Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.07 3	0.16 458	0.17 348	0.11 1	0.05 1	0.06 7	0.11 44	0.08 3	0.08 8	0.06 7	0.06 10	0.05 1	0.05 9	0.09 32	0.08 14	0.08 293	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 93	0.04 28

CREStereo	0.09 72	0.05 11	0.08 18	0.11 1	0.06 11	0.14 267	0.14 152	0.14 70	0.10 29	0.09 85	0.13 168	0.09 116	0.08 134	0.12 175	0.10 108	0.08 293	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.06 179	0.06 184
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
UCFNet_RVC	0.15 339	0.08 224	0.13 204	0.11 1	0.10 328	0.20 400	0.10 25	0.24 302	0.23 300	0.17 298	0.21 294	0.24 385	0.15 326	0.18 353	0.15 327	0.12 440	0.07 364	0.11 425	0.13 468	0.11 425	0.10 400

trnet	0.08 39	0.05 11	0.07 3	0.12 4	0.05 1	0.12 199	0.10 25	0.13 56	0.10 29	0.08 57	0.13 168	0.09 116	0.08 134	0.11 99	0.10 108	0.08 293	0.05 153	0.05 23	0.03 1	0.06 179	0.05 108

CFNet-ft	0.14 298	0.07 113	0.15 284	0.12 4	0.09 223	0.17 344	0.18 353	0.22 261	0.24 310	0.17 298	0.26 365	0.24 385	0.14 305	0.16 297	0.15 327	0.11 414	0.06 296	0.08 268	0.09 374	0.09 371	0.08 329

PMTNet	0.09 72	0.05 11	0.09 61	0.12 4	0.06 11	0.13 228	0.14 152	0.16 119	0.11 52	0.09 85	0.13 168	0.10 147	0.07 98	0.14 252	0.10 108	0.15 480	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.07 245	0.06 184

CFNet_RVC	0.14 298	0.07 113	0.15 284	0.12 4	0.09 223	0.17 344	0.18 353	0.22 261	0.24 310	0.17 298	0.26 365	0.24 385	0.14 305	0.16 297	0.15 327	0.11 414	0.06 296	0.08 268	0.09 374	0.09 371	0.08 329

2.75w_new	0.07 3	0.07 113	0.07 3	0.13 8	0.06 11	0.08 46	0.08 7	0.18 181	0.13 109	0.08 57	0.08 66	0.06 14	0.06 34	0.09 32	0.11 165	0.04 6	0.04 20	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

G2L-ROB	0.13 268	0.07 113	0.13 204	0.13 8	0.08 123	0.14 267	0.17 306	0.25 322	0.19 233	0.20 366	0.19 267	0.20 333	0.14 305	0.18 353	0.16 346	0.08 293	0.05 153	0.06 97	0.05 104	0.08 310	0.09 373

IGEV	0.08 39	0.04 1	0.09 61	0.13 8	0.06 11	0.09 78	0.12 67	0.14 70	0.10 29	0.06 7	0.09 86	0.07 62	0.05 9	0.09 32	0.09 41	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 93	0.04 28

xyz-stereo-finetune2	0.11 170	0.07 113	0.13 204	0.13 8	0.07 62	0.11 159	0.19 395	0.17 154	0.12 79	0.15 257	0.15 194	0.17 292	0.13 273	0.13 225	0.11 165	0.05 24	0.04 20	0.07 191	0.05 104	0.04 13	0.06 184

G2L-Stereo_test	0.14 298	0.07 113	0.11 134	0.13 8	0.08 123	0.12 199	0.17 306	0.31 417	0.28 375	0.21 381	0.23 313	0.20 333	0.16 347	0.17 336	0.19 390	0.07 234	0.05 153	0.05 23	0.05 104	0.07 245	0.07 260

S2M2	0.09 72	0.08 224	0.11 134	0.13 8	0.10 328	0.08 46	0.06 1	0.10 14	0.10 29	0.10 115	0.10 109	0.09 116	0.09 159	0.11 99	0.11 165	0.13 457	0.07 364	0.08 268	0.09 374	0.10 405	0.08 329

GREAT-IGEV	0.07 3	0.06 46	0.09 61	0.13 8	0.07 62	0.07 22	0.14 152	0.10 14	0.09 19	0.06 7	0.08 66	0.06 14	0.05 9	0.10 54	0.07 1	0.05 24	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 93	0.04 28

HI	0.11 170	0.06 46	0.12 172	0.13 8	0.09 223	0.09 78	0.14 152	0.22 261	0.11 52	0.20 366	0.17 230	0.14 230	0.10 181	0.16 297	0.09 41	0.05 24	0.04 20	0.07 191	0.08 331	0.07 245	0.06 184

CoSv	0.11 170	0.06 46	0.12 172	0.13 8	0.09 223	0.09 78	0.14 152	0.22 261	0.11 52	0.20 366	0.17 230	0.14 230	0.10 181	0.16 297	0.09 41	0.05 24	0.04 20	0.07 191	0.08 331	0.07 245	0.06 184

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 18	0.13 8	0.05 1	0.09 78	0.13 104	0.06 1	0.09 19	0.05 1	0.05 7	0.06 14	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 93	0.04 28

DualNet (step1)	0.17 388	0.12 401	0.21 417	0.13 8	0.14 450	0.18 360	0.14 152	0.28 373	0.24 310	0.21 381	0.21 294	0.24 385	0.20 414	0.16 297	0.16 346	0.15 480	0.06 296	0.14 471	0.14 473	0.15 481	0.13 452

test_sample9	0.18 403	0.12 401	0.21 417	0.13 8	0.14 450	0.18 360	0.14 152	0.28 373	0.24 310	0.21 381	0.21 294	0.24 385	0.20 414	0.19 378	0.18 376	0.15 480	0.30 528	0.14 471	0.14 473	0.15 481	0.13 452

test_sample8	0.20 423	0.12 401	0.21 417	0.13 8	0.14 450	0.18 360	0.14 152	0.32 422	0.21 268	0.28 456	0.22 309	0.36 474	0.26 456	0.19 378	0.18 376	0.15 480	0.30 528	0.14 471	0.14 473	0.15 481	0.13 452

LoS	0.09 72	0.05 11	0.11 134	0.13 8	0.07 62	0.14 267	0.11 44	0.15 94	0.15 148	0.09 85	0.09 86	0.12 188	0.09 159	0.15 270	0.10 108	0.07 234	0.05 153	0.05 23	0.03 1	0.05 93	0.05 108
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.08 39	0.04 1	0.07 3	0.13 8	0.07 62	0.09 78	0.12 67	0.14 70	0.14 131	0.10 115	0.14 181	0.08 89	0.07 98	0.10 54	0.11 165	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.05 104	0.04 13	0.04 28
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.09 72	0.04 1	0.08 18	0.13 8	0.06 11	0.11 159	0.13 104	0.15 94	0.19 233	0.11 149	0.15 194	0.10 147	0.07 98	0.12 175	0.09 41	0.07 234	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.06 179	0.05 108

ACVNet	0.15 339	0.09 294	0.15 284	0.13 8	0.12 409	0.14 267	0.20 413	0.22 261	0.34 419	0.17 298	0.26 365	0.21 342	0.17 371	0.18 353	0.21 413	0.07 234	0.06 296	0.06 97	0.06 176	0.08 310	0.06 184

GANet-RSSM	0.14 298	0.07 113	0.13 204	0.13 8	0.08 123	0.14 267	0.18 353	0.23 279	0.21 268	0.17 298	0.25 352	0.24 385	0.16 347	0.16 297	0.16 346	0.10 383	0.06 296	0.07 191	0.08 331	0.08 310	0.07 260

xyz-stereo-finetune	0.11 170	0.08 224	0.13 204	0.14 26	0.06 11	0.10 119	0.19 395	0.18 181	0.19 233	0.12 181	0.14 181	0.15 255	0.11 211	0.13 225	0.12 222	0.05 24	0.04 20	0.07 191	0.05 104	0.04 13	0.05 108

LG-Stereo_L2	0.07 3	0.05 11	0.10 92	0.14 26	0.06 11	0.07 22	0.12 67	0.09 9	0.10 29	0.06 7	0.04 1	0.05 1	0.05 9	0.08 13	0.08 14	0.05 24	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 3	0.05 11	0.11 134	0.14 26	0.06 11	0.07 22	0.12 67	0.09 9	0.08 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 13	0.08 14	0.05 24	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

SGD-Stereo	0.08 39	0.05 11	0.10 92	0.14 26	0.06 11	0.12 199	0.12 67	0.11 24	0.12 79	0.07 28	0.09 86	0.09 116	0.09 159	0.08 13	0.08 14	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 93	0.04 28

HUF	0.08 39	0.05 11	0.08 18	0.14 26	0.06 11	0.09 78	0.13 104	0.13 56	0.13 109	0.07 28	0.07 33	0.09 116	0.06 34	0.10 54	0.09 41	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 93	0.04 28

IGEV-RUCA	0.08 39	0.06 46	0.11 134	0.14 26	0.09 223	0.10 119	0.12 67	0.10 14	0.12 79	0.06 7	0.07 33	0.08 89	0.06 34	0.09 32	0.08 14	0.06 108	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.05 93	0.06 184

DEFOM-Stereo	0.07 3	0.05 11	0.07 3	0.14 26	0.06 11	0.09 78	0.13 104	0.07 2	0.13 109	0.06 7	0.07 33	0.06 14	0.05 9	0.10 54	0.09 41	0.05 24	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

Occ-G	0.08 39	0.05 11	0.07 3	0.14 26	0.07 62	0.09 78	0.14 152	0.14 70	0.15 148	0.07 28	0.12 153	0.07 62	0.05 9	0.09 32	0.10 108	0.06 108	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.05 93	0.06 184

test_sample7	0.16 366	0.10 359	0.16 325	0.14 26	0.12 409	0.16 321	0.17 306	0.28 373	0.24 310	0.21 381	0.21 294	0.24 385	0.20 414	0.16 297	0.16 346	0.12 440	0.06 296	0.10 395	0.09 374	0.11 425	0.10 400

test_sample3	0.14 298	0.08 224	0.15 284	0.14 26	0.09 223	0.20 400	0.17 306	0.27 349	0.18 212	0.17 298	0.22 309	0.19 316	0.15 326	0.17 336	0.14 293	0.09 346	0.06 296	0.07 191	0.06 176	0.09 371	0.08 329

test_sample2	0.13 268	0.07 113	0.12 172	0.14 26	0.08 123	0.16 321	0.18 353	0.21 238	0.16 174	0.14 233	0.21 294	0.20 333	0.15 326	0.15 270	0.13 257	0.08 293	0.06 296	0.07 191	0.06 176	0.08 310	0.08 329

test_sample1	0.13 268	0.07 113	0.14 248	0.14 26	0.08 123	0.19 381	0.17 306	0.20 221	0.15 148	0.14 233	0.22 309	0.18 307	0.16 347	0.17 336	0.15 327	0.07 234	0.06 296	0.06 97	0.06 176	0.08 310	0.08 329

CAS++	0.11 170	0.07 113	0.11 134	0.14 26	0.10 328	0.13 228	0.14 152	0.24 302	0.14 131	0.11 149	0.09 86	0.11 167	0.07 98	0.14 252	0.09 41	0.11 414	0.09 419	0.09 350	0.07 265	0.07 245	0.08 329
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.14 298	0.07 113	0.18 380	0.14 26	0.08 123	0.17 344	0.17 306	0.27 349	0.27 359	0.19 345	0.20 277	0.19 316	0.15 326	0.15 270	0.17 363	0.08 293	0.05 153	0.07 191	0.06 176	0.08 310	0.07 260

tta	0.14 298	0.07 113	0.18 380	0.14 26	0.08 123	0.17 344	0.17 306	0.27 349	0.27 359	0.19 345	0.20 277	0.19 316	0.15 326	0.15 270	0.17 363	0.08 293	0.05 153	0.07 191	0.06 176	0.06 179	0.06 184

qqq1	0.14 298	0.07 113	0.18 380	0.14 26	0.08 123	0.17 344	0.17 306	0.27 349	0.27 359	0.19 345	0.20 277	0.19 316	0.15 326	0.15 270	0.12 222	0.08 293	0.05 153	0.05 23	0.05 104	0.06 179	0.06 184

fff1	0.14 298	0.07 113	0.18 380	0.14 26	0.08 123	0.17 344	0.17 306	0.27 349	0.27 359	0.19 345	0.20 277	0.19 316	0.15 326	0.15 270	0.12 222	0.08 293	0.05 153	0.05 23	0.05 104	0.06 179	0.06 184

11t1	0.12 241	0.07 113	0.14 248	0.14 26	0.08 123	0.17 344	0.15 221	0.19 208	0.15 148	0.15 257	0.15 194	0.17 292	0.16 347	0.15 270	0.13 257	0.08 293	0.05 153	0.06 97	0.05 104	0.08 310	0.07 260

IGEV_Zeroshot_test	0.09 72	0.05 11	0.13 204	0.14 26	0.08 123	0.12 199	0.13 104	0.17 154	0.11 52	0.10 115	0.06 10	0.09 116	0.06 34	0.11 99	0.09 41	0.06 108	0.04 20	0.06 97	0.06 176	0.05 93	0.05 108

AEACV	0.09 72	0.05 11	0.08 18	0.14 26	0.13 434	0.14 267	0.13 104	0.15 94	0.09 19	0.07 28	0.09 86	0.07 62	0.08 134	0.10 54	0.09 41	0.06 108	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.05 93	0.04 28

iinet-f	0.17 388	0.07 113	0.46 503	0.14 26	0.10 328	0.21 411	0.14 152	0.27 349	0.23 300	0.22 395	0.25 352	0.21 342	0.16 347	0.18 353	0.22 426	0.09 346	0.07 364	0.07 191	0.06 176	0.09 371	0.10 400

CES	0.08 39	0.04 1	0.08 18	0.14 26	0.07 62	0.09 78	0.14 152	0.11 24	0.09 19	0.08 57	0.09 86	0.11 167	0.07 98	0.12 175	0.08 14	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 93	0.05 108

EGLCR-Stereo	0.08 39	0.05 11	0.08 18	0.14 26	0.07 62	0.11 159	0.12 67	0.11 24	0.16 174	0.06 7	0.05 7	0.07 62	0.05 9	0.10 54	0.11 165	0.06 108	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.04 13	0.04 28

knoymous	0.11 170	0.06 46	0.12 172	0.14 26	0.07 62	0.15 293	0.13 104	0.20 221	0.14 131	0.11 149	0.17 230	0.13 211	0.09 159	0.14 252	0.11 165	0.09 346	0.05 153	0.06 97	0.05 104	0.07 245	0.07 260

riskmin	0.11 170	0.06 46	0.13 204	0.14 26	0.08 123	0.14 267	0.14 152	0.18 181	0.15 148	0.12 181	0.15 194	0.17 292	0.11 211	0.14 252	0.12 222	0.09 346	0.05 153	0.07 191	0.05 104	0.08 310	0.08 329

x	0.13 268	0.08 224	0.15 284	0.14 26	0.08 123	0.19 381	0.14 152	0.22 261	0.21 268	0.15 257	0.20 277	0.20 333	0.18 384	0.18 353	0.18 376	0.07 234	0.05 153	0.06 97	0.06 176	0.07 245	0.07 260

iRaft-Stereo_20w	0.09 72	0.05 11	0.13 204	0.14 26	0.09 223	0.12 199	0.15 221	0.19 208	0.11 52	0.11 149	0.08 66	0.08 89	0.05 9	0.10 54	0.09 41	0.06 108	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.06 179	0.05 108

CrosDoStereo	0.12 241	0.07 113	0.12 172	0.14 26	0.09 223	0.12 199	0.15 221	0.17 154	0.22 290	0.19 345	0.24 325	0.15 255	0.11 211	0.11 99	0.12 222	0.06 108	0.05 153	0.07 191	0.07 265	0.05 93	0.05 108

DeepStereo_LL	0.12 241	0.07 113	0.12 172	0.14 26	0.09 223	0.12 199	0.15 221	0.17 154	0.22 290	0.19 345	0.24 325	0.15 255	0.11 211	0.11 99	0.12 222	0.06 108	0.05 153	0.07 191	0.07 265	0.05 93	0.05 108

DEmStereo	0.12 241	0.06 46	0.14 248	0.14 26	0.10 328	0.16 321	0.15 221	0.16 119	0.24 310	0.17 298	0.23 313	0.12 188	0.14 305	0.12 175	0.14 293	0.05 24	0.04 20	0.07 191	0.06 176	0.05 93	0.05 108

DRaft	0.12 241	0.06 46	0.12 172	0.14 26	0.09 223	0.14 267	0.17 306	0.21 238	0.30 388	0.18 330	0.27 382	0.10 147	0.16 347	0.11 99	0.12 222	0.05 24	0.04 20	0.07 191	0.07 265	0.05 93	0.05 108

AnonymousM	0.10 131	0.06 46	0.10 92	0.14 26	0.07 62	0.09 78	0.13 104	0.19 208	0.14 131	0.13 210	0.12 153	0.09 116	0.08 134	0.13 225	0.10 108	0.08 293	0.05 153	0.08 268	0.05 104	0.05 93	0.05 108

XX-TBD	0.09 72	0.06 46	0.07 3	0.14 26	0.07 62	0.13 228	0.16 280	0.14 70	0.14 131	0.11 149	0.12 153	0.09 116	0.08 134	0.10 54	0.10 108	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 179	0.05 108

222	0.16 366	0.07 113	0.15 284	0.14 26	0.08 123	0.25 451	0.18 353	0.30 401	0.21 268	0.18 330	0.29 407	0.17 292	0.16 347	0.16 297	0.44 525	0.10 383	0.05 153	0.07 191	0.06 176	0.08 310	0.08 329

xxxx	0.15 339	0.07 113	0.14 248	0.14 26	0.08 123	0.24 443	0.18 353	0.32 422	0.20 254	0.14 233	0.28 392	0.22 360	0.14 305	0.15 270	0.29 486	0.09 346	0.05 153	0.07 191	0.07 265	0.08 310	0.08 329

hitnet-ft	0.18 403	0.10 359	0.17 348	0.14 26	0.09 223	0.27 469	0.20 413	0.25 322	0.26 347	0.24 421	0.32 426	0.32 457	0.23 435	0.24 448	0.21 413	0.12 440	0.07 364	0.10 395	0.08 331	0.12 440	0.11 422

HITNet	0.11 170	0.06 46	0.12 172	0.14 26	0.06 11	0.12 199	0.10 25	0.18 181	0.18 212	0.13 210	0.17 230	0.15 255	0.11 211	0.15 270	0.14 293	0.06 108	0.04 20	0.04 1	0.04 31	0.06 179	0.05 108
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
qwe	0.08 39	0.08 224	0.07 3	0.15 63	0.06 11	0.07 22	0.10 25	0.18 181	0.12 79	0.07 28	0.07 33	0.06 14	0.06 34	0.10 54	0.09 41	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

depthmonostereo	0.09 72	0.06 46	0.09 61	0.15 63	0.06 11	0.11 159	0.13 104	0.14 70	0.15 148	0.10 115	0.10 109	0.09 116	0.11 211	0.08 13	0.09 41	0.06 108	0.05 153	0.06 97	0.04 31	0.04 13	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 72	0.05 11	0.08 18	0.15 63	0.06 11	0.11 159	0.12 67	0.14 70	0.16 174	0.11 149	0.11 139	0.09 116	0.10 181	0.11 99	0.11 165	0.06 108	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.03 1	0.03 1

2.25w	0.07 3	0.07 113	0.08 18	0.15 63	0.06 11	0.08 46	0.09 17	0.10 14	0.15 148	0.08 57	0.10 109	0.07 62	0.06 34	0.09 32	0.10 108	0.05 24	0.04 20	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.04 28

4.25_new	0.07 3	0.08 224	0.09 61	0.15 63	0.06 11	0.08 46	0.08 7	0.14 70	0.08 8	0.07 28	0.07 33	0.06 14	0.06 34	0.12 175	0.10 108	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

4.5w_new	0.07 3	0.08 224	0.09 61	0.15 63	0.06 11	0.08 46	0.08 7	0.14 70	0.08 8	0.07 28	0.07 33	0.06 14	0.06 34	0.12 175	0.10 108	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

4.5_new	0.07 3	0.09 294	0.08 18	0.15 63	0.07 62	0.07 22	0.10 25	0.14 70	0.11 52	0.06 7	0.08 66	0.06 14	0.06 34	0.08 13	0.10 108	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 3	0.09 294	0.08 18	0.15 63	0.07 62	0.07 22	0.10 25	0.14 70	0.11 52	0.06 7	0.08 66	0.06 14	0.06 34	0.08 13	0.10 108	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 3	0.08 224	0.09 61	0.15 63	0.06 11	0.08 46	0.08 7	0.14 70	0.08 8	0.07 28	0.07 33	0.06 14	0.06 34	0.12 175	0.10 108	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

3.25w_new	0.07 3	0.06 46	0.08 18	0.15 63	0.06 11	0.10 119	0.07 3	0.12 40	0.11 52	0.08 57	0.07 33	0.07 62	0.06 34	0.11 99	0.10 108	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

3.25w	0.07 3	0.06 46	0.08 18	0.15 63	0.06 11	0.10 119	0.07 3	0.12 40	0.11 52	0.08 57	0.07 33	0.07 62	0.06 34	0.11 99	0.10 108	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

3.5w_stereo	0.07 3	0.07 113	0.07 3	0.15 63	0.07 62	0.09 78	0.06 1	0.14 70	0.11 52	0.08 57	0.07 33	0.06 14	0.07 98	0.10 54	0.09 41	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 3	0.06 46	0.06 1	0.15 63	0.06 11	0.08 46	0.09 17	0.13 56	0.09 19	0.09 85	0.07 33	0.06 14	0.06 34	0.09 32	0.08 14	0.05 24	0.04 20	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.04 28

xyz-stereo	0.14 298	0.07 113	0.22 426	0.15 63	0.05 1	0.22 424	0.15 221	0.17 154	0.31 397	0.15 257	0.28 392	0.26 407	0.17 371	0.13 225	0.12 222	0.05 24	0.05 153	0.06 97	0.05 104	0.04 13	0.04 28

MLG-Stereo_test3	0.07 3	0.05 11	0.10 92	0.15 63	0.06 11	0.07 22	0.10 25	0.08 3	0.06 4	0.06 7	0.04 1	0.06 14	0.06 34	0.08 13	0.10 108	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 93	0.06 184

MLG-Stereo_test2	0.07 3	0.04 1	0.10 92	0.15 63	0.06 11	0.07 22	0.11 44	0.09 9	0.04 2	0.06 7	0.05 7	0.06 14	0.04 1	0.08 13	0.09 41	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 93	0.05 108

LG-G_1	0.07 3	0.04 1	0.11 134	0.15 63	0.06 11	0.09 78	0.08 7	0.08 3	0.06 4	0.06 7	0.06 10	0.07 62	0.07 98	0.11 99	0.08 14	0.07 234	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 93	0.06 184

LG-G	0.07 3	0.04 1	0.11 134	0.15 63	0.06 11	0.09 78	0.08 7	0.08 3	0.06 4	0.06 7	0.06 10	0.07 62	0.07 98	0.11 99	0.08 14	0.07 234	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 93	0.06 184

LGtest1	0.07 3	0.05 11	0.11 134	0.15 63	0.06 11	0.07 22	0.09 17	0.08 3	0.06 4	0.06 7	0.04 1	0.06 14	0.07 98	0.10 54	0.09 41	0.07 234	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 179	0.06 184

SCV	0.08 39	0.09 294	0.08 18	0.15 63	0.08 123	0.10 119	0.12 67	0.11 24	0.12 79	0.07 28	0.07 33	0.06 14	0.04 1	0.10 54	0.08 14	0.05 24	0.05 153	0.06 97	0.04 31	0.06 179	0.04 28

AIO_rvc	0.07 3	0.06 46	0.08 18	0.15 63	0.06 11	0.08 46	0.14 152	0.09 9	0.08 8	0.07 28	0.08 66	0.07 62	0.04 1	0.10 54	0.08 14	0.05 24	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

AIO_test	0.07 3	0.06 46	0.07 3	0.15 63	0.07 62	0.07 22	0.14 152	0.10 14	0.10 29	0.07 28	0.07 33	0.06 14	0.05 9	0.08 13	0.10 108	0.05 24	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

castereo++	0.08 39	0.06 46	0.08 18	0.15 63	0.05 1	0.14 267	0.11 44	0.11 24	0.15 148	0.07 28	0.07 33	0.08 89	0.06 34	0.08 13	0.08 14	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

castereo	0.09 72	0.06 46	0.11 134	0.15 63	0.06 11	0.11 159	0.14 152	0.14 70	0.18 212	0.08 57	0.10 109	0.11 167	0.08 134	0.09 32	0.10 108	0.05 24	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

MonSter	0.07 3	0.06 46	0.06 1	0.15 63	0.05 1	0.08 46	0.10 25	0.15 94	0.15 148	0.05 1	0.06 10	0.05 1	0.06 34	0.07 3	0.09 41	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

GIP-stereo	0.08 39	0.06 46	0.11 134	0.15 63	0.07 62	0.09 78	0.13 104	0.15 94	0.11 52	0.07 28	0.08 66	0.05 1	0.04 1	0.10 54	0.07 1	0.05 24	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 93	0.04 28

tt45	0.09 72	0.06 46	0.11 134	0.15 63	0.07 62	0.12 199	0.15 221	0.13 56	0.12 79	0.09 85	0.06 10	0.08 89	0.06 34	0.13 225	0.10 108	0.06 108	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.05 93	0.06 184

999	0.09 72	0.06 46	0.13 204	0.15 63	0.08 123	0.10 119	0.14 152	0.15 94	0.12 79	0.10 115	0.08 66	0.08 89	0.08 134	0.16 297	0.10 108	0.06 108	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.04 13	0.06 184

PAM_32	0.10 131	0.06 46	0.17 348	0.15 63	0.08 123	0.10 119	0.15 221	0.14 70	0.16 174	0.09 85	0.08 66	0.10 147	0.07 98	0.14 252	0.09 41	0.06 108	0.05 153	0.06 97	0.06 176	0.05 93	0.06 184

PAM	0.10 131	0.06 46	0.17 348	0.15 63	0.09 223	0.10 119	0.16 280	0.15 94	0.16 174	0.12 181	0.09 86	0.10 147	0.07 98	0.13 225	0.09 41	0.06 108	0.05 153	0.06 97	0.06 176	0.05 93	0.06 184

dual_stereo	0.07 3	0.05 11	0.08 18	0.15 63	0.05 1	0.05 3	0.13 104	0.12 40	0.08 8	0.07 28	0.06 10	0.05 1	0.05 9	0.07 3	0.09 41	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

UGAM-zero	0.10 131	0.05 11	0.15 284	0.15 63	0.08 123	0.10 119	0.13 104	0.20 221	0.15 148	0.11 149	0.15 194	0.07 62	0.08 134	0.09 32	0.10 108	0.06 108	0.05 153	0.06 97	0.05 104	0.05 93	0.06 184

WCG-NET	0.08 39	0.05 11	0.10 92	0.15 63	0.06 11	0.11 159	0.14 152	0.13 56	0.14 131	0.07 28	0.09 86	0.07 62	0.06 34	0.13 225	0.08 14	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.04 31	0.04 13	0.03 1

model_zeroshot	0.10 131	0.05 11	0.12 172	0.15 63	0.09 223	0.13 228	0.14 152	0.20 221	0.14 131	0.11 149	0.10 109	0.12 188	0.07 98	0.12 175	0.11 165	0.07 234	0.06 296	0.06 97	0.05 104	0.06 179	0.06 184

GCAP-BAT	0.09 72	0.07 113	0.14 248	0.15 63	0.08 123	0.10 119	0.12 67	0.15 94	0.11 52	0.11 149	0.10 109	0.09 116	0.07 98	0.12 175	0.10 108	0.06 108	0.05 153	0.06 97	0.04 31	0.04 13	0.04 28

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 170	0.05 11	0.12 172	0.15 63	0.13 434	0.14 267	0.16 280	0.23 279	0.18 212	0.10 115	0.13 168	0.10 147	0.07 98	0.12 175	0.09 41	0.06 108	0.05 153	0.06 97	0.06 176	0.07 245	0.08 329

rvit_stereo_0080	0.10 131	0.08 224	0.15 284	0.15 63	0.10 328	0.07 22	0.15 221	0.16 119	0.16 174	0.11 149	0.10 109	0.15 255	0.09 159	0.12 175	0.10 108	0.09 346	0.07 364	0.07 191	0.06 176	0.07 245	0.05 108

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 72	0.10 359	0.32 478	0.15 63	0.06 11	0.08 46	0.14 152	0.11 24	0.10 29	0.07 28	0.07 33	0.06 14	0.04 1	0.11 99	0.07 1	0.12 440	0.04 20	0.07 191	0.05 104	0.05 93	0.05 108

IGEV-Stereo+	0.07 3	0.04 1	0.08 18	0.15 63	0.06 11	0.04 1	0.09 17	0.10 14	0.09 19	0.06 7	0.06 10	0.06 14	0.06 34	0.06 1	0.09 41	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 179	0.06 184

WCG-NET（raft）	0.08 39	0.05 11	0.10 92	0.15 63	0.06 11	0.11 159	0.13 104	0.15 94	0.12 79	0.08 57	0.07 33	0.06 14	0.06 34	0.13 225	0.08 14	0.05 24	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 93	0.04 28

test_sample4	0.14 298	0.08 224	0.15 284	0.15 63	0.08 123	0.19 381	0.18 353	0.26 335	0.18 212	0.17 298	0.26 365	0.18 307	0.15 326	0.17 336	0.13 257	0.08 293	0.06 296	0.08 268	0.06 176	0.09 371	0.08 329

MyStereo8	0.12 241	0.07 113	0.15 284	0.15 63	0.09 223	0.18 360	0.14 152	0.19 208	0.22 290	0.12 181	0.18 253	0.11 167	0.10 181	0.16 297	0.18 376	0.07 234	0.05 153	0.07 191	0.05 104	0.08 310	0.09 373

ttt	0.14 298	0.08 224	0.14 248	0.15 63	0.08 123	0.15 293	0.18 353	0.27 349	0.30 388	0.16 286	0.24 325	0.17 292	0.14 305	0.13 225	0.14 293	0.11 414	0.08 395	0.09 350	0.08 331	0.09 371	0.09 373

whm_eth	0.10 131	0.08 224	0.15 284	0.15 63	0.10 328	0.07 22	0.15 221	0.16 119	0.16 174	0.11 149	0.10 109	0.15 255	0.09 159	0.12 175	0.10 108	0.09 346	0.07 364	0.07 191	0.06 176	0.07 245	0.05 108

MIM_Stereo	0.10 131	0.07 113	0.11 134	0.15 63	0.07 62	0.07 22	0.12 67	0.20 221	0.14 131	0.13 210	0.14 181	0.09 116	0.05 9	0.12 175	0.08 14	0.05 24	0.06 296	0.07 191	0.06 176	0.06 179	0.05 108

Any-RAFT	0.10 131	0.05 11	0.10 92	0.15 63	0.07 62	0.13 228	0.14 152	0.21 238	0.15 148	0.11 149	0.12 153	0.13 211	0.10 181	0.13 225	0.10 108	0.07 234	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 179	0.05 108

LoS_RVC	0.08 39	0.05 11	0.07 3	0.15 63	0.07 62	0.08 46	0.15 221	0.12 40	0.11 52	0.08 57	0.09 86	0.06 14	0.09 159	0.10 54	0.09 41	0.05 24	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

Anonymous_2	0.22 444	0.17 468	0.28 456	0.15 63	0.16 477	0.33 490	0.22 440	0.23 279	0.18 212	0.23 409	0.24 325	0.26 407	0.27 462	0.27 459	0.24 449	0.22 517	0.26 524	0.17 491	0.17 499	0.16 492	0.18 503

HBP-ISP	0.18 403	0.13 429	0.17 348	0.15 63	0.11 380	0.08 46	0.13 104	0.28 373	0.30 388	0.22 395	0.33 432	0.21 342	0.25 449	0.23 437	0.18 376	0.15 480	0.17 502	0.21 505	0.17 499	0.10 405	0.09 373

fff	0.10 131	0.06 46	0.12 172	0.15 63	0.07 62	0.09 78	0.17 306	0.16 119	0.21 268	0.13 210	0.17 230	0.10 147	0.11 211	0.12 175	0.13 257	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 108

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 403	0.09 294	0.30 471	0.15 63	0.11 380	0.23 437	0.20 413	0.27 349	0.40 456	0.26 437	0.43 491	0.25 397	0.15 326	0.21 413	0.20 400	0.07 234	0.05 153	0.06 97	0.05 104	0.10 405	0.09 373

AACVNet	0.16 366	0.08 224	0.15 284	0.15 63	0.10 328	0.18 360	0.15 221	0.24 302	0.25 334	0.27 444	0.27 382	0.28 423	0.18 384	0.19 378	0.17 363	0.09 346	0.07 364	0.09 350	0.07 265	0.10 405	0.09 373

HHNet	0.11 170	0.06 46	0.16 325	0.15 63	0.14 450	0.07 22	0.13 104	0.20 221	0.18 212	0.15 257	0.25 352	0.11 167	0.09 159	0.13 225	0.10 108	0.06 108	0.04 20	0.08 268	0.06 176	0.05 93	0.09 373

THIR-Stereo	0.12 241	0.07 113	0.11 134	0.15 63	0.08 123	0.14 267	0.16 280	0.18 181	0.25 334	0.17 298	0.24 325	0.13 211	0.13 273	0.12 175	0.14 293	0.06 108	0.05 153	0.07 191	0.07 265	0.05 93	0.05 108

s12784h	0.10 131	0.06 46	0.08 18	0.15 63	0.05 1	0.16 321	0.18 353	0.16 119	0.15 148	0.10 115	0.11 139	0.11 167	0.11 211	0.11 99	0.12 222	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.04 31	0.04 13	0.04 28

GES	0.14 298	0.08 224	0.16 325	0.15 63	0.10 328	0.13 228	0.13 104	0.28 373	0.26 347	0.17 298	0.24 325	0.19 316	0.14 305	0.16 297	0.14 293	0.08 293	0.08 395	0.07 191	0.06 176	0.08 310	0.09 373

csc	0.10 131	0.06 46	0.12 172	0.15 63	0.07 62	0.09 78	0.17 306	0.16 119	0.21 268	0.13 210	0.17 230	0.10 147	0.11 211	0.12 175	0.13 257	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 108

cscssc	0.10 131	0.06 46	0.12 172	0.15 63	0.07 62	0.09 78	0.17 306	0.16 119	0.21 268	0.13 210	0.17 230	0.10 147	0.11 211	0.12 175	0.13 257	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 108

111	0.11 170	0.06 46	0.12 172	0.15 63	0.07 62	0.10 119	0.14 152	0.21 238	0.24 310	0.11 149	0.12 153	0.14 230	0.12 242	0.13 225	0.10 108	0.06 108	0.04 20	0.06 97	0.04 31	0.06 179	0.05 108

test_xeample	0.15 339	0.07 113	0.14 248	0.15 63	0.08 123	0.22 424	0.20 413	0.29 391	0.21 268	0.16 286	0.29 407	0.19 316	0.17 371	0.16 297	0.28 479	0.09 346	0.05 153	0.07 191	0.07 265	0.07 245	0.07 260

PSMNet-RSSM	0.14 298	0.07 113	0.14 248	0.15 63	0.08 123	0.13 228	0.16 280	0.25 322	0.24 310	0.17 298	0.28 392	0.23 376	0.14 305	0.16 297	0.14 293	0.11 414	0.06 296	0.09 350	0.12 457	0.08 310	0.07 260

HSM-Net_RVC	0.14 298	0.08 224	0.12 172	0.15 63	0.08 123	0.16 321	0.15 221	0.27 349	0.29 382	0.20 366	0.21 294	0.29 430	0.14 305	0.18 353	0.13 257	0.06 108	0.06 296	0.06 97	0.06 176	0.07 245	0.06 184
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.14 298	0.07 113	0.13 204	0.15 63	0.07 62	0.19 381	0.14 152	0.26 335	0.32 403	0.23 409	0.26 365	0.23 376	0.16 347	0.15 270	0.14 293	0.07 234	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.08 310	0.08 329

LE_ROB	0.50 527	0.07 113	0.14 248	0.15 63	0.08 123	0.26 461	0.17 306	0.23 279	1.71 558	4.68 562	0.67 522	0.46 509	0.47 520	0.21 413	0.30 491	0.07 234	0.06 296	0.06 97	0.06 176	0.08 310	0.06 184

SGM_RVC	0.24 467	0.12 401	0.16 325	0.15 63	0.09 223	0.34 494	0.19 395	0.35 464	0.32 403	0.44 511	0.38 461	0.53 519	0.36 501	0.36 500	0.26 467	0.13 457	0.13 479	0.13 458	0.13 468	0.11 425	0.11 422
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.15 339	0.07 113	0.20 407	0.15 63	0.07 62	0.21 411	0.16 280	0.25 322	0.26 347	0.21 381	0.33 432	0.29 430	0.19 402	0.18 353	0.17 363	0.07 234	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.07 245	0.06 184

MeshStereo	0.27 488	0.13 429	0.18 380	0.15 63	0.11 380	0.33 490	0.24 460	0.41 496	0.36 437	0.53 520	0.58 517	0.67 529	0.41 510	0.36 500	0.27 472	0.14 476	0.13 479	0.13 458	0.11 437	0.11 425	0.11 422
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
water-stereo	0.09 72	0.06 46	0.08 18	0.16 130	0.07 62	0.10 119	0.13 104	0.15 94	0.13 109	0.11 149	0.12 153	0.09 116	0.10 181	0.07 3	0.08 14	0.06 108	0.05 153	0.05 23	0.05 104	0.04 13	0.04 28

asda	0.07 3	0.08 224	0.08 18	0.16 130	0.07 62	0.06 7	0.10 25	0.16 119	0.11 52	0.06 7	0.06 10	0.05 1	0.06 34	0.10 54	0.10 108	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

asd	0.07 3	0.08 224	0.08 18	0.16 130	0.07 62	0.08 46	0.08 7	0.11 24	0.08 8	0.07 28	0.07 33	0.06 14	0.06 34	0.10 54	0.09 41	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

4w-stereo	0.07 3	0.08 224	0.08 18	0.16 130	0.07 62	0.07 22	0.08 7	0.11 24	0.09 19	0.07 28	0.07 33	0.05 1	0.06 34	0.09 32	0.10 108	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

2.5w	0.07 3	0.07 113	0.08 18	0.16 130	0.06 11	0.08 46	0.12 67	0.10 14	0.10 29	0.07 28	0.06 10	0.09 116	0.06 34	0.08 13	0.09 41	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.03 1

3.75w	0.07 3	0.07 113	0.08 18	0.16 130	0.07 62	0.07 22	0.09 17	0.16 119	0.10 29	0.07 28	0.06 10	0.06 14	0.06 34	0.09 32	0.10 108	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

2w_stereo	0.08 39	0.08 224	0.09 61	0.16 130	0.06 11	0.09 78	0.10 25	0.20 221	0.15 148	0.08 57	0.07 33	0.06 14	0.06 34	0.06 1	0.10 108	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 39	0.06 46	0.07 3	0.16 130	0.06 11	0.07 22	0.10 25	0.14 70	0.15 148	0.07 28	0.08 66	0.05 1	0.06 34	0.10 54	0.09 41	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

monsterstereo	0.08 39	0.06 46	0.07 3	0.16 130	0.06 11	0.08 46	0.10 25	0.16 119	0.12 79	0.07 28	0.08 66	0.06 14	0.07 98	0.08 13	0.09 41	0.04 6	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 3	0.06 46	0.10 92	0.16 130	0.07 62	0.04 1	0.13 104	0.10 14	0.10 29	0.05 1	0.11 139	0.07 62	0.05 9	0.07 3	0.09 41	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 93	0.04 28

Reg-Stereo(zero)	0.09 72	0.05 11	0.08 18	0.16 130	0.06 11	0.12 199	0.11 44	0.15 94	0.11 52	0.12 181	0.09 86	0.10 147	0.08 134	0.11 99	0.09 41	0.06 108	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 108

SCV_C0	0.08 39	0.07 113	0.08 18	0.16 130	0.10 328	0.08 46	0.14 152	0.11 24	0.13 109	0.08 57	0.07 33	0.06 14	0.05 9	0.11 99	0.07 1	0.05 24	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.06 179	0.05 108

fffft	0.09 72	0.06 46	0.12 172	0.16 130	0.07 62	0.09 78	0.16 280	0.12 40	0.11 52	0.09 85	0.07 33	0.09 116	0.06 34	0.11 99	0.12 222	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.04 13	0.05 108
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 39	0.06 46	0.12 172	0.16 130	0.07 62	0.09 78	0.13 104	0.11 24	0.14 131	0.09 85	0.07 33	0.07 62	0.07 98	0.12 175	0.10 108	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.04 13	0.04 28

fffy	0.09 72	0.08 224	0.10 92	0.16 130	0.07 62	0.13 228	0.17 306	0.13 56	0.12 79	0.08 57	0.09 86	0.08 89	0.09 159	0.13 225	0.11 165	0.05 24	0.05 153	0.07 191	0.05 104	0.04 13	0.05 108

DDVS	0.16 366	0.10 359	0.22 426	0.16 130	0.12 409	0.15 293	0.14 152	0.25 322	0.19 233	0.18 330	0.30 413	0.27 413	0.13 273	0.20 396	0.16 346	0.09 346	0.06 296	0.09 350	0.07 265	0.11 425	0.11 422

rvit_stereo_0083	0.12 241	0.08 224	0.17 348	0.16 130	0.09 223	0.11 159	0.15 221	0.15 94	0.26 347	0.11 149	0.14 181	0.13 211	0.10 181	0.12 175	0.13 257	0.10 383	0.08 395	0.09 350	0.07 265	0.07 245	0.06 184

rvit_stereo_0081	0.11 170	0.08 224	0.16 325	0.16 130	0.09 223	0.11 159	0.14 152	0.14 70	0.24 310	0.11 149	0.13 168	0.14 230	0.09 159	0.11 99	0.12 222	0.10 383	0.07 364	0.08 268	0.07 265	0.07 245	0.06 184

DCVSM-stereo	0.15 339	0.09 294	0.16 325	0.16 130	0.10 328	0.15 293	0.09 17	0.20 221	0.24 310	0.20 366	0.24 325	0.26 407	0.15 326	0.19 378	0.14 293	0.09 346	0.07 364	0.09 350	0.08 331	0.10 405	0.12 441

rvit_stereo_0082	0.11 170	0.08 224	0.16 325	0.16 130	0.09 223	0.11 159	0.14 152	0.14 70	0.24 310	0.11 149	0.13 168	0.14 230	0.09 159	0.11 99	0.12 222	0.10 383	0.07 364	0.08 268	0.07 265	0.07 245	0.06 184

Pointernet	0.09 72	0.05 11	0.10 92	0.16 130	0.08 123	0.13 228	0.10 25	0.15 94	0.18 212	0.09 85	0.07 33	0.06 14	0.06 34	0.11 99	0.10 108	0.08 293	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.06 179	0.05 108

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 170	0.05 11	0.14 248	0.16 130	0.21 507	0.09 78	0.17 306	0.21 238	0.16 174	0.11 149	0.15 194	0.10 147	0.07 98	0.10 54	0.08 14	0.06 108	0.05 153	0.07 191	0.07 265	0.07 245	0.09 373

RAFT-Stereo-weight	0.09 72	0.06 46	0.11 134	0.16 130	0.07 62	0.09 78	0.14 152	0.19 208	0.16 174	0.11 149	0.10 109	0.08 89	0.06 34	0.10 54	0.11 165	0.06 108	0.04 20	0.06 97	0.04 31	0.04 13	0.04 28

test_sample5	0.14 298	0.08 224	0.14 248	0.16 130	0.08 123	0.18 360	0.18 353	0.25 322	0.17 198	0.17 298	0.28 392	0.18 307	0.15 326	0.16 297	0.13 257	0.08 293	0.06 296	0.08 268	0.07 265	0.09 371	0.08 329

gcap-zeroshot	0.09 72	0.06 46	0.10 92	0.16 130	0.07 62	0.14 267	0.13 104	0.11 24	0.12 79	0.13 210	0.12 153	0.09 116	0.08 134	0.09 32	0.09 41	0.06 108	0.05 153	0.06 97	0.05 104	0.04 13	0.04 28

MGS-Stereo	0.09 72	0.07 113	0.12 172	0.16 130	0.08 123	0.09 78	0.15 221	0.12 40	0.12 79	0.07 28	0.10 109	0.08 89	0.06 34	0.11 99	0.09 41	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.06 179	0.05 108

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 170	0.08 224	0.13 204	0.16 130	0.08 123	0.15 293	0.16 280	0.18 181	0.19 233	0.10 115	0.09 86	0.09 116	0.08 134	0.11 99	0.12 222	0.07 234	0.05 153	0.08 268	0.06 176	0.07 245	0.06 184

ff7	0.09 72	0.07 113	0.11 134	0.16 130	0.09 223	0.11 159	0.15 221	0.16 119	0.12 79	0.10 115	0.06 10	0.06 14	0.06 34	0.11 99	0.09 41	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.05 93	0.06 184

IGEVStereo-DCA	0.09 72	0.07 113	0.11 134	0.16 130	0.10 328	0.11 159	0.15 221	0.16 119	0.12 79	0.10 115	0.06 10	0.08 89	0.06 34	0.10 54	0.09 41	0.06 108	0.05 153	0.06 97	0.05 104	0.05 93	0.06 184

ffff	0.09 72	0.07 113	0.11 134	0.16 130	0.09 223	0.11 159	0.15 221	0.16 119	0.12 79	0.10 115	0.06 10	0.06 14	0.06 34	0.11 99	0.09 41	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.05 93	0.06 184

rrr	0.09 72	0.07 113	0.13 204	0.16 130	0.10 328	0.11 159	0.15 221	0.16 119	0.15 148	0.10 115	0.06 10	0.08 89	0.06 34	0.10 54	0.09 41	0.06 108	0.05 153	0.06 97	0.05 104	0.05 93	0.06 184

DualNet	0.14 298	0.08 224	0.14 248	0.16 130	0.08 123	0.18 360	0.18 353	0.25 322	0.17 198	0.18 330	0.28 392	0.18 307	0.15 326	0.16 297	0.13 257	0.08 293	0.06 296	0.08 268	0.07 265	0.09 371	0.08 329

ffm	0.12 241	0.09 294	0.15 284	0.16 130	0.09 223	0.17 344	0.17 306	0.15 94	0.19 233	0.15 257	0.26 365	0.19 316	0.13 273	0.10 54	0.08 14	0.06 108	0.05 153	0.09 350	0.08 331	0.06 179	0.06 184

ff1	0.13 268	0.09 294	0.15 284	0.16 130	0.09 223	0.17 344	0.17 306	0.15 94	0.19 233	0.15 257	0.26 365	0.19 316	0.13 273	0.15 270	0.22 426	0.06 108	0.05 153	0.09 350	0.08 331	0.06 179	0.06 184

mmx	0.15 339	0.09 294	0.15 284	0.16 130	0.09 223	0.17 344	0.17 306	0.27 349	0.26 347	0.15 257	0.26 365	0.19 316	0.13 273	0.15 270	0.22 426	0.08 293	0.06 296	0.09 350	0.08 331	0.08 310	0.08 329

11t	0.09 72	0.07 113	0.11 134	0.16 130	0.09 223	0.11 159	0.15 221	0.16 119	0.12 79	0.10 115	0.06 10	0.06 14	0.06 34	0.11 99	0.09 41	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.05 93	0.06 184

xxx	0.15 339	0.09 294	0.15 284	0.16 130	0.09 223	0.17 344	0.17 306	0.27 349	0.26 347	0.15 257	0.26 365	0.19 316	0.13 273	0.15 270	0.22 426	0.08 293	0.06 296	0.09 350	0.08 331	0.08 310	0.08 329

MSKI-zero shot	0.09 72	0.05 11	0.09 61	0.16 130	0.07 62	0.10 119	0.13 104	0.15 94	0.14 131	0.09 85	0.09 86	0.09 116	0.06 34	0.12 175	0.11 165	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 108

EKT-Stereo	0.11 170	0.07 113	0.14 248	0.16 130	0.10 328	0.13 228	0.14 152	0.19 208	0.21 268	0.11 149	0.08 66	0.13 211	0.10 181	0.11 99	0.12 222	0.08 293	0.06 296	0.07 191	0.06 176	0.08 310	0.07 260

CFNet_ucs	0.15 339	0.09 294	0.17 348	0.16 130	0.11 380	0.14 267	0.14 152	0.30 401	0.34 419	0.16 286	0.24 325	0.23 376	0.14 305	0.18 353	0.15 327	0.09 346	0.06 296	0.08 268	0.07 265	0.09 371	0.09 373

testlalala	0.08 39	0.07 113	0.17 348	0.16 130	0.08 123	0.09 78	0.12 67	0.15 94	0.10 29	0.07 28	0.09 86	0.06 14	0.06 34	0.11 99	0.09 41	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.04 31	0.04 13	0.04 28

RAFT-Test	0.09 72	0.06 46	0.10 92	0.16 130	0.07 62	0.11 159	0.15 221	0.16 119	0.13 109	0.09 85	0.10 109	0.11 167	0.09 159	0.12 175	0.09 41	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 93	0.05 108

SDNR	0.20 423	0.09 294	0.19 403	0.16 130	0.12 409	0.79 541	0.13 104	0.26 335	0.33 408	0.19 345	0.25 352	0.19 316	0.12 242	0.19 378	0.15 327	0.16 497	0.18 504	0.14 471	0.11 437	0.08 310	0.12 441

anonymousdsp2	0.11 170	0.07 113	0.11 134	0.16 130	0.09 223	0.13 228	0.14 152	0.19 208	0.23 300	0.13 210	0.14 181	0.12 188	0.09 159	0.14 252	0.11 165	0.05 24	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.06 179	0.06 184

DCRE	0.11 170	0.07 113	0.13 204	0.16 130	0.11 380	0.11 159	0.17 306	0.18 181	0.17 198	0.11 149	0.18 253	0.11 167	0.10 181	0.15 270	0.11 165	0.06 108	0.05 153	0.06 97	0.06 176	0.05 93	0.05 108

RCA-Stereo	0.09 72	0.06 46	0.09 61	0.16 130	0.06 11	0.09 78	0.13 104	0.18 181	0.14 131	0.10 115	0.11 139	0.08 89	0.07 98	0.12 175	0.11 165	0.06 108	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.05 93	0.04 28

DCANet-4	0.11 170	0.07 113	0.13 204	0.16 130	0.06 11	0.09 78	0.17 306	0.18 181	0.20 254	0.13 210	0.17 230	0.09 116	0.14 305	0.12 175	0.13 257	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 108

qqq	0.13 268	0.09 294	0.15 284	0.16 130	0.08 123	0.13 228	0.15 221	0.24 302	0.16 174	0.15 257	0.19 267	0.16 275	0.16 347	0.15 270	0.16 346	0.07 234	0.06 296	0.08 268	0.08 331	0.07 245	0.07 260

ccc-4	0.09 72	0.07 113	0.11 134	0.16 130	0.09 223	0.11 159	0.15 221	0.16 119	0.12 79	0.10 115	0.06 10	0.06 14	0.06 34	0.11 99	0.09 41	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.05 93	0.06 184

ADStereo(finetuned)	0.10 131	0.06 46	0.13 204	0.16 130	0.06 11	0.09 78	0.17 306	0.16 119	0.20 254	0.13 210	0.18 253	0.10 147	0.12 242	0.12 175	0.12 222	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 93	0.05 108

DisPM	0.11 170	0.07 113	0.13 204	0.16 130	0.09 223	0.06 7	0.13 104	0.18 181	0.17 198	0.14 233	0.19 267	0.12 188	0.10 181	0.12 175	0.11 165	0.07 234	0.05 153	0.07 191	0.06 176	0.06 179	0.11 422

PFNet+	0.12 241	0.06 46	0.14 248	0.16 130	0.09 223	0.05 3	0.12 67	0.18 181	0.21 268	0.16 286	0.19 267	0.14 230	0.10 181	0.11 99	0.11 165	0.08 293	0.05 153	0.09 350	0.08 331	0.06 179	0.11 422

TRStereo	0.10 131	0.05 11	0.12 172	0.16 130	0.12 409	0.10 119	0.13 104	0.18 181	0.19 233	0.09 85	0.09 86	0.09 116	0.07 98	0.10 54	0.08 14	0.07 234	0.05 153	0.07 191	0.07 265	0.04 13	0.04 28

RAFT-RH_RVC	0.12 241	0.06 46	0.14 248	0.16 130	0.09 223	0.12 199	0.12 67	0.17 154	0.12 79	0.13 210	0.40 471	0.11 167	0.10 181	0.13 225	0.12 222	0.05 24	0.04 20	0.08 268	0.05 104	0.05 93	0.06 184

raft+_RVC	0.11 170	0.07 113	0.09 61	0.16 130	0.07 62	0.10 119	0.11 44	0.24 302	0.20 254	0.12 181	0.15 194	0.12 188	0.08 134	0.12 175	0.13 257	0.07 234	0.04 20	0.07 191	0.06 176	0.05 93	0.05 108

CFNet_pseudo	0.14 298	0.08 224	0.16 325	0.16 130	0.09 223	0.13 228	0.14 152	0.27 349	0.34 419	0.15 257	0.21 294	0.22 360	0.13 273	0.18 353	0.14 293	0.07 234	0.05 153	0.08 268	0.06 176	0.07 245	0.07 260

RALCasStereoNet	0.11 170	0.07 113	0.09 61	0.16 130	0.08 123	0.13 228	0.14 152	0.17 154	0.11 52	0.12 181	0.17 230	0.14 230	0.10 181	0.12 175	0.11 165	0.07 234	0.06 296	0.06 97	0.05 104	0.08 310	0.07 260

ADLNet	0.16 366	0.08 224	0.15 284	0.16 130	0.10 328	0.16 321	0.17 306	0.33 436	0.27 359	0.23 409	0.27 382	0.24 385	0.16 347	0.18 353	0.21 413	0.10 383	0.06 296	0.10 395	0.10 408	0.08 310	0.09 373

DCANet	0.10 131	0.06 46	0.12 172	0.16 130	0.06 11	0.09 78	0.17 306	0.16 119	0.20 254	0.13 210	0.18 253	0.10 147	0.11 211	0.11 99	0.12 222	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 93	0.05 108

test_xeample3	0.09 72	0.07 113	0.12 172	0.16 130	0.09 223	0.11 159	0.15 221	0.16 119	0.14 131	0.10 115	0.07 33	0.08 89	0.06 34	0.10 54	0.09 41	0.06 108	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.05 93	0.06 184

EAI-Stereo	0.09 72	0.07 113	0.11 134	0.16 130	0.07 62	0.10 119	0.15 221	0.16 119	0.09 19	0.08 57	0.09 86	0.08 89	0.07 98	0.09 32	0.11 165	0.05 24	0.05 153	0.05 23	0.05 104	0.05 93	0.04 28

CFNet-RSSM	0.09 72	0.07 113	0.10 92	0.16 130	0.07 62	0.09 78	0.15 221	0.17 154	0.18 212	0.08 57	0.12 153	0.11 167	0.09 159	0.12 175	0.10 108	0.06 108	0.04 20	0.06 97	0.04 31	0.04 13	0.04 28

Gwc-CoAtRS	0.09 72	0.07 113	0.10 92	0.16 130	0.07 62	0.10 119	0.15 221	0.18 181	0.17 198	0.08 57	0.10 109	0.12 188	0.09 159	0.12 175	0.09 41	0.06 108	0.04 20	0.06 97	0.04 31	0.04 13	0.05 108

FENet	0.13 268	0.08 224	0.13 204	0.16 130	0.08 123	0.15 293	0.16 280	0.23 279	0.23 300	0.17 298	0.24 325	0.16 275	0.13 273	0.14 252	0.15 327	0.08 293	0.05 153	0.08 268	0.08 331	0.08 310	0.08 329

cf-r	0.14 298	0.07 113	0.13 204	0.16 130	0.08 123	0.14 267	0.19 395	0.21 238	0.25 334	0.17 298	0.26 365	0.22 360	0.17 371	0.14 252	0.15 327	0.10 383	0.05 153	0.06 97	0.08 331	0.06 179	0.06 184

GwcNet-RSSM	0.14 298	0.07 113	0.12 172	0.16 130	0.08 123	0.15 293	0.20 413	0.22 261	0.28 375	0.18 330	0.28 392	0.23 376	0.17 371	0.15 270	0.16 346	0.10 383	0.06 296	0.07 191	0.09 374	0.07 245	0.07 260

DSFCA	0.16 366	0.09 294	0.14 248	0.16 130	0.10 328	0.21 411	0.19 395	0.28 373	0.31 397	0.23 409	0.25 352	0.22 360	0.16 347	0.20 396	0.20 400	0.10 383	0.07 364	0.09 350	0.09 374	0.08 310	0.08 329

SuperB	0.20 423	0.10 359	0.57 515	0.16 130	0.09 223	0.19 381	0.18 353	0.25 322	0.51 496	0.27 444	0.39 468	0.17 292	0.22 429	0.22 430	0.21 413	0.08 293	0.06 296	0.06 97	0.06 176	0.12 440	0.11 422

RASNet	0.15 339	0.07 113	0.15 284	0.16 130	0.08 123	0.19 381	0.14 152	0.30 401	0.21 268	0.17 298	0.25 352	0.21 342	0.19 402	0.20 396	0.20 400	0.07 234	0.06 296	0.06 97	0.08 331	0.06 179	0.06 184

ccs_rob	0.14 298	0.09 294	0.16 325	0.16 130	0.09 223	0.13 228	0.14 152	0.27 349	0.34 419	0.15 257	0.21 294	0.22 360	0.13 273	0.18 353	0.14 293	0.07 234	0.05 153	0.08 268	0.07 265	0.07 245	0.07 260

SGM-ForestM	0.33 504	0.12 401	0.17 348	0.16 130	0.11 380	0.42 514	0.20 413	0.43 507	0.53 505	0.53 520	0.57 514	1.41 551	0.44 519	0.42 519	0.29 486	0.14 476	0.16 498	0.16 489	0.16 492	0.12 440	0.13 452

iResNetv2_ROB	0.15 339	0.08 224	0.16 325	0.16 130	0.08 123	0.16 321	0.13 104	0.26 335	0.36 437	0.21 381	0.29 407	0.24 385	0.13 273	0.14 252	0.14 293	0.06 108	0.06 296	0.06 97	0.04 31	0.09 371	0.08 329

HSM	0.15 339	0.09 294	0.15 284	0.16 130	0.09 223	0.16 321	0.14 152	0.28 373	0.25 334	0.20 366	0.24 325	0.37 477	0.17 371	0.20 396	0.15 327	0.07 234	0.05 153	0.07 191	0.06 176	0.07 245	0.06 184

CBMV_ROB	0.19 414	0.13 429	0.18 380	0.16 130	0.11 380	0.16 321	0.12 67	0.27 349	0.29 382	0.27 444	0.31 417	0.27 413	0.24 442	0.24 448	0.16 346	0.15 480	0.18 504	0.22 509	0.20 505	0.10 405	0.12 441

NOSS_ROB	0.19 414	0.13 429	0.18 380	0.16 130	0.12 409	0.16 321	0.12 67	0.30 401	0.33 408	0.20 366	0.22 309	0.27 413	0.24 442	0.21 413	0.16 346	0.16 497	0.18 504	0.23 510	0.21 507	0.13 453	0.13 452

3w_stereo	0.08 39	0.09 294	0.10 92	0.17 205	0.07 62	0.08 46	0.11 44	0.20 221	0.13 109	0.06 7	0.07 33	0.05 1	0.06 34	0.08 13	0.09 41	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

111111	0.07 3	0.05 11	0.10 92	0.17 205	0.06 11	0.05 3	0.10 25	0.11 24	0.10 29	0.06 7	0.06 10	0.07 62	0.05 9	0.08 13	0.09 41	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.07 245	0.06 184

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 11	0.08 18	0.17 205	0.05 1	0.07 22	0.11 44	0.09 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 14	0.05 9	0.09 32	0.09 41	0.05 24	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.05 108

MLG-Stereo	0.07 3	0.05 11	0.09 61	0.17 205	0.05 1	0.07 22	0.11 44	0.08 3	0.05 3	0.05 1	0.04 1	0.06 14	0.05 9	0.10 54	0.09 41	0.05 24	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.05 108

coex_refinement	0.14 298	0.07 113	0.12 172	0.17 205	0.10 328	0.16 321	0.15 221	0.27 349	0.29 382	0.18 330	0.21 294	0.22 360	0.17 371	0.16 297	0.19 390	0.08 293	0.05 153	0.06 97	0.06 176	0.09 371	0.08 329

G2L-Stereo	0.14 298	0.07 113	0.13 204	0.17 205	0.09 223	0.13 228	0.12 67	0.27 349	0.22 290	0.17 298	0.27 382	0.21 342	0.13 273	0.18 353	0.18 376	0.09 346	0.08 395	0.08 268	0.07 265	0.07 245	0.07 260

mms	0.09 72	0.07 113	0.08 18	0.17 205	0.08 123	0.11 159	0.15 221	0.12 40	0.11 52	0.09 85	0.09 86	0.08 89	0.06 34	0.11 99	0.12 222	0.05 24	0.04 20	0.07 191	0.05 104	0.04 13	0.04 28

ours_stereo	0.09 72	0.07 113	0.09 61	0.17 205	0.08 123	0.11 159	0.16 280	0.11 24	0.12 79	0.08 57	0.10 109	0.08 89	0.06 34	0.12 175	0.12 222	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.04 13	0.04 28

rvit_0105_6	0.14 298	0.09 294	0.18 380	0.17 205	0.10 328	0.10 119	0.17 306	0.19 208	0.26 347	0.12 181	0.18 253	0.17 292	0.13 273	0.18 353	0.13 257	0.15 480	0.11 453	0.12 444	0.10 408	0.09 371	0.06 184

rvit_0105_5	0.14 298	0.10 359	0.14 248	0.17 205	0.09 223	0.14 267	0.23 450	0.24 302	0.27 359	0.14 233	0.15 194	0.18 307	0.13 273	0.17 336	0.14 293	0.14 476	0.11 453	0.10 395	0.11 437	0.08 310	0.07 260

rvit_0105_4	0.15 339	0.09 294	0.17 348	0.17 205	0.10 328	0.12 199	0.20 413	0.23 279	0.27 359	0.14 233	0.20 277	0.17 292	0.14 305	0.17 336	0.13 257	0.15 480	0.11 453	0.11 425	0.10 408	0.09 371	0.06 184

RSM++	0.08 39	0.06 46	0.09 61	0.17 205	0.07 62	0.09 78	0.12 67	0.11 24	0.11 52	0.08 57	0.06 10	0.07 62	0.05 9	0.10 54	0.09 41	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.05 93	0.03 1

RSM	0.08 39	0.06 46	0.09 61	0.17 205	0.07 62	0.08 46	0.12 67	0.12 40	0.10 29	0.08 57	0.07 33	0.06 14	0.05 9	0.11 99	0.09 41	0.04 6	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

test_sample6	0.14 298	0.09 294	0.14 248	0.17 205	0.08 123	0.17 344	0.19 395	0.26 335	0.18 212	0.18 330	0.28 392	0.19 316	0.15 326	0.15 270	0.13 257	0.08 293	0.05 153	0.08 268	0.07 265	0.08 310	0.08 329

MyStereo07	0.10 131	0.07 113	0.10 92	0.17 205	0.09 223	0.14 267	0.17 306	0.15 94	0.15 148	0.09 85	0.06 10	0.06 14	0.07 98	0.12 175	0.09 41	0.06 108	0.05 153	0.08 268	0.07 265	0.06 179	0.06 184

MyStereo06	0.10 131	0.07 113	0.12 172	0.17 205	0.09 223	0.13 228	0.18 353	0.19 208	0.12 79	0.13 210	0.08 66	0.07 62	0.07 98	0.11 99	0.09 41	0.06 108	0.05 153	0.08 268	0.07 265	0.06 179	0.06 184

MyStereo05	0.13 268	0.07 113	0.10 92	0.17 205	0.09 223	0.13 228	0.18 353	0.28 373	0.35 432	0.17 298	0.14 181	0.15 255	0.11 211	0.15 270	0.13 257	0.06 108	0.05 153	0.08 268	0.07 265	0.06 179	0.06 184

MyStereo04	0.13 268	0.07 113	0.10 92	0.17 205	0.09 223	0.14 267	0.17 306	0.29 391	0.38 448	0.17 298	0.14 181	0.16 275	0.11 211	0.15 270	0.13 257	0.06 108	0.05 153	0.08 268	0.07 265	0.06 179	0.06 184

CoDeX	0.12 241	0.07 113	0.13 204	0.17 205	0.08 123	0.12 199	0.16 280	0.23 279	0.27 359	0.13 210	0.17 230	0.15 255	0.12 242	0.14 252	0.11 165	0.07 234	0.05 153	0.07 191	0.06 176	0.06 179	0.05 108

ACVNet-DCA	0.10 131	0.08 224	0.13 204	0.17 205	0.09 223	0.13 228	0.15 221	0.24 302	0.16 174	0.09 85	0.09 86	0.06 14	0.06 34	0.10 54	0.07 1	0.06 108	0.05 153	0.06 97	0.05 104	0.07 245	0.07 260

xx1	0.11 170	0.08 224	0.13 204	0.17 205	0.09 223	0.13 228	0.15 221	0.16 119	0.18 212	0.09 85	0.09 86	0.16 275	0.16 347	0.10 54	0.07 1	0.06 108	0.05 153	0.08 268	0.08 331	0.07 245	0.07 260

1test111	0.11 170	0.08 224	0.13 204	0.17 205	0.09 223	0.13 228	0.15 221	0.24 302	0.16 174	0.09 85	0.09 86	0.06 14	0.06 34	0.15 270	0.16 346	0.06 108	0.05 153	0.06 97	0.05 104	0.07 245	0.07 260

cc1	0.10 131	0.08 224	0.13 204	0.17 205	0.09 223	0.13 228	0.15 221	0.16 119	0.18 212	0.09 85	0.09 86	0.06 14	0.06 34	0.10 54	0.07 1	0.06 108	0.05 153	0.06 97	0.05 104	0.06 179	0.06 184

mmm	0.14 298	0.08 224	0.18 380	0.17 205	0.09 223	0.17 344	0.18 353	0.21 238	0.16 174	0.16 286	0.23 313	0.21 342	0.16 347	0.16 297	0.17 363	0.08 293	0.05 153	0.08 268	0.08 331	0.08 310	0.07 260

tt1	0.10 131	0.08 224	0.13 204	0.17 205	0.09 223	0.13 228	0.15 221	0.15 94	0.19 233	0.09 85	0.08 66	0.06 14	0.06 34	0.10 54	0.08 14	0.06 108	0.05 153	0.06 97	0.05 104	0.06 179	0.06 184

MaDis-Stereo	0.09 72	0.09 294	0.08 18	0.17 205	0.09 223	0.14 267	0.11 44	0.16 119	0.16 174	0.09 85	0.11 139	0.06 14	0.06 34	0.09 32	0.13 257	0.07 234	0.06 296	0.08 268	0.05 104	0.05 93	0.04 28

PCWNet_CMD	0.14 298	0.08 224	0.15 284	0.17 205	0.09 223	0.14 267	0.14 152	0.29 391	0.36 437	0.14 233	0.20 277	0.21 342	0.13 273	0.17 336	0.14 293	0.07 234	0.05 153	0.07 191	0.07 265	0.07 245	0.07 260

HH	0.09 72	0.06 46	0.13 204	0.17 205	0.08 123	0.11 159	0.16 280	0.15 94	0.10 29	0.08 57	0.10 109	0.08 89	0.07 98	0.10 54	0.09 41	0.06 108	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.05 93	0.04 28

HanStereo	0.09 72	0.06 46	0.13 204	0.17 205	0.08 123	0.11 159	0.16 280	0.15 94	0.10 29	0.08 57	0.10 109	0.08 89	0.07 98	0.10 54	0.09 41	0.06 108	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.05 93	0.04 28

CAS	0.08 39	0.04 1	0.07 3	0.17 205	0.08 123	0.10 119	0.13 104	0.12 40	0.09 19	0.09 85	0.10 109	0.08 89	0.06 34	0.09 32	0.09 41	0.08 293	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 93	0.04 28

anonymousdsp	0.09 72	0.07 113	0.11 134	0.17 205	0.09 223	0.11 159	0.15 221	0.16 119	0.12 79	0.10 115	0.06 10	0.06 14	0.06 34	0.11 99	0.09 41	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.05 93	0.06 184

CBFPSM	0.15 339	0.07 113	0.27 453	0.17 205	0.09 223	0.13 228	0.15 221	0.22 261	0.23 300	0.20 366	0.27 382	0.23 376	0.16 347	0.16 297	0.19 390	0.06 108	0.06 296	0.06 97	0.07 265	0.07 245	0.07 260

Selective-IGEV	0.07 3	0.06 46	0.09 61	0.17 205	0.06 11	0.08 46	0.12 67	0.13 56	0.08 8	0.08 57	0.07 33	0.06 14	0.04 1	0.10 54	0.09 41	0.05 24	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

ToySt	0.17 388	0.11 383	0.19 403	0.17 205	0.11 380	0.16 321	0.26 482	0.24 302	0.33 408	0.19 345	0.24 325	0.26 407	0.24 442	0.19 378	0.21 413	0.07 234	0.08 395	0.09 350	0.10 408	0.09 371	0.08 329

ProNet	0.09 72	0.07 113	0.11 134	0.17 205	0.08 123	0.11 159	0.15 221	0.15 94	0.12 79	0.10 115	0.06 10	0.07 62	0.06 34	0.11 99	0.09 41	0.05 24	0.05 153	0.06 97	0.05 104	0.04 13	0.06 184

ssnet_v2	0.17 388	0.10 359	0.18 380	0.17 205	0.11 380	0.21 411	0.22 440	0.34 450	0.25 334	0.23 409	0.23 313	0.27 413	0.19 402	0.22 430	0.21 413	0.11 414	0.10 441	0.09 350	0.09 374	0.08 310	0.08 329

MC-Stereo	0.09 72	0.07 113	0.09 61	0.17 205	0.06 11	0.10 119	0.14 152	0.12 40	0.11 52	0.09 85	0.12 153	0.09 116	0.06 34	0.11 99	0.10 108	0.06 108	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.04 13	0.04 28

IER	0.14 298	0.08 224	0.13 204	0.17 205	0.09 223	0.14 267	0.16 280	0.26 335	0.27 359	0.18 330	0.26 365	0.17 292	0.20 414	0.17 336	0.14 293	0.08 293	0.05 153	0.07 191	0.06 176	0.08 310	0.07 260

CRFU-Net	0.16 366	0.08 224	0.15 284	0.17 205	0.09 223	0.20 400	0.14 152	0.27 349	0.21 268	0.28 456	0.28 392	0.29 430	0.18 384	0.19 378	0.18 376	0.09 346	0.09 419	0.07 191	0.07 265	0.08 310	0.09 373

NINENet	0.16 366	0.10 359	0.16 325	0.17 205	0.11 380	0.20 400	0.14 152	0.41 496	0.37 442	0.18 330	0.21 294	0.16 275	0.14 305	0.16 297	0.14 293	0.08 293	0.08 395	0.10 395	0.07 265	0.10 405	0.09 373

IGEV-Stereo	0.09 72	0.07 113	0.11 134	0.17 205	0.09 223	0.11 159	0.15 221	0.16 119	0.12 79	0.10 115	0.06 10	0.06 14	0.06 34	0.11 99	0.09 41	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.05 93	0.06 184
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.14 298	0.09 294	0.14 248	0.17 205	0.10 328	0.15 293	0.17 306	0.29 391	0.20 254	0.17 298	0.21 294	0.25 397	0.16 347	0.16 297	0.14 293	0.08 293	0.07 364	0.08 268	0.08 331	0.07 245	0.07 260

CSP-Net	0.16 366	0.09 294	0.14 248	0.17 205	0.09 223	0.19 381	0.18 353	0.25 322	0.33 408	0.26 437	0.31 417	0.25 397	0.16 347	0.21 413	0.19 390	0.09 346	0.06 296	0.07 191	0.07 265	0.08 310	0.08 329

CIPLG	0.11 170	0.08 224	0.15 284	0.17 205	0.08 123	0.13 228	0.15 221	0.17 154	0.16 174	0.14 233	0.11 139	0.16 275	0.10 181	0.17 336	0.12 222	0.07 234	0.05 153	0.06 97	0.06 176	0.05 93	0.06 184

dad	0.18 403	0.20 488	0.21 417	0.17 205	0.11 380	0.20 400	0.19 395	0.21 238	0.28 375	0.30 470	0.24 325	0.30 437	0.13 273	0.19 378	0.17 363	0.18 503	0.09 419	0.11 425	0.09 374	0.11 425	0.07 260

IPLG	0.11 170	0.08 224	0.15 284	0.17 205	0.08 123	0.11 159	0.14 152	0.20 221	0.15 148	0.13 210	0.18 253	0.07 62	0.07 98	0.14 252	0.14 293	0.06 108	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.04 13	0.04 28

IPLGR_C	0.11 170	0.08 224	0.15 284	0.17 205	0.08 123	0.12 199	0.15 221	0.17 154	0.15 148	0.14 233	0.11 139	0.16 275	0.10 181	0.16 297	0.12 222	0.07 234	0.05 153	0.06 97	0.06 176	0.05 93	0.06 184

MIPNet	0.11 170	0.08 224	0.15 284	0.17 205	0.09 223	0.12 199	0.14 152	0.21 238	0.25 334	0.12 181	0.10 109	0.09 116	0.07 98	0.13 225	0.13 257	0.06 108	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.04 13	0.04 28

ACRE	0.11 170	0.08 224	0.15 284	0.17 205	0.08 123	0.13 228	0.15 221	0.17 154	0.14 131	0.14 233	0.11 139	0.16 275	0.10 181	0.16 297	0.12 222	0.07 234	0.05 153	0.06 97	0.06 176	0.05 93	0.06 184

SACVNet	0.19 414	0.12 401	0.15 284	0.17 205	0.13 434	0.22 424	0.18 353	0.31 417	0.31 397	0.24 421	0.31 417	0.30 437	0.23 435	0.23 437	0.17 363	0.11 414	0.08 395	0.10 395	0.10 408	0.12 440	0.14 468

GANet-ADL	0.13 268	0.07 113	0.15 284	0.17 205	0.10 328	0.19 381	0.15 221	0.30 401	0.21 268	0.13 210	0.18 253	0.19 316	0.13 273	0.16 297	0.14 293	0.08 293	0.06 296	0.06 97	0.05 104	0.07 245	0.08 329

ADLNet2	0.16 366	0.09 294	0.14 248	0.17 205	0.09 223	0.20 400	0.16 280	0.32 422	0.39 452	0.17 298	0.20 277	0.20 333	0.19 402	0.21 413	0.23 437	0.08 293	0.07 364	0.07 191	0.07 265	0.09 371	0.07 260

IIG-Stereo	0.11 170	0.06 46	0.13 204	0.17 205	0.08 123	0.11 159	0.12 67	0.22 261	0.18 212	0.14 233	0.17 230	0.12 188	0.13 273	0.12 175	0.13 257	0.06 108	0.05 153	0.07 191	0.06 176	0.06 179	0.05 108

NF-Stereo	0.11 170	0.07 113	0.13 204	0.17 205	0.09 223	0.10 119	0.13 104	0.23 279	0.19 233	0.12 181	0.17 230	0.12 188	0.12 242	0.11 99	0.11 165	0.06 108	0.04 20	0.07 191	0.06 176	0.07 245	0.12 441

OCTAStereo	0.11 170	0.07 113	0.14 248	0.17 205	0.09 223	0.10 119	0.13 104	0.23 279	0.19 233	0.12 181	0.17 230	0.12 188	0.12 242	0.11 99	0.11 165	0.06 108	0.04 20	0.07 191	0.06 176	0.07 245	0.11 422

PSM-softLoss	0.12 241	0.07 113	0.15 284	0.17 205	0.09 223	0.08 46	0.12 67	0.24 302	0.17 198	0.15 257	0.19 267	0.13 211	0.11 211	0.11 99	0.11 165	0.07 234	0.05 153	0.08 268	0.07 265	0.07 245	0.12 441

KMStereo	0.12 241	0.07 113	0.15 284	0.17 205	0.09 223	0.08 46	0.12 67	0.24 302	0.17 198	0.15 257	0.19 267	0.13 211	0.11 211	0.11 99	0.11 165	0.07 234	0.05 153	0.08 268	0.07 265	0.07 245	0.12 441

ASMatch	0.11 170	0.06 46	0.13 204	0.17 205	0.10 328	0.08 46	0.14 152	0.18 181	0.16 174	0.12 181	0.16 211	0.16 275	0.11 211	0.13 225	0.11 165	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.06 176	0.04 13	0.09 373

RE-Stereo	0.11 170	0.07 113	0.13 204	0.17 205	0.09 223	0.10 119	0.13 104	0.23 279	0.19 233	0.12 181	0.17 230	0.12 188	0.12 242	0.11 99	0.11 165	0.06 108	0.04 20	0.07 191	0.06 176	0.07 245	0.11 422

Pruner-Stereo	0.11 170	0.07 113	0.12 172	0.17 205	0.09 223	0.06 7	0.12 67	0.18 181	0.17 198	0.14 233	0.19 267	0.13 211	0.10 181	0.11 99	0.11 165	0.06 108	0.04 20	0.07 191	0.06 176	0.06 179	0.08 329

TVStereo	0.11 170	0.07 113	0.13 204	0.17 205	0.09 223	0.10 119	0.13 104	0.23 279	0.19 233	0.12 181	0.17 230	0.12 188	0.12 242	0.11 99	0.11 165	0.06 108	0.04 20	0.07 191	0.06 176	0.07 245	0.11 422

RAFT-345	0.11 170	0.07 113	0.16 325	0.17 205	0.08 123	0.08 46	0.12 67	0.16 119	0.10 29	0.11 149	0.34 442	0.09 116	0.10 181	0.11 99	0.12 222	0.05 24	0.05 153	0.07 191	0.06 176	0.04 13	0.05 108

rafts_anoy	0.11 170	0.06 46	0.10 92	0.17 205	0.08 123	0.10 119	0.14 152	0.18 181	0.14 131	0.13 210	0.13 168	0.12 188	0.11 211	0.11 99	0.13 257	0.07 234	0.05 153	0.09 350	0.11 437	0.07 245	0.06 184

iRaftStereo_RVC	0.10 131	0.07 113	0.10 92	0.17 205	0.09 223	0.11 159	0.17 306	0.18 181	0.12 79	0.09 85	0.11 139	0.10 147	0.07 98	0.11 99	0.10 108	0.05 24	0.04 20	0.08 268	0.08 331	0.04 13	0.04 28

raftrobust	0.09 72	0.06 46	0.11 134	0.17 205	0.08 123	0.09 78	0.10 25	0.18 181	0.16 174	0.10 115	0.09 86	0.12 188	0.08 134	0.12 175	0.10 108	0.08 293	0.05 153	0.06 97	0.05 104	0.05 93	0.06 184

RALAANet	0.11 170	0.08 224	0.10 92	0.17 205	0.09 223	0.14 267	0.10 25	0.20 221	0.16 174	0.14 233	0.13 168	0.16 275	0.09 159	0.12 175	0.12 222	0.06 108	0.05 153	0.08 268	0.07 265	0.06 179	0.04 28

XX-Stereo	0.09 72	0.05 11	0.09 61	0.17 205	0.09 223	0.15 293	0.12 67	0.21 238	0.10 29	0.10 115	0.14 181	0.07 62	0.06 34	0.13 225	0.08 14	0.06 108	0.05 153	0.06 97	0.06 176	0.04 13	0.04 28

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 72	0.06 46	0.10 92	0.17 205	0.07 62	0.10 119	0.15 221	0.17 154	0.15 148	0.10 115	0.10 109	0.08 89	0.09 159	0.12 175	0.10 108	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.06 176	0.04 13	0.03 1

AFF-stereo	0.09 72	0.07 113	0.10 92	0.17 205	0.07 62	0.10 119	0.15 221	0.18 181	0.10 29	0.10 115	0.11 139	0.09 116	0.10 181	0.12 175	0.10 108	0.05 24	0.04 20	0.07 191	0.07 265	0.04 13	0.04 28

SFCPSM	0.13 268	0.07 113	0.15 284	0.17 205	0.09 223	0.15 293	0.16 280	0.28 373	0.27 359	0.14 233	0.18 253	0.12 188	0.13 273	0.14 252	0.11 165	0.08 293	0.05 153	0.07 191	0.07 265	0.07 245	0.06 184

psmorigin	0.25 473	0.16 458	0.35 489	0.17 205	0.13 434	0.24 443	0.14 152	0.34 450	0.34 419	0.41 504	0.55 509	0.41 497	0.38 504	0.35 496	0.28 479	0.11 414	0.15 493	0.11 425	0.11 437	0.12 440	0.17 500

HGLStereo	0.17 388	0.09 294	0.19 403	0.17 205	0.12 409	0.18 360	0.18 353	0.31 417	0.33 408	0.22 395	0.33 432	0.24 385	0.18 384	0.20 396	0.21 413	0.10 383	0.09 419	0.07 191	0.07 265	0.09 371	0.10 400

DIP-Stereo	0.11 170	0.08 224	0.15 284	0.17 205	0.09 223	0.13 228	0.09 17	0.16 119	0.16 174	0.12 181	0.16 211	0.14 230	0.12 242	0.16 297	0.14 293	0.06 108	0.05 153	0.06 97	0.05 104	0.05 93	0.07 260
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.10 131	0.06 46	0.11 134	0.17 205	0.08 123	0.11 159	0.14 152	0.24 302	0.11 52	0.12 181	0.19 267	0.11 167	0.08 134	0.10 54	0.11 165	0.07 234	0.05 153	0.06 97	0.05 104	0.05 93	0.05 108

RAFT-Stereo	0.10 131	0.06 46	0.11 134	0.17 205	0.08 123	0.11 159	0.14 152	0.24 302	0.11 52	0.12 181	0.19 267	0.11 167	0.08 134	0.10 54	0.11 165	0.07 234	0.05 153	0.06 97	0.05 104	0.05 93	0.05 108
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.14 298	0.08 224	0.15 284	0.17 205	0.09 223	0.14 267	0.14 152	0.29 391	0.36 437	0.14 233	0.20 277	0.21 342	0.13 273	0.18 353	0.14 293	0.07 234	0.05 153	0.07 191	0.07 265	0.07 245	0.07 260

CFNet	0.15 339	0.11 383	0.17 348	0.17 205	0.08 123	0.19 381	0.10 25	0.29 391	0.26 347	0.19 345	0.24 325	0.24 385	0.18 384	0.18 353	0.15 327	0.08 293	0.06 296	0.09 350	0.10 408	0.08 310	0.07 260

NVstereo2D	0.19 414	0.11 383	0.16 325	0.17 205	0.16 477	0.28 479	0.23 450	0.44 511	0.42 465	0.15 257	0.28 392	0.25 397	0.19 402	0.23 437	0.18 376	0.09 346	0.06 296	0.10 395	0.08 331	0.15 481	0.10 400

DeepPruner_ROB	0.16 366	0.11 383	0.16 325	0.17 205	0.10 328	0.17 344	0.15 221	0.32 422	0.21 268	0.19 345	0.21 294	0.22 360	0.19 402	0.21 413	0.16 346	0.13 457	0.09 419	0.09 350	0.10 408	0.11 425	0.11 422

DISCO	0.20 423	0.09 294	0.22 426	0.17 205	0.10 328	0.25 451	0.18 353	0.28 373	0.45 479	0.23 409	0.32 426	0.34 467	0.26 456	0.29 474	0.29 486	0.08 293	0.06 296	0.07 191	0.07 265	0.09 371	0.10 400

WCMA_ROB	0.24 467	0.11 383	0.24 440	0.17 205	0.14 450	0.34 494	0.16 280	0.33 436	0.33 408	0.39 497	0.54 508	0.40 494	0.35 498	0.35 496	0.26 467	0.12 440	0.12 467	0.12 444	0.11 437	0.14 469	0.14 468

DFGA-Net	0.13 268	0.11 383	0.19 403	0.18 286	0.10 328	0.13 228	0.13 104	0.23 279	0.25 334	0.16 286	0.16 211	0.13 211	0.12 242	0.17 336	0.15 327	0.07 234	0.05 153	0.08 268	0.07 265	0.05 93	0.05 108

LG-Stereo	0.08 39	0.08 224	0.10 92	0.18 286	0.07 62	0.10 119	0.17 306	0.11 24	0.08 8	0.06 7	0.08 66	0.06 14	0.07 98	0.09 32	0.09 41	0.04 6	0.05 153	0.07 191	0.07 265	0.04 13	0.04 28

MM-Stereo_test3	0.10 131	0.07 113	0.07 3	0.18 286	0.07 62	0.12 199	0.19 395	0.24 302	0.19 233	0.06 7	0.10 109	0.08 89	0.06 34	0.11 99	0.09 41	0.06 108	0.06 296	0.07 191	0.05 104	0.05 93	0.04 28

MM-Stereo_test1	0.10 131	0.07 113	0.09 61	0.18 286	0.07 62	0.12 199	0.18 353	0.21 238	0.20 254	0.09 85	0.11 139	0.08 89	0.06 34	0.10 54	0.10 108	0.06 108	0.05 153	0.07 191	0.06 176	0.05 93	0.04 28

HART	0.08 39	0.07 113	0.09 61	0.18 286	0.07 62	0.10 119	0.16 280	0.13 56	0.11 52	0.09 85	0.10 109	0.08 89	0.05 9	0.10 54	0.08 14	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.04 31	0.05 93	0.04 28

tg	0.10 131	0.06 46	0.10 92	0.18 286	0.08 123	0.11 159	0.16 280	0.20 221	0.12 79	0.08 57	0.11 139	0.11 167	0.07 98	0.11 99	0.10 108	0.05 24	0.04 20	0.08 268	0.08 331	0.04 13	0.04 28

rvit_stereo_0081_aga	0.12 241	0.09 294	0.15 284	0.18 286	0.10 328	0.14 267	0.14 152	0.14 70	0.19 233	0.10 115	0.18 253	0.16 275	0.09 159	0.12 175	0.10 108	0.10 383	0.06 296	0.08 268	0.07 265	0.07 245	0.06 184

ACV-stereo	0.15 339	0.10 359	0.29 465	0.18 286	0.12 409	0.15 293	0.13 104	0.23 279	0.21 268	0.19 345	0.23 313	0.22 360	0.15 326	0.23 437	0.17 363	0.08 293	0.07 364	0.07 191	0.07 265	0.08 310	0.07 260

IGEV-Stereo++	0.07 3	0.06 46	0.08 18	0.18 286	0.06 11	0.05 3	0.10 25	0.11 24	0.11 52	0.06 7	0.07 33	0.07 62	0.06 34	0.09 32	0.09 41	0.05 24	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 93	0.04 28

AIO-Stereo	0.08 39	0.06 46	0.10 92	0.18 286	0.06 11	0.09 78	0.11 44	0.16 119	0.09 19	0.09 85	0.08 66	0.07 62	0.05 9	0.11 99	0.08 14	0.05 24	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

H2IRNET	0.10 131	0.09 294	0.10 92	0.18 286	0.09 223	0.12 199	0.15 221	0.14 70	0.21 268	0.10 115	0.10 109	0.10 147	0.11 211	0.10 54	0.10 108	0.06 108	0.04 20	0.08 268	0.08 331	0.06 179	0.05 108

IGEV++	0.08 39	0.06 46	0.09 61	0.18 286	0.07 62	0.10 119	0.13 104	0.10 14	0.10 29	0.08 57	0.08 66	0.06 14	0.05 9	0.13 225	0.09 41	0.05 24	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 93	0.04 28

1111x	0.16 366	0.09 294	0.13 204	0.18 286	0.08 123	0.18 360	0.25 476	0.32 422	0.25 334	0.17 298	0.24 325	0.27 413	0.15 326	0.14 252	0.24 449	0.07 234	0.07 364	0.08 268	0.09 374	0.07 245	0.07 260

UniTT-Stereo	0.09 72	0.07 113	0.08 18	0.18 286	0.08 123	0.13 228	0.11 44	0.12 40	0.11 52	0.10 115	0.12 153	0.05 1	0.06 34	0.09 32	0.10 108	0.07 234	0.06 296	0.05 23	0.05 104	0.06 179	0.05 108

GCAP-Stereo	0.09 72	0.07 113	0.13 204	0.18 286	0.06 11	0.11 159	0.07 3	0.14 70	0.12 79	0.09 85	0.10 109	0.07 62	0.09 159	0.13 225	0.10 108	0.06 108	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 108

LL-Strereo2	0.11 170	0.10 359	0.16 325	0.18 286	0.08 123	0.15 293	0.09 17	0.17 154	0.14 131	0.14 233	0.11 139	0.09 116	0.07 98	0.16 297	0.10 108	0.05 24	0.05 153	0.11 425	0.07 265	0.06 179	0.05 108

4D-IteraStereo	0.10 131	0.07 113	0.10 92	0.18 286	0.07 62	0.09 78	0.15 221	0.18 181	0.15 148	0.10 115	0.11 139	0.10 147	0.07 98	0.12 175	0.09 41	0.05 24	0.03 1	0.08 268	0.07 265	0.06 179	0.05 108

coex-ft	3.24 558	0.35 523	57.83 579	0.18 286	0.13 434	0.27 469	0.23 450	0.28 373	0.72 529	1.89 560	0.70 526	0.43 501	0.47 520	0.29 474	0.43 522	0.09 346	0.09 419	0.12 444	0.09 374	0.14 469	0.14 468

gwcnet-sp	0.14 298	0.07 113	0.13 204	0.18 286	0.09 223	0.16 321	0.18 353	0.24 302	0.24 310	0.19 345	0.24 325	0.15 255	0.16 347	0.16 297	0.15 327	0.08 293	0.07 364	0.07 191	0.08 331	0.08 310	0.07 260

scenet	0.14 298	0.07 113	0.13 204	0.18 286	0.09 223	0.16 321	0.18 353	0.24 302	0.24 310	0.19 345	0.24 325	0.15 255	0.16 347	0.16 297	0.15 327	0.08 293	0.07 364	0.07 191	0.08 331	0.08 310	0.07 260

anonymousa	0.13 268	0.07 113	0.14 248	0.18 286	0.09 223	0.13 228	0.17 306	0.20 221	0.29 382	0.15 257	0.24 325	0.16 275	0.14 305	0.14 252	0.14 293	0.07 234	0.05 153	0.07 191	0.09 374	0.05 93	0.07 260

ssnet	0.14 298	0.07 113	0.13 204	0.18 286	0.09 223	0.16 321	0.18 353	0.24 302	0.24 310	0.19 345	0.24 325	0.15 255	0.16 347	0.16 297	0.15 327	0.08 293	0.07 364	0.07 191	0.08 331	0.08 310	0.07 260

raft_robust	0.13 268	0.10 359	0.07 3	0.18 286	0.08 123	0.13 228	0.24 460	0.29 391	0.34 419	0.20 366	0.20 277	0.15 255	0.10 181	0.11 99	0.12 222	0.05 24	0.05 153	0.07 191	0.07 265	0.05 93	0.04 28

Sa-1000	0.12 241	0.08 224	0.09 61	0.18 286	0.08 123	0.15 293	0.22 440	0.22 261	0.19 233	0.15 257	0.20 277	0.17 292	0.11 211	0.10 54	0.10 108	0.06 108	0.05 153	0.09 350	0.09 374	0.05 93	0.05 108

SA	0.13 268	0.09 294	0.09 61	0.18 286	0.08 123	0.12 199	0.24 460	0.23 279	0.19 233	0.17 298	0.27 382	0.15 255	0.11 211	0.11 99	0.11 165	0.05 24	0.05 153	0.09 350	0.08 331	0.05 93	0.05 108

UDGNet	0.14 298	0.13 429	0.17 348	0.18 286	0.10 328	0.12 199	0.16 280	0.21 238	0.27 359	0.20 366	0.20 277	0.17 292	0.13 273	0.16 297	0.14 293	0.10 383	0.06 296	0.09 350	0.07 265	0.07 245	0.07 260

GLC_STEREO	0.11 170	0.07 113	0.11 134	0.18 286	0.07 62	0.08 46	0.13 104	0.16 119	0.24 310	0.12 181	0.13 168	0.12 188	0.08 134	0.18 353	0.12 222	0.06 108	0.08 395	0.08 268	0.06 176	0.05 93	0.05 108

IPLGR	0.11 170	0.09 294	0.17 348	0.18 286	0.08 123	0.13 228	0.16 280	0.21 238	0.24 310	0.12 181	0.12 153	0.11 167	0.09 159	0.13 225	0.12 222	0.06 108	0.05 153	0.06 97	0.06 176	0.05 93	0.04 28

test-3	0.09 72	0.06 46	0.10 92	0.18 286	0.07 62	0.07 22	0.14 152	0.12 40	0.16 174	0.10 115	0.08 66	0.08 89	0.08 134	0.11 99	0.10 108	0.05 24	0.04 20	0.07 191	0.05 104	0.04 13	0.04 28

test_1	0.09 72	0.06 46	0.10 92	0.18 286	0.07 62	0.07 22	0.14 152	0.12 40	0.16 174	0.10 115	0.08 66	0.08 89	0.08 134	0.11 99	0.10 108	0.05 24	0.04 20	0.07 191	0.05 104	0.04 13	0.04 28

STrans-v2	0.10 131	0.07 113	0.13 204	0.18 286	0.08 123	0.10 119	0.14 152	0.22 261	0.11 52	0.11 149	0.15 194	0.12 188	0.10 181	0.11 99	0.12 222	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.06 176	0.05 93	0.05 108

TransformOpticalFlow	0.10 131	0.08 224	0.13 204	0.18 286	0.07 62	0.09 78	0.15 221	0.19 208	0.16 174	0.12 181	0.16 211	0.11 167	0.11 211	0.11 99	0.11 165	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.06 176	0.05 93	0.05 108

OMP-Stereo	0.11 170	0.07 113	0.14 248	0.18 286	0.08 123	0.09 78	0.12 67	0.21 238	0.21 268	0.13 210	0.14 181	0.11 167	0.12 242	0.11 99	0.13 257	0.06 108	0.05 153	0.07 191	0.06 176	0.05 93	0.04 28

NRIStereo	0.11 170	0.08 224	0.15 284	0.18 286	0.08 123	0.10 119	0.13 104	0.17 154	0.15 148	0.12 181	0.15 194	0.13 211	0.13 273	0.13 225	0.10 108	0.06 108	0.04 20	0.07 191	0.06 176	0.06 179	0.07 260

FTStereo	0.12 241	0.07 113	0.14 248	0.18 286	0.09 223	0.07 22	0.15 221	0.22 261	0.18 212	0.12 181	0.24 325	0.11 167	0.13 273	0.13 225	0.14 293	0.05 24	0.05 153	0.07 191	0.07 265	0.06 179	0.10 400

SST-Stereo	0.11 170	0.07 113	0.16 325	0.18 286	0.09 223	0.06 7	0.12 67	0.18 181	0.10 29	0.15 257	0.18 253	0.13 211	0.12 242	0.10 54	0.11 165	0.06 108	0.04 20	0.09 350	0.06 176	0.07 245	0.06 184

RAFT_R40	0.11 170	0.07 113	0.15 284	0.18 286	0.09 223	0.06 7	0.13 104	0.17 154	0.15 148	0.14 233	0.18 253	0.15 255	0.12 242	0.10 54	0.11 165	0.06 108	0.04 20	0.09 350	0.06 176	0.06 179	0.05 108

PFNet	0.12 241	0.06 46	0.17 348	0.18 286	0.08 123	0.09 78	0.15 221	0.26 335	0.20 254	0.16 286	0.16 211	0.14 230	0.12 242	0.13 225	0.11 165	0.06 108	0.04 20	0.07 191	0.06 176	0.05 93	0.05 108

DeepStereo_RVC	0.11 170	0.08 224	0.17 348	0.18 286	0.08 123	0.08 46	0.11 44	0.17 154	0.12 79	0.13 210	0.15 194	0.12 188	0.12 242	0.12 175	0.11 165	0.06 108	0.04 20	0.07 191	0.06 176	0.07 245	0.08 329

RAFT	0.13 268	0.09 294	0.11 134	0.18 286	0.08 123	0.15 293	0.23 450	0.21 238	0.20 254	0.21 381	0.21 294	0.18 307	0.13 273	0.17 336	0.10 108	0.06 108	0.07 364	0.10 395	0.09 374	0.06 179	0.05 108

GMM-Stereo	0.11 170	0.07 113	0.10 92	0.18 286	0.09 223	0.08 46	0.14 152	0.24 302	0.16 174	0.11 149	0.15 194	0.13 211	0.11 211	0.11 99	0.11 165	0.05 24	0.04 20	0.08 268	0.07 265	0.06 179	0.09 373

Prome-Stereo	0.11 170	0.07 113	0.11 134	0.18 286	0.09 223	0.12 199	0.14 152	0.23 279	0.13 109	0.13 210	0.16 211	0.13 211	0.08 134	0.12 175	0.10 108	0.05 24	0.05 153	0.07 191	0.06 176	0.06 179	0.10 400

pcwnet_v2	0.19 414	0.11 383	0.26 451	0.18 286	0.14 450	0.18 360	0.15 221	0.37 476	0.46 486	0.19 345	0.24 325	0.21 342	0.19 402	0.21 413	0.20 400	0.13 457	0.10 441	0.10 395	0.10 408	0.11 425	0.13 452

GMStereo	0.13 268	0.15 450	0.14 248	0.18 286	0.09 223	0.16 321	0.16 280	0.20 221	0.25 334	0.17 298	0.17 230	0.11 167	0.11 211	0.16 297	0.13 257	0.07 234	0.06 296	0.06 97	0.06 176	0.07 245	0.06 184
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.23 457	0.12 401	0.20 407	0.18 286	0.14 450	0.32 488	0.31 512	0.40 491	0.33 408	0.27 444	0.40 471	0.30 437	0.29 474	0.27 459	0.25 456	0.11 414	0.12 467	0.11 425	0.14 473	0.12 440	0.13 452

aanetorigin	0.22 444	0.17 468	0.57 515	0.18 286	0.10 328	0.16 321	0.19 395	0.20 221	0.33 408	0.49 517	0.48 500	0.30 437	0.28 471	0.21 413	0.24 449	0.08 293	0.07 364	0.08 268	0.07 265	0.10 405	0.09 373

EDNetEfficient	0.30 497	0.24 502	1.18 547	0.18 286	0.10 328	0.20 400	0.20 413	0.21 238	0.61 516	0.74 534	0.56 510	0.30 437	0.40 509	0.23 437	0.32 501	0.09 346	0.07 364	0.08 268	0.07 265	0.11 425	0.10 400

GwcNet	0.20 423	0.14 444	0.20 407	0.18 286	0.12 409	0.25 451	0.20 413	0.36 469	0.45 479	0.20 366	0.33 432	0.33 463	0.21 422	0.22 430	0.25 456	0.11 414	0.09 419	0.09 350	0.09 374	0.09 371	0.10 400

ac_64	0.16 366	0.09 294	0.15 284	0.18 286	0.10 328	0.22 424	0.17 306	0.24 302	0.22 290	0.19 345	0.24 325	0.29 430	0.18 384	0.19 378	0.22 426	0.09 346	0.08 395	0.08 268	0.09 374	0.07 245	0.06 184

FADNet	0.21 436	0.23 499	0.37 492	0.18 286	0.17 489	0.25 451	0.13 104	0.32 422	0.32 403	0.23 409	0.25 352	0.27 413	0.21 422	0.19 378	0.16 346	0.13 457	0.15 493	0.12 444	0.15 488	0.17 499	0.18 503

BEATNet_4x	0.12 241	0.09 294	0.15 284	0.18 286	0.07 62	0.15 293	0.07 3	0.23 279	0.19 233	0.16 286	0.19 267	0.19 316	0.14 305	0.17 336	0.15 327	0.07 234	0.05 153	0.05 23	0.05 104	0.06 179	0.07 260

AANet_RVC	0.16 366	0.10 359	0.11 134	0.18 286	0.09 223	0.19 381	0.18 353	0.27 349	0.32 403	0.22 395	0.35 446	0.21 342	0.22 429	0.22 430	0.17 363	0.06 108	0.05 153	0.06 97	0.06 176	0.07 245	0.06 184

MLCV	0.13 268	0.08 224	0.17 348	0.18 286	0.06 11	0.16 321	0.17 306	0.19 208	0.22 290	0.19 345	0.25 352	0.17 292	0.13 273	0.15 270	0.14 293	0.05 24	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 93	0.04 28

DPSNet	0.28 490	0.16 458	0.33 480	0.18 286	0.13 434	0.55 523	0.42 531	0.52 523	0.68 524	0.29 465	0.38 461	0.39 488	0.30 485	0.32 485	0.23 437	0.11 414	0.10 441	0.11 425	0.08 331	0.20 506	0.16 491

MDST_ROB	0.22 444	0.10 359	0.18 380	0.18 286	0.11 380	0.40 512	0.19 395	0.44 511	0.42 465	0.40 500	0.40 471	0.29 430	0.21 422	0.27 459	0.19 390	0.11 414	0.10 441	0.14 471	0.11 437	0.10 405	0.08 329

DN-CSS_ROB	0.13 268	0.13 429	0.17 348	0.18 286	0.10 328	0.16 321	0.08 7	0.22 261	0.19 233	0.17 298	0.23 313	0.13 211	0.13 273	0.13 225	0.14 293	0.05 24	0.05 153	0.10 395	0.10 408	0.08 310	0.06 184

PWC_ROB	0.21 436	0.16 458	0.27 453	0.18 286	0.11 380	0.22 424	0.13 104	0.33 436	0.49 490	0.30 470	0.40 471	0.32 457	0.25 449	0.31 481	0.23 437	0.10 383	0.07 364	0.11 425	0.08 331	0.11 425	0.10 400

CBMV	0.20 423	0.15 450	0.18 380	0.18 286	0.10 328	0.20 400	0.11 44	0.30 401	0.31 397	0.29 465	0.31 417	0.31 451	0.23 435	0.28 467	0.19 390	0.13 457	0.15 493	0.17 491	0.16 492	0.10 405	0.10 400
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MM-Stereo_test2	0.09 72	0.07 113	0.09 61	0.19 344	0.08 123	0.12 199	0.18 353	0.15 94	0.14 131	0.07 28	0.10 109	0.07 62	0.06 34	0.12 175	0.09 41	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.06 179	0.04 28

ISRNet	0.18 403	0.08 224	0.20 407	0.19 344	0.13 434	0.15 293	0.12 67	0.30 401	0.33 408	0.21 381	0.26 365	0.27 413	0.18 384	0.17 336	0.20 400	0.20 511	0.08 395	0.14 471	0.14 473	0.14 469	0.17 500

FACV-RUCA	0.13 268	0.11 383	0.13 204	0.19 344	0.12 409	0.15 293	0.16 280	0.22 261	0.21 268	0.16 286	0.16 211	0.15 255	0.16 347	0.14 252	0.13 257	0.07 234	0.05 153	0.08 268	0.06 176	0.10 405	0.08 329

ITSA-stereo	0.16 366	0.11 383	0.14 248	0.19 344	0.08 123	0.13 228	0.14 152	0.30 401	0.49 490	0.17 298	0.18 253	0.22 360	0.15 326	0.17 336	0.16 346	0.10 383	0.06 296	0.08 268	0.08 331	0.08 310	0.09 373

U	0.08 39	0.07 113	0.10 92	0.19 344	0.10 328	0.10 119	0.13 104	0.12 40	0.17 198	0.07 28	0.07 33	0.06 14	0.05 9	0.07 3	0.09 41	0.06 108	0.04 20	0.06 97	0.04 31	0.06 179	0.05 108

rvit_stereo_ft	0.12 241	0.07 113	0.13 204	0.19 344	0.10 328	0.12 199	0.17 306	0.16 119	0.16 174	0.13 210	0.13 168	0.15 255	0.10 181	0.14 252	0.13 257	0.10 383	0.06 296	0.08 268	0.07 265	0.07 245	0.06 184

DispNO	0.15 339	0.09 294	0.18 380	0.19 344	0.12 409	0.11 159	0.21 429	0.23 279	0.29 382	0.18 330	0.23 313	0.19 316	0.17 371	0.16 297	0.16 346	0.07 234	0.05 153	0.08 268	0.08 331	0.07 245	0.06 184

AE-Stereo	0.10 131	0.08 224	0.11 134	0.19 344	0.09 223	0.10 119	0.15 221	0.14 70	0.20 254	0.09 85	0.15 194	0.12 188	0.08 134	0.11 99	0.10 108	0.05 24	0.06 296	0.07 191	0.06 176	0.05 93	0.04 28

plain	0.11 170	0.09 294	0.10 92	0.19 344	0.09 223	0.11 159	0.14 152	0.14 70	0.13 109	0.13 210	0.15 194	0.09 116	0.12 242	0.13 225	0.12 222	0.07 234	0.05 153	0.09 350	0.06 176	0.06 179	0.06 184

MIF-Stereo (partial)	0.11 170	0.06 46	0.10 92	0.19 344	0.10 328	0.10 119	0.12 67	0.17 154	0.19 233	0.14 233	0.16 211	0.10 147	0.11 211	0.12 175	0.12 222	0.08 293	0.05 153	0.08 268	0.07 265	0.06 179	0.07 260

CASnet	0.09 72	0.09 294	0.09 61	0.19 344	0.06 11	0.07 22	0.11 44	0.18 181	0.14 131	0.11 149	0.10 109	0.09 116	0.07 98	0.10 54	0.10 108	0.06 108	0.04 20	0.10 395	0.08 331	0.06 179	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fast-acv-ft	0.18 403	0.11 383	0.20 407	0.19 344	0.12 409	0.26 461	0.21 429	0.26 335	0.35 432	0.22 395	0.34 442	0.27 413	0.21 422	0.21 413	0.23 437	0.09 346	0.09 419	0.08 268	0.10 408	0.08 310	0.07 260

Wz-Net-TNSev	0.29 494	0.20 488	0.69 531	0.19 344	0.15 465	0.38 508	0.27 487	0.36 469	0.56 508	0.35 488	0.42 488	0.45 505	0.39 505	0.33 488	0.31 496	0.13 457	0.13 479	0.10 395	0.12 457	0.15 481	0.15 482

RAFT+CT+SA	0.13 268	0.11 383	0.09 61	0.19 344	0.09 223	0.15 293	0.28 493	0.22 261	0.22 290	0.15 257	0.26 365	0.10 147	0.10 181	0.11 99	0.12 222	0.05 24	0.04 20	0.07 191	0.08 331	0.07 245	0.06 184

test_4	0.11 170	0.10 359	0.08 18	0.19 344	0.09 223	0.08 46	0.21 429	0.15 94	0.18 212	0.12 181	0.18 253	0.12 188	0.09 159	0.08 13	0.11 165	0.04 6	0.04 20	0.08 268	0.08 331	0.04 13	0.04 28

dd	0.15 339	0.17 468	0.17 348	0.19 344	0.09 223	0.15 293	0.18 353	0.22 261	0.26 347	0.23 409	0.20 277	0.21 342	0.10 181	0.21 413	0.17 363	0.10 383	0.06 296	0.08 268	0.06 176	0.08 310	0.07 260

DAS	0.15 339	0.08 224	0.18 380	0.19 344	0.10 328	0.19 381	0.17 306	0.28 373	0.30 388	0.18 330	0.26 365	0.21 342	0.16 347	0.16 297	0.13 257	0.08 293	0.06 296	0.06 97	0.06 176	0.07 245	0.07 260

SepStereo	0.15 339	0.08 224	0.18 380	0.19 344	0.10 328	0.19 381	0.17 306	0.28 373	0.30 388	0.18 330	0.26 365	0.21 342	0.16 347	0.26 457	0.13 257	0.08 293	0.06 296	0.06 97	0.06 176	0.07 245	0.07 260

AASNet	0.16 366	0.08 224	0.13 204	0.19 344	0.09 223	0.19 381	0.15 221	0.38 483	0.37 442	0.20 366	0.24 325	0.20 333	0.17 371	0.17 336	0.21 413	0.10 383	0.08 395	0.08 268	0.07 265	0.09 371	0.09 373

GMOStereo	0.11 170	0.09 294	0.08 18	0.19 344	0.08 123	0.12 199	0.28 493	0.13 56	0.18 212	0.11 149	0.17 230	0.14 230	0.12 242	0.07 3	0.07 1	0.05 24	0.05 153	0.09 350	0.07 265	0.04 13	0.04 28

error version	0.11 170	0.09 294	0.08 18	0.19 344	0.08 123	0.12 199	0.28 493	0.13 56	0.18 212	0.11 149	0.17 230	0.14 230	0.12 242	0.07 3	0.07 1	0.05 24	0.05 153	0.09 350	0.07 265	0.04 13	0.04 28

test-v	0.11 170	0.09 294	0.08 18	0.19 344	0.08 123	0.12 199	0.28 493	0.13 56	0.18 212	0.11 149	0.17 230	0.14 230	0.12 242	0.07 3	0.07 1	0.05 24	0.05 153	0.09 350	0.07 265	0.04 13	0.04 28

LCNet	0.11 170	0.07 113	0.09 61	0.19 344	0.09 223	0.08 46	0.14 152	0.21 238	0.15 148	0.12 181	0.15 194	0.16 275	0.11 211	0.12 175	0.11 165	0.05 24	0.04 20	0.08 268	0.07 265	0.06 179	0.14 468

Patchmatch Stereo++	0.11 170	0.09 294	0.17 348	0.19 344	0.08 123	0.06 7	0.11 44	0.17 154	0.13 109	0.15 257	0.16 211	0.14 230	0.12 242	0.11 99	0.11 165	0.06 108	0.05 153	0.08 268	0.06 176	0.08 310	0.07 260
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	0.12 241	0.08 224	0.17 348	0.19 344	0.09 223	0.08 46	0.13 104	0.19 208	0.13 109	0.16 286	0.21 294	0.13 211	0.14 305	0.11 99	0.14 293	0.06 108	0.04 20	0.09 350	0.06 176	0.06 179	0.05 108

PSM-adaLoss	0.11 170	0.09 294	0.17 348	0.19 344	0.08 123	0.06 7	0.12 67	0.17 154	0.13 109	0.15 257	0.16 211	0.14 230	0.12 242	0.11 99	0.11 165	0.06 108	0.05 153	0.08 268	0.06 176	0.08 310	0.07 260

ROB_FTStereo_v2	0.11 170	0.09 294	0.17 348	0.19 344	0.08 123	0.06 7	0.12 67	0.17 154	0.13 109	0.15 257	0.16 211	0.14 230	0.12 242	0.11 99	0.11 165	0.06 108	0.05 153	0.08 268	0.06 176	0.08 310	0.07 260

ROB_FTStereo	0.11 170	0.09 294	0.17 348	0.19 344	0.08 123	0.06 7	0.11 44	0.17 154	0.13 109	0.15 257	0.16 211	0.14 230	0.12 242	0.11 99	0.11 165	0.06 108	0.05 153	0.08 268	0.06 176	0.08 310	0.07 260

KYRaft	0.12 241	0.07 113	0.10 92	0.19 344	0.09 223	0.08 46	0.15 221	0.23 279	0.12 79	0.13 210	0.16 211	0.20 333	0.10 181	0.12 175	0.11 165	0.06 108	0.04 20	0.08 268	0.08 331	0.06 179	0.15 482

HUI-Stereo	0.11 170	0.09 294	0.17 348	0.19 344	0.08 123	0.06 7	0.11 44	0.17 154	0.13 109	0.15 257	0.16 211	0.14 230	0.12 242	0.11 99	0.11 165	0.06 108	0.05 153	0.08 268	0.06 176	0.08 310	0.07 260

GrayStereo	0.11 170	0.06 46	0.11 134	0.19 344	0.09 223	0.09 78	0.16 280	0.18 181	0.17 198	0.14 233	0.17 230	0.17 292	0.11 211	0.12 175	0.11 165	0.05 24	0.05 153	0.07 191	0.06 176	0.06 179	0.10 400

iGMRVC	0.11 170	0.09 294	0.17 348	0.19 344	0.08 123	0.06 7	0.12 67	0.17 154	0.13 109	0.15 257	0.16 211	0.14 230	0.12 242	0.11 99	0.11 165	0.06 108	0.05 153	0.08 268	0.06 176	0.08 310	0.07 260

IRAFT_RVC	0.12 241	0.08 224	0.17 348	0.19 344	0.08 123	0.07 22	0.14 152	0.25 322	0.23 300	0.14 233	0.15 194	0.15 255	0.12 242	0.12 175	0.11 165	0.06 108	0.04 20	0.09 350	0.06 176	0.06 179	0.06 184

iRAFT	0.11 170	0.09 294	0.17 348	0.19 344	0.08 123	0.06 7	0.11 44	0.17 154	0.13 109	0.15 257	0.16 211	0.14 230	0.12 242	0.11 99	0.11 165	0.06 108	0.05 153	0.08 268	0.06 176	0.08 310	0.07 260

CRE-IMP	0.11 170	0.09 294	0.16 325	0.19 344	0.09 223	0.10 119	0.12 67	0.18 181	0.10 29	0.14 233	0.14 181	0.14 230	0.13 273	0.12 175	0.12 222	0.07 234	0.04 20	0.08 268	0.06 176	0.08 310	0.08 329

test-2	0.11 170	0.09 294	0.08 18	0.19 344	0.08 123	0.12 199	0.28 493	0.13 56	0.18 212	0.11 149	0.17 230	0.14 230	0.12 242	0.07 3	0.07 1	0.05 24	0.05 153	0.09 350	0.07 265	0.04 13	0.04 28

cross-raft	0.10 131	0.09 294	0.09 61	0.19 344	0.07 62	0.11 159	0.24 460	0.13 56	0.15 148	0.08 57	0.10 109	0.12 188	0.10 181	0.09 32	0.11 165	0.05 24	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.04 13	0.04 28

test-1	0.10 131	0.07 113	0.17 348	0.19 344	0.08 123	0.11 159	0.24 460	0.15 94	0.18 212	0.09 85	0.07 33	0.10 147	0.08 134	0.08 13	0.09 41	0.06 108	0.04 20	0.06 97	0.06 176	0.04 13	0.05 108

RAFT-IKP	0.11 170	0.09 294	0.17 348	0.19 344	0.08 123	0.06 7	0.11 44	0.17 154	0.13 109	0.15 257	0.16 211	0.14 230	0.12 242	0.11 99	0.11 165	0.06 108	0.05 153	0.08 268	0.06 176	0.08 310	0.07 260

ARAFT	0.12 241	0.08 224	0.18 380	0.19 344	0.09 223	0.15 293	0.17 306	0.20 221	0.13 109	0.12 181	0.13 168	0.14 230	0.12 242	0.15 270	0.13 257	0.06 108	0.05 153	0.10 395	0.09 374	0.06 179	0.04 28

FINET	0.22 444	0.18 481	0.28 456	0.19 344	0.16 477	0.24 443	0.24 460	0.33 436	0.49 490	0.26 437	0.33 432	0.22 360	0.23 435	0.23 437	0.18 376	0.18 503	0.16 498	0.11 425	0.10 408	0.15 481	0.14 468

delet	0.17 388	0.09 294	0.18 380	0.19 344	0.11 380	0.21 411	0.22 440	0.30 401	0.38 448	0.17 298	0.27 382	0.19 316	0.19 402	0.19 378	0.21 413	0.08 293	0.08 395	0.09 350	0.11 437	0.06 179	0.07 260

UNet	0.17 388	0.09 294	0.18 380	0.19 344	0.12 409	0.28 479	0.19 395	0.33 436	0.30 388	0.21 381	0.25 352	0.23 376	0.19 402	0.20 396	0.19 390	0.07 234	0.06 296	0.08 268	0.07 265	0.08 310	0.07 260

acv_ft	0.15 339	0.09 294	0.16 325	0.19 344	0.10 328	0.16 321	0.17 306	0.25 322	0.34 419	0.19 345	0.26 365	0.21 342	0.17 371	0.18 353	0.19 390	0.07 234	0.06 296	0.06 97	0.06 176	0.08 310	0.06 184

DMCA	0.14 298	0.09 294	0.17 348	0.19 344	0.09 223	0.15 293	0.17 306	0.23 279	0.28 375	0.14 233	0.20 277	0.17 292	0.18 384	0.15 270	0.17 363	0.10 383	0.06 296	0.08 268	0.06 176	0.09 371	0.10 400

RYNet	0.23 457	0.12 401	0.22 426	0.19 344	0.17 489	0.47 517	0.26 482	0.39 488	0.49 490	0.24 421	0.29 407	0.34 467	0.24 442	0.20 396	0.31 496	0.10 383	0.06 296	0.09 350	0.09 374	0.14 469	0.15 482

AdaStereo	0.15 339	0.11 383	0.16 325	0.19 344	0.09 223	0.21 411	0.11 44	0.33 436	0.28 375	0.21 381	0.23 313	0.21 342	0.13 273	0.19 378	0.15 327	0.13 457	0.05 153	0.10 395	0.07 265	0.09 371	0.07 260
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.
iResNet	0.13 268	0.10 359	0.18 380	0.19 344	0.08 123	0.14 267	0.18 353	0.21 238	0.27 359	0.16 286	0.24 325	0.15 255	0.13 273	0.14 252	0.15 327	0.06 108	0.04 20	0.06 97	0.05 104	0.06 179	0.05 108

rvit_0105_3	0.16 366	0.10 359	0.15 284	0.20 392	0.12 409	0.15 293	0.26 482	0.25 322	0.30 388	0.15 257	0.17 230	0.21 342	0.14 305	0.18 353	0.14 293	0.14 476	0.11 453	0.12 444	0.14 473	0.07 245	0.07 260

RAStereo	0.10 131	0.09 294	0.08 18	0.20 392	0.08 123	0.13 228	0.18 353	0.16 119	0.17 198	0.10 115	0.12 153	0.05 1	0.06 34	0.09 32	0.08 14	0.07 234	0.05 153	0.07 191	0.05 104	0.05 93	0.04 28

testlalala2	0.10 131	0.06 46	0.11 134	0.20 392	0.10 328	0.10 119	0.11 44	0.17 154	0.13 109	0.12 181	0.13 168	0.09 116	0.08 134	0.11 99	0.13 257	0.06 108	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.05 93	0.05 108

MoCha-V2	0.08 39	0.05 11	0.11 134	0.20 392	0.07 62	0.10 119	0.14 152	0.12 40	0.08 8	0.07 28	0.08 66	0.07 62	0.06 34	0.09 32	0.08 14	0.05 24	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

GMStereo_Zeroshot	0.16 366	0.13 429	0.25 443	0.20 392	0.10 328	0.17 344	0.13 104	0.30 401	0.25 334	0.23 409	0.32 426	0.25 397	0.11 211	0.19 378	0.14 293	0.09 346	0.06 296	0.11 425	0.06 176	0.12 440	0.08 329

LL-Strereo	0.13 268	0.10 359	0.12 172	0.20 392	0.10 328	0.11 159	0.18 353	0.33 436	0.25 334	0.16 286	0.16 211	0.14 230	0.14 305	0.19 378	0.11 165	0.06 108	0.05 153	0.09 350	0.08 331	0.04 13	0.05 108

TestStereo1	0.13 268	0.08 224	0.08 18	0.20 392	0.08 123	0.18 360	0.29 504	0.23 279	0.17 198	0.17 298	0.20 277	0.16 275	0.11 211	0.12 175	0.13 257	0.06 108	0.06 296	0.08 268	0.06 176	0.05 93	0.05 108

Wz-Net-MNSev	0.23 457	0.13 429	0.33 480	0.20 392	0.15 465	0.36 502	0.25 476	0.34 450	0.45 479	0.29 465	0.41 481	0.39 488	0.19 402	0.25 453	0.27 472	0.09 346	0.07 364	0.09 350	0.09 374	0.12 440	0.10 400

test_5	0.14 298	0.12 401	0.08 18	0.20 392	0.10 328	0.14 267	0.28 493	0.21 238	0.24 310	0.19 345	0.28 392	0.11 167	0.15 326	0.12 175	0.13 257	0.06 108	0.05 153	0.07 191	0.08 331	0.08 310	0.07 260

SA-5K	0.13 268	0.08 224	0.08 18	0.20 392	0.08 123	0.18 360	0.29 504	0.23 279	0.17 198	0.17 298	0.20 277	0.16 275	0.11 211	0.12 175	0.13 257	0.06 108	0.06 296	0.08 268	0.06 176	0.05 93	0.05 108

iRaft-Stereo_5w	0.12 241	0.09 294	0.12 172	0.20 392	0.08 123	0.09 78	0.12 67	0.22 261	0.22 290	0.19 345	0.14 181	0.11 167	0.09 159	0.20 396	0.16 346	0.05 24	0.05 153	0.07 191	0.06 176	0.05 93	0.06 184

GwcNet-ADL	0.13 268	0.08 224	0.14 248	0.20 392	0.09 223	0.12 199	0.20 413	0.30 401	0.25 334	0.14 233	0.14 181	0.18 307	0.14 305	0.13 225	0.15 327	0.07 234	0.05 153	0.06 97	0.05 104	0.07 245	0.06 184

PSM-AAD	0.11 170	0.07 113	0.10 92	0.20 392	0.09 223	0.10 119	0.14 152	0.21 238	0.13 109	0.12 181	0.14 181	0.18 307	0.11 211	0.11 99	0.10 108	0.05 24	0.05 153	0.09 350	0.08 331	0.06 179	0.14 468

sAnonymous2	0.13 268	0.12 401	0.25 443	0.20 392	0.12 409	0.18 360	0.14 152	0.27 349	0.21 268	0.11 149	0.12 153	0.13 211	0.08 134	0.11 99	0.11 165	0.09 346	0.05 153	0.08 268	0.06 176	0.15 481	0.10 400

CroCo_RVC	0.13 268	0.12 401	0.25 443	0.20 392	0.12 409	0.18 360	0.14 152	0.27 349	0.21 268	0.11 149	0.12 153	0.13 211	0.08 134	0.11 99	0.11 165	0.09 346	0.05 153	0.08 268	0.06 176	0.15 481	0.10 400

RAFT + AFF	0.13 268	0.08 224	0.21 417	0.20 392	0.10 328	0.14 267	0.23 450	0.27 349	0.21 268	0.12 181	0.10 109	0.12 188	0.10 181	0.16 297	0.12 222	0.08 293	0.07 364	0.09 350	0.09 374	0.06 179	0.09 373

ccnet	0.30 497	0.28 510	0.24 440	0.20 392	0.28 521	0.41 513	0.22 440	0.46 516	0.33 408	0.37 494	0.46 497	0.37 477	0.30 485	0.40 513	0.43 522	0.23 522	0.14 489	0.21 505	0.17 499	0.23 510	0.19 508

MMNet	0.17 388	0.10 359	0.17 348	0.20 392	0.11 380	0.27 469	0.20 413	0.26 335	0.42 465	0.22 395	0.30 413	0.22 360	0.20 414	0.18 353	0.20 400	0.06 108	0.06 296	0.07 191	0.07 265	0.08 310	0.07 260

UPFNet	0.16 366	0.08 224	0.12 172	0.20 392	0.12 409	0.20 400	0.23 450	0.28 373	0.26 347	0.18 330	0.24 325	0.22 360	0.20 414	0.19 378	0.22 426	0.09 346	0.07 364	0.08 268	0.09 374	0.08 310	0.06 184

EDNetEfficientorigin	7.92 565	0.32 520	152.98 580	0.20 392	0.10 328	0.22 424	0.17 306	0.23 279	0.60 515	0.73 532	0.67 522	0.41 497	0.51 525	0.24 448	0.41 519	0.08 293	0.07 364	0.09 350	0.07 265	0.12 440	0.11 422

FADNet_RVC	0.17 388	0.14 444	0.41 497	0.20 392	0.11 380	0.13 228	0.13 104	0.27 349	0.22 290	0.21 381	0.23 313	0.20 333	0.18 384	0.15 270	0.17 363	0.08 293	0.08 395	0.12 444	0.09 374	0.11 425	0.10 400

STTStereo	0.18 403	0.13 429	0.28 456	0.20 392	0.11 380	0.16 321	0.21 429	0.29 391	0.23 300	0.22 395	0.30 413	0.29 430	0.18 384	0.20 396	0.20 400	0.12 440	0.11 453	0.11 425	0.14 473	0.09 371	0.08 329

stereogan	0.22 444	0.11 383	0.21 417	0.20 392	0.12 409	0.32 488	0.19 395	0.36 469	0.45 479	0.23 409	0.39 468	0.35 472	0.27 462	0.33 488	0.23 437	0.10 383	0.12 467	0.10 395	0.10 408	0.14 469	0.14 468

ADCMid	0.26 483	0.15 450	0.42 499	0.20 392	0.14 450	0.25 451	0.26 482	0.35 464	0.40 456	0.37 494	0.45 495	0.34 467	0.42 514	0.36 500	0.36 508	0.10 383	0.09 419	0.11 425	0.11 437	0.13 453	0.13 452

ADCRef	0.20 423	0.12 401	0.43 501	0.20 392	0.12 409	0.23 437	0.18 353	0.32 422	0.37 442	0.26 437	0.33 432	0.18 307	0.23 435	0.25 453	0.26 467	0.07 234	0.06 296	0.09 350	0.09 374	0.08 310	0.09 373

AnyNet_C32	0.26 483	0.16 458	0.39 494	0.20 392	0.17 489	0.26 461	0.31 512	0.32 422	0.45 479	0.31 475	0.50 503	0.30 437	0.34 495	0.41 518	0.36 508	0.12 440	0.12 467	0.12 444	0.14 473	0.14 469	0.15 482

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 388	0.10 359	0.23 434	0.20 392	0.10 328	0.15 293	0.18 353	0.31 417	0.25 334	0.21 381	0.31 417	0.25 397	0.17 371	0.21 413	0.20 400	0.09 346	0.06 296	0.08 268	0.09 374	0.07 245	0.08 329
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 423	0.21 493	0.23 434	0.20 392	0.10 328	0.19 381	0.17 306	0.36 469	0.26 347	0.27 444	0.34 442	0.27 413	0.24 442	0.20 396	0.20 400	0.15 480	0.12 467	0.17 491	0.14 473	0.10 405	0.09 373

StereoDRNet-Refined	0.17 388	0.12 401	0.16 325	0.20 392	0.10 328	0.18 360	0.18 353	0.27 349	0.24 310	0.26 437	0.41 481	0.23 376	0.18 384	0.21 413	0.21 413	0.09 346	0.05 153	0.09 350	0.10 408	0.07 245	0.07 260
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM-Forest	0.20 423	0.14 444	0.18 380	0.20 392	0.13 434	0.21 411	0.22 440	0.33 436	0.31 397	0.24 421	0.29 407	0.28 423	0.20 414	0.23 437	0.18 376	0.15 480	0.16 498	0.15 482	0.14 473	0.13 453	0.12 441
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TCMNet	0.19 414	0.12 401	0.20 407	0.21 422	0.18 498	0.21 411	0.24 460	0.28 373	0.36 437	0.23 409	0.26 365	0.25 397	0.20 414	0.20 396	0.23 437	0.13 457	0.11 453	0.11 425	0.12 457	0.13 453	0.12 441

YMNet	0.20 423	0.12 401	0.20 407	0.21 422	0.14 450	0.27 469	0.23 450	0.32 422	0.34 419	0.28 456	0.35 446	0.30 437	0.18 384	0.18 353	0.22 426	0.11 414	0.13 479	0.10 395	0.10 408	0.09 371	0.09 373

YMNet_1	0.20 423	0.12 401	0.20 407	0.21 422	0.14 450	0.27 469	0.23 450	0.32 422	0.34 419	0.28 456	0.35 446	0.30 437	0.18 384	0.18 353	0.22 426	0.11 414	0.13 479	0.10 395	0.10 408	0.09 371	0.09 373

rvit_105_1	0.19 414	0.12 401	0.25 443	0.21 422	0.16 477	0.22 424	0.28 493	0.32 422	0.42 465	0.20 366	0.21 294	0.22 360	0.18 384	0.19 378	0.18 376	0.12 440	0.12 467	0.13 458	0.15 488	0.08 310	0.07 260

testlalala_base	0.10 131	0.09 294	0.14 248	0.21 422	0.08 123	0.10 119	0.14 152	0.13 56	0.11 52	0.08 57	0.15 194	0.07 62	0.08 134	0.11 99	0.12 222	0.08 293	0.05 153	0.05 23	0.03 1	0.07 245	0.05 108

Selective-RAFT	0.11 170	0.11 383	0.12 172	0.21 422	0.08 123	0.16 321	0.13 104	0.21 238	0.23 300	0.10 115	0.10 109	0.11 167	0.10 181	0.15 270	0.11 165	0.05 24	0.05 153	0.06 97	0.05 104	0.06 179	0.05 108

test_3	0.11 170	0.09 294	0.10 92	0.21 422	0.08 123	0.13 228	0.25 476	0.14 70	0.21 268	0.10 115	0.10 109	0.09 116	0.10 181	0.08 13	0.11 165	0.05 24	0.04 20	0.08 268	0.07 265	0.04 13	0.04 28

LMCR-Stereo	0.15 339	0.08 224	0.14 248	0.21 422	0.09 223	0.18 360	0.19 395	0.28 373	0.19 233	0.24 421	0.24 325	0.23 376	0.17 371	0.20 396	0.17 363	0.07 234	0.06 296	0.08 268	0.06 176	0.10 405	0.09 373

DGSMNet	0.25 473	0.19 484	0.34 483	0.21 422	0.24 514	0.24 443	0.21 429	0.36 469	0.42 465	0.25 434	0.32 426	0.38 483	0.21 422	0.29 474	0.24 449	0.13 457	0.11 453	0.14 471	0.16 492	0.23 510	0.23 516

psm_up	0.19 414	0.10 359	0.18 380	0.21 422	0.11 380	0.17 344	0.19 395	0.38 483	0.34 419	0.22 395	0.28 392	0.29 430	0.25 449	0.20 396	0.22 426	0.09 346	0.10 441	0.11 425	0.11 437	0.08 310	0.08 329

FAT-Stereo	0.21 436	0.13 429	0.22 426	0.21 422	0.12 409	0.18 360	0.18 353	0.35 464	0.40 456	0.28 456	0.37 454	0.33 463	0.33 494	0.21 413	0.20 400	0.09 346	0.11 453	0.10 395	0.09 374	0.11 425	0.14 468

FADNet-RVC	0.21 436	0.20 488	0.40 495	0.21 422	0.16 477	0.21 411	0.15 221	0.27 349	0.27 359	0.26 437	0.32 426	0.26 407	0.21 422	0.22 430	0.19 390	0.12 440	0.13 479	0.12 444	0.14 473	0.13 453	0.18 503

S-Stereo	0.21 436	0.12 401	0.25 443	0.21 422	0.13 434	0.21 411	0.19 395	0.33 436	0.45 479	0.23 409	0.36 451	0.28 423	0.29 474	0.20 396	0.23 437	0.09 346	0.12 467	0.10 395	0.10 408	0.13 453	0.14 468

edge stereo	0.23 457	0.14 444	0.21 417	0.21 422	0.13 434	0.24 443	0.16 280	0.32 422	0.42 465	0.32 482	0.40 471	0.39 488	0.35 498	0.25 453	0.25 456	0.13 457	0.11 453	0.14 471	0.11 437	0.12 440	0.14 468

RTSC	0.23 457	0.13 429	0.30 471	0.21 422	0.13 434	0.29 481	0.17 306	0.36 469	0.68 524	0.27 444	0.34 442	0.30 437	0.22 429	0.32 485	0.31 496	0.10 383	0.08 395	0.09 350	0.10 408	0.13 453	0.14 468

ADCS	0.30 497	0.19 484	0.48 507	0.21 422	0.18 498	0.29 481	0.24 460	0.42 501	0.64 521	0.40 500	0.50 503	0.40 494	0.37 502	0.40 513	0.43 522	0.13 457	0.13 479	0.13 458	0.14 473	0.16 492	0.16 491

ADCP+	0.20 423	0.10 359	0.35 489	0.21 422	0.12 409	0.22 424	0.27 487	0.31 417	0.35 432	0.26 437	0.37 454	0.22 360	0.22 429	0.27 459	0.28 479	0.09 346	0.06 296	0.08 268	0.08 331	0.10 405	0.10 400

ADCPNet	0.26 483	0.17 468	0.62 520	0.21 422	0.15 465	0.36 502	0.25 476	0.33 436	0.37 442	0.31 475	0.41 481	0.36 474	0.29 474	0.29 474	0.34 506	0.12 440	0.10 441	0.11 425	0.12 457	0.14 469	0.13 452

CVANet_RVC	0.18 403	0.11 383	0.14 248	0.21 422	0.11 380	0.19 381	0.18 353	0.34 450	0.34 419	0.22 395	0.31 417	0.28 423	0.18 384	0.24 448	0.18 376	0.12 440	0.08 395	0.12 444	0.12 457	0.09 371	0.08 329

SANet	0.25 473	0.14 444	0.29 465	0.21 422	0.11 380	0.29 481	0.25 476	0.40 491	0.65 523	0.36 490	0.40 471	0.42 499	0.27 462	0.27 459	0.25 456	0.12 440	0.09 419	0.10 395	0.09 374	0.13 453	0.12 441

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 39	0.07 113	0.09 61	0.22 442	0.06 11	0.08 46	0.12 67	0.10 14	0.10 29	0.07 28	0.07 33	0.06 14	0.05 9	0.11 99	0.09 41	0.06 108	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.06 179	0.04 28

UGAM	0.13 268	0.10 359	0.09 61	0.22 442	0.08 123	0.13 228	0.20 413	0.18 181	0.24 310	0.22 395	0.16 211	0.13 211	0.13 273	0.19 378	0.13 257	0.07 234	0.05 153	0.13 458	0.11 437	0.07 245	0.05 108

CroCo-Stereo Lap2	0.09 72	0.09 294	0.08 18	0.22 442	0.09 223	0.09 78	0.18 353	0.16 119	0.12 79	0.09 85	0.10 109	0.05 1	0.05 9	0.08 13	0.08 14	0.06 108	0.06 296	0.07 191	0.05 104	0.06 179	0.05 108

BUS	0.15 339	0.09 294	0.14 248	0.22 442	0.10 328	0.20 400	0.14 152	0.34 450	0.20 254	0.17 298	0.23 313	0.16 275	0.14 305	0.16 297	0.14 293	0.08 293	0.06 296	0.10 395	0.09 374	0.07 245	0.07 260

Wz-Net-LNSev	0.22 444	0.16 458	0.41 497	0.22 442	0.13 434	0.25 451	0.24 460	0.33 436	0.44 475	0.30 470	0.42 488	0.32 457	0.19 402	0.23 437	0.27 472	0.10 383	0.09 419	0.08 268	0.08 331	0.12 440	0.11 422

RAFT_CTSACE	0.12 241	0.09 294	0.10 92	0.22 442	0.08 123	0.12 199	0.24 460	0.18 181	0.17 198	0.21 381	0.27 382	0.13 211	0.07 98	0.13 225	0.09 41	0.05 24	0.06 296	0.08 268	0.07 265	0.04 13	0.04 28

BSDual-CNN	0.15 339	0.09 294	0.14 248	0.22 442	0.10 328	0.15 293	0.15 221	0.34 450	0.20 254	0.17 298	0.23 313	0.25 397	0.16 347	0.16 297	0.14 293	0.08 293	0.06 296	0.10 395	0.09 374	0.07 245	0.07 260

hknet	0.15 339	0.11 383	0.14 248	0.22 442	0.11 380	0.15 293	0.15 221	0.34 450	0.26 347	0.17 298	0.23 313	0.22 360	0.18 384	0.17 336	0.13 257	0.07 234	0.06 296	0.10 395	0.09 374	0.07 245	0.07 260

DDUNet	0.23 457	0.18 481	0.22 426	0.22 442	0.15 465	0.25 451	0.24 460	0.30 401	0.31 397	0.31 475	0.37 454	0.34 467	0.26 456	0.25 453	0.21 413	0.18 503	0.13 479	0.17 491	0.11 437	0.16 492	0.17 500

PSMNet-ADL	0.15 339	0.12 401	0.13 204	0.22 442	0.09 223	0.13 228	0.20 413	0.26 335	0.23 300	0.18 330	0.20 277	0.23 376	0.17 371	0.18 353	0.18 376	0.09 346	0.08 395	0.08 268	0.11 437	0.08 310	0.07 260

CroCo-Stereo	0.09 72	0.08 224	0.08 18	0.22 442	0.09 223	0.09 78	0.18 353	0.16 119	0.12 79	0.07 28	0.07 33	0.08 89	0.06 34	0.08 13	0.07 1	0.07 234	0.05 153	0.06 97	0.04 31	0.05 93	0.04 28
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ICVP	0.16 366	0.09 294	0.12 172	0.22 442	0.09 223	0.18 360	0.21 429	0.26 335	0.24 310	0.18 330	0.30 413	0.27 413	0.18 384	0.18 353	0.15 327	0.10 383	0.07 364	0.08 268	0.07 265	0.07 245	0.08 329
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.17 388	0.12 401	0.16 325	0.22 442	0.11 380	0.19 381	0.18 353	0.32 422	0.49 490	0.20 366	0.25 352	0.17 292	0.13 273	0.21 413	0.16 346	0.10 383	0.06 296	0.08 268	0.07 265	0.09 371	0.08 329

FADNet-RVC-Resample	0.17 388	0.12 401	0.32 478	0.22 442	0.12 409	0.19 381	0.14 152	0.25 322	0.24 310	0.24 421	0.27 382	0.20 333	0.15 326	0.17 336	0.16 346	0.07 234	0.08 395	0.12 444	0.10 408	0.09 371	0.11 422

ADCL	0.25 473	0.12 401	0.49 508	0.22 442	0.12 409	0.36 502	0.29 504	0.30 401	0.57 509	0.24 421	0.47 499	0.30 437	0.31 490	0.30 480	0.30 491	0.09 346	0.07 364	0.09 350	0.09 374	0.10 405	0.10 400

AnyNet_C01	0.37 511	0.26 508	1.41 550	0.22 442	0.17 489	0.51 520	0.28 493	0.36 469	0.40 456	0.39 497	0.75 531	0.46 509	0.39 505	0.46 521	0.50 532	0.13 457	0.13 479	0.13 458	0.14 473	0.14 469	0.16 491

DRN-Test	0.20 423	0.11 383	0.21 417	0.22 442	0.10 328	0.22 424	0.22 440	0.40 491	0.38 448	0.24 421	0.33 432	0.26 407	0.22 429	0.22 430	0.25 456	0.11 414	0.07 364	0.11 425	0.10 408	0.09 371	0.08 329

StereoDRNet	0.19 414	0.11 383	0.18 380	0.22 442	0.11 380	0.22 424	0.22 440	0.37 476	0.34 419	0.24 421	0.28 392	0.30 437	0.19 402	0.20 396	0.21 413	0.10 383	0.08 395	0.11 425	0.09 374	0.09 371	0.07 260

XPNet_ROB	0.22 444	0.12 401	0.20 407	0.22 442	0.13 434	0.22 424	0.19 395	0.35 464	0.40 456	0.30 470	0.40 471	0.38 483	0.27 462	0.26 457	0.29 486	0.15 480	0.10 441	0.10 395	0.10 408	0.13 453	0.12 441

AIO-test2	0.10 131	0.08 224	0.10 92	0.23 461	0.09 223	0.11 159	0.11 44	0.23 279	0.24 310	0.08 57	0.09 86	0.08 89	0.05 9	0.10 54	0.08 14	0.06 108	0.05 153	0.08 268	0.09 374	0.05 93	0.05 108

rvit_stereo_0075_2	0.17 388	0.12 401	0.25 443	0.23 461	0.16 477	0.13 228	0.10 25	0.30 401	0.27 359	0.20 366	0.28 392	0.22 360	0.15 326	0.18 353	0.13 257	0.16 497	0.10 441	0.17 491	0.10 408	0.10 405	0.10 400

test_for_model	0.09 72	0.12 401	0.14 248	0.23 461	0.11 380	0.08 46	0.13 104	0.12 40	0.13 109	0.10 115	0.07 33	0.07 62	0.06 34	0.11 99	0.10 108	0.06 108	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.08 310	0.05 108

CASS	0.14 298	0.12 401	0.12 172	0.23 461	0.09 223	0.15 293	0.17 306	0.19 208	0.20 254	0.17 298	0.18 253	0.15 255	0.15 326	0.15 270	0.14 293	0.09 346	0.06 296	0.10 395	0.08 331	0.09 371	0.07 260
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
WZ-Net	0.29 494	0.17 468	0.82 539	0.23 461	0.16 477	0.35 498	0.29 504	0.40 491	0.59 514	0.24 421	0.57 514	0.37 477	0.25 449	0.34 491	0.37 512	0.09 346	0.08 395	0.09 350	0.10 408	0.14 469	0.16 491

UDG	0.21 436	0.17 468	0.20 407	0.23 461	0.15 465	0.31 486	0.20 413	0.33 436	0.35 432	0.24 421	0.28 392	0.31 451	0.29 474	0.21 413	0.23 437	0.15 480	0.12 467	0.13 458	0.09 374	0.14 469	0.15 482

TestStereo	0.14 298	0.15 450	0.11 134	0.23 461	0.08 123	0.15 293	0.21 429	0.20 221	0.23 300	0.14 233	0.25 352	0.16 275	0.13 273	0.16 297	0.14 293	0.06 108	0.06 296	0.08 268	0.06 176	0.09 371	0.05 108

RP	0.22 444	0.13 429	0.22 426	0.23 461	0.12 409	0.21 411	0.20 413	0.26 335	0.45 479	0.22 395	0.38 461	0.37 477	0.25 449	0.28 467	0.25 456	0.11 414	0.12 467	0.13 458	0.12 457	0.13 453	0.14 468

G-Net	0.25 473	0.17 468	0.38 493	0.23 461	0.16 477	0.51 520	0.23 450	0.29 391	0.35 432	0.36 490	0.38 461	0.31 451	0.29 474	0.28 467	0.27 472	0.11 414	0.09 419	0.12 444	0.10 408	0.16 492	0.14 468

DLCB_ROB	0.18 403	0.10 359	0.16 325	0.23 461	0.11 380	0.24 443	0.18 353	0.30 401	0.28 375	0.27 444	0.29 407	0.28 423	0.25 449	0.20 396	0.20 400	0.08 293	0.08 395	0.09 350	0.09 374	0.07 245	0.07 260

AIO-test1	0.10 131	0.07 113	0.11 134	0.24 471	0.07 62	0.09 78	0.13 104	0.22 261	0.15 148	0.11 149	0.12 153	0.09 116	0.07 98	0.11 99	0.09 41	0.06 108	0.05 153	0.09 350	0.10 408	0.04 13	0.07 260

StereoVision	0.14 298	0.13 429	0.10 92	0.24 471	0.10 328	0.16 321	0.21 429	0.21 238	0.20 254	0.12 181	0.25 352	0.10 147	0.10 181	0.16 297	0.10 108	0.09 346	0.10 441	0.12 444	0.12 457	0.06 179	0.05 108

sCroCo_RVC	0.12 241	0.09 294	0.24 440	0.24 471	0.11 380	0.19 381	0.14 152	0.17 154	0.15 148	0.10 115	0.13 168	0.12 188	0.07 98	0.14 252	0.11 165	0.08 293	0.08 395	0.08 268	0.08 331	0.05 93	0.07 260

DMCA-RVC	0.17 388	0.10 359	0.16 325	0.24 471	0.11 380	0.19 381	0.18 353	0.26 335	0.24 310	0.21 381	0.27 382	0.25 397	0.27 462	0.18 353	0.21 413	0.12 440	0.08 395	0.13 458	0.10 408	0.10 405	0.08 329

SHD	0.26 483	0.15 450	0.31 474	0.24 471	0.18 498	0.23 437	0.15 221	0.39 488	0.72 529	0.32 482	0.42 488	0.36 474	0.29 474	0.33 488	0.30 491	0.13 457	0.11 453	0.14 471	0.13 468	0.16 492	0.20 511

TDLM	0.18 403	0.12 401	0.14 248	0.24 471	0.10 328	0.18 360	0.18 353	0.37 476	0.30 388	0.22 395	0.28 392	0.28 423	0.18 384	0.23 437	0.19 390	0.11 414	0.07 364	0.10 395	0.10 408	0.08 310	0.08 329

MSMD_ROB	0.31 502	0.26 508	0.26 451	0.24 471	0.21 507	0.34 494	0.25 476	0.34 450	0.39 452	0.40 500	0.69 525	0.45 505	0.41 510	0.34 491	0.28 479	0.20 511	0.20 510	0.26 513	0.25 516	0.23 510	0.22 515

Wz-Net-SNSev	0.26 483	0.17 468	0.46 503	0.25 478	0.14 450	0.26 461	0.24 460	0.38 483	0.57 509	0.30 470	0.56 510	0.39 488	0.26 456	0.24 448	0.32 501	0.10 383	0.09 419	0.10 395	0.11 437	0.11 425	0.11 422

Nwc_Net	0.23 457	0.17 468	0.22 426	0.25 478	0.15 465	0.25 451	0.27 487	0.38 483	0.39 452	0.22 395	0.41 481	0.30 437	0.29 474	0.28 467	0.25 456	0.11 414	0.10 441	0.17 491	0.20 505	0.10 405	0.11 422

RTS	0.46 523	0.19 484	3.33 556	0.25 478	0.15 465	0.72 536	0.21 429	0.37 476	0.78 536	0.42 506	0.44 493	0.31 451	0.43 517	0.55 529	0.37 512	0.10 383	0.09 419	0.13 458	0.13 468	0.15 481	0.15 482

RTSA	0.46 523	0.19 484	3.33 556	0.25 478	0.15 465	0.72 536	0.21 429	0.37 476	0.78 536	0.42 506	0.44 493	0.31 451	0.43 517	0.55 529	0.37 512	0.10 383	0.09 419	0.13 458	0.13 468	0.15 481	0.15 482

DANet	0.21 436	0.16 458	0.29 465	0.25 478	0.13 434	0.23 437	0.19 395	0.28 373	0.27 359	0.28 456	0.32 426	0.35 472	0.32 492	0.31 481	0.24 449	0.11 414	0.09 419	0.11 425	0.10 408	0.13 453	0.11 422
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.22 444	0.13 429	0.21 417	0.25 478	0.14 450	0.23 437	0.22 440	0.42 501	0.27 359	0.31 475	0.43 491	0.37 477	0.29 474	0.23 437	0.23 437	0.10 383	0.12 467	0.10 395	0.09 374	0.10 405	0.08 329

NaN_ROB	0.23 457	0.20 488	0.25 443	0.25 478	0.13 434	0.31 486	0.27 487	0.34 450	0.41 463	0.31 475	0.31 417	0.32 457	0.23 435	0.31 481	0.22 426	0.11 414	0.17 502	0.10 395	0.11 437	0.08 310	0.09 373

ETE_ROB	0.23 457	0.17 468	0.23 434	0.25 478	0.14 450	0.26 461	0.29 504	0.32 422	0.37 442	0.28 456	0.37 454	0.45 505	0.27 462	0.28 467	0.27 472	0.11 414	0.09 419	0.12 444	0.10 408	0.14 469	0.13 452

PWCDC_ROB	0.21 436	0.13 429	0.23 434	0.25 478	0.12 409	0.20 400	0.15 221	0.34 450	0.55 506	0.29 465	0.49 501	0.21 342	0.15 326	0.28 467	0.20 400	0.11 414	0.09 419	0.10 395	0.08 331	0.11 425	0.09 373

FC-DCNN v2	0.33 504	0.28 510	0.28 456	0.26 487	0.23 511	0.39 510	0.29 504	0.41 496	0.44 475	0.46 514	0.57 514	0.51 515	0.41 510	0.38 508	0.30 491	0.21 514	0.20 510	0.27 516	0.26 517	0.25 518	0.24 517

GASNet	0.22 444	0.24 502	0.34 483	0.26 487	0.17 489	0.27 469	0.16 280	0.45 513	0.42 465	0.27 444	0.24 325	0.30 437	0.16 347	0.27 459	0.18 376	0.12 440	0.09 419	0.12 444	0.11 437	0.16 492	0.08 329

Anonymous3	0.16 366	0.14 444	0.34 483	0.26 487	0.14 450	0.27 469	0.18 353	0.28 373	0.28 375	0.15 257	0.17 230	0.14 230	0.11 211	0.16 297	0.12 222	0.08 293	0.08 395	0.08 268	0.08 331	0.08 310	0.11 422

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 444	0.21 493	0.25 443	0.26 487	0.11 380	0.24 443	0.14 152	0.39 488	0.24 310	0.32 482	0.36 451	0.30 437	0.21 422	0.19 378	0.22 426	0.17 502	0.14 489	0.21 505	0.16 492	0.13 453	0.12 441

NCC-stereo	0.25 473	0.15 450	0.31 474	0.26 487	0.17 489	0.21 411	0.31 512	0.41 496	0.40 456	0.24 421	0.38 461	0.33 463	0.29 474	0.37 504	0.28 479	0.13 457	0.11 453	0.15 482	0.22 510	0.13 453	0.13 452

Abc-Net	0.25 473	0.15 450	0.31 474	0.26 487	0.17 489	0.21 411	0.31 512	0.41 496	0.40 456	0.24 421	0.38 461	0.33 463	0.29 474	0.37 504	0.28 479	0.13 457	0.11 453	0.15 482	0.22 510	0.13 453	0.13 452
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.24 467	0.17 468	0.45 502	0.26 487	0.16 477	0.23 437	0.29 504	0.37 476	0.51 496	0.27 444	0.31 417	0.24 385	0.28 471	0.22 430	0.23 437	0.15 480	0.11 453	0.20 504	0.18 503	0.12 440	0.14 468

FC-DCNN	0.33 504	0.28 510	0.28 456	0.26 487	0.23 511	0.38 508	0.29 504	0.40 491	0.44 475	0.46 514	0.56 510	0.51 515	0.41 510	0.38 508	0.31 496	0.21 514	0.20 510	0.27 516	0.26 517	0.25 518	0.24 517

AF-Net	0.23 457	0.17 468	0.17 348	0.27 495	0.13 434	0.26 461	0.24 460	0.33 436	0.51 496	0.25 434	0.33 432	0.39 488	0.27 462	0.28 467	0.26 467	0.11 414	0.10 441	0.16 489	0.12 457	0.11 425	0.11 422

MANE	0.47 525	0.28 510	0.28 456	0.27 495	0.24 514	0.50 518	0.32 520	0.57 528	0.62 519	0.74 534	1.20 553	1.21 544	0.64 535	0.54 528	0.39 516	0.22 517	0.20 510	0.27 516	0.31 526	0.26 521	0.25 519

LSM	0.34 510	0.21 493	0.62 520	0.27 495	0.62 545	0.35 498	0.26 482	0.43 507	0.49 490	0.45 513	0.60 520	0.42 499	0.37 502	0.35 496	0.26 467	0.13 457	0.21 519	0.14 471	0.16 492	0.18 501	0.34 531

FBW_ROB	0.25 473	0.17 468	0.23 434	0.27 495	0.14 450	0.26 461	0.22 440	0.42 501	0.43 473	0.42 506	0.41 481	0.43 501	0.27 462	0.32 485	0.24 449	0.09 346	0.15 493	0.15 482	0.12 457	0.12 440	0.10 400

LALA_ROB	0.25 473	0.16 458	0.23 434	0.27 495	0.17 489	0.27 469	0.27 487	0.42 501	0.38 448	0.33 486	0.39 468	0.51 515	0.26 456	0.29 474	0.28 479	0.16 497	0.09 419	0.13 458	0.12 457	0.13 453	0.13 452

PSMNet_ROB	0.22 444	0.12 401	0.15 284	0.27 495	0.15 465	0.25 451	0.36 523	0.43 507	0.37 442	0.27 444	0.33 432	0.32 457	0.23 435	0.21 413	0.27 472	0.12 440	0.08 395	0.13 458	0.11 437	0.10 405	0.09 373

RGC	0.25 473	0.20 488	0.29 465	0.28 501	0.16 477	0.22 424	0.23 450	0.33 436	0.44 475	0.27 444	0.40 471	0.38 483	0.28 471	0.37 504	0.23 437	0.11 414	0.13 479	0.17 491	0.17 499	0.15 481	0.16 491

PA-Net	0.24 467	0.18 481	0.34 483	0.28 501	0.22 510	0.22 424	0.39 528	0.29 391	0.39 452	0.22 395	0.33 432	0.25 397	0.26 456	0.21 413	0.25 456	0.10 383	0.23 522	0.15 482	0.22 510	0.09 371	0.13 452
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PASM	0.33 504	0.25 507	0.51 509	0.28 501	0.27 520	0.30 484	0.31 512	0.35 464	0.51 496	0.36 490	0.40 471	0.47 512	0.35 498	0.34 491	0.36 508	0.23 522	0.26 524	0.26 513	0.28 522	0.23 510	0.21 512

PDISCO_ROB	0.28 490	0.16 458	0.28 456	0.28 501	0.20 505	0.33 490	0.27 487	0.45 513	0.58 512	0.28 456	0.41 481	0.45 505	0.30 485	0.34 491	0.35 507	0.12 440	0.09 419	0.17 491	0.16 492	0.17 499	0.13 452

DispFullNet	0.27 488	0.22 497	0.66 523	0.28 501	0.17 489	0.27 469	0.17 306	0.34 450	0.57 509	0.27 444	0.37 454	0.43 501	0.24 442	0.39 510	0.25 456	0.12 440	0.06 296	0.19 502	0.11 437	0.23 510	0.16 491

ELAS_RVC	0.42 518	0.29 517	0.33 480	0.28 501	0.24 514	0.56 524	0.38 526	0.50 520	0.61 516	0.74 534	0.76 532	0.67 529	0.56 529	0.55 529	0.42 521	0.22 517	0.21 519	0.27 516	0.26 517	0.27 523	0.26 522
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 518	0.29 517	0.34 483	0.28 501	0.24 514	0.63 528	0.37 524	0.52 523	0.52 502	0.72 531	0.82 536	0.68 531	0.56 529	0.52 525	0.45 528	0.22 517	0.21 519	0.27 516	0.26 517	0.26 521	0.26 522
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Syn2CoEx	0.22 444	0.16 458	0.29 465	0.29 508	0.15 465	0.26 461	0.21 429	0.34 450	0.32 403	0.29 465	0.36 451	0.28 423	0.25 449	0.20 396	0.25 456	0.16 497	0.12 467	0.14 471	0.11 437	0.09 371	0.08 329

XQC	0.29 494	0.23 499	0.53 510	0.29 508	0.19 502	0.36 502	0.28 493	0.37 476	0.58 512	0.31 475	0.31 417	0.37 477	0.30 485	0.39 510	0.39 516	0.13 457	0.09 419	0.15 482	0.12 457	0.18 501	0.18 503

FCDSN-DC	0.33 504	0.28 510	0.28 456	0.30 510	0.24 514	0.39 510	0.28 493	0.43 507	0.42 465	0.44 511	0.53 507	0.51 515	0.42 514	0.37 504	0.30 491	0.21 514	0.20 510	0.27 516	0.26 517	0.25 518	0.25 519
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CC-Net-ROB	0.28 490	0.31 519	0.36 491	0.30 510	0.15 465	0.25 451	0.19 395	0.45 513	0.34 419	0.39 497	0.37 454	0.39 488	0.31 490	0.27 459	0.27 472	0.24 524	0.18 504	0.30 525	0.23 514	0.19 504	0.15 482

SQANet	0.24 467	0.24 502	0.31 474	0.31 512	0.19 502	0.27 469	0.13 104	0.30 401	0.33 408	0.25 434	0.37 454	0.31 451	0.22 429	0.27 459	0.23 437	0.15 480	0.10 441	0.21 505	0.16 492	0.22 507	0.16 491

MFN_U_SF_RVC	0.33 504	0.22 497	0.58 518	0.31 512	0.15 465	0.36 502	0.17 306	0.54 526	0.46 486	0.47 516	0.56 510	0.58 522	0.39 505	0.36 500	0.38 515	0.15 480	0.15 493	0.18 500	0.21 507	0.16 492	0.16 491

BEATNet-Init1	0.54 529	0.28 510	0.68 530	0.31 512	0.21 507	0.85 544	0.31 512	0.57 528	0.69 527	0.89 541	1.00 543	2.17 558	0.66 536	0.58 533	0.44 525	0.19 506	0.18 504	0.23 510	0.22 510	0.22 507	0.21 512

PVD	0.40 515	0.21 493	0.40 495	0.32 515	0.23 511	0.30 484	0.45 535	0.53 525	0.97 543	0.55 522	0.80 535	0.54 520	0.60 533	0.53 527	0.40 518	0.19 506	0.14 489	0.17 491	0.14 473	0.24 516	0.32 529

NCCL2	0.24 467	0.15 450	0.18 380	0.34 516	0.18 498	0.24 443	0.24 460	0.34 450	0.29 382	0.31 475	0.38 461	0.38 483	0.29 474	0.23 437	0.25 456	0.15 480	0.12 467	0.18 500	0.21 507	0.13 453	0.13 452

CSAN	0.30 497	0.24 502	0.28 456	0.34 516	0.19 502	0.34 494	0.42 531	0.38 483	0.51 496	0.38 496	0.40 471	0.44 504	0.34 495	0.29 474	0.31 496	0.19 506	0.16 498	0.19 502	0.19 504	0.14 469	0.15 482

HCRNet	0.16 366	0.23 499	0.12 172	0.35 518	0.11 380	0.15 293	0.17 306	0.26 335	0.22 290	0.19 345	0.24 325	0.21 342	0.14 305	0.15 270	0.13 257	0.11 414	0.07 364	0.11 425	0.10 408	0.09 371	0.07 260

GANetREF_RVC	0.31 502	0.34 522	0.29 465	0.35 518	0.16 477	0.33 490	0.42 531	0.48 518	0.52 502	0.35 488	0.35 446	0.34 467	0.32 492	0.40 513	0.33 504	0.27 526	0.20 510	0.29 523	0.15 488	0.19 504	0.18 503
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PSMNet-RUCA	0.28 490	0.33 521	0.42 499	0.36 520	0.32 526	0.18 360	0.20 413	0.42 501	0.30 388	0.33 486	0.41 481	0.40 494	0.24 442	0.31 481	0.20 400	0.19 506	0.11 453	0.25 512	0.15 488	0.22 507	0.16 491

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 497	0.24 502	0.30 471	0.36 520	0.16 477	0.36 502	0.31 512	0.34 450	0.43 473	0.41 504	0.46 497	0.38 483	0.30 485	0.35 496	0.29 486	0.19 506	0.20 510	0.26 513	0.29 523	0.18 501	0.19 508

Consistency-Raft	0.44 520	0.40 527	0.46 503	0.37 522	0.43 532	0.42 514	0.41 529	0.57 528	0.55 506	0.32 482	0.73 529	0.32 457	0.50 523	0.42 519	0.49 531	0.39 531	0.36 532	0.45 531	0.52 541	0.42 531	0.30 527

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 520	0.39 526	0.56 513	0.40 523	0.20 505	0.66 531	0.33 521	0.54 526	0.72 529	0.71 530	0.72 528	0.62 524	0.55 527	0.52 525	0.47 529	0.20 511	0.19 509	0.29 523	0.30 525	0.24 516	0.19 508

anonymity	0.53 528	0.58 533	0.66 523	0.41 524	0.61 544	0.54 522	0.41 529	0.57 528	0.41 463	0.56 523	0.50 503	0.50 514	0.55 527	0.59 534	0.50 532	0.58 542	0.50 545	0.51 534	0.51 539	0.52 533	0.58 541

SGM+DAISY	0.57 531	0.58 533	0.67 527	0.41 524	0.55 538	0.68 533	0.51 537	0.57 528	0.46 486	0.67 526	0.70 526	0.69 532	0.57 531	0.64 536	0.58 537	0.59 543	0.49 542	0.50 533	0.50 538	0.52 533	0.59 544

NVStereoNet_ROB	0.47 525	0.37 524	0.47 506	0.42 526	0.29 524	0.35 498	0.35 522	0.50 520	0.61 516	0.73 532	0.94 540	0.70 533	0.68 537	0.48 522	0.62 539	0.22 517	0.33 531	0.34 527	0.34 530	0.30 524	0.31 528
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.39 513	0.38 525	0.53 510	0.44 527	0.28 521	0.57 525	0.24 460	0.42 501	0.62 519	0.40 500	0.50 503	0.46 509	0.34 495	0.40 513	0.33 504	0.30 527	0.30 528	0.39 529	0.33 528	0.30 524	0.29 525

ACVNet_1	0.45 522	0.51 531	0.61 519	0.45 528	0.28 521	0.50 518	0.28 493	0.58 533	0.71 528	0.63 525	0.59 519	0.74 534	0.50 523	0.50 523	0.36 508	0.26 525	0.25 523	0.39 529	0.29 523	0.32 528	0.25 519

ACVNet-4b	0.39 513	0.53 532	0.56 513	0.45 528	0.24 514	0.46 516	0.18 353	0.50 520	0.64 521	0.42 506	0.45 495	0.60 523	0.27 462	0.34 491	0.24 449	0.33 529	0.14 489	0.48 532	0.42 532	0.31 527	0.27 524

SPS-STEREO	0.58 532	0.59 535	0.66 523	0.45 528	0.55 538	0.65 530	0.44 534	0.63 535	0.51 496	0.69 528	0.65 521	0.66 528	0.58 532	0.62 535	0.62 539	0.62 545	0.47 540	0.51 534	0.49 536	0.55 536	0.58 541
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.41 516	0.40 527	0.54 512	0.46 531	0.30 525	0.64 529	0.24 460	0.47 517	0.68 524	0.42 506	0.49 501	0.47 512	0.42 514	0.40 513	0.32 501	0.32 528	0.28 526	0.37 528	0.31 526	0.33 529	0.29 525

MFMNet_re	0.65 533	0.66 540	0.66 523	0.51 532	0.69 549	0.70 534	0.58 541	0.65 536	0.75 534	0.61 524	0.73 529	0.63 525	0.68 537	0.65 537	0.60 538	0.66 547	0.58 554	0.63 538	0.59 542	0.68 544	0.69 551

JetBlue	0.73 539	0.46 530	1.21 548	0.52 533	0.47 534	2.16 559	0.67 547	0.78 538	0.72 529	0.70 529	0.79 534	1.21 544	0.84 544	1.06 555	1.04 555	0.40 532	0.28 526	0.33 526	0.33 528	0.30 524	0.34 531

SAMSARA	0.41 516	0.28 510	0.34 483	0.55 534	0.39 528	0.85 544	1.25 559	0.49 519	0.52 502	0.36 490	0.35 446	0.56 521	0.39 505	0.39 510	0.41 519	0.15 480	0.20 510	0.15 482	0.14 473	0.23 510	0.21 512

RainbowNet	0.54 529	0.61 536	0.71 536	0.57 535	0.43 532	0.66 531	0.37 524	0.60 534	0.87 540	0.51 518	0.67 522	0.63 525	0.47 520	0.50 523	0.44 525	0.47 537	0.48 541	0.53 536	0.41 531	0.53 535	0.41 536

ACVNet_2	0.67 536	0.68 541	0.70 534	0.64 536	0.41 530	0.75 539	0.50 536	0.98 548	1.38 553	0.90 542	1.09 547	1.04 539	0.74 540	0.55 529	0.48 530	0.43 533	0.40 534	0.53 536	0.45 533	0.48 532	0.36 533

MADNet+	0.76 540	0.72 542	3.76 559	0.67 537	0.41 530	0.99 550	0.97 557	0.72 537	0.75 534	0.52 519	0.58 517	0.64 527	0.68 537	0.89 549	1.04 555	0.35 530	0.36 532	0.28 522	0.23 514	0.38 530	0.33 530

IMH-64-1	0.66 534	0.62 537	0.69 531	0.72 538	0.51 535	0.60 526	0.51 537	0.92 542	0.84 538	0.75 537	1.02 544	0.81 535	0.78 542	0.80 540	0.50 532	0.43 533	0.46 536	0.72 540	0.48 534	0.55 536	0.40 534

IMH-64	0.66 534	0.62 537	0.69 531	0.72 538	0.51 535	0.60 526	0.51 537	0.92 542	0.84 538	0.75 537	1.02 544	0.81 535	0.78 542	0.80 540	0.50 532	0.43 533	0.46 536	0.72 540	0.48 534	0.55 536	0.40 534

IMH	0.72 537	0.65 539	0.70 534	0.77 540	0.54 537	0.71 535	0.56 540	0.99 550	1.08 544	0.82 540	1.09 547	0.89 537	0.88 546	0.88 548	0.53 536	0.44 536	0.50 545	0.75 543	0.51 539	0.58 539	0.42 537

PWCK	0.72 537	0.95 551	0.99 545	0.77 540	0.32 526	0.79 541	0.38 526	0.92 542	0.90 541	0.96 545	0.76 532	0.97 538	0.62 534	0.87 546	0.68 542	0.73 549	0.46 536	0.76 545	0.49 536	0.71 547	0.44 538

TorneroNet-64	0.76 540	0.73 543	0.77 537	0.78 542	0.58 543	0.94 549	0.58 541	0.85 541	1.26 548	0.67 526	0.88 538	1.41 551	0.76 541	0.87 546	0.68 542	0.49 538	0.46 536	0.73 542	0.59 542	0.68 544	0.54 540

LVE	0.84 545	0.87 549	0.86 542	0.81 543	0.56 540	1.09 555	0.66 546	1.07 552	1.45 555	0.97 546	1.23 555	1.11 542	0.86 545	0.84 543	0.72 546	0.49 538	0.56 551	0.76 545	0.60 544	0.66 542	0.60 547

Dean	0.88 546	0.88 550	0.81 538	0.82 544	0.57 541	0.91 546	0.62 544	1.17 558	1.71 558	1.15 553	1.16 551	1.31 548	1.00 551	0.82 542	0.83 551	0.57 540	0.56 551	0.78 547	0.65 545	0.67 543	0.58 541

WAO-7	0.80 542	0.78 545	0.57 515	0.85 545	0.67 548	0.76 540	0.69 550	1.07 552	1.30 550	0.90 542	1.20 553	1.05 540	0.93 548	0.71 538	0.68 542	0.60 544	0.62 555	0.67 539	0.68 548	0.64 540	0.59 544

TorneroNet	0.83 544	0.75 544	0.83 541	0.85 545	0.63 546	1.03 553	0.65 545	0.96 546	1.14 546	0.80 539	1.10 549	1.36 549	0.88 546	0.95 551	0.82 550	0.57 540	0.49 542	0.79 548	0.66 547	0.74 550	0.64 550

WAO-6	0.82 543	0.81 546	0.63 522	0.87 547	0.63 546	0.79 541	0.60 543	0.98 548	1.52 557	0.91 544	0.97 542	1.08 541	1.04 552	0.72 539	0.70 545	0.72 548	0.49 542	0.91 551	0.71 549	0.70 546	0.59 544

UNDER WATER-64	0.97 549	0.96 552	1.48 552	0.88 548	0.57 541	1.24 558	0.90 555	0.78 538	0.96 542	1.05 548	0.85 537	1.56 556	1.26 558	0.97 553	0.99 553	0.88 554	0.57 553	1.04 554	0.88 554	0.81 551	0.75 552

JetRed	1.66 556	1.51 559	3.09 555	0.93 549	1.21 558	5.28 562	1.61 561	1.29 560	1.42 554	1.84 559	1.77 560	1.59 557	0.95 549	1.43 558	2.51 562	0.91 556	1.61 560	0.93 552	0.91 556	1.36 558	1.03 558

WAO-8	0.92 547	0.83 547	0.67 527	0.94 550	0.70 550	0.92 547	0.68 548	1.08 554	1.80 560	1.06 550	1.42 557	1.29 546	1.08 554	0.86 544	0.80 548	0.74 550	0.54 548	0.86 549	0.75 550	0.71 547	0.63 548

Venus	0.92 547	0.83 547	0.67 527	0.94 550	0.70 550	0.92 547	0.68 548	1.08 554	1.80 560	1.06 550	1.42 557	1.29 546	1.08 554	0.86 544	0.80 548	0.74 550	0.54 548	0.86 549	0.75 550	0.71 547	0.63 548

UNDER WATER	0.99 551	1.00 553	1.47 551	1.00 552	0.71 552	1.18 557	0.86 553	0.81 540	1.09 545	1.02 547	0.90 539	1.53 555	1.26 558	1.06 555	1.02 554	0.79 552	0.54 548	1.02 553	0.88 554	0.83 552	0.75 552

GCST	0.37 511	0.42 529	0.27 453	1.03 553	0.39 528	0.18 360	0.08 7	0.21 238	0.18 212	0.28 456	0.25 352	0.15 255	0.12 242	0.16 297	0.14 293	0.64 546	0.43 535	0.75 543	0.65 545	0.64 540	0.46 539

HanzoNet	1.31 555	1.29 558	1.22 549	1.13 554	0.85 554	1.05 554	0.84 552	1.06 551	1.47 556	1.66 558	1.63 559	2.48 560	1.78 560	1.63 559	1.69 557	1.27 558	0.80 558	1.32 558	1.02 557	1.07 557	0.90 556

notaker	0.98 550	1.13 554	1.02 546	1.14 555	0.81 553	0.73 538	0.69 550	0.94 545	1.15 547	1.19 555	1.19 552	1.41 551	1.17 557	1.10 557	0.74 547	0.82 553	0.64 556	1.18 555	0.79 552	1.02 554	0.82 555

DPSimNet_ROB	1.14 554	1.25 557	0.87 543	1.15 556	0.90 556	1.15 556	1.18 558	1.20 559	1.26 548	1.45 557	1.05 546	1.44 554	1.13 556	0.92 550	1.70 558	1.47 560	0.52 547	1.22 557	1.04 559	0.92 553	1.03 558

ktn	1.02 552	1.23 556	0.82 539	1.24 557	0.86 555	1.00 552	0.86 553	0.96 546	1.37 552	1.05 548	1.12 550	1.16 543	1.06 553	0.95 551	0.62 539	1.28 559	0.71 557	1.39 559	0.83 553	1.06 556	0.77 554

KSHMR	1.10 553	1.19 555	0.90 544	1.26 558	1.00 557	0.99 550	0.96 556	1.13 557	1.35 551	1.16 554	1.28 556	1.40 550	0.97 550	1.03 554	0.93 552	1.03 557	1.08 559	1.20 556	1.03 558	1.03 555	0.98 557

MADNet++	1.97 557	1.75 560	1.66 553	1.83 559	1.69 560	2.38 560	1.45 560	2.36 561	2.11 562	2.58 561	2.37 562	2.25 559	2.21 561	2.28 560	2.36 561	1.87 561	1.67 561	1.53 560	1.34 560	1.87 559	1.78 561

tt	4.65 560	0.07 113	3.54 558	2.01 560	1.55 559	10.25 566	16.66 566	8.90 570	5.03 563	1.33 556	0.96 541	4.71 561	4.74 562	3.33 561	5.86 564	6.06 569	10.30 573	1.87 563	2.09 563	2.61 561	1.19 560

xxxxx1	7.75 562	5.06 565	7.26 562	3.15 561	3.91 562	16.37 570	22.88 571	5.87 566	8.68 565	7.99 566	8.55 564	9.13 568	8.46 566	10.05 568	10.47 566	2.43 563	2.48 563	3.56 566	12.26 570	3.48 562	3.02 564

tt_ll	7.75 562	5.06 565	7.26 562	3.15 561	3.91 562	16.37 570	22.88 571	5.87 566	8.68 565	7.99 566	8.55 564	9.13 568	8.46 566	10.05 568	10.47 566	2.43 563	2.48 563	3.56 566	12.26 570	3.48 562	3.02 564

ff	7.75 562	5.06 565	7.26 562	3.15 561	3.91 562	16.37 570	22.88 571	5.87 566	8.68 565	7.99 566	8.55 564	9.13 568	8.46 566	10.05 568	10.47 566	2.43 563	2.48 563	3.56 566	12.26 570	3.48 562	3.02 564

PML	8.57 568	9.39 572	6.24 561	5.34 564	6.36 565	13.21 568	20.99 567	5.35 563	6.68 564	17.75 574	26.46 579	7.58 566	6.08 564	7.89 567	5.76 563	5.33 568	1.83 562	5.95 572	1.93 562	8.75 570	2.53 563

DGTPSM_ROB	8.06 566	4.50 563	8.69 569	5.34 564	10.73 568	8.32 564	22.71 569	5.47 564	13.38 570	5.13 563	9.98 567	5.10 562	10.47 569	5.53 564	12.77 570	3.79 566	8.00 568	3.49 564	6.95 567	3.74 565	7.09 569

DPSMNet_ROB	8.06 566	4.50 563	8.69 569	5.36 566	10.74 569	8.32 564	22.71 569	5.47 564	13.38 570	5.13 563	9.98 567	5.10 562	10.47 569	5.53 564	12.77 570	3.80 567	8.00 568	3.49 564	6.95 567	3.75 566	7.09 569

USTest	6.16 561	2.65 562	2.79 554	6.48 567	7.21 566	14.33 569	21.38 568	6.98 569	9.55 568	5.35 565	6.12 563	5.71 564	7.69 565	6.31 566	6.75 565	1.97 562	3.38 567	1.63 561	2.14 564	2.49 560	2.35 562

Anonymous_1	10.87 571	7.82 569	7.41 565	10.29 568	10.08 567	18.64 574	26.11 574	11.02 571	13.45 572	9.43 569	10.10 569	9.73 571	11.31 571	10.69 571	12.47 569	6.42 570	8.38 570	5.70 569	10.22 569	11.41 571	6.65 568

DPSM_ROB	11.10 572	8.47 570	7.95 566	10.84 569	11.58 570	19.10 575	26.50 575	12.02 572	14.09 573	10.38 570	10.91 570	10.39 572	11.92 572	11.67 572	13.39 572	6.99 571	8.79 571	5.82 570	6.92 565	6.97 568	7.31 571

DPSM	11.10 572	8.47 570	7.95 566	10.84 569	11.58 570	19.10 575	26.50 575	12.02 572	14.09 573	10.38 570	10.91 570	10.39 572	11.92 572	11.67 572	13.39 572	6.99 571	8.79 571	5.82 570	6.92 565	6.97 568	7.31 571

TCMNet-wrong-test	3.69 559	5.54 568	3.91 560	12.22 571	11.75 572	4.77 561	3.86 562	1.08 554	0.74 533	1.13 552	2.21 561	6.16 565	0.53 526	3.43 562	2.33 560	0.90 555	0.20 510	1.85 562	1.69 561	5.71 567	3.79 567

HaxPig	15.73 574	18.55 577	19.19 574	16.92 572	15.89 574	7.80 563	7.57 563	13.37 574	10.80 569	15.40 573	14.87 572	15.95 574	14.81 574	15.67 574	15.97 574	18.96 576	16.72 574	19.47 576	18.10 576	19.45 576	19.06 577

LRCNet_RVC	10.76 570	13.97 573	7.97 568	19.07 573	2.04 561	0.35 498	0.31 512	5.29 562	0.48 489	13.02 572	17.65 573	8.69 567	5.73 563	4.78 563	2.22 559	23.53 577	2.69 566	27.60 578	25.75 578	17.60 575	16.54 576

MEDIAN_ROB	20.38 575	24.05 578	23.36 576	21.18 574	21.62 575	10.51 567	8.17 564	17.68 575	15.46 575	20.04 575	19.65 574	20.30 575	20.16 575	21.17 575	21.03 575	23.81 578	21.77 578	24.98 577	23.75 577	25.01 577	23.94 578

CasAABBNet	22.33 576	17.11 574	15.84 571	21.94 575	23.28 576	38.30 577	53.40 579	24.05 577	28.44 578	20.66 576	21.86 576	21.03 577	24.04 577	23.35 576	27.03 578	14.06 573	17.69 576	11.70 573	13.94 574	14.04 572	14.76 574

Selective-RAFT-Error	22.39 577	17.14 575	16.01 572	22.00 576	23.34 577	38.37 578	53.36 578	24.24 579	28.53 579	20.80 577	21.94 577	20.94 576	24.02 576	23.48 578	27.33 579	14.07 574	17.70 577	11.70 573	13.93 573	14.05 573	14.83 575

LSM0	22.80 578	17.22 576	19.17 573	22.12 577	28.90 579	38.38 579	53.27 577	24.21 578	28.36 577	20.84 578	21.11 575	21.63 578	24.25 578	23.42 577	26.98 577	14.08 575	17.39 575	11.72 575	13.98 575	14.22 574	14.66 573

AVERAGE_ROB	24.89 579	29.12 579	27.98 577	24.83 578	24.59 578	17.82 573	11.61 565	21.45 576	19.91 576	25.04 579	24.38 578	25.06 579	25.31 579	24.69 579	22.86 576	29.74 579	27.09 579	28.97 579	27.94 579	30.07 578	29.35 579

test_example2	97.69 580	92.93 580	45.57 578	96.02 579	109.84 580	88.44 580	93.70 580	25.54 580	94.63 580	130.46 581	126.87 580	58.93 580	75.48 580	87.99 580	77.94 580	150.16 580	221.11 580	76.29 580	98.21 580	108.42 580	95.33 580

DLNR_Zeroshot_test	10.48 569	2.27 561	19.78 575	120.28 580	13.29 573	0.06 7	0.13 104	0.24 302	0.10 29	0.08 57	0.10 109	0.09 116	0.07 98	0.10 54	0.09 41	0.13 457	0.04 20	0.06 97	0.04 31	52.68 579	0.04 28

ccccc		285.89 581		366.70 581	366.78 581	118.88 581		113.97 581		125.77 580		120.54 581		252.62 581		382.79 581	352.84 581	254.30 581	222.62 581	426.61 581

Low-res two-view benchmark