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

asda	0.07 4	0.08 233	0.08 29	0.16 141	0.06 13	0.06 8	0.10 27	0.16 129	0.10 35	0.06 9	0.06 12	0.05 1	0.05 9	0.10 60	0.10 121	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

asd	0.07 4	0.08 233	0.07 6	0.16 141	0.07 70	0.08 48	0.08 7	0.11 27	0.08 11	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.10 60	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

qwe	0.07 4	0.08 233	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.07 27	0.10 27	0.18 194	0.11 61	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.10 60	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.25_new	0.07 4	0.08 233	0.09 70	0.15 70	0.06 13	0.09 77	0.08 7	0.14 74	0.08 11	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.12 187	0.10 121	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.5w_new	0.07 4	0.08 233	0.09 70	0.15 70	0.06 13	0.09 77	0.08 7	0.14 74	0.08 11	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.12 187	0.10 121	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.5_new	0.07 4	0.09 307	0.08 29	0.15 70	0.07 70	0.06 8	0.10 27	0.14 74	0.11 61	0.06 9	0.08 69	0.06 16	0.06 34	0.08 15	0.10 121	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 307	0.08 29	0.15 70	0.07 70	0.06 8	0.10 27	0.14 74	0.11 61	0.06 9	0.08 69	0.06 16	0.06 34	0.08 15	0.10 121	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 233	0.09 70	0.15 70	0.06 13	0.09 77	0.08 7	0.14 74	0.08 11	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.12 187	0.10 121	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4w-stereo	0.07 4	0.08 233	0.08 29	0.16 141	0.06 13	0.07 27	0.08 7	0.12 42	0.08 11	0.07 29	0.07 36	0.05 1	0.06 34	0.09 33	0.10 121	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

3w_stereo	0.08 43	0.09 307	0.10 105	0.17 215	0.07 70	0.08 48	0.10 27	0.20 226	0.13 115	0.06 9	0.07 36	0.05 1	0.06 34	0.08 15	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

2.5w	0.07 4	0.07 136	0.07 6	0.16 141	0.06 13	0.08 48	0.12 63	0.10 16	0.10 35	0.07 29	0.06 12	0.09 120	0.06 34	0.08 15	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 4	0.07 136	0.07 6	0.13 13	0.06 13	0.08 48	0.08 7	0.18 194	0.12 84	0.07 29	0.08 69	0.06 16	0.06 34	0.09 33	0.11 184	0.04 11	0.04 21	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

3.25w_new	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.10 124	0.07 3	0.12 42	0.11 61	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.25w	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.10 124	0.07 3	0.12 42	0.11 61	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.75w	0.07 4	0.07 136	0.08 29	0.16 141	0.07 70	0.07 27	0.09 18	0.16 129	0.09 22	0.07 29	0.06 12	0.05 1	0.06 34	0.09 33	0.10 121	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 136	0.07 6	0.15 70	0.07 70	0.09 77	0.06 1	0.13 58	0.11 61	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.07 103	0.10 60	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

2w_stereo	0.08 43	0.08 233	0.09 70	0.16 141	0.06 13	0.08 48	0.10 27	0.20 226	0.15 155	0.08 61	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.06 1	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.16 141	0.06 13	0.07 27	0.10 27	0.14 74	0.14 139	0.07 29	0.08 69	0.05 1	0.06 34	0.09 33	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

monsterstereo	0.07 4	0.06 54	0.06 2	0.16 141	0.06 13	0.08 48	0.10 27	0.16 129	0.11 61	0.07 29	0.08 69	0.06 16	0.07 103	0.08 15	0.09 52	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

LG-Stereo	0.08 43	0.07 136	0.10 105	0.18 296	0.07 70	0.10 124	0.17 313	0.11 27	0.08 11	0.05 1	0.07 36	0.05 1	0.07 103	0.09 33	0.09 52	0.04 11	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.04 15	0.04 40

MonSter	0.07 4	0.06 54	0.05 1	0.15 70	0.05 1	0.07 27	0.10 27	0.15 103	0.15 155	0.05 1	0.06 12	0.05 1	0.06 34	0.07 4	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.10 124	0.13 101	0.07 2	0.13 115	0.06 9	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.10 60	0.09 52	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

RSM++	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.17 215	0.07 70	0.09 77	0.12 63	0.11 27	0.11 61	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.05 9	0.10 60	0.09 52	0.04 11	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.03 1

RSM	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.17 215	0.06 13	0.08 48	0.12 63	0.12 42	0.10 35	0.08 61	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.11 106	0.09 52	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

test_4	0.10 139	0.10 365	0.08 29	0.19 352	0.09 235	0.08 48	0.22 443	0.15 103	0.17 201	0.12 188	0.18 259	0.12 189	0.09 164	0.08 15	0.11 184	0.04 11	0.04 21	0.08 273	0.08 333	0.04 15	0.03 1

2.25w	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.08 48	0.08 7	0.10 16	0.15 155	0.08 61	0.10 113	0.07 62	0.06 34	0.08 15	0.10 121	0.05 26	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.04 40

monsters	0.07 4	0.06 54	0.06 2	0.15 70	0.06 13	0.08 48	0.09 18	0.12 42	0.08 11	0.09 91	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.08 15	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

xyz-stereo-finetune2	0.11 182	0.07 136	0.13 226	0.13 13	0.07 70	0.11 169	0.19 396	0.17 165	0.12 84	0.15 263	0.15 201	0.17 296	0.12 251	0.13 231	0.11 184	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.06 195

xyz-stereo-finetune	0.11 182	0.08 233	0.13 226	0.14 30	0.06 13	0.10 124	0.19 396	0.17 165	0.19 242	0.12 188	0.14 184	0.15 262	0.10 196	0.13 231	0.11 184	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.05 120

xyz-stereo	0.13 272	0.07 136	0.20 418	0.15 70	0.05 1	0.20 407	0.15 215	0.17 165	0.31 402	0.15 263	0.29 410	0.26 408	0.16 357	0.13 231	0.12 232	0.05 26	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 17	0.10 105	0.14 30	0.06 13	0.07 27	0.12 63	0.09 11	0.09 22	0.06 9	0.04 1	0.05 1	0.05 9	0.08 15	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 17	0.11 146	0.14 30	0.06 13	0.07 27	0.13 101	0.09 11	0.07 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 15	0.07 1	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 17	0.08 29	0.17 215	0.05 1	0.06 8	0.11 46	0.08 4	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 9	0.09 33	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.08 29	0.17 215	0.05 1	0.07 27	0.11 46	0.08 4	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 9	0.10 60	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MM-Stereo_test2	0.09 78	0.06 54	0.09 70	0.19 352	0.08 125	0.12 203	0.18 358	0.15 103	0.14 139	0.07 29	0.10 113	0.07 62	0.06 34	0.12 187	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.03 1

HART	0.08 43	0.07 136	0.09 70	0.17 215	0.07 70	0.10 124	0.16 280	0.13 58	0.11 61	0.08 61	0.10 113	0.07 62	0.05 9	0.10 60	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.05 98	0.04 40

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 54	0.08 29	0.13 13	0.07 70	0.07 27	0.14 149	0.09 11	0.09 22	0.06 9	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.10 60	0.07 1	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

HI	0.11 182	0.06 54	0.11 146	0.13 13	0.09 235	0.09 77	0.14 149	0.21 248	0.10 35	0.19 352	0.17 234	0.14 233	0.09 164	0.16 312	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.08 333	0.07 254	0.06 195

CoSv	0.11 182	0.06 54	0.11 146	0.13 13	0.09 235	0.09 77	0.14 149	0.21 248	0.10 35	0.19 352	0.17 234	0.14 233	0.09 164	0.16 312	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.08 333	0.07 254	0.06 195

SCV_C0	0.08 43	0.07 136	0.07 6	0.16 141	0.09 235	0.08 48	0.15 215	0.11 27	0.12 84	0.08 61	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.11 106	0.07 1	0.05 26	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.05 120

SCV	0.08 43	0.09 307	0.08 29	0.15 70	0.08 125	0.10 124	0.13 101	0.10 16	0.12 84	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.04 1	0.09 33	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.06 189	0.04 40

AIO_rvc	0.07 4	0.06 54	0.08 29	0.15 70	0.06 13	0.08 48	0.14 149	0.09 11	0.08 11	0.07 29	0.08 69	0.07 62	0.04 1	0.10 60	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

AIO_test	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.15 70	0.07 70	0.06 8	0.14 149	0.10 16	0.10 35	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.08 15	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

castereo	0.09 78	0.06 54	0.11 146	0.15 70	0.06 13	0.11 169	0.15 215	0.14 74	0.18 227	0.08 61	0.10 113	0.11 172	0.08 138	0.09 33	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

GIP-stereo	0.08 43	0.06 54	0.11 146	0.14 30	0.06 13	0.09 77	0.13 101	0.14 74	0.11 61	0.07 29	0.08 69	0.05 1	0.04 1	0.10 60	0.07 1	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

fffft	0.09 78	0.06 54	0.12 181	0.16 141	0.07 70	0.09 77	0.17 313	0.12 42	0.11 61	0.08 61	0.07 36	0.09 120	0.06 34	0.11 106	0.12 232	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.05 120
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 43	0.06 54	0.12 181	0.16 141	0.07 70	0.09 77	0.14 149	0.11 27	0.13 115	0.09 91	0.07 36	0.07 62	0.07 103	0.12 187	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

mms	0.09 78	0.07 136	0.08 29	0.16 141	0.08 125	0.10 124	0.16 280	0.12 42	0.11 61	0.08 61	0.09 87	0.08 95	0.06 34	0.11 106	0.12 232	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.03 1

ours_stereo	0.09 78	0.07 136	0.09 70	0.17 215	0.08 125	0.11 169	0.16 280	0.11 27	0.12 84	0.08 61	0.10 113	0.08 95	0.06 34	0.12 187	0.12 232	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.03 1

fffy	0.09 78	0.08 233	0.09 70	0.16 141	0.07 70	0.13 242	0.17 313	0.13 58	0.12 84	0.08 61	0.09 87	0.08 95	0.09 164	0.13 231	0.11 184	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.05 120

tg	0.10 139	0.06 54	0.10 105	0.18 296	0.08 125	0.11 169	0.16 280	0.20 226	0.12 84	0.08 61	0.11 143	0.11 172	0.07 103	0.11 106	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.08 273	0.08 333	0.04 15	0.04 40

WCG-NET	0.08 43	0.05 17	0.09 70	0.15 70	0.06 13	0.11 169	0.14 149	0.13 58	0.13 115	0.06 9	0.09 87	0.07 62	0.06 34	0.13 231	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 54	0.08 29	0.18 296	0.06 13	0.04 1	0.10 27	0.11 27	0.11 61	0.06 9	0.07 36	0.07 62	0.06 34	0.09 33	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

AIO-Stereo	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.18 296	0.06 13	0.08 48	0.12 63	0.15 103	0.09 22	0.08 61	0.08 69	0.07 62	0.05 9	0.11 106	0.08 17	0.05 26	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

WCG-NET（raft）	0.08 43	0.05 17	0.10 105	0.15 70	0.06 13	0.11 169	0.13 101	0.15 103	0.12 84	0.08 61	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.13 231	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

H2IRNET	0.10 139	0.09 307	0.09 70	0.18 296	0.09 235	0.12 203	0.15 215	0.14 74	0.21 280	0.10 123	0.10 113	0.10 151	0.10 196	0.10 60	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.08 273	0.08 333	0.06 189	0.05 120

MGS-Stereo	0.09 78	0.07 136	0.12 181	0.15 70	0.08 125	0.09 77	0.15 215	0.12 42	0.12 84	0.07 29	0.10 113	0.08 95	0.06 34	0.10 60	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.05 120

MoCha-V2	0.08 43	0.05 17	0.10 105	0.20 401	0.07 70	0.09 77	0.14 149	0.11 27	0.08 11	0.07 29	0.08 69	0.07 62	0.06 34	0.09 33	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

IGEV++	0.08 43	0.06 54	0.08 29	0.18 296	0.07 70	0.09 77	0.13 101	0.10 16	0.09 22	0.08 61	0.08 69	0.06 16	0.06 34	0.13 231	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

AE-Stereo	0.10 139	0.08 233	0.10 105	0.18 296	0.09 235	0.10 124	0.15 215	0.14 74	0.19 242	0.09 91	0.14 184	0.12 189	0.08 138	0.11 106	0.10 121	0.05 26	0.06 302	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.04 40

ff7	0.09 78	0.07 136	0.11 146	0.16 141	0.09 235	0.11 169	0.15 215	0.16 129	0.12 84	0.10 123	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

ffff	0.09 78	0.07 136	0.11 146	0.16 141	0.09 235	0.11 169	0.15 215	0.16 129	0.12 84	0.10 123	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

11t	0.09 78	0.07 136	0.11 146	0.16 141	0.09 235	0.11 169	0.15 215	0.16 129	0.12 84	0.10 123	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

MIM_Stereo	0.09 78	0.07 136	0.11 146	0.15 70	0.07 70	0.06 8	0.12 63	0.20 226	0.14 139	0.13 215	0.13 170	0.09 120	0.05 9	0.12 187	0.08 17	0.05 26	0.06 302	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.05 120

testlalala	0.08 43	0.07 136	0.17 372	0.16 141	0.08 125	0.09 77	0.12 63	0.15 103	0.10 35	0.07 29	0.09 87	0.06 16	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.04 40

LL-Strereo2	0.10 139	0.10 365	0.15 310	0.18 296	0.08 125	0.15 300	0.09 18	0.17 165	0.14 139	0.14 236	0.10 113	0.09 120	0.07 103	0.16 312	0.10 121	0.05 26	0.05 182	0.10 397	0.07 269	0.06 189	0.05 120

4D-IteraStereo	0.09 78	0.07 136	0.10 105	0.18 296	0.07 70	0.09 77	0.15 215	0.17 165	0.15 155	0.10 123	0.11 143	0.10 151	0.07 103	0.11 106	0.09 52	0.05 26	0.03 1	0.08 273	0.07 269	0.06 189	0.05 120

LoS_RVC	0.08 43	0.05 17	0.07 6	0.15 70	0.07 70	0.08 48	0.15 215	0.11 27	0.10 35	0.08 61	0.09 87	0.06 16	0.09 164	0.10 60	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

anonymousdsp2	0.11 182	0.07 136	0.10 105	0.16 141	0.09 235	0.13 242	0.14 149	0.18 194	0.22 294	0.13 215	0.14 184	0.12 189	0.09 164	0.14 256	0.11 184	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.05 120

anonymousdsp	0.09 78	0.07 136	0.11 146	0.16 141	0.09 235	0.11 169	0.15 215	0.16 129	0.12 84	0.09 91	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 54	0.08 29	0.17 215	0.06 13	0.08 48	0.12 63	0.13 58	0.07 8	0.08 61	0.07 36	0.06 16	0.04 1	0.10 60	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

Selective-RAFT	0.11 182	0.10 365	0.11 146	0.21 430	0.08 125	0.16 330	0.13 101	0.20 226	0.22 294	0.10 123	0.10 113	0.11 172	0.10 196	0.15 278	0.11 184	0.05 26	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.05 120

ProNet	0.09 78	0.07 136	0.10 105	0.17 215	0.08 125	0.10 124	0.15 215	0.15 103	0.12 84	0.09 91	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.06 195

ccc-4	0.09 78	0.07 136	0.11 146	0.16 141	0.09 235	0.11 169	0.15 215	0.16 129	0.12 84	0.10 123	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

raft_robust	0.13 272	0.10 365	0.07 6	0.18 296	0.08 125	0.13 242	0.24 464	0.28 385	0.33 416	0.20 374	0.19 268	0.14 233	0.10 196	0.11 106	0.12 232	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.05 98	0.04 40

RAFT_CTSACE	0.12 247	0.09 307	0.10 105	0.22 445	0.08 125	0.12 203	0.24 464	0.18 194	0.16 182	0.20 374	0.27 385	0.13 213	0.07 103	0.13 231	0.09 52	0.05 26	0.06 302	0.08 273	0.07 269	0.04 15	0.04 40

RAFT+CT+SA	0.13 272	0.11 390	0.09 70	0.19 352	0.09 235	0.15 300	0.28 499	0.22 270	0.22 294	0.15 263	0.26 377	0.10 151	0.10 196	0.11 106	0.12 232	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.08 333	0.07 254	0.06 195

SA	0.12 247	0.09 307	0.08 29	0.18 296	0.08 125	0.12 203	0.24 464	0.23 289	0.18 227	0.17 307	0.27 385	0.14 233	0.11 221	0.11 106	0.11 184	0.05 26	0.05 182	0.09 352	0.08 333	0.05 98	0.04 40

IGEV-Stereo	0.09 78	0.07 136	0.11 146	0.16 141	0.09 235	0.11 169	0.15 215	0.16 129	0.12 84	0.09 91	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.12 247	0.09 307	0.12 181	0.19 352	0.08 125	0.09 77	0.12 63	0.21 248	0.21 280	0.19 352	0.14 184	0.11 172	0.09 164	0.20 405	0.16 354	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.06 195

GMOStereo	0.11 182	0.09 307	0.07 6	0.19 352	0.08 125	0.12 203	0.28 499	0.13 58	0.17 201	0.11 150	0.17 234	0.14 233	0.12 251	0.07 4	0.07 1	0.05 26	0.05 182	0.09 352	0.07 269	0.04 15	0.04 40

error version	0.11 182	0.09 307	0.07 6	0.19 352	0.08 125	0.12 203	0.28 499	0.13 58	0.17 201	0.11 150	0.17 234	0.14 233	0.12 251	0.07 4	0.07 1	0.05 26	0.05 182	0.09 352	0.07 269	0.04 15	0.04 40

test-v	0.11 182	0.09 307	0.07 6	0.19 352	0.08 125	0.12 203	0.28 499	0.13 58	0.17 201	0.11 150	0.17 234	0.14 233	0.12 251	0.07 4	0.07 1	0.05 26	0.05 182	0.09 352	0.07 269	0.04 15	0.04 40

test-3	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.17 215	0.07 70	0.07 27	0.14 149	0.12 42	0.15 155	0.09 91	0.08 69	0.07 62	0.08 138	0.11 106	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.04 40

test_1	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.17 215	0.07 70	0.07 27	0.14 149	0.12 42	0.15 155	0.09 91	0.08 69	0.07 62	0.08 138	0.11 106	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.04 40

test_3	0.10 139	0.09 307	0.10 105	0.20 401	0.08 125	0.13 242	0.26 486	0.14 74	0.21 280	0.10 123	0.10 113	0.09 120	0.09 164	0.08 15	0.11 184	0.05 26	0.04 21	0.08 273	0.07 269	0.04 15	0.04 40

LCNet	0.11 182	0.07 136	0.09 70	0.19 352	0.09 235	0.08 48	0.15 215	0.21 248	0.15 155	0.11 150	0.15 201	0.16 276	0.11 221	0.12 187	0.11 184	0.05 26	0.04 21	0.08 273	0.07 269	0.06 189	0.15 485

HHNet	0.11 182	0.06 54	0.16 344	0.15 70	0.14 453	0.07 27	0.13 101	0.20 226	0.17 201	0.14 236	0.25 360	0.11 172	0.08 138	0.13 231	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.08 273	0.06 182	0.05 98	0.09 383

STrans-v2	0.10 139	0.07 136	0.12 181	0.18 296	0.07 70	0.10 124	0.14 149	0.21 248	0.11 61	0.11 150	0.15 201	0.12 189	0.10 196	0.11 106	0.12 232	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.06 182	0.04 15	0.04 40

TransformOpticalFlow	0.10 139	0.08 233	0.13 226	0.18 296	0.07 70	0.09 77	0.15 215	0.19 215	0.15 155	0.12 188	0.17 234	0.11 172	0.11 221	0.11 106	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.06 182	0.05 98	0.05 120

PSM-AAD	0.11 182	0.07 136	0.10 105	0.19 352	0.09 235	0.10 124	0.15 215	0.20 226	0.13 115	0.12 188	0.14 184	0.18 310	0.11 221	0.11 106	0.10 121	0.05 26	0.05 182	0.09 352	0.08 333	0.06 189	0.14 478

FTStereo	0.12 247	0.06 54	0.14 261	0.18 296	0.09 235	0.07 27	0.15 215	0.21 248	0.18 227	0.12 188	0.24 331	0.12 189	0.12 251	0.13 231	0.13 273	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.10 407

KYRaft	0.11 182	0.07 136	0.10 105	0.19 352	0.09 235	0.08 48	0.15 215	0.22 270	0.12 84	0.13 215	0.16 213	0.20 336	0.10 196	0.12 187	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.08 273	0.08 333	0.06 189	0.16 496

ASMatch	0.11 182	0.06 54	0.13 226	0.16 141	0.10 336	0.07 27	0.14 149	0.17 165	0.17 201	0.12 188	0.16 213	0.16 276	0.10 196	0.13 231	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.08 339

DEmStereo	0.12 247	0.06 54	0.14 261	0.14 30	0.10 336	0.16 330	0.15 215	0.16 129	0.24 320	0.17 307	0.24 331	0.13 213	0.14 313	0.12 187	0.13 273	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.05 120

DRaft	0.12 247	0.06 54	0.11 146	0.14 30	0.09 235	0.14 274	0.17 313	0.21 248	0.30 395	0.17 307	0.28 398	0.10 151	0.15 331	0.10 60	0.12 232	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.05 120

GrayStereo	0.11 182	0.06 54	0.11 146	0.19 352	0.09 235	0.09 77	0.16 280	0.18 194	0.17 201	0.14 236	0.17 234	0.17 296	0.11 221	0.12 187	0.11 184	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.10 407

RAFT-RH_RVC	0.11 182	0.06 54	0.14 261	0.16 141	0.09 235	0.12 203	0.12 63	0.17 165	0.12 84	0.13 215	0.41 486	0.11 172	0.10 196	0.13 231	0.12 232	0.05 26	0.04 21	0.08 273	0.05 104	0.04 15	0.06 195

RAFT-345	0.11 182	0.07 136	0.15 310	0.16 141	0.08 125	0.08 48	0.12 63	0.15 103	0.10 35	0.11 150	0.36 452	0.09 120	0.09 164	0.11 106	0.12 232	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.04 15	0.05 120

test-2	0.11 182	0.09 307	0.07 6	0.19 352	0.08 125	0.12 203	0.28 499	0.13 58	0.17 201	0.11 150	0.17 234	0.14 233	0.12 251	0.07 4	0.07 1	0.05 26	0.05 182	0.09 352	0.07 269	0.04 15	0.04 40

cross-raft	0.10 139	0.09 307	0.09 70	0.19 352	0.07 70	0.11 169	0.25 479	0.13 58	0.15 155	0.08 61	0.11 143	0.12 189	0.10 196	0.09 33	0.11 184	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

GMM-Stereo	0.11 182	0.07 136	0.10 105	0.18 296	0.09 235	0.08 48	0.15 215	0.23 289	0.16 182	0.11 150	0.15 201	0.13 213	0.11 221	0.11 106	0.11 184	0.05 26	0.04 21	0.08 273	0.07 269	0.06 189	0.09 383

Prome-Stereo	0.11 182	0.06 54	0.10 105	0.18 296	0.08 125	0.12 203	0.15 215	0.22 270	0.13 115	0.12 188	0.17 234	0.13 213	0.08 138	0.12 187	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.09 383

iRaftStereo_RVC	0.10 139	0.07 136	0.09 70	0.17 215	0.09 235	0.11 169	0.17 313	0.18 194	0.12 84	0.09 91	0.12 156	0.10 151	0.07 103	0.11 106	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.08 273	0.08 333	0.04 15	0.04 40

s12784h	0.09 78	0.06 54	0.07 6	0.15 70	0.05 1	0.16 330	0.18 358	0.15 103	0.15 155	0.10 123	0.11 143	0.11 172	0.11 221	0.10 60	0.12 232	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

TestStereo	0.13 272	0.14 448	0.11 146	0.23 465	0.08 125	0.15 300	0.21 434	0.20 226	0.23 304	0.14 236	0.24 331	0.16 276	0.12 251	0.16 312	0.14 310	0.05 26	0.06 302	0.08 273	0.06 182	0.09 377	0.05 120

test_xeample3	0.09 78	0.06 54	0.12 181	0.16 141	0.09 235	0.11 169	0.15 215	0.16 129	0.13 115	0.10 123	0.06 12	0.08 95	0.06 34	0.10 60	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 78	0.06 54	0.10 105	0.17 215	0.06 13	0.10 124	0.16 280	0.17 165	0.14 139	0.09 91	0.10 113	0.08 95	0.09 164	0.11 106	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.06 182	0.04 15	0.03 1

AFF-stereo	0.09 78	0.06 54	0.10 105	0.17 215	0.07 70	0.10 124	0.16 280	0.17 165	0.09 22	0.10 123	0.12 156	0.09 120	0.09 164	0.12 187	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.07 269	0.04 15	0.03 1

EAI-Stereo	0.09 78	0.07 136	0.11 146	0.15 70	0.06 13	0.10 124	0.15 215	0.16 129	0.09 22	0.08 61	0.09 87	0.08 95	0.07 103	0.09 33	0.11 184	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.05 104	0.05 98	0.04 40

MLCV	0.12 247	0.07 136	0.16 344	0.18 296	0.06 13	0.15 300	0.17 313	0.19 215	0.21 280	0.18 337	0.25 360	0.17 296	0.13 288	0.14 256	0.13 273	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

DN-CSS_ROB	0.13 272	0.13 436	0.16 344	0.18 296	0.10 336	0.16 330	0.08 7	0.22 270	0.18 227	0.17 307	0.22 310	0.13 213	0.13 288	0.12 187	0.13 273	0.05 26	0.05 182	0.10 397	0.10 412	0.08 316	0.06 195

water-stereo	0.09 78	0.06 54	0.08 29	0.16 141	0.07 70	0.09 77	0.13 101	0.15 103	0.13 115	0.11 150	0.12 156	0.08 95	0.09 164	0.07 4	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.04 15	0.04 40

depthmonostereo	0.09 78	0.06 54	0.09 70	0.15 70	0.06 13	0.10 124	0.13 101	0.14 74	0.14 139	0.10 123	0.10 113	0.09 120	0.11 221	0.08 15	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 78	0.05 17	0.08 29	0.15 70	0.06 13	0.11 169	0.12 63	0.14 74	0.16 182	0.11 150	0.11 143	0.09 120	0.09 164	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 29	0.13 13	0.06 13	0.09 77	0.12 63	0.14 74	0.10 35	0.06 9	0.09 87	0.07 62	0.05 9	0.09 33	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 70	0.17 215	0.06 13	0.05 4	0.10 27	0.11 27	0.09 22	0.06 9	0.06 12	0.07 62	0.05 9	0.09 33	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.07 254	0.06 195

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 17	0.10 105	0.14 30	0.06 13	0.07 27	0.11 46	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.04 1	0.06 16	0.06 34	0.07 4	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.06 195

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 105	0.15 70	0.05 1	0.07 27	0.11 46	0.09 11	0.04 2	0.06 9	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.08 15	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.05 120

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 54	0.10 105	0.16 141	0.07 70	0.04 1	0.13 101	0.10 16	0.10 35	0.05 1	0.11 143	0.07 62	0.05 9	0.07 4	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

SGD-Stereo	0.08 43	0.05 17	0.10 105	0.14 30	0.05 1	0.12 203	0.12 63	0.11 27	0.12 84	0.07 29	0.09 87	0.09 120	0.09 164	0.08 15	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.03 1

MM-Stereo_test3	0.10 139	0.07 136	0.07 6	0.18 296	0.07 70	0.12 203	0.19 396	0.24 311	0.19 242	0.06 9	0.10 113	0.08 95	0.06 34	0.11 106	0.08 17	0.06 113	0.06 302	0.07 191	0.05 104	0.05 98	0.04 40

MM-Stereo_test1	0.10 139	0.07 136	0.08 29	0.18 296	0.07 70	0.12 203	0.18 358	0.21 248	0.20 265	0.09 91	0.11 143	0.08 95	0.06 34	0.10 60	0.10 121	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.04 40

Reg-Stereo(zero)	0.08 43	0.05 17	0.08 29	0.16 141	0.06 13	0.12 203	0.11 46	0.15 103	0.10 35	0.12 188	0.09 87	0.10 151	0.08 138	0.11 106	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.22 445	0.06 13	0.08 48	0.12 63	0.10 16	0.10 35	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.11 106	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.04 40

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 29	0.12 4	0.05 1	0.09 77	0.13 101	0.06 1	0.09 22	0.05 1	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.04 40

HUF	0.08 43	0.05 17	0.08 29	0.14 30	0.06 13	0.09 77	0.13 101	0.13 58	0.13 115	0.07 29	0.07 36	0.08 95	0.06 34	0.10 60	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

AIO-test2	0.10 139	0.08 233	0.10 105	0.23 465	0.08 125	0.11 169	0.10 27	0.23 289	0.23 304	0.08 61	0.09 87	0.08 95	0.05 9	0.10 60	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.08 273	0.09 377	0.05 98	0.05 120

AIO-test1	0.10 139	0.07 136	0.10 105	0.23 465	0.07 70	0.09 77	0.13 101	0.21 248	0.14 139	0.11 150	0.12 156	0.09 120	0.07 103	0.11 106	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.09 352	0.10 412	0.03 1	0.06 195

castereo++	0.08 43	0.05 17	0.08 29	0.15 70	0.05 1	0.14 274	0.12 63	0.11 27	0.15 155	0.07 29	0.07 36	0.07 62	0.06 34	0.08 15	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 43	0.06 54	0.11 146	0.14 30	0.09 235	0.10 124	0.12 63	0.10 16	0.12 84	0.06 9	0.07 36	0.07 62	0.06 34	0.09 33	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.06 195

tt45	0.09 78	0.06 54	0.11 146	0.15 70	0.07 70	0.11 169	0.16 280	0.13 58	0.11 61	0.09 91	0.06 12	0.08 95	0.06 34	0.13 231	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

999	0.09 78	0.05 17	0.13 226	0.15 70	0.08 125	0.10 124	0.14 149	0.15 103	0.11 61	0.10 123	0.08 69	0.08 95	0.08 138	0.16 312	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.05 120

PAM_32	0.09 78	0.05 17	0.17 372	0.15 70	0.08 125	0.10 124	0.15 215	0.14 74	0.15 155	0.09 91	0.08 69	0.09 120	0.07 103	0.14 256	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 182	0.05 98	0.06 195

PAM	0.10 139	0.05 17	0.16 344	0.15 70	0.08 125	0.09 77	0.16 280	0.15 103	0.16 182	0.12 188	0.09 87	0.09 120	0.07 103	0.13 231	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 182	0.05 98	0.06 195

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 29	0.15 70	0.05 1	0.05 4	0.13 101	0.12 42	0.08 11	0.07 29	0.06 12	0.05 1	0.05 9	0.07 4	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

UGAM-zero	0.09 78	0.05 17	0.15 310	0.15 70	0.08 125	0.09 77	0.13 101	0.19 215	0.15 155	0.11 150	0.15 201	0.07 62	0.07 103	0.09 33	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

GCAP-BAT	0.09 78	0.07 136	0.14 261	0.15 70	0.08 125	0.10 124	0.13 101	0.14 74	0.10 35	0.11 150	0.10 113	0.08 95	0.07 103	0.12 187	0.10 121	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.04 40

Occ-G	0.08 43	0.05 17	0.06 2	0.14 30	0.07 70	0.08 48	0.14 149	0.13 58	0.15 155	0.07 29	0.11 143	0.07 62	0.05 9	0.09 33	0.10 121	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.05 120

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 182	0.05 17	0.14 261	0.15 70	0.20 506	0.09 77	0.17 313	0.21 248	0.15 155	0.11 150	0.14 184	0.10 151	0.07 103	0.10 60	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.07 254	0.09 383

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 182	0.05 17	0.11 146	0.15 70	0.13 435	0.13 242	0.16 280	0.23 289	0.17 201	0.10 123	0.12 156	0.10 151	0.07 103	0.11 106	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 182	0.07 254	0.08 339

U	0.08 43	0.07 136	0.09 70	0.19 352	0.10 336	0.10 124	0.13 101	0.12 42	0.17 201	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.07 4	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.06 189	0.05 120

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 29	0.15 70	0.06 13	0.04 1	0.09 18	0.10 16	0.09 22	0.06 9	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.06 1	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.06 195

RAFT-Stereo-weight	0.09 78	0.06 54	0.10 105	0.16 141	0.07 70	0.09 77	0.14 149	0.19 215	0.16 182	0.11 150	0.10 113	0.08 95	0.06 34	0.10 60	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.04 40

gcap-zeroshot	0.09 78	0.05 17	0.10 105	0.16 141	0.07 70	0.13 242	0.13 101	0.11 27	0.12 84	0.13 215	0.12 156	0.09 120	0.08 138	0.09 33	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

test_for_model	0.09 78	0.12 407	0.14 261	0.23 465	0.11 383	0.08 48	0.13 101	0.12 42	0.12 84	0.10 123	0.07 36	0.07 62	0.06 34	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.07 254	0.04 40

testlalala2	0.10 139	0.06 54	0.11 146	0.20 401	0.10 336	0.10 124	0.12 63	0.17 165	0.12 84	0.12 188	0.13 170	0.09 120	0.07 103	0.11 106	0.13 273	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.05 120

MyStereo07	0.10 139	0.07 136	0.10 105	0.17 215	0.09 235	0.14 274	0.18 358	0.15 103	0.15 155	0.09 91	0.06 12	0.06 16	0.07 103	0.12 187	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.08 273	0.07 269	0.06 189	0.06 195

MyStereo06	0.10 139	0.07 136	0.12 181	0.17 215	0.09 235	0.13 242	0.18 358	0.19 215	0.12 84	0.12 188	0.08 69	0.07 62	0.07 103	0.11 106	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.06 189	0.06 195

MyStereo05	0.13 272	0.07 136	0.10 105	0.17 215	0.09 235	0.13 242	0.18 358	0.27 366	0.35 436	0.17 307	0.14 184	0.15 262	0.11 221	0.15 278	0.13 273	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.06 189	0.06 195

MyStereo04	0.13 272	0.07 136	0.10 105	0.17 215	0.09 235	0.14 274	0.18 358	0.29 395	0.38 453	0.17 307	0.14 184	0.16 276	0.10 196	0.15 278	0.13 273	0.06 113	0.05 182	0.08 273	0.07 269	0.06 189	0.06 195

ACVNet-DCA	0.10 139	0.08 233	0.12 181	0.17 215	0.09 235	0.13 242	0.15 215	0.23 289	0.16 182	0.09 91	0.09 87	0.06 16	0.06 34	0.10 60	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.07 254	0.07 275

xx1	0.11 182	0.08 233	0.12 181	0.17 215	0.09 235	0.13 242	0.15 215	0.16 129	0.18 227	0.09 91	0.09 87	0.16 276	0.16 357	0.10 60	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.08 273	0.08 333	0.07 254	0.07 275

1test111	0.11 182	0.08 233	0.12 181	0.17 215	0.09 235	0.13 242	0.15 215	0.23 289	0.16 182	0.09 91	0.09 87	0.06 16	0.06 34	0.15 278	0.16 354	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.07 254	0.07 275

cc1	0.10 139	0.08 233	0.12 181	0.17 215	0.09 235	0.13 242	0.15 215	0.16 129	0.18 227	0.09 91	0.09 87	0.06 16	0.06 34	0.10 60	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.06 195

IGEVStereo-DCA	0.09 78	0.06 54	0.11 146	0.15 70	0.10 336	0.11 169	0.15 215	0.16 129	0.12 84	0.10 123	0.06 12	0.08 95	0.06 34	0.10 60	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

rrr	0.09 78	0.06 54	0.12 181	0.15 70	0.10 336	0.11 169	0.16 280	0.16 129	0.15 155	0.10 123	0.06 12	0.08 95	0.06 34	0.10 60	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

ffm	0.12 247	0.09 307	0.14 261	0.16 141	0.08 125	0.17 351	0.17 313	0.15 103	0.19 242	0.15 263	0.25 360	0.19 324	0.13 288	0.10 60	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.09 352	0.08 333	0.06 189	0.06 195

ff1	0.13 272	0.09 307	0.14 261	0.16 141	0.08 125	0.17 351	0.17 313	0.15 103	0.19 242	0.15 263	0.25 360	0.19 324	0.13 288	0.14 256	0.20 405	0.06 113	0.04 21	0.09 352	0.08 333	0.06 189	0.06 195

tt1	0.10 139	0.08 233	0.12 181	0.17 215	0.09 235	0.12 203	0.16 280	0.15 103	0.19 242	0.09 91	0.08 69	0.06 16	0.06 34	0.10 60	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.06 195

IGEV_Zeroshot_test	0.09 78	0.05 17	0.12 181	0.13 13	0.08 125	0.12 203	0.13 101	0.17 165	0.11 61	0.10 123	0.06 12	0.09 120	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.06 182	0.05 98	0.05 120

MSKI-zero shot	0.09 78	0.05 17	0.09 70	0.15 70	0.07 70	0.10 124	0.13 101	0.14 74	0.13 115	0.09 91	0.09 87	0.09 120	0.06 34	0.12 187	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

CASnet	0.09 78	0.09 307	0.09 70	0.19 352	0.06 13	0.07 27	0.11 46	0.18 194	0.14 139	0.11 150	0.10 113	0.09 120	0.07 103	0.10 60	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.10 397	0.08 333	0.05 98	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.08 43	0.05 17	0.08 29	0.14 30	0.13 435	0.14 274	0.13 101	0.14 74	0.09 22	0.07 29	0.09 87	0.07 62	0.08 138	0.10 60	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.04 40

GCAP-Stereo	0.09 78	0.07 136	0.13 226	0.18 296	0.06 13	0.11 169	0.07 3	0.13 58	0.12 84	0.09 91	0.10 113	0.07 62	0.09 164	0.13 231	0.10 121	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

RAFT-Test	0.09 78	0.06 54	0.10 105	0.15 70	0.07 70	0.11 169	0.15 215	0.16 129	0.13 115	0.09 91	0.10 113	0.10 151	0.09 164	0.12 187	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

HH	0.09 78	0.06 54	0.13 226	0.17 215	0.08 125	0.10 124	0.16 280	0.14 74	0.10 35	0.08 61	0.09 87	0.08 95	0.07 103	0.10 60	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.04 40

HanStereo	0.09 78	0.06 54	0.13 226	0.17 215	0.08 125	0.10 124	0.16 280	0.14 74	0.10 35	0.08 61	0.09 87	0.08 95	0.07 103	0.10 60	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.04 40

LL-Strereo	0.13 272	0.09 307	0.11 146	0.20 401	0.10 336	0.11 169	0.18 358	0.32 430	0.24 320	0.15 263	0.15 201	0.14 233	0.13 288	0.19 380	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.09 352	0.08 333	0.04 15	0.05 120

CBFPSM	0.14 306	0.06 54	0.26 452	0.17 215	0.09 235	0.13 242	0.15 215	0.22 270	0.23 304	0.20 374	0.27 385	0.24 386	0.16 357	0.16 312	0.18 387	0.06 113	0.06 302	0.06 99	0.07 269	0.07 254	0.07 275

CES	0.08 43	0.04 1	0.08 29	0.14 30	0.07 70	0.09 77	0.14 149	0.11 27	0.09 22	0.08 61	0.09 87	0.11 172	0.06 34	0.12 187	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.05 120

EGLCR-Stereo	0.08 43	0.05 17	0.08 29	0.14 30	0.06 13	0.10 124	0.12 63	0.11 27	0.16 182	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.05 9	0.10 60	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

DCRE	0.11 182	0.07 136	0.13 226	0.16 141	0.11 383	0.11 169	0.17 313	0.18 194	0.17 201	0.11 150	0.18 259	0.10 151	0.10 196	0.15 278	0.11 184	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 182	0.05 98	0.04 40

MC-Stereo	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.17 215	0.06 13	0.10 124	0.14 149	0.12 42	0.10 35	0.09 91	0.12 156	0.09 120	0.06 34	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

RCA-Stereo	0.09 78	0.06 54	0.09 70	0.16 141	0.06 13	0.09 77	0.13 101	0.18 194	0.14 139	0.09 91	0.10 113	0.08 95	0.07 103	0.12 187	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.04 40

CroCo-Stereo Lap2	0.09 78	0.09 307	0.08 29	0.22 445	0.09 235	0.09 77	0.19 396	0.16 129	0.12 84	0.09 91	0.10 113	0.05 1	0.05 9	0.08 15	0.08 17	0.06 113	0.06 302	0.07 191	0.05 104	0.05 98	0.05 120

TestStereo1	0.13 272	0.08 233	0.08 29	0.19 352	0.08 125	0.18 369	0.29 508	0.23 289	0.16 182	0.17 307	0.20 280	0.16 276	0.10 196	0.12 187	0.13 273	0.06 113	0.06 302	0.08 273	0.06 182	0.05 98	0.05 120

DCANet-4	0.10 139	0.06 54	0.12 181	0.16 141	0.06 13	0.09 77	0.17 313	0.18 194	0.19 242	0.13 215	0.16 213	0.09 120	0.14 313	0.11 106	0.12 232	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

fff	0.10 139	0.06 54	0.12 181	0.15 70	0.07 70	0.09 77	0.17 313	0.16 129	0.20 265	0.13 215	0.16 213	0.10 151	0.11 221	0.11 106	0.12 232	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

ADStereo(finetuned)	0.10 139	0.06 54	0.12 181	0.16 141	0.06 13	0.09 77	0.17 313	0.15 103	0.19 242	0.13 215	0.17 234	0.10 151	0.12 251	0.11 106	0.12 232	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

DisPM	0.11 182	0.07 136	0.12 181	0.16 141	0.09 235	0.06 8	0.13 101	0.17 165	0.17 201	0.14 236	0.20 280	0.12 189	0.10 196	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.11 430

test_5	0.14 306	0.12 407	0.08 29	0.20 401	0.10 336	0.14 274	0.29 508	0.21 248	0.24 320	0.18 337	0.28 398	0.11 172	0.15 331	0.12 187	0.13 273	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.08 333	0.08 316	0.07 275

SA-5K	0.13 272	0.08 233	0.08 29	0.19 352	0.08 125	0.18 369	0.29 508	0.23 289	0.16 182	0.17 307	0.20 280	0.16 276	0.10 196	0.12 187	0.13 273	0.06 113	0.06 302	0.08 273	0.06 182	0.05 98	0.05 120

Sa-1000	0.12 247	0.08 233	0.08 29	0.18 296	0.08 125	0.14 274	0.22 443	0.22 270	0.18 227	0.15 263	0.20 280	0.17 296	0.11 221	0.10 60	0.10 121	0.06 113	0.05 182	0.09 352	0.09 377	0.05 98	0.05 120

iRaft-Stereo_20w	0.09 78	0.05 17	0.13 226	0.14 30	0.08 125	0.12 203	0.15 215	0.18 194	0.10 35	0.11 150	0.08 69	0.08 95	0.05 9	0.10 60	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.05 120

GLC_STEREO	0.11 182	0.07 136	0.11 146	0.17 215	0.07 70	0.09 77	0.13 101	0.15 103	0.24 320	0.12 188	0.13 170	0.12 189	0.08 138	0.18 365	0.11 184	0.06 113	0.08 398	0.08 273	0.06 182	0.05 98	0.05 120

IPLG	0.10 139	0.07 136	0.15 310	0.17 215	0.08 125	0.11 169	0.14 149	0.20 226	0.15 155	0.12 188	0.17 234	0.07 62	0.07 103	0.14 256	0.13 273	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

MIPNet	0.11 182	0.08 233	0.14 261	0.17 215	0.09 235	0.12 203	0.14 149	0.20 226	0.24 320	0.11 150	0.10 113	0.09 120	0.07 103	0.13 231	0.12 232	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

IPLGR	0.11 182	0.09 307	0.16 344	0.18 296	0.08 125	0.12 203	0.17 313	0.21 248	0.24 320	0.11 150	0.12 156	0.11 172	0.08 138	0.12 187	0.12 232	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 182	0.04 15	0.04 40

CrosDoStereo	0.12 247	0.06 54	0.12 181	0.14 30	0.08 125	0.12 203	0.15 215	0.17 165	0.22 294	0.19 352	0.24 331	0.15 262	0.11 221	0.11 106	0.12 232	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.07 269	0.05 98	0.05 120

Patchmatch Stereo++	0.11 182	0.09 307	0.16 344	0.18 296	0.08 125	0.06 8	0.11 46	0.16 129	0.13 115	0.15 263	0.16 213	0.14 233	0.12 251	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.08 273	0.06 182	0.08 316	0.07 275
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
AAGNet	0.11 182	0.07 136	0.16 344	0.19 352	0.09 235	0.08 48	0.13 101	0.18 194	0.13 115	0.16 291	0.21 301	0.13 213	0.14 313	0.11 106	0.14 310	0.06 113	0.04 21	0.09 352	0.06 182	0.06 189	0.05 120

OMP-Stereo	0.11 182	0.06 54	0.14 261	0.18 296	0.08 125	0.09 77	0.12 63	0.21 248	0.21 280	0.13 215	0.14 184	0.11 172	0.12 251	0.11 106	0.13 273	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.04 40

IIG-Stereo	0.11 182	0.06 54	0.13 226	0.17 215	0.08 125	0.11 169	0.12 63	0.22 270	0.17 201	0.14 236	0.17 234	0.11 172	0.12 251	0.12 187	0.12 232	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.04 40

NF-Stereo	0.11 182	0.07 136	0.13 226	0.17 215	0.09 235	0.10 124	0.14 149	0.23 289	0.19 242	0.12 188	0.17 234	0.12 189	0.11 221	0.11 106	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.12 442

OCTAStereo	0.11 182	0.07 136	0.13 226	0.17 215	0.09 235	0.10 124	0.14 149	0.23 289	0.19 242	0.12 188	0.17 234	0.12 189	0.11 221	0.11 106	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.12 442

NRIStereo	0.11 182	0.08 233	0.14 261	0.18 296	0.08 125	0.10 124	0.14 149	0.16 129	0.15 155	0.12 188	0.14 184	0.13 213	0.12 251	0.13 231	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.07 275

PSM-adaLoss	0.11 182	0.09 307	0.16 344	0.18 296	0.08 125	0.06 8	0.12 63	0.16 129	0.13 115	0.15 263	0.16 213	0.14 233	0.12 251	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.08 273	0.06 182	0.08 316	0.07 275

ROB_FTStereo_v2	0.11 182	0.09 307	0.16 344	0.19 352	0.08 125	0.06 8	0.12 63	0.16 129	0.13 115	0.15 263	0.16 213	0.14 233	0.12 251	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.08 273	0.06 182	0.08 316	0.07 275

ROB_FTStereo	0.11 182	0.09 307	0.16 344	0.19 352	0.08 125	0.06 8	0.11 46	0.16 129	0.13 115	0.15 263	0.16 213	0.14 233	0.12 251	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.08 273	0.06 182	0.08 316	0.07 275

HUI-Stereo	0.11 182	0.09 307	0.16 344	0.18 296	0.08 125	0.06 8	0.12 63	0.16 129	0.13 115	0.15 263	0.16 213	0.14 233	0.12 251	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.08 273	0.06 182	0.08 316	0.07 275

DeepStereo_LL	0.12 247	0.06 54	0.12 181	0.14 30	0.08 125	0.12 203	0.15 215	0.17 165	0.22 294	0.19 352	0.24 331	0.15 262	0.11 221	0.11 106	0.12 232	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.07 269	0.05 98	0.05 120

SST-Stereo	0.10 139	0.07 136	0.15 310	0.18 296	0.09 235	0.06 8	0.12 63	0.17 165	0.11 61	0.15 263	0.17 234	0.13 213	0.12 251	0.10 60	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.09 352	0.06 182	0.06 189	0.05 120

THIR-Stereo	0.12 247	0.07 136	0.11 146	0.15 70	0.08 125	0.14 274	0.16 280	0.17 165	0.25 341	0.16 291	0.24 331	0.14 233	0.12 251	0.12 187	0.14 310	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.07 269	0.05 98	0.05 120

RAFT_R40	0.11 182	0.07 136	0.14 261	0.18 296	0.09 235	0.06 8	0.13 101	0.17 165	0.16 182	0.14 236	0.18 259	0.15 262	0.12 251	0.10 60	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.09 352	0.06 182	0.06 189	0.05 120

PFNet	0.12 247	0.06 54	0.17 372	0.17 215	0.08 125	0.09 77	0.15 215	0.26 345	0.20 265	0.16 291	0.16 213	0.14 233	0.11 221	0.12 187	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.05 120

RE-Stereo	0.11 182	0.07 136	0.13 226	0.17 215	0.09 235	0.10 124	0.14 149	0.23 289	0.19 242	0.12 188	0.17 234	0.12 189	0.11 221	0.11 106	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.12 442

Pruner-Stereo	0.11 182	0.07 136	0.12 181	0.17 215	0.09 235	0.06 8	0.12 63	0.17 165	0.17 201	0.13 215	0.19 268	0.13 213	0.09 164	0.11 106	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.08 339

TVStereo	0.11 182	0.07 136	0.13 226	0.17 215	0.09 235	0.10 124	0.14 149	0.23 289	0.19 242	0.12 188	0.17 234	0.12 189	0.11 221	0.11 106	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.12 442

DeepStereo_RVC	0.11 182	0.08 233	0.16 344	0.18 296	0.08 125	0.08 48	0.12 63	0.17 165	0.12 84	0.13 215	0.14 184	0.12 189	0.12 251	0.12 187	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.07 254	0.08 339

iGMRVC	0.11 182	0.09 307	0.16 344	0.19 352	0.08 125	0.06 8	0.12 63	0.16 129	0.13 115	0.15 263	0.16 213	0.14 233	0.12 251	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.08 273	0.06 182	0.08 316	0.07 275

IRAFT_RVC	0.12 247	0.08 233	0.16 344	0.19 352	0.08 125	0.07 27	0.15 215	0.24 311	0.23 304	0.14 236	0.14 184	0.15 262	0.12 251	0.12 187	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.09 352	0.06 182	0.06 189	0.06 195

iRAFT	0.11 182	0.09 307	0.16 344	0.18 296	0.08 125	0.06 8	0.11 46	0.16 129	0.13 115	0.15 263	0.16 213	0.14 233	0.12 251	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.08 273	0.06 182	0.08 316	0.07 275

RAFT	0.13 272	0.09 307	0.11 146	0.18 296	0.08 125	0.15 300	0.24 464	0.20 226	0.19 242	0.21 388	0.21 301	0.17 296	0.12 251	0.16 312	0.09 52	0.06 113	0.07 372	0.10 397	0.09 377	0.05 98	0.05 120

test-1	0.10 139	0.07 136	0.16 344	0.19 352	0.08 125	0.11 169	0.24 464	0.14 74	0.18 227	0.09 91	0.07 36	0.09 120	0.08 138	0.07 4	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

RAFT-IKP	0.11 182	0.09 307	0.16 344	0.19 352	0.08 125	0.06 8	0.12 63	0.16 129	0.13 115	0.15 263	0.16 213	0.14 233	0.12 251	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.08 273	0.06 182	0.08 316	0.07 275

CREStereo++_RVC	0.08 43	0.04 1	0.06 2	0.13 13	0.07 70	0.09 77	0.12 63	0.14 74	0.14 139	0.10 123	0.14 184	0.08 95	0.07 103	0.09 33	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.05 104	0.04 15	0.04 40
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
XX-TBD	0.09 78	0.06 54	0.07 6	0.14 30	0.07 70	0.12 203	0.16 280	0.14 74	0.13 115	0.11 150	0.12 156	0.09 120	0.08 138	0.10 60	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.05 120

RALAANet	0.11 182	0.08 233	0.10 105	0.17 215	0.09 235	0.14 274	0.10 27	0.20 226	0.15 155	0.14 236	0.13 170	0.16 276	0.09 164	0.12 187	0.11 184	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.04 40

XX-Stereo	0.09 78	0.05 17	0.08 29	0.17 215	0.09 235	0.15 300	0.12 63	0.20 226	0.10 35	0.10 123	0.14 184	0.07 62	0.06 34	0.12 187	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 182	0.04 15	0.04 40

DCANet	0.10 139	0.06 54	0.12 181	0.16 141	0.06 13	0.09 77	0.17 313	0.15 103	0.19 242	0.13 215	0.17 234	0.10 151	0.11 221	0.11 106	0.12 232	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

csc	0.10 139	0.06 54	0.12 181	0.15 70	0.07 70	0.09 77	0.17 313	0.16 129	0.20 265	0.13 215	0.16 213	0.10 151	0.11 221	0.11 106	0.12 232	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

cscssc	0.10 139	0.06 54	0.12 181	0.15 70	0.07 70	0.09 77	0.17 313	0.16 129	0.20 265	0.13 215	0.16 213	0.10 151	0.11 221	0.11 106	0.12 232	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

111	0.10 139	0.06 54	0.12 181	0.15 70	0.07 70	0.10 124	0.14 149	0.21 248	0.23 304	0.11 150	0.12 156	0.14 233	0.11 221	0.13 231	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.05 98	0.05 120

ARAFT	0.12 247	0.08 233	0.17 372	0.19 352	0.09 235	0.14 274	0.18 358	0.20 226	0.12 84	0.12 188	0.13 170	0.14 233	0.11 221	0.15 278	0.12 232	0.06 113	0.05 182	0.10 397	0.09 377	0.05 98	0.04 40

CFNet-RSSM	0.09 78	0.07 136	0.09 70	0.16 141	0.07 70	0.09 77	0.15 215	0.16 129	0.17 201	0.08 61	0.12 156	0.10 151	0.09 164	0.11 106	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.04 40

MMNet	0.17 393	0.09 307	0.16 344	0.20 401	0.11 383	0.27 476	0.20 417	0.25 327	0.41 465	0.22 403	0.30 416	0.21 345	0.20 421	0.17 344	0.20 405	0.06 113	0.06 302	0.07 191	0.07 269	0.08 316	0.07 275

Gwc-CoAtRS	0.09 78	0.06 54	0.10 105	0.16 141	0.07 70	0.10 124	0.14 149	0.17 165	0.17 201	0.08 61	0.10 113	0.12 189	0.09 164	0.12 187	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.04 40

DIP-Stereo	0.11 182	0.07 136	0.14 261	0.17 215	0.09 235	0.13 242	0.09 18	0.16 129	0.16 182	0.11 150	0.16 213	0.14 233	0.12 251	0.15 278	0.13 273	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.14 306	0.08 233	0.11 146	0.15 70	0.08 125	0.15 300	0.15 215	0.27 366	0.29 385	0.19 352	0.21 301	0.29 432	0.14 313	0.17 344	0.13 273	0.06 113	0.06 302	0.06 99	0.06 182	0.07 254	0.06 195
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.16 373	0.10 365	0.10 105	0.18 296	0.09 235	0.18 369	0.19 396	0.26 345	0.31 402	0.22 403	0.35 449	0.21 345	0.21 425	0.22 432	0.16 354	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 182	0.07 254	0.06 195

HITNet	0.10 139	0.06 54	0.12 181	0.14 30	0.06 13	0.11 169	0.10 27	0.18 194	0.18 227	0.13 215	0.16 213	0.14 233	0.11 221	0.15 278	0.13 273	0.06 113	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.06 189	0.05 120
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
iResNetv2_ROB	0.14 306	0.08 233	0.15 310	0.16 141	0.08 125	0.16 330	0.12 63	0.25 327	0.35 436	0.21 388	0.29 410	0.24 386	0.13 288	0.14 256	0.14 310	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.04 34	0.09 377	0.08 339

iResNet	0.13 272	0.10 365	0.18 395	0.19 352	0.08 125	0.13 242	0.18 358	0.20 226	0.26 355	0.15 263	0.23 319	0.15 262	0.13 288	0.14 256	0.14 310	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.05 120

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 146	0.15 70	0.06 13	0.09 77	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 103	0.11 106	0.08 17	0.07 235	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.05 120

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 146	0.15 70	0.06 13	0.09 77	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 103	0.11 106	0.08 17	0.07 235	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.05 120

DFGA-Net	0.13 272	0.11 390	0.18 395	0.17 215	0.10 336	0.12 203	0.13 101	0.22 270	0.25 341	0.16 291	0.16 213	0.13 213	0.12 251	0.16 312	0.14 310	0.07 235	0.05 182	0.08 273	0.07 269	0.05 98	0.05 120

G2L-Stereo_test	0.14 306	0.07 136	0.11 146	0.13 13	0.08 125	0.12 203	0.16 280	0.30 409	0.28 378	0.20 374	0.23 319	0.20 336	0.16 357	0.17 344	0.18 387	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.07 254	0.06 195

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 105	0.15 70	0.06 13	0.07 27	0.09 18	0.08 4	0.06 4	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.06 34	0.10 60	0.09 52	0.07 235	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.06 195

FACV-RUCA	0.13 272	0.11 390	0.12 181	0.19 352	0.12 414	0.15 300	0.15 215	0.22 270	0.20 265	0.15 263	0.16 213	0.14 233	0.16 357	0.14 256	0.13 273	0.07 235	0.05 182	0.08 273	0.06 182	0.10 408	0.08 339

UGAM	0.13 272	0.10 365	0.09 70	0.22 445	0.08 125	0.12 203	0.20 417	0.17 165	0.23 304	0.21 388	0.16 213	0.13 213	0.13 288	0.19 380	0.12 232	0.07 235	0.05 182	0.13 460	0.11 442	0.07 254	0.05 120

model_zeroshot	0.10 139	0.04 1	0.11 146	0.15 70	0.09 235	0.12 203	0.14 149	0.20 226	0.13 115	0.11 150	0.10 113	0.12 189	0.07 103	0.12 187	0.10 121	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.06 195

ACV-stereo	0.15 350	0.10 365	0.28 464	0.18 296	0.12 414	0.14 274	0.12 63	0.23 289	0.21 280	0.19 352	0.23 319	0.22 363	0.15 331	0.23 443	0.17 369	0.07 235	0.06 302	0.07 191	0.07 269	0.07 254	0.07 275

RAStereo	0.10 139	0.09 307	0.08 29	0.20 401	0.08 125	0.13 242	0.18 358	0.15 103	0.17 201	0.10 123	0.12 156	0.05 1	0.06 34	0.09 33	0.08 17	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.05 104	0.05 98	0.04 40

test_sample1	0.13 272	0.07 136	0.14 261	0.13 13	0.08 125	0.19 392	0.16 280	0.20 226	0.15 155	0.14 236	0.22 310	0.18 310	0.16 357	0.17 344	0.14 310	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.06 182	0.08 316	0.07 275

DispNO	0.14 306	0.08 233	0.17 372	0.19 352	0.12 414	0.11 169	0.21 434	0.23 289	0.29 385	0.17 307	0.23 319	0.18 310	0.17 380	0.15 278	0.15 338	0.07 235	0.05 182	0.08 273	0.08 333	0.07 254	0.06 195

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 139	0.08 233	0.12 181	0.16 141	0.08 125	0.15 300	0.16 280	0.18 194	0.18 227	0.10 123	0.09 87	0.09 120	0.08 138	0.11 106	0.12 232	0.07 235	0.05 182	0.08 273	0.06 182	0.07 254	0.06 195

MyStereo8	0.12 247	0.07 136	0.15 310	0.15 70	0.09 235	0.18 369	0.14 149	0.19 215	0.22 294	0.12 188	0.18 259	0.11 172	0.10 196	0.16 312	0.18 387	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.05 104	0.08 316	0.09 383

CoDeX	0.12 247	0.07 136	0.12 181	0.17 215	0.08 125	0.12 203	0.15 215	0.23 289	0.27 364	0.13 215	0.17 234	0.16 276	0.11 221	0.14 256	0.11 184	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.05 120

1111x	0.15 350	0.08 233	0.12 181	0.18 296	0.07 70	0.18 369	0.25 479	0.31 419	0.24 320	0.17 307	0.24 331	0.26 408	0.15 331	0.13 231	0.23 446	0.07 235	0.07 372	0.08 273	0.09 377	0.07 254	0.06 195

plain	0.10 139	0.08 233	0.10 105	0.19 352	0.09 235	0.10 124	0.15 215	0.14 74	0.13 115	0.13 215	0.15 201	0.09 120	0.12 251	0.13 231	0.12 232	0.07 235	0.05 182	0.09 352	0.06 182	0.06 189	0.06 195

MaDis-Stereo	0.09 78	0.09 307	0.08 29	0.17 215	0.09 235	0.13 242	0.10 27	0.16 129	0.16 182	0.09 91	0.11 143	0.06 16	0.06 34	0.09 33	0.13 273	0.07 235	0.06 302	0.07 191	0.05 104	0.05 98	0.04 40

UniTT-Stereo	0.09 78	0.07 136	0.08 29	0.18 296	0.08 125	0.13 242	0.11 46	0.12 42	0.11 61	0.10 123	0.12 156	0.05 1	0.07 103	0.09 33	0.09 52	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.05 98	0.05 120

PCWNet_CMD	0.14 306	0.08 233	0.15 310	0.17 215	0.09 235	0.14 274	0.14 149	0.29 395	0.36 441	0.14 236	0.20 280	0.21 345	0.12 251	0.17 344	0.13 273	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.07 254	0.07 275

Any-RAFT	0.10 139	0.05 17	0.09 70	0.14 30	0.07 70	0.13 242	0.14 149	0.21 248	0.15 155	0.11 150	0.12 156	0.12 189	0.09 164	0.12 187	0.09 52	0.07 235	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.05 120

LoS	0.09 78	0.05 17	0.11 146	0.13 13	0.07 70	0.14 274	0.11 46	0.15 103	0.15 155	0.09 91	0.09 87	0.12 189	0.09 164	0.15 278	0.10 121	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.05 120
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.17 393	0.11 390	0.18 395	0.17 215	0.11 383	0.16 330	0.25 479	0.24 311	0.33 416	0.19 352	0.24 331	0.26 408	0.24 446	0.19 380	0.20 405	0.07 235	0.08 398	0.09 352	0.10 412	0.09 377	0.08 339

anonymousa	0.13 272	0.07 136	0.13 226	0.18 296	0.09 235	0.13 242	0.17 313	0.19 215	0.29 385	0.15 263	0.24 331	0.15 262	0.14 313	0.14 256	0.14 310	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.09 377	0.05 98	0.06 195

qqq	0.13 272	0.09 307	0.15 310	0.16 141	0.08 125	0.13 242	0.15 215	0.23 289	0.16 182	0.15 263	0.19 268	0.16 276	0.16 357	0.15 278	0.16 354	0.07 235	0.06 302	0.08 273	0.08 333	0.07 254	0.07 275

x	0.13 272	0.07 136	0.14 261	0.14 30	0.08 125	0.18 369	0.14 149	0.22 270	0.20 265	0.15 263	0.19 268	0.19 324	0.17 380	0.18 365	0.18 387	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.06 182	0.07 254	0.07 275

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 406	0.09 307	0.29 472	0.15 70	0.10 336	0.22 431	0.20 417	0.26 345	0.39 456	0.25 437	0.42 493	0.24 386	0.15 331	0.20 405	0.19 399	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.10 408	0.09 383

hknet	0.15 350	0.11 390	0.13 226	0.22 445	0.11 383	0.14 274	0.15 215	0.34 458	0.25 341	0.17 307	0.22 310	0.22 363	0.18 393	0.17 344	0.12 232	0.07 235	0.06 302	0.10 397	0.09 377	0.07 254	0.07 275

CIPLG	0.11 182	0.08 233	0.14 261	0.17 215	0.08 125	0.12 203	0.15 215	0.17 165	0.15 155	0.14 236	0.11 143	0.16 276	0.09 164	0.16 312	0.11 184	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

IPLGR_C	0.11 182	0.08 233	0.14 261	0.17 215	0.08 125	0.12 203	0.15 215	0.17 165	0.15 155	0.14 236	0.10 113	0.16 276	0.09 164	0.16 312	0.11 184	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

ACRE	0.11 182	0.08 233	0.14 261	0.17 215	0.08 125	0.12 203	0.15 215	0.17 165	0.14 139	0.14 236	0.10 113	0.16 276	0.09 164	0.16 312	0.11 184	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 195

GwcNet-ADL	0.13 272	0.08 233	0.14 261	0.20 401	0.09 235	0.11 169	0.20 417	0.30 409	0.24 320	0.13 215	0.14 184	0.18 310	0.14 313	0.13 231	0.14 310	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.07 254	0.06 195

TRStereo	0.09 78	0.05 17	0.12 181	0.15 70	0.12 414	0.10 124	0.13 101	0.18 194	0.18 227	0.09 91	0.09 87	0.09 120	0.06 34	0.10 60	0.08 17	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.04 15	0.04 40

PSM-softLoss	0.12 247	0.07 136	0.15 310	0.17 215	0.09 235	0.08 48	0.13 101	0.24 311	0.17 201	0.14 236	0.19 268	0.13 213	0.11 221	0.11 106	0.11 184	0.07 235	0.05 182	0.08 273	0.07 269	0.06 189	0.12 442

KMStereo	0.12 247	0.07 136	0.15 310	0.17 215	0.09 235	0.08 48	0.13 101	0.24 311	0.17 201	0.14 236	0.19 268	0.13 213	0.11 221	0.11 106	0.11 184	0.07 235	0.05 182	0.08 273	0.07 269	0.06 189	0.12 442

CRE-IMP	0.11 182	0.09 307	0.16 344	0.19 352	0.08 125	0.10 124	0.12 63	0.18 194	0.10 35	0.14 236	0.13 170	0.13 213	0.12 251	0.12 187	0.11 184	0.07 235	0.04 21	0.08 273	0.06 182	0.08 316	0.08 339

CroCo-Stereo	0.09 78	0.08 233	0.08 29	0.22 445	0.09 235	0.09 77	0.19 396	0.15 103	0.12 84	0.07 29	0.07 36	0.08 95	0.06 34	0.08 15	0.07 1	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.04 34	0.05 98	0.04 40
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
LMCR-Stereo	0.15 350	0.08 233	0.13 226	0.21 430	0.09 235	0.17 351	0.20 417	0.27 366	0.19 242	0.24 424	0.24 331	0.23 380	0.17 380	0.20 405	0.17 369	0.07 235	0.06 302	0.08 273	0.06 182	0.10 408	0.08 339

rafts_anoy	0.11 182	0.06 54	0.10 105	0.17 215	0.08 125	0.10 124	0.14 149	0.17 165	0.14 139	0.13 215	0.13 170	0.12 189	0.10 196	0.11 106	0.12 232	0.07 235	0.04 21	0.09 352	0.11 442	0.07 254	0.06 195

raft+_RVC	0.11 182	0.07 136	0.09 70	0.16 141	0.07 70	0.10 124	0.11 46	0.24 311	0.20 265	0.12 188	0.15 201	0.12 189	0.08 138	0.12 187	0.13 273	0.07 235	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.05 120

TANstereo	0.09 78	0.04 1	0.08 29	0.13 13	0.06 13	0.11 169	0.14 149	0.15 103	0.19 242	0.11 150	0.15 201	0.10 151	0.06 34	0.12 187	0.09 52	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.05 120

CFNet_pseudo	0.14 306	0.08 233	0.15 310	0.16 141	0.09 235	0.13 242	0.14 149	0.27 366	0.34 427	0.14 236	0.21 301	0.22 363	0.13 288	0.18 365	0.14 310	0.07 235	0.05 182	0.08 273	0.06 182	0.07 254	0.07 275

RALCasStereoNet	0.10 139	0.06 54	0.09 70	0.16 141	0.08 125	0.12 203	0.14 149	0.17 165	0.11 61	0.12 188	0.17 234	0.14 233	0.10 196	0.12 187	0.11 184	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.05 104	0.08 316	0.07 275

RAFT + AFF	0.13 272	0.07 136	0.20 418	0.20 401	0.10 336	0.14 274	0.24 464	0.26 345	0.20 265	0.11 150	0.10 113	0.12 189	0.10 196	0.15 278	0.12 232	0.07 235	0.06 302	0.09 352	0.08 333	0.06 189	0.08 339

GMStereo	0.13 272	0.14 448	0.14 261	0.18 296	0.09 235	0.15 300	0.16 280	0.20 226	0.24 320	0.16 291	0.17 234	0.10 151	0.10 196	0.16 312	0.13 273	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.06 182	0.07 254	0.06 195
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.17 393	0.09 307	0.18 395	0.19 352	0.12 414	0.27 476	0.19 396	0.33 449	0.29 385	0.21 388	0.24 331	0.23 380	0.19 409	0.19 380	0.18 387	0.07 235	0.06 302	0.08 273	0.07 269	0.08 316	0.06 195

ACVNet	0.15 350	0.09 307	0.15 310	0.13 13	0.12 414	0.14 274	0.20 417	0.22 270	0.33 416	0.17 307	0.26 377	0.21 345	0.16 357	0.17 344	0.21 425	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.06 182	0.08 316	0.06 195

acv_ft	0.15 350	0.09 307	0.15 310	0.19 352	0.10 336	0.16 330	0.17 313	0.25 327	0.33 416	0.19 352	0.26 377	0.21 345	0.17 380	0.17 344	0.18 387	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.06 182	0.08 316	0.06 195

FADNet-RVC-Resample	0.16 373	0.11 390	0.31 477	0.22 445	0.11 383	0.19 392	0.14 149	0.25 327	0.24 320	0.24 424	0.27 385	0.20 336	0.15 331	0.16 312	0.15 338	0.07 235	0.08 398	0.12 445	0.10 412	0.09 377	0.10 407

BEATNet_4x	0.12 247	0.08 233	0.14 261	0.18 296	0.07 70	0.15 300	0.07 3	0.22 270	0.18 227	0.16 291	0.19 268	0.18 310	0.14 313	0.16 312	0.15 338	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.06 189	0.06 195

R-Stereo Train	0.10 139	0.06 54	0.10 105	0.17 215	0.08 125	0.11 169	0.14 149	0.23 289	0.11 61	0.12 188	0.19 268	0.11 172	0.08 138	0.09 33	0.11 184	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.05 120

ADCRef	0.19 418	0.12 407	0.41 502	0.20 401	0.12 414	0.22 431	0.18 358	0.32 430	0.36 441	0.26 441	0.32 428	0.17 296	0.23 440	0.24 452	0.24 457	0.07 235	0.06 302	0.09 352	0.09 377	0.08 316	0.08 339

RAFT-Stereo	0.10 139	0.06 54	0.10 105	0.17 215	0.08 125	0.11 169	0.14 149	0.23 289	0.11 61	0.12 188	0.19 268	0.11 172	0.08 138	0.09 33	0.11 184	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.05 120
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.14 306	0.07 136	0.14 261	0.16 141	0.08 125	0.18 369	0.14 149	0.29 395	0.20 265	0.17 307	0.25 360	0.21 345	0.18 393	0.20 405	0.19 399	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.08 333	0.06 189	0.06 195

MSMDNet	0.14 306	0.08 233	0.15 310	0.17 215	0.09 235	0.14 274	0.14 149	0.29 395	0.36 441	0.14 236	0.21 301	0.21 345	0.12 251	0.17 344	0.14 310	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.07 254	0.07 275

ccs_rob	0.14 306	0.08 233	0.15 310	0.16 141	0.09 235	0.12 203	0.14 149	0.27 366	0.34 427	0.14 236	0.21 301	0.22 363	0.13 288	0.18 365	0.14 310	0.07 235	0.05 182	0.08 273	0.07 269	0.07 254	0.07 275

HSM	0.15 350	0.08 233	0.14 261	0.16 141	0.09 235	0.16 330	0.14 149	0.28 385	0.25 341	0.19 352	0.23 319	0.37 481	0.16 357	0.20 405	0.15 338	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.07 254	0.06 195

iResNet_ROB	0.14 306	0.07 136	0.13 226	0.14 30	0.07 70	0.18 369	0.14 149	0.26 345	0.31 402	0.22 403	0.25 360	0.23 380	0.15 331	0.15 278	0.13 273	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.08 316	0.08 339

LE_ROB	0.50 530	0.07 136	0.14 261	0.15 70	0.08 125	0.24 449	0.16 280	0.22 270	1.81 562	4.63 566	0.67 526	0.47 515	0.44 522	0.20 405	0.29 493	0.07 235	0.06 302	0.06 99	0.06 182	0.08 316	0.06 195

pmcnn	0.15 350	0.07 136	0.19 406	0.15 70	0.07 70	0.20 407	0.15 215	0.24 311	0.26 355	0.21 388	0.34 444	0.28 425	0.18 393	0.18 365	0.17 369	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.07 254	0.06 195

S2M2_XL	0.08 43	0.06 54	0.12 181	0.12 4	0.08 125	0.09 77	0.09 18	0.07 2	0.07 8	0.08 61	0.07 36	0.07 62	0.06 34	0.09 33	0.09 52	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.05 104	0.08 316	0.06 195

G2L-ROB	0.13 272	0.06 54	0.13 226	0.13 13	0.08 125	0.14 274	0.16 280	0.25 327	0.18 227	0.19 352	0.18 259	0.20 336	0.14 313	0.17 344	0.16 354	0.08 295	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.08 316	0.09 383

coex_refinement	0.14 306	0.07 136	0.12 181	0.17 215	0.10 336	0.15 300	0.15 215	0.26 345	0.29 385	0.18 337	0.20 280	0.22 363	0.17 380	0.16 312	0.18 387	0.08 295	0.05 182	0.06 99	0.06 182	0.09 377	0.08 339

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 454	0.17 372	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 46	0.08 4	0.08 11	0.06 9	0.06 12	0.05 1	0.05 9	0.09 33	0.08 17	0.08 295	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.04 40

Pointernet	0.09 78	0.04 1	0.09 70	0.16 141	0.08 125	0.13 242	0.10 27	0.15 103	0.17 201	0.09 91	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.08 295	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.05 120

test_sample6	0.14 306	0.08 233	0.13 226	0.16 141	0.08 125	0.17 351	0.19 396	0.25 327	0.17 201	0.17 307	0.27 385	0.19 324	0.14 313	0.15 278	0.13 273	0.08 295	0.05 182	0.08 273	0.07 269	0.08 316	0.08 339

test_sample5	0.14 306	0.08 233	0.14 261	0.16 141	0.08 125	0.18 369	0.18 358	0.25 327	0.17 201	0.17 307	0.27 385	0.18 310	0.14 313	0.16 312	0.13 273	0.08 295	0.05 182	0.08 273	0.07 269	0.08 316	0.08 339

test_sample4	0.14 306	0.08 233	0.14 261	0.15 70	0.08 125	0.19 392	0.18 358	0.26 345	0.17 201	0.16 291	0.25 360	0.18 310	0.14 313	0.16 312	0.13 273	0.08 295	0.06 302	0.08 273	0.06 182	0.08 316	0.08 339

test_sample3	0.14 306	0.08 233	0.15 310	0.14 30	0.09 235	0.19 392	0.17 313	0.26 345	0.18 227	0.16 291	0.22 310	0.19 324	0.15 331	0.17 344	0.13 273	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.06 182	0.09 377	0.08 339

test_sample2	0.12 247	0.07 136	0.12 181	0.14 30	0.08 125	0.16 330	0.18 358	0.21 248	0.16 182	0.14 236	0.20 280	0.19 324	0.15 331	0.15 278	0.12 232	0.08 295	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.08 316	0.07 275

trnet	0.08 43	0.05 17	0.07 6	0.12 4	0.05 1	0.12 203	0.11 46	0.13 58	0.10 35	0.08 61	0.13 170	0.09 120	0.08 138	0.11 106	0.10 121	0.08 295	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.05 120

SMFormer	0.14 306	0.07 136	0.17 372	0.14 30	0.08 125	0.16 330	0.17 313	0.26 345	0.27 364	0.19 352	0.20 280	0.18 310	0.15 331	0.15 278	0.17 369	0.08 295	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.07 254	0.06 195

tta	0.14 306	0.07 136	0.17 372	0.14 30	0.08 125	0.16 330	0.17 313	0.26 345	0.27 364	0.19 352	0.20 280	0.18 310	0.15 331	0.15 278	0.17 369	0.08 295	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.06 195

qqq1	0.13 272	0.07 136	0.17 372	0.14 30	0.08 125	0.16 330	0.17 313	0.26 345	0.27 364	0.19 352	0.20 280	0.18 310	0.15 331	0.15 278	0.11 184	0.08 295	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.06 189	0.06 195

fff1	0.13 272	0.07 136	0.17 372	0.14 30	0.08 125	0.16 330	0.17 313	0.26 345	0.27 364	0.19 352	0.20 280	0.18 310	0.15 331	0.15 278	0.11 184	0.08 295	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.06 189	0.06 195

mmm	0.14 306	0.08 233	0.17 372	0.17 215	0.09 235	0.17 351	0.18 358	0.21 248	0.15 155	0.15 263	0.23 319	0.21 345	0.16 357	0.16 312	0.17 369	0.08 295	0.05 182	0.08 273	0.07 269	0.07 254	0.07 275

11t1	0.12 247	0.06 54	0.13 226	0.14 30	0.08 125	0.17 351	0.15 215	0.18 194	0.15 155	0.15 263	0.15 201	0.16 276	0.16 357	0.15 278	0.13 273	0.08 295	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.08 316	0.07 275

DualNet	0.14 306	0.08 233	0.14 261	0.16 141	0.08 125	0.18 369	0.18 358	0.25 327	0.17 201	0.17 307	0.27 385	0.18 310	0.14 313	0.16 312	0.13 273	0.08 295	0.05 182	0.08 273	0.07 269	0.08 316	0.08 339

mmx	0.14 306	0.09 307	0.14 261	0.16 141	0.08 125	0.17 351	0.17 313	0.27 366	0.25 341	0.15 263	0.25 360	0.19 324	0.13 288	0.14 256	0.20 405	0.08 295	0.06 302	0.09 352	0.08 333	0.08 316	0.08 339

xxx	0.14 306	0.09 307	0.14 261	0.16 141	0.08 125	0.17 351	0.17 313	0.27 366	0.25 341	0.15 263	0.25 360	0.19 324	0.13 288	0.14 256	0.20 405	0.08 295	0.06 302	0.09 352	0.08 333	0.08 316	0.08 339

MIF-Stereo (partial)	0.11 182	0.06 54	0.10 105	0.19 352	0.10 336	0.10 124	0.11 46	0.17 165	0.18 227	0.14 236	0.16 213	0.09 120	0.11 221	0.12 187	0.12 232	0.08 295	0.05 182	0.08 273	0.07 269	0.06 189	0.07 275

EKT-Stereo	0.11 182	0.07 136	0.14 261	0.15 70	0.10 336	0.13 242	0.14 149	0.18 194	0.21 280	0.11 150	0.08 69	0.12 189	0.09 164	0.11 106	0.12 232	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.06 182	0.08 316	0.07 275

testlalala_base	0.10 139	0.09 307	0.14 261	0.21 430	0.08 125	0.10 124	0.14 149	0.13 58	0.10 35	0.07 29	0.15 201	0.07 62	0.08 138	0.10 60	0.12 232	0.08 295	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.05 120

CAS	0.08 43	0.04 1	0.07 6	0.17 215	0.08 125	0.10 124	0.13 101	0.12 42	0.09 22	0.09 91	0.10 113	0.08 95	0.06 34	0.09 33	0.08 17	0.08 295	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.04 40

gwcnet-sp	0.14 306	0.07 136	0.12 181	0.18 296	0.09 235	0.16 330	0.17 313	0.24 311	0.24 320	0.18 337	0.24 331	0.15 262	0.16 357	0.15 278	0.15 338	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.08 333	0.08 316	0.07 275

scenet	0.14 306	0.07 136	0.12 181	0.18 296	0.09 235	0.16 330	0.17 313	0.24 311	0.24 320	0.18 337	0.24 331	0.15 262	0.16 357	0.15 278	0.15 338	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.08 333	0.08 316	0.07 275

knoymous	0.11 182	0.05 17	0.12 181	0.13 13	0.07 70	0.15 300	0.14 149	0.19 215	0.13 115	0.11 150	0.17 234	0.13 213	0.09 164	0.13 231	0.11 184	0.08 295	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.08 316	0.07 275

ssnet	0.14 306	0.07 136	0.12 181	0.18 296	0.09 235	0.16 330	0.17 313	0.24 311	0.24 320	0.18 337	0.24 331	0.15 262	0.16 357	0.15 278	0.15 338	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.08 333	0.08 316	0.07 275

BUS	0.14 306	0.09 307	0.14 261	0.22 445	0.10 336	0.19 392	0.14 149	0.34 458	0.19 242	0.17 307	0.22 310	0.16 276	0.13 288	0.15 278	0.13 273	0.08 295	0.06 302	0.10 397	0.09 377	0.07 254	0.07 275

IER	0.14 306	0.07 136	0.13 226	0.17 215	0.09 235	0.14 274	0.16 280	0.25 327	0.26 355	0.18 337	0.25 360	0.17 296	0.20 421	0.16 312	0.14 310	0.08 295	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.08 316	0.07 275

NINENet	0.16 373	0.10 365	0.15 310	0.17 215	0.11 383	0.19 392	0.14 149	0.40 497	0.36 441	0.18 337	0.21 301	0.16 276	0.13 288	0.15 278	0.13 273	0.08 295	0.08 398	0.10 397	0.07 269	0.10 408	0.09 383

BSDual-CNN	0.15 350	0.09 307	0.14 261	0.22 445	0.10 336	0.14 274	0.15 215	0.34 458	0.19 242	0.17 307	0.22 310	0.25 399	0.16 357	0.15 278	0.14 310	0.08 295	0.06 302	0.10 397	0.09 377	0.07 254	0.07 275

psmg	0.14 306	0.09 307	0.14 261	0.17 215	0.10 336	0.15 300	0.17 313	0.29 395	0.19 242	0.17 307	0.21 301	0.25 399	0.16 357	0.15 278	0.14 310	0.08 295	0.06 302	0.08 273	0.08 333	0.07 254	0.06 195

DAS	0.15 350	0.08 233	0.18 395	0.19 352	0.10 336	0.19 392	0.17 313	0.27 366	0.29 385	0.18 337	0.25 360	0.21 345	0.15 331	0.16 312	0.12 232	0.08 295	0.06 302	0.06 99	0.06 182	0.07 254	0.07 275

SepStereo	0.15 350	0.08 233	0.18 395	0.19 352	0.10 336	0.19 392	0.17 313	0.27 366	0.29 385	0.18 337	0.25 360	0.21 345	0.15 331	0.25 457	0.12 232	0.08 295	0.06 302	0.06 99	0.06 182	0.07 254	0.07 275

PSMNet-ADL	0.15 350	0.12 407	0.13 226	0.22 445	0.09 235	0.13 242	0.20 417	0.26 345	0.23 304	0.18 337	0.20 280	0.24 386	0.16 357	0.18 365	0.17 369	0.08 295	0.08 398	0.08 273	0.11 442	0.08 316	0.07 275

GANet-ADL	0.13 272	0.07 136	0.15 310	0.17 215	0.10 336	0.18 369	0.15 215	0.30 409	0.20 265	0.13 215	0.18 259	0.19 324	0.12 251	0.16 312	0.13 273	0.08 295	0.06 302	0.06 99	0.05 104	0.07 254	0.08 339

ADLNet2	0.16 373	0.09 307	0.13 226	0.16 141	0.09 235	0.20 407	0.16 280	0.31 419	0.39 456	0.16 291	0.20 280	0.20 336	0.18 393	0.21 421	0.22 434	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.07 269	0.09 377	0.07 275

PFNet+	0.11 182	0.06 54	0.13 226	0.16 141	0.09 235	0.05 4	0.12 63	0.17 165	0.21 280	0.16 291	0.19 268	0.14 233	0.10 196	0.11 106	0.11 184	0.08 295	0.05 182	0.09 352	0.08 333	0.06 189	0.11 430

AnonymousM	0.09 78	0.05 17	0.10 105	0.14 30	0.06 13	0.09 77	0.13 101	0.19 215	0.14 139	0.13 215	0.11 143	0.09 120	0.08 138	0.13 231	0.10 121	0.08 295	0.05 182	0.08 273	0.05 104	0.05 98	0.05 120

Anonymous3	0.16 373	0.13 436	0.33 483	0.26 489	0.14 453	0.27 476	0.17 313	0.28 385	0.28 378	0.15 263	0.17 234	0.14 233	0.10 196	0.15 278	0.12 232	0.08 295	0.08 398	0.08 273	0.08 333	0.08 316	0.11 430

raftrobust	0.09 78	0.06 54	0.10 105	0.17 215	0.08 125	0.09 77	0.10 27	0.18 194	0.16 182	0.10 123	0.09 87	0.12 189	0.07 103	0.12 187	0.10 121	0.08 295	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.05 120

sCroCo_RVC	0.12 247	0.09 307	0.23 441	0.24 474	0.11 383	0.19 392	0.14 149	0.17 165	0.14 139	0.10 123	0.13 170	0.12 189	0.07 103	0.14 256	0.11 184	0.08 295	0.08 398	0.08 273	0.08 333	0.05 98	0.07 275

GES	0.14 306	0.08 233	0.16 344	0.15 70	0.10 336	0.13 242	0.13 101	0.28 385	0.25 341	0.16 291	0.23 319	0.18 310	0.13 288	0.16 312	0.13 273	0.08 295	0.07 372	0.07 191	0.06 182	0.08 316	0.09 383

SFCPSM	0.13 272	0.07 136	0.14 261	0.17 215	0.09 235	0.15 300	0.16 280	0.28 385	0.27 364	0.14 236	0.17 234	0.12 189	0.13 288	0.14 256	0.11 184	0.08 295	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.07 254	0.06 195

delet	0.17 393	0.08 233	0.17 372	0.19 352	0.11 383	0.20 407	0.21 434	0.30 409	0.37 448	0.17 307	0.26 377	0.19 324	0.19 409	0.19 380	0.21 425	0.08 295	0.08 398	0.09 352	0.11 442	0.06 189	0.06 195

aanetorigin	0.22 450	0.17 473	0.56 519	0.17 215	0.10 336	0.15 300	0.19 396	0.20 226	0.33 416	0.49 520	0.48 503	0.29 432	0.27 467	0.20 405	0.23 446	0.08 295	0.07 372	0.08 273	0.07 269	0.10 408	0.09 383

EDNetEfficientorigin	7.91 569	0.31 521	153.02 584	0.19 352	0.09 235	0.21 423	0.16 280	0.22 270	0.59 517	0.72 535	0.67 526	0.42 500	0.50 527	0.24 452	0.39 521	0.08 295	0.07 372	0.08 273	0.07 269	0.12 442	0.10 407

CREStereo	0.09 78	0.04 1	0.08 29	0.11 1	0.06 13	0.13 242	0.14 149	0.14 74	0.10 35	0.08 61	0.13 170	0.09 120	0.08 138	0.11 106	0.10 121	0.08 295	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.06 195
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
FENet	0.13 272	0.08 233	0.12 181	0.16 141	0.08 125	0.14 274	0.15 215	0.22 270	0.23 304	0.17 307	0.23 319	0.16 276	0.12 251	0.14 256	0.15 338	0.08 295	0.05 182	0.08 273	0.08 333	0.07 254	0.07 275

FADNet_RVC	0.16 373	0.14 448	0.40 500	0.20 401	0.11 383	0.13 242	0.13 101	0.26 345	0.22 294	0.21 388	0.23 319	0.20 336	0.17 380	0.14 256	0.16 354	0.08 295	0.08 398	0.12 445	0.09 377	0.11 428	0.10 407

SuperB	0.20 430	0.10 365	0.56 519	0.16 141	0.09 235	0.18 369	0.18 358	0.24 311	0.50 499	0.26 441	0.39 471	0.17 296	0.21 425	0.22 432	0.21 425	0.08 295	0.06 302	0.06 99	0.06 182	0.12 442	0.10 407

ADCL	0.24 472	0.11 390	0.47 510	0.22 445	0.12 414	0.34 500	0.29 508	0.29 395	0.56 511	0.24 424	0.46 500	0.30 440	0.30 487	0.29 480	0.29 493	0.08 295	0.07 372	0.09 352	0.09 377	0.10 408	0.10 407

CFNet	0.15 350	0.10 365	0.17 372	0.17 215	0.08 125	0.18 369	0.09 18	0.28 385	0.25 341	0.19 352	0.24 331	0.24 386	0.17 380	0.17 344	0.14 310	0.08 295	0.06 302	0.09 352	0.10 412	0.07 254	0.06 195

StereoDRNet-Refined	0.17 393	0.12 407	0.15 310	0.20 401	0.09 235	0.18 369	0.18 358	0.26 345	0.23 304	0.26 441	0.40 476	0.22 363	0.17 380	0.21 421	0.20 405	0.08 295	0.05 182	0.09 352	0.10 412	0.07 254	0.07 275
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.19 418	0.09 307	0.22 432	0.17 215	0.10 336	0.25 459	0.18 358	0.27 366	0.44 482	0.22 403	0.31 424	0.33 464	0.26 459	0.28 473	0.28 490	0.08 295	0.06 302	0.07 191	0.07 269	0.09 377	0.09 383

DLCB_ROB	0.18 406	0.10 365	0.15 310	0.23 465	0.11 383	0.24 449	0.18 358	0.29 395	0.28 378	0.27 447	0.28 398	0.28 425	0.24 446	0.19 380	0.20 405	0.08 295	0.08 398	0.09 352	0.09 377	0.07 254	0.07 275

G2L-Stereo	0.14 306	0.07 136	0.13 226	0.17 215	0.09 235	0.13 242	0.12 63	0.27 366	0.22 294	0.16 291	0.27 385	0.21 345	0.13 288	0.17 344	0.18 387	0.09 352	0.08 398	0.08 273	0.07 269	0.07 254	0.07 275

DDVS	0.15 350	0.10 365	0.21 426	0.16 141	0.12 414	0.15 300	0.14 149	0.25 327	0.19 242	0.18 337	0.29 410	0.27 416	0.12 251	0.19 380	0.15 338	0.09 352	0.06 302	0.09 352	0.07 269	0.11 428	0.11 430

DCVSM-stereo	0.14 306	0.09 307	0.16 344	0.16 141	0.10 336	0.15 300	0.09 18	0.19 215	0.23 304	0.20 374	0.23 319	0.26 408	0.15 331	0.18 365	0.14 310	0.09 352	0.07 372	0.09 352	0.08 333	0.10 408	0.12 442

rvit_stereo_0080	0.10 139	0.08 233	0.14 261	0.15 70	0.09 235	0.07 27	0.15 215	0.16 129	0.16 182	0.11 150	0.10 113	0.14 233	0.08 138	0.12 187	0.10 121	0.09 352	0.07 372	0.07 191	0.06 182	0.07 254	0.05 120

rvit_stereo_ft	0.12 247	0.07 136	0.13 226	0.19 352	0.10 336	0.12 203	0.17 313	0.16 129	0.16 182	0.12 188	0.13 170	0.15 262	0.10 196	0.14 256	0.13 273	0.09 352	0.06 302	0.08 273	0.07 269	0.07 254	0.05 120

whm_eth	0.10 139	0.08 233	0.14 261	0.15 70	0.09 235	0.07 27	0.15 215	0.16 129	0.16 182	0.11 150	0.10 113	0.14 233	0.08 138	0.12 187	0.10 121	0.09 352	0.07 372	0.07 191	0.06 182	0.07 254	0.05 120

GMStereo_Zeroshot	0.16 373	0.13 436	0.24 444	0.20 401	0.10 336	0.17 351	0.13 101	0.29 395	0.25 341	0.23 415	0.32 428	0.25 399	0.11 221	0.19 380	0.14 310	0.09 352	0.06 302	0.11 428	0.06 182	0.12 442	0.08 339

StereoVision	0.13 272	0.12 407	0.09 70	0.24 474	0.10 336	0.15 300	0.21 434	0.21 248	0.20 265	0.12 188	0.24 331	0.10 151	0.10 196	0.16 312	0.10 121	0.09 352	0.11 455	0.12 445	0.12 461	0.06 189	0.05 120

CFNet_ucs	0.15 350	0.08 233	0.16 344	0.16 141	0.11 383	0.14 274	0.14 149	0.30 409	0.34 427	0.16 291	0.24 331	0.23 380	0.14 313	0.18 365	0.15 338	0.09 352	0.06 302	0.08 273	0.07 269	0.09 377	0.09 383

coex-ft	3.30 561	0.34 525	59.09 583	0.18 296	0.13 435	0.26 467	0.22 443	0.27 366	0.72 532	1.90 563	0.70 530	0.44 506	0.45 523	0.29 480	0.41 526	0.09 352	0.09 424	0.12 445	0.09 377	0.14 471	0.13 461

fast-acv-ft	0.18 406	0.11 390	0.19 406	0.19 352	0.12 414	0.24 449	0.21 434	0.25 327	0.34 427	0.22 403	0.34 444	0.27 416	0.20 421	0.21 421	0.23 446	0.09 352	0.09 424	0.08 273	0.10 412	0.08 316	0.07 275

iinet-f	0.16 373	0.06 54	0.45 506	0.14 30	0.10 336	0.21 423	0.14 149	0.27 366	0.23 304	0.21 388	0.24 331	0.21 345	0.15 331	0.18 365	0.21 425	0.09 352	0.07 372	0.07 191	0.06 182	0.09 377	0.10 407

CASS	0.13 272	0.12 407	0.11 146	0.23 465	0.09 235	0.15 300	0.17 313	0.18 194	0.19 242	0.17 307	0.18 259	0.15 262	0.15 331	0.14 256	0.14 310	0.09 352	0.06 302	0.10 397	0.08 333	0.09 377	0.07 275
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.11 182	0.06 54	0.13 226	0.14 30	0.08 125	0.14 274	0.14 149	0.18 194	0.14 139	0.11 150	0.14 184	0.16 276	0.11 221	0.14 256	0.12 232	0.09 352	0.05 182	0.07 191	0.05 104	0.08 316	0.08 339

Wz-Net-MNSev	0.22 450	0.13 436	0.31 477	0.20 401	0.14 453	0.36 510	0.24 464	0.33 449	0.44 482	0.28 461	0.40 476	0.38 485	0.19 409	0.24 452	0.25 466	0.09 352	0.07 372	0.09 352	0.09 377	0.12 442	0.10 407

CRFU-Net	0.16 373	0.08 233	0.14 261	0.17 215	0.09 235	0.19 392	0.14 149	0.26 345	0.20 265	0.28 461	0.27 385	0.29 432	0.17 380	0.19 380	0.17 369	0.09 352	0.09 424	0.07 191	0.07 269	0.08 316	0.08 339

CSP-Net	0.16 373	0.09 307	0.14 261	0.16 141	0.09 235	0.19 392	0.17 313	0.25 327	0.32 409	0.25 437	0.30 416	0.24 386	0.15 331	0.21 421	0.18 387	0.09 352	0.06 302	0.07 191	0.07 269	0.08 316	0.07 275

WZ-Net	0.28 494	0.17 473	0.78 540	0.22 445	0.16 479	0.34 500	0.29 508	0.39 493	0.57 513	0.24 424	0.55 513	0.37 481	0.24 446	0.33 492	0.35 512	0.09 352	0.08 398	0.09 352	0.10 412	0.14 471	0.16 496

AACVNet	0.16 373	0.08 233	0.14 261	0.15 70	0.10 336	0.18 369	0.15 215	0.23 289	0.24 320	0.27 447	0.27 385	0.28 425	0.17 380	0.19 380	0.16 354	0.09 352	0.07 372	0.09 352	0.07 269	0.10 408	0.09 383

ICVP	0.15 350	0.09 307	0.12 181	0.22 445	0.09 235	0.17 351	0.21 434	0.25 327	0.23 304	0.18 337	0.30 416	0.26 408	0.18 393	0.17 344	0.14 310	0.09 352	0.07 372	0.08 273	0.07 269	0.07 254	0.07 275
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.13 272	0.12 407	0.24 444	0.20 401	0.12 414	0.17 351	0.13 101	0.26 345	0.21 280	0.11 150	0.11 143	0.13 213	0.08 138	0.10 60	0.10 121	0.09 352	0.05 182	0.08 273	0.06 182	0.15 486	0.10 407

CroCo_RVC	0.13 272	0.12 407	0.24 444	0.20 401	0.12 414	0.17 351	0.13 101	0.26 345	0.21 280	0.11 150	0.11 143	0.13 213	0.08 138	0.10 60	0.10 121	0.09 352	0.05 182	0.08 273	0.06 182	0.15 486	0.10 407

xxxx	0.15 350	0.07 136	0.14 261	0.14 30	0.08 125	0.23 444	0.18 358	0.31 419	0.19 242	0.14 236	0.28 398	0.22 363	0.14 313	0.15 278	0.26 476	0.09 352	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.08 316	0.07 275

test_xeample	0.15 350	0.06 54	0.13 226	0.14 30	0.08 125	0.21 423	0.20 417	0.28 385	0.20 265	0.16 291	0.29 410	0.19 324	0.16 357	0.15 278	0.26 476	0.09 352	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.07 254	0.07 275

psm_up	0.18 406	0.10 365	0.18 395	0.20 401	0.11 383	0.17 351	0.19 396	0.37 482	0.34 427	0.21 388	0.28 398	0.29 432	0.24 446	0.20 405	0.22 434	0.09 352	0.10 443	0.11 428	0.11 442	0.08 316	0.08 339

UPFNet	0.16 373	0.08 233	0.12 181	0.20 401	0.12 414	0.20 407	0.23 452	0.28 385	0.26 355	0.17 307	0.24 331	0.22 363	0.19 409	0.19 380	0.21 425	0.09 352	0.07 372	0.08 273	0.09 377	0.08 316	0.06 195

EDNetEfficient	0.29 498	0.24 504	1.13 550	0.18 296	0.10 336	0.19 392	0.20 417	0.20 226	0.60 520	0.74 539	0.56 518	0.31 452	0.39 509	0.22 432	0.30 498	0.09 352	0.07 372	0.08 273	0.07 269	0.11 428	0.09 383

ac_64	0.16 373	0.08 233	0.15 310	0.18 296	0.10 336	0.22 431	0.18 358	0.24 311	0.21 280	0.18 337	0.24 331	0.29 432	0.18 393	0.19 380	0.22 434	0.09 352	0.07 372	0.08 273	0.09 377	0.07 254	0.06 195

HGLStereo	0.17 393	0.08 233	0.19 406	0.17 215	0.12 414	0.18 369	0.18 358	0.31 419	0.32 409	0.21 388	0.32 428	0.25 399	0.18 393	0.19 380	0.20 405	0.09 352	0.09 424	0.07 191	0.07 269	0.09 377	0.10 407

FAT-Stereo	0.20 430	0.12 407	0.22 432	0.21 430	0.12 414	0.17 351	0.18 358	0.34 458	0.39 456	0.27 447	0.37 458	0.34 470	0.32 495	0.21 421	0.20 405	0.09 352	0.11 455	0.10 397	0.09 377	0.11 428	0.14 478

S-Stereo	0.20 430	0.12 407	0.25 449	0.21 430	0.13 435	0.20 407	0.18 358	0.32 430	0.43 477	0.23 415	0.36 452	0.28 425	0.30 487	0.19 380	0.22 434	0.09 352	0.12 469	0.10 397	0.10 412	0.13 458	0.13 461

ADCP+	0.20 430	0.10 365	0.33 483	0.20 401	0.12 414	0.22 431	0.26 486	0.31 419	0.34 427	0.26 441	0.37 458	0.22 363	0.22 434	0.27 462	0.27 483	0.09 352	0.06 302	0.08 273	0.08 333	0.09 377	0.10 407

PA-Net	0.23 465	0.18 483	0.33 483	0.28 504	0.22 511	0.21 423	0.38 531	0.29 395	0.39 456	0.22 403	0.32 428	0.25 399	0.26 459	0.20 405	0.25 466	0.09 352	0.23 525	0.15 484	0.22 512	0.09 377	0.13 461
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCA_NET_v2_RVC	0.17 393	0.10 365	0.22 432	0.20 401	0.10 336	0.15 300	0.18 358	0.31 419	0.25 341	0.21 388	0.30 416	0.25 399	0.17 380	0.21 421	0.20 405	0.09 352	0.06 302	0.08 273	0.08 333	0.07 254	0.08 339
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.19 418	0.10 365	0.15 310	0.17 215	0.15 469	0.28 482	0.23 452	0.44 514	0.42 472	0.15 263	0.27 385	0.25 399	0.19 409	0.22 432	0.17 369	0.09 352	0.06 302	0.10 397	0.08 333	0.15 486	0.09 383

StereoDRNet	0.18 406	0.11 390	0.17 372	0.22 445	0.11 383	0.21 423	0.22 443	0.37 482	0.33 416	0.24 424	0.28 398	0.30 440	0.19 409	0.20 405	0.20 405	0.09 352	0.08 398	0.11 428	0.09 377	0.09 377	0.07 275

FBW_ROB	0.24 472	0.17 473	0.22 432	0.26 489	0.14 453	0.25 459	0.22 443	0.41 503	0.41 465	0.41 507	0.41 486	0.42 500	0.27 467	0.31 484	0.23 446	0.09 352	0.14 491	0.14 472	0.12 461	0.11 428	0.09 383

YMNet	0.20 430	0.12 407	0.19 406	0.20 401	0.14 453	0.26 467	0.23 452	0.32 430	0.34 427	0.27 447	0.34 444	0.30 440	0.18 393	0.18 365	0.22 434	0.10 389	0.13 482	0.10 397	0.10 412	0.08 316	0.09 383

YMNet_1	0.20 430	0.12 407	0.19 406	0.20 401	0.14 453	0.26 467	0.23 452	0.32 430	0.34 427	0.27 447	0.34 444	0.30 440	0.18 393	0.18 365	0.22 434	0.10 389	0.13 482	0.10 397	0.10 412	0.08 316	0.09 383

rvit_stereo_0083	0.12 247	0.08 233	0.17 372	0.16 141	0.09 235	0.11 169	0.15 215	0.14 74	0.26 355	0.11 150	0.14 184	0.13 213	0.10 196	0.12 187	0.12 232	0.10 389	0.08 398	0.09 352	0.07 269	0.07 254	0.05 120

rvit_stereo_0081_aga	0.11 182	0.09 307	0.14 261	0.18 296	0.09 235	0.13 242	0.14 149	0.14 74	0.19 242	0.10 123	0.18 259	0.16 276	0.09 164	0.12 187	0.09 52	0.10 389	0.06 302	0.08 273	0.07 269	0.07 254	0.06 195

rvit_stereo_0081	0.11 182	0.08 233	0.15 310	0.16 141	0.09 235	0.10 124	0.14 149	0.14 74	0.24 320	0.11 150	0.13 170	0.13 213	0.09 164	0.11 106	0.12 232	0.10 389	0.07 372	0.08 273	0.07 269	0.07 254	0.05 120

ITSA-stereo	0.15 350	0.10 365	0.14 261	0.19 352	0.08 125	0.12 203	0.14 149	0.30 409	0.49 496	0.17 307	0.19 268	0.22 363	0.15 331	0.17 344	0.16 354	0.10 389	0.06 302	0.08 273	0.08 333	0.08 316	0.08 339

rvit_stereo_0082	0.11 182	0.08 233	0.15 310	0.16 141	0.09 235	0.10 124	0.14 149	0.14 74	0.24 320	0.11 150	0.13 170	0.13 213	0.09 164	0.11 106	0.12 232	0.10 389	0.07 372	0.08 273	0.07 269	0.07 254	0.05 120

Wz-Net-SNSev	0.25 481	0.17 473	0.44 505	0.25 484	0.14 453	0.26 467	0.23 452	0.38 489	0.56 511	0.30 471	0.55 513	0.39 493	0.26 459	0.23 443	0.30 498	0.10 389	0.09 424	0.09 352	0.10 412	0.11 428	0.11 430

Wz-Net-LNSev	0.22 450	0.16 462	0.38 496	0.21 430	0.13 435	0.25 459	0.23 452	0.32 430	0.43 477	0.30 471	0.41 486	0.31 452	0.18 393	0.22 432	0.25 466	0.10 389	0.09 424	0.08 273	0.08 333	0.12 442	0.11 430

UDGNet	0.14 306	0.13 436	0.16 344	0.17 215	0.10 336	0.12 203	0.16 280	0.21 248	0.27 364	0.20 374	0.20 280	0.16 276	0.13 288	0.16 312	0.13 273	0.10 389	0.06 302	0.09 352	0.07 269	0.06 189	0.07 275

dd	0.15 350	0.16 462	0.16 344	0.19 352	0.09 235	0.15 300	0.18 358	0.21 248	0.25 341	0.23 415	0.20 280	0.21 345	0.09 164	0.21 421	0.16 354	0.10 389	0.06 302	0.08 273	0.06 182	0.08 316	0.06 195

AASNet	0.16 373	0.08 233	0.12 181	0.19 352	0.09 235	0.18 369	0.15 215	0.37 482	0.37 448	0.19 352	0.23 319	0.20 336	0.16 357	0.17 344	0.20 405	0.10 389	0.08 398	0.08 273	0.07 269	0.09 377	0.09 383

GEStereo_RVC	0.17 393	0.12 407	0.15 310	0.22 445	0.11 383	0.19 392	0.17 313	0.32 430	0.48 491	0.20 374	0.25 360	0.17 296	0.13 288	0.21 421	0.16 354	0.10 389	0.06 302	0.08 273	0.07 269	0.09 377	0.08 339

ADLNet	0.16 373	0.08 233	0.15 310	0.16 141	0.10 336	0.16 330	0.17 313	0.32 430	0.27 364	0.22 403	0.27 385	0.24 386	0.16 357	0.18 365	0.21 425	0.10 389	0.06 302	0.10 397	0.10 412	0.08 316	0.09 383

222	0.16 373	0.07 136	0.14 261	0.14 30	0.08 125	0.24 449	0.18 358	0.30 409	0.20 265	0.17 307	0.28 398	0.17 296	0.16 357	0.15 278	0.40 523	0.10 389	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.07 254	0.08 339

cf-r	0.13 272	0.07 136	0.12 181	0.16 141	0.08 125	0.14 274	0.19 396	0.20 226	0.25 341	0.17 307	0.25 360	0.21 345	0.16 357	0.14 256	0.14 310	0.10 389	0.05 182	0.06 99	0.08 333	0.06 189	0.06 195

GANet-RSSM	0.14 306	0.07 136	0.13 226	0.13 13	0.08 125	0.14 274	0.17 313	0.22 270	0.21 280	0.17 307	0.24 331	0.23 380	0.15 331	0.16 312	0.15 338	0.10 389	0.06 302	0.07 191	0.08 333	0.08 316	0.07 275

GwcNet-RSSM	0.14 306	0.07 136	0.12 181	0.15 70	0.08 125	0.15 300	0.20 417	0.21 248	0.27 364	0.18 337	0.27 385	0.22 363	0.16 357	0.14 256	0.15 338	0.10 389	0.05 182	0.07 191	0.09 377	0.07 254	0.07 275

DSFCA	0.16 373	0.09 307	0.14 261	0.16 141	0.10 336	0.20 407	0.19 396	0.28 385	0.31 402	0.23 415	0.24 331	0.22 363	0.15 331	0.19 380	0.20 405	0.10 389	0.07 372	0.09 352	0.09 377	0.08 316	0.08 339

DMCA	0.14 306	0.09 307	0.16 344	0.19 352	0.09 235	0.15 300	0.17 313	0.23 289	0.27 364	0.14 236	0.19 268	0.17 296	0.18 393	0.15 278	0.17 369	0.10 389	0.06 302	0.08 273	0.06 182	0.09 377	0.10 407

stereogan	0.22 450	0.11 390	0.21 426	0.20 401	0.12 414	0.31 490	0.19 396	0.35 471	0.44 482	0.22 403	0.39 471	0.35 474	0.27 467	0.33 492	0.22 434	0.10 389	0.12 469	0.10 397	0.10 412	0.14 471	0.13 461

RTSC	0.23 465	0.12 407	0.28 464	0.21 430	0.13 435	0.28 482	0.16 280	0.35 471	0.66 527	0.27 447	0.33 440	0.30 440	0.21 425	0.31 484	0.29 493	0.10 389	0.08 398	0.09 352	0.10 412	0.13 458	0.13 461

RTS	0.45 525	0.19 486	3.26 560	0.24 474	0.15 469	0.74 541	0.20 417	0.36 477	0.76 538	0.42 510	0.43 496	0.31 452	0.41 517	0.53 531	0.35 512	0.10 389	0.08 398	0.13 460	0.12 461	0.15 486	0.15 485

RTSA	0.45 525	0.19 486	3.26 560	0.24 474	0.15 469	0.74 541	0.20 417	0.36 477	0.76 538	0.42 510	0.43 496	0.31 452	0.41 517	0.53 531	0.35 512	0.10 389	0.08 398	0.13 460	0.12 461	0.15 486	0.15 485

ADCMid	0.25 481	0.15 454	0.40 500	0.20 401	0.14 453	0.25 459	0.26 486	0.34 458	0.38 453	0.36 492	0.44 498	0.34 470	0.40 512	0.35 501	0.33 509	0.10 389	0.09 424	0.11 428	0.11 442	0.13 458	0.12 442

RYNet	0.22 450	0.12 407	0.22 432	0.19 352	0.17 494	0.46 518	0.26 486	0.38 489	0.48 491	0.24 424	0.28 398	0.34 470	0.23 440	0.20 405	0.30 498	0.10 389	0.06 302	0.09 352	0.09 377	0.13 458	0.15 485

GANet	0.21 441	0.12 407	0.21 426	0.24 474	0.13 435	0.22 431	0.22 443	0.41 503	0.26 355	0.31 477	0.42 493	0.37 481	0.28 475	0.23 443	0.22 434	0.10 389	0.12 469	0.10 397	0.09 377	0.10 408	0.08 339

PWC_ROB	0.21 441	0.16 462	0.26 452	0.18 296	0.11 383	0.22 431	0.13 101	0.32 430	0.49 496	0.30 471	0.40 476	0.32 461	0.24 446	0.31 484	0.22 434	0.10 389	0.07 372	0.11 428	0.08 333	0.11 428	0.10 407

CAS++	0.11 182	0.07 136	0.11 146	0.14 30	0.09 235	0.12 203	0.14 149	0.24 311	0.14 139	0.11 150	0.09 87	0.11 172	0.07 103	0.14 256	0.09 52	0.11 417	0.09 424	0.09 352	0.07 269	0.07 254	0.08 339
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ttt	0.14 306	0.08 233	0.14 261	0.15 70	0.08 125	0.15 300	0.18 358	0.27 366	0.29 385	0.16 291	0.24 331	0.17 296	0.13 288	0.13 231	0.14 310	0.11 417	0.08 398	0.09 352	0.08 333	0.09 377	0.08 339

ssnet_v2	0.17 393	0.10 365	0.17 372	0.17 215	0.11 383	0.21 423	0.21 434	0.33 449	0.25 341	0.22 403	0.22 310	0.27 416	0.18 393	0.22 432	0.20 405	0.11 417	0.09 424	0.09 352	0.09 377	0.08 316	0.08 339

SACVNet	0.18 406	0.12 407	0.14 261	0.17 215	0.13 435	0.22 431	0.18 358	0.31 419	0.30 395	0.23 415	0.31 424	0.30 440	0.22 434	0.22 432	0.17 369	0.11 417	0.08 398	0.10 397	0.10 412	0.12 442	0.14 478

HCRNet	0.16 373	0.24 504	0.12 181	0.35 521	0.11 383	0.15 300	0.17 313	0.26 345	0.22 294	0.19 352	0.24 331	0.21 345	0.14 313	0.15 278	0.13 273	0.11 417	0.07 372	0.11 428	0.10 412	0.09 377	0.07 275

APVNet	0.22 450	0.12 407	0.19 406	0.18 296	0.14 453	0.32 491	0.31 522	0.39 493	0.32 409	0.27 447	0.40 476	0.30 440	0.29 483	0.26 459	0.25 466	0.11 417	0.12 469	0.11 428	0.14 474	0.12 442	0.12 442

psmorigin	0.25 481	0.15 454	0.34 491	0.17 215	0.13 435	0.23 444	0.14 149	0.34 458	0.33 416	0.41 507	0.55 513	0.41 499	0.37 506	0.34 495	0.27 483	0.11 417	0.15 497	0.11 428	0.11 442	0.12 442	0.16 496

GwcNet	0.20 430	0.13 436	0.19 406	0.18 296	0.12 414	0.24 449	0.19 396	0.35 471	0.43 477	0.20 374	0.32 428	0.33 464	0.20 421	0.22 432	0.24 457	0.11 417	0.09 424	0.09 352	0.09 377	0.09 377	0.10 407

PSMNet-RSSM	0.14 306	0.07 136	0.13 226	0.15 70	0.08 125	0.13 242	0.16 280	0.24 311	0.24 320	0.16 291	0.28 398	0.22 363	0.14 313	0.15 278	0.13 273	0.11 417	0.06 302	0.09 352	0.12 461	0.08 316	0.07 275

CFNet-ft	0.14 306	0.07 136	0.15 310	0.12 4	0.09 235	0.16 330	0.18 358	0.22 270	0.24 320	0.17 307	0.26 377	0.24 386	0.14 313	0.16 312	0.14 310	0.11 417	0.06 302	0.08 273	0.09 377	0.09 377	0.08 339

AF-Net	0.22 450	0.17 473	0.17 372	0.26 489	0.13 435	0.25 459	0.24 464	0.32 430	0.50 499	0.25 437	0.33 440	0.38 485	0.26 459	0.28 473	0.25 466	0.11 417	0.10 443	0.16 490	0.11 442	0.11 428	0.10 407

RP	0.21 441	0.13 436	0.21 426	0.23 465	0.11 383	0.21 423	0.20 417	0.25 327	0.44 482	0.21 388	0.38 463	0.36 476	0.24 446	0.27 462	0.25 466	0.11 417	0.12 469	0.13 460	0.12 461	0.12 442	0.14 478

RGC	0.25 481	0.20 490	0.29 472	0.28 504	0.16 479	0.22 431	0.23 452	0.32 430	0.44 482	0.27 447	0.40 476	0.38 485	0.27 467	0.36 506	0.22 434	0.11 417	0.13 482	0.17 493	0.17 501	0.14 471	0.16 496

G-Net	0.24 472	0.16 462	0.36 492	0.22 445	0.16 479	0.51 524	0.23 452	0.29 395	0.34 427	0.36 492	0.38 463	0.31 452	0.29 483	0.27 462	0.26 476	0.11 417	0.09 424	0.12 445	0.09 377	0.16 493	0.13 461

Nwc_Net	0.23 465	0.16 462	0.21 426	0.25 484	0.14 453	0.24 449	0.26 486	0.37 482	0.38 453	0.22 403	0.41 486	0.30 440	0.28 475	0.28 473	0.25 466	0.11 417	0.10 443	0.17 493	0.20 507	0.10 408	0.10 407

DANet	0.21 441	0.15 454	0.28 464	0.25 484	0.13 435	0.22 431	0.19 396	0.27 366	0.27 364	0.28 461	0.32 428	0.35 474	0.31 491	0.31 484	0.23 446	0.11 417	0.09 424	0.11 428	0.10 412	0.13 458	0.11 430
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TDLM	0.17 393	0.12 407	0.13 226	0.24 474	0.10 336	0.18 369	0.18 358	0.36 477	0.30 395	0.21 388	0.28 398	0.28 425	0.18 393	0.23 443	0.18 387	0.11 417	0.07 372	0.10 397	0.10 412	0.08 316	0.08 339

CFNet_RVC	0.14 306	0.07 136	0.15 310	0.12 4	0.09 235	0.16 330	0.18 358	0.22 270	0.24 320	0.17 307	0.26 377	0.24 386	0.14 313	0.16 312	0.14 310	0.11 417	0.06 302	0.08 273	0.09 377	0.09 377	0.08 339

DPSNet	0.28 494	0.16 462	0.31 477	0.18 296	0.13 435	0.54 526	0.42 535	0.51 526	0.67 528	0.29 468	0.38 463	0.38 485	0.29 483	0.31 484	0.23 446	0.11 417	0.10 443	0.11 428	0.08 333	0.20 508	0.16 496

DRN-Test	0.19 418	0.11 390	0.20 418	0.22 445	0.10 336	0.22 431	0.22 443	0.39 493	0.37 448	0.24 424	0.32 428	0.26 408	0.21 425	0.22 432	0.24 457	0.11 417	0.07 372	0.11 428	0.10 412	0.09 377	0.07 275

NaN_ROB	0.22 450	0.19 486	0.24 444	0.25 484	0.13 435	0.29 485	0.26 486	0.33 449	0.41 465	0.31 477	0.31 424	0.32 461	0.23 440	0.30 483	0.21 425	0.11 417	0.17 505	0.10 397	0.10 412	0.08 316	0.09 383

MDST_ROB	0.22 450	0.10 365	0.17 372	0.18 296	0.11 383	0.37 511	0.19 396	0.43 512	0.41 465	0.39 500	0.39 471	0.29 432	0.21 425	0.26 459	0.18 387	0.11 417	0.10 443	0.14 472	0.11 442	0.10 408	0.08 339

ETE_ROB	0.23 465	0.17 473	0.22 432	0.25 484	0.13 435	0.26 467	0.29 508	0.31 419	0.36 441	0.28 461	0.36 452	0.45 508	0.26 459	0.27 462	0.26 476	0.11 417	0.08 398	0.12 445	0.09 377	0.14 471	0.13 461

PWCDC_ROB	0.20 430	0.13 436	0.22 432	0.24 474	0.11 383	0.19 392	0.15 215	0.33 449	0.54 508	0.29 468	0.50 508	0.21 345	0.15 331	0.27 462	0.20 405	0.11 417	0.09 424	0.10 397	0.08 333	0.11 428	0.09 383

WCMA_ROB	0.24 472	0.11 390	0.22 432	0.17 215	0.14 453	0.32 491	0.15 215	0.32 430	0.32 409	0.38 498	0.53 510	0.40 497	0.34 500	0.34 495	0.25 466	0.11 417	0.12 469	0.12 445	0.10 412	0.14 471	0.14 478

rvit_105_1	0.19 418	0.11 390	0.25 449	0.21 430	0.16 479	0.21 423	0.27 493	0.31 419	0.41 465	0.19 352	0.20 280	0.22 363	0.17 380	0.19 380	0.17 369	0.12 442	0.12 469	0.13 460	0.15 490	0.08 316	0.07 275

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 78	0.10 365	0.31 477	0.15 70	0.06 13	0.08 48	0.14 149	0.10 16	0.10 35	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.04 1	0.11 106	0.07 1	0.12 442	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.05 98	0.05 120

test_sample7	0.15 350	0.10 365	0.16 344	0.14 30	0.11 383	0.16 330	0.16 280	0.27 366	0.23 304	0.20 374	0.20 280	0.24 386	0.19 409	0.16 312	0.16 354	0.12 442	0.06 302	0.10 397	0.09 377	0.10 408	0.10 407

GASNet	0.22 450	0.23 501	0.33 483	0.26 489	0.17 494	0.26 467	0.16 280	0.44 514	0.42 472	0.27 447	0.24 331	0.30 440	0.15 331	0.27 462	0.18 387	0.12 442	0.08 398	0.12 445	0.11 442	0.16 493	0.07 275

Wz-Net-TNSev	0.29 498	0.20 490	0.65 526	0.19 352	0.15 469	0.38 514	0.27 493	0.35 471	0.55 509	0.34 489	0.42 493	0.45 508	0.38 507	0.32 490	0.30 498	0.12 442	0.13 482	0.10 397	0.12 461	0.15 486	0.14 478

DGSMNet	0.24 472	0.19 486	0.33 483	0.21 430	0.24 515	0.24 449	0.20 417	0.35 471	0.41 465	0.24 424	0.32 428	0.38 485	0.21 425	0.29 480	0.23 446	0.12 442	0.11 455	0.14 472	0.16 494	0.23 513	0.23 519

hitnet-ft	0.18 406	0.09 307	0.17 372	0.14 30	0.09 235	0.26 467	0.20 417	0.25 327	0.26 355	0.24 424	0.32 428	0.31 452	0.22 434	0.24 452	0.21 425	0.12 442	0.07 372	0.10 397	0.08 333	0.12 442	0.11 430

DMCA-RVC	0.17 393	0.10 365	0.15 310	0.24 474	0.11 383	0.18 369	0.18 358	0.25 327	0.24 320	0.21 388	0.26 377	0.25 399	0.27 467	0.18 365	0.20 405	0.12 442	0.08 398	0.13 460	0.10 412	0.10 408	0.08 339

FADNet-RVC	0.20 430	0.20 490	0.38 496	0.21 430	0.16 479	0.20 407	0.15 215	0.26 345	0.26 355	0.26 441	0.32 428	0.26 408	0.21 425	0.22 432	0.19 399	0.12 442	0.13 482	0.12 445	0.14 474	0.13 458	0.18 507

STTStereo	0.18 406	0.12 407	0.27 459	0.20 401	0.11 383	0.16 330	0.21 434	0.29 395	0.23 304	0.21 388	0.30 416	0.29 432	0.18 393	0.20 405	0.19 399	0.12 442	0.11 455	0.11 428	0.14 474	0.09 377	0.08 339

NCC-stereo	0.24 472	0.15 454	0.31 477	0.26 489	0.16 479	0.20 407	0.30 516	0.40 497	0.40 462	0.24 424	0.38 463	0.33 464	0.28 475	0.36 506	0.27 483	0.12 442	0.11 455	0.15 484	0.22 512	0.13 458	0.13 461

Abc-Net	0.24 472	0.15 454	0.31 477	0.26 489	0.16 479	0.20 407	0.30 516	0.40 497	0.40 462	0.24 424	0.38 463	0.33 464	0.28 475	0.36 506	0.27 483	0.12 442	0.11 455	0.15 484	0.22 512	0.13 458	0.13 461
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 488	0.15 454	0.30 475	0.24 474	0.18 500	0.22 431	0.15 215	0.38 489	0.71 531	0.32 483	0.41 486	0.36 476	0.28 475	0.32 490	0.29 493	0.12 442	0.11 455	0.14 472	0.13 471	0.16 493	0.20 513

AnyNet_C32	0.26 488	0.16 462	0.36 492	0.20 401	0.16 479	0.25 459	0.30 516	0.32 430	0.44 482	0.31 477	0.49 504	0.30 440	0.33 496	0.40 519	0.33 509	0.12 442	0.12 469	0.12 445	0.14 474	0.14 471	0.15 485

ADCPNet	0.25 481	0.16 462	0.61 523	0.21 430	0.15 469	0.35 508	0.25 479	0.32 430	0.35 436	0.30 471	0.40 476	0.36 476	0.28 475	0.28 473	0.32 506	0.12 442	0.10 443	0.11 428	0.12 461	0.14 471	0.13 461

CVANet_RVC	0.18 406	0.10 365	0.14 261	0.21 430	0.10 336	0.18 369	0.17 313	0.34 458	0.33 416	0.22 403	0.31 424	0.28 425	0.18 393	0.23 443	0.17 369	0.12 442	0.08 398	0.12 445	0.11 442	0.09 377	0.07 275

UCFNet_RVC	0.14 306	0.08 233	0.13 226	0.11 1	0.10 336	0.20 407	0.10 27	0.24 311	0.22 294	0.17 307	0.20 280	0.23 380	0.15 331	0.17 344	0.15 338	0.12 442	0.07 372	0.10 397	0.13 471	0.11 428	0.10 407

AdaStereo	0.15 350	0.11 390	0.15 310	0.18 296	0.09 235	0.20 407	0.11 46	0.32 430	0.28 378	0.20 374	0.23 319	0.20 336	0.13 288	0.19 380	0.14 310	0.12 442	0.05 182	0.10 397	0.07 269	0.09 377	0.07 275
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.
LSM	0.33 509	0.20 490	0.58 521	0.26 489	0.60 547	0.34 500	0.25 479	0.42 508	0.48 491	0.45 516	0.58 522	0.42 500	0.36 504	0.35 501	0.25 466	0.12 442	0.20 513	0.14 472	0.16 494	0.19 507	0.33 534

SANet	0.24 472	0.14 448	0.28 464	0.21 430	0.11 383	0.27 476	0.24 464	0.38 489	0.64 524	0.36 492	0.40 476	0.43 504	0.26 459	0.27 462	0.24 457	0.12 442	0.09 424	0.10 397	0.09 377	0.13 458	0.11 430

PDISCO_ROB	0.27 490	0.16 462	0.26 452	0.28 504	0.20 506	0.32 491	0.26 486	0.44 514	0.57 513	0.28 461	0.40 476	0.45 508	0.29 483	0.33 492	0.34 511	0.12 442	0.09 424	0.17 493	0.16 494	0.17 500	0.13 461

DispFullNet	0.27 490	0.21 496	0.65 526	0.28 504	0.16 479	0.26 467	0.17 313	0.33 449	0.58 516	0.27 447	0.38 463	0.43 504	0.23 440	0.38 512	0.23 446	0.12 442	0.06 302	0.19 504	0.11 442	0.21 509	0.15 485

PSMNet_ROB	0.21 441	0.11 390	0.15 310	0.27 501	0.15 469	0.24 449	0.35 526	0.43 512	0.37 448	0.27 447	0.32 428	0.32 461	0.22 434	0.21 421	0.26 476	0.12 442	0.08 398	0.13 460	0.11 442	0.09 377	0.09 383

S2M2	0.09 78	0.08 233	0.11 146	0.13 13	0.10 336	0.08 48	0.06 1	0.10 16	0.10 35	0.10 123	0.09 87	0.10 151	0.09 164	0.11 106	0.11 184	0.13 465	0.07 372	0.08 273	0.09 377	0.10 408	0.08 339

TCMNet	0.19 418	0.12 407	0.19 406	0.20 401	0.18 500	0.20 407	0.24 464	0.27 366	0.36 441	0.23 415	0.26 377	0.25 399	0.19 409	0.19 380	0.23 446	0.13 465	0.11 455	0.11 428	0.12 461	0.13 458	0.12 442

rvit_0105_3	0.15 350	0.09 307	0.14 261	0.19 352	0.12 414	0.15 300	0.25 479	0.25 327	0.29 385	0.15 263	0.17 234	0.20 336	0.13 288	0.17 344	0.14 310	0.13 465	0.11 455	0.12 445	0.14 474	0.07 254	0.06 195

DLNR_Zeroshot_test	10.40 573	1.82 564	19.49 579	120.77 584	13.11 577	0.06 8	0.13 101	0.23 289	0.10 35	0.07 29	0.10 113	0.09 120	0.06 34	0.10 60	0.09 52	0.13 465	0.04 21	0.06 99	0.04 34	51.54 583	0.04 40

pcwnet_v2	0.19 418	0.10 365	0.26 452	0.17 215	0.14 453	0.18 369	0.15 215	0.37 482	0.46 489	0.19 352	0.24 331	0.21 345	0.19 409	0.20 405	0.19 399	0.13 465	0.10 443	0.10 397	0.10 412	0.11 428	0.13 461

FADNet	0.21 441	0.22 500	0.36 492	0.18 296	0.17 494	0.24 449	0.13 101	0.31 419	0.31 402	0.23 415	0.25 360	0.27 416	0.21 425	0.19 380	0.15 338	0.13 465	0.15 497	0.12 445	0.15 490	0.16 493	0.18 507

edge stereo	0.22 450	0.13 436	0.20 418	0.21 430	0.13 435	0.23 444	0.16 280	0.32 430	0.42 472	0.32 483	0.40 476	0.38 485	0.35 502	0.25 457	0.24 457	0.13 465	0.11 455	0.14 472	0.11 442	0.12 442	0.13 461

XQC	0.28 494	0.23 501	0.51 512	0.28 504	0.19 503	0.34 500	0.27 493	0.36 477	0.57 513	0.31 477	0.30 416	0.37 481	0.30 487	0.38 512	0.38 519	0.13 465	0.09 424	0.15 484	0.12 461	0.17 500	0.18 507

ADCS	0.29 498	0.18 483	0.45 506	0.21 430	0.17 494	0.28 482	0.23 452	0.41 503	0.63 523	0.40 503	0.49 504	0.40 497	0.36 504	0.39 515	0.40 523	0.13 465	0.12 469	0.13 460	0.14 474	0.16 493	0.16 496

AnyNet_C01	0.36 513	0.25 509	1.37 553	0.22 445	0.17 494	0.48 522	0.27 493	0.35 471	0.39 456	0.39 500	0.74 534	0.46 512	0.38 507	0.45 523	0.47 532	0.13 465	0.13 482	0.13 460	0.14 474	0.14 471	0.15 485

DeepPruner_ROB	0.16 373	0.11 390	0.15 310	0.17 215	0.10 336	0.17 351	0.15 215	0.32 430	0.21 280	0.19 352	0.21 301	0.22 363	0.18 393	0.20 405	0.15 338	0.13 465	0.09 424	0.09 352	0.09 377	0.11 428	0.10 407

SGM_RVC	0.23 465	0.12 407	0.15 310	0.15 70	0.09 235	0.33 497	0.18 358	0.34 458	0.31 402	0.44 515	0.37 458	0.53 522	0.35 502	0.35 501	0.24 457	0.13 465	0.13 482	0.13 460	0.13 471	0.10 408	0.11 430
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.19 418	0.14 448	0.17 372	0.18 296	0.10 336	0.20 407	0.11 46	0.29 395	0.30 395	0.29 468	0.30 416	0.30 440	0.23 440	0.27 462	0.19 399	0.13 465	0.15 497	0.17 493	0.16 494	0.10 408	0.10 407
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_5	0.14 306	0.09 307	0.13 226	0.17 215	0.09 235	0.14 274	0.23 452	0.24 311	0.27 364	0.14 236	0.15 201	0.18 310	0.12 251	0.17 344	0.14 310	0.14 478	0.11 455	0.10 397	0.10 412	0.08 316	0.06 195

HBP-ISP	0.18 406	0.13 436	0.16 344	0.15 70	0.11 383	0.08 48	0.13 101	0.28 385	0.29 385	0.22 403	0.33 440	0.21 345	0.25 454	0.23 443	0.17 369	0.14 478	0.16 500	0.21 507	0.17 501	0.10 408	0.08 339

SGM-ForestM	0.32 506	0.12 407	0.16 344	0.16 141	0.11 383	0.39 515	0.19 396	0.41 503	0.50 499	0.52 522	0.54 512	1.32 552	0.42 520	0.40 519	0.27 483	0.14 478	0.16 500	0.16 490	0.16 494	0.12 442	0.12 442

MeshStereo	0.27 490	0.13 436	0.18 395	0.15 70	0.11 383	0.32 491	0.24 464	0.40 497	0.36 441	0.52 522	0.57 520	0.67 533	0.40 512	0.35 501	0.26 476	0.14 478	0.13 482	0.13 460	0.11 442	0.11 428	0.10 407
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
rvit_0105_6	0.14 306	0.09 307	0.18 395	0.17 215	0.10 336	0.10 124	0.16 280	0.19 215	0.26 355	0.12 188	0.18 259	0.17 296	0.12 251	0.18 365	0.12 232	0.15 482	0.11 455	0.12 445	0.10 412	0.09 377	0.06 195

rvit_0105_4	0.14 306	0.09 307	0.17 372	0.17 215	0.10 336	0.12 203	0.19 396	0.23 289	0.27 364	0.14 236	0.20 280	0.17 296	0.13 288	0.17 344	0.13 273	0.15 482	0.11 455	0.11 428	0.10 412	0.09 377	0.06 195

DualNet (step1)	0.16 373	0.12 407	0.20 418	0.12 4	0.14 453	0.17 351	0.13 101	0.27 366	0.23 304	0.20 374	0.20 280	0.24 386	0.19 409	0.16 312	0.16 354	0.15 482	0.06 302	0.14 472	0.14 474	0.14 471	0.12 442

test_sample9	0.18 406	0.12 407	0.20 418	0.12 4	0.14 453	0.17 351	0.13 101	0.27 366	0.23 304	0.20 374	0.20 280	0.24 386	0.19 409	0.19 380	0.17 369	0.15 482	0.30 531	0.14 472	0.14 474	0.14 471	0.12 442

test_sample8	0.19 418	0.12 407	0.20 418	0.12 4	0.14 453	0.17 351	0.13 101	0.31 419	0.21 280	0.27 447	0.22 310	0.36 476	0.25 454	0.19 380	0.17 369	0.15 482	0.30 531	0.14 472	0.14 474	0.14 471	0.12 442

SQANet	0.23 465	0.23 501	0.30 475	0.30 513	0.19 503	0.27 476	0.13 101	0.29 395	0.33 416	0.24 424	0.37 458	0.31 452	0.22 434	0.27 462	0.23 446	0.15 482	0.10 443	0.21 507	0.16 494	0.21 509	0.15 485

UDG	0.21 441	0.17 473	0.19 406	0.23 465	0.15 469	0.30 488	0.20 417	0.33 449	0.35 436	0.23 415	0.28 398	0.31 452	0.27 467	0.20 405	0.22 434	0.15 482	0.12 469	0.13 460	0.09 377	0.14 471	0.14 478

MFN_U_SF_RVC	0.32 506	0.21 496	0.55 517	0.30 513	0.15 469	0.34 500	0.17 313	0.52 527	0.46 489	0.46 519	0.55 513	0.59 525	0.39 509	0.35 501	0.37 517	0.15 482	0.14 491	0.18 502	0.21 509	0.16 493	0.15 485

PMTNet	0.09 78	0.05 17	0.09 70	0.12 4	0.06 13	0.12 203	0.14 149	0.15 103	0.11 61	0.09 91	0.13 170	0.10 151	0.07 103	0.13 231	0.10 121	0.15 482	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.07 254	0.06 195

SAMSARA	0.40 518	0.28 516	0.33 483	0.55 537	0.39 531	0.82 548	1.23 562	0.47 520	0.51 506	0.36 492	0.35 449	0.55 524	0.39 509	0.38 512	0.39 521	0.15 482	0.20 513	0.15 484	0.14 474	0.23 513	0.20 513

DeepPrunerF	0.24 472	0.17 473	0.42 504	0.26 489	0.16 479	0.22 431	0.28 499	0.37 482	0.50 499	0.26 441	0.29 410	0.24 386	0.28 475	0.21 421	0.22 434	0.15 482	0.11 455	0.20 506	0.18 505	0.12 442	0.13 461

PS-NSSS	0.20 430	0.21 496	0.23 441	0.20 401	0.10 336	0.19 392	0.17 313	0.36 477	0.25 341	0.27 447	0.33 440	0.27 416	0.24 446	0.20 405	0.20 405	0.15 482	0.12 469	0.17 493	0.14 474	0.10 408	0.08 339

NCCL2	0.23 465	0.15 454	0.17 372	0.34 519	0.18 500	0.24 449	0.23 452	0.34 458	0.28 378	0.31 477	0.38 463	0.38 485	0.28 475	0.23 443	0.24 457	0.15 482	0.12 469	0.18 502	0.21 509	0.13 458	0.13 461

CBMV_ROB	0.19 418	0.13 436	0.17 372	0.16 141	0.11 383	0.15 300	0.13 101	0.26 345	0.28 378	0.27 447	0.30 416	0.27 416	0.24 446	0.23 443	0.16 354	0.15 482	0.17 505	0.22 511	0.20 507	0.10 408	0.11 430

XPNet_ROB	0.22 450	0.11 390	0.19 406	0.22 445	0.13 435	0.22 431	0.19 396	0.34 458	0.40 462	0.30 471	0.39 471	0.39 493	0.26 459	0.26 459	0.28 490	0.15 482	0.10 443	0.10 397	0.10 412	0.13 458	0.12 442

SGM-Forest	0.20 430	0.14 448	0.18 395	0.19 352	0.13 435	0.20 407	0.22 443	0.33 449	0.30 395	0.24 424	0.29 410	0.28 425	0.19 409	0.23 443	0.17 369	0.15 482	0.16 500	0.15 484	0.14 474	0.12 442	0.12 442
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_stereo_0075_2	0.17 393	0.12 407	0.25 449	0.23 465	0.16 479	0.13 242	0.10 27	0.30 409	0.27 364	0.20 374	0.28 398	0.22 363	0.15 331	0.18 365	0.13 273	0.16 498	0.10 443	0.17 493	0.10 412	0.10 408	0.09 383

SDNR	0.19 418	0.08 233	0.19 406	0.16 141	0.12 414	0.77 547	0.14 149	0.25 327	0.32 409	0.19 352	0.24 331	0.19 324	0.13 288	0.19 380	0.15 338	0.16 498	0.18 507	0.14 472	0.11 442	0.08 316	0.11 430

Syn2CoEx	0.21 441	0.16 462	0.27 459	0.29 511	0.14 453	0.26 467	0.20 417	0.33 449	0.31 402	0.28 461	0.36 452	0.27 416	0.25 454	0.19 380	0.24 457	0.16 498	0.12 469	0.14 472	0.11 442	0.09 377	0.08 339

NOSS_ROB	0.19 418	0.12 407	0.18 395	0.16 141	0.12 414	0.15 300	0.12 63	0.30 409	0.32 409	0.20 374	0.22 310	0.27 416	0.23 440	0.21 421	0.16 354	0.16 498	0.18 507	0.23 512	0.21 509	0.12 442	0.13 461

LALA_ROB	0.25 481	0.16 462	0.22 432	0.26 489	0.17 494	0.27 476	0.27 493	0.42 508	0.37 448	0.33 487	0.38 463	0.51 518	0.26 459	0.28 473	0.27 483	0.16 498	0.09 424	0.12 445	0.11 442	0.13 458	0.12 442

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 450	0.21 496	0.24 444	0.26 489	0.11 383	0.23 444	0.14 149	0.39 493	0.24 320	0.32 483	0.36 452	0.30 440	0.21 425	0.19 380	0.21 425	0.17 503	0.14 491	0.21 507	0.16 494	0.12 442	0.12 442

STTRV1_RVC	0.25 481	0.26 510	0.39 498	0.19 352	0.26 522	0.30 488	0.24 464	0.34 458	0.35 436	0.36 492	0.34 444	0.31 452	0.31 491	0.28 473	0.25 466	0.17 503	0.10 443	0.16 490	0.14 474	0.17 500	0.12 442

PSMNet-RUCA	0.27 490	0.33 523	0.41 502	0.36 523	0.32 530	0.18 369	0.19 396	0.42 508	0.30 395	0.33 487	0.41 486	0.39 493	0.25 454	0.31 484	0.20 405	0.18 505	0.10 443	0.25 514	0.15 490	0.21 509	0.16 496

dad	0.17 393	0.20 490	0.20 418	0.16 141	0.11 383	0.20 407	0.18 358	0.21 248	0.28 378	0.30 471	0.24 331	0.29 432	0.13 288	0.19 380	0.16 354	0.18 505	0.09 424	0.11 428	0.09 377	0.11 428	0.07 275

DDUNet	0.22 450	0.17 473	0.21 426	0.22 445	0.15 469	0.25 459	0.24 464	0.29 395	0.30 395	0.31 477	0.36 452	0.33 464	0.25 454	0.24 452	0.20 405	0.18 505	0.13 482	0.17 493	0.11 442	0.16 493	0.16 496

FINET	0.21 441	0.18 483	0.26 452	0.18 296	0.16 479	0.23 444	0.23 452	0.32 430	0.48 491	0.25 437	0.32 428	0.22 363	0.22 434	0.22 432	0.17 369	0.18 505	0.16 500	0.11 428	0.10 412	0.15 486	0.13 461

BEATNet-Init1	0.52 531	0.27 512	0.62 524	0.30 513	0.21 509	0.76 545	0.29 508	0.54 530	0.65 526	0.86 544	0.95 545	2.07 562	0.62 539	0.56 535	0.42 527	0.18 505	0.18 507	0.23 512	0.22 512	0.22 512	0.21 515

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 503	0.24 504	0.29 472	0.36 523	0.16 479	0.34 500	0.30 516	0.32 430	0.42 472	0.40 503	0.46 500	0.38 485	0.31 491	0.34 495	0.28 490	0.19 510	0.20 513	0.26 515	0.29 525	0.18 504	0.19 512

PVD	0.39 515	0.20 490	0.39 498	0.31 517	0.22 511	0.29 485	0.43 537	0.52 527	0.96 545	0.55 525	0.79 538	0.53 522	0.59 536	0.52 529	0.38 519	0.19 510	0.14 491	0.17 493	0.14 474	0.24 520	0.31 532

ISRNet	0.18 406	0.08 233	0.19 406	0.19 352	0.13 435	0.15 300	0.12 63	0.30 409	0.32 409	0.21 388	0.25 360	0.27 416	0.17 380	0.17 344	0.20 405	0.20 512	0.08 398	0.14 472	0.14 474	0.14 471	0.17 504

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 522	0.39 529	0.54 515	0.40 526	0.20 506	0.64 533	0.32 524	0.53 529	0.72 532	0.71 533	0.72 531	0.61 527	0.54 530	0.51 527	0.46 531	0.20 512	0.19 510	0.29 525	0.30 527	0.23 513	0.18 507

CSAN	0.29 498	0.24 504	0.27 459	0.34 519	0.19 503	0.33 497	0.42 535	0.37 482	0.50 499	0.38 498	0.40 476	0.44 506	0.33 496	0.28 473	0.30 498	0.20 512	0.16 500	0.19 504	0.19 506	0.14 471	0.15 485

MSMD_ROB	0.31 504	0.26 510	0.26 452	0.24 474	0.21 509	0.34 500	0.25 479	0.34 458	0.39 456	0.40 503	0.69 528	0.45 508	0.40 512	0.34 495	0.27 483	0.20 512	0.19 510	0.26 515	0.25 518	0.23 513	0.22 517

FC-DCNN v2	0.33 509	0.27 512	0.28 464	0.26 489	0.23 513	0.37 511	0.28 499	0.40 497	0.43 477	0.45 516	0.56 518	0.51 518	0.40 512	0.37 510	0.29 493	0.21 516	0.20 513	0.27 518	0.26 519	0.25 521	0.24 520

FCDSN-DC	0.33 509	0.28 516	0.28 464	0.30 513	0.24 515	0.39 515	0.28 499	0.42 508	0.42 472	0.43 513	0.53 510	0.51 518	0.41 517	0.36 506	0.30 498	0.21 516	0.20 513	0.27 518	0.26 519	0.25 521	0.24 520
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 525	0.27 512	0.27 459	0.27 501	0.24 515	0.47 520	0.31 522	0.55 531	0.59 517	0.72 535	1.13 554	1.15 546	0.61 537	0.52 529	0.37 517	0.21 516	0.20 513	0.27 518	0.31 529	0.25 521	0.24 520

FC-DCNN	0.33 509	0.27 512	0.28 464	0.26 489	0.23 513	0.37 511	0.28 499	0.40 497	0.43 477	0.45 516	0.55 513	0.51 518	0.40 512	0.37 510	0.30 498	0.21 516	0.20 513	0.27 518	0.26 519	0.25 521	0.24 520

Anonymous_2	0.22 450	0.17 473	0.28 464	0.15 70	0.16 479	0.32 491	0.22 443	0.22 270	0.17 201	0.23 415	0.24 331	0.26 408	0.27 467	0.27 462	0.23 446	0.22 520	0.25 527	0.17 493	0.17 501	0.17 500	0.17 504

NVStereoNet_ROB	0.46 529	0.36 527	0.46 509	0.41 528	0.28 524	0.34 500	0.34 525	0.48 521	0.60 520	0.72 535	0.93 543	0.70 536	0.66 540	0.47 524	0.60 542	0.22 520	0.33 534	0.34 529	0.34 532	0.30 528	0.30 531
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	0.41 520	0.29 519	0.33 483	0.28 504	0.24 515	0.54 526	0.36 527	0.49 523	0.59 517	0.72 535	0.74 534	0.65 531	0.54 530	0.54 533	0.40 523	0.22 520	0.20 513	0.27 518	0.26 519	0.26 525	0.25 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 520	0.29 519	0.33 483	0.27 501	0.24 515	0.60 531	0.36 527	0.50 525	0.50 499	0.71 533	0.79 538	0.67 533	0.54 530	0.51 527	0.42 527	0.22 520	0.20 513	0.27 518	0.26 519	0.26 525	0.25 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ccnet	0.29 498	0.28 516	0.23 441	0.20 401	0.28 524	0.41 517	0.21 434	0.45 517	0.33 416	0.36 492	0.46 500	0.36 476	0.30 487	0.39 515	0.42 527	0.23 524	0.14 491	0.21 507	0.17 501	0.23 513	0.18 507

PASM	0.32 506	0.24 504	0.48 511	0.28 504	0.27 523	0.29 485	0.30 516	0.34 458	0.49 496	0.35 490	0.39 471	0.46 512	0.34 500	0.34 495	0.35 512	0.23 524	0.25 527	0.26 515	0.28 524	0.23 513	0.21 515

CC-Net-ROB	0.28 494	0.31 521	0.36 492	0.29 511	0.15 469	0.25 459	0.19 396	0.45 517	0.33 416	0.39 500	0.37 458	0.39 493	0.31 491	0.27 462	0.26 476	0.24 526	0.19 510	0.30 527	0.23 516	0.18 504	0.15 485

ACVNet_1	0.44 523	0.49 534	0.60 522	0.45 531	0.28 524	0.49 523	0.27 493	0.57 534	0.72 532	0.62 528	0.58 522	0.74 537	0.49 526	0.50 526	0.35 512	0.26 527	0.24 526	0.39 531	0.29 525	0.31 531	0.24 520

GANetREF_RVC	0.31 504	0.34 525	0.27 459	0.35 521	0.16 479	0.32 491	0.41 532	0.48 521	0.51 506	0.35 490	0.35 449	0.34 470	0.33 496	0.39 515	0.32 506	0.27 528	0.20 513	0.29 525	0.15 490	0.18 504	0.17 504
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
otaku	0.39 515	0.37 528	0.52 513	0.44 530	0.28 524	0.58 528	0.24 464	0.41 503	0.62 522	0.40 503	0.49 504	0.46 512	0.33 496	0.40 519	0.32 506	0.30 529	0.30 531	0.39 531	0.33 530	0.29 527	0.28 528

FADE	0.45 525	0.33 523	1.03 549	0.33 518	0.25 521	0.35 508	0.29 508	0.64 538	1.07 546	0.43 513	0.41 486	0.42 500	0.53 528	0.70 541	0.51 538	0.30 529	0.21 524	0.41 533	0.38 533	0.23 513	0.22 517

Ntro	0.40 518	0.40 530	0.53 514	0.46 534	0.30 528	0.65 534	0.24 464	0.46 519	0.68 529	0.41 507	0.49 504	0.48 516	0.42 520	0.39 515	0.31 505	0.32 531	0.28 529	0.37 530	0.30 527	0.32 532	0.29 529

ACVNet-4b	0.39 515	0.53 535	0.55 517	0.45 531	0.24 515	0.47 520	0.18 358	0.49 523	0.64 524	0.42 510	0.45 499	0.60 526	0.27 467	0.34 495	0.24 457	0.33 532	0.14 491	0.48 535	0.42 535	0.30 528	0.26 527

MADNet+	0.75 543	0.71 545	3.70 563	0.66 540	0.41 533	0.98 553	0.97 560	0.69 540	0.73 536	0.52 522	0.57 520	0.64 529	0.68 542	0.86 550	1.01 558	0.34 533	0.36 536	0.28 524	0.23 516	0.36 533	0.31 532

Consistency-Raft	0.44 523	0.40 530	0.45 506	0.37 525	0.43 535	0.46 518	0.41 532	0.57 534	0.55 509	0.32 483	0.73 532	0.33 464	0.48 525	0.42 522	0.49 534	0.39 534	0.35 535	0.45 534	0.51 542	0.42 534	0.29 529

JetBlue	0.71 540	0.45 533	1.14 551	0.51 535	0.47 537	2.02 562	0.64 549	0.75 541	0.70 530	0.69 532	0.77 537	1.22 548	0.83 547	1.03 558	1.01 558	0.40 535	0.28 529	0.33 528	0.33 530	0.30 528	0.34 535

IMH-64-1	0.65 537	0.61 539	0.68 534	0.71 541	0.51 538	0.59 529	0.49 539	0.91 546	0.85 540	0.74 539	1.02 547	0.81 538	0.78 545	0.79 543	0.49 534	0.42 536	0.46 539	0.71 543	0.47 537	0.52 537	0.39 537

IMH-64	0.65 537	0.61 539	0.68 534	0.71 541	0.51 538	0.59 529	0.49 539	0.91 546	0.85 540	0.74 539	1.02 547	0.81 538	0.78 545	0.79 543	0.49 534	0.42 536	0.46 539	0.71 543	0.47 537	0.52 537	0.39 537

ACVNet_2	0.66 539	0.66 543	0.68 534	0.63 539	0.41 533	0.71 539	0.49 539	0.96 550	1.39 555	0.89 545	1.09 550	1.04 542	0.73 543	0.54 533	0.47 532	0.43 538	0.40 537	0.53 540	0.44 536	0.47 535	0.35 536

IMH	0.71 540	0.64 542	0.68 534	0.76 543	0.54 540	0.69 537	0.54 543	0.98 552	1.10 548	0.82 543	1.09 550	0.89 540	0.88 550	0.87 551	0.52 539	0.44 539	0.50 548	0.75 546	0.51 542	0.56 542	0.41 540

RainbowNet	0.54 533	0.61 539	0.70 538	0.57 538	0.43 535	0.65 534	0.37 530	0.60 536	0.87 542	0.50 521	0.66 525	0.64 529	0.47 524	0.49 525	0.43 530	0.47 540	0.48 544	0.52 539	0.41 534	0.52 537	0.40 539

TorneroNet-64	0.76 544	0.72 546	0.74 539	0.78 545	0.58 546	0.91 552	0.56 544	0.84 544	1.29 552	0.66 529	0.90 541	1.40 554	0.75 544	0.85 549	0.67 548	0.49 541	0.46 539	0.72 545	0.59 545	0.67 547	0.53 543

LVE	0.83 548	0.85 552	0.85 545	0.80 546	0.56 543	1.04 558	0.65 550	1.05 555	1.47 558	0.96 548	1.22 558	1.10 545	0.85 548	0.83 546	0.71 550	0.49 541	0.55 554	0.76 549	0.60 547	0.65 545	0.59 550

TorneroNet	0.82 547	0.74 547	0.81 544	0.84 548	0.63 549	0.99 554	0.63 547	0.96 550	1.16 549	0.80 542	1.11 552	1.36 553	0.86 549	0.93 554	0.80 553	0.56 543	0.49 546	0.78 551	0.66 550	0.73 553	0.63 553

Dean	0.87 549	0.86 553	0.79 542	0.81 547	0.56 543	0.90 549	0.63 547	1.15 561	1.73 561	1.15 556	1.15 555	1.31 551	0.99 554	0.81 545	0.81 554	0.57 544	0.56 555	0.77 550	0.64 548	0.66 546	0.58 545

anonymity	0.53 532	0.58 537	0.65 526	0.41 528	0.61 548	0.53 525	0.41 532	0.56 532	0.41 465	0.55 525	0.50 508	0.49 517	0.55 533	0.58 536	0.50 537	0.58 545	0.50 548	0.51 537	0.51 542	0.51 536	0.57 544

SGM+DAISY	0.56 534	0.57 536	0.65 526	0.40 526	0.54 540	0.66 536	0.49 539	0.56 532	0.45 488	0.66 529	0.69 528	0.67 533	0.56 534	0.63 538	0.56 540	0.59 546	0.48 544	0.50 536	0.50 541	0.52 537	0.58 545

WAO-7	0.79 545	0.78 548	0.54 515	0.85 549	0.67 551	0.74 541	0.68 553	1.05 555	1.32 553	0.90 546	1.20 557	1.04 542	0.92 551	0.69 540	0.66 545	0.60 547	0.62 558	0.67 542	0.68 551	0.64 544	0.58 545

SPS-STEREO	0.57 535	0.58 537	0.65 526	0.45 531	0.55 542	0.62 532	0.44 538	0.62 537	0.50 499	0.68 531	0.64 524	0.66 532	0.57 535	0.61 537	0.60 542	0.62 548	0.47 543	0.51 537	0.49 539	0.55 541	0.58 545
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCST	0.37 514	0.42 532	0.26 452	1.02 556	0.39 531	0.18 369	0.08 7	0.20 226	0.17 201	0.28 461	0.25 360	0.15 262	0.12 251	0.16 312	0.14 310	0.64 549	0.43 538	0.75 546	0.65 549	0.63 543	0.46 542

MFMNet_re	0.64 536	0.66 543	0.65 526	0.51 535	0.69 552	0.69 537	0.57 545	0.64 538	0.73 536	0.60 527	0.73 532	0.62 528	0.67 541	0.65 539	0.60 542	0.66 550	0.58 557	0.63 541	0.59 545	0.68 548	0.69 554

WAO-6	0.81 546	0.80 549	0.62 524	0.86 550	0.63 549	0.76 545	0.58 546	0.98 552	1.54 560	0.90 546	0.96 546	1.07 544	1.03 555	0.70 541	0.66 545	0.72 551	0.49 546	0.90 554	0.71 552	0.68 548	0.58 545

PWCK	0.71 540	0.94 554	0.95 547	0.76 543	0.31 529	0.74 541	0.36 527	0.90 545	0.90 543	0.96 548	0.75 536	0.95 541	0.61 537	0.87 551	0.66 545	0.72 551	0.46 539	0.75 546	0.49 539	0.69 550	0.44 541

WAO-8	0.91 550	0.81 550	0.65 526	0.94 553	0.69 552	0.90 549	0.67 551	1.07 558	1.83 563	1.06 553	1.45 560	1.30 549	1.07 556	0.84 547	0.78 551	0.74 553	0.53 551	0.86 552	0.75 553	0.69 550	0.62 551

Venus	0.91 550	0.81 550	0.65 526	0.94 553	0.69 552	0.90 549	0.67 551	1.07 558	1.83 563	1.06 553	1.45 560	1.30 549	1.07 556	0.84 547	0.78 551	0.74 553	0.53 551	0.86 552	0.75 553	0.69 550	0.62 551

UNDER WATER	0.97 553	0.97 556	1.42 554	0.99 555	0.70 555	1.12 560	0.84 556	0.80 543	1.08 547	1.01 550	0.90 541	1.55 558	1.22 562	1.03 558	1.00 557	0.78 555	0.53 551	1.02 556	0.87 557	0.80 555	0.74 556

notaker	0.97 553	1.11 557	0.98 548	1.13 558	0.81 556	0.73 540	0.68 553	0.93 548	1.16 549	1.18 558	1.18 556	1.41 555	1.16 560	1.08 560	0.69 549	0.81 556	0.64 559	1.17 559	0.79 555	0.98 557	0.80 558

UNDER WATER-64	0.95 552	0.94 554	1.43 555	0.87 551	0.56 543	1.18 561	0.87 557	0.77 542	0.94 544	1.04 551	0.85 540	1.58 559	1.21 561	0.94 555	0.96 556	0.87 557	0.57 556	1.03 557	0.88 558	0.78 554	0.73 555

TCMNet-wrong-test	3.67 563	5.48 572	3.89 564	12.18 575	11.75 576	4.65 564	3.88 565	1.06 557	0.72 532	1.09 555	2.15 564	6.30 569	0.53 528	3.43 566	2.36 564	0.89 558	0.20 513	1.87 566	1.69 565	5.57 571	3.62 571

JetRed	1.62 559	1.46 562	2.98 558	0.92 552	1.21 561	4.99 565	1.53 564	1.27 563	1.39 555	1.83 562	1.74 563	1.60 560	0.95 552	1.41 561	2.45 565	0.90 559	1.60 564	0.93 555	0.90 559	1.35 561	0.99 561

KSHMR	1.09 556	1.17 558	0.88 546	1.25 561	1.00 560	0.99 554	0.96 559	1.13 560	1.37 554	1.16 557	1.29 559	1.41 555	0.96 553	1.01 557	0.92 555	1.03 560	1.08 562	1.20 560	1.03 561	1.01 558	0.97 560

ASD4	3.54 562	3.38 566	2.05 557	1.72 562	2.51 565	9.03 569	17.71 570	2.25 564	5.51 567	2.46 564	2.81 566	2.03 561	3.36 565	2.73 564	5.06 566	1.22 561	1.34 563	1.13 558	1.33 563	1.68 562	1.49 564

HanzoNet	1.29 558	1.26 561	1.19 552	1.12 557	0.85 557	1.02 557	0.83 555	1.03 554	1.48 559	1.64 561	1.61 562	2.50 564	1.72 563	1.61 562	1.61 561	1.26 562	0.80 561	1.31 562	1.01 560	1.02 559	0.86 559

ktn	1.01 555	1.21 559	0.80 543	1.23 560	0.86 558	1.01 556	0.87 557	0.94 549	1.39 555	1.04 551	1.12 553	1.15 546	1.07 556	0.94 555	0.59 541	1.28 563	0.71 560	1.38 563	0.83 556	1.02 559	0.75 557

DPSimNet_ROB	1.11 557	1.23 560	0.78 540	1.13 558	0.88 559	1.10 559	1.13 561	1.16 562	1.23 551	1.43 560	1.02 547	1.41 555	1.10 559	0.90 553	1.60 560	1.46 564	0.51 550	1.21 561	1.03 561	0.90 556	1.01 562

MADNet++	1.95 560	1.75 563	1.59 556	1.82 563	1.69 563	2.33 563	1.40 563	2.35 565	2.09 565	2.57 565	2.36 565	2.24 563	2.17 564	2.28 563	2.34 563	1.87 565	1.66 565	1.54 564	1.34 564	1.92 563	1.77 565

USTest	6.22 565	2.73 565	3.00 559	6.57 571	7.29 570	14.37 572	21.57 571	7.00 573	9.56 572	5.34 569	6.10 567	5.72 568	7.64 569	6.41 570	6.96 569	1.97 566	3.42 571	1.64 565	2.15 568	2.66 564	2.36 566

xxxxx1	7.79 566	5.02 569	7.31 567	3.12 565	3.85 566	16.35 574	22.88 572	5.86 570	8.69 569	7.97 570	8.54 568	9.12 572	8.27 570	10.18 572	10.92 570	2.42 567	2.45 567	3.56 570	12.37 574	3.77 566	3.06 568

tt_ll	7.79 566	5.02 569	7.31 567	3.12 565	3.85 566	16.35 574	22.88 572	5.86 570	8.69 569	7.97 570	8.54 568	9.12 572	8.27 570	10.18 572	10.92 570	2.42 567	2.45 567	3.56 570	12.37 574	3.77 566	3.06 568

ff	7.79 566	5.02 569	7.31 567	3.12 565	3.85 566	16.35 574	22.88 572	5.86 570	8.69 569	7.97 570	8.54 568	9.12 572	8.27 570	10.18 572	10.92 570	2.42 567	2.45 567	3.56 570	12.37 574	3.77 566	3.06 568

DGTPSM_ROB	8.06 570	4.48 567	8.63 573	5.35 568	10.72 572	8.32 567	22.97 575	5.46 567	13.35 574	5.12 567	9.92 571	5.08 566	10.40 573	5.52 568	12.58 573	3.79 570	8.00 572	3.50 568	7.02 571	3.83 569	7.14 573

DPSMNet_ROB	8.06 570	4.48 567	8.63 573	5.37 570	10.74 573	8.32 567	22.98 576	5.46 567	13.36 575	5.12 567	9.92 571	5.08 566	10.40 573	5.53 569	12.58 573	3.80 571	8.00 572	3.50 568	7.02 571	3.83 569	7.14 573

PML	8.91 572	9.34 576	6.13 565	5.35 568	6.41 569	14.99 573	23.38 577	5.27 566	6.83 568	18.04 578	28.19 583	7.67 570	6.83 568	7.85 571	5.75 567	5.35 572	1.83 566	5.95 576	1.93 566	8.64 574	2.52 567

tt	4.67 564	0.06 54	3.55 562	2.02 564	1.55 562	10.25 570	16.71 569	8.91 574	5.03 566	1.31 559	0.94 544	4.71 565	4.76 566	3.33 565	5.87 568	6.06 573	10.30 577	1.88 567	2.11 567	2.75 565	1.21 563

Anonymous_1	10.96 575	7.92 573	7.46 570	10.33 572	10.06 571	18.65 578	26.34 578	11.06 575	13.44 576	9.40 573	10.05 573	9.67 575	11.23 575	10.73 575	12.72 575	6.42 574	8.38 574	5.77 573	10.61 573	12.12 575	6.77 572

DPSM_ROB	11.15 576	8.58 574	8.00 571	10.88 573	11.58 574	19.10 579	26.71 579	12.05 576	14.07 577	10.36 574	10.84 574	10.33 576	11.86 576	11.70 576	13.54 576	6.99 575	8.79 575	5.89 574	6.95 569	7.29 572	7.42 575

DPSM	11.15 576	8.58 574	8.00 571	10.88 573	11.58 574	19.10 579	26.71 579	12.05 576	14.07 577	10.36 574	10.84 574	10.33 576	11.86 576	11.70 576	13.54 576	6.99 575	8.79 575	5.89 574	6.95 569	7.29 572	7.42 575

CasAABBNet	22.42 580	17.33 579	16.01 575	22.01 579	23.28 580	38.32 581	53.80 582	24.14 581	28.41 582	20.60 580	21.77 580	20.89 581	23.91 581	23.43 580	27.36 581	14.07 577	17.69 580	11.83 578	14.01 578	14.67 576	14.95 578

Selective-RAFT-Error	22.47 581	17.37 580	16.09 576	22.06 580	23.34 581	38.39 582	53.83 583	24.29 583	28.47 583	20.74 581	21.83 581	20.81 580	23.90 580	23.54 582	27.53 583	14.08 578	17.69 580	11.82 577	14.00 577	14.69 577	15.00 579

LSM0	22.87 582	17.28 578	18.96 577	22.19 581	29.04 583	38.42 583	53.71 581	24.28 582	28.31 581	20.78 582	21.00 579	21.43 582	24.16 582	23.50 581	27.39 582	14.09 579	17.38 579	11.84 579	14.04 579	14.73 578	14.89 577

HaxPig	15.71 578	18.52 581	19.18 578	16.89 576	15.89 578	7.73 566	7.60 566	13.31 578	10.82 573	15.42 577	14.91 576	15.98 578	14.92 578	15.58 578	15.98 578	18.95 580	16.73 578	19.46 580	18.08 580	19.26 580	19.05 581

LRCNet_RVC	10.62 574	13.42 577	7.30 566	18.92 577	2.07 564	0.33 497	0.30 516	5.59 569	0.48 491	13.03 576	17.94 577	8.87 571	5.65 567	4.79 567	1.89 562	23.51 581	2.73 570	27.55 582	25.71 582	16.07 579	16.33 580

MEDIAN_ROB	20.38 579	24.04 582	23.31 580	21.23 578	21.71 579	10.40 571	7.92 567	17.64 579	15.50 579	20.12 579	19.70 578	20.34 579	20.32 579	21.19 579	21.13 579	23.81 582	21.81 582	24.98 581	23.76 581	24.71 581	23.93 582

AVERAGE_ROB	24.90 583	29.20 583	28.14 581	24.89 582	24.64 582	17.75 577	11.12 568	21.45 580	19.93 580	25.12 583	24.46 582	25.12 583	25.46 583	24.69 583	22.83 580	29.76 583	27.13 583	28.97 583	27.95 583	29.91 582	29.47 583

test_example2	98.32 584	94.13 584	45.89 582	96.35 583	109.85 584	88.61 584	95.45 584	25.75 584	94.37 584	130.00 585	126.06 585	58.17 584	74.63 584	88.51 584	79.96 584	150.23 584	221.02 584	77.62 584	99.10 584	113.75 584	96.94 584

ccccc	245.47 585	285.66 585	306.18 585	368.85 585	370.60 585	123.16 585	145.33 585	115.05 585	110.08 585	126.68 584	110.87 584	122.83 585	165.88 585	252.94 585	276.56 585	384.56 585	353.86 585	254.69 585	223.00 585	425.87 585	386.83 585

Low-res two-view benchmark