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

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

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

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

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

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

4.25w-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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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	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

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

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_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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.09 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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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
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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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

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

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
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
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_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

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

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
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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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