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

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

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

4.5_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

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

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

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

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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_test1	0.06 1	0.05 17	0.08 31	0.17 216	0.05 1	0.06 8	0.11 47	0.08 3	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 9	0.09 33	0.09 52	0.05 28	0.04 23	0.05 25	0.03 1	0.04 17	0.04 42

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

MM-Stereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WCG-NET	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

test-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.11 183	0.09 308	0.16 345	0.18 297	0.08 127	0.06 8	0.11 47	0.16 130	0.13 116	0.15 264	0.16 214	0.14 234	0.12 252	0.11 105	0.10 122	0.06 115	0.04 23	0.08 274	0.06 183	0.08 318	0.07 276
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.11 183	0.07 137	0.16 345	0.19 353	0.09 236	0.08 48	0.13 102	0.18 195	0.13 116	0.16 292	0.21 302	0.13 214	0.14 314	0.11 105	0.14 311	0.06 115	0.04 23	0.09 353	0.06 183	0.06 191	0.05 122

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

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

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

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

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

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

DeepStereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

StereoDRNet-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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.23 466	0.18 484	0.33 484	0.28 504	0.22 512	0.21 424	0.38 530	0.29 396	0.39 456	0.22 404	0.32 429	0.25 400	0.26 460	0.20 406	0.25 467	0.09 353	0.23 524	0.15 485	0.22 512	0.09 378	0.13 461
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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
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
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

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

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

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
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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
ELAS_RVC	0.41 520	0.29 519	0.33 484	0.28 504	0.24 516	0.54 525	0.36 526	0.49 523	0.59 517	0.72 534	0.74 533	0.65 530	0.54 529	0.54 533	0.40 523	0.22 520	0.20 513	0.27 518	0.26 519	0.26 524	0.25 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 520	0.29 519	0.33 484	0.27 501	0.24 516	0.60 530	0.36 526	0.50 525	0.50 499	0.71 532	0.79 537	0.67 532	0.54 529	0.51 527	0.42 527	0.22 520	0.20 513	0.27 518	0.26 519	0.26 524	0.25 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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