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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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_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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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.
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
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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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