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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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	0.04 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

3.5w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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	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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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_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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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)
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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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
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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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