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

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

ml1-stereo	0.11 13	0.09 37	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.19 105	0.10 6	0.22 40	0.17 41	0.14 66	0.12 23	0.10 30	0.11 61	0.17 43	0.12 40	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

2.75w_new	0.11 13	0.09 37	0.14 3	0.16 6	0.09 26	0.15 20	0.12 22	0.25 80	0.16 25	0.14 66	0.13 37	0.08 3	0.10 37	0.16 30	0.13 81	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

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

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

asda	0.11 13	0.11 135	0.16 25	0.17 16	0.09 26	0.14 12	0.12 22	0.24 74	0.16 25	0.11 17	0.11 16	0.08 3	0.10 37	0.15 14	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

asd	0.10 2	0.10 74	0.15 9	0.17 16	0.10 67	0.16 43	0.10 6	0.19 16	0.13 11	0.12 30	0.11 16	0.09 16	0.10 37	0.16 30	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 41	0.05 6	0.04 1

qwe	0.11 13	0.10 74	0.14 3	0.17 16	0.10 67	0.15 20	0.12 22	0.25 80	0.17 41	0.14 66	0.13 37	0.09 16	0.09 16	0.18 63	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

depthmonostereo	0.14 71	0.09 37	0.19 42	0.19 86	0.08 9	0.20 137	0.15 82	0.27 98	0.23 129	0.16 101	0.18 95	0.14 83	0.17 190	0.19 84	0.13 81	0.07 68	0.06 144	0.07 74	0.05 41	0.05 6	0.05 21

DilatedVolume-Stereo	0.14 71	0.08 8	0.18 37	0.18 47	0.09 26	0.21 164	0.14 58	0.24 74	0.21 98	0.21 148	0.21 131	0.15 99	0.14 134	0.23 140	0.15 139	0.07 68	0.06 144	0.06 24	0.06 82	0.05 6	0.05 21

2.25w	0.11 13	0.09 37	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.15 20	0.10 6	0.19 16	0.18 53	0.14 66	0.17 85	0.09 16	0.10 37	0.18 63	0.13 81	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 21

4.25_new	0.11 13	0.11 135	0.16 25	0.17 16	0.10 67	0.17 61	0.12 22	0.21 30	0.14 15	0.12 30	0.13 37	0.09 16	0.10 37	0.15 14	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

4.5w_new	0.11 13	0.11 135	0.16 25	0.17 16	0.10 67	0.17 61	0.12 22	0.21 30	0.14 15	0.12 30	0.13 37	0.09 16	0.10 37	0.15 14	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 13	0.11 135	0.16 25	0.17 16	0.10 67	0.17 61	0.12 22	0.21 30	0.14 15	0.12 30	0.13 37	0.09 16	0.10 37	0.15 14	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 74	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.15 20	0.10 6	0.19 16	0.13 11	0.12 30	0.12 23	0.08 3	0.11 61	0.16 30	0.12 40	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 41	0.05 6	0.04 1

2.5w	0.11 13	0.10 74	0.15 9	0.18 47	0.09 26	0.15 20	0.15 82	0.20 24	0.15 20	0.12 30	0.13 37	0.10 30	0.09 16	0.17 43	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 41	0.05 6	0.04 1

3.75w	0.11 13	0.09 37	0.15 9	0.17 16	0.11 106	0.18 80	0.12 22	0.23 60	0.14 15	0.13 43	0.11 16	0.08 3	0.10 37	0.16 30	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 13	0.10 74	0.14 3	0.17 16	0.09 26	0.17 61	0.09 2	0.22 40	0.16 25	0.13 43	0.13 37	0.09 16	0.11 61	0.19 84	0.13 81	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

3w_stereo	0.12 39	0.11 135	0.18 37	0.18 47	0.08 9	0.16 43	0.15 82	0.27 98	0.19 64	0.12 30	0.12 23	0.07 1	0.12 86	0.15 14	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 21

2w_stereo	0.11 13	0.10 74	0.15 9	0.18 47	0.08 9	0.16 43	0.14 58	0.27 98	0.20 83	0.14 66	0.14 63	0.08 3	0.11 61	0.13 4	0.12 40	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 41	0.05 6	0.04 1

1w_stereo	0.12 39	0.08 8	0.14 3	0.18 47	0.09 26	0.16 43	0.15 82	0.25 80	0.21 98	0.13 43	0.16 76	0.08 3	0.12 86	0.16 30	0.13 81	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 21

monsterstereo	0.11 13	0.09 37	0.14 3	0.19 86	0.12 162	0.14 12	0.12 22	0.25 80	0.17 41	0.13 43	0.16 76	0.08 3	0.09 16	0.19 84	0.11 11	0.05 9	0.05 31	0.06 24	0.05 41	0.05 6	0.04 1

monsters	0.11 13	0.09 37	0.13 1	0.17 16	0.12 162	0.15 20	0.11 15	0.23 60	0.15 20	0.14 66	0.12 23	0.08 3	0.09 16	0.21 116	0.10 1	0.06 25	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

IGEV	0.11 13	0.06 1	0.17 31	0.15 3	0.11 106	0.16 43	0.13 39	0.21 30	0.16 25	0.11 17	0.15 66	0.09 16	0.07 2	0.14 8	0.11 11	0.06 25	0.05 31	0.06 24	0.05 41	0.05 6	0.05 21

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 8	0.19 42	0.16 6	0.09 26	0.12 6	0.13 39	0.18 12	0.13 11	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 6	0.16 30	0.10 1	0.06 25	0.05 31	0.06 24	0.04 1	0.05 6	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 8	0.19 42	0.16 6	0.09 26	0.12 6	0.13 39	0.17 7	0.11 3	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 43	0.10 1	0.06 25	0.05 31	0.06 24	0.04 1	0.05 6	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 47	0.09 26	0.15 20	0.11 15	0.16 3	0.10 1	0.08 1	0.06 1	0.10 30	0.07 2	0.17 43	0.11 11	0.06 25	0.05 31	0.06 24	0.04 1	0.05 6	0.05 21

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 47	0.07 1	0.15 20	0.11 15	0.17 7	0.11 3	0.08 1	0.06 1	0.10 30	0.08 6	0.18 63	0.11 11	0.06 25	0.05 31	0.06 24	0.04 1	0.05 6	0.05 21

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 25	0.16 6	0.08 9	0.12 6	0.13 39	0.11 1	0.12 7	0.09 5	0.07 3	0.10 30	0.09 16	0.11 1	0.10 1	0.07 68	0.05 31	0.06 24	0.04 1	0.05 6	0.05 21

castereo++	0.13 49	0.10 74	0.18 37	0.18 47	0.10 67	0.27 279	0.13 39	0.23 60	0.23 129	0.11 17	0.13 37	0.16 115	0.10 37	0.18 63	0.10 1	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.06 82	0.05 6	0.04 1

MonSter	0.10 2	0.08 8	0.13 1	0.17 16	0.08 9	0.14 12	0.12 22	0.24 74	0.19 64	0.09 5	0.11 16	0.08 3	0.07 2	0.14 8	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 13	0.08 8	0.17 31	0.17 16	0.09 26	0.22 192	0.14 58	0.14 2	0.16 25	0.11 17	0.10 14	0.09 16	0.08 6	0.21 116	0.11 11	0.06 25	0.05 31	0.06 24	0.04 1	0.05 6	0.05 21

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 3	0.17 16	0.08 9	0.09 1	0.13 39	0.24 74	0.13 11	0.10 10	0.09 11	0.09 16	0.08 6	0.18 63	0.12 40	0.07 68	0.06 144	0.06 24	0.04 1	0.05 6	0.05 21

GCAP-BAT	0.16 112	0.11 135	0.36 207	0.18 47	0.13 235	0.21 164	0.16 109	0.23 60	0.18 53	0.26 194	0.28 188	0.20 155	0.11 61	0.24 150	0.17 192	0.07 68	0.06 144	0.07 74	0.06 82	0.05 6	0.06 76

testlalala	0.15 98	0.10 74	0.36 207	0.19 86	0.12 162	0.23 213	0.16 109	0.26 88	0.19 64	0.24 174	0.19 103	0.14 83	0.11 61	0.16 30	0.13 81	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.06 82	0.05 6	0.05 21

LoS_RVC	0.13 49	0.10 74	0.19 42	0.18 47	0.16 358	0.20 137	0.18 187	0.20 24	0.17 41	0.13 43	0.19 103	0.12 50	0.15 148	0.17 43	0.13 81	0.06 25	0.05 31	0.06 24	0.04 1	0.05 6	0.12 382

DCANet-4	0.19 191	0.10 74	0.52 380	0.19 86	0.09 26	0.19 105	0.18 187	0.36 232	0.39 329	0.29 240	0.30 214	0.17 122	0.22 259	0.20 97	0.18 213	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.05 41	0.05 6	0.07 148

fff	0.19 191	0.13 236	0.40 261	0.18 47	0.09 26	0.19 105	0.18 187	0.35 214	0.43 369	0.29 240	0.30 214	0.18 132	0.28 356	0.20 97	0.18 213	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.05 41	0.05 6	0.07 148

csc	0.19 191	0.13 236	0.40 261	0.18 47	0.09 26	0.19 105	0.18 187	0.35 214	0.43 369	0.29 240	0.30 214	0.18 132	0.28 356	0.20 97	0.18 213	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.05 41	0.05 6	0.07 148

cscssc	0.19 191	0.13 236	0.40 261	0.18 47	0.09 26	0.19 105	0.18 187	0.35 214	0.43 369	0.29 240	0.30 214	0.18 132	0.28 356	0.20 97	0.18 213	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.05 41	0.05 6	0.07 148

water-stereo	0.13 49	0.08 8	0.20 51	0.19 86	0.10 67	0.17 61	0.14 58	0.25 80	0.19 64	0.17 113	0.23 145	0.15 99	0.15 148	0.12 2	0.13 81	0.07 68	0.06 144	0.07 74	0.06 82	0.06 41	0.05 21

4.5_new	0.11 13	0.11 135	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.14 12	0.12 22	0.21 30	0.16 25	0.13 43	0.13 37	0.08 3	0.09 16	0.13 4	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 41	0.06 41	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 13	0.11 135	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.14 12	0.12 22	0.21 30	0.16 25	0.13 43	0.13 37	0.08 3	0.09 16	0.13 4	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 41	0.06 41	0.04 1

xyz-stereo-finetune2	0.17 129	0.11 135	0.26 96	0.16 6	0.09 26	0.27 279	0.19 231	0.27 98	0.20 83	0.22 154	0.28 188	0.21 166	0.22 259	0.37 303	0.22 299	0.06 25	0.05 31	0.08 152	0.06 82	0.06 41	0.07 148

xyz-stereo-finetune	0.16 112	0.12 176	0.23 68	0.16 6	0.08 9	0.23 213	0.20 278	0.29 128	0.31 234	0.19 133	0.22 141	0.19 146	0.15 148	0.29 245	0.20 256	0.06 25	0.06 144	0.08 152	0.06 82	0.06 41	0.06 76

xyz-stereo	1.40 542	0.10 74	17.09 572	0.18 47	0.07 1	4.78 559	0.18 187	0.29 128	0.34 265	0.36 375	2.81 556	0.40 381	0.29 371	0.56 386	0.24 329	0.07 68	0.05 31	0.09 227	0.06 82	0.06 41	0.05 21

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 8	0.16 25	0.17 16	0.08 9	0.16 43	0.12 22	0.17 7	0.12 7	0.10 10	0.07 3	0.10 30	0.08 6	0.14 8	0.11 11	0.07 68	0.05 31	0.06 24	0.04 1	0.06 41	0.06 76

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.17 16	0.09 26	0.15 20	0.11 15	0.16 3	0.10 1	0.09 5	0.07 3	0.10 30	0.06 1	0.15 14	0.11 11	0.07 68	0.05 31	0.06 24	0.04 1	0.06 41	0.05 21

LG-G_1	0.11 13	0.08 8	0.18 37	0.18 47	0.07 1	0.21 164	0.09 2	0.19 16	0.11 3	0.10 10	0.09 11	0.11 45	0.10 37	0.19 84	0.10 1	0.07 68	0.05 31	0.06 24	0.04 1	0.06 41	0.06 76

LG-G	0.11 13	0.08 8	0.18 37	0.18 47	0.07 1	0.21 164	0.09 2	0.19 16	0.11 3	0.10 10	0.09 11	0.11 45	0.10 37	0.19 84	0.10 1	0.07 68	0.05 31	0.06 24	0.04 1	0.06 41	0.06 76

LGtest1	0.10 2	0.08 8	0.17 31	0.17 16	0.08 9	0.13 10	0.09 2	0.16 3	0.12 7	0.09 5	0.07 3	0.09 16	0.09 16	0.15 14	0.11 11	0.08 191	0.05 31	0.06 24	0.05 41	0.06 41	0.06 76

SGD-Stereo	0.11 13	0.08 8	0.17 31	0.17 16	0.07 1	0.17 61	0.13 39	0.18 12	0.16 25	0.11 17	0.13 37	0.11 45	0.12 86	0.18 63	0.11 11	0.08 191	0.04 2	0.06 24	0.05 41	0.06 41	0.04 1

Reg-Stereo(zero)	0.16 112	0.07 2	0.36 207	0.19 86	0.10 67	0.19 105	0.14 58	0.28 117	0.24 144	0.22 154	0.20 119	0.24 210	0.18 215	0.21 116	0.18 213	0.07 68	0.05 31	0.06 24	0.06 82	0.06 41	0.06 76

AIO_rvc	0.12 39	0.11 135	0.22 62	0.19 86	0.10 67	0.15 20	0.17 144	0.20 24	0.16 25	0.11 17	0.13 37	0.13 61	0.08 6	0.22 131	0.11 11	0.06 25	0.05 31	0.06 24	0.05 41	0.06 41	0.07 148

AIO_test	0.12 39	0.09 37	0.20 51	0.19 86	0.11 106	0.15 20	0.17 144	0.19 16	0.16 25	0.11 17	0.13 37	0.14 83	0.09 16	0.20 97	0.12 40	0.07 68	0.05 31	0.06 24	0.05 41	0.06 41	0.05 21

AIO-test1	0.19 191	0.14 278	0.41 284	0.27 437	0.15 326	0.21 164	0.16 109	0.39 260	0.36 294	0.17 113	0.26 176	0.18 132	0.13 116	0.28 229	0.14 115	0.07 68	0.06 144	0.10 300	0.11 374	0.06 41	0.09 270

castereo	0.14 71	0.10 74	0.19 42	0.18 47	0.10 67	0.20 137	0.19 231	0.30 147	0.27 176	0.13 43	0.18 95	0.16 115	0.16 164	0.15 14	0.13 81	0.07 68	0.05 31	0.06 24	0.06 82	0.06 41	0.05 21

GIP-stereo	0.12 39	0.09 37	0.20 51	0.19 86	0.11 106	0.16 43	0.14 58	0.29 128	0.18 53	0.11 17	0.16 76	0.13 61	0.09 16	0.15 14	0.12 40	0.07 68	0.05 31	0.06 24	0.05 41	0.06 41	0.05 21

SMoEStereo_RVC	0.13 49	0.10 74	0.22 62	0.19 86	0.10 67	0.19 105	0.17 144	0.19 16	0.19 64	0.15 80	0.13 37	0.12 50	0.11 61	0.24 150	0.16 163	0.06 25	0.05 31	0.07 74	0.06 82	0.06 41	0.06 76

999	0.14 71	0.08 8	0.24 76	0.19 86	0.11 106	0.20 137	0.17 144	0.24 74	0.18 53	0.13 43	0.16 76	0.14 83	0.11 61	0.36 300	0.15 139	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.06 82	0.06 41	0.07 148

ours_stereo	0.13 49	0.11 135	0.23 68	0.20 145	0.11 106	0.17 61	0.18 187	0.20 24	0.19 64	0.13 43	0.18 95	0.14 83	0.10 37	0.23 140	0.14 115	0.06 25	0.05 31	0.08 152	0.06 82	0.06 41	0.05 21

UGAM-zero	0.23 273	0.10 74	0.54 387	0.19 86	0.13 235	0.21 164	0.14 58	0.44 314	0.22 111	0.28 213	0.28 188	0.51 446	0.33 409	0.65 432	0.14 115	0.07 68	0.06 144	0.07 74	0.08 208	0.06 41	0.07 148

WCG-NET	0.14 71	0.09 37	0.23 68	0.18 47	0.08 9	0.18 80	0.17 144	0.21 30	0.28 191	0.18 128	0.21 131	0.15 99	0.12 86	0.18 63	0.12 40	0.06 25	0.05 31	0.06 24	0.05 41	0.06 41	0.05 21

IGEV-Stereo++	0.11 13	0.08 8	0.15 9	0.19 86	0.11 106	0.14 12	0.10 6	0.22 40	0.18 53	0.10 10	0.13 37	0.10 30	0.11 61	0.14 8	0.11 11	0.06 25	0.05 31	0.06 24	0.05 41	0.06 41	0.05 21

Pointernet	0.13 49	0.07 2	0.27 105	0.19 86	0.11 106	0.20 137	0.12 22	0.31 158	0.24 144	0.15 80	0.15 66	0.13 61	0.11 61	0.17 43	0.13 81	0.08 191	0.05 31	0.06 24	0.05 41	0.06 41	0.05 21

AIO-Stereo	0.13 49	0.10 74	0.22 62	0.20 145	0.09 26	0.16 43	0.15 82	0.27 98	0.16 25	0.13 43	0.15 66	0.13 61	0.08 6	0.18 63	0.11 11	0.06 25	0.05 31	0.07 74	0.07 137	0.06 41	0.06 76

WCG-NET（raft）	0.14 71	0.09 37	0.23 68	0.17 16	0.08 9	0.19 105	0.16 109	0.23 60	0.26 166	0.18 128	0.19 103	0.20 155	0.12 86	0.21 116	0.12 40	0.06 25	0.06 144	0.06 24	0.05 41	0.06 41	0.05 21

RSM	0.12 39	0.09 37	0.20 51	0.20 145	0.09 26	0.16 43	0.15 82	0.23 60	0.18 53	0.13 43	0.13 37	0.15 99	0.09 16	0.21 116	0.12 40	0.06 25	0.05 31	0.07 74	0.07 137	0.06 41	0.05 21

RAFT-Stereo-weight	0.15 98	0.09 37	0.26 96	0.20 145	0.10 67	0.19 105	0.17 144	0.36 232	0.29 210	0.24 174	0.20 119	0.19 146	0.10 37	0.18 63	0.15 139	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.05 41	0.06 41	0.05 21

gcap-zeroshot	0.17 129	0.11 135	0.36 207	0.20 145	0.12 162	0.26 269	0.16 109	0.30 147	0.22 111	0.26 194	0.20 119	0.30 289	0.14 134	0.20 97	0.13 81	0.07 68	0.06 144	0.07 74	0.07 137	0.06 41	0.06 76

trnet	0.13 49	0.08 8	0.21 57	0.15 3	0.07 1	0.21 164	0.12 22	0.24 74	0.24 144	0.16 101	0.21 131	0.15 99	0.13 116	0.18 63	0.13 81	0.08 191	0.05 31	0.06 24	0.04 1	0.06 41	0.05 21

testlalala2	0.18 153	0.10 74	0.50 365	0.36 498	0.25 483	0.23 213	0.14 58	0.34 190	0.24 144	0.25 182	0.25 166	0.21 166	0.12 86	0.16 30	0.16 163	0.07 68	0.06 144	0.07 74	0.07 137	0.06 41	0.06 76

MoCha-V2	0.13 49	0.08 8	0.26 96	0.23 292	0.09 26	0.16 43	0.15 82	0.26 88	0.16 25	0.15 80	0.15 66	0.13 61	0.14 134	0.20 97	0.11 11	0.06 25	0.07 260	0.06 24	0.06 82	0.06 41	0.05 21

MSKI-zero shot	0.17 129	0.09 37	0.43 305	0.20 145	0.11 106	0.21 164	0.15 82	0.32 168	0.21 98	0.23 160	0.24 158	0.23 198	0.10 37	0.31 267	0.13 81	0.07 68	0.06 144	0.07 74	0.06 82	0.06 41	0.06 76

GCAP-Stereo	0.14 71	0.14 278	0.33 168	0.20 145	0.09 26	0.21 164	0.10 6	0.26 88	0.20 83	0.18 128	0.19 103	0.15 99	0.13 116	0.17 43	0.13 81	0.07 68	0.06 144	0.07 74	0.05 41	0.06 41	0.06 76

RAFT-Test	0.17 129	0.10 74	0.38 238	0.19 86	0.12 162	0.25 249	0.17 144	0.33 182	0.23 129	0.23 160	0.29 201	0.27 248	0.14 134	0.20 97	0.14 115	0.07 68	0.06 144	0.07 74	0.07 137	0.06 41	0.06 76

CAS	0.15 98	0.07 2	0.21 57	0.41 511	0.16 358	0.20 137	0.18 187	0.22 40	0.19 64	0.15 80	0.19 103	0.11 45	0.09 16	0.14 8	0.13 81	0.29 514	0.04 2	0.06 24	0.04 1	0.06 41	0.14 417

LoS	0.14 71	0.08 8	0.27 105	0.16 6	0.09 26	0.22 192	0.14 58	0.26 88	0.26 166	0.15 80	0.18 95	0.18 132	0.13 116	0.22 131	0.14 115	0.08 191	0.06 144	0.06 24	0.04 1	0.06 41	0.06 76
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.12 39	0.09 37	0.22 62	0.19 86	0.10 67	0.15 20	0.14 58	0.27 98	0.15 20	0.13 43	0.14 63	0.13 61	0.08 6	0.21 116	0.12 40	0.06 25	0.05 31	0.07 74	0.06 82	0.06 41	0.05 21

EGLCR-Stereo	0.13 49	0.08 8	0.20 51	0.18 47	0.09 26	0.21 164	0.13 39	0.27 98	0.21 98	0.13 43	0.10 14	0.15 99	0.09 16	0.20 97	0.13 81	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.07 137	0.06 41	0.06 76

MC-Stereo	0.14 71	0.09 37	0.25 88	0.21 188	0.09 26	0.18 80	0.16 109	0.23 60	0.19 64	0.18 128	0.23 145	0.16 115	0.13 116	0.22 131	0.13 81	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.07 137	0.06 41	0.05 21

RCA-Stereo	0.16 112	0.09 37	0.25 88	0.20 145	0.10 67	0.19 105	0.17 144	0.36 232	0.35 281	0.20 137	0.25 166	0.17 122	0.17 190	0.18 63	0.14 115	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.06 82	0.06 41	0.05 21

ADStereo(finetuned)	0.19 191	0.13 236	0.49 354	0.19 86	0.09 26	0.19 105	0.18 187	0.34 190	0.39 329	0.29 240	0.31 228	0.18 132	0.31 399	0.21 116	0.19 242	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.05 41	0.06 41	0.07 148

test-3	0.16 112	0.09 37	0.31 147	0.21 188	0.11 106	0.18 80	0.16 109	0.30 147	0.27 176	0.26 194	0.16 76	0.22 178	0.12 86	0.26 197	0.18 213	0.06 25	0.04 2	0.08 152	0.08 208	0.06 41	0.06 76

test_1	0.16 112	0.09 37	0.31 147	0.21 188	0.11 106	0.18 80	0.16 109	0.30 147	0.27 176	0.25 182	0.16 76	0.22 178	0.12 86	0.26 197	0.18 213	0.06 25	0.04 2	0.08 152	0.08 208	0.06 41	0.06 76

TRStereo	0.19 191	0.17 355	0.47 340	0.23 292	0.19 417	0.19 105	0.16 109	0.52 406	0.28 191	0.20 137	0.19 103	0.21 166	0.13 116	0.24 150	0.13 81	0.09 268	0.06 144	0.09 227	0.11 374	0.06 41	0.06 76

STrans-v2	0.24 303	0.13 236	0.54 387	0.21 188	0.12 162	0.23 213	0.21 309	0.47 343	0.28 191	0.31 288	0.42 358	0.36 342	0.35 422	0.62 419	0.23 318	0.07 68	0.05 31	0.08 152	0.07 137	0.06 41	0.06 76

TransformOpticalFlow	0.24 303	0.13 236	0.56 397	0.23 292	0.11 106	0.21 164	0.19 231	0.40 271	0.32 243	0.30 271	0.43 371	0.36 342	0.31 399	0.61 411	0.20 256	0.07 68	0.05 31	0.08 152	0.07 137	0.06 41	0.07 148

ASMatch	0.23 273	0.11 135	0.51 376	0.24 341	0.14 277	0.19 105	0.17 144	0.31 158	0.28 191	0.28 213	0.68 485	0.27 248	0.26 321	0.50 349	0.22 299	0.07 68	0.06 144	0.08 152	0.07 137	0.06 41	0.11 360

DEmStereo	0.26 347	0.09 37	0.47 340	0.19 86	0.12 162	0.30 336	0.25 399	0.28 117	0.36 294	0.36 375	0.58 459	0.25 218	0.48 481	0.53 367	0.44 449	0.07 68	0.06 144	0.08 152	0.08 208	0.06 41	0.07 148

RAFT-RH_RVC	0.25 331	0.11 135	0.45 324	0.21 188	0.12 162	0.25 249	0.14 58	0.27 98	0.27 176	0.38 396	1.15 523	0.23 198	0.17 190	0.57 390	0.24 329	0.07 68	0.05 31	0.10 300	0.07 137	0.06 41	0.07 148

RAFT-345	0.21 226	0.10 74	0.46 332	0.22 246	0.11 106	0.20 137	0.16 109	0.26 88	0.25 157	0.27 203	0.66 481	0.21 166	0.16 164	0.55 375	0.21 279	0.07 68	0.06 144	0.08 152	0.07 137	0.06 41	0.06 76

AnonymousM	0.17 129	0.19 385	0.24 76	0.18 47	0.10 67	0.18 80	0.17 144	0.30 147	0.23 129	0.26 194	0.20 119	0.18 132	0.14 134	0.19 84	0.14 115	0.09 268	0.06 144	0.38 519	0.15 457	0.06 41	0.05 21

cross-raft	0.17 129	0.12 176	0.41 284	0.23 292	0.10 67	0.20 137	0.24 382	0.33 182	0.23 129	0.23 160	0.28 188	0.29 273	0.15 148	0.17 43	0.15 139	0.06 25	0.05 31	0.07 74	0.07 137	0.06 41	0.05 21

test-1	0.17 129	0.11 135	0.40 261	0.23 292	0.13 235	0.22 192	0.23 360	0.34 190	0.26 166	0.20 137	0.24 158	0.22 178	0.14 134	0.16 30	0.20 256	0.07 68	0.06 144	0.08 152	0.07 137	0.06 41	0.08 214

CREStereo++_RVC	0.15 98	0.08 8	0.26 96	0.17 16	0.11 106	0.18 80	0.13 39	0.22 40	0.30 222	0.21 148	0.30 214	0.13 61	0.11 61	0.16 30	0.15 139	0.07 68	0.04 2	0.06 24	0.15 457	0.06 41	0.05 21
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.17 129	0.09 37	0.26 96	0.18 47	0.07 1	0.32 360	0.19 231	0.37 242	0.32 243	0.23 160	0.25 166	0.18 132	0.17 190	0.25 181	0.16 163	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.05 41	0.06 41	0.05 21

TANstereo	0.15 98	0.09 37	0.28 116	0.16 6	0.08 9	0.25 249	0.14 58	0.23 60	0.28 191	0.24 174	0.30 214	0.16 115	0.12 86	0.17 43	0.13 81	0.08 191	0.07 260	0.06 24	0.05 41	0.06 41	0.07 148

raftrobust	0.16 112	0.13 236	0.29 126	0.22 246	0.15 326	0.19 105	0.13 39	0.32 168	0.26 166	0.26 194	0.20 119	0.19 146	0.17 190	0.21 116	0.15 139	0.08 191	0.06 144	0.07 74	0.06 82	0.06 41	0.07 148

DCANet	0.18 153	0.13 236	0.40 261	0.19 86	0.09 26	0.19 105	0.18 187	0.34 190	0.39 329	0.29 240	0.31 228	0.18 132	0.23 273	0.20 97	0.19 242	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.05 41	0.06 41	0.07 148

EAI-Stereo	0.21 226	0.10 74	0.33 168	0.21 188	0.12 162	0.30 336	0.46 505	0.46 335	0.20 83	0.25 182	0.50 421	0.17 122	0.16 164	0.24 150	0.23 318	0.07 68	0.06 144	0.07 74	0.10 336	0.06 41	0.07 148

CFNet-RSSM	0.17 129	0.10 74	0.40 261	0.20 145	0.11 106	0.20 137	0.15 82	0.36 232	0.30 222	0.23 160	0.21 131	0.26 239	0.15 148	0.20 97	0.13 81	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.07 137	0.06 41	0.05 21

Gwc-CoAtRS	0.17 129	0.10 74	0.37 219	0.20 145	0.12 162	0.19 105	0.15 82	0.32 168	0.28 191	0.23 160	0.23 145	0.27 248	0.15 148	0.20 97	0.13 81	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.07 137	0.06 41	0.06 76

R-Stereo Train	0.18 153	0.09 37	0.32 153	0.22 246	0.12 162	0.22 192	0.19 231	0.42 297	0.19 64	0.31 288	0.45 394	0.20 155	0.14 134	0.18 63	0.15 139	0.08 191	0.06 144	0.07 74	0.06 82	0.06 41	0.06 76

RAFT-Stereo	0.18 153	0.09 37	0.32 153	0.22 246	0.12 162	0.22 192	0.19 231	0.42 297	0.19 64	0.31 288	0.45 394	0.20 155	0.14 134	0.18 63	0.15 139	0.08 191	0.06 144	0.07 74	0.06 82	0.06 41	0.06 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_Zeroshot	0.13 49	0.09 37	0.24 76	0.20 145	0.10 67	0.15 20	0.14 58	0.22 40	0.16 25	0.12 30	0.19 103	0.15 99	0.11 61	0.13 4	0.17 192	0.07 68	0.05 31	0.06 24	0.06 82	0.07 106	0.06 76

LG-Stereo	0.13 49	0.10 74	0.24 76	0.20 145	0.09 26	0.16 43	0.18 187	0.21 30	0.18 53	0.11 17	0.17 85	0.09 16	0.09 16	0.15 14	0.14 115	0.05 9	0.06 144	0.08 152	0.08 208	0.07 106	0.05 21

GREAT-IGEV	0.12 39	0.09 37	0.25 88	0.16 6	0.11 106	0.14 12	0.16 109	0.17 7	0.17 41	0.10 10	0.15 66	0.09 16	0.09 16	0.18 63	0.10 1	0.06 25	0.07 260	0.06 24	0.05 41	0.07 106	0.10 325

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 49	0.14 278	0.19 42	0.26 410	0.09 26	0.15 20	0.13 39	0.22 40	0.18 53	0.12 30	0.11 16	0.10 30	0.13 116	0.21 116	0.12 40	0.07 68	0.05 31	0.06 24	0.05 41	0.07 106	0.05 21

HUF	0.15 98	0.11 135	0.38 238	0.17 16	0.11 106	0.16 43	0.17 144	0.22 40	0.20 83	0.11 17	0.13 37	0.14 83	0.11 61	0.18 63	0.12 40	0.07 68	0.20 502	0.06 24	0.05 41	0.07 106	0.14 417

AIO-test2	0.20 206	0.20 397	0.36 207	0.26 410	0.15 326	0.22 192	0.16 109	0.42 297	0.42 362	0.16 101	0.29 201	0.15 99	0.11 61	0.26 197	0.13 81	0.18 480	0.06 144	0.10 300	0.11 374	0.07 106	0.07 148

fffft	0.13 49	0.09 37	0.24 76	0.19 86	0.10 67	0.17 61	0.19 231	0.22 40	0.16 25	0.14 66	0.11 16	0.13 61	0.10 37	0.24 150	0.18 213	0.06 25	0.05 31	0.07 74	0.06 82	0.07 106	0.06 76
1: 1. 1
tt45	0.14 71	0.09 37	0.22 62	0.19 86	0.11 106	0.23 213	0.18 187	0.22 40	0.17 41	0.15 80	0.13 37	0.14 83	0.10 37	0.30 260	0.14 115	0.07 68	0.05 31	0.08 152	0.06 82	0.07 106	0.07 148

mms	0.13 49	0.11 135	0.19 42	0.19 86	0.12 162	0.16 43	0.17 144	0.20 24	0.17 41	0.13 43	0.17 85	0.14 83	0.09 16	0.24 150	0.14 115	0.06 25	0.05 31	0.08 152	0.06 82	0.07 106	0.07 148

fffy	0.14 71	0.11 135	0.24 76	0.20 145	0.10 67	0.19 105	0.18 187	0.22 40	0.19 64	0.13 43	0.16 76	0.15 99	0.13 116	0.25 181	0.14 115	0.06 25	0.06 144	0.08 152	0.06 82	0.07 106	0.06 76

PAM_32	0.23 273	0.10 74	0.63 427	0.21 188	0.14 277	0.33 371	0.19 231	0.36 232	0.23 129	0.29 240	0.28 188	0.56 463	0.28 356	0.27 216	0.18 213	0.08 191	0.06 144	0.08 152	0.09 294	0.07 106	0.09 270

PAM	0.23 273	0.10 74	0.63 427	0.22 246	0.15 326	0.34 384	0.21 309	0.37 242	0.22 111	0.31 288	0.27 183	0.55 460	0.26 321	0.26 197	0.17 192	0.08 191	0.06 144	0.07 74	0.09 294	0.07 106	0.09 270

model_zeroshot	0.17 129	0.11 135	0.39 253	0.20 145	0.12 162	0.24 235	0.15 82	0.34 190	0.22 111	0.30 271	0.20 119	0.22 178	0.12 86	0.24 150	0.14 115	0.08 191	0.07 260	0.07 74	0.07 137	0.07 106	0.07 148

RAStereo	0.13 49	0.12 176	0.27 105	0.22 246	0.11 106	0.15 20	0.18 187	0.23 60	0.23 129	0.13 43	0.17 85	0.11 45	0.09 16	0.15 14	0.13 81	0.08 191	0.06 144	0.08 152	0.06 82	0.07 106	0.05 21

Occ-G	0.13 49	0.08 8	0.21 57	0.17 16	0.10 67	0.15 20	0.19 231	0.22 40	0.19 64	0.13 43	0.19 103	0.21 166	0.11 61	0.17 43	0.14 115	0.07 68	0.06 144	0.07 74	0.06 82	0.07 106	0.06 76

U	1.00 532	0.09 37	0.21 57	0.21 188	3.68 559	6.12 563	0.14 58	0.21 30	0.21 98	0.11 17	0.11 16	0.10 30	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.07 68	0.05 31	5.42 567	2.90 565	0.07 106	0.06 76

RSM++	0.12 39	0.09 37	0.19 42	0.20 145	0.09 26	0.17 61	0.15 82	0.21 30	0.19 64	0.12 30	0.12 23	0.14 83	0.09 16	0.20 97	0.12 40	0.06 25	0.05 31	0.07 74	0.07 137	0.07 106	0.05 21

IGEV++	0.13 49	0.10 74	0.23 68	0.21 188	0.10 67	0.15 20	0.15 82	0.29 128	0.16 25	0.12 30	0.15 66	0.12 50	0.12 86	0.17 43	0.14 115	0.07 68	0.06 144	0.07 74	0.05 41	0.07 106	0.07 148

AE-Stereo	0.17 129	0.11 135	0.31 147	0.24 341	0.14 277	0.23 213	0.18 187	0.34 190	0.29 210	0.15 80	0.25 166	0.21 166	0.13 116	0.20 97	0.14 115	0.07 68	0.08 341	0.09 227	0.10 336	0.07 106	0.06 76

ff7	0.14 71	0.12 176	0.27 105	0.19 86	0.12 162	0.21 164	0.18 187	0.27 98	0.20 83	0.15 80	0.13 37	0.12 50	0.12 86	0.24 150	0.12 40	0.07 68	0.05 31	0.08 152	0.07 137	0.07 106	0.07 148

IGEVStereo-DCA	0.14 71	0.11 135	0.27 105	0.19 86	0.12 162	0.20 137	0.18 187	0.27 98	0.20 83	0.15 80	0.12 23	0.14 83	0.12 86	0.28 229	0.14 115	0.07 68	0.06 144	0.08 152	0.07 137	0.07 106	0.07 148

ffff	0.14 71	0.12 176	0.27 105	0.19 86	0.12 162	0.21 164	0.18 187	0.27 98	0.20 83	0.15 80	0.13 37	0.12 50	0.12 86	0.24 150	0.12 40	0.07 68	0.05 31	0.08 152	0.07 137	0.07 106	0.07 148

rrr	0.17 129	0.11 135	0.57 400	0.19 86	0.12 162	0.20 137	0.18 187	0.35 214	0.22 111	0.15 80	0.12 23	0.14 83	0.12 86	0.28 229	0.14 115	0.07 68	0.06 144	0.08 152	0.07 137	0.07 106	0.07 148

11t	0.14 71	0.12 176	0.27 105	0.19 86	0.12 162	0.21 164	0.18 187	0.27 98	0.20 83	0.15 80	0.13 37	0.12 50	0.12 86	0.24 150	0.12 40	0.07 68	0.05 31	0.08 152	0.07 137	0.07 106	0.07 148

MaDis-Stereo	0.14 71	0.13 236	0.26 96	0.19 86	0.14 277	0.16 43	0.13 39	0.25 80	0.21 98	0.13 43	0.14 63	0.14 83	0.11 61	0.17 43	0.17 192	0.08 191	0.07 260	0.08 152	0.06 82	0.07 106	0.06 76

IGEV_Zeroshot_test	0.18 153	0.10 74	0.65 435	0.20 145	0.12 162	0.19 105	0.15 82	0.34 190	0.19 64	0.28 213	0.22 141	0.27 248	0.13 116	0.23 140	0.18 213	0.07 68	0.06 144	0.08 152	0.08 208	0.07 106	0.06 76

AEACV	0.13 49	0.09 37	0.23 68	0.18 47	0.19 417	0.19 105	0.16 109	0.23 60	0.14 15	0.13 43	0.17 85	0.13 61	0.16 164	0.16 30	0.12 40	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.08 208	0.07 106	0.06 76

Any-RAFT	0.17 129	0.08 8	0.31 147	0.19 86	0.10 67	0.29 319	0.16 109	0.42 297	0.30 222	0.24 174	0.27 183	0.27 248	0.16 164	0.21 116	0.12 40	0.08 191	0.05 31	0.06 24	0.05 41	0.07 106	0.06 76

HH	0.18 153	0.12 176	0.55 393	0.22 246	0.12 162	0.18 80	0.18 187	0.34 190	0.19 64	0.20 137	0.24 158	0.34 323	0.18 215	0.29 245	0.12 40	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.07 137	0.07 106	0.06 76

HanStereo	0.18 153	0.12 176	0.55 393	0.22 246	0.12 162	0.18 80	0.18 187	0.34 190	0.19 64	0.20 137	0.24 158	0.34 323	0.18 215	0.29 245	0.12 40	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.07 137	0.07 106	0.06 76

DCRE	0.20 206	0.13 236	0.40 261	0.21 188	0.15 326	0.20 137	0.19 231	0.30 147	0.27 176	0.22 154	0.80 502	0.23 198	0.16 164	0.23 140	0.15 139	0.07 68	0.07 260	0.07 74	0.08 208	0.07 106	0.06 76

anonymousa	0.23 273	0.11 135	0.50 365	0.21 188	0.16 358	0.31 351	0.20 278	0.36 232	0.35 281	0.32 311	0.50 421	0.39 368	0.26 321	0.22 131	0.20 256	0.08 191	0.06 144	0.09 227	0.11 374	0.07 106	0.08 214

ProNet	0.14 71	0.12 176	0.25 88	0.19 86	0.11 106	0.19 105	0.19 231	0.27 98	0.20 83	0.14 66	0.13 37	0.13 61	0.12 86	0.24 150	0.12 40	0.06 25	0.05 31	0.07 74	0.06 82	0.07 106	0.07 148

ccc-4	0.14 71	0.12 176	0.27 105	0.19 86	0.12 162	0.21 164	0.18 187	0.27 98	0.20 83	0.15 80	0.13 37	0.12 50	0.12 86	0.24 150	0.12 40	0.07 68	0.05 31	0.08 152	0.07 137	0.07 106	0.07 148

DisPM	0.19 191	0.10 74	0.35 187	0.23 292	0.13 235	0.18 80	0.20 278	0.29 128	0.29 210	0.33 322	0.34 267	0.23 198	0.16 164	0.33 280	0.16 163	0.09 268	0.06 144	0.09 227	0.08 208	0.07 106	0.11 360

test_4	0.18 153	0.12 176	0.34 177	0.23 292	0.12 162	0.18 80	0.22 335	0.26 88	0.24 144	0.24 174	0.47 411	0.22 178	0.13 116	0.24 150	0.16 163	0.06 25	0.05 31	0.09 227	0.09 294	0.07 106	0.05 21

GLC_STEREO	0.15 98	0.10 74	0.24 76	0.21 188	0.09 26	0.17 61	0.15 82	0.23 60	0.27 176	0.17 113	0.20 119	0.17 122	0.11 61	0.23 140	0.16 163	0.07 68	0.09 375	0.09 227	0.08 208	0.07 106	0.06 76

IPLG	0.21 226	0.15 311	0.53 384	0.21 188	0.12 162	0.28 298	0.17 144	0.42 297	0.30 222	0.33 322	0.32 237	0.15 99	0.17 190	0.50 349	0.21 279	0.07 68	0.05 31	0.08 152	0.07 137	0.07 106	0.06 76

MIPNet	0.21 226	0.15 311	0.52 380	0.21 188	0.12 162	0.27 279	0.20 278	0.45 324	0.37 305	0.30 271	0.23 145	0.19 146	0.24 291	0.27 216	0.19 242	0.07 68	0.05 31	0.08 152	0.07 137	0.07 106	0.06 76

IPLGR	0.21 226	0.13 236	0.61 416	0.21 188	0.11 106	0.25 249	0.18 187	0.41 283	0.37 305	0.28 213	0.27 183	0.21 166	0.19 230	0.37 303	0.18 213	0.07 68	0.06 144	0.08 152	0.07 137	0.07 106	0.06 76

test_3	0.18 153	0.11 135	0.32 153	0.24 341	0.11 106	0.22 192	0.25 399	0.31 158	0.31 234	0.25 182	0.18 95	0.23 198	0.13 116	0.25 181	0.19 242	0.06 25	0.05 31	0.09 227	0.10 336	0.07 106	0.06 76

CrosDoStereo	0.31 402	0.10 74	0.49 354	0.18 47	0.12 162	0.22 192	1.11 554	0.34 190	0.37 305	0.38 396	0.61 472	0.28 263	0.46 472	0.61 411	0.57 475	0.07 68	0.06 144	0.08 152	0.08 208	0.07 106	0.07 148

OMP-Stereo	0.23 273	0.14 278	0.35 187	0.29 460	0.13 235	0.21 164	0.16 109	0.37 242	0.33 255	0.34 342	0.30 214	0.34 323	0.19 230	0.70 447	0.24 329	0.07 68	0.06 144	0.09 227	0.07 137	0.07 106	0.06 76

IIG-Stereo	0.23 273	0.13 236	0.35 187	0.29 460	0.12 162	0.23 213	0.14 58	0.38 248	0.31 234	0.34 342	0.37 297	0.33 316	0.21 246	0.70 447	0.26 352	0.08 191	0.06 144	0.09 227	0.07 137	0.07 106	0.06 76

FTStereo	0.28 375	0.10 74	0.43 305	0.23 292	0.13 235	0.21 164	0.53 519	0.34 190	0.26 166	0.38 396	0.95 514	0.30 289	0.56 494	0.32 273	0.18 213	0.08 191	0.06 144	0.09 227	0.08 208	0.07 106	0.19 469

DeepStereo_LL	0.31 402	0.10 74	0.49 354	0.18 47	0.12 162	0.22 192	1.11 554	0.34 190	0.37 305	0.38 396	0.61 472	0.28 263	0.46 472	0.61 411	0.57 475	0.07 68	0.06 144	0.08 152	0.08 208	0.07 106	0.07 148

THIR-Stereo	0.29 386	0.12 176	0.41 284	0.19 86	0.11 106	0.28 298	0.72 532	0.32 168	0.35 281	0.37 381	0.65 479	0.34 323	0.50 484	0.57 390	0.45 452	0.07 68	0.06 144	0.08 152	0.09 294	0.07 106	0.07 148

DRaft	0.24 303	0.10 74	0.34 177	0.18 47	0.12 162	0.28 298	0.23 360	0.33 182	0.39 329	0.38 396	0.61 472	0.21 166	0.41 450	0.48 340	0.42 444	0.07 68	0.06 144	0.08 152	0.08 208	0.07 106	0.08 214

GrayStereo	0.25 331	0.09 37	0.32 153	0.26 410	0.13 235	0.23 213	0.47 509	0.34 190	0.30 222	0.39 411	0.47 411	0.30 289	0.79 518	0.29 245	0.16 163	0.07 68	0.06 144	0.08 152	0.09 294	0.07 106	0.13 398

CroCo-Stereo	0.14 71	0.13 236	0.24 76	0.25 378	0.11 106	0.11 3	0.18 187	0.32 168	0.23 129	0.12 30	0.12 23	0.18 132	0.12 86	0.14 8	0.13 81	0.08 191	0.06 144	0.07 74	0.05 41	0.07 106	0.06 76
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
raft+_RVC	0.18 153	0.14 278	0.32 153	0.21 188	0.15 326	0.21 164	0.16 109	0.38 248	0.34 265	0.21 148	0.28 188	0.20 155	0.15 148	0.24 150	0.19 242	0.08 191	0.06 144	0.08 152	0.07 137	0.07 106	0.08 214

XX-TBD	0.15 98	0.18 369	0.28 116	0.22 246	0.10 67	0.22 192	0.15 82	0.22 40	0.27 176	0.22 154	0.26 176	0.14 83	0.12 86	0.16 30	0.13 81	0.08 191	0.05 31	0.06 24	0.04 1	0.07 106	0.06 76

XX-Stereo	0.21 226	0.10 74	0.83 478	0.26 410	0.17 378	0.23 213	0.13 39	0.40 271	0.18 53	0.20 137	0.41 342	0.31 300	0.10 37	0.32 273	0.12 40	0.08 191	0.06 144	0.08 152	0.08 208	0.07 106	0.05 21

111	0.20 206	0.17 355	0.40 261	0.18 47	0.09 26	0.24 235	0.17 144	0.41 283	0.45 395	0.23 160	0.29 201	0.29 273	0.21 246	0.24 150	0.18 213	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.06 82	0.07 106	0.08 214

test_xeample3	0.16 112	0.11 135	0.56 397	0.19 86	0.12 162	0.20 137	0.18 187	0.35 214	0.20 83	0.16 101	0.12 23	0.13 61	0.12 86	0.24 150	0.15 139	0.07 68	0.06 144	0.07 74	0.08 208	0.07 106	0.07 148

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 129	0.14 278	0.32 153	0.20 145	0.09 26	0.19 105	0.17 144	0.32 168	0.30 222	0.25 182	0.33 258	0.20 155	0.17 190	0.19 84	0.15 139	0.06 25	0.05 31	0.07 74	0.07 137	0.07 106	0.05 21

AFF-stereo	0.18 153	0.15 311	0.32 153	0.21 188	0.10 67	0.18 80	0.18 187	0.33 182	0.27 176	0.25 182	0.37 297	0.25 218	0.17 190	0.24 150	0.15 139	0.06 25	0.05 31	0.08 152	0.08 208	0.07 106	0.05 21

CREStereo	0.13 49	0.08 8	0.21 57	0.14 1	0.08 9	0.22 192	0.15 82	0.25 80	0.24 144	0.16 101	0.21 131	0.14 83	0.13 116	0.18 63	0.13 81	0.09 268	0.05 31	0.06 24	0.04 1	0.07 106	0.06 76
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 98	0.08 8	0.23 68	0.15 3	0.09 26	0.23 213	0.16 109	0.25 80	0.23 129	0.17 113	0.21 131	0.16 115	0.14 134	0.22 131	0.13 81	0.29 514	0.05 31	0.06 24	0.04 1	0.07 106	0.06 76

DIP-Stereo	0.18 153	0.12 176	0.33 168	0.20 145	0.13 235	0.28 298	0.12 22	0.42 297	0.25 157	0.27 203	0.32 237	0.21 166	0.17 190	0.25 181	0.20 256	0.07 68	0.06 144	0.08 152	0.06 82	0.07 106	0.08 214
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.28 375	0.14 278	0.44 313	0.22 246	0.18 399	0.32 360	0.19 231	0.48 355	0.38 319	0.29 240	0.43 371	0.47 425	0.37 434	0.79 480	0.36 415	0.09 268	0.07 260	0.07 74	0.09 294	0.07 106	0.07 148

MLCV	0.22 256	0.16 336	0.44 313	0.21 188	0.08 9	0.29 319	0.19 231	0.38 248	0.37 305	0.38 396	0.44 382	0.31 300	0.21 246	0.41 319	0.24 329	0.07 68	0.05 31	0.06 24	0.05 41	0.07 106	0.06 76

111111	0.11 13	0.07 2	0.17 31	0.19 86	0.11 106	0.13 10	0.11 15	0.22 40	0.15 20	0.11 17	0.12 23	0.12 50	0.08 6	0.18 63	0.11 11	0.07 68	0.05 31	0.06 24	0.04 1	0.08 168	0.06 76

HART	0.15 98	0.11 135	0.30 133	0.21 188	0.09 26	0.17 61	0.16 109	0.30 147	0.19 64	0.15 80	0.25 166	0.17 122	0.09 16	0.21 116	0.12 40	0.06 25	0.07 260	0.07 74	0.05 41	0.08 168	0.06 76

tg	0.16 112	0.11 135	0.25 88	0.21 188	0.11 106	0.23 213	0.15 82	0.34 190	0.24 144	0.20 137	0.25 166	0.19 146	0.12 86	0.24 150	0.15 139	0.07 68	0.05 31	0.09 227	0.09 294	0.08 168	0.07 148

DispNO	0.27 355	0.18 369	0.62 424	0.23 292	0.17 378	0.25 249	0.22 335	0.45 324	0.41 355	0.32 311	0.39 324	0.38 356	0.27 340	0.77 476	0.27 357	0.09 268	0.07 260	0.10 300	0.10 336	0.08 168	0.08 214

tta	0.24 303	0.12 176	0.40 261	0.19 86	0.10 67	0.27 279	0.19 231	0.51 389	0.45 395	0.34 342	0.41 342	0.31 300	0.26 321	0.58 396	0.28 361	0.10 315	0.07 260	0.08 152	0.08 208	0.08 168	0.07 148

qqq1	0.24 303	0.12 176	0.40 261	0.19 86	0.10 67	0.27 279	0.19 231	0.51 389	0.45 395	0.34 342	0.41 342	0.31 300	0.26 321	0.58 396	0.16 163	0.10 315	0.07 260	0.07 74	0.06 82	0.08 168	0.07 148

fff1	0.24 303	0.12 176	0.40 261	0.19 86	0.10 67	0.27 279	0.19 231	0.51 389	0.45 395	0.34 342	0.41 342	0.31 300	0.26 321	0.58 396	0.16 163	0.10 315	0.07 260	0.07 74	0.06 82	0.08 168	0.07 148

MyStereo07	0.16 112	0.12 176	0.26 96	0.22 246	0.14 277	0.25 249	0.23 360	0.29 128	0.21 98	0.15 80	0.13 37	0.12 50	0.13 116	0.25 181	0.13 81	0.07 68	0.07 260	0.09 227	0.08 208	0.08 168	0.08 214

MyStereo06	0.20 206	0.12 176	0.57 400	0.21 188	0.14 277	0.25 249	0.23 360	0.40 271	0.21 98	0.30 271	0.24 158	0.31 300	0.18 215	0.22 131	0.18 213	0.07 68	0.07 260	0.09 227	0.08 208	0.08 168	0.08 214

MyStereo05	0.23 273	0.12 176	0.57 400	0.21 188	0.14 277	0.25 249	0.23 360	0.48 355	0.52 454	0.31 288	0.23 145	0.25 218	0.22 259	0.30 260	0.21 279	0.07 68	0.07 260	0.09 227	0.08 208	0.08 168	0.08 214

MyStereo04	0.23 273	0.12 176	0.55 393	0.22 246	0.14 277	0.25 249	0.23 360	0.49 363	0.52 454	0.28 213	0.23 145	0.27 248	0.23 273	0.30 260	0.22 299	0.07 68	0.07 260	0.09 227	0.08 208	0.08 168	0.08 214

CoDeX	0.23 273	0.12 176	0.46 332	0.21 188	0.14 277	0.29 319	0.21 309	0.53 417	0.41 355	0.29 240	0.35 278	0.29 273	0.22 259	0.48 340	0.19 242	0.09 268	0.06 144	0.08 152	0.07 137	0.08 168	0.07 148

cc1	0.18 153	0.14 278	0.38 238	0.23 292	0.11 106	0.31 351	0.19 231	0.35 214	0.47 417	0.17 113	0.19 103	0.13 61	0.18 215	0.28 229	0.11 11	0.08 191	0.05 31	0.08 152	0.06 82	0.08 168	0.08 214

ffm	0.22 256	0.12 176	0.42 294	0.20 145	0.13 235	0.28 298	0.20 278	0.35 214	0.44 384	0.30 271	0.42 358	0.34 323	0.23 273	0.27 216	0.11 11	0.08 191	0.05 31	0.11 355	0.10 336	0.08 168	0.08 214

ff1	0.29 386	0.12 176	0.42 294	0.20 145	0.13 235	0.28 298	0.20 278	0.35 214	0.44 384	0.30 271	0.42 358	0.34 323	0.23 273	0.81 487	1.08 519	0.08 191	0.05 31	0.11 355	0.10 336	0.08 168	0.08 214

tt1	0.18 153	0.14 278	0.35 187	0.23 292	0.11 106	0.30 336	0.19 231	0.35 214	0.44 384	0.17 113	0.19 103	0.13 61	0.16 164	0.27 216	0.11 11	0.08 191	0.05 31	0.08 152	0.06 82	0.08 168	0.08 214

UniTT-Stereo	0.14 71	0.10 74	0.30 133	0.21 188	0.13 235	0.17 61	0.13 39	0.19 16	0.18 53	0.15 80	0.20 119	0.10 30	0.11 61	0.18 63	0.16 163	0.08 191	0.06 144	0.07 74	0.06 82	0.08 168	0.06 76

MIM_Stereo	0.18 153	0.12 176	0.38 238	0.20 145	0.11 106	0.17 61	0.14 58	0.35 214	0.25 157	0.27 203	0.35 278	0.23 198	0.13 116	0.27 216	0.16 163	0.06 25	0.07 260	0.08 152	0.08 208	0.08 168	0.06 76

CASnet	0.14 71	0.12 176	0.22 62	0.22 246	0.08 9	0.16 43	0.15 82	0.27 98	0.25 157	0.22 154	0.20 119	0.15 99	0.11 61	0.17 43	0.13 81	0.07 68	0.05 31	0.11 355	0.09 294	0.08 168	0.05 21
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.18 153	0.18 369	0.39 253	0.22 246	0.12 162	0.24 235	0.13 39	0.31 158	0.23 129	0.24 174	0.20 119	0.24 210	0.12 86	0.26 197	0.15 139	0.06 25	0.06 144	0.12 391	0.09 294	0.08 168	0.07 148

4D-IteraStereo	0.17 129	0.16 336	0.50 365	0.21 188	0.14 277	0.19 105	0.17 144	0.28 117	0.28 191	0.23 160	0.20 119	0.20 155	0.11 61	0.19 84	0.14 115	0.06 25	0.04 2	0.10 300	0.08 208	0.08 168	0.06 76

anonymousdsp2	0.17 129	0.10 74	0.28 116	0.20 145	0.11 106	0.25 249	0.17 144	0.41 283	0.31 234	0.23 160	0.23 145	0.22 178	0.15 148	0.25 181	0.15 139	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.05 41	0.08 168	0.07 148

anonymousdsp	0.14 71	0.12 176	0.27 105	0.19 86	0.12 162	0.21 164	0.18 187	0.28 117	0.20 83	0.15 80	0.13 37	0.12 50	0.12 86	0.24 150	0.12 40	0.07 68	0.05 31	0.08 152	0.07 137	0.08 168	0.07 148

CES	0.14 71	0.08 8	0.19 42	0.17 16	0.22 456	0.18 80	0.16 109	0.23 60	0.19 64	0.14 66	0.17 85	0.14 83	0.10 37	0.18 63	0.12 40	0.07 68	0.05 31	0.06 24	0.04 1	0.08 168	0.18 461

Selective-RAFT	0.17 129	0.12 176	0.30 133	0.24 341	0.10 67	0.29 319	0.15 82	0.32 168	0.31 234	0.17 113	0.17 85	0.21 166	0.18 215	0.28 229	0.17 192	0.07 68	0.06 144	0.07 74	0.07 137	0.08 168	0.06 76

CroCo-Stereo Lap2	0.15 98	0.15 311	0.28 116	0.25 378	0.18 399	0.11 3	0.19 231	0.28 117	0.21 98	0.13 43	0.16 76	0.15 99	0.12 86	0.17 43	0.14 115	0.07 68	0.07 260	0.08 152	0.06 82	0.08 168	0.07 148

TestStereo1	0.21 226	0.16 336	0.32 153	0.26 410	0.13 235	0.26 269	0.27 416	0.40 271	0.36 294	0.29 240	0.39 324	0.22 178	0.21 246	0.33 280	0.17 192	0.07 68	0.06 144	0.09 227	0.08 208	0.08 168	0.07 148

raft_robust	0.22 256	0.17 355	0.30 133	0.22 246	0.12 162	0.23 213	0.22 335	0.49 363	0.48 427	0.32 311	0.32 237	0.26 239	0.23 273	0.53 367	0.15 139	0.07 68	0.06 144	0.08 152	0.10 336	0.08 168	0.06 76

RAFT_CTSACE	0.21 226	0.16 336	0.41 284	0.25 378	0.15 326	0.22 192	0.24 382	0.32 168	0.28 191	0.33 322	0.51 427	0.29 273	0.17 190	0.32 273	0.13 81	0.06 25	0.07 260	0.09 227	0.08 208	0.08 168	0.06 76

SA-5K	0.21 226	0.16 336	0.32 153	0.26 410	0.13 235	0.26 269	0.27 416	0.40 271	0.36 294	0.29 240	0.39 324	0.22 178	0.21 246	0.33 280	0.17 192	0.07 68	0.06 144	0.09 227	0.08 208	0.08 168	0.07 148

Sa-1000	0.22 256	0.15 311	0.35 187	0.23 292	0.13 235	0.28 298	0.23 360	0.47 343	0.39 329	0.30 271	0.50 421	0.26 239	0.19 230	0.33 280	0.16 163	0.07 68	0.06 144	0.10 300	0.11 374	0.08 168	0.06 76

SA	0.22 256	0.16 336	0.36 207	0.23 292	0.13 235	0.24 235	0.23 360	0.45 324	0.40 345	0.27 203	0.44 382	0.23 198	0.23 273	0.33 280	0.17 192	0.07 68	0.06 144	0.10 300	0.11 374	0.08 168	0.06 76

IGEV-Stereo	0.14 71	0.12 176	0.27 105	0.19 86	0.12 162	0.21 164	0.18 187	0.28 117	0.20 83	0.15 80	0.13 37	0.12 50	0.12 86	0.24 150	0.12 40	0.07 68	0.05 31	0.08 152	0.07 137	0.08 168	0.07 148
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.21 226	0.21 411	0.55 393	0.23 292	0.15 326	0.25 249	0.20 278	0.35 214	0.29 210	0.31 288	0.33 258	0.22 178	0.15 148	0.26 197	0.20 256	0.08 191	0.07 260	0.07 74	0.07 137	0.08 168	0.08 214

iRaft-Stereo_20w	0.19 191	0.10 74	0.46 332	0.19 86	0.13 235	0.25 249	0.19 231	0.52 406	0.19 64	0.29 240	0.21 131	0.22 178	0.20 239	0.28 229	0.18 213	0.07 68	0.06 144	0.07 74	0.08 208	0.08 168	0.08 214

IPLGR_C	0.21 226	0.22 423	0.60 413	0.23 292	0.15 326	0.24 235	0.20 278	0.35 214	0.29 210	0.31 288	0.32 237	0.22 178	0.15 148	0.25 181	0.20 256	0.08 191	0.07 260	0.07 74	0.07 137	0.08 168	0.08 214

GMOStereo	0.18 153	0.14 278	0.30 133	0.22 246	0.12 162	0.20 137	0.27 416	0.26 88	0.28 191	0.31 288	0.32 237	0.26 239	0.17 190	0.15 14	0.12 40	0.07 68	0.07 260	0.10 300	0.08 208	0.08 168	0.05 21

error version	0.18 153	0.14 278	0.30 133	0.22 246	0.12 162	0.20 137	0.27 416	0.26 88	0.28 191	0.31 288	0.32 237	0.26 239	0.17 190	0.15 14	0.12 40	0.07 68	0.07 260	0.10 300	0.08 208	0.08 168	0.05 21

test-v	0.18 153	0.14 278	0.30 133	0.22 246	0.12 162	0.20 137	0.27 416	0.26 88	0.28 191	0.31 288	0.32 237	0.26 239	0.17 190	0.15 14	0.12 40	0.07 68	0.07 260	0.10 300	0.08 208	0.08 168	0.05 21

ACRE	0.21 226	0.20 397	0.62 424	0.23 292	0.15 326	0.24 235	0.20 278	0.35 214	0.28 191	0.31 288	0.32 237	0.22 178	0.15 148	0.25 181	0.20 256	0.08 191	0.07 260	0.07 74	0.07 137	0.08 168	0.08 214

PFNet+	0.20 206	0.10 74	0.37 219	0.21 188	0.12 162	0.17 61	0.19 231	0.29 128	0.34 265	0.33 322	0.32 237	0.24 210	0.16 164	0.32 273	0.17 192	0.10 315	0.07 260	0.11 355	0.10 336	0.08 168	0.12 382

HHNet	0.22 256	0.12 176	0.52 380	0.18 47	0.18 399	0.20 137	0.20 278	0.34 190	0.31 234	0.32 311	0.59 461	0.20 155	0.21 246	0.24 150	0.31 388	0.08 191	0.05 31	0.09 227	0.07 137	0.08 168	0.11 360

AAGNet	0.33 419	0.11 135	0.37 219	0.25 378	0.16 358	0.20 137	0.19 231	0.30 147	0.27 176	0.35 359	0.35 278	0.27 248	0.30 383	0.44 328	2.66 555	0.08 191	0.05 31	0.10 300	0.07 137	0.08 168	0.06 76

NF-Stereo	0.20 206	0.10 74	0.35 187	0.24 341	0.12 162	0.21 164	0.18 187	0.38 248	0.32 243	0.28 213	0.30 214	0.22 178	0.16 164	0.51 354	0.20 256	0.08 191	0.06 144	0.09 227	0.08 208	0.08 168	0.13 398

OCTAStereo	0.20 206	0.10 74	0.35 187	0.24 341	0.12 162	0.21 164	0.18 187	0.38 248	0.32 243	0.28 213	0.30 214	0.22 178	0.16 164	0.51 354	0.20 256	0.08 191	0.06 144	0.09 227	0.08 208	0.08 168	0.13 398

PSM-softLoss	0.21 226	0.10 74	0.39 253	0.24 341	0.12 162	0.20 137	0.18 187	0.38 248	0.26 166	0.29 240	0.32 237	0.24 210	0.16 164	0.52 360	0.20 256	0.09 268	0.06 144	0.10 300	0.09 294	0.08 168	0.12 382

KMStereo	0.21 226	0.10 74	0.39 253	0.24 341	0.12 162	0.20 137	0.18 187	0.38 248	0.26 166	0.29 240	0.32 237	0.24 210	0.16 164	0.52 360	0.20 256	0.09 268	0.06 144	0.10 300	0.09 294	0.08 168	0.12 382

PSM-AAD	0.25 331	0.10 74	0.30 133	0.24 341	0.12 162	0.26 269	0.38 484	0.34 190	0.28 191	0.35 359	0.39 324	0.28 263	0.79 518	0.30 260	0.16 163	0.07 68	0.06 144	0.12 391	0.11 374	0.08 168	0.21 487

KYRaft	0.22 256	0.10 74	0.30 133	0.23 292	0.12 162	0.23 213	0.23 360	0.35 214	0.24 144	0.35 359	0.54 444	0.34 323	0.26 321	0.29 245	0.15 139	0.07 68	0.05 31	0.09 227	0.10 336	0.08 168	0.31 515

RAFT_R40	0.21 226	0.10 74	0.37 219	0.24 341	0.13 235	0.18 80	0.18 187	0.31 158	0.29 210	0.33 322	0.33 258	0.30 289	0.24 291	0.55 375	0.18 213	0.08 191	0.05 31	0.10 300	0.08 208	0.08 168	0.07 148

PFNet	0.23 273	0.10 74	0.57 400	0.24 341	0.14 277	0.22 192	0.19 231	0.39 260	0.33 255	0.35 359	0.32 237	0.27 248	0.19 230	0.64 426	0.22 299	0.09 268	0.05 31	0.09 227	0.07 137	0.08 168	0.07 148

RE-Stereo	0.20 206	0.10 74	0.35 187	0.24 341	0.12 162	0.21 164	0.18 187	0.38 248	0.32 243	0.28 213	0.30 214	0.22 178	0.16 164	0.51 354	0.20 256	0.08 191	0.06 144	0.09 227	0.08 208	0.08 168	0.13 398

Pruner-Stereo	0.19 191	0.11 135	0.34 177	0.29 460	0.12 162	0.19 105	0.17 144	0.31 158	0.29 210	0.33 322	0.32 237	0.25 218	0.15 148	0.24 150	0.21 279	0.09 268	0.06 144	0.09 227	0.08 208	0.08 168	0.09 270

TVStereo	0.20 206	0.10 74	0.35 187	0.24 341	0.12 162	0.21 164	0.18 187	0.38 248	0.32 243	0.28 213	0.30 214	0.22 178	0.16 164	0.51 354	0.20 256	0.08 191	0.06 144	0.09 227	0.08 208	0.08 168	0.13 398

IRAFT_RVC	0.22 256	0.12 176	0.39 253	0.26 410	0.11 106	0.18 80	0.24 382	0.40 271	0.37 305	0.31 288	0.30 214	0.29 273	0.24 291	0.55 375	0.22 299	0.08 191	0.06 144	0.10 300	0.08 208	0.08 168	0.07 148

test-2	0.18 153	0.14 278	0.30 133	0.22 246	0.12 162	0.20 137	0.27 416	0.26 88	0.28 191	0.31 288	0.32 237	0.26 239	0.17 190	0.15 14	0.12 40	0.07 68	0.07 260	0.10 300	0.08 208	0.08 168	0.05 21

GMM-Stereo	0.21 226	0.10 74	0.43 305	0.23 292	0.13 235	0.24 235	0.25 399	0.37 242	0.27 176	0.30 271	0.45 394	0.27 248	0.21 246	0.31 267	0.17 192	0.07 68	0.05 31	0.10 300	0.09 294	0.08 168	0.19 469

Prome-Stereo	0.21 226	0.10 74	0.30 133	0.24 341	0.12 162	0.23 213	0.23 360	0.36 232	0.25 157	0.33 322	0.59 461	0.24 210	0.28 356	0.29 245	0.16 163	0.07 68	0.05 31	0.08 152	0.07 137	0.08 168	0.20 479

iRaftStereo_RVC	0.16 112	0.12 176	0.26 96	0.21 188	0.11 106	0.20 137	0.17 144	0.32 168	0.23 129	0.20 137	0.25 166	0.18 132	0.12 86	0.20 97	0.15 139	0.07 68	0.05 31	0.09 227	0.09 294	0.08 168	0.07 148

delet	0.27 355	0.14 278	0.40 261	0.23 292	0.19 417	0.41 433	0.29 437	0.49 363	0.48 427	0.33 322	0.41 342	0.37 348	0.30 383	0.48 340	0.34 405	0.09 268	0.09 375	0.11 355	0.12 411	0.08 168	0.08 214

cf-r	0.24 303	0.15 311	0.44 313	0.21 188	0.14 277	0.27 279	0.22 335	0.42 297	0.40 345	0.30 271	0.42 358	0.42 397	0.26 321	0.43 324	0.25 339	0.11 351	0.06 144	0.08 152	0.10 336	0.08 168	0.08 214

HSM-Net_RVC	0.27 355	0.11 135	0.42 294	0.19 86	0.11 106	0.34 384	0.20 278	0.62 490	0.43 369	0.40 421	0.43 371	0.50 442	0.26 321	0.76 470	0.22 299	0.08 191	0.07 260	0.07 74	0.07 137	0.08 168	0.08 214
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.28 375	0.16 336	0.35 187	0.20 145	0.15 326	0.33 371	0.19 231	0.53 417	0.37 305	0.36 375	0.38 311	0.67 498	0.31 399	0.89 500	0.23 318	0.08 191	0.06 144	0.08 152	0.07 137	0.08 168	0.08 214

iResNet	0.24 303	0.18 369	0.61 416	0.25 378	0.11 106	0.29 319	0.21 309	0.42 297	0.43 369	0.33 322	0.43 371	0.27 248	0.22 259	0.34 286	0.26 352	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.06 82	0.08 168	0.07 148

G2L-ROB	0.23 273	0.15 311	0.41 284	0.19 86	0.12 162	0.27 279	0.21 309	0.47 343	0.33 255	0.34 342	0.31 228	0.41 388	0.22 259	0.49 345	0.26 352	0.09 268	0.06 144	0.07 74	0.06 82	0.09 232	0.10 325

G2L-Stereo_test	0.24 303	0.16 336	0.38 238	0.19 86	0.13 235	0.27 279	0.24 382	0.49 363	0.38 319	0.37 381	0.37 297	0.40 381	0.24 291	0.52 360	0.28 361	0.08 191	0.06 144	0.06 24	0.06 82	0.09 232	0.08 214

G2L-Stereo	0.25 331	0.16 336	0.47 340	0.22 246	0.14 277	0.25 249	0.18 187	0.46 335	0.35 281	0.33 322	0.37 297	0.40 381	0.22 259	0.60 404	0.30 381	0.10 315	0.09 375	0.10 300	0.08 208	0.09 232	0.09 270

MM-Stereo_test3	0.17 129	0.12 176	0.29 126	0.23 292	0.14 277	0.19 105	0.22 335	0.39 260	0.36 294	0.16 101	0.24 158	0.17 122	0.12 86	0.19 84	0.14 115	0.07 68	0.07 260	0.08 152	0.06 82	0.09 232	0.06 76

MM-Stereo_test2	0.15 98	0.10 74	0.44 313	0.23 292	0.11 106	0.21 164	0.21 309	0.27 98	0.22 111	0.15 80	0.16 76	0.13 61	0.11 61	0.20 97	0.13 81	0.06 25	0.05 31	0.07 74	0.06 82	0.09 232	0.05 21

MM-Stereo_test1	0.17 129	0.10 74	0.39 253	0.23 292	0.11 106	0.20 137	0.22 335	0.33 182	0.29 210	0.22 154	0.21 131	0.15 99	0.14 134	0.23 140	0.13 81	0.07 68	0.06 144	0.08 152	0.07 137	0.09 232	0.06 76

HI	0.20 206	0.13 236	0.33 168	0.18 47	0.15 326	0.17 61	0.16 109	0.34 190	0.21 98	0.37 381	0.39 324	0.36 342	0.24 291	0.29 245	0.21 279	0.06 25	0.05 31	0.08 152	0.09 294	0.09 232	0.07 148

CoSv	0.20 206	0.13 236	0.33 168	0.18 47	0.15 326	0.17 61	0.16 109	0.34 190	0.21 98	0.37 381	0.39 324	0.36 342	0.24 291	0.29 245	0.21 279	0.06 25	0.05 31	0.08 152	0.09 294	0.09 232	0.07 148

SCV_C0	0.14 71	0.11 135	0.25 88	0.19 86	0.12 162	0.15 20	0.16 109	0.30 147	0.22 111	0.13 43	0.15 66	0.13 61	0.09 16	0.24 150	0.10 1	0.06 25	0.05 31	0.06 24	0.06 82	0.09 232	0.06 76

SCV	0.14 71	0.14 278	0.24 76	0.21 188	0.11 106	0.15 20	0.16 109	0.31 158	0.18 53	0.11 17	0.15 66	0.13 61	0.10 37	0.23 140	0.11 11	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.06 82	0.09 232	0.06 76

rvit_stereo_0083	0.16 112	0.12 176	0.26 96	0.21 188	0.13 235	0.17 61	0.17 144	0.22 40	0.34 265	0.16 101	0.21 131	0.19 146	0.16 164	0.21 116	0.16 163	0.11 351	0.10 399	0.10 300	0.08 208	0.09 232	0.07 148

rvit_stereo_0081_aga	0.16 112	0.14 278	0.28 116	0.21 188	0.13 235	0.19 105	0.17 144	0.23 60	0.24 144	0.17 113	0.21 131	0.19 146	0.13 116	0.19 84	0.14 115	0.11 351	0.08 341	0.09 227	0.08 208	0.09 232	0.07 148

rvit_stereo_0081	0.16 112	0.11 135	0.24 76	0.21 188	0.12 162	0.16 43	0.17 144	0.22 40	0.33 255	0.16 101	0.18 95	0.18 132	0.14 134	0.20 97	0.16 163	0.11 351	0.08 341	0.09 227	0.08 208	0.09 232	0.07 148

rvit_stereo_0082	0.16 112	0.11 135	0.24 76	0.21 188	0.12 162	0.16 43	0.17 144	0.22 40	0.33 255	0.16 101	0.18 95	0.18 132	0.14 134	0.20 97	0.16 163	0.11 351	0.08 341	0.09 227	0.08 208	0.09 232	0.07 148

rvit_stereo_ft	0.17 129	0.14 278	0.30 133	0.25 378	0.14 277	0.17 61	0.21 309	0.28 117	0.26 166	0.16 101	0.19 103	0.20 155	0.16 164	0.22 131	0.17 192	0.11 351	0.07 260	0.09 227	0.09 294	0.09 232	0.07 148

test_sample2	0.21 226	0.10 74	0.28 116	0.19 86	0.11 106	0.27 279	0.21 309	0.43 309	0.29 210	0.26 194	0.31 228	0.30 289	0.24 291	0.45 331	0.18 213	0.09 268	0.07 260	0.08 152	0.07 137	0.09 232	0.09 270

test_sample1	0.20 206	0.10 74	0.28 116	0.19 86	0.12 162	0.28 298	0.19 231	0.41 283	0.25 157	0.26 194	0.31 228	0.29 273	0.26 321	0.44 328	0.21 279	0.09 268	0.07 260	0.08 152	0.07 137	0.09 232	0.09 270

H2IRNET	0.18 153	0.13 236	0.35 187	0.21 188	0.12 162	0.20 137	0.15 82	0.27 98	0.30 222	0.17 113	0.31 228	0.25 218	0.20 239	0.24 150	0.18 213	0.07 68	0.06 144	0.09 227	0.10 336	0.09 232	0.06 76

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 129	0.13 236	0.24 76	0.19 86	0.13 235	0.24 235	0.17 144	0.30 147	0.37 305	0.43 445	0.17 85	0.13 61	0.12 86	0.19 84	0.15 139	0.08 191	0.07 260	0.09 227	0.07 137	0.09 232	0.08 214

SMFormer	0.25 331	0.12 176	0.40 261	0.19 86	0.10 67	0.27 279	0.19 231	0.51 389	0.45 395	0.34 342	0.41 342	0.31 300	0.26 321	0.58 396	0.28 361	0.10 315	0.07 260	0.08 152	0.08 208	0.09 232	0.09 270

ACVNet-DCA	0.18 153	0.14 278	0.38 238	0.23 292	0.11 106	0.31 351	0.19 231	0.41 283	0.27 176	0.17 113	0.19 103	0.13 61	0.18 215	0.28 229	0.11 11	0.08 191	0.05 31	0.08 152	0.06 82	0.09 232	0.09 270

xx1	0.20 206	0.14 278	0.38 238	0.23 292	0.11 106	0.31 351	0.19 231	0.35 214	0.47 417	0.17 113	0.19 103	0.28 263	0.24 291	0.28 229	0.11 11	0.08 191	0.05 31	0.10 300	0.09 294	0.09 232	0.09 270

1test111	0.19 191	0.14 278	0.38 238	0.23 292	0.11 106	0.31 351	0.19 231	0.41 283	0.27 176	0.17 113	0.19 103	0.13 61	0.18 215	0.34 286	0.22 299	0.08 191	0.05 31	0.08 152	0.06 82	0.09 232	0.09 270

11t1	0.18 153	0.10 74	0.30 133	0.20 145	0.11 106	0.27 279	0.17 144	0.35 214	0.23 129	0.25 182	0.23 145	0.23 198	0.23 273	0.25 181	0.18 213	0.09 268	0.07 260	0.07 74	0.06 82	0.09 232	0.09 270

1111x	0.32 411	0.11 135	0.40 261	0.22 246	0.11 106	0.32 360	0.26 411	0.59 470	0.43 369	0.31 288	0.41 342	0.39 368	0.28 356	0.76 470	1.37 535	0.09 268	0.08 341	0.09 227	0.10 336	0.09 232	0.08 214

MIF-Stereo (partial)	0.16 112	0.10 74	0.34 177	0.21 188	0.15 326	0.15 20	0.13 39	0.28 117	0.25 157	0.17 113	0.26 176	0.15 99	0.16 164	0.25 181	0.17 192	0.09 268	0.06 144	0.10 300	0.08 208	0.09 232	0.08 214

EKT-Stereo	0.38 452	0.12 176	0.38 238	0.42 512	3.88 561	0.21 164	0.17 144	0.35 214	0.28 191	0.20 137	0.20 119	0.23 198	0.15 148	0.28 229	0.16 163	0.09 268	0.07 260	0.09 227	0.07 137	0.09 232	0.09 270

LL-Strereo	0.29 386	0.25 441	0.58 405	0.25 378	0.21 440	0.23 213	0.24 382	0.55 434	0.42 362	0.34 342	0.32 237	0.41 388	0.40 446	0.94 509	0.23 318	0.08 191	0.07 260	0.11 355	0.09 294	0.09 232	0.09 270

CBFPSM	0.27 355	0.16 336	0.67 440	0.20 145	0.14 277	0.38 416	0.25 399	0.40 271	0.36 294	0.33 322	0.36 288	0.56 463	0.38 438	0.32 273	0.38 418	0.08 191	0.08 341	0.07 74	0.08 208	0.09 232	0.11 360

gwcnet-sp	0.24 303	0.13 236	0.63 427	0.22 246	0.14 277	0.34 384	0.22 335	0.44 314	0.39 329	0.35 359	0.34 267	0.27 248	0.27 340	0.35 295	0.25 339	0.09 268	0.08 341	0.09 227	0.09 294	0.09 232	0.09 270

scenet	0.24 303	0.13 236	0.63 427	0.22 246	0.14 277	0.34 384	0.22 335	0.44 314	0.39 329	0.35 359	0.34 267	0.27 248	0.27 340	0.35 295	0.25 339	0.09 268	0.08 341	0.09 227	0.09 294	0.09 232	0.09 270

knoymous	0.17 129	0.09 37	0.32 153	0.17 16	0.11 106	0.21 164	0.17 144	0.32 168	0.23 129	0.23 160	0.28 188	0.27 248	0.16 164	0.23 140	0.16 163	0.09 268	0.06 144	0.09 227	0.06 82	0.09 232	0.09 270

ssnet	0.24 303	0.13 236	0.63 427	0.22 246	0.14 277	0.34 384	0.22 335	0.44 314	0.39 329	0.35 359	0.34 267	0.27 248	0.27 340	0.35 295	0.25 339	0.09 268	0.08 341	0.09 227	0.09 294	0.09 232	0.09 270

qqq	0.20 206	0.12 176	0.31 147	0.20 145	0.11 106	0.23 213	0.19 231	0.41 283	0.27 176	0.24 174	0.28 188	0.28 263	0.24 291	0.34 286	0.22 299	0.08 191	0.07 260	0.10 300	0.09 294	0.09 232	0.09 270

x	0.19 191	0.11 135	0.29 126	0.20 145	0.11 106	0.26 269	0.18 187	0.41 283	0.29 210	0.25 182	0.29 201	0.28 263	0.24 291	0.26 197	0.23 318	0.09 268	0.07 260	0.08 152	0.07 137	0.09 232	0.08 214

BUS	0.23 273	0.12 176	0.28 116	0.25 378	0.14 277	0.43 448	0.17 144	0.56 449	0.34 265	0.34 342	0.35 278	0.32 309	0.20 239	0.26 197	0.21 279	0.10 315	0.07 260	0.11 355	0.10 336	0.09 232	0.09 270

IER	0.23 273	0.12 176	0.39 253	0.20 145	0.14 277	0.31 351	0.19 231	0.42 297	0.36 294	0.33 322	0.40 334	0.32 309	0.33 409	0.29 245	0.22 299	0.09 268	0.07 260	0.08 152	0.08 208	0.09 232	0.08 214

RAFT+CT+SA	0.21 226	0.18 369	0.33 168	0.25 378	0.18 399	0.23 213	0.29 437	0.40 271	0.36 294	0.24 174	0.38 311	0.18 132	0.16 164	0.32 273	0.16 163	0.07 68	0.05 31	0.09 227	0.12 411	0.09 232	0.09 270

BSDual-CNN	0.23 273	0.12 176	0.28 116	0.25 378	0.14 277	0.35 399	0.21 309	0.56 449	0.34 265	0.34 342	0.35 278	0.38 356	0.24 291	0.26 197	0.21 279	0.10 315	0.07 260	0.11 355	0.10 336	0.09 232	0.09 270

hknet	0.25 331	0.14 278	0.40 261	0.25 378	0.15 326	0.35 399	0.21 309	0.56 449	0.37 305	0.34 342	0.35 278	0.43 401	0.27 340	0.37 303	0.21 279	0.09 268	0.07 260	0.11 355	0.10 336	0.09 232	0.09 270

iRaft-Stereo_5w	0.23 273	0.18 369	0.44 313	0.22 246	0.13 235	0.19 105	0.19 231	0.37 242	0.32 243	0.28 213	0.37 297	0.34 323	0.23 273	0.65 432	0.27 357	0.06 25	0.06 144	0.08 152	0.07 137	0.09 232	0.08 214

psmg	0.23 273	0.12 176	0.28 116	0.21 188	0.14 277	0.35 399	0.23 360	0.51 389	0.34 265	0.35 359	0.38 311	0.38 356	0.24 291	0.26 197	0.21 279	0.10 315	0.08 341	0.10 300	0.10 336	0.09 232	0.08 214

DAS	0.27 355	0.12 176	0.42 294	0.24 341	0.18 399	0.29 319	0.24 382	0.45 324	0.45 395	0.41 430	0.44 382	0.34 323	0.29 371	0.75 465	0.21 279	0.09 268	0.07 260	0.09 227	0.07 137	0.09 232	0.09 270

SepStereo	0.26 347	0.12 176	0.42 294	0.24 341	0.18 399	0.29 319	0.24 382	0.45 324	0.45 395	0.41 430	0.44 382	0.34 323	0.29 371	0.64 426	0.21 279	0.09 268	0.07 260	0.09 227	0.07 137	0.09 232	0.09 270

GwcNet-ADL	0.22 256	0.14 278	0.58 405	0.24 341	0.13 235	0.22 192	0.23 360	0.49 363	0.40 345	0.27 203	0.29 201	0.30 289	0.20 239	0.26 197	0.23 318	0.09 268	0.07 260	0.07 74	0.07 137	0.09 232	0.09 270

GANet-ADL	0.21 226	0.12 176	0.45 324	0.23 292	0.14 277	0.29 319	0.19 231	0.46 335	0.35 281	0.25 182	0.32 237	0.32 309	0.19 230	0.24 150	0.20 256	0.10 315	0.07 260	0.07 74	0.06 82	0.09 232	0.10 325

NRIStereo	0.18 153	0.11 135	0.35 187	0.23 292	0.11 106	0.24 235	0.20 278	0.29 128	0.26 166	0.26 194	0.25 166	0.25 218	0.18 215	0.34 286	0.18 213	0.07 68	0.06 144	0.09 227	0.07 137	0.09 232	0.08 214

SST-Stereo	0.21 226	0.10 74	0.37 219	0.24 341	0.13 235	0.19 105	0.17 144	0.31 158	0.24 144	0.34 342	0.33 258	0.29 273	0.25 312	0.56 386	0.17 192	0.08 191	0.05 31	0.10 300	0.08 208	0.09 232	0.07 148

DeepStereo_RVC	0.18 153	0.11 135	0.40 261	0.21 188	0.11 106	0.19 105	0.16 109	0.28 117	0.22 111	0.27 203	0.27 183	0.23 198	0.28 356	0.24 150	0.18 213	0.08 191	0.06 144	0.09 227	0.07 137	0.09 232	0.10 325

ICVP	0.23 273	0.13 236	0.44 313	0.26 410	0.14 277	0.29 319	0.25 399	0.45 324	0.33 255	0.29 240	0.43 371	0.35 337	0.25 312	0.26 197	0.23 318	0.12 387	0.09 375	0.09 227	0.08 208	0.09 232	0.10 325
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 153	0.15 311	0.35 187	0.22 246	0.14 277	0.19 105	0.17 144	0.32 168	0.30 222	0.23 160	0.25 166	0.20 155	0.16 164	0.22 131	0.19 242	0.08 191	0.07 260	0.10 300	0.12 411	0.09 232	0.08 214

RALCasStereoNet	0.18 153	0.15 311	0.33 168	0.21 188	0.14 277	0.21 164	0.18 187	0.31 158	0.25 157	0.21 148	0.29 201	0.22 178	0.15 148	0.27 216	0.17 192	0.08 191	0.10 399	0.07 74	0.06 82	0.09 232	0.09 270

RALAANet	0.19 191	0.18 369	0.37 219	0.23 292	0.14 277	0.23 213	0.13 39	0.37 242	0.29 210	0.28 213	0.26 176	0.25 218	0.15 148	0.26 197	0.18 213	0.08 191	0.06 144	0.09 227	0.08 208	0.09 232	0.06 76

sCroCo_RVC	0.18 153	0.14 278	0.49 354	0.27 437	0.18 399	0.22 192	0.17 144	0.27 98	0.23 129	0.14 66	0.22 141	0.17 122	0.14 134	0.21 116	0.15 139	0.10 315	0.11 420	0.09 227	0.09 294	0.09 232	0.09 270

222	0.41 465	0.10 74	0.29 126	0.19 86	0.11 106	0.36 404	0.20 278	0.57 457	0.39 329	0.35 359	0.44 382	0.30 289	0.27 340	0.55 375	3.56 558	0.11 351	0.07 260	0.08 152	0.08 208	0.09 232	0.09 270

xxxx	0.34 427	0.10 74	0.29 126	0.19 86	0.11 106	0.37 409	0.20 278	0.58 465	0.38 319	0.29 240	0.42 358	0.38 356	0.24 291	0.46 334	2.20 551	0.11 351	0.07 260	0.09 227	0.08 208	0.09 232	0.09 270

test_xeample	0.34 427	0.10 74	0.29 126	0.19 86	0.11 106	0.33 371	0.23 360	0.55 434	0.38 319	0.32 311	0.45 394	0.29 273	0.26 321	0.57 390	2.24 553	0.10 315	0.07 260	0.09 227	0.08 208	0.09 232	0.09 270

ARAFT	0.24 303	0.21 411	0.78 463	0.22 246	0.12 162	0.29 319	0.24 382	0.43 309	0.32 243	0.33 322	0.28 188	0.28 263	0.19 230	0.49 345	0.18 213	0.07 68	0.06 144	0.12 391	0.11 374	0.09 232	0.06 76

SFCPSM	0.22 256	0.10 74	0.51 376	0.21 188	0.14 277	0.34 384	0.22 335	0.55 434	0.39 329	0.29 240	0.32 237	0.23 198	0.21 246	0.27 216	0.19 242	0.09 268	0.07 260	0.09 227	0.09 294	0.09 232	0.08 214

FENet	0.21 226	0.11 135	0.45 324	0.21 188	0.12 162	0.26 269	0.17 144	0.41 283	0.35 281	0.30 271	0.31 228	0.29 273	0.23 273	0.26 197	0.23 318	0.09 268	0.06 144	0.09 227	0.09 294	0.09 232	0.09 270

ac_64	0.27 355	0.13 236	0.41 284	0.24 341	0.17 378	0.36 404	0.22 335	0.46 335	0.33 255	0.35 359	0.36 288	0.52 452	0.30 383	0.62 419	0.32 393	0.11 351	0.09 375	0.10 300	0.10 336	0.09 232	0.08 214

GwcNet-RSSM	0.26 347	0.17 355	0.46 332	0.21 188	0.13 235	0.28 298	0.23 360	0.44 314	0.42 362	0.31 288	0.45 394	0.40 381	0.26 321	0.55 375	0.28 361	0.11 351	0.07 260	0.09 227	0.10 336	0.09 232	0.08 214

AANet_RVC	0.31 402	0.22 423	0.50 365	0.23 292	0.14 277	0.30 336	0.24 382	0.47 343	0.54 461	0.38 396	0.60 466	0.43 401	0.29 371	0.87 496	0.40 433	0.11 351	0.07 260	0.07 74	0.07 137	0.09 232	0.09 270

HITNet	0.20 206	0.17 355	0.43 305	0.19 86	0.08 9	0.27 279	0.14 58	0.42 297	0.30 222	0.29 240	0.32 237	0.27 248	0.21 246	0.28 229	0.25 339	0.07 68	0.05 31	0.07 74	0.06 82	0.09 232	0.06 76
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
iResNet_ROB	0.25 331	0.19 385	0.40 261	0.20 145	0.12 162	0.30 336	0.16 109	0.55 434	0.53 458	0.38 396	0.43 371	0.37 348	0.26 321	0.38 308	0.22 299	0.08 191	0.06 144	0.06 24	0.04 1	0.09 232	0.09 270

DFGA-Net	0.23 273	0.24 436	0.49 354	0.22 246	0.15 326	0.25 249	0.17 144	0.39 260	0.39 329	0.29 240	0.31 228	0.21 166	0.17 190	0.59 402	0.28 361	0.08 191	0.06 144	0.09 227	0.09 294	0.10 297	0.08 214

coex_refinement	0.26 347	0.16 336	0.36 207	0.23 292	0.15 326	0.31 351	0.20 278	0.49 363	0.42 362	0.35 359	0.42 358	0.45 416	0.27 340	0.55 375	0.33 400	0.10 315	0.06 144	0.07 74	0.07 137	0.10 297	0.10 325

rvit_0105_5	0.21 226	0.15 311	0.38 238	0.23 292	0.13 235	0.22 192	0.24 382	0.36 232	0.39 329	0.21 148	0.23 145	0.26 239	0.19 230	0.26 197	0.19 242	0.15 443	0.13 449	0.12 391	0.12 411	0.10 297	0.09 270

rvit_0105_3	0.23 273	0.17 355	0.40 261	0.25 378	0.15 326	0.24 235	0.28 431	0.38 248	0.41 355	0.25 182	0.25 166	0.28 263	0.21 246	0.28 229	0.20 256	0.15 443	0.13 449	0.14 435	0.15 457	0.10 297	0.09 270

UGAM	0.26 347	0.14 278	0.45 324	0.25 378	0.12 162	0.23 213	0.25 399	0.32 168	0.41 355	0.31 288	0.42 358	0.41 388	0.22 259	0.92 505	0.22 299	0.08 191	0.06 144	0.14 435	0.12 411	0.10 297	0.07 148

ACV-stereo	0.29 386	0.18 369	0.79 469	0.23 292	0.16 358	0.47 463	0.19 231	0.36 232	0.34 265	0.29 240	0.33 258	0.67 498	0.42 458	0.54 373	0.30 381	0.10 315	0.09 375	0.09 227	0.09 294	0.10 297	0.11 360

rvit_stereo_0080	0.15 98	0.13 236	0.25 88	0.19 86	0.13 235	0.15 20	0.20 278	0.28 117	0.24 144	0.15 80	0.17 85	0.19 146	0.13 116	0.19 84	0.15 139	0.11 351	0.08 341	0.08 152	0.08 208	0.10 297	0.07 148

test_sample3	0.23 273	0.12 176	0.43 305	0.19 86	0.12 162	0.32 360	0.20 278	0.50 373	0.34 265	0.31 288	0.33 258	0.29 273	0.22 259	0.53 367	0.22 299	0.10 315	0.07 260	0.09 227	0.08 208	0.10 297	0.10 325

CAS++	0.16 112	0.12 176	0.27 105	0.18 47	0.12 162	0.17 61	0.15 82	0.42 297	0.24 144	0.19 133	0.18 95	0.13 61	0.10 37	0.21 116	0.12 40	0.12 387	0.10 399	0.11 355	0.08 208	0.10 297	0.09 270
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 71	0.11 135	0.32 153	0.19 86	0.11 106	0.18 80	0.17 144	0.20 24	0.22 111	0.14 66	0.24 158	0.15 99	0.10 37	0.18 63	0.12 40	0.07 68	0.06 144	0.07 74	0.06 82	0.10 297	0.06 76

MyStereo8	0.22 256	0.15 311	0.63 427	0.21 188	0.17 378	0.31 351	0.16 109	0.36 232	0.32 243	0.28 213	0.36 288	0.25 218	0.18 215	0.25 181	0.28 361	0.08 191	0.07 260	0.08 152	0.07 137	0.10 297	0.12 382

mmm	0.21 226	0.12 176	0.31 147	0.22 246	0.12 162	0.28 298	0.21 309	0.41 283	0.27 176	0.29 240	0.38 311	0.29 273	0.24 291	0.29 245	0.22 299	0.09 268	0.07 260	0.11 355	0.09 294	0.10 297	0.09 270

whm_eth	0.15 98	0.13 236	0.25 88	0.19 86	0.13 235	0.15 20	0.20 278	0.28 117	0.24 144	0.15 80	0.17 85	0.19 146	0.13 116	0.19 84	0.15 139	0.11 351	0.08 341	0.08 152	0.08 208	0.10 297	0.07 148

plain	0.17 129	0.13 236	0.43 305	0.21 188	0.13 235	0.16 43	0.17 144	0.27 98	0.22 111	0.16 101	0.26 176	0.13 61	0.16 164	0.27 216	0.16 163	0.08 191	0.06 144	0.10 300	0.07 137	0.10 297	0.07 148

StereoVision	0.22 256	0.18 369	0.37 219	0.27 437	0.17 378	0.23 213	0.22 335	0.38 248	0.31 234	0.20 137	0.51 427	0.22 178	0.16 164	0.28 229	0.18 213	0.11 351	0.12 437	0.13 411	0.13 436	0.10 297	0.07 148

riskmin	0.18 153	0.09 37	0.34 177	0.18 47	0.12 162	0.24 235	0.16 109	0.34 190	0.28 191	0.21 148	0.23 145	0.33 316	0.24 291	0.23 140	0.17 192	0.09 268	0.06 144	0.09 227	0.06 82	0.10 297	0.10 325

CRFU-Net	0.28 375	0.14 278	0.45 324	0.25 378	0.15 326	0.45 455	0.23 360	0.50 373	0.30 222	0.43 445	0.41 342	0.48 431	0.46 472	0.43 324	0.29 373	0.11 351	0.10 399	0.09 227	0.08 208	0.10 297	0.10 325

test_5	0.23 273	0.19 385	0.38 238	0.26 410	0.18 399	0.25 249	0.29 437	0.40 271	0.37 305	0.29 240	0.40 334	0.25 218	0.22 259	0.34 286	0.18 213	0.07 68	0.05 31	0.09 227	0.09 294	0.10 297	0.10 325

CSP-Net	0.27 355	0.15 311	0.30 133	0.21 188	0.14 277	0.44 450	0.24 382	0.50 373	0.40 345	0.41 430	0.43 371	0.42 397	0.26 321	0.66 437	0.28 361	0.12 387	0.08 341	0.08 152	0.08 208	0.10 297	0.09 270

PSMNet-ADL	0.25 331	0.15 311	0.32 153	0.26 410	0.14 277	0.31 351	0.22 335	0.44 314	0.36 294	0.27 203	0.33 258	0.41 388	0.28 356	0.61 411	0.29 373	0.11 351	0.09 375	0.09 227	0.11 374	0.10 297	0.10 325

Patchmatch Stereo++	0.18 153	0.12 176	0.37 219	0.22 246	0.10 67	0.18 80	0.14 58	0.29 128	0.22 111	0.28 213	0.29 201	0.25 218	0.17 190	0.26 197	0.16 163	0.08 191	0.06 144	0.10 300	0.08 208	0.10 297	0.08 214
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 153	0.12 176	0.37 219	0.22 246	0.10 67	0.18 80	0.16 109	0.29 128	0.22 111	0.28 213	0.29 201	0.25 218	0.18 215	0.24 150	0.16 163	0.08 191	0.06 144	0.10 300	0.08 208	0.10 297	0.08 214

ROB_FTStereo_v2	0.18 153	0.12 176	0.37 219	0.22 246	0.10 67	0.18 80	0.16 109	0.29 128	0.22 111	0.28 213	0.29 201	0.25 218	0.17 190	0.24 150	0.16 163	0.08 191	0.06 144	0.10 300	0.08 208	0.10 297	0.08 214

ROB_FTStereo	0.18 153	0.12 176	0.37 219	0.22 246	0.10 67	0.18 80	0.14 58	0.29 128	0.22 111	0.28 213	0.28 188	0.25 218	0.17 190	0.24 150	0.16 163	0.08 191	0.06 144	0.10 300	0.08 208	0.10 297	0.08 214

HUI-Stereo	0.18 153	0.12 176	0.37 219	0.22 246	0.10 67	0.18 80	0.14 58	0.29 128	0.22 111	0.28 213	0.28 188	0.25 218	0.17 190	0.22 131	0.16 163	0.08 191	0.06 144	0.10 300	0.08 208	0.10 297	0.08 214

iGMRVC	0.18 153	0.12 176	0.37 219	0.22 246	0.10 67	0.18 80	0.15 82	0.29 128	0.22 111	0.28 213	0.29 201	0.25 218	0.17 190	0.27 216	0.17 192	0.08 191	0.06 144	0.10 300	0.08 208	0.10 297	0.08 214

iRAFT	0.18 153	0.12 176	0.37 219	0.22 246	0.10 67	0.18 80	0.14 58	0.29 128	0.22 111	0.28 213	0.29 201	0.25 218	0.17 190	0.26 197	0.16 163	0.08 191	0.06 144	0.10 300	0.08 208	0.10 297	0.08 214

CRE-IMP	0.18 153	0.12 176	0.37 219	0.22 246	0.11 106	0.24 235	0.17 144	0.29 128	0.21 98	0.27 203	0.26 176	0.24 210	0.17 190	0.23 140	0.18 213	0.08 191	0.05 31	0.10 300	0.07 137	0.10 297	0.10 325

RAFT	0.21 226	0.17 355	0.32 153	0.24 341	0.12 162	0.25 249	0.27 416	0.35 214	0.28 191	0.33 322	0.33 258	0.38 356	0.22 259	0.29 245	0.17 192	0.08 191	0.08 341	0.11 355	0.10 336	0.10 297	0.06 76

RAFT-IKP	0.18 153	0.12 176	0.37 219	0.22 246	0.10 67	0.18 80	0.15 82	0.29 128	0.22 111	0.28 213	0.29 201	0.25 218	0.18 215	0.25 181	0.16 163	0.08 191	0.06 144	0.10 300	0.08 208	0.10 297	0.08 214

GES	0.22 256	0.12 176	0.42 294	0.20 145	0.14 277	0.27 279	0.19 231	0.49 363	0.33 255	0.30 271	0.36 288	0.25 218	0.23 273	0.29 245	0.22 299	0.10 315	0.08 341	0.08 152	0.07 137	0.10 297	0.11 360

HCRNet	0.24 303	0.25 441	0.33 168	0.34 488	0.16 358	0.27 279	0.18 187	0.43 309	0.35 281	0.30 271	0.35 278	0.32 309	0.22 259	0.44 328	0.20 256	0.13 404	0.08 341	0.13 411	0.11 374	0.10 297	0.09 270

GMStereo	0.19 191	0.25 441	0.40 261	0.21 188	0.12 162	0.22 192	0.19 231	0.29 128	0.40 345	0.25 182	0.23 145	0.16 115	0.15 148	0.25 181	0.19 242	0.09 268	0.06 144	0.08 152	0.08 208	0.10 297	0.08 214
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.27 355	0.14 278	0.49 354	0.24 341	0.17 378	0.47 463	0.22 335	0.45 324	0.51 447	0.39 411	0.41 342	0.36 342	0.33 409	0.39 310	0.34 405	0.08 191	0.07 260	0.09 227	0.09 294	0.10 297	0.08 214

psm_up	0.29 386	0.16 336	0.41 284	0.26 410	0.17 378	0.32 360	0.26 411	0.55 434	0.43 369	0.36 375	0.40 334	0.45 416	0.37 434	0.58 396	0.30 381	0.11 351	0.12 437	0.13 411	0.12 411	0.10 297	0.10 325

UNet	0.28 375	0.14 278	0.69 446	0.23 292	0.20 433	0.44 450	0.22 335	0.50 373	0.40 345	0.34 342	0.39 324	0.43 401	0.33 409	0.40 317	0.31 388	0.09 268	0.07 260	0.10 300	0.08 208	0.10 297	0.08 214

UPFNet	0.25 331	0.12 176	0.38 238	0.24 341	0.19 417	0.37 409	0.28 431	0.48 355	0.38 319	0.34 342	0.37 297	0.37 348	0.28 356	0.39 310	0.33 400	0.10 315	0.09 375	0.10 300	0.10 336	0.10 297	0.08 214

ACVNet	0.23 273	0.13 236	0.35 187	0.18 47	0.15 326	0.27 279	0.23 360	0.39 260	0.44 384	0.28 213	0.41 342	0.38 356	0.26 321	0.27 216	0.32 393	0.08 191	0.07 260	0.08 152	0.07 137	0.10 297	0.07 148

HGLStereo	0.27 355	0.14 278	0.46 332	0.24 341	0.21 440	0.33 371	0.23 360	0.50 373	0.42 362	0.35 359	0.48 417	0.41 388	0.33 409	0.45 331	0.33 400	0.11 351	0.10 399	0.09 227	0.09 294	0.10 297	0.12 382

GANet-RSSM	0.24 303	0.14 278	0.36 207	0.21 188	0.14 277	0.27 279	0.21 309	0.45 324	0.33 255	0.29 240	0.39 324	0.39 368	0.28 356	0.58 396	0.23 318	0.11 351	0.07 260	0.09 227	0.09 294	0.10 297	0.09 270

PSMNet-RSSM	0.24 303	0.15 311	0.36 207	0.21 188	0.14 277	0.25 249	0.20 278	0.48 355	0.37 305	0.30 271	0.44 382	0.38 356	0.26 321	0.52 360	0.22 299	0.12 387	0.07 260	0.11 355	0.13 436	0.10 297	0.09 270

DMCA	0.22 256	0.14 278	0.36 207	0.22 246	0.14 277	0.27 279	0.20 278	0.43 309	0.38 319	0.31 288	0.32 237	0.33 316	0.24 291	0.24 150	0.28 361	0.11 351	0.08 341	0.10 300	0.08 208	0.10 297	0.11 360

BEATNet_4x	0.22 256	0.18 369	0.47 340	0.22 246	0.10 67	0.28 298	0.14 58	0.46 335	0.32 243	0.31 288	0.34 267	0.31 300	0.25 312	0.31 267	0.29 373	0.08 191	0.06 144	0.08 152	0.06 82	0.10 297	0.08 214

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 355	0.21 411	0.59 411	0.25 378	0.18 399	0.29 319	0.22 335	0.50 373	0.40 345	0.38 396	0.41 342	0.43 401	0.27 340	0.43 324	0.29 373	0.11 351	0.08 341	0.10 300	0.10 336	0.10 297	0.11 360
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 355	0.17 355	0.35 187	0.25 378	0.14 277	0.37 409	0.21 309	0.47 343	0.41 355	0.44 451	0.51 427	0.41 388	0.28 356	0.45 331	0.37 416	0.09 268	0.06 144	0.11 355	0.11 374	0.10 297	0.10 325
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.28 375	0.16 336	0.34 177	0.27 437	0.16 358	0.38 416	0.25 399	0.48 355	0.43 369	0.46 458	0.46 404	0.51 446	0.33 409	0.53 367	0.33 400	0.10 315	0.10 399	0.11 355	0.11 374	0.10 297	0.09 270

pmcnn	0.50 490	0.20 397	0.78 463	0.24 341	0.26 488	0.39 424	0.30 447	0.51 389	0.50 444	0.54 489	1.23 526	2.52 551	0.37 434	0.77 476	0.95 513	0.08 191	0.06 144	0.06 24	0.05 41	0.10 297	0.08 214

S2M2	0.13 49	0.11 135	0.20 51	0.16 6	0.12 162	0.12 6	0.07 1	0.18 12	0.20 83	0.12 30	0.15 66	0.14 83	0.12 86	0.15 14	0.14 115	0.13 404	0.09 375	0.09 227	0.10 336	0.11 344	0.09 270

rvit_0105_6	0.19 191	0.14 278	0.34 177	0.23 292	0.14 277	0.18 80	0.20 278	0.29 128	0.37 305	0.18 128	0.22 141	0.23 198	0.17 190	0.26 197	0.17 192	0.15 443	0.13 449	0.13 411	0.11 374	0.11 344	0.08 214

rvit_0105_4	0.20 206	0.15 311	0.38 238	0.23 292	0.14 277	0.20 137	0.22 335	0.33 182	0.39 329	0.19 133	0.24 158	0.25 218	0.19 230	0.27 216	0.17 192	0.16 458	0.13 449	0.13 411	0.11 374	0.11 344	0.08 214

rvit_105_1	0.27 355	0.19 385	0.46 332	0.27 437	0.19 417	0.30 336	0.35 470	0.44 314	0.51 447	0.31 288	0.31 228	0.31 300	0.26 321	0.35 295	0.25 339	0.15 443	0.14 458	0.15 449	0.17 478	0.11 344	0.10 325

ITSA-stereo	0.25 331	0.15 311	0.33 168	0.23 292	0.11 106	0.27 279	0.18 187	0.56 449	0.59 475	0.31 288	0.32 237	0.33 316	0.28 356	0.49 345	0.30 381	0.11 351	0.08 341	0.11 355	0.10 336	0.11 344	0.13 398

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 273	0.13 236	0.83 478	0.20 145	0.21 440	0.23 213	0.17 144	0.48 355	0.27 176	0.23 160	0.29 201	0.39 368	0.23 273	0.25 181	0.15 139	0.08 191	0.06 144	0.08 152	0.11 374	0.11 344	0.10 325

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 206	0.72 530	0.70 452	0.17 16	0.08 9	0.15 20	0.15 82	0.18 12	0.16 25	0.13 43	0.12 23	0.09 16	0.08 6	0.16 30	0.13 81	0.35 521	0.04 2	0.08 152	0.07 137	0.11 344	0.23 499

test_sample6	0.25 331	0.13 236	0.41 284	0.21 188	0.11 106	0.30 336	0.22 335	0.51 389	0.35 281	0.33 322	0.43 371	0.30 289	0.24 291	0.57 390	0.22 299	0.10 315	0.07 260	0.10 300	0.10 336	0.11 344	0.10 325

test_sample5	0.24 303	0.13 236	0.42 294	0.21 188	0.12 162	0.30 336	0.21 309	0.50 373	0.34 265	0.32 311	0.41 342	0.29 273	0.23 273	0.55 375	0.21 279	0.10 315	0.07 260	0.10 300	0.09 294	0.11 344	0.10 325

test_sample4	0.24 303	0.13 236	0.43 305	0.20 145	0.12 162	0.32 360	0.21 309	0.51 389	0.34 265	0.31 288	0.37 297	0.28 263	0.23 273	0.53 367	0.21 279	0.10 315	0.07 260	0.10 300	0.09 294	0.11 344	0.10 325

DualNet	0.24 303	0.13 236	0.42 294	0.21 188	0.12 162	0.30 336	0.21 309	0.50 373	0.34 265	0.33 322	0.43 371	0.29 273	0.23 273	0.55 375	0.21 279	0.10 315	0.07 260	0.10 300	0.09 294	0.11 344	0.10 325

mmx	0.31 402	0.12 176	0.42 294	0.20 145	0.13 235	0.28 298	0.20 278	0.55 434	0.45 395	0.30 271	0.42 358	0.34 323	0.23 273	0.81 487	1.08 519	0.10 315	0.07 260	0.11 355	0.10 336	0.11 344	0.10 325

ttt	0.29 386	0.12 176	0.34 177	0.21 188	0.13 235	0.29 319	0.20 278	0.56 449	0.47 417	0.31 288	0.44 382	0.30 289	0.22 259	0.65 432	0.85 507	0.13 404	0.10 399	0.10 300	0.10 336	0.11 344	0.11 360

xxx	0.31 402	0.12 176	0.42 294	0.20 145	0.13 235	0.28 298	0.20 278	0.55 434	0.45 395	0.30 271	0.42 358	0.34 323	0.23 273	0.81 487	1.08 519	0.10 315	0.07 260	0.11 355	0.10 336	0.11 344	0.10 325

PCWNet_CMD	0.23 273	0.13 236	0.48 349	0.20 145	0.13 235	0.28 298	0.16 109	0.46 335	0.46 412	0.29 240	0.36 288	0.37 348	0.24 291	0.28 229	0.20 256	0.09 268	0.06 144	0.10 300	0.08 208	0.11 344	0.09 270

CASS	0.21 226	0.15 311	0.32 153	0.26 410	0.11 106	0.28 298	0.19 231	0.39 260	0.30 222	0.32 311	0.34 267	0.25 218	0.24 291	0.25 181	0.20 256	0.13 404	0.08 341	0.11 355	0.09 294	0.11 344	0.11 360
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.24 303	0.16 336	0.48 349	0.21 188	0.13 235	0.29 319	0.29 437	0.39 260	0.39 329	0.27 203	0.35 278	0.39 368	0.31 399	0.31 267	0.29 373	0.08 191	0.09 375	0.10 300	0.11 374	0.11 344	0.10 325

ssnet_v2	0.28 375	0.16 336	0.44 313	0.22 246	0.15 326	0.40 429	0.30 447	0.57 457	0.46 412	0.38 396	0.36 288	0.47 425	0.29 371	0.38 308	0.39 426	0.13 404	0.11 420	0.11 355	0.11 374	0.11 344	0.11 360

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 395	0.20 397	0.70 452	0.21 188	0.17 378	0.46 457	0.27 416	0.50 373	0.49 436	0.42 439	0.55 448	0.43 401	0.30 383	0.46 334	0.38 418	0.09 268	0.06 144	0.07 74	0.06 82	0.11 344	0.10 325

NINENet	0.25 331	0.15 311	0.37 219	0.23 292	0.16 358	0.43 448	0.17 144	0.60 478	0.46 412	0.32 311	0.37 297	0.32 309	0.20 239	0.42 322	0.21 279	0.10 315	0.10 399	0.12 391	0.08 208	0.11 344	0.10 325

dd	0.22 256	0.26 452	0.40 261	0.22 246	0.12 162	0.25 249	0.21 309	0.32 168	0.44 384	0.29 240	0.28 188	0.25 218	0.16 164	0.30 260	0.25 339	0.12 387	0.07 260	0.10 300	0.08 208	0.11 344	0.09 270

GEStereo_RVC	0.27 355	0.20 397	0.44 313	0.27 437	0.16 358	0.33 371	0.25 399	0.56 449	0.54 461	0.34 342	0.38 311	0.34 323	0.25 312	0.51 354	0.28 361	0.12 387	0.08 341	0.09 227	0.08 208	0.11 344	0.11 360

Anonymous3	0.23 273	0.18 369	0.63 427	0.27 437	0.18 399	0.41 433	0.23 360	0.43 309	0.35 281	0.23 160	0.27 183	0.20 155	0.18 215	0.27 216	0.18 213	0.12 387	0.11 420	0.10 300	0.10 336	0.11 344	0.12 382

TestStereo	0.21 226	0.19 385	0.40 261	0.25 378	0.10 67	0.22 192	0.21 309	0.31 158	0.31 234	0.23 160	0.34 267	0.22 178	0.18 215	0.62 419	0.18 213	0.08 191	0.06 144	0.10 300	0.07 137	0.11 344	0.06 76

CFNet_pseudo	0.23 273	0.13 236	0.47 340	0.19 86	0.13 235	0.26 269	0.16 109	0.44 314	0.44 384	0.29 240	0.37 297	0.38 356	0.23 273	0.29 245	0.21 279	0.09 268	0.06 144	0.11 355	0.08 208	0.11 344	0.09 270

ADLNet	0.28 375	0.15 311	0.42 294	0.23 292	0.19 417	0.34 384	0.23 360	0.53 417	0.43 369	0.42 439	0.41 342	0.44 412	0.27 340	0.55 375	0.35 409	0.11 351	0.08 341	0.11 355	0.11 374	0.11 344	0.12 382

RAFT + AFF	0.27 355	0.23 432	0.50 365	0.25 378	0.17 378	0.30 336	0.33 465	0.52 406	0.40 345	0.28 213	0.30 214	0.30 289	0.31 399	0.62 419	0.24 329	0.09 268	0.10 399	0.11 355	0.10 336	0.11 344	0.11 360

acv_ft	0.25 331	0.13 236	0.40 261	0.23 292	0.19 417	0.34 384	0.21 309	0.45 324	0.44 384	0.38 396	0.41 342	0.38 356	0.27 340	0.27 216	0.35 409	0.08 191	0.07 260	0.08 152	0.07 137	0.11 344	0.07 148

DSFCA	0.27 355	0.13 236	0.36 207	0.20 145	0.17 378	0.38 416	0.31 451	0.47 343	0.43 369	0.43 445	0.37 297	0.39 368	0.29 371	0.52 360	0.32 393	0.12 387	0.10 399	0.10 300	0.11 374	0.11 344	0.10 325

ADCRef	0.38 452	0.24 436	0.88 490	0.26 410	0.21 440	0.49 473	0.27 416	0.52 406	0.48 427	0.50 471	0.58 459	0.35 337	0.47 475	0.48 340	1.29 534	0.09 268	0.08 341	0.12 391	0.12 411	0.11 344	0.11 360

MSMDNet	0.23 273	0.13 236	0.48 349	0.20 145	0.13 235	0.28 298	0.16 109	0.46 335	0.46 412	0.29 240	0.36 288	0.37 348	0.24 291	0.28 229	0.20 256	0.09 268	0.06 144	0.09 227	0.08 208	0.11 344	0.09 270

CFNet	0.27 355	0.20 397	0.44 313	0.22 246	0.14 277	0.33 371	0.14 58	0.51 389	0.45 395	0.30 271	0.40 334	0.38 356	0.27 340	0.76 470	0.25 339	0.09 268	0.07 260	0.11 355	0.11 374	0.11 344	0.08 214

ccs_rob	0.23 273	0.13 236	0.47 340	0.20 145	0.13 235	0.26 269	0.17 144	0.44 314	0.44 384	0.29 240	0.37 297	0.38 356	0.23 273	0.29 245	0.21 279	0.09 268	0.06 144	0.11 355	0.08 208	0.11 344	0.09 270

AdaStereo	0.24 303	0.16 336	0.37 219	0.24 341	0.12 162	0.32 360	0.17 144	0.54 424	0.42 362	0.33 322	0.38 311	0.35 337	0.21 246	0.30 260	0.22 299	0.14 430	0.06 144	0.13 411	0.08 208	0.11 344	0.08 214
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.
NaN_ROB	0.41 465	0.28 462	0.62 424	0.30 468	0.19 417	0.51 477	0.47 509	0.58 465	0.59 475	0.56 491	0.47 411	0.49 436	0.41 450	1.21 530	0.64 490	0.12 387	0.18 493	0.12 391	0.13 436	0.11 344	0.14 417

LE_ROB	1.76 551	0.20 397	2.68 551	0.48 520	0.52 527	0.78 516	0.96 547	0.84 530	6.61 564	7.40 566	2.08 550	2.08 543	4.83 560	1.27 534	3.79 559	0.10 315	0.08 341	0.12 391	0.11 374	0.11 344	0.10 325

DN-CSS_ROB	0.22 256	0.25 441	0.47 340	0.24 341	0.14 277	0.25 249	0.12 22	0.40 271	0.33 255	0.29 240	0.42 358	0.22 178	0.20 239	0.33 280	0.19 242	0.07 68	0.06 144	0.11 355	0.11 374	0.11 344	0.07 148

DCVSM-stereo	0.24 303	0.13 236	0.52 380	0.20 145	0.14 277	0.26 269	0.13 39	0.34 190	0.34 265	0.41 430	0.33 258	0.47 425	0.29 371	0.30 260	0.22 299	0.10 315	0.10 399	0.11 355	0.10 336	0.12 381	0.15 428

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 331	0.14 278	0.95 501	0.21 188	0.27 490	0.20 137	0.19 231	0.48 355	0.25 157	0.26 194	0.55 448	0.34 323	0.18 215	0.25 181	0.17 192	0.07 68	0.06 144	0.08 152	0.12 411	0.12 381	0.12 382

CFNet_ucs	0.24 303	0.13 236	0.50 365	0.20 145	0.15 326	0.28 298	0.17 144	0.49 363	0.45 395	0.32 311	0.42 358	0.39 368	0.22 259	0.31 267	0.21 279	0.11 351	0.08 341	0.12 391	0.09 294	0.12 381	0.11 360

fast-acv-ft	0.31 402	0.20 397	0.81 474	0.24 341	0.18 399	0.46 457	0.27 416	0.41 283	0.49 436	0.39 411	0.55 448	0.49 436	0.35 422	0.37 303	0.38 418	0.11 351	0.11 420	0.11 355	0.12 411	0.12 381	0.09 270

ADLNet2	0.30 395	0.17 355	0.72 456	0.23 292	0.17 378	0.36 404	0.24 382	0.52 406	0.51 447	0.32 311	0.38 311	0.45 416	0.30 383	0.69 444	0.35 409	0.10 315	0.08 341	0.09 227	0.09 294	0.12 381	0.10 325

CFNet-ft	0.24 303	0.15 311	0.35 187	0.18 47	0.15 326	0.30 336	0.21 309	0.39 260	0.36 294	0.28 213	0.40 334	0.43 401	0.25 312	0.47 338	0.24 329	0.12 387	0.07 260	0.12 391	0.11 374	0.12 381	0.09 270

STTStereo	0.28 375	0.20 397	0.61 416	0.25 378	0.17 378	0.29 319	0.24 382	0.47 343	0.39 329	0.39 411	0.41 342	0.44 412	0.28 356	0.40 317	0.28 361	0.13 404	0.12 437	0.13 411	0.16 469	0.12 381	0.11 360

PA-Net	0.37 445	0.28 462	0.83 478	0.31 474	0.28 495	0.39 424	0.42 497	0.51 389	0.55 466	0.34 342	0.42 358	0.41 388	0.36 426	0.79 480	0.49 463	0.12 387	0.23 512	0.16 460	0.23 502	0.12 381	0.18 461
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.30 395	0.21 411	0.38 238	0.28 457	0.15 326	0.33 371	0.32 455	0.52 406	0.47 417	0.38 396	0.43 371	0.39 368	0.29 371	0.91 504	0.28 361	0.14 430	0.08 341	0.13 411	0.11 374	0.12 381	0.10 325

CFNet_RVC	0.24 303	0.15 311	0.35 187	0.18 47	0.15 326	0.30 336	0.21 309	0.39 260	0.36 294	0.28 213	0.40 334	0.43 401	0.25 312	0.47 338	0.24 329	0.12 387	0.07 260	0.12 391	0.11 374	0.12 381	0.09 270

iResNetv2_ROB	0.27 355	0.26 452	0.72 456	0.23 292	0.13 235	0.29 319	0.18 187	0.52 406	0.49 436	0.37 381	0.45 394	0.39 368	0.25 312	0.34 286	0.20 256	0.08 191	0.06 144	0.07 74	0.05 41	0.12 381	0.09 270

DRN-Test	0.33 419	0.17 355	0.61 416	0.27 437	0.19 417	0.46 457	0.29 437	0.65 498	0.51 447	0.47 465	0.46 404	0.44 412	0.34 418	0.62 419	0.41 441	0.12 387	0.08 341	0.13 411	0.12 411	0.12 381	0.10 325

StereoDRNet	0.32 411	0.22 423	0.61 416	0.27 437	0.21 440	0.42 440	0.30 447	0.61 482	0.48 427	0.46 458	0.39 324	0.48 431	0.30 383	0.57 390	0.40 433	0.11 351	0.09 375	0.12 391	0.11 374	0.12 381	0.10 325

DISCO	0.32 411	0.13 236	0.51 376	0.25 378	0.16 358	0.48 468	0.25 399	0.50 373	0.57 472	0.37 381	0.45 394	0.62 482	0.36 426	0.64 426	0.49 463	0.09 268	0.07 260	0.09 227	0.08 208	0.12 381	0.11 360

MDST_ROB	0.48 485	0.14 278	0.95 501	0.30 468	0.21 440	1.33 543	0.32 455	0.77 521	0.56 469	1.06 530	0.71 490	0.49 436	0.35 422	1.26 533	0.38 418	0.13 404	0.11 420	0.16 460	0.13 436	0.12 381	0.12 382

YMNet	0.32 411	0.22 423	0.58 405	0.27 437	0.23 468	0.48 468	0.27 416	0.51 389	0.45 395	0.48 468	0.56 454	0.51 446	0.30 383	0.39 310	0.40 433	0.13 404	0.16 480	0.13 411	0.12 411	0.13 396	0.12 382

YMNet_1	0.32 411	0.22 423	0.58 405	0.27 437	0.23 468	0.48 468	0.27 416	0.51 389	0.45 395	0.48 468	0.56 454	0.51 446	0.30 383	0.39 310	0.40 433	0.13 404	0.16 480	0.13 411	0.12 411	0.13 396	0.12 382

DDVS	0.25 331	0.15 311	0.39 253	0.24 341	0.17 378	0.34 384	0.21 309	0.41 283	0.30 222	0.33 322	0.41 342	0.48 431	0.21 246	0.52 360	0.27 357	0.11 351	0.09 375	0.11 355	0.09 294	0.13 396	0.14 417

rvit_stereo_0075_2	0.24 303	0.17 355	0.50 365	0.26 410	0.22 456	0.22 192	0.15 82	0.40 271	0.35 281	0.27 203	0.37 297	0.29 273	0.20 239	0.28 229	0.19 242	0.17 469	0.12 437	0.19 482	0.12 411	0.13 396	0.13 398

test_sample7	0.25 331	0.15 311	0.35 187	0.20 145	0.14 277	0.28 298	0.21 309	0.51 389	0.38 319	0.37 381	0.34 267	0.37 348	0.30 383	0.39 310	0.23 318	0.14 430	0.09 375	0.13 411	0.12 411	0.13 396	0.12 382

iinet-f	0.30 395	0.18 369	1.03 512	0.20 145	0.15 326	0.44 450	0.22 335	0.45 324	0.37 305	0.35 359	0.44 382	0.41 388	0.34 418	0.34 286	0.40 433	0.10 315	0.09 375	0.08 152	0.08 208	0.13 396	0.11 360

AASNet	0.27 355	0.19 385	0.49 354	0.26 410	0.17 378	0.34 384	0.20 278	0.62 490	0.48 427	0.35 359	0.40 334	0.32 309	0.25 312	0.28 229	0.34 405	0.11 351	0.09 375	0.10 300	0.08 208	0.13 396	0.11 360

AACVNet	0.26 347	0.16 336	0.37 219	0.22 246	0.14 277	0.29 319	0.19 231	0.41 283	0.31 234	0.38 396	0.42 358	0.43 401	0.28 356	0.73 457	0.25 339	0.11 351	0.08 341	0.11 355	0.09 294	0.13 396	0.11 360

LCNet	0.21 226	0.11 135	0.29 126	0.25 378	0.12 162	0.23 213	0.19 231	0.34 190	0.26 166	0.28 213	0.35 278	0.26 239	0.30 383	0.35 295	0.17 192	0.07 68	0.05 31	0.09 227	0.10 336	0.13 396	0.22 492

LMCR-Stereo	0.26 347	0.18 369	0.49 354	0.28 457	0.14 277	0.36 404	0.23 360	0.54 424	0.34 265	0.39 411	0.40 334	0.29 273	0.29 371	0.37 303	0.27 357	0.11 351	0.07 260	0.09 227	0.07 137	0.13 396	0.09 270

Syn2CoEx	0.36 436	0.31 481	0.78 463	0.34 488	0.21 440	0.41 433	0.28 431	0.61 482	0.49 436	0.42 439	0.56 454	0.45 416	0.44 463	0.69 444	0.38 418	0.17 469	0.14 458	0.15 449	0.12 411	0.13 396	0.12 382

GwcNet	0.35 432	0.23 432	0.88 490	0.25 378	0.24 476	0.48 468	0.27 416	0.55 434	0.57 472	0.38 396	0.52 435	0.51 446	0.32 406	0.60 404	0.41 441	0.13 404	0.11 420	0.12 391	0.11 374	0.13 396	0.14 417

DMCA-RVC	0.27 355	0.21 411	0.61 416	0.28 457	0.17 378	0.29 319	0.21 309	0.42 297	0.35 281	0.40 421	0.37 297	0.39 368	0.36 426	0.43 324	0.30 381	0.13 404	0.10 399	0.15 449	0.11 374	0.13 396	0.10 325

FADNet-RVC-Resample	0.29 386	0.25 441	0.93 498	0.26 410	0.16 358	0.32 360	0.21 309	0.47 343	0.39 329	0.35 359	0.38 311	0.33 316	0.27 340	0.53 367	0.24 329	0.10 315	0.10 399	0.14 435	0.13 436	0.13 396	0.16 437

UCFNet_RVC	0.24 303	0.16 336	0.34 177	0.18 47	0.15 326	0.33 371	0.16 109	0.46 335	0.35 281	0.29 240	0.35 278	0.39 368	0.25 312	0.34 286	0.22 299	0.13 404	0.08 341	0.13 411	0.14 448	0.13 396	0.12 382

PSMNet_ROB	0.33 419	0.24 436	0.54 387	0.31 474	0.21 440	0.42 440	0.43 499	0.59 470	0.47 417	0.37 381	0.44 382	0.49 436	0.31 399	0.64 426	0.43 445	0.14 430	0.10 399	0.15 449	0.14 448	0.13 396	0.11 360

CBMV	0.33 419	0.21 411	0.54 387	0.23 292	0.13 235	0.42 440	0.33 465	0.53 417	0.48 427	0.52 482	0.49 419	0.50 442	0.41 450	0.56 386	0.31 388	0.15 443	0.16 480	0.18 474	0.16 469	0.13 396	0.13 398
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 427	0.29 469	0.91 494	0.26 410	0.21 440	0.47 463	0.31 451	0.54 424	0.54 461	0.44 451	0.52 435	0.50 442	0.35 422	0.39 310	0.39 426	0.11 351	0.11 420	0.10 300	0.09 294	0.14 413	0.13 398

UDGNet	0.23 273	0.31 481	0.38 238	0.24 341	0.14 277	0.24 235	0.18 187	0.32 168	0.43 369	0.29 240	0.28 188	0.24 210	0.19 230	0.29 245	0.20 256	0.15 443	0.07 260	0.21 488	0.11 374	0.14 413	0.10 325

dad	0.28 375	0.31 481	0.44 313	0.21 188	0.14 277	0.30 336	0.20 278	0.33 182	0.49 436	0.44 451	0.44 382	0.45 416	0.21 246	0.41 319	0.26 352	0.20 489	0.11 420	0.20 486	0.11 374	0.14 413	0.10 325

pcwnet_v2	0.32 411	0.15 311	1.26 526	0.23 292	0.18 399	0.32 360	0.18 187	0.59 470	0.60 479	0.36 375	0.45 394	0.35 337	0.29 371	0.36 300	0.25 339	0.14 430	0.11 420	0.12 391	0.11 374	0.14 413	0.15 428

FAT-Stereo	0.36 436	0.18 369	0.73 460	0.26 410	0.18 399	0.33 371	0.29 437	0.60 478	0.59 475	0.46 458	0.60 466	0.60 476	0.50 484	0.61 411	0.34 405	0.13 404	0.14 458	0.13 411	0.12 411	0.14 413	0.18 461

Nwc_Net	0.37 445	0.25 441	0.68 445	0.31 474	0.24 476	0.44 450	0.30 447	0.65 498	0.50 444	0.37 381	0.69 489	0.58 471	0.45 466	0.60 404	0.40 433	0.15 443	0.12 437	0.19 482	0.21 492	0.14 413	0.13 398

ADCL	0.47 482	0.22 423	1.00 507	0.27 437	0.19 417	0.74 510	0.64 527	0.54 424	0.69 498	0.56 491	0.71 490	0.55 460	0.60 499	0.60 404	1.43 536	0.11 351	0.09 375	0.13 411	0.13 436	0.14 413	0.14 417

ADCP+	0.45 479	0.24 436	1.15 520	0.25 378	0.22 456	0.56 489	0.39 489	0.54 424	0.51 447	0.44 451	0.51 427	0.46 423	0.52 489	0.56 386	1.89 547	0.10 315	0.08 341	0.11 355	0.10 336	0.14 413	0.13 398

GANet	0.36 436	0.22 423	0.49 354	0.29 460	0.17 378	0.41 433	0.38 484	0.57 457	0.45 395	0.46 458	0.75 496	0.55 460	0.40 446	0.94 509	0.41 441	0.13 404	0.13 449	0.13 411	0.11 374	0.14 413	0.11 360

CVANet_RVC	0.30 395	0.19 385	0.41 284	0.26 410	0.16 358	0.33 371	0.26 411	0.52 406	0.47 417	0.40 421	0.46 404	0.43 401	0.31 399	0.89 500	0.26 352	0.14 430	0.09 375	0.14 435	0.13 436	0.14 413	0.10 325

DeepPruner_ROB	0.26 347	0.19 385	0.44 313	0.21 188	0.16 358	0.30 336	0.21 309	0.52 406	0.32 243	0.35 359	0.38 311	0.39 368	0.26 321	0.42 322	0.24 329	0.15 443	0.11 420	0.11 355	0.11 374	0.14 413	0.13 398

CBMV_ROB	0.33 419	0.18 369	0.53 384	0.21 188	0.14 277	0.33 371	0.20 278	0.51 389	0.45 395	0.51 476	0.55 448	0.45 416	0.42 458	0.71 450	0.32 393	0.18 480	0.19 497	0.23 495	0.21 492	0.14 413	0.15 428

Wz-Net-MNSev	0.36 436	0.26 452	0.79 469	0.26 410	0.21 440	0.59 494	0.38 484	0.55 434	0.56 469	0.48 468	0.54 444	0.53 456	0.36 426	0.60 404	0.44 449	0.11 351	0.09 375	0.11 355	0.11 374	0.15 425	0.13 398

hitnet-ft	0.29 386	0.17 355	0.40 261	0.19 86	0.14 277	0.39 424	0.23 360	0.44 314	0.41 355	0.36 375	0.46 404	0.53 456	0.34 418	0.76 470	0.32 393	0.14 430	0.10 399	0.13 411	0.10 336	0.15 425	0.13 398

AF-Net	0.37 445	0.26 452	0.56 397	0.32 480	0.23 468	0.41 433	0.29 437	0.61 482	0.64 488	0.42 439	0.68 485	0.65 493	0.49 482	0.57 390	0.44 449	0.15 443	0.11 420	0.19 482	0.14 448	0.15 425	0.13 398

SGM-ForestM	1.36 541	0.28 462	0.79 469	0.26 410	0.16 358	2.26 554	1.00 549	1.42 544	1.46 544	2.38 556	2.05 549	5.95 564	2.66 557	2.95 556	2.46 554	0.17 469	0.18 493	0.18 474	0.18 484	0.15 425	0.18 461

PS-NSSS	0.32 411	0.30 475	0.46 332	0.23 292	0.17 378	0.33 371	0.24 382	0.57 457	0.41 355	0.37 381	0.52 435	0.35 337	0.30 383	0.80 484	0.30 381	0.17 469	0.14 458	0.21 488	0.15 457	0.15 425	0.13 398

XPNet_ROB	0.33 419	0.20 397	0.43 305	0.27 437	0.18 399	0.37 409	0.31 451	0.55 434	0.50 444	0.51 476	0.53 441	0.58 471	0.37 434	0.63 424	0.45 452	0.17 469	0.12 437	0.13 411	0.12 411	0.15 425	0.14 417

SGM-Forest	0.36 436	0.17 355	0.47 340	0.23 292	0.16 358	0.45 455	0.41 494	0.55 434	0.48 427	0.52 482	0.60 466	0.52 452	0.41 450	0.85 493	0.50 468	0.17 469	0.17 487	0.17 466	0.15 457	0.15 425	0.15 428
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.27 355	0.13 236	0.45 324	0.26 410	0.19 417	0.24 235	0.14 58	0.45 324	0.43 369	0.39 411	0.48 417	0.42 397	0.27 340	0.32 273	0.29 373	0.20 489	0.12 437	0.17 466	0.16 469	0.16 432	0.20 479

FACV-RUCA	0.21 226	0.15 311	0.32 153	0.23 292	0.23 468	0.26 269	0.19 231	0.39 260	0.34 265	0.25 182	0.32 237	0.21 166	0.24 291	0.24 150	0.19 242	0.10 315	0.07 260	0.15 449	0.08 208	0.16 432	0.13 398

IGEV-Stereo+	0.12 39	0.08 8	0.17 31	0.18 47	0.13 235	0.09 1	0.11 15	0.16 3	0.15 20	0.10 10	0.08 10	0.10 30	0.10 37	0.21 116	0.11 11	0.07 68	0.05 31	0.06 24	0.05 41	0.16 432	0.24 504

GMStereo_Zeroshot	0.24 303	0.21 411	0.45 324	0.26 410	0.13 235	0.28 298	0.15 82	0.39 260	0.35 281	0.37 381	0.43 371	0.40 381	0.17 190	0.34 286	0.20 256	0.12 387	0.07 260	0.13 411	0.07 137	0.16 432	0.09 270

HBP-ISP	0.33 419	0.30 475	0.72 456	0.22 246	0.16 358	0.32 360	0.22 335	0.54 424	0.44 384	0.41 430	0.49 419	0.33 316	0.38 438	0.73 457	0.25 339	0.18 480	0.19 497	0.24 497	0.20 489	0.16 432	0.13 398

Wz-Net-SNSev	0.43 472	0.41 506	1.27 527	0.30 468	0.21 440	0.44 450	0.41 494	0.61 482	0.65 489	0.46 458	0.65 479	0.62 482	0.39 443	0.74 464	0.59 481	0.12 387	0.11 420	0.12 391	0.13 436	0.16 432	0.14 417

SACVNet	0.30 395	0.20 397	0.41 284	0.25 378	0.18 399	0.34 384	0.25 399	0.52 406	0.40 345	0.41 430	0.44 382	0.46 423	0.32 406	0.71 450	0.25 339	0.13 404	0.10 399	0.12 391	0.12 411	0.16 432	0.17 448

APVNet	0.36 436	0.20 397	0.70 452	0.26 410	0.22 456	0.52 486	0.35 470	0.61 482	0.44 384	0.38 396	0.52 435	0.48 431	0.38 438	0.84 492	0.46 458	0.13 404	0.14 458	0.15 449	0.16 469	0.16 432	0.15 428

psmorigin	0.50 490	0.25 441	3.03 552	0.24 341	0.19 417	0.38 416	0.22 335	0.50 373	0.44 384	0.64 501	0.68 485	0.71 507	0.51 487	0.85 493	0.45 452	0.14 430	0.17 487	0.13 411	0.14 448	0.16 432	0.21 487

aanetorigin	0.39 457	0.29 469	1.09 515	0.24 341	0.19 417	0.28 298	0.37 478	0.33 182	0.47 417	0.94 522	0.82 504	0.52 452	0.54 490	0.49 345	0.50 468	0.11 351	0.09 375	0.10 300	0.10 336	0.16 432	0.15 428

S-Stereo	0.38 452	0.20 397	1.05 513	0.27 437	0.22 456	0.38 416	0.32 455	0.55 434	0.66 490	0.39 411	0.59 461	0.49 436	0.41 450	0.75 465	0.40 433	0.12 387	0.15 473	0.13 411	0.13 436	0.16 432	0.21 487

NCC-stereo	0.39 457	0.25 441	0.69 446	0.32 480	0.28 495	0.46 457	0.36 474	0.65 498	0.52 454	0.40 421	0.57 457	0.56 463	0.47 475	0.73 457	0.45 452	0.17 469	0.14 458	0.18 474	0.25 507	0.16 432	0.16 437

edge stereo	0.39 457	0.22 423	0.81 474	0.27 437	0.22 456	0.37 409	0.24 382	0.56 449	0.54 461	0.53 487	0.60 466	0.71 507	0.50 484	0.78 478	0.40 433	0.16 458	0.14 458	0.19 482	0.14 448	0.16 432	0.17 448

Abc-Net	0.39 457	0.25 441	0.69 446	0.32 480	0.28 495	0.46 457	0.36 474	0.65 498	0.52 454	0.40 421	0.57 457	0.56 463	0.47 475	0.73 457	0.45 452	0.17 469	0.14 458	0.18 474	0.25 507	0.16 432	0.16 437
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.35 432	0.26 452	0.49 354	0.36 498	0.22 456	0.41 433	0.41 494	0.53 417	0.42 362	0.47 465	0.46 404	0.61 480	0.39 443	0.55 375	0.37 416	0.16 458	0.13 449	0.21 488	0.21 492	0.16 432	0.16 437

ETE_ROB	0.34 427	0.26 452	0.45 324	0.29 460	0.18 399	0.40 429	0.37 478	0.57 457	0.47 417	0.50 471	0.50 421	0.62 482	0.36 426	0.55 375	0.38 418	0.13 404	0.10 399	0.14 435	0.12 411	0.16 432	0.16 437

SGM_RVC	0.50 490	0.19 385	0.50 365	0.25 378	0.15 326	0.69 505	0.39 489	0.68 512	0.82 514	0.95 524	0.84 506	1.13 523	0.76 516	1.16 526	0.60 483	0.16 458	0.16 480	0.16 460	0.16 469	0.16 432	0.17 448
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TCMNet	0.33 419	0.23 432	0.72 456	0.29 460	0.30 503	0.40 429	0.28 431	0.50 373	0.47 417	0.37 381	0.45 394	0.40 381	0.29 371	0.60 404	0.39 426	0.14 430	0.13 449	0.15 449	0.14 448	0.17 449	0.15 428

IGEV-RUCA	0.21 226	0.08 8	0.23 68	0.19 86	0.19 417	0.28 298	0.24 382	0.23 60	0.21 98	0.20 137	0.23 145	0.28 263	0.49 482	0.26 197	0.18 213	0.09 268	0.08 341	0.18 474	0.13 436	0.17 449	0.17 448

SDNR	0.42 468	0.21 411	0.82 477	0.21 188	0.18 399	1.27 540	0.17 144	0.50 373	0.49 436	0.42 439	0.81 503	0.38 356	0.27 340	1.19 527	0.38 418	0.23 494	0.24 514	0.17 466	0.13 436	0.17 449	0.20 479

RP	0.35 432	0.22 423	0.51 376	0.31 474	0.24 476	0.37 409	0.28 431	0.50 373	0.58 474	0.40 421	0.63 477	0.61 480	0.47 475	0.61 411	0.39 426	0.16 458	0.15 473	0.17 466	0.15 457	0.17 449	0.17 448

RTSC	0.39 457	0.28 462	0.78 463	0.27 437	0.18 399	0.49 473	0.22 335	0.59 470	0.84 519	0.55 490	0.53 441	0.49 436	0.36 426	0.67 441	0.82 503	0.13 404	0.10 399	0.11 355	0.12 411	0.17 449	0.17 448

DeepPrunerF	0.44 478	0.29 469	1.29 529	0.33 486	0.30 503	0.35 399	0.36 474	0.62 490	1.15 538	0.40 421	0.44 382	0.39 368	0.41 450	0.80 484	0.52 471	0.18 480	0.14 458	0.23 495	0.21 492	0.17 449	0.17 448

DANet	0.35 432	0.23 432	0.60 413	0.36 498	0.22 456	0.39 424	0.25 399	0.48 355	0.43 369	0.52 482	0.50 421	0.59 473	0.41 450	0.76 470	0.49 463	0.13 404	0.11 420	0.14 435	0.12 411	0.17 449	0.15 428
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	0.43 472	0.26 452	0.54 387	0.31 474	0.20 433	0.51 477	0.32 455	0.70 514	0.60 479	0.59 494	0.55 448	0.65 493	0.41 450	1.40 538	0.51 470	0.13 404	0.17 487	0.21 488	0.16 469	0.17 449	0.18 461

SANet	0.53 499	0.28 462	0.96 503	0.26 410	0.15 326	0.69 505	0.44 502	0.67 509	1.34 540	0.67 504	0.98 516	0.94 518	0.71 514	0.89 500	0.76 496	0.14 430	0.12 437	0.12 391	0.11 374	0.17 449	0.16 437

NOSS_ROB	0.31 402	0.20 397	0.35 187	0.24 341	0.16 358	0.32 360	0.19 231	0.52 406	0.48 427	0.33 322	0.36 288	0.42 397	0.28 356	0.93 507	0.24 329	0.19 486	0.20 502	0.24 497	0.22 500	0.17 449	0.17 448

LALA_ROB	0.36 436	0.25 441	0.46 332	0.30 468	0.21 440	0.47 463	0.39 489	0.61 482	0.51 447	0.52 482	0.51 427	0.69 504	0.36 426	0.50 349	0.43 445	0.17 469	0.11 420	0.16 460	0.14 448	0.17 449	0.15 428

PWC_ROB	0.38 452	0.29 469	0.69 446	0.25 378	0.20 433	0.38 416	0.19 231	0.58 465	0.67 493	0.57 493	0.85 507	0.51 446	0.40 446	0.71 450	0.52 471	0.13 404	0.09 375	0.14 435	0.10 336	0.17 449	0.14 417

MeshStereo	0.58 505	0.27 459	0.67 440	0.22 246	0.17 378	0.66 503	0.37 478	0.78 522	0.61 482	1.47 551	1.30 528	1.65 537	0.79 518	1.12 524	0.59 481	0.17 469	0.17 487	0.17 466	0.14 448	0.17 449	0.14 417
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
DualNet (step1)	0.28 375	0.19 385	0.50 365	0.18 47	0.16 358	0.34 384	0.20 278	0.51 389	0.38 319	0.37 381	0.34 267	0.37 348	0.30 383	0.39 310	0.23 318	0.23 494	0.09 375	0.28 506	0.24 504	0.18 462	0.16 437

test_sample9	0.42 468	0.19 385	0.50 365	0.18 47	0.16 358	0.34 384	0.20 278	0.51 389	0.38 319	0.37 381	0.34 267	0.37 348	0.30 383	0.66 437	0.91 510	0.23 494	1.82 559	0.28 506	0.24 504	0.18 462	0.16 437

test_sample8	0.49 487	0.19 385	0.50 365	0.18 47	0.16 358	0.34 384	0.20 278	0.55 434	0.34 265	0.62 497	0.38 311	1.15 526	0.67 510	0.66 437	0.91 510	0.23 494	1.82 559	0.28 506	0.24 504	0.18 462	0.16 437

FINET	0.34 427	0.27 459	0.80 472	0.24 341	0.24 476	0.36 404	0.34 467	0.54 424	0.72 503	0.39 411	0.47 411	0.32 309	0.30 383	0.51 354	0.32 393	0.19 486	0.17 487	0.13 411	0.12 411	0.18 462	0.16 437

RGC	0.39 457	0.32 486	0.64 434	0.34 488	0.27 490	0.40 429	0.29 437	0.57 457	0.53 458	0.45 455	0.64 478	0.62 482	0.45 466	0.72 455	0.39 426	0.15 443	0.15 473	0.21 488	0.20 489	0.18 462	0.19 469

RYNet	0.37 445	0.18 369	0.59 411	0.25 378	0.28 495	0.61 498	0.32 455	0.59 470	0.59 475	0.41 430	0.38 311	0.57 468	0.39 443	0.87 496	0.53 473	0.11 351	0.08 341	0.12 391	0.11 374	0.18 462	0.18 461

CSAN	0.50 490	0.35 490	0.78 463	0.36 498	0.23 468	0.56 489	0.59 524	0.61 482	0.70 500	0.64 501	0.78 500	0.65 493	0.60 499	1.38 537	0.62 486	0.21 491	0.17 487	0.20 486	0.20 489	0.18 462	0.18 461

WZ-Net	0.52 498	0.38 501	1.90 541	0.30 468	0.24 476	0.57 492	0.48 513	0.62 490	0.78 511	0.50 471	0.71 490	0.68 502	0.54 490	0.98 515	0.84 504	0.13 404	0.10 399	0.11 355	0.12 411	0.19 469	0.20 479

EDNetEfficient	0.63 511	0.37 498	2.40 547	0.26 410	0.25 483	0.38 416	0.49 515	0.41 283	1.06 533	1.38 540	0.87 511	0.62 482	0.95 529	0.65 432	1.65 540	0.11 351	0.09 375	0.10 300	0.11 374	0.19 469	0.17 448

FADNet-RVC	0.31 402	0.35 490	0.78 463	0.25 378	0.20 433	0.33 371	0.20 278	0.49 363	0.40 345	0.34 342	0.39 324	0.41 388	0.29 371	0.63 424	0.31 388	0.13 404	0.14 458	0.14 435	0.15 457	0.19 469	0.19 469

stereogan	0.37 445	0.17 355	0.65 435	0.27 437	0.22 456	0.62 499	0.26 411	0.59 470	0.63 487	0.43 445	0.60 466	0.67 498	0.42 458	0.68 442	0.35 409	0.13 404	0.14 458	0.14 435	0.12 411	0.19 469	0.17 448

ADCPNet	0.48 485	0.29 469	1.60 537	0.27 437	0.23 468	0.70 508	0.38 484	0.53 417	0.51 447	0.51 476	0.59 461	0.67 498	0.56 494	0.60 404	1.14 524	0.15 443	0.18 493	0.14 435	0.23 502	0.19 469	0.19 469

NVstereo2D	0.31 402	0.16 336	0.54 387	0.24 341	0.22 456	0.42 440	0.28 431	0.58 465	0.56 469	0.28 213	0.38 311	0.40 381	0.30 383	0.71 450	0.28 361	0.13 404	0.08 341	0.13 411	0.10 336	0.19 469	0.16 437

PWCDC_ROB	0.38 452	0.30 475	0.60 413	0.33 486	0.20 433	0.42 440	0.19 231	0.58 465	0.89 521	0.42 439	1.26 527	0.36 342	0.34 418	0.50 349	0.38 418	0.18 480	0.11 420	0.11 355	0.09 294	0.19 469	0.13 398

WCMA_ROB	0.51 494	0.21 411	0.65 435	0.25 378	0.21 440	0.58 493	0.32 455	0.54 424	0.55 466	0.95 524	1.40 531	1.28 530	0.81 521	0.73 457	0.62 486	0.18 480	0.15 473	0.15 449	0.15 457	0.19 469	0.19 469

SHD	0.42 468	0.27 459	0.81 474	0.31 474	0.25 483	0.42 440	0.22 335	0.66 504	0.94 528	0.63 499	0.60 466	0.59 473	0.47 475	0.59 402	0.58 480	0.15 443	0.13 449	0.16 460	0.16 469	0.20 477	0.22 492

ADCMid	0.49 487	0.34 488	1.13 519	0.26 410	0.21 440	0.51 477	0.37 478	0.57 457	0.54 461	0.75 513	0.66 481	0.62 482	0.64 509	0.64 426	1.68 541	0.13 404	0.12 437	0.17 466	0.17 478	0.20 477	0.17 448

AnyNet_C32	0.51 494	0.40 503	1.10 518	0.29 460	0.28 495	0.59 494	0.58 522	0.54 424	0.60 479	0.62 497	0.66 481	0.54 458	0.54 490	0.78 478	1.74 544	0.15 443	0.14 458	0.15 449	0.17 478	0.20 477	0.20 479

coex-ft	3.44 558	0.73 531	48.55 580	0.24 341	0.19 417	0.50 476	0.43 499	0.47 343	2.40 551	7.03 565	1.20 524	0.97 521	2.23 554	0.73 457	1.92 548	0.12 387	0.15 473	0.14 435	0.12 411	0.21 480	0.43 526

Wz-Net-TNSev	0.51 494	0.58 522	1.61 539	0.25 378	0.21 440	0.65 501	0.45 503	0.63 496	0.69 498	0.51 476	0.54 444	0.71 507	0.60 499	1.00 516	0.77 499	0.15 443	0.15 473	0.13 411	0.15 457	0.21 480	0.20 479

EDNetEfficientorigin	7.51 564	0.52 520	140.47 582	0.25 378	0.17 378	0.42 440	0.29 437	0.47 343	1.03 530	1.28 537	1.02 517	0.83 513	0.84 524	0.75 465	0.99 515	0.10 315	0.09 375	0.12 391	0.10 336	0.21 480	0.22 492

FADNet_RVC	0.30 395	0.28 462	0.83 478	0.23 292	0.15 326	0.30 336	0.17 144	0.49 363	0.37 305	0.30 271	0.38 311	0.30 289	0.27 340	0.52 360	0.31 388	0.14 430	0.14 458	0.14 435	0.16 469	0.21 480	0.23 499

RTS	0.78 526	0.48 512	4.68 555	0.34 488	0.28 495	1.12 533	0.46 505	0.62 490	1.03 530	0.73 509	0.89 512	0.60 476	0.59 497	1.61 541	1.16 527	0.14 430	0.11 420	0.15 449	0.15 457	0.21 480	0.19 469

RTSA	0.78 526	0.48 512	4.68 555	0.34 488	0.28 495	1.12 533	0.46 505	0.62 490	1.03 530	0.73 509	0.89 512	0.60 476	0.59 497	1.61 541	1.16 527	0.14 430	0.11 420	0.15 449	0.15 457	0.21 480	0.19 469

GASNet	0.36 436	0.46 508	0.88 490	0.34 488	0.23 468	0.35 399	0.22 335	0.60 478	0.53 458	0.40 421	0.37 297	0.45 416	0.30 383	0.79 480	0.35 409	0.15 443	0.10 399	0.14 435	0.14 448	0.22 486	0.12 382

G-Net	0.46 481	0.25 441	0.86 487	0.34 488	0.28 495	0.90 525	0.35 470	0.47 343	0.45 395	0.68 505	1.22 525	0.64 492	0.60 499	0.61 411	0.57 475	0.16 458	0.14 458	0.17 466	0.13 436	0.22 486	0.19 469

ADCS	0.58 505	0.40 503	1.35 532	0.29 460	0.24 476	0.55 488	0.45 503	0.67 509	0.83 517	0.76 514	0.71 490	0.68 502	0.60 499	0.76 470	2.23 552	0.16 458	0.16 480	0.16 460	0.17 478	0.22 486	0.22 492

sAnonymous2	0.20 206	0.21 411	0.58 405	0.24 341	0.17 378	0.22 192	0.19 231	0.34 190	0.28 191	0.17 113	0.19 103	0.17 122	0.16 164	0.17 43	0.14 115	0.10 315	0.07 260	0.09 227	0.08 208	0.23 489	0.17 448

CroCo_RVC	0.20 206	0.21 411	0.58 405	0.24 341	0.17 378	0.22 192	0.19 231	0.34 190	0.28 191	0.17 113	0.19 103	0.17 122	0.16 164	0.17 43	0.14 115	0.10 315	0.07 260	0.09 227	0.08 208	0.23 489	0.17 448

AnyNet_C01	0.65 513	0.58 522	2.60 550	0.32 480	0.26 488	0.88 523	0.61 525	0.63 496	0.62 484	0.68 505	0.96 515	0.76 510	0.60 499	0.96 512	1.43 536	0.16 458	0.16 480	0.17 466	0.17 478	0.23 489	0.23 499

StereoAnything_RVC	0.13 49	0.37 498	0.36 207	0.14 1	0.07 1	0.11 3	0.12 22	0.17 7	0.12 7	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 37	0.20 97	0.10 1	0.09 268	0.05 31	0.06 24	0.04 1	0.24 492	0.05 21

FADNet	0.32 411	0.36 493	0.74 461	0.23 292	0.22 456	0.37 409	0.19 231	0.53 417	0.48 427	0.32 311	0.36 288	0.43 401	0.32 406	0.64 426	0.25 339	0.16 458	0.16 480	0.14 435	0.16 469	0.24 492	0.19 469

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 494	0.50 517	0.86 487	0.39 508	0.24 476	0.84 520	0.55 520	0.56 449	0.62 484	0.60 495	0.68 485	0.62 482	0.42 458	1.13 525	0.43 445	0.23 494	0.27 518	0.27 500	0.35 521	0.25 494	0.29 512

XQC	0.43 472	0.37 498	0.96 503	0.34 488	0.25 483	0.53 487	0.34 467	0.60 478	0.73 506	0.51 476	0.46 404	0.57 468	0.47 475	0.70 447	0.72 495	0.17 469	0.12 437	0.18 474	0.15 457	0.25 494	0.23 499

LSM	1.64 550	0.40 503	2.56 549	2.02 559	17.61 572	0.51 477	0.52 517	0.61 482	0.76 508	0.82 516	1.11 521	0.63 490	0.54 490	0.75 465	0.49 463	0.16 458	0.24 514	0.18 474	0.21 492	0.25 494	2.42 562

DPSNet	0.47 482	0.24 436	0.93 498	0.27 437	0.20 433	0.75 512	0.57 521	0.84 530	0.79 512	0.47 465	0.51 427	0.60 476	0.69 512	0.87 496	0.71 494	0.16 458	0.13 449	0.12 391	0.10 336	0.25 494	0.21 487

PDISCO_ROB	0.43 472	0.30 475	0.67 440	0.43 513	0.36 512	0.67 504	0.32 455	0.72 517	0.76 508	0.43 445	0.53 441	0.63 490	0.40 446	0.66 437	0.47 460	0.21 491	0.12 437	0.21 488	0.19 488	0.25 494	0.20 479

MSMD_ROB	0.60 509	0.33 487	0.61 416	0.30 468	0.25 483	0.86 522	0.35 470	0.55 434	0.67 493	1.10 532	1.49 536	1.76 540	0.97 532	0.88 499	0.49 463	0.23 494	0.21 504	0.27 500	0.27 514	0.25 494	0.24 504

FC-DCNN v2	0.71 519	0.30 475	0.67 440	0.32 480	0.27 490	0.84 520	0.39 489	0.84 530	0.85 520	1.44 547	1.64 542	2.09 544	1.28 543	1.06 520	0.80 502	0.24 500	0.22 508	0.27 500	0.26 511	0.26 500	0.25 506

ccnet	0.42 468	0.31 481	0.48 349	0.27 437	0.32 507	0.60 497	0.32 455	0.65 498	0.46 412	0.53 487	0.66 481	0.56 463	0.45 466	0.72 455	0.61 484	0.26 504	0.19 497	0.24 497	0.21 492	0.26 500	0.22 492

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 436	0.36 493	0.53 384	0.34 488	0.19 417	0.51 477	0.24 382	0.55 434	0.38 319	0.41 430	0.47 411	0.47 425	0.27 340	0.73 457	0.30 381	0.36 522	0.19 497	0.27 500	0.17 478	0.26 500	0.23 499

FC-DCNN	0.70 518	0.30 475	0.69 446	0.32 480	0.27 490	0.81 519	0.39 489	0.79 525	0.82 514	1.41 543	1.58 541	1.98 542	1.26 541	1.02 518	0.77 499	0.24 500	0.22 508	0.27 500	0.26 511	0.26 500	0.26 508

FCDSN-DC	0.63 511	0.31 481	0.61 416	0.36 498	0.30 503	0.65 501	0.37 478	0.66 504	0.68 496	1.14 534	1.54 539	1.71 539	1.26 541	0.92 505	0.64 490	0.24 500	0.22 508	0.27 500	0.26 511	0.27 504	0.27 511
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	0.58 505	0.34 488	0.84 483	0.39 508	0.31 506	0.59 494	0.47 509	0.80 526	1.25 539	0.92 521	1.09 519	0.79 511	0.82 522	0.85 493	0.76 496	0.21 491	0.18 493	0.22 494	0.18 484	0.27 504	0.35 520

SAMSARA	0.56 501	0.39 502	0.80 472	0.60 528	0.46 520	1.00 529	1.23 557	0.67 509	0.68 496	0.71 508	0.54 444	0.89 517	0.57 496	0.81 487	0.62 486	0.19 486	0.22 508	0.18 474	0.18 484	0.27 504	0.25 506

GANetREF_RVC	0.43 472	0.47 510	0.69 446	0.38 506	0.20 433	0.51 477	0.48 513	0.66 504	0.66 490	0.46 458	0.46 404	0.50 442	0.44 463	0.90 503	0.39 426	0.27 509	0.21 504	0.32 514	0.18 484	0.27 504	0.22 492
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
MANE	1.41 543	0.36 493	0.74 461	0.43 513	0.41 516	2.16 553	0.80 539	2.39 559	3.38 554	2.22 555	3.06 557	3.54 557	2.73 558	2.15 553	1.94 549	0.28 512	0.27 518	0.30 512	0.46 529	0.28 508	0.34 519

PASM	0.45 479	0.35 490	0.90 493	0.35 497	0.33 508	0.39 424	0.38 484	0.50 373	0.61 482	0.52 482	0.51 427	0.62 482	0.45 466	0.93 507	0.48 461	0.26 504	0.29 522	0.29 510	0.33 519	0.29 509	0.26 508

ELAS_RVC	0.74 524	0.36 493	1.00 507	0.37 504	0.33 508	0.88 523	0.93 546	0.83 529	1.08 534	1.35 539	1.33 530	1.24 528	1.33 545	1.06 520	0.95 513	0.27 509	0.25 516	0.29 510	0.27 514	0.30 510	0.30 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.37 445	0.41 506	0.66 439	0.46 518	0.41 516	0.34 384	0.25 399	0.57 457	0.45 395	0.39 411	0.52 435	0.43 401	0.33 409	0.41 319	0.29 373	0.25 503	0.14 458	0.33 516	0.21 492	0.31 511	0.22 492

CC-Net-ROB	0.43 472	0.47 510	0.65 435	0.37 504	0.23 468	0.51 477	0.29 437	0.66 504	0.49 436	0.46 458	0.51 427	0.48 431	0.38 438	0.96 512	0.35 409	0.34 520	0.23 512	0.55 529	0.25 507	0.31 511	0.20 479

ELAS	0.74 524	0.36 493	0.85 486	0.36 498	0.33 508	1.36 544	0.77 537	0.93 534	0.92 525	1.41 543	1.53 538	1.16 527	1.17 537	0.95 511	1.03 517	0.26 504	0.25 516	0.28 506	0.28 517	0.31 511	0.30 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 501	0.51 519	1.19 521	0.38 506	0.22 456	0.69 505	0.27 416	0.80 526	0.67 493	0.73 509	0.74 495	0.87 514	0.61 508	0.81 487	0.76 496	0.29 514	0.27 518	0.32 514	0.37 525	0.32 514	0.31 515

Anonymous_2	0.37 445	0.21 411	0.47 340	0.20 145	0.21 440	0.42 440	0.26 411	0.38 248	0.29 210	0.33 322	0.30 214	0.44 412	0.38 438	0.36 300	0.29 373	0.26 504	0.29 522	0.44 523	1.41 558	0.34 515	0.21 487

UDG	0.40 463	0.46 508	0.49 354	0.40 510	0.35 511	0.47 463	0.27 416	0.54 424	0.47 417	0.39 411	0.45 394	0.59 473	0.44 463	0.46 334	0.39 426	0.26 504	0.19 497	0.48 525	0.22 500	0.34 515	0.26 508

NVStereoNet_ROB	0.67 515	0.49 516	0.83 478	0.48 520	0.40 515	0.51 477	0.46 505	0.70 514	0.77 510	0.84 517	1.72 543	1.02 522	0.83 523	1.23 531	0.79 501	0.32 518	0.38 529	0.40 521	0.46 529	0.36 517	0.41 525
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 465	0.50 517	0.48 349	0.44 515	0.39 513	0.46 457	0.32 455	0.50 373	0.43 369	0.45 455	0.52 435	0.57 468	0.36 426	0.48 340	0.33 400	0.33 519	0.21 504	0.55 529	0.25 507	0.37 518	0.32 518

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 516	0.64 527	1.06 514	0.45 516	0.27 490	1.40 546	0.58 522	0.78 522	0.92 525	0.84 517	0.86 508	0.88 516	0.68 511	1.33 536	0.68 493	0.37 524	0.29 522	0.34 517	0.36 524	0.43 519	0.37 521

MADNet+	1.01 534	1.16 551	4.72 557	0.70 533	0.47 521	1.24 539	0.96 547	0.97 535	0.89 521	0.65 503	0.77 499	0.87 514	0.85 526	2.09 551	1.68 541	0.38 525	0.39 530	0.31 513	0.27 514	0.43 519	0.39 523

SQANet	0.40 463	0.48 512	0.67 440	0.48 520	0.39 513	0.48 468	0.22 335	0.51 389	0.43 369	0.40 421	0.47 411	0.47 425	0.33 409	0.54 373	0.32 393	0.36 522	0.15 473	0.40 521	0.21 492	0.45 521	0.31 515

testlalala_base	0.20 206	0.13 236	0.35 187	0.25 378	0.15 326	0.25 249	0.16 109	0.34 190	0.17 41	0.19 133	0.26 176	0.17 122	0.14 134	0.18 63	0.16 163	0.39 526	0.09 375	0.07 74	0.05 41	0.45 521	0.08 214

anonymity	0.56 501	0.54 521	0.70 452	0.47 519	0.61 532	0.56 489	0.43 499	0.69 513	0.49 436	0.63 499	0.55 448	0.54 458	0.60 499	0.61 411	0.57 475	0.55 532	0.53 540	0.50 526	0.54 537	0.51 523	0.56 535

Consistency-Raft	0.55 500	0.48 512	1.02 510	0.45 516	0.49 523	0.49 473	0.47 509	0.72 517	0.72 503	0.45 455	0.82 504	0.47 425	0.60 499	0.50 349	0.63 489	0.39 526	0.39 530	0.44 523	0.51 534	0.52 524	0.37 521

SGM+DAISY	0.87 528	0.66 529	1.30 530	0.51 523	0.60 531	1.03 530	0.84 543	0.76 520	0.73 506	1.39 541	1.51 537	1.31 531	1.22 539	1.11 522	1.08 519	0.57 534	0.53 540	0.51 528	0.51 534	0.54 525	0.61 542

SPS-STEREO	0.69 517	0.61 525	0.98 505	0.52 525	0.57 530	0.74 510	0.50 516	0.78 522	0.62 484	0.95 524	0.86 508	0.94 518	0.70 513	1.01 517	0.87 508	0.58 535	0.51 537	0.50 526	0.50 533	0.55 526	0.58 537
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
BEATNet-Init1	4.73 562	2.61 560	13.29 571	0.58 526	0.53 528	10.12 567	3.33 562	4.83 563	5.01 562	8.75 567	8.51 565	14.08 574	7.60 566	7.70 567	5.34 563	0.28 512	0.28 521	0.34 517	0.37 525	0.57 527	0.45 527

JetBlue	1.14 539	0.76 532	2.36 545	0.59 527	0.75 538	3.04 557	1.78 559	1.11 537	0.90 523	0.94 522	1.10 520	1.66 538	1.28 543	2.09 551	1.72 543	0.43 528	0.36 528	0.38 519	0.38 527	0.58 528	0.56 535

otaku	0.57 504	0.62 526	0.87 489	0.63 530	0.44 519	0.73 509	0.37 478	0.65 498	0.66 490	0.51 476	0.75 496	0.66 497	0.45 466	0.69 444	0.46 458	0.53 529	0.34 527	0.55 529	0.35 521	0.60 529	0.45 527

GCST	0.47 482	0.60 524	0.57 400	1.04 547	0.48 522	0.38 416	0.11 15	0.40 271	0.32 243	0.41 430	0.34 267	0.29 273	0.17 190	0.46 334	0.19 242	0.69 539	0.42 532	0.79 541	0.62 543	0.62 530	0.46 530

Ntro	0.58 505	0.64 527	0.92 496	0.66 531	0.50 525	0.77 513	0.36 474	0.66 504	0.70 500	0.50 471	0.59 461	0.65 493	0.51 487	0.75 465	0.45 452	0.56 533	0.32 526	0.56 532	0.34 520	0.63 531	0.46 530

DGSMNet	0.61 510	0.29 469	0.91 494	0.51 523	0.70 536	0.62 499	1.38 558	0.59 470	0.55 466	0.37 381	0.61 472	0.52 452	0.33 409	0.65 432	0.43 445	0.53 529	0.60 547	0.67 534	0.61 542	0.63 531	0.61 542

ACVNet_1	0.72 520	0.81 534	1.37 533	0.72 534	0.53 528	0.77 513	0.42 497	0.85 533	0.90 523	0.74 512	0.75 496	1.32 532	0.72 515	1.02 518	0.55 474	0.54 531	0.31 525	0.71 536	0.35 521	0.64 533	0.45 527

ACVNet-4b	0.72 520	0.81 534	1.33 531	0.72 534	0.50 525	0.80 518	0.31 451	0.71 516	0.80 513	0.50 471	0.72 494	0.95 520	0.43 462	0.96 512	1.20 531	1.13 556	0.21 504	0.76 538	0.45 528	0.65 534	0.46 530

DispFullNet	0.66 514	0.89 539	1.59 536	0.77 536	1.21 553	0.51 477	0.23 360	0.59 470	0.72 503	0.69 507	0.61 472	0.69 504	0.91 528	0.79 480	0.48 461	0.27 509	0.12 437	0.73 537	0.30 518	0.65 534	0.40 524

WAO-7	1.01 534	0.89 539	0.93 498	0.83 539	0.66 535	1.18 535	0.81 541	1.40 543	1.57 545	1.11 533	1.76 545	1.45 534	1.19 538	1.50 540	1.14 524	0.61 536	0.62 550	0.70 535	0.68 545	0.66 536	0.60 539

MFMNet_re	0.72 520	0.76 532	0.99 506	0.62 529	0.70 536	0.77 513	0.67 528	0.75 519	0.83 517	0.78 515	0.86 508	0.69 504	0.78 517	0.71 450	0.61 484	0.66 538	0.59 546	0.61 533	0.58 541	0.68 537	0.71 546

ACVNet_2	0.89 529	0.87 538	1.25 525	0.82 537	0.62 533	0.97 528	0.62 526	1.14 538	1.42 542	1.00 527	1.40 531	1.47 535	0.84 524	1.11 522	0.66 492	0.61 536	0.43 533	0.78 539	0.49 531	0.75 538	0.52 533

RainbowNet	0.72 520	0.89 539	1.02 510	0.82 537	0.63 534	0.78 516	0.52 517	0.81 528	0.93 527	0.60 495	0.79 501	0.80 512	0.60 499	0.80 484	0.57 475	0.78 543	0.55 543	0.78 539	0.49 531	0.76 539	0.58 537

WAO-6	1.07 537	0.93 543	0.92 496	0.96 541	0.78 541	1.28 541	0.75 534	1.34 541	2.00 549	1.02 529	1.54 539	1.59 536	1.22 539	1.31 535	1.14 524	0.78 543	0.55 543	1.02 548	0.75 549	0.83 540	0.69 545

IMH-64-1	0.91 530	0.86 536	0.84 483	0.97 542	0.75 538	0.92 526	0.71 530	1.27 539	1.10 535	0.89 519	1.45 533	1.14 524	0.96 530	1.19 527	0.84 504	0.74 540	0.51 537	0.97 544	0.55 538	0.84 541	0.60 539

IMH-64	0.91 530	0.86 536	0.84 483	0.97 542	0.75 538	0.92 526	0.71 530	1.27 539	1.10 535	0.89 519	1.45 533	1.14 524	0.96 530	1.19 527	0.84 504	0.74 540	0.51 537	0.97 544	0.55 538	0.84 541	0.60 539

test_for_model	0.29 386	0.89 539	0.34 177	0.69 532	0.49 523	0.20 137	0.16 109	0.30 147	0.23 129	0.28 213	0.15 66	0.13 61	0.11 61	0.17 43	0.13 81	0.29 514	0.10 399	0.06 24	0.04 1	0.86 543	0.18 461

IMH	1.05 536	0.95 544	1.00 507	1.01 544	0.78 541	1.11 532	0.68 529	1.38 542	1.43 543	1.00 527	1.72 543	1.43 533	1.14 534	1.73 546	0.89 509	1.09 553	0.55 543	0.99 546	0.57 540	0.87 544	0.62 544

LVE	1.13 538	1.02 545	1.28 528	1.01 544	0.80 544	1.29 542	0.81 541	1.47 546	1.96 547	1.07 531	1.90 546	1.90 541	1.01 533	1.48 539	0.91 510	0.93 550	0.61 549	0.94 543	0.69 546	0.87 544	0.75 550

WAO-8	1.46 546	1.10 549	1.09 515	1.10 548	0.84 545	2.06 550	0.75 534	1.84 552	3.83 557	1.44 547	2.21 551	2.15 545	1.43 547	3.17 557	1.19 529	0.91 548	0.65 552	1.09 549	0.79 550	0.90 546	0.71 546

Venus	1.46 546	1.10 549	1.09 515	1.10 548	0.84 545	2.06 550	0.75 534	1.84 552	3.83 557	1.44 547	2.21 551	2.15 545	1.43 547	3.17 557	1.19 529	0.91 548	0.65 552	1.09 549	0.79 550	0.90 546	0.71 546

Dean	1.17 540	1.04 547	1.49 535	1.03 546	0.78 541	1.20 538	0.77 537	1.48 547	1.96 547	1.28 537	1.99 548	2.15 545	1.14 534	1.25 532	1.00 516	0.81 545	0.60 547	1.01 547	0.69 546	0.92 548	0.74 549

PWCK	1.00 532	1.17 552	1.70 540	0.91 540	0.41 516	1.19 537	0.92 545	1.10 536	1.14 537	1.16 535	1.14 522	1.25 529	0.88 527	1.75 547	1.04 518	0.87 547	0.50 535	0.87 542	0.53 536	0.96 549	0.52 533

SuperB	0.49 487	0.28 462	2.23 543	0.23 292	0.15 326	0.41 433	0.32 455	0.47 343	0.82 514	0.43 445	0.50 421	0.33 316	0.45 466	0.68 442	1.08 519	0.10 315	0.07 260	0.09 227	0.08 208	0.98 550	0.14 417

UNDER WATER-64	1.55 548	1.19 553	2.52 548	1.31 553	0.95 549	2.12 552	1.21 556	1.45 545	3.19 553	1.43 546	1.32 529	2.64 552	2.04 553	1.63 543	1.83 545	1.11 554	0.67 554	1.28 554	0.92 553	1.19 551	1.02 555

UNDER WATER	1.59 549	1.22 554	2.36 545	1.38 554	1.03 550	1.67 549	1.10 553	1.54 550	3.63 555	1.44 547	1.47 535	2.85 554	2.25 555	1.67 544	1.94 549	1.06 552	0.62 550	1.31 555	0.93 554	1.21 552	1.02 555

TorneroNet-64	1.43 544	1.03 546	1.20 522	1.10 548	0.86 547	2.26 554	0.73 533	1.84 552	3.84 559	1.25 536	2.25 553	2.69 553	1.42 546	1.76 548	1.43 536	0.76 542	0.50 535	1.09 549	0.66 544	1.23 553	0.76 551

TorneroNet	2.22 554	1.08 548	1.24 524	1.14 552	0.90 548	5.58 560	0.80 539	2.12 557	8.69 565	2.58 557	5.42 562	3.88 558	1.97 552	1.78 550	1.87 546	0.86 546	0.54 542	1.15 553	0.74 548	1.23 553	0.85 552

notaker	1.45 545	1.34 555	1.48 534	1.40 555	1.07 551	1.18 535	0.85 544	1.48 547	1.40 541	1.51 552	3.46 558	2.40 550	1.81 551	1.76 548	1.45 539	1.11 554	0.69 555	1.38 556	0.87 552	1.31 555	0.97 554

ktn	1.77 552	1.36 556	1.22 523	1.43 556	1.14 552	1.52 547	1.08 552	1.51 549	3.96 560	2.77 559	4.69 560	3.35 556	1.46 549	1.69 545	1.25 533	1.43 558	0.77 556	1.45 557	0.99 555	1.32 556	0.96 553

KSHMR	1.89 553	1.36 556	1.60 537	1.47 557	1.22 554	1.38 545	1.06 551	1.79 551	5.97 563	1.42 545	5.65 563	2.98 555	1.14 534	2.23 554	1.20 531	1.27 557	1.12 557	1.46 558	1.10 557	1.32 556	1.15 557

JetRed	2.30 556	2.64 561	6.12 559	1.12 551	1.38 556	5.85 562	3.29 561	1.99 555	1.67 546	1.98 554	1.95 547	2.16 548	1.60 550	2.48 555	4.10 560	1.05 551	1.60 558	1.09 549	1.01 556	1.67 558	1.28 558

MADNet++	2.26 555	1.80 559	2.06 542	2.13 561	1.97 558	2.61 556	1.79 560	2.38 558	2.16 550	2.75 558	2.65 555	2.38 549	2.43 556	3.17 557	3.21 556	2.17 561	1.95 561	1.94 560	1.63 559	2.06 559	2.01 561

HanzoNet	2.97 557	1.69 558	2.29 544	1.74 558	1.33 555	1.53 548	1.03 550	1.99 555	2.64 552	5.51 563	5.16 561	5.90 563	6.82 565	4.32 563	3.29 557	3.16 563	2.02 563	1.92 559	2.87 564	2.24 560	1.89 560

tt	4.71 561	0.10 74	3.94 553	2.06 560	1.53 557	10.14 568	16.88 568	9.27 569	4.98 561	1.39 541	1.02 517	4.68 559	4.90 561	3.35 560	5.86 564	5.76 567	9.15 572	2.24 563	2.53 562	3.10 561	1.32 559

DPSimNet_ROB	4.34 560	4.23 562	6.89 561	3.67 562	3.68 559	4.75 558	5.21 564	2.67 560	3.68 556	5.82 564	3.95 559	5.57 560	6.72 564	3.46 561	4.48 561	4.05 566	2.88 564	4.68 566	3.12 566	3.69 562	3.62 565

USTest	6.88 563	5.23 565	5.63 558	7.22 566	7.29 562	14.34 570	22.76 569	8.48 567	9.32 566	5.42 562	6.39 564	6.29 566	6.64 563	6.92 566	8.62 567	1.94 559	3.29 565	2.16 562	2.55 563	3.85 563	3.29 564

DGTPSM_ROB	8.34 565	5.10 563	10.37 569	5.31 564	10.18 565	8.33 564	23.60 573	6.06 565	13.41 572	4.90 560	10.87 570	5.65 561	10.44 567	6.17 564	12.59 568	3.74 564	7.55 567	3.69 564	7.26 569	4.14 564	7.46 567

DPSMNet_ROB	8.40 566	5.11 564	10.49 570	5.58 565	10.25 566	8.34 565	23.62 574	6.07 566	13.45 573	4.93 561	10.88 571	5.66 562	10.44 567	6.24 565	12.64 569	3.98 565	7.61 568	3.76 565	7.30 570	4.20 565	7.51 568

TCMNet-wrong-test	4.29 559	5.57 566	4.65 554	11.33 570	10.39 567	5.73 561	4.48 563	4.13 562	1.02 529	1.91 553	2.39 554	6.16 565	3.62 559	3.84 562	4.50 562	1.99 560	0.47 534	1.97 561	1.69 560	5.69 566	4.31 566

DPSM_ROB	11.49 569	9.87 572	10.35 567	11.13 568	11.31 568	19.11 576	27.51 576	13.37 574	14.21 575	10.31 571	11.06 572	10.96 572	11.27 573	11.96 574	13.59 571	6.78 569	8.19 570	6.03 568	7.09 567	7.93 567	7.73 570

DPSM	11.49 569	9.87 572	10.35 567	11.13 568	11.31 568	19.11 576	27.51 576	13.37 574	14.21 575	10.31 571	11.06 572	10.96 572	11.27 573	11.96 574	13.59 571	6.78 569	8.19 570	6.03 568	7.09 567	7.93 567	7.73 570

PML	16.10 574	12.82 575	6.78 560	5.23 563	7.76 563	33.92 578	66.56 581	5.30 564	10.28 567	26.12 580	68.59 581	20.51 576	13.49 575	10.06 569	6.78 566	5.96 568	2.00 562	6.04 570	2.18 561	8.96 569	2.60 563

xxxxx1	15.27 571	9.54 569	10.31 564	20.13 574	18.88 573	17.08 571	23.03 570	10.36 570	10.99 568	9.21 568	9.62 566	10.74 569	10.61 570	10.72 570	13.89 573	7.97 571	9.20 573	31.85 579	44.72 579	12.84 570	13.69 572

tt_ll	15.27 571	9.54 569	10.31 564	20.13 574	18.88 573	17.08 571	23.03 570	10.36 570	10.99 568	9.21 568	9.62 566	10.74 569	10.61 570	10.72 570	13.89 573	7.97 571	9.20 573	31.85 579	44.72 579	12.84 570	13.69 572

ff	15.27 571	9.54 569	10.31 564	20.13 574	18.88 573	17.08 571	23.03 570	10.36 570	10.99 568	9.21 568	9.62 566	10.74 569	10.61 570	10.72 570	13.89 573	7.97 571	9.20 573	31.85 579	44.72 579	12.84 570	13.69 572

LRCNet_RVC	10.90 568	14.34 576	9.35 562	15.35 571	8.04 564	1.08 531	0.34 467	8.78 568	0.70 500	12.63 574	16.05 574	9.85 567	6.54 562	8.57 568	6.34 565	20.27 578	5.40 566	23.70 576	21.88 575	14.87 573	13.83 575

CasAABBNet	23.10 578	19.86 577	20.64 575	22.47 577	22.73 577	38.41 579	55.50 580	26.89 579	28.70 580	20.61 577	22.15 578	22.08 578	22.75 578	23.99 578	27.36 580	13.59 574	16.48 577	12.14 571	14.27 572	15.95 574	15.53 576

Selective-RAFT-Error	23.16 579	19.93 578	20.87 576	22.54 578	22.81 578	38.52 581	55.47 579	27.01 581	28.83 581	20.66 578	22.25 579	22.09 579	22.80 580	24.09 579	27.36 580	13.61 575	16.48 577	12.15 572	14.28 573	15.99 575	15.57 577

LSM0	24.24 580	19.98 579	22.32 577	24.22 579	40.14 581	38.48 580	55.20 578	26.95 580	28.57 579	20.49 576	21.83 576	22.26 580	22.75 578	24.22 580	27.30 579	13.66 576	16.32 576	12.19 573	14.15 571	16.10 576	17.66 578

HaxPig	17.72 576	20.22 580	19.73 573	16.53 572	16.51 571	9.27 566	9.33 565	14.34 576	13.27 571	18.65 575	18.70 575	17.35 575	16.77 576	17.04 576	16.45 576	22.05 579	20.89 579	22.27 575	21.53 574	21.29 577	22.13 579

MEDIAN_ROB	21.21 577	24.62 581	23.47 578	19.58 573	19.65 576	13.22 569	10.96 566	17.88 577	17.00 577	22.14 579	22.02 577	20.86 577	20.36 577	21.06 577	19.71 577	25.63 580	24.13 580	26.21 577	25.20 576	25.17 578	25.38 580

AVERAGE_ROB	25.43 581	29.06 582	27.24 579	24.63 580	24.20 580	17.73 574	12.61 567	22.29 578	21.39 578	26.79 581	26.16 580	25.20 581	24.64 581	25.07 581	23.53 578	29.96 581	28.40 581	30.60 578	29.58 577	29.72 579	29.84 581

DLNR_Zeroshot_test	10.44 567	12.10 574	19.93 574	106.08 582	23.66 579	0.14 12	0.13 39	3.22 561	0.17 41	0.16 101	0.23 145	0.16 115	0.10 37	0.31 267	0.15 139	2.36 562	0.06 144	0.07 74	0.07 137	39.70 580	0.06 76

Anonymous_1	16.62 575	9.35 568	9.84 563	10.66 567	14.64 570	18.66 575	27.12 575	12.64 573	13.51 574	10.76 573	10.30 569	10.13 568	10.60 569	11.06 573	12.74 570	15.87 577	7.74 569	16.92 574	43.48 578	58.66 581	7.68 569

test_example2	101.33 582	108.28 583	68.15 581	98.43 581	106.93 582	89.75 582	102.43 582	36.80 582	97.65 582	129.04 582	130.15 582	65.26 582	66.62 582	92.11 582	80.24 582	144.10 582	199.48 582	81.81 582	103.01 582	125.01 582	101.27 582

ccccc		256.29 584		354.40 583	364.36 583	149.10 583		152.89 583		153.93 583		164.00 583		268.02 583		390.55 583	349.22 583	244.59 583	219.82 583	412.30 583

ASD4		6.65 567

Low-res two-view benchmark