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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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	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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2.5w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

4.25w-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

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

3.5w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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+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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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	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

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
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

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

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
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

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

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
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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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