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

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 60	0.18 32	0.21 10	0.20 22	0.37 34	0.35 80	0.33 77	0.40 91	0.19 15	0.18 17	0.45 98	0.21 15	0.11 24	0.09 23	0.12 25	0.09 9	0.13 80	0.08 1

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 52	0.20 5	0.18 10	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 15	0.18 17	0.33 25	0.19 3	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.09 9	0.10 4	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 76	0.20 5	0.19 17	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 10	0.17 10	0.33 25	0.19 3	0.13 61	0.09 23	0.12 25	0.09 9	0.11 15	0.08 1

asd	0.21 13	0.18 85	0.29 36	0.32 37	0.18 32	0.27 57	0.22 47	0.35 29	0.22 15	0.31 57	0.22 16	0.19 15	0.21 38	0.44 94	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 15	0.09 4

qwe	0.22 25	0.18 85	0.28 29	0.31 17	0.18 32	0.29 86	0.21 38	0.38 43	0.32 58	0.35 85	0.30 53	0.20 20	0.20 31	0.43 83	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 46	0.09 4

4.25_new	0.22 25	0.21 196	0.32 67	0.32 37	0.18 32	0.31 113	0.27 110	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 59	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 15	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 196	0.32 67	0.32 37	0.18 32	0.31 113	0.27 110	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 59	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 15	0.09 4

4.5_new	0.21 13	0.20 159	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 26	0.26 94	0.32 15	0.28 31	0.32 72	0.28 44	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 25	0.10 53	0.13 80	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 159	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 26	0.26 94	0.32 15	0.28 31	0.32 72	0.28 44	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 25	0.10 53	0.13 80	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 196	0.32 67	0.32 37	0.18 32	0.31 113	0.27 110	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 59	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 15	0.09 4

4w-stereo	0.21 13	0.19 124	0.31 54	0.31 17	0.17 17	0.29 86	0.19 17	0.31 13	0.21 13	0.31 57	0.24 24	0.20 20	0.24 69	0.41 69	0.22 26	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 15	0.09 4

2.5w	0.21 13	0.18 85	0.31 54	0.32 37	0.18 32	0.31 113	0.25 83	0.31 13	0.23 17	0.28 43	0.35 77	0.18 10	0.17 10	0.39 57	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 15	0.09 4

2.75w_new	0.21 13	0.18 85	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 17	0.34 217	0.36 32	0.28 31	0.34 80	0.26 31	0.17 4	0.22 45	0.36 39	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.09 4

3.75w	0.22 25	0.17 61	0.30 47	0.31 17	0.19 52	0.43 219	0.24 75	0.35 29	0.24 20	0.31 57	0.27 35	0.17 4	0.22 45	0.37 45	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 15	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 85	0.29 36	0.30 9	0.18 32	0.27 57	0.23 61	0.37 34	0.28 31	0.31 57	0.26 31	0.22 31	0.26 92	0.50 140	0.24 56	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 15	0.09 4

1w_stereo	0.24 47	0.15 25	0.29 36	0.34 60	0.18 32	0.31 113	0.41 348	0.40 52	0.43 132	0.31 57	0.38 88	0.17 4	0.24 69	0.45 98	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 15	0.09 4

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 17	0.16 7	0.24 26	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 31	0.14 1	0.32 19	0.19 3	0.13 61	0.09 23	0.12 25	0.09 9	0.11 15	0.09 4

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 49	0.17 17	0.24 26	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 40	0.15 4	0.31 14	0.20 9	0.12 33	0.09 23	0.12 25	0.09 9	0.10 4	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 60	0.15 1	0.27 57	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 40	0.15 4	0.32 19	0.20 9	0.11 24	0.09 23	0.13 54	0.09 9	0.10 4	0.09 4

LG-Stereo	0.24 47	0.18 85	0.40 172	0.39 186	0.20 76	0.22 13	0.27 110	0.32 15	0.36 88	0.26 31	0.44 101	0.22 31	0.16 9	0.37 45	0.27 121	0.11 24	0.12 189	0.16 146	0.15 194	0.13 80	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 17	0.20 22	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 20	0.19 25	0.26 2	0.21 15	0.13 61	0.09 23	0.12 25	0.09 9	0.10 4	0.09 4

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 504	0.39 161	0.28 3	0.15 1	0.23 17	0.18 10	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 45	0.30 12	0.18 1	0.16 209	0.09 23	0.12 25	0.08 1	0.16 209	0.09 4

AIO_test	0.23 40	0.16 39	0.28 29	0.34 60	0.20 76	0.30 98	0.39 322	0.38 43	0.25 25	0.25 27	0.28 44	0.32 68	0.22 45	0.38 53	0.25 74	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.12 46	0.09 4

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 13	0.22 47	0.39 47	0.33 64	0.20 8	0.25 29	0.17 4	0.15 4	0.38 53	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 15	0.09 4

dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 17	0.16 7	0.16 3	0.20 22	0.29 8	0.20 11	0.23 18	0.20 12	0.22 31	0.14 1	0.52 153	0.24 56	0.13 61	0.10 54	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.09 4

CREStereo++_RVC	0.32 117	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 183	0.27 57	0.22 47	0.46 79	0.88 349	0.46 141	0.80 249	0.30 58	0.26 92	0.36 39	0.33 191	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.51 522	0.13 80	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.36 166	0.15 25	0.24 5	0.34 60	0.15 1	0.77 397	0.29 138	0.80 285	0.83 318	0.56 174	0.57 160	0.43 151	0.40 219	0.57 195	0.33 191	0.12 33	0.10 54	0.14 80	0.09 9	0.14 123	0.09 4

9_stereo	0.22 25	0.18 85	0.31 54	0.31 17	0.18 32	0.31 113	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 57	0.37 84	0.20 20	0.22 45	0.45 98	0.24 56	0.10 10	0.09 23	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.10 28

10	0.22 25	0.18 85	0.31 54	0.31 17	0.18 32	0.31 113	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 57	0.37 84	0.20 20	0.22 45	0.45 98	0.24 56	0.10 10	0.09 23	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.10 28

3.25ww	0.23 40	0.17 61	0.32 67	0.31 17	0.17 17	0.43 219	0.20 22	0.37 34	0.30 43	0.37 95	0.28 44	0.22 31	0.25 76	0.42 76	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

water-stereo	0.28 80	0.14 11	0.29 36	0.35 94	0.19 52	0.36 166	0.23 61	0.62 157	0.38 107	0.39 112	0.62 173	0.41 133	0.35 178	0.28 6	0.27 121	0.14 100	0.13 254	0.13 54	0.12 104	0.12 46	0.10 28

asda	0.21 13	0.19 124	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 40	0.23 61	0.36 32	0.28 31	0.27 40	0.24 24	0.18 10	0.21 38	0.40 62	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 15	0.10 28

depthmonostereo	0.29 91	0.14 11	0.31 54	0.35 94	0.17 17	0.46 241	0.27 110	0.69 216	0.57 186	0.35 85	0.42 97	0.31 65	0.35 178	0.35 37	0.27 121	0.14 100	0.12 189	0.13 54	0.12 104	0.11 15	0.10 28

DilatedVolume-Stereo	0.30 105	0.15 25	0.34 97	0.33 49	0.20 76	0.53 271	0.25 83	0.56 119	0.43 132	0.56 174	0.50 124	0.35 93	0.29 130	0.49 134	0.28 141	0.13 61	0.11 134	0.12 25	0.11 78	0.11 15	0.10 28

2.25w	0.22 25	0.18 85	0.31 54	0.31 17	0.18 32	0.31 113	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 57	0.37 84	0.20 20	0.22 45	0.45 98	0.24 56	0.10 10	0.09 23	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.10 28

3.25w_new	0.23 40	0.17 61	0.32 67	0.31 17	0.17 17	0.43 219	0.20 22	0.37 34	0.30 43	0.37 95	0.28 44	0.22 31	0.25 76	0.42 76	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 40	0.17 61	0.32 67	0.31 17	0.17 17	0.43 219	0.20 22	0.37 34	0.30 43	0.37 95	0.28 44	0.22 31	0.25 76	0.42 76	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

2w_stereo	0.22 25	0.18 85	0.30 47	0.32 37	0.16 7	0.28 74	0.38 299	0.38 43	0.35 80	0.32 72	0.33 65	0.17 4	0.18 17	0.29 7	0.22 26	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.12 46	0.10 28

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 52	0.23 17	0.19 17	0.44 73	0.33 64	0.36 89	0.30 53	0.16 2	0.18 17	0.43 83	0.19 3	0.11 24	0.09 23	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.10 28

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 76	0.23 17	0.19 17	0.40 52	0.29 38	0.22 16	0.34 72	0.20 20	0.15 4	0.31 14	0.19 3	0.11 24	0.10 54	0.12 25	0.10 53	0.10 4	0.10 28

xyz-stereo	4.23 555	0.17 61	61.76 581	0.34 60	0.16 7	12.16 565	0.37 277	0.58 130	0.68 227	1.01 441	3.36 541	0.77 337	0.82 442	1.21 480	0.40 276	0.12 33	0.10 54	0.16 146	0.11 78	0.13 80	0.10 28

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 49	0.17 17	0.38 184	0.18 10	0.30 10	0.19 8	0.24 22	0.15 3	0.26 48	0.17 10	0.32 19	0.21 15	0.13 61	0.09 23	0.12 25	0.09 9	0.11 15	0.10 28

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 60	0.16 7	0.52 263	0.17 3	0.34 26	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 45	0.20 9	0.14 100	0.10 54	0.13 54	0.09 9	0.11 15	0.10 28

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 60	0.16 7	0.52 263	0.17 3	0.34 26	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 45	0.20 9	0.14 100	0.10 54	0.13 54	0.09 9	0.11 15	0.10 28

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 86	0.20 22	0.37 34	0.29 38	0.24 22	0.29 52	0.21 30	0.27 102	0.36 39	0.25 74	0.16 209	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.13 80	0.10 28

MM-Stereo_test2	0.30 105	0.18 85	0.39 161	0.40 221	0.24 183	0.42 216	0.42 358	0.63 165	0.41 122	0.37 95	0.35 77	0.32 68	0.26 92	0.53 162	0.25 74	0.12 33	0.10 54	0.15 120	0.12 104	0.15 169	0.10 28

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 54	0.29 5	0.22 114	0.21 10	0.26 94	0.33 25	0.31 49	0.20 8	0.30 53	0.22 31	0.22 45	0.47 120	0.22 26	0.11 24	0.09 23	0.12 25	0.09 9	0.13 80	0.10 28

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 55	0.31 392	0.24 5	0.51 435	0.19 52	0.29 86	0.22 47	0.40 52	0.37 102	0.26 31	0.24 24	0.24 43	0.31 152	0.44 94	0.22 26	0.14 100	0.09 23	0.12 25	0.09 9	0.14 123	0.10 28

AIO_rvc	0.23 40	0.16 39	0.32 67	0.34 60	0.19 52	0.26 44	0.33 206	0.40 52	0.22 15	0.26 31	0.24 24	0.34 84	0.15 4	0.51 147	0.24 56	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.12 46	0.10 28

HUF	0.24 47	0.16 39	0.33 81	0.32 37	0.18 32	0.25 40	0.40 333	0.42 62	0.34 67	0.25 27	0.23 18	0.32 68	0.28 116	0.34 29	0.24 56	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.09 9	0.12 46	0.10 28

castereo++	0.26 63	0.16 39	0.26 14	0.33 49	0.19 52	0.75 390	0.20 22	0.37 34	0.47 154	0.23 18	0.23 18	0.35 93	0.28 116	0.39 57	0.19 3	0.14 100	0.09 23	0.14 80	0.09 9	0.11 15	0.10 28

castereo	0.28 80	0.16 39	0.32 67	0.35 94	0.21 95	0.40 195	0.42 358	0.50 95	0.66 219	0.26 31	0.41 94	0.37 105	0.36 194	0.33 25	0.24 56	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.11 15	0.10 28

ours_stereo	0.26 63	0.21 196	0.33 81	0.38 158	0.23 154	0.30 98	0.33 206	0.42 62	0.38 107	0.26 31	0.34 72	0.35 93	0.23 59	0.47 120	0.27 121	0.13 61	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.10 28

WCG-NET	0.28 80	0.15 25	0.33 81	0.33 49	0.19 52	0.33 139	0.27 110	0.39 47	0.80 300	0.46 141	0.49 120	0.39 117	0.25 76	0.40 62	0.25 74	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.11 78	0.12 46	0.10 28

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 129	0.19 52	0.22 13	0.18 10	0.42 62	0.35 80	0.22 16	0.28 44	0.24 43	0.18 17	0.27 5	0.22 26	0.12 33	0.09 23	0.12 25	0.10 53	0.12 46	0.10 28

Pointernet	0.27 73	0.14 11	0.33 81	0.35 94	0.23 154	0.35 157	0.21 38	0.72 243	0.38 107	0.39 112	0.36 80	0.34 84	0.25 76	0.36 39	0.25 74	0.15 161	0.10 54	0.12 25	0.08 1	0.11 15	0.10 28

AIO-Stereo	0.25 55	0.18 85	0.34 97	0.37 129	0.18 32	0.28 74	0.30 154	0.48 84	0.27 27	0.29 50	0.30 53	0.32 68	0.17 10	0.52 153	0.23 47	0.12 33	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.13 80	0.10 28

RSM++	0.25 55	0.18 85	0.34 97	0.36 113	0.20 76	0.28 74	0.30 154	0.51 97	0.32 58	0.25 27	0.22 16	0.37 105	0.21 38	0.50 140	0.24 56	0.12 33	0.10 54	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.10 28

RSM	0.25 55	0.18 85	0.33 81	0.36 113	0.20 76	0.27 57	0.34 217	0.51 97	0.27 27	0.26 31	0.23 18	0.39 117	0.21 38	0.56 183	0.22 26	0.12 33	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.14 123	0.10 28

trnet	0.27 73	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 171	0.23 61	0.52 106	0.72 247	0.42 127	0.51 133	0.34 84	0.26 92	0.39 57	0.25 74	0.15 161	0.11 134	0.12 25	0.08 1	0.11 15	0.10 28

Selective-IGEV	0.24 47	0.18 85	0.35 107	0.35 94	0.19 52	0.27 57	0.25 83	0.55 117	0.23 17	0.27 40	0.25 29	0.34 84	0.19 25	0.58 215	0.22 26	0.12 33	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.12 46	0.10 28

test-3	0.34 133	0.16 39	0.43 214	0.39 186	0.21 95	0.43 219	0.22 47	0.63 165	0.78 289	0.71 264	0.45 104	0.64 259	0.27 102	0.43 83	0.31 169	0.12 33	0.09 23	0.17 184	0.13 138	0.12 46	0.10 28

test_1	0.34 133	0.16 39	0.43 214	0.39 186	0.21 95	0.43 219	0.23 61	0.63 165	0.78 289	0.68 242	0.45 104	0.64 259	0.27 102	0.43 83	0.31 169	0.12 33	0.09 23	0.17 184	0.13 138	0.12 46	0.10 28

AnonymousM	0.41 237	0.81 513	0.29 36	0.34 60	0.22 114	0.28 74	0.38 299	0.53 116	0.41 122	0.70 257	0.49 120	0.47 170	0.27 102	0.41 69	0.31 169	0.15 161	0.12 189	1.51 536	0.26 446	0.12 46	0.10 28

XX-Stereo	0.37 183	0.17 61	0.45 238	0.55 465	0.36 416	0.38 184	0.20 22	0.60 145	0.30 43	0.46 141	1.30 452	0.73 317	0.26 92	0.56 183	0.26 103	0.16 209	0.11 134	0.17 184	0.16 226	0.14 123	0.10 28

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 166	0.17 61	0.41 182	0.35 94	0.19 52	0.33 139	0.29 138	0.65 179	0.73 254	0.68 242	1.01 356	0.56 205	0.40 219	0.42 76	0.30 162	0.11 24	0.09 23	0.15 120	0.14 169	0.13 80	0.10 28

3w_stereo	0.24 47	0.20 159	0.37 130	0.33 49	0.16 7	0.32 132	0.42 358	0.41 58	0.38 107	0.31 57	0.27 35	0.16 2	0.26 92	0.34 29	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 46	0.11 67

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 60	0.16 7	0.26 44	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 40	0.20 31	0.32 19	0.20 9	0.15 161	0.10 54	0.13 54	0.09 9	0.12 46	0.11 67

HART	0.29 91	0.16 39	0.32 67	0.40 221	0.21 95	0.32 132	0.26 94	0.62 157	0.31 49	0.33 77	0.65 180	0.41 133	0.22 45	0.55 173	0.25 74	0.12 33	0.10 54	0.15 120	0.11 78	0.15 169	0.11 67

Reg-Stereo(zero)	0.30 105	0.16 39	0.28 29	0.34 60	0.18 32	0.32 132	0.20 22	0.63 165	0.68 227	0.50 153	0.52 142	0.51 187	0.30 145	0.45 98	0.25 74	0.13 61	0.10 54	0.12 25	0.10 53	0.12 46	0.11 67

SCV	0.26 63	0.19 124	0.33 81	0.35 94	0.21 95	0.27 57	0.34 217	0.56 119	0.28 31	0.24 22	0.28 44	0.37 105	0.23 59	0.49 134	0.22 26	0.18 278	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.15 169	0.11 67

GIP-stereo	0.24 47	0.18 85	0.30 47	0.37 129	0.24 183	0.26 44	0.20 22	0.46 79	0.36 88	0.24 22	0.39 90	0.35 93	0.20 31	0.31 14	0.21 15	0.15 161	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.12 46	0.11 67

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 49	0.20 76	0.61 326	0.21 38	0.30 10	0.31 49	0.23 18	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 69	0.22 26	0.12 33	0.10 54	0.12 25	0.09 9	0.11 15	0.11 67

SMoEStereo_RVC	0.26 63	0.19 124	0.35 107	0.35 94	0.22 114	0.36 166	0.32 196	0.39 47	0.34 67	0.37 95	0.30 53	0.33 80	0.24 69	0.53 162	0.24 56	0.12 33	0.10 54	0.16 146	0.12 104	0.12 46	0.11 67

mms	0.26 63	0.21 196	0.33 81	0.37 129	0.25 215	0.30 98	0.33 206	0.40 52	0.32 58	0.28 43	0.34 72	0.34 84	0.20 31	0.45 98	0.26 103	0.12 33	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.11 67

fffy	0.28 80	0.21 196	0.34 97	0.37 129	0.23 154	0.33 139	0.29 138	0.51 97	0.41 122	0.32 72	0.37 84	0.39 117	0.27 102	0.50 140	0.27 121	0.12 33	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 67

tg	0.33 127	0.18 85	0.37 130	0.39 186	0.22 114	0.38 184	0.26 94	0.70 231	0.56 184	0.47 146	0.65 180	0.42 143	0.24 69	0.55 173	0.33 191	0.14 100	0.10 54	0.18 229	0.17 275	0.14 123	0.11 67

GCAP-BAT	0.30 105	0.21 196	0.42 203	0.33 49	0.27 285	0.26 44	0.27 110	0.45 77	0.30 43	0.60 185	0.64 177	0.45 159	0.23 59	0.56 183	0.26 103	0.15 161	0.12 189	0.15 120	0.10 53	0.12 46	0.11 67

RAStereo	0.24 47	0.17 61	0.29 36	0.40 221	0.21 95	0.23 17	0.26 94	0.42 62	0.45 145	0.23 18	0.34 72	0.30 58	0.19 25	0.34 29	0.25 74	0.15 161	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 67

U	0.45 271	0.16 39	0.32 67	0.40 221	0.71 517	3.55 549	0.20 22	0.41 58	0.38 107	0.26 31	0.23 18	0.24 43	0.22 45	0.26 2	0.22 26	0.15 161	0.09 23	0.88 527	0.13 138	0.13 80	0.11 67

WCG-NET（raft）	0.31 111	0.15 25	0.36 114	0.32 37	0.19 52	0.35 157	0.27 110	0.51 97	0.78 289	0.45 135	0.55 154	0.48 175	0.27 102	0.54 168	0.26 103	0.13 61	0.10 54	0.12 25	0.11 78	0.12 46	0.11 67

RAFT-Stereo-weight	0.32 117	0.18 85	0.33 81	0.39 186	0.22 114	0.26 44	0.29 138	0.67 198	0.80 300	0.53 165	0.51 133	0.58 218	0.20 31	0.47 120	0.27 121	0.13 61	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.13 80	0.11 67

MoCha-V2	0.25 55	0.15 25	0.29 36	0.40 221	0.18 32	0.27 57	0.26 94	0.49 87	0.27 27	0.36 89	0.27 35	0.33 80	0.35 178	0.49 134	0.22 26	0.12 33	0.10 54	0.12 25	0.10 53	0.13 80	0.11 67

MIM_Stereo	0.38 198	0.17 61	0.53 337	0.37 129	0.24 183	0.27 57	0.24 75	0.70 231	0.54 173	0.72 276	1.00 353	0.63 252	0.29 130	0.64 276	0.38 263	0.13 61	0.14 288	0.17 184	0.16 226	0.14 123	0.11 67

DLNR_Zeroshot_test	20.09 571	36.28 578	38.04 574	169.85 583	61.80 579	0.23 17	0.20 22	13.88 569	0.37 102	0.44 133	0.66 187	0.43 151	0.21 38	0.62 252	0.28 141	5.46 567	0.10 54	0.15 120	0.11 78	72.60 582	0.11 67

CASnet	0.30 105	0.20 159	0.33 81	0.41 252	0.16 7	0.26 44	0.24 75	0.52 106	0.53 169	0.52 162	0.54 148	0.39 117	0.24 69	0.40 62	0.26 103	0.14 100	0.10 54	0.22 354	0.18 302	0.18 267	0.11 67
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.28 80	0.19 124	0.43 214	0.34 60	0.23 154	0.45 236	0.30 154	0.43 70	0.29 38	0.68 242	0.49 120	0.35 93	0.25 76	0.32 19	0.25 74	0.14 100	0.11 134	0.14 80	0.09 9	0.11 15	0.11 67

AEACV	0.27 73	0.17 61	0.31 54	0.34 60	0.45 469	0.26 44	0.28 128	0.37 34	0.32 58	0.30 56	0.46 109	0.31 65	0.37 198	0.36 39	0.24 56	0.14 100	0.10 54	0.15 120	0.12 104	0.13 80	0.11 67

GCAP-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 172	0.38 158	0.19 52	0.38 184	0.23 61	0.57 124	0.41 122	0.45 135	0.49 120	0.39 117	0.27 102	0.33 25	0.23 47	0.14 100	0.12 189	0.14 80	0.11 78	0.12 46	0.11 67

4D-IteraStereo	0.33 127	0.18 85	0.40 172	0.40 221	0.24 183	0.32 132	0.27 110	0.58 130	0.72 247	0.65 221	0.54 148	0.42 143	0.23 59	0.45 98	0.28 141	0.14 100	0.09 23	0.19 269	0.16 226	0.16 209	0.11 67

LoS	0.29 91	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 32	0.33 139	0.29 138	0.51 97	0.72 247	0.34 80	0.52 142	0.41 133	0.28 116	0.47 120	0.28 141	0.15 161	0.11 134	0.13 54	0.09 9	0.11 15	0.11 67
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.25 55	0.16 39	0.33 81	0.34 60	0.20 76	0.35 157	0.20 22	0.52 106	0.36 88	0.28 43	0.27 35	0.41 133	0.18 17	0.45 98	0.26 103	0.14 100	0.10 54	0.16 146	0.14 169	0.13 80	0.11 67

MC-Stereo	0.28 80	0.17 61	0.32 67	0.38 158	0.20 76	0.26 44	0.26 94	0.49 87	0.37 102	0.37 95	0.61 170	0.41 133	0.31 152	0.55 173	0.25 74	0.13 61	0.09 23	0.14 80	0.12 104	0.12 46	0.11 67

RCA-Stereo	0.35 148	0.17 61	0.34 97	0.38 158	0.22 114	0.31 113	0.34 217	0.68 208	1.24 478	0.45 135	0.65 180	0.47 170	0.43 233	0.38 53	0.27 121	0.13 61	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.11 15	0.11 67

RAFT_CTSACE	0.45 271	0.20 159	0.44 226	0.45 354	0.27 285	0.34 149	0.39 322	0.60 145	0.73 254	0.76 297	1.44 475	0.83 354	0.38 202	1.08 462	0.26 103	0.12 33	0.13 254	0.18 229	0.16 226	0.15 169	0.11 67

test_4	0.36 166	0.18 85	0.31 54	0.44 331	0.25 215	0.20 5	0.34 217	0.56 119	0.41 122	0.59 181	1.45 478	0.43 151	0.25 76	0.63 263	0.28 141	0.12 33	0.10 54	0.17 184	0.19 332	0.15 169	0.11 67

GMOStereo	0.37 183	0.19 124	0.38 142	0.43 312	0.24 183	0.37 171	0.38 299	0.52 106	0.62 193	0.87 371	0.84 271	0.64 259	0.35 178	0.37 45	0.28 141	0.13 61	0.11 134	0.20 299	0.18 302	0.15 169	0.11 67

error version	0.37 183	0.19 124	0.38 142	0.43 312	0.24 183	0.37 171	0.38 299	0.52 106	0.62 193	0.87 371	0.84 271	0.64 259	0.35 178	0.37 45	0.28 141	0.13 61	0.11 134	0.20 299	0.18 302	0.15 169	0.11 67

test-v	0.37 183	0.19 124	0.38 142	0.43 312	0.24 183	0.37 171	0.38 299	0.52 106	0.62 193	0.87 371	0.84 271	0.64 259	0.35 178	0.37 45	0.28 141	0.13 61	0.11 134	0.20 299	0.18 302	0.15 169	0.11 67

test_3	0.36 166	0.19 124	0.44 226	0.44 331	0.23 154	0.48 248	0.36 263	0.66 188	0.82 313	0.64 212	0.45 104	0.68 285	0.25 76	0.41 69	0.31 169	0.12 33	0.10 54	0.18 229	0.16 226	0.15 169	0.11 67

TRStereo	0.37 183	0.27 352	0.59 361	0.47 384	0.41 447	0.29 86	0.30 154	0.84 296	0.59 189	0.52 162	0.41 94	0.52 191	0.26 92	0.73 339	0.27 121	0.17 247	0.12 189	0.19 269	0.19 332	0.13 80	0.11 67

IIG-Stereo	0.43 254	0.21 196	0.44 226	0.50 419	0.25 215	0.44 228	0.21 38	0.71 239	0.76 272	0.83 345	0.95 328	0.83 354	0.43 233	0.90 417	0.35 223	0.15 161	0.12 189	0.19 269	0.14 169	0.15 169	0.11 67

test-2	0.37 183	0.19 124	0.38 142	0.43 312	0.24 183	0.37 171	0.38 299	0.52 106	0.62 193	0.87 371	0.84 271	0.64 259	0.35 178	0.37 45	0.28 141	0.13 61	0.11 134	0.20 299	0.18 302	0.15 169	0.11 67

cross-raft	0.34 133	0.20 159	0.37 130	0.44 331	0.23 154	0.32 132	0.35 241	0.74 256	0.40 118	0.60 185	0.77 225	0.57 210	0.27 102	0.43 83	0.28 141	0.12 33	0.10 54	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.11 67

XX-TBD	0.32 117	0.53 486	0.26 14	0.51 435	0.20 76	0.37 171	0.24 75	0.40 52	0.73 254	0.54 169	0.69 194	0.31 65	0.25 76	0.32 19	0.27 121	0.16 209	0.10 54	0.12 25	0.09 9	0.13 80	0.11 67

AFF-stereo	0.38 198	0.19 124	0.39 161	0.37 129	0.21 95	0.27 57	0.31 176	0.65 179	0.66 219	0.64 212	1.13 408	0.76 331	0.39 213	0.55 173	0.33 191	0.11 24	0.09 23	0.16 146	0.16 226	0.13 80	0.11 67

CFNet-RSSM	0.34 133	0.17 61	0.45 238	0.39 186	0.22 114	0.35 157	0.23 61	0.73 254	0.84 323	0.65 221	0.54 148	0.57 210	0.28 116	0.46 113	0.26 103	0.13 61	0.10 54	0.14 80	0.12 104	0.13 80	0.11 67

CREStereo	0.28 80	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 171	0.25 83	0.51 97	0.72 247	0.42 127	0.51 133	0.32 68	0.26 92	0.38 53	0.25 74	0.16 209	0.11 134	0.12 25	0.08 1	0.12 46	0.11 67
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	0.32 117	0.16 39	0.24 5	0.29 5	0.18 32	0.45 236	0.22 47	0.56 119	0.63 204	0.46 141	0.54 148	0.39 117	0.34 175	0.48 130	0.24 56	0.75 527	0.10 54	0.12 25	0.08 1	0.12 46	0.11 67

S2M2_XL	0.19 7	0.18 85	0.27 20	0.27 1	0.20 76	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 31	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 15	0.17 247	0.16 348	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.12 110

xyz-stereo-finetune	0.33 127	0.18 85	0.36 114	0.33 49	0.18 32	0.57 300	0.31 176	0.58 130	0.69 234	0.45 135	0.54 148	0.38 113	0.33 167	0.56 183	0.36 239	0.12 33	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 80	0.12 110

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 129	0.22 114	0.21 10	0.19 17	0.43 70	0.27 27	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.41 69	0.22 26	0.14 100	0.10 54	0.12 25	0.09 9	0.12 46	0.12 110

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 40	0.16 39	0.32 67	0.39 186	0.21 95	0.18 4	0.21 38	0.34 26	0.26 26	0.28 43	0.51 133	0.28 55	0.29 130	0.26 2	0.24 56	0.14 100	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.14 123	0.12 110

MM-Stereo_test1	0.33 127	0.19 124	0.36 114	0.41 252	0.23 154	0.36 166	0.45 377	0.58 130	0.54 173	0.60 185	0.50 124	0.38 113	0.37 198	0.60 236	0.26 103	0.15 161	0.13 254	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.12 110

SCV_C0	0.26 63	0.18 85	0.34 97	0.35 94	0.24 183	0.23 17	0.28 128	0.51 97	0.36 88	0.31 57	0.36 80	0.37 105	0.20 31	0.57 195	0.22 26	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.11 78	0.16 209	0.12 110

fffft	0.25 55	0.17 61	0.37 130	0.36 113	0.22 114	0.28 74	0.36 263	0.42 62	0.24 20	0.36 89	0.23 18	0.27 52	0.22 45	0.52 153	0.27 121	0.12 33	0.09 23	0.16 146	0.12 104	0.12 46	0.12 110
1: 1. 1
Occ-G	0.26 63	0.14 11	0.28 29	0.34 60	0.20 76	0.27 57	0.34 217	0.41 58	0.31 49	0.29 50	0.43 100	0.49 181	0.25 76	0.47 120	0.28 141	0.13 61	0.11 134	0.14 80	0.11 78	0.12 46	0.12 110

gcap-zeroshot	0.34 133	0.18 85	0.52 329	0.38 158	0.22 114	0.49 252	0.27 110	0.52 106	0.34 67	0.64 212	0.50 124	0.83 354	0.34 175	0.48 130	0.24 56	0.13 61	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 80	0.12 110

AE-Stereo	0.34 133	0.21 196	0.42 203	0.48 390	0.31 370	0.48 248	0.35 241	0.61 151	0.62 193	0.32 72	0.55 154	0.52 191	0.27 102	0.47 120	0.29 156	0.13 61	0.13 254	0.18 229	0.16 226	0.15 169	0.12 110

plain	0.31 111	0.20 159	0.50 312	0.39 186	0.29 334	0.27 57	0.30 154	0.44 73	0.35 80	0.31 57	0.66 187	0.30 58	0.31 152	0.65 283	0.31 169	0.17 247	0.13 254	0.20 299	0.15 194	0.17 243	0.12 110

MaDis-Stereo	0.26 63	0.18 85	0.36 114	0.36 113	0.26 256	0.27 57	0.27 110	0.43 70	0.35 80	0.27 40	0.26 31	0.41 133	0.28 116	0.40 62	0.28 141	0.16 209	0.14 288	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.12 110

IGEV_Zeroshot_test	0.34 133	0.18 85	0.67 401	0.39 186	0.28 308	0.30 98	0.25 83	0.74 256	0.31 49	0.62 194	0.57 160	0.54 199	0.25 76	0.53 162	0.27 121	0.14 100	0.10 54	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 110

MSKI-zero shot	0.32 117	0.17 61	0.34 97	0.39 186	0.21 95	0.32 132	0.22 47	0.61 151	0.43 132	0.52 162	0.64 177	0.61 244	0.20 31	0.74 346	0.25 74	0.14 100	0.10 54	0.14 80	0.10 53	0.12 46	0.12 110

UniTT-Stereo	0.27 73	0.17 61	0.37 130	0.40 221	0.27 285	0.30 98	0.28 128	0.39 47	0.31 49	0.29 50	0.46 109	0.27 52	0.25 76	0.47 120	0.34 206	0.17 247	0.13 254	0.13 54	0.12 104	0.14 123	0.12 110

Any-RAFT	0.35 148	0.16 39	0.30 47	0.34 60	0.21 95	0.52 263	0.22 47	0.88 315	0.73 254	0.53 165	0.73 204	0.64 259	0.28 116	0.46 113	0.24 56	0.15 161	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.13 80	0.12 110

RAFT-Test	0.34 133	0.18 85	0.37 130	0.38 158	0.23 154	0.50 255	0.23 61	0.69 216	0.40 118	0.60 185	0.85 281	0.61 244	0.28 116	0.46 113	0.27 121	0.14 100	0.11 134	0.14 80	0.11 78	0.13 80	0.12 110

HH	0.35 148	0.20 159	0.47 267	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 269	0.38 107	0.43 130	0.57 160	0.79 341	0.44 242	0.71 329	0.25 74	0.15 161	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 110

HanStereo	0.35 148	0.20 159	0.47 267	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 269	0.38 107	0.43 130	0.57 160	0.79 341	0.44 242	0.71 329	0.25 74	0.15 161	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 110

ADStereo(finetuned)	0.37 183	0.16 39	0.49 299	0.34 60	0.19 52	0.30 98	0.30 154	0.68 208	0.91 372	0.70 257	0.77 225	0.43 151	0.69 388	0.45 98	0.33 191	0.14 100	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.13 80	0.12 110

raft_robust	0.41 237	0.23 256	0.36 114	0.42 292	0.21 95	0.40 195	0.33 206	0.79 282	0.98 404	0.79 311	0.87 292	0.39 117	0.33 167	0.84 392	0.29 156	0.13 61	0.12 189	0.16 146	0.17 275	0.15 169	0.12 110

IPLG	0.39 214	0.20 159	0.59 361	0.40 221	0.24 183	0.54 277	0.27 110	0.75 262	0.63 204	0.84 352	0.81 256	0.32 68	0.32 157	0.60 236	0.45 314	0.13 61	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 80	0.12 110

AAGNet	1.43 520	0.20 159	0.48 287	0.44 331	0.25 215	0.29 86	0.31 176	0.65 179	0.68 227	0.97 424	0.86 284	0.67 284	0.62 345	0.64 276	20.63 568	0.16 209	0.11 134	0.19 269	0.15 194	0.19 301	0.12 110

STrans-v2	0.46 281	0.20 159	0.48 287	0.40 221	0.24 183	0.55 282	0.50 407	1.07 390	0.73 254	0.65 221	1.05 378	0.72 306	0.69 388	0.72 334	0.33 191	0.14 100	0.10 54	0.17 184	0.14 169	0.13 80	0.12 110

OMP-Stereo	0.42 244	0.22 235	0.46 255	0.52 447	0.24 183	0.36 166	0.25 83	0.71 239	0.78 289	0.77 303	0.64 177	0.89 380	0.39 213	0.91 424	0.35 223	0.15 161	0.12 189	0.20 299	0.15 194	0.15 169	0.12 110

CroCo-Stereo	0.26 63	0.22 235	0.36 114	0.48 390	0.22 114	0.20 5	0.29 138	0.51 97	0.44 138	0.28 43	0.23 18	0.42 143	0.26 92	0.29 7	0.26 103	0.15 161	0.13 254	0.13 54	0.11 78	0.16 209	0.12 110
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.45 271	0.22 235	0.45 238	0.47 384	0.26 256	0.54 277	0.47 388	0.66 188	0.58 188	0.80 313	0.82 260	0.94 395	0.57 313	0.75 352	0.34 206	0.17 247	0.15 317	0.22 354	0.20 357	0.16 209	0.12 110

iRaftStereo_RVC	0.32 117	0.19 124	0.37 130	0.39 186	0.22 114	0.31 113	0.29 138	0.68 208	0.51 163	0.49 150	0.66 187	0.37 105	0.23 59	0.45 98	0.33 191	0.14 100	0.10 54	0.18 229	0.17 275	0.15 169	0.12 110

raft+_RVC	0.38 198	0.19 124	0.35 107	0.37 129	0.25 215	0.45 236	0.37 277	0.78 278	0.89 362	0.51 156	0.78 236	0.50 183	0.29 130	0.53 162	0.40 276	0.15 161	0.12 189	0.17 184	0.15 194	0.14 123	0.12 110

DCANet	0.36 166	0.16 39	0.41 182	0.34 60	0.19 52	0.30 98	0.30 154	0.68 208	0.91 372	0.70 257	0.77 225	0.43 151	0.57 313	0.45 98	0.34 206	0.14 100	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.13 80	0.12 110

EAI-Stereo	0.34 133	0.19 124	0.44 226	0.39 186	0.21 95	0.31 113	0.30 154	1.15 426	0.30 43	0.49 150	0.75 215	0.36 103	0.28 116	0.62 252	0.27 121	0.14 100	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.13 80	0.12 110

Gwc-CoAtRS	0.34 133	0.17 61	0.44 226	0.39 186	0.23 154	0.34 149	0.22 47	0.70 231	0.75 264	0.60 185	0.59 165	0.58 218	0.29 130	0.45 98	0.26 103	0.14 100	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.12 46	0.12 110

HITNet	0.41 237	0.26 335	0.45 238	0.33 49	0.17 17	0.63 343	0.30 154	0.93 330	0.64 211	0.71 264	0.82 260	0.64 259	0.52 282	0.59 230	0.43 289	0.14 100	0.10 54	0.15 120	0.13 138	0.19 301	0.12 110
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	0.47 296	0.24 293	0.61 368	0.37 129	0.17 17	0.61 326	0.33 206	0.80 285	0.87 345	0.94 412	1.13 408	0.72 306	0.43 233	0.89 415	0.51 348	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.11 78	0.14 123	0.12 110

xyz-stereo-finetune2	0.36 166	0.19 124	0.38 142	0.32 37	0.19 52	0.82 420	0.29 138	0.52 106	0.32 58	0.51 156	0.78 236	0.43 151	0.45 247	0.69 318	0.44 305	0.13 61	0.12 189	0.17 184	0.13 138	0.12 46	0.13 144

MM-Stereo_test3	0.34 133	0.19 124	0.31 54	0.41 252	0.25 215	0.35 157	0.44 374	0.72 243	0.92 377	0.46 141	0.52 142	0.41 133	0.29 130	0.44 94	0.28 141	0.16 209	0.15 317	0.17 184	0.13 138	0.14 123	0.13 144

AIO-test2	0.39 214	0.21 196	0.41 182	0.47 384	0.25 215	0.45 236	0.35 241	0.77 272	1.27 487	0.36 89	0.87 292	0.37 105	0.30 145	0.47 120	0.27 121	0.15 161	0.13 254	0.21 340	0.23 409	0.15 169	0.13 144

PAM_32	0.46 281	0.19 124	0.67 401	0.39 186	0.24 183	0.75 390	0.27 110	0.95 342	0.34 67	0.68 242	0.44 101	1.91 515	0.65 368	0.62 252	0.26 103	0.15 161	0.10 54	0.16 146	0.15 194	0.14 123	0.13 144

PAM	0.46 281	0.19 124	0.70 415	0.40 221	0.26 256	0.75 390	0.33 206	0.85 299	0.34 67	0.70 257	0.46 109	1.83 510	0.63 351	0.61 244	0.26 103	0.15 161	0.10 54	0.16 146	0.14 169	0.14 123	0.13 144

UGAM-zero	0.46 281	0.19 124	0.62 371	0.37 129	0.23 154	0.34 149	0.21 38	1.15 426	0.39 117	0.66 233	0.61 170	1.70 507	0.91 461	0.75 352	0.25 74	0.14 100	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 80	0.13 144

UGAM	0.52 358	0.22 235	0.46 255	0.45 354	0.25 215	0.41 209	0.52 425	0.62 157	1.16 463	0.76 297	1.13 408	1.32 472	0.57 313	1.00 446	0.53 358	0.17 247	0.14 288	0.25 402	0.21 378	0.15 169	0.13 144

rvit_stereo_0081	0.32 117	0.24 293	0.47 267	0.43 312	0.26 256	0.30 98	0.37 277	0.42 62	0.55 178	0.36 89	0.40 91	0.39 117	0.35 178	0.43 83	0.33 191	0.22 372	0.16 348	0.19 269	0.16 226	0.19 301	0.13 144

model_zeroshot	0.33 127	0.18 85	0.48 287	0.39 186	0.28 308	0.45 236	0.25 83	0.63 165	0.45 145	0.61 192	0.50 124	0.51 187	0.25 76	0.45 98	0.26 103	0.16 209	0.13 254	0.15 120	0.14 169	0.13 80	0.13 144

rvit_stereo_0082	0.32 117	0.24 293	0.47 267	0.43 312	0.26 256	0.30 98	0.37 277	0.42 62	0.55 178	0.36 89	0.40 91	0.39 117	0.35 178	0.43 83	0.33 191	0.22 372	0.16 348	0.19 269	0.16 226	0.19 301	0.13 144

testlalala2	0.36 166	0.18 85	0.45 238	0.89 520	0.53 492	0.44 228	0.26 94	0.61 151	0.49 157	0.68 242	0.56 157	0.44 157	0.24 69	0.34 29	0.31 169	0.15 161	0.12 189	0.14 80	0.10 53	0.13 80	0.13 144

H2IRNET	0.37 183	0.20 159	0.33 81	0.38 158	0.25 215	0.27 57	0.23 61	0.59 135	0.72 247	0.39 112	0.90 308	0.74 323	0.55 304	0.52 153	0.43 289	0.15 161	0.13 254	0.18 229	0.20 357	0.16 209	0.13 144

MGS-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 172	0.36 113	0.23 154	0.37 171	0.30 154	0.39 47	0.44 138	0.31 57	0.51 133	0.40 127	0.24 69	0.43 83	0.26 103	0.15 161	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.14 123	0.13 144

IGEV++	0.24 47	0.17 61	0.31 54	0.38 158	0.22 114	0.24 26	0.22 47	0.50 95	0.23 17	0.28 43	0.35 77	0.30 58	0.22 45	0.31 14	0.28 141	0.14 100	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.13 80	0.13 144

testlalala_base	0.46 281	0.25 316	0.41 182	0.46 375	0.33 397	0.58 305	0.25 83	0.57 124	0.34 67	0.51 156	0.56 157	0.46 167	0.30 145	0.43 83	0.31 169	1.47 547	0.11 134	0.14 80	0.09 9	1.59 536	0.13 144

LL-Strereo2	0.35 148	0.24 293	0.48 287	0.41 252	0.26 256	0.35 157	0.24 75	0.67 198	0.44 138	0.54 169	0.51 133	0.66 277	0.25 76	0.66 291	0.30 162	0.14 100	0.12 189	0.23 374	0.20 357	0.18 267	0.13 144

DCRE	0.37 183	0.18 85	0.46 255	0.45 354	0.32 386	0.42 216	0.37 277	0.63 165	0.51 163	0.47 146	0.94 319	0.56 205	0.36 194	0.52 153	0.32 179	0.14 100	0.13 254	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.13 144

Selective-RAFT	0.35 148	0.23 256	0.51 324	0.44 331	0.21 95	0.64 350	0.27 110	0.59 135	0.63 204	0.40 118	0.38 88	0.55 202	0.40 219	0.57 195	0.35 223	0.13 61	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.16 209	0.13 144

ProNet	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.35 94	0.24 183	0.32 132	0.43 365	0.57 124	0.37 102	0.33 77	0.30 53	0.32 68	0.28 116	0.57 195	0.26 103	0.13 61	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 80	0.13 144

TestStereo1	0.43 254	0.23 256	0.41 182	0.51 435	0.24 183	0.34 149	0.40 333	0.77 272	0.90 365	0.68 242	0.96 332	0.48 175	0.46 252	0.91 424	0.32 179	0.16 209	0.13 254	0.18 229	0.15 194	0.14 123	0.13 144

DCANet-4	0.36 166	0.20 159	0.48 287	0.34 60	0.19 52	0.29 86	0.30 154	0.66 188	0.92 377	0.69 251	0.78 236	0.40 127	0.47 256	0.45 98	0.34 206	0.14 100	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.11 15	0.13 144

fff	0.37 183	0.16 39	0.41 182	0.34 60	0.19 52	0.29 86	0.30 154	0.69 216	1.06 443	0.69 251	0.78 236	0.42 143	0.63 351	0.46 113	0.34 206	0.14 100	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.11 15	0.13 144

SA-5K	0.43 254	0.23 256	0.41 182	0.51 435	0.24 183	0.34 149	0.40 333	0.77 272	0.90 365	0.68 242	0.96 332	0.48 175	0.46 252	0.91 424	0.32 179	0.16 209	0.13 254	0.18 229	0.15 194	0.14 123	0.13 144

Sa-1000	0.48 308	0.24 293	0.41 182	0.45 354	0.25 215	0.59 318	0.34 217	0.81 288	0.93 383	0.82 333	1.50 482	0.53 195	0.45 247	0.92 427	0.30 162	0.15 161	0.12 189	0.21 340	0.19 332	0.15 169	0.13 144

SA	0.44 261	0.25 316	0.46 255	0.46 375	0.24 183	0.43 219	0.36 263	0.75 262	0.96 397	0.59 181	1.03 368	0.48 175	0.52 282	0.94 440	0.32 179	0.16 209	0.12 189	0.21 340	0.19 332	0.15 169	0.13 144

iRaft-Stereo_20w	0.39 214	0.19 124	0.57 356	0.37 129	0.27 285	0.31 113	0.24 75	1.44 505	0.29 38	0.69 251	0.53 146	0.60 239	0.42 227	0.83 387	0.27 121	0.14 100	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.15 169	0.13 144

GLC_STEREO	0.29 91	0.19 124	0.27 20	0.44 331	0.19 52	0.31 113	0.26 94	0.47 82	0.43 132	0.37 95	0.47 115	0.41 133	0.23 59	0.50 140	0.34 206	0.14 100	0.18 385	0.19 269	0.16 226	0.16 209	0.13 144

MIPNet	0.37 183	0.21 196	0.59 361	0.39 186	0.25 215	0.50 255	0.28 128	0.77 272	0.70 235	0.65 221	0.60 167	0.40 127	0.49 264	0.44 94	0.37 255	0.14 100	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.13 144

IPLGR	0.39 214	0.21 196	0.63 380	0.39 186	0.22 114	0.49 252	0.29 138	0.76 269	0.74 261	0.78 307	0.77 225	0.44 157	0.42 227	0.47 120	0.38 263	0.13 61	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.13 144

TransformOpticalFlow	0.44 261	0.20 159	0.47 267	0.41 252	0.23 154	0.37 171	0.47 388	0.94 335	0.76 272	0.65 221	1.14 413	0.73 317	0.56 311	0.76 356	0.32 179	0.15 161	0.10 54	0.17 184	0.15 194	0.14 123	0.13 144

PFNet	0.42 244	0.18 85	0.58 360	0.43 312	0.24 183	0.43 219	0.32 196	0.74 256	0.78 289	1.00 436	0.74 213	0.68 285	0.39 213	0.72 334	0.37 255	0.16 209	0.10 54	0.20 299	0.15 194	0.16 209	0.13 144

RAFT-RH_RVC	0.56 389	0.17 61	0.41 182	0.37 129	0.23 154	0.57 300	0.24 75	0.60 145	0.70 235	1.19 481	3.94 548	0.56 205	0.38 202	0.65 283	0.36 239	0.13 61	0.11 134	0.20 299	0.14 169	0.12 46	0.13 144

RAFT-345	0.40 226	0.18 85	0.40 172	0.38 158	0.22 114	0.33 139	0.26 94	0.61 151	0.51 163	0.74 288	1.79 501	0.45 159	0.33 167	0.66 291	0.36 239	0.14 100	0.11 134	0.18 229	0.14 169	0.13 80	0.13 144

TestStereo	0.38 198	0.31 392	0.40 172	0.45 354	0.20 76	0.40 195	0.37 277	0.66 188	0.65 216	0.53 165	0.78 236	0.47 170	0.40 219	0.55 173	0.37 255	0.18 278	0.13 254	0.20 299	0.15 194	0.22 362	0.13 144

raftrobust	0.34 133	0.19 124	0.36 114	0.41 252	0.27 285	0.30 98	0.25 83	0.71 239	0.63 204	0.58 179	0.55 154	0.45 159	0.46 252	0.51 147	0.29 156	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.12 46	0.13 144

RALAANet	0.38 198	0.23 256	0.48 287	0.42 292	0.29 334	0.35 157	0.25 83	0.86 303	0.64 211	0.67 236	0.65 180	0.60 239	0.29 130	0.60 236	0.34 206	0.15 161	0.12 189	0.17 184	0.15 194	0.21 340	0.13 144

csc	0.37 183	0.16 39	0.41 182	0.34 60	0.19 52	0.29 86	0.30 154	0.69 216	1.06 443	0.69 251	0.78 236	0.42 143	0.63 351	0.46 113	0.34 206	0.14 100	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.11 15	0.13 144

cscssc	0.37 183	0.16 39	0.41 182	0.34 60	0.19 52	0.29 86	0.30 154	0.69 216	1.06 443	0.69 251	0.78 236	0.42 143	0.63 351	0.46 113	0.34 206	0.14 100	0.10 54	0.14 80	0.11 78	0.11 15	0.13 144

111	0.40 226	0.17 61	0.41 182	0.34 60	0.19 52	0.52 263	0.28 128	0.74 256	1.16 463	0.50 153	0.91 311	0.63 252	0.48 261	0.61 244	0.35 223	0.14 100	0.10 54	0.14 80	0.12 104	0.13 80	0.13 144

test_xeample3	0.29 91	0.21 196	0.41 182	0.35 94	0.26 256	0.35 157	0.32 196	0.56 119	0.36 88	0.43 130	0.32 64	0.34 84	0.28 116	0.54 168	0.23 47	0.14 100	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.13 144

ARAFT	0.47 296	0.24 293	0.79 449	0.42 292	0.25 215	0.55 282	0.55 437	0.75 262	0.81 308	0.89 385	0.75 215	0.73 317	0.47 256	0.88 409	0.37 255	0.15 161	0.12 189	0.23 374	0.22 396	0.14 123	0.13 144

R-Stereo Train	0.39 214	0.18 85	0.42 203	0.42 292	0.26 256	0.40 195	0.32 196	0.72 243	0.34 67	0.89 385	1.28 446	0.57 210	0.35 178	0.42 76	0.32 179	0.15 161	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144

RAFT-Stereo	0.39 214	0.18 85	0.42 203	0.42 292	0.26 256	0.40 195	0.32 196	0.72 243	0.34 67	0.89 385	1.28 446	0.57 210	0.35 178	0.42 76	0.32 179	0.15 161	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.53 364	0.22 235	0.52 329	0.38 158	0.22 114	0.68 366	0.38 299	0.97 349	0.88 349	0.73 283	1.04 374	1.03 420	0.92 465	0.90 417	0.86 441	0.16 209	0.14 288	0.14 80	0.17 275	0.15 169	0.13 144

tt45	0.27 73	0.17 61	0.34 97	0.35 94	0.23 154	0.38 184	0.28 128	0.46 79	0.28 31	0.40 118	0.27 35	0.38 113	0.25 76	0.57 195	0.26 103	0.13 61	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.12 46	0.14 188

999	0.27 73	0.16 39	0.35 107	0.36 113	0.24 183	0.31 113	0.27 110	0.49 87	0.38 107	0.26 31	0.30 53	0.39 117	0.23 59	0.63 263	0.25 74	0.13 61	0.10 54	0.14 80	0.12 104	0.12 46	0.14 188

rvit_stereo_0083	0.34 133	0.24 293	0.50 312	0.44 331	0.27 285	0.34 149	0.35 241	0.45 77	0.62 193	0.37 95	0.47 115	0.42 143	0.35 178	0.40 62	0.36 239	0.22 372	0.20 409	0.20 299	0.17 275	0.20 317	0.14 188

rvit_stereo_ft	0.33 127	0.25 316	0.47 267	0.52 447	0.32 386	0.33 139	0.47 388	0.49 87	0.50 161	0.34 80	0.41 94	0.41 133	0.32 157	0.48 130	0.34 206	0.22 372	0.14 288	0.19 269	0.18 302	0.19 301	0.14 188

tta	0.51 349	0.23 256	0.62 371	0.34 60	0.20 76	0.62 334	0.34 217	1.21 448	1.02 422	0.81 324	1.01 356	0.71 297	0.65 368	0.84 392	0.55 368	0.19 308	0.15 317	0.18 229	0.16 226	0.15 169	0.14 188

qqq1	0.49 326	0.23 256	0.62 371	0.34 60	0.20 76	0.62 334	0.34 217	1.21 448	1.02 422	0.81 324	1.01 356	0.71 297	0.65 368	0.84 392	0.34 206	0.19 308	0.15 317	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

fff1	0.49 326	0.23 256	0.62 371	0.34 60	0.20 76	0.62 334	0.34 217	1.21 448	1.02 422	0.81 324	1.01 356	0.71 297	0.65 368	0.84 392	0.34 206	0.19 308	0.15 317	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

CoDeX	0.47 296	0.20 159	0.49 299	0.42 292	0.25 215	0.75 390	0.36 263	1.27 475	0.80 300	0.82 333	0.96 332	0.62 250	0.57 313	0.60 236	0.36 239	0.17 247	0.12 189	0.17 184	0.15 194	0.16 209	0.14 188

rrr	0.29 91	0.22 235	0.41 182	0.35 94	0.27 285	0.37 171	0.32 196	0.52 106	0.42 130	0.38 104	0.30 53	0.35 93	0.27 102	0.51 147	0.22 26	0.15 161	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 80	0.14 188

MIF-Stereo (partial)	0.31 111	0.18 85	0.37 130	0.41 252	0.31 370	0.28 74	0.23 61	0.47 82	0.42 130	0.31 57	0.63 174	0.36 103	0.35 178	0.57 195	0.31 169	0.17 247	0.13 254	0.19 269	0.17 275	0.18 267	0.14 188

anonymousdsp2	0.35 148	0.20 159	0.43 214	0.37 129	0.24 183	0.48 248	0.31 176	0.86 303	0.65 216	0.55 171	0.50 124	0.50 183	0.34 175	0.56 183	0.31 169	0.14 100	0.10 54	0.14 80	0.10 53	0.16 209	0.14 188

anonymousa	0.49 326	0.20 159	0.42 203	0.38 158	0.23 154	0.91 433	0.35 241	0.75 262	0.62 193	0.85 356	1.54 486	1.06 428	0.66 375	0.51 147	0.43 289	0.16 209	0.13 254	0.19 269	0.21 378	0.16 209	0.14 188

RAFT+CT+SA	0.39 214	0.23 256	0.36 114	0.51 435	0.27 285	0.29 86	0.46 381	0.75 262	0.80 300	0.51 156	0.89 304	0.41 133	0.40 219	0.78 367	0.32 179	0.14 100	0.11 134	0.18 229	0.18 302	0.15 169	0.14 188

CIPLG	0.41 237	0.21 196	0.63 380	0.45 354	0.33 397	0.52 263	0.33 206	0.65 179	0.60 191	0.82 333	0.96 332	0.46 167	0.32 157	0.55 173	0.44 305	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 80	0.14 188

IPLGR_C	0.40 226	0.21 196	0.64 385	0.45 354	0.33 397	0.52 263	0.34 217	0.66 188	0.62 193	0.82 333	0.92 315	0.45 159	0.32 157	0.52 153	0.46 324	0.17 247	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 80	0.14 188

ACRE	0.40 226	0.21 196	0.65 391	0.45 354	0.33 397	0.51 259	0.33 206	0.66 188	0.63 204	0.80 313	0.92 315	0.45 159	0.32 157	0.52 153	0.45 314	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 80	0.14 188

CrosDoStereo	0.50 342	0.18 85	0.45 238	0.38 158	0.24 183	0.40 195	1.18 524	0.67 198	0.86 336	0.94 412	1.37 461	0.63 252	0.77 427	0.65 283	0.45 314	0.15 161	0.12 189	0.17 184	0.18 302	0.14 123	0.14 188

NRIStereo	0.36 166	0.20 159	0.45 238	0.41 252	0.23 154	0.34 149	0.26 94	0.65 179	0.55 178	0.64 212	0.63 174	0.56 205	0.37 198	0.65 283	0.37 255	0.15 161	0.11 134	0.18 229	0.15 194	0.17 243	0.14 188

DeepStereo_LL	0.50 342	0.18 85	0.45 238	0.38 158	0.24 183	0.40 195	1.18 524	0.67 198	0.86 336	0.94 412	1.37 461	0.63 252	0.77 427	0.65 283	0.45 314	0.15 161	0.12 189	0.17 184	0.18 302	0.14 123	0.14 188

RAFT_R40	0.40 226	0.19 124	0.44 226	0.43 312	0.25 215	0.23 17	0.26 94	0.67 198	0.67 222	0.98 429	0.78 236	0.72 306	0.43 233	0.76 356	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 299	0.16 226	0.18 267	0.14 188

IRAFT_RVC	0.42 244	0.20 159	0.48 287	0.44 331	0.24 183	0.27 57	0.54 433	0.74 256	0.77 279	0.76 297	0.80 249	0.73 317	0.51 280	0.70 324	0.36 239	0.17 247	0.10 54	0.21 340	0.16 226	0.16 209	0.14 188

rafts_anoy	0.37 183	0.21 196	0.36 114	0.41 252	0.26 256	0.30 98	0.33 206	0.67 198	0.90 365	0.58 179	0.66 187	0.45 159	0.33 167	0.47 120	0.39 269	0.16 209	0.11 134	0.21 340	0.23 409	0.17 243	0.14 188

TANstereo	0.30 105	0.15 25	0.31 54	0.30 9	0.17 17	0.55 282	0.23 61	0.44 73	0.55 178	0.59 181	0.68 193	0.37 105	0.26 92	0.35 37	0.27 121	0.15 161	0.16 348	0.12 25	0.10 53	0.13 80	0.14 188

G2L-Stereo_test	0.48 308	0.20 159	0.40 172	0.34 60	0.23 154	0.57 300	0.58 447	1.10 400	0.77 279	0.86 363	0.94 319	0.95 397	0.54 298	0.68 312	0.60 381	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.15 211

HI	0.45 271	0.21 196	0.36 114	0.34 60	0.35 412	0.28 74	0.31 176	0.72 243	0.46 149	0.87 371	1.13 408	1.09 438	0.76 421	0.69 318	0.56 370	0.12 33	0.10 54	0.17 184	0.17 275	0.17 243	0.15 211

CoSv	0.45 271	0.21 196	0.36 114	0.34 60	0.35 412	0.28 74	0.31 176	0.72 243	0.46 149	0.87 371	1.13 408	1.09 438	0.76 421	0.69 318	0.56 370	0.12 33	0.10 54	0.17 184	0.17 275	0.17 243	0.15 211

IGEV-RUCA	0.25 55	0.16 39	0.34 97	0.39 186	0.27 285	0.33 139	0.20 22	0.38 43	0.36 88	0.26 31	0.31 62	0.25 47	0.21 38	0.48 130	0.24 56	0.20 331	0.11 134	0.13 54	0.10 53	0.17 243	0.15 211

rvit_stereo_0081_aga	0.31 111	0.28 366	0.44 226	0.42 292	0.29 334	0.34 149	0.31 176	0.44 73	0.40 118	0.39 112	0.44 101	0.40 127	0.32 157	0.42 76	0.29 156	0.23 387	0.17 368	0.19 269	0.16 226	0.20 317	0.15 211

rvit_stereo_0080	0.31 111	0.25 316	0.40 172	0.39 186	0.28 308	0.27 57	0.46 381	0.49 87	0.44 138	0.35 85	0.42 97	0.40 127	0.28 116	0.41 69	0.33 191	0.22 372	0.17 368	0.17 184	0.16 226	0.22 362	0.15 211

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 133	0.27 352	0.45 238	0.36 113	0.25 215	0.48 248	0.30 154	0.58 130	0.90 365	0.42 127	0.36 80	0.30 58	0.29 130	0.49 134	0.30 162	0.16 209	0.14 288	0.18 229	0.15 194	0.18 267	0.15 211

MyStereo06	0.38 198	0.21 196	0.61 368	0.41 252	0.28 308	0.41 209	0.50 407	0.95 342	0.35 80	0.62 194	0.54 148	0.76 331	0.27 102	0.50 140	0.29 156	0.14 100	0.13 254	0.18 229	0.17 275	0.17 243	0.15 211

MyStereo05	0.44 261	0.21 196	0.45 238	0.41 252	0.28 308	0.41 209	0.50 407	0.93 330	1.09 454	0.76 297	0.61 170	0.51 187	0.57 313	0.73 339	0.42 284	0.14 100	0.13 254	0.18 229	0.17 275	0.17 243	0.15 211

cc1	0.37 183	0.23 256	0.33 81	0.41 252	0.22 114	0.55 282	0.38 299	0.67 198	1.06 443	0.41 122	0.50 124	0.34 84	0.49 264	0.57 195	0.25 74	0.16 209	0.10 54	0.19 269	0.13 138	0.16 209	0.15 211

ff7	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.36 113	0.26 256	0.31 113	0.35 241	0.62 157	0.34 67	0.38 104	0.33 65	0.32 68	0.29 130	0.58 215	0.25 74	0.14 100	0.10 54	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

IGEVStereo-DCA	0.29 91	0.22 235	0.38 142	0.35 94	0.27 285	0.37 171	0.35 241	0.62 157	0.34 67	0.38 104	0.30 53	0.35 93	0.27 102	0.51 147	0.22 26	0.15 161	0.12 189	0.16 146	0.12 104	0.13 80	0.15 211

ffff	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.36 113	0.26 256	0.31 113	0.35 241	0.62 157	0.34 67	0.38 104	0.33 65	0.32 68	0.29 130	0.58 215	0.25 74	0.14 100	0.10 54	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

11t	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.36 113	0.26 256	0.31 113	0.35 241	0.62 157	0.34 67	0.38 104	0.33 65	0.32 68	0.29 130	0.58 215	0.25 74	0.14 100	0.10 54	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

whm_eth	0.31 111	0.25 316	0.40 172	0.39 186	0.28 308	0.27 57	0.46 381	0.49 87	0.44 138	0.35 85	0.42 97	0.40 127	0.28 116	0.41 69	0.33 191	0.22 372	0.17 368	0.17 184	0.16 226	0.22 362	0.15 211

CAS	0.34 133	0.13 2	0.25 10	1.28 534	0.30 348	0.46 241	0.38 299	0.48 84	0.47 154	0.34 80	0.52 142	0.24 43	0.19 25	0.29 7	0.27 121	0.69 525	0.08 2	0.12 25	0.08 1	0.12 46	0.15 211

anonymousdsp	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.37 129	0.25 215	0.30 98	0.35 241	0.63 165	0.35 80	0.39 112	0.33 65	0.33 80	0.28 116	0.59 230	0.25 74	0.14 100	0.10 54	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

CroCo-Stereo Lap2	0.28 80	0.24 293	0.39 161	0.50 419	0.29 334	0.20 5	0.31 176	0.49 87	0.38 107	0.24 22	0.27 35	0.46 167	0.31 152	0.39 57	0.30 162	0.14 100	0.15 317	0.16 146	0.13 138	0.16 209	0.15 211

ccc-4	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.36 113	0.26 256	0.31 113	0.35 241	0.62 157	0.34 67	0.38 104	0.33 65	0.32 68	0.29 130	0.58 215	0.25 74	0.14 100	0.10 54	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

IER	0.46 281	0.23 256	0.50 312	0.38 158	0.28 308	0.69 368	0.35 241	0.80 285	0.66 219	0.83 345	0.94 319	0.75 325	0.77 427	0.60 236	0.42 284	0.17 247	0.14 288	0.17 184	0.17 275	0.17 243	0.15 211

IGEV-Stereo	0.29 91	0.21 196	0.38 142	0.37 129	0.25 215	0.30 98	0.35 241	0.63 165	0.35 80	0.39 112	0.33 65	0.33 80	0.28 116	0.59 230	0.25 74	0.14 100	0.10 54	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 271	0.21 196	0.48 287	0.42 292	0.28 308	0.31 113	0.54 433	0.63 165	0.62 193	0.62 194	0.89 304	1.01 413	0.69 388	0.75 352	0.66 398	0.13 61	0.12 189	0.17 184	0.15 194	0.14 123	0.15 211

Patchmatch Stereo++	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 252	0.22 114	0.24 26	0.22 47	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.58 218	0.38 202	0.58 215	0.36 239	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.20 317	0.15 211
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 252	0.22 114	0.24 26	0.31 176	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.58 218	0.38 202	0.56 183	0.35 223	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.20 317	0.15 211

ROB_FTStereo_v2	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 252	0.22 114	0.24 26	0.31 176	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.57 210	0.38 202	0.57 195	0.36 239	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.20 317	0.15 211

ROB_FTStereo	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 252	0.22 114	0.25 40	0.21 38	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.58 218	0.38 202	0.57 195	0.35 223	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.20 317	0.15 211

HUI-Stereo	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 252	0.22 114	0.24 26	0.22 47	0.60 145	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.58 218	0.38 202	0.50 140	0.35 223	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.20 317	0.15 211

DEmStereo	0.48 308	0.17 61	0.50 312	0.38 158	0.25 215	0.59 318	0.34 217	0.63 165	0.74 261	0.89 385	1.66 493	0.58 218	1.06 485	0.60 236	0.42 284	0.14 100	0.11 134	0.16 146	0.16 226	0.14 123	0.15 211

SST-Stereo	0.40 226	0.19 124	0.45 238	0.42 292	0.25 215	0.25 40	0.21 38	0.66 188	0.47 154	1.08 465	0.79 246	0.72 306	0.43 233	0.77 363	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 299	0.16 226	0.19 301	0.15 211

THIR-Stereo	0.50 342	0.18 85	0.45 238	0.38 158	0.23 154	0.75 390	0.67 465	0.66 188	0.87 345	1.02 444	1.40 467	0.72 306	0.76 421	0.62 252	0.42 284	0.15 161	0.11 134	0.17 184	0.18 302	0.14 123	0.15 211

DRaft	0.49 326	0.17 61	0.47 267	0.37 129	0.25 215	0.58 305	0.40 333	0.65 179	0.85 331	1.02 444	1.75 500	0.50 183	0.82 442	0.63 263	0.40 276	0.13 61	0.11 134	0.16 146	0.16 226	0.14 123	0.15 211

iGMRVC	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 252	0.22 114	0.24 26	0.30 154	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.58 218	0.38 202	0.58 215	0.36 239	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.20 317	0.15 211

iRAFT	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 252	0.22 114	0.24 26	0.22 47	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.58 218	0.38 202	0.58 215	0.36 239	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.20 317	0.15 211

RAFT-IKP	0.35 148	0.23 256	0.47 267	0.41 252	0.22 114	0.24 26	0.28 128	0.59 135	0.36 88	0.63 202	0.73 204	0.57 210	0.38 202	0.58 215	0.36 239	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.20 317	0.15 211

SFCPSM	0.47 296	0.21 196	0.55 346	0.40 221	0.27 285	0.87 431	0.37 277	1.33 485	0.77 279	0.80 313	0.84 271	0.54 199	0.49 264	0.57 195	0.37 255	0.18 278	0.13 254	0.18 229	0.20 357	0.16 209	0.15 211

delet	0.55 378	0.24 293	0.55 346	0.44 331	0.33 397	1.07 465	0.50 407	1.00 358	0.86 336	0.85 356	0.96 332	0.90 385	0.63 351	0.83 387	0.74 419	0.18 278	0.18 385	0.20 299	0.21 378	0.16 209	0.15 211

UPFNet	0.53 364	0.24 293	0.51 324	0.45 354	0.38 431	0.84 426	0.49 402	0.99 354	0.75 264	0.87 371	0.88 300	0.86 365	0.64 362	0.80 373	0.71 413	0.20 331	0.20 409	0.20 299	0.20 357	0.19 301	0.15 211

ac_64	0.52 358	0.22 235	0.50 312	0.45 354	0.28 308	0.80 407	0.45 377	1.02 370	0.61 192	0.91 397	0.83 266	1.07 433	0.68 384	0.74 346	0.70 408	0.21 347	0.18 385	0.20 299	0.19 332	0.18 267	0.15 211

ACVNet	0.46 281	0.23 256	0.36 114	0.39 186	0.28 308	0.58 305	0.40 333	0.87 310	0.80 300	0.64 212	0.96 332	0.79 341	0.60 333	0.63 263	0.67 401	0.17 247	0.15 317	0.16 146	0.15 194	0.18 267	0.15 211

acv_ft	0.51 349	0.23 256	0.56 352	0.44 331	0.28 308	0.86 430	0.39 322	0.91 326	0.80 300	0.97 424	0.96 332	0.79 341	0.59 329	0.63 263	0.87 447	0.17 247	0.15 317	0.16 146	0.15 194	0.17 243	0.15 211

cf-r	0.47 296	0.23 256	0.41 182	0.39 186	0.23 154	0.59 318	0.37 277	0.88 315	0.85 331	0.72 276	1.05 378	0.94 395	0.62 345	0.56 183	0.54 363	0.21 347	0.14 288	0.17 184	0.19 332	0.15 169	0.15 211

GwcNet-RSSM	0.49 326	0.24 293	0.42 203	0.40 221	0.23 154	0.55 282	0.38 299	0.93 330	0.93 383	0.71 264	1.16 424	0.86 365	0.60 333	0.62 252	0.66 398	0.21 347	0.14 288	0.19 269	0.20 357	0.16 209	0.15 211

DIP-Stereo	0.39 214	0.21 196	0.50 312	0.41 252	0.28 308	0.62 334	0.27 110	0.77 272	0.40 118	0.64 212	0.86 284	0.52 191	0.33 167	0.66 291	0.42 284	0.15 161	0.13 254	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.15 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.53 364	0.22 235	0.35 107	0.37 129	0.21 95	0.85 427	0.37 277	1.23 460	0.93 383	0.90 392	1.15 419	1.26 460	0.63 351	0.72 334	0.48 335	0.17 247	0.13 254	0.16 146	0.15 194	0.17 243	0.15 211
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.49 326	0.29 378	0.79 449	0.42 292	0.21 95	0.61 326	0.40 333	0.82 290	0.99 409	0.87 371	1.12 401	0.69 289	0.53 286	0.78 367	0.51 348	0.15 161	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.17 243	0.15 211

pmcnn	1.23 509	0.29 378	0.96 470	0.40 221	0.23 154	0.95 441	0.69 475	1.16 432	1.28 488	1.67 514	2.33 515	11.15 564	0.86 452	0.93 433	0.88 449	0.15 161	0.12 189	0.12 25	0.10 53	0.15 169	0.15 211

rvit_0105_6	0.38 198	0.28 366	0.64 385	0.50 419	0.30 348	0.39 191	0.38 299	0.51 97	0.67 222	0.40 118	0.45 104	0.50 183	0.41 225	0.54 168	0.36 239	0.27 427	0.26 457	0.24 389	0.21 378	0.22 362	0.16 257

CAS++	0.32 117	0.24 293	0.36 114	0.37 129	0.26 256	0.28 74	0.23 61	0.87 310	0.50 161	0.47 146	0.45 104	0.26 48	0.21 38	0.49 134	0.24 56	0.23 387	0.19 399	0.22 354	0.17 275	0.21 340	0.16 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 117	0.22 235	0.34 97	0.42 292	0.28 308	0.40 195	0.50 407	0.72 243	0.37 102	0.37 95	0.34 72	0.32 68	0.31 152	0.59 230	0.27 121	0.14 100	0.13 254	0.18 229	0.17 275	0.17 243	0.16 257

MyStereo04	0.44 261	0.22 235	0.44 226	0.42 292	0.28 308	0.40 195	0.50 407	1.00 358	1.08 452	0.62 194	0.58 164	0.55 202	0.57 313	0.71 329	0.44 305	0.14 100	0.13 254	0.18 229	0.17 275	0.17 243	0.16 257

ffm	0.44 261	0.26 335	0.49 299	0.37 129	0.25 215	0.55 282	0.37 277	0.68 208	1.04 432	0.73 283	0.96 332	0.71 297	0.53 286	0.57 195	0.25 74	0.16 209	0.10 54	0.25 402	0.21 378	0.16 209	0.16 257

ff1	0.49 326	0.26 335	0.49 299	0.37 129	0.25 215	0.55 282	0.37 277	0.68 208	1.04 432	0.73 283	0.96 332	0.71 297	0.53 286	1.01 447	0.88 449	0.16 209	0.10 54	0.25 402	0.21 378	0.16 209	0.16 257

tt1	0.36 166	0.24 293	0.32 67	0.41 252	0.22 114	0.54 277	0.38 299	0.68 208	1.04 432	0.41 122	0.46 109	0.35 93	0.45 247	0.57 195	0.25 74	0.16 209	0.10 54	0.19 269	0.13 138	0.16 209	0.16 257

StereoVision	0.42 244	0.28 366	0.45 238	0.49 405	0.28 308	0.38 184	0.38 299	0.72 243	0.62 193	0.44 133	1.14 413	0.54 199	0.39 213	0.56 183	0.34 206	0.21 347	0.24 443	0.25 402	0.24 424	0.26 408	0.16 257

EKT-Stereo	0.35 148	0.23 256	0.39 161	0.43 312	0.29 334	0.38 184	0.31 176	0.69 216	0.64 211	0.45 135	0.63 174	0.49 181	0.27 102	0.56 183	0.33 191	0.18 278	0.14 288	0.18 229	0.15 194	0.16 209	0.16 257

x	0.39 214	0.24 293	0.41 182	0.34 60	0.23 154	0.52 263	0.32 196	0.86 303	0.52 166	0.57 177	0.70 197	0.59 233	0.50 275	0.49 134	0.46 324	0.17 247	0.15 317	0.17 184	0.15 194	0.17 243	0.16 257

test_5	0.43 254	0.24 293	0.43 214	0.52 447	0.28 308	0.28 74	0.42 358	0.72 243	0.82 313	0.62 194	0.91 311	0.72 306	0.55 304	0.79 372	0.35 223	0.14 100	0.11 134	0.18 229	0.18 302	0.18 267	0.16 257

test-1	0.36 166	0.19 124	0.71 420	0.46 375	0.26 256	0.44 228	0.36 263	0.60 145	0.59 189	0.48 149	0.67 191	0.53 195	0.36 194	0.40 62	0.29 156	0.14 100	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.16 257

RALCasStereoNet	0.36 166	0.21 196	0.37 130	0.42 292	0.26 256	0.35 157	0.38 299	0.63 165	0.64 211	0.50 153	0.72 200	0.51 187	0.29 130	0.59 230	0.36 239	0.16 209	0.14 288	0.15 120	0.13 138	0.17 243	0.16 257

MMNet	0.55 378	0.25 316	0.61 368	0.43 312	0.34 406	1.07 465	0.39 322	0.87 310	0.91 372	0.91 397	0.93 318	0.86 365	0.76 421	0.81 376	0.76 421	0.15 161	0.14 288	0.18 229	0.19 332	0.20 317	0.16 257

BEATNet_4x	0.46 281	0.32 396	0.56 352	0.37 129	0.19 52	0.63 343	0.35 241	1.01 367	0.72 247	0.77 303	0.83 266	0.70 293	0.59 329	0.68 312	0.53 358	0.16 209	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.24 392	0.16 257

CFNet	0.51 349	0.29 378	0.46 255	0.41 252	0.27 285	0.70 373	0.32 196	1.13 413	1.00 415	0.72 276	1.07 387	0.85 360	0.60 333	0.76 356	0.52 355	0.19 308	0.14 288	0.23 374	0.23 409	0.21 340	0.16 257

iResNetv2_ROB	0.52 358	0.27 352	0.69 411	0.38 158	0.25 215	0.62 334	0.35 241	1.17 437	1.01 419	0.99 431	1.06 384	0.88 376	0.67 378	0.66 291	0.39 269	0.19 308	0.13 254	0.15 120	0.11 78	0.18 267	0.16 257

DN-CSS_ROB	0.43 254	0.26 335	0.62 371	0.40 221	0.29 334	0.44 228	0.27 110	0.77 272	0.75 264	0.72 276	1.09 394	0.48 175	0.43 233	0.69 318	0.37 255	0.15 161	0.12 189	0.21 340	0.19 332	0.18 267	0.16 257

DFGA-Net	0.45 271	0.29 378	0.80 451	0.42 292	0.32 386	0.53 271	0.35 241	0.78 278	0.89 362	0.66 233	0.75 215	0.48 175	0.39 213	0.74 346	0.60 381	0.15 161	0.13 254	0.19 269	0.18 302	0.20 317	0.17 275

AIO-test1	0.38 198	0.18 85	0.38 142	0.50 419	0.24 183	0.46 241	0.30 154	0.70 231	1.19 469	0.40 118	0.71 199	0.45 159	0.29 130	0.53 162	0.27 121	0.15 161	0.13 254	0.19 269	0.21 378	0.13 80	0.17 275

test_sample1	0.42 244	0.22 235	0.46 255	0.34 60	0.23 154	0.58 305	0.35 241	0.99 354	0.49 157	0.62 194	0.75 215	0.69 289	0.61 339	0.58 215	0.44 305	0.18 278	0.14 288	0.17 184	0.15 194	0.17 243	0.17 275

DispNO	0.47 296	0.23 256	0.71 420	0.39 186	0.31 370	0.60 324	0.38 299	0.89 317	0.77 279	0.75 290	0.84 271	0.72 306	0.54 298	0.73 339	0.46 324	0.19 308	0.14 288	0.20 299	0.18 302	0.16 209	0.17 275

ACVNet-DCA	0.35 148	0.23 256	0.33 81	0.41 252	0.22 114	0.55 282	0.38 299	0.85 299	0.54 173	0.41 122	0.50 124	0.34 84	0.49 264	0.57 195	0.25 74	0.16 209	0.10 54	0.19 269	0.13 138	0.18 267	0.17 275

xx1	0.39 214	0.23 256	0.33 81	0.41 252	0.22 114	0.55 282	0.38 299	0.67 198	1.06 443	0.41 122	0.50 124	0.65 272	0.53 286	0.57 195	0.25 74	0.16 209	0.10 54	0.20 299	0.19 332	0.18 267	0.17 275

1test111	0.36 166	0.23 256	0.33 81	0.41 252	0.22 114	0.55 282	0.38 299	0.85 299	0.54 173	0.41 122	0.50 124	0.34 84	0.49 264	0.55 173	0.45 314	0.16 209	0.10 54	0.19 269	0.13 138	0.18 267	0.17 275

11t1	0.36 166	0.21 196	0.42 203	0.35 94	0.22 114	0.62 334	0.29 138	0.69 216	0.43 132	0.60 185	0.53 146	0.53 195	0.48 261	0.56 183	0.40 276	0.18 278	0.14 288	0.16 146	0.13 138	0.17 243	0.17 275

LL-Strereo	0.57 396	0.27 352	0.68 405	0.48 390	0.34 406	0.39 191	0.48 396	0.94 335	0.97 400	0.83 345	0.78 236	1.10 441	1.18 497	1.33 493	0.49 337	0.17 247	0.14 288	0.22 354	0.19 332	0.16 209	0.17 275

CES	0.28 80	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 516	0.37 171	0.27 110	0.48 84	0.46 149	0.34 80	0.48 117	0.27 52	0.22 45	0.39 57	0.23 47	0.13 61	0.11 134	0.12 25	0.08 1	0.13 80	0.17 275

qqq	0.40 226	0.26 335	0.44 226	0.36 113	0.22 114	0.46 241	0.36 263	0.85 299	0.54 173	0.56 174	0.69 194	0.65 272	0.53 286	0.55 173	0.45 314	0.17 247	0.16 348	0.20 299	0.19 332	0.18 267	0.17 275

CSP-Net	0.56 389	0.27 352	0.49 299	0.41 252	0.28 308	1.22 488	0.50 407	1.23 460	0.72 247	0.95 419	0.95 328	0.89 380	0.62 345	0.83 387	0.62 387	0.26 418	0.17 368	0.17 184	0.17 275	0.18 267	0.17 275

LMCR-Stereo	0.53 364	0.30 387	0.53 337	0.58 475	0.30 348	0.83 423	0.36 263	1.19 442	0.76 272	0.88 381	1.04 374	0.56 205	0.62 345	0.82 379	0.67 401	0.19 308	0.15 317	0.19 269	0.14 169	0.23 379	0.17 275

test_xeample	1.01 486	0.21 196	0.42 203	0.35 94	0.21 95	0.71 378	0.39 322	1.23 460	0.86 336	0.81 324	1.04 374	0.69 289	0.61 339	0.69 318	10.93 561	0.19 308	0.15 317	0.18 229	0.17 275	0.18 267	0.17 275

UNet	0.54 376	0.26 335	0.66 397	0.44 331	0.40 440	0.99 451	0.41 348	0.98 352	0.75 264	0.83 345	0.89 304	1.04 422	0.72 409	0.73 339	0.62 387	0.19 308	0.14 288	0.20 299	0.17 275	0.20 317	0.17 275

GANet-RSSM	0.47 296	0.21 196	0.37 130	0.38 158	0.25 215	0.58 305	0.36 263	1.07 390	0.78 289	0.68 242	1.01 356	0.86 365	0.67 378	0.62 252	0.44 305	0.21 347	0.15 317	0.18 229	0.18 302	0.18 267	0.17 275

HSM	0.51 349	0.24 293	0.41 182	0.39 186	0.24 183	0.75 390	0.40 333	1.22 456	0.75 264	0.81 324	0.91 311	1.21 456	0.69 388	0.87 406	0.46 324	0.17 247	0.13 254	0.17 184	0.14 169	0.17 243	0.17 275

LE_ROB	4.42 556	0.24 293	2.75 539	0.42 292	0.23 154	1.57 512	0.90 507	1.71 528	17.88 572	16.56 574	4.88 556	5.17 552	18.85 574	1.63 514	14.62 565	0.17 247	0.14 288	0.16 146	0.16 226	0.19 301	0.17 275

S2M2	0.26 63	0.22 235	0.33 81	0.31 17	0.25 215	0.24 26	0.13 1	0.35 29	0.41 122	0.25 27	0.36 80	0.30 58	0.25 76	0.30 12	0.26 103	0.22 372	0.19 399	0.17 184	0.19 332	0.21 340	0.18 293

rvit_0105_5	0.42 244	0.31 392	0.73 428	0.50 419	0.29 334	0.44 228	0.42 358	0.61 151	0.74 261	0.51 156	0.51 133	0.60 239	0.47 256	0.57 195	0.38 263	0.27 427	0.25 451	0.25 402	0.23 409	0.22 362	0.18 293

rvit_0105_4	0.41 237	0.29 378	0.71 420	0.50 419	0.29 334	0.41 209	0.41 348	0.55 117	0.73 254	0.45 135	0.48 117	0.55 202	0.44 242	0.57 195	0.36 239	0.28 437	0.26 457	0.25 402	0.22 396	0.23 379	0.18 293

test_sample2	0.42 244	0.22 235	0.43 214	0.33 49	0.21 95	0.58 305	0.39 322	0.95 342	0.67 222	0.63 202	0.77 225	0.69 289	0.57 313	0.61 244	0.38 263	0.19 308	0.14 288	0.18 229	0.16 226	0.19 301	0.18 293

test_for_model	0.82 460	3.60 563	0.39 161	2.35 551	2.07 551	0.39 191	0.28 128	0.42 62	0.45 145	0.71 264	0.31 62	0.30 58	0.27 102	0.34 29	0.25 74	0.34 479	0.11 134	0.13 54	0.09 9	3.49 562	0.18 293

SMFormer	0.51 349	0.23 256	0.62 371	0.34 60	0.20 76	0.62 334	0.34 217	1.21 448	1.02 422	0.81 324	1.01 356	0.71 297	0.65 368	0.84 392	0.55 368	0.19 308	0.15 317	0.18 229	0.16 226	0.18 267	0.18 293

mmm	0.44 261	0.27 352	0.46 255	0.38 158	0.24 183	0.61 326	0.35 241	0.94 335	0.53 169	0.72 276	1.05 378	0.63 252	0.50 275	0.57 195	0.45 314	0.18 278	0.15 317	0.23 374	0.20 357	0.20 317	0.18 293

1111x	0.55 378	0.22 235	0.46 255	0.38 158	0.20 76	0.66 360	0.43 365	1.23 460	0.99 409	0.71 264	0.99 351	0.95 397	0.69 388	0.90 417	1.08 486	0.18 278	0.17 368	0.18 229	0.19 332	0.20 317	0.18 293

GMStereo_Zeroshot	0.49 326	0.44 459	0.74 433	0.49 405	0.27 285	0.56 295	0.29 138	0.73 254	0.76 272	0.86 363	0.94 319	0.91 387	0.36 194	0.74 346	0.43 289	0.26 418	0.14 288	0.26 420	0.15 194	0.36 465	0.18 293

gwcnet-sp	0.48 308	0.23 256	0.70 415	0.40 221	0.26 256	0.81 412	0.41 348	0.89 317	0.84 323	0.91 397	0.76 221	0.66 277	0.61 339	0.66 291	0.50 338	0.18 278	0.17 368	0.18 229	0.18 302	0.18 267	0.18 293

scenet	0.48 308	0.23 256	0.70 415	0.40 221	0.26 256	0.81 412	0.41 348	0.89 317	0.84 323	0.91 397	0.76 221	0.66 277	0.61 339	0.66 291	0.50 338	0.18 278	0.17 368	0.18 229	0.18 302	0.18 267	0.18 293

knoymous	0.36 166	0.20 159	0.31 54	0.31 17	0.22 114	0.36 166	0.29 138	0.61 151	0.64 211	0.67 236	0.70 197	0.60 239	0.40 219	0.58 215	0.34 206	0.17 247	0.11 134	0.20 299	0.11 78	0.17 243	0.18 293

ssnet	0.48 308	0.23 256	0.70 415	0.40 221	0.26 256	0.81 412	0.41 348	0.89 317	0.84 323	0.91 397	0.76 221	0.66 277	0.61 339	0.66 291	0.50 338	0.18 278	0.17 368	0.18 229	0.18 302	0.18 267	0.18 293

BUS	0.45 271	0.25 316	0.43 214	0.45 354	0.28 308	0.70 373	0.34 217	0.94 335	0.76 272	0.75 290	0.80 249	0.65 272	0.49 264	0.64 276	0.51 348	0.20 331	0.14 288	0.22 354	0.19 332	0.18 267	0.18 293

BSDual-CNN	0.46 281	0.25 316	0.43 214	0.45 354	0.28 308	0.77 397	0.40 333	0.94 335	0.76 272	0.75 290	0.80 249	0.76 331	0.54 298	0.64 276	0.43 289	0.20 331	0.14 288	0.22 354	0.19 332	0.18 267	0.18 293

hknet	0.49 326	0.25 316	0.51 324	0.45 354	0.29 334	0.77 397	0.40 333	0.94 335	0.83 318	0.75 290	0.80 249	0.97 402	0.61 339	0.73 339	0.45 314	0.18 278	0.14 288	0.22 354	0.19 332	0.18 267	0.18 293

psmg	0.49 326	0.25 316	0.43 214	0.41 252	0.28 308	0.85 427	0.43 365	0.99 354	0.76 272	0.91 397	0.94 319	0.76 331	0.54 298	0.64 276	0.43 289	0.20 331	0.15 317	0.20 299	0.20 357	0.18 267	0.18 293

dd	0.43 254	0.38 436	0.55 346	0.44 331	0.25 215	0.47 245	0.38 299	0.70 231	1.05 436	0.59 181	0.65 180	0.42 143	0.39 213	0.66 291	0.50 338	0.24 398	0.15 317	0.21 340	0.15 194	0.22 362	0.18 293

DAS	0.51 349	0.25 316	0.60 366	0.48 390	0.31 370	0.58 305	0.41 348	0.83 293	0.97 400	0.89 385	1.12 401	0.70 293	0.75 418	0.82 379	0.43 289	0.17 247	0.13 254	0.18 229	0.15 194	0.20 317	0.18 293

SepStereo	0.51 349	0.25 316	0.60 366	0.48 390	0.31 370	0.58 305	0.41 348	0.83 293	0.97 400	0.89 385	1.12 401	0.70 293	0.75 418	0.93 433	0.43 289	0.17 247	0.13 254	0.18 229	0.15 194	0.20 317	0.18 293

GwcNet-ADL	0.44 261	0.22 235	0.48 287	0.45 354	0.30 348	0.40 195	0.37 277	0.92 328	0.97 400	0.71 264	0.78 236	0.61 244	0.42 227	0.62 252	0.50 338	0.19 308	0.14 288	0.15 120	0.14 169	0.18 267	0.18 293

Pruner-Stereo	0.38 198	0.20 159	0.45 238	0.40 221	0.25 215	0.22 13	0.24 75	0.67 198	0.55 178	0.89 385	0.76 221	0.68 285	0.29 130	0.62 252	0.35 223	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.17 275	0.17 243	0.18 293

DeepStereo_RVC	0.36 166	0.21 196	0.47 267	0.40 221	0.24 183	0.26 44	0.22 47	0.60 145	0.38 107	0.69 251	0.67 191	0.57 210	0.51 280	0.56 183	0.39 269	0.16 209	0.12 189	0.18 229	0.15 194	0.19 301	0.18 293

CRE-IMP	0.36 166	0.23 256	0.49 299	0.42 292	0.24 183	0.41 209	0.21 38	0.57 124	0.41 122	0.65 221	0.72 200	0.53 195	0.37 198	0.61 244	0.38 263	0.17 247	0.11 134	0.19 269	0.15 194	0.21 340	0.18 293

HCRNet	0.44 261	0.34 409	0.41 182	0.53 455	0.26 256	0.53 271	0.29 138	0.83 293	0.63 204	0.71 264	0.81 256	0.77 337	0.50 275	0.66 291	0.36 239	0.24 398	0.16 348	0.24 389	0.20 357	0.21 340	0.18 293

RAFT + AFF	0.53 364	0.29 378	0.75 437	0.51 435	0.32 386	0.63 343	0.60 452	1.00 358	0.91 372	0.78 307	0.87 292	0.83 354	0.58 322	0.80 373	0.47 331	0.17 247	0.20 409	0.23 374	0.22 396	0.18 267	0.18 293

GMStereo	0.39 214	0.37 426	0.54 341	0.40 221	0.26 256	0.42 216	0.36 263	0.59 135	1.04 432	0.55 171	0.51 133	0.37 105	0.35 178	0.54 168	0.41 280	0.19 308	0.13 254	0.16 146	0.17 275	0.24 392	0.18 293
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-ft	0.48 308	0.23 256	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 350	0.37 277	0.87 310	0.85 331	0.64 212	1.00 353	1.01 413	0.64 362	0.61 244	0.53 358	0.23 387	0.15 317	0.24 389	0.21 378	0.23 379	0.18 293

CFNet_RVC	0.48 308	0.23 256	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 350	0.37 277	0.87 310	0.85 331	0.64 212	1.00 353	1.01 413	0.64 362	0.61 244	0.53 358	0.23 387	0.15 317	0.24 389	0.21 378	0.23 379	0.18 293

AANet_RVC	0.57 396	0.32 396	0.54 341	0.45 354	0.27 285	0.57 300	0.48 396	1.00 358	1.28 488	0.86 363	1.33 456	0.87 371	0.58 322	1.07 460	0.75 420	0.18 278	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.18 267	0.18 293

AdaStereo	0.50 342	0.32 396	0.47 267	0.48 390	0.25 215	0.67 364	0.32 196	1.17 437	0.88 349	0.75 290	0.99 351	0.75 325	0.49 264	0.67 302	0.46 324	0.27 427	0.12 189	0.28 440	0.18 302	0.23 379	0.18 293
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.
DLCB_ROB	0.58 403	0.28 366	0.47 267	0.49 405	0.32 386	0.77 397	0.50 407	0.99 354	0.92 377	1.04 453	1.14 413	1.21 456	0.69 388	0.88 409	0.69 405	0.20 331	0.20 409	0.22 354	0.22 396	0.21 340	0.18 293

iResNet_ROB	0.52 358	0.21 196	0.53 337	0.37 129	0.21 95	0.61 326	0.29 138	1.51 514	1.32 492	0.90 392	1.02 364	0.80 349	0.62 345	0.76 356	0.43 289	0.16 209	0.12 189	0.13 54	0.09 9	0.15 169	0.18 293

G2L-ROB	0.47 296	0.19 124	0.42 203	0.35 94	0.22 114	0.57 300	0.42 358	1.14 422	0.71 246	0.84 352	0.75 215	1.09 438	0.53 286	0.74 346	0.53 358	0.17 247	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.17 243	0.19 326

test_sample4	0.47 296	0.26 335	0.50 312	0.35 94	0.22 114	0.69 368	0.38 299	1.15 426	0.81 308	0.78 307	0.82 260	0.62 250	0.53 286	0.63 263	0.44 305	0.21 347	0.15 317	0.21 340	0.19 332	0.21 340	0.19 326

test_sample3	0.46 281	0.25 316	0.50 312	0.35 94	0.23 154	0.69 368	0.37 277	1.15 426	0.81 308	0.75 290	0.79 246	0.66 277	0.49 264	0.63 263	0.46 324	0.21 347	0.15 317	0.20 299	0.19 332	0.21 340	0.19 326

MyStereo8	0.40 226	0.20 159	0.54 341	0.41 252	0.29 334	0.53 271	0.29 138	0.65 179	0.49 157	0.71 264	0.98 346	0.58 218	0.43 233	0.50 140	0.51 348	0.15 161	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.19 301	0.19 326

PCWNet_CMD	0.48 308	0.24 293	0.52 329	0.39 186	0.27 285	0.63 343	0.30 154	0.95 342	0.96 397	0.86 363	1.07 387	0.79 341	0.44 242	0.57 195	0.43 289	0.17 247	0.12 189	0.21 340	0.16 226	0.24 392	0.19 326

LoS_RVC	0.27 73	0.16 39	0.27 20	0.32 37	0.30 348	0.44 228	0.34 217	0.41 58	0.33 64	0.31 57	0.51 133	0.29 56	0.32 157	0.36 39	0.28 141	0.11 24	0.10 54	0.11 1	0.08 1	0.11 15	0.19 326

ToySt	0.49 326	0.27 352	0.75 437	0.40 221	0.27 285	0.64 350	0.49 402	0.84 296	0.77 279	0.60 185	0.83 266	0.88 376	0.66 375	0.70 324	0.56 370	0.16 209	0.17 368	0.21 340	0.20 357	0.21 340	0.19 326

ssnet_v2	0.58 403	0.28 366	0.56 352	0.43 312	0.29 334	0.95 441	0.59 450	1.13 413	0.99 409	0.93 409	0.80 249	0.99 406	0.64 362	0.82 379	0.94 465	0.25 408	0.22 425	0.23 374	0.24 424	0.20 317	0.19 326

CRFU-Net	0.57 396	0.27 352	0.57 356	0.46 375	0.30 348	1.20 486	0.52 425	1.10 400	0.56 184	1.00 436	0.98 346	1.06 428	0.79 434	0.81 376	0.71 413	0.21 347	0.19 399	0.18 229	0.16 226	0.18 267	0.19 326

AASNet	0.53 364	0.25 316	0.52 329	0.49 405	0.32 386	0.74 387	0.40 333	1.50 511	0.86 336	0.86 363	0.92 315	0.64 259	0.59 329	0.59 230	0.79 426	0.23 387	0.19 399	0.20 299	0.16 226	0.21 340	0.19 326

GANet-ADL	0.42 244	0.25 316	0.45 238	0.43 312	0.29 334	0.54 277	0.35 241	0.89 317	0.86 336	0.63 202	0.72 200	0.68 285	0.42 227	0.52 153	0.41 280	0.21 347	0.14 288	0.15 120	0.13 138	0.18 267	0.19 326

CFNet_pseudo	0.46 281	0.24 293	0.52 329	0.37 129	0.27 285	0.58 305	0.30 154	0.86 303	0.88 349	0.82 333	1.03 368	0.75 325	0.47 256	0.58 215	0.44 305	0.17 247	0.12 189	0.24 389	0.16 226	0.24 392	0.19 326

222	1.18 506	0.22 235	0.44 226	0.37 129	0.22 114	0.79 404	0.37 277	1.31 482	0.89 362	0.92 405	1.08 390	0.72 306	0.71 405	0.66 291	13.89 564	0.20 331	0.15 317	0.17 184	0.16 226	0.18 267	0.19 326

xxxx	1.01 486	0.22 235	0.43 214	0.36 113	0.21 95	0.82 420	0.36 263	1.32 483	0.88 349	0.71 264	0.94 319	0.97 402	0.63 351	0.64 276	10.58 560	0.20 331	0.16 348	0.18 229	0.17 275	0.19 301	0.19 326

FENet	0.42 244	0.22 235	0.38 142	0.39 186	0.24 183	0.55 282	0.32 196	0.79 282	0.70 235	0.71 264	0.72 200	0.63 252	0.57 313	0.62 252	0.44 305	0.19 308	0.13 254	0.19 269	0.17 275	0.18 267	0.19 326

PSMNet-RSSM	0.48 308	0.22 235	0.38 142	0.42 292	0.25 215	0.50 255	0.37 277	1.10 400	0.77 279	0.70 257	1.06 384	0.84 358	0.64 362	0.62 252	0.47 331	0.23 387	0.15 317	0.23 374	0.25 433	0.20 317	0.19 326

DSFCA	0.55 378	0.25 316	0.62 371	0.40 221	0.36 416	0.74 387	0.52 425	1.04 377	0.82 313	1.06 458	0.84 271	0.89 380	0.63 351	0.99 443	0.58 373	0.25 408	0.21 419	0.21 340	0.21 378	0.21 340	0.19 326

DMCA-RVC	0.51 349	0.30 387	0.59 361	0.50 419	0.32 386	0.54 277	0.38 299	0.86 303	0.68 227	0.94 412	0.86 284	0.91 387	0.68 384	0.70 324	0.59 378	0.23 387	0.18 385	0.31 457	0.23 409	0.26 408	0.19 326

MSMDNet	0.48 308	0.24 293	0.52 329	0.39 186	0.27 285	0.63 343	0.30 154	0.96 346	0.96 397	0.86 363	1.07 387	0.79 341	0.44 242	0.57 195	0.43 289	0.17 247	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.23 379	0.19 326

TDLM	0.57 396	0.33 404	0.49 299	0.51 435	0.30 348	0.66 360	0.73 487	1.03 374	1.01 419	0.82 333	1.10 396	0.84 358	0.70 401	0.86 404	0.58 373	0.28 437	0.17 368	0.25 402	0.22 396	0.26 408	0.19 326

ccs_rob	0.46 281	0.24 293	0.52 329	0.37 129	0.27 285	0.58 305	0.31 176	0.86 303	0.88 349	0.82 333	1.02 364	0.75 325	0.47 256	0.58 215	0.44 305	0.17 247	0.12 189	0.24 389	0.16 226	0.24 392	0.19 326

StereoDRNet-Refined	0.58 403	0.32 396	0.54 341	0.46 375	0.30 348	0.96 444	0.40 333	1.00 358	0.94 390	1.12 472	1.08 390	0.96 400	0.67 378	0.90 417	0.89 459	0.17 247	0.13 254	0.22 354	0.21 378	0.20 317	0.19 326
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.64 419	0.33 404	0.68 405	0.51 435	0.43 458	1.03 458	0.53 429	1.47 507	0.99 409	1.10 469	0.87 292	1.07 433	0.71 405	0.82 379	0.88 449	0.23 387	0.19 399	0.25 402	0.23 409	0.27 418	0.19 326

rvit_0105_3	0.47 296	0.34 409	0.77 447	0.54 461	0.31 370	0.49 252	0.47 388	0.63 165	0.79 298	0.65 221	0.59 165	0.64 259	0.50 275	0.65 283	0.39 269	0.29 444	0.27 465	0.29 448	0.28 457	0.21 340	0.20 349

rvit_105_1	0.54 376	0.40 447	0.76 442	0.58 475	0.37 422	0.59 318	0.68 470	0.70 231	0.94 390	0.82 333	0.69 194	0.73 317	0.58 322	0.78 367	0.54 363	0.32 465	0.29 474	0.31 457	0.34 483	0.23 379	0.20 349

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 244	0.20 159	0.74 433	0.38 158	0.43 458	0.39 191	0.26 94	0.94 335	0.49 157	0.53 165	0.77 225	0.93 393	0.45 247	0.63 263	0.24 56	0.16 209	0.10 54	0.17 184	0.18 302	0.20 317	0.20 349

test_sample5	0.47 296	0.26 335	0.49 299	0.36 113	0.22 114	0.64 350	0.39 322	1.13 413	0.81 308	0.77 303	0.94 319	0.64 259	0.54 298	0.65 283	0.43 289	0.21 347	0.16 348	0.22 354	0.20 357	0.22 362	0.20 349

DualNet	0.48 308	0.26 335	0.49 299	0.36 113	0.22 114	0.64 350	0.39 322	1.13 413	0.81 308	0.80 313	1.03 368	0.64 259	0.54 298	0.65 283	0.43 289	0.21 347	0.16 348	0.22 354	0.20 357	0.22 362	0.20 349

mmx	0.53 364	0.26 335	0.49 299	0.37 129	0.25 215	0.55 282	0.37 277	1.16 432	1.03 427	0.73 283	0.96 332	0.71 297	0.53 286	1.01 447	0.88 449	0.20 331	0.15 317	0.25 402	0.21 378	0.22 362	0.20 349

xxx	0.53 364	0.26 335	0.49 299	0.37 129	0.25 215	0.55 282	0.37 277	1.16 432	1.03 427	0.73 283	0.96 332	0.71 297	0.53 286	1.01 447	0.88 449	0.20 331	0.15 317	0.25 402	0.21 378	0.22 362	0.20 349

fast-acv-ft	0.64 419	0.30 387	0.73 428	0.45 354	0.34 406	1.17 482	0.49 402	0.86 303	0.98 404	1.02 444	1.36 458	1.29 464	0.85 450	0.76 356	0.81 431	0.21 347	0.23 435	0.23 374	0.23 409	0.21 340	0.20 349

iinet-f	0.67 427	0.26 335	2.15 534	0.39 186	0.31 370	1.19 485	0.56 443	0.84 296	0.84 323	0.80 313	1.17 426	1.05 426	0.84 449	0.71 329	1.21 497	0.20 331	0.18 385	0.17 184	0.15 194	0.20 317	0.20 349

riskmin	0.38 198	0.20 159	0.39 161	0.32 37	0.23 154	0.53 271	0.30 154	0.63 165	0.80 300	0.49 150	0.56 157	0.73 317	0.58 322	0.55 173	0.36 239	0.17 247	0.11 134	0.19 269	0.13 138	0.19 301	0.20 349

DisPM	0.39 214	0.19 124	0.44 226	0.41 252	0.27 285	0.24 26	0.31 176	0.65 179	0.57 186	0.87 371	0.87 292	0.60 239	0.32 157	0.76 356	0.32 179	0.18 278	0.12 189	0.19 269	0.17 275	0.15 169	0.20 349

dad	0.58 403	0.50 473	0.64 385	0.43 312	0.30 348	0.59 318	0.36 263	0.78 278	1.25 483	1.01 441	1.17 426	1.15 454	0.53 286	0.68 312	0.50 338	0.35 484	0.23 435	0.37 482	0.21 378	0.29 425	0.20 349

AACVNet	0.50 342	0.23 256	0.49 299	0.46 375	0.29 334	0.52 263	0.38 299	0.90 322	0.55 178	0.81 324	1.03 368	1.00 409	0.70 401	0.83 387	0.54 363	0.21 347	0.18 385	0.24 389	0.18 302	0.23 379	0.20 349

PSMNet-ADL	0.48 308	0.27 352	0.40 172	0.48 390	0.30 348	0.68 366	0.37 277	0.90 322	0.80 300	0.61 192	0.80 249	0.92 391	0.62 345	0.72 334	0.63 390	0.23 387	0.18 385	0.18 229	0.20 357	0.22 362	0.20 349

PFNet+	0.40 226	0.19 124	0.49 299	0.39 186	0.25 215	0.28 74	0.23 61	0.64 178	0.70 235	0.85 356	0.79 246	0.64 259	0.35 178	0.72 334	0.34 206	0.19 308	0.14 288	0.23 374	0.20 357	0.16 209	0.20 349

ICVP	0.46 281	0.25 316	0.38 142	0.48 390	0.28 308	0.58 305	0.43 365	1.00 358	0.70 235	0.67 236	0.95 328	0.75 325	0.55 304	0.53 162	0.54 363	0.23 387	0.17 368	0.19 269	0.17 275	0.19 301	0.20 349
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.35 148	0.28 366	0.69 411	0.51 435	0.39 435	0.41 209	0.31 176	0.49 87	0.45 145	0.31 57	0.48 117	0.38 113	0.32 157	0.46 113	0.32 179	0.21 347	0.22 425	0.19 269	0.19 332	0.21 340	0.20 349

psm_up	0.55 378	0.26 335	0.47 267	0.49 405	0.32 386	0.65 357	0.56 443	1.04 377	0.82 313	0.82 333	0.88 300	1.01 413	0.94 471	0.74 346	0.61 385	0.21 347	0.25 451	0.26 420	0.23 409	0.21 340	0.20 349

coex_refinement	0.53 364	0.21 196	0.39 161	0.44 331	0.30 348	0.76 396	0.39 322	1.09 398	0.90 365	0.85 356	1.12 401	1.00 409	0.56 311	0.63 263	0.81 431	0.21 347	0.13 254	0.16 146	0.16 226	0.20 317	0.21 367

G2L-Stereo	0.49 326	0.23 256	0.48 287	0.43 312	0.26 256	0.47 245	0.42 358	0.93 330	0.78 289	0.84 352	0.86 284	0.91 387	0.52 282	0.78 367	0.70 408	0.20 331	0.17 368	0.22 354	0.18 302	0.17 243	0.21 367

FACV-RUCA	0.43 254	0.28 366	0.47 267	0.45 354	0.33 397	0.58 305	0.34 217	0.82 290	0.73 254	0.57 177	0.84 271	0.47 170	0.50 275	0.54 168	0.39 269	0.22 372	0.15 317	0.35 472	0.16 226	0.28 421	0.21 367

ACV-stereo	0.62 416	0.34 409	1.00 475	0.43 312	0.31 370	1.20 486	0.40 333	0.75 262	0.83 318	0.64 212	0.77 225	2.10 519	1.03 482	0.81 376	0.64 393	0.21 347	0.17 368	0.18 229	0.18 302	0.21 340	0.21 367

test_sample6	0.49 326	0.26 335	0.50 312	0.37 129	0.22 114	0.63 343	0.40 333	1.12 411	0.83 318	0.80 313	1.03 368	0.66 277	0.55 304	0.67 302	0.46 324	0.22 372	0.16 348	0.22 354	0.22 396	0.23 379	0.21 367

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 418	0.28 366	0.99 474	0.40 221	0.30 348	1.03 458	0.56 443	1.10 400	0.99 409	0.97 424	1.22 434	1.06 428	0.69 388	1.07 460	0.95 468	0.19 308	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.22 362	0.21 367

NINENet	0.50 342	0.29 378	0.51 324	0.45 354	0.32 386	0.70 373	0.34 217	1.10 400	0.88 349	0.80 313	0.94 319	0.65 272	0.49 264	0.73 339	0.51 348	0.22 372	0.20 409	0.25 402	0.18 302	0.22 362	0.21 367

UDGNet	0.48 308	0.77 510	0.50 312	0.48 390	0.31 370	0.41 209	0.34 217	0.70 231	0.92 377	0.65 221	0.60 167	0.58 218	0.43 233	0.63 263	0.41 280	0.32 465	0.15 317	0.66 521	0.19 332	0.36 465	0.21 367

ADLNet2	0.55 378	0.25 316	0.65 391	0.47 384	0.30 348	0.83 423	0.50 407	1.05 382	0.95 396	0.80 313	0.98 346	0.99 406	0.69 388	0.77 363	0.73 416	0.20 331	0.16 348	0.17 184	0.18 302	0.21 340	0.21 367

ASMatch	0.48 308	0.19 124	0.45 238	0.39 186	0.28 308	0.37 171	0.26 94	0.74 256	0.68 227	0.76 297	2.34 516	0.61 244	0.52 282	0.62 252	0.37 255	0.14 100	0.12 189	0.17 184	0.15 194	0.14 123	0.21 367

ADLNet	0.55 378	0.27 352	0.51 324	0.44 331	0.35 412	0.78 401	0.46 381	1.08 394	0.86 336	0.99 431	0.98 346	0.92 391	0.63 351	0.69 318	0.81 431	0.22 372	0.16 348	0.22 354	0.22 396	0.21 340	0.21 367

HGLStereo	0.56 389	0.28 366	0.57 356	0.50 419	0.37 422	0.80 407	0.45 377	1.02 370	0.78 289	0.86 363	1.14 413	0.89 380	0.82 442	0.76 356	0.73 416	0.21 347	0.20 409	0.19 269	0.18 302	0.19 301	0.21 367

DMCA	0.45 271	0.26 335	0.50 312	0.38 158	0.28 308	0.51 259	0.34 217	0.93 330	0.68 227	0.75 290	0.83 266	0.79 341	0.53 286	0.51 147	0.54 363	0.21 347	0.16 348	0.21 340	0.16 226	0.19 301	0.21 367

ADCRef	0.80 456	0.43 455	1.32 509	0.50 419	0.45 469	1.07 465	0.51 422	1.07 390	0.98 404	1.17 477	1.42 470	0.87 371	0.91 461	0.85 399	3.19 537	0.18 278	0.16 348	0.23 374	0.23 409	0.22 362	0.21 367

ADCP+	1.06 495	0.35 415	1.51 522	0.49 405	0.51 487	1.45 505	0.55 437	1.25 471	1.03 427	1.16 476	1.15 419	1.10 441	1.07 487	1.56 508	6.75 556	0.19 308	0.16 348	0.23 374	0.21 378	0.28 421	0.21 367

CVANet_RVC	0.57 396	0.33 404	0.44 226	0.47 384	0.32 386	0.67 364	0.61 457	1.05 382	0.93 383	0.85 356	1.04 374	1.01 413	0.73 412	0.83 387	0.52 355	0.29 444	0.19 399	0.27 432	0.25 433	0.31 440	0.21 367

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 364	0.32 396	0.64 385	0.44 331	0.30 348	0.66 360	0.44 374	1.04 377	0.88 349	0.91 397	0.91 311	0.99 406	0.60 333	0.68 312	0.60 381	0.21 347	0.17 368	0.22 354	0.22 396	0.21 340	0.21 367
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DRN-Test	0.66 423	0.32 396	0.66 397	0.50 419	0.39 435	1.15 479	0.61 457	1.49 510	1.01 419	1.12 472	1.08 390	1.06 428	0.69 388	0.77 363	0.94 465	0.23 387	0.17 368	0.26 420	0.25 433	0.25 402	0.21 367

CFNet_ucs	0.50 342	0.24 293	0.55 346	0.38 158	0.31 370	0.58 305	0.33 206	0.98 352	0.93 383	0.88 381	1.19 432	0.80 349	0.49 264	0.63 263	0.43 289	0.21 347	0.15 317	0.26 420	0.18 302	0.26 408	0.22 385

CBFPSM	0.59 410	0.22 235	1.31 507	0.38 158	0.27 285	1.12 475	0.65 462	0.79 282	0.82 313	0.80 313	0.81 256	1.35 481	0.87 455	0.67 302	0.76 421	0.16 209	0.15 317	0.15 120	0.16 226	0.17 243	0.22 385

PSM-softLoss	0.38 198	0.20 159	0.48 287	0.41 252	0.26 256	0.30 98	0.35 241	0.69 216	0.46 149	0.62 194	0.82 260	0.59 233	0.33 167	0.70 324	0.39 269	0.19 308	0.12 189	0.20 299	0.18 302	0.16 209	0.22 385

KMStereo	0.38 198	0.20 159	0.48 287	0.41 252	0.26 256	0.30 98	0.35 241	0.69 216	0.46 149	0.62 194	0.82 260	0.59 233	0.33 167	0.70 324	0.39 269	0.19 308	0.12 189	0.20 299	0.18 302	0.16 209	0.22 385

GEStereo_RVC	0.55 378	0.29 378	0.63 380	0.49 405	0.31 370	0.70 373	0.54 433	1.22 456	0.92 377	0.82 333	0.85 281	0.85 360	0.63 351	0.90 417	0.65 395	0.24 398	0.16 348	0.19 269	0.16 226	0.21 340	0.22 385

GANet	0.70 434	0.37 426	0.55 346	0.51 435	0.34 406	0.94 438	0.96 511	1.08 394	0.94 390	1.04 453	1.98 509	1.13 451	0.88 458	1.12 468	0.66 398	0.25 408	0.26 457	0.27 432	0.22 396	0.31 440	0.22 385

YMNet	0.66 423	0.38 436	0.90 464	0.52 447	0.46 476	1.08 469	0.49 402	1.00 358	0.77 279	1.18 479	1.29 449	1.12 445	0.74 414	0.85 399	0.86 441	0.27 427	0.31 487	0.25 402	0.25 433	0.24 392	0.23 391

YMNet_1	0.66 423	0.38 436	0.90 464	0.52 447	0.46 476	1.08 469	0.49 402	1.00 358	0.77 279	1.18 479	1.29 449	1.12 445	0.74 414	0.85 399	0.86 441	0.27 427	0.31 487	0.25 402	0.25 433	0.24 392	0.23 391

Anonymous3	0.46 281	0.34 409	0.86 460	0.50 419	0.37 422	0.81 412	0.50 407	0.72 243	0.65 216	0.51 156	0.65 180	0.45 159	0.45 247	0.64 276	0.38 263	0.24 398	0.24 443	0.22 354	0.21 378	0.23 379	0.23 391

GES	0.44 261	0.23 256	0.57 356	0.40 221	0.30 348	0.59 318	0.36 263	0.96 346	0.68 227	0.74 288	0.83 266	0.47 170	0.48 261	0.67 302	0.43 289	0.22 372	0.16 348	0.17 184	0.16 226	0.18 267	0.23 391

STTStereo	0.55 378	0.37 426	0.76 442	0.44 331	0.31 370	0.60 324	0.44 374	0.96 346	0.86 336	0.99 431	0.90 308	0.96 400	0.58 322	0.71 329	0.61 385	0.25 408	0.23 435	0.26 420	0.32 478	0.24 392	0.23 391

UCFNet_RVC	0.49 326	0.26 335	0.35 107	0.39 186	0.26 256	0.64 350	0.36 263	1.15 426	0.84 323	0.67 236	0.88 300	0.88 376	0.59 329	0.58 215	0.45 314	0.24 398	0.17 368	0.27 432	0.27 452	0.25 402	0.23 391

DISCO	0.70 434	0.26 335	0.68 405	0.44 331	0.31 370	1.14 477	0.51 422	1.23 460	1.23 476	0.81 324	1.05 378	1.50 495	0.85 450	1.82 523	1.03 480	0.19 308	0.15 317	0.18 229	0.16 226	0.24 392	0.23 391

PSMNet_ROB	0.64 419	0.37 426	0.65 391	0.56 468	0.42 453	0.97 446	0.83 497	1.21 448	0.92 377	0.79 311	1.02 364	1.08 435	0.63 351	0.82 379	0.91 463	0.29 444	0.20 409	0.31 457	0.31 472	0.26 408	0.23 391

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 308	0.21 196	1.26 503	0.39 186	0.51 487	0.28 74	0.30 154	1.25 471	0.44 138	0.68 242	1.11 397	0.86 365	0.33 167	0.67 302	0.27 121	0.15 161	0.11 134	0.17 184	0.20 357	0.22 362	0.24 399

test_sample7	0.52 358	0.29 378	0.50 312	0.36 113	0.27 285	0.62 334	0.41 348	1.06 386	0.88 349	0.92 405	0.86 284	0.85 360	0.69 388	0.68 312	0.50 338	0.26 418	0.20 409	0.27 432	0.26 446	0.27 418	0.24 399

ttt	0.51 349	0.25 316	0.43 214	0.38 158	0.24 183	0.65 357	0.38 299	1.18 440	1.05 436	0.72 276	1.08 390	0.63 252	0.49 264	0.84 392	0.59 378	0.24 398	0.21 419	0.22 354	0.20 357	0.24 392	0.24 399

GASNet	0.67 427	0.72 505	0.96 470	0.70 510	0.48 480	0.62 334	0.47 388	1.08 394	1.03 427	0.94 412	0.82 260	0.93 393	0.83 447	1.33 493	0.80 428	0.31 454	0.22 425	0.29 448	0.28 457	0.44 488	0.24 399

HHNet	0.41 237	0.17 61	0.41 182	0.34 60	0.37 422	0.33 139	0.34 217	0.69 216	0.75 264	0.86 363	1.30 452	0.52 191	0.32 157	0.52 153	0.35 223	0.15 161	0.11 134	0.19 269	0.15 194	0.15 169	0.24 399

Syn2CoEx	0.71 438	0.51 476	0.95 468	0.64 493	0.45 469	0.91 433	0.53 429	1.48 508	1.13 459	0.93 409	1.35 457	1.02 418	0.99 478	0.92 427	0.80 428	0.30 451	0.27 465	0.28 440	0.24 424	0.23 379	0.24 399

MDST_ROB	0.91 478	0.27 352	0.85 455	0.63 492	0.41 447	2.53 532	0.71 485	1.60 521	1.13 459	2.83 542	1.73 497	0.97 402	0.69 388	1.61 511	0.73 416	0.25 408	0.22 425	0.32 463	0.28 457	0.25 402	0.24 399

rvit_stereo_0075_2	0.47 296	0.37 426	0.70 415	0.53 455	0.46 476	0.43 219	0.36 263	0.81 288	0.67 222	0.55 171	0.74 213	0.59 233	0.43 233	0.63 263	0.43 289	0.32 465	0.23 435	0.35 472	0.25 433	0.30 434	0.25 406

AF-Net	0.81 459	0.39 442	0.68 405	0.64 493	0.54 495	0.91 433	0.51 422	1.61 522	1.31 491	0.96 420	2.02 510	1.46 489	1.26 505	1.11 467	0.99 475	0.32 465	0.24 443	0.39 487	0.27 452	0.30 434	0.25 406

DeepPruner_ROB	0.53 364	0.34 409	0.59 361	0.41 252	0.30 348	0.50 255	0.43 365	1.19 442	0.70 235	0.85 356	1.05 378	0.86 365	0.55 304	0.84 392	0.51 348	0.29 444	0.23 435	0.22 354	0.22 396	0.26 408	0.25 406

NaN_ROB	0.69 432	0.44 459	0.69 411	0.51 435	0.33 397	0.97 446	1.06 518	1.22 456	1.19 469	1.24 489	0.96 332	1.08 435	0.78 432	1.20 476	0.67 401	0.24 398	0.30 478	0.23 374	0.24 424	0.23 379	0.25 406

SGM_RVC	0.97 483	0.28 366	0.41 182	0.39 186	0.22 114	1.55 510	0.73 487	1.51 514	1.25 483	2.25 532	1.92 506	2.58 529	1.56 518	2.02 531	1.19 496	0.27 427	0.27 465	0.27 432	0.25 433	0.25 402	0.25 406
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDVS	0.52 358	0.30 387	0.56 352	0.41 252	0.31 370	0.71 378	0.34 217	0.91 326	0.67 222	0.85 356	0.89 304	1.12 445	0.46 252	0.86 404	0.60 381	0.22 372	0.16 348	0.22 354	0.18 302	0.25 402	0.26 411

ITSA-stereo	0.53 364	0.28 366	0.52 329	0.40 221	0.23 154	0.56 295	0.34 217	1.24 467	1.24 478	0.80 313	0.81 256	0.72 306	0.58 322	0.82 379	0.65 395	0.21 347	0.17 368	0.23 374	0.21 378	0.22 362	0.26 411

Wz-Net-LNSev	0.71 438	0.51 476	1.36 515	0.50 419	0.41 447	1.15 479	0.69 475	1.21 448	1.07 449	1.02 444	1.12 401	1.08 435	0.87 455	0.89 415	0.89 459	0.24 398	0.22 425	0.21 340	0.19 332	0.26 408	0.26 411

Wz-Net-MNSev	0.76 447	0.40 447	1.34 510	0.50 419	0.40 440	1.44 504	0.83 497	1.15 426	1.16 463	1.25 490	1.20 433	1.13 451	0.81 438	1.16 471	1.00 478	0.22 372	0.19 399	0.24 389	0.23 409	0.28 421	0.26 411

GwcNet	0.69 432	0.36 420	1.10 484	0.51 435	0.42 453	1.08 469	0.50 407	1.21 448	1.16 463	1.00 436	1.37 461	1.06 428	0.79 434	0.92 427	0.94 465	0.25 408	0.24 443	0.24 389	0.22 396	0.23 379	0.26 411

hitnet-ft	0.55 378	0.27 352	0.39 161	0.41 252	0.28 308	0.78 401	0.40 333	0.92 328	0.90 365	0.82 333	1.01 356	1.13 451	0.70 401	0.78 367	0.67 401	0.28 437	0.20 409	0.28 440	0.22 396	0.29 425	0.26 411

SuperB	1.04 491	0.37 426	4.81 550	0.43 312	0.31 370	0.99 451	0.46 381	1.02 370	2.09 528	1.09 467	1.09 394	0.75 325	0.81 438	1.06 457	1.76 516	0.19 308	0.15 317	0.17 184	0.15 194	2.82 557	0.26 411

PS-NSSS	0.58 403	0.44 459	0.62 371	0.42 292	0.33 397	0.66 360	0.58 447	1.02 370	0.86 336	0.77 303	1.28 446	0.72 306	0.64 362	0.82 379	0.59 378	0.31 454	0.26 457	0.40 490	0.27 452	0.33 451	0.26 411

CBMV	0.64 419	0.35 415	0.41 182	0.42 292	0.25 215	1.01 453	0.77 491	1.13 413	1.09 454	1.17 477	1.22 434	1.04 422	0.75 418	0.88 409	0.63 390	0.28 437	0.30 478	0.34 470	0.30 465	0.26 408	0.26 411
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NF-Stereo	0.38 198	0.20 159	0.45 238	0.41 252	0.25 215	0.26 44	0.31 176	0.69 216	0.70 235	0.65 221	0.77 225	0.57 210	0.30 145	0.67 302	0.35 223	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.16 209	0.27 420

OCTAStereo	0.38 198	0.20 159	0.46 255	0.41 252	0.25 215	0.26 44	0.31 176	0.69 216	0.70 235	0.65 221	0.77 225	0.58 218	0.30 145	0.67 302	0.35 223	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.16 209	0.27 420

RE-Stereo	0.38 198	0.20 159	0.46 255	0.41 252	0.25 215	0.26 44	0.31 176	0.69 216	0.70 235	0.65 221	0.77 225	0.58 218	0.30 145	0.67 302	0.35 223	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.16 209	0.27 420

TVStereo	0.38 198	0.20 159	0.46 255	0.41 252	0.25 215	0.26 44	0.31 176	0.69 216	0.70 235	0.65 221	0.77 225	0.58 218	0.30 145	0.67 302	0.35 223	0.18 278	0.12 189	0.20 299	0.16 226	0.16 209	0.27 420

GMM-Stereo	0.44 261	0.19 124	0.36 114	0.42 292	0.25 215	0.51 259	0.47 388	0.71 239	0.53 169	0.76 297	1.37 461	0.76 331	0.38 202	0.60 236	0.33 191	0.15 161	0.10 54	0.20 299	0.19 332	0.16 209	0.27 420

FADNet-RVC-Resample	0.56 389	0.33 404	1.16 490	0.49 405	0.34 406	0.71 378	0.43 365	1.01 367	0.93 383	0.82 333	0.87 292	0.74 323	0.67 378	0.73 339	0.45 314	0.18 278	0.18 385	0.26 420	0.27 452	0.26 408	0.27 420

ADCL	1.04 491	0.38 436	1.35 511	0.50 419	0.39 435	1.61 514	0.89 505	1.29 478	1.39 498	1.29 492	1.50 482	1.24 459	1.24 502	1.37 501	4.87 549	0.21 347	0.19 399	0.25 402	0.25 433	0.29 425	0.27 420

CASS	0.45 271	0.27 352	0.42 203	0.48 390	0.22 114	0.61 326	0.34 217	0.97 349	0.62 193	0.71 264	0.85 281	0.61 244	0.55 304	0.57 195	0.41 280	0.29 444	0.16 348	0.22 354	0.18 302	0.22 362	0.28 427
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet_RVC	0.55 378	0.37 426	1.17 494	0.44 331	0.31 370	0.56 295	0.34 217	1.06 386	0.88 349	0.67 236	0.90 308	0.61 244	0.65 368	0.93 433	0.70 408	0.21 347	0.18 385	0.26 420	0.23 409	0.31 440	0.28 427

FBW_ROB	0.88 472	0.50 473	0.85 455	0.55 465	0.40 440	1.17 482	0.78 493	1.50 511	1.37 495	1.33 495	1.27 444	1.48 493	1.00 480	2.57 543	0.98 474	0.25 408	0.32 492	0.45 499	0.30 465	0.34 457	0.28 427

XPNet_ROB	0.70 434	0.35 415	0.68 405	0.52 447	0.40 440	0.79 404	0.85 503	1.16 432	0.94 390	1.33 495	1.15 419	1.38 483	0.83 447	1.03 454	0.90 461	0.32 465	0.25 451	0.26 420	0.24 424	0.31 440	0.28 427

PWC_ROB	0.87 470	0.52 483	1.28 504	0.50 419	0.32 386	0.91 433	0.37 277	1.36 493	1.46 505	1.61 508	2.59 525	1.16 455	1.01 481	1.34 495	1.40 509	0.25 408	0.18 385	0.28 440	0.20 357	0.29 425	0.28 427

SGM-Forest	0.62 416	0.32 396	0.39 161	0.43 312	0.30 348	1.02 455	0.55 437	1.09 398	1.05 436	1.06 458	1.18 428	1.10 441	0.67 378	0.88 409	0.62 387	0.31 454	0.33 498	0.33 468	0.30 465	0.30 434	0.28 427
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TCMNet	0.66 423	0.39 442	0.98 473	0.59 479	0.61 508	0.96 444	0.55 437	1.05 382	0.90 365	0.84 352	1.14 413	0.89 380	0.65 368	0.85 399	1.01 479	0.26 418	0.26 457	0.31 457	0.28 457	0.32 445	0.29 433

Wz-Net-SNSev	0.91 478	0.73 506	2.13 533	0.56 468	0.45 469	0.95 441	1.13 523	1.34 487	1.24 478	1.02 444	1.30 452	1.46 489	0.86 452	1.81 522	1.50 510	0.25 408	0.23 435	0.25 402	0.26 446	0.32 445	0.29 433

GrayStereo	0.49 326	0.19 124	0.42 203	0.46 375	0.28 308	0.53 271	0.67 465	0.69 216	0.63 204	1.02 444	1.47 481	0.78 339	0.76 421	0.56 183	0.33 191	0.14 100	0.12 189	0.17 184	0.17 275	0.15 169	0.29 433

Prome-Stereo	0.46 281	0.19 124	0.35 107	0.44 331	0.26 256	0.40 195	0.45 377	0.68 208	0.44 138	0.96 420	1.84 503	0.59 233	0.67 378	0.61 244	0.32 179	0.14 100	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.16 209	0.29 433

pcwnet_v2	0.58 403	0.28 366	0.84 454	0.45 354	0.35 412	0.61 326	0.35 241	1.27 475	1.21 473	0.99 431	1.27 444	0.72 306	0.58 322	0.67 302	0.48 335	0.27 427	0.21 419	0.24 389	0.23 409	0.29 425	0.29 433

Nwc_Net	0.78 452	0.38 436	0.73 428	0.60 485	0.55 497	1.05 463	0.55 437	1.67 526	1.05 436	0.88 381	1.86 505	1.40 486	1.09 488	1.10 465	0.87 447	0.30 451	0.25 451	0.36 477	0.38 491	0.29 425	0.29 433

SGM-ForestM	4.04 553	0.32 396	0.46 255	0.43 312	0.27 285	7.50 560	1.45 544	3.84 554	4.24 553	8.19 564	6.76 562	19.00 572	9.08 561	10.74 566	6.62 555	0.31 454	0.33 498	0.32 463	0.32 478	0.29 425	0.29 433

PWCDC_ROB	0.89 474	0.49 469	0.80 451	0.74 514	0.40 440	1.03 458	0.39 322	1.33 485	2.35 536	1.02 444	3.77 543	0.81 352	0.92 465	1.20 476	0.90 461	0.34 479	0.22 425	0.24 389	0.20 357	0.34 457	0.29 433

DCVSM-stereo	0.49 326	0.27 352	0.53 337	0.39 186	0.29 334	0.51 259	0.26 94	0.75 262	0.75 264	1.11 471	0.75 215	1.05 426	0.72 409	0.60 236	0.47 331	0.20 331	0.19 399	0.24 389	0.20 357	0.25 402	0.30 441

FTStereo	0.56 389	0.20 159	0.37 130	0.41 252	0.25 215	0.40 195	0.79 494	0.66 188	0.43 132	1.09 467	3.27 536	0.70 293	0.73 412	0.55 173	0.33 191	0.14 100	0.13 254	0.19 269	0.17 275	0.15 169	0.30 441

APVNet	0.71 438	0.37 426	0.89 463	0.56 468	0.45 469	1.18 484	0.68 470	1.41 501	0.85 331	0.81 324	1.15 419	1.04 422	0.81 438	1.10 465	1.17 494	0.26 418	0.28 469	0.32 463	0.31 472	0.29 425	0.30 441

aanetorigin	0.83 466	0.56 489	1.87 529	0.49 405	0.38 431	0.56 295	0.66 463	0.70 231	1.00 415	2.42 535	2.02 510	1.31 467	1.18 497	0.93 433	1.13 493	0.20 331	0.18 385	0.20 299	0.19 332	0.27 418	0.30 441

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 427	0.81 513	0.73 428	0.53 455	0.37 422	1.40 499	0.53 429	1.04 377	0.79 298	0.88 381	0.94 319	0.95 397	0.53 286	0.93 433	0.58 373	0.39 494	0.30 478	0.57 517	0.31 472	0.53 508	0.30 441

CBMV_ROB	0.59 410	0.37 426	0.38 142	0.39 186	0.28 308	0.74 387	0.28 128	1.00 358	0.98 404	0.94 412	1.25 441	0.81 352	0.78 432	0.87 406	0.50 338	0.36 488	0.37 505	0.43 496	0.40 497	0.33 451	0.30 441

SANet	1.07 497	0.41 451	1.06 480	0.48 390	0.30 348	1.41 501	0.94 509	1.42 502	3.36 547	1.58 505	2.43 519	2.33 525	1.70 525	1.34 495	1.07 485	0.28 437	0.24 443	0.26 420	0.23 409	0.34 457	0.30 441

HBP-ISP	0.59 410	0.45 463	0.43 214	0.45 354	0.33 397	0.70 373	0.28 128	1.11 406	1.00 415	0.83 345	1.18 428	0.65 272	0.68 384	0.88 409	0.52 355	0.35 484	0.38 507	0.47 503	0.41 502	0.38 474	0.31 448

FADNet-RVC	0.60 413	0.53 486	1.14 489	0.46 375	0.39 435	0.61 326	0.39 322	1.12 411	0.87 345	0.70 257	0.84 271	1.04 422	0.55 304	0.94 440	0.69 405	0.26 418	0.25 451	0.28 440	0.28 457	0.31 440	0.31 448

RTSC	0.87 470	0.48 466	1.23 500	0.52 447	0.37 422	1.13 476	0.50 407	1.34 487	1.79 522	1.51 502	1.24 439	1.12 445	0.81 438	1.62 512	2.16 526	0.25 408	0.19 399	0.23 374	0.24 424	0.30 434	0.31 448

LALA_ROB	0.74 445	0.43 455	0.69 411	0.54 461	0.40 440	1.01 453	0.95 510	1.21 448	1.07 449	1.22 486	1.12 401	1.56 501	0.79 434	1.04 456	0.86 441	0.33 473	0.22 425	0.35 472	0.30 465	0.35 461	0.31 448

DeepPrunerF	0.89 474	0.52 483	3.43 543	0.68 507	0.81 518	0.72 385	0.72 486	1.22 456	1.99 527	0.93 409	1.01 356	0.87 371	0.86 452	1.08 462	0.95 468	0.34 479	0.28 469	0.43 496	0.39 495	0.30 434	0.32 452

DANet	0.71 438	0.45 463	0.91 466	0.59 479	0.40 440	0.81 412	0.40 333	0.97 349	0.84 323	1.20 484	1.22 434	1.33 475	0.88 458	1.16 471	1.24 498	0.27 427	0.23 435	0.31 457	0.25 433	0.35 461	0.32 452
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.72 442	0.41 451	0.65 391	0.64 493	0.44 465	0.98 450	1.20 526	1.11 406	1.00 415	0.98 429	0.96 332	1.49 494	0.87 455	0.90 417	0.79 426	0.31 454	0.26 457	0.39 487	0.39 495	0.32 445	0.32 452

MeshStereo	1.34 514	0.43 455	0.54 341	0.44 331	0.34 406	1.66 517	0.60 452	1.94 531	1.37 495	4.47 556	3.25 534	4.71 547	1.94 533	1.92 527	1.17 494	0.35 484	0.35 502	0.37 482	0.31 472	0.32 445	0.32 452
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DualNet (step1)	0.57 396	0.36 420	0.72 425	0.38 158	0.30 348	0.71 378	0.43 365	1.06 386	0.88 349	0.92 405	0.86 284	0.85 360	0.69 388	0.68 312	0.50 338	0.41 499	0.20 409	0.40 490	0.41 502	0.36 465	0.33 456

test_sample9	1.05 494	0.36 420	0.72 425	0.38 158	0.30 348	0.71 378	0.43 365	1.06 386	0.88 349	0.92 405	0.86 284	0.85 360	0.69 388	1.20 476	1.36 505	0.41 499	8.41 566	0.40 490	0.41 502	0.36 465	0.33 456

test_sample8	1.25 511	0.36 420	0.72 425	0.38 158	0.30 348	0.71 378	0.43 365	1.13 413	0.75 264	1.50 501	0.95 328	3.29 539	1.59 520	1.20 476	1.36 505	0.41 499	8.41 566	0.40 490	0.41 502	0.36 465	0.33 456

FINET	0.67 427	0.42 453	1.00 475	0.46 375	0.43 458	0.83 423	0.89 505	1.08 394	1.50 507	0.87 371	1.14 413	0.71 297	0.68 384	0.92 427	0.70 408	0.36 488	0.30 478	0.26 420	0.24 424	0.35 461	0.33 456

NCC-stereo	0.78 452	0.40 447	0.76 442	0.61 487	0.67 512	0.81 412	0.69 475	1.54 518	1.11 456	0.90 392	1.36 458	1.33 475	1.16 494	1.19 474	0.88 449	0.31 454	0.30 478	0.37 482	0.48 515	0.33 451	0.33 456

Abc-Net	0.78 452	0.40 447	0.76 442	0.61 487	0.67 512	0.81 412	0.69 475	1.54 518	1.11 456	0.90 392	1.36 458	1.33 475	1.16 494	1.19 474	0.88 449	0.31 454	0.30 478	0.37 482	0.48 515	0.33 451	0.33 456
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCMid	1.14 501	0.52 483	2.23 535	0.53 455	0.43 458	1.07 465	0.75 489	1.23 460	1.05 436	2.15 529	1.44 475	1.50 495	1.43 513	1.56 508	5.01 550	0.26 418	0.24 443	0.29 448	0.31 472	0.37 470	0.33 456

RP	0.76 447	0.36 420	0.63 380	0.66 501	0.58 505	0.80 407	0.55 437	1.14 422	1.22 475	0.97 424	1.65 491	1.43 488	1.32 507	1.01 447	0.84 436	0.33 473	0.30 478	0.36 477	0.30 465	0.34 457	0.34 463

PA-Net	0.67 427	0.43 455	0.83 453	0.50 419	0.53 492	0.94 438	0.68 470	1.10 400	1.14 461	0.80 313	0.88 300	0.87 371	0.77 427	1.02 452	0.88 449	0.24 398	0.41 514	0.29 448	0.44 507	0.26 408	0.34 463
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CSAN	0.83 466	0.49 469	0.77 447	0.60 485	0.41 447	1.14 477	1.06 518	1.19 442	1.46 505	1.32 493	1.43 473	1.37 482	1.19 499	1.27 488	0.86 441	0.39 494	0.31 487	0.36 477	0.37 488	0.35 461	0.34 463

NOSS_ROB	0.57 396	0.39 442	0.39 161	0.44 331	0.30 348	0.73 386	0.54 433	1.03 374	1.08 452	0.67 236	0.87 292	0.76 331	0.57 313	0.77 363	0.47 331	0.38 492	0.38 507	0.44 498	0.42 506	0.37 470	0.34 463

ETE_ROB	0.70 434	0.49 469	0.73 428	0.56 468	0.36 416	0.79 404	0.87 504	1.14 422	0.93 383	1.19 481	1.18 428	1.39 484	0.82 442	0.99 443	0.80 428	0.26 418	0.21 419	0.31 457	0.26 446	0.33 451	0.34 463

FADNet	0.61 415	0.51 476	1.10 484	0.45 354	0.44 465	0.65 357	0.41 348	1.19 442	1.05 436	0.70 257	0.84 271	0.98 405	0.66 375	0.82 379	0.50 338	0.29 444	0.30 478	0.27 432	0.30 465	0.46 495	0.35 468

ADCPNet	1.03 490	0.48 466	2.70 538	0.54 461	0.42 453	1.40 499	0.75 489	1.13 413	1.07 449	1.22 486	1.42 470	1.68 506	1.09 488	1.36 500	3.45 541	0.30 451	0.28 469	0.29 448	0.32 478	0.37 470	0.35 468

SACVNet	0.58 403	0.34 409	0.55 346	0.55 465	0.36 416	0.63 343	0.48 396	1.13 413	0.77 279	1.02 444	1.06 384	1.02 418	0.74 414	0.90 417	0.51 348	0.27 427	0.21 419	0.25 402	0.24 424	0.29 425	0.36 470

LCNet	0.41 237	0.20 159	0.32 67	0.44 331	0.24 183	0.47 245	0.29 138	0.67 198	0.53 169	0.72 276	1.03 368	0.66 277	0.60 333	0.58 215	0.34 206	0.14 100	0.10 54	0.19 269	0.19 332	0.21 340	0.36 470

edge stereo	0.76 447	0.38 436	0.74 433	0.52 447	0.43 458	0.80 407	0.53 429	1.28 477	1.06 443	1.28 491	1.38 466	1.81 509	1.11 490	1.08 462	0.85 440	0.33 473	0.32 492	0.41 494	0.28 457	0.32 445	0.36 470

CC-Net-ROB	0.82 460	0.96 524	0.85 455	0.58 475	0.45 469	1.27 493	0.70 480	1.17 437	1.02 422	0.83 345	1.23 438	0.90 385	0.77 427	1.06 457	0.69 405	0.46 505	0.34 500	1.71 538	0.38 491	0.59 517	0.36 470

NVstereo2D	0.60 413	0.30 387	0.75 437	0.48 390	0.43 458	0.89 432	0.48 396	1.05 382	1.15 462	0.66 233	0.86 284	0.88 376	0.70 401	0.99 443	0.65 395	0.32 465	0.15 317	0.28 440	0.20 357	0.40 477	0.36 470

coex-ft	6.43 561	1.51 542	87.33 582	0.49 405	0.38 431	1.34 496	1.21 528	1.16 432	8.09 558	12.12 566	2.79 529	2.77 531	3.31 551	1.16 471	3.15 536	0.24 398	0.23 435	0.27 432	0.24 424	0.45 492	0.37 475

RGC	0.79 455	0.59 493	0.71 420	0.65 498	0.65 511	0.92 437	0.58 447	1.29 478	1.05 436	1.07 461	1.45 478	1.47 492	1.03 482	1.21 480	0.88 449	0.32 465	0.30 478	0.48 507	0.40 497	0.37 470	0.37 475

RTS	1.98 535	0.96 524	11.36 559	0.65 498	0.57 503	2.77 538	1.40 540	1.39 497	2.26 531	1.89 520	2.56 522	1.32 472	1.25 503	5.20 556	4.05 544	0.31 454	0.22 425	0.29 448	0.29 463	0.40 477	0.37 475

RTSA	1.98 535	0.96 524	11.36 559	0.65 498	0.57 503	2.77 538	1.40 540	1.39 497	2.26 531	1.89 520	2.56 522	1.32 472	1.25 503	5.20 556	4.05 544	0.31 454	0.22 425	0.29 448	0.29 463	0.40 477	0.37 475

DPSNet	0.99 485	0.42 453	1.88 530	0.53 455	0.41 447	1.59 513	1.26 532	2.21 537	1.43 501	1.10 469	1.11 397	1.46 489	1.95 534	1.34 495	1.26 500	0.34 479	0.25 451	0.25 402	0.21 378	0.46 495	0.37 475

PDISCO_ROB	0.91 478	0.48 466	1.06 480	0.99 523	0.97 526	1.67 519	0.63 459	1.64 524	1.59 514	1.06 458	1.18 428	1.31 467	0.79 434	1.55 506	0.97 471	0.49 511	0.22 425	0.45 499	0.40 497	0.45 492	0.37 475

FAT-Stereo	0.73 444	0.33 404	0.75 437	0.49 405	0.37 422	0.71 378	0.59 450	1.36 493	1.30 490	1.03 452	1.40 467	1.59 504	1.15 493	0.87 406	0.86 441	0.28 437	0.28 469	0.28 440	0.23 409	0.28 421	0.38 481

stereogan	0.80 456	0.31 392	0.71 420	0.59 479	0.50 484	1.72 521	0.48 396	1.35 490	1.37 495	1.00 436	1.46 480	1.56 501	0.95 474	1.29 489	0.84 436	0.28 437	0.29 474	0.29 448	0.25 433	0.38 474	0.38 481

WZ-Net	1.19 507	0.59 493	4.07 547	0.62 491	0.51 487	1.34 496	1.31 536	1.32 483	1.74 521	1.53 504	1.65 491	1.74 508	1.28 506	2.25 537	2.01 523	0.27 427	0.21 419	0.23 374	0.25 433	0.40 477	0.39 483

EDNetEfficient	1.46 521	0.80 512	6.12 552	0.47 384	0.39 435	0.69 368	0.83 497	0.90 322	2.77 541	3.50 552	1.96 508	1.66 505	2.03 536	1.26 486	4.18 546	0.21 347	0.18 385	0.21 340	0.20 357	0.41 483	0.39 483

RYNet	0.72 442	0.35 415	0.64 385	0.53 455	0.67 512	1.31 495	0.67 465	1.20 446	1.18 467	1.05 455	0.87 292	1.27 461	0.93 470	0.93 433	1.27 502	0.22 372	0.16 348	0.26 420	0.23 409	0.40 477	0.39 483

Anonymous_2	0.82 460	0.44 459	0.63 380	0.40 221	0.43 458	0.80 407	0.52 425	0.72 243	0.77 279	0.71 264	0.60 167	0.87 371	0.76 421	0.75 352	0.58 373	0.52 515	0.54 528	0.54 515	4.82 566	0.56 512	0.40 486

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 489	0.57 491	1.51 522	0.67 504	0.50 484	2.57 533	1.66 547	1.20 446	1.43 501	1.38 497	1.57 488	1.33 475	0.92 465	1.64 515	0.88 449	0.37 491	0.39 511	0.46 502	0.60 527	0.41 483	0.40 486

WCMA_ROB	1.14 501	0.36 420	0.76 442	0.49 405	0.44 465	1.23 490	0.67 465	1.11 406	1.23 476	2.84 543	3.95 549	3.28 538	1.83 530	1.25 485	0.99 475	0.44 503	0.34 500	0.34 470	0.37 488	0.41 483	0.40 486

Wz-Net-TNSev	1.14 501	1.06 530	4.32 549	0.49 405	0.42 453	1.51 508	1.11 522	1.48 508	1.40 500	1.22 486	1.26 443	1.58 503	1.43 513	1.76 520	1.70 513	0.32 465	0.31 487	0.26 420	0.30 465	0.41 483	0.41 489

ISRNet	0.56 389	0.24 293	0.66 397	0.56 468	0.36 416	0.44 228	0.25 83	0.82 290	0.84 323	1.07 461	1.25 441	0.91 387	0.60 333	0.66 291	0.58 373	0.35 484	0.26 457	0.36 477	0.33 481	0.30 434	0.42 490

psmorigin	0.82 460	0.51 476	2.09 532	0.49 405	0.41 447	0.85 427	0.50 407	1.04 377	0.88 349	1.45 499	1.43 473	1.50 495	1.06 485	1.22 482	0.97 471	0.31 454	0.32 492	0.27 432	0.27 452	0.33 451	0.42 490

G-Net	0.95 482	0.46 465	1.04 478	0.64 493	0.48 480	2.12 528	0.64 461	1.01 367	0.87 345	1.75 516	2.82 532	1.30 466	1.64 524	1.06 457	0.96 470	0.36 488	0.29 474	0.35 472	0.25 433	0.45 492	0.42 490

SHD	0.93 481	0.50 473	1.18 495	0.59 479	0.46 476	0.97 446	0.48 396	1.70 527	2.15 529	1.58 505	1.37 461	1.42 487	1.19 499	1.31 491	1.60 511	0.31 454	0.26 457	0.32 463	0.33 481	0.40 477	0.42 490

ADCS	1.51 523	0.61 496	3.42 542	0.59 479	0.51 487	1.27 493	1.08 521	1.59 520	1.81 523	1.91 523	1.66 493	1.51 498	1.42 512	1.94 529	8.60 558	0.33 473	0.32 492	0.33 468	0.36 487	0.44 488	0.42 490

AnyNet_C32	1.16 505	0.62 499	2.40 536	0.57 474	0.55 497	1.41 501	1.34 537	1.18 440	1.24 478	1.49 500	1.42 470	1.39 484	1.20 501	1.55 506	4.82 548	0.29 444	0.28 469	0.29 448	0.34 483	0.38 474	0.42 490

PSM-AAD	0.48 308	0.20 159	0.37 130	0.43 312	0.23 154	0.56 295	0.50 407	0.65 179	0.70 235	1.07 461	1.12 401	0.58 218	0.92 465	0.61 244	0.32 179	0.15 161	0.11 134	0.25 402	0.26 446	0.18 267	0.43 496

sAnonymous2	0.40 226	0.39 442	0.85 455	0.48 390	0.37 422	0.40 195	0.46 381	0.57 124	0.52 166	0.38 104	0.46 109	0.35 93	0.42 227	0.43 83	0.30 162	0.19 308	0.14 288	0.18 229	0.17 275	0.57 514	0.44 497

CroCo_RVC	0.40 226	0.39 442	0.85 455	0.48 390	0.37 422	0.40 195	0.46 381	0.57 124	0.52 166	0.38 104	0.46 109	0.35 93	0.42 227	0.43 83	0.30 162	0.19 308	0.14 288	0.18 229	0.17 275	0.57 514	0.44 497

MFN_U_SF_RVC	1.09 499	0.59 493	1.97 531	0.67 504	0.44 465	1.93 525	0.60 452	1.85 530	1.36 493	1.61 508	1.54 486	1.95 517	1.37 509	1.64 515	1.73 514	0.40 498	0.37 505	0.45 499	0.48 515	0.44 488	0.44 497

MSMD_ROB	1.21 508	0.49 469	0.62 371	0.59 479	0.50 484	1.62 516	0.67 465	1.23 460	1.24 478	2.45 536	3.77 543	3.09 535	2.98 549	1.32 492	0.81 431	0.45 504	0.41 514	0.49 510	0.51 522	0.47 497	0.44 497

AnyNet_C01	1.56 524	1.05 529	7.45 554	0.64 493	0.54 495	1.99 526	1.38 539	1.43 504	1.36 493	1.63 511	1.92 506	1.84 511	1.33 508	2.40 539	4.03 543	0.33 473	0.32 492	0.32 463	0.34 483	0.44 488	0.45 501

FC-DCNN v2	1.65 529	0.51 476	0.65 391	0.61 487	0.49 482	1.61 514	0.70 480	1.75 529	1.56 513	4.74 560	4.91 557	6.46 558	3.31 551	1.91 526	1.11 488	0.46 505	0.42 516	0.47 503	0.46 508	0.48 498	0.46 502

SDNR	0.86 469	0.37 426	1.47 520	0.40 221	0.38 431	3.38 548	0.33 206	0.90 322	0.98 404	0.99 431	2.09 513	0.59 233	0.71 405	1.29 489	0.70 408	0.51 514	0.56 529	0.36 477	0.26 446	0.43 487	0.46 502

ccnet	0.82 460	0.57 491	0.75 437	0.54 461	0.59 506	1.09 472	0.66 463	1.38 496	0.94 390	1.12 472	1.44 475	1.29 464	0.92 465	0.95 442	1.24 498	0.49 511	0.42 516	0.50 512	0.47 513	0.51 503	0.46 502

GANetREF_RVC	0.80 456	0.75 508	0.86 460	0.66 501	0.42 453	1.15 479	0.98 512	1.14 422	1.19 469	1.01 441	1.02 364	1.10 441	0.90 460	1.15 470	0.76 421	0.48 509	0.39 511	0.57 517	0.38 491	0.63 518	0.46 502
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
FC-DCNN	1.59 525	0.51 476	0.66 397	0.61 487	0.49 482	1.56 511	0.70 480	1.66 525	1.53 509	4.64 557	4.62 555	5.85 554	3.34 553	1.84 524	1.11 488	0.46 505	0.42 516	0.47 503	0.46 508	0.48 498	0.46 502

PSMNet-RUCA	0.76 447	0.75 508	1.08 483	1.01 526	0.90 520	0.69 368	0.50 407	1.11 406	1.03 427	0.78 307	1.11 397	0.80 349	0.72 409	0.88 409	0.63 390	0.53 519	0.27 465	0.76 523	0.46 508	0.66 519	0.47 507

S-Stereo	0.74 445	0.35 415	0.96 470	0.56 468	0.45 469	0.82 420	0.60 452	1.24 467	1.60 517	0.96 420	1.41 469	1.12 445	0.94 471	0.80 373	1.04 483	0.26 418	0.31 487	0.28 440	0.25 433	0.32 445	0.47 507

XQC	0.89 474	0.65 501	1.31 507	0.67 504	0.52 491	1.22 488	0.68 470	1.26 473	1.52 508	1.14 475	1.11 397	1.28 463	1.04 484	1.40 503	1.77 517	0.38 492	0.24 443	0.37 482	0.31 472	0.53 508	0.47 507

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 514	0.87 518	1.76 527	0.86 518	0.56 500	4.29 553	1.79 552	1.50 511	1.98 526	1.61 508	1.85 504	1.84 511	1.41 511	1.89 525	1.36 505	0.48 509	0.40 513	0.56 516	0.57 525	0.69 520	0.48 510

BEATNet-Init1	15.13 568	0.82 516	50.86 580	0.72 513	0.53 492	38.10 579	7.03 564	11.83 567	14.25 566	29.78 579	30.17 579	48.21 582	22.64 576	26.78 577	18.11 567	0.42 502	0.38 507	0.47 503	0.46 508	0.51 503	0.48 510

MANE	4.13 554	0.51 476	0.64 385	0.66 501	0.56 500	6.89 559	0.99 514	7.55 562	12.04 561	6.68 563	8.57 564	10.69 563	9.45 562	7.59 563	6.39 554	0.49 511	0.43 520	0.48 507	0.98 543	0.49 500	0.48 510

SAMSARA	1.07 497	0.65 501	1.19 496	1.06 528	0.90 520	1.76 522	1.76 551	1.46 506	1.44 503	1.51 502	1.16 424	2.00 518	1.14 492	1.48 504	1.31 504	0.39 494	0.44 522	0.35 472	0.38 491	0.49 500	0.49 513

FCDSN-DC	1.39 519	0.56 489	0.65 391	0.74 514	0.59 506	1.38 498	0.63 459	1.35 490	1.39 498	3.26 550	4.50 554	4.61 545	2.63 544	1.58 510	1.03 480	0.46 505	0.42 516	0.48 507	0.47 513	0.50 502	0.50 514
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficientorigin	9.93 564	1.15 531	175.16 583	0.48 390	0.36 416	1.04 462	0.68 470	1.24 467	2.69 540	3.17 549	2.50 521	2.30 523	2.07 537	1.76 520	2.21 527	0.20 331	0.18 385	0.24 389	0.19 332	0.51 503	0.50 514

ELAS_RVC	1.60 526	0.61 496	1.01 477	0.70 510	0.56 500	2.00 527	1.89 554	1.96 532	2.65 539	3.33 551	3.26 535	3.03 532	3.41 554	2.49 541	2.09 525	0.52 515	0.45 523	0.50 512	0.48 515	0.54 510	0.52 516
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 528	0.61 496	0.95 468	0.68 507	0.55 497	3.01 546	1.55 545	2.39 539	2.33 535	3.64 553	3.89 547	2.75 530	2.90 548	2.15 535	2.27 532	0.52 515	0.45 523	0.50 512	0.48 515	0.54 510	0.52 516
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.90 477	0.64 500	1.69 524	0.69 509	0.69 515	0.78 401	0.84 500	1.03 374	1.26 486	1.19 481	1.15 419	1.31 467	0.98 477	1.24 484	1.03 480	0.52 515	0.56 529	0.59 520	0.66 529	0.56 512	0.54 518

DGSMNet	0.76 447	0.55 488	1.29 506	0.58 475	0.62 509	0.94 438	0.70 480	1.26 473	1.11 456	0.83 345	1.24 439	1.00 409	0.71 405	1.03 454	0.81 431	0.34 479	0.29 474	0.41 494	0.40 497	0.57 514	0.55 519

SQANet	0.82 460	0.74 507	0.67 401	1.13 529	0.98 528	1.11 473	0.47 388	1.07 390	0.83 318	0.91 397	1.05 378	1.03 420	0.74 414	1.01 447	0.64 393	0.61 522	0.24 443	1.03 531	0.35 486	1.18 533	0.58 520

PVD	1.28 513	0.67 503	1.28 504	0.74 514	0.62 509	1.50 507	0.84 500	1.99 533	2.96 542	2.18 530	2.36 518	1.85 513	1.95 534	1.92 527	1.94 521	0.39 494	0.36 504	0.49 510	0.37 488	0.51 503	0.64 521

UDG	0.88 472	0.82 516	0.67 401	1.00 525	0.96 525	1.02 455	0.57 446	1.13 413	0.99 409	0.90 392	0.97 345	1.31 467	0.99 478	0.85 399	0.84 436	0.54 520	0.32 492	1.77 539	0.40 497	0.94 526	0.66 522

GCST	0.83 466	1.22 533	0.74 433	1.58 537	1.01 530	1.06 464	0.23 61	0.78 278	0.78 289	0.97 424	0.65 180	0.78 339	0.35 178	0.92 427	0.34 206	0.96 533	0.65 533	1.20 533	0.81 536	0.91 524	0.70 523

otaku	1.04 491	0.93 521	0.88 462	1.33 535	1.05 533	1.66 517	0.70 480	1.40 500	1.18 467	1.08 465	1.32 455	1.33 475	0.91 461	1.23 483	0.76 421	0.72 526	0.46 525	1.24 534	0.50 520	1.40 534	0.75 524

MADNet+	2.23 541	2.43 556	10.85 558	1.22 532	0.91 522	2.76 537	1.40 540	2.12 536	1.67 520	1.32 493	1.74 499	1.86 514	1.74 526	6.25 558	4.41 547	0.65 523	0.64 532	0.58 519	0.54 524	0.80 522	0.76 525

Ntro	1.09 499	0.97 527	0.91 466	1.44 536	1.19 535	1.69 520	0.80 495	1.35 490	1.25 483	1.00 436	1.29 449	1.31 467	0.97 476	1.26 486	0.84 436	0.84 530	0.43 520	1.36 535	0.50 520	1.56 535	0.78 526

KYRaft	0.48 308	0.20 159	0.38 142	0.44 331	0.23 154	0.44 228	0.37 277	0.66 188	0.41 122	0.94 412	1.73 497	0.79 341	0.41 225	0.63 263	0.31 169	0.16 209	0.11 134	0.18 229	0.22 396	0.16 209	0.78 526

Consistency-Raft	1.01 486	0.81 513	1.24 501	0.84 517	0.97 526	0.81 412	0.84 500	1.30 481	1.59 514	1.05 455	1.68 496	1.12 445	0.91 461	0.92 427	1.11 488	0.65 523	0.74 537	0.79 525	0.90 539	1.06 531	0.79 528

ACVNet-4b	1.35 516	1.31 536	1.10 484	1.90 544	1.59 539	1.92 524	0.77 491	1.52 517	1.62 518	1.05 455	1.60 490	2.11 520	0.94 471	1.64 515	0.77 425	1.30 543	0.35 502	2.03 546	0.67 530	1.88 544	0.84 529

DDUNet	1.06 495	2.56 559	0.68 405	1.21 531	1.26 536	1.03 458	0.69 475	1.11 406	0.94 390	0.96 420	1.22 434	1.27 461	0.82 442	0.93 433	0.72 415	0.84 530	0.38 507	1.99 542	0.60 527	1.10 532	0.85 530

IGEV-Stereo+	0.23 40	0.14 11	0.26 14	0.32 37	0.19 52	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 38	0.21 11	0.15 3	0.22 31	0.22 45	0.40 62	0.22 26	0.14 100	0.10 54	0.12 25	0.09 9	0.15 169	0.86 531

NVStereoNet_ROB	1.24 510	0.90 520	1.13 488	0.86 518	0.88 519	1.11 473	0.99 514	1.42 502	1.53 509	1.59 507	2.48 520	2.24 522	1.53 515	1.96 530	1.30 503	0.76 528	0.70 534	0.78 524	1.00 544	0.71 521	0.88 532
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCK	1.92 534	1.66 548	3.12 541	1.65 538	0.91 522	2.84 540	2.26 557	2.10 535	2.41 537	2.36 534	2.31 514	2.22 521	1.82 528	3.43 547	2.03 524	1.61 550	0.71 536	1.51 536	0.82 537	1.69 537	0.91 533

anonymity	0.97 483	0.89 519	1.05 479	0.92 521	1.03 531	0.97 446	0.81 496	1.29 478	0.91 372	1.07 461	0.98 346	1.00 409	0.95 474	1.02 452	0.92 464	0.96 533	0.95 553	0.90 528	0.91 542	0.92 525	0.94 534

MFMNet_re	1.14 501	0.97 527	1.19 496	0.99 523	0.95 524	1.25 492	1.22 529	1.39 497	1.55 511	1.69 515	1.67 495	1.21 456	1.53 515	1.12 468	0.99 475	0.87 532	0.75 541	0.79 525	0.75 533	0.90 523	0.94 534

ACVNet_1	1.46 521	1.33 537	1.12 487	1.91 545	1.62 540	1.83 523	0.98 512	2.00 534	1.85 524	1.39 498	1.53 485	2.32 524	1.53 515	1.34 495	1.11 488	1.30 543	0.50 527	2.06 548	0.58 526	1.93 546	0.95 536

ACVNet_2	1.65 529	1.27 535	1.41 518	1.75 540	1.62 540	2.22 529	1.20 526	2.30 538	2.62 538	1.78 517	2.56 522	3.03 532	1.61 521	1.54 505	1.12 492	1.06 538	0.58 531	1.82 540	0.70 532	1.82 540	0.96 537

SPS-STEREO	1.25 511	0.93 521	1.06 480	1.04 527	1.03 531	1.41 501	0.91 508	1.51 514	1.19 469	2.09 527	1.83 502	1.94 516	1.39 510	1.62 512	1.39 508	0.97 535	0.94 552	0.90 528	0.89 538	0.96 528	0.96 537
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 516	0.94 523	1.25 502	0.96 522	1.00 529	1.52 509	1.02 517	1.34 487	1.21 473	2.64 538	2.65 527	2.44 526	1.56 518	1.64 515	1.26 500	0.97 535	0.95 553	0.90 528	0.90 539	0.94 526	0.96 537

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 389	3.08 562	2.43 537	0.31 17	0.18 32	0.29 86	0.20 22	0.37 34	0.32 58	0.28 43	0.24 24	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 26	1.09 539	0.08 2	0.17 184	0.16 226	0.14 123	0.97 540

WAO-7	1.90 533	1.20 532	1.35 511	1.27 533	1.06 534	2.84 540	1.56 546	3.23 547	3.06 545	2.23 531	3.33 539	3.17 536	2.28 539	3.12 544	2.21 527	1.02 537	0.91 548	1.06 532	1.03 547	1.04 530	0.97 540

Dean	1.98 535	1.36 538	1.36 515	2.12 547	1.81 547	2.74 535	1.36 538	3.37 551	3.80 551	2.08 526	3.32 538	3.21 537	1.82 528	1.71 519	1.67 512	1.27 540	0.77 543	1.99 542	0.90 539	1.86 541	1.03 542

RainbowNet	1.35 516	1.49 540	1.19 496	1.88 543	1.45 537	1.48 506	1.07 520	1.61 522	1.55 511	1.20 484	1.59 489	1.54 499	1.13 491	1.34 495	0.97 471	1.36 546	0.70 534	1.82 540	0.79 535	1.71 538	1.07 543

DispFullNet	1.60 526	2.63 560	2.75 539	2.56 555	1.79 546	1.24 491	0.47 388	1.37 495	1.45 504	1.87 519	1.50 482	1.55 500	2.46 540	2.04 532	1.04 483	0.59 521	0.18 385	2.32 551	0.68 531	2.29 550	1.14 544

WAO-8	2.92 545	1.55 543	1.35 511	1.79 541	1.63 542	5.23 555	1.22 529	4.58 557	12.56 563	2.84 543	4.07 551	4.83 548	2.72 546	3.49 548	2.25 530	1.27 540	0.91 548	1.99 542	1.15 552	1.86 541	1.15 545

Venus	2.92 545	1.55 543	1.35 511	1.79 541	1.63 542	5.23 555	1.22 529	4.58 557	12.56 563	2.84 543	4.06 550	4.83 548	2.72 546	3.49 548	2.25 530	1.27 540	0.91 548	1.99 542	1.15 552	1.86 541	1.15 545

IMH-64-1	1.86 531	1.62 545	1.16 490	2.20 548	1.89 548	2.33 530	1.30 533	2.89 542	2.29 533	1.66 512	2.80 530	2.49 527	1.61 521	2.10 533	1.78 518	1.60 548	0.74 537	2.43 552	1.02 545	2.12 547	1.17 547

IMH-64	1.86 531	1.62 545	1.16 490	2.20 548	1.89 548	2.33 530	1.30 533	2.89 542	2.29 533	1.66 512	2.80 530	2.49 527	1.61 521	2.10 533	1.78 518	1.60 548	0.74 537	2.43 552	1.02 545	2.12 547	1.17 547

JetBlue	2.78 544	1.26 534	7.04 553	1.16 530	1.48 538	8.00 561	6.02 563	2.60 540	1.92 525	2.12 528	2.64 526	3.34 540	3.05 550	6.49 559	3.39 539	0.78 529	0.76 542	0.75 522	0.76 534	0.97 529	1.18 549

IMH	2.04 538	1.62 545	1.20 499	2.20 548	1.89 548	2.91 545	1.30 533	3.11 545	3.03 543	1.81 518	3.35 540	3.03 532	1.90 531	2.48 540	1.80 520	1.66 551	0.77 543	2.45 554	1.04 548	2.15 549	1.19 550

WAO-6	2.04 538	1.50 541	1.16 490	1.70 539	1.67 544	2.69 534	1.44 543	3.06 544	3.63 550	1.98 524	3.27 536	3.54 543	2.07 537	2.36 538	2.22 529	1.31 545	0.91 548	2.04 547	1.22 554	1.73 539	1.27 551

LVE	2.12 540	1.44 539	1.36 515	1.99 546	1.78 545	2.75 536	1.79 552	2.82 541	3.95 552	1.90 522	4.33 553	3.52 542	1.81 527	2.24 536	1.74 515	1.74 552	0.87 546	2.06 548	1.13 550	1.91 545	1.35 552

TorneroNet-64	3.44 548	1.86 549	1.42 519	2.58 556	2.28 554	6.87 558	1.68 548	4.70 559	12.03 560	2.31 533	5.59 561	8.25 560	2.55 543	3.97 553	2.73 534	1.81 553	0.74 537	2.57 556	1.07 549	2.35 551	1.44 553

TorneroNet	4.53 557	1.89 550	1.48 521	2.55 554	2.27 553	13.78 568	1.69 549	4.84 561	23.73 577	2.89 546	7.70 563	7.06 559	2.69 545	4.26 555	3.42 540	1.84 554	0.77 543	2.68 558	1.13 550	2.42 552	1.47 554

KSHMR	2.57 542	1.93 551	1.69 524	2.63 557	2.42 556	2.86 542	2.07 555	3.27 549	6.50 556	2.49 537	3.36 541	3.41 541	1.92 532	2.49 541	1.94 521	2.13 557	1.40 558	2.79 561	1.50 557	2.73 555	1.77 555

notaker	2.76 543	2.29 555	1.80 528	2.96 559	2.58 560	2.90 544	1.75 550	3.24 548	3.05 544	2.78 541	4.24 552	6.15 557	2.51 542	3.34 546	2.75 535	2.31 559	1.18 556	3.00 562	1.65 558	2.84 558	1.97 556

UNDER WATER	3.46 549	2.07 553	3.64 545	3.09 560	2.48 557	3.75 551	2.42 559	3.31 550	13.77 565	2.90 547	2.95 533	5.84 553	3.69 555	3.69 550	3.48 542	2.07 556	1.11 555	2.70 559	1.40 555	2.84 558	1.98 557

ktn	2.98 547	2.25 554	1.73 526	2.84 558	2.53 559	3.76 552	2.15 556	3.70 553	5.47 555	2.75 540	5.17 560	5.94 555	2.48 541	3.23 545	2.46 533	2.34 561	1.44 559	2.78 560	2.03 560	2.45 553	2.01 558

UNDER WATER-64	3.53 550	2.01 552	3.94 546	3.22 562	2.49 558	5.41 557	2.60 560	3.43 552	12.41 562	3.03 548	2.68 528	6.07 556	4.04 556	3.79 552	3.33 538	2.02 555	1.24 557	2.63 557	1.46 556	2.78 556	2.08 559

tt	6.20 560	0.20 159	5.89 551	3.55 563	2.07 551	11.26 564	19.21 567	11.74 566	5.46 554	2.69 539	2.04 512	4.87 551	6.25 560	3.70 551	7.09 557	8.32 569	11.17 573	4.93 566	5.41 568	5.74 564	2.37 560

DPSimNet_ROB	3.58 551	2.45 557	8.57 555	2.53 553	2.37 555	2.88 543	3.77 562	3.14 546	3.23 546	4.71 559	3.86 546	4.68 546	4.87 559	4.07 554	5.62 551	2.33 560	2.33 561	2.47 555	2.52 561	2.51 554	2.64 561

JetRed	5.27 559	5.84 564	12.81 562	2.36 552	2.83 561	12.23 566	10.50 566	4.46 556	3.60 548	3.86 554	3.83 545	4.85 550	4.18 557	6.78 560	11.96 562	2.17 558	2.96 563	2.18 550	1.97 559	3.38 561	2.68 562

HanzoNet	6.76 562	2.45 557	4.22 548	3.19 561	2.94 562	3.62 550	2.28 558	4.79 560	7.20 557	14.00 570	13.19 569	17.49 570	22.30 575	13.25 567	6.19 553	4.20 564	1.93 560	3.10 563	2.56 562	3.35 560	2.88 563

MADNet++	4.03 552	2.70 561	3.44 544	3.72 564	3.44 563	4.44 554	3.52 561	3.95 555	3.61 549	4.46 555	4.98 558	4.10 544	4.58 558	7.00 561	5.89 552	3.74 563	3.67 564	3.27 564	2.71 563	3.70 563	3.66 564

PML	40.80 583	29.24 576	11.87 561	7.20 565	14.47 564	92.13 583	213.69 584	7.63 563	23.35 576	74.72 583	190.14 584	50.17 583	26.15 577	21.39 572	12.70 563	8.76 570	2.92 562	8.45 570	3.25 565	13.26 569	4.42 565

USTest	12.99 567	14.18 569	20.00 563	16.24 568	14.97 565	20.80 570	31.95 573	16.20 570	10.91 559	8.79 565	9.48 565	13.94 565	10.50 563	16.11 568	21.44 569	3.17 562	4.82 565	5.08 567	5.36 567	8.81 567	7.13 566

TCMNet-wrong-test	8.97 563	10.42 568	8.74 556	19.56 569	17.61 568	12.53 567	9.01 565	13.59 568	2.18 530	4.64 557	5.11 559	14.63 566	11.09 564	7.19 562	9.73 559	5.56 568	0.89 547	3.77 565	3.11 564	10.34 568	9.80 567

LSM	4.74 558	0.77 510	10.16 557	0.70 510	56.56 578	1.02 455	1.00 516	1.24 467	1.62 518	2.04 525	2.34 516	1.33 475	1.17 496	1.38 502	1.09 487	0.33 473	0.49 526	0.39 487	0.46 508	0.51 503	10.09 568

DPSMNet_ROB	12.08 566	8.00 565	21.00 565	8.97 567	16.79 567	10.67 562	30.89 572	9.02 565	15.17 568	6.51 562	15.41 573	9.04 561	14.85 566	9.27 565	21.67 570	4.58 566	8.57 568	5.09 569	9.29 570	5.90 565	10.95 569

DGTPSM_ROB	12.07 565	8.00 565	20.99 564	8.93 566	16.78 566	10.67 562	30.87 571	9.01 564	15.16 567	6.50 561	15.41 573	9.04 561	14.85 566	9.25 564	21.67 570	4.57 565	8.57 568	5.08 567	9.28 569	5.90 565	10.95 569

Anonymous_1	33.25 574	18.26 570	23.92 567	20.54 570	21.28 571	25.59 571	35.94 574	22.01 578	15.57 569	13.33 567	13.49 570	18.08 571	15.29 568	20.36 569	24.60 572	16.28 576	8.84 570	66.59 580	118.00 580	155.73 583	11.23 571

DPSM_ROB	17.78 569	18.63 571	24.31 571	20.90 571	19.47 569	25.97 572	36.21 575	21.23 576	16.24 570	13.38 568	14.06 571	19.18 573	16.30 569	20.78 570	25.67 573	9.38 571	9.23 571	9.49 571	9.82 571	13.51 570	11.91 572

DPSM	17.78 569	18.63 571	24.31 571	20.90 571	19.47 569	25.97 572	36.21 575	21.23 576	16.24 570	13.38 568	14.06 571	19.18 573	16.30 569	20.78 570	25.67 573	9.38 571	9.23 571	9.49 571	9.82 571	13.51 570	11.91 572

CasAABBNet	35.74 575	37.43 580	48.72 578	42.22 577	39.20 576	52.24 580	73.12 582	42.61 581	32.62 580	26.78 576	27.95 575	38.58 579	32.60 579	41.67 581	51.65 582	18.74 577	18.57 579	19.15 574	19.77 574	27.20 572	23.98 574

Selective-RAFT-Error	35.84 576	37.49 581	48.83 579	42.26 578	39.24 577	52.30 581	73.09 581	42.66 582	32.61 579	26.80 577	28.30 578	38.84 581	33.51 581	41.68 582	51.59 581	18.82 578	18.58 580	19.17 575	19.80 575	27.28 573	24.05 575

LRCNet_RVC	21.24 572	31.15 577	21.41 566	28.98 574	23.82 572	3.13 547	0.60 452	20.96 575	1.59 514	25.58 575	28.15 577	21.99 575	14.79 565	21.94 576	16.41 566	28.89 580	14.87 574	33.53 576	31.28 576	29.51 578	26.16 576

LSM0	38.95 582	37.60 582	48.58 577	43.57 579	91.06 583	52.57 582	72.57 580	43.17 583	32.63 581	26.97 578	27.97 576	38.65 580	32.94 580	41.86 583	51.78 583	18.89 579	18.41 575	19.13 573	19.63 573	27.29 574	33.77 577

xxxxx1	36.64 577	19.51 573	24.21 568	61.66 580	64.63 580	27.28 575	40.10 577	20.25 571	18.63 573	14.07 571	12.97 566	17.26 567	17.36 571	21.70 573	27.93 575	13.18 573	18.50 576	111.26 581	133.37 581	29.24 575	39.73 578

tt_ll	36.64 577	19.51 573	24.21 568	61.66 580	64.63 580	27.28 575	40.10 577	20.25 571	18.63 573	14.07 571	12.97 566	17.26 567	17.36 571	21.70 573	27.93 575	13.18 573	18.50 576	111.26 581	133.37 581	29.24 575	39.73 578

ff	36.64 577	19.51 573	24.21 568	61.66 580	64.63 580	27.28 575	40.10 577	20.25 571	18.63 573	14.07 571	12.97 566	17.26 567	17.36 571	21.70 573	27.93 575	13.18 573	18.50 576	111.26 581	133.37 581	29.24 575	39.73 578

HaxPig	31.96 573	37.24 579	34.27 573	24.37 573	24.88 573	18.26 569	19.86 568	20.64 574	28.52 578	35.97 580	38.75 580	25.57 576	28.72 578	33.88 578	34.39 578	35.94 581	38.87 581	37.80 577	40.48 577	39.68 579	41.15 581

AVERAGE_ROB	37.58 581	40.13 583	40.15 575	34.81 576	33.82 575	28.55 578	25.10 570	32.02 580	34.06 583	41.28 581	40.66 581	34.46 578	34.81 583	39.18 579	37.57 580	42.78 582	43.44 582	43.82 578	43.03 578	40.47 580	41.51 582

MEDIAN_ROB	37.38 580	40.85 584	40.60 576	32.31 575	31.85 574	27.20 574	24.55 569	29.10 579	33.19 582	42.09 582	41.76 582	33.35 577	34.39 582	39.78 580	37.07 579	43.64 583	44.10 583	44.12 579	43.40 579	41.51 581	42.76 583

test_example2	176.61 584	205.14 585	198.86 584	188.60 584	190.98 584	152.67 584	170.61 583	94.86 584	123.55 584	178.88 584	179.48 583	158.94 584	141.34 584	192.61 584	198.96 584	203.76 584	236.37 584	164.13 584	173.55 584	218.58 584	160.41 584

ccccc		429.19 586		507.10 585	501.20 585	356.95 585		380.82 585		334.51 585		372.86 585		499.17 585		561.44 585	431.22 585	334.28 585	290.86 585	540.88 585

ASD4		8.86 567

Low-res two-view benchmark