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 8	0.16 45	0.16 23	0.08 10	0.12 8	0.13 77	0.11 1	0.12 17	0.09 8	0.07 3	0.10 42	0.09 22	0.11 1	0.10 1	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

xxxad45	0.10 2	0.06 1	0.13 1	0.17 53	0.09 37	0.15 45	0.13 77	0.23 104	0.17 85	0.10 35	0.09 11	0.10 42	0.10 66	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

5w_v4	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 53	0.10 110	0.15 45	0.12 34	0.23 104	0.17 85	0.10 35	0.09 11	0.11 82	0.10 66	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

S2M2_XL	0.10 2	0.09 83	0.21 107	0.14 1	0.10 110	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 35	0.11 32	0.09 22	0.09 22	0.12 2	0.11 16	0.09 329	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.08 221	0.06 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.13 98	0.08 48	0.20 98	0.19 135	0.10 110	0.17 107	0.14 108	0.25 131	0.19 117	0.17 169	0.23 205	0.15 155	0.15 210	0.12 2	0.13 133	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.05 32

U	1.00 601	0.09 83	0.21 107	0.21 243	3.68 630	6.12 635	0.14 108	0.21 59	0.21 159	0.11 59	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.12 2	0.11 16	0.07 98	0.05 32	5.42 640	2.90 638	0.07 155	0.06 120

tim_s	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 53	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.22 78	0.15 62	0.09 8	0.10 19	0.10 42	0.09 22	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

uio108cc	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.08 10	0.16 80	0.13 77	0.21 59	0.12 17	0.09 8	0.11 32	0.11 82	0.10 66	0.13 7	0.11 16	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

oiu110	0.11 54	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.16 80	0.12 34	0.22 78	0.13 39	0.09 8	0.11 32	0.11 82	0.10 66	0.13 7	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

dd23bbn	0.11 54	0.07 8	0.15 22	0.16 23	0.08 10	0.17 107	0.13 77	0.24 122	0.12 17	0.11 59	0.14 111	0.10 42	0.10 66	0.13 7	0.12 67	0.06 34	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

v20iiwwt	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 23	0.09 37	0.17 107	0.12 34	0.21 59	0.12 17	0.10 35	0.11 32	0.10 42	0.10 66	0.13 7	0.13 133	0.06 34	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv19	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.09 37	0.17 107	0.13 77	0.22 78	0.12 17	0.09 8	0.11 32	0.11 82	0.09 22	0.13 7	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

zxcv128	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.21 59	0.11 7	0.09 8	0.12 58	0.11 82	0.10 66	0.13 7	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

iked130	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.09 37	0.14 23	0.13 77	0.21 59	0.09 1	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.13 7	0.12 67	0.06 34	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

252Zero-FE	0.14 123	0.07 8	0.17 69	0.17 53	0.09 37	0.15 45	0.11 17	0.21 59	0.19 117	0.77 586	0.11 32	0.08 3	0.08 8	0.13 7	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.06 120

4.5_new	0.11 54	0.11 191	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.21 59	0.16 68	0.13 93	0.13 79	0.08 3	0.09 22	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 86	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 54	0.11 191	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.21 59	0.16 68	0.13 93	0.13 79	0.08 3	0.09 22	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 86	0.04 1

2w_stereo	0.11 54	0.10 125	0.15 22	0.18 91	0.08 10	0.16 80	0.14 108	0.27 155	0.20 142	0.14 120	0.14 111	0.08 3	0.11 110	0.13 7	0.12 67	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 98	0.09 83	0.24 131	0.20 198	0.10 110	0.15 45	0.14 108	0.22 78	0.16 68	0.12 76	0.19 161	0.15 155	0.11 110	0.13 7	0.17 250	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.06 136	0.07 155	0.06 120

PyraSte	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.18 91	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.23 104	0.14 52	0.10 35	0.12 58	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ACW_4w	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 53	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.23 104	0.18 98	0.09 8	0.10 19	0.09 22	0.10 66	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.05 5	0.04 1

yuret106	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.09 37	0.15 45	0.11 17	0.20 37	0.11 7	0.08 1	0.09 11	0.12 99	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv24	0.11 54	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 37	0.16 80	0.12 34	0.25 131	0.10 3	0.10 35	0.12 58	0.11 82	0.10 66	0.14 20	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

hj116sk	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.15 45	0.11 17	0.22 78	0.13 39	0.09 8	0.12 58	0.12 99	0.10 66	0.14 20	0.12 67	0.07 98	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITER124	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 23	0.09 37	0.16 80	0.13 77	0.20 37	0.12 17	0.10 35	0.10 19	0.10 42	0.10 66	0.14 20	0.12 67	0.07 98	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

dddd17k	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 23	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.21 59	0.11 7	0.10 35	0.12 58	0.09 22	0.10 66	0.14 20	0.12 67	0.07 98	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv14	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 23	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.22 78	0.11 7	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

v134_o9	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.22 78	0.12 17	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv12	0.10 2	0.06 1	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.19 25	0.13 39	0.10 35	0.12 58	0.11 82	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

vnu138km	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.20 37	0.13 39	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.08 8	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv10	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.13 15	0.12 34	0.21 59	0.13 39	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

99wein	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.11 17	0.20 37	0.14 52	0.10 35	0.12 58	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv8	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.21 59	0.12 17	0.10 35	0.12 58	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv7	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.20 37	0.12 17	0.10 35	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

s6wercc	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.20 37	0.11 7	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

a5sdf	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.20 37	0.12 17	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv4	0.11 54	0.08 48	0.17 69	0.16 23	0.09 37	0.13 15	0.10 8	0.21 59	0.12 17	0.13 93	0.17 140	0.09 22	0.14 191	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.05 82	0.05 5	0.04 1

OmniDepth	0.10 2	0.09 83	0.14 8	0.19 135	0.07 1	0.16 80	0.12 34	0.16 5	0.12 17	0.08 1	0.09 11	0.14 138	0.13 169	0.14 20	0.10 1	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 5	0.04 1

Zero-FE251	0.14 123	0.09 83	0.24 131	0.17 53	0.09 37	0.20 194	0.13 77	0.20 37	0.14 52	0.61 566	0.13 79	0.13 112	0.11 110	0.14 20	0.16 219	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.05 5	0.05 32

MonStereo	0.10 2	0.08 48	0.13 1	0.17 53	0.08 10	0.14 23	0.12 34	0.24 122	0.19 117	0.09 8	0.11 32	0.08 3	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 48	0.13 1	0.18 91	0.10 110	0.13 15	0.12 34	0.15 4	0.12 17	0.10 35	0.13 79	0.10 42	0.10 66	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 48	0.13 1	0.17 53	0.08 10	0.13 15	0.12 34	0.24 122	0.19 117	0.09 8	0.11 32	0.08 3	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 54	0.06 1	0.17 69	0.15 4	0.11 157	0.16 80	0.13 77	0.21 59	0.16 68	0.11 59	0.15 116	0.09 22	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.05 5	0.05 32

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 48	0.16 45	0.17 53	0.08 10	0.16 80	0.12 34	0.17 12	0.12 17	0.10 35	0.07 3	0.10 42	0.08 8	0.14 20	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.06 120

MonSter	0.10 2	0.08 48	0.13 1	0.17 53	0.08 10	0.14 23	0.12 34	0.24 122	0.19 117	0.09 8	0.11 32	0.08 3	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 54	0.08 48	0.15 22	0.19 135	0.11 157	0.14 23	0.10 8	0.22 78	0.18 98	0.10 35	0.13 79	0.10 42	0.11 110	0.14 20	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.05 32

CAS	0.15 155	0.07 8	0.21 107	0.41 579	0.16 417	0.20 194	0.18 249	0.22 78	0.19 117	0.15 134	0.19 161	0.11 82	0.09 22	0.14 20	0.13 133	0.29 585	0.04 2	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.14 484

CroCo-Stereo	0.14 123	0.13 296	0.24 131	0.25 440	0.11 157	0.11 4	0.18 249	0.32 228	0.23 191	0.12 76	0.12 58	0.18 192	0.12 137	0.14 20	0.13 133	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.05 82	0.07 155	0.06 120
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
uiiii_40	0.10 2	0.07 8	0.13 1	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.11 17	0.20 37	0.11 7	0.09 8	0.09 11	0.10 42	0.11 110	0.15 49	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

SteFusion	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.16 23	0.09 37	0.15 45	0.13 77	0.22 78	0.18 98	0.10 35	0.11 32	0.08 3	0.09 22	0.15 49	0.11 16	0.04 1	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.05 5	0.04 1

ITERv28	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.16 80	0.13 77	0.20 37	0.13 39	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.08 8	0.15 49	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

zaero_v3	0.10 2	0.07 8	0.17 69	0.16 23	0.08 10	0.17 107	0.11 17	0.18 18	0.13 39	0.13 93	0.13 79	0.08 3	0.10 66	0.15 49	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

asda	0.11 54	0.11 191	0.16 45	0.17 53	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.24 122	0.16 68	0.11 59	0.11 32	0.08 3	0.10 66	0.15 49	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 54	0.11 191	0.16 45	0.17 53	0.10 110	0.17 107	0.12 34	0.21 59	0.14 52	0.12 76	0.13 79	0.09 22	0.10 66	0.15 49	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 54	0.11 191	0.16 45	0.17 53	0.10 110	0.17 107	0.12 34	0.21 59	0.14 52	0.12 76	0.13 79	0.09 22	0.10 66	0.15 49	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 54	0.11 191	0.16 45	0.17 53	0.10 110	0.17 107	0.12 34	0.21 59	0.14 52	0.12 76	0.13 79	0.09 22	0.10 66	0.15 49	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 83	0.11 191	0.18 79	0.18 91	0.08 10	0.16 80	0.15 132	0.27 155	0.19 117	0.12 76	0.12 58	0.07 1	0.12 137	0.15 49	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 48	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.15 45	0.11 17	0.16 5	0.10 3	0.09 8	0.07 3	0.10 42	0.06 1	0.15 49	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.05 32

LGtest1	0.10 2	0.08 48	0.17 69	0.17 53	0.08 10	0.13 15	0.09 2	0.16 5	0.12 17	0.09 8	0.07 3	0.09 22	0.09 22	0.15 49	0.11 16	0.08 246	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.06 120

LG-Stereo	0.13 98	0.10 125	0.24 131	0.20 198	0.09 37	0.16 80	0.18 249	0.21 59	0.18 98	0.11 59	0.17 140	0.09 22	0.09 22	0.15 49	0.14 170	0.05 10	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.05 32

S2M2_L	0.13 98	0.11 191	0.20 98	0.16 23	0.12 214	0.12 8	0.07 1	0.18 18	0.20 142	0.12 76	0.15 116	0.14 138	0.12 137	0.15 49	0.14 170	0.13 474	0.09 441	0.09 290	0.10 398	0.11 405	0.09 332
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo	0.14 123	0.10 125	0.19 87	0.18 91	0.10 110	0.20 194	0.19 294	0.30 206	0.27 239	0.13 93	0.18 153	0.16 172	0.16 226	0.15 49	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.06 136	0.06 86	0.05 32

GIP-stereo	0.12 83	0.09 83	0.20 98	0.19 135	0.11 157	0.16 80	0.14 108	0.29 187	0.18 98	0.11 59	0.16 129	0.13 112	0.09 22	0.15 49	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.05 32

RAStereo	0.13 98	0.12 233	0.27 161	0.22 304	0.11 157	0.15 45	0.18 249	0.23 104	0.23 191	0.13 93	0.17 140	0.11 82	0.09 22	0.15 49	0.13 133	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.06 136	0.07 155	0.05 32

GMOStereo	0.18 212	0.14 339	0.30 189	0.22 304	0.12 214	0.20 194	0.27 480	0.26 141	0.28 254	0.31 350	0.32 300	0.26 300	0.17 252	0.15 49	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.05 32

error version	0.18 212	0.14 339	0.30 189	0.22 304	0.12 214	0.20 194	0.27 480	0.26 141	0.28 254	0.31 350	0.32 300	0.26 300	0.17 252	0.15 49	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.05 32

test-v	0.18 212	0.14 339	0.30 189	0.22 304	0.12 214	0.20 194	0.27 480	0.26 141	0.28 254	0.31 350	0.32 300	0.26 300	0.17 252	0.15 49	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.05 32

test-2	0.18 212	0.14 339	0.30 189	0.22 304	0.12 214	0.20 194	0.27 480	0.26 141	0.28 254	0.31 350	0.32 300	0.26 300	0.17 252	0.15 49	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.05 32

qyd29nn	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.08 10	0.13 15	0.12 34	0.18 18	0.10 3	0.09 8	0.10 19	0.11 82	0.10 66	0.16 69	0.12 67	0.07 98	0.08 406	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv21	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.16 80	0.12 34	0.20 37	0.12 17	0.09 8	0.10 19	0.11 82	0.09 22	0.16 69	0.13 133	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

GEAStereo	0.12 83	0.09 83	0.20 98	0.18 91	0.12 214	0.19 159	0.16 165	0.20 37	0.14 52	0.12 76	0.15 116	0.10 42	0.09 22	0.16 69	0.10 1	0.08 246	0.06 181	0.06 63	0.05 82	0.08 221	0.08 270

ITERv2	0.10 2	0.07 8	0.18 79	0.16 23	0.08 10	0.16 80	0.11 17	0.19 25	0.12 17	0.12 76	0.13 79	0.09 22	0.10 66	0.16 69	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

GSStereo	0.12 83	0.09 83	0.20 98	0.17 53	0.12 214	0.19 159	0.16 165	0.26 141	0.18 98	0.13 93	0.15 116	0.10 42	0.09 22	0.16 69	0.10 1	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.08 221	0.08 270

GS-Stereo							0.16 165	0.26 141	0.18 98	0.13 93	0.15 116	0.10 42	0.09 22	0.16 69	0.10 1	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.08 221	0.08 270

gasm-f	0.12 83	0.09 83	0.19 87	0.18 91	0.12 214	0.18 132	0.18 249	0.20 37	0.14 52	0.12 76	0.19 161	0.10 42	0.11 110	0.16 69	0.11 16	0.08 246	0.06 181	0.06 63	0.05 82	0.09 291	0.08 270

asd	0.10 2	0.10 125	0.15 22	0.17 53	0.10 110	0.16 80	0.10 8	0.19 25	0.13 39	0.12 76	0.11 32	0.09 22	0.10 66	0.16 69	0.11 16	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 125	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.15 45	0.10 8	0.19 25	0.13 39	0.12 76	0.12 58	0.08 3	0.11 110	0.16 69	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 54	0.09 83	0.14 8	0.16 23	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.25 131	0.16 68	0.14 120	0.13 79	0.08 3	0.10 66	0.16 69	0.13 133	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.75w	0.11 54	0.09 83	0.15 22	0.17 53	0.11 157	0.18 132	0.12 34	0.23 104	0.14 52	0.13 93	0.11 32	0.08 3	0.10 66	0.16 69	0.11 16	0.05 10	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 83	0.08 48	0.14 8	0.18 91	0.09 37	0.16 80	0.15 132	0.25 131	0.21 159	0.13 93	0.16 129	0.08 3	0.12 137	0.16 69	0.13 133	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 48	0.19 87	0.16 23	0.09 37	0.12 8	0.13 77	0.18 18	0.13 39	0.09 8	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 69	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 266	0.72 600	0.70 512	0.17 53	0.08 10	0.15 45	0.15 132	0.18 18	0.16 68	0.13 93	0.12 58	0.09 22	0.08 8	0.16 69	0.13 133	0.35 592	0.04 2	0.08 210	0.07 192	0.11 405	0.23 568

testlalala2	0.18 212	0.10 125	0.50 424	0.36 566	0.25 552	0.23 272	0.14 108	0.34 250	0.24 206	0.25 241	0.25 228	0.21 227	0.12 137	0.16 69	0.16 219	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.06 120

testlalala	0.15 155	0.10 125	0.36 265	0.19 135	0.12 214	0.23 272	0.16 165	0.26 141	0.19 117	0.24 232	0.19 161	0.14 138	0.11 110	0.16 69	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.05 5	0.05 32

AEACV	0.13 98	0.09 83	0.23 123	0.18 91	0.19 482	0.19 159	0.16 165	0.23 104	0.14 52	0.13 93	0.17 140	0.13 112	0.16 226	0.16 69	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.08 268	0.07 155	0.06 120

test-1	0.17 188	0.11 191	0.40 319	0.23 352	0.13 292	0.22 250	0.23 423	0.34 250	0.26 228	0.20 195	0.24 219	0.22 239	0.14 191	0.16 69	0.20 319	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.06 86	0.08 270

CREStereo++_RVC	0.15 155	0.08 48	0.26 152	0.17 53	0.11 157	0.18 132	0.13 77	0.22 78	0.30 286	0.21 206	0.30 277	0.13 112	0.11 110	0.16 69	0.15 194	0.07 98	0.04 2	0.06 63	0.15 526	0.06 86	0.05 32
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	0.15 155	0.18 431	0.28 172	0.22 304	0.10 110	0.22 250	0.15 132	0.22 78	0.27 239	0.22 212	0.26 238	0.14 138	0.12 137	0.16 69	0.13 133	0.08 246	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.07 155	0.06 120

4.5w_L	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.16 23	0.09 37	0.14 23	0.11 17	0.20 37	0.12 17	0.09 8	0.10 19	0.10 42	0.11 110	0.17 89	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.06 86	0.05 32

StePilot	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.16 23	0.09 37	0.14 23	0.11 17	0.20 37	0.13 39	0.09 8	0.10 19	0.10 42	0.10 66	0.17 89	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

FE-Mocha	0.16 169	0.10 125	0.33 225	0.19 135	0.13 292	0.19 159	0.15 132	0.35 275	0.22 172	0.24 232	0.24 219	0.20 215	0.14 191	0.17 89	0.17 250	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.06 120

DA	0.14 123	0.10 125	0.18 79	0.21 243	0.10 110	0.29 380	0.16 165	0.28 174	0.20 142	0.14 120	0.17 140	0.16 172	0.14 191	0.17 89	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.07 155	0.07 202

GGEV	0.14 123	0.10 125	0.18 79	0.21 243	0.10 110	0.29 380	0.16 165	0.28 174	0.20 142	0.14 120	0.17 140	0.16 172	0.14 191	0.17 89	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.07 155	0.07 202

2.5w	0.11 54	0.10 125	0.15 22	0.18 91	0.09 37	0.15 45	0.15 132	0.20 37	0.15 62	0.12 76	0.13 79	0.10 42	0.09 22	0.17 89	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 5	0.04 1

3.25w_new	0.11 54	0.09 83	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.19 159	0.10 8	0.22 78	0.17 85	0.14 120	0.12 58	0.10 42	0.11 110	0.17 89	0.12 67	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.25w	0.11 54	0.09 83	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.19 159	0.10 8	0.22 78	0.17 85	0.14 120	0.12 58	0.10 42	0.11 110	0.17 89	0.12 67	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 48	0.19 87	0.16 23	0.09 37	0.12 8	0.13 77	0.17 12	0.11 7	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 89	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 48	0.15 22	0.18 91	0.09 37	0.15 45	0.11 17	0.16 5	0.10 3	0.08 1	0.06 1	0.10 42	0.07 2	0.17 89	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

Occ-G	0.13 98	0.08 48	0.21 107	0.17 53	0.10 110	0.15 45	0.19 294	0.22 78	0.19 117	0.13 93	0.19 161	0.21 227	0.11 110	0.17 89	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.07 155	0.06 120

Pointernet	0.13 98	0.07 8	0.27 161	0.19 135	0.11 157	0.20 194	0.12 34	0.31 217	0.24 206	0.15 134	0.15 116	0.13 112	0.11 110	0.17 89	0.13 133	0.08 246	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.05 32

test_for_model	0.29 447	0.89 609	0.34 235	0.69 601	0.49 593	0.20 194	0.16 165	0.30 206	0.23 191	0.28 273	0.15 116	0.13 112	0.11 110	0.17 89	0.13 133	0.29 585	0.10 466	0.06 63	0.04 1	0.86 615	0.18 530

IGEV++	0.13 98	0.10 125	0.23 123	0.21 243	0.10 110	0.15 45	0.15 132	0.29 187	0.16 68	0.12 76	0.15 116	0.12 99	0.12 137	0.17 89	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.05 82	0.07 155	0.07 202

MaDis-Stereo	0.14 123	0.13 296	0.26 152	0.19 135	0.14 335	0.16 80	0.13 77	0.25 131	0.21 159	0.13 93	0.14 111	0.14 138	0.11 110	0.17 89	0.17 250	0.08 246	0.07 312	0.08 210	0.06 136	0.07 155	0.06 120

CASnet	0.14 123	0.12 233	0.22 117	0.22 304	0.08 10	0.16 80	0.15 132	0.27 155	0.25 219	0.22 212	0.20 178	0.15 155	0.11 110	0.17 89	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.11 420	0.09 356	0.08 221	0.05 32
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 123	0.14 339	0.33 225	0.20 198	0.09 37	0.21 222	0.10 8	0.26 141	0.20 142	0.18 186	0.19 161	0.15 155	0.13 169	0.17 89	0.13 133	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.05 82	0.06 86	0.06 120

LoS_RVC	0.13 98	0.10 125	0.19 87	0.18 91	0.16 417	0.20 194	0.18 249	0.20 37	0.17 85	0.13 93	0.19 161	0.12 99	0.15 210	0.17 89	0.13 133	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.12 446

CroCo-Stereo Lap2	0.15 155	0.15 373	0.28 172	0.25 440	0.18 460	0.11 4	0.19 294	0.28 174	0.21 159	0.13 93	0.16 129	0.15 155	0.12 137	0.17 89	0.14 170	0.07 98	0.07 312	0.08 210	0.06 136	0.08 221	0.07 202

cross-raft	0.17 188	0.12 233	0.41 342	0.23 352	0.10 110	0.20 194	0.24 445	0.33 242	0.23 191	0.23 218	0.28 251	0.29 336	0.15 210	0.17 89	0.15 194	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.05 32

TANstereo	0.15 155	0.09 83	0.28 172	0.16 23	0.08 10	0.25 309	0.14 108	0.23 104	0.28 254	0.24 232	0.30 277	0.16 172	0.12 137	0.17 89	0.13 133	0.08 246	0.07 312	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.07 202

sAnonymous2	0.20 266	0.21 473	0.58 464	0.24 403	0.17 439	0.22 250	0.19 294	0.34 250	0.28 254	0.17 169	0.19 161	0.17 182	0.16 226	0.17 89	0.14 170	0.10 378	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.23 557	0.17 517

CroCo_RVC	0.20 266	0.21 473	0.58 464	0.24 403	0.17 439	0.22 250	0.19 294	0.34 250	0.28 254	0.17 169	0.19 161	0.17 182	0.16 226	0.17 89	0.14 170	0.10 378	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.23 557	0.17 517

ITERv30	0.10 2	0.07 8	0.17 69	0.15 4	0.09 37	0.13 15	0.12 34	0.17 12	0.12 17	0.08 1	0.12 58	0.13 112	0.10 66	0.18 112	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

FlowAnything_test	0.14 123	0.11 191	0.21 107	0.21 243	0.12 214	0.17 107	0.16 165	0.25 131	0.16 68	0.15 134	0.13 79	0.15 155	0.14 191	0.18 112	0.16 219	0.10 378	0.07 312	0.11 420	0.12 476	0.08 221	0.09 332

MSCF	0.13 98	0.12 233	0.21 107	0.22 304	0.10 110	0.16 80	0.15 132	0.26 141	0.18 98	0.17 169	0.16 129	0.11 82	0.13 169	0.18 112	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.07 192	0.06 86	0.06 120

qwe	0.11 54	0.10 125	0.14 8	0.17 53	0.10 110	0.15 45	0.12 34	0.25 131	0.17 85	0.14 120	0.13 79	0.09 22	0.09 22	0.18 112	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 54	0.09 83	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.15 45	0.10 8	0.19 25	0.18 98	0.14 120	0.17 140	0.09 22	0.10 66	0.18 112	0.13 133	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

111111	0.11 54	0.07 8	0.17 69	0.19 135	0.11 157	0.13 15	0.11 17	0.22 78	0.15 62	0.11 59	0.12 58	0.12 99	0.08 8	0.18 112	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.08 221	0.06 120

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 48	0.15 22	0.18 91	0.07 1	0.15 45	0.11 17	0.17 12	0.11 7	0.08 1	0.06 1	0.10 42	0.08 8	0.18 112	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

SGD-Stereo	0.11 54	0.08 48	0.17 69	0.17 53	0.07 1	0.17 107	0.13 77	0.18 18	0.16 68	0.11 59	0.13 79	0.11 82	0.12 137	0.18 112	0.11 16	0.08 246	0.04 2	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 83	0.09 83	0.25 144	0.16 23	0.11 157	0.14 23	0.16 165	0.17 12	0.17 85	0.10 35	0.15 116	0.09 22	0.09 22	0.18 112	0.10 1	0.06 34	0.07 312	0.06 63	0.05 82	0.07 155	0.10 388

HUF	0.15 155	0.11 191	0.38 296	0.17 53	0.11 157	0.16 80	0.17 206	0.22 78	0.20 142	0.11 59	0.13 79	0.14 138	0.11 110	0.18 112	0.12 67	0.07 98	0.20 573	0.06 63	0.05 82	0.07 155	0.14 484

castereo++	0.13 98	0.10 125	0.18 79	0.18 91	0.10 110	0.27 339	0.13 77	0.23 104	0.23 191	0.11 59	0.13 79	0.16 172	0.10 66	0.18 112	0.10 1	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.05 5	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.17 53	0.08 10	0.09 1	0.13 77	0.24 122	0.13 39	0.10 35	0.09 11	0.09 22	0.08 8	0.18 112	0.12 67	0.07 98	0.06 181	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

WCG-NET	0.14 123	0.09 83	0.23 123	0.18 91	0.08 10	0.18 132	0.17 206	0.21 59	0.28 254	0.18 186	0.21 190	0.15 155	0.12 137	0.18 112	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.05 32

AIO-Stereo	0.13 98	0.10 125	0.22 117	0.20 198	0.09 37	0.16 80	0.15 132	0.27 155	0.16 68	0.13 93	0.15 116	0.13 112	0.08 8	0.18 112	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.06 120

RAFT-Stereo-weight	0.15 155	0.09 83	0.26 152	0.20 198	0.10 110	0.19 159	0.17 206	0.36 294	0.29 273	0.24 232	0.20 178	0.19 206	0.10 66	0.18 112	0.15 194	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.06 86	0.05 32

trnet	0.13 98	0.08 48	0.21 107	0.15 4	0.07 1	0.21 222	0.12 34	0.24 122	0.24 206	0.16 156	0.21 190	0.15 155	0.13 169	0.18 112	0.13 133	0.08 246	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.05 32

MGS-Stereo	0.14 123	0.11 191	0.32 209	0.19 135	0.11 157	0.18 132	0.17 206	0.20 37	0.22 172	0.14 120	0.24 219	0.15 155	0.10 66	0.18 112	0.12 67	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.10 357	0.06 120

UniTT-Stereo	0.14 123	0.10 125	0.30 189	0.21 243	0.13 292	0.17 107	0.13 77	0.19 25	0.18 98	0.15 134	0.20 178	0.10 42	0.11 110	0.18 112	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.08 221	0.06 120

testlalala_base	0.20 266	0.13 296	0.35 245	0.25 440	0.15 385	0.25 309	0.16 165	0.34 250	0.17 85	0.19 191	0.26 238	0.17 182	0.14 191	0.18 112	0.16 219	0.39 597	0.09 441	0.07 127	0.05 82	0.45 592	0.08 270

CES	0.14 123	0.08 48	0.19 87	0.17 53	0.22 523	0.18 132	0.16 165	0.23 104	0.19 117	0.14 120	0.17 140	0.14 138	0.10 66	0.18 112	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.08 221	0.18 530

RCA-Stereo	0.16 169	0.09 83	0.25 144	0.20 198	0.10 110	0.19 159	0.17 206	0.36 294	0.35 345	0.20 195	0.25 228	0.17 182	0.17 252	0.18 112	0.14 170	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.05 32

CREStereo	0.13 98	0.08 48	0.21 107	0.14 1	0.08 10	0.22 250	0.15 132	0.25 131	0.24 206	0.16 156	0.21 190	0.14 138	0.13 169	0.18 112	0.13 133	0.09 329	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.07 155	0.06 120
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	0.18 212	0.09 83	0.32 209	0.22 304	0.12 214	0.22 250	0.19 294	0.42 359	0.19 117	0.31 350	0.45 458	0.20 215	0.14 191	0.18 112	0.15 194	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.06 120

RAFT-Stereo	0.18 212	0.09 83	0.32 209	0.22 304	0.12 214	0.22 250	0.19 294	0.42 359	0.19 117	0.31 350	0.45 458	0.20 215	0.14 191	0.18 112	0.15 194	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.06 120
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
VIP-Stereo	0.12 83	0.12 233	0.21 107	0.18 91	0.11 157	0.24 294	0.12 34	0.19 25	0.18 98	0.10 35	0.13 79	0.11 82	0.09 22	0.19 136	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

Replicate-Monster	0.12 83	0.10 125	0.32 209	0.16 23	0.08 10	0.17 107	0.10 8	0.22 78	0.19 117	0.11 59	0.10 19	0.10 42	0.09 22	0.19 136	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.08 270

AdaDepth	0.11 54	0.09 83	0.20 98	0.20 198	0.10 110	0.19 159	0.13 77	0.16 5	0.13 39	0.10 35	0.10 19	0.09 22	0.09 22	0.19 136	0.12 67	0.05 10	0.05 32	0.06 63	0.06 136	0.05 5	0.05 32

GASTEREO	0.13 98	0.12 233	0.21 107	0.23 352	0.10 110	0.18 132	0.15 132	0.26 141	0.18 98	0.17 169	0.16 129	0.11 82	0.13 169	0.19 136	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.07 192	0.06 86	0.06 120

depthmonostereo	0.14 123	0.09 83	0.19 87	0.19 135	0.08 10	0.20 194	0.15 132	0.27 155	0.23 191	0.16 156	0.18 153	0.14 138	0.17 252	0.19 136	0.13 133	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.05 82	0.05 5	0.05 32

3.5w_stereo	0.11 54	0.10 125	0.14 8	0.17 53	0.09 37	0.17 107	0.09 2	0.22 78	0.16 68	0.13 93	0.13 79	0.09 22	0.11 110	0.19 136	0.13 133	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 54	0.09 83	0.14 8	0.19 135	0.12 214	0.14 23	0.12 34	0.25 131	0.17 85	0.13 93	0.16 129	0.08 3	0.09 22	0.19 136	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.05 5	0.04 1

LG-G_1	0.11 54	0.08 48	0.18 79	0.18 91	0.07 1	0.21 222	0.09 2	0.19 25	0.11 7	0.10 35	0.09 11	0.11 82	0.10 66	0.19 136	0.10 1	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.06 120

LG-G	0.11 54	0.08 48	0.18 79	0.18 91	0.07 1	0.21 222	0.09 2	0.19 25	0.11 7	0.10 35	0.09 11	0.11 82	0.10 66	0.19 136	0.10 1	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.06 120

MM-Stereo_test3	0.17 188	0.12 233	0.29 182	0.23 352	0.14 335	0.19 159	0.22 398	0.39 322	0.36 358	0.16 156	0.24 219	0.17 182	0.12 137	0.19 136	0.14 170	0.07 98	0.07 312	0.08 210	0.06 136	0.09 291	0.06 120

rvit_stereo_0081_aga	0.16 169	0.14 339	0.28 172	0.21 243	0.13 292	0.19 159	0.17 206	0.23 104	0.24 206	0.17 169	0.21 190	0.19 206	0.13 169	0.19 136	0.14 170	0.11 417	0.08 406	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.07 202

rvit_stereo_0080	0.15 155	0.13 296	0.25 144	0.19 135	0.13 292	0.15 45	0.20 341	0.28 174	0.24 206	0.15 134	0.17 140	0.19 206	0.13 169	0.19 136	0.15 194	0.11 417	0.08 406	0.08 210	0.08 268	0.10 357	0.07 202

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 188	0.13 296	0.24 131	0.19 135	0.13 292	0.24 294	0.17 206	0.30 206	0.37 369	0.43 510	0.17 140	0.13 112	0.12 137	0.19 136	0.15 194	0.08 246	0.07 312	0.09 290	0.07 192	0.09 291	0.08 270

whm_eth	0.15 155	0.13 296	0.25 144	0.19 135	0.13 292	0.15 45	0.20 341	0.28 174	0.24 206	0.15 134	0.17 140	0.19 206	0.13 169	0.19 136	0.15 194	0.11 417	0.08 406	0.08 210	0.08 268	0.10 357	0.07 202

4D-IteraStereo	0.17 188	0.16 398	0.50 424	0.21 243	0.14 335	0.19 159	0.17 206	0.28 174	0.28 254	0.23 218	0.20 178	0.20 215	0.11 110	0.19 136	0.14 170	0.06 34	0.04 2	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.06 120

AnonymousM	0.17 188	0.19 447	0.24 131	0.18 91	0.10 110	0.18 132	0.17 206	0.30 206	0.23 191	0.26 253	0.20 178	0.18 192	0.14 191	0.19 136	0.14 170	0.09 329	0.06 181	0.38 591	0.15 526	0.06 86	0.05 32

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 188	0.14 339	0.32 209	0.20 198	0.09 37	0.19 159	0.17 206	0.32 228	0.30 286	0.25 241	0.33 321	0.20 215	0.17 252	0.19 136	0.15 194	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.07 155	0.05 32

ITER	0.10 2	0.06 1	0.16 45	0.16 23	0.08 10	0.12 8	0.11 17	0.16 5	0.12 17	0.12 76	0.14 111	0.10 42	0.10 66	0.20 153	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

MM-Stereo_test2	0.15 155	0.10 125	0.44 372	0.23 352	0.11 157	0.21 222	0.21 372	0.27 155	0.22 172	0.15 134	0.16 129	0.13 112	0.11 110	0.20 153	0.13 133	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.05 32

StereoAnything_RVC	0.13 98	0.37 563	0.36 265	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 34	0.17 12	0.12 17	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 66	0.20 153	0.10 1	0.09 329	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.24 560	0.05 32

AIO_test	0.12 83	0.09 83	0.20 98	0.19 135	0.11 157	0.15 45	0.17 206	0.19 25	0.16 68	0.11 59	0.13 79	0.14 138	0.09 22	0.20 153	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.05 32

rvit_stereo_0081	0.16 169	0.11 191	0.24 131	0.21 243	0.12 214	0.16 80	0.17 206	0.22 78	0.33 319	0.16 156	0.18 153	0.18 192	0.14 191	0.20 153	0.16 219	0.11 417	0.08 406	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.07 202

rvit_stereo_0082	0.16 169	0.11 191	0.24 131	0.21 243	0.12 214	0.16 80	0.17 206	0.22 78	0.33 319	0.16 156	0.18 153	0.18 192	0.14 191	0.20 153	0.16 219	0.11 417	0.08 406	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.07 202

RSM++	0.12 83	0.09 83	0.19 87	0.20 198	0.09 37	0.17 107	0.15 132	0.21 59	0.19 117	0.12 76	0.12 58	0.14 138	0.09 22	0.20 153	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.07 155	0.05 32

gcap-zeroshot	0.17 188	0.11 191	0.36 265	0.20 198	0.12 214	0.26 329	0.16 165	0.30 206	0.22 172	0.26 253	0.20 178	0.30 352	0.14 191	0.20 153	0.13 133	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.06 120

MoCha-V2	0.13 98	0.08 48	0.26 152	0.23 352	0.09 37	0.16 80	0.15 132	0.26 141	0.16 68	0.15 134	0.15 116	0.13 112	0.14 191	0.20 153	0.11 16	0.06 34	0.07 312	0.06 63	0.06 136	0.06 86	0.05 32

AE-Stereo	0.17 188	0.11 191	0.31 203	0.24 403	0.14 335	0.23 272	0.18 249	0.34 250	0.29 273	0.15 134	0.25 228	0.21 227	0.13 169	0.20 153	0.14 170	0.07 98	0.08 406	0.09 290	0.10 398	0.07 155	0.06 120

RAFT-Test	0.17 188	0.10 125	0.38 296	0.19 135	0.12 214	0.25 309	0.17 206	0.33 242	0.23 191	0.23 218	0.29 264	0.27 309	0.14 191	0.20 153	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.06 120

EGLCR-Stereo	0.13 98	0.08 48	0.20 98	0.18 91	0.09 37	0.21 222	0.13 77	0.27 155	0.21 159	0.13 93	0.10 19	0.15 155	0.09 22	0.20 153	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.06 120

DCANet-4	0.19 251	0.10 125	0.52 439	0.19 135	0.09 37	0.19 159	0.18 249	0.36 294	0.39 393	0.29 302	0.30 277	0.17 182	0.22 321	0.20 153	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.05 5	0.07 202

fff	0.19 251	0.13 296	0.40 319	0.18 91	0.09 37	0.19 159	0.18 249	0.35 275	0.43 433	0.29 302	0.30 277	0.18 192	0.28 420	0.20 153	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.05 5	0.07 202

iRaftStereo_RVC	0.16 169	0.12 233	0.26 152	0.21 243	0.11 157	0.20 194	0.17 206	0.32 228	0.23 191	0.20 195	0.25 228	0.18 192	0.12 137	0.20 153	0.15 194	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.09 356	0.08 221	0.07 202

DCANet	0.18 212	0.13 296	0.40 319	0.19 135	0.09 37	0.19 159	0.18 249	0.34 250	0.39 393	0.29 302	0.31 291	0.18 192	0.23 336	0.20 153	0.19 302	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.06 86	0.07 202

csc	0.19 251	0.13 296	0.40 319	0.18 91	0.09 37	0.19 159	0.18 249	0.35 275	0.43 433	0.29 302	0.30 277	0.18 192	0.28 420	0.20 153	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.05 5	0.07 202

cscssc	0.19 251	0.13 296	0.40 319	0.18 91	0.09 37	0.19 159	0.18 249	0.35 275	0.43 433	0.29 302	0.30 277	0.18 192	0.28 420	0.20 153	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.05 5	0.07 202

CFNet-RSSM	0.17 188	0.10 125	0.40 319	0.20 198	0.11 157	0.20 194	0.15 132	0.36 294	0.30 286	0.23 218	0.21 190	0.26 300	0.15 210	0.20 153	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.05 32

Gwc-CoAtRS	0.17 188	0.10 125	0.37 277	0.20 198	0.12 214	0.19 159	0.15 132	0.32 228	0.28 254	0.23 218	0.23 205	0.27 309	0.15 210	0.20 153	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.06 120

zero-FE	0.16 169	0.08 48	0.81 535	0.19 135	0.18 460	0.12 8	0.15 132	0.19 25	0.19 117	0.10 35	0.10 19	0.13 112	0.12 137	0.21 173	0.19 302	0.08 246	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.19 535	0.06 120

monsters	0.11 54	0.09 83	0.13 1	0.17 53	0.12 214	0.15 45	0.11 17	0.23 104	0.15 62	0.14 120	0.12 58	0.08 3	0.09 22	0.21 173	0.10 1	0.06 34	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

HART	0.15 155	0.11 191	0.30 189	0.21 243	0.09 37	0.17 107	0.16 165	0.30 206	0.19 117	0.15 134	0.25 228	0.17 182	0.09 22	0.21 173	0.12 67	0.06 34	0.07 312	0.07 127	0.05 82	0.08 221	0.06 120

Reg-Stereo(zero)	0.16 169	0.07 8	0.36 265	0.19 135	0.10 110	0.19 159	0.14 108	0.28 174	0.24 206	0.22 212	0.20 178	0.24 271	0.18 277	0.21 173	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.06 136	0.06 86	0.06 120

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 98	0.14 339	0.19 87	0.26 474	0.09 37	0.15 45	0.13 77	0.22 78	0.18 98	0.12 76	0.11 32	0.10 42	0.13 169	0.21 173	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.07 155	0.05 32

DEFOM-Stereo	0.11 54	0.08 48	0.17 69	0.17 53	0.09 37	0.22 250	0.14 108	0.14 3	0.16 68	0.11 59	0.10 19	0.09 22	0.08 8	0.21 173	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

rvit_stereo_0083	0.16 169	0.12 233	0.26 152	0.21 243	0.13 292	0.17 107	0.17 206	0.22 78	0.34 329	0.16 156	0.21 190	0.19 206	0.16 226	0.21 173	0.16 219	0.11 417	0.10 466	0.10 363	0.08 268	0.09 291	0.07 202

IGEV-Stereo+	0.12 83	0.08 48	0.17 69	0.18 91	0.13 292	0.09 1	0.11 17	0.16 5	0.15 62	0.10 35	0.08 10	0.10 42	0.10 66	0.21 173	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.16 497	0.24 573

WCG-NET（raft）	0.14 123	0.09 83	0.23 123	0.17 53	0.08 10	0.19 159	0.16 165	0.23 104	0.26 228	0.18 186	0.19 161	0.20 215	0.12 137	0.21 173	0.12 67	0.06 34	0.06 181	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.05 32

RSM	0.12 83	0.09 83	0.20 98	0.20 198	0.09 37	0.16 80	0.15 132	0.23 104	0.18 98	0.13 93	0.13 79	0.15 155	0.09 22	0.21 173	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.05 32

CAS++	0.16 169	0.12 233	0.27 161	0.18 91	0.12 214	0.17 107	0.15 132	0.42 359	0.24 206	0.19 191	0.18 153	0.13 112	0.10 66	0.21 173	0.12 67	0.12 455	0.10 466	0.11 420	0.08 268	0.10 357	0.09 332
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	0.17 188	0.08 48	0.31 203	0.19 135	0.10 110	0.29 380	0.16 165	0.42 359	0.30 286	0.24 232	0.27 245	0.27 309	0.16 226	0.21 173	0.12 67	0.08 246	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.07 155	0.06 120

Selective-IGEV	0.12 83	0.09 83	0.22 117	0.19 135	0.10 110	0.15 45	0.14 108	0.27 155	0.15 62	0.13 93	0.14 111	0.13 112	0.08 8	0.21 173	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.05 32

ADStereo(finetuned)	0.19 251	0.13 296	0.49 413	0.19 135	0.09 37	0.19 159	0.18 249	0.34 250	0.39 393	0.29 302	0.31 291	0.18 192	0.31 465	0.21 173	0.19 302	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.06 86	0.07 202

raftrobust	0.16 169	0.13 296	0.29 182	0.22 304	0.15 385	0.19 159	0.13 77	0.32 228	0.26 228	0.26 253	0.20 178	0.19 206	0.17 252	0.21 173	0.15 194	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.07 202

sCroCo_RVC	0.18 212	0.14 339	0.49 413	0.27 502	0.18 460	0.22 250	0.17 206	0.27 155	0.23 191	0.14 120	0.22 200	0.17 182	0.14 191	0.21 173	0.15 194	0.10 378	0.11 490	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.09 332

AIO_rvc	0.12 83	0.11 191	0.22 117	0.19 135	0.10 110	0.15 45	0.17 206	0.20 37	0.16 68	0.11 59	0.13 79	0.13 112	0.08 8	0.22 189	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.07 202

rvit_stereo_ft	0.17 188	0.14 339	0.30 189	0.25 440	0.14 335	0.17 107	0.21 372	0.28 174	0.26 228	0.16 156	0.19 161	0.20 215	0.16 226	0.22 189	0.17 250	0.11 417	0.07 312	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.07 202

MyStereo06	0.20 266	0.12 233	0.57 459	0.21 243	0.14 335	0.25 309	0.23 423	0.40 333	0.21 159	0.30 333	0.24 219	0.31 363	0.18 277	0.22 189	0.18 272	0.07 98	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.08 270

LoS	0.14 123	0.08 48	0.27 161	0.16 23	0.09 37	0.22 250	0.14 108	0.26 141	0.26 228	0.15 134	0.18 153	0.18 192	0.13 169	0.22 189	0.14 170	0.08 246	0.06 181	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.06 120
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.23 333	0.11 191	0.50 424	0.21 243	0.16 417	0.31 415	0.20 341	0.36 294	0.35 345	0.32 373	0.50 485	0.39 431	0.26 384	0.22 189	0.20 319	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.11 437	0.07 155	0.08 270

MC-Stereo	0.14 123	0.09 83	0.25 144	0.21 243	0.09 37	0.18 132	0.16 165	0.23 104	0.19 117	0.18 186	0.23 205	0.16 172	0.13 169	0.22 189	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.05 32

HUI-Stereo	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.14 108	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.28 251	0.25 279	0.17 252	0.22 189	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

rafts_anoy	0.18 212	0.15 373	0.35 245	0.22 304	0.14 335	0.19 159	0.17 206	0.32 228	0.30 286	0.23 218	0.25 228	0.20 215	0.16 226	0.22 189	0.19 302	0.08 246	0.07 312	0.10 363	0.12 476	0.09 291	0.08 270

PMTNet	0.15 155	0.08 48	0.23 123	0.15 4	0.09 37	0.23 272	0.16 165	0.25 131	0.23 191	0.17 169	0.21 190	0.16 172	0.14 191	0.22 189	0.13 133	0.29 585	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.07 155	0.06 120

IGEV-FE	0.18 212	0.10 125	0.65 494	0.20 198	0.12 214	0.19 159	0.15 132	0.34 250	0.19 117	0.28 273	0.22 200	0.27 309	0.13 169	0.23 198	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.06 120

DDF-Stereo	0.13 98	0.08 48	0.19 87	0.19 135	0.16 417	0.12 8	0.15 132	0.18 18	0.18 98	0.11 59	0.10 19	0.13 112	0.12 137	0.23 198	0.19 302	0.08 246	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.21 547	0.06 120

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.08 10	0.11 4	0.09 2	0.20 37	0.12 17	0.11 59	0.11 32	0.08 3	0.08 8	0.23 198	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 120

DilatedVolume-Stereo	0.14 123	0.08 48	0.18 79	0.18 91	0.09 37	0.21 222	0.14 108	0.24 122	0.21 159	0.21 206	0.21 190	0.15 155	0.14 191	0.23 198	0.15 194	0.07 98	0.06 181	0.06 63	0.06 136	0.05 5	0.05 32

MM-Stereo_test1	0.17 188	0.10 125	0.39 311	0.23 352	0.11 157	0.20 194	0.22 398	0.33 242	0.29 273	0.22 212	0.21 190	0.15 155	0.14 191	0.23 198	0.13 133	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.09 291	0.06 120

SCV	0.14 123	0.14 339	0.24 131	0.21 243	0.11 157	0.15 45	0.16 165	0.31 217	0.18 98	0.11 59	0.15 116	0.13 112	0.10 66	0.23 198	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.06 120

ours_stereo	0.13 98	0.11 191	0.23 123	0.20 198	0.11 157	0.17 107	0.18 249	0.20 37	0.19 117	0.13 93	0.18 153	0.14 138	0.10 66	0.23 198	0.14 170	0.06 34	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.06 86	0.05 32

IGEV_Zeroshot_test	0.18 212	0.10 125	0.65 494	0.20 198	0.12 214	0.19 159	0.15 132	0.34 250	0.19 117	0.28 273	0.22 200	0.27 309	0.13 169	0.23 198	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.06 120

DCRE	0.20 266	0.13 296	0.40 319	0.21 243	0.15 385	0.20 194	0.19 294	0.30 206	0.27 239	0.22 212	0.80 571	0.23 259	0.16 226	0.23 198	0.15 194	0.07 98	0.07 312	0.07 127	0.08 268	0.07 155	0.06 120

knoymous	0.17 188	0.09 83	0.32 209	0.17 53	0.11 157	0.21 222	0.17 206	0.32 228	0.23 191	0.23 218	0.28 251	0.27 309	0.16 226	0.23 198	0.16 219	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.06 136	0.09 291	0.09 332

riskmin	0.18 212	0.09 83	0.34 235	0.18 91	0.12 214	0.24 294	0.16 165	0.34 250	0.28 254	0.21 206	0.23 205	0.33 379	0.24 354	0.23 198	0.17 250	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.06 136	0.10 357	0.10 388

GLC_STEREO	0.15 155	0.10 125	0.24 131	0.21 243	0.09 37	0.17 107	0.15 132	0.23 104	0.27 239	0.17 169	0.20 178	0.17 182	0.11 110	0.23 198	0.16 219	0.07 98	0.09 441	0.09 290	0.08 268	0.07 155	0.06 120

CRE-IMP	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.11 157	0.24 294	0.17 206	0.29 187	0.21 159	0.27 263	0.26 238	0.24 271	0.17 252	0.23 198	0.18 272	0.08 246	0.05 32	0.10 363	0.07 192	0.10 357	0.10 388

SCV_C0	0.14 123	0.11 191	0.25 144	0.19 135	0.12 214	0.15 45	0.16 165	0.30 206	0.22 172	0.13 93	0.15 116	0.13 112	0.09 22	0.24 211	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.06 136	0.09 291	0.06 120

FACV-RUCA	0.21 286	0.15 373	0.32 209	0.23 352	0.23 536	0.26 329	0.19 294	0.39 322	0.34 329	0.25 241	0.32 300	0.21 227	0.24 354	0.24 211	0.19 302	0.10 378	0.07 312	0.15 520	0.08 268	0.16 497	0.13 463

fffft	0.13 98	0.09 83	0.24 131	0.19 135	0.10 110	0.17 107	0.19 294	0.22 78	0.16 68	0.14 120	0.11 32	0.13 112	0.10 66	0.24 211	0.18 272	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.07 155	0.06 120
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 98	0.10 125	0.22 117	0.19 135	0.10 110	0.19 159	0.17 206	0.19 25	0.19 117	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.11 110	0.24 211	0.16 219	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.06 120

mms	0.13 98	0.11 191	0.19 87	0.19 135	0.12 214	0.16 80	0.17 206	0.20 37	0.17 85	0.13 93	0.17 140	0.14 138	0.09 22	0.24 211	0.14 170	0.06 34	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.07 155	0.07 202

tg	0.16 169	0.11 191	0.25 144	0.21 243	0.11 157	0.23 272	0.15 132	0.34 250	0.24 206	0.20 195	0.25 228	0.19 206	0.12 137	0.24 211	0.15 194	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.09 356	0.08 221	0.07 202

model_zeroshot	0.17 188	0.11 191	0.39 311	0.20 198	0.12 214	0.24 294	0.15 132	0.34 250	0.22 172	0.30 333	0.20 178	0.22 239	0.12 137	0.24 211	0.14 170	0.08 246	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.07 155	0.07 202

GCAP-BAT	0.16 169	0.11 191	0.36 265	0.18 91	0.13 292	0.21 222	0.16 165	0.23 104	0.18 98	0.26 253	0.28 251	0.20 215	0.11 110	0.24 211	0.17 250	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.05 5	0.06 120

H2IRNET	0.18 212	0.13 296	0.35 245	0.21 243	0.12 214	0.20 194	0.15 132	0.27 155	0.30 286	0.17 169	0.31 291	0.25 279	0.20 301	0.24 211	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.09 290	0.10 398	0.09 291	0.06 120

ff7	0.14 123	0.12 233	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.27 155	0.20 142	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.07 202

ffff	0.14 123	0.12 233	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.27 155	0.20 142	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.07 202

11t	0.14 123	0.12 233	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.27 155	0.20 142	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.07 202

anonymousdsp	0.14 123	0.12 233	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.28 174	0.20 142	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.08 221	0.07 202

ProNet	0.14 123	0.12 233	0.25 144	0.19 135	0.11 157	0.19 159	0.19 294	0.27 155	0.20 142	0.14 120	0.13 79	0.13 112	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.07 155	0.07 202

ccc-4	0.14 123	0.12 233	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.27 155	0.20 142	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.07 202

test_4	0.18 212	0.12 233	0.34 235	0.23 352	0.12 214	0.18 132	0.22 398	0.26 141	0.24 206	0.24 232	0.47 475	0.22 239	0.13 169	0.24 211	0.16 219	0.06 34	0.05 32	0.09 290	0.09 356	0.07 155	0.05 32

IGEV-Stereo	0.14 123	0.12 233	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.28 174	0.20 142	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.08 221	0.07 202
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GANet-ADL	0.21 286	0.12 233	0.45 383	0.23 352	0.14 335	0.29 380	0.19 294	0.46 399	0.35 345	0.25 241	0.32 300	0.32 372	0.19 292	0.24 211	0.20 319	0.10 378	0.07 312	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.10 388

TRStereo	0.19 251	0.17 417	0.47 399	0.23 352	0.19 482	0.19 159	0.16 165	0.52 471	0.28 254	0.20 195	0.19 161	0.21 227	0.13 169	0.24 211	0.13 133	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.11 437	0.06 86	0.06 120

HHNet	0.22 316	0.12 233	0.52 439	0.18 91	0.18 460	0.20 194	0.20 341	0.34 250	0.31 298	0.32 373	0.59 527	0.20 215	0.21 308	0.24 211	0.31 452	0.08 246	0.05 32	0.09 290	0.07 192	0.08 221	0.11 423

PSM-adaLoss	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.16 165	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.29 264	0.25 279	0.18 277	0.24 211	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

ROB_FTStereo_v2	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.16 165	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.29 264	0.25 279	0.17 252	0.24 211	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

ROB_FTStereo	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.14 108	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.28 251	0.25 279	0.17 252	0.24 211	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

Pruner-Stereo	0.19 251	0.11 191	0.34 235	0.29 526	0.12 214	0.19 159	0.17 206	0.31 217	0.29 273	0.33 385	0.32 300	0.25 279	0.15 210	0.24 211	0.21 342	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.09 332

DeepStereo_RVC	0.18 212	0.11 191	0.40 319	0.21 243	0.11 157	0.19 159	0.16 165	0.28 174	0.22 172	0.27 263	0.27 245	0.23 259	0.28 420	0.24 211	0.18 272	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.07 192	0.09 291	0.10 388

raft+_RVC	0.18 212	0.14 339	0.32 209	0.21 243	0.15 385	0.21 222	0.16 165	0.38 310	0.34 329	0.21 206	0.28 251	0.20 215	0.15 210	0.24 211	0.19 302	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.08 270

111	0.20 266	0.17 417	0.40 319	0.18 91	0.09 37	0.24 294	0.17 206	0.41 345	0.45 459	0.23 218	0.29 264	0.29 336	0.21 308	0.24 211	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.07 155	0.08 270

test_xeample3	0.16 169	0.11 191	0.56 456	0.19 135	0.12 214	0.20 194	0.18 249	0.35 275	0.20 142	0.16 156	0.12 58	0.13 112	0.12 137	0.24 211	0.15 194	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.08 268	0.07 155	0.07 202

AFF-stereo	0.18 212	0.15 373	0.32 209	0.21 243	0.10 110	0.18 132	0.18 249	0.33 242	0.27 239	0.25 241	0.37 361	0.25 279	0.17 252	0.24 211	0.15 194	0.06 34	0.05 32	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.05 32

EAI-Stereo	0.21 286	0.10 125	0.33 225	0.21 243	0.12 214	0.30 399	0.46 577	0.46 399	0.20 142	0.25 241	0.50 485	0.17 182	0.16 226	0.24 211	0.23 381	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.10 398	0.06 86	0.07 202

DMCA	0.22 316	0.14 339	0.36 265	0.22 304	0.14 335	0.27 339	0.20 341	0.43 371	0.38 383	0.31 350	0.32 300	0.33 379	0.24 354	0.24 211	0.28 425	0.11 417	0.08 406	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.11 423

fffy	0.14 123	0.11 191	0.24 131	0.20 198	0.10 110	0.19 159	0.18 249	0.22 78	0.19 117	0.13 93	0.16 129	0.15 155	0.13 169	0.25 242	0.14 170	0.06 34	0.06 181	0.08 210	0.06 136	0.07 155	0.06 120

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 392	0.14 339	0.95 565	0.21 243	0.27 559	0.20 194	0.19 294	0.48 419	0.25 219	0.26 253	0.55 513	0.34 386	0.18 277	0.25 242	0.17 250	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.12 476	0.12 442	0.12 446

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 333	0.13 296	0.83 542	0.20 198	0.21 507	0.23 272	0.17 206	0.48 419	0.27 239	0.23 218	0.29 264	0.39 431	0.23 336	0.25 242	0.15 194	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.11 437	0.11 405	0.10 388

MyStereo8	0.22 316	0.15 373	0.63 486	0.21 243	0.17 439	0.31 415	0.16 165	0.36 294	0.32 307	0.28 273	0.36 352	0.25 279	0.18 277	0.25 242	0.28 425	0.08 246	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.10 357	0.12 446

MyStereo07	0.16 169	0.12 233	0.26 152	0.22 304	0.14 335	0.25 309	0.23 423	0.29 187	0.21 159	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.13 169	0.25 242	0.13 133	0.07 98	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.08 270

11t1	0.18 212	0.10 125	0.30 189	0.20 198	0.11 157	0.27 339	0.17 206	0.35 275	0.23 191	0.25 241	0.23 205	0.23 259	0.23 336	0.25 242	0.18 272	0.09 329	0.07 312	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.09 332

MIF-Stereo (partial)	0.16 169	0.10 125	0.34 235	0.21 243	0.15 385	0.15 45	0.13 77	0.28 174	0.25 219	0.17 169	0.26 238	0.15 155	0.16 226	0.25 242	0.17 250	0.09 329	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.09 291	0.08 270

anonymousdsp2	0.17 188	0.10 125	0.28 172	0.20 198	0.11 157	0.25 309	0.17 206	0.41 345	0.31 298	0.23 218	0.23 205	0.22 239	0.15 210	0.25 242	0.15 194	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.08 221	0.07 202

CASS	0.21 286	0.15 373	0.32 209	0.26 474	0.11 157	0.28 359	0.19 294	0.39 322	0.30 286	0.32 373	0.34 331	0.25 279	0.24 354	0.25 242	0.20 319	0.13 474	0.08 406	0.11 420	0.09 356	0.11 405	0.11 423
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	0.21 286	0.22 486	0.60 472	0.23 352	0.15 385	0.24 294	0.20 341	0.35 275	0.29 273	0.31 350	0.32 300	0.22 239	0.15 210	0.25 242	0.20 319	0.08 246	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.08 221	0.08 270

ACRE	0.21 286	0.20 459	0.62 483	0.23 352	0.15 385	0.24 294	0.20 341	0.35 275	0.28 254	0.31 350	0.32 300	0.22 239	0.15 210	0.25 242	0.20 319	0.08 246	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.08 221	0.08 270

test_3	0.18 212	0.11 191	0.32 209	0.24 403	0.11 157	0.22 250	0.25 462	0.31 217	0.31 298	0.25 241	0.18 153	0.23 259	0.13 169	0.25 242	0.19 302	0.06 34	0.05 32	0.09 290	0.10 398	0.07 155	0.06 120

RAFT-IKP	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.15 132	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.29 264	0.25 279	0.18 277	0.25 242	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

s12784h	0.17 188	0.09 83	0.26 152	0.18 91	0.07 1	0.32 424	0.19 294	0.37 304	0.32 307	0.23 218	0.25 228	0.18 192	0.17 252	0.25 242	0.16 219	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.06 86	0.05 32

GMStereo	0.19 251	0.25 504	0.40 319	0.21 243	0.12 214	0.22 250	0.19 294	0.29 187	0.40 409	0.25 241	0.23 205	0.16 172	0.15 210	0.25 242	0.19 302	0.09 329	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.10 357	0.08 270
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.18 212	0.12 233	0.33 225	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.12 34	0.42 359	0.25 219	0.27 263	0.32 300	0.21 227	0.17 252	0.25 242	0.20 319	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.06 136	0.07 155	0.08 270
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	0.20 266	0.20 459	0.36 265	0.26 474	0.15 385	0.22 250	0.16 165	0.42 359	0.42 426	0.16 156	0.29 264	0.15 155	0.11 110	0.26 258	0.13 133	0.18 550	0.06 181	0.10 363	0.11 437	0.07 155	0.07 202

IGEV-RUCA	0.21 286	0.08 48	0.23 123	0.19 135	0.19 482	0.28 359	0.24 445	0.23 104	0.21 159	0.20 195	0.23 205	0.28 325	0.49 552	0.26 258	0.18 272	0.09 329	0.08 406	0.18 545	0.13 503	0.17 514	0.17 517

PAM	0.23 333	0.10 125	0.63 486	0.22 304	0.15 385	0.34 448	0.21 372	0.37 304	0.22 172	0.31 350	0.27 245	0.55 530	0.26 384	0.26 258	0.17 250	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.09 356	0.07 155	0.09 332

rvit_0105_6	0.19 251	0.14 339	0.34 235	0.23 352	0.14 335	0.18 132	0.20 341	0.29 187	0.37 369	0.18 186	0.22 200	0.23 259	0.17 252	0.26 258	0.17 250	0.15 513	0.13 519	0.13 479	0.11 437	0.11 405	0.08 270

rvit_0105_5	0.21 286	0.15 373	0.38 296	0.23 352	0.13 292	0.22 250	0.24 445	0.36 294	0.39 393	0.21 206	0.23 205	0.26 300	0.19 292	0.26 258	0.19 302	0.15 513	0.13 519	0.12 458	0.12 476	0.10 357	0.09 332

LL-Strereo2	0.18 212	0.18 431	0.39 311	0.22 304	0.12 214	0.24 294	0.13 77	0.31 217	0.23 191	0.24 232	0.20 178	0.24 271	0.12 137	0.26 258	0.15 194	0.06 34	0.06 181	0.12 458	0.09 356	0.08 221	0.07 202

x	0.19 251	0.11 191	0.29 182	0.20 198	0.11 157	0.26 329	0.18 249	0.41 345	0.29 273	0.25 241	0.29 264	0.28 325	0.24 354	0.26 258	0.23 381	0.09 329	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.09 291	0.08 270

BUS	0.23 333	0.12 233	0.28 172	0.25 440	0.14 335	0.43 513	0.17 206	0.56 514	0.34 329	0.34 405	0.35 342	0.32 372	0.20 301	0.26 258	0.21 342	0.10 378	0.07 312	0.11 420	0.10 398	0.09 291	0.09 332

BSDual-CNN	0.23 333	0.12 233	0.28 172	0.25 440	0.14 335	0.35 463	0.21 372	0.56 514	0.34 329	0.34 405	0.35 342	0.38 419	0.24 354	0.26 258	0.21 342	0.10 378	0.07 312	0.11 420	0.10 398	0.09 291	0.09 332

psmg	0.23 333	0.12 233	0.28 172	0.21 243	0.14 335	0.35 463	0.23 423	0.51 454	0.34 329	0.35 422	0.38 375	0.38 419	0.24 354	0.26 258	0.21 342	0.10 378	0.08 406	0.10 363	0.10 398	0.09 291	0.08 270

CIPLG	0.21 286	0.21 473	0.55 452	0.23 352	0.15 385	0.25 309	0.20 341	0.35 275	0.29 273	0.31 350	0.33 321	0.22 239	0.15 210	0.26 258	0.20 319	0.08 246	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.08 221	0.08 270

test-3	0.16 169	0.09 83	0.31 203	0.21 243	0.11 157	0.18 132	0.16 165	0.30 206	0.27 239	0.26 253	0.16 129	0.22 239	0.12 137	0.26 258	0.18 272	0.06 34	0.04 2	0.08 210	0.08 268	0.06 86	0.06 120

test_1	0.16 169	0.09 83	0.31 203	0.21 243	0.11 157	0.18 132	0.16 165	0.30 206	0.27 239	0.25 241	0.16 129	0.22 239	0.12 137	0.26 258	0.18 272	0.06 34	0.04 2	0.08 210	0.08 268	0.06 86	0.06 120

GwcNet-ADL	0.22 316	0.14 339	0.58 464	0.24 403	0.13 292	0.22 250	0.23 423	0.49 427	0.40 409	0.27 263	0.29 264	0.30 352	0.20 301	0.26 258	0.23 381	0.09 329	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.09 291	0.09 332

Patchmatch Stereo++	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.14 108	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.29 264	0.25 279	0.17 252	0.26 258	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270
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	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.14 108	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.29 264	0.25 279	0.17 252	0.26 258	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

ICVP	0.23 333	0.13 296	0.44 372	0.26 474	0.14 335	0.29 380	0.25 462	0.45 388	0.33 319	0.29 302	0.43 435	0.35 400	0.25 375	0.26 258	0.23 381	0.12 455	0.09 441	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.10 388
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.19 251	0.18 431	0.37 277	0.23 352	0.14 335	0.23 272	0.13 77	0.37 304	0.29 273	0.28 273	0.26 238	0.25 279	0.15 210	0.26 258	0.18 272	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.06 120

FENet	0.21 286	0.11 191	0.45 383	0.21 243	0.12 214	0.26 329	0.17 206	0.41 345	0.35 345	0.30 333	0.31 291	0.29 336	0.23 336	0.26 258	0.23 381	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.09 332

Select-FE	0.23 333	0.14 339	0.78 523	0.22 304	0.18 460	0.22 250	0.13 77	0.43 371	0.26 228	0.28 273	0.33 321	0.39 431	0.29 435	0.27 277	0.19 302	0.08 246	0.07 312	0.08 210	0.13 503	0.08 221	0.12 446

PAM_32	0.23 333	0.10 125	0.63 486	0.21 243	0.14 335	0.33 435	0.19 294	0.36 294	0.23 191	0.29 302	0.28 251	0.56 534	0.28 420	0.27 277	0.18 272	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.09 356	0.07 155	0.09 332

rvit_0105_4	0.20 266	0.15 373	0.38 296	0.23 352	0.14 335	0.20 194	0.22 398	0.33 242	0.39 393	0.19 191	0.24 219	0.25 279	0.19 292	0.27 277	0.17 250	0.16 528	0.13 519	0.13 479	0.11 437	0.11 405	0.08 270

ffm	0.22 316	0.12 233	0.42 352	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.20 341	0.35 275	0.44 448	0.30 333	0.42 422	0.34 386	0.23 336	0.27 277	0.11 16	0.08 246	0.05 32	0.11 420	0.10 398	0.08 221	0.08 270

tt1	0.18 212	0.14 339	0.35 245	0.23 352	0.11 157	0.30 399	0.19 294	0.35 275	0.44 448	0.17 169	0.19 161	0.13 112	0.16 226	0.27 277	0.11 16	0.08 246	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.08 221	0.08 270

plain	0.17 188	0.13 296	0.43 363	0.21 243	0.13 292	0.16 80	0.17 206	0.27 155	0.22 172	0.16 156	0.26 238	0.13 112	0.16 226	0.27 277	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.07 192	0.10 357	0.07 202

MIM_Stereo	0.18 212	0.12 233	0.38 296	0.20 198	0.11 157	0.17 107	0.14 108	0.35 275	0.25 219	0.27 263	0.35 342	0.23 259	0.13 169	0.27 277	0.16 219	0.06 34	0.07 312	0.08 210	0.08 268	0.08 221	0.06 120

MIPNet	0.21 286	0.15 373	0.52 439	0.21 243	0.12 214	0.27 339	0.20 341	0.45 388	0.37 369	0.30 333	0.23 205	0.19 206	0.24 354	0.27 277	0.19 302	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.06 120

iGMRVC	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.15 132	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.29 264	0.25 279	0.17 252	0.27 277	0.17 250	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

Anonymous3	0.23 333	0.18 431	0.63 486	0.27 502	0.18 460	0.41 498	0.23 423	0.43 371	0.35 345	0.23 218	0.27 245	0.20 215	0.18 277	0.27 277	0.18 272	0.12 455	0.11 490	0.10 363	0.10 398	0.11 405	0.12 446

RALCasStereoNet	0.18 212	0.15 373	0.33 225	0.21 243	0.14 335	0.21 222	0.18 249	0.31 217	0.25 219	0.21 206	0.29 264	0.22 239	0.15 210	0.27 277	0.17 250	0.08 246	0.10 466	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.09 332

SFCPSM	0.22 316	0.10 125	0.51 435	0.21 243	0.14 335	0.34 448	0.22 398	0.55 499	0.39 393	0.29 302	0.32 300	0.23 259	0.21 308	0.27 277	0.19 302	0.09 329	0.07 312	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.08 270

ACVNet	0.23 333	0.13 296	0.35 245	0.18 91	0.15 385	0.27 339	0.23 423	0.39 322	0.44 448	0.28 273	0.41 406	0.38 419	0.26 384	0.27 277	0.32 457	0.08 246	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.10 357	0.07 202

acv_ft	0.25 392	0.13 296	0.40 319	0.23 352	0.19 482	0.34 448	0.21 372	0.45 388	0.44 448	0.38 460	0.41 406	0.38 419	0.27 403	0.27 277	0.35 473	0.08 246	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.11 405	0.07 202

FSD					0.24 544	0.27 339	0.27 480	0.31 217	0.29 273	0.26 253	0.27 245	0.28 325	0.27 403	0.28 291	0.26 415	0.23 564	0.22 579	0.27 571	0.26 582	0.25 562

AIO-test1	0.19 251	0.14 339	0.41 342	0.27 502	0.15 385	0.21 222	0.16 165	0.39 322	0.36 358	0.17 169	0.26 238	0.18 192	0.13 169	0.28 291	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.10 363	0.11 437	0.06 86	0.09 332

rvit_0105_3	0.23 333	0.17 417	0.40 319	0.25 440	0.15 385	0.24 294	0.28 496	0.38 310	0.41 419	0.25 241	0.25 228	0.28 325	0.21 308	0.28 291	0.20 319	0.15 513	0.13 519	0.14 505	0.15 526	0.10 357	0.09 332

rvit_stereo_0075_2	0.24 364	0.17 417	0.50 424	0.26 474	0.22 523	0.22 250	0.15 132	0.40 333	0.35 345	0.27 263	0.37 361	0.29 336	0.20 301	0.28 291	0.19 302	0.17 539	0.12 507	0.19 553	0.12 476	0.13 457	0.13 463

ACVNet-DCA	0.18 212	0.14 339	0.38 296	0.23 352	0.11 157	0.31 415	0.19 294	0.41 345	0.27 239	0.17 169	0.19 161	0.13 112	0.18 277	0.28 291	0.11 16	0.08 246	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.09 291	0.09 332

xx1	0.20 266	0.14 339	0.38 296	0.23 352	0.11 157	0.31 415	0.19 294	0.35 275	0.47 481	0.17 169	0.19 161	0.28 325	0.24 354	0.28 291	0.11 16	0.08 246	0.05 32	0.10 363	0.09 356	0.09 291	0.09 332

cc1	0.18 212	0.14 339	0.38 296	0.23 352	0.11 157	0.31 415	0.19 294	0.35 275	0.47 481	0.17 169	0.19 161	0.13 112	0.18 277	0.28 291	0.11 16	0.08 246	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.08 221	0.08 270

IGEVStereo-DCA	0.14 123	0.11 191	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.20 194	0.18 249	0.27 155	0.20 142	0.15 134	0.12 58	0.14 138	0.12 137	0.28 291	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.07 202

rrr	0.17 188	0.11 191	0.57 459	0.19 135	0.12 214	0.20 194	0.18 249	0.35 275	0.22 172	0.15 134	0.12 58	0.14 138	0.12 137	0.28 291	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.07 202

StereoVision	0.22 316	0.18 431	0.37 277	0.27 502	0.17 439	0.23 272	0.22 398	0.38 310	0.31 298	0.20 195	0.51 491	0.22 239	0.16 226	0.28 291	0.18 272	0.11 417	0.12 507	0.13 479	0.13 503	0.10 357	0.07 202

EKT-Stereo	0.38 515	0.12 233	0.38 296	0.42 580	3.88 632	0.21 222	0.17 206	0.35 275	0.28 254	0.20 195	0.20 178	0.23 259	0.15 210	0.28 291	0.16 219	0.09 329	0.07 312	0.09 290	0.07 192	0.09 291	0.09 332

PCWNet_CMD	0.23 333	0.13 296	0.48 408	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.16 165	0.46 399	0.46 476	0.29 302	0.36 352	0.37 411	0.24 354	0.28 291	0.20 319	0.09 329	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.11 405	0.09 332

Selective-RAFT	0.17 188	0.12 233	0.30 189	0.24 403	0.10 110	0.29 380	0.15 132	0.32 228	0.31 298	0.17 169	0.17 140	0.21 227	0.18 277	0.28 291	0.17 250	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.07 192	0.08 221	0.06 120

iRaft-Stereo_20w	0.19 251	0.10 125	0.46 391	0.19 135	0.13 292	0.25 309	0.19 294	0.52 471	0.19 117	0.29 302	0.21 190	0.22 239	0.20 301	0.28 291	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.08 268	0.08 221	0.08 270

AASNet	0.27 416	0.19 447	0.49 413	0.26 474	0.17 439	0.34 448	0.20 341	0.62 558	0.48 491	0.35 422	0.40 398	0.32 372	0.25 375	0.28 291	0.34 469	0.11 417	0.09 441	0.10 363	0.08 268	0.13 457	0.11 423

MSMDNet	0.23 333	0.13 296	0.48 408	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.16 165	0.46 399	0.46 476	0.29 302	0.36 352	0.37 411	0.24 354	0.28 291	0.20 319	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.11 405	0.09 332

HITNet	0.20 266	0.17 417	0.43 363	0.19 135	0.08 10	0.27 339	0.14 108	0.42 359	0.30 286	0.29 302	0.32 300	0.27 309	0.21 308	0.28 291	0.25 402	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.06 120
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	0.16 169	0.12 233	0.23 123	0.16 23	0.08 10	0.23 272	0.20 341	0.29 187	0.31 298	0.19 191	0.22 200	0.19 206	0.15 210	0.29 308	0.20 319	0.06 34	0.06 181	0.08 210	0.06 136	0.06 86	0.06 120

HI	0.20 266	0.13 296	0.33 225	0.18 91	0.15 385	0.17 107	0.16 165	0.34 250	0.21 159	0.37 445	0.39 388	0.36 405	0.24 354	0.29 308	0.21 342	0.06 34	0.05 32	0.08 210	0.09 356	0.09 291	0.07 202

CoSv	0.20 266	0.13 296	0.33 225	0.18 91	0.15 385	0.17 107	0.16 165	0.34 250	0.21 159	0.37 445	0.39 388	0.36 405	0.24 354	0.29 308	0.21 342	0.06 34	0.05 32	0.08 210	0.09 356	0.09 291	0.07 202

mmm	0.21 286	0.12 233	0.31 203	0.22 304	0.12 214	0.28 359	0.21 372	0.41 345	0.27 239	0.29 302	0.38 375	0.29 336	0.24 354	0.29 308	0.22 362	0.09 329	0.07 312	0.11 420	0.09 356	0.10 357	0.09 332

HH	0.18 212	0.12 233	0.55 452	0.22 304	0.12 214	0.18 132	0.18 249	0.34 250	0.19 117	0.20 195	0.24 219	0.34 386	0.18 277	0.29 308	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.07 155	0.06 120

HanStereo	0.18 212	0.12 233	0.55 452	0.22 304	0.12 214	0.18 132	0.18 249	0.34 250	0.19 117	0.20 195	0.24 219	0.34 386	0.18 277	0.29 308	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.07 155	0.06 120

IER	0.23 333	0.12 233	0.39 311	0.20 198	0.14 335	0.31 415	0.19 294	0.42 359	0.36 358	0.33 385	0.40 398	0.32 372	0.33 475	0.29 308	0.22 362	0.09 329	0.07 312	0.08 210	0.08 268	0.09 291	0.08 270

UDGNet	0.23 333	0.31 546	0.38 296	0.24 403	0.14 335	0.24 294	0.18 249	0.32 228	0.43 433	0.29 302	0.28 251	0.24 271	0.19 292	0.29 308	0.20 319	0.15 513	0.07 312	0.21 559	0.11 437	0.14 475	0.10 388

KYRaft	0.22 316	0.10 125	0.30 189	0.23 352	0.12 214	0.23 272	0.23 423	0.35 275	0.24 206	0.35 422	0.54 509	0.34 386	0.26 384	0.29 308	0.15 194	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.10 398	0.08 221	0.31 586

GrayStereo	0.25 392	0.09 83	0.32 209	0.26 474	0.13 292	0.23 272	0.47 581	0.34 250	0.30 286	0.39 475	0.47 475	0.30 352	0.79 590	0.29 308	0.16 219	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.09 356	0.07 155	0.13 463

RAFT	0.21 286	0.17 417	0.32 209	0.24 403	0.12 214	0.25 309	0.27 480	0.35 275	0.28 254	0.33 385	0.33 321	0.38 419	0.22 321	0.29 308	0.17 250	0.08 246	0.08 406	0.11 420	0.10 398	0.10 357	0.06 120

Prome-Stereo	0.21 286	0.10 125	0.30 189	0.24 403	0.12 214	0.23 272	0.23 423	0.36 294	0.25 219	0.33 385	0.59 527	0.24 271	0.28 420	0.29 308	0.16 219	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.08 221	0.20 548

CFNet_pseudo	0.23 333	0.13 296	0.47 399	0.19 135	0.13 292	0.26 329	0.16 165	0.44 378	0.44 448	0.29 302	0.37 361	0.38 419	0.23 336	0.29 308	0.21 342	0.09 329	0.06 181	0.11 420	0.08 268	0.11 405	0.09 332

GES	0.22 316	0.12 233	0.42 352	0.20 198	0.14 335	0.27 339	0.19 294	0.49 427	0.33 319	0.30 333	0.36 352	0.25 279	0.23 336	0.29 308	0.22 362	0.10 378	0.08 406	0.08 210	0.07 192	0.10 357	0.11 423

ccs_rob	0.23 333	0.13 296	0.47 399	0.20 198	0.13 292	0.26 329	0.17 206	0.44 378	0.44 448	0.29 302	0.37 361	0.38 419	0.23 336	0.29 308	0.21 342	0.09 329	0.06 181	0.11 420	0.08 268	0.11 405	0.09 332

tt45	0.14 123	0.09 83	0.22 117	0.19 135	0.11 157	0.23 272	0.18 249	0.22 78	0.17 85	0.15 134	0.13 79	0.14 138	0.10 66	0.30 323	0.14 170	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.07 155	0.07 202

DCVSM-stereo	0.24 364	0.13 296	0.52 439	0.20 198	0.14 335	0.26 329	0.13 77	0.34 250	0.34 329	0.41 494	0.33 321	0.47 491	0.29 435	0.30 323	0.22 362	0.10 378	0.10 466	0.11 420	0.10 398	0.12 442	0.15 496

MyStereo05	0.23 333	0.12 233	0.57 459	0.21 243	0.14 335	0.25 309	0.23 423	0.48 419	0.52 519	0.31 350	0.23 205	0.25 279	0.22 321	0.30 323	0.21 342	0.07 98	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.08 270

MyStereo04	0.23 333	0.12 233	0.55 452	0.22 304	0.14 335	0.25 309	0.23 423	0.49 427	0.52 519	0.28 273	0.23 205	0.27 309	0.23 336	0.30 323	0.22 362	0.07 98	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.08 270

dd	0.22 316	0.26 515	0.40 319	0.22 304	0.12 214	0.25 309	0.21 372	0.32 228	0.44 448	0.29 302	0.28 251	0.25 279	0.16 226	0.30 323	0.25 402	0.12 455	0.07 312	0.10 363	0.08 268	0.11 405	0.09 332

PSM-AAD	0.25 392	0.10 125	0.30 189	0.24 403	0.12 214	0.26 329	0.38 555	0.34 250	0.28 254	0.35 422	0.39 388	0.28 325	0.79 590	0.30 323	0.16 219	0.07 98	0.06 181	0.12 458	0.11 437	0.08 221	0.21 556

AdaStereo	0.24 364	0.16 398	0.37 277	0.24 403	0.12 214	0.32 424	0.17 206	0.54 489	0.42 426	0.33 385	0.38 375	0.35 400	0.21 308	0.30 323	0.22 362	0.14 500	0.06 181	0.13 479	0.08 268	0.11 405	0.08 270
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.
DLNR-FE	10.45 638	12.13 645	19.94 645	106.10 656	23.12 653	0.14 23	0.13 77	3.28 634	0.17 85	0.16 156	0.23 205	0.16 172	0.10 66	0.31 330	0.15 194	2.41 635	0.06 181	0.07 127	0.07 192	40.22 656	0.06 120

MSKI-zero shot	0.17 188	0.09 83	0.43 363	0.20 198	0.11 157	0.21 222	0.15 132	0.32 228	0.21 159	0.23 218	0.24 219	0.23 259	0.10 66	0.31 330	0.13 133	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.06 120

DLNR_Zeroshot_test	10.44 637	12.10 644	19.93 644	106.08 655	23.66 654	0.14 23	0.13 77	3.22 633	0.17 85	0.16 156	0.23 205	0.16 172	0.10 66	0.31 330	0.15 194	2.36 634	0.06 181	0.07 127	0.07 192	39.70 655	0.06 120

CFNet_ucs	0.24 364	0.13 296	0.50 424	0.20 198	0.15 385	0.28 359	0.17 206	0.49 427	0.45 459	0.32 373	0.42 422	0.39 431	0.22 321	0.31 330	0.21 342	0.11 417	0.08 406	0.12 458	0.09 356	0.12 442	0.11 423

ToySt	0.24 364	0.16 398	0.48 408	0.21 243	0.13 292	0.29 380	0.29 502	0.39 322	0.39 393	0.27 263	0.35 342	0.39 431	0.31 465	0.31 330	0.29 437	0.08 246	0.09 441	0.10 363	0.11 437	0.11 405	0.10 388

GMM-Stereo	0.21 286	0.10 125	0.43 363	0.23 352	0.13 292	0.24 294	0.25 462	0.37 304	0.27 239	0.30 333	0.45 458	0.27 309	0.21 308	0.31 330	0.17 250	0.07 98	0.05 32	0.10 363	0.09 356	0.08 221	0.19 538

BEATNet_4x	0.22 316	0.18 431	0.47 399	0.22 304	0.10 110	0.28 359	0.14 108	0.46 399	0.32 307	0.31 350	0.34 331	0.31 363	0.25 375	0.31 330	0.29 437	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.06 136	0.10 357	0.08 270

ISRNet	0.27 416	0.13 296	0.45 383	0.26 474	0.19 482	0.24 294	0.14 108	0.45 388	0.43 433	0.39 475	0.48 481	0.42 462	0.27 403	0.32 337	0.29 437	0.20 559	0.12 507	0.17 537	0.16 538	0.16 497	0.20 548

CBFPSM	0.27 416	0.16 398	0.67 500	0.20 198	0.14 335	0.38 481	0.25 462	0.40 333	0.36 358	0.33 385	0.36 352	0.56 534	0.38 505	0.32 337	0.38 482	0.08 246	0.08 406	0.07 127	0.08 268	0.09 291	0.11 423

RAFT_CTSACE	0.21 286	0.16 398	0.41 342	0.25 440	0.15 385	0.22 250	0.24 445	0.32 228	0.28 254	0.33 385	0.51 491	0.29 336	0.17 252	0.32 337	0.13 133	0.06 34	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.06 120

RAFT+CT+SA	0.21 286	0.18 431	0.33 225	0.25 440	0.18 460	0.23 272	0.29 502	0.40 333	0.36 358	0.24 232	0.38 375	0.18 192	0.16 226	0.32 337	0.16 219	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.12 476	0.09 291	0.09 332

PFNet+	0.20 266	0.10 125	0.37 277	0.21 243	0.12 214	0.17 107	0.19 294	0.29 187	0.34 329	0.33 385	0.32 300	0.24 271	0.16 226	0.32 337	0.17 250	0.10 378	0.07 312	0.11 420	0.10 398	0.08 221	0.12 446

FTStereo	0.28 436	0.10 125	0.43 363	0.23 352	0.13 292	0.21 222	0.53 591	0.34 250	0.26 228	0.38 460	0.95 584	0.30 352	0.56 564	0.32 337	0.18 272	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.07 155	0.19 538

XX-Stereo	0.21 286	0.10 125	0.83 542	0.26 474	0.17 439	0.23 272	0.13 77	0.40 333	0.18 98	0.20 195	0.41 406	0.31 363	0.10 66	0.32 337	0.12 67	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.05 32

TestStereo1	0.21 286	0.16 398	0.32 209	0.26 474	0.13 292	0.26 329	0.27 480	0.40 333	0.36 358	0.29 302	0.39 388	0.22 239	0.21 308	0.33 344	0.17 250	0.07 98	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.07 202

DisPM	0.19 251	0.10 125	0.35 245	0.23 352	0.13 292	0.18 132	0.20 341	0.29 187	0.29 273	0.33 385	0.34 331	0.23 259	0.16 226	0.33 344	0.16 219	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.07 155	0.11 423

SA-5K	0.21 286	0.16 398	0.32 209	0.26 474	0.13 292	0.26 329	0.27 480	0.40 333	0.36 358	0.29 302	0.39 388	0.22 239	0.21 308	0.33 344	0.17 250	0.07 98	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.07 202

Sa-1000	0.22 316	0.15 373	0.35 245	0.23 352	0.13 292	0.28 359	0.23 423	0.47 407	0.39 393	0.30 333	0.50 485	0.26 300	0.19 292	0.33 344	0.16 219	0.07 98	0.06 181	0.10 363	0.11 437	0.08 221	0.06 120

SA	0.22 316	0.16 398	0.36 265	0.23 352	0.13 292	0.24 294	0.23 423	0.45 388	0.40 409	0.27 263	0.44 446	0.23 259	0.23 336	0.33 344	0.17 250	0.07 98	0.06 181	0.10 363	0.11 437	0.08 221	0.06 120

DN-CSS_ROB	0.22 316	0.25 504	0.47 399	0.24 403	0.14 335	0.25 309	0.12 34	0.40 333	0.33 319	0.29 302	0.42 422	0.22 239	0.20 301	0.33 344	0.19 302	0.07 98	0.06 181	0.11 420	0.11 437	0.11 405	0.07 202

1test111	0.19 251	0.14 339	0.38 296	0.23 352	0.11 157	0.31 415	0.19 294	0.41 345	0.27 239	0.17 169	0.19 161	0.13 112	0.18 277	0.34 350	0.22 362	0.08 246	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.09 291	0.09 332

GMStereo_Zeroshot	0.24 364	0.21 473	0.45 383	0.26 474	0.13 292	0.28 359	0.15 132	0.39 322	0.35 345	0.37 445	0.43 435	0.40 446	0.17 252	0.34 350	0.20 319	0.12 455	0.07 312	0.13 479	0.07 192	0.16 497	0.09 332

iinet-f	0.30 456	0.18 431	1.03 576	0.20 198	0.15 385	0.44 515	0.22 398	0.45 388	0.37 369	0.35 422	0.44 446	0.41 453	0.34 484	0.34 350	0.40 497	0.10 378	0.09 441	0.08 210	0.08 268	0.13 457	0.11 423

qqq	0.20 266	0.12 233	0.31 203	0.20 198	0.11 157	0.23 272	0.19 294	0.41 345	0.27 239	0.24 232	0.28 251	0.28 325	0.24 354	0.34 350	0.22 362	0.08 246	0.07 312	0.10 363	0.09 356	0.09 291	0.09 332

test_5	0.23 333	0.19 447	0.38 296	0.26 474	0.18 460	0.25 309	0.29 502	0.40 333	0.37 369	0.29 302	0.40 398	0.25 279	0.22 321	0.34 350	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.09 356	0.10 357	0.10 388

NRIStereo	0.18 212	0.11 191	0.35 245	0.23 352	0.11 157	0.24 294	0.20 341	0.29 187	0.26 228	0.26 253	0.25 228	0.25 279	0.18 277	0.34 350	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.09 290	0.07 192	0.09 291	0.08 270

UCFNet_RVC	0.24 364	0.16 398	0.34 235	0.18 91	0.15 385	0.33 435	0.16 165	0.46 399	0.35 345	0.29 302	0.35 342	0.39 431	0.25 375	0.34 350	0.22 362	0.13 474	0.08 406	0.13 479	0.14 517	0.13 457	0.12 446

iResNetv2_ROB	0.27 416	0.26 515	0.72 516	0.23 352	0.13 292	0.29 380	0.18 249	0.52 471	0.49 500	0.37 445	0.45 458	0.39 431	0.25 375	0.34 350	0.20 319	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.05 82	0.12 442	0.09 332

iResNet	0.24 364	0.18 431	0.61 475	0.25 440	0.11 157	0.29 380	0.21 372	0.42 359	0.43 433	0.33 385	0.43 435	0.27 309	0.22 321	0.34 350	0.26 415	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.08 221	0.07 202

rvit_105_1	0.27 416	0.19 447	0.46 391	0.27 502	0.19 482	0.30 399	0.35 540	0.44 378	0.51 512	0.31 350	0.31 291	0.31 363	0.26 384	0.35 359	0.25 402	0.15 513	0.14 529	0.15 520	0.17 547	0.11 405	0.10 388

gwcnet-sp	0.24 364	0.13 296	0.63 486	0.22 304	0.14 335	0.34 448	0.22 398	0.44 378	0.39 393	0.35 422	0.34 331	0.27 309	0.27 403	0.35 359	0.25 402	0.09 329	0.08 406	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.09 332

scenet	0.24 364	0.13 296	0.63 486	0.22 304	0.14 335	0.34 448	0.22 398	0.44 378	0.39 393	0.35 422	0.34 331	0.27 309	0.27 403	0.35 359	0.25 402	0.09 329	0.08 406	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.09 332

ssnet	0.24 364	0.13 296	0.63 486	0.22 304	0.14 335	0.34 448	0.22 398	0.44 378	0.39 393	0.35 422	0.34 331	0.27 309	0.27 403	0.35 359	0.25 402	0.09 329	0.08 406	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.09 332

LCNet	0.21 286	0.11 191	0.29 182	0.25 440	0.12 214	0.23 272	0.19 294	0.34 250	0.26 228	0.28 273	0.35 342	0.26 300	0.30 449	0.35 359	0.17 250	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.10 398	0.13 457	0.22 561

999	0.14 123	0.08 48	0.24 131	0.19 135	0.11 157	0.20 194	0.17 206	0.24 122	0.18 98	0.13 93	0.16 129	0.14 138	0.11 110	0.36 364	0.15 194	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.07 202

Anonymous_2	0.37 508	0.21 473	0.47 399	0.20 198	0.21 507	0.42 505	0.26 474	0.38 310	0.29 273	0.33 385	0.30 277	0.44 477	0.38 505	0.36 364	0.29 437	0.26 575	0.29 594	0.44 595	1.41 631	0.34 586	0.21 556

pcwnet_v2	0.32 472	0.15 373	1.26 593	0.23 352	0.18 460	0.32 424	0.18 249	0.59 538	0.60 546	0.36 438	0.45 458	0.35 400	0.29 435	0.36 364	0.25 402	0.14 500	0.11 490	0.12 458	0.11 437	0.14 475	0.15 496

xyz-stereo-finetune2	0.17 188	0.11 191	0.26 152	0.16 23	0.09 37	0.27 339	0.19 294	0.27 155	0.20 142	0.22 212	0.28 251	0.21 227	0.22 321	0.37 367	0.22 362	0.06 34	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.06 86	0.07 202

fast-acv-ft	0.31 463	0.20 459	0.81 535	0.24 403	0.18 460	0.46 523	0.27 480	0.41 345	0.49 500	0.39 475	0.55 513	0.49 502	0.35 488	0.37 367	0.38 482	0.11 417	0.11 490	0.11 420	0.12 476	0.12 442	0.09 332

hknet	0.25 392	0.14 339	0.40 319	0.25 440	0.15 385	0.35 463	0.21 372	0.56 514	0.37 369	0.34 405	0.35 342	0.43 466	0.27 403	0.37 367	0.21 342	0.09 329	0.07 312	0.11 420	0.10 398	0.09 291	0.09 332

IPLGR	0.21 286	0.13 296	0.61 475	0.21 243	0.11 157	0.25 309	0.18 249	0.41 345	0.37 369	0.28 273	0.27 245	0.21 227	0.19 292	0.37 367	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.06 120

LMCR-Stereo	0.26 408	0.18 431	0.49 413	0.28 523	0.14 335	0.36 468	0.23 423	0.54 489	0.34 329	0.39 475	0.40 398	0.29 336	0.29 435	0.37 367	0.27 421	0.11 417	0.07 312	0.09 290	0.07 192	0.13 457	0.09 332

ssnet_v2	0.28 436	0.16 398	0.44 372	0.22 304	0.15 385	0.40 494	0.30 513	0.57 524	0.46 476	0.38 460	0.36 352	0.47 491	0.29 435	0.38 372	0.39 490	0.13 474	0.11 490	0.11 420	0.11 437	0.11 405	0.11 423

iResNet_ROB	0.25 392	0.19 447	0.40 319	0.20 198	0.12 214	0.30 399	0.16 165	0.55 499	0.53 523	0.38 460	0.43 435	0.37 411	0.26 384	0.38 372	0.22 362	0.08 246	0.06 181	0.06 63	0.04 1	0.09 291	0.09 332

YMNet	0.32 472	0.22 486	0.58 464	0.27 502	0.23 536	0.48 535	0.27 480	0.51 454	0.45 459	0.48 535	0.56 520	0.51 513	0.30 449	0.39 374	0.40 497	0.13 474	0.16 551	0.13 479	0.12 476	0.13 457	0.12 446

YMNet_1	0.32 472	0.22 486	0.58 464	0.27 502	0.23 536	0.48 535	0.27 480	0.51 454	0.45 459	0.48 535	0.56 520	0.51 513	0.30 449	0.39 374	0.40 497	0.13 474	0.16 551	0.13 479	0.12 476	0.13 457	0.12 446

DualNet (step1)	0.28 436	0.19 447	0.50 424	0.18 91	0.16 417	0.34 448	0.20 341	0.51 454	0.38 383	0.37 445	0.34 331	0.37 411	0.30 449	0.39 374	0.23 381	0.23 564	0.09 441	0.28 578	0.24 573	0.18 528	0.16 505

test_sample7	0.25 392	0.15 373	0.35 245	0.20 198	0.14 335	0.28 359	0.21 372	0.51 454	0.38 383	0.37 445	0.34 331	0.37 411	0.30 449	0.39 374	0.23 381	0.14 500	0.09 441	0.13 479	0.12 476	0.13 457	0.12 446

Wz-Net-LNSev	0.34 489	0.29 532	0.91 558	0.26 474	0.21 507	0.47 529	0.31 518	0.54 489	0.54 527	0.44 517	0.52 499	0.50 509	0.35 488	0.39 374	0.39 490	0.11 417	0.11 490	0.10 363	0.09 356	0.14 475	0.13 463

MMNet	0.27 416	0.14 339	0.49 413	0.24 403	0.17 439	0.47 529	0.22 398	0.45 388	0.51 512	0.39 475	0.41 406	0.36 405	0.33 475	0.39 374	0.34 469	0.08 246	0.07 312	0.09 290	0.09 356	0.10 357	0.08 270

UPFNet	0.25 392	0.12 233	0.38 296	0.24 403	0.19 482	0.37 473	0.28 496	0.48 419	0.38 383	0.34 405	0.37 361	0.37 411	0.28 420	0.39 374	0.33 464	0.10 378	0.09 441	0.10 363	0.10 398	0.10 357	0.08 270

UNet	0.28 436	0.14 339	0.69 506	0.23 352	0.20 499	0.44 515	0.22 398	0.50 437	0.40 409	0.34 405	0.39 388	0.43 466	0.33 475	0.40 381	0.31 452	0.09 329	0.07 312	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

STTStereo	0.28 436	0.20 459	0.61 475	0.25 440	0.17 439	0.29 380	0.24 445	0.47 407	0.39 393	0.39 475	0.41 406	0.44 477	0.28 420	0.40 381	0.28 425	0.13 474	0.12 507	0.13 479	0.16 538	0.12 442	0.11 423

PSMNet-RUCA	0.37 508	0.41 572	0.66 499	0.46 586	0.41 585	0.34 448	0.25 462	0.57 524	0.45 459	0.39 475	0.52 499	0.43 466	0.33 475	0.41 383	0.29 437	0.25 574	0.14 529	0.33 588	0.21 561	0.31 582	0.22 561

dad	0.28 436	0.31 546	0.44 372	0.21 243	0.14 335	0.30 399	0.20 341	0.33 242	0.49 500	0.44 517	0.44 446	0.45 481	0.21 308	0.41 383	0.26 415	0.20 559	0.11 490	0.20 557	0.11 437	0.14 475	0.10 388

MLCV	0.22 316	0.16 398	0.44 372	0.21 243	0.08 10	0.29 380	0.19 294	0.38 310	0.37 369	0.38 460	0.44 446	0.31 363	0.21 308	0.41 383	0.24 392	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.07 155	0.06 120

NINENet	0.25 392	0.15 373	0.37 277	0.23 352	0.16 417	0.43 513	0.17 206	0.60 546	0.46 476	0.32 373	0.37 361	0.32 372	0.20 301	0.42 386	0.21 342	0.10 378	0.10 466	0.12 458	0.08 268	0.11 405	0.10 388

DeepPruner_ROB	0.26 408	0.19 447	0.44 372	0.21 243	0.16 417	0.30 399	0.21 372	0.52 471	0.32 307	0.35 422	0.38 375	0.39 431	0.26 384	0.42 386	0.24 392	0.15 513	0.11 490	0.11 420	0.11 437	0.14 475	0.13 463

CRFU-Net	0.28 436	0.14 339	0.45 383	0.25 440	0.15 385	0.45 521	0.23 423	0.50 437	0.30 286	0.43 510	0.41 406	0.48 497	0.46 542	0.43 388	0.29 437	0.11 417	0.10 466	0.09 290	0.08 268	0.10 357	0.10 388

cf-r	0.24 364	0.15 373	0.44 372	0.21 243	0.14 335	0.27 339	0.22 398	0.42 359	0.40 409	0.30 333	0.42 422	0.42 462	0.26 384	0.43 388	0.25 402	0.11 417	0.06 181	0.08 210	0.10 398	0.08 221	0.08 270

DMCA-RVC	0.27 416	0.21 473	0.61 475	0.28 523	0.17 439	0.29 380	0.21 372	0.42 359	0.35 345	0.40 485	0.37 361	0.39 431	0.36 492	0.43 388	0.30 445	0.13 474	0.10 466	0.15 520	0.11 437	0.13 457	0.10 388

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 416	0.21 473	0.59 470	0.25 440	0.18 460	0.29 380	0.22 398	0.50 437	0.40 409	0.38 460	0.41 406	0.43 466	0.27 403	0.43 388	0.29 437	0.11 417	0.08 406	0.10 363	0.10 398	0.10 357	0.11 423
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	0.20 266	0.10 125	0.28 172	0.19 135	0.12 214	0.28 359	0.19 294	0.41 345	0.25 219	0.26 253	0.31 291	0.29 336	0.26 384	0.44 392	0.21 342	0.09 329	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.09 291	0.09 332

AAGNet	0.33 481	0.11 191	0.37 277	0.25 440	0.16 417	0.20 194	0.19 294	0.30 206	0.27 239	0.35 422	0.35 342	0.27 309	0.30 449	0.44 392	2.66 628	0.08 246	0.05 32	0.10 363	0.07 192	0.08 221	0.06 120

HCRNet	0.24 364	0.25 504	0.33 225	0.34 555	0.16 417	0.27 339	0.18 249	0.43 371	0.35 345	0.30 333	0.35 342	0.32 372	0.22 321	0.44 392	0.20 319	0.13 474	0.08 406	0.13 479	0.11 437	0.10 357	0.09 332

test_sample2	0.21 286	0.10 125	0.28 172	0.19 135	0.11 157	0.27 339	0.21 372	0.43 371	0.29 273	0.26 253	0.31 291	0.30 352	0.24 354	0.45 395	0.18 272	0.09 329	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.09 291	0.09 332

HGLStereo	0.27 416	0.14 339	0.46 391	0.24 403	0.21 507	0.33 435	0.23 423	0.50 437	0.42 426	0.35 422	0.48 481	0.41 453	0.33 475	0.45 395	0.33 464	0.11 417	0.10 466	0.09 290	0.09 356	0.10 357	0.12 446

StereoDRNet-Refined	0.27 416	0.17 417	0.35 245	0.25 440	0.14 335	0.37 473	0.21 372	0.47 407	0.41 419	0.44 517	0.51 491	0.41 453	0.28 420	0.45 395	0.37 480	0.09 329	0.06 181	0.11 420	0.11 437	0.10 357	0.10 388
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GCST	0.47 548	0.60 594	0.57 459	1.04 617	0.48 592	0.38 481	0.11 17	0.40 333	0.32 307	0.41 494	0.34 331	0.29 336	0.17 252	0.46 398	0.19 302	0.69 610	0.42 605	0.79 614	0.62 616	0.62 601	0.46 601

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 456	0.20 459	0.70 512	0.21 243	0.17 439	0.46 523	0.27 480	0.50 437	0.49 500	0.42 504	0.55 513	0.43 466	0.30 449	0.46 398	0.38 482	0.09 329	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.11 405	0.10 388

UDG	0.40 526	0.46 576	0.49 413	0.40 578	0.35 580	0.47 529	0.27 480	0.54 489	0.47 481	0.39 475	0.45 458	0.59 544	0.44 533	0.46 398	0.39 490	0.26 575	0.19 568	0.48 597	0.22 569	0.34 586	0.26 577

xxxx	0.34 489	0.10 125	0.29 182	0.19 135	0.11 157	0.37 473	0.20 341	0.58 533	0.38 383	0.29 302	0.42 422	0.38 419	0.24 354	0.46 398	2.20 624	0.11 417	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.09 332

CFNet-ft	0.24 364	0.15 373	0.35 245	0.18 91	0.15 385	0.30 399	0.21 372	0.39 322	0.36 358	0.28 273	0.40 398	0.43 466	0.25 375	0.47 402	0.24 392	0.12 455	0.07 312	0.12 458	0.11 437	0.12 442	0.09 332

CFNet_RVC	0.24 364	0.15 373	0.35 245	0.18 91	0.15 385	0.30 399	0.21 372	0.39 322	0.36 358	0.28 273	0.40 398	0.43 466	0.25 375	0.47 402	0.24 392	0.12 455	0.07 312	0.12 458	0.11 437	0.12 442	0.09 332

CoDeX	0.23 333	0.12 233	0.46 391	0.21 243	0.14 335	0.29 380	0.21 372	0.53 482	0.41 419	0.29 302	0.35 342	0.29 336	0.22 321	0.48 404	0.19 302	0.09 329	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.08 221	0.07 202

DDUNet	0.41 528	0.50 585	0.48 408	0.44 583	0.39 582	0.46 523	0.32 524	0.50 437	0.43 433	0.45 521	0.52 499	0.57 539	0.36 492	0.48 404	0.33 464	0.33 590	0.21 575	0.55 601	0.25 578	0.37 589	0.32 589

DRaft	0.24 364	0.10 125	0.34 235	0.18 91	0.12 214	0.28 359	0.23 423	0.33 242	0.39 393	0.38 460	0.61 539	0.21 227	0.41 519	0.48 404	0.42 508	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.08 270

delet	0.27 416	0.14 339	0.40 319	0.23 352	0.19 482	0.41 498	0.29 502	0.49 427	0.48 491	0.33 385	0.41 406	0.37 411	0.30 449	0.48 404	0.34 469	0.09 329	0.09 441	0.11 420	0.12 476	0.08 221	0.08 270

ADCRef	0.38 515	0.24 499	0.88 554	0.26 474	0.21 507	0.49 540	0.27 480	0.52 471	0.48 491	0.50 538	0.58 525	0.35 400	0.47 545	0.48 404	1.29 607	0.09 329	0.08 406	0.12 458	0.12 476	0.11 405	0.11 423

G2L-ROB	0.23 333	0.15 373	0.41 342	0.19 135	0.12 214	0.27 339	0.21 372	0.47 407	0.33 319	0.34 405	0.31 291	0.41 453	0.22 321	0.49 409	0.26 415	0.09 329	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.10 388

ITSA-stereo	0.25 392	0.15 373	0.33 225	0.23 352	0.11 157	0.27 339	0.18 249	0.56 514	0.59 542	0.31 350	0.32 300	0.33 379	0.28 420	0.49 409	0.30 445	0.11 417	0.08 406	0.11 420	0.10 398	0.11 405	0.13 463

ARAFT	0.24 364	0.21 473	0.78 523	0.22 304	0.12 214	0.29 380	0.24 445	0.43 371	0.32 307	0.33 385	0.28 251	0.28 325	0.19 292	0.49 409	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.12 458	0.11 437	0.09 291	0.06 120

aanetorigin	0.39 520	0.29 532	1.09 580	0.24 403	0.19 482	0.28 359	0.37 549	0.33 242	0.47 481	0.94 595	0.82 574	0.52 519	0.54 560	0.49 409	0.50 534	0.11 417	0.09 441	0.10 363	0.10 398	0.16 497	0.15 496

IPLG	0.21 286	0.15 373	0.53 443	0.21 243	0.12 214	0.28 359	0.17 206	0.42 359	0.30 286	0.33 385	0.32 300	0.15 155	0.17 252	0.50 413	0.21 342	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.06 120

Consistency-Raft	0.55 567	0.48 580	1.02 574	0.45 584	0.49 593	0.49 540	0.47 581	0.72 587	0.72 571	0.45 521	0.82 574	0.47 491	0.60 571	0.50 413	0.63 556	0.39 597	0.39 603	0.44 595	0.51 607	0.52 595	0.37 592

ASMatch	0.23 333	0.11 191	0.51 435	0.24 403	0.14 335	0.19 159	0.17 206	0.31 217	0.28 254	0.28 273	0.68 554	0.27 309	0.26 384	0.50 413	0.22 362	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.06 86	0.11 423

LALA_ROB	0.36 498	0.25 504	0.46 391	0.30 535	0.21 507	0.47 529	0.39 560	0.61 550	0.51 512	0.52 549	0.51 491	0.69 575	0.36 492	0.50 413	0.43 509	0.17 539	0.11 490	0.16 531	0.14 517	0.17 514	0.15 496

PWCDC_ROB	0.38 515	0.30 539	0.60 472	0.33 553	0.20 499	0.42 505	0.19 294	0.58 533	0.89 592	0.42 504	1.26 599	0.36 405	0.34 484	0.50 413	0.38 482	0.18 550	0.11 490	0.11 420	0.09 356	0.19 535	0.13 463

NF-Stereo	0.20 266	0.10 125	0.35 245	0.24 403	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.38 310	0.32 307	0.28 273	0.30 277	0.22 239	0.16 226	0.51 418	0.20 319	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.13 463

OCTAStereo	0.20 266	0.10 125	0.35 245	0.24 403	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.38 310	0.32 307	0.28 273	0.30 277	0.22 239	0.16 226	0.51 418	0.20 319	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.13 463

RE-Stereo	0.20 266	0.10 125	0.35 245	0.24 403	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.38 310	0.32 307	0.28 273	0.30 277	0.22 239	0.16 226	0.51 418	0.20 319	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.13 463

TVStereo	0.20 266	0.10 125	0.35 245	0.24 403	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.38 310	0.32 307	0.28 273	0.30 277	0.22 239	0.16 226	0.51 418	0.20 319	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.13 463

GEStereo_RVC	0.27 416	0.20 459	0.44 372	0.27 502	0.16 417	0.33 435	0.25 462	0.56 514	0.54 527	0.34 405	0.38 375	0.34 386	0.25 375	0.51 418	0.28 425	0.12 455	0.08 406	0.09 290	0.08 268	0.11 405	0.11 423

FINET	0.34 489	0.27 522	0.80 533	0.24 403	0.24 544	0.36 468	0.34 536	0.54 489	0.72 571	0.39 475	0.47 475	0.32 372	0.30 449	0.51 418	0.32 457	0.19 556	0.17 558	0.13 479	0.12 476	0.18 528	0.16 505

G2L-Stereo_test	0.24 364	0.16 398	0.38 296	0.19 135	0.13 292	0.27 339	0.24 445	0.49 427	0.38 383	0.37 445	0.37 361	0.40 446	0.24 354	0.52 424	0.28 425	0.08 246	0.06 181	0.06 63	0.06 136	0.09 291	0.08 270

DDVS	0.25 392	0.15 373	0.39 311	0.24 403	0.17 439	0.34 448	0.21 372	0.41 345	0.30 286	0.33 385	0.41 406	0.48 497	0.21 308	0.52 424	0.27 421	0.11 417	0.09 441	0.11 420	0.09 356	0.13 457	0.14 484

PSM-softLoss	0.21 286	0.10 125	0.39 311	0.24 403	0.12 214	0.20 194	0.18 249	0.38 310	0.26 228	0.29 302	0.32 300	0.24 271	0.16 226	0.52 424	0.20 319	0.09 329	0.06 181	0.10 363	0.09 356	0.08 221	0.12 446

KMStereo	0.21 286	0.10 125	0.39 311	0.24 403	0.12 214	0.20 194	0.18 249	0.38 310	0.26 228	0.29 302	0.32 300	0.24 271	0.16 226	0.52 424	0.20 319	0.09 329	0.06 181	0.10 363	0.09 356	0.08 221	0.12 446

PSMNet-RSSM	0.24 364	0.15 373	0.36 265	0.21 243	0.14 335	0.25 309	0.20 341	0.48 419	0.37 369	0.30 333	0.44 446	0.38 419	0.26 384	0.52 424	0.22 362	0.12 455	0.07 312	0.11 420	0.13 503	0.10 357	0.09 332

DSFCA	0.27 416	0.13 296	0.36 265	0.20 198	0.17 439	0.38 481	0.31 518	0.47 407	0.43 433	0.43 510	0.37 361	0.39 431	0.29 435	0.52 424	0.32 457	0.12 455	0.10 466	0.10 363	0.11 437	0.11 405	0.10 388

FADNet_RVC	0.30 456	0.28 525	0.83 542	0.23 352	0.15 385	0.30 399	0.17 206	0.49 427	0.37 369	0.30 333	0.38 375	0.30 352	0.27 403	0.52 424	0.31 452	0.14 500	0.14 529	0.14 505	0.16 538	0.21 547	0.23 568

test_sample4	0.24 364	0.13 296	0.43 363	0.20 198	0.12 214	0.32 424	0.21 372	0.51 454	0.34 329	0.31 350	0.37 361	0.28 325	0.23 336	0.53 431	0.21 342	0.10 378	0.07 312	0.10 363	0.09 356	0.11 405	0.10 388

test_sample3	0.23 333	0.12 233	0.43 363	0.19 135	0.12 214	0.32 424	0.20 341	0.50 437	0.34 329	0.31 350	0.33 321	0.29 336	0.22 321	0.53 431	0.22 362	0.10 378	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.10 357	0.10 388

raft_robust	0.22 316	0.17 417	0.30 189	0.22 304	0.12 214	0.23 272	0.22 398	0.49 427	0.48 491	0.32 373	0.32 300	0.26 300	0.23 336	0.53 431	0.15 194	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.10 398	0.08 221	0.06 120

DEmStereo	0.26 408	0.09 83	0.47 399	0.19 135	0.12 214	0.30 399	0.25 462	0.28 174	0.36 358	0.36 438	0.58 525	0.25 279	0.48 551	0.53 431	0.44 514	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.06 86	0.07 202

FADNet-RVC-Resample	0.29 447	0.25 504	0.93 562	0.26 474	0.16 417	0.32 424	0.21 372	0.47 407	0.39 393	0.35 422	0.38 375	0.33 379	0.27 403	0.53 431	0.24 392	0.10 378	0.10 466	0.14 505	0.13 503	0.13 457	0.16 505

DLCB_ROB	0.28 436	0.16 398	0.34 235	0.27 502	0.16 417	0.38 481	0.25 462	0.48 419	0.43 433	0.46 525	0.46 468	0.51 513	0.33 475	0.53 431	0.33 464	0.10 378	0.10 466	0.11 420	0.11 437	0.10 357	0.09 332

ACV-stereo	0.29 447	0.18 431	0.79 530	0.23 352	0.16 417	0.47 529	0.19 294	0.36 294	0.34 329	0.29 302	0.33 321	0.67 569	0.42 528	0.54 437	0.30 445	0.10 378	0.09 441	0.09 290	0.09 356	0.10 357	0.11 423

SQANet	0.40 526	0.48 580	0.67 500	0.48 588	0.39 582	0.48 535	0.22 398	0.51 454	0.43 433	0.40 485	0.47 475	0.47 491	0.33 475	0.54 437	0.32 457	0.36 593	0.15 544	0.40 593	0.21 561	0.45 592	0.31 586

coex_refinement	0.26 408	0.16 398	0.36 265	0.23 352	0.15 385	0.31 415	0.20 341	0.49 427	0.42 426	0.35 422	0.42 422	0.45 481	0.27 403	0.55 439	0.33 464	0.10 378	0.06 181	0.07 127	0.07 192	0.10 357	0.10 388

test_sample5	0.24 364	0.13 296	0.42 352	0.21 243	0.12 214	0.30 399	0.21 372	0.50 437	0.34 329	0.32 373	0.41 406	0.29 336	0.23 336	0.55 439	0.21 342	0.10 378	0.07 312	0.10 363	0.09 356	0.11 405	0.10 388

DualNet	0.24 364	0.13 296	0.42 352	0.21 243	0.12 214	0.30 399	0.21 372	0.50 437	0.34 329	0.33 385	0.43 435	0.29 336	0.23 336	0.55 439	0.21 342	0.10 378	0.07 312	0.10 363	0.09 356	0.11 405	0.10 388

RAFT_R40	0.21 286	0.10 125	0.37 277	0.24 403	0.13 292	0.18 132	0.18 249	0.31 217	0.29 273	0.33 385	0.33 321	0.30 352	0.24 354	0.55 439	0.18 272	0.08 246	0.05 32	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.07 202

IRAFT_RVC	0.22 316	0.12 233	0.39 311	0.26 474	0.11 157	0.18 132	0.24 445	0.40 333	0.37 369	0.31 350	0.30 277	0.29 336	0.24 354	0.55 439	0.22 362	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.07 202

RAFT-345	0.21 286	0.10 125	0.46 391	0.22 304	0.11 157	0.20 194	0.16 165	0.26 141	0.25 219	0.27 263	0.66 550	0.21 227	0.16 226	0.55 439	0.21 342	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.06 86	0.06 120

ADLNet	0.28 436	0.15 373	0.42 352	0.23 352	0.19 482	0.34 448	0.23 423	0.53 482	0.43 433	0.42 504	0.41 406	0.44 477	0.27 403	0.55 439	0.35 473	0.11 417	0.08 406	0.11 420	0.11 437	0.11 405	0.12 446

222	0.41 528	0.10 125	0.29 182	0.19 135	0.11 157	0.36 468	0.20 341	0.57 524	0.39 393	0.35 422	0.44 446	0.30 352	0.27 403	0.55 439	3.56 631	0.11 417	0.07 312	0.08 210	0.08 268	0.09 291	0.09 332

GwcNet-RSSM	0.26 408	0.17 417	0.46 391	0.21 243	0.13 292	0.28 359	0.23 423	0.44 378	0.42 426	0.31 350	0.45 458	0.40 446	0.26 384	0.55 439	0.28 425	0.11 417	0.07 312	0.09 290	0.10 398	0.09 291	0.08 270

NCCL2	0.35 494	0.26 515	0.49 413	0.36 566	0.22 523	0.41 498	0.41 566	0.53 482	0.42 426	0.47 532	0.46 468	0.61 551	0.39 511	0.55 439	0.37 480	0.16 528	0.13 519	0.21 559	0.21 561	0.16 497	0.16 505

ETE_ROB	0.34 489	0.26 515	0.45 383	0.29 526	0.18 460	0.40 494	0.37 549	0.57 524	0.47 481	0.50 538	0.50 485	0.62 553	0.36 492	0.55 439	0.38 482	0.13 474	0.10 466	0.14 505	0.12 476	0.16 497	0.16 505

xyz-stereo	1.40 612	0.10 125	17.09 642	0.18 91	0.07 1	4.78 630	0.18 249	0.29 187	0.34 329	0.36 438	2.81 629	0.40 446	0.29 435	0.56 450	0.24 392	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.06 136	0.06 86	0.05 32

SST-Stereo	0.21 286	0.10 125	0.37 277	0.24 403	0.13 292	0.19 159	0.17 206	0.31 217	0.24 206	0.34 405	0.33 321	0.29 336	0.25 375	0.56 450	0.17 250	0.08 246	0.05 32	0.10 363	0.08 268	0.09 291	0.07 202

ADCP+	0.45 544	0.24 499	1.15 586	0.25 440	0.22 523	0.56 556	0.39 560	0.54 489	0.51 512	0.44 517	0.51 491	0.46 489	0.52 559	0.56 450	1.89 620	0.10 378	0.08 406	0.11 420	0.10 398	0.14 475	0.13 463

CBMV	0.33 481	0.21 473	0.54 446	0.23 352	0.13 292	0.42 505	0.33 534	0.53 482	0.48 491	0.52 549	0.49 483	0.50 509	0.41 519	0.56 450	0.31 452	0.15 513	0.16 551	0.18 545	0.16 538	0.13 457	0.13 463
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	0.42 531	0.30 539	1.18 587	0.26 474	0.22 523	0.58 560	0.31 518	0.62 558	0.81 582	0.58 562	0.61 539	0.53 524	0.36 492	0.57 454	0.65 560	0.11 417	0.10 466	0.13 479	0.12 476	0.15 489	0.13 463

test_sample6	0.25 392	0.13 296	0.41 342	0.21 243	0.11 157	0.30 399	0.22 398	0.51 454	0.35 345	0.33 385	0.43 435	0.30 352	0.24 354	0.57 454	0.22 362	0.10 378	0.07 312	0.10 363	0.10 398	0.11 405	0.10 388

THIR-Stereo	0.29 447	0.12 233	0.41 342	0.19 135	0.11 157	0.28 359	0.72 604	0.32 228	0.35 345	0.37 445	0.65 548	0.34 386	0.50 554	0.57 454	0.45 517	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.09 356	0.07 155	0.07 202

RAFT-RH_RVC	0.25 392	0.11 191	0.45 383	0.21 243	0.12 214	0.25 309	0.14 108	0.27 155	0.27 239	0.38 460	1.15 595	0.23 259	0.17 252	0.57 454	0.24 392	0.07 98	0.05 32	0.10 363	0.07 192	0.06 86	0.07 202

test_xeample	0.34 489	0.10 125	0.29 182	0.19 135	0.11 157	0.33 435	0.23 423	0.55 499	0.38 383	0.32 373	0.45 458	0.29 336	0.26 384	0.57 454	2.24 626	0.10 378	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.09 332

AF-Net	0.37 508	0.26 515	0.56 456	0.32 547	0.23 536	0.41 498	0.29 502	0.61 550	0.64 556	0.42 504	0.68 554	0.65 564	0.49 552	0.57 454	0.44 514	0.15 513	0.11 490	0.19 553	0.14 517	0.15 489	0.13 463

StereoDRNet	0.32 472	0.22 486	0.61 475	0.27 502	0.21 507	0.42 505	0.30 513	0.61 550	0.48 491	0.46 525	0.39 388	0.48 497	0.30 449	0.57 454	0.40 497	0.11 417	0.09 441	0.12 458	0.11 437	0.12 442	0.10 388

SMFormer	0.25 392	0.12 233	0.40 319	0.19 135	0.10 110	0.27 339	0.19 294	0.51 454	0.45 459	0.34 405	0.41 406	0.31 363	0.26 384	0.58 461	0.28 425	0.10 378	0.07 312	0.08 210	0.08 268	0.09 291	0.09 332

tta	0.24 364	0.12 233	0.40 319	0.19 135	0.10 110	0.27 339	0.19 294	0.51 454	0.45 459	0.34 405	0.41 406	0.31 363	0.26 384	0.58 461	0.28 425	0.10 378	0.07 312	0.08 210	0.08 268	0.08 221	0.07 202

qqq1	0.24 364	0.12 233	0.40 319	0.19 135	0.10 110	0.27 339	0.19 294	0.51 454	0.45 459	0.34 405	0.41 406	0.31 363	0.26 384	0.58 461	0.16 219	0.10 378	0.07 312	0.07 127	0.06 136	0.08 221	0.07 202

fff1	0.24 364	0.12 233	0.40 319	0.19 135	0.10 110	0.27 339	0.19 294	0.51 454	0.45 459	0.34 405	0.41 406	0.31 363	0.26 384	0.58 461	0.16 219	0.10 378	0.07 312	0.07 127	0.06 136	0.08 221	0.07 202

psm_up	0.29 447	0.16 398	0.41 342	0.26 474	0.17 439	0.32 424	0.26 474	0.55 499	0.43 433	0.36 438	0.40 398	0.45 481	0.37 501	0.58 461	0.30 445	0.11 417	0.12 507	0.13 479	0.12 476	0.10 357	0.10 388

GANet-RSSM	0.24 364	0.14 339	0.36 265	0.21 243	0.14 335	0.27 339	0.21 372	0.45 388	0.33 319	0.29 302	0.39 388	0.39 431	0.28 420	0.58 461	0.23 381	0.11 417	0.07 312	0.09 290	0.09 356	0.10 357	0.09 332

DFGA-Net	0.23 333	0.24 499	0.49 413	0.22 304	0.15 385	0.25 309	0.17 206	0.39 322	0.39 393	0.29 302	0.31 291	0.21 227	0.17 252	0.59 467	0.28 425	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.09 356	0.10 357	0.08 270

SHD	0.42 531	0.27 522	0.81 535	0.31 541	0.25 552	0.42 505	0.22 398	0.66 573	0.94 600	0.63 569	0.60 532	0.59 544	0.47 545	0.59 467	0.58 546	0.15 513	0.13 519	0.16 531	0.16 538	0.20 544	0.22 561

G2L-Stereo	0.25 392	0.16 398	0.47 399	0.22 304	0.14 335	0.25 309	0.18 249	0.46 399	0.35 345	0.33 385	0.37 361	0.40 446	0.22 321	0.60 469	0.30 445	0.10 378	0.09 441	0.10 363	0.08 268	0.09 291	0.09 332

TCMNet	0.33 481	0.23 495	0.72 516	0.29 526	0.30 572	0.40 494	0.28 496	0.50 437	0.47 481	0.37 445	0.45 458	0.40 446	0.29 435	0.60 469	0.39 490	0.14 500	0.13 519	0.15 520	0.14 517	0.17 514	0.15 496

Wz-Net-MNSev	0.36 498	0.26 515	0.79 530	0.26 474	0.21 507	0.59 563	0.38 555	0.55 499	0.56 536	0.48 535	0.54 509	0.53 524	0.36 492	0.60 469	0.44 514	0.11 417	0.09 441	0.11 420	0.11 437	0.15 489	0.13 463

GwcNet	0.35 494	0.23 495	0.88 554	0.25 440	0.24 544	0.48 535	0.27 480	0.55 499	0.57 539	0.38 460	0.52 499	0.51 513	0.32 472	0.60 469	0.41 505	0.13 474	0.11 490	0.12 458	0.11 437	0.13 457	0.14 484

Nwc_Net	0.37 508	0.25 504	0.68 505	0.31 541	0.24 544	0.44 515	0.30 513	0.65 567	0.50 508	0.37 445	0.69 558	0.58 542	0.45 536	0.60 469	0.40 497	0.15 513	0.12 507	0.19 553	0.21 561	0.14 475	0.13 463

ADCL	0.47 548	0.22 486	1.00 571	0.27 502	0.19 482	0.74 580	0.64 599	0.54 489	0.69 566	0.56 559	0.71 559	0.55 530	0.60 571	0.60 469	1.43 609	0.11 417	0.09 441	0.13 479	0.13 503	0.14 475	0.14 484

ADCPNet	0.48 551	0.29 532	1.60 606	0.27 502	0.23 536	0.70 578	0.38 555	0.53 482	0.51 512	0.51 543	0.59 527	0.67 569	0.56 564	0.60 469	1.14 597	0.15 513	0.18 564	0.14 505	0.23 571	0.19 535	0.19 538

anonymity	0.56 568	0.54 590	0.70 512	0.47 587	0.61 603	0.56 556	0.43 571	0.69 582	0.49 500	0.63 569	0.55 513	0.54 528	0.60 571	0.61 476	0.57 541	0.55 603	0.53 613	0.50 598	0.54 610	0.51 594	0.56 606

PSMNet-ADL	0.25 392	0.15 373	0.32 209	0.26 474	0.14 335	0.31 415	0.22 398	0.44 378	0.36 358	0.27 263	0.33 321	0.41 453	0.28 420	0.61 476	0.29 437	0.11 417	0.09 441	0.09 290	0.11 437	0.10 357	0.10 388

CrosDoStereo	0.31 463	0.10 125	0.49 413	0.18 91	0.12 214	0.22 250	1.11 626	0.34 250	0.37 369	0.38 460	0.61 539	0.28 325	0.46 542	0.61 476	0.57 541	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.07 202

TransformOpticalFlow	0.24 364	0.13 296	0.56 456	0.23 352	0.11 157	0.21 222	0.19 294	0.40 333	0.32 307	0.30 333	0.43 435	0.36 405	0.31 465	0.61 476	0.20 319	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.06 86	0.07 202

DeepStereo_LL	0.31 463	0.10 125	0.49 413	0.18 91	0.12 214	0.22 250	1.11 626	0.34 250	0.37 369	0.38 460	0.61 539	0.28 325	0.46 542	0.61 476	0.57 541	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.07 202

FAT-Stereo	0.36 498	0.18 431	0.73 520	0.26 474	0.18 460	0.33 435	0.29 502	0.60 546	0.59 542	0.46 525	0.60 532	0.60 547	0.50 554	0.61 476	0.34 469	0.13 474	0.14 529	0.13 479	0.12 476	0.14 475	0.18 530

RP	0.35 494	0.22 486	0.51 435	0.31 541	0.24 544	0.37 473	0.28 496	0.50 437	0.58 541	0.40 485	0.63 545	0.61 551	0.47 545	0.61 476	0.39 490	0.16 528	0.15 544	0.17 537	0.15 526	0.17 514	0.17 517

G-Net	0.46 546	0.25 504	0.86 551	0.34 555	0.28 564	0.90 595	0.35 540	0.47 407	0.45 459	0.68 576	1.22 597	0.64 563	0.60 571	0.61 476	0.57 541	0.16 528	0.14 529	0.17 537	0.13 503	0.22 554	0.19 538

w-ln-seven-2	0.36 498	0.29 532	1.06 578	0.27 502	0.18 460	0.37 473	0.30 513	0.50 437	0.54 527	0.45 521	0.55 513	0.45 481	0.41 519	0.62 484	0.49 528	0.10 378	0.10 466	0.12 458	0.11 437	0.14 475	0.11 423

STrans-v2	0.24 364	0.13 296	0.54 446	0.21 243	0.12 214	0.23 272	0.21 372	0.47 407	0.28 254	0.31 350	0.42 422	0.36 405	0.35 488	0.62 484	0.23 381	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.06 86	0.06 120

TestStereo	0.21 286	0.19 447	0.40 319	0.25 440	0.10 110	0.22 250	0.21 372	0.31 217	0.31 298	0.23 218	0.34 331	0.22 239	0.18 277	0.62 484	0.18 272	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.07 192	0.11 405	0.06 120

RAFT + AFF	0.27 416	0.23 495	0.50 424	0.25 440	0.17 439	0.30 399	0.33 534	0.52 471	0.40 409	0.28 273	0.30 277	0.30 352	0.31 465	0.62 484	0.24 392	0.09 329	0.10 466	0.11 420	0.10 398	0.11 405	0.11 423

ac_64	0.27 416	0.13 296	0.41 342	0.24 403	0.17 439	0.36 468	0.22 398	0.46 399	0.33 319	0.35 422	0.36 352	0.52 519	0.30 449	0.62 484	0.32 457	0.11 417	0.09 441	0.10 363	0.10 398	0.09 291	0.08 270

DRN-Test	0.33 481	0.17 417	0.61 475	0.27 502	0.19 482	0.46 523	0.29 502	0.65 567	0.51 512	0.47 532	0.46 468	0.44 477	0.34 484	0.62 484	0.41 505	0.12 455	0.08 406	0.13 479	0.12 476	0.12 442	0.10 388

FADNet-RVC	0.31 463	0.35 555	0.78 523	0.25 440	0.20 499	0.33 435	0.20 341	0.49 427	0.40 409	0.34 405	0.39 388	0.41 453	0.29 435	0.63 490	0.31 452	0.13 474	0.14 529	0.14 505	0.15 526	0.19 535	0.19 538

XPNet_ROB	0.33 481	0.20 459	0.43 363	0.27 502	0.18 460	0.37 473	0.31 518	0.55 499	0.50 508	0.51 543	0.53 506	0.58 542	0.37 501	0.63 490	0.45 517	0.17 539	0.12 507	0.13 479	0.12 476	0.15 489	0.14 484

SepStereo	0.26 408	0.12 233	0.42 352	0.24 403	0.18 460	0.29 380	0.24 445	0.45 388	0.45 459	0.41 494	0.44 446	0.34 386	0.29 435	0.64 492	0.21 342	0.09 329	0.07 312	0.09 290	0.07 192	0.09 291	0.09 332

PFNet	0.23 333	0.10 125	0.57 459	0.24 403	0.14 335	0.22 250	0.19 294	0.39 322	0.33 319	0.35 422	0.32 300	0.27 309	0.19 292	0.64 492	0.22 362	0.09 329	0.05 32	0.09 290	0.07 192	0.08 221	0.07 202

FADNet	0.32 472	0.36 558	0.74 521	0.23 352	0.22 523	0.37 473	0.19 294	0.53 482	0.48 491	0.32 373	0.36 352	0.43 466	0.32 472	0.64 492	0.25 402	0.16 528	0.16 551	0.14 505	0.16 538	0.24 560	0.19 538

ADCMid	0.49 554	0.34 553	1.13 585	0.26 474	0.21 507	0.51 544	0.37 549	0.57 524	0.54 527	0.75 584	0.66 550	0.62 553	0.64 581	0.64 492	1.68 614	0.13 474	0.12 507	0.17 537	0.17 547	0.20 544	0.17 517

DISCO	0.32 472	0.13 296	0.51 435	0.25 440	0.16 417	0.48 535	0.25 462	0.50 437	0.57 539	0.37 445	0.45 458	0.62 553	0.36 492	0.64 492	0.49 528	0.09 329	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.12 442	0.11 423

PSMNet_ROB	0.33 481	0.24 499	0.54 446	0.31 541	0.21 507	0.42 505	0.43 571	0.59 538	0.47 481	0.37 445	0.44 446	0.49 502	0.31 465	0.64 492	0.43 509	0.14 500	0.10 466	0.15 520	0.14 517	0.13 457	0.11 423

UGAM-zero	0.23 333	0.10 125	0.54 446	0.19 135	0.13 292	0.21 222	0.14 108	0.44 378	0.22 172	0.28 273	0.28 251	0.51 513	0.33 475	0.65 498	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.08 268	0.06 86	0.07 202

ttt	0.29 447	0.12 233	0.34 235	0.21 243	0.13 292	0.29 380	0.20 341	0.56 514	0.47 481	0.31 350	0.44 446	0.30 352	0.22 321	0.65 498	0.85 578	0.13 474	0.10 466	0.10 363	0.10 398	0.11 405	0.11 423

iRaft-Stereo_5w	0.23 333	0.18 431	0.44 372	0.22 304	0.13 292	0.19 159	0.19 294	0.37 304	0.32 307	0.28 273	0.37 361	0.34 386	0.23 336	0.65 498	0.27 421	0.06 34	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.09 291	0.08 270

DGSMNet	0.61 577	0.29 532	0.91 558	0.51 592	0.70 607	0.62 569	1.38 630	0.59 538	0.55 533	0.37 445	0.61 539	0.52 519	0.33 475	0.65 498	0.43 509	0.53 600	0.60 620	0.67 606	0.61 615	0.63 602	0.61 614

EDNetEfficient	0.63 578	0.37 563	2.40 617	0.26 474	0.25 552	0.38 481	0.49 587	0.41 345	1.06 605	1.38 613	0.87 581	0.62 553	0.95 601	0.65 498	1.65 613	0.11 417	0.09 441	0.10 363	0.11 437	0.19 535	0.17 517

test_sample9	0.42 531	0.19 447	0.50 424	0.18 91	0.16 417	0.34 448	0.20 341	0.51 454	0.38 383	0.37 445	0.34 331	0.37 411	0.30 449	0.66 503	0.91 582	0.23 564	1.82 632	0.28 578	0.24 573	0.18 528	0.16 505

test_sample8	0.49 554	0.19 447	0.50 424	0.18 91	0.16 417	0.34 448	0.20 341	0.55 499	0.34 329	0.62 567	0.38 375	1.15 598	0.67 582	0.66 503	0.91 582	0.23 564	1.82 632	0.28 578	0.24 573	0.18 528	0.16 505

CSP-Net	0.27 416	0.15 373	0.30 189	0.21 243	0.14 335	0.44 515	0.24 445	0.50 437	0.40 409	0.41 494	0.43 435	0.42 462	0.26 384	0.66 503	0.28 425	0.12 455	0.08 406	0.08 210	0.08 268	0.10 357	0.09 332

PDISCO_ROB	0.43 536	0.30 539	0.67 500	0.43 581	0.36 581	0.67 574	0.32 524	0.72 587	0.76 576	0.43 510	0.53 506	0.63 561	0.40 515	0.66 503	0.47 525	0.21 561	0.12 507	0.21 559	0.19 557	0.25 562	0.20 548

RTSC	0.39 520	0.28 525	0.78 523	0.27 502	0.18 460	0.49 540	0.22 398	0.59 538	0.84 590	0.55 558	0.53 506	0.49 502	0.36 492	0.67 507	0.82 574	0.13 474	0.10 466	0.11 420	0.12 476	0.17 514	0.17 517

SuperB	0.49 554	0.28 525	2.23 613	0.23 352	0.15 385	0.41 498	0.32 524	0.47 407	0.82 583	0.43 510	0.50 485	0.33 379	0.45 536	0.68 508	1.08 592	0.10 378	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.98 622	0.14 484

stereogan	0.37 508	0.17 417	0.65 494	0.27 502	0.22 523	0.62 569	0.26 474	0.59 538	0.63 555	0.43 510	0.60 532	0.67 569	0.42 528	0.68 508	0.35 473	0.13 474	0.14 529	0.14 505	0.12 476	0.19 535	0.17 517

otaku	0.57 571	0.62 596	0.87 553	0.63 599	0.44 589	0.73 579	0.37 549	0.65 567	0.66 558	0.51 543	0.75 565	0.66 568	0.45 536	0.69 510	0.46 523	0.53 600	0.34 600	0.55 601	0.35 593	0.60 600	0.45 598

ADLNet2	0.30 456	0.17 417	0.72 516	0.23 352	0.17 439	0.36 468	0.24 445	0.52 471	0.51 512	0.32 373	0.38 375	0.45 481	0.30 449	0.69 510	0.35 473	0.10 378	0.08 406	0.09 290	0.09 356	0.12 442	0.10 388

Syn2CoEx	0.36 498	0.31 546	0.78 523	0.34 555	0.21 507	0.41 498	0.28 496	0.61 550	0.49 500	0.42 504	0.56 520	0.45 481	0.44 533	0.69 510	0.38 482	0.17 539	0.14 529	0.15 520	0.12 476	0.13 457	0.12 446

OMP-Stereo	0.23 333	0.14 339	0.35 245	0.29 526	0.13 292	0.21 222	0.16 165	0.37 304	0.33 319	0.34 405	0.30 277	0.34 386	0.19 292	0.70 513	0.24 392	0.07 98	0.06 181	0.09 290	0.07 192	0.07 155	0.06 120

IIG-Stereo	0.23 333	0.13 296	0.35 245	0.29 526	0.12 214	0.23 272	0.14 108	0.38 310	0.31 298	0.34 405	0.37 361	0.33 379	0.21 308	0.70 513	0.26 415	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.07 192	0.07 155	0.06 120

XQC	0.43 536	0.37 563	0.96 567	0.34 555	0.25 552	0.53 554	0.34 536	0.60 546	0.73 574	0.51 543	0.46 468	0.57 539	0.47 545	0.70 513	0.72 565	0.17 539	0.12 507	0.18 545	0.15 526	0.25 562	0.23 568

SACVNet	0.30 456	0.20 459	0.41 342	0.25 440	0.18 460	0.34 448	0.25 462	0.52 471	0.40 409	0.41 494	0.44 446	0.46 489	0.32 472	0.71 516	0.25 402	0.13 474	0.10 466	0.12 458	0.12 476	0.16 497	0.17 517

NVstereo2D	0.31 463	0.16 398	0.54 446	0.24 403	0.22 523	0.42 505	0.28 496	0.58 533	0.56 536	0.28 273	0.38 375	0.40 446	0.30 449	0.71 516	0.28 425	0.13 474	0.08 406	0.13 479	0.10 398	0.19 535	0.16 505

MFMNet_re	0.72 587	0.76 602	0.99 570	0.62 598	0.70 607	0.77 583	0.67 600	0.75 589	0.83 587	0.78 587	0.86 578	0.69 575	0.78 589	0.71 516	0.61 551	0.66 609	0.59 619	0.61 605	0.58 614	0.68 608	0.71 618

CBMV_ROB	0.33 481	0.18 431	0.53 443	0.21 243	0.14 335	0.33 435	0.20 341	0.51 454	0.45 459	0.51 543	0.55 513	0.45 481	0.42 528	0.71 516	0.32 457	0.18 550	0.19 568	0.23 566	0.21 561	0.14 475	0.15 496

PWC_ROB	0.38 515	0.29 532	0.69 506	0.25 440	0.20 499	0.38 481	0.19 294	0.58 533	0.67 561	0.57 561	0.85 577	0.51 513	0.40 515	0.71 516	0.52 537	0.13 474	0.09 441	0.14 505	0.10 398	0.17 514	0.14 484

ccnet	0.42 531	0.31 546	0.48 408	0.27 502	0.32 576	0.60 566	0.32 524	0.65 567	0.46 476	0.53 555	0.66 550	0.56 534	0.45 536	0.72 521	0.61 551	0.26 575	0.19 568	0.24 568	0.21 561	0.26 569	0.22 561

RGC	0.39 520	0.32 551	0.64 493	0.34 555	0.27 559	0.40 494	0.29 502	0.57 524	0.53 523	0.45 521	0.64 547	0.62 553	0.45 536	0.72 521	0.39 490	0.15 513	0.15 544	0.21 559	0.20 558	0.18 528	0.19 538

z-ln-s-r	0.32 472	0.21 473	0.82 539	0.23 352	0.14 335	0.30 399	0.26 474	0.43 371	0.50 508	0.32 373	0.60 532	0.39 431	0.29 435	0.73 523	0.66 561	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.10 357	0.08 270

coex-ft	3.44 628	0.73 601	48.55 654	0.24 403	0.19 482	0.50 543	0.43 571	0.47 407	2.40 624	7.03 638	1.20 596	0.97 592	2.23 627	0.73 523	1.92 621	0.12 455	0.15 544	0.14 505	0.12 476	0.21 547	0.43 597

HBP-ISP	0.33 481	0.30 539	0.72 516	0.22 304	0.16 417	0.32 424	0.22 398	0.54 489	0.44 448	0.41 494	0.49 483	0.33 379	0.38 505	0.73 523	0.25 402	0.18 550	0.19 568	0.24 568	0.20 558	0.16 497	0.13 463

AACVNet	0.26 408	0.16 398	0.37 277	0.22 304	0.14 335	0.29 380	0.19 294	0.41 345	0.31 298	0.38 460	0.42 422	0.43 466	0.28 420	0.73 523	0.25 402	0.11 417	0.08 406	0.11 420	0.09 356	0.13 457	0.11 423

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 498	0.36 558	0.53 443	0.34 555	0.19 482	0.51 544	0.24 445	0.55 499	0.38 383	0.41 494	0.47 475	0.47 491	0.27 403	0.73 523	0.30 445	0.36 593	0.19 568	0.27 571	0.17 547	0.26 569	0.23 568

NCC-stereo	0.39 520	0.25 504	0.69 506	0.32 547	0.28 564	0.46 523	0.36 545	0.65 567	0.52 519	0.40 485	0.57 523	0.56 534	0.47 545	0.73 523	0.45 517	0.17 539	0.14 529	0.18 545	0.25 578	0.16 497	0.16 505

Abc-Net	0.39 520	0.25 504	0.69 506	0.32 547	0.28 564	0.46 523	0.36 545	0.65 567	0.52 519	0.40 485	0.57 523	0.56 534	0.47 545	0.73 523	0.45 517	0.17 539	0.14 529	0.18 545	0.25 578	0.16 497	0.16 505
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	0.51 561	0.21 473	0.65 494	0.25 440	0.21 507	0.58 560	0.32 524	0.54 489	0.55 533	0.95 597	1.40 603	1.28 602	0.81 593	0.73 523	0.62 553	0.18 550	0.15 544	0.15 520	0.15 526	0.19 535	0.19 538

Wz-Net-SNSev	0.43 536	0.41 572	1.27 594	0.30 535	0.21 507	0.44 515	0.41 566	0.61 550	0.65 557	0.46 525	0.65 548	0.62 553	0.39 511	0.74 531	0.59 547	0.12 455	0.11 490	0.12 458	0.13 503	0.16 497	0.14 484

Ntro	0.58 572	0.64 597	0.92 560	0.66 600	0.50 595	0.77 583	0.36 545	0.66 573	0.70 568	0.50 538	0.59 527	0.65 564	0.51 557	0.75 532	0.45 517	0.56 604	0.32 598	0.56 604	0.34 592	0.63 602	0.46 601

DAS	0.27 416	0.12 233	0.42 352	0.24 403	0.18 460	0.29 380	0.24 445	0.45 388	0.45 459	0.41 494	0.44 446	0.34 386	0.29 435	0.75 532	0.21 342	0.09 329	0.07 312	0.09 290	0.07 192	0.09 291	0.09 332

EDNetEfficientorigin	7.51 634	0.52 589	140.47 656	0.25 440	0.17 439	0.42 505	0.29 502	0.47 407	1.03 602	1.28 610	1.02 589	0.83 584	0.84 596	0.75 532	0.99 587	0.10 378	0.09 441	0.12 458	0.10 398	0.21 547	0.22 561

S-Stereo	0.38 515	0.20 459	1.05 577	0.27 502	0.22 523	0.38 481	0.32 524	0.55 499	0.66 558	0.39 475	0.59 527	0.49 502	0.41 519	0.75 532	0.40 497	0.12 455	0.15 544	0.13 479	0.13 503	0.16 497	0.21 556

LSM	1.64 620	0.40 568	2.56 619	2.02 629	17.61 643	0.51 544	0.52 589	0.61 550	0.76 576	0.82 588	1.11 593	0.63 561	0.54 560	0.75 532	0.49 528	0.16 528	0.24 586	0.18 545	0.21 561	0.25 562	2.42 634

1111x	0.32 472	0.11 191	0.40 319	0.22 304	0.11 157	0.32 424	0.26 474	0.59 538	0.43 433	0.31 350	0.41 406	0.39 431	0.28 420	0.76 537	1.37 608	0.09 329	0.08 406	0.09 290	0.10 398	0.09 291	0.08 270

hitnet-ft	0.29 447	0.17 417	0.40 319	0.19 135	0.14 335	0.39 489	0.23 423	0.44 378	0.41 419	0.36 438	0.46 468	0.53 524	0.34 484	0.76 537	0.32 457	0.14 500	0.10 466	0.13 479	0.10 398	0.15 489	0.13 463

ADCS	0.58 572	0.40 568	1.35 599	0.29 526	0.24 544	0.55 555	0.45 575	0.67 578	0.83 587	0.76 585	0.71 559	0.68 573	0.60 571	0.76 537	2.23 625	0.16 528	0.16 551	0.16 531	0.17 547	0.22 554	0.22 561

HSM-Net_RVC	0.27 416	0.11 191	0.42 352	0.19 135	0.11 157	0.34 448	0.20 341	0.62 558	0.43 433	0.40 485	0.43 435	0.50 509	0.26 384	0.76 537	0.22 362	0.08 246	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.08 221	0.08 270
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.35 494	0.23 495	0.60 472	0.36 566	0.22 523	0.39 489	0.25 462	0.48 419	0.43 433	0.52 549	0.50 485	0.59 544	0.41 519	0.76 537	0.49 528	0.13 474	0.11 490	0.14 505	0.12 476	0.17 514	0.15 496
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.27 416	0.20 459	0.44 372	0.22 304	0.14 335	0.33 435	0.14 108	0.51 454	0.45 459	0.30 333	0.40 398	0.38 419	0.27 403	0.76 537	0.25 402	0.09 329	0.07 312	0.11 420	0.11 437	0.11 405	0.08 270

DispNO	0.27 416	0.18 431	0.62 483	0.23 352	0.17 439	0.25 309	0.22 398	0.45 388	0.41 419	0.32 373	0.39 388	0.38 419	0.27 403	0.77 543	0.27 421	0.09 329	0.07 312	0.10 363	0.10 398	0.08 221	0.08 270

pmcnn	0.50 557	0.20 459	0.78 523	0.24 403	0.26 557	0.39 489	0.30 513	0.51 454	0.50 508	0.54 557	1.23 598	2.52 624	0.37 501	0.77 543	0.95 585	0.08 246	0.06 181	0.06 63	0.05 82	0.10 357	0.08 270

edge stereo	0.39 520	0.22 486	0.81 535	0.27 502	0.22 523	0.37 473	0.24 445	0.56 514	0.54 527	0.53 555	0.60 532	0.71 578	0.50 554	0.78 545	0.40 497	0.16 528	0.14 529	0.19 553	0.14 517	0.16 497	0.17 517

AnyNet_C32	0.51 561	0.40 568	1.10 584	0.29 526	0.28 564	0.59 563	0.58 594	0.54 489	0.60 546	0.62 567	0.66 550	0.54 528	0.54 560	0.78 545	1.74 617	0.15 513	0.14 529	0.15 520	0.17 547	0.20 544	0.20 548

GASNet	0.36 498	0.46 576	0.88 554	0.34 555	0.23 536	0.35 463	0.22 398	0.60 546	0.53 523	0.40 485	0.37 361	0.45 481	0.30 449	0.79 547	0.35 473	0.15 513	0.10 466	0.14 505	0.14 517	0.22 554	0.12 446

RASNet	0.28 436	0.14 339	0.44 372	0.22 304	0.18 460	0.32 424	0.19 294	0.48 419	0.38 383	0.29 302	0.43 435	0.47 491	0.37 501	0.79 547	0.36 479	0.09 329	0.07 312	0.07 127	0.09 356	0.07 155	0.07 202

PA-Net	0.37 508	0.28 525	0.83 542	0.31 541	0.28 564	0.39 489	0.42 569	0.51 454	0.55 533	0.34 405	0.42 422	0.41 453	0.36 492	0.79 547	0.49 528	0.12 455	0.23 584	0.16 531	0.23 571	0.12 442	0.18 530
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DispFullNet	0.66 581	0.89 609	1.59 605	0.77 606	1.21 624	0.51 544	0.23 423	0.59 538	0.72 571	0.69 578	0.61 539	0.69 575	0.91 600	0.79 547	0.48 526	0.27 580	0.12 507	0.73 609	0.30 590	0.65 605	0.40 595

RainbowNet	0.72 587	0.89 609	1.02 574	0.82 607	0.63 605	0.78 586	0.52 589	0.81 598	0.93 598	0.60 564	0.79 570	0.80 583	0.60 571	0.80 551	0.57 541	0.78 615	0.55 616	0.78 612	0.49 604	0.76 611	0.58 609

DeepPrunerF	0.44 542	0.29 532	1.29 596	0.33 553	0.30 572	0.35 463	0.36 545	0.62 558	1.15 610	0.40 485	0.44 446	0.39 431	0.41 519	0.80 551	0.52 537	0.18 550	0.14 529	0.23 566	0.21 561	0.17 514	0.17 517

PS-NSSS	0.32 472	0.30 539	0.46 391	0.23 352	0.17 439	0.33 435	0.24 445	0.57 524	0.41 419	0.37 445	0.52 499	0.35 400	0.30 449	0.80 551	0.30 445	0.17 539	0.14 529	0.21 559	0.15 526	0.15 489	0.13 463

ff1	0.29 447	0.12 233	0.42 352	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.20 341	0.35 275	0.44 448	0.30 333	0.42 422	0.34 386	0.23 336	0.81 554	1.08 592	0.08 246	0.05 32	0.11 420	0.10 398	0.08 221	0.08 270

mmx	0.31 463	0.12 233	0.42 352	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.20 341	0.55 499	0.45 459	0.30 333	0.42 422	0.34 386	0.23 336	0.81 554	1.08 592	0.10 378	0.07 312	0.11 420	0.10 398	0.11 405	0.10 388

xxx	0.31 463	0.12 233	0.42 352	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.20 341	0.55 499	0.45 459	0.30 333	0.42 422	0.34 386	0.23 336	0.81 554	1.08 592	0.10 378	0.07 312	0.11 420	0.10 398	0.11 405	0.10 388

MFN_U_SF_RVC	0.56 568	0.51 587	1.19 588	0.38 574	0.22 523	0.69 575	0.27 480	0.80 596	0.67 561	0.73 580	0.74 564	0.87 585	0.61 580	0.81 554	0.76 566	0.29 585	0.27 590	0.32 586	0.37 597	0.32 585	0.31 586

SAMSARA	0.56 568	0.39 567	0.80 533	0.60 597	0.46 590	1.00 599	1.23 629	0.67 578	0.68 564	0.71 579	0.54 509	0.89 588	0.57 567	0.81 554	0.62 553	0.19 556	0.22 579	0.18 545	0.18 553	0.27 574	0.25 575

APVNet	0.36 498	0.20 459	0.70 512	0.26 474	0.22 523	0.52 553	0.35 540	0.61 550	0.44 448	0.38 460	0.52 499	0.48 497	0.38 505	0.84 559	0.46 523	0.13 474	0.14 529	0.15 520	0.16 538	0.16 497	0.15 496

psmorigin	0.50 557	0.25 504	3.03 622	0.24 403	0.19 482	0.38 481	0.22 398	0.50 437	0.44 448	0.64 571	0.68 554	0.71 578	0.51 557	0.85 560	0.45 517	0.14 500	0.17 558	0.13 479	0.14 517	0.16 497	0.21 556

PVD	0.58 572	0.34 553	0.84 547	0.39 576	0.31 575	0.59 563	0.47 581	0.80 596	1.25 611	0.92 593	1.09 591	0.79 582	0.82 594	0.85 560	0.76 566	0.21 561	0.18 564	0.22 565	0.18 553	0.27 574	0.35 591

SGM-Forest	0.36 498	0.17 417	0.47 399	0.23 352	0.16 417	0.45 521	0.41 566	0.55 499	0.48 491	0.52 549	0.60 532	0.52 519	0.41 519	0.85 560	0.50 534	0.17 539	0.17 558	0.17 537	0.15 526	0.15 489	0.15 496
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RYNet	0.37 508	0.18 431	0.59 470	0.25 440	0.28 564	0.61 567	0.32 524	0.59 538	0.59 542	0.41 494	0.38 375	0.57 539	0.39 511	0.87 563	0.53 539	0.11 417	0.08 406	0.12 458	0.11 437	0.18 528	0.18 530

AANet_RVC	0.31 463	0.22 486	0.50 424	0.23 352	0.14 335	0.30 399	0.24 445	0.47 407	0.54 527	0.38 460	0.60 532	0.43 466	0.29 435	0.87 563	0.40 497	0.11 417	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.09 291	0.09 332

DPSNet	0.47 548	0.24 499	0.93 562	0.27 502	0.20 499	0.75 582	0.57 593	0.84 601	0.79 580	0.47 532	0.51 491	0.60 547	0.69 584	0.87 563	0.71 564	0.16 528	0.13 519	0.12 458	0.10 398	0.25 562	0.21 556

zh-mn7	0.46 546	0.45 575	1.48 602	0.25 440	0.19 482	0.44 515	0.29 502	0.56 514	0.82 583	0.65 573	0.96 585	0.49 502	0.38 505	0.88 566	0.63 556	0.12 455	0.10 466	0.11 420	0.11 437	0.13 457	0.14 484

MSMD_ROB	0.60 576	0.33 552	0.61 475	0.30 535	0.25 552	0.86 592	0.35 540	0.55 499	0.67 561	1.10 605	1.49 608	1.76 613	0.97 604	0.88 566	0.49 528	0.23 564	0.21 575	0.27 571	0.27 586	0.25 562	0.24 573

CVANet_RVC	0.30 456	0.19 447	0.41 342	0.26 474	0.16 417	0.33 435	0.26 474	0.52 471	0.47 481	0.40 485	0.46 468	0.43 466	0.31 465	0.89 568	0.26 415	0.14 500	0.09 441	0.14 505	0.13 503	0.14 475	0.10 388

HSM	0.28 436	0.16 398	0.35 245	0.20 198	0.15 385	0.33 435	0.19 294	0.53 482	0.37 369	0.36 438	0.38 375	0.67 569	0.31 465	0.89 568	0.23 381	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.08 221	0.08 270

SANet	0.53 566	0.28 525	0.96 567	0.26 474	0.15 385	0.69 575	0.44 574	0.67 578	1.34 613	0.67 575	0.98 588	0.94 589	0.71 586	0.89 568	0.76 566	0.14 500	0.12 507	0.12 458	0.11 437	0.17 514	0.16 505

GANetREF_RVC	0.43 536	0.47 578	0.69 506	0.38 574	0.20 499	0.51 544	0.48 585	0.66 573	0.66 558	0.46 525	0.46 468	0.50 509	0.44 533	0.90 571	0.39 490	0.27 580	0.21 575	0.32 586	0.18 553	0.27 574	0.22 561
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	0.30 456	0.21 473	0.38 296	0.28 523	0.15 385	0.33 435	0.32 524	0.52 471	0.47 481	0.38 460	0.43 435	0.39 431	0.29 435	0.91 572	0.28 425	0.14 500	0.08 406	0.13 479	0.11 437	0.12 442	0.10 388

UGAM	0.26 408	0.14 339	0.45 383	0.25 440	0.12 214	0.23 272	0.25 462	0.32 228	0.41 419	0.31 350	0.42 422	0.41 453	0.22 321	0.92 573	0.22 362	0.08 246	0.06 181	0.14 505	0.12 476	0.10 357	0.07 202

FCDSN-DC	0.63 578	0.31 546	0.61 475	0.36 566	0.30 572	0.65 571	0.37 549	0.66 573	0.68 564	1.14 607	1.54 611	1.71 612	1.26 613	0.92 573	0.64 558	0.24 571	0.22 579	0.27 571	0.26 582	0.27 574	0.27 581
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.45 544	0.35 555	0.90 557	0.35 564	0.33 577	0.39 489	0.38 555	0.50 437	0.61 549	0.52 549	0.51 491	0.62 553	0.45 536	0.93 575	0.48 526	0.26 575	0.29 594	0.29 582	0.33 591	0.29 580	0.26 577

NOSS_ROB	0.31 463	0.20 459	0.35 245	0.24 403	0.16 417	0.32 424	0.19 294	0.52 471	0.48 491	0.33 385	0.36 352	0.42 462	0.28 420	0.93 575	0.24 392	0.19 556	0.20 573	0.24 568	0.22 569	0.17 514	0.17 517

z-mn7	0.44 542	0.40 568	1.09 580	0.25 440	0.18 460	0.61 567	0.34 536	0.56 514	0.93 598	0.43 510	0.96 585	0.53 524	0.39 511	0.94 577	0.59 547	0.10 378	0.09 441	0.10 363	0.10 398	0.14 475	0.13 463

LL-Strereo	0.29 447	0.25 504	0.58 464	0.25 440	0.21 507	0.23 272	0.24 445	0.55 499	0.42 426	0.34 405	0.32 300	0.41 453	0.40 515	0.94 577	0.23 381	0.08 246	0.07 312	0.11 420	0.09 356	0.09 291	0.09 332

GANet	0.36 498	0.22 486	0.49 413	0.29 526	0.17 439	0.41 498	0.38 555	0.57 524	0.45 459	0.46 525	0.75 565	0.55 530	0.40 515	0.94 577	0.41 505	0.13 474	0.13 519	0.13 479	0.11 437	0.14 475	0.11 423

ELAS	0.74 591	0.36 558	0.85 550	0.36 566	0.33 577	1.36 614	0.77 609	0.93 605	0.92 596	1.41 616	1.53 610	1.16 599	1.17 609	0.95 580	1.03 589	0.26 575	0.25 588	0.28 578	0.28 589	0.31 582	0.30 583
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	0.72 587	0.81 604	1.33 598	0.72 604	0.50 595	0.80 588	0.31 518	0.71 586	0.80 581	0.50 538	0.72 563	0.95 591	0.43 532	0.96 581	1.20 604	1.13 628	0.21 575	0.76 611	0.45 600	0.65 605	0.46 601

AnyNet_C01	0.65 580	0.58 592	2.60 620	0.32 547	0.26 557	0.88 593	0.61 597	0.63 565	0.62 551	0.68 576	0.96 585	0.76 581	0.60 571	0.96 581	1.43 609	0.16 528	0.16 551	0.17 537	0.17 547	0.23 557	0.23 568

CC-Net-ROB	0.43 536	0.47 578	0.65 494	0.37 572	0.23 536	0.51 544	0.29 502	0.66 573	0.49 500	0.46 525	0.51 491	0.48 497	0.38 505	0.96 581	0.35 473	0.34 591	0.23 584	0.55 601	0.25 578	0.31 582	0.20 548

WZ-Net	0.52 565	0.38 566	1.90 610	0.30 535	0.24 544	0.57 559	0.48 585	0.62 558	0.78 579	0.50 538	0.71 559	0.68 573	0.54 560	0.98 584	0.84 575	0.13 474	0.10 466	0.11 420	0.12 476	0.19 535	0.20 548

Wz-Net-TNSev	0.51 561	0.58 592	1.61 608	0.25 440	0.21 507	0.65 571	0.45 575	0.63 565	0.69 566	0.51 543	0.54 509	0.71 578	0.60 571	1.00 585	0.77 569	0.15 513	0.15 544	0.13 479	0.15 526	0.21 547	0.20 548

SPS-STEREO	0.69 584	0.61 595	0.98 569	0.52 594	0.57 600	0.74 580	0.50 588	0.78 592	0.62 551	0.95 597	0.86 578	0.94 589	0.70 585	1.01 586	0.87 579	0.58 606	0.51 610	0.50 598	0.50 606	0.55 597	0.58 609
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_1	0.72 587	0.81 604	1.37 600	0.72 604	0.53 598	0.77 583	0.42 569	0.85 604	0.90 594	0.74 583	0.75 565	1.32 604	0.72 587	1.02 587	0.55 540	0.54 602	0.31 597	0.71 608	0.35 593	0.64 604	0.45 598

FC-DCNN	0.70 585	0.30 539	0.69 506	0.32 547	0.27 559	0.81 589	0.39 560	0.79 595	0.82 583	1.41 616	1.58 613	1.98 615	1.26 613	1.02 587	0.77 569	0.24 571	0.22 579	0.27 571	0.26 582	0.26 569	0.26 577

zh-sn7	0.48 551	0.51 587	1.43 601	0.29 526	0.20 499	0.47 529	0.39 560	0.57 524	0.62 551	0.52 549	0.81 572	0.52 519	0.56 564	1.05 589	0.87 579	0.12 455	0.13 519	0.13 479	0.13 503	0.17 514	0.16 505

FC-DCNN v2	0.71 586	0.30 539	0.67 500	0.32 547	0.27 559	0.84 590	0.39 560	0.84 601	0.85 591	1.44 620	1.64 614	2.09 617	1.28 615	1.06 590	0.80 573	0.24 571	0.22 579	0.27 571	0.26 582	0.26 569	0.25 575

ELAS_RVC	0.74 591	0.36 558	1.00 571	0.37 572	0.33 577	0.88 593	0.93 618	0.83 600	1.08 606	1.35 612	1.33 602	1.24 600	1.33 617	1.06 590	0.95 585	0.27 580	0.25 588	0.29 582	0.27 586	0.30 581	0.30 583
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 597	0.87 608	1.25 592	0.82 607	0.62 604	0.97 598	0.62 598	1.14 610	1.42 615	1.00 600	1.40 603	1.47 607	0.84 596	1.11 592	0.66 561	0.61 607	0.43 606	0.78 612	0.49 604	0.75 610	0.52 604

SGM+DAISY	0.87 596	0.66 599	1.30 597	0.51 592	0.60 602	1.03 600	0.84 615	0.76 590	0.73 574	1.39 614	1.51 609	1.31 603	1.22 611	1.11 592	1.08 592	0.57 605	0.53 613	0.51 600	0.51 607	0.54 596	0.61 614

MeshStereo	0.58 572	0.27 522	0.67 500	0.22 304	0.17 439	0.66 573	0.37 549	0.78 592	0.61 549	1.47 624	1.30 600	1.65 610	0.79 590	1.12 594	0.59 547	0.17 539	0.17 558	0.17 537	0.14 517	0.17 514	0.14 484
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	0.51 561	0.50 585	0.86 551	0.39 576	0.24 544	0.84 590	0.55 592	0.56 514	0.62 551	0.60 564	0.68 554	0.62 553	0.42 528	1.13 595	0.43 509	0.23 564	0.27 590	0.27 571	0.35 593	0.25 562	0.29 582

SGM_RVC	0.50 557	0.19 447	0.50 424	0.25 440	0.15 385	0.69 575	0.39 560	0.68 581	0.82 583	0.95 597	0.84 576	1.13 595	0.76 588	1.16 596	0.60 550	0.16 528	0.16 551	0.16 531	0.16 538	0.16 497	0.17 517
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 598	0.86 606	0.84 547	0.97 612	0.75 609	0.92 596	0.71 602	1.27 611	1.10 607	0.89 591	1.45 605	1.14 596	0.96 602	1.19 597	0.84 575	0.74 612	0.51 610	0.97 617	0.55 611	0.84 613	0.60 611

IMH-64	0.91 598	0.86 606	0.84 547	0.97 612	0.75 609	0.92 596	0.71 602	1.27 611	1.10 607	0.89 591	1.45 605	1.14 596	0.96 602	1.19 597	0.84 575	0.74 612	0.51 610	0.97 617	0.55 611	0.84 613	0.60 611

SDNR	0.42 531	0.21 473	0.82 539	0.21 243	0.18 460	1.27 610	0.17 206	0.50 437	0.49 500	0.42 504	0.81 572	0.38 419	0.27 403	1.19 597	0.38 482	0.23 564	0.24 586	0.17 537	0.13 503	0.17 514	0.20 548

NaN_ROB	0.41 528	0.28 525	0.62 483	0.30 535	0.19 482	0.51 544	0.47 581	0.58 533	0.59 542	0.56 559	0.47 475	0.49 502	0.41 519	1.21 600	0.64 558	0.12 455	0.18 564	0.12 458	0.13 503	0.11 405	0.14 484

NVStereoNet_ROB	0.67 582	0.49 584	0.83 542	0.48 588	0.40 584	0.51 544	0.46 577	0.70 584	0.77 578	0.84 589	1.72 615	1.02 594	0.83 595	1.23 601	0.79 572	0.32 589	0.38 602	0.40 593	0.46 601	0.36 588	0.41 596
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	1.17 610	1.04 617	1.49 604	1.03 616	0.78 612	1.20 608	0.77 609	1.48 619	1.96 620	1.28 610	1.99 621	2.15 618	1.14 606	1.25 602	1.00 588	0.81 617	0.60 620	1.01 620	0.69 619	0.92 620	0.74 621

MDST_ROB	0.48 551	0.14 339	0.95 565	0.30 535	0.21 507	1.33 613	0.32 524	0.77 591	0.56 536	1.06 603	0.71 559	0.49 502	0.35 488	1.26 603	0.38 482	0.13 474	0.11 490	0.16 531	0.13 503	0.12 442	0.12 446

MonStereo1	0.93 600	0.56 591	0.82 539	0.69 601	0.58 601	1.37 615	0.35 540	0.94 606	1.25 611	0.93 594	1.90 618	1.52 608	2.10 626	1.27 604	0.77 569	0.69 610	0.33 599	0.75 610	0.47 603	0.70 609	0.57 608

LE_ROB	1.76 621	0.20 459	2.68 621	0.48 588	0.52 597	0.78 586	0.96 619	0.84 601	6.61 637	7.40 639	2.08 623	2.08 616	4.83 633	1.27 604	3.79 632	0.10 378	0.08 406	0.12 458	0.11 437	0.11 405	0.10 388

WAO-6	1.07 607	0.93 613	0.92 560	0.96 611	0.78 612	1.28 611	0.75 606	1.34 613	2.00 622	1.02 602	1.54 611	1.59 609	1.22 611	1.31 606	1.14 597	0.78 615	0.55 616	1.02 621	0.75 622	0.83 612	0.69 617

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 583	0.64 597	1.06 578	0.45 584	0.27 559	1.40 617	0.58 594	0.78 592	0.92 596	0.84 589	0.86 578	0.88 587	0.68 583	1.33 607	0.68 563	0.37 595	0.29 594	0.34 589	0.36 596	0.43 590	0.37 592

CSAN	0.50 557	0.35 555	0.78 523	0.36 566	0.23 536	0.56 556	0.59 596	0.61 550	0.70 568	0.64 571	0.78 569	0.65 564	0.60 571	1.38 608	0.62 553	0.21 561	0.17 558	0.20 557	0.20 558	0.18 528	0.18 530

FBW_ROB	0.43 536	0.26 515	0.54 446	0.31 541	0.20 499	0.51 544	0.32 524	0.70 584	0.60 546	0.59 563	0.55 513	0.65 564	0.41 519	1.40 609	0.51 536	0.13 474	0.17 558	0.21 559	0.16 538	0.17 514	0.18 530

LVE	1.13 608	1.02 615	1.28 595	1.01 614	0.80 615	1.29 612	0.81 613	1.47 618	1.96 620	1.07 604	1.90 618	1.90 614	1.01 605	1.48 610	0.91 582	0.93 622	0.61 622	0.94 616	0.69 619	0.87 616	0.75 622

WAO-7	1.01 603	0.89 609	0.93 562	0.83 609	0.66 606	1.18 605	0.81 613	1.40 615	1.57 618	1.11 606	1.76 617	1.45 606	1.19 610	1.50 611	1.14 597	0.61 607	0.62 623	0.70 607	0.68 618	0.66 607	0.60 611

RTS	0.78 594	0.48 580	4.68 625	0.34 555	0.28 564	1.12 603	0.46 577	0.62 558	1.03 602	0.73 580	0.89 582	0.60 547	0.59 569	1.61 612	1.16 600	0.14 500	0.11 490	0.15 520	0.15 526	0.21 547	0.19 538

RTSA	0.78 594	0.48 580	4.68 625	0.34 555	0.28 564	1.12 603	0.46 577	0.62 558	1.03 602	0.73 580	0.89 582	0.60 547	0.59 569	1.61 612	1.16 600	0.14 500	0.11 490	0.15 520	0.15 526	0.21 547	0.19 538

UNDER WATER-64	1.55 618	1.19 623	2.52 618	1.31 623	0.95 620	2.12 623	1.21 628	1.45 617	3.19 626	1.43 619	1.32 601	2.64 625	2.04 625	1.63 614	1.83 618	1.11 626	0.67 627	1.28 627	0.92 626	1.19 623	1.02 627

UNDER WATER	1.59 619	1.22 624	2.36 615	1.38 624	1.03 621	1.67 620	1.10 625	1.54 622	3.63 628	1.44 620	1.47 607	2.85 627	2.25 628	1.67 615	1.94 622	1.06 624	0.62 623	1.31 628	0.93 627	1.21 624	1.02 627

ktn	1.77 622	1.36 626	1.22 590	1.43 626	1.14 623	1.52 618	1.08 624	1.51 621	3.96 633	2.77 632	4.69 633	3.35 629	1.46 621	1.69 616	1.25 606	1.43 630	0.77 629	1.45 630	0.99 628	1.32 628	0.96 625

IMH	1.05 606	0.95 614	1.00 571	1.01 614	0.78 612	1.11 602	0.68 601	1.38 614	1.43 616	1.00 600	1.72 615	1.43 605	1.14 606	1.73 617	0.89 581	1.09 625	0.55 616	0.99 619	0.57 613	0.87 616	0.62 616

PWCK	1.00 601	1.17 622	1.70 609	0.91 610	0.41 585	1.19 607	0.92 617	1.10 608	1.14 609	1.16 608	1.14 594	1.25 601	0.88 599	1.75 618	1.04 591	0.87 619	0.50 608	0.87 615	0.53 609	0.96 621	0.52 604

TorneroNet-64	1.43 614	1.03 616	1.20 589	1.10 618	0.86 618	2.26 625	0.73 605	1.84 624	3.84 632	1.25 609	2.25 626	2.69 626	1.42 618	1.76 619	1.43 609	0.76 614	0.50 608	1.09 622	0.66 617	1.23 625	0.76 623

notaker	1.45 615	1.34 625	1.48 602	1.40 625	1.07 622	1.18 605	0.85 616	1.48 619	1.40 614	1.51 625	3.46 631	2.40 623	1.81 623	1.76 619	1.45 612	1.11 626	0.69 628	1.38 629	0.87 625	1.31 627	0.97 626

TorneroNet	2.22 624	1.08 618	1.24 591	1.14 622	0.90 619	5.58 632	0.80 611	2.12 629	8.69 638	2.58 630	5.42 635	3.88 631	1.97 624	1.78 621	1.87 619	0.86 618	0.54 615	1.15 626	0.74 621	1.23 625	0.85 624

JetBlue	1.14 609	0.76 602	2.36 615	0.59 596	0.75 609	3.04 628	1.78 632	1.11 609	0.90 594	0.94 595	1.10 592	1.66 611	1.28 615	2.09 622	1.72 616	0.43 599	0.36 601	0.38 591	0.38 599	0.58 599	0.56 606

MADNet+	1.01 603	1.16 621	4.72 627	0.70 603	0.47 591	1.24 609	0.96 619	0.97 607	0.89 592	0.65 573	0.77 568	0.87 585	0.85 598	2.09 622	1.68 614	0.38 596	0.39 603	0.31 585	0.27 586	0.43 590	0.39 594

MANE	1.41 613	0.36 558	0.74 521	0.43 581	0.41 585	2.16 624	0.80 611	2.39 631	3.38 627	2.22 628	3.06 630	3.54 630	2.73 631	2.15 624	1.94 622	0.28 583	0.27 590	0.30 584	0.46 601	0.28 579	0.34 590

KSHMR	1.89 623	1.36 626	1.60 606	1.47 627	1.22 625	1.38 616	1.06 623	1.79 623	5.97 636	1.42 618	5.65 636	2.98 628	1.14 606	2.23 625	1.20 604	1.27 629	1.12 630	1.46 631	1.10 630	1.32 628	1.15 629

JetRed	2.30 626	2.64 631	6.12 629	1.12 621	1.38 627	5.85 634	3.29 634	1.99 627	1.67 619	1.98 627	1.95 620	2.16 621	1.60 622	2.48 626	4.10 633	1.05 623	1.60 631	1.09 622	1.01 629	1.67 630	1.28 630

SGM-ForestM	1.36 611	0.28 525	0.79 530	0.26 474	0.16 417	2.26 625	1.00 621	1.42 616	1.46 617	2.38 629	2.05 622	5.95 637	2.66 630	2.95 627	2.46 627	0.17 539	0.18 564	0.18 545	0.18 553	0.15 489	0.18 530

WAO-8	1.46 616	1.10 619	1.09 580	1.10 618	0.84 616	2.06 621	0.75 606	1.84 624	3.83 630	1.44 620	2.21 624	2.15 618	1.43 619	3.17 628	1.19 602	0.91 620	0.65 625	1.09 622	0.79 623	0.90 618	0.71 618

Venus	1.46 616	1.10 619	1.09 580	1.10 618	0.84 616	2.06 621	0.75 606	1.84 624	3.83 630	1.44 620	2.21 624	2.15 618	1.43 619	3.17 628	1.19 602	0.91 620	0.65 625	1.09 622	0.79 623	0.90 618	0.71 618

MADNet++	2.26 625	1.80 629	2.06 612	2.13 631	1.97 629	2.61 627	1.79 633	2.38 630	2.16 623	2.75 631	2.65 628	2.38 622	2.43 629	3.17 628	3.21 629	2.17 633	1.95 634	1.94 633	1.63 632	2.06 631	2.01 633

tt	4.71 631	0.10 125	3.94 623	2.06 630	1.53 628	10.14 640	16.88 641	9.27 642	4.98 634	1.39 614	1.02 589	4.68 632	4.90 634	3.35 631	5.86 637	5.76 640	9.15 645	2.24 636	2.53 635	3.10 633	1.32 631

DPSimNet_ROB	4.34 630	4.23 632	6.89 631	3.67 632	3.68 630	4.75 629	5.21 637	2.67 632	3.68 629	5.82 637	3.95 632	5.57 633	6.72 637	3.46 632	4.48 634	4.05 639	2.88 637	4.68 639	3.12 639	3.69 634	3.62 637

TCMNet-wrong-test	4.29 629	5.57 636	4.65 624	11.33 640	10.39 638	5.73 633	4.48 636	4.13 635	1.02 601	1.91 626	2.39 627	6.16 638	3.62 632	3.84 633	4.50 635	1.99 632	0.47 607	1.97 634	1.69 633	5.69 638	4.31 638

HanzoNet	2.97 627	1.69 628	2.29 614	1.74 628	1.33 626	1.53 619	1.03 622	1.99 627	2.64 625	5.51 636	5.16 634	5.90 636	6.82 638	4.32 634	3.29 630	3.16 636	2.02 636	1.92 632	2.87 637	2.24 632	1.89 632

MSAF-DinoV2	0.76 593	0.44 574	1.98 611	0.49 591	0.16 417	0.58 560	0.31 518	0.81 598	0.83 587	0.41 494	0.52 499	0.98 593	0.58 568	4.97 635	1.03 589	0.11 417	0.07 312	0.10 363	0.24 573	0.27 574	0.26 577

DGTPSM_ROB	8.34 635	5.10 633	10.37 639	5.31 634	10.18 636	8.33 636	23.60 646	6.06 638	13.41 645	4.90 633	10.87 643	5.65 634	10.44 640	6.17 636	12.59 641	3.74 637	7.55 640	3.69 637	7.26 642	4.14 636	7.46 639

DPSMNet_ROB	8.40 636	5.11 634	10.49 640	5.58 635	10.25 637	8.34 637	23.62 647	6.07 639	13.45 646	4.93 634	10.88 644	5.66 635	10.44 640	6.24 637	12.64 642	3.98 638	7.61 641	3.76 638	7.30 643	4.20 637	7.51 640

USTest	6.88 633	5.23 635	5.63 628	7.22 636	7.29 633	14.34 642	22.76 642	8.48 640	9.32 639	5.42 635	6.39 637	6.29 639	6.64 636	6.92 638	8.62 640	1.94 631	3.29 638	2.16 635	2.55 636	3.85 635	3.29 636

MultiAttention	1.02 605	0.13 296	0.43 363	0.35 564	0.43 588	5.36 631	1.71 631	0.69 582	0.53 523	0.36 438	0.63 545	0.55 530	0.22 321	7.60 639	0.43 509	0.09 329	0.06 181	0.14 505	0.24 573	0.26 569	0.30 583

BEATNet-Init1	4.73 632	2.61 630	13.29 641	0.58 595	0.53 598	10.12 639	3.33 635	4.83 636	5.01 635	8.75 640	8.51 638	14.08 647	7.60 639	7.70 640	5.34 636	0.28 583	0.28 593	0.34 589	0.37 597	0.57 598	0.45 598

LRCNet_RVC	10.90 639	14.34 647	9.35 632	15.35 641	8.04 635	1.08 601	0.34 536	8.78 641	0.70 568	12.63 647	16.05 647	9.85 640	6.54 635	8.57 641	6.34 638	20.27 654	5.40 639	23.70 652	21.88 651	14.87 645	13.83 647

PML	16.10 645	12.82 646	6.78 630	5.23 633	7.76 634	33.92 650	66.56 657	5.30 637	10.28 640	26.12 656	68.59 657	20.51 649	13.49 648	10.06 642	6.78 639	5.96 641	2.00 635	6.04 643	2.18 634	8.96 641	2.60 635

xxxxx1	15.27 642	9.54 639	10.31 634	20.13 644	18.88 644	17.08 643	23.03 643	10.36 643	10.99 641	9.21 641	9.62 639	10.74 642	10.61 643	10.72 643	13.89 646	7.97 644	9.20 646	31.85 655	44.72 655	12.84 642	13.69 644

tt_ll	15.27 642	9.54 639	10.31 634	20.13 644	18.88 644	17.08 643	23.03 643	10.36 643	10.99 641	9.21 641	9.62 639	10.74 642	10.61 643	10.72 643	13.89 646	7.97 644	9.20 646	31.85 655	44.72 655	12.84 642	13.69 644

ff	15.27 642	9.54 639	10.31 634	20.13 644	18.88 644	17.08 643	23.03 643	10.36 643	10.99 641	9.21 641	9.62 639	10.74 642	10.61 643	10.72 643	13.89 646	7.97 644	9.20 646	31.85 655	44.72 655	12.84 642	13.69 644

Anonymous_1	16.62 646	9.35 638	9.84 633	10.66 637	14.64 641	18.66 647	27.12 648	12.64 646	13.51 647	10.76 646	10.30 642	10.13 641	10.60 642	11.06 646	12.74 643	15.87 653	7.74 642	16.92 650	43.48 654	58.66 657	7.68 641

DPSM_ROB	11.49 640	9.87 642	10.35 637	11.13 638	11.31 639	19.11 648	27.51 649	13.37 647	14.21 648	10.31 644	11.06 645	10.96 645	11.27 646	11.96 647	13.59 644	6.78 642	8.19 643	6.03 641	7.09 640	7.93 639	7.73 642

DPSM	11.49 640	9.87 642	10.35 637	11.13 638	11.31 639	19.11 648	27.51 649	13.37 647	14.21 648	10.31 644	11.06 645	10.96 645	11.27 646	11.96 647	13.59 644	6.78 642	8.19 643	6.03 641	7.09 640	7.93 639	7.73 642

HaxPig	17.72 647	20.22 654	19.73 643	16.53 642	16.51 642	9.27 638	9.33 638	14.34 649	13.27 644	18.65 648	18.70 648	17.35 648	16.77 649	17.04 649	16.45 649	22.05 655	20.89 655	22.27 651	21.53 650	21.29 652	22.13 654

MEDIAN_ROB	21.21 648	24.62 655	23.47 652	19.58 643	19.65 647	13.22 641	10.96 639	17.88 650	17.00 650	22.14 655	22.02 650	20.86 650	20.36 650	21.06 650	19.71 650	25.63 656	24.13 656	26.21 653	25.20 652	25.17 653	25.38 655

FlowAnything	23.14 652	19.87 649	20.79 649	22.50 650	22.74 649	38.39 653	55.46 652	26.89 654	28.72 656	20.77 654	22.29 655	22.07 653	22.72 651	23.99 651	27.41 657	13.60 650	16.55 654	12.15 647	14.36 649	15.97 649	15.52 648

CasAABBNet	23.10 649	19.86 648	20.64 648	22.47 647	22.73 648	38.41 654	55.50 654	26.89 654	28.70 655	20.61 652	22.15 653	22.08 654	22.75 654	23.99 651	27.36 653	13.59 647	16.48 650	12.14 644	14.27 645	15.95 646	15.53 649

RAFT-FEzeroshot	23.10 649	19.88 650	20.56 646	22.49 648	22.75 650	38.38 651	55.50 654	26.84 652	28.66 653	20.60 650	22.10 651	22.05 651	22.74 652	24.00 653	27.37 655	13.59 647	16.48 650	12.14 644	14.28 646	15.96 647	15.54 650

RAFT-FE	23.10 649	19.88 650	20.56 646	22.49 648	22.75 650	38.38 651	55.50 654	26.84 652	28.66 653	20.60 650	22.10 651	22.05 651	22.74 652	24.00 653	27.37 655	13.59 647	16.48 650	12.14 644	14.28 646	15.96 647	15.54 650

Selective-RAFT-Error	23.16 653	19.93 652	20.87 650	22.54 651	22.81 652	38.52 656	55.47 653	27.01 657	28.83 657	20.66 653	22.25 654	22.09 655	22.80 656	24.09 655	27.36 653	13.61 651	16.48 650	12.15 647	14.28 646	15.99 650	15.57 652

LSM0	24.24 654	19.98 653	22.32 651	24.22 652	40.14 656	38.48 655	55.20 651	26.95 656	28.57 652	20.49 649	21.83 649	22.26 656	22.75 654	24.22 656	27.30 652	13.66 652	16.32 649	12.19 649	14.15 644	16.10 651	17.66 653

AVERAGE_ROB	25.43 655	29.06 656	27.24 653	24.63 653	24.20 655	17.73 646	12.61 640	22.29 651	21.39 651	26.79 657	26.16 656	25.20 657	24.64 657	25.07 657	23.53 651	29.96 657	28.40 657	30.60 654	29.58 653	29.72 654	29.84 656

test_example2	101.33 656	108.28 657	68.15 655	98.43 654	106.93 657	89.75 657	102.43 658	36.80 658	97.65 658	129.04 658	130.15 658	65.26 658	66.62 658	92.11 658	80.24 658	144.10 658	199.48 658	81.81 658	103.01 658	125.01 658	101.27 657

ccccc		256.29 658		354.40 657	364.36 658	149.10 658		152.89 659		153.93 659		164.00 659		268.02 659		390.55 659	349.22 659	244.59 659	219.82 659	412.30 659

ASD4		6.65 637

Low-res two-view benchmark