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	0.14 1	0.09 5	0.26 4	0.15 2	0.07 1	0.21 90	0.12 5	0.25 23	0.26 69	0.16 23	0.21 65	0.15 41	0.13 52	0.19 28	0.14 34	0.09 167	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.06 3	0.06 5

LoS_RVC	0.14 1	0.11 34	0.32 21	0.18 10	0.16 221	0.20 68	0.18 123	0.21 4	0.18 2	0.14 11	0.20 48	0.12 8	0.17 108	0.17 11	0.14 34	0.06 1	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.14 235

CAS	0.16 19	0.07 1	0.29 10	0.42 417	0.17 249	0.20 68	0.18 123	0.23 7	0.20 11	0.15 18	0.19 40	0.11 5	0.10 9	0.15 2	0.14 34	0.31 420	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 3	0.16 259

LoS	0.15 9	0.09 5	0.34 26	0.17 5	0.09 7	0.22 114	0.14 20	0.27 28	0.27 84	0.15 18	0.18 36	0.19 72	0.14 65	0.23 68	0.14 34	0.08 105	0.06 37	0.06 1	0.04 1	0.06 3	0.06 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 1	0.08 2	0.24 1	0.17 5	0.23 356	0.18 30	0.15 35	0.24 15	0.20 11	0.14 11	0.18 36	0.14 33	0.10 9	0.19 28	0.12 2	0.07 19	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.08 83	0.20 306

XX-TBD	0.16 19	0.21 256	0.43 72	0.22 115	0.10 20	0.23 132	0.15 35	0.23 7	0.28 93	0.22 76	0.26 98	0.14 33	0.12 31	0.16 5	0.14 34	0.08 105	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 40	0.06 5

CREStereo	0.14 1	0.09 5	0.27 7	0.14 1	0.08 3	0.22 114	0.15 35	0.26 25	0.26 69	0.16 23	0.21 65	0.14 33	0.13 52	0.19 28	0.14 34	0.09 167	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 40	0.06 5
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 19	0.09 5	0.31 18	0.15 2	0.09 7	0.23 132	0.15 35	0.26 25	0.24 38	0.17 32	0.21 65	0.16 46	0.14 65	0.23 68	0.14 34	0.29 416	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 40	0.07 14

IGEV-Stereo++	0.15 9	0.09 5	0.27 7	0.21 73	0.13 97	0.14 4	0.11 3	0.23 7	0.19 6	0.15 18	0.14 19	0.11 5	0.11 19	0.19 28	0.12 2	0.06 1	0.21 365	0.06 1	0.05 9	0.06 3	0.28 377

Pointernet	0.15 9	0.08 2	0.35 30	0.19 21	0.12 55	0.20 68	0.12 5	0.34 102	0.25 60	0.15 18	0.16 24	0.13 17	0.11 19	0.18 18	0.13 10	0.08 105	0.06 37	0.06 1	0.05 9	0.06 3	0.08 45

WCG-NET（raft）	0.16 19	0.14 131	0.32 21	0.18 10	0.09 7	0.19 41	0.16 58	0.24 15	0.27 84	0.19 45	0.19 40	0.20 83	0.12 31	0.22 57	0.13 10	0.06 1	0.17 338	0.06 1	0.05 9	0.07 40	0.07 14

test_for_model	0.33 312	0.91 441	0.48 114	0.74 441	0.50 426	0.20 68	0.16 58	0.33 95	0.27 84	0.29 154	0.15 21	0.13 17	0.11 19	0.17 11	0.14 34	0.31 420	0.27 404	0.06 1	0.05 9	0.97 454	0.31 389

IGEV++	0.19 61	0.13 91	0.38 42	0.30 351	0.19 300	0.15 8	0.15 35	0.32 80	0.18 2	0.13 3	0.16 24	0.12 8	0.11 19	0.24 75	0.15 54	0.07 19	0.32 426	0.07 20	0.05 9	0.07 40	0.42 420

SPstereo	0.18 41	0.21 256	0.47 100	0.23 162	0.18 275	0.21 90	0.10 1	0.28 32	0.24 38	0.20 53	0.22 73	0.15 41	0.13 52	0.21 43	0.16 66	0.07 19	0.19 351	0.07 20	0.05 9	0.06 3	0.09 74

Any-RAFT	0.18 41	0.09 5	0.33 24	0.19 21	0.10 20	0.29 220	0.16 58	0.44 213	0.32 140	0.25 100	0.27 109	0.29 191	0.16 93	0.23 68	0.13 10	0.08 105	0.07 100	0.06 1	0.05 9	0.07 40	0.07 14

anonymousdsp2	0.23 155	0.11 34	0.42 67	0.26 271	0.24 367	0.25 165	0.17 79	0.43 194	0.37 202	0.30 176	0.23 79	0.24 130	0.15 78	0.32 176	0.17 84	0.07 19	0.28 409	0.07 20	0.05 9	0.08 83	0.44 424

DCANet-4	0.20 85	0.11 34	0.58 251	0.19 21	0.09 7	0.19 41	0.18 123	0.39 157	0.42 255	0.29 154	0.31 144	0.17 54	0.22 176	0.21 43	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.06 3	0.09 74

fff	0.20 85	0.15 155	0.57 236	0.19 21	0.09 7	0.19 41	0.18 123	0.38 140	0.46 297	0.29 154	0.31 144	0.18 63	0.28 260	0.21 43	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.06 3	0.09 74

ADStereo(finetuned)	0.21 111	0.15 155	0.59 258	0.19 21	0.09 7	0.19 41	0.18 123	0.37 129	0.41 243	0.30 176	0.31 144	0.19 72	0.31 297	0.21 43	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.07 40	0.10 121

CroCo-Stereo	0.15 9	0.16 178	0.34 26	0.25 236	0.12 55	0.11 2	0.18 123	0.35 111	0.24 38	0.13 3	0.13 9	0.18 63	0.12 31	0.15 2	0.13 10	0.08 105	0.06 37	0.07 20	0.05 9	0.07 40	0.06 5
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
s12784h	0.18 41	0.09 5	0.38 42	0.18 10	0.07 1	0.33 276	0.19 158	0.39 157	0.34 165	0.24 89	0.25 91	0.18 63	0.18 136	0.25 85	0.17 84	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.06 3	0.05 1

TANstereo	0.16 19	0.11 34	0.43 72	0.16 4	0.08 3	0.25 165	0.14 20	0.23 7	0.29 109	0.25 100	0.30 133	0.16 46	0.12 31	0.18 18	0.13 10	0.08 105	0.07 100	0.06 1	0.05 9	0.07 40	0.08 45

DCANet	0.20 85	0.15 155	0.57 236	0.19 21	0.09 7	0.19 41	0.18 123	0.37 129	0.41 243	0.30 176	0.31 144	0.19 72	0.23 187	0.21 43	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.07 40	0.10 121

csc	0.20 85	0.15 155	0.57 236	0.19 21	0.09 7	0.19 41	0.18 123	0.38 140	0.46 297	0.29 154	0.31 144	0.18 63	0.28 260	0.21 43	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.06 3	0.09 74

cscssc	0.20 85	0.15 155	0.57 236	0.19 21	0.09 7	0.19 41	0.18 123	0.38 140	0.46 297	0.29 154	0.31 144	0.18 63	0.28 260	0.21 43	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.06 3	0.09 74

iResNetv2_ROB	0.29 276	0.37 379	0.92 370	0.24 205	0.13 97	0.30 233	0.19 158	0.55 316	0.51 339	0.39 310	0.46 310	0.39 286	0.27 240	0.36 210	0.30 268	0.09 167	0.06 37	0.07 20	0.05 9	0.13 302	0.11 155

iResNet_ROB	0.27 250	0.27 328	0.48 114	0.21 73	0.12 55	0.32 269	0.17 79	0.57 334	0.55 363	0.39 310	0.44 284	0.37 266	0.28 260	0.43 235	0.28 253	0.08 105	0.06 37	0.06 1	0.05 9	0.09 151	0.11 155

pmcnn	0.54 398	0.24 297	1.06 391	0.25 236	0.26 382	0.40 335	0.31 355	0.55 316	0.55 363	0.56 395	1.22 433	2.53 457	0.39 346	0.84 391	1.08 421	0.09 167	0.06 37	0.06 1	0.05 9	0.10 202	0.14 235

WCG-NET	0.16 19	0.12 69	0.30 13	0.19 21	0.11 28	0.21 90	0.13 8	0.29 47	0.22 22	0.19 45	0.22 73	0.18 63	0.12 31	0.23 68	0.14 34	0.08 105	0.08 150	0.07 20	0.06 29	0.08 83	0.10 121

RAStereo	0.14 1	0.15 155	0.40 52	0.22 115	0.11 28	0.15 8	0.18 123	0.25 23	0.24 38	0.13 3	0.17 28	0.11 5	0.09 4	0.15 2	0.13 10	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.06 29	0.07 40	0.05 1

Occ-G	0.18 41	0.10 15	0.38 42	0.23 162	0.15 189	0.16 12	0.18 123	0.23 7	0.26 69	0.15 18	0.20 48	0.21 96	0.11 19	0.22 57	0.19 133	0.07 19	0.17 338	0.07 20	0.06 29	0.08 83	0.30 385

IGEV-Stereo+	0.14 1	0.08 2	0.26 4	0.18 10	0.14 133	0.09 1	0.10 1	0.16 1	0.17 1	0.14 11	0.08 1	0.10 1	0.10 9	0.22 57	0.14 34	0.07 19	0.15 308	0.06 1	0.06 29	0.16 339	0.29 382

RAFT-Stereo-weight	0.17 33	0.10 15	0.31 18	0.20 47	0.12 55	0.20 68	0.16 58	0.38 140	0.33 154	0.25 100	0.20 48	0.19 72	0.10 9	0.19 28	0.16 66	0.07 19	0.13 267	0.07 20	0.06 29	0.06 3	0.09 74

MGS-Stereo	0.15 9	0.12 69	0.38 42	0.19 21	0.11 28	0.18 30	0.17 79	0.21 4	0.23 28	0.14 11	0.24 85	0.16 46	0.10 9	0.19 28	0.13 10	0.07 19	0.06 37	0.07 20	0.06 29	0.10 202	0.07 14

MoCha-V2	0.18 41	0.12 69	0.40 52	0.30 351	0.24 367	0.16 12	0.15 35	0.28 32	0.19 6	0.16 23	0.16 24	0.13 17	0.13 52	0.30 160	0.13 10	0.06 1	0.28 409	0.06 1	0.06 29	0.06 3	0.25 357

ACVNet-DCA	0.21 111	0.16 178	0.50 155	0.27 305	0.13 97	0.31 253	0.19 158	0.43 194	0.32 140	0.21 59	0.20 48	0.13 17	0.17 108	0.28 130	0.12 2	0.08 105	0.28 409	0.08 82	0.06 29	0.09 151	0.23 334

1test111	0.22 125	0.16 178	0.50 155	0.27 305	0.13 97	0.31 253	0.19 158	0.43 194	0.32 140	0.21 59	0.20 48	0.13 17	0.17 108	0.36 210	0.28 253	0.08 105	0.28 409	0.08 82	0.06 29	0.09 151	0.23 334

cc1	0.22 125	0.16 178	0.50 155	0.27 305	0.13 97	0.31 253	0.19 158	0.39 157	0.48 315	0.21 59	0.20 48	0.13 17	0.17 108	0.28 130	0.12 2	0.08 105	0.28 409	0.08 82	0.06 29	0.08 83	0.37 411

tt1	0.22 125	0.16 178	0.49 134	0.26 271	0.15 189	0.31 253	0.19 158	0.38 140	0.46 297	0.21 59	0.19 40	0.13 17	0.16 93	0.28 130	0.12 2	0.08 105	0.28 409	0.08 82	0.06 29	0.08 83	0.37 411

MaDis-Stereo	0.15 9	0.17 203	0.39 47	0.19 21	0.15 189	0.16 12	0.13 8	0.26 25	0.22 22	0.13 3	0.15 21	0.14 33	0.11 19	0.17 11	0.17 84	0.08 105	0.07 100	0.08 82	0.06 29	0.07 40	0.06 5

UniTT-Stereo	0.15 9	0.12 69	0.45 83	0.21 73	0.14 133	0.17 20	0.13 8	0.20 3	0.19 6	0.16 23	0.20 48	0.10 1	0.11 19	0.18 18	0.17 84	0.08 105	0.06 37	0.07 20	0.06 29	0.08 83	0.07 14

testlalala	0.17 33	0.11 34	0.49 134	0.20 47	0.13 97	0.23 132	0.15 35	0.33 95	0.22 22	0.25 100	0.20 48	0.14 33	0.11 19	0.17 11	0.14 34	0.07 19	0.23 383	0.07 20	0.06 29	0.05 1	0.07 14

testlalala_base	0.23 155	0.14 131	0.48 114	0.26 271	0.16 221	0.25 165	0.17 79	0.37 129	0.19 6	0.20 53	0.26 98	0.17 54	0.14 65	0.19 28	0.18 108	0.42 433	0.23 383	0.07 20	0.06 29	0.50 427	0.14 235

Selective-IGEV	0.15 9	0.10 15	0.34 26	0.32 369	0.19 300	0.16 12	0.14 20	0.29 47	0.20 11	0.13 3	0.14 19	0.13 17	0.08 1	0.23 68	0.14 34	0.06 1	0.13 267	0.07 20	0.06 29	0.06 3	0.11 155

knoymous	0.18 41	0.10 15	0.35 30	0.17 5	0.11 28	0.21 90	0.17 79	0.33 95	0.24 38	0.24 89	0.28 114	0.27 165	0.16 93	0.24 75	0.17 84	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.06 29	0.09 151	0.10 121

ProNet	0.16 19	0.13 91	0.36 36	0.21 73	0.15 189	0.20 68	0.19 158	0.29 47	0.23 28	0.14 11	0.13 9	0.13 17	0.12 31	0.25 85	0.13 10	0.06 1	0.09 185	0.07 20	0.06 29	0.07 40	0.22 326

RCA-Stereo	0.17 33	0.10 15	0.33 24	0.20 47	0.11 28	0.19 41	0.17 79	0.39 157	0.36 187	0.21 59	0.25 91	0.17 54	0.17 108	0.18 18	0.15 54	0.07 19	0.14 281	0.07 20	0.06 29	0.06 3	0.08 45

CroCo-Stereo Lap2	0.16 19	0.18 224	0.39 47	0.26 271	0.18 275	0.11 2	0.19 158	0.30 59	0.22 22	0.13 3	0.16 24	0.15 41	0.11 19	0.17 11	0.15 54	0.07 19	0.07 100	0.08 82	0.06 29	0.08 83	0.07 14

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 312	0.25 312	0.82 342	0.22 115	0.17 249	0.46 363	0.28 335	0.53 288	0.53 351	0.43 343	0.57 360	0.44 318	0.31 297	0.50 257	0.48 347	0.10 226	0.06 37	0.08 82	0.06 29	0.11 254	0.12 193

GANet-ADL	0.22 125	0.14 131	0.51 169	0.23 162	0.14 133	0.29 220	0.19 158	0.48 247	0.36 187	0.26 110	0.33 170	0.32 229	0.20 160	0.26 101	0.22 186	0.11 260	0.07 100	0.07 20	0.06 29	0.09 151	0.11 155

raftrobust	0.19 61	0.19 236	0.42 67	0.23 162	0.24 367	0.19 41	0.13 8	0.33 95	0.28 93	0.26 110	0.20 48	0.19 72	0.17 108	0.23 68	0.17 84	0.08 105	0.10 210	0.07 20	0.06 29	0.07 40	0.09 74

RALCasStereoNet	0.22 125	0.22 274	0.48 114	0.23 162	0.23 356	0.22 114	0.18 123	0.32 80	0.27 84	0.22 76	0.30 133	0.22 101	0.15 78	0.29 149	0.20 150	0.08 105	0.22 374	0.07 20	0.06 29	0.10 202	0.25 357

111	0.22 125	0.22 274	0.57 236	0.19 21	0.09 7	0.24 152	0.17 79	0.44 213	0.46 297	0.24 89	0.30 133	0.29 191	0.22 176	0.25 85	0.19 133	0.08 105	0.05 3	0.07 20	0.06 29	0.07 40	0.15 248

DIP-Stereo	0.20 85	0.13 91	0.48 114	0.20 47	0.13 97	0.28 201	0.12 5	0.43 194	0.26 69	0.27 120	0.32 153	0.21 96	0.17 108	0.26 101	0.20 150	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.06 29	0.07 40	0.10 121
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.19 61	0.10 15	0.49 134	0.22 115	0.12 55	0.23 132	0.18 123	0.43 194	0.20 11	0.31 191	0.45 298	0.20 83	0.14 65	0.18 18	0.18 108	0.08 105	0.06 37	0.07 20	0.06 29	0.06 3	0.07 14

RAFT-Stereo	0.19 61	0.10 15	0.49 134	0.22 115	0.12 55	0.23 132	0.18 123	0.43 194	0.20 11	0.31 191	0.45 298	0.20 83	0.14 65	0.18 18	0.18 108	0.08 105	0.06 37	0.07 20	0.06 29	0.06 3	0.07 14
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.22 125	0.23 287	0.60 265	0.20 47	0.09 7	0.27 186	0.15 35	0.45 220	0.33 154	0.29 154	0.33 170	0.27 165	0.22 176	0.29 149	0.27 246	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.06 29	0.09 151	0.11 155
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
MLCV	0.25 208	0.23 287	0.59 258	0.22 115	0.09 7	0.30 233	0.18 123	0.40 166	0.38 210	0.38 296	0.44 284	0.31 218	0.22 176	0.44 238	0.32 283	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.06 29	0.07 40	0.08 45

iResNet	0.25 208	0.22 274	0.62 274	0.26 271	0.11 28	0.31 253	0.23 269	0.46 227	0.45 287	0.34 245	0.43 274	0.27 165	0.23 187	0.36 210	0.37 311	0.08 105	0.05 3	0.07 20	0.06 29	0.08 83	0.10 121

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 85	0.74 434	0.71 311	0.17 5	0.08 3	0.15 8	0.15 35	0.19 2	0.18 2	0.13 3	0.12 4	0.10 1	0.08 1	0.16 5	0.14 34	0.34 423	0.12 251	0.08 82	0.07 60	0.11 254	0.24 346

RSM++	0.14 1	0.11 34	0.25 2	0.32 369	0.17 249	0.17 20	0.15 35	0.23 7	0.21 19	0.12 2	0.12 4	0.14 33	0.09 4	0.21 43	0.13 10	0.06 1	0.05 3	0.07 20	0.07 60	0.07 40	0.11 155

RSM	0.14 1	0.11 34	0.25 2	0.29 343	0.16 221	0.16 12	0.15 35	0.24 15	0.20 11	0.13 3	0.13 9	0.15 41	0.09 4	0.22 57	0.13 10	0.06 1	0.06 37	0.07 20	0.07 60	0.07 40	0.11 155

gcap-zeroshot	0.19 61	0.14 131	0.51 169	0.21 73	0.15 189	0.27 186	0.15 35	0.32 80	0.24 38	0.26 110	0.20 48	0.34 243	0.15 78	0.22 57	0.14 34	0.07 19	0.08 150	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.09 74

testlalala2	0.19 61	0.11 34	0.49 134	0.37 396	0.26 382	0.24 152	0.14 20	0.37 129	0.26 69	0.25 100	0.27 109	0.21 96	0.12 31	0.17 11	0.17 84	0.07 19	0.07 100	0.07 20	0.07 60	0.07 40	0.08 45

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 41	0.15 155	0.27 7	0.20 47	0.13 97	0.24 152	0.17 79	0.31 74	0.37 202	0.43 343	0.17 28	0.13 17	0.12 31	0.20 38	0.16 66	0.08 105	0.07 100	0.09 149	0.07 60	0.09 151	0.08 45

qqq1	0.26 229	0.13 91	0.47 100	0.20 47	0.10 20	0.28 201	0.19 158	0.54 300	0.48 315	0.35 262	0.42 261	0.31 218	0.27 240	0.60 304	0.21 170	0.10 226	0.16 319	0.07 20	0.07 60	0.08 83	0.13 213

fff1	0.26 229	0.13 91	0.47 100	0.20 47	0.10 20	0.28 201	0.19 158	0.54 300	0.48 315	0.35 262	0.42 261	0.31 218	0.27 240	0.60 304	0.21 170	0.10 226	0.16 319	0.07 20	0.07 60	0.08 83	0.13 213

CoDeX	0.24 183	0.13 91	0.48 114	0.22 115	0.14 133	0.29 220	0.21 212	0.55 316	0.42 255	0.29 154	0.36 201	0.28 178	0.23 187	0.48 251	0.20 150	0.09 167	0.06 37	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.08 45

11t1	0.21 111	0.12 69	0.45 83	0.20 47	0.15 189	0.27 186	0.17 79	0.37 129	0.28 93	0.27 120	0.25 91	0.24 130	0.23 187	0.28 130	0.25 224	0.09 167	0.19 351	0.07 20	0.07 60	0.09 151	0.23 334

ff7	0.18 41	0.13 91	0.41 58	0.21 73	0.15 189	0.21 90	0.17 79	0.28 32	0.23 28	0.21 59	0.13 9	0.12 8	0.12 31	0.27 111	0.13 10	0.07 19	0.25 394	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.36 403

IGEVStereo-DCA	0.20 85	0.17 203	0.41 58	0.22 115	0.15 189	0.20 68	0.17 79	0.28 32	0.23 28	0.19 45	0.12 4	0.14 33	0.12 31	0.38 221	0.31 277	0.07 19	0.16 319	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.36 403

ffff	0.18 41	0.13 91	0.41 58	0.21 73	0.15 189	0.21 90	0.17 79	0.28 32	0.23 28	0.21 59	0.13 9	0.12 8	0.12 31	0.27 111	0.13 10	0.07 19	0.25 394	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.36 403

rrr	0.22 125	0.17 203	0.79 335	0.22 115	0.15 189	0.20 68	0.18 123	0.40 166	0.27 84	0.19 45	0.12 4	0.14 33	0.12 31	0.38 221	0.31 277	0.07 19	0.16 319	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.28 377

11t	0.18 41	0.13 91	0.41 58	0.21 73	0.15 189	0.21 90	0.17 79	0.28 32	0.23 28	0.21 59	0.13 9	0.12 8	0.12 31	0.27 111	0.13 10	0.07 19	0.25 394	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.36 403

GMStereo_Zeroshot	0.25 208	0.22 274	0.51 169	0.27 305	0.14 133	0.28 201	0.15 35	0.40 166	0.36 187	0.37 288	0.43 274	0.40 289	0.17 108	0.35 206	0.21 170	0.12 295	0.07 100	0.13 324	0.07 60	0.17 351	0.10 121

plain	0.18 41	0.16 178	0.59 258	0.21 73	0.13 97	0.16 12	0.17 79	0.29 47	0.23 28	0.16 23	0.26 98	0.13 17	0.17 108	0.27 111	0.17 84	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.07 60	0.10 202	0.07 14

MSKI-zero shot	0.19 61	0.10 15	0.47 100	0.30 351	0.14 133	0.21 90	0.14 20	0.33 95	0.22 22	0.24 89	0.25 91	0.22 101	0.10 9	0.32 176	0.14 34	0.07 19	0.30 421	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.09 74

DLNR_Zeroshot_test	10.53 471	12.28 477	20.32 478	105.84 486	23.88 483	0.14 4	0.13 8	3.20 466	0.20 11	0.16 23	0.23 79	0.16 46	0.10 9	0.32 176	0.16 66	2.54 466	0.32 426	0.07 20	0.07 60	40.17 484	0.28 377

RAFT-Test	0.19 61	0.11 34	0.41 58	0.26 271	0.21 331	0.26 180	0.17 79	0.37 129	0.26 69	0.24 89	0.29 121	0.32 229	0.14 65	0.22 57	0.15 54	0.07 19	0.08 150	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.07 14

HH	0.22 125	0.12 69	0.55 218	0.32 369	0.16 221	0.27 186	0.18 123	0.36 117	0.25 60	0.20 53	0.26 98	0.34 243	0.18 136	0.33 185	0.15 54	0.07 19	0.16 319	0.07 20	0.07 60	0.07 40	0.31 389

HanStereo	0.22 125	0.12 69	0.55 218	0.32 369	0.16 221	0.27 186	0.18 123	0.36 117	0.25 60	0.20 53	0.26 98	0.34 243	0.18 136	0.33 185	0.15 54	0.07 19	0.16 319	0.07 20	0.07 60	0.07 40	0.31 389

anonymousdsp	0.20 85	0.13 91	0.49 134	0.28 330	0.20 318	0.21 90	0.17 79	0.29 47	0.24 38	0.22 76	0.13 9	0.12 8	0.12 31	0.32 176	0.13 10	0.07 19	0.26 401	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.48 431

EGLCR-Stereo	0.19 61	0.09 5	0.34 26	0.29 343	0.17 249	0.28 201	0.16 58	0.30 59	0.23 28	0.22 76	0.11 2	0.16 46	0.09 4	0.28 130	0.15 54	0.07 19	0.25 394	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.37 411

Selective-RAFT	0.19 61	0.14 131	0.37 41	0.24 205	0.11 28	0.30 233	0.15 35	0.35 111	0.34 165	0.17 32	0.17 28	0.22 101	0.18 136	0.29 149	0.18 108	0.07 19	0.16 319	0.07 20	0.07 60	0.08 83	0.08 45

MC-Stereo	0.18 41	0.10 15	0.36 36	0.28 330	0.14 133	0.18 30	0.15 35	0.24 15	0.20 11	0.21 59	0.24 85	0.16 46	0.13 52	0.25 85	0.14 34	0.07 19	0.17 338	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.30 385

ccc-4	0.18 41	0.13 91	0.41 58	0.21 73	0.15 189	0.21 90	0.17 79	0.28 32	0.23 28	0.21 59	0.13 9	0.12 8	0.12 31	0.27 111	0.13 10	0.07 19	0.25 394	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.36 403

IGEV-Stereo	0.20 85	0.13 91	0.49 134	0.28 330	0.20 318	0.21 90	0.17 79	0.29 47	0.24 38	0.22 76	0.13 9	0.12 8	0.12 31	0.32 176	0.13 10	0.07 19	0.26 401	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.48 431
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.25 208	0.24 297	0.50 155	0.23 162	0.18 275	0.19 41	0.19 158	0.39 157	0.35 174	0.28 130	0.36 201	0.34 243	0.23 187	0.66 336	0.28 253	0.07 19	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.09 151	0.14 235

CIPLG	0.23 155	0.28 335	0.75 320	0.24 205	0.16 221	0.25 165	0.20 189	0.38 140	0.33 154	0.32 216	0.34 178	0.23 114	0.15 78	0.27 111	0.22 186	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.09 74

DAS	0.28 258	0.13 91	0.49 134	0.24 205	0.18 275	0.30 233	0.24 292	0.48 247	0.48 315	0.42 333	0.45 298	0.34 243	0.31 297	0.76 371	0.24 210	0.09 167	0.07 100	0.09 149	0.07 60	0.10 202	0.11 155

SepStereo	0.27 250	0.13 91	0.49 134	0.24 205	0.18 275	0.30 233	0.24 292	0.48 247	0.48 315	0.42 333	0.45 298	0.34 243	0.31 297	0.64 326	0.24 210	0.09 167	0.07 100	0.09 149	0.07 60	0.10 202	0.11 155

IPLG	0.23 155	0.19 236	0.65 285	0.21 73	0.12 55	0.28 201	0.17 79	0.45 220	0.32 140	0.33 227	0.32 153	0.16 46	0.17 108	0.50 257	0.23 202	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.07 60	0.07 40	0.08 45

IPLGR_C	0.23 155	0.29 338	0.81 339	0.24 205	0.16 221	0.24 152	0.20 189	0.38 140	0.33 154	0.32 216	0.33 170	0.23 114	0.15 78	0.26 101	0.22 186	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.09 74

MIPNet	0.22 125	0.19 236	0.64 282	0.22 115	0.12 55	0.28 201	0.20 189	0.48 247	0.39 226	0.31 191	0.24 85	0.19 72	0.24 206	0.28 130	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.08 82	0.07 60	0.07 40	0.08 45

IPLGR	0.22 125	0.14 131	0.75 320	0.21 73	0.11 28	0.25 165	0.18 123	0.44 213	0.38 210	0.29 154	0.28 114	0.21 96	0.19 155	0.37 219	0.19 133	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.07 60	0.07 40	0.07 14

ACRE	0.23 155	0.27 328	0.83 346	0.24 205	0.15 189	0.24 152	0.20 189	0.38 140	0.32 140	0.32 216	0.33 170	0.23 114	0.15 78	0.26 101	0.22 186	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.09 74

GwcNet-ADL	0.23 155	0.15 155	0.58 251	0.24 205	0.13 97	0.23 132	0.24 292	0.51 273	0.41 243	0.28 130	0.29 121	0.30 208	0.20 160	0.27 111	0.28 253	0.09 167	0.07 100	0.07 20	0.07 60	0.09 151	0.11 155

HHNet	0.23 155	0.12 69	0.66 290	0.19 21	0.18 275	0.20 68	0.20 189	0.36 117	0.32 140	0.33 227	0.59 367	0.19 72	0.21 170	0.24 75	0.31 277	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.07 60	0.08 83	0.12 193

AAGNet	0.34 320	0.12 69	0.53 201	0.26 271	0.16 221	0.20 68	0.19 158	0.31 74	0.29 109	0.35 262	0.35 186	0.27 165	0.30 284	0.44 238	2.56 460	0.08 105	0.05 3	0.10 218	0.07 60	0.09 151	0.07 14

STrans-v2	0.25 208	0.14 131	0.56 228	0.21 73	0.12 55	0.23 132	0.20 189	0.50 263	0.31 131	0.31 191	0.42 261	0.35 257	0.35 324	0.62 318	0.24 210	0.07 19	0.05 3	0.08 82	0.07 60	0.06 3	0.08 45

TransformOpticalFlow	0.24 183	0.14 131	0.57 236	0.24 205	0.11 28	0.21 90	0.19 158	0.43 194	0.34 165	0.30 176	0.43 274	0.36 262	0.31 297	0.61 310	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.08 82	0.07 60	0.06 3	0.08 45

OMP-Stereo	0.24 183	0.16 178	0.48 114	0.30 351	0.13 97	0.21 90	0.16 58	0.38 140	0.35 174	0.34 245	0.30 133	0.33 236	0.20 160	0.70 347	0.24 210	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.07 60	0.08 83	0.07 14

IIG-Stereo	0.24 183	0.16 178	0.47 100	0.29 343	0.12 55	0.23 132	0.14 20	0.40 166	0.33 154	0.35 262	0.37 212	0.33 236	0.22 176	0.70 347	0.26 235	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.07 60	0.08 83	0.07 14

NRIStereo	0.20 85	0.12 69	0.50 155	0.23 162	0.11 28	0.24 152	0.19 158	0.30 59	0.28 93	0.26 110	0.26 98	0.25 141	0.18 136	0.34 199	0.19 133	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.07 60	0.09 151	0.09 74

ASMatch	0.23 155	0.11 34	0.55 218	0.25 236	0.14 133	0.19 41	0.16 58	0.32 80	0.30 123	0.28 130	0.68 391	0.28 178	0.26 234	0.50 257	0.22 186	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.07 60	0.06 3	0.11 155

DeepStereo_RVC	0.19 61	0.12 69	0.47 100	0.22 115	0.11 28	0.19 41	0.16 58	0.29 47	0.24 38	0.28 130	0.27 109	0.23 114	0.28 260	0.24 75	0.19 133	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.07 60	0.09 151	0.10 121

RAFT-RH_RVC	0.26 229	0.13 91	0.57 236	0.22 115	0.12 55	0.25 165	0.14 20	0.27 28	0.29 109	0.38 296	1.14 429	0.23 114	0.18 136	0.58 292	0.24 210	0.07 19	0.06 37	0.10 218	0.07 60	0.06 3	0.08 45

RAFT-345	0.22 125	0.11 34	0.55 218	0.22 115	0.12 55	0.20 68	0.16 58	0.27 28	0.28 93	0.27 120	0.65 385	0.20 83	0.17 108	0.55 281	0.22 186	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.07 60	0.06 3	0.07 14

CRE-IMP	0.19 61	0.13 91	0.51 169	0.23 162	0.11 28	0.24 152	0.17 79	0.31 74	0.24 38	0.27 120	0.26 98	0.24 130	0.17 108	0.24 75	0.19 133	0.09 167	0.05 3	0.10 218	0.07 60	0.10 202	0.10 121

cross-raft	0.18 41	0.12 69	0.40 52	0.27 305	0.16 221	0.20 68	0.24 292	0.34 102	0.24 38	0.23 83	0.28 114	0.29 191	0.15 78	0.19 28	0.16 66	0.06 1	0.05 3	0.08 82	0.07 60	0.07 40	0.07 14

test-1	0.20 85	0.12 69	0.49 134	0.23 162	0.23 356	0.22 114	0.23 269	0.36 117	0.29 109	0.21 59	0.25 91	0.24 130	0.14 65	0.18 18	0.22 186	0.07 19	0.14 281	0.08 82	0.07 60	0.06 3	0.14 235

Prome-Stereo	0.22 125	0.10 15	0.43 72	0.24 205	0.13 97	0.23 132	0.23 269	0.37 129	0.27 84	0.33 227	0.58 363	0.24 130	0.28 260	0.30 160	0.16 66	0.07 19	0.05 3	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.20 306

LMCR-Stereo	0.28 258	0.22 274	0.56 228	0.29 343	0.14 133	0.37 319	0.23 269	0.57 334	0.36 187	0.40 319	0.40 243	0.29 191	0.30 284	0.41 228	0.38 313	0.11 260	0.07 100	0.09 149	0.07 60	0.13 302	0.10 121

TestStereo	0.22 125	0.24 297	0.48 114	0.25 236	0.11 28	0.22 114	0.22 242	0.32 80	0.31 131	0.24 89	0.34 178	0.23 114	0.19 155	0.62 318	0.19 133	0.08 105	0.07 100	0.10 218	0.07 60	0.11 254	0.07 14

raft+_RVC	0.21 111	0.21 256	0.46 95	0.22 115	0.35 410	0.21 90	0.16 58	0.39 157	0.35 174	0.22 76	0.28 114	0.20 83	0.15 78	0.25 85	0.20 150	0.08 105	0.16 319	0.08 82	0.07 60	0.07 40	0.12 193

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 85	0.23 287	0.49 134	0.21 73	0.16 221	0.19 41	0.17 79	0.35 111	0.32 140	0.26 110	0.33 170	0.20 83	0.17 108	0.21 43	0.17 84	0.06 1	0.10 210	0.07 20	0.07 60	0.07 40	0.11 155

CFNet-RSSM	0.18 41	0.10 15	0.45 83	0.20 47	0.12 55	0.20 68	0.16 58	0.40 166	0.31 131	0.23 83	0.21 65	0.26 160	0.15 78	0.21 43	0.14 34	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.06 5

Gwc-CoAtRS	0.17 33	0.10 15	0.41 58	0.20 47	0.12 55	0.20 68	0.15 35	0.34 102	0.29 109	0.23 83	0.23 79	0.27 165	0.15 78	0.21 43	0.14 34	0.07 19	0.06 37	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.07 14

ACVNet	0.24 183	0.18 224	0.51 169	0.18 10	0.15 189	0.27 186	0.23 269	0.40 166	0.45 287	0.29 154	0.41 254	0.38 272	0.28 260	0.28 130	0.35 301	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.10 202	0.09 74

acv_ft	0.26 229	0.18 224	0.56 228	0.24 205	0.19 300	0.34 291	0.21 212	0.47 237	0.45 287	0.39 310	0.41 254	0.38 272	0.28 260	0.28 130	0.36 305	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.11 254	0.09 74

BEATNet_4x	0.25 208	0.25 312	0.66 290	0.23 162	0.10 20	0.29 220	0.14 20	0.49 255	0.34 165	0.31 191	0.35 186	0.32 229	0.26 234	0.34 199	0.33 291	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.07 60	0.11 254	0.13 213

HSM-Net_RVC	0.28 258	0.12 69	0.48 114	0.19 21	0.11 28	0.35 304	0.21 212	0.64 388	0.44 276	0.40 319	0.43 274	0.50 351	0.27 240	0.75 365	0.25 224	0.08 105	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.09 74
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.33 312	0.31 347	0.69 299	0.23 162	0.14 133	0.30 233	0.23 269	0.49 255	0.55 363	0.39 310	0.60 371	0.43 312	0.30 284	0.88 397	0.54 366	0.11 260	0.08 150	0.07 20	0.07 60	0.10 202	0.12 193

HSM	0.29 276	0.18 224	0.48 114	0.21 73	0.15 189	0.33 276	0.20 189	0.55 316	0.39 226	0.36 273	0.39 234	0.67 406	0.32 308	0.88 397	0.24 210	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.09 151	0.10 121

rvit_stereo_0083	0.17 33	0.13 91	0.29 10	0.21 73	0.13 97	0.17 20	0.17 79	0.23 7	0.36 187	0.16 23	0.22 73	0.19 72	0.17 108	0.21 43	0.17 84	0.11 260	0.10 210	0.10 218	0.08 125	0.09 151	0.08 45

rvit_stereo_0081_aga	0.17 33	0.17 203	0.40 52	0.21 73	0.14 133	0.20 68	0.17 79	0.24 15	0.26 69	0.18 43	0.21 65	0.20 83	0.14 65	0.20 38	0.15 54	0.12 295	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.10 202	0.08 45

rvit_stereo_0081	0.16 19	0.13 91	0.30 13	0.21 73	0.12 55	0.17 20	0.17 79	0.24 15	0.34 165	0.17 32	0.19 40	0.18 63	0.15 78	0.20 38	0.17 84	0.11 260	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.09 151	0.07 14

model_zeroshot	0.21 111	0.14 131	0.51 169	0.34 385	0.18 275	0.26 180	0.16 58	0.41 184	0.24 38	0.33 227	0.20 48	0.25 141	0.12 31	0.26 101	0.16 66	0.09 167	0.21 365	0.07 20	0.08 125	0.07 40	0.13 213

GCAP-BAT	0.20 85	0.12 69	0.48 114	0.25 236	0.17 249	0.24 152	0.16 58	0.32 80	0.21 19	0.28 130	0.30 133	0.26 160	0.12 31	0.28 130	0.19 133	0.07 19	0.25 394	0.07 20	0.08 125	0.06 3	0.19 292

rvit_stereo_0082	0.16 19	0.13 91	0.30 13	0.21 73	0.12 55	0.17 20	0.17 79	0.24 15	0.34 165	0.17 32	0.19 40	0.18 63	0.15 78	0.20 38	0.17 84	0.11 260	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.09 151	0.07 14

rvit_stereo_0080	0.16 19	0.17 203	0.35 30	0.19 21	0.13 97	0.14 4	0.20 189	0.29 47	0.26 69	0.16 23	0.17 28	0.19 72	0.14 65	0.19 28	0.16 66	0.11 260	0.08 150	0.08 82	0.08 125	0.10 202	0.08 45

AIO-Stereo	0.16 19	0.12 69	0.29 10	0.30 351	0.20 318	0.16 12	0.14 20	0.28 32	0.22 22	0.14 11	0.15 21	0.13 17	0.08 1	0.20 38	0.15 54	0.06 1	0.16 319	0.07 20	0.08 125	0.06 3	0.24 346

test_sample2	0.23 155	0.12 69	0.39 47	0.20 47	0.11 28	0.28 201	0.22 242	0.45 220	0.33 154	0.27 120	0.34 178	0.30 208	0.25 217	0.46 246	0.23 202	0.09 167	0.15 308	0.09 149	0.08 125	0.10 202	0.19 292

test_sample1	0.24 183	0.13 91	0.40 52	0.20 47	0.13 97	0.29 220	0.19 158	0.43 194	0.30 123	0.27 120	0.34 178	0.31 218	0.28 260	0.45 244	0.27 246	0.09 167	0.16 319	0.08 82	0.08 125	0.09 151	0.22 326

CAS++	0.17 33	0.13 91	0.35 30	0.18 10	0.13 97	0.17 20	0.16 58	0.42 187	0.25 60	0.19 45	0.18 36	0.13 17	0.10 9	0.22 57	0.12 2	0.12 295	0.10 210	0.11 269	0.08 125	0.10 202	0.09 74
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo8	0.25 208	0.20 249	0.69 299	0.24 205	0.17 249	0.31 253	0.16 58	0.50 263	0.32 140	0.29 154	0.38 219	0.25 141	0.19 155	0.33 185	0.29 266	0.08 105	0.20 360	0.08 82	0.08 125	0.10 202	0.16 259

whm_eth	0.16 19	0.17 203	0.35 30	0.19 21	0.13 97	0.14 4	0.20 189	0.29 47	0.26 69	0.16 23	0.17 28	0.19 72	0.14 65	0.19 28	0.16 66	0.11 260	0.08 150	0.08 82	0.08 125	0.10 202	0.08 45

IGEV_Zeroshot_test	0.23 155	0.11 34	0.82 342	0.21 73	0.23 356	0.20 68	0.19 158	0.38 140	0.23 28	0.34 245	0.22 73	0.29 191	0.14 65	0.24 75	0.20 150	0.07 19	0.09 185	0.08 82	0.08 125	0.08 83	0.35 402

MIF-Stereo (partial)	0.18 41	0.13 91	0.50 155	0.22 115	0.15 189	0.16 12	0.13 8	0.29 47	0.26 69	0.17 32	0.26 98	0.16 46	0.17 108	0.25 85	0.18 108	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.09 151	0.08 45

EKT-Stereo	0.39 345	0.13 91	0.53 201	0.42 417	3.94 466	0.22 114	0.17 79	0.38 140	0.30 123	0.21 59	0.20 48	0.23 114	0.15 78	0.30 160	0.18 108	0.10 226	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.09 151	0.12 193

MIM_Stereo	0.20 85	0.17 203	0.55 218	0.20 47	0.21 331	0.17 20	0.14 20	0.37 129	0.27 84	0.28 130	0.35 186	0.23 114	0.13 52	0.28 130	0.16 66	0.06 1	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.15 248

PCWNet_CMD	0.23 155	0.14 131	0.48 114	0.21 73	0.13 97	0.28 201	0.17 79	0.47 237	0.47 309	0.30 176	0.36 201	0.37 266	0.24 206	0.29 149	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.11 254	0.11 155

4D-IteraStereo	0.20 85	0.21 256	0.62 274	0.21 73	0.14 133	0.19 41	0.17 79	0.29 47	0.28 93	0.24 89	0.20 48	0.20 83	0.10 9	0.22 57	0.18 108	0.07 19	0.07 100	0.10 218	0.08 125	0.08 83	0.33 397

CBFPSM	0.28 258	0.23 287	0.76 324	0.21 73	0.14 133	0.38 325	0.26 316	0.42 187	0.37 202	0.34 245	0.36 201	0.55 366	0.38 339	0.33 185	0.40 319	0.08 105	0.08 150	0.07 20	0.08 125	0.09 151	0.12 193

iinet-f	0.31 299	0.23 287	1.16 405	0.20 47	0.16 221	0.44 353	0.23 269	0.47 237	0.38 210	0.36 273	0.44 284	0.41 295	0.35 324	0.36 210	0.43 329	0.10 226	0.09 185	0.08 82	0.08 125	0.13 302	0.12 193

DCRE	0.24 183	0.15 155	0.45 83	0.26 271	0.26 382	0.23 132	0.21 212	0.37 129	0.29 109	0.23 83	0.81 409	0.23 114	0.16 93	0.24 75	0.18 108	0.07 19	0.14 281	0.07 20	0.08 125	0.07 40	0.25 357

TestStereo1	0.23 155	0.22 274	0.50 155	0.27 305	0.14 133	0.26 180	0.27 322	0.43 194	0.38 210	0.29 154	0.39 234	0.23 114	0.21 170	0.33 185	0.18 108	0.08 105	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.10 121

DisPM	0.20 85	0.11 34	0.52 190	0.24 205	0.13 97	0.18 30	0.19 158	0.30 59	0.31 131	0.33 227	0.34 178	0.23 114	0.16 93	0.34 199	0.17 84	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.12 193

IER	0.24 183	0.15 155	0.50 155	0.21 73	0.15 189	0.31 253	0.20 189	0.44 213	0.38 210	0.34 245	0.41 254	0.32 229	0.34 317	0.31 171	0.23 202	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.08 125	0.09 151	0.09 74

RAFT_CTSACE	0.23 155	0.21 256	0.57 236	0.26 271	0.15 189	0.22 114	0.23 269	0.34 102	0.30 123	0.34 245	0.51 332	0.31 218	0.17 108	0.33 185	0.15 54	0.06 1	0.09 185	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.07 14

CRFU-Net	0.29 276	0.14 131	0.48 114	0.26 271	0.15 189	0.46 363	0.22 242	0.52 278	0.32 140	0.44 349	0.42 261	0.48 341	0.47 374	0.44 238	0.31 277	0.12 295	0.10 210	0.09 149	0.08 125	0.10 202	0.11 155

NINENet	0.27 250	0.16 178	0.49 134	0.23 162	0.16 221	0.44 353	0.17 79	0.63 383	0.49 328	0.33 227	0.38 219	0.31 218	0.22 176	0.43 235	0.22 186	0.11 260	0.10 210	0.12 300	0.08 125	0.12 289	0.11 155

SA-5K	0.23 155	0.22 274	0.50 155	0.27 305	0.14 133	0.26 180	0.27 322	0.43 194	0.38 210	0.29 154	0.39 234	0.23 114	0.21 170	0.33 185	0.18 108	0.08 105	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.10 121

CSP-Net	0.28 258	0.17 203	0.41 58	0.22 115	0.14 133	0.44 353	0.24 292	0.52 278	0.42 255	0.42 333	0.44 284	0.42 306	0.27 240	0.66 336	0.30 268	0.12 295	0.09 185	0.08 82	0.08 125	0.10 202	0.10 121

dd	0.23 155	0.32 354	0.55 218	0.23 162	0.12 55	0.27 186	0.21 212	0.32 80	0.45 287	0.30 176	0.29 121	0.25 141	0.17 108	0.31 171	0.26 235	0.13 314	0.07 100	0.10 218	0.08 125	0.12 289	0.09 74

GLC_STEREO	0.15 9	0.11 34	0.31 18	0.22 115	0.09 7	0.17 20	0.15 35	0.24 15	0.28 93	0.17 32	0.20 48	0.17 54	0.11 19	0.24 75	0.17 84	0.07 19	0.09 185	0.09 149	0.08 125	0.07 40	0.07 14

AASNet	0.29 276	0.27 328	0.67 293	0.26 271	0.18 275	0.34 291	0.21 212	0.64 388	0.49 328	0.36 273	0.41 254	0.32 229	0.26 234	0.33 185	0.39 317	0.12 295	0.09 185	0.10 218	0.08 125	0.14 323	0.12 193

GMOStereo	0.20 85	0.17 203	0.45 83	0.23 162	0.18 275	0.21 90	0.27 322	0.28 32	0.28 93	0.31 191	0.32 153	0.28 178	0.17 108	0.16 5	0.13 10	0.07 19	0.23 383	0.10 218	0.08 125	0.08 83	0.07 14

error version	0.20 85	0.17 203	0.45 83	0.23 162	0.18 275	0.21 90	0.27 322	0.28 32	0.28 93	0.31 191	0.32 153	0.28 178	0.17 108	0.16 5	0.13 10	0.07 19	0.23 383	0.10 218	0.08 125	0.08 83	0.07 14

test-v	0.20 85	0.17 203	0.45 83	0.23 162	0.18 275	0.21 90	0.27 322	0.28 32	0.28 93	0.31 191	0.32 153	0.28 178	0.17 108	0.16 5	0.13 10	0.07 19	0.23 383	0.10 218	0.08 125	0.08 83	0.07 14

test-3	0.18 41	0.10 15	0.48 114	0.23 162	0.14 133	0.18 30	0.16 58	0.32 80	0.29 109	0.26 110	0.17 28	0.22 101	0.13 52	0.26 101	0.19 133	0.06 1	0.14 281	0.08 82	0.08 125	0.06 3	0.10 121

test_1	0.18 41	0.10 15	0.48 114	0.23 162	0.14 133	0.18 30	0.16 58	0.32 80	0.29 109	0.26 110	0.17 28	0.22 101	0.13 52	0.26 101	0.19 133	0.06 1	0.14 281	0.08 82	0.08 125	0.06 3	0.10 121

Patchmatch Stereo++	0.19 61	0.13 91	0.51 169	0.22 115	0.11 28	0.19 41	0.14 20	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.27 111	0.18 108	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.10 202	0.09 74
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
NF-Stereo	0.22 125	0.11 34	0.52 190	0.25 236	0.12 55	0.21 90	0.18 123	0.40 166	0.35 174	0.28 130	0.30 133	0.22 101	0.17 108	0.52 269	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.13 213

OCTAStereo	0.22 125	0.11 34	0.52 190	0.25 236	0.12 55	0.21 90	0.18 123	0.40 166	0.35 174	0.28 130	0.30 133	0.22 101	0.17 108	0.51 263	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.13 213

PSM-adaLoss	0.19 61	0.13 91	0.51 169	0.22 115	0.11 28	0.19 41	0.15 35	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.25 85	0.17 84	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.10 202	0.09 74

FTStereo	0.28 258	0.11 34	0.56 228	0.24 205	0.13 97	0.21 90	0.52 419	0.36 117	0.28 93	0.38 296	0.94 421	0.30 208	0.56 396	0.33 185	0.18 108	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.19 292

ROB_FTStereo_v2	0.19 61	0.13 91	0.51 169	0.22 115	0.11 28	0.19 41	0.15 35	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.25 85	0.18 108	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.10 202	0.09 74

ROB_FTStereo	0.19 61	0.13 91	0.51 169	0.22 115	0.11 28	0.19 41	0.13 8	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.25 85	0.17 84	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.10 202	0.09 74

HUI-Stereo	0.19 61	0.13 91	0.52 190	0.22 115	0.11 28	0.19 41	0.14 20	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.23 68	0.17 84	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.10 202	0.09 74

DEmStereo	0.26 229	0.10 15	0.52 190	0.19 21	0.13 97	0.31 253	0.25 305	0.29 47	0.38 210	0.36 273	0.57 360	0.24 130	0.48 378	0.53 271	0.44 336	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.08 125	0.07 40	0.08 45

SST-Stereo	0.22 125	0.11 34	0.52 190	0.25 236	0.14 133	0.19 41	0.17 79	0.32 80	0.26 69	0.34 245	0.33 170	0.29 191	0.25 217	0.56 286	0.18 108	0.08 105	0.05 3	0.10 218	0.08 125	0.09 151	0.07 14

RAFT_R40	0.22 125	0.11 34	0.52 190	0.25 236	0.13 97	0.18 30	0.18 123	0.32 80	0.31 131	0.33 227	0.33 170	0.30 208	0.23 187	0.55 281	0.19 133	0.08 105	0.05 3	0.10 218	0.08 125	0.09 151	0.07 14

DRaft	0.25 208	0.11 34	0.47 100	0.18 10	0.12 55	0.28 201	0.23 269	0.34 102	0.40 236	0.38 296	0.60 371	0.20 83	0.41 354	0.48 251	0.41 323	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.08 125	0.07 40	0.08 45

PFNet	0.24 183	0.11 34	0.63 279	0.25 236	0.14 133	0.22 114	0.19 158	0.40 166	0.35 174	0.36 273	0.32 153	0.27 165	0.20 160	0.63 321	0.23 202	0.09 167	0.05 3	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.08 45

RE-Stereo	0.22 125	0.11 34	0.52 190	0.25 236	0.12 55	0.21 90	0.18 123	0.40 166	0.35 174	0.28 130	0.30 133	0.22 101	0.17 108	0.51 263	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.13 213

Pruner-Stereo	0.20 85	0.12 69	0.49 134	0.29 343	0.12 55	0.19 41	0.17 79	0.32 80	0.31 131	0.33 227	0.32 153	0.25 141	0.15 78	0.25 85	0.22 186	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.10 121

TVStereo	0.22 125	0.11 34	0.52 190	0.25 236	0.12 55	0.21 90	0.18 123	0.40 166	0.35 174	0.28 130	0.30 133	0.22 101	0.17 108	0.51 263	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.13 213

iGMRVC	0.19 61	0.13 91	0.51 169	0.22 115	0.11 28	0.19 41	0.15 35	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.27 111	0.18 108	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.10 202	0.09 74

IRAFT_RVC	0.23 155	0.15 155	0.54 212	0.26 271	0.12 55	0.19 41	0.23 269	0.41 184	0.39 226	0.31 191	0.30 133	0.29 191	0.24 206	0.55 281	0.23 202	0.08 105	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.08 83	0.08 45

iRAFT	0.19 61	0.13 91	0.51 169	0.22 115	0.11 28	0.19 41	0.14 20	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.27 111	0.18 108	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.10 202	0.09 74

test-2	0.20 85	0.17 203	0.45 83	0.23 162	0.18 275	0.21 90	0.27 322	0.28 32	0.28 93	0.31 191	0.32 153	0.28 178	0.17 108	0.16 5	0.13 10	0.07 19	0.23 383	0.10 218	0.08 125	0.08 83	0.07 14

RAFT-IKP	0.19 61	0.13 91	0.51 169	0.22 115	0.11 28	0.18 30	0.15 35	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.26 101	0.18 108	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.08 125	0.10 202	0.09 74

GEStereo_RVC	0.29 276	0.24 297	0.60 265	0.27 305	0.16 221	0.33 276	0.25 305	0.58 347	0.56 367	0.35 262	0.38 219	0.34 243	0.25 217	0.51 263	0.29 266	0.12 295	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.11 254	0.13 213

sAnonymous2	0.21 111	0.24 297	0.79 335	0.24 205	0.17 249	0.22 114	0.20 189	0.36 117	0.29 109	0.17 32	0.19 40	0.17 54	0.16 93	0.18 18	0.15 54	0.10 226	0.07 100	0.09 149	0.08 125	0.23 395	0.18 278

CroCo_RVC	0.21 111	0.24 297	0.79 335	0.24 205	0.17 249	0.22 114	0.20 189	0.36 117	0.29 109	0.17 32	0.19 40	0.17 54	0.16 93	0.18 18	0.15 54	0.10 226	0.07 100	0.09 149	0.08 125	0.23 395	0.18 278

CFNet_pseudo	0.23 155	0.14 131	0.48 114	0.20 47	0.13 97	0.27 186	0.17 79	0.46 227	0.45 287	0.30 176	0.37 212	0.38 272	0.23 187	0.30 160	0.22 186	0.09 167	0.06 37	0.11 269	0.08 125	0.11 254	0.11 155

RALAANet	0.21 111	0.24 297	0.53 201	0.23 162	0.14 133	0.22 114	0.13 8	0.38 140	0.30 123	0.29 154	0.26 98	0.25 141	0.15 78	0.28 130	0.20 150	0.08 105	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.10 202	0.07 14

GES	0.23 155	0.14 131	0.54 212	0.21 73	0.14 133	0.28 201	0.19 158	0.51 273	0.35 174	0.31 191	0.36 201	0.25 141	0.24 206	0.30 160	0.23 202	0.11 260	0.09 185	0.08 82	0.08 125	0.10 202	0.12 193

test_xeample3	0.22 125	0.17 203	0.81 339	0.21 73	0.15 189	0.20 68	0.18 123	0.40 166	0.25 60	0.19 45	0.12 4	0.13 17	0.12 31	0.34 199	0.33 291	0.07 19	0.20 360	0.07 20	0.08 125	0.08 83	0.34 400

AFF-stereo	0.20 85	0.24 297	0.49 134	0.22 115	0.11 28	0.18 30	0.18 123	0.35 111	0.29 109	0.25 100	0.36 201	0.25 141	0.17 108	0.25 85	0.17 84	0.06 1	0.09 185	0.08 82	0.08 125	0.08 83	0.11 155

GMStereo	0.21 111	0.30 344	0.57 236	0.21 73	0.12 55	0.24 152	0.18 123	0.30 59	0.41 243	0.26 110	0.24 85	0.17 54	0.16 93	0.25 85	0.19 133	0.10 226	0.07 100	0.08 82	0.08 125	0.11 254	0.09 74
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DMCA	0.24 183	0.18 224	0.51 169	0.23 162	0.14 133	0.27 186	0.20 189	0.45 220	0.40 236	0.32 216	0.33 170	0.33 236	0.25 217	0.27 111	0.30 268	0.11 260	0.08 150	0.10 218	0.08 125	0.11 254	0.12 193

SuperB	0.50 388	0.37 379	2.16 449	0.23 162	0.15 189	0.41 339	0.32 360	0.50 263	0.83 417	0.44 349	0.51 332	0.33 236	0.45 365	0.69 344	1.07 419	0.10 226	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.95 453	0.18 278

MSMDNet	0.23 155	0.14 131	0.49 134	0.20 47	0.13 97	0.28 201	0.17 79	0.47 237	0.47 309	0.30 176	0.36 201	0.37 266	0.24 206	0.29 149	0.21 170	0.09 167	0.07 100	0.09 149	0.08 125	0.11 254	0.11 155

ccs_rob	0.23 155	0.14 131	0.48 114	0.20 47	0.13 97	0.27 186	0.17 79	0.46 227	0.45 287	0.30 176	0.37 212	0.38 272	0.23 187	0.30 160	0.22 186	0.09 167	0.06 37	0.11 269	0.08 125	0.12 289	0.11 155

DISCO	0.33 312	0.16 178	0.55 218	0.26 271	0.16 221	0.48 375	0.25 305	0.52 278	0.58 371	0.38 296	0.45 298	0.63 392	0.37 334	0.65 330	0.50 354	0.10 226	0.07 100	0.09 149	0.08 125	0.13 302	0.13 213

UGAM-zero	0.26 229	0.11 34	0.56 228	0.20 47	0.16 221	0.28 201	0.18 123	0.48 247	0.25 60	0.31 191	0.28 114	0.56 370	0.32 308	0.66 336	0.17 84	0.07 19	0.10 210	0.07 20	0.09 198	0.07 40	0.31 389

rvit_stereo_ft	0.18 41	0.19 236	0.43 72	0.25 236	0.14 133	0.17 20	0.21 212	0.30 59	0.28 93	0.17 32	0.19 40	0.20 83	0.17 108	0.22 57	0.18 108	0.11 260	0.07 100	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.08 45

test_sample4	0.26 229	0.14 131	0.53 201	0.21 73	0.12 55	0.32 269	0.21 212	0.53 288	0.38 210	0.33 227	0.38 219	0.28 178	0.25 217	0.54 276	0.25 224	0.10 226	0.14 281	0.10 218	0.09 198	0.11 254	0.16 259

test_sample3	0.25 208	0.14 131	0.52 190	0.20 47	0.12 55	0.33 276	0.20 189	0.53 288	0.38 210	0.32 216	0.35 186	0.29 191	0.24 206	0.54 276	0.25 224	0.10 226	0.14 281	0.09 149	0.09 198	0.11 254	0.15 248

SMFormer	0.27 250	0.13 91	0.47 100	0.20 47	0.10 20	0.28 201	0.19 158	0.54 300	0.48 315	0.35 262	0.42 261	0.31 218	0.27 240	0.60 304	0.34 295	0.10 226	0.16 319	0.08 82	0.09 198	0.10 202	0.16 259

tta	0.27 250	0.13 91	0.47 100	0.20 47	0.10 20	0.28 201	0.19 158	0.54 300	0.48 315	0.35 262	0.42 261	0.31 218	0.27 240	0.60 304	0.34 295	0.10 226	0.16 319	0.08 82	0.09 198	0.08 83	0.13 213

MyStereo07	0.18 41	0.15 155	0.44 80	0.22 115	0.16 221	0.25 165	0.22 242	0.31 74	0.26 69	0.22 76	0.13 9	0.12 8	0.13 52	0.33 185	0.14 34	0.07 19	0.13 267	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.11 155

MyStereo06	0.23 155	0.15 155	0.74 317	0.22 115	0.14 133	0.25 165	0.22 242	0.43 194	0.25 60	0.36 273	0.24 85	0.34 243	0.18 136	0.24 75	0.20 150	0.07 19	0.12 251	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.11 155

MyStereo05	0.24 183	0.15 155	0.58 251	0.22 115	0.14 133	0.25 165	0.22 242	0.50 263	0.54 356	0.32 216	0.23 79	0.26 160	0.23 187	0.32 176	0.25 224	0.07 19	0.12 251	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.11 155

MyStereo04	0.24 183	0.15 155	0.58 251	0.22 115	0.16 221	0.25 165	0.22 242	0.51 273	0.54 356	0.29 154	0.23 79	0.27 165	0.23 187	0.32 176	0.25 224	0.07 19	0.13 267	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.11 155

CASnet	0.15 9	0.13 91	0.30 13	0.22 115	0.08 3	0.15 8	0.14 20	0.28 32	0.26 69	0.23 83	0.20 48	0.15 41	0.11 19	0.18 18	0.13 10	0.07 19	0.05 3	0.11 269	0.09 198	0.08 83	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.25 208	0.14 131	0.51 169	0.20 47	0.15 189	0.29 220	0.18 123	0.51 273	0.46 297	0.32 216	0.42 261	0.38 272	0.23 187	0.31 171	0.22 186	0.11 260	0.08 150	0.12 300	0.09 198	0.13 302	0.13 213

AEACV	0.20 85	0.09 5	0.32 21	0.39 407	0.34 407	0.21 90	0.16 58	0.30 59	0.18 2	0.17 32	0.17 28	0.13 17	0.16 93	0.27 111	0.13 10	0.07 19	0.29 420	0.07 20	0.09 198	0.07 40	0.37 411

LL-Strereo2	0.21 111	0.25 312	0.53 201	0.32 369	0.20 318	0.25 165	0.14 20	0.32 80	0.25 60	0.25 100	0.20 48	0.24 130	0.12 31	0.28 130	0.18 108	0.07 19	0.07 100	0.12 300	0.09 198	0.09 151	0.16 259

LL-Strereo	0.32 305	0.33 358	0.77 330	0.26 271	0.24 367	0.22 114	0.23 269	0.58 347	0.44 276	0.35 262	0.32 153	0.41 295	0.40 349	0.93 411	0.25 224	0.08 105	0.13 267	0.11 269	0.09 198	0.09 151	0.22 326

gwcnet-sp	0.25 208	0.16 178	0.70 305	0.23 162	0.14 133	0.34 291	0.22 242	0.46 227	0.41 243	0.37 288	0.35 186	0.27 165	0.27 240	0.36 210	0.26 235	0.09 167	0.08 150	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.10 121

scenet	0.25 208	0.16 178	0.70 305	0.23 162	0.14 133	0.34 291	0.22 242	0.46 227	0.41 243	0.37 288	0.35 186	0.27 165	0.27 240	0.36 210	0.26 235	0.09 167	0.08 150	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.10 121

CASS	0.22 125	0.16 178	0.40 52	0.26 271	0.12 55	0.29 220	0.19 158	0.40 166	0.32 140	0.34 245	0.35 186	0.25 141	0.25 217	0.26 101	0.21 170	0.13 314	0.08 150	0.11 269	0.09 198	0.11 254	0.12 193
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 208	0.16 178	0.70 305	0.23 162	0.14 133	0.34 291	0.22 242	0.46 227	0.41 243	0.37 288	0.35 186	0.27 165	0.27 240	0.36 210	0.26 235	0.09 167	0.08 150	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.10 121

x	0.23 155	0.15 155	0.45 83	0.20 47	0.15 189	0.27 186	0.17 79	0.43 194	0.35 174	0.26 110	0.31 144	0.29 191	0.25 217	0.29 149	0.30 268	0.09 167	0.22 374	0.08 82	0.09 198	0.09 151	0.24 346

Wz-Net-LNSev	0.36 328	0.35 370	1.06 391	0.26 271	0.21 331	0.47 369	0.33 365	0.56 325	0.58 371	0.45 356	0.54 348	0.50 351	0.37 334	0.40 225	0.42 326	0.12 295	0.11 235	0.10 218	0.09 198	0.14 323	0.15 248

test_5	0.25 208	0.25 312	0.57 236	0.27 305	0.18 275	0.25 165	0.29 340	0.42 187	0.39 226	0.29 154	0.40 243	0.27 165	0.23 187	0.35 206	0.19 133	0.07 19	0.07 100	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.14 235

test_4	0.19 61	0.16 178	0.39 47	0.24 205	0.13 97	0.19 41	0.21 212	0.27 28	0.24 38	0.24 89	0.47 317	0.22 101	0.13 52	0.27 111	0.18 108	0.06 1	0.06 37	0.09 149	0.09 198	0.07 40	0.06 5

iRaft-Stereo_20w	0.29 276	0.11 34	0.86 356	0.33 380	0.24 367	0.32 269	0.26 316	0.60 364	0.26 69	0.41 329	0.21 65	0.28 178	0.19 155	0.32 176	0.24 210	0.07 19	0.31 425	0.07 20	0.09 198	0.08 83	0.47 428

AACVNet	0.28 258	0.22 274	0.55 218	0.23 162	0.14 133	0.30 233	0.19 158	0.43 194	0.33 154	0.39 310	0.42 261	0.44 318	0.29 278	0.73 356	0.28 253	0.11 260	0.09 185	0.11 269	0.09 198	0.13 302	0.12 193

ADLNet2	0.31 299	0.23 287	0.77 330	0.23 162	0.18 275	0.36 311	0.24 292	0.55 316	0.54 356	0.33 227	0.38 219	0.45 323	0.31 297	0.70 347	0.36 305	0.10 226	0.08 150	0.09 149	0.09 198	0.12 289	0.11 155

CrosDoStereo	0.32 305	0.11 34	0.53 201	0.19 21	0.12 55	0.22 114	1.07 452	0.36 117	0.38 210	0.38 296	0.60 371	0.28 178	0.45 365	0.61 310	0.56 370	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.09 198	0.08 83	0.09 74

PSM-softLoss	0.22 125	0.11 34	0.53 201	0.25 236	0.12 55	0.20 68	0.17 79	0.39 157	0.29 109	0.29 154	0.32 153	0.24 130	0.16 93	0.53 271	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.09 198	0.08 83	0.12 193

KMStereo	0.22 125	0.11 34	0.53 201	0.25 236	0.12 55	0.20 68	0.17 79	0.39 157	0.29 109	0.29 154	0.32 153	0.24 130	0.16 93	0.53 271	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.10 218	0.09 198	0.08 83	0.12 193

DeepStereo_LL	0.32 305	0.11 34	0.53 201	0.19 21	0.12 55	0.22 114	1.07 452	0.36 117	0.38 210	0.38 296	0.60 371	0.28 178	0.45 365	0.61 310	0.56 370	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.09 198	0.08 83	0.09 74

THIR-Stereo	0.30 289	0.15 155	0.46 95	0.19 21	0.11 28	0.28 201	0.70 433	0.33 95	0.36 187	0.37 288	0.64 383	0.33 236	0.49 382	0.58 292	0.44 336	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.09 198	0.07 40	0.08 45

GrayStereo	0.26 229	0.10 15	0.45 83	0.27 305	0.14 133	0.23 132	0.46 407	0.36 117	0.33 154	0.40 319	0.47 317	0.30 208	0.78 420	0.29 149	0.17 84	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.09 198	0.07 40	0.15 248

GMM-Stereo	0.22 125	0.10 15	0.56 228	0.23 162	0.13 97	0.24 152	0.24 292	0.38 140	0.29 109	0.31 191	0.44 284	0.27 165	0.21 170	0.31 171	0.17 84	0.07 19	0.05 3	0.10 218	0.09 198	0.08 83	0.19 292

ICVP	0.24 183	0.13 91	0.45 83	0.26 271	0.14 133	0.30 233	0.25 305	0.47 237	0.35 174	0.29 154	0.43 274	0.35 257	0.25 217	0.28 130	0.25 224	0.12 295	0.09 185	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.11 155
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.17 33	0.16 178	0.35 30	0.21 73	0.11 28	0.20 68	0.17 79	0.34 102	0.25 60	0.20 53	0.25 91	0.19 72	0.12 31	0.21 43	0.16 66	0.07 19	0.12 251	0.10 218	0.09 198	0.09 151	0.14 235

sCroCo_RVC	0.19 61	0.15 155	0.60 265	0.27 305	0.18 275	0.23 132	0.16 58	0.28 32	0.24 38	0.14 11	0.22 73	0.17 54	0.14 65	0.22 57	0.16 66	0.11 260	0.11 235	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.10 121

XX-Stereo	0.25 208	0.11 34	1.09 397	0.35 391	0.38 418	0.23 132	0.13 8	0.43 194	0.19 6	0.20 53	0.40 243	0.31 218	0.10 9	0.33 185	0.13 10	0.08 105	0.11 235	0.08 82	0.09 198	0.07 40	0.10 121

222	0.45 373	0.14 131	0.43 72	0.19 21	0.15 189	0.36 311	0.20 189	0.60 364	0.43 266	0.37 288	0.45 298	0.30 208	0.28 260	0.59 299	3.72 464	0.11 260	0.19 351	0.08 82	0.09 198	0.09 151	0.27 371

test_xeample	0.39 345	0.14 131	0.46 95	0.19 21	0.16 221	0.34 291	0.22 242	0.59 355	0.43 266	0.33 227	0.47 317	0.30 208	0.27 240	0.60 304	2.44 459	0.10 226	0.21 365	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.25 357

MMNet	0.28 258	0.19 236	0.54 212	0.24 205	0.17 249	0.47 369	0.22 242	0.47 237	0.53 351	0.40 319	0.43 274	0.36 262	0.34 317	0.40 225	0.35 301	0.08 105	0.08 150	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.09 74

UNet	0.28 258	0.16 178	0.70 305	0.24 205	0.20 318	0.44 353	0.21 212	0.52 278	0.42 255	0.36 273	0.40 243	0.43 312	0.33 316	0.41 228	0.32 283	0.09 167	0.07 100	0.10 218	0.09 198	0.10 202	0.09 74

FENet	0.22 125	0.13 91	0.48 114	0.22 115	0.12 55	0.27 186	0.18 123	0.43 194	0.37 202	0.31 191	0.32 153	0.29 191	0.23 187	0.27 111	0.24 210	0.10 226	0.07 100	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.11 155

HGLStereo	0.29 276	0.19 236	0.60 265	0.24 205	0.21 331	0.33 276	0.23 269	0.52 278	0.44 276	0.36 273	0.49 327	0.41 295	0.35 324	0.46 246	0.34 295	0.11 260	0.11 235	0.09 149	0.09 198	0.11 254	0.12 193

GANet-RSSM	0.26 229	0.19 236	0.54 212	0.21 73	0.14 133	0.27 186	0.22 242	0.47 237	0.34 165	0.30 176	0.40 243	0.41 295	0.30 284	0.59 299	0.25 224	0.11 260	0.08 150	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.10 121

RASNet	0.30 289	0.19 236	0.59 258	0.23 162	0.19 300	0.33 276	0.20 189	0.50 263	0.41 243	0.31 191	0.44 284	0.47 338	0.38 339	0.79 379	0.40 319	0.09 167	0.07 100	0.07 20	0.09 198	0.08 83	0.10 121

AdaStereo	0.25 208	0.17 203	0.47 100	0.25 236	0.13 97	0.33 276	0.17 79	0.57 334	0.43 266	0.34 245	0.38 219	0.35 257	0.21 170	0.32 176	0.24 210	0.14 335	0.06 37	0.13 324	0.09 198	0.11 254	0.09 74
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
test_sample6	0.27 250	0.15 155	0.50 155	0.22 115	0.12 55	0.30 233	0.22 242	0.54 300	0.39 226	0.34 245	0.44 284	0.29 191	0.25 217	0.58 292	0.26 235	0.11 260	0.14 281	0.10 218	0.10 244	0.11 254	0.16 259

test_sample5	0.26 229	0.14 131	0.51 169	0.21 73	0.12 55	0.31 253	0.21 212	0.53 288	0.38 210	0.33 227	0.43 274	0.29 191	0.25 217	0.56 286	0.24 210	0.10 226	0.14 281	0.10 218	0.10 244	0.11 254	0.16 259

H2IRNET	0.19 61	0.18 224	0.50 155	0.22 115	0.12 55	0.20 68	0.16 58	0.28 32	0.31 131	0.17 32	0.32 153	0.25 141	0.20 160	0.24 75	0.19 133	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.10 244	0.10 202	0.08 45

DispNO	0.29 276	0.24 297	0.83 346	0.23 162	0.17 249	0.25 165	0.22 242	0.47 237	0.42 255	0.33 227	0.39 234	0.38 272	0.28 260	0.78 375	0.35 301	0.09 167	0.07 100	0.10 218	0.10 244	0.09 151	0.09 74

AE-Stereo	0.21 111	0.12 69	0.50 155	0.25 236	0.15 189	0.24 152	0.18 123	0.40 166	0.34 165	0.19 45	0.26 98	0.21 96	0.13 52	0.22 57	0.16 66	0.07 19	0.26 401	0.09 149	0.10 244	0.07 40	0.31 389

DualNet	0.26 229	0.14 131	0.51 169	0.21 73	0.12 55	0.31 253	0.21 212	0.53 288	0.38 210	0.34 245	0.44 284	0.29 191	0.25 217	0.56 286	0.24 210	0.10 226	0.14 281	0.10 218	0.10 244	0.11 254	0.16 259

BUS	0.24 183	0.13 91	0.36 36	0.25 236	0.14 133	0.44 353	0.17 79	0.59 355	0.36 187	0.34 245	0.35 186	0.31 218	0.22 176	0.27 111	0.22 186	0.10 226	0.07 100	0.11 269	0.10 244	0.09 151	0.10 121

raft_robust	0.25 208	0.23 287	0.44 80	0.22 115	0.13 97	0.23 132	0.22 242	0.52 278	0.50 333	0.33 227	0.32 153	0.33 236	0.23 187	0.55 281	0.18 108	0.07 19	0.11 235	0.08 82	0.10 244	0.08 83	0.07 14

BSDual-CNN	0.24 183	0.13 91	0.36 36	0.25 236	0.14 133	0.35 304	0.22 242	0.59 355	0.36 187	0.34 245	0.35 186	0.38 272	0.25 217	0.27 111	0.28 253	0.10 226	0.07 100	0.11 269	0.10 244	0.09 151	0.10 121

hknet	0.26 229	0.15 155	0.49 134	0.25 236	0.16 221	0.35 304	0.22 242	0.59 355	0.40 236	0.34 245	0.35 186	0.43 312	0.28 260	0.38 221	0.26 235	0.09 167	0.07 100	0.11 269	0.10 244	0.09 151	0.10 121

psmg	0.24 183	0.13 91	0.36 36	0.21 73	0.14 133	0.35 304	0.23 269	0.54 300	0.36 187	0.36 273	0.38 219	0.38 272	0.25 217	0.27 111	0.28 253	0.10 226	0.08 150	0.10 218	0.10 244	0.09 151	0.09 74

test_3	0.20 85	0.12 69	0.49 134	0.26 271	0.14 133	0.22 114	0.25 305	0.34 102	0.33 154	0.25 100	0.18 36	0.23 114	0.13 52	0.25 85	0.20 150	0.06 1	0.14 281	0.09 149	0.10 244	0.07 40	0.10 121

PFNet+	0.21 111	0.11 34	0.54 212	0.22 115	0.12 55	0.17 20	0.18 123	0.31 74	0.36 187	0.33 227	0.32 153	0.24 130	0.16 93	0.33 185	0.18 108	0.10 226	0.07 100	0.11 269	0.10 244	0.08 83	0.12 193

LCNet	0.22 125	0.12 69	0.42 67	0.26 271	0.12 55	0.23 132	0.19 158	0.36 117	0.28 93	0.28 130	0.35 186	0.26 160	0.30 284	0.35 206	0.17 84	0.07 19	0.05 3	0.09 149	0.10 244	0.13 302	0.22 326

KYRaft	0.23 155	0.11 34	0.43 72	0.23 162	0.12 55	0.23 132	0.23 269	0.37 129	0.26 69	0.35 262	0.53 345	0.34 243	0.26 234	0.29 149	0.16 66	0.07 19	0.05 3	0.09 149	0.10 244	0.08 83	0.30 385

RAFT	0.24 183	0.24 297	0.46 95	0.27 305	0.15 189	0.26 180	0.26 316	0.37 129	0.31 131	0.34 245	0.34 178	0.41 295	0.22 176	0.30 160	0.18 108	0.08 105	0.15 308	0.11 269	0.10 244	0.11 254	0.13 213

Anonymous3	0.24 183	0.19 236	0.76 324	0.27 305	0.18 275	0.41 339	0.24 292	0.45 220	0.36 187	0.23 83	0.27 109	0.20 83	0.18 136	0.28 130	0.19 133	0.12 295	0.11 235	0.10 218	0.10 244	0.11 254	0.13 213

xxxx	0.39 345	0.14 131	0.47 100	0.20 47	0.16 221	0.38 325	0.20 189	0.61 371	0.43 266	0.30 176	0.44 284	0.38 272	0.25 217	0.50 257	2.41 458	0.11 260	0.21 365	0.09 149	0.10 244	0.10 202	0.26 368

RAFT + AFF	0.30 289	0.33 358	0.76 324	0.25 236	0.17 249	0.30 233	0.33 365	0.55 316	0.42 255	0.28 130	0.30 133	0.31 218	0.31 297	0.64 326	0.32 283	0.09 167	0.11 235	0.11 269	0.10 244	0.12 289	0.16 259

SFCPSM	0.23 155	0.12 69	0.51 169	0.21 73	0.14 133	0.34 291	0.22 242	0.57 334	0.41 243	0.29 154	0.32 153	0.23 114	0.22 176	0.28 130	0.20 150	0.10 226	0.07 100	0.09 149	0.10 244	0.09 151	0.09 74

UPFNet	0.27 250	0.15 155	0.47 100	0.25 236	0.20 318	0.37 319	0.27 322	0.50 263	0.40 236	0.36 273	0.38 219	0.37 266	0.29 278	0.40 225	0.34 295	0.10 226	0.10 210	0.10 218	0.10 244	0.10 202	0.08 45

aanetorigin	0.40 355	0.33 358	1.14 402	0.25 236	0.19 300	0.30 233	0.37 379	0.34 102	0.47 309	0.95 428	0.82 410	0.52 359	0.56 396	0.50 257	0.52 358	0.11 260	0.09 185	0.10 218	0.10 244	0.16 339	0.19 292

ac_64	0.28 258	0.16 178	0.62 274	0.25 236	0.17 249	0.36 311	0.22 242	0.48 247	0.35 174	0.36 273	0.37 212	0.51 354	0.30 284	0.62 318	0.34 295	0.11 260	0.09 185	0.10 218	0.10 244	0.09 151	0.09 74

cf-r	0.26 229	0.22 274	0.66 290	0.22 115	0.14 133	0.28 201	0.22 242	0.44 213	0.42 255	0.32 216	0.42 261	0.43 312	0.27 240	0.44 238	0.27 246	0.11 260	0.07 100	0.08 82	0.10 244	0.08 83	0.09 74

hitnet-ft	0.31 299	0.21 256	0.56 228	0.19 21	0.14 133	0.40 335	0.23 269	0.46 227	0.42 255	0.37 288	0.46 310	0.53 363	0.35 324	0.76 371	0.35 301	0.14 335	0.10 210	0.14 344	0.10 244	0.15 331	0.14 235

GwcNet-RSSM	0.28 258	0.25 312	0.61 271	0.22 115	0.14 133	0.28 201	0.24 292	0.46 227	0.44 276	0.33 227	0.46 310	0.41 295	0.28 260	0.55 281	0.31 277	0.11 260	0.07 100	0.09 149	0.10 244	0.10 202	0.09 74

NVstereo2D	0.32 305	0.18 224	0.63 279	0.24 205	0.23 356	0.43 348	0.28 335	0.60 364	0.58 371	0.28 130	0.39 234	0.42 306	0.30 284	0.71 352	0.30 268	0.13 314	0.09 185	0.13 324	0.10 244	0.20 380	0.18 278

PWC_ROB	0.41 360	0.38 385	0.92 370	0.26 271	0.20 318	0.39 329	0.19 158	0.61 371	0.69 400	0.58 399	0.84 412	0.52 359	0.44 363	0.74 360	0.62 380	0.13 314	0.09 185	0.14 344	0.10 244	0.17 351	0.18 278

PWCDC_ROB	0.41 360	0.41 394	0.77 330	0.34 385	0.21 331	0.43 348	0.20 189	0.60 364	0.90 424	0.44 349	1.24 434	0.36 262	0.38 339	0.56 286	0.48 347	0.18 383	0.11 235	0.11 269	0.10 244	0.20 380	0.16 259

rvit_0105_6	0.20 85	0.16 178	0.41 58	0.23 162	0.14 133	0.18 30	0.20 189	0.31 74	0.39 226	0.18 43	0.22 73	0.23 114	0.18 136	0.26 101	0.18 108	0.16 358	0.13 267	0.13 324	0.11 273	0.11 254	0.09 74

rvit_0105_4	0.21 111	0.17 203	0.49 134	0.23 162	0.14 133	0.20 68	0.23 269	0.35 111	0.40 236	0.19 45	0.24 85	0.25 141	0.20 160	0.28 130	0.18 108	0.16 358	0.13 267	0.12 300	0.11 273	0.11 254	0.10 121

xx1	0.23 155	0.16 178	0.50 155	0.27 305	0.13 97	0.31 253	0.19 158	0.39 157	0.48 315	0.21 59	0.20 48	0.28 178	0.25 217	0.28 130	0.12 2	0.08 105	0.28 409	0.10 218	0.11 273	0.09 151	0.23 334

ffm	0.27 250	0.17 203	0.84 350	0.21 73	0.13 97	0.29 220	0.21 212	0.38 140	0.46 297	0.31 191	0.44 284	0.34 243	0.24 206	0.28 130	0.12 2	0.08 105	0.28 409	0.12 300	0.11 273	0.08 83	0.37 411

ff1	0.36 328	0.17 203	0.84 350	0.21 73	0.13 97	0.29 220	0.21 212	0.38 140	0.46 297	0.31 191	0.44 284	0.34 243	0.24 206	0.91 404	1.30 430	0.08 105	0.28 409	0.12 300	0.11 273	0.08 83	0.37 411

mmx	0.37 335	0.17 203	0.84 350	0.21 73	0.13 97	0.29 220	0.21 212	0.57 334	0.48 315	0.31 191	0.44 284	0.34 243	0.24 206	0.91 404	1.30 430	0.10 226	0.20 360	0.12 300	0.11 273	0.11 254	0.23 334

ttt	0.33 312	0.14 131	0.54 212	0.22 115	0.14 133	0.30 233	0.22 242	0.59 355	0.51 339	0.31 191	0.46 310	0.30 208	0.23 187	0.71 352	1.07 419	0.13 314	0.22 374	0.10 218	0.11 273	0.12 289	0.24 346

xxx	0.37 335	0.17 203	0.84 350	0.21 73	0.13 97	0.29 220	0.21 212	0.57 334	0.48 315	0.31 191	0.44 284	0.34 243	0.24 206	0.91 404	1.30 430	0.10 226	0.20 360	0.12 300	0.11 273	0.11 254	0.23 334

ssnet_v2	0.30 289	0.21 256	0.63 279	0.23 162	0.15 189	0.40 335	0.30 346	0.59 355	0.48 315	0.40 319	0.37 212	0.46 330	0.30 284	0.41 228	0.44 336	0.13 314	0.11 235	0.11 269	0.11 273	0.12 289	0.11 155

qqq	0.24 183	0.16 178	0.46 95	0.20 47	0.15 189	0.23 132	0.20 189	0.43 194	0.32 140	0.26 110	0.31 144	0.28 178	0.25 217	0.36 210	0.28 253	0.08 105	0.22 374	0.10 218	0.11 273	0.09 151	0.23 334

Wz-Net-MNSev	0.39 345	0.35 370	0.99 385	0.26 271	0.21 331	0.59 399	0.39 390	0.58 347	0.61 381	0.49 373	0.56 358	0.53 363	0.37 334	0.61 310	0.47 345	0.11 260	0.09 185	0.11 269	0.11 273	0.15 331	0.15 248

Sa-1000	0.24 183	0.20 249	0.53 201	0.23 162	0.14 133	0.30 233	0.23 269	0.50 263	0.41 243	0.30 176	0.50 329	0.26 160	0.19 155	0.33 185	0.16 66	0.08 105	0.10 210	0.10 218	0.11 273	0.08 83	0.08 45

SA	0.24 183	0.22 274	0.55 218	0.23 162	0.14 133	0.25 165	0.23 269	0.48 247	0.42 255	0.28 130	0.44 284	0.23 114	0.23 187	0.34 199	0.17 84	0.07 19	0.09 185	0.11 269	0.11 273	0.08 83	0.09 74

UDGNet	0.24 183	0.37 379	0.53 201	0.25 236	0.14 133	0.24 152	0.18 123	0.32 80	0.44 276	0.29 154	0.28 114	0.24 130	0.20 160	0.30 160	0.21 170	0.16 358	0.07 100	0.21 395	0.11 273	0.16 339	0.11 155

dad	0.30 289	0.38 385	0.60 265	0.22 115	0.14 133	0.32 269	0.21 212	0.35 111	0.51 339	0.45 356	0.45 298	0.46 330	0.23 187	0.41 228	0.27 246	0.21 395	0.11 235	0.20 393	0.11 273	0.15 331	0.11 155

PSMNet-ADL	0.26 229	0.16 178	0.39 47	0.27 305	0.14 133	0.32 269	0.22 242	0.45 220	0.37 202	0.28 130	0.34 178	0.41 295	0.28 260	0.61 310	0.32 283	0.11 260	0.10 210	0.09 149	0.11 273	0.10 202	0.13 213

TRStereo	0.22 125	0.21 256	0.62 274	0.40 411	0.19 300	0.22 114	0.16 58	0.58 347	0.30 123	0.21 59	0.21 65	0.22 101	0.13 52	0.27 111	0.14 34	0.09 167	0.09 185	0.09 149	0.11 273	0.06 3	0.19 292

PSM-AAD	0.26 229	0.11 34	0.43 72	0.24 205	0.12 55	0.27 186	0.37 379	0.36 117	0.30 123	0.36 273	0.39 234	0.28 178	0.77 419	0.30 160	0.16 66	0.07 19	0.06 37	0.12 300	0.11 273	0.09 151	0.21 315

pcwnet_v2	0.32 305	0.16 178	1.22 416	0.23 162	0.19 300	0.32 269	0.19 158	0.61 371	0.61 381	0.37 288	0.45 298	0.35 257	0.29 278	0.37 219	0.26 235	0.14 335	0.11 235	0.12 300	0.11 273	0.14 323	0.18 278

ADLNet	0.30 289	0.19 236	0.59 258	0.23 162	0.19 300	0.34 291	0.23 269	0.56 325	0.44 276	0.43 343	0.41 254	0.43 312	0.28 260	0.56 286	0.36 305	0.11 260	0.08 150	0.11 269	0.11 273	0.11 254	0.15 248

HCRNet	0.25 208	0.27 328	0.42 67	0.34 385	0.17 249	0.27 186	0.18 123	0.45 220	0.37 202	0.31 191	0.35 186	0.32 229	0.23 187	0.44 238	0.21 170	0.13 314	0.08 150	0.13 324	0.11 273	0.11 254	0.09 74

ARAFT	0.26 229	0.30 344	0.87 358	0.22 115	0.12 55	0.30 233	0.24 292	0.46 227	0.34 165	0.33 227	0.28 114	0.29 191	0.20 160	0.49 253	0.19 133	0.08 105	0.06 37	0.12 300	0.11 273	0.09 151	0.09 74

EAI-Stereo	0.29 276	0.11 34	0.38 42	0.22 115	0.18 275	0.33 276	1.66 462	0.53 288	0.27 84	0.27 120	0.50 329	0.17 54	0.16 93	0.25 85	0.25 224	0.07 19	0.07 100	0.07 20	0.11 273	0.07 40	0.10 121

EDNetEfficientorigin	7.48 468	0.57 420	139.59 486	0.25 236	0.17 249	0.44 353	0.30 346	0.48 247	1.04 433	1.29 442	1.02 424	0.82 419	0.87 429	0.76 371	1.02 415	0.10 226	0.09 185	0.12 300	0.11 273	0.22 390	0.25 357

GwcNet	0.37 335	0.29 338	1.12 399	0.25 236	0.24 367	0.48 375	0.27 322	0.58 347	0.60 379	0.39 310	0.54 348	0.51 354	0.34 317	0.60 304	0.46 342	0.13 314	0.12 251	0.12 300	0.11 273	0.13 302	0.15 248

CFNet-ft	0.26 229	0.21 256	0.51 169	0.19 21	0.16 221	0.31 253	0.21 212	0.40 166	0.37 202	0.29 154	0.40 243	0.46 330	0.27 240	0.49 253	0.28 253	0.12 295	0.07 100	0.12 300	0.11 273	0.12 289	0.11 155

DSFCA	0.29 276	0.18 224	0.48 114	0.21 73	0.17 249	0.39 329	0.32 360	0.49 255	0.44 276	0.44 349	0.38 219	0.40 289	0.30 284	0.53 271	0.38 313	0.12 295	0.10 210	0.10 218	0.11 273	0.11 254	0.11 155

ADCP+	0.48 386	0.36 376	1.47 429	0.26 271	0.22 346	0.57 395	0.40 394	0.56 325	0.54 356	0.46 361	0.52 338	0.46 330	0.53 392	0.59 299	1.93 451	0.10 226	0.08 150	0.11 269	0.11 273	0.14 323	0.15 248

RYNet	0.38 340	0.23 287	0.65 285	0.26 271	0.28 388	0.62 402	0.33 365	0.61 371	0.62 385	0.42 333	0.39 234	0.58 377	0.40 349	0.89 399	0.57 372	0.11 260	0.09 185	0.12 300	0.11 273	0.19 373	0.22 326

CFNet	0.29 276	0.29 338	0.57 236	0.23 162	0.14 133	0.34 291	0.15 35	0.53 288	0.46 297	0.31 191	0.40 243	0.38 272	0.27 240	0.76 371	0.28 253	0.10 226	0.07 100	0.11 269	0.11 273	0.11 254	0.09 74

CFNet_RVC	0.26 229	0.21 256	0.51 169	0.19 21	0.16 221	0.31 253	0.21 212	0.40 166	0.37 202	0.29 154	0.40 243	0.46 330	0.27 240	0.49 253	0.28 253	0.12 295	0.07 100	0.12 300	0.11 273	0.12 289	0.11 155

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 276	0.24 297	0.81 339	0.26 271	0.18 275	0.30 233	0.22 242	0.52 278	0.41 243	0.38 296	0.42 261	0.42 306	0.28 260	0.46 246	0.31 277	0.11 260	0.08 150	0.10 218	0.11 273	0.10 202	0.12 193
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.28 258	0.25 312	0.64 282	0.22 115	0.16 221	0.30 233	0.21 212	0.54 300	0.33 154	0.36 273	0.38 219	0.38 272	0.26 234	0.45 244	0.28 253	0.15 348	0.11 235	0.11 269	0.11 273	0.14 323	0.14 235

StereoDRNet-Refined	0.28 258	0.19 236	0.47 100	0.25 236	0.14 133	0.36 311	0.21 212	0.49 255	0.43 266	0.46 361	0.52 338	0.42 306	0.30 284	0.46 246	0.38 313	0.10 226	0.07 100	0.11 269	0.11 273	0.10 202	0.11 155
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.34 320	0.28 335	0.70 305	0.28 330	0.21 331	0.43 348	0.30 346	0.63 383	0.51 339	0.47 367	0.40 243	0.48 341	0.31 297	0.58 292	0.44 336	0.12 295	0.10 210	0.12 300	0.11 273	0.13 302	0.13 213

DLCB_ROB	0.30 289	0.20 249	0.45 83	0.28 330	0.17 249	0.37 319	0.25 305	0.50 263	0.45 287	0.46 361	0.47 317	0.51 354	0.34 317	0.56 286	0.38 313	0.10 226	0.10 210	0.11 269	0.11 273	0.10 202	0.11 155

LE_ROB	1.82 458	0.39 389	3.15 459	0.50 426	0.55 432	0.79 420	1.00 448	0.89 437	6.48 468	7.40 470	2.07 456	2.07 449	5.08 466	1.33 441	3.96 465	0.11 260	0.09 185	0.12 300	0.11 273	0.11 254	0.13 213

DN-CSS_ROB	0.24 183	0.33 358	0.69 299	0.25 236	0.14 133	0.26 180	0.13 8	0.42 187	0.35 174	0.30 176	0.42 261	0.22 101	0.20 160	0.34 199	0.22 186	0.07 19	0.06 37	0.11 269	0.11 273	0.11 254	0.09 74

rvit_0105_5	0.22 125	0.18 224	0.51 169	0.23 162	0.13 97	0.22 114	0.25 305	0.38 140	0.40 236	0.21 59	0.23 79	0.27 165	0.20 160	0.27 111	0.20 150	0.15 348	0.13 267	0.12 300	0.12 311	0.10 202	0.10 121

rvit_stereo_0075_2	0.25 208	0.18 224	0.65 285	0.27 305	0.22 346	0.22 114	0.15 35	0.41 184	0.36 187	0.27 120	0.37 212	0.29 191	0.21 170	0.29 149	0.20 150	0.17 372	0.12 251	0.19 388	0.12 311	0.14 323	0.14 235

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 229	0.15 155	0.96 379	0.21 73	0.25 378	0.30 233	0.21 212	0.54 300	0.28 93	0.25 100	0.29 121	0.46 330	0.23 187	0.28 130	0.20 150	0.08 105	0.10 210	0.08 82	0.12 311	0.11 254	0.17 275

test_sample7	0.28 258	0.16 178	0.47 100	0.21 73	0.14 133	0.29 220	0.22 242	0.54 300	0.43 266	0.38 296	0.36 201	0.38 272	0.32 308	0.41 228	0.26 235	0.14 335	0.21 365	0.13 324	0.12 311	0.13 302	0.25 357

mmm	0.25 208	0.15 155	0.44 80	0.23 162	0.20 318	0.28 201	0.21 212	0.43 194	0.32 140	0.31 191	0.40 243	0.30 208	0.24 206	0.31 171	0.28 253	0.09 167	0.21 365	0.11 269	0.12 311	0.10 202	0.26 368

1111x	0.39 345	0.17 203	0.80 338	0.23 162	0.15 189	0.33 276	0.27 322	0.62 379	0.48 315	0.32 216	0.43 274	0.40 289	0.29 278	0.86 394	1.60 445	0.09 167	0.23 383	0.09 149	0.12 311	0.10 202	0.23 334

coex-ft	3.48 464	0.81 436	48.53 484	0.24 205	0.19 300	0.53 389	0.47 410	0.49 255	2.36 456	7.18 469	1.20 431	0.96 427	2.53 461	0.75 365	2.14 455	0.13 314	0.15 308	0.14 344	0.12 311	0.22 390	0.47 428

fast-acv-ft	0.33 312	0.26 322	0.88 364	0.25 236	0.18 275	0.49 378	0.27 322	0.44 213	0.50 333	0.40 319	0.55 353	0.49 347	0.36 329	0.39 224	0.41 323	0.11 260	0.11 235	0.11 269	0.12 311	0.13 302	0.11 155

ToySt	0.28 258	0.19 236	0.68 298	0.22 115	0.19 300	0.31 253	0.31 355	0.43 194	0.43 266	0.28 130	0.38 219	0.42 306	0.32 308	0.33 185	0.32 283	0.08 105	0.14 281	0.10 218	0.12 311	0.11 254	0.24 346

RAFT+CT+SA	0.23 155	0.24 297	0.48 114	0.25 236	0.18 275	0.23 132	0.29 340	0.42 187	0.38 210	0.24 89	0.39 234	0.20 83	0.17 108	0.34 199	0.17 84	0.07 19	0.07 100	0.09 149	0.12 311	0.09 151	0.13 213

WZ-Net	0.56 403	0.49 408	2.14 448	0.30 351	0.24 367	0.58 397	0.48 411	0.65 394	0.80 414	0.51 379	0.72 397	0.68 408	0.60 402	1.06 423	1.01 412	0.13 314	0.10 210	0.11 269	0.12 311	0.19 373	0.23 334

SACVNet	0.32 305	0.25 312	0.59 258	0.26 271	0.19 300	0.35 304	0.25 305	0.54 300	0.41 243	0.43 343	0.45 298	0.46 330	0.34 317	0.71 352	0.30 268	0.14 335	0.10 210	0.12 300	0.12 311	0.16 339	0.20 306

rafts_anoy	0.21 111	0.22 274	0.49 134	0.25 236	0.24 367	0.19 41	0.17 79	0.34 102	0.32 140	0.24 89	0.25 91	0.20 83	0.16 93	0.25 85	0.21 170	0.08 105	0.19 351	0.11 269	0.12 311	0.09 151	0.09 74

Syn2CoEx	0.39 345	0.39 389	1.08 396	0.35 391	0.21 331	0.41 339	0.29 340	0.63 383	0.51 339	0.43 343	0.56 358	0.45 323	0.45 365	0.69 344	0.39 317	0.17 372	0.14 281	0.16 366	0.12 311	0.13 302	0.16 259

delet	0.29 276	0.18 224	0.58 251	0.24 205	0.19 300	0.41 339	0.30 346	0.52 278	0.51 339	0.35 262	0.42 261	0.37 266	0.31 297	0.49 253	0.36 305	0.10 226	0.09 185	0.11 269	0.12 311	0.09 151	0.09 74

psm_up	0.30 289	0.21 256	0.58 251	0.26 271	0.18 275	0.32 269	0.27 322	0.57 334	0.45 287	0.38 296	0.41 254	0.45 323	0.40 349	0.59 299	0.32 283	0.11 260	0.12 251	0.13 324	0.12 311	0.11 254	0.11 155

EDNetEfficient	0.64 418	0.39 389	2.52 451	0.26 271	0.26 382	0.39 329	0.49 414	0.42 187	1.06 435	1.38 445	0.86 414	0.61 385	0.97 434	0.66 336	1.62 446	0.11 260	0.10 210	0.10 218	0.12 311	0.20 380	0.19 292

FAT-Stereo	0.36 328	0.19 236	0.75 320	0.26 271	0.18 275	0.34 291	0.30 346	0.62 379	0.61 381	0.47 367	0.61 379	0.59 378	0.50 383	0.61 310	0.36 305	0.13 314	0.14 281	0.13 324	0.12 311	0.14 323	0.20 306

DMCA-RVC	0.30 289	0.27 328	0.93 374	0.28 330	0.17 249	0.30 233	0.21 212	0.43 194	0.36 187	0.40 319	0.38 219	0.39 286	0.36 329	0.44 238	0.34 295	0.13 314	0.10 210	0.16 366	0.12 311	0.13 302	0.11 155

stereogan	0.39 345	0.20 249	0.78 334	0.28 330	0.22 346	0.65 407	0.26 316	0.62 379	0.65 390	0.45 356	0.60 371	0.67 406	0.45 365	0.69 344	0.37 311	0.14 335	0.14 281	0.14 344	0.12 311	0.20 380	0.19 292

ADCRef	0.41 360	0.33 358	1.05 389	0.26 271	0.21 331	0.49 378	0.27 322	0.54 300	0.51 339	0.51 379	0.59 367	0.35 257	0.47 374	0.54 276	1.35 436	0.09 167	0.08 150	0.12 300	0.12 311	0.12 289	0.13 213

DANet	0.37 335	0.25 312	0.67 293	0.37 396	0.22 346	0.42 344	0.25 305	0.50 263	0.44 276	0.52 382	0.50 329	0.59 378	0.42 358	0.78 375	0.53 362	0.13 314	0.12 251	0.14 344	0.12 311	0.17 351	0.21 315
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.40 355	0.28 335	0.67 293	0.31 364	0.18 275	0.43 348	0.39 390	0.60 364	0.46 297	0.48 372	0.78 405	0.55 366	0.45 365	0.96 414	0.55 369	0.13 314	0.14 281	0.13 324	0.12 311	0.15 331	0.16 259

TDLM	0.32 305	0.27 328	0.52 190	0.30 351	0.15 189	0.33 276	0.32 360	0.54 300	0.50 333	0.44 349	0.43 274	0.39 286	0.30 284	0.92 409	0.30 268	0.14 335	0.09 185	0.13 324	0.12 311	0.13 302	0.14 235

DRN-Test	0.35 326	0.20 249	0.75 320	0.28 330	0.19 300	0.46 363	0.29 340	0.68 405	0.54 356	0.49 373	0.47 317	0.44 318	0.35 324	0.63 321	0.44 336	0.13 314	0.09 185	0.13 324	0.12 311	0.13 302	0.13 213

SANet	0.58 407	0.41 394	1.38 424	0.27 305	0.16 221	0.72 412	0.48 411	0.71 413	1.34 445	0.69 411	0.97 422	0.94 424	0.78 420	0.97 416	0.93 405	0.14 335	0.12 251	0.12 300	0.12 311	0.18 366	0.20 306

XPNet_ROB	0.35 326	0.26 322	0.58 251	0.28 330	0.19 300	0.37 319	0.31 355	0.57 334	0.51 339	0.52 382	0.54 348	0.57 372	0.38 339	0.65 330	0.48 347	0.17 372	0.12 251	0.13 324	0.12 311	0.16 339	0.17 275

ETE_ROB	0.36 328	0.32 354	0.64 282	0.30 351	0.18 275	0.40 335	0.38 387	0.59 355	0.49 328	0.50 376	0.52 338	0.62 388	0.37 334	0.58 292	0.43 329	0.13 314	0.10 210	0.14 344	0.12 311	0.17 351	0.18 278

UGAM	0.28 258	0.18 224	0.57 236	0.26 271	0.13 97	0.23 132	0.26 316	0.33 95	0.45 287	0.32 216	0.42 261	0.45 323	0.22 176	0.92 409	0.23 202	0.08 105	0.09 185	0.14 344	0.13 339	0.10 202	0.10 121

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 258	0.17 203	0.96 379	0.29 343	0.31 405	0.29 220	0.21 212	0.53 288	0.28 93	0.27 120	0.55 353	0.41 295	0.18 136	0.30 160	0.22 186	0.08 105	0.10 210	0.08 82	0.13 339	0.12 289	0.20 306

StereoVision	0.23 155	0.23 287	0.55 218	0.27 305	0.17 249	0.23 132	0.22 242	0.40 166	0.32 140	0.21 59	0.51 332	0.22 101	0.16 93	0.29 149	0.19 133	0.11 260	0.12 251	0.13 324	0.13 339	0.10 202	0.08 45

SDNR	0.47 383	0.29 338	0.92 370	0.24 205	0.37 415	1.27 445	0.17 79	0.54 300	0.58 371	0.44 349	0.85 413	0.55 366	0.28 260	1.19 431	0.52 358	0.23 399	0.24 393	0.17 375	0.13 339	0.19 373	0.26 368

riskmin	0.24 183	0.10 15	0.43 72	0.32 369	0.26 382	0.33 276	0.19 158	0.44 213	0.30 123	0.24 89	0.27 109	0.37 266	0.25 217	0.30 160	0.22 186	0.09 167	0.18 347	0.09 149	0.13 339	0.10 202	0.27 371

Wz-Net-SNSev	0.45 373	0.53 412	1.42 427	0.31 364	0.21 331	0.44 353	0.45 404	0.64 388	0.68 398	0.46 361	0.66 387	0.62 388	0.40 349	0.78 375	0.65 384	0.12 295	0.11 235	0.12 300	0.13 339	0.17 351	0.19 292

FINET	0.58 407	0.48 406	1.35 423	0.38 405	0.37 415	0.96 433	1.13 456	0.84 432	1.05 434	0.50 376	0.70 395	0.45 323	0.61 406	0.63 321	0.62 380	0.26 409	0.28 409	0.14 344	0.13 339	0.20 380	0.44 424

PSMNet-RSSM	0.26 229	0.21 256	0.50 155	0.21 73	0.14 133	0.25 165	0.21 212	0.50 263	0.38 210	0.31 191	0.45 298	0.40 289	0.27 240	0.53 271	0.24 210	0.12 295	0.08 150	0.11 269	0.13 339	0.10 202	0.10 121

FADNet-RVC-Resample	0.31 299	0.32 354	1.16 405	0.27 305	0.17 249	0.33 276	0.21 212	0.49 255	0.40 236	0.36 273	0.38 219	0.34 243	0.27 240	0.54 276	0.27 246	0.10 226	0.10 210	0.14 344	0.13 339	0.13 302	0.18 278

S-Stereo	0.39 345	0.20 249	1.04 388	0.28 330	0.22 346	0.39 329	0.31 355	0.58 347	0.69 400	0.40 319	0.59 367	0.48 341	0.41 354	0.75 365	0.42 326	0.12 295	0.15 308	0.13 324	0.13 339	0.16 339	0.25 357

G-Net	0.47 383	0.26 322	1.02 387	0.34 385	0.28 388	0.89 428	0.35 371	0.47 237	0.46 297	0.68 410	1.20 431	0.64 397	0.59 401	0.61 310	0.60 376	0.16 358	0.14 281	0.17 375	0.13 339	0.22 390	0.21 315

RTSC	0.43 368	0.37 379	0.95 378	0.30 351	0.20 318	0.50 380	0.23 269	0.65 394	0.86 420	0.56 395	0.54 348	0.51 354	0.36 329	0.71 352	0.92 404	0.13 314	0.14 281	0.11 269	0.13 339	0.18 366	0.19 292

ADCL	0.50 388	0.30 344	1.15 403	0.28 330	0.19 300	0.77 418	0.64 429	0.57 334	0.73 409	0.57 398	0.73 400	0.55 366	0.60 402	0.66 336	1.53 442	0.11 260	0.10 210	0.13 324	0.13 339	0.15 331	0.16 259

DPSNet	0.51 391	0.26 322	1.16 405	0.28 330	0.21 331	0.76 415	0.56 424	0.89 437	0.82 416	0.49 373	0.51 332	0.64 397	0.81 424	0.89 399	0.85 402	0.17 372	0.16 319	0.13 324	0.13 339	0.26 404	0.27 371

NaN_ROB	0.44 370	0.38 385	0.94 377	0.30 351	0.20 318	0.52 386	0.49 414	0.61 371	0.60 379	0.56 395	0.47 317	0.49 347	0.42 358	1.24 433	0.76 394	0.12 295	0.18 347	0.12 300	0.13 339	0.12 289	0.18 278

MDST_ROB	0.51 391	0.16 178	0.97 381	0.31 364	0.21 331	1.35 449	0.34 369	0.80 425	0.59 378	1.09 437	0.74 401	0.49 347	0.37 334	1.31 439	0.60 376	0.14 335	0.12 251	0.16 366	0.13 339	0.13 302	0.18 278

GASNet	0.39 345	0.58 422	1.27 418	0.35 391	0.23 356	0.35 304	0.23 269	0.63 383	0.56 367	0.41 329	0.38 219	0.45 323	0.30 284	0.81 385	0.42 326	0.16 358	0.11 235	0.14 344	0.14 355	0.23 395	0.12 193

psmorigin	0.52 394	0.29 338	3.10 458	0.24 205	0.19 300	0.39 329	0.24 292	0.52 278	0.45 287	0.66 408	0.68 391	0.70 413	0.52 387	0.86 394	0.49 353	0.15 348	0.17 338	0.13 324	0.14 355	0.16 339	0.23 334

AF-Net	0.40 355	0.31 347	0.74 317	0.33 380	0.24 367	0.43 348	0.30 346	0.64 388	0.67 394	0.44 349	0.69 394	0.65 399	0.52 387	0.59 299	0.48 347	0.16 358	0.12 251	0.19 388	0.14 355	0.16 339	0.14 235

edge stereo	0.40 355	0.22 274	0.87 358	0.27 305	0.22 346	0.38 325	0.26 316	0.59 355	0.56 367	0.53 388	0.60 371	0.71 414	0.50 383	0.78 375	0.43 329	0.16 358	0.15 308	0.19 388	0.14 355	0.17 351	0.19 292

CVANet_RVC	0.34 320	0.25 312	0.77 330	0.27 305	0.17 249	0.34 291	0.28 335	0.55 316	0.50 333	0.43 343	0.46 310	0.44 318	0.31 297	0.90 402	0.27 246	0.15 348	0.10 210	0.14 344	0.14 355	0.15 331	0.15 248

UCFNet_RVC	0.25 208	0.21 256	0.49 134	0.19 21	0.15 189	0.34 291	0.18 123	0.47 237	0.36 187	0.30 176	0.35 186	0.40 289	0.26 234	0.35 206	0.24 210	0.13 314	0.08 150	0.13 324	0.14 355	0.13 302	0.13 213

LALA_ROB	0.38 340	0.31 347	0.65 285	0.30 351	0.21 331	0.46 363	0.39 390	0.63 383	0.54 356	0.53 388	0.52 338	0.69 410	0.36 329	0.52 269	0.48 347	0.18 383	0.11 235	0.16 366	0.14 355	0.17 351	0.16 259

PSMNet_ROB	0.36 328	0.31 347	0.71 311	0.31 364	0.21 331	0.44 353	0.44 403	0.61 371	0.49 328	0.39 310	0.45 298	0.49 347	0.32 308	0.66 336	0.53 362	0.14 335	0.10 210	0.15 360	0.14 355	0.13 302	0.13 213

MeshStereo	0.60 410	0.31 347	0.71 311	0.22 115	0.17 249	0.66 408	0.36 377	0.81 427	0.63 387	1.48 456	1.32 436	1.65 443	0.83 425	1.18 430	0.74 392	0.17 372	0.17 338	0.17 375	0.14 355	0.17 351	0.19 292
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
rvit_0105_3	0.24 183	0.21 256	0.57 236	0.25 236	0.15 189	0.24 152	0.28 335	0.40 166	0.43 266	0.25 100	0.26 98	0.29 191	0.22 176	0.29 149	0.21 170	0.15 348	0.13 267	0.14 344	0.15 364	0.10 202	0.10 121

Wz-Net-TNSev	0.55 399	0.72 430	1.90 444	0.26 271	0.21 331	0.64 406	0.45 404	0.66 398	0.71 404	0.52 382	0.55 353	0.71 414	0.63 412	1.04 421	0.94 407	0.16 358	0.15 308	0.13 324	0.15 364	0.21 386	0.24 346

AnonymousM	0.19 61	0.20 249	0.30 13	0.18 10	0.10 20	0.19 41	0.17 79	0.32 80	0.27 84	0.27 120	0.21 65	0.18 63	0.14 65	0.21 43	0.16 66	0.09 167	0.08 150	0.38 425	0.15 364	0.06 3	0.08 45

CREStereo++_RVC	0.16 19	0.09 5	0.42 67	0.17 5	0.11 28	0.18 30	0.13 8	0.23 7	0.31 131	0.21 59	0.31 144	0.13 17	0.11 19	0.17 11	0.16 66	0.07 19	0.04 1	0.06 1	0.15 364	0.06 3	0.05 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
FADNet-RVC	0.34 320	0.43 398	0.97 381	0.25 236	0.20 318	0.33 276	0.20 189	0.51 273	0.42 255	0.34 245	0.40 243	0.41 295	0.29 278	0.65 330	0.36 305	0.14 335	0.14 281	0.14 344	0.15 364	0.19 373	0.20 306

RP	0.38 340	0.26 322	0.67 293	0.31 364	0.24 367	0.37 319	0.29 340	0.53 288	0.61 381	0.42 333	0.65 385	0.62 388	0.51 385	0.63 321	0.43 329	0.17 372	0.15 308	0.17 375	0.15 364	0.17 351	0.19 292

RTS	0.81 433	0.56 416	4.76 461	0.37 396	0.30 400	1.11 437	0.52 419	0.67 400	1.07 436	0.76 417	0.91 418	0.60 383	0.61 406	1.64 447	1.24 427	0.15 348	0.13 267	0.15 360	0.15 364	0.22 390	0.24 346

RTSA	0.81 433	0.56 416	4.76 461	0.37 396	0.30 400	1.11 437	0.52 419	0.67 400	1.07 436	0.76 417	0.91 418	0.60 383	0.61 406	1.64 447	1.24 427	0.15 348	0.13 267	0.15 360	0.15 364	0.22 390	0.24 346

PS-NSSS	0.33 312	0.36 376	0.61 271	0.24 205	0.18 275	0.33 276	0.24 292	0.59 355	0.42 255	0.38 296	0.52 338	0.36 262	0.31 297	0.80 382	0.32 283	0.18 383	0.14 281	0.21 395	0.15 364	0.17 351	0.14 235

SGM-Forest	0.42 364	0.44 401	0.92 370	0.24 205	0.16 221	0.45 361	0.40 394	0.58 347	0.50 333	0.54 391	0.63 382	0.52 359	0.51 385	0.91 404	0.66 386	0.17 372	0.17 338	0.17 375	0.15 364	0.15 331	0.21 315
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
APVNet	0.38 340	0.26 322	0.87 358	0.26 271	0.22 346	0.52 386	0.35 371	0.64 388	0.46 297	0.40 319	0.52 338	0.48 341	0.39 346	0.84 391	0.48 347	0.13 314	0.14 281	0.15 360	0.16 374	0.16 339	0.16 259

FADNet_RVC	0.31 299	0.35 370	0.98 383	0.24 205	0.16 221	0.30 233	0.17 79	0.52 278	0.39 226	0.30 176	0.38 219	0.30 208	0.29 278	0.54 276	0.33 291	0.14 335	0.14 281	0.14 344	0.16 374	0.21 386	0.24 346

FADNet	0.34 320	0.43 398	0.88 364	0.24 205	0.22 346	0.37 319	0.19 158	0.56 325	0.49 328	0.32 216	0.36 201	0.43 312	0.32 308	0.65 330	0.30 268	0.17 372	0.16 319	0.14 344	0.16 374	0.25 400	0.21 315

STTStereo	0.30 289	0.24 297	0.83 346	0.25 236	0.17 249	0.30 233	0.24 292	0.49 255	0.39 226	0.39 310	0.41 254	0.44 318	0.28 260	0.41 228	0.30 268	0.13 314	0.13 267	0.13 324	0.16 374	0.12 289	0.12 193

SHD	0.45 373	0.34 366	0.89 366	0.37 396	0.28 388	0.46 363	0.23 269	0.72 416	0.96 431	0.65 406	0.61 379	0.61 385	0.48 378	0.64 326	0.69 389	0.16 358	0.16 319	0.16 366	0.16 374	0.21 386	0.25 357

XQC	0.47 383	0.45 402	1.07 393	0.40 411	0.28 388	0.58 397	0.38 387	0.67 400	0.76 411	0.53 388	0.47 317	0.59 378	0.47 374	0.74 360	0.80 398	0.18 383	0.14 281	0.18 382	0.16 374	0.26 404	0.24 346

FBW_ROB	0.46 380	0.34 366	0.71 311	0.32 369	0.20 318	0.51 381	0.32 360	0.73 417	0.63 387	0.60 400	0.57 360	0.65 399	0.44 363	1.42 444	0.62 380	0.14 335	0.17 338	0.22 400	0.16 374	0.17 351	0.23 334

WCMA_ROB	0.55 399	0.27 328	0.76 324	0.26 271	0.22 346	0.62 402	0.36 377	0.57 334	0.58 371	0.97 430	1.40 439	1.28 436	0.94 433	0.80 382	0.80 398	0.20 394	0.17 338	0.16 366	0.16 374	0.19 373	0.29 382

SGM_RVC	0.57 405	0.22 274	0.60 265	0.26 271	0.16 221	0.97 434	0.46 407	0.76 422	0.90 424	1.03 434	0.92 420	1.16 431	0.93 432	1.21 432	0.72 391	0.17 372	0.16 319	0.16 366	0.16 374	0.16 339	0.24 346
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.36 328	0.25 312	0.61 271	0.24 205	0.14 133	0.42 344	0.33 365	0.56 325	0.52 350	0.54 391	0.52 338	0.51 354	0.58 399	0.63 321	0.43 329	0.15 348	0.16 319	0.18 382	0.16 374	0.13 302	0.19 292
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.28 258	0.24 297	0.65 285	0.27 305	0.19 300	0.31 253	0.35 371	0.46 227	0.53 351	0.31 191	0.32 153	0.32 229	0.27 240	0.36 210	0.26 235	0.16 358	0.14 281	0.15 360	0.17 384	0.11 254	0.11 155

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 340	0.43 398	0.72 316	0.35 391	0.19 300	0.51 381	0.25 305	0.56 325	0.39 226	0.42 333	0.47 317	0.47 338	0.27 240	0.74 360	0.32 283	0.38 429	0.19 351	0.27 407	0.17 384	0.29 414	0.27 371

ADCMid	0.53 396	0.45 402	1.46 428	0.27 305	0.22 346	0.51 381	0.38 387	0.61 371	0.58 371	0.75 415	0.67 389	0.62 388	0.66 415	0.66 336	1.75 447	0.13 314	0.12 251	0.17 375	0.17 384	0.20 380	0.21 315

ADCS	0.62 413	0.56 416	1.54 434	0.30 351	0.25 378	0.56 393	0.46 407	0.71 413	0.86 420	0.77 419	0.72 397	0.68 408	0.62 410	0.82 386	2.33 457	0.17 372	0.16 319	0.16 366	0.17 384	0.23 395	0.27 371

AnyNet_C01	0.68 421	0.69 429	2.64 453	0.33 380	0.27 387	0.93 429	0.64 429	0.66 398	0.65 390	0.70 412	0.97 422	0.75 416	0.63 412	1.01 418	1.52 441	0.17 372	0.16 319	0.17 375	0.17 384	0.24 399	0.28 377

anonymousa	0.26 229	0.13 91	0.56 228	0.29 343	0.30 400	0.31 253	0.20 189	0.38 140	0.36 187	0.33 227	0.51 332	0.41 295	0.27 240	0.25 85	0.24 210	0.08 105	0.18 347	0.09 149	0.18 389	0.08 83	0.17 275

AnyNet_C32	0.55 399	0.51 409	1.34 422	0.29 343	0.28 388	0.61 401	0.62 428	0.57 334	0.62 385	0.63 403	0.68 391	0.54 365	0.55 394	0.82 386	1.81 448	0.15 348	0.15 308	0.15 360	0.18 389	0.21 386	0.25 357

PVD	0.62 413	0.41 394	0.93 374	0.44 419	0.39 419	0.63 405	0.51 418	0.86 433	1.27 444	0.93 427	1.09 426	0.81 418	0.85 426	0.89 399	0.89 403	0.21 395	0.23 383	0.22 400	0.19 391	0.28 412	0.41 419

SAMSARA	0.62 413	0.47 404	0.93 374	0.70 437	0.50 426	1.15 440	1.29 459	0.79 424	0.70 402	0.77 419	0.55 353	0.92 423	0.58 399	0.87 396	0.77 395	0.19 392	0.27 404	0.18 382	0.19 391	0.27 409	0.28 377

GANetREF_RVC	0.45 373	0.52 410	0.87 358	0.39 407	0.20 318	0.51 381	0.50 416	0.68 405	0.67 394	0.47 367	0.46 310	0.50 351	0.43 361	0.91 404	0.40 319	0.28 415	0.21 365	0.32 420	0.19 391	0.28 412	0.23 334
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
PDISCO_ROB	0.45 373	0.37 379	0.89 366	0.44 419	0.37 415	0.70 410	0.35 371	0.75 420	0.78 412	0.45 356	0.53 345	0.65 399	0.40 349	0.68 343	0.52 358	0.22 398	0.12 251	0.21 395	0.19 391	0.26 404	0.22 326

HBP-ISP	0.34 320	0.35 370	0.76 324	0.23 162	0.17 249	0.33 276	0.22 242	0.56 325	0.47 309	0.42 333	0.49 327	0.33 236	0.41 354	0.73 356	0.27 246	0.18 383	0.19 351	0.24 404	0.20 395	0.16 339	0.16 259

SGM-ForestM	1.59 452	0.56 416	1.52 433	0.41 415	0.34 407	2.77 462	1.67 463	1.69 456	1.73 451	2.48 461	2.27 460	6.02 469	2.90 463	3.08 462	2.83 461	0.25 408	0.30 421	0.19 388	0.20 395	0.18 366	0.45 427

SQANet	0.44 370	0.57 420	0.89 366	0.49 425	0.39 419	0.47 369	0.23 269	0.53 288	0.44 276	0.41 329	0.48 326	0.47 338	0.34 317	0.58 292	0.43 329	0.38 429	0.15 308	0.40 427	0.21 397	0.50 427	0.34 400

RGC	0.41 360	0.35 370	0.76 324	0.35 391	0.28 388	0.41 339	0.29 340	0.60 364	0.55 363	0.47 367	0.64 383	0.63 392	0.47 374	0.74 360	0.46 342	0.16 358	0.15 308	0.21 395	0.21 397	0.19 373	0.21 315

Nwc_Net	0.39 345	0.29 338	0.84 350	0.32 369	0.24 367	0.45 361	0.30 346	0.67 400	0.51 339	0.39 310	0.70 395	0.59 378	0.48 378	0.61 310	0.45 341	0.16 358	0.12 251	0.19 388	0.21 397	0.14 323	0.15 248

DeepPrunerF	0.46 380	0.37 379	1.50 431	0.34 385	0.30 400	0.36 311	0.37 379	0.64 388	1.15 443	0.41 329	0.45 298	0.40 289	0.41 354	0.82 386	0.53 362	0.18 383	0.14 281	0.23 402	0.21 397	0.17 351	0.18 278

LSM	1.68 456	0.48 406	2.91 456	2.28 467	17.60 476	0.52 386	0.55 423	0.65 394	0.78 412	0.84 422	1.11 427	0.63 392	0.55 394	0.79 379	0.53 362	0.16 358	0.25 394	0.18 382	0.21 397	0.25 400	2.37 468

CBMV_ROB	0.36 328	0.21 256	0.57 236	0.22 115	0.14 133	0.35 304	0.20 189	0.55 316	0.47 309	0.52 382	0.58 363	0.45 323	0.53 392	0.75 365	0.50 354	0.18 383	0.19 351	0.23 402	0.21 397	0.15 331	0.20 306

CSAN	0.55 399	0.47 404	1.19 413	0.37 396	0.23 356	0.57 395	0.61 427	0.65 394	0.72 406	0.65 406	0.78 405	0.66 403	0.65 414	1.41 443	0.77 395	0.21 395	0.17 338	0.20 393	0.21 397	0.18 366	0.21 315

UDG	0.42 364	0.54 413	0.67 293	0.41 415	0.35 410	0.47 369	0.27 322	0.57 334	0.48 315	0.40 319	0.46 310	0.59 378	0.45 365	0.47 250	0.46 342	0.26 409	0.19 351	0.49 431	0.22 404	0.37 422	0.30 385

ccnet	0.43 368	0.34 366	0.62 274	0.28 330	0.33 406	0.60 400	0.34 369	0.68 405	0.47 309	0.54 391	0.66 387	0.56 370	0.46 372	0.73 356	0.66 386	0.26 409	0.19 351	0.24 404	0.22 404	0.27 409	0.25 357

NCCL2	0.37 335	0.33 358	0.59 258	0.37 396	0.23 356	0.42 344	0.41 398	0.56 325	0.44 276	0.47 367	0.47 317	0.61 385	0.39 346	0.58 292	0.41 323	0.16 358	0.13 267	0.21 395	0.22 404	0.16 339	0.18 278

NOSS_ROB	0.33 312	0.24 297	0.49 134	0.27 305	0.16 221	0.34 291	0.19 158	0.55 316	0.50 333	0.34 245	0.37 212	0.42 306	0.30 284	0.93 411	0.25 224	0.19 392	0.20 360	0.24 404	0.22 404	0.17 351	0.25 357

ADCPNet	0.51 391	0.36 376	1.82 443	0.27 305	0.23 356	0.71 411	0.39 390	0.56 325	0.54 356	0.52 382	0.60 371	0.66 403	0.57 398	0.64 326	1.23 426	0.15 348	0.18 347	0.14 344	0.23 408	0.19 373	0.22 326

PA-Net	0.40 355	0.35 370	1.05 389	0.32 369	0.28 388	0.39 329	0.43 401	0.53 288	0.56 367	0.35 262	0.43 274	0.41 295	0.36 329	0.83 390	0.61 379	0.12 295	0.23 383	0.16 366	0.23 408	0.13 302	0.20 306
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DualNet (step1)	0.31 299	0.21 256	0.69 299	0.18 10	0.17 249	0.36 311	0.21 212	0.54 300	0.43 266	0.38 296	0.36 201	0.38 272	0.32 308	0.41 228	0.26 235	0.24 401	0.21 365	0.28 413	0.24 410	0.18 366	0.21 315

test_sample9	0.45 373	0.21 256	0.69 299	0.18 10	0.17 249	0.36 311	0.21 212	0.54 300	0.43 266	0.38 296	0.36 201	0.38 272	0.32 308	0.70 347	1.01 412	0.24 401	1.93 464	0.28 413	0.24 410	0.18 366	0.21 315

test_sample8	0.52 394	0.21 256	0.69 299	0.18 10	0.17 249	0.36 311	0.21 212	0.57 334	0.38 210	0.63 403	0.39 234	1.16 431	0.68 416	0.70 347	1.01 412	0.24 401	1.93 464	0.28 413	0.24 410	0.18 366	0.21 315

DDUNet	0.45 373	0.60 425	0.71 311	0.45 421	0.39 419	0.46 363	0.32 360	0.53 288	0.44 276	0.46 361	0.53 345	0.57 372	0.38 339	0.51 263	0.43 329	0.34 423	0.21 365	0.56 435	0.25 413	0.41 424	0.36 403

NCC-stereo	0.42 364	0.31 347	0.87 358	0.32 369	0.29 398	0.47 369	0.37 379	0.68 405	0.53 351	0.42 333	0.58 363	0.57 372	0.52 387	0.75 365	0.54 366	0.18 383	0.14 281	0.18 382	0.25 413	0.17 351	0.18 278

Abc-Net	0.42 364	0.31 347	0.87 358	0.32 369	0.29 398	0.47 369	0.37 379	0.68 405	0.53 351	0.42 333	0.58 363	0.57 372	0.52 387	0.75 365	0.54 366	0.18 383	0.14 281	0.18 382	0.25 413	0.17 351	0.18 278
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	0.46 380	0.55 414	0.86 356	0.38 405	0.23 356	0.51 381	0.30 346	0.69 411	0.51 339	0.46 361	0.51 332	0.48 341	0.38 339	0.96 414	0.40 319	0.36 426	0.23 383	0.56 435	0.25 413	0.34 421	0.22 326

FC-DCNN v2	0.75 427	0.33 358	0.82 342	0.33 380	0.28 388	0.85 425	0.40 394	0.88 435	0.86 420	1.46 450	1.65 448	2.08 450	1.40 449	1.14 428	0.95 408	0.24 401	0.22 374	0.27 407	0.26 417	0.26 404	0.32 394

FCDSN-DC	0.67 419	0.38 385	0.83 346	0.37 396	0.30 400	0.66 408	0.37 379	0.69 411	0.70 402	1.15 440	1.53 444	1.70 445	1.38 447	1.00 417	0.83 400	0.24 401	0.22 374	0.27 407	0.26 417	0.27 409	0.32 394
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 423	0.33 358	0.84 350	0.33 380	0.28 388	0.82 424	0.40 394	0.82 428	0.83 417	1.43 448	1.60 447	1.97 448	1.38 447	1.10 425	0.93 405	0.24 401	0.22 374	0.27 407	0.26 417	0.26 404	0.32 394

MSMD_ROB	0.63 416	0.34 366	0.70 305	0.30 351	0.25 378	0.88 427	0.35 371	0.58 347	0.67 394	1.13 438	1.52 443	1.75 446	1.05 438	0.90 402	0.60 376	0.24 401	0.22 374	0.27 407	0.27 420	0.25 400	0.27 371

MADNet+	1.05 439	1.26 457	4.77 463	0.73 438	0.50 426	1.25 444	0.97 447	1.05 440	0.93 427	0.67 409	0.78 405	0.87 421	0.85 426	2.14 457	1.83 449	0.40 432	0.42 436	0.32 420	0.28 421	0.45 426	0.43 422

ELAS_RVC	0.80 431	0.40 392	1.10 398	0.40 411	0.35 410	0.93 429	1.10 455	0.87 434	1.12 441	1.40 446	1.39 437	1.27 435	1.55 455	1.13 426	1.13 422	0.29 416	0.27 404	0.30 416	0.28 421	0.31 416	0.36 403
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 431	0.40 392	0.91 369	0.39 407	0.35 410	1.52 453	0.81 442	0.97 439	0.98 432	1.47 455	1.58 446	1.19 433	1.33 446	1.01 418	1.21 425	0.29 416	0.27 404	0.30 416	0.29 423	0.32 419	0.36 403
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	0.67 419	0.94 443	1.63 436	0.77 442	1.19 459	0.53 389	0.25 305	0.61 371	0.72 406	0.70 412	0.60 371	0.69 410	0.90 430	0.80 382	0.52 358	0.27 413	0.13 267	0.74 443	0.31 424	0.68 439	0.44 424

PASM	0.49 387	0.41 394	1.15 403	0.37 396	0.35 410	0.42 344	0.42 399	0.54 300	0.65 390	0.54 391	0.54 348	0.63 392	0.48 378	0.94 413	0.51 357	0.27 413	0.30 421	0.30 416	0.33 425	0.29 414	0.29 382

Ntro	0.61 412	0.75 435	1.16 405	0.67 434	0.50 426	0.76 415	0.37 379	0.68 405	0.71 404	0.50 376	0.59 367	0.65 399	0.52 387	0.79 379	0.58 374	0.58 439	0.32 426	0.57 438	0.34 426	0.69 441	0.50 434

ACVNet_1	0.77 430	0.92 442	1.79 442	0.73 438	0.53 431	0.78 419	0.42 399	0.88 435	0.90 424	0.75 415	0.76 404	1.32 437	0.80 422	1.04 421	0.70 390	0.57 438	0.32 426	0.72 442	0.35 427	0.70 442	0.50 434

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 396	0.60 425	0.98 383	0.40 411	0.25 378	0.87 426	0.57 425	0.60 364	0.64 389	0.60 400	0.67 389	0.63 392	0.42 358	1.13 426	0.50 354	0.23 399	0.28 409	0.27 407	0.35 427	0.25 400	0.33 397

otaku	0.60 410	0.73 432	1.13 401	0.64 432	0.45 424	0.73 414	0.37 379	0.67 400	0.67 394	0.52 382	0.75 403	0.66 403	0.46 372	0.74 360	0.59 375	0.55 436	0.34 430	0.56 435	0.36 429	0.65 436	0.49 433

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 422	0.73 432	1.26 417	0.47 423	0.28 388	1.42 451	0.60 426	0.82 428	0.94 430	0.85 423	0.86 414	0.88 422	0.70 417	1.32 440	0.75 393	0.37 427	0.30 421	0.34 423	0.36 429	0.44 425	0.42 420

MFN_U_SF_RVC	0.58 407	0.58 422	1.31 421	0.39 407	0.23 356	0.72 412	0.30 346	0.83 430	0.68 398	0.74 414	0.74 401	0.86 420	0.60 402	0.84 391	0.83 400	0.29 416	0.27 404	0.32 420	0.37 431	0.31 416	0.33 397

BEATNet-Init1	4.91 466	3.27 467	14.39 476	0.69 436	0.65 439	10.19 473	3.83 468	5.04 468	5.11 466	8.73 471	8.52 469	13.95 478	7.66 469	7.79 471	5.79 468	0.32 422	0.34 430	0.34 423	0.38 432	0.64 435	0.64 444

JetBlue	1.20 446	0.89 439	2.53 452	0.59 430	0.76 443	3.16 464	2.09 465	1.16 443	0.93 427	0.95 428	1.12 428	1.65 443	1.27 444	2.15 458	1.87 450	0.43 434	0.37 432	0.38 425	0.39 433	0.62 433	0.63 442

ACVNet-4b	0.76 428	0.90 440	1.67 438	0.73 438	0.51 430	0.80 423	0.31 355	0.74 419	0.81 415	0.51 379	0.72 397	0.94 424	0.43 361	1.01 418	1.32 434	1.18 462	0.22 374	0.77 444	0.45 434	0.70 442	0.50 434

NVStereoNet_ROB	0.74 424	0.64 427	1.20 415	0.55 429	0.43 423	0.54 392	0.48 411	0.75 420	0.87 423	0.88 424	1.72 450	1.06 428	1.03 437	1.29 437	0.98 411	0.35 425	0.42 436	0.41 428	0.48 435	0.38 423	0.43 422
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RainbowNet	0.76 428	1.00 447	1.29 419	0.82 443	0.63 436	0.79 420	0.52 419	0.83 430	0.93 427	0.61 402	0.79 408	0.79 417	0.62 410	0.82 386	0.67 388	0.80 450	0.55 446	0.79 446	0.49 436	0.81 445	0.62 440

ACVNet_2	0.94 435	0.98 446	1.71 440	0.83 444	0.63 436	1.02 435	0.64 429	1.16 443	1.43 448	1.02 432	1.39 437	1.47 440	0.86 428	1.16 429	0.79 397	0.63 442	0.43 439	0.78 445	0.49 436	0.80 444	0.57 437

MANE	1.63 454	0.58 422	1.16 405	0.59 430	0.60 435	2.71 461	1.53 461	2.63 465	3.62 460	2.33 460	3.26 462	3.66 463	2.98 464	2.26 460	2.26 456	0.37 427	0.40 433	0.31 419	0.49 436	0.31 416	0.63 442

SPS-STEREO	0.74 424	0.72 430	1.18 412	0.52 427	0.57 434	0.76 415	0.50 416	0.80 425	0.66 393	0.97 430	0.88 417	0.94 424	0.74 418	1.08 424	1.04 417	0.58 439	0.51 440	0.50 432	0.50 439	0.56 431	0.72 450
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.56 403	0.52 410	1.12 399	0.45 421	0.49 425	0.48 375	0.45 404	0.73 417	0.74 410	0.45 356	0.82 410	0.46 330	0.60 402	0.51 263	0.63 383	0.39 431	0.40 433	0.44 429	0.51 440	0.53 430	0.38 418

anonymity	0.57 405	0.55 414	0.74 317	0.48 424	0.63 436	0.56 393	0.43 401	0.71 413	0.51 339	0.64 405	0.55 353	0.57 372	0.61 406	0.65 330	0.57 372	0.55 436	0.55 446	0.50 432	0.54 441	0.51 429	0.61 439

PWCK	1.05 439	1.29 458	2.12 447	0.92 446	0.42 422	1.27 445	1.01 449	1.14 442	1.14 442	1.16 441	1.14 429	1.25 434	0.90 430	1.77 452	1.15 423	0.89 453	0.51 440	0.87 448	0.54 441	1.02 456	0.57 437

SGM+DAISY	1.12 444	0.86 438	1.64 437	0.68 435	0.80 449	1.68 455	1.68 464	1.08 441	1.10 438	1.53 457	1.76 452	1.47 440	1.53 454	1.24 433	1.42 440	0.66 443	0.65 456	0.52 434	0.54 441	0.57 432	0.91 457

IMH-64-1	0.94 435	0.95 444	1.07 393	0.98 448	0.76 443	0.93 429	0.72 435	1.30 445	1.11 439	0.91 425	1.45 440	1.14 429	1.00 435	1.25 435	0.97 409	0.77 446	0.51 440	0.97 450	0.55 444	0.90 447	0.66 445

IMH-64	0.94 435	0.95 444	1.07 393	0.98 448	0.76 443	0.93 429	0.72 435	1.30 445	1.11 439	0.91 425	1.45 440	1.14 429	1.00 435	1.25 435	0.97 409	0.77 446	0.51 440	0.97 450	0.55 444	0.90 447	0.66 445

IMH	1.09 442	1.04 450	1.29 419	1.03 450	0.79 446	1.11 437	0.69 432	1.40 448	1.42 447	1.02 432	1.71 449	1.42 438	1.19 442	1.78 453	1.03 416	1.14 460	0.56 449	1.00 452	0.58 446	0.93 450	0.68 447

MFMNet_re	0.74 424	0.84 437	1.16 405	0.64 432	0.70 441	0.79 420	0.71 434	0.77 423	0.85 419	0.79 421	0.86 414	0.69 410	0.80 422	0.73 356	0.65 384	0.66 443	0.59 450	0.61 439	0.58 446	0.68 439	0.71 449

DGSMNet	0.63 416	0.32 354	1.01 386	0.54 428	0.73 442	0.62 402	1.36 460	0.62 379	0.58 371	0.38 296	0.62 381	0.52 359	0.34 317	0.65 330	0.47 345	0.54 435	0.61 451	0.67 440	0.61 448	0.65 436	0.69 448

GCST	0.50 388	0.67 428	0.82 342	1.04 451	0.55 432	0.38 325	0.11 3	0.42 187	0.33 154	0.42 333	0.35 186	0.29 191	0.18 136	0.50 257	0.23 202	0.70 445	0.42 436	0.79 446	0.62 449	0.63 434	0.47 428

TorneroNet-64	1.47 448	1.15 451	1.51 432	1.11 456	0.86 453	2.27 460	0.76 437	1.84 458	3.76 461	1.29 442	2.22 459	2.68 459	1.46 450	1.81 454	1.55 443	0.79 449	0.51 440	1.10 455	0.67 450	1.31 459	0.81 456

WAO-7	1.05 439	1.00 447	1.19 413	0.83 444	0.67 440	1.22 443	0.84 444	1.43 449	1.56 449	1.13 438	1.75 451	1.46 439	1.25 443	1.56 446	1.28 429	0.61 441	0.62 454	0.70 441	0.68 451	0.66 438	0.62 440

LVE	1.18 445	1.16 452	1.67 438	1.04 451	0.81 450	1.32 448	0.82 443	1.49 451	1.94 452	1.08 436	1.90 453	1.89 447	1.07 439	1.51 445	1.04 417	0.96 456	0.61 451	0.94 449	0.69 452	0.92 449	0.79 455

Dean	1.22 447	1.17 453	1.97 445	1.04 451	0.79 446	1.21 442	0.76 437	1.51 452	1.96 453	1.30 444	1.98 455	2.14 451	1.18 441	1.30 438	1.15 423	0.83 451	0.61 451	1.01 453	0.69 452	0.97 454	0.77 454

TorneroNet	2.26 460	1.20 454	1.55 435	1.15 458	0.91 454	5.84 465	0.84 444	2.12 462	8.45 470	2.59 462	5.32 466	3.84 464	2.15 458	1.84 456	1.98 453	0.88 452	0.54 445	1.16 459	0.74 454	1.31 459	0.91 457

WAO-6	1.11 443	1.01 449	1.17 411	0.96 447	0.79 446	1.30 447	0.78 439	1.36 447	1.99 454	1.04 435	1.54 445	1.59 442	1.27 444	1.37 442	1.30 430	0.78 448	0.55 446	1.03 454	0.75 455	0.87 446	0.72 450

WAO-8	1.50 450	1.22 455	1.39 425	1.10 454	0.85 451	2.15 457	0.78 439	1.84 458	3.76 461	1.46 450	2.18 457	2.15 452	1.50 452	3.20 464	1.35 436	0.92 454	0.66 457	1.10 455	0.79 456	0.94 451	0.74 452

Venus	1.50 450	1.22 455	1.39 425	1.10 454	0.85 451	2.15 457	0.78 439	1.84 458	3.76 461	1.46 450	2.18 457	2.15 452	1.50 452	3.20 464	1.35 436	0.92 454	0.66 457	1.10 455	0.79 456	0.94 451	0.74 452

notaker	1.49 449	1.44 461	1.77 441	1.42 461	1.08 457	1.19 441	0.87 446	1.51 452	1.40 446	1.53 457	3.41 463	2.40 455	1.94 457	1.83 455	1.57 444	1.14 460	0.69 460	1.38 462	0.88 458	1.39 462	1.03 460

UNDER WATER-64	1.61 453	1.30 459	2.93 457	1.33 459	0.96 455	2.20 459	1.25 458	1.47 450	3.15 458	1.46 450	1.31 435	2.61 458	2.22 459	1.69 449	1.93 451	1.13 459	0.67 459	1.29 460	0.94 459	1.26 457	1.09 461

UNDER WATER	1.64 455	1.34 460	2.72 455	1.40 460	1.04 456	1.70 456	1.14 457	1.57 455	3.58 459	1.46 450	1.46 442	2.82 460	2.43 460	1.74 450	2.04 454	1.08 458	0.63 455	1.31 461	0.94 459	1.29 458	1.10 462

ktn	1.80 457	1.46 462	1.49 430	1.44 462	1.14 458	1.50 452	1.07 452	1.53 454	3.90 464	2.77 463	4.62 464	3.42 462	1.49 451	1.74 450	1.40 439	1.45 464	0.77 461	1.46 463	0.99 461	1.41 463	1.00 459

JetRed	2.35 462	2.70 466	6.11 464	1.14 457	1.38 462	6.03 466	3.61 467	2.12 462	1.72 450	1.99 459	1.97 454	2.15 452	1.59 456	2.49 461	4.19 466	1.05 457	1.60 463	1.10 455	1.02 462	1.72 464	1.41 465

KSHMR	1.92 459	1.47 463	1.97 445	1.48 463	1.22 460	1.39 450	1.06 451	1.81 457	5.83 467	1.43 448	5.56 467	2.95 461	1.17 440	2.24 459	1.33 435	1.29 463	1.13 462	1.47 464	1.11 463	1.37 461	1.21 463

Anonymous_2	0.44 370	0.23 287	0.57 236	0.34 385	0.34 407	0.53 389	0.28 335	0.49 255	0.39 226	0.36 273	0.34 178	0.48 341	0.38 339	0.43 235	0.33 291	0.26 409	0.41 435	0.44 429	1.45 464	0.33 420	0.37 411

MADNet++	2.34 461	1.81 464	2.24 450	2.15 466	1.97 464	2.79 463	2.19 466	2.42 464	2.26 455	2.79 464	2.70 461	2.43 456	2.60 462	3.18 463	3.32 462	2.19 465	1.97 466	1.93 465	1.62 465	2.02 465	2.10 466

PML	15.86 478	13.12 478	7.07 465	5.22 468	7.66 468	32.93 482	64.30 485	5.37 469	10.12 471	25.87 484	67.29 485	20.25 480	13.20 479	10.09 473	6.81 471	5.94 472	2.00 467	6.03 474	2.18 466	9.13 473	2.62 469

tt	4.71 465	0.11 34	3.94 460	2.06 465	1.54 463	10.14 472	16.85 473	9.28 473	4.99 465	1.41 447	1.05 425	4.68 465	4.89 465	3.36 466	5.86 469	5.73 471	9.15 476	2.23 467	2.51 467	3.02 467	1.34 464

U	1.02 438	0.10 15	0.26 4	0.22 115	3.66 465	6.41 467	0.13 8	0.22 6	0.21 19	0.11 1	0.11 2	0.10 1	0.09 4	0.12 1	0.11 1	0.07 19	0.05 3	5.35 471	2.86 468	0.07 40	0.06 5

HanzoNet	3.08 463	1.87 465	2.70 454	1.81 464	1.34 461	1.60 454	1.05 450	2.06 461	2.62 457	5.63 467	5.12 465	5.96 468	7.09 468	4.39 468	3.43 463	3.29 467	2.06 468	1.98 466	2.94 469	2.47 466	2.15 467

DPSimNet_ROB	6.21 467	5.16 468	9.50 466	5.59 470	5.56 467	7.64 468	10.02 470	4.07 467	7.33 469	6.84 468	6.26 468	7.17 470	10.55 470	4.07 467	5.68 467	5.50 470	4.29 469	5.24 470	3.66 470	4.05 468	5.96 470

DPSM_ROB	11.46 473	9.79 475	10.18 469	11.11 473	11.31 472	19.08 480	27.38 480	13.42 478	14.23 479	10.34 475	11.13 476	10.97 476	11.33 477	11.89 478	13.49 475	6.74 473	8.19 474	6.00 472	7.05 471	7.74 471	7.76 473

DPSM	11.46 473	9.79 475	10.18 469	11.11 473	11.31 472	19.08 480	27.38 480	13.42 478	14.23 479	10.34 475	11.13 476	10.97 476	11.33 477	11.89 478	13.49 475	6.74 473	8.19 474	6.00 472	7.05 471	7.74 471	7.76 473

DGTPSM_ROB	8.38 469	5.24 469	10.71 474	5.32 469	10.19 470	8.34 469	23.49 477	6.11 470	13.43 476	4.93 465	10.93 474	5.64 466	10.55 470	6.17 469	12.73 473	3.74 468	7.56 471	3.68 468	7.24 473	4.09 469	7.49 471

DPSMNet_ROB	8.44 470	5.25 470	10.87 475	5.59 470	10.27 471	8.34 469	23.51 478	6.12 471	13.47 477	4.96 466	10.94 475	5.65 467	10.55 470	6.25 470	12.77 474	4.01 469	7.62 472	3.75 469	7.27 474	4.16 470	7.54 472

LSM0	24.21 484	19.88 482	22.33 481	24.42 483	40.13 485	38.41 484	54.99 482	27.05 484	28.61 483	20.59 480	22.00 481	22.29 484	22.86 482	24.12 484	27.16 483	13.59 480	16.33 480	12.13 477	14.08 475	15.72 480	17.53 482

Selective-RAFT-Error	23.11 483	19.77 481	20.60 480	22.49 482	22.80 482	38.46 485	55.19 483	27.13 485	28.90 485	20.73 482	22.38 483	22.11 482	22.91 484	23.94 483	27.18 485	13.54 479	16.57 482	12.09 476	14.21 476	15.61 479	15.65 481

CasAABBNet	23.04 482	19.69 480	20.32 478	22.42 481	22.73 481	38.35 483	55.23 484	26.99 483	28.74 484	20.67 481	22.28 482	22.11 482	22.86 482	23.84 482	27.17 484	13.52 478	16.47 481	12.08 475	14.21 476	15.57 478	15.60 480

HaxPig	17.72 480	20.23 483	19.76 477	16.55 476	16.52 475	9.46 471	9.42 469	14.48 480	13.31 475	18.59 479	18.67 479	17.39 479	16.68 480	17.07 480	16.43 480	21.99 483	20.86 483	22.28 479	21.55 478	21.30 481	21.88 483

LRCNet_RVC	10.94 472	14.45 479	9.66 467	15.38 475	8.02 469	1.08 436	0.35 371	8.72 472	0.72 406	12.63 478	15.84 478	9.73 471	6.52 467	8.58 472	6.38 470	20.33 482	5.39 470	23.79 480	21.95 479	15.35 477	13.96 479

MEDIAN_ROB	21.20 481	24.56 484	23.42 482	19.57 477	19.62 480	13.29 474	11.21 471	18.04 481	17.02 481	22.07 483	21.92 480	20.84 481	20.24 481	21.02 481	19.68 481	25.59 484	24.08 484	26.20 481	25.19 480	25.31 482	25.19 484

AVERAGE_ROB	25.43 485	29.01 485	27.22 483	24.60 484	24.16 484	17.78 478	12.87 472	22.39 482	21.40 482	26.72 485	26.08 484	25.18 485	24.52 485	25.07 485	23.57 482	29.94 485	28.36 485	30.60 482	29.57 481	29.83 483	29.66 485

Anonymous_1	16.44 479	9.26 471	9.67 468	10.63 472	14.54 474	18.62 479	26.98 479	12.68 477	13.53 478	10.78 477	10.37 473	10.15 472	10.66 473	10.99 477	12.64 472	15.61 481	7.73 473	16.87 478	43.01 482	56.14 485	7.86 475

xxxxx1	15.30 475	9.78 472	10.23 471	20.34 478	19.47 477	17.10 475	23.00 474	10.36 474	11.04 472	9.25 472	9.66 470	10.74 473	10.66 473	10.60 474	13.72 477	8.14 475	9.35 477	31.88 483	44.61 483	12.63 474	13.46 476

tt_ll	15.30 475	9.78 472	10.23 471	20.34 478	19.47 477	17.10 475	23.00 474	10.36 474	11.04 472	9.25 472	9.66 470	10.74 473	10.66 473	10.60 474	13.72 477	8.14 475	9.35 477	31.88 483	44.61 483	12.63 474	13.46 476

ff	15.30 475	9.78 472	10.23 471	20.34 478	19.47 477	17.10 475	23.00 474	10.36 474	11.04 472	9.25 472	9.66 470	10.74 473	10.66 473	10.60 474	13.72 477	8.14 475	9.35 477	31.88 483	44.61 483	12.63 474	13.46 476

test_example2	100.95 486	107.33 486	67.16 485	98.17 485	106.88 486	89.44 486	101.34 486	37.23 486	97.88 486	129.56 486	131.26 486	65.41 486	67.34 486	91.22 486	79.29 486	143.32 486	199.32 486	81.12 486	102.17 486	121.89 486	101.70 486

Low-res two-view benchmark