 385	0.16 389	0.15 364	0.15 373	0.15 330	0.31 402	0.24 384

DMCA-RVC	0.62 376	0.96 449	2.63 456	0.36 332	0.90 527	0.56 212	0.31 313	0.69 215	0.57 238	0.68 428	0.52 255	0.59 315	0.56 393	1.23 351	0.53 341	0.16 389	0.38 503	0.20 445	0.15 330	0.20 270	0.15 226

ADCP+	0.94 487	1.12 486	3.14 516	0.34 297	0.39 429	1.06 496	0.79 505	0.89 384	0.80 452	0.66 417	0.67 385	0.85 445	1.55 529	0.93 315	4.55 554	0.13 307	0.11 273	0.16 392	0.15 330	0.26 362	0.25 393

SANet	1.20 510	1.21 503	3.33 531	0.38 371	0.27 308	1.73 534	0.85 510	1.10 509	2.49 551	1.16 508	1.83 523	1.72 528	1.50 528	2.37 498	2.84 531	0.18 416	0.16 381	0.16 392	0.15 330	0.32 410	0.32 446

XPNet_ROB	0.61 371	0.72 361	1.66 166	0.37 355	0.27 308	0.67 373	0.47 433	0.89 384	0.71 383	0.78 461	0.70 412	0.81 429	0.53 381	1.70 416	0.76 409	0.21 447	0.16 381	0.16 392	0.15 330	0.20 270	0.21 334

zh-sn7	0.89 481	1.73 542	3.09 511	0.39 381	0.30 341	0.82 455	0.63 481	0.96 445	0.87 471	0.79 463	1.12 493	0.84 441	0.87 479	2.42 507	1.63 493	0.16 389	0.17 399	0.16 392	0.16 350	0.34 426	0.29 423

ITSA-stereo	0.48 248	0.33 156	1.20 82	0.33 266	0.18 144	0.60 277	0.29 292	0.94 427	0.80 452	0.50 243	0.49 230	0.53 277	0.59 407	1.25 355	0.64 381	0.15 368	0.12 299	0.17 411	0.16 350	0.18 234	0.23 372

Occ-G	0.30 74	0.30 133	1.33 103	0.23 36	0.15 55	0.36 42	0.25 204	0.43 47	0.31 7	0.26 98	0.35 131	0.46 242	0.22 93	0.30 50	0.25 134	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.16 350	0.31 402	0.08 34

EKT-Stereo	1.47 529	0.49 267	1.93 298	2.57 562	19.31 578	0.55 197	0.22 120	0.69 215	0.42 96	0.38 153	0.36 137	0.43 209	0.27 167	0.69 276	0.26 142	0.12 277	0.14 339	0.11 193	0.16 350	0.20 270	0.15 226

SDNR	1.22 514	0.80 393	2.71 467	0.33 266	1.48 552	1.98 543	0.23 151	1.93 547	2.44 549	0.89 482	2.52 539	1.36 518	0.51 374	3.65 551	1.93 504	0.30 493	0.31 489	0.22 456	0.16 350	0.33 419	0.36 467

ToySt	0.44 199	0.61 310	1.89 281	0.29 171	0.18 144	0.55 197	0.35 356	0.67 208	0.53 204	0.39 159	0.50 238	0.59 315	0.43 319	0.51 208	0.49 324	0.10 161	0.12 299	0.13 308	0.16 350	0.24 329	0.19 307

MC-Stereo	0.32 88	0.31 144	1.46 128	0.31 215	0.15 55	0.53 176	0.19 61	0.44 55	0.35 28	0.36 141	0.38 149	0.27 111	0.27 167	0.42 140	0.19 27	0.09 69	0.13 319	0.09 79	0.16 350	0.20 270	0.13 175

WZ-Net	0.92 485	1.31 514	3.76 538	0.41 398	0.36 409	0.86 466	0.71 496	1.00 478	1.06 503	0.82 473	0.92 465	1.06 496	1.05 500	2.16 487	1.61 492	0.19 431	0.13 319	0.15 373	0.16 350	0.32 410	0.28 417

PFNet	0.60 363	0.33 156	2.47 427	0.41 398	0.55 489	0.62 318	0.27 251	0.61 178	0.63 308	0.61 378	0.56 299	0.45 229	0.32 218	1.88 458	1.14 459	0.28 489	0.09 184	0.12 249	0.16 350	0.26 362	0.20 323

SFCPSM	0.46 227	0.24 64	2.35 401	0.27 116	0.27 308	0.70 398	0.32 336	0.96 445	0.63 308	0.49 236	0.52 255	0.43 209	0.36 238	0.52 212	0.43 293	0.12 277	0.09 184	0.12 249	0.16 350	0.16 186	0.12 141

PSMNet-RSSM	0.53 313	0.82 402	1.78 215	0.31 215	0.25 279	0.58 248	0.28 268	0.84 343	0.60 261	0.50 243	0.61 338	0.67 360	0.43 319	1.68 413	0.42 284	0.15 368	0.10 226	0.14 344	0.16 350	0.15 150	0.13 175

FAT-Stereo	0.70 420	0.54 286	2.88 488	0.36 332	0.29 330	0.62 318	0.54 453	0.97 454	0.87 471	0.76 455	0.92 465	0.94 472	0.80 467	1.84 447	0.57 360	0.18 416	0.19 422	0.17 411	0.16 350	0.22 301	0.25 393

SuperB	1.15 506	1.14 491	5.43 557	0.36 332	0.26 294	0.81 452	0.89 513	0.88 378	1.17 514	0.67 421	0.68 393	0.63 330	1.39 522	1.74 423	3.37 542	0.15 368	0.12 299	0.17 411	0.16 350	2.80 562	0.25 393

stereogan	0.69 416	0.51 275	2.44 419	0.39 381	0.39 429	1.01 490	0.41 392	0.94 427	0.92 485	0.73 447	0.85 453	1.15 507	0.69 445	1.57 396	0.53 341	0.19 431	0.18 410	0.20 445	0.16 350	0.36 443	0.24 384

DANet	0.80 462	0.65 338	2.21 372	1.19 540	0.48 473	0.74 417	1.25 538	0.89 384	1.53 533	0.89 482	0.71 416	0.96 475	0.56 393	1.83 442	0.96 433	0.18 416	0.16 381	0.19 437	0.16 350	0.26 362	0.29 423
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 447	0.84 408	2.01 328	0.40 391	0.25 279	0.74 417	0.66 484	0.87 369	0.73 408	0.71 440	1.07 490	0.84 441	0.59 407	2.71 532	1.15 461	0.17 405	0.16 381	0.44 512	0.16 350	0.31 402	0.20 323

DRN-Test	0.64 386	0.43 230	2.44 419	0.39 381	0.44 455	0.80 451	0.41 392	1.02 490	0.78 444	0.80 464	0.63 355	0.69 374	0.56 393	1.79 433	0.69 393	0.15 368	0.12 299	0.17 411	0.16 350	0.18 234	0.17 271

ETE_ROB	0.60 363	0.71 357	1.55 148	0.37 355	0.25 279	0.69 391	0.51 442	1.47 532	0.70 373	0.80 464	0.69 402	0.85 445	0.49 369	1.36 362	0.58 365	0.16 389	0.13 319	0.19 437	0.16 350	0.21 284	0.23 372

YMNet	0.62 376	0.72 361	1.93 298	0.41 398	0.41 445	0.87 470	0.43 403	0.87 369	0.71 383	0.74 450	0.81 440	0.83 436	0.46 345	0.86 310	0.93 428	0.19 431	0.22 448	0.20 445	0.17 368	0.41 475	0.21 334

YMNet_1	0.62 376	0.72 361	1.93 298	0.41 398	0.41 445	0.87 470	0.43 403	0.87 369	0.71 383	0.74 450	0.81 440	0.83 436	0.46 345	0.86 310	0.93 428	0.19 431	0.22 448	0.20 445	0.17 368	0.41 475	0.21 334

AIO-test2	0.49 266	1.15 495	1.96 319	0.42 409	0.37 420	0.50 141	0.23 151	0.79 311	0.70 373	0.33 132	0.53 266	0.27 111	0.22 93	0.67 267	0.29 175	0.73 528	0.08 114	0.13 308	0.17 368	0.17 208	0.18 291

fast-acv-ft	0.63 382	0.88 422	3.10 512	0.38 371	0.30 341	0.79 444	0.48 437	0.69 215	0.72 393	0.58 346	0.78 436	0.76 413	0.60 411	0.67 267	0.73 405	0.15 368	0.15 364	0.18 431	0.17 368	0.37 451	0.16 253

GASNet	0.73 441	1.47 525	3.04 506	0.47 445	0.33 380	0.57 230	0.34 348	0.91 401	0.75 425	0.58 346	0.58 313	0.74 402	0.55 389	2.03 473	0.65 384	0.21 447	0.15 364	0.19 437	0.17 368	0.51 502	0.28 417

Wz-Net-SNSev	0.76 450	1.32 517	3.11 514	0.40 391	0.31 359	0.71 400	0.60 471	0.98 458	0.87 471	0.67 421	0.83 446	0.96 475	0.60 411	1.67 412	0.97 434	0.16 389	0.15 364	0.16 392	0.17 368	0.36 443	0.24 384

test-1	0.44 199	0.48 264	1.69 171	0.30 188	0.27 308	0.50 141	0.28 268	0.80 315	0.43 106	0.40 161	0.54 278	0.41 192	0.24 119	0.31 57	1.16 463	0.09 69	0.20 433	0.10 128	0.17 368	0.11 69	0.26 403

AF-Net	0.69 416	0.92 431	2.21 372	0.41 398	0.40 438	0.68 385	0.40 386	1.02 490	0.86 468	0.69 430	1.03 485	1.04 492	0.84 474	1.19 346	0.78 413	0.22 460	0.14 339	0.25 475	0.17 368	0.30 394	0.18 291

RTSC	0.72 432	1.00 467	2.22 376	0.40 391	0.29 330	0.82 455	0.31 313	0.96 445	1.10 508	0.92 487	0.81 440	0.78 418	0.58 404	1.23 351	1.55 490	0.18 416	0.17 399	0.14 344	0.17 368	0.43 483	0.30 433

CVANet_RVC	0.65 395	0.80 393	2.13 355	0.36 332	0.26 294	0.62 318	0.42 396	0.84 343	0.72 393	0.69 430	0.68 393	0.68 367	0.52 379	2.64 524	0.42 284	0.19 431	0.12 299	0.22 456	0.17 368	0.37 451	0.15 226

UCFNet_RVC	0.48 248	0.82 402	1.85 259	0.30 188	0.27 308	0.64 346	0.26 226	0.74 245	0.55 223	0.48 224	0.53 266	0.63 330	0.41 292	0.88 314	0.38 257	0.15 368	0.10 226	0.17 411	0.17 368	0.18 234	0.15 226

DPSNet	0.86 476	0.60 306	2.34 398	0.58 489	0.36 409	1.07 501	0.75 501	1.30 525	1.05 500	0.70 436	0.68 393	0.94 472	1.29 511	2.08 480	1.82 502	0.26 480	0.23 456	0.16 392	0.17 368	0.48 495	0.40 487

MDST_ROB	1.17 509	0.42 225	3.87 540	0.54 475	0.44 455	4.11 561	0.58 467	1.31 526	0.84 465	2.12 541	1.12 493	0.98 479	0.71 449	4.24 557	0.99 440	0.16 389	0.14 339	0.19 437	0.17 368	0.18 234	0.35 459

TCMNet	0.66 399	0.85 412	2.55 448	0.50 457	0.52 483	0.72 406	0.39 383	0.87 369	0.72 393	0.58 346	0.68 393	0.63 330	0.46 345	1.70 416	0.63 376	0.18 416	0.18 410	0.23 463	0.18 381	0.38 458	0.27 410

rvit_0105_3	0.39 151	0.47 261	1.46 128	0.33 266	0.19 176	0.45 95	0.35 356	0.69 215	0.65 329	0.37 145	0.37 140	0.40 186	0.31 212	0.44 152	0.30 193	0.18 416	0.17 399	0.17 411	0.18 381	0.15 150	0.15 226

ff7	0.32 88	0.52 276	1.38 112	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.23 44	0.20 45	0.23 108	0.48 189	0.19 27	0.09 69	0.08 114	0.10 128	0.18 381	0.23 314	0.22 348

IGEVStereo-DCA	0.33 95	0.34 169	1.38 112	0.27 116	0.16 82	0.45 95	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.21 27	0.26 100	0.25 135	0.64 253	0.52 337	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.18 381	0.16 186	0.22 348

ffff	0.32 88	0.52 276	1.38 112	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.23 44	0.20 45	0.23 108	0.48 189	0.19 27	0.09 69	0.08 114	0.10 128	0.18 381	0.23 314	0.22 348

11t	0.32 88	0.52 276	1.38 112	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.23 44	0.20 45	0.23 108	0.48 189	0.19 27	0.09 69	0.08 114	0.10 128	0.18 381	0.23 314	0.22 348

anonymousdsp	0.34 103	0.53 281	1.47 132	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.49 90	0.40 78	0.25 84	0.24 53	0.22 55	0.24 119	0.55 226	0.19 27	0.09 69	0.11 273	0.10 128	0.18 381	0.24 329	0.29 423

ccc-4	0.32 88	0.52 276	1.38 112	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.23 44	0.20 45	0.23 108	0.48 189	0.19 27	0.09 69	0.08 114	0.10 128	0.18 381	0.23 314	0.22 348

IGEV-Stereo	0.34 103	0.54 286	1.47 132	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.49 90	0.40 78	0.25 84	0.24 53	0.22 55	0.24 119	0.54 222	0.19 27	0.09 69	0.10 226	0.10 128	0.18 381	0.24 329	0.29 423
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.51 294	1.01 471	1.74 189	0.29 171	0.19 176	0.60 277	0.26 226	0.52 118	0.75 425	0.63 398	0.63 355	0.63 330	0.33 222	0.85 309	0.47 313	0.27 485	0.15 364	0.40 508	0.18 381	0.22 301	0.14 193

LCNet	0.54 318	0.37 188	1.78 215	0.92 525	0.22 228	0.96 483	0.30 300	0.59 166	0.58 249	0.51 256	0.55 288	0.41 192	0.76 462	0.84 307	0.26 142	0.09 69	0.06 20	0.12 249	0.18 381	0.98 531	0.39 483

psmorigin	1.36 522	0.60 306	13.80 573	0.37 355	0.29 330	0.62 318	0.33 344	0.77 280	0.61 278	0.96 493	0.88 459	1.17 510	0.73 455	4.00 554	0.86 424	0.19 431	0.22 448	0.17 411	0.18 381	0.24 329	0.29 423

EDNetEfficientorigin	8.18 568	0.98 461	145.96 590	0.51 462	0.89 526	0.72 406	0.48 437	0.85 350	1.56 535	2.12 541	1.49 514	1.29 514	1.31 514	1.83 442	2.13 515	0.13 307	0.12 299	0.17 411	0.18 381	0.39 467	0.45 497

FADNet-RVC	0.61 371	1.26 510	2.12 353	0.33 266	0.26 294	0.59 265	0.29 292	0.86 360	0.62 296	0.45 196	0.50 238	0.62 327	0.46 345	1.73 421	0.55 348	0.17 405	0.20 433	0.17 411	0.18 381	0.59 510	0.28 417

S-Stereo	0.80 462	0.69 352	3.89 541	0.39 381	0.37 420	0.69 391	0.70 495	0.94 427	0.98 493	0.62 389	0.91 463	0.83 436	0.60 411	2.37 498	0.66 385	0.18 416	0.21 442	0.17 411	0.18 381	0.30 394	0.35 459

edge stereo	0.81 470	0.73 366	3.30 528	0.37 355	1.21 544	0.62 318	0.39 383	0.93 418	0.79 449	0.80 464	0.88 459	1.14 506	0.71 449	2.18 488	0.71 398	0.21 447	0.20 433	0.26 478	0.18 381	0.38 458	0.26 403

RTS	1.21 511	1.31 514	6.39 560	0.52 466	0.51 481	1.61 526	0.79 505	1.03 497	1.37 526	1.13 505	1.30 505	1.10 502	0.85 475	2.65 525	2.08 511	0.21 447	0.24 459	0.18 431	0.18 381	0.43 483	0.32 446

RTSA	1.21 511	1.31 514	6.39 560	0.52 466	0.51 481	1.61 526	0.79 505	1.03 497	1.37 526	1.13 505	1.30 505	1.10 502	0.85 475	2.65 525	2.08 511	0.21 447	0.24 459	0.18 431	0.18 381	0.43 483	0.32 446

PS-NSSS	0.63 382	1.00 467	1.81 242	0.30 188	0.31 359	0.63 335	0.34 348	0.98 458	0.69 364	0.54 288	0.74 426	0.51 269	0.41 292	2.43 510	0.48 319	0.24 471	0.17 399	0.27 479	0.18 381	0.27 372	0.21 334

LALA_ROB	0.60 363	0.76 372	1.69 171	0.36 332	0.29 330	0.79 444	0.55 456	0.94 427	0.77 439	0.81 469	0.67 385	0.94 472	0.49 369	0.99 321	0.73 405	0.21 447	0.15 364	0.20 445	0.18 381	0.23 314	0.21 334

coex-ft	5.95 565	1.67 536	60.57 588	0.34 297	0.30 341	0.77 435	0.69 492	0.74 245	4.41 558	19.22 579	2.15 531	1.62 527	7.97 567	1.81 440	8.96 567	0.44 507	2.08 563	0.18 431	0.19 401	0.38 458	4.62 569

UDGNet	0.44 199	1.02 474	1.74 189	0.35 313	0.19 176	0.58 248	0.23 151	0.49 90	0.66 344	0.41 170	0.38 149	0.34 155	0.29 196	0.53 218	0.30 193	0.24 471	0.10 226	0.37 505	0.19 401	0.27 372	0.15 226

APVNet	0.70 420	0.67 346	2.71 467	0.38 371	0.36 409	0.85 464	0.43 403	0.91 401	0.68 355	0.55 306	0.69 402	0.75 408	0.55 389	2.31 495	0.78 413	0.17 405	0.17 399	0.24 470	0.19 401	0.33 419	0.23 372

FADNet-RVC-Resample	0.67 404	1.16 500	3.16 518	0.37 355	0.29 330	0.62 318	0.38 378	0.86 360	0.63 308	0.51 256	0.50 238	0.57 305	0.45 331	1.57 396	0.49 324	0.24 471	0.32 495	0.23 463	0.19 401	0.27 372	0.62 517

FADNet	0.64 386	1.22 504	2.06 337	0.32 244	0.30 341	0.66 367	0.29 292	0.88 378	0.72 393	0.44 186	0.48 213	0.66 351	0.57 398	1.84 447	0.45 303	0.46 511	0.20 433	0.17 411	0.19 401	0.59 510	0.24 384

ADCRef	0.80 462	0.96 449	2.29 390	0.37 355	0.35 401	0.96 483	0.51 442	0.87 369	0.75 425	0.88 480	0.83 446	0.61 323	1.36 519	1.02 325	3.27 539	0.13 307	0.11 273	0.17 411	0.19 401	0.25 342	0.21 334

PSMNet_ROB	0.66 399	1.01 471	2.33 396	0.38 371	0.31 359	0.72 406	0.55 456	0.86 360	0.69 364	0.54 288	0.60 331	0.75 408	0.47 353	2.00 472	0.82 420	0.17 405	0.13 319	0.19 437	0.19 401	0.24 329	0.27 410

SGM-Forest	1.04 499	0.42 225	3.59 537	0.41 398	0.32 367	1.05 495	1.32 541	0.94 427	0.83 462	1.16 508	2.23 535	1.03 489	1.39 522	2.49 515	2.35 522	0.21 447	0.21 442	0.20 445	0.19 401	0.23 314	0.32 446
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.71 429	0.76 372	2.64 458	0.33 266	0.20 190	0.78 440	0.79 505	0.98 458	0.78 444	0.85 479	0.71 416	0.86 451	1.10 505	1.46 376	0.62 374	0.18 416	0.20 433	0.21 453	0.19 401	0.25 342	0.33 453
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.21 511	1.15 495	3.01 505	0.34 297	0.28 322	1.10 504	0.69 492	1.35 527	1.01 496	2.71 555	2.41 538	2.96 542	1.45 525	2.80 536	1.40 483	0.22 460	0.22 448	0.22 456	0.19 401	0.50 500	0.26 403
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
ISRNet	0.47 242	0.44 241	1.55 148	0.37 355	0.31 359	0.49 133	0.19 61	0.75 256	0.66 344	0.63 398	0.71 416	0.67 360	0.39 273	0.58 233	0.44 299	0.23 463	0.16 381	0.21 453	0.20 411	0.21 284	0.25 393

IGEV-Stereo+	0.29 64	0.29 121	0.86 47	0.25 70	0.34 388	0.30 15	0.14 14	0.32 5	0.53 204	0.18 16	0.12 8	0.18 37	0.19 64	0.49 199	0.17 14	0.09 69	0.08 114	0.08 29	0.20 411	0.46 493	0.59 515

Wz-Net-TNSev	0.91 483	1.73 542	3.08 509	0.36 332	0.31 359	1.00 489	0.71 496	1.06 503	0.97 490	0.71 440	0.72 421	1.09 500	0.87 479	2.42 507	1.59 491	0.20 441	0.20 433	0.16 392	0.20 411	0.44 491	0.35 459

STTStereo	0.51 294	0.69 352	2.14 360	0.36 332	0.30 341	0.61 298	0.32 336	0.77 280	0.60 261	0.60 369	0.54 278	0.67 360	0.43 319	0.86 310	0.42 284	0.16 389	0.15 364	0.17 411	0.20 411	0.16 186	0.15 226

RP	0.67 404	0.82 402	1.94 307	0.43 414	0.44 455	0.65 360	0.45 422	0.89 384	0.82 458	0.66 417	0.92 465	0.99 482	0.76 462	1.55 391	0.66 385	0.25 476	0.18 410	0.23 463	0.20 411	0.31 402	0.22 348

XQC	0.73 441	0.98 461	2.39 408	0.46 440	0.35 401	0.81 452	0.46 425	1.00 478	1.00 494	0.80 464	0.69 402	0.88 457	0.74 460	1.32 358	1.20 466	0.24 471	0.16 381	0.23 463	0.20 411	0.41 475	0.33 453

AIO_test	0.39 151	0.37 188	1.19 78	0.73 509	0.67 510	0.35 36	0.25 204	0.47 77	0.34 22	0.34 134	0.22 38	0.33 149	0.17 30	1.31 357	0.19 27	0.11 224	0.15 364	0.08 29	0.21 417	0.15 150	0.23 372

testlalala_base	0.46 227	0.30 133	1.82 248	0.34 297	0.27 308	0.55 197	0.21 99	0.85 350	0.32 11	0.32 130	0.39 157	0.31 135	0.23 108	0.30 50	0.28 160	0.95 537	0.30 487	0.09 79	0.21 417	1.03 532	0.18 291

GrayStereo	0.66 399	0.19 7	1.76 201	0.90 523	0.23 248	0.62 318	1.42 549	0.62 182	0.60 261	0.72 443	0.78 436	0.56 299	3.07 552	0.60 245	0.26 142	0.09 69	0.08 114	0.10 128	0.21 417	0.11 69	0.18 291

aanetorigin	0.77 454	0.80 393	2.59 451	0.43 414	0.44 455	0.58 248	1.01 525	0.57 152	0.68 355	1.53 534	1.23 499	0.81 429	1.08 503	1.07 330	1.07 451	0.18 416	0.15 364	0.17 411	0.21 417	0.54 507	0.30 433

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 454	1.04 476	2.06 337	0.94 527	0.35 401	0.89 475	0.40 386	0.85 350	0.63 308	0.55 306	0.63 355	0.75 408	0.38 259	2.38 501	0.48 319	1.10 543	0.31 489	0.36 501	0.21 417	0.53 506	0.55 511

SHD	0.72 432	0.77 381	2.36 404	0.45 435	0.40 438	0.71 400	0.32 336	1.02 490	1.25 519	1.07 501	0.84 449	0.90 461	0.73 455	1.09 332	0.98 435	0.21 447	0.18 410	0.20 445	0.21 417	0.32 410	0.31 441

ADCL	0.99 492	0.79 391	2.43 417	0.39 381	0.32 367	1.50 522	1.90 553	0.92 410	0.97 490	1.26 522	1.27 501	1.00 484	1.42 524	1.14 342	3.31 540	0.17 405	0.14 339	0.22 456	0.21 417	0.30 394	0.22 348

WCMA_ROB	1.12 502	0.83 406	2.66 461	0.58 489	0.34 388	1.17 511	0.71 496	0.93 418	0.94 486	1.74 537	2.63 544	3.09 545	1.71 535	1.70 416	1.84 503	0.26 480	0.21 442	0.20 445	0.21 417	0.28 378	0.43 494

Reg-Stereo(zero)	0.46 227	0.17 1	2.10 349	0.24 52	0.34 388	0.51 150	0.42 396	0.50 96	0.54 216	0.37 145	0.46 195	0.54 283	0.60 411	0.43 143	1.10 454	0.08 31	0.09 184	0.08 29	0.22 425	0.12 80	0.22 348

rvit_105_1	0.44 199	0.54 286	1.46 128	0.36 332	0.24 261	0.51 150	0.45 422	0.75 256	0.74 412	0.45 196	0.44 183	0.44 220	0.36 238	0.62 248	0.38 257	0.20 441	0.18 410	0.18 431	0.22 425	0.18 234	0.18 291

model_zeroshot	0.44 199	0.68 348	1.97 324	0.28 141	0.18 144	0.69 391	0.21 99	0.63 188	0.40 78	1.00 495	0.34 126	0.42 205	0.20 73	0.69 276	0.24 121	0.10 161	0.22 448	0.10 128	0.22 425	0.12 80	0.10 80

GCAP-BAT	0.43 189	0.31 144	1.82 248	0.25 70	0.26 294	0.65 360	0.23 151	0.48 84	0.37 52	0.67 421	0.82 445	0.44 220	0.24 119	0.48 189	0.87 425	0.09 69	0.13 319	0.09 79	0.22 425	0.08 18	0.09 56

cross-raft	0.40 157	0.27 90	2.22 376	0.30 188	0.17 110	0.49 133	0.35 356	0.71 225	0.39 68	0.43 180	0.45 187	0.64 339	0.25 135	0.32 66	0.25 134	0.08 31	0.08 114	0.09 79	0.23 429	0.11 69	0.14 193

ADCS	1.05 500	1.36 522	2.98 502	0.42 409	0.36 409	0.96 483	0.81 509	1.06 503	1.12 511	1.25 518	0.97 475	1.08 498	0.90 485	1.25 355	4.86 556	0.21 447	0.21 442	0.22 456	0.23 429	0.36 443	0.38 477

testlalala	0.36 121	0.30 133	1.77 210	0.28 141	0.33 380	0.60 277	0.22 120	0.55 142	0.51 178	0.55 306	0.35 131	0.31 135	0.20 73	0.26 19	0.22 87	0.10 161	0.13 319	0.09 79	0.24 431	0.08 18	0.07 7

AnyNet_C01	1.14 504	1.49 526	4.23 549	0.54 475	0.53 484	1.51 523	1.37 543	1.04 501	1.07 504	1.17 513	1.33 508	1.15 507	1.08 503	1.61 406	2.74 529	0.25 476	0.22 448	0.28 483	0.24 431	0.48 495	0.40 487

AnyNet_C32	1.00 495	1.33 519	2.53 437	0.49 455	0.54 486	1.15 509	1.14 533	0.91 401	0.89 479	1.11 504	0.95 472	0.87 453	0.93 487	1.50 385	4.07 549	0.21 447	0.20 433	0.25 475	0.24 431	0.38 458	0.33 453

STTRV1_RVC	0.80 462	0.55 295	2.89 491	0.42 409	0.49 474	0.79 444	0.44 414	1.15 517	0.82 458	0.62 389	0.89 461	0.72 391	0.63 428	2.69 529	0.64 381	0.48 512	0.64 530	0.27 479	0.24 431	0.35 437	0.27 410

GANetREF_RVC	0.75 447	1.15 495	2.46 422	0.47 445	0.26 294	0.83 458	0.61 475	0.97 454	0.89 479	0.62 389	0.61 338	0.72 391	0.59 407	2.42 507	0.55 348	0.32 496	0.25 472	0.36 501	0.24 431	0.39 467	0.31 441
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
NaN_ROB	1.14 504	0.94 439	2.96 498	0.53 472	0.56 491	1.13 507	0.99 520	0.98 458	1.00 494	1.09 503	0.87 457	0.77 415	1.06 502	5.90 562	2.72 528	0.16 389	0.23 456	0.16 392	0.24 431	0.22 301	0.36 467

CSAN	1.25 515	1.12 486	3.04 506	0.51 462	0.37 420	1.06 496	1.15 534	1.22 520	1.08 505	1.17 513	1.91 525	1.04 492	1.31 514	5.96 563	2.43 524	0.26 480	0.22 448	0.24 470	0.24 431	0.31 402	0.30 433

PDISCO_ROB	0.75 447	1.06 479	2.11 350	0.64 501	0.59 498	1.13 507	0.43 403	1.14 514	1.05 500	0.64 408	0.71 416	0.96 475	0.61 420	1.21 347	0.76 409	0.37 504	0.18 410	0.27 479	0.24 431	0.56 509	0.32 446

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 55	0.28 111	1.09 67	0.33 266	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 158	0.42 96	0.19 20	0.19 19	0.17 32	0.26 149	0.38 118	0.37 250	0.09 69	0.08 114	0.08 29	0.25 439	0.10 50	0.06 1

HBP-ISP	0.76 450	1.30 513	3.19 522	0.35 313	0.26 294	0.85 464	0.54 453	1.03 497	0.72 393	0.80 464	0.69 402	0.68 367	0.83 471	2.04 475	0.44 299	0.23 463	0.24 459	0.29 490	0.25 439	0.28 378	0.24 384

Nwc_Net	0.68 411	0.83 406	2.53 437	0.41 398	0.39 429	0.77 435	0.38 378	1.01 487	0.70 373	0.60 369	0.99 478	0.98 479	0.68 443	1.41 369	0.63 376	0.23 463	0.15 364	0.23 463	0.25 439	0.23 314	0.18 291

SAMSARA	0.91 483	0.97 457	2.22 376	0.80 516	0.58 496	1.32 514	1.31 540	1.01 487	0.94 486	1.36 525	0.87 457	1.38 519	0.90 485	1.72 420	1.02 447	0.24 471	0.30 487	0.22 456	0.25 439	0.36 443	0.35 459

NCCL2	0.65 395	0.94 439	1.96 319	0.43 414	0.30 341	0.71 400	0.68 490	0.84 343	0.65 329	0.70 436	0.60 331	0.86 451	0.54 384	1.56 392	0.57 360	0.20 441	0.16 381	0.67 524	0.25 439	0.22 301	0.24 384

CBMV_ROB	0.76 450	0.42 225	2.68 463	0.33 266	0.22 228	0.74 417	0.47 433	0.96 445	0.76 434	1.04 500	0.96 473	0.88 457	0.93 487	2.06 477	1.19 465	0.22 460	0.24 459	0.27 479	0.25 439	0.25 342	0.28 417

FBW_ROB	0.83 472	0.77 381	1.77 210	0.44 421	0.30 341	0.87 470	0.46 425	1.10 509	0.91 482	0.81 469	0.75 429	1.01 485	0.61 420	3.66 552	1.23 470	0.26 480	0.23 456	0.36 501	0.25 439	0.27 372	0.62 517

GREAT-IGEV	0.37 127	0.28 111	1.48 135	0.25 70	0.38 426	0.46 113	0.18 52	0.33 6	0.34 22	0.15 4	0.29 84	0.15 25	0.17 30	0.36 101	0.23 99	0.07 20	0.76 544	0.07 1	0.26 446	0.21 284	1.03 545

RGC	0.71 429	0.97 457	2.18 368	0.44 421	0.44 455	0.73 413	0.40 386	0.94 427	0.71 383	0.71 440	1.04 488	1.01 485	0.71 449	1.74 423	0.70 395	0.23 463	0.18 410	0.28 483	0.26 446	0.29 383	0.27 410

G-Net	0.99 492	0.64 331	2.76 477	0.57 487	0.67 510	2.03 544	0.72 499	0.76 269	0.67 353	1.14 507	2.56 541	1.30 517	1.02 497	1.48 384	1.74 499	0.25 476	0.24 459	0.24 470	0.26 446	0.37 451	0.31 441

PVD	0.90 482	0.85 412	2.15 361	0.53 472	0.50 476	0.99 486	0.56 461	1.15 517	1.64 536	1.41 530	1.41 513	1.11 504	1.13 507	1.35 361	1.31 475	0.26 480	0.28 482	0.28 483	0.26 446	0.37 451	0.49 504

NOSS_ROB	0.64 386	0.65 338	1.62 160	0.46 440	0.25 279	0.67 373	0.30 300	0.93 418	0.77 439	0.59 360	0.57 307	0.77 415	0.38 259	2.78 534	0.44 299	0.23 463	0.24 459	0.28 483	0.26 446	0.27 372	0.39 483

ccnet	0.71 429	0.41 218	1.59 153	0.40 391	0.45 463	1.06 496	0.55 456	0.98 458	0.71 383	0.88 480	0.97 475	0.82 434	0.88 483	1.68 413	0.94 430	0.32 496	0.26 474	0.32 495	0.27 451	0.34 426	0.30 433

EDNetEfficient	1.27 516	0.70 355	4.05 546	0.64 501	0.98 531	0.94 481	1.40 546	0.85 350	1.75 540	2.34 550	1.33 508	1.05 494	2.21 543	1.58 400	4.15 550	0.15 368	0.19 422	0.14 344	0.27 451	0.38 458	0.32 446

SGM-ForestM	2.98 554	1.70 540	3.52 536	0.67 506	0.47 471	5.18 564	3.36 563	3.30 561	2.86 556	4.44 564	3.79 558	9.80 569	5.50 562	6.29 564	6.52 563	0.27 485	0.36 499	0.24 470	0.27 451	0.38 458	0.58 514

DeepPrunerF	0.86 476	0.86 415	2.91 496	0.45 435	0.50 476	0.64 346	0.48 437	1.14 514	2.64 553	0.63 398	0.61 338	0.65 344	0.62 425	2.21 490	1.31 475	0.23 463	0.19 422	0.30 491	0.28 454	0.36 443	0.25 393

PA-Net	0.84 474	1.00 467	3.49 534	0.63 500	0.40 438	0.70 398	0.52 445	0.86 360	0.84 465	0.52 265	0.59 316	0.70 384	0.54 384	2.35 497	2.23 518	0.17 405	0.27 480	0.19 437	0.28 454	0.22 301	0.36 467
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LSM	3.31 557	1.11 485	5.29 556	9.40 572	30.65 584	0.84 460	1.12 532	0.91 401	1.22 517	1.36 525	2.19 532	0.93 468	0.83 471	1.66 410	0.90 426	0.21 447	0.31 489	0.24 470	0.28 454	0.39 467	6.33 571

SCV	0.35 114	0.59 304	1.37 111	0.34 297	0.22 228	0.28 9	0.23 151	0.72 230	0.35 28	0.19 20	0.30 96	0.24 76	0.20 73	0.64 253	0.19 27	0.11 224	0.08 114	0.09 79	0.29 457	0.34 426	0.29 423

castereo++	0.28 55	0.43 230	0.93 55	0.28 141	0.17 110	0.53 176	0.21 99	0.55 142	0.45 125	0.17 11	0.26 67	0.32 143	0.17 30	0.33 76	0.16 4	0.09 69	0.08 114	0.09 79	0.29 457	0.13 110	0.06 1

PSMNet-RUCA	0.58 349	0.82 402	1.89 281	0.59 493	0.56 491	0.64 346	0.36 363	0.84 343	0.69 364	0.51 256	0.68 393	0.53 277	0.43 319	0.56 229	0.43 293	0.34 500	0.18 410	0.44 512	0.29 457	0.48 495	0.30 433

testlalala2	0.44 199	0.28 111	2.59 451	0.64 501	0.56 491	0.57 230	0.20 80	0.78 295	0.52 185	0.40 161	0.39 157	0.45 229	0.21 84	0.27 23	0.22 87	0.09 69	0.10 226	0.08 29	0.29 457	0.12 80	0.10 80

rrr	0.46 227	0.34 169	3.08 509	0.27 116	0.16 82	0.45 95	0.28 268	1.09 508	0.51 178	0.24 66	0.21 27	0.26 100	0.25 135	0.64 253	0.52 337	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.29 457	0.16 186	0.25 393

SQANet	0.80 462	1.58 530	2.53 437	0.76 512	0.83 522	0.76 427	0.36 363	0.83 332	0.64 316	0.63 398	0.69 402	0.73 396	0.51 374	1.21 347	0.53 341	0.77 532	0.29 483	0.59 520	0.29 457	0.86 529	0.61 516

anonymousa	0.48 248	0.46 252	2.44 419	0.29 171	0.34 388	0.61 298	0.25 204	0.66 199	0.54 216	0.53 275	0.77 435	0.73 396	0.46 345	0.33 76	0.31 205	0.10 161	0.09 184	0.12 249	0.29 457	0.10 50	0.19 307

Sa-1000	0.51 294	0.72 361	1.90 286	0.31 215	0.60 503	0.60 277	0.31 313	0.94 427	0.71 383	0.52 265	0.83 446	0.42 205	0.33 222	0.68 270	0.28 160	0.10 161	0.09 184	0.13 308	0.29 457	0.29 383	0.10 80

CC-Net-ROB	0.85 475	1.15 495	2.13 355	0.88 522	0.38 426	0.88 474	0.44 414	1.06 503	0.79 449	0.58 346	0.69 402	0.65 344	0.50 372	2.74 533	0.51 334	0.93 535	0.39 509	0.87 530	0.29 457	0.54 507	0.54 508

SCV_C0	0.33 95	0.43 230	1.42 122	0.25 70	0.16 82	0.35 36	0.20 80	0.68 212	0.44 110	0.24 66	0.27 71	0.29 127	0.20 73	0.58 233	0.18 15	0.09 69	0.08 114	0.08 29	0.30 466	0.26 362	0.17 271

FC-DCNN v2	1.54 533	0.58 302	2.80 483	0.44 421	0.39 429	2.05 545	0.66 484	1.90 546	1.84 544	2.79 557	2.97 551	4.41 556	3.07 552	2.65 525	2.30 521	0.29 490	0.26 474	0.31 492	0.30 466	0.32 410	0.38 477

raft_robust	0.55 330	0.84 408	1.73 185	0.28 141	0.54 486	0.53 176	0.25 204	0.88 378	0.75 425	0.48 224	0.46 195	0.76 413	0.75 461	1.46 376	0.27 150	0.09 69	0.10 226	0.10 128	0.30 466	0.26 362	0.16 253

CREStereo++_RVC	0.33 95	0.29 121	1.74 189	0.24 52	0.16 82	0.54 184	0.15 22	0.40 26	0.55 223	0.37 145	0.51 242	0.24 76	0.19 64	0.27 23	0.26 142	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.30 466	0.08 18	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FCDSN-DC	1.29 517	0.54 286	2.50 434	0.47 445	0.41 445	1.12 505	0.60 471	1.10 509	1.27 521	2.23 547	2.87 547	3.67 549	3.12 554	2.39 504	1.69 496	0.30 493	0.26 474	0.31 492	0.30 466	0.35 437	0.38 477
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 531	0.59 304	2.88 488	0.44 421	0.39 429	1.97 542	0.66 484	1.67 540	1.70 538	2.72 556	2.89 548	4.22 552	2.97 551	2.55 520	2.19 516	0.29 490	0.26 474	0.31 492	0.30 466	0.32 410	0.39 483

castereo	0.30 74	0.44 241	0.81 42	0.24 52	0.29 330	0.41 68	0.27 251	0.72 230	0.45 125	0.22 43	0.30 96	0.24 76	0.31 212	0.25 11	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.31 472	0.12 80	0.09 56

gcap-zeroshot	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.31 215	0.32 367	0.69 391	0.21 99	0.74 245	0.52 185	0.43 180	0.35 131	0.62 327	0.24 119	0.41 132	0.24 121	0.09 69	0.16 381	0.09 79	0.31 472	0.08 18	0.09 56

DispNO	0.67 404	0.98 461	2.58 449	0.31 215	0.27 308	0.59 265	0.29 292	0.83 332	0.68 355	0.53 275	0.79 439	0.83 436	0.47 353	2.46 512	0.68 391	0.12 277	0.10 226	0.19 437	0.31 472	0.16 186	0.17 271

Gwc-CoAtRS	0.38 136	0.33 156	1.92 295	0.27 116	0.41 445	0.48 126	0.19 61	0.59 166	0.46 134	0.43 180	0.39 157	0.57 305	0.26 149	0.32 66	0.26 142	0.09 69	0.09 184	0.09 79	0.31 472	0.11 69	0.09 56

NCC-stereo	0.79 460	0.94 439	2.42 413	0.59 493	0.45 463	1.90 537	0.46 425	0.99 470	0.72 393	0.64 408	0.84 449	0.91 463	0.73 455	1.80 437	1.00 441	0.27 485	0.19 422	0.23 463	0.31 472	0.24 329	0.22 348

Abc-Net	0.79 460	0.94 439	2.42 413	0.59 493	0.45 463	1.90 537	0.46 425	0.99 470	0.72 393	0.64 408	0.84 449	0.91 463	0.73 455	1.80 437	1.00 441	0.27 485	0.19 422	0.23 463	0.31 472	0.24 329	0.22 348
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSKI-zero shot	0.46 227	0.38 198	2.47 427	0.27 116	0.43 454	0.56 212	0.20 80	0.77 280	0.43 106	0.60 369	0.51 242	0.44 220	0.17 30	0.68 270	0.21 68	0.09 69	0.29 483	0.09 79	0.32 478	0.14 133	0.10 80

DCRE	0.50 277	0.63 327	2.13 355	0.30 188	0.23 248	0.45 95	0.24 184	0.59 166	0.53 204	0.50 243	2.10 529	0.42 205	0.26 149	0.35 92	0.23 99	0.09 69	0.14 339	0.10 128	0.32 478	0.16 186	0.15 226

SA	0.50 277	0.75 371	1.95 310	0.31 215	0.61 505	0.57 230	0.31 313	0.91 401	0.73 408	0.42 175	0.62 343	0.38 172	0.47 353	0.68 270	0.29 175	0.09 69	0.09 184	0.13 308	0.32 478	0.30 394	0.10 80

MIPNet	0.83 472	0.81 398	2.40 410	0.61 498	0.18 144	1.48 520	1.39 545	1.60 538	0.74 412	1.94 539	0.85 453	0.73 396	1.68 533	0.87 313	0.31 205	0.09 69	0.08 114	0.11 193	0.32 478	0.25 342	0.12 141

XX-Stereo	0.55 330	0.54 286	3.50 535	0.48 453	0.39 429	0.54 184	0.17 38	0.89 384	0.40 78	0.44 186	0.65 380	0.85 445	0.19 64	0.77 297	0.21 68	0.10 161	0.14 339	0.10 128	0.32 478	0.17 208	0.14 193

ADCMid	0.96 491	1.32 517	2.74 475	0.38 371	0.35 401	0.99 486	0.58 467	0.94 427	0.86 468	1.23 517	1.01 481	1.01 485	1.00 495	1.05 329	3.97 547	0.21 447	0.19 422	0.42 510	0.32 478	0.40 472	0.29 423

MSMD_ROB	1.34 520	0.96 449	2.38 406	0.39 381	0.32 367	1.96 540	0.62 479	0.91 401	1.43 528	2.94 559	2.60 542	4.77 558	1.95 539	2.43 510	1.33 477	0.29 490	0.26 474	0.32 495	0.32 478	0.30 394	0.30 433

RSM	0.28 55	0.26 84	0.97 58	0.25 70	0.24 261	0.37 45	0.21 99	0.49 90	0.44 110	0.21 33	0.27 71	0.28 120	0.17 30	0.38 118	0.20 49	0.07 20	0.07 40	0.09 79	0.34 485	0.21 284	0.16 253

MADNet+	1.36 522	1.93 554	5.95 558	0.81 519	0.59 498	1.57 525	1.09 529	1.39 531	1.22 517	0.84 476	1.01 481	1.25 513	1.12 506	3.19 544	2.36 523	0.45 509	0.47 518	0.38 507	0.34 485	0.59 510	0.57 512

ELAS_RVC	1.37 524	0.78 389	3.21 524	0.55 482	0.50 476	1.49 521	2.48 559	1.48 533	1.71 539	2.13 544	2.09 528	2.07 533	2.56 547	1.90 460	2.02 508	0.35 501	0.36 499	0.37 505	0.34 485	0.49 498	0.47 500
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 127	0.37 188	1.21 84	0.26 100	0.18 144	0.73 413	0.18 52	0.53 127	0.41 87	0.35 136	0.30 96	0.58 312	0.22 93	0.33 76	0.95 432	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.35 488	0.13 110	0.15 226

RSM++	0.27 48	0.26 84	0.87 48	0.28 141	0.13 20	0.39 56	0.20 80	0.45 62	0.45 125	0.20 27	0.24 53	0.24 76	0.17 30	0.36 101	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.35 488	0.26 362	0.18 291

IGEV_Zeroshot_test	0.53 313	0.33 156	2.91 496	0.32 244	0.18 144	0.54 184	0.21 99	0.72 230	0.42 96	0.81 469	0.51 242	0.71 388	0.41 292	0.48 189	1.13 458	0.09 69	0.15 364	0.10 128	0.35 488	0.19 255	0.09 56

Selective-RAFT	0.35 114	0.26 84	1.48 135	0.31 215	0.15 55	0.61 298	0.19 61	0.60 176	0.54 216	0.28 110	0.29 84	0.40 186	0.33 222	0.50 205	0.27 150	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.35 488	0.19 255	0.08 34

test-3	0.43 189	0.20 12	1.70 175	0.34 297	0.32 367	0.45 95	0.23 151	0.71 225	0.46 134	0.51 256	0.29 84	0.45 229	0.21 84	0.59 239	0.98 435	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 488	0.29 383	0.28 417

test_1	0.43 189	0.20 12	1.70 175	0.34 297	0.32 367	0.45 95	0.23 151	0.71 225	0.46 134	0.50 243	0.29 84	0.45 229	0.21 84	0.59 239	0.98 435	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 488	0.29 383	0.29 423

test_3	0.44 199	0.20 12	1.70 175	0.36 332	0.32 367	0.47 118	0.30 300	0.73 241	0.49 160	0.50 243	0.30 96	0.45 229	0.22 93	0.59 239	0.98 435	0.08 31	0.10 226	0.11 193	0.35 488	0.29 383	0.28 417

ELAS	1.39 525	0.79 391	2.86 486	0.53 472	0.50 476	2.81 555	2.20 556	1.61 539	1.50 532	2.28 549	2.35 536	1.82 529	2.13 541	1.73 421	2.22 517	0.35 501	0.37 501	0.35 499	0.35 488	0.49 498	0.47 500
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AEACV	0.33 95	0.24 64	1.44 125	0.28 141	0.35 401	0.47 118	0.21 99	0.43 47	0.28 4	0.26 98	0.25 60	0.22 55	0.38 259	0.30 50	0.18 15	0.09 69	0.35 497	0.09 79	0.36 496	0.23 314	0.25 393

iRaft-Stereo_20w	0.58 349	0.39 207	1.96 319	0.45 435	0.32 367	0.92 480	0.57 465	1.14 514	0.56 234	0.81 469	0.40 162	0.55 287	0.69 445	0.65 263	1.04 450	0.09 69	0.16 381	0.09 79	0.36 496	0.17 208	0.25 393

AnonymousM	0.37 127	0.44 241	1.50 141	0.25 70	0.15 55	0.52 169	0.23 151	0.60 176	0.42 96	0.42 175	0.32 112	0.30 132	0.25 135	0.34 86	0.23 99	0.11 224	0.09 184	0.71 526	0.36 496	0.12 80	0.07 7

AIO-Stereo	0.30 74	0.27 90	1.25 90	0.27 116	0.24 261	0.37 45	0.20 80	0.52 118	0.36 45	0.21 33	0.30 96	0.23 63	0.14 10	0.31 57	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.38 499	0.19 255	0.31 441

MoCha-V2	0.36 121	0.32 150	1.41 118	0.36 332	0.31 359	0.35 36	0.19 61	0.57 152	0.39 68	0.30 117	0.32 112	0.28 120	0.27 167	0.47 184	0.24 121	0.08 31	0.56 525	0.08 29	0.38 499	0.18 234	0.12 141

DLNR_Zeroshot_test	13.43 574	19.94 579	23.55 579	121.61 590	35.03 585	0.46 113	0.15 22	8.02 571	0.35 28	0.28 110	0.37 140	0.26 100	0.17 30	0.76 293	0.29 175	6.42 571	0.26 474	0.09 79	0.38 499	50.13 588	0.18 291

RAFT-Test	0.44 199	0.38 198	2.01 328	0.27 116	0.44 455	0.64 346	0.37 371	0.72 230	0.57 238	0.45 196	0.48 213	0.65 344	0.24 119	0.35 92	0.29 175	0.09 69	0.11 273	0.09 79	0.38 499	0.10 50	0.11 104

CFNet-RSSM	0.41 164	0.32 150	2.20 371	0.27 116	0.44 455	0.52 169	0.19 61	0.76 269	0.48 154	0.43 180	0.36 137	0.54 283	0.26 149	0.33 76	0.25 134	0.09 69	0.08 114	0.09 79	0.38 499	0.10 50	0.09 56

otaku	1.03 498	1.68 538	2.72 469	0.95 528	0.73 516	1.03 493	0.59 469	0.99 470	0.86 468	0.69 430	1.61 517	0.98 479	0.64 431	1.46 376	1.14 459	0.95 537	0.46 515	0.72 527	0.40 504	1.24 541	0.78 528

Ntro	1.00 495	1.68 538	2.80 483	0.95 528	0.85 523	1.06 496	0.53 449	0.98 458	0.90 481	0.62 389	0.76 432	0.93 468	0.66 438	1.66 410	0.98 435	0.99 540	0.45 513	0.75 528	0.40 504	1.19 537	0.75 525

test_xeample3	0.46 227	0.34 169	2.99 503	0.37 355	0.16 82	0.49 133	0.33 344	1.06 503	0.44 110	0.25 84	0.23 44	0.24 76	0.25 135	0.49 199	0.56 356	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.40 504	0.17 208	0.26 403

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 371	0.61 310	3.35 532	0.33 266	0.58 496	0.66 367	0.20 80	0.98 458	0.55 223	0.73 447	0.52 255	0.99 482	0.65 433	0.58 233	0.29 175	0.10 161	0.16 381	0.10 128	0.41 507	0.29 383	0.20 323

TRStereo	0.53 313	0.76 372	2.38 406	0.42 409	0.29 330	0.69 391	0.23 151	1.81 543	0.55 223	0.36 141	0.32 112	0.47 250	0.40 281	0.46 173	0.25 134	0.12 277	0.11 273	0.11 193	0.41 507	0.13 110	0.32 446

PASM	0.72 432	0.68 348	1.91 292	0.47 445	0.44 455	0.60 277	0.51 442	0.76 269	0.80 452	0.77 459	0.67 385	0.87 453	0.61 420	2.40 505	0.67 388	0.32 496	0.35 497	0.36 501	0.41 507	0.45 492	0.39 483

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 420	0.65 338	3.45 533	0.50 457	0.60 503	0.75 423	0.23 151	0.96 445	0.60 261	0.76 455	1.30 505	0.81 429	0.60 411	0.57 230	0.82 420	0.10 161	0.16 381	0.11 193	0.43 510	0.31 402	0.22 348

UGAM-zero	0.63 382	0.39 207	2.49 430	0.30 188	0.49 474	0.67 373	0.19 61	0.91 401	0.45 125	0.77 459	0.45 187	1.16 509	0.82 470	2.05 476	0.29 175	0.09 69	0.15 364	0.09 79	0.44 511	0.11 69	0.22 348

AE-Stereo	0.42 183	0.29 121	1.65 162	0.43 414	0.47 471	0.56 212	0.23 151	0.86 360	0.46 134	0.31 121	0.41 166	0.43 209	0.24 119	0.34 86	0.24 121	0.09 69	0.48 521	0.11 193	0.45 512	0.22 301	0.19 307

SGM_RVC	1.89 540	0.92 431	2.50 434	0.96 530	0.93 530	1.63 528	1.37 543	1.52 536	12.43 568	1.85 538	1.69 520	2.40 538	1.74 536	2.81 537	1.71 497	0.53 514	0.47 518	0.42 510	0.47 513	0.74 521	0.74 523
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PAM	0.70 420	0.35 176	2.72 469	0.56 484	0.62 507	1.08 503	0.53 449	0.85 350	0.44 110	0.93 489	0.92 465	1.24 512	0.68 443	0.64 253	1.01 445	0.10 161	0.19 422	0.10 128	0.48 514	0.14 133	0.38 477

ACVNet_1	1.33 519	1.91 552	4.03 545	1.09 535	0.88 525	1.19 512	0.66 484	1.24 522	1.17 514	0.94 490	0.96 473	3.09 545	1.04 499	2.37 498	1.11 457	1.04 541	0.48 521	1.03 540	0.48 514	1.12 534	0.83 530

PAM_32	0.70 420	0.35 176	2.73 474	0.54 475	0.61 505	1.07 501	0.43 403	0.84 343	0.49 160	0.90 484	0.91 463	1.23 511	0.77 465	0.65 263	1.10 454	0.10 161	0.19 422	0.10 128	0.49 516	0.15 150	0.38 477

JetBlue	1.78 537	1.63 532	3.92 542	0.73 509	1.21 544	4.38 562	3.35 562	1.59 537	1.20 516	1.26 522	1.52 516	2.37 537	1.88 538	3.23 545	3.00 532	0.53 514	0.47 518	0.48 515	0.49 516	1.29 543	0.97 538

EAI-Stereo	0.78 458	0.25 69	1.67 168	0.54 475	0.59 498	1.95 539	2.05 555	1.11 513	0.64 316	0.95 492	1.49 514	0.50 266	0.67 440	0.59 239	1.44 485	0.09 69	0.19 422	0.09 79	0.49 516	0.13 110	0.22 348

RAFT+CT+SA	0.50 277	0.86 415	1.82 248	0.37 355	0.75 517	0.54 184	0.34 348	0.77 280	0.63 308	0.38 153	0.55 288	0.34 155	0.29 196	0.68 270	0.27 150	0.09 69	0.07 40	0.11 193	0.51 519	0.29 383	0.41 492

UDG	0.77 454	1.23 505	2.15 361	0.67 506	0.59 498	0.78 440	0.38 378	0.90 390	0.70 373	0.61 378	0.69 402	1.01 485	0.67 440	1.02 325	0.73 405	0.45 509	0.34 496	0.87 530	0.51 519	0.67 517	0.46 499

DDUNet	0.77 454	1.12 486	1.88 274	0.76 512	0.69 513	0.84 460	0.43 403	0.85 350	0.65 329	0.67 421	0.75 429	0.91 463	0.52 379	1.03 327	0.57 360	0.54 516	0.37 501	0.95 536	0.52 521	0.71 520	0.57 512

ACVNet_2	1.42 528	1.81 545	3.23 526	1.08 534	0.92 529	1.32 514	0.85 510	1.49 534	1.69 537	1.19 516	1.73 521	2.13 534	1.03 498	2.50 516	1.40 483	0.91 534	0.53 523	1.00 538	0.55 522	2.11 557	0.85 531

ACVNet-4b	1.93 541	1.85 548	4.10 547	1.07 533	0.86 524	1.15 509	0.53 449	1.06 503	1.12 511	0.64 408	1.09 491	1.99 532	0.70 447	2.20 489	9.86 570	5.62 568	0.41 512	1.03 540	0.55 522	1.86 555	0.85 531

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 497	1.67 536	2.32 393	0.47 445	0.39 429	1.47 519	0.95 517	0.95 440	0.91 482	0.84 476	0.94 470	1.05 494	0.60 411	2.95 539	0.72 402	0.41 505	0.72 543	0.32 495	0.55 522	0.74 521	1.22 550

DualNet (step1)	0.59 357	0.62 316	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 385	0.31 313	0.93 418	0.66 344	0.57 328	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.11 336	0.38 257	0.61 520	0.14 339	0.87 530	0.56 525	0.25 342	0.23 372

test_sample9	0.94 487	0.62 316	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 385	0.31 313	0.93 418	0.66 344	0.57 328	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.91 461	2.55 526	0.61 520	4.16 567	0.87 530	0.56 525	0.25 342	0.23 372

test_sample8	1.12 502	0.62 316	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 385	0.31 313	0.95 440	0.61 278	1.18 515	0.56 299	2.53 539	1.31 514	1.91 461	2.55 526	0.61 520	4.16 567	0.87 530	0.56 525	0.25 342	0.23 372

RainbowNet	1.15 506	1.78 544	2.72 469	1.12 538	0.91 528	1.06 496	0.76 503	1.16 519	1.13 513	0.75 452	0.97 475	1.09 500	0.80 467	1.60 403	1.21 468	1.17 545	1.26 555	1.01 539	0.57 528	1.13 535	0.88 536

SPS-STEREO	1.07 501	1.13 489	2.88 488	0.65 504	0.69 513	0.99 486	0.68 490	1.05 502	0.87 471	1.36 525	1.23 499	1.46 522	0.94 490	1.87 450	1.72 498	0.66 524	0.61 528	0.58 518	0.57 528	0.65 515	0.77 527
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.88 479	0.93 437	3.23 526	0.99 531	0.64 508	0.77 435	0.55 456	0.98 458	0.97 490	0.61 378	1.03 485	0.65 344	1.05 500	0.79 302	1.38 480	0.44 507	0.46 515	0.51 516	0.58 530	0.65 515	0.47 500

PWCK	1.49 531	1.90 551	3.22 525	1.09 535	0.54 486	1.71 532	1.73 551	1.49 534	1.53 533	1.44 532	1.80 522	1.82 529	1.30 513	3.34 547	1.76 500	1.07 542	0.56 525	0.97 537	0.58 530	1.38 547	0.65 520

MFMNet_re	0.92 485	1.28 511	2.53 437	0.82 520	0.76 520	0.90 476	0.75 501	0.98 458	1.04 499	1.03 498	1.05 489	0.84 441	0.94 490	0.83 305	0.72 402	0.68 525	0.60 527	0.63 522	0.60 532	0.77 525	0.74 523

NVStereoNet_ROB	1.16 508	0.95 446	2.54 443	0.58 489	0.55 489	0.78 440	0.63 481	1.00 478	1.08 505	1.03 498	4.07 559	1.48 523	1.22 509	2.88 538	1.27 473	0.50 513	0.46 515	0.54 517	0.62 533	0.50 500	0.63 519
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	1.83 539	1.43 523	3.81 539	0.87 521	1.01 534	2.38 552	2.53 560	1.36 528	1.75 540	2.92 558	3.22 554	2.65 540	2.93 549	2.22 493	3.10 536	0.72 527	0.69 539	0.63 522	0.62 533	0.77 525	0.98 539

DispFullNet	1.67 536	2.10 557	5.22 554	1.53 548	8.90 565	0.86 466	0.31 313	0.96 445	0.96 489	1.37 528	1.01 481	1.13 505	1.98 540	1.51 386	0.91 427	0.54 516	0.31 489	1.18 542	0.63 535	1.13 535	0.80 529

GCST	0.72 432	1.10 484	2.15 361	1.11 537	0.59 498	0.62 318	0.19 61	0.75 256	0.53 204	0.56 317	0.63 355	0.47 250	0.31 212	1.11 336	0.33 226	0.75 530	0.45 513	0.84 529	0.64 536	0.69 518	0.54 508

IMH-64-1	1.39 525	1.64 534	1.86 267	1.36 543	1.11 540	1.39 517	1.19 536	1.76 541	1.45 530	1.16 508	2.21 533	1.53 524	1.38 520	1.98 468	1.52 488	1.29 547	0.67 533	1.27 546	0.69 537	1.29 543	0.98 539

IMH-64	1.39 525	1.64 534	1.86 267	1.36 543	1.11 540	1.39 517	1.19 536	1.76 541	1.45 530	1.16 508	2.21 533	1.53 524	1.38 520	1.98 468	1.52 488	1.29 547	0.67 533	1.27 546	0.69 537	1.29 543	0.98 539

IMH	2.02 543	2.15 562	2.69 466	1.68 549	1.12 542	1.66 531	0.92 516	2.10 549	1.92 545	1.32 524	2.66 545	2.21 536	1.69 534	5.78 561	1.68 495	5.54 567	0.96 551	1.31 548	0.71 539	1.32 546	0.99 544

WAO-7	1.48 530	1.63 532	2.49 430	0.93 526	0.75 517	1.72 533	1.10 530	1.84 545	1.96 546	1.43 531	2.54 540	1.97 531	1.61 532	3.06 541	2.08 511	0.69 526	0.66 532	0.94 535	0.74 540	0.80 527	0.69 522

Dean	1.79 538	1.83 546	3.92 542	1.29 542	1.07 539	1.55 524	1.00 523	1.95 548	2.33 548	1.47 533	4.19 560	4.26 555	1.33 517	2.21 490	1.48 487	1.14 544	0.68 537	1.18 542	0.74 540	1.24 541	0.98 539

MANE	2.90 553	1.14 491	2.96 498	1.03 532	1.01 534	5.01 563	2.45 558	5.36 566	6.88 565	3.58 562	4.76 563	5.99 562	4.99 559	4.23 556	4.61 555	0.56 519	0.67 533	0.44 512	0.78 542	0.51 502	1.03 545

TorneroNet-64	2.65 546	1.83 546	3.30 528	1.46 546	1.20 543	3.89 558	0.99 520	3.51 563	6.71 564	2.56 552	4.60 561	4.22 552	3.85 557	3.33 546	3.14 537	1.19 546	0.65 531	1.39 551	0.79 543	3.31 564	1.15 548

WAO-6	1.58 535	1.54 528	2.32 393	1.14 539	1.00 533	2.30 550	1.03 526	1.82 544	2.85 555	1.25 518	2.61 543	2.20 535	1.56 530	2.47 514	1.99 507	0.95 537	0.67 533	1.19 545	0.83 544	1.08 533	0.88 536

TorneroNet	5.50 563	1.92 553	3.16 518	1.47 547	1.25 546	14.07 571	1.06 528	4.90 564	20.99 585	10.17 568	16.48 577	11.88 573	6.93 564	3.34 547	4.20 551	1.30 549	0.69 539	1.45 553	0.86 545	2.61 561	1.20 549

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 520	1.70 540	2.50 434	0.56 484	0.40 438	2.15 548	0.99 520	1.24 522	1.26 520	1.02 497	1.10 492	1.29 514	0.88 483	3.10 543	1.08 452	1.66 555	0.83 547	0.68 525	0.88 546	1.57 548	1.80 562

WAO-8	2.80 550	2.14 560	2.89 491	1.91 556	1.04 537	3.98 559	0.96 518	3.26 559	6.17 561	2.15 545	3.37 555	3.31 547	2.41 545	11.84 571	2.03 509	2.05 559	1.86 559	1.54 554	0.92 547	1.22 538	0.87 534

Venus	2.80 550	2.14 560	2.89 491	1.91 556	1.04 537	3.98 559	0.96 518	3.26 559	6.17 561	2.15 545	3.37 555	3.31 547	2.41 545	11.84 571	2.03 509	2.05 559	1.86 559	1.54 554	0.92 547	1.22 538	0.87 534

ADCPNet	0.99 492	0.99 465	3.93 544	0.37 355	0.68 512	1.36 516	0.62 479	0.87 369	0.76 434	0.78 461	0.81 440	1.08 498	1.18 508	1.14 342	2.49 525	0.21 447	0.69 539	0.21 453	0.95 549	0.29 383	0.37 474

LE_ROB	4.43 561	1.35 521	9.38 565	2.79 564	3.93 562	2.43 553	3.46 564	2.68 554	11.19 567	11.66 572	4.73 562	5.26 560	10.46 570	4.50 559	9.49 568	0.82 533	0.69 539	1.34 549	0.98 550	0.75 523	0.76 526

FADNet_RVC	0.81 470	1.14 491	2.42 413	0.30 188	0.24 261	0.71 400	0.24 184	0.95 440	0.61 278	0.44 186	0.56 299	0.59 315	0.42 309	1.52 388	0.68 391	0.94 536	0.96 551	0.28 483	1.00 551	0.90 530	1.36 554

UNDER WATER	2.74 548	1.85 548	4.54 551	1.81 554	1.44 549	2.34 551	1.40 546	3.24 558	6.60 563	2.60 553	2.76 546	5.75 561	5.24 561	3.02 540	4.01 548	1.45 551	0.81 546	1.59 557	1.06 552	1.80 553	1.51 557

UNDER WATER-64	2.47 545	1.89 550	4.86 552	1.82 555	1.44 549	3.18 557	1.57 550	2.62 552	5.64 560	2.05 540	2.13 530	4.13 551	3.76 556	2.62 523	3.42 543	1.47 552	0.85 548	1.57 556	1.07 553	1.82 554	1.49 556

notaker	2.66 547	2.07 556	3.31 530	2.61 563	1.43 547	1.76 535	1.11 531	2.76 555	1.79 542	2.26 548	11.53 572	3.96 550	4.29 558	3.09 542	2.76 530	1.55 554	0.88 549	1.70 559	1.07 553	2.00 556	1.35 553

KSHMR	4.10 559	1.97 555	5.27 555	1.71 551	1.47 551	1.96 540	1.28 539	3.19 557	17.33 579	2.12 541	15.91 575	9.18 568	1.57 531	8.42 568	1.98 506	1.52 553	1.26 555	1.67 558	1.19 555	1.67 551	1.40 555

ktn	4.35 560	2.10 557	2.89 491	1.80 553	1.49 553	2.13 547	1.41 548	2.26 550	12.72 569	11.41 571	16.43 576	11.15 571	3.75 555	4.36 558	3.18 538	1.82 557	0.98 553	1.73 560	1.21 556	2.97 563	1.27 551

JetRed	3.29 556	4.93 567	10.17 566	1.45 545	1.72 556	7.44 566	5.05 567	3.06 556	2.12 547	2.41 551	2.39 537	2.99 543	2.37 544	3.51 550	6.44 562	1.32 550	1.90 561	1.37 550	1.23 557	2.21 558	1.76 560

anonymity	0.80 462	0.66 345	1.29 95	0.59 493	0.75 517	0.67 373	0.52 445	0.95 440	0.71 383	0.94 490	0.70 412	0.67 360	0.87 479	0.71 283	1.35 478	0.64 523	0.62 529	0.58 518	1.44 558	0.60 513	0.65 520

LVE	1.96 542	2.17 563	3.14 516	1.68 549	1.80 557	1.63 528	1.03 526	2.34 551	2.81 554	1.25 518	2.89 548	4.24 554	1.29 511	2.79 535	1.44 485	2.85 563	0.91 550	1.18 542	1.46 559	1.23 540	1.10 547

IGEV-RUCA	2.28 544	0.30 133	1.15 74	0.40 391	1.86 558	2.06 546	1.90 553	1.36 528	1.80 543	3.70 563	3.76 557	5.02 559	8.19 568	2.12 484	1.63 493	0.25 476	0.76 544	2.72 564	1.91 560	2.39 560	2.36 564

TCMNet-wrong-test	5.51 564	6.62 570	6.20 559	13.02 576	11.90 570	7.14 565	5.53 568	6.99 570	1.44 529	2.65 554	3.10 552	8.37 567	5.95 563	4.75 560	6.05 561	3.07 564	0.98 553	2.38 563	1.99 561	6.62 571	5.43 570

MFN_U_SF_RVC	1.55 534	2.39 564	3.16 518	0.65 504	0.41 445	1.12 505	0.46 425	1.23 521	1.33 523	1.61 535	1.20 497	1.43 521	0.98 494	1.76 426	1.97 505	1.90 558	1.80 557	1.98 561	2.15 562	1.63 549	1.77 561

PML	23.15 581	16.83 576	7.78 562	5.49 567	9.93 567	51.13 589	104.50 589	5.76 567	13.62 572	37.30 589	105.93 589	30.86 589	23.50 584	12.07 573	7.87 566	6.30 570	2.12 564	6.32 572	2.43 563	10.44 575	2.90 565

MADNet++	2.79 549	2.11 559	2.97 501	2.49 561	2.28 559	2.95 556	2.31 557	2.67 553	2.47 550	3.03 560	3.13 553	2.70 541	2.92 548	4.10 555	4.48 553	2.68 562	2.24 565	3.04 567	2.44 564	2.37 559	2.34 563

BEATNet-Init1	12.10 571	11.19 572	27.29 585	2.99 565	3.51 561	21.84 584	11.10 570	14.34 577	13.83 574	20.34 580	20.33 582	26.35 588	20.03 579	19.06 582	14.80 577	1.74 556	1.81 558	2.05 562	2.49 565	3.69 566	3.12 566

tt	4.93 562	0.27 90	4.20 548	2.29 560	1.58 554	10.20 569	16.97 574	9.42 572	5.02 559	1.67 536	1.28 502	4.68 557	5.03 560	3.37 549	5.92 560	6.16 569	9.47 576	2.82 565	3.18 566	3.60 565	1.53 558

USTest	8.10 567	7.17 571	8.96 564	9.25 571	9.05 566	15.27 572	23.78 576	9.96 573	9.47 566	5.94 567	6.75 564	7.80 566	7.48 566	8.83 570	11.21 572	2.21 561	3.56 566	2.86 566	3.20 567	5.02 569	4.16 567

Anonymous_2	0.74 444	0.32 150	1.65 162	0.33 266	0.30 341	0.67 373	0.32 336	0.69 215	0.46 134	0.48 224	0.41 166	0.84 441	0.58 404	0.51 208	0.40 276	0.32 496	0.38 503	1.43 552	3.69 568	0.80 527	0.27 410

DGSMNet	2.89 552	0.63 327	3.18 521	3.43 566	4.17 564	2.57 554	6.98 569	0.97 454	0.83 462	0.56 317	1.86 524	0.79 423	0.62 425	1.64 408	1.39 481	4.61 566	5.01 569	5.17 570	4.71 569	4.44 568	4.19 568

DPSM_ROB	12.34 572	11.21 574	12.51 569	12.91 574	12.80 572	19.84 581	28.28 583	14.38 578	14.28 575	10.58 569	11.26 568	12.03 574	11.85 574	13.15 577	15.34 578	7.11 572	8.31 573	6.50 573	7.35 570	8.84 573	8.31 575

DPSM	12.34 572	11.21 574	12.51 569	12.91 574	12.80 572	19.84 581	28.28 583	14.38 578	14.28 575	10.58 569	11.26 568	12.03 574	11.85 574	13.15 577	15.34 578	7.11 572	8.31 573	6.50 573	7.35 570	8.84 573	8.31 575

DGTPSM_ROB	8.89 569	5.62 568	12.25 568	5.92 568	11.32 568	8.54 567	24.18 577	6.40 568	13.49 570	5.15 565	11.46 570	6.19 564	10.92 571	7.00 565	13.72 573	4.47 565	7.65 570	3.92 568	7.45 572	4.38 567	7.87 573

DPSMNet_ROB	9.48 570	5.64 569	13.01 572	8.82 570	11.82 569	8.54 567	24.20 578	6.41 569	13.65 573	5.32 566	11.47 571	6.33 565	10.92 571	7.69 566	13.89 574	7.25 574	8.19 572	5.06 569	7.78 573	5.31 570	8.26 574

DPSimNet_ROB	17.97 577	20.20 583	24.98 581	17.62 577	15.92 575	21.53 583	21.00 575	13.70 575	15.61 577	23.89 585	14.69 574	22.87 582	24.58 588	12.70 576	14.56 575	18.48 579	12.91 578	20.21 579	12.05 574	17.76 576	14.17 578

U	3.37 558	0.17 1	0.91 52	0.26 100	13.79 574	19.19 578	0.15 22	0.41 33	0.31 7	0.17 11	0.18 16	0.27 111	0.15 20	0.21 2	0.16 4	0.09 69	0.06 20	17.88 578	12.81 575	0.10 50	0.08 34

HanzoNet	7.64 566	2.86 565	5.05 553	7.01 569	3.97 563	2.18 549	1.34 542	3.37 562	4.05 557	13.17 573	10.58 566	10.73 570	16.52 577	8.45 569	10.51 571	10.48 575	9.72 577	5.59 571	13.46 576	6.84 572	6.83 572

LSM0	26.58 585	22.63 587	25.88 583	30.13 585	52.21 589	39.94 588	56.74 586	28.97 587	28.72 587	21.14 582	22.26 584	24.43 586	23.88 585	26.54 588	30.87 588	14.32 578	16.55 579	13.12 577	14.71 577	17.92 579	20.60 583

CasAABBNet	24.81 583	22.53 585	24.83 580	26.08 583	25.74 581	39.86 586	57.06 588	28.87 586	28.83 588	21.16 583	22.54 585	24.22 584	23.89 586	26.38 586	30.87 588	14.25 576	16.71 580	13.09 575	14.81 578	17.78 577	16.71 579

Selective-RAFT-Error	24.87 584	22.59 586	25.14 582	26.13 584	25.82 582	39.93 587	57.03 587	28.97 587	28.95 589	21.21 584	22.65 586	24.25 585	23.98 587	26.43 587	30.83 587	14.27 577	16.71 580	13.10 576	14.82 579	17.82 578	16.76 580

ASD4	21.52 579	19.65 578	22.13 577	22.45 581	16.42 576	23.29 585	30.71 585	33.06 589	17.47 580	24.18 586	14.11 573	21.71 581	15.88 576	21.06 584	18.11 580	19.78 580	17.78 582	26.52 582	20.33 580	27.03 582	18.73 582

HaxPig	19.86 578	22.40 584	22.34 578	17.95 578	17.95 577	11.77 570	11.89 571	16.02 580	15.89 578	21.10 581	21.41 583	18.74 580	18.39 578	20.08 583	19.69 581	23.63 585	23.22 583	24.06 580	23.69 581	23.00 581	23.95 584

LRCNet_RVC	13.74 575	19.30 577	12.75 571	19.46 579	12.69 571	1.86 536	0.41 392	12.33 574	1.05 500	15.77 575	18.83 581	12.62 576	8.70 569	12.21 574	9.62 569	22.22 581	8.37 575	25.85 581	24.01 582	19.32 580	17.44 581

MEDIAN_ROB	23.96 582	27.05 588	26.39 584	22.16 580	22.13 579	16.12 574	13.97 572	20.24 581	20.05 581	25.50 587	25.31 587	22.96 583	22.63 583	24.39 585	23.24 585	28.20 586	27.23 587	28.62 583	27.75 583	27.50 583	27.76 585

AVERAGE_ROB	26.93 586	30.34 589	29.27 586	25.82 582	25.34 580	19.48 580	15.17 573	23.55 585	23.00 586	28.45 588	27.87 588	26.25 587	25.86 589	26.96 589	25.55 586	31.30 587	30.07 588	31.76 584	30.81 584	30.79 587	30.93 586

Anonymous_1	22.91 580	11.20 573	12.13 567	12.75 573	26.28 583	19.43 579	27.92 582	14.08 576	13.61 571	14.96 574	10.58 566	11.26 572	11.19 573	12.55 575	14.57 576	38.28 588	7.88 571	34.96 585	63.99 585	89.57 589	10.94 577

FADE	15.89 576	3.00 566	8.70 563	2.11 558	2.94 560	1.19 512	0.91 515	5.00 565	2.49 551	1.25 518	1.19 496	3.05 544	7.02 565	8.02 567	5.31 559	94.83 589	35.90 589	65.83 586	66.18 586	1.66 550	1.30 552

xxxxx1	28.96 587	20.11 580	14.07 574	49.74 586	39.15 586	18.98 575	26.64 579	21.94 582	20.21 582	16.45 576	17.48 578	18.36 577	21.56 580	16.21 579	20.88 582	23.07 582	26.55 584	66.40 587	78.70 587	30.27 584	32.51 587

tt_ll	28.96 587	20.11 580	14.07 574	49.74 586	39.15 586	18.98 575	26.64 579	21.94 582	20.21 582	16.45 576	17.48 578	18.36 577	21.56 580	16.21 579	20.88 582	23.07 582	26.55 584	66.40 587	78.70 587	30.27 584	32.51 587

ff	28.96 587	20.11 580	14.07 574	49.74 586	39.15 586	18.98 575	26.64 579	21.94 582	20.21 582	16.45 576	17.48 578	18.36 577	21.56 580	16.21 579	20.88 582	23.07 582	26.55 584	66.40 587	78.70 587	30.27 584	32.51 587

test_example2	115.39 590	123.23 590	94.57 589	115.52 589	123.55 590	101.63 590	114.33 590	53.41 590	99.48 590	134.90 590	135.05 590	85.83 590	85.11 590	111.32 590	106.15 590	152.55 590	205.26 590	99.78 590	114.96 590	140.96 590	110.20 590

ccccc	291.34 591	297.21 591	347.09 591	374.70 591	380.44 591	203.92 591	213.88 591	216.32 591	172.72 591	203.37 591	218.57 591	215.01 591	258.31 591	312.78 591	341.56 591	412.57 591	356.13 591	256.09 591	227.69 591	428.88 591	389.64 591

Low-res two-view benchmark