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

2.5w	0.21 9	0.23 53	0.50 1	0.22 26	0.15 56	0.39 57	0.19 62	0.47 78	0.36 46	0.21 32	0.22 39	0.13 3	0.17 29	0.33 77	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.25w	0.21 9	0.22 37	0.51 2	0.21 6	0.14 31	0.36 41	0.13 6	0.42 38	0.34 21	0.23 58	0.27 72	0.14 13	0.18 46	0.33 77	0.24 122	0.06 1	0.06 22	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2w_stereo	0.21 9	0.19 7	0.51 2	0.22 26	0.13 20	0.41 69	0.20 81	0.50 97	0.34 21	0.25 85	0.23 45	0.13 3	0.23 109	0.24 6	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

aw	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 6	0.14 31	0.37 44	0.14 13	0.43 46	0.35 27	0.23 58	0.21 26	0.16 27	0.18 46	0.27 22	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

ml1-stereo	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 6	0.14 31	0.37 44	0.14 13	0.43 46	0.35 27	0.23 58	0.21 26	0.16 27	0.18 46	0.27 22	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w_new	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 6	0.14 31	0.37 44	0.14 13	0.43 46	0.35 27	0.23 58	0.21 26	0.16 27	0.18 46	0.27 22	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 6	0.14 31	0.37 44	0.14 13	0.43 46	0.35 27	0.23 58	0.21 26	0.16 27	0.18 46	0.27 22	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

1w_stereo	0.22 29	0.17 1	0.52 4	0.23 37	0.16 83	0.44 91	0.22 121	0.55 143	0.40 79	0.25 85	0.29 85	0.13 3	0.26 150	0.28 31	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 20	0.07 7

monsterstereo	0.22 29	0.22 37	0.52 4	0.25 71	0.27 308	0.39 57	0.14 13	0.51 105	0.33 16	0.25 85	0.27 72	0.13 3	0.13 8	0.38 119	0.21 70	0.07 22	0.07 42	0.07 1	0.06 9	0.08 20	0.06 1

monsters	0.22 29	0.22 37	0.52 4	0.23 37	0.28 320	0.42 81	0.14 13	0.46 66	0.31 6	0.24 67	0.20 21	0.13 3	0.14 10	0.43 144	0.20 49	0.07 22	0.06 22	0.07 1	0.08 79	0.06 1	0.06 1

3.5w_stereo	0.21 9	0.22 37	0.55 11	0.21 6	0.15 56	0.40 62	0.14 13	0.43 46	0.33 16	0.21 32	0.24 54	0.14 13	0.18 46	0.34 87	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

4w-stereo	0.20 1	0.21 22	0.57 12	0.21 6	0.15 56	0.39 57	0.13 6	0.39 23	0.33 16	0.22 42	0.21 26	0.13 3	0.20 74	0.29 43	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 9	0.21 22	0.57 12	0.20 3	0.14 31	0.40 62	0.18 53	0.47 78	0.36 46	0.24 67	0.20 21	0.13 3	0.19 65	0.31 58	0.21 70	0.07 22	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

rvit_stereo_0083	0.25 43	0.19 7	0.58 14	0.28 142	0.18 145	0.28 8	0.22 121	0.38 17	0.54 217	0.23 58	0.30 97	0.27 112	0.26 150	0.37 111	0.24 122	0.14 348	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.12 81	0.10 81

3w_stereo	0.21 9	0.22 37	0.59 15	0.22 26	0.12 6	0.37 44	0.22 121	0.50 97	0.38 58	0.22 42	0.21 26	0.12 2	0.22 94	0.26 18	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 20	0.08 34

MLG-Stereo	0.21 9	0.33 157	0.60 16	0.23 37	0.12 6	0.44 91	0.13 6	0.39 23	0.46 135	0.13 1	0.10 2	0.17 33	0.13 8	0.35 93	0.15 2	0.08 33	0.07 42	0.08 31	0.06 9	0.09 38	0.09 57

qwe	0.21 9	0.22 37	0.61 17	0.21 6	0.20 191	0.41 69	0.15 23	0.46 66	0.35 27	0.26 99	0.22 39	0.14 13	0.14 10	0.31 58	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 20	0.07 7

3.75w	0.21 9	0.21 22	0.61 17	0.21 6	0.20 191	0.44 91	0.16 32	0.44 56	0.30 5	0.22 42	0.20 21	0.13 3	0.18 46	0.29 43	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

MLG-Stereo_test1	0.21 9	0.33 157	0.61 17	0.23 37	0.21 204	0.45 96	0.13 6	0.33 5	0.46 135	0.13 1	0.09 1	0.18 38	0.12 4	0.32 67	0.15 2	0.08 33	0.07 42	0.08 31	0.06 9	0.09 38	0.09 57

rvit_stereo_0081	0.25 43	0.21 22	0.61 17	0.28 142	0.17 111	0.31 18	0.22 121	0.42 38	0.53 205	0.24 67	0.25 61	0.25 87	0.21 85	0.34 87	0.23 100	0.13 307	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.12 81	0.09 57

rvit_stereo_0082	0.25 43	0.21 22	0.61 17	0.28 142	0.17 111	0.31 18	0.22 121	0.42 38	0.53 205	0.24 67	0.25 61	0.25 87	0.21 85	0.34 87	0.23 100	0.13 307	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.12 81	0.09 57

4.5_new	0.21 9	0.22 37	0.63 22	0.21 6	0.15 56	0.40 62	0.17 39	0.40 25	0.35 27	0.25 85	0.22 39	0.14 13	0.14 10	0.22 2	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 20	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 9	0.22 37	0.63 22	0.21 6	0.15 56	0.40 62	0.17 39	0.40 25	0.35 27	0.25 85	0.22 39	0.14 13	0.14 10	0.22 2	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 20	0.07 7

DilatedVolume-Stereo	0.26 46	0.20 12	0.64 24	0.25 71	0.15 56	0.41 69	0.18 53	0.42 38	0.35 27	0.34 135	0.34 127	0.25 87	0.23 109	0.43 144	0.53 342	0.09 71	0.09 185	0.08 31	0.10 144	0.12 81	0.11 105

4.25_new	0.21 9	0.23 53	0.64 24	0.22 26	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 9	0.23 53	0.64 24	0.22 26	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 9	0.23 53	0.64 24	0.22 26	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

IGEV-Stereo++	0.23 36	0.23 53	0.64 24	0.24 53	0.22 229	0.47 119	0.13 6	0.52 119	0.33 16	0.18 15	0.24 54	0.17 33	0.22 94	0.32 67	0.19 27	0.08 33	0.06 22	0.08 31	0.06 9	0.17 209	0.09 57

asd	0.20 1	0.22 37	0.65 29	0.22 26	0.17 111	0.41 69	0.14 13	0.35 8	0.32 10	0.24 67	0.20 21	0.15 25	0.18 46	0.26 18	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 20	0.08 34

depthmonostereo	0.26 46	0.23 53	0.65 29	0.41 393	0.13 20	0.41 69	0.19 62	0.51 105	0.40 79	0.25 85	0.29 85	0.26 101	0.28 183	0.44 153	0.23 100	0.09 71	0.10 226	0.09 81	0.07 53	0.10 52	0.08 34

MLG-Stereo_test3	0.21 9	0.35 177	0.65 29	0.21 6	0.14 31	0.36 41	0.13 6	0.37 14	0.40 79	0.21 32	0.12 8	0.17 33	0.12 4	0.25 10	0.16 4	0.08 33	0.07 42	0.08 31	0.06 9	0.09 38	0.10 81

MonSter	0.20 1	0.22 37	0.65 29	0.21 6	0.17 111	0.33 26	0.15 23	0.46 66	0.32 10	0.16 8	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 22	0.23 100	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 57

dual_stereo	0.23 36	0.25 71	0.66 33	0.21 6	0.15 56	0.27 7	0.15 23	0.62 183	0.40 79	0.15 4	0.13 10	0.18 38	0.14 10	0.37 111	0.19 27	0.09 71	0.31 484	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

MLG-Stereo_test2	0.21 9	0.36 186	0.68 34	0.21 6	0.17 111	0.45 96	0.12 3	0.35 8	0.42 97	0.15 4	0.11 4	0.22 56	0.10 1	0.28 31	0.16 4	0.09 71	0.07 42	0.08 31	0.06 9	0.09 38	0.09 57

asda	0.22 29	0.25 71	0.70 35	0.21 6	0.16 83	0.43 85	0.16 32	0.44 56	0.35 27	0.22 42	0.20 21	0.14 13	0.20 74	0.25 10	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

LGtest1	0.21 9	0.37 189	0.70 35	0.22 26	0.12 6	0.31 18	0.11 2	0.36 11	0.39 69	0.17 10	0.13 10	0.16 27	0.14 10	0.25 10	0.27 151	0.10 163	0.09 185	0.08 31	0.06 9	0.10 52	0.10 81

LG-G_1	0.23 36	0.37 189	0.71 37	0.23 37	0.11 1	0.51 151	0.12 3	0.44 56	0.39 69	0.19 19	0.15 12	0.19 44	0.15 19	0.36 102	0.16 4	0.09 71	0.08 115	0.08 31	0.06 9	0.09 38	0.11 105

LG-G	0.23 36	0.37 189	0.71 37	0.23 37	0.11 1	0.51 151	0.12 3	0.44 56	0.39 69	0.19 19	0.15 12	0.19 44	0.15 19	0.36 102	0.16 4	0.09 71	0.08 115	0.08 31	0.06 9	0.09 38	0.11 105

rvit_stereo_0080	0.27 49	0.38 199	0.76 39	0.24 53	0.18 145	0.34 30	0.27 252	0.54 139	0.44 111	0.24 67	0.26 68	0.27 112	0.22 94	0.29 43	0.23 100	0.13 307	0.10 226	0.10 130	0.10 144	0.15 151	0.11 105

whm_eth	0.27 49	0.38 199	0.76 39	0.24 53	0.18 145	0.34 30	0.27 252	0.54 139	0.44 111	0.24 67	0.26 68	0.27 112	0.22 94	0.29 43	0.23 100	0.13 307	0.10 226	0.10 130	0.10 144	0.15 151	0.11 105

SGD-Stereo	0.22 29	0.28 113	0.77 41	0.22 26	0.11 1	0.40 62	0.16 32	0.31 3	0.36 46	0.19 19	0.19 19	0.17 33	0.17 29	0.37 111	0.16 4	0.10 163	0.06 22	0.08 31	0.07 53	0.10 52	0.07 7

GIP-stereo	0.26 46	0.22 37	0.78 42	0.29 172	0.20 191	0.42 81	0.17 39	0.64 192	0.39 69	0.18 15	0.24 54	0.23 64	0.18 46	0.25 10	0.47 314	0.09 71	0.07 42	0.08 31	0.06 9	0.17 209	0.08 34

xyz-stereo-finetune	0.31 83	0.46 253	0.79 43	0.21 6	0.12 6	0.53 177	0.25 205	0.52 119	0.54 217	0.28 111	0.32 113	0.29 128	0.23 109	0.59 240	0.55 349	0.08 33	0.07 42	0.10 130	0.08 79	0.13 111	0.08 34

FoundationStereo	0.20 1	0.30 135	0.81 44	0.21 6	0.22 229	0.21 2	0.16 32	0.25 1	0.38 58	0.15 4	0.11 4	0.18 38	0.17 29	0.23 5	0.16 4	0.09 71	0.13 318	0.08 31	0.06 9	0.07 3	0.07 7

castereo	0.30 75	0.44 242	0.81 44	0.24 53	0.29 327	0.41 69	0.27 252	0.72 231	0.45 126	0.22 42	0.30 97	0.24 77	0.31 213	0.25 10	0.21 70	0.09 71	0.07 42	0.08 31	0.31 466	0.12 81	0.09 57

111111	0.24 40	0.21 22	0.82 46	0.24 53	0.21 204	0.43 85	0.13 6	0.45 63	0.35 27	0.22 42	0.27 72	0.18 38	0.16 22	0.35 93	0.18 15	0.09 71	0.06 22	0.08 31	0.06 9	0.25 342	0.08 34

LG-Stereo_L2	0.21 9	0.31 146	0.85 47	0.22 26	0.14 31	0.31 18	0.22 121	0.38 17	0.25 1	0.17 10	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 67	0.18 15	0.08 33	0.07 42	0.08 31	0.06 9	0.08 20	0.10 81

LG-Stereo_L1	0.21 9	0.31 146	0.85 47	0.22 26	0.14 31	0.28 8	0.21 100	0.38 17	0.26 2	0.16 8	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 111	0.18 15	0.08 33	0.07 42	0.08 31	0.06 9	0.08 20	0.10 81

IGEV-Stereo+	0.29 65	0.29 123	0.86 49	0.25 71	0.34 384	0.30 14	0.14 13	0.32 4	0.53 205	0.18 15	0.12 8	0.18 38	0.19 65	0.49 200	0.17 14	0.09 71	0.08 115	0.08 31	0.20 406	0.46 487	0.59 509

RSM++	0.27 49	0.26 86	0.87 50	0.28 142	0.13 20	0.39 57	0.20 81	0.45 63	0.45 126	0.20 26	0.24 54	0.24 77	0.17 29	0.36 102	0.20 49	0.08 33	0.07 42	0.09 81	0.35 482	0.26 362	0.18 291

water-stereo	0.24 40	0.17 1	0.88 51	0.24 53	0.14 31	0.37 44	0.17 39	0.43 46	0.32 10	0.26 99	0.35 132	0.26 101	0.24 120	0.22 2	0.25 135	0.09 71	0.09 185	0.09 81	0.08 79	0.10 52	0.10 81

IGEV	0.22 29	0.28 113	0.88 51	0.21 6	0.24 262	0.42 81	0.17 39	0.35 8	0.37 53	0.20 26	0.22 39	0.14 13	0.12 4	0.24 6	0.20 49	0.08 33	0.07 42	0.08 31	0.06 9	0.09 38	0.07 7

S2M2	0.24 40	0.29 123	0.90 53	0.23 37	0.17 111	0.24 4	0.09 1	0.36 11	0.45 126	0.17 10	0.25 61	0.23 64	0.17 29	0.24 6	0.28 161	0.15 365	0.12 299	0.11 194	0.12 244	0.15 151	0.11 105

DEFOM-Stereo	0.22 29	0.22 37	0.91 54	0.23 37	0.13 20	0.49 134	0.18 53	0.30 2	0.28 3	0.19 19	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 133	0.16 4	0.08 33	0.06 22	0.07 1	0.06 9	0.09 38	0.09 57

mms	0.27 49	0.26 86	0.91 54	0.25 71	0.18 145	0.32 23	0.23 152	0.37 14	0.31 6	0.21 32	0.30 97	0.23 64	0.17 29	0.46 174	0.21 70	0.08 33	0.10 226	0.10 130	0.08 79	0.22 302	0.47 494

U	3.37 552	0.17 1	0.91 54	0.26 101	13.79 567	19.19 571	0.15 23	0.41 32	0.31 6	0.17 10	0.18 16	0.27 112	0.15 19	0.21 1	0.16 4	0.09 71	0.06 22	17.88 572	12.81 569	0.10 52	0.08 34

castereo++	0.28 56	0.43 231	0.93 57	0.28 142	0.17 111	0.53 177	0.21 100	0.55 143	0.45 126	0.17 10	0.26 68	0.32 144	0.17 29	0.33 77	0.16 4	0.09 71	0.08 115	0.09 81	0.29 451	0.13 111	0.06 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 278	0.33 157	0.93 57	0.26 101	0.22 229	0.46 114	0.20 81	1.10 504	1.34 518	3.16 554	0.32 113	0.22 56	0.20 74	0.30 51	0.22 88	0.10 163	0.09 185	0.11 194	0.09 109	0.15 151	0.19 307

LG-Stereo	0.27 49	0.25 71	0.95 59	0.25 71	0.15 56	0.43 85	0.21 100	0.50 97	0.40 79	0.18 15	0.29 85	0.25 87	0.16 22	0.28 31	0.35 242	0.07 22	0.07 42	0.11 194	0.10 144	0.24 330	0.10 81

RSM	0.28 56	0.26 86	0.97 60	0.25 71	0.24 262	0.37 44	0.21 100	0.49 91	0.44 111	0.21 32	0.27 72	0.28 121	0.17 29	0.38 119	0.20 49	0.07 22	0.07 42	0.09 81	0.34 479	0.21 285	0.16 253

EGLCR-Stereo	0.29 65	0.27 92	0.97 60	0.30 189	0.19 177	0.56 213	0.17 39	0.68 213	0.36 46	0.30 118	0.18 16	0.27 112	0.17 29	0.38 119	0.19 27	0.09 71	0.07 42	0.10 130	0.08 79	0.10 52	0.35 453

rvit_0105_6	0.31 83	0.29 123	1.00 62	0.31 216	0.18 145	0.35 35	0.25 205	0.51 105	0.61 279	0.25 85	0.28 79	0.32 144	0.25 136	0.39 125	0.25 135	0.18 411	0.16 377	0.15 371	0.13 276	0.14 134	0.13 176

SMoEStereo_RVC	0.29 65	0.26 86	1.03 63	0.25 71	0.14 31	0.46 114	0.22 121	0.36 11	0.38 58	0.23 58	0.23 45	0.21 54	0.18 46	0.45 165	0.60 370	0.07 22	0.06 22	0.10 130	0.08 79	0.20 271	0.20 322

xyz-stereo-finetune2	0.35 115	0.45 250	1.04 64	0.21 6	0.12 6	0.58 248	0.23 152	0.50 97	0.45 126	0.31 122	0.46 196	0.30 133	0.41 293	0.81 305	0.51 335	0.08 33	0.07 42	0.11 194	0.09 109	0.12 81	0.09 57

999	0.29 65	0.25 71	1.05 65	0.26 101	0.18 145	0.49 134	0.23 152	0.38 17	0.37 53	0.20 26	0.32 113	0.23 64	0.18 46	0.73 287	0.36 245	0.08 33	0.07 42	0.09 81	0.08 79	0.24 330	0.10 81

tt45	0.29 65	0.24 66	1.06 66	0.25 71	0.17 111	0.55 198	0.22 121	0.41 32	0.35 27	0.24 67	0.25 61	0.25 87	0.18 46	0.64 254	0.34 234	0.08 33	0.07 42	0.10 130	0.08 79	0.21 285	0.11 105

rvit_stereo_0081_aga	0.27 49	0.29 123	1.08 67	0.26 101	0.20 191	0.33 26	0.21 100	0.41 32	0.42 97	0.26 99	0.28 79	0.27 112	0.21 85	0.31 58	0.21 70	0.14 348	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.14 134	0.10 81

CroCo-Stereo	0.30 75	0.45 250	1.08 67	0.31 216	0.17 111	0.19 1	0.21 100	0.73 242	0.50 171	0.21 32	0.24 54	0.55 288	0.22 94	0.27 22	0.26 143	0.09 71	0.08 115	0.08 31	0.07 53	0.12 81	0.09 57
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.28 56	0.28 113	1.09 69	0.33 266	0.15 56	0.30 14	0.16 32	0.58 159	0.42 97	0.19 19	0.19 19	0.17 33	0.26 150	0.38 119	0.37 251	0.09 71	0.08 115	0.08 31	0.25 433	0.10 52	0.06 1

CES	0.30 75	0.27 92	1.09 69	0.23 37	0.50 470	0.40 62	0.20 81	0.46 66	0.44 111	0.22 42	0.28 79	0.26 101	0.19 65	0.33 77	0.21 70	0.09 71	0.07 42	0.08 31	0.05 1	0.15 151	0.49 498

fffft	0.29 65	0.21 22	1.10 71	0.24 53	0.15 56	0.42 81	0.24 185	0.42 38	0.38 58	0.21 32	0.18 16	0.20 46	0.16 22	0.44 153	0.70 395	0.07 22	0.06 22	0.10 130	0.08 79	0.28 377	0.20 322
1: 1. 1
BUS	0.41 165	0.27 92	1.13 72	0.30 189	0.21 204	0.91 474	0.23 152	1.00 474	0.61 279	0.63 397	0.53 267	0.66 351	0.30 205	0.43 144	0.32 217	0.13 307	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 81	0.11 105

BSDual-CNN	0.41 165	0.27 92	1.13 72	0.30 189	0.21 204	0.76 425	0.31 314	1.00 474	0.61 279	0.63 397	0.53 267	0.63 331	0.37 253	0.43 144	0.38 258	0.13 307	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 81	0.11 105

psmg	0.41 165	0.27 92	1.13 72	0.27 117	0.21 204	0.75 421	0.36 364	0.90 389	0.61 279	0.59 360	0.59 317	0.63 331	0.37 253	0.43 144	0.38 258	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.13 111	0.11 105

IGEV-RUCA	2.28 538	0.30 135	1.15 75	0.40 386	1.86 552	2.06 539	1.90 546	1.36 522	1.80 537	3.70 556	3.76 550	5.02 552	8.19 561	2.12 480	1.63 488	0.25 471	0.76 538	2.72 558	1.91 554	2.39 553	2.36 557

anonymousdsp2	0.34 104	0.24 66	1.16 76	0.28 142	0.15 56	0.57 231	0.23 152	0.79 312	0.47 152	0.38 154	0.37 141	0.40 187	0.25 136	0.47 185	0.21 70	0.09 71	0.07 42	0.10 130	0.13 276	0.19 256	0.27 406

rvit_stereo_ft	0.31 83	0.61 310	1.18 77	0.32 245	0.21 204	0.28 8	0.27 252	0.55 143	0.48 155	0.23 58	0.27 72	0.28 121	0.26 150	0.32 67	0.25 135	0.13 307	0.09 185	0.11 194	0.11 206	0.13 111	0.14 193

mmm	0.38 137	0.21 22	1.18 77	0.35 313	0.17 111	0.49 134	0.26 227	0.78 296	0.52 186	0.50 244	0.57 308	0.41 193	0.37 253	0.71 284	0.31 206	0.11 225	0.13 318	0.14 344	0.13 276	0.15 151	0.14 193

AIO_test	0.39 152	0.37 189	1.19 79	0.73 503	0.67 504	0.35 35	0.25 205	0.47 78	0.34 21	0.34 135	0.22 39	0.33 150	0.17 29	1.31 358	0.19 27	0.11 225	0.15 360	0.08 31	0.21 412	0.15 151	0.23 368

fffy	0.28 56	0.24 66	1.19 79	0.27 117	0.15 56	0.37 44	0.22 121	0.42 38	0.32 10	0.20 26	0.29 85	0.26 101	0.20 74	0.44 153	0.20 49	0.08 33	0.10 226	0.10 130	0.08 79	0.22 302	0.18 291

test_sample1	0.40 158	0.18 5	1.19 79	0.31 216	0.18 145	0.48 127	0.23 152	0.78 296	0.49 161	0.44 187	0.44 184	0.45 230	0.41 293	1.39 365	0.33 227	0.11 225	0.09 185	0.10 130	0.09 109	0.12 81	0.13 176

LoS_RVC	0.29 65	0.33 157	1.19 79	0.25 71	0.34 384	0.43 85	0.22 121	0.42 38	0.32 10	0.22 42	0.33 121	0.23 64	0.24 120	0.31 58	0.21 70	0.07 22	0.07 42	0.07 1	0.05 1	0.10 52	0.31 435

ITSA-stereo	0.48 249	0.33 157	1.20 83	0.33 266	0.18 145	0.60 277	0.29 293	0.94 424	0.80 452	0.50 244	0.49 231	0.53 278	0.59 405	1.25 356	0.64 382	0.15 365	0.12 299	0.17 406	0.16 346	0.18 235	0.23 368

CASnet	0.28 56	0.31 146	1.20 83	0.28 142	0.11 1	0.47 119	0.19 62	0.44 56	0.44 111	0.38 154	0.31 108	0.23 64	0.17 29	0.29 43	0.19 27	0.10 163	0.06 22	0.15 371	0.12 244	0.16 187	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 128	0.37 189	1.21 85	0.26 101	0.18 145	0.73 411	0.18 53	0.53 128	0.41 88	0.35 137	0.30 97	0.58 313	0.22 94	0.33 77	0.95 432	0.09 71	0.07 42	0.09 81	0.35 482	0.13 111	0.15 226

ours_stereo	0.27 49	0.25 71	1.21 85	0.25 71	0.17 111	0.35 35	0.23 152	0.38 17	0.35 27	0.20 26	0.31 108	0.23 64	0.17 29	0.41 133	0.20 49	0.08 33	0.07 42	0.10 130	0.08 79	0.22 302	0.18 291

WCG-NET（raft）	0.32 89	0.53 282	1.21 85	0.23 37	0.12 6	0.44 91	0.24 185	0.40 25	0.50 171	0.35 137	0.35 132	0.47 251	0.25 136	0.35 93	0.20 49	0.08 33	0.29 478	0.08 31	0.07 53	0.22 302	0.11 105

test_sample2	0.41 165	0.19 7	1.23 88	0.31 216	0.17 111	0.51 151	0.27 252	0.81 320	0.55 224	0.44 187	0.45 188	0.46 243	0.38 260	1.51 386	0.30 194	0.12 277	0.09 185	0.11 194	0.10 144	0.14 134	0.14 193

222	0.78 456	0.23 53	1.23 88	0.28 142	0.18 145	0.62 318	0.24 185	1.02 485	0.70 374	0.58 346	0.66 383	0.46 243	0.42 310	1.80 436	6.53 557	0.13 307	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.12 81	0.17 271

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 128	1.34 517	1.24 90	0.23 37	0.12 6	0.33 26	0.20 81	0.40 25	0.33 16	0.25 85	0.21 26	0.16 27	0.14 10	0.27 22	0.63 377	0.55 512	0.06 22	0.11 194	0.13 276	0.25 342	0.49 498

AIO-Stereo	0.30 75	0.27 92	1.25 91	0.27 117	0.24 262	0.37 44	0.20 81	0.52 119	0.36 46	0.21 32	0.30 97	0.23 64	0.14 10	0.31 58	0.20 49	0.08 33	0.07 42	0.09 81	0.38 493	0.19 256	0.31 435

CSP-Net	0.50 278	0.39 208	1.25 91	0.29 172	0.23 249	0.77 433	0.35 357	0.86 360	0.57 239	0.59 360	0.59 317	0.65 344	0.40 282	1.77 427	0.44 300	0.16 386	0.11 273	0.10 130	0.10 144	0.20 271	0.14 193

WCG-NET	0.30 75	0.42 226	1.26 93	0.24 53	0.12 6	0.43 85	0.24 185	0.40 25	0.56 235	0.35 137	0.37 141	0.26 101	0.24 120	0.29 43	0.19 27	0.08 33	0.12 299	0.08 31	0.07 53	0.22 302	0.10 81

DMCA	0.41 165	0.52 277	1.26 93	0.31 216	0.24 262	0.59 265	0.26 227	0.77 281	0.63 309	0.58 346	0.48 214	0.57 306	0.35 233	0.40 130	0.50 330	0.14 348	0.10 226	0.14 344	0.10 144	0.15 151	0.15 226

Selective-IGEV	0.29 65	0.23 53	1.28 95	0.27 117	0.30 338	0.35 35	0.20 81	0.56 150	0.38 58	0.21 32	0.30 97	0.22 56	0.18 46	0.37 111	0.18 15	0.07 22	0.06 22	0.08 31	0.15 327	0.16 187	0.29 418

AIO_rvc	0.41 165	0.64 331	1.29 96	0.58 483	0.39 424	0.37 44	0.24 185	0.50 97	0.43 107	0.28 111	0.23 45	0.25 87	0.16 22	0.99 322	0.19 27	0.10 163	0.16 377	0.08 31	0.11 206	0.25 342	0.85 525

ProNet	0.30 75	0.54 287	1.29 96	0.25 71	0.15 56	0.47 119	0.25 205	0.48 85	0.39 69	0.21 32	0.23 45	0.22 56	0.20 74	0.44 153	0.19 27	0.08 33	0.08 115	0.10 130	0.08 79	0.23 315	0.12 142

anonymity	0.80 460	0.66 345	1.29 96	0.59 487	0.75 511	0.67 372	0.52 440	0.95 437	0.71 384	0.94 485	0.70 413	0.67 360	0.87 474	0.71 284	1.35 473	0.64 517	0.62 524	0.58 512	1.44 552	0.60 507	0.65 514

CAS	0.35 115	0.25 71	1.30 99	0.79 509	0.34 384	0.51 151	0.23 152	0.46 66	0.39 69	0.22 42	0.31 108	0.20 46	0.17 29	0.28 31	0.23 100	0.73 522	0.06 22	0.07 1	0.05 1	0.09 38	0.37 468

RCA-Stereo	0.34 104	0.32 152	1.30 99	0.26 101	0.14 31	0.58 248	0.23 152	0.78 296	0.62 297	0.40 162	0.44 184	0.28 121	0.35 233	0.29 43	0.20 49	0.09 71	0.10 226	0.09 81	0.07 53	0.19 256	0.08 34

PMTNet	0.31 83	0.35 177	1.30 99	0.20 3	0.14 31	0.57 231	0.25 205	0.46 66	0.42 97	0.27 106	0.32 113	0.27 112	0.24 120	0.39 125	0.23 100	0.43 501	0.07 42	0.08 31	0.05 1	0.18 235	0.07 7

trnet	0.28 56	0.26 86	1.32 102	0.19 1	0.12 6	0.54 185	0.15 23	0.48 85	0.46 135	0.27 106	0.33 121	0.24 77	0.21 85	0.30 51	0.21 70	0.10 163	0.07 42	0.08 31	0.05 1	0.09 38	0.07 7

IGEV++	0.34 104	0.43 231	1.32 102	0.31 216	0.14 31	0.32 23	0.21 100	0.70 223	0.34 21	0.22 42	0.28 79	0.22 56	0.27 168	0.35 93	0.27 151	0.09 71	0.39 504	0.08 31	0.15 327	0.25 342	0.45 491

Occ-G	0.30 75	0.30 135	1.33 104	0.23 37	0.15 56	0.36 41	0.25 205	0.43 46	0.31 6	0.26 99	0.35 132	0.46 243	0.22 94	0.30 51	0.25 135	0.09 71	0.07 42	0.09 81	0.16 346	0.31 401	0.08 34

xxxx	0.70 419	0.21 22	1.33 104	0.28 142	0.18 145	0.63 335	0.24 185	1.02 485	0.69 365	0.50 244	0.62 344	0.58 313	0.38 260	1.47 383	5.21 552	0.13 307	0.12 299	0.11 194	0.10 144	0.12 81	0.15 226

CREStereo	0.28 56	0.30 135	1.33 104	0.19 1	0.13 20	0.55 198	0.17 39	0.48 85	0.46 135	0.27 106	0.33 121	0.24 77	0.21 85	0.31 58	0.21 70	0.11 225	0.07 42	0.08 31	0.05 1	0.10 52	0.07 7
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
qqq	0.38 137	0.21 22	1.34 107	0.28 142	0.15 56	0.45 96	0.26 227	0.76 270	0.52 186	0.39 160	0.41 167	0.46 243	0.36 239	0.96 319	0.30 194	0.11 225	0.14 335	0.12 249	0.12 244	0.12 81	0.14 193

tg	0.37 128	0.55 296	1.35 108	0.28 142	0.16 83	0.57 231	0.18 53	0.57 153	0.49 161	0.37 146	0.44 184	0.38 173	0.24 120	0.46 174	0.24 122	0.09 71	0.08 115	0.11 194	0.11 206	0.43 477	0.36 461

x	0.35 115	0.20 12	1.36 109	0.33 266	0.17 111	0.47 119	0.24 185	0.75 257	0.54 217	0.40 162	0.40 163	0.42 206	0.34 231	0.45 165	0.32 217	0.11 225	0.14 335	0.11 194	0.09 109	0.12 81	0.14 193

GLC_STEREO	0.28 56	0.27 92	1.36 109	0.28 142	0.12 6	0.41 69	0.20 81	0.37 14	0.38 58	0.26 99	0.30 97	0.25 87	0.19 65	0.33 77	0.24 122	0.09 71	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.13 111	0.09 57

test_xeample	0.72 431	0.21 22	1.36 109	0.27 117	0.17 111	0.59 265	0.28 269	1.01 482	0.70 374	0.55 306	0.67 386	0.44 221	0.39 274	1.88 456	5.17 551	0.12 277	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.13 111	0.15 226

SCV	0.35 115	0.59 304	1.37 112	0.34 297	0.22 229	0.28 8	0.23 152	0.72 231	0.35 27	0.19 19	0.30 97	0.24 77	0.20 74	0.64 254	0.19 27	0.11 225	0.08 115	0.09 81	0.29 451	0.34 423	0.29 418

ff7	0.32 89	0.52 277	1.38 113	0.25 71	0.16 83	0.56 213	0.23 152	0.46 66	0.41 88	0.24 67	0.23 45	0.20 46	0.23 109	0.48 190	0.19 27	0.09 71	0.08 115	0.10 130	0.18 376	0.23 315	0.22 344

IGEVStereo-DCA	0.33 96	0.34 170	1.38 113	0.27 117	0.16 83	0.45 96	0.23 152	0.46 66	0.41 88	0.24 67	0.21 26	0.26 101	0.25 136	0.64 254	0.52 338	0.09 71	0.07 42	0.10 130	0.18 376	0.16 187	0.22 344

ffff	0.32 89	0.52 277	1.38 113	0.25 71	0.16 83	0.56 213	0.23 152	0.46 66	0.41 88	0.24 67	0.23 45	0.20 46	0.23 109	0.48 190	0.19 27	0.09 71	0.08 115	0.10 130	0.18 376	0.23 315	0.22 344

11t	0.32 89	0.52 277	1.38 113	0.25 71	0.16 83	0.56 213	0.23 152	0.46 66	0.41 88	0.24 67	0.23 45	0.20 46	0.23 109	0.48 190	0.19 27	0.09 71	0.08 115	0.10 130	0.18 376	0.23 315	0.22 344

ccc-4	0.32 89	0.52 277	1.38 113	0.25 71	0.16 83	0.56 213	0.23 152	0.46 66	0.41 88	0.24 67	0.23 45	0.20 46	0.23 109	0.48 190	0.19 27	0.09 71	0.08 115	0.10 130	0.18 376	0.23 315	0.22 344

DDVS	0.62 377	0.40 213	1.40 118	2.21 552	0.35 396	0.87 466	1.00 516	0.69 216	0.50 171	0.53 275	0.56 300	0.90 455	0.37 253	1.22 350	0.47 314	0.15 365	0.14 335	0.14 344	0.12 244	0.19 256	0.22 344

MoCha-V2	0.36 122	0.32 152	1.41 119	0.36 331	0.31 355	0.35 35	0.19 62	0.57 153	0.39 69	0.30 118	0.32 113	0.28 121	0.27 168	0.47 185	0.24 122	0.08 33	0.56 520	0.08 31	0.38 493	0.18 235	0.12 142

11t1	0.33 96	0.19 7	1.41 119	0.33 266	0.16 83	0.48 127	0.21 100	0.67 209	0.48 155	0.40 162	0.34 127	0.32 144	0.33 223	0.42 141	0.27 151	0.11 225	0.12 299	0.10 130	0.08 79	0.13 111	0.14 193

iRaftStereo_RVC	0.37 128	0.53 282	1.41 119	0.28 142	0.15 56	0.52 170	0.20 81	0.54 139	0.46 135	0.37 146	0.43 173	0.41 193	0.23 109	0.36 102	0.26 143	0.09 71	0.15 360	0.12 249	0.11 206	0.41 469	0.37 468

DSFCA	0.54 319	0.35 177	1.41 119	0.28 142	0.28 320	0.79 442	0.88 506	0.76 270	0.70 374	0.72 440	0.66 383	0.67 360	0.57 398	1.17 346	0.63 377	0.16 386	0.14 335	0.13 308	0.14 304	0.16 187	0.13 176

SCV_C0	0.33 96	0.43 231	1.42 123	0.25 71	0.16 83	0.35 35	0.20 81	0.68 213	0.44 111	0.24 67	0.27 72	0.29 128	0.20 74	0.58 234	0.18 15	0.09 71	0.08 115	0.08 31	0.30 460	0.26 362	0.17 271

RAFT-Stereo-weight	0.34 104	0.29 123	1.43 124	0.28 142	0.28 320	0.55 198	0.22 121	0.78 296	0.48 155	0.46 205	0.38 150	0.36 164	0.17 29	0.33 77	0.23 100	0.09 71	0.08 115	0.09 81	0.07 53	0.09 38	0.09 57

CAS++	0.31 83	0.33 157	1.43 124	0.25 71	0.17 111	0.31 18	0.20 81	0.78 296	0.41 88	0.30 118	0.30 97	0.21 54	0.16 22	0.33 77	0.18 15	0.15 365	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.15 151	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.29 65	0.54 287	1.44 126	0.24 53	0.29 327	0.29 12	0.16 32	0.45 63	0.37 53	0.19 19	0.21 26	0.28 121	0.22 94	0.30 51	0.29 176	0.10 163	0.09 185	0.10 130	0.08 79	0.11 70	0.11 105

AEACV	0.33 96	0.24 66	1.44 126	0.28 142	0.35 396	0.47 119	0.21 100	0.43 46	0.28 3	0.26 99	0.25 61	0.22 56	0.38 260	0.30 51	0.18 15	0.09 71	0.35 492	0.09 81	0.36 490	0.23 315	0.25 389

rvit_0105_4	0.35 115	0.35 177	1.45 128	0.31 216	0.18 145	0.37 44	0.28 269	0.59 167	0.62 297	0.27 106	0.31 108	0.35 160	0.27 168	0.43 144	0.25 135	0.18 411	0.16 377	0.15 371	0.13 276	0.15 151	0.12 142

rvit_0105_3	0.39 152	0.47 262	1.46 129	0.33 266	0.19 177	0.45 96	0.35 357	0.69 216	0.65 330	0.37 146	0.37 141	0.40 187	0.31 213	0.44 153	0.30 194	0.18 411	0.17 395	0.17 406	0.18 376	0.15 151	0.15 226

rvit_105_1	0.44 200	0.54 287	1.46 129	0.36 331	0.24 262	0.51 151	0.45 419	0.75 257	0.74 413	0.45 197	0.44 184	0.44 221	0.36 239	0.62 249	0.38 258	0.20 436	0.18 405	0.18 426	0.22 420	0.18 235	0.18 291

MyStereo07	0.34 104	0.40 213	1.46 129	0.29 172	0.23 249	0.60 277	0.31 314	0.53 128	0.42 97	0.25 85	0.25 61	0.20 46	0.26 150	0.57 231	0.19 27	0.09 71	0.18 405	0.12 249	0.11 206	0.16 187	0.19 307

MC-Stereo	0.32 89	0.31 146	1.46 129	0.31 216	0.15 56	0.53 177	0.19 62	0.44 56	0.35 27	0.36 142	0.38 150	0.27 112	0.27 168	0.42 141	0.19 27	0.09 71	0.13 318	0.09 81	0.16 346	0.20 271	0.13 176

anonymousdsp	0.34 104	0.53 282	1.47 133	0.25 71	0.16 83	0.56 213	0.23 152	0.49 91	0.40 79	0.25 85	0.24 54	0.22 56	0.24 120	0.55 227	0.19 27	0.09 71	0.11 273	0.10 130	0.18 376	0.24 330	0.29 418

CroCo-Stereo Lap2	0.33 96	0.61 310	1.47 133	0.32 245	0.38 421	0.23 3	0.22 121	0.58 159	0.46 135	0.22 42	0.27 72	0.29 128	0.23 109	0.32 67	0.26 143	0.09 71	0.09 185	0.10 130	0.08 79	0.21 285	0.14 193

IGEV-Stereo	0.34 104	0.54 287	1.47 133	0.25 71	0.16 83	0.56 213	0.23 152	0.49 91	0.40 79	0.25 85	0.24 54	0.22 56	0.24 120	0.54 223	0.19 27	0.09 71	0.10 226	0.10 130	0.18 376	0.24 330	0.29 418
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GREAT-IGEV	0.37 128	0.28 113	1.48 136	0.25 71	0.38 421	0.46 114	0.18 53	0.33 5	0.34 21	0.15 4	0.29 85	0.15 25	0.17 29	0.36 102	0.23 100	0.07 22	0.76 538	0.07 1	0.26 440	0.21 285	1.03 539

rvit_0105_5	0.36 122	0.39 208	1.48 136	0.30 189	0.18 145	0.41 69	0.30 301	0.64 192	0.62 297	0.30 118	0.33 121	0.37 166	0.29 197	0.41 133	0.28 161	0.18 411	0.16 377	0.15 371	0.15 327	0.15 151	0.14 193

Selective-RAFT	0.35 115	0.26 86	1.48 136	0.31 216	0.15 56	0.61 298	0.19 62	0.60 177	0.54 217	0.28 111	0.29 85	0.40 187	0.33 223	0.50 206	0.27 151	0.10 163	0.07 42	0.09 81	0.35 482	0.19 256	0.08 34

Pointernet	0.29 65	0.25 71	1.49 139	0.24 53	0.20 191	0.47 119	0.15 23	0.62 183	0.47 152	0.22 42	0.29 85	0.26 101	0.20 74	0.28 31	0.20 49	0.10 163	0.07 42	0.07 1	0.12 244	0.10 52	0.07 7

test_sample7	0.47 243	0.33 157	1.49 139	0.34 297	0.20 191	0.51 151	0.30 301	0.93 416	0.66 345	0.57 328	0.51 243	0.55 288	0.45 332	1.11 337	0.38 258	0.17 400	0.14 335	0.16 389	0.15 327	0.19 256	0.18 291

DLCB_ROB	0.54 319	0.55 296	1.49 139	0.36 331	0.25 280	0.65 360	0.36 364	0.80 316	0.70 374	0.72 440	0.69 403	0.83 433	0.46 345	1.53 389	0.60 370	0.13 307	0.12 299	0.14 344	0.14 304	0.14 134	0.13 176

AnonymousM	0.37 128	0.44 242	1.50 142	0.25 71	0.15 56	0.52 170	0.23 152	0.60 177	0.42 97	0.42 176	0.32 113	0.30 133	0.25 136	0.34 87	0.23 100	0.11 225	0.09 185	0.71 520	0.36 490	0.12 81	0.07 7

DIP-Stereo	0.37 128	0.34 170	1.50 142	0.27 117	0.18 145	0.63 335	0.17 39	0.92 408	0.53 205	0.49 237	0.48 214	0.30 133	0.30 205	0.39 125	0.30 194	0.10 163	0.08 115	0.10 130	0.08 79	0.15 151	0.12 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.50 278	0.41 219	1.50 142	0.33 266	0.21 204	0.68 384	0.26 227	0.81 320	0.68 356	0.67 420	0.68 394	0.73 394	0.42 310	1.10 334	0.59 368	0.11 225	0.08 115	0.14 344	0.14 304	0.25 342	0.21 331
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAStereo	0.28 56	0.48 265	1.52 145	0.26 101	0.18 145	0.25 5	0.19 62	0.42 38	0.35 27	0.20 26	0.25 61	0.20 46	0.16 22	0.24 6	0.24 122	0.09 71	0.08 115	0.10 130	0.08 79	0.12 81	0.08 34

LoS	0.31 83	0.30 135	1.52 145	0.23 37	0.13 20	0.54 185	0.20 81	0.48 85	0.49 161	0.25 85	0.28 79	0.37 166	0.24 120	0.38 119	0.23 100	0.10 163	0.08 115	0.08 31	0.05 1	0.15 151	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMStereo_Zeroshot	0.41 165	0.36 186	1.54 147	0.41 393	0.19 177	0.52 170	0.19 62	0.59 167	0.52 186	0.57 328	0.59 317	0.63 331	0.29 197	0.58 234	0.33 227	0.15 365	0.09 185	0.16 389	0.09 109	0.24 330	0.12 142

raftrobust	0.38 137	0.68 348	1.54 147	0.32 245	0.46 464	0.52 170	0.21 100	0.56 150	0.42 97	0.52 265	0.35 132	0.31 136	0.33 223	0.37 111	0.30 194	0.10 163	0.11 273	0.08 31	0.07 53	0.21 285	0.19 307

ISRNet	0.47 243	0.44 242	1.55 149	0.37 352	0.31 355	0.49 134	0.19 62	0.75 257	0.66 345	0.63 397	0.71 417	0.67 360	0.39 274	0.58 234	0.44 300	0.23 458	0.16 377	0.21 448	0.20 406	0.21 285	0.25 389

DAS	0.56 339	0.35 177	1.55 149	0.33 266	0.34 384	0.50 142	0.42 395	0.83 333	0.74 413	0.83 470	0.68 394	0.56 300	0.48 362	2.40 501	0.46 305	0.12 277	0.08 115	0.12 249	0.09 109	0.18 235	0.15 226

SepStereo	0.52 308	0.35 177	1.55 149	0.33 266	0.34 384	0.50 142	0.42 395	0.83 333	0.74 413	0.83 470	0.68 394	0.56 300	0.48 362	1.56 392	0.46 305	0.12 277	0.08 115	0.12 249	0.09 109	0.18 235	0.15 226

ETE_ROB	0.60 364	0.71 357	1.55 149	0.37 352	0.25 280	0.69 390	0.51 437	1.47 526	0.70 374	0.80 460	0.69 403	0.85 441	0.49 369	1.36 363	0.58 366	0.16 386	0.13 318	0.19 432	0.16 346	0.21 285	0.23 368

s12784h	0.36 122	0.28 113	1.58 153	0.23 37	0.11 1	0.62 318	0.24 185	0.79 312	0.64 317	0.44 187	0.52 256	0.28 121	0.26 150	0.50 206	0.24 122	0.11 225	0.06 22	0.09 81	0.06 9	0.16 187	0.06 1

RAFT	0.45 218	0.92 430	1.59 154	0.34 297	0.19 177	0.46 114	0.35 357	0.65 198	0.49 161	0.49 237	0.49 231	0.70 384	0.40 282	0.47 185	0.32 217	0.11 225	0.16 377	0.14 344	0.13 276	0.51 496	0.13 176

ccnet	0.71 428	0.41 219	1.59 154	0.40 386	0.45 458	1.06 490	0.55 451	0.98 454	0.71 384	0.88 476	0.97 472	0.82 431	0.88 477	1.68 412	0.94 430	0.32 491	0.26 469	0.32 489	0.27 445	0.34 423	0.30 427

SMFormer	0.50 278	0.46 253	1.60 156	0.30 189	0.15 56	0.45 96	0.24 185	0.90 389	0.72 394	0.56 317	0.64 372	0.51 270	0.41 293	1.87 449	0.49 325	0.13 307	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.15 151	0.16 253

tta	0.50 278	0.46 253	1.60 156	0.30 189	0.15 56	0.45 96	0.24 185	0.90 389	0.72 394	0.56 317	0.64 372	0.51 270	0.41 293	1.87 449	0.49 325	0.13 307	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.14 134	0.11 105

qqq1	0.48 249	0.46 253	1.60 156	0.30 189	0.15 56	0.45 96	0.24 185	0.90 389	0.72 394	0.56 317	0.64 372	0.51 270	0.41 293	1.87 449	0.23 100	0.13 307	0.10 226	0.09 81	0.08 79	0.14 134	0.11 105

fff1	0.48 249	0.46 253	1.60 156	0.30 189	0.15 56	0.45 96	0.24 185	0.90 389	0.72 394	0.56 317	0.64 372	0.51 270	0.41 293	1.87 449	0.23 100	0.13 307	0.10 226	0.09 81	0.08 79	0.14 134	0.11 105

CASS	0.39 152	0.30 135	1.61 160	0.32 245	0.17 111	0.53 177	0.24 185	0.70 223	0.49 161	0.59 360	0.54 279	0.40 187	0.40 282	0.41 133	0.30 194	0.17 400	0.10 226	0.14 344	0.11 206	0.18 235	0.17 271
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
delet	0.52 308	0.54 287	1.62 161	0.31 216	0.35 396	0.74 415	0.46 422	0.85 350	0.74 413	0.55 306	0.60 332	0.67 360	0.50 372	1.12 340	0.57 361	0.11 225	0.11 273	0.13 308	0.14 304	0.16 187	0.12 142

NOSS_ROB	0.64 387	0.65 338	1.62 161	0.46 434	0.25 280	0.67 372	0.30 301	0.93 416	0.77 439	0.59 360	0.57 308	0.77 412	0.38 260	2.78 528	0.44 300	0.23 458	0.24 454	0.28 477	0.26 440	0.27 371	0.39 477

AE-Stereo	0.42 184	0.29 123	1.65 163	0.43 408	0.47 466	0.56 213	0.23 152	0.86 360	0.46 135	0.31 122	0.41 167	0.43 210	0.24 120	0.34 87	0.24 122	0.09 71	0.48 516	0.11 194	0.45 506	0.22 302	0.19 307

Anonymous_2	0.74 443	0.32 152	1.65 163	0.33 266	0.30 338	0.67 372	0.32 337	0.69 216	0.46 135	0.48 225	0.41 167	0.84 438	0.58 402	0.51 209	0.40 277	0.32 491	0.38 498	1.43 546	3.69 562	0.80 521	0.27 406

PSMNet-ADL	0.51 295	0.38 199	1.65 163	0.35 313	0.21 204	0.67 372	0.26 227	0.74 246	0.55 224	0.42 176	0.52 256	0.70 384	0.45 332	1.91 459	0.57 361	0.15 365	0.13 318	0.11 194	0.13 276	0.15 151	0.20 322

HCRNet	0.46 228	0.49 268	1.65 163	0.38 367	0.29 327	0.58 248	0.22 121	0.75 257	0.62 297	0.47 207	0.49 231	0.48 262	0.36 239	1.12 340	0.37 251	0.15 365	0.10 226	0.15 371	0.13 276	0.17 209	0.17 271

HART	0.38 137	0.53 282	1.66 167	0.26 101	0.15 56	0.30 14	0.19 62	0.67 209	0.46 135	0.29 115	0.52 256	0.38 173	0.16 22	0.41 133	0.20 49	0.08 33	0.68 531	0.09 81	0.07 53	0.34 423	0.21 331

XPNet_ROB	0.61 372	0.72 361	1.66 167	0.37 352	0.27 308	0.67 372	0.47 430	0.89 383	0.71 384	0.78 458	0.70 413	0.81 426	0.53 381	1.70 415	0.76 409	0.21 442	0.16 377	0.16 389	0.15 327	0.20 271	0.21 331

EAI-Stereo	0.78 456	0.25 71	1.67 169	0.54 469	0.59 492	1.95 532	2.05 548	1.11 508	0.64 317	0.95 487	1.49 507	0.50 267	0.67 435	0.59 240	1.44 480	0.09 71	0.19 417	0.09 81	0.49 510	0.13 111	0.22 344

ttt	0.66 399	0.22 37	1.68 170	0.34 297	0.24 262	0.60 277	0.26 227	1.00 474	0.77 439	0.55 306	0.67 386	0.54 284	0.36 239	2.14 482	3.03 527	0.16 386	0.13 318	0.13 308	0.12 244	0.15 151	0.17 271

UniTT-Stereo	0.30 75	0.36 186	1.68 170	0.27 117	0.24 262	0.29 12	0.18 53	0.33 5	0.34 21	0.26 99	0.37 141	0.18 38	0.18 46	0.31 58	0.27 151	0.10 163	0.08 115	0.08 31	0.07 53	0.25 342	0.08 34

IER	0.43 190	0.38 199	1.69 172	0.26 101	0.25 280	0.66 366	0.26 227	0.71 226	0.55 224	0.54 288	0.59 317	0.60 322	0.53 381	0.52 213	0.39 269	0.11 225	0.08 115	0.11 194	0.11 206	0.14 134	0.11 105

NINENet	0.50 278	0.33 157	1.69 172	0.55 476	0.25 280	0.91 474	0.23 152	0.98 454	0.71 384	0.53 275	0.55 289	0.66 351	0.30 205	1.22 350	0.32 217	0.15 365	0.13 318	0.16 389	0.11 206	0.16 187	0.13 176

test-1	0.44 200	0.48 265	1.69 172	0.30 189	0.27 308	0.50 142	0.28 269	0.80 316	0.43 107	0.40 162	0.54 279	0.41 193	0.24 120	0.31 58	1.16 461	0.09 71	0.20 428	0.10 130	0.17 363	0.11 70	0.26 399

LALA_ROB	0.60 364	0.76 372	1.69 172	0.36 331	0.29 327	0.79 442	0.55 451	0.94 424	0.77 439	0.81 465	0.67 386	0.94 466	0.49 369	0.99 322	0.73 405	0.21 442	0.15 360	0.20 440	0.18 376	0.23 315	0.21 331

MGS-Stereo	0.32 89	0.34 170	1.70 176	0.25 71	0.14 31	0.40 62	0.22 121	0.38 17	0.43 107	0.24 67	0.51 243	0.25 87	0.18 46	0.31 58	0.20 49	0.09 71	0.08 115	0.09 81	0.08 79	0.47 488	0.08 34

hknet	0.47 243	0.29 123	1.70 176	0.30 189	0.24 262	0.76 425	0.31 314	1.00 474	0.64 317	0.63 397	0.53 267	0.80 423	0.38 260	0.77 298	0.37 251	0.11 225	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 81	0.11 105

test-3	0.43 190	0.20 12	1.70 176	0.34 297	0.32 363	0.45 96	0.23 152	0.71 226	0.46 135	0.51 257	0.29 85	0.45 230	0.21 85	0.59 240	0.98 435	0.08 33	0.07 42	0.10 130	0.35 482	0.29 382	0.28 412

test_1	0.43 190	0.20 12	1.70 176	0.34 297	0.32 363	0.45 96	0.23 152	0.71 226	0.46 135	0.50 244	0.29 85	0.45 230	0.21 85	0.59 240	0.98 435	0.08 33	0.07 42	0.10 130	0.35 482	0.29 382	0.29 418

test_3	0.44 200	0.20 12	1.70 176	0.36 331	0.32 363	0.47 119	0.30 301	0.73 242	0.49 161	0.50 244	0.30 97	0.45 230	0.22 94	0.59 240	0.98 435	0.08 33	0.10 226	0.11 194	0.35 482	0.29 382	0.28 412

R-Stereo Train	0.36 122	0.21 22	1.70 176	0.29 172	0.18 145	0.55 198	0.26 227	0.78 296	0.36 46	0.57 328	0.67 386	0.33 150	0.24 120	0.32 67	0.23 100	0.10 163	0.08 115	0.09 81	0.07 53	0.09 38	0.12 142

RAFT-Stereo	0.36 122	0.21 22	1.70 176	0.29 172	0.18 145	0.55 198	0.26 227	0.78 296	0.36 46	0.57 328	0.67 386	0.33 150	0.24 120	0.32 67	0.23 100	0.10 163	0.08 115	0.09 81	0.07 53	0.09 38	0.12 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HI	0.41 165	0.63 327	1.72 183	0.27 117	0.21 204	0.45 96	0.19 62	0.55 143	0.41 88	0.57 328	0.59 317	0.65 344	0.45 332	0.45 165	0.39 269	0.08 33	0.09 185	0.10 130	0.11 206	0.20 271	0.10 81

CoSv	0.41 165	0.63 327	1.72 183	0.27 117	0.21 204	0.45 96	0.19 62	0.55 143	0.41 88	0.57 328	0.59 317	0.65 344	0.45 332	0.45 165	0.39 269	0.08 33	0.09 185	0.10 130	0.11 206	0.20 271	0.10 81

HSM	0.62 377	0.76 372	1.72 183	0.30 189	0.29 327	0.64 346	0.28 269	0.94 424	0.62 297	0.58 346	0.57 308	1.40 514	0.64 426	2.59 517	0.42 285	0.11 225	0.08 115	0.10 130	0.08 79	0.14 134	0.11 105

raft_robust	0.55 331	0.84 408	1.73 186	0.28 142	0.54 480	0.53 177	0.25 205	0.88 377	0.75 426	0.48 225	0.46 196	0.76 410	0.75 456	1.46 376	0.27 151	0.09 71	0.10 226	0.10 130	0.30 460	0.26 362	0.16 253

AACVNet	0.54 319	0.78 389	1.73 186	0.36 331	0.21 204	0.57 231	0.25 205	0.71 226	0.51 179	0.55 306	0.59 317	0.64 340	0.41 293	2.13 481	0.41 283	0.14 348	0.11 273	0.14 344	0.11 206	0.33 416	0.15 226

UPFNet	0.46 228	0.28 113	1.73 186	0.33 266	0.32 363	0.65 360	0.38 378	0.83 333	0.59 257	0.57 328	0.52 256	0.61 324	0.40 282	0.75 291	0.52 338	0.13 307	0.12 299	0.13 308	0.12 244	0.15 151	0.11 105

iResNet_ROB	0.50 278	1.15 492	1.73 186	0.31 216	0.21 204	0.58 248	0.22 121	0.95 437	0.82 458	0.58 346	0.62 344	0.57 306	0.39 274	0.84 308	0.40 277	0.11 225	0.08 115	0.09 81	0.06 9	0.21 285	0.13 176

riskmin	0.37 128	0.22 37	1.74 190	0.32 245	0.20 191	0.48 127	0.20 81	0.66 200	0.46 135	0.36 142	0.34 127	0.69 374	0.45 332	0.39 125	0.27 151	0.11 225	0.08 115	0.12 249	0.08 79	0.13 111	0.16 253

UDGNet	0.44 200	1.02 473	1.74 190	0.35 313	0.19 177	0.58 248	0.23 152	0.49 91	0.66 345	0.41 171	0.38 150	0.34 156	0.29 197	0.53 219	0.30 194	0.24 466	0.10 226	0.37 499	0.19 396	0.27 371	0.15 226

dad	0.51 295	1.01 470	1.74 190	0.29 172	0.19 177	0.60 277	0.26 227	0.52 119	0.75 426	0.63 397	0.63 356	0.63 331	0.33 223	0.85 310	0.47 314	0.27 480	0.15 360	0.40 502	0.18 376	0.22 302	0.14 193

OMP-Stereo	0.59 358	0.65 338	1.74 190	0.56 478	0.37 415	0.60 277	0.26 227	0.70 223	0.65 330	0.66 416	0.60 332	0.69 374	0.32 219	2.09 478	1.20 463	0.10 163	0.07 42	0.12 249	0.09 109	0.17 209	0.10 81

IIG-Stereo	0.59 358	0.65 338	1.74 190	0.54 469	0.23 249	0.61 298	0.21 100	0.73 242	0.65 330	0.64 407	0.69 403	0.69 374	0.38 260	2.09 478	1.39 476	0.11 225	0.07 42	0.11 194	0.09 109	0.15 151	0.09 57

CREStereo++_RVC	0.33 96	0.29 123	1.74 190	0.24 53	0.16 83	0.54 185	0.15 23	0.40 25	0.55 224	0.37 146	0.51 243	0.24 77	0.19 65	0.27 22	0.26 143	0.09 71	0.06 22	0.08 31	0.30 460	0.08 20	0.06 1
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
DFGA-Net	0.51 295	1.06 477	1.75 196	0.30 189	0.24 262	0.54 185	0.22 121	0.63 189	0.60 262	0.48 225	0.51 243	0.35 160	0.27 168	1.82 440	0.53 342	0.10 163	0.08 115	0.12 249	0.12 244	0.37 445	0.15 226

MM-Stereo_test3	0.40 158	0.58 302	1.75 196	0.36 331	0.30 338	0.45 96	0.30 301	0.72 231	0.59 257	0.31 122	0.43 173	0.32 144	0.23 109	0.35 93	0.29 176	0.10 163	0.20 428	0.10 130	0.08 79	0.40 466	0.11 105

knoymous	0.34 104	0.25 71	1.75 196	0.24 53	0.18 145	0.45 96	0.24 185	0.57 153	0.38 58	0.41 171	0.39 158	0.55 288	0.25 136	0.38 119	0.23 100	0.11 225	0.08 115	0.12 249	0.07 53	0.13 111	0.12 142

KYRaft	0.48 249	0.29 123	1.75 196	0.33 266	0.21 204	0.75 421	0.44 413	0.58 159	0.57 239	0.64 407	0.93 466	0.53 278	0.72 447	0.60 246	0.24 122	0.10 163	0.07 42	0.12 249	0.14 304	0.12 81	0.54 502

TANstereo	0.33 96	0.49 268	1.75 196	0.23 37	0.12 6	0.54 185	0.16 32	0.40 25	0.45 126	0.45 197	0.51 243	0.26 101	0.22 94	0.29 43	0.20 49	0.10 163	0.10 226	0.08 31	0.06 9	0.08 20	0.11 105

XX-TBD	0.34 104	0.77 381	1.75 196	0.34 297	0.13 20	0.51 151	0.17 39	0.43 46	0.50 171	0.37 146	0.49 231	0.23 64	0.18 46	0.28 31	0.24 122	0.10 163	0.07 42	0.08 31	0.06 9	0.09 38	0.07 7

GCAP-Stereo	0.34 104	0.89 425	1.76 202	0.26 101	0.12 6	0.52 170	0.14 13	0.49 91	0.38 58	0.29 115	0.30 97	0.29 128	0.22 94	0.30 51	0.20 49	0.09 71	0.17 395	0.09 81	0.07 53	0.21 285	0.11 105

SST-Stereo	0.52 308	0.20 12	1.76 202	0.62 493	0.53 478	0.62 318	0.66 478	0.55 143	0.61 279	0.58 346	0.53 267	0.52 276	0.60 408	1.59 401	0.29 176	0.11 225	0.07 42	0.12 249	0.10 144	0.16 187	0.10 81

RAFT_R40	0.50 278	0.21 22	1.76 202	0.50 451	0.40 433	0.61 298	0.53 444	0.56 150	0.60 262	0.56 317	0.54 279	0.55 288	0.51 374	1.57 395	0.53 342	0.11 225	0.07 42	0.12 249	0.10 144	0.16 187	0.09 57

DRaft	0.62 377	0.38 199	1.76 202	0.24 53	0.16 83	0.64 346	0.66 478	0.53 128	0.53 205	0.67 420	0.99 475	0.38 173	1.00 489	1.44 371	2.10 508	0.10 163	0.14 335	0.10 130	0.14 304	0.18 235	0.21 331

GrayStereo	0.66 399	0.19 7	1.76 202	0.90 517	0.23 249	0.62 318	1.42 542	0.62 183	0.60 262	0.72 440	0.78 436	0.56 300	3.07 546	0.60 246	0.26 143	0.09 71	0.08 115	0.10 130	0.21 412	0.11 70	0.18 291

CRE-IMP	0.41 165	0.22 37	1.76 202	0.48 447	0.17 111	0.79 442	0.69 486	0.52 119	0.52 186	0.47 207	0.42 171	0.45 230	0.26 150	0.41 133	0.31 206	0.11 225	0.07 42	0.12 249	0.09 109	0.17 209	0.23 368

Prome-Stereo	0.49 267	0.30 135	1.76 202	0.60 491	0.23 249	0.63 335	0.42 395	0.62 183	0.60 262	0.59 360	1.03 482	0.43 210	0.72 447	0.60 246	0.33 227	0.09 71	0.07 42	0.10 130	0.09 109	0.11 70	0.43 488

acv_ft	0.48 249	0.44 242	1.76 202	0.32 245	0.41 440	0.63 335	0.28 269	0.81 320	0.68 356	0.61 378	0.59 317	0.69 374	0.45 332	0.44 153	0.63 377	0.11 225	0.09 185	0.10 130	0.09 109	0.41 469	0.10 81

TDLM	0.67 404	0.92 430	1.76 202	0.37 352	0.24 262	0.66 366	0.56 456	0.82 327	0.74 413	1.16 502	0.62 344	0.61 324	0.48 362	2.70 524	0.50 330	0.20 436	0.11 273	0.35 493	0.14 304	0.32 408	0.16 253

testlalala	0.36 122	0.30 135	1.77 211	0.28 142	0.33 376	0.60 277	0.22 121	0.55 143	0.51 179	0.55 306	0.35 132	0.31 136	0.20 74	0.26 18	0.22 88	0.10 163	0.13 318	0.09 81	0.24 426	0.08 20	0.07 7

dd	0.42 184	0.96 448	1.77 211	0.31 216	0.17 111	0.57 231	0.26 227	0.49 91	0.68 356	0.41 171	0.40 163	0.34 156	0.27 168	0.45 165	0.40 277	0.17 400	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.21 285	0.12 142

NRIStereo	0.46 228	0.25 71	1.77 211	0.47 439	0.16 83	0.95 478	0.74 494	0.51 105	0.56 235	0.48 225	0.39 158	0.59 316	0.29 197	0.77 298	0.32 217	0.11 225	0.13 318	0.11 194	0.09 109	0.21 285	0.24 380

PSM-AAD	0.63 383	0.22 37	1.77 211	0.37 352	0.23 249	0.86 462	1.17 528	0.59 167	0.60 262	0.64 407	0.71 417	0.68 367	2.93 543	0.65 264	0.31 206	0.09 71	0.07 42	0.17 406	0.15 327	0.13 111	0.33 447

FBW_ROB	0.83 467	0.77 381	1.77 211	0.44 415	0.30 338	0.87 466	0.46 422	1.10 504	0.91 479	0.81 465	0.75 430	1.01 479	0.61 417	3.66 546	1.23 467	0.26 475	0.23 451	0.36 495	0.25 433	0.27 371	0.62 511

FACV-RUCA	0.58 350	0.40 213	1.78 216	0.43 408	1.67 549	0.48 127	0.28 269	0.69 216	0.62 297	0.40 162	0.53 267	0.33 150	0.63 425	0.40 130	0.31 206	0.13 307	0.11 273	0.62 515	0.12 244	0.70 513	0.98 533

gcap-zeroshot	0.41 165	0.62 316	1.78 216	0.31 216	0.32 363	0.69 390	0.21 100	0.74 246	0.52 186	0.43 181	0.35 132	0.62 328	0.24 120	0.41 133	0.24 122	0.09 71	0.16 377	0.09 81	0.31 466	0.08 20	0.09 57

DisPM	0.43 190	0.33 157	1.78 216	0.57 481	0.18 145	0.59 265	0.63 476	0.53 128	0.61 279	0.60 369	0.53 267	0.38 173	0.26 150	0.75 291	0.29 176	0.12 277	0.07 42	0.12 249	0.11 206	0.11 70	0.14 193

GMOStereo	0.41 165	0.62 316	1.78 216	0.28 142	0.36 404	0.51 151	0.31 314	0.53 128	0.44 111	0.57 328	0.48 214	0.41 193	0.27 168	0.28 31	0.23 100	0.08 33	0.38 498	0.13 308	0.11 206	0.34 423	0.11 105

error version	0.41 165	0.62 316	1.78 216	0.28 142	0.36 404	0.51 151	0.31 314	0.53 128	0.44 111	0.57 328	0.48 214	0.41 193	0.27 168	0.28 31	0.23 100	0.08 33	0.38 498	0.13 308	0.11 206	0.34 423	0.11 105

test-v	0.41 165	0.62 316	1.78 216	0.28 142	0.36 404	0.51 151	0.31 314	0.53 128	0.44 111	0.57 328	0.48 214	0.41 193	0.27 168	0.28 31	0.23 100	0.08 33	0.38 498	0.13 308	0.11 206	0.34 423	0.11 105

LCNet	0.54 319	0.37 189	1.78 216	0.92 519	0.22 229	0.96 479	0.30 301	0.59 167	0.58 250	0.51 257	0.55 289	0.41 193	0.76 457	0.84 308	0.26 143	0.09 71	0.06 22	0.12 249	0.18 376	0.98 525	0.39 477

Patchmatch Stereo++	0.39 152	0.27 92	1.78 216	0.44 415	0.16 83	0.61 298	0.27 252	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.43 210	0.28 183	0.54 223	0.28 161	0.12 277	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142
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	0.38 137	0.27 92	1.78 216	0.44 415	0.17 111	0.60 277	0.29 293	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.44 221	0.28 183	0.47 185	0.28 161	0.12 277	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

ROB_FTStereo_v2	0.38 137	0.27 92	1.78 216	0.44 415	0.17 111	0.61 298	0.28 269	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.44 221	0.28 183	0.47 185	0.28 161	0.12 277	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

ROB_FTStereo	0.38 137	0.27 92	1.78 216	0.44 415	0.17 111	0.61 298	0.26 227	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.43 210	0.28 183	0.49 200	0.28 161	0.12 277	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

Pruner-Stereo	0.51 295	0.27 92	1.78 216	1.79 546	0.19 177	0.62 318	0.45 419	0.57 153	0.60 262	0.61 378	0.48 214	0.41 193	0.24 120	0.46 174	1.00 441	0.12 277	0.07 42	0.12 249	0.10 144	0.12 81	0.13 176

iGMRVC	0.39 152	0.27 92	1.78 216	0.44 415	0.17 111	0.61 298	0.27 252	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.44 221	0.28 183	0.55 227	0.28 161	0.12 277	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

IRAFT_RVC	0.54 319	0.53 282	1.78 216	0.46 434	0.21 204	0.58 248	0.43 402	0.65 198	0.66 345	0.54 288	0.50 239	0.49 264	0.51 374	1.58 399	1.01 445	0.11 225	0.25 467	0.13 308	0.10 144	0.15 151	0.13 176

iRAFT	0.39 152	0.27 92	1.78 216	0.44 415	0.16 83	0.61 298	0.27 252	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.43 210	0.28 183	0.54 223	0.28 161	0.12 277	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

test-2	0.41 165	0.62 316	1.78 216	0.28 142	0.36 404	0.51 151	0.31 314	0.53 128	0.44 111	0.57 328	0.48 214	0.41 193	0.27 168	0.28 31	0.23 100	0.08 33	0.38 498	0.13 308	0.11 206	0.34 423	0.11 105

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 184	0.86 415	1.78 216	0.28 142	0.17 111	0.52 170	0.20 81	0.62 183	0.61 279	0.50 244	0.61 339	0.39 179	0.32 219	0.35 93	0.30 194	0.07 22	0.10 226	0.09 81	0.09 109	0.35 433	0.10 81

AFF-stereo	0.44 200	0.96 448	1.78 216	0.31 216	0.15 56	0.50 142	0.21 100	0.64 192	0.63 309	0.47 207	0.64 372	0.49 264	0.34 231	0.46 174	0.31 206	0.08 33	0.09 185	0.10 130	0.10 144	0.37 445	0.10 81

PSMNet-RSSM	0.53 314	0.82 402	1.78 216	0.31 216	0.25 280	0.58 248	0.28 269	0.84 344	0.60 262	0.50 244	0.61 339	0.67 360	0.43 320	1.68 412	0.42 285	0.15 365	0.10 226	0.14 344	0.16 346	0.15 151	0.13 176

CFNet	0.58 350	0.96 448	1.78 216	0.33 266	0.25 280	0.63 335	0.22 121	0.88 377	0.75 426	0.46 205	0.59 317	0.58 313	0.40 282	2.29 490	0.48 320	0.12 277	0.09 185	0.15 371	0.14 304	0.30 393	0.15 226

AAGNet	0.88 474	0.33 157	1.79 236	0.54 469	0.98 525	0.62 318	0.46 422	0.50 97	0.60 262	0.58 346	0.53 267	0.50 267	0.73 450	1.23 352	7.48 558	0.11 225	0.07 42	0.12 249	0.10 144	0.14 134	0.09 57

HUI-Stereo	0.38 137	0.27 92	1.79 236	0.44 415	0.17 111	0.61 298	0.28 269	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.44 221	0.28 183	0.45 165	0.28 161	0.12 277	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

RAFT-IKP	0.38 137	0.27 92	1.79 236	0.44 415	0.16 83	0.60 277	0.28 269	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.43 210	0.28 183	0.50 206	0.28 161	0.12 277	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

ACVNet	0.45 218	0.44 242	1.79 236	0.28 142	0.21 204	0.59 265	0.36 364	0.66 200	0.68 356	0.45 197	0.59 317	0.69 374	0.40 282	0.44 153	0.55 349	0.11 225	0.09 185	0.10 130	0.09 109	0.34 423	0.10 81

CFNet-ft	0.51 295	0.76 372	1.79 236	0.28 142	0.30 338	0.63 335	0.28 269	0.66 200	0.55 224	0.45 197	0.57 308	0.74 400	0.41 293	1.46 376	0.42 285	0.14 348	0.10 226	0.28 477	0.13 276	0.18 235	0.14 193

CFNet_RVC	0.51 295	0.76 372	1.79 236	0.28 142	0.30 338	0.63 335	0.28 269	0.66 200	0.55 224	0.45 197	0.57 308	0.74 400	0.41 293	1.46 376	0.42 285	0.14 348	0.10 226	0.28 477	0.13 276	0.18 235	0.14 193

AdaStereo	0.44 200	0.38 199	1.79 236	0.34 297	0.20 191	0.57 231	0.28 269	0.92 408	0.69 365	0.52 265	0.55 289	0.61 324	0.33 223	0.48 190	0.39 269	0.17 400	0.08 115	0.17 406	0.11 206	0.18 235	0.12 142
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.
test_sample6	0.52 308	0.44 242	1.81 243	0.33 266	0.18 145	0.55 198	0.27 252	0.94 424	0.66 345	0.54 288	0.62 344	0.47 251	0.36 239	1.97 465	0.38 258	0.14 348	0.10 226	0.13 308	0.13 276	0.17 209	0.16 253

NF-Stereo	0.48 249	0.25 71	1.81 243	0.52 460	0.16 83	0.61 298	0.44 413	0.66 200	0.61 279	0.50 244	0.47 202	0.37 166	0.26 150	1.45 375	0.79 417	0.11 225	0.07 42	0.12 249	0.10 144	0.13 111	0.16 253

OCTAStereo	0.48 249	0.25 71	1.81 243	0.52 460	0.16 83	0.61 298	0.43 402	0.66 200	0.61 279	0.50 244	0.47 202	0.37 166	0.26 150	1.44 371	0.80 418	0.11 225	0.07 42	0.12 249	0.10 144	0.13 111	0.17 271

RE-Stereo	0.48 249	0.25 71	1.81 243	0.52 460	0.16 83	0.61 298	0.43 402	0.66 200	0.60 262	0.50 244	0.47 202	0.37 166	0.26 150	1.44 371	0.78 413	0.11 225	0.07 42	0.12 249	0.10 144	0.13 111	0.17 271

TVStereo	0.48 249	0.25 71	1.81 243	0.52 460	0.16 83	0.61 298	0.43 402	0.66 200	0.60 262	0.50 244	0.47 202	0.37 166	0.26 150	1.44 371	0.78 413	0.11 225	0.07 42	0.12 249	0.10 144	0.13 111	0.17 271

PS-NSSS	0.63 383	1.00 466	1.81 243	0.30 189	0.31 355	0.63 335	0.34 349	0.98 454	0.69 365	0.54 288	0.74 427	0.51 270	0.41 293	2.43 505	0.48 320	0.24 466	0.17 395	0.27 474	0.18 376	0.27 371	0.21 331

StereoAnything_RVC	0.35 115	1.25 505	1.82 249	0.20 3	0.12 6	0.26 6	0.15 23	0.43 46	0.37 53	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 65	0.46 174	0.14 1	0.11 225	0.09 185	0.08 31	0.05 1	0.76 518	0.18 291

GCAP-BAT	0.43 190	0.31 146	1.82 249	0.25 71	0.26 295	0.65 360	0.23 152	0.48 85	0.37 53	0.67 420	0.82 444	0.44 221	0.24 120	0.48 190	0.87 425	0.09 71	0.13 318	0.09 81	0.22 420	0.08 20	0.09 57

test_for_model	0.64 387	1.60 526	1.82 249	1.23 535	1.02 530	0.53 177	0.23 152	0.75 257	0.50 171	0.57 328	0.29 85	0.25 87	0.20 74	0.26 18	0.22 88	0.76 525	0.31 484	0.08 31	0.07 53	1.68 545	0.50 501

testlalala_base	0.46 228	0.30 135	1.82 249	0.34 297	0.27 308	0.55 198	0.21 100	0.85 350	0.32 10	0.32 131	0.39 158	0.31 136	0.23 109	0.30 51	0.28 161	0.95 531	0.30 482	0.09 81	0.21 412	1.03 526	0.18 291

CBFPSM	0.56 339	0.91 429	1.82 249	0.28 142	0.23 249	0.71 399	0.37 372	0.72 231	0.64 317	0.50 244	0.49 231	1.03 483	0.83 466	0.62 249	1.35 473	0.10 163	0.12 299	0.10 130	0.10 144	0.18 235	0.19 307

RAFT+CT+SA	0.50 278	0.86 415	1.82 249	0.37 352	0.75 511	0.54 185	0.34 349	0.77 281	0.63 309	0.38 154	0.55 289	0.34 156	0.29 197	0.68 271	0.27 151	0.09 71	0.07 42	0.11 194	0.51 513	0.29 382	0.41 486

test_sample5	0.51 295	0.43 231	1.83 255	0.32 245	0.18 145	0.55 198	0.26 227	0.92 408	0.65 330	0.53 275	0.59 317	0.45 230	0.36 239	1.87 449	0.36 245	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 209	0.16 253

DualNet	0.51 295	0.43 231	1.83 255	0.32 245	0.18 145	0.55 198	0.26 227	0.92 408	0.65 330	0.54 288	0.62 344	0.45 230	0.36 239	1.87 449	0.36 245	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 209	0.16 253

tt1	0.44 200	0.64 331	1.83 255	0.35 313	0.14 31	0.76 425	0.25 205	0.74 246	0.88 472	0.31 122	0.37 141	0.25 87	0.35 233	0.63 252	0.19 27	0.10 163	0.24 454	0.11 194	0.09 109	0.25 342	0.36 461

LL-Strereo2	0.41 165	0.90 428	1.83 255	0.44 415	0.24 262	0.54 185	0.27 252	0.58 159	0.45 126	0.41 171	0.33 121	0.44 221	0.21 85	0.44 153	0.34 234	0.09 71	0.08 115	0.16 389	0.14 304	0.17 209	0.17 271

psm_up	0.57 345	0.61 310	1.83 255	0.35 313	0.30 338	0.64 346	0.37 372	0.90 389	0.68 356	0.59 360	0.55 289	0.68 367	0.54 384	1.91 459	0.46 305	0.16 386	0.15 360	0.16 389	0.15 327	0.23 315	0.13 176

TestStereo1	0.49 267	0.81 398	1.85 260	0.39 377	0.57 488	0.56 213	0.34 349	0.75 257	0.69 365	0.44 187	0.63 356	0.35 160	0.42 310	0.64 254	0.29 176	0.10 163	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.33 416	0.26 399

SA-5K	0.49 267	0.81 398	1.85 260	0.39 377	0.57 488	0.56 213	0.34 349	0.75 257	0.69 365	0.44 187	0.63 356	0.35 160	0.42 310	0.64 254	0.29 176	0.10 163	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.33 416	0.26 399

PSM-softLoss	0.48 249	0.27 92	1.85 260	0.51 456	0.17 111	0.61 298	0.40 386	0.61 179	0.57 239	0.52 265	0.48 214	0.39 179	0.25 136	1.46 376	0.77 411	0.12 277	0.08 115	0.13 308	0.12 244	0.12 81	0.14 193

KMStereo	0.48 249	0.27 92	1.85 260	0.51 456	0.17 111	0.61 298	0.40 386	0.61 179	0.57 239	0.52 265	0.48 214	0.39 179	0.25 136	1.46 376	0.77 411	0.12 277	0.08 115	0.13 308	0.12 244	0.12 81	0.14 193

raft+_RVC	0.44 200	0.67 346	1.85 260	0.34 297	0.71 509	0.51 151	0.25 205	0.64 192	0.51 179	0.35 137	0.45 188	0.32 144	0.28 183	0.43 144	0.32 217	0.09 71	0.19 417	0.10 130	0.09 109	0.20 271	0.40 481

RALCasStereoNet	0.45 218	0.88 422	1.85 260	0.30 189	0.26 295	0.49 134	0.26 227	0.58 159	0.51 179	0.36 142	0.48 214	0.36 164	0.28 183	0.55 227	0.34 234	0.10 163	0.53 518	0.09 81	0.08 79	0.25 342	0.34 451

UCFNet_RVC	0.48 249	0.82 402	1.85 260	0.30 189	0.27 308	0.64 346	0.26 227	0.74 246	0.55 224	0.48 225	0.53 267	0.63 331	0.41 293	0.88 315	0.38 258	0.15 365	0.10 226	0.17 406	0.17 363	0.18 235	0.15 226

MLCV	0.48 249	0.89 425	1.85 260	0.29 172	0.14 31	0.59 265	0.23 152	0.72 231	0.59 257	0.66 416	0.66 383	0.55 288	0.36 239	1.03 328	0.49 325	0.09 71	0.06 22	0.09 81	0.07 53	0.19 256	0.11 105

IMH-64-1	1.39 519	1.64 529	1.86 268	1.36 537	1.11 534	1.39 510	1.19 529	1.76 535	1.45 524	1.16 502	2.21 526	1.53 518	1.38 514	1.98 466	1.52 483	1.29 541	0.67 527	1.27 540	0.69 531	1.29 537	0.98 533

IMH-64	1.39 519	1.64 529	1.86 268	1.36 537	1.11 534	1.39 510	1.19 529	1.76 535	1.45 524	1.16 502	2.21 526	1.53 518	1.38 514	1.98 466	1.52 483	1.29 541	0.67 527	1.27 540	0.69 531	1.29 537	0.98 533

ssnet_v2	0.55 331	0.60 306	1.86 268	0.32 245	0.22 229	0.72 405	0.44 413	0.94 424	0.74 413	0.63 397	0.54 279	0.81 426	0.47 353	0.77 298	0.70 395	0.16 386	0.14 335	0.14 344	0.14 304	0.30 393	0.30 427

CRFU-Net	0.56 339	0.38 199	1.86 268	0.46 434	0.26 295	0.82 452	0.36 364	0.90 389	0.49 161	0.62 389	0.59 317	0.78 415	1.35 512	1.00 324	0.48 320	0.15 365	0.14 335	0.17 406	0.10 144	0.19 256	0.14 193

PFNet+	0.45 218	0.37 189	1.86 268	0.46 434	0.18 145	0.58 248	0.77 498	0.52 119	0.64 317	0.56 317	0.48 214	0.39 179	0.26 150	0.93 316	0.32 217	0.13 307	0.09 185	0.14 344	0.13 276	0.12 81	0.15 226

coex_refinement	0.58 350	0.94 438	1.87 273	0.38 367	0.25 280	0.64 346	0.34 349	0.83 333	0.65 330	0.60 369	0.63 356	0.81 426	0.48 362	1.85 448	0.56 357	0.13 307	0.09 185	0.10 130	0.10 144	0.16 187	0.16 253

DISCO	0.57 345	0.34 170	1.87 273	0.45 429	0.34 384	0.84 456	0.35 357	0.84 344	0.78 444	0.59 360	0.63 356	1.06 490	0.53 381	1.10 334	0.82 420	0.12 277	0.09 185	0.11 194	0.10 144	0.22 302	0.18 291

rvit_stereo_0075_2	0.40 158	0.40 213	1.88 275	0.33 266	0.32 363	0.41 69	0.22 121	0.58 159	0.53 205	0.38 154	0.51 243	0.40 187	0.27 168	0.44 153	0.29 176	0.20 436	0.15 360	0.22 451	0.15 327	0.18 235	0.23 368

test_sample4	0.50 278	0.42 226	1.88 275	0.32 245	0.19 177	0.56 213	0.26 227	0.93 416	0.65 330	0.54 288	0.54 279	0.45 230	0.36 239	1.79 432	0.36 245	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 209	0.16 253

test_sample3	0.50 278	0.41 219	1.88 275	0.32 245	0.19 177	0.57 231	0.25 205	0.92 408	0.64 317	0.52 265	0.49 231	0.47 251	0.35 233	1.79 432	0.37 251	0.13 307	0.10 226	0.12 249	0.11 206	0.16 187	0.16 253

MIM_Stereo	0.41 165	0.60 306	1.88 275	0.31 216	0.21 204	0.50 142	0.19 62	0.64 192	0.44 111	0.43 181	0.53 267	0.43 210	0.27 168	0.51 209	0.28 161	0.08 33	0.14 335	0.11 194	0.10 144	0.26 362	0.26 399

DDUNet	0.77 452	1.12 484	1.88 275	0.76 506	0.69 507	0.84 456	0.43 402	0.85 350	0.65 330	0.67 420	0.75 430	0.91 457	0.52 379	1.03 328	0.57 361	0.54 510	0.37 496	0.95 530	0.52 515	0.71 514	0.57 506

GES	0.44 200	0.28 113	1.88 275	0.30 189	0.18 145	0.61 298	0.30 301	0.88 377	0.46 135	0.47 207	0.52 256	0.39 179	0.42 310	0.58 234	0.67 388	0.15 365	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.15 151	0.17 271

PWC_ROB	0.70 419	0.94 438	1.88 275	0.39 377	0.39 424	0.62 318	0.30 301	0.98 454	0.94 483	0.91 481	1.29 498	0.77 412	0.62 422	1.62 406	1.03 449	0.18 411	0.11 273	0.18 426	0.13 276	0.51 496	0.22 344

G2L-Stereo_test	0.55 331	0.97 456	1.89 282	0.33 266	0.24 262	0.75 421	0.38 378	0.79 312	0.60 262	0.60 369	0.54 279	0.74 400	0.39 274	1.56 392	0.43 294	0.10 163	0.08 115	0.08 31	0.08 79	0.28 377	0.13 176

PSMNet-RUCA	0.58 350	0.82 402	1.89 282	0.59 487	0.56 485	0.64 346	0.36 364	0.84 344	0.69 365	0.51 257	0.68 394	0.53 278	0.43 320	0.56 230	0.43 294	0.34 495	0.18 405	0.44 506	0.29 451	0.48 489	0.30 427

Any-RAFT	0.38 137	0.25 71	1.89 282	0.27 117	0.17 111	0.68 384	0.21 100	0.78 296	0.53 205	0.43 181	0.43 173	0.54 284	0.30 205	0.41 133	0.20 49	0.10 163	0.12 299	0.08 31	0.06 9	0.10 52	0.09 57

ToySt	0.44 200	0.61 310	1.89 282	0.29 172	0.18 145	0.55 198	0.35 357	0.67 209	0.53 205	0.39 160	0.50 239	0.59 316	0.43 320	0.51 209	0.49 325	0.10 163	0.12 299	0.13 308	0.16 346	0.24 330	0.19 307

sCroCo_RVC	0.33 96	0.32 152	1.89 282	0.34 297	0.27 308	0.30 14	0.22 121	0.48 85	0.44 111	0.22 42	0.33 121	0.25 87	0.25 136	0.32 67	0.24 122	0.14 348	0.16 377	0.12 249	0.12 244	0.15 151	0.13 176

H2IRNET	0.40 158	0.61 310	1.90 287	0.29 172	0.17 111	0.54 185	0.18 53	0.52 119	0.50 171	0.27 106	0.56 300	0.47 251	0.35 233	0.46 174	0.33 227	0.10 163	0.07 42	0.12 249	0.14 304	0.32 408	0.12 142

Sa-1000	0.51 295	0.72 361	1.90 287	0.31 216	0.60 497	0.60 277	0.31 314	0.94 424	0.71 384	0.52 265	0.83 445	0.42 206	0.33 223	0.68 271	0.28 161	0.10 163	0.09 185	0.13 308	0.29 451	0.29 382	0.10 81

SACVNet	0.60 364	0.74 369	1.90 287	0.37 352	0.28 320	0.64 346	0.37 372	0.86 360	0.61 279	0.65 414	0.62 344	0.69 374	0.44 328	2.08 476	0.42 285	0.18 411	0.14 335	0.16 389	0.15 327	0.38 452	0.24 380

RALAANet	0.43 190	0.98 460	1.90 287	0.32 245	0.23 249	0.48 127	0.19 62	0.67 209	0.53 205	0.48 225	0.45 188	0.39 179	0.30 205	0.48 190	0.37 251	0.10 163	0.08 115	0.11 194	0.14 304	0.27 371	0.10 81

hitnet-ft	0.67 404	0.80 393	1.90 287	0.28 142	0.22 229	0.69 390	0.36 364	0.85 350	0.65 330	0.56 317	0.84 448	1.03 483	0.95 487	2.32 492	0.55 349	0.23 458	0.14 335	0.41 503	0.13 276	0.24 330	0.17 271

GANet-RSSM	0.55 331	0.73 366	1.90 287	0.36 331	0.26 295	0.59 265	0.27 252	0.78 296	0.52 186	0.47 207	0.57 308	0.63 331	0.45 332	1.92 463	0.43 294	0.14 348	0.10 226	0.25 470	0.11 206	0.34 423	0.14 193

GMStereo	0.38 137	0.99 464	1.91 293	0.27 117	0.16 83	0.39 57	0.23 152	0.47 78	0.62 297	0.38 154	0.34 127	0.25 87	0.25 136	0.39 125	0.29 176	0.14 348	0.08 115	0.10 130	0.12 244	0.15 151	0.11 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.47 243	0.73 366	1.91 293	0.33 266	0.15 56	0.56 213	0.25 205	0.85 350	0.58 250	0.54 288	0.51 243	0.57 306	0.42 310	0.57 231	0.61 373	0.11 225	0.08 115	0.12 249	0.09 109	0.20 271	0.16 253

PASM	0.72 431	0.68 348	1.91 293	0.47 439	0.44 450	0.60 277	0.51 437	0.76 270	0.80 452	0.77 456	0.67 386	0.87 447	0.61 417	2.40 501	0.67 388	0.32 491	0.35 492	0.36 495	0.41 501	0.45 486	0.39 477

DeepStereo_RVC	0.44 200	0.28 113	1.92 296	0.49 449	0.17 111	0.60 277	0.59 464	0.50 97	0.52 186	0.49 237	0.45 188	0.39 179	0.86 473	0.45 165	0.33 227	0.11 225	0.08 115	0.11 194	0.09 109	0.15 151	0.19 307

Gwc-CoAtRS	0.38 137	0.33 157	1.92 296	0.27 117	0.41 440	0.48 127	0.19 62	0.59 167	0.46 135	0.43 181	0.39 158	0.57 306	0.26 150	0.32 67	0.26 143	0.09 71	0.09 185	0.09 81	0.31 466	0.11 70	0.09 57

ac_64	0.55 331	0.46 253	1.92 296	0.36 331	0.34 384	0.63 335	0.31 314	0.82 327	0.61 279	0.55 306	0.51 243	0.89 453	0.48 362	1.83 441	0.55 349	0.14 348	0.11 273	0.12 249	0.12 244	0.18 235	0.12 142

YMNet	0.62 377	0.72 361	1.93 299	0.41 393	0.41 440	0.87 466	0.43 402	0.87 369	0.71 384	0.74 447	0.81 440	0.83 433	0.46 345	0.86 311	0.93 428	0.19 426	0.22 443	0.20 440	0.17 363	0.41 469	0.21 331

YMNet_1	0.62 377	0.72 361	1.93 299	0.41 393	0.41 440	0.87 466	0.43 402	0.87 369	0.71 384	0.74 447	0.81 440	0.83 433	0.46 345	0.86 311	0.93 428	0.19 426	0.22 443	0.20 440	0.17 363	0.41 469	0.21 331

DualNet (step1)	0.59 358	0.62 316	1.93 299	0.27 117	0.22 229	0.68 384	0.31 314	0.93 416	0.66 345	0.57 328	0.51 243	0.55 288	0.45 332	1.11 337	0.38 258	0.61 514	0.14 335	0.87 524	0.56 519	0.25 342	0.23 368

test_sample9	0.94 481	0.62 316	1.93 299	0.27 117	0.22 229	0.68 384	0.31 314	0.93 416	0.66 345	0.57 328	0.51 243	0.55 288	0.45 332	1.91 459	2.55 520	0.61 514	4.16 561	0.87 524	0.56 519	0.25 342	0.23 368

test_sample8	1.12 496	0.62 316	1.93 299	0.27 117	0.22 229	0.68 384	0.31 314	0.95 437	0.61 279	1.18 509	0.56 300	2.53 533	1.31 508	1.91 459	2.55 520	0.61 514	4.16 561	0.87 524	0.56 519	0.25 342	0.23 368

1111x	0.74 443	0.21 22	1.93 299	0.31 216	0.17 111	0.63 335	0.32 337	1.03 492	0.74 413	0.52 265	0.62 344	0.57 306	0.47 353	2.38 497	4.25 546	0.12 277	0.14 335	0.11 194	0.12 244	0.12 81	0.14 193

MIF-Stereo (partial)	0.34 104	0.41 219	1.93 299	0.26 101	0.24 262	0.32 23	0.17 39	0.53 128	0.42 97	0.25 85	0.37 141	0.25 87	0.26 150	0.44 153	0.31 206	0.11 225	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.19 256	0.14 193

EKT-Stereo	1.47 523	0.49 268	1.93 299	2.57 555	19.31 570	0.55 198	0.22 121	0.69 216	0.42 97	0.38 154	0.36 138	0.43 210	0.27 168	0.69 277	0.26 143	0.12 277	0.14 335	0.11 194	0.16 346	0.20 271	0.15 226

MMNet	0.50 278	0.48 265	1.93 299	0.33 266	0.27 308	0.79 442	0.28 269	0.81 320	0.74 413	0.60 369	0.56 300	0.59 316	0.55 389	0.79 303	0.59 368	0.10 163	0.09 185	0.12 249	0.11 206	0.13 111	0.14 193

StereoVision	0.45 218	0.72 361	1.94 308	0.33 266	0.32 363	0.47 119	0.26 227	0.68 213	0.57 239	0.32 131	0.89 459	0.45 230	0.27 168	0.49 200	0.36 245	0.13 307	0.15 360	0.16 389	0.15 327	0.19 256	0.13 176

RP	0.67 404	0.82 402	1.94 308	0.43 408	0.44 450	0.65 360	0.45 419	0.89 383	0.82 458	0.66 416	0.92 462	0.99 476	0.76 457	1.55 391	0.66 385	0.25 471	0.18 405	0.23 458	0.20 406	0.31 401	0.22 344

DeepPruner_ROB	0.50 278	0.70 355	1.94 308	0.29 172	0.26 295	0.63 335	0.31 314	0.80 316	0.48 155	0.61 378	0.55 289	0.66 351	0.38 260	0.98 321	0.40 277	0.19 426	0.14 335	0.14 344	0.14 304	0.23 315	0.17 271

fff	0.43 190	0.77 381	1.95 311	0.24 53	0.13 20	0.51 151	0.22 121	0.77 281	0.75 426	0.54 288	0.47 202	0.31 136	0.65 428	0.36 102	0.34 234	0.09 71	0.07 42	0.08 31	0.07 53	0.08 20	0.22 344

SA	0.50 278	0.75 371	1.95 311	0.31 216	0.61 499	0.57 231	0.31 314	0.91 399	0.73 409	0.42 176	0.62 344	0.38 173	0.47 353	0.68 271	0.29 176	0.09 71	0.09 185	0.13 308	0.32 472	0.30 393	0.10 81

GEStereo_RVC	0.54 319	0.87 418	1.95 311	0.47 439	0.25 280	0.62 318	0.37 372	1.00 474	0.74 413	0.53 275	0.54 279	0.59 316	0.44 328	1.10 334	0.46 305	0.15 365	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.26 362	0.19 307

ADLNet	0.60 364	0.71 357	1.95 311	0.35 313	0.34 384	0.67 372	0.34 349	0.90 389	0.74 413	0.68 427	0.62 344	0.80 423	0.45 332	1.78 428	0.64 382	0.14 348	0.11 273	0.14 344	0.14 304	0.29 382	0.21 331

DCANet	0.42 184	0.77 381	1.95 311	0.25 71	0.14 31	0.51 151	0.22 121	0.77 281	0.72 394	0.54 288	0.48 214	0.31 136	0.41 293	0.36 102	0.39 269	0.09 71	0.07 42	0.09 81	0.07 53	0.13 111	0.23 368

csc	0.43 190	0.77 381	1.95 311	0.24 53	0.13 20	0.51 151	0.22 121	0.77 281	0.75 426	0.54 288	0.47 202	0.31 136	0.65 428	0.36 102	0.34 234	0.09 71	0.07 42	0.08 31	0.07 53	0.08 20	0.22 344

cscssc	0.43 190	0.77 381	1.95 311	0.24 53	0.13 20	0.51 151	0.22 121	0.77 281	0.75 426	0.54 288	0.47 202	0.31 136	0.65 428	0.36 102	0.34 234	0.09 71	0.07 42	0.08 31	0.07 53	0.08 20	0.22 344

111	0.48 249	1.09 481	1.95 311	0.24 53	0.13 20	0.59 265	0.26 227	0.83 333	0.78 444	0.48 225	0.52 256	0.56 300	0.38 260	0.49 200	0.38 258	0.09 71	0.07 42	0.09 81	0.07 53	0.23 315	0.35 453

RAFT + AFF	0.64 387	1.20 499	1.95 311	0.34 297	0.33 376	0.67 372	0.52 440	0.99 466	0.74 413	0.53 275	0.58 314	0.57 306	0.80 462	1.76 425	0.51 335	0.12 277	0.27 475	0.15 371	0.14 304	0.43 477	0.29 418

G2L-ROB	0.51 295	0.95 445	1.96 320	0.29 172	0.22 229	0.59 265	0.28 269	0.76 270	0.57 239	0.55 306	0.45 188	0.70 384	0.32 219	1.38 364	0.47 314	0.11 225	0.07 42	0.09 81	0.08 79	0.20 271	0.13 176

AIO-test2	0.49 267	1.15 492	1.96 320	0.42 404	0.37 415	0.50 142	0.23 152	0.79 312	0.70 374	0.33 133	0.53 267	0.27 112	0.22 94	0.67 268	0.29 176	0.73 522	0.08 115	0.13 308	0.17 363	0.17 209	0.18 291

iRaft-Stereo_20w	0.58 350	0.39 208	1.96 320	0.45 429	0.32 363	0.92 476	0.57 460	1.14 509	0.56 235	0.81 465	0.40 163	0.55 288	0.69 440	0.65 264	1.04 450	0.09 71	0.16 377	0.09 81	0.36 490	0.17 209	0.25 389

rafts_anoy	0.43 190	0.89 425	1.96 320	0.32 245	0.30 338	0.48 127	0.24 185	0.62 183	0.49 161	0.37 146	0.38 150	0.33 150	0.30 205	0.51 209	0.34 234	0.10 163	0.39 504	0.13 308	0.15 327	0.17 209	0.15 226

NCCL2	0.65 395	0.94 438	1.96 320	0.43 408	0.30 338	0.71 399	0.68 484	0.84 344	0.65 330	0.70 433	0.60 332	0.86 445	0.54 384	1.56 392	0.57 361	0.20 436	0.16 377	0.67 518	0.25 433	0.22 302	0.24 380

model_zeroshot	0.44 200	0.68 348	1.97 325	0.28 142	0.18 145	0.69 390	0.21 100	0.63 189	0.40 79	1.00 490	0.34 127	0.42 206	0.20 74	0.69 277	0.24 122	0.10 163	0.22 443	0.10 130	0.22 420	0.12 81	0.10 81

test_5	0.51 295	0.87 418	1.99 326	0.37 352	0.65 503	0.58 248	0.35 357	0.78 296	0.62 297	0.48 225	0.55 289	0.45 230	0.40 282	0.72 286	0.30 194	0.09 71	0.07 42	0.12 249	0.12 244	0.33 416	0.38 471

DN-CSS_ROB	0.48 249	1.23 502	1.99 326	0.39 377	0.22 229	0.56 213	0.19 62	0.75 257	0.61 279	0.45 197	0.62 344	0.41 193	0.31 213	0.70 282	0.32 217	0.11 225	0.08 115	0.14 344	0.13 276	0.36 437	0.12 142

HGLStereo	0.54 319	0.69 352	2.00 328	0.35 313	0.40 433	0.66 366	0.30 301	0.83 333	0.62 297	0.57 328	0.69 403	0.69 374	0.54 384	1.07 331	0.55 349	0.13 307	0.13 318	0.13 308	0.11 206	0.19 256	0.17 271

ffm	0.47 243	0.23 53	2.01 329	0.30 189	0.21 204	0.57 231	0.26 227	0.74 246	0.88 472	0.53 275	0.63 356	0.66 351	0.39 274	0.63 252	0.19 27	0.10 163	0.24 454	0.15 371	0.13 276	0.25 342	0.36 461

ff1	0.73 440	0.23 53	2.01 329	0.30 189	0.21 204	0.57 231	0.26 227	0.74 246	0.88 472	0.53 275	0.63 356	0.66 351	0.39 274	2.52 512	3.43 538	0.10 163	0.24 454	0.15 371	0.13 276	0.25 342	0.36 461

mmx	0.72 431	0.23 53	2.01 329	0.30 189	0.21 204	0.57 231	0.26 227	0.99 466	0.76 435	0.53 275	0.63 356	0.66 351	0.39 274	2.52 512	3.43 538	0.13 307	0.10 226	0.15 371	0.13 276	0.15 151	0.15 226

xxx	0.72 431	0.23 53	2.01 329	0.30 189	0.21 204	0.57 231	0.26 227	0.99 466	0.76 435	0.53 275	0.63 356	0.66 351	0.39 274	2.52 512	3.43 538	0.13 307	0.10 226	0.15 371	0.13 276	0.15 151	0.15 226

RAFT-Test	0.44 200	0.38 199	2.01 329	0.27 117	0.44 450	0.64 346	0.37 372	0.72 231	0.57 239	0.45 197	0.48 214	0.65 344	0.24 120	0.35 93	0.29 176	0.09 71	0.11 273	0.09 81	0.38 493	0.10 52	0.11 105

test_4	0.40 158	0.37 189	2.01 329	0.29 172	0.21 204	0.50 142	0.28 269	0.47 78	0.39 69	0.42 176	0.76 432	0.38 173	0.22 94	0.52 213	0.33 227	0.08 33	0.07 42	0.11 194	0.15 327	0.28 377	0.07 7

GANet	0.75 445	0.84 408	2.01 329	0.40 386	0.25 280	0.74 415	0.66 478	0.87 369	0.73 409	0.71 437	1.07 487	0.84 438	0.59 405	2.71 526	1.15 460	0.17 400	0.16 377	0.44 506	0.16 346	0.31 401	0.20 322

RASNet	0.61 372	0.68 348	2.03 336	0.35 313	0.46 464	0.65 360	0.28 269	0.78 296	0.70 374	0.48 225	0.64 372	0.93 462	0.61 417	2.21 486	0.73 405	0.12 277	0.09 185	0.09 81	0.10 144	0.14 134	0.11 105

NVstereo2D	0.58 350	0.40 213	2.03 336	0.35 313	0.35 396	0.69 390	0.39 383	0.91 399	0.80 452	0.47 207	0.53 267	0.67 360	0.46 345	1.99 469	0.48 320	0.19 426	0.11 273	0.17 406	0.13 276	0.25 342	0.25 389

FADNet	0.64 387	1.22 501	2.06 338	0.32 245	0.30 338	0.66 366	0.29 293	0.88 377	0.72 394	0.44 187	0.48 214	0.66 351	0.57 398	1.84 446	0.45 304	0.46 506	0.20 428	0.17 406	0.19 396	0.59 504	0.24 380

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 452	1.04 475	2.06 338	0.94 521	0.35 396	0.89 471	0.40 386	0.85 350	0.63 309	0.55 306	0.63 356	0.75 406	0.38 260	2.38 497	0.48 320	1.10 537	0.31 484	0.36 495	0.21 412	0.53 500	0.55 505

ACVNet-DCA	0.42 184	0.64 331	2.07 340	0.35 313	0.14 31	0.76 425	0.25 205	0.76 270	0.52 186	0.31 122	0.38 150	0.24 77	0.38 260	0.69 277	0.19 27	0.10 163	0.24 454	0.11 194	0.09 109	0.12 81	0.14 193

xx1	0.46 228	0.64 331	2.07 340	0.35 313	0.14 31	0.76 425	0.25 205	0.74 246	1.01 493	0.31 122	0.38 150	0.46 243	0.36 239	0.69 277	0.19 27	0.10 163	0.24 454	0.12 249	0.12 244	0.12 81	0.14 193

1test111	0.44 200	0.64 331	2.07 340	0.35 313	0.14 31	0.76 425	0.25 205	0.76 270	0.52 186	0.31 122	0.38 150	0.24 77	0.38 260	0.96 319	0.30 194	0.10 163	0.24 454	0.11 194	0.09 109	0.12 81	0.14 193

cc1	0.47 243	0.64 331	2.07 340	0.35 313	0.14 31	0.76 425	0.25 205	0.74 246	1.01 493	0.31 122	0.38 150	0.24 77	0.38 260	0.69 277	0.19 27	0.10 163	0.24 454	0.11 194	0.09 109	0.25 342	0.40 481

RAFT_CTSACE	0.46 228	0.76 372	2.07 340	0.35 313	0.30 338	0.54 185	0.30 301	0.61 179	0.48 155	0.49 237	0.76 432	0.55 288	0.36 239	0.58 234	0.22 88	0.08 33	0.13 318	0.11 194	0.10 144	0.41 469	0.08 34

iRaft-Stereo_5w	0.54 319	1.01 470	2.08 345	0.27 117	0.21 204	0.49 134	0.28 269	0.73 242	0.58 250	0.40 162	0.61 339	0.62 328	0.46 345	1.78 428	0.47 314	0.09 71	0.07 42	0.11 194	0.10 144	0.39 461	0.12 142

Anonymous3	0.42 184	0.35 177	2.09 346	0.33 266	0.24 262	0.72 405	0.31 314	0.74 246	0.55 224	0.35 137	0.40 163	0.33 150	0.29 197	0.44 153	0.28 161	0.18 411	0.18 405	0.13 308	0.13 276	0.17 209	0.17 271

AANet_RVC	0.68 411	1.00 466	2.09 346	0.33 266	0.25 280	0.58 248	0.32 337	0.81 320	0.80 452	0.61 378	0.94 467	0.80 423	0.41 293	2.46 507	1.02 447	0.36 498	0.14 335	0.10 130	0.09 109	0.23 315	0.22 344

HITNet	0.46 228	0.92 430	2.09 346	0.33 266	0.14 31	0.55 198	0.22 121	0.83 333	0.56 235	0.51 257	0.49 231	0.48 262	0.37 253	0.48 190	0.54 348	0.09 71	0.06 22	0.10 130	0.08 79	0.23 315	0.09 57
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
PWCDC_ROB	0.72 431	1.06 477	2.09 346	0.47 439	0.36 404	0.78 438	0.26 227	0.98 454	1.34 518	0.61 378	2.07 520	0.64 340	0.61 417	0.83 306	0.71 398	0.31 490	0.14 335	0.15 371	0.12 244	0.60 507	0.21 331

Reg-Stereo(zero)	0.46 228	0.17 1	2.10 350	0.24 53	0.34 384	0.51 151	0.42 395	0.50 97	0.54 217	0.37 146	0.46 196	0.54 284	0.60 408	0.43 144	1.10 453	0.08 33	0.09 185	0.08 31	0.22 420	0.12 81	0.22 344

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 345	0.87 418	2.11 351	0.32 245	0.30 338	0.84 456	0.40 386	0.88 377	0.72 394	0.65 414	0.73 424	0.66 351	0.57 398	0.93 316	0.71 398	0.13 307	0.07 42	0.10 130	0.08 79	0.15 151	0.14 193

TestStereo	0.45 218	0.54 287	2.11 351	0.29 172	0.16 83	0.43 85	0.24 185	0.54 139	0.45 126	0.37 146	0.46 196	0.34 156	0.27 168	1.98 466	0.27 151	0.11 225	0.08 115	0.12 249	0.09 109	0.14 134	0.08 34

PDISCO_ROB	0.75 445	1.06 477	2.11 351	0.64 495	0.59 492	1.13 501	0.43 402	1.14 509	1.05 497	0.64 407	0.71 417	0.96 469	0.61 417	1.21 348	0.76 409	0.37 499	0.18 405	0.27 474	0.24 426	0.56 503	0.32 440

ADStereo(finetuned)	0.45 218	0.77 381	2.12 354	0.25 71	0.14 31	0.51 151	0.22 121	0.77 281	0.72 394	0.54 288	0.48 214	0.31 136	0.76 457	0.37 111	0.38 258	0.09 71	0.07 42	0.09 81	0.07 53	0.13 111	0.23 368

FADNet-RVC	0.61 372	1.26 507	2.12 354	0.33 266	0.26 295	0.59 265	0.29 293	0.86 360	0.62 297	0.45 197	0.50 239	0.62 328	0.46 345	1.73 420	0.55 349	0.17 400	0.20 428	0.17 406	0.18 376	0.59 504	0.28 412

DCRE	0.50 278	0.63 327	2.13 356	0.30 189	0.23 249	0.45 96	0.24 185	0.59 167	0.53 205	0.50 244	2.10 522	0.42 206	0.26 150	0.35 93	0.23 100	0.09 71	0.14 335	0.10 130	0.32 472	0.16 187	0.15 226

THIR-Stereo	0.86 471	0.62 316	2.13 356	0.25 71	0.16 83	0.58 248	2.74 554	0.59 167	0.51 179	0.62 389	1.62 511	0.97 472	1.80 531	1.69 414	2.25 513	0.10 163	0.08 115	0.14 344	0.11 206	0.15 151	0.11 105

GwcNet-RSSM	0.57 345	0.94 438	2.13 356	0.32 245	0.25 280	0.60 277	0.30 301	0.80 316	0.66 345	0.52 265	0.64 372	0.71 388	0.40 282	1.79 432	0.50 330	0.13 307	0.09 185	0.12 249	0.12 244	0.21 285	0.15 226

CC-Net-ROB	0.85 470	1.15 492	2.13 356	0.88 516	0.38 421	0.88 470	0.44 413	1.06 498	0.79 449	0.58 346	0.69 403	0.65 344	0.50 372	2.74 527	0.51 335	0.93 529	0.39 504	0.87 524	0.29 451	0.54 501	0.54 502

CVANet_RVC	0.65 395	0.80 393	2.13 356	0.36 331	0.26 295	0.62 318	0.42 395	0.84 344	0.72 394	0.69 429	0.68 394	0.68 367	0.52 379	2.64 519	0.42 285	0.19 426	0.12 299	0.22 451	0.17 363	0.37 445	0.15 226

STTStereo	0.51 295	0.69 352	2.14 361	0.36 331	0.30 338	0.61 298	0.32 337	0.77 281	0.60 262	0.60 369	0.54 279	0.67 360	0.43 320	0.86 311	0.42 285	0.16 386	0.15 360	0.17 406	0.20 406	0.16 187	0.15 226

GCST	0.72 431	1.10 482	2.15 362	1.11 531	0.59 492	0.62 318	0.19 62	0.75 257	0.53 205	0.56 317	0.63 356	0.47 251	0.31 213	1.11 337	0.33 227	0.75 524	0.45 508	0.84 523	0.64 530	0.69 512	0.54 502

plain	0.37 128	0.47 262	2.15 362	0.27 117	0.19 177	0.33 26	0.20 81	0.58 159	0.46 135	0.23 58	0.37 141	0.23 64	0.25 136	0.45 165	0.28 161	0.11 225	0.08 115	0.13 308	0.09 109	0.42 475	0.12 142

UDG	0.77 452	1.23 502	2.15 362	0.67 500	0.59 492	0.78 438	0.38 378	0.90 389	0.70 374	0.61 378	0.69 403	1.01 479	0.67 435	1.02 326	0.73 405	0.45 504	0.34 491	0.87 524	0.51 513	0.67 511	0.46 493

sAnonymous2	0.38 137	0.62 316	2.15 362	0.31 216	0.24 262	0.34 30	0.27 252	0.53 128	0.46 135	0.24 67	0.29 85	0.23 64	0.28 183	0.28 31	0.22 88	0.12 277	0.09 185	0.11 194	0.13 276	0.38 452	0.35 453

CroCo_RVC	0.38 137	0.62 316	2.15 362	0.31 216	0.24 262	0.34 30	0.27 252	0.53 128	0.46 135	0.24 67	0.29 85	0.23 64	0.28 183	0.28 31	0.22 88	0.12 277	0.09 185	0.11 194	0.13 276	0.38 452	0.35 453

cf-r	0.53 314	0.81 398	2.15 362	0.33 266	0.28 320	0.60 277	0.28 269	0.78 296	0.64 317	0.51 257	0.60 332	0.75 406	0.40 282	1.32 359	0.43 294	0.13 307	0.09 185	0.11 194	0.12 244	0.15 151	0.14 193

PVD	0.90 476	0.85 412	2.15 362	0.53 466	0.50 470	0.99 482	0.56 456	1.15 512	1.64 530	1.41 523	1.41 506	1.11 498	1.13 501	1.35 362	1.31 470	0.26 475	0.28 477	0.28 477	0.26 440	0.37 445	0.49 498

G2L-Stereo	0.55 331	0.85 412	2.18 369	0.31 216	0.27 308	0.59 265	0.27 252	0.77 281	0.55 224	0.54 288	0.52 256	0.71 388	0.36 239	1.75 424	0.50 330	0.13 307	0.11 273	0.13 308	0.11 206	0.29 382	0.15 226

RGC	0.71 428	0.97 456	2.18 369	0.44 415	0.44 450	0.73 411	0.40 386	0.94 424	0.71 384	0.71 437	1.04 485	1.01 479	0.71 444	1.74 422	0.70 395	0.23 458	0.18 405	0.28 477	0.26 440	0.29 382	0.27 406

Wz-Net-MNSev	0.65 395	0.97 456	2.19 371	0.36 331	0.33 376	0.90 472	0.60 466	0.92 408	0.81 457	0.75 449	0.72 422	0.73 394	0.65 428	1.39 365	0.71 398	0.16 386	0.13 318	0.14 344	0.14 304	0.24 330	0.18 291

CFNet-RSSM	0.41 165	0.32 152	2.20 372	0.27 117	0.44 450	0.52 170	0.19 62	0.76 270	0.48 155	0.43 181	0.36 138	0.54 284	0.26 150	0.33 77	0.25 135	0.09 71	0.08 115	0.09 81	0.38 493	0.10 52	0.09 57

UGAM	0.58 350	0.47 262	2.21 373	0.30 189	0.19 177	0.53 177	0.34 349	0.59 167	0.63 309	0.44 187	0.73 424	0.78 415	0.37 253	2.58 516	0.39 269	0.10 163	0.08 115	0.17 406	0.14 304	0.42 475	0.17 271

DCANet-4	0.40 158	0.27 92	2.21 373	0.25 71	0.14 31	0.51 151	0.22 121	0.77 281	0.72 394	0.54 288	0.47 202	0.28 121	0.37 253	0.37 111	0.34 234	0.09 71	0.07 42	0.08 31	0.07 53	0.08 20	0.22 344

AF-Net	0.69 415	0.92 430	2.21 373	0.41 393	0.40 433	0.68 384	0.40 386	1.02 485	0.86 466	0.69 429	1.03 482	1.04 486	0.84 469	1.19 347	0.78 413	0.22 455	0.14 335	0.25 470	0.17 363	0.30 393	0.18 291

DANet	0.80 460	0.65 338	2.21 373	1.19 534	0.48 468	0.74 415	1.25 531	0.89 383	1.53 527	0.89 478	0.71 417	0.96 469	0.56 393	1.83 441	0.96 433	0.18 411	0.16 377	0.19 432	0.16 346	0.26 362	0.29 418
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
cross-raft	0.40 158	0.27 92	2.22 377	0.30 189	0.17 111	0.49 134	0.35 357	0.71 226	0.39 69	0.43 181	0.45 188	0.64 340	0.25 136	0.32 67	0.25 135	0.08 33	0.08 115	0.09 81	0.23 424	0.11 70	0.14 193

SAMSARA	0.91 477	0.97 456	2.22 377	0.80 510	0.58 490	1.32 507	1.31 533	1.01 482	0.94 483	1.36 518	0.87 455	1.38 513	0.90 479	1.72 419	1.02 447	0.24 466	0.30 482	0.22 451	0.25 433	0.36 437	0.35 453

RTSC	0.72 431	1.00 466	2.22 377	0.40 386	0.29 327	0.82 452	0.31 314	0.96 442	1.10 504	0.92 482	0.81 440	0.78 415	0.58 402	1.23 352	1.55 485	0.18 411	0.17 395	0.14 344	0.17 363	0.43 477	0.30 427

ccs_rob	0.45 218	0.46 253	2.22 377	0.26 101	0.19 177	0.56 213	0.21 100	0.77 281	0.60 262	0.49 237	0.56 300	0.69 374	0.47 353	0.52 213	0.31 206	0.11 225	0.09 185	0.16 389	0.10 144	0.17 209	0.14 193

CFNet_pseudo	0.45 218	0.46 253	2.23 381	0.25 71	0.19 177	0.56 213	0.21 100	0.77 281	0.60 262	0.49 237	0.56 300	0.69 374	0.47 353	0.52 213	0.31 206	0.11 225	0.10 226	0.15 371	0.10 144	0.17 209	0.14 193

HSM-Net_RVC	0.67 404	0.34 170	2.23 381	0.26 101	0.19 177	0.67 372	0.29 293	1.26 518	0.69 365	0.72 440	0.70 413	0.78 415	0.42 310	3.77 547	0.41 283	0.13 307	0.09 185	0.10 130	0.09 109	0.12 81	0.11 105
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CoDeX	0.52 308	0.43 231	2.25 383	0.29 172	0.26 295	0.61 298	0.32 337	0.99 466	0.68 356	0.48 225	0.55 289	0.52 276	0.40 282	1.60 402	0.35 242	0.12 277	0.09 185	0.11 194	0.10 144	0.13 111	0.12 142

DEmStereo	0.68 411	0.31 146	2.25 383	0.42 404	0.17 111	0.66 366	0.89 507	0.51 105	0.59 257	0.60 369	1.01 478	0.45 230	1.26 504	1.54 390	2.26 514	0.10 163	0.08 115	0.10 130	0.10 144	0.10 52	0.11 105

RYNet	0.70 419	0.56 298	2.25 383	0.35 313	0.41 440	0.86 462	0.43 402	0.94 424	0.82 458	0.62 389	0.53 267	0.91 457	0.60 408	2.70 524	1.00 441	0.14 348	0.11 273	0.16 389	0.14 304	0.25 342	0.27 406

AIO-test1	0.45 218	0.87 418	2.27 386	0.33 266	0.33 376	0.50 142	0.22 121	0.74 246	0.66 345	0.29 115	0.41 167	0.29 128	0.22 94	0.73 287	0.29 176	0.09 71	0.08 115	0.12 249	0.14 304	0.30 393	0.22 344

iinet-f	0.57 345	0.93 436	2.27 386	0.31 216	0.25 280	0.83 454	0.33 345	0.81 320	0.65 330	0.54 288	0.63 356	0.73 394	0.67 435	0.73 287	0.67 388	0.13 307	0.13 318	0.11 194	0.10 144	0.43 477	0.16 253

PCWNet_CMD	0.46 228	0.45 250	2.28 388	0.26 101	0.20 191	0.55 198	0.21 100	0.75 257	0.64 317	0.48 225	0.55 289	0.68 367	0.57 398	0.46 174	0.30 194	0.11 225	0.10 226	0.14 344	0.10 144	0.18 235	0.14 193

MSMDNet	0.46 228	0.44 242	2.28 388	0.26 101	0.20 191	0.55 198	0.21 100	0.75 257	0.64 317	0.48 225	0.55 289	0.68 367	0.56 393	0.46 174	0.30 194	0.11 225	0.10 226	0.13 308	0.10 144	0.18 235	0.15 226

MM-Stereo_test1	0.41 165	0.39 208	2.29 390	0.38 367	0.26 295	0.44 91	0.28 269	0.63 189	0.51 179	0.40 162	0.32 113	0.26 101	0.26 150	0.46 174	0.22 88	0.09 71	0.21 437	0.10 130	0.09 109	0.39 461	0.15 226

ADCRef	0.80 460	0.96 448	2.29 390	0.37 352	0.35 396	0.96 479	0.51 437	0.87 369	0.75 426	0.88 476	0.83 445	0.61 324	1.36 513	1.02 326	3.27 533	0.13 307	0.11 273	0.17 406	0.19 396	0.25 342	0.21 331

GANet-ADL	0.44 200	0.41 219	2.31 392	0.33 266	0.20 191	0.57 231	0.25 205	0.75 257	0.54 217	0.42 176	0.59 317	0.56 300	0.30 205	0.40 130	0.38 258	0.14 348	0.11 273	0.09 81	0.08 79	0.22 302	0.17 271

WAO-6	1.58 529	1.54 524	2.32 393	1.14 533	1.00 527	2.30 543	1.03 519	1.82 538	2.85 548	1.25 512	2.61 536	2.20 529	1.56 524	2.47 509	1.99 501	0.95 531	0.67 527	1.19 539	0.83 538	1.08 527	0.88 530

CFNet_ucs	0.48 249	0.50 274	2.32 393	0.26 101	0.22 229	0.57 231	0.22 121	0.85 350	0.65 330	0.53 275	0.64 372	0.68 367	0.44 328	0.54 223	0.31 206	0.13 307	0.12 299	0.16 389	0.11 206	0.19 256	0.17 271

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 491	1.67 531	2.32 393	0.47 439	0.39 424	1.47 512	0.95 510	0.95 437	0.91 479	0.84 472	0.94 467	1.05 488	0.60 408	2.95 533	0.72 402	0.41 500	0.72 537	0.32 489	0.55 516	0.74 515	1.22 544

RAFT-RH_RVC	0.61 372	0.50 274	2.33 396	0.36 331	0.29 327	0.60 277	0.18 53	0.44 56	0.58 250	0.76 452	1.91 518	0.47 251	0.29 197	1.60 402	1.23 467	0.14 348	0.07 42	0.13 308	0.13 276	0.10 52	0.09 57

PSMNet_ROB	0.66 399	1.01 470	2.33 396	0.38 367	0.31 355	0.72 405	0.55 451	0.86 360	0.69 365	0.54 288	0.60 332	0.75 406	0.47 353	2.00 470	0.82 420	0.17 400	0.13 318	0.19 432	0.19 396	0.24 330	0.27 406

AASNet	0.56 339	1.03 474	2.34 398	0.37 352	0.33 376	0.65 360	0.29 293	0.96 442	0.73 409	0.54 288	0.60 332	0.55 288	0.38 260	0.59 240	0.58 366	0.14 348	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.43 477	0.24 380

RAFT-345	0.53 314	0.30 135	2.34 398	0.38 367	0.34 384	0.58 248	0.42 395	0.47 78	0.61 279	0.51 257	1.00 477	0.43 210	0.28 183	1.57 395	0.82 420	0.10 163	0.07 42	0.11 194	0.09 109	0.10 52	0.08 34

DPSNet	0.86 471	0.60 306	2.34 398	0.58 483	0.36 404	1.07 495	0.75 495	1.30 519	1.05 497	0.70 433	0.68 394	0.94 466	1.29 505	2.08 476	1.82 496	0.26 475	0.23 451	0.16 389	0.17 363	0.48 489	0.40 481

FTStereo	0.76 448	0.18 5	2.35 401	0.71 502	0.21 204	0.73 411	1.79 545	0.57 153	0.53 205	1.07 495	1.63 512	1.29 508	2.13 535	0.75 291	0.29 176	0.19 426	0.08 115	0.12 249	0.11 206	0.11 70	0.40 481

SFCPSM	0.46 228	0.24 66	2.35 401	0.27 117	0.27 308	0.70 397	0.32 337	0.96 442	0.63 309	0.49 237	0.52 256	0.43 210	0.36 239	0.52 213	0.43 294	0.12 277	0.09 185	0.12 249	0.16 346	0.16 187	0.12 142

StereoDRNet	0.64 387	0.88 422	2.35 401	0.41 393	0.45 458	0.73 411	0.47 430	0.94 424	0.74 413	0.75 449	0.54 279	0.74 400	0.47 353	1.70 415	0.72 402	0.15 365	0.14 335	0.15 371	0.14 304	0.20 271	0.19 307

SHD	0.72 431	0.77 381	2.36 404	0.45 429	0.40 433	0.71 399	0.32 337	1.02 485	1.25 514	1.07 495	0.84 448	0.90 455	0.73 450	1.09 333	0.98 435	0.21 442	0.18 405	0.20 440	0.21 412	0.32 408	0.31 435

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 331	0.92 430	2.36 404	0.38 367	0.37 415	0.60 277	0.28 269	0.82 327	0.62 297	0.62 389	0.55 289	0.72 391	0.45 332	1.00 324	0.43 294	0.15 365	0.11 273	0.14 344	0.14 304	0.15 151	0.16 253
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TRStereo	0.53 314	0.76 372	2.38 406	0.42 404	0.29 327	0.69 390	0.23 152	1.81 537	0.55 224	0.36 142	0.32 113	0.47 251	0.40 282	0.46 174	0.25 135	0.12 277	0.11 273	0.11 194	0.41 501	0.13 111	0.32 440

MSMD_ROB	1.34 514	0.96 448	2.38 406	0.39 377	0.32 363	1.96 533	0.62 474	0.91 399	1.43 522	2.94 552	2.60 535	4.77 551	1.95 533	2.43 505	1.33 472	0.29 485	0.26 469	0.32 489	0.32 472	0.30 393	0.30 427

LMCR-Stereo	0.52 308	0.71 357	2.39 408	0.40 386	0.21 204	0.74 415	0.31 314	1.02 485	0.64 317	0.61 378	0.63 356	0.39 179	0.51 374	0.62 249	0.42 285	0.19 426	0.09 185	0.12 249	0.09 109	0.23 315	0.12 142

XQC	0.73 440	0.98 460	2.39 408	0.46 434	0.35 396	0.81 449	0.46 422	1.00 474	1.00 491	0.80 460	0.69 403	0.88 451	0.74 455	1.32 359	1.20 463	0.24 466	0.16 377	0.23 458	0.20 406	0.41 469	0.33 447

MIPNet	0.83 467	0.81 398	2.40 410	0.61 492	0.18 145	1.48 513	1.39 538	1.60 532	0.74 413	1.94 532	0.85 452	0.73 394	1.68 527	0.87 314	0.31 206	0.09 71	0.08 115	0.11 194	0.32 472	0.25 342	0.12 142

GMM-Stereo	0.50 278	0.23 53	2.41 411	0.54 469	0.24 262	0.77 433	0.46 422	0.59 167	0.57 239	0.58 346	0.73 424	0.47 251	0.43 320	0.68 271	0.27 151	0.10 163	0.06 22	0.13 308	0.13 276	0.14 134	0.44 490

ICVP	0.46 228	0.29 123	2.41 411	0.33 266	0.22 229	0.59 265	0.55 451	0.75 257	0.50 171	0.44 187	0.60 332	0.49 264	0.35 233	0.53 219	0.37 251	0.16 386	0.16 377	0.14 344	0.11 206	0.15 151	0.15 226
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.44 200	0.30 135	2.42 413	0.32 245	0.17 111	0.58 248	0.22 121	0.77 281	0.59 257	0.47 207	0.42 171	0.55 288	0.38 260	0.49 200	0.47 314	0.12 277	0.09 185	0.12 249	0.11 206	0.13 111	0.16 253

FADNet_RVC	0.81 465	1.14 488	2.42 413	0.30 189	0.24 262	0.71 399	0.24 185	0.95 437	0.61 279	0.44 187	0.56 300	0.59 316	0.42 310	1.52 388	0.68 391	0.94 530	0.96 545	0.28 477	1.00 545	0.90 524	1.36 547

NCC-stereo	0.79 458	0.94 438	2.42 413	0.59 487	0.45 458	1.90 530	0.46 422	0.99 466	0.72 394	0.64 407	0.84 448	0.91 457	0.73 450	1.80 436	1.00 441	0.27 480	0.19 417	0.23 458	0.31 466	0.24 330	0.22 344

Abc-Net	0.79 458	0.94 438	2.42 413	0.59 487	0.45 458	1.90 530	0.46 422	0.99 466	0.72 394	0.64 407	0.84 448	0.91 457	0.73 450	1.80 436	1.00 441	0.27 480	0.19 417	0.23 458	0.31 466	0.24 330	0.22 344
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLG	0.69 415	0.84 408	2.43 417	0.35 313	0.21 204	1.65 523	0.61 470	1.36 522	0.58 250	1.39 522	0.51 243	0.37 166	0.87 474	1.41 369	0.36 245	0.09 71	0.07 42	0.14 344	0.12 244	0.32 408	0.11 105

ADCL	0.99 486	0.79 391	2.43 417	0.39 377	0.32 363	1.50 515	1.90 546	0.92 408	0.97 487	1.26 515	1.27 496	1.00 478	1.42 518	1.14 343	3.31 534	0.17 400	0.14 335	0.22 451	0.21 412	0.30 393	0.22 344

anonymousa	0.48 249	0.46 253	2.44 419	0.29 172	0.34 384	0.61 298	0.25 205	0.66 200	0.54 217	0.53 275	0.77 435	0.73 394	0.46 345	0.33 77	0.31 206	0.10 163	0.09 185	0.12 249	0.29 451	0.10 52	0.19 307

stereogan	0.69 415	0.51 276	2.44 419	0.39 377	0.39 424	1.01 486	0.41 392	0.94 424	0.92 482	0.73 444	0.85 452	1.15 501	0.69 440	1.57 395	0.53 342	0.19 426	0.18 405	0.20 440	0.16 346	0.36 437	0.24 380

DRN-Test	0.64 387	0.43 231	2.44 419	0.39 377	0.44 450	0.80 448	0.41 392	1.02 485	0.78 444	0.80 460	0.63 356	0.69 374	0.56 393	1.79 432	0.69 393	0.15 365	0.12 299	0.17 406	0.16 346	0.18 235	0.17 271

MM-Stereo_test2	0.38 137	0.28 113	2.46 422	0.43 408	0.15 56	0.50 142	0.25 205	0.47 78	0.38 58	0.33 133	0.26 68	0.23 64	0.22 94	0.34 87	0.29 176	0.08 33	0.09 185	0.09 81	0.10 144	0.36 437	0.22 344

HUF	0.59 358	0.65 338	2.46 422	0.45 429	0.77 515	0.34 30	0.24 185	0.46 66	0.39 69	0.31 122	0.28 79	0.25 87	0.19 65	0.67 268	0.18 15	0.12 277	2.03 556	0.08 31	0.06 9	0.31 401	1.59 552

CIPLG	0.56 339	1.19 498	2.46 422	0.80 510	0.31 355	0.61 298	0.57 460	0.76 270	0.57 239	0.56 317	0.63 356	0.41 193	0.30 205	0.45 165	0.40 277	0.11 225	0.20 428	0.13 308	0.13 276	0.35 433	0.19 307

GANetREF_RVC	0.75 445	1.15 492	2.46 422	0.47 439	0.26 295	0.83 454	0.61 470	0.97 450	0.89 476	0.62 389	0.61 339	0.72 391	0.59 405	2.42 503	0.55 349	0.32 491	0.25 467	0.36 495	0.24 426	0.39 461	0.31 435
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
MSKI-zero shot	0.46 228	0.38 199	2.47 426	0.27 117	0.43 449	0.56 213	0.20 81	0.77 281	0.43 107	0.60 369	0.51 243	0.44 221	0.17 29	0.68 271	0.21 70	0.09 71	0.29 478	0.09 81	0.32 472	0.14 134	0.10 81

Wz-Net-LNSev	0.59 358	0.96 448	2.47 426	0.34 297	0.37 415	0.79 442	0.44 413	0.86 360	0.77 439	0.61 378	0.67 386	0.79 420	0.56 393	0.64 254	0.62 375	0.15 365	0.14 335	0.12 249	0.12 244	0.18 235	0.19 307

PFNet	0.60 364	0.33 157	2.47 426	0.41 393	0.55 483	0.62 318	0.27 252	0.61 179	0.63 309	0.61 378	0.56 300	0.45 230	0.32 219	1.88 456	1.14 458	0.28 484	0.09 185	0.12 249	0.16 346	0.26 362	0.20 322

UGAM-zero	0.63 383	0.39 208	2.49 429	0.30 189	0.49 469	0.67 372	0.19 62	0.91 399	0.45 126	0.77 456	0.45 188	1.16 503	0.82 465	2.05 473	0.29 176	0.09 71	0.15 360	0.09 81	0.44 505	0.11 70	0.22 344

DCVSM-stereo	0.49 267	0.29 123	2.49 429	0.29 172	0.22 229	0.53 177	0.52 440	0.58 159	0.49 161	0.69 429	0.46 196	0.79 420	0.48 362	0.53 219	0.42 285	0.13 307	0.14 335	0.15 371	0.12 244	0.20 271	0.20 322

WAO-7	1.48 524	1.63 527	2.49 429	0.93 520	0.75 511	1.72 526	1.10 523	1.84 539	1.96 540	1.43 524	2.54 533	1.97 525	1.61 526	3.06 535	2.08 505	0.69 520	0.66 526	0.94 529	0.74 534	0.80 521	0.69 516

LL-Strereo	0.72 431	1.29 509	2.49 429	0.36 331	0.45 458	0.55 198	0.32 337	0.93 416	0.71 384	0.67 420	0.58 314	0.85 441	0.79 461	2.67 523	0.46 305	0.10 163	0.18 405	0.14 344	0.12 244	0.40 466	0.42 487

FCDSN-DC	1.29 511	0.54 287	2.50 433	0.47 439	0.41 440	1.12 499	0.60 466	1.10 504	1.27 516	2.23 540	2.87 540	3.67 542	3.12 548	2.39 500	1.69 490	0.30 488	0.26 469	0.31 486	0.30 460	0.35 433	0.38 471
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 514	1.70 535	2.50 433	0.56 478	0.40 433	2.15 541	0.99 513	1.24 516	1.26 515	1.02 491	1.10 489	1.29 508	0.88 477	3.10 537	1.08 452	1.66 549	0.83 541	0.68 519	0.88 540	1.57 542	1.80 555

SGM_RVC	1.89 534	0.92 430	2.50 433	0.96 524	0.93 524	1.63 521	1.37 536	1.52 530	12.43 561	1.85 531	1.69 513	2.40 532	1.74 530	2.81 531	1.71 491	0.53 508	0.47 513	0.42 504	0.47 507	0.74 515	0.74 517
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SQANet	0.80 460	1.58 525	2.53 436	0.76 506	0.83 516	0.76 425	0.36 364	0.83 333	0.64 317	0.63 397	0.69 403	0.73 394	0.51 374	1.21 348	0.53 342	0.77 526	0.29 478	0.59 514	0.29 451	0.86 523	0.61 510

CrosDoStereo	0.94 481	0.37 189	2.53 436	0.25 71	0.32 363	0.54 185	3.76 558	0.72 231	0.60 262	0.70 433	1.40 504	0.53 278	1.49 520	1.78 428	3.09 528	0.10 163	0.08 115	0.11 194	0.11 206	0.21 285	0.11 105

DeepStereo_LL	0.94 481	0.37 189	2.53 436	0.25 71	0.32 363	0.54 185	3.76 558	0.72 231	0.60 262	0.70 433	1.40 504	0.53 278	1.49 520	1.78 428	3.09 528	0.10 163	0.08 115	0.11 194	0.11 206	0.21 285	0.11 105

Nwc_Net	0.68 411	0.83 406	2.53 436	0.41 393	0.39 424	0.77 433	0.38 378	1.01 482	0.70 374	0.60 369	0.99 475	0.98 473	0.68 438	1.41 369	0.63 377	0.23 458	0.15 360	0.23 458	0.25 433	0.23 315	0.18 291

AnyNet_C32	1.00 489	1.33 516	2.53 436	0.49 449	0.54 480	1.15 503	1.14 526	0.91 399	0.89 476	1.11 498	0.95 469	0.87 447	0.93 481	1.50 385	4.07 543	0.21 442	0.20 428	0.25 470	0.24 426	0.38 452	0.33 447

MFMNet_re	0.92 479	1.28 508	2.53 436	0.82 514	0.76 514	0.90 472	0.75 495	0.98 454	1.04 496	1.03 492	1.05 486	0.84 438	0.94 484	0.83 306	0.72 402	0.68 519	0.60 522	0.63 516	0.60 526	0.77 519	0.74 517

gwcnet-sp	0.49 267	0.43 231	2.54 442	0.31 216	0.22 229	0.67 372	0.31 314	0.78 296	0.65 330	0.58 346	0.47 202	0.46 243	0.43 320	0.76 294	0.46 305	0.11 225	0.11 273	0.11 194	0.11 206	0.15 151	0.14 193

scenet	0.49 267	0.43 231	2.54 442	0.31 216	0.22 229	0.67 372	0.31 314	0.78 296	0.65 330	0.58 346	0.47 202	0.46 243	0.43 320	0.76 294	0.46 305	0.11 225	0.11 273	0.11 194	0.11 206	0.15 151	0.14 193

ssnet	0.49 267	0.43 231	2.54 442	0.31 216	0.22 229	0.67 372	0.31 314	0.78 296	0.65 330	0.58 346	0.47 202	0.46 243	0.43 320	0.76 294	0.46 305	0.11 225	0.11 273	0.11 194	0.11 206	0.15 151	0.14 193

NVStereoNet_ROB	1.16 502	0.95 445	2.54 442	0.58 483	0.55 483	0.78 438	0.63 476	1.00 474	1.08 502	1.03 492	4.07 552	1.48 517	1.22 503	2.88 532	1.27 469	0.50 507	0.46 510	0.54 511	0.62 527	0.50 494	0.63 513
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TCMNet	0.66 399	0.85 412	2.55 446	0.50 451	0.52 477	0.72 405	0.39 383	0.87 369	0.72 394	0.58 346	0.68 394	0.63 331	0.46 345	1.70 415	0.63 377	0.18 411	0.18 405	0.23 458	0.18 376	0.38 452	0.27 406

DispNO	0.67 404	0.98 460	2.58 447	0.31 216	0.27 308	0.59 265	0.29 293	0.83 333	0.68 356	0.53 275	0.79 439	0.83 433	0.47 353	2.46 507	0.68 391	0.12 277	0.10 226	0.19 432	0.31 466	0.16 187	0.17 271

ASMatch	0.60 364	0.43 231	2.58 447	0.91 518	0.36 404	0.56 213	0.25 205	0.52 119	0.61 279	0.47 207	1.21 493	0.47 251	0.66 433	1.34 361	0.94 430	0.10 163	0.08 115	0.11 194	0.11 206	0.10 52	0.16 253

testlalala2	0.44 200	0.28 113	2.59 449	0.64 495	0.56 485	0.57 231	0.20 81	0.78 296	0.52 186	0.40 162	0.39 158	0.45 230	0.21 85	0.27 22	0.22 88	0.09 71	0.10 226	0.08 31	0.29 451	0.12 81	0.10 81

aanetorigin	0.77 452	0.80 393	2.59 449	0.43 408	0.44 450	0.58 248	1.01 518	0.57 153	0.68 356	1.53 527	1.23 494	0.81 426	1.08 497	1.07 331	1.07 451	0.18 411	0.15 360	0.17 406	0.21 412	0.54 501	0.30 427

iResNet	0.51 295	0.76 372	2.59 449	0.41 393	0.17 111	0.64 346	0.27 252	0.82 327	0.70 374	0.57 328	0.64 372	0.43 210	0.36 239	0.70 282	0.52 338	0.10 163	0.07 42	0.09 81	0.08 79	0.21 285	0.13 176

HHNet	0.60 364	0.65 338	2.60 452	0.36 331	0.25 280	0.64 346	0.61 470	0.64 192	0.62 297	0.55 306	1.13 491	0.32 144	0.60 408	0.42 141	1.79 495	0.15 365	0.07 42	0.12 249	0.10 144	0.18 235	0.15 226

4D-IteraStereo	0.44 200	0.96 448	2.63 453	0.27 117	0.30 338	0.45 96	0.25 205	0.52 119	0.50 171	0.40 162	0.31 108	0.40 187	0.19 65	0.35 93	0.32 217	0.09 71	0.06 22	0.12 249	0.11 206	0.19 256	0.30 427

DMCA-RVC	0.62 377	0.96 448	2.63 453	0.36 331	0.90 521	0.56 213	0.31 314	0.69 216	0.57 239	0.68 427	0.52 256	0.59 316	0.56 393	1.23 352	0.53 342	0.16 386	0.38 498	0.20 440	0.15 327	0.20 271	0.15 226

STrans-v2	0.67 404	0.56 298	2.64 455	0.27 117	0.23 249	0.57 231	0.33 345	0.96 442	0.69 365	0.92 482	0.85 452	0.89 453	0.93 481	1.83 441	1.21 465	0.09 71	0.07 42	0.10 130	0.09 109	0.11 70	0.12 142

CBMV	0.71 428	0.76 372	2.64 455	0.33 266	0.20 191	0.78 438	0.79 499	0.98 454	0.78 444	0.85 475	0.71 417	0.86 445	1.10 499	1.46 376	0.62 375	0.18 411	0.20 428	0.21 448	0.19 396	0.25 342	0.33 447
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.48 249	0.40 213	2.65 457	0.29 172	0.23 249	0.60 277	0.31 314	0.83 333	0.75 426	0.47 207	0.36 138	0.53 278	0.42 310	0.53 219	0.39 269	0.09 71	0.18 405	0.12 249	0.11 206	0.16 187	0.19 307

TransformOpticalFlow	0.64 387	0.56 298	2.66 458	0.44 415	0.26 295	0.62 318	0.28 269	0.83 333	0.71 384	0.76 452	0.74 427	0.91 457	0.85 470	1.83 441	0.81 419	0.10 163	0.07 42	0.11 194	0.09 109	0.11 70	0.12 142

WCMA_ROB	1.12 496	0.83 406	2.66 458	0.58 483	0.34 384	1.17 505	0.71 490	0.93 416	0.94 483	1.74 530	2.63 537	3.09 538	1.71 529	1.70 415	1.84 497	0.26 475	0.21 437	0.20 440	0.21 412	0.28 377	0.43 488

MyStereo06	0.54 319	0.41 219	2.68 460	0.30 189	0.23 249	0.60 277	0.30 301	0.81 320	0.44 111	0.84 472	0.52 256	0.78 415	0.58 402	0.48 190	1.10 453	0.09 71	0.17 395	0.12 249	0.10 144	0.16 187	0.20 322

IPLGR	0.54 319	0.56 298	2.68 460	0.36 331	0.18 145	0.62 318	0.54 448	1.02 485	0.64 317	0.73 444	0.46 196	0.47 251	0.45 332	1.12 340	0.29 176	0.09 71	0.08 115	0.11 194	0.09 109	0.19 256	0.12 142

CBMV_ROB	0.76 448	0.42 226	2.68 460	0.33 266	0.22 229	0.74 415	0.47 430	0.96 442	0.76 435	1.04 494	0.96 470	0.88 451	0.93 481	2.06 474	1.19 462	0.22 455	0.24 454	0.27 474	0.25 433	0.25 342	0.28 412

IMH	2.02 537	2.15 556	2.69 463	1.68 543	1.12 536	1.66 524	0.92 509	2.10 543	1.92 539	1.32 517	2.66 538	2.21 530	1.69 528	5.78 555	1.68 489	5.54 561	0.96 545	1.31 542	0.71 533	1.32 540	0.99 538

SDNR	1.22 508	0.80 393	2.71 464	0.33 266	1.48 546	1.98 536	0.23 152	1.93 541	2.44 543	0.89 478	2.52 532	1.36 512	0.51 374	3.65 545	1.93 498	0.30 488	0.31 484	0.22 451	0.16 346	0.33 416	0.36 461

APVNet	0.70 419	0.67 346	2.71 464	0.38 367	0.36 404	0.85 460	0.43 402	0.91 399	0.68 356	0.55 306	0.69 403	0.75 406	0.55 389	2.31 491	0.78 413	0.17 400	0.17 395	0.24 465	0.19 396	0.33 416	0.23 368

PAM	0.70 419	0.35 177	2.72 466	0.56 478	0.62 501	1.08 497	0.53 444	0.85 350	0.44 111	0.93 484	0.92 462	1.24 506	0.68 438	0.64 254	1.01 445	0.10 163	0.19 417	0.10 130	0.48 508	0.14 134	0.38 471

MyStereo05	0.49 267	0.41 219	2.72 466	0.30 189	0.23 249	0.60 277	0.30 301	0.82 327	0.77 439	0.52 265	0.37 141	0.51 270	0.42 310	0.52 213	0.38 258	0.09 71	0.17 395	0.12 249	0.10 144	0.16 187	0.20 322

otaku	1.03 492	1.68 533	2.72 466	0.95 522	0.73 510	1.03 488	0.59 464	0.99 466	0.86 466	0.69 429	1.61 510	0.98 473	0.64 426	1.46 376	1.14 458	0.95 531	0.46 510	0.72 521	0.40 498	1.24 535	0.78 522

RainbowNet	1.15 500	1.78 538	2.72 466	1.12 532	0.91 522	1.06 490	0.76 497	1.16 513	1.13 508	0.75 449	0.97 472	1.09 494	0.80 462	1.60 402	1.21 465	1.17 539	1.26 549	1.01 533	0.57 522	1.13 529	0.88 530

IPLGR_C	0.58 350	1.25 505	2.72 466	0.80 510	0.31 355	0.60 277	0.61 470	0.76 270	0.58 250	0.56 317	0.62 344	0.41 193	0.31 213	0.43 144	0.40 277	0.11 225	0.22 443	0.13 308	0.15 327	0.35 433	0.19 307

PAM_32	0.70 419	0.35 177	2.73 471	0.54 469	0.61 499	1.07 495	0.43 402	0.84 344	0.49 161	0.90 480	0.91 460	1.23 505	0.77 460	0.65 264	1.10 453	0.10 163	0.19 417	0.10 130	0.49 510	0.15 151	0.38 471

Syn2CoEx	0.70 419	1.07 480	2.74 472	0.43 408	0.30 338	0.64 346	0.42 395	0.99 466	0.78 444	0.62 389	0.78 436	0.74 400	0.72 447	1.92 463	0.61 373	0.20 436	0.17 395	0.19 432	0.15 327	0.29 382	0.22 344

ADCMid	0.96 485	1.32 514	2.74 472	0.38 367	0.35 396	0.99 482	0.58 462	0.94 424	0.86 466	1.23 511	1.01 478	1.01 479	1.00 489	1.05 330	3.97 541	0.21 442	0.19 417	0.42 504	0.32 472	0.40 466	0.29 418

MyStereo8	0.54 319	0.80 393	2.76 474	0.32 245	0.33 376	0.71 399	0.20 81	0.87 369	0.57 239	0.51 257	0.59 317	0.50 267	0.33 223	0.68 271	0.55 349	0.10 163	0.29 478	0.10 130	0.13 276	0.21 285	0.34 451

G-Net	0.99 486	0.64 331	2.76 474	0.57 481	0.67 504	2.03 537	0.72 493	0.76 270	0.67 354	1.14 501	2.56 534	1.30 511	1.02 491	1.48 384	1.74 493	0.25 471	0.24 454	0.24 465	0.26 440	0.37 445	0.31 435

ACRE	0.56 339	1.14 488	2.77 476	0.76 506	0.28 320	0.60 277	0.56 456	0.76 270	0.58 250	0.55 306	0.62 344	0.41 193	0.29 197	0.44 153	0.39 269	0.11 225	0.19 417	0.13 308	0.14 304	0.36 437	0.18 291

pmcnn	1.32 512	1.05 476	2.77 476	0.74 505	1.43 541	0.72 405	0.56 456	0.96 442	0.91 479	0.99 489	2.92 543	6.01 556	0.70 442	2.38 497	3.32 535	0.13 307	0.10 226	0.08 31	0.06 9	0.34 423	0.22 344

HH	0.49 267	0.49 268	2.78 478	0.50 451	0.41 440	0.38 55	0.23 152	0.72 231	0.38 58	0.63 397	0.48 214	0.87 447	0.41 293	0.64 254	0.21 70	0.09 71	0.17 395	0.10 130	0.09 109	0.16 187	0.12 142

HanStereo	0.49 267	0.49 268	2.78 478	0.50 451	0.41 440	0.38 55	0.23 152	0.72 231	0.38 58	0.63 397	0.48 214	0.87 447	0.41 293	0.64 254	0.21 70	0.09 71	0.17 395	0.10 130	0.09 109	0.16 187	0.12 142

FC-DCNN v2	1.54 527	0.58 302	2.80 480	0.44 415	0.39 424	2.05 538	0.66 478	1.90 540	1.84 538	2.79 550	2.97 544	4.41 549	3.07 546	2.65 520	2.30 515	0.29 485	0.26 469	0.31 486	0.30 460	0.32 408	0.38 471

Ntro	1.00 489	1.68 533	2.80 480	0.95 522	0.85 517	1.06 490	0.53 444	0.98 454	0.90 478	0.62 389	0.76 432	0.93 462	0.66 433	1.66 409	0.98 435	0.99 534	0.45 508	0.75 522	0.40 498	1.19 531	0.75 519

UNet	0.54 319	0.44 242	2.83 482	0.31 216	0.33 376	0.74 415	0.27 252	0.82 327	0.61 279	0.53 275	0.54 279	0.72 391	0.54 384	0.78 302	0.56 357	0.11 225	0.09 185	0.13 308	0.11 206	0.14 134	0.12 142

ACV-stereo	0.66 399	0.76 372	2.86 483	0.32 245	0.25 280	1.01 486	0.60 466	0.59 167	0.52 186	0.41 171	0.45 188	1.55 520	0.94 484	1.40 368	0.69 393	0.14 348	0.13 318	0.12 249	0.11 206	0.20 271	0.19 307

ELAS	1.39 519	0.79 391	2.86 483	0.53 466	0.50 470	2.81 548	2.20 549	1.61 533	1.50 526	2.28 542	2.35 529	1.82 523	2.13 535	1.73 420	2.22 511	0.35 496	0.37 496	0.35 493	0.35 482	0.49 492	0.47 494
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FAT-Stereo	0.70 419	0.54 287	2.88 485	0.36 331	0.29 327	0.62 318	0.54 448	0.97 450	0.87 469	0.76 452	0.92 462	0.94 466	0.80 462	1.84 446	0.57 361	0.18 411	0.19 417	0.17 406	0.16 346	0.22 302	0.25 389

FC-DCNN	1.49 525	0.59 304	2.88 485	0.44 415	0.39 424	1.97 535	0.66 478	1.67 534	1.70 532	2.72 549	2.89 541	4.22 545	2.97 545	2.55 515	2.19 510	0.29 485	0.26 469	0.31 486	0.30 460	0.32 408	0.39 477

SPS-STEREO	1.07 495	1.13 487	2.88 485	0.65 498	0.69 507	0.99 482	0.68 484	1.05 497	0.87 469	1.36 518	1.23 494	1.46 516	0.94 484	1.87 449	1.72 492	0.66 518	0.61 523	0.58 512	0.57 522	0.65 509	0.77 521
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	2.80 544	2.14 554	2.89 488	1.91 550	1.04 531	3.98 552	0.96 511	3.26 553	6.17 554	2.15 538	3.37 548	3.31 540	2.41 539	11.84 564	2.03 503	2.05 553	1.86 553	1.54 548	0.92 541	1.22 532	0.87 528

ktn	4.35 554	2.10 551	2.89 488	1.80 547	1.49 547	2.13 540	1.41 541	2.26 544	12.72 562	11.41 564	16.43 568	11.15 564	3.75 549	4.36 552	3.18 532	1.82 551	0.98 547	1.73 554	1.21 550	2.97 556	1.27 545

Venus	2.80 544	2.14 554	2.89 488	1.91 550	1.04 531	3.98 552	0.96 511	3.26 553	6.17 554	2.15 538	3.37 548	3.31 540	2.41 539	11.84 564	2.03 503	2.05 553	1.86 553	1.54 548	0.92 541	1.22 532	0.87 528

GwcNet-ADL	0.50 278	0.74 369	2.90 491	0.31 216	0.20 191	0.58 248	0.29 293	0.87 369	0.64 317	0.47 207	0.47 202	0.56 300	0.33 223	0.46 174	0.46 305	0.13 307	0.12 299	0.09 81	0.09 109	0.14 134	0.21 331

IGEV_Zeroshot_test	0.53 314	0.33 157	2.91 492	0.32 245	0.18 145	0.54 185	0.21 100	0.72 231	0.42 97	0.81 465	0.51 243	0.71 388	0.41 293	0.48 190	1.13 457	0.09 71	0.15 360	0.10 130	0.35 482	0.19 256	0.09 57

DeepPrunerF	0.86 471	0.86 415	2.91 492	0.45 429	0.50 470	0.64 346	0.48 433	1.14 509	2.64 546	0.63 397	0.61 339	0.65 344	0.62 422	2.21 486	1.31 470	0.23 458	0.19 417	0.30 485	0.28 448	0.36 437	0.25 389

MANE	2.90 547	1.14 488	2.96 494	1.03 526	1.01 528	5.01 556	2.45 551	5.36 559	6.88 558	3.58 555	4.76 556	5.99 555	4.99 553	4.23 550	4.61 549	0.56 513	0.67 527	0.44 506	0.78 536	0.51 496	1.03 539

iResNetv2_ROB	0.59 358	1.43 520	2.96 494	0.40 386	0.22 229	0.58 248	0.28 269	0.91 399	0.73 409	0.57 328	0.63 356	0.60 322	0.41 293	0.74 290	0.35 242	0.11 225	0.08 115	0.10 130	0.07 53	0.43 477	0.17 271

NaN_ROB	1.14 498	0.94 438	2.96 494	0.53 466	0.56 485	1.13 501	0.99 513	0.98 454	1.00 491	1.09 497	0.87 455	0.77 412	1.06 496	5.90 556	2.72 522	0.16 386	0.23 451	0.16 389	0.24 426	0.22 302	0.36 461

MADNet++	2.79 543	2.11 553	2.97 497	2.49 554	2.28 553	2.95 549	2.31 550	2.67 547	2.47 544	3.03 553	3.13 546	2.70 535	2.92 542	4.10 549	4.48 547	2.68 556	2.24 559	3.04 561	2.44 558	2.37 552	2.34 556

ADCS	1.05 494	1.36 519	2.98 498	0.42 404	0.36 404	0.96 479	0.81 503	1.06 498	1.12 506	1.25 512	0.97 472	1.08 492	0.90 479	1.25 356	4.86 550	0.21 442	0.21 437	0.22 451	0.23 424	0.36 437	0.38 471

test_xeample3	0.46 228	0.34 170	2.99 499	0.37 352	0.16 83	0.49 134	0.33 345	1.06 498	0.44 111	0.25 85	0.23 45	0.24 77	0.25 136	0.49 200	0.56 357	0.09 71	0.07 42	0.10 130	0.40 498	0.17 209	0.26 399

MeshStereo	1.21 505	1.15 492	3.01 500	0.34 297	0.28 320	1.10 498	0.69 486	1.35 521	1.01 493	2.71 548	2.41 531	2.96 536	1.45 519	2.80 530	1.40 478	0.22 455	0.22 443	0.22 451	0.19 396	0.50 494	0.26 399
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
GASNet	0.73 440	1.47 522	3.04 501	0.47 439	0.33 376	0.57 231	0.34 349	0.91 399	0.75 426	0.58 346	0.58 314	0.74 400	0.55 389	2.03 471	0.65 384	0.21 442	0.15 360	0.19 432	0.17 363	0.51 496	0.28 412

CSAN	1.25 509	1.12 484	3.04 501	0.51 456	0.37 415	1.06 490	1.15 527	1.22 514	1.08 502	1.17 507	1.91 518	1.04 486	1.31 508	5.96 557	2.43 518	0.26 475	0.22 443	0.24 465	0.24 426	0.31 401	0.30 427

FINET	0.65 395	0.95 445	3.06 503	0.35 313	0.40 433	0.58 248	0.48 433	0.92 408	1.10 504	0.57 328	0.68 394	0.47 251	0.44 328	1.15 345	0.60 370	0.23 458	0.21 437	0.17 406	0.15 327	0.26 362	0.25 389

rrr	0.46 228	0.34 170	3.08 504	0.27 117	0.16 83	0.45 96	0.28 269	1.09 503	0.51 179	0.24 67	0.21 26	0.26 101	0.25 136	0.64 254	0.52 338	0.09 71	0.07 42	0.10 130	0.29 451	0.16 187	0.25 389

Wz-Net-TNSev	0.91 477	1.73 537	3.08 504	0.36 331	0.31 355	1.00 485	0.71 490	1.06 498	0.97 487	0.71 437	0.72 422	1.09 494	0.87 474	2.42 503	1.59 486	0.20 436	0.20 428	0.16 389	0.20 406	0.44 485	0.35 453

fast-acv-ft	0.63 383	0.88 422	3.10 506	0.38 367	0.30 338	0.79 442	0.48 433	0.69 216	0.72 394	0.58 346	0.78 436	0.76 410	0.60 408	0.67 268	0.73 405	0.15 365	0.15 360	0.18 426	0.17 363	0.37 445	0.16 253

ARAFT	0.60 364	1.23 502	3.10 506	0.28 142	0.16 83	0.64 346	0.36 364	0.90 389	0.67 354	0.61 378	0.49 231	0.55 288	0.31 213	1.24 355	0.32 217	0.10 163	0.08 115	0.14 344	0.13 276	0.37 445	0.21 331

Wz-Net-SNSev	0.76 448	1.32 514	3.11 508	0.40 386	0.31 355	0.71 399	0.60 466	0.98 454	0.87 469	0.67 420	0.83 445	0.96 469	0.60 408	1.67 411	0.97 434	0.16 386	0.15 360	0.16 389	0.17 363	0.36 437	0.24 380

GwcNet	0.69 415	0.71 357	3.12 509	0.36 331	0.45 458	0.81 449	0.44 413	0.86 360	0.84 463	0.60 369	0.74 427	0.82 431	0.49 369	1.65 408	0.66 385	0.16 386	0.15 360	0.15 371	0.15 327	0.31 401	0.24 380

LVE	1.96 536	2.17 557	3.14 510	1.68 543	1.80 551	1.63 521	1.03 519	2.34 545	2.81 547	1.25 512	2.89 541	4.24 547	1.29 505	2.79 529	1.44 480	2.85 557	0.91 544	1.18 536	1.46 553	1.23 534	1.10 541

ADCP+	0.94 481	1.12 484	3.14 510	0.34 297	0.39 424	1.06 490	0.79 499	0.89 383	0.80 452	0.66 416	0.67 386	0.85 441	1.55 523	0.93 316	4.55 548	0.13 307	0.11 273	0.16 389	0.15 327	0.26 362	0.25 389

TorneroNet	5.50 557	1.92 547	3.16 512	1.47 541	1.25 540	14.07 564	1.06 521	4.90 558	20.99 577	10.17 561	16.48 569	11.88 566	6.93 558	3.34 541	4.20 545	1.30 543	0.69 533	1.45 547	0.86 539	2.61 554	1.20 543

MFN_U_SF_RVC	1.55 528	2.39 558	3.16 512	0.65 498	0.41 440	1.12 499	0.46 422	1.23 515	1.33 517	1.61 528	1.20 492	1.43 515	0.98 488	1.76 425	1.97 499	1.90 552	1.80 551	1.98 555	2.15 556	1.63 543	1.77 554

FADNet-RVC-Resample	0.67 404	1.16 497	3.16 512	0.37 352	0.29 327	0.62 318	0.38 378	0.86 360	0.63 309	0.51 257	0.50 239	0.57 306	0.45 332	1.57 395	0.49 325	0.24 466	0.32 490	0.23 458	0.19 396	0.27 371	0.62 511

DGSMNet	2.89 546	0.63 327	3.18 515	3.43 559	4.17 557	2.57 547	6.98 562	0.97 450	0.83 461	0.56 317	1.86 517	0.79 420	0.62 422	1.64 407	1.39 476	4.61 560	5.01 563	5.17 564	4.71 563	4.44 561	4.19 561

HBP-ISP	0.76 448	1.30 510	3.19 516	0.35 313	0.26 295	0.85 460	0.54 448	1.03 492	0.72 394	0.80 460	0.69 403	0.68 367	0.83 466	2.04 472	0.44 300	0.23 458	0.24 454	0.29 484	0.25 433	0.28 377	0.24 380

ADLNet2	0.68 411	0.84 408	3.19 516	0.33 266	0.36 404	0.64 346	0.37 372	0.89 383	0.79 449	0.54 288	0.65 381	0.93 462	0.48 362	2.07 475	0.56 357	0.13 307	0.11 273	0.11 194	0.11 206	0.33 416	0.18 291

ELAS_RVC	1.37 518	0.78 389	3.21 518	0.55 476	0.50 470	1.49 514	2.48 552	1.48 527	1.71 533	2.13 537	2.09 521	2.07 527	2.56 541	1.90 458	2.02 502	0.35 496	0.36 494	0.37 499	0.34 479	0.49 492	0.47 494
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.49 525	1.90 545	3.22 519	1.09 529	0.54 480	1.71 525	1.73 544	1.49 528	1.53 527	1.44 525	1.80 515	1.82 523	1.30 507	3.34 541	1.76 494	1.07 536	0.56 520	0.97 531	0.58 524	1.38 541	0.65 514

ACVNet_2	1.42 522	1.81 539	3.23 520	1.08 528	0.92 523	1.32 507	0.85 504	1.49 528	1.69 531	1.19 510	1.73 514	2.13 528	1.03 492	2.50 511	1.40 478	0.91 528	0.53 518	1.00 532	0.55 516	2.11 550	0.85 525

Consistency-Raft	0.88 474	0.93 436	3.23 520	0.99 525	0.64 502	0.77 433	0.55 451	0.98 454	0.97 487	0.61 378	1.03 482	0.65 344	1.05 494	0.79 303	1.38 475	0.44 502	0.46 510	0.51 510	0.58 524	0.65 509	0.47 494

TorneroNet-64	2.65 540	1.83 540	3.30 522	1.46 540	1.20 537	3.89 551	0.99 513	3.51 557	6.71 557	2.56 545	4.60 554	4.22 545	3.85 551	3.33 540	3.14 531	1.19 540	0.65 525	1.39 545	0.79 537	3.31 557	1.15 542

edge stereo	0.81 465	0.73 366	3.30 522	0.37 352	1.21 538	0.62 318	0.39 383	0.93 416	0.79 449	0.80 460	0.88 457	1.14 500	0.71 444	2.18 484	0.71 398	0.21 442	0.20 428	0.26 473	0.18 376	0.38 452	0.26 399

notaker	2.66 541	2.07 550	3.31 524	2.61 556	1.43 541	1.76 528	1.11 524	2.76 549	1.79 536	2.26 541	11.53 565	3.96 543	4.29 552	3.09 536	2.76 524	1.55 548	0.88 543	1.70 553	1.07 547	2.00 549	1.35 546

SANet	1.20 504	1.21 500	3.33 525	0.38 367	0.27 308	1.73 527	0.85 504	1.10 504	2.49 545	1.16 502	1.83 516	1.72 522	1.50 522	2.37 494	2.84 525	0.18 411	0.16 377	0.16 389	0.15 327	0.32 408	0.32 440

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 372	0.61 310	3.35 526	0.33 266	0.58 490	0.66 366	0.20 81	0.98 454	0.55 224	0.73 444	0.52 256	0.99 476	0.65 428	0.58 234	0.29 176	0.10 163	0.16 377	0.10 130	0.41 501	0.29 382	0.20 322

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 419	0.65 338	3.45 527	0.50 451	0.60 497	0.75 421	0.23 152	0.96 442	0.60 262	0.76 452	1.30 499	0.81 426	0.60 408	0.57 231	0.82 420	0.10 163	0.16 377	0.11 194	0.43 504	0.31 401	0.22 344

PA-Net	0.84 469	1.00 466	3.49 528	0.63 494	0.40 433	0.70 397	0.52 440	0.86 360	0.84 463	0.52 265	0.59 317	0.70 384	0.54 384	2.35 493	2.23 512	0.17 400	0.27 475	0.19 432	0.28 448	0.22 302	0.36 461
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XX-Stereo	0.55 331	0.54 287	3.50 529	0.48 447	0.39 424	0.54 185	0.17 39	0.89 383	0.40 79	0.44 187	0.65 381	0.85 441	0.19 65	0.77 298	0.21 70	0.10 163	0.14 335	0.10 130	0.32 472	0.17 209	0.14 193

SGM-ForestM	2.98 548	1.70 535	3.52 530	0.67 500	0.47 466	5.18 557	3.36 556	3.30 555	2.86 549	4.44 557	3.79 551	9.80 562	5.50 556	6.29 558	6.52 556	0.27 480	0.36 494	0.24 465	0.27 445	0.38 452	0.58 508

SGM-Forest	1.04 493	0.42 226	3.59 531	0.41 393	0.32 363	1.05 489	1.32 534	0.94 424	0.83 461	1.16 502	2.23 528	1.03 483	1.39 516	2.49 510	2.35 516	0.21 442	0.21 437	0.20 440	0.19 396	0.23 315	0.32 440
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	0.92 479	1.31 511	3.76 532	0.41 393	0.36 404	0.86 462	0.71 490	1.00 474	1.06 500	0.82 469	0.92 462	1.06 490	1.05 494	2.16 483	1.61 487	0.19 426	0.13 318	0.15 371	0.16 346	0.32 408	0.28 412

SGM+DAISY	1.83 533	1.43 520	3.81 533	0.87 515	1.01 528	2.38 545	2.53 553	1.36 522	1.75 534	2.92 551	3.22 547	2.65 534	2.93 543	2.22 489	3.10 530	0.72 521	0.69 533	0.63 516	0.62 527	0.77 519	0.98 533

MDST_ROB	1.17 503	0.42 226	3.87 534	0.54 469	0.44 450	4.11 554	0.58 462	1.31 520	0.84 463	2.12 534	1.12 490	0.98 473	0.71 444	4.24 551	0.99 440	0.16 386	0.14 335	0.19 432	0.17 363	0.18 235	0.35 453

S-Stereo	0.80 460	0.69 352	3.89 535	0.39 377	0.37 415	0.69 390	0.70 489	0.94 424	0.98 490	0.62 389	0.91 460	0.83 433	0.60 408	2.37 494	0.66 385	0.18 411	0.21 437	0.17 406	0.18 376	0.30 393	0.35 453

JetBlue	1.78 531	1.63 527	3.92 536	0.73 503	1.21 538	4.38 555	3.35 555	1.59 531	1.20 511	1.26 515	1.52 509	2.37 531	1.88 532	3.23 539	3.00 526	0.53 508	0.47 513	0.48 509	0.49 510	1.29 537	0.97 532

Dean	1.79 532	1.83 540	3.92 536	1.29 536	1.07 533	1.55 517	1.00 516	1.95 542	2.33 542	1.47 526	4.19 553	4.26 548	1.33 511	2.21 486	1.48 482	1.14 538	0.68 531	1.18 536	0.74 534	1.24 535	0.98 533

ADCPNet	0.99 486	0.99 464	3.93 538	0.37 352	0.68 506	1.36 509	0.62 474	0.87 369	0.76 435	0.78 458	0.81 440	1.08 492	1.18 502	1.14 343	2.49 519	0.21 442	0.69 533	0.21 448	0.95 543	0.29 382	0.37 468

ACVNet_1	1.33 513	1.91 546	4.03 539	1.09 529	0.88 519	1.19 506	0.66 478	1.24 516	1.17 509	0.94 485	0.96 470	3.09 538	1.04 493	2.37 494	1.11 456	1.04 535	0.48 516	1.03 534	0.48 508	1.12 528	0.83 524

EDNetEfficient	1.27 510	0.70 355	4.05 540	0.64 495	0.98 525	0.94 477	1.40 539	0.85 350	1.75 534	2.34 543	1.33 502	1.05 488	2.21 537	1.58 399	4.15 544	0.15 365	0.19 417	0.14 344	0.27 445	0.38 452	0.32 440

ACVNet-4b	1.93 535	1.85 542	4.10 541	1.07 527	0.86 518	1.15 503	0.53 444	1.06 498	1.12 506	0.64 407	1.09 488	1.99 526	0.70 442	2.20 485	9.86 563	5.62 562	0.41 507	1.03 534	0.55 516	1.86 548	0.85 525

tt	4.93 556	0.27 92	4.20 542	2.29 553	1.58 548	10.20 562	16.97 567	9.42 565	5.02 552	1.67 529	1.28 497	4.68 550	5.03 554	3.37 543	5.92 553	6.16 563	9.47 570	2.82 559	3.18 560	3.60 558	1.53 551

AnyNet_C01	1.14 498	1.49 523	4.23 543	0.54 469	0.53 478	1.51 516	1.37 536	1.04 496	1.07 501	1.17 507	1.33 502	1.15 501	1.08 497	1.61 405	2.74 523	0.25 471	0.22 443	0.28 477	0.24 426	0.48 489	0.40 481

pcwnet_v2	0.64 387	0.49 268	4.41 544	0.32 245	0.27 308	0.60 277	0.25 205	0.97 450	0.88 472	0.59 360	0.70 413	0.63 331	0.55 389	0.66 267	0.37 251	0.17 400	0.15 360	0.15 371	0.14 304	0.21 285	0.23 368

UNDER WATER	2.74 542	1.85 542	4.54 545	1.81 548	1.44 543	2.34 544	1.40 539	3.24 552	6.60 556	2.60 546	2.76 539	5.75 554	5.24 555	3.02 534	4.01 542	1.45 545	0.81 540	1.59 551	1.06 546	1.80 546	1.51 550

UNDER WATER-64	2.47 539	1.89 544	4.86 546	1.82 549	1.44 543	3.18 550	1.57 543	2.62 546	5.64 553	2.05 533	2.13 523	4.13 544	3.76 550	2.62 518	3.42 537	1.47 546	0.85 542	1.57 550	1.07 547	1.82 547	1.49 549

HanzoNet	7.64 560	2.86 559	5.05 547	7.01 562	3.97 556	2.18 542	1.34 535	3.37 556	4.05 550	13.17 566	10.58 559	10.73 563	16.52 569	8.45 562	10.51 564	10.48 569	9.72 571	5.59 565	13.46 570	6.84 565	6.83 565

DispFullNet	1.67 530	2.10 551	5.22 548	1.53 542	8.90 558	0.86 462	0.31 314	0.96 442	0.96 486	1.37 521	1.01 478	1.13 499	1.98 534	1.51 386	0.91 427	0.54 510	0.31 484	1.18 536	0.63 529	1.13 529	0.80 523

KSHMR	4.10 553	1.97 549	5.27 549	1.71 545	1.47 545	1.96 533	1.28 532	3.19 551	17.33 572	2.12 534	15.91 567	9.18 561	1.57 525	8.42 561	1.98 500	1.52 547	1.26 549	1.67 552	1.19 549	1.67 544	1.40 548

LSM	3.31 551	1.11 483	5.29 550	9.40 565	30.65 576	0.84 456	1.12 525	0.91 399	1.22 512	1.36 518	2.19 525	0.93 462	0.83 466	1.66 409	0.90 426	0.21 442	0.31 484	0.24 465	0.28 448	0.39 461	6.33 564

SuperB	1.15 500	1.14 488	5.43 551	0.36 331	0.26 295	0.81 449	0.89 507	0.88 377	1.17 509	0.67 420	0.68 394	0.63 331	1.39 516	1.74 422	3.37 536	0.15 365	0.12 299	0.17 406	0.16 346	2.80 555	0.25 389

MADNet+	1.36 516	1.93 548	5.95 552	0.81 513	0.59 492	1.57 518	1.09 522	1.39 525	1.22 512	0.84 472	1.01 478	1.25 507	1.12 500	3.19 538	2.36 517	0.45 504	0.47 513	0.38 501	0.34 479	0.59 504	0.57 506

TCMNet-wrong-test	5.51 558	6.62 563	6.20 553	13.02 569	11.90 563	7.14 558	5.53 561	6.99 563	1.44 523	2.65 547	3.10 545	8.37 560	5.95 557	4.75 554	6.05 554	3.07 558	0.98 547	2.38 557	1.99 555	6.62 564	5.43 563

RTS	1.21 505	1.31 511	6.39 554	0.52 460	0.51 475	1.61 519	0.79 499	1.03 492	1.37 520	1.13 499	1.30 499	1.10 496	0.85 470	2.65 520	2.08 505	0.21 442	0.24 454	0.18 426	0.18 376	0.43 477	0.32 440

RTSA	1.21 505	1.31 511	6.39 554	0.52 460	0.51 475	1.61 519	0.79 499	1.03 492	1.37 520	1.13 499	1.30 499	1.10 496	0.85 470	2.65 520	2.08 505	0.21 442	0.24 454	0.18 426	0.18 376	0.43 477	0.32 440

PML	23.15 573	16.83 569	7.78 556	5.49 560	9.93 560	51.13 581	104.50 581	5.76 560	13.62 565	37.30 581	105.93 581	30.86 581	23.50 576	12.07 566	7.87 559	6.30 564	2.12 558	6.32 566	2.43 557	10.44 568	2.90 558

USTest	8.10 561	7.17 564	8.96 557	9.25 564	9.05 559	15.27 565	23.78 569	9.96 566	9.47 559	5.94 560	6.75 557	7.80 559	7.48 559	8.83 563	11.21 565	2.21 555	3.56 560	2.86 560	3.20 561	5.02 562	4.16 560

LE_ROB	4.43 555	1.35 518	9.38 558	2.79 557	3.93 555	2.43 546	3.46 557	2.68 548	11.19 560	11.66 565	4.73 555	5.26 553	10.46 563	4.50 553	9.49 561	0.82 527	0.69 533	1.34 543	0.98 544	0.75 517	0.76 520

JetRed	3.29 550	4.93 560	10.17 559	1.45 539	1.72 550	7.44 559	5.05 560	3.06 550	2.12 541	2.41 544	2.39 530	2.99 537	2.37 538	3.51 544	6.44 555	1.32 544	1.90 555	1.37 544	1.23 551	2.21 551	1.76 553

Anonymous_1	22.91 572	11.20 566	12.13 560	12.75 566	26.28 575	19.43 572	27.92 575	14.08 569	13.61 564	14.96 567	10.58 559	11.26 565	11.19 566	12.55 568	14.57 569	38.28 581	7.88 565	34.96 578	63.99 578	89.57 581	10.94 570

DGTPSM_ROB	8.89 563	5.62 561	12.25 561	5.92 561	11.32 561	8.54 560	24.18 570	6.40 561	13.49 563	5.15 558	11.46 563	6.19 557	10.92 564	7.00 559	13.72 566	4.47 559	7.65 564	3.92 562	7.45 566	4.38 560	7.87 566

DPSM_ROB	12.34 566	11.21 567	12.51 562	12.91 567	12.80 565	19.84 574	28.28 576	14.38 571	14.28 568	10.58 562	11.26 561	12.03 567	11.85 567	13.15 570	15.34 571	7.11 566	8.31 567	6.50 567	7.35 564	8.84 566	8.31 568

DPSM	12.34 566	11.21 567	12.51 562	12.91 567	12.80 565	19.84 574	28.28 576	14.38 571	14.28 568	10.58 562	11.26 561	12.03 567	11.85 567	13.15 570	15.34 571	7.11 566	8.31 567	6.50 567	7.35 564	8.84 566	8.31 568

LRCNet_RVC	13.74 569	19.30 570	12.75 564	19.46 572	12.69 564	1.86 529	0.41 392	12.33 567	1.05 497	15.77 568	18.83 573	12.62 569	8.70 562	12.21 567	9.62 562	22.22 574	8.37 569	25.85 575	24.01 575	19.32 573	17.44 574

DPSMNet_ROB	9.48 564	5.64 562	13.01 565	8.82 563	11.82 562	8.54 560	24.20 571	6.41 562	13.65 566	5.32 559	11.47 564	6.33 558	10.92 564	7.69 560	13.89 567	7.25 568	8.19 566	5.06 563	7.78 567	5.31 563	8.26 567

psmorigin	1.36 516	0.60 306	13.80 566	0.37 352	0.29 327	0.62 318	0.33 345	0.77 281	0.61 279	0.96 488	0.88 457	1.17 504	0.73 450	4.00 548	0.86 424	0.19 426	0.22 443	0.17 406	0.18 376	0.24 330	0.29 418

xxxxx1	28.96 579	20.11 573	14.07 567	49.74 578	39.15 578	18.98 568	26.64 572	21.94 575	20.21 574	16.45 569	17.48 570	18.36 570	21.56 572	16.21 572	20.88 574	23.07 575	26.55 577	66.40 579	78.70 579	30.27 576	32.51 579

tt_ll	28.96 579	20.11 573	14.07 567	49.74 578	39.15 578	18.98 568	26.64 572	21.94 575	20.21 574	16.45 569	17.48 570	18.36 570	21.56 572	16.21 572	20.88 574	23.07 575	26.55 577	66.40 579	78.70 579	30.27 576	32.51 579

ff	28.96 579	20.11 573	14.07 567	49.74 578	39.15 578	18.98 568	26.64 572	21.94 575	20.21 574	16.45 569	17.48 570	18.36 570	21.56 572	16.21 572	20.88 574	23.07 575	26.55 577	66.40 579	78.70 579	30.27 576	32.51 579

HaxPig	19.86 571	22.40 577	22.34 570	17.95 571	17.95 569	11.77 563	11.89 564	16.02 573	15.89 571	21.10 574	21.41 575	18.74 573	18.39 570	20.08 576	19.69 573	23.63 578	23.22 576	24.06 574	23.69 574	23.00 574	23.95 576

DLNR_Zeroshot_test	13.43 568	19.94 572	23.55 571	121.61 582	35.03 577	0.46 114	0.15 23	8.02 564	0.35 27	0.28 111	0.37 141	0.26 101	0.17 29	0.76 294	0.29 176	6.42 565	0.26 469	0.09 81	0.38 493	50.13 580	0.18 291

CasAABBNet	24.81 575	22.53 578	24.83 572	26.08 575	25.74 573	39.86 578	57.06 580	28.87 579	28.83 580	21.16 576	22.54 577	24.22 576	23.89 578	26.38 578	30.87 580	14.25 570	16.71 574	13.09 569	14.81 572	17.78 570	16.71 572

DPSimNet_ROB	17.97 570	20.20 576	24.98 573	17.62 570	15.92 568	21.53 576	21.00 568	13.70 568	15.61 570	23.89 578	14.69 566	22.87 574	24.58 580	12.70 569	14.56 568	18.48 573	12.91 572	20.21 573	12.05 568	17.76 569	14.17 571

Selective-RAFT-Error	24.87 576	22.59 579	25.14 574	26.13 576	25.82 574	39.93 579	57.03 579	28.97 580	28.95 581	21.21 577	22.65 578	24.25 577	23.98 579	26.43 579	30.83 579	14.27 571	16.71 574	13.10 570	14.82 573	17.82 571	16.76 573

LSM0	26.58 577	22.63 580	25.88 575	30.13 577	52.21 581	39.94 580	56.74 578	28.97 580	28.72 579	21.14 575	22.26 576	24.43 578	23.88 577	26.54 580	30.87 580	14.32 572	16.55 573	13.12 571	14.71 571	17.92 572	20.60 575

MEDIAN_ROB	23.96 574	27.05 581	26.39 576	22.16 573	22.13 571	16.12 567	13.97 565	20.24 574	20.05 573	25.50 579	25.31 579	22.96 575	22.63 575	24.39 577	23.24 577	28.20 579	27.23 580	28.62 576	27.75 576	27.50 575	27.76 577

BEATNet-Init1	12.10 565	11.19 565	27.29 577	2.99 558	3.51 554	21.84 577	11.10 563	14.34 570	13.83 567	20.34 573	20.33 574	26.35 580	20.03 571	19.06 575	14.80 570	1.74 550	1.81 552	2.05 556	2.49 559	3.69 559	3.12 559

AVERAGE_ROB	26.93 578	30.34 582	29.27 578	25.82 574	25.34 572	19.48 573	15.17 566	23.55 578	23.00 578	28.45 580	27.87 580	26.25 579	25.86 581	26.96 581	25.55 578	31.30 580	30.07 581	31.76 577	30.81 577	30.79 579	30.93 578

xyz-stereo	3.02 549	0.29 123	30.64 579	0.23 37	0.12 6	15.52 566	0.24 185	0.51 105	0.47 152	0.59 360	7.99 558	0.64 340	0.47 353	1.39 365	0.50 330	0.09 71	0.07 42	0.34 492	0.07 53	0.13 111	0.08 34

coex-ft	5.95 559	1.67 531	60.57 580	0.34 297	0.30 338	0.77 433	0.69 486	0.74 246	4.41 551	19.22 572	2.15 524	1.62 521	7.97 560	1.81 439	8.96 560	0.44 502	2.08 557	0.18 426	0.19 396	0.38 452	4.62 562

test_example2	115.39 582	123.23 583	94.57 581	115.52 581	123.55 582	101.63 582	114.33 582	53.41 582	99.48 582	134.90 582	135.05 582	85.83 582	85.11 582	111.32 582	106.15 582	152.55 582	205.26 582	99.78 582	114.96 582	140.96 582	110.20 582

EDNetEfficientorigin	8.18 562	0.98 460	145.96 582	0.51 456	0.89 520	0.72 405	0.48 433	0.85 350	1.56 529	2.12 534	1.49 507	1.29 508	1.31 508	1.83 441	2.13 509	0.13 307	0.12 299	0.17 406	0.18 376	0.39 461	0.45 491

ccccc		297.21 584		374.70 583	380.44 583	203.92 583		216.32 583		203.37 583		215.01 583		312.78 583		412.57 583	356.13 583	256.09 583	227.69 583	428.88 583

ASD4		19.65 571

Low-res two-view benchmark