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	0.41 517	0.16 358	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	0.29 520	0.04 2	0.06 22	0.04 1	0.06 39	0.14 420

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	0.19 419	0.28 297	0.24 381	0.23 59	0.21 97	0.20 136	0.23 144	0.28 262	0.49 487	0.26 196	0.18 212	0.09 267	0.08 341	0.18 479	0.13 440	0.17 453	0.17 453

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	0.16 436	0.24 510

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	0.07 259	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	0.22 460	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	0.18 467

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	0.15 462	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	0.09 267	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	0.29 520	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	0.09 267	0.07 259	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	0.07 259	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.10 325

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	1.00 538	0.09 37	0.21 55	0.21 187	3.68 566	6.12 569	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	5.42 573	2.90 571	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	0.19 419	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	0.08 208	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	0.09 267	0.06 142	0.09 227	0.06 80	0.09 231	0.09 270

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	0.09 267	0.06 142	0.09 227	0.06 80	0.10 296	0.10 325

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	0.08 208	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	0.08 208	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	0.36 375	0.58 460	0.25 217	0.48 486	0.53 366	0.44 449	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 208	0.06 39	0.07 147

GrayStereo	0.25 330	0.09 37	0.32 152	0.26 412	0.13 234	0.23 212	0.47 515	0.34 189	0.30 221	0.39 411	0.47 410	0.30 288	0.79 524	0.29 244	0.16 162	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.09 294	0.07 104	0.13 399

s12784h	0.17 128	0.09 37	0.26 95	0.18 46	0.07 1	0.32 360	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	0.07 259	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	1.40 548	0.10 73	17.09 579	0.18 46	0.07 1	4.78 565	0.18 186	0.29 127	0.34 264	0.36 375	2.81 562	0.40 381	0.29 370	0.56 385	0.24 328	0.07 66	0.05 29	0.09 227	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	0.08 208	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	0.33 371	0.19 230	0.36 231	0.23 128	0.29 239	0.28 187	0.56 469	0.28 355	0.27 215	0.18 212	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.09 294	0.07 104	0.09 270

PAM	0.23 272	0.10 73	0.63 426	0.22 245	0.15 326	0.34 384	0.21 308	0.37 241	0.22 110	0.31 287	0.27 182	0.55 466	0.26 320	0.26 196	0.17 191	0.08 189	0.06 142	0.07 72	0.09 294	0.07 104	0.09 270

UGAM-zero	0.23 272	0.10 73	0.54 386	0.19 85	0.13 234	0.21 163	0.14 57	0.44 314	0.22 110	0.28 212	0.28 187	0.51 449	0.33 409	0.65 433	0.14 114	0.07 66	0.06 142	0.07 72	0.08 208	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	0.09 267	0.07 259	0.08 150	0.07 135	0.09 231	0.09 270

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	0.09 267	0.07 259	0.08 150	0.07 135	0.09 231	0.09 270

testlalala2	0.18 152	0.10 73	0.50 364	0.36 504	0.25 488	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	0.09 267	0.07 259	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.09 270

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	0.08 208	0.07 104	0.06 74

MIF-Stereo (partial)	0.16 111	0.10 73	0.34 176	0.21 187	0.15 326	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	0.09 267	0.06 142	0.10 300	0.08 208	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	0.16 358	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	0.12 383

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	4.71 567	0.10 73	3.94 559	2.06 567	1.53 564	10.14 574	16.88 574	9.27 577	4.98 568	1.39 548	1.02 523	4.68 566	4.90 567	3.35 567	5.86 570	5.76 574	9.15 580	2.24 569	2.53 568	3.10 568	1.32 566

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	0.33 322	0.34 266	0.23 197	0.16 163	0.33 279	0.16 162	0.09 267	0.06 142	0.09 227	0.08 208	0.07 104	0.11 360

iRaft-Stereo_20w	0.19 190	0.10 73	0.46 331	0.19 85	0.13 234	0.25 248	0.19 230	0.52 407	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	0.08 208	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	0.09 375	0.09 227	0.08 208	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	1.11 560	0.34 189	0.37 304	0.38 396	0.61 474	0.28 262	0.46 477	0.61 411	0.57 476	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 208	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	0.33 322	0.32 236	0.24 209	0.16 163	0.32 272	0.17 191	0.10 315	0.07 259	0.11 356	0.10 336	0.08 166	0.12 383

NF-Stereo	0.20 205	0.10 73	0.35 186	0.24 341	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	0.09 227	0.08 208	0.08 166	0.13 399

OCTAStereo	0.20 205	0.10 73	0.35 186	0.24 341	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	0.09 227	0.08 208	0.08 166	0.13 399

PSM-softLoss	0.21 225	0.10 73	0.39 252	0.24 341	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	0.09 267	0.06 142	0.10 300	0.09 294	0.08 166	0.12 383

KMStereo	0.21 225	0.10 73	0.39 252	0.24 341	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	0.09 267	0.06 142	0.10 300	0.09 294	0.08 166	0.12 383

PSM-AAD	0.25 330	0.10 73	0.30 132	0.24 341	0.12 161	0.26 268	0.38 489	0.34 189	0.28 190	0.35 359	0.39 323	0.28 262	0.79 524	0.30 259	0.16 162	0.07 66	0.06 142	0.12 393	0.11 375	0.08 166	0.21 493

FTStereo	0.28 374	0.10 73	0.43 304	0.23 291	0.13 234	0.21 163	0.53 525	0.34 189	0.26 165	0.38 396	0.95 518	0.30 288	0.56 499	0.32 272	0.18 212	0.08 189	0.06 142	0.09 227	0.08 208	0.07 104	0.19 475

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	0.35 359	0.54 443	0.34 322	0.26 320	0.29 244	0.15 138	0.07 66	0.05 29	0.09 227	0.10 336	0.08 166	0.31 521

DeepStereo_LL	0.31 401	0.10 73	0.49 353	0.18 46	0.12 161	0.22 191	1.11 560	0.34 189	0.37 304	0.38 396	0.61 474	0.28 262	0.46 477	0.61 411	0.57 476	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 208	0.07 104	0.07 147

SST-Stereo	0.21 225	0.10 73	0.37 218	0.24 341	0.13 234	0.19 106	0.17 143	0.31 157	0.24 143	0.34 342	0.33 257	0.29 272	0.25 311	0.56 385	0.17 191	0.08 189	0.05 29	0.10 300	0.08 208	0.09 231	0.07 147

RAFT_R40	0.21 225	0.10 73	0.37 218	0.24 341	0.13 234	0.18 81	0.18 186	0.31 157	0.29 209	0.33 322	0.33 257	0.30 288	0.24 290	0.55 374	0.18 212	0.08 189	0.05 29	0.10 300	0.08 208	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	0.38 396	0.61 474	0.21 165	0.41 453	0.48 339	0.42 444	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.08 208	0.07 104	0.08 213

PFNet	0.23 272	0.10 73	0.57 399	0.24 341	0.14 276	0.22 191	0.19 230	0.39 259	0.33 254	0.35 359	0.32 236	0.27 247	0.19 229	0.64 427	0.22 298	0.09 267	0.05 29	0.09 227	0.07 135	0.08 166	0.07 147

RE-Stereo	0.20 205	0.10 73	0.35 186	0.24 341	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	0.09 227	0.08 208	0.08 166	0.13 399

TVStereo	0.20 205	0.10 73	0.35 186	0.24 341	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	0.09 227	0.08 208	0.08 166	0.13 399

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	0.66 484	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	0.10 300	0.09 294	0.08 166	0.19 475

Prome-Stereo	0.21 225	0.10 73	0.30 132	0.24 341	0.12 161	0.23 212	0.23 359	0.36 231	0.25 156	0.33 322	0.59 462	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	0.20 485

XX-Stereo	0.21 225	0.10 73	0.83 478	0.26 412	0.17 378	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	0.08 208	0.07 104	0.05 21

222	0.41 466	0.10 73	0.29 125	0.19 85	0.11 105	0.36 404	0.20 277	0.57 460	0.39 328	0.35 359	0.44 381	0.30 288	0.27 339	0.55 374	3.56 564	0.11 353	0.07 259	0.08 150	0.08 208	0.09 231	0.09 270

xxxx	0.34 427	0.10 73	0.29 125	0.19 85	0.11 105	0.37 409	0.20 277	0.58 469	0.38 318	0.29 239	0.42 357	0.38 355	0.24 290	0.46 333	2.20 557	0.11 353	0.07 259	0.09 227	0.08 208	0.09 231	0.09 270

test_xeample	0.34 427	0.10 73	0.29 125	0.19 85	0.11 105	0.33 371	0.23 359	0.55 435	0.38 318	0.32 310	0.45 393	0.29 272	0.26 320	0.57 389	2.24 559	0.10 315	0.07 259	0.09 227	0.08 208	0.09 231	0.09 270

EAI-Stereo	0.21 225	0.10 73	0.33 167	0.21 187	0.12 161	0.30 335	0.46 511	0.46 335	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	0.10 336	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	0.34 384	0.22 334	0.55 435	0.39 328	0.29 239	0.32 236	0.23 197	0.21 245	0.27 215	0.19 241	0.09 267	0.07 259	0.09 227	0.09 294	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	0.13 409	0.09 375	0.09 227	0.10 336	0.11 344	0.09 270

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	0.07 259	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	0.20 507	0.06 22	0.05 39	0.07 104	0.14 420

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	0.09 227	0.09 294	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	0.11 353	0.08 341	0.09 227	0.08 208	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	0.07 259	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	0.11 353	0.08 341	0.09 227	0.08 208	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	0.24 341	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	0.08 341	0.09 227	0.10 336	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	0.32 360	0.26 410	0.59 474	0.43 368	0.31 287	0.41 341	0.39 367	0.28 355	0.76 472	1.37 541	0.09 267	0.08 341	0.09 227	0.10 336	0.09 231	0.08 213

anonymousa	0.23 272	0.11 134	0.50 364	0.21 187	0.16 358	0.31 351	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	0.09 227	0.11 375	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	0.09 267	0.07 259	0.08 150	0.07 135	0.09 231	0.08 213

test_3	0.18 152	0.11 134	0.32 152	0.24 341	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	0.09 227	0.10 336	0.07 104	0.06 74

LCNet	0.21 225	0.11 134	0.29 125	0.25 378	0.12 161	0.23 212	0.19 230	0.34 189	0.26 165	0.28 212	0.35 277	0.26 238	0.30 383	0.35 294	0.17 191	0.07 66	0.05 29	0.09 227	0.10 336	0.13 396	0.22 498

AAGNet	0.33 419	0.11 134	0.37 218	0.25 378	0.16 358	0.20 136	0.19 230	0.30 146	0.27 175	0.35 359	0.35 277	0.27 247	0.30 383	0.44 327	2.66 561	0.08 189	0.05 29	0.10 300	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	0.09 227	0.07 135	0.09 231	0.08 213

ASMatch	0.23 272	0.11 134	0.51 375	0.24 341	0.14 276	0.19 106	0.17 143	0.31 157	0.28 190	0.28 212	0.68 488	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	0.11 360

Pruner-Stereo	0.19 190	0.11 134	0.34 176	0.29 464	0.12 161	0.19 106	0.17 143	0.31 157	0.29 209	0.33 322	0.32 236	0.25 217	0.15 147	0.24 149	0.21 278	0.09 267	0.06 142	0.09 227	0.08 208	0.08 166	0.09 270

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	0.09 227	0.07 135	0.09 231	0.10 325

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	0.38 396	1.15 529	0.23 197	0.17 189	0.57 389	0.24 328	0.07 66	0.05 29	0.10 300	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	0.08 208	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	0.09 267	0.06 142	0.09 227	0.09 294	0.09 231	0.09 270

HSM-Net_RVC	0.27 354	0.11 134	0.42 293	0.19 85	0.11 105	0.34 384	0.20 277	0.62 495	0.43 368	0.40 421	0.43 370	0.50 445	0.26 320	0.76 472	0.22 298	0.08 189	0.07 259	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	0.07 259	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	0.11 353	0.10 400	0.10 300	0.08 208	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	0.32 360	0.20 277	0.50 373	0.34 264	0.31 287	0.33 257	0.29 272	0.22 258	0.53 366	0.22 298	0.10 315	0.07 259	0.09 227	0.08 208	0.10 296	0.10 325

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	0.12 390	0.10 400	0.11 356	0.08 208	0.10 296	0.09 270
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	0.51 390	0.45 394	0.34 342	0.41 341	0.31 299	0.26 320	0.58 396	0.28 360	0.10 315	0.07 259	0.08 150	0.08 208	0.09 231	0.09 270

tta	0.24 302	0.12 175	0.40 260	0.19 85	0.10 65	0.27 278	0.19 230	0.51 390	0.45 394	0.34 342	0.41 341	0.31 299	0.26 320	0.58 396	0.28 360	0.10 315	0.07 259	0.08 150	0.08 208	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	0.51 390	0.45 394	0.34 342	0.41 341	0.31 299	0.26 320	0.58 396	0.16 162	0.10 315	0.07 259	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	0.51 390	0.45 394	0.34 342	0.41 341	0.31 299	0.26 320	0.58 396	0.16 162	0.10 315	0.07 259	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	0.07 259	0.09 227	0.08 208	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	0.07 259	0.09 227	0.08 208	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	0.48 355	0.52 454	0.31 287	0.23 144	0.25 217	0.22 258	0.30 259	0.21 278	0.07 66	0.07 259	0.09 227	0.08 208	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	0.49 363	0.52 454	0.28 212	0.23 144	0.27 247	0.23 272	0.30 259	0.22 298	0.07 66	0.07 259	0.09 227	0.08 208	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	0.53 418	0.41 354	0.29 239	0.35 277	0.29 272	0.22 258	0.48 339	0.19 241	0.09 267	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	0.09 267	0.07 259	0.11 356	0.09 294	0.10 296	0.09 270

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	0.11 356	0.10 336	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	0.81 489	1.08 525	0.08 189	0.05 29	0.11 356	0.10 336	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	0.55 435	0.45 394	0.30 270	0.42 357	0.34 322	0.23 272	0.81 489	1.08 525	0.10 315	0.07 259	0.11 356	0.10 336	0.11 344	0.10 325

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	0.56 450	0.47 416	0.31 287	0.44 381	0.30 288	0.22 258	0.65 433	0.85 512	0.13 409	0.10 400	0.10 300	0.10 336	0.11 344	0.11 360

xxx	0.31 401	0.12 175	0.42 293	0.20 144	0.13 234	0.28 297	0.20 277	0.55 435	0.45 394	0.30 270	0.42 357	0.34 322	0.23 272	0.81 489	1.08 525	0.10 315	0.07 259	0.11 356	0.10 336	0.11 344	0.10 325

EKT-Stereo	0.38 453	0.12 175	0.38 237	0.42 518	3.88 568	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	0.09 267	0.07 259	0.09 227	0.07 135	0.09 231	0.09 270

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	0.07 259	0.08 150	0.08 208	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	0.11 356	0.09 294	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	0.24 341	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	0.07 259	0.10 300	0.09 294	0.09 231	0.09 270

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	0.25 378	0.14 276	0.43 449	0.17 143	0.56 450	0.34 264	0.34 342	0.35 277	0.32 308	0.20 238	0.26 196	0.21 278	0.10 315	0.07 259	0.11 356	0.10 336	0.09 231	0.09 270

IER	0.23 272	0.12 175	0.39 252	0.20 144	0.14 276	0.31 351	0.19 230	0.42 296	0.36 293	0.33 322	0.40 333	0.32 308	0.33 409	0.29 244	0.22 298	0.09 267	0.07 259	0.08 150	0.08 208	0.09 231	0.08 213

BSDual-CNN	0.23 272	0.12 175	0.28 115	0.25 378	0.14 276	0.35 399	0.21 308	0.56 450	0.34 264	0.34 342	0.35 277	0.38 355	0.24 290	0.26 196	0.21 278	0.10 315	0.07 259	0.11 356	0.10 336	0.09 231	0.09 270

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	0.09 227	0.09 294	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	0.35 399	0.23 359	0.51 390	0.34 264	0.35 359	0.38 310	0.38 355	0.24 290	0.26 196	0.21 278	0.10 315	0.08 341	0.10 300	0.10 336	0.09 231	0.08 213

DAS	0.27 354	0.12 175	0.42 293	0.24 341	0.18 399	0.29 318	0.24 381	0.45 324	0.45 394	0.41 430	0.44 381	0.34 322	0.29 370	0.75 467	0.21 278	0.09 267	0.07 259	0.09 227	0.07 135	0.09 231	0.09 270

SepStereo	0.26 346	0.12 175	0.42 293	0.24 341	0.18 399	0.29 318	0.24 381	0.45 324	0.45 394	0.41 430	0.44 381	0.34 322	0.29 370	0.64 427	0.21 278	0.09 267	0.07 259	0.09 227	0.07 135	0.09 231	0.09 270

GANet-ADL	0.21 225	0.12 175	0.45 323	0.23 291	0.14 276	0.29 318	0.19 230	0.46 335	0.35 280	0.25 181	0.32 236	0.32 308	0.19 229	0.24 149	0.20 255	0.10 315	0.07 259	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.10 325

HHNet	0.22 255	0.12 175	0.52 379	0.18 46	0.18 399	0.20 136	0.20 277	0.34 189	0.31 233	0.32 310	0.59 462	0.20 154	0.21 245	0.24 149	0.31 387	0.08 189	0.05 29	0.09 227	0.07 135	0.08 166	0.11 360

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	0.10 300	0.08 208	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	0.10 300	0.08 208	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	0.10 300	0.08 208	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	0.10 300	0.08 208	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	0.10 300	0.08 208	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	0.72 538	0.32 167	0.35 280	0.37 381	0.65 482	0.34 322	0.50 489	0.57 389	0.45 452	0.07 66	0.06 142	0.08 150	0.09 294	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	0.10 300	0.08 208	0.10 296	0.08 213

IRAFT_RVC	0.22 255	0.12 175	0.39 252	0.26 412	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	0.10 300	0.08 208	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	0.10 300	0.08 208	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	0.10 300	0.07 135	0.10 296	0.10 325

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	0.10 300	0.08 208	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	0.09 227	0.09 294	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	0.49 363	0.33 254	0.30 270	0.36 287	0.25 217	0.23 272	0.29 244	0.22 298	0.10 315	0.08 341	0.08 150	0.07 135	0.10 296	0.11 360

UPFNet	0.25 330	0.12 175	0.38 237	0.24 341	0.19 419	0.37 409	0.28 431	0.48 355	0.38 318	0.34 342	0.37 296	0.37 347	0.28 355	0.39 309	0.33 399	0.10 315	0.09 375	0.10 300	0.10 336	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	0.15 326	0.17 62	0.16 108	0.34 189	0.21 97	0.37 381	0.39 323	0.36 341	0.24 290	0.29 244	0.21 278	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.09 294	0.09 231	0.07 147

CoSv	0.20 205	0.13 235	0.33 167	0.18 46	0.15 326	0.17 62	0.16 108	0.34 189	0.21 97	0.37 381	0.39 323	0.36 341	0.24 290	0.29 244	0.21 278	0.06 23	0.05 29	0.08 150	0.09 294	0.09 231	0.07 147

ISRNet	0.27 354	0.13 235	0.45 323	0.26 412	0.19 419	0.24 234	0.14 57	0.45 324	0.43 368	0.39 411	0.48 416	0.42 397	0.27 339	0.32 272	0.29 372	0.20 494	0.12 441	0.17 471	0.16 474	0.16 436	0.20 485

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	0.41 430	0.33 257	0.47 426	0.29 370	0.30 259	0.22 298	0.10 315	0.10 400	0.11 356	0.10 336	0.12 381	0.15 432

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 272	0.13 235	0.83 478	0.20 144	0.21 444	0.23 212	0.17 143	0.48 355	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	0.11 375	0.11 344	0.10 325

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	0.11 353	0.08 341	0.08 150	0.08 208	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	0.51 390	0.35 280	0.33 322	0.43 370	0.30 288	0.24 290	0.57 389	0.22 298	0.10 315	0.07 259	0.10 300	0.10 336	0.11 344	0.10 325

test_sample5	0.24 302	0.13 235	0.42 293	0.21 187	0.12 161	0.30 335	0.21 308	0.50 373	0.34 264	0.32 310	0.41 341	0.29 272	0.23 272	0.55 374	0.21 278	0.10 315	0.07 259	0.10 300	0.09 294	0.11 344	0.10 325

test_sample4	0.24 302	0.13 235	0.43 304	0.20 144	0.12 161	0.32 360	0.21 308	0.51 390	0.34 264	0.31 287	0.37 296	0.28 262	0.23 272	0.53 366	0.21 278	0.10 315	0.07 259	0.10 300	0.09 294	0.11 344	0.10 325

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	0.09 227	0.10 336	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	0.43 445	0.17 84	0.13 60	0.12 85	0.19 83	0.15 138	0.08 189	0.07 259	0.09 227	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	0.50 373	0.34 264	0.33 322	0.43 370	0.29 272	0.23 272	0.55 374	0.21 278	0.10 315	0.07 259	0.10 300	0.09 294	0.11 344	0.10 325

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	0.11 353	0.08 341	0.08 150	0.08 208	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	0.10 300	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	0.07 259	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	0.46 335	0.46 411	0.29 239	0.36 287	0.37 347	0.24 290	0.28 228	0.20 255	0.09 267	0.06 142	0.10 300	0.08 208	0.11 344	0.09 270

CFNet_ucs	0.24 302	0.13 235	0.50 364	0.20 144	0.15 326	0.28 297	0.17 143	0.49 363	0.45 394	0.32 310	0.42 357	0.39 367	0.22 258	0.31 266	0.21 278	0.11 353	0.08 341	0.12 393	0.09 294	0.12 381	0.11 360

testlalala_base	0.20 205	0.13 235	0.35 186	0.25 378	0.15 326	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	0.39 532	0.09 375	0.07 72	0.05 39	0.45 527	0.08 213

gwcnet-sp	0.24 302	0.13 235	0.63 426	0.22 245	0.14 276	0.34 384	0.22 334	0.44 314	0.39 328	0.35 359	0.34 266	0.27 247	0.27 339	0.35 294	0.25 338	0.09 267	0.08 341	0.09 227	0.09 294	0.09 231	0.09 270

scenet	0.24 302	0.13 235	0.63 426	0.22 245	0.14 276	0.34 384	0.22 334	0.44 314	0.39 328	0.35 359	0.34 266	0.27 247	0.27 339	0.35 294	0.25 338	0.09 267	0.08 341	0.09 227	0.09 294	0.09 231	0.09 270

DCRE	0.20 205	0.13 235	0.40 260	0.21 187	0.15 326	0.20 136	0.19 230	0.30 146	0.27 175	0.22 153	0.80 505	0.23 197	0.16 163	0.23 139	0.15 138	0.07 66	0.07 259	0.07 72	0.08 208	0.07 104	0.06 74

ssnet	0.24 302	0.13 235	0.63 426	0.22 245	0.14 276	0.34 384	0.22 334	0.44 314	0.39 328	0.35 359	0.34 266	0.27 247	0.27 339	0.35 294	0.25 338	0.09 267	0.08 341	0.09 227	0.09 294	0.09 231	0.09 270

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	0.31 399	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	0.47 343	0.28 190	0.31 287	0.42 357	0.36 341	0.35 422	0.62 419	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	0.31 399	0.61 411	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	0.29 464	0.12 161	0.23 212	0.14 57	0.38 247	0.31 233	0.34 342	0.37 296	0.33 315	0.21 245	0.70 448	0.26 351	0.08 189	0.06 142	0.09 227	0.07 135	0.07 104	0.06 74

CroCo-Stereo	0.14 70	0.13 235	0.24 75	0.25 378	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	0.26 412	0.14 276	0.29 318	0.25 398	0.45 324	0.33 254	0.29 239	0.43 370	0.35 336	0.25 311	0.26 196	0.23 317	0.12 390	0.09 375	0.09 227	0.08 208	0.09 231	0.10 325
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	0.15 326	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	0.44 314	0.44 383	0.29 239	0.37 296	0.38 355	0.23 272	0.29 244	0.21 278	0.09 267	0.06 142	0.11 356	0.08 208	0.11 344	0.09 270

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	0.24 341	0.17 378	0.36 404	0.22 334	0.46 335	0.33 254	0.35 359	0.36 287	0.52 455	0.30 383	0.62 419	0.32 392	0.11 353	0.09 375	0.10 300	0.10 336	0.09 231	0.08 213

ACVNet	0.23 272	0.13 235	0.35 186	0.18 46	0.15 326	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	0.07 259	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	0.19 419	0.34 384	0.21 308	0.45 324	0.44 383	0.38 396	0.41 341	0.38 355	0.27 339	0.27 215	0.35 408	0.08 189	0.07 259	0.08 150	0.07 135	0.11 344	0.07 147

DSFCA	0.27 354	0.13 235	0.36 206	0.20 144	0.17 378	0.38 417	0.31 453	0.47 343	0.43 368	0.43 445	0.37 296	0.39 367	0.29 370	0.52 359	0.32 392	0.12 390	0.10 400	0.10 300	0.11 375	0.11 344	0.10 325

MSMDNet	0.23 272	0.13 235	0.48 348	0.20 144	0.13 234	0.28 297	0.16 108	0.46 335	0.46 411	0.29 239	0.36 287	0.37 347	0.24 290	0.28 228	0.20 255	0.09 267	0.06 142	0.09 227	0.08 208	0.11 344	0.09 270

ccs_rob	0.23 272	0.13 235	0.47 339	0.20 144	0.13 234	0.26 268	0.17 143	0.44 314	0.44 383	0.29 239	0.37 296	0.38 355	0.23 272	0.29 244	0.21 278	0.09 267	0.06 142	0.11 356	0.08 208	0.11 344	0.09 270

DISCO	0.32 410	0.13 235	0.51 375	0.25 378	0.16 358	0.48 471	0.25 398	0.50 373	0.57 474	0.37 381	0.45 393	0.62 488	0.36 426	0.64 427	0.49 463	0.09 267	0.07 259	0.09 227	0.08 208	0.12 381	0.11 360

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	0.26 412	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	0.27 440	0.15 326	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	0.10 300	0.11 375	0.06 39	0.09 270

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	0.15 448	0.13 453	0.13 414	0.11 375	0.11 344	0.08 213

UGAM	0.26 346	0.14 277	0.45 323	0.25 378	0.12 161	0.23 212	0.25 398	0.32 167	0.41 354	0.31 287	0.42 357	0.41 388	0.22 258	0.92 508	0.22 298	0.08 189	0.06 142	0.14 440	0.12 414	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	0.11 353	0.08 341	0.09 227	0.08 208	0.09 231	0.07 147

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 330	0.14 277	0.95 502	0.21 187	0.27 495	0.20 136	0.19 230	0.48 355	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	0.12 414	0.12 381	0.12 383

rvit_stereo_ft	0.17 128	0.14 277	0.30 132	0.25 378	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	0.11 353	0.07 259	0.09 227	0.09 294	0.09 231	0.07 147

ACVNet-DCA	0.18 152	0.14 277	0.38 237	0.23 291	0.11 105	0.31 351	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	0.09 270

xx1	0.20 205	0.14 277	0.38 237	0.23 291	0.11 105	0.31 351	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	0.10 300	0.09 294	0.09 231	0.09 270

1test111	0.19 190	0.14 277	0.38 237	0.23 291	0.11 105	0.31 351	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	0.09 270

cc1	0.18 152	0.14 277	0.38 237	0.23 291	0.11 105	0.31 351	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	0.25 378	0.15 326	0.45 457	0.23 359	0.50 373	0.30 221	0.43 445	0.41 341	0.48 433	0.46 477	0.43 323	0.29 372	0.11 353	0.10 400	0.09 227	0.08 208	0.10 296	0.10 325

hknet	0.25 330	0.14 277	0.40 260	0.25 378	0.15 326	0.35 399	0.21 308	0.56 450	0.37 304	0.34 342	0.35 277	0.43 401	0.27 339	0.37 302	0.21 278	0.09 267	0.07 259	0.11 356	0.10 336	0.09 231	0.09 270

GMOStereo	0.18 152	0.14 277	0.30 132	0.22 245	0.12 161	0.20 136	0.27 416	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	0.07 259	0.10 300	0.08 208	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	0.27 416	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	0.07 259	0.10 300	0.08 208	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	0.27 416	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	0.07 259	0.10 300	0.08 208	0.08 166	0.05 21

GwcNet-ADL	0.22 255	0.14 277	0.58 404	0.24 341	0.13 234	0.22 191	0.23 359	0.49 363	0.40 344	0.27 202	0.29 200	0.30 288	0.20 238	0.26 196	0.23 317	0.09 267	0.07 259	0.07 72	0.07 135	0.09 231	0.09 270

OMP-Stereo	0.23 272	0.14 277	0.35 186	0.29 464	0.13 234	0.21 163	0.16 108	0.37 241	0.33 254	0.34 342	0.30 213	0.34 322	0.19 229	0.70 448	0.24 328	0.07 66	0.06 142	0.09 227	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	0.27 416	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	0.07 259	0.10 300	0.08 208	0.08 166	0.05 21

raft+_RVC	0.18 152	0.14 277	0.32 152	0.21 187	0.15 326	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	0.27 440	0.18 399	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	0.10 315	0.11 424	0.09 227	0.09 294	0.09 231	0.09 270

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	0.24 341	0.17 378	0.47 465	0.22 334	0.45 324	0.51 447	0.39 411	0.41 341	0.36 341	0.33 409	0.39 309	0.34 404	0.08 189	0.07 259	0.09 227	0.09 294	0.10 296	0.08 213

delet	0.27 354	0.14 277	0.40 260	0.23 291	0.19 419	0.41 434	0.29 437	0.49 363	0.48 426	0.33 322	0.41 341	0.37 347	0.30 383	0.48 339	0.34 404	0.09 267	0.09 375	0.11 356	0.12 414	0.08 166	0.08 213

UNet	0.28 374	0.14 277	0.69 445	0.23 291	0.20 436	0.44 451	0.22 334	0.50 373	0.40 344	0.34 342	0.39 323	0.43 401	0.33 409	0.40 316	0.31 387	0.09 267	0.07 259	0.10 300	0.08 208	0.10 296	0.08 213

HGLStereo	0.27 354	0.14 277	0.46 331	0.24 341	0.21 444	0.33 371	0.23 359	0.50 373	0.42 361	0.35 359	0.48 416	0.41 388	0.33 409	0.45 330	0.33 399	0.11 353	0.10 400	0.09 227	0.09 294	0.10 296	0.12 383

GANet-RSSM	0.24 302	0.14 277	0.36 206	0.21 187	0.14 276	0.27 278	0.21 308	0.45 324	0.33 254	0.29 239	0.39 323	0.39 367	0.28 355	0.58 396	0.23 317	0.11 353	0.07 259	0.09 227	0.09 294	0.10 296	0.09 270

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	0.11 353	0.08 341	0.10 300	0.08 208	0.10 296	0.11 360

RASNet	0.28 374	0.14 277	0.44 312	0.22 245	0.18 399	0.32 360	0.19 230	0.48 355	0.38 318	0.29 239	0.43 370	0.47 426	0.37 435	0.79 482	0.36 414	0.09 267	0.07 259	0.07 72	0.09 294	0.07 104	0.07 147

MDST_ROB	0.48 490	0.14 277	0.95 502	0.30 474	0.21 444	1.33 549	0.32 459	0.77 527	0.56 471	1.06 537	0.71 493	0.49 438	0.35 422	1.26 539	0.38 417	0.13 409	0.11 424	0.16 465	0.13 440	0.12 381	0.12 383

G2L-ROB	0.23 272	0.15 310	0.41 283	0.19 85	0.12 161	0.27 278	0.21 308	0.47 343	0.33 254	0.34 342	0.31 227	0.41 388	0.22 258	0.49 344	0.26 351	0.09 267	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.10 325

FACV-RUCA	0.21 225	0.15 310	0.32 152	0.23 291	0.23 473	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	0.10 315	0.07 259	0.15 454	0.08 208	0.16 436	0.13 399

DDVS	0.25 330	0.15 310	0.39 252	0.24 341	0.17 378	0.34 384	0.21 308	0.41 282	0.30 221	0.33 322	0.41 341	0.48 433	0.21 245	0.52 359	0.27 356	0.11 353	0.09 375	0.11 356	0.09 294	0.13 396	0.14 420

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	0.15 448	0.13 453	0.12 393	0.12 414	0.10 296	0.09 270

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	0.16 463	0.13 453	0.13 414	0.11 375	0.11 344	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	0.56 450	0.59 477	0.31 287	0.32 236	0.33 315	0.28 355	0.49 344	0.30 380	0.11 353	0.08 341	0.11 356	0.10 336	0.11 344	0.13 399

test_sample7	0.25 330	0.15 310	0.35 186	0.20 144	0.14 276	0.28 297	0.21 308	0.51 390	0.38 318	0.37 381	0.34 266	0.37 347	0.30 383	0.39 309	0.23 317	0.14 435	0.09 375	0.13 414	0.12 414	0.13 396	0.12 383

MyStereo8	0.22 255	0.15 310	0.63 426	0.21 187	0.17 378	0.31 351	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	0.07 259	0.08 150	0.07 135	0.10 296	0.12 383

CASS	0.21 225	0.15 310	0.32 152	0.26 412	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	0.13 409	0.08 341	0.11 356	0.09 294	0.11 344	0.11 360
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	0.25 378	0.18 399	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	0.07 259	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	0.16 358	0.43 449	0.17 143	0.60 482	0.46 411	0.32 310	0.37 296	0.32 308	0.20 238	0.42 321	0.21 278	0.10 315	0.10 400	0.12 393	0.08 208	0.11 344	0.10 325

Sa-1000	0.22 255	0.15 310	0.35 186	0.23 291	0.13 234	0.28 297	0.23 359	0.47 343	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	0.10 300	0.11 375	0.08 166	0.06 74

CSP-Net	0.27 354	0.15 310	0.30 132	0.21 187	0.14 276	0.44 451	0.24 381	0.50 373	0.40 344	0.41 430	0.43 370	0.42 397	0.26 320	0.66 438	0.28 360	0.12 390	0.08 341	0.08 150	0.08 208	0.10 296	0.09 270

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	0.33 322	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	0.45 324	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	0.26 412	0.14 276	0.31 351	0.22 334	0.44 314	0.36 293	0.27 202	0.33 257	0.41 388	0.28 355	0.61 411	0.29 372	0.11 353	0.09 375	0.09 227	0.11 375	0.10 296	0.10 325

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	0.07 259	0.10 300	0.12 414	0.09 231	0.08 213

pcwnet_v2	0.32 410	0.15 310	1.26 530	0.23 291	0.18 399	0.32 360	0.18 186	0.59 474	0.60 481	0.36 375	0.45 393	0.35 336	0.29 370	0.36 299	0.25 338	0.14 435	0.11 424	0.12 393	0.11 375	0.14 414	0.15 432

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	0.10 400	0.07 72	0.06 80	0.09 231	0.09 270

ADLNet	0.28 374	0.15 310	0.42 293	0.23 291	0.19 419	0.34 384	0.23 359	0.53 418	0.43 368	0.42 439	0.41 341	0.44 412	0.27 339	0.55 374	0.35 408	0.11 353	0.08 341	0.11 356	0.11 375	0.11 344	0.12 383

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	0.08 208	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	0.42 397	0.26 320	0.43 323	0.25 338	0.11 353	0.06 142	0.08 150	0.10 336	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	0.48 355	0.37 304	0.30 270	0.44 381	0.38 355	0.26 320	0.52 359	0.22 298	0.12 390	0.07 259	0.11 356	0.13 440	0.10 296	0.09 270

CFNet-ft	0.24 302	0.15 310	0.35 186	0.18 46	0.15 326	0.30 335	0.21 308	0.39 259	0.36 293	0.28 212	0.40 333	0.43 401	0.25 311	0.47 337	0.24 328	0.12 390	0.07 259	0.12 393	0.11 375	0.12 381	0.09 270

CFNet_RVC	0.24 302	0.15 310	0.35 186	0.18 46	0.15 326	0.30 335	0.21 308	0.39 259	0.36 293	0.28 212	0.40 333	0.43 401	0.25 311	0.47 337	0.24 328	0.12 390	0.07 259	0.12 393	0.11 375	0.12 381	0.09 270

G2L-Stereo_test	0.24 302	0.16 335	0.38 237	0.19 85	0.13 234	0.27 278	0.24 381	0.49 363	0.38 318	0.37 381	0.37 296	0.40 381	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	0.15 326	0.31 351	0.20 277	0.49 363	0.42 361	0.35 359	0.42 357	0.45 416	0.27 339	0.55 374	0.33 399	0.10 315	0.06 142	0.07 72	0.07 135	0.10 296	0.10 325

G2L-Stereo	0.25 330	0.16 335	0.47 339	0.22 245	0.14 276	0.25 248	0.18 186	0.46 335	0.35 280	0.33 322	0.37 296	0.40 381	0.22 258	0.60 404	0.30 380	0.10 315	0.09 375	0.10 300	0.08 208	0.09 231	0.09 270

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	0.10 300	0.08 208	0.08 166	0.06 74

CBFPSM	0.27 354	0.16 335	0.67 439	0.20 144	0.14 276	0.38 417	0.25 398	0.40 270	0.36 293	0.33 322	0.36 287	0.56 469	0.38 439	0.32 272	0.38 417	0.08 189	0.08 341	0.07 72	0.08 208	0.09 231	0.11 360

ToySt	0.24 302	0.16 335	0.48 348	0.21 187	0.13 234	0.29 318	0.29 437	0.39 259	0.39 328	0.27 202	0.35 277	0.39 367	0.31 399	0.31 266	0.29 372	0.08 189	0.09 375	0.10 300	0.11 375	0.11 344	0.10 325

ssnet_v2	0.28 374	0.16 335	0.44 312	0.22 245	0.15 326	0.40 430	0.30 448	0.57 460	0.46 411	0.38 396	0.36 287	0.47 426	0.29 370	0.38 307	0.39 425	0.13 409	0.11 424	0.11 356	0.11 375	0.11 344	0.11 360

TestStereo1	0.21 225	0.16 335	0.32 152	0.26 412	0.13 234	0.26 268	0.27 416	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	0.09 227	0.08 208	0.08 166	0.07 147

RAFT_CTSACE	0.21 225	0.16 335	0.41 283	0.25 378	0.15 326	0.22 191	0.24 381	0.32 167	0.28 190	0.33 322	0.51 426	0.29 272	0.17 189	0.32 272	0.13 80	0.06 23	0.07 259	0.09 227	0.08 208	0.08 166	0.06 74

SA-5K	0.21 225	0.16 335	0.32 152	0.26 412	0.13 234	0.26 268	0.27 416	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	0.09 227	0.08 208	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	0.45 324	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	0.10 300	0.11 375	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	0.38 396	0.42 357	0.43 401	0.28 355	0.73 458	0.25 338	0.11 353	0.08 341	0.11 356	0.09 294	0.13 396	0.11 360

psm_up	0.29 385	0.16 335	0.41 283	0.26 412	0.17 378	0.32 360	0.26 410	0.55 435	0.43 368	0.36 375	0.40 333	0.45 416	0.37 435	0.58 396	0.30 380	0.11 353	0.12 441	0.13 414	0.12 414	0.10 296	0.10 325

UCFNet_RVC	0.24 302	0.16 335	0.34 176	0.18 46	0.15 326	0.33 371	0.16 108	0.46 335	0.35 280	0.29 239	0.35 277	0.39 367	0.25 311	0.34 285	0.22 298	0.13 409	0.08 341	0.13 414	0.14 453	0.13 396	0.12 383

AdaStereo	0.24 302	0.16 335	0.37 218	0.24 341	0.12 161	0.32 360	0.17 143	0.54 425	0.42 361	0.33 322	0.38 310	0.35 336	0.21 245	0.30 259	0.22 298	0.14 435	0.06 142	0.13 414	0.08 208	0.11 344	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	0.24 341	0.22 460	0.42 441	0.28 431	0.58 469	0.56 471	0.28 212	0.38 310	0.40 381	0.30 383	0.71 451	0.28 360	0.13 409	0.08 341	0.13 414	0.10 336	0.19 474	0.16 441

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	0.38 396	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	0.15 326	0.33 371	0.19 230	0.53 418	0.37 304	0.36 375	0.38 310	0.67 504	0.31 399	0.89 503	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	0.27 440	0.16 358	0.38 417	0.25 398	0.48 355	0.43 368	0.46 460	0.46 403	0.51 449	0.33 409	0.53 366	0.33 399	0.10 315	0.10 400	0.11 356	0.11 375	0.10 296	0.09 270

rvit_0105_3	0.23 272	0.17 354	0.40 260	0.25 378	0.15 326	0.24 234	0.28 431	0.38 247	0.41 354	0.25 181	0.25 165	0.28 262	0.21 245	0.28 228	0.20 255	0.15 448	0.13 453	0.14 440	0.15 462	0.10 296	0.09 270

rvit_stereo_0075_2	0.24 302	0.17 354	0.50 364	0.26 412	0.22 460	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	0.17 474	0.12 441	0.19 487	0.12 414	0.13 396	0.13 399

raft_robust	0.22 255	0.17 354	0.30 132	0.22 245	0.12 161	0.23 212	0.22 334	0.49 363	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	0.10 336	0.08 166	0.06 74

ADLNet2	0.30 394	0.17 354	0.72 455	0.23 291	0.17 378	0.36 404	0.24 381	0.52 407	0.51 447	0.32 310	0.38 310	0.45 416	0.30 383	0.69 445	0.35 408	0.10 315	0.08 341	0.09 227	0.09 294	0.12 381	0.10 325

TRStereo	0.19 190	0.17 354	0.47 339	0.23 291	0.19 419	0.19 106	0.16 108	0.52 407	0.28 190	0.20 136	0.19 102	0.21 165	0.13 115	0.24 149	0.13 80	0.09 267	0.06 142	0.09 227	0.11 375	0.06 39	0.06 74

RAFT	0.21 225	0.17 354	0.32 152	0.24 341	0.12 161	0.25 248	0.27 416	0.35 213	0.28 190	0.33 322	0.33 257	0.38 355	0.22 258	0.29 244	0.17 191	0.08 189	0.08 341	0.11 356	0.10 336	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	0.39 425	0.23 359	0.44 314	0.41 354	0.36 375	0.46 403	0.53 460	0.34 418	0.76 472	0.32 392	0.14 435	0.10 400	0.13 414	0.10 336	0.15 428	0.13 399

GwcNet-RSSM	0.26 346	0.17 354	0.46 331	0.21 187	0.13 234	0.28 297	0.23 359	0.44 314	0.42 361	0.31 287	0.45 393	0.40 381	0.26 320	0.55 374	0.28 360	0.11 353	0.07 259	0.09 227	0.10 336	0.09 231	0.08 213

stereogan	0.37 446	0.17 354	0.65 434	0.27 440	0.22 460	0.62 505	0.26 410	0.59 474	0.63 490	0.43 445	0.60 467	0.67 504	0.42 462	0.68 443	0.35 408	0.13 409	0.14 463	0.14 440	0.12 414	0.19 474	0.17 453

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	0.25 378	0.14 276	0.37 409	0.21 308	0.47 343	0.41 354	0.44 452	0.51 426	0.41 388	0.28 355	0.45 330	0.37 415	0.09 267	0.06 142	0.11 356	0.11 375	0.10 296	0.10 325
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 419	0.17 354	0.61 415	0.27 440	0.19 419	0.46 459	0.29 437	0.65 504	0.51 447	0.47 468	0.46 403	0.44 412	0.34 418	0.62 419	0.41 441	0.12 390	0.08 341	0.13 414	0.12 414	0.12 381	0.10 325

SGM-Forest	0.36 436	0.17 354	0.47 339	0.23 291	0.16 358	0.45 457	0.41 500	0.55 435	0.48 426	0.52 485	0.60 467	0.52 455	0.41 453	0.85 495	0.50 469	0.17 474	0.17 492	0.17 471	0.15 462	0.15 428	0.15 432
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	0.16 358	0.47 465	0.19 230	0.36 231	0.34 264	0.29 239	0.33 257	0.67 504	0.42 462	0.54 372	0.30 380	0.10 315	0.09 375	0.09 227	0.09 294	0.10 296	0.11 360

DispNO	0.27 354	0.18 368	0.62 423	0.23 291	0.17 378	0.25 248	0.22 334	0.45 324	0.41 354	0.32 310	0.39 323	0.38 355	0.27 339	0.77 478	0.27 356	0.09 267	0.07 259	0.10 300	0.10 336	0.08 166	0.08 213

StereoVision	0.22 255	0.18 368	0.37 218	0.27 440	0.17 378	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	0.11 353	0.12 441	0.13 414	0.13 440	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	0.12 393	0.09 294	0.08 166	0.07 147

iinet-f	0.30 394	0.18 368	1.03 513	0.20 144	0.15 326	0.44 451	0.22 334	0.45 324	0.37 304	0.35 359	0.44 381	0.41 388	0.34 418	0.34 285	0.40 433	0.10 315	0.09 375	0.08 150	0.08 208	0.13 396	0.11 360

RAFT+CT+SA	0.21 225	0.18 368	0.33 167	0.25 378	0.18 399	0.23 212	0.29 437	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	0.09 227	0.12 414	0.09 231	0.09 270

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	0.65 433	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	0.28 461	0.14 276	0.36 404	0.23 359	0.54 425	0.34 264	0.39 411	0.40 333	0.29 272	0.29 370	0.37 302	0.27 356	0.11 353	0.07 259	0.09 227	0.07 135	0.13 396	0.09 270

Anonymous3	0.23 272	0.18 368	0.63 426	0.27 440	0.18 399	0.41 434	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	0.12 390	0.11 424	0.10 300	0.10 336	0.11 344	0.12 383

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	0.09 227	0.08 208	0.09 231	0.06 74

FAT-Stereo	0.36 436	0.18 368	0.73 459	0.26 412	0.18 399	0.33 371	0.29 437	0.60 482	0.59 477	0.46 460	0.60 467	0.60 482	0.50 489	0.61 411	0.34 404	0.13 409	0.14 463	0.13 414	0.12 414	0.14 414	0.18 467

BEATNet_4x	0.22 255	0.18 368	0.47 339	0.22 245	0.10 65	0.28 297	0.14 57	0.46 335	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	0.37 446	0.18 368	0.59 410	0.25 378	0.28 500	0.61 503	0.32 459	0.59 474	0.59 477	0.41 430	0.38 310	0.57 474	0.39 445	0.87 498	0.53 474	0.11 353	0.08 341	0.12 393	0.11 375	0.18 467	0.18 467

iResNet	0.24 302	0.18 368	0.61 415	0.25 378	0.11 105	0.29 318	0.21 308	0.42 296	0.43 368	0.33 322	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	0.33 419	0.18 368	0.53 383	0.21 187	0.14 276	0.33 371	0.20 277	0.51 390	0.45 394	0.51 479	0.55 447	0.45 416	0.42 462	0.71 451	0.32 392	0.18 485	0.19 502	0.23 501	0.21 498	0.14 414	0.15 432

rvit_105_1	0.27 354	0.19 384	0.46 331	0.27 440	0.19 419	0.30 335	0.35 475	0.44 314	0.51 447	0.31 287	0.31 227	0.31 299	0.26 320	0.35 294	0.25 338	0.15 448	0.14 463	0.15 454	0.17 483	0.11 344	0.10 325

DualNet (step1)	0.28 374	0.19 384	0.50 364	0.18 46	0.16 358	0.34 384	0.20 277	0.51 390	0.38 318	0.37 381	0.34 266	0.37 347	0.30 383	0.39 309	0.23 317	0.23 499	0.09 375	0.28 512	0.24 510	0.18 467	0.16 441

test_sample9	0.42 469	0.19 384	0.50 364	0.18 46	0.16 358	0.34 384	0.20 277	0.51 390	0.38 318	0.37 381	0.34 266	0.37 347	0.30 383	0.66 438	0.91 516	0.23 499	1.82 565	0.28 512	0.24 510	0.18 467	0.16 441

test_sample8	0.49 493	0.19 384	0.50 364	0.18 46	0.16 358	0.34 384	0.20 277	0.55 435	0.34 264	0.62 502	0.38 310	1.15 532	0.67 516	0.66 438	0.91 516	0.23 499	1.82 565	0.28 512	0.24 510	0.18 467	0.16 441

test_5	0.23 272	0.19 384	0.38 237	0.26 412	0.18 399	0.25 248	0.29 437	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	0.09 227	0.09 294	0.10 296	0.10 325

AASNet	0.27 354	0.19 384	0.49 353	0.26 412	0.17 378	0.34 384	0.20 277	0.62 495	0.48 426	0.35 359	0.40 333	0.32 308	0.25 311	0.28 228	0.34 404	0.11 353	0.09 375	0.10 300	0.08 208	0.13 396	0.11 360

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	0.09 267	0.06 142	0.38 525	0.15 462	0.06 39	0.05 21

TestStereo	0.21 225	0.19 384	0.40 260	0.25 378	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	0.62 419	0.18 212	0.08 189	0.06 142	0.10 300	0.07 135	0.11 344	0.06 74

CVANet_RVC	0.30 394	0.19 384	0.41 283	0.26 412	0.16 358	0.33 371	0.26 410	0.52 407	0.47 416	0.40 421	0.46 403	0.43 401	0.31 399	0.89 503	0.26 351	0.14 435	0.09 375	0.14 440	0.13 440	0.14 414	0.10 325

DeepPruner_ROB	0.26 346	0.19 384	0.44 312	0.21 187	0.16 358	0.30 335	0.21 308	0.52 407	0.32 242	0.35 359	0.38 310	0.39 367	0.26 320	0.42 321	0.24 328	0.15 448	0.11 424	0.11 356	0.11 375	0.14 414	0.13 399

iResNet_ROB	0.25 330	0.19 384	0.40 260	0.20 144	0.12 161	0.30 335	0.16 108	0.55 435	0.53 458	0.38 396	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	0.09 270

SGM_RVC	0.50 496	0.19 384	0.50 364	0.25 378	0.15 326	0.69 511	0.39 494	0.68 518	0.82 518	0.95 531	0.84 510	1.13 529	0.76 522	1.16 532	0.60 485	0.16 463	0.16 485	0.16 465	0.16 474	0.16 436	0.17 453
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	0.26 412	0.15 326	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	0.18 485	0.06 142	0.10 300	0.11 375	0.07 104	0.07 147

fast-acv-ft	0.31 401	0.20 396	0.81 473	0.24 341	0.18 399	0.46 459	0.27 416	0.41 282	0.49 435	0.39 411	0.55 447	0.49 438	0.35 422	0.37 302	0.38 417	0.11 353	0.11 424	0.11 356	0.12 414	0.12 381	0.09 270

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 394	0.20 396	0.70 451	0.21 187	0.17 378	0.46 459	0.27 416	0.50 373	0.49 435	0.42 439	0.55 447	0.43 401	0.30 383	0.46 333	0.38 417	0.09 267	0.06 142	0.07 72	0.06 80	0.11 344	0.10 325

ACRE	0.21 225	0.20 396	0.62 423	0.23 291	0.15 326	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	0.07 259	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 213

SACVNet	0.30 394	0.20 396	0.41 283	0.25 378	0.18 399	0.34 384	0.25 398	0.52 407	0.40 344	0.41 430	0.44 381	0.46 424	0.32 406	0.71 451	0.25 338	0.13 409	0.10 400	0.12 393	0.12 414	0.16 436	0.17 453

GEStereo_RVC	0.27 354	0.20 396	0.44 312	0.27 440	0.16 358	0.33 371	0.25 398	0.56 450	0.54 462	0.34 342	0.38 310	0.34 322	0.25 311	0.51 353	0.28 360	0.12 390	0.08 341	0.09 227	0.08 208	0.11 344	0.11 360

APVNet	0.36 436	0.20 396	0.70 451	0.26 412	0.22 460	0.52 490	0.35 475	0.61 486	0.44 383	0.38 396	0.52 434	0.48 433	0.38 439	0.84 494	0.46 458	0.13 409	0.14 463	0.15 454	0.16 474	0.16 436	0.15 432

S-Stereo	0.38 453	0.20 396	1.05 514	0.27 440	0.22 460	0.38 417	0.32 459	0.55 435	0.66 493	0.39 411	0.59 462	0.49 438	0.41 453	0.75 467	0.40 433	0.12 390	0.15 478	0.13 414	0.13 440	0.16 436	0.21 493

STTStereo	0.28 374	0.20 396	0.61 415	0.25 378	0.17 378	0.29 318	0.24 381	0.47 343	0.39 328	0.39 411	0.41 341	0.44 412	0.28 355	0.40 316	0.28 360	0.13 409	0.12 441	0.13 414	0.16 474	0.12 381	0.11 360

CFNet	0.27 354	0.20 396	0.44 312	0.22 245	0.14 276	0.33 371	0.14 57	0.51 390	0.45 394	0.30 270	0.40 333	0.38 355	0.27 339	0.76 472	0.25 338	0.09 267	0.07 259	0.11 356	0.11 375	0.11 344	0.08 213

LE_ROB	1.76 557	0.20 396	2.68 557	0.48 526	0.52 533	0.78 522	0.96 553	0.84 536	6.61 571	7.40 574	2.08 556	2.08 550	4.83 566	1.27 540	3.79 565	0.10 315	0.08 341	0.12 393	0.11 375	0.11 344	0.10 325

NOSS_ROB	0.31 401	0.20 396	0.35 186	0.24 341	0.16 358	0.32 360	0.19 230	0.52 407	0.48 426	0.33 322	0.36 287	0.42 397	0.28 355	0.93 510	0.24 328	0.19 491	0.20 507	0.24 503	0.22 506	0.17 453	0.17 453

XPNet_ROB	0.33 419	0.20 396	0.43 304	0.27 440	0.18 399	0.37 409	0.31 453	0.55 435	0.50 443	0.51 479	0.53 440	0.58 477	0.37 435	0.63 425	0.45 452	0.17 474	0.12 441	0.13 414	0.12 414	0.15 428	0.14 420

pmcnn	0.50 496	0.20 396	0.78 462	0.24 341	0.26 493	0.39 425	0.30 448	0.51 390	0.50 443	0.54 493	1.23 532	2.52 558	0.37 435	0.77 478	0.95 519	0.08 189	0.06 142	0.06 22	0.05 39	0.10 296	0.08 213

z-ln-s-r	0.32 410	0.21 410	0.82 476	0.23 291	0.14 276	0.30 335	0.26 410	0.43 308	0.50 443	0.32 310	0.60 467	0.39 367	0.29 370	0.73 458	0.66 496	0.08 189	0.06 142	0.08 150	0.07 135	0.10 296	0.08 213

GMStereo_Zeroshot	0.24 302	0.21 410	0.45 323	0.26 412	0.13 234	0.28 297	0.15 81	0.39 259	0.35 280	0.37 381	0.43 370	0.40 381	0.17 189	0.34 285	0.20 255	0.12 390	0.07 259	0.13 414	0.07 135	0.16 436	0.09 270

SDNR	0.42 469	0.21 410	0.82 476	0.21 187	0.18 399	1.27 546	0.17 143	0.50 373	0.49 435	0.42 439	0.81 506	0.38 355	0.27 339	1.19 533	0.38 417	0.23 499	0.24 520	0.17 471	0.13 440	0.17 453	0.20 485

Anonymous_2	0.37 446	0.21 410	0.47 339	0.20 144	0.21 444	0.42 441	0.26 410	0.38 247	0.29 209	0.33 322	0.30 213	0.44 412	0.38 439	0.36 299	0.29 372	0.26 509	0.29 528	0.44 529	1.41 564	0.34 521	0.21 493

CIPLG	0.21 225	0.21 410	0.55 392	0.23 291	0.15 326	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	0.07 259	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 213

sAnonymous2	0.20 205	0.21 410	0.58 404	0.24 341	0.17 378	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	0.10 315	0.07 259	0.09 227	0.08 208	0.23 494	0.17 453

CroCo_RVC	0.20 205	0.21 410	0.58 404	0.24 341	0.17 378	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	0.10 315	0.07 259	0.09 227	0.08 208	0.23 494	0.17 453

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	0.33 322	0.28 187	0.28 262	0.19 229	0.49 344	0.18 212	0.07 66	0.06 142	0.12 393	0.11 375	0.09 231	0.06 74

DMCA-RVC	0.27 354	0.21 410	0.61 415	0.28 461	0.17 378	0.29 318	0.21 308	0.42 296	0.35 280	0.40 421	0.37 296	0.39 367	0.36 426	0.43 323	0.30 380	0.13 409	0.10 400	0.15 454	0.11 375	0.13 396	0.10 325

TDLM	0.30 394	0.21 410	0.38 237	0.28 461	0.15 326	0.33 371	0.32 459	0.52 407	0.47 416	0.38 396	0.43 370	0.39 367	0.29 370	0.91 507	0.28 360	0.14 435	0.08 341	0.13 414	0.11 375	0.12 381	0.10 325

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 354	0.21 410	0.59 410	0.25 378	0.18 399	0.29 318	0.22 334	0.50 373	0.40 344	0.38 396	0.41 341	0.43 401	0.27 339	0.43 323	0.29 372	0.11 353	0.08 341	0.10 300	0.10 336	0.10 296	0.11 360
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	0.51 500	0.21 410	0.65 434	0.25 378	0.21 444	0.58 497	0.32 459	0.54 425	0.55 468	0.95 531	1.40 537	1.28 537	0.81 527	0.73 458	0.62 488	0.18 485	0.15 478	0.15 454	0.15 462	0.19 474	0.19 475

CBMV	0.33 419	0.21 410	0.54 386	0.23 291	0.13 234	0.42 441	0.33 469	0.53 418	0.48 426	0.52 485	0.49 418	0.50 445	0.41 453	0.56 385	0.31 387	0.15 448	0.16 485	0.18 479	0.16 474	0.13 396	0.13 399
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	0.22 423	0.58 404	0.27 440	0.23 473	0.48 471	0.27 416	0.51 390	0.45 394	0.48 471	0.56 454	0.51 449	0.30 383	0.39 309	0.40 433	0.13 409	0.16 485	0.13 414	0.12 414	0.13 396	0.12 383

YMNet_1	0.32 410	0.22 423	0.58 404	0.27 440	0.23 473	0.48 471	0.27 416	0.51 390	0.45 394	0.48 471	0.56 454	0.51 449	0.30 383	0.39 309	0.40 433	0.13 409	0.16 485	0.13 414	0.12 414	0.13 396	0.12 383

IPLGR_C	0.21 225	0.22 423	0.60 412	0.23 291	0.15 326	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	0.07 259	0.07 72	0.07 135	0.08 166	0.08 213

RP	0.35 432	0.22 423	0.51 375	0.31 480	0.24 481	0.37 409	0.28 431	0.50 373	0.58 476	0.40 421	0.63 480	0.61 486	0.47 480	0.61 411	0.39 425	0.16 463	0.15 478	0.17 471	0.15 462	0.17 453	0.17 453

edge stereo	0.39 458	0.22 423	0.81 473	0.27 440	0.22 460	0.37 409	0.24 381	0.56 450	0.54 462	0.53 491	0.60 467	0.71 513	0.50 489	0.78 480	0.40 433	0.16 463	0.14 463	0.19 487	0.14 453	0.16 436	0.17 453

ADCL	0.47 487	0.22 423	1.00 508	0.27 440	0.19 419	0.74 516	0.64 533	0.54 425	0.69 501	0.56 495	0.71 493	0.55 466	0.60 505	0.60 404	1.43 542	0.11 353	0.09 375	0.13 414	0.13 440	0.14 414	0.14 420

GANet	0.36 436	0.22 423	0.49 353	0.29 464	0.17 378	0.41 434	0.38 489	0.57 460	0.45 394	0.46 460	0.75 499	0.55 466	0.40 449	0.94 512	0.41 441	0.13 409	0.13 453	0.13 414	0.11 375	0.14 414	0.11 360

AANet_RVC	0.31 401	0.22 423	0.50 364	0.23 291	0.14 276	0.30 335	0.24 381	0.47 343	0.54 462	0.38 396	0.60 467	0.43 401	0.29 370	0.87 498	0.40 433	0.11 353	0.07 259	0.07 72	0.07 135	0.09 231	0.09 270

StereoDRNet	0.32 410	0.22 423	0.61 415	0.27 440	0.21 444	0.42 441	0.30 448	0.61 486	0.48 426	0.46 460	0.39 323	0.48 433	0.30 383	0.57 389	0.40 433	0.11 353	0.09 375	0.12 393	0.11 375	0.12 381	0.10 325

TCMNet	0.33 419	0.23 432	0.72 455	0.29 464	0.30 508	0.40 430	0.28 431	0.50 373	0.47 416	0.37 381	0.45 393	0.40 381	0.29 370	0.60 404	0.39 425	0.14 435	0.13 453	0.15 454	0.14 453	0.17 453	0.15 432

RAFT + AFF	0.27 354	0.23 432	0.50 364	0.25 378	0.17 378	0.30 335	0.33 469	0.52 407	0.40 344	0.28 212	0.30 213	0.30 288	0.31 399	0.62 419	0.24 328	0.09 267	0.10 400	0.11 356	0.10 336	0.11 344	0.11 360

GwcNet	0.35 432	0.23 432	0.88 490	0.25 378	0.24 481	0.48 471	0.27 416	0.55 435	0.57 474	0.38 396	0.52 434	0.51 449	0.32 406	0.60 404	0.41 441	0.13 409	0.11 424	0.12 393	0.11 375	0.13 396	0.14 420

DANet	0.35 432	0.23 432	0.60 412	0.36 504	0.22 460	0.39 425	0.25 398	0.48 355	0.43 368	0.52 485	0.50 420	0.59 479	0.41 453	0.76 472	0.49 463	0.13 409	0.11 424	0.14 440	0.12 414	0.17 453	0.15 432
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	0.24 436	0.49 353	0.22 245	0.15 326	0.25 248	0.17 143	0.39 259	0.39 328	0.29 239	0.31 227	0.21 165	0.17 189	0.59 402	0.28 360	0.08 189	0.06 142	0.09 227	0.09 294	0.10 296	0.08 213

ADCRef	0.38 453	0.24 436	0.88 490	0.26 412	0.21 444	0.49 476	0.27 416	0.52 407	0.48 426	0.50 474	0.58 460	0.35 336	0.47 480	0.48 339	1.29 540	0.09 267	0.08 341	0.12 393	0.12 414	0.11 344	0.11 360

ADCP+	0.45 483	0.24 436	1.15 523	0.25 378	0.22 460	0.56 493	0.39 494	0.54 425	0.51 447	0.44 452	0.51 426	0.46 424	0.52 494	0.56 385	1.89 553	0.10 315	0.08 341	0.11 356	0.10 336	0.14 414	0.13 399

DPSNet	0.47 487	0.24 436	0.93 499	0.27 440	0.20 436	0.75 518	0.57 527	0.84 536	0.79 515	0.47 468	0.51 426	0.60 482	0.69 518	0.87 498	0.71 499	0.16 463	0.13 453	0.12 393	0.10 336	0.25 499	0.21 493

PSMNet_ROB	0.33 419	0.24 436	0.54 386	0.31 480	0.21 444	0.42 441	0.43 505	0.59 474	0.47 416	0.37 381	0.44 381	0.49 438	0.31 399	0.64 427	0.43 445	0.14 435	0.10 400	0.15 454	0.14 453	0.13 396	0.11 360

LL-Strereo	0.29 385	0.25 441	0.58 404	0.25 378	0.21 444	0.23 212	0.24 381	0.55 435	0.42 361	0.34 342	0.32 236	0.41 388	0.40 449	0.94 512	0.23 317	0.08 189	0.07 259	0.11 356	0.09 294	0.09 231	0.09 270

HCRNet	0.24 302	0.25 441	0.33 167	0.34 494	0.16 358	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	0.13 409	0.08 341	0.13 414	0.11 375	0.10 296	0.09 270

GMStereo	0.19 190	0.25 441	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	0.09 267	0.06 142	0.08 150	0.08 208	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	0.50 496	0.25 441	3.03 558	0.24 341	0.19 419	0.38 417	0.22 334	0.50 373	0.44 383	0.64 506	0.68 488	0.71 513	0.51 492	0.85 495	0.45 452	0.14 435	0.17 492	0.13 414	0.14 453	0.16 436	0.21 493

FADNet-RVC-Resample	0.29 385	0.25 441	0.93 499	0.26 412	0.16 358	0.32 360	0.21 308	0.47 343	0.39 328	0.35 359	0.38 310	0.33 315	0.27 339	0.53 366	0.24 328	0.10 315	0.10 400	0.14 440	0.13 440	0.13 396	0.16 441

G-Net	0.46 485	0.25 441	0.86 487	0.34 494	0.28 500	0.90 531	0.35 475	0.47 343	0.45 394	0.68 511	1.22 531	0.64 498	0.60 505	0.61 411	0.57 476	0.16 463	0.14 463	0.17 471	0.13 440	0.22 491	0.19 475

NCC-stereo	0.39 458	0.25 441	0.69 445	0.32 486	0.28 500	0.46 459	0.36 479	0.65 504	0.52 454	0.40 421	0.57 458	0.56 469	0.47 480	0.73 458	0.45 452	0.17 474	0.14 463	0.18 479	0.25 513	0.16 436	0.16 441

Nwc_Net	0.37 446	0.25 441	0.68 444	0.31 480	0.24 481	0.44 451	0.30 448	0.65 504	0.50 443	0.37 381	0.69 492	0.58 477	0.45 471	0.60 404	0.40 433	0.15 448	0.12 441	0.19 487	0.21 498	0.14 414	0.13 399

Abc-Net	0.39 458	0.25 441	0.69 445	0.32 486	0.28 500	0.46 459	0.36 479	0.65 504	0.52 454	0.40 421	0.57 458	0.56 469	0.47 480	0.73 458	0.45 452	0.17 474	0.14 463	0.18 479	0.25 513	0.16 436	0.16 441
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	0.25 441	0.47 339	0.24 341	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	0.11 356	0.11 375	0.11 344	0.07 147

LALA_ROB	0.36 436	0.25 441	0.46 331	0.30 474	0.21 444	0.47 465	0.39 494	0.61 486	0.51 447	0.52 485	0.51 426	0.69 510	0.36 426	0.50 348	0.43 445	0.17 474	0.11 424	0.16 465	0.14 453	0.17 453	0.15 432

Wz-Net-MNSev	0.36 436	0.26 452	0.79 468	0.26 412	0.21 444	0.59 499	0.38 489	0.55 435	0.56 471	0.48 471	0.54 443	0.53 460	0.36 426	0.60 404	0.44 449	0.11 353	0.09 375	0.11 356	0.11 375	0.15 428	0.13 399

dd	0.22 255	0.26 452	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	0.12 390	0.07 259	0.10 300	0.08 208	0.11 344	0.09 270

AF-Net	0.37 446	0.26 452	0.56 396	0.32 486	0.23 473	0.41 434	0.29 437	0.61 486	0.64 491	0.42 439	0.68 488	0.65 499	0.49 487	0.57 389	0.44 449	0.15 448	0.11 424	0.19 487	0.14 453	0.15 428	0.13 399

iResNetv2_ROB	0.27 354	0.26 452	0.72 455	0.23 291	0.13 234	0.29 318	0.18 186	0.52 407	0.49 435	0.37 381	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	0.12 381	0.09 270

NCCL2	0.35 432	0.26 452	0.49 353	0.36 504	0.22 460	0.41 434	0.41 500	0.53 418	0.42 361	0.47 468	0.46 403	0.61 486	0.39 445	0.55 374	0.37 415	0.16 463	0.13 453	0.21 494	0.21 498	0.16 436	0.16 441

FBW_ROB	0.43 475	0.26 452	0.54 386	0.31 480	0.20 436	0.51 481	0.32 459	0.70 520	0.60 481	0.59 499	0.55 447	0.65 499	0.41 453	1.40 544	0.51 471	0.13 409	0.17 492	0.21 494	0.16 474	0.17 453	0.18 467

ETE_ROB	0.34 427	0.26 452	0.45 323	0.29 464	0.18 399	0.40 430	0.37 483	0.57 460	0.47 416	0.50 474	0.50 420	0.62 488	0.36 426	0.55 374	0.38 417	0.13 409	0.10 400	0.14 440	0.12 414	0.16 436	0.16 441

FINET	0.34 427	0.27 459	0.80 471	0.24 341	0.24 481	0.36 404	0.34 471	0.54 425	0.72 506	0.39 411	0.47 410	0.32 308	0.30 383	0.51 353	0.32 392	0.19 491	0.17 492	0.13 414	0.12 414	0.18 467	0.16 441

SHD	0.42 469	0.27 459	0.81 473	0.31 480	0.25 488	0.42 441	0.22 334	0.66 510	0.94 534	0.63 504	0.60 467	0.59 479	0.47 480	0.59 402	0.58 481	0.15 448	0.13 453	0.16 465	0.16 474	0.20 482	0.22 498

MeshStereo	0.58 511	0.27 459	0.67 439	0.22 245	0.17 378	0.66 509	0.37 483	0.78 528	0.61 484	1.47 558	1.30 534	1.65 544	0.79 524	1.12 530	0.59 482	0.17 474	0.17 492	0.17 471	0.14 453	0.17 453	0.14 420
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	0.28 462	0.83 478	0.23 291	0.15 326	0.30 335	0.17 143	0.49 363	0.37 304	0.30 270	0.38 310	0.30 288	0.27 339	0.52 359	0.31 387	0.14 435	0.14 463	0.14 440	0.16 474	0.21 485	0.23 505

SuperB	0.49 493	0.28 462	2.23 549	0.23 291	0.15 326	0.41 434	0.32 459	0.47 343	0.82 518	0.43 445	0.50 420	0.33 315	0.45 471	0.68 443	1.08 525	0.10 315	0.07 259	0.09 227	0.08 208	0.98 557	0.14 420

RTSC	0.39 458	0.28 462	0.78 462	0.27 440	0.18 399	0.49 476	0.22 334	0.59 474	0.84 524	0.55 494	0.53 440	0.49 438	0.36 426	0.67 442	0.82 508	0.13 409	0.10 400	0.11 356	0.12 414	0.17 453	0.17 453

PA-Net	0.37 446	0.28 462	0.83 478	0.31 480	0.28 500	0.39 425	0.42 503	0.51 390	0.55 468	0.34 342	0.42 357	0.41 388	0.36 426	0.79 482	0.49 463	0.12 390	0.23 518	0.16 465	0.23 508	0.12 381	0.18 467
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 547	0.28 462	0.79 468	0.26 412	0.16 358	2.26 560	1.00 555	1.42 550	1.46 550	2.38 563	2.05 555	5.95 571	2.66 563	2.95 563	2.46 560	0.17 474	0.18 498	0.18 479	0.18 489	0.15 428	0.18 467

NaN_ROB	0.41 466	0.28 462	0.62 423	0.30 474	0.19 419	0.51 481	0.47 515	0.58 469	0.59 477	0.56 495	0.47 410	0.49 438	0.41 453	1.21 536	0.64 493	0.12 390	0.18 498	0.12 393	0.13 440	0.11 344	0.14 420

SANet	0.53 505	0.28 462	0.96 504	0.26 412	0.15 326	0.69 511	0.44 508	0.67 515	1.34 546	0.67 510	0.98 522	0.94 524	0.71 520	0.89 503	0.76 501	0.14 435	0.12 441	0.12 393	0.11 375	0.17 453	0.16 441

w-ln-seven-2	0.36 436	0.29 469	1.06 515	0.27 440	0.18 399	0.37 409	0.30 448	0.50 373	0.54 462	0.45 456	0.55 447	0.45 416	0.41 453	0.62 419	0.49 463	0.10 315	0.10 400	0.12 393	0.11 375	0.14 414	0.11 360

Wz-Net-LNSev	0.34 427	0.29 469	0.91 495	0.26 412	0.21 444	0.47 465	0.31 453	0.54 425	0.54 462	0.44 452	0.52 434	0.50 445	0.35 422	0.39 309	0.39 425	0.11 353	0.11 424	0.10 300	0.09 294	0.14 414	0.13 399

DGSMNet	0.61 516	0.29 469	0.91 495	0.51 529	0.70 542	0.62 505	1.38 564	0.59 474	0.55 468	0.37 381	0.61 474	0.52 455	0.33 409	0.65 433	0.43 445	0.53 535	0.60 553	0.67 540	0.61 548	0.63 538	0.61 549

aanetorigin	0.39 458	0.29 469	1.09 517	0.24 341	0.19 419	0.28 297	0.37 483	0.33 181	0.47 416	0.94 529	0.82 508	0.52 455	0.54 495	0.49 344	0.50 469	0.11 353	0.09 375	0.10 300	0.10 336	0.16 436	0.15 432

DeepPrunerF	0.44 481	0.29 469	1.29 533	0.33 492	0.30 508	0.35 399	0.36 479	0.62 495	1.15 544	0.40 421	0.44 381	0.39 367	0.41 453	0.80 486	0.52 472	0.18 485	0.14 463	0.23 501	0.21 498	0.17 453	0.17 453

ADCPNet	0.48 490	0.29 469	1.60 543	0.27 440	0.23 473	0.70 514	0.38 489	0.53 418	0.51 447	0.51 479	0.59 462	0.67 504	0.56 499	0.60 404	1.14 530	0.15 448	0.18 498	0.14 440	0.23 508	0.19 474	0.19 475

PWC_ROB	0.38 453	0.29 469	0.69 445	0.25 378	0.20 436	0.38 417	0.19 230	0.58 469	0.67 496	0.57 497	0.85 511	0.51 449	0.40 449	0.71 451	0.52 472	0.13 409	0.09 375	0.14 440	0.10 336	0.17 453	0.14 420

w-ln-seven	0.42 469	0.30 476	1.18 524	0.26 412	0.22 460	0.58 497	0.31 453	0.62 495	0.81 517	0.58 498	0.61 474	0.53 460	0.36 426	0.57 389	0.65 495	0.11 353	0.10 400	0.13 414	0.12 414	0.15 428	0.13 399

FC-DCNN v2	0.71 525	0.30 476	0.67 439	0.32 486	0.27 495	0.84 526	0.39 494	0.84 536	0.85 525	1.44 554	1.64 548	2.09 551	1.28 549	1.06 526	0.80 507	0.24 505	0.22 514	0.27 506	0.26 517	0.26 506	0.25 512

HBP-ISP	0.33 419	0.30 476	0.72 455	0.22 245	0.16 358	0.32 360	0.22 334	0.54 425	0.44 383	0.41 430	0.49 418	0.33 315	0.38 439	0.73 458	0.25 338	0.18 485	0.19 502	0.24 503	0.20 495	0.16 436	0.13 399

FC-DCNN	0.70 524	0.30 476	0.69 445	0.32 486	0.27 495	0.81 525	0.39 494	0.79 531	0.82 518	1.41 550	1.58 547	1.98 549	1.26 547	1.02 523	0.77 504	0.24 505	0.22 514	0.27 506	0.26 517	0.26 506	0.26 514

PS-NSSS	0.32 410	0.30 476	0.46 331	0.23 291	0.17 378	0.33 371	0.24 381	0.57 460	0.41 354	0.37 381	0.52 434	0.35 336	0.30 383	0.80 486	0.30 380	0.17 474	0.14 463	0.21 494	0.15 462	0.15 428	0.13 399

PDISCO_ROB	0.43 475	0.30 476	0.67 439	0.43 519	0.36 517	0.67 510	0.32 459	0.72 523	0.76 511	0.43 445	0.53 440	0.63 496	0.40 449	0.66 438	0.47 460	0.21 496	0.12 441	0.21 494	0.19 494	0.25 499	0.20 485

PWCDC_ROB	0.38 453	0.30 476	0.60 412	0.33 492	0.20 436	0.42 441	0.19 230	0.58 469	0.89 526	0.42 439	1.26 533	0.36 341	0.34 418	0.50 348	0.38 417	0.18 485	0.11 424	0.11 356	0.09 294	0.19 474	0.13 399

UDGNet	0.23 272	0.31 483	0.38 237	0.24 341	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	0.15 448	0.07 259	0.21 494	0.11 375	0.14 414	0.10 325

dad	0.28 374	0.31 483	0.44 312	0.21 187	0.14 276	0.30 335	0.20 277	0.33 181	0.49 435	0.44 452	0.44 381	0.45 416	0.21 245	0.41 318	0.26 351	0.20 494	0.11 424	0.20 491	0.11 375	0.14 414	0.10 325

ccnet	0.42 469	0.31 483	0.48 348	0.27 440	0.32 512	0.60 502	0.32 459	0.65 504	0.46 411	0.53 491	0.66 484	0.56 469	0.45 471	0.72 456	0.61 486	0.26 509	0.19 502	0.24 503	0.21 498	0.26 506	0.22 498

Syn2CoEx	0.36 436	0.31 483	0.78 462	0.34 494	0.21 444	0.41 434	0.28 431	0.61 486	0.49 435	0.42 439	0.56 454	0.45 416	0.44 468	0.69 445	0.38 417	0.17 474	0.14 463	0.15 454	0.12 414	0.13 396	0.12 383

FCDSN-DC	0.63 517	0.31 483	0.61 415	0.36 504	0.30 508	0.65 507	0.37 483	0.66 510	0.68 499	1.14 541	1.54 545	1.71 546	1.26 547	0.92 508	0.64 493	0.24 505	0.22 514	0.27 506	0.26 517	0.27 510	0.27 517
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 458	0.32 488	0.64 433	0.34 494	0.27 495	0.40 430	0.29 437	0.57 460	0.53 458	0.45 456	0.64 481	0.62 488	0.45 471	0.72 456	0.39 425	0.15 448	0.15 478	0.21 494	0.20 495	0.18 467	0.19 475

STTRV1_RVC	0.42 469	0.32 488	0.89 493	0.29 464	0.36 517	0.49 476	0.31 453	0.61 486	0.53 458	0.46 460	0.56 454	0.47 426	0.43 466	1.00 520	0.39 425	0.27 514	0.21 509	0.20 491	0.18 489	0.25 499	0.17 453

MSMD_ROB	0.60 515	0.33 490	0.61 415	0.30 474	0.25 488	0.86 528	0.35 475	0.55 435	0.67 496	1.10 539	1.49 542	1.76 547	0.97 538	0.88 501	0.49 463	0.23 499	0.21 509	0.27 506	0.27 520	0.25 499	0.24 510

PVD	0.58 511	0.34 491	0.84 483	0.39 514	0.31 511	0.59 499	0.47 515	0.80 532	1.25 545	0.92 528	1.09 525	0.79 517	0.82 528	0.85 495	0.76 501	0.21 496	0.18 498	0.22 500	0.18 489	0.27 510	0.35 526

ADCMid	0.49 493	0.34 491	1.13 522	0.26 412	0.21 444	0.51 481	0.37 483	0.57 460	0.54 462	0.75 519	0.66 484	0.62 488	0.64 515	0.64 427	1.68 547	0.13 409	0.12 441	0.17 471	0.17 483	0.20 482	0.17 453

FADNet-RVC	0.31 401	0.35 493	0.78 462	0.25 378	0.20 436	0.33 371	0.20 277	0.49 363	0.40 344	0.34 342	0.39 323	0.41 388	0.29 370	0.63 425	0.31 387	0.13 409	0.14 463	0.14 440	0.15 462	0.19 474	0.19 475

PASM	0.45 483	0.35 493	0.90 494	0.35 503	0.33 513	0.39 425	0.38 489	0.50 373	0.61 484	0.52 485	0.51 426	0.62 488	0.45 471	0.93 510	0.48 461	0.26 509	0.29 528	0.29 516	0.33 525	0.29 515	0.26 514

CSAN	0.50 496	0.35 493	0.78 462	0.36 504	0.23 473	0.56 493	0.59 530	0.61 486	0.70 503	0.64 506	0.78 503	0.65 499	0.60 505	1.38 543	0.62 488	0.21 496	0.17 492	0.20 491	0.20 495	0.18 467	0.18 467

FADNet	0.32 410	0.36 496	0.74 460	0.23 291	0.22 460	0.37 409	0.19 230	0.53 418	0.48 426	0.32 310	0.36 287	0.43 401	0.32 406	0.64 427	0.25 338	0.16 463	0.16 485	0.14 440	0.16 474	0.24 497	0.19 475

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 436	0.36 496	0.53 383	0.34 494	0.19 419	0.51 481	0.24 381	0.55 435	0.38 318	0.41 430	0.47 410	0.47 426	0.27 339	0.73 458	0.30 380	0.36 528	0.19 502	0.27 506	0.17 483	0.26 506	0.23 505

MANE	1.41 549	0.36 496	0.74 460	0.43 519	0.41 522	2.16 559	0.80 545	2.39 566	3.38 561	2.22 562	3.06 563	3.54 564	2.73 564	2.15 559	1.94 555	0.28 518	0.27 524	0.30 518	0.46 535	0.28 514	0.34 525

ELAS_RVC	0.74 530	0.36 496	1.00 508	0.37 510	0.33 513	0.88 529	0.93 552	0.83 535	1.08 540	1.35 546	1.33 536	1.24 535	1.33 551	1.06 526	0.95 519	0.27 514	0.25 522	0.29 516	0.27 520	0.30 516	0.30 519
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 530	0.36 496	0.85 486	0.36 504	0.33 513	1.36 550	0.77 543	0.93 540	0.92 530	1.41 550	1.53 544	1.16 533	1.17 543	0.95 515	1.03 523	0.26 509	0.25 522	0.28 512	0.28 523	0.31 517	0.30 519
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
StereoAnything_RVC	0.13 48	0.37 501	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	0.09 267	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.24 497	0.05 21

EDNetEfficient	0.63 517	0.37 501	2.40 553	0.26 412	0.25 488	0.38 417	0.49 521	0.41 282	1.06 539	1.38 547	0.87 515	0.62 488	0.95 535	0.65 433	1.65 546	0.11 353	0.09 375	0.10 300	0.11 375	0.19 474	0.17 453

XQC	0.43 475	0.37 501	0.96 504	0.34 494	0.25 488	0.53 491	0.34 471	0.60 482	0.73 509	0.51 479	0.46 403	0.57 474	0.47 480	0.70 448	0.72 500	0.17 474	0.12 441	0.18 479	0.15 462	0.25 499	0.23 505

WZ-Net	0.52 504	0.38 504	1.90 547	0.30 474	0.24 481	0.57 496	0.48 519	0.62 495	0.78 514	0.50 474	0.71 493	0.68 508	0.54 495	0.98 519	0.84 509	0.13 409	0.10 400	0.11 356	0.12 414	0.19 474	0.20 485

SAMSARA	0.56 507	0.39 505	0.80 471	0.60 534	0.46 526	1.00 535	1.23 563	0.67 515	0.68 499	0.71 514	0.54 443	0.89 523	0.57 502	0.81 489	0.62 488	0.19 491	0.22 514	0.18 479	0.18 489	0.27 510	0.25 512

z-mn7	0.44 481	0.40 506	1.09 517	0.25 378	0.18 399	0.61 503	0.34 471	0.56 450	0.93 532	0.43 445	0.96 519	0.53 460	0.39 445	0.94 512	0.59 482	0.10 315	0.09 375	0.10 300	0.10 336	0.14 414	0.13 399

ADCS	0.58 511	0.40 506	1.35 536	0.29 464	0.24 481	0.55 492	0.45 509	0.67 515	0.83 522	0.76 521	0.71 493	0.68 508	0.60 505	0.76 472	2.23 558	0.16 463	0.16 485	0.16 465	0.17 483	0.22 491	0.22 498

AnyNet_C32	0.51 500	0.40 506	1.10 521	0.29 464	0.28 500	0.59 499	0.58 528	0.54 425	0.60 481	0.62 502	0.66 484	0.54 464	0.54 495	0.78 480	1.74 550	0.15 448	0.14 463	0.15 454	0.17 483	0.20 482	0.20 485

LSM	1.64 556	0.40 506	2.56 555	2.02 566	17.61 580	0.51 481	0.52 523	0.61 486	0.76 511	0.82 523	1.11 527	0.63 496	0.54 495	0.75 467	0.49 463	0.16 463	0.24 520	0.18 479	0.21 498	0.25 499	2.42 569

PSMNet-RUCA	0.37 446	0.41 510	0.66 438	0.46 524	0.41 522	0.34 384	0.25 398	0.57 460	0.45 394	0.39 411	0.52 434	0.43 401	0.33 409	0.41 318	0.29 372	0.25 508	0.14 463	0.33 522	0.21 498	0.31 517	0.22 498

Wz-Net-SNSev	0.43 475	0.41 510	1.27 531	0.30 474	0.21 444	0.44 451	0.41 500	0.61 486	0.65 492	0.46 460	0.65 482	0.62 488	0.39 445	0.74 466	0.59 482	0.12 390	0.11 424	0.12 393	0.13 440	0.16 436	0.14 420

zh-mn7	0.46 485	0.45 512	1.48 539	0.25 378	0.19 419	0.44 451	0.29 437	0.56 450	0.82 518	0.65 508	0.96 519	0.49 438	0.38 439	0.88 501	0.63 491	0.12 390	0.10 400	0.11 356	0.11 375	0.13 396	0.14 420

GASNet	0.36 436	0.46 513	0.88 490	0.34 494	0.23 473	0.35 399	0.22 334	0.60 482	0.53 458	0.40 421	0.37 296	0.45 416	0.30 383	0.79 482	0.35 408	0.15 448	0.10 400	0.14 440	0.14 453	0.22 491	0.12 383

UDG	0.40 464	0.46 513	0.49 353	0.40 516	0.35 516	0.47 465	0.27 416	0.54 425	0.47 416	0.39 411	0.45 393	0.59 479	0.44 468	0.46 333	0.39 425	0.26 509	0.19 502	0.48 531	0.22 506	0.34 521	0.26 514

CC-Net-ROB	0.43 475	0.47 515	0.65 434	0.37 510	0.23 473	0.51 481	0.29 437	0.66 510	0.49 435	0.46 460	0.51 426	0.48 433	0.38 439	0.96 516	0.35 408	0.34 526	0.23 518	0.55 535	0.25 513	0.31 517	0.20 485

GANetREF_RVC	0.43 475	0.47 515	0.69 445	0.38 512	0.20 436	0.51 481	0.48 519	0.66 510	0.66 493	0.46 460	0.46 403	0.50 445	0.44 468	0.90 506	0.39 425	0.27 514	0.21 509	0.32 520	0.18 489	0.27 510	0.22 498
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	0.40 464	0.48 517	0.67 439	0.48 526	0.39 519	0.48 471	0.22 334	0.51 390	0.43 368	0.40 421	0.47 410	0.47 426	0.33 409	0.54 372	0.32 392	0.36 528	0.15 478	0.40 527	0.21 498	0.45 527	0.31 521

Consistency-Raft	0.55 506	0.48 517	1.02 511	0.45 522	0.49 529	0.49 476	0.47 515	0.72 523	0.72 506	0.45 456	0.82 508	0.47 426	0.60 505	0.50 348	0.63 491	0.39 532	0.39 536	0.44 529	0.51 540	0.52 531	0.37 527

RTS	0.78 532	0.48 517	4.68 561	0.34 494	0.28 500	1.12 539	0.46 511	0.62 495	1.03 536	0.73 515	0.89 516	0.60 482	0.59 503	1.61 547	1.16 533	0.14 435	0.11 424	0.15 454	0.15 462	0.21 485	0.19 475

RTSA	0.78 532	0.48 517	4.68 561	0.34 494	0.28 500	1.12 539	0.46 511	0.62 495	1.03 536	0.73 515	0.89 516	0.60 482	0.59 503	1.61 547	1.16 533	0.14 435	0.11 424	0.15 454	0.15 462	0.21 485	0.19 475

NVStereoNet_ROB	0.67 521	0.49 521	0.83 478	0.48 526	0.40 521	0.51 481	0.46 511	0.70 520	0.77 513	0.84 524	1.72 549	1.02 528	0.83 529	1.23 537	0.79 506	0.32 524	0.38 535	0.40 527	0.46 535	0.36 523	0.41 531
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	0.41 466	0.50 522	0.48 348	0.44 521	0.39 519	0.46 459	0.32 459	0.50 373	0.43 368	0.45 456	0.52 434	0.57 474	0.36 426	0.48 339	0.33 399	0.33 525	0.21 509	0.55 535	0.25 513	0.37 524	0.32 524

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 500	0.50 522	0.86 487	0.39 514	0.24 481	0.84 526	0.55 526	0.56 450	0.62 486	0.60 500	0.68 488	0.62 488	0.42 462	1.13 531	0.43 445	0.23 499	0.27 524	0.27 506	0.35 527	0.25 499	0.29 518

zh-sn7	0.48 490	0.51 524	1.43 538	0.29 464	0.20 436	0.47 465	0.39 494	0.57 460	0.62 486	0.52 485	0.81 506	0.52 455	0.56 499	1.05 525	0.87 513	0.12 390	0.13 453	0.13 414	0.13 440	0.17 453	0.16 441

MFN_U_SF_RVC	0.56 507	0.51 524	1.19 525	0.38 512	0.22 460	0.69 511	0.27 416	0.80 532	0.67 496	0.73 515	0.74 498	0.87 520	0.61 514	0.81 489	0.76 501	0.29 520	0.27 524	0.32 520	0.37 531	0.32 520	0.31 521

EDNetEfficientorigin	7.51 571	0.52 526	140.47 589	0.25 378	0.17 378	0.42 441	0.29 437	0.47 343	1.03 536	1.28 544	1.02 523	0.83 519	0.84 530	0.75 467	0.99 521	0.10 315	0.09 375	0.12 393	0.10 336	0.21 485	0.22 498

anonymity	0.56 507	0.54 527	0.70 451	0.47 525	0.61 538	0.56 493	0.43 505	0.69 519	0.49 435	0.63 504	0.55 447	0.54 464	0.60 505	0.61 411	0.57 476	0.55 538	0.53 546	0.50 532	0.54 543	0.51 530	0.56 542

Wz-Net-TNSev	0.51 500	0.58 528	1.61 545	0.25 378	0.21 444	0.65 507	0.45 509	0.63 502	0.69 501	0.51 479	0.54 443	0.71 513	0.60 505	1.00 520	0.77 504	0.15 448	0.15 478	0.13 414	0.15 462	0.21 485	0.20 485

AnyNet_C01	0.65 519	0.58 528	2.60 556	0.32 486	0.26 493	0.88 529	0.61 531	0.63 502	0.62 486	0.68 511	0.96 519	0.76 516	0.60 505	0.96 516	1.43 542	0.16 463	0.16 485	0.17 471	0.17 483	0.23 494	0.23 505

GCST	0.47 487	0.60 530	0.57 399	1.04 554	0.48 528	0.38 417	0.11 14	0.40 270	0.32 242	0.41 430	0.34 266	0.29 272	0.17 189	0.46 333	0.19 241	0.69 545	0.42 538	0.79 547	0.62 549	0.62 537	0.46 537

SPS-STEREO	0.69 523	0.61 531	0.98 506	0.52 531	0.57 536	0.74 516	0.50 522	0.78 528	0.62 486	0.95 531	0.86 512	0.94 524	0.70 519	1.01 522	0.87 513	0.58 541	0.51 543	0.50 532	0.50 539	0.55 533	0.58 544
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 510	0.62 532	0.87 489	0.63 536	0.44 525	0.73 515	0.37 483	0.65 504	0.66 493	0.51 479	0.75 499	0.66 503	0.45 471	0.69 445	0.46 458	0.53 535	0.34 533	0.55 535	0.35 527	0.60 536	0.45 534

Ntro	0.58 511	0.64 533	0.92 497	0.66 537	0.50 531	0.77 519	0.36 479	0.66 510	0.70 503	0.50 474	0.59 462	0.65 499	0.51 492	0.75 467	0.45 452	0.56 539	0.32 532	0.56 538	0.34 526	0.63 538	0.46 537

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 522	0.64 533	1.06 515	0.45 522	0.27 495	1.40 552	0.58 528	0.78 528	0.92 530	0.84 524	0.86 512	0.88 522	0.68 517	1.33 542	0.68 498	0.37 530	0.29 528	0.34 523	0.36 530	0.43 525	0.37 527

SGM+DAISY	0.87 534	0.66 535	1.30 534	0.51 529	0.60 537	1.03 536	0.84 549	0.76 526	0.73 509	1.39 548	1.51 543	1.31 538	1.22 545	1.11 528	1.08 525	0.57 540	0.53 546	0.51 534	0.51 540	0.54 532	0.61 549

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 205	0.72 536	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	0.35 527	0.04 2	0.08 150	0.07 135	0.11 344	0.23 505

coex-ft	3.44 564	0.73 537	48.55 587	0.24 341	0.19 419	0.50 480	0.43 505	0.47 343	2.40 558	7.03 573	1.20 530	0.97 527	2.23 560	0.73 458	1.92 554	0.12 390	0.15 478	0.14 440	0.12 414	0.21 485	0.43 532

JetBlue	1.14 545	0.76 538	2.36 551	0.59 533	0.75 544	3.04 563	1.78 565	1.11 543	0.90 528	0.94 529	1.10 526	1.66 545	1.28 549	2.09 557	1.72 549	0.43 534	0.36 534	0.38 525	0.38 533	0.58 535	0.56 542

MFMNet_re	0.72 526	0.76 538	0.99 507	0.62 535	0.70 542	0.77 519	0.67 534	0.75 525	0.83 522	0.78 522	0.86 512	0.69 510	0.78 523	0.71 451	0.61 486	0.66 544	0.59 552	0.61 539	0.58 547	0.68 544	0.71 553

ACVNet_1	0.72 526	0.81 540	1.37 537	0.72 541	0.53 534	0.77 519	0.42 503	0.85 539	0.90 528	0.74 518	0.75 499	1.32 539	0.72 521	1.02 523	0.55 475	0.54 537	0.31 531	0.71 542	0.35 527	0.64 540	0.45 534

ACVNet-4b	0.72 526	0.81 540	1.33 535	0.72 541	0.50 531	0.80 524	0.31 453	0.71 522	0.80 516	0.50 474	0.72 497	0.95 526	0.43 466	0.96 516	1.20 537	1.13 562	0.21 509	0.76 544	0.45 534	0.65 541	0.46 537

IMH-64-1	0.91 536	0.86 542	0.84 483	0.97 549	0.75 544	0.92 532	0.71 536	1.27 545	1.10 541	0.89 526	1.45 539	1.14 530	0.96 536	1.19 533	0.84 509	0.74 546	0.51 543	0.97 550	0.55 544	0.84 548	0.60 546

IMH-64	0.91 536	0.86 542	0.84 483	0.97 549	0.75 544	0.92 532	0.71 536	1.27 545	1.10 541	0.89 526	1.45 539	1.14 530	0.96 536	1.19 533	0.84 509	0.74 546	0.51 543	0.97 550	0.55 544	0.84 548	0.60 546

ACVNet_2	0.89 535	0.87 544	1.25 529	0.82 544	0.62 539	0.97 534	0.62 532	1.14 544	1.42 548	1.00 534	1.40 537	1.47 542	0.84 530	1.11 528	0.66 496	0.61 542	0.43 539	0.78 545	0.49 537	0.75 545	0.52 540

test_for_model	0.29 385	0.89 545	0.34 176	0.69 538	0.49 529	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	0.29 520	0.10 400	0.06 22	0.04 1	0.86 550	0.18 467

WAO-7	1.01 540	0.89 545	0.93 499	0.83 546	0.66 541	1.18 541	0.81 547	1.40 549	1.57 552	1.11 540	1.76 551	1.45 541	1.19 544	1.50 546	1.14 530	0.61 542	0.62 556	0.70 541	0.68 551	0.66 543	0.60 546

RainbowNet	0.72 526	0.89 545	1.02 511	0.82 544	0.63 540	0.78 522	0.52 523	0.81 534	0.93 532	0.60 500	0.79 504	0.80 518	0.60 505	0.80 486	0.57 476	0.78 549	0.55 549	0.78 545	0.49 537	0.76 546	0.58 544

DispFullNet	0.66 520	0.89 545	1.59 542	0.77 543	1.21 560	0.51 481	0.23 359	0.59 474	0.72 506	0.69 513	0.61 474	0.69 510	0.91 534	0.79 482	0.48 461	0.27 514	0.12 441	0.73 543	0.30 524	0.65 541	0.40 530

WAO-6	1.07 543	0.93 549	0.92 497	0.96 548	0.78 548	1.28 547	0.75 540	1.34 547	2.00 556	1.02 536	1.54 545	1.59 543	1.22 545	1.31 541	1.14 530	0.78 549	0.55 549	1.02 554	0.75 555	0.83 547	0.69 552

IMH	1.05 542	0.95 550	1.00 508	1.01 551	0.78 548	1.11 538	0.68 535	1.38 548	1.43 549	1.00 534	1.72 549	1.43 540	1.14 540	1.73 552	0.89 515	1.09 559	0.55 549	0.99 552	0.57 546	0.87 551	0.62 551

LVE	1.13 544	1.02 551	1.28 532	1.01 551	0.80 551	1.29 548	0.81 547	1.47 552	1.96 554	1.07 538	1.90 552	1.90 548	1.01 539	1.48 545	0.91 516	0.93 556	0.61 555	0.94 549	0.69 552	0.87 551	0.75 557

TorneroNet-64	1.43 550	1.03 552	1.20 526	1.10 555	0.86 554	2.26 560	0.73 539	1.84 558	3.84 566	1.25 543	2.25 559	2.69 560	1.42 552	1.76 554	1.43 542	0.76 548	0.50 541	1.09 555	0.66 550	1.23 560	0.76 558

Dean	1.17 546	1.04 553	1.49 541	1.03 553	0.78 548	1.20 544	0.77 543	1.48 553	1.96 554	1.28 544	1.99 554	2.15 552	1.14 540	1.25 538	1.00 522	0.81 551	0.60 553	1.01 553	0.69 552	0.92 555	0.74 556

FADE		1.06 554		0.71 540	0.76 547			1.85 561	1.52 551	0.75 519		1.17 534		2.83 562		24.23 587	4.70 573	17.35 582	17.61 581	0.49 529	0.44 533

TorneroNet	2.22 560	1.08 555	1.24 528	1.14 559	0.90 555	5.58 566	0.80 545	2.12 564	8.69 573	2.58 564	5.42 568	3.88 565	1.97 558	1.78 556	1.87 552	0.86 552	0.54 548	1.15 559	0.74 554	1.23 560	0.85 559

WAO-8	1.46 552	1.10 556	1.09 517	1.10 555	0.84 552	2.06 556	0.75 540	1.84 558	3.83 564	1.44 554	2.21 557	2.15 552	1.43 553	3.17 564	1.19 535	0.91 554	0.65 558	1.09 555	0.79 556	0.90 553	0.71 553

Venus	1.46 552	1.10 556	1.09 517	1.10 555	0.84 552	2.06 556	0.75 540	1.84 558	3.83 564	1.44 554	2.21 557	2.15 552	1.43 553	3.17 564	1.19 535	0.91 554	0.65 558	1.09 555	0.79 556	0.90 553	0.71 553

MADNet+	1.01 540	1.16 558	4.72 563	0.70 539	0.47 527	1.24 545	0.96 553	0.97 541	0.89 526	0.65 508	0.77 502	0.87 520	0.85 532	2.09 557	1.68 547	0.38 531	0.39 536	0.31 519	0.27 520	0.43 525	0.39 529

PWCK	1.00 538	1.17 559	1.70 546	0.91 547	0.41 522	1.19 543	0.92 551	1.10 542	1.14 543	1.16 542	1.14 528	1.25 536	0.88 533	1.75 553	1.04 524	0.87 553	0.50 541	0.87 548	0.53 542	0.96 556	0.52 540

UNDER WATER-64	1.55 554	1.19 560	2.52 554	1.31 560	0.95 556	2.12 558	1.21 562	1.45 551	3.19 560	1.43 553	1.32 535	2.64 559	2.04 559	1.63 549	1.83 551	1.11 560	0.67 560	1.28 560	0.92 559	1.19 558	1.02 562

UNDER WATER	1.59 555	1.22 561	2.36 551	1.38 561	1.03 557	1.67 555	1.10 559	1.54 556	3.63 562	1.44 554	1.47 541	2.85 561	2.25 561	1.67 550	1.94 555	1.06 558	0.62 556	1.31 561	0.93 560	1.21 559	1.02 562

notaker	1.45 551	1.34 562	1.48 539	1.40 562	1.07 558	1.18 541	0.85 550	1.48 553	1.40 547	1.51 559	3.46 564	2.40 557	1.81 557	1.76 554	1.45 545	1.11 560	0.69 561	1.38 562	0.87 558	1.31 562	0.97 561

ktn	1.77 558	1.36 563	1.22 527	1.43 563	1.14 559	1.52 553	1.08 558	1.51 555	3.96 567	2.77 566	4.69 566	3.35 563	1.46 555	1.69 551	1.25 539	1.43 564	0.77 562	1.45 563	0.99 561	1.32 563	0.96 560

KSHMR	1.89 559	1.36 563	1.60 543	1.47 564	1.22 561	1.38 551	1.06 557	1.79 557	5.97 570	1.42 552	5.65 570	2.98 562	1.14 540	2.23 560	1.20 537	1.27 563	1.12 563	1.46 564	1.10 563	1.32 563	1.15 564

HanzoNet	2.97 563	1.69 565	2.29 550	1.74 565	1.33 562	1.53 554	1.03 556	1.99 562	2.64 559	5.51 570	5.16 567	5.90 570	6.82 572	4.32 570	3.29 563	3.16 569	2.02 569	1.92 565	2.87 570	2.24 567	1.89 567

MADNet++	2.26 561	1.80 566	2.06 548	2.13 568	1.97 565	2.61 562	1.79 566	2.38 565	2.16 557	2.75 565	2.65 561	2.38 556	2.43 562	3.17 564	3.21 562	2.17 567	1.95 567	1.94 566	1.63 565	2.06 566	2.01 568

BEATNet-Init1	4.73 568	2.61 567	13.29 578	0.58 532	0.53 534	10.12 573	3.33 568	4.83 570	5.01 569	8.75 575	8.51 572	14.08 582	7.60 573	7.70 575	5.34 569	0.28 518	0.28 527	0.34 523	0.37 531	0.57 534	0.45 534

JetRed	2.30 562	2.64 568	6.12 565	1.12 558	1.38 563	5.85 568	3.29 567	1.99 562	1.67 553	1.98 561	1.95 553	2.16 555	1.60 556	2.48 561	4.10 566	1.05 557	1.60 564	1.09 555	1.01 562	1.67 565	1.28 565

DPSimNet_ROB	4.34 566	4.23 569	6.89 567	3.67 569	3.68 566	4.75 564	5.21 570	2.67 567	3.68 563	5.82 571	3.95 565	5.57 567	6.72 571	3.46 568	4.48 567	4.05 572	2.88 570	4.68 572	3.12 572	3.69 569	3.62 572

DGTPSM_ROB	8.34 572	5.10 570	10.37 576	5.31 572	10.18 573	8.33 570	23.60 580	6.06 572	13.41 580	4.90 567	10.87 577	5.65 568	10.44 574	6.17 571	12.59 575	3.74 570	7.55 575	3.69 570	7.26 576	4.14 571	7.46 575

DPSMNet_ROB	8.40 573	5.11 571	10.49 577	5.58 573	10.25 574	8.34 571	23.62 581	6.07 573	13.45 581	4.93 568	10.88 578	5.66 569	10.44 574	6.24 572	12.64 576	3.98 571	7.61 576	3.76 571	7.30 577	4.20 572	7.51 576

USTest	6.88 569	5.23 572	5.63 564	7.22 574	7.29 570	14.34 577	22.76 576	8.48 575	9.32 574	5.42 569	6.39 571	6.29 574	6.64 570	6.92 573	8.62 573	1.94 565	3.29 571	2.16 568	2.55 569	3.85 570	3.29 571

TCMNet-wrong-test	4.29 565	5.57 573	4.65 560	11.33 578	10.39 575	5.73 567	4.48 569	4.13 569	1.02 535	1.91 560	2.39 560	6.16 573	3.62 565	3.84 569	4.50 568	1.99 566	0.47 540	1.97 567	1.69 566	5.69 573	4.31 573

ASD4	7.23 570	6.65 574	7.69 568	5.24 571	5.62 569	11.85 575	20.36 575	7.57 574	7.14 572	6.55 572	5.47 569	5.99 572	5.78 568	7.22 574	9.24 574	4.85 573	4.44 572	6.40 577	5.19 573	6.53 574	4.89 574

Anonymous_1	16.62 582	9.35 575	9.84 570	10.66 575	14.64 578	18.66 582	27.12 582	12.64 581	13.51 582	10.76 581	10.30 576	10.13 576	10.60 576	11.06 581	12.74 577	15.87 584	7.74 577	16.92 581	43.48 586	58.66 589	7.68 577

xxxxx1	15.27 578	9.54 576	10.31 571	20.13 582	18.88 581	17.08 578	23.03 577	10.36 578	10.99 576	9.21 576	9.62 573	10.74 577	10.61 577	10.72 578	13.89 580	7.97 578	9.20 581	31.85 587	44.72 587	12.84 578	13.69 580

tt_ll	15.27 578	9.54 576	10.31 571	20.13 582	18.88 581	17.08 578	23.03 577	10.36 578	10.99 576	9.21 576	9.62 573	10.74 577	10.61 577	10.72 578	13.89 580	7.97 578	9.20 581	31.85 587	44.72 587	12.84 578	13.69 580

ff	15.27 578	9.54 576	10.31 571	20.13 582	18.88 581	17.08 578	23.03 577	10.36 578	10.99 576	9.21 576	9.62 573	10.74 577	10.61 577	10.72 578	13.89 580	7.97 578	9.20 581	31.85 587	44.72 587	12.84 578	13.69 580

DPSM_ROB	11.49 576	9.87 579	10.35 574	11.13 576	11.31 576	19.11 583	27.51 583	13.37 582	14.21 583	10.31 579	11.06 579	10.96 580	11.27 580	11.96 582	13.59 578	6.78 576	8.19 578	6.03 574	7.09 574	7.93 575	7.73 578

DPSM	11.49 576	9.87 579	10.35 574	11.13 576	11.31 576	19.11 583	27.51 583	13.37 582	14.21 583	10.31 579	11.06 579	10.96 580	11.27 580	11.96 582	13.59 578	6.78 576	8.19 578	6.03 574	7.09 574	7.93 575	7.73 578

DLNR_Zeroshot_test	10.44 574	12.10 581	19.93 581	106.08 590	23.66 587	0.14 13	0.13 38	3.22 568	0.17 42	0.16 100	0.23 144	0.16 114	0.10 38	0.31 266	0.15 138	2.36 568	0.06 142	0.07 72	0.07 135	39.70 588	0.06 74

PML	16.10 581	12.82 582	6.78 566	5.23 570	7.76 571	33.92 585	66.56 588	5.30 571	10.28 575	26.12 588	68.59 588	20.51 584	13.49 582	10.06 577	6.78 572	5.96 575	2.00 568	6.04 576	2.18 567	8.96 577	2.60 570

LRCNet_RVC	10.90 575	14.34 583	9.35 569	15.35 579	8.04 572	1.08 537	0.34 471	8.78 576	0.70 503	12.63 582	16.05 581	9.85 575	6.54 569	8.57 576	6.34 571	20.27 585	5.40 574	23.70 584	21.88 583	14.87 581	13.83 583

CasAABBNet	23.10 585	19.86 584	20.64 582	22.47 585	22.73 585	38.41 586	55.50 587	26.89 587	28.70 588	20.61 585	22.15 585	22.08 586	22.75 585	23.99 586	27.36 587	13.59 581	16.48 585	12.14 578	14.27 579	15.95 582	15.53 584

Selective-RAFT-Error	23.16 586	19.93 585	20.87 583	22.54 586	22.81 586	38.52 588	55.47 586	27.01 589	28.83 589	20.66 586	22.25 586	22.09 587	22.80 587	24.09 587	27.36 587	13.61 582	16.48 585	12.15 579	14.28 580	15.99 583	15.57 585

LSM0	24.24 587	19.98 586	22.32 584	24.22 587	40.14 589	38.48 587	55.20 585	26.95 588	28.57 587	20.49 584	21.83 583	22.26 588	22.75 585	24.22 588	27.30 586	13.66 583	16.32 584	12.19 580	14.15 578	16.10 584	17.66 586

HaxPig	17.72 583	20.22 587	19.73 580	16.53 580	16.51 579	9.27 572	9.33 571	14.34 584	13.27 579	18.65 583	18.70 582	17.35 583	16.77 583	17.04 584	16.45 583	22.05 586	20.89 587	22.27 583	21.53 582	21.29 585	22.13 587

MEDIAN_ROB	21.21 584	24.62 588	23.47 585	19.58 581	19.65 584	13.22 576	10.96 572	17.88 585	17.00 585	22.14 587	22.02 584	20.86 585	20.36 584	21.06 585	19.71 584	25.63 588	24.13 588	26.21 585	25.20 584	25.17 586	25.38 588

AVERAGE_ROB	25.43 588	29.06 589	27.24 586	24.63 588	24.20 588	17.73 581	12.61 573	22.29 586	21.39 586	26.79 589	26.16 587	25.20 589	24.64 588	25.07 589	23.53 585	29.96 589	28.40 589	30.60 586	29.58 585	29.72 587	29.84 589

test_example2	101.33 589	108.28 590	68.15 588	98.43 589	106.93 590	89.75 589	102.43 589	36.80 590	97.65 590	129.04 590	130.15 589	65.26 590	66.62 589	92.11 590	80.24 589	144.10 590	199.48 590	81.81 590	103.01 590	125.01 590	101.27 590

ccccc	256.34 590	256.29 591	313.62 590	354.40 591	364.36 591	149.10 590	168.46 590	152.89 591	131.30 591	153.93 591	155.56 590	164.00 591	204.39 590	268.02 591	295.19 590	390.55 591	349.22 591	244.59 591	219.82 591	412.30 591	378.83 591

Low-res two-view benchmark