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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.28 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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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