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

MonSter	0.07 4	0.06 54	0.05 1	0.15 69	0.05 1	0.07 27	0.10 28	0.15 104	0.15 156	0.05 1	0.06 12	0.05 1	0.06 34	0.07 4	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsterstereo	0.07 4	0.06 54	0.06 2	0.16 142	0.06 13	0.08 48	0.10 28	0.16 130	0.11 60	0.07 29	0.08 70	0.06 16	0.07 104	0.08 15	0.09 52	0.04 11	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 4	0.06 54	0.06 2	0.15 69	0.06 13	0.08 48	0.09 20	0.12 41	0.08 10	0.09 92	0.07 38	0.06 16	0.06 34	0.08 15	0.08 17	0.05 28	0.04 23	0.04 1	0.04 36	0.03 1	0.03 1

Occ-G	0.08 45	0.05 17	0.06 2	0.14 29	0.07 72	0.08 48	0.14 150	0.13 59	0.15 156	0.07 29	0.11 144	0.07 62	0.05 9	0.09 33	0.10 122	0.06 115	0.05 184	0.05 25	0.04 36	0.05 100	0.05 122

CREStereo++_RVC	0.08 45	0.04 1	0.06 2	0.13 12	0.07 72	0.09 77	0.12 64	0.14 75	0.14 140	0.10 124	0.14 185	0.08 96	0.07 104	0.09 33	0.11 185	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.05 106	0.04 17	0.04 42
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
aw	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.15 69	0.06 13	0.10 123	0.07 3	0.12 41	0.11 60	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

ml1-stereo	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.15 69	0.06 13	0.10 123	0.07 3	0.12 41	0.11 60	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

asd	0.07 4	0.08 234	0.07 6	0.16 142	0.07 72	0.08 48	0.08 9	0.11 26	0.08 10	0.07 29	0.07 38	0.06 16	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 36	0.04 17	0.03 1

qwe	0.07 4	0.08 234	0.07 6	0.15 69	0.06 13	0.07 27	0.10 28	0.18 195	0.11 60	0.07 29	0.07 38	0.06 16	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 36	0.04 17	0.03 1

2.25w	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.14 29	0.06 13	0.08 48	0.08 9	0.10 15	0.15 156	0.08 61	0.10 114	0.07 62	0.06 34	0.08 15	0.10 122	0.05 28	0.03 1	0.04 1	0.04 36	0.03 1	0.04 42

2.5w	0.07 4	0.07 137	0.07 6	0.16 142	0.06 13	0.08 48	0.12 64	0.10 15	0.10 34	0.07 29	0.06 12	0.09 121	0.06 34	0.08 15	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 36	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 4	0.07 137	0.07 6	0.13 12	0.06 13	0.08 48	0.08 9	0.18 195	0.12 85	0.07 29	0.08 70	0.06 16	0.06 34	0.09 33	0.11 185	0.04 11	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 42

3.25w_new	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.15 69	0.06 13	0.10 123	0.07 3	0.12 41	0.11 60	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.25w	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.15 69	0.06 13	0.10 123	0.07 3	0.12 41	0.11 60	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 137	0.07 6	0.15 69	0.07 72	0.09 77	0.06 1	0.13 59	0.11 60	0.07 29	0.07 38	0.06 16	0.07 104	0.10 59	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.16 142	0.06 13	0.07 27	0.10 28	0.14 75	0.14 140	0.07 29	0.08 70	0.05 1	0.06 34	0.09 33	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 42

MM-Stereo_test3	0.10 140	0.07 137	0.07 6	0.18 297	0.07 72	0.12 204	0.19 397	0.24 312	0.19 243	0.06 9	0.10 114	0.08 96	0.06 34	0.11 105	0.08 17	0.06 115	0.06 304	0.07 193	0.05 106	0.05 100	0.04 42

SCV_C0	0.08 45	0.07 137	0.07 6	0.16 142	0.09 236	0.08 48	0.15 216	0.11 26	0.12 85	0.08 61	0.07 38	0.06 16	0.05 9	0.11 105	0.07 1	0.05 28	0.05 184	0.05 25	0.04 36	0.06 191	0.05 122

AIO_test	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.15 69	0.07 72	0.06 8	0.14 150	0.10 15	0.10 34	0.07 29	0.07 38	0.06 16	0.05 9	0.08 15	0.10 122	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.04 17	0.03 1

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.14 29	0.06 13	0.10 123	0.13 102	0.07 2	0.13 116	0.06 9	0.07 38	0.06 16	0.05 9	0.10 59	0.09 52	0.04 11	0.04 23	0.05 25	0.03 1	0.04 17	0.04 42

trnet	0.08 45	0.05 17	0.07 6	0.12 4	0.05 1	0.12 204	0.11 47	0.13 59	0.10 34	0.08 61	0.13 171	0.09 121	0.08 139	0.11 105	0.10 122	0.08 297	0.05 184	0.05 25	0.03 1	0.06 191	0.05 122

LoS_RVC	0.08 45	0.05 17	0.07 6	0.15 69	0.07 72	0.08 48	0.15 216	0.11 26	0.10 34	0.08 61	0.09 88	0.06 16	0.09 165	0.10 59	0.09 52	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.03 1	0.04 17	0.03 1

CAS	0.08 45	0.04 1	0.07 6	0.17 216	0.08 127	0.10 123	0.13 102	0.12 41	0.09 21	0.09 92	0.10 114	0.08 96	0.06 34	0.09 33	0.08 17	0.08 297	0.04 23	0.05 25	0.03 1	0.05 100	0.04 42

raft_robust	0.13 273	0.10 366	0.07 6	0.18 297	0.08 127	0.13 243	0.24 465	0.28 386	0.33 417	0.20 375	0.19 269	0.14 234	0.10 197	0.11 105	0.12 233	0.05 28	0.05 184	0.07 193	0.07 270	0.05 100	0.04 42

GMOStereo	0.11 183	0.09 308	0.07 6	0.19 353	0.08 127	0.12 204	0.28 499	0.13 59	0.17 202	0.11 151	0.17 235	0.14 234	0.12 252	0.07 4	0.07 1	0.05 28	0.05 184	0.09 353	0.07 270	0.04 17	0.04 42

error version	0.11 183	0.09 308	0.07 6	0.19 353	0.08 127	0.12 204	0.28 499	0.13 59	0.17 202	0.11 151	0.17 235	0.14 234	0.12 252	0.07 4	0.07 1	0.05 28	0.05 184	0.09 353	0.07 270	0.04 17	0.04 42

test-v	0.11 183	0.09 308	0.07 6	0.19 353	0.08 127	0.12 204	0.28 499	0.13 59	0.17 202	0.11 151	0.17 235	0.14 234	0.12 252	0.07 4	0.07 1	0.05 28	0.05 184	0.09 353	0.07 270	0.04 17	0.04 42

test-2	0.11 183	0.09 308	0.07 6	0.19 353	0.08 127	0.12 204	0.28 499	0.13 59	0.17 202	0.11 151	0.17 235	0.14 234	0.12 252	0.07 4	0.07 1	0.05 28	0.05 184	0.09 353	0.07 270	0.04 17	0.04 42

s12784h	0.09 79	0.06 54	0.07 6	0.15 69	0.05 1	0.16 331	0.18 359	0.15 104	0.15 156	0.10 124	0.11 144	0.11 173	0.11 222	0.10 59	0.12 233	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.04 17	0.04 42

XX-TBD	0.09 79	0.06 54	0.07 6	0.14 29	0.07 72	0.12 204	0.16 281	0.14 75	0.13 116	0.11 151	0.12 157	0.09 121	0.08 139	0.10 59	0.10 122	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.03 1	0.06 191	0.05 122

water-stereo	0.09 79	0.06 54	0.08 31	0.16 142	0.07 72	0.09 77	0.13 102	0.15 104	0.13 116	0.11 151	0.12 157	0.08 96	0.09 165	0.07 4	0.08 17	0.06 115	0.05 184	0.05 25	0.05 106	0.04 17	0.04 42

asda	0.07 4	0.08 234	0.08 31	0.16 142	0.06 13	0.06 8	0.10 28	0.16 130	0.10 34	0.06 9	0.06 12	0.05 1	0.05 9	0.10 59	0.10 122	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 17	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 79	0.05 17	0.08 31	0.15 69	0.06 13	0.11 170	0.12 64	0.14 75	0.16 183	0.11 151	0.11 144	0.09 121	0.09 165	0.11 105	0.10 122	0.06 115	0.05 184	0.05 25	0.04 36	0.03 1	0.03 1

4.5_new	0.07 4	0.09 308	0.08 31	0.15 69	0.07 72	0.06 8	0.10 28	0.14 75	0.11 60	0.06 9	0.08 70	0.06 16	0.06 34	0.08 15	0.10 122	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 36	0.04 17	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 308	0.08 31	0.15 69	0.07 72	0.06 8	0.10 28	0.14 75	0.11 60	0.06 9	0.08 70	0.06 16	0.06 34	0.08 15	0.10 122	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 36	0.04 17	0.03 1

4w-stereo	0.07 4	0.08 234	0.08 31	0.16 142	0.06 13	0.07 27	0.08 9	0.12 41	0.08 10	0.07 29	0.07 38	0.05 1	0.06 34	0.09 33	0.10 122	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 36	0.04 17	0.03 1

3.75w	0.07 4	0.07 137	0.08 31	0.16 142	0.07 72	0.07 27	0.09 20	0.16 130	0.09 21	0.07 29	0.06 12	0.05 1	0.06 34	0.09 33	0.10 122	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 31	0.13 12	0.06 13	0.09 77	0.12 64	0.14 75	0.10 34	0.06 9	0.09 88	0.07 62	0.05 9	0.09 33	0.09 52	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.05 100	0.04 42

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 17	0.08 31	0.17 216	0.05 1	0.06 8	0.11 47	0.08 3	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 9	0.09 33	0.09 52	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.03 1	0.04 17	0.04 42

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.08 31	0.17 216	0.05 1	0.07 27	0.11 47	0.08 3	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 9	0.10 59	0.09 52	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.03 1	0.04 17	0.04 42

MM-Stereo_test1	0.10 140	0.07 137	0.08 31	0.18 297	0.07 72	0.12 204	0.18 359	0.21 249	0.20 266	0.09 92	0.11 144	0.08 96	0.06 34	0.10 59	0.10 122	0.06 115	0.05 184	0.07 193	0.06 183	0.05 100	0.04 42

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 54	0.08 31	0.13 12	0.07 72	0.07 27	0.14 150	0.09 10	0.09 21	0.06 9	0.07 38	0.06 16	0.05 9	0.10 59	0.07 1	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.05 100	0.04 42

Reg-Stereo(zero)	0.08 45	0.05 17	0.08 31	0.16 142	0.06 13	0.12 204	0.11 47	0.15 104	0.10 34	0.12 189	0.09 88	0.10 152	0.08 139	0.11 105	0.08 17	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.04 17	0.05 122

SCV	0.08 45	0.09 308	0.08 31	0.15 69	0.08 127	0.10 123	0.13 102	0.10 15	0.12 85	0.07 29	0.07 38	0.06 16	0.04 1	0.09 33	0.08 17	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.04 36	0.06 191	0.04 42

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 31	0.12 4	0.05 1	0.09 77	0.13 102	0.06 1	0.09 21	0.05 1	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.03 1	0.05 100	0.04 42

AIO_rvc	0.07 4	0.06 54	0.08 31	0.15 69	0.06 13	0.08 48	0.14 150	0.09 10	0.08 10	0.07 29	0.08 70	0.07 62	0.04 1	0.10 59	0.08 17	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.04 17	0.03 1

HUF	0.08 45	0.05 17	0.08 31	0.14 29	0.06 13	0.09 77	0.13 102	0.13 59	0.13 116	0.07 29	0.07 38	0.08 96	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.05 100	0.04 42

castereo++	0.08 45	0.05 17	0.08 31	0.15 69	0.05 1	0.14 275	0.12 64	0.11 26	0.15 156	0.07 29	0.07 38	0.07 62	0.06 34	0.08 15	0.08 17	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.04 17	0.03 1

mms	0.09 79	0.07 137	0.08 31	0.16 142	0.08 127	0.10 123	0.16 281	0.12 41	0.11 60	0.08 61	0.09 88	0.08 96	0.06 34	0.11 105	0.12 233	0.05 28	0.04 23	0.07 193	0.05 106	0.04 17	0.03 1

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 31	0.15 69	0.05 1	0.05 4	0.13 102	0.12 41	0.08 10	0.07 29	0.06 12	0.05 1	0.05 9	0.07 4	0.09 52	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.03 1	0.04 17	0.04 42

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 54	0.08 31	0.18 297	0.06 13	0.04 1	0.10 28	0.11 26	0.11 60	0.06 9	0.07 38	0.07 62	0.06 34	0.09 33	0.09 52	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.05 100	0.04 42

RAStereo	0.10 140	0.09 308	0.08 31	0.20 401	0.08 127	0.13 243	0.18 359	0.15 104	0.17 202	0.10 124	0.12 157	0.05 1	0.06 34	0.09 33	0.08 17	0.07 237	0.05 184	0.07 193	0.05 106	0.05 100	0.04 42

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 31	0.15 69	0.06 13	0.04 1	0.09 20	0.10 15	0.09 21	0.06 9	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.06 1	0.08 17	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.06 191	0.06 197

IGEV++	0.08 45	0.06 54	0.08 31	0.18 297	0.07 72	0.09 77	0.13 102	0.10 15	0.09 21	0.08 61	0.08 70	0.06 16	0.06 34	0.13 232	0.09 52	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.05 100	0.04 42

MaDis-Stereo	0.09 79	0.09 308	0.08 31	0.17 216	0.09 236	0.13 243	0.10 28	0.16 130	0.16 183	0.09 92	0.11 144	0.06 16	0.06 34	0.09 33	0.13 274	0.07 237	0.06 304	0.07 193	0.05 106	0.05 100	0.04 42

UniTT-Stereo	0.09 79	0.07 137	0.08 31	0.18 297	0.08 127	0.13 243	0.11 47	0.12 41	0.11 60	0.10 124	0.12 157	0.05 1	0.07 104	0.09 33	0.09 52	0.07 237	0.05 184	0.05 25	0.05 106	0.05 100	0.05 122

AEACV	0.08 45	0.05 17	0.08 31	0.14 29	0.13 436	0.14 275	0.13 102	0.14 75	0.09 21	0.07 29	0.09 88	0.07 62	0.08 139	0.10 59	0.09 52	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.04 42

CES	0.08 45	0.04 1	0.08 31	0.14 29	0.07 72	0.09 77	0.14 150	0.11 26	0.09 21	0.08 61	0.09 88	0.11 173	0.06 34	0.12 188	0.08 17	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.03 1	0.05 100	0.05 122

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 54	0.08 31	0.17 216	0.06 13	0.08 48	0.12 64	0.13 59	0.07 8	0.08 61	0.07 38	0.06 16	0.04 1	0.10 59	0.09 52	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.04 17	0.03 1

EGLCR-Stereo	0.08 45	0.05 17	0.08 31	0.14 29	0.06 13	0.10 123	0.12 64	0.11 26	0.16 183	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.05 9	0.10 59	0.11 185	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.04 17	0.04 42

CroCo-Stereo Lap2	0.09 79	0.09 308	0.08 31	0.22 445	0.09 236	0.09 77	0.19 397	0.16 130	0.12 85	0.09 92	0.10 114	0.05 1	0.05 9	0.08 15	0.08 17	0.06 115	0.06 304	0.07 193	0.05 106	0.05 100	0.05 122

TestStereo1	0.13 273	0.08 234	0.08 31	0.19 353	0.08 127	0.18 370	0.29 508	0.23 290	0.16 183	0.17 308	0.20 281	0.16 277	0.10 197	0.12 188	0.13 274	0.06 115	0.06 304	0.08 274	0.06 183	0.05 100	0.05 122

test_5	0.14 307	0.12 408	0.08 31	0.20 401	0.10 337	0.14 275	0.29 508	0.21 249	0.24 321	0.18 338	0.28 399	0.11 173	0.15 332	0.12 188	0.13 274	0.06 115	0.05 184	0.07 193	0.08 334	0.08 318	0.07 276

SA-5K	0.13 273	0.08 234	0.08 31	0.19 353	0.08 127	0.18 370	0.29 508	0.23 290	0.16 183	0.17 308	0.20 281	0.16 277	0.10 197	0.12 188	0.13 274	0.06 115	0.06 304	0.08 274	0.06 183	0.05 100	0.05 122

Sa-1000	0.12 248	0.08 234	0.08 31	0.18 297	0.08 127	0.14 275	0.22 444	0.22 271	0.18 228	0.15 264	0.20 281	0.17 297	0.11 222	0.10 59	0.10 122	0.06 115	0.05 184	0.09 353	0.09 378	0.05 100	0.05 122

SA	0.12 248	0.09 308	0.08 31	0.18 297	0.08 127	0.12 204	0.24 465	0.23 290	0.18 228	0.17 308	0.27 386	0.14 234	0.11 222	0.11 105	0.11 185	0.05 28	0.05 184	0.09 353	0.08 334	0.05 100	0.04 42

test_4	0.10 140	0.10 366	0.08 31	0.19 353	0.09 236	0.08 48	0.22 444	0.15 104	0.17 202	0.12 189	0.18 260	0.12 190	0.09 165	0.08 15	0.11 185	0.04 11	0.04 23	0.08 274	0.08 334	0.04 17	0.03 1

CroCo-Stereo	0.09 79	0.08 234	0.08 31	0.22 445	0.09 236	0.09 77	0.19 397	0.15 104	0.12 85	0.07 29	0.07 38	0.08 96	0.06 34	0.08 15	0.07 1	0.07 237	0.05 184	0.06 101	0.04 36	0.05 100	0.04 42
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
TANstereo	0.09 79	0.04 1	0.08 31	0.13 12	0.06 13	0.11 170	0.14 150	0.15 104	0.19 243	0.11 151	0.15 202	0.10 152	0.06 34	0.12 188	0.09 52	0.07 237	0.05 184	0.05 25	0.04 36	0.06 191	0.05 122

XX-Stereo	0.09 79	0.05 17	0.08 31	0.17 216	0.09 236	0.15 301	0.12 64	0.20 227	0.10 34	0.10 124	0.14 185	0.07 62	0.06 34	0.12 188	0.08 17	0.06 115	0.05 184	0.06 101	0.06 183	0.04 17	0.04 42

CREStereo	0.09 79	0.04 1	0.08 31	0.11 1	0.06 13	0.13 243	0.14 150	0.14 75	0.10 34	0.08 61	0.13 171	0.09 121	0.08 139	0.11 105	0.10 122	0.08 297	0.04 23	0.05 25	0.03 1	0.06 191	0.06 197
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	0.09 79	0.06 54	0.09 72	0.15 69	0.06 13	0.10 123	0.13 102	0.14 75	0.14 140	0.10 124	0.10 114	0.09 121	0.11 222	0.08 15	0.09 52	0.06 115	0.05 184	0.06 101	0.04 36	0.04 17	0.03 1

4.25_new	0.07 4	0.08 234	0.09 72	0.15 69	0.06 13	0.09 77	0.08 9	0.14 75	0.08 10	0.07 29	0.07 38	0.06 16	0.06 34	0.12 188	0.10 122	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 17	0.03 1

4.5w_new	0.07 4	0.08 234	0.09 72	0.15 69	0.06 13	0.09 77	0.08 9	0.14 75	0.08 10	0.07 29	0.07 38	0.06 16	0.06 34	0.12 188	0.10 122	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 17	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 234	0.09 72	0.15 69	0.06 13	0.09 77	0.08 9	0.14 75	0.08 10	0.07 29	0.07 38	0.06 16	0.06 34	0.12 188	0.10 122	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 17	0.03 1

2w_stereo	0.08 45	0.08 234	0.09 72	0.16 142	0.06 13	0.08 48	0.10 28	0.20 227	0.15 156	0.08 61	0.07 38	0.06 16	0.06 34	0.06 1	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 36	0.03 1	0.03 1

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 72	0.17 216	0.06 13	0.05 4	0.10 28	0.11 26	0.09 21	0.06 9	0.06 12	0.07 62	0.05 9	0.09 33	0.09 52	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.07 256	0.06 197

MM-Stereo_test2	0.09 79	0.06 54	0.09 72	0.19 353	0.08 127	0.12 204	0.18 359	0.15 104	0.14 140	0.07 29	0.10 114	0.07 62	0.06 34	0.12 188	0.09 52	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.03 1

HART	0.08 45	0.07 137	0.09 72	0.17 216	0.07 72	0.10 123	0.16 281	0.13 59	0.11 60	0.08 61	0.10 114	0.07 62	0.05 9	0.10 59	0.08 17	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.04 36	0.05 100	0.04 42

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 45	0.06 54	0.09 72	0.22 445	0.06 13	0.08 48	0.12 64	0.10 15	0.10 34	0.07 29	0.07 38	0.06 16	0.05 9	0.11 105	0.09 52	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.03 1	0.06 191	0.04 42

ours_stereo	0.09 79	0.07 137	0.09 72	0.17 216	0.08 127	0.11 170	0.16 281	0.11 26	0.12 85	0.08 61	0.10 114	0.08 96	0.06 34	0.12 188	0.12 233	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.04 17	0.03 1

fffy	0.09 79	0.08 234	0.09 72	0.16 142	0.07 72	0.13 243	0.17 314	0.13 59	0.12 85	0.08 61	0.09 88	0.08 96	0.09 165	0.13 232	0.11 185	0.05 28	0.05 184	0.07 193	0.05 106	0.04 17	0.05 122

UGAM	0.13 273	0.10 366	0.09 72	0.22 445	0.08 127	0.12 204	0.20 418	0.17 166	0.23 305	0.21 389	0.16 214	0.13 214	0.13 289	0.19 381	0.12 233	0.07 237	0.05 184	0.13 461	0.11 443	0.07 256	0.05 122

WCG-NET	0.08 45	0.05 17	0.09 72	0.15 69	0.06 13	0.11 170	0.14 150	0.13 59	0.13 116	0.06 9	0.09 88	0.07 62	0.06 34	0.13 232	0.08 17	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.04 17	0.03 1

Pointernet	0.09 79	0.04 1	0.09 72	0.16 142	0.08 127	0.13 243	0.10 28	0.15 104	0.17 202	0.09 92	0.07 38	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.08 297	0.04 23	0.05 25	0.03 1	0.06 191	0.05 122

U	0.08 45	0.07 137	0.09 72	0.19 353	0.10 337	0.10 123	0.13 102	0.12 41	0.17 202	0.07 29	0.07 38	0.06 16	0.05 9	0.07 4	0.08 17	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.04 36	0.06 191	0.05 122

AIO-Stereo	0.08 45	0.06 54	0.09 72	0.18 297	0.06 13	0.08 48	0.12 64	0.15 104	0.09 21	0.08 61	0.08 70	0.07 62	0.05 9	0.11 105	0.08 17	0.05 28	0.05 184	0.05 25	0.04 36	0.04 17	0.04 42

RSM++	0.08 45	0.06 54	0.09 72	0.17 216	0.07 72	0.09 77	0.12 64	0.11 26	0.11 60	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.05 9	0.10 59	0.09 52	0.04 11	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.03 1

RSM	0.08 45	0.06 54	0.09 72	0.17 216	0.06 13	0.08 48	0.12 64	0.12 41	0.10 34	0.08 61	0.07 38	0.06 16	0.05 9	0.11 105	0.09 52	0.04 11	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.04 17	0.03 1

H2IRNET	0.10 140	0.09 308	0.09 72	0.18 297	0.09 236	0.12 204	0.15 216	0.14 75	0.21 281	0.10 124	0.10 114	0.10 152	0.10 197	0.10 59	0.10 122	0.05 28	0.04 23	0.08 274	0.08 334	0.06 191	0.05 122

MSKI-zero shot	0.09 79	0.05 17	0.09 72	0.15 69	0.07 72	0.10 123	0.13 102	0.14 75	0.13 116	0.09 92	0.09 88	0.09 121	0.06 34	0.12 188	0.10 122	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.04 17	0.04 42

StereoVision	0.13 273	0.12 408	0.09 72	0.24 474	0.10 337	0.15 301	0.21 435	0.21 249	0.20 266	0.12 189	0.24 332	0.10 152	0.10 197	0.16 313	0.10 122	0.09 353	0.11 455	0.12 446	0.12 462	0.06 191	0.05 122

CASnet	0.09 79	0.09 308	0.09 72	0.19 353	0.06 13	0.07 27	0.11 47	0.18 195	0.14 140	0.11 151	0.10 114	0.09 121	0.07 104	0.10 59	0.10 122	0.06 115	0.04 23	0.10 398	0.08 334	0.05 100	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.10 140	0.05 17	0.09 72	0.14 29	0.07 72	0.13 243	0.14 150	0.21 249	0.15 156	0.11 151	0.12 157	0.12 190	0.09 165	0.12 188	0.09 52	0.07 237	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.06 191	0.05 122

MC-Stereo	0.08 45	0.06 54	0.09 72	0.17 216	0.06 13	0.10 123	0.14 150	0.12 41	0.10 34	0.09 92	0.12 157	0.09 121	0.06 34	0.11 105	0.10 122	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.04 17	0.04 42

RCA-Stereo	0.09 79	0.06 54	0.09 72	0.16 142	0.06 13	0.09 77	0.13 102	0.18 195	0.14 140	0.09 92	0.10 114	0.08 96	0.07 104	0.12 188	0.11 185	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.04 42

RAFT+CT+SA	0.13 273	0.11 391	0.09 72	0.19 353	0.09 236	0.15 301	0.28 499	0.22 271	0.22 295	0.15 264	0.26 378	0.10 152	0.10 197	0.11 105	0.12 233	0.05 28	0.04 23	0.07 193	0.08 334	0.07 256	0.06 197

test-3	0.08 45	0.06 54	0.09 72	0.17 216	0.07 72	0.07 27	0.14 150	0.12 41	0.15 156	0.09 92	0.08 70	0.07 62	0.08 139	0.11 105	0.10 122	0.05 28	0.04 23	0.07 193	0.05 106	0.04 17	0.04 42

test_1	0.08 45	0.06 54	0.09 72	0.17 216	0.07 72	0.07 27	0.14 150	0.12 41	0.15 156	0.09 92	0.08 70	0.07 62	0.08 139	0.11 105	0.10 122	0.05 28	0.04 23	0.07 193	0.05 106	0.04 17	0.04 42

LCNet	0.11 183	0.07 137	0.09 72	0.19 353	0.09 236	0.08 48	0.15 216	0.21 249	0.15 156	0.11 151	0.15 202	0.16 277	0.11 222	0.12 188	0.11 185	0.05 28	0.04 23	0.08 274	0.07 270	0.06 191	0.15 485

cross-raft	0.10 140	0.09 308	0.09 72	0.19 353	0.07 72	0.11 170	0.25 479	0.13 59	0.15 156	0.08 61	0.11 144	0.12 190	0.10 197	0.09 33	0.11 185	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.04 17	0.04 42

iRaftStereo_RVC	0.10 140	0.07 137	0.09 72	0.17 216	0.09 236	0.11 170	0.17 314	0.18 195	0.12 85	0.09 92	0.12 157	0.10 152	0.07 104	0.11 105	0.10 122	0.05 28	0.04 23	0.08 274	0.08 334	0.04 17	0.04 42

raft+_RVC	0.11 183	0.07 137	0.09 72	0.16 142	0.07 72	0.10 123	0.11 47	0.24 312	0.20 266	0.12 189	0.15 202	0.12 190	0.08 139	0.12 188	0.13 274	0.07 237	0.04 23	0.07 193	0.06 183	0.05 100	0.05 122

RALCasStereoNet	0.10 140	0.06 54	0.09 72	0.16 142	0.08 127	0.12 204	0.14 150	0.17 166	0.11 60	0.12 189	0.17 235	0.14 234	0.10 197	0.12 188	0.11 185	0.07 237	0.06 304	0.06 101	0.05 106	0.08 318	0.07 276

CFNet-RSSM	0.09 79	0.07 137	0.09 72	0.16 142	0.07 72	0.09 77	0.15 216	0.16 130	0.17 202	0.08 61	0.12 157	0.10 152	0.09 165	0.11 105	0.09 52	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.04 36	0.04 17	0.04 42

PMTNet	0.09 79	0.05 17	0.09 72	0.12 4	0.06 13	0.12 204	0.14 150	0.15 104	0.11 60	0.09 92	0.13 171	0.10 152	0.07 104	0.13 232	0.10 122	0.15 483	0.04 23	0.05 25	0.03 1	0.07 256	0.06 197

3w_stereo	0.08 45	0.09 308	0.10 107	0.17 216	0.07 72	0.08 48	0.10 28	0.20 227	0.13 116	0.06 9	0.07 38	0.05 1	0.06 34	0.08 15	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 17	0.03 1

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 17	0.10 107	0.14 29	0.06 13	0.07 27	0.12 64	0.09 10	0.09 21	0.06 9	0.04 1	0.05 1	0.05 9	0.08 15	0.08 17	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.03 1	0.04 17	0.03 1

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 17	0.10 107	0.14 29	0.06 13	0.07 27	0.11 47	0.08 3	0.06 4	0.06 9	0.04 1	0.06 16	0.06 34	0.07 4	0.10 122	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.05 100	0.06 197

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 107	0.15 69	0.05 1	0.07 27	0.11 47	0.09 10	0.04 2	0.06 9	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.08 15	0.09 52	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.03 1	0.05 100	0.05 122

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 107	0.15 69	0.06 13	0.07 27	0.09 20	0.08 3	0.06 4	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.07 237	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.06 191	0.06 197

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 54	0.10 107	0.16 142	0.07 72	0.04 1	0.13 102	0.10 15	0.10 34	0.05 1	0.11 144	0.07 62	0.05 9	0.07 4	0.09 52	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.05 100	0.04 42

LG-Stereo	0.08 45	0.07 137	0.10 107	0.18 297	0.07 72	0.10 123	0.17 314	0.11 26	0.08 10	0.05 1	0.07 38	0.05 1	0.07 104	0.09 33	0.09 52	0.04 11	0.05 184	0.07 193	0.07 270	0.04 17	0.04 42

SGD-Stereo	0.08 45	0.05 17	0.10 107	0.14 29	0.05 1	0.12 204	0.12 64	0.11 26	0.12 85	0.07 29	0.09 88	0.09 121	0.09 165	0.08 15	0.08 17	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.05 100	0.03 1

AIO-test2	0.10 140	0.08 234	0.10 107	0.23 465	0.08 127	0.11 170	0.10 28	0.23 290	0.23 305	0.08 61	0.09 88	0.08 96	0.05 9	0.10 59	0.08 17	0.06 115	0.05 184	0.08 274	0.09 378	0.05 100	0.05 122

AIO-test1	0.10 140	0.07 137	0.10 107	0.23 465	0.07 72	0.09 77	0.13 102	0.21 249	0.14 140	0.11 151	0.12 157	0.09 121	0.07 104	0.11 105	0.09 52	0.06 115	0.05 184	0.09 353	0.10 413	0.03 1	0.06 197

tg	0.10 140	0.06 54	0.10 107	0.18 297	0.08 127	0.11 170	0.16 281	0.20 227	0.12 85	0.08 61	0.11 144	0.11 173	0.07 104	0.11 105	0.10 122	0.05 28	0.04 23	0.08 274	0.08 334	0.04 17	0.04 42

WCG-NET（raft）	0.08 45	0.05 17	0.10 107	0.15 69	0.06 13	0.11 170	0.13 102	0.15 104	0.12 85	0.08 61	0.07 38	0.06 16	0.06 34	0.13 232	0.08 17	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.04 17	0.04 42

RAFT-Stereo-weight	0.09 79	0.06 54	0.10 107	0.16 142	0.07 72	0.09 77	0.14 150	0.19 216	0.16 183	0.11 151	0.10 114	0.08 96	0.06 34	0.10 59	0.11 185	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.04 36	0.04 17	0.04 42

gcap-zeroshot	0.09 79	0.05 17	0.10 107	0.16 142	0.07 72	0.13 243	0.13 102	0.11 26	0.12 85	0.13 216	0.12 157	0.09 121	0.08 139	0.09 33	0.09 52	0.06 115	0.05 184	0.06 101	0.05 106	0.04 17	0.04 42

MoCha-V2	0.08 45	0.05 17	0.10 107	0.20 401	0.07 72	0.09 77	0.14 150	0.11 26	0.08 10	0.07 29	0.08 70	0.07 62	0.06 34	0.09 33	0.08 17	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.04 17	0.04 42

MyStereo07	0.10 140	0.07 137	0.10 107	0.17 216	0.09 236	0.14 275	0.18 359	0.15 104	0.15 156	0.09 92	0.06 12	0.06 16	0.07 104	0.12 188	0.09 52	0.06 115	0.05 184	0.08 274	0.07 270	0.06 191	0.06 197

MyStereo05	0.13 273	0.07 137	0.10 107	0.17 216	0.09 236	0.13 243	0.18 359	0.27 367	0.35 437	0.17 308	0.14 185	0.15 263	0.11 222	0.15 279	0.13 274	0.06 115	0.05 184	0.07 193	0.07 270	0.06 191	0.06 197

MyStereo04	0.13 273	0.07 137	0.10 107	0.17 216	0.09 236	0.14 275	0.18 359	0.29 396	0.38 453	0.17 308	0.14 185	0.16 277	0.10 197	0.15 279	0.13 274	0.06 115	0.05 184	0.08 274	0.07 270	0.06 191	0.06 197

AE-Stereo	0.10 140	0.08 234	0.10 107	0.18 297	0.09 236	0.10 123	0.15 216	0.14 75	0.19 243	0.09 92	0.14 185	0.12 190	0.08 139	0.11 105	0.10 122	0.05 28	0.06 304	0.07 193	0.06 183	0.05 100	0.04 42

plain	0.10 140	0.08 234	0.10 107	0.19 353	0.09 236	0.10 123	0.15 216	0.14 75	0.13 116	0.13 216	0.15 202	0.09 121	0.12 252	0.13 232	0.12 233	0.07 237	0.05 184	0.09 353	0.06 183	0.06 191	0.06 197

MIF-Stereo (partial)	0.11 183	0.06 54	0.10 107	0.19 353	0.10 337	0.10 123	0.11 47	0.17 166	0.18 228	0.14 237	0.16 214	0.09 121	0.11 222	0.12 188	0.12 233	0.08 297	0.05 184	0.08 274	0.07 270	0.06 191	0.07 276

RAFT-Test	0.09 79	0.06 54	0.10 107	0.15 69	0.07 72	0.11 170	0.15 216	0.16 130	0.13 116	0.09 92	0.10 114	0.10 152	0.09 165	0.12 188	0.09 52	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.04 17	0.05 122

4D-IteraStereo	0.09 79	0.07 137	0.10 107	0.18 297	0.07 72	0.09 77	0.15 216	0.17 166	0.15 156	0.10 124	0.11 144	0.10 152	0.07 104	0.11 105	0.09 52	0.05 28	0.03 1	0.08 274	0.07 270	0.06 191	0.05 122

anonymousdsp2	0.11 183	0.07 137	0.10 107	0.16 142	0.09 236	0.13 243	0.14 150	0.18 195	0.22 295	0.13 216	0.14 185	0.12 190	0.09 165	0.14 257	0.11 185	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.06 191	0.05 122

ProNet	0.09 79	0.07 137	0.10 107	0.17 216	0.08 127	0.10 123	0.15 216	0.15 104	0.12 85	0.09 92	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.04 17	0.06 197

RAFT_CTSACE	0.12 248	0.09 308	0.10 107	0.22 445	0.08 127	0.12 204	0.24 465	0.18 195	0.16 183	0.20 375	0.27 386	0.13 214	0.07 104	0.13 232	0.09 52	0.05 28	0.06 304	0.08 274	0.07 270	0.04 17	0.04 42

test_3	0.10 140	0.09 308	0.10 107	0.20 401	0.08 127	0.13 243	0.26 486	0.14 75	0.21 281	0.10 124	0.10 114	0.09 121	0.09 165	0.08 15	0.11 185	0.05 28	0.04 23	0.08 274	0.07 270	0.04 17	0.04 42

PSM-AAD	0.11 183	0.07 137	0.10 107	0.19 353	0.09 236	0.10 123	0.15 216	0.20 227	0.13 116	0.12 189	0.14 185	0.18 311	0.11 222	0.11 105	0.10 122	0.05 28	0.05 184	0.09 353	0.08 334	0.06 191	0.14 478

KYRaft	0.11 183	0.07 137	0.10 107	0.19 353	0.09 236	0.08 48	0.15 216	0.22 271	0.12 85	0.13 216	0.16 214	0.20 337	0.10 197	0.12 188	0.10 122	0.05 28	0.04 23	0.08 274	0.08 334	0.06 191	0.16 496

AnonymousM	0.09 79	0.05 17	0.10 107	0.14 29	0.06 13	0.09 77	0.13 102	0.19 216	0.14 140	0.13 216	0.11 144	0.09 121	0.08 139	0.13 232	0.10 122	0.08 297	0.05 184	0.08 274	0.05 106	0.05 100	0.05 122

GMM-Stereo	0.11 183	0.07 137	0.10 107	0.18 297	0.09 236	0.08 48	0.15 216	0.23 290	0.16 183	0.11 151	0.15 202	0.13 214	0.11 222	0.11 105	0.11 185	0.05 28	0.04 23	0.08 274	0.07 270	0.06 191	0.09 384

Prome-Stereo	0.11 183	0.06 54	0.10 107	0.18 297	0.08 127	0.12 204	0.15 216	0.22 271	0.13 116	0.12 189	0.17 235	0.13 214	0.08 139	0.12 188	0.10 122	0.05 28	0.04 23	0.07 193	0.06 183	0.06 191	0.09 384

rafts_anoy	0.11 183	0.06 54	0.10 107	0.17 216	0.08 127	0.10 123	0.14 150	0.17 166	0.14 140	0.13 216	0.13 171	0.12 190	0.10 197	0.11 105	0.12 233	0.07 237	0.04 23	0.09 353	0.11 443	0.07 256	0.06 197

raftrobust	0.09 79	0.06 54	0.10 107	0.17 216	0.08 127	0.09 77	0.10 28	0.18 195	0.16 183	0.10 124	0.09 88	0.12 190	0.07 104	0.12 188	0.10 122	0.08 297	0.05 184	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.05 122

RALAANet	0.11 183	0.08 234	0.10 107	0.17 216	0.09 236	0.14 275	0.10 28	0.20 227	0.15 156	0.14 237	0.13 171	0.16 277	0.09 165	0.12 188	0.11 185	0.06 115	0.05 184	0.07 193	0.06 183	0.05 100	0.04 42

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 79	0.06 54	0.10 107	0.17 216	0.06 13	0.10 123	0.16 281	0.17 166	0.14 140	0.09 92	0.10 114	0.08 96	0.09 165	0.11 105	0.09 52	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.06 183	0.04 17	0.03 1

AFF-stereo	0.09 79	0.06 54	0.10 107	0.17 216	0.07 72	0.10 123	0.16 281	0.17 166	0.09 21	0.10 124	0.12 157	0.09 121	0.09 165	0.12 188	0.09 52	0.05 28	0.04 23	0.07 193	0.07 270	0.04 17	0.03 1

Gwc-CoAtRS	0.09 79	0.06 54	0.10 107	0.16 142	0.07 72	0.10 123	0.14 150	0.17 166	0.17 202	0.08 61	0.10 114	0.12 190	0.09 165	0.12 188	0.09 52	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.04 36	0.04 17	0.04 42

R-Stereo Train	0.10 140	0.06 54	0.10 107	0.17 216	0.08 127	0.11 170	0.14 150	0.23 290	0.11 60	0.12 189	0.19 269	0.11 173	0.08 139	0.09 33	0.11 185	0.07 237	0.05 184	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.05 122

RAFT-Stereo	0.10 140	0.06 54	0.10 107	0.17 216	0.08 127	0.11 170	0.14 150	0.23 290	0.11 60	0.12 189	0.19 269	0.11 173	0.08 139	0.09 33	0.11 185	0.07 237	0.05 184	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.05 122
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AANet_RVC	0.16 374	0.10 366	0.10 107	0.18 297	0.09 236	0.18 370	0.19 397	0.26 346	0.31 403	0.22 404	0.35 449	0.21 346	0.21 426	0.22 433	0.16 355	0.06 115	0.05 184	0.06 101	0.06 183	0.07 256	0.06 197

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 17	0.11 148	0.14 29	0.06 13	0.07 27	0.13 102	0.09 10	0.07 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 15	0.07 1	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.03 1	0.04 17	0.04 42

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 148	0.15 69	0.06 13	0.09 77	0.08 9	0.08 3	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 104	0.11 105	0.08 17	0.07 237	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.05 100	0.05 122

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 148	0.15 69	0.06 13	0.09 77	0.08 9	0.08 3	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 104	0.11 105	0.08 17	0.07 237	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.05 100	0.05 122

G2L-Stereo_test	0.14 307	0.07 137	0.11 148	0.13 12	0.08 127	0.12 204	0.16 281	0.30 410	0.28 379	0.20 375	0.23 320	0.20 337	0.16 358	0.17 345	0.18 388	0.07 237	0.05 184	0.05 25	0.05 106	0.07 256	0.06 197

S2M2	0.09 79	0.08 234	0.11 148	0.13 12	0.10 337	0.08 48	0.06 1	0.10 15	0.10 34	0.10 124	0.09 88	0.10 152	0.09 165	0.11 105	0.11 185	0.13 466	0.07 373	0.08 274	0.09 378	0.10 409	0.08 340

HI	0.11 183	0.06 54	0.11 148	0.13 12	0.09 236	0.09 77	0.14 150	0.21 249	0.10 34	0.19 353	0.17 235	0.14 234	0.09 165	0.16 313	0.08 17	0.05 28	0.04 23	0.07 193	0.08 334	0.07 256	0.06 197

CoSv	0.11 183	0.06 54	0.11 148	0.13 12	0.09 236	0.09 77	0.14 150	0.21 249	0.10 34	0.19 353	0.17 235	0.14 234	0.09 165	0.16 313	0.08 17	0.05 28	0.04 23	0.07 193	0.08 334	0.07 256	0.06 197

IGEV-RUCA	0.08 45	0.06 54	0.11 148	0.14 29	0.09 236	0.10 123	0.12 64	0.10 15	0.12 85	0.06 9	0.07 38	0.07 62	0.06 34	0.09 33	0.08 17	0.06 115	0.05 184	0.05 25	0.04 36	0.05 100	0.06 197

castereo	0.09 79	0.06 54	0.11 148	0.15 69	0.06 13	0.11 170	0.15 216	0.14 75	0.18 228	0.08 61	0.10 114	0.11 173	0.08 139	0.09 33	0.10 122	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.04 17	0.03 1

GIP-stereo	0.08 45	0.06 54	0.11 148	0.14 29	0.06 13	0.09 77	0.13 102	0.14 75	0.11 60	0.07 29	0.08 70	0.05 1	0.04 1	0.10 59	0.07 1	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.05 100	0.04 42

tt45	0.09 79	0.06 54	0.11 148	0.15 69	0.07 72	0.11 170	0.16 281	0.13 59	0.11 60	0.09 92	0.06 12	0.08 96	0.06 34	0.13 232	0.10 122	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.06 197

model_zeroshot	0.10 140	0.04 1	0.11 148	0.15 69	0.09 236	0.12 204	0.14 150	0.20 227	0.13 116	0.11 151	0.10 114	0.12 190	0.07 104	0.12 188	0.10 122	0.07 237	0.06 304	0.06 101	0.05 106	0.06 191	0.06 197

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 183	0.05 17	0.11 148	0.15 69	0.13 436	0.13 243	0.16 281	0.23 290	0.17 202	0.10 124	0.12 157	0.10 152	0.07 104	0.11 105	0.09 52	0.06 115	0.05 184	0.06 101	0.06 183	0.07 256	0.08 340

CAS++	0.11 183	0.07 137	0.11 148	0.14 29	0.09 236	0.12 204	0.14 150	0.24 312	0.14 140	0.11 151	0.09 88	0.11 173	0.07 104	0.14 257	0.09 52	0.11 418	0.09 425	0.09 353	0.07 270	0.07 256	0.08 340
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala2	0.10 140	0.06 54	0.11 148	0.20 401	0.10 337	0.10 123	0.12 64	0.17 166	0.12 85	0.12 189	0.13 171	0.09 121	0.07 104	0.11 105	0.13 274	0.06 115	0.05 184	0.05 25	0.04 36	0.05 100	0.05 122

ff7	0.09 79	0.07 137	0.11 148	0.16 142	0.09 236	0.11 170	0.15 216	0.16 130	0.12 85	0.10 124	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.06 197

IGEVStereo-DCA	0.09 79	0.06 54	0.11 148	0.15 69	0.10 337	0.11 170	0.15 216	0.16 130	0.12 85	0.10 124	0.06 12	0.08 96	0.06 34	0.10 59	0.08 17	0.06 115	0.05 184	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.06 197

ffff	0.09 79	0.07 137	0.11 148	0.16 142	0.09 236	0.11 170	0.15 216	0.16 130	0.12 85	0.10 124	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.06 197

11t	0.09 79	0.07 137	0.11 148	0.16 142	0.09 236	0.11 170	0.15 216	0.16 130	0.12 85	0.10 124	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.06 197

MIM_Stereo	0.09 79	0.07 137	0.11 148	0.15 69	0.07 72	0.06 8	0.12 64	0.20 227	0.14 140	0.13 216	0.13 171	0.09 121	0.05 9	0.12 188	0.08 17	0.05 28	0.06 304	0.07 193	0.06 183	0.06 191	0.05 122

LL-Strereo	0.13 273	0.09 308	0.11 148	0.20 401	0.10 337	0.11 170	0.18 359	0.32 431	0.24 321	0.15 264	0.15 202	0.14 234	0.13 289	0.19 381	0.11 185	0.06 115	0.04 23	0.09 353	0.08 334	0.04 17	0.05 122

anonymousdsp	0.09 79	0.07 137	0.11 148	0.16 142	0.09 236	0.11 170	0.15 216	0.16 130	0.12 85	0.09 92	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.06 197

LoS	0.09 79	0.05 17	0.11 148	0.13 12	0.07 72	0.14 275	0.11 47	0.15 104	0.15 156	0.09 92	0.09 88	0.12 190	0.09 165	0.15 279	0.10 122	0.07 237	0.05 184	0.05 25	0.03 1	0.05 100	0.05 122
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.13 273	0.12 408	0.11 148	0.23 465	0.09 236	0.15 301	0.17 314	0.18 195	0.19 243	0.17 308	0.18 260	0.15 263	0.15 332	0.14 257	0.14 311	0.09 353	0.06 304	0.10 398	0.08 334	0.09 378	0.07 276
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.11 183	0.10 366	0.11 148	0.21 430	0.08 127	0.16 331	0.13 102	0.20 227	0.22 295	0.10 124	0.10 114	0.11 173	0.10 197	0.15 279	0.11 185	0.05 28	0.05 184	0.06 101	0.05 106	0.06 191	0.05 122

ccc-4	0.09 79	0.07 137	0.11 148	0.16 142	0.09 236	0.11 170	0.15 216	0.16 130	0.12 85	0.10 124	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.06 197

IGEV-Stereo	0.09 79	0.07 137	0.11 148	0.16 142	0.09 236	0.11 170	0.15 216	0.16 130	0.12 85	0.09 92	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.06 197
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.11 183	0.07 137	0.11 148	0.17 216	0.07 72	0.09 77	0.13 102	0.15 104	0.24 321	0.12 189	0.13 171	0.12 190	0.08 139	0.18 366	0.11 185	0.06 115	0.08 399	0.08 274	0.06 183	0.05 100	0.05 122

THIR-Stereo	0.12 248	0.07 137	0.11 148	0.15 69	0.08 127	0.14 275	0.16 281	0.17 166	0.25 342	0.16 292	0.24 332	0.14 234	0.12 252	0.12 188	0.14 311	0.06 115	0.04 23	0.07 193	0.07 270	0.05 100	0.05 122

DRaft	0.12 248	0.06 54	0.11 148	0.14 29	0.09 236	0.14 275	0.17 314	0.21 249	0.30 396	0.17 308	0.28 399	0.10 152	0.15 332	0.10 59	0.12 233	0.05 28	0.04 23	0.07 193	0.06 183	0.05 100	0.05 122

GrayStereo	0.11 183	0.06 54	0.11 148	0.19 353	0.09 236	0.09 77	0.16 281	0.18 195	0.17 202	0.14 237	0.17 235	0.17 297	0.11 222	0.12 188	0.11 185	0.05 28	0.05 184	0.07 193	0.06 183	0.05 100	0.10 408

RAFT	0.13 273	0.09 308	0.11 148	0.18 297	0.08 127	0.15 301	0.24 465	0.20 227	0.19 243	0.21 389	0.21 302	0.17 297	0.12 252	0.16 313	0.09 52	0.06 115	0.07 373	0.10 398	0.09 378	0.05 100	0.05 122

TestStereo	0.13 273	0.14 449	0.11 148	0.23 465	0.08 127	0.15 301	0.21 435	0.20 227	0.23 305	0.14 237	0.24 332	0.16 277	0.12 252	0.16 313	0.14 311	0.05 28	0.06 304	0.08 274	0.06 183	0.09 378	0.05 122

EAI-Stereo	0.09 79	0.07 137	0.11 148	0.15 69	0.06 13	0.10 123	0.15 216	0.16 130	0.09 21	0.08 61	0.09 88	0.08 96	0.07 104	0.09 33	0.11 185	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.05 106	0.05 100	0.04 42

HSM-Net_RVC	0.14 307	0.08 234	0.11 148	0.15 69	0.08 127	0.15 301	0.15 216	0.27 367	0.29 386	0.19 353	0.21 302	0.29 433	0.14 314	0.17 345	0.13 274	0.06 115	0.06 304	0.06 101	0.06 183	0.07 256	0.06 197
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
coex_refinement	0.14 307	0.07 137	0.12 183	0.17 216	0.10 337	0.15 301	0.15 216	0.26 346	0.29 386	0.18 338	0.20 281	0.22 364	0.17 381	0.16 313	0.18 388	0.08 297	0.05 184	0.06 101	0.06 183	0.09 378	0.08 340

FACV-RUCA	0.13 273	0.11 391	0.12 183	0.19 353	0.12 415	0.15 301	0.15 216	0.22 271	0.20 266	0.15 264	0.16 214	0.14 234	0.16 358	0.14 257	0.13 274	0.07 237	0.05 184	0.08 274	0.06 183	0.10 409	0.08 340

fffft	0.09 79	0.06 54	0.12 183	0.16 142	0.07 72	0.09 77	0.17 314	0.12 41	0.11 60	0.08 61	0.07 38	0.09 121	0.06 34	0.11 105	0.12 233	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.04 17	0.05 122
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 45	0.06 54	0.12 183	0.16 142	0.07 72	0.09 77	0.14 150	0.11 26	0.13 116	0.09 92	0.07 38	0.07 62	0.07 104	0.12 188	0.10 122	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.04 17	0.04 42

test_sample2	0.12 248	0.07 137	0.12 183	0.14 29	0.08 127	0.16 331	0.18 359	0.21 249	0.16 183	0.14 237	0.20 281	0.19 325	0.15 332	0.15 279	0.12 233	0.08 297	0.05 184	0.07 193	0.06 183	0.08 318	0.07 276

MGS-Stereo	0.09 79	0.07 137	0.12 183	0.15 69	0.08 127	0.09 77	0.15 216	0.12 41	0.12 85	0.07 29	0.10 114	0.08 96	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.06 191	0.05 122

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 140	0.08 234	0.12 183	0.16 142	0.08 127	0.15 301	0.16 281	0.18 195	0.18 228	0.10 124	0.09 88	0.09 121	0.08 139	0.11 105	0.12 233	0.07 237	0.05 184	0.08 274	0.06 183	0.07 256	0.06 197

MyStereo06	0.10 140	0.07 137	0.12 183	0.17 216	0.09 236	0.13 243	0.18 359	0.19 216	0.12 85	0.12 189	0.08 70	0.07 62	0.07 104	0.11 105	0.09 52	0.06 115	0.05 184	0.07 193	0.07 270	0.06 191	0.06 197

CoDeX	0.12 248	0.07 137	0.12 183	0.17 216	0.08 127	0.12 204	0.15 216	0.23 290	0.27 365	0.13 216	0.17 235	0.16 277	0.11 222	0.14 257	0.11 185	0.07 237	0.05 184	0.07 193	0.06 183	0.06 191	0.05 122

ACVNet-DCA	0.10 140	0.08 234	0.12 183	0.17 216	0.09 236	0.13 243	0.15 216	0.23 290	0.16 183	0.09 92	0.09 88	0.06 16	0.06 34	0.10 59	0.07 1	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.07 256	0.07 276

xx1	0.11 183	0.08 234	0.12 183	0.17 216	0.09 236	0.13 243	0.15 216	0.16 130	0.18 228	0.09 92	0.09 88	0.16 277	0.16 358	0.10 59	0.07 1	0.06 115	0.04 23	0.08 274	0.08 334	0.07 256	0.07 276

1test111	0.11 183	0.08 234	0.12 183	0.17 216	0.09 236	0.13 243	0.15 216	0.23 290	0.16 183	0.09 92	0.09 88	0.06 16	0.06 34	0.15 279	0.16 355	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.07 256	0.07 276

cc1	0.10 140	0.08 234	0.12 183	0.17 216	0.09 236	0.13 243	0.15 216	0.16 130	0.18 228	0.09 92	0.09 88	0.06 16	0.06 34	0.10 59	0.07 1	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.06 191	0.06 197

rrr	0.09 79	0.06 54	0.12 183	0.15 69	0.10 337	0.11 170	0.16 281	0.16 130	0.15 156	0.10 124	0.06 12	0.08 96	0.06 34	0.10 59	0.08 17	0.06 115	0.05 184	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.06 197

tt1	0.10 140	0.08 234	0.12 183	0.17 216	0.09 236	0.12 204	0.16 281	0.15 104	0.19 243	0.09 92	0.08 70	0.06 16	0.06 34	0.10 59	0.07 1	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.06 191	0.06 197

1111x	0.15 351	0.08 234	0.12 183	0.18 297	0.07 72	0.18 370	0.25 479	0.31 420	0.24 321	0.17 308	0.24 332	0.26 409	0.15 332	0.13 232	0.23 447	0.07 237	0.07 373	0.08 274	0.09 378	0.07 256	0.06 197

IGEV_Zeroshot_test	0.09 79	0.05 17	0.12 183	0.13 12	0.08 127	0.12 204	0.13 102	0.17 166	0.11 60	0.10 124	0.06 12	0.09 121	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.06 183	0.05 100	0.05 122

gwcnet-sp	0.14 307	0.07 137	0.12 183	0.18 297	0.09 236	0.16 331	0.17 314	0.24 312	0.24 321	0.18 338	0.24 332	0.15 263	0.16 358	0.15 279	0.15 339	0.08 297	0.06 304	0.07 193	0.08 334	0.08 318	0.07 276

scenet	0.14 307	0.07 137	0.12 183	0.18 297	0.09 236	0.16 331	0.17 314	0.24 312	0.24 321	0.18 338	0.24 332	0.15 263	0.16 358	0.15 279	0.15 339	0.08 297	0.06 304	0.07 193	0.08 334	0.08 318	0.07 276

knoymous	0.11 183	0.05 17	0.12 183	0.13 12	0.07 72	0.15 301	0.14 150	0.19 216	0.13 116	0.11 151	0.17 235	0.13 214	0.09 165	0.13 232	0.11 185	0.08 297	0.05 184	0.06 101	0.05 106	0.08 318	0.07 276

ssnet	0.14 307	0.07 137	0.12 183	0.18 297	0.09 236	0.16 331	0.17 314	0.24 312	0.24 321	0.18 338	0.24 332	0.15 263	0.16 358	0.15 279	0.15 339	0.08 297	0.06 304	0.07 193	0.08 334	0.08 318	0.07 276

DCANet-4	0.10 140	0.06 54	0.12 183	0.16 142	0.06 13	0.09 77	0.17 314	0.18 195	0.19 243	0.13 216	0.16 214	0.09 121	0.14 314	0.11 105	0.12 233	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.04 17	0.05 122

fff	0.10 140	0.06 54	0.12 183	0.15 69	0.07 72	0.09 77	0.17 314	0.16 130	0.20 266	0.13 216	0.16 214	0.10 152	0.11 222	0.11 105	0.12 233	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.04 17	0.05 122

ADStereo(finetuned)	0.10 140	0.06 54	0.12 183	0.16 142	0.06 13	0.09 77	0.17 314	0.15 104	0.19 243	0.13 216	0.17 235	0.10 152	0.12 252	0.11 105	0.12 233	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.05 100	0.04 42

DisPM	0.11 183	0.07 137	0.12 183	0.16 142	0.09 236	0.06 8	0.13 102	0.17 166	0.17 202	0.14 237	0.20 281	0.12 190	0.10 197	0.11 105	0.10 122	0.06 115	0.04 23	0.07 193	0.06 183	0.06 191	0.11 431

iRaft-Stereo_5w	0.12 248	0.09 308	0.12 183	0.19 353	0.08 127	0.09 77	0.12 64	0.21 249	0.21 281	0.19 353	0.14 185	0.11 173	0.09 165	0.20 406	0.16 355	0.05 28	0.05 184	0.07 193	0.06 183	0.05 100	0.06 197

AASNet	0.16 374	0.08 234	0.12 183	0.19 353	0.09 236	0.18 370	0.15 216	0.37 482	0.37 448	0.19 353	0.23 320	0.20 337	0.16 358	0.17 345	0.20 406	0.10 390	0.08 399	0.08 274	0.07 270	0.09 378	0.09 384

CrosDoStereo	0.12 248	0.06 54	0.12 183	0.14 29	0.08 127	0.12 204	0.15 216	0.17 166	0.22 295	0.19 353	0.24 332	0.15 263	0.11 222	0.11 105	0.12 233	0.06 115	0.04 23	0.07 193	0.07 270	0.05 100	0.05 122

TRStereo	0.09 79	0.05 17	0.12 183	0.15 69	0.12 415	0.10 123	0.13 102	0.18 195	0.18 228	0.09 92	0.09 88	0.09 121	0.06 34	0.10 59	0.08 17	0.07 237	0.05 184	0.07 193	0.07 270	0.04 17	0.04 42

STrans-v2	0.10 140	0.07 137	0.12 183	0.18 297	0.07 72	0.10 123	0.14 150	0.21 249	0.11 60	0.11 151	0.15 202	0.12 190	0.10 197	0.11 105	0.12 233	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.06 183	0.04 17	0.04 42

DeepStereo_LL	0.12 248	0.06 54	0.12 183	0.14 29	0.08 127	0.12 204	0.15 216	0.17 166	0.22 295	0.19 353	0.24 332	0.15 263	0.11 222	0.11 105	0.12 233	0.06 115	0.04 23	0.07 193	0.07 270	0.05 100	0.05 122

Pruner-Stereo	0.11 183	0.07 137	0.12 183	0.17 216	0.09 236	0.06 8	0.12 64	0.17 166	0.17 202	0.13 216	0.19 269	0.13 214	0.09 165	0.11 105	0.11 185	0.06 115	0.04 23	0.07 193	0.06 183	0.06 191	0.08 340

ICVP	0.15 351	0.09 308	0.12 183	0.22 445	0.09 236	0.17 352	0.21 435	0.25 328	0.23 305	0.18 338	0.30 417	0.26 409	0.18 394	0.17 345	0.14 311	0.09 353	0.07 373	0.08 274	0.07 270	0.07 256	0.07 276
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.16 374	0.24 505	0.12 183	0.35 520	0.11 384	0.15 301	0.17 314	0.26 346	0.22 295	0.19 353	0.24 332	0.21 346	0.14 314	0.15 279	0.13 274	0.11 418	0.07 373	0.11 429	0.10 413	0.09 378	0.07 276

DCANet	0.10 140	0.06 54	0.12 183	0.16 142	0.06 13	0.09 77	0.17 314	0.15 104	0.19 243	0.13 216	0.17 235	0.10 152	0.11 222	0.11 105	0.12 233	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.05 100	0.04 42

csc	0.10 140	0.06 54	0.12 183	0.15 69	0.07 72	0.09 77	0.17 314	0.16 130	0.20 266	0.13 216	0.16 214	0.10 152	0.11 222	0.11 105	0.12 233	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.04 17	0.05 122

cscssc	0.10 140	0.06 54	0.12 183	0.15 69	0.07 72	0.09 77	0.17 314	0.16 130	0.20 266	0.13 216	0.16 214	0.10 152	0.11 222	0.11 105	0.12 233	0.06 115	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.04 17	0.05 122

111	0.10 140	0.06 54	0.12 183	0.15 69	0.07 72	0.10 123	0.14 150	0.21 249	0.23 305	0.11 151	0.12 157	0.14 234	0.11 222	0.13 232	0.10 122	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.04 36	0.05 100	0.05 122

test_xeample3	0.09 79	0.06 54	0.12 183	0.16 142	0.09 236	0.11 170	0.15 216	0.16 130	0.13 116	0.10 124	0.06 12	0.08 96	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.06 197

UPFNet	0.16 374	0.08 234	0.12 183	0.20 401	0.12 415	0.20 408	0.23 453	0.28 386	0.26 356	0.17 308	0.24 332	0.22 364	0.19 410	0.19 381	0.21 426	0.09 353	0.07 373	0.08 274	0.09 378	0.08 318	0.06 197

FENet	0.13 273	0.08 234	0.12 183	0.16 142	0.08 127	0.14 275	0.15 216	0.22 271	0.23 305	0.17 308	0.23 320	0.16 277	0.12 252	0.14 257	0.15 339	0.08 297	0.05 184	0.08 274	0.08 334	0.07 256	0.07 276

cf-r	0.13 273	0.07 137	0.12 183	0.16 142	0.08 127	0.14 275	0.19 397	0.20 227	0.25 342	0.17 308	0.25 361	0.21 346	0.16 358	0.14 257	0.14 311	0.10 390	0.05 184	0.06 101	0.08 334	0.06 191	0.06 197

GwcNet-RSSM	0.14 307	0.07 137	0.12 183	0.15 69	0.08 127	0.15 301	0.20 418	0.21 249	0.27 365	0.18 338	0.27 386	0.22 364	0.16 358	0.14 257	0.15 339	0.10 390	0.05 184	0.07 193	0.09 378	0.07 256	0.07 276

HITNet	0.10 140	0.06 54	0.12 183	0.14 29	0.06 13	0.11 170	0.10 28	0.18 195	0.18 228	0.13 216	0.16 214	0.14 234	0.11 222	0.15 279	0.13 274	0.06 115	0.04 23	0.04 1	0.04 36	0.06 191	0.05 122
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
G2L-ROB	0.13 273	0.06 54	0.13 227	0.13 12	0.08 127	0.14 275	0.16 281	0.25 328	0.18 228	0.19 353	0.18 260	0.20 337	0.14 314	0.17 345	0.16 355	0.08 297	0.05 184	0.06 101	0.05 106	0.08 318	0.09 384

xyz-stereo-finetune2	0.11 183	0.07 137	0.13 227	0.13 12	0.07 72	0.11 170	0.19 397	0.17 166	0.12 85	0.15 264	0.15 202	0.17 297	0.12 252	0.13 232	0.11 185	0.05 28	0.04 23	0.07 193	0.05 106	0.04 17	0.06 197

xyz-stereo-finetune	0.11 183	0.08 234	0.13 227	0.14 29	0.06 13	0.10 123	0.19 397	0.17 166	0.19 243	0.12 189	0.14 185	0.15 263	0.10 197	0.13 232	0.11 185	0.05 28	0.04 23	0.07 193	0.05 106	0.04 17	0.05 122

G2L-Stereo	0.14 307	0.07 137	0.13 227	0.17 216	0.09 236	0.13 243	0.12 64	0.27 367	0.22 295	0.16 292	0.27 386	0.21 346	0.13 289	0.17 345	0.18 388	0.09 353	0.08 399	0.08 274	0.07 270	0.07 256	0.07 276

999	0.09 79	0.05 17	0.13 227	0.15 69	0.08 127	0.10 123	0.14 150	0.15 104	0.11 60	0.10 124	0.08 70	0.08 96	0.08 139	0.16 313	0.10 122	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.04 17	0.05 122

rvit_0105_5	0.14 307	0.09 308	0.13 227	0.17 216	0.09 236	0.14 275	0.23 453	0.24 312	0.27 365	0.14 237	0.15 202	0.18 311	0.12 252	0.17 345	0.14 311	0.14 479	0.11 455	0.10 398	0.10 413	0.08 318	0.06 197

rvit_stereo_ft	0.12 248	0.07 137	0.13 227	0.19 353	0.10 337	0.12 204	0.17 314	0.16 130	0.16 183	0.12 189	0.13 171	0.15 263	0.10 197	0.14 257	0.13 274	0.09 353	0.06 304	0.08 274	0.07 270	0.07 256	0.05 122

test_sample6	0.14 307	0.08 234	0.13 227	0.16 142	0.08 127	0.17 352	0.19 397	0.25 328	0.17 202	0.17 308	0.27 386	0.19 325	0.14 314	0.15 279	0.13 274	0.08 297	0.05 184	0.08 274	0.07 270	0.08 318	0.08 340

11t1	0.12 248	0.06 54	0.13 227	0.14 29	0.08 127	0.17 352	0.15 216	0.18 195	0.15 156	0.15 264	0.15 202	0.16 277	0.16 358	0.15 279	0.13 274	0.08 297	0.05 184	0.06 101	0.05 106	0.08 318	0.07 276

GCAP-Stereo	0.09 79	0.07 137	0.13 227	0.18 297	0.06 13	0.11 170	0.07 3	0.13 59	0.12 85	0.09 92	0.10 114	0.07 62	0.09 165	0.13 232	0.10 122	0.06 115	0.05 184	0.05 25	0.04 36	0.04 17	0.05 122

HH	0.09 79	0.06 54	0.13 227	0.17 216	0.08 127	0.10 123	0.16 281	0.14 75	0.10 34	0.08 61	0.09 88	0.08 96	0.07 104	0.10 59	0.09 52	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.04 42

HanStereo	0.09 79	0.06 54	0.13 227	0.17 216	0.08 127	0.10 123	0.16 281	0.14 75	0.10 34	0.08 61	0.09 88	0.08 96	0.07 104	0.10 59	0.09 52	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.04 42

DCRE	0.11 183	0.07 137	0.13 227	0.16 142	0.11 384	0.11 170	0.17 314	0.18 195	0.17 202	0.11 151	0.18 260	0.10 152	0.10 197	0.15 279	0.11 185	0.06 115	0.05 184	0.06 101	0.06 183	0.05 100	0.04 42

anonymousa	0.13 273	0.07 137	0.13 227	0.18 297	0.09 236	0.13 243	0.17 314	0.19 216	0.29 386	0.15 264	0.24 332	0.15 263	0.14 314	0.14 257	0.14 311	0.07 237	0.05 184	0.07 193	0.09 378	0.05 100	0.06 197

riskmin	0.11 183	0.06 54	0.13 227	0.14 29	0.08 127	0.14 275	0.14 150	0.18 195	0.14 140	0.11 151	0.14 185	0.16 277	0.11 222	0.14 257	0.12 233	0.09 353	0.05 184	0.07 193	0.05 106	0.08 318	0.08 340

IER	0.14 307	0.07 137	0.13 227	0.17 216	0.09 236	0.14 275	0.16 281	0.25 328	0.26 356	0.18 338	0.25 361	0.17 297	0.20 422	0.16 313	0.14 311	0.08 297	0.05 184	0.07 193	0.06 183	0.08 318	0.07 276

hknet	0.15 351	0.11 391	0.13 227	0.22 445	0.11 384	0.14 275	0.15 216	0.34 459	0.25 342	0.17 308	0.22 311	0.22 364	0.18 394	0.17 345	0.12 233	0.07 237	0.06 304	0.10 398	0.09 378	0.07 256	0.07 276

iRaft-Stereo_20w	0.09 79	0.05 17	0.13 227	0.14 29	0.08 127	0.12 204	0.15 216	0.18 195	0.10 34	0.11 151	0.08 70	0.08 96	0.05 9	0.10 59	0.09 52	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.06 191	0.05 122

PSMNet-ADL	0.15 351	0.12 408	0.13 227	0.22 445	0.09 236	0.13 243	0.20 418	0.26 346	0.23 305	0.18 338	0.20 281	0.24 387	0.16 358	0.18 366	0.17 370	0.08 297	0.08 399	0.08 274	0.11 443	0.08 318	0.07 276

ADLNet2	0.16 374	0.09 308	0.13 227	0.16 142	0.09 236	0.20 408	0.16 281	0.31 420	0.39 456	0.16 292	0.20 281	0.20 337	0.18 394	0.21 422	0.22 435	0.08 297	0.06 304	0.07 193	0.07 270	0.09 378	0.07 276

PFNet+	0.11 183	0.06 54	0.13 227	0.16 142	0.09 236	0.05 4	0.12 64	0.17 166	0.21 281	0.16 292	0.19 269	0.14 234	0.10 197	0.11 105	0.11 185	0.08 297	0.05 184	0.09 353	0.08 334	0.06 191	0.11 431

TransformOpticalFlow	0.10 140	0.08 234	0.13 227	0.18 297	0.07 72	0.09 77	0.15 216	0.19 216	0.15 156	0.12 189	0.17 235	0.11 173	0.11 222	0.11 105	0.10 122	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.06 183	0.05 100	0.05 122

IIG-Stereo	0.11 183	0.06 54	0.13 227	0.17 216	0.08 127	0.11 170	0.12 64	0.22 271	0.17 202	0.14 237	0.17 235	0.11 173	0.12 252	0.12 188	0.12 233	0.06 115	0.05 184	0.07 193	0.06 183	0.05 100	0.04 42

NF-Stereo	0.11 183	0.07 137	0.13 227	0.17 216	0.09 236	0.10 123	0.14 150	0.23 290	0.19 243	0.12 189	0.17 235	0.12 190	0.11 222	0.11 105	0.11 185	0.06 115	0.04 23	0.07 193	0.06 183	0.06 191	0.12 443

OCTAStereo	0.11 183	0.07 137	0.13 227	0.17 216	0.09 236	0.10 123	0.14 150	0.23 290	0.19 243	0.12 189	0.17 235	0.12 190	0.11 222	0.11 105	0.11 185	0.06 115	0.04 23	0.07 193	0.06 183	0.06 191	0.12 443

ASMatch	0.11 183	0.06 54	0.13 227	0.16 142	0.10 337	0.07 27	0.14 150	0.17 166	0.17 202	0.12 189	0.16 214	0.16 277	0.10 197	0.13 232	0.10 122	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.04 17	0.08 340

RE-Stereo	0.11 183	0.07 137	0.13 227	0.17 216	0.09 236	0.10 123	0.14 150	0.23 290	0.19 243	0.12 189	0.17 235	0.12 190	0.11 222	0.11 105	0.11 185	0.06 115	0.04 23	0.07 193	0.06 183	0.06 191	0.12 443

TVStereo	0.11 183	0.07 137	0.13 227	0.17 216	0.09 236	0.10 123	0.14 150	0.23 290	0.19 243	0.12 189	0.17 235	0.12 190	0.11 222	0.11 105	0.11 185	0.06 115	0.04 23	0.07 193	0.06 183	0.06 191	0.12 443

LMCR-Stereo	0.15 351	0.08 234	0.13 227	0.21 430	0.09 236	0.17 352	0.20 418	0.27 367	0.19 243	0.24 425	0.24 332	0.23 381	0.17 381	0.20 406	0.17 370	0.07 237	0.06 304	0.08 274	0.06 183	0.10 409	0.08 340

test_xeample	0.15 351	0.06 54	0.13 227	0.14 29	0.08 127	0.21 424	0.20 418	0.28 386	0.20 266	0.16 292	0.29 411	0.19 325	0.16 358	0.15 279	0.26 476	0.09 353	0.05 184	0.07 193	0.07 270	0.07 256	0.07 276

GANet-RSSM	0.14 307	0.07 137	0.13 227	0.13 12	0.08 127	0.14 275	0.17 314	0.22 271	0.21 281	0.17 308	0.24 332	0.23 381	0.15 332	0.16 313	0.15 339	0.10 390	0.06 304	0.07 193	0.08 334	0.08 318	0.07 276

PSMNet-RSSM	0.14 307	0.07 137	0.13 227	0.15 69	0.08 127	0.13 243	0.16 281	0.24 312	0.24 321	0.16 292	0.28 399	0.22 364	0.14 314	0.15 279	0.13 274	0.11 418	0.06 304	0.09 353	0.12 462	0.08 318	0.07 276

TDLM	0.17 394	0.12 408	0.13 227	0.24 474	0.10 337	0.18 370	0.18 359	0.36 477	0.30 396	0.21 389	0.28 399	0.28 426	0.18 394	0.23 444	0.18 388	0.11 418	0.07 373	0.10 398	0.10 413	0.08 318	0.08 340

UCFNet_RVC	0.14 307	0.08 234	0.13 227	0.11 1	0.10 337	0.20 408	0.10 28	0.24 312	0.22 295	0.17 308	0.20 281	0.23 381	0.15 332	0.17 345	0.15 339	0.12 443	0.07 373	0.10 398	0.13 472	0.11 429	0.10 408

iResNet_ROB	0.14 307	0.07 137	0.13 227	0.14 29	0.07 72	0.18 370	0.14 150	0.26 346	0.31 403	0.22 404	0.25 361	0.23 381	0.15 332	0.15 279	0.13 274	0.07 237	0.05 184	0.05 25	0.04 36	0.08 318	0.08 340

rvit_0105_3	0.15 351	0.09 308	0.14 262	0.19 353	0.12 415	0.15 301	0.25 479	0.25 328	0.29 386	0.15 264	0.17 235	0.20 337	0.13 289	0.17 345	0.14 311	0.13 466	0.11 455	0.12 446	0.14 475	0.07 256	0.06 197

rvit_stereo_0081_aga	0.11 183	0.09 308	0.14 262	0.18 297	0.09 236	0.13 243	0.14 150	0.14 75	0.19 243	0.10 124	0.18 260	0.16 277	0.09 165	0.12 188	0.09 52	0.10 390	0.06 304	0.08 274	0.07 270	0.07 256	0.06 197

GCAP-BAT	0.09 79	0.07 137	0.14 262	0.15 69	0.08 127	0.10 123	0.13 102	0.14 75	0.10 34	0.11 151	0.10 114	0.08 96	0.07 104	0.12 188	0.10 122	0.06 115	0.05 184	0.06 101	0.04 36	0.04 17	0.04 42

ITSA-stereo	0.15 351	0.10 366	0.14 262	0.19 353	0.08 127	0.12 204	0.14 150	0.30 410	0.49 496	0.17 308	0.19 269	0.22 364	0.15 332	0.17 345	0.16 355	0.10 390	0.06 304	0.08 274	0.08 334	0.08 318	0.08 340

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 183	0.05 17	0.14 262	0.15 69	0.20 507	0.09 77	0.17 314	0.21 249	0.15 156	0.11 151	0.14 185	0.10 152	0.07 104	0.10 59	0.08 17	0.06 115	0.05 184	0.07 193	0.07 270	0.07 256	0.09 384

rvit_stereo_0080	0.10 140	0.08 234	0.14 262	0.15 69	0.09 236	0.07 27	0.15 216	0.16 130	0.16 183	0.11 151	0.10 114	0.14 234	0.08 139	0.12 188	0.10 122	0.09 353	0.07 373	0.07 193	0.06 183	0.07 256	0.05 122

test_sample5	0.14 307	0.08 234	0.14 262	0.16 142	0.08 127	0.18 370	0.18 359	0.25 328	0.17 202	0.17 308	0.27 386	0.18 311	0.14 314	0.16 313	0.13 274	0.08 297	0.05 184	0.08 274	0.07 270	0.08 318	0.08 340

test_sample4	0.14 307	0.08 234	0.14 262	0.15 69	0.08 127	0.19 393	0.18 359	0.26 346	0.17 202	0.16 292	0.25 361	0.18 311	0.14 314	0.16 313	0.13 274	0.08 297	0.06 304	0.08 274	0.06 183	0.08 318	0.08 340

test_sample1	0.13 273	0.07 137	0.14 262	0.13 12	0.08 127	0.19 393	0.16 281	0.20 227	0.15 156	0.14 237	0.22 311	0.18 311	0.16 358	0.17 345	0.14 311	0.07 237	0.06 304	0.06 101	0.06 183	0.08 318	0.07 276

test_for_model	0.09 79	0.12 408	0.14 262	0.23 465	0.11 384	0.08 48	0.13 102	0.12 41	0.12 85	0.10 124	0.07 38	0.07 62	0.06 34	0.11 105	0.10 122	0.06 115	0.05 184	0.05 25	0.03 1	0.07 256	0.04 42

DualNet	0.14 307	0.08 234	0.14 262	0.16 142	0.08 127	0.18 370	0.18 359	0.25 328	0.17 202	0.17 308	0.27 386	0.18 311	0.14 314	0.16 313	0.13 274	0.08 297	0.05 184	0.08 274	0.07 270	0.08 318	0.08 340

ffm	0.12 248	0.09 308	0.14 262	0.16 142	0.08 127	0.17 352	0.17 314	0.15 104	0.19 243	0.15 264	0.25 361	0.19 325	0.13 289	0.10 59	0.07 1	0.06 115	0.04 23	0.09 353	0.08 334	0.06 191	0.06 197

ff1	0.13 273	0.09 308	0.14 262	0.16 142	0.08 127	0.17 352	0.17 314	0.15 104	0.19 243	0.15 264	0.25 361	0.19 325	0.13 289	0.14 257	0.20 406	0.06 115	0.04 23	0.09 353	0.08 334	0.06 191	0.06 197

mmx	0.14 307	0.09 308	0.14 262	0.16 142	0.08 127	0.17 352	0.17 314	0.27 367	0.25 342	0.15 264	0.25 361	0.19 325	0.13 289	0.14 257	0.20 406	0.08 297	0.06 304	0.09 353	0.08 334	0.08 318	0.08 340

ttt	0.14 307	0.08 234	0.14 262	0.15 69	0.08 127	0.15 301	0.18 359	0.27 367	0.29 386	0.16 292	0.24 332	0.17 297	0.13 289	0.13 232	0.14 311	0.11 418	0.08 399	0.09 353	0.08 334	0.09 378	0.08 340

whm_eth	0.10 140	0.08 234	0.14 262	0.15 69	0.09 236	0.07 27	0.15 216	0.16 130	0.16 183	0.11 151	0.10 114	0.14 234	0.08 139	0.12 188	0.10 122	0.09 353	0.07 373	0.07 193	0.06 183	0.07 256	0.05 122

xxx	0.14 307	0.09 308	0.14 262	0.16 142	0.08 127	0.17 352	0.17 314	0.27 367	0.25 342	0.15 264	0.25 361	0.19 325	0.13 289	0.14 257	0.20 406	0.08 297	0.06 304	0.09 353	0.08 334	0.08 318	0.08 340

EKT-Stereo	0.11 183	0.07 137	0.14 262	0.15 69	0.10 337	0.13 243	0.14 150	0.18 195	0.21 281	0.11 151	0.08 70	0.12 190	0.09 165	0.11 105	0.12 233	0.08 297	0.06 304	0.07 193	0.06 183	0.08 318	0.07 276

testlalala_base	0.10 140	0.09 308	0.14 262	0.21 430	0.08 127	0.10 123	0.14 150	0.13 59	0.10 34	0.07 29	0.15 202	0.07 62	0.08 139	0.10 59	0.12 233	0.08 297	0.05 184	0.05 25	0.03 1	0.06 191	0.05 122

x	0.13 273	0.07 137	0.14 262	0.14 29	0.08 127	0.18 370	0.14 150	0.22 271	0.20 266	0.15 264	0.19 269	0.19 325	0.17 381	0.18 366	0.18 388	0.07 237	0.05 184	0.06 101	0.06 183	0.07 256	0.07 276

BUS	0.14 307	0.09 308	0.14 262	0.22 445	0.10 337	0.19 393	0.14 150	0.34 459	0.19 243	0.17 308	0.22 311	0.16 277	0.13 289	0.15 279	0.13 274	0.08 297	0.06 304	0.10 398	0.09 378	0.07 256	0.07 276

CRFU-Net	0.16 374	0.08 234	0.14 262	0.17 216	0.09 236	0.19 393	0.14 150	0.26 346	0.20 266	0.28 462	0.27 386	0.29 433	0.17 381	0.19 381	0.17 370	0.09 353	0.09 425	0.07 193	0.07 270	0.08 318	0.08 340

BSDual-CNN	0.15 351	0.09 308	0.14 262	0.22 445	0.10 337	0.14 275	0.15 216	0.34 459	0.19 243	0.17 308	0.22 311	0.25 400	0.16 358	0.15 279	0.14 311	0.08 297	0.06 304	0.10 398	0.09 378	0.07 256	0.07 276

psmg	0.14 307	0.09 308	0.14 262	0.17 216	0.10 337	0.15 301	0.17 314	0.29 396	0.19 243	0.17 308	0.21 302	0.25 400	0.16 358	0.15 279	0.14 311	0.08 297	0.06 304	0.08 274	0.08 334	0.07 256	0.06 197

CSP-Net	0.16 374	0.09 308	0.14 262	0.16 142	0.09 236	0.19 393	0.17 314	0.25 328	0.32 410	0.25 438	0.30 417	0.24 387	0.15 332	0.21 422	0.18 388	0.09 353	0.06 304	0.07 193	0.07 270	0.08 318	0.07 276

CIPLG	0.11 183	0.08 234	0.14 262	0.17 216	0.08 127	0.12 204	0.15 216	0.17 166	0.15 156	0.14 237	0.11 144	0.16 277	0.09 165	0.16 313	0.11 185	0.07 237	0.05 184	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.06 197

IPLGR_C	0.11 183	0.08 234	0.14 262	0.17 216	0.08 127	0.12 204	0.15 216	0.17 166	0.15 156	0.14 237	0.10 114	0.16 277	0.09 165	0.16 313	0.11 185	0.07 237	0.05 184	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.06 197

MIPNet	0.11 183	0.08 234	0.14 262	0.17 216	0.09 236	0.12 204	0.14 150	0.20 227	0.24 321	0.11 151	0.10 114	0.09 121	0.07 104	0.13 232	0.12 233	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.04 17	0.04 42

ACRE	0.11 183	0.08 234	0.14 262	0.17 216	0.08 127	0.12 204	0.15 216	0.17 166	0.14 140	0.14 237	0.10 114	0.16 277	0.09 165	0.16 313	0.11 185	0.07 237	0.05 184	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.06 197

SACVNet	0.18 407	0.12 408	0.14 262	0.17 216	0.13 436	0.22 432	0.18 359	0.31 420	0.30 396	0.23 416	0.31 425	0.30 441	0.22 435	0.22 433	0.17 370	0.11 418	0.08 399	0.10 398	0.10 413	0.12 443	0.14 478

AACVNet	0.16 374	0.08 234	0.14 262	0.15 69	0.10 337	0.18 370	0.15 216	0.23 290	0.24 321	0.27 448	0.27 386	0.28 426	0.17 381	0.19 381	0.16 355	0.09 353	0.07 373	0.09 353	0.07 270	0.10 409	0.09 384

GwcNet-ADL	0.13 273	0.08 234	0.14 262	0.20 401	0.09 236	0.11 170	0.20 418	0.30 410	0.24 321	0.13 216	0.14 185	0.18 311	0.14 314	0.13 232	0.14 311	0.07 237	0.05 184	0.06 101	0.05 106	0.07 256	0.06 197

OMP-Stereo	0.11 183	0.06 54	0.14 262	0.18 297	0.08 127	0.09 77	0.12 64	0.21 249	0.21 281	0.13 216	0.14 185	0.11 173	0.12 252	0.11 105	0.13 274	0.06 115	0.04 23	0.07 193	0.06 183	0.05 100	0.04 42

NRIStereo	0.11 183	0.08 234	0.14 262	0.18 297	0.08 127	0.10 123	0.14 150	0.16 130	0.15 156	0.12 189	0.14 185	0.13 214	0.12 252	0.13 232	0.10 122	0.06 115	0.04 23	0.07 193	0.06 183	0.06 191	0.07 276

FTStereo	0.12 248	0.06 54	0.14 262	0.18 297	0.09 236	0.07 27	0.15 216	0.21 249	0.18 228	0.12 189	0.24 332	0.12 190	0.12 252	0.13 232	0.13 274	0.05 28	0.05 184	0.07 193	0.06 183	0.06 191	0.10 408

DEmStereo	0.12 248	0.06 54	0.14 262	0.14 29	0.10 337	0.16 331	0.15 216	0.16 130	0.24 321	0.17 308	0.24 332	0.13 214	0.14 314	0.12 188	0.13 274	0.05 28	0.04 23	0.07 193	0.06 183	0.05 100	0.05 122

RAFT_R40	0.11 183	0.07 137	0.14 262	0.18 297	0.09 236	0.06 8	0.13 102	0.17 166	0.16 183	0.14 237	0.18 260	0.15 263	0.12 252	0.10 59	0.11 185	0.06 115	0.04 23	0.09 353	0.06 183	0.06 191	0.05 122

RAFT-RH_RVC	0.11 183	0.06 54	0.14 262	0.16 142	0.09 236	0.12 204	0.12 64	0.17 166	0.12 85	0.13 216	0.41 486	0.11 173	0.10 197	0.13 232	0.12 233	0.05 28	0.04 23	0.08 274	0.05 106	0.04 17	0.06 197

222	0.16 374	0.07 137	0.14 262	0.14 29	0.08 127	0.24 450	0.18 359	0.30 410	0.20 266	0.17 308	0.28 399	0.17 297	0.16 358	0.15 279	0.40 523	0.10 390	0.05 184	0.07 193	0.06 183	0.07 256	0.08 340

xxxx	0.15 351	0.07 137	0.14 262	0.14 29	0.08 127	0.23 445	0.18 359	0.31 420	0.19 243	0.14 237	0.28 399	0.22 364	0.14 314	0.15 279	0.26 476	0.09 353	0.05 184	0.07 193	0.07 270	0.08 318	0.07 276

GMStereo	0.13 273	0.14 449	0.14 262	0.18 297	0.09 236	0.15 301	0.16 281	0.20 227	0.24 321	0.16 292	0.17 235	0.10 152	0.10 197	0.16 313	0.13 274	0.07 237	0.06 304	0.06 101	0.06 183	0.07 256	0.06 197
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 273	0.07 137	0.14 262	0.17 216	0.09 236	0.15 301	0.16 281	0.28 386	0.27 365	0.14 237	0.17 235	0.12 190	0.13 289	0.14 257	0.11 185	0.08 297	0.05 184	0.07 193	0.07 270	0.07 256	0.06 197

DSFCA	0.16 374	0.09 308	0.14 262	0.16 142	0.10 337	0.20 408	0.19 397	0.28 386	0.31 403	0.23 416	0.24 332	0.22 364	0.15 332	0.19 381	0.20 406	0.10 390	0.07 373	0.09 353	0.09 378	0.08 318	0.08 340

DIP-Stereo	0.11 183	0.07 137	0.14 262	0.17 216	0.09 236	0.13 243	0.09 20	0.16 130	0.16 183	0.11 151	0.16 214	0.14 234	0.12 252	0.15 279	0.13 274	0.06 115	0.05 184	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.06 197
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 248	0.08 234	0.14 262	0.18 297	0.07 72	0.15 301	0.07 3	0.22 271	0.18 228	0.16 292	0.19 269	0.18 311	0.14 314	0.16 313	0.15 339	0.07 237	0.05 184	0.05 25	0.05 106	0.06 191	0.06 197

RASNet	0.14 307	0.07 137	0.14 262	0.16 142	0.08 127	0.18 370	0.14 150	0.29 396	0.20 266	0.17 308	0.25 361	0.21 346	0.18 394	0.20 406	0.19 400	0.07 237	0.06 304	0.06 101	0.08 334	0.06 191	0.06 197

CVANet_RVC	0.18 407	0.10 366	0.14 262	0.21 430	0.10 337	0.18 370	0.17 314	0.34 459	0.33 417	0.22 404	0.31 425	0.28 426	0.18 394	0.23 444	0.17 370	0.12 443	0.08 399	0.12 446	0.11 443	0.09 378	0.07 276

HSM	0.15 351	0.08 234	0.14 262	0.16 142	0.09 236	0.16 331	0.14 150	0.28 386	0.25 342	0.19 353	0.23 320	0.37 481	0.16 358	0.20 406	0.15 339	0.07 237	0.05 184	0.07 193	0.06 183	0.07 256	0.06 197

LE_ROB	0.50 529	0.07 137	0.14 262	0.15 69	0.08 127	0.24 450	0.16 281	0.22 271	1.81 561	4.63 564	0.67 525	0.47 514	0.44 522	0.20 406	0.29 493	0.07 237	0.06 304	0.06 101	0.06 183	0.08 318	0.06 197

UGAM-zero	0.09 79	0.05 17	0.15 311	0.15 69	0.08 127	0.09 77	0.13 102	0.19 216	0.15 156	0.11 151	0.15 202	0.07 62	0.07 104	0.09 33	0.09 52	0.06 115	0.05 184	0.06 101	0.05 106	0.05 100	0.06 197

rvit_stereo_0081	0.11 183	0.08 234	0.15 311	0.16 142	0.09 236	0.10 123	0.14 150	0.14 75	0.24 321	0.11 151	0.13 171	0.13 214	0.09 165	0.11 105	0.12 233	0.10 390	0.07 373	0.08 274	0.07 270	0.07 256	0.05 122

rvit_stereo_0082	0.11 183	0.08 234	0.15 311	0.16 142	0.09 236	0.10 123	0.14 150	0.14 75	0.24 321	0.11 151	0.13 171	0.13 214	0.09 165	0.11 105	0.12 233	0.10 390	0.07 373	0.08 274	0.07 270	0.07 256	0.05 122

test_sample3	0.14 307	0.08 234	0.15 311	0.14 29	0.09 236	0.19 393	0.17 314	0.26 346	0.18 228	0.16 292	0.22 311	0.19 325	0.15 332	0.17 345	0.13 274	0.08 297	0.06 304	0.07 193	0.06 183	0.09 378	0.08 340

MyStereo8	0.12 248	0.07 137	0.15 311	0.15 69	0.09 236	0.18 370	0.14 150	0.19 216	0.22 295	0.12 189	0.18 260	0.11 173	0.10 197	0.16 313	0.18 388	0.07 237	0.05 184	0.07 193	0.05 106	0.08 318	0.09 384

PCWNet_CMD	0.14 307	0.08 234	0.15 311	0.17 216	0.09 236	0.14 275	0.14 150	0.29 396	0.36 441	0.14 237	0.20 281	0.21 346	0.12 252	0.17 345	0.13 274	0.07 237	0.05 184	0.07 193	0.07 270	0.07 256	0.07 276

LL-Strereo2	0.10 140	0.10 366	0.15 311	0.18 297	0.08 127	0.15 301	0.09 20	0.17 166	0.14 140	0.14 237	0.10 114	0.09 121	0.07 104	0.16 313	0.10 122	0.05 28	0.05 184	0.10 398	0.07 270	0.06 191	0.05 122

qqq	0.13 273	0.09 308	0.15 311	0.16 142	0.08 127	0.13 243	0.15 216	0.23 290	0.16 183	0.15 264	0.19 269	0.16 277	0.16 358	0.15 279	0.16 355	0.07 237	0.06 304	0.08 274	0.08 334	0.07 256	0.07 276

NINENet	0.16 374	0.10 366	0.15 311	0.17 216	0.11 384	0.19 393	0.14 150	0.40 497	0.36 441	0.18 338	0.21 302	0.16 277	0.13 289	0.15 279	0.13 274	0.08 297	0.08 399	0.10 398	0.07 270	0.10 409	0.09 384

IPLG	0.10 140	0.07 137	0.15 311	0.17 216	0.08 127	0.11 170	0.14 150	0.20 227	0.15 156	0.12 189	0.17 235	0.07 62	0.07 104	0.14 257	0.13 274	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.04 17	0.04 42

GANet-ADL	0.13 273	0.07 137	0.15 311	0.17 216	0.10 337	0.18 370	0.15 216	0.30 410	0.20 266	0.13 216	0.18 260	0.19 325	0.12 252	0.16 313	0.13 274	0.08 297	0.06 304	0.06 101	0.05 106	0.07 256	0.08 340

PSM-softLoss	0.12 248	0.07 137	0.15 311	0.17 216	0.09 236	0.08 48	0.13 102	0.24 312	0.17 202	0.14 237	0.19 269	0.13 214	0.11 222	0.11 105	0.11 185	0.07 237	0.05 184	0.08 274	0.07 270	0.06 191	0.12 443

KMStereo	0.12 248	0.07 137	0.15 311	0.17 216	0.09 236	0.08 48	0.13 102	0.24 312	0.17 202	0.14 237	0.19 269	0.13 214	0.11 222	0.11 105	0.11 185	0.07 237	0.05 184	0.08 274	0.07 270	0.06 191	0.12 443

SST-Stereo	0.10 140	0.07 137	0.15 311	0.18 297	0.09 236	0.06 8	0.12 64	0.17 166	0.11 60	0.15 264	0.17 235	0.13 214	0.12 252	0.10 59	0.11 185	0.06 115	0.04 23	0.09 353	0.06 183	0.06 191	0.05 122

RAFT-345	0.11 183	0.07 137	0.15 311	0.16 142	0.08 127	0.08 48	0.12 64	0.15 104	0.10 34	0.11 151	0.36 452	0.09 121	0.09 165	0.11 105	0.12 233	0.05 28	0.05 184	0.07 193	0.06 183	0.04 17	0.05 122

GEStereo_RVC	0.17 394	0.12 408	0.15 311	0.22 445	0.11 384	0.19 393	0.17 314	0.32 431	0.48 491	0.20 375	0.25 361	0.17 297	0.13 289	0.21 422	0.16 355	0.10 390	0.06 304	0.08 274	0.07 270	0.09 378	0.08 340

CFNet_pseudo	0.14 307	0.08 234	0.15 311	0.16 142	0.09 236	0.13 243	0.14 150	0.27 367	0.34 428	0.14 237	0.21 302	0.22 364	0.13 289	0.18 366	0.14 311	0.07 237	0.05 184	0.08 274	0.06 183	0.07 256	0.07 276

ADLNet	0.16 374	0.08 234	0.15 311	0.16 142	0.10 337	0.16 331	0.17 314	0.32 431	0.27 365	0.22 404	0.27 386	0.24 387	0.16 358	0.18 366	0.21 426	0.10 390	0.06 304	0.10 398	0.10 413	0.08 318	0.09 384

ac_64	0.16 374	0.08 234	0.15 311	0.18 297	0.10 337	0.22 432	0.18 359	0.24 312	0.21 281	0.18 338	0.24 332	0.29 433	0.18 394	0.19 381	0.22 435	0.09 353	0.07 373	0.08 274	0.09 378	0.07 256	0.06 197

ACVNet	0.15 351	0.09 308	0.15 311	0.13 12	0.12 415	0.14 275	0.20 418	0.22 271	0.33 417	0.17 308	0.26 378	0.21 346	0.16 358	0.17 345	0.21 426	0.07 237	0.06 304	0.06 101	0.06 183	0.08 318	0.06 197

acv_ft	0.15 351	0.09 308	0.15 311	0.19 353	0.10 337	0.16 331	0.17 314	0.25 328	0.33 417	0.19 353	0.26 378	0.21 346	0.17 381	0.17 345	0.18 388	0.07 237	0.06 304	0.06 101	0.06 183	0.08 318	0.06 197

CFNet-ft	0.14 307	0.07 137	0.15 311	0.12 4	0.09 236	0.16 331	0.18 359	0.22 271	0.24 321	0.17 308	0.26 378	0.24 387	0.14 314	0.16 313	0.14 311	0.11 418	0.06 304	0.08 274	0.09 378	0.09 378	0.08 340

DMCA-RVC	0.17 394	0.10 366	0.15 311	0.24 474	0.11 384	0.18 370	0.18 359	0.25 328	0.24 321	0.21 389	0.26 378	0.25 400	0.27 468	0.18 366	0.20 406	0.12 443	0.08 399	0.13 461	0.10 413	0.10 409	0.08 340

MSMDNet	0.14 307	0.08 234	0.15 311	0.17 216	0.09 236	0.14 275	0.14 150	0.29 396	0.36 441	0.14 237	0.21 302	0.21 346	0.12 252	0.17 345	0.14 311	0.07 237	0.05 184	0.07 193	0.07 270	0.07 256	0.07 276

CFNet_RVC	0.14 307	0.07 137	0.15 311	0.12 4	0.09 236	0.16 331	0.18 359	0.22 271	0.24 321	0.17 308	0.26 378	0.24 387	0.14 314	0.16 313	0.14 311	0.11 418	0.06 304	0.08 274	0.09 378	0.09 378	0.08 340

ccs_rob	0.14 307	0.08 234	0.15 311	0.16 142	0.09 236	0.12 204	0.14 150	0.27 367	0.34 428	0.14 237	0.21 302	0.22 364	0.13 289	0.18 366	0.14 311	0.07 237	0.05 184	0.08 274	0.07 270	0.07 256	0.07 276

AdaStereo	0.15 351	0.11 391	0.15 311	0.18 297	0.09 236	0.20 408	0.11 47	0.32 431	0.28 379	0.20 375	0.23 320	0.20 337	0.13 289	0.19 381	0.14 311	0.12 443	0.05 184	0.10 398	0.07 270	0.09 378	0.07 276
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.
NVstereo2D	0.19 419	0.10 366	0.15 311	0.17 216	0.15 470	0.28 483	0.23 453	0.44 514	0.42 472	0.15 264	0.27 386	0.25 400	0.19 410	0.22 433	0.17 370	0.09 353	0.06 304	0.10 398	0.08 334	0.15 487	0.09 384

DeepPruner_ROB	0.16 374	0.11 391	0.15 311	0.17 216	0.10 337	0.17 352	0.15 216	0.32 431	0.21 281	0.19 353	0.21 302	0.22 364	0.18 394	0.20 406	0.15 339	0.13 466	0.09 425	0.09 353	0.09 378	0.11 429	0.10 408

iResNetv2_ROB	0.14 307	0.08 234	0.15 311	0.16 142	0.08 127	0.16 331	0.12 64	0.25 328	0.35 437	0.21 389	0.29 411	0.24 387	0.13 289	0.14 257	0.14 311	0.06 115	0.05 184	0.06 101	0.04 36	0.09 378	0.08 340

StereoDRNet-Refined	0.17 394	0.12 408	0.15 311	0.20 401	0.09 236	0.18 370	0.18 359	0.26 346	0.23 305	0.26 442	0.40 476	0.22 364	0.17 381	0.21 422	0.20 406	0.08 297	0.05 184	0.09 353	0.10 413	0.07 256	0.07 276
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.18 407	0.10 366	0.15 311	0.23 465	0.11 384	0.24 450	0.18 359	0.29 396	0.28 379	0.27 448	0.28 399	0.28 426	0.24 447	0.19 381	0.20 406	0.08 297	0.08 399	0.09 353	0.09 378	0.07 256	0.07 276

PSMNet_ROB	0.21 442	0.11 391	0.15 311	0.27 501	0.15 470	0.24 450	0.35 525	0.43 512	0.37 448	0.27 448	0.32 429	0.32 461	0.22 435	0.21 422	0.26 476	0.12 443	0.08 399	0.13 461	0.11 443	0.09 378	0.09 384

SGM_RVC	0.23 466	0.12 408	0.15 311	0.15 69	0.09 236	0.33 497	0.18 359	0.34 459	0.31 403	0.44 514	0.37 458	0.53 521	0.35 502	0.35 501	0.24 458	0.13 466	0.13 482	0.13 461	0.13 472	0.10 409	0.11 431
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PAM	0.10 140	0.05 17	0.16 345	0.15 69	0.08 127	0.09 77	0.16 281	0.15 104	0.16 183	0.12 189	0.09 88	0.09 121	0.07 104	0.13 232	0.08 17	0.06 115	0.05 184	0.06 101	0.06 183	0.05 100	0.06 197

DCVSM-stereo	0.14 307	0.09 308	0.16 345	0.16 142	0.10 337	0.15 301	0.09 20	0.19 216	0.23 305	0.20 375	0.23 320	0.26 409	0.15 332	0.18 366	0.14 311	0.09 353	0.07 373	0.09 353	0.08 334	0.10 409	0.12 443

test_sample7	0.15 351	0.10 366	0.16 345	0.14 29	0.11 384	0.16 331	0.16 281	0.27 367	0.23 305	0.20 375	0.20 281	0.24 387	0.19 410	0.16 313	0.16 355	0.12 443	0.06 304	0.10 398	0.09 378	0.10 409	0.10 408

CFNet_ucs	0.15 351	0.08 234	0.16 345	0.16 142	0.11 384	0.14 275	0.14 150	0.30 410	0.34 428	0.16 292	0.24 332	0.23 381	0.14 314	0.18 366	0.15 339	0.09 353	0.06 304	0.08 274	0.07 270	0.09 378	0.09 384

HBP-ISP	0.18 407	0.13 437	0.16 345	0.15 69	0.11 384	0.08 48	0.13 102	0.28 386	0.29 386	0.22 404	0.33 441	0.21 346	0.25 455	0.23 444	0.17 370	0.14 479	0.16 500	0.21 507	0.17 501	0.10 409	0.08 340

UDGNet	0.14 307	0.13 437	0.16 345	0.17 216	0.10 337	0.12 204	0.16 281	0.21 249	0.27 365	0.20 375	0.20 281	0.16 277	0.13 289	0.16 313	0.13 274	0.10 390	0.06 304	0.09 353	0.07 270	0.06 191	0.07 276

dd	0.15 351	0.16 463	0.16 345	0.19 353	0.09 236	0.15 301	0.18 359	0.21 249	0.25 342	0.23 416	0.20 281	0.21 346	0.09 165	0.21 422	0.16 355	0.10 390	0.06 304	0.08 274	0.06 183	0.08 318	0.06 197

IPLGR	0.11 183	0.09 308	0.16 345	0.18 297	0.08 127	0.12 204	0.17 314	0.21 249	0.24 321	0.11 151	0.12 157	0.11 173	0.08 139	0.12 188	0.12 233	0.06 115	0.05 184	0.06 101	0.06 183	0.04 17	0.04 42

HHNet	0.11 183	0.06 54	0.16 345	0.15 69	0.14 454	0.07 27	0.13 102	0.20 227	0.17 202	0.14 237	0.25 361	0.11 173	0.08 139	0.13 232	0.10 122	0.05 28	0.04 23	0.08 274	0.06 183	0.05 100	0.09 384

Patchmatch Stereo++	0.11 183	0.09 308	0.16 345	0.18 297	0.08 127	0.06 8	0.11 47	0.16 130	0.13 116	0.15 264	0.16 214	0.14 234	0.12 252	0.11 105	0.10 122	0.06 115	0.04 23	0.08 274	0.06 183	0.08 318	0.07 276
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
AAGNet	0.11 183	0.07 137	0.16 345	0.19 353	0.09 236	0.08 48	0.13 102	0.18 195	0.13 116	0.16 292	0.21 302	0.13 214	0.14 314	0.11 105	0.14 311	0.06 115	0.04 23	0.09 353	0.06 183	0.06 191	0.05 122

PSM-adaLoss	0.11 183	0.09 308	0.16 345	0.18 297	0.08 127	0.06 8	0.12 64	0.16 130	0.13 116	0.15 264	0.16 214	0.14 234	0.12 252	0.11 105	0.10 122	0.06 115	0.04 23	0.08 274	0.06 183	0.08 318	0.07 276

ROB_FTStereo_v2	0.11 183	0.09 308	0.16 345	0.19 353	0.08 127	0.06 8	0.12 64	0.16 130	0.13 116	0.15 264	0.16 214	0.14 234	0.12 252	0.11 105	0.10 122	0.06 115	0.04 23	0.08 274	0.06 183	0.08 318	0.07 276

ROB_FTStereo	0.11 183	0.09 308	0.16 345	0.19 353	0.08 127	0.06 8	0.11 47	0.16 130	0.13 116	0.15 264	0.16 214	0.14 234	0.12 252	0.11 105	0.10 122	0.06 115	0.04 23	0.08 274	0.06 183	0.08 318	0.07 276

HUI-Stereo	0.11 183	0.09 308	0.16 345	0.18 297	0.08 127	0.06 8	0.12 64	0.16 130	0.13 116	0.15 264	0.16 214	0.14 234	0.12 252	0.11 105	0.10 122	0.06 115	0.04 23	0.08 274	0.06 183	0.08 318	0.07 276

DeepStereo_RVC	0.11 183	0.08 234	0.16 345	0.18 297	0.08 127	0.08 48	0.12 64	0.17 166	0.12 85	0.13 216	0.14 185	0.12 190	0.12 252	0.12 188	0.11 185	0.06 115	0.04 23	0.07 193	0.06 183	0.07 256	0.08 340

iGMRVC	0.11 183	0.09 308	0.16 345	0.19 353	0.08 127	0.06 8	0.12 64	0.16 130	0.13 116	0.15 264	0.16 214	0.14 234	0.12 252	0.11 105	0.10 122	0.06 115	0.04 23	0.08 274	0.06 183	0.08 318	0.07 276

IRAFT_RVC	0.12 248	0.08 234	0.16 345	0.19 353	0.08 127	0.07 27	0.15 216	0.24 312	0.23 305	0.14 237	0.14 185	0.15 263	0.12 252	0.12 188	0.10 122	0.06 115	0.04 23	0.09 353	0.06 183	0.06 191	0.06 197

iRAFT	0.11 183	0.09 308	0.16 345	0.18 297	0.08 127	0.06 8	0.11 47	0.16 130	0.13 116	0.15 264	0.16 214	0.14 234	0.12 252	0.11 105	0.10 122	0.06 115	0.04 23	0.08 274	0.06 183	0.08 318	0.07 276

CRE-IMP	0.11 183	0.09 308	0.16 345	0.19 353	0.08 127	0.10 123	0.12 64	0.18 195	0.10 34	0.14 237	0.13 171	0.13 214	0.12 252	0.12 188	0.11 185	0.07 237	0.04 23	0.08 274	0.06 183	0.08 318	0.08 340

test-1	0.10 140	0.07 137	0.16 345	0.19 353	0.08 127	0.11 170	0.24 465	0.14 75	0.18 228	0.09 92	0.07 38	0.09 121	0.08 139	0.07 4	0.09 52	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.04 17	0.04 42

RAFT-IKP	0.11 183	0.09 308	0.16 345	0.19 353	0.08 127	0.06 8	0.12 64	0.16 130	0.13 116	0.15 264	0.16 214	0.14 234	0.12 252	0.11 105	0.10 122	0.06 115	0.04 23	0.08 274	0.06 183	0.08 318	0.07 276

GES	0.14 307	0.08 234	0.16 345	0.15 69	0.10 337	0.13 243	0.13 102	0.28 386	0.25 342	0.16 292	0.23 320	0.18 311	0.13 289	0.16 313	0.13 274	0.08 297	0.07 373	0.07 193	0.06 183	0.08 318	0.09 384

MMNet	0.17 394	0.09 308	0.16 345	0.20 401	0.11 384	0.27 477	0.20 418	0.25 328	0.41 465	0.22 404	0.30 417	0.21 346	0.20 422	0.17 345	0.20 406	0.06 115	0.06 304	0.07 193	0.07 270	0.08 318	0.07 276

DMCA	0.14 307	0.09 308	0.16 345	0.19 353	0.09 236	0.15 301	0.17 314	0.23 290	0.27 365	0.14 237	0.19 269	0.17 297	0.18 394	0.15 279	0.17 370	0.10 390	0.06 304	0.08 274	0.06 183	0.09 378	0.10 408

SGM-ForestM	0.32 506	0.12 408	0.16 345	0.16 142	0.11 384	0.39 514	0.19 397	0.41 503	0.50 499	0.52 521	0.54 511	1.32 551	0.42 520	0.40 519	0.27 483	0.14 479	0.16 500	0.16 491	0.16 494	0.12 443	0.12 443

MLCV	0.12 248	0.07 137	0.16 345	0.18 297	0.06 13	0.15 301	0.17 314	0.19 216	0.21 281	0.18 338	0.25 361	0.17 297	0.13 289	0.14 257	0.13 274	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.04 36	0.05 100	0.04 42

DN-CSS_ROB	0.13 273	0.13 437	0.16 345	0.18 297	0.10 337	0.16 331	0.08 9	0.22 271	0.18 228	0.17 308	0.22 311	0.13 214	0.13 289	0.12 188	0.13 274	0.05 28	0.05 184	0.10 398	0.10 413	0.08 318	0.06 197

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 455	0.17 373	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 47	0.08 3	0.08 10	0.06 9	0.06 12	0.05 1	0.05 9	0.09 33	0.08 17	0.08 297	0.04 23	0.05 25	0.03 1	0.05 100	0.04 42

PAM_32	0.09 79	0.05 17	0.17 373	0.15 69	0.08 127	0.10 123	0.15 216	0.14 75	0.15 156	0.09 92	0.08 70	0.09 121	0.07 104	0.14 257	0.08 17	0.06 115	0.05 184	0.06 101	0.06 183	0.05 100	0.06 197

rvit_0105_4	0.14 307	0.09 308	0.17 373	0.17 216	0.10 337	0.12 204	0.19 397	0.23 290	0.27 365	0.14 237	0.20 281	0.17 297	0.13 289	0.17 345	0.13 274	0.15 483	0.11 455	0.11 429	0.10 413	0.09 378	0.06 197

rvit_stereo_0083	0.12 248	0.08 234	0.17 373	0.16 142	0.09 236	0.11 170	0.15 216	0.14 75	0.26 356	0.11 151	0.14 185	0.13 214	0.10 197	0.12 188	0.12 233	0.10 390	0.08 399	0.09 353	0.07 270	0.07 256	0.05 122

DispNO	0.14 307	0.08 234	0.17 373	0.19 353	0.12 415	0.11 170	0.21 435	0.23 290	0.29 386	0.17 308	0.23 320	0.18 311	0.17 381	0.15 279	0.15 339	0.07 237	0.05 184	0.08 274	0.08 334	0.07 256	0.06 197

SMFormer	0.14 307	0.07 137	0.17 373	0.14 29	0.08 127	0.16 331	0.17 314	0.26 346	0.27 365	0.19 353	0.20 281	0.18 311	0.15 332	0.15 279	0.17 370	0.08 297	0.05 184	0.07 193	0.06 183	0.07 256	0.06 197

tta	0.14 307	0.07 137	0.17 373	0.14 29	0.08 127	0.16 331	0.17 314	0.26 346	0.27 365	0.19 353	0.20 281	0.18 311	0.15 332	0.15 279	0.17 370	0.08 297	0.05 184	0.07 193	0.06 183	0.06 191	0.06 197

qqq1	0.13 273	0.07 137	0.17 373	0.14 29	0.08 127	0.16 331	0.17 314	0.26 346	0.27 365	0.19 353	0.20 281	0.18 311	0.15 332	0.15 279	0.11 185	0.08 297	0.05 184	0.05 25	0.05 106	0.06 191	0.06 197

fff1	0.13 273	0.07 137	0.17 373	0.14 29	0.08 127	0.16 331	0.17 314	0.26 346	0.27 365	0.19 353	0.20 281	0.18 311	0.15 332	0.15 279	0.11 185	0.08 297	0.05 184	0.05 25	0.05 106	0.06 191	0.06 197

mmm	0.14 307	0.08 234	0.17 373	0.17 216	0.09 236	0.17 352	0.18 359	0.21 249	0.15 156	0.15 264	0.23 320	0.21 346	0.16 358	0.16 313	0.17 370	0.08 297	0.05 184	0.08 274	0.07 270	0.07 256	0.07 276

testlalala	0.08 45	0.07 137	0.17 373	0.16 142	0.08 127	0.09 77	0.12 64	0.15 104	0.10 34	0.07 29	0.09 88	0.06 16	0.06 34	0.11 105	0.09 52	0.05 28	0.04 23	0.06 101	0.04 36	0.04 17	0.04 42

ssnet_v2	0.17 394	0.10 366	0.17 373	0.17 216	0.11 384	0.21 424	0.21 435	0.33 450	0.25 342	0.22 404	0.22 311	0.27 417	0.18 394	0.22 433	0.20 406	0.11 418	0.09 425	0.09 353	0.09 378	0.08 318	0.08 340

PFNet	0.12 248	0.06 54	0.17 373	0.17 216	0.08 127	0.09 77	0.15 216	0.26 346	0.20 266	0.16 292	0.16 214	0.14 234	0.11 222	0.12 188	0.11 185	0.06 115	0.04 23	0.07 193	0.06 183	0.05 100	0.05 122

ARAFT	0.12 248	0.08 234	0.17 373	0.19 353	0.09 236	0.14 275	0.18 359	0.20 227	0.12 85	0.12 189	0.13 171	0.14 234	0.11 222	0.15 279	0.12 233	0.06 115	0.05 184	0.10 398	0.09 378	0.05 100	0.04 42

delet	0.17 394	0.08 234	0.17 373	0.19 353	0.11 384	0.20 408	0.21 435	0.30 410	0.37 448	0.17 308	0.26 378	0.19 325	0.19 410	0.19 381	0.21 426	0.08 297	0.08 399	0.09 353	0.11 443	0.06 191	0.06 197

hitnet-ft	0.18 407	0.09 308	0.17 373	0.14 29	0.09 236	0.26 468	0.20 418	0.25 328	0.26 356	0.24 425	0.32 429	0.31 453	0.22 435	0.24 453	0.21 426	0.12 443	0.07 373	0.10 398	0.08 334	0.12 443	0.11 431

AF-Net	0.22 451	0.17 474	0.17 373	0.26 489	0.13 436	0.25 460	0.24 465	0.32 431	0.50 499	0.25 438	0.33 441	0.38 485	0.26 460	0.28 474	0.25 467	0.11 418	0.10 444	0.16 491	0.11 443	0.11 429	0.10 408

CFNet	0.15 351	0.10 366	0.17 373	0.17 216	0.08 127	0.18 370	0.09 20	0.28 386	0.25 342	0.19 353	0.24 332	0.24 387	0.17 381	0.17 345	0.14 311	0.08 297	0.06 304	0.09 353	0.10 413	0.07 256	0.06 197

StereoDRNet	0.18 407	0.11 391	0.17 373	0.22 445	0.11 384	0.21 424	0.22 444	0.37 482	0.33 417	0.24 425	0.28 399	0.30 441	0.19 410	0.20 406	0.20 406	0.09 353	0.08 399	0.11 429	0.09 378	0.09 378	0.07 276

NCCL2	0.23 466	0.15 455	0.17 373	0.34 518	0.18 501	0.24 450	0.23 453	0.34 459	0.28 379	0.31 478	0.38 463	0.38 485	0.28 476	0.23 444	0.24 458	0.15 483	0.12 469	0.18 502	0.21 509	0.13 459	0.13 461

MDST_ROB	0.22 451	0.10 366	0.17 373	0.18 297	0.11 384	0.37 510	0.19 397	0.43 512	0.41 465	0.39 500	0.39 471	0.29 433	0.21 426	0.26 460	0.18 388	0.11 418	0.10 444	0.14 473	0.11 443	0.10 409	0.08 340

CBMV_ROB	0.19 419	0.13 437	0.17 373	0.16 142	0.11 384	0.15 301	0.13 102	0.26 346	0.28 379	0.27 448	0.30 417	0.27 417	0.24 447	0.23 444	0.16 355	0.15 483	0.17 505	0.22 511	0.20 507	0.10 409	0.11 431

CBMV	0.19 419	0.14 449	0.17 373	0.18 297	0.10 337	0.20 408	0.11 47	0.29 396	0.30 396	0.29 469	0.30 417	0.30 441	0.23 441	0.27 463	0.19 400	0.13 466	0.15 497	0.17 493	0.16 494	0.10 409	0.10 408
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DFGA-Net	0.13 273	0.11 391	0.18 396	0.17 216	0.10 337	0.12 204	0.13 102	0.22 271	0.25 342	0.16 292	0.16 214	0.13 214	0.12 252	0.16 313	0.14 311	0.07 237	0.05 184	0.08 274	0.07 270	0.05 100	0.05 122

rvit_0105_6	0.14 307	0.09 308	0.18 396	0.17 216	0.10 337	0.10 123	0.16 281	0.19 216	0.26 356	0.12 189	0.18 260	0.17 297	0.12 252	0.18 366	0.12 233	0.15 483	0.11 455	0.12 446	0.10 413	0.09 378	0.06 197

ToySt	0.17 394	0.11 391	0.18 396	0.17 216	0.11 384	0.16 331	0.25 479	0.24 312	0.33 417	0.19 353	0.24 332	0.26 409	0.24 447	0.19 381	0.20 406	0.07 237	0.08 399	0.09 353	0.10 413	0.09 378	0.08 340

DAS	0.15 351	0.08 234	0.18 396	0.19 353	0.10 337	0.19 393	0.17 314	0.27 367	0.29 386	0.18 338	0.25 361	0.21 346	0.15 332	0.16 313	0.12 233	0.08 297	0.06 304	0.06 101	0.06 183	0.07 256	0.07 276

SepStereo	0.15 351	0.08 234	0.18 396	0.19 353	0.10 337	0.19 393	0.17 314	0.27 367	0.29 386	0.18 338	0.25 361	0.21 346	0.15 332	0.25 458	0.12 233	0.08 297	0.06 304	0.06 101	0.06 183	0.07 256	0.07 276

psm_up	0.18 407	0.10 366	0.18 396	0.20 401	0.11 384	0.17 352	0.19 397	0.37 482	0.34 428	0.21 389	0.28 399	0.29 433	0.24 447	0.20 406	0.22 435	0.09 353	0.10 444	0.11 429	0.11 443	0.08 318	0.08 340

UNet	0.17 394	0.09 308	0.18 396	0.19 353	0.12 415	0.27 477	0.19 397	0.33 450	0.29 386	0.21 389	0.24 332	0.23 381	0.19 410	0.19 381	0.18 388	0.07 237	0.06 304	0.08 274	0.07 270	0.08 318	0.06 197

iResNet	0.13 273	0.10 366	0.18 396	0.19 353	0.08 127	0.13 243	0.18 359	0.20 227	0.26 356	0.15 264	0.23 320	0.15 263	0.13 289	0.14 257	0.14 311	0.06 115	0.04 23	0.06 101	0.05 106	0.06 191	0.05 122

NOSS_ROB	0.19 419	0.12 408	0.18 396	0.16 142	0.12 415	0.15 301	0.12 64	0.30 410	0.32 410	0.20 375	0.22 311	0.27 417	0.23 441	0.21 422	0.16 355	0.16 499	0.18 507	0.23 512	0.21 509	0.12 443	0.13 461

SGM-Forest	0.20 431	0.14 449	0.18 396	0.19 353	0.13 436	0.20 408	0.22 444	0.33 450	0.30 396	0.24 425	0.29 411	0.28 426	0.19 410	0.23 444	0.17 370	0.15 483	0.16 500	0.15 485	0.14 475	0.12 443	0.12 443
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.27 490	0.13 437	0.18 396	0.15 69	0.11 384	0.32 491	0.24 465	0.40 497	0.36 441	0.52 521	0.57 519	0.67 532	0.40 512	0.35 501	0.26 476	0.14 479	0.13 482	0.13 461	0.11 443	0.11 429	0.10 408
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
TCMNet	0.19 419	0.12 408	0.19 407	0.20 401	0.18 501	0.20 408	0.24 465	0.27 367	0.36 441	0.23 416	0.26 378	0.25 400	0.19 410	0.19 381	0.23 447	0.13 466	0.11 455	0.11 429	0.12 462	0.13 459	0.12 443

YMNet	0.20 431	0.12 408	0.19 407	0.20 401	0.14 454	0.26 468	0.23 453	0.32 431	0.34 428	0.27 448	0.34 445	0.30 441	0.18 394	0.18 366	0.22 435	0.10 390	0.13 482	0.10 398	0.10 413	0.08 318	0.09 384

YMNet_1	0.20 431	0.12 408	0.19 407	0.20 401	0.14 454	0.26 468	0.23 453	0.32 431	0.34 428	0.27 448	0.34 445	0.30 441	0.18 394	0.18 366	0.22 435	0.10 390	0.13 482	0.10 398	0.10 413	0.08 318	0.09 384

ISRNet	0.18 407	0.08 234	0.19 407	0.19 353	0.13 436	0.15 301	0.12 64	0.30 410	0.32 410	0.21 389	0.25 361	0.27 417	0.17 381	0.17 345	0.20 406	0.20 512	0.08 399	0.14 473	0.14 475	0.14 472	0.17 504

SDNR	0.19 419	0.08 234	0.19 407	0.16 142	0.12 415	0.77 546	0.14 150	0.25 328	0.32 410	0.19 353	0.24 332	0.19 325	0.13 289	0.19 381	0.15 339	0.16 499	0.18 507	0.14 473	0.11 443	0.08 318	0.11 431

fast-acv-ft	0.18 407	0.11 391	0.19 407	0.19 353	0.12 415	0.24 450	0.21 435	0.25 328	0.34 428	0.22 404	0.34 445	0.27 417	0.20 422	0.21 422	0.23 447	0.09 353	0.09 425	0.08 274	0.10 413	0.08 318	0.07 276

UDG	0.21 442	0.17 474	0.19 407	0.23 465	0.15 470	0.30 489	0.20 418	0.33 450	0.35 437	0.23 416	0.28 399	0.31 453	0.27 468	0.20 406	0.22 435	0.15 483	0.12 469	0.13 461	0.09 378	0.14 472	0.14 478

APVNet	0.22 451	0.12 408	0.19 407	0.18 297	0.14 454	0.32 491	0.31 521	0.39 493	0.32 410	0.27 448	0.40 476	0.30 441	0.29 484	0.26 460	0.25 467	0.11 418	0.12 469	0.11 429	0.14 475	0.12 443	0.12 443

GwcNet	0.20 431	0.13 437	0.19 407	0.18 297	0.12 415	0.24 450	0.19 397	0.35 471	0.43 477	0.20 375	0.32 429	0.33 464	0.20 422	0.22 433	0.24 458	0.11 418	0.09 425	0.09 353	0.09 378	0.09 378	0.10 408

HGLStereo	0.17 394	0.08 234	0.19 407	0.17 216	0.12 415	0.18 370	0.18 359	0.31 420	0.32 410	0.21 389	0.32 429	0.25 400	0.18 394	0.19 381	0.20 406	0.09 353	0.09 425	0.07 193	0.07 270	0.09 378	0.10 408

XPNet_ROB	0.22 451	0.11 391	0.19 407	0.22 445	0.13 436	0.22 432	0.19 397	0.34 459	0.40 462	0.30 472	0.39 471	0.39 493	0.26 460	0.26 460	0.28 490	0.15 483	0.10 444	0.10 398	0.10 413	0.13 459	0.12 443

pmcnn	0.15 351	0.07 137	0.19 407	0.15 69	0.07 72	0.20 408	0.15 216	0.24 312	0.26 356	0.21 389	0.34 445	0.28 426	0.18 394	0.18 366	0.17 370	0.07 237	0.05 184	0.05 25	0.04 36	0.07 256	0.06 197

xyz-stereo	0.13 273	0.07 137	0.20 419	0.15 69	0.05 1	0.20 408	0.15 216	0.17 166	0.31 403	0.15 264	0.29 411	0.26 409	0.16 358	0.13 232	0.12 233	0.05 28	0.05 184	0.06 101	0.05 106	0.04 17	0.04 42

DualNet (step1)	0.16 374	0.12 408	0.20 419	0.12 4	0.14 454	0.17 352	0.13 102	0.27 367	0.23 305	0.20 375	0.20 281	0.24 387	0.19 410	0.16 313	0.16 355	0.15 483	0.06 304	0.14 473	0.14 475	0.14 472	0.12 443

test_sample9	0.18 407	0.12 408	0.20 419	0.12 4	0.14 454	0.17 352	0.13 102	0.27 367	0.23 305	0.20 375	0.20 281	0.24 387	0.19 410	0.19 381	0.17 370	0.15 483	0.30 530	0.14 473	0.14 475	0.14 472	0.12 443

test_sample8	0.19 419	0.12 408	0.20 419	0.12 4	0.14 454	0.17 352	0.13 102	0.31 420	0.21 281	0.27 448	0.22 311	0.36 476	0.25 455	0.19 381	0.17 370	0.15 483	0.30 530	0.14 473	0.14 475	0.14 472	0.12 443

dad	0.17 394	0.20 491	0.20 419	0.16 142	0.11 384	0.20 408	0.18 359	0.21 249	0.28 379	0.30 472	0.24 332	0.29 433	0.13 289	0.19 381	0.16 355	0.18 505	0.09 425	0.11 429	0.09 378	0.11 429	0.07 276

RAFT + AFF	0.13 273	0.07 137	0.20 419	0.20 401	0.10 337	0.14 275	0.24 465	0.26 346	0.20 266	0.11 151	0.10 114	0.12 190	0.10 197	0.15 279	0.12 233	0.07 237	0.06 304	0.09 353	0.08 334	0.06 191	0.08 340

edge stereo	0.22 451	0.13 437	0.20 419	0.21 430	0.13 436	0.23 445	0.16 281	0.32 431	0.42 472	0.32 484	0.40 476	0.38 485	0.35 502	0.25 458	0.24 458	0.13 466	0.11 455	0.14 473	0.11 443	0.12 443	0.13 461

DRN-Test	0.19 419	0.11 391	0.20 419	0.22 445	0.10 337	0.22 432	0.22 444	0.39 493	0.37 448	0.24 425	0.32 429	0.26 409	0.21 426	0.22 433	0.24 458	0.11 418	0.07 373	0.11 429	0.10 413	0.09 378	0.07 276

DDVS	0.15 351	0.10 366	0.21 427	0.16 142	0.12 415	0.15 301	0.14 150	0.25 328	0.19 243	0.18 338	0.29 411	0.27 417	0.12 252	0.19 381	0.15 339	0.09 353	0.06 304	0.09 353	0.07 270	0.11 429	0.11 431

DDUNet	0.22 451	0.17 474	0.21 427	0.22 445	0.15 470	0.25 460	0.24 465	0.29 396	0.30 396	0.31 478	0.36 452	0.33 464	0.25 455	0.24 453	0.20 406	0.18 505	0.13 482	0.17 493	0.11 443	0.16 494	0.16 496

RP	0.21 442	0.13 437	0.21 427	0.23 465	0.11 384	0.21 424	0.20 418	0.25 328	0.44 482	0.21 389	0.38 463	0.36 476	0.24 447	0.27 463	0.25 467	0.11 418	0.12 469	0.13 461	0.12 462	0.12 443	0.14 478

stereogan	0.22 451	0.11 391	0.21 427	0.20 401	0.12 415	0.31 490	0.19 397	0.35 471	0.44 482	0.22 404	0.39 471	0.35 474	0.27 468	0.33 492	0.22 435	0.10 390	0.12 469	0.10 398	0.10 413	0.14 472	0.13 461

Nwc_Net	0.23 466	0.16 463	0.21 427	0.25 484	0.14 454	0.24 450	0.26 486	0.37 482	0.38 453	0.22 404	0.41 486	0.30 441	0.28 476	0.28 474	0.25 467	0.11 418	0.10 444	0.17 493	0.20 507	0.10 409	0.10 408

GANet	0.21 442	0.12 408	0.21 427	0.24 474	0.13 436	0.22 432	0.22 444	0.41 503	0.26 356	0.31 478	0.42 492	0.37 481	0.28 476	0.23 444	0.22 435	0.10 390	0.12 469	0.10 398	0.09 378	0.10 409	0.08 340

FAT-Stereo	0.20 431	0.12 408	0.22 433	0.21 430	0.12 415	0.17 352	0.18 359	0.34 459	0.39 456	0.27 448	0.37 458	0.34 470	0.32 495	0.21 422	0.20 406	0.09 353	0.11 455	0.10 398	0.09 378	0.11 429	0.14 478

RYNet	0.22 451	0.12 408	0.22 433	0.19 353	0.17 495	0.46 517	0.26 486	0.38 489	0.48 491	0.24 425	0.28 399	0.34 470	0.23 441	0.20 406	0.30 498	0.10 390	0.06 304	0.09 353	0.09 378	0.13 459	0.15 485

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 394	0.10 366	0.22 433	0.20 401	0.10 337	0.15 301	0.18 359	0.31 420	0.25 342	0.21 389	0.30 417	0.25 400	0.17 381	0.21 422	0.20 406	0.09 353	0.06 304	0.08 274	0.08 334	0.07 256	0.08 340
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.19 419	0.09 308	0.22 433	0.17 216	0.10 337	0.25 460	0.18 359	0.27 367	0.44 482	0.22 404	0.31 425	0.33 464	0.26 460	0.28 474	0.28 490	0.08 297	0.06 304	0.07 193	0.07 270	0.09 378	0.09 384

FBW_ROB	0.24 473	0.17 474	0.22 433	0.26 489	0.14 454	0.25 460	0.22 444	0.41 503	0.41 465	0.41 507	0.41 486	0.42 500	0.27 468	0.31 484	0.23 447	0.09 353	0.14 491	0.14 473	0.12 462	0.11 429	0.09 384

ETE_ROB	0.23 466	0.17 474	0.22 433	0.25 484	0.13 436	0.26 468	0.29 508	0.31 420	0.36 441	0.28 462	0.36 452	0.45 507	0.26 460	0.27 463	0.26 476	0.11 418	0.08 399	0.12 446	0.09 378	0.14 472	0.13 461

LALA_ROB	0.25 482	0.16 463	0.22 433	0.26 489	0.17 495	0.27 477	0.27 493	0.42 508	0.37 448	0.33 488	0.38 463	0.51 517	0.26 460	0.28 474	0.27 483	0.16 499	0.09 425	0.12 446	0.11 443	0.13 459	0.12 443

PWCDC_ROB	0.20 431	0.13 437	0.22 433	0.24 474	0.11 384	0.19 393	0.15 216	0.33 450	0.54 508	0.29 469	0.50 507	0.21 346	0.15 332	0.27 463	0.20 406	0.11 418	0.09 425	0.10 398	0.08 334	0.11 429	0.09 384

WCMA_ROB	0.24 473	0.11 391	0.22 433	0.17 216	0.14 454	0.32 491	0.15 216	0.32 431	0.32 410	0.38 498	0.53 509	0.40 497	0.34 500	0.34 495	0.25 467	0.11 418	0.12 469	0.12 446	0.10 413	0.14 472	0.14 478

sCroCo_RVC	0.12 248	0.09 308	0.23 442	0.24 474	0.11 384	0.19 393	0.14 150	0.17 166	0.14 140	0.10 124	0.13 171	0.12 190	0.07 104	0.14 257	0.11 185	0.08 297	0.08 399	0.08 274	0.08 334	0.05 100	0.07 276

ccnet	0.29 498	0.28 516	0.23 442	0.20 401	0.28 523	0.41 516	0.21 435	0.45 517	0.33 417	0.36 493	0.46 499	0.36 476	0.30 488	0.39 515	0.42 527	0.23 524	0.14 491	0.21 507	0.17 501	0.23 513	0.18 507

PS-NSSS	0.20 431	0.21 497	0.23 442	0.20 401	0.10 337	0.19 393	0.17 314	0.36 477	0.25 342	0.27 448	0.33 441	0.27 417	0.24 447	0.20 406	0.20 406	0.15 483	0.12 469	0.17 493	0.14 475	0.10 409	0.08 340

GMStereo_Zeroshot	0.16 374	0.13 437	0.24 445	0.20 401	0.10 337	0.17 352	0.13 102	0.29 396	0.25 342	0.23 416	0.32 429	0.25 400	0.11 222	0.19 381	0.14 311	0.09 353	0.06 304	0.11 429	0.06 183	0.12 443	0.08 340

sAnonymous2	0.13 273	0.12 408	0.24 445	0.20 401	0.12 415	0.17 352	0.13 102	0.26 346	0.21 281	0.11 151	0.11 144	0.13 214	0.08 139	0.10 59	0.10 122	0.09 353	0.05 184	0.08 274	0.06 183	0.15 487	0.10 408

CroCo_RVC	0.13 273	0.12 408	0.24 445	0.20 401	0.12 415	0.17 352	0.13 102	0.26 346	0.21 281	0.11 151	0.11 144	0.13 214	0.08 139	0.10 59	0.10 122	0.09 353	0.05 184	0.08 274	0.06 183	0.15 487	0.10 408

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 451	0.21 497	0.24 445	0.26 489	0.11 384	0.23 445	0.14 150	0.39 493	0.24 321	0.32 484	0.36 452	0.30 441	0.21 426	0.19 381	0.21 426	0.17 504	0.14 491	0.21 507	0.16 494	0.12 443	0.12 443

NaN_ROB	0.22 451	0.19 487	0.24 445	0.25 484	0.13 436	0.29 486	0.26 486	0.33 450	0.41 465	0.31 478	0.31 425	0.32 461	0.23 441	0.30 483	0.21 426	0.11 418	0.17 505	0.10 398	0.10 413	0.08 318	0.09 384

rvit_105_1	0.19 419	0.11 391	0.25 450	0.21 430	0.16 480	0.21 424	0.27 493	0.31 420	0.41 465	0.19 353	0.20 281	0.22 364	0.17 381	0.19 381	0.17 370	0.12 443	0.12 469	0.13 461	0.15 490	0.08 318	0.07 276

rvit_stereo_0075_2	0.17 394	0.12 408	0.25 450	0.23 465	0.16 480	0.13 243	0.10 28	0.30 410	0.27 365	0.20 375	0.28 399	0.22 364	0.15 332	0.18 366	0.13 274	0.16 499	0.10 444	0.17 493	0.10 413	0.10 409	0.09 384

S-Stereo	0.20 431	0.12 408	0.25 450	0.21 430	0.13 436	0.20 408	0.18 359	0.32 431	0.43 477	0.23 416	0.36 452	0.28 426	0.30 488	0.19 381	0.22 435	0.09 353	0.12 469	0.10 398	0.10 413	0.13 459	0.13 461

GCST	0.37 514	0.42 531	0.26 453	1.02 555	0.39 530	0.18 370	0.08 9	0.20 227	0.17 202	0.28 462	0.25 361	0.15 263	0.12 252	0.16 313	0.14 311	0.64 548	0.43 537	0.75 545	0.65 548	0.63 542	0.46 541

CBFPSM	0.14 307	0.06 54	0.26 453	0.17 216	0.09 236	0.13 243	0.15 216	0.22 271	0.23 305	0.20 375	0.27 386	0.24 387	0.16 358	0.16 313	0.18 388	0.06 115	0.06 304	0.06 101	0.07 270	0.07 256	0.07 276

pcwnet_v2	0.19 419	0.10 366	0.26 453	0.17 216	0.14 454	0.18 370	0.15 216	0.37 482	0.46 489	0.19 353	0.24 332	0.21 346	0.19 410	0.20 406	0.19 400	0.13 466	0.10 444	0.10 398	0.10 413	0.11 429	0.13 461

FINET	0.21 442	0.18 484	0.26 453	0.18 297	0.16 480	0.23 445	0.23 453	0.32 431	0.48 491	0.25 438	0.32 429	0.22 364	0.22 435	0.22 433	0.17 370	0.18 505	0.16 500	0.11 429	0.10 413	0.15 487	0.13 461

PDISCO_ROB	0.27 490	0.16 463	0.26 453	0.28 504	0.20 507	0.32 491	0.26 486	0.44 514	0.57 513	0.28 462	0.40 476	0.45 507	0.29 484	0.33 492	0.34 511	0.12 443	0.09 425	0.17 493	0.16 494	0.17 501	0.13 461

MSMD_ROB	0.31 504	0.26 511	0.26 453	0.24 474	0.21 510	0.34 500	0.25 479	0.34 459	0.39 456	0.40 503	0.69 527	0.45 507	0.40 512	0.34 495	0.27 483	0.20 512	0.19 510	0.26 515	0.25 518	0.23 513	0.22 517

PWC_ROB	0.21 442	0.16 463	0.26 453	0.18 297	0.11 384	0.22 432	0.13 102	0.32 431	0.49 496	0.30 472	0.40 476	0.32 461	0.24 447	0.31 484	0.22 435	0.10 390	0.07 373	0.11 429	0.08 334	0.11 429	0.10 408

Syn2CoEx	0.21 442	0.16 463	0.27 460	0.29 511	0.14 454	0.26 468	0.20 418	0.33 450	0.31 403	0.28 462	0.36 452	0.27 417	0.25 455	0.19 381	0.24 458	0.16 499	0.12 469	0.14 473	0.11 443	0.09 378	0.08 340

STTStereo	0.18 407	0.12 408	0.27 460	0.20 401	0.11 384	0.16 331	0.21 435	0.29 396	0.23 305	0.21 389	0.30 417	0.29 433	0.18 394	0.20 406	0.19 400	0.12 443	0.11 455	0.11 429	0.14 475	0.09 378	0.08 340

MANE	0.45 525	0.27 512	0.27 460	0.27 501	0.24 516	0.47 519	0.31 521	0.55 531	0.59 517	0.72 534	1.13 553	1.15 545	0.61 536	0.52 529	0.37 517	0.21 516	0.20 513	0.27 518	0.31 529	0.25 520	0.24 519

GANetREF_RVC	0.31 504	0.34 524	0.27 460	0.35 520	0.16 480	0.32 491	0.41 531	0.48 521	0.51 506	0.35 491	0.35 449	0.34 470	0.33 496	0.39 515	0.32 506	0.27 528	0.20 513	0.29 525	0.15 490	0.18 504	0.17 504
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
CSAN	0.29 498	0.24 505	0.27 460	0.34 518	0.19 504	0.33 497	0.42 534	0.37 482	0.50 499	0.38 498	0.40 476	0.44 505	0.33 496	0.28 474	0.30 498	0.20 512	0.16 500	0.19 504	0.19 506	0.14 472	0.15 485

FC-DCNN v2	0.33 509	0.27 512	0.28 465	0.26 489	0.23 514	0.37 510	0.28 499	0.40 497	0.43 477	0.45 515	0.56 517	0.51 517	0.40 512	0.37 510	0.29 493	0.21 516	0.20 513	0.27 518	0.26 519	0.25 520	0.24 519

ACV-stereo	0.15 351	0.10 366	0.28 465	0.18 297	0.12 415	0.14 275	0.12 64	0.23 290	0.21 281	0.19 353	0.23 320	0.22 364	0.15 332	0.23 444	0.17 370	0.07 237	0.06 304	0.07 193	0.07 270	0.07 256	0.07 276

Anonymous_2	0.22 451	0.17 474	0.28 465	0.15 69	0.16 480	0.32 491	0.22 444	0.22 271	0.17 202	0.23 416	0.24 332	0.26 409	0.27 468	0.27 463	0.23 447	0.22 520	0.25 526	0.17 493	0.17 501	0.17 501	0.17 504

FCDSN-DC	0.33 509	0.28 516	0.28 465	0.30 513	0.24 516	0.39 514	0.28 499	0.42 508	0.42 472	0.43 513	0.53 509	0.51 517	0.41 517	0.36 506	0.30 498	0.21 516	0.20 513	0.27 518	0.26 519	0.25 520	0.24 519
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTSC	0.23 466	0.12 408	0.28 465	0.21 430	0.13 436	0.28 483	0.16 281	0.35 471	0.66 527	0.27 448	0.33 441	0.30 441	0.21 426	0.31 484	0.29 493	0.10 390	0.08 399	0.09 353	0.10 413	0.13 459	0.13 461

DANet	0.21 442	0.15 455	0.28 465	0.25 484	0.13 436	0.22 432	0.19 397	0.27 367	0.27 365	0.28 462	0.32 429	0.35 474	0.31 492	0.31 484	0.23 447	0.11 418	0.09 425	0.11 429	0.10 413	0.13 459	0.11 431
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FC-DCNN	0.33 509	0.27 512	0.28 465	0.26 489	0.23 514	0.37 510	0.28 499	0.40 497	0.43 477	0.45 515	0.55 512	0.51 517	0.40 512	0.37 510	0.30 498	0.21 516	0.20 513	0.27 518	0.26 519	0.25 520	0.24 519

SANet	0.24 473	0.14 449	0.28 465	0.21 430	0.11 384	0.27 477	0.24 465	0.38 489	0.64 524	0.36 493	0.40 476	0.43 503	0.26 460	0.27 463	0.24 458	0.12 443	0.09 425	0.10 398	0.09 378	0.13 459	0.11 431

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 407	0.09 308	0.29 473	0.15 69	0.10 337	0.22 432	0.20 418	0.26 346	0.39 456	0.25 438	0.42 492	0.24 387	0.15 332	0.20 406	0.19 400	0.07 237	0.05 184	0.06 101	0.05 106	0.10 409	0.09 384

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 503	0.24 505	0.29 473	0.36 522	0.16 480	0.34 500	0.30 515	0.32 431	0.42 472	0.40 503	0.46 499	0.38 485	0.31 492	0.34 495	0.28 490	0.19 510	0.20 513	0.26 515	0.29 525	0.18 504	0.19 512

RGC	0.25 482	0.20 491	0.29 473	0.28 504	0.16 480	0.22 432	0.23 453	0.32 431	0.44 482	0.27 448	0.40 476	0.38 485	0.27 468	0.36 506	0.22 435	0.11 418	0.13 482	0.17 493	0.17 501	0.14 472	0.16 496

SQANet	0.23 466	0.23 502	0.30 476	0.30 513	0.19 504	0.27 477	0.13 102	0.29 396	0.33 417	0.24 425	0.37 458	0.31 453	0.22 435	0.27 463	0.23 447	0.15 483	0.10 444	0.21 507	0.16 494	0.21 509	0.15 485

SHD	0.26 488	0.15 455	0.30 476	0.24 474	0.18 501	0.22 432	0.15 216	0.38 489	0.71 531	0.32 484	0.41 486	0.36 476	0.28 476	0.32 490	0.29 493	0.12 443	0.11 455	0.14 473	0.13 472	0.16 494	0.20 513

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 79	0.10 366	0.31 478	0.15 69	0.06 13	0.08 48	0.14 150	0.10 15	0.10 34	0.07 29	0.07 38	0.06 16	0.04 1	0.11 105	0.07 1	0.12 443	0.04 23	0.07 193	0.05 106	0.05 100	0.05 122

Wz-Net-MNSev	0.22 451	0.13 437	0.31 478	0.20 401	0.14 454	0.36 509	0.24 465	0.33 450	0.44 482	0.28 462	0.40 476	0.38 485	0.19 410	0.24 453	0.25 467	0.09 353	0.07 373	0.09 353	0.09 378	0.12 443	0.10 408

FADNet-RVC-Resample	0.16 374	0.11 391	0.31 478	0.22 445	0.11 384	0.19 393	0.14 150	0.25 328	0.24 321	0.24 425	0.27 386	0.20 337	0.15 332	0.16 313	0.15 339	0.07 237	0.08 399	0.12 446	0.10 413	0.09 378	0.10 408

NCC-stereo	0.24 473	0.15 455	0.31 478	0.26 489	0.16 480	0.20 408	0.30 515	0.40 497	0.40 462	0.24 425	0.38 463	0.33 464	0.28 476	0.36 506	0.27 483	0.12 443	0.11 455	0.15 485	0.22 512	0.13 459	0.13 461

Abc-Net	0.24 473	0.15 455	0.31 478	0.26 489	0.16 480	0.20 408	0.30 515	0.40 497	0.40 462	0.24 425	0.38 463	0.33 464	0.28 476	0.36 506	0.27 483	0.12 443	0.11 455	0.15 485	0.22 512	0.13 459	0.13 461
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	0.28 494	0.16 463	0.31 478	0.18 297	0.13 436	0.54 525	0.42 534	0.51 526	0.67 528	0.29 469	0.38 463	0.38 485	0.29 484	0.31 484	0.23 447	0.11 418	0.10 444	0.11 429	0.08 334	0.20 508	0.16 496

GASNet	0.22 451	0.23 502	0.33 484	0.26 489	0.17 495	0.26 468	0.16 281	0.44 514	0.42 472	0.27 448	0.24 332	0.30 441	0.15 332	0.27 463	0.18 388	0.12 443	0.08 399	0.12 446	0.11 443	0.16 494	0.07 276

Anonymous3	0.16 374	0.13 437	0.33 484	0.26 489	0.14 454	0.27 477	0.17 314	0.28 386	0.28 379	0.15 264	0.17 235	0.14 234	0.10 197	0.15 279	0.12 233	0.08 297	0.08 399	0.08 274	0.08 334	0.08 318	0.11 431

DGSMNet	0.24 473	0.19 487	0.33 484	0.21 430	0.24 516	0.24 450	0.20 418	0.35 471	0.41 465	0.24 425	0.32 429	0.38 485	0.21 426	0.29 480	0.23 447	0.12 443	0.11 455	0.14 473	0.16 494	0.23 513	0.23 518

SAMSARA	0.40 518	0.28 516	0.33 484	0.55 536	0.39 530	0.82 547	1.23 561	0.47 520	0.51 506	0.36 493	0.35 449	0.55 523	0.39 509	0.38 512	0.39 521	0.15 483	0.20 513	0.15 485	0.14 475	0.23 513	0.20 513

ADCP+	0.20 431	0.10 366	0.33 484	0.20 401	0.12 415	0.22 432	0.26 486	0.31 420	0.34 428	0.26 442	0.37 458	0.22 364	0.22 435	0.27 463	0.27 483	0.09 353	0.06 304	0.08 274	0.08 334	0.09 378	0.10 408

PA-Net	0.23 466	0.18 484	0.33 484	0.28 504	0.22 512	0.21 424	0.38 530	0.29 396	0.39 456	0.22 404	0.32 429	0.25 400	0.26 460	0.20 406	0.25 467	0.09 353	0.23 524	0.15 485	0.22 512	0.09 378	0.13 461
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ELAS_RVC	0.41 520	0.29 519	0.33 484	0.28 504	0.24 516	0.54 525	0.36 526	0.49 523	0.59 517	0.72 534	0.74 533	0.65 530	0.54 529	0.54 533	0.40 523	0.22 520	0.20 513	0.27 518	0.26 519	0.26 524	0.25 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 520	0.29 519	0.33 484	0.27 501	0.24 516	0.60 530	0.36 526	0.50 525	0.50 499	0.71 532	0.79 537	0.67 532	0.54 529	0.51 527	0.42 527	0.22 520	0.20 513	0.27 518	0.26 519	0.26 524	0.25 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
psmorigin	0.25 482	0.15 455	0.34 492	0.17 216	0.13 436	0.23 445	0.14 150	0.34 459	0.33 417	0.41 507	0.55 512	0.41 499	0.37 506	0.34 495	0.27 483	0.11 418	0.15 497	0.11 429	0.11 443	0.12 443	0.16 496

FADNet	0.21 442	0.22 501	0.36 493	0.18 297	0.17 495	0.24 450	0.13 102	0.31 420	0.31 403	0.23 416	0.25 361	0.27 417	0.21 426	0.19 381	0.15 339	0.13 466	0.15 497	0.12 446	0.15 490	0.16 494	0.18 507

G-Net	0.24 473	0.16 463	0.36 493	0.22 445	0.16 480	0.51 523	0.23 453	0.29 396	0.34 428	0.36 493	0.38 463	0.31 453	0.29 484	0.27 463	0.26 476	0.11 418	0.09 425	0.12 446	0.09 378	0.16 494	0.13 461

AnyNet_C32	0.26 488	0.16 463	0.36 493	0.20 401	0.16 480	0.25 460	0.30 515	0.32 431	0.44 482	0.31 478	0.49 503	0.30 441	0.33 496	0.40 519	0.33 509	0.12 443	0.12 469	0.12 446	0.14 475	0.14 472	0.15 485

CC-Net-ROB	0.28 494	0.31 521	0.36 493	0.29 511	0.15 470	0.25 460	0.19 397	0.45 517	0.33 417	0.39 500	0.37 458	0.39 493	0.31 492	0.27 463	0.26 476	0.24 526	0.19 510	0.30 527	0.23 516	0.18 504	0.15 485

Wz-Net-LNSev	0.22 451	0.16 463	0.38 497	0.21 430	0.13 436	0.25 460	0.23 453	0.32 431	0.43 477	0.30 472	0.41 486	0.31 453	0.18 394	0.22 433	0.25 467	0.10 390	0.09 425	0.08 274	0.08 334	0.12 443	0.11 431

FADNet-RVC	0.20 431	0.20 491	0.38 497	0.21 430	0.16 480	0.20 408	0.15 216	0.26 346	0.26 356	0.26 442	0.32 429	0.26 409	0.21 426	0.22 433	0.19 400	0.12 443	0.13 482	0.12 446	0.14 475	0.13 459	0.18 507

PVD	0.39 515	0.20 491	0.39 499	0.31 517	0.22 512	0.29 486	0.43 536	0.52 527	0.96 545	0.55 524	0.79 537	0.53 521	0.59 535	0.52 529	0.38 519	0.19 510	0.14 491	0.17 493	0.14 475	0.24 519	0.31 531

FADNet_RVC	0.16 374	0.14 449	0.40 500	0.20 401	0.11 384	0.13 243	0.13 102	0.26 346	0.22 295	0.21 389	0.23 320	0.20 337	0.17 381	0.14 257	0.16 355	0.08 297	0.08 399	0.12 446	0.09 378	0.11 429	0.10 408

ADCMid	0.25 482	0.15 455	0.40 500	0.20 401	0.14 454	0.25 460	0.26 486	0.34 459	0.38 453	0.36 493	0.44 497	0.34 470	0.40 512	0.35 501	0.33 509	0.10 390	0.09 425	0.11 429	0.11 443	0.13 459	0.12 443

PSMNet-RUCA	0.27 490	0.33 523	0.41 502	0.36 522	0.32 529	0.18 370	0.19 397	0.42 508	0.30 396	0.33 488	0.41 486	0.39 493	0.25 455	0.31 484	0.20 406	0.18 505	0.10 444	0.25 514	0.15 490	0.21 509	0.16 496

ADCRef	0.19 419	0.12 408	0.41 502	0.20 401	0.12 415	0.22 432	0.18 359	0.32 431	0.36 441	0.26 442	0.32 429	0.17 297	0.23 441	0.24 453	0.24 458	0.07 237	0.06 304	0.09 353	0.09 378	0.08 318	0.08 340

DeepPrunerF	0.24 473	0.17 474	0.42 504	0.26 489	0.16 480	0.22 432	0.28 499	0.37 482	0.50 499	0.26 442	0.29 411	0.24 387	0.28 476	0.21 422	0.22 435	0.15 483	0.11 455	0.20 506	0.18 505	0.12 443	0.13 461

Wz-Net-SNSev	0.25 482	0.17 474	0.44 505	0.25 484	0.14 454	0.26 468	0.23 453	0.38 489	0.56 511	0.30 472	0.55 512	0.39 493	0.26 460	0.23 444	0.30 498	0.10 390	0.09 425	0.09 353	0.10 413	0.11 429	0.11 431

iinet-f	0.16 374	0.06 54	0.45 506	0.14 29	0.10 337	0.21 424	0.14 150	0.27 367	0.23 305	0.21 389	0.24 332	0.21 346	0.15 332	0.18 366	0.21 426	0.09 353	0.07 373	0.07 193	0.06 183	0.09 378	0.10 408

Consistency-Raft	0.44 523	0.40 529	0.45 506	0.37 524	0.43 534	0.46 517	0.41 531	0.57 534	0.55 509	0.32 484	0.73 531	0.33 464	0.48 525	0.42 522	0.49 534	0.39 533	0.35 534	0.45 533	0.51 541	0.42 533	0.29 528

ADCS	0.29 498	0.18 484	0.45 506	0.21 430	0.17 495	0.28 483	0.23 453	0.41 503	0.63 523	0.40 503	0.49 503	0.40 497	0.36 504	0.39 515	0.40 523	0.13 466	0.12 469	0.13 461	0.14 475	0.16 494	0.16 496

NVStereoNet_ROB	0.46 528	0.36 526	0.46 509	0.41 527	0.28 523	0.34 500	0.34 524	0.48 521	0.60 520	0.72 534	0.93 542	0.70 535	0.66 539	0.47 524	0.60 541	0.22 520	0.33 533	0.34 529	0.34 532	0.30 527	0.30 530
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ADCL	0.24 473	0.11 391	0.47 510	0.22 445	0.12 415	0.34 500	0.29 508	0.29 396	0.56 511	0.24 425	0.46 499	0.30 441	0.30 488	0.29 480	0.29 493	0.08 297	0.07 373	0.09 353	0.09 378	0.10 409	0.10 408

PASM	0.32 506	0.24 505	0.48 511	0.28 504	0.27 522	0.29 486	0.30 515	0.34 459	0.49 496	0.35 491	0.39 471	0.46 511	0.34 500	0.34 495	0.35 512	0.23 524	0.25 526	0.26 515	0.28 524	0.23 513	0.21 515

XQC	0.28 494	0.23 502	0.51 512	0.28 504	0.19 504	0.34 500	0.27 493	0.36 477	0.57 513	0.31 478	0.30 417	0.37 481	0.30 488	0.38 512	0.38 519	0.13 466	0.09 425	0.15 485	0.12 462	0.17 501	0.18 507

otaku	0.39 515	0.37 527	0.52 513	0.44 529	0.28 523	0.58 527	0.24 465	0.41 503	0.62 522	0.40 503	0.49 503	0.46 511	0.33 496	0.40 519	0.32 506	0.30 529	0.30 530	0.39 531	0.33 530	0.29 526	0.28 527

Ntro	0.40 518	0.40 529	0.53 514	0.46 533	0.30 527	0.65 533	0.24 465	0.46 519	0.68 529	0.41 507	0.49 503	0.48 515	0.42 520	0.39 515	0.31 505	0.32 530	0.28 528	0.37 530	0.30 527	0.32 531	0.29 528

WAO-7	0.79 544	0.78 547	0.54 515	0.85 548	0.67 550	0.74 540	0.68 552	1.05 554	1.32 552	0.90 545	1.20 556	1.04 541	0.92 550	0.69 540	0.66 544	0.60 546	0.62 557	0.67 541	0.68 550	0.64 543	0.58 544

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 522	0.39 528	0.54 515	0.40 525	0.20 507	0.64 532	0.32 523	0.53 529	0.72 532	0.71 532	0.72 530	0.61 526	0.54 529	0.51 527	0.46 531	0.20 512	0.19 510	0.29 525	0.30 527	0.23 513	0.18 507

ACVNet-4b	0.39 515	0.53 534	0.55 517	0.45 530	0.24 516	0.47 519	0.18 359	0.49 523	0.64 524	0.42 510	0.45 498	0.60 525	0.27 468	0.34 495	0.24 458	0.33 531	0.14 491	0.48 534	0.42 534	0.30 527	0.26 526

MFN_U_SF_RVC	0.32 506	0.21 497	0.55 517	0.30 513	0.15 470	0.34 500	0.17 314	0.52 527	0.46 489	0.46 518	0.55 512	0.59 524	0.39 509	0.35 501	0.37 517	0.15 483	0.14 491	0.18 502	0.21 509	0.16 494	0.15 485

aanetorigin	0.22 451	0.17 474	0.56 519	0.17 216	0.10 337	0.15 301	0.19 397	0.20 227	0.33 417	0.49 519	0.48 502	0.29 433	0.27 468	0.20 406	0.23 447	0.08 297	0.07 373	0.08 274	0.07 270	0.10 409	0.09 384

SuperB	0.20 431	0.10 366	0.56 519	0.16 142	0.09 236	0.18 370	0.18 359	0.24 312	0.50 499	0.26 442	0.39 471	0.17 297	0.21 426	0.22 433	0.21 426	0.08 297	0.06 304	0.06 101	0.06 183	0.12 443	0.10 408

LSM	0.33 509	0.20 491	0.58 521	0.26 489	0.60 546	0.34 500	0.25 479	0.42 508	0.48 491	0.45 515	0.58 521	0.42 500	0.36 504	0.35 501	0.25 467	0.12 443	0.20 513	0.14 473	0.16 494	0.19 507	0.33 533

ACVNet_1	0.44 523	0.49 533	0.60 522	0.45 530	0.28 523	0.49 522	0.27 493	0.57 534	0.72 532	0.62 527	0.58 521	0.74 536	0.49 526	0.50 526	0.35 512	0.26 527	0.24 525	0.39 531	0.29 525	0.31 530	0.24 519

ADCPNet	0.25 482	0.16 463	0.61 523	0.21 430	0.15 470	0.35 508	0.25 479	0.32 431	0.35 437	0.30 472	0.40 476	0.36 476	0.28 476	0.28 474	0.32 506	0.12 443	0.10 444	0.11 429	0.12 462	0.14 472	0.13 461

WAO-6	0.81 545	0.80 548	0.62 524	0.86 549	0.63 548	0.76 544	0.58 545	0.98 551	1.54 559	0.90 545	0.96 545	1.07 543	1.03 554	0.70 541	0.66 544	0.72 550	0.49 545	0.90 553	0.71 551	0.68 547	0.58 544

BEATNet-Init1	0.52 530	0.27 512	0.62 524	0.30 513	0.21 510	0.76 544	0.29 508	0.54 530	0.65 526	0.86 543	0.95 544	2.07 560	0.62 538	0.56 535	0.42 527	0.18 505	0.18 507	0.23 512	0.22 512	0.22 512	0.21 515

WAO-8	0.91 549	0.81 549	0.65 526	0.94 552	0.69 551	0.90 548	0.67 550	1.07 557	1.83 562	1.06 552	1.45 559	1.30 548	1.07 555	0.84 546	0.78 550	0.74 552	0.53 550	0.86 551	0.75 552	0.69 549	0.62 550

Venus	0.91 549	0.81 549	0.65 526	0.94 552	0.69 551	0.90 548	0.67 550	1.07 557	1.83 562	1.06 552	1.45 559	1.30 548	1.07 555	0.84 546	0.78 550	0.74 552	0.53 550	0.86 551	0.75 552	0.69 549	0.62 550

Wz-Net-TNSev	0.29 498	0.20 491	0.65 526	0.19 353	0.15 470	0.38 513	0.27 493	0.35 471	0.55 509	0.34 490	0.42 492	0.45 507	0.38 507	0.32 490	0.30 498	0.12 443	0.13 482	0.10 398	0.12 462	0.15 487	0.14 478

anonymity	0.53 531	0.58 536	0.65 526	0.41 527	0.61 547	0.53 524	0.41 531	0.56 532	0.41 465	0.55 524	0.50 507	0.49 516	0.55 532	0.58 536	0.50 537	0.58 544	0.50 547	0.51 536	0.51 541	0.51 535	0.57 543

MFMNet_re	0.64 535	0.66 542	0.65 526	0.51 534	0.69 551	0.69 536	0.57 544	0.64 538	0.73 536	0.60 526	0.73 531	0.62 527	0.67 540	0.65 539	0.60 541	0.66 549	0.58 556	0.63 540	0.59 544	0.68 547	0.69 553

DispFullNet	0.27 490	0.21 497	0.65 526	0.28 504	0.16 480	0.26 468	0.17 314	0.33 450	0.58 516	0.27 448	0.38 463	0.43 503	0.23 441	0.38 512	0.23 447	0.12 443	0.06 304	0.19 504	0.11 443	0.21 509	0.15 485

SPS-STEREO	0.57 534	0.58 536	0.65 526	0.45 530	0.55 541	0.62 531	0.44 537	0.62 537	0.50 499	0.68 530	0.64 523	0.66 531	0.57 534	0.61 537	0.60 541	0.62 547	0.47 542	0.51 536	0.49 538	0.55 540	0.58 544
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 533	0.57 535	0.65 526	0.40 525	0.54 539	0.66 535	0.49 538	0.56 532	0.45 488	0.66 528	0.69 527	0.67 532	0.56 533	0.63 538	0.56 539	0.59 545	0.48 543	0.50 535	0.50 540	0.52 536	0.58 544

IMH-64-1	0.65 536	0.61 538	0.68 534	0.71 540	0.51 537	0.59 528	0.49 538	0.91 545	0.85 540	0.74 538	1.02 546	0.81 537	0.78 544	0.79 542	0.49 534	0.42 535	0.46 538	0.71 542	0.47 536	0.52 536	0.39 536

IMH-64	0.65 536	0.61 538	0.68 534	0.71 540	0.51 537	0.59 528	0.49 538	0.91 545	0.85 540	0.74 538	1.02 546	0.81 537	0.78 544	0.79 542	0.49 534	0.42 535	0.46 538	0.71 542	0.47 536	0.52 536	0.39 536

IMH	0.71 539	0.64 541	0.68 534	0.76 542	0.54 539	0.69 536	0.54 542	0.98 551	1.10 547	0.82 542	1.09 549	0.89 539	0.88 549	0.87 550	0.52 538	0.44 538	0.50 547	0.75 545	0.51 541	0.56 541	0.41 539

ACVNet_2	0.66 538	0.66 542	0.68 534	0.63 538	0.41 532	0.71 538	0.49 538	0.96 549	1.39 554	0.89 544	1.09 549	1.04 541	0.73 542	0.54 533	0.47 532	0.43 537	0.40 536	0.53 539	0.44 535	0.47 534	0.35 535

RainbowNet	0.54 532	0.61 538	0.70 538	0.57 537	0.43 534	0.65 533	0.37 529	0.60 536	0.87 542	0.50 520	0.66 524	0.64 528	0.47 524	0.49 525	0.43 530	0.47 539	0.48 543	0.52 538	0.41 533	0.52 536	0.40 538

TorneroNet-64	0.76 543	0.72 545	0.74 539	0.78 544	0.58 545	0.91 551	0.56 543	0.84 543	1.29 551	0.66 528	0.90 540	1.40 553	0.75 543	0.85 548	0.67 547	0.49 540	0.46 538	0.72 544	0.59 544	0.67 546	0.53 542

WZ-Net	0.28 494	0.17 474	0.78 540	0.22 445	0.16 480	0.34 500	0.29 508	0.39 493	0.57 513	0.24 425	0.55 512	0.37 481	0.24 447	0.33 492	0.35 512	0.09 353	0.08 399	0.09 353	0.10 413	0.14 472	0.16 496

DPSimNet_ROB	1.11 556	1.23 559	0.78 540	1.13 557	0.88 558	1.10 558	1.13 560	1.16 561	1.23 550	1.43 559	1.02 546	1.41 554	1.10 558	0.90 552	1.60 559	1.46 562	0.51 549	1.21 559	1.03 560	0.90 555	1.01 561

Dean	0.87 548	0.86 552	0.79 542	0.81 546	0.56 542	0.90 548	0.63 546	1.15 560	1.73 560	1.15 555	1.15 554	1.31 550	0.99 553	0.81 544	0.81 553	0.57 543	0.56 554	0.77 549	0.64 547	0.66 545	0.58 544

ktn	1.01 554	1.21 558	0.80 543	1.23 559	0.86 557	1.01 555	0.87 556	0.94 548	1.39 554	1.04 550	1.12 552	1.15 545	1.07 555	0.94 554	0.59 540	1.28 561	0.71 559	1.38 561	0.83 555	1.02 558	0.75 556

TorneroNet	0.82 546	0.74 546	0.81 544	0.84 547	0.63 548	0.99 553	0.63 546	0.96 549	1.16 548	0.80 541	1.11 551	1.36 552	0.86 548	0.93 553	0.80 552	0.56 542	0.49 545	0.78 550	0.66 549	0.73 552	0.63 552

LVE	0.83 547	0.85 551	0.85 545	0.80 545	0.56 542	1.04 557	0.65 549	1.05 554	1.47 557	0.96 547	1.22 557	1.10 544	0.85 547	0.83 545	0.71 549	0.49 540	0.55 553	0.76 548	0.60 546	0.65 544	0.59 549

KSHMR	1.09 555	1.17 557	0.88 546	1.25 560	1.00 559	0.99 553	0.96 558	1.13 559	1.37 553	1.16 556	1.29 558	1.41 554	0.96 552	1.01 556	0.92 554	1.03 559	1.08 561	1.20 558	1.03 560	1.01 557	0.97 559

PWCK	0.71 539	0.94 553	0.95 547	0.76 542	0.31 528	0.74 540	0.36 526	0.90 544	0.90 543	0.96 547	0.75 535	0.95 540	0.61 536	0.87 550	0.66 544	0.72 550	0.46 538	0.75 545	0.49 538	0.69 549	0.44 540

notaker	0.97 552	1.11 556	0.98 548	1.13 557	0.81 555	0.73 539	0.68 552	0.93 547	1.16 548	1.18 557	1.18 555	1.41 554	1.16 559	1.08 559	0.69 548	0.81 555	0.64 558	1.17 557	0.79 554	0.98 556	0.80 557

EDNetEfficient	0.29 498	0.24 505	1.13 549	0.18 297	0.10 337	0.19 393	0.20 418	0.20 227	0.60 520	0.74 538	0.56 517	0.31 453	0.39 509	0.22 433	0.30 498	0.09 353	0.07 373	0.08 274	0.07 270	0.11 429	0.09 384

JetBlue	0.71 539	0.45 532	1.14 550	0.51 534	0.47 536	2.02 561	0.64 548	0.75 540	0.70 530	0.69 531	0.77 536	1.22 547	0.83 546	1.03 557	1.01 557	0.40 534	0.28 528	0.33 528	0.33 530	0.30 527	0.34 534

HanzoNet	1.29 557	1.26 560	1.19 551	1.12 556	0.85 556	1.02 556	0.83 554	1.03 553	1.48 558	1.64 560	1.61 561	2.50 562	1.72 562	1.61 561	1.61 560	1.26 560	0.80 560	1.31 560	1.01 559	1.02 558	0.86 558

AnyNet_C01	0.36 513	0.25 510	1.37 552	0.22 445	0.17 495	0.48 521	0.27 493	0.35 471	0.39 456	0.39 500	0.74 533	0.46 511	0.38 507	0.45 523	0.47 532	0.13 466	0.13 482	0.13 461	0.14 475	0.14 472	0.15 485

UNDER WATER	0.97 552	0.97 555	1.42 553	0.99 554	0.70 554	1.12 559	0.84 555	0.80 542	1.08 546	1.01 549	0.90 540	1.55 557	1.22 561	1.03 557	1.00 556	0.78 554	0.53 550	1.02 555	0.87 556	0.80 554	0.74 555

UNDER WATER-64	0.95 551	0.94 553	1.43 554	0.87 550	0.56 542	1.18 560	0.87 556	0.77 541	0.94 544	1.04 550	0.85 539	1.58 558	1.21 560	0.94 554	0.96 555	0.87 556	0.57 555	1.03 556	0.88 557	0.78 553	0.73 554

MADNet++	1.95 559	1.75 562	1.59 555	1.82 561	1.69 562	2.33 562	1.40 562	2.35 563	2.09 564	2.57 563	2.36 564	2.24 561	2.17 563	2.28 562	2.34 562	1.87 563	1.66 563	1.54 562	1.34 562	1.92 561	1.77 563

JetRed	1.62 558	1.46 561	2.98 556	0.92 551	1.21 560	4.99 564	1.53 563	1.27 562	1.39 554	1.83 561	1.74 562	1.60 559	0.95 551	1.41 560	2.45 564	0.90 558	1.60 562	0.93 554	0.90 558	1.35 560	0.99 560

USTest	6.22 563	2.73 564	3.00 557	6.57 569	7.29 568	14.37 570	21.57 569	7.00 571	9.56 570	5.34 567	6.10 565	5.72 566	7.64 567	6.41 568	6.96 567	1.97 564	3.42 569	1.64 563	2.15 566	2.66 562	2.36 564

RTS	0.45 525	0.19 487	3.26 558	0.24 474	0.15 470	0.74 540	0.20 418	0.36 477	0.76 538	0.42 510	0.43 495	0.31 453	0.41 517	0.53 531	0.35 512	0.10 390	0.08 399	0.13 461	0.12 462	0.15 487	0.15 485

RTSA	0.45 525	0.19 487	3.26 558	0.24 474	0.15 470	0.74 540	0.20 418	0.36 477	0.76 538	0.42 510	0.43 495	0.31 453	0.41 517	0.53 531	0.35 512	0.10 390	0.08 399	0.13 461	0.12 462	0.15 487	0.15 485

tt	4.67 562	0.06 54	3.55 560	2.02 562	1.55 561	10.25 568	16.71 568	8.91 572	5.03 565	1.31 558	0.94 543	4.71 563	4.76 564	3.33 563	5.87 566	6.06 571	10.30 575	1.88 565	2.11 565	2.75 563	1.21 562

MADNet+	0.75 542	0.71 544	3.70 561	0.66 539	0.41 532	0.98 552	0.97 559	0.69 539	0.73 536	0.52 521	0.57 519	0.64 528	0.68 541	0.86 549	1.01 557	0.34 532	0.36 535	0.28 524	0.23 516	0.36 532	0.31 531

TCMNet-wrong-test	3.67 561	5.48 571	3.89 562	12.18 573	11.75 574	4.65 563	3.88 564	1.06 556	0.72 532	1.09 554	2.15 563	6.30 567	0.53 528	3.43 564	2.36 563	0.89 557	0.20 513	1.87 564	1.69 563	5.57 569	3.62 569

PML	8.91 570	9.34 575	6.13 563	5.35 566	6.41 567	14.99 571	23.38 575	5.27 564	6.83 566	18.04 576	28.19 581	7.67 568	6.83 566	7.85 569	5.75 565	5.35 570	1.83 564	5.95 574	1.93 564	8.64 572	2.52 565

LRCNet_RVC	10.62 572	13.42 576	7.30 564	18.92 575	2.07 563	0.33 497	0.30 515	5.59 567	0.48 491	13.03 574	17.94 575	8.87 569	5.65 565	4.79 565	1.89 561	23.51 579	2.73 568	27.55 580	25.71 580	16.07 577	16.33 578

xxxxx1	7.79 564	5.02 568	7.31 565	3.12 563	3.85 564	16.35 572	22.88 570	5.86 568	8.69 567	7.97 568	8.54 566	9.12 570	8.27 568	10.18 570	10.92 568	2.42 565	2.45 565	3.56 568	12.37 572	3.77 564	3.06 566

tt_ll	7.79 564	5.02 568	7.31 565	3.12 563	3.85 564	16.35 572	22.88 570	5.86 568	8.69 567	7.97 568	8.54 566	9.12 570	8.27 568	10.18 570	10.92 568	2.42 565	2.45 565	3.56 568	12.37 572	3.77 564	3.06 566

ff	7.79 564	5.02 568	7.31 565	3.12 563	3.85 564	16.35 572	22.88 570	5.86 568	8.69 567	7.97 568	8.54 566	9.12 570	8.27 568	10.18 570	10.92 568	2.42 565	2.45 565	3.56 568	12.37 572	3.77 564	3.06 566

Anonymous_1	10.96 573	7.92 572	7.46 568	10.33 570	10.06 569	18.65 576	26.34 576	11.06 573	13.44 574	9.40 571	10.05 571	9.67 573	11.23 573	10.73 573	12.72 573	6.42 572	8.38 572	5.77 571	10.61 571	12.12 573	6.77 570

DPSM_ROB	11.15 574	8.58 573	8.00 569	10.88 571	11.58 572	19.10 577	26.71 577	12.05 574	14.07 575	10.36 572	10.84 572	10.33 574	11.86 574	11.70 574	13.54 574	6.99 573	8.79 573	5.89 572	6.95 567	7.29 570	7.42 573

DPSM	11.15 574	8.58 573	8.00 569	10.88 571	11.58 572	19.10 577	26.71 577	12.05 574	14.07 575	10.36 572	10.84 572	10.33 574	11.86 574	11.70 574	13.54 574	6.99 573	8.79 573	5.89 572	6.95 567	7.29 570	7.42 573

DPSMNet_ROB	8.06 568	4.48 566	8.63 571	5.37 568	10.74 571	8.32 566	22.98 574	5.46 565	13.36 573	5.12 565	9.92 569	5.08 564	10.40 571	5.53 567	12.58 571	3.80 569	8.00 570	3.50 566	7.02 569	3.83 567	7.14 571

DGTPSM_ROB	8.06 568	4.48 566	8.63 571	5.35 566	10.72 570	8.32 566	22.97 573	5.46 565	13.35 572	5.12 565	9.92 569	5.08 564	10.40 571	5.52 566	12.58 571	3.79 568	8.00 570	3.50 566	7.02 569	3.83 567	7.14 571

CasAABBNet	22.42 578	17.33 578	16.01 573	22.01 577	23.28 578	38.32 579	53.80 580	24.14 579	28.41 580	20.60 578	21.77 578	20.89 579	23.91 579	23.43 578	27.36 579	14.07 575	17.69 578	11.83 576	14.01 576	14.67 574	14.95 576

Selective-RAFT-Error	22.47 579	17.37 579	16.09 574	22.06 578	23.34 579	38.39 580	53.83 581	24.29 581	28.47 581	20.74 579	21.83 579	20.81 578	23.90 578	23.54 580	27.53 581	14.08 576	17.69 578	11.82 575	14.00 575	14.69 575	15.00 577

LSM0	22.87 580	17.28 577	18.96 575	22.19 579	29.04 581	38.42 581	53.71 579	24.28 580	28.31 579	20.78 580	21.00 577	21.43 580	24.16 580	23.50 579	27.39 580	14.09 577	17.38 577	11.84 577	14.04 577	14.73 576	14.89 575

HaxPig	15.71 576	18.52 580	19.18 576	16.89 574	15.89 576	7.73 565	7.60 565	13.31 576	10.82 571	15.42 575	14.91 574	15.98 576	14.92 576	15.58 576	15.98 576	18.95 578	16.73 576	19.46 578	18.08 578	19.26 578	19.05 579

DLNR_Zeroshot_test	10.40 571	1.82 563	19.49 577	120.77 582	13.11 575	0.06 8	0.13 102	0.23 290	0.10 34	0.07 29	0.10 114	0.09 121	0.06 34	0.10 59	0.09 52	0.13 466	0.04 23	0.06 101	0.04 36	51.54 581	0.04 42

MEDIAN_ROB	20.38 577	24.04 581	23.31 578	21.23 576	21.71 577	10.40 569	7.92 566	17.64 577	15.50 577	20.12 577	19.70 576	20.34 577	20.32 577	21.19 577	21.13 577	23.81 580	21.81 580	24.98 579	23.76 579	24.71 579	23.93 580

AVERAGE_ROB	24.90 581	29.20 582	28.14 579	24.89 580	24.64 580	17.75 575	11.12 567	21.45 578	19.93 578	25.12 581	24.46 580	25.12 581	25.46 581	24.69 581	22.83 578	29.76 581	27.13 581	28.97 581	27.95 581	29.91 580	29.47 581

test_example2	98.32 582	94.13 583	45.89 580	96.35 581	109.85 582	88.61 582	95.45 582	25.75 582	94.37 582	130.00 583	126.06 582	58.17 582	74.63 582	88.51 582	79.96 582	150.23 582	221.02 582	77.62 582	99.10 582	113.75 582	96.94 582

coex-ft	3.30 560	0.34 524	59.09 581	0.18 297	0.13 436	0.26 468	0.22 444	0.27 367	0.72 532	1.90 562	0.70 529	0.44 505	0.45 523	0.29 480	0.41 526	0.09 353	0.09 425	0.12 446	0.09 378	0.14 472	0.13 461

EDNetEfficientorigin	7.91 567	0.31 521	153.02 582	0.19 353	0.09 236	0.21 424	0.16 281	0.22 271	0.59 517	0.72 534	0.67 525	0.42 500	0.50 527	0.24 453	0.39 521	0.08 297	0.07 373	0.08 274	0.07 270	0.12 443	0.10 408

ccccc		285.66 584		368.85 583	370.60 583	123.16 583		115.05 583		126.68 582		122.83 583		252.94 583		384.56 583	353.86 583	254.69 583	223.00 583	425.87 583

ASD4		3.38 565

Low-res two-view benchmark