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

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

LG-Stereo_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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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)
LoS	0.15 53	0.09 15	0.34 82	0.17 8	0.09 10	0.22 180	0.14 55	0.27 80	0.27 149	0.15 65	0.18 89	0.19 138	0.14 128	0.23 114	0.14 71	0.08 170	0.06 48	0.06 22	0.04 1	0.06 33	0.06 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 53	0.10 36	0.34 82	0.32 457	0.19 371	0.16 40	0.14 55	0.29 105	0.20 51	0.13 27	0.14 58	0.13 59	0.08 6	0.23 114	0.14 71	0.06 22	0.13 317	0.07 67	0.06 56	0.06 33	0.11 198

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.16 72	0.09 15	0.42 132	0.17 8	0.11 67	0.18 80	0.13 36	0.23 36	0.31 202	0.21 126	0.31 218	0.13 59	0.11 59	0.17 22	0.16 126	0.07 61	0.04 1	0.06 22	0.15 454	0.06 33	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

AIO_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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	0.20 148	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SA-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

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

dd	0.23 229	0.32 443	0.55 296	0.23 227	0.12 103	0.27 261	0.21 291	0.32 142	0.45 373	0.30 250	0.29 193	0.25 214	0.17 176	0.31 240	0.26 312	0.13 399	0.07 119	0.10 296	0.08 190	0.12 371	0.09 103

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.24 257	0.13 144	0.45 149	0.26 347	0.14 190	0.30 315	0.25 391	0.47 319	0.35 250	0.29 227	0.43 360	0.35 332	0.25 294	0.28 192	0.25 301	0.12 380	0.09 218	0.09 223	0.09 269	0.09 218	0.11 198
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 257	0.19 315	0.76 411	0.27 383	0.18 345	0.41 425	0.24 377	0.45 302	0.36 266	0.23 152	0.27 179	0.20 150	0.18 204	0.28 192	0.19 201	0.12 380	0.11 279	0.10 296	0.10 323	0.11 331	0.13 274

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

DFGA-Net	0.26 305	0.33 447	0.70 391	0.22 176	0.15 250	0.25 237	0.17 135	0.41 258	0.40 317	0.30 250	0.32 228	0.21 164	0.18 204	0.61 399	0.33 375	0.08 170	0.06 48	0.10 296	0.09 269	0.11 331	0.09 103

G2L-Stereo_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

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

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

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

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

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_sample5	0.26 305	0.14 188	0.51 243	0.21 127	0.12 103	0.31 335	0.21 291	0.53 375	0.38 291	0.33 304	0.43 360	0.29 264	0.25 294	0.56 373	0.24 287	0.10 304	0.14 334	0.10 296	0.10 323	0.11 331	0.16 332

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
SPS-STEREO	0.74 515	0.72 522	1.18 503	0.52 519	0.57 526	0.76 506	0.50 508	0.80 517	0.66 485	0.97 522	0.88 508	0.94 516	0.74 510	1.08 516	1.04 509	0.58 531	0.51 532	0.50 524	0.50 531	0.56 523	0.72 542
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN 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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MADNet++	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark