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

SGD-Stereo	0.12 8	0.08 3	0.18 2	0.17 8	0.07 1	0.17 57	0.13 36	0.19 14	0.17 19	0.12 19	0.13 30	0.11 40	0.12 84	0.19 45	0.12 9	0.08 170	0.04 1	0.06 22	0.05 21	0.06 33	0.05 1

trnet	0.14 38	0.09 15	0.26 35	0.15 2	0.07 1	0.21 151	0.12 22	0.25 68	0.26 132	0.16 76	0.21 125	0.15 95	0.13 113	0.19 45	0.14 71	0.09 241	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.06 33	0.06 6

s12784h	0.18 95	0.09 15	0.38 101	0.18 26	0.07 1	0.33 359	0.19 230	0.39 231	0.34 239	0.24 160	0.25 158	0.18 128	0.18 204	0.25 140	0.17 149	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.05 21	0.06 33	0.05 1

xyz-stereo-finetune	0.17 86	0.17 281	0.29 53	0.17 8	0.08 4	0.24 221	0.21 291	0.30 119	0.32 212	0.19 109	0.22 135	0.19 138	0.15 142	0.30 228	0.22 259	0.06 22	0.06 48	0.08 143	0.06 56	0.06 33	0.07 19

xyz-stereo	1.43 539	0.11 66	17.43 570	0.18 26	0.08 4	4.86 556	0.18 187	0.31 135	0.35 250	0.37 370	2.75 554	0.41 375	0.31 385	0.58 380	0.33 375	0.07 61	0.05 4	0.09 223	0.06 56	0.06 33	0.06 6

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 148	0.74 526	0.71 398	0.17 8	0.08 4	0.15 21	0.15 77	0.19 14	0.18 30	0.13 27	0.12 21	0.10 26	0.08 6	0.16 10	0.14 71	0.34 515	0.12 297	0.08 143	0.07 117	0.11 331	0.24 427

CASnet	0.15 53	0.13 144	0.30 61	0.22 176	0.08 4	0.15 21	0.14 55	0.28 86	0.26 132	0.23 152	0.20 107	0.15 95	0.11 59	0.18 31	0.13 35	0.07 61	0.05 4	0.11 351	0.09 269	0.08 147	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.16 72	0.11 66	0.43 138	0.16 4	0.08 4	0.25 237	0.14 55	0.23 36	0.29 177	0.25 172	0.30 207	0.16 103	0.12 84	0.18 31	0.13 35	0.08 170	0.07 119	0.06 22	0.05 21	0.07 91	0.08 61

CREStereo	0.14 38	0.09 15	0.27 47	0.14 1	0.08 4	0.22 180	0.15 77	0.26 73	0.26 132	0.16 76	0.21 125	0.14 81	0.13 113	0.19 45	0.14 71	0.09 241	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 91	0.06 6
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
depthmonostereo	0.15 53	0.12 112	0.34 82	0.19 55	0.09 10	0.20 125	0.15 77	0.28 86	0.24 97	0.16 76	0.18 89	0.16 103	0.18 204	0.21 72	0.14 71	0.07 61	0.07 119	0.07 67	0.06 56	0.05 3	0.08 61

2.25w	0.13 16	0.10 36	0.24 21	0.17 8	0.09 10	0.15 21	0.10 6	0.20 16	0.19 41	0.14 47	0.18 89	0.09 15	0.10 37	0.23 114	0.15 106	0.05 1	0.17 402	0.05 1	0.08 190	0.05 3	0.12 247

2.5w	0.13 16	0.10 36	0.23 19	0.18 26	0.09 10	0.15 21	0.15 77	0.21 22	0.16 17	0.12 19	0.13 30	0.10 26	0.09 17	0.21 72	0.12 9	0.05 1	0.19 426	0.05 1	0.07 117	0.05 3	0.12 247

2.75w_new	0.13 16	0.10 36	0.25 29	0.16 4	0.09 10	0.15 21	0.12 22	0.26 73	0.18 30	0.14 47	0.13 30	0.08 1	0.11 59	0.22 92	0.15 106	0.05 1	0.19 426	0.05 1	0.07 117	0.05 3	0.10 162

3.25w_new	0.13 16	0.09 15	0.24 21	0.17 8	0.09 10	0.18 80	0.10 6	0.23 36	0.18 30	0.15 65	0.13 30	0.10 26	0.11 59	0.20 62	0.13 35	0.05 1	0.17 402	0.05 1	0.06 56	0.04 1	0.11 198

3.25w	0.13 16	0.09 15	0.24 21	0.17 8	0.09 10	0.18 80	0.10 6	0.23 36	0.18 30	0.15 65	0.13 30	0.10 26	0.11 59	0.20 62	0.13 35	0.05 1	0.17 402	0.05 1	0.06 56	0.04 1	0.11 198

3.5w_stereo	0.12 8	0.11 66	0.21 10	0.17 8	0.09 10	0.17 57	0.09 2	0.23 36	0.17 19	0.14 47	0.13 30	0.10 26	0.11 59	0.22 92	0.13 35	0.05 1	0.11 279	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 61

3w_stereo	0.14 38	0.11 66	0.31 68	0.19 55	0.09 10	0.16 40	0.16 106	0.28 86	0.20 51	0.13 27	0.12 21	0.08 1	0.12 84	0.19 45	0.12 9	0.05 1	0.19 426	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.10 162

2w_stereo	0.13 16	0.11 66	0.21 10	0.18 26	0.09 10	0.17 57	0.14 55	0.29 105	0.20 51	0.15 65	0.14 58	0.08 1	0.11 59	0.15 5	0.13 35	0.05 1	0.12 297	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.08 61

xyz-stereo-finetune2	0.18 95	0.16 250	0.32 75	0.16 4	0.09 10	0.27 261	0.19 230	0.29 105	0.21 67	0.23 152	0.29 193	0.21 164	0.23 259	0.37 296	0.23 278	0.06 22	0.05 4	0.08 143	0.06 56	0.06 33	0.07 19

MLG-Stereo	0.11 2	0.08 3	0.26 35	0.19 55	0.09 10	0.15 21	0.11 14	0.18 7	0.13 6	0.09 1	0.06 1	0.10 26	0.08 6	0.18 31	0.12 9	0.06 22	0.16 378	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

LG-G_1	0.12 8	0.08 3	0.28 51	0.20 95	0.09 10	0.21 151	0.09 2	0.20 16	0.12 2	0.11 9	0.10 11	0.11 40	0.10 37	0.22 92	0.11 1	0.07 61	0.09 218	0.06 22	0.05 21	0.06 33	0.12 247

LG-G	0.12 8	0.08 3	0.28 51	0.20 95	0.09 10	0.21 151	0.09 2	0.20 16	0.12 2	0.11 9	0.10 11	0.11 40	0.10 37	0.22 92	0.11 1	0.07 61	0.09 218	0.06 22	0.05 21	0.06 33	0.12 247

LGtest1	0.10 1	0.09 15	0.19 4	0.18 26	0.09 10	0.13 10	0.09 2	0.17 4	0.13 6	0.10 7	0.08 6	0.09 15	0.09 17	0.16 10	0.12 9	0.08 170	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.06 33	0.08 61

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 16	0.15 219	0.21 10	0.27 383	0.09 10	0.15 21	0.13 36	0.23 36	0.21 67	0.12 19	0.11 14	0.10 26	0.13 113	0.22 92	0.13 35	0.07 61	0.05 4	0.06 22	0.05 21	0.07 91	0.07 19

MonSter	0.13 16	0.09 15	0.20 6	0.17 8	0.09 10	0.15 21	0.12 22	0.25 68	0.20 51	0.09 1	0.11 14	0.08 1	0.07 2	0.20 62	0.13 35	0.05 1	0.24 476	0.05 1	0.09 269	0.05 3	0.13 274

DEFOM-Stereo	0.11 2	0.10 36	0.21 10	0.18 26	0.09 10	0.21 151	0.14 55	0.14 2	0.17 19	0.11 9	0.10 11	0.09 15	0.08 6	0.21 72	0.12 9	0.06 22	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.06 6

WCG-NET	0.15 53	0.12 112	0.31 68	0.18 26	0.09 10	0.18 80	0.17 135	0.23 36	0.29 177	0.18 105	0.22 135	0.15 95	0.12 84	0.19 45	0.13 35	0.06 22	0.12 297	0.07 67	0.05 21	0.06 33	0.06 6

WCG-NET（raft）	0.16 72	0.14 188	0.32 75	0.18 26	0.09 10	0.19 95	0.16 106	0.24 53	0.27 149	0.19 109	0.19 99	0.20 150	0.12 84	0.22 92	0.13 35	0.06 22	0.17 402	0.06 22	0.05 21	0.07 91	0.07 19

LoS	0.15 53	0.09 15	0.34 82	0.17 8	0.09 10	0.22 180	0.14 55	0.27 80	0.27 149	0.15 65	0.18 89	0.19 138	0.14 128	0.23 114	0.14 71	0.08 170	0.06 48	0.06 22	0.04 1	0.06 33	0.06 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	0.20 148	0.11 66	0.58 331	0.19 55	0.09 10	0.19 95	0.18 187	0.39 231	0.42 339	0.29 227	0.31 218	0.17 117	0.22 248	0.21 72	0.20 220	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.05 21	0.06 33	0.09 103

fff	0.20 148	0.15 219	0.57 316	0.19 55	0.09 10	0.19 95	0.18 187	0.38 213	0.46 384	0.29 227	0.31 218	0.18 128	0.28 342	0.21 72	0.20 220	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.05 21	0.06 33	0.09 103

ADStereo(finetuned)	0.21 178	0.15 219	0.59 338	0.19 55	0.09 10	0.19 95	0.18 187	0.37 202	0.41 327	0.30 250	0.31 218	0.19 138	0.31 385	0.21 72	0.20 220	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.05 21	0.07 91	0.10 162

GLC_STEREO	0.15 53	0.11 66	0.31 68	0.22 176	0.09 10	0.17 57	0.15 77	0.24 53	0.28 159	0.17 88	0.20 107	0.17 117	0.11 59	0.24 125	0.17 149	0.07 61	0.09 218	0.09 223	0.08 190	0.07 91	0.07 19

DCANet	0.20 148	0.15 219	0.57 316	0.19 55	0.09 10	0.19 95	0.18 187	0.37 202	0.41 327	0.30 250	0.31 218	0.19 138	0.23 259	0.21 72	0.20 220	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.05 21	0.07 91	0.10 162

csc	0.20 148	0.15 219	0.57 316	0.19 55	0.09 10	0.19 95	0.18 187	0.38 213	0.46 384	0.29 227	0.31 218	0.18 128	0.28 342	0.21 72	0.20 220	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.05 21	0.06 33	0.09 103

cscssc	0.20 148	0.15 219	0.57 316	0.19 55	0.09 10	0.19 95	0.18 187	0.38 213	0.46 384	0.29 227	0.31 218	0.18 128	0.28 342	0.21 72	0.20 220	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.05 21	0.06 33	0.09 103

111	0.22 196	0.22 355	0.57 316	0.19 55	0.09 10	0.24 221	0.17 135	0.44 293	0.46 384	0.24 160	0.30 207	0.29 264	0.22 248	0.25 140	0.19 201	0.08 170	0.05 4	0.07 67	0.06 56	0.07 91	0.15 316

PMTNet	0.16 72	0.09 15	0.31 68	0.15 2	0.09 10	0.23 199	0.15 77	0.26 73	0.24 97	0.17 88	0.21 125	0.16 103	0.14 128	0.23 114	0.14 71	0.29 508	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 91	0.07 19

HITNet	0.22 196	0.23 371	0.60 345	0.20 95	0.09 10	0.27 261	0.15 77	0.45 302	0.33 228	0.29 227	0.33 248	0.27 238	0.22 248	0.29 213	0.27 323	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.06 56	0.09 218	0.11 198
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
MLCV	0.25 282	0.23 371	0.59 338	0.22 176	0.09 10	0.30 315	0.18 187	0.40 240	0.38 291	0.38 379	0.44 370	0.31 292	0.22 248	0.44 320	0.32 366	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.06 56	0.07 91	0.08 61

water-stereo	0.15 53	0.11 66	0.32 75	0.19 55	0.10 41	0.17 57	0.14 55	0.26 73	0.20 51	0.18 105	0.23 143	0.16 103	0.16 159	0.14 2	0.14 71	0.07 61	0.06 48	0.07 67	0.06 56	0.06 33	0.11 198

asda	0.13 16	0.11 66	0.24 21	0.18 26	0.10 41	0.14 12	0.12 22	0.25 68	0.17 19	0.12 19	0.11 14	0.08 1	0.11 59	0.21 72	0.12 9	0.05 1	0.18 414	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.11 198

asd	0.12 8	0.10 36	0.23 19	0.18 26	0.10 41	0.15 21	0.10 6	0.20 16	0.14 9	0.13 27	0.12 21	0.09 15	0.11 59	0.21 72	0.12 9	0.05 1	0.14 334	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.09 103

DilatedVolume-Stereo	0.15 53	0.09 15	0.26 35	0.18 26	0.10 41	0.21 151	0.14 55	0.24 53	0.22 75	0.22 144	0.21 125	0.16 103	0.15 142	0.24 125	0.17 149	0.07 61	0.07 119	0.06 22	0.06 56	0.05 3	0.08 61

4.25_new	0.13 16	0.12 112	0.26 35	0.18 26	0.10 41	0.17 57	0.12 22	0.22 29	0.15 12	0.13 27	0.13 30	0.09 15	0.10 37	0.22 92	0.14 71	0.05 1	0.18 414	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 198

4.5w_new	0.13 16	0.12 112	0.26 35	0.18 26	0.10 41	0.17 57	0.12 22	0.22 29	0.15 12	0.13 27	0.13 30	0.09 15	0.10 37	0.22 92	0.14 71	0.05 1	0.18 414	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 198

4.5_new	0.13 16	0.12 112	0.24 21	0.17 8	0.10 41	0.14 12	0.12 22	0.22 29	0.17 19	0.13 27	0.13 30	0.08 1	0.09 17	0.19 45	0.12 9	0.05 1	0.18 414	0.05 1	0.06 56	0.06 33	0.09 103

4.5w-stereo	0.13 16	0.12 112	0.24 21	0.17 8	0.10 41	0.14 12	0.12 22	0.22 29	0.17 19	0.13 27	0.13 30	0.08 1	0.09 17	0.19 45	0.12 9	0.05 1	0.18 414	0.05 1	0.06 56	0.06 33	0.09 103

4.25w-stereo	0.13 16	0.12 112	0.26 35	0.18 26	0.10 41	0.17 57	0.12 22	0.22 29	0.15 12	0.13 27	0.13 30	0.09 15	0.10 37	0.22 92	0.14 71	0.05 1	0.18 414	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 198

4w-stereo	0.13 16	0.11 66	0.31 68	0.17 8	0.10 41	0.15 21	0.10 6	0.20 16	0.14 9	0.13 27	0.12 21	0.08 1	0.12 84	0.23 114	0.13 35	0.05 1	0.18 414	0.05 1	0.08 190	0.05 3	0.15 316

1w_stereo	0.13 16	0.09 15	0.17 1	0.19 55	0.10 41	0.16 40	0.15 77	0.27 80	0.22 75	0.14 47	0.16 68	0.08 1	0.12 84	0.19 45	0.14 71	0.05 1	0.10 250	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 103

LG-Stereo_L2	0.11 2	0.09 15	0.22 15	0.18 26	0.10 41	0.12 6	0.13 36	0.18 7	0.14 9	0.10 7	0.07 3	0.08 1	0.08 6	0.17 22	0.11 1	0.06 22	0.08 178	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

LG-Stereo_L1	0.11 2	0.09 15	0.22 15	0.18 26	0.10 41	0.12 6	0.13 36	0.18 7	0.12 2	0.09 1	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 31	0.11 1	0.06 22	0.10 250	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

MLG-Stereo_test3	0.11 2	0.08 3	0.22 15	0.19 55	0.10 41	0.16 40	0.11 14	0.18 7	0.13 6	0.11 9	0.07 3	0.10 26	0.08 6	0.14 2	0.12 9	0.07 61	0.09 218	0.06 22	0.04 1	0.06 33	0.08 61

castereo++	0.14 38	0.13 144	0.25 29	0.19 55	0.10 41	0.27 261	0.13 36	0.24 53	0.26 132	0.11 9	0.13 30	0.16 103	0.10 37	0.18 31	0.11 1	0.07 61	0.08 178	0.07 67	0.06 56	0.05 3	0.07 19

castereo	0.14 38	0.11 66	0.22 15	0.19 55	0.10 41	0.20 125	0.19 230	0.32 142	0.28 159	0.13 27	0.18 89	0.16 103	0.16 159	0.16 10	0.14 71	0.07 61	0.06 48	0.07 67	0.06 56	0.06 33	0.07 19

fffft	0.14 38	0.12 112	0.30 61	0.19 55	0.10 41	0.17 57	0.18 187	0.23 36	0.17 19	0.14 47	0.11 14	0.13 59	0.10 37	0.24 125	0.18 175	0.06 22	0.05 4	0.07 67	0.06 56	0.07 91	0.09 103
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 38	0.15 219	0.29 53	0.19 55	0.10 41	0.19 95	0.17 135	0.21 22	0.21 67	0.15 65	0.13 30	0.12 48	0.11 59	0.25 140	0.16 126	0.06 22	0.05 4	0.08 143	0.06 56	0.06 33	0.08 61

SMFormer	0.27 333	0.13 144	0.47 169	0.20 95	0.10 41	0.28 279	0.19 230	0.54 388	0.48 405	0.35 341	0.42 346	0.31 292	0.27 320	0.60 393	0.34 382	0.10 304	0.16 378	0.08 143	0.09 269	0.10 279	0.16 332

tta	0.27 333	0.13 144	0.47 169	0.20 95	0.10 41	0.28 279	0.19 230	0.54 388	0.48 405	0.35 341	0.42 346	0.31 292	0.27 320	0.60 393	0.34 382	0.10 304	0.16 378	0.08 143	0.09 269	0.08 147	0.13 274

qqq1	0.26 305	0.13 144	0.47 169	0.20 95	0.10 41	0.28 279	0.19 230	0.54 388	0.48 405	0.35 341	0.42 346	0.31 292	0.27 320	0.60 393	0.21 242	0.10 304	0.16 378	0.07 67	0.07 117	0.08 147	0.13 274

fff1	0.26 305	0.13 144	0.47 169	0.20 95	0.10 41	0.28 279	0.19 230	0.54 388	0.48 405	0.35 341	0.42 346	0.31 292	0.27 320	0.60 393	0.21 242	0.10 304	0.16 378	0.07 67	0.07 117	0.08 147	0.13 274

Any-RAFT	0.18 95	0.09 15	0.33 80	0.19 55	0.10 41	0.29 302	0.16 106	0.44 293	0.32 212	0.25 172	0.27 179	0.29 264	0.16 159	0.23 114	0.13 35	0.08 170	0.07 119	0.06 22	0.05 21	0.07 91	0.07 19

AnonymousM	0.19 120	0.20 328	0.30 61	0.18 26	0.10 41	0.19 95	0.17 135	0.32 142	0.27 149	0.27 193	0.21 125	0.18 128	0.14 128	0.21 72	0.16 126	0.09 241	0.08 178	0.38 517	0.15 454	0.06 33	0.08 61

XX-TBD	0.16 72	0.21 336	0.43 138	0.22 176	0.10 41	0.23 199	0.15 77	0.23 36	0.28 159	0.22 144	0.26 166	0.14 81	0.12 84	0.16 10	0.14 71	0.08 170	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 91	0.06 6

BEATNet_4x	0.25 282	0.25 397	0.66 375	0.23 227	0.10 41	0.29 302	0.14 55	0.49 340	0.34 239	0.31 266	0.35 266	0.32 303	0.26 312	0.34 274	0.33 375	0.08 170	0.06 48	0.08 143	0.07 117	0.11 331	0.13 274

qwe	0.13 16	0.10 36	0.24 21	0.17 8	0.11 67	0.15 21	0.12 22	0.26 73	0.18 30	0.14 47	0.13 30	0.09 15	0.10 37	0.23 114	0.13 35	0.05 1	0.18 414	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.09 103

3.75w	0.12 8	0.10 36	0.21 10	0.17 8	0.11 67	0.18 80	0.12 22	0.24 53	0.15 12	0.13 27	0.12 21	0.08 1	0.10 37	0.18 31	0.12 9	0.05 1	0.14 334	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.08 61

IGEV	0.12 8	0.07 1	0.19 4	0.16 4	0.11 67	0.16 40	0.13 36	0.22 29	0.17 19	0.12 19	0.15 63	0.09 15	0.07 2	0.16 10	0.12 9	0.06 22	0.10 250	0.06 22	0.07 117	0.05 3	0.08 61

MLG-Stereo_test1	0.11 2	0.09 15	0.26 35	0.18 26	0.11 67	0.15 21	0.11 14	0.17 4	0.11 1	0.09 1	0.06 1	0.10 26	0.07 2	0.17 22	0.12 9	0.06 22	0.15 365	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 38	0.10 36	0.27 47	0.21 127	0.11 67	0.16 40	0.14 55	0.24 53	0.17 19	0.17 88	0.20 107	0.18 128	0.11 59	0.16 10	0.17 149	0.07 61	0.08 178	0.07 67	0.07 117	0.07 91	0.09 103

LG-Stereo	0.14 38	0.13 144	0.30 61	0.21 127	0.11 67	0.16 40	0.18 187	0.23 36	0.19 41	0.12 19	0.18 89	0.11 40	0.09 17	0.15 5	0.14 71	0.06 22	0.07 119	0.08 143	0.08 190	0.07 91	0.07 19

MM-Stereo_test2	0.19 120	0.11 66	0.47 169	0.25 308	0.11 67	0.21 151	0.20 265	0.28 86	0.24 97	0.16 76	0.17 79	0.13 59	0.11 59	0.21 72	0.14 71	0.06 22	0.26 486	0.07 67	0.06 56	0.09 218	0.41 505

tt45	0.15 53	0.14 188	0.29 53	0.19 55	0.11 67	0.23 199	0.18 187	0.23 36	0.18 30	0.16 76	0.13 30	0.14 81	0.10 37	0.31 240	0.15 106	0.07 61	0.05 4	0.08 143	0.06 56	0.07 91	0.08 61

tg	0.18 95	0.15 219	0.34 82	0.22 176	0.11 67	0.23 199	0.15 77	0.35 176	0.27 149	0.20 119	0.25 158	0.20 150	0.12 84	0.25 140	0.16 126	0.07 61	0.07 119	0.09 223	0.09 269	0.08 147	0.13 274

ITSA-stereo	0.26 305	0.16 250	0.39 107	0.24 272	0.11 67	0.28 279	0.18 187	0.58 437	0.59 469	0.32 291	0.32 228	0.33 310	0.28 342	0.51 345	0.34 382	0.11 341	0.08 178	0.11 351	0.11 356	0.11 331	0.15 316

RAStereo	0.14 38	0.15 219	0.40 116	0.22 176	0.11 67	0.15 21	0.18 187	0.25 68	0.24 97	0.13 27	0.17 79	0.11 40	0.09 17	0.15 5	0.13 35	0.08 170	0.06 48	0.08 143	0.06 56	0.07 91	0.05 1

test_sample2	0.23 229	0.12 112	0.39 107	0.20 95	0.11 67	0.28 279	0.22 325	0.45 302	0.33 228	0.27 193	0.34 258	0.30 282	0.25 294	0.46 328	0.23 278	0.09 241	0.15 365	0.09 223	0.08 190	0.10 279	0.19 367

MGS-Stereo	0.15 53	0.12 112	0.38 101	0.19 55	0.11 67	0.18 80	0.17 135	0.21 22	0.23 86	0.14 47	0.24 151	0.16 103	0.10 37	0.19 45	0.13 35	0.07 61	0.06 48	0.07 67	0.06 56	0.10 279	0.07 19

knoymous	0.18 95	0.10 36	0.35 88	0.17 8	0.11 67	0.21 151	0.17 135	0.33 160	0.24 97	0.24 160	0.28 185	0.27 238	0.16 159	0.24 125	0.17 149	0.09 241	0.06 48	0.09 223	0.06 56	0.09 218	0.10 162

Selective-RAFT	0.19 120	0.14 188	0.37 99	0.24 272	0.11 67	0.30 315	0.15 77	0.35 176	0.34 239	0.17 88	0.17 79	0.22 171	0.18 204	0.29 213	0.18 175	0.07 61	0.16 378	0.07 67	0.07 117	0.08 147	0.08 61

RCA-Stereo	0.17 86	0.10 36	0.33 80	0.20 95	0.11 67	0.19 95	0.17 135	0.39 231	0.36 266	0.21 126	0.25 158	0.17 117	0.17 176	0.18 31	0.15 106	0.07 61	0.14 334	0.07 67	0.06 56	0.06 33	0.08 61

IPLGR	0.22 196	0.14 188	0.75 407	0.21 127	0.11 67	0.25 237	0.18 187	0.44 293	0.38 291	0.29 227	0.28 185	0.21 164	0.19 226	0.37 296	0.19 201	0.07 61	0.06 48	0.08 143	0.07 117	0.07 91	0.07 19

Patchmatch Stereo++	0.19 120	0.13 144	0.51 243	0.22 176	0.11 67	0.19 95	0.14 55	0.30 119	0.24 97	0.28 203	0.29 193	0.25 214	0.18 204	0.27 171	0.18 175	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.10 279	0.09 103
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
TransformOpticalFlow	0.24 257	0.14 188	0.57 316	0.24 272	0.11 67	0.21 151	0.19 230	0.43 272	0.34 239	0.30 250	0.43 360	0.36 337	0.31 385	0.61 399	0.20 220	0.07 61	0.05 4	0.08 143	0.07 117	0.06 33	0.08 61

NRIStereo	0.20 148	0.12 112	0.50 226	0.23 227	0.11 67	0.24 221	0.19 230	0.30 119	0.28 159	0.26 182	0.26 166	0.25 214	0.18 204	0.34 274	0.19 201	0.08 170	0.06 48	0.09 223	0.07 117	0.09 218	0.09 103

PSM-adaLoss	0.19 120	0.13 144	0.51 243	0.22 176	0.11 67	0.19 95	0.15 77	0.30 119	0.24 97	0.28 203	0.29 193	0.25 214	0.18 204	0.25 140	0.17 149	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.10 279	0.09 103

ROB_FTStereo_v2	0.19 120	0.13 144	0.51 243	0.22 176	0.11 67	0.19 95	0.15 77	0.30 119	0.24 97	0.28 203	0.29 193	0.25 214	0.18 204	0.25 140	0.18 175	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.10 279	0.09 103

ROB_FTStereo	0.19 120	0.13 144	0.51 243	0.22 176	0.11 67	0.19 95	0.13 36	0.30 119	0.24 97	0.28 203	0.29 193	0.25 214	0.18 204	0.25 140	0.17 149	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.10 279	0.09 103

HUI-Stereo	0.19 120	0.13 144	0.52 264	0.22 176	0.11 67	0.19 95	0.14 55	0.30 119	0.24 97	0.28 203	0.29 193	0.25 214	0.18 204	0.23 114	0.17 149	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.10 279	0.09 103

THIR-Stereo	0.30 375	0.15 219	0.46 163	0.19 55	0.11 67	0.28 279	0.70 525	0.33 160	0.36 266	0.37 370	0.64 474	0.33 310	0.49 474	0.58 380	0.44 426	0.08 170	0.06 48	0.08 143	0.09 269	0.07 91	0.08 61

DeepStereo_RVC	0.19 120	0.12 112	0.47 169	0.22 176	0.11 67	0.19 95	0.16 106	0.29 105	0.24 97	0.28 203	0.27 179	0.23 185	0.28 342	0.24 125	0.19 201	0.08 170	0.06 48	0.09 223	0.07 117	0.09 218	0.10 162

iGMRVC	0.19 120	0.13 144	0.51 243	0.22 176	0.11 67	0.19 95	0.15 77	0.30 119	0.24 97	0.28 203	0.29 193	0.25 214	0.18 204	0.27 171	0.18 175	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.10 279	0.09 103

iRAFT	0.19 120	0.13 144	0.51 243	0.22 176	0.11 67	0.19 95	0.14 55	0.30 119	0.24 97	0.28 203	0.29 193	0.25 214	0.18 204	0.27 171	0.18 175	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.10 279	0.09 103

CRE-IMP	0.19 120	0.13 144	0.51 243	0.23 227	0.11 67	0.24 221	0.17 135	0.31 135	0.24 97	0.27 193	0.26 166	0.24 202	0.17 176	0.24 125	0.19 201	0.09 241	0.05 4	0.10 296	0.07 117	0.10 279	0.10 162

RAFT-IKP	0.19 120	0.13 144	0.51 243	0.22 176	0.11 67	0.18 80	0.15 77	0.30 119	0.24 97	0.28 203	0.29 193	0.25 214	0.18 204	0.26 159	0.18 175	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.10 279	0.09 103

iRaftStereo_RVC	0.17 86	0.16 250	0.35 88	0.21 127	0.11 67	0.20 125	0.17 135	0.34 167	0.25 121	0.20 119	0.25 158	0.19 138	0.12 84	0.21 72	0.16 126	0.07 61	0.12 297	0.10 296	0.09 269	0.09 218	0.14 300

CREStereo++_RVC	0.16 72	0.09 15	0.42 132	0.17 8	0.11 67	0.18 80	0.13 36	0.23 36	0.31 202	0.21 126	0.31 218	0.13 59	0.11 59	0.17 22	0.16 126	0.07 61	0.04 1	0.06 22	0.15 454	0.06 33	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.22 196	0.24 382	0.48 184	0.25 308	0.11 67	0.22 180	0.22 325	0.32 142	0.31 202	0.24 160	0.34 258	0.23 185	0.19 226	0.62 410	0.19 201	0.08 170	0.07 119	0.10 296	0.07 117	0.11 331	0.07 19

AFF-stereo	0.20 148	0.24 382	0.49 204	0.22 176	0.11 67	0.18 80	0.18 187	0.35 176	0.29 177	0.25 172	0.36 281	0.25 214	0.17 176	0.25 140	0.17 149	0.06 22	0.09 218	0.08 143	0.08 190	0.08 147	0.11 198

HSM-Net_RVC	0.28 342	0.12 112	0.48 184	0.19 55	0.11 67	0.35 389	0.21 291	0.64 480	0.44 362	0.40 406	0.43 360	0.50 438	0.27 320	0.75 457	0.25 301	0.08 170	0.07 119	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.09 103
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.25 282	0.22 355	0.62 355	0.26 347	0.11 67	0.31 335	0.23 353	0.46 309	0.45 373	0.34 323	0.43 360	0.27 238	0.23 259	0.36 286	0.37 399	0.08 170	0.05 4	0.07 67	0.06 56	0.08 147	0.10 162

monsterstereo	0.13 16	0.10 36	0.20 6	0.19 55	0.12 103	0.14 12	0.12 22	0.26 73	0.18 30	0.14 47	0.16 68	0.08 1	0.09 17	0.22 92	0.14 71	0.05 1	0.16 378	0.06 22	0.09 269	0.06 33	0.07 19

G2L-ROB	0.25 282	0.21 336	0.56 306	0.19 55	0.12 103	0.28 279	0.21 291	0.48 330	0.34 239	0.35 341	0.31 218	0.41 375	0.23 259	0.51 345	0.31 357	0.09 241	0.06 48	0.07 67	0.06 56	0.09 218	0.12 247

MLG-Stereo_test2	0.12 8	0.09 15	0.29 53	0.21 127	0.12 103	0.16 40	0.11 14	0.17 4	0.12 2	0.11 9	0.08 6	0.11 40	0.06 1	0.16 10	0.11 1	0.08 170	0.13 317	0.06 22	0.04 1	0.06 33	0.09 103

S2M2	0.13 16	0.12 112	0.26 35	0.17 8	0.12 103	0.12 6	0.07 1	0.18 7	0.21 67	0.12 19	0.15 63	0.14 81	0.12 84	0.16 10	0.15 106	0.13 399	0.09 218	0.09 223	0.10 323	0.11 331	0.09 103

MM-Stereo_test1	0.20 148	0.13 144	0.45 149	0.24 272	0.12 103	0.20 125	0.21 291	0.36 188	0.32 212	0.23 152	0.22 135	0.15 95	0.14 128	0.28 192	0.16 126	0.07 61	0.24 476	0.08 143	0.07 117	0.09 218	0.21 393

999	0.15 53	0.13 144	0.30 61	0.19 55	0.12 103	0.20 125	0.17 135	0.25 68	0.20 51	0.14 47	0.16 68	0.14 81	0.11 59	0.36 286	0.16 126	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.06 56	0.06 33	0.08 61

rvit_stereo_0081	0.16 72	0.13 144	0.30 61	0.21 127	0.12 103	0.17 57	0.17 135	0.24 53	0.34 239	0.17 88	0.19 99	0.18 128	0.15 142	0.20 62	0.17 149	0.11 341	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.09 218	0.07 19

rvit_stereo_0082	0.16 72	0.13 144	0.30 61	0.21 127	0.12 103	0.17 57	0.17 135	0.24 53	0.34 239	0.17 88	0.19 99	0.18 128	0.15 142	0.20 62	0.17 149	0.11 341	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.09 218	0.07 19

Pointernet	0.15 53	0.08 3	0.35 88	0.19 55	0.12 103	0.20 125	0.12 22	0.34 167	0.25 121	0.15 65	0.16 68	0.13 59	0.11 59	0.18 31	0.13 35	0.08 170	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.06 33	0.08 61

RAFT-Stereo-weight	0.17 86	0.10 36	0.31 68	0.20 95	0.12 103	0.20 125	0.16 106	0.38 213	0.33 228	0.25 172	0.20 107	0.19 138	0.10 37	0.19 45	0.16 126	0.07 61	0.13 317	0.07 67	0.06 56	0.06 33	0.09 103

test_sample6	0.27 333	0.15 219	0.50 226	0.22 176	0.12 103	0.30 315	0.22 325	0.54 388	0.39 307	0.34 323	0.44 370	0.29 264	0.25 294	0.58 380	0.26 312	0.11 341	0.14 334	0.10 296	0.10 323	0.11 331	0.16 332

test_sample5	0.26 305	0.14 188	0.51 243	0.21 127	0.12 103	0.31 335	0.21 291	0.53 375	0.38 291	0.33 304	0.43 360	0.29 264	0.25 294	0.56 373	0.24 287	0.10 304	0.14 334	0.10 296	0.10 323	0.11 331	0.16 332

test_sample4	0.26 305	0.14 188	0.53 275	0.21 127	0.12 103	0.32 352	0.21 291	0.53 375	0.38 291	0.33 304	0.38 300	0.28 251	0.25 294	0.54 362	0.25 301	0.10 304	0.14 334	0.10 296	0.09 269	0.11 331	0.16 332

test_sample3	0.25 282	0.14 188	0.52 264	0.20 95	0.12 103	0.33 359	0.20 265	0.53 375	0.38 291	0.32 291	0.35 266	0.29 264	0.24 281	0.54 362	0.25 301	0.10 304	0.14 334	0.09 223	0.09 269	0.11 331	0.15 316

H2IRNET	0.19 120	0.18 303	0.50 226	0.22 176	0.12 103	0.20 125	0.16 106	0.28 86	0.31 202	0.17 88	0.32 228	0.25 214	0.20 231	0.24 125	0.19 201	0.08 170	0.06 48	0.09 223	0.10 323	0.10 279	0.08 61

DualNet	0.26 305	0.14 188	0.51 243	0.21 127	0.12 103	0.31 335	0.21 291	0.53 375	0.38 291	0.34 323	0.44 370	0.29 264	0.25 294	0.56 373	0.24 287	0.10 304	0.14 334	0.10 296	0.10 323	0.11 331	0.16 332

CASS	0.22 196	0.16 250	0.40 116	0.26 347	0.12 103	0.29 302	0.19 230	0.40 240	0.32 212	0.34 323	0.35 266	0.25 214	0.25 294	0.26 159	0.21 242	0.13 399	0.08 178	0.11 351	0.09 269	0.11 331	0.12 247
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.23 229	0.32 443	0.55 296	0.23 227	0.12 103	0.27 261	0.21 291	0.32 142	0.45 373	0.30 250	0.29 193	0.25 214	0.17 176	0.31 240	0.26 312	0.13 399	0.07 119	0.10 296	0.08 190	0.12 371	0.09 103

IPLG	0.23 229	0.19 315	0.65 370	0.21 127	0.12 103	0.28 279	0.17 135	0.45 302	0.32 212	0.33 304	0.32 228	0.16 103	0.17 176	0.50 339	0.23 278	0.07 61	0.06 48	0.08 143	0.07 117	0.07 91	0.08 61

MIPNet	0.22 196	0.19 315	0.64 365	0.22 176	0.12 103	0.28 279	0.20 265	0.48 330	0.39 307	0.31 266	0.24 151	0.19 138	0.24 281	0.28 192	0.20 220	0.07 61	0.05 4	0.08 143	0.07 117	0.07 91	0.08 61

CrosDoStereo	0.32 392	0.11 66	0.53 275	0.19 55	0.12 103	0.22 180	1.07 544	0.36 188	0.38 291	0.38 379	0.60 462	0.28 251	0.45 456	0.61 399	0.56 462	0.08 170	0.06 48	0.08 143	0.09 269	0.08 147	0.09 103

PFNet+	0.21 178	0.11 66	0.54 287	0.22 176	0.12 103	0.17 57	0.18 187	0.31 135	0.36 266	0.33 304	0.32 228	0.24 202	0.16 159	0.33 259	0.18 175	0.10 304	0.07 119	0.11 351	0.10 323	0.08 147	0.12 247

LCNet	0.22 196	0.12 112	0.42 132	0.26 347	0.12 103	0.23 199	0.19 230	0.36 188	0.28 159	0.28 203	0.35 266	0.26 233	0.30 368	0.35 281	0.17 149	0.07 61	0.05 4	0.09 223	0.10 323	0.13 385	0.22 406

STrans-v2	0.25 282	0.14 188	0.56 306	0.21 127	0.12 103	0.23 199	0.20 265	0.50 348	0.31 202	0.31 266	0.42 346	0.35 332	0.35 414	0.62 410	0.24 287	0.07 61	0.05 4	0.08 143	0.07 117	0.06 33	0.08 61

IIG-Stereo	0.24 257	0.16 250	0.47 169	0.29 425	0.12 103	0.23 199	0.14 55	0.40 240	0.33 228	0.35 341	0.37 292	0.33 310	0.22 248	0.70 439	0.26 312	0.08 170	0.06 48	0.09 223	0.07 117	0.08 147	0.07 19

NF-Stereo	0.22 196	0.11 66	0.52 264	0.25 308	0.12 103	0.21 151	0.18 187	0.40 240	0.35 250	0.28 203	0.30 207	0.22 171	0.17 176	0.52 353	0.21 242	0.09 241	0.06 48	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.13 274

OCTAStereo	0.22 196	0.11 66	0.52 264	0.25 308	0.12 103	0.21 151	0.18 187	0.40 240	0.35 250	0.28 203	0.30 207	0.22 171	0.17 176	0.51 345	0.21 242	0.09 241	0.06 48	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.13 274

PSM-softLoss	0.22 196	0.11 66	0.53 275	0.25 308	0.12 103	0.20 125	0.17 135	0.39 231	0.29 177	0.29 227	0.32 228	0.24 202	0.16 159	0.53 356	0.21 242	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.09 269	0.08 147	0.12 247

KMStereo	0.22 196	0.11 66	0.53 275	0.25 308	0.12 103	0.20 125	0.17 135	0.39 231	0.29 177	0.29 227	0.32 228	0.24 202	0.16 159	0.53 356	0.21 242	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.09 269	0.08 147	0.12 247

PSM-AAD	0.26 305	0.11 66	0.43 138	0.24 272	0.12 103	0.27 261	0.37 471	0.36 188	0.30 193	0.36 354	0.39 318	0.28 251	0.77 511	0.30 228	0.16 126	0.07 61	0.06 48	0.12 384	0.11 356	0.09 218	0.21 393

KYRaft	0.23 229	0.11 66	0.43 138	0.23 227	0.12 103	0.23 199	0.23 353	0.37 202	0.26 132	0.35 341	0.53 434	0.34 318	0.26 312	0.29 213	0.16 126	0.07 61	0.05 4	0.09 223	0.10 323	0.08 147	0.30 469

DeepStereo_LL	0.32 392	0.11 66	0.53 275	0.19 55	0.12 103	0.22 180	1.07 544	0.36 188	0.38 291	0.38 379	0.60 462	0.28 251	0.45 456	0.61 399	0.56 462	0.08 170	0.06 48	0.08 143	0.09 269	0.08 147	0.09 103

DRaft	0.25 282	0.11 66	0.47 169	0.18 26	0.12 103	0.28 279	0.23 353	0.34 167	0.40 317	0.38 379	0.60 462	0.20 150	0.41 444	0.48 333	0.41 411	0.07 61	0.06 48	0.08 143	0.08 190	0.07 91	0.08 61

RE-Stereo	0.22 196	0.11 66	0.52 264	0.25 308	0.12 103	0.21 151	0.18 187	0.40 240	0.35 250	0.28 203	0.30 207	0.22 171	0.17 176	0.51 345	0.21 242	0.09 241	0.06 48	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.13 274

Pruner-Stereo	0.20 148	0.12 112	0.49 204	0.29 425	0.12 103	0.19 95	0.17 135	0.32 142	0.31 202	0.33 304	0.32 228	0.25 214	0.15 142	0.25 140	0.22 259	0.09 241	0.06 48	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.10 162

TVStereo	0.22 196	0.11 66	0.52 264	0.25 308	0.12 103	0.21 151	0.18 187	0.40 240	0.35 250	0.28 203	0.30 207	0.22 171	0.17 176	0.51 345	0.21 242	0.09 241	0.06 48	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.13 274

RAFT-RH_RVC	0.26 305	0.13 144	0.57 316	0.22 176	0.12 103	0.25 237	0.14 55	0.27 80	0.29 177	0.38 379	1.14 520	0.23 185	0.18 204	0.58 380	0.24 287	0.07 61	0.06 48	0.10 296	0.07 117	0.06 33	0.08 61

IRAFT_RVC	0.23 229	0.15 219	0.54 287	0.26 347	0.12 103	0.19 95	0.23 353	0.41 258	0.39 307	0.31 266	0.30 207	0.29 264	0.24 281	0.55 367	0.23 278	0.08 170	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.08 147	0.08 61

RAFT-345	0.22 196	0.11 66	0.55 296	0.22 176	0.12 103	0.20 125	0.16 106	0.27 80	0.28 159	0.27 193	0.65 476	0.20 150	0.17 176	0.55 367	0.22 259	0.07 61	0.06 48	0.08 143	0.07 117	0.06 33	0.07 19

CroCo-Stereo	0.15 53	0.16 250	0.34 82	0.25 308	0.12 103	0.11 2	0.18 187	0.35 176	0.24 97	0.13 27	0.13 30	0.18 128	0.12 84	0.15 5	0.13 35	0.08 170	0.06 48	0.07 67	0.05 21	0.07 91	0.06 6
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
ARAFT	0.26 305	0.30 433	0.87 449	0.22 176	0.12 103	0.30 315	0.24 377	0.46 309	0.34 239	0.33 304	0.28 185	0.29 264	0.20 231	0.49 335	0.19 201	0.08 170	0.06 48	0.12 384	0.11 356	0.09 218	0.09 103

GMStereo	0.21 178	0.30 433	0.57 316	0.21 127	0.12 103	0.24 221	0.18 187	0.30 119	0.41 327	0.26 182	0.24 151	0.17 117	0.16 159	0.25 140	0.19 201	0.10 304	0.07 119	0.08 143	0.08 190	0.11 331	0.09 103
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.18 95	0.10 36	0.45 149	0.20 95	0.12 103	0.20 125	0.16 106	0.40 240	0.31 202	0.23 152	0.21 125	0.26 233	0.15 142	0.21 72	0.14 71	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.07 117	0.06 33	0.06 6

Gwc-CoAtRS	0.17 86	0.10 36	0.41 123	0.20 95	0.12 103	0.20 125	0.15 77	0.34 167	0.29 177	0.23 152	0.23 143	0.27 238	0.15 142	0.21 72	0.14 71	0.07 61	0.06 48	0.07 67	0.07 117	0.06 33	0.07 19

FENet	0.22 196	0.13 144	0.48 184	0.22 176	0.12 103	0.27 261	0.18 187	0.43 272	0.37 281	0.31 266	0.32 228	0.29 264	0.23 259	0.27 171	0.24 287	0.10 304	0.07 119	0.09 223	0.09 269	0.09 218	0.11 198

R-Stereo Train	0.19 120	0.10 36	0.49 204	0.22 176	0.12 103	0.23 199	0.18 187	0.43 272	0.20 51	0.31 266	0.45 384	0.20 150	0.14 128	0.18 31	0.18 175	0.08 170	0.06 48	0.07 67	0.06 56	0.06 33	0.07 19

RAFT-Stereo	0.19 120	0.10 36	0.49 204	0.22 176	0.12 103	0.23 199	0.18 187	0.43 272	0.20 51	0.31 266	0.45 384	0.20 150	0.14 128	0.18 31	0.18 175	0.08 170	0.06 48	0.07 67	0.06 56	0.06 33	0.07 19
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet_ROB	0.27 333	0.27 415	0.48 184	0.21 127	0.12 103	0.32 352	0.17 135	0.57 424	0.55 454	0.39 397	0.44 370	0.37 343	0.28 342	0.43 316	0.28 331	0.08 170	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.09 218	0.11 198

monsters	0.13 16	0.10 36	0.20 6	0.18 26	0.13 151	0.15 21	0.11 14	0.24 53	0.16 17	0.15 65	0.13 30	0.08 1	0.09 17	0.23 114	0.12 9	0.06 22	0.15 365	0.05 1	0.08 190	0.05 3	0.09 103

111111	0.13 16	0.08 3	0.20 6	0.20 95	0.13 151	0.13 10	0.10 6	0.23 36	0.17 19	0.11 9	0.13 30	0.12 48	0.08 6	0.19 45	0.12 9	0.07 61	0.16 378	0.06 22	0.04 1	0.08 147	0.16 332

G2L-Stereo_test	0.26 305	0.22 355	0.54 287	0.20 95	0.13 151	0.28 279	0.24 377	0.51 358	0.40 317	0.38 379	0.37 292	0.40 366	0.26 312	0.53 356	0.32 366	0.09 241	0.06 48	0.07 67	0.06 56	0.09 218	0.11 198

rvit_0105_5	0.22 196	0.18 303	0.51 243	0.23 227	0.13 151	0.22 180	0.25 391	0.38 213	0.40 317	0.21 126	0.23 143	0.27 238	0.20 231	0.27 171	0.20 220	0.15 437	0.13 317	0.12 384	0.12 397	0.10 279	0.10 162

UGAM	0.28 342	0.18 303	0.57 316	0.26 347	0.13 151	0.23 199	0.26 402	0.33 160	0.45 373	0.32 291	0.42 346	0.45 407	0.22 248	0.92 501	0.23 278	0.08 170	0.09 218	0.14 431	0.13 427	0.10 279	0.10 162

rvit_stereo_0083	0.17 86	0.13 144	0.29 53	0.21 127	0.13 151	0.17 57	0.17 135	0.23 36	0.36 266	0.16 76	0.22 135	0.19 138	0.17 176	0.21 72	0.17 149	0.11 341	0.10 250	0.10 296	0.08 190	0.09 218	0.08 61

IGEV-Stereo++	0.15 53	0.09 15	0.27 47	0.21 127	0.13 151	0.14 12	0.11 14	0.23 36	0.19 41	0.15 65	0.14 58	0.11 40	0.11 59	0.19 45	0.12 9	0.06 22	0.21 445	0.06 22	0.05 21	0.06 33	0.28 461

rvit_stereo_0080	0.16 72	0.17 281	0.35 88	0.19 55	0.13 151	0.14 12	0.20 265	0.29 105	0.26 132	0.16 76	0.17 79	0.19 138	0.14 128	0.19 45	0.16 126	0.11 341	0.08 178	0.08 143	0.08 190	0.10 279	0.08 61

test_sample1	0.24 257	0.13 144	0.40 116	0.20 95	0.13 151	0.29 302	0.19 230	0.43 272	0.30 193	0.27 193	0.34 258	0.31 292	0.28 342	0.45 326	0.27 323	0.09 241	0.16 378	0.08 143	0.08 190	0.09 218	0.22 406

CAS++	0.17 86	0.13 144	0.35 88	0.18 26	0.13 151	0.17 57	0.16 106	0.42 263	0.25 121	0.19 109	0.18 89	0.13 59	0.10 37	0.22 92	0.12 9	0.12 380	0.10 250	0.11 351	0.08 190	0.10 279	0.09 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 95	0.15 219	0.27 47	0.20 95	0.13 151	0.24 221	0.17 135	0.31 135	0.37 281	0.43 433	0.17 79	0.13 59	0.12 84	0.20 62	0.16 126	0.08 170	0.07 119	0.09 223	0.07 117	0.09 218	0.08 61

ACVNet-DCA	0.21 178	0.16 250	0.50 226	0.27 383	0.13 151	0.31 335	0.19 230	0.43 272	0.32 212	0.21 126	0.20 107	0.13 59	0.17 176	0.28 192	0.12 9	0.08 170	0.28 495	0.08 143	0.06 56	0.09 218	0.23 414

xx1	0.23 229	0.16 250	0.50 226	0.27 383	0.13 151	0.31 335	0.19 230	0.39 231	0.48 405	0.21 126	0.20 107	0.28 251	0.25 294	0.28 192	0.12 9	0.08 170	0.28 495	0.10 296	0.11 356	0.09 218	0.23 414

1test111	0.22 196	0.16 250	0.50 226	0.27 383	0.13 151	0.31 335	0.19 230	0.43 272	0.32 212	0.21 126	0.20 107	0.13 59	0.17 176	0.36 286	0.28 331	0.08 170	0.28 495	0.08 143	0.06 56	0.09 218	0.23 414

cc1	0.22 196	0.16 250	0.50 226	0.27 383	0.13 151	0.31 335	0.19 230	0.39 231	0.48 405	0.21 126	0.20 107	0.13 59	0.17 176	0.28 192	0.12 9	0.08 170	0.28 495	0.08 143	0.06 56	0.08 147	0.37 497

ffm	0.27 333	0.17 281	0.84 440	0.21 127	0.13 151	0.29 302	0.21 291	0.38 213	0.46 384	0.31 266	0.44 370	0.34 318	0.24 281	0.28 192	0.12 9	0.08 170	0.28 495	0.12 384	0.11 356	0.08 147	0.37 497

ff1	0.36 418	0.17 281	0.84 440	0.21 127	0.13 151	0.29 302	0.21 291	0.38 213	0.46 384	0.31 266	0.44 370	0.34 318	0.24 281	0.91 496	1.30 522	0.08 170	0.28 495	0.12 384	0.11 356	0.08 147	0.37 497

mmx	0.37 425	0.17 281	0.84 440	0.21 127	0.13 151	0.29 302	0.21 291	0.57 424	0.48 405	0.31 266	0.44 370	0.34 318	0.24 281	0.91 496	1.30 522	0.10 304	0.20 440	0.12 384	0.11 356	0.11 331	0.23 414

whm_eth	0.16 72	0.17 281	0.35 88	0.19 55	0.13 151	0.14 12	0.20 265	0.29 105	0.26 132	0.16 76	0.17 79	0.19 138	0.14 128	0.19 45	0.16 126	0.11 341	0.08 178	0.08 143	0.08 190	0.10 279	0.08 61

xxx	0.37 425	0.17 281	0.84 440	0.21 127	0.13 151	0.29 302	0.21 291	0.57 424	0.48 405	0.31 266	0.44 370	0.34 318	0.24 281	0.91 496	1.30 522	0.10 304	0.20 440	0.12 384	0.11 356	0.11 331	0.23 414

plain	0.18 95	0.16 250	0.59 338	0.21 127	0.13 151	0.16 40	0.17 135	0.29 105	0.23 86	0.16 76	0.26 166	0.13 59	0.17 176	0.27 171	0.17 149	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.07 117	0.10 279	0.07 19

PCWNet_CMD	0.23 229	0.14 188	0.48 184	0.21 127	0.13 151	0.28 279	0.17 135	0.47 319	0.47 397	0.30 250	0.36 281	0.37 343	0.24 281	0.29 213	0.21 242	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.11 331	0.11 198

testlalala	0.17 86	0.11 66	0.49 204	0.20 95	0.13 151	0.23 199	0.15 77	0.33 160	0.22 75	0.25 172	0.20 107	0.14 81	0.11 59	0.17 22	0.14 71	0.07 61	0.23 466	0.07 67	0.06 56	0.05 3	0.07 19

DisPM	0.20 148	0.11 66	0.52 264	0.24 272	0.13 151	0.18 80	0.19 230	0.30 119	0.31 202	0.33 304	0.34 258	0.23 185	0.16 159	0.34 274	0.17 149	0.09 241	0.06 48	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.12 247

raft_robust	0.25 282	0.23 371	0.44 146	0.22 176	0.13 151	0.23 199	0.22 325	0.52 365	0.50 424	0.33 304	0.32 228	0.33 310	0.23 259	0.55 367	0.18 175	0.07 61	0.11 279	0.08 143	0.10 323	0.08 147	0.07 19

test_4	0.19 120	0.16 250	0.39 107	0.24 272	0.13 151	0.19 95	0.21 291	0.27 80	0.24 97	0.24 160	0.47 404	0.22 171	0.13 113	0.27 171	0.18 175	0.06 22	0.06 48	0.09 223	0.09 269	0.07 91	0.06 6

GwcNet-ADL	0.23 229	0.15 219	0.58 331	0.24 272	0.13 151	0.23 199	0.24 377	0.51 358	0.41 327	0.28 203	0.29 193	0.30 282	0.20 231	0.27 171	0.28 331	0.09 241	0.07 119	0.07 67	0.07 117	0.09 218	0.11 198

OMP-Stereo	0.24 257	0.16 250	0.48 184	0.30 436	0.13 151	0.21 151	0.16 106	0.38 213	0.35 250	0.34 323	0.30 207	0.33 310	0.20 231	0.70 439	0.24 287	0.08 170	0.06 48	0.09 223	0.07 117	0.08 147	0.07 19

FTStereo	0.28 342	0.11 66	0.56 306	0.24 272	0.13 151	0.21 151	0.52 511	0.36 188	0.28 159	0.38 379	0.94 512	0.30 282	0.56 488	0.33 259	0.18 175	0.08 170	0.06 48	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.19 367

DEmStereo	0.26 305	0.10 36	0.52 264	0.19 55	0.13 151	0.31 335	0.25 391	0.29 105	0.38 291	0.36 354	0.57 451	0.24 202	0.48 469	0.53 356	0.44 426	0.07 61	0.06 48	0.08 143	0.08 190	0.07 91	0.08 61

RAFT_R40	0.22 196	0.11 66	0.52 264	0.25 308	0.13 151	0.18 80	0.18 187	0.32 142	0.31 202	0.33 304	0.33 248	0.30 282	0.23 259	0.55 367	0.19 201	0.08 170	0.05 4	0.10 296	0.08 190	0.09 218	0.07 19

GMM-Stereo	0.22 196	0.10 36	0.56 306	0.23 227	0.13 151	0.24 221	0.24 377	0.38 213	0.29 177	0.31 266	0.44 370	0.27 238	0.21 241	0.31 240	0.17 149	0.07 61	0.05 4	0.10 296	0.09 269	0.08 147	0.19 367

Prome-Stereo	0.22 196	0.10 36	0.43 138	0.24 272	0.13 151	0.23 199	0.23 353	0.37 202	0.27 149	0.33 304	0.58 454	0.24 202	0.28 342	0.30 228	0.16 126	0.07 61	0.05 4	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.20 384

CFNet_pseudo	0.23 229	0.14 188	0.48 184	0.20 95	0.13 151	0.27 261	0.17 135	0.46 309	0.45 373	0.30 250	0.37 292	0.38 349	0.23 259	0.30 228	0.22 259	0.09 241	0.06 48	0.11 351	0.08 190	0.11 331	0.11 198

DIP-Stereo	0.20 148	0.13 144	0.48 184	0.20 95	0.13 151	0.28 279	0.12 22	0.43 272	0.26 132	0.27 193	0.32 228	0.21 164	0.17 176	0.26 159	0.20 220	0.08 170	0.06 48	0.08 143	0.06 56	0.07 91	0.10 162
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 229	0.14 188	0.49 204	0.20 95	0.13 151	0.28 279	0.17 135	0.47 319	0.47 397	0.30 250	0.36 281	0.37 343	0.24 281	0.29 213	0.21 242	0.09 241	0.07 119	0.09 223	0.08 190	0.11 331	0.11 198

ccs_rob	0.23 229	0.14 188	0.48 184	0.20 95	0.13 151	0.27 261	0.17 135	0.46 309	0.45 373	0.30 250	0.37 292	0.38 349	0.23 259	0.30 228	0.22 259	0.09 241	0.06 48	0.11 351	0.08 190	0.12 371	0.11 198

AdaStereo	0.25 282	0.17 281	0.47 169	0.25 308	0.13 151	0.33 359	0.17 135	0.57 424	0.43 350	0.34 323	0.38 300	0.35 332	0.21 241	0.32 249	0.24 287	0.14 423	0.06 48	0.13 409	0.09 269	0.11 331	0.09 103
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.
iResNetv2_ROB	0.29 362	0.37 469	0.92 461	0.24 272	0.13 151	0.30 315	0.19 230	0.55 406	0.51 430	0.39 397	0.46 396	0.39 363	0.27 320	0.36 286	0.30 347	0.09 241	0.06 48	0.07 67	0.05 21	0.13 385	0.11 198

G2L-Stereo	0.27 333	0.23 371	0.61 351	0.22 176	0.14 190	0.25 237	0.19 230	0.48 330	0.37 281	0.33 304	0.38 300	0.40 366	0.23 259	0.61 399	0.33 375	0.11 341	0.09 218	0.10 296	0.08 190	0.09 218	0.11 198

ours_stereo	0.15 53	0.14 188	0.29 53	0.21 127	0.14 190	0.17 57	0.18 187	0.21 22	0.20 51	0.13 27	0.18 89	0.14 81	0.10 37	0.24 125	0.15 106	0.06 22	0.06 48	0.08 143	0.06 56	0.07 91	0.13 274

fffy	0.15 53	0.14 188	0.31 68	0.21 127	0.14 190	0.19 95	0.18 187	0.24 53	0.19 41	0.13 27	0.17 79	0.15 95	0.13 113	0.25 140	0.15 106	0.06 22	0.08 178	0.08 143	0.06 56	0.07 91	0.15 316

rvit_0105_6	0.20 148	0.16 250	0.41 123	0.23 227	0.14 190	0.18 80	0.20 265	0.31 135	0.39 307	0.18 105	0.22 135	0.23 185	0.18 204	0.26 159	0.18 175	0.16 447	0.13 317	0.13 409	0.11 356	0.11 331	0.09 103

rvit_0105_4	0.21 178	0.17 281	0.49 204	0.23 227	0.14 190	0.20 125	0.23 353	0.35 176	0.40 317	0.19 109	0.24 151	0.25 214	0.20 231	0.28 192	0.18 175	0.16 447	0.13 317	0.12 384	0.11 356	0.11 331	0.10 162

rvit_stereo_0081_aga	0.17 86	0.17 281	0.40 116	0.21 127	0.14 190	0.20 125	0.17 135	0.24 53	0.26 132	0.18 105	0.21 125	0.20 150	0.14 128	0.20 62	0.15 106	0.12 380	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.10 279	0.08 61

DCVSM-stereo	0.25 282	0.14 188	0.53 275	0.21 127	0.14 190	0.27 261	0.14 55	0.35 176	0.35 250	0.42 422	0.33 248	0.46 415	0.30 368	0.31 240	0.27 323	0.11 341	0.10 250	0.12 384	0.10 323	0.12 371	0.15 316

IGEV-Stereo+	0.14 38	0.08 3	0.26 35	0.18 26	0.14 190	0.09 1	0.10 6	0.16 3	0.17 19	0.14 47	0.08 6	0.10 26	0.10 37	0.22 92	0.14 71	0.07 61	0.15 365	0.06 22	0.06 56	0.16 425	0.29 466

rvit_stereo_ft	0.18 95	0.19 315	0.43 138	0.25 308	0.14 190	0.17 57	0.21 291	0.30 119	0.28 159	0.17 88	0.19 99	0.20 150	0.17 176	0.22 92	0.18 175	0.11 341	0.07 119	0.09 223	0.09 269	0.10 279	0.08 61

test_sample7	0.28 342	0.16 250	0.47 169	0.21 127	0.14 190	0.29 302	0.22 325	0.54 388	0.43 350	0.38 379	0.36 281	0.38 349	0.32 397	0.41 307	0.26 312	0.14 423	0.21 445	0.13 409	0.12 397	0.13 385	0.25 438

MyStereo06	0.23 229	0.15 219	0.74 404	0.22 176	0.14 190	0.25 237	0.22 325	0.43 272	0.25 121	0.36 354	0.24 151	0.34 318	0.18 204	0.24 125	0.20 220	0.07 61	0.12 297	0.09 223	0.09 269	0.09 218	0.11 198

MyStereo05	0.24 257	0.15 219	0.58 331	0.22 176	0.14 190	0.25 237	0.22 325	0.50 348	0.54 447	0.32 291	0.23 143	0.26 233	0.23 259	0.32 249	0.25 301	0.07 61	0.12 297	0.09 223	0.09 269	0.09 218	0.11 198

CoDeX	0.24 257	0.13 144	0.48 184	0.22 176	0.14 190	0.29 302	0.21 291	0.55 406	0.42 339	0.29 227	0.36 281	0.28 251	0.23 259	0.48 333	0.20 220	0.09 241	0.06 48	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.08 61

ttt	0.33 399	0.14 188	0.54 287	0.22 176	0.14 190	0.30 315	0.22 325	0.59 446	0.51 430	0.31 266	0.46 396	0.30 282	0.23 259	0.71 444	1.07 511	0.13 399	0.22 456	0.10 296	0.11 356	0.12 371	0.24 427

GMStereo_Zeroshot	0.25 282	0.22 355	0.51 243	0.27 383	0.14 190	0.28 279	0.15 77	0.40 240	0.36 266	0.37 370	0.43 360	0.40 366	0.17 176	0.35 281	0.21 242	0.12 380	0.07 119	0.13 409	0.07 117	0.17 439	0.10 162

MSKI-zero shot	0.19 120	0.10 36	0.47 169	0.30 436	0.14 190	0.21 151	0.14 55	0.33 160	0.22 75	0.24 160	0.25 158	0.22 171	0.10 37	0.32 249	0.14 71	0.07 61	0.30 507	0.07 67	0.07 117	0.06 33	0.09 103

UniTT-Stereo	0.15 53	0.12 112	0.45 149	0.21 127	0.14 190	0.17 57	0.13 36	0.20 16	0.19 41	0.16 76	0.20 107	0.10 26	0.11 59	0.18 31	0.17 149	0.08 170	0.06 48	0.07 67	0.06 56	0.08 147	0.07 19

4D-IteraStereo	0.20 148	0.21 336	0.62 355	0.21 127	0.14 190	0.19 95	0.17 135	0.29 105	0.28 159	0.24 160	0.20 107	0.20 150	0.10 37	0.22 92	0.18 175	0.07 61	0.07 119	0.10 296	0.08 190	0.08 147	0.33 482

CBFPSM	0.28 342	0.23 371	0.76 411	0.21 127	0.14 190	0.38 410	0.26 402	0.42 263	0.37 281	0.34 323	0.36 281	0.55 455	0.38 429	0.33 259	0.40 407	0.08 170	0.08 178	0.07 67	0.08 190	0.09 218	0.12 247

gwcnet-sp	0.25 282	0.16 250	0.70 391	0.23 227	0.14 190	0.34 374	0.22 325	0.46 309	0.41 327	0.37 370	0.35 266	0.27 238	0.27 320	0.36 286	0.26 312	0.09 241	0.08 178	0.09 223	0.09 269	0.10 279	0.10 162

scenet	0.25 282	0.16 250	0.70 391	0.23 227	0.14 190	0.34 374	0.22 325	0.46 309	0.41 327	0.37 370	0.35 266	0.27 238	0.27 320	0.36 286	0.26 312	0.09 241	0.08 178	0.09 223	0.09 269	0.10 279	0.10 162

MC-Stereo	0.18 95	0.10 36	0.36 94	0.28 410	0.14 190	0.18 80	0.15 77	0.24 53	0.20 51	0.21 126	0.24 151	0.16 103	0.13 113	0.25 140	0.14 71	0.07 61	0.17 402	0.07 67	0.07 117	0.06 33	0.30 469

ssnet	0.25 282	0.16 250	0.70 391	0.23 227	0.14 190	0.34 374	0.22 325	0.46 309	0.41 327	0.37 370	0.35 266	0.27 238	0.27 320	0.36 286	0.26 312	0.09 241	0.08 178	0.09 223	0.09 269	0.10 279	0.10 162

TestStereo1	0.23 229	0.22 355	0.50 226	0.27 383	0.14 190	0.26 254	0.27 410	0.43 272	0.38 291	0.29 227	0.39 318	0.23 185	0.21 241	0.33 259	0.18 175	0.08 170	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.10 162

BUS	0.24 257	0.13 144	0.36 94	0.25 308	0.14 190	0.44 439	0.17 135	0.59 446	0.36 266	0.34 323	0.35 266	0.31 292	0.22 248	0.27 171	0.22 259	0.10 304	0.07 119	0.11 351	0.10 323	0.09 218	0.10 162

BSDual-CNN	0.24 257	0.13 144	0.36 94	0.25 308	0.14 190	0.35 389	0.22 325	0.59 446	0.36 266	0.34 323	0.35 266	0.38 349	0.25 294	0.27 171	0.28 331	0.10 304	0.07 119	0.11 351	0.10 323	0.09 218	0.10 162

SA-5K	0.23 229	0.22 355	0.50 226	0.27 383	0.14 190	0.26 254	0.27 410	0.43 272	0.38 291	0.29 227	0.39 318	0.23 185	0.21 241	0.33 259	0.18 175	0.08 170	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.10 162

Sa-1000	0.24 257	0.20 328	0.53 275	0.23 227	0.14 190	0.30 315	0.23 353	0.50 348	0.41 327	0.30 250	0.50 417	0.26 233	0.19 226	0.33 259	0.16 126	0.08 170	0.10 250	0.10 296	0.11 356	0.08 147	0.08 61

SA	0.24 257	0.22 355	0.55 296	0.23 227	0.14 190	0.25 237	0.23 353	0.48 330	0.42 339	0.28 203	0.44 370	0.23 185	0.23 259	0.34 274	0.17 149	0.07 61	0.09 218	0.11 351	0.11 356	0.08 147	0.09 103

psmg	0.24 257	0.13 144	0.36 94	0.21 127	0.14 190	0.35 389	0.23 353	0.54 388	0.36 266	0.36 354	0.38 300	0.38 349	0.25 294	0.27 171	0.28 331	0.10 304	0.08 178	0.10 296	0.10 323	0.09 218	0.09 103

CSP-Net	0.28 342	0.17 281	0.41 123	0.22 176	0.14 190	0.44 439	0.24 377	0.52 365	0.42 339	0.42 422	0.44 370	0.42 388	0.27 320	0.66 428	0.30 347	0.12 380	0.09 218	0.08 143	0.08 190	0.10 279	0.10 162

UDGNet	0.24 257	0.37 469	0.53 275	0.25 308	0.14 190	0.24 221	0.18 187	0.32 142	0.44 362	0.29 227	0.28 185	0.24 202	0.20 231	0.30 228	0.21 242	0.16 447	0.07 119	0.21 486	0.11 356	0.16 425	0.11 198

dad	0.30 375	0.38 475	0.60 345	0.22 176	0.14 190	0.32 352	0.21 291	0.35 176	0.51 430	0.45 446	0.45 384	0.46 415	0.23 259	0.41 307	0.27 323	0.21 486	0.11 279	0.20 484	0.11 356	0.15 417	0.11 198

test-3	0.18 95	0.10 36	0.48 184	0.23 227	0.14 190	0.18 80	0.16 106	0.32 142	0.29 177	0.26 182	0.17 79	0.22 171	0.13 113	0.26 159	0.19 201	0.06 22	0.14 334	0.08 143	0.08 190	0.06 33	0.10 162

test_1	0.18 95	0.10 36	0.48 184	0.23 227	0.14 190	0.18 80	0.16 106	0.32 142	0.29 177	0.26 182	0.17 79	0.22 171	0.13 113	0.26 159	0.19 201	0.06 22	0.14 334	0.08 143	0.08 190	0.06 33	0.10 162

AACVNet	0.28 342	0.22 355	0.55 296	0.23 227	0.14 190	0.30 315	0.19 230	0.43 272	0.33 228	0.39 397	0.42 346	0.44 401	0.29 362	0.73 448	0.28 331	0.11 341	0.09 218	0.11 351	0.09 269	0.13 385	0.12 247

test_3	0.20 148	0.12 112	0.49 204	0.26 347	0.14 190	0.22 180	0.25 391	0.34 167	0.33 228	0.25 172	0.18 89	0.23 185	0.13 113	0.25 140	0.20 220	0.06 22	0.14 334	0.09 223	0.10 323	0.07 91	0.10 162

PSMNet-ADL	0.26 305	0.16 250	0.39 107	0.27 383	0.14 190	0.32 352	0.22 325	0.45 302	0.37 281	0.28 203	0.34 258	0.41 375	0.28 342	0.61 399	0.32 366	0.11 341	0.10 250	0.09 223	0.11 356	0.10 279	0.13 274

GANet-ADL	0.22 196	0.14 188	0.51 243	0.23 227	0.14 190	0.29 302	0.19 230	0.48 330	0.36 266	0.26 182	0.33 248	0.32 303	0.20 231	0.26 159	0.22 259	0.11 341	0.07 119	0.07 67	0.06 56	0.09 218	0.11 198

ASMatch	0.23 229	0.11 66	0.55 296	0.25 308	0.14 190	0.19 95	0.16 106	0.32 142	0.30 193	0.28 203	0.68 482	0.28 251	0.26 312	0.50 339	0.22 259	0.07 61	0.06 48	0.08 143	0.07 117	0.06 33	0.11 198

SST-Stereo	0.22 196	0.11 66	0.52 264	0.25 308	0.14 190	0.19 95	0.17 135	0.32 142	0.26 132	0.34 323	0.33 248	0.29 264	0.25 294	0.56 373	0.18 175	0.08 170	0.05 4	0.10 296	0.08 190	0.09 218	0.07 19

PFNet	0.24 257	0.11 66	0.63 360	0.25 308	0.14 190	0.22 180	0.19 230	0.40 240	0.35 250	0.36 354	0.32 228	0.27 238	0.20 231	0.63 413	0.23 278	0.09 241	0.05 4	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.08 61

GrayStereo	0.26 305	0.10 36	0.45 149	0.27 383	0.14 190	0.23 199	0.46 499	0.36 188	0.33 228	0.40 406	0.47 404	0.30 282	0.78 512	0.29 213	0.17 149	0.07 61	0.06 48	0.08 143	0.09 269	0.07 91	0.15 316

LMCR-Stereo	0.28 342	0.22 355	0.56 306	0.29 425	0.14 190	0.37 404	0.23 353	0.57 424	0.36 266	0.40 406	0.40 327	0.29 264	0.30 368	0.41 307	0.38 401	0.11 341	0.07 119	0.09 223	0.07 117	0.13 385	0.10 162

ICVP	0.24 257	0.13 144	0.45 149	0.26 347	0.14 190	0.30 315	0.25 391	0.47 319	0.35 250	0.29 227	0.43 360	0.35 332	0.25 294	0.28 192	0.25 301	0.12 380	0.09 218	0.09 223	0.09 269	0.09 218	0.11 198
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.21 178	0.24 382	0.53 275	0.23 227	0.14 190	0.22 180	0.13 36	0.38 213	0.30 193	0.29 227	0.26 166	0.25 214	0.15 142	0.28 192	0.20 220	0.08 170	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.10 279	0.07 19

GES	0.23 229	0.14 188	0.54 287	0.21 127	0.14 190	0.28 279	0.19 230	0.51 358	0.35 250	0.31 266	0.36 281	0.25 214	0.24 281	0.30 228	0.23 278	0.11 341	0.09 218	0.08 143	0.08 190	0.10 279	0.12 247

SFCPSM	0.23 229	0.12 112	0.51 243	0.21 127	0.14 190	0.34 374	0.22 325	0.57 424	0.41 327	0.29 227	0.32 228	0.23 185	0.22 248	0.28 192	0.20 220	0.10 304	0.07 119	0.09 223	0.10 323	0.09 218	0.09 103

cf-r	0.26 305	0.22 355	0.66 375	0.22 176	0.14 190	0.28 279	0.22 325	0.44 293	0.42 339	0.32 291	0.42 346	0.43 395	0.27 320	0.44 320	0.27 323	0.11 341	0.07 119	0.08 143	0.10 323	0.08 147	0.09 103

hitnet-ft	0.31 386	0.21 336	0.56 306	0.19 55	0.14 190	0.40 420	0.23 353	0.46 309	0.42 339	0.37 370	0.46 396	0.53 452	0.35 414	0.76 463	0.35 389	0.14 423	0.10 250	0.14 431	0.10 323	0.15 417	0.14 300

GANet-RSSM	0.26 305	0.19 315	0.54 287	0.21 127	0.14 190	0.27 261	0.22 325	0.47 319	0.34 239	0.30 250	0.40 327	0.41 375	0.30 368	0.59 388	0.25 301	0.11 341	0.08 178	0.09 223	0.09 269	0.10 279	0.10 162

PSMNet-RSSM	0.26 305	0.21 336	0.50 226	0.21 127	0.14 190	0.25 237	0.21 291	0.50 348	0.38 291	0.31 266	0.45 384	0.40 366	0.27 320	0.53 356	0.24 287	0.12 380	0.08 178	0.11 351	0.13 427	0.10 279	0.10 162

GwcNet-RSSM	0.28 342	0.25 397	0.61 351	0.22 176	0.14 190	0.28 279	0.24 377	0.46 309	0.44 362	0.33 304	0.46 396	0.41 375	0.28 342	0.55 367	0.31 357	0.11 341	0.07 119	0.09 223	0.10 323	0.10 279	0.09 103

DMCA	0.24 257	0.18 303	0.51 243	0.23 227	0.14 190	0.27 261	0.20 265	0.45 302	0.40 317	0.32 291	0.33 248	0.33 310	0.25 294	0.27 171	0.30 347	0.11 341	0.08 178	0.10 296	0.08 190	0.11 331	0.12 247

CFNet	0.29 362	0.29 427	0.57 316	0.23 227	0.14 190	0.34 374	0.15 77	0.53 375	0.46 384	0.31 266	0.40 327	0.38 349	0.27 320	0.76 463	0.28 331	0.10 304	0.07 119	0.11 351	0.11 356	0.11 331	0.09 103

AANet_RVC	0.33 399	0.31 436	0.69 385	0.23 227	0.14 190	0.30 315	0.23 353	0.49 340	0.55 454	0.39 397	0.60 462	0.43 395	0.30 368	0.88 489	0.54 458	0.11 341	0.08 178	0.07 67	0.07 117	0.10 279	0.12 247

StereoDRNet-Refined	0.28 342	0.19 315	0.47 169	0.25 308	0.14 190	0.36 396	0.21 291	0.49 340	0.43 350	0.46 451	0.52 427	0.42 388	0.30 368	0.46 328	0.38 401	0.10 304	0.07 119	0.11 351	0.11 356	0.10 279	0.11 198
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.36 418	0.21 336	0.57 316	0.22 176	0.14 190	0.35 389	0.20 265	0.55 406	0.47 397	0.52 474	0.58 454	0.45 407	0.53 484	0.75 457	0.50 446	0.18 472	0.19 426	0.23 493	0.21 488	0.15 417	0.20 384

DN-CSS_ROB	0.24 257	0.33 447	0.69 385	0.25 308	0.14 190	0.26 254	0.13 36	0.42 263	0.35 250	0.30 250	0.42 346	0.22 171	0.20 231	0.34 274	0.22 259	0.07 61	0.06 48	0.11 351	0.11 356	0.11 331	0.09 103

CBMV	0.36 418	0.25 397	0.61 351	0.24 272	0.14 190	0.42 430	0.33 457	0.56 415	0.52 441	0.54 483	0.52 427	0.51 441	0.58 491	0.63 413	0.43 419	0.15 437	0.16 378	0.18 472	0.16 464	0.13 385	0.19 367
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DFGA-Net	0.26 305	0.33 447	0.70 391	0.22 176	0.15 250	0.25 237	0.17 135	0.41 258	0.40 317	0.30 250	0.32 228	0.21 164	0.18 204	0.61 399	0.33 375	0.08 170	0.06 48	0.10 296	0.09 269	0.11 331	0.09 103

coex_refinement	0.28 342	0.22 355	0.50 226	0.23 227	0.15 250	0.31 335	0.20 265	0.51 358	0.43 350	0.35 341	0.42 346	0.45 407	0.27 320	0.56 373	0.41 411	0.10 304	0.07 119	0.07 67	0.07 117	0.11 331	0.12 247

MM-Stereo_test3	0.19 120	0.15 219	0.39 107	0.25 308	0.15 250	0.19 95	0.22 325	0.42 263	0.40 317	0.17 88	0.24 151	0.17 117	0.12 84	0.22 92	0.16 126	0.08 170	0.21 445	0.08 143	0.06 56	0.09 218	0.11 198

HI	0.21 178	0.16 250	0.50 226	0.18 26	0.15 250	0.17 57	0.16 106	0.35 176	0.22 75	0.38 379	0.38 300	0.36 337	0.24 281	0.29 213	0.22 259	0.06 22	0.05 4	0.08 143	0.09 269	0.09 218	0.08 61

CoSv	0.21 178	0.16 250	0.50 226	0.18 26	0.15 250	0.17 57	0.16 106	0.35 176	0.22 75	0.38 379	0.38 300	0.36 337	0.24 281	0.29 213	0.22 259	0.06 22	0.05 4	0.08 143	0.09 269	0.09 218	0.08 61

mms	0.15 53	0.14 188	0.25 29	0.20 95	0.15 250	0.17 57	0.17 135	0.21 22	0.19 41	0.14 47	0.18 89	0.14 81	0.09 17	0.26 159	0.15 106	0.06 22	0.07 119	0.08 143	0.06 56	0.07 91	0.19 367

rvit_0105_3	0.24 257	0.21 336	0.57 316	0.25 308	0.15 250	0.24 221	0.28 425	0.40 240	0.43 350	0.25 172	0.26 166	0.29 264	0.22 248	0.29 213	0.21 242	0.15 437	0.13 317	0.14 431	0.15 454	0.10 279	0.10 162

Occ-G	0.18 95	0.10 36	0.38 101	0.23 227	0.15 250	0.16 40	0.18 187	0.23 36	0.26 132	0.15 65	0.20 107	0.21 164	0.11 59	0.22 92	0.19 201	0.07 61	0.17 402	0.07 67	0.06 56	0.08 147	0.30 469

gcap-zeroshot	0.19 120	0.14 188	0.51 243	0.21 127	0.15 250	0.27 261	0.15 77	0.32 142	0.24 97	0.26 182	0.20 107	0.34 318	0.15 142	0.22 92	0.14 71	0.07 61	0.08 178	0.07 67	0.07 117	0.06 33	0.09 103

AE-Stereo	0.21 178	0.12 112	0.50 226	0.25 308	0.15 250	0.24 221	0.18 187	0.40 240	0.34 239	0.19 109	0.26 166	0.21 164	0.13 113	0.22 92	0.16 126	0.07 61	0.26 486	0.09 223	0.10 323	0.07 91	0.31 473

11t1	0.21 178	0.12 112	0.45 149	0.20 95	0.15 250	0.27 261	0.17 135	0.37 202	0.28 159	0.27 193	0.25 158	0.24 202	0.23 259	0.28 192	0.25 301	0.09 241	0.19 426	0.07 67	0.07 117	0.09 218	0.23 414

ff7	0.18 95	0.13 144	0.41 123	0.21 127	0.15 250	0.21 151	0.17 135	0.28 86	0.23 86	0.21 126	0.13 30	0.12 48	0.12 84	0.27 171	0.13 35	0.07 61	0.25 479	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.36 489

IGEVStereo-DCA	0.20 148	0.17 281	0.41 123	0.22 176	0.15 250	0.20 125	0.17 135	0.28 86	0.23 86	0.19 109	0.12 21	0.14 81	0.12 84	0.38 299	0.31 357	0.07 61	0.16 378	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.36 489

ffff	0.18 95	0.13 144	0.41 123	0.21 127	0.15 250	0.21 151	0.17 135	0.28 86	0.23 86	0.21 126	0.13 30	0.12 48	0.12 84	0.27 171	0.13 35	0.07 61	0.25 479	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.36 489

rrr	0.22 196	0.17 281	0.79 422	0.22 176	0.15 250	0.20 125	0.18 187	0.40 240	0.27 149	0.19 109	0.12 21	0.14 81	0.12 84	0.38 299	0.31 357	0.07 61	0.16 378	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.28 461

11t	0.18 95	0.13 144	0.41 123	0.21 127	0.15 250	0.21 151	0.17 135	0.28 86	0.23 86	0.21 126	0.13 30	0.12 48	0.12 84	0.27 171	0.13 35	0.07 61	0.25 479	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.36 489

tt1	0.22 196	0.16 250	0.49 204	0.26 347	0.15 250	0.31 335	0.19 230	0.38 213	0.46 384	0.21 126	0.19 99	0.13 59	0.16 159	0.28 192	0.12 9	0.08 170	0.28 495	0.08 143	0.06 56	0.08 147	0.37 497

1111x	0.39 435	0.17 281	0.80 426	0.23 227	0.15 250	0.33 359	0.27 410	0.62 471	0.48 405	0.32 291	0.43 360	0.40 366	0.29 362	0.86 486	1.60 537	0.09 241	0.23 466	0.09 223	0.12 397	0.10 279	0.23 414

MaDis-Stereo	0.15 53	0.17 281	0.39 107	0.19 55	0.15 250	0.16 40	0.13 36	0.26 73	0.22 75	0.13 27	0.15 63	0.14 81	0.11 59	0.17 22	0.17 149	0.08 170	0.07 119	0.08 143	0.06 56	0.07 91	0.06 6

MIF-Stereo (partial)	0.18 95	0.13 144	0.50 226	0.22 176	0.15 250	0.16 40	0.13 36	0.29 105	0.26 132	0.17 88	0.26 166	0.16 103	0.17 176	0.25 140	0.18 175	0.09 241	0.06 48	0.10 296	0.08 190	0.09 218	0.08 61

CFNet_ucs	0.25 282	0.14 188	0.51 243	0.20 95	0.15 250	0.29 302	0.18 187	0.51 358	0.46 384	0.32 291	0.42 346	0.38 349	0.23 259	0.31 240	0.22 259	0.11 341	0.08 178	0.12 384	0.09 269	0.13 385	0.13 274

ProNet	0.16 72	0.13 144	0.36 94	0.21 127	0.15 250	0.20 125	0.19 230	0.29 105	0.23 86	0.14 47	0.13 30	0.13 59	0.12 84	0.25 140	0.13 35	0.06 22	0.09 218	0.07 67	0.06 56	0.07 91	0.22 406

ssnet_v2	0.30 375	0.21 336	0.63 360	0.23 227	0.15 250	0.40 420	0.30 438	0.59 446	0.48 405	0.40 406	0.37 292	0.46 415	0.30 368	0.41 307	0.44 426	0.13 399	0.11 279	0.11 351	0.11 356	0.12 371	0.11 198

qqq	0.24 257	0.16 250	0.46 163	0.20 95	0.15 250	0.23 199	0.20 265	0.43 272	0.32 212	0.26 182	0.31 218	0.28 251	0.25 294	0.36 286	0.28 331	0.08 170	0.22 456	0.10 296	0.11 356	0.09 218	0.23 414

ccc-4	0.18 95	0.13 144	0.41 123	0.21 127	0.15 250	0.21 151	0.17 135	0.28 86	0.23 86	0.21 126	0.13 30	0.12 48	0.12 84	0.27 171	0.13 35	0.07 61	0.25 479	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.36 489

x	0.23 229	0.15 219	0.45 149	0.20 95	0.15 250	0.27 261	0.17 135	0.43 272	0.35 250	0.26 182	0.31 218	0.29 264	0.25 294	0.29 213	0.30 347	0.09 241	0.22 456	0.08 143	0.09 269	0.09 218	0.24 427

IER	0.24 257	0.15 219	0.50 226	0.21 127	0.15 250	0.31 335	0.20 265	0.44 293	0.38 291	0.34 323	0.41 338	0.32 303	0.34 407	0.31 240	0.23 278	0.09 241	0.07 119	0.08 143	0.08 190	0.09 218	0.09 103

RAFT_CTSACE	0.23 229	0.21 336	0.57 316	0.26 347	0.15 250	0.22 180	0.23 353	0.34 167	0.30 193	0.34 323	0.51 420	0.31 292	0.17 176	0.33 259	0.15 106	0.06 22	0.09 218	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.07 19

CRFU-Net	0.29 362	0.14 188	0.48 184	0.26 347	0.15 250	0.46 449	0.22 325	0.52 365	0.32 212	0.44 439	0.42 346	0.48 428	0.47 465	0.44 320	0.31 357	0.12 380	0.10 250	0.09 223	0.08 190	0.10 279	0.11 198

ACRE	0.23 229	0.27 415	0.83 436	0.24 272	0.15 250	0.24 221	0.20 265	0.38 213	0.32 212	0.32 291	0.33 248	0.23 185	0.15 142	0.26 159	0.22 259	0.09 241	0.07 119	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.09 103

RAFT	0.24 257	0.24 382	0.46 163	0.27 383	0.15 250	0.26 254	0.26 402	0.37 202	0.31 202	0.34 323	0.34 258	0.41 375	0.22 248	0.30 228	0.18 175	0.08 170	0.15 365	0.11 351	0.10 323	0.11 331	0.13 274

222	0.45 464	0.14 188	0.43 138	0.19 55	0.15 250	0.36 396	0.20 265	0.60 456	0.43 350	0.37 370	0.45 384	0.30 282	0.28 342	0.59 388	3.72 556	0.11 341	0.19 426	0.08 143	0.09 269	0.09 218	0.27 454

test_xeample3	0.22 196	0.17 281	0.81 427	0.21 127	0.15 250	0.20 125	0.18 187	0.40 240	0.25 121	0.19 109	0.12 21	0.13 59	0.12 84	0.34 274	0.33 375	0.07 61	0.20 440	0.07 67	0.08 190	0.08 147	0.34 485

ACVNet	0.24 257	0.18 303	0.51 243	0.18 26	0.15 250	0.27 261	0.23 353	0.40 240	0.45 373	0.29 227	0.41 338	0.38 349	0.28 342	0.28 192	0.35 389	0.09 241	0.07 119	0.08 143	0.07 117	0.10 279	0.09 103

SuperB	0.50 479	0.37 469	2.16 540	0.23 227	0.15 250	0.41 425	0.32 452	0.50 348	0.83 509	0.44 439	0.51 420	0.33 310	0.45 456	0.69 436	1.07 511	0.10 304	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.95 545	0.18 353

TDLM	0.32 392	0.27 415	0.52 264	0.30 436	0.15 250	0.33 359	0.32 452	0.54 388	0.50 424	0.44 439	0.43 360	0.39 363	0.30 368	0.92 501	0.30 347	0.14 423	0.09 218	0.13 409	0.12 397	0.13 385	0.14 300

UCFNet_RVC	0.25 282	0.21 336	0.49 204	0.19 55	0.15 250	0.34 374	0.18 187	0.47 319	0.36 266	0.30 250	0.35 266	0.40 366	0.26 312	0.35 281	0.24 287	0.13 399	0.08 178	0.13 409	0.14 443	0.13 385	0.13 274

HSM	0.29 362	0.18 303	0.48 184	0.21 127	0.15 250	0.33 359	0.20 265	0.55 406	0.39 307	0.36 354	0.39 318	0.67 498	0.32 397	0.88 489	0.24 287	0.09 241	0.07 119	0.08 143	0.07 117	0.09 218	0.10 162

AIO-test2	0.22 196	0.27 415	0.54 287	0.29 425	0.16 288	0.22 180	0.16 106	0.44 293	0.43 350	0.17 88	0.29 193	0.16 103	0.11 59	0.27 171	0.14 71	0.19 481	0.07 119	0.10 296	0.11 356	0.08 147	0.09 103

UGAM-zero	0.26 305	0.11 66	0.56 306	0.20 95	0.16 288	0.28 279	0.18 187	0.48 330	0.25 121	0.31 266	0.28 185	0.56 459	0.32 397	0.66 428	0.17 149	0.07 61	0.10 250	0.07 67	0.09 269	0.07 91	0.31 473

ACV-stereo	0.30 375	0.20 328	0.82 431	0.23 227	0.16 288	0.48 461	0.20 265	0.38 213	0.34 239	0.29 227	0.33 248	0.66 494	0.43 451	0.55 367	0.31 357	0.10 304	0.09 218	0.09 223	0.09 269	0.11 331	0.12 247

RSM	0.14 38	0.11 66	0.25 29	0.29 425	0.16 288	0.16 40	0.15 77	0.24 53	0.20 51	0.13 27	0.13 30	0.15 95	0.09 17	0.22 92	0.13 35	0.06 22	0.06 48	0.07 67	0.07 117	0.07 91	0.11 198

MyStereo07	0.18 95	0.15 219	0.44 146	0.22 176	0.16 288	0.25 237	0.22 325	0.31 135	0.26 132	0.22 144	0.13 30	0.12 48	0.13 113	0.33 259	0.14 71	0.07 61	0.13 317	0.09 223	0.09 269	0.09 218	0.11 198

MyStereo04	0.24 257	0.15 219	0.58 331	0.22 176	0.16 288	0.25 237	0.22 325	0.51 358	0.54 447	0.29 227	0.23 143	0.27 238	0.23 259	0.32 249	0.25 301	0.07 61	0.13 317	0.09 223	0.09 269	0.09 218	0.11 198

testlalala_base	0.23 229	0.14 188	0.48 184	0.26 347	0.16 288	0.25 237	0.17 135	0.37 202	0.19 41	0.20 119	0.26 166	0.17 117	0.14 128	0.19 45	0.18 175	0.42 525	0.23 466	0.07 67	0.06 56	0.50 519	0.14 300

HH	0.22 196	0.12 112	0.55 296	0.32 457	0.16 288	0.27 261	0.18 187	0.36 188	0.25 121	0.20 119	0.26 166	0.34 318	0.18 204	0.33 259	0.15 106	0.07 61	0.16 378	0.07 67	0.07 117	0.07 91	0.31 473

HanStereo	0.22 196	0.12 112	0.55 296	0.32 457	0.16 288	0.27 261	0.18 187	0.36 188	0.25 121	0.20 119	0.26 166	0.34 318	0.18 204	0.33 259	0.15 106	0.07 61	0.16 378	0.07 67	0.07 117	0.07 91	0.31 473

LoS_RVC	0.14 38	0.11 66	0.32 75	0.18 26	0.16 288	0.20 125	0.18 187	0.21 22	0.18 30	0.14 47	0.20 107	0.12 48	0.17 176	0.17 22	0.14 71	0.06 22	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.14 300

iinet-f	0.31 386	0.23 371	1.16 496	0.20 95	0.16 288	0.44 439	0.23 353	0.47 319	0.38 291	0.36 354	0.44 370	0.41 375	0.35 414	0.36 286	0.43 419	0.10 304	0.09 218	0.08 143	0.08 190	0.13 385	0.12 247

NINENet	0.27 333	0.16 250	0.49 204	0.23 227	0.16 288	0.44 439	0.17 135	0.63 475	0.49 418	0.33 304	0.38 300	0.31 292	0.22 248	0.43 316	0.22 259	0.11 341	0.10 250	0.12 384	0.08 190	0.12 371	0.11 198

hknet	0.26 305	0.15 219	0.49 204	0.25 308	0.16 288	0.35 389	0.22 325	0.59 446	0.40 317	0.34 323	0.35 266	0.43 395	0.28 342	0.38 299	0.26 312	0.09 241	0.07 119	0.11 351	0.10 323	0.09 218	0.10 162

CIPLG	0.23 229	0.28 423	0.75 407	0.24 272	0.16 288	0.25 237	0.20 265	0.38 213	0.33 228	0.32 291	0.34 258	0.23 185	0.15 142	0.27 171	0.22 259	0.09 241	0.07 119	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.09 103

IPLGR_C	0.23 229	0.29 427	0.81 427	0.24 272	0.16 288	0.24 221	0.20 265	0.38 213	0.33 228	0.32 291	0.33 248	0.23 185	0.15 142	0.26 159	0.22 259	0.09 241	0.07 119	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.09 103

AAGNet	0.34 409	0.12 112	0.53 275	0.26 347	0.16 288	0.20 125	0.19 230	0.31 135	0.29 177	0.35 341	0.35 266	0.27 238	0.30 368	0.44 320	2.56 552	0.08 170	0.05 4	0.10 296	0.07 117	0.09 218	0.07 19

cross-raft	0.18 95	0.12 112	0.40 116	0.27 383	0.16 288	0.20 125	0.24 377	0.34 167	0.24 97	0.23 152	0.28 185	0.29 264	0.15 142	0.19 45	0.16 126	0.06 22	0.05 4	0.08 143	0.07 117	0.07 91	0.07 19

GEStereo_RVC	0.29 362	0.24 382	0.60 345	0.27 383	0.16 288	0.33 359	0.25 391	0.58 437	0.56 458	0.35 341	0.38 300	0.34 318	0.25 294	0.51 345	0.29 344	0.12 380	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.11 331	0.13 274

xxxx	0.39 435	0.14 188	0.47 169	0.20 95	0.16 288	0.38 410	0.20 265	0.61 463	0.43 350	0.30 250	0.44 370	0.38 349	0.25 294	0.50 339	2.41 550	0.11 341	0.21 445	0.09 223	0.10 323	0.10 279	0.26 450

test_xeample	0.39 435	0.14 188	0.46 163	0.19 55	0.16 288	0.34 374	0.22 325	0.59 446	0.43 350	0.33 304	0.47 404	0.30 282	0.27 320	0.60 393	2.44 551	0.10 304	0.21 445	0.09 223	0.09 269	0.09 218	0.25 438

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 148	0.23 371	0.49 204	0.21 127	0.16 288	0.19 95	0.17 135	0.35 176	0.32 212	0.26 182	0.33 248	0.20 150	0.17 176	0.21 72	0.17 149	0.06 22	0.10 250	0.07 67	0.07 117	0.07 91	0.11 198

CFNet-ft	0.26 305	0.21 336	0.51 243	0.19 55	0.16 288	0.31 335	0.21 291	0.40 240	0.37 281	0.29 227	0.40 327	0.46 415	0.27 320	0.49 335	0.28 331	0.12 380	0.07 119	0.12 384	0.11 356	0.12 371	0.11 198

FADNet_RVC	0.31 386	0.35 460	0.98 474	0.24 272	0.16 288	0.30 315	0.17 135	0.52 365	0.39 307	0.30 250	0.38 300	0.30 282	0.29 362	0.54 362	0.33 375	0.14 423	0.14 334	0.14 431	0.16 464	0.21 476	0.24 427

CFNet_RVC	0.26 305	0.21 336	0.51 243	0.19 55	0.16 288	0.31 335	0.21 291	0.40 240	0.37 281	0.29 227	0.40 327	0.46 415	0.27 320	0.49 335	0.28 331	0.12 380	0.07 119	0.12 384	0.11 356	0.12 371	0.11 198

DeepPruner_ROB	0.28 342	0.25 397	0.64 365	0.22 176	0.16 288	0.30 315	0.21 291	0.54 388	0.33 228	0.36 354	0.38 300	0.38 349	0.26 312	0.45 326	0.28 331	0.15 437	0.11 279	0.11 351	0.11 356	0.14 407	0.14 300

DISCO	0.33 399	0.16 250	0.55 296	0.26 347	0.16 288	0.48 461	0.25 391	0.52 365	0.58 462	0.38 379	0.45 384	0.63 483	0.37 424	0.65 422	0.50 446	0.10 304	0.07 119	0.09 223	0.08 190	0.13 385	0.13 274

SANet	0.58 498	0.41 484	1.38 515	0.27 383	0.16 288	0.72 503	0.48 503	0.71 505	1.34 538	0.69 503	0.97 513	0.94 516	0.78 512	0.97 508	0.93 497	0.14 423	0.12 297	0.12 384	0.12 397	0.18 454	0.20 384

NOSS_ROB	0.33 399	0.24 382	0.49 204	0.27 383	0.16 288	0.34 374	0.19 230	0.55 406	0.50 424	0.34 323	0.37 292	0.42 388	0.30 368	0.93 503	0.25 301	0.19 481	0.20 440	0.24 495	0.22 496	0.17 439	0.25 438

SGM_RVC	0.57 496	0.22 355	0.60 345	0.26 347	0.16 288	0.97 525	0.46 499	0.76 514	0.90 516	1.03 526	0.92 511	1.16 523	0.93 524	1.21 524	0.72 483	0.17 461	0.16 378	0.16 455	0.16 464	0.16 425	0.24 427
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	0.42 455	0.44 491	0.92 461	0.24 272	0.16 288	0.45 447	0.40 486	0.58 437	0.50 424	0.54 483	0.63 473	0.52 448	0.51 477	0.91 496	0.66 478	0.17 461	0.17 402	0.17 464	0.15 454	0.15 417	0.21 393
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDVS	0.26 305	0.16 250	0.45 149	0.25 308	0.17 318	0.34 374	0.21 291	0.43 272	0.31 202	0.34 323	0.41 338	0.47 424	0.21 241	0.52 353	0.29 344	0.11 341	0.09 218	0.11 351	0.09 269	0.13 385	0.16 332

GCAP-BAT	0.20 148	0.12 112	0.48 184	0.25 308	0.17 318	0.24 221	0.16 106	0.32 142	0.21 67	0.28 203	0.30 207	0.26 233	0.12 84	0.28 192	0.19 201	0.07 61	0.25 479	0.07 67	0.08 190	0.06 33	0.19 367

RSM++	0.14 38	0.11 66	0.25 29	0.32 457	0.17 318	0.17 57	0.15 77	0.23 36	0.21 67	0.12 19	0.12 21	0.14 81	0.09 17	0.21 72	0.13 35	0.06 22	0.05 4	0.07 67	0.07 117	0.07 91	0.11 198

DualNet (step1)	0.31 386	0.21 336	0.69 385	0.18 26	0.17 318	0.36 396	0.21 291	0.54 388	0.43 350	0.38 379	0.36 281	0.38 349	0.32 397	0.41 307	0.26 312	0.24 492	0.21 445	0.28 504	0.24 502	0.18 454	0.21 393

test_sample9	0.45 464	0.21 336	0.69 385	0.18 26	0.17 318	0.36 396	0.21 291	0.54 388	0.43 350	0.38 379	0.36 281	0.38 349	0.32 397	0.70 439	1.01 504	0.24 492	1.93 557	0.28 504	0.24 502	0.18 454	0.21 393

test_sample8	0.52 485	0.21 336	0.69 385	0.18 26	0.17 318	0.36 396	0.21 291	0.57 424	0.38 291	0.63 495	0.39 318	1.16 523	0.68 508	0.70 439	1.01 504	0.24 492	1.93 557	0.28 504	0.24 502	0.18 454	0.21 393

DispNO	0.29 362	0.24 382	0.83 436	0.23 227	0.17 318	0.25 237	0.22 325	0.47 319	0.42 339	0.33 304	0.39 318	0.38 349	0.28 342	0.78 467	0.35 389	0.09 241	0.07 119	0.10 296	0.10 323	0.09 218	0.09 103

MyStereo8	0.25 282	0.20 328	0.69 385	0.24 272	0.17 318	0.31 335	0.16 106	0.50 348	0.32 212	0.29 227	0.38 300	0.25 214	0.19 226	0.33 259	0.29 344	0.08 170	0.20 440	0.08 143	0.08 190	0.10 279	0.16 332

StereoVision	0.23 229	0.23 371	0.55 296	0.27 383	0.17 318	0.23 199	0.22 325	0.40 240	0.32 212	0.21 126	0.51 420	0.22 171	0.16 159	0.29 213	0.19 201	0.11 341	0.12 297	0.13 409	0.13 427	0.10 279	0.08 61

CAS	0.16 72	0.07 1	0.29 53	0.42 507	0.17 318	0.20 125	0.18 187	0.23 36	0.20 51	0.15 65	0.19 99	0.11 40	0.10 37	0.15 5	0.14 71	0.31 512	0.04 1	0.06 22	0.04 1	0.06 33	0.16 332

EGLCR-Stereo	0.19 120	0.09 15	0.34 82	0.29 425	0.17 318	0.28 279	0.16 106	0.30 119	0.23 86	0.22 144	0.11 14	0.16 103	0.09 17	0.28 192	0.15 106	0.07 61	0.25 479	0.07 67	0.07 117	0.06 33	0.37 497

HBP-ISP	0.34 409	0.35 460	0.76 411	0.23 227	0.17 318	0.33 359	0.22 325	0.56 415	0.47 397	0.42 422	0.49 414	0.33 310	0.41 444	0.73 448	0.27 323	0.18 472	0.19 426	0.24 495	0.20 486	0.16 425	0.16 332

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 399	0.25 397	0.82 431	0.22 176	0.17 318	0.46 449	0.28 425	0.53 375	0.53 442	0.43 433	0.57 451	0.44 401	0.31 385	0.50 339	0.48 439	0.10 304	0.06 48	0.08 143	0.06 56	0.11 331	0.12 247

sAnonymous2	0.21 178	0.24 382	0.79 422	0.24 272	0.17 318	0.22 180	0.20 265	0.36 188	0.29 177	0.17 88	0.19 99	0.17 117	0.16 159	0.18 31	0.15 106	0.10 304	0.07 119	0.09 223	0.08 190	0.23 485	0.18 353

CroCo_RVC	0.21 178	0.24 382	0.79 422	0.24 272	0.17 318	0.22 180	0.20 265	0.36 188	0.29 177	0.17 88	0.19 99	0.17 117	0.16 159	0.18 31	0.15 106	0.10 304	0.07 119	0.09 223	0.08 190	0.23 485	0.18 353

HCRNet	0.25 282	0.27 415	0.42 132	0.34 473	0.17 318	0.27 261	0.18 187	0.45 302	0.37 281	0.31 266	0.35 266	0.32 303	0.23 259	0.44 320	0.21 242	0.13 399	0.08 178	0.13 409	0.11 356	0.11 331	0.09 103

RAFT + AFF	0.30 375	0.33 447	0.76 411	0.25 308	0.17 318	0.30 315	0.33 457	0.55 406	0.42 339	0.28 203	0.30 207	0.31 292	0.31 385	0.64 418	0.32 366	0.09 241	0.11 279	0.11 351	0.10 323	0.12 371	0.16 332

MMNet	0.28 342	0.19 315	0.54 287	0.24 272	0.17 318	0.47 455	0.22 325	0.47 319	0.53 442	0.40 406	0.43 360	0.36 337	0.34 407	0.40 304	0.35 389	0.08 170	0.08 178	0.09 223	0.09 269	0.10 279	0.09 103

EDNetEfficientorigin	7.48 562	0.57 512	139.59 580	0.25 308	0.17 318	0.44 439	0.30 438	0.48 330	1.04 525	1.29 534	1.02 515	0.82 511	0.87 521	0.76 463	1.02 507	0.10 304	0.09 218	0.12 384	0.11 356	0.22 480	0.25 438

ac_64	0.28 342	0.16 250	0.62 355	0.25 308	0.17 318	0.36 396	0.22 325	0.48 330	0.35 250	0.36 354	0.37 292	0.51 441	0.30 368	0.62 410	0.34 382	0.11 341	0.09 218	0.10 296	0.10 323	0.09 218	0.09 103

DSFCA	0.29 362	0.18 303	0.48 184	0.21 127	0.17 318	0.39 414	0.32 452	0.49 340	0.44 362	0.44 439	0.38 300	0.40 366	0.30 368	0.53 356	0.38 401	0.12 380	0.10 250	0.10 296	0.11 356	0.11 331	0.11 198

DMCA-RVC	0.30 375	0.27 415	0.93 465	0.28 410	0.17 318	0.30 315	0.21 291	0.43 272	0.36 266	0.40 406	0.38 300	0.39 363	0.36 419	0.44 320	0.34 382	0.13 399	0.10 250	0.16 455	0.12 397	0.13 385	0.11 198

FADNet-RVC-Resample	0.31 386	0.32 443	1.16 496	0.27 383	0.17 318	0.33 359	0.21 291	0.49 340	0.40 317	0.36 354	0.38 300	0.34 318	0.27 320	0.54 362	0.27 323	0.10 304	0.10 250	0.14 431	0.13 427	0.13 385	0.18 353

STTStereo	0.30 375	0.24 382	0.83 436	0.25 308	0.17 318	0.30 315	0.24 377	0.49 340	0.39 307	0.39 397	0.41 338	0.44 401	0.28 342	0.41 307	0.30 347	0.13 399	0.13 317	0.13 409	0.16 464	0.12 371	0.12 247

CVANet_RVC	0.34 409	0.25 397	0.77 417	0.27 383	0.17 318	0.34 374	0.28 425	0.55 406	0.50 424	0.43 433	0.46 396	0.44 401	0.31 385	0.90 494	0.27 323	0.15 437	0.10 250	0.14 431	0.14 443	0.15 417	0.15 316

DLCB_ROB	0.30 375	0.20 328	0.45 149	0.28 410	0.17 318	0.37 404	0.25 391	0.50 348	0.45 373	0.46 451	0.47 404	0.51 441	0.34 407	0.56 373	0.38 401	0.10 304	0.10 250	0.11 351	0.11 356	0.10 279	0.11 198

MeshStereo	0.60 501	0.31 436	0.71 398	0.22 176	0.17 318	0.66 499	0.36 469	0.81 519	0.63 479	1.48 548	1.32 527	1.65 535	0.83 517	1.18 522	0.74 484	0.17 461	0.17 402	0.17 464	0.14 443	0.17 439	0.19 367
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
PAM	0.26 305	0.11 66	0.63 360	0.25 308	0.18 345	0.53 479	0.29 431	0.44 293	0.28 159	0.36 354	0.27 179	0.59 467	0.26 312	0.28 192	0.20 220	0.08 170	0.12 297	0.07 67	0.10 323	0.07 91	0.13 274

model_zeroshot	0.21 178	0.14 188	0.51 243	0.34 473	0.18 345	0.26 254	0.16 106	0.41 258	0.24 97	0.33 304	0.20 107	0.25 214	0.12 84	0.26 159	0.16 126	0.09 241	0.21 445	0.07 67	0.08 190	0.07 91	0.13 274

GCAP-Stereo	0.18 95	0.21 336	0.47 169	0.23 227	0.18 345	0.21 151	0.10 6	0.28 86	0.24 97	0.20 119	0.22 135	0.15 95	0.13 113	0.21 72	0.16 126	0.07 61	0.19 426	0.07 67	0.05 21	0.06 33	0.09 103

fast-acv-ft	0.33 399	0.26 407	0.88 455	0.25 308	0.18 345	0.49 467	0.27 410	0.44 293	0.50 424	0.40 406	0.55 442	0.49 434	0.36 419	0.39 302	0.41 411	0.11 341	0.11 279	0.11 351	0.12 397	0.13 385	0.11 198

CroCo-Stereo Lap2	0.16 72	0.18 303	0.39 107	0.26 347	0.18 345	0.11 2	0.19 230	0.30 119	0.22 75	0.13 27	0.16 68	0.15 95	0.11 59	0.17 22	0.15 106	0.07 61	0.07 119	0.08 143	0.06 56	0.08 147	0.07 19

RAFT+CT+SA	0.23 229	0.24 382	0.48 184	0.25 308	0.18 345	0.23 199	0.29 431	0.42 263	0.38 291	0.24 160	0.39 318	0.20 150	0.17 176	0.34 274	0.17 149	0.07 61	0.07 119	0.09 223	0.12 397	0.09 218	0.13 274

test_5	0.25 282	0.25 397	0.57 316	0.27 383	0.18 345	0.25 237	0.29 431	0.42 263	0.39 307	0.29 227	0.40 327	0.27 238	0.23 259	0.35 281	0.19 201	0.07 61	0.07 119	0.09 223	0.09 269	0.10 279	0.14 300

iRaft-Stereo_5w	0.25 282	0.24 382	0.50 226	0.23 227	0.18 345	0.19 95	0.19 230	0.39 231	0.35 250	0.28 203	0.36 281	0.34 318	0.23 259	0.66 428	0.28 331	0.07 61	0.07 119	0.08 143	0.07 117	0.09 218	0.14 300

DAS	0.28 342	0.13 144	0.49 204	0.24 272	0.18 345	0.30 315	0.24 377	0.48 330	0.48 405	0.42 422	0.45 384	0.34 318	0.31 385	0.76 463	0.24 287	0.09 241	0.07 119	0.09 223	0.07 117	0.10 279	0.11 198

SepStereo	0.27 333	0.13 144	0.49 204	0.24 272	0.18 345	0.30 315	0.24 377	0.48 330	0.48 405	0.42 422	0.45 384	0.34 318	0.31 385	0.64 418	0.24 287	0.09 241	0.07 119	0.09 223	0.07 117	0.10 279	0.11 198

AASNet	0.29 362	0.27 415	0.67 378	0.26 347	0.18 345	0.34 374	0.21 291	0.64 480	0.49 418	0.36 354	0.41 338	0.32 303	0.26 312	0.33 259	0.39 405	0.12 380	0.09 218	0.10 296	0.08 190	0.14 407	0.12 247

GMOStereo	0.20 148	0.17 281	0.45 149	0.23 227	0.18 345	0.21 151	0.27 410	0.28 86	0.28 159	0.31 266	0.32 228	0.28 251	0.17 176	0.16 10	0.13 35	0.07 61	0.23 466	0.10 296	0.08 190	0.08 147	0.07 19

error version	0.20 148	0.17 281	0.45 149	0.23 227	0.18 345	0.21 151	0.27 410	0.28 86	0.28 159	0.31 266	0.32 228	0.28 251	0.17 176	0.16 10	0.13 35	0.07 61	0.23 466	0.10 296	0.08 190	0.08 147	0.07 19

test-v	0.20 148	0.17 281	0.45 149	0.23 227	0.18 345	0.21 151	0.27 410	0.28 86	0.28 159	0.31 266	0.32 228	0.28 251	0.17 176	0.16 10	0.13 35	0.07 61	0.23 466	0.10 296	0.08 190	0.08 147	0.07 19

ADLNet2	0.31 386	0.23 371	0.77 417	0.23 227	0.18 345	0.36 396	0.24 377	0.55 406	0.54 447	0.33 304	0.38 300	0.45 407	0.31 385	0.70 439	0.36 393	0.10 304	0.08 178	0.09 223	0.09 269	0.12 371	0.11 198

HHNet	0.23 229	0.12 112	0.66 375	0.19 55	0.18 345	0.20 125	0.20 265	0.36 188	0.32 212	0.33 304	0.59 458	0.19 138	0.21 241	0.24 125	0.31 357	0.08 170	0.06 48	0.09 223	0.07 117	0.08 147	0.12 247

test-2	0.20 148	0.17 281	0.45 149	0.23 227	0.18 345	0.21 151	0.27 410	0.28 86	0.28 159	0.31 266	0.32 228	0.28 251	0.17 176	0.16 10	0.13 35	0.07 61	0.23 466	0.10 296	0.08 190	0.08 147	0.07 19

Anonymous3	0.24 257	0.19 315	0.76 411	0.27 383	0.18 345	0.41 425	0.24 377	0.45 302	0.36 266	0.23 152	0.27 179	0.20 150	0.18 204	0.28 192	0.19 201	0.12 380	0.11 279	0.10 296	0.10 323	0.11 331	0.13 274

sCroCo_RVC	0.19 120	0.15 219	0.60 345	0.27 383	0.18 345	0.23 199	0.16 106	0.28 86	0.24 97	0.14 47	0.22 135	0.17 117	0.14 128	0.22 92	0.16 126	0.11 341	0.11 279	0.09 223	0.09 269	0.09 218	0.10 162

EAI-Stereo	0.29 362	0.11 66	0.38 101	0.22 176	0.18 345	0.33 359	1.66 554	0.53 375	0.27 149	0.27 193	0.50 417	0.17 117	0.16 159	0.25 140	0.25 301	0.07 61	0.07 119	0.07 67	0.11 356	0.07 91	0.10 162

psm_up	0.30 375	0.21 336	0.58 331	0.26 347	0.18 345	0.32 352	0.27 410	0.57 424	0.45 373	0.38 379	0.41 338	0.45 407	0.40 439	0.59 388	0.32 366	0.11 341	0.12 297	0.13 409	0.12 397	0.11 331	0.11 198

FAT-Stereo	0.36 418	0.19 315	0.75 407	0.26 347	0.18 345	0.34 374	0.30 438	0.62 471	0.61 473	0.47 457	0.61 470	0.59 467	0.50 475	0.61 399	0.36 393	0.13 399	0.14 334	0.13 409	0.12 397	0.14 407	0.20 384

GANet	0.40 446	0.28 423	0.67 378	0.31 451	0.18 345	0.43 434	0.39 482	0.60 456	0.46 384	0.48 462	0.78 496	0.55 455	0.45 456	0.96 506	0.55 461	0.13 399	0.14 334	0.13 409	0.12 397	0.15 417	0.16 332

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 362	0.24 382	0.81 427	0.26 347	0.18 345	0.30 315	0.22 325	0.52 365	0.41 327	0.38 379	0.42 346	0.42 388	0.28 342	0.46 328	0.31 357	0.11 341	0.08 178	0.10 296	0.11 356	0.10 279	0.12 247
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.33 399	0.36 466	0.61 351	0.24 272	0.18 345	0.33 359	0.24 377	0.59 446	0.42 339	0.38 379	0.52 427	0.36 337	0.31 385	0.80 474	0.32 366	0.18 472	0.14 334	0.21 486	0.15 454	0.17 439	0.14 300

ETE_ROB	0.36 418	0.32 443	0.64 365	0.30 436	0.18 345	0.40 420	0.38 479	0.59 446	0.49 418	0.50 468	0.52 427	0.62 479	0.37 424	0.58 380	0.43 419	0.13 399	0.10 250	0.14 431	0.12 397	0.17 439	0.18 353

Reg-Stereo(zero)	0.18 95	0.08 3	0.39 107	0.19 55	0.19 371	0.24 221	0.18 187	0.29 105	0.29 177	0.24 160	0.21 125	0.24 202	0.18 204	0.22 92	0.21 242	0.07 61	0.11 279	0.06 22	0.07 117	0.06 33	0.11 198

ISRNet	0.28 342	0.15 219	0.54 287	0.27 383	0.19 371	0.24 221	0.15 77	0.47 319	0.45 373	0.40 406	0.49 414	0.42 388	0.27 320	0.33 259	0.30 347	0.20 484	0.12 297	0.17 464	0.16 464	0.16 425	0.21 393

IGEV-RUCA	0.21 178	0.09 15	0.26 35	0.20 95	0.19 371	0.28 279	0.23 353	0.24 53	0.22 75	0.21 126	0.23 143	0.29 264	0.48 469	0.26 159	0.19 201	0.09 241	0.08 178	0.18 472	0.14 443	0.18 454	0.19 367

PAM_32	0.26 305	0.10 36	0.63 360	0.24 272	0.19 371	0.51 470	0.26 402	0.43 272	0.30 193	0.32 291	0.28 185	0.60 473	0.28 342	0.29 213	0.20 220	0.08 170	0.14 334	0.08 143	0.10 323	0.07 91	0.15 316

rvit_105_1	0.28 342	0.24 382	0.65 370	0.27 383	0.19 371	0.31 335	0.35 463	0.46 309	0.53 442	0.31 266	0.32 228	0.32 303	0.27 320	0.36 286	0.26 312	0.16 447	0.14 334	0.15 447	0.17 475	0.11 331	0.11 198

IGEV++	0.19 120	0.13 144	0.38 101	0.30 436	0.19 371	0.15 21	0.15 77	0.32 142	0.18 30	0.13 27	0.16 68	0.12 48	0.11 59	0.24 125	0.15 106	0.07 61	0.32 513	0.07 67	0.05 21	0.07 91	0.42 508

coex-ft	3.48 556	0.81 528	48.53 578	0.24 272	0.19 371	0.53 479	0.47 502	0.49 340	2.36 549	7.18 563	1.20 522	0.96 519	2.53 553	0.75 457	2.14 547	0.13 399	0.15 365	0.14 431	0.12 397	0.22 480	0.47 516

Selective-IGEV	0.15 53	0.10 36	0.34 82	0.32 457	0.19 371	0.16 40	0.14 55	0.29 105	0.20 51	0.13 27	0.14 58	0.13 59	0.08 6	0.23 114	0.14 71	0.06 22	0.13 317	0.07 67	0.06 56	0.06 33	0.11 198

ToySt	0.28 342	0.19 315	0.68 384	0.22 176	0.19 371	0.31 335	0.31 447	0.43 272	0.43 350	0.28 203	0.38 300	0.42 388	0.32 397	0.33 259	0.32 366	0.08 170	0.14 334	0.10 296	0.12 397	0.11 331	0.24 427

SACVNet	0.32 392	0.25 397	0.59 338	0.26 347	0.19 371	0.35 389	0.25 391	0.54 388	0.41 327	0.43 433	0.45 384	0.46 415	0.34 407	0.71 444	0.30 347	0.14 423	0.10 250	0.12 384	0.12 397	0.16 425	0.20 384

TRStereo	0.22 196	0.21 336	0.62 355	0.40 500	0.19 371	0.22 180	0.16 106	0.58 437	0.30 193	0.21 126	0.21 125	0.22 171	0.13 113	0.27 171	0.14 71	0.09 241	0.09 218	0.09 223	0.11 356	0.06 33	0.19 367

pcwnet_v2	0.32 392	0.16 250	1.22 507	0.23 227	0.19 371	0.32 352	0.19 230	0.61 463	0.61 473	0.37 370	0.45 384	0.35 332	0.29 362	0.37 296	0.26 312	0.14 423	0.11 279	0.12 384	0.11 356	0.14 407	0.18 353

ADLNet	0.30 375	0.19 315	0.59 338	0.23 227	0.19 371	0.34 374	0.23 353	0.56 415	0.44 362	0.43 433	0.41 338	0.43 395	0.28 342	0.56 373	0.36 393	0.11 341	0.08 178	0.11 351	0.11 356	0.11 331	0.15 316

delet	0.29 362	0.18 303	0.58 331	0.24 272	0.19 371	0.41 425	0.30 438	0.52 365	0.51 430	0.35 341	0.42 346	0.37 343	0.31 385	0.49 335	0.36 393	0.10 304	0.09 218	0.11 351	0.12 397	0.09 218	0.09 103

psmorigin	0.52 485	0.29 427	3.10 549	0.24 272	0.19 371	0.39 414	0.24 377	0.52 365	0.45 373	0.66 500	0.68 482	0.70 505	0.52 479	0.86 486	0.49 445	0.15 437	0.17 402	0.13 409	0.14 443	0.16 425	0.23 414

aanetorigin	0.40 446	0.33 447	1.14 493	0.25 308	0.19 371	0.30 315	0.37 471	0.34 167	0.47 397	0.95 520	0.82 501	0.52 448	0.56 488	0.50 339	0.52 450	0.11 341	0.09 218	0.10 296	0.10 323	0.16 425	0.19 367

acv_ft	0.26 305	0.18 303	0.56 306	0.24 272	0.19 371	0.34 374	0.21 291	0.47 319	0.45 373	0.39 397	0.41 338	0.38 349	0.28 342	0.28 192	0.36 393	0.09 241	0.07 119	0.08 143	0.07 117	0.11 331	0.09 103

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 430	0.43 488	0.72 403	0.35 479	0.19 371	0.51 470	0.25 391	0.56 415	0.39 307	0.42 422	0.47 404	0.47 424	0.27 320	0.74 452	0.32 366	0.38 521	0.19 426	0.27 498	0.17 475	0.29 505	0.27 454

ADCL	0.50 479	0.30 433	1.15 494	0.28 410	0.19 371	0.77 509	0.64 521	0.57 424	0.73 501	0.57 490	0.73 491	0.55 455	0.60 494	0.66 428	1.53 534	0.11 341	0.10 250	0.13 409	0.13 427	0.15 417	0.16 332

RASNet	0.30 375	0.19 315	0.59 338	0.23 227	0.19 371	0.33 359	0.20 265	0.50 348	0.41 327	0.31 266	0.44 370	0.47 424	0.38 429	0.79 471	0.40 407	0.09 241	0.07 119	0.07 67	0.09 269	0.08 147	0.10 162

DRN-Test	0.35 416	0.20 328	0.75 407	0.28 410	0.19 371	0.46 449	0.29 431	0.68 497	0.54 447	0.49 463	0.47 404	0.44 401	0.35 414	0.63 413	0.44 426	0.13 399	0.09 218	0.13 409	0.12 397	0.13 385	0.13 274

XPNet_ROB	0.35 416	0.26 407	0.58 331	0.28 410	0.19 371	0.37 404	0.31 447	0.57 424	0.51 430	0.52 474	0.54 437	0.57 461	0.38 429	0.65 422	0.48 439	0.17 461	0.12 297	0.13 409	0.12 397	0.16 425	0.17 350

SCV_C0	0.19 120	0.14 188	0.40 116	0.30 436	0.20 393	0.15 21	0.16 106	0.35 176	0.26 132	0.17 88	0.16 68	0.13 59	0.09 17	0.31 240	0.14 71	0.07 61	0.22 456	0.06 22	0.06 56	0.09 218	0.25 438

SCV	0.18 95	0.15 219	0.37 99	0.26 347	0.20 393	0.16 40	0.16 106	0.35 176	0.23 86	0.14 47	0.16 68	0.13 59	0.09 17	0.31 240	0.12 9	0.08 170	0.19 426	0.07 67	0.07 117	0.09 218	0.26 450

AIO-Stereo	0.16 72	0.12 112	0.29 53	0.30 436	0.20 393	0.16 40	0.14 55	0.28 86	0.22 75	0.14 47	0.15 63	0.13 59	0.08 6	0.20 62	0.15 106	0.06 22	0.16 378	0.07 67	0.08 190	0.06 33	0.24 427

mmm	0.25 282	0.15 219	0.44 146	0.23 227	0.20 393	0.28 279	0.21 291	0.43 272	0.32 212	0.31 266	0.40 327	0.30 282	0.24 281	0.31 240	0.28 331	0.09 241	0.21 445	0.11 351	0.12 397	0.10 279	0.26 450

LL-Strereo2	0.21 178	0.25 397	0.53 275	0.32 457	0.20 393	0.25 237	0.14 55	0.32 142	0.25 121	0.25 172	0.20 107	0.24 202	0.12 84	0.28 192	0.18 175	0.07 61	0.07 119	0.12 384	0.09 269	0.09 218	0.16 332

anonymousdsp	0.20 148	0.13 144	0.49 204	0.28 410	0.20 393	0.21 151	0.17 135	0.29 105	0.24 97	0.22 144	0.13 30	0.12 48	0.12 84	0.32 249	0.13 35	0.07 61	0.26 486	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.48 519

IGEV-Stereo	0.20 148	0.13 144	0.49 204	0.28 410	0.20 393	0.21 151	0.17 135	0.29 105	0.24 97	0.22 144	0.13 30	0.12 48	0.12 84	0.32 249	0.13 35	0.07 61	0.26 486	0.08 143	0.07 117	0.08 147	0.48 519
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UNet	0.28 342	0.16 250	0.70 391	0.24 272	0.20 393	0.44 439	0.21 291	0.52 365	0.42 339	0.36 354	0.40 327	0.43 395	0.33 405	0.41 307	0.32 366	0.09 241	0.07 119	0.10 296	0.09 269	0.10 279	0.09 103

UPFNet	0.27 333	0.15 219	0.47 169	0.25 308	0.20 393	0.37 404	0.27 410	0.50 348	0.40 317	0.36 354	0.38 300	0.37 343	0.29 362	0.40 304	0.34 382	0.10 304	0.10 250	0.10 296	0.10 323	0.10 279	0.08 61

FADNet-RVC	0.34 409	0.43 488	0.97 472	0.25 308	0.20 393	0.33 359	0.20 265	0.51 358	0.42 339	0.34 323	0.40 327	0.41 375	0.29 362	0.65 422	0.36 393	0.14 423	0.14 334	0.14 431	0.15 454	0.19 463	0.20 384

RTSC	0.43 459	0.37 469	0.95 469	0.30 436	0.20 393	0.50 469	0.23 353	0.65 486	0.86 512	0.56 487	0.54 437	0.51 441	0.36 419	0.71 444	0.92 496	0.13 399	0.14 334	0.11 351	0.13 427	0.18 454	0.19 367

GANetREF_RVC	0.45 464	0.52 502	0.87 449	0.39 495	0.20 393	0.51 470	0.50 508	0.68 497	0.67 486	0.47 457	0.46 396	0.50 438	0.43 451	0.91 496	0.40 407	0.28 507	0.21 445	0.32 511	0.19 482	0.28 503	0.23 414
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NaN_ROB	0.44 461	0.38 475	0.94 468	0.30 436	0.20 393	0.52 476	0.49 506	0.61 463	0.60 471	0.56 487	0.47 404	0.49 434	0.42 448	1.24 525	0.76 486	0.12 380	0.18 414	0.12 384	0.13 427	0.12 371	0.18 353

FBW_ROB	0.46 471	0.34 456	0.71 398	0.32 457	0.20 393	0.51 470	0.32 452	0.73 509	0.63 479	0.60 492	0.57 451	0.65 490	0.44 454	1.42 536	0.62 472	0.14 423	0.17 402	0.22 491	0.16 464	0.17 439	0.23 414

PWC_ROB	0.41 451	0.38 475	0.92 461	0.26 347	0.20 393	0.39 414	0.19 230	0.61 463	0.69 492	0.58 491	0.84 503	0.52 448	0.44 454	0.74 452	0.62 472	0.13 399	0.09 218	0.14 431	0.10 323	0.17 439	0.18 353

MIM_Stereo	0.20 148	0.17 281	0.55 296	0.20 95	0.21 408	0.17 57	0.14 55	0.37 202	0.27 149	0.28 203	0.35 266	0.23 185	0.13 113	0.28 192	0.16 126	0.06 22	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.08 147	0.15 316

RAFT-Test	0.19 120	0.11 66	0.41 123	0.26 347	0.21 408	0.26 254	0.17 135	0.37 202	0.26 132	0.24 160	0.29 193	0.32 303	0.14 128	0.22 92	0.15 106	0.07 61	0.08 178	0.07 67	0.07 117	0.06 33	0.07 19

Wz-Net-TNSev	0.55 490	0.72 522	1.90 535	0.26 347	0.21 408	0.64 497	0.45 496	0.66 490	0.71 496	0.52 474	0.55 442	0.71 506	0.63 504	1.04 513	0.94 499	0.16 447	0.15 365	0.13 409	0.15 454	0.21 476	0.24 427

Wz-Net-SNSev	0.45 464	0.53 504	1.42 518	0.31 451	0.21 408	0.44 439	0.45 496	0.64 480	0.68 490	0.46 451	0.66 478	0.62 479	0.40 439	0.78 467	0.65 476	0.12 380	0.11 279	0.12 384	0.13 427	0.17 439	0.19 367

Wz-Net-LNSev	0.36 418	0.35 460	1.06 482	0.26 347	0.21 408	0.47 455	0.33 457	0.56 415	0.58 462	0.45 446	0.54 437	0.50 438	0.37 424	0.40 304	0.42 415	0.12 380	0.11 279	0.10 296	0.09 269	0.14 407	0.15 316

Wz-Net-MNSev	0.39 435	0.35 460	0.99 476	0.26 347	0.21 408	0.59 490	0.39 482	0.58 437	0.61 473	0.49 463	0.56 447	0.53 452	0.37 424	0.61 399	0.47 437	0.11 341	0.09 218	0.11 351	0.11 356	0.15 417	0.15 316

Syn2CoEx	0.39 435	0.39 479	1.08 487	0.35 479	0.21 408	0.41 425	0.29 431	0.63 475	0.51 430	0.43 433	0.56 447	0.45 407	0.45 456	0.69 436	0.39 405	0.17 461	0.14 334	0.16 455	0.12 397	0.13 385	0.16 332

HGLStereo	0.29 362	0.19 315	0.60 345	0.24 272	0.21 408	0.33 359	0.23 353	0.52 365	0.44 362	0.36 354	0.49 414	0.41 375	0.35 414	0.46 328	0.34 382	0.11 341	0.11 279	0.09 223	0.09 269	0.11 331	0.12 247

ADCRef	0.41 451	0.33 447	1.05 480	0.26 347	0.21 408	0.49 467	0.27 410	0.54 388	0.51 430	0.51 471	0.59 458	0.35 332	0.47 465	0.54 362	1.35 528	0.09 241	0.08 178	0.12 384	0.12 397	0.12 371	0.13 274

DPSNet	0.51 482	0.26 407	1.16 496	0.28 410	0.21 408	0.76 506	0.56 516	0.89 529	0.82 508	0.49 463	0.51 420	0.64 488	0.81 516	0.89 491	0.85 494	0.17 461	0.16 378	0.13 409	0.13 427	0.26 495	0.27 454

StereoDRNet	0.34 409	0.28 423	0.70 391	0.28 410	0.21 408	0.43 434	0.30 438	0.63 475	0.51 430	0.47 457	0.40 327	0.48 428	0.31 385	0.58 380	0.44 426	0.12 380	0.10 250	0.12 384	0.11 356	0.13 385	0.13 274

MDST_ROB	0.51 482	0.16 250	0.97 472	0.31 451	0.21 408	1.35 540	0.34 461	0.80 517	0.59 469	1.09 529	0.74 492	0.49 434	0.37 424	1.31 531	0.60 468	0.14 423	0.12 297	0.16 455	0.13 427	0.13 385	0.18 353

LALA_ROB	0.38 430	0.31 436	0.65 370	0.30 436	0.21 408	0.46 449	0.39 482	0.63 475	0.54 447	0.53 480	0.52 427	0.69 502	0.36 419	0.52 353	0.48 439	0.18 472	0.11 279	0.16 455	0.14 443	0.17 439	0.16 332

PWCDC_ROB	0.41 451	0.41 484	0.77 417	0.34 473	0.21 408	0.43 434	0.20 265	0.60 456	0.90 516	0.44 439	1.24 525	0.36 337	0.38 429	0.56 373	0.48 439	0.18 472	0.11 279	0.11 351	0.10 323	0.20 470	0.16 332

PSMNet_ROB	0.36 418	0.31 436	0.71 398	0.31 451	0.21 408	0.44 439	0.44 495	0.61 463	0.49 418	0.39 397	0.45 384	0.49 434	0.32 397	0.66 428	0.53 454	0.14 423	0.10 250	0.15 447	0.14 443	0.13 385	0.13 274

GIP-stereo	0.16 72	0.12 112	0.25 29	0.24 272	0.22 423	0.15 21	0.14 55	0.32 142	0.21 67	0.11 9	0.16 68	0.13 59	0.09 17	0.20 62	0.13 35	0.07 61	0.13 317	0.06 22	0.05 21	0.06 33	0.32 478

rvit_stereo_0075_2	0.25 282	0.18 303	0.65 370	0.27 383	0.22 423	0.22 180	0.15 77	0.41 258	0.36 266	0.27 193	0.37 292	0.29 264	0.21 241	0.29 213	0.20 220	0.17 461	0.12 297	0.19 479	0.12 397	0.14 407	0.14 300

APVNet	0.38 430	0.26 407	0.87 449	0.26 347	0.22 423	0.52 476	0.35 463	0.64 480	0.46 384	0.40 406	0.52 427	0.48 428	0.39 436	0.84 483	0.48 439	0.13 399	0.14 334	0.15 447	0.16 464	0.16 425	0.16 332

FADNet	0.34 409	0.43 488	0.88 455	0.24 272	0.22 423	0.37 404	0.19 230	0.56 415	0.49 418	0.32 291	0.36 281	0.43 395	0.32 397	0.65 422	0.30 347	0.17 461	0.16 378	0.14 431	0.16 464	0.25 491	0.21 393

S-Stereo	0.39 435	0.20 328	1.04 479	0.28 410	0.22 423	0.39 414	0.31 447	0.58 437	0.69 492	0.40 406	0.59 458	0.48 428	0.41 444	0.75 457	0.42 415	0.12 380	0.15 365	0.13 409	0.13 427	0.16 425	0.25 438

stereogan	0.39 435	0.20 328	0.78 421	0.28 410	0.22 423	0.65 498	0.26 402	0.62 471	0.65 482	0.45 446	0.60 462	0.67 498	0.45 456	0.69 436	0.37 399	0.14 423	0.14 334	0.14 431	0.12 397	0.20 470	0.19 367

edge stereo	0.40 446	0.22 355	0.87 449	0.27 383	0.22 423	0.38 410	0.26 402	0.59 446	0.56 458	0.53 480	0.60 462	0.71 506	0.50 475	0.78 467	0.43 419	0.16 447	0.15 365	0.19 479	0.14 443	0.17 439	0.19 367

ADCMid	0.53 487	0.45 492	1.46 519	0.27 383	0.22 423	0.51 470	0.38 479	0.61 463	0.58 462	0.75 507	0.67 480	0.62 479	0.66 507	0.66 428	1.75 539	0.13 399	0.12 297	0.17 464	0.17 475	0.20 470	0.21 393

ADCP+	0.48 477	0.36 466	1.47 520	0.26 347	0.22 423	0.57 486	0.40 486	0.56 415	0.54 447	0.46 451	0.52 427	0.46 415	0.53 484	0.59 388	1.93 543	0.10 304	0.08 178	0.11 351	0.11 356	0.14 407	0.15 316

DANet	0.37 425	0.25 397	0.67 378	0.37 484	0.22 423	0.42 430	0.25 391	0.50 348	0.44 362	0.52 474	0.50 417	0.59 467	0.42 448	0.78 467	0.53 454	0.13 399	0.12 297	0.14 431	0.12 397	0.17 439	0.21 393
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
WCMA_ROB	0.55 490	0.27 415	0.76 411	0.26 347	0.22 423	0.62 493	0.36 469	0.57 424	0.58 462	0.97 522	1.40 530	1.28 528	0.94 525	0.80 474	0.80 490	0.20 484	0.17 402	0.16 455	0.16 464	0.19 463	0.29 466

YMNet	0.33 399	0.26 407	0.64 365	0.28 410	0.23 434	0.48 461	0.27 410	0.54 388	0.47 397	0.49 463	0.56 447	0.51 441	0.30 368	0.41 307	0.44 426	0.13 399	0.16 378	0.13 409	0.12 397	0.14 407	0.14 300

YMNet_1	0.33 399	0.26 407	0.64 365	0.28 410	0.23 434	0.48 461	0.27 410	0.54 388	0.47 397	0.49 463	0.56 447	0.51 441	0.30 368	0.41 307	0.44 426	0.13 399	0.16 378	0.13 409	0.12 397	0.14 407	0.14 300

FACV-RUCA	0.22 196	0.15 219	0.38 101	0.24 272	0.23 434	0.26 254	0.19 230	0.41 258	0.35 250	0.26 182	0.32 228	0.22 171	0.25 294	0.24 125	0.19 201	0.10 304	0.07 119	0.15 447	0.08 190	0.16 425	0.14 300

IGEV_Zeroshot_test	0.23 229	0.11 66	0.82 431	0.21 127	0.23 434	0.20 125	0.19 230	0.38 213	0.23 86	0.34 323	0.22 135	0.29 264	0.14 128	0.24 125	0.20 220	0.07 61	0.09 218	0.08 143	0.08 190	0.08 147	0.35 488

CES	0.14 38	0.08 3	0.24 21	0.17 8	0.23 434	0.18 80	0.15 77	0.24 53	0.20 51	0.14 47	0.18 89	0.14 81	0.10 37	0.19 45	0.12 9	0.07 61	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.08 147	0.20 384

GASNet	0.39 435	0.58 514	1.27 509	0.35 479	0.23 434	0.35 389	0.23 353	0.63 475	0.56 458	0.41 418	0.38 300	0.45 407	0.30 368	0.81 477	0.42 415	0.16 447	0.11 279	0.14 431	0.14 443	0.23 485	0.12 247

test-1	0.20 148	0.12 112	0.49 204	0.23 227	0.23 434	0.22 180	0.23 353	0.36 188	0.29 177	0.21 126	0.25 158	0.24 202	0.14 128	0.18 31	0.22 259	0.07 61	0.14 334	0.08 143	0.07 117	0.06 33	0.14 300

RALCasStereoNet	0.22 196	0.22 355	0.48 184	0.23 227	0.23 434	0.22 180	0.18 187	0.32 142	0.27 149	0.22 144	0.30 207	0.22 171	0.15 142	0.29 213	0.20 220	0.08 170	0.22 456	0.07 67	0.06 56	0.10 279	0.25 438

MFN_U_SF_RVC	0.58 498	0.58 514	1.31 512	0.39 495	0.23 434	0.72 503	0.30 438	0.83 522	0.68 490	0.74 506	0.74 492	0.86 512	0.60 494	0.84 483	0.83 492	0.29 508	0.27 490	0.32 511	0.37 523	0.31 507	0.33 482

ADCPNet	0.51 482	0.36 466	1.82 534	0.27 383	0.23 434	0.71 502	0.39 482	0.56 415	0.54 447	0.52 474	0.60 462	0.66 494	0.57 490	0.64 418	1.23 518	0.15 437	0.18 414	0.14 431	0.23 500	0.19 463	0.22 406

CC-Net-ROB	0.46 471	0.55 506	0.86 447	0.38 493	0.23 434	0.51 470	0.30 438	0.69 503	0.51 430	0.46 451	0.51 420	0.48 428	0.38 429	0.96 506	0.40 407	0.36 518	0.23 466	0.56 527	0.25 505	0.34 513	0.22 406

NVstereo2D	0.32 392	0.18 303	0.63 360	0.24 272	0.23 434	0.43 434	0.28 425	0.60 456	0.58 462	0.28 203	0.39 318	0.42 388	0.30 368	0.71 444	0.30 347	0.13 399	0.09 218	0.13 409	0.10 323	0.20 470	0.18 353

NCCL2	0.37 425	0.33 447	0.59 338	0.37 484	0.23 434	0.42 430	0.41 490	0.56 415	0.44 362	0.47 457	0.47 404	0.61 476	0.39 436	0.58 380	0.41 411	0.16 447	0.13 317	0.21 486	0.22 496	0.16 425	0.18 353

CSAN	0.55 490	0.47 494	1.19 504	0.37 484	0.23 434	0.57 486	0.61 519	0.65 486	0.72 498	0.65 498	0.78 496	0.66 494	0.65 506	1.41 535	0.77 487	0.21 486	0.17 402	0.20 484	0.21 488	0.18 454	0.21 393

HART	0.20 148	0.14 188	0.42 132	0.26 347	0.24 448	0.17 57	0.16 106	0.32 142	0.25 121	0.15 65	0.26 166	0.17 117	0.09 17	0.24 125	0.14 71	0.06 22	0.36 519	0.07 67	0.05 21	0.08 147	0.27 454

AIO-test1	0.21 178	0.22 355	0.56 306	0.31 451	0.24 448	0.21 151	0.16 106	0.42 263	0.37 281	0.17 88	0.26 166	0.18 128	0.12 84	0.29 213	0.15 106	0.08 170	0.07 119	0.10 296	0.11 356	0.07 91	0.10 162

MoCha-V2	0.18 95	0.12 112	0.40 116	0.30 436	0.24 448	0.16 40	0.15 77	0.28 86	0.19 41	0.16 76	0.16 68	0.13 59	0.13 113	0.30 228	0.13 35	0.06 22	0.28 495	0.06 22	0.06 56	0.06 33	0.25 438

LL-Strereo	0.32 392	0.33 447	0.77 417	0.26 347	0.24 448	0.22 180	0.23 353	0.58 437	0.44 362	0.35 341	0.32 228	0.41 375	0.40 439	0.93 503	0.25 301	0.08 170	0.13 317	0.11 351	0.09 269	0.09 218	0.22 406

anonymousdsp2	0.23 229	0.11 66	0.42 132	0.26 347	0.24 448	0.25 237	0.17 135	0.43 272	0.37 281	0.30 250	0.23 143	0.24 202	0.15 142	0.32 249	0.17 149	0.07 61	0.28 495	0.07 67	0.05 21	0.08 147	0.44 512

WZ-Net	0.56 494	0.49 500	2.14 539	0.30 436	0.24 448	0.58 488	0.48 503	0.65 486	0.80 506	0.51 471	0.72 488	0.68 500	0.60 494	1.06 515	1.01 504	0.13 399	0.10 250	0.11 351	0.12 397	0.19 463	0.23 414

iRaft-Stereo_20w	0.29 362	0.11 66	0.86 447	0.33 468	0.24 448	0.32 352	0.26 402	0.60 456	0.26 132	0.41 418	0.21 125	0.28 251	0.19 226	0.32 249	0.24 287	0.07 61	0.31 511	0.07 67	0.09 269	0.08 147	0.47 516

rafts_anoy	0.21 178	0.22 355	0.49 204	0.25 308	0.24 448	0.19 95	0.17 135	0.34 167	0.32 212	0.24 160	0.25 158	0.20 150	0.16 159	0.25 140	0.21 242	0.08 170	0.19 426	0.11 351	0.12 397	0.09 218	0.09 103

raftrobust	0.19 120	0.19 315	0.42 132	0.23 227	0.24 448	0.19 95	0.13 36	0.33 160	0.28 159	0.26 182	0.20 107	0.19 138	0.17 176	0.23 114	0.17 149	0.08 170	0.10 250	0.07 67	0.06 56	0.07 91	0.09 103

GwcNet	0.37 425	0.29 427	1.12 490	0.25 308	0.24 448	0.48 461	0.27 410	0.58 437	0.60 471	0.39 397	0.54 437	0.51 441	0.34 407	0.60 393	0.46 434	0.13 399	0.12 297	0.12 384	0.11 356	0.13 385	0.15 316

AF-Net	0.40 446	0.31 436	0.74 404	0.33 468	0.24 448	0.43 434	0.30 438	0.64 480	0.67 486	0.44 439	0.69 485	0.65 490	0.52 479	0.59 388	0.48 439	0.16 447	0.12 297	0.19 479	0.14 443	0.16 425	0.14 300

RP	0.38 430	0.26 407	0.67 378	0.31 451	0.24 448	0.37 404	0.29 431	0.53 375	0.61 473	0.42 422	0.65 476	0.62 479	0.51 477	0.63 413	0.43 419	0.17 461	0.15 365	0.17 464	0.15 454	0.17 439	0.19 367

Nwc_Net	0.39 435	0.29 427	0.84 440	0.32 457	0.24 448	0.45 447	0.30 438	0.67 492	0.51 430	0.39 397	0.70 486	0.59 467	0.48 469	0.61 399	0.45 433	0.16 447	0.12 297	0.19 479	0.21 488	0.14 407	0.15 316

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 305	0.15 219	0.96 470	0.21 127	0.25 461	0.30 315	0.21 291	0.54 388	0.28 159	0.25 172	0.29 193	0.46 415	0.23 259	0.28 192	0.20 220	0.08 170	0.10 250	0.08 143	0.12 397	0.11 331	0.17 350

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 487	0.60 517	0.98 474	0.40 500	0.25 461	0.87 517	0.57 517	0.60 456	0.64 481	0.60 492	0.67 480	0.63 483	0.42 448	1.13 518	0.50 446	0.23 490	0.28 495	0.27 498	0.35 519	0.25 491	0.33 482

ADCS	0.62 504	0.56 508	1.54 525	0.30 436	0.25 461	0.56 484	0.46 499	0.71 505	0.86 512	0.77 511	0.72 488	0.68 500	0.62 502	0.82 478	2.33 549	0.17 461	0.16 378	0.16 455	0.17 475	0.23 485	0.27 454

MSMD_ROB	0.63 507	0.34 456	0.70 391	0.30 436	0.25 461	0.88 518	0.35 463	0.58 437	0.67 486	1.13 530	1.52 534	1.75 538	1.05 530	0.90 494	0.60 468	0.24 492	0.22 456	0.27 498	0.27 512	0.25 491	0.27 454

testlalala2	0.19 120	0.11 66	0.49 204	0.37 484	0.26 465	0.24 221	0.14 55	0.37 202	0.26 132	0.25 172	0.27 179	0.21 164	0.12 84	0.17 22	0.17 149	0.07 61	0.07 119	0.07 67	0.07 117	0.07 91	0.08 61

DCRE	0.24 257	0.15 219	0.45 149	0.26 347	0.26 465	0.23 199	0.21 291	0.37 202	0.29 177	0.23 152	0.81 500	0.23 185	0.16 159	0.24 125	0.18 175	0.07 61	0.14 334	0.07 67	0.08 190	0.07 91	0.25 438

riskmin	0.24 257	0.10 36	0.43 138	0.32 457	0.26 465	0.33 359	0.19 230	0.44 293	0.30 193	0.24 160	0.27 179	0.37 343	0.25 294	0.30 228	0.22 259	0.09 241	0.18 414	0.09 223	0.13 427	0.10 279	0.27 454

EDNetEfficient	0.64 509	0.39 479	2.52 542	0.26 347	0.26 465	0.39 414	0.49 506	0.42 263	1.06 527	1.38 537	0.86 505	0.61 476	0.97 526	0.66 428	1.62 538	0.11 341	0.10 250	0.10 296	0.12 397	0.20 470	0.19 367

pmcnn	0.54 489	0.24 382	1.06 482	0.25 308	0.26 465	0.40 420	0.31 447	0.55 406	0.55 454	0.56 487	1.22 524	2.53 549	0.39 436	0.84 483	1.08 513	0.09 241	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.10 279	0.14 300

AnyNet_C01	0.68 512	0.69 521	2.64 544	0.33 468	0.27 470	0.93 520	0.64 521	0.66 490	0.65 482	0.70 504	0.97 513	0.75 508	0.63 504	1.01 510	1.52 533	0.17 461	0.16 378	0.17 464	0.17 475	0.24 489	0.28 461

FC-DCNN v2	0.75 518	0.33 447	0.82 431	0.33 468	0.28 471	0.85 516	0.40 486	0.88 527	0.86 512	1.46 542	1.65 539	2.08 542	1.40 541	1.14 520	0.95 500	0.24 492	0.22 456	0.27 498	0.26 509	0.26 495	0.32 478

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 513	0.73 524	1.26 508	0.47 515	0.28 471	1.42 542	0.60 518	0.82 520	0.94 522	0.85 515	0.86 505	0.88 514	0.70 509	1.32 532	0.75 485	0.37 519	0.30 507	0.34 515	0.36 521	0.44 517	0.42 508

RGC	0.41 451	0.35 460	0.76 411	0.35 479	0.28 471	0.41 425	0.29 431	0.60 456	0.55 454	0.47 457	0.64 474	0.63 483	0.47 465	0.74 452	0.46 434	0.16 447	0.15 365	0.21 486	0.21 488	0.19 463	0.21 393

G-Net	0.47 474	0.26 407	1.02 478	0.34 473	0.28 471	0.89 519	0.35 463	0.47 319	0.46 384	0.68 502	1.20 522	0.64 488	0.59 493	0.61 399	0.60 468	0.16 447	0.14 334	0.17 464	0.13 427	0.22 480	0.21 393

SHD	0.45 464	0.34 456	0.89 457	0.37 484	0.28 471	0.46 449	0.23 353	0.72 508	0.96 523	0.65 498	0.61 470	0.61 476	0.48 469	0.64 418	0.69 481	0.16 447	0.16 378	0.16 455	0.16 464	0.21 476	0.25 438

XQC	0.47 474	0.45 492	1.07 484	0.40 500	0.28 471	0.58 488	0.38 479	0.67 492	0.76 503	0.53 480	0.47 404	0.59 467	0.47 465	0.74 452	0.80 490	0.18 472	0.14 334	0.18 472	0.16 464	0.26 495	0.24 427

AnyNet_C32	0.55 490	0.51 501	1.34 513	0.29 425	0.28 471	0.61 492	0.62 520	0.57 424	0.62 477	0.63 495	0.68 482	0.54 454	0.55 486	0.82 478	1.81 540	0.15 437	0.15 365	0.15 447	0.18 480	0.21 476	0.25 438

RYNet	0.38 430	0.23 371	0.65 370	0.26 347	0.28 471	0.62 493	0.33 457	0.61 463	0.62 477	0.42 422	0.39 318	0.58 466	0.40 439	0.89 491	0.57 464	0.11 341	0.09 218	0.12 384	0.11 356	0.19 463	0.22 406

PA-Net	0.40 446	0.35 460	1.05 480	0.32 457	0.28 471	0.39 414	0.43 493	0.53 375	0.56 458	0.35 341	0.43 360	0.41 375	0.36 419	0.83 482	0.61 471	0.12 380	0.23 466	0.16 455	0.23 500	0.13 385	0.20 384
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN	0.73 514	0.33 447	0.84 440	0.33 468	0.28 471	0.82 515	0.40 486	0.82 520	0.83 509	1.43 540	1.60 538	1.97 540	1.38 539	1.10 517	0.93 497	0.24 492	0.22 456	0.27 498	0.26 509	0.26 495	0.32 478

AIO_rvc	0.20 148	0.16 250	0.49 204	0.41 504	0.29 481	0.15 21	0.17 135	0.21 22	0.19 41	0.17 88	0.14 58	0.13 59	0.08 6	0.35 281	0.13 35	0.07 61	0.19 426	0.06 22	0.05 21	0.06 33	0.41 505

NCC-stereo	0.42 455	0.31 436	0.87 449	0.32 457	0.29 481	0.47 455	0.37 471	0.68 497	0.53 442	0.42 422	0.58 454	0.57 461	0.52 479	0.75 457	0.54 458	0.18 472	0.14 334	0.18 472	0.25 505	0.17 439	0.18 353

Abc-Net	0.42 455	0.31 436	0.87 449	0.32 457	0.29 481	0.47 455	0.37 471	0.68 497	0.53 442	0.42 422	0.58 454	0.57 461	0.52 479	0.75 457	0.54 458	0.18 472	0.14 334	0.18 472	0.25 505	0.17 439	0.18 353
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TCMNet	0.34 409	0.28 423	0.81 427	0.29 425	0.30 484	0.40 420	0.28 425	0.53 375	0.49 418	0.38 379	0.46 396	0.40 366	0.30 368	0.61 399	0.42 415	0.14 423	0.13 317	0.15 447	0.14 443	0.18 454	0.19 367

FoundationStereo	0.13 16	0.08 3	0.18 2	0.29 425	0.30 484	0.12 6	0.13 36	0.12 1	0.18 30	0.09 1	0.08 6	0.10 26	0.08 6	0.14 2	0.11 1	0.07 61	0.31 511	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.06 6

anonymousa	0.26 305	0.13 144	0.56 306	0.29 425	0.30 484	0.31 335	0.20 265	0.38 213	0.36 266	0.33 304	0.51 420	0.41 375	0.27 320	0.25 140	0.24 287	0.08 170	0.18 414	0.09 223	0.18 480	0.08 147	0.17 350

FCDSN-DC	0.67 510	0.38 475	0.83 436	0.37 484	0.30 484	0.66 499	0.37 471	0.69 503	0.70 494	1.15 532	1.53 535	1.70 537	1.38 539	1.00 509	0.83 492	0.24 492	0.22 456	0.27 498	0.26 509	0.27 500	0.32 478
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTS	0.81 524	0.56 508	4.76 552	0.37 484	0.30 484	1.11 528	0.52 511	0.67 492	1.07 528	0.76 509	0.91 509	0.60 473	0.61 498	1.64 539	1.24 519	0.15 437	0.13 317	0.15 447	0.15 454	0.22 480	0.24 427

RTSA	0.81 524	0.56 508	4.76 552	0.37 484	0.30 484	1.11 528	0.52 511	0.67 492	1.07 528	0.76 509	0.91 509	0.60 473	0.61 498	1.64 539	1.24 519	0.15 437	0.13 317	0.15 447	0.15 454	0.22 480	0.24 427

DeepPrunerF	0.46 471	0.37 469	1.50 522	0.34 473	0.30 484	0.36 396	0.37 471	0.64 480	1.15 536	0.41 418	0.45 384	0.40 366	0.41 444	0.82 478	0.53 454	0.18 472	0.14 334	0.23 493	0.21 488	0.17 439	0.18 353

StereoAnything_RVC	0.22 196	0.47 494	0.67 378	0.30 436	0.31 491	0.11 2	0.11 14	0.18 7	0.15 12	0.09 1	0.11 14	0.09 15	0.09 17	0.27 171	0.12 9	0.09 241	0.39 521	0.06 22	0.04 1	0.24 489	0.49 521

HUF	0.26 305	0.15 219	0.79 422	0.39 495	0.31 491	0.16 40	0.17 135	0.36 188	0.25 121	0.19 109	0.14 58	0.23 185	0.11 59	0.32 249	0.14 71	0.08 170	0.60 543	0.06 22	0.05 21	0.07 91	0.56 527

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 342	0.17 281	0.96 470	0.29 425	0.31 491	0.29 302	0.21 291	0.53 375	0.28 159	0.27 193	0.55 442	0.41 375	0.18 204	0.30 228	0.22 259	0.08 170	0.10 250	0.08 143	0.13 427	0.12 371	0.20 384

dual_stereo	0.18 95	0.08 3	0.26 35	0.21 127	0.32 494	0.11 2	0.13 36	0.27 80	0.20 51	0.11 9	0.09 10	0.10 26	0.08 6	0.20 62	0.14 71	0.07 61	0.45 529	0.06 22	0.05 21	0.05 3	0.65 536

GREAT-IGEV	0.19 120	0.11 66	0.39 107	0.22 176	0.33 495	0.14 12	0.15 77	0.18 7	0.22 75	0.14 47	0.16 68	0.09 15	0.09 17	0.23 114	0.14 71	0.06 22	0.50 531	0.06 22	0.06 56	0.07 91	0.53 526

ccnet	0.43 459	0.34 456	0.62 355	0.28 410	0.33 495	0.60 491	0.34 461	0.68 497	0.47 397	0.54 483	0.66 478	0.56 459	0.46 463	0.73 448	0.66 478	0.26 501	0.19 426	0.24 495	0.22 496	0.27 500	0.25 438

AEACV	0.20 148	0.09 15	0.32 75	0.39 495	0.34 497	0.21 151	0.16 106	0.30 119	0.18 30	0.17 88	0.17 79	0.13 59	0.16 159	0.27 171	0.13 35	0.07 61	0.29 506	0.07 67	0.09 269	0.07 91	0.37 497

Anonymous_2	0.44 461	0.23 371	0.57 316	0.34 473	0.34 497	0.53 479	0.28 425	0.49 340	0.39 307	0.36 354	0.34 258	0.48 428	0.38 429	0.43 316	0.33 375	0.26 501	0.41 524	0.44 521	1.45 556	0.33 512	0.37 497

SGM-ForestM	1.59 544	0.56 508	1.52 524	0.41 504	0.34 497	2.77 553	1.67 555	1.69 548	1.73 544	2.48 554	2.27 551	6.02 561	2.90 555	3.08 554	2.83 553	0.25 499	0.30 507	0.19 479	0.20 486	0.18 454	0.45 515

UDG	0.42 455	0.54 505	0.67 378	0.41 504	0.35 500	0.47 455	0.27 410	0.57 424	0.48 405	0.40 406	0.46 396	0.59 467	0.45 456	0.47 332	0.46 434	0.26 501	0.19 426	0.49 523	0.22 496	0.37 514	0.30 469

raft+_RVC	0.21 178	0.21 336	0.46 163	0.22 176	0.35 500	0.21 151	0.16 106	0.39 231	0.35 250	0.22 144	0.28 185	0.20 150	0.15 142	0.25 140	0.20 220	0.08 170	0.16 378	0.08 143	0.07 117	0.07 91	0.12 247

PASM	0.49 478	0.41 484	1.15 494	0.37 484	0.35 500	0.42 430	0.42 491	0.54 388	0.65 482	0.54 483	0.54 437	0.63 483	0.48 469	0.94 505	0.51 449	0.27 505	0.30 507	0.30 507	0.33 517	0.29 505	0.29 466

ELAS_RVC	0.80 522	0.40 482	1.10 489	0.40 500	0.35 500	0.93 520	1.10 547	0.87 526	1.12 534	1.40 538	1.39 528	1.27 527	1.55 547	1.13 518	1.13 514	0.29 508	0.27 490	0.30 507	0.28 513	0.31 507	0.36 489
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 522	0.40 482	0.91 460	0.39 495	0.35 500	1.52 544	0.81 534	0.97 531	0.98 524	1.47 547	1.58 537	1.19 525	1.33 538	1.01 510	1.21 517	0.29 508	0.27 490	0.30 507	0.29 515	0.32 510	0.36 489
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	0.47 474	0.29 427	0.92 461	0.24 272	0.37 505	1.27 536	0.17 135	0.54 388	0.58 462	0.44 439	0.85 504	0.55 455	0.28 342	1.19 523	0.52 450	0.23 490	0.24 476	0.17 464	0.13 427	0.19 463	0.26 450

FINET	0.58 498	0.48 498	1.35 514	0.38 493	0.37 505	0.96 524	1.13 548	0.84 524	1.05 526	0.50 468	0.70 486	0.45 407	0.61 498	0.63 413	0.62 472	0.26 501	0.28 495	0.14 431	0.13 427	0.20 470	0.44 512

PDISCO_ROB	0.45 464	0.37 469	0.89 457	0.44 509	0.37 505	0.70 501	0.35 463	0.75 512	0.78 504	0.45 446	0.53 434	0.65 490	0.40 439	0.68 435	0.52 450	0.22 489	0.12 297	0.21 486	0.19 482	0.26 495	0.22 406

AIO_test	0.20 148	0.12 112	0.46 163	0.45 511	0.38 508	0.15 21	0.17 135	0.28 86	0.20 51	0.19 109	0.13 30	0.14 81	0.09 17	0.39 302	0.13 35	0.07 61	0.21 445	0.06 22	0.06 56	0.06 33	0.34 485

XX-Stereo	0.25 282	0.11 66	1.09 488	0.35 479	0.38 508	0.23 199	0.13 36	0.43 272	0.19 41	0.20 119	0.40 327	0.31 292	0.10 37	0.33 259	0.13 35	0.08 170	0.11 279	0.08 143	0.09 269	0.07 91	0.10 162

SQANet	0.44 461	0.57 512	0.89 457	0.49 517	0.39 510	0.47 455	0.23 353	0.53 375	0.44 362	0.41 418	0.48 413	0.47 424	0.34 407	0.58 380	0.43 419	0.38 521	0.15 365	0.40 519	0.21 488	0.50 519	0.34 485

DDUNet	0.45 464	0.60 517	0.71 398	0.45 511	0.39 510	0.46 449	0.32 452	0.53 375	0.44 362	0.46 451	0.53 434	0.57 461	0.38 429	0.51 345	0.43 419	0.34 515	0.21 445	0.56 527	0.25 505	0.41 516	0.36 489

PVD	0.62 504	0.41 484	0.93 465	0.44 509	0.39 510	0.63 496	0.51 510	0.86 525	1.27 537	0.93 519	1.09 517	0.81 510	0.85 518	0.89 491	0.89 495	0.21 486	0.23 466	0.22 491	0.19 482	0.28 503	0.41 505

PSMNet-RUCA	0.39 435	0.47 494	0.84 440	0.46 514	0.41 513	0.34 374	0.26 402	0.59 446	0.46 384	0.40 406	0.51 420	0.44 401	0.33 405	0.43 316	0.31 357	0.25 499	0.14 334	0.33 514	0.21 488	0.32 510	0.23 414

PWCK	1.05 530	1.29 550	2.12 538	0.92 538	0.42 514	1.27 536	1.01 541	1.14 534	1.14 535	1.16 533	1.14 520	1.25 526	0.90 522	1.77 544	1.15 515	0.89 545	0.51 532	0.87 540	0.54 533	1.02 548	0.57 528

NVStereoNet_ROB	0.74 515	0.64 519	1.20 506	0.55 521	0.43 515	0.54 483	0.48 503	0.75 512	0.87 515	0.88 516	1.72 541	1.06 520	1.03 529	1.29 529	0.98 503	0.35 517	0.42 525	0.41 520	0.48 527	0.38 515	0.43 510
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.60 501	0.73 524	1.13 492	0.64 524	0.45 516	0.73 505	0.37 471	0.67 492	0.67 486	0.52 474	0.75 494	0.66 494	0.46 463	0.74 452	0.59 467	0.55 528	0.34 517	0.56 527	0.36 521	0.65 528	0.49 521

Consistency-Raft	0.56 494	0.52 502	1.12 490	0.45 511	0.49 517	0.48 461	0.45 496	0.73 509	0.74 502	0.45 446	0.82 501	0.46 415	0.60 494	0.51 345	0.63 475	0.39 523	0.40 522	0.44 521	0.51 532	0.53 522	0.38 504

test_for_model	0.33 399	0.91 533	0.48 184	0.74 533	0.50 518	0.20 125	0.16 106	0.33 160	0.27 149	0.29 227	0.15 63	0.13 59	0.11 59	0.17 22	0.14 71	0.31 512	0.27 490	0.06 22	0.05 21	0.97 546	0.31 473

Ntro	0.61 503	0.75 527	1.16 496	0.67 526	0.50 518	0.76 506	0.37 471	0.68 497	0.71 496	0.50 468	0.59 458	0.65 490	0.52 479	0.79 471	0.58 466	0.58 531	0.32 513	0.57 530	0.34 518	0.69 533	0.50 523

SAMSARA	0.62 504	0.47 494	0.93 465	0.70 529	0.50 518	1.15 531	1.29 551	0.79 516	0.70 494	0.77 511	0.55 442	0.92 515	0.58 491	0.87 488	0.77 487	0.19 481	0.27 490	0.18 472	0.19 482	0.27 500	0.28 461

MADNet+	1.05 530	1.26 549	4.77 555	0.73 530	0.50 518	1.25 535	0.97 539	1.05 532	0.93 519	0.67 501	0.78 496	0.87 513	0.85 518	2.14 549	1.83 541	0.40 524	0.42 525	0.32 511	0.28 513	0.45 518	0.43 510

ACVNet-4b	0.76 519	0.90 532	1.67 529	0.73 530	0.51 522	0.80 514	0.31 447	0.74 511	0.81 507	0.51 471	0.72 488	0.94 516	0.43 451	1.01 510	1.32 526	1.18 554	0.22 456	0.77 536	0.45 526	0.70 534	0.50 523

ACVNet_1	0.77 521	0.92 534	1.79 533	0.73 530	0.53 523	0.78 510	0.42 491	0.88 527	0.90 516	0.75 507	0.76 495	1.32 529	0.80 514	1.04 513	0.70 482	0.57 530	0.32 513	0.72 534	0.35 519	0.70 534	0.50 523

GCST	0.50 479	0.67 520	0.82 431	1.04 543	0.55 524	0.38 410	0.11 14	0.42 263	0.33 228	0.42 422	0.35 266	0.29 264	0.18 204	0.50 339	0.23 278	0.70 537	0.42 525	0.79 538	0.62 541	0.63 526	0.47 516

LE_ROB	1.82 550	0.39 479	3.15 550	0.50 518	0.55 524	0.79 511	1.00 540	0.89 529	6.48 561	7.40 564	2.07 547	2.07 541	5.08 559	1.33 533	3.96 557	0.11 341	0.09 218	0.12 384	0.11 356	0.11 331	0.13 274

SPS-STEREO	0.74 515	0.72 522	1.18 503	0.52 519	0.57 526	0.76 506	0.50 508	0.80 517	0.66 485	0.97 522	0.88 508	0.94 516	0.74 510	1.08 516	1.04 509	0.58 531	0.51 532	0.50 524	0.50 531	0.56 523	0.72 542
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MANE	1.63 546	0.58 514	1.16 496	0.59 522	0.60 527	2.71 552	1.53 553	2.63 557	3.62 553	2.33 553	3.26 555	3.66 555	2.98 556	2.26 552	2.26 548	0.37 519	0.40 522	0.31 510	0.49 528	0.31 507	0.63 533

RainbowNet	0.76 519	1.00 539	1.29 510	0.82 535	0.63 528	0.79 511	0.52 511	0.83 522	0.93 519	0.61 494	0.79 499	0.79 509	0.62 502	0.82 478	0.67 480	0.80 542	0.55 538	0.79 538	0.49 528	0.81 537	0.62 531

ACVNet_2	0.94 526	0.98 538	1.71 531	0.83 536	0.63 528	1.02 526	0.64 521	1.16 535	1.43 541	1.02 524	1.39 528	1.47 532	0.86 520	1.16 521	0.79 489	0.63 534	0.43 528	0.78 537	0.49 528	0.80 536	0.57 528

anonymity	0.57 496	0.55 506	0.74 404	0.48 516	0.63 528	0.56 484	0.43 493	0.71 505	0.51 430	0.64 497	0.55 442	0.57 461	0.61 498	0.65 422	0.57 464	0.55 528	0.55 538	0.50 524	0.54 533	0.51 521	0.61 530

BEATNet-Init1	4.91 559	3.27 559	14.39 569	0.69 528	0.65 531	10.19 566	3.83 560	5.04 561	5.11 559	8.73 565	8.52 563	13.95 572	7.66 563	7.79 565	5.79 561	0.32 514	0.34 517	0.34 515	0.38 524	0.64 527	0.64 535

WAO-7	1.05 530	1.00 539	1.19 504	0.83 536	0.67 532	1.22 534	0.84 536	1.43 541	1.56 542	1.13 530	1.75 542	1.46 531	1.25 535	1.56 538	1.28 521	0.61 533	0.62 547	0.70 533	0.68 543	0.66 530	0.62 531

MFMNet_re	0.74 515	0.84 529	1.16 496	0.64 524	0.70 533	0.79 511	0.71 526	0.77 515	0.85 511	0.79 513	0.86 505	0.69 502	0.80 514	0.73 448	0.65 476	0.66 535	0.59 542	0.61 531	0.58 538	0.68 531	0.71 541

DGSMNet	0.63 507	0.32 443	1.01 477	0.54 520	0.73 534	0.62 493	1.36 552	0.62 471	0.58 462	0.38 379	0.62 472	0.52 448	0.34 407	0.65 422	0.47 437	0.54 527	0.61 544	0.67 532	0.61 540	0.65 528	0.69 540

JetBlue	1.20 537	0.89 531	2.53 543	0.59 522	0.76 535	3.16 555	2.09 557	1.16 535	0.93 519	0.95 520	1.12 519	1.65 535	1.27 536	2.15 550	1.87 542	0.43 526	0.37 520	0.38 517	0.39 525	0.62 525	0.63 533

IMH-64-1	0.94 526	0.95 536	1.07 484	0.98 540	0.76 535	0.93 520	0.72 527	1.30 537	1.11 532	0.91 517	1.45 531	1.14 521	1.00 527	1.25 527	0.97 501	0.77 538	0.51 532	0.97 542	0.55 536	0.90 539	0.66 537

IMH-64	0.94 526	0.95 536	1.07 484	0.98 540	0.76 535	0.93 520	0.72 527	1.30 537	1.11 532	0.91 517	1.45 531	1.14 521	1.00 527	1.25 527	0.97 501	0.77 538	0.51 532	0.97 542	0.55 536	0.90 539	0.66 537

WAO-6	1.11 534	1.01 541	1.17 502	0.96 539	0.79 538	1.30 538	0.78 531	1.36 539	1.99 547	1.04 527	1.54 536	1.59 534	1.27 536	1.37 534	1.30 522	0.78 540	0.55 538	1.03 546	0.75 547	0.87 538	0.72 542

IMH	1.09 533	1.04 542	1.29 510	1.03 542	0.79 538	1.11 528	0.69 524	1.40 540	1.42 540	1.02 524	1.71 540	1.42 530	1.19 534	1.78 545	1.03 508	1.14 552	0.56 541	1.00 544	0.58 538	0.93 542	0.68 539

Dean	1.22 538	1.17 545	1.97 536	1.04 543	0.79 538	1.21 533	0.76 529	1.51 544	1.96 546	1.30 536	1.98 546	2.14 543	1.18 533	1.30 530	1.15 515	0.83 543	0.61 544	1.01 545	0.69 544	0.97 546	0.77 546

SGM+DAISY	1.12 535	0.86 530	1.64 528	0.68 527	0.80 541	1.68 546	1.68 556	1.08 533	1.10 530	1.53 549	1.76 543	1.47 532	1.53 546	1.24 525	1.42 532	0.66 535	0.65 549	0.52 526	0.54 533	0.57 524	0.91 549

LVE	1.18 536	1.16 544	1.67 529	1.04 543	0.81 542	1.32 539	0.82 535	1.49 543	1.94 545	1.08 528	1.90 544	1.89 539	1.07 531	1.51 537	1.04 509	0.96 548	0.61 544	0.94 541	0.69 544	0.92 541	0.79 547

WAO-8	1.50 542	1.22 547	1.39 516	1.10 546	0.85 543	2.15 548	0.78 531	1.84 550	3.76 554	1.46 542	2.18 548	2.15 544	1.50 544	3.20 556	1.35 528	0.92 546	0.66 550	1.10 547	0.79 548	0.94 543	0.74 544

Venus	1.50 542	1.22 547	1.39 516	1.10 546	0.85 543	2.15 548	0.78 531	1.84 550	3.76 554	1.46 542	2.18 548	2.15 544	1.50 544	3.20 556	1.35 528	0.92 546	0.66 550	1.10 547	0.79 548	0.94 543	0.74 544

TorneroNet-64	1.47 540	1.15 543	1.51 523	1.11 548	0.86 545	2.27 551	0.76 529	1.84 550	3.76 554	1.29 534	2.22 550	2.68 551	1.46 542	1.81 546	1.55 535	0.79 541	0.51 532	1.10 547	0.67 542	1.31 551	0.81 548

TorneroNet	2.26 552	1.20 546	1.55 526	1.15 550	0.91 546	5.84 557	0.84 536	2.12 554	8.45 563	2.59 555	5.32 559	3.84 556	2.15 550	1.84 548	1.98 545	0.88 544	0.54 537	1.16 551	0.74 546	1.31 551	0.91 549

UNDER WATER-64	1.61 545	1.30 551	2.93 548	1.33 551	0.96 547	2.20 550	1.25 550	1.47 542	3.15 551	1.46 542	1.31 526	2.61 550	2.22 551	1.69 541	1.93 543	1.13 551	0.67 552	1.29 552	0.94 551	1.26 549	1.09 553

UNDER WATER	1.64 547	1.34 552	2.72 546	1.40 552	1.04 548	1.70 547	1.14 549	1.57 547	3.58 552	1.46 542	1.46 533	2.82 552	2.43 552	1.74 542	2.04 546	1.08 550	0.63 548	1.31 553	0.94 551	1.29 550	1.10 554

notaker	1.49 541	1.44 553	1.77 532	1.42 553	1.08 549	1.19 532	0.87 538	1.51 544	1.40 539	1.53 549	3.41 556	2.40 547	1.94 549	1.83 547	1.57 536	1.14 552	0.69 553	1.38 554	0.88 550	1.39 554	1.03 552

ktn	1.80 549	1.46 554	1.49 521	1.44 554	1.14 550	1.50 543	1.07 544	1.53 546	3.90 557	2.77 556	4.62 557	3.42 554	1.49 543	1.74 542	1.40 531	1.45 556	0.77 554	1.46 555	0.99 553	1.41 555	1.00 551

DispFullNet	0.67 510	0.94 535	1.63 527	0.77 534	1.19 551	0.53 479	0.25 391	0.61 463	0.72 498	0.70 504	0.60 462	0.69 502	0.90 522	0.80 474	0.52 450	0.27 505	0.13 317	0.74 535	0.31 516	0.68 531	0.44 512

KSHMR	1.92 551	1.47 555	1.97 536	1.48 555	1.22 552	1.39 541	1.06 543	1.81 549	5.83 560	1.43 540	5.56 560	2.95 553	1.17 532	2.24 551	1.33 527	1.29 555	1.13 555	1.47 556	1.11 555	1.37 553	1.21 555

HanzoNet	3.08 555	1.87 557	2.70 545	1.81 556	1.34 553	1.60 545	1.05 542	2.06 553	2.62 550	5.63 561	5.12 558	5.96 560	7.09 562	4.39 561	3.43 555	3.29 561	2.06 561	1.98 559	2.94 563	2.47 558	2.15 559

JetRed	2.35 554	2.70 558	6.11 557	1.14 549	1.38 554	6.03 559	3.61 559	2.12 554	1.72 543	1.99 552	1.97 545	2.15 544	1.59 548	2.49 553	4.19 558	1.05 549	1.60 556	1.10 547	1.02 554	1.72 556	1.41 557

tt	4.71 558	0.11 66	3.94 551	2.06 557	1.54 555	10.14 565	16.85 566	9.28 567	4.99 558	1.41 539	1.05 516	4.68 557	4.89 558	3.36 558	5.86 562	5.73 565	9.15 570	2.23 561	2.51 560	3.02 559	1.34 556

MADNet++	2.34 553	1.81 556	2.24 541	2.15 558	1.97 556	2.79 554	2.19 558	2.42 556	2.26 548	2.79 557	2.70 553	2.43 548	2.60 554	3.18 555	3.32 554	2.19 559	1.97 559	1.93 557	1.62 557	2.02 557	2.10 558

U	1.02 529	0.10 36	0.26 35	0.22 176	3.66 557	6.41 560	0.13 36	0.22 29	0.21 67	0.11 9	0.11 14	0.10 26	0.09 17	0.12 1	0.11 1	0.07 61	0.05 4	5.35 565	2.86 562	0.07 91	0.06 6

EKT-Stereo	0.39 435	0.13 144	0.53 275	0.42 507	3.94 558	0.22 180	0.17 135	0.38 213	0.30 193	0.21 126	0.20 107	0.23 185	0.15 142	0.30 228	0.18 175	0.10 304	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.09 218	0.12 247

DPSimNet_ROB	6.21 560	5.16 560	9.50 559	5.59 562	5.56 559	7.64 561	10.02 563	4.07 559	7.33 562	6.84 562	6.26 561	7.17 564	10.55 564	4.07 560	5.68 560	5.50 564	4.29 563	5.24 564	3.66 564	4.05 561	5.96 564

USTest	6.84 561	5.16 560	5.45 556	7.18 564	7.26 560	14.27 568	22.53 567	8.48 565	9.29 564	5.44 560	6.42 562	6.27 563	6.69 561	6.83 564	8.49 565	1.95 557	3.27 562	2.16 560	2.54 561	3.76 560	3.31 562

PML	15.86 572	13.12 572	7.07 558	5.22 560	7.66 561	32.93 576	64.30 579	5.37 562	10.12 565	25.87 578	67.29 579	20.25 574	13.20 573	10.09 567	6.81 564	5.94 566	2.00 560	6.03 568	2.18 559	9.13 567	2.62 561

LRCNet_RVC	10.94 566	14.45 573	9.66 560	15.38 569	8.02 562	1.08 527	0.35 463	8.72 566	0.72 498	12.63 572	15.84 572	9.73 565	6.52 560	8.58 566	6.38 563	20.33 576	5.39 564	23.79 574	21.95 573	15.35 571	13.96 573

DGTPSM_ROB	8.38 563	5.24 562	10.71 567	5.32 561	10.19 563	8.34 562	23.49 571	6.11 563	13.43 570	4.93 558	10.93 568	5.64 558	10.55 564	6.17 562	12.73 567	3.74 562	7.56 565	3.68 562	7.24 567	4.09 562	7.49 565

DPSMNet_ROB	8.44 564	5.25 563	10.87 568	5.59 562	10.27 564	8.34 562	23.51 572	6.12 564	13.47 571	4.96 559	10.94 569	5.65 559	10.55 564	6.25 563	12.77 568	4.01 563	7.62 566	3.75 563	7.27 568	4.16 563	7.54 566

TCMNet-wrong-test	4.33 557	5.65 564	4.76 552	11.36 568	10.39 565	5.87 558	4.45 561	4.24 560	1.10 530	1.93 551	2.43 552	6.07 562	3.54 557	3.87 559	4.51 559	2.00 558	0.47 530	1.96 558	1.68 558	5.78 564	4.48 563

DPSM_ROB	11.46 567	9.79 569	10.18 562	11.11 566	11.31 566	19.08 574	27.38 574	13.42 572	14.23 573	10.34 569	11.13 570	10.97 570	11.33 571	11.89 572	13.49 569	6.74 567	8.19 568	6.00 566	7.05 565	7.74 565	7.76 567

DPSM	11.46 567	9.79 569	10.18 562	11.11 566	11.31 566	19.08 574	27.38 574	13.42 572	14.23 573	10.34 569	11.13 570	10.97 570	11.33 571	11.89 572	13.49 569	6.74 567	8.19 568	6.00 566	7.05 565	7.74 565	7.76 567

Anonymous_1	16.44 573	9.26 565	9.67 561	10.63 565	14.54 568	18.62 573	26.98 573	12.68 571	13.53 572	10.78 571	10.37 567	10.15 566	10.66 567	10.99 571	12.64 566	15.61 575	7.73 567	16.87 572	43.01 576	56.14 579	7.86 569

HaxPig	17.72 574	20.23 577	19.76 571	16.55 570	16.52 569	9.46 564	9.42 562	14.48 574	13.31 569	18.59 573	18.67 573	17.39 573	16.68 574	17.07 574	16.43 574	21.99 577	20.86 577	22.28 573	21.55 572	21.30 575	21.88 577

LSM	1.68 548	0.48 498	2.91 547	2.28 559	17.60 570	0.52 476	0.55 515	0.65 486	0.78 504	0.84 514	1.11 518	0.63 483	0.55 486	0.79 471	0.53 454	0.16 447	0.25 479	0.18 472	0.21 488	0.25 491	2.37 560

xxxxx1	15.30 569	9.78 566	10.23 564	20.34 572	19.47 571	17.10 569	23.00 568	10.36 568	11.04 566	9.25 566	9.66 564	10.74 567	10.66 567	10.60 568	13.72 571	8.14 569	9.35 571	31.88 577	44.61 577	12.63 568	13.46 570

tt_ll	15.30 569	9.78 566	10.23 564	20.34 572	19.47 571	17.10 569	23.00 568	10.36 568	11.04 566	9.25 566	9.66 564	10.74 567	10.66 567	10.60 568	13.72 571	8.14 569	9.35 571	31.88 577	44.61 577	12.63 568	13.46 570

ff	15.30 569	9.78 566	10.23 564	20.34 572	19.47 571	17.10 569	23.00 568	10.36 568	11.04 566	9.25 566	9.66 564	10.74 567	10.66 567	10.60 568	13.72 571	8.14 569	9.35 571	31.88 577	44.61 577	12.63 568	13.46 570

MEDIAN_ROB	21.20 575	24.56 578	23.42 576	19.57 571	19.62 574	13.29 567	11.21 564	18.04 575	17.02 575	22.07 577	21.92 574	20.84 575	20.24 575	21.02 575	19.68 575	25.59 578	24.08 578	26.20 575	25.19 574	25.31 576	25.19 578

CasAABBNet	23.04 576	19.69 574	20.32 572	22.42 575	22.73 575	38.35 577	55.23 578	26.99 577	28.74 578	20.67 575	22.28 576	22.11 576	22.86 576	23.84 576	27.17 578	13.52 572	16.47 575	12.08 569	14.21 570	15.57 572	15.60 574

Selective-RAFT-Error	23.11 577	19.77 575	20.60 574	22.49 576	22.80 576	38.46 579	55.19 577	27.13 579	28.90 579	20.73 576	22.38 577	22.11 576	22.91 578	23.94 577	27.18 579	13.54 573	16.57 576	12.09 570	14.21 570	15.61 573	15.65 575

DLNR_Zeroshot_test	10.53 565	12.28 571	20.32 572	105.84 580	23.88 577	0.14 12	0.13 36	3.20 558	0.20 51	0.16 76	0.23 143	0.16 103	0.10 37	0.32 249	0.16 126	2.54 560	0.32 513	0.07 67	0.07 117	40.17 578	0.28 461

AVERAGE_ROB	25.43 579	29.01 579	27.22 577	24.60 578	24.16 578	17.78 572	12.87 565	22.39 576	21.40 576	26.72 579	26.08 578	25.18 579	24.52 579	25.07 579	23.57 576	29.94 579	28.36 579	30.60 576	29.57 575	29.83 577	29.66 579

LSM0	24.21 578	19.88 576	22.33 575	24.42 577	40.13 579	38.41 578	54.99 576	27.05 578	28.61 577	20.59 574	22.00 575	22.29 578	22.86 576	24.12 578	27.16 577	13.59 574	16.33 574	12.13 571	14.08 569	15.72 574	17.53 576

test_example2	100.95 580	107.33 580	67.16 579	98.17 579	106.88 580	89.44 580	101.34 580	37.23 580	97.88 580	129.56 580	131.26 580	65.41 580	67.34 580	91.22 580	79.29 580	143.32 580	199.32 580	81.12 580	102.17 580	121.89 580	101.70 580

ccccc		256.25 581		351.50 581	361.31 581	144.22 581		153.19 581		152.98 581		161.94 581		268.06 581		387.64 581	346.97 581	244.11 581	219.32 581	413.57 581

Low-res two-view benchmark