Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 37	0.16 39	0.32 64	0.39 184	0.21 93	0.18 3	0.21 36	0.34 23	0.26 25	0.28 42	0.51 131	0.28 53	0.29 128	0.26 1	0.24 56	0.14 99	0.10 53	0.13 53	0.10 52	0.14 122	0.12 109

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 8	0.16 7	0.23 16	0.20 19	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 19	0.19 24	0.26 1	0.21 15	0.13 60	0.09 24	0.12 24	0.09 9	0.10 5	0.09 4

U	0.45 269	0.16 39	0.32 64	0.40 219	0.71 515	3.55 547	0.20 19	0.41 56	0.38 105	0.26 30	0.23 18	0.24 41	0.22 44	0.26 1	0.22 25	0.15 160	0.09 24	0.88 525	0.13 137	0.13 79	0.11 66

IGEV-Stereo++	0.21 12	0.15 25	0.27 20	0.37 127	0.19 51	0.22 12	0.18 9	0.42 60	0.35 78	0.22 15	0.28 43	0.24 41	0.18 16	0.27 4	0.22 25	0.12 32	0.09 24	0.12 24	0.10 52	0.12 45	0.10 28

water-stereo	0.28 78	0.14 11	0.29 35	0.35 92	0.19 51	0.36 163	0.23 59	0.62 155	0.38 105	0.39 110	0.62 171	0.41 131	0.35 176	0.28 5	0.27 119	0.14 99	0.13 253	0.13 53	0.12 103	0.12 45	0.10 28

4.5_new	0.21 12	0.20 157	0.29 35	0.30 8	0.17 17	0.24 25	0.26 92	0.32 14	0.28 30	0.32 69	0.28 43	0.19 14	0.17 10	0.29 6	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 24	0.10 52	0.13 79	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 12	0.20 157	0.29 35	0.30 8	0.17 17	0.24 25	0.26 92	0.32 14	0.28 30	0.32 69	0.28 43	0.19 14	0.17 10	0.29 6	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 24	0.10 52	0.13 79	0.09 4

2w_stereo	0.22 24	0.18 86	0.30 46	0.32 35	0.16 7	0.28 73	0.38 297	0.38 41	0.35 78	0.32 69	0.33 65	0.17 4	0.18 16	0.29 6	0.22 25	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 52	0.12 45	0.10 28

CAS	0.34 131	0.13 2	0.25 10	1.28 532	0.30 346	0.46 239	0.38 297	0.48 82	0.47 152	0.34 77	0.52 140	0.24 41	0.19 24	0.29 6	0.27 119	0.69 523	0.08 2	0.12 24	0.08 1	0.12 45	0.15 209

CroCo-Stereo	0.26 61	0.22 233	0.36 112	0.48 388	0.22 112	0.20 4	0.29 136	0.51 95	0.44 136	0.28 42	0.23 18	0.42 141	0.26 90	0.29 6	0.26 101	0.15 160	0.13 253	0.13 53	0.11 77	0.16 207	0.12 109
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
S2M2	0.26 61	0.22 233	0.33 79	0.31 16	0.25 213	0.24 25	0.13 1	0.35 26	0.41 120	0.25 26	0.36 80	0.30 56	0.25 73	0.30 11	0.26 101	0.22 370	0.19 397	0.17 182	0.19 330	0.21 338	0.18 291

StereoAnything_RVC	0.21 12	0.68 502	0.39 159	0.28 2	0.15 1	0.23 16	0.18 9	0.20 1	0.19 7	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 44	0.30 11	0.18 1	0.16 208	0.09 24	0.12 24	0.08 1	0.16 207	0.09 4

IGEV	0.20 9	0.12 1	0.23 1	0.31 16	0.20 75	0.23 16	0.19 14	0.40 50	0.29 37	0.22 15	0.34 72	0.20 19	0.15 4	0.31 13	0.19 3	0.11 23	0.10 53	0.12 24	0.10 52	0.10 5	0.10 28

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 47	0.17 17	0.24 25	0.17 2	0.25 3	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 38	0.15 4	0.31 13	0.20 9	0.12 32	0.09 24	0.12 24	0.09 9	0.10 5	0.09 4

GIP-stereo	0.24 45	0.18 86	0.30 46	0.37 127	0.24 181	0.26 43	0.20 19	0.46 77	0.36 86	0.24 21	0.39 88	0.35 91	0.20 30	0.31 13	0.21 15	0.15 160	0.10 53	0.13 53	0.10 52	0.12 45	0.11 66

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 387	3.08 560	2.43 535	0.31 16	0.18 33	0.29 85	0.20 19	0.37 31	0.32 56	0.28 42	0.24 24	0.18 9	0.18 16	0.31 13	0.22 25	1.09 537	0.08 2	0.17 182	0.16 224	0.14 122	0.97 538

IGEV++	0.24 45	0.17 61	0.31 53	0.38 156	0.22 112	0.24 25	0.22 45	0.50 93	0.23 16	0.28 42	0.35 77	0.30 56	0.22 44	0.31 13	0.28 139	0.14 99	0.10 53	0.13 53	0.10 52	0.13 79	0.13 142

MLG-Stereo_test3	0.20 9	0.13 2	0.27 20	0.33 47	0.17 17	0.38 181	0.18 9	0.30 9	0.19 7	0.24 21	0.15 3	0.26 46	0.17 10	0.32 18	0.21 15	0.13 60	0.09 24	0.12 24	0.09 9	0.11 14	0.10 28

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 16	0.16 7	0.24 25	0.17 2	0.25 3	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 28	0.14 1	0.32 18	0.19 3	0.13 60	0.09 24	0.12 24	0.09 9	0.11 14	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 58	0.15 1	0.27 56	0.17 2	0.28 6	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 38	0.15 4	0.32 18	0.20 9	0.11 23	0.09 24	0.13 53	0.09 9	0.10 5	0.09 4

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 35	0.34 58	0.16 7	0.26 43	0.17 2	0.32 14	0.20 10	0.21 11	0.15 3	0.23 38	0.20 30	0.32 18	0.20 9	0.15 160	0.10 53	0.13 53	0.09 9	0.12 45	0.11 66

testlalala	0.28 78	0.19 122	0.43 212	0.34 58	0.23 152	0.45 234	0.30 152	0.43 68	0.29 37	0.68 240	0.49 118	0.35 91	0.25 73	0.32 18	0.25 72	0.14 99	0.11 133	0.14 79	0.09 9	0.11 14	0.11 66

XX-TBD	0.32 115	0.53 484	0.26 14	0.51 433	0.20 75	0.37 168	0.24 73	0.40 50	0.73 252	0.54 167	0.69 192	0.31 63	0.25 73	0.32 18	0.27 119	0.16 208	0.10 53	0.12 24	0.09 9	0.13 79	0.11 66

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 28	0.30 8	0.19 51	0.20 4	0.18 9	0.30 9	0.21 12	0.18 4	0.15 3	0.19 14	0.18 16	0.33 24	0.19 3	0.13 60	0.09 24	0.13 53	0.09 9	0.10 5	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 28	0.30 8	0.20 75	0.20 4	0.19 14	0.27 5	0.19 7	0.15 1	0.15 3	0.18 9	0.17 10	0.33 24	0.19 3	0.13 60	0.09 24	0.12 24	0.09 9	0.11 14	0.08 1

castereo	0.28 78	0.16 39	0.32 64	0.35 92	0.21 93	0.40 192	0.42 356	0.50 93	0.66 217	0.26 30	0.41 92	0.37 103	0.36 192	0.33 24	0.24 56	0.13 60	0.09 24	0.13 53	0.10 52	0.11 14	0.10 28

GCAP-Stereo	0.28 78	0.19 122	0.40 170	0.38 156	0.19 51	0.38 181	0.23 59	0.57 122	0.41 120	0.45 133	0.49 118	0.39 115	0.27 100	0.33 24	0.23 47	0.14 99	0.12 188	0.14 79	0.11 77	0.12 45	0.11 66

4.25_new	0.22 24	0.21 194	0.32 64	0.32 35	0.18 33	0.31 112	0.27 108	0.32 14	0.24 19	0.29 49	0.27 34	0.20 19	0.23 56	0.34 28	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.09 4

4.5w_new	0.22 24	0.21 194	0.32 64	0.32 35	0.18 33	0.31 112	0.27 108	0.32 14	0.24 19	0.29 49	0.27 34	0.20 19	0.23 56	0.34 28	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 24	0.21 194	0.32 64	0.32 35	0.18 33	0.31 112	0.27 108	0.32 14	0.24 19	0.29 49	0.27 34	0.20 19	0.23 56	0.34 28	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.09 4

3w_stereo	0.24 45	0.20 157	0.37 128	0.33 47	0.16 7	0.32 129	0.42 356	0.41 56	0.38 105	0.31 56	0.27 34	0.16 2	0.26 90	0.34 28	0.22 25	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 45	0.11 66

HUF	0.24 45	0.16 39	0.33 79	0.32 35	0.18 33	0.25 39	0.40 331	0.42 60	0.34 65	0.25 26	0.23 18	0.32 66	0.28 114	0.34 28	0.24 56	0.13 60	0.10 53	0.13 53	0.09 9	0.12 45	0.10 28

RAStereo	0.24 45	0.17 61	0.29 35	0.40 219	0.21 93	0.23 16	0.26 92	0.42 60	0.45 143	0.23 17	0.34 72	0.30 56	0.19 24	0.34 28	0.25 72	0.15 160	0.12 188	0.16 144	0.13 137	0.14 122	0.11 66

test_for_model	0.82 458	3.60 561	0.39 159	2.35 549	2.07 549	0.39 188	0.28 126	0.42 60	0.45 143	0.71 262	0.31 62	0.30 56	0.27 100	0.34 28	0.25 72	0.34 477	0.11 133	0.13 53	0.09 9	3.49 560	0.18 291

testlalala2	0.36 164	0.18 86	0.45 236	0.89 518	0.53 490	0.44 226	0.26 92	0.61 149	0.49 155	0.68 240	0.56 155	0.44 155	0.24 66	0.34 28	0.31 167	0.15 160	0.12 188	0.14 79	0.10 52	0.13 79	0.13 142

depthmonostereo	0.29 89	0.14 11	0.31 53	0.35 92	0.17 17	0.46 239	0.27 108	0.69 214	0.57 184	0.35 82	0.42 95	0.31 63	0.35 176	0.35 36	0.27 119	0.14 99	0.12 188	0.13 53	0.12 103	0.11 14	0.10 28

TANstereo	0.30 103	0.15 25	0.31 53	0.30 8	0.17 17	0.55 280	0.23 59	0.44 71	0.55 176	0.59 179	0.68 191	0.37 103	0.26 90	0.35 36	0.27 119	0.15 160	0.16 347	0.12 24	0.10 52	0.13 79	0.14 186

2.75w_new	0.21 12	0.18 86	0.28 28	0.29 4	0.17 17	0.23 16	0.34 215	0.36 29	0.28 30	0.34 77	0.26 31	0.17 4	0.22 44	0.36 38	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 5	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 24	0.15 25	0.27 20	0.31 16	0.15 1	0.29 85	0.20 19	0.37 31	0.29 37	0.24 21	0.29 52	0.21 27	0.27 100	0.36 38	0.25 72	0.16 208	0.09 24	0.13 53	0.10 52	0.13 79	0.10 28

Pointernet	0.27 71	0.14 11	0.33 79	0.35 92	0.23 152	0.35 154	0.21 36	0.72 241	0.38 105	0.39 110	0.36 80	0.34 82	0.25 73	0.36 38	0.25 72	0.15 160	0.10 53	0.12 24	0.08 1	0.11 14	0.10 28

AEACV	0.27 71	0.17 61	0.31 53	0.34 58	0.45 467	0.26 43	0.28 126	0.37 31	0.32 56	0.30 55	0.46 107	0.31 63	0.37 196	0.36 38	0.24 56	0.14 99	0.10 53	0.15 119	0.12 103	0.13 79	0.11 66

LoS_RVC	0.27 71	0.16 39	0.27 20	0.32 35	0.30 346	0.44 226	0.34 215	0.41 56	0.33 62	0.31 56	0.51 131	0.29 54	0.32 155	0.36 38	0.28 139	0.11 23	0.10 53	0.11 1	0.08 1	0.11 14	0.19 324

CREStereo++_RVC	0.32 115	0.15 25	0.23 1	0.31 16	0.24 181	0.27 56	0.22 45	0.46 77	0.88 347	0.46 139	0.80 247	0.30 56	0.26 90	0.36 38	0.33 189	0.13 60	0.09 24	0.13 53	0.51 520	0.13 79	0.09 4
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
3.75w	0.22 24	0.17 61	0.30 46	0.31 16	0.19 51	0.43 216	0.24 73	0.35 26	0.24 19	0.31 56	0.27 34	0.17 4	0.22 44	0.37 44	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.09 4

LG-G_1	0.21 12	0.13 2	0.30 46	0.34 58	0.16 7	0.52 261	0.17 2	0.34 23	0.18 5	0.21 11	0.21 14	0.26 46	0.19 24	0.37 44	0.20 9	0.14 99	0.10 53	0.13 53	0.09 9	0.11 14	0.10 28

LG-G	0.21 12	0.13 2	0.30 46	0.34 58	0.16 7	0.52 261	0.17 2	0.34 23	0.18 5	0.21 11	0.21 14	0.26 46	0.19 24	0.37 44	0.20 9	0.14 99	0.10 53	0.13 53	0.09 9	0.11 14	0.10 28

LG-Stereo	0.24 45	0.18 86	0.40 170	0.39 184	0.20 75	0.22 12	0.27 108	0.32 14	0.36 86	0.26 30	0.44 99	0.22 28	0.16 9	0.37 44	0.27 119	0.11 23	0.12 188	0.16 144	0.15 192	0.13 79	0.09 4

GMOStereo	0.37 181	0.19 122	0.38 140	0.43 310	0.24 181	0.37 168	0.38 297	0.52 104	0.62 191	0.87 369	0.84 269	0.64 257	0.35 176	0.37 44	0.28 139	0.13 60	0.11 133	0.20 297	0.18 300	0.15 168	0.11 66

error version	0.37 181	0.19 122	0.38 140	0.43 310	0.24 181	0.37 168	0.38 297	0.52 104	0.62 191	0.87 369	0.84 269	0.64 257	0.35 176	0.37 44	0.28 139	0.13 60	0.11 133	0.20 297	0.18 300	0.15 168	0.11 66

test-v	0.37 181	0.19 122	0.38 140	0.43 310	0.24 181	0.37 168	0.38 297	0.52 104	0.62 191	0.87 369	0.84 269	0.64 257	0.35 176	0.37 44	0.28 139	0.13 60	0.11 133	0.20 297	0.18 300	0.15 168	0.11 66

test-2	0.37 181	0.19 122	0.38 140	0.43 310	0.24 181	0.37 168	0.38 297	0.52 104	0.62 191	0.87 369	0.84 269	0.64 257	0.35 176	0.37 44	0.28 139	0.13 60	0.11 133	0.20 297	0.18 300	0.15 168	0.11 66

AIO_test	0.23 37	0.16 39	0.28 28	0.34 58	0.20 75	0.30 97	0.39 320	0.38 41	0.25 24	0.25 26	0.28 43	0.32 66	0.22 44	0.38 52	0.25 72	0.12 32	0.09 24	0.13 53	0.10 52	0.12 45	0.09 4

MonSter	0.20 9	0.14 11	0.25 10	0.31 16	0.15 1	0.22 12	0.22 45	0.39 45	0.33 62	0.20 8	0.25 29	0.17 4	0.15 4	0.38 52	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.09 4

RCA-Stereo	0.35 146	0.17 61	0.34 95	0.38 156	0.22 112	0.31 112	0.34 215	0.68 206	1.24 476	0.45 133	0.65 178	0.47 168	0.43 231	0.38 52	0.27 119	0.13 60	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.11 14	0.11 66

CREStereo	0.28 78	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 168	0.25 81	0.51 95	0.72 245	0.42 125	0.51 131	0.32 66	0.26 90	0.38 52	0.25 72	0.16 208	0.11 133	0.12 24	0.08 1	0.12 45	0.11 66
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
2.5w	0.21 12	0.18 86	0.31 53	0.32 35	0.18 33	0.31 112	0.25 81	0.31 12	0.23 16	0.28 42	0.35 77	0.18 9	0.17 10	0.39 56	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 52	0.11 14	0.09 4

castereo++	0.26 61	0.16 39	0.26 14	0.33 47	0.19 51	0.75 388	0.20 19	0.37 31	0.47 152	0.23 17	0.23 18	0.35 91	0.28 114	0.39 56	0.19 3	0.14 99	0.09 24	0.14 79	0.09 9	0.11 14	0.10 28

trnet	0.27 71	0.14 11	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 168	0.23 59	0.52 104	0.72 245	0.42 125	0.51 131	0.34 82	0.26 90	0.39 56	0.25 72	0.15 160	0.11 133	0.12 24	0.08 1	0.11 14	0.10 28

CES	0.28 78	0.14 11	0.23 1	0.30 8	0.70 514	0.37 168	0.27 108	0.48 82	0.46 147	0.34 77	0.48 115	0.27 50	0.22 44	0.39 56	0.23 47	0.13 60	0.11 133	0.12 24	0.08 1	0.13 79	0.17 273

CroCo-Stereo Lap2	0.28 78	0.24 291	0.39 159	0.50 417	0.29 332	0.20 4	0.31 174	0.49 85	0.38 105	0.24 21	0.27 34	0.46 165	0.31 150	0.39 56	0.30 160	0.14 99	0.15 316	0.16 144	0.13 137	0.16 207	0.15 209

asda	0.21 12	0.19 122	0.29 35	0.31 16	0.17 17	0.25 39	0.23 59	0.36 29	0.28 30	0.27 39	0.24 24	0.18 9	0.21 37	0.40 61	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.10 28

rvit_stereo_0083	0.34 131	0.24 291	0.50 310	0.44 329	0.27 283	0.34 146	0.35 239	0.45 75	0.62 191	0.37 92	0.47 113	0.42 141	0.35 176	0.40 61	0.36 237	0.22 370	0.20 407	0.20 297	0.17 273	0.20 315	0.14 186

WCG-NET	0.28 78	0.15 25	0.33 79	0.33 47	0.19 51	0.33 136	0.27 108	0.39 45	0.80 298	0.46 139	0.49 118	0.39 115	0.25 73	0.40 61	0.25 72	0.12 32	0.09 24	0.13 53	0.11 77	0.12 45	0.10 28

IGEV-Stereo+	0.23 37	0.14 11	0.26 14	0.32 35	0.19 51	0.12 1	0.17 2	0.29 7	0.29 37	0.21 11	0.15 3	0.22 28	0.22 44	0.40 61	0.22 25	0.14 99	0.10 53	0.12 24	0.09 9	0.15 168	0.86 529

MaDis-Stereo	0.26 61	0.18 86	0.36 112	0.36 111	0.26 254	0.27 56	0.27 108	0.43 68	0.35 78	0.27 39	0.26 31	0.41 131	0.28 114	0.40 61	0.28 139	0.16 208	0.14 287	0.16 144	0.13 137	0.14 122	0.12 109

CASnet	0.30 103	0.20 157	0.33 79	0.41 250	0.16 7	0.26 43	0.24 73	0.52 104	0.53 167	0.52 160	0.54 146	0.39 115	0.24 66	0.40 61	0.26 101	0.14 99	0.10 53	0.22 352	0.18 300	0.18 265	0.11 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-1	0.36 164	0.19 122	0.71 418	0.46 373	0.26 254	0.44 226	0.36 261	0.60 143	0.59 187	0.48 147	0.67 189	0.53 193	0.36 192	0.40 61	0.29 154	0.14 99	0.11 133	0.16 144	0.14 167	0.15 168	0.16 255

4w-stereo	0.21 12	0.19 122	0.31 53	0.31 16	0.17 17	0.29 85	0.19 14	0.31 12	0.21 12	0.31 56	0.24 24	0.20 19	0.24 66	0.41 68	0.22 25	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 52	0.11 14	0.09 4

111111	0.21 12	0.14 11	0.27 20	0.37 127	0.22 112	0.21 9	0.19 14	0.43 68	0.27 26	0.20 8	0.20 12	0.29 54	0.14 1	0.41 68	0.22 25	0.14 99	0.10 53	0.12 24	0.09 9	0.12 45	0.12 109

DEFOM-Stereo	0.22 24	0.15 25	0.26 14	0.33 47	0.20 75	0.61 324	0.21 36	0.30 9	0.31 49	0.23 17	0.19 11	0.18 9	0.18 16	0.41 68	0.22 25	0.12 32	0.10 53	0.12 24	0.09 9	0.11 14	0.11 66

rvit_stereo_0080	0.31 109	0.25 314	0.40 170	0.39 184	0.28 306	0.27 56	0.46 379	0.49 85	0.44 136	0.35 82	0.42 95	0.40 125	0.28 114	0.41 68	0.33 189	0.22 370	0.17 366	0.17 182	0.16 224	0.22 360	0.15 209

whm_eth	0.31 109	0.25 314	0.40 170	0.39 184	0.28 306	0.27 56	0.46 379	0.49 85	0.44 136	0.35 82	0.42 95	0.40 125	0.28 114	0.41 68	0.33 189	0.22 370	0.17 366	0.17 182	0.16 224	0.22 360	0.15 209

test_3	0.36 164	0.19 122	0.44 224	0.44 329	0.23 152	0.48 246	0.36 261	0.66 186	0.82 311	0.64 210	0.45 102	0.68 283	0.25 73	0.41 68	0.31 167	0.12 32	0.10 53	0.18 227	0.16 224	0.15 168	0.11 66

AnonymousM	0.41 235	0.81 511	0.29 35	0.34 58	0.22 112	0.28 73	0.38 297	0.53 114	0.41 120	0.70 255	0.49 118	0.47 168	0.27 100	0.41 68	0.31 167	0.15 160	0.12 188	1.51 534	0.26 444	0.12 45	0.10 28

aw	0.23 37	0.17 61	0.32 64	0.31 16	0.17 17	0.43 216	0.20 19	0.37 31	0.30 42	0.37 92	0.28 43	0.22 28	0.25 73	0.42 75	0.22 25	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

ml1-stereo	0.23 37	0.17 61	0.32 64	0.31 16	0.17 17	0.43 216	0.20 19	0.37 31	0.30 42	0.37 92	0.28 43	0.22 28	0.25 73	0.42 75	0.22 25	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w_new	0.23 37	0.17 61	0.32 64	0.31 16	0.17 17	0.43 216	0.20 19	0.37 31	0.30 42	0.37 92	0.28 43	0.22 28	0.25 73	0.42 75	0.22 25	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 37	0.17 61	0.32 64	0.31 16	0.17 17	0.43 216	0.20 19	0.37 31	0.30 42	0.37 92	0.28 43	0.22 28	0.25 73	0.42 75	0.22 25	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

rvit_stereo_0081_aga	0.31 109	0.28 364	0.44 224	0.42 290	0.29 332	0.34 146	0.31 174	0.44 71	0.40 116	0.39 110	0.44 99	0.40 125	0.32 155	0.42 75	0.29 154	0.23 385	0.17 366	0.19 267	0.16 224	0.20 315	0.15 209

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 164	0.17 61	0.41 180	0.35 92	0.19 51	0.33 136	0.29 136	0.65 177	0.73 252	0.68 240	1.01 354	0.56 203	0.40 217	0.42 75	0.30 160	0.11 23	0.09 24	0.15 119	0.14 167	0.13 79	0.10 28

R-Stereo Train	0.39 212	0.18 86	0.42 201	0.42 290	0.26 254	0.40 192	0.32 194	0.72 241	0.34 65	0.89 383	1.28 444	0.57 208	0.35 176	0.42 75	0.32 177	0.15 160	0.12 188	0.14 79	0.12 103	0.14 122	0.13 142

RAFT-Stereo	0.39 212	0.18 86	0.42 201	0.42 290	0.26 254	0.40 192	0.32 194	0.72 241	0.34 65	0.89 383	1.28 444	0.57 208	0.35 176	0.42 75	0.32 177	0.15 160	0.12 188	0.14 79	0.12 103	0.14 122	0.13 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
qwe	0.22 24	0.18 86	0.28 28	0.31 16	0.18 33	0.29 85	0.21 36	0.38 41	0.32 56	0.35 82	0.30 53	0.20 19	0.20 30	0.43 83	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 45	0.09 4

monsters	0.22 24	0.14 11	0.26 14	0.31 16	0.19 51	0.23 16	0.19 14	0.44 71	0.33 62	0.36 86	0.30 53	0.16 2	0.18 16	0.43 83	0.19 3	0.11 23	0.09 24	0.11 1	0.09 9	0.10 5	0.10 28

rvit_stereo_0081	0.32 115	0.24 291	0.47 265	0.43 310	0.26 254	0.30 97	0.37 275	0.42 60	0.55 176	0.36 86	0.40 89	0.39 115	0.35 176	0.43 83	0.33 189	0.22 370	0.16 347	0.19 267	0.16 224	0.19 299	0.13 142

rvit_stereo_0082	0.32 115	0.24 291	0.47 265	0.43 310	0.26 254	0.30 97	0.37 275	0.42 60	0.55 176	0.36 86	0.40 89	0.39 115	0.35 176	0.43 83	0.33 189	0.22 370	0.16 347	0.19 267	0.16 224	0.19 299	0.13 142

MGS-Stereo	0.28 78	0.19 122	0.40 170	0.36 111	0.23 152	0.37 168	0.30 152	0.39 45	0.44 136	0.31 56	0.51 131	0.40 125	0.24 66	0.43 83	0.26 101	0.15 160	0.12 188	0.15 119	0.13 137	0.14 122	0.13 142

testlalala_base	0.46 279	0.25 314	0.41 180	0.46 373	0.33 395	0.58 303	0.25 81	0.57 122	0.34 65	0.51 154	0.56 155	0.46 165	0.30 143	0.43 83	0.31 167	1.47 545	0.11 133	0.14 79	0.09 9	1.59 534	0.13 142

test-3	0.34 131	0.16 39	0.43 212	0.39 184	0.21 93	0.43 216	0.22 45	0.63 163	0.78 287	0.71 262	0.45 102	0.64 257	0.27 100	0.43 83	0.31 167	0.12 32	0.09 24	0.17 182	0.13 137	0.12 45	0.10 28

test_1	0.34 131	0.16 39	0.43 212	0.39 184	0.21 93	0.43 216	0.23 59	0.63 163	0.78 287	0.68 240	0.45 102	0.64 257	0.27 100	0.43 83	0.31 167	0.12 32	0.09 24	0.17 182	0.13 137	0.12 45	0.10 28

cross-raft	0.34 131	0.20 157	0.37 128	0.44 329	0.23 152	0.32 129	0.35 239	0.74 254	0.40 116	0.60 183	0.77 223	0.57 208	0.27 100	0.43 83	0.28 139	0.12 32	0.10 53	0.15 119	0.13 137	0.15 168	0.11 66

sAnonymous2	0.40 224	0.39 440	0.85 453	0.48 388	0.37 420	0.40 192	0.46 379	0.57 122	0.52 164	0.38 102	0.46 107	0.35 91	0.42 225	0.43 83	0.30 160	0.19 306	0.14 287	0.18 227	0.17 273	0.57 512	0.44 495

CroCo_RVC	0.40 224	0.39 440	0.85 453	0.48 388	0.37 420	0.40 192	0.46 379	0.57 122	0.52 164	0.38 102	0.46 107	0.35 91	0.42 225	0.43 83	0.30 160	0.19 306	0.14 287	0.18 227	0.17 273	0.57 512	0.44 495

asd	0.21 12	0.18 86	0.29 35	0.32 35	0.18 33	0.27 56	0.22 45	0.35 26	0.22 14	0.31 56	0.22 16	0.19 14	0.21 37	0.44 94	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 52	0.11 14	0.09 4

MM-Stereo_test3	0.34 131	0.19 122	0.31 53	0.41 250	0.25 213	0.35 154	0.44 372	0.72 241	0.92 375	0.46 139	0.52 140	0.41 131	0.29 128	0.44 94	0.28 139	0.16 208	0.15 316	0.17 182	0.13 137	0.14 122	0.13 142

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 53	0.31 390	0.24 5	0.51 433	0.19 51	0.29 85	0.22 45	0.40 50	0.37 100	0.26 30	0.24 24	0.24 41	0.31 150	0.44 94	0.22 25	0.14 99	0.09 24	0.12 24	0.09 9	0.14 122	0.10 28

MIPNet	0.37 181	0.21 194	0.59 359	0.39 184	0.25 213	0.50 253	0.28 126	0.77 270	0.70 233	0.65 219	0.60 165	0.40 125	0.49 262	0.44 94	0.37 253	0.14 99	0.11 133	0.16 144	0.13 137	0.14 122	0.13 142

2.25w	0.22 24	0.18 86	0.31 53	0.31 16	0.18 33	0.31 112	0.18 9	0.32 14	0.31 49	0.31 56	0.37 84	0.20 19	0.22 44	0.45 98	0.24 56	0.10 10	0.09 24	0.11 1	0.09 9	0.10 5	0.10 28

1w_stereo	0.24 45	0.15 25	0.29 35	0.34 58	0.18 33	0.31 112	0.41 346	0.40 50	0.43 130	0.31 56	0.38 86	0.17 4	0.24 66	0.45 98	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.09 4

monsterstereo	0.22 24	0.14 11	0.26 14	0.34 58	0.18 33	0.21 9	0.20 19	0.37 31	0.35 78	0.33 74	0.40 89	0.19 14	0.18 16	0.45 98	0.21 15	0.11 23	0.09 24	0.12 24	0.09 9	0.13 79	0.08 1

Reg-Stereo(zero)	0.30 103	0.16 39	0.28 28	0.34 58	0.18 33	0.32 129	0.20 19	0.63 163	0.68 225	0.50 151	0.52 140	0.51 185	0.30 143	0.45 98	0.25 72	0.13 60	0.10 53	0.12 24	0.10 52	0.12 45	0.11 66

mms	0.26 61	0.21 194	0.33 79	0.37 127	0.25 213	0.30 97	0.33 204	0.40 50	0.32 56	0.28 42	0.34 72	0.34 82	0.20 30	0.45 98	0.26 101	0.12 32	0.11 133	0.16 144	0.12 103	0.14 122	0.11 66

model_zeroshot	0.33 125	0.18 86	0.48 285	0.39 184	0.28 306	0.45 234	0.25 81	0.63 163	0.45 143	0.61 190	0.50 122	0.51 185	0.25 73	0.45 98	0.26 101	0.16 208	0.13 253	0.15 119	0.14 167	0.13 79	0.13 142

4D-IteraStereo	0.33 125	0.18 86	0.40 170	0.40 219	0.24 181	0.32 129	0.27 108	0.58 128	0.72 245	0.65 219	0.54 146	0.42 141	0.23 56	0.45 98	0.28 139	0.14 99	0.09 24	0.19 267	0.16 224	0.16 207	0.11 66

EGLCR-Stereo	0.25 53	0.16 39	0.33 79	0.34 58	0.20 75	0.35 154	0.20 19	0.52 104	0.36 86	0.28 42	0.27 34	0.41 131	0.18 16	0.45 98	0.26 101	0.14 99	0.10 53	0.16 144	0.14 167	0.13 79	0.11 66

DCANet-4	0.36 164	0.20 157	0.48 285	0.34 58	0.19 51	0.29 85	0.30 152	0.66 186	0.92 375	0.69 249	0.78 234	0.40 125	0.47 254	0.45 98	0.34 204	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.11 14	0.13 142

ADStereo(finetuned)	0.37 181	0.16 39	0.49 297	0.34 58	0.19 51	0.30 97	0.30 152	0.68 206	0.91 370	0.70 255	0.77 223	0.43 149	0.69 386	0.45 98	0.33 189	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.13 79	0.12 109

iRaftStereo_RVC	0.32 115	0.19 122	0.37 128	0.39 184	0.22 112	0.31 112	0.29 136	0.68 206	0.51 161	0.49 148	0.66 185	0.37 103	0.23 56	0.45 98	0.33 189	0.14 99	0.10 53	0.18 227	0.17 273	0.15 168	0.12 109

DCANet	0.36 164	0.16 39	0.41 180	0.34 58	0.19 51	0.30 97	0.30 152	0.68 206	0.91 370	0.70 255	0.77 223	0.43 149	0.57 311	0.45 98	0.34 204	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.13 79	0.12 109

Gwc-CoAtRS	0.34 131	0.17 61	0.44 224	0.39 184	0.23 152	0.34 146	0.22 45	0.70 229	0.75 262	0.60 183	0.59 163	0.58 216	0.29 128	0.45 98	0.26 101	0.14 99	0.11 133	0.14 79	0.12 103	0.12 45	0.12 109

Any-RAFT	0.35 146	0.16 39	0.30 46	0.34 58	0.21 93	0.52 261	0.22 45	0.88 313	0.73 252	0.53 163	0.73 202	0.64 257	0.28 114	0.46 111	0.24 56	0.15 160	0.10 53	0.13 53	0.10 52	0.13 79	0.12 109

RAFT-Test	0.34 131	0.18 86	0.37 128	0.38 156	0.23 152	0.50 253	0.23 59	0.69 214	0.40 116	0.60 183	0.85 279	0.61 242	0.28 114	0.46 111	0.27 119	0.14 99	0.11 133	0.14 79	0.11 77	0.13 79	0.12 109

fff	0.37 181	0.16 39	0.41 180	0.34 58	0.19 51	0.29 85	0.30 152	0.69 214	1.06 441	0.69 249	0.78 234	0.42 141	0.63 349	0.46 111	0.34 204	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.11 14	0.13 142

sCroCo_RVC	0.35 146	0.28 364	0.69 409	0.51 433	0.39 433	0.41 206	0.31 174	0.49 85	0.45 143	0.31 56	0.48 115	0.38 111	0.32 155	0.46 111	0.32 177	0.21 345	0.22 423	0.19 267	0.19 330	0.21 338	0.20 347

csc	0.37 181	0.16 39	0.41 180	0.34 58	0.19 51	0.29 85	0.30 152	0.69 214	1.06 441	0.69 249	0.78 234	0.42 141	0.63 349	0.46 111	0.34 204	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.11 14	0.13 142

cscssc	0.37 181	0.16 39	0.41 180	0.34 58	0.19 51	0.29 85	0.30 152	0.69 214	1.06 441	0.69 249	0.78 234	0.42 141	0.63 349	0.46 111	0.34 204	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.11 14	0.13 142

CFNet-RSSM	0.34 131	0.17 61	0.45 236	0.39 184	0.22 112	0.35 154	0.23 59	0.73 252	0.84 321	0.65 219	0.54 146	0.57 208	0.28 114	0.46 111	0.26 101	0.13 60	0.10 53	0.14 79	0.12 103	0.13 79	0.11 66

GREAT-IGEV	0.22 24	0.15 25	0.31 53	0.29 4	0.22 112	0.21 9	0.26 92	0.33 22	0.31 49	0.20 8	0.30 53	0.22 28	0.22 44	0.47 118	0.22 25	0.11 23	0.09 24	0.12 24	0.09 9	0.13 79	0.10 28

AIO-test2	0.39 212	0.21 194	0.41 180	0.47 382	0.25 213	0.45 234	0.35 239	0.77 270	1.27 485	0.36 86	0.87 290	0.37 103	0.30 143	0.47 118	0.27 119	0.15 160	0.13 253	0.21 338	0.23 407	0.15 168	0.13 142

ours_stereo	0.26 61	0.21 194	0.33 79	0.38 156	0.23 152	0.30 97	0.33 204	0.42 60	0.38 105	0.26 30	0.34 72	0.35 91	0.23 56	0.47 118	0.27 119	0.13 60	0.11 133	0.16 144	0.12 103	0.14 122	0.10 28

Occ-G	0.26 61	0.14 11	0.28 28	0.34 58	0.20 75	0.27 56	0.34 215	0.41 56	0.31 49	0.29 49	0.43 98	0.49 179	0.25 73	0.47 118	0.28 139	0.13 60	0.11 133	0.14 79	0.11 77	0.12 45	0.12 109

RAFT-Stereo-weight	0.32 115	0.18 86	0.33 79	0.39 184	0.22 112	0.26 43	0.29 136	0.67 196	0.80 298	0.53 163	0.51 131	0.58 216	0.20 30	0.47 118	0.27 119	0.13 60	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.13 79	0.11 66

AE-Stereo	0.34 131	0.21 194	0.42 201	0.48 388	0.31 368	0.48 246	0.35 239	0.61 149	0.62 191	0.32 69	0.55 152	0.52 189	0.27 100	0.47 118	0.29 154	0.13 60	0.13 253	0.18 227	0.16 224	0.15 168	0.12 109

UniTT-Stereo	0.27 71	0.17 61	0.37 128	0.40 219	0.27 283	0.30 97	0.28 126	0.39 45	0.31 49	0.29 49	0.46 107	0.27 50	0.25 73	0.47 118	0.34 204	0.17 246	0.13 253	0.13 53	0.12 103	0.14 122	0.12 109

LoS	0.29 89	0.15 25	0.30 46	0.29 4	0.18 33	0.33 136	0.29 136	0.51 95	0.72 245	0.34 77	0.52 140	0.41 131	0.28 114	0.47 118	0.28 139	0.15 160	0.11 133	0.13 53	0.09 9	0.11 14	0.11 66
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLGR	0.39 212	0.21 194	0.63 378	0.39 184	0.22 112	0.49 250	0.29 136	0.76 267	0.74 259	0.78 305	0.77 223	0.44 155	0.42 225	0.47 118	0.38 261	0.13 60	0.12 188	0.16 144	0.14 167	0.15 168	0.13 142

rafts_anoy	0.37 181	0.21 194	0.36 112	0.41 250	0.26 254	0.30 97	0.33 204	0.67 196	0.90 363	0.58 177	0.66 185	0.45 157	0.33 165	0.47 118	0.39 267	0.16 208	0.11 133	0.21 338	0.23 407	0.17 241	0.14 186

IGEV-RUCA	0.25 53	0.16 39	0.34 95	0.39 184	0.27 283	0.33 136	0.20 19	0.38 41	0.36 86	0.26 30	0.31 62	0.25 45	0.21 37	0.48 128	0.24 56	0.20 329	0.11 133	0.13 53	0.10 52	0.17 241	0.15 209

rvit_stereo_ft	0.33 125	0.25 314	0.47 265	0.52 445	0.32 384	0.33 136	0.47 386	0.49 85	0.50 159	0.34 77	0.41 92	0.41 131	0.32 155	0.48 128	0.34 204	0.22 370	0.14 287	0.19 267	0.18 300	0.19 299	0.14 186

gcap-zeroshot	0.34 131	0.18 86	0.52 327	0.38 156	0.22 112	0.49 250	0.27 108	0.52 104	0.34 65	0.64 210	0.50 122	0.83 352	0.34 173	0.48 128	0.24 56	0.13 60	0.11 133	0.15 119	0.12 103	0.13 79	0.12 109

PMTNet	0.32 115	0.16 39	0.24 5	0.29 4	0.18 33	0.45 234	0.22 45	0.56 117	0.63 202	0.46 139	0.54 146	0.39 115	0.34 173	0.48 128	0.24 56	0.75 525	0.10 53	0.12 24	0.08 1	0.12 45	0.11 66

DilatedVolume-Stereo	0.30 103	0.15 25	0.34 95	0.33 47	0.20 75	0.53 269	0.25 81	0.56 117	0.43 130	0.56 172	0.50 122	0.35 91	0.29 128	0.49 132	0.28 139	0.13 60	0.11 133	0.12 24	0.11 77	0.11 14	0.10 28

SCV	0.26 61	0.19 122	0.33 79	0.35 92	0.21 93	0.27 56	0.34 215	0.56 117	0.28 30	0.24 21	0.28 43	0.37 103	0.23 56	0.49 132	0.22 25	0.18 276	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.15 168	0.11 66

CAS++	0.32 115	0.24 291	0.36 112	0.37 127	0.26 254	0.28 73	0.23 59	0.87 308	0.50 159	0.47 144	0.45 102	0.26 46	0.21 37	0.49 132	0.24 56	0.23 385	0.19 397	0.22 352	0.17 273	0.21 338	0.16 255
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.25 53	0.15 25	0.29 35	0.40 219	0.18 33	0.27 56	0.26 92	0.49 85	0.27 26	0.36 86	0.27 34	0.33 78	0.35 176	0.49 132	0.22 25	0.12 32	0.10 53	0.12 24	0.10 52	0.13 79	0.11 66

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 131	0.27 350	0.45 236	0.36 111	0.25 213	0.48 246	0.30 152	0.58 128	0.90 363	0.42 125	0.36 80	0.30 56	0.29 128	0.49 132	0.30 160	0.16 208	0.14 287	0.18 227	0.15 192	0.18 265	0.15 209

x	0.39 212	0.24 291	0.41 180	0.34 58	0.23 152	0.52 261	0.32 194	0.86 301	0.52 164	0.57 175	0.70 195	0.59 231	0.50 273	0.49 132	0.46 322	0.17 246	0.15 316	0.17 182	0.15 192	0.17 241	0.16 255

3.5w_stereo	0.22 24	0.18 86	0.29 35	0.30 8	0.18 33	0.27 56	0.23 59	0.37 31	0.28 30	0.31 56	0.26 31	0.22 28	0.26 90	0.50 138	0.24 56	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.09 4

fffy	0.28 78	0.21 194	0.34 95	0.37 127	0.23 152	0.33 136	0.29 136	0.51 95	0.41 120	0.32 69	0.37 84	0.39 115	0.27 100	0.50 138	0.27 119	0.12 32	0.11 133	0.16 144	0.13 137	0.14 122	0.11 66

RSM++	0.25 53	0.18 86	0.34 95	0.36 111	0.20 75	0.28 73	0.30 152	0.51 95	0.32 56	0.25 26	0.22 16	0.37 103	0.21 37	0.50 138	0.24 56	0.12 32	0.10 53	0.14 79	0.12 103	0.14 122	0.10 28

MyStereo8	0.40 224	0.20 157	0.54 339	0.41 250	0.29 332	0.53 269	0.29 136	0.65 177	0.49 155	0.71 262	0.98 344	0.58 216	0.43 231	0.50 138	0.51 346	0.15 160	0.12 188	0.16 144	0.14 167	0.19 299	0.19 324

MyStereo06	0.38 196	0.21 194	0.61 366	0.41 250	0.28 306	0.41 206	0.50 405	0.95 340	0.35 78	0.62 192	0.54 146	0.76 329	0.27 100	0.50 138	0.29 154	0.14 99	0.13 253	0.18 227	0.17 273	0.17 241	0.15 209

GLC_STEREO	0.29 89	0.19 122	0.27 20	0.44 329	0.19 51	0.31 112	0.26 92	0.47 80	0.43 130	0.37 92	0.47 113	0.41 131	0.23 56	0.50 138	0.34 204	0.14 99	0.18 383	0.19 267	0.16 224	0.16 207	0.13 142

HUI-Stereo	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 25	0.22 45	0.60 143	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.58 216	0.38 200	0.50 138	0.35 221	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

AIO_rvc	0.23 37	0.16 39	0.32 64	0.34 58	0.19 51	0.26 43	0.33 204	0.40 50	0.22 14	0.26 30	0.24 24	0.34 82	0.15 4	0.51 145	0.24 56	0.12 32	0.09 24	0.13 53	0.10 52	0.12 45	0.10 28

IGEVStereo-DCA	0.29 89	0.22 233	0.38 140	0.35 92	0.27 283	0.37 168	0.35 239	0.62 155	0.34 65	0.38 102	0.30 53	0.35 91	0.27 100	0.51 145	0.22 25	0.15 160	0.12 188	0.16 144	0.12 103	0.13 79	0.15 209

rrr	0.29 89	0.22 233	0.41 180	0.35 92	0.27 283	0.37 168	0.32 194	0.52 104	0.42 128	0.38 102	0.30 53	0.35 91	0.27 100	0.51 145	0.22 25	0.15 160	0.12 188	0.16 144	0.13 137	0.13 79	0.14 186

anonymousa	0.49 324	0.20 157	0.42 201	0.38 156	0.23 152	0.91 431	0.35 239	0.75 260	0.62 191	0.85 354	1.54 484	1.06 426	0.66 373	0.51 145	0.43 287	0.16 208	0.13 253	0.19 267	0.21 376	0.16 207	0.14 186

raftrobust	0.34 131	0.19 122	0.36 112	0.41 250	0.27 283	0.30 97	0.25 81	0.71 237	0.63 202	0.58 177	0.55 152	0.45 157	0.46 250	0.51 145	0.29 154	0.16 208	0.12 188	0.14 79	0.12 103	0.12 45	0.13 142

DMCA	0.45 269	0.26 333	0.50 310	0.38 156	0.28 306	0.51 257	0.34 215	0.93 328	0.68 225	0.75 288	0.83 264	0.79 339	0.53 284	0.51 145	0.54 361	0.21 345	0.16 347	0.21 338	0.16 224	0.19 299	0.21 365

fffft	0.25 53	0.17 61	0.37 128	0.36 111	0.22 112	0.28 73	0.36 261	0.42 60	0.24 19	0.36 86	0.23 18	0.27 50	0.22 44	0.52 151	0.27 119	0.12 32	0.09 24	0.16 144	0.12 103	0.12 45	0.12 109
1: 1. 1
dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 16	0.16 7	0.16 2	0.20 19	0.29 7	0.20 10	0.23 17	0.20 12	0.22 28	0.14 1	0.52 151	0.24 56	0.13 60	0.10 53	0.11 1	0.09 9	0.10 5	0.09 4

AIO-Stereo	0.25 53	0.18 86	0.34 95	0.37 127	0.18 33	0.28 73	0.30 152	0.48 82	0.27 26	0.29 49	0.30 53	0.32 66	0.17 10	0.52 151	0.23 47	0.12 32	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.13 79	0.10 28

H2IRNET	0.37 181	0.20 157	0.33 79	0.38 156	0.25 213	0.27 56	0.23 59	0.59 133	0.72 245	0.39 110	0.90 306	0.74 321	0.55 302	0.52 151	0.43 287	0.15 160	0.13 253	0.18 227	0.20 355	0.16 207	0.13 142

DCRE	0.37 181	0.18 86	0.46 253	0.45 352	0.32 384	0.42 213	0.37 275	0.63 163	0.51 161	0.47 144	0.94 317	0.56 203	0.36 192	0.52 151	0.32 177	0.14 99	0.13 253	0.15 119	0.14 167	0.14 122	0.13 142

IPLGR_C	0.40 224	0.21 194	0.64 383	0.45 352	0.33 395	0.52 261	0.34 215	0.66 186	0.62 191	0.82 331	0.92 313	0.45 157	0.32 155	0.52 151	0.46 322	0.17 246	0.12 188	0.15 119	0.14 167	0.13 79	0.14 186

ACRE	0.40 224	0.21 194	0.65 389	0.45 352	0.33 395	0.51 257	0.33 204	0.66 186	0.63 202	0.80 311	0.92 313	0.45 157	0.32 155	0.52 151	0.45 312	0.16 208	0.12 188	0.15 119	0.14 167	0.13 79	0.14 186

GANet-ADL	0.42 242	0.25 314	0.45 236	0.43 310	0.29 332	0.54 275	0.35 239	0.89 315	0.86 334	0.63 200	0.72 198	0.68 283	0.42 225	0.52 151	0.41 278	0.21 345	0.14 287	0.15 119	0.13 137	0.18 265	0.19 324

HHNet	0.41 235	0.17 61	0.41 180	0.34 58	0.37 420	0.33 136	0.34 215	0.69 214	0.75 262	0.86 361	1.30 450	0.52 189	0.32 155	0.52 151	0.35 221	0.15 160	0.11 133	0.19 267	0.15 192	0.15 168	0.24 397

MM-Stereo_test2	0.30 103	0.18 86	0.39 159	0.40 219	0.24 181	0.42 213	0.42 356	0.63 163	0.41 120	0.37 92	0.35 77	0.32 66	0.26 90	0.53 160	0.25 72	0.12 32	0.10 53	0.15 119	0.12 103	0.15 168	0.10 28

AIO-test1	0.38 196	0.18 86	0.38 140	0.50 417	0.24 181	0.46 239	0.30 152	0.70 229	1.19 467	0.40 116	0.71 197	0.45 157	0.29 128	0.53 160	0.27 119	0.15 160	0.13 253	0.19 267	0.21 376	0.13 79	0.17 273

SMoEStereo_RVC	0.26 61	0.19 122	0.35 105	0.35 92	0.22 112	0.36 163	0.32 194	0.39 45	0.34 65	0.37 92	0.30 53	0.33 78	0.24 66	0.53 160	0.24 56	0.12 32	0.10 53	0.16 144	0.12 103	0.12 45	0.11 66

IGEV_Zeroshot_test	0.34 131	0.18 86	0.67 399	0.39 184	0.28 306	0.30 97	0.25 81	0.74 254	0.31 49	0.62 192	0.57 158	0.54 197	0.25 73	0.53 160	0.27 119	0.14 99	0.10 53	0.15 119	0.14 167	0.14 122	0.12 109

ICVP	0.46 279	0.25 314	0.38 140	0.48 388	0.28 306	0.58 303	0.43 363	1.00 356	0.70 233	0.67 234	0.95 326	0.75 323	0.55 302	0.53 160	0.54 361	0.23 385	0.17 366	0.19 267	0.17 273	0.19 299	0.20 347
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	0.38 196	0.19 122	0.35 105	0.37 127	0.25 213	0.45 234	0.37 275	0.78 276	0.89 360	0.51 154	0.78 234	0.50 181	0.29 128	0.53 160	0.40 274	0.15 160	0.12 188	0.17 182	0.15 192	0.14 122	0.12 109

FACV-RUCA	0.43 252	0.28 364	0.47 265	0.45 352	0.33 395	0.58 303	0.34 215	0.82 288	0.73 252	0.57 175	0.84 269	0.47 168	0.50 273	0.54 166	0.39 267	0.22 370	0.15 316	0.35 470	0.16 224	0.28 419	0.21 365

rvit_0105_6	0.38 196	0.28 364	0.64 383	0.50 417	0.30 346	0.39 188	0.38 297	0.51 95	0.67 220	0.40 116	0.45 102	0.50 181	0.41 223	0.54 166	0.36 237	0.27 425	0.26 455	0.24 387	0.21 376	0.22 360	0.16 255

WCG-NET（raft）	0.31 109	0.15 25	0.36 112	0.32 35	0.19 51	0.35 154	0.27 108	0.51 95	0.78 287	0.45 133	0.55 152	0.48 173	0.27 100	0.54 166	0.26 101	0.13 60	0.10 53	0.12 24	0.11 77	0.12 45	0.11 66

test_xeample3	0.29 89	0.21 194	0.41 180	0.35 92	0.26 254	0.35 154	0.32 194	0.56 117	0.36 86	0.43 128	0.32 64	0.34 82	0.28 114	0.54 166	0.23 47	0.14 99	0.11 133	0.16 144	0.12 103	0.14 122	0.13 142

GMStereo	0.39 212	0.37 424	0.54 339	0.40 219	0.26 254	0.42 213	0.36 261	0.59 133	1.04 430	0.55 169	0.51 131	0.37 103	0.35 176	0.54 166	0.41 278	0.19 306	0.13 253	0.16 144	0.17 273	0.24 390	0.18 291
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	0.29 89	0.16 39	0.32 64	0.40 219	0.21 93	0.32 129	0.26 92	0.62 155	0.31 49	0.33 74	0.65 178	0.41 131	0.22 44	0.55 171	0.25 72	0.12 32	0.10 53	0.15 119	0.11 77	0.15 168	0.11 66

tg	0.33 125	0.18 86	0.37 128	0.39 184	0.22 112	0.38 181	0.26 92	0.70 229	0.56 182	0.47 144	0.65 178	0.42 141	0.24 66	0.55 171	0.33 189	0.14 99	0.10 53	0.18 227	0.17 273	0.14 122	0.11 66

1test111	0.36 164	0.23 254	0.33 79	0.41 250	0.22 112	0.55 280	0.38 297	0.85 297	0.54 171	0.41 120	0.50 122	0.34 82	0.49 262	0.55 171	0.45 312	0.16 208	0.10 53	0.19 267	0.13 137	0.18 265	0.17 273

riskmin	0.38 196	0.20 157	0.39 159	0.32 35	0.23 152	0.53 269	0.30 152	0.63 163	0.80 298	0.49 148	0.56 155	0.73 315	0.58 320	0.55 171	0.36 237	0.17 246	0.11 133	0.19 267	0.13 137	0.19 299	0.20 347

MC-Stereo	0.28 78	0.17 61	0.32 64	0.38 156	0.20 75	0.26 43	0.26 92	0.49 85	0.37 100	0.37 92	0.61 168	0.41 131	0.31 150	0.55 171	0.25 72	0.13 60	0.09 24	0.14 79	0.12 103	0.12 45	0.11 66

qqq	0.40 224	0.26 333	0.44 224	0.36 111	0.22 112	0.46 239	0.36 261	0.85 297	0.54 171	0.56 172	0.69 192	0.65 270	0.53 284	0.55 171	0.45 312	0.17 246	0.16 347	0.20 297	0.19 330	0.18 265	0.17 273

CIPLG	0.41 235	0.21 194	0.63 378	0.45 352	0.33 395	0.52 261	0.33 204	0.65 177	0.60 189	0.82 331	0.96 330	0.46 165	0.32 155	0.55 171	0.44 303	0.16 208	0.12 188	0.15 119	0.14 167	0.13 79	0.14 186

FTStereo	0.56 387	0.20 157	0.37 128	0.41 250	0.25 213	0.40 192	0.79 492	0.66 186	0.43 130	1.09 465	3.27 534	0.70 291	0.73 410	0.55 171	0.33 189	0.14 99	0.13 253	0.19 267	0.17 273	0.15 168	0.30 439

TestStereo	0.38 196	0.31 390	0.40 170	0.45 352	0.20 75	0.40 192	0.37 275	0.66 186	0.65 214	0.53 163	0.78 234	0.47 168	0.40 217	0.55 171	0.37 253	0.18 276	0.13 253	0.20 297	0.15 192	0.22 360	0.13 142

AFF-stereo	0.38 196	0.19 122	0.39 159	0.37 127	0.21 93	0.27 56	0.31 174	0.65 177	0.66 217	0.64 210	1.13 406	0.76 329	0.39 211	0.55 171	0.33 189	0.11 23	0.09 24	0.16 144	0.16 224	0.13 79	0.11 66

xyz-stereo-finetune	0.33 125	0.18 86	0.36 112	0.33 47	0.18 33	0.57 298	0.31 174	0.58 128	0.69 232	0.45 133	0.54 146	0.38 111	0.33 165	0.56 181	0.36 237	0.12 32	0.12 188	0.16 144	0.13 137	0.13 79	0.12 109

GCAP-BAT	0.30 103	0.21 194	0.42 201	0.33 47	0.27 283	0.26 43	0.27 108	0.45 75	0.30 42	0.60 183	0.64 175	0.45 157	0.23 56	0.56 181	0.26 101	0.15 160	0.12 188	0.15 119	0.10 52	0.12 45	0.11 66

RSM	0.25 53	0.18 86	0.33 79	0.36 111	0.20 75	0.27 56	0.34 215	0.51 95	0.27 26	0.26 30	0.23 18	0.39 115	0.21 37	0.56 181	0.22 25	0.12 32	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.14 122	0.10 28

11t1	0.36 164	0.21 194	0.42 201	0.35 92	0.22 112	0.62 332	0.29 136	0.69 214	0.43 130	0.60 183	0.53 144	0.53 193	0.48 259	0.56 181	0.40 274	0.18 276	0.14 287	0.16 144	0.13 137	0.17 241	0.17 273

StereoVision	0.42 242	0.28 364	0.45 236	0.49 403	0.28 306	0.38 181	0.38 297	0.72 241	0.62 191	0.44 131	1.14 411	0.54 197	0.39 211	0.56 181	0.34 204	0.21 345	0.24 441	0.25 400	0.24 422	0.26 406	0.16 255

EKT-Stereo	0.35 146	0.23 254	0.39 159	0.43 310	0.29 332	0.38 181	0.31 174	0.69 214	0.64 209	0.45 133	0.63 172	0.49 179	0.27 100	0.56 181	0.33 189	0.18 276	0.14 287	0.18 227	0.15 192	0.16 207	0.16 255

anonymousdsp2	0.35 146	0.20 157	0.43 212	0.37 127	0.24 181	0.48 246	0.31 174	0.86 301	0.65 214	0.55 169	0.50 122	0.50 181	0.34 173	0.56 181	0.31 167	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.10 52	0.16 207	0.14 186

PSM-adaLoss	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 25	0.31 174	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.58 216	0.38 200	0.56 181	0.35 221	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

GrayStereo	0.49 324	0.19 122	0.42 201	0.46 373	0.28 306	0.53 269	0.67 463	0.69 214	0.63 202	1.02 442	1.47 479	0.78 337	0.76 419	0.56 181	0.33 189	0.14 99	0.12 188	0.17 182	0.17 273	0.15 168	0.29 431

DeepStereo_RVC	0.36 164	0.21 194	0.47 265	0.40 219	0.24 181	0.26 43	0.22 45	0.60 143	0.38 105	0.69 249	0.67 189	0.57 208	0.51 278	0.56 181	0.39 267	0.16 208	0.12 188	0.18 227	0.15 192	0.19 299	0.18 291

XX-Stereo	0.37 181	0.17 61	0.45 236	0.55 463	0.36 414	0.38 181	0.20 19	0.60 143	0.30 42	0.46 139	1.30 450	0.73 315	0.26 90	0.56 181	0.26 101	0.16 208	0.11 133	0.17 182	0.16 224	0.14 122	0.10 28

cf-r	0.47 294	0.23 254	0.41 180	0.39 184	0.23 152	0.59 316	0.37 275	0.88 313	0.85 329	0.72 274	1.05 376	0.94 393	0.62 343	0.56 181	0.54 361	0.21 345	0.14 287	0.17 182	0.19 330	0.15 168	0.15 209

SCV_C0	0.26 61	0.18 86	0.34 95	0.35 92	0.24 181	0.23 16	0.28 126	0.51 95	0.36 86	0.31 56	0.36 80	0.37 103	0.20 30	0.57 193	0.22 25	0.13 60	0.10 53	0.13 53	0.11 77	0.16 207	0.12 109

tt45	0.27 71	0.17 61	0.34 95	0.35 92	0.23 152	0.38 181	0.28 126	0.46 77	0.28 30	0.40 116	0.27 34	0.38 111	0.25 73	0.57 193	0.26 101	0.13 60	0.11 133	0.16 144	0.13 137	0.12 45	0.14 186

rvit_0105_5	0.42 242	0.31 390	0.73 426	0.50 417	0.29 332	0.44 226	0.42 356	0.61 149	0.74 259	0.51 154	0.51 131	0.60 237	0.47 254	0.57 193	0.38 261	0.27 425	0.25 449	0.25 400	0.23 407	0.22 360	0.18 291

rvit_0105_4	0.41 235	0.29 376	0.71 418	0.50 417	0.29 332	0.41 206	0.41 346	0.55 115	0.73 252	0.45 133	0.48 115	0.55 200	0.44 240	0.57 193	0.36 237	0.28 435	0.26 455	0.25 400	0.22 394	0.23 377	0.18 291

ACVNet-DCA	0.35 146	0.23 254	0.33 79	0.41 250	0.22 112	0.55 280	0.38 297	0.85 297	0.54 171	0.41 120	0.50 122	0.34 82	0.49 262	0.57 193	0.25 72	0.16 208	0.10 53	0.19 267	0.13 137	0.18 265	0.17 273

xx1	0.39 212	0.23 254	0.33 79	0.41 250	0.22 112	0.55 280	0.38 297	0.67 196	1.06 441	0.41 120	0.50 122	0.65 270	0.53 284	0.57 193	0.25 72	0.16 208	0.10 53	0.20 297	0.19 330	0.18 265	0.17 273

cc1	0.37 181	0.23 254	0.33 79	0.41 250	0.22 112	0.55 280	0.38 297	0.67 196	1.06 441	0.41 120	0.50 122	0.34 82	0.49 262	0.57 193	0.25 72	0.16 208	0.10 53	0.19 267	0.13 137	0.16 207	0.15 209

mmm	0.44 259	0.27 350	0.46 253	0.38 156	0.24 181	0.61 324	0.35 239	0.94 333	0.53 167	0.72 274	1.05 376	0.63 250	0.50 273	0.57 193	0.45 312	0.18 276	0.15 316	0.23 372	0.20 355	0.20 315	0.18 291

ffm	0.44 259	0.26 333	0.49 297	0.37 127	0.25 213	0.55 280	0.37 275	0.68 206	1.04 430	0.73 281	0.96 330	0.71 295	0.53 284	0.57 193	0.25 72	0.16 208	0.10 53	0.25 400	0.21 376	0.16 207	0.16 255

tt1	0.36 164	0.24 291	0.32 64	0.41 250	0.22 112	0.54 275	0.38 297	0.68 206	1.04 430	0.41 120	0.46 107	0.35 91	0.45 245	0.57 193	0.25 72	0.16 208	0.10 53	0.19 267	0.13 137	0.16 207	0.16 255

MIF-Stereo (partial)	0.31 109	0.18 86	0.37 128	0.41 250	0.31 368	0.28 73	0.23 59	0.47 80	0.42 128	0.31 56	0.63 172	0.36 101	0.35 176	0.57 193	0.31 167	0.17 246	0.13 253	0.19 267	0.17 273	0.18 265	0.14 186

PCWNet_CMD	0.48 306	0.24 291	0.52 327	0.39 184	0.27 283	0.63 341	0.30 152	0.95 340	0.96 395	0.86 361	1.07 385	0.79 339	0.44 240	0.57 193	0.43 287	0.17 246	0.12 188	0.21 338	0.16 224	0.24 390	0.19 324

CASS	0.45 269	0.27 350	0.42 201	0.48 388	0.22 112	0.61 324	0.34 215	0.97 347	0.62 191	0.71 262	0.85 279	0.61 242	0.55 302	0.57 193	0.41 278	0.29 442	0.16 347	0.22 352	0.18 300	0.22 360	0.28 425
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.35 146	0.23 254	0.51 322	0.44 329	0.21 93	0.64 348	0.27 108	0.59 133	0.63 202	0.40 116	0.38 86	0.55 200	0.40 217	0.57 193	0.35 221	0.13 60	0.11 133	0.14 79	0.12 103	0.16 207	0.13 142

ProNet	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.35 92	0.24 181	0.32 129	0.43 363	0.57 122	0.37 100	0.33 74	0.30 53	0.32 66	0.28 114	0.57 193	0.26 101	0.13 60	0.11 133	0.16 144	0.13 137	0.13 79	0.13 142

ROB_FTStereo_v2	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 25	0.31 174	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.57 208	0.38 200	0.57 193	0.36 237	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

ROB_FTStereo	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.25 39	0.21 36	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.58 216	0.38 200	0.57 193	0.35 221	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

s12784h	0.36 164	0.15 25	0.24 5	0.34 58	0.15 1	0.77 395	0.29 136	0.80 283	0.83 316	0.56 172	0.57 158	0.43 149	0.40 217	0.57 193	0.33 189	0.12 32	0.10 53	0.14 79	0.09 9	0.14 122	0.09 4

SFCPSM	0.47 294	0.21 194	0.55 344	0.40 219	0.27 283	0.87 429	0.37 275	1.33 483	0.77 277	0.80 311	0.84 269	0.54 197	0.49 262	0.57 193	0.37 253	0.18 276	0.13 253	0.18 227	0.20 355	0.16 207	0.15 209

MSMDNet	0.48 306	0.24 291	0.52 327	0.39 184	0.27 283	0.63 341	0.30 152	0.96 344	0.96 395	0.86 361	1.07 385	0.79 339	0.44 240	0.57 193	0.43 287	0.17 246	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.23 377	0.19 324

test_sample1	0.42 242	0.22 233	0.46 253	0.34 58	0.23 152	0.58 303	0.35 239	0.99 352	0.49 155	0.62 192	0.75 213	0.69 287	0.61 337	0.58 213	0.44 303	0.18 276	0.14 287	0.17 182	0.15 192	0.17 241	0.17 273

ff7	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.36 111	0.26 254	0.31 112	0.35 239	0.62 155	0.34 65	0.38 102	0.33 65	0.32 66	0.29 128	0.58 213	0.25 72	0.14 99	0.10 53	0.17 182	0.12 103	0.14 122	0.15 209

ffff	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.36 111	0.26 254	0.31 112	0.35 239	0.62 155	0.34 65	0.38 102	0.33 65	0.32 66	0.29 128	0.58 213	0.25 72	0.14 99	0.10 53	0.17 182	0.12 103	0.14 122	0.15 209

11t	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.36 111	0.26 254	0.31 112	0.35 239	0.62 155	0.34 65	0.38 102	0.33 65	0.32 66	0.29 128	0.58 213	0.25 72	0.14 99	0.10 53	0.17 182	0.12 103	0.14 122	0.15 209

Selective-IGEV	0.24 45	0.18 86	0.35 105	0.35 92	0.19 51	0.27 56	0.25 81	0.55 115	0.23 16	0.27 39	0.25 29	0.34 82	0.19 24	0.58 213	0.22 25	0.12 32	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.12 45	0.10 28

knoymous	0.36 164	0.20 157	0.31 53	0.31 16	0.22 112	0.36 163	0.29 136	0.61 149	0.64 209	0.67 234	0.70 195	0.60 237	0.40 217	0.58 213	0.34 204	0.17 246	0.11 133	0.20 297	0.11 77	0.17 241	0.18 291

ccc-4	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.36 111	0.26 254	0.31 112	0.35 239	0.62 155	0.34 65	0.38 102	0.33 65	0.32 66	0.29 128	0.58 213	0.25 72	0.14 99	0.10 53	0.17 182	0.12 103	0.14 122	0.15 209

LCNet	0.41 235	0.20 157	0.32 64	0.44 329	0.24 181	0.47 243	0.29 136	0.67 196	0.53 167	0.72 274	1.03 366	0.66 275	0.60 331	0.58 213	0.34 204	0.14 99	0.10 53	0.19 267	0.19 330	0.21 338	0.36 468

Patchmatch Stereo++	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 25	0.22 45	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.58 216	0.38 200	0.58 213	0.36 237	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209
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
iGMRVC	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 25	0.30 152	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.58 216	0.38 200	0.58 213	0.36 237	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

iRAFT	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 25	0.22 45	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.58 216	0.38 200	0.58 213	0.36 237	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

RAFT-IKP	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 25	0.28 126	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.57 208	0.38 200	0.58 213	0.36 237	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

CFNet_pseudo	0.46 279	0.24 291	0.52 327	0.37 127	0.27 283	0.58 303	0.30 152	0.86 301	0.88 347	0.82 331	1.03 366	0.75 323	0.47 254	0.58 213	0.44 303	0.17 246	0.12 188	0.24 387	0.16 224	0.24 390	0.19 324

ccs_rob	0.46 279	0.24 291	0.52 327	0.37 127	0.27 283	0.58 303	0.31 174	0.86 301	0.88 347	0.82 331	1.02 362	0.75 323	0.47 254	0.58 213	0.44 303	0.17 246	0.12 188	0.24 387	0.16 224	0.24 390	0.19 324

UCFNet_RVC	0.49 324	0.26 333	0.35 105	0.39 184	0.26 254	0.64 348	0.36 261	1.15 424	0.84 321	0.67 234	0.88 298	0.88 374	0.59 327	0.58 213	0.45 312	0.24 396	0.17 366	0.27 430	0.27 450	0.25 400	0.23 389

MyStereo07	0.32 115	0.22 233	0.34 95	0.42 290	0.28 306	0.40 192	0.50 405	0.72 241	0.37 100	0.37 92	0.34 72	0.32 66	0.31 150	0.59 228	0.27 119	0.14 99	0.13 253	0.18 227	0.17 273	0.17 241	0.16 255

anonymousdsp	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.37 127	0.25 213	0.30 97	0.35 239	0.63 163	0.35 78	0.39 110	0.33 65	0.33 78	0.28 114	0.59 228	0.25 72	0.14 99	0.10 53	0.17 182	0.12 103	0.14 122	0.15 209

IGEV-Stereo	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.37 127	0.25 213	0.30 97	0.35 239	0.63 163	0.35 78	0.39 110	0.33 65	0.33 78	0.28 114	0.59 228	0.25 72	0.14 99	0.10 53	0.17 182	0.12 103	0.14 122	0.15 209
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AASNet	0.53 362	0.25 314	0.52 327	0.49 403	0.32 384	0.74 385	0.40 331	1.50 509	0.86 334	0.86 361	0.92 313	0.64 257	0.59 327	0.59 228	0.79 424	0.23 385	0.19 397	0.20 297	0.16 224	0.21 338	0.19 324

RALCasStereoNet	0.36 164	0.21 194	0.37 128	0.42 290	0.26 254	0.35 154	0.38 297	0.63 163	0.64 209	0.50 151	0.72 198	0.51 185	0.29 128	0.59 228	0.36 237	0.16 208	0.14 287	0.15 119	0.13 137	0.17 241	0.16 255

HITNet	0.41 235	0.26 333	0.45 236	0.33 47	0.17 17	0.63 341	0.30 152	0.93 328	0.64 209	0.71 262	0.82 258	0.64 257	0.52 280	0.59 228	0.43 287	0.14 99	0.10 53	0.15 119	0.13 137	0.19 299	0.12 109
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
MM-Stereo_test1	0.33 125	0.19 122	0.36 112	0.41 250	0.23 152	0.36 163	0.45 375	0.58 128	0.54 171	0.60 183	0.50 122	0.38 111	0.37 196	0.60 234	0.26 101	0.15 160	0.13 253	0.17 182	0.14 167	0.15 168	0.12 109

DCVSM-stereo	0.49 324	0.27 350	0.53 335	0.39 184	0.29 332	0.51 257	0.26 92	0.75 260	0.75 262	1.11 469	0.75 213	1.05 424	0.72 407	0.60 234	0.47 329	0.20 329	0.19 397	0.24 387	0.20 355	0.25 400	0.30 439

CoDeX	0.47 294	0.20 157	0.49 297	0.42 290	0.25 213	0.75 388	0.36 261	1.27 473	0.80 298	0.82 331	0.96 330	0.62 248	0.57 311	0.60 234	0.36 237	0.17 246	0.12 188	0.17 182	0.15 192	0.16 207	0.14 186

IER	0.46 279	0.23 254	0.50 310	0.38 156	0.28 306	0.69 366	0.35 239	0.80 283	0.66 217	0.83 343	0.94 317	0.75 323	0.77 425	0.60 234	0.42 282	0.17 246	0.14 287	0.17 182	0.17 273	0.17 241	0.15 209

IPLG	0.39 212	0.20 157	0.59 359	0.40 219	0.24 181	0.54 275	0.27 108	0.75 260	0.63 202	0.84 350	0.81 254	0.32 66	0.32 155	0.60 234	0.45 312	0.13 60	0.11 133	0.16 144	0.13 137	0.13 79	0.12 109

DEmStereo	0.48 306	0.17 61	0.50 310	0.38 156	0.25 213	0.59 316	0.34 215	0.63 163	0.74 259	0.89 383	1.66 491	0.58 216	1.06 483	0.60 234	0.42 282	0.14 99	0.11 133	0.16 144	0.16 224	0.14 122	0.15 209

GMM-Stereo	0.44 259	0.19 122	0.36 112	0.42 290	0.25 213	0.51 257	0.47 386	0.71 237	0.53 167	0.76 295	1.37 459	0.76 329	0.38 200	0.60 234	0.33 189	0.15 160	0.10 53	0.20 297	0.19 330	0.16 207	0.27 418

RALAANet	0.38 196	0.23 254	0.48 285	0.42 290	0.29 332	0.35 154	0.25 81	0.86 301	0.64 209	0.67 234	0.65 178	0.60 237	0.29 128	0.60 234	0.34 204	0.15 160	0.12 188	0.17 182	0.15 192	0.21 338	0.13 142

PAM	0.46 279	0.19 122	0.70 413	0.40 219	0.26 254	0.75 388	0.33 204	0.85 297	0.34 65	0.70 255	0.46 107	1.83 508	0.63 349	0.61 242	0.26 101	0.15 160	0.10 53	0.16 144	0.14 167	0.14 122	0.13 142

test_sample2	0.42 242	0.22 233	0.43 212	0.33 47	0.21 93	0.58 303	0.39 320	0.95 340	0.67 220	0.63 200	0.77 223	0.69 287	0.57 311	0.61 242	0.38 261	0.19 306	0.14 287	0.18 227	0.16 224	0.19 299	0.18 291

PSM-AAD	0.48 306	0.20 157	0.37 128	0.43 310	0.23 152	0.56 293	0.50 405	0.65 177	0.70 233	1.07 459	1.12 399	0.58 216	0.92 463	0.61 242	0.32 177	0.15 160	0.11 133	0.25 400	0.26 444	0.18 265	0.43 494

CRE-IMP	0.36 164	0.23 254	0.49 297	0.42 290	0.24 181	0.41 206	0.21 36	0.57 122	0.41 120	0.65 219	0.72 198	0.53 193	0.37 196	0.61 242	0.38 261	0.17 246	0.11 133	0.19 267	0.15 192	0.21 338	0.18 291

Prome-Stereo	0.46 279	0.19 122	0.35 105	0.44 329	0.26 254	0.40 192	0.45 375	0.68 206	0.44 136	0.96 418	1.84 501	0.59 231	0.67 376	0.61 242	0.32 177	0.14 99	0.11 133	0.16 144	0.14 167	0.16 207	0.29 431

111	0.40 224	0.17 61	0.41 180	0.34 58	0.19 51	0.52 261	0.28 126	0.74 254	1.16 461	0.50 151	0.91 309	0.63 250	0.48 259	0.61 242	0.35 221	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.12 103	0.13 79	0.13 142

CFNet-ft	0.48 306	0.23 254	0.36 112	0.40 219	0.26 254	0.64 348	0.37 275	0.87 308	0.85 329	0.64 210	1.00 351	1.01 411	0.64 360	0.61 242	0.53 356	0.23 385	0.15 316	0.24 387	0.21 376	0.23 377	0.18 291

CFNet_RVC	0.48 306	0.23 254	0.36 112	0.40 219	0.26 254	0.64 348	0.37 275	0.87 308	0.85 329	0.64 210	1.00 351	1.01 411	0.64 360	0.61 242	0.53 356	0.23 385	0.15 316	0.24 387	0.21 376	0.23 377	0.18 291

PAM_32	0.46 279	0.19 122	0.67 399	0.39 184	0.24 181	0.75 388	0.27 108	0.95 340	0.34 65	0.68 240	0.44 99	1.91 513	0.65 366	0.62 250	0.26 101	0.15 160	0.10 53	0.16 144	0.15 192	0.14 122	0.13 142

DLNR_Zeroshot_test	20.09 569	36.28 576	38.04 572	169.85 581	61.80 577	0.23 16	0.20 19	13.88 567	0.37 100	0.44 131	0.66 185	0.43 149	0.21 37	0.62 250	0.28 139	5.46 565	0.10 53	0.15 119	0.11 77	72.60 580	0.11 66

GwcNet-ADL	0.44 259	0.22 233	0.48 285	0.45 352	0.30 346	0.40 192	0.37 275	0.92 326	0.97 398	0.71 262	0.78 234	0.61 242	0.42 225	0.62 250	0.50 336	0.19 306	0.14 287	0.15 119	0.14 167	0.18 265	0.18 291

ASMatch	0.48 306	0.19 122	0.45 236	0.39 184	0.28 306	0.37 168	0.26 92	0.74 254	0.68 225	0.76 295	2.34 514	0.61 242	0.52 280	0.62 250	0.37 253	0.14 99	0.12 188	0.17 182	0.15 192	0.14 122	0.21 365

THIR-Stereo	0.50 340	0.18 86	0.45 236	0.38 156	0.23 152	0.75 388	0.67 463	0.66 186	0.87 343	1.02 442	1.40 465	0.72 304	0.76 419	0.62 250	0.42 282	0.15 160	0.11 133	0.17 182	0.18 300	0.14 122	0.15 209

Pruner-Stereo	0.38 196	0.20 157	0.45 236	0.40 219	0.25 213	0.22 12	0.24 73	0.67 196	0.55 176	0.89 383	0.76 219	0.68 283	0.29 128	0.62 250	0.35 221	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.17 273	0.17 241	0.18 291

EAI-Stereo	0.34 131	0.19 122	0.44 224	0.39 184	0.21 93	0.31 112	0.30 152	1.15 424	0.30 42	0.49 148	0.75 213	0.36 101	0.28 114	0.62 250	0.27 119	0.14 99	0.11 133	0.14 79	0.13 137	0.13 79	0.12 109

FENet	0.42 242	0.22 233	0.38 140	0.39 184	0.24 181	0.55 280	0.32 194	0.79 280	0.70 233	0.71 262	0.72 198	0.63 250	0.57 311	0.62 250	0.44 303	0.19 306	0.13 253	0.19 267	0.17 273	0.18 265	0.19 324

GANet-RSSM	0.47 294	0.21 194	0.37 128	0.38 156	0.25 213	0.58 303	0.36 261	1.07 388	0.78 287	0.68 240	1.01 354	0.86 363	0.67 376	0.62 250	0.44 303	0.21 345	0.15 316	0.18 227	0.18 300	0.18 265	0.17 273

PSMNet-RSSM	0.48 306	0.22 233	0.38 140	0.42 290	0.25 213	0.50 253	0.37 275	1.10 398	0.77 277	0.70 255	1.06 382	0.84 356	0.64 360	0.62 250	0.47 329	0.23 385	0.15 316	0.23 372	0.25 431	0.20 315	0.19 324

GwcNet-RSSM	0.49 324	0.24 291	0.42 201	0.40 219	0.23 152	0.55 280	0.38 297	0.93 328	0.93 381	0.71 262	1.16 422	0.86 363	0.60 331	0.62 250	0.66 396	0.21 345	0.14 287	0.19 267	0.20 355	0.16 207	0.15 209

coex_refinement	0.53 362	0.21 194	0.39 159	0.44 329	0.30 346	0.76 394	0.39 320	1.09 396	0.90 363	0.85 354	1.12 399	1.00 407	0.56 309	0.63 261	0.81 429	0.21 345	0.13 253	0.16 144	0.16 224	0.20 315	0.21 365

999	0.27 71	0.16 39	0.35 105	0.36 111	0.24 181	0.31 112	0.27 108	0.49 85	0.38 105	0.26 30	0.30 53	0.39 115	0.23 56	0.63 261	0.25 72	0.13 60	0.10 53	0.14 79	0.12 103	0.12 45	0.14 186

rvit_stereo_0075_2	0.47 294	0.37 424	0.70 413	0.53 453	0.46 474	0.43 216	0.36 261	0.81 286	0.67 220	0.55 169	0.74 211	0.59 231	0.43 231	0.63 261	0.43 287	0.32 463	0.23 433	0.35 470	0.25 431	0.30 432	0.25 404

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 242	0.20 157	0.74 431	0.38 156	0.43 456	0.39 188	0.26 92	0.94 333	0.49 155	0.53 163	0.77 223	0.93 391	0.45 245	0.63 261	0.24 56	0.16 208	0.10 53	0.17 182	0.18 300	0.20 315	0.20 347

test_sample4	0.47 294	0.26 333	0.50 310	0.35 92	0.22 112	0.69 366	0.38 297	1.15 424	0.81 306	0.78 305	0.82 258	0.62 248	0.53 284	0.63 261	0.44 303	0.21 345	0.15 316	0.21 338	0.19 330	0.21 338	0.19 324

test_sample3	0.46 279	0.25 314	0.50 310	0.35 92	0.23 152	0.69 366	0.37 275	1.15 424	0.81 306	0.75 288	0.79 244	0.66 275	0.49 262	0.63 261	0.46 322	0.21 345	0.15 316	0.20 297	0.19 330	0.21 338	0.19 324

CFNet_ucs	0.50 340	0.24 291	0.55 344	0.38 156	0.31 368	0.58 303	0.33 204	0.98 350	0.93 381	0.88 379	1.19 430	0.80 347	0.49 262	0.63 261	0.43 287	0.21 345	0.15 316	0.26 418	0.18 300	0.26 406	0.22 383

test_4	0.36 164	0.18 86	0.31 53	0.44 329	0.25 213	0.20 4	0.34 215	0.56 117	0.41 120	0.59 179	1.45 476	0.43 149	0.25 73	0.63 261	0.28 139	0.12 32	0.10 53	0.17 182	0.19 330	0.15 168	0.11 66

UDGNet	0.48 306	0.77 508	0.50 310	0.48 388	0.31 368	0.41 206	0.34 215	0.70 229	0.92 375	0.65 219	0.60 165	0.58 216	0.43 231	0.63 261	0.41 278	0.32 463	0.15 316	0.66 519	0.19 330	0.36 463	0.21 365

KYRaft	0.48 306	0.20 157	0.38 140	0.44 329	0.23 152	0.44 226	0.37 275	0.66 186	0.41 120	0.94 410	1.73 495	0.79 339	0.41 223	0.63 261	0.31 167	0.16 208	0.11 133	0.18 227	0.22 394	0.16 207	0.78 524

DRaft	0.49 324	0.17 61	0.47 265	0.37 127	0.25 213	0.58 303	0.40 331	0.65 177	0.85 329	1.02 442	1.75 498	0.50 181	0.82 440	0.63 261	0.40 274	0.13 60	0.11 133	0.16 144	0.16 224	0.14 122	0.15 209

ACVNet	0.46 279	0.23 254	0.36 112	0.39 184	0.28 306	0.58 303	0.40 331	0.87 308	0.80 298	0.64 210	0.96 330	0.79 339	0.60 331	0.63 261	0.67 399	0.17 246	0.15 316	0.16 144	0.15 192	0.18 265	0.15 209

acv_ft	0.51 347	0.23 254	0.56 350	0.44 329	0.28 306	0.86 428	0.39 320	0.91 324	0.80 298	0.97 422	0.96 330	0.79 339	0.59 327	0.63 261	0.87 445	0.17 246	0.15 316	0.16 144	0.15 192	0.17 241	0.15 209

MIM_Stereo	0.38 196	0.17 61	0.53 335	0.37 127	0.24 181	0.27 56	0.24 73	0.70 229	0.54 171	0.72 274	1.00 351	0.63 250	0.29 128	0.64 274	0.38 261	0.13 60	0.14 287	0.17 182	0.16 224	0.14 122	0.11 66

BUS	0.45 269	0.25 314	0.43 212	0.45 352	0.28 306	0.70 371	0.34 215	0.94 333	0.76 270	0.75 288	0.80 247	0.65 270	0.49 262	0.64 274	0.51 346	0.20 329	0.14 287	0.22 352	0.19 330	0.18 265	0.18 291

BSDual-CNN	0.46 279	0.25 314	0.43 212	0.45 352	0.28 306	0.77 395	0.40 331	0.94 333	0.76 270	0.75 288	0.80 247	0.76 329	0.54 296	0.64 274	0.43 287	0.20 329	0.14 287	0.22 352	0.19 330	0.18 265	0.18 291

psmg	0.49 324	0.25 314	0.43 212	0.41 250	0.28 306	0.85 425	0.43 363	0.99 352	0.76 270	0.91 395	0.94 317	0.76 329	0.54 296	0.64 274	0.43 287	0.20 329	0.15 316	0.20 297	0.20 355	0.18 265	0.18 291

AAGNet	1.43 518	0.20 157	0.48 285	0.44 329	0.25 213	0.29 85	0.31 174	0.65 177	0.68 225	0.97 422	0.86 282	0.67 282	0.62 343	0.64 274	20.63 566	0.16 208	0.11 133	0.19 267	0.15 192	0.19 299	0.12 109

Anonymous3	0.46 279	0.34 407	0.86 458	0.50 417	0.37 420	0.81 410	0.50 405	0.72 241	0.65 214	0.51 154	0.65 178	0.45 157	0.45 245	0.64 274	0.38 261	0.24 396	0.24 441	0.22 352	0.21 376	0.23 377	0.23 389

xxxx	1.01 484	0.22 233	0.43 212	0.36 111	0.21 93	0.82 418	0.36 261	1.32 481	0.88 347	0.71 262	0.94 317	0.97 400	0.63 349	0.64 274	10.58 558	0.20 329	0.16 347	0.18 227	0.17 273	0.19 299	0.19 324

rvit_0105_3	0.47 294	0.34 407	0.77 445	0.54 459	0.31 368	0.49 250	0.47 386	0.63 163	0.79 296	0.65 219	0.59 163	0.64 257	0.50 273	0.65 281	0.39 267	0.29 442	0.27 463	0.29 446	0.28 455	0.21 338	0.20 347

test_sample5	0.47 294	0.26 333	0.49 297	0.36 111	0.22 112	0.64 348	0.39 320	1.13 411	0.81 306	0.77 301	0.94 317	0.64 257	0.54 296	0.65 281	0.43 287	0.21 345	0.16 347	0.22 352	0.20 355	0.22 360	0.20 347

DualNet	0.48 306	0.26 333	0.49 297	0.36 111	0.22 112	0.64 348	0.39 320	1.13 411	0.81 306	0.80 311	1.03 366	0.64 257	0.54 296	0.65 281	0.43 287	0.21 345	0.16 347	0.22 352	0.20 355	0.22 360	0.20 347

plain	0.31 109	0.20 157	0.50 310	0.39 184	0.29 332	0.27 56	0.30 152	0.44 71	0.35 78	0.31 56	0.66 185	0.30 56	0.31 150	0.65 281	0.31 167	0.17 246	0.13 253	0.20 297	0.15 192	0.17 241	0.12 109

CrosDoStereo	0.50 340	0.18 86	0.45 236	0.38 156	0.24 181	0.40 192	1.18 522	0.67 196	0.86 334	0.94 410	1.37 459	0.63 250	0.77 425	0.65 281	0.45 312	0.15 160	0.12 188	0.17 182	0.18 300	0.14 122	0.14 186

NRIStereo	0.36 164	0.20 157	0.45 236	0.41 250	0.23 152	0.34 146	0.26 92	0.65 177	0.55 176	0.64 210	0.63 172	0.56 203	0.37 196	0.65 281	0.37 253	0.15 160	0.11 133	0.18 227	0.15 192	0.17 241	0.14 186

DeepStereo_LL	0.50 340	0.18 86	0.45 236	0.38 156	0.24 181	0.40 192	1.18 522	0.67 196	0.86 334	0.94 410	1.37 459	0.63 250	0.77 425	0.65 281	0.45 312	0.15 160	0.12 188	0.17 182	0.18 300	0.14 122	0.14 186

RAFT-RH_RVC	0.56 387	0.17 61	0.41 180	0.37 127	0.23 152	0.57 298	0.24 73	0.60 143	0.70 233	1.19 479	3.94 546	0.56 203	0.38 200	0.65 281	0.36 237	0.13 60	0.11 133	0.20 297	0.14 167	0.12 45	0.13 142

ISRNet	0.56 387	0.24 291	0.66 395	0.56 466	0.36 414	0.44 226	0.25 81	0.82 288	0.84 321	1.07 459	1.25 439	0.91 385	0.60 331	0.66 289	0.58 371	0.35 482	0.26 455	0.36 475	0.33 479	0.30 432	0.42 488

LL-Strereo2	0.35 146	0.24 291	0.48 285	0.41 250	0.26 254	0.35 154	0.24 73	0.67 196	0.44 136	0.54 167	0.51 131	0.66 275	0.25 73	0.66 289	0.30 160	0.14 99	0.12 188	0.23 372	0.20 355	0.18 265	0.13 142

gwcnet-sp	0.48 306	0.23 254	0.70 413	0.40 219	0.26 254	0.81 410	0.41 346	0.89 315	0.84 321	0.91 395	0.76 219	0.66 275	0.61 337	0.66 289	0.50 336	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.18 265	0.18 291

scenet	0.48 306	0.23 254	0.70 413	0.40 219	0.26 254	0.81 410	0.41 346	0.89 315	0.84 321	0.91 395	0.76 219	0.66 275	0.61 337	0.66 289	0.50 336	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.18 265	0.18 291

ssnet	0.48 306	0.23 254	0.70 413	0.40 219	0.26 254	0.81 410	0.41 346	0.89 315	0.84 321	0.91 395	0.76 219	0.66 275	0.61 337	0.66 289	0.50 336	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.18 265	0.18 291

dd	0.43 252	0.38 434	0.55 344	0.44 329	0.25 213	0.47 243	0.38 297	0.70 229	1.05 434	0.59 179	0.65 178	0.42 141	0.39 211	0.66 289	0.50 336	0.24 396	0.15 316	0.21 338	0.15 192	0.22 360	0.18 291

RAFT-345	0.40 224	0.18 86	0.40 170	0.38 156	0.22 112	0.33 136	0.26 92	0.61 149	0.51 161	0.74 286	1.79 499	0.45 157	0.33 165	0.66 289	0.36 237	0.14 99	0.11 133	0.18 227	0.14 167	0.13 79	0.13 142

HCRNet	0.44 259	0.34 407	0.41 180	0.53 453	0.26 254	0.53 269	0.29 136	0.83 291	0.63 202	0.71 262	0.81 254	0.77 335	0.50 273	0.66 289	0.36 237	0.24 396	0.16 347	0.24 387	0.20 355	0.21 338	0.18 291

222	1.18 504	0.22 233	0.44 224	0.37 127	0.22 112	0.79 402	0.37 275	1.31 480	0.89 360	0.92 403	1.08 388	0.72 304	0.71 403	0.66 289	13.89 562	0.20 329	0.15 316	0.17 182	0.16 224	0.18 265	0.19 324

DIP-Stereo	0.39 212	0.21 194	0.50 310	0.41 250	0.28 306	0.62 332	0.27 108	0.77 270	0.40 116	0.64 210	0.86 282	0.52 189	0.33 165	0.66 289	0.42 282	0.15 160	0.13 253	0.17 182	0.14 167	0.15 168	0.15 209
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	0.52 356	0.27 350	0.69 409	0.38 156	0.25 213	0.62 332	0.35 239	1.17 435	1.01 417	0.99 429	1.06 382	0.88 374	0.67 376	0.66 289	0.39 267	0.19 306	0.13 253	0.15 119	0.11 77	0.18 265	0.16 255

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 306	0.21 194	1.26 501	0.39 184	0.51 485	0.28 73	0.30 152	1.25 469	0.44 136	0.68 240	1.11 395	0.86 363	0.33 165	0.67 300	0.27 119	0.15 160	0.11 133	0.17 182	0.20 355	0.22 360	0.24 397

test_sample6	0.49 324	0.26 333	0.50 310	0.37 127	0.22 112	0.63 341	0.40 331	1.12 409	0.83 316	0.80 311	1.03 366	0.66 275	0.55 302	0.67 300	0.46 322	0.22 370	0.16 347	0.22 352	0.22 394	0.23 377	0.21 365

CBFPSM	0.59 408	0.22 233	1.31 505	0.38 156	0.27 283	1.12 473	0.65 460	0.79 280	0.82 311	0.80 311	0.81 254	1.35 479	0.87 453	0.67 300	0.76 419	0.16 208	0.15 316	0.15 119	0.16 224	0.17 241	0.22 383

NF-Stereo	0.38 196	0.20 157	0.45 236	0.41 250	0.25 213	0.26 43	0.31 174	0.69 214	0.70 233	0.65 219	0.77 223	0.57 208	0.30 143	0.67 300	0.35 221	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.16 207	0.27 418

OCTAStereo	0.38 196	0.20 157	0.46 253	0.41 250	0.25 213	0.26 43	0.31 174	0.69 214	0.70 233	0.65 219	0.77 223	0.58 216	0.30 143	0.67 300	0.35 221	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.16 207	0.27 418

RE-Stereo	0.38 196	0.20 157	0.46 253	0.41 250	0.25 213	0.26 43	0.31 174	0.69 214	0.70 233	0.65 219	0.77 223	0.58 216	0.30 143	0.67 300	0.35 221	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.16 207	0.27 418

TVStereo	0.38 196	0.20 157	0.46 253	0.41 250	0.25 213	0.26 43	0.31 174	0.69 214	0.70 233	0.65 219	0.77 223	0.58 216	0.30 143	0.67 300	0.35 221	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.16 207	0.27 418

pcwnet_v2	0.58 401	0.28 364	0.84 452	0.45 352	0.35 410	0.61 324	0.35 239	1.27 473	1.21 471	0.99 429	1.27 442	0.72 304	0.58 320	0.67 300	0.48 333	0.27 425	0.21 417	0.24 387	0.23 407	0.29 423	0.29 431

GES	0.44 259	0.23 254	0.57 354	0.40 219	0.30 346	0.59 316	0.36 261	0.96 344	0.68 225	0.74 286	0.83 264	0.47 168	0.48 259	0.67 300	0.43 287	0.22 370	0.16 347	0.17 182	0.16 224	0.18 265	0.23 389

AdaStereo	0.50 340	0.32 394	0.47 265	0.48 388	0.25 213	0.67 362	0.32 194	1.17 435	0.88 347	0.75 288	0.99 349	0.75 323	0.49 262	0.67 300	0.46 322	0.27 425	0.12 188	0.28 438	0.18 300	0.23 377	0.18 291
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.
G2L-Stereo_test	0.48 306	0.20 157	0.40 170	0.34 58	0.23 152	0.57 298	0.58 445	1.10 398	0.77 277	0.86 361	0.94 317	0.95 395	0.54 296	0.68 310	0.60 379	0.16 208	0.12 188	0.14 79	0.12 103	0.15 168	0.15 209

DualNet (step1)	0.57 394	0.36 418	0.72 423	0.38 156	0.30 346	0.71 376	0.43 363	1.06 384	0.88 347	0.92 403	0.86 282	0.85 358	0.69 386	0.68 310	0.50 336	0.41 497	0.20 407	0.40 488	0.41 500	0.36 463	0.33 454

test_sample7	0.52 356	0.29 376	0.50 310	0.36 111	0.27 283	0.62 332	0.41 346	1.06 384	0.88 347	0.92 403	0.86 282	0.85 358	0.69 386	0.68 310	0.50 336	0.26 416	0.20 407	0.27 430	0.26 444	0.27 416	0.24 397

dad	0.58 401	0.50 471	0.64 383	0.43 310	0.30 346	0.59 316	0.36 261	0.78 276	1.25 481	1.01 439	1.17 424	1.15 452	0.53 284	0.68 310	0.50 336	0.35 482	0.23 433	0.37 480	0.21 376	0.29 423	0.20 347

BEATNet_4x	0.46 279	0.32 394	0.56 350	0.37 127	0.19 51	0.63 341	0.35 239	1.01 365	0.72 245	0.77 301	0.83 264	0.70 291	0.59 327	0.68 310	0.53 356	0.16 208	0.12 188	0.16 144	0.14 167	0.24 390	0.16 255

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 362	0.32 394	0.64 383	0.44 329	0.30 346	0.66 358	0.44 372	1.04 375	0.88 347	0.91 395	0.91 309	0.99 404	0.60 331	0.68 310	0.60 379	0.21 345	0.17 366	0.22 352	0.22 394	0.21 338	0.21 365
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
xyz-stereo-finetune2	0.36 164	0.19 122	0.38 140	0.32 35	0.19 51	0.82 418	0.29 136	0.52 104	0.32 56	0.51 154	0.78 234	0.43 149	0.45 245	0.69 316	0.44 303	0.13 60	0.12 188	0.17 182	0.13 137	0.12 45	0.13 142

HI	0.45 269	0.21 194	0.36 112	0.34 58	0.35 410	0.28 73	0.31 174	0.72 241	0.46 147	0.87 369	1.13 406	1.09 436	0.76 419	0.69 316	0.56 368	0.12 32	0.10 53	0.17 182	0.17 273	0.17 241	0.15 209

CoSv	0.45 269	0.21 194	0.36 112	0.34 58	0.35 410	0.28 73	0.31 174	0.72 241	0.46 147	0.87 369	1.13 406	1.09 436	0.76 419	0.69 316	0.56 368	0.12 32	0.10 53	0.17 182	0.17 273	0.17 241	0.15 209

ADLNet	0.55 376	0.27 350	0.51 322	0.44 329	0.35 410	0.78 399	0.46 379	1.08 392	0.86 334	0.99 429	0.98 344	0.92 389	0.63 349	0.69 316	0.81 429	0.22 370	0.16 347	0.22 352	0.22 394	0.21 338	0.21 365

test_xeample	1.01 484	0.21 194	0.42 201	0.35 92	0.21 93	0.71 376	0.39 320	1.23 458	0.86 334	0.81 322	1.04 372	0.69 287	0.61 337	0.69 316	10.93 559	0.19 306	0.15 316	0.18 227	0.17 273	0.18 265	0.17 273

DN-CSS_ROB	0.43 252	0.26 333	0.62 369	0.40 219	0.29 332	0.44 226	0.27 108	0.77 270	0.75 262	0.72 274	1.09 392	0.48 173	0.43 231	0.69 316	0.37 253	0.15 160	0.12 188	0.21 338	0.19 330	0.18 265	0.16 255

ToySt	0.49 324	0.27 350	0.75 435	0.40 219	0.27 283	0.64 348	0.49 400	0.84 294	0.77 277	0.60 183	0.83 264	0.88 374	0.66 373	0.70 322	0.56 368	0.16 208	0.17 366	0.21 338	0.20 355	0.21 338	0.19 324

PSM-softLoss	0.38 196	0.20 157	0.48 285	0.41 250	0.26 254	0.30 97	0.35 239	0.69 214	0.46 147	0.62 192	0.82 258	0.59 231	0.33 165	0.70 322	0.39 267	0.19 306	0.12 188	0.20 297	0.18 300	0.16 207	0.22 383

KMStereo	0.38 196	0.20 157	0.48 285	0.41 250	0.26 254	0.30 97	0.35 239	0.69 214	0.46 147	0.62 192	0.82 258	0.59 231	0.33 165	0.70 322	0.39 267	0.19 306	0.12 188	0.20 297	0.18 300	0.16 207	0.22 383

IRAFT_RVC	0.42 242	0.20 157	0.48 285	0.44 329	0.24 181	0.27 56	0.54 431	0.74 254	0.77 277	0.76 295	0.80 247	0.73 315	0.51 278	0.70 322	0.36 237	0.17 246	0.10 53	0.21 338	0.16 224	0.16 207	0.14 186

DMCA-RVC	0.51 347	0.30 385	0.59 359	0.50 417	0.32 384	0.54 275	0.38 297	0.86 301	0.68 225	0.94 410	0.86 282	0.91 385	0.68 382	0.70 322	0.59 376	0.23 385	0.18 383	0.31 455	0.23 407	0.26 406	0.19 324

MyStereo04	0.44 259	0.22 233	0.44 224	0.42 290	0.28 306	0.40 192	0.50 405	1.00 356	1.08 450	0.62 192	0.58 162	0.55 200	0.57 311	0.71 327	0.44 303	0.14 99	0.13 253	0.18 227	0.17 273	0.17 241	0.16 255

HH	0.35 146	0.20 157	0.47 265	0.40 219	0.25 213	0.33 136	0.31 174	0.76 267	0.38 105	0.43 128	0.57 158	0.79 339	0.44 240	0.71 327	0.25 72	0.15 160	0.11 133	0.15 119	0.14 167	0.14 122	0.12 109

HanStereo	0.35 146	0.20 157	0.47 265	0.40 219	0.25 213	0.33 136	0.31 174	0.76 267	0.38 105	0.43 128	0.57 158	0.79 339	0.44 240	0.71 327	0.25 72	0.15 160	0.11 133	0.15 119	0.14 167	0.14 122	0.12 109

iinet-f	0.67 425	0.26 333	2.15 532	0.39 184	0.31 368	1.19 483	0.56 441	0.84 294	0.84 321	0.80 311	1.17 424	1.05 424	0.84 447	0.71 327	1.21 495	0.20 329	0.18 383	0.17 182	0.15 192	0.20 315	0.20 347

STTStereo	0.55 376	0.37 424	0.76 440	0.44 329	0.31 368	0.60 322	0.44 372	0.96 344	0.86 334	0.99 429	0.90 306	0.96 398	0.58 320	0.71 327	0.61 383	0.25 406	0.23 433	0.26 418	0.32 476	0.24 390	0.23 389

PSMNet-ADL	0.48 306	0.27 350	0.40 170	0.48 388	0.30 346	0.68 364	0.37 275	0.90 320	0.80 298	0.61 190	0.80 247	0.92 389	0.62 343	0.72 332	0.63 388	0.23 385	0.18 383	0.18 227	0.20 355	0.22 360	0.20 347

PFNet+	0.40 224	0.19 122	0.49 297	0.39 184	0.25 213	0.28 73	0.23 59	0.64 176	0.70 233	0.85 354	0.79 244	0.64 257	0.35 176	0.72 332	0.34 204	0.19 306	0.14 287	0.23 372	0.20 355	0.16 207	0.20 347

STrans-v2	0.46 279	0.20 157	0.48 285	0.40 219	0.24 181	0.55 280	0.50 405	1.07 388	0.73 252	0.65 219	1.05 376	0.72 304	0.69 386	0.72 332	0.33 189	0.14 99	0.10 53	0.17 182	0.14 167	0.13 79	0.12 109

PFNet	0.42 242	0.18 86	0.58 358	0.43 310	0.24 181	0.43 216	0.32 194	0.74 254	0.78 287	1.00 434	0.74 211	0.68 283	0.39 211	0.72 332	0.37 253	0.16 208	0.10 53	0.20 297	0.15 192	0.16 207	0.13 142

HSM-Net_RVC	0.53 362	0.22 233	0.35 105	0.37 127	0.21 93	0.85 425	0.37 275	1.23 458	0.93 381	0.90 390	1.15 417	1.26 458	0.63 349	0.72 332	0.48 333	0.17 246	0.13 253	0.16 144	0.15 192	0.17 241	0.15 209
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DispNO	0.47 294	0.23 254	0.71 418	0.39 184	0.31 368	0.60 322	0.38 297	0.89 315	0.77 277	0.75 288	0.84 269	0.72 304	0.54 296	0.73 337	0.46 322	0.19 306	0.14 287	0.20 297	0.18 300	0.16 207	0.17 273

MyStereo05	0.44 259	0.21 194	0.45 236	0.41 250	0.28 306	0.41 206	0.50 405	0.93 328	1.09 452	0.76 295	0.61 168	0.51 185	0.57 311	0.73 337	0.42 282	0.14 99	0.13 253	0.18 227	0.17 273	0.17 241	0.15 209

NINENet	0.50 340	0.29 376	0.51 322	0.45 352	0.32 384	0.70 371	0.34 215	1.10 398	0.88 347	0.80 311	0.94 317	0.65 270	0.49 262	0.73 337	0.51 346	0.22 370	0.20 407	0.25 400	0.18 300	0.22 360	0.21 365

hknet	0.49 324	0.25 314	0.51 322	0.45 352	0.29 332	0.77 395	0.40 331	0.94 333	0.83 316	0.75 288	0.80 247	0.97 400	0.61 337	0.73 337	0.45 312	0.18 276	0.14 287	0.22 352	0.19 330	0.18 265	0.18 291

TRStereo	0.37 181	0.27 350	0.59 359	0.47 382	0.41 445	0.29 85	0.30 152	0.84 294	0.59 187	0.52 160	0.41 92	0.52 189	0.26 90	0.73 337	0.27 119	0.17 246	0.12 188	0.19 267	0.19 330	0.13 79	0.11 66

UNet	0.54 374	0.26 333	0.66 395	0.44 329	0.40 438	0.99 449	0.41 346	0.98 350	0.75 262	0.83 343	0.89 302	1.04 420	0.72 407	0.73 337	0.62 385	0.19 306	0.14 287	0.20 297	0.17 273	0.20 315	0.17 273

FADNet-RVC-Resample	0.56 387	0.33 402	1.16 488	0.49 403	0.34 404	0.71 376	0.43 363	1.01 365	0.93 381	0.82 331	0.87 290	0.74 321	0.67 376	0.73 337	0.45 312	0.18 276	0.18 383	0.26 418	0.27 450	0.26 406	0.27 418

G2L-ROB	0.47 294	0.19 122	0.42 201	0.35 92	0.22 112	0.57 298	0.42 356	1.14 420	0.71 244	0.84 350	0.75 213	1.09 436	0.53 284	0.74 344	0.53 356	0.17 246	0.12 188	0.14 79	0.12 103	0.17 241	0.19 324

DFGA-Net	0.45 269	0.29 376	0.80 449	0.42 290	0.32 384	0.53 269	0.35 239	0.78 276	0.89 360	0.66 231	0.75 213	0.48 173	0.39 211	0.74 344	0.60 379	0.15 160	0.13 253	0.19 267	0.18 300	0.20 315	0.17 273

GMStereo_Zeroshot	0.49 324	0.44 457	0.74 431	0.49 403	0.27 283	0.56 293	0.29 136	0.73 252	0.76 270	0.86 361	0.94 317	0.91 385	0.36 192	0.74 344	0.43 287	0.26 416	0.14 287	0.26 418	0.15 192	0.36 463	0.18 291

MSKI-zero shot	0.32 115	0.17 61	0.34 95	0.39 184	0.21 93	0.32 129	0.22 45	0.61 149	0.43 130	0.52 160	0.64 175	0.61 242	0.20 30	0.74 344	0.25 72	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.10 52	0.12 45	0.12 109

psm_up	0.55 376	0.26 333	0.47 265	0.49 403	0.32 384	0.65 355	0.56 441	1.04 375	0.82 311	0.82 331	0.88 298	1.01 411	0.94 469	0.74 344	0.61 383	0.21 345	0.25 449	0.26 418	0.23 407	0.21 338	0.20 347

ac_64	0.52 356	0.22 233	0.50 310	0.45 352	0.28 306	0.80 405	0.45 375	1.02 368	0.61 190	0.91 395	0.83 264	1.07 431	0.68 382	0.74 344	0.70 406	0.21 345	0.18 383	0.20 297	0.19 330	0.18 265	0.15 209

UGAM-zero	0.46 279	0.19 122	0.62 369	0.37 127	0.23 152	0.34 146	0.21 36	1.15 424	0.39 115	0.66 231	0.61 168	1.70 505	0.91 459	0.75 350	0.25 72	0.14 99	0.11 133	0.15 119	0.12 103	0.13 79	0.13 142

Anonymous_2	0.82 458	0.44 457	0.63 378	0.40 219	0.43 456	0.80 405	0.52 423	0.72 241	0.77 277	0.71 262	0.60 165	0.87 369	0.76 419	0.75 350	0.58 371	0.52 513	0.54 526	0.54 513	4.82 564	0.56 510	0.40 484

iRaft-Stereo_5w	0.45 269	0.21 194	0.48 285	0.42 290	0.28 306	0.31 112	0.54 431	0.63 163	0.62 191	0.62 192	0.89 302	1.01 411	0.69 386	0.75 350	0.66 396	0.13 60	0.12 188	0.17 182	0.15 192	0.14 122	0.15 209

RAFT	0.45 269	0.22 233	0.45 236	0.47 382	0.26 254	0.54 275	0.47 386	0.66 186	0.58 186	0.80 311	0.82 258	0.94 393	0.57 311	0.75 350	0.34 204	0.17 246	0.15 316	0.22 352	0.20 355	0.16 207	0.12 109

fast-acv-ft	0.64 417	0.30 385	0.73 426	0.45 352	0.34 404	1.17 480	0.49 400	0.86 301	0.98 402	1.02 442	1.36 456	1.29 462	0.85 448	0.76 354	0.81 429	0.21 345	0.23 433	0.23 372	0.23 407	0.21 338	0.20 347

DisPM	0.39 212	0.19 122	0.44 224	0.41 250	0.27 283	0.24 25	0.31 174	0.65 177	0.57 184	0.87 369	0.87 290	0.60 237	0.32 155	0.76 354	0.32 177	0.18 276	0.12 188	0.19 267	0.17 273	0.15 168	0.20 347

TransformOpticalFlow	0.44 259	0.20 157	0.47 265	0.41 250	0.23 152	0.37 168	0.47 386	0.94 333	0.76 270	0.65 219	1.14 411	0.73 315	0.56 309	0.76 354	0.32 177	0.15 160	0.10 53	0.17 182	0.15 192	0.14 122	0.13 142

RAFT_R40	0.40 224	0.19 122	0.44 224	0.43 310	0.25 213	0.23 16	0.26 92	0.67 196	0.67 220	0.98 427	0.78 234	0.72 304	0.43 231	0.76 354	0.35 221	0.16 208	0.11 133	0.20 297	0.16 224	0.18 265	0.14 186

HGLStereo	0.56 387	0.28 364	0.57 354	0.50 417	0.37 420	0.80 405	0.45 375	1.02 368	0.78 287	0.86 361	1.14 411	0.89 378	0.82 440	0.76 354	0.73 414	0.21 345	0.20 407	0.19 267	0.18 300	0.19 299	0.21 365

CFNet	0.51 347	0.29 376	0.46 253	0.41 250	0.27 283	0.70 371	0.32 194	1.13 411	1.00 413	0.72 274	1.07 385	0.85 358	0.60 331	0.76 354	0.52 353	0.19 306	0.14 287	0.23 372	0.23 407	0.21 338	0.16 255

iResNet_ROB	0.52 356	0.21 194	0.53 335	0.37 127	0.21 93	0.61 324	0.29 136	1.51 512	1.32 490	0.90 390	1.02 362	0.80 347	0.62 343	0.76 354	0.43 287	0.16 208	0.12 188	0.13 53	0.09 9	0.15 168	0.18 291

ADLNet2	0.55 376	0.25 314	0.65 389	0.47 382	0.30 346	0.83 421	0.50 405	1.05 380	0.95 394	0.80 311	0.98 344	0.99 404	0.69 386	0.77 361	0.73 414	0.20 329	0.16 347	0.17 182	0.18 300	0.21 338	0.21 365

SST-Stereo	0.40 224	0.19 122	0.45 236	0.42 290	0.25 213	0.25 39	0.21 36	0.66 186	0.47 152	1.08 463	0.79 244	0.72 304	0.43 231	0.77 361	0.35 221	0.16 208	0.11 133	0.20 297	0.16 224	0.19 299	0.15 209

DRN-Test	0.66 421	0.32 394	0.66 395	0.50 417	0.39 433	1.15 477	0.61 455	1.49 508	1.01 417	1.12 470	1.08 388	1.06 426	0.69 386	0.77 361	0.94 463	0.23 385	0.17 366	0.26 418	0.25 431	0.25 400	0.21 365

NOSS_ROB	0.57 394	0.39 440	0.39 159	0.44 329	0.30 346	0.73 384	0.54 431	1.03 372	1.08 450	0.67 234	0.87 290	0.76 329	0.57 311	0.77 361	0.47 329	0.38 490	0.38 505	0.44 496	0.42 504	0.37 468	0.34 461

G2L-Stereo	0.49 324	0.23 254	0.48 285	0.43 310	0.26 254	0.47 243	0.42 356	0.93 328	0.78 287	0.84 350	0.86 282	0.91 385	0.52 280	0.78 365	0.70 406	0.20 329	0.17 366	0.22 352	0.18 300	0.17 241	0.21 365

rvit_105_1	0.54 374	0.40 445	0.76 440	0.58 473	0.37 420	0.59 316	0.68 468	0.70 229	0.94 388	0.82 331	0.69 192	0.73 315	0.58 320	0.78 365	0.54 361	0.32 463	0.29 472	0.31 455	0.34 481	0.23 377	0.20 347

RAFT+CT+SA	0.39 212	0.23 254	0.36 112	0.51 433	0.27 283	0.29 85	0.46 379	0.75 260	0.80 298	0.51 154	0.89 302	0.41 131	0.40 217	0.78 365	0.32 177	0.14 99	0.11 133	0.18 227	0.18 300	0.15 168	0.14 186

hitnet-ft	0.55 376	0.27 350	0.39 159	0.41 250	0.28 306	0.78 399	0.40 331	0.92 326	0.90 363	0.82 331	1.01 354	1.13 449	0.70 399	0.78 365	0.67 399	0.28 435	0.20 407	0.28 438	0.22 394	0.29 423	0.26 409

iResNet	0.49 324	0.29 376	0.79 447	0.42 290	0.21 93	0.61 324	0.40 331	0.82 288	0.99 407	0.87 369	1.12 399	0.69 287	0.53 284	0.78 365	0.51 346	0.15 160	0.11 133	0.14 79	0.12 103	0.17 241	0.15 209

test_5	0.43 252	0.24 291	0.43 212	0.52 445	0.28 306	0.28 73	0.42 356	0.72 241	0.82 311	0.62 192	0.91 309	0.72 304	0.55 302	0.79 370	0.35 221	0.14 99	0.11 133	0.18 227	0.18 300	0.18 265	0.16 255

RAFT + AFF	0.53 362	0.29 376	0.75 435	0.51 433	0.32 384	0.63 341	0.60 450	1.00 356	0.91 370	0.78 305	0.87 290	0.83 352	0.58 320	0.80 371	0.47 329	0.17 246	0.20 407	0.23 372	0.22 394	0.18 265	0.18 291

UPFNet	0.53 362	0.24 291	0.51 322	0.45 352	0.38 429	0.84 424	0.49 400	0.99 352	0.75 262	0.87 369	0.88 298	0.86 363	0.64 360	0.80 371	0.71 411	0.20 329	0.20 407	0.20 297	0.20 355	0.19 299	0.15 209

S-Stereo	0.74 443	0.35 413	0.96 468	0.56 466	0.45 467	0.82 418	0.60 450	1.24 465	1.60 515	0.96 418	1.41 467	1.12 443	0.94 469	0.80 371	1.04 481	0.26 416	0.31 485	0.28 438	0.25 431	0.32 443	0.47 505

ACV-stereo	0.62 414	0.34 407	1.00 473	0.43 310	0.31 368	1.20 484	0.40 331	0.75 260	0.83 316	0.64 210	0.77 223	2.10 517	1.03 480	0.81 374	0.64 391	0.21 345	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.21 338	0.21 365

CRFU-Net	0.57 394	0.27 350	0.57 354	0.46 373	0.30 346	1.20 484	0.52 423	1.10 398	0.56 182	1.00 434	0.98 344	1.06 426	0.79 432	0.81 374	0.71 411	0.21 345	0.19 397	0.18 227	0.16 224	0.18 265	0.19 324

MMNet	0.55 376	0.25 314	0.61 366	0.43 310	0.34 404	1.07 463	0.39 320	0.87 308	0.91 370	0.91 395	0.93 316	0.86 363	0.76 419	0.81 374	0.76 419	0.15 160	0.14 287	0.18 227	0.19 330	0.20 315	0.16 255

ITSA-stereo	0.53 362	0.28 364	0.52 327	0.40 219	0.23 152	0.56 293	0.34 215	1.24 465	1.24 476	0.80 311	0.81 254	0.72 304	0.58 320	0.82 377	0.65 393	0.21 345	0.17 366	0.23 372	0.21 376	0.22 360	0.26 409

ssnet_v2	0.58 401	0.28 364	0.56 350	0.43 310	0.29 332	0.95 439	0.59 448	1.13 411	0.99 407	0.93 407	0.80 247	0.99 404	0.64 360	0.82 377	0.94 463	0.25 406	0.22 423	0.23 372	0.24 422	0.20 315	0.19 324

DAS	0.51 347	0.25 314	0.60 364	0.48 388	0.31 368	0.58 303	0.41 346	0.83 291	0.97 398	0.89 383	1.12 399	0.70 291	0.75 416	0.82 377	0.43 287	0.17 246	0.13 253	0.18 227	0.15 192	0.20 315	0.18 291

LMCR-Stereo	0.53 362	0.30 385	0.53 335	0.58 473	0.30 346	0.83 421	0.36 261	1.19 440	0.76 270	0.88 379	1.04 372	0.56 203	0.62 343	0.82 377	0.67 399	0.19 306	0.15 316	0.19 267	0.14 167	0.23 377	0.17 273

FADNet	0.61 413	0.51 474	1.10 482	0.45 352	0.44 463	0.65 355	0.41 346	1.19 440	1.05 434	0.70 255	0.84 269	0.98 403	0.66 373	0.82 377	0.50 336	0.29 442	0.30 476	0.27 430	0.30 463	0.46 493	0.35 466

PS-NSSS	0.58 401	0.44 457	0.62 369	0.42 290	0.33 395	0.66 358	0.58 445	1.02 368	0.86 334	0.77 301	1.28 444	0.72 304	0.64 360	0.82 377	0.59 376	0.31 452	0.26 455	0.40 488	0.27 450	0.33 449	0.26 409

StereoDRNet	0.64 417	0.33 402	0.68 403	0.51 433	0.43 456	1.03 456	0.53 427	1.47 505	0.99 407	1.10 467	0.87 290	1.07 431	0.71 403	0.82 377	0.88 447	0.23 385	0.19 397	0.25 400	0.23 407	0.27 416	0.19 324

PSMNet_ROB	0.64 417	0.37 424	0.65 389	0.56 466	0.42 451	0.97 444	0.83 495	1.21 446	0.92 375	0.79 309	1.02 362	1.08 433	0.63 349	0.82 377	0.91 461	0.29 442	0.20 407	0.31 455	0.31 470	0.26 406	0.23 389

CSP-Net	0.56 387	0.27 350	0.49 297	0.41 250	0.28 306	1.22 486	0.50 405	1.23 458	0.72 245	0.95 417	0.95 326	0.89 378	0.62 343	0.83 385	0.62 385	0.26 416	0.17 366	0.17 182	0.17 273	0.18 265	0.17 273

iRaft-Stereo_20w	0.39 212	0.19 122	0.57 354	0.37 127	0.27 283	0.31 112	0.24 73	1.44 503	0.29 37	0.69 249	0.53 144	0.60 237	0.42 225	0.83 385	0.27 119	0.14 99	0.11 133	0.14 79	0.13 137	0.15 168	0.13 142

AACVNet	0.50 340	0.23 254	0.49 297	0.46 373	0.29 332	0.52 261	0.38 297	0.90 320	0.55 176	0.81 322	1.03 366	1.00 407	0.70 399	0.83 385	0.54 361	0.21 345	0.18 383	0.24 387	0.18 300	0.23 377	0.20 347

delet	0.55 376	0.24 291	0.55 344	0.44 329	0.33 395	1.07 463	0.50 405	1.00 356	0.86 334	0.85 354	0.96 330	0.90 383	0.63 349	0.83 385	0.74 417	0.18 276	0.18 383	0.20 297	0.21 376	0.16 207	0.15 209

CVANet_RVC	0.57 394	0.33 402	0.44 224	0.47 382	0.32 384	0.67 362	0.61 455	1.05 380	0.93 381	0.85 354	1.04 372	1.01 411	0.73 410	0.83 385	0.52 353	0.29 442	0.19 397	0.27 430	0.25 431	0.31 438	0.21 365

SMFormer	0.51 347	0.23 254	0.62 369	0.34 58	0.20 75	0.62 332	0.34 215	1.21 446	1.02 420	0.81 322	1.01 354	0.71 295	0.65 366	0.84 390	0.55 366	0.19 306	0.15 316	0.18 227	0.16 224	0.18 265	0.18 291

tta	0.51 347	0.23 254	0.62 369	0.34 58	0.20 75	0.62 332	0.34 215	1.21 446	1.02 420	0.81 322	1.01 354	0.71 295	0.65 366	0.84 390	0.55 366	0.19 306	0.15 316	0.18 227	0.16 224	0.15 168	0.14 186

qqq1	0.49 324	0.23 254	0.62 369	0.34 58	0.20 75	0.62 332	0.34 215	1.21 446	1.02 420	0.81 322	1.01 354	0.71 295	0.65 366	0.84 390	0.34 204	0.19 306	0.15 316	0.14 79	0.12 103	0.15 168	0.14 186

fff1	0.49 324	0.23 254	0.62 369	0.34 58	0.20 75	0.62 332	0.34 215	1.21 446	1.02 420	0.81 322	1.01 354	0.71 295	0.65 366	0.84 390	0.34 204	0.19 306	0.15 316	0.14 79	0.12 103	0.15 168	0.14 186

ttt	0.51 347	0.25 314	0.43 212	0.38 156	0.24 181	0.65 355	0.38 297	1.18 438	1.05 434	0.72 274	1.08 388	0.63 250	0.49 262	0.84 390	0.59 376	0.24 396	0.21 417	0.22 352	0.20 355	0.24 390	0.24 397

raft_robust	0.41 235	0.23 254	0.36 112	0.42 290	0.21 93	0.40 192	0.33 204	0.79 280	0.98 402	0.79 309	0.87 290	0.39 115	0.33 165	0.84 390	0.29 154	0.13 60	0.12 188	0.16 144	0.17 273	0.15 168	0.12 109

DeepPruner_ROB	0.53 362	0.34 407	0.59 359	0.41 250	0.30 346	0.50 253	0.43 363	1.19 440	0.70 233	0.85 354	1.05 376	0.86 363	0.55 302	0.84 390	0.51 346	0.29 442	0.23 433	0.22 352	0.22 394	0.26 406	0.25 404

TCMNet	0.66 421	0.39 440	0.98 471	0.59 477	0.61 506	0.96 442	0.55 435	1.05 380	0.90 363	0.84 350	1.14 411	0.89 378	0.65 366	0.85 397	1.01 477	0.26 416	0.26 455	0.31 455	0.28 455	0.32 443	0.29 431

YMNet	0.66 421	0.38 434	0.90 462	0.52 445	0.46 474	1.08 467	0.49 400	1.00 356	0.77 277	1.18 477	1.29 447	1.12 443	0.74 412	0.85 397	0.86 439	0.27 425	0.31 485	0.25 400	0.25 431	0.24 390	0.23 389

YMNet_1	0.66 421	0.38 434	0.90 462	0.52 445	0.46 474	1.08 467	0.49 400	1.00 356	0.77 277	1.18 477	1.29 447	1.12 443	0.74 412	0.85 397	0.86 439	0.27 425	0.31 485	0.25 400	0.25 431	0.24 390	0.23 389

UDG	0.88 470	0.82 514	0.67 399	1.00 523	0.96 523	1.02 453	0.57 444	1.13 411	0.99 407	0.90 390	0.97 343	1.31 465	0.99 476	0.85 397	0.84 434	0.54 518	0.32 490	1.77 537	0.40 495	0.94 524	0.66 520

ADCRef	0.80 454	0.43 453	1.32 507	0.50 417	0.45 467	1.07 463	0.51 420	1.07 388	0.98 402	1.17 475	1.42 468	0.87 369	0.91 459	0.85 397	3.19 535	0.18 276	0.16 347	0.23 372	0.23 407	0.22 360	0.21 365

DDVS	0.52 356	0.30 385	0.56 350	0.41 250	0.31 368	0.71 376	0.34 215	0.91 324	0.67 220	0.85 354	0.89 302	1.12 443	0.46 250	0.86 402	0.60 379	0.22 370	0.16 347	0.22 352	0.18 300	0.25 400	0.26 409

TDLM	0.57 394	0.33 402	0.49 297	0.51 433	0.30 346	0.66 358	0.73 485	1.03 372	1.01 417	0.82 331	1.10 394	0.84 356	0.70 399	0.86 402	0.58 371	0.28 435	0.17 366	0.25 400	0.22 394	0.26 406	0.19 324

FAT-Stereo	0.73 442	0.33 402	0.75 435	0.49 403	0.37 420	0.71 376	0.59 448	1.36 491	1.30 488	1.03 450	1.40 465	1.59 502	1.15 491	0.87 404	0.86 439	0.28 435	0.28 467	0.28 438	0.23 407	0.28 419	0.38 479

HSM	0.51 347	0.24 291	0.41 180	0.39 184	0.24 181	0.75 388	0.40 331	1.22 454	0.75 262	0.81 322	0.91 309	1.21 454	0.69 386	0.87 404	0.46 322	0.17 246	0.13 253	0.17 182	0.14 167	0.17 241	0.17 273

CBMV_ROB	0.59 408	0.37 424	0.38 140	0.39 184	0.28 306	0.74 385	0.28 126	1.00 356	0.98 402	0.94 410	1.25 439	0.81 350	0.78 430	0.87 404	0.50 336	0.36 486	0.37 503	0.43 494	0.40 495	0.33 449	0.30 439

PSMNet-RUCA	0.76 445	0.75 506	1.08 481	1.01 524	0.90 518	0.69 366	0.50 405	1.11 404	1.03 425	0.78 305	1.11 395	0.80 347	0.72 407	0.88 407	0.63 388	0.53 517	0.27 463	0.76 521	0.46 506	0.66 517	0.47 505

HBP-ISP	0.59 408	0.45 461	0.43 212	0.45 352	0.33 395	0.70 371	0.28 126	1.11 404	1.00 413	0.83 343	1.18 426	0.65 270	0.68 382	0.88 407	0.52 353	0.35 482	0.38 505	0.47 501	0.41 500	0.38 472	0.31 446

ARAFT	0.47 294	0.24 291	0.79 447	0.42 290	0.25 213	0.55 280	0.55 435	0.75 260	0.81 306	0.89 383	0.75 213	0.73 315	0.47 254	0.88 407	0.37 253	0.15 160	0.12 188	0.23 372	0.22 394	0.14 122	0.13 142

DLCB_ROB	0.58 401	0.28 364	0.47 265	0.49 403	0.32 384	0.77 395	0.50 405	0.99 352	0.92 375	1.04 451	1.14 411	1.21 454	0.69 386	0.88 407	0.69 403	0.20 329	0.20 407	0.22 352	0.22 394	0.21 338	0.18 291

SGM-Forest	0.62 414	0.32 394	0.39 159	0.43 310	0.30 346	1.02 453	0.55 435	1.09 396	1.05 434	1.06 456	1.18 426	1.10 439	0.67 376	0.88 407	0.62 385	0.31 452	0.33 496	0.33 466	0.30 463	0.30 432	0.28 425
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.64 417	0.35 413	0.41 180	0.42 290	0.25 213	1.01 451	0.77 489	1.13 411	1.09 452	1.17 475	1.22 432	1.04 420	0.75 416	0.88 407	0.63 388	0.28 435	0.30 476	0.34 468	0.30 463	0.26 406	0.26 409
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.71 436	0.51 474	1.36 513	0.50 417	0.41 445	1.15 477	0.69 473	1.21 446	1.07 447	1.02 442	1.12 399	1.08 433	0.87 453	0.89 413	0.89 457	0.24 396	0.22 423	0.21 338	0.19 330	0.26 406	0.26 409

MLCV	0.47 294	0.24 291	0.61 366	0.37 127	0.17 17	0.61 324	0.33 204	0.80 283	0.87 343	0.94 410	1.13 406	0.72 304	0.43 231	0.89 413	0.51 346	0.13 60	0.10 53	0.13 53	0.11 77	0.14 122	0.12 109

1111x	0.55 376	0.22 233	0.46 253	0.38 156	0.20 75	0.66 358	0.43 363	1.23 458	0.99 407	0.71 262	0.99 349	0.95 395	0.69 386	0.90 415	1.08 484	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.19 330	0.20 315	0.18 291

SACVNet	0.58 401	0.34 407	0.55 344	0.55 463	0.36 414	0.63 341	0.48 394	1.13 411	0.77 277	1.02 442	1.06 382	1.02 416	0.74 412	0.90 415	0.51 346	0.27 425	0.21 417	0.25 400	0.24 422	0.29 423	0.36 468

IIG-Stereo	0.43 252	0.21 194	0.44 224	0.50 417	0.25 213	0.44 226	0.21 36	0.71 237	0.76 270	0.83 343	0.95 326	0.83 352	0.43 231	0.90 415	0.35 221	0.15 160	0.12 188	0.19 267	0.14 167	0.15 168	0.11 66

GEStereo_RVC	0.55 376	0.29 376	0.63 378	0.49 403	0.31 368	0.70 371	0.54 431	1.22 454	0.92 375	0.82 331	0.85 279	0.85 358	0.63 349	0.90 415	0.65 393	0.24 396	0.16 347	0.19 267	0.16 224	0.21 338	0.22 383

RASNet	0.53 362	0.22 233	0.52 327	0.38 156	0.22 112	0.68 364	0.38 297	0.97 347	0.88 347	0.73 281	1.04 372	1.03 418	0.92 463	0.90 415	0.86 439	0.16 208	0.14 287	0.14 79	0.17 273	0.15 168	0.13 142

StereoDRNet-Refined	0.58 401	0.32 394	0.54 339	0.46 373	0.30 346	0.96 442	0.40 331	1.00 356	0.94 388	1.12 470	1.08 388	0.96 398	0.67 376	0.90 415	0.89 457	0.17 246	0.13 253	0.22 352	0.21 376	0.20 315	0.19 324
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	0.72 440	0.41 449	0.65 389	0.64 491	0.44 463	0.98 448	1.20 524	1.11 404	1.00 413	0.98 427	0.96 330	1.49 492	0.87 453	0.90 415	0.79 424	0.31 452	0.26 455	0.39 485	0.39 493	0.32 443	0.32 450

TestStereo1	0.43 252	0.23 254	0.41 180	0.51 433	0.24 181	0.34 146	0.40 331	0.77 270	0.90 363	0.68 240	0.96 330	0.48 173	0.46 250	0.91 422	0.32 177	0.16 208	0.13 253	0.18 227	0.15 192	0.14 122	0.13 142

SA-5K	0.43 252	0.23 254	0.41 180	0.51 433	0.24 181	0.34 146	0.40 331	0.77 270	0.90 363	0.68 240	0.96 330	0.48 173	0.46 250	0.91 422	0.32 177	0.16 208	0.13 253	0.18 227	0.15 192	0.14 122	0.13 142

OMP-Stereo	0.42 242	0.22 233	0.46 253	0.52 445	0.24 181	0.36 163	0.25 81	0.71 237	0.78 287	0.77 301	0.64 175	0.89 378	0.39 211	0.91 422	0.35 221	0.15 160	0.12 188	0.20 297	0.15 192	0.15 168	0.12 109

GCST	0.83 464	1.22 531	0.74 431	1.58 535	1.01 528	1.06 462	0.23 59	0.78 276	0.78 287	0.97 422	0.65 178	0.78 337	0.35 176	0.92 425	0.34 204	0.96 531	0.65 531	1.20 531	0.81 534	0.91 522	0.70 521

Sa-1000	0.48 306	0.24 291	0.41 180	0.45 352	0.25 213	0.59 316	0.34 215	0.81 286	0.93 381	0.82 331	1.50 480	0.53 193	0.45 245	0.92 425	0.30 160	0.15 160	0.12 188	0.21 338	0.19 330	0.15 168	0.13 142

Consistency-Raft	1.01 484	0.81 511	1.24 499	0.84 515	0.97 524	0.81 410	0.84 498	1.30 479	1.59 512	1.05 453	1.68 494	1.12 443	0.91 459	0.92 425	1.11 486	0.65 521	0.74 535	0.79 523	0.90 537	1.06 529	0.79 526

FINET	0.67 425	0.42 451	1.00 473	0.46 373	0.43 456	0.83 421	0.89 503	1.08 392	1.50 505	0.87 369	1.14 411	0.71 295	0.68 382	0.92 425	0.70 406	0.36 486	0.30 476	0.26 418	0.24 422	0.35 459	0.33 454

Syn2CoEx	0.71 436	0.51 474	0.95 466	0.64 491	0.45 467	0.91 431	0.53 427	1.48 506	1.13 457	0.93 407	1.35 455	1.02 416	0.99 476	0.92 425	0.80 426	0.30 449	0.27 463	0.28 438	0.24 422	0.23 377	0.24 397

GwcNet	0.69 430	0.36 418	1.10 482	0.51 433	0.42 451	1.08 467	0.50 405	1.21 446	1.16 461	1.00 434	1.37 459	1.06 426	0.79 432	0.92 425	0.94 463	0.25 406	0.24 441	0.24 387	0.22 394	0.23 377	0.26 409

DDUNet	1.06 493	2.56 557	0.68 403	1.21 529	1.26 534	1.03 456	0.69 473	1.11 404	0.94 388	0.96 418	1.22 432	1.27 459	0.82 440	0.93 431	0.72 413	0.84 528	0.38 505	1.99 540	0.60 525	1.10 530	0.85 528

SepStereo	0.51 347	0.25 314	0.60 364	0.48 388	0.31 368	0.58 303	0.41 346	0.83 291	0.97 398	0.89 383	1.12 399	0.70 291	0.75 416	0.93 431	0.43 287	0.17 246	0.13 253	0.18 227	0.15 192	0.20 315	0.18 291

aanetorigin	0.83 464	0.56 487	1.87 527	0.49 403	0.38 429	0.56 293	0.66 461	0.70 229	1.00 413	2.42 533	2.02 508	1.31 465	1.18 495	0.93 431	1.13 491	0.20 329	0.18 383	0.20 297	0.19 330	0.27 416	0.30 439

FADNet_RVC	0.55 376	0.37 424	1.17 492	0.44 329	0.31 368	0.56 293	0.34 215	1.06 384	0.88 347	0.67 234	0.90 306	0.61 242	0.65 366	0.93 431	0.70 406	0.21 345	0.18 383	0.26 418	0.23 407	0.31 438	0.28 425

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 425	0.81 511	0.73 426	0.53 453	0.37 420	1.40 497	0.53 427	1.04 375	0.79 296	0.88 379	0.94 317	0.95 395	0.53 284	0.93 431	0.58 371	0.39 492	0.30 476	0.57 515	0.31 470	0.53 506	0.30 439

RYNet	0.72 440	0.35 413	0.64 383	0.53 453	0.67 510	1.31 493	0.67 463	1.20 444	1.18 465	1.05 453	0.87 290	1.27 459	0.93 468	0.93 431	1.27 500	0.22 370	0.16 347	0.26 418	0.23 407	0.40 475	0.39 481

pmcnn	1.23 507	0.29 376	0.96 468	0.40 219	0.23 152	0.95 439	0.69 473	1.16 430	1.28 486	1.67 512	2.33 513	11.15 562	0.86 450	0.93 431	0.88 447	0.15 160	0.12 188	0.12 24	0.10 52	0.15 168	0.15 209

SA	0.44 259	0.25 314	0.46 253	0.46 373	0.24 181	0.43 216	0.36 261	0.75 260	0.96 395	0.59 179	1.03 366	0.48 173	0.52 280	0.94 438	0.32 177	0.16 208	0.12 188	0.21 338	0.19 330	0.15 168	0.13 142

FADNet-RVC	0.60 411	0.53 484	1.14 487	0.46 373	0.39 433	0.61 324	0.39 320	1.12 409	0.87 343	0.70 255	0.84 269	1.04 420	0.55 302	0.94 438	0.69 403	0.26 416	0.25 449	0.28 438	0.28 455	0.31 438	0.31 446

ccnet	0.82 458	0.57 489	0.75 435	0.54 459	0.59 504	1.09 470	0.66 461	1.38 494	0.94 388	1.12 470	1.44 473	1.29 462	0.92 463	0.95 440	1.24 496	0.49 509	0.42 514	0.50 510	0.47 511	0.51 501	0.46 500

DSFCA	0.55 376	0.25 314	0.62 369	0.40 219	0.36 414	0.74 385	0.52 423	1.04 375	0.82 311	1.06 456	0.84 269	0.89 378	0.63 349	0.99 441	0.58 371	0.25 406	0.21 417	0.21 338	0.21 376	0.21 338	0.19 324

NVstereo2D	0.60 411	0.30 385	0.75 435	0.48 388	0.43 456	0.89 430	0.48 394	1.05 380	1.15 460	0.66 231	0.86 282	0.88 374	0.70 399	0.99 441	0.65 393	0.32 463	0.15 316	0.28 438	0.20 355	0.40 475	0.36 468

ETE_ROB	0.70 432	0.49 467	0.73 426	0.56 466	0.36 414	0.79 402	0.87 502	1.14 420	0.93 381	1.19 479	1.18 426	1.39 482	0.82 440	0.99 441	0.80 426	0.26 416	0.21 417	0.31 455	0.26 444	0.33 449	0.34 461

UGAM	0.52 356	0.22 233	0.46 253	0.45 352	0.25 213	0.41 206	0.52 423	0.62 155	1.16 461	0.76 295	1.13 406	1.32 470	0.57 311	1.00 444	0.53 356	0.17 246	0.14 287	0.25 400	0.21 376	0.15 168	0.13 142

ff1	0.49 324	0.26 333	0.49 297	0.37 127	0.25 213	0.55 280	0.37 275	0.68 206	1.04 430	0.73 281	0.96 330	0.71 295	0.53 284	1.01 445	0.88 447	0.16 208	0.10 53	0.25 400	0.21 376	0.16 207	0.16 255

mmx	0.53 362	0.26 333	0.49 297	0.37 127	0.25 213	0.55 280	0.37 275	1.16 430	1.03 425	0.73 281	0.96 330	0.71 295	0.53 284	1.01 445	0.88 447	0.20 329	0.15 316	0.25 400	0.21 376	0.22 360	0.20 347

xxx	0.53 362	0.26 333	0.49 297	0.37 127	0.25 213	0.55 280	0.37 275	1.16 430	1.03 425	0.73 281	0.96 330	0.71 295	0.53 284	1.01 445	0.88 447	0.20 329	0.15 316	0.25 400	0.21 376	0.22 360	0.20 347

SQANet	0.82 458	0.74 505	0.67 399	1.13 527	0.98 526	1.11 471	0.47 386	1.07 388	0.83 316	0.91 395	1.05 376	1.03 418	0.74 412	1.01 445	0.64 391	0.61 520	0.24 441	1.03 529	0.35 484	1.18 531	0.58 518

RP	0.76 445	0.36 418	0.63 378	0.66 499	0.58 503	0.80 405	0.55 435	1.14 420	1.22 473	0.97 422	1.65 489	1.43 486	1.32 505	1.01 445	0.84 434	0.33 471	0.30 476	0.36 475	0.30 463	0.34 455	0.34 461

anonymity	0.97 481	0.89 517	1.05 477	0.92 519	1.03 529	0.97 444	0.81 494	1.29 476	0.91 370	1.07 459	0.98 344	1.00 407	0.95 472	1.02 450	0.92 462	0.96 531	0.95 551	0.90 526	0.91 540	0.92 523	0.94 532

PA-Net	0.67 425	0.43 453	0.83 451	0.50 417	0.53 490	0.94 436	0.68 468	1.10 398	1.14 459	0.80 311	0.88 298	0.87 369	0.77 425	1.02 450	0.88 447	0.24 396	0.41 512	0.29 446	0.44 505	0.26 406	0.34 461
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DGSMNet	0.76 445	0.55 486	1.29 504	0.58 473	0.62 507	0.94 436	0.70 478	1.26 471	1.11 454	0.83 343	1.24 437	1.00 407	0.71 403	1.03 452	0.81 429	0.34 477	0.29 472	0.41 492	0.40 495	0.57 512	0.55 517

XPNet_ROB	0.70 432	0.35 413	0.68 403	0.52 445	0.40 438	0.79 402	0.85 501	1.16 430	0.94 388	1.33 493	1.15 417	1.38 481	0.83 445	1.03 452	0.90 459	0.32 463	0.25 449	0.26 418	0.24 422	0.31 438	0.28 425

LALA_ROB	0.74 443	0.43 453	0.69 409	0.54 459	0.40 438	1.01 451	0.95 508	1.21 446	1.07 447	1.22 484	1.12 399	1.56 499	0.79 432	1.04 454	0.86 439	0.33 471	0.22 423	0.35 470	0.30 463	0.35 459	0.31 446

SuperB	1.04 489	0.37 424	4.81 548	0.43 310	0.31 368	0.99 449	0.46 379	1.02 368	2.09 526	1.09 465	1.09 392	0.75 323	0.81 436	1.06 455	1.76 514	0.19 306	0.15 316	0.17 182	0.15 192	2.82 555	0.26 409

G-Net	0.95 480	0.46 463	1.04 476	0.64 491	0.48 478	2.12 526	0.64 459	1.01 365	0.87 343	1.75 514	2.82 530	1.30 464	1.64 522	1.06 455	0.96 468	0.36 486	0.29 472	0.35 470	0.25 431	0.45 490	0.42 488

CC-Net-ROB	0.82 458	0.96 522	0.85 453	0.58 473	0.45 467	1.27 491	0.70 478	1.17 435	1.02 420	0.83 343	1.23 436	0.90 383	0.77 425	1.06 455	0.69 403	0.46 503	0.34 498	1.71 536	0.38 489	0.59 515	0.36 468

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 416	0.28 364	0.99 472	0.40 219	0.30 346	1.03 456	0.56 441	1.10 398	0.99 407	0.97 422	1.22 432	1.06 426	0.69 386	1.07 458	0.95 466	0.19 306	0.11 133	0.16 144	0.13 137	0.22 360	0.21 365

AANet_RVC	0.57 394	0.32 394	0.54 339	0.45 352	0.27 283	0.57 298	0.48 394	1.00 356	1.28 486	0.86 361	1.33 454	0.87 369	0.58 320	1.07 458	0.75 418	0.18 276	0.12 188	0.15 119	0.13 137	0.18 265	0.18 291

RAFT_CTSACE	0.45 269	0.20 157	0.44 224	0.45 352	0.27 283	0.34 146	0.39 320	0.60 143	0.73 252	0.76 295	1.44 473	0.83 352	0.38 200	1.08 460	0.26 101	0.12 32	0.13 253	0.18 227	0.16 224	0.15 168	0.11 66

edge stereo	0.76 445	0.38 434	0.74 431	0.52 445	0.43 456	0.80 405	0.53 427	1.28 475	1.06 441	1.28 489	1.38 464	1.81 507	1.11 488	1.08 460	0.85 438	0.33 471	0.32 490	0.41 492	0.28 455	0.32 443	0.36 468

DeepPrunerF	0.89 472	0.52 481	3.43 541	0.68 505	0.81 516	0.72 383	0.72 484	1.22 454	1.99 525	0.93 407	1.01 354	0.87 369	0.86 450	1.08 460	0.95 466	0.34 477	0.28 467	0.43 494	0.39 493	0.30 432	0.32 450

APVNet	0.71 436	0.37 424	0.89 461	0.56 466	0.45 467	1.18 482	0.68 468	1.41 499	0.85 329	0.81 322	1.15 417	1.04 420	0.81 436	1.10 463	1.17 492	0.26 416	0.28 467	0.32 461	0.31 470	0.29 423	0.30 439

Nwc_Net	0.78 450	0.38 434	0.73 426	0.60 483	0.55 495	1.05 461	0.55 435	1.67 524	1.05 434	0.88 379	1.86 503	1.40 484	1.09 486	1.10 463	0.87 445	0.30 449	0.25 449	0.36 475	0.38 489	0.29 423	0.29 431

AF-Net	0.81 457	0.39 440	0.68 403	0.64 491	0.54 493	0.91 431	0.51 420	1.61 520	1.31 489	0.96 418	2.02 508	1.46 487	1.26 503	1.11 465	0.99 473	0.32 463	0.24 441	0.39 485	0.27 450	0.30 432	0.25 404

GANet	0.70 432	0.37 424	0.55 344	0.51 433	0.34 404	0.94 436	0.96 509	1.08 392	0.94 388	1.04 451	1.98 507	1.13 449	0.88 456	1.12 466	0.66 396	0.25 406	0.26 455	0.27 430	0.22 394	0.31 438	0.22 383

MFMNet_re	1.14 499	0.97 525	1.19 494	0.99 521	0.95 522	1.25 490	1.22 527	1.39 495	1.55 509	1.69 513	1.67 493	1.21 454	1.53 513	1.12 466	0.99 473	0.87 530	0.75 539	0.79 523	0.75 531	0.90 521	0.94 532

GANetREF_RVC	0.80 454	0.75 506	0.86 458	0.66 499	0.42 451	1.15 477	0.98 510	1.14 420	1.19 467	1.01 439	1.02 362	1.10 439	0.90 458	1.15 468	0.76 419	0.48 507	0.39 509	0.57 515	0.38 489	0.63 516	0.46 500
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
coex-ft	6.43 559	1.51 540	87.33 580	0.49 403	0.38 429	1.34 494	1.21 526	1.16 430	8.09 556	12.12 564	2.79 527	2.77 529	3.31 549	1.16 469	3.15 534	0.24 396	0.23 433	0.27 430	0.24 422	0.45 490	0.37 473

Wz-Net-MNSev	0.76 445	0.40 445	1.34 508	0.50 417	0.40 438	1.44 502	0.83 495	1.15 424	1.16 461	1.25 488	1.20 431	1.13 449	0.81 436	1.16 469	1.00 476	0.22 370	0.19 397	0.24 387	0.23 407	0.28 419	0.26 409

DANet	0.71 436	0.45 461	0.91 464	0.59 477	0.40 438	0.81 410	0.40 331	0.97 347	0.84 321	1.20 482	1.22 432	1.33 473	0.88 456	1.16 469	1.24 496	0.27 425	0.23 433	0.31 455	0.25 431	0.35 459	0.32 450
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCC-stereo	0.78 450	0.40 445	0.76 440	0.61 485	0.67 510	0.81 410	0.69 473	1.54 516	1.11 454	0.90 390	1.36 456	1.33 473	1.16 492	1.19 472	0.88 447	0.31 452	0.30 476	0.37 480	0.48 513	0.33 449	0.33 454

Abc-Net	0.78 450	0.40 445	0.76 440	0.61 485	0.67 510	0.81 410	0.69 473	1.54 516	1.11 454	0.90 390	1.36 456	1.33 473	1.16 492	1.19 472	0.88 447	0.31 452	0.30 476	0.37 480	0.48 513	0.33 449	0.33 454
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
test_sample9	1.05 492	0.36 418	0.72 423	0.38 156	0.30 346	0.71 376	0.43 363	1.06 384	0.88 347	0.92 403	0.86 282	0.85 358	0.69 386	1.20 474	1.36 503	0.41 497	8.41 564	0.40 488	0.41 500	0.36 463	0.33 454

test_sample8	1.25 509	0.36 418	0.72 423	0.38 156	0.30 346	0.71 376	0.43 363	1.13 411	0.75 262	1.50 499	0.95 326	3.29 537	1.59 518	1.20 474	1.36 503	0.41 497	8.41 564	0.40 488	0.41 500	0.36 463	0.33 454

NaN_ROB	0.69 430	0.44 457	0.69 409	0.51 433	0.33 395	0.97 444	1.06 516	1.22 454	1.19 467	1.24 487	0.96 330	1.08 433	0.78 430	1.20 474	0.67 399	0.24 396	0.30 476	0.23 372	0.24 422	0.23 377	0.25 404

PWCDC_ROB	0.89 472	0.49 467	0.80 449	0.74 512	0.40 438	1.03 456	0.39 320	1.33 483	2.35 534	1.02 442	3.77 541	0.81 350	0.92 463	1.20 474	0.90 459	0.34 477	0.22 423	0.24 387	0.20 355	0.34 455	0.29 431

xyz-stereo	4.23 553	0.17 61	61.76 579	0.34 58	0.16 7	12.16 563	0.37 275	0.58 128	0.68 225	1.01 439	3.36 539	0.77 335	0.82 440	1.21 478	0.40 274	0.12 32	0.10 53	0.16 144	0.11 77	0.13 79	0.10 28

RGC	0.79 453	0.59 491	0.71 418	0.65 496	0.65 509	0.92 435	0.58 445	1.29 476	1.05 434	1.07 459	1.45 476	1.47 490	1.03 480	1.21 478	0.88 447	0.32 463	0.30 476	0.48 505	0.40 495	0.37 468	0.37 473

psmorigin	0.82 458	0.51 474	2.09 530	0.49 403	0.41 445	0.85 425	0.50 405	1.04 375	0.88 347	1.45 497	1.43 471	1.50 493	1.06 483	1.22 480	0.97 469	0.31 452	0.32 490	0.27 430	0.27 450	0.33 449	0.42 488

otaku	1.04 489	0.93 519	0.88 460	1.33 533	1.05 531	1.66 515	0.70 478	1.40 498	1.18 465	1.08 463	1.32 453	1.33 473	0.91 459	1.23 481	0.76 419	0.72 524	0.46 523	1.24 532	0.50 518	1.40 532	0.75 522

PASM	0.90 475	0.64 498	1.69 522	0.69 507	0.69 513	0.78 399	0.84 498	1.03 372	1.26 484	1.19 479	1.15 417	1.31 465	0.98 475	1.24 482	1.03 478	0.52 513	0.56 527	0.59 518	0.66 527	0.56 510	0.54 516

WCMA_ROB	1.14 499	0.36 418	0.76 440	0.49 403	0.44 463	1.23 488	0.67 463	1.11 404	1.23 474	2.84 541	3.95 547	3.28 536	1.83 528	1.25 483	0.99 473	0.44 501	0.34 498	0.34 468	0.37 486	0.41 481	0.40 484

Ntro	1.09 497	0.97 525	0.91 464	1.44 534	1.19 533	1.69 518	0.80 493	1.35 488	1.25 481	1.00 434	1.29 447	1.31 465	0.97 474	1.26 484	0.84 434	0.84 528	0.43 518	1.36 533	0.50 518	1.56 533	0.78 524

EDNetEfficient	1.46 519	0.80 510	6.12 550	0.47 382	0.39 433	0.69 366	0.83 495	0.90 320	2.77 539	3.50 550	1.96 506	1.66 503	2.03 534	1.26 484	4.18 544	0.21 345	0.18 383	0.21 338	0.20 355	0.41 481	0.39 481

CSAN	0.83 464	0.49 467	0.77 445	0.60 483	0.41 445	1.14 475	1.06 516	1.19 440	1.46 503	1.32 491	1.43 471	1.37 480	1.19 497	1.27 486	0.86 439	0.39 492	0.31 485	0.36 475	0.37 486	0.35 459	0.34 461

SDNR	0.86 467	0.37 424	1.47 518	0.40 219	0.38 429	3.38 546	0.33 204	0.90 320	0.98 402	0.99 429	2.09 511	0.59 231	0.71 403	1.29 487	0.70 406	0.51 512	0.56 527	0.36 475	0.26 444	0.43 485	0.46 500

stereogan	0.80 454	0.31 390	0.71 418	0.59 477	0.50 482	1.72 519	0.48 394	1.35 488	1.37 493	1.00 434	1.46 478	1.56 499	0.95 472	1.29 487	0.84 434	0.28 435	0.29 472	0.29 446	0.25 431	0.38 472	0.38 479

SHD	0.93 479	0.50 471	1.18 493	0.59 477	0.46 474	0.97 444	0.48 394	1.70 525	2.15 527	1.58 503	1.37 459	1.42 485	1.19 497	1.31 489	1.60 509	0.31 452	0.26 455	0.32 461	0.33 479	0.40 475	0.42 488

MSMD_ROB	1.21 506	0.49 467	0.62 369	0.59 477	0.50 482	1.62 514	0.67 463	1.23 458	1.24 476	2.45 534	3.77 541	3.09 533	2.98 547	1.32 490	0.81 429	0.45 502	0.41 512	0.49 508	0.51 520	0.47 495	0.44 495

LL-Strereo	0.57 394	0.27 350	0.68 403	0.48 388	0.34 404	0.39 188	0.48 394	0.94 333	0.97 398	0.83 343	0.78 234	1.10 439	1.18 495	1.33 491	0.49 335	0.17 246	0.14 287	0.22 352	0.19 330	0.16 207	0.17 273

GASNet	0.67 425	0.72 503	0.96 468	0.70 508	0.48 478	0.62 332	0.47 386	1.08 392	1.03 425	0.94 410	0.82 258	0.93 391	0.83 445	1.33 491	0.80 426	0.31 452	0.22 423	0.29 446	0.28 455	0.44 486	0.24 397

RainbowNet	1.35 514	1.49 538	1.19 494	1.88 541	1.45 535	1.48 504	1.07 518	1.61 520	1.55 509	1.20 482	1.59 487	1.54 497	1.13 489	1.34 493	0.97 469	1.36 544	0.70 532	1.82 538	0.79 533	1.71 536	1.07 541

ACVNet_1	1.46 519	1.33 535	1.12 485	1.91 543	1.62 538	1.83 521	0.98 510	2.00 532	1.85 522	1.39 496	1.53 483	2.32 522	1.53 513	1.34 493	1.11 486	1.30 541	0.50 525	2.06 546	0.58 524	1.93 544	0.95 534

DPSNet	0.99 483	0.42 451	1.88 528	0.53 453	0.41 445	1.59 511	1.26 530	2.21 535	1.43 499	1.10 467	1.11 395	1.46 487	1.95 532	1.34 493	1.26 498	0.34 477	0.25 449	0.25 400	0.21 376	0.46 493	0.37 473

SANet	1.07 495	0.41 449	1.06 478	0.48 388	0.30 346	1.41 499	0.94 507	1.42 500	3.36 545	1.58 503	2.43 517	2.33 523	1.70 523	1.34 493	1.07 483	0.28 435	0.24 441	0.26 418	0.23 407	0.34 455	0.30 439

PWC_ROB	0.87 468	0.52 481	1.28 502	0.50 417	0.32 384	0.91 431	0.37 275	1.36 491	1.46 503	1.61 506	2.59 523	1.16 453	1.01 479	1.34 493	1.40 507	0.25 406	0.18 383	0.28 438	0.20 355	0.29 423	0.28 425

ADCPNet	1.03 488	0.48 464	2.70 536	0.54 459	0.42 451	1.40 497	0.75 487	1.13 411	1.07 447	1.22 484	1.42 468	1.68 504	1.09 486	1.36 498	3.45 539	0.30 449	0.28 467	0.29 446	0.32 476	0.37 468	0.35 466

ADCL	1.04 489	0.38 434	1.35 509	0.50 417	0.39 433	1.61 512	0.89 503	1.29 476	1.39 496	1.29 490	1.50 480	1.24 457	1.24 500	1.37 499	4.87 547	0.21 345	0.19 397	0.25 400	0.25 431	0.29 423	0.27 418

LSM	4.74 556	0.77 508	10.16 555	0.70 508	56.56 576	1.02 453	1.00 514	1.24 465	1.62 516	2.04 523	2.34 514	1.33 473	1.17 494	1.38 500	1.09 485	0.33 471	0.49 524	0.39 485	0.46 506	0.51 501	10.09 566

XQC	0.89 472	0.65 499	1.31 505	0.67 502	0.52 489	1.22 486	0.68 468	1.26 471	1.52 506	1.14 473	1.11 395	1.28 461	1.04 482	1.40 501	1.77 515	0.38 490	0.24 441	0.37 480	0.31 470	0.53 506	0.47 505

SAMSARA	1.07 495	0.65 499	1.19 494	1.06 526	0.90 518	1.76 520	1.76 549	1.46 504	1.44 501	1.51 500	1.16 422	2.00 516	1.14 490	1.48 502	1.31 502	0.39 492	0.44 520	0.35 470	0.38 489	0.49 498	0.49 511

ACVNet_2	1.65 527	1.27 533	1.41 516	1.75 538	1.62 538	2.22 527	1.20 524	2.30 536	2.62 536	1.78 515	2.56 520	3.03 530	1.61 519	1.54 503	1.12 490	1.06 536	0.58 529	1.82 538	0.70 530	1.82 538	0.96 535

AnyNet_C32	1.16 503	0.62 497	2.40 534	0.57 472	0.55 495	1.41 499	1.34 535	1.18 438	1.24 476	1.49 498	1.42 468	1.39 482	1.20 499	1.55 504	4.82 546	0.29 442	0.28 467	0.29 446	0.34 481	0.38 472	0.42 488

PDISCO_ROB	0.91 476	0.48 464	1.06 478	0.99 521	0.97 524	1.67 517	0.63 457	1.64 522	1.59 512	1.06 456	1.18 426	1.31 465	0.79 432	1.55 504	0.97 469	0.49 509	0.22 423	0.45 497	0.40 495	0.45 490	0.37 473

ADCMid	1.14 499	0.52 481	2.23 533	0.53 453	0.43 456	1.07 463	0.75 487	1.23 458	1.05 434	2.15 527	1.44 473	1.50 493	1.43 511	1.56 506	5.01 548	0.26 416	0.24 441	0.29 446	0.31 470	0.37 468	0.33 454

ADCP+	1.06 493	0.35 413	1.51 520	0.49 403	0.51 485	1.45 503	0.55 435	1.25 469	1.03 425	1.16 474	1.15 417	1.10 439	1.07 485	1.56 506	6.75 554	0.19 306	0.16 347	0.23 372	0.21 376	0.28 419	0.21 365

FCDSN-DC	1.39 517	0.56 487	0.65 389	0.74 512	0.59 504	1.38 496	0.63 457	1.35 488	1.39 496	3.26 548	4.50 552	4.61 543	2.63 542	1.58 508	1.03 478	0.46 503	0.42 514	0.48 505	0.47 511	0.50 500	0.50 512
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	0.91 476	0.27 350	0.85 453	0.63 490	0.41 445	2.53 530	0.71 483	1.60 519	1.13 457	2.83 540	1.73 495	0.97 400	0.69 386	1.61 509	0.73 414	0.25 406	0.22 423	0.32 461	0.28 455	0.25 400	0.24 397

RTSC	0.87 468	0.48 464	1.23 498	0.52 445	0.37 420	1.13 474	0.50 405	1.34 485	1.79 520	1.51 500	1.24 437	1.12 443	0.81 436	1.62 510	2.16 524	0.25 406	0.19 397	0.23 372	0.24 422	0.30 432	0.31 446

SPS-STEREO	1.25 509	0.93 519	1.06 478	1.04 525	1.03 529	1.41 499	0.91 506	1.51 512	1.19 467	2.09 525	1.83 500	1.94 514	1.39 508	1.62 510	1.39 506	0.97 533	0.94 550	0.90 526	0.89 536	0.96 526	0.96 535
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LE_ROB	4.42 554	0.24 291	2.75 537	0.42 290	0.23 152	1.57 510	0.90 505	1.71 526	17.88 570	16.56 572	4.88 554	5.17 550	18.85 572	1.63 512	14.62 563	0.17 246	0.14 287	0.16 144	0.16 224	0.19 299	0.17 273

ACVNet-4b	1.35 514	1.31 534	1.10 482	1.90 542	1.59 537	1.92 522	0.77 489	1.52 515	1.62 516	1.05 453	1.60 488	2.11 518	0.94 469	1.64 513	0.77 423	1.30 541	0.35 500	2.03 544	0.67 528	1.88 542	0.84 527

MFN_U_SF_RVC	1.09 497	0.59 491	1.97 529	0.67 502	0.44 463	1.93 523	0.60 450	1.85 528	1.36 491	1.61 506	1.54 484	1.95 515	1.37 507	1.64 513	1.73 512	0.40 496	0.37 503	0.45 497	0.48 513	0.44 486	0.44 495

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 487	0.57 489	1.51 520	0.67 502	0.50 482	2.57 531	1.66 545	1.20 444	1.43 499	1.38 495	1.57 486	1.33 473	0.92 463	1.64 513	0.88 447	0.37 489	0.39 509	0.46 500	0.60 525	0.41 481	0.40 484

SGM+DAISY	1.35 514	0.94 521	1.25 500	0.96 520	1.00 527	1.52 507	1.02 515	1.34 485	1.21 471	2.64 536	2.65 525	2.44 524	1.56 516	1.64 513	1.26 498	0.97 533	0.95 551	0.90 526	0.90 537	0.94 524	0.96 535

Dean	1.98 533	1.36 536	1.36 513	2.12 545	1.81 545	2.74 533	1.36 536	3.37 549	3.80 549	2.08 524	3.32 536	3.21 535	1.82 526	1.71 517	1.67 510	1.27 538	0.77 541	1.99 540	0.90 537	1.86 539	1.03 540

Wz-Net-TNSev	1.14 499	1.06 528	4.32 547	0.49 403	0.42 451	1.51 506	1.11 520	1.48 506	1.40 498	1.22 484	1.26 441	1.58 501	1.43 511	1.76 518	1.70 511	0.32 463	0.31 485	0.26 418	0.30 463	0.41 481	0.41 487

EDNetEfficientorigin	9.93 562	1.15 529	175.16 581	0.48 388	0.36 414	1.04 460	0.68 468	1.24 465	2.69 538	3.17 547	2.50 519	2.30 521	2.07 535	1.76 518	2.21 525	0.20 329	0.18 383	0.24 387	0.19 330	0.51 501	0.50 512

Wz-Net-SNSev	0.91 476	0.73 504	2.13 531	0.56 466	0.45 467	0.95 439	1.13 521	1.34 485	1.24 476	1.02 442	1.30 450	1.46 487	0.86 450	1.81 520	1.50 508	0.25 406	0.23 433	0.25 400	0.26 444	0.32 443	0.29 431

DISCO	0.70 432	0.26 333	0.68 403	0.44 329	0.31 368	1.14 475	0.51 420	1.23 458	1.23 474	0.81 322	1.05 376	1.50 493	0.85 448	1.82 521	1.03 478	0.19 306	0.15 316	0.18 227	0.16 224	0.24 390	0.23 389

FC-DCNN	1.59 523	0.51 474	0.66 395	0.61 485	0.49 480	1.56 509	0.70 478	1.66 523	1.53 507	4.64 555	4.62 553	5.85 552	3.34 551	1.84 522	1.11 486	0.46 503	0.42 514	0.47 501	0.46 506	0.48 496	0.46 500

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 512	0.87 516	1.76 525	0.86 516	0.56 498	4.29 551	1.79 550	1.50 509	1.98 524	1.61 506	1.85 502	1.84 509	1.41 509	1.89 523	1.36 503	0.48 507	0.40 511	0.56 514	0.57 523	0.69 518	0.48 508

FC-DCNN v2	1.65 527	0.51 474	0.65 389	0.61 485	0.49 480	1.61 512	0.70 478	1.75 527	1.56 511	4.74 558	4.91 555	6.46 556	3.31 549	1.91 524	1.11 486	0.46 503	0.42 514	0.47 501	0.46 506	0.48 496	0.46 500

PVD	1.28 511	0.67 501	1.28 502	0.74 512	0.62 507	1.50 505	0.84 498	1.99 531	2.96 540	2.18 528	2.36 516	1.85 511	1.95 532	1.92 525	1.94 519	0.39 492	0.36 502	0.49 508	0.37 486	0.51 501	0.64 519

MeshStereo	1.34 512	0.43 453	0.54 339	0.44 329	0.34 404	1.66 515	0.60 450	1.94 529	1.37 493	4.47 554	3.25 532	4.71 545	1.94 531	1.92 525	1.17 492	0.35 482	0.35 500	0.37 480	0.31 470	0.32 443	0.32 450
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
ADCS	1.51 521	0.61 494	3.42 540	0.59 477	0.51 485	1.27 491	1.08 519	1.59 518	1.81 521	1.91 521	1.66 491	1.51 496	1.42 510	1.94 527	8.60 556	0.33 471	0.32 490	0.33 466	0.36 485	0.44 486	0.42 488

NVStereoNet_ROB	1.24 508	0.90 518	1.13 486	0.86 516	0.88 517	1.11 471	0.99 512	1.42 500	1.53 507	1.59 505	2.48 518	2.24 520	1.53 513	1.96 528	1.30 501	0.76 526	0.70 532	0.78 522	1.00 542	0.71 519	0.88 530
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM_RVC	0.97 481	0.28 364	0.41 180	0.39 184	0.22 112	1.55 508	0.73 485	1.51 512	1.25 481	2.25 530	1.92 504	2.58 527	1.56 516	2.02 529	1.19 494	0.27 425	0.27 463	0.27 430	0.25 431	0.25 400	0.25 404
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DispFullNet	1.60 524	2.63 558	2.75 537	2.56 553	1.79 544	1.24 489	0.47 386	1.37 493	1.45 502	1.87 517	1.50 480	1.55 498	2.46 538	2.04 530	1.04 481	0.59 519	0.18 383	2.32 549	0.68 529	2.29 548	1.14 542

IMH-64-1	1.86 529	1.62 543	1.16 488	2.20 546	1.89 546	2.33 528	1.30 531	2.89 540	2.29 531	1.66 510	2.80 528	2.49 525	1.61 519	2.10 531	1.78 516	1.60 546	0.74 535	2.43 550	1.02 543	2.12 545	1.17 545

IMH-64	1.86 529	1.62 543	1.16 488	2.20 546	1.89 546	2.33 528	1.30 531	2.89 540	2.29 531	1.66 510	2.80 528	2.49 525	1.61 519	2.10 531	1.78 516	1.60 546	0.74 535	2.43 550	1.02 543	2.12 545	1.17 545

ELAS	1.63 526	0.61 494	0.95 466	0.68 505	0.55 495	3.01 544	1.55 543	2.39 537	2.33 533	3.64 551	3.89 545	2.75 528	2.90 546	2.15 533	2.27 530	0.52 513	0.45 521	0.50 510	0.48 513	0.54 508	0.52 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LVE	2.12 538	1.44 537	1.36 513	1.99 544	1.78 543	2.75 534	1.79 550	2.82 539	3.95 550	1.90 520	4.33 551	3.52 540	1.81 525	2.24 534	1.74 513	1.74 550	0.87 544	2.06 546	1.13 548	1.91 543	1.35 550

WZ-Net	1.19 505	0.59 491	4.07 545	0.62 489	0.51 485	1.34 494	1.31 534	1.32 481	1.74 519	1.53 502	1.65 489	1.74 506	1.28 504	2.25 535	2.01 521	0.27 425	0.21 417	0.23 372	0.25 431	0.40 475	0.39 481

WAO-6	2.04 536	1.50 539	1.16 488	1.70 537	1.67 542	2.69 532	1.44 541	3.06 542	3.63 548	1.98 522	3.27 534	3.54 541	2.07 535	2.36 536	2.22 527	1.31 543	0.91 546	2.04 545	1.22 552	1.73 537	1.27 549

AnyNet_C01	1.56 522	1.05 527	7.45 552	0.64 491	0.54 493	1.99 524	1.38 537	1.43 502	1.36 491	1.63 509	1.92 504	1.84 509	1.33 506	2.40 537	4.03 541	0.33 471	0.32 490	0.32 461	0.34 481	0.44 486	0.45 499

IMH	2.04 536	1.62 543	1.20 497	2.20 546	1.89 546	2.91 543	1.30 531	3.11 543	3.03 541	1.81 516	3.35 538	3.03 530	1.90 529	2.48 538	1.80 518	1.66 549	0.77 541	2.45 552	1.04 546	2.15 547	1.19 548

KSHMR	2.57 540	1.93 549	1.69 522	2.63 555	2.42 554	2.86 540	2.07 553	3.27 547	6.50 554	2.49 535	3.36 539	3.41 539	1.92 530	2.49 539	1.94 519	2.13 555	1.40 556	2.79 559	1.50 555	2.73 553	1.77 553

ELAS_RVC	1.60 524	0.61 494	1.01 475	0.70 508	0.56 498	2.00 525	1.89 552	1.96 530	2.65 537	3.33 549	3.26 533	3.03 530	3.41 552	2.49 539	2.09 523	0.52 513	0.45 521	0.50 510	0.48 513	0.54 508	0.52 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FBW_ROB	0.88 470	0.50 471	0.85 453	0.55 463	0.40 438	1.17 480	0.78 491	1.50 509	1.37 493	1.33 493	1.27 442	1.48 491	1.00 478	2.57 541	0.98 472	0.25 406	0.32 490	0.45 497	0.30 463	0.34 455	0.28 425

WAO-7	1.90 531	1.20 530	1.35 509	1.27 531	1.06 532	2.84 538	1.56 544	3.23 545	3.06 543	2.23 529	3.33 537	3.17 534	2.28 537	3.12 542	2.21 525	1.02 535	0.91 546	1.06 530	1.03 545	1.04 528	0.97 538

ktn	2.98 545	2.25 552	1.73 524	2.84 556	2.53 557	3.76 550	2.15 554	3.70 551	5.47 553	2.75 538	5.17 558	5.94 553	2.48 539	3.23 543	2.46 531	2.34 559	1.44 557	2.78 558	2.03 558	2.45 551	2.01 556

notaker	2.76 541	2.29 553	1.80 526	2.96 557	2.58 558	2.90 542	1.75 548	3.24 546	3.05 542	2.78 539	4.24 550	6.15 555	2.51 540	3.34 544	2.75 533	2.31 557	1.18 554	3.00 560	1.65 556	2.84 556	1.97 554

PWCK	1.92 532	1.66 546	3.12 539	1.65 536	0.91 520	2.84 538	2.26 555	2.10 533	2.41 535	2.36 532	2.31 512	2.22 519	1.82 526	3.43 545	2.03 522	1.61 548	0.71 534	1.51 534	0.82 535	1.69 535	0.91 531

WAO-8	2.92 543	1.55 541	1.35 509	1.79 539	1.63 540	5.23 553	1.22 527	4.58 555	12.56 561	2.84 541	4.07 549	4.83 546	2.72 544	3.49 546	2.25 528	1.27 538	0.91 546	1.99 540	1.15 550	1.86 539	1.15 543

Venus	2.92 543	1.55 541	1.35 509	1.79 539	1.63 540	5.23 553	1.22 527	4.58 555	12.56 561	2.84 541	4.06 548	4.83 546	2.72 544	3.49 546	2.25 528	1.27 538	0.91 546	1.99 540	1.15 550	1.86 539	1.15 543

UNDER WATER	3.46 547	2.07 551	3.64 543	3.09 558	2.48 555	3.75 549	2.42 557	3.31 548	13.77 563	2.90 545	2.95 531	5.84 551	3.69 553	3.69 548	3.48 540	2.07 554	1.11 553	2.70 557	1.40 553	2.84 556	1.98 555

tt	6.20 558	0.20 157	5.89 549	3.55 561	2.07 549	11.26 562	19.21 565	11.74 564	5.46 552	2.69 537	2.04 510	4.87 549	6.25 558	3.70 549	7.09 555	8.32 567	11.17 571	4.93 564	5.41 566	5.74 562	2.37 558

UNDER WATER-64	3.53 548	2.01 550	3.94 544	3.22 560	2.49 556	5.41 555	2.60 558	3.43 550	12.41 560	3.03 546	2.68 526	6.07 554	4.04 554	3.79 550	3.33 536	2.02 553	1.24 555	2.63 555	1.46 554	2.78 554	2.08 557

TorneroNet-64	3.44 546	1.86 547	1.42 517	2.58 554	2.28 552	6.87 556	1.68 546	4.70 557	12.03 558	2.31 531	5.59 559	8.25 558	2.55 541	3.97 551	2.73 532	1.81 551	0.74 535	2.57 554	1.07 547	2.35 549	1.44 551

DPSimNet_ROB	3.58 549	2.45 555	8.57 553	2.53 551	2.37 553	2.88 541	3.77 560	3.14 544	3.23 544	4.71 557	3.86 544	4.68 544	4.87 557	4.07 552	5.62 549	2.33 558	2.33 559	2.47 553	2.52 559	2.51 552	2.64 559

TorneroNet	4.53 555	1.89 548	1.48 519	2.55 552	2.27 551	13.78 566	1.69 547	4.84 559	23.73 575	2.89 544	7.70 561	7.06 557	2.69 543	4.26 553	3.42 538	1.84 552	0.77 541	2.68 556	1.13 548	2.42 550	1.47 552

RTS	1.98 533	0.96 522	11.36 557	0.65 496	0.57 501	2.77 536	1.40 538	1.39 495	2.26 529	1.89 518	2.56 520	1.32 470	1.25 501	5.20 554	4.05 542	0.31 452	0.22 423	0.29 446	0.29 461	0.40 475	0.37 473

RTSA	1.98 533	0.96 522	11.36 557	0.65 496	0.57 501	2.77 536	1.40 538	1.39 495	2.26 529	1.89 518	2.56 520	1.32 470	1.25 501	5.20 554	4.05 542	0.31 452	0.22 423	0.29 446	0.29 461	0.40 475	0.37 473

MADNet+	2.23 539	2.43 554	10.85 556	1.22 530	0.91 520	2.76 535	1.40 538	2.12 534	1.67 518	1.32 491	1.74 497	1.86 512	1.74 524	6.25 556	4.41 545	0.65 521	0.64 530	0.58 517	0.54 522	0.80 520	0.76 523

JetBlue	2.78 542	1.26 532	7.04 551	1.16 528	1.48 536	8.00 559	6.02 561	2.60 538	1.92 523	2.12 526	2.64 524	3.34 538	3.05 548	6.49 557	3.39 537	0.78 527	0.76 540	0.75 520	0.76 532	0.97 527	1.18 547

JetRed	5.27 557	5.84 562	12.81 560	2.36 550	2.83 559	12.23 564	10.50 564	4.46 554	3.60 546	3.86 552	3.83 543	4.85 548	4.18 555	6.78 558	11.96 560	2.17 556	2.96 561	2.18 548	1.97 557	3.38 559	2.68 560

MADNet++	4.03 550	2.70 559	3.44 542	3.72 562	3.44 561	4.44 552	3.52 559	3.95 553	3.61 547	4.46 553	4.98 556	4.10 542	4.58 556	7.00 559	5.89 550	3.74 561	3.67 562	3.27 562	2.71 561	3.70 561	3.66 562

TCMNet-wrong-test	8.97 561	10.42 566	8.74 554	19.56 567	17.61 566	12.53 565	9.01 563	13.59 566	2.18 528	4.64 555	5.11 557	14.63 564	11.09 562	7.19 560	9.73 557	5.56 566	0.89 545	3.77 563	3.11 562	10.34 566	9.80 565

MANE	4.13 552	0.51 474	0.64 383	0.66 499	0.56 498	6.89 557	0.99 512	7.55 560	12.04 559	6.68 561	8.57 562	10.69 561	9.45 560	7.59 561	6.39 552	0.49 509	0.43 518	0.48 505	0.98 541	0.49 498	0.48 508

DGTPSM_ROB	12.07 563	8.00 563	20.99 562	8.93 564	16.78 564	10.67 560	30.87 569	9.01 562	15.16 565	6.50 559	15.41 571	9.04 559	14.85 564	9.25 562	21.67 568	4.57 563	8.57 566	5.08 565	9.28 567	5.90 563	10.95 567

DPSMNet_ROB	12.08 564	8.00 563	21.00 563	8.97 565	16.79 565	10.67 560	30.89 570	9.02 563	15.17 566	6.51 560	15.41 571	9.04 559	14.85 564	9.27 563	21.67 568	4.58 564	8.57 566	5.09 567	9.29 568	5.90 563	10.95 567

SGM-ForestM	4.04 551	0.32 394	0.46 253	0.43 310	0.27 283	7.50 558	1.45 542	3.84 552	4.24 551	8.19 562	6.76 560	19.00 570	9.08 559	10.74 564	6.62 553	0.31 452	0.33 496	0.32 461	0.32 476	0.29 423	0.29 431

HanzoNet	6.76 560	2.45 555	4.22 546	3.19 559	2.94 560	3.62 548	2.28 556	4.79 558	7.20 555	14.00 568	13.19 567	17.49 568	22.30 573	13.25 565	6.19 551	4.20 562	1.93 558	3.10 561	2.56 560	3.35 558	2.88 561

USTest	12.99 565	14.18 567	20.00 561	16.24 566	14.97 563	20.80 568	31.95 571	16.20 568	10.91 557	8.79 563	9.48 563	13.94 563	10.50 561	16.11 566	21.44 567	3.17 560	4.82 563	5.08 565	5.36 565	8.81 565	7.13 564

Anonymous_1	33.25 572	18.26 568	23.92 565	20.54 568	21.28 569	25.59 569	35.94 572	22.01 576	15.57 567	13.33 565	13.49 568	18.08 569	15.29 566	20.36 567	24.60 570	16.28 574	8.84 568	66.59 578	118.00 578	155.73 581	11.23 569

DPSM_ROB	17.78 567	18.63 569	24.31 569	20.90 569	19.47 567	25.97 570	36.21 573	21.23 574	16.24 568	13.38 566	14.06 569	19.18 571	16.30 567	20.78 568	25.67 571	9.38 569	9.23 569	9.49 569	9.82 569	13.51 568	11.91 570

DPSM	17.78 567	18.63 569	24.31 569	20.90 569	19.47 567	25.97 570	36.21 573	21.23 574	16.24 568	13.38 566	14.06 569	19.18 571	16.30 567	20.78 568	25.67 571	9.38 569	9.23 569	9.49 569	9.82 569	13.51 568	11.91 570

PML	40.80 581	29.24 574	11.87 559	7.20 563	14.47 562	92.13 581	213.69 582	7.63 561	23.35 574	74.72 581	190.14 582	50.17 581	26.15 575	21.39 570	12.70 561	8.76 568	2.92 560	8.45 568	3.25 563	13.26 567	4.42 563

xxxxx1	36.64 575	19.51 571	24.21 566	61.66 578	64.63 578	27.28 573	40.10 575	20.25 569	18.63 571	14.07 569	12.97 564	17.26 565	17.36 569	21.70 571	27.93 573	13.18 571	18.50 574	111.26 579	133.37 579	29.24 573	39.73 576

tt_ll	36.64 575	19.51 571	24.21 566	61.66 578	64.63 578	27.28 573	40.10 575	20.25 569	18.63 571	14.07 569	12.97 564	17.26 565	17.36 569	21.70 571	27.93 573	13.18 571	18.50 574	111.26 579	133.37 579	29.24 573	39.73 576

ff	36.64 575	19.51 571	24.21 566	61.66 578	64.63 578	27.28 573	40.10 575	20.25 569	18.63 571	14.07 569	12.97 564	17.26 565	17.36 569	21.70 571	27.93 573	13.18 571	18.50 574	111.26 579	133.37 579	29.24 573	39.73 576

LRCNet_RVC	21.24 570	31.15 575	21.41 564	28.98 572	23.82 570	3.13 545	0.60 450	20.96 573	1.59 512	25.58 573	28.15 575	21.99 573	14.79 563	21.94 574	16.41 564	28.89 578	14.87 572	33.53 574	31.28 574	29.51 576	26.16 574

BEATNet-Init1	15.13 566	0.82 514	50.86 578	0.72 511	0.53 490	38.10 577	7.03 562	11.83 565	14.25 564	29.78 577	30.17 577	48.21 580	22.64 574	26.78 575	18.11 565	0.42 500	0.38 505	0.47 501	0.46 506	0.51 501	0.48 508

HaxPig	31.96 571	37.24 577	34.27 571	24.37 571	24.88 571	18.26 567	19.86 566	20.64 572	28.52 576	35.97 578	38.75 578	25.57 574	28.72 576	33.88 576	34.39 576	35.94 579	38.87 579	37.80 575	40.48 575	39.68 577	41.15 579

AVERAGE_ROB	37.58 579	40.13 581	40.15 573	34.81 574	33.82 573	28.55 576	25.10 568	32.02 578	34.06 581	41.28 579	40.66 579	34.46 576	34.81 581	39.18 577	37.57 578	42.78 580	43.44 580	43.82 576	43.03 576	40.47 578	41.51 580

MEDIAN_ROB	37.38 578	40.85 582	40.60 574	32.31 573	31.85 572	27.20 572	24.55 567	29.10 577	33.19 580	42.09 580	41.76 580	33.35 575	34.39 580	39.78 578	37.07 577	43.64 581	44.10 581	44.12 577	43.40 577	41.51 579	42.76 581

CasAABBNet	35.74 573	37.43 578	48.72 576	42.22 575	39.20 574	52.24 578	73.12 580	42.61 579	32.62 578	26.78 574	27.95 573	38.58 577	32.60 577	41.67 579	51.65 580	18.74 575	18.57 577	19.15 572	19.77 572	27.20 570	23.98 572

Selective-RAFT-Error	35.84 574	37.49 579	48.83 577	42.26 576	39.24 575	52.30 579	73.09 579	42.66 580	32.61 577	26.80 575	28.30 576	38.84 579	33.51 579	41.68 580	51.59 579	18.82 576	18.58 578	19.17 573	19.80 573	27.28 571	24.05 573

LSM0	38.95 580	37.60 580	48.58 575	43.57 577	91.06 581	52.57 580	72.57 578	43.17 581	32.63 579	26.97 576	27.97 574	38.65 578	32.94 578	41.86 581	51.78 581	18.89 577	18.41 573	19.13 571	19.63 571	27.29 572	33.77 575

test_example2	176.61 582	205.14 583	198.86 582	188.60 582	190.98 582	152.67 582	170.61 581	94.86 582	123.55 582	178.88 582	179.48 581	158.94 582	141.34 582	192.61 582	198.96 582	203.76 582	236.37 582	164.13 582	173.55 582	218.58 582	160.41 582

ccccc		429.19 584		507.10 583	501.20 583	356.95 583		380.82 583		334.51 583		372.86 583		499.17 583		561.44 583	431.22 583	334.28 583	290.86 583	540.88 583

ASD4		8.86 565

Low-res two-view benchmark