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

IGEV-Stereo+	0.25 42	0.15 13	0.28 15	0.32 24	0.19 42	0.13 1	0.17 2	0.29 5	0.30 35	0.22 14	0.15 2	0.22 28	0.22 44	0.42 67	0.22 20	0.14 77	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.15 152	1.09 534

dual_stereo	0.20 7	0.15 13	0.27 12	0.32 24	0.17 10	0.16 2	0.20 18	0.30 6	0.21 9	0.24 19	0.20 12	0.25 42	0.14 1	0.55 149	0.25 53	0.14 77	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.10 1	0.10 3

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 37	0.17 40	0.34 57	0.40 187	0.21 81	0.18 3	0.21 35	0.36 23	0.27 25	0.30 49	0.52 133	0.28 51	0.28 104	0.27 2	0.24 44	0.14 77	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.14 109	0.14 130

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 3	0.29 23	0.31 8	0.21 81	0.19 4	0.19 14	0.30 6	0.20 6	0.16 1	0.15 2	0.19 13	0.17 10	0.35 28	0.20 5	0.13 49	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.10 3

CroCo-Stereo Lap2	0.29 77	0.25 275	0.44 171	0.50 399	0.30 337	0.19 4	0.31 174	0.52 82	0.41 104	0.25 21	0.28 36	0.46 160	0.31 144	0.39 48	0.30 144	0.15 144	0.15 300	0.16 139	0.13 132	0.17 226	0.16 200

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 3	0.30 29	0.31 8	0.20 64	0.20 6	0.18 9	0.33 11	0.22 11	0.19 5	0.15 2	0.20 18	0.18 14	0.34 24	0.20 5	0.13 49	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.09 1

GREAT-IGEV	0.23 29	0.15 13	0.33 49	0.30 6	0.23 125	0.20 6	0.26 90	0.35 22	0.34 54	0.21 10	0.31 54	0.22 28	0.21 35	0.50 125	0.22 20	0.12 27	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 67	0.12 60

test_4	0.37 158	0.19 91	0.34 57	0.45 325	0.26 232	0.20 6	0.34 215	0.58 112	0.42 111	0.60 175	1.45 472	0.43 143	0.26 81	0.67 269	0.29 129	0.12 27	0.10 42	0.17 178	0.19 325	0.15 152	0.12 60

CroCo-Stereo	0.27 60	0.23 222	0.40 125	0.49 388	0.22 97	0.20 6	0.29 133	0.55 97	0.45 128	0.29 42	0.27 30	0.42 134	0.26 81	0.30 6	0.26 70	0.15 144	0.13 239	0.13 48	0.12 96	0.16 200	0.13 102
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
111111	0.22 14	0.15 13	0.29 23	0.37 107	0.23 125	0.21 10	0.19 14	0.46 63	0.29 28	0.20 8	0.20 12	0.29 52	0.14 1	0.44 78	0.22 20	0.14 77	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.12 33	0.12 60

monsterstereo	0.23 29	0.15 13	0.28 15	0.35 62	0.19 42	0.22 11	0.20 18	0.38 30	0.37 74	0.34 75	0.40 87	0.19 13	0.19 19	0.46 92	0.22 20	0.11 20	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 67	0.09 1

IGEV	0.21 11	0.13 1	0.25 1	0.31 8	0.20 64	0.22 11	0.19 14	0.42 47	0.30 35	0.22 14	0.34 70	0.20 18	0.15 4	0.32 12	0.19 1	0.12 27	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.10 1	0.10 3

LG-Stereo	0.25 42	0.18 62	0.43 165	0.40 187	0.20 64	0.22 11	0.26 90	0.33 11	0.39 84	0.27 34	0.45 99	0.22 28	0.16 9	0.38 44	0.28 111	0.11 20	0.12 169	0.17 178	0.15 186	0.13 67	0.10 3

MonSter	0.20 7	0.14 3	0.27 12	0.31 8	0.16 2	0.22 11	0.21 35	0.39 32	0.34 54	0.20 8	0.25 24	0.18 7	0.15 4	0.39 48	0.19 1	0.09 1	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

IGEV-Stereo++	0.22 14	0.16 29	0.29 23	0.38 126	0.20 64	0.22 11	0.18 9	0.44 54	0.36 66	0.23 16	0.29 44	0.24 38	0.17 10	0.28 4	0.23 32	0.12 27	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.12 33	0.11 29

DLNR_Zeroshot_test	20.12 567	36.36 573	38.38 570	170.13 579	62.28 575	0.22 11	0.20 18	13.43 564	0.40 98	0.45 127	0.66 179	0.42 134	0.21 35	0.64 239	0.32 163	5.57 563	0.10 42	0.15 114	0.11 71	72.31 578	0.13 102

Pruner-Stereo	0.39 189	0.21 159	0.51 247	0.41 214	0.25 195	0.22 11	0.24 66	0.71 204	0.59 174	0.90 373	0.75 211	0.67 280	0.30 140	0.64 239	0.39 239	0.19 296	0.12 169	0.20 293	0.17 266	0.17 226	0.19 278

2.75w_new	0.22 14	0.18 62	0.30 29	0.29 3	0.18 21	0.23 18	0.33 203	0.37 28	0.29 28	0.36 81	0.27 30	0.18 7	0.25 65	0.37 38	0.24 44	0.11 20	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.10 3

SCV_C0	0.28 70	0.20 126	0.40 125	0.36 89	0.25 195	0.23 18	0.28 118	0.60 118	0.41 104	0.31 55	0.36 76	0.37 100	0.20 29	0.61 199	0.23 32	0.13 49	0.11 103	0.13 48	0.11 71	0.16 200	0.13 102

FoundationStereo	0.18 1	0.15 13	0.26 7	0.31 8	0.17 10	0.23 18	0.20 18	0.24 2	0.16 4	0.19 5	0.16 6	0.21 22	0.19 19	0.27 2	0.22 20	0.14 77	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.10 1	0.10 3

StereoAnything_RVC	0.22 14	0.85 510	0.41 134	0.28 1	0.16 2	0.23 18	0.18 9	0.23 1	0.19 5	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 35	0.32 12	0.19 1	0.16 187	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.16 200	0.10 3

RAFT_R40	0.41 219	0.20 126	0.47 204	0.44 311	0.25 195	0.23 18	0.25 78	0.69 185	0.70 217	0.98 416	0.78 227	0.72 305	0.43 224	0.80 351	0.39 239	0.17 224	0.11 103	0.20 293	0.16 214	0.18 256	0.15 169

asda	0.22 14	0.19 91	0.31 35	0.32 24	0.18 21	0.24 23	0.23 60	0.38 30	0.29 28	0.28 41	0.24 21	0.18 7	0.23 51	0.41 60	0.22 20	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4.5_new	0.21 11	0.20 126	0.31 35	0.31 8	0.18 21	0.24 23	0.26 90	0.34 19	0.29 28	0.33 63	0.29 44	0.19 13	0.19 19	0.30 6	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.12 21	0.11 71	0.14 109	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 11	0.20 126	0.31 35	0.31 8	0.18 21	0.24 23	0.26 90	0.34 19	0.29 28	0.33 63	0.29 44	0.19 13	0.19 19	0.30 6	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.12 21	0.11 71	0.14 109	0.10 3

monsters	0.22 14	0.14 3	0.28 15	0.32 24	0.19 42	0.24 23	0.19 14	0.46 63	0.34 54	0.37 85	0.30 51	0.16 2	0.20 29	0.45 84	0.20 5	0.12 27	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.11 29

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 3	0.26 7	0.31 8	0.17 10	0.24 23	0.17 2	0.27 3	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 28	0.14 1	0.32 12	0.19 1	0.13 49	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 46	0.17 10	0.24 23	0.17 2	0.27 3	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 32	0.15 4	0.32 12	0.20 5	0.12 27	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.10 1	0.10 3

S2M2	0.26 52	0.23 222	0.34 57	0.32 24	0.25 195	0.24 23	0.13 1	0.36 23	0.42 111	0.25 21	0.37 79	0.29 52	0.25 65	0.31 11	0.26 70	0.22 353	0.19 391	0.17 178	0.19 325	0.21 320	0.19 278

RAStereo	0.25 42	0.17 40	0.33 49	0.40 187	0.21 81	0.24 23	0.26 90	0.45 57	0.46 134	0.23 16	0.34 70	0.30 56	0.19 19	0.34 24	0.26 70	0.15 144	0.12 169	0.16 139	0.13 132	0.14 109	0.11 29

IGEV++	0.25 42	0.17 40	0.35 72	0.40 187	0.23 125	0.24 23	0.23 60	0.56 105	0.24 15	0.29 42	0.36 76	0.30 56	0.22 44	0.33 19	0.29 129	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.10 43	0.13 67	0.14 130

DisPM	0.40 204	0.20 126	0.50 238	0.42 246	0.27 267	0.24 23	0.30 151	0.68 175	0.61 184	0.88 358	0.87 281	0.59 230	0.32 151	0.80 351	0.34 185	0.19 296	0.12 169	0.19 256	0.17 266	0.16 200	0.21 327

Patchmatch Stereo++	0.36 140	0.24 244	0.51 247	0.42 246	0.22 97	0.24 23	0.21 35	0.63 138	0.39 84	0.63 191	0.73 197	0.57 205	0.38 192	0.61 199	0.39 239	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.21 320	0.16 200
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 140	0.24 244	0.51 247	0.42 246	0.22 97	0.24 23	0.31 174	0.63 138	0.39 84	0.63 191	0.73 197	0.57 205	0.38 192	0.59 181	0.38 229	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.21 320	0.16 200

ROB_FTStereo_v2	0.36 140	0.24 244	0.51 247	0.42 246	0.22 97	0.24 23	0.31 174	0.63 138	0.39 84	0.63 191	0.73 197	0.57 205	0.38 192	0.60 193	0.39 239	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.21 320	0.16 200

ROB_FTStereo	0.36 140	0.24 244	0.51 247	0.42 246	0.22 97	0.24 23	0.20 18	0.63 138	0.39 84	0.63 191	0.73 197	0.57 205	0.38 192	0.60 193	0.38 229	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.21 320	0.16 200

HUI-Stereo	0.36 140	0.24 244	0.51 247	0.42 246	0.22 97	0.24 23	0.22 45	0.63 138	0.40 98	0.64 201	0.73 197	0.58 220	0.38 192	0.53 140	0.38 229	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.21 320	0.16 200

iGMRVC	0.36 140	0.24 244	0.51 247	0.42 246	0.22 97	0.24 23	0.29 133	0.63 138	0.39 84	0.63 191	0.73 197	0.57 205	0.38 192	0.61 199	0.39 239	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.21 320	0.16 200

iRAFT	0.36 140	0.24 244	0.51 247	0.42 246	0.22 97	0.24 23	0.21 35	0.63 138	0.39 84	0.63 191	0.73 197	0.57 205	0.38 192	0.61 199	0.39 239	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.21 320	0.16 200

RAFT-IKP	0.36 140	0.24 244	0.51 247	0.42 246	0.22 97	0.24 23	0.27 103	0.63 138	0.39 84	0.63 191	0.73 197	0.57 205	0.38 192	0.61 199	0.39 239	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.21 320	0.16 200

HUF	0.25 42	0.17 40	0.38 105	0.33 40	0.19 42	0.25 41	0.39 300	0.53 88	0.36 66	0.26 27	0.23 16	0.33 76	0.27 90	0.36 35	0.25 53	0.14 77	0.11 103	0.13 48	0.10 43	0.12 33	0.12 60

CASnet	0.30 87	0.20 126	0.34 57	0.42 246	0.17 10	0.25 41	0.24 66	0.53 88	0.56 162	0.54 160	0.54 143	0.39 115	0.24 58	0.41 60	0.26 70	0.15 144	0.10 42	0.22 350	0.18 297	0.18 256	0.12 60
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
SST-Stereo	0.41 219	0.20 126	0.48 217	0.43 286	0.25 195	0.25 41	0.21 35	0.68 175	0.50 149	1.08 452	0.79 232	0.71 290	0.42 222	0.81 356	0.38 229	0.17 224	0.11 103	0.20 293	0.16 214	0.19 291	0.15 169

asd	0.22 14	0.18 62	0.31 35	0.32 24	0.18 21	0.26 44	0.22 45	0.37 28	0.25 17	0.32 59	0.23 16	0.19 13	0.23 51	0.46 92	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 33	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 46	0.16 2	0.26 44	0.17 2	0.31 8	0.15 2	0.19 5	0.15 2	0.23 32	0.15 4	0.32 12	0.20 5	0.11 20	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.10 1	0.10 3

LGtest1	0.20 7	0.15 13	0.30 29	0.35 62	0.17 10	0.26 44	0.17 2	0.33 11	0.21 9	0.21 10	0.16 6	0.23 32	0.21 35	0.33 19	0.20 5	0.15 144	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.12 33	0.11 29

AIO_rvc	0.24 37	0.17 40	0.37 95	0.35 62	0.20 64	0.26 44	0.33 203	0.45 57	0.23 13	0.26 27	0.25 24	0.33 76	0.15 4	0.55 149	0.24 44	0.12 27	0.09 17	0.13 48	0.10 43	0.12 33	0.11 29

GIP-stereo	0.25 42	0.19 91	0.32 45	0.38 126	0.25 195	0.26 44	0.20 18	0.50 75	0.41 104	0.25 21	0.39 85	0.35 89	0.20 29	0.33 19	0.22 20	0.16 187	0.11 103	0.13 48	0.10 43	0.12 33	0.12 60

H2IRNET	0.38 176	0.21 159	0.36 85	0.39 150	0.25 195	0.26 44	0.24 66	0.61 126	0.74 242	0.39 98	0.89 288	0.74 314	0.53 271	0.53 140	0.44 279	0.16 187	0.13 239	0.19 256	0.20 348	0.17 226	0.15 169

MC-Stereo	0.29 77	0.18 62	0.35 72	0.40 187	0.21 81	0.26 44	0.26 90	0.53 88	0.40 98	0.38 93	0.61 165	0.41 127	0.31 144	0.57 168	0.27 92	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.12 96	0.12 33	0.12 60

NF-Stereo	0.39 189	0.21 159	0.51 247	0.42 246	0.25 195	0.26 44	0.30 151	0.71 204	0.72 226	0.66 212	0.77 218	0.57 205	0.31 144	0.69 285	0.39 239	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.16 200	0.27 403

OCTAStereo	0.39 189	0.21 159	0.51 247	0.42 246	0.25 195	0.26 44	0.30 151	0.71 204	0.72 226	0.66 212	0.77 218	0.58 220	0.31 144	0.69 285	0.39 239	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.16 200	0.27 403

RE-Stereo	0.39 189	0.21 159	0.51 247	0.42 246	0.25 195	0.26 44	0.30 151	0.71 204	0.72 226	0.66 212	0.77 218	0.57 205	0.31 144	0.70 293	0.39 239	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.16 200	0.27 403

TVStereo	0.39 189	0.21 159	0.51 247	0.42 246	0.25 195	0.26 44	0.30 151	0.71 204	0.72 226	0.66 212	0.77 218	0.57 205	0.31 144	0.70 293	0.39 239	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.16 200	0.27 403

DeepStereo_RVC	0.37 158	0.22 189	0.51 247	0.41 214	0.24 165	0.26 44	0.22 45	0.64 148	0.40 98	0.69 233	0.67 186	0.57 205	0.50 262	0.58 173	0.42 270	0.17 224	0.12 169	0.18 223	0.16 214	0.19 291	0.19 278

IRAFT_RVC	0.43 239	0.20 126	0.52 268	0.45 325	0.24 165	0.26 44	0.51 407	0.76 247	0.78 258	0.77 283	0.80 243	0.73 310	0.50 262	0.74 313	0.39 239	0.18 259	0.10 42	0.21 336	0.17 266	0.17 226	0.15 169

3.5w_stereo	0.23 29	0.18 62	0.31 35	0.31 8	0.18 21	0.27 57	0.22 45	0.39 32	0.30 35	0.33 63	0.27 30	0.24 38	0.29 122	0.52 134	0.25 53	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.11 29

HI	0.46 261	0.22 189	0.41 134	0.35 62	0.35 404	0.27 57	0.32 187	0.75 243	0.50 149	0.90 373	1.13 400	1.12 444	0.73 396	0.70 293	0.57 351	0.12 27	0.10 42	0.17 178	0.17 266	0.17 226	0.16 200

CoSv	0.46 261	0.22 189	0.41 134	0.35 62	0.35 404	0.27 57	0.32 187	0.75 243	0.50 149	0.90 373	1.13 400	1.12 444	0.73 396	0.70 293	0.57 351	0.12 27	0.10 42	0.17 178	0.17 266	0.17 226	0.16 200

SCV	0.27 60	0.20 126	0.37 95	0.36 89	0.22 97	0.27 57	0.33 203	0.65 151	0.31 39	0.25 21	0.29 44	0.37 100	0.23 51	0.52 134	0.23 32	0.19 296	0.11 103	0.14 72	0.11 71	0.15 152	0.12 60

rvit_stereo_0080	0.32 107	0.26 309	0.45 179	0.39 150	0.28 290	0.27 57	0.46 370	0.51 79	0.46 134	0.36 81	0.42 92	0.41 127	0.29 122	0.41 60	0.34 185	0.22 353	0.17 358	0.17 178	0.16 214	0.23 365	0.16 200

RSM	0.26 52	0.19 91	0.35 72	0.37 107	0.21 81	0.27 57	0.33 203	0.55 97	0.28 26	0.26 27	0.25 24	0.38 107	0.20 29	0.59 181	0.23 32	0.12 27	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.14 109	0.11 29

MoCha-V2	0.26 52	0.16 29	0.30 29	0.41 214	0.18 21	0.27 57	0.26 90	0.57 109	0.28 26	0.37 85	0.27 30	0.33 76	0.34 164	0.56 159	0.23 32	0.12 27	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.13 67	0.13 102

whm_eth	0.32 107	0.26 309	0.45 179	0.39 150	0.28 290	0.27 57	0.46 370	0.51 79	0.46 134	0.36 81	0.42 92	0.41 127	0.29 122	0.41 60	0.34 185	0.22 353	0.17 358	0.17 178	0.16 214	0.23 365	0.16 200

plain	0.32 107	0.21 159	0.59 324	0.40 187	0.29 313	0.27 57	0.30 151	0.46 63	0.36 66	0.32 59	0.66 179	0.31 60	0.33 158	0.68 278	0.32 163	0.18 259	0.13 239	0.20 293	0.15 186	0.18 256	0.13 102

MIM_Stereo	0.39 189	0.18 62	0.59 324	0.38 126	0.25 195	0.27 57	0.24 66	0.72 215	0.56 162	0.72 251	1.00 346	0.62 243	0.29 122	0.67 269	0.39 239	0.13 49	0.14 277	0.17 178	0.16 214	0.14 109	0.12 60

AEACV	0.28 70	0.18 62	0.34 57	0.36 89	0.45 459	0.27 57	0.27 103	0.41 43	0.39 84	0.31 55	0.46 103	0.31 60	0.36 178	0.38 44	0.25 53	0.14 77	0.11 103	0.15 114	0.13 132	0.13 67	0.13 102

Selective-IGEV	0.25 42	0.18 62	0.37 95	0.37 107	0.20 64	0.27 57	0.25 78	0.59 116	0.25 17	0.27 34	0.26 29	0.34 81	0.18 14	0.62 221	0.23 32	0.12 27	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.11 29

CREStereo++_RVC	0.32 107	0.16 29	0.25 1	0.32 24	0.24 165	0.27 57	0.22 45	0.48 72	0.89 338	0.47 136	0.80 243	0.29 52	0.25 65	0.37 38	0.34 185	0.14 77	0.09 17	0.13 48	0.52 519	0.14 109	0.10 3
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
AFF-stereo	0.39 189	0.20 126	0.42 146	0.37 107	0.22 97	0.27 57	0.31 174	0.67 169	0.72 226	0.66 212	1.12 393	0.75 319	0.38 192	0.57 168	0.35 194	0.11 20	0.09 17	0.16 139	0.16 214	0.14 109	0.12 60

2w_stereo	0.23 29	0.19 91	0.33 49	0.33 40	0.17 10	0.28 71	0.37 264	0.40 40	0.36 66	0.33 63	0.33 63	0.17 4	0.21 35	0.30 6	0.23 32	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 33	0.11 29

SGD-Stereo	0.22 14	0.16 29	0.28 15	0.32 24	0.16 2	0.28 71	0.20 18	0.39 32	0.29 28	0.25 21	0.29 44	0.21 22	0.27 90	0.38 44	0.27 92	0.16 187	0.09 17	0.13 48	0.11 71	0.13 67	0.11 29

GCAP-BAT	0.32 107	0.21 159	0.45 179	0.34 46	0.29 313	0.28 71	0.27 103	0.53 88	0.32 43	0.61 180	0.66 179	0.47 165	0.25 65	0.59 181	0.28 111	0.15 144	0.12 169	0.15 114	0.10 43	0.12 33	0.12 60

Occ-G	0.27 60	0.15 13	0.32 45	0.35 62	0.21 81	0.28 71	0.32 187	0.44 54	0.34 54	0.29 42	0.43 94	0.49 176	0.25 65	0.50 125	0.30 144	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.13 102

AIO-Stereo	0.26 52	0.19 91	0.36 85	0.39 150	0.18 21	0.28 71	0.30 151	0.52 82	0.29 28	0.30 49	0.31 54	0.32 68	0.17 10	0.55 149	0.23 32	0.13 49	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.11 29

RSM++	0.26 52	0.19 91	0.36 85	0.37 107	0.21 81	0.28 71	0.29 133	0.54 94	0.34 54	0.26 27	0.23 16	0.36 99	0.21 35	0.52 134	0.24 44	0.12 27	0.11 103	0.14 72	0.12 96	0.14 109	0.11 29

RAFT-Stereo-weight	0.33 115	0.19 91	0.36 85	0.39 150	0.23 125	0.28 71	0.29 133	0.69 185	0.83 302	0.55 162	0.51 126	0.58 220	0.20 29	0.48 111	0.30 144	0.13 49	0.10 42	0.14 72	0.12 96	0.13 67	0.12 60

MaDis-Stereo	0.27 60	0.19 91	0.39 113	0.37 107	0.26 232	0.28 71	0.28 118	0.45 57	0.37 74	0.27 34	0.27 30	0.40 122	0.27 90	0.40 56	0.30 144	0.16 187	0.14 277	0.16 139	0.13 132	0.15 152	0.12 60

RAFT+CT+SA	0.40 204	0.24 244	0.40 125	0.53 437	0.27 267	0.28 71	0.45 367	0.79 262	0.81 283	0.51 147	0.90 294	0.42 134	0.39 207	0.81 356	0.33 173	0.15 144	0.11 103	0.18 223	0.18 297	0.15 152	0.15 169

test_5	0.44 245	0.25 275	0.48 217	0.53 437	0.28 290	0.28 71	0.42 344	0.77 252	0.87 322	0.63 191	0.91 302	0.73 310	0.53 271	0.82 362	0.36 205	0.14 77	0.11 103	0.18 223	0.18 297	0.18 256	0.16 200

PFNet+	0.41 219	0.20 126	0.53 276	0.40 187	0.25 195	0.28 71	0.22 45	0.66 158	0.76 251	0.85 333	0.79 232	0.63 248	0.34 164	0.75 320	0.37 214	0.20 317	0.14 277	0.23 370	0.20 348	0.17 226	0.21 327

qwe	0.23 29	0.18 62	0.30 29	0.31 8	0.18 21	0.29 82	0.22 45	0.39 32	0.33 49	0.37 85	0.30 51	0.20 18	0.22 44	0.45 84	0.22 20	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 33	0.10 3

4w-stereo	0.22 14	0.19 91	0.33 49	0.31 8	0.18 21	0.29 82	0.20 18	0.33 11	0.23 13	0.33 63	0.24 21	0.21 22	0.28 104	0.42 67	0.23 32	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.11 10	0.10 3

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 42	0.32 382	0.25 1	0.52 428	0.20 64	0.29 82	0.22 45	0.44 54	0.38 79	0.27 34	0.25 24	0.24 38	0.29 122	0.46 92	0.23 32	0.14 77	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.14 109	0.11 29

fffft	0.26 52	0.18 62	0.39 113	0.37 107	0.23 125	0.29 82	0.35 238	0.46 63	0.26 22	0.37 85	0.23 16	0.27 48	0.22 44	0.55 149	0.28 111	0.12 27	0.09 17	0.16 139	0.13 132	0.13 67	0.13 102
1: 1. 1
AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 337	0.23 222	1.38 494	0.40 187	0.53 485	0.29 82	0.30 151	1.49 494	0.45 128	0.69 233	1.15 407	0.98 396	0.32 151	0.70 293	0.29 129	0.15 144	0.11 103	0.17 178	0.20 348	0.22 345	0.27 403

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 367	3.08 558	2.41 528	0.32 24	0.18 21	0.29 82	0.20 18	0.39 32	0.33 49	0.29 42	0.25 24	0.18 7	0.18 14	0.32 12	0.22 20	1.08 533	0.09 17	0.17 178	0.16 214	0.15 152	0.96 527

MIF-Stereo (partial)	0.32 107	0.19 91	0.41 134	0.41 214	0.32 374	0.29 82	0.24 66	0.49 73	0.44 123	0.31 55	0.63 170	0.37 100	0.36 178	0.60 193	0.32 163	0.17 224	0.13 239	0.19 256	0.17 266	0.18 256	0.15 169

AAGNet	1.40 511	0.20 126	0.52 268	0.45 325	0.26 232	0.29 82	0.29 133	0.67 169	0.71 224	0.97 413	0.86 274	0.66 273	0.60 317	0.66 259	19.98 564	0.17 224	0.11 103	0.19 256	0.15 186	0.20 308	0.13 102

PSM-softLoss	0.40 204	0.21 159	0.53 276	0.42 246	0.26 232	0.29 82	0.34 215	0.70 197	0.49 145	0.63 191	0.82 253	0.59 230	0.33 158	0.75 320	0.43 272	0.20 317	0.12 169	0.20 293	0.18 297	0.17 226	0.22 346

KMStereo	0.40 204	0.21 159	0.53 276	0.42 246	0.26 232	0.29 82	0.34 215	0.70 197	0.49 145	0.63 191	0.82 253	0.59 230	0.33 158	0.75 320	0.43 272	0.20 317	0.12 169	0.20 293	0.18 297	0.17 226	0.22 346

2.25w	0.23 29	0.19 91	0.35 72	0.31 8	0.18 21	0.30 92	0.18 9	0.34 19	0.32 43	0.33 63	0.37 79	0.20 18	0.25 65	0.47 103	0.25 53	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.10 43	0.10 1	0.12 60

999	0.28 70	0.17 40	0.38 105	0.37 107	0.25 195	0.30 92	0.27 103	0.55 97	0.42 111	0.26 27	0.31 54	0.39 115	0.24 58	0.65 247	0.26 70	0.14 77	0.11 103	0.15 114	0.12 96	0.12 33	0.15 169

ours_stereo	0.27 60	0.22 189	0.35 72	0.38 126	0.24 165	0.30 92	0.32 187	0.46 63	0.39 84	0.27 34	0.34 70	0.35 89	0.23 51	0.49 120	0.27 92	0.13 49	0.11 103	0.16 139	0.12 96	0.14 109	0.12 60

IGEV_Zeroshot_test	0.36 140	0.19 91	0.71 378	0.41 214	0.29 313	0.30 92	0.25 78	0.86 283	0.40 98	0.64 201	0.57 154	0.56 201	0.25 65	0.56 159	0.29 129	0.15 144	0.11 103	0.16 139	0.14 162	0.14 109	0.14 130

UniTT-Stereo	0.27 60	0.18 62	0.40 125	0.40 187	0.28 290	0.30 92	0.28 118	0.40 40	0.33 49	0.30 49	0.46 103	0.27 48	0.25 65	0.48 111	0.35 194	0.17 224	0.13 239	0.14 72	0.12 96	0.14 109	0.13 102

DCANet-4	0.38 176	0.22 189	0.58 316	0.35 62	0.19 42	0.30 92	0.30 151	0.69 185	0.97 386	0.70 239	0.79 232	0.40 122	0.46 245	0.46 92	0.37 214	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.12 33	0.15 169

fff	0.39 189	0.18 62	0.46 192	0.35 62	0.19 42	0.30 92	0.30 151	0.73 227	1.08 431	0.70 239	0.79 232	0.44 147	0.62 328	0.47 103	0.37 214	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.12 33	0.15 169

ADStereo(finetuned)	0.39 189	0.18 62	0.58 316	0.35 62	0.19 42	0.30 92	0.30 151	0.72 215	0.96 381	0.72 251	0.77 218	0.45 156	0.68 368	0.46 92	0.36 205	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.15 169

IGEV-Stereo	0.30 87	0.22 189	0.41 134	0.38 126	0.26 232	0.30 92	0.35 238	0.68 175	0.36 66	0.40 110	0.33 63	0.32 68	0.28 104	0.62 221	0.26 70	0.14 77	0.10 42	0.17 178	0.12 96	0.15 152	0.16 200
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.46 261	0.22 189	0.53 276	0.43 286	0.30 337	0.30 92	0.53 417	0.66 158	0.71 224	0.62 184	0.89 288	1.01 407	0.67 360	0.76 330	0.67 381	0.13 49	0.12 169	0.17 178	0.15 186	0.15 152	0.17 243

TRStereo	0.39 189	0.32 382	0.64 345	0.49 388	0.41 436	0.30 92	0.30 151	0.97 324	0.63 185	0.53 158	0.43 94	0.52 186	0.26 81	0.77 337	0.29 129	0.18 259	0.12 169	0.19 256	0.19 325	0.13 67	0.13 102

AnonymousM	0.42 226	0.86 511	0.31 35	0.35 62	0.23 125	0.30 92	0.37 264	0.56 105	0.44 123	0.72 251	0.50 118	0.47 165	0.29 122	0.42 67	0.35 194	0.16 187	0.12 169	1.51 532	0.32 470	0.12 33	0.11 29

DCANet	0.38 176	0.18 62	0.46 192	0.35 62	0.19 42	0.30 92	0.30 151	0.72 215	0.96 381	0.72 251	0.77 218	0.45 156	0.56 289	0.47 103	0.36 205	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.15 169

csc	0.39 189	0.18 62	0.46 192	0.35 62	0.19 42	0.30 92	0.30 151	0.73 227	1.08 431	0.70 239	0.79 232	0.44 147	0.62 328	0.47 103	0.37 214	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.12 33	0.15 169

cscssc	0.39 189	0.18 62	0.46 192	0.35 62	0.19 42	0.30 92	0.30 151	0.73 227	1.08 431	0.70 239	0.79 232	0.44 147	0.62 328	0.47 103	0.37 214	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.12 33	0.15 169

4.25_new	0.22 14	0.22 189	0.34 57	0.32 24	0.19 42	0.31 107	0.28 118	0.33 11	0.25 17	0.30 49	0.28 36	0.21 22	0.26 81	0.35 28	0.25 53	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4.5w_new	0.22 14	0.22 189	0.34 57	0.32 24	0.19 42	0.31 107	0.28 118	0.33 11	0.25 17	0.30 49	0.28 36	0.21 22	0.26 81	0.35 28	0.25 53	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 14	0.22 189	0.34 57	0.32 24	0.19 42	0.31 107	0.28 118	0.33 11	0.25 17	0.30 49	0.28 36	0.21 22	0.26 81	0.35 28	0.25 53	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

2.5w	0.22 14	0.18 62	0.34 57	0.32 24	0.18 21	0.31 107	0.27 103	0.33 11	0.24 15	0.29 42	0.35 75	0.18 7	0.19 19	0.41 60	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 33	0.10 3

AIO_test	0.24 37	0.17 40	0.33 49	0.35 62	0.21 81	0.31 107	0.38 282	0.45 57	0.26 22	0.26 27	0.28 36	0.32 68	0.21 35	0.40 56	0.26 70	0.13 49	0.10 42	0.13 48	0.11 71	0.13 67	0.11 29

mms	0.27 60	0.21 159	0.36 85	0.38 126	0.25 195	0.31 107	0.32 187	0.43 51	0.33 49	0.29 42	0.34 70	0.34 81	0.20 29	0.48 111	0.26 70	0.13 49	0.11 103	0.16 139	0.13 132	0.15 152	0.13 102

rvit_stereo_0081	0.33 115	0.25 275	0.49 226	0.43 286	0.26 232	0.31 107	0.37 264	0.45 57	0.56 162	0.37 85	0.40 87	0.39 115	0.38 192	0.44 78	0.35 194	0.22 353	0.16 326	0.19 256	0.16 214	0.20 308	0.14 130

rvit_stereo_0082	0.33 115	0.25 275	0.49 226	0.43 286	0.26 232	0.31 107	0.37 264	0.45 57	0.56 162	0.37 85	0.40 87	0.39 115	0.38 192	0.44 78	0.35 194	0.22 353	0.16 326	0.19 256	0.16 214	0.20 308	0.14 130

ff7	0.30 87	0.22 189	0.42 146	0.37 107	0.26 232	0.31 107	0.34 215	0.66 158	0.35 60	0.39 98	0.33 63	0.31 60	0.28 104	0.61 199	0.26 70	0.14 77	0.11 103	0.17 178	0.12 96	0.15 152	0.16 200

ffff	0.30 87	0.22 189	0.42 146	0.37 107	0.26 232	0.31 107	0.34 215	0.66 158	0.35 60	0.39 98	0.33 63	0.31 60	0.28 104	0.61 199	0.26 70	0.14 77	0.11 103	0.17 178	0.12 96	0.15 152	0.16 200

11t	0.30 87	0.22 189	0.42 146	0.37 107	0.26 232	0.31 107	0.34 215	0.66 158	0.35 60	0.39 98	0.33 63	0.31 60	0.28 104	0.61 199	0.26 70	0.14 77	0.11 103	0.17 178	0.12 96	0.15 152	0.16 200

anonymousdsp	0.30 87	0.22 189	0.41 134	0.38 126	0.26 232	0.31 107	0.35 238	0.68 175	0.36 66	0.40 110	0.33 63	0.32 68	0.28 104	0.62 221	0.26 70	0.14 77	0.10 42	0.17 178	0.12 96	0.15 152	0.16 200

RCA-Stereo	0.36 140	0.18 62	0.37 95	0.38 126	0.23 125	0.31 107	0.33 203	0.70 197	1.25 469	0.45 127	0.65 175	0.46 160	0.43 224	0.40 56	0.29 129	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.12 96	0.12 33	0.12 60

ccc-4	0.30 87	0.22 189	0.42 146	0.37 107	0.26 232	0.31 107	0.34 215	0.66 158	0.35 60	0.39 98	0.33 63	0.31 60	0.28 104	0.61 199	0.26 70	0.14 77	0.11 103	0.17 178	0.12 96	0.15 152	0.16 200

GLC_STEREO	0.30 87	0.20 126	0.28 15	0.44 311	0.19 42	0.31 107	0.25 78	0.49 73	0.43 118	0.37 85	0.47 109	0.40 122	0.23 51	0.51 133	0.37 214	0.15 144	0.18 373	0.19 256	0.16 214	0.16 200	0.14 130

iRaftStereo_RVC	0.33 115	0.20 126	0.40 125	0.40 187	0.23 125	0.31 107	0.29 133	0.70 197	0.55 161	0.49 144	0.66 179	0.37 100	0.23 51	0.47 103	0.33 173	0.14 77	0.11 103	0.19 256	0.17 266	0.16 200	0.13 102

raftrobust	0.35 130	0.20 126	0.39 113	0.43 286	0.29 313	0.31 107	0.25 78	0.73 227	0.66 198	0.59 172	0.56 152	0.44 147	0.45 238	0.55 149	0.31 156	0.16 187	0.12 169	0.14 72	0.12 96	0.12 33	0.14 130

3w_stereo	0.25 42	0.20 126	0.40 125	0.33 40	0.17 10	0.32 124	0.41 333	0.42 47	0.39 84	0.33 63	0.28 36	0.16 2	0.29 122	0.35 28	0.22 20	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 33	0.12 60

1w_stereo	0.25 42	0.15 13	0.31 35	0.35 62	0.18 21	0.32 124	0.41 333	0.41 43	0.44 123	0.32 59	0.39 85	0.17 4	0.27 90	0.46 92	0.24 44	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

HART	0.30 87	0.17 40	0.33 49	0.41 214	0.21 81	0.32 124	0.26 90	0.67 169	0.32 43	0.33 63	0.66 179	0.41 127	0.22 44	0.58 173	0.25 53	0.12 27	0.11 103	0.15 114	0.11 71	0.15 152	0.12 60

IGEV-RUCA	0.26 52	0.16 29	0.36 85	0.40 187	0.27 267	0.32 124	0.20 18	0.39 32	0.36 66	0.27 34	0.31 54	0.25 42	0.21 35	0.50 125	0.24 44	0.20 317	0.11 103	0.13 48	0.10 43	0.17 226	0.16 200

WCG-NET	0.29 77	0.15 13	0.35 72	0.34 46	0.19 42	0.32 124	0.27 103	0.42 47	0.82 296	0.46 133	0.49 116	0.39 115	0.25 65	0.42 67	0.27 92	0.12 27	0.09 17	0.13 48	0.11 71	0.12 33	0.11 29

CAS++	0.33 115	0.25 275	0.39 113	0.38 126	0.26 232	0.32 124	0.24 66	0.87 284	0.53 159	0.48 142	0.46 103	0.26 45	0.21 35	0.50 125	0.26 70	0.23 379	0.20 400	0.22 350	0.17 266	0.21 320	0.17 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MSKI-zero shot	0.33 115	0.19 91	0.36 85	0.41 214	0.22 97	0.32 124	0.22 45	0.65 151	0.45 128	0.52 150	0.64 173	0.60 234	0.19 19	0.78 345	0.27 92	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.10 43	0.13 67	0.13 102

4D-IteraStereo	0.33 115	0.19 91	0.43 165	0.40 187	0.24 165	0.32 124	0.27 103	0.59 116	0.72 226	0.66 212	0.53 140	0.42 134	0.22 44	0.46 92	0.30 144	0.14 77	0.09 17	0.20 293	0.16 214	0.16 200	0.12 60

LoS	0.30 87	0.16 29	0.32 45	0.30 6	0.19 42	0.32 124	0.29 133	0.54 94	0.73 236	0.35 78	0.52 133	0.42 134	0.29 122	0.48 111	0.29 129	0.15 144	0.11 103	0.13 48	0.09 5	0.12 33	0.12 60
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT-345	0.41 219	0.19 91	0.42 146	0.39 150	0.23 125	0.32 124	0.25 78	0.62 130	0.56 162	0.74 265	1.77 495	0.44 147	0.35 171	0.67 269	0.37 214	0.14 77	0.11 103	0.18 223	0.14 162	0.14 109	0.13 102

cross-raft	0.34 124	0.20 126	0.38 105	0.45 325	0.24 165	0.32 124	0.35 238	0.77 252	0.42 111	0.62 184	0.77 218	0.58 220	0.27 90	0.46 92	0.31 156	0.12 27	0.10 42	0.15 114	0.13 132	0.15 152	0.12 60

rafts_anoy	0.38 176	0.22 189	0.38 105	0.43 286	0.28 290	0.32 124	0.32 187	0.70 197	0.91 349	0.59 172	0.66 179	0.45 156	0.33 158	0.49 120	0.41 265	0.16 187	0.12 169	0.21 336	0.23 402	0.18 256	0.16 200

Reg-Stereo(zero)	0.31 101	0.17 40	0.30 29	0.35 62	0.19 42	0.33 136	0.21 35	0.64 148	0.72 226	0.52 150	0.52 133	0.51 182	0.29 122	0.48 111	0.27 92	0.13 49	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.12 33	0.13 102

fffy	0.29 77	0.22 189	0.38 105	0.38 126	0.23 125	0.33 136	0.29 133	0.55 97	0.42 111	0.33 63	0.37 79	0.39 115	0.27 90	0.52 134	0.28 111	0.13 49	0.12 169	0.16 139	0.13 132	0.14 109	0.12 60

rvit_stereo_ft	0.35 130	0.26 309	0.54 289	0.53 437	0.32 374	0.33 136	0.46 370	0.52 82	0.52 156	0.35 78	0.41 90	0.41 127	0.34 164	0.49 120	0.36 205	0.22 353	0.14 277	0.19 256	0.18 297	0.19 291	0.15 169

ProNet	0.30 87	0.22 189	0.41 134	0.36 89	0.25 195	0.33 136	0.42 344	0.62 130	0.41 104	0.33 63	0.31 54	0.32 68	0.28 104	0.60 193	0.28 111	0.13 49	0.11 103	0.16 139	0.13 132	0.13 67	0.14 130

iRaft-Stereo_20w	0.42 226	0.20 126	0.63 340	0.39 150	0.27 267	0.33 136	0.25 78	1.76 521	0.37 74	0.73 258	0.53 140	0.63 248	0.42 222	0.86 373	0.29 129	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.13 132	0.15 152	0.15 169

HHNet	0.42 226	0.19 91	0.43 165	0.35 62	0.38 420	0.33 136	0.33 203	0.71 204	0.78 258	0.87 348	1.30 445	0.52 186	0.36 178	0.53 140	0.37 214	0.16 187	0.11 103	0.19 256	0.15 186	0.15 152	0.25 389

NRIStereo	0.37 158	0.21 159	0.49 226	0.42 246	0.23 125	0.33 136	0.25 78	0.68 175	0.59 174	0.65 206	0.63 170	0.55 195	0.37 184	0.67 269	0.40 260	0.16 187	0.12 169	0.18 223	0.15 186	0.17 226	0.15 169

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 158	0.18 62	0.45 179	0.36 89	0.19 42	0.33 136	0.28 118	0.67 169	0.77 254	0.72 251	0.99 342	0.56 201	0.39 207	0.44 78	0.31 156	0.11 20	0.09 17	0.15 114	0.14 162	0.13 67	0.11 29

EAI-Stereo	0.36 140	0.21 159	0.46 192	0.40 187	0.22 97	0.33 136	0.36 251	1.22 427	0.32 43	0.52 150	0.75 211	0.35 89	0.28 104	0.65 247	0.30 144	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.14 162	0.14 109	0.13 102

MM-Stereo_test3	0.35 130	0.19 91	0.33 49	0.42 246	0.26 232	0.34 145	0.44 360	0.74 234	0.93 361	0.47 136	0.52 133	0.42 134	0.29 122	0.46 92	0.29 129	0.17 224	0.15 300	0.17 178	0.13 132	0.14 109	0.15 169

RAFT_CTSACE	0.46 261	0.20 126	0.48 217	0.46 350	0.27 267	0.34 145	0.39 300	0.62 130	0.74 242	0.78 294	1.44 469	0.86 357	0.38 192	1.09 445	0.27 92	0.13 49	0.13 239	0.18 223	0.16 214	0.16 200	0.12 60

Gwc-CoAtRS	0.35 130	0.18 62	0.46 192	0.39 150	0.23 125	0.34 145	0.22 45	0.74 234	0.77 254	0.62 184	0.60 162	0.58 220	0.29 122	0.47 103	0.29 129	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.12 96	0.13 67	0.13 102

MM-Stereo_test1	0.34 124	0.19 91	0.37 95	0.42 246	0.23 125	0.35 148	0.44 360	0.62 130	0.56 162	0.61 180	0.51 126	0.38 107	0.36 178	0.65 247	0.27 92	0.15 144	0.13 239	0.17 178	0.14 162	0.15 152	0.13 102

rvit_stereo_0083	0.34 124	0.25 275	0.53 276	0.45 325	0.28 290	0.35 148	0.35 238	0.47 71	0.64 189	0.38 93	0.47 109	0.42 134	0.37 184	0.41 60	0.39 239	0.22 353	0.20 400	0.20 293	0.17 266	0.21 320	0.15 169

Pointernet	0.27 60	0.15 13	0.35 72	0.36 89	0.23 125	0.35 148	0.21 35	0.74 234	0.41 104	0.39 98	0.37 79	0.34 81	0.25 65	0.37 38	0.27 92	0.15 144	0.11 103	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.11 29

WCG-NET（raft）	0.31 101	0.16 29	0.39 113	0.33 40	0.19 42	0.35 148	0.27 103	0.54 94	0.79 265	0.45 127	0.55 149	0.47 165	0.27 90	0.56 159	0.28 111	0.13 49	0.10 42	0.12 21	0.11 71	0.12 33	0.12 60

TestStereo1	0.44 245	0.24 244	0.45 179	0.52 428	0.25 195	0.35 148	0.40 313	0.81 267	0.94 370	0.70 239	0.96 321	0.48 170	0.45 238	0.94 403	0.33 173	0.16 187	0.13 239	0.18 223	0.16 214	0.15 152	0.14 130

SA-5K	0.44 245	0.24 244	0.45 179	0.52 428	0.25 195	0.35 148	0.40 313	0.81 267	0.94 370	0.70 239	0.96 321	0.48 170	0.45 238	0.94 403	0.33 173	0.16 187	0.13 239	0.18 223	0.16 214	0.15 152	0.14 130

test_xeample3	0.31 101	0.23 222	0.56 305	0.36 89	0.26 232	0.35 148	0.32 187	0.60 118	0.38 79	0.44 126	0.32 61	0.33 76	0.28 104	0.66 259	0.27 92	0.14 77	0.12 169	0.16 139	0.12 96	0.14 109	0.14 130

CFNet-RSSM	0.35 130	0.18 62	0.47 204	0.39 150	0.22 97	0.35 148	0.23 60	0.78 255	0.86 315	0.67 221	0.54 143	0.56 201	0.28 104	0.49 120	0.28 111	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.12 96	0.13 67	0.12 60

water-stereo	0.29 77	0.15 13	0.32 45	0.36 89	0.20 64	0.36 156	0.24 66	0.65 151	0.39 84	0.41 113	0.61 165	0.44 147	0.39 207	0.29 5	0.28 111	0.14 77	0.13 239	0.14 72	0.12 96	0.12 33	0.12 60

SMoEStereo_RVC	0.27 60	0.20 126	0.37 95	0.36 89	0.23 125	0.36 156	0.31 174	0.43 51	0.36 66	0.38 93	0.30 51	0.32 68	0.24 58	0.56 159	0.24 44	0.12 27	0.10 42	0.16 139	0.12 96	0.12 33	0.12 60

UGAM-zero	0.48 282	0.21 159	0.66 352	0.38 126	0.23 125	0.36 156	0.22 45	1.30 456	0.43 118	0.67 221	0.61 165	1.74 503	0.89 452	0.79 348	0.27 92	0.15 144	0.12 169	0.15 114	0.12 96	0.13 67	0.14 130

rvit_stereo_0081_aga	0.32 107	0.29 355	0.50 238	0.43 286	0.29 313	0.36 156	0.32 187	0.46 63	0.42 111	0.40 110	0.44 97	0.41 127	0.34 164	0.43 73	0.31 156	0.23 379	0.17 358	0.19 256	0.16 214	0.20 308	0.15 169

HH	0.37 158	0.22 189	0.49 226	0.41 214	0.26 232	0.36 156	0.30 151	0.87 284	0.41 104	0.45 127	0.59 159	0.78 334	0.43 224	0.77 337	0.26 70	0.15 144	0.11 103	0.15 114	0.14 162	0.14 109	0.14 130

HanStereo	0.37 158	0.22 189	0.49 226	0.41 214	0.26 232	0.36 156	0.30 151	0.87 284	0.41 104	0.45 127	0.59 159	0.78 334	0.43 224	0.77 337	0.26 70	0.15 144	0.11 103	0.15 114	0.14 162	0.14 109	0.14 130

LL-Strereo2	0.36 140	0.25 275	0.52 268	0.43 286	0.27 267	0.36 156	0.27 103	0.70 197	0.46 134	0.55 162	0.53 140	0.65 261	0.24 58	0.69 285	0.32 163	0.14 77	0.13 239	0.23 370	0.20 348	0.19 291	0.14 130

CES	0.29 77	0.15 13	0.25 1	0.31 8	0.71 511	0.36 156	0.27 103	0.51 79	0.47 140	0.34 75	0.48 111	0.27 48	0.23 51	0.40 56	0.24 44	0.13 49	0.11 103	0.12 21	0.08 1	0.13 67	0.32 436

TransformOpticalFlow	0.46 261	0.21 159	0.49 226	0.42 246	0.24 165	0.36 156	0.46 370	1.04 346	0.84 303	0.67 221	1.14 404	0.73 310	0.56 289	0.78 345	0.33 173	0.15 144	0.10 42	0.17 178	0.15 186	0.14 109	0.15 169

OMP-Stereo	0.43 239	0.23 222	0.50 238	0.53 437	0.25 195	0.36 156	0.24 66	0.73 227	0.81 283	0.78 294	0.64 173	0.88 367	0.41 217	0.95 409	0.36 205	0.15 144	0.12 169	0.20 293	0.15 186	0.16 200	0.13 102

RALCasStereoNet	0.37 158	0.23 222	0.41 134	0.44 311	0.28 290	0.36 156	0.38 282	0.66 158	0.67 204	0.51 147	0.74 209	0.51 182	0.29 122	0.64 239	0.38 229	0.17 224	0.14 277	0.15 114	0.13 132	0.17 226	0.17 243

RALAANet	0.40 204	0.24 244	0.56 305	0.43 286	0.30 337	0.36 156	0.25 78	0.89 292	0.69 213	0.69 233	0.65 175	0.61 236	0.30 140	0.63 232	0.35 194	0.16 187	0.13 239	0.18 223	0.15 186	0.21 320	0.14 130

tt45	0.28 70	0.18 62	0.36 85	0.36 89	0.24 165	0.37 168	0.28 118	0.50 75	0.31 39	0.41 113	0.27 30	0.38 107	0.25 65	0.61 199	0.26 70	0.13 49	0.11 103	0.16 139	0.13 132	0.12 33	0.15 169

MGS-Stereo	0.29 77	0.20 126	0.42 146	0.37 107	0.24 165	0.37 168	0.30 151	0.40 40	0.50 149	0.32 59	0.51 126	0.40 122	0.24 58	0.45 84	0.28 111	0.16 187	0.12 169	0.15 114	0.13 132	0.15 152	0.14 130

StereoVision	0.43 239	0.29 355	0.54 289	0.50 399	0.28 290	0.37 168	0.38 282	0.75 243	0.63 185	0.46 133	1.11 391	0.53 191	0.38 192	0.57 168	0.34 185	0.21 333	0.24 435	0.25 397	0.24 416	0.26 399	0.17 243

EKT-Stereo	0.36 140	0.24 244	0.44 171	0.44 311	0.30 337	0.37 168	0.30 151	0.72 215	0.68 206	0.47 136	0.63 170	0.49 176	0.28 104	0.59 181	0.34 185	0.19 296	0.14 277	0.18 223	0.15 186	0.16 200	0.18 267

EGLCR-Stereo	0.27 60	0.17 40	0.36 85	0.35 62	0.21 81	0.37 168	0.20 18	0.58 112	0.37 74	0.29 42	0.28 36	0.42 134	0.18 14	0.47 103	0.27 92	0.14 77	0.10 42	0.16 139	0.14 162	0.13 67	0.12 60

ASMatch	0.48 282	0.20 126	0.47 204	0.39 150	0.28 290	0.37 168	0.26 90	0.76 247	0.72 226	0.77 283	2.29 510	0.61 236	0.51 267	0.64 239	0.39 239	0.15 144	0.12 169	0.17 178	0.15 186	0.14 109	0.22 346

MLG-Stereo_test3	0.20 7	0.14 3	0.28 15	0.33 40	0.17 10	0.38 174	0.18 9	0.32 9	0.22 11	0.25 21	0.16 6	0.25 42	0.17 10	0.32 12	0.21 14	0.13 49	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.11 29

tg	0.34 124	0.19 91	0.40 125	0.40 187	0.23 125	0.38 174	0.26 90	0.74 234	0.60 181	0.48 142	0.65 175	0.42 134	0.24 58	0.57 168	0.33 173	0.14 77	0.10 42	0.18 223	0.17 266	0.14 109	0.12 60

trnet	0.28 70	0.15 13	0.25 1	0.29 3	0.16 2	0.38 174	0.23 60	0.53 88	0.77 254	0.43 123	0.52 133	0.34 81	0.28 104	0.39 48	0.27 92	0.15 144	0.11 103	0.12 21	0.08 1	0.11 10	0.11 29

IGEVStereo-DCA	0.30 87	0.24 244	0.42 146	0.36 89	0.27 267	0.38 174	0.34 215	0.66 158	0.35 60	0.39 98	0.31 54	0.35 89	0.27 90	0.62 221	0.25 53	0.16 187	0.12 169	0.16 139	0.12 96	0.14 109	0.16 200

rrr	0.31 101	0.24 244	0.56 305	0.36 89	0.27 267	0.38 174	0.31 174	0.56 105	0.44 123	0.39 98	0.31 54	0.35 89	0.27 90	0.62 221	0.25 53	0.16 187	0.12 169	0.16 139	0.13 132	0.14 109	0.14 130

knoymous	0.37 158	0.22 189	0.34 57	0.32 24	0.22 97	0.38 174	0.29 133	0.63 138	0.65 195	0.69 233	0.69 189	0.60 234	0.40 212	0.61 199	0.36 205	0.17 224	0.11 103	0.20 293	0.12 96	0.18 256	0.19 278

XX-TBD	0.32 107	0.53 466	0.26 7	0.53 437	0.21 81	0.38 174	0.24 66	0.41 43	0.77 254	0.55 162	0.70 192	0.31 60	0.26 81	0.33 19	0.28 111	0.16 187	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 67	0.11 29

CREStereo	0.28 70	0.16 29	0.25 1	0.28 1	0.17 10	0.38 174	0.25 78	0.52 82	0.76 251	0.43 123	0.51 126	0.32 68	0.28 104	0.39 48	0.27 92	0.16 187	0.11 103	0.12 21	0.09 5	0.12 33	0.12 60
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
rvit_0105_6	0.40 204	0.28 341	0.68 364	0.51 411	0.30 337	0.39 182	0.41 333	0.53 88	0.68 206	0.41 113	0.45 99	0.50 178	0.45 238	0.55 149	0.37 214	0.28 427	0.26 452	0.24 384	0.22 389	0.22 345	0.17 243

test_for_model	0.90 464	3.60 559	0.42 146	2.47 548	2.11 548	0.39 182	0.28 118	0.46 63	0.48 142	0.76 275	0.32 61	0.30 56	0.28 104	0.35 28	0.27 92	0.69 519	0.12 169	0.13 48	0.09 5	3.76 558	0.74 518

GCAP-Stereo	0.29 77	0.21 159	0.45 179	0.39 150	0.20 64	0.39 182	0.22 45	0.60 118	0.46 134	0.47 136	0.50 118	0.39 115	0.27 90	0.34 24	0.24 44	0.14 77	0.12 169	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.12 60

LL-Strereo	0.58 385	0.29 355	0.83 417	0.48 378	0.35 404	0.39 182	0.48 385	1.04 346	0.99 394	0.87 348	0.79 232	1.08 429	1.15 488	1.35 483	0.51 320	0.18 259	0.15 300	0.22 350	0.19 325	0.17 226	0.21 327

CrosDoStereo	0.51 323	0.19 91	0.46 192	0.39 150	0.24 165	0.39 182	1.14 515	0.69 185	0.87 322	0.94 393	1.36 454	0.62 243	0.75 405	0.68 278	0.46 289	0.15 144	0.12 169	0.17 178	0.18 297	0.14 109	0.16 200

FTStereo	0.56 367	0.21 159	0.39 113	0.42 246	0.25 195	0.39 182	0.73 476	0.69 185	0.45 128	1.09 456	3.23 531	0.69 285	0.71 380	0.55 149	0.34 185	0.15 144	0.13 239	0.19 256	0.17 266	0.15 152	0.32 436

DeepStereo_LL	0.51 323	0.19 91	0.46 192	0.39 150	0.24 165	0.39 182	1.14 515	0.69 185	0.87 322	0.94 393	1.36 454	0.62 243	0.75 405	0.68 278	0.46 289	0.15 144	0.12 169	0.17 178	0.18 297	0.14 109	0.16 200

XX-Stereo	0.38 176	0.18 62	0.52 268	0.58 468	0.38 420	0.39 182	0.20 18	0.62 130	0.31 39	0.47 136	1.29 443	0.72 305	0.25 65	0.59 181	0.28 111	0.16 187	0.11 103	0.17 178	0.16 214	0.14 109	0.11 29

castereo	0.29 77	0.17 40	0.34 57	0.36 89	0.21 81	0.40 190	0.41 333	0.52 82	0.67 204	0.27 34	0.41 90	0.37 100	0.36 178	0.34 24	0.25 53	0.13 49	0.09 17	0.13 48	0.10 43	0.12 33	0.10 3

UGAM	0.54 349	0.23 222	0.51 247	0.46 350	0.26 232	0.40 190	0.52 413	0.65 151	1.19 460	0.78 294	1.15 407	1.38 479	0.56 289	1.03 437	0.56 345	0.18 259	0.15 300	0.25 397	0.21 367	0.15 152	0.13 102

MyStereo07	0.33 115	0.23 222	0.37 95	0.43 286	0.29 313	0.40 190	0.48 385	0.78 255	0.38 79	0.38 93	0.34 70	0.32 68	0.30 140	0.63 232	0.28 111	0.14 77	0.13 239	0.19 256	0.17 266	0.18 256	0.17 243

MyStereo04	0.45 254	0.23 222	0.52 268	0.43 286	0.29 313	0.40 190	0.48 385	1.02 340	1.12 439	0.62 184	0.58 157	0.55 195	0.56 289	0.77 337	0.45 285	0.14 77	0.13 239	0.19 256	0.17 266	0.18 256	0.17 243

raft_robust	0.41 219	0.24 244	0.39 113	0.43 286	0.22 97	0.40 190	0.33 203	0.80 265	0.98 391	0.80 302	0.88 285	0.41 127	0.32 151	0.89 383	0.30 144	0.14 77	0.12 169	0.16 139	0.18 297	0.15 152	0.13 102

GMOStereo	0.38 176	0.19 91	0.42 146	0.43 286	0.24 165	0.40 190	0.39 300	0.55 97	0.64 189	0.89 365	0.84 261	0.65 261	0.37 184	0.39 48	0.29 129	0.14 77	0.12 169	0.20 293	0.18 297	0.15 152	0.12 60

error version	0.38 176	0.19 91	0.42 146	0.43 286	0.24 165	0.40 190	0.39 300	0.55 97	0.64 189	0.89 365	0.84 261	0.65 261	0.37 184	0.39 48	0.29 129	0.14 77	0.12 169	0.20 293	0.18 297	0.15 152	0.12 60

test-v	0.38 176	0.19 91	0.42 146	0.43 286	0.24 165	0.40 190	0.39 300	0.55 97	0.64 189	0.89 365	0.84 261	0.65 261	0.37 184	0.39 48	0.29 129	0.14 77	0.12 169	0.20 293	0.18 297	0.15 152	0.12 60

CRE-IMP	0.37 158	0.23 222	0.53 276	0.42 246	0.24 165	0.40 190	0.21 35	0.61 126	0.45 128	0.65 206	0.73 197	0.53 191	0.37 184	0.63 232	0.40 260	0.18 259	0.11 103	0.19 256	0.16 214	0.21 320	0.19 278

test-2	0.38 176	0.19 91	0.42 146	0.43 286	0.24 165	0.40 190	0.39 300	0.55 97	0.64 189	0.89 365	0.84 261	0.65 261	0.37 184	0.39 48	0.29 129	0.14 77	0.12 169	0.20 293	0.18 297	0.15 152	0.12 60

Prome-Stereo	0.46 261	0.20 126	0.37 95	0.45 325	0.26 232	0.40 190	0.42 344	0.69 185	0.49 145	0.96 410	1.84 498	0.58 220	0.64 341	0.63 232	0.32 163	0.15 144	0.11 103	0.16 139	0.14 162	0.17 226	0.30 424

MM-Stereo_test2	0.30 87	0.18 62	0.41 134	0.41 214	0.25 195	0.41 201	0.41 333	0.65 151	0.43 118	0.38 93	0.36 76	0.31 60	0.26 81	0.55 149	0.25 53	0.12 27	0.11 103	0.15 114	0.12 96	0.15 152	0.12 60

rvit_0105_4	0.42 226	0.30 370	0.77 401	0.52 428	0.29 313	0.41 201	0.44 360	0.57 109	0.75 246	0.45 127	0.48 111	0.56 201	0.49 259	0.58 173	0.37 214	0.28 427	0.26 452	0.25 397	0.22 389	0.24 378	0.19 278

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 245	0.22 189	0.83 417	0.39 150	0.45 459	0.41 201	0.26 90	1.04 346	0.50 149	0.54 160	0.76 214	1.03 411	0.43 224	0.67 269	0.28 111	0.16 187	0.11 103	0.17 178	0.19 325	0.21 320	0.21 327

UDGNet	0.50 309	0.82 505	0.56 305	0.51 411	0.32 374	0.41 201	0.34 215	0.71 204	0.93 361	0.65 206	0.60 162	0.58 220	0.44 231	0.65 247	0.43 272	0.33 460	0.15 300	0.67 517	0.20 348	0.49 493	0.23 370

GwcNet-ADL	0.45 254	0.24 244	0.51 247	0.46 350	0.30 337	0.41 201	0.40 313	0.95 317	0.98 391	0.73 258	0.78 227	0.61 236	0.41 217	0.67 269	0.55 343	0.20 317	0.14 277	0.15 114	0.14 162	0.19 291	0.22 346

TestStereo	0.39 189	0.32 382	0.42 146	0.45 325	0.20 64	0.41 201	0.38 282	0.69 185	0.66 198	0.56 165	0.78 227	0.48 170	0.43 224	0.59 181	0.37 214	0.18 259	0.13 239	0.20 293	0.15 186	0.23 365	0.14 130

sAnonymous2	0.42 226	0.41 437	0.96 451	0.48 378	0.37 414	0.41 201	0.48 385	0.60 118	0.52 156	0.39 98	0.48 111	0.35 89	0.44 231	0.44 78	0.30 144	0.19 296	0.14 277	0.19 256	0.17 266	0.55 505	0.43 483

CroCo_RVC	0.42 226	0.41 437	0.96 451	0.48 378	0.37 414	0.41 201	0.48 385	0.60 118	0.52 156	0.39 98	0.48 111	0.35 89	0.44 231	0.44 78	0.30 144	0.19 296	0.14 277	0.19 256	0.17 266	0.55 505	0.43 483

R-Stereo Train	0.40 204	0.19 91	0.47 204	0.43 286	0.27 267	0.41 201	0.31 174	0.74 234	0.38 79	0.90 373	1.28 439	0.58 220	0.35 171	0.43 73	0.35 194	0.15 144	0.13 239	0.14 72	0.12 96	0.14 109	0.14 130

RAFT-Stereo	0.40 204	0.19 91	0.47 204	0.43 286	0.27 267	0.41 201	0.31 174	0.74 234	0.38 79	0.90 373	1.28 439	0.58 220	0.35 171	0.43 73	0.35 194	0.15 144	0.13 239	0.14 72	0.12 96	0.14 109	0.14 130
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
3.75w	0.23 29	0.17 40	0.33 49	0.32 24	0.19 42	0.42 211	0.24 66	0.36 23	0.26 22	0.33 63	0.28 36	0.17 4	0.25 65	0.38 44	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.11 10	0.10 3

test-3	0.35 130	0.17 40	0.48 217	0.40 187	0.22 97	0.42 211	0.22 45	0.66 158	0.80 274	0.72 251	0.45 99	0.63 248	0.29 122	0.45 84	0.32 163	0.13 49	0.09 17	0.17 178	0.13 132	0.13 67	0.11 29

test_1	0.35 130	0.17 40	0.48 217	0.40 187	0.22 97	0.42 211	0.22 45	0.66 158	0.80 274	0.70 239	0.45 99	0.63 248	0.29 122	0.45 84	0.32 163	0.13 49	0.09 17	0.17 178	0.13 132	0.13 67	0.11 29

PFNet	0.43 239	0.19 91	0.61 330	0.44 311	0.24 165	0.42 211	0.31 174	0.76 247	0.81 283	1.01 424	0.74 209	0.67 280	0.41 217	0.75 320	0.39 239	0.16 187	0.10 42	0.20 293	0.15 186	0.16 200	0.14 130

sCroCo_RVC	0.36 140	0.29 355	0.73 389	0.52 428	0.39 428	0.42 211	0.31 174	0.52 82	0.46 134	0.31 55	0.48 111	0.38 107	0.32 151	0.46 92	0.33 173	0.22 353	0.23 426	0.19 256	0.19 325	0.21 320	0.22 346

3.25w_new	0.24 37	0.17 40	0.34 57	0.31 8	0.18 21	0.43 216	0.20 18	0.39 32	0.32 43	0.39 98	0.29 44	0.23 32	0.27 90	0.43 73	0.23 32	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

3.25w	0.24 37	0.17 40	0.34 57	0.31 8	0.18 21	0.43 216	0.20 18	0.39 32	0.32 43	0.39 98	0.29 44	0.23 32	0.27 90	0.43 73	0.23 32	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

ISRNet	0.57 373	0.25 275	0.72 384	0.57 462	0.36 411	0.43 216	0.28 118	0.85 279	0.84 303	1.09 456	1.25 430	0.91 381	0.61 323	0.68 278	0.60 361	0.35 474	0.26 452	0.36 472	0.33 476	0.30 426	0.42 478

rvit_stereo_0075_2	0.48 282	0.38 418	0.74 393	0.54 449	0.46 468	0.43 216	0.35 238	0.85 279	0.68 206	0.56 165	0.73 197	0.59 230	0.47 250	0.64 239	0.47 300	0.33 460	0.23 426	0.35 467	0.26 439	0.32 436	0.26 393

MyStereo06	0.40 204	0.22 189	0.65 350	0.42 246	0.29 313	0.43 216	0.48 385	1.05 353	0.43 118	0.64 201	0.54 143	0.78 334	0.27 90	0.53 140	0.31 156	0.14 77	0.13 239	0.18 223	0.17 266	0.17 226	0.17 243

MyStereo05	0.46 261	0.22 189	0.51 247	0.42 246	0.29 313	0.43 216	0.48 385	0.96 322	1.12 439	0.77 283	0.62 169	0.51 182	0.57 301	0.79 348	0.43 272	0.14 77	0.13 239	0.18 223	0.17 266	0.17 226	0.17 243

LoS_RVC	0.28 70	0.17 40	0.29 23	0.33 40	0.32 374	0.43 216	0.34 215	0.42 47	0.34 54	0.33 63	0.51 126	0.29 52	0.38 192	0.37 38	0.28 111	0.11 20	0.10 42	0.11 1	0.08 1	0.11 10	0.26 393

IIG-Stereo	0.45 254	0.22 189	0.48 217	0.51 411	0.26 232	0.43 216	0.21 35	0.73 227	0.80 274	0.84 321	0.95 317	0.82 349	0.46 245	0.95 409	0.37 214	0.16 187	0.12 169	0.19 256	0.15 186	0.15 152	0.12 60

KYRaft	0.48 282	0.21 159	0.41 134	0.45 325	0.23 125	0.43 216	0.36 251	0.68 175	0.45 128	0.94 393	1.72 493	0.78 334	0.40 212	0.65 247	0.32 163	0.16 187	0.11 103	0.18 223	0.22 389	0.17 226	0.76 520

DN-CSS_ROB	0.45 254	0.27 325	0.74 393	0.41 214	0.29 313	0.43 216	0.29 133	0.80 265	0.78 258	0.73 258	1.08 384	0.48 170	0.45 238	0.81 356	0.40 260	0.15 144	0.12 169	0.21 336	0.19 325	0.18 256	0.17 243

AIO-test2	0.40 204	0.21 159	0.44 171	0.48 378	0.26 232	0.44 226	0.38 282	0.79 262	1.28 475	0.37 85	0.87 281	0.38 107	0.30 140	0.50 125	0.28 111	0.16 187	0.13 239	0.21 336	0.24 416	0.15 152	0.15 169

AIO-test1	0.39 189	0.18 62	0.42 146	0.51 411	0.25 195	0.44 226	0.30 151	0.74 234	1.20 463	0.41 113	0.71 193	0.45 156	0.29 122	0.56 159	0.27 92	0.15 144	0.13 239	0.19 256	0.21 367	0.13 67	0.18 267

rvit_0105_5	0.44 245	0.32 382	0.79 405	0.51 411	0.29 313	0.44 226	0.43 352	0.62 130	0.76 251	0.51 147	0.52 133	0.61 236	0.53 271	0.58 173	0.38 229	0.28 427	0.25 443	0.25 397	0.24 416	0.22 345	0.20 309

testlalala	0.29 77	0.20 126	0.45 179	0.34 46	0.24 165	0.44 226	0.29 133	0.50 75	0.30 35	0.70 239	0.50 118	0.35 89	0.25 65	0.33 19	0.25 53	0.15 144	0.11 103	0.14 72	0.09 5	0.12 33	0.13 102

test-1	0.37 158	0.20 126	0.76 398	0.47 370	0.27 267	0.44 226	0.36 251	0.63 138	0.65 195	0.49 144	0.67 186	0.54 193	0.35 171	0.42 67	0.30 144	0.14 77	0.12 169	0.16 139	0.14 162	0.15 152	0.18 267

raft+_RVC	0.38 176	0.20 126	0.38 105	0.39 150	0.27 267	0.44 226	0.35 238	0.81 267	0.90 343	0.52 150	0.78 227	0.50 178	0.29 122	0.56 159	0.41 265	0.15 144	0.12 169	0.17 178	0.15 186	0.14 109	0.13 102

PMTNet	0.33 115	0.17 40	0.26 7	0.29 3	0.18 21	0.44 226	0.22 45	0.57 109	0.66 198	0.46 133	0.54 143	0.38 107	0.34 164	0.50 125	0.25 53	0.75 520	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 67	0.12 60

depthmonostereo	0.30 87	0.15 13	0.36 85	0.35 62	0.18 21	0.45 233	0.27 103	0.71 204	0.57 169	0.36 81	0.43 94	0.34 81	0.40 212	0.36 35	0.27 92	0.14 77	0.12 169	0.13 48	0.12 96	0.11 10	0.12 60

testlalala2	0.37 158	0.19 91	0.45 179	0.94 517	0.56 490	0.45 233	0.25 78	0.64 148	0.51 155	0.69 233	0.57 154	0.44 147	0.24 58	0.35 28	0.33 173	0.15 144	0.13 239	0.14 72	0.10 43	0.13 67	0.14 130

DCRE	0.38 176	0.19 91	0.47 204	0.45 325	0.33 386	0.45 233	0.40 313	0.66 158	0.53 159	0.49 144	0.95 317	0.57 205	0.39 207	0.53 140	0.32 163	0.14 77	0.13 239	0.15 114	0.14 162	0.14 109	0.15 169

G2L-Stereo	0.51 323	0.25 275	0.55 293	0.44 311	0.27 267	0.46 236	0.47 378	0.98 326	0.81 283	0.86 343	0.90 294	0.91 381	0.56 289	0.88 381	0.80 412	0.21 333	0.17 358	0.22 350	0.18 297	0.17 226	0.22 346

CAS	0.37 158	0.13 1	0.27 12	1.34 530	0.31 349	0.46 236	0.38 282	0.50 75	0.48 142	0.35 78	0.52 133	0.24 38	0.19 19	0.30 6	0.28 111	1.03 532	0.08 1	0.12 21	0.08 1	0.12 33	0.28 413

SA	0.45 254	0.26 309	0.50 238	0.47 370	0.24 165	0.46 236	0.36 251	0.79 262	1.00 398	0.61 180	1.04 365	0.50 178	0.50 262	0.98 421	0.33 173	0.16 187	0.13 239	0.21 336	0.19 325	0.15 152	0.14 130

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 124	0.28 341	0.48 217	0.37 107	0.25 195	0.47 239	0.30 151	0.60 118	0.92 355	0.43 123	0.37 79	0.30 56	0.29 122	0.50 125	0.30 144	0.17 224	0.14 277	0.18 223	0.15 186	0.18 256	0.16 200

qqq	0.42 226	0.28 341	0.50 238	0.37 107	0.22 97	0.47 239	0.39 300	0.91 298	0.59 174	0.57 168	0.71 193	0.65 261	0.56 289	0.59 181	0.48 304	0.17 224	0.17 358	0.20 293	0.19 325	0.18 256	0.19 278

test_3	0.37 158	0.19 91	0.50 238	0.45 325	0.24 165	0.47 239	0.36 251	0.69 185	0.84 303	0.66 212	0.46 103	0.68 283	0.25 65	0.45 84	0.32 163	0.12 27	0.10 42	0.18 223	0.16 214	0.15 152	0.12 60

LCNet	0.42 226	0.21 159	0.34 57	0.44 311	0.24 165	0.47 239	0.28 118	0.69 185	0.57 169	0.72 251	1.03 362	0.66 273	0.58 305	0.60 193	0.35 194	0.15 144	0.10 42	0.19 256	0.19 325	0.22 345	0.37 462

GMStereo	0.40 204	0.38 418	0.61 330	0.41 214	0.27 267	0.47 239	0.35 238	0.62 130	1.04 413	0.57 168	0.54 143	0.38 107	0.36 178	0.56 159	0.41 265	0.20 317	0.13 239	0.16 139	0.17 266	0.24 378	0.20 309
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_0105_3	0.48 282	0.35 399	0.85 430	0.56 458	0.31 349	0.48 244	0.48 385	0.65 151	0.81 283	0.66 212	0.59 159	0.66 273	0.56 289	0.66 259	0.41 265	0.30 444	0.27 458	0.29 442	0.28 451	0.21 320	0.21 327

anonymousdsp2	0.37 158	0.21 159	0.49 226	0.38 126	0.24 165	0.48 244	0.31 174	0.91 298	0.68 206	0.57 168	0.51 126	0.51 182	0.34 164	0.59 181	0.33 173	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.10 43	0.16 200	0.16 200

AE-Stereo	0.36 140	0.21 159	0.47 204	0.49 388	0.31 349	0.50 246	0.34 215	0.72 215	0.73 236	0.34 75	0.55 149	0.52 186	0.28 104	0.48 111	0.31 156	0.13 49	0.13 239	0.18 223	0.16 214	0.15 152	0.14 130

RAFT-Test	0.35 130	0.19 91	0.42 146	0.39 150	0.24 165	0.50 246	0.23 60	0.74 234	0.44 123	0.62 184	0.85 270	0.64 255	0.28 104	0.48 111	0.30 144	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.13 102

ACRE	0.42 226	0.23 222	0.73 389	0.45 325	0.33 386	0.50 246	0.33 203	0.68 175	0.70 217	0.82 308	0.92 308	0.46 160	0.32 151	0.53 140	0.52 325	0.17 224	0.12 169	0.15 114	0.14 162	0.13 67	0.16 200

GMM-Stereo	0.44 245	0.20 126	0.39 113	0.42 246	0.25 195	0.50 246	0.44 360	0.72 215	0.57 169	0.77 283	1.37 457	0.76 326	0.38 192	0.62 221	0.34 185	0.15 144	0.10 42	0.20 293	0.19 325	0.17 226	0.28 413

DeepPruner_ROB	0.55 358	0.37 410	0.67 357	0.42 246	0.31 349	0.50 246	0.43 352	1.22 427	0.73 236	0.86 343	1.05 368	0.85 353	0.58 305	0.90 391	0.56 345	0.29 437	0.23 426	0.22 350	0.22 389	0.26 399	0.26 393

model_zeroshot	0.35 130	0.20 126	0.56 305	0.41 214	0.30 337	0.51 251	0.26 90	0.69 185	0.48 142	0.65 206	0.51 126	0.52 186	0.25 65	0.46 92	0.27 92	0.17 224	0.13 239	0.15 114	0.14 162	0.13 67	0.14 130

Any-RAFT	0.36 140	0.17 40	0.31 35	0.35 62	0.21 81	0.51 251	0.21 35	0.93 309	0.75 246	0.56 165	0.73 197	0.66 273	0.29 122	0.48 111	0.25 53	0.15 144	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.13 67	0.13 102

CIPLG	0.42 226	0.23 222	0.71 378	0.45 325	0.33 386	0.51 251	0.33 203	0.68 175	0.68 206	0.84 321	0.96 321	0.47 165	0.33 158	0.56 159	0.52 325	0.17 224	0.12 169	0.16 139	0.14 162	0.13 67	0.16 200

dd	0.44 245	0.40 431	0.62 336	0.44 311	0.26 232	0.51 251	0.38 282	0.72 215	1.07 427	0.60 175	0.66 179	0.43 143	0.40 212	0.68 278	0.53 336	0.24 389	0.15 300	0.21 336	0.16 214	0.24 378	0.19 278

IPLGR_C	0.42 226	0.23 222	0.71 378	0.46 350	0.33 386	0.51 251	0.34 215	0.69 185	0.69 213	0.84 321	0.92 308	0.46 160	0.33 158	0.53 140	0.53 336	0.17 224	0.12 169	0.16 139	0.14 162	0.13 67	0.16 200

IPLGR	0.40 204	0.22 189	0.70 376	0.40 187	0.22 97	0.51 251	0.29 133	0.78 255	0.78 258	0.80 302	0.77 218	0.44 147	0.41 217	0.48 111	0.40 260	0.14 77	0.12 169	0.16 139	0.14 162	0.16 200	0.14 130

GrayStereo	0.49 295	0.20 126	0.44 171	0.47 370	0.29 313	0.51 251	0.62 450	0.71 204	0.66 198	1.04 436	1.46 473	0.77 331	0.73 396	0.58 173	0.35 194	0.15 144	0.12 169	0.17 178	0.17 266	0.15 152	0.30 424

PSMNet-RSSM	0.50 309	0.24 244	0.41 134	0.43 286	0.26 232	0.51 251	0.40 313	1.16 396	0.79 265	0.75 269	1.07 378	0.87 363	0.69 370	0.66 259	0.52 325	0.24 389	0.16 326	0.23 370	0.26 439	0.20 308	0.20 309

LG-G_1	0.22 14	0.14 3	0.31 35	0.34 46	0.16 2	0.52 259	0.17 2	0.36 23	0.20 6	0.21 10	0.22 14	0.26 45	0.19 19	0.37 38	0.20 5	0.14 77	0.10 42	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.11 29

LG-G	0.22 14	0.14 3	0.31 35	0.34 46	0.16 2	0.52 259	0.17 2	0.36 23	0.20 6	0.21 10	0.22 14	0.26 45	0.19 19	0.37 38	0.20 5	0.14 77	0.10 42	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.11 29

tt1	0.37 158	0.25 275	0.35 72	0.43 286	0.23 125	0.52 259	0.37 264	0.72 215	1.13 444	0.42 118	0.46 103	0.35 89	0.44 231	0.61 199	0.26 70	0.17 224	0.11 103	0.19 256	0.13 132	0.16 200	0.17 243

HCRNet	0.46 261	0.35 399	0.45 179	0.54 449	0.26 232	0.52 259	0.29 133	0.87 284	0.64 189	0.75 269	0.82 253	0.76 326	0.53 271	0.70 293	0.38 229	0.24 389	0.16 326	0.24 384	0.20 348	0.21 320	0.20 309

111	0.42 226	0.18 62	0.46 192	0.35 62	0.19 42	0.52 259	0.28 118	0.76 247	1.16 452	0.52 150	0.92 308	0.65 261	0.51 267	0.65 247	0.37 214	0.15 144	0.10 42	0.14 72	0.12 96	0.13 67	0.16 200

gcap-zeroshot	0.35 130	0.20 126	0.61 330	0.39 150	0.23 125	0.53 264	0.27 103	0.58 112	0.35 60	0.64 201	0.49 116	0.87 363	0.34 164	0.49 120	0.25 53	0.14 77	0.12 169	0.15 114	0.12 96	0.13 67	0.14 130

ACVNet-DCA	0.36 140	0.25 275	0.35 72	0.42 246	0.23 125	0.53 264	0.37 264	0.91 298	0.59 174	0.42 118	0.50 118	0.34 81	0.47 250	0.61 199	0.26 70	0.17 224	0.11 103	0.19 256	0.13 132	0.18 256	0.19 278

xx1	0.40 204	0.25 275	0.35 72	0.42 246	0.23 125	0.53 264	0.37 264	0.71 204	1.17 455	0.42 118	0.50 118	0.65 261	0.56 289	0.61 199	0.26 70	0.17 224	0.11 103	0.20 293	0.19 325	0.18 256	0.19 278

1test111	0.37 158	0.25 275	0.35 72	0.42 246	0.23 125	0.53 264	0.37 264	0.91 298	0.59 174	0.42 118	0.50 118	0.34 81	0.47 250	0.59 181	0.48 304	0.17 224	0.11 103	0.19 256	0.13 132	0.18 256	0.19 278

cc1	0.38 176	0.25 275	0.35 72	0.42 246	0.23 125	0.53 264	0.37 264	0.71 204	1.17 455	0.42 118	0.50 118	0.34 81	0.47 250	0.61 199	0.26 70	0.17 224	0.11 103	0.19 256	0.13 132	0.16 200	0.17 243

MIPNet	0.39 189	0.22 189	0.66 352	0.40 187	0.25 195	0.53 264	0.29 133	0.78 255	0.74 242	0.68 230	0.60 162	0.40 122	0.48 254	0.45 84	0.39 239	0.14 77	0.11 103	0.16 139	0.13 132	0.14 109	0.14 130

DMCA	0.47 272	0.27 325	0.59 324	0.39 150	0.29 313	0.53 264	0.34 215	0.98 326	0.70 217	0.78 294	0.83 258	0.79 341	0.55 282	0.54 148	0.57 351	0.21 333	0.16 326	0.21 336	0.16 214	0.19 291	0.22 346

DilatedVolume-Stereo	0.31 101	0.16 29	0.38 105	0.34 46	0.21 81	0.54 271	0.25 78	0.58 112	0.43 118	0.59 172	0.50 118	0.37 100	0.32 151	0.50 125	0.29 129	0.13 49	0.12 169	0.13 48	0.11 71	0.11 10	0.12 60

x	0.41 219	0.25 275	0.46 192	0.36 89	0.24 165	0.54 271	0.31 174	0.94 314	0.58 173	0.60 175	0.72 195	0.61 236	0.53 271	0.52 134	0.50 316	0.18 259	0.16 326	0.17 178	0.16 214	0.17 226	0.18 267

IPLG	0.40 204	0.21 159	0.64 345	0.41 214	0.25 195	0.54 271	0.27 103	0.77 252	0.68 206	0.85 333	0.82 253	0.33 76	0.32 151	0.64 239	0.49 313	0.13 49	0.11 103	0.16 139	0.14 162	0.14 109	0.14 130

GANet-ADL	0.44 245	0.27 325	0.48 217	0.44 311	0.30 337	0.54 271	0.36 251	0.94 314	0.88 333	0.64 201	0.72 195	0.68 283	0.44 231	0.55 149	0.44 279	0.22 353	0.15 300	0.15 114	0.13 132	0.18 256	0.21 327

STrans-v2	0.47 272	0.21 159	0.49 226	0.41 214	0.25 195	0.54 271	0.49 398	1.16 396	0.82 296	0.67 221	1.05 368	0.71 290	0.67 360	0.74 313	0.34 185	0.15 144	0.11 103	0.17 178	0.15 186	0.14 109	0.14 130

FENet	0.43 239	0.23 222	0.40 125	0.40 187	0.24 165	0.54 271	0.33 203	0.83 275	0.72 226	0.74 265	0.73 197	0.63 248	0.56 289	0.65 247	0.45 285	0.19 296	0.13 239	0.19 256	0.17 266	0.18 256	0.20 309

DCVSM-stereo	0.51 323	0.28 341	0.56 305	0.39 150	0.29 313	0.55 277	0.28 118	0.78 255	0.78 258	1.11 463	0.77 218	1.04 416	0.76 414	0.65 247	0.52 325	0.20 317	0.20 400	0.24 384	0.21 367	0.25 389	0.31 432

MyStereo8	0.42 226	0.21 159	0.64 345	0.43 286	0.29 313	0.55 277	0.28 118	0.72 215	0.50 149	0.73 258	1.01 350	0.57 205	0.44 231	0.52 134	0.52 325	0.15 144	0.12 169	0.16 139	0.14 162	0.19 291	0.21 327

AACVNet	0.52 337	0.25 275	0.56 305	0.48 378	0.29 313	0.55 277	0.38 282	0.96 322	0.59 174	0.83 315	1.03 362	1.03 411	0.77 419	0.91 394	0.58 358	0.22 353	0.18 373	0.24 384	0.18 297	0.24 378	0.22 346

RAFT	0.46 261	0.23 222	0.52 268	0.48 378	0.27 267	0.55 277	0.47 378	0.68 175	0.60 181	0.83 315	0.82 253	1.00 403	0.56 289	0.76 330	0.37 214	0.18 259	0.16 326	0.22 350	0.20 348	0.16 200	0.14 130

TANstereo	0.31 101	0.16 29	0.34 57	0.31 8	0.17 10	0.55 277	0.23 60	0.46 63	0.56 162	0.60 175	0.69 189	0.37 100	0.26 81	0.36 35	0.28 111	0.16 187	0.16 326	0.13 48	0.10 43	0.14 109	0.15 169

FADNet_RVC	0.58 385	0.39 423	1.26 480	0.45 325	0.32 374	0.55 277	0.34 215	1.12 381	0.90 343	0.68 230	0.90 294	0.61 236	0.71 380	1.03 437	0.80 412	0.21 333	0.18 373	0.27 423	0.23 402	0.33 441	0.30 424

DFGA-Net	0.47 272	0.31 379	0.93 444	0.43 286	0.33 386	0.56 283	0.35 238	0.81 267	0.89 338	0.70 239	0.76 214	0.48 170	0.43 224	0.78 345	0.64 376	0.16 187	0.14 277	0.19 256	0.19 325	0.20 308	0.19 278

ffm	0.47 272	0.28 341	0.68 364	0.39 150	0.26 232	0.56 283	0.40 313	0.72 215	1.13 444	0.76 275	0.98 334	0.71 290	0.55 282	0.61 199	0.26 70	0.17 224	0.11 103	0.25 397	0.21 367	0.16 200	0.17 243

ff1	0.56 367	0.28 341	0.68 364	0.39 150	0.26 232	0.56 283	0.40 313	0.72 215	1.13 444	0.76 275	0.98 334	0.71 290	0.55 282	1.25 465	1.46 494	0.17 224	0.11 103	0.25 397	0.21 367	0.16 200	0.17 243

mmx	0.59 389	0.28 341	0.68 364	0.39 150	0.26 232	0.56 283	0.40 313	1.24 432	1.06 419	0.76 275	0.98 334	0.71 290	0.55 282	1.25 465	1.46 494	0.21 333	0.16 326	0.25 397	0.21 367	0.24 378	0.22 346

xxx	0.59 389	0.28 341	0.68 364	0.39 150	0.26 232	0.56 283	0.40 313	1.24 432	1.06 419	0.76 275	0.98 334	0.71 290	0.55 282	1.25 465	1.46 494	0.21 333	0.16 326	0.25 397	0.21 367	0.24 378	0.22 346

PSM-AAD	0.48 282	0.21 159	0.39 113	0.44 311	0.23 125	0.56 283	0.47 378	0.67 169	0.73 236	1.08 452	1.12 393	0.58 220	0.87 445	0.63 232	0.33 173	0.15 144	0.11 103	0.25 397	0.26 439	0.18 256	0.42 478

RAFT-RH_RVC	0.57 373	0.18 62	0.44 171	0.38 126	0.23 125	0.56 283	0.24 66	0.61 126	0.73 236	1.18 470	3.90 542	0.55 195	0.40 212	0.67 269	0.38 229	0.14 77	0.11 103	0.20 293	0.15 186	0.12 33	0.14 130

ARAFT	0.48 282	0.25 275	0.82 413	0.42 246	0.25 195	0.56 283	0.54 424	0.82 273	0.82 296	0.92 383	0.75 211	0.75 319	0.48 254	0.89 383	0.37 214	0.15 144	0.12 169	0.23 370	0.22 389	0.14 109	0.14 130

GwcNet-RSSM	0.51 323	0.25 275	0.51 247	0.41 214	0.24 165	0.56 283	0.41 333	0.97 324	0.96 381	0.75 269	1.17 417	0.89 372	0.66 351	0.66 259	0.74 398	0.22 353	0.15 300	0.19 256	0.21 367	0.17 226	0.16 200

xyz-stereo-finetune	0.34 124	0.19 91	0.38 105	0.34 46	0.18 21	0.57 292	0.32 187	0.60 118	0.70 217	0.47 136	0.54 143	0.38 107	0.35 171	0.57 168	0.38 229	0.13 49	0.12 169	0.16 139	0.13 132	0.13 67	0.13 102

GMStereo_Zeroshot	0.51 323	0.46 453	0.80 406	0.50 399	0.28 290	0.57 292	0.30 151	0.75 243	0.79 265	0.88 358	0.94 313	0.90 375	0.37 184	0.77 337	0.46 289	0.27 416	0.14 277	0.26 415	0.15 186	0.39 469	0.19 278

testlalala_base	0.49 295	0.26 309	0.44 171	0.47 370	0.34 398	0.57 292	0.26 90	0.60 118	0.37 74	0.52 150	0.56 152	0.46 160	0.31 144	0.45 84	0.33 173	1.56 539	0.11 103	0.14 72	0.10 43	1.85 531	0.15 169

DEmStereo	0.49 295	0.18 62	0.53 276	0.39 150	0.26 232	0.57 292	0.33 203	0.65 151	0.75 246	0.90 373	1.65 487	0.57 205	1.02 471	0.63 232	0.44 279	0.14 77	0.12 169	0.16 139	0.16 214	0.14 109	0.17 243

DRaft	0.49 295	0.18 62	0.50 238	0.38 126	0.25 195	0.57 292	0.39 300	0.67 169	0.86 315	1.02 428	1.75 494	0.50 178	0.79 421	0.65 247	0.42 270	0.14 77	0.11 103	0.16 139	0.16 214	0.14 109	0.17 243

AANet_RVC	0.59 389	0.35 399	0.68 364	0.47 370	0.28 290	0.57 292	0.47 378	1.04 346	1.28 475	0.87 348	1.33 449	0.86 357	0.63 333	1.16 455	0.89 425	0.19 296	0.13 239	0.15 114	0.14 162	0.18 256	0.20 309

G2L-ROB	0.49 295	0.20 126	0.48 217	0.36 89	0.22 97	0.58 298	0.42 344	1.19 410	0.74 242	0.86 343	0.76 214	1.08 429	0.59 311	0.81 356	0.60 361	0.17 224	0.12 169	0.15 114	0.12 96	0.17 226	0.20 309

G2L-Stereo_test	0.50 309	0.22 189	0.46 192	0.34 46	0.24 165	0.58 298	0.59 443	1.14 390	0.79 265	0.89 365	0.96 321	0.96 392	0.59 311	0.72 308	0.67 381	0.17 224	0.12 169	0.14 72	0.12 96	0.15 152	0.16 200

DispNO	0.48 282	0.24 244	0.84 424	0.40 187	0.31 349	0.58 298	0.39 300	0.91 298	0.79 265	0.79 299	0.83 258	0.71 290	0.59 311	0.75 320	0.50 316	0.19 296	0.14 277	0.20 293	0.18 297	0.16 200	0.17 243

riskmin	0.41 219	0.21 159	0.44 171	0.34 46	0.24 165	0.58 298	0.32 187	0.70 197	0.86 315	0.52 150	0.57 154	0.78 334	0.60 317	0.58 173	0.39 239	0.17 224	0.12 169	0.19 256	0.13 132	0.19 291	0.22 346

CFNet_pseudo	0.47 272	0.25 275	0.55 293	0.38 126	0.28 290	0.58 298	0.32 187	0.89 292	0.90 343	0.83 315	1.03 362	0.75 319	0.48 254	0.61 199	0.46 289	0.17 224	0.13 239	0.24 384	0.16 214	0.26 399	0.21 327

ACVNet	0.47 272	0.24 244	0.39 113	0.40 187	0.28 290	0.58 298	0.40 313	0.91 298	0.81 283	0.67 221	0.96 321	0.79 341	0.66 351	0.65 247	0.71 392	0.18 259	0.15 300	0.16 139	0.15 186	0.18 256	0.15 169

cf-r	0.49 295	0.24 244	0.49 226	0.40 187	0.23 125	0.58 298	0.38 282	0.92 307	0.87 322	0.77 283	1.06 374	0.98 396	0.67 360	0.59 181	0.61 367	0.21 333	0.14 277	0.17 178	0.19 325	0.15 152	0.16 200

GANet-RSSM	0.49 295	0.22 189	0.42 146	0.39 150	0.26 232	0.58 298	0.41 333	1.12 381	0.82 296	0.73 258	1.02 352	0.88 367	0.75 405	0.67 269	0.48 304	0.22 353	0.16 326	0.18 223	0.19 325	0.18 256	0.18 267

ccs_rob	0.47 272	0.25 275	0.55 293	0.38 126	0.28 290	0.58 298	0.32 187	0.89 292	0.90 343	0.83 315	1.02 352	0.75 319	0.48 254	0.61 199	0.46 289	0.17 224	0.12 169	0.24 384	0.16 214	0.26 399	0.21 327

DEFOM-Stereo	0.23 29	0.16 29	0.29 23	0.34 46	0.20 64	0.59 307	0.20 18	0.32 9	0.31 39	0.23 16	0.19 10	0.18 7	0.18 14	0.42 67	0.22 20	0.12 27	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.12 60

rvit_105_1	0.56 367	0.42 442	0.84 424	0.59 470	0.37 414	0.59 307	0.68 460	0.73 227	0.97 386	0.82 308	0.69 189	0.75 319	0.63 333	0.80 351	0.56 345	0.34 468	0.29 467	0.31 453	0.34 478	0.23 365	0.23 370

ITSA-stereo	0.54 349	0.29 355	0.55 293	0.41 214	0.23 125	0.59 307	0.35 238	1.31 458	1.25 469	0.82 308	0.80 243	0.72 305	0.58 305	0.89 383	0.72 395	0.22 353	0.18 373	0.23 370	0.22 389	0.22 345	0.29 419

test_sample1	0.44 245	0.24 244	0.52 268	0.35 62	0.23 125	0.59 307	0.36 251	1.05 353	0.57 169	0.66 212	0.78 227	0.70 287	0.71 380	0.62 221	0.51 320	0.18 259	0.15 300	0.17 178	0.16 214	0.18 256	0.18 267

CFNet_ucs	0.51 323	0.25 275	0.58 316	0.39 150	0.31 349	0.59 307	0.35 238	1.04 346	0.95 374	0.89 365	1.19 422	0.80 345	0.49 259	0.66 259	0.45 285	0.21 333	0.16 326	0.26 415	0.18 297	0.27 408	0.23 370

DMCA-RVC	0.54 349	0.32 382	0.83 417	0.51 411	0.32 374	0.59 307	0.38 282	0.89 292	0.70 217	0.95 398	0.88 285	0.90 375	0.69 370	0.75 320	0.63 374	0.23 379	0.18 373	0.31 453	0.24 416	0.27 408	0.21 327

test_sample2	0.45 254	0.24 244	0.49 226	0.34 46	0.21 81	0.60 313	0.43 352	1.01 337	0.73 236	0.67 221	0.80 243	0.70 287	0.64 341	0.65 247	0.41 265	0.19 296	0.15 300	0.18 223	0.16 214	0.19 291	0.19 278

mmm	0.47 272	0.28 341	0.51 247	0.39 150	0.25 195	0.61 314	0.38 282	1.00 336	0.60 181	0.77 283	1.07 378	0.65 261	0.53 271	0.61 199	0.49 313	0.18 259	0.15 300	0.23 370	0.20 348	0.21 320	0.20 309

11t1	0.38 176	0.23 222	0.49 226	0.36 89	0.23 125	0.61 314	0.31 174	0.74 234	0.47 140	0.62 184	0.55 149	0.55 195	0.49 259	0.58 173	0.45 285	0.18 259	0.15 300	0.16 139	0.13 132	0.17 226	0.19 278

DAS	0.54 349	0.26 309	0.66 352	0.49 388	0.31 349	0.61 314	0.43 352	0.89 292	1.01 400	0.95 398	1.16 412	0.71 290	0.85 438	0.89 383	0.47 300	0.18 259	0.14 277	0.18 223	0.15 186	0.22 345	0.19 278

SepStereo	0.54 349	0.26 309	0.66 352	0.49 388	0.31 349	0.61 314	0.43 352	0.89 292	1.01 400	0.95 398	1.16 412	0.71 290	0.85 438	0.97 419	0.47 300	0.18 259	0.14 277	0.18 223	0.15 186	0.22 345	0.19 278

FACV-RUCA	0.45 254	0.28 341	0.51 247	0.46 350	0.33 386	0.62 318	0.34 215	0.87 284	0.75 246	0.60 175	0.84 261	0.48 170	0.54 278	0.56 159	0.39 239	0.22 353	0.15 300	0.35 467	0.16 214	0.29 418	0.22 346

GASNet	0.70 423	0.77 501	1.16 473	0.71 504	0.49 475	0.62 318	0.48 385	1.12 381	1.05 415	0.98 416	0.84 261	0.94 388	0.82 429	1.41 487	0.85 420	0.33 460	0.22 417	0.29 442	0.28 451	0.44 482	0.26 393

pcwnet_v2	0.60 396	0.29 355	0.89 440	0.46 350	0.36 411	0.62 318	0.38 282	1.33 467	1.24 467	1.02 428	1.27 438	0.71 290	0.59 311	0.71 303	0.51 320	0.28 427	0.21 408	0.24 384	0.23 402	0.29 418	0.30 424

GES	0.46 261	0.25 275	0.62 336	0.41 214	0.30 337	0.62 318	0.37 264	1.06 358	0.70 217	0.75 269	0.83 258	0.47 165	0.52 270	0.69 285	0.46 289	0.23 379	0.17 358	0.17 178	0.16 214	0.18 256	0.24 381

DIP-Stereo	0.40 204	0.22 189	0.58 316	0.42 246	0.29 313	0.62 318	0.27 103	0.87 284	0.42 111	0.65 206	0.86 274	0.52 186	0.35 171	0.67 269	0.43 272	0.15 144	0.13 239	0.17 178	0.14 162	0.15 152	0.17 243
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
STTStereo	0.57 373	0.39 423	0.87 436	0.45 325	0.32 374	0.62 318	0.45 367	1.01 337	0.87 322	1.01 424	0.91 302	0.95 389	0.58 305	0.77 337	0.66 378	0.25 401	0.24 435	0.27 423	0.33 476	0.25 389	0.26 393

test_sample7	0.54 349	0.30 370	0.55 293	0.37 107	0.28 290	0.63 324	0.47 378	1.11 376	0.92 355	0.93 386	0.89 288	0.86 357	0.71 380	0.74 313	0.53 336	0.27 416	0.22 417	0.27 423	0.26 439	0.27 408	0.26 393

SMFormer	0.53 344	0.24 244	0.67 357	0.35 62	0.20 64	0.63 324	0.34 215	1.26 440	1.06 419	0.85 333	1.02 352	0.71 290	0.66 351	0.96 412	0.60 361	0.19 296	0.16 326	0.18 223	0.17 266	0.19 291	0.20 309

tta	0.53 344	0.24 244	0.67 357	0.35 62	0.20 64	0.63 324	0.34 215	1.26 440	1.06 419	0.85 333	1.02 352	0.71 290	0.66 351	0.96 412	0.60 361	0.19 296	0.16 326	0.18 223	0.17 266	0.15 152	0.16 200

qqq1	0.51 323	0.24 244	0.67 357	0.35 62	0.20 64	0.63 324	0.34 215	1.26 440	1.06 419	0.85 333	1.02 352	0.71 290	0.66 351	0.96 412	0.36 205	0.19 296	0.16 326	0.14 72	0.12 96	0.15 152	0.16 200

fff1	0.51 323	0.24 244	0.67 357	0.35 62	0.20 64	0.63 324	0.34 215	1.26 440	1.06 419	0.85 333	1.02 352	0.71 290	0.66 351	0.96 412	0.36 205	0.19 296	0.16 326	0.14 72	0.12 96	0.15 152	0.16 200

CASS	0.46 261	0.28 341	0.45 179	0.48 378	0.22 97	0.63 324	0.34 215	0.99 330	0.66 198	0.76 275	0.86 274	0.61 236	0.58 305	0.58 173	0.44 279	0.29 437	0.16 326	0.22 350	0.18 297	0.23 365	0.28 413
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ICVP	0.48 282	0.26 309	0.42 146	0.49 388	0.28 290	0.63 324	0.43 352	1.05 353	0.72 226	0.68 230	0.95 317	0.75 319	0.56 289	0.55 149	0.61 367	0.24 389	0.18 373	0.19 256	0.17 266	0.19 291	0.21 327
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT + AFF	0.54 349	0.30 370	0.84 424	0.51 411	0.32 374	0.63 324	0.57 433	1.05 353	0.95 374	0.80 302	0.87 281	0.85 353	0.57 301	0.87 375	0.51 320	0.18 259	0.21 408	0.23 370	0.22 389	0.19 291	0.19 278

FADNet-RVC	0.62 406	0.56 481	1.29 485	0.47 370	0.39 428	0.63 324	0.40 313	1.16 396	0.91 349	0.71 250	0.86 274	1.04 416	0.55 282	0.99 426	0.78 404	0.27 416	0.26 452	0.28 434	0.29 457	0.32 436	0.31 432

test_sample6	0.51 323	0.27 325	0.55 293	0.38 126	0.23 125	0.64 333	0.39 300	1.18 406	0.88 333	0.84 321	1.06 374	0.66 273	0.61 323	0.75 320	0.52 325	0.23 379	0.17 358	0.22 350	0.22 389	0.24 378	0.23 370

PCWNet_CMD	0.49 295	0.25 275	0.56 305	0.40 187	0.27 267	0.64 333	0.32 187	0.98 326	0.99 394	0.87 348	1.07 378	0.78 334	0.46 245	0.61 199	0.44 279	0.17 224	0.13 239	0.21 336	0.16 214	0.26 399	0.20 309

Selective-RAFT	0.36 140	0.23 222	0.54 289	0.45 325	0.22 97	0.64 333	0.27 103	0.62 130	0.65 195	0.41 113	0.38 84	0.55 195	0.39 207	0.59 181	0.36 205	0.14 77	0.12 169	0.14 72	0.12 96	0.16 200	0.14 130

Sa-1000	0.49 295	0.25 275	0.45 179	0.46 350	0.25 195	0.64 333	0.34 215	0.85 279	0.95 374	0.85 333	1.51 479	0.55 195	0.44 231	0.94 403	0.31 156	0.16 187	0.12 169	0.21 336	0.20 348	0.15 152	0.14 130

dad	0.61 400	0.53 466	0.72 384	0.44 311	0.31 349	0.64 333	0.37 264	0.85 279	1.28 475	1.05 441	1.17 417	1.18 450	0.61 323	0.70 293	0.54 341	0.36 477	0.23 426	0.37 477	0.21 367	0.31 430	0.23 370

MSMDNet	0.49 295	0.25 275	0.56 305	0.40 187	0.27 267	0.64 333	0.32 187	0.99 330	0.99 394	0.87 348	1.07 378	0.79 341	0.46 245	0.61 199	0.44 279	0.17 224	0.13 239	0.20 293	0.16 214	0.25 389	0.20 309

MLCV	0.49 295	0.26 309	0.73 389	0.38 126	0.18 21	0.64 333	0.33 203	0.84 278	0.89 338	0.96 410	1.12 393	0.72 305	0.45 238	1.00 431	0.59 360	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.14 109	0.14 130

test_sample5	0.50 309	0.28 341	0.55 293	0.37 107	0.23 125	0.65 340	0.38 282	1.19 410	0.86 315	0.81 306	0.97 330	0.64 255	0.60 317	0.72 308	0.48 304	0.22 353	0.16 326	0.22 350	0.21 367	0.23 365	0.22 346

DualNet	0.51 323	0.28 341	0.55 293	0.37 107	0.23 125	0.65 340	0.38 282	1.19 410	0.86 315	0.84 321	1.06 374	0.64 255	0.60 317	0.72 308	0.48 304	0.22 353	0.16 326	0.22 350	0.21 367	0.23 365	0.22 346

ttt	0.56 367	0.27 325	0.49 226	0.39 150	0.25 195	0.65 340	0.42 344	1.24 432	1.08 431	0.76 275	1.10 386	0.63 248	0.51 267	0.95 409	1.03 459	0.25 401	0.22 417	0.22 350	0.21 367	0.25 389	0.25 389

SACVNet	0.61 400	0.36 408	0.67 357	0.57 462	0.37 414	0.65 340	0.47 378	1.16 396	0.80 274	1.04 436	1.06 374	1.02 409	0.81 428	0.99 426	0.57 351	0.28 427	0.21 408	0.25 397	0.24 416	0.30 426	0.39 465

psm_up	0.57 373	0.27 325	0.52 268	0.50 399	0.33 386	0.65 340	0.60 446	1.07 362	0.84 303	0.87 348	0.91 302	1.00 403	1.06 476	0.80 351	0.66 378	0.22 353	0.25 443	0.26 415	0.23 402	0.22 345	0.21 327

BEATNet_4x	0.49 295	0.35 399	0.72 384	0.38 126	0.20 64	0.65 340	0.36 251	1.08 367	0.78 258	0.78 294	0.88 285	0.73 310	0.64 341	0.71 303	0.60 361	0.16 187	0.12 169	0.16 139	0.15 186	0.24 378	0.18 267

HITNet	0.43 239	0.27 325	0.50 238	0.34 46	0.18 21	0.65 340	0.32 187	0.99 330	0.70 217	0.73 258	0.86 274	0.66 273	0.56 289	0.61 199	0.47 300	0.14 77	0.10 42	0.15 114	0.13 132	0.18 256	0.13 102
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
aanetorigin	0.85 458	0.58 485	1.98 521	0.50 399	0.40 431	0.66 347	0.70 464	0.72 215	1.01 400	2.44 531	2.00 505	1.32 463	1.25 494	0.96 412	1.16 477	0.20 317	0.19 391	0.20 293	0.20 348	0.27 408	0.33 445

CFNet-ft	0.50 309	0.25 275	0.39 113	0.41 214	0.26 232	0.66 347	0.37 264	0.91 298	0.87 322	0.67 221	1.00 346	1.05 420	0.70 375	0.68 278	0.57 351	0.23 379	0.16 326	0.24 384	0.21 367	0.24 378	0.19 278

FADNet	0.63 409	0.53 466	1.20 475	0.46 350	0.44 453	0.66 347	0.41 333	1.24 432	1.07 427	0.70 239	0.84 261	0.98 396	0.65 349	0.87 375	0.54 341	0.29 437	0.30 472	0.27 423	0.30 458	0.48 489	0.36 456

CFNet_RVC	0.50 309	0.25 275	0.39 113	0.41 214	0.26 232	0.66 347	0.37 264	0.91 298	0.87 322	0.67 221	1.00 346	1.05 420	0.70 375	0.68 278	0.57 351	0.23 379	0.16 326	0.24 384	0.21 367	0.24 378	0.19 278

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 358	0.33 390	0.71 378	0.46 350	0.31 349	0.66 347	0.43 352	1.07 362	0.89 338	0.93 386	0.91 302	0.98 396	0.61 323	0.76 330	0.64 376	0.22 353	0.18 373	0.22 350	0.22 389	0.22 345	0.24 381
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.50 309	0.27 325	0.37 95	0.40 187	0.27 267	0.66 347	0.42 344	1.18 406	0.86 315	0.70 239	0.89 288	0.91 381	0.60 317	0.62 221	0.48 304	0.24 389	0.18 373	0.28 434	0.27 445	0.25 389	0.24 381

PS-NSSS	0.60 396	0.46 453	0.68 364	0.43 286	0.34 398	0.66 347	0.57 433	1.05 353	0.91 349	0.80 302	1.28 439	0.72 305	0.67 360	0.89 383	0.61 367	0.32 453	0.26 452	0.40 486	0.27 445	0.35 453	0.29 419

iResNet	0.52 337	0.31 379	0.86 431	0.44 311	0.22 97	0.66 347	0.47 378	0.92 307	1.02 405	0.89 365	1.12 393	0.69 285	0.55 282	0.86 373	0.60 361	0.15 144	0.11 103	0.15 114	0.12 96	0.17 226	0.17 243

iResNet_ROB	0.55 358	0.24 244	0.61 330	0.38 126	0.22 97	0.66 347	0.30 151	1.59 509	1.33 485	0.94 393	1.05 368	0.81 347	0.69 370	0.84 368	0.46 289	0.17 224	0.12 169	0.14 72	0.09 5	0.15 152	0.20 309

ToySt	0.52 337	0.27 325	0.93 444	0.42 246	0.28 290	0.67 356	0.56 431	0.88 291	0.79 265	0.61 180	0.85 270	0.92 386	0.70 375	0.72 308	0.61 367	0.16 187	0.17 358	0.21 336	0.21 367	0.22 345	0.21 327

IER	0.48 282	0.25 275	0.60 329	0.38 126	0.28 290	0.67 356	0.38 282	0.82 273	0.68 206	0.88 358	0.95 317	0.74 314	0.79 421	0.62 221	0.46 289	0.17 224	0.14 277	0.17 178	0.17 266	0.17 226	0.16 200

TDLM	0.59 389	0.35 399	0.57 314	0.53 437	0.32 374	0.67 356	0.72 471	1.09 370	1.03 409	0.84 321	1.11 391	0.84 351	0.71 380	0.96 412	0.61 367	0.28 427	0.18 373	0.26 415	0.22 389	0.27 408	0.21 327

iResNetv2_ROB	0.55 358	0.29 355	0.86 431	0.39 150	0.25 195	0.67 356	0.37 264	1.21 420	1.02 405	1.02 428	1.10 386	0.89 372	0.79 421	0.74 313	0.43 272	0.19 296	0.13 239	0.15 114	0.11 71	0.19 291	0.16 200

PSMNet-RUCA	0.78 442	0.78 503	1.23 478	1.01 519	0.91 515	0.68 360	0.53 417	1.16 396	1.06 419	0.79 299	1.10 386	0.82 349	0.72 391	0.94 403	0.70 389	0.55 513	0.27 458	0.76 520	0.46 504	0.70 513	0.49 499

1111x	0.64 411	0.23 222	0.61 330	0.39 150	0.21 81	0.68 360	0.46 370	1.32 464	1.03 409	0.76 275	1.02 352	0.95 389	0.72 391	1.13 449	2.15 518	0.18 259	0.18 373	0.18 223	0.19 325	0.20 308	0.19 278

test_sample4	0.49 295	0.27 325	0.55 293	0.36 89	0.23 125	0.70 362	0.37 264	1.22 427	0.86 315	0.82 308	0.86 274	0.62 243	0.58 305	0.71 303	0.49 313	0.21 333	0.16 326	0.21 336	0.20 348	0.22 345	0.21 327

test_sample3	0.49 295	0.27 325	0.55 293	0.36 89	0.23 125	0.70 362	0.37 264	1.21 420	0.87 322	0.79 299	0.84 261	0.66 273	0.53 271	0.70 293	0.50 316	0.21 333	0.16 326	0.20 293	0.19 325	0.21 320	0.21 327

PSMNet-ADL	0.50 309	0.28 341	0.43 165	0.49 388	0.31 349	0.70 362	0.38 282	0.94 314	0.81 283	0.62 184	0.80 243	0.91 381	0.62 328	0.76 330	0.68 386	0.24 389	0.18 373	0.19 256	0.20 348	0.22 345	0.22 346

GEStereo_RVC	0.56 367	0.30 370	0.70 376	0.51 411	0.31 349	0.70 362	0.54 424	1.31 458	0.93 361	0.85 333	0.86 274	0.84 351	0.63 333	0.92 396	0.67 381	0.24 389	0.16 326	0.19 256	0.17 266	0.21 320	0.23 370

CVANet_RVC	0.59 389	0.35 399	0.54 289	0.49 388	0.33 386	0.70 362	0.67 457	1.12 381	0.97 386	0.88 358	1.05 368	1.01 407	0.72 391	0.94 403	0.55 343	0.30 444	0.20 400	0.28 434	0.26 439	0.32 436	0.23 370

DDVS	0.53 344	0.32 382	0.63 340	0.42 246	0.31 349	0.71 367	0.35 238	0.95 317	0.69 213	0.86 343	0.90 294	1.11 438	0.46 245	0.90 391	0.67 381	0.23 379	0.17 358	0.22 350	0.18 297	0.25 389	0.28 413

test_xeample	1.06 482	0.23 222	0.51 247	0.37 107	0.22 97	0.71 367	0.39 300	1.31 458	0.92 355	0.87 348	1.08 384	0.70 287	0.64 341	0.75 320	11.43 557	0.19 296	0.16 326	0.18 223	0.17 266	0.18 256	0.19 278

RASNet	0.57 373	0.24 244	0.61 330	0.39 150	0.23 125	0.71 367	0.40 313	1.02 340	0.93 361	0.77 283	1.05 368	1.05 420	0.98 468	0.99 426	1.03 459	0.16 187	0.14 277	0.14 72	0.17 266	0.15 152	0.14 130

AdaStereo	0.52 337	0.34 395	0.53 276	0.49 388	0.25 195	0.71 367	0.36 251	1.24 432	0.91 349	0.77 283	0.98 334	0.75 319	0.50 262	0.71 303	0.51 320	0.27 416	0.13 239	0.28 434	0.18 297	0.23 365	0.18 267
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.
DualNet (step1)	0.60 396	0.37 410	0.83 417	0.39 150	0.31 349	0.72 371	0.49 398	1.11 376	0.92 355	0.93 386	0.89 288	0.86 357	0.71 380	0.74 313	0.53 336	0.42 494	0.22 417	0.40 486	0.41 497	0.36 457	0.35 450

test_sample9	1.17 494	0.37 410	0.83 417	0.39 150	0.31 349	0.72 371	0.49 398	1.11 376	0.92 355	0.93 386	0.89 288	0.86 357	0.71 380	1.29 472	2.03 514	0.42 494	9.50 567	0.40 486	0.41 497	0.36 457	0.35 450

test_sample8	1.36 508	0.37 410	0.83 417	0.39 150	0.31 349	0.72 371	0.49 398	1.19 410	0.79 265	1.51 496	0.96 321	3.29 534	1.64 514	1.29 472	2.03 514	0.42 494	9.50 567	0.40 486	0.41 497	0.36 457	0.35 450

DeepPrunerF	0.93 466	0.55 479	3.88 536	0.70 502	0.81 514	0.72 371	0.74 478	1.28 450	1.97 521	0.95 398	1.02 352	0.87 363	0.85 438	1.16 455	1.07 470	0.35 474	0.29 467	0.43 492	0.40 492	0.31 430	0.33 445

AASNet	0.55 358	0.27 325	0.62 336	0.51 411	0.32 374	0.73 375	0.44 360	1.55 501	0.88 333	0.88 358	0.94 313	0.64 255	0.63 333	0.62 221	0.84 418	0.23 379	0.20 400	0.20 293	0.16 214	0.22 345	0.20 309

EDNetEfficient	1.47 515	0.82 505	6.28 547	0.48 378	0.40 431	0.73 375	0.83 492	0.95 317	2.77 536	3.48 548	1.95 502	1.64 501	2.12 530	1.42 488	3.84 538	0.21 333	0.19 391	0.21 336	0.21 367	0.43 479	0.42 478

FADNet-RVC-Resample	0.58 385	0.35 399	1.34 491	0.50 399	0.34 398	0.73 375	0.43 352	1.09 370	0.96 381	0.83 315	0.87 281	0.76 326	0.66 351	0.77 337	0.52 325	0.19 296	0.18 373	0.26 415	0.27 445	0.28 416	0.29 419

CFNet	0.53 344	0.30 370	0.53 276	0.42 246	0.28 290	0.73 375	0.35 238	1.21 420	1.01 400	0.74 265	1.07 378	0.85 353	0.60 317	0.83 364	0.58 358	0.19 296	0.15 300	0.23 370	0.23 402	0.21 320	0.17 243

castereo++	0.26 52	0.17 40	0.29 23	0.34 46	0.20 64	0.74 379	0.20 18	0.41 43	0.49 145	0.24 19	0.24 21	0.35 89	0.27 90	0.41 60	0.20 5	0.14 77	0.09 17	0.14 72	0.09 5	0.11 10	0.11 29

CoDeX	0.48 282	0.21 159	0.53 276	0.43 286	0.25 195	0.74 379	0.38 282	1.36 474	0.82 296	0.84 321	0.96 321	0.63 248	0.57 301	0.63 232	0.40 260	0.17 224	0.13 239	0.17 178	0.15 186	0.16 200	0.15 169

THIR-Stereo	0.51 323	0.19 91	0.47 204	0.39 150	0.23 125	0.74 379	0.64 455	0.68 175	0.88 333	1.03 431	1.40 460	0.71 290	0.75 405	0.64 239	0.43 272	0.16 187	0.11 103	0.17 178	0.18 297	0.15 152	0.17 243

HSM	0.53 344	0.25 275	0.46 192	0.40 187	0.25 195	0.74 379	0.44 360	1.29 454	0.78 258	0.82 308	0.92 308	1.21 452	0.75 405	0.90 391	0.48 304	0.18 259	0.14 277	0.17 178	0.14 162	0.17 226	0.18 267

coex_refinement	0.54 349	0.22 189	0.44 171	0.45 325	0.31 349	0.75 383	0.40 313	1.16 396	0.92 355	0.87 348	1.12 393	0.99 401	0.57 301	0.69 285	0.90 431	0.21 333	0.14 277	0.16 139	0.16 214	0.21 320	0.22 346

BSDual-CNN	0.48 282	0.26 309	0.47 204	0.46 350	0.29 313	0.75 383	0.46 370	0.99 330	0.80 274	0.77 283	0.80 243	0.76 326	0.59 311	0.66 259	0.48 304	0.21 333	0.15 300	0.22 350	0.19 325	0.18 256	0.19 278

hknet	0.51 323	0.26 309	0.58 316	0.46 350	0.29 313	0.75 383	0.46 370	0.99 330	0.89 338	0.77 283	0.80 243	0.96 392	0.67 360	0.75 320	0.50 316	0.19 296	0.15 300	0.22 350	0.19 325	0.18 256	0.19 278

DLCB_ROB	0.60 396	0.29 355	0.53 276	0.50 399	0.33 386	0.76 386	0.51 407	1.02 340	0.94 370	1.07 451	1.16 412	1.21 452	0.73 396	0.98 421	0.75 400	0.21 333	0.20 400	0.22 350	0.23 402	0.22 345	0.20 309

BUS	0.47 272	0.26 309	0.47 204	0.46 350	0.29 313	0.78 387	0.34 215	0.99 330	0.80 274	0.77 283	0.80 243	0.64 255	0.54 278	0.66 259	0.56 345	0.21 333	0.15 300	0.22 350	0.19 325	0.18 256	0.19 278

NINENet	0.52 337	0.30 370	0.55 293	0.46 350	0.33 386	0.78 387	0.34 215	1.18 406	0.91 349	0.84 321	0.97 330	0.64 255	0.54 278	0.74 313	0.56 345	0.23 379	0.20 400	0.25 397	0.18 297	0.22 345	0.22 346

222	1.25 500	0.23 222	0.53 276	0.38 126	0.23 125	0.78 387	0.37 264	1.41 482	0.93 361	0.97 413	1.13 400	0.74 314	0.71 380	0.74 313	14.86 560	0.20 317	0.16 326	0.17 178	0.16 214	0.18 256	0.20 309

HGLStereo	0.58 385	0.30 370	0.65 350	0.51 411	0.38 420	0.78 387	0.45 367	1.07 362	0.82 296	0.89 365	1.16 412	0.88 367	0.91 456	0.80 351	0.74 398	0.21 333	0.21 408	0.20 293	0.18 297	0.19 291	0.22 346

FAT-Stereo	0.75 436	0.34 395	0.81 412	0.51 411	0.38 420	0.78 387	0.63 453	1.39 476	1.32 483	1.05 441	1.40 460	1.58 499	1.14 486	0.92 396	0.91 434	0.29 437	0.28 465	0.28 434	0.23 402	0.28 416	0.41 475

DSFCA	0.57 373	0.27 325	0.71 378	0.41 214	0.36 411	0.78 387	0.53 417	1.08 367	0.85 309	1.08 452	0.84 261	0.90 375	0.66 351	1.05 440	0.63 374	0.26 406	0.22 417	0.21 336	0.21 367	0.22 345	0.20 309

gwcnet-sp	0.50 309	0.25 275	0.84 424	0.41 214	0.27 267	0.79 393	0.40 313	0.93 309	0.85 309	0.95 398	0.79 232	0.65 261	0.63 333	0.69 285	0.52 325	0.18 259	0.17 358	0.18 223	0.18 297	0.18 256	0.19 278

scenet	0.50 309	0.25 275	0.84 424	0.41 214	0.27 267	0.79 393	0.40 313	0.93 309	0.85 309	0.95 398	0.79 232	0.65 261	0.63 333	0.69 285	0.52 325	0.18 259	0.17 358	0.18 223	0.18 297	0.18 256	0.19 278

ssnet	0.50 309	0.25 275	0.84 424	0.41 214	0.27 267	0.79 393	0.40 313	0.93 309	0.85 309	0.95 398	0.79 232	0.65 261	0.63 333	0.69 285	0.52 325	0.18 259	0.17 358	0.18 223	0.18 297	0.18 256	0.19 278

HBP-ISP	0.61 400	0.47 459	0.45 179	0.46 350	0.33 386	0.79 393	0.29 133	1.15 394	1.05 415	0.85 333	1.18 421	0.67 280	0.71 380	0.92 396	0.57 351	0.37 481	0.38 501	0.47 499	0.41 497	0.39 469	0.32 436

ac_64	0.54 349	0.24 244	0.58 316	0.46 350	0.28 290	0.79 393	0.44 360	1.11 376	0.63 185	0.94 393	0.85 270	1.06 424	0.70 375	0.76 330	0.72 395	0.22 353	0.18 373	0.20 293	0.19 325	0.18 256	0.16 200

NOSS_ROB	0.59 389	0.40 431	0.42 146	0.45 325	0.31 349	0.79 393	0.53 417	1.09 370	1.12 439	0.69 233	0.92 308	0.77 331	0.63 333	0.81 356	0.52 325	0.39 487	0.38 501	0.44 494	0.42 502	0.38 465	0.36 456

xyz-stereo-finetune2	0.37 158	0.20 126	0.40 125	0.32 24	0.19 42	0.80 399	0.29 133	0.56 105	0.33 49	0.53 158	0.79 232	0.43 143	0.48 254	0.70 293	0.46 289	0.13 49	0.12 169	0.17 178	0.13 132	0.12 33	0.14 130

LMCR-Stereo	0.55 358	0.33 390	0.57 314	0.60 472	0.30 337	0.80 399	0.36 251	1.30 456	0.79 265	0.90 373	1.04 365	0.57 205	0.64 341	0.87 375	0.73 397	0.20 317	0.15 300	0.19 256	0.14 162	0.25 389	0.18 267

s12784h	0.37 158	0.15 13	0.26 7	0.34 46	0.15 1	0.80 399	0.29 133	0.83 275	0.87 322	0.58 171	0.58 157	0.43 143	0.41 217	0.59 181	0.35 194	0.12 27	0.10 42	0.14 72	0.09 5	0.14 109	0.10 3

ADLNet	0.57 373	0.29 355	0.58 316	0.46 350	0.35 404	0.80 399	0.46 370	1.14 390	0.88 333	1.03 431	0.98 334	0.92 386	0.66 351	0.71 303	0.83 417	0.22 353	0.16 326	0.22 350	0.22 389	0.22 345	0.23 370

XPNet_ROB	0.73 427	0.38 418	0.80 406	0.53 437	0.40 431	0.80 399	0.83 492	1.21 420	0.96 381	1.37 490	1.17 417	1.37 475	0.87 445	1.14 451	0.99 452	0.33 460	0.25 443	0.27 423	0.24 416	0.31 430	0.29 419

ETE_ROB	0.73 427	0.52 464	0.93 444	0.57 462	0.37 414	0.80 399	0.86 497	1.19 410	0.95 374	1.20 472	1.22 426	1.39 481	0.86 442	1.07 441	0.88 423	0.27 416	0.21 408	0.31 453	0.27 445	0.34 448	0.35 450

Consistency-Raft	1.01 480	0.82 505	1.27 483	0.85 513	0.97 521	0.81 405	0.83 492	1.35 470	1.61 509	1.06 450	1.66 488	1.11 438	0.93 460	0.93 400	1.11 473	0.65 517	0.75 535	0.79 521	0.91 535	1.09 526	0.79 521

Anonymous3	0.47 272	0.35 399	0.91 443	0.50 399	0.38 420	0.81 405	0.55 427	0.76 247	0.66 198	0.52 150	0.65 175	0.44 147	0.45 238	0.66 259	0.39 239	0.25 401	0.25 443	0.22 350	0.21 367	0.23 365	0.24 381

hitnet-ft	0.57 373	0.29 355	0.43 165	0.42 246	0.29 313	0.81 405	0.40 313	0.98 326	0.91 349	0.84 321	1.01 350	1.13 446	0.72 391	0.83 364	0.71 392	0.28 427	0.21 408	0.28 434	0.22 389	0.29 418	0.27 403

Anonymous_2	0.84 453	0.45 448	0.66 352	0.41 214	0.45 459	0.82 408	0.53 417	0.81 267	0.81 283	0.73 258	0.61 165	0.91 381	0.76 414	0.77 337	0.61 367	0.51 507	0.55 524	0.54 511	4.92 562	0.54 503	0.42 478

psmg	0.50 309	0.26 309	0.47 204	0.42 246	0.29 313	0.82 408	0.42 344	1.07 362	0.80 274	0.95 398	0.94 313	0.76 326	0.59 311	0.66 259	0.48 304	0.21 333	0.16 326	0.20 293	0.20 348	0.19 291	0.19 278

RP	0.80 444	0.38 418	0.73 389	0.67 493	0.59 497	0.82 408	0.57 433	1.21 420	1.28 475	1.03 431	1.68 489	1.45 483	1.49 509	1.08 444	0.90 431	0.36 477	0.31 480	0.37 477	0.30 458	0.36 457	0.36 456

ADLNet2	0.57 373	0.26 309	0.71 378	0.48 378	0.31 349	0.83 411	0.51 407	1.10 374	0.99 394	0.85 333	0.99 342	0.99 401	0.70 375	0.79 348	0.78 404	0.21 333	0.17 358	0.18 223	0.18 297	0.22 345	0.22 346

xxxx	1.07 484	0.23 222	0.53 276	0.38 126	0.22 97	0.83 411	0.36 251	1.41 482	0.95 374	0.75 269	0.99 342	0.97 394	0.64 341	0.70 293	11.37 556	0.20 317	0.17 358	0.18 223	0.17 266	0.19 291	0.20 309

UPFNet	0.55 358	0.26 309	0.59 324	0.46 350	0.38 420	0.83 411	0.48 385	1.03 345	0.80 274	0.92 383	0.91 302	0.85 353	0.67 360	0.87 375	0.78 404	0.20 317	0.21 408	0.20 293	0.20 348	0.20 308	0.15 169

S-Stereo	0.76 439	0.36 408	1.10 467	0.57 462	0.46 468	0.83 411	0.59 443	1.31 458	1.62 510	0.98 416	1.41 462	1.11 438	0.93 460	0.85 371	1.07 470	0.27 416	0.31 480	0.28 434	0.25 429	0.33 441	0.50 502

edge stereo	0.79 443	0.40 431	0.82 413	0.52 428	0.44 453	0.83 411	0.58 440	1.34 469	1.08 431	1.30 486	1.38 458	1.79 505	1.13 485	1.15 454	0.92 436	0.34 468	0.32 487	0.42 491	0.28 451	0.33 441	0.39 465

PASM	0.96 472	0.71 498	2.05 523	0.72 505	0.72 513	0.84 416	0.92 500	1.14 390	1.34 486	1.25 482	1.22 426	1.34 471	1.07 477	1.31 479	1.11 473	0.53 509	0.57 526	0.59 515	0.67 525	0.56 510	0.57 513

SFCPSM	0.48 282	0.22 189	0.59 324	0.41 214	0.27 267	0.85 417	0.36 251	1.39 476	0.79 265	0.81 306	0.85 270	0.54 193	0.50 262	0.60 193	0.39 239	0.18 259	0.14 277	0.18 223	0.20 348	0.17 226	0.16 200

acv_ft	0.52 337	0.24 244	0.64 345	0.45 325	0.28 290	0.85 417	0.40 313	0.95 317	0.81 283	1.00 422	0.96 321	0.79 341	0.62 328	0.65 247	0.88 423	0.18 259	0.15 300	0.16 139	0.15 186	0.18 256	0.15 169

psmorigin	0.84 453	0.53 466	2.21 525	0.50 399	0.41 436	0.86 419	0.57 433	1.08 367	0.90 343	1.50 495	1.42 466	1.50 490	1.09 479	1.29 472	1.03 459	0.32 453	0.33 492	0.27 423	0.27 445	0.34 448	0.45 489

HSM-Net_RVC	0.55 358	0.23 222	0.37 95	0.38 126	0.22 97	0.86 419	0.40 313	1.31 458	0.93 361	0.92 383	1.15 407	1.26 456	0.71 380	0.75 320	0.53 336	0.17 224	0.14 277	0.16 139	0.15 186	0.17 226	0.17 243
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV_ROB	0.62 406	0.39 423	0.41 134	0.41 214	0.28 290	0.86 419	0.28 118	1.06 358	1.02 405	0.95 398	1.33 449	0.81 347	0.84 434	0.94 403	0.56 345	0.37 481	0.37 500	0.43 492	0.40 492	0.33 441	0.32 436

NCC-stereo	0.82 447	0.43 445	0.87 436	0.63 484	0.68 509	0.88 422	0.72 471	1.60 511	1.12 439	0.95 398	1.41 462	1.37 475	1.37 501	1.26 468	0.94 440	0.32 453	0.30 472	0.37 477	0.49 514	0.34 448	0.35 450

Abc-Net	0.82 447	0.43 445	0.87 436	0.63 484	0.68 509	0.88 422	0.72 471	1.60 511	1.12 439	0.95 398	1.41 462	1.37 475	1.37 501	1.26 468	0.94 440	0.32 453	0.30 472	0.37 477	0.49 514	0.34 448	0.35 450
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NVstereo2D	0.62 406	0.32 382	0.82 413	0.50 399	0.44 453	0.88 422	0.48 385	1.12 381	1.17 455	0.67 221	0.90 294	0.90 375	0.69 370	1.02 435	0.69 388	0.33 460	0.16 326	0.29 442	0.20 348	0.43 479	0.46 493

anonymousa	0.51 323	0.21 159	0.47 204	0.39 150	0.25 195	0.89 425	0.36 251	0.78 255	0.63 185	0.88 358	1.54 480	1.09 435	0.67 360	0.53 140	0.46 289	0.17 224	0.14 277	0.19 256	0.21 367	0.16 200	0.16 200

Syn2CoEx	0.74 432	0.55 479	1.17 474	0.66 491	0.45 459	0.89 425	0.56 431	1.54 500	1.15 450	0.95 398	1.35 453	1.03 411	1.03 472	0.96 412	0.89 425	0.31 448	0.27 458	0.29 442	0.24 416	0.23 365	0.27 403

RGC	0.82 447	0.62 489	0.80 406	0.67 493	0.66 507	0.91 427	0.59 443	1.35 470	1.09 437	1.12 465	1.46 473	1.50 490	1.09 479	1.28 471	0.97 450	0.34 468	0.30 472	0.48 503	0.40 492	0.38 465	0.38 464

DANet	0.74 432	0.47 459	0.98 456	0.60 472	0.41 436	0.92 428	0.41 333	1.02 340	0.87 322	1.22 477	1.22 426	1.33 468	0.88 449	1.26 468	1.37 489	0.27 416	0.24 435	0.31 453	0.25 429	0.37 463	0.36 456
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ssnet_v2	0.61 400	0.29 355	0.69 373	0.45 325	0.30 337	0.93 429	0.62 450	1.20 417	1.03 409	0.97 413	0.81 251	0.98 396	0.67 360	0.84 368	0.97 450	0.26 406	0.23 426	0.23 370	0.24 416	0.20 308	0.21 327

PWC_ROB	0.92 465	0.57 482	1.64 513	0.53 437	0.33 386	0.93 429	0.39 300	1.42 487	1.51 502	1.66 505	2.57 519	1.18 450	1.11 481	1.50 496	1.54 500	0.26 406	0.18 373	0.28 434	0.20 348	0.30 426	0.32 436

Wz-Net-SNSev	0.99 478	0.80 504	3.00 530	0.57 462	0.46 468	0.94 431	1.22 522	1.40 480	1.28 475	1.04 436	1.33 449	1.46 484	0.90 455	2.06 521	1.65 503	0.26 406	0.24 435	0.25 397	0.26 439	0.33 441	0.30 424

DGSMNet	0.80 444	0.58 485	1.42 498	0.61 477	0.65 505	0.94 431	0.75 480	1.35 470	1.16 452	0.88 358	1.26 434	1.00 403	0.75 405	1.07 441	0.89 425	0.36 477	0.31 480	0.41 490	0.40 492	0.60 511	0.59 514

PA-Net	0.70 423	0.46 453	0.96 451	0.51 411	0.53 485	0.94 431	0.73 476	1.14 390	1.15 450	0.83 315	0.90 294	0.88 367	0.76 414	1.19 459	0.96 445	0.25 401	0.41 510	0.29 442	0.44 503	0.27 408	0.39 465
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.61 400	0.33 390	0.63 340	0.47 370	0.31 349	0.94 431	0.41 333	1.04 346	0.97 386	1.15 468	1.13 400	1.00 403	0.74 402	0.93 400	0.93 438	0.18 259	0.13 239	0.22 350	0.21 367	0.20 308	0.21 327
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AF-Net	0.85 458	0.41 437	0.87 436	0.66 491	0.54 488	0.96 435	0.52 413	1.66 515	1.37 487	1.03 431	2.04 507	1.46 484	1.36 499	1.19 459	1.05 466	0.34 468	0.24 435	0.39 483	0.28 451	0.31 430	0.26 393

TCMNet	0.68 417	0.41 437	1.08 466	0.60 472	0.61 502	0.97 436	0.55 427	1.11 376	0.93 361	0.87 348	1.14 404	0.89 372	0.65 349	0.92 396	1.06 467	0.26 406	0.26 452	0.31 453	0.28 451	0.33 441	0.30 424

anonymity	0.98 476	0.89 512	1.06 465	0.93 516	1.04 528	0.97 436	0.82 490	1.33 467	0.93 361	1.08 452	0.98 334	1.02 409	0.95 465	1.02 435	0.93 438	0.96 527	0.96 549	0.90 524	0.91 535	0.92 520	0.95 526

UNet	0.55 358	0.27 325	0.72 384	0.45 325	0.41 436	0.97 436	0.40 313	1.01 337	0.80 274	0.87 348	0.90 294	1.03 411	0.75 405	0.76 330	0.67 381	0.19 296	0.15 300	0.20 293	0.17 266	0.21 320	0.18 267

NCCL2	0.74 432	0.45 448	0.77 401	0.65 489	0.45 459	0.97 436	1.16 517	1.16 396	1.02 405	1.00 422	0.98 334	1.48 488	0.88 449	0.99 426	0.89 425	0.31 448	0.27 458	0.39 483	0.39 489	0.33 441	0.34 447

pmcnn	1.27 502	0.31 379	1.14 472	0.41 214	0.23 125	0.97 436	0.71 466	1.23 431	1.32 483	1.83 513	2.34 512	11.25 559	0.89 452	1.04 439	0.96 445	0.15 144	0.12 169	0.12 21	0.10 43	0.15 152	0.16 200

FINET	0.75 436	0.45 448	1.38 494	0.48 378	0.46 468	0.98 441	1.00 507	1.22 427	1.69 514	0.91 382	1.25 430	0.74 314	0.74 402	1.09 445	0.82 416	0.37 481	0.31 480	0.27 423	0.24 416	0.35 453	0.34 447

NaN_ROB	0.73 427	0.46 453	0.89 440	0.52 428	0.34 398	0.98 441	1.11 512	1.28 450	1.20 463	1.27 485	0.96 321	1.08 429	0.79 421	1.34 482	0.78 404	0.24 389	0.30 472	0.23 370	0.24 416	0.23 365	0.26 393

SuperB	1.00 479	0.41 437	4.03 539	0.45 325	0.32 374	0.99 443	0.49 398	1.09 370	2.09 524	1.10 460	1.10 386	0.74 314	0.83 431	1.13 449	1.75 505	0.20 317	0.15 300	0.17 178	0.15 186	2.50 547	0.27 403

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 414	0.30 370	1.20 475	0.42 246	0.31 349	1.00 444	0.58 440	1.16 396	1.07 427	1.01 424	1.25 430	1.08 429	0.75 405	1.18 458	1.03 459	0.20 317	0.12 169	0.16 139	0.13 132	0.22 345	0.22 346

LALA_ROB	0.76 439	0.46 453	0.86 431	0.55 455	0.41 436	1.00 444	0.93 502	1.25 438	1.13 444	1.23 479	1.15 407	1.55 496	0.80 425	1.11 448	0.96 445	0.33 460	0.23 426	0.35 467	0.30 458	0.35 453	0.32 436

PSMNet_ROB	0.67 414	0.39 423	0.76 398	0.57 462	0.43 448	1.00 444	0.85 496	1.25 438	0.93 361	0.82 308	1.04 365	1.08 429	0.64 341	0.89 383	1.02 458	0.29 437	0.21 408	0.31 453	0.31 467	0.27 408	0.25 389

CBMV	0.68 417	0.37 410	0.50 238	0.43 286	0.26 232	1.00 444	0.71 466	1.17 404	1.16 452	1.24 481	1.29 443	1.06 424	0.86 442	0.98 421	0.75 400	0.29 437	0.30 472	0.34 466	0.30 458	0.26 399	0.27 403
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GANet	0.74 432	0.38 418	0.63 340	0.54 449	0.35 404	1.01 448	0.95 503	1.15 394	0.95 374	1.09 456	2.00 505	1.14 447	0.92 458	1.29 472	0.75 400	0.25 401	0.27 458	0.27 423	0.23 402	0.32 436	0.24 381

SGM-Forest	0.65 412	0.33 390	0.43 165	0.44 311	0.30 337	1.01 448	0.54 424	1.13 388	1.09 437	1.11 463	1.21 424	1.10 436	0.76 414	0.99 426	0.71 392	0.32 453	0.33 492	0.33 464	0.30 458	0.30 426	0.28 413
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDUNet	1.10 486	2.58 554	0.83 417	1.21 527	1.27 532	1.02 450	0.69 463	1.17 404	0.95 374	0.98 416	1.26 434	1.28 457	0.84 434	0.97 419	0.79 411	0.85 524	0.40 508	2.00 539	0.60 523	1.34 528	0.94 524

UDG	0.93 466	1.03 521	0.75 396	1.00 518	0.97 521	1.02 450	0.57 433	1.18 406	1.01 400	0.93 386	1.02 352	1.32 463	1.03 472	0.88 381	0.92 436	0.55 513	0.33 492	1.82 536	0.41 497	1.20 527	0.74 518

StereoDRNet	0.67 414	0.35 399	0.82 413	0.53 437	0.44 453	1.03 452	0.53 417	1.51 498	1.06 419	1.13 466	0.91 302	1.07 428	0.74 402	0.87 375	0.95 443	0.24 389	0.19 391	0.25 397	0.23 402	0.27 408	0.22 346

PWCDC_ROB	0.93 466	0.54 473	0.97 455	0.78 511	0.41 436	1.03 452	0.42 344	1.39 476	2.34 530	1.04 436	3.73 539	0.80 345	1.12 483	1.29 472	1.04 464	0.37 481	0.22 417	0.24 384	0.20 348	0.36 457	0.31 432

YMNet	0.68 417	0.40 431	1.01 458	0.53 437	0.46 468	1.04 454	0.48 385	1.06 358	0.81 283	1.21 473	1.31 446	1.11 438	0.73 396	0.89 383	0.96 445	0.27 416	0.31 480	0.25 397	0.25 429	0.25 389	0.24 381

YMNet_1	0.68 417	0.40 431	1.01 458	0.53 437	0.46 468	1.04 454	0.48 385	1.06 358	0.81 283	1.21 473	1.31 446	1.11 438	0.73 396	0.89 383	0.96 445	0.27 416	0.31 480	0.25 397	0.25 429	0.25 389	0.24 381

GCST	0.85 458	1.25 528	0.80 406	1.58 533	1.03 526	1.04 454	0.24 66	0.81 267	0.81 283	0.99 421	0.67 186	0.78 334	0.35 171	0.98 421	0.38 229	0.97 528	0.65 528	1.20 529	0.81 532	0.93 521	0.72 517

MMNet	0.57 373	0.26 309	0.67 357	0.45 325	0.35 404	1.04 454	0.39 300	0.93 309	0.98 391	0.96 410	0.97 330	0.86 357	0.80 425	0.83 364	0.80 412	0.16 187	0.15 300	0.19 256	0.19 325	0.20 308	0.17 243

Nwc_Net	0.82 447	0.40 431	0.86 431	0.62 481	0.56 490	1.04 454	0.57 433	1.72 519	1.08 431	0.93 386	1.88 500	1.44 482	1.24 493	1.19 459	0.94 440	0.31 448	0.25 443	0.36 472	0.39 489	0.31 430	0.31 432

delet	0.57 373	0.25 275	0.63 340	0.46 350	0.34 398	1.05 459	0.51 407	1.04 346	0.94 370	0.90 373	0.99 342	0.90 375	0.68 368	0.87 375	0.78 404	0.18 259	0.18 373	0.20 293	0.21 367	0.17 226	0.17 243

ADCMid	1.22 497	0.57 482	3.17 533	0.54 449	0.44 453	1.07 460	0.77 482	1.31 458	1.13 444	2.14 524	1.48 476	1.49 489	1.47 508	1.65 504	5.30 546	0.26 406	0.24 435	0.29 442	0.32 470	0.38 465	0.36 456

ADCRef	0.84 453	0.46 453	1.60 510	0.52 428	0.45 459	1.08 461	0.52 413	1.13 388	1.03 409	1.22 477	1.43 468	0.87 363	0.93 460	0.91 394	3.35 533	0.19 296	0.16 326	0.23 370	0.23 402	0.23 365	0.22 346

PAM_32	0.50 309	0.20 126	0.69 373	0.40 187	0.24 165	1.09 462	0.29 133	1.12 381	0.40 98	0.74 265	0.44 97	1.98 513	0.64 341	0.64 239	0.27 92	0.16 187	0.11 103	0.17 178	0.15 186	0.14 109	0.15 169

SQANet	0.87 461	0.76 500	0.76 398	1.16 525	0.99 523	1.10 463	0.51 407	1.12 381	0.85 309	0.93 386	1.05 368	1.03 411	0.76 414	1.07 441	0.70 389	0.79 521	0.25 443	1.04 527	0.36 482	1.56 529	0.70 516

CBFPSM	0.61 400	0.25 275	1.41 497	0.39 150	0.27 267	1.10 463	0.67 457	0.83 275	0.84 303	0.82 308	0.81 251	1.33 468	0.85 438	0.72 308	0.86 421	0.16 187	0.15 300	0.15 114	0.17 266	0.17 226	0.23 370

GwcNet	0.73 427	0.39 423	1.37 493	0.53 437	0.43 448	1.10 463	0.52 413	1.27 445	1.19 460	1.05 441	1.41 462	1.06 424	0.86 442	0.98 421	1.01 454	0.26 406	0.24 435	0.24 384	0.23 402	0.23 365	0.28 413

LSM	4.83 552	0.83 508	11.23 553	0.76 510	56.73 574	1.10 463	1.18 518	1.35 470	1.70 515	2.13 521	2.34 512	1.34 471	1.19 489	1.52 497	1.23 482	0.34 468	0.50 522	0.39 483	0.47 507	0.51 498	9.82 563

PAM	0.50 309	0.21 159	0.75 396	0.41 214	0.26 232	1.11 467	0.37 264	1.10 374	0.39 84	0.75 269	0.46 103	1.92 510	0.61 323	0.62 221	0.28 111	0.16 187	0.10 42	0.16 139	0.14 162	0.14 109	0.15 169

ccnet	0.84 453	0.59 487	0.86 431	0.56 458	0.60 500	1.11 467	0.72 471	1.44 489	0.97 386	1.15 468	1.44 469	1.28 457	0.95 465	1.01 432	1.33 488	0.49 504	0.43 515	0.50 508	0.47 507	0.52 501	0.48 498

DISCO	0.72 426	0.27 325	0.72 384	0.45 325	0.31 349	1.12 469	0.53 417	1.32 464	1.25 469	0.84 321	1.07 378	1.52 494	0.87 445	1.82 513	1.08 472	0.20 317	0.15 300	0.18 223	0.16 214	0.24 378	0.24 381

EDNetEfficientorigin	9.96 560	1.17 525	175.17 579	0.49 388	0.37 414	1.13 470	0.74 478	1.27 445	2.70 535	3.16 545	2.49 516	2.28 518	2.15 531	1.88 515	2.27 521	0.21 333	0.19 391	0.25 397	0.20 348	0.54 503	0.53 510

SHD	0.98 476	0.54 473	1.30 487	0.63 484	0.50 479	1.14 471	0.50 404	1.80 523	2.20 525	1.66 505	1.39 459	1.47 486	1.21 490	1.40 484	1.80 506	0.32 453	0.27 458	0.32 459	0.34 478	0.41 473	0.44 487

DRN-Test	0.68 417	0.34 395	0.77 401	0.52 428	0.40 431	1.14 471	0.61 448	1.56 505	1.04 413	1.18 470	1.10 386	1.05 420	0.72 391	0.82 362	1.01 454	0.24 389	0.18 373	0.26 415	0.25 429	0.26 399	0.23 370

GANetREF_RVC	0.82 447	0.77 501	0.95 450	0.68 496	0.43 448	1.15 473	1.06 510	1.19 410	1.20 463	1.03 431	1.02 352	1.10 436	0.89 452	1.20 462	0.78 404	0.49 504	0.39 505	0.58 514	0.39 489	0.69 512	0.49 499
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
NVStereoNet_ROB	1.31 506	0.96 515	1.33 490	0.90 515	0.92 516	1.15 473	1.05 509	1.49 494	1.62 510	1.63 502	2.51 517	2.31 519	1.62 513	2.16 526	1.42 491	0.81 523	0.73 531	0.79 521	1.02 539	0.73 514	0.97 528
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
iinet-f	0.69 422	0.29 355	2.34 527	0.41 214	0.31 349	1.16 475	0.58 440	0.87 284	0.85 309	0.86 343	1.17 417	1.04 416	0.83 431	0.76 330	1.26 483	0.21 333	0.18 373	0.17 178	0.16 214	0.21 320	0.21 327

Wz-Net-LNSev	0.75 436	0.54 473	1.59 507	0.51 411	0.41 436	1.16 475	0.79 486	1.27 445	1.13 444	1.04 436	1.14 404	1.11 438	0.94 463	0.93 400	1.00 453	0.24 389	0.22 417	0.21 336	0.19 325	0.26 399	0.27 403

APVNet	0.73 427	0.39 423	1.01 458	0.58 468	0.45 459	1.16 475	0.68 460	1.47 493	0.87 322	0.84 321	1.15 407	1.04 416	0.84 434	1.14 451	1.18 478	0.27 416	0.28 465	0.32 459	0.31 467	0.29 418	0.32 436

FBW_ROB	0.94 470	0.54 473	1.03 462	0.56 458	0.42 445	1.16 475	0.76 481	1.56 505	1.41 491	1.38 492	1.33 449	1.47 486	1.07 477	2.94 539	1.14 476	0.26 406	0.32 487	0.45 495	0.30 458	0.34 448	0.30 424

RTSC	0.93 466	0.54 473	1.59 507	0.56 458	0.40 431	1.17 479	0.55 427	1.44 489	1.82 518	1.53 498	1.26 434	1.15 448	0.82 429	1.70 507	2.44 522	0.26 406	0.20 400	0.23 370	0.24 416	0.31 430	0.32 436

CSAN	0.88 462	0.52 464	0.93 444	0.61 477	0.42 445	1.19 480	1.11 512	1.27 445	1.48 500	1.37 490	1.44 469	1.37 475	1.30 496	1.46 494	1.01 454	0.39 487	0.31 480	0.36 472	0.37 484	0.35 453	0.36 456

CRFU-Net	0.59 389	0.29 355	0.62 336	0.47 370	0.31 349	1.20 481	0.51 407	1.19 410	0.59 174	1.05 441	1.00 346	1.06 424	0.87 445	0.83 364	0.77 403	0.22 353	0.19 391	0.18 223	0.16 214	0.19 291	0.20 309

CSP-Net	0.57 373	0.29 355	0.55 293	0.42 246	0.29 313	1.20 481	0.49 398	1.29 454	0.75 246	0.98 416	0.97 330	0.88 367	0.69 370	0.85 371	0.66 378	0.27 416	0.18 373	0.17 178	0.17 266	0.18 256	0.19 278

CC-Net-ROB	0.84 453	1.01 520	0.93 444	0.60 472	0.45 459	1.25 483	0.71 466	1.20 417	1.05 415	0.84 321	1.24 429	0.90 375	0.78 420	1.14 451	0.70 389	0.48 503	0.34 495	1.71 534	0.38 487	0.78 516	0.40 470

fast-acv-ft	0.66 413	0.32 382	0.80 406	0.46 350	0.34 398	1.26 484	0.50 404	0.91 298	1.00 398	1.05 441	1.36 454	1.28 457	0.84 434	0.81 356	0.90 431	0.22 353	0.24 435	0.23 370	0.23 402	0.21 320	0.22 346

ACV-stereo	0.63 409	0.37 410	1.03 462	0.44 311	0.31 349	1.27 485	0.41 333	0.78 255	0.84 303	0.65 206	0.76 214	2.07 515	1.00 469	0.84 368	0.68 386	0.22 353	0.17 358	0.19 256	0.18 297	0.22 345	0.23 370

ADCS	1.60 518	0.70 495	4.02 538	0.61 477	0.53 485	1.31 486	1.11 512	1.71 518	1.86 520	1.97 519	1.68 489	1.51 492	1.46 506	2.07 522	9.20 553	0.34 468	0.32 487	0.33 464	0.36 482	0.45 483	0.46 493

MFMNet_re	1.17 494	0.99 517	1.31 488	1.02 521	0.95 519	1.32 487	1.32 526	1.44 489	1.58 507	1.72 510	1.70 492	1.21 452	1.57 511	1.16 455	1.04 464	0.88 525	0.76 537	0.79 521	0.75 529	0.90 519	0.94 524

DispFullNet	1.64 520	2.64 555	3.14 532	2.57 549	1.78 541	1.32 487	0.55 427	1.42 487	1.45 496	1.89 515	1.48 476	1.55 496	2.35 535	2.08 523	1.12 475	0.60 516	0.19 391	2.33 547	0.73 528	2.35 543	1.30 540

RYNet	0.76 439	0.37 410	0.74 393	0.54 449	0.67 508	1.35 489	0.68 460	1.28 450	1.21 466	1.10 460	0.90 294	1.31 461	0.94 463	1.01 432	1.30 485	0.22 353	0.16 326	0.27 423	0.23 402	0.43 479	0.45 489

WZ-Net	1.29 504	0.64 491	5.42 545	0.64 487	0.52 483	1.37 490	1.29 525	1.41 482	1.77 517	1.56 499	1.69 491	1.74 503	1.41 503	2.50 534	2.16 519	0.28 427	0.21 408	0.23 370	0.25 429	0.39 469	0.41 475

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 425	0.84 509	0.80 406	0.55 455	0.38 420	1.38 491	0.57 433	1.07 362	0.81 283	0.90 373	0.94 313	0.95 389	0.54 278	1.01 432	0.61 367	0.41 492	0.30 472	0.57 513	0.31 467	0.86 518	0.39 465

coex-ft	6.50 557	1.57 537	87.99 578	0.49 388	0.38 420	1.41 492	1.21 520	1.21 420	7.96 554	12.14 562	2.78 525	2.74 525	3.83 547	1.30 478	3.19 532	0.24 389	0.23 426	0.27 423	0.24 416	0.48 489	0.40 470

FCDSN-DC	1.43 513	0.57 482	0.69 373	0.74 507	0.59 497	1.42 493	0.65 456	1.40 480	1.41 491	3.31 546	4.42 549	4.57 541	3.01 543	1.70 507	1.19 480	0.46 498	0.42 512	0.48 503	0.47 507	0.51 498	0.51 506
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	1.22 497	0.39 423	0.93 444	0.51 411	0.45 459	1.44 494	0.79 486	1.20 417	1.30 481	2.99 542	3.94 543	3.30 535	2.17 532	1.42 488	1.31 486	0.46 498	0.35 497	0.35 467	0.37 484	0.41 473	0.42 478

Wz-Net-MNSev	0.81 446	0.42 442	1.64 513	0.51 411	0.41 436	1.46 495	0.95 503	1.24 432	1.26 473	1.31 487	1.25 430	1.17 449	0.83 431	1.21 463	1.06 467	0.22 353	0.19 391	0.24 384	0.23 402	0.29 418	0.26 393

ADCPNet	1.11 489	0.53 466	3.26 534	0.55 455	0.44 453	1.47 496	0.83 492	1.21 420	1.17 455	1.26 484	1.42 466	1.67 502	1.12 483	1.48 495	3.86 539	0.30 444	0.29 467	0.30 452	0.32 470	0.37 463	0.37 462

XQC	0.97 474	0.70 495	1.54 505	0.70 502	0.55 489	1.48 497	0.81 488	1.41 482	1.57 505	1.21 473	1.12 393	1.33 468	1.04 474	1.55 498	2.00 513	0.39 487	0.25 443	0.37 477	0.32 470	0.55 505	0.49 499

ADCP+	1.18 496	0.37 410	3.09 531	0.50 399	0.52 483	1.48 497	0.61 448	1.32 464	1.07 427	1.21 473	1.16 412	1.08 429	1.11 481	1.63 502	7.17 550	0.20 317	0.16 326	0.24 384	0.22 389	0.29 418	0.22 346

SPS-STEREO	1.29 504	0.94 514	1.10 467	1.05 523	1.03 526	1.48 497	0.91 498	1.57 507	1.24 467	2.13 521	1.90 501	1.94 511	1.46 506	1.77 510	1.64 502	0.97 528	0.94 548	0.90 524	0.89 534	0.96 523	0.97 528
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-TNSev	1.23 499	1.24 526	5.25 544	0.51 411	0.43 448	1.49 500	1.09 511	1.58 508	1.42 493	1.25 482	1.26 434	1.58 499	1.52 510	1.97 518	1.95 509	0.33 460	0.32 487	0.26 415	0.30 458	0.41 473	0.43 483

AnyNet_C32	1.27 502	0.72 499	3.33 535	0.59 470	0.56 490	1.51 501	1.53 534	1.27 445	1.28 475	1.52 497	1.48 476	1.38 479	1.23 492	1.64 503	5.26 544	0.30 444	0.29 467	0.29 442	0.34 478	0.38 465	0.44 487

RainbowNet	1.42 512	1.53 536	1.31 488	1.93 539	1.46 533	1.52 502	1.03 508	1.67 516	1.55 503	1.23 479	1.59 485	1.54 495	1.21 490	1.40 484	1.03 459	1.70 541	0.70 530	1.82 536	0.80 531	2.11 538	1.22 536

SANet	1.15 491	0.45 448	1.40 496	0.50 399	0.32 374	1.54 503	1.21 520	1.49 494	3.35 542	1.61 500	2.41 515	2.32 521	1.80 521	1.57 499	1.27 484	0.28 427	0.25 443	0.26 415	0.24 416	0.36 457	0.32 436

DPSNet	1.08 485	0.44 447	2.64 529	0.54 449	0.42 445	1.59 504	1.25 523	2.39 534	1.50 501	1.13 466	1.12 393	1.51 492	2.19 533	1.44 491	1.51 499	0.35 474	0.25 443	0.25 397	0.21 367	0.49 493	0.39 465

LE_ROB	4.86 553	0.27 325	9.43 550	0.45 325	0.24 165	1.61 505	0.96 505	2.05 526	17.75 568	16.36 570	4.84 552	5.17 547	19.48 570	2.05 520	15.49 561	0.17 224	0.15 300	0.16 139	0.16 214	0.20 308	0.19 278

FC-DCNN	1.67 521	0.53 466	0.68 364	0.62 481	0.49 475	1.62 506	0.71 466	1.77 522	1.55 503	4.73 554	4.66 551	5.82 550	3.94 549	2.13 525	1.42 491	0.47 501	0.42 512	0.47 499	0.46 504	0.48 489	0.47 495

MeshStereo	1.38 509	0.45 448	0.58 316	0.45 325	0.35 404	1.63 507	0.60 446	2.07 527	1.43 494	4.49 551	3.32 535	4.67 542	2.08 529	2.08 523	1.32 487	0.36 477	0.36 499	0.37 477	0.32 470	0.32 436	0.34 447
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
otaku	1.10 486	0.96 515	0.96 451	1.37 531	1.06 529	1.65 508	0.72 471	1.46 492	1.19 460	1.10 460	1.32 448	1.32 463	0.95 465	1.29 472	0.81 415	0.89 526	0.46 519	1.24 530	0.50 516	1.86 532	0.89 523

MSMD_ROB	1.25 500	0.51 462	0.64 345	0.60 472	0.50 479	1.66 509	0.67 457	1.26 440	1.26 473	2.64 533	3.82 540	3.06 530	3.20 545	1.45 492	0.91 434	0.46 498	0.41 510	0.49 506	0.51 517	0.47 488	0.45 489

FC-DCNN v2	1.74 522	0.53 466	0.68 364	0.62 481	0.49 475	1.67 510	0.71 466	1.85 524	1.57 505	4.84 555	5.01 553	6.42 554	3.92 548	2.24 528	1.43 493	0.47 501	0.42 512	0.47 499	0.46 504	0.48 489	0.47 495

PVD	1.34 507	0.70 495	1.42 498	0.78 511	0.65 505	1.68 511	0.91 498	2.12 530	3.01 538	2.25 526	2.35 514	1.90 509	1.99 527	1.98 519	2.14 517	0.40 491	0.38 501	0.49 506	0.37 484	0.51 498	0.67 515

Ntro	1.15 491	1.00 519	1.00 457	1.49 532	1.20 531	1.69 512	0.81 488	1.39 476	1.25 469	1.01 424	1.28 439	1.31 461	1.00 469	1.31 479	0.89 425	1.10 534	0.43 515	1.36 531	0.51 517	1.95 534	0.99 530

ADCL	1.10 486	0.42 442	1.57 506	0.51 411	0.41 436	1.71 513	0.92 500	1.36 474	1.45 496	1.33 488	1.56 482	1.22 455	1.26 495	1.45 492	5.27 545	0.22 353	0.19 391	0.25 397	0.25 429	0.29 418	0.29 419

SGM_RVC	1.04 481	0.30 370	0.47 204	0.41 214	0.23 125	1.73 514	0.77 482	1.63 513	1.30 481	2.39 529	1.99 504	2.64 524	1.78 520	2.22 527	1.40 490	0.28 427	0.27 458	0.27 423	0.25 429	0.25 389	0.25 389
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
stereogan	0.83 452	0.33 390	0.89 440	0.61 477	0.51 481	1.80 515	0.50 404	1.41 482	1.39 490	1.05 441	1.47 475	1.56 498	1.04 474	1.32 481	0.87 422	0.29 437	0.29 467	0.29 442	0.25 429	0.39 469	0.40 470

PDISCO_ROB	0.96 472	0.51 462	1.13 470	1.03 522	1.00 524	1.81 516	0.77 482	1.72 519	1.60 508	1.09 456	1.19 422	1.34 471	0.80 425	1.62 501	1.01 454	0.58 515	0.22 417	0.45 495	0.40 492	0.50 495	0.41 475

ACVNet_1	1.55 517	1.36 531	1.35 492	1.96 541	1.63 536	1.83 517	0.96 505	2.09 528	1.85 519	1.43 494	1.54 480	2.31 519	1.68 517	1.42 488	1.18 478	1.76 543	0.51 523	2.05 544	0.59 522	2.24 542	1.30 540

SGM+DAISY	1.52 516	0.99 517	1.61 511	1.01 519	1.02 525	1.86 518	1.19 519	1.49 494	1.38 489	2.96 540	3.00 529	2.79 526	1.94 523	1.88 515	1.62 501	0.98 530	0.97 550	0.91 526	0.91 535	0.94 522	0.99 530

ACVNet-4b	1.43 513	1.34 530	1.28 484	1.95 540	1.60 535	1.93 519	0.77 482	1.59 509	1.64 512	1.05 441	1.60 486	2.10 516	0.92 458	1.79 512	0.84 418	1.76 543	0.35 497	2.03 542	0.67 525	2.16 539	1.18 535

MFN_U_SF_RVC	1.14 490	0.63 490	2.33 526	0.69 499	0.46 468	2.04 520	0.70 464	1.90 525	1.37 487	1.62 501	1.56 482	1.94 511	1.36 499	1.73 509	1.90 508	0.41 492	0.38 501	0.45 495	0.48 511	0.45 483	0.47 495

G-Net	0.95 471	0.48 461	1.13 470	0.67 493	0.49 475	2.07 521	0.63 453	1.02 340	0.90 343	1.77 511	2.62 522	1.28 457	1.60 512	1.09 445	1.06 467	0.37 481	0.30 472	0.35 467	0.25 429	0.46 486	0.45 489

SAMSARA	1.15 491	0.69 494	1.44 500	1.09 524	0.93 517	2.10 522	1.87 548	1.64 514	1.47 499	1.64 503	1.21 424	2.06 514	1.14 486	1.61 500	1.50 498	0.39 487	0.45 517	0.36 472	0.38 487	0.50 495	0.51 506

ELAS_RVC	1.76 524	0.64 491	1.20 475	0.74 507	0.59 497	2.18 523	2.53 553	2.10 529	2.85 537	3.46 547	3.41 538	3.12 531	4.11 550	2.69 537	2.53 527	0.54 512	0.47 520	0.51 510	0.48 511	0.55 505	0.55 511
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	1.63 519	1.16 524	7.38 548	0.65 489	0.56 490	2.25 524	1.53 534	1.53 499	1.46 498	1.71 509	1.95 502	1.83 506	1.41 503	2.48 532	4.42 542	0.33 460	0.32 487	0.32 459	0.34 478	0.45 483	0.50 502

ACVNet_2	1.74 522	1.30 529	1.62 512	1.81 536	1.63 536	2.28 525	1.34 528	2.35 533	2.64 534	1.82 512	2.55 518	2.99 528	1.71 518	1.67 505	1.20 481	1.48 538	0.59 527	1.81 535	0.71 527	2.09 537	1.29 539

IMH-64-1	1.96 526	1.64 541	1.26 480	2.26 545	1.91 544	2.30 526	1.35 529	2.99 538	2.29 526	1.70 507	2.79 526	2.47 522	1.66 515	2.33 529	1.95 509	2.07 546	0.74 533	2.44 548	1.04 541	2.40 544	1.59 546

IMH-64	1.96 526	1.64 541	1.26 480	2.26 545	1.91 544	2.30 526	1.35 529	2.99 538	2.29 526	1.70 507	2.79 526	2.47 522	1.66 515	2.33 529	1.95 509	2.07 546	0.74 533	2.44 548	1.04 541	2.40 544	1.59 546

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 482	0.61 488	1.82 518	0.69 499	0.51 481	2.62 528	1.69 541	1.28 450	1.44 495	1.39 493	1.56 482	1.34 471	0.91 456	1.68 506	0.95 443	0.38 486	0.39 505	0.46 498	0.61 524	0.41 473	0.43 483

MDST_ROB	0.97 474	0.29 355	1.02 461	0.64 487	0.43 448	2.64 529	0.82 490	1.68 517	1.18 459	2.89 536	1.82 497	0.97 394	0.75 405	1.83 514	0.89 425	0.26 406	0.22 417	0.32 459	0.28 451	0.26 399	0.26 393

RTS	2.03 529	1.03 521	11.50 554	0.68 496	0.63 503	2.71 530	1.56 536	1.55 501	2.32 528	1.93 516	2.57 519	1.32 463	1.32 497	5.20 551	4.30 540	0.31 448	0.23 426	0.29 442	0.30 458	0.41 473	0.40 470

RTSA	2.03 529	1.03 521	11.50 554	0.68 496	0.63 503	2.71 530	1.56 536	1.55 501	2.32 528	1.93 516	2.57 519	1.32 463	1.32 497	5.20 551	4.30 540	0.31 448	0.23 426	0.29 442	0.30 458	0.41 473	0.40 470

WAO-6	2.11 533	1.52 535	1.25 479	1.73 535	1.69 540	2.72 532	1.62 538	3.15 540	3.64 543	2.01 520	3.28 533	3.52 539	2.20 534	2.59 535	2.48 525	1.31 537	0.92 544	2.04 543	1.22 550	1.89 533	1.35 544

Dean	2.07 532	1.39 532	1.69 517	2.17 543	1.83 543	2.75 533	1.28 524	3.49 546	3.80 546	2.13 521	3.30 534	3.18 532	1.98 526	1.78 511	1.72 504	1.73 542	0.79 541	1.99 538	0.91 535	2.17 540	1.34 543

MADNet+	2.28 536	2.56 552	10.82 552	1.25 528	0.96 520	2.77 534	1.44 533	2.34 532	1.76 516	1.36 489	1.78 496	1.84 508	1.74 519	6.33 554	4.57 543	0.67 518	0.66 529	0.59 515	0.54 520	0.84 517	0.81 522

LVE	2.20 535	1.47 534	1.44 500	2.06 542	1.80 542	2.79 535	1.77 544	2.96 537	3.94 548	1.95 518	4.29 548	3.47 538	1.97 524	2.48 532	1.85 507	2.06 545	0.88 542	2.06 545	1.13 546	2.17 540	1.53 545

IMH	2.15 534	1.66 543	1.29 485	2.25 544	1.92 546	2.87 536	1.33 527	3.25 541	3.04 539	1.87 514	3.33 537	3.00 529	2.03 528	2.80 538	1.95 509	2.09 548	0.78 538	2.45 550	1.05 544	2.44 546	1.62 548

KSHMR	2.64 537	1.96 547	1.86 520	2.69 553	2.44 551	2.88 537	2.04 549	3.46 545	6.31 552	2.51 532	3.27 532	3.39 537	1.97 524	2.59 535	2.08 516	2.48 553	1.41 554	2.80 557	1.51 553	2.98 552	2.09 551

WAO-7	1.96 526	1.24 526	1.52 502	1.28 529	1.06 529	2.92 538	1.64 539	3.32 542	3.05 540	2.28 527	3.32 535	3.19 533	2.38 536	3.39 541	2.49 526	1.02 531	0.92 544	1.06 528	1.04 541	1.05 525	0.99 530

notaker	2.87 538	2.31 551	2.01 522	3.03 555	2.60 556	2.94 539	1.82 546	3.43 544	3.06 541	2.89 536	4.21 547	6.15 553	2.71 538	3.42 542	2.90 530	2.67 556	1.18 552	3.00 558	1.67 554	3.13 553	2.26 553

LRCNet_RVC	21.27 568	31.14 572	21.46 562	28.97 570	23.77 568	3.11 540	0.62 450	20.94 570	1.64 512	25.57 571	28.13 571	21.96 571	14.74 561	21.99 572	16.44 562	29.16 576	14.92 570	33.57 572	31.28 572	29.67 574	26.33 572

PWCK	2.06 531	1.75 544	4.11 540	1.69 534	0.93 517	3.13 541	2.86 555	2.18 531	2.41 531	2.38 528	2.33 511	2.22 517	1.85 522	3.52 543	2.20 520	1.65 540	0.73 531	1.52 533	0.83 533	1.81 530	1.02 533

SDNR	0.89 463	0.39 423	1.66 516	0.42 246	0.39 428	3.35 542	0.32 187	0.95 317	1.05 415	1.05 441	2.12 508	0.62 243	0.71 380	1.40 484	0.78 404	0.53 509	0.56 525	0.36 472	0.27 445	0.46 486	0.50 502

ELAS	1.77 525	0.64 491	1.10 467	0.72 505	0.58 496	3.37 543	1.76 543	2.54 535	2.57 532	3.77 549	3.96 544	2.83 527	3.44 546	2.34 531	2.73 529	0.53 509	0.47 520	0.50 508	0.48 511	0.55 505	0.55 511
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ktn	3.02 541	2.27 550	1.85 519	2.89 554	2.54 555	3.72 544	2.14 550	3.79 549	5.33 550	2.82 535	5.09 554	5.95 551	2.54 537	3.34 540	2.58 528	2.65 555	1.44 555	2.78 556	2.03 556	2.61 549	2.10 552

HanzoNet	6.97 558	2.57 553	4.66 543	3.29 557	2.96 558	3.75 545	2.35 551	5.08 557	7.11 553	14.46 569	13.06 562	17.69 566	22.95 572	13.72 563	6.61 548	4.36 560	1.96 556	3.14 559	2.59 558	3.88 559	3.19 559

UNDER WATER	3.63 545	2.12 549	4.11 540	3.17 556	2.51 553	3.77 546	2.45 552	3.53 547	13.66 561	2.98 541	2.92 528	5.75 549	4.13 551	3.85 547	3.75 536	2.84 557	1.11 551	2.71 555	1.41 551	3.26 555	2.50 555

DPSimNet_ROB	5.19 554	2.71 556	18.56 558	2.59 550	2.49 552	4.25 547	10.93 560	3.33 543	3.93 547	5.02 556	4.52 550	5.74 548	10.18 556	5.44 553	8.79 552	2.40 552	2.47 557	2.48 551	2.54 557	2.56 548	2.87 557

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 509	0.91 513	2.11 524	0.89 514	0.57 495	4.27 548	1.79 545	1.55 501	2.00 523	1.64 503	1.85 499	1.83 506	1.44 505	1.89 517	1.49 497	0.49 504	0.40 508	0.56 512	0.58 521	0.75 515	0.52 508

MADNet++	4.18 547	2.72 557	4.00 537	3.80 560	3.44 559	4.72 549	4.05 557	4.01 550	3.74 544	4.52 552	5.14 555	4.20 540	4.89 554	7.04 557	6.39 547	3.79 559	3.70 560	3.27 560	2.70 559	3.68 557	3.74 560

WAO-8	3.00 539	1.60 538	1.52 502	1.82 537	1.65 538	5.57 550	1.35 529	4.65 553	12.37 558	2.89 536	4.04 545	4.89 545	2.78 539	3.73 545	2.44 522	1.29 535	0.93 546	2.00 539	1.16 548	2.02 535	1.23 537

Venus	3.00 539	1.60 538	1.52 502	1.82 537	1.65 538	5.57 550	1.35 529	4.65 553	12.37 558	2.89 536	4.04 545	4.89 545	2.78 539	3.73 545	2.44 522	1.29 535	0.93 546	2.00 539	1.16 548	2.02 535	1.23 537

UNDER WATER-64	3.72 546	2.07 548	4.57 542	3.30 558	2.52 554	5.61 552	2.63 554	3.67 548	12.27 557	3.09 543	2.66 523	5.99 552	4.74 553	3.93 548	3.57 534	2.54 554	1.24 553	2.65 553	1.48 552	3.21 554	2.62 556

TorneroNet-64	3.54 544	1.89 545	1.59 507	2.62 552	2.29 549	6.88 553	1.72 542	4.72 555	11.88 556	2.43 530	5.46 557	8.16 556	2.80 541	4.13 549	3.03 531	2.25 551	0.75 535	2.57 552	1.09 545	2.65 550	1.84 550

JetBlue	3.02 541	1.39 532	7.91 549	1.17 526	1.49 534	8.53 554	7.94 558	2.82 536	1.98 522	2.15 525	2.69 524	3.32 536	3.01 543	6.66 555	3.81 537	0.79 521	0.78 538	0.75 519	0.76 530	1.04 524	1.33 542

SGM-ForestM	4.73 550	0.34 395	1.05 464	0.46 350	0.28 290	10.26 555	3.48 556	4.52 551	5.16 549	8.68 560	7.48 558	18.87 568	10.80 559	11.26 562	10.01 555	0.32 453	0.34 495	0.32 459	0.32 470	0.29 418	0.30 424

MANE	4.73 550	0.54 473	0.77 401	0.69 499	0.60 500	10.35 556	1.67 540	8.68 559	12.66 560	6.90 559	9.43 560	11.59 560	10.59 558	8.26 559	8.41 551	0.51 507	0.45 517	0.48 503	1.02 539	0.50 495	0.50 502

DPSMNet_ROB	12.13 562	8.03 561	21.13 561	9.02 563	16.82 563	10.68 557	30.78 568	9.15 561	15.24 564	6.56 558	15.50 570	9.02 557	15.13 562	9.28 561	21.71 566	4.59 562	8.60 562	5.08 564	9.26 565	5.89 562	11.06 565

DGTPSM_ROB	12.12 561	8.03 561	21.12 560	8.97 562	16.81 562	10.68 557	30.77 567	9.14 560	15.23 563	6.55 557	15.49 569	9.02 557	15.13 562	9.26 560	21.71 566	4.58 561	8.60 562	5.07 563	9.26 565	5.88 561	11.06 565

tt	6.21 556	0.22 189	5.88 546	3.55 559	2.07 547	11.25 559	19.19 563	11.84 562	5.47 551	2.71 534	2.18 509	4.87 544	6.25 555	3.71 544	7.09 549	8.31 565	11.17 569	4.91 562	5.39 564	5.72 560	2.42 554

JetRed	5.38 555	6.17 560	12.68 557	2.38 547	2.85 557	12.60 560	11.17 561	4.60 552	3.74 544	3.87 550	3.85 541	4.83 543	4.13 551	6.81 556	12.18 558	2.18 549	2.95 559	2.19 546	1.98 555	3.49 556	3.01 558

TCMNet-wrong-test	9.08 559	10.58 563	9.58 551	19.64 565	17.64 564	12.69 561	8.93 559	13.77 565	2.58 533	4.67 553	5.19 556	14.57 562	11.02 560	7.21 558	9.81 554	5.58 564	0.89 543	3.76 561	3.10 560	10.41 564	10.02 564

xyz-stereo	4.31 548	0.17 40	61.72 577	0.35 62	0.16 2	13.86 562	0.38 282	0.61 126	0.69 213	1.05 441	3.09 530	0.77 331	0.88 449	1.24 464	0.46 289	0.13 49	0.10 42	0.16 139	0.12 96	0.13 67	0.11 29

TorneroNet	4.49 549	1.92 546	1.65 515	2.60 551	2.29 549	14.95 563	1.86 547	4.86 556	19.56 572	3.10 544	7.52 559	7.00 555	2.90 542	4.48 550	3.66 535	2.24 550	0.78 538	2.68 554	1.14 547	2.79 551	1.80 549

HaxPig	31.93 569	37.19 574	34.22 569	24.41 569	24.94 569	18.53 564	20.18 564	21.15 571	28.84 574	35.74 576	38.86 576	26.18 572	28.75 574	33.85 574	34.15 574	35.89 577	38.80 577	37.79 573	40.52 573	39.33 575	39.33 577

USTest	12.98 563	14.10 564	19.89 559	16.19 564	14.95 561	20.69 565	31.85 569	16.52 566	10.99 555	8.83 561	9.55 561	13.88 561	10.36 557	16.06 564	21.35 565	3.19 558	4.82 561	5.08 564	5.36 563	8.77 563	7.20 562

Anonymous_1	33.12 570	18.23 565	23.86 563	20.53 566	21.18 567	25.45 566	35.84 570	22.44 574	15.68 565	13.41 563	13.70 566	18.00 567	15.15 564	20.31 565	24.47 568	14.56 572	8.84 564	66.24 576	117.79 576	155.41 579	11.40 567

DPSM_ROB	17.80 565	18.60 566	24.24 567	20.89 567	19.49 565	25.83 567	36.10 571	21.62 572	16.41 566	13.46 564	14.26 567	19.11 569	16.15 565	20.74 566	25.59 569	9.37 567	9.23 565	9.47 567	9.81 567	13.47 565	12.09 568

DPSM	17.80 565	18.60 566	24.24 567	20.89 567	19.49 565	25.83 567	36.10 571	21.62 572	16.41 566	13.46 564	14.26 567	19.11 569	16.15 565	20.74 566	25.59 569	9.37 567	9.23 565	9.47 567	9.81 567	13.47 565	12.09 568

MEDIAN_ROB	37.35 576	40.72 579	40.37 572	32.26 571	31.80 570	27.29 569	25.02 565	29.47 575	33.43 578	41.99 578	41.60 578	33.48 573	34.37 578	39.66 576	36.94 575	43.49 579	43.96 579	44.07 575	43.35 575	41.32 577	42.43 579

xxxxx1	36.77 573	19.69 568	24.00 564	62.46 576	66.77 576	27.30 570	39.89 573	20.40 567	18.80 569	14.18 566	13.11 563	17.29 563	17.30 567	21.62 569	27.81 571	13.61 569	18.98 574	111.36 577	133.25 577	28.84 571	38.64 574

tt_ll	36.77 573	19.69 568	24.00 564	62.46 576	66.77 576	27.30 570	39.89 573	20.40 567	18.80 569	14.18 566	13.11 563	17.29 563	17.30 567	21.62 569	27.81 571	13.61 569	18.98 574	111.36 577	133.25 577	28.84 571	38.64 574

ff	36.77 573	19.69 568	24.00 564	62.46 576	66.77 576	27.30 570	39.89 573	20.40 567	18.80 569	14.18 566	13.11 563	17.29 563	17.30 567	21.62 569	27.81 571	13.61 569	18.98 574	111.36 577	133.25 577	28.84 571	38.64 574

AVERAGE_ROB	37.53 577	40.05 578	40.01 571	34.74 572	33.76 571	28.46 573	25.14 566	32.31 576	34.08 579	41.20 577	40.52 577	34.51 574	34.78 579	39.11 575	37.48 576	42.68 578	43.32 578	43.80 574	42.99 574	40.42 576	41.31 578

BEATNet-Init1	15.65 564	1.62 540	54.26 576	0.75 509	0.56 490	37.03 574	13.39 562	13.20 563	14.59 562	29.41 575	29.29 575	47.69 578	21.87 571	26.91 573	19.58 563	0.43 497	0.39 505	0.47 499	0.47 507	0.52 501	0.52 508

CasAABBNet	35.77 571	37.38 575	48.59 574	42.20 573	39.23 572	51.95 575	72.92 578	43.36 577	33.03 577	26.93 572	28.31 572	38.43 575	32.32 575	41.58 577	51.50 578	18.71 573	18.58 572	19.11 570	19.75 570	27.11 568	24.33 570

Selective-RAFT-Error	35.87 572	37.42 576	48.73 575	42.24 574	39.28 573	52.00 576	72.87 577	43.41 578	32.95 576	26.97 573	28.72 573	38.71 577	33.15 577	41.59 578	51.42 577	18.77 574	18.60 573	19.14 571	19.78 571	27.19 569	24.42 571

LSM0	38.96 578	37.52 577	48.37 573	43.79 575	91.31 579	52.31 577	72.38 576	43.71 579	32.75 575	27.16 574	28.73 574	38.51 576	32.63 576	41.75 579	51.59 579	18.85 575	18.43 571	19.09 569	19.60 569	27.21 570	33.44 573

U	3.17 543	0.17 40	0.35 72	0.41 214	0.71 511	57.93 578	0.20 18	0.43 51	0.39 84	0.26 27	0.23 16	0.23 32	0.22 44	0.26 1	0.22 20	0.16 187	0.10 42	0.74 518	0.13 132	0.13 67	0.11 29

PML	40.49 579	30.31 571	12.46 556	7.19 561	14.30 560	91.44 579	212.44 580	7.73 558	23.24 573	74.44 579	185.05 580	49.81 579	25.78 573	21.34 568	12.84 559	8.71 566	2.93 558	8.43 566	3.24 561	13.77 567	4.45 561

test_example2	176.82 580	204.75 580	198.54 580	188.58 580	191.23 580	151.28 580	169.77 579	97.63 580	125.81 580	179.94 580	183.74 579	158.20 580	139.14 580	192.16 580	198.12 580	203.48 580	236.37 580	163.71 580	173.22 580	217.79 580	162.95 580

ccccc		430.66 581		506.24 581	500.20 581	349.93 581		384.19 581		330.97 581		370.48 581		498.75 581		557.84 581	430.47 581	334.14 581	290.91 581	547.74 581

Low-res two-view benchmark