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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
HITNet	0.22 196	0.23 371	0.60 345	0.20 95	0.09 10	0.27 261	0.15 77	0.45 302	0.33 228	0.29 227	0.33 248	0.27 238	0.22 248	0.29 213	0.27 323	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.06 56	0.09 218	0.11 198
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 282	0.23 371	0.59 338	0.22 176	0.09 10	0.30 315	0.18 187	0.40 240	0.38 291	0.38 379	0.44 370	0.31 292	0.22 248	0.44 320	0.32 366	0.07 61	0.05 4	0.07 67	0.06 56	0.07 91	0.08 61

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

GCAP-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

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

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

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

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

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

CAS++	0.17 86	0.13 144	0.35 88	0.18 26	0.13 151	0.17 57	0.16 106	0.42 263	0.25 121	0.19 109	0.18 89	0.13 59	0.10 37	0.22 92	0.12 9	0.12 380	0.10 250	0.11 351	0.08 190	0.10 279	0.09 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSM-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

RALAANet	0.21 178	0.24 382	0.53 275	0.23 227	0.14 190	0.22 180	0.13 36	0.38 213	0.30 193	0.29 227	0.26 166	0.25 214	0.15 142	0.28 192	0.20 220	0.08 170	0.08 178	0.09 223	0.08 190	0.10 279	0.07 19

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

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

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
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

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

MSMDNet	0.23 229	0.14 188	0.49 204	0.20 95	0.13 151	0.28 279	0.17 135	0.47 319	0.47 397	0.30 250	0.36 281	0.37 343	0.24 281	0.29 213	0.21 242	0.09 241	0.07 119	0.09 223	0.08 190	0.11 331	0.11 198

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

test_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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

FADNet_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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

ELAS_RVC	0.80 522	0.40 482	1.10 489	0.40 500	0.35 500	0.93 520	1.10 547	0.87 526	1.12 534	1.40 538	1.39 528	1.27 527	1.55 547	1.13 518	1.13 514	0.29 508	0.27 490	0.30 507	0.28 513	0.31 507	0.36 489
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 522	0.40 482	0.91 460	0.39 495	0.35 500	1.52 544	0.81 534	0.97 531	0.98 524	1.47 547	1.58 537	1.19 525	1.33 538	1.01 510	1.21 517	0.29 508	0.27 490	0.30 507	0.29 515	0.32 510	0.36 489
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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