Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.14 69	0.13 234	0.24 74	0.25 376	0.11 104	0.11 3	0.18 185	0.32 166	0.23 127	0.12 30	0.12 23	0.18 130	0.12 84	0.14 8	0.13 79	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.07 104	0.06 74
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
asda	0.11 13	0.11 133	0.16 23	0.17 16	0.09 26	0.14 12	0.12 20	0.24 72	0.16 25	0.11 17	0.11 16	0.08 3	0.10 37	0.15 14	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.15 96	0.08 8	0.26 94	0.17 16	0.11 104	0.18 80	0.13 37	0.22 40	0.30 220	0.21 146	0.30 212	0.13 59	0.11 61	0.16 30	0.15 137	0.07 66	0.04 2	0.06 22	0.15 455	0.06 39	0.05 21
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.15 96	0.18 367	0.28 114	0.22 244	0.10 65	0.22 190	0.15 80	0.22 40	0.27 174	0.22 152	0.26 174	0.14 81	0.12 84	0.16 30	0.13 79	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 104	0.06 74

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TANstereo	0.15 96	0.09 37	0.28 114	0.16 6	0.08 9	0.25 247	0.14 56	0.23 58	0.28 189	0.24 172	0.30 212	0.16 113	0.12 84	0.17 43	0.13 79	0.08 189	0.07 258	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.07 146

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CES	0.14 69	0.08 8	0.19 40	0.17 16	0.22 454	0.18 80	0.16 107	0.23 58	0.19 62	0.14 66	0.17 83	0.14 81	0.10 37	0.18 61	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 166	0.18 459

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

CREStereo	0.13 47	0.08 8	0.21 55	0.14 1	0.08 9	0.22 190	0.15 80	0.25 78	0.24 142	0.16 99	0.21 129	0.14 81	0.13 114	0.18 61	0.13 79	0.09 266	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 104	0.06 74
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
R-Stereo Train	0.18 151	0.09 37	0.32 151	0.22 244	0.12 160	0.22 190	0.19 229	0.42 295	0.19 62	0.31 286	0.45 392	0.20 153	0.14 132	0.18 61	0.15 137	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74

RAFT-Stereo	0.18 151	0.09 37	0.32 151	0.22 244	0.12 160	0.22 190	0.19 229	0.42 295	0.19 62	0.31 286	0.45 392	0.20 153	0.14 132	0.18 61	0.15 137	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
depthmonostereo	0.14 69	0.09 37	0.19 40	0.19 84	0.08 9	0.20 135	0.15 80	0.27 96	0.23 127	0.16 99	0.18 93	0.14 81	0.17 188	0.19 82	0.13 79	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.05 21

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test2	0.15 96	0.10 72	0.44 311	0.23 290	0.11 104	0.21 162	0.21 307	0.27 96	0.22 109	0.15 78	0.16 74	0.13 59	0.11 61	0.20 95	0.13 79	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.05 21

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.16 110	0.12 174	0.27 103	0.18 45	0.12 160	0.17 61	0.15 80	0.42 295	0.24 142	0.19 131	0.18 93	0.13 59	0.10 37	0.21 114	0.12 40	0.12 385	0.10 397	0.11 353	0.08 206	0.10 295	0.09 268
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	0.17 127	0.08 8	0.31 145	0.19 84	0.10 65	0.29 317	0.16 107	0.42 295	0.30 220	0.24 172	0.27 181	0.27 246	0.16 162	0.21 114	0.12 40	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.06 74

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.14 69	0.08 8	0.27 103	0.16 6	0.09 26	0.22 190	0.14 56	0.26 86	0.26 164	0.15 78	0.18 93	0.18 130	0.13 114	0.22 129	0.14 113	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.23 271	0.11 133	0.50 363	0.21 186	0.16 356	0.31 349	0.20 276	0.36 230	0.35 279	0.32 309	0.50 419	0.39 366	0.26 319	0.22 129	0.20 254	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.11 372	0.07 104	0.08 212

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FACV-RUCA	0.21 224	0.15 309	0.32 151	0.23 290	0.23 466	0.26 267	0.19 229	0.39 258	0.34 263	0.25 180	0.32 235	0.21 164	0.24 289	0.24 148	0.19 240	0.10 313	0.07 258	0.15 447	0.08 206	0.16 430	0.13 396

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.14 69	0.12 174	0.27 103	0.19 84	0.12 160	0.21 162	0.18 185	0.28 115	0.20 81	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.12 84	0.24 148	0.12 40	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.07 146
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GANet-ADL	0.21 224	0.12 174	0.45 322	0.23 290	0.14 275	0.29 317	0.19 229	0.46 333	0.35 279	0.25 180	0.32 235	0.32 307	0.19 228	0.24 148	0.20 254	0.10 313	0.07 258	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.10 323

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MyStereo07	0.16 110	0.12 174	0.26 94	0.22 244	0.14 275	0.25 247	0.23 358	0.29 126	0.21 96	0.15 78	0.13 35	0.12 48	0.13 114	0.25 179	0.13 79	0.07 66	0.07 258	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.08 212

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

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

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

CASS	0.21 224	0.15 309	0.32 151	0.26 408	0.11 104	0.28 296	0.19 229	0.39 258	0.30 220	0.32 309	0.34 265	0.25 216	0.24 289	0.25 179	0.20 254	0.13 402	0.08 339	0.11 353	0.09 292	0.11 342	0.11 358
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	0.21 224	0.22 421	0.60 411	0.23 290	0.15 324	0.24 233	0.20 276	0.35 212	0.29 208	0.31 286	0.32 235	0.22 176	0.15 146	0.25 179	0.20 254	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 212

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

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

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

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

GMStereo	0.19 189	0.25 439	0.40 259	0.21 186	0.12 160	0.22 190	0.19 229	0.29 126	0.40 343	0.25 180	0.23 143	0.16 113	0.15 146	0.25 179	0.19 240	0.09 266	0.06 142	0.08 150	0.08 206	0.10 295	0.08 212
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.18 151	0.12 174	0.33 166	0.20 143	0.13 233	0.28 296	0.12 20	0.42 295	0.25 155	0.27 201	0.32 235	0.21 164	0.17 188	0.25 179	0.20 254	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.08 212
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AIO-test2	0.20 204	0.20 395	0.36 205	0.26 408	0.15 324	0.22 190	0.16 107	0.42 295	0.42 360	0.16 99	0.29 199	0.15 97	0.11 61	0.26 195	0.13 79	0.18 478	0.06 142	0.10 298	0.11 372	0.07 104	0.07 146

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.14 56	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.29 199	0.25 216	0.17 188	0.26 195	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.18 151	0.12 174	0.37 217	0.22 244	0.10 65	0.18 80	0.14 56	0.29 126	0.22 109	0.28 211	0.29 199	0.25 216	0.17 188	0.26 195	0.16 161	0.08 189	0.06 142	0.10 298	0.08 206	0.10 295	0.08 212

ICVP	0.23 271	0.13 234	0.44 311	0.26 408	0.14 275	0.29 317	0.25 397	0.45 322	0.33 253	0.29 238	0.43 369	0.35 335	0.25 310	0.26 195	0.23 316	0.12 385	0.09 373	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.10 323
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.19 189	0.18 367	0.37 217	0.23 290	0.14 275	0.23 211	0.13 37	0.37 240	0.29 208	0.28 211	0.26 174	0.25 216	0.15 146	0.26 195	0.18 211	0.08 189	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.09 230	0.06 74

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Anonymous3	0.23 271	0.18 367	0.63 425	0.27 435	0.18 397	0.41 431	0.23 358	0.43 307	0.35 279	0.23 158	0.27 181	0.20 153	0.18 213	0.27 214	0.18 211	0.12 385	0.11 418	0.10 298	0.10 334	0.11 342	0.12 380

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

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

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

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

AIO-test1	0.19 189	0.14 276	0.41 282	0.27 435	0.15 324	0.21 162	0.16 107	0.39 258	0.36 292	0.17 111	0.26 174	0.18 130	0.13 114	0.28 227	0.14 113	0.07 66	0.06 142	0.10 298	0.11 372	0.06 39	0.09 268

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

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

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

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

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

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

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

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

EKT-Stereo	0.38 450	0.12 174	0.38 236	0.42 510	3.88 559	0.21 162	0.17 142	0.35 212	0.28 189	0.20 135	0.20 117	0.23 196	0.15 146	0.28 227	0.16 161	0.09 266	0.07 258	0.09 225	0.07 135	0.09 230	0.09 268

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

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

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

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

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

HITNet	0.20 204	0.17 353	0.43 303	0.19 84	0.08 9	0.27 277	0.14 56	0.42 295	0.30 220	0.29 238	0.32 235	0.27 246	0.21 244	0.28 227	0.25 337	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.09 230	0.06 74
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
xyz-stereo-finetune	0.16 110	0.12 174	0.23 66	0.16 6	0.08 9	0.23 211	0.20 276	0.29 126	0.31 232	0.19 131	0.22 139	0.19 144	0.15 146	0.29 243	0.20 254	0.06 23	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.06 39	0.06 74

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.24 301	0.16 334	0.37 217	0.24 339	0.12 160	0.32 358	0.17 142	0.54 422	0.42 360	0.33 320	0.38 309	0.35 335	0.21 244	0.30 258	0.22 297	0.14 428	0.06 142	0.13 409	0.08 206	0.11 342	0.08 212
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MSKI-zero shot	0.17 127	0.09 37	0.43 303	0.20 143	0.11 104	0.21 162	0.15 80	0.32 166	0.21 96	0.23 158	0.24 156	0.23 196	0.10 37	0.31 265	0.13 79	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TestStereo1	0.21 224	0.16 334	0.32 151	0.26 408	0.13 233	0.26 267	0.27 414	0.40 269	0.36 292	0.29 238	0.39 322	0.22 176	0.21 244	0.33 278	0.17 190	0.07 66	0.06 142	0.09 225	0.08 206	0.08 166	0.07 146

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NRIStereo	0.18 151	0.11 133	0.35 185	0.23 290	0.11 104	0.24 233	0.20 276	0.29 126	0.26 164	0.26 192	0.25 164	0.25 216	0.18 213	0.34 284	0.18 211	0.07 66	0.06 142	0.09 225	0.07 135	0.09 230	0.08 212

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

iResNetv2_ROB	0.27 353	0.26 450	0.72 454	0.23 290	0.13 233	0.29 317	0.18 185	0.52 404	0.49 434	0.37 379	0.45 392	0.39 366	0.25 310	0.34 284	0.20 254	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.12 379	0.09 268

iResNet	0.24 301	0.18 367	0.61 414	0.25 376	0.11 104	0.29 317	0.21 307	0.42 295	0.43 367	0.33 320	0.43 369	0.27 246	0.22 257	0.34 284	0.26 350	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.07 146

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DualNet (step1)	0.28 373	0.19 383	0.50 363	0.18 45	0.16 356	0.34 382	0.20 276	0.51 387	0.38 317	0.37 379	0.34 265	0.37 346	0.30 381	0.39 308	0.23 316	0.23 492	0.09 373	0.28 504	0.24 502	0.18 460	0.16 435

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

Wz-Net-LNSev	0.34 425	0.29 467	0.91 492	0.26 408	0.21 438	0.47 461	0.31 449	0.54 422	0.54 459	0.44 449	0.52 433	0.50 440	0.35 420	0.39 308	0.39 424	0.11 349	0.11 418	0.10 298	0.09 292	0.14 411	0.13 396

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

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

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

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

PSMNet-RUCA	0.37 443	0.41 504	0.66 437	0.46 516	0.41 514	0.34 382	0.25 397	0.57 455	0.45 393	0.39 409	0.52 433	0.43 399	0.33 407	0.41 317	0.29 371	0.25 501	0.14 456	0.33 514	0.21 490	0.31 509	0.22 490

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 353	0.21 409	0.59 409	0.25 376	0.18 397	0.29 317	0.22 333	0.50 371	0.40 343	0.38 394	0.41 340	0.43 399	0.27 338	0.43 322	0.29 371	0.11 349	0.08 339	0.10 298	0.10 334	0.10 295	0.11 358
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample1	0.20 204	0.10 72	0.28 114	0.19 84	0.12 160	0.28 296	0.19 229	0.41 281	0.25 155	0.26 192	0.31 226	0.29 271	0.26 319	0.44 326	0.21 277	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.09 230	0.09 268

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.27 353	0.17 353	0.35 185	0.25 376	0.14 275	0.37 407	0.21 307	0.47 341	0.41 353	0.44 449	0.51 425	0.41 386	0.28 354	0.45 329	0.37 414	0.09 266	0.06 142	0.11 353	0.11 372	0.10 295	0.10 323
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GCST	0.47 480	0.60 522	0.57 398	1.04 545	0.48 520	0.38 414	0.11 13	0.40 269	0.32 241	0.41 428	0.34 265	0.29 271	0.17 188	0.46 332	0.19 240	0.69 537	0.42 530	0.79 539	0.62 541	0.62 528	0.46 528

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NCCL2	0.35 430	0.26 450	0.49 352	0.36 496	0.22 454	0.41 431	0.41 492	0.53 415	0.42 360	0.47 463	0.46 402	0.61 478	0.39 441	0.55 373	0.37 414	0.16 456	0.13 447	0.21 486	0.21 490	0.16 430	0.16 435

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

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

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

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

CBMV	0.33 417	0.21 409	0.54 385	0.23 290	0.13 233	0.42 438	0.33 463	0.53 415	0.48 425	0.52 480	0.49 417	0.50 440	0.41 448	0.56 384	0.31 386	0.15 441	0.16 478	0.18 472	0.16 467	0.13 394	0.13 396
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_sample6	0.25 329	0.13 234	0.41 282	0.21 186	0.11 104	0.30 334	0.22 333	0.51 387	0.35 279	0.33 320	0.43 369	0.30 287	0.24 289	0.57 388	0.22 297	0.10 313	0.07 258	0.10 298	0.10 334	0.11 342	0.10 323

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EDNetEfficient	0.63 509	0.37 496	2.40 545	0.26 408	0.25 481	0.38 414	0.49 513	0.41 281	1.06 531	1.38 538	0.87 509	0.62 480	0.95 527	0.65 430	1.65 538	0.11 349	0.09 373	0.10 298	0.11 372	0.19 467	0.17 446

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

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

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

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

RTSC	0.39 455	0.28 460	0.78 461	0.27 435	0.18 397	0.49 471	0.22 333	0.59 468	0.84 517	0.55 488	0.53 439	0.49 434	0.36 424	0.67 439	0.82 501	0.13 402	0.10 397	0.11 353	0.12 409	0.17 447	0.17 446

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.39 455	0.25 439	0.69 444	0.32 478	0.28 493	0.46 455	0.36 472	0.65 496	0.52 452	0.40 419	0.57 455	0.56 461	0.47 473	0.73 455	0.45 450	0.17 467	0.14 456	0.18 472	0.25 505	0.16 430	0.16 435
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	0.51 492	0.21 409	0.65 433	0.25 376	0.21 438	0.58 491	0.32 453	0.54 422	0.55 464	0.95 522	1.40 529	1.28 528	0.81 519	0.73 455	0.62 484	0.18 478	0.15 471	0.15 447	0.15 455	0.19 467	0.19 467

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.27 353	0.11 133	0.42 292	0.19 84	0.11 104	0.34 382	0.20 276	0.62 488	0.43 367	0.40 419	0.43 369	0.50 440	0.26 319	0.76 468	0.22 297	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 212
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.35 430	0.23 430	0.60 411	0.36 496	0.22 454	0.39 422	0.25 397	0.48 353	0.43 367	0.52 480	0.50 419	0.59 471	0.41 448	0.76 468	0.49 461	0.13 402	0.11 418	0.14 433	0.12 409	0.17 447	0.15 426
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.27 353	0.20 395	0.44 311	0.22 244	0.14 275	0.33 369	0.14 56	0.51 387	0.45 393	0.30 269	0.40 332	0.38 354	0.27 338	0.76 468	0.25 337	0.09 266	0.07 258	0.11 353	0.11 372	0.11 342	0.08 212

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

pmcnn	0.50 488	0.20 395	0.78 461	0.24 339	0.26 486	0.39 422	0.30 445	0.51 387	0.50 442	0.54 487	1.23 524	2.52 549	0.37 432	0.77 474	0.95 511	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.05 39	0.10 295	0.08 212

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

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

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

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

PA-Net	0.37 443	0.28 460	0.83 476	0.31 472	0.28 493	0.39 422	0.42 495	0.51 387	0.55 464	0.34 340	0.42 356	0.41 386	0.36 424	0.79 478	0.49 461	0.12 385	0.23 510	0.16 458	0.23 500	0.12 379	0.18 459
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DispFullNet	0.66 512	0.89 537	1.59 534	0.77 534	1.21 551	0.51 475	0.23 358	0.59 468	0.72 501	0.69 505	0.61 470	0.69 502	0.91 526	0.79 478	0.48 459	0.27 507	0.12 435	0.73 535	0.30 516	0.65 532	0.40 522

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	0.36 434	0.17 353	0.47 338	0.23 290	0.16 356	0.45 453	0.41 492	0.55 432	0.48 425	0.52 480	0.60 464	0.52 450	0.41 448	0.85 491	0.50 466	0.17 467	0.17 485	0.17 464	0.15 455	0.15 423	0.15 426
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RYNet	0.37 443	0.18 367	0.59 409	0.25 376	0.28 493	0.61 496	0.32 453	0.59 468	0.59 473	0.41 428	0.38 309	0.57 466	0.39 441	0.87 494	0.53 471	0.11 349	0.08 339	0.12 389	0.11 372	0.18 460	0.18 459

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

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

MSMD_ROB	0.60 507	0.33 485	0.61 414	0.30 466	0.25 481	0.86 520	0.35 468	0.55 432	0.67 491	1.10 530	1.49 534	1.76 538	0.97 530	0.88 497	0.49 461	0.23 492	0.21 502	0.27 498	0.27 512	0.25 492	0.24 502

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

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

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

GANetREF_RVC	0.43 470	0.47 508	0.69 444	0.38 504	0.20 431	0.51 475	0.48 511	0.66 502	0.66 488	0.46 456	0.46 402	0.50 440	0.44 461	0.90 501	0.39 424	0.27 507	0.21 502	0.32 512	0.18 482	0.27 502	0.22 490
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
TDLM	0.30 393	0.21 409	0.38 236	0.28 455	0.15 324	0.33 369	0.32 453	0.52 404	0.47 415	0.38 394	0.43 369	0.39 366	0.29 369	0.91 502	0.28 359	0.14 428	0.08 339	0.13 409	0.11 372	0.12 379	0.10 323

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

FCDSN-DC	0.63 509	0.31 479	0.61 414	0.36 496	0.30 501	0.65 499	0.37 476	0.66 502	0.68 494	1.14 532	1.54 537	1.71 537	1.26 539	0.92 503	0.64 488	0.24 498	0.22 506	0.27 498	0.26 509	0.27 502	0.27 509
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.45 477	0.35 488	0.90 491	0.35 495	0.33 506	0.39 422	0.38 482	0.50 371	0.61 480	0.52 480	0.51 425	0.62 480	0.45 464	0.93 505	0.48 459	0.26 502	0.29 520	0.29 508	0.33 517	0.29 507	0.26 506

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

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

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

ELAS	0.74 522	0.36 491	0.85 484	0.36 496	0.33 506	1.36 542	0.77 535	0.93 532	0.92 523	1.41 541	1.53 536	1.16 525	1.17 535	0.95 509	1.03 515	0.26 502	0.25 514	0.28 504	0.28 515	0.31 509	0.30 511
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	0.72 518	0.81 532	1.33 529	0.72 532	0.50 523	0.80 516	0.31 449	0.71 514	0.80 511	0.50 469	0.72 492	0.95 518	0.43 460	0.96 510	1.20 529	1.13 554	0.21 502	0.76 536	0.45 526	0.65 532	0.46 528

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

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

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

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

SPS-STEREO	0.69 515	0.61 523	0.98 503	0.52 523	0.57 528	0.74 508	0.50 514	0.78 520	0.62 482	0.95 522	0.86 506	0.94 516	0.70 511	1.01 515	0.87 506	0.58 533	0.51 535	0.50 524	0.50 531	0.55 524	0.58 535
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_1	0.72 518	0.81 532	1.37 531	0.72 532	0.53 526	0.77 511	0.42 495	0.85 531	0.90 521	0.74 510	0.75 494	1.32 530	0.72 513	1.02 516	0.55 472	0.54 529	0.31 523	0.71 534	0.35 519	0.64 531	0.45 525

FC-DCNN	0.70 516	0.30 473	0.69 444	0.32 478	0.27 488	0.81 517	0.39 487	0.79 523	0.82 512	1.41 541	1.58 539	1.98 540	1.26 539	1.02 516	0.77 497	0.24 498	0.22 506	0.27 498	0.26 509	0.26 498	0.26 506

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

ELAS_RVC	0.74 522	0.36 491	1.00 505	0.37 502	0.33 506	0.88 521	0.93 544	0.83 527	1.08 532	1.35 537	1.33 528	1.24 526	1.33 543	1.06 518	0.95 511	0.27 507	0.25 514	0.29 508	0.27 512	0.30 508	0.30 511
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 527	0.87 536	1.25 523	0.82 535	0.62 531	0.97 526	0.62 524	1.14 536	1.42 540	1.00 525	1.40 529	1.47 533	0.84 522	1.11 520	0.66 490	0.61 534	0.43 531	0.78 537	0.49 529	0.75 536	0.52 531

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

MeshStereo	0.58 503	0.27 457	0.67 438	0.22 244	0.17 376	0.66 501	0.37 476	0.78 520	0.61 480	1.47 549	1.30 526	1.65 535	0.79 516	1.12 522	0.59 479	0.17 467	0.17 485	0.17 464	0.14 446	0.17 447	0.14 415
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 492	0.50 515	0.86 485	0.39 506	0.24 474	0.84 518	0.55 518	0.56 447	0.62 482	0.60 493	0.68 483	0.62 480	0.42 456	1.13 523	0.43 443	0.23 492	0.27 516	0.27 498	0.35 519	0.25 492	0.29 510

SGM_RVC	0.50 488	0.19 383	0.50 363	0.25 376	0.15 324	0.69 503	0.39 487	0.68 510	0.82 512	0.95 522	0.84 504	1.13 521	0.76 514	1.16 524	0.60 481	0.16 456	0.16 478	0.16 458	0.16 467	0.16 430	0.17 446
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 528	0.86 534	0.84 481	0.97 540	0.75 536	0.92 524	0.71 528	1.27 537	1.10 533	0.89 517	1.45 531	1.14 522	0.96 528	1.19 525	0.84 502	0.74 538	0.51 535	0.97 542	0.55 536	0.84 539	0.60 537

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

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

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

NVStereoNet_ROB	0.67 513	0.49 514	0.83 476	0.48 518	0.40 513	0.51 475	0.46 503	0.70 512	0.77 508	0.84 515	1.72 541	1.02 520	0.83 521	1.23 529	0.79 499	0.32 516	0.38 527	0.40 519	0.46 527	0.36 515	0.41 523
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.17 538	1.04 545	1.49 533	1.03 544	0.78 539	1.20 536	0.77 535	1.48 545	1.96 545	1.28 535	1.99 546	2.15 543	1.14 532	1.25 530	1.00 514	0.81 543	0.60 545	1.01 545	0.69 544	0.92 546	0.74 547

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

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

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

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 514	0.64 525	1.06 512	0.45 514	0.27 488	1.40 544	0.58 520	0.78 520	0.92 523	0.84 515	0.86 506	0.88 514	0.68 509	1.33 534	0.68 491	0.37 522	0.29 520	0.34 515	0.36 522	0.43 517	0.37 519

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

FBW_ROB	0.43 470	0.26 450	0.54 385	0.31 472	0.20 431	0.51 475	0.32 453	0.70 512	0.60 477	0.59 492	0.55 446	0.65 491	0.41 448	1.40 536	0.51 468	0.13 402	0.17 485	0.21 486	0.16 467	0.17 447	0.18 459

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		6.65 565

Low-res two-view benchmark