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

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 23	0.16 6	0.08 9	0.12 6	0.13 37	0.11 1	0.12 7	0.09 5	0.07 3	0.10 30	0.09 16	0.11 1	0.10 1	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

asd	0.10 2	0.10 72	0.15 9	0.17 16	0.10 65	0.16 43	0.10 6	0.19 16	0.13 11	0.12 30	0.11 16	0.09 16	0.10 37	0.16 30	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 72	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.15 20	0.10 6	0.19 16	0.13 11	0.12 30	0.12 23	0.08 3	0.11 61	0.16 30	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 6	0.09 26	0.12 6	0.13 37	0.18 12	0.13 11	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 6	0.16 30	0.10 1	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 6	0.09 26	0.12 6	0.13 37	0.17 7	0.11 3	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 43	0.10 1	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 8	0.16 23	0.17 16	0.08 9	0.16 43	0.12 20	0.17 7	0.12 7	0.10 10	0.07 3	0.10 30	0.08 6	0.14 8	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.15 20	0.11 13	0.16 3	0.10 1	0.09 5	0.07 3	0.10 30	0.06 1	0.15 14	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.05 21

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 45	0.09 26	0.15 20	0.11 13	0.16 3	0.10 1	0.08 1	0.06 1	0.10 30	0.07 2	0.17 43	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 45	0.07 1	0.15 20	0.11 13	0.17 7	0.11 3	0.08 1	0.06 1	0.10 30	0.08 6	0.18 61	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

LGtest1	0.10 2	0.08 8	0.17 29	0.17 16	0.08 9	0.13 10	0.09 2	0.16 3	0.12 7	0.09 5	0.07 3	0.09 16	0.09 16	0.15 14	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.06 74

MonSter	0.10 2	0.08 8	0.13 1	0.17 16	0.08 9	0.14 12	0.12 20	0.24 72	0.19 62	0.09 5	0.11 16	0.08 3	0.07 2	0.14 8	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 3	0.17 16	0.08 9	0.09 1	0.13 37	0.24 72	0.13 11	0.10 10	0.09 11	0.09 16	0.08 6	0.18 61	0.12 40	0.07 66	0.06 142	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

asda	0.11 13	0.11 133	0.16 23	0.17 16	0.09 26	0.14 12	0.12 20	0.24 72	0.16 25	0.11 17	0.11 16	0.08 3	0.10 37	0.15 14	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

qwe	0.11 13	0.10 72	0.14 3	0.17 16	0.10 65	0.15 20	0.12 20	0.25 78	0.17 41	0.14 66	0.13 35	0.09 16	0.09 16	0.18 61	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2.25w	0.11 13	0.09 37	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.15 20	0.10 6	0.19 16	0.18 51	0.14 66	0.17 83	0.09 16	0.10 37	0.18 61	0.13 79	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

4.25_new	0.11 13	0.11 133	0.16 23	0.17 16	0.10 65	0.17 61	0.12 20	0.21 30	0.14 15	0.12 30	0.13 35	0.09 16	0.10 37	0.15 14	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 13	0.11 133	0.16 23	0.17 16	0.10 65	0.17 61	0.12 20	0.21 30	0.14 15	0.12 30	0.13 35	0.09 16	0.10 37	0.15 14	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5_new	0.11 13	0.11 133	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.14 12	0.12 20	0.21 30	0.16 25	0.13 43	0.13 35	0.08 3	0.09 16	0.13 4	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 39	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 13	0.11 133	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.14 12	0.12 20	0.21 30	0.16 25	0.13 43	0.13 35	0.08 3	0.09 16	0.13 4	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 39	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 13	0.11 133	0.16 23	0.17 16	0.10 65	0.17 61	0.12 20	0.21 30	0.14 15	0.12 30	0.13 35	0.09 16	0.10 37	0.15 14	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2.5w	0.11 13	0.10 72	0.15 9	0.18 45	0.09 26	0.15 20	0.15 80	0.20 24	0.15 20	0.12 30	0.13 35	0.10 30	0.09 16	0.17 43	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

2.75w_new	0.11 13	0.09 37	0.14 3	0.16 6	0.09 26	0.15 20	0.12 20	0.25 78	0.16 25	0.14 66	0.13 35	0.08 3	0.10 37	0.16 30	0.13 79	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.25w_new	0.11 13	0.09 37	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.19 105	0.10 6	0.22 40	0.17 41	0.14 66	0.12 23	0.10 30	0.11 61	0.17 43	0.12 40	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.25w	0.11 13	0.09 37	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.19 105	0.10 6	0.22 40	0.17 41	0.14 66	0.12 23	0.10 30	0.11 61	0.17 43	0.12 40	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.75w	0.11 13	0.09 37	0.15 9	0.17 16	0.11 104	0.18 80	0.12 20	0.23 58	0.14 15	0.13 43	0.11 16	0.08 3	0.10 37	0.16 30	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 13	0.10 72	0.14 3	0.17 16	0.09 26	0.17 61	0.09 2	0.22 40	0.16 25	0.13 43	0.13 35	0.09 16	0.11 61	0.19 82	0.13 79	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2w_stereo	0.11 13	0.10 72	0.15 9	0.18 45	0.08 9	0.16 43	0.14 56	0.27 96	0.20 81	0.14 66	0.14 61	0.08 3	0.11 61	0.13 4	0.12 40	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

monsterstereo	0.11 13	0.09 37	0.14 3	0.19 84	0.12 160	0.14 12	0.12 20	0.25 78	0.17 41	0.13 43	0.16 74	0.08 3	0.09 16	0.19 82	0.11 11	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.04 1

monsters	0.11 13	0.09 37	0.13 1	0.17 16	0.12 160	0.15 20	0.11 13	0.23 58	0.15 20	0.14 66	0.12 23	0.08 3	0.09 16	0.21 114	0.10 1	0.06 23	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

IGEV	0.11 13	0.06 1	0.17 29	0.15 3	0.11 104	0.16 43	0.13 37	0.21 30	0.16 25	0.11 17	0.15 64	0.09 16	0.07 2	0.14 8	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.05 21

111111	0.11 13	0.07 2	0.17 29	0.19 84	0.11 104	0.13 10	0.11 13	0.22 40	0.15 20	0.11 17	0.12 23	0.12 48	0.08 6	0.18 61	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 166	0.06 74

LG-G_1	0.11 13	0.08 8	0.18 35	0.18 45	0.07 1	0.21 162	0.09 2	0.19 16	0.11 3	0.10 10	0.09 11	0.11 43	0.10 37	0.19 82	0.10 1	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74

LG-G	0.11 13	0.08 8	0.18 35	0.18 45	0.07 1	0.21 162	0.09 2	0.19 16	0.11 3	0.10 10	0.09 11	0.11 43	0.10 37	0.19 82	0.10 1	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74

SGD-Stereo	0.11 13	0.08 8	0.17 29	0.17 16	0.07 1	0.17 61	0.13 37	0.18 12	0.16 25	0.11 17	0.13 35	0.11 43	0.12 84	0.18 61	0.11 11	0.08 189	0.04 2	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 13	0.08 8	0.17 29	0.17 16	0.09 26	0.22 190	0.14 56	0.14 2	0.16 25	0.11 17	0.10 14	0.09 16	0.08 6	0.21 114	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

IGEV-Stereo++	0.11 13	0.08 8	0.15 9	0.19 84	0.11 104	0.14 12	0.10 6	0.22 40	0.18 51	0.10 10	0.13 35	0.10 30	0.11 61	0.14 8	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

3w_stereo	0.12 37	0.11 133	0.18 35	0.18 45	0.08 9	0.16 43	0.15 80	0.27 96	0.19 62	0.12 30	0.12 23	0.07 1	0.12 84	0.15 14	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

1w_stereo	0.12 37	0.08 8	0.14 3	0.18 45	0.09 26	0.16 43	0.15 80	0.25 78	0.21 96	0.13 43	0.16 74	0.08 3	0.12 84	0.16 30	0.13 79	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

GREAT-IGEV	0.12 37	0.09 37	0.25 86	0.16 6	0.11 104	0.14 12	0.16 107	0.17 7	0.17 41	0.10 10	0.15 64	0.09 16	0.09 16	0.18 61	0.10 1	0.06 23	0.07 258	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.10 323

AIO_rvc	0.12 37	0.11 133	0.22 60	0.19 84	0.10 65	0.15 20	0.17 142	0.20 24	0.16 25	0.11 17	0.13 35	0.13 59	0.08 6	0.22 129	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.07 146

AIO_test	0.12 37	0.09 37	0.20 49	0.19 84	0.11 104	0.15 20	0.17 142	0.19 16	0.16 25	0.11 17	0.13 35	0.14 81	0.09 16	0.20 95	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

GIP-stereo	0.12 37	0.09 37	0.20 49	0.19 84	0.11 104	0.16 43	0.14 56	0.29 126	0.18 51	0.11 17	0.16 74	0.13 59	0.09 16	0.15 14	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

IGEV-Stereo+	0.12 37	0.08 8	0.17 29	0.18 45	0.13 233	0.09 1	0.11 13	0.16 3	0.15 20	0.10 10	0.08 10	0.10 30	0.10 37	0.21 114	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.16 430	0.24 502

RSM++	0.12 37	0.09 37	0.19 40	0.20 143	0.09 26	0.17 61	0.15 80	0.21 30	0.19 62	0.12 30	0.12 23	0.14 81	0.09 16	0.20 95	0.12 40	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.05 21

RSM	0.12 37	0.09 37	0.20 49	0.20 143	0.09 26	0.16 43	0.15 80	0.23 58	0.18 51	0.13 43	0.13 35	0.15 97	0.09 16	0.21 114	0.12 40	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.05 21

Selective-IGEV	0.12 37	0.09 37	0.22 60	0.19 84	0.10 65	0.15 20	0.14 56	0.27 96	0.15 20	0.13 43	0.14 61	0.13 59	0.08 6	0.21 114	0.12 40	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.05 21

water-stereo	0.13 47	0.08 8	0.20 49	0.19 84	0.10 65	0.17 61	0.14 56	0.25 78	0.19 62	0.17 111	0.23 143	0.15 97	0.15 146	0.12 2	0.13 79	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.05 21

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 47	0.09 37	0.24 74	0.20 143	0.10 65	0.15 20	0.14 56	0.22 40	0.16 25	0.12 30	0.19 101	0.15 97	0.11 61	0.13 4	0.17 190	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.07 104	0.06 74

LG-Stereo	0.13 47	0.10 72	0.24 74	0.20 143	0.09 26	0.16 43	0.18 185	0.21 30	0.18 51	0.11 17	0.17 83	0.09 16	0.09 16	0.15 14	0.14 113	0.05 9	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.05 21

S2M2	0.13 47	0.11 133	0.20 49	0.16 6	0.12 160	0.12 6	0.07 1	0.18 12	0.20 81	0.12 30	0.15 64	0.14 81	0.12 84	0.15 14	0.14 113	0.13 402	0.09 373	0.09 225	0.10 334	0.11 342	0.09 268

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 47	0.14 276	0.19 40	0.26 408	0.09 26	0.15 20	0.13 37	0.22 40	0.18 51	0.12 30	0.11 16	0.10 30	0.13 114	0.21 114	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.05 21

StereoAnything_RVC	0.13 47	0.37 496	0.36 205	0.14 1	0.07 1	0.11 3	0.12 20	0.17 7	0.12 7	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 37	0.20 95	0.10 1	0.09 266	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.24 490	0.05 21

castereo++	0.13 47	0.10 72	0.18 35	0.18 45	0.10 65	0.27 277	0.13 37	0.23 58	0.23 127	0.11 17	0.13 35	0.16 113	0.10 37	0.18 61	0.10 1	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.05 4	0.04 1

fffft	0.13 47	0.09 37	0.24 74	0.19 84	0.10 65	0.17 61	0.19 229	0.22 40	0.16 25	0.14 66	0.11 16	0.13 59	0.10 37	0.24 148	0.18 211	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.07 104	0.06 74
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 47	0.10 72	0.22 60	0.19 84	0.10 65	0.19 105	0.17 142	0.19 16	0.19 62	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.11 61	0.24 148	0.16 161	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74

mms	0.13 47	0.11 133	0.19 40	0.19 84	0.12 160	0.16 43	0.17 142	0.20 24	0.17 41	0.13 43	0.17 83	0.14 81	0.09 16	0.24 148	0.14 113	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.07 146

ours_stereo	0.13 47	0.11 133	0.23 66	0.20 143	0.11 104	0.17 61	0.18 185	0.20 24	0.19 62	0.13 43	0.18 93	0.14 81	0.10 37	0.23 138	0.14 113	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.06 39	0.05 21

RAStereo	0.13 47	0.12 174	0.27 103	0.22 244	0.11 104	0.15 20	0.18 185	0.23 58	0.23 127	0.13 43	0.17 83	0.11 43	0.09 16	0.15 14	0.13 79	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.05 21

Occ-G	0.13 47	0.08 8	0.21 55	0.17 16	0.10 65	0.15 20	0.19 229	0.22 40	0.19 62	0.13 43	0.19 101	0.21 164	0.11 61	0.17 43	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.07 104	0.06 74

Pointernet	0.13 47	0.07 2	0.27 103	0.19 84	0.11 104	0.20 135	0.12 20	0.31 156	0.24 142	0.15 78	0.15 64	0.13 59	0.11 61	0.17 43	0.13 79	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

AIO-Stereo	0.13 47	0.10 72	0.22 60	0.20 143	0.09 26	0.16 43	0.15 80	0.27 96	0.16 25	0.13 43	0.15 64	0.13 59	0.08 6	0.18 61	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

trnet	0.13 47	0.08 8	0.21 55	0.15 3	0.07 1	0.21 162	0.12 20	0.24 72	0.24 142	0.16 99	0.21 129	0.15 97	0.13 114	0.18 61	0.13 79	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.05 21

MoCha-V2	0.13 47	0.08 8	0.26 94	0.23 290	0.09 26	0.16 43	0.15 80	0.26 86	0.16 25	0.15 78	0.15 64	0.13 59	0.14 132	0.20 95	0.11 11	0.06 23	0.07 258	0.06 22	0.06 80	0.06 39	0.05 21

IGEV++	0.13 47	0.10 72	0.23 66	0.21 186	0.10 65	0.15 20	0.15 80	0.29 126	0.16 25	0.12 30	0.15 64	0.12 48	0.12 84	0.17 43	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.07 104	0.07 146

AEACV	0.13 47	0.09 37	0.23 66	0.18 45	0.19 415	0.19 105	0.16 107	0.23 58	0.14 15	0.13 43	0.17 83	0.13 59	0.16 162	0.16 30	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.08 206	0.07 104	0.06 74

LoS_RVC	0.13 47	0.10 72	0.19 40	0.18 45	0.16 356	0.20 135	0.18 185	0.20 24	0.17 41	0.13 43	0.19 101	0.12 48	0.15 146	0.17 43	0.13 79	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.12 380

EGLCR-Stereo	0.13 47	0.08 8	0.20 49	0.18 45	0.09 26	0.21 162	0.13 37	0.27 96	0.21 96	0.13 43	0.10 14	0.15 97	0.09 16	0.20 95	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

CREStereo	0.13 47	0.08 8	0.21 55	0.14 1	0.08 9	0.22 190	0.15 80	0.25 78	0.24 142	0.16 99	0.21 129	0.14 81	0.13 114	0.18 61	0.13 79	0.09 266	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 104	0.06 74
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
depthmonostereo	0.14 69	0.09 37	0.19 40	0.19 84	0.08 9	0.20 135	0.15 80	0.27 96	0.23 127	0.16 99	0.18 93	0.14 81	0.17 188	0.19 82	0.13 79	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.05 21

DilatedVolume-Stereo	0.14 69	0.08 8	0.18 35	0.18 45	0.09 26	0.21 162	0.14 56	0.24 72	0.21 96	0.21 146	0.21 129	0.15 97	0.14 132	0.23 138	0.15 137	0.07 66	0.06 142	0.06 22	0.06 80	0.05 4	0.05 21

SCV_C0	0.14 69	0.11 133	0.25 86	0.19 84	0.12 160	0.15 20	0.16 107	0.30 145	0.22 109	0.13 43	0.15 64	0.13 59	0.09 16	0.24 148	0.10 1	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.09 230	0.06 74

SCV	0.14 69	0.14 276	0.24 74	0.21 186	0.11 104	0.15 20	0.16 107	0.31 156	0.18 51	0.11 17	0.15 64	0.13 59	0.10 37	0.23 138	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.06 74

castereo	0.14 69	0.10 72	0.19 40	0.18 45	0.10 65	0.20 135	0.19 229	0.30 145	0.27 174	0.13 43	0.18 93	0.16 113	0.16 162	0.15 14	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.06 39	0.05 21

tt45	0.14 69	0.09 37	0.22 60	0.19 84	0.11 104	0.23 211	0.18 185	0.22 40	0.17 41	0.15 78	0.13 35	0.14 81	0.10 37	0.30 258	0.14 113	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.07 146

999	0.14 69	0.08 8	0.24 74	0.19 84	0.11 104	0.20 135	0.17 142	0.24 72	0.18 51	0.13 43	0.16 74	0.14 81	0.11 61	0.36 298	0.15 137	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.07 146

fffy	0.14 69	0.11 133	0.24 74	0.20 143	0.10 65	0.19 105	0.18 185	0.22 40	0.19 62	0.13 43	0.16 74	0.15 97	0.13 114	0.25 179	0.14 113	0.06 23	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.06 74

WCG-NET	0.14 69	0.09 37	0.23 66	0.18 45	0.08 9	0.18 80	0.17 142	0.21 30	0.28 189	0.18 126	0.21 129	0.15 97	0.12 84	0.18 61	0.12 40	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

WCG-NET（raft）	0.14 69	0.09 37	0.23 66	0.17 16	0.08 9	0.19 105	0.16 107	0.23 58	0.26 164	0.18 126	0.19 101	0.20 153	0.12 84	0.21 114	0.12 40	0.06 23	0.06 142	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

MGS-Stereo	0.14 69	0.11 133	0.32 151	0.19 84	0.11 104	0.18 80	0.17 142	0.20 24	0.22 109	0.14 66	0.24 156	0.15 97	0.10 37	0.18 61	0.12 40	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.10 295	0.06 74

ff7	0.14 69	0.12 174	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.27 96	0.20 81	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 146

IGEVStereo-DCA	0.14 69	0.11 133	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.20 135	0.18 185	0.27 96	0.20 81	0.15 78	0.12 23	0.14 81	0.12 84	0.28 227	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 146

ffff	0.14 69	0.12 174	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.27 96	0.20 81	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 146

11t	0.14 69	0.12 174	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.27 96	0.20 81	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 146

MaDis-Stereo	0.14 69	0.13 234	0.26 94	0.19 84	0.14 275	0.16 43	0.13 37	0.25 78	0.21 96	0.13 43	0.14 61	0.14 81	0.11 61	0.17 43	0.17 190	0.08 189	0.07 258	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.06 74

UniTT-Stereo	0.14 69	0.10 72	0.30 131	0.21 186	0.13 233	0.17 61	0.13 37	0.19 16	0.18 51	0.15 78	0.20 117	0.10 30	0.11 61	0.18 61	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.06 74

CASnet	0.14 69	0.12 174	0.22 60	0.22 244	0.08 9	0.16 43	0.15 80	0.27 96	0.25 155	0.22 152	0.20 117	0.15 97	0.11 61	0.17 43	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.11 353	0.09 292	0.08 166	0.05 21
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 69	0.14 276	0.33 166	0.20 143	0.09 26	0.21 162	0.10 6	0.26 86	0.20 81	0.18 126	0.19 101	0.15 97	0.13 114	0.17 43	0.13 79	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.06 74

anonymousdsp	0.14 69	0.12 174	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.28 115	0.20 81	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.07 146

LoS	0.14 69	0.08 8	0.27 103	0.16 6	0.09 26	0.22 190	0.14 56	0.26 86	0.26 164	0.15 78	0.18 93	0.18 130	0.13 114	0.22 129	0.14 113	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 69	0.08 8	0.19 40	0.17 16	0.22 454	0.18 80	0.16 107	0.23 58	0.19 62	0.14 66	0.17 83	0.14 81	0.10 37	0.18 61	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 166	0.18 459

ProNet	0.14 69	0.12 174	0.25 86	0.19 84	0.11 104	0.19 105	0.19 229	0.27 96	0.20 81	0.14 66	0.13 35	0.13 59	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.07 104	0.07 146

MC-Stereo	0.14 69	0.09 37	0.25 86	0.21 186	0.09 26	0.18 80	0.16 107	0.23 58	0.19 62	0.18 126	0.23 143	0.16 113	0.13 114	0.22 129	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.05 21

ccc-4	0.14 69	0.12 174	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.27 96	0.20 81	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 146

IGEV-Stereo	0.14 69	0.12 174	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.28 115	0.20 81	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.07 146
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 69	0.13 234	0.24 74	0.25 376	0.11 104	0.11 3	0.18 185	0.32 166	0.23 127	0.12 30	0.12 23	0.18 130	0.12 84	0.14 8	0.13 79	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.07 104	0.06 74
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
MM-Stereo_test2	0.15 96	0.10 72	0.44 311	0.23 290	0.11 104	0.21 162	0.21 307	0.27 96	0.22 109	0.15 78	0.16 74	0.13 59	0.11 61	0.20 95	0.13 79	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.05 21

HART	0.15 96	0.11 133	0.30 131	0.21 186	0.09 26	0.17 61	0.16 107	0.30 145	0.19 62	0.15 78	0.25 164	0.17 120	0.09 16	0.21 114	0.12 40	0.06 23	0.07 258	0.07 72	0.05 39	0.08 166	0.06 74

HUF	0.15 96	0.11 133	0.38 236	0.17 16	0.11 104	0.16 43	0.17 142	0.22 40	0.20 81	0.11 17	0.13 35	0.14 81	0.11 61	0.18 61	0.12 40	0.07 66	0.20 500	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.14 415

rvit_stereo_0080	0.15 96	0.13 234	0.25 86	0.19 84	0.13 233	0.15 20	0.20 276	0.28 115	0.24 142	0.15 78	0.17 83	0.19 144	0.13 114	0.19 82	0.15 137	0.11 349	0.08 339	0.08 150	0.08 206	0.10 295	0.07 146

RAFT-Stereo-weight	0.15 96	0.09 37	0.26 94	0.20 143	0.10 65	0.19 105	0.17 142	0.36 230	0.29 208	0.24 172	0.20 117	0.19 144	0.10 37	0.18 61	0.15 137	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.05 21

whm_eth	0.15 96	0.13 234	0.25 86	0.19 84	0.13 233	0.15 20	0.20 276	0.28 115	0.24 142	0.15 78	0.17 83	0.19 144	0.13 114	0.19 82	0.15 137	0.11 349	0.08 339	0.08 150	0.08 206	0.10 295	0.07 146

testlalala	0.15 96	0.10 72	0.36 205	0.19 84	0.12 160	0.23 211	0.16 107	0.26 86	0.19 62	0.24 172	0.19 101	0.14 81	0.11 61	0.16 30	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.05 4	0.05 21

CAS	0.15 96	0.07 2	0.21 55	0.41 509	0.16 356	0.20 135	0.18 185	0.22 40	0.19 62	0.15 78	0.19 101	0.11 43	0.09 16	0.14 8	0.13 79	0.29 512	0.04 2	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.14 415

CroCo-Stereo Lap2	0.15 96	0.15 309	0.28 114	0.25 376	0.18 397	0.11 3	0.19 229	0.28 115	0.21 96	0.13 43	0.16 74	0.15 97	0.12 84	0.17 43	0.14 113	0.07 66	0.07 258	0.08 150	0.06 80	0.08 166	0.07 146

GLC_STEREO	0.15 96	0.10 72	0.24 74	0.21 186	0.09 26	0.17 61	0.15 80	0.23 58	0.27 174	0.17 111	0.20 117	0.17 120	0.11 61	0.23 138	0.16 161	0.07 66	0.09 373	0.09 225	0.08 206	0.07 104	0.06 74

CREStereo++_RVC	0.15 96	0.08 8	0.26 94	0.17 16	0.11 104	0.18 80	0.13 37	0.22 40	0.30 220	0.21 146	0.30 212	0.13 59	0.11 61	0.16 30	0.15 137	0.07 66	0.04 2	0.06 22	0.15 455	0.06 39	0.05 21
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	0.15 96	0.09 37	0.28 114	0.16 6	0.08 9	0.25 247	0.14 56	0.23 58	0.28 189	0.24 172	0.30 212	0.16 113	0.12 84	0.17 43	0.13 79	0.08 189	0.07 258	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.07 146

XX-TBD	0.15 96	0.18 367	0.28 114	0.22 244	0.10 65	0.22 190	0.15 80	0.22 40	0.27 174	0.22 152	0.26 174	0.14 81	0.12 84	0.16 30	0.13 79	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 104	0.06 74

PMTNet	0.15 96	0.08 8	0.23 66	0.15 3	0.09 26	0.23 211	0.16 107	0.25 78	0.23 127	0.17 111	0.21 129	0.16 113	0.14 132	0.22 129	0.13 79	0.29 512	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 104	0.06 74

xyz-stereo-finetune	0.16 110	0.12 174	0.23 66	0.16 6	0.08 9	0.23 211	0.20 276	0.29 126	0.31 232	0.19 131	0.22 139	0.19 144	0.15 146	0.29 243	0.20 254	0.06 23	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.06 39	0.06 74

Reg-Stereo(zero)	0.16 110	0.07 2	0.36 205	0.19 84	0.10 65	0.19 105	0.14 56	0.28 115	0.24 142	0.22 152	0.20 117	0.24 208	0.18 213	0.21 114	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.06 39	0.06 74

tg	0.16 110	0.11 133	0.25 86	0.21 186	0.11 104	0.23 211	0.15 80	0.34 188	0.24 142	0.20 135	0.25 164	0.19 144	0.12 84	0.24 148	0.15 137	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.09 292	0.08 166	0.07 146

rvit_stereo_0083	0.16 110	0.12 174	0.26 94	0.21 186	0.13 233	0.17 61	0.17 142	0.22 40	0.34 263	0.16 99	0.21 129	0.19 144	0.16 162	0.21 114	0.16 161	0.11 349	0.10 397	0.10 298	0.08 206	0.09 230	0.07 146

rvit_stereo_0081_aga	0.16 110	0.14 276	0.28 114	0.21 186	0.13 233	0.19 105	0.17 142	0.23 58	0.24 142	0.17 111	0.21 129	0.19 144	0.13 114	0.19 82	0.14 113	0.11 349	0.08 339	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.07 146

rvit_stereo_0081	0.16 110	0.11 133	0.24 74	0.21 186	0.12 160	0.16 43	0.17 142	0.22 40	0.33 253	0.16 99	0.18 93	0.18 130	0.14 132	0.20 95	0.16 161	0.11 349	0.08 339	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.07 146

GCAP-BAT	0.16 110	0.11 133	0.36 205	0.18 45	0.13 233	0.21 162	0.16 107	0.23 58	0.18 51	0.26 192	0.28 186	0.20 153	0.11 61	0.24 148	0.17 190	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.05 4	0.06 74

rvit_stereo_0082	0.16 110	0.11 133	0.24 74	0.21 186	0.12 160	0.16 43	0.17 142	0.22 40	0.33 253	0.16 99	0.18 93	0.18 130	0.14 132	0.20 95	0.16 161	0.11 349	0.08 339	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.07 146

CAS++	0.16 110	0.12 174	0.27 103	0.18 45	0.12 160	0.17 61	0.15 80	0.42 295	0.24 142	0.19 131	0.18 93	0.13 59	0.10 37	0.21 114	0.12 40	0.12 385	0.10 397	0.11 353	0.08 206	0.10 295	0.09 268
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 110	0.12 174	0.26 94	0.22 244	0.14 275	0.25 247	0.23 358	0.29 126	0.21 96	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.13 114	0.25 179	0.13 79	0.07 66	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.08 212

MIF-Stereo (partial)	0.16 110	0.10 72	0.34 175	0.21 186	0.15 324	0.15 20	0.13 37	0.28 115	0.25 155	0.17 111	0.26 174	0.15 97	0.16 162	0.25 179	0.17 190	0.09 266	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.09 230	0.08 212

RCA-Stereo	0.16 110	0.09 37	0.25 86	0.20 143	0.10 65	0.19 105	0.17 142	0.36 230	0.35 279	0.20 135	0.25 164	0.17 120	0.17 188	0.18 61	0.14 113	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.05 21

test-3	0.16 110	0.09 37	0.31 145	0.21 186	0.11 104	0.18 80	0.16 107	0.30 145	0.27 174	0.26 192	0.16 74	0.22 176	0.12 84	0.26 195	0.18 211	0.06 23	0.04 2	0.08 150	0.08 206	0.06 39	0.06 74

test_1	0.16 110	0.09 37	0.31 145	0.21 186	0.11 104	0.18 80	0.16 107	0.30 145	0.27 174	0.25 180	0.16 74	0.22 176	0.12 84	0.26 195	0.18 211	0.06 23	0.04 2	0.08 150	0.08 206	0.06 39	0.06 74

iRaftStereo_RVC	0.16 110	0.12 174	0.26 94	0.21 186	0.11 104	0.20 135	0.17 142	0.32 166	0.23 127	0.20 135	0.25 164	0.18 130	0.12 84	0.20 95	0.15 137	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.09 292	0.08 166	0.07 146

raftrobust	0.16 110	0.13 234	0.29 124	0.22 244	0.15 324	0.19 105	0.13 37	0.32 166	0.26 164	0.26 192	0.20 117	0.19 144	0.17 188	0.21 114	0.15 137	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.07 146

test_xeample3	0.16 110	0.11 133	0.56 395	0.19 84	0.12 160	0.20 135	0.18 185	0.35 212	0.20 81	0.16 99	0.12 23	0.13 59	0.12 84	0.24 148	0.15 137	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.08 206	0.07 104	0.07 146

xyz-stereo-finetune2	0.17 127	0.11 133	0.26 94	0.16 6	0.09 26	0.27 277	0.19 229	0.27 96	0.20 81	0.22 152	0.28 186	0.21 164	0.22 257	0.37 301	0.22 297	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.06 39	0.07 146

MM-Stereo_test3	0.17 127	0.12 174	0.29 124	0.23 290	0.14 275	0.19 105	0.22 333	0.39 258	0.36 292	0.16 99	0.24 156	0.17 120	0.12 84	0.19 82	0.14 113	0.07 66	0.07 258	0.08 150	0.06 80	0.09 230	0.06 74

MM-Stereo_test1	0.17 127	0.10 72	0.39 251	0.23 290	0.11 104	0.20 135	0.22 333	0.33 180	0.29 208	0.22 152	0.21 129	0.15 97	0.14 132	0.23 138	0.13 79	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.09 230	0.06 74

model_zeroshot	0.17 127	0.11 133	0.39 251	0.20 143	0.12 160	0.24 233	0.15 80	0.34 188	0.22 109	0.30 269	0.20 117	0.22 176	0.12 84	0.24 148	0.14 113	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.07 146

rvit_stereo_ft	0.17 127	0.14 276	0.30 131	0.25 376	0.14 275	0.17 61	0.21 307	0.28 115	0.26 164	0.16 99	0.19 101	0.20 153	0.16 162	0.22 129	0.17 190	0.11 349	0.07 258	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.07 146

gcap-zeroshot	0.17 127	0.11 133	0.36 205	0.20 143	0.12 160	0.26 267	0.16 107	0.30 145	0.22 109	0.26 192	0.20 117	0.30 287	0.14 132	0.20 95	0.13 79	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 127	0.13 234	0.24 74	0.19 84	0.13 233	0.24 233	0.17 142	0.30 145	0.37 303	0.43 443	0.17 83	0.13 59	0.12 84	0.19 82	0.15 137	0.08 189	0.07 258	0.09 225	0.07 135	0.09 230	0.08 212

AE-Stereo	0.17 127	0.11 133	0.31 145	0.24 339	0.14 275	0.23 211	0.18 185	0.34 188	0.29 208	0.15 78	0.25 164	0.21 164	0.13 114	0.20 95	0.14 113	0.07 66	0.08 339	0.09 225	0.10 334	0.07 104	0.06 74

rrr	0.17 127	0.11 133	0.57 398	0.19 84	0.12 160	0.20 135	0.18 185	0.35 212	0.22 109	0.15 78	0.12 23	0.14 81	0.12 84	0.28 227	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 146

plain	0.17 127	0.13 234	0.43 303	0.21 186	0.13 233	0.16 43	0.17 142	0.27 96	0.22 109	0.16 99	0.26 174	0.13 59	0.16 162	0.27 214	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.07 135	0.10 295	0.07 146

MSKI-zero shot	0.17 127	0.09 37	0.43 303	0.20 143	0.11 104	0.21 162	0.15 80	0.32 166	0.21 96	0.23 158	0.24 156	0.23 196	0.10 37	0.31 265	0.13 79	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74

Any-RAFT	0.17 127	0.08 8	0.31 145	0.19 84	0.10 65	0.29 317	0.16 107	0.42 295	0.30 220	0.24 172	0.27 181	0.27 246	0.16 162	0.21 114	0.12 40	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.06 74

RAFT-Test	0.17 127	0.10 72	0.38 236	0.19 84	0.12 160	0.25 247	0.17 142	0.33 180	0.23 127	0.23 158	0.29 199	0.27 246	0.14 132	0.20 95	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

4D-IteraStereo	0.17 127	0.16 334	0.50 363	0.21 186	0.14 275	0.19 105	0.17 142	0.28 115	0.28 189	0.23 158	0.20 117	0.20 153	0.11 61	0.19 82	0.14 113	0.06 23	0.04 2	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.06 74

anonymousdsp2	0.17 127	0.10 72	0.28 114	0.20 143	0.11 104	0.25 247	0.17 142	0.41 281	0.31 232	0.23 158	0.23 143	0.22 176	0.15 146	0.25 179	0.15 137	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.08 166	0.07 146

knoymous	0.17 127	0.09 37	0.32 151	0.17 16	0.11 104	0.21 162	0.17 142	0.32 166	0.23 127	0.23 158	0.28 186	0.27 246	0.16 162	0.23 138	0.16 161	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.06 80	0.09 230	0.09 268

Selective-RAFT	0.17 127	0.12 174	0.30 131	0.24 339	0.10 65	0.29 317	0.15 80	0.32 166	0.31 232	0.17 111	0.17 83	0.21 164	0.18 213	0.28 227	0.17 190	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.06 74

AnonymousM	0.17 127	0.19 383	0.24 74	0.18 45	0.10 65	0.18 80	0.17 142	0.30 145	0.23 127	0.26 192	0.20 117	0.18 130	0.14 132	0.19 82	0.14 113	0.09 266	0.06 142	0.38 517	0.15 455	0.06 39	0.05 21

cross-raft	0.17 127	0.12 174	0.41 282	0.23 290	0.10 65	0.20 135	0.24 380	0.33 180	0.23 127	0.23 158	0.28 186	0.29 271	0.15 146	0.17 43	0.15 137	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.05 21

test-1	0.17 127	0.11 133	0.40 259	0.23 290	0.13 233	0.22 190	0.23 358	0.34 188	0.26 164	0.20 135	0.24 156	0.22 176	0.14 132	0.16 30	0.20 254	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.08 212

s12784h	0.17 127	0.09 37	0.26 94	0.18 45	0.07 1	0.32 358	0.19 229	0.37 240	0.32 241	0.23 158	0.25 164	0.18 130	0.17 188	0.25 179	0.16 161	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.05 21

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 127	0.14 276	0.32 151	0.20 143	0.09 26	0.19 105	0.17 142	0.32 166	0.30 220	0.25 180	0.33 256	0.20 153	0.17 188	0.19 82	0.15 137	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.05 21

CFNet-RSSM	0.17 127	0.10 72	0.40 259	0.20 143	0.11 104	0.20 135	0.15 80	0.36 230	0.30 220	0.23 158	0.21 129	0.26 237	0.15 146	0.20 95	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.05 21

Gwc-CoAtRS	0.17 127	0.10 72	0.37 217	0.20 143	0.12 160	0.19 105	0.15 80	0.32 166	0.28 189	0.23 158	0.23 143	0.27 246	0.15 146	0.20 95	0.13 79	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

testlalala2	0.18 151	0.10 72	0.50 363	0.36 496	0.25 481	0.23 211	0.14 56	0.34 188	0.24 142	0.25 180	0.25 164	0.21 164	0.12 84	0.16 30	0.16 161	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

H2IRNET	0.18 151	0.13 234	0.35 185	0.21 186	0.12 160	0.20 135	0.15 80	0.27 96	0.30 220	0.17 111	0.31 226	0.25 216	0.20 237	0.24 148	0.18 211	0.07 66	0.06 142	0.09 225	0.10 334	0.09 230	0.06 74

ACVNet-DCA	0.18 151	0.14 276	0.38 236	0.23 290	0.11 104	0.31 349	0.19 229	0.41 281	0.27 174	0.17 111	0.19 101	0.13 59	0.18 213	0.28 227	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.09 230	0.09 268

cc1	0.18 151	0.14 276	0.38 236	0.23 290	0.11 104	0.31 349	0.19 229	0.35 212	0.47 415	0.17 111	0.19 101	0.13 59	0.18 213	0.28 227	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.08 166	0.08 212

11t1	0.18 151	0.10 72	0.30 131	0.20 143	0.11 104	0.27 277	0.17 142	0.35 212	0.23 127	0.25 180	0.23 143	0.23 196	0.23 271	0.25 179	0.18 211	0.09 266	0.07 258	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.09 268

tt1	0.18 151	0.14 276	0.35 185	0.23 290	0.11 104	0.30 334	0.19 229	0.35 212	0.44 382	0.17 111	0.19 101	0.13 59	0.16 162	0.27 214	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.08 166	0.08 212

IGEV_Zeroshot_test	0.18 151	0.10 72	0.65 433	0.20 143	0.12 160	0.19 105	0.15 80	0.34 188	0.19 62	0.28 211	0.22 139	0.27 246	0.13 114	0.23 138	0.18 211	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.06 74

MIM_Stereo	0.18 151	0.12 174	0.38 236	0.20 143	0.11 104	0.17 61	0.14 56	0.35 212	0.25 155	0.27 201	0.35 276	0.23 196	0.13 114	0.27 214	0.16 161	0.06 23	0.07 258	0.08 150	0.08 206	0.08 166	0.06 74

HH	0.18 151	0.12 174	0.55 391	0.22 244	0.12 160	0.18 80	0.18 185	0.34 188	0.19 62	0.20 135	0.24 156	0.34 321	0.18 213	0.29 243	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.06 74

HanStereo	0.18 151	0.12 174	0.55 391	0.22 244	0.12 160	0.18 80	0.18 185	0.34 188	0.19 62	0.20 135	0.24 156	0.34 321	0.18 213	0.29 243	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.06 74

LL-Strereo2	0.18 151	0.18 367	0.39 251	0.22 244	0.12 160	0.24 233	0.13 37	0.31 156	0.23 127	0.24 172	0.20 117	0.24 208	0.12 84	0.26 195	0.15 137	0.06 23	0.06 142	0.12 389	0.09 292	0.08 166	0.07 146

riskmin	0.18 151	0.09 37	0.34 175	0.18 45	0.12 160	0.24 233	0.16 107	0.34 188	0.28 189	0.21 146	0.23 143	0.33 314	0.24 289	0.23 138	0.17 190	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.06 80	0.10 295	0.10 323

test_4	0.18 151	0.12 174	0.34 175	0.23 290	0.12 160	0.18 80	0.22 333	0.26 86	0.24 142	0.24 172	0.47 409	0.22 176	0.13 114	0.24 148	0.16 161	0.06 23	0.05 29	0.09 225	0.09 292	0.07 104	0.05 21

GMOStereo	0.18 151	0.14 276	0.30 131	0.22 244	0.12 160	0.20 135	0.27 414	0.26 86	0.28 189	0.31 286	0.32 235	0.26 237	0.17 188	0.15 14	0.12 40	0.07 66	0.07 258	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.05 21

error version	0.18 151	0.14 276	0.30 131	0.22 244	0.12 160	0.20 135	0.27 414	0.26 86	0.28 189	0.31 286	0.32 235	0.26 237	0.17 188	0.15 14	0.12 40	0.07 66	0.07 258	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.05 21

test-v	0.18 151	0.14 276	0.30 131	0.22 244	0.12 160	0.20 135	0.27 414	0.26 86	0.28 189	0.31 286	0.32 235	0.26 237	0.17 188	0.15 14	0.12 40	0.07 66	0.07 258	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.05 21

test_3	0.18 151	0.11 133	0.32 151	0.24 339	0.11 104	0.22 190	0.25 397	0.31 156	0.31 232	0.25 180	0.18 93	0.23 196	0.13 114	0.25 179	0.19 240	0.06 23	0.05 29	0.09 225	0.10 334	0.07 104	0.06 74

Patchmatch Stereo++	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.14 56	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.29 199	0.25 216	0.17 188	0.26 195	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212
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
NRIStereo	0.18 151	0.11 133	0.35 185	0.23 290	0.11 104	0.24 233	0.20 276	0.29 126	0.26 164	0.26 192	0.25 164	0.25 216	0.18 213	0.34 284	0.18 211	0.07 66	0.06 142	0.09 225	0.07 135	0.09 230	0.08 212

PSM-adaLoss	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.16 107	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.29 199	0.25 216	0.18 213	0.24 148	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

ROB_FTStereo_v2	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.16 107	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.29 199	0.25 216	0.17 188	0.24 148	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

ROB_FTStereo	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.14 56	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.28 186	0.25 216	0.17 188	0.24 148	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

HUI-Stereo	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.14 56	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.28 186	0.25 216	0.17 188	0.22 129	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

DeepStereo_RVC	0.18 151	0.11 133	0.40 259	0.21 186	0.11 104	0.19 105	0.16 107	0.28 115	0.22 109	0.27 201	0.27 181	0.23 196	0.28 354	0.24 148	0.18 211	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.07 135	0.09 230	0.10 323

iGMRVC	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.15 80	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.29 199	0.25 216	0.17 188	0.27 214	0.17 190	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

iRAFT	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.14 56	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.29 199	0.25 216	0.17 188	0.26 195	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

CRE-IMP	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.11 104	0.24 233	0.17 142	0.29 126	0.21 96	0.27 201	0.26 174	0.24 208	0.17 188	0.23 138	0.18 211	0.08 189	0.05 29	0.10 298	0.07 135	0.10 295	0.10 323

test-2	0.18 151	0.14 276	0.30 131	0.22 244	0.12 160	0.20 135	0.27 414	0.26 86	0.28 189	0.31 286	0.32 235	0.26 237	0.17 188	0.15 14	0.12 40	0.07 66	0.07 258	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.05 21

RAFT-IKP	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.15 80	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.29 199	0.25 216	0.18 213	0.25 179	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

rafts_anoy	0.18 151	0.15 309	0.35 185	0.22 244	0.14 275	0.19 105	0.17 142	0.32 166	0.30 220	0.23 158	0.25 164	0.20 153	0.16 162	0.22 129	0.19 240	0.08 189	0.07 258	0.10 298	0.12 409	0.09 230	0.08 212

raft+_RVC	0.18 151	0.14 276	0.32 151	0.21 186	0.15 324	0.21 162	0.16 107	0.38 246	0.34 263	0.21 146	0.28 186	0.20 153	0.15 146	0.24 148	0.19 240	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.08 212

RALCasStereoNet	0.18 151	0.15 309	0.33 166	0.21 186	0.14 275	0.21 162	0.18 185	0.31 156	0.25 155	0.21 146	0.29 199	0.22 176	0.15 146	0.27 214	0.17 190	0.08 189	0.10 397	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.09 268

sCroCo_RVC	0.18 151	0.14 276	0.49 352	0.27 435	0.18 397	0.22 190	0.17 142	0.27 96	0.23 127	0.14 66	0.22 139	0.17 120	0.14 132	0.21 114	0.15 137	0.10 313	0.11 418	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.09 268

DCANet	0.18 151	0.13 234	0.40 259	0.19 84	0.09 26	0.19 105	0.18 185	0.34 188	0.39 327	0.29 238	0.31 226	0.18 130	0.23 271	0.20 95	0.19 240	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.07 146

AFF-stereo	0.18 151	0.15 309	0.32 151	0.21 186	0.10 65	0.18 80	0.18 185	0.33 180	0.27 174	0.25 180	0.37 295	0.25 216	0.17 188	0.24 148	0.15 137	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.05 21

DIP-Stereo	0.18 151	0.12 174	0.33 166	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.12 20	0.42 295	0.25 155	0.27 201	0.32 235	0.21 164	0.17 188	0.25 179	0.20 254	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.08 212
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 151	0.09 37	0.32 151	0.22 244	0.12 160	0.22 190	0.19 229	0.42 295	0.19 62	0.31 286	0.45 392	0.20 153	0.14 132	0.18 61	0.15 137	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74

RAFT-Stereo	0.18 151	0.09 37	0.32 151	0.22 244	0.12 160	0.22 190	0.19 229	0.42 295	0.19 62	0.31 286	0.45 392	0.20 153	0.14 132	0.18 61	0.15 137	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test1	0.19 189	0.14 276	0.41 282	0.27 435	0.15 324	0.21 162	0.16 107	0.39 258	0.36 292	0.17 111	0.26 174	0.18 130	0.13 114	0.28 227	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.10 298	0.11 372	0.06 39	0.09 268

rvit_0105_6	0.19 189	0.14 276	0.34 175	0.23 290	0.14 275	0.18 80	0.20 276	0.29 126	0.37 303	0.18 126	0.22 139	0.23 196	0.17 188	0.26 195	0.17 190	0.15 441	0.13 447	0.13 409	0.11 372	0.11 342	0.08 212

1test111	0.19 189	0.14 276	0.38 236	0.23 290	0.11 104	0.31 349	0.19 229	0.41 281	0.27 174	0.17 111	0.19 101	0.13 59	0.18 213	0.34 284	0.22 297	0.08 189	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.09 230	0.09 268

DCANet-4	0.19 189	0.10 72	0.52 378	0.19 84	0.09 26	0.19 105	0.18 185	0.36 230	0.39 327	0.29 238	0.30 212	0.17 120	0.22 257	0.20 95	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.07 146

fff	0.19 189	0.13 234	0.40 259	0.18 45	0.09 26	0.19 105	0.18 185	0.35 212	0.43 367	0.29 238	0.30 212	0.18 130	0.28 354	0.20 95	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.07 146

ADStereo(finetuned)	0.19 189	0.13 234	0.49 352	0.19 84	0.09 26	0.19 105	0.18 185	0.34 188	0.39 327	0.29 238	0.31 226	0.18 130	0.31 397	0.21 114	0.19 240	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.07 146

x	0.19 189	0.11 133	0.29 124	0.20 143	0.11 104	0.26 267	0.18 185	0.41 281	0.29 208	0.25 180	0.29 199	0.28 261	0.24 289	0.26 195	0.23 316	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.09 230	0.08 212

DisPM	0.19 189	0.10 72	0.35 185	0.23 290	0.13 233	0.18 80	0.20 276	0.29 126	0.29 208	0.33 320	0.34 265	0.23 196	0.16 162	0.33 278	0.16 161	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.07 104	0.11 358

iRaft-Stereo_20w	0.19 189	0.10 72	0.46 330	0.19 84	0.13 233	0.25 247	0.19 229	0.52 404	0.19 62	0.29 238	0.21 129	0.22 176	0.20 237	0.28 227	0.18 211	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.08 206	0.08 166	0.08 212

TRStereo	0.19 189	0.17 353	0.47 338	0.23 290	0.19 415	0.19 105	0.16 107	0.52 404	0.28 189	0.20 135	0.19 101	0.21 164	0.13 114	0.24 148	0.13 79	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.11 372	0.06 39	0.06 74

Pruner-Stereo	0.19 189	0.11 133	0.34 175	0.29 458	0.12 160	0.19 105	0.17 142	0.31 156	0.29 208	0.33 320	0.32 235	0.25 216	0.15 146	0.24 148	0.21 277	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.09 268

RALAANet	0.19 189	0.18 367	0.37 217	0.23 290	0.14 275	0.23 211	0.13 37	0.37 240	0.29 208	0.28 211	0.26 174	0.25 216	0.15 146	0.26 195	0.18 211	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.06 74

csc	0.19 189	0.13 234	0.40 259	0.18 45	0.09 26	0.19 105	0.18 185	0.35 212	0.43 367	0.29 238	0.30 212	0.18 130	0.28 354	0.20 95	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.07 146

cscssc	0.19 189	0.13 234	0.40 259	0.18 45	0.09 26	0.19 105	0.18 185	0.35 212	0.43 367	0.29 238	0.30 212	0.18 130	0.28 354	0.20 95	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.07 146

GMStereo	0.19 189	0.25 439	0.40 259	0.21 186	0.12 160	0.22 190	0.19 229	0.29 126	0.40 343	0.25 180	0.23 143	0.16 113	0.15 146	0.25 179	0.19 240	0.09 266	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.10 295	0.08 212
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HI	0.20 204	0.13 234	0.33 166	0.18 45	0.15 324	0.17 61	0.16 107	0.34 188	0.21 96	0.37 379	0.39 322	0.36 340	0.24 289	0.29 243	0.21 277	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.09 292	0.09 230	0.07 146

CoSv	0.20 204	0.13 234	0.33 166	0.18 45	0.15 324	0.17 61	0.16 107	0.34 188	0.21 96	0.37 379	0.39 322	0.36 340	0.24 289	0.29 243	0.21 277	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.09 292	0.09 230	0.07 146

AIO-test2	0.20 204	0.20 395	0.36 205	0.26 408	0.15 324	0.22 190	0.16 107	0.42 295	0.42 360	0.16 99	0.29 199	0.15 97	0.11 61	0.26 195	0.13 79	0.18 478	0.06 142	0.10 298	0.11 372	0.07 104	0.07 146

rvit_0105_4	0.20 204	0.15 309	0.38 236	0.23 290	0.14 275	0.20 135	0.22 333	0.33 180	0.39 327	0.19 131	0.24 156	0.25 216	0.19 228	0.27 214	0.17 190	0.16 456	0.13 447	0.13 409	0.11 372	0.11 342	0.08 212

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 204	0.72 528	0.70 450	0.17 16	0.08 9	0.15 20	0.15 80	0.18 12	0.16 25	0.13 43	0.12 23	0.09 16	0.08 6	0.16 30	0.13 79	0.35 519	0.04 2	0.08 150	0.07 135	0.11 342	0.23 497

test_sample1	0.20 204	0.10 72	0.28 114	0.19 84	0.12 160	0.28 296	0.19 229	0.41 281	0.25 155	0.26 192	0.31 226	0.29 271	0.26 319	0.44 326	0.21 277	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.09 230	0.09 268

MyStereo06	0.20 204	0.12 174	0.57 398	0.21 186	0.14 275	0.25 247	0.23 358	0.40 269	0.21 96	0.30 269	0.24 156	0.31 298	0.18 213	0.22 129	0.18 211	0.07 66	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.08 212

xx1	0.20 204	0.14 276	0.38 236	0.23 290	0.11 104	0.31 349	0.19 229	0.35 212	0.47 415	0.17 111	0.19 101	0.28 261	0.24 289	0.28 227	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.10 298	0.09 292	0.09 230	0.09 268

testlalala_base	0.20 204	0.13 234	0.35 185	0.25 376	0.15 324	0.25 247	0.16 107	0.34 188	0.17 41	0.19 131	0.26 174	0.17 120	0.14 132	0.18 61	0.16 161	0.39 524	0.09 373	0.07 72	0.05 39	0.45 519	0.08 212

DCRE	0.20 204	0.13 234	0.40 259	0.21 186	0.15 324	0.20 135	0.19 229	0.30 145	0.27 174	0.22 152	0.80 500	0.23 196	0.16 162	0.23 138	0.15 137	0.07 66	0.07 258	0.07 72	0.08 206	0.07 104	0.06 74

qqq	0.20 204	0.12 174	0.31 145	0.20 143	0.11 104	0.23 211	0.19 229	0.41 281	0.27 174	0.24 172	0.28 186	0.28 261	0.24 289	0.34 284	0.22 297	0.08 189	0.07 258	0.10 298	0.09 292	0.09 230	0.09 268

PFNet+	0.20 204	0.10 72	0.37 217	0.21 186	0.12 160	0.17 61	0.19 229	0.29 126	0.34 263	0.33 320	0.32 235	0.24 208	0.16 162	0.32 271	0.17 190	0.10 313	0.07 258	0.11 353	0.10 334	0.08 166	0.12 380

NF-Stereo	0.20 204	0.10 72	0.35 185	0.24 339	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.38 246	0.32 241	0.28 211	0.30 212	0.22 176	0.16 162	0.51 352	0.20 254	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.13 396

OCTAStereo	0.20 204	0.10 72	0.35 185	0.24 339	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.38 246	0.32 241	0.28 211	0.30 212	0.22 176	0.16 162	0.51 352	0.20 254	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.13 396

RE-Stereo	0.20 204	0.10 72	0.35 185	0.24 339	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.38 246	0.32 241	0.28 211	0.30 212	0.22 176	0.16 162	0.51 352	0.20 254	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.13 396

TVStereo	0.20 204	0.10 72	0.35 185	0.24 339	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.38 246	0.32 241	0.28 211	0.30 212	0.22 176	0.16 162	0.51 352	0.20 254	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.13 396

sAnonymous2	0.20 204	0.21 409	0.58 403	0.24 339	0.17 376	0.22 190	0.19 229	0.34 188	0.28 189	0.17 111	0.19 101	0.17 120	0.16 162	0.17 43	0.14 113	0.10 313	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.23 487	0.17 446

CroCo_RVC	0.20 204	0.21 409	0.58 403	0.24 339	0.17 376	0.22 190	0.19 229	0.34 188	0.28 189	0.17 111	0.19 101	0.17 120	0.16 162	0.17 43	0.14 113	0.10 313	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.23 487	0.17 446

111	0.20 204	0.17 353	0.40 259	0.18 45	0.09 26	0.24 233	0.17 142	0.41 281	0.45 393	0.23 158	0.29 199	0.29 271	0.21 244	0.24 148	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.07 104	0.08 212

HITNet	0.20 204	0.17 353	0.43 303	0.19 84	0.08 9	0.27 277	0.14 56	0.42 295	0.30 220	0.29 238	0.32 235	0.27 246	0.21 244	0.28 227	0.25 337	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.06 74
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
FACV-RUCA	0.21 224	0.15 309	0.32 151	0.23 290	0.23 466	0.26 267	0.19 229	0.39 258	0.34 263	0.25 180	0.32 235	0.21 164	0.24 289	0.24 148	0.19 240	0.10 313	0.07 258	0.15 447	0.08 206	0.16 430	0.13 396

IGEV-RUCA	0.21 224	0.08 8	0.23 66	0.19 84	0.19 415	0.28 296	0.24 380	0.23 58	0.21 96	0.20 135	0.23 143	0.28 261	0.49 480	0.26 195	0.18 211	0.09 266	0.08 339	0.18 472	0.13 434	0.17 447	0.17 446

rvit_0105_5	0.21 224	0.15 309	0.38 236	0.23 290	0.13 233	0.22 190	0.24 380	0.36 230	0.39 327	0.21 146	0.23 143	0.26 237	0.19 228	0.26 195	0.19 240	0.15 441	0.13 447	0.12 389	0.12 409	0.10 295	0.09 268

test_sample2	0.21 224	0.10 72	0.28 114	0.19 84	0.11 104	0.27 277	0.21 307	0.43 307	0.29 208	0.26 192	0.31 226	0.30 287	0.24 289	0.45 329	0.18 211	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.09 230	0.09 268

mmm	0.21 224	0.12 174	0.31 145	0.22 244	0.12 160	0.28 296	0.21 307	0.41 281	0.27 174	0.29 238	0.38 309	0.29 271	0.24 289	0.29 243	0.22 297	0.09 266	0.07 258	0.11 353	0.09 292	0.10 295	0.09 268

CASS	0.21 224	0.15 309	0.32 151	0.26 408	0.11 104	0.28 296	0.19 229	0.39 258	0.30 220	0.32 309	0.34 265	0.25 216	0.24 289	0.25 179	0.20 254	0.13 402	0.08 339	0.11 353	0.09 292	0.11 342	0.11 358
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 224	0.16 334	0.32 151	0.26 408	0.13 233	0.26 267	0.27 414	0.40 269	0.36 292	0.29 238	0.39 322	0.22 176	0.21 244	0.33 278	0.17 190	0.07 66	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.07 146

RAFT_CTSACE	0.21 224	0.16 334	0.41 282	0.25 376	0.15 324	0.22 190	0.24 380	0.32 166	0.28 189	0.33 320	0.51 425	0.29 271	0.17 188	0.32 271	0.13 79	0.06 23	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.06 74

RAFT+CT+SA	0.21 224	0.18 367	0.33 166	0.25 376	0.18 397	0.23 211	0.29 435	0.40 269	0.36 292	0.24 172	0.38 309	0.18 130	0.16 162	0.32 271	0.16 161	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.12 409	0.09 230	0.09 268

SA-5K	0.21 224	0.16 334	0.32 151	0.26 408	0.13 233	0.26 267	0.27 414	0.40 269	0.36 292	0.29 238	0.39 322	0.22 176	0.21 244	0.33 278	0.17 190	0.07 66	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.07 146

CIPLG	0.21 224	0.21 409	0.55 391	0.23 290	0.15 324	0.25 247	0.20 276	0.35 212	0.29 208	0.31 286	0.33 256	0.22 176	0.15 146	0.26 195	0.20 254	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 212

IPLG	0.21 224	0.15 309	0.53 382	0.21 186	0.12 160	0.28 296	0.17 142	0.42 295	0.30 220	0.33 320	0.32 235	0.15 97	0.17 188	0.50 347	0.21 277	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.06 74

IPLGR_C	0.21 224	0.22 421	0.60 411	0.23 290	0.15 324	0.24 233	0.20 276	0.35 212	0.29 208	0.31 286	0.32 235	0.22 176	0.15 146	0.25 179	0.20 254	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 212

MIPNet	0.21 224	0.15 309	0.52 378	0.21 186	0.12 160	0.27 277	0.20 276	0.45 322	0.37 303	0.30 269	0.23 143	0.19 144	0.24 289	0.27 214	0.19 240	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.06 74

IPLGR	0.21 224	0.13 234	0.61 414	0.21 186	0.11 104	0.25 247	0.18 185	0.41 281	0.37 303	0.28 211	0.27 181	0.21 164	0.19 228	0.37 301	0.18 211	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.06 74

ACRE	0.21 224	0.20 395	0.62 422	0.23 290	0.15 324	0.24 233	0.20 276	0.35 212	0.28 189	0.31 286	0.32 235	0.22 176	0.15 146	0.25 179	0.20 254	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 212

GANet-ADL	0.21 224	0.12 174	0.45 322	0.23 290	0.14 275	0.29 317	0.19 229	0.46 333	0.35 279	0.25 180	0.32 235	0.32 307	0.19 228	0.24 148	0.20 254	0.10 313	0.07 258	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.10 323

LCNet	0.21 224	0.11 133	0.29 124	0.25 376	0.12 160	0.23 211	0.19 229	0.34 188	0.26 164	0.28 211	0.35 276	0.26 237	0.30 381	0.35 293	0.17 190	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.10 334	0.13 394	0.22 490

PSM-softLoss	0.21 224	0.10 72	0.39 251	0.24 339	0.12 160	0.20 135	0.18 185	0.38 246	0.26 164	0.29 238	0.32 235	0.24 208	0.16 162	0.52 358	0.20 254	0.09 266	0.06 142	0.10 298	0.09 292	0.08 166	0.12 380

KMStereo	0.21 224	0.10 72	0.39 251	0.24 339	0.12 160	0.20 135	0.18 185	0.38 246	0.26 164	0.29 238	0.32 235	0.24 208	0.16 162	0.52 358	0.20 254	0.09 266	0.06 142	0.10 298	0.09 292	0.08 166	0.12 380

SST-Stereo	0.21 224	0.10 72	0.37 217	0.24 339	0.13 233	0.19 105	0.17 142	0.31 156	0.24 142	0.34 340	0.33 256	0.29 271	0.25 310	0.56 384	0.17 190	0.08 189	0.05 29	0.10 298	0.08 206	0.09 230	0.07 146

RAFT_R40	0.21 224	0.10 72	0.37 217	0.24 339	0.13 233	0.18 80	0.18 185	0.31 156	0.29 208	0.33 320	0.33 256	0.30 287	0.24 289	0.55 373	0.18 211	0.08 189	0.05 29	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.07 146

RAFT-345	0.21 224	0.10 72	0.46 330	0.22 244	0.11 104	0.20 135	0.16 107	0.26 86	0.25 155	0.27 201	0.66 479	0.21 164	0.16 162	0.55 373	0.21 277	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.06 74

RAFT	0.21 224	0.17 353	0.32 151	0.24 339	0.12 160	0.25 247	0.27 414	0.35 212	0.28 189	0.33 320	0.33 256	0.38 354	0.22 257	0.29 243	0.17 190	0.08 189	0.08 339	0.11 353	0.10 334	0.10 295	0.06 74

GMM-Stereo	0.21 224	0.10 72	0.43 303	0.23 290	0.13 233	0.24 233	0.25 397	0.37 240	0.27 174	0.30 269	0.45 392	0.27 246	0.21 244	0.31 265	0.17 190	0.07 66	0.05 29	0.10 298	0.09 292	0.08 166	0.19 467

Prome-Stereo	0.21 224	0.10 72	0.30 131	0.24 339	0.12 160	0.23 211	0.23 358	0.36 230	0.25 155	0.33 320	0.59 459	0.24 208	0.28 354	0.29 243	0.16 161	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.20 477

TestStereo	0.21 224	0.19 383	0.40 259	0.25 376	0.10 65	0.22 190	0.21 307	0.31 156	0.31 232	0.23 158	0.34 265	0.22 176	0.18 213	0.62 417	0.18 211	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.07 135	0.11 342	0.06 74

XX-Stereo	0.21 224	0.10 72	0.83 476	0.26 408	0.17 376	0.23 211	0.13 37	0.40 269	0.18 51	0.20 135	0.41 340	0.31 298	0.10 37	0.32 271	0.12 40	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.05 21

EAI-Stereo	0.21 224	0.10 72	0.33 166	0.21 186	0.12 160	0.30 334	0.46 503	0.46 333	0.20 81	0.25 180	0.50 419	0.17 120	0.16 162	0.24 148	0.23 316	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.10 334	0.06 39	0.07 146

FENet	0.21 224	0.11 133	0.45 322	0.21 186	0.12 160	0.26 267	0.17 142	0.41 281	0.35 279	0.30 269	0.31 226	0.29 271	0.23 271	0.26 195	0.23 316	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.09 268

MyStereo8	0.22 254	0.15 309	0.63 425	0.21 186	0.17 376	0.31 349	0.16 107	0.36 230	0.32 241	0.28 211	0.36 286	0.25 216	0.18 213	0.25 179	0.28 359	0.08 189	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.10 295	0.12 380

ffm	0.22 254	0.12 174	0.42 292	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.20 276	0.35 212	0.44 382	0.30 269	0.42 356	0.34 321	0.23 271	0.27 214	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.11 353	0.10 334	0.08 166	0.08 212

StereoVision	0.22 254	0.18 367	0.37 217	0.27 435	0.17 376	0.23 211	0.22 333	0.38 246	0.31 232	0.20 135	0.51 425	0.22 176	0.16 162	0.28 227	0.18 211	0.11 349	0.12 435	0.13 409	0.13 434	0.10 295	0.07 146

raft_robust	0.22 254	0.17 353	0.30 131	0.22 244	0.12 160	0.23 211	0.22 333	0.49 361	0.48 425	0.32 309	0.32 235	0.26 237	0.23 271	0.53 365	0.15 137	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.10 334	0.08 166	0.06 74

Sa-1000	0.22 254	0.15 309	0.35 185	0.23 290	0.13 233	0.28 296	0.23 358	0.47 341	0.39 327	0.30 269	0.50 419	0.26 237	0.19 228	0.33 278	0.16 161	0.07 66	0.06 142	0.10 298	0.11 372	0.08 166	0.06 74

SA	0.22 254	0.16 334	0.36 205	0.23 290	0.13 233	0.24 233	0.23 358	0.45 322	0.40 343	0.27 201	0.44 380	0.23 196	0.23 271	0.33 278	0.17 190	0.07 66	0.06 142	0.10 298	0.11 372	0.08 166	0.06 74

dd	0.22 254	0.26 450	0.40 259	0.22 244	0.12 160	0.25 247	0.21 307	0.32 166	0.44 382	0.29 238	0.28 186	0.25 216	0.16 162	0.30 258	0.25 337	0.12 385	0.07 258	0.10 298	0.08 206	0.11 342	0.09 268

GwcNet-ADL	0.22 254	0.14 276	0.58 403	0.24 339	0.13 233	0.22 190	0.23 358	0.49 361	0.40 343	0.27 201	0.29 199	0.30 287	0.20 237	0.26 195	0.23 316	0.09 266	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.09 230	0.09 268

HHNet	0.22 254	0.12 174	0.52 378	0.18 45	0.18 397	0.20 135	0.20 276	0.34 188	0.31 232	0.32 309	0.59 459	0.20 153	0.21 244	0.24 148	0.31 386	0.08 189	0.05 29	0.09 225	0.07 135	0.08 166	0.11 358

KYRaft	0.22 254	0.10 72	0.30 131	0.23 290	0.12 160	0.23 211	0.23 358	0.35 212	0.24 142	0.35 357	0.54 442	0.34 321	0.26 319	0.29 243	0.15 137	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.10 334	0.08 166	0.31 513

IRAFT_RVC	0.22 254	0.12 174	0.39 251	0.26 408	0.11 104	0.18 80	0.24 380	0.40 269	0.37 303	0.31 286	0.30 212	0.29 271	0.24 289	0.55 373	0.22 297	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.08 166	0.07 146

GES	0.22 254	0.12 174	0.42 292	0.20 143	0.14 275	0.27 277	0.19 229	0.49 361	0.33 253	0.30 269	0.36 286	0.25 216	0.23 271	0.29 243	0.22 297	0.10 313	0.08 339	0.08 150	0.07 135	0.10 295	0.11 358

SFCPSM	0.22 254	0.10 72	0.51 374	0.21 186	0.14 275	0.34 382	0.22 333	0.55 432	0.39 327	0.29 238	0.32 235	0.23 196	0.21 244	0.27 214	0.19 240	0.09 266	0.07 258	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.08 212

DMCA	0.22 254	0.14 276	0.36 205	0.22 244	0.14 275	0.27 277	0.20 276	0.43 307	0.38 317	0.31 286	0.32 235	0.33 314	0.24 289	0.24 148	0.28 359	0.11 349	0.08 339	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.11 358

BEATNet_4x	0.22 254	0.18 367	0.47 338	0.22 244	0.10 65	0.28 296	0.14 56	0.46 333	0.32 241	0.31 286	0.34 265	0.31 298	0.25 310	0.31 265	0.29 371	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.10 295	0.08 212

MLCV	0.22 254	0.16 334	0.44 311	0.21 186	0.08 9	0.29 317	0.19 229	0.38 246	0.37 303	0.38 394	0.44 380	0.31 298	0.21 244	0.41 317	0.24 327	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.06 74

DN-CSS_ROB	0.22 254	0.25 439	0.47 338	0.24 339	0.14 275	0.25 247	0.12 20	0.40 269	0.33 253	0.29 238	0.42 356	0.22 176	0.20 237	0.33 278	0.19 240	0.07 66	0.06 142	0.11 353	0.11 372	0.11 342	0.07 146

G2L-ROB	0.23 271	0.15 309	0.41 282	0.19 84	0.12 160	0.27 277	0.21 307	0.47 341	0.33 253	0.34 340	0.31 226	0.41 386	0.22 257	0.49 343	0.26 350	0.09 266	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.10 323

DFGA-Net	0.23 271	0.24 434	0.49 352	0.22 244	0.15 324	0.25 247	0.17 142	0.39 258	0.39 327	0.29 238	0.31 226	0.21 164	0.17 188	0.59 400	0.28 359	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.09 292	0.10 295	0.08 212

PAM_32	0.23 271	0.10 72	0.63 425	0.21 186	0.14 275	0.33 369	0.19 229	0.36 230	0.23 127	0.29 238	0.28 186	0.56 461	0.28 354	0.27 214	0.18 211	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.09 292	0.07 104	0.09 268

PAM	0.23 271	0.10 72	0.63 425	0.22 244	0.15 324	0.34 382	0.21 307	0.37 240	0.22 109	0.31 286	0.27 181	0.55 458	0.26 319	0.26 195	0.17 190	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.09 292	0.07 104	0.09 268

rvit_0105_3	0.23 271	0.17 353	0.40 259	0.25 376	0.15 324	0.24 233	0.28 429	0.38 246	0.41 353	0.25 180	0.25 164	0.28 261	0.21 244	0.28 227	0.20 254	0.15 441	0.13 447	0.14 433	0.15 455	0.10 295	0.09 268

UGAM-zero	0.23 271	0.10 72	0.54 385	0.19 84	0.13 233	0.21 162	0.14 56	0.44 312	0.22 109	0.28 211	0.28 186	0.51 444	0.33 407	0.65 430	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.08 206	0.06 39	0.07 146

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 271	0.13 234	0.83 476	0.20 143	0.21 438	0.23 211	0.17 142	0.48 353	0.27 174	0.23 158	0.29 199	0.39 366	0.23 271	0.25 179	0.15 137	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.11 372	0.11 342	0.10 323

test_sample3	0.23 271	0.12 174	0.43 303	0.19 84	0.12 160	0.32 358	0.20 276	0.50 371	0.34 263	0.31 286	0.33 256	0.29 271	0.22 257	0.53 365	0.22 297	0.10 313	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.10 295	0.10 323

MyStereo05	0.23 271	0.12 174	0.57 398	0.21 186	0.14 275	0.25 247	0.23 358	0.48 353	0.52 452	0.31 286	0.23 143	0.25 216	0.22 257	0.30 258	0.21 277	0.07 66	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.08 212

MyStereo04	0.23 271	0.12 174	0.55 391	0.22 244	0.14 275	0.25 247	0.23 358	0.49 361	0.52 452	0.28 211	0.23 143	0.27 246	0.23 271	0.30 258	0.22 297	0.07 66	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.08 212

CoDeX	0.23 271	0.12 174	0.46 330	0.21 186	0.14 275	0.29 317	0.21 307	0.53 415	0.41 353	0.29 238	0.35 276	0.29 271	0.22 257	0.48 338	0.19 240	0.09 266	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.07 146

PCWNet_CMD	0.23 271	0.13 234	0.48 347	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.16 107	0.46 333	0.46 410	0.29 238	0.36 286	0.37 346	0.24 289	0.28 227	0.20 254	0.09 266	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.11 342	0.09 268

anonymousa	0.23 271	0.11 133	0.50 363	0.21 186	0.16 356	0.31 349	0.20 276	0.36 230	0.35 279	0.32 309	0.50 419	0.39 366	0.26 319	0.22 129	0.20 254	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.11 372	0.07 104	0.08 212

BUS	0.23 271	0.12 174	0.28 114	0.25 376	0.14 275	0.43 446	0.17 142	0.56 447	0.34 263	0.34 340	0.35 276	0.32 307	0.20 237	0.26 195	0.21 277	0.10 313	0.07 258	0.11 353	0.10 334	0.09 230	0.09 268

IER	0.23 271	0.12 174	0.39 251	0.20 143	0.14 275	0.31 349	0.19 229	0.42 295	0.36 292	0.33 320	0.40 332	0.32 307	0.33 407	0.29 243	0.22 297	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.08 206	0.09 230	0.08 212

test_5	0.23 271	0.19 383	0.38 236	0.26 408	0.18 397	0.25 247	0.29 435	0.40 269	0.37 303	0.29 238	0.40 332	0.25 216	0.22 257	0.34 284	0.18 211	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.09 292	0.10 295	0.10 323

BSDual-CNN	0.23 271	0.12 174	0.28 114	0.25 376	0.14 275	0.35 397	0.21 307	0.56 447	0.34 263	0.34 340	0.35 276	0.38 354	0.24 289	0.26 195	0.21 277	0.10 313	0.07 258	0.11 353	0.10 334	0.09 230	0.09 268

iRaft-Stereo_5w	0.23 271	0.18 367	0.44 311	0.22 244	0.13 233	0.19 105	0.19 229	0.37 240	0.32 241	0.28 211	0.37 295	0.34 321	0.23 271	0.65 430	0.27 355	0.06 23	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.09 230	0.08 212

psmg	0.23 271	0.12 174	0.28 114	0.21 186	0.14 275	0.35 397	0.23 358	0.51 387	0.34 263	0.35 357	0.38 309	0.38 354	0.24 289	0.26 195	0.21 277	0.10 313	0.08 339	0.10 298	0.10 334	0.09 230	0.08 212

UDGNet	0.23 271	0.31 479	0.38 236	0.24 339	0.14 275	0.24 233	0.18 185	0.32 166	0.43 367	0.29 238	0.28 186	0.24 208	0.19 228	0.29 243	0.20 254	0.15 441	0.07 258	0.21 486	0.11 372	0.14 411	0.10 323

OMP-Stereo	0.23 271	0.14 276	0.35 185	0.29 458	0.13 233	0.21 162	0.16 107	0.37 240	0.33 253	0.34 340	0.30 212	0.34 321	0.19 228	0.70 445	0.24 327	0.07 66	0.06 142	0.09 225	0.07 135	0.07 104	0.06 74

IIG-Stereo	0.23 271	0.13 234	0.35 185	0.29 458	0.12 160	0.23 211	0.14 56	0.38 246	0.31 232	0.34 340	0.37 295	0.33 314	0.21 244	0.70 445	0.26 350	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.07 135	0.07 104	0.06 74

ASMatch	0.23 271	0.11 133	0.51 374	0.24 339	0.14 275	0.19 105	0.17 142	0.31 156	0.28 189	0.28 211	0.68 483	0.27 246	0.26 319	0.50 347	0.22 297	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.11 358

PFNet	0.23 271	0.10 72	0.57 398	0.24 339	0.14 275	0.22 190	0.19 229	0.39 258	0.33 253	0.35 357	0.32 235	0.27 246	0.19 228	0.64 424	0.22 297	0.09 266	0.05 29	0.09 225	0.07 135	0.08 166	0.07 146

ICVP	0.23 271	0.13 234	0.44 311	0.26 408	0.14 275	0.29 317	0.25 397	0.45 322	0.33 253	0.29 238	0.43 369	0.35 335	0.25 310	0.26 195	0.23 316	0.12 385	0.09 373	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.10 323
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 271	0.18 367	0.63 425	0.27 435	0.18 397	0.41 431	0.23 358	0.43 307	0.35 279	0.23 158	0.27 181	0.20 153	0.18 213	0.27 214	0.18 211	0.12 385	0.11 418	0.10 298	0.10 334	0.11 342	0.12 380

CFNet_pseudo	0.23 271	0.13 234	0.47 338	0.19 84	0.13 233	0.26 267	0.16 107	0.44 312	0.44 382	0.29 238	0.37 295	0.38 354	0.23 271	0.29 243	0.21 277	0.09 266	0.06 142	0.11 353	0.08 206	0.11 342	0.09 268

ACVNet	0.23 271	0.13 234	0.35 185	0.18 45	0.15 324	0.27 277	0.23 358	0.39 258	0.44 382	0.28 211	0.41 340	0.38 354	0.26 319	0.27 214	0.32 391	0.08 189	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.10 295	0.07 146

MSMDNet	0.23 271	0.13 234	0.48 347	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.16 107	0.46 333	0.46 410	0.29 238	0.36 286	0.37 346	0.24 289	0.28 227	0.20 254	0.09 266	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.11 342	0.09 268

ccs_rob	0.23 271	0.13 234	0.47 338	0.20 143	0.13 233	0.26 267	0.17 142	0.44 312	0.44 382	0.29 238	0.37 295	0.38 354	0.23 271	0.29 243	0.21 277	0.09 266	0.06 142	0.11 353	0.08 206	0.11 342	0.09 268

G2L-Stereo_test	0.24 301	0.16 334	0.38 236	0.19 84	0.13 233	0.27 277	0.24 380	0.49 361	0.38 317	0.37 379	0.37 295	0.40 379	0.24 289	0.52 358	0.28 359	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.06 80	0.09 230	0.08 212

DCVSM-stereo	0.24 301	0.13 234	0.52 378	0.20 143	0.14 275	0.26 267	0.13 37	0.34 188	0.34 263	0.41 428	0.33 256	0.47 423	0.29 369	0.30 258	0.22 297	0.10 313	0.10 397	0.11 353	0.10 334	0.12 379	0.15 426

rvit_stereo_0075_2	0.24 301	0.17 353	0.50 363	0.26 408	0.22 454	0.22 190	0.15 80	0.40 269	0.35 279	0.27 201	0.37 295	0.29 271	0.20 237	0.28 227	0.19 240	0.17 467	0.12 435	0.19 480	0.12 409	0.13 394	0.13 396

test_sample5	0.24 301	0.13 234	0.42 292	0.21 186	0.12 160	0.30 334	0.21 307	0.50 371	0.34 263	0.32 309	0.41 340	0.29 271	0.23 271	0.55 373	0.21 277	0.10 313	0.07 258	0.10 298	0.09 292	0.11 342	0.10 323

test_sample4	0.24 301	0.13 234	0.43 303	0.20 143	0.12 160	0.32 358	0.21 307	0.51 387	0.34 263	0.31 286	0.37 295	0.28 261	0.23 271	0.53 365	0.21 277	0.10 313	0.07 258	0.10 298	0.09 292	0.11 342	0.10 323

tta	0.24 301	0.12 174	0.40 259	0.19 84	0.10 65	0.27 277	0.19 229	0.51 387	0.45 393	0.34 340	0.41 340	0.31 298	0.26 319	0.58 394	0.28 359	0.10 313	0.07 258	0.08 150	0.08 206	0.08 166	0.07 146

qqq1	0.24 301	0.12 174	0.40 259	0.19 84	0.10 65	0.27 277	0.19 229	0.51 387	0.45 393	0.34 340	0.41 340	0.31 298	0.26 319	0.58 394	0.16 161	0.10 313	0.07 258	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.07 146

fff1	0.24 301	0.12 174	0.40 259	0.19 84	0.10 65	0.27 277	0.19 229	0.51 387	0.45 393	0.34 340	0.41 340	0.31 298	0.26 319	0.58 394	0.16 161	0.10 313	0.07 258	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.07 146

DualNet	0.24 301	0.13 234	0.42 292	0.21 186	0.12 160	0.30 334	0.21 307	0.50 371	0.34 263	0.33 320	0.43 369	0.29 271	0.23 271	0.55 373	0.21 277	0.10 313	0.07 258	0.10 298	0.09 292	0.11 342	0.10 323

GMStereo_Zeroshot	0.24 301	0.21 409	0.45 322	0.26 408	0.13 233	0.28 296	0.15 80	0.39 258	0.35 279	0.37 379	0.43 369	0.40 379	0.17 188	0.34 284	0.20 254	0.12 385	0.07 258	0.13 409	0.07 135	0.16 430	0.09 268

CFNet_ucs	0.24 301	0.13 234	0.50 363	0.20 143	0.15 324	0.28 296	0.17 142	0.49 361	0.45 393	0.32 309	0.42 356	0.39 366	0.22 257	0.31 265	0.21 277	0.11 349	0.08 339	0.12 389	0.09 292	0.12 379	0.11 358

gwcnet-sp	0.24 301	0.13 234	0.63 425	0.22 244	0.14 275	0.34 382	0.22 333	0.44 312	0.39 327	0.35 357	0.34 265	0.27 246	0.27 338	0.35 293	0.25 337	0.09 266	0.08 339	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.09 268

scenet	0.24 301	0.13 234	0.63 425	0.22 244	0.14 275	0.34 382	0.22 333	0.44 312	0.39 327	0.35 357	0.34 265	0.27 246	0.27 338	0.35 293	0.25 337	0.09 266	0.08 339	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.09 268

ToySt	0.24 301	0.16 334	0.48 347	0.21 186	0.13 233	0.29 317	0.29 435	0.39 258	0.39 327	0.27 201	0.35 276	0.39 366	0.31 397	0.31 265	0.29 371	0.08 189	0.09 373	0.10 298	0.11 372	0.11 342	0.10 323

ssnet	0.24 301	0.13 234	0.63 425	0.22 244	0.14 275	0.34 382	0.22 333	0.44 312	0.39 327	0.35 357	0.34 265	0.27 246	0.27 338	0.35 293	0.25 337	0.09 266	0.08 339	0.09 225	0.09 292	0.09 230	0.09 268

STrans-v2	0.24 301	0.13 234	0.54 385	0.21 186	0.12 160	0.23 211	0.21 307	0.47 341	0.28 189	0.31 286	0.42 356	0.36 340	0.35 420	0.62 417	0.23 316	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.06 74

TransformOpticalFlow	0.24 301	0.13 234	0.56 395	0.23 290	0.11 104	0.21 162	0.19 229	0.40 269	0.32 241	0.30 269	0.43 369	0.36 340	0.31 397	0.61 409	0.20 254	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.07 146

DRaft	0.24 301	0.10 72	0.34 175	0.18 45	0.12 160	0.28 296	0.23 358	0.33 180	0.39 327	0.38 394	0.61 470	0.21 164	0.41 448	0.48 338	0.42 442	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.08 212

HCRNet	0.24 301	0.25 439	0.33 166	0.34 486	0.16 356	0.27 277	0.18 185	0.43 307	0.35 279	0.30 269	0.35 276	0.32 307	0.22 257	0.44 326	0.20 254	0.13 402	0.08 339	0.13 409	0.11 372	0.10 295	0.09 268

ARAFT	0.24 301	0.21 409	0.78 461	0.22 244	0.12 160	0.29 317	0.24 380	0.43 307	0.32 241	0.33 320	0.28 186	0.28 261	0.19 228	0.49 343	0.18 211	0.07 66	0.06 142	0.12 389	0.11 372	0.09 230	0.06 74

cf-r	0.24 301	0.15 309	0.44 311	0.21 186	0.14 275	0.27 277	0.22 333	0.42 295	0.40 343	0.30 269	0.42 356	0.42 395	0.26 319	0.43 322	0.25 337	0.11 349	0.06 142	0.08 150	0.10 334	0.08 166	0.08 212

GANet-RSSM	0.24 301	0.14 276	0.36 205	0.21 186	0.14 275	0.27 277	0.21 307	0.45 322	0.33 253	0.29 238	0.39 322	0.39 366	0.28 354	0.58 394	0.23 316	0.11 349	0.07 258	0.09 225	0.09 292	0.10 295	0.09 268

PSMNet-RSSM	0.24 301	0.15 309	0.36 205	0.21 186	0.14 275	0.25 247	0.20 276	0.48 353	0.37 303	0.30 269	0.44 380	0.38 354	0.26 319	0.52 358	0.22 297	0.12 385	0.07 258	0.11 353	0.13 434	0.10 295	0.09 268

CFNet-ft	0.24 301	0.15 309	0.35 185	0.18 45	0.15 324	0.30 334	0.21 307	0.39 258	0.36 292	0.28 211	0.40 332	0.43 399	0.25 310	0.47 336	0.24 327	0.12 385	0.07 258	0.12 389	0.11 372	0.12 379	0.09 268

CFNet_RVC	0.24 301	0.15 309	0.35 185	0.18 45	0.15 324	0.30 334	0.21 307	0.39 258	0.36 292	0.28 211	0.40 332	0.43 399	0.25 310	0.47 336	0.24 327	0.12 385	0.07 258	0.12 389	0.11 372	0.12 379	0.09 268

UCFNet_RVC	0.24 301	0.16 334	0.34 175	0.18 45	0.15 324	0.33 369	0.16 107	0.46 333	0.35 279	0.29 238	0.35 276	0.39 366	0.25 310	0.34 284	0.22 297	0.13 402	0.08 339	0.13 409	0.14 446	0.13 394	0.12 380

AdaStereo	0.24 301	0.16 334	0.37 217	0.24 339	0.12 160	0.32 358	0.17 142	0.54 422	0.42 360	0.33 320	0.38 309	0.35 335	0.21 244	0.30 258	0.22 297	0.14 428	0.06 142	0.13 409	0.08 206	0.11 342	0.08 212
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.
iResNet	0.24 301	0.18 367	0.61 414	0.25 376	0.11 104	0.29 317	0.21 307	0.42 295	0.43 367	0.33 320	0.43 369	0.27 246	0.22 257	0.34 284	0.26 350	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.07 146

G2L-Stereo	0.25 329	0.16 334	0.47 338	0.22 244	0.14 275	0.25 247	0.18 185	0.46 333	0.35 279	0.33 320	0.37 295	0.40 379	0.22 257	0.60 402	0.30 379	0.10 313	0.09 373	0.10 298	0.08 206	0.09 230	0.09 268

DDVS	0.25 329	0.15 309	0.39 251	0.24 339	0.17 376	0.34 382	0.21 307	0.41 281	0.30 220	0.33 320	0.41 340	0.48 429	0.21 244	0.52 358	0.27 355	0.11 349	0.09 373	0.11 353	0.09 292	0.13 394	0.14 415

ITSA-stereo	0.25 329	0.15 309	0.33 166	0.23 290	0.11 104	0.27 277	0.18 185	0.56 447	0.59 473	0.31 286	0.32 235	0.33 314	0.28 354	0.49 343	0.30 379	0.11 349	0.08 339	0.11 353	0.10 334	0.11 342	0.13 396

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 329	0.14 276	0.95 499	0.21 186	0.27 488	0.20 135	0.19 229	0.48 353	0.25 155	0.26 192	0.55 446	0.34 321	0.18 213	0.25 179	0.17 190	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.12 409	0.12 379	0.12 380

test_sample7	0.25 329	0.15 309	0.35 185	0.20 143	0.14 275	0.28 296	0.21 307	0.51 387	0.38 317	0.37 379	0.34 265	0.37 346	0.30 381	0.39 308	0.23 316	0.14 428	0.09 373	0.13 409	0.12 409	0.13 394	0.12 380

test_sample6	0.25 329	0.13 234	0.41 282	0.21 186	0.11 104	0.30 334	0.22 333	0.51 387	0.35 279	0.33 320	0.43 369	0.30 287	0.24 289	0.57 388	0.22 297	0.10 313	0.07 258	0.10 298	0.10 334	0.11 342	0.10 323

SMFormer	0.25 329	0.12 174	0.40 259	0.19 84	0.10 65	0.27 277	0.19 229	0.51 387	0.45 393	0.34 340	0.41 340	0.31 298	0.26 319	0.58 394	0.28 359	0.10 313	0.07 258	0.08 150	0.08 206	0.09 230	0.09 268

NINENet	0.25 329	0.15 309	0.37 217	0.23 290	0.16 356	0.43 446	0.17 142	0.60 476	0.46 410	0.32 309	0.37 295	0.32 307	0.20 237	0.42 320	0.21 277	0.10 313	0.10 397	0.12 389	0.08 206	0.11 342	0.10 323

hknet	0.25 329	0.14 276	0.40 259	0.25 376	0.15 324	0.35 397	0.21 307	0.56 447	0.37 303	0.34 340	0.35 276	0.43 399	0.27 338	0.37 301	0.21 277	0.09 266	0.07 258	0.11 353	0.10 334	0.09 230	0.09 268

PSMNet-ADL	0.25 329	0.15 309	0.32 151	0.26 408	0.14 275	0.31 349	0.22 333	0.44 312	0.36 292	0.27 201	0.33 256	0.41 386	0.28 354	0.61 409	0.29 371	0.11 349	0.09 373	0.09 225	0.11 372	0.10 295	0.10 323

PSM-AAD	0.25 329	0.10 72	0.30 131	0.24 339	0.12 160	0.26 267	0.38 482	0.34 188	0.28 189	0.35 357	0.39 322	0.28 261	0.79 516	0.30 258	0.16 161	0.07 66	0.06 142	0.12 389	0.11 372	0.08 166	0.21 485

GrayStereo	0.25 329	0.09 37	0.32 151	0.26 408	0.13 233	0.23 211	0.47 507	0.34 188	0.30 220	0.39 409	0.47 409	0.30 287	0.79 516	0.29 243	0.16 161	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.09 292	0.07 104	0.13 396

RAFT-RH_RVC	0.25 329	0.11 133	0.45 322	0.21 186	0.12 160	0.25 247	0.14 56	0.27 96	0.27 174	0.38 394	1.15 521	0.23 196	0.17 188	0.57 388	0.24 327	0.07 66	0.05 29	0.10 298	0.07 135	0.06 39	0.07 146

UPFNet	0.25 329	0.12 174	0.38 236	0.24 339	0.19 415	0.37 407	0.28 429	0.48 353	0.38 317	0.34 340	0.37 295	0.37 346	0.28 354	0.39 308	0.33 398	0.10 313	0.09 373	0.10 298	0.10 334	0.10 295	0.08 212

acv_ft	0.25 329	0.13 234	0.40 259	0.23 290	0.19 415	0.34 382	0.21 307	0.45 322	0.44 382	0.38 394	0.41 340	0.38 354	0.27 338	0.27 214	0.35 407	0.08 189	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.11 342	0.07 146

iResNet_ROB	0.25 329	0.19 383	0.40 259	0.20 143	0.12 160	0.30 334	0.16 107	0.55 432	0.53 456	0.38 394	0.43 369	0.37 346	0.26 319	0.38 306	0.22 297	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.04 1	0.09 230	0.09 268

coex_refinement	0.26 345	0.16 334	0.36 205	0.23 290	0.15 324	0.31 349	0.20 276	0.49 361	0.42 360	0.35 357	0.42 356	0.45 414	0.27 338	0.55 373	0.33 398	0.10 313	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.10 295	0.10 323

UGAM	0.26 345	0.14 276	0.45 322	0.25 376	0.12 160	0.23 211	0.25 397	0.32 166	0.41 353	0.31 286	0.42 356	0.41 386	0.22 257	0.92 503	0.22 297	0.08 189	0.06 142	0.14 433	0.12 409	0.10 295	0.07 146

SepStereo	0.26 345	0.12 174	0.42 292	0.24 339	0.18 397	0.29 317	0.24 380	0.45 322	0.45 393	0.41 428	0.44 380	0.34 321	0.29 369	0.64 424	0.21 277	0.09 266	0.07 258	0.09 225	0.07 135	0.09 230	0.09 268

AACVNet	0.26 345	0.16 334	0.37 217	0.22 244	0.14 275	0.29 317	0.19 229	0.41 281	0.31 232	0.38 394	0.42 356	0.43 399	0.28 354	0.73 455	0.25 337	0.11 349	0.08 339	0.11 353	0.09 292	0.13 394	0.11 358

DEmStereo	0.26 345	0.09 37	0.47 338	0.19 84	0.12 160	0.30 334	0.25 397	0.28 115	0.36 292	0.36 373	0.58 457	0.25 216	0.48 479	0.53 365	0.44 447	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.06 39	0.07 146

LMCR-Stereo	0.26 345	0.18 367	0.49 352	0.28 455	0.14 275	0.36 402	0.23 358	0.54 422	0.34 263	0.39 409	0.40 332	0.29 271	0.29 369	0.37 301	0.27 355	0.11 349	0.07 258	0.09 225	0.07 135	0.13 394	0.09 268

GwcNet-RSSM	0.26 345	0.17 353	0.46 330	0.21 186	0.13 233	0.28 296	0.23 358	0.44 312	0.42 360	0.31 286	0.45 392	0.40 379	0.26 319	0.55 373	0.28 359	0.11 349	0.07 258	0.09 225	0.10 334	0.09 230	0.08 212

DeepPruner_ROB	0.26 345	0.19 383	0.44 311	0.21 186	0.16 356	0.30 334	0.21 307	0.52 404	0.32 241	0.35 357	0.38 309	0.39 366	0.26 319	0.42 320	0.24 327	0.15 441	0.11 418	0.11 353	0.11 372	0.14 411	0.13 396

ISRNet	0.27 353	0.13 234	0.45 322	0.26 408	0.19 415	0.24 233	0.14 56	0.45 322	0.43 367	0.39 409	0.48 415	0.42 395	0.27 338	0.32 271	0.29 371	0.20 487	0.12 435	0.17 464	0.16 467	0.16 430	0.20 477

rvit_105_1	0.27 353	0.19 383	0.46 330	0.27 435	0.19 415	0.30 334	0.35 468	0.44 312	0.51 445	0.31 286	0.31 226	0.31 298	0.26 319	0.35 293	0.25 337	0.15 441	0.14 456	0.15 447	0.17 476	0.11 342	0.10 323

DispNO	0.27 353	0.18 367	0.62 422	0.23 290	0.17 376	0.25 247	0.22 333	0.45 322	0.41 353	0.32 309	0.39 322	0.38 354	0.27 338	0.77 474	0.27 355	0.09 266	0.07 258	0.10 298	0.10 334	0.08 166	0.08 212

CBFPSM	0.27 353	0.16 334	0.67 438	0.20 143	0.14 275	0.38 414	0.25 397	0.40 269	0.36 292	0.33 320	0.36 286	0.56 461	0.38 436	0.32 271	0.38 416	0.08 189	0.08 339	0.07 72	0.08 206	0.09 230	0.11 358

CSP-Net	0.27 353	0.15 309	0.30 131	0.21 186	0.14 275	0.44 448	0.24 380	0.50 371	0.40 343	0.41 428	0.43 369	0.42 395	0.26 319	0.66 435	0.28 359	0.12 385	0.08 339	0.08 150	0.08 206	0.10 295	0.09 268

DAS	0.27 353	0.12 174	0.42 292	0.24 339	0.18 397	0.29 317	0.24 380	0.45 322	0.45 393	0.41 428	0.44 380	0.34 321	0.29 369	0.75 463	0.21 277	0.09 266	0.07 258	0.09 225	0.07 135	0.09 230	0.09 268

AASNet	0.27 353	0.19 383	0.49 352	0.26 408	0.17 376	0.34 382	0.20 276	0.62 488	0.48 425	0.35 357	0.40 332	0.32 307	0.25 310	0.28 227	0.34 403	0.11 349	0.09 373	0.10 298	0.08 206	0.13 394	0.11 358

GEStereo_RVC	0.27 353	0.20 395	0.44 311	0.27 435	0.16 356	0.33 369	0.25 397	0.56 447	0.54 459	0.34 340	0.38 309	0.34 321	0.25 310	0.51 352	0.28 359	0.12 385	0.08 339	0.09 225	0.08 206	0.11 342	0.11 358

RAFT + AFF	0.27 353	0.23 430	0.50 363	0.25 376	0.17 376	0.30 334	0.33 463	0.52 404	0.40 343	0.28 211	0.30 212	0.30 287	0.31 397	0.62 417	0.24 327	0.09 266	0.10 397	0.11 353	0.10 334	0.11 342	0.11 358

MMNet	0.27 353	0.14 276	0.49 352	0.24 339	0.17 376	0.47 461	0.22 333	0.45 322	0.51 445	0.39 409	0.41 340	0.36 340	0.33 407	0.39 308	0.34 403	0.08 189	0.07 258	0.09 225	0.09 292	0.10 295	0.08 212

delet	0.27 353	0.14 276	0.40 259	0.23 290	0.19 415	0.41 431	0.29 435	0.49 361	0.48 425	0.33 320	0.41 340	0.37 346	0.30 381	0.48 338	0.34 403	0.09 266	0.09 373	0.11 353	0.12 409	0.08 166	0.08 212

ac_64	0.27 353	0.13 234	0.41 282	0.24 339	0.17 376	0.36 402	0.22 333	0.46 333	0.33 253	0.35 357	0.36 286	0.52 450	0.30 381	0.62 417	0.32 391	0.11 349	0.09 373	0.10 298	0.10 334	0.09 230	0.08 212

HGLStereo	0.27 353	0.14 276	0.46 330	0.24 339	0.21 438	0.33 369	0.23 358	0.50 371	0.42 360	0.35 357	0.48 415	0.41 386	0.33 407	0.45 329	0.33 398	0.11 349	0.10 397	0.09 225	0.09 292	0.10 295	0.12 380

DSFCA	0.27 353	0.13 234	0.36 205	0.20 143	0.17 376	0.38 414	0.31 449	0.47 341	0.43 367	0.43 443	0.37 295	0.39 366	0.29 369	0.52 358	0.32 391	0.12 385	0.10 397	0.10 298	0.11 372	0.11 342	0.10 323

DMCA-RVC	0.27 353	0.21 409	0.61 414	0.28 455	0.17 376	0.29 317	0.21 307	0.42 295	0.35 279	0.40 419	0.37 295	0.39 366	0.36 424	0.43 322	0.30 379	0.13 402	0.10 397	0.15 447	0.11 372	0.13 394	0.10 323

HSM-Net_RVC	0.27 353	0.11 133	0.42 292	0.19 84	0.11 104	0.34 382	0.20 276	0.62 488	0.43 367	0.40 419	0.43 369	0.50 440	0.26 319	0.76 468	0.22 297	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 212
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 353	0.20 395	0.44 311	0.22 244	0.14 275	0.33 369	0.14 56	0.51 387	0.45 393	0.30 269	0.40 332	0.38 354	0.27 338	0.76 468	0.25 337	0.09 266	0.07 258	0.11 353	0.11 372	0.11 342	0.08 212

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 353	0.21 409	0.59 409	0.25 376	0.18 397	0.29 317	0.22 333	0.50 371	0.40 343	0.38 394	0.41 340	0.43 399	0.27 338	0.43 322	0.29 371	0.11 349	0.08 339	0.10 298	0.10 334	0.10 295	0.11 358
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	0.27 353	0.26 450	0.72 454	0.23 290	0.13 233	0.29 317	0.18 185	0.52 404	0.49 434	0.37 379	0.45 392	0.39 366	0.25 310	0.34 284	0.20 254	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.12 379	0.09 268

StereoDRNet-Refined	0.27 353	0.17 353	0.35 185	0.25 376	0.14 275	0.37 407	0.21 307	0.47 341	0.41 353	0.44 449	0.51 425	0.41 386	0.28 354	0.45 329	0.37 414	0.09 266	0.06 142	0.11 353	0.11 372	0.10 295	0.10 323
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 373	0.19 383	0.50 363	0.18 45	0.16 356	0.34 382	0.20 276	0.51 387	0.38 317	0.37 379	0.34 265	0.37 346	0.30 381	0.39 308	0.23 316	0.23 492	0.09 373	0.28 504	0.24 502	0.18 460	0.16 435

ssnet_v2	0.28 373	0.16 334	0.44 311	0.22 244	0.15 324	0.40 427	0.30 445	0.57 455	0.46 410	0.38 394	0.36 286	0.47 423	0.29 369	0.38 306	0.39 424	0.13 402	0.11 418	0.11 353	0.11 372	0.11 342	0.11 358

CRFU-Net	0.28 373	0.14 276	0.45 322	0.25 376	0.15 324	0.45 453	0.23 358	0.50 371	0.30 220	0.43 443	0.41 340	0.48 429	0.46 470	0.43 322	0.29 371	0.11 349	0.10 397	0.09 225	0.08 206	0.10 295	0.10 323

dad	0.28 373	0.31 479	0.44 311	0.21 186	0.14 275	0.30 334	0.20 276	0.33 180	0.49 434	0.44 449	0.44 380	0.45 414	0.21 244	0.41 317	0.26 350	0.20 487	0.11 418	0.20 484	0.11 372	0.14 411	0.10 323

FTStereo	0.28 373	0.10 72	0.43 303	0.23 290	0.13 233	0.21 162	0.53 517	0.34 188	0.26 164	0.38 394	0.95 512	0.30 287	0.56 492	0.32 271	0.18 211	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.07 104	0.19 467

ADLNet	0.28 373	0.15 309	0.42 292	0.23 290	0.19 415	0.34 382	0.23 358	0.53 415	0.43 367	0.42 437	0.41 340	0.44 410	0.27 338	0.55 373	0.35 407	0.11 349	0.08 339	0.11 353	0.11 372	0.11 342	0.12 380

UNet	0.28 373	0.14 276	0.69 444	0.23 290	0.20 431	0.44 448	0.22 333	0.50 371	0.40 343	0.34 340	0.39 322	0.43 399	0.33 407	0.40 315	0.31 386	0.09 266	0.07 258	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

STTStereo	0.28 373	0.20 395	0.61 414	0.25 376	0.17 376	0.29 317	0.24 380	0.47 341	0.39 327	0.39 409	0.41 340	0.44 410	0.28 354	0.40 315	0.28 359	0.13 402	0.12 435	0.13 409	0.16 467	0.12 379	0.11 358

RASNet	0.28 373	0.14 276	0.44 311	0.22 244	0.18 397	0.32 358	0.19 229	0.48 353	0.38 317	0.29 238	0.43 369	0.47 423	0.37 432	0.79 478	0.36 413	0.09 266	0.07 258	0.07 72	0.09 292	0.07 104	0.07 146

HSM	0.28 373	0.16 334	0.35 185	0.20 143	0.15 324	0.33 369	0.19 229	0.53 415	0.37 303	0.36 373	0.38 309	0.67 496	0.31 397	0.89 498	0.23 316	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.08 212

DLCB_ROB	0.28 373	0.16 334	0.34 175	0.27 435	0.16 356	0.38 414	0.25 397	0.48 353	0.43 367	0.46 456	0.46 402	0.51 444	0.33 407	0.53 365	0.33 398	0.10 313	0.10 397	0.11 353	0.11 372	0.10 295	0.09 268

ACV-stereo	0.29 384	0.18 367	0.79 467	0.23 290	0.16 356	0.47 461	0.19 229	0.36 230	0.34 263	0.29 238	0.33 256	0.67 496	0.42 456	0.54 371	0.30 379	0.10 313	0.09 373	0.09 225	0.09 292	0.10 295	0.11 358

test_for_model	0.29 384	0.89 537	0.34 175	0.69 530	0.49 521	0.20 135	0.16 107	0.30 145	0.23 127	0.28 211	0.15 64	0.13 59	0.11 61	0.17 43	0.13 79	0.29 512	0.10 397	0.06 22	0.04 1	0.86 541	0.18 459

ff1	0.29 384	0.12 174	0.42 292	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.20 276	0.35 212	0.44 382	0.30 269	0.42 356	0.34 321	0.23 271	0.81 485	1.08 517	0.08 189	0.05 29	0.11 353	0.10 334	0.08 166	0.08 212

ttt	0.29 384	0.12 174	0.34 175	0.21 186	0.13 233	0.29 317	0.20 276	0.56 447	0.47 415	0.31 286	0.44 380	0.30 287	0.22 257	0.65 430	0.85 505	0.13 402	0.10 397	0.10 298	0.10 334	0.11 342	0.11 358

LL-Strereo	0.29 384	0.25 439	0.58 403	0.25 376	0.21 438	0.23 211	0.24 380	0.55 432	0.42 360	0.34 340	0.32 235	0.41 386	0.40 444	0.94 507	0.23 316	0.08 189	0.07 258	0.11 353	0.09 292	0.09 230	0.09 268

THIR-Stereo	0.29 384	0.12 174	0.41 282	0.19 84	0.11 104	0.28 296	0.72 530	0.32 166	0.35 279	0.37 379	0.65 477	0.34 321	0.50 482	0.57 388	0.45 450	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.09 292	0.07 104	0.07 146

psm_up	0.29 384	0.16 334	0.41 282	0.26 408	0.17 376	0.32 358	0.26 409	0.55 432	0.43 367	0.36 373	0.40 332	0.45 414	0.37 432	0.58 394	0.30 379	0.11 349	0.12 435	0.13 409	0.12 409	0.10 295	0.10 323

hitnet-ft	0.29 384	0.17 353	0.40 259	0.19 84	0.14 275	0.39 422	0.23 358	0.44 312	0.41 353	0.36 373	0.46 402	0.53 454	0.34 416	0.76 468	0.32 391	0.14 428	0.10 397	0.13 409	0.10 334	0.15 423	0.13 396

FADNet-RVC-Resample	0.29 384	0.25 439	0.93 496	0.26 408	0.16 356	0.32 358	0.21 307	0.47 341	0.39 327	0.35 357	0.38 309	0.33 314	0.27 338	0.53 365	0.24 327	0.10 313	0.10 397	0.14 433	0.13 434	0.13 394	0.16 435

iinet-f	0.30 393	0.18 367	1.03 510	0.20 143	0.15 324	0.44 448	0.22 333	0.45 322	0.37 303	0.35 357	0.44 380	0.41 386	0.34 416	0.34 284	0.40 431	0.10 313	0.09 373	0.08 150	0.08 206	0.13 394	0.11 358

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 393	0.20 395	0.70 450	0.21 186	0.17 376	0.46 455	0.27 414	0.50 371	0.49 434	0.42 437	0.55 446	0.43 399	0.30 381	0.46 332	0.38 416	0.09 266	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.11 342	0.10 323

SACVNet	0.30 393	0.20 395	0.41 282	0.25 376	0.18 397	0.34 382	0.25 397	0.52 404	0.40 343	0.41 428	0.44 380	0.46 421	0.32 404	0.71 448	0.25 337	0.13 402	0.10 397	0.12 389	0.12 409	0.16 430	0.17 446

ADLNet2	0.30 393	0.17 353	0.72 454	0.23 290	0.17 376	0.36 402	0.24 380	0.52 404	0.51 445	0.32 309	0.38 309	0.45 414	0.30 381	0.69 442	0.35 407	0.10 313	0.08 339	0.09 225	0.09 292	0.12 379	0.10 323

FADNet_RVC	0.30 393	0.28 460	0.83 476	0.23 290	0.15 324	0.30 334	0.17 142	0.49 361	0.37 303	0.30 269	0.38 309	0.30 287	0.27 338	0.52 358	0.31 386	0.14 428	0.14 456	0.14 433	0.16 467	0.21 478	0.23 497

TDLM	0.30 393	0.21 409	0.38 236	0.28 455	0.15 324	0.33 369	0.32 453	0.52 404	0.47 415	0.38 394	0.43 369	0.39 366	0.29 369	0.91 502	0.28 359	0.14 428	0.08 339	0.13 409	0.11 372	0.12 379	0.10 323

CVANet_RVC	0.30 393	0.19 383	0.41 282	0.26 408	0.16 356	0.33 369	0.26 409	0.52 404	0.47 415	0.40 419	0.46 402	0.43 399	0.31 397	0.89 498	0.26 350	0.14 428	0.09 373	0.14 433	0.13 434	0.14 411	0.10 323

mmx	0.31 400	0.12 174	0.42 292	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.20 276	0.55 432	0.45 393	0.30 269	0.42 356	0.34 321	0.23 271	0.81 485	1.08 517	0.10 313	0.07 258	0.11 353	0.10 334	0.11 342	0.10 323

xxx	0.31 400	0.12 174	0.42 292	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.20 276	0.55 432	0.45 393	0.30 269	0.42 356	0.34 321	0.23 271	0.81 485	1.08 517	0.10 313	0.07 258	0.11 353	0.10 334	0.11 342	0.10 323

fast-acv-ft	0.31 400	0.20 395	0.81 472	0.24 339	0.18 397	0.46 455	0.27 414	0.41 281	0.49 434	0.39 409	0.55 446	0.49 434	0.35 420	0.37 301	0.38 416	0.11 349	0.11 418	0.11 353	0.12 409	0.12 379	0.09 268

CrosDoStereo	0.31 400	0.10 72	0.49 352	0.18 45	0.12 160	0.22 190	1.11 552	0.34 188	0.37 303	0.38 394	0.61 470	0.28 261	0.46 470	0.61 409	0.57 473	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.07 146

DeepStereo_LL	0.31 400	0.10 72	0.49 352	0.18 45	0.12 160	0.22 190	1.11 552	0.34 188	0.37 303	0.38 394	0.61 470	0.28 261	0.46 470	0.61 409	0.57 473	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.07 104	0.07 146

FADNet-RVC	0.31 400	0.35 488	0.78 461	0.25 376	0.20 431	0.33 369	0.20 276	0.49 361	0.40 343	0.34 340	0.39 322	0.41 386	0.29 369	0.63 422	0.31 386	0.13 402	0.14 456	0.14 433	0.15 455	0.19 467	0.19 467

AANet_RVC	0.31 400	0.22 421	0.50 363	0.23 290	0.14 275	0.30 334	0.24 380	0.47 341	0.54 459	0.38 394	0.60 464	0.43 399	0.29 369	0.87 494	0.40 431	0.11 349	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.09 230	0.09 268

NVstereo2D	0.31 400	0.16 334	0.54 385	0.24 339	0.22 454	0.42 438	0.28 429	0.58 463	0.56 467	0.28 211	0.38 309	0.40 379	0.30 381	0.71 448	0.28 359	0.13 402	0.08 339	0.13 409	0.10 334	0.19 467	0.16 435

NOSS_ROB	0.31 400	0.20 395	0.35 185	0.24 339	0.16 356	0.32 358	0.19 229	0.52 404	0.48 425	0.33 320	0.36 286	0.42 395	0.28 354	0.93 505	0.24 327	0.19 484	0.20 500	0.24 495	0.22 498	0.17 447	0.17 446

YMNet	0.32 409	0.22 421	0.58 403	0.27 435	0.23 466	0.48 466	0.27 414	0.51 387	0.45 393	0.48 466	0.56 452	0.51 444	0.30 381	0.39 308	0.40 431	0.13 402	0.16 478	0.13 409	0.12 409	0.13 394	0.12 380

YMNet_1	0.32 409	0.22 421	0.58 403	0.27 435	0.23 466	0.48 466	0.27 414	0.51 387	0.45 393	0.48 466	0.56 452	0.51 444	0.30 381	0.39 308	0.40 431	0.13 402	0.16 478	0.13 409	0.12 409	0.13 394	0.12 380

1111x	0.32 409	0.11 133	0.40 259	0.22 244	0.11 104	0.32 358	0.26 409	0.59 468	0.43 367	0.31 286	0.41 340	0.39 366	0.28 354	0.76 468	1.37 533	0.09 266	0.08 339	0.09 225	0.10 334	0.09 230	0.08 212

pcwnet_v2	0.32 409	0.15 309	1.26 524	0.23 290	0.18 397	0.32 358	0.18 185	0.59 468	0.60 477	0.36 373	0.45 392	0.35 335	0.29 369	0.36 298	0.25 337	0.14 428	0.11 418	0.12 389	0.11 372	0.14 411	0.15 426

FADNet	0.32 409	0.36 491	0.74 459	0.23 290	0.22 454	0.37 407	0.19 229	0.53 415	0.48 425	0.32 309	0.36 286	0.43 399	0.32 404	0.64 424	0.25 337	0.16 456	0.16 478	0.14 433	0.16 467	0.24 490	0.19 467

PS-NSSS	0.32 409	0.30 473	0.46 330	0.23 290	0.17 376	0.33 369	0.24 380	0.57 455	0.41 353	0.37 379	0.52 433	0.35 335	0.30 381	0.80 482	0.30 379	0.17 467	0.14 456	0.21 486	0.15 455	0.15 423	0.13 396

StereoDRNet	0.32 409	0.22 421	0.61 414	0.27 435	0.21 438	0.42 438	0.30 445	0.61 480	0.48 425	0.46 456	0.39 322	0.48 429	0.30 381	0.57 388	0.40 431	0.11 349	0.09 373	0.12 389	0.11 372	0.12 379	0.10 323

DISCO	0.32 409	0.13 234	0.51 374	0.25 376	0.16 356	0.48 466	0.25 397	0.50 371	0.57 470	0.37 379	0.45 392	0.62 480	0.36 424	0.64 424	0.49 461	0.09 266	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.12 379	0.11 358

TCMNet	0.33 417	0.23 430	0.72 454	0.29 458	0.30 501	0.40 427	0.28 429	0.50 371	0.47 415	0.37 379	0.45 392	0.40 379	0.29 369	0.60 402	0.39 424	0.14 428	0.13 447	0.15 447	0.14 446	0.17 447	0.15 426

HBP-ISP	0.33 417	0.30 473	0.72 454	0.22 244	0.16 356	0.32 358	0.22 333	0.54 422	0.44 382	0.41 428	0.49 417	0.33 314	0.38 436	0.73 455	0.25 337	0.18 478	0.19 495	0.24 495	0.20 487	0.16 430	0.13 396

AAGNet	0.33 417	0.11 133	0.37 217	0.25 376	0.16 356	0.20 135	0.19 229	0.30 145	0.27 174	0.35 357	0.35 276	0.27 246	0.30 381	0.44 326	2.66 553	0.08 189	0.05 29	0.10 298	0.07 135	0.08 166	0.06 74

DRN-Test	0.33 417	0.17 353	0.61 414	0.27 435	0.19 415	0.46 455	0.29 435	0.65 496	0.51 445	0.47 463	0.46 402	0.44 410	0.34 416	0.62 417	0.41 439	0.12 385	0.08 339	0.13 409	0.12 409	0.12 379	0.10 323

CBMV_ROB	0.33 417	0.18 367	0.53 382	0.21 186	0.14 275	0.33 369	0.20 276	0.51 387	0.45 393	0.51 474	0.55 446	0.45 414	0.42 456	0.71 448	0.32 391	0.18 478	0.19 495	0.23 493	0.21 490	0.14 411	0.15 426

XPNet_ROB	0.33 417	0.20 395	0.43 303	0.27 435	0.18 397	0.37 407	0.31 449	0.55 432	0.50 442	0.51 474	0.53 439	0.58 469	0.37 432	0.63 422	0.45 450	0.17 467	0.12 435	0.13 409	0.12 409	0.15 423	0.14 415

PSMNet_ROB	0.33 417	0.24 434	0.54 385	0.31 472	0.21 438	0.42 438	0.43 497	0.59 468	0.47 415	0.37 379	0.44 380	0.49 434	0.31 397	0.64 424	0.43 443	0.14 428	0.10 397	0.15 447	0.14 446	0.13 394	0.11 358

CBMV	0.33 417	0.21 409	0.54 385	0.23 290	0.13 233	0.42 438	0.33 463	0.53 415	0.48 425	0.52 480	0.49 417	0.50 440	0.41 448	0.56 384	0.31 386	0.15 441	0.16 478	0.18 472	0.16 467	0.13 394	0.13 396
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 425	0.29 467	0.91 492	0.26 408	0.21 438	0.47 461	0.31 449	0.54 422	0.54 459	0.44 449	0.52 433	0.50 440	0.35 420	0.39 308	0.39 424	0.11 349	0.11 418	0.10 298	0.09 292	0.14 411	0.13 396

xxxx	0.34 425	0.10 72	0.29 124	0.19 84	0.11 104	0.37 407	0.20 276	0.58 463	0.38 317	0.29 238	0.42 356	0.38 354	0.24 289	0.46 332	2.20 549	0.11 349	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.09 268

test_xeample	0.34 425	0.10 72	0.29 124	0.19 84	0.11 104	0.33 369	0.23 358	0.55 432	0.38 317	0.32 309	0.45 392	0.29 271	0.26 319	0.57 388	2.24 551	0.10 313	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.09 268

FINET	0.34 425	0.27 457	0.80 470	0.24 339	0.24 474	0.36 402	0.34 465	0.54 422	0.72 501	0.39 409	0.47 409	0.32 307	0.30 381	0.51 352	0.32 391	0.19 484	0.17 485	0.13 409	0.12 409	0.18 460	0.16 435

ETE_ROB	0.34 425	0.26 450	0.45 322	0.29 458	0.18 397	0.40 427	0.37 476	0.57 455	0.47 415	0.50 469	0.50 419	0.62 480	0.36 424	0.55 373	0.38 416	0.13 402	0.10 397	0.14 433	0.12 409	0.16 430	0.16 435

GwcNet	0.35 430	0.23 430	0.88 488	0.25 376	0.24 474	0.48 466	0.27 414	0.55 432	0.57 470	0.38 394	0.52 433	0.51 444	0.32 404	0.60 402	0.41 439	0.13 402	0.11 418	0.12 389	0.11 372	0.13 394	0.14 415

RP	0.35 430	0.22 421	0.51 374	0.31 472	0.24 474	0.37 407	0.28 429	0.50 371	0.58 472	0.40 419	0.63 475	0.61 478	0.47 473	0.61 409	0.39 424	0.16 456	0.15 471	0.17 464	0.15 455	0.17 447	0.17 446

DANet	0.35 430	0.23 430	0.60 411	0.36 496	0.22 454	0.39 422	0.25 397	0.48 353	0.43 367	0.52 480	0.50 419	0.59 471	0.41 448	0.76 468	0.49 461	0.13 402	0.11 418	0.14 433	0.12 409	0.17 447	0.15 426
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 430	0.26 450	0.49 352	0.36 496	0.22 454	0.41 431	0.41 492	0.53 415	0.42 360	0.47 463	0.46 402	0.61 478	0.39 441	0.55 373	0.37 414	0.16 456	0.13 447	0.21 486	0.21 490	0.16 430	0.16 435

GASNet	0.36 434	0.46 506	0.88 488	0.34 486	0.23 466	0.35 397	0.22 333	0.60 476	0.53 456	0.40 419	0.37 295	0.45 414	0.30 381	0.79 478	0.35 407	0.15 441	0.10 397	0.14 433	0.14 446	0.22 484	0.12 380

Wz-Net-MNSev	0.36 434	0.26 450	0.79 467	0.26 408	0.21 438	0.59 492	0.38 482	0.55 432	0.56 467	0.48 466	0.54 442	0.53 454	0.36 424	0.60 402	0.44 447	0.11 349	0.09 373	0.11 353	0.11 372	0.15 423	0.13 396

APVNet	0.36 434	0.20 395	0.70 450	0.26 408	0.22 454	0.52 484	0.35 468	0.61 480	0.44 382	0.38 394	0.52 433	0.48 429	0.38 436	0.84 490	0.46 456	0.13 402	0.14 456	0.15 447	0.16 467	0.16 430	0.15 426

Syn2CoEx	0.36 434	0.31 479	0.78 461	0.34 486	0.21 438	0.41 431	0.28 429	0.61 480	0.49 434	0.42 437	0.56 452	0.45 414	0.44 461	0.69 442	0.38 416	0.17 467	0.14 456	0.15 447	0.12 409	0.13 394	0.12 380

FAT-Stereo	0.36 434	0.18 367	0.73 458	0.26 408	0.18 397	0.33 369	0.29 435	0.60 476	0.59 473	0.46 456	0.60 464	0.60 474	0.50 482	0.61 409	0.34 403	0.13 402	0.14 456	0.13 409	0.12 409	0.14 411	0.18 459

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 434	0.36 491	0.53 382	0.34 486	0.19 415	0.51 475	0.24 380	0.55 432	0.38 317	0.41 428	0.47 409	0.47 423	0.27 338	0.73 455	0.30 379	0.36 520	0.19 495	0.27 498	0.17 476	0.26 498	0.23 497

GANet	0.36 434	0.22 421	0.49 352	0.29 458	0.17 376	0.41 431	0.38 482	0.57 455	0.45 393	0.46 456	0.75 494	0.55 458	0.40 444	0.94 507	0.41 439	0.13 402	0.13 447	0.13 409	0.11 372	0.14 411	0.11 358

LALA_ROB	0.36 434	0.25 439	0.46 330	0.30 466	0.21 438	0.47 461	0.39 487	0.61 480	0.51 445	0.52 480	0.51 425	0.69 502	0.36 424	0.50 347	0.43 443	0.17 467	0.11 418	0.16 458	0.14 446	0.17 447	0.15 426

SGM-Forest	0.36 434	0.17 353	0.47 338	0.23 290	0.16 356	0.45 453	0.41 492	0.55 432	0.48 425	0.52 480	0.60 464	0.52 450	0.41 448	0.85 491	0.50 466	0.17 467	0.17 485	0.17 464	0.15 455	0.15 423	0.15 426
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 443	0.41 504	0.66 437	0.46 516	0.41 514	0.34 382	0.25 397	0.57 455	0.45 393	0.39 409	0.52 433	0.43 399	0.33 407	0.41 317	0.29 371	0.25 501	0.14 456	0.33 514	0.21 490	0.31 509	0.22 490

Anonymous_2	0.37 443	0.21 409	0.47 338	0.20 143	0.21 438	0.42 438	0.26 409	0.38 246	0.29 208	0.33 320	0.30 212	0.44 410	0.38 436	0.36 298	0.29 371	0.26 502	0.29 520	0.44 521	1.41 556	0.34 513	0.21 485

AF-Net	0.37 443	0.26 450	0.56 395	0.32 478	0.23 466	0.41 431	0.29 435	0.61 480	0.64 486	0.42 437	0.68 483	0.65 491	0.49 480	0.57 388	0.44 447	0.15 441	0.11 418	0.19 480	0.14 446	0.15 423	0.13 396

stereogan	0.37 443	0.17 353	0.65 433	0.27 435	0.22 454	0.62 497	0.26 409	0.59 468	0.63 485	0.43 443	0.60 464	0.67 496	0.42 456	0.68 440	0.35 407	0.13 402	0.14 456	0.14 433	0.12 409	0.19 467	0.17 446

Nwc_Net	0.37 443	0.25 439	0.68 443	0.31 472	0.24 474	0.44 448	0.30 445	0.65 496	0.50 442	0.37 379	0.69 487	0.58 469	0.45 464	0.60 402	0.40 431	0.15 441	0.12 435	0.19 480	0.21 490	0.14 411	0.13 396

RYNet	0.37 443	0.18 367	0.59 409	0.25 376	0.28 493	0.61 496	0.32 453	0.59 468	0.59 473	0.41 428	0.38 309	0.57 466	0.39 441	0.87 494	0.53 471	0.11 349	0.08 339	0.12 389	0.11 372	0.18 460	0.18 459

PA-Net	0.37 443	0.28 460	0.83 476	0.31 472	0.28 493	0.39 422	0.42 495	0.51 387	0.55 464	0.34 340	0.42 356	0.41 386	0.36 424	0.79 478	0.49 461	0.12 385	0.23 510	0.16 458	0.23 500	0.12 379	0.18 459
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 450	0.12 174	0.38 236	0.42 510	3.88 559	0.21 162	0.17 142	0.35 212	0.28 189	0.20 135	0.20 117	0.23 196	0.15 146	0.28 227	0.16 161	0.09 266	0.07 258	0.09 225	0.07 135	0.09 230	0.09 268

S-Stereo	0.38 450	0.20 395	1.05 511	0.27 435	0.22 454	0.38 414	0.32 453	0.55 432	0.66 488	0.39 409	0.59 459	0.49 434	0.41 448	0.75 463	0.40 431	0.12 385	0.15 471	0.13 409	0.13 434	0.16 430	0.21 485

ADCRef	0.38 450	0.24 434	0.88 488	0.26 408	0.21 438	0.49 471	0.27 414	0.52 404	0.48 425	0.50 469	0.58 457	0.35 335	0.47 473	0.48 338	1.29 532	0.09 266	0.08 339	0.12 389	0.12 409	0.11 342	0.11 358

PWC_ROB	0.38 450	0.29 467	0.69 444	0.25 376	0.20 431	0.38 414	0.19 229	0.58 463	0.67 491	0.57 491	0.85 505	0.51 444	0.40 444	0.71 448	0.52 469	0.13 402	0.09 373	0.14 433	0.10 334	0.17 447	0.14 415

PWCDC_ROB	0.38 450	0.30 473	0.60 411	0.33 484	0.20 431	0.42 438	0.19 229	0.58 463	0.89 519	0.42 437	1.26 525	0.36 340	0.34 416	0.50 347	0.38 416	0.18 478	0.11 418	0.11 353	0.09 292	0.19 467	0.13 396

aanetorigin	0.39 455	0.29 467	1.09 513	0.24 339	0.19 415	0.28 296	0.37 476	0.33 180	0.47 415	0.94 520	0.82 502	0.52 450	0.54 488	0.49 343	0.50 466	0.11 349	0.09 373	0.10 298	0.10 334	0.16 430	0.15 426

RGC	0.39 455	0.32 484	0.64 432	0.34 486	0.27 488	0.40 427	0.29 435	0.57 455	0.53 456	0.45 453	0.64 476	0.62 480	0.45 464	0.72 453	0.39 424	0.15 441	0.15 471	0.21 486	0.20 487	0.18 460	0.19 467

NCC-stereo	0.39 455	0.25 439	0.69 444	0.32 478	0.28 493	0.46 455	0.36 472	0.65 496	0.52 452	0.40 419	0.57 455	0.56 461	0.47 473	0.73 455	0.45 450	0.17 467	0.14 456	0.18 472	0.25 505	0.16 430	0.16 435

edge stereo	0.39 455	0.22 421	0.81 472	0.27 435	0.22 454	0.37 407	0.24 380	0.56 447	0.54 459	0.53 485	0.60 464	0.71 505	0.50 482	0.78 476	0.40 431	0.16 456	0.14 456	0.19 480	0.14 446	0.16 430	0.17 446

Abc-Net	0.39 455	0.25 439	0.69 444	0.32 478	0.28 493	0.46 455	0.36 472	0.65 496	0.52 452	0.40 419	0.57 455	0.56 461	0.47 473	0.73 455	0.45 450	0.17 467	0.14 456	0.18 472	0.25 505	0.16 430	0.16 435
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 455	0.28 460	0.78 461	0.27 435	0.18 397	0.49 471	0.22 333	0.59 468	0.84 517	0.55 488	0.53 439	0.49 434	0.36 424	0.67 439	0.82 501	0.13 402	0.10 397	0.11 353	0.12 409	0.17 447	0.17 446

SQANet	0.40 461	0.48 510	0.67 438	0.48 518	0.39 511	0.48 466	0.22 333	0.51 387	0.43 367	0.40 419	0.47 409	0.47 423	0.33 407	0.54 371	0.32 391	0.36 520	0.15 471	0.40 519	0.21 490	0.45 519	0.31 513

UDG	0.40 461	0.46 506	0.49 352	0.40 508	0.35 509	0.47 461	0.27 414	0.54 422	0.47 415	0.39 409	0.45 392	0.59 471	0.44 461	0.46 332	0.39 424	0.26 502	0.19 495	0.48 523	0.22 498	0.34 513	0.26 506

DDUNet	0.41 463	0.50 515	0.48 347	0.44 513	0.39 511	0.46 455	0.32 453	0.50 371	0.43 367	0.45 453	0.52 433	0.57 466	0.36 424	0.48 338	0.33 398	0.33 517	0.21 502	0.55 527	0.25 505	0.37 516	0.32 516

222	0.41 463	0.10 72	0.29 124	0.19 84	0.11 104	0.36 402	0.20 276	0.57 455	0.39 327	0.35 357	0.44 380	0.30 287	0.27 338	0.55 373	3.56 556	0.11 349	0.07 258	0.08 150	0.08 206	0.09 230	0.09 268

NaN_ROB	0.41 463	0.28 460	0.62 422	0.30 466	0.19 415	0.51 475	0.47 507	0.58 463	0.59 473	0.56 489	0.47 409	0.49 434	0.41 448	1.21 528	0.64 488	0.12 385	0.18 491	0.12 389	0.13 434	0.11 342	0.14 415

test_sample9	0.42 466	0.19 383	0.50 363	0.18 45	0.16 356	0.34 382	0.20 276	0.51 387	0.38 317	0.37 379	0.34 265	0.37 346	0.30 381	0.66 435	0.91 508	0.23 492	1.82 557	0.28 504	0.24 502	0.18 460	0.16 435

SDNR	0.42 466	0.21 409	0.82 475	0.21 186	0.18 397	1.27 538	0.17 142	0.50 371	0.49 434	0.42 437	0.81 501	0.38 354	0.27 338	1.19 525	0.38 416	0.23 492	0.24 512	0.17 464	0.13 434	0.17 447	0.20 477

ccnet	0.42 466	0.31 479	0.48 347	0.27 435	0.32 505	0.60 495	0.32 453	0.65 496	0.46 410	0.53 485	0.66 479	0.56 461	0.45 464	0.72 453	0.61 482	0.26 502	0.19 495	0.24 495	0.21 490	0.26 498	0.22 490

SHD	0.42 466	0.27 457	0.81 472	0.31 472	0.25 481	0.42 438	0.22 333	0.66 502	0.94 526	0.63 497	0.60 464	0.59 471	0.47 473	0.59 400	0.58 478	0.15 441	0.13 447	0.16 458	0.16 467	0.20 475	0.22 490

Wz-Net-SNSev	0.43 470	0.41 504	1.27 525	0.30 466	0.21 438	0.44 448	0.41 492	0.61 480	0.65 487	0.46 456	0.65 477	0.62 480	0.39 441	0.74 462	0.59 479	0.12 385	0.11 418	0.12 389	0.13 434	0.16 430	0.14 415

XQC	0.43 470	0.37 496	0.96 501	0.34 486	0.25 481	0.53 485	0.34 465	0.60 476	0.73 504	0.51 474	0.46 402	0.57 466	0.47 473	0.70 445	0.72 493	0.17 467	0.12 435	0.18 472	0.15 455	0.25 492	0.23 497

CC-Net-ROB	0.43 470	0.47 508	0.65 433	0.37 502	0.23 466	0.51 475	0.29 435	0.66 502	0.49 434	0.46 456	0.51 425	0.48 429	0.38 436	0.96 510	0.35 407	0.34 518	0.23 510	0.55 527	0.25 505	0.31 509	0.20 477

GANetREF_RVC	0.43 470	0.47 508	0.69 444	0.38 504	0.20 431	0.51 475	0.48 511	0.66 502	0.66 488	0.46 456	0.46 402	0.50 440	0.44 461	0.90 501	0.39 424	0.27 507	0.21 502	0.32 512	0.18 482	0.27 502	0.22 490
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
FBW_ROB	0.43 470	0.26 450	0.54 385	0.31 472	0.20 431	0.51 475	0.32 453	0.70 512	0.60 477	0.59 492	0.55 446	0.65 491	0.41 448	1.40 536	0.51 468	0.13 402	0.17 485	0.21 486	0.16 467	0.17 447	0.18 459

PDISCO_ROB	0.43 470	0.30 473	0.67 438	0.43 511	0.36 510	0.67 502	0.32 453	0.72 515	0.76 506	0.43 443	0.53 439	0.63 488	0.40 444	0.66 435	0.47 458	0.21 489	0.12 435	0.21 486	0.19 486	0.25 492	0.20 477

DeepPrunerF	0.44 476	0.29 467	1.29 527	0.33 484	0.30 501	0.35 397	0.36 472	0.62 488	1.15 536	0.40 419	0.44 380	0.39 366	0.41 448	0.80 482	0.52 469	0.18 478	0.14 456	0.23 493	0.21 490	0.17 447	0.17 446

ADCP+	0.45 477	0.24 434	1.15 518	0.25 376	0.22 454	0.56 487	0.39 487	0.54 422	0.51 445	0.44 449	0.51 425	0.46 421	0.52 487	0.56 384	1.89 545	0.10 313	0.08 339	0.11 353	0.10 334	0.14 411	0.13 396

PASM	0.45 477	0.35 488	0.90 491	0.35 495	0.33 506	0.39 422	0.38 482	0.50 371	0.61 480	0.52 480	0.51 425	0.62 480	0.45 464	0.93 505	0.48 459	0.26 502	0.29 520	0.29 508	0.33 517	0.29 507	0.26 506

G-Net	0.46 479	0.25 439	0.86 485	0.34 486	0.28 493	0.90 523	0.35 468	0.47 341	0.45 393	0.68 503	1.22 523	0.64 490	0.60 497	0.61 409	0.57 473	0.16 456	0.14 456	0.17 464	0.13 434	0.22 484	0.19 467

GCST	0.47 480	0.60 522	0.57 398	1.04 545	0.48 520	0.38 414	0.11 13	0.40 269	0.32 241	0.41 428	0.34 265	0.29 271	0.17 188	0.46 332	0.19 240	0.69 537	0.42 530	0.79 539	0.62 541	0.62 528	0.46 528

ADCL	0.47 480	0.22 421	1.00 505	0.27 435	0.19 415	0.74 508	0.64 525	0.54 422	0.69 496	0.56 489	0.71 488	0.55 458	0.60 497	0.60 402	1.43 534	0.11 349	0.09 373	0.13 409	0.13 434	0.14 411	0.14 415

DPSNet	0.47 480	0.24 434	0.93 496	0.27 435	0.20 431	0.75 510	0.57 519	0.84 528	0.79 510	0.47 463	0.51 425	0.60 474	0.69 510	0.87 494	0.71 492	0.16 456	0.13 447	0.12 389	0.10 334	0.25 492	0.21 485

ADCPNet	0.48 483	0.29 467	1.60 535	0.27 435	0.23 466	0.70 506	0.38 482	0.53 415	0.51 445	0.51 474	0.59 459	0.67 496	0.56 492	0.60 402	1.14 522	0.15 441	0.18 491	0.14 433	0.23 500	0.19 467	0.19 467

MDST_ROB	0.48 483	0.14 276	0.95 499	0.30 466	0.21 438	1.33 541	0.32 453	0.77 519	0.56 467	1.06 528	0.71 488	0.49 434	0.35 420	1.26 531	0.38 416	0.13 402	0.11 418	0.16 458	0.13 434	0.12 379	0.12 380

test_sample8	0.49 485	0.19 383	0.50 363	0.18 45	0.16 356	0.34 382	0.20 276	0.55 432	0.34 263	0.62 495	0.38 309	1.15 524	0.67 508	0.66 435	0.91 508	0.23 492	1.82 557	0.28 504	0.24 502	0.18 460	0.16 435

SuperB	0.49 485	0.28 460	2.23 541	0.23 290	0.15 324	0.41 431	0.32 453	0.47 341	0.82 512	0.43 443	0.50 419	0.33 314	0.45 464	0.68 440	1.08 517	0.10 313	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.98 548	0.14 415

ADCMid	0.49 485	0.34 486	1.13 517	0.26 408	0.21 438	0.51 475	0.37 476	0.57 455	0.54 459	0.75 511	0.66 479	0.62 480	0.64 507	0.64 424	1.68 539	0.13 402	0.12 435	0.17 464	0.17 476	0.20 475	0.17 446

psmorigin	0.50 488	0.25 439	3.03 550	0.24 339	0.19 415	0.38 414	0.22 333	0.50 371	0.44 382	0.64 499	0.68 483	0.71 505	0.51 485	0.85 491	0.45 450	0.14 428	0.17 485	0.13 409	0.14 446	0.16 430	0.21 485

CSAN	0.50 488	0.35 488	0.78 461	0.36 496	0.23 466	0.56 487	0.59 522	0.61 480	0.70 498	0.64 499	0.78 498	0.65 491	0.60 497	1.38 535	0.62 484	0.21 489	0.17 485	0.20 484	0.20 487	0.18 460	0.18 459

SGM_RVC	0.50 488	0.19 383	0.50 363	0.25 376	0.15 324	0.69 503	0.39 487	0.68 510	0.82 512	0.95 522	0.84 504	1.13 521	0.76 514	1.16 524	0.60 481	0.16 456	0.16 478	0.16 458	0.16 467	0.16 430	0.17 446
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 488	0.20 395	0.78 461	0.24 339	0.26 486	0.39 422	0.30 445	0.51 387	0.50 442	0.54 487	1.23 524	2.52 549	0.37 432	0.77 474	0.95 511	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.05 39	0.10 295	0.08 212

Wz-Net-TNSev	0.51 492	0.58 520	1.61 537	0.25 376	0.21 438	0.65 499	0.45 501	0.63 494	0.69 496	0.51 474	0.54 442	0.71 505	0.60 497	1.00 514	0.77 497	0.15 441	0.15 471	0.13 409	0.15 455	0.21 478	0.20 477

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 492	0.50 515	0.86 485	0.39 506	0.24 474	0.84 518	0.55 518	0.56 447	0.62 482	0.60 493	0.68 483	0.62 480	0.42 456	1.13 523	0.43 443	0.23 492	0.27 516	0.27 498	0.35 519	0.25 492	0.29 510

AnyNet_C32	0.51 492	0.40 501	1.10 516	0.29 458	0.28 493	0.59 492	0.58 520	0.54 422	0.60 477	0.62 495	0.66 479	0.54 456	0.54 488	0.78 476	1.74 542	0.15 441	0.14 456	0.15 447	0.17 476	0.20 475	0.20 477

WCMA_ROB	0.51 492	0.21 409	0.65 433	0.25 376	0.21 438	0.58 491	0.32 453	0.54 422	0.55 464	0.95 522	1.40 529	1.28 528	0.81 519	0.73 455	0.62 484	0.18 478	0.15 471	0.15 447	0.15 455	0.19 467	0.19 467

WZ-Net	0.52 496	0.38 499	1.90 539	0.30 466	0.24 474	0.57 490	0.48 511	0.62 488	0.78 509	0.50 469	0.71 488	0.68 500	0.54 488	0.98 513	0.84 502	0.13 402	0.10 397	0.11 353	0.12 409	0.19 467	0.20 477

SANet	0.53 497	0.28 460	0.96 501	0.26 408	0.15 324	0.69 503	0.44 500	0.67 507	1.34 538	0.67 502	0.98 514	0.94 516	0.71 512	0.89 498	0.76 494	0.14 428	0.12 435	0.12 389	0.11 372	0.17 447	0.16 435

Consistency-Raft	0.55 498	0.48 510	1.02 508	0.45 514	0.49 521	0.49 471	0.47 507	0.72 515	0.72 501	0.45 453	0.82 502	0.47 423	0.60 497	0.50 347	0.63 487	0.39 524	0.39 528	0.44 521	0.51 532	0.52 522	0.37 519

anonymity	0.56 499	0.54 519	0.70 450	0.47 517	0.61 530	0.56 487	0.43 497	0.69 511	0.49 434	0.63 497	0.55 446	0.54 456	0.60 497	0.61 409	0.57 473	0.55 530	0.53 538	0.50 524	0.54 535	0.51 521	0.56 533

MFN_U_SF_RVC	0.56 499	0.51 517	1.19 519	0.38 504	0.22 454	0.69 503	0.27 414	0.80 524	0.67 491	0.73 507	0.74 493	0.87 512	0.61 506	0.81 485	0.76 494	0.29 512	0.27 516	0.32 512	0.37 523	0.32 512	0.31 513

SAMSARA	0.56 499	0.39 500	0.80 470	0.60 526	0.46 518	1.00 527	1.23 555	0.67 507	0.68 494	0.71 506	0.54 442	0.89 515	0.57 494	0.81 485	0.62 484	0.19 484	0.22 506	0.18 472	0.18 482	0.27 502	0.25 504

otaku	0.57 502	0.62 524	0.87 487	0.63 528	0.44 517	0.73 507	0.37 476	0.65 496	0.66 488	0.51 474	0.75 494	0.66 495	0.45 464	0.69 442	0.46 456	0.53 527	0.34 525	0.55 527	0.35 519	0.60 527	0.45 525

Ntro	0.58 503	0.64 525	0.92 494	0.66 529	0.50 523	0.77 511	0.36 472	0.66 502	0.70 498	0.50 469	0.59 459	0.65 491	0.51 485	0.75 463	0.45 450	0.56 531	0.32 524	0.56 530	0.34 518	0.63 529	0.46 528

PVD	0.58 503	0.34 486	0.84 481	0.39 506	0.31 504	0.59 492	0.47 507	0.80 524	1.25 537	0.92 519	1.09 517	0.79 509	0.82 520	0.85 491	0.76 494	0.21 489	0.18 491	0.22 492	0.18 482	0.27 502	0.35 518

ADCS	0.58 503	0.40 501	1.35 530	0.29 458	0.24 474	0.55 486	0.45 501	0.67 507	0.83 515	0.76 512	0.71 488	0.68 500	0.60 497	0.76 468	2.23 550	0.16 456	0.16 478	0.16 458	0.17 476	0.22 484	0.22 490

MeshStereo	0.58 503	0.27 457	0.67 438	0.22 244	0.17 376	0.66 501	0.37 476	0.78 520	0.61 480	1.47 549	1.30 526	1.65 535	0.79 516	1.12 522	0.59 479	0.17 467	0.17 485	0.17 464	0.14 446	0.17 447	0.14 415
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
MSMD_ROB	0.60 507	0.33 485	0.61 414	0.30 466	0.25 481	0.86 520	0.35 468	0.55 432	0.67 491	1.10 530	1.49 534	1.76 538	0.97 530	0.88 497	0.49 461	0.23 492	0.21 502	0.27 498	0.27 512	0.25 492	0.24 502

DGSMNet	0.61 508	0.29 467	0.91 492	0.51 521	0.70 534	0.62 497	1.38 556	0.59 468	0.55 464	0.37 379	0.61 470	0.52 450	0.33 407	0.65 430	0.43 443	0.53 527	0.60 545	0.67 532	0.61 540	0.63 529	0.61 540

FCDSN-DC	0.63 509	0.31 479	0.61 414	0.36 496	0.30 501	0.65 499	0.37 476	0.66 502	0.68 494	1.14 532	1.54 537	1.71 537	1.26 539	0.92 503	0.64 488	0.24 498	0.22 506	0.27 498	0.26 509	0.27 502	0.27 509
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 509	0.37 496	2.40 545	0.26 408	0.25 481	0.38 414	0.49 513	0.41 281	1.06 531	1.38 538	0.87 509	0.62 480	0.95 527	0.65 430	1.65 538	0.11 349	0.09 373	0.10 298	0.11 372	0.19 467	0.17 446

AnyNet_C01	0.65 511	0.58 520	2.60 548	0.32 478	0.26 486	0.88 521	0.61 523	0.63 494	0.62 482	0.68 503	0.96 513	0.76 508	0.60 497	0.96 510	1.43 534	0.16 456	0.16 478	0.17 464	0.17 476	0.23 487	0.23 497

DispFullNet	0.66 512	0.89 537	1.59 534	0.77 534	1.21 551	0.51 475	0.23 358	0.59 468	0.72 501	0.69 505	0.61 470	0.69 502	0.91 526	0.79 478	0.48 459	0.27 507	0.12 435	0.73 535	0.30 516	0.65 532	0.40 522

NVStereoNet_ROB	0.67 513	0.49 514	0.83 476	0.48 518	0.40 513	0.51 475	0.46 503	0.70 512	0.77 508	0.84 515	1.72 541	1.02 520	0.83 521	1.23 529	0.79 499	0.32 516	0.38 527	0.40 519	0.46 527	0.36 515	0.41 523
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 514	0.64 525	1.06 512	0.45 514	0.27 488	1.40 544	0.58 520	0.78 520	0.92 523	0.84 515	0.86 506	0.88 514	0.68 509	1.33 534	0.68 491	0.37 522	0.29 520	0.34 515	0.36 522	0.43 517	0.37 519

SPS-STEREO	0.69 515	0.61 523	0.98 503	0.52 523	0.57 528	0.74 508	0.50 514	0.78 520	0.62 482	0.95 522	0.86 506	0.94 516	0.70 511	1.01 515	0.87 506	0.58 533	0.51 535	0.50 524	0.50 531	0.55 524	0.58 535
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 516	0.30 473	0.69 444	0.32 478	0.27 488	0.81 517	0.39 487	0.79 523	0.82 512	1.41 541	1.58 539	1.98 540	1.26 539	1.02 516	0.77 497	0.24 498	0.22 506	0.27 498	0.26 509	0.26 498	0.26 506

FC-DCNN v2	0.71 517	0.30 473	0.67 438	0.32 478	0.27 488	0.84 518	0.39 487	0.84 528	0.85 518	1.44 545	1.64 540	2.09 542	1.28 541	1.06 518	0.80 500	0.24 498	0.22 506	0.27 498	0.26 509	0.26 498	0.25 504

RainbowNet	0.72 518	0.89 537	1.02 508	0.82 535	0.63 532	0.78 514	0.52 515	0.81 526	0.93 525	0.60 493	0.79 499	0.80 510	0.60 497	0.80 482	0.57 473	0.78 541	0.55 541	0.78 537	0.49 529	0.76 537	0.58 535

ACVNet_1	0.72 518	0.81 532	1.37 531	0.72 532	0.53 526	0.77 511	0.42 495	0.85 531	0.90 521	0.74 510	0.75 494	1.32 530	0.72 513	1.02 516	0.55 472	0.54 529	0.31 523	0.71 534	0.35 519	0.64 531	0.45 525

ACVNet-4b	0.72 518	0.81 532	1.33 529	0.72 532	0.50 523	0.80 516	0.31 449	0.71 514	0.80 511	0.50 469	0.72 492	0.95 518	0.43 460	0.96 510	1.20 529	1.13 554	0.21 502	0.76 536	0.45 526	0.65 532	0.46 528

MFMNet_re	0.72 518	0.76 530	0.99 504	0.62 527	0.70 534	0.77 511	0.67 526	0.75 517	0.83 515	0.78 513	0.86 506	0.69 502	0.78 515	0.71 448	0.61 482	0.66 536	0.59 544	0.61 531	0.58 539	0.68 535	0.71 544

ELAS_RVC	0.74 522	0.36 491	1.00 505	0.37 502	0.33 506	0.88 521	0.93 544	0.83 527	1.08 532	1.35 537	1.33 528	1.24 526	1.33 543	1.06 518	0.95 511	0.27 507	0.25 514	0.29 508	0.27 512	0.30 508	0.30 511
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 522	0.36 491	0.85 484	0.36 496	0.33 506	1.36 542	0.77 535	0.93 532	0.92 523	1.41 541	1.53 536	1.16 525	1.17 535	0.95 509	1.03 515	0.26 502	0.25 514	0.28 504	0.28 515	0.31 509	0.30 511
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	0.78 524	0.48 510	4.68 553	0.34 486	0.28 493	1.12 531	0.46 503	0.62 488	1.03 528	0.73 507	0.89 510	0.60 474	0.59 495	1.61 539	1.16 525	0.14 428	0.11 418	0.15 447	0.15 455	0.21 478	0.19 467

RTSA	0.78 524	0.48 510	4.68 553	0.34 486	0.28 493	1.12 531	0.46 503	0.62 488	1.03 528	0.73 507	0.89 510	0.60 474	0.59 495	1.61 539	1.16 525	0.14 428	0.11 418	0.15 447	0.15 455	0.21 478	0.19 467

SGM+DAISY	0.87 526	0.66 527	1.30 528	0.51 521	0.60 529	1.03 528	0.84 541	0.76 518	0.73 504	1.39 539	1.51 535	1.31 529	1.22 537	1.11 520	1.08 517	0.57 532	0.53 538	0.51 526	0.51 532	0.54 523	0.61 540

ACVNet_2	0.89 527	0.87 536	1.25 523	0.82 535	0.62 531	0.97 526	0.62 524	1.14 536	1.42 540	1.00 525	1.40 529	1.47 533	0.84 522	1.11 520	0.66 490	0.61 534	0.43 531	0.78 537	0.49 529	0.75 536	0.52 531

IMH-64-1	0.91 528	0.86 534	0.84 481	0.97 540	0.75 536	0.92 524	0.71 528	1.27 537	1.10 533	0.89 517	1.45 531	1.14 522	0.96 528	1.19 525	0.84 502	0.74 538	0.51 535	0.97 542	0.55 536	0.84 539	0.60 537

IMH-64	0.91 528	0.86 534	0.84 481	0.97 540	0.75 536	0.92 524	0.71 528	1.27 537	1.10 533	0.89 517	1.45 531	1.14 522	0.96 528	1.19 525	0.84 502	0.74 538	0.51 535	0.97 542	0.55 536	0.84 539	0.60 537

U	1.00 530	0.09 37	0.21 55	0.21 186	3.68 557	6.12 561	0.14 56	0.21 30	0.21 96	0.11 17	0.11 16	0.10 30	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.07 66	0.05 29	5.42 565	2.90 563	0.07 104	0.06 74

PWCK	1.00 530	1.17 550	1.70 538	0.91 538	0.41 514	1.19 535	0.92 543	1.10 534	1.14 535	1.16 533	1.14 520	1.25 527	0.88 525	1.75 545	1.04 516	0.87 545	0.50 533	0.87 540	0.53 534	0.96 547	0.52 531

WAO-7	1.01 532	0.89 537	0.93 496	0.83 537	0.66 533	1.18 533	0.81 539	1.40 541	1.57 543	1.11 531	1.76 543	1.45 532	1.19 536	1.50 538	1.14 522	0.61 534	0.62 548	0.70 533	0.68 543	0.66 534	0.60 537

MADNet+	1.01 532	1.16 549	4.72 555	0.70 531	0.47 519	1.24 537	0.96 545	0.97 533	0.89 519	0.65 501	0.77 497	0.87 512	0.85 524	2.09 549	1.68 539	0.38 523	0.39 528	0.31 511	0.27 512	0.43 517	0.39 521

IMH	1.05 534	0.95 542	1.00 505	1.01 542	0.78 539	1.11 530	0.68 527	1.38 540	1.43 541	1.00 525	1.72 541	1.43 531	1.14 532	1.73 544	0.89 507	1.09 551	0.55 541	0.99 544	0.57 538	0.87 542	0.62 542

WAO-6	1.07 535	0.93 541	0.92 494	0.96 539	0.78 539	1.28 539	0.75 532	1.34 539	2.00 547	1.02 527	1.54 537	1.59 534	1.22 537	1.31 533	1.14 522	0.78 541	0.55 541	1.02 546	0.75 547	0.83 538	0.69 543

LVE	1.13 536	1.02 543	1.28 526	1.01 542	0.80 542	1.29 540	0.81 539	1.47 544	1.96 545	1.07 529	1.90 544	1.90 539	1.01 531	1.48 537	0.91 508	0.93 548	0.61 547	0.94 541	0.69 544	0.87 542	0.75 548

JetBlue	1.14 537	0.76 530	2.36 543	0.59 525	0.75 536	3.04 555	1.78 557	1.11 535	0.90 521	0.94 520	1.10 518	1.66 536	1.28 541	2.09 549	1.72 541	0.43 526	0.36 526	0.38 517	0.38 525	0.58 526	0.56 533

Dean	1.17 538	1.04 545	1.49 533	1.03 544	0.78 539	1.20 536	0.77 535	1.48 545	1.96 545	1.28 535	1.99 546	2.15 543	1.14 532	1.25 530	1.00 514	0.81 543	0.60 545	1.01 545	0.69 544	0.92 546	0.74 547

SGM-ForestM	1.36 539	0.28 460	0.79 467	0.26 408	0.16 356	2.26 552	1.00 547	1.42 542	1.46 542	2.38 554	2.05 547	5.95 562	2.66 555	2.95 554	2.46 552	0.17 467	0.18 491	0.18 472	0.18 482	0.15 423	0.18 459

xyz-stereo	1.40 540	0.10 72	17.09 570	0.18 45	0.07 1	4.78 557	0.18 185	0.29 126	0.34 263	0.36 373	2.81 554	0.40 379	0.29 369	0.56 384	0.24 327	0.07 66	0.05 29	0.09 225	0.06 80	0.06 39	0.05 21

MANE	1.41 541	0.36 491	0.74 459	0.43 511	0.41 514	2.16 551	0.80 537	2.39 557	3.38 552	2.22 553	3.06 555	3.54 555	2.73 556	2.15 551	1.94 547	0.28 510	0.27 516	0.30 510	0.46 527	0.28 506	0.34 517

TorneroNet-64	1.43 542	1.03 544	1.20 520	1.10 546	0.86 545	2.26 552	0.73 531	1.84 550	3.84 557	1.25 534	2.25 551	2.69 551	1.42 544	1.76 546	1.43 534	0.76 540	0.50 533	1.09 547	0.66 542	1.23 551	0.76 549

notaker	1.45 543	1.34 553	1.48 532	1.40 553	1.07 549	1.18 533	0.85 542	1.48 545	1.40 539	1.51 550	3.46 556	2.40 548	1.81 549	1.76 546	1.45 537	1.11 552	0.69 553	1.38 554	0.87 550	1.31 553	0.97 552

WAO-8	1.46 544	1.10 547	1.09 513	1.10 546	0.84 543	2.06 548	0.75 532	1.84 550	3.83 555	1.44 545	2.21 549	2.15 543	1.43 545	3.17 555	1.19 527	0.91 546	0.65 550	1.09 547	0.79 548	0.90 544	0.71 544

Venus	1.46 544	1.10 547	1.09 513	1.10 546	0.84 543	2.06 548	0.75 532	1.84 550	3.83 555	1.44 545	2.21 549	2.15 543	1.43 545	3.17 555	1.19 527	0.91 546	0.65 550	1.09 547	0.79 548	0.90 544	0.71 544

UNDER WATER-64	1.55 546	1.19 551	2.52 546	1.31 551	0.95 547	2.12 550	1.21 554	1.45 543	3.19 551	1.43 544	1.32 527	2.64 550	2.04 551	1.63 541	1.83 543	1.11 552	0.67 552	1.28 552	0.92 551	1.19 549	1.02 553

UNDER WATER	1.59 547	1.22 552	2.36 543	1.38 552	1.03 548	1.67 547	1.10 551	1.54 548	3.63 553	1.44 545	1.47 533	2.85 552	2.25 553	1.67 542	1.94 547	1.06 550	0.62 548	1.31 553	0.93 552	1.21 550	1.02 553

LSM	1.64 548	0.40 501	2.56 547	2.02 557	17.61 570	0.51 475	0.52 515	0.61 480	0.76 506	0.82 514	1.11 519	0.63 488	0.54 488	0.75 463	0.49 461	0.16 456	0.24 512	0.18 472	0.21 490	0.25 492	2.42 560

LE_ROB	1.76 549	0.20 395	2.68 549	0.48 518	0.52 525	0.78 514	0.96 545	0.84 528	6.61 562	7.40 564	2.08 548	2.08 541	4.83 558	1.27 532	3.79 557	0.10 313	0.08 339	0.12 389	0.11 372	0.11 342	0.10 323

ktn	1.77 550	1.36 554	1.22 521	1.43 554	1.14 550	1.52 545	1.08 550	1.51 547	3.96 558	2.77 557	4.69 558	3.35 554	1.46 547	1.69 543	1.25 531	1.43 556	0.77 554	1.45 555	0.99 553	1.32 554	0.96 551

KSHMR	1.89 551	1.36 554	1.60 535	1.47 555	1.22 552	1.38 543	1.06 549	1.79 549	5.97 561	1.42 543	5.65 561	2.98 553	1.14 532	2.23 552	1.20 529	1.27 555	1.12 555	1.46 556	1.10 555	1.32 554	1.15 555

TorneroNet	2.22 552	1.08 546	1.24 522	1.14 550	0.90 546	5.58 558	0.80 537	2.12 555	8.69 563	2.58 555	5.42 560	3.88 556	1.97 550	1.78 548	1.87 544	0.86 544	0.54 540	1.15 551	0.74 546	1.23 551	0.85 550

MADNet++	2.26 553	1.80 557	2.06 540	2.13 559	1.97 556	2.61 554	1.79 558	2.38 556	2.16 548	2.75 556	2.65 553	2.38 547	2.43 554	3.17 555	3.21 554	2.17 559	1.95 559	1.94 558	1.63 557	2.06 557	2.01 559

JetRed	2.30 554	2.64 559	6.12 557	1.12 549	1.38 554	5.85 560	3.29 559	1.99 553	1.67 544	1.98 552	1.95 545	2.16 546	1.60 548	2.48 553	4.10 558	1.05 549	1.60 556	1.09 547	1.01 554	1.67 556	1.28 556

HanzoNet	2.97 555	1.69 556	2.29 542	1.74 556	1.33 553	1.53 546	1.03 548	1.99 553	2.64 550	5.51 561	5.16 559	5.90 561	6.82 563	4.32 561	3.29 555	3.16 561	2.02 561	1.92 557	2.87 562	2.24 558	1.89 558

coex-ft	3.44 556	0.73 529	48.55 578	0.24 339	0.19 415	0.50 474	0.43 497	0.47 341	2.40 549	7.03 563	1.20 522	0.97 519	2.23 552	0.73 455	1.92 546	0.12 385	0.15 471	0.14 433	0.12 409	0.21 478	0.43 524

TCMNet-wrong-test	4.29 557	5.57 564	4.65 552	11.33 568	10.39 565	5.73 559	4.48 561	4.13 560	1.02 527	1.91 551	2.39 552	6.16 563	3.62 557	3.84 560	4.50 560	1.99 558	0.47 532	1.97 559	1.69 558	5.69 564	4.31 564

DPSimNet_ROB	4.34 558	4.23 560	6.89 559	3.67 560	3.68 557	4.75 556	5.21 562	2.67 558	3.68 554	5.82 562	3.95 557	5.57 558	6.72 562	3.46 559	4.48 559	4.05 564	2.88 562	4.68 564	3.12 564	3.69 560	3.62 563

tt	4.71 559	0.10 72	3.94 551	2.06 558	1.53 555	10.14 566	16.88 566	9.27 567	4.98 559	1.39 539	1.02 515	4.68 557	4.90 559	3.35 558	5.86 562	5.76 565	9.15 570	2.24 561	2.53 560	3.10 559	1.32 557

BEATNet-Init1	4.73 560	2.61 558	13.29 569	0.58 524	0.53 526	10.12 565	3.33 560	4.83 561	5.01 560	8.75 565	8.51 563	14.08 572	7.60 564	7.70 565	5.34 561	0.28 510	0.28 519	0.34 515	0.37 523	0.57 525	0.45 525

USTest	6.88 561	5.23 563	5.63 556	7.22 564	7.29 560	14.34 568	22.76 567	8.48 565	9.32 564	5.42 560	6.39 562	6.29 564	6.64 561	6.92 564	8.62 565	1.94 557	3.29 563	2.16 560	2.55 561	3.85 561	3.29 562

EDNetEfficientorigin	7.51 562	0.52 518	140.47 580	0.25 376	0.17 376	0.42 438	0.29 435	0.47 341	1.03 528	1.28 535	1.02 515	0.83 511	0.84 522	0.75 463	0.99 513	0.10 313	0.09 373	0.12 389	0.10 334	0.21 478	0.22 490

DGTPSM_ROB	8.34 563	5.10 561	10.37 567	5.31 562	10.18 563	8.33 562	23.60 571	6.06 563	13.41 570	4.90 558	10.87 568	5.65 559	10.44 565	6.17 562	12.59 566	3.74 562	7.55 565	3.69 562	7.26 567	4.14 562	7.46 565

DPSMNet_ROB	8.40 564	5.11 562	10.49 568	5.58 563	10.25 564	8.34 563	23.62 572	6.07 564	13.45 571	4.93 559	10.88 569	5.66 560	10.44 565	6.24 563	12.64 567	3.98 563	7.61 566	3.76 563	7.30 568	4.20 563	7.51 566

DLNR_Zeroshot_test	10.44 565	12.10 572	19.93 572	106.08 580	23.66 577	0.14 12	0.13 37	3.22 559	0.17 41	0.16 99	0.23 143	0.16 113	0.10 37	0.31 265	0.15 137	2.36 560	0.06 142	0.07 72	0.07 135	39.70 578	0.06 74

LRCNet_RVC	10.90 566	14.34 574	9.35 560	15.35 569	8.04 562	1.08 529	0.34 465	8.78 566	0.70 498	12.63 572	16.05 572	9.85 565	6.54 560	8.57 566	6.34 563	20.27 576	5.40 564	23.70 574	21.88 573	14.87 571	13.83 573

DPSM_ROB	11.49 567	9.87 570	10.35 565	11.13 566	11.31 566	19.11 574	27.51 574	13.37 572	14.21 573	10.31 569	11.06 570	10.96 570	11.27 571	11.96 572	13.59 569	6.78 567	8.19 568	6.03 566	7.09 565	7.93 565	7.73 568

DPSM	11.49 567	9.87 570	10.35 565	11.13 566	11.31 566	19.11 574	27.51 574	13.37 572	14.21 573	10.31 569	11.06 570	10.96 570	11.27 571	11.96 572	13.59 569	6.78 567	8.19 568	6.03 566	7.09 565	7.93 565	7.73 568

xxxxx1	15.27 569	9.54 567	10.31 562	20.13 572	18.88 571	17.08 569	23.03 568	10.36 568	10.99 566	9.21 566	9.62 564	10.74 567	10.61 568	10.72 568	13.89 571	7.97 569	9.20 571	31.85 577	44.72 577	12.84 568	13.69 570

tt_ll	15.27 569	9.54 567	10.31 562	20.13 572	18.88 571	17.08 569	23.03 568	10.36 568	10.99 566	9.21 566	9.62 564	10.74 567	10.61 568	10.72 568	13.89 571	7.97 569	9.20 571	31.85 577	44.72 577	12.84 568	13.69 570

ff	15.27 569	9.54 567	10.31 562	20.13 572	18.88 571	17.08 569	23.03 568	10.36 568	10.99 566	9.21 566	9.62 564	10.74 567	10.61 568	10.72 568	13.89 571	7.97 569	9.20 571	31.85 577	44.72 577	12.84 568	13.69 570

PML	16.10 572	12.82 573	6.78 558	5.23 561	7.76 561	33.92 576	66.56 579	5.30 562	10.28 565	26.12 578	68.59 579	20.51 574	13.49 573	10.06 567	6.78 564	5.96 566	2.00 560	6.04 568	2.18 559	8.96 567	2.60 561

Anonymous_1	16.62 573	9.35 566	9.84 561	10.66 565	14.64 568	18.66 573	27.12 573	12.64 571	13.51 572	10.76 571	10.30 567	10.13 566	10.60 567	11.06 571	12.74 568	15.87 575	7.74 567	16.92 572	43.48 576	58.66 579	7.68 567

HaxPig	17.72 574	20.22 578	19.73 571	16.53 570	16.51 569	9.27 564	9.33 563	14.34 574	13.27 569	18.65 573	18.70 573	17.35 573	16.77 574	17.04 574	16.45 574	22.05 577	20.89 577	22.27 573	21.53 572	21.29 575	22.13 577

MEDIAN_ROB	21.21 575	24.62 579	23.47 576	19.58 571	19.65 574	13.22 567	10.96 564	17.88 575	17.00 575	22.14 577	22.02 575	20.86 575	20.36 575	21.06 575	19.71 575	25.63 578	24.13 578	26.21 575	25.20 574	25.17 576	25.38 578

CasAABBNet	23.10 576	19.86 575	20.64 573	22.47 575	22.73 575	38.41 577	55.50 578	26.89 577	28.70 578	20.61 575	22.15 576	22.08 576	22.75 576	23.99 576	27.36 578	13.59 572	16.48 575	12.14 569	14.27 570	15.95 572	15.53 574

Selective-RAFT-Error	23.16 577	19.93 576	20.87 574	22.54 576	22.81 576	38.52 579	55.47 577	27.01 579	28.83 579	20.66 576	22.25 577	22.09 577	22.80 578	24.09 577	27.36 578	13.61 573	16.48 575	12.15 570	14.28 571	15.99 573	15.57 575

LSM0	24.24 578	19.98 577	22.32 575	24.22 577	40.14 579	38.48 578	55.20 576	26.95 578	28.57 577	20.49 574	21.83 574	22.26 578	22.75 576	24.22 578	27.30 577	13.66 574	16.32 574	12.19 571	14.15 569	16.10 574	17.66 576

AVERAGE_ROB	25.43 579	29.06 580	27.24 577	24.63 578	24.20 578	17.73 572	12.61 565	22.29 576	21.39 576	26.79 579	26.16 578	25.20 579	24.64 579	25.07 579	23.53 576	29.96 579	28.40 579	30.60 576	29.58 575	29.72 577	29.84 579

test_example2	101.33 580	108.28 581	68.15 579	98.43 579	106.93 580	89.75 580	102.43 580	36.80 580	97.65 580	129.04 580	130.15 580	65.26 580	66.62 580	92.11 580	80.24 580	144.10 580	199.48 580	81.81 580	103.01 580	125.01 580	101.27 580

ccccc		256.29 582		354.40 581	364.36 581	149.10 581		152.89 581		153.93 581		164.00 581		268.02 581		390.55 581	349.22 581	244.59 581	219.82 581	412.30 581

ASD4		6.65 565

Low-res two-view benchmark