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

IGEV	0.11 14	0.06 1	0.17 29	0.15 4	0.11 105	0.16 44	0.13 38	0.21 31	0.16 26	0.11 18	0.15 65	0.09 16	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.05 21

111111	0.11 14	0.07 2	0.17 29	0.19 85	0.11 105	0.13 11	0.11 14	0.22 41	0.15 21	0.11 18	0.12 24	0.12 49	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 166	0.06 74

Reg-Stereo(zero)	0.16 111	0.07 2	0.36 206	0.19 85	0.10 65	0.19 106	0.14 57	0.28 116	0.24 143	0.22 153	0.20 118	0.24 209	0.18 214	0.21 115	0.18 212	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.06 39	0.06 74

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 23	0.16 7	0.08 9	0.12 7	0.13 38	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 31	0.09 16	0.11 1	0.10 1	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 3	0.17 17	0.08 9	0.09 1	0.13 38	0.24 73	0.13 12	0.10 10	0.09 11	0.09 16	0.08 6	0.18 62	0.12 41	0.07 66	0.06 142	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

Pointernet	0.13 48	0.07 2	0.27 104	0.19 85	0.11 105	0.20 136	0.12 21	0.31 157	0.24 143	0.15 79	0.15 65	0.13 60	0.11 62	0.17 44	0.13 80	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

CAS	0.15 97	0.07 2	0.21 55	0.41 511	0.16 357	0.20 136	0.18 186	0.22 41	0.19 63	0.15 79	0.19 102	0.11 44	0.09 16	0.14 9	0.13 80	0.29 514	0.04 2	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.14 416

water-stereo	0.13 48	0.08 8	0.20 49	0.19 85	0.10 65	0.17 62	0.14 57	0.25 79	0.19 63	0.17 112	0.23 144	0.15 98	0.15 147	0.12 2	0.13 80	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.05 21

DilatedVolume-Stereo	0.14 70	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.09 26	0.21 163	0.14 57	0.24 73	0.21 97	0.21 147	0.21 130	0.15 98	0.14 133	0.23 139	0.15 138	0.07 66	0.06 142	0.06 22	0.06 80	0.05 4	0.05 21

1w_stereo	0.12 38	0.08 8	0.14 3	0.18 46	0.09 26	0.16 44	0.15 81	0.25 79	0.21 97	0.13 44	0.16 75	0.08 3	0.12 85	0.16 31	0.13 80	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 7	0.09 26	0.12 7	0.13 38	0.18 13	0.13 12	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 6	0.16 31	0.10 1	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 7	0.09 26	0.12 7	0.13 38	0.17 8	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 44	0.10 1	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 8	0.16 23	0.17 17	0.08 9	0.16 44	0.12 21	0.17 8	0.12 8	0.10 10	0.07 3	0.10 31	0.08 6	0.14 9	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 21	0.11 14	0.16 4	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 31	0.06 1	0.15 15	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.05 21

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 46	0.09 26	0.15 21	0.11 14	0.16 4	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 31	0.07 2	0.17 44	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 46	0.07 1	0.15 21	0.11 14	0.17 8	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 31	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

LG-G_1	0.11 14	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.07 1	0.21 163	0.09 2	0.19 17	0.11 4	0.10 10	0.09 11	0.11 44	0.10 38	0.19 83	0.10 1	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74

LG-G	0.11 14	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.07 1	0.21 163	0.09 2	0.19 17	0.11 4	0.10 10	0.09 11	0.11 44	0.10 38	0.19 83	0.10 1	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74

LGtest1	0.10 2	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.08 9	0.13 11	0.09 2	0.16 4	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 16	0.09 16	0.15 15	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.06 74

SGD-Stereo	0.11 14	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.07 1	0.17 62	0.13 38	0.18 13	0.16 26	0.11 18	0.13 36	0.11 44	0.12 85	0.18 62	0.11 11	0.08 189	0.04 2	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 225	0.08 8	0.23 67	0.19 85	0.19 416	0.28 297	0.24 381	0.23 59	0.21 97	0.20 136	0.23 144	0.28 262	0.49 482	0.26 196	0.18 212	0.09 266	0.08 340	0.18 473	0.13 435	0.17 448	0.17 447

MonSter	0.10 2	0.08 8	0.13 1	0.17 17	0.08 9	0.14 13	0.12 21	0.24 73	0.19 63	0.09 5	0.11 16	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 14	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.09 26	0.22 191	0.14 57	0.14 3	0.16 26	0.11 18	0.10 14	0.09 16	0.08 6	0.21 115	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

999	0.14 70	0.08 8	0.24 75	0.19 85	0.11 105	0.20 136	0.17 143	0.24 73	0.18 52	0.13 44	0.16 75	0.14 82	0.11 62	0.36 299	0.15 138	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.07 147

IGEV-Stereo++	0.11 14	0.08 8	0.15 9	0.19 85	0.11 105	0.14 13	0.10 7	0.22 41	0.18 52	0.10 10	0.13 36	0.10 31	0.11 62	0.14 9	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

Occ-G	0.13 48	0.08 8	0.21 55	0.17 17	0.10 65	0.15 21	0.19 230	0.22 41	0.19 63	0.13 44	0.19 102	0.21 165	0.11 62	0.17 44	0.14 114	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.07 104	0.06 74

IGEV-Stereo+	0.12 38	0.08 8	0.17 29	0.18 46	0.13 234	0.09 1	0.11 14	0.16 4	0.15 21	0.10 10	0.08 10	0.10 31	0.10 38	0.21 115	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.16 431	0.24 504

trnet	0.13 48	0.08 8	0.21 55	0.15 4	0.07 1	0.21 163	0.12 21	0.24 73	0.24 143	0.16 100	0.21 130	0.15 98	0.13 115	0.18 62	0.13 80	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.05 21

MoCha-V2	0.13 48	0.08 8	0.26 95	0.23 291	0.09 26	0.16 44	0.15 81	0.26 87	0.16 26	0.15 79	0.15 65	0.13 60	0.14 133	0.20 96	0.11 11	0.06 23	0.07 258	0.06 22	0.06 80	0.06 39	0.05 21

Any-RAFT	0.17 128	0.08 8	0.31 146	0.19 85	0.10 65	0.29 318	0.16 108	0.42 296	0.30 221	0.24 173	0.27 182	0.27 247	0.16 163	0.21 115	0.12 41	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.06 74

LoS	0.14 70	0.08 8	0.27 104	0.16 7	0.09 26	0.22 191	0.14 57	0.26 87	0.26 165	0.15 79	0.18 94	0.18 131	0.13 115	0.22 130	0.14 114	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.06 74
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 70	0.08 8	0.19 40	0.17 17	0.22 455	0.18 81	0.16 108	0.23 59	0.19 63	0.14 67	0.17 84	0.14 82	0.10 38	0.18 62	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 166	0.18 461

EGLCR-Stereo	0.13 48	0.08 8	0.20 49	0.18 46	0.09 26	0.21 163	0.13 38	0.27 97	0.21 97	0.13 44	0.10 14	0.15 98	0.09 16	0.20 96	0.13 80	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

CREStereo++_RVC	0.15 97	0.08 8	0.26 95	0.17 17	0.11 105	0.18 81	0.13 38	0.22 41	0.30 221	0.21 147	0.30 213	0.13 60	0.11 62	0.16 31	0.15 138	0.07 66	0.04 2	0.06 22	0.15 456	0.06 39	0.05 21
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CREStereo	0.13 48	0.08 8	0.21 55	0.14 1	0.08 9	0.22 191	0.15 81	0.25 79	0.24 143	0.16 100	0.21 130	0.14 82	0.13 115	0.18 62	0.13 80	0.09 266	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 104	0.06 74
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 97	0.08 8	0.23 67	0.15 4	0.09 26	0.23 212	0.16 108	0.25 79	0.23 128	0.17 112	0.21 130	0.16 114	0.14 133	0.22 130	0.13 80	0.29 514	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 104	0.06 74

S2M2_XL	0.10 2	0.09 37	0.21 55	0.14 1	0.10 65	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 10	0.11 16	0.09 16	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.06 74

depthmonostereo	0.14 70	0.09 37	0.19 40	0.19 85	0.08 9	0.20 136	0.15 81	0.27 97	0.23 128	0.16 100	0.18 94	0.14 82	0.17 189	0.19 83	0.13 80	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.05 21

2.25w	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 21	0.10 7	0.19 17	0.18 52	0.14 67	0.17 84	0.09 16	0.10 38	0.18 62	0.13 80	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

2.75w_new	0.11 14	0.09 37	0.14 3	0.16 7	0.09 26	0.15 21	0.12 21	0.25 79	0.16 26	0.14 67	0.13 36	0.08 3	0.10 38	0.16 31	0.13 80	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.25w_new	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.19 106	0.10 7	0.22 41	0.17 42	0.14 67	0.12 24	0.10 31	0.11 62	0.17 44	0.12 41	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.25w	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.19 106	0.10 7	0.22 41	0.17 42	0.14 67	0.12 24	0.10 31	0.11 62	0.17 44	0.12 41	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.75w	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.11 105	0.18 81	0.12 21	0.23 59	0.14 16	0.13 44	0.11 16	0.08 3	0.10 38	0.16 31	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

monsterstereo	0.11 14	0.09 37	0.14 3	0.19 85	0.12 161	0.14 13	0.12 21	0.25 79	0.17 42	0.13 44	0.16 75	0.08 3	0.09 16	0.19 83	0.11 11	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.04 1

monsters	0.11 14	0.09 37	0.13 1	0.17 17	0.12 161	0.15 21	0.11 14	0.23 59	0.15 21	0.14 67	0.12 24	0.08 3	0.09 16	0.21 115	0.10 1	0.06 23	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 48	0.09 37	0.24 75	0.20 144	0.10 65	0.15 21	0.14 57	0.22 41	0.16 26	0.12 31	0.19 102	0.15 98	0.11 62	0.13 5	0.17 191	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.07 104	0.06 74

GREAT-IGEV	0.12 38	0.09 37	0.25 87	0.16 7	0.11 105	0.14 13	0.16 108	0.17 8	0.17 42	0.10 10	0.15 65	0.09 16	0.09 16	0.18 62	0.10 1	0.06 23	0.07 258	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.10 324

AIO_test	0.12 38	0.09 37	0.20 49	0.19 85	0.11 105	0.15 21	0.17 143	0.19 17	0.16 26	0.11 18	0.13 36	0.14 82	0.09 16	0.20 96	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

GIP-stereo	0.12 38	0.09 37	0.20 49	0.19 85	0.11 105	0.16 44	0.14 57	0.29 127	0.18 52	0.11 18	0.16 75	0.13 60	0.09 16	0.15 15	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

fffft	0.13 48	0.09 37	0.24 75	0.19 85	0.10 65	0.17 62	0.19 230	0.22 41	0.16 26	0.14 67	0.11 16	0.13 60	0.10 38	0.24 149	0.18 212	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.07 104	0.06 74
1: 1. 1
tt45	0.14 70	0.09 37	0.22 61	0.19 85	0.11 105	0.23 212	0.18 186	0.22 41	0.17 42	0.15 79	0.13 36	0.14 82	0.10 38	0.30 259	0.14 114	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.07 147

WCG-NET	0.14 70	0.09 37	0.23 67	0.18 46	0.08 9	0.18 81	0.17 143	0.21 31	0.28 190	0.18 127	0.21 130	0.15 98	0.12 85	0.18 62	0.12 41	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

U	1.00 532	0.09 37	0.21 55	0.21 187	3.68 560	6.12 563	0.14 57	0.21 31	0.21 97	0.11 18	0.11 16	0.10 31	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.07 66	0.05 29	5.42 567	2.90 565	0.07 104	0.06 74

WCG-NET（raft）	0.14 70	0.09 37	0.23 67	0.17 17	0.08 9	0.19 106	0.16 108	0.23 59	0.26 165	0.18 127	0.19 102	0.20 154	0.12 85	0.21 115	0.12 41	0.06 23	0.06 142	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.05 21

RSM++	0.12 38	0.09 37	0.19 40	0.20 144	0.09 26	0.17 62	0.15 81	0.21 31	0.19 63	0.12 31	0.12 24	0.14 82	0.09 16	0.20 96	0.12 41	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.05 21

RSM	0.12 38	0.09 37	0.20 49	0.20 144	0.09 26	0.16 44	0.15 81	0.23 59	0.18 52	0.13 44	0.13 36	0.15 98	0.09 16	0.21 115	0.12 41	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.05 21

RAFT-Stereo-weight	0.15 97	0.09 37	0.26 95	0.20 144	0.10 65	0.19 106	0.17 143	0.36 231	0.29 209	0.24 173	0.20 118	0.19 145	0.10 38	0.18 62	0.15 138	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.05 21

MSKI-zero shot	0.17 128	0.09 37	0.43 304	0.20 144	0.11 105	0.21 163	0.15 81	0.32 167	0.21 97	0.23 159	0.24 157	0.23 197	0.10 38	0.31 266	0.13 80	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74

AEACV	0.13 48	0.09 37	0.23 67	0.18 46	0.19 416	0.19 106	0.16 108	0.23 59	0.14 16	0.13 44	0.17 84	0.13 60	0.16 163	0.16 31	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.08 207	0.07 104	0.06 74

Selective-IGEV	0.12 38	0.09 37	0.22 61	0.19 85	0.10 65	0.15 21	0.14 57	0.27 97	0.15 21	0.13 44	0.14 62	0.13 60	0.08 6	0.21 115	0.12 41	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.05 21

knoymous	0.17 128	0.09 37	0.32 152	0.17 17	0.11 105	0.21 163	0.17 143	0.32 167	0.23 128	0.23 159	0.28 187	0.27 247	0.16 163	0.23 139	0.16 162	0.09 266	0.06 142	0.09 226	0.06 80	0.09 231	0.09 269

riskmin	0.18 152	0.09 37	0.34 176	0.18 46	0.12 161	0.24 234	0.16 108	0.34 189	0.28 190	0.21 147	0.23 144	0.33 315	0.24 290	0.23 139	0.17 191	0.09 266	0.06 142	0.09 226	0.06 80	0.10 296	0.10 324

MC-Stereo	0.14 70	0.09 37	0.25 87	0.21 187	0.09 26	0.18 81	0.16 108	0.23 59	0.19 63	0.18 127	0.23 144	0.16 114	0.13 115	0.22 130	0.13 80	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.05 21

RCA-Stereo	0.16 111	0.09 37	0.25 87	0.20 144	0.10 65	0.19 106	0.17 143	0.36 231	0.35 280	0.20 136	0.25 165	0.17 121	0.17 189	0.18 62	0.14 114	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.05 21

test-3	0.16 111	0.09 37	0.31 146	0.21 187	0.11 105	0.18 81	0.16 108	0.30 146	0.27 175	0.26 193	0.16 75	0.22 177	0.12 85	0.26 196	0.18 212	0.06 23	0.04 2	0.08 150	0.08 207	0.06 39	0.06 74

test_1	0.16 111	0.09 37	0.31 146	0.21 187	0.11 105	0.18 81	0.16 108	0.30 146	0.27 175	0.25 181	0.16 75	0.22 177	0.12 85	0.26 196	0.18 212	0.06 23	0.04 2	0.08 150	0.08 207	0.06 39	0.06 74

DEmStereo	0.26 346	0.09 37	0.47 339	0.19 85	0.12 161	0.30 335	0.25 398	0.28 116	0.36 293	0.36 374	0.58 459	0.25 217	0.48 481	0.53 366	0.44 449	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 207	0.06 39	0.07 147

GrayStereo	0.25 330	0.09 37	0.32 152	0.26 409	0.13 234	0.23 212	0.47 509	0.34 189	0.30 221	0.39 410	0.47 410	0.30 288	0.79 518	0.29 244	0.16 162	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.09 293	0.07 104	0.13 397

s12784h	0.17 128	0.09 37	0.26 95	0.18 46	0.07 1	0.32 359	0.19 230	0.37 241	0.32 242	0.23 159	0.25 165	0.18 131	0.17 189	0.25 180	0.16 162	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.05 21

TANstereo	0.15 97	0.09 37	0.28 115	0.16 7	0.08 9	0.25 248	0.14 57	0.23 59	0.28 190	0.24 173	0.30 213	0.16 114	0.12 85	0.17 44	0.13 80	0.08 189	0.07 258	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.07 147

R-Stereo Train	0.18 152	0.09 37	0.32 152	0.22 245	0.12 161	0.22 191	0.19 230	0.42 296	0.19 63	0.31 287	0.45 393	0.20 154	0.14 133	0.18 62	0.15 138	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74

RAFT-Stereo	0.18 152	0.09 37	0.32 152	0.22 245	0.12 161	0.22 191	0.19 230	0.42 296	0.19 63	0.31 287	0.45 393	0.20 154	0.14 133	0.18 62	0.15 138	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
asd	0.10 2	0.10 73	0.15 9	0.17 17	0.10 65	0.16 44	0.10 7	0.19 17	0.13 12	0.12 31	0.11 16	0.09 16	0.10 38	0.16 31	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

qwe	0.11 14	0.10 73	0.14 3	0.17 17	0.10 65	0.15 21	0.12 21	0.25 79	0.17 42	0.14 67	0.13 36	0.09 16	0.09 16	0.18 62	0.12 41	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 73	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 21	0.10 7	0.19 17	0.13 12	0.12 31	0.12 24	0.08 3	0.11 62	0.16 31	0.12 41	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

2.5w	0.11 14	0.10 73	0.15 9	0.18 46	0.09 26	0.15 21	0.15 81	0.20 25	0.15 21	0.12 31	0.13 36	0.10 31	0.09 16	0.17 44	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 14	0.10 73	0.14 3	0.17 17	0.09 26	0.17 62	0.09 2	0.22 41	0.16 26	0.13 44	0.13 36	0.09 16	0.11 62	0.19 83	0.13 80	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2w_stereo	0.11 14	0.10 73	0.15 9	0.18 46	0.08 9	0.16 44	0.14 57	0.27 97	0.20 82	0.14 67	0.14 62	0.08 3	0.11 62	0.13 5	0.12 41	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

xyz-stereo	1.40 542	0.10 73	17.09 573	0.18 46	0.07 1	4.78 559	0.18 186	0.29 127	0.34 264	0.36 374	2.81 556	0.40 380	0.29 370	0.56 385	0.24 328	0.07 66	0.05 29	0.09 226	0.06 80	0.06 39	0.05 21

LG-Stereo	0.13 48	0.10 73	0.24 75	0.20 144	0.09 26	0.16 44	0.18 186	0.21 31	0.18 52	0.11 18	0.17 84	0.09 16	0.09 16	0.15 15	0.14 114	0.05 9	0.06 142	0.08 150	0.08 207	0.07 104	0.05 21

MM-Stereo_test2	0.15 97	0.10 73	0.44 312	0.23 291	0.11 105	0.21 163	0.21 308	0.27 97	0.22 110	0.15 79	0.16 75	0.13 60	0.11 62	0.20 96	0.13 80	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.05 21

MM-Stereo_test1	0.17 128	0.10 73	0.39 252	0.23 291	0.11 105	0.20 136	0.22 334	0.33 181	0.29 209	0.22 153	0.21 130	0.15 98	0.14 133	0.23 139	0.13 80	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.09 231	0.06 74

castereo++	0.13 48	0.10 73	0.18 35	0.18 46	0.10 65	0.27 278	0.13 38	0.23 59	0.23 128	0.11 18	0.13 36	0.16 114	0.10 38	0.18 62	0.10 1	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.05 4	0.04 1

castereo	0.14 70	0.10 73	0.19 40	0.18 46	0.10 65	0.20 136	0.19 230	0.30 146	0.27 175	0.13 44	0.18 94	0.16 114	0.16 163	0.15 15	0.13 80	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.06 39	0.05 21

SMoEStereo_RVC	0.13 48	0.10 73	0.22 61	0.19 85	0.10 65	0.19 106	0.17 143	0.19 17	0.19 63	0.15 79	0.13 36	0.12 49	0.11 62	0.24 149	0.16 162	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.06 74

PAM_32	0.23 272	0.10 73	0.63 426	0.21 187	0.14 276	0.33 370	0.19 230	0.36 231	0.23 128	0.29 239	0.28 187	0.56 463	0.28 355	0.27 215	0.18 212	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.09 293	0.07 104	0.09 269

PAM	0.23 272	0.10 73	0.63 426	0.22 245	0.15 325	0.34 383	0.21 308	0.37 241	0.22 110	0.31 287	0.27 182	0.55 460	0.26 320	0.26 196	0.17 191	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.09 293	0.07 104	0.09 269

UGAM-zero	0.23 272	0.10 73	0.54 386	0.19 85	0.13 234	0.21 163	0.14 57	0.44 313	0.22 110	0.28 212	0.28 187	0.51 446	0.33 408	0.65 431	0.14 114	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.08 207	0.06 39	0.07 147

AIO-Stereo	0.13 48	0.10 73	0.22 61	0.20 144	0.09 26	0.16 44	0.15 81	0.27 97	0.16 26	0.13 44	0.15 65	0.13 60	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

test_sample2	0.21 225	0.10 73	0.28 115	0.19 85	0.11 105	0.27 278	0.21 308	0.43 308	0.29 209	0.26 193	0.31 227	0.30 288	0.24 290	0.45 330	0.18 212	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.09 231	0.09 269

test_sample1	0.20 205	0.10 73	0.28 115	0.19 85	0.12 161	0.28 297	0.19 230	0.41 282	0.25 156	0.26 193	0.31 227	0.29 272	0.26 320	0.44 327	0.21 278	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.09 231	0.09 269

testlalala2	0.18 152	0.10 73	0.50 364	0.36 498	0.25 482	0.23 212	0.14 57	0.34 189	0.24 143	0.25 181	0.25 165	0.21 165	0.12 85	0.16 31	0.16 162	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

IGEV++	0.13 48	0.10 73	0.23 67	0.21 187	0.10 65	0.15 21	0.15 81	0.29 127	0.16 26	0.12 31	0.15 65	0.12 49	0.12 85	0.17 44	0.14 114	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.07 104	0.07 147

11t1	0.18 152	0.10 73	0.30 132	0.20 144	0.11 105	0.27 278	0.17 143	0.35 213	0.23 128	0.25 181	0.23 144	0.23 197	0.23 272	0.25 180	0.18 212	0.09 266	0.07 258	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.09 269

IGEV_Zeroshot_test	0.18 152	0.10 73	0.65 434	0.20 144	0.12 161	0.19 106	0.15 81	0.34 189	0.19 63	0.28 212	0.22 140	0.27 247	0.13 115	0.23 139	0.18 212	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 207	0.07 104	0.06 74

MIF-Stereo (partial)	0.16 111	0.10 73	0.34 176	0.21 187	0.15 325	0.15 21	0.13 38	0.28 116	0.25 156	0.17 112	0.26 175	0.15 98	0.16 163	0.25 180	0.17 191	0.09 266	0.06 142	0.10 299	0.08 207	0.09 231	0.08 213

UniTT-Stereo	0.14 70	0.10 73	0.30 132	0.21 187	0.13 234	0.17 62	0.13 38	0.19 17	0.18 52	0.15 79	0.20 118	0.10 31	0.11 62	0.18 62	0.16 162	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.06 74

testlalala	0.15 97	0.10 73	0.36 206	0.19 85	0.12 161	0.23 212	0.16 108	0.26 87	0.19 63	0.24 173	0.19 102	0.14 82	0.11 62	0.16 31	0.13 80	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.05 4	0.05 21

RAFT-Test	0.17 128	0.10 73	0.38 237	0.19 85	0.12 161	0.25 248	0.17 143	0.33 181	0.23 128	0.23 159	0.29 200	0.27 247	0.14 133	0.20 96	0.14 114	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

LoS_RVC	0.13 48	0.10 73	0.19 40	0.18 46	0.16 357	0.20 136	0.18 186	0.20 25	0.17 42	0.13 44	0.19 102	0.12 49	0.15 147	0.17 44	0.13 80	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.12 381

anonymousdsp2	0.17 128	0.10 73	0.28 115	0.20 144	0.11 105	0.25 248	0.17 143	0.41 282	0.31 233	0.23 159	0.23 144	0.22 177	0.15 147	0.25 180	0.15 138	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.08 166	0.07 147

DCANet-4	0.19 190	0.10 73	0.52 379	0.19 85	0.09 26	0.19 106	0.18 186	0.36 231	0.39 328	0.29 239	0.30 213	0.17 121	0.22 258	0.20 96	0.18 212	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.07 147

tt	4.71 561	0.10 73	3.94 553	2.06 561	1.53 558	10.14 568	16.88 568	9.27 571	4.98 562	1.39 542	1.02 517	4.68 560	4.90 561	3.35 561	5.86 564	5.76 568	9.15 574	2.24 563	2.53 562	3.10 562	1.32 560

DisPM	0.19 190	0.10 73	0.35 186	0.23 291	0.13 234	0.18 81	0.20 277	0.29 127	0.29 209	0.33 321	0.34 266	0.23 197	0.16 163	0.33 279	0.16 162	0.09 266	0.06 142	0.09 226	0.08 207	0.07 104	0.11 359

iRaft-Stereo_20w	0.19 190	0.10 73	0.46 331	0.19 85	0.13 234	0.25 248	0.19 230	0.52 405	0.19 63	0.29 239	0.21 130	0.22 177	0.20 238	0.28 228	0.18 212	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.08 207	0.08 166	0.08 213

GLC_STEREO	0.15 97	0.10 73	0.24 75	0.21 187	0.09 26	0.17 62	0.15 81	0.23 59	0.27 175	0.17 112	0.20 118	0.17 121	0.11 62	0.23 139	0.16 162	0.07 66	0.09 374	0.09 226	0.08 207	0.07 104	0.06 74

CrosDoStereo	0.31 401	0.10 73	0.49 353	0.18 46	0.12 161	0.22 191	1.11 554	0.34 189	0.37 304	0.38 395	0.61 472	0.28 262	0.46 472	0.61 410	0.57 475	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 207	0.07 104	0.07 147

PFNet+	0.20 205	0.10 73	0.37 218	0.21 187	0.12 161	0.17 62	0.19 230	0.29 127	0.34 264	0.33 321	0.32 236	0.24 209	0.16 163	0.32 272	0.17 191	0.10 314	0.07 258	0.11 354	0.10 335	0.08 166	0.12 381

NF-Stereo	0.20 205	0.10 73	0.35 186	0.24 340	0.12 161	0.21 163	0.18 186	0.38 247	0.32 242	0.28 212	0.30 213	0.22 177	0.16 163	0.51 353	0.20 255	0.08 189	0.06 142	0.09 226	0.08 207	0.08 166	0.13 397

OCTAStereo	0.20 205	0.10 73	0.35 186	0.24 340	0.12 161	0.21 163	0.18 186	0.38 247	0.32 242	0.28 212	0.30 213	0.22 177	0.16 163	0.51 353	0.20 255	0.08 189	0.06 142	0.09 226	0.08 207	0.08 166	0.13 397

PSM-softLoss	0.21 225	0.10 73	0.39 252	0.24 340	0.12 161	0.20 136	0.18 186	0.38 247	0.26 165	0.29 239	0.32 236	0.24 209	0.16 163	0.52 359	0.20 255	0.09 266	0.06 142	0.10 299	0.09 293	0.08 166	0.12 381

KMStereo	0.21 225	0.10 73	0.39 252	0.24 340	0.12 161	0.20 136	0.18 186	0.38 247	0.26 165	0.29 239	0.32 236	0.24 209	0.16 163	0.52 359	0.20 255	0.09 266	0.06 142	0.10 299	0.09 293	0.08 166	0.12 381

PSM-AAD	0.25 330	0.10 73	0.30 132	0.24 340	0.12 161	0.26 268	0.38 484	0.34 189	0.28 190	0.35 358	0.39 323	0.28 262	0.79 518	0.30 259	0.16 162	0.07 66	0.06 142	0.12 390	0.11 373	0.08 166	0.21 487

FTStereo	0.28 374	0.10 73	0.43 304	0.23 291	0.13 234	0.21 163	0.53 519	0.34 189	0.26 165	0.38 395	0.95 514	0.30 288	0.56 494	0.32 272	0.18 212	0.08 189	0.06 142	0.09 226	0.08 207	0.07 104	0.19 469

KYRaft	0.22 255	0.10 73	0.30 132	0.23 291	0.12 161	0.23 212	0.23 359	0.35 213	0.24 143	0.35 358	0.54 443	0.34 322	0.26 320	0.29 244	0.15 138	0.07 66	0.05 29	0.09 226	0.10 335	0.08 166	0.31 515

DeepStereo_LL	0.31 401	0.10 73	0.49 353	0.18 46	0.12 161	0.22 191	1.11 554	0.34 189	0.37 304	0.38 395	0.61 472	0.28 262	0.46 472	0.61 410	0.57 475	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 207	0.07 104	0.07 147

SST-Stereo	0.21 225	0.10 73	0.37 218	0.24 340	0.13 234	0.19 106	0.17 143	0.31 157	0.24 143	0.34 341	0.33 257	0.29 272	0.25 311	0.56 385	0.17 191	0.08 189	0.05 29	0.10 299	0.08 207	0.09 231	0.07 147

RAFT_R40	0.21 225	0.10 73	0.37 218	0.24 340	0.13 234	0.18 81	0.18 186	0.31 157	0.29 209	0.33 321	0.33 257	0.30 288	0.24 290	0.55 374	0.18 212	0.08 189	0.05 29	0.10 299	0.08 207	0.08 166	0.07 147

DRaft	0.24 302	0.10 73	0.34 176	0.18 46	0.12 161	0.28 297	0.23 359	0.33 181	0.39 328	0.38 395	0.61 472	0.21 165	0.41 449	0.48 339	0.42 444	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 207	0.07 104	0.08 213

PFNet	0.23 272	0.10 73	0.57 399	0.24 340	0.14 276	0.22 191	0.19 230	0.39 259	0.33 254	0.35 358	0.32 236	0.27 247	0.19 229	0.64 425	0.22 298	0.09 266	0.05 29	0.09 226	0.07 135	0.08 166	0.07 147

RE-Stereo	0.20 205	0.10 73	0.35 186	0.24 340	0.12 161	0.21 163	0.18 186	0.38 247	0.32 242	0.28 212	0.30 213	0.22 177	0.16 163	0.51 353	0.20 255	0.08 189	0.06 142	0.09 226	0.08 207	0.08 166	0.13 397

TVStereo	0.20 205	0.10 73	0.35 186	0.24 340	0.12 161	0.21 163	0.18 186	0.38 247	0.32 242	0.28 212	0.30 213	0.22 177	0.16 163	0.51 353	0.20 255	0.08 189	0.06 142	0.09 226	0.08 207	0.08 166	0.13 397

RAFT-345	0.21 225	0.10 73	0.46 331	0.22 245	0.11 105	0.20 136	0.16 108	0.26 87	0.25 156	0.27 202	0.66 481	0.21 165	0.16 163	0.55 374	0.21 278	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.06 74

GMM-Stereo	0.21 225	0.10 73	0.43 304	0.23 291	0.13 234	0.24 234	0.25 398	0.37 241	0.27 175	0.30 270	0.45 393	0.27 247	0.21 245	0.31 266	0.17 191	0.07 66	0.05 29	0.10 299	0.09 293	0.08 166	0.19 469

Prome-Stereo	0.21 225	0.10 73	0.30 132	0.24 340	0.12 161	0.23 212	0.23 359	0.36 231	0.25 156	0.33 321	0.59 461	0.24 209	0.28 355	0.29 244	0.16 162	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.20 479

XX-Stereo	0.21 225	0.10 73	0.83 477	0.26 409	0.17 377	0.23 212	0.13 38	0.40 270	0.18 52	0.20 136	0.41 341	0.31 299	0.10 38	0.32 272	0.12 41	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.08 207	0.07 104	0.05 21

222	0.41 464	0.10 73	0.29 125	0.19 85	0.11 105	0.36 403	0.20 277	0.57 456	0.39 328	0.35 358	0.44 381	0.30 288	0.27 339	0.55 374	3.56 558	0.11 350	0.07 258	0.08 150	0.08 207	0.09 231	0.09 269

xxxx	0.34 426	0.10 73	0.29 125	0.19 85	0.11 105	0.37 408	0.20 277	0.58 464	0.38 318	0.29 239	0.42 357	0.38 355	0.24 290	0.46 333	2.20 551	0.11 350	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.09 231	0.09 269

test_xeample	0.34 426	0.10 73	0.29 125	0.19 85	0.11 105	0.33 370	0.23 359	0.55 433	0.38 318	0.32 310	0.45 393	0.29 272	0.26 320	0.57 389	2.24 553	0.10 314	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.09 231	0.09 269

EAI-Stereo	0.21 225	0.10 73	0.33 167	0.21 187	0.12 161	0.30 335	0.46 505	0.46 334	0.20 82	0.25 181	0.50 420	0.17 121	0.16 163	0.24 149	0.23 317	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.10 335	0.06 39	0.07 147

CFNet-RSSM	0.17 128	0.10 73	0.40 260	0.20 144	0.11 105	0.20 136	0.15 81	0.36 231	0.30 221	0.23 159	0.21 130	0.26 238	0.15 147	0.20 96	0.13 80	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.05 21

SFCPSM	0.22 255	0.10 73	0.51 375	0.21 187	0.14 276	0.34 383	0.22 334	0.55 433	0.39 328	0.29 239	0.32 236	0.23 197	0.21 245	0.27 215	0.19 241	0.09 266	0.07 258	0.09 226	0.09 293	0.09 231	0.08 213

Gwc-CoAtRS	0.17 128	0.10 73	0.37 218	0.20 144	0.12 161	0.19 106	0.15 81	0.32 167	0.28 190	0.23 159	0.23 144	0.27 247	0.15 147	0.20 96	0.13 80	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

asda	0.11 14	0.11 134	0.16 23	0.17 17	0.09 26	0.14 13	0.12 21	0.24 73	0.16 26	0.11 18	0.11 16	0.08 3	0.10 38	0.15 15	0.12 41	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.25_new	0.11 14	0.11 134	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 62	0.12 21	0.21 31	0.14 16	0.12 31	0.13 36	0.09 16	0.10 38	0.15 15	0.12 41	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 14	0.11 134	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 62	0.12 21	0.21 31	0.14 16	0.12 31	0.13 36	0.09 16	0.10 38	0.15 15	0.12 41	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5_new	0.11 14	0.11 134	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.14 13	0.12 21	0.21 31	0.16 26	0.13 44	0.13 36	0.08 3	0.09 16	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 39	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 14	0.11 134	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.14 13	0.12 21	0.21 31	0.16 26	0.13 44	0.13 36	0.08 3	0.09 16	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 39	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 14	0.11 134	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 62	0.12 21	0.21 31	0.14 16	0.12 31	0.13 36	0.09 16	0.10 38	0.15 15	0.12 41	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

3w_stereo	0.12 38	0.11 134	0.18 35	0.18 46	0.08 9	0.16 44	0.15 81	0.27 97	0.19 63	0.12 31	0.12 24	0.07 1	0.12 85	0.15 15	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

xyz-stereo-finetune2	0.17 128	0.11 134	0.26 95	0.16 7	0.09 26	0.27 278	0.19 230	0.27 97	0.20 82	0.22 153	0.28 187	0.21 165	0.22 258	0.37 302	0.22 298	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.06 39	0.07 147

S2M2	0.13 48	0.11 134	0.20 49	0.16 7	0.12 161	0.12 7	0.07 1	0.18 13	0.20 82	0.12 31	0.15 65	0.14 82	0.12 85	0.15 15	0.14 114	0.13 403	0.09 374	0.09 226	0.10 335	0.11 343	0.09 269

HART	0.15 97	0.11 134	0.30 132	0.21 187	0.09 26	0.17 62	0.16 108	0.30 146	0.19 63	0.15 79	0.25 165	0.17 121	0.09 16	0.21 115	0.12 41	0.06 23	0.07 258	0.07 72	0.05 39	0.08 166	0.06 74

SCV_C0	0.14 70	0.11 134	0.25 87	0.19 85	0.12 161	0.15 21	0.16 108	0.30 146	0.22 110	0.13 44	0.15 65	0.13 60	0.09 16	0.24 149	0.10 1	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.09 231	0.06 74

AIO_rvc	0.12 38	0.11 134	0.22 61	0.19 85	0.10 65	0.15 21	0.17 143	0.20 25	0.16 26	0.11 18	0.13 36	0.13 60	0.08 6	0.22 130	0.11 11	0.06 23	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 39	0.07 147

HUF	0.15 97	0.11 134	0.38 237	0.17 17	0.11 105	0.16 44	0.17 143	0.22 41	0.20 82	0.11 18	0.13 36	0.14 82	0.11 62	0.18 62	0.12 41	0.07 66	0.20 501	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.14 416

mms	0.13 48	0.11 134	0.19 40	0.19 85	0.12 161	0.16 44	0.17 143	0.20 25	0.17 42	0.13 44	0.17 84	0.14 82	0.09 16	0.24 149	0.14 114	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.07 147

ours_stereo	0.13 48	0.11 134	0.23 67	0.20 144	0.11 105	0.17 62	0.18 186	0.20 25	0.19 63	0.13 44	0.18 94	0.14 82	0.10 38	0.23 139	0.14 114	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.06 39	0.05 21

fffy	0.14 70	0.11 134	0.24 75	0.20 144	0.10 65	0.19 106	0.18 186	0.22 41	0.19 63	0.13 44	0.16 75	0.15 98	0.13 115	0.25 180	0.14 114	0.06 23	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.06 74

tg	0.16 111	0.11 134	0.25 87	0.21 187	0.11 105	0.23 212	0.15 81	0.34 189	0.24 143	0.20 136	0.25 165	0.19 145	0.12 85	0.24 149	0.15 138	0.07 66	0.05 29	0.09 226	0.09 293	0.08 166	0.07 147

rvit_stereo_0081	0.16 111	0.11 134	0.24 75	0.21 187	0.12 161	0.16 44	0.17 143	0.22 41	0.33 254	0.16 100	0.18 94	0.18 131	0.14 133	0.20 96	0.16 162	0.11 350	0.08 340	0.09 226	0.08 207	0.09 231	0.07 147

model_zeroshot	0.17 128	0.11 134	0.39 252	0.20 144	0.12 161	0.24 234	0.15 81	0.34 189	0.22 110	0.30 270	0.20 118	0.22 177	0.12 85	0.24 149	0.14 114	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.07 147

GCAP-BAT	0.16 111	0.11 134	0.36 206	0.18 46	0.13 234	0.21 163	0.16 108	0.23 59	0.18 52	0.26 193	0.28 187	0.20 154	0.11 62	0.24 149	0.17 191	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.05 4	0.06 74

rvit_stereo_0082	0.16 111	0.11 134	0.24 75	0.21 187	0.12 161	0.16 44	0.17 143	0.22 41	0.33 254	0.16 100	0.18 94	0.18 131	0.14 133	0.20 96	0.16 162	0.11 350	0.08 340	0.09 226	0.08 207	0.09 231	0.07 147

gcap-zeroshot	0.17 128	0.11 134	0.36 206	0.20 144	0.12 161	0.26 268	0.16 108	0.30 146	0.22 110	0.26 193	0.20 118	0.30 288	0.14 133	0.20 96	0.13 80	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.06 74

MGS-Stereo	0.14 70	0.11 134	0.32 152	0.19 85	0.11 105	0.18 81	0.17 143	0.20 25	0.22 110	0.14 67	0.24 157	0.15 98	0.10 38	0.18 62	0.12 41	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.10 296	0.06 74

AE-Stereo	0.17 128	0.11 134	0.31 146	0.24 340	0.14 276	0.23 212	0.18 186	0.34 189	0.29 209	0.15 79	0.25 165	0.21 165	0.13 115	0.20 96	0.14 114	0.07 66	0.08 340	0.09 226	0.10 335	0.07 104	0.06 74

IGEVStereo-DCA	0.14 70	0.11 134	0.27 104	0.19 85	0.12 161	0.20 136	0.18 186	0.27 97	0.20 82	0.15 79	0.12 24	0.14 82	0.12 85	0.28 228	0.14 114	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 147

rrr	0.17 128	0.11 134	0.57 399	0.19 85	0.12 161	0.20 136	0.18 186	0.35 213	0.22 110	0.15 79	0.12 24	0.14 82	0.12 85	0.28 228	0.14 114	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 147

1111x	0.32 410	0.11 134	0.40 260	0.22 245	0.11 105	0.32 359	0.26 410	0.59 469	0.43 368	0.31 287	0.41 341	0.39 367	0.28 355	0.76 469	1.37 535	0.09 266	0.08 340	0.09 226	0.10 335	0.09 231	0.08 213

anonymousa	0.23 272	0.11 134	0.50 364	0.21 187	0.16 357	0.31 350	0.20 277	0.36 231	0.35 280	0.32 310	0.50 420	0.39 367	0.26 320	0.22 130	0.20 255	0.08 189	0.06 142	0.09 226	0.11 373	0.07 104	0.08 213

x	0.19 190	0.11 134	0.29 125	0.20 144	0.11 105	0.26 268	0.18 186	0.41 282	0.29 209	0.25 181	0.29 200	0.28 262	0.24 290	0.26 196	0.23 317	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.09 231	0.08 213

test_3	0.18 152	0.11 134	0.32 152	0.24 340	0.11 105	0.22 191	0.25 398	0.31 157	0.31 233	0.25 181	0.18 94	0.23 197	0.13 115	0.25 180	0.19 241	0.06 23	0.05 29	0.09 226	0.10 335	0.07 104	0.06 74

LCNet	0.21 225	0.11 134	0.29 125	0.25 377	0.12 161	0.23 212	0.19 230	0.34 189	0.26 165	0.28 212	0.35 277	0.26 238	0.30 382	0.35 294	0.17 191	0.07 66	0.05 29	0.09 226	0.10 335	0.13 395	0.22 492

AAGNet	0.33 418	0.11 134	0.37 218	0.25 377	0.16 357	0.20 136	0.19 230	0.30 146	0.27 175	0.35 358	0.35 277	0.27 247	0.30 382	0.44 327	2.66 555	0.08 189	0.05 29	0.10 299	0.07 135	0.08 166	0.06 74

NRIStereo	0.18 152	0.11 134	0.35 186	0.23 291	0.11 105	0.24 234	0.20 277	0.29 127	0.26 165	0.26 193	0.25 165	0.25 217	0.18 214	0.34 285	0.18 212	0.07 66	0.06 142	0.09 226	0.07 135	0.09 231	0.08 213

ASMatch	0.23 272	0.11 134	0.51 375	0.24 340	0.14 276	0.19 106	0.17 143	0.31 157	0.28 190	0.28 212	0.68 485	0.27 247	0.26 320	0.50 348	0.22 298	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.11 359

Pruner-Stereo	0.19 190	0.11 134	0.34 176	0.29 459	0.12 161	0.19 106	0.17 143	0.31 157	0.29 209	0.33 321	0.32 236	0.25 217	0.15 147	0.24 149	0.21 278	0.09 266	0.06 142	0.09 226	0.08 207	0.08 166	0.09 269

DeepStereo_RVC	0.18 152	0.11 134	0.40 260	0.21 187	0.11 105	0.19 106	0.16 108	0.28 116	0.22 110	0.27 202	0.27 182	0.23 197	0.28 355	0.24 149	0.18 212	0.08 189	0.06 142	0.09 226	0.07 135	0.09 231	0.10 324

RAFT-RH_RVC	0.25 330	0.11 134	0.45 323	0.21 187	0.12 161	0.25 248	0.14 57	0.27 97	0.27 175	0.38 395	1.15 523	0.23 197	0.17 189	0.57 389	0.24 328	0.07 66	0.05 29	0.10 299	0.07 135	0.06 39	0.07 147

test-1	0.17 128	0.11 134	0.40 260	0.23 291	0.13 234	0.22 191	0.23 359	0.34 189	0.26 165	0.20 136	0.24 157	0.22 177	0.14 133	0.16 31	0.20 255	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.08 213

test_xeample3	0.16 111	0.11 134	0.56 396	0.19 85	0.12 161	0.20 136	0.18 186	0.35 213	0.20 82	0.16 100	0.12 24	0.13 60	0.12 85	0.24 149	0.15 138	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.08 207	0.07 104	0.07 147

FENet	0.21 225	0.11 134	0.45 323	0.21 187	0.12 161	0.26 268	0.17 143	0.41 282	0.35 280	0.30 270	0.31 227	0.29 272	0.23 272	0.26 196	0.23 317	0.09 266	0.06 142	0.09 226	0.09 293	0.09 231	0.09 269

HSM-Net_RVC	0.27 354	0.11 134	0.42 293	0.19 85	0.11 105	0.34 383	0.20 277	0.62 490	0.43 368	0.40 420	0.43 370	0.50 442	0.26 320	0.76 469	0.22 298	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 213
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
xyz-stereo-finetune	0.16 111	0.12 175	0.23 67	0.16 7	0.08 9	0.23 212	0.20 277	0.29 127	0.31 233	0.19 132	0.22 140	0.19 145	0.15 147	0.29 244	0.20 255	0.06 23	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.06 39	0.06 74

MM-Stereo_test3	0.17 128	0.12 175	0.29 125	0.23 291	0.14 276	0.19 106	0.22 334	0.39 259	0.36 293	0.16 100	0.24 157	0.17 121	0.12 85	0.19 83	0.14 114	0.07 66	0.07 258	0.08 150	0.06 80	0.09 231	0.06 74

rvit_stereo_0083	0.16 111	0.12 175	0.26 95	0.21 187	0.13 234	0.17 62	0.17 143	0.22 41	0.34 264	0.16 100	0.21 130	0.19 145	0.16 163	0.21 115	0.16 162	0.11 350	0.10 398	0.10 299	0.08 207	0.09 231	0.07 147

RAStereo	0.13 48	0.12 175	0.27 104	0.22 245	0.11 105	0.15 21	0.18 186	0.23 59	0.23 128	0.13 44	0.17 84	0.11 44	0.09 16	0.15 15	0.13 80	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.05 21

test_sample3	0.23 272	0.12 175	0.43 304	0.19 85	0.12 161	0.32 359	0.20 277	0.50 372	0.34 264	0.31 287	0.33 257	0.29 272	0.22 258	0.53 366	0.22 298	0.10 314	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.10 296	0.10 324

CAS++	0.16 111	0.12 175	0.27 104	0.18 46	0.12 161	0.17 62	0.15 81	0.42 296	0.24 143	0.19 132	0.18 94	0.13 60	0.10 38	0.21 115	0.12 41	0.12 386	0.10 398	0.11 354	0.08 207	0.10 296	0.09 269
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 330	0.12 175	0.40 260	0.19 85	0.10 65	0.27 278	0.19 230	0.51 388	0.45 394	0.34 341	0.41 341	0.31 299	0.26 320	0.58 395	0.28 360	0.10 314	0.07 258	0.08 150	0.08 207	0.09 231	0.09 269

tta	0.24 302	0.12 175	0.40 260	0.19 85	0.10 65	0.27 278	0.19 230	0.51 388	0.45 394	0.34 341	0.41 341	0.31 299	0.26 320	0.58 395	0.28 360	0.10 314	0.07 258	0.08 150	0.08 207	0.08 166	0.07 147

qqq1	0.24 302	0.12 175	0.40 260	0.19 85	0.10 65	0.27 278	0.19 230	0.51 388	0.45 394	0.34 341	0.41 341	0.31 299	0.26 320	0.58 395	0.16 162	0.10 314	0.07 258	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.07 147

fff1	0.24 302	0.12 175	0.40 260	0.19 85	0.10 65	0.27 278	0.19 230	0.51 388	0.45 394	0.34 341	0.41 341	0.31 299	0.26 320	0.58 395	0.16 162	0.10 314	0.07 258	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.07 147

MyStereo07	0.16 111	0.12 175	0.26 95	0.22 245	0.14 276	0.25 248	0.23 359	0.29 127	0.21 97	0.15 79	0.13 36	0.12 49	0.13 115	0.25 180	0.13 80	0.07 66	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.08 166	0.08 213

MyStereo06	0.20 205	0.12 175	0.57 399	0.21 187	0.14 276	0.25 248	0.23 359	0.40 270	0.21 97	0.30 270	0.24 157	0.31 299	0.18 214	0.22 130	0.18 212	0.07 66	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.08 166	0.08 213

MyStereo05	0.23 272	0.12 175	0.57 399	0.21 187	0.14 276	0.25 248	0.23 359	0.48 354	0.52 453	0.31 287	0.23 144	0.25 217	0.22 258	0.30 259	0.21 278	0.07 66	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.08 166	0.08 213

MyStereo04	0.23 272	0.12 175	0.55 392	0.22 245	0.14 276	0.25 248	0.23 359	0.49 362	0.52 453	0.28 212	0.23 144	0.27 247	0.23 272	0.30 259	0.22 298	0.07 66	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.08 166	0.08 213

CoDeX	0.23 272	0.12 175	0.46 331	0.21 187	0.14 276	0.29 318	0.21 308	0.53 416	0.41 354	0.29 239	0.35 277	0.29 272	0.22 258	0.48 339	0.19 241	0.09 266	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.07 147

mmm	0.21 225	0.12 175	0.31 146	0.22 245	0.12 161	0.28 297	0.21 308	0.41 282	0.27 175	0.29 239	0.38 310	0.29 272	0.24 290	0.29 244	0.22 298	0.09 266	0.07 258	0.11 354	0.09 293	0.10 296	0.09 269

ff7	0.14 70	0.12 175	0.27 104	0.19 85	0.12 161	0.21 163	0.18 186	0.27 97	0.20 82	0.15 79	0.13 36	0.12 49	0.12 85	0.24 149	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 147

ffff	0.14 70	0.12 175	0.27 104	0.19 85	0.12 161	0.21 163	0.18 186	0.27 97	0.20 82	0.15 79	0.13 36	0.12 49	0.12 85	0.24 149	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 147

ffm	0.22 255	0.12 175	0.42 293	0.20 144	0.13 234	0.28 297	0.20 277	0.35 213	0.44 383	0.30 270	0.42 357	0.34 322	0.23 272	0.27 215	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.11 354	0.10 335	0.08 166	0.08 213

ff1	0.29 385	0.12 175	0.42 293	0.20 144	0.13 234	0.28 297	0.20 277	0.35 213	0.44 383	0.30 270	0.42 357	0.34 322	0.23 272	0.81 486	1.08 519	0.08 189	0.05 29	0.11 354	0.10 335	0.08 166	0.08 213

mmx	0.31 401	0.12 175	0.42 293	0.20 144	0.13 234	0.28 297	0.20 277	0.55 433	0.45 394	0.30 270	0.42 357	0.34 322	0.23 272	0.81 486	1.08 519	0.10 314	0.07 258	0.11 354	0.10 335	0.11 343	0.10 324

11t	0.14 70	0.12 175	0.27 104	0.19 85	0.12 161	0.21 163	0.18 186	0.27 97	0.20 82	0.15 79	0.13 36	0.12 49	0.12 85	0.24 149	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 147

ttt	0.29 385	0.12 175	0.34 176	0.21 187	0.13 234	0.29 318	0.20 277	0.56 448	0.47 416	0.31 287	0.44 381	0.30 288	0.22 258	0.65 431	0.85 507	0.13 403	0.10 398	0.10 299	0.10 335	0.11 343	0.11 359

xxx	0.31 401	0.12 175	0.42 293	0.20 144	0.13 234	0.28 297	0.20 277	0.55 433	0.45 394	0.30 270	0.42 357	0.34 322	0.23 272	0.81 486	1.08 519	0.10 314	0.07 258	0.11 354	0.10 335	0.11 343	0.10 324

EKT-Stereo	0.38 451	0.12 175	0.38 237	0.42 512	3.88 562	0.21 163	0.17 143	0.35 213	0.28 190	0.20 136	0.20 118	0.23 197	0.15 147	0.28 228	0.16 162	0.09 266	0.07 258	0.09 226	0.07 135	0.09 231	0.09 269

MIM_Stereo	0.18 152	0.12 175	0.38 237	0.20 144	0.11 105	0.17 62	0.14 57	0.35 213	0.25 156	0.27 202	0.35 277	0.23 197	0.13 115	0.27 215	0.16 162	0.06 23	0.07 258	0.08 150	0.08 207	0.08 166	0.06 74

CASnet	0.14 70	0.12 175	0.22 61	0.22 245	0.08 9	0.16 44	0.15 81	0.27 97	0.25 156	0.22 153	0.20 118	0.15 98	0.11 62	0.17 44	0.13 80	0.07 66	0.05 29	0.11 354	0.09 293	0.08 166	0.05 21
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 152	0.12 175	0.55 392	0.22 245	0.12 161	0.18 81	0.18 186	0.34 189	0.19 63	0.20 136	0.24 157	0.34 322	0.18 214	0.29 244	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.06 74

HanStereo	0.18 152	0.12 175	0.55 392	0.22 245	0.12 161	0.18 81	0.18 186	0.34 189	0.19 63	0.20 136	0.24 157	0.34 322	0.18 214	0.29 244	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.06 74

anonymousdsp	0.14 70	0.12 175	0.27 104	0.19 85	0.12 161	0.21 163	0.18 186	0.28 116	0.20 82	0.15 79	0.13 36	0.12 49	0.12 85	0.24 149	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.07 147

Selective-RAFT	0.17 128	0.12 175	0.30 132	0.24 340	0.10 65	0.29 318	0.15 81	0.32 167	0.31 233	0.17 112	0.17 84	0.21 165	0.18 214	0.28 228	0.17 191	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.06 74

ProNet	0.14 70	0.12 175	0.25 87	0.19 85	0.11 105	0.19 106	0.19 230	0.27 97	0.20 82	0.14 67	0.13 36	0.13 60	0.12 85	0.24 149	0.12 41	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.07 104	0.07 147

qqq	0.20 205	0.12 175	0.31 146	0.20 144	0.11 105	0.23 212	0.19 230	0.41 282	0.27 175	0.24 173	0.28 187	0.28 262	0.24 290	0.34 285	0.22 298	0.08 189	0.07 258	0.10 299	0.09 293	0.09 231	0.09 269

ccc-4	0.14 70	0.12 175	0.27 104	0.19 85	0.12 161	0.21 163	0.18 186	0.27 97	0.20 82	0.15 79	0.13 36	0.12 49	0.12 85	0.24 149	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.07 147

BUS	0.23 272	0.12 175	0.28 115	0.25 377	0.14 276	0.43 447	0.17 143	0.56 448	0.34 264	0.34 341	0.35 277	0.32 308	0.20 238	0.26 196	0.21 278	0.10 314	0.07 258	0.11 354	0.10 335	0.09 231	0.09 269

IER	0.23 272	0.12 175	0.39 252	0.20 144	0.14 276	0.31 350	0.19 230	0.42 296	0.36 293	0.33 321	0.40 333	0.32 308	0.33 408	0.29 244	0.22 298	0.09 266	0.07 258	0.08 150	0.08 207	0.09 231	0.08 213

BSDual-CNN	0.23 272	0.12 175	0.28 115	0.25 377	0.14 276	0.35 398	0.21 308	0.56 448	0.34 264	0.34 341	0.35 277	0.38 355	0.24 290	0.26 196	0.21 278	0.10 314	0.07 258	0.11 354	0.10 335	0.09 231	0.09 269

test_4	0.18 152	0.12 175	0.34 176	0.23 291	0.12 161	0.18 81	0.22 334	0.26 87	0.24 143	0.24 173	0.47 410	0.22 177	0.13 115	0.24 149	0.16 162	0.06 23	0.05 29	0.09 226	0.09 293	0.07 104	0.05 21

IGEV-Stereo	0.14 70	0.12 175	0.27 104	0.19 85	0.12 161	0.21 163	0.18 186	0.28 116	0.20 82	0.15 79	0.13 36	0.12 49	0.12 85	0.24 149	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.07 147
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 272	0.12 175	0.28 115	0.21 187	0.14 276	0.35 398	0.23 359	0.51 388	0.34 264	0.35 358	0.38 310	0.38 355	0.24 290	0.26 196	0.21 278	0.10 314	0.08 340	0.10 299	0.10 335	0.09 231	0.08 213

DAS	0.27 354	0.12 175	0.42 293	0.24 340	0.18 398	0.29 318	0.24 381	0.45 323	0.45 394	0.41 429	0.44 381	0.34 322	0.29 370	0.75 464	0.21 278	0.09 266	0.07 258	0.09 226	0.07 135	0.09 231	0.09 269

SepStereo	0.26 346	0.12 175	0.42 293	0.24 340	0.18 398	0.29 318	0.24 381	0.45 323	0.45 394	0.41 429	0.44 381	0.34 322	0.29 370	0.64 425	0.21 278	0.09 266	0.07 258	0.09 226	0.07 135	0.09 231	0.09 269

GANet-ADL	0.21 225	0.12 175	0.45 323	0.23 291	0.14 276	0.29 318	0.19 230	0.46 334	0.35 280	0.25 181	0.32 236	0.32 308	0.19 229	0.24 149	0.20 255	0.10 314	0.07 258	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.10 324

HHNet	0.22 255	0.12 175	0.52 379	0.18 46	0.18 398	0.20 136	0.20 277	0.34 189	0.31 233	0.32 310	0.59 461	0.20 154	0.21 245	0.24 149	0.31 387	0.08 189	0.05 29	0.09 226	0.07 135	0.08 166	0.11 359

Patchmatch Stereo++	0.18 152	0.12 175	0.37 218	0.22 245	0.10 65	0.18 81	0.14 57	0.29 127	0.22 110	0.28 212	0.29 200	0.25 217	0.17 189	0.26 196	0.16 162	0.08 189	0.06 142	0.10 299	0.08 207	0.10 296	0.08 213
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 152	0.12 175	0.37 218	0.22 245	0.10 65	0.18 81	0.16 108	0.29 127	0.22 110	0.28 212	0.29 200	0.25 217	0.18 214	0.24 149	0.16 162	0.08 189	0.06 142	0.10 299	0.08 207	0.10 296	0.08 213

ROB_FTStereo_v2	0.18 152	0.12 175	0.37 218	0.22 245	0.10 65	0.18 81	0.16 108	0.29 127	0.22 110	0.28 212	0.29 200	0.25 217	0.17 189	0.24 149	0.16 162	0.08 189	0.06 142	0.10 299	0.08 207	0.10 296	0.08 213

ROB_FTStereo	0.18 152	0.12 175	0.37 218	0.22 245	0.10 65	0.18 81	0.14 57	0.29 127	0.22 110	0.28 212	0.28 187	0.25 217	0.17 189	0.24 149	0.16 162	0.08 189	0.06 142	0.10 299	0.08 207	0.10 296	0.08 213

HUI-Stereo	0.18 152	0.12 175	0.37 218	0.22 245	0.10 65	0.18 81	0.14 57	0.29 127	0.22 110	0.28 212	0.28 187	0.25 217	0.17 189	0.22 130	0.16 162	0.08 189	0.06 142	0.10 299	0.08 207	0.10 296	0.08 213

THIR-Stereo	0.29 385	0.12 175	0.41 283	0.19 85	0.11 105	0.28 297	0.72 532	0.32 167	0.35 280	0.37 380	0.65 479	0.34 322	0.50 484	0.57 389	0.45 452	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.09 293	0.07 104	0.07 147

iGMRVC	0.18 152	0.12 175	0.37 218	0.22 245	0.10 65	0.18 81	0.15 81	0.29 127	0.22 110	0.28 212	0.29 200	0.25 217	0.17 189	0.27 215	0.17 191	0.08 189	0.06 142	0.10 299	0.08 207	0.10 296	0.08 213

IRAFT_RVC	0.22 255	0.12 175	0.39 252	0.26 409	0.11 105	0.18 81	0.24 381	0.40 270	0.37 304	0.31 287	0.30 213	0.29 272	0.24 290	0.55 374	0.22 298	0.08 189	0.06 142	0.10 299	0.08 207	0.08 166	0.07 147

iRAFT	0.18 152	0.12 175	0.37 218	0.22 245	0.10 65	0.18 81	0.14 57	0.29 127	0.22 110	0.28 212	0.29 200	0.25 217	0.17 189	0.26 196	0.16 162	0.08 189	0.06 142	0.10 299	0.08 207	0.10 296	0.08 213

CRE-IMP	0.18 152	0.12 175	0.37 218	0.22 245	0.11 105	0.24 234	0.17 143	0.29 127	0.21 97	0.27 202	0.26 175	0.24 209	0.17 189	0.23 139	0.18 212	0.08 189	0.05 29	0.10 299	0.07 135	0.10 296	0.10 324

cross-raft	0.17 128	0.12 175	0.41 283	0.23 291	0.10 65	0.20 136	0.24 381	0.33 181	0.23 128	0.23 159	0.28 187	0.29 272	0.15 147	0.17 44	0.15 138	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.06 39	0.05 21

RAFT-IKP	0.18 152	0.12 175	0.37 218	0.22 245	0.10 65	0.18 81	0.15 81	0.29 127	0.22 110	0.28 212	0.29 200	0.25 217	0.18 214	0.25 180	0.16 162	0.08 189	0.06 142	0.10 299	0.08 207	0.10 296	0.08 213

iRaftStereo_RVC	0.16 111	0.12 175	0.26 95	0.21 187	0.11 105	0.20 136	0.17 143	0.32 167	0.23 128	0.20 136	0.25 165	0.18 131	0.12 85	0.20 96	0.15 138	0.07 66	0.05 29	0.09 226	0.09 293	0.08 166	0.07 147

GES	0.22 255	0.12 175	0.42 293	0.20 144	0.14 276	0.27 278	0.19 230	0.49 362	0.33 254	0.30 270	0.36 287	0.25 217	0.23 272	0.29 244	0.22 298	0.10 314	0.08 340	0.08 150	0.07 135	0.10 296	0.11 359

UPFNet	0.25 330	0.12 175	0.38 237	0.24 340	0.19 416	0.37 408	0.28 430	0.48 354	0.38 318	0.34 341	0.37 296	0.37 347	0.28 355	0.39 309	0.33 399	0.10 314	0.09 374	0.10 299	0.10 335	0.10 296	0.08 213

DIP-Stereo	0.18 152	0.12 175	0.33 167	0.20 144	0.13 234	0.28 297	0.12 21	0.42 296	0.25 156	0.27 202	0.32 236	0.21 165	0.17 189	0.25 180	0.20 255	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.08 213
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HI	0.20 205	0.13 235	0.33 167	0.18 46	0.15 325	0.17 62	0.16 108	0.34 189	0.21 97	0.37 380	0.39 323	0.36 341	0.24 290	0.29 244	0.21 278	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.09 293	0.09 231	0.07 147

CoSv	0.20 205	0.13 235	0.33 167	0.18 46	0.15 325	0.17 62	0.16 108	0.34 189	0.21 97	0.37 380	0.39 323	0.36 341	0.24 290	0.29 244	0.21 278	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.09 293	0.09 231	0.07 147

ISRNet	0.27 354	0.13 235	0.45 323	0.26 409	0.19 416	0.24 234	0.14 57	0.45 323	0.43 368	0.39 410	0.48 416	0.42 396	0.27 339	0.32 272	0.29 372	0.20 488	0.12 436	0.17 465	0.16 468	0.16 431	0.20 479

DCVSM-stereo	0.24 302	0.13 235	0.52 379	0.20 144	0.14 276	0.26 268	0.13 38	0.34 189	0.34 264	0.41 429	0.33 257	0.47 424	0.29 370	0.30 259	0.22 298	0.10 314	0.10 398	0.11 354	0.10 335	0.12 380	0.15 427

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 272	0.13 235	0.83 477	0.20 144	0.21 439	0.23 212	0.17 143	0.48 354	0.27 175	0.23 159	0.29 200	0.39 367	0.23 272	0.25 180	0.15 138	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.11 373	0.11 343	0.10 324

rvit_stereo_0080	0.15 97	0.13 235	0.25 87	0.19 85	0.13 234	0.15 21	0.20 277	0.28 116	0.24 143	0.15 79	0.17 84	0.19 145	0.13 115	0.19 83	0.15 138	0.11 350	0.08 340	0.08 150	0.08 207	0.10 296	0.07 147

test_sample6	0.25 330	0.13 235	0.41 283	0.21 187	0.11 105	0.30 335	0.22 334	0.51 388	0.35 280	0.33 321	0.43 370	0.30 288	0.24 290	0.57 389	0.22 298	0.10 314	0.07 258	0.10 299	0.10 335	0.11 343	0.10 324

test_sample5	0.24 302	0.13 235	0.42 293	0.21 187	0.12 161	0.30 335	0.21 308	0.50 372	0.34 264	0.32 310	0.41 341	0.29 272	0.23 272	0.55 374	0.21 278	0.10 314	0.07 258	0.10 299	0.09 293	0.11 343	0.10 324

test_sample4	0.24 302	0.13 235	0.43 304	0.20 144	0.12 161	0.32 359	0.21 308	0.51 388	0.34 264	0.31 287	0.37 296	0.28 262	0.23 272	0.53 366	0.21 278	0.10 314	0.07 258	0.10 299	0.09 293	0.11 343	0.10 324

H2IRNET	0.18 152	0.13 235	0.35 186	0.21 187	0.12 161	0.20 136	0.15 81	0.27 97	0.30 221	0.17 112	0.31 227	0.25 217	0.20 238	0.24 149	0.18 212	0.07 66	0.06 142	0.09 226	0.10 335	0.09 231	0.06 74

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 128	0.13 235	0.24 75	0.19 85	0.13 234	0.24 234	0.17 143	0.30 146	0.37 304	0.43 444	0.17 84	0.13 60	0.12 85	0.19 83	0.15 138	0.08 189	0.07 258	0.09 226	0.07 135	0.09 231	0.08 213

DualNet	0.24 302	0.13 235	0.42 293	0.21 187	0.12 161	0.30 335	0.21 308	0.50 372	0.34 264	0.33 321	0.43 370	0.29 272	0.23 272	0.55 374	0.21 278	0.10 314	0.07 258	0.10 299	0.09 293	0.11 343	0.10 324

whm_eth	0.15 97	0.13 235	0.25 87	0.19 85	0.13 234	0.15 21	0.20 277	0.28 116	0.24 143	0.15 79	0.17 84	0.19 145	0.13 115	0.19 83	0.15 138	0.11 350	0.08 340	0.08 150	0.08 207	0.10 296	0.07 147

plain	0.17 128	0.13 235	0.43 304	0.21 187	0.13 234	0.16 44	0.17 143	0.27 97	0.22 110	0.16 100	0.26 175	0.13 60	0.16 163	0.27 215	0.16 162	0.08 189	0.06 142	0.10 299	0.07 135	0.10 296	0.07 147

MaDis-Stereo	0.14 70	0.13 235	0.26 95	0.19 85	0.14 276	0.16 44	0.13 38	0.25 79	0.21 97	0.13 44	0.14 62	0.14 82	0.11 62	0.17 44	0.17 191	0.08 189	0.07 258	0.08 150	0.06 80	0.07 104	0.06 74

PCWNet_CMD	0.23 272	0.13 235	0.48 348	0.20 144	0.13 234	0.28 297	0.16 108	0.46 334	0.46 411	0.29 239	0.36 287	0.37 347	0.24 290	0.28 228	0.20 255	0.09 266	0.06 142	0.10 299	0.08 207	0.11 343	0.09 269

CFNet_ucs	0.24 302	0.13 235	0.50 364	0.20 144	0.15 325	0.28 297	0.17 143	0.49 362	0.45 394	0.32 310	0.42 357	0.39 367	0.22 258	0.31 266	0.21 278	0.11 350	0.08 340	0.12 390	0.09 293	0.12 380	0.11 359

testlalala_base	0.20 205	0.13 235	0.35 186	0.25 377	0.15 325	0.25 248	0.16 108	0.34 189	0.17 42	0.19 132	0.26 175	0.17 121	0.14 133	0.18 62	0.16 162	0.39 526	0.09 374	0.07 72	0.05 39	0.45 521	0.08 213

gwcnet-sp	0.24 302	0.13 235	0.63 426	0.22 245	0.14 276	0.34 383	0.22 334	0.44 313	0.39 328	0.35 358	0.34 266	0.27 247	0.27 339	0.35 294	0.25 338	0.09 266	0.08 340	0.09 226	0.09 293	0.09 231	0.09 269

scenet	0.24 302	0.13 235	0.63 426	0.22 245	0.14 276	0.34 383	0.22 334	0.44 313	0.39 328	0.35 358	0.34 266	0.27 247	0.27 339	0.35 294	0.25 338	0.09 266	0.08 340	0.09 226	0.09 293	0.09 231	0.09 269

DCRE	0.20 205	0.13 235	0.40 260	0.21 187	0.15 325	0.20 136	0.19 230	0.30 146	0.27 175	0.22 153	0.80 502	0.23 197	0.16 163	0.23 139	0.15 138	0.07 66	0.07 258	0.07 72	0.08 207	0.07 104	0.06 74

ssnet	0.24 302	0.13 235	0.63 426	0.22 245	0.14 276	0.34 383	0.22 334	0.44 313	0.39 328	0.35 358	0.34 266	0.27 247	0.27 339	0.35 294	0.25 338	0.09 266	0.08 340	0.09 226	0.09 293	0.09 231	0.09 269

fff	0.19 190	0.13 235	0.40 260	0.18 46	0.09 26	0.19 106	0.18 186	0.35 213	0.43 368	0.29 239	0.30 213	0.18 131	0.28 355	0.20 96	0.18 212	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.07 147

ADStereo(finetuned)	0.19 190	0.13 235	0.49 353	0.19 85	0.09 26	0.19 106	0.18 186	0.34 189	0.39 328	0.29 239	0.31 227	0.18 131	0.31 398	0.21 115	0.19 241	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.07 147

IPLGR	0.21 225	0.13 235	0.61 415	0.21 187	0.11 105	0.25 248	0.18 186	0.41 282	0.37 304	0.28 212	0.27 182	0.21 165	0.19 229	0.37 302	0.18 212	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.06 74

STrans-v2	0.24 302	0.13 235	0.54 386	0.21 187	0.12 161	0.23 212	0.21 308	0.47 342	0.28 190	0.31 287	0.42 357	0.36 341	0.35 421	0.62 418	0.23 317	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.06 74

TransformOpticalFlow	0.24 302	0.13 235	0.56 396	0.23 291	0.11 105	0.21 163	0.19 230	0.40 270	0.32 242	0.30 270	0.43 370	0.36 341	0.31 398	0.61 410	0.20 255	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.06 39	0.07 147

IIG-Stereo	0.23 272	0.13 235	0.35 186	0.29 459	0.12 161	0.23 212	0.14 57	0.38 247	0.31 233	0.34 341	0.37 296	0.33 315	0.21 245	0.70 446	0.26 351	0.08 189	0.06 142	0.09 226	0.07 135	0.07 104	0.06 74

CroCo-Stereo	0.14 70	0.13 235	0.24 75	0.25 377	0.11 105	0.11 4	0.18 186	0.32 167	0.23 128	0.12 31	0.12 24	0.18 131	0.12 85	0.14 9	0.13 80	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.07 104	0.06 74
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
ICVP	0.23 272	0.13 235	0.44 312	0.26 409	0.14 276	0.29 318	0.25 398	0.45 323	0.33 254	0.29 239	0.43 370	0.35 336	0.25 311	0.26 196	0.23 317	0.12 386	0.09 374	0.09 226	0.08 207	0.09 231	0.10 324
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 111	0.13 235	0.29 125	0.22 245	0.15 325	0.19 106	0.13 38	0.32 167	0.26 165	0.26 193	0.20 118	0.19 145	0.17 189	0.21 115	0.15 138	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.06 39	0.07 147

CFNet_pseudo	0.23 272	0.13 235	0.47 339	0.19 85	0.13 234	0.26 268	0.16 108	0.44 313	0.44 383	0.29 239	0.37 296	0.38 355	0.23 272	0.29 244	0.21 278	0.09 266	0.06 142	0.11 354	0.08 207	0.11 343	0.09 269

DCANet	0.18 152	0.13 235	0.40 260	0.19 85	0.09 26	0.19 106	0.18 186	0.34 189	0.39 328	0.29 239	0.31 227	0.18 131	0.23 272	0.20 96	0.19 241	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.07 147

csc	0.19 190	0.13 235	0.40 260	0.18 46	0.09 26	0.19 106	0.18 186	0.35 213	0.43 368	0.29 239	0.30 213	0.18 131	0.28 355	0.20 96	0.18 212	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.07 147

cscssc	0.19 190	0.13 235	0.40 260	0.18 46	0.09 26	0.19 106	0.18 186	0.35 213	0.43 368	0.29 239	0.30 213	0.18 131	0.28 355	0.20 96	0.18 212	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.05 39	0.05 4	0.07 147

ac_64	0.27 354	0.13 235	0.41 283	0.24 340	0.17 377	0.36 403	0.22 334	0.46 334	0.33 254	0.35 358	0.36 287	0.52 452	0.30 382	0.62 418	0.32 392	0.11 350	0.09 374	0.10 299	0.10 335	0.09 231	0.08 213

ACVNet	0.23 272	0.13 235	0.35 186	0.18 46	0.15 325	0.27 278	0.23 359	0.39 259	0.44 383	0.28 212	0.41 341	0.38 355	0.26 320	0.27 215	0.32 392	0.08 189	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.10 296	0.07 147

acv_ft	0.25 330	0.13 235	0.40 260	0.23 291	0.19 416	0.34 383	0.21 308	0.45 323	0.44 383	0.38 395	0.41 341	0.38 355	0.27 339	0.27 215	0.35 408	0.08 189	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.11 343	0.07 147

DSFCA	0.27 354	0.13 235	0.36 206	0.20 144	0.17 377	0.38 415	0.31 450	0.47 342	0.43 368	0.43 444	0.37 296	0.39 367	0.29 370	0.52 359	0.32 392	0.12 386	0.10 398	0.10 299	0.11 373	0.11 343	0.10 324

MSMDNet	0.23 272	0.13 235	0.48 348	0.20 144	0.13 234	0.28 297	0.16 108	0.46 334	0.46 411	0.29 239	0.36 287	0.37 347	0.24 290	0.28 228	0.20 255	0.09 266	0.06 142	0.09 226	0.08 207	0.11 343	0.09 269

ccs_rob	0.23 272	0.13 235	0.47 339	0.20 144	0.13 234	0.26 268	0.17 143	0.44 313	0.44 383	0.29 239	0.37 296	0.38 355	0.23 272	0.29 244	0.21 278	0.09 266	0.06 142	0.11 354	0.08 207	0.11 343	0.09 269

DISCO	0.32 410	0.13 235	0.51 375	0.25 377	0.16 357	0.48 467	0.25 398	0.50 372	0.57 472	0.37 380	0.45 393	0.62 482	0.36 425	0.64 425	0.49 463	0.09 266	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.12 380	0.11 359

SCV	0.14 70	0.14 277	0.24 75	0.21 187	0.11 105	0.15 21	0.16 108	0.31 157	0.18 52	0.11 18	0.15 65	0.13 60	0.10 38	0.23 139	0.11 11	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.06 74

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 48	0.14 277	0.19 40	0.26 409	0.09 26	0.15 21	0.13 38	0.22 41	0.18 52	0.12 31	0.11 16	0.10 31	0.13 115	0.21 115	0.12 41	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.05 21

AIO-test1	0.19 190	0.14 277	0.41 283	0.27 436	0.15 325	0.21 163	0.16 108	0.39 259	0.36 293	0.17 112	0.26 175	0.18 131	0.13 115	0.28 228	0.14 114	0.07 66	0.06 142	0.10 299	0.11 373	0.06 39	0.09 269

rvit_0105_6	0.19 190	0.14 277	0.34 176	0.23 291	0.14 276	0.18 81	0.20 277	0.29 127	0.37 304	0.18 127	0.22 140	0.23 197	0.17 189	0.26 196	0.17 191	0.15 442	0.13 448	0.13 410	0.11 373	0.11 343	0.08 213

UGAM	0.26 346	0.14 277	0.45 323	0.25 377	0.12 161	0.23 212	0.25 398	0.32 167	0.41 354	0.31 287	0.42 357	0.41 387	0.22 258	0.92 504	0.22 298	0.08 189	0.06 142	0.14 434	0.12 410	0.10 296	0.07 147

rvit_stereo_0081_aga	0.16 111	0.14 277	0.28 115	0.21 187	0.13 234	0.19 106	0.17 143	0.23 59	0.24 143	0.17 112	0.21 130	0.19 145	0.13 115	0.19 83	0.14 114	0.11 350	0.08 340	0.09 226	0.08 207	0.09 231	0.07 147

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 330	0.14 277	0.95 501	0.21 187	0.27 489	0.20 136	0.19 230	0.48 354	0.25 156	0.26 193	0.55 447	0.34 322	0.18 214	0.25 180	0.17 191	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.12 410	0.12 380	0.12 381

rvit_stereo_ft	0.17 128	0.14 277	0.30 132	0.25 377	0.14 276	0.17 62	0.21 308	0.28 116	0.26 165	0.16 100	0.19 102	0.20 154	0.16 163	0.22 130	0.17 191	0.11 350	0.07 258	0.09 226	0.09 293	0.09 231	0.07 147

ACVNet-DCA	0.18 152	0.14 277	0.38 237	0.23 291	0.11 105	0.31 350	0.19 230	0.41 282	0.27 175	0.17 112	0.19 102	0.13 60	0.18 214	0.28 228	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.09 231	0.09 269

xx1	0.20 205	0.14 277	0.38 237	0.23 291	0.11 105	0.31 350	0.19 230	0.35 213	0.47 416	0.17 112	0.19 102	0.28 262	0.24 290	0.28 228	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.10 299	0.09 293	0.09 231	0.09 269

1test111	0.19 190	0.14 277	0.38 237	0.23 291	0.11 105	0.31 350	0.19 230	0.41 282	0.27 175	0.17 112	0.19 102	0.13 60	0.18 214	0.34 285	0.22 298	0.08 189	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.09 231	0.09 269

cc1	0.18 152	0.14 277	0.38 237	0.23 291	0.11 105	0.31 350	0.19 230	0.35 213	0.47 416	0.17 112	0.19 102	0.13 60	0.18 214	0.28 228	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.08 166	0.08 213

tt1	0.18 152	0.14 277	0.35 186	0.23 291	0.11 105	0.30 335	0.19 230	0.35 213	0.44 383	0.17 112	0.19 102	0.13 60	0.16 163	0.27 215	0.11 11	0.08 189	0.05 29	0.08 150	0.06 80	0.08 166	0.08 213

GCAP-Stereo	0.14 70	0.14 277	0.33 167	0.20 144	0.09 26	0.21 163	0.10 7	0.26 87	0.20 82	0.18 127	0.19 102	0.15 98	0.13 115	0.17 44	0.13 80	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.06 39	0.06 74

CRFU-Net	0.28 374	0.14 277	0.45 323	0.25 377	0.15 325	0.45 454	0.23 359	0.50 372	0.30 221	0.43 444	0.41 341	0.48 431	0.46 472	0.43 323	0.29 372	0.11 350	0.10 398	0.09 226	0.08 207	0.10 296	0.10 324

hknet	0.25 330	0.14 277	0.40 260	0.25 377	0.15 325	0.35 398	0.21 308	0.56 448	0.37 304	0.34 341	0.35 277	0.43 400	0.27 339	0.37 302	0.21 278	0.09 266	0.07 258	0.11 354	0.10 335	0.09 231	0.09 269

GMOStereo	0.18 152	0.14 277	0.30 132	0.22 245	0.12 161	0.20 136	0.27 415	0.26 87	0.28 190	0.31 287	0.32 236	0.26 238	0.17 189	0.15 15	0.12 41	0.07 66	0.07 258	0.10 299	0.08 207	0.08 166	0.05 21

error version	0.18 152	0.14 277	0.30 132	0.22 245	0.12 161	0.20 136	0.27 415	0.26 87	0.28 190	0.31 287	0.32 236	0.26 238	0.17 189	0.15 15	0.12 41	0.07 66	0.07 258	0.10 299	0.08 207	0.08 166	0.05 21

test-v	0.18 152	0.14 277	0.30 132	0.22 245	0.12 161	0.20 136	0.27 415	0.26 87	0.28 190	0.31 287	0.32 236	0.26 238	0.17 189	0.15 15	0.12 41	0.07 66	0.07 258	0.10 299	0.08 207	0.08 166	0.05 21

GwcNet-ADL	0.22 255	0.14 277	0.58 404	0.24 340	0.13 234	0.22 191	0.23 359	0.49 362	0.40 344	0.27 202	0.29 200	0.30 288	0.20 238	0.26 196	0.23 317	0.09 266	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.09 231	0.09 269

OMP-Stereo	0.23 272	0.14 277	0.35 186	0.29 459	0.13 234	0.21 163	0.16 108	0.37 241	0.33 254	0.34 341	0.30 213	0.34 322	0.19 229	0.70 446	0.24 328	0.07 66	0.06 142	0.09 226	0.07 135	0.07 104	0.06 74

test-2	0.18 152	0.14 277	0.30 132	0.22 245	0.12 161	0.20 136	0.27 415	0.26 87	0.28 190	0.31 287	0.32 236	0.26 238	0.17 189	0.15 15	0.12 41	0.07 66	0.07 258	0.10 299	0.08 207	0.08 166	0.05 21

raft+_RVC	0.18 152	0.14 277	0.32 152	0.21 187	0.15 325	0.21 163	0.16 108	0.38 247	0.34 264	0.21 147	0.28 187	0.20 154	0.15 147	0.24 149	0.19 241	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.08 213

sCroCo_RVC	0.18 152	0.14 277	0.49 353	0.27 436	0.18 398	0.22 191	0.17 143	0.27 97	0.23 128	0.14 67	0.22 140	0.17 121	0.14 133	0.21 115	0.15 138	0.10 314	0.11 419	0.09 226	0.09 293	0.09 231	0.09 269

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 128	0.14 277	0.32 152	0.20 144	0.09 26	0.19 106	0.17 143	0.32 167	0.30 221	0.25 181	0.33 257	0.20 154	0.17 189	0.19 83	0.15 138	0.06 23	0.05 29	0.07 72	0.07 135	0.07 104	0.05 21

MMNet	0.27 354	0.14 277	0.49 353	0.24 340	0.17 377	0.47 462	0.22 334	0.45 323	0.51 446	0.39 410	0.41 341	0.36 341	0.33 408	0.39 309	0.34 404	0.08 189	0.07 258	0.09 226	0.09 293	0.10 296	0.08 213

delet	0.27 354	0.14 277	0.40 260	0.23 291	0.19 416	0.41 432	0.29 436	0.49 362	0.48 426	0.33 321	0.41 341	0.37 347	0.30 382	0.48 339	0.34 404	0.09 266	0.09 374	0.11 354	0.12 410	0.08 166	0.08 213

UNet	0.28 374	0.14 277	0.69 445	0.23 291	0.20 432	0.44 449	0.22 334	0.50 372	0.40 344	0.34 341	0.39 323	0.43 400	0.33 408	0.40 316	0.31 387	0.09 266	0.07 258	0.10 299	0.08 207	0.10 296	0.08 213

HGLStereo	0.27 354	0.14 277	0.46 331	0.24 340	0.21 439	0.33 370	0.23 359	0.50 372	0.42 361	0.35 358	0.48 416	0.41 387	0.33 408	0.45 330	0.33 399	0.11 350	0.10 398	0.09 226	0.09 293	0.10 296	0.12 381

GANet-RSSM	0.24 302	0.14 277	0.36 206	0.21 187	0.14 276	0.27 278	0.21 308	0.45 323	0.33 254	0.29 239	0.39 323	0.39 367	0.28 355	0.58 395	0.23 317	0.11 350	0.07 258	0.09 226	0.09 293	0.10 296	0.09 269

DMCA	0.22 255	0.14 277	0.36 206	0.22 245	0.14 276	0.27 278	0.20 277	0.43 308	0.38 318	0.31 287	0.32 236	0.33 315	0.24 290	0.24 149	0.28 360	0.11 350	0.08 340	0.10 299	0.08 207	0.10 296	0.11 359

RASNet	0.28 374	0.14 277	0.44 312	0.22 245	0.18 398	0.32 359	0.19 230	0.48 354	0.38 318	0.29 239	0.43 370	0.47 424	0.37 433	0.79 479	0.36 414	0.09 266	0.07 258	0.07 72	0.09 293	0.07 104	0.07 147

MDST_ROB	0.48 485	0.14 277	0.95 501	0.30 468	0.21 439	1.33 543	0.32 455	0.77 521	0.56 469	1.06 531	0.71 490	0.49 436	0.35 421	1.26 533	0.38 417	0.13 403	0.11 419	0.16 459	0.13 435	0.12 380	0.12 381

G2L-ROB	0.23 272	0.15 310	0.41 283	0.19 85	0.12 161	0.27 278	0.21 308	0.47 342	0.33 254	0.34 341	0.31 227	0.41 387	0.22 258	0.49 344	0.26 351	0.09 266	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.10 324

FACV-RUCA	0.21 225	0.15 310	0.32 152	0.23 291	0.23 467	0.26 268	0.19 230	0.39 259	0.34 264	0.25 181	0.32 236	0.21 165	0.24 290	0.24 149	0.19 241	0.10 314	0.07 258	0.15 448	0.08 207	0.16 431	0.13 397

DDVS	0.25 330	0.15 310	0.39 252	0.24 340	0.17 377	0.34 383	0.21 308	0.41 282	0.30 221	0.33 321	0.41 341	0.48 431	0.21 245	0.52 359	0.27 356	0.11 350	0.09 374	0.11 354	0.09 293	0.13 395	0.14 416

rvit_0105_5	0.21 225	0.15 310	0.38 237	0.23 291	0.13 234	0.22 191	0.24 381	0.36 231	0.39 328	0.21 147	0.23 144	0.26 238	0.19 229	0.26 196	0.19 241	0.15 442	0.13 448	0.12 390	0.12 410	0.10 296	0.09 269

rvit_0105_4	0.20 205	0.15 310	0.38 237	0.23 291	0.14 276	0.20 136	0.22 334	0.33 181	0.39 328	0.19 132	0.24 157	0.25 217	0.19 229	0.27 215	0.17 191	0.16 457	0.13 448	0.13 410	0.11 373	0.11 343	0.08 213

ITSA-stereo	0.25 330	0.15 310	0.33 167	0.23 291	0.11 105	0.27 278	0.18 186	0.56 448	0.59 475	0.31 287	0.32 236	0.33 315	0.28 355	0.49 344	0.30 380	0.11 350	0.08 340	0.11 354	0.10 335	0.11 343	0.13 397

test_sample7	0.25 330	0.15 310	0.35 186	0.20 144	0.14 276	0.28 297	0.21 308	0.51 388	0.38 318	0.37 380	0.34 266	0.37 347	0.30 382	0.39 309	0.23 317	0.14 429	0.09 374	0.13 410	0.12 410	0.13 395	0.12 381

MyStereo8	0.22 255	0.15 310	0.63 426	0.21 187	0.17 377	0.31 350	0.16 108	0.36 231	0.32 242	0.28 212	0.36 287	0.25 217	0.18 214	0.25 180	0.28 360	0.08 189	0.07 258	0.08 150	0.07 135	0.10 296	0.12 381

CASS	0.21 225	0.15 310	0.32 152	0.26 409	0.11 105	0.28 297	0.19 230	0.39 259	0.30 221	0.32 310	0.34 266	0.25 217	0.24 290	0.25 180	0.20 255	0.13 403	0.08 340	0.11 354	0.09 293	0.11 343	0.11 359
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 97	0.15 310	0.28 115	0.25 377	0.18 398	0.11 4	0.19 230	0.28 116	0.21 97	0.13 44	0.16 75	0.15 98	0.12 85	0.17 44	0.14 114	0.07 66	0.07 258	0.08 150	0.06 80	0.08 166	0.07 147

NINENet	0.25 330	0.15 310	0.37 218	0.23 291	0.16 357	0.43 447	0.17 143	0.60 477	0.46 411	0.32 310	0.37 296	0.32 308	0.20 238	0.42 321	0.21 278	0.10 314	0.10 398	0.12 390	0.08 207	0.11 343	0.10 324

Sa-1000	0.22 255	0.15 310	0.35 186	0.23 291	0.13 234	0.28 297	0.23 359	0.47 342	0.39 328	0.30 270	0.50 420	0.26 238	0.19 229	0.33 279	0.16 162	0.07 66	0.06 142	0.10 299	0.11 373	0.08 166	0.06 74

CSP-Net	0.27 354	0.15 310	0.30 132	0.21 187	0.14 276	0.44 449	0.24 381	0.50 372	0.40 344	0.41 429	0.43 370	0.42 396	0.26 320	0.66 436	0.28 360	0.12 386	0.08 340	0.08 150	0.08 207	0.10 296	0.09 269

IPLG	0.21 225	0.15 310	0.53 383	0.21 187	0.12 161	0.28 297	0.17 143	0.42 296	0.30 221	0.33 321	0.32 236	0.15 98	0.17 189	0.50 348	0.21 278	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.06 74

MIPNet	0.21 225	0.15 310	0.52 379	0.21 187	0.12 161	0.27 278	0.20 277	0.45 323	0.37 304	0.30 270	0.23 144	0.19 145	0.24 290	0.27 215	0.19 241	0.07 66	0.05 29	0.08 150	0.07 135	0.07 104	0.06 74

PSMNet-ADL	0.25 330	0.15 310	0.32 152	0.26 409	0.14 276	0.31 350	0.22 334	0.44 313	0.36 293	0.27 202	0.33 257	0.41 387	0.28 355	0.61 410	0.29 372	0.11 350	0.09 374	0.09 226	0.11 373	0.10 296	0.10 324

rafts_anoy	0.18 152	0.15 310	0.35 186	0.22 245	0.14 276	0.19 106	0.17 143	0.32 167	0.30 221	0.23 159	0.25 165	0.20 154	0.16 163	0.22 130	0.19 241	0.08 189	0.07 258	0.10 299	0.12 410	0.09 231	0.08 213

pcwnet_v2	0.32 410	0.15 310	1.26 526	0.23 291	0.18 398	0.32 359	0.18 186	0.59 469	0.60 479	0.36 374	0.45 393	0.35 336	0.29 370	0.36 299	0.25 338	0.14 429	0.11 419	0.12 390	0.11 373	0.14 412	0.15 427

RALCasStereoNet	0.18 152	0.15 310	0.33 167	0.21 187	0.14 276	0.21 163	0.18 186	0.31 157	0.25 156	0.21 147	0.29 200	0.22 177	0.15 147	0.27 215	0.17 191	0.08 189	0.10 398	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.09 269

ADLNet	0.28 374	0.15 310	0.42 293	0.23 291	0.19 416	0.34 383	0.23 359	0.53 416	0.43 368	0.42 438	0.41 341	0.44 411	0.27 339	0.55 374	0.35 408	0.11 350	0.08 340	0.11 354	0.11 373	0.11 343	0.12 381

AFF-stereo	0.18 152	0.15 310	0.32 152	0.21 187	0.10 65	0.18 81	0.18 186	0.33 181	0.27 175	0.25 181	0.37 296	0.25 217	0.17 189	0.24 149	0.15 138	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.08 207	0.07 104	0.05 21

cf-r	0.24 302	0.15 310	0.44 312	0.21 187	0.14 276	0.27 278	0.22 334	0.42 296	0.40 344	0.30 270	0.42 357	0.42 396	0.26 320	0.43 323	0.25 338	0.11 350	0.06 142	0.08 150	0.10 335	0.08 166	0.08 213

PSMNet-RSSM	0.24 302	0.15 310	0.36 206	0.21 187	0.14 276	0.25 248	0.20 277	0.48 354	0.37 304	0.30 270	0.44 381	0.38 355	0.26 320	0.52 359	0.22 298	0.12 386	0.07 258	0.11 354	0.13 435	0.10 296	0.09 269

CFNet-ft	0.24 302	0.15 310	0.35 186	0.18 46	0.15 325	0.30 335	0.21 308	0.39 259	0.36 293	0.28 212	0.40 333	0.43 400	0.25 311	0.47 337	0.24 328	0.12 386	0.07 258	0.12 390	0.11 373	0.12 380	0.09 269

CFNet_RVC	0.24 302	0.15 310	0.35 186	0.18 46	0.15 325	0.30 335	0.21 308	0.39 259	0.36 293	0.28 212	0.40 333	0.43 400	0.25 311	0.47 337	0.24 328	0.12 386	0.07 258	0.12 390	0.11 373	0.12 380	0.09 269

G2L-Stereo_test	0.24 302	0.16 335	0.38 237	0.19 85	0.13 234	0.27 278	0.24 381	0.49 362	0.38 318	0.37 380	0.37 296	0.40 380	0.24 290	0.52 359	0.28 360	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.06 80	0.09 231	0.08 213

coex_refinement	0.26 346	0.16 335	0.36 206	0.23 291	0.15 325	0.31 350	0.20 277	0.49 362	0.42 361	0.35 358	0.42 357	0.45 415	0.27 339	0.55 374	0.33 399	0.10 314	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.10 296	0.10 324

G2L-Stereo	0.25 330	0.16 335	0.47 339	0.22 245	0.14 276	0.25 248	0.18 186	0.46 334	0.35 280	0.33 321	0.37 296	0.40 380	0.22 258	0.60 403	0.30 380	0.10 314	0.09 374	0.10 299	0.08 207	0.09 231	0.09 269

4D-IteraStereo	0.17 128	0.16 335	0.50 364	0.21 187	0.14 276	0.19 106	0.17 143	0.28 116	0.28 190	0.23 159	0.20 118	0.20 154	0.11 62	0.19 83	0.14 114	0.06 23	0.04 2	0.10 299	0.08 207	0.08 166	0.06 74

CBFPSM	0.27 354	0.16 335	0.67 439	0.20 144	0.14 276	0.38 415	0.25 398	0.40 270	0.36 293	0.33 321	0.36 287	0.56 463	0.38 437	0.32 272	0.38 417	0.08 189	0.08 340	0.07 72	0.08 207	0.09 231	0.11 359

ToySt	0.24 302	0.16 335	0.48 348	0.21 187	0.13 234	0.29 318	0.29 436	0.39 259	0.39 328	0.27 202	0.35 277	0.39 367	0.31 398	0.31 266	0.29 372	0.08 189	0.09 374	0.10 299	0.11 373	0.11 343	0.10 324

ssnet_v2	0.28 374	0.16 335	0.44 312	0.22 245	0.15 325	0.40 428	0.30 446	0.57 456	0.46 411	0.38 395	0.36 287	0.47 424	0.29 370	0.38 307	0.39 425	0.13 403	0.11 419	0.11 354	0.11 373	0.11 343	0.11 359

TestStereo1	0.21 225	0.16 335	0.32 152	0.26 409	0.13 234	0.26 268	0.27 415	0.40 270	0.36 293	0.29 239	0.39 323	0.22 177	0.21 245	0.33 279	0.17 191	0.07 66	0.06 142	0.09 226	0.08 207	0.08 166	0.07 147

RAFT_CTSACE	0.21 225	0.16 335	0.41 283	0.25 377	0.15 325	0.22 191	0.24 381	0.32 167	0.28 190	0.33 321	0.51 426	0.29 272	0.17 189	0.32 272	0.13 80	0.06 23	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.08 166	0.06 74

SA-5K	0.21 225	0.16 335	0.32 152	0.26 409	0.13 234	0.26 268	0.27 415	0.40 270	0.36 293	0.29 239	0.39 323	0.22 177	0.21 245	0.33 279	0.17 191	0.07 66	0.06 142	0.09 226	0.08 207	0.08 166	0.07 147

SA	0.22 255	0.16 335	0.36 206	0.23 291	0.13 234	0.24 234	0.23 359	0.45 323	0.40 344	0.27 202	0.44 381	0.23 197	0.23 272	0.33 279	0.17 191	0.07 66	0.06 142	0.10 299	0.11 373	0.08 166	0.06 74

AACVNet	0.26 346	0.16 335	0.37 218	0.22 245	0.14 276	0.29 318	0.19 230	0.41 282	0.31 233	0.38 395	0.42 357	0.43 400	0.28 355	0.73 456	0.25 338	0.11 350	0.08 340	0.11 354	0.09 293	0.13 395	0.11 359

psm_up	0.29 385	0.16 335	0.41 283	0.26 409	0.17 377	0.32 359	0.26 410	0.55 433	0.43 368	0.36 374	0.40 333	0.45 415	0.37 433	0.58 395	0.30 380	0.11 350	0.12 436	0.13 410	0.12 410	0.10 296	0.10 324

UCFNet_RVC	0.24 302	0.16 335	0.34 176	0.18 46	0.15 325	0.33 370	0.16 108	0.46 334	0.35 280	0.29 239	0.35 277	0.39 367	0.25 311	0.34 285	0.22 298	0.13 403	0.08 340	0.13 410	0.14 447	0.13 395	0.12 381

AdaStereo	0.24 302	0.16 335	0.37 218	0.24 340	0.12 161	0.32 359	0.17 143	0.54 423	0.42 361	0.33 321	0.38 310	0.35 336	0.21 245	0.30 259	0.22 298	0.14 429	0.06 142	0.13 410	0.08 207	0.11 343	0.08 213
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.
NVstereo2D	0.31 401	0.16 335	0.54 386	0.24 340	0.22 455	0.42 439	0.28 430	0.58 464	0.56 469	0.28 212	0.38 310	0.40 380	0.30 382	0.71 449	0.28 360	0.13 403	0.08 340	0.13 410	0.10 335	0.19 468	0.16 436

MLCV	0.22 255	0.16 335	0.44 312	0.21 187	0.08 9	0.29 318	0.19 230	0.38 247	0.37 304	0.38 395	0.44 381	0.31 299	0.21 245	0.41 318	0.24 328	0.07 66	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.06 74

HSM	0.28 374	0.16 335	0.35 186	0.20 144	0.15 325	0.33 370	0.19 230	0.53 416	0.37 304	0.36 374	0.38 310	0.67 498	0.31 398	0.89 499	0.23 317	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.08 166	0.08 213

DLCB_ROB	0.28 374	0.16 335	0.34 176	0.27 436	0.16 357	0.38 415	0.25 398	0.48 354	0.43 368	0.46 457	0.46 403	0.51 446	0.33 408	0.53 366	0.33 399	0.10 314	0.10 398	0.11 354	0.11 373	0.10 296	0.09 269

rvit_0105_3	0.23 272	0.17 354	0.40 260	0.25 377	0.15 325	0.24 234	0.28 430	0.38 247	0.41 354	0.25 181	0.25 165	0.28 262	0.21 245	0.28 228	0.20 255	0.15 442	0.13 448	0.14 434	0.15 456	0.10 296	0.09 269

rvit_stereo_0075_2	0.24 302	0.17 354	0.50 364	0.26 409	0.22 455	0.22 191	0.15 81	0.40 270	0.35 280	0.27 202	0.37 296	0.29 272	0.20 238	0.28 228	0.19 241	0.17 468	0.12 436	0.19 481	0.12 410	0.13 395	0.13 397

raft_robust	0.22 255	0.17 354	0.30 132	0.22 245	0.12 161	0.23 212	0.22 334	0.49 362	0.48 426	0.32 310	0.32 236	0.26 238	0.23 272	0.53 366	0.15 138	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.10 335	0.08 166	0.06 74

ADLNet2	0.30 394	0.17 354	0.72 455	0.23 291	0.17 377	0.36 403	0.24 381	0.52 405	0.51 446	0.32 310	0.38 310	0.45 415	0.30 382	0.69 443	0.35 408	0.10 314	0.08 340	0.09 226	0.09 293	0.12 380	0.10 324

TRStereo	0.19 190	0.17 354	0.47 339	0.23 291	0.19 416	0.19 106	0.16 108	0.52 405	0.28 190	0.20 136	0.19 102	0.21 165	0.13 115	0.24 149	0.13 80	0.09 266	0.06 142	0.09 226	0.11 373	0.06 39	0.06 74

RAFT	0.21 225	0.17 354	0.32 152	0.24 340	0.12 161	0.25 248	0.27 415	0.35 213	0.28 190	0.33 321	0.33 257	0.38 355	0.22 258	0.29 244	0.17 191	0.08 189	0.08 340	0.11 354	0.10 335	0.10 296	0.06 74

111	0.20 205	0.17 354	0.40 260	0.18 46	0.09 26	0.24 234	0.17 143	0.41 282	0.45 394	0.23 159	0.29 200	0.29 272	0.21 245	0.24 149	0.18 212	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.07 104	0.08 213

hitnet-ft	0.29 385	0.17 354	0.40 260	0.19 85	0.14 276	0.39 423	0.23 359	0.44 313	0.41 354	0.36 374	0.46 403	0.53 456	0.34 417	0.76 469	0.32 392	0.14 429	0.10 398	0.13 410	0.10 335	0.15 424	0.13 397

GwcNet-RSSM	0.26 346	0.17 354	0.46 331	0.21 187	0.13 234	0.28 297	0.23 359	0.44 313	0.42 361	0.31 287	0.45 393	0.40 380	0.26 320	0.55 374	0.28 360	0.11 350	0.07 258	0.09 226	0.10 335	0.09 231	0.08 213

stereogan	0.37 444	0.17 354	0.65 434	0.27 436	0.22 455	0.62 499	0.26 410	0.59 469	0.63 487	0.43 444	0.60 466	0.67 498	0.42 457	0.68 441	0.35 408	0.13 403	0.14 457	0.14 434	0.12 410	0.19 468	0.17 447

HITNet	0.20 205	0.17 354	0.43 304	0.19 85	0.08 9	0.27 278	0.14 57	0.42 296	0.30 221	0.29 239	0.32 236	0.27 247	0.21 245	0.28 228	0.25 338	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.06 74
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.27 354	0.17 354	0.35 186	0.25 377	0.14 276	0.37 408	0.21 308	0.47 342	0.41 354	0.44 450	0.51 426	0.41 387	0.28 355	0.45 330	0.37 415	0.09 266	0.06 142	0.11 354	0.11 373	0.10 296	0.10 324
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 418	0.17 354	0.61 415	0.27 436	0.19 416	0.46 456	0.29 436	0.65 498	0.51 446	0.47 465	0.46 403	0.44 411	0.34 417	0.62 418	0.41 441	0.12 386	0.08 340	0.13 410	0.12 410	0.12 380	0.10 324

SGM-Forest	0.36 435	0.17 354	0.47 339	0.23 291	0.16 357	0.45 454	0.41 494	0.55 433	0.48 426	0.52 482	0.60 466	0.52 452	0.41 449	0.85 492	0.50 468	0.17 468	0.17 486	0.17 465	0.15 456	0.15 424	0.15 427
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	0.29 385	0.18 368	0.79 468	0.23 291	0.16 357	0.47 462	0.19 230	0.36 231	0.34 264	0.29 239	0.33 257	0.67 498	0.42 457	0.54 372	0.30 380	0.10 314	0.09 374	0.09 226	0.09 293	0.10 296	0.11 359

DispNO	0.27 354	0.18 368	0.62 423	0.23 291	0.17 377	0.25 248	0.22 334	0.45 323	0.41 354	0.32 310	0.39 323	0.38 355	0.27 339	0.77 475	0.27 356	0.09 266	0.07 258	0.10 299	0.10 335	0.08 166	0.08 213

StereoVision	0.22 255	0.18 368	0.37 218	0.27 436	0.17 377	0.23 212	0.22 334	0.38 247	0.31 233	0.20 136	0.51 426	0.22 177	0.16 163	0.28 228	0.18 212	0.11 350	0.12 436	0.13 410	0.13 435	0.10 296	0.07 147

LL-Strereo2	0.18 152	0.18 368	0.39 252	0.22 245	0.12 161	0.24 234	0.13 38	0.31 157	0.23 128	0.24 173	0.20 118	0.24 209	0.12 85	0.26 196	0.15 138	0.06 23	0.06 142	0.12 390	0.09 293	0.08 166	0.07 147

iinet-f	0.30 394	0.18 368	1.03 512	0.20 144	0.15 325	0.44 449	0.22 334	0.45 323	0.37 304	0.35 358	0.44 381	0.41 387	0.34 417	0.34 285	0.40 433	0.10 314	0.09 374	0.08 150	0.08 207	0.13 395	0.11 359

RAFT+CT+SA	0.21 225	0.18 368	0.33 167	0.25 377	0.18 398	0.23 212	0.29 436	0.40 270	0.36 293	0.24 173	0.38 310	0.18 131	0.16 163	0.32 272	0.16 162	0.07 66	0.05 29	0.09 226	0.12 410	0.09 231	0.09 269

iRaft-Stereo_5w	0.23 272	0.18 368	0.44 312	0.22 245	0.13 234	0.19 106	0.19 230	0.37 241	0.32 242	0.28 212	0.37 296	0.34 322	0.23 272	0.65 431	0.27 356	0.06 23	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.09 231	0.08 213

LMCR-Stereo	0.26 346	0.18 368	0.49 353	0.28 456	0.14 276	0.36 403	0.23 359	0.54 423	0.34 264	0.39 410	0.40 333	0.29 272	0.29 370	0.37 302	0.27 356	0.11 350	0.07 258	0.09 226	0.07 135	0.13 395	0.09 269

Anonymous3	0.23 272	0.18 368	0.63 426	0.27 436	0.18 398	0.41 432	0.23 359	0.43 308	0.35 280	0.23 159	0.27 182	0.20 154	0.18 214	0.27 215	0.18 212	0.12 386	0.11 419	0.10 299	0.10 335	0.11 343	0.12 381

XX-TBD	0.15 97	0.18 368	0.28 115	0.22 245	0.10 65	0.22 191	0.15 81	0.22 41	0.27 175	0.22 153	0.26 175	0.14 82	0.12 85	0.16 31	0.13 80	0.08 189	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 104	0.06 74

RALAANet	0.19 190	0.18 368	0.37 218	0.23 291	0.14 276	0.23 212	0.13 38	0.37 241	0.29 209	0.28 212	0.26 175	0.25 217	0.15 147	0.26 196	0.18 212	0.08 189	0.06 142	0.09 226	0.08 207	0.09 231	0.06 74

FAT-Stereo	0.36 435	0.18 368	0.73 459	0.26 409	0.18 398	0.33 370	0.29 436	0.60 477	0.59 475	0.46 457	0.60 466	0.60 476	0.50 484	0.61 410	0.34 404	0.13 403	0.14 457	0.13 410	0.12 410	0.14 412	0.18 461

BEATNet_4x	0.22 255	0.18 368	0.47 339	0.22 245	0.10 65	0.28 297	0.14 57	0.46 334	0.32 242	0.31 287	0.34 266	0.31 299	0.25 311	0.31 266	0.29 372	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.06 80	0.10 296	0.08 213

RYNet	0.37 444	0.18 368	0.59 410	0.25 377	0.28 494	0.61 498	0.32 455	0.59 469	0.59 475	0.41 429	0.38 310	0.57 468	0.39 442	0.87 495	0.53 473	0.11 350	0.08 340	0.12 390	0.11 373	0.18 461	0.18 461

iResNet	0.24 302	0.18 368	0.61 415	0.25 377	0.11 105	0.29 318	0.21 308	0.42 296	0.43 368	0.33 321	0.43 370	0.27 247	0.22 258	0.34 285	0.26 351	0.07 66	0.05 29	0.07 72	0.06 80	0.08 166	0.07 147

CBMV_ROB	0.33 418	0.18 368	0.53 383	0.21 187	0.14 276	0.33 370	0.20 277	0.51 388	0.45 394	0.51 476	0.55 447	0.45 415	0.42 457	0.71 449	0.32 392	0.18 479	0.19 496	0.23 495	0.21 492	0.14 412	0.15 427

rvit_105_1	0.27 354	0.19 384	0.46 331	0.27 436	0.19 416	0.30 335	0.35 470	0.44 313	0.51 446	0.31 287	0.31 227	0.31 299	0.26 320	0.35 294	0.25 338	0.15 442	0.14 457	0.15 448	0.17 477	0.11 343	0.10 324

DualNet (step1)	0.28 374	0.19 384	0.50 364	0.18 46	0.16 357	0.34 383	0.20 277	0.51 388	0.38 318	0.37 380	0.34 266	0.37 347	0.30 382	0.39 309	0.23 317	0.23 493	0.09 374	0.28 506	0.24 504	0.18 461	0.16 436

test_sample9	0.42 467	0.19 384	0.50 364	0.18 46	0.16 357	0.34 383	0.20 277	0.51 388	0.38 318	0.37 380	0.34 266	0.37 347	0.30 382	0.66 436	0.91 510	0.23 493	1.82 559	0.28 506	0.24 504	0.18 461	0.16 436

test_sample8	0.49 487	0.19 384	0.50 364	0.18 46	0.16 357	0.34 383	0.20 277	0.55 433	0.34 264	0.62 497	0.38 310	1.15 526	0.67 510	0.66 436	0.91 510	0.23 493	1.82 559	0.28 506	0.24 504	0.18 461	0.16 436

test_5	0.23 272	0.19 384	0.38 237	0.26 409	0.18 398	0.25 248	0.29 436	0.40 270	0.37 304	0.29 239	0.40 333	0.25 217	0.22 258	0.34 285	0.18 212	0.07 66	0.05 29	0.09 226	0.09 293	0.10 296	0.10 324

AASNet	0.27 354	0.19 384	0.49 353	0.26 409	0.17 377	0.34 383	0.20 277	0.62 490	0.48 426	0.35 358	0.40 333	0.32 308	0.25 311	0.28 228	0.34 404	0.11 350	0.09 374	0.10 299	0.08 207	0.13 395	0.11 359

AnonymousM	0.17 128	0.19 384	0.24 75	0.18 46	0.10 65	0.18 81	0.17 143	0.30 146	0.23 128	0.26 193	0.20 118	0.18 131	0.14 133	0.19 83	0.14 114	0.09 266	0.06 142	0.38 519	0.15 456	0.06 39	0.05 21

TestStereo	0.21 225	0.19 384	0.40 260	0.25 377	0.10 65	0.22 191	0.21 308	0.31 157	0.31 233	0.23 159	0.34 266	0.22 177	0.18 214	0.62 418	0.18 212	0.08 189	0.06 142	0.10 299	0.07 135	0.11 343	0.06 74

CVANet_RVC	0.30 394	0.19 384	0.41 283	0.26 409	0.16 357	0.33 370	0.26 410	0.52 405	0.47 416	0.40 420	0.46 403	0.43 400	0.31 398	0.89 499	0.26 351	0.14 429	0.09 374	0.14 434	0.13 435	0.14 412	0.10 324

DeepPruner_ROB	0.26 346	0.19 384	0.44 312	0.21 187	0.16 357	0.30 335	0.21 308	0.52 405	0.32 242	0.35 358	0.38 310	0.39 367	0.26 320	0.42 321	0.24 328	0.15 442	0.11 419	0.11 354	0.11 373	0.14 412	0.13 397

iResNet_ROB	0.25 330	0.19 384	0.40 260	0.20 144	0.12 161	0.30 335	0.16 108	0.55 433	0.53 457	0.38 395	0.43 370	0.37 347	0.26 320	0.38 307	0.22 298	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.04 1	0.09 231	0.09 269

SGM_RVC	0.50 490	0.19 384	0.50 364	0.25 377	0.15 325	0.69 505	0.39 489	0.68 512	0.82 514	0.95 525	0.84 506	1.13 523	0.76 516	1.16 526	0.60 483	0.16 457	0.16 479	0.16 459	0.16 468	0.16 431	0.17 447
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO-test2	0.20 205	0.20 396	0.36 206	0.26 409	0.15 325	0.22 191	0.16 108	0.42 296	0.42 361	0.16 100	0.29 200	0.15 98	0.11 62	0.26 196	0.13 80	0.18 479	0.06 142	0.10 299	0.11 373	0.07 104	0.07 147

fast-acv-ft	0.31 401	0.20 396	0.81 473	0.24 340	0.18 398	0.46 456	0.27 415	0.41 282	0.49 435	0.39 410	0.55 447	0.49 436	0.35 421	0.37 302	0.38 417	0.11 350	0.11 419	0.11 354	0.12 410	0.12 380	0.09 269

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 394	0.20 396	0.70 451	0.21 187	0.17 377	0.46 456	0.27 415	0.50 372	0.49 435	0.42 438	0.55 447	0.43 400	0.30 382	0.46 333	0.38 417	0.09 266	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.11 343	0.10 324

ACRE	0.21 225	0.20 396	0.62 423	0.23 291	0.15 325	0.24 234	0.20 277	0.35 213	0.28 190	0.31 287	0.32 236	0.22 177	0.15 147	0.25 180	0.20 255	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 213

SACVNet	0.30 394	0.20 396	0.41 283	0.25 377	0.18 398	0.34 383	0.25 398	0.52 405	0.40 344	0.41 429	0.44 381	0.46 422	0.32 405	0.71 449	0.25 338	0.13 403	0.10 398	0.12 390	0.12 410	0.16 431	0.17 447

GEStereo_RVC	0.27 354	0.20 396	0.44 312	0.27 436	0.16 357	0.33 370	0.25 398	0.56 448	0.54 461	0.34 341	0.38 310	0.34 322	0.25 311	0.51 353	0.28 360	0.12 386	0.08 340	0.09 226	0.08 207	0.11 343	0.11 359

APVNet	0.36 435	0.20 396	0.70 451	0.26 409	0.22 455	0.52 486	0.35 470	0.61 481	0.44 383	0.38 395	0.52 434	0.48 431	0.38 437	0.84 491	0.46 458	0.13 403	0.14 457	0.15 448	0.16 468	0.16 431	0.15 427

S-Stereo	0.38 451	0.20 396	1.05 513	0.27 436	0.22 455	0.38 415	0.32 455	0.55 433	0.66 490	0.39 410	0.59 461	0.49 436	0.41 449	0.75 464	0.40 433	0.12 386	0.15 472	0.13 410	0.13 435	0.16 431	0.21 487

STTStereo	0.28 374	0.20 396	0.61 415	0.25 377	0.17 377	0.29 318	0.24 381	0.47 342	0.39 328	0.39 410	0.41 341	0.44 411	0.28 355	0.40 316	0.28 360	0.13 403	0.12 436	0.13 410	0.16 468	0.12 380	0.11 359

CFNet	0.27 354	0.20 396	0.44 312	0.22 245	0.14 276	0.33 370	0.14 57	0.51 388	0.45 394	0.30 270	0.40 333	0.38 355	0.27 339	0.76 469	0.25 338	0.09 266	0.07 258	0.11 354	0.11 373	0.11 343	0.08 213

LE_ROB	1.76 551	0.20 396	2.68 551	0.48 520	0.52 527	0.78 516	0.96 547	0.84 530	6.61 565	7.40 568	2.08 550	2.08 544	4.83 560	1.27 534	3.79 559	0.10 314	0.08 340	0.12 390	0.11 373	0.11 343	0.10 324

NOSS_ROB	0.31 401	0.20 396	0.35 186	0.24 340	0.16 357	0.32 359	0.19 230	0.52 405	0.48 426	0.33 321	0.36 287	0.42 396	0.28 355	0.93 506	0.24 328	0.19 485	0.20 501	0.24 497	0.22 500	0.17 448	0.17 447

XPNet_ROB	0.33 418	0.20 396	0.43 304	0.27 436	0.18 398	0.37 408	0.31 450	0.55 433	0.50 443	0.51 476	0.53 440	0.58 471	0.37 433	0.63 423	0.45 452	0.17 468	0.12 436	0.13 410	0.12 410	0.15 424	0.14 416

pmcnn	0.50 490	0.20 396	0.78 462	0.24 340	0.26 487	0.39 423	0.30 446	0.51 388	0.50 443	0.54 489	1.23 526	2.52 552	0.37 433	0.77 475	0.95 513	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.05 39	0.10 296	0.08 213

GMStereo_Zeroshot	0.24 302	0.21 410	0.45 323	0.26 409	0.13 234	0.28 297	0.15 81	0.39 259	0.35 280	0.37 380	0.43 370	0.40 380	0.17 189	0.34 285	0.20 255	0.12 386	0.07 258	0.13 410	0.07 135	0.16 431	0.09 269

SDNR	0.42 467	0.21 410	0.82 476	0.21 187	0.18 398	1.27 540	0.17 143	0.50 372	0.49 435	0.42 438	0.81 503	0.38 355	0.27 339	1.19 527	0.38 417	0.23 493	0.24 514	0.17 465	0.13 435	0.17 448	0.20 479

Anonymous_2	0.37 444	0.21 410	0.47 339	0.20 144	0.21 439	0.42 439	0.26 410	0.38 247	0.29 209	0.33 321	0.30 213	0.44 411	0.38 437	0.36 299	0.29 372	0.26 503	0.29 522	0.44 523	1.41 558	0.34 515	0.21 487

CIPLG	0.21 225	0.21 410	0.55 392	0.23 291	0.15 325	0.25 248	0.20 277	0.35 213	0.29 209	0.31 287	0.33 257	0.22 177	0.15 147	0.26 196	0.20 255	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 213

sAnonymous2	0.20 205	0.21 410	0.58 404	0.24 340	0.17 377	0.22 191	0.19 230	0.34 189	0.28 190	0.17 112	0.19 102	0.17 121	0.16 163	0.17 44	0.14 114	0.10 314	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.23 488	0.17 447

CroCo_RVC	0.20 205	0.21 410	0.58 404	0.24 340	0.17 377	0.22 191	0.19 230	0.34 189	0.28 190	0.17 112	0.19 102	0.17 121	0.16 163	0.17 44	0.14 114	0.10 314	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.23 488	0.17 447

ARAFT	0.24 302	0.21 410	0.78 462	0.22 245	0.12 161	0.29 318	0.24 381	0.43 308	0.32 242	0.33 321	0.28 187	0.28 262	0.19 229	0.49 344	0.18 212	0.07 66	0.06 142	0.12 390	0.11 373	0.09 231	0.06 74

DMCA-RVC	0.27 354	0.21 410	0.61 415	0.28 456	0.17 377	0.29 318	0.21 308	0.42 296	0.35 280	0.40 420	0.37 296	0.39 367	0.36 425	0.43 323	0.30 380	0.13 403	0.10 398	0.15 448	0.11 373	0.13 395	0.10 324

TDLM	0.30 394	0.21 410	0.38 237	0.28 456	0.15 325	0.33 370	0.32 455	0.52 405	0.47 416	0.38 395	0.43 370	0.39 367	0.29 370	0.91 503	0.28 360	0.14 429	0.08 340	0.13 410	0.11 373	0.12 380	0.10 324

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 354	0.21 410	0.59 410	0.25 377	0.18 398	0.29 318	0.22 334	0.50 372	0.40 344	0.38 395	0.41 341	0.43 400	0.27 339	0.43 323	0.29 372	0.11 350	0.08 340	0.10 299	0.10 335	0.10 296	0.11 359
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 494	0.21 410	0.65 434	0.25 377	0.21 439	0.58 493	0.32 455	0.54 423	0.55 466	0.95 525	1.40 531	1.28 531	0.81 521	0.73 456	0.62 486	0.18 479	0.15 472	0.15 448	0.15 456	0.19 468	0.19 469

CBMV	0.33 418	0.21 410	0.54 386	0.23 291	0.13 234	0.42 439	0.33 465	0.53 416	0.48 426	0.52 482	0.49 418	0.50 442	0.41 449	0.56 385	0.31 387	0.15 442	0.16 479	0.18 473	0.16 468	0.13 395	0.13 397
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 410	0.22 422	0.58 404	0.27 436	0.23 467	0.48 467	0.27 415	0.51 388	0.45 394	0.48 468	0.56 453	0.51 446	0.30 382	0.39 309	0.40 433	0.13 403	0.16 479	0.13 410	0.12 410	0.13 395	0.12 381

YMNet_1	0.32 410	0.22 422	0.58 404	0.27 436	0.23 467	0.48 467	0.27 415	0.51 388	0.45 394	0.48 468	0.56 453	0.51 446	0.30 382	0.39 309	0.40 433	0.13 403	0.16 479	0.13 410	0.12 410	0.13 395	0.12 381

IPLGR_C	0.21 225	0.22 422	0.60 412	0.23 291	0.15 325	0.24 234	0.20 277	0.35 213	0.29 209	0.31 287	0.32 236	0.22 177	0.15 147	0.25 180	0.20 255	0.08 189	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 213

RP	0.35 431	0.22 422	0.51 375	0.31 474	0.24 475	0.37 408	0.28 430	0.50 372	0.58 474	0.40 420	0.63 477	0.61 480	0.47 475	0.61 410	0.39 425	0.16 457	0.15 472	0.17 465	0.15 456	0.17 448	0.17 447

edge stereo	0.39 456	0.22 422	0.81 473	0.27 436	0.22 455	0.37 408	0.24 381	0.56 448	0.54 461	0.53 487	0.60 466	0.71 507	0.50 484	0.78 477	0.40 433	0.16 457	0.14 457	0.19 481	0.14 447	0.16 431	0.17 447

ADCL	0.47 482	0.22 422	1.00 507	0.27 436	0.19 416	0.74 510	0.64 527	0.54 423	0.69 498	0.56 491	0.71 490	0.55 460	0.60 499	0.60 403	1.43 536	0.11 350	0.09 374	0.13 410	0.13 435	0.14 412	0.14 416

GANet	0.36 435	0.22 422	0.49 353	0.29 459	0.17 377	0.41 432	0.38 484	0.57 456	0.45 394	0.46 457	0.75 496	0.55 460	0.40 445	0.94 508	0.41 441	0.13 403	0.13 448	0.13 410	0.11 373	0.14 412	0.11 359

AANet_RVC	0.31 401	0.22 422	0.50 364	0.23 291	0.14 276	0.30 335	0.24 381	0.47 342	0.54 461	0.38 395	0.60 466	0.43 400	0.29 370	0.87 495	0.40 433	0.11 350	0.07 258	0.07 72	0.07 135	0.09 231	0.09 269

StereoDRNet	0.32 410	0.22 422	0.61 415	0.27 436	0.21 439	0.42 439	0.30 446	0.61 481	0.48 426	0.46 457	0.39 323	0.48 431	0.30 382	0.57 389	0.40 433	0.11 350	0.09 374	0.12 390	0.11 373	0.12 380	0.10 324

TCMNet	0.33 418	0.23 431	0.72 455	0.29 459	0.30 502	0.40 428	0.28 430	0.50 372	0.47 416	0.37 380	0.45 393	0.40 380	0.29 370	0.60 403	0.39 425	0.14 429	0.13 448	0.15 448	0.14 447	0.17 448	0.15 427

RAFT + AFF	0.27 354	0.23 431	0.50 364	0.25 377	0.17 377	0.30 335	0.33 465	0.52 405	0.40 344	0.28 212	0.30 213	0.30 288	0.31 398	0.62 418	0.24 328	0.09 266	0.10 398	0.11 354	0.10 335	0.11 343	0.11 359

GwcNet	0.35 431	0.23 431	0.88 489	0.25 377	0.24 475	0.48 467	0.27 415	0.55 433	0.57 472	0.38 395	0.52 434	0.51 446	0.32 405	0.60 403	0.41 441	0.13 403	0.11 419	0.12 390	0.11 373	0.13 395	0.14 416

DANet	0.35 431	0.23 431	0.60 412	0.36 498	0.22 455	0.39 423	0.25 398	0.48 354	0.43 368	0.52 482	0.50 420	0.59 473	0.41 449	0.76 469	0.49 463	0.13 403	0.11 419	0.14 434	0.12 410	0.17 448	0.15 427
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DFGA-Net	0.23 272	0.24 435	0.49 353	0.22 245	0.15 325	0.25 248	0.17 143	0.39 259	0.39 328	0.29 239	0.31 227	0.21 165	0.17 189	0.59 401	0.28 360	0.08 189	0.06 142	0.09 226	0.09 293	0.10 296	0.08 213

ADCRef	0.38 451	0.24 435	0.88 489	0.26 409	0.21 439	0.49 472	0.27 415	0.52 405	0.48 426	0.50 471	0.58 459	0.35 336	0.47 475	0.48 339	1.29 534	0.09 266	0.08 340	0.12 390	0.12 410	0.11 343	0.11 359

ADCP+	0.45 479	0.24 435	1.15 520	0.25 377	0.22 455	0.56 489	0.39 489	0.54 423	0.51 446	0.44 450	0.51 426	0.46 422	0.52 489	0.56 385	1.89 547	0.10 314	0.08 340	0.11 354	0.10 335	0.14 412	0.13 397

DPSNet	0.47 482	0.24 435	0.93 498	0.27 436	0.20 432	0.75 512	0.57 521	0.84 530	0.79 512	0.47 465	0.51 426	0.60 476	0.69 512	0.87 495	0.71 494	0.16 457	0.13 448	0.12 390	0.10 335	0.25 493	0.21 487

PSMNet_ROB	0.33 418	0.24 435	0.54 386	0.31 474	0.21 439	0.42 439	0.43 499	0.59 469	0.47 416	0.37 380	0.44 381	0.49 436	0.31 398	0.64 425	0.43 445	0.14 429	0.10 398	0.15 448	0.14 447	0.13 395	0.11 359

LL-Strereo	0.29 385	0.25 440	0.58 404	0.25 377	0.21 439	0.23 212	0.24 381	0.55 433	0.42 361	0.34 341	0.32 236	0.41 387	0.40 445	0.94 508	0.23 317	0.08 189	0.07 258	0.11 354	0.09 293	0.09 231	0.09 269

HCRNet	0.24 302	0.25 440	0.33 167	0.34 488	0.16 357	0.27 278	0.18 186	0.43 308	0.35 280	0.30 270	0.35 277	0.32 308	0.22 258	0.44 327	0.20 255	0.13 403	0.08 340	0.13 410	0.11 373	0.10 296	0.09 269

GMStereo	0.19 190	0.25 440	0.40 260	0.21 187	0.12 161	0.22 191	0.19 230	0.29 127	0.40 344	0.25 181	0.23 144	0.16 114	0.15 147	0.25 180	0.19 241	0.09 266	0.06 142	0.08 150	0.08 207	0.10 296	0.08 213
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 490	0.25 440	3.03 552	0.24 340	0.19 416	0.38 415	0.22 334	0.50 372	0.44 383	0.64 501	0.68 485	0.71 507	0.51 487	0.85 492	0.45 452	0.14 429	0.17 486	0.13 410	0.14 447	0.16 431	0.21 487

FADNet-RVC-Resample	0.29 385	0.25 440	0.93 498	0.26 409	0.16 357	0.32 359	0.21 308	0.47 342	0.39 328	0.35 358	0.38 310	0.33 315	0.27 339	0.53 366	0.24 328	0.10 314	0.10 398	0.14 434	0.13 435	0.13 395	0.16 436

G-Net	0.46 481	0.25 440	0.86 486	0.34 488	0.28 494	0.90 525	0.35 470	0.47 342	0.45 394	0.68 505	1.22 525	0.64 492	0.60 499	0.61 410	0.57 475	0.16 457	0.14 457	0.17 465	0.13 435	0.22 485	0.19 469

NCC-stereo	0.39 456	0.25 440	0.69 445	0.32 480	0.28 494	0.46 456	0.36 474	0.65 498	0.52 453	0.40 420	0.57 457	0.56 463	0.47 475	0.73 456	0.45 452	0.17 468	0.14 457	0.18 473	0.25 507	0.16 431	0.16 436

Nwc_Net	0.37 444	0.25 440	0.68 444	0.31 474	0.24 475	0.44 449	0.30 446	0.65 498	0.50 443	0.37 380	0.69 489	0.58 471	0.45 466	0.60 403	0.40 433	0.15 442	0.12 436	0.19 481	0.21 492	0.14 412	0.13 397

Abc-Net	0.39 456	0.25 440	0.69 445	0.32 480	0.28 494	0.46 456	0.36 474	0.65 498	0.52 453	0.40 420	0.57 457	0.56 463	0.47 475	0.73 456	0.45 452	0.17 468	0.14 457	0.18 473	0.25 507	0.16 431	0.16 436
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 255	0.25 440	0.47 339	0.24 340	0.14 276	0.25 248	0.12 21	0.40 270	0.33 254	0.29 239	0.42 357	0.22 177	0.20 238	0.33 279	0.19 241	0.07 66	0.06 142	0.11 354	0.11 373	0.11 343	0.07 147

LALA_ROB	0.36 435	0.25 440	0.46 331	0.30 468	0.21 439	0.47 462	0.39 489	0.61 481	0.51 446	0.52 482	0.51 426	0.69 504	0.36 425	0.50 348	0.43 445	0.17 468	0.11 419	0.16 459	0.14 447	0.17 448	0.15 427

Wz-Net-MNSev	0.36 435	0.26 451	0.79 468	0.26 409	0.21 439	0.59 494	0.38 484	0.55 433	0.56 469	0.48 468	0.54 443	0.53 456	0.36 425	0.60 403	0.44 449	0.11 350	0.09 374	0.11 354	0.11 373	0.15 424	0.13 397

dd	0.22 255	0.26 451	0.40 260	0.22 245	0.12 161	0.25 248	0.21 308	0.32 167	0.44 383	0.29 239	0.28 187	0.25 217	0.16 163	0.30 259	0.25 338	0.12 386	0.07 258	0.10 299	0.08 207	0.11 343	0.09 269

AF-Net	0.37 444	0.26 451	0.56 396	0.32 480	0.23 467	0.41 432	0.29 436	0.61 481	0.64 488	0.42 438	0.68 485	0.65 493	0.49 482	0.57 389	0.44 449	0.15 442	0.11 419	0.19 481	0.14 447	0.15 424	0.13 397

iResNetv2_ROB	0.27 354	0.26 451	0.72 455	0.23 291	0.13 234	0.29 318	0.18 186	0.52 405	0.49 435	0.37 380	0.45 393	0.39 367	0.25 311	0.34 285	0.20 255	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.05 39	0.12 380	0.09 269

NCCL2	0.35 431	0.26 451	0.49 353	0.36 498	0.22 455	0.41 432	0.41 494	0.53 416	0.42 361	0.47 465	0.46 403	0.61 480	0.39 442	0.55 374	0.37 415	0.16 457	0.13 448	0.21 488	0.21 492	0.16 431	0.16 436

FBW_ROB	0.43 472	0.26 451	0.54 386	0.31 474	0.20 432	0.51 477	0.32 455	0.70 514	0.60 479	0.59 494	0.55 447	0.65 493	0.41 449	1.40 538	0.51 470	0.13 403	0.17 486	0.21 488	0.16 468	0.17 448	0.18 461

ETE_ROB	0.34 426	0.26 451	0.45 323	0.29 459	0.18 398	0.40 428	0.37 478	0.57 456	0.47 416	0.50 471	0.50 420	0.62 482	0.36 425	0.55 374	0.38 417	0.13 403	0.10 398	0.14 434	0.12 410	0.16 431	0.16 436

FINET	0.34 426	0.27 458	0.80 471	0.24 340	0.24 475	0.36 403	0.34 467	0.54 423	0.72 503	0.39 410	0.47 410	0.32 308	0.30 382	0.51 353	0.32 392	0.19 485	0.17 486	0.13 410	0.12 410	0.18 461	0.16 436

SHD	0.42 467	0.27 458	0.81 473	0.31 474	0.25 482	0.42 439	0.22 334	0.66 504	0.94 528	0.63 499	0.60 466	0.59 473	0.47 475	0.59 401	0.58 480	0.15 442	0.13 448	0.16 459	0.16 468	0.20 476	0.22 492

MeshStereo	0.58 505	0.27 458	0.67 439	0.22 245	0.17 377	0.66 503	0.37 478	0.78 522	0.61 482	1.47 552	1.30 528	1.65 538	0.79 518	1.12 524	0.59 481	0.17 468	0.17 486	0.17 465	0.14 447	0.17 448	0.14 416
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
FADNet_RVC	0.30 394	0.28 461	0.83 477	0.23 291	0.15 325	0.30 335	0.17 143	0.49 362	0.37 304	0.30 270	0.38 310	0.30 288	0.27 339	0.52 359	0.31 387	0.14 429	0.14 457	0.14 434	0.16 468	0.21 479	0.23 499

SuperB	0.49 487	0.28 461	2.23 543	0.23 291	0.15 325	0.41 432	0.32 455	0.47 342	0.82 514	0.43 444	0.50 420	0.33 315	0.45 466	0.68 441	1.08 519	0.10 314	0.07 258	0.09 226	0.08 207	0.98 551	0.14 416

RTSC	0.39 456	0.28 461	0.78 462	0.27 436	0.18 398	0.49 472	0.22 334	0.59 469	0.84 519	0.55 490	0.53 440	0.49 436	0.36 425	0.67 440	0.82 503	0.13 403	0.10 398	0.11 354	0.12 410	0.17 448	0.17 447

PA-Net	0.37 444	0.28 461	0.83 477	0.31 474	0.28 494	0.39 423	0.42 497	0.51 388	0.55 466	0.34 341	0.42 357	0.41 387	0.36 425	0.79 479	0.49 463	0.12 386	0.23 512	0.16 459	0.23 502	0.12 380	0.18 461
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 541	0.28 461	0.79 468	0.26 409	0.16 357	2.26 554	1.00 549	1.42 544	1.46 544	2.38 557	2.05 549	5.95 565	2.66 557	2.95 557	2.46 554	0.17 468	0.18 492	0.18 473	0.18 483	0.15 424	0.18 461

NaN_ROB	0.41 464	0.28 461	0.62 423	0.30 468	0.19 416	0.51 477	0.47 509	0.58 464	0.59 475	0.56 491	0.47 410	0.49 436	0.41 449	1.21 530	0.64 490	0.12 386	0.18 492	0.12 390	0.13 435	0.11 343	0.14 416

SANet	0.53 499	0.28 461	0.96 503	0.26 409	0.15 325	0.69 505	0.44 502	0.67 509	1.34 540	0.67 504	0.98 516	0.94 518	0.71 514	0.89 499	0.76 496	0.14 429	0.12 436	0.12 390	0.11 373	0.17 448	0.16 436

Wz-Net-LNSev	0.34 426	0.29 468	0.91 494	0.26 409	0.21 439	0.47 462	0.31 450	0.54 423	0.54 461	0.44 450	0.52 434	0.50 442	0.35 421	0.39 309	0.39 425	0.11 350	0.11 419	0.10 299	0.09 293	0.14 412	0.13 397

DGSMNet	0.61 510	0.29 468	0.91 494	0.51 523	0.70 536	0.62 499	1.38 558	0.59 469	0.55 466	0.37 380	0.61 472	0.52 452	0.33 408	0.65 431	0.43 445	0.53 529	0.60 547	0.67 534	0.61 542	0.63 532	0.61 543

aanetorigin	0.39 456	0.29 468	1.09 515	0.24 340	0.19 416	0.28 297	0.37 478	0.33 181	0.47 416	0.94 523	0.82 504	0.52 452	0.54 490	0.49 344	0.50 468	0.11 350	0.09 374	0.10 299	0.10 335	0.16 431	0.15 427

DeepPrunerF	0.44 478	0.29 468	1.29 529	0.33 486	0.30 502	0.35 398	0.36 474	0.62 490	1.15 538	0.40 420	0.44 381	0.39 367	0.41 449	0.80 483	0.52 471	0.18 479	0.14 457	0.23 495	0.21 492	0.17 448	0.17 447

ADCPNet	0.48 485	0.29 468	1.60 537	0.27 436	0.23 467	0.70 508	0.38 484	0.53 416	0.51 446	0.51 476	0.59 461	0.67 498	0.56 494	0.60 403	1.14 524	0.15 442	0.18 492	0.14 434	0.23 502	0.19 468	0.19 469

PWC_ROB	0.38 451	0.29 468	0.69 445	0.25 377	0.20 432	0.38 415	0.19 230	0.58 464	0.67 493	0.57 493	0.85 507	0.51 446	0.40 445	0.71 449	0.52 471	0.13 403	0.09 374	0.14 434	0.10 335	0.17 448	0.14 416

FC-DCNN v2	0.71 519	0.30 474	0.67 439	0.32 480	0.27 489	0.84 520	0.39 489	0.84 530	0.85 520	1.44 548	1.64 542	2.09 545	1.28 543	1.06 520	0.80 502	0.24 499	0.22 508	0.27 500	0.26 511	0.26 500	0.25 506

HBP-ISP	0.33 418	0.30 474	0.72 455	0.22 245	0.16 357	0.32 359	0.22 334	0.54 423	0.44 383	0.41 429	0.49 418	0.33 315	0.38 437	0.73 456	0.25 338	0.18 479	0.19 496	0.24 497	0.20 489	0.16 431	0.13 397

FC-DCNN	0.70 518	0.30 474	0.69 445	0.32 480	0.27 489	0.81 519	0.39 489	0.79 525	0.82 514	1.41 544	1.58 541	1.98 543	1.26 541	1.02 518	0.77 499	0.24 499	0.22 508	0.27 500	0.26 511	0.26 500	0.26 508

PS-NSSS	0.32 410	0.30 474	0.46 331	0.23 291	0.17 377	0.33 370	0.24 381	0.57 456	0.41 354	0.37 380	0.52 434	0.35 336	0.30 382	0.80 483	0.30 380	0.17 468	0.14 457	0.21 488	0.15 456	0.15 424	0.13 397

PDISCO_ROB	0.43 472	0.30 474	0.67 439	0.43 513	0.36 511	0.67 504	0.32 455	0.72 517	0.76 508	0.43 444	0.53 440	0.63 490	0.40 445	0.66 436	0.47 460	0.21 490	0.12 436	0.21 488	0.19 488	0.25 493	0.20 479

PWCDC_ROB	0.38 451	0.30 474	0.60 412	0.33 486	0.20 432	0.42 439	0.19 230	0.58 464	0.89 521	0.42 438	1.26 527	0.36 341	0.34 417	0.50 348	0.38 417	0.18 479	0.11 419	0.11 354	0.09 293	0.19 468	0.13 397

UDGNet	0.23 272	0.31 480	0.38 237	0.24 340	0.14 276	0.24 234	0.18 186	0.32 167	0.43 368	0.29 239	0.28 187	0.24 209	0.19 229	0.29 244	0.20 255	0.15 442	0.07 258	0.21 488	0.11 373	0.14 412	0.10 324

dad	0.28 374	0.31 480	0.44 312	0.21 187	0.14 276	0.30 335	0.20 277	0.33 181	0.49 435	0.44 450	0.44 381	0.45 415	0.21 245	0.41 318	0.26 351	0.20 488	0.11 419	0.20 485	0.11 373	0.14 412	0.10 324

ccnet	0.42 467	0.31 480	0.48 348	0.27 436	0.32 506	0.60 497	0.32 455	0.65 498	0.46 411	0.53 487	0.66 481	0.56 463	0.45 466	0.72 454	0.61 484	0.26 503	0.19 496	0.24 497	0.21 492	0.26 500	0.22 492

Syn2CoEx	0.36 435	0.31 480	0.78 462	0.34 488	0.21 439	0.41 432	0.28 430	0.61 481	0.49 435	0.42 438	0.56 453	0.45 415	0.44 463	0.69 443	0.38 417	0.17 468	0.14 457	0.15 448	0.12 410	0.13 395	0.12 381

FCDSN-DC	0.63 511	0.31 480	0.61 415	0.36 498	0.30 502	0.65 501	0.37 478	0.66 504	0.68 496	1.14 535	1.54 539	1.71 540	1.26 541	0.92 504	0.64 490	0.24 499	0.22 508	0.27 500	0.26 511	0.27 504	0.27 511
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 456	0.32 485	0.64 433	0.34 488	0.27 489	0.40 428	0.29 436	0.57 456	0.53 457	0.45 454	0.64 478	0.62 482	0.45 466	0.72 454	0.39 425	0.15 442	0.15 472	0.21 488	0.20 489	0.18 461	0.19 469

STTRV1_RVC	0.42 467	0.32 485	0.89 492	0.29 459	0.36 511	0.49 472	0.31 450	0.61 481	0.53 457	0.46 457	0.56 453	0.47 424	0.43 461	1.00 515	0.39 425	0.27 508	0.21 503	0.20 485	0.18 483	0.25 493	0.17 447

MSMD_ROB	0.60 509	0.33 487	0.61 415	0.30 468	0.25 482	0.86 522	0.35 470	0.55 433	0.67 493	1.10 533	1.49 536	1.76 541	0.97 532	0.88 498	0.49 463	0.23 493	0.21 503	0.27 500	0.27 514	0.25 493	0.24 504

PVD	0.58 505	0.34 488	0.84 482	0.39 508	0.31 505	0.59 494	0.47 509	0.80 526	1.25 539	0.92 522	1.09 519	0.79 511	0.82 522	0.85 492	0.76 496	0.21 490	0.18 492	0.22 494	0.18 483	0.27 504	0.35 520

ADCMid	0.49 487	0.34 488	1.13 519	0.26 409	0.21 439	0.51 477	0.37 478	0.57 456	0.54 461	0.75 513	0.66 481	0.62 482	0.64 509	0.64 425	1.68 541	0.13 403	0.12 436	0.17 465	0.17 477	0.20 476	0.17 447

FADNet-RVC	0.31 401	0.35 490	0.78 462	0.25 377	0.20 432	0.33 370	0.20 277	0.49 362	0.40 344	0.34 341	0.39 323	0.41 387	0.29 370	0.63 423	0.31 387	0.13 403	0.14 457	0.14 434	0.15 456	0.19 468	0.19 469

PASM	0.45 479	0.35 490	0.90 493	0.35 497	0.33 507	0.39 423	0.38 484	0.50 372	0.61 482	0.52 482	0.51 426	0.62 482	0.45 466	0.93 506	0.48 461	0.26 503	0.29 522	0.29 510	0.33 519	0.29 509	0.26 508

CSAN	0.50 490	0.35 490	0.78 462	0.36 498	0.23 467	0.56 489	0.59 524	0.61 481	0.70 500	0.64 501	0.78 500	0.65 493	0.60 499	1.38 537	0.62 486	0.21 490	0.17 486	0.20 485	0.20 489	0.18 461	0.18 461

FADNet	0.32 410	0.36 493	0.74 460	0.23 291	0.22 455	0.37 408	0.19 230	0.53 416	0.48 426	0.32 310	0.36 287	0.43 400	0.32 405	0.64 425	0.25 338	0.16 457	0.16 479	0.14 434	0.16 468	0.24 491	0.19 469

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 435	0.36 493	0.53 383	0.34 488	0.19 416	0.51 477	0.24 381	0.55 433	0.38 318	0.41 429	0.47 410	0.47 424	0.27 339	0.73 456	0.30 380	0.36 522	0.19 496	0.27 500	0.17 477	0.26 500	0.23 499

MANE	1.41 543	0.36 493	0.74 460	0.43 513	0.41 516	2.16 553	0.80 539	2.39 560	3.38 555	2.22 556	3.06 557	3.54 558	2.73 558	2.15 553	1.94 549	0.28 512	0.27 518	0.30 512	0.46 529	0.28 508	0.34 519

ELAS_RVC	0.74 524	0.36 493	1.00 507	0.37 504	0.33 507	0.88 523	0.93 546	0.83 529	1.08 534	1.35 540	1.33 530	1.24 529	1.33 545	1.06 520	0.95 513	0.27 508	0.25 516	0.29 510	0.27 514	0.30 510	0.30 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 524	0.36 493	0.85 485	0.36 498	0.33 507	1.36 544	0.77 537	0.93 534	0.92 525	1.41 544	1.53 538	1.16 527	1.17 537	0.95 510	1.03 517	0.26 503	0.25 516	0.28 506	0.28 517	0.31 511	0.30 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
StereoAnything_RVC	0.13 48	0.37 498	0.36 206	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 21	0.17 8	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 38	0.20 96	0.10 1	0.09 266	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.24 491	0.05 21

EDNetEfficient	0.63 511	0.37 498	2.40 547	0.26 409	0.25 482	0.38 415	0.49 515	0.41 282	1.06 533	1.38 541	0.87 511	0.62 482	0.95 529	0.65 431	1.65 540	0.11 350	0.09 374	0.10 299	0.11 373	0.19 468	0.17 447

XQC	0.43 472	0.37 498	0.96 503	0.34 488	0.25 482	0.53 487	0.34 467	0.60 477	0.73 506	0.51 476	0.46 403	0.57 468	0.47 475	0.70 446	0.72 495	0.17 468	0.12 436	0.18 473	0.15 456	0.25 493	0.23 499

WZ-Net	0.52 498	0.38 501	1.90 541	0.30 468	0.24 475	0.57 492	0.48 513	0.62 490	0.78 511	0.50 471	0.71 490	0.68 502	0.54 490	0.98 514	0.84 504	0.13 403	0.10 398	0.11 354	0.12 410	0.19 468	0.20 479

SAMSARA	0.56 501	0.39 502	0.80 471	0.60 528	0.46 520	1.00 529	1.23 557	0.67 509	0.68 496	0.71 508	0.54 443	0.89 517	0.57 496	0.81 486	0.62 486	0.19 485	0.22 508	0.18 473	0.18 483	0.27 504	0.25 506

ADCS	0.58 505	0.40 503	1.35 532	0.29 459	0.24 475	0.55 488	0.45 503	0.67 509	0.83 517	0.76 515	0.71 490	0.68 502	0.60 499	0.76 469	2.23 552	0.16 457	0.16 479	0.16 459	0.17 477	0.22 485	0.22 492

AnyNet_C32	0.51 494	0.40 503	1.10 518	0.29 459	0.28 494	0.59 494	0.58 522	0.54 423	0.60 479	0.62 497	0.66 481	0.54 458	0.54 490	0.78 477	1.74 544	0.15 442	0.14 457	0.15 448	0.17 477	0.20 476	0.20 479

LSM	1.64 550	0.40 503	2.56 549	2.02 560	17.61 574	0.51 477	0.52 517	0.61 481	0.76 508	0.82 517	1.11 521	0.63 490	0.54 490	0.75 464	0.49 463	0.16 457	0.24 514	0.18 473	0.21 492	0.25 493	2.42 563

PSMNet-RUCA	0.37 444	0.41 506	0.66 438	0.46 518	0.41 516	0.34 383	0.25 398	0.57 456	0.45 394	0.39 410	0.52 434	0.43 400	0.33 408	0.41 318	0.29 372	0.25 502	0.14 457	0.33 516	0.21 492	0.31 511	0.22 492

Wz-Net-SNSev	0.43 472	0.41 506	1.27 527	0.30 468	0.21 439	0.44 449	0.41 494	0.61 481	0.65 489	0.46 457	0.65 479	0.62 482	0.39 442	0.74 463	0.59 481	0.12 386	0.11 419	0.12 390	0.13 435	0.16 431	0.14 416

GASNet	0.36 435	0.46 508	0.88 489	0.34 488	0.23 467	0.35 398	0.22 334	0.60 477	0.53 457	0.40 420	0.37 296	0.45 415	0.30 382	0.79 479	0.35 408	0.15 442	0.10 398	0.14 434	0.14 447	0.22 485	0.12 381

UDG	0.40 462	0.46 508	0.49 353	0.40 510	0.35 510	0.47 462	0.27 415	0.54 423	0.47 416	0.39 410	0.45 393	0.59 473	0.44 463	0.46 333	0.39 425	0.26 503	0.19 496	0.48 525	0.22 500	0.34 515	0.26 508

CC-Net-ROB	0.43 472	0.47 510	0.65 434	0.37 504	0.23 467	0.51 477	0.29 436	0.66 504	0.49 435	0.46 457	0.51 426	0.48 431	0.38 437	0.96 511	0.35 408	0.34 520	0.23 512	0.55 529	0.25 507	0.31 511	0.20 479

GANetREF_RVC	0.43 472	0.47 510	0.69 445	0.38 506	0.20 432	0.51 477	0.48 513	0.66 504	0.66 490	0.46 457	0.46 403	0.50 442	0.44 463	0.90 502	0.39 425	0.27 508	0.21 503	0.32 514	0.18 483	0.27 504	0.22 492
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SQANet	0.40 462	0.48 512	0.67 439	0.48 520	0.39 513	0.48 467	0.22 334	0.51 388	0.43 368	0.40 420	0.47 410	0.47 424	0.33 408	0.54 372	0.32 392	0.36 522	0.15 472	0.40 521	0.21 492	0.45 521	0.31 515

Consistency-Raft	0.55 500	0.48 512	1.02 510	0.45 516	0.49 523	0.49 472	0.47 509	0.72 517	0.72 503	0.45 454	0.82 504	0.47 424	0.60 499	0.50 348	0.63 489	0.39 526	0.39 530	0.44 523	0.51 534	0.52 525	0.37 521

RTS	0.78 526	0.48 512	4.68 555	0.34 488	0.28 494	1.12 533	0.46 505	0.62 490	1.03 530	0.73 509	0.89 512	0.60 476	0.59 497	1.61 541	1.16 527	0.14 429	0.11 419	0.15 448	0.15 456	0.21 479	0.19 469

RTSA	0.78 526	0.48 512	4.68 555	0.34 488	0.28 494	1.12 533	0.46 505	0.62 490	1.03 530	0.73 509	0.89 512	0.60 476	0.59 497	1.61 541	1.16 527	0.14 429	0.11 419	0.15 448	0.15 456	0.21 479	0.19 469

NVStereoNet_ROB	0.67 515	0.49 516	0.83 477	0.48 520	0.40 515	0.51 477	0.46 505	0.70 514	0.77 510	0.84 518	1.72 543	1.02 522	0.83 523	1.23 531	0.79 501	0.32 518	0.38 529	0.40 521	0.46 529	0.36 517	0.41 525
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 464	0.50 517	0.48 348	0.44 515	0.39 513	0.46 456	0.32 455	0.50 372	0.43 368	0.45 454	0.52 434	0.57 468	0.36 425	0.48 339	0.33 399	0.33 519	0.21 503	0.55 529	0.25 507	0.37 518	0.32 518

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 494	0.50 517	0.86 486	0.39 508	0.24 475	0.84 520	0.55 520	0.56 448	0.62 484	0.60 495	0.68 485	0.62 482	0.42 457	1.13 525	0.43 445	0.23 493	0.27 518	0.27 500	0.35 521	0.25 493	0.29 512

MFN_U_SF_RVC	0.56 501	0.51 519	1.19 521	0.38 506	0.22 455	0.69 505	0.27 415	0.80 526	0.67 493	0.73 509	0.74 495	0.87 514	0.61 508	0.81 486	0.76 496	0.29 514	0.27 518	0.32 514	0.37 525	0.32 514	0.31 515

EDNetEfficientorigin	7.51 565	0.52 520	140.47 583	0.25 377	0.17 377	0.42 439	0.29 436	0.47 342	1.03 530	1.28 538	1.02 517	0.83 513	0.84 524	0.75 464	0.99 515	0.10 314	0.09 374	0.12 390	0.10 335	0.21 479	0.22 492

anonymity	0.56 501	0.54 521	0.70 451	0.47 519	0.61 532	0.56 489	0.43 499	0.69 513	0.49 435	0.63 499	0.55 447	0.54 458	0.60 499	0.61 410	0.57 475	0.55 532	0.53 540	0.50 526	0.54 537	0.51 524	0.56 536

Wz-Net-TNSev	0.51 494	0.58 522	1.61 539	0.25 377	0.21 439	0.65 501	0.45 503	0.63 496	0.69 498	0.51 476	0.54 443	0.71 507	0.60 499	1.00 515	0.77 499	0.15 442	0.15 472	0.13 410	0.15 456	0.21 479	0.20 479

AnyNet_C01	0.65 513	0.58 522	2.60 550	0.32 480	0.26 487	0.88 523	0.61 525	0.63 496	0.62 484	0.68 505	0.96 515	0.76 510	0.60 499	0.96 511	1.43 536	0.16 457	0.16 479	0.17 465	0.17 477	0.23 488	0.23 499

GCST	0.47 482	0.60 524	0.57 399	1.04 548	0.48 522	0.38 415	0.11 14	0.40 270	0.32 242	0.41 429	0.34 266	0.29 272	0.17 189	0.46 333	0.19 241	0.69 539	0.42 532	0.79 541	0.62 543	0.62 531	0.46 531

SPS-STEREO	0.69 517	0.61 525	0.98 505	0.52 525	0.57 530	0.74 510	0.50 516	0.78 522	0.62 484	0.95 525	0.86 508	0.94 518	0.70 513	1.01 517	0.87 508	0.58 535	0.51 537	0.50 526	0.50 533	0.55 527	0.58 538
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 504	0.62 526	0.87 488	0.63 530	0.44 519	0.73 509	0.37 478	0.65 498	0.66 490	0.51 476	0.75 496	0.66 497	0.45 466	0.69 443	0.46 458	0.53 529	0.34 527	0.55 529	0.35 521	0.60 530	0.45 528

Ntro	0.58 505	0.64 527	0.92 496	0.66 531	0.50 525	0.77 513	0.36 474	0.66 504	0.70 500	0.50 471	0.59 461	0.65 493	0.51 487	0.75 464	0.45 452	0.56 533	0.32 526	0.56 532	0.34 520	0.63 532	0.46 531

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 516	0.64 527	1.06 514	0.45 516	0.27 489	1.40 546	0.58 522	0.78 522	0.92 525	0.84 518	0.86 508	0.88 516	0.68 511	1.33 536	0.68 493	0.37 524	0.29 522	0.34 517	0.36 524	0.43 519	0.37 521

SGM+DAISY	0.87 528	0.66 529	1.30 530	0.51 523	0.60 531	1.03 530	0.84 543	0.76 520	0.73 506	1.39 542	1.51 537	1.31 532	1.22 539	1.11 522	1.08 519	0.57 534	0.53 540	0.51 528	0.51 534	0.54 526	0.61 543

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 205	0.72 530	0.70 451	0.17 17	0.08 9	0.15 21	0.15 81	0.18 13	0.16 26	0.13 44	0.12 24	0.09 16	0.08 6	0.16 31	0.13 80	0.35 521	0.04 2	0.08 150	0.07 135	0.11 343	0.23 499

coex-ft	3.44 558	0.73 531	48.55 581	0.24 340	0.19 416	0.50 476	0.43 499	0.47 342	2.40 552	7.03 567	1.20 524	0.97 521	2.23 554	0.73 456	1.92 548	0.12 386	0.15 472	0.14 434	0.12 410	0.21 479	0.43 526

JetBlue	1.14 539	0.76 532	2.36 545	0.59 527	0.75 538	3.04 557	1.78 559	1.11 537	0.90 523	0.94 523	1.10 520	1.66 539	1.28 543	2.09 551	1.72 543	0.43 528	0.36 528	0.38 519	0.38 527	0.58 529	0.56 536

MFMNet_re	0.72 520	0.76 532	0.99 506	0.62 529	0.70 536	0.77 513	0.67 528	0.75 519	0.83 517	0.78 516	0.86 508	0.69 504	0.78 517	0.71 449	0.61 484	0.66 538	0.59 546	0.61 533	0.58 541	0.68 538	0.71 547

ACVNet_1	0.72 520	0.81 534	1.37 533	0.72 535	0.53 528	0.77 513	0.42 497	0.85 533	0.90 523	0.74 512	0.75 496	1.32 533	0.72 515	1.02 518	0.55 474	0.54 531	0.31 525	0.71 536	0.35 521	0.64 534	0.45 528

ACVNet-4b	0.72 520	0.81 534	1.33 531	0.72 535	0.50 525	0.80 518	0.31 450	0.71 516	0.80 513	0.50 471	0.72 494	0.95 520	0.43 461	0.96 511	1.20 531	1.13 556	0.21 503	0.76 538	0.45 528	0.65 535	0.46 531

IMH-64-1	0.91 530	0.86 536	0.84 482	0.97 543	0.75 538	0.92 526	0.71 530	1.27 539	1.10 535	0.89 520	1.45 533	1.14 524	0.96 530	1.19 527	0.84 504	0.74 540	0.51 537	0.97 544	0.55 538	0.84 542	0.60 540

IMH-64	0.91 530	0.86 536	0.84 482	0.97 543	0.75 538	0.92 526	0.71 530	1.27 539	1.10 535	0.89 520	1.45 533	1.14 524	0.96 530	1.19 527	0.84 504	0.74 540	0.51 537	0.97 544	0.55 538	0.84 542	0.60 540

ACVNet_2	0.89 529	0.87 538	1.25 525	0.82 538	0.62 533	0.97 528	0.62 526	1.14 538	1.42 542	1.00 528	1.40 531	1.47 536	0.84 524	1.11 522	0.66 492	0.61 536	0.43 533	0.78 539	0.49 531	0.75 539	0.52 534

test_for_model	0.29 385	0.89 539	0.34 176	0.69 532	0.49 523	0.20 136	0.16 108	0.30 146	0.23 128	0.28 212	0.15 65	0.13 60	0.11 62	0.17 44	0.13 80	0.29 514	0.10 398	0.06 22	0.04 1	0.86 544	0.18 461

WAO-7	1.01 534	0.89 539	0.93 498	0.83 540	0.66 535	1.18 535	0.81 541	1.40 543	1.57 546	1.11 534	1.76 545	1.45 535	1.19 538	1.50 540	1.14 524	0.61 536	0.62 550	0.70 535	0.68 545	0.66 537	0.60 540

RainbowNet	0.72 520	0.89 539	1.02 510	0.82 538	0.63 534	0.78 516	0.52 517	0.81 528	0.93 527	0.60 495	0.79 501	0.80 512	0.60 499	0.80 483	0.57 475	0.78 543	0.55 543	0.78 539	0.49 531	0.76 540	0.58 538

DispFullNet	0.66 514	0.89 539	1.59 536	0.77 537	1.21 554	0.51 477	0.23 359	0.59 469	0.72 503	0.69 507	0.61 472	0.69 504	0.91 528	0.79 479	0.48 461	0.27 508	0.12 436	0.73 537	0.30 518	0.65 535	0.40 524

WAO-6	1.07 537	0.93 543	0.92 496	0.96 542	0.78 542	1.28 541	0.75 534	1.34 541	2.00 550	1.02 530	1.54 539	1.59 537	1.22 539	1.31 535	1.14 524	0.78 543	0.55 543	1.02 548	0.75 549	0.83 541	0.69 546

IMH	1.05 536	0.95 544	1.00 507	1.01 545	0.78 542	1.11 532	0.68 529	1.38 542	1.43 543	1.00 528	1.72 543	1.43 534	1.14 534	1.73 546	0.89 509	1.09 553	0.55 543	0.99 546	0.57 540	0.87 545	0.62 545

LVE	1.13 538	1.02 545	1.28 528	1.01 545	0.80 545	1.29 542	0.81 541	1.47 546	1.96 548	1.07 532	1.90 546	1.90 542	1.01 533	1.48 539	0.91 510	0.93 550	0.61 549	0.94 543	0.69 546	0.87 545	0.75 551

TorneroNet-64	1.43 544	1.03 546	1.20 522	1.10 549	0.86 548	2.26 554	0.73 533	1.84 552	3.84 560	1.25 537	2.25 553	2.69 554	1.42 546	1.76 548	1.43 536	0.76 542	0.50 535	1.09 549	0.66 544	1.23 554	0.76 552

Dean	1.17 540	1.04 547	1.49 535	1.03 547	0.78 542	1.20 538	0.77 537	1.48 547	1.96 548	1.28 538	1.99 548	2.15 546	1.14 534	1.25 532	1.00 516	0.81 545	0.60 547	1.01 547	0.69 546	0.92 549	0.74 550

FADE		1.06 548		0.71 534	0.76 541			1.85 555	1.52 545	0.75 513		1.17 528		2.83 556		24.23 581	4.70 567	17.35 576	17.61 575	0.49 523	0.44 527

TorneroNet	2.22 554	1.08 549	1.24 524	1.14 553	0.90 549	5.58 560	0.80 539	2.12 558	8.69 567	2.58 558	5.42 562	3.88 559	1.97 552	1.78 550	1.87 546	0.86 546	0.54 542	1.15 553	0.74 548	1.23 554	0.85 553

WAO-8	1.46 546	1.10 550	1.09 515	1.10 549	0.84 546	2.06 550	0.75 534	1.84 552	3.83 558	1.44 548	2.21 551	2.15 546	1.43 547	3.17 558	1.19 529	0.91 548	0.65 552	1.09 549	0.79 550	0.90 547	0.71 547

Venus	1.46 546	1.10 550	1.09 515	1.10 549	0.84 546	2.06 550	0.75 534	1.84 552	3.83 558	1.44 548	2.21 551	2.15 546	1.43 547	3.17 558	1.19 529	0.91 548	0.65 552	1.09 549	0.79 550	0.90 547	0.71 547

MADNet+	1.01 534	1.16 552	4.72 557	0.70 533	0.47 521	1.24 539	0.96 547	0.97 535	0.89 521	0.65 503	0.77 499	0.87 514	0.85 526	2.09 551	1.68 541	0.38 525	0.39 530	0.31 513	0.27 514	0.43 519	0.39 523

PWCK	1.00 532	1.17 553	1.70 540	0.91 541	0.41 516	1.19 537	0.92 545	1.10 536	1.14 537	1.16 536	1.14 522	1.25 530	0.88 527	1.75 547	1.04 518	0.87 547	0.50 535	0.87 542	0.53 536	0.96 550	0.52 534

UNDER WATER-64	1.55 548	1.19 554	2.52 548	1.31 554	0.95 550	2.12 552	1.21 556	1.45 545	3.19 554	1.43 547	1.32 529	2.64 553	2.04 553	1.63 543	1.83 545	1.11 554	0.67 554	1.28 554	0.92 553	1.19 552	1.02 556

UNDER WATER	1.59 549	1.22 555	2.36 545	1.38 555	1.03 551	1.67 549	1.10 553	1.54 550	3.63 556	1.44 548	1.47 535	2.85 555	2.25 555	1.67 544	1.94 549	1.06 552	0.62 550	1.31 555	0.93 554	1.21 553	1.02 556

notaker	1.45 545	1.34 556	1.48 534	1.40 556	1.07 552	1.18 535	0.85 544	1.48 547	1.40 541	1.51 553	3.46 558	2.40 551	1.81 551	1.76 548	1.45 539	1.11 554	0.69 555	1.38 556	0.87 552	1.31 556	0.97 555

ktn	1.77 552	1.36 557	1.22 523	1.43 557	1.14 553	1.52 547	1.08 552	1.51 549	3.96 561	2.77 560	4.69 560	3.35 557	1.46 549	1.69 545	1.25 533	1.43 558	0.77 556	1.45 557	0.99 555	1.32 557	0.96 554

KSHMR	1.89 553	1.36 557	1.60 537	1.47 558	1.22 555	1.38 545	1.06 551	1.79 551	5.97 564	1.42 546	5.65 564	2.98 556	1.14 534	2.23 554	1.20 531	1.27 557	1.12 557	1.46 558	1.10 557	1.32 557	1.15 558

HanzoNet	2.97 557	1.69 559	2.29 544	1.74 559	1.33 556	1.53 548	1.03 550	1.99 556	2.64 553	5.51 564	5.16 561	5.90 564	6.82 566	4.32 564	3.29 557	3.16 563	2.02 563	1.92 559	2.87 564	2.24 561	1.89 561

MADNet++	2.26 555	1.80 560	2.06 542	2.13 562	1.97 559	2.61 556	1.79 560	2.38 559	2.16 551	2.75 559	2.65 555	2.38 550	2.43 556	3.17 558	3.21 556	2.17 561	1.95 561	1.94 560	1.63 559	2.06 560	2.01 562

BEATNet-Init1	4.73 562	2.61 561	13.29 572	0.58 526	0.53 528	10.12 567	3.33 562	4.83 564	5.01 563	8.75 569	8.51 566	14.08 576	7.60 567	7.70 569	5.34 563	0.28 512	0.28 521	0.34 517	0.37 525	0.57 528	0.45 528

JetRed	2.30 556	2.64 562	6.12 559	1.12 552	1.38 557	5.85 562	3.29 561	1.99 556	1.67 547	1.98 555	1.95 547	2.16 549	1.60 550	2.48 555	4.10 560	1.05 551	1.60 558	1.09 549	1.01 556	1.67 559	1.28 559

DPSimNet_ROB	4.34 560	4.23 563	6.89 561	3.67 563	3.68 560	4.75 558	5.21 564	2.67 561	3.68 557	5.82 565	3.95 559	5.57 561	6.72 565	3.46 562	4.48 561	4.05 566	2.88 564	4.68 566	3.12 566	3.69 563	3.62 566

DGTPSM_ROB	8.34 566	5.10 564	10.37 570	5.31 566	10.18 567	8.33 564	23.60 574	6.06 566	13.41 574	4.90 561	10.87 571	5.65 562	10.44 568	6.17 565	12.59 569	3.74 564	7.55 569	3.69 564	7.26 570	4.14 565	7.46 569

DPSMNet_ROB	8.40 567	5.11 565	10.49 571	5.58 567	10.25 568	8.34 565	23.62 575	6.07 567	13.45 575	4.93 562	10.88 572	5.66 563	10.44 568	6.24 566	12.64 570	3.98 565	7.61 570	3.76 565	7.30 571	4.20 566	7.51 570

USTest	6.88 563	5.23 566	5.63 558	7.22 568	7.29 564	14.34 571	22.76 570	8.48 569	9.32 568	5.42 563	6.39 565	6.29 568	6.64 564	6.92 567	8.62 567	1.94 559	3.29 565	2.16 562	2.55 563	3.85 564	3.29 565

TCMNet-wrong-test	4.29 559	5.57 567	4.65 554	11.33 572	10.39 569	5.73 561	4.48 563	4.13 563	1.02 529	1.91 554	2.39 554	6.16 567	3.62 559	3.84 563	4.50 562	1.99 560	0.47 534	1.97 561	1.69 560	5.69 567	4.31 567

ASD4	7.23 564	6.65 568	7.69 562	5.24 565	5.62 563	11.85 569	20.36 569	7.57 568	7.14 566	6.55 566	5.47 563	5.99 566	5.78 562	7.22 568	9.24 568	4.85 567	4.44 566	6.40 571	5.19 567	6.53 568	4.89 568

Anonymous_1	16.62 576	9.35 569	9.84 564	10.66 569	14.64 572	18.66 576	27.12 576	12.64 575	13.51 576	10.76 575	10.30 570	10.13 570	10.60 570	11.06 575	12.74 571	15.87 578	7.74 571	16.92 575	43.48 580	58.66 583	7.68 571

xxxxx1	15.27 572	9.54 570	10.31 565	20.13 576	18.88 575	17.08 572	23.03 571	10.36 572	10.99 570	9.21 570	9.62 567	10.74 571	10.61 571	10.72 572	13.89 574	7.97 572	9.20 575	31.85 581	44.72 581	12.84 572	13.69 574

tt_ll	15.27 572	9.54 570	10.31 565	20.13 576	18.88 575	17.08 572	23.03 571	10.36 572	10.99 570	9.21 570	9.62 567	10.74 571	10.61 571	10.72 572	13.89 574	7.97 572	9.20 575	31.85 581	44.72 581	12.84 572	13.69 574

ff	15.27 572	9.54 570	10.31 565	20.13 576	18.88 575	17.08 572	23.03 571	10.36 572	10.99 570	9.21 570	9.62 567	10.74 571	10.61 571	10.72 572	13.89 574	7.97 572	9.20 575	31.85 581	44.72 581	12.84 572	13.69 574

DPSM_ROB	11.49 570	9.87 573	10.35 568	11.13 570	11.31 570	19.11 577	27.51 577	13.37 576	14.21 577	10.31 573	11.06 573	10.96 574	11.27 574	11.96 576	13.59 572	6.78 570	8.19 572	6.03 568	7.09 568	7.93 569	7.73 572

DPSM	11.49 570	9.87 573	10.35 568	11.13 570	11.31 570	19.11 577	27.51 577	13.37 576	14.21 577	10.31 573	11.06 573	10.96 574	11.27 574	11.96 576	13.59 572	6.78 570	8.19 572	6.03 568	7.09 568	7.93 569	7.73 572

DLNR_Zeroshot_test	10.44 568	12.10 575	19.93 575	106.08 584	23.66 581	0.14 13	0.13 38	3.22 562	0.17 42	0.16 100	0.23 144	0.16 114	0.10 38	0.31 266	0.15 138	2.36 562	0.06 142	0.07 72	0.07 135	39.70 582	0.06 74

PML	16.10 575	12.82 576	6.78 560	5.23 564	7.76 565	33.92 579	66.56 582	5.30 565	10.28 569	26.12 582	68.59 582	20.51 578	13.49 576	10.06 571	6.78 566	5.96 569	2.00 562	6.04 570	2.18 561	8.96 571	2.60 564

LRCNet_RVC	10.90 569	14.34 577	9.35 563	15.35 573	8.04 566	1.08 531	0.34 467	8.78 570	0.70 500	12.63 576	16.05 575	9.85 569	6.54 563	8.57 570	6.34 565	20.27 579	5.40 568	23.70 578	21.88 577	14.87 575	13.83 577

CasAABBNet	23.10 579	19.86 578	20.64 576	22.47 579	22.73 579	38.41 580	55.50 581	26.89 581	28.70 582	20.61 579	22.15 579	22.08 580	22.75 579	23.99 580	27.36 581	13.59 575	16.48 579	12.14 572	14.27 573	15.95 576	15.53 578

Selective-RAFT-Error	23.16 580	19.93 579	20.87 577	22.54 580	22.81 580	38.52 582	55.47 580	27.01 583	28.83 583	20.66 580	22.25 580	22.09 581	22.80 581	24.09 581	27.36 581	13.61 576	16.48 579	12.15 573	14.28 574	15.99 577	15.57 579

LSM0	24.24 581	19.98 580	22.32 578	24.22 581	40.14 583	38.48 581	55.20 579	26.95 582	28.57 581	20.49 578	21.83 577	22.26 582	22.75 579	24.22 582	27.30 580	13.66 577	16.32 578	12.19 574	14.15 572	16.10 578	17.66 580

HaxPig	17.72 577	20.22 581	19.73 574	16.53 574	16.51 573	9.27 566	9.33 565	14.34 578	13.27 573	18.65 577	18.70 576	17.35 577	16.77 577	17.04 578	16.45 577	22.05 580	20.89 581	22.27 577	21.53 576	21.29 579	22.13 581

MEDIAN_ROB	21.21 578	24.62 582	23.47 579	19.58 575	19.65 578	13.22 570	10.96 566	17.88 579	17.00 579	22.14 581	22.02 578	20.86 579	20.36 578	21.06 579	19.71 578	25.63 582	24.13 582	26.21 579	25.20 578	25.17 580	25.38 582

AVERAGE_ROB	25.43 582	29.06 583	27.24 580	24.63 582	24.20 582	17.73 575	12.61 567	22.29 580	21.39 580	26.79 583	26.16 581	25.20 583	24.64 582	25.07 583	23.53 579	29.96 583	28.40 583	30.60 580	29.58 579	29.72 581	29.84 583

test_example2	101.33 583	108.28 584	68.15 582	98.43 583	106.93 584	89.75 583	102.43 583	36.80 584	97.65 584	129.04 584	130.15 583	65.26 584	66.62 583	92.11 584	80.24 583	144.10 584	199.48 584	81.81 584	103.01 584	125.01 584	101.27 584

ccccc	256.34 584	256.29 585	313.62 584	354.40 585	364.36 585	149.10 584	168.46 584	152.89 585	131.30 585	153.93 585	155.56 584	164.00 585	204.39 584	268.02 585	295.19 584	390.55 585	349.22 585	244.59 585	219.82 585	412.30 585	378.83 585

Low-res two-view benchmark