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

S2M2_XL	0.19 7	0.18 84	0.27 20	0.27 1	0.20 73	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 31	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 15	0.17 244	0.16 345	0.15 117	0.13 135	0.15 166	0.12 107

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 38	0.16 39	0.32 65	0.39 183	0.21 92	0.18 4	0.21 35	0.34 24	0.26 26	0.28 43	0.51 130	0.28 52	0.29 127	0.26 2	0.24 55	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.14 120	0.12 107

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 17	0.20 20	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 20	0.19 25	0.26 2	0.21 15	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

U	0.45 268	0.16 39	0.32 65	0.40 218	0.71 514	3.55 548	0.20 20	0.41 55	0.38 104	0.26 31	0.23 18	0.24 40	0.22 45	0.26 2	0.22 26	0.15 158	0.09 22	0.88 525	0.13 135	0.13 77	0.11 64

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 126	0.19 49	0.22 13	0.18 10	0.42 59	0.35 77	0.22 16	0.28 44	0.24 40	0.18 17	0.27 5	0.22 26	0.12 30	0.09 22	0.12 22	0.10 50	0.12 43	0.10 28

water-stereo	0.28 77	0.14 11	0.29 36	0.35 91	0.19 49	0.36 164	0.23 58	0.62 154	0.38 104	0.39 109	0.62 170	0.41 130	0.35 175	0.28 6	0.27 118	0.14 97	0.13 251	0.13 51	0.12 101	0.12 43	0.10 28

4.5_new	0.21 13	0.20 156	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 26	0.26 91	0.32 15	0.28 31	0.32 70	0.28 44	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 156	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 26	0.26 91	0.32 15	0.28 31	0.32 70	0.28 44	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.09 4

2w_stereo	0.22 25	0.18 84	0.30 47	0.32 34	0.16 7	0.28 74	0.38 296	0.38 40	0.35 77	0.32 70	0.33 64	0.17 4	0.18 17	0.29 7	0.22 26	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.12 43	0.10 28

CAS	0.34 130	0.13 2	0.25 10	1.28 533	0.30 345	0.46 238	0.38 296	0.48 81	0.47 151	0.34 78	0.52 139	0.24 40	0.19 25	0.29 7	0.27 118	0.69 523	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.15 208

CroCo-Stereo	0.26 60	0.22 232	0.36 111	0.48 387	0.22 111	0.20 5	0.29 135	0.51 94	0.44 135	0.28 43	0.23 18	0.42 140	0.26 89	0.29 7	0.26 100	0.15 158	0.13 251	0.13 51	0.11 75	0.16 206	0.12 107
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
S2M2	0.26 60	0.22 232	0.33 78	0.31 17	0.25 212	0.24 26	0.13 1	0.35 27	0.41 119	0.25 27	0.36 79	0.30 55	0.25 74	0.30 12	0.26 100	0.22 369	0.19 396	0.17 181	0.19 329	0.21 337	0.18 290

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 502	0.39 158	0.28 3	0.15 1	0.23 17	0.18 10	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 45	0.30 12	0.18 1	0.16 206	0.09 22	0.12 22	0.08 1	0.16 206	0.09 4

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 73	0.23 17	0.19 15	0.40 49	0.29 38	0.22 16	0.34 71	0.20 20	0.15 4	0.31 14	0.19 3	0.11 21	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.10 3	0.10 28

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.24 26	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 37	0.15 4	0.31 14	0.20 9	0.12 30	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

GIP-stereo	0.24 44	0.18 84	0.30 47	0.37 126	0.24 180	0.26 44	0.20 20	0.46 76	0.36 85	0.24 22	0.39 87	0.35 90	0.20 31	0.31 14	0.21 15	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.11 64

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 386	3.08 561	2.43 535	0.31 17	0.18 31	0.29 86	0.20 20	0.37 32	0.32 55	0.28 43	0.24 24	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 26	1.09 537	0.08 2	0.17 181	0.16 223	0.14 120	0.97 539

IGEV++	0.24 44	0.17 61	0.31 54	0.38 155	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.50 92	0.23 17	0.28 43	0.35 76	0.30 55	0.22 45	0.31 14	0.28 138	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.13 141

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.38 182	0.18 10	0.30 10	0.19 8	0.24 22	0.15 3	0.26 45	0.17 10	0.32 19	0.21 15	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.10 28

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 17	0.16 7	0.24 26	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 29	0.14 1	0.32 19	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 57	0.15 1	0.27 57	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 37	0.15 4	0.32 19	0.20 9	0.11 21	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.09 4

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 57	0.16 7	0.26 44	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 37	0.20 31	0.32 19	0.20 9	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 43	0.11 64

testlalala	0.28 77	0.19 121	0.43 211	0.34 57	0.23 151	0.45 233	0.30 151	0.43 67	0.29 38	0.68 239	0.49 117	0.35 90	0.25 74	0.32 19	0.25 71	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.09 9	0.11 12	0.11 64

XX-TBD	0.32 114	0.53 483	0.26 14	0.51 432	0.20 73	0.37 169	0.24 72	0.40 49	0.73 251	0.54 166	0.69 191	0.31 62	0.25 74	0.32 19	0.27 118	0.16 206	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.11 64

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 49	0.20 5	0.18 10	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 15	0.18 17	0.33 25	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 73	0.20 5	0.19 15	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 10	0.17 10	0.33 25	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.08 1

castereo	0.28 77	0.16 39	0.32 65	0.35 91	0.21 92	0.40 193	0.42 355	0.50 92	0.66 216	0.26 31	0.41 91	0.37 102	0.36 191	0.33 25	0.24 55	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

GCAP-Stereo	0.28 77	0.19 121	0.40 169	0.38 155	0.19 49	0.38 182	0.23 58	0.57 121	0.41 119	0.45 132	0.49 117	0.39 114	0.27 99	0.33 25	0.23 46	0.14 97	0.12 186	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.11 64

4.25_new	0.22 25	0.21 193	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 113	0.27 107	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 57	0.34 29	0.23 46	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 193	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 113	0.27 107	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 57	0.34 29	0.23 46	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 193	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 113	0.27 107	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 57	0.34 29	0.23 46	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

3w_stereo	0.24 44	0.20 156	0.37 127	0.33 46	0.16 7	0.32 130	0.42 355	0.41 55	0.38 104	0.31 57	0.27 35	0.16 2	0.26 89	0.34 29	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 43	0.11 64

HUF	0.24 44	0.16 39	0.33 78	0.32 34	0.18 31	0.25 40	0.40 330	0.42 59	0.34 64	0.25 27	0.23 18	0.32 65	0.28 113	0.34 29	0.24 55	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 43	0.10 28

RAStereo	0.24 44	0.17 61	0.29 36	0.40 218	0.21 92	0.23 17	0.26 91	0.42 59	0.45 142	0.23 18	0.34 71	0.30 55	0.19 25	0.34 29	0.25 71	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.11 64

test_for_model	0.82 457	3.60 562	0.39 158	2.35 550	2.07 550	0.39 189	0.28 125	0.42 59	0.45 142	0.71 261	0.31 61	0.30 55	0.27 99	0.34 29	0.25 71	0.34 476	0.11 131	0.13 51	0.09 9	3.49 561	0.18 290

testlalala2	0.36 163	0.18 84	0.45 235	0.89 518	0.53 489	0.44 225	0.26 91	0.61 148	0.49 154	0.68 239	0.56 154	0.44 154	0.24 67	0.34 29	0.31 166	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.10 50	0.13 77	0.13 141

depthmonostereo	0.29 88	0.14 11	0.31 54	0.35 91	0.17 17	0.46 238	0.27 107	0.69 213	0.57 183	0.35 83	0.42 94	0.31 62	0.35 175	0.35 37	0.27 118	0.14 97	0.12 186	0.13 51	0.12 101	0.11 12	0.10 28

TANstereo	0.30 102	0.15 25	0.31 54	0.30 9	0.17 17	0.55 279	0.23 58	0.44 70	0.55 175	0.59 178	0.68 190	0.37 102	0.26 89	0.35 37	0.27 118	0.15 158	0.16 345	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.14 185

2.75w_new	0.21 13	0.18 84	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 17	0.34 214	0.36 30	0.28 31	0.34 78	0.26 31	0.17 4	0.22 45	0.36 39	0.23 46	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 86	0.20 20	0.37 32	0.29 38	0.24 22	0.29 51	0.21 28	0.27 99	0.36 39	0.25 71	0.16 206	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.10 28

Pointernet	0.27 70	0.14 11	0.33 78	0.35 91	0.23 151	0.35 155	0.21 35	0.72 240	0.38 104	0.39 109	0.36 79	0.34 81	0.25 74	0.36 39	0.25 71	0.15 158	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

AEACV	0.27 70	0.17 61	0.31 54	0.34 57	0.45 466	0.26 44	0.28 125	0.37 32	0.32 55	0.30 56	0.46 106	0.31 62	0.37 195	0.36 39	0.24 55	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.11 64

LoS_RVC	0.27 70	0.16 39	0.27 20	0.32 34	0.30 345	0.44 225	0.34 214	0.41 55	0.33 61	0.31 57	0.51 130	0.29 53	0.32 154	0.36 39	0.28 138	0.11 21	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 323

CREStereo++_RVC	0.32 114	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 180	0.27 57	0.22 44	0.46 76	0.88 346	0.46 138	0.80 246	0.30 55	0.26 89	0.36 39	0.33 188	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.51 520	0.13 77	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
3.75w	0.22 25	0.17 61	0.30 47	0.31 17	0.19 49	0.43 217	0.24 72	0.35 27	0.24 20	0.31 57	0.27 35	0.17 4	0.22 45	0.37 45	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 260	0.17 3	0.34 24	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 45	0.19 25	0.37 45	0.20 9	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 260	0.17 3	0.34 24	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 45	0.19 25	0.37 45	0.20 9	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-Stereo	0.24 44	0.18 84	0.40 169	0.39 183	0.20 73	0.22 13	0.27 107	0.32 15	0.36 85	0.26 31	0.44 98	0.22 29	0.16 9	0.37 45	0.27 118	0.11 21	0.12 186	0.16 143	0.15 191	0.13 77	0.09 4

GMOStereo	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 309	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 368	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 296	0.18 299	0.15 166	0.11 64

error version	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 309	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 368	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 296	0.18 299	0.15 166	0.11 64

test-v	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 309	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 368	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 296	0.18 299	0.15 166	0.11 64

test-2	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 309	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 368	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 296	0.18 299	0.15 166	0.11 64

AIO_test	0.23 38	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.20 73	0.30 98	0.39 319	0.38 40	0.25 25	0.25 27	0.28 44	0.32 65	0.22 45	0.38 53	0.25 71	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.09 4

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 13	0.22 44	0.39 44	0.33 61	0.20 8	0.25 29	0.17 4	0.15 4	0.38 53	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

RCA-Stereo	0.35 145	0.17 61	0.34 94	0.38 155	0.22 111	0.31 113	0.34 214	0.68 205	1.24 476	0.45 132	0.65 177	0.47 167	0.43 230	0.38 53	0.27 118	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.11 64

CREStereo	0.28 77	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 169	0.25 80	0.51 94	0.72 244	0.42 124	0.51 130	0.32 65	0.26 89	0.38 53	0.25 71	0.16 206	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.11 64
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
2.5w	0.21 13	0.18 84	0.31 54	0.32 34	0.18 31	0.31 113	0.25 80	0.31 13	0.23 17	0.28 43	0.35 76	0.18 10	0.17 10	0.39 57	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

castereo++	0.26 60	0.16 39	0.26 14	0.33 46	0.19 49	0.75 387	0.20 20	0.37 32	0.47 151	0.23 18	0.23 18	0.35 90	0.28 113	0.39 57	0.19 3	0.14 97	0.09 22	0.14 77	0.09 9	0.11 12	0.10 28

trnet	0.27 70	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 169	0.23 58	0.52 103	0.72 244	0.42 124	0.51 130	0.34 81	0.26 89	0.39 57	0.25 71	0.15 158	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

CES	0.28 77	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 513	0.37 169	0.27 107	0.48 81	0.46 146	0.34 78	0.48 114	0.27 49	0.22 45	0.39 57	0.23 46	0.13 58	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.13 77	0.17 272

CroCo-Stereo Lap2	0.28 77	0.24 290	0.39 158	0.50 416	0.29 331	0.20 5	0.31 173	0.49 84	0.38 104	0.24 22	0.27 35	0.46 164	0.31 149	0.39 57	0.30 159	0.14 97	0.15 314	0.16 143	0.13 135	0.16 206	0.15 208

asda	0.21 13	0.19 121	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 40	0.23 58	0.36 30	0.28 31	0.27 40	0.24 24	0.18 10	0.21 38	0.40 62	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

rvit_stereo_0083	0.34 130	0.24 290	0.50 309	0.44 328	0.27 282	0.34 147	0.35 238	0.45 74	0.62 190	0.37 93	0.47 112	0.42 140	0.35 175	0.40 62	0.36 236	0.22 369	0.20 406	0.20 296	0.17 272	0.20 314	0.14 185

WCG-NET	0.28 77	0.15 25	0.33 78	0.33 46	0.19 49	0.33 137	0.27 107	0.39 44	0.80 297	0.46 138	0.49 117	0.39 114	0.25 74	0.40 62	0.25 71	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.11 75	0.12 43	0.10 28

IGEV-Stereo+	0.23 38	0.14 11	0.26 14	0.32 34	0.19 49	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 38	0.21 11	0.15 3	0.22 29	0.22 45	0.40 62	0.22 26	0.14 97	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 166	0.86 530

MaDis-Stereo	0.26 60	0.18 84	0.36 111	0.36 110	0.26 253	0.27 57	0.27 107	0.43 67	0.35 77	0.27 40	0.26 31	0.41 130	0.28 113	0.40 62	0.28 138	0.16 206	0.14 285	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.12 107

CASnet	0.30 102	0.20 156	0.33 78	0.41 249	0.16 7	0.26 44	0.24 72	0.52 103	0.53 166	0.52 159	0.54 145	0.39 114	0.24 67	0.40 62	0.26 100	0.14 97	0.10 51	0.22 351	0.18 299	0.18 264	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-1	0.36 163	0.19 121	0.71 417	0.46 372	0.26 253	0.44 225	0.36 260	0.60 142	0.59 186	0.48 146	0.67 188	0.53 192	0.36 191	0.40 62	0.29 153	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.14 166	0.15 166	0.16 254

4w-stereo	0.21 13	0.19 121	0.31 54	0.31 17	0.17 17	0.29 86	0.19 15	0.31 13	0.21 13	0.31 57	0.24 24	0.20 20	0.24 67	0.41 69	0.22 26	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 126	0.22 111	0.21 10	0.19 15	0.43 67	0.27 27	0.20 8	0.20 12	0.29 53	0.14 1	0.41 69	0.22 26	0.14 97	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 43	0.12 107

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 46	0.20 73	0.61 323	0.21 35	0.30 10	0.31 48	0.23 18	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 69	0.22 26	0.12 30	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

rvit_stereo_0080	0.31 108	0.25 313	0.40 169	0.39 183	0.28 305	0.27 57	0.46 378	0.49 84	0.44 135	0.35 83	0.42 94	0.40 124	0.28 113	0.41 69	0.33 188	0.22 369	0.17 365	0.17 181	0.16 223	0.22 359	0.15 208

whm_eth	0.31 108	0.25 313	0.40 169	0.39 183	0.28 305	0.27 57	0.46 378	0.49 84	0.44 135	0.35 83	0.42 94	0.40 124	0.28 113	0.41 69	0.33 188	0.22 369	0.17 365	0.17 181	0.16 223	0.22 359	0.15 208

test_3	0.36 163	0.19 121	0.44 223	0.44 328	0.23 151	0.48 245	0.36 260	0.66 185	0.82 310	0.64 209	0.45 101	0.68 282	0.25 74	0.41 69	0.31 166	0.12 30	0.10 51	0.18 226	0.16 223	0.15 166	0.11 64

AnonymousM	0.41 234	0.81 511	0.29 36	0.34 57	0.22 111	0.28 74	0.38 296	0.53 113	0.41 119	0.70 254	0.49 117	0.47 167	0.27 99	0.41 69	0.31 166	0.15 158	0.12 186	1.51 534	0.26 443	0.12 43	0.10 28

3.25w_new	0.23 38	0.17 61	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 217	0.20 20	0.37 32	0.30 43	0.37 93	0.28 44	0.22 29	0.25 74	0.42 76	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 38	0.17 61	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 217	0.20 20	0.37 32	0.30 43	0.37 93	0.28 44	0.22 29	0.25 74	0.42 76	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

rvit_stereo_0081_aga	0.31 108	0.28 363	0.44 223	0.42 289	0.29 331	0.34 147	0.31 173	0.44 70	0.40 115	0.39 109	0.44 98	0.40 124	0.32 154	0.42 76	0.29 153	0.23 384	0.17 365	0.19 266	0.16 223	0.20 314	0.15 208

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 163	0.17 61	0.41 179	0.35 91	0.19 49	0.33 137	0.29 135	0.65 176	0.73 251	0.68 239	1.01 353	0.56 202	0.40 216	0.42 76	0.30 159	0.11 21	0.09 22	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.10 28

R-Stereo Train	0.39 211	0.18 84	0.42 200	0.42 289	0.26 253	0.40 193	0.32 193	0.72 240	0.34 64	0.89 382	1.28 443	0.57 207	0.35 175	0.42 76	0.32 176	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.13 141

RAFT-Stereo	0.39 211	0.18 84	0.42 200	0.42 289	0.26 253	0.40 193	0.32 193	0.72 240	0.34 64	0.89 382	1.28 443	0.57 207	0.35 175	0.42 76	0.32 176	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.13 141
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
qwe	0.22 25	0.18 84	0.28 29	0.31 17	0.18 31	0.29 86	0.21 35	0.38 40	0.32 55	0.35 83	0.30 52	0.20 20	0.20 31	0.43 82	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 43	0.09 4

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 49	0.23 17	0.19 15	0.44 70	0.33 61	0.36 87	0.30 52	0.16 2	0.18 17	0.43 82	0.19 3	0.11 21	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

rvit_stereo_0081	0.32 114	0.24 290	0.47 264	0.43 309	0.26 253	0.30 98	0.37 274	0.42 59	0.55 175	0.36 87	0.40 88	0.39 114	0.35 175	0.43 82	0.33 188	0.22 369	0.16 345	0.19 266	0.16 223	0.19 298	0.13 141

rvit_stereo_0082	0.32 114	0.24 290	0.47 264	0.43 309	0.26 253	0.30 98	0.37 274	0.42 59	0.55 175	0.36 87	0.40 88	0.39 114	0.35 175	0.43 82	0.33 188	0.22 369	0.16 345	0.19 266	0.16 223	0.19 298	0.13 141

MGS-Stereo	0.28 77	0.19 121	0.40 169	0.36 110	0.23 151	0.37 169	0.30 151	0.39 44	0.44 135	0.31 57	0.51 130	0.40 124	0.24 67	0.43 82	0.26 100	0.15 158	0.12 186	0.15 117	0.13 135	0.14 120	0.13 141

testlalala_base	0.46 278	0.25 313	0.41 179	0.46 372	0.33 394	0.58 302	0.25 80	0.57 121	0.34 64	0.51 153	0.56 154	0.46 164	0.30 142	0.43 82	0.31 166	1.47 545	0.11 131	0.14 77	0.09 9	1.59 535	0.13 141

test-3	0.34 130	0.16 39	0.43 211	0.39 183	0.21 92	0.43 217	0.22 44	0.63 162	0.78 286	0.71 261	0.45 101	0.64 256	0.27 99	0.43 82	0.31 166	0.12 30	0.09 22	0.17 181	0.13 135	0.12 43	0.10 28

test_1	0.34 130	0.16 39	0.43 211	0.39 183	0.21 92	0.43 217	0.23 58	0.63 162	0.78 286	0.68 239	0.45 101	0.64 256	0.27 99	0.43 82	0.31 166	0.12 30	0.09 22	0.17 181	0.13 135	0.12 43	0.10 28

cross-raft	0.34 130	0.20 156	0.37 127	0.44 328	0.23 151	0.32 130	0.35 238	0.74 253	0.40 115	0.60 182	0.77 222	0.57 207	0.27 99	0.43 82	0.28 138	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.13 135	0.15 166	0.11 64

sAnonymous2	0.40 223	0.39 439	0.85 452	0.48 387	0.37 419	0.40 193	0.46 378	0.57 121	0.52 163	0.38 101	0.46 106	0.35 90	0.42 224	0.43 82	0.30 159	0.19 305	0.14 285	0.18 226	0.17 272	0.57 511	0.44 495

CroCo_RVC	0.40 223	0.39 439	0.85 452	0.48 387	0.37 419	0.40 193	0.46 378	0.57 121	0.52 163	0.38 101	0.46 106	0.35 90	0.42 224	0.43 82	0.30 159	0.19 305	0.14 285	0.18 226	0.17 272	0.57 511	0.44 495

asd	0.21 13	0.18 84	0.29 36	0.32 34	0.18 31	0.27 57	0.22 44	0.35 27	0.22 15	0.31 57	0.22 16	0.19 15	0.21 38	0.44 93	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

MM-Stereo_test3	0.34 130	0.19 121	0.31 54	0.41 249	0.25 212	0.35 155	0.44 371	0.72 240	0.92 374	0.46 138	0.52 139	0.41 130	0.29 127	0.44 93	0.28 138	0.16 206	0.15 314	0.17 181	0.13 135	0.14 120	0.13 141

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 52	0.31 389	0.24 5	0.51 432	0.19 49	0.29 86	0.22 44	0.40 49	0.37 99	0.26 31	0.24 24	0.24 40	0.31 149	0.44 93	0.22 26	0.14 97	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 120	0.10 28

MIPNet	0.37 180	0.21 193	0.59 358	0.39 183	0.25 212	0.50 252	0.28 125	0.77 269	0.70 232	0.65 218	0.60 164	0.40 124	0.49 261	0.44 93	0.37 252	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.13 141

2.25w	0.22 25	0.18 84	0.31 54	0.31 17	0.18 31	0.31 113	0.18 10	0.32 15	0.31 48	0.31 57	0.37 83	0.20 20	0.22 45	0.45 97	0.24 55	0.10 10	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

1w_stereo	0.24 44	0.15 25	0.29 36	0.34 57	0.18 31	0.31 113	0.41 345	0.40 49	0.43 129	0.31 57	0.38 85	0.17 4	0.24 67	0.45 97	0.23 46	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 57	0.18 31	0.21 10	0.20 20	0.37 32	0.35 77	0.33 75	0.40 88	0.19 15	0.18 17	0.45 97	0.21 15	0.11 21	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.08 1

Reg-Stereo(zero)	0.30 102	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.18 31	0.32 130	0.20 20	0.63 162	0.68 224	0.50 150	0.52 139	0.51 184	0.30 142	0.45 97	0.25 71	0.13 58	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 43	0.11 64

mms	0.26 60	0.21 193	0.33 78	0.37 126	0.25 212	0.30 98	0.33 203	0.40 49	0.32 55	0.28 43	0.34 71	0.34 81	0.20 31	0.45 97	0.26 100	0.12 30	0.11 131	0.16 143	0.12 101	0.14 120	0.11 64

model_zeroshot	0.33 124	0.18 84	0.48 284	0.39 183	0.28 305	0.45 233	0.25 80	0.63 162	0.45 142	0.61 189	0.50 121	0.51 184	0.25 74	0.45 97	0.26 100	0.16 206	0.13 251	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.13 141

4D-IteraStereo	0.33 124	0.18 84	0.40 169	0.40 218	0.24 180	0.32 130	0.27 107	0.58 127	0.72 244	0.65 218	0.54 145	0.42 140	0.23 57	0.45 97	0.28 138	0.14 97	0.09 22	0.19 266	0.16 223	0.16 206	0.11 64

EGLCR-Stereo	0.25 52	0.16 39	0.33 78	0.34 57	0.20 73	0.35 155	0.20 20	0.52 103	0.36 85	0.28 43	0.27 35	0.41 130	0.18 17	0.45 97	0.26 100	0.14 97	0.10 51	0.16 143	0.14 166	0.13 77	0.11 64

DCANet-4	0.36 163	0.20 156	0.48 284	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.66 185	0.92 374	0.69 248	0.78 233	0.40 124	0.47 253	0.45 97	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

ADStereo(finetuned)	0.37 180	0.16 39	0.49 296	0.34 57	0.19 49	0.30 98	0.30 151	0.68 205	0.91 369	0.70 254	0.77 222	0.43 148	0.69 385	0.45 97	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

iRaftStereo_RVC	0.32 114	0.19 121	0.37 127	0.39 183	0.22 111	0.31 113	0.29 135	0.68 205	0.51 160	0.49 147	0.66 184	0.37 102	0.23 57	0.45 97	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.18 226	0.17 272	0.15 166	0.12 107

DCANet	0.36 163	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.30 98	0.30 151	0.68 205	0.91 369	0.70 254	0.77 222	0.43 148	0.57 310	0.45 97	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

Gwc-CoAtRS	0.34 130	0.17 61	0.44 223	0.39 183	0.23 151	0.34 147	0.22 44	0.70 228	0.75 261	0.60 182	0.59 162	0.58 215	0.29 127	0.45 97	0.26 100	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.12 107

Any-RAFT	0.35 145	0.16 39	0.30 47	0.34 57	0.21 92	0.52 260	0.22 44	0.88 312	0.73 251	0.53 162	0.73 201	0.64 256	0.28 113	0.46 110	0.24 55	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.12 107

RAFT-Test	0.34 130	0.18 84	0.37 127	0.38 155	0.23 151	0.50 252	0.23 58	0.69 213	0.40 115	0.60 182	0.85 278	0.61 241	0.28 113	0.46 110	0.27 118	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

fff	0.37 180	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.69 213	1.06 440	0.69 248	0.78 233	0.42 140	0.63 348	0.46 110	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

sCroCo_RVC	0.35 145	0.28 363	0.69 408	0.51 432	0.39 432	0.41 207	0.31 173	0.49 84	0.45 142	0.31 57	0.48 114	0.38 110	0.32 154	0.46 110	0.32 176	0.21 344	0.22 422	0.19 266	0.19 329	0.21 337	0.20 346

csc	0.37 180	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.69 213	1.06 440	0.69 248	0.78 233	0.42 140	0.63 348	0.46 110	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

cscssc	0.37 180	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.69 213	1.06 440	0.69 248	0.78 233	0.42 140	0.63 348	0.46 110	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

CFNet-RSSM	0.34 130	0.17 61	0.45 235	0.39 183	0.22 111	0.35 155	0.23 58	0.73 251	0.84 320	0.65 218	0.54 145	0.57 207	0.28 113	0.46 110	0.26 100	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.13 77	0.11 64

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 54	0.29 5	0.22 111	0.21 10	0.26 91	0.33 23	0.31 48	0.20 8	0.30 52	0.22 29	0.22 45	0.47 117	0.22 26	0.11 21	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.10 28

AIO-test2	0.39 211	0.21 193	0.41 179	0.47 381	0.25 212	0.45 233	0.35 238	0.77 269	1.27 485	0.36 87	0.87 289	0.37 102	0.30 142	0.47 117	0.27 118	0.15 158	0.13 251	0.21 337	0.23 406	0.15 166	0.13 141

ours_stereo	0.26 60	0.21 193	0.33 78	0.38 155	0.23 151	0.30 98	0.33 203	0.42 59	0.38 104	0.26 31	0.34 71	0.35 90	0.23 57	0.47 117	0.27 118	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.12 101	0.14 120	0.10 28

Occ-G	0.26 60	0.14 11	0.28 29	0.34 57	0.20 73	0.27 57	0.34 214	0.41 55	0.31 48	0.29 50	0.43 97	0.49 178	0.25 74	0.47 117	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.12 107

RAFT-Stereo-weight	0.32 114	0.18 84	0.33 78	0.39 183	0.22 111	0.26 44	0.29 135	0.67 195	0.80 297	0.53 162	0.51 130	0.58 215	0.20 31	0.47 117	0.27 118	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.11 64

AE-Stereo	0.34 130	0.21 193	0.42 200	0.48 387	0.31 367	0.48 245	0.35 238	0.61 148	0.62 190	0.32 70	0.55 151	0.52 188	0.27 99	0.47 117	0.29 153	0.13 58	0.13 251	0.18 226	0.16 223	0.15 166	0.12 107

UniTT-Stereo	0.27 70	0.17 61	0.37 127	0.40 218	0.27 282	0.30 98	0.28 125	0.39 44	0.31 48	0.29 50	0.46 106	0.27 49	0.25 74	0.47 117	0.34 203	0.17 244	0.13 251	0.13 51	0.12 101	0.14 120	0.12 107

LoS	0.29 88	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 31	0.33 137	0.29 135	0.51 94	0.72 244	0.34 78	0.52 139	0.41 130	0.28 113	0.47 117	0.28 138	0.15 158	0.11 131	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.11 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLGR	0.39 211	0.21 193	0.63 377	0.39 183	0.22 111	0.49 249	0.29 135	0.76 266	0.74 258	0.78 304	0.77 222	0.44 154	0.42 224	0.47 117	0.38 260	0.13 58	0.12 186	0.16 143	0.14 166	0.15 166	0.13 141

rafts_anoy	0.37 180	0.21 193	0.36 111	0.41 249	0.26 253	0.30 98	0.33 203	0.67 195	0.90 362	0.58 176	0.66 184	0.45 156	0.33 164	0.47 117	0.39 266	0.16 206	0.11 131	0.21 337	0.23 406	0.17 240	0.14 185

IGEV-RUCA	0.25 52	0.16 39	0.34 94	0.39 183	0.27 282	0.33 137	0.20 20	0.38 40	0.36 85	0.26 31	0.31 61	0.25 44	0.21 38	0.48 127	0.24 55	0.20 328	0.11 131	0.13 51	0.10 50	0.17 240	0.15 208

rvit_stereo_ft	0.33 124	0.25 313	0.47 264	0.52 444	0.32 383	0.33 137	0.47 385	0.49 84	0.50 158	0.34 78	0.41 91	0.41 130	0.32 154	0.48 127	0.34 203	0.22 369	0.14 285	0.19 266	0.18 299	0.19 298	0.14 185

gcap-zeroshot	0.34 130	0.18 84	0.52 326	0.38 155	0.22 111	0.49 249	0.27 107	0.52 103	0.34 64	0.64 209	0.50 121	0.83 351	0.34 172	0.48 127	0.24 55	0.13 58	0.11 131	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.12 107

PMTNet	0.32 114	0.16 39	0.24 5	0.29 5	0.18 31	0.45 233	0.22 44	0.56 116	0.63 201	0.46 138	0.54 145	0.39 114	0.34 172	0.48 127	0.24 55	0.75 525	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.11 64

DilatedVolume-Stereo	0.30 102	0.15 25	0.34 94	0.33 46	0.20 73	0.53 268	0.25 80	0.56 116	0.43 129	0.56 171	0.50 121	0.35 90	0.29 127	0.49 131	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.12 22	0.11 75	0.11 12	0.10 28

SCV	0.26 60	0.19 121	0.33 78	0.35 91	0.21 92	0.27 57	0.34 214	0.56 116	0.28 31	0.24 22	0.28 44	0.37 102	0.23 57	0.49 131	0.22 26	0.18 275	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.15 166	0.11 64

CAS++	0.32 114	0.24 290	0.36 111	0.37 126	0.26 253	0.28 74	0.23 58	0.87 307	0.50 158	0.47 143	0.45 101	0.26 45	0.21 38	0.49 131	0.24 55	0.23 384	0.19 396	0.22 351	0.17 272	0.21 337	0.16 254
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.25 52	0.15 25	0.29 36	0.40 218	0.18 31	0.27 57	0.26 91	0.49 84	0.27 27	0.36 87	0.27 35	0.33 77	0.35 175	0.49 131	0.22 26	0.12 30	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.11 64

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 130	0.27 349	0.45 235	0.36 110	0.25 212	0.48 245	0.30 151	0.58 127	0.90 362	0.42 124	0.36 79	0.30 55	0.29 127	0.49 131	0.30 159	0.16 206	0.14 285	0.18 226	0.15 191	0.18 264	0.15 208

x	0.39 211	0.24 290	0.41 179	0.34 57	0.23 151	0.52 260	0.32 193	0.86 300	0.52 163	0.57 174	0.70 194	0.59 230	0.50 272	0.49 131	0.46 321	0.17 244	0.15 314	0.17 181	0.15 191	0.17 240	0.16 254

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 84	0.29 36	0.30 9	0.18 31	0.27 57	0.23 58	0.37 32	0.28 31	0.31 57	0.26 31	0.22 29	0.26 89	0.50 137	0.24 55	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

fffy	0.28 77	0.21 193	0.34 94	0.37 126	0.23 151	0.33 137	0.29 135	0.51 94	0.41 119	0.32 70	0.37 83	0.39 114	0.27 99	0.50 137	0.27 118	0.12 30	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.11 64

RSM++	0.25 52	0.18 84	0.34 94	0.36 110	0.20 73	0.28 74	0.30 151	0.51 94	0.32 55	0.25 27	0.22 16	0.37 102	0.21 38	0.50 137	0.24 55	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.10 28

MyStereo8	0.40 223	0.20 156	0.54 338	0.41 249	0.29 331	0.53 268	0.29 135	0.65 176	0.49 154	0.71 261	0.98 343	0.58 215	0.43 230	0.50 137	0.51 345	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.14 166	0.19 298	0.19 323

MyStereo06	0.38 195	0.21 193	0.61 365	0.41 249	0.28 305	0.41 207	0.50 404	0.95 339	0.35 77	0.62 191	0.54 145	0.76 328	0.27 99	0.50 137	0.29 153	0.14 97	0.13 251	0.18 226	0.17 272	0.17 240	0.15 208

GLC_STEREO	0.29 88	0.19 121	0.27 20	0.44 328	0.19 49	0.31 113	0.26 91	0.47 79	0.43 129	0.37 93	0.47 112	0.41 130	0.23 57	0.50 137	0.34 203	0.14 97	0.18 382	0.19 266	0.16 223	0.16 206	0.13 141

HUI-Stereo	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.60 142	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.50 137	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

AIO_rvc	0.23 38	0.16 39	0.32 65	0.34 57	0.19 49	0.26 44	0.33 203	0.40 49	0.22 15	0.26 31	0.24 24	0.34 81	0.15 4	0.51 144	0.24 55	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.10 28

IGEVStereo-DCA	0.29 88	0.22 232	0.38 139	0.35 91	0.27 282	0.37 169	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.30 52	0.35 90	0.27 99	0.51 144	0.22 26	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.12 101	0.13 77	0.15 208

rrr	0.29 88	0.22 232	0.41 179	0.35 91	0.27 282	0.37 169	0.32 193	0.52 103	0.42 127	0.38 101	0.30 52	0.35 90	0.27 99	0.51 144	0.22 26	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.13 135	0.13 77	0.14 185

anonymousa	0.49 323	0.20 156	0.42 200	0.38 155	0.23 151	0.91 430	0.35 238	0.75 259	0.62 190	0.85 353	1.54 484	1.06 425	0.66 372	0.51 144	0.43 286	0.16 206	0.13 251	0.19 266	0.21 375	0.16 206	0.14 185

raftrobust	0.34 130	0.19 121	0.36 111	0.41 249	0.27 282	0.30 98	0.25 80	0.71 236	0.63 201	0.58 176	0.55 151	0.45 156	0.46 249	0.51 144	0.29 153	0.16 206	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.13 141

DMCA	0.45 268	0.26 332	0.50 309	0.38 155	0.28 305	0.51 256	0.34 214	0.93 327	0.68 224	0.75 287	0.83 263	0.79 338	0.53 283	0.51 144	0.54 360	0.21 344	0.16 345	0.21 337	0.16 223	0.19 298	0.21 364

fffft	0.25 52	0.17 61	0.37 127	0.36 110	0.22 111	0.28 74	0.36 260	0.42 59	0.24 20	0.36 87	0.23 18	0.27 49	0.22 45	0.52 150	0.27 118	0.12 30	0.09 22	0.16 143	0.12 101	0.12 43	0.12 107
1: 1. 1
dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 17	0.16 7	0.16 3	0.20 20	0.29 8	0.20 11	0.23 18	0.20 12	0.22 29	0.14 1	0.52 150	0.24 55	0.13 58	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

AIO-Stereo	0.25 52	0.18 84	0.34 94	0.37 126	0.18 31	0.28 74	0.30 151	0.48 81	0.27 27	0.29 50	0.30 52	0.32 65	0.17 10	0.52 150	0.23 46	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.10 28

H2IRNET	0.37 180	0.20 156	0.33 78	0.38 155	0.25 212	0.27 57	0.23 58	0.59 132	0.72 244	0.39 109	0.90 305	0.74 320	0.55 301	0.52 150	0.43 286	0.15 158	0.13 251	0.18 226	0.20 354	0.16 206	0.13 141

DCRE	0.37 180	0.18 84	0.46 252	0.45 351	0.32 383	0.42 214	0.37 274	0.63 162	0.51 160	0.47 143	0.94 316	0.56 202	0.36 191	0.52 150	0.32 176	0.14 97	0.13 251	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.13 141

IPLGR_C	0.40 223	0.21 193	0.64 382	0.45 351	0.33 394	0.52 260	0.34 214	0.66 185	0.62 190	0.82 330	0.92 312	0.45 156	0.32 154	0.52 150	0.46 321	0.17 244	0.12 186	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.14 185

ACRE	0.40 223	0.21 193	0.65 388	0.45 351	0.33 394	0.51 256	0.33 203	0.66 185	0.63 201	0.80 310	0.92 312	0.45 156	0.32 154	0.52 150	0.45 311	0.16 206	0.12 186	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.14 185

GANet-ADL	0.42 241	0.25 313	0.45 235	0.43 309	0.29 331	0.54 274	0.35 238	0.89 314	0.86 333	0.63 199	0.72 197	0.68 282	0.42 224	0.52 150	0.41 277	0.21 344	0.14 285	0.15 117	0.13 135	0.18 264	0.19 323

HHNet	0.41 234	0.17 61	0.41 179	0.34 57	0.37 419	0.33 137	0.34 214	0.69 213	0.75 261	0.86 360	1.30 449	0.52 188	0.32 154	0.52 150	0.35 220	0.15 158	0.11 131	0.19 266	0.15 191	0.15 166	0.24 396

MM-Stereo_test2	0.30 102	0.18 84	0.39 158	0.40 218	0.24 180	0.42 214	0.42 355	0.63 162	0.41 119	0.37 93	0.35 76	0.32 65	0.26 89	0.53 159	0.25 71	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.12 101	0.15 166	0.10 28

AIO-test1	0.38 195	0.18 84	0.38 139	0.50 416	0.24 180	0.46 238	0.30 151	0.70 228	1.19 467	0.40 115	0.71 196	0.45 156	0.29 127	0.53 159	0.27 118	0.15 158	0.13 251	0.19 266	0.21 375	0.13 77	0.17 272

SMoEStereo_RVC	0.26 60	0.19 121	0.35 104	0.35 91	0.22 111	0.36 164	0.32 193	0.39 44	0.34 64	0.37 93	0.30 52	0.33 77	0.24 67	0.53 159	0.24 55	0.12 30	0.10 51	0.16 143	0.12 101	0.12 43	0.11 64

IGEV_Zeroshot_test	0.34 130	0.18 84	0.67 398	0.39 183	0.28 305	0.30 98	0.25 80	0.74 253	0.31 48	0.62 191	0.57 157	0.54 196	0.25 74	0.53 159	0.27 118	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.12 107

ICVP	0.46 278	0.25 313	0.38 139	0.48 387	0.28 305	0.58 302	0.43 362	1.00 355	0.70 232	0.67 233	0.95 325	0.75 322	0.55 301	0.53 159	0.54 360	0.23 384	0.17 365	0.19 266	0.17 272	0.19 298	0.20 346
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	0.38 195	0.19 121	0.35 104	0.37 126	0.25 212	0.45 233	0.37 274	0.78 275	0.89 359	0.51 153	0.78 233	0.50 180	0.29 127	0.53 159	0.40 273	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.15 191	0.14 120	0.12 107

FACV-RUCA	0.43 251	0.28 363	0.47 264	0.45 351	0.33 394	0.58 302	0.34 214	0.82 287	0.73 251	0.57 174	0.84 268	0.47 167	0.50 272	0.54 165	0.39 266	0.22 369	0.15 314	0.35 469	0.16 223	0.28 418	0.21 364

rvit_0105_6	0.38 195	0.28 363	0.64 382	0.50 416	0.30 345	0.39 189	0.38 296	0.51 94	0.67 219	0.40 115	0.45 101	0.50 180	0.41 222	0.54 165	0.36 236	0.27 424	0.26 455	0.24 386	0.21 375	0.22 359	0.16 254

WCG-NET（raft）	0.31 108	0.15 25	0.36 111	0.32 34	0.19 49	0.35 155	0.27 107	0.51 94	0.78 286	0.45 132	0.55 151	0.48 172	0.27 99	0.54 165	0.26 100	0.13 58	0.10 51	0.12 22	0.11 75	0.12 43	0.11 64

test_xeample3	0.29 88	0.21 193	0.41 179	0.35 91	0.26 253	0.35 155	0.32 193	0.56 116	0.36 85	0.43 127	0.32 63	0.34 81	0.28 113	0.54 165	0.23 46	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.12 101	0.14 120	0.13 141

GMStereo	0.39 211	0.37 423	0.54 338	0.40 218	0.26 253	0.42 214	0.36 260	0.59 132	1.04 429	0.55 168	0.51 130	0.37 102	0.35 175	0.54 165	0.41 277	0.19 305	0.13 251	0.16 143	0.17 272	0.24 389	0.18 290
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	0.29 88	0.16 39	0.32 65	0.40 218	0.21 92	0.32 130	0.26 91	0.62 154	0.31 48	0.33 75	0.65 177	0.41 130	0.22 45	0.55 170	0.25 71	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.11 75	0.15 166	0.11 64

tg	0.33 124	0.18 84	0.37 127	0.39 183	0.22 111	0.38 182	0.26 91	0.70 228	0.56 181	0.47 143	0.65 177	0.42 140	0.24 67	0.55 170	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.18 226	0.17 272	0.14 120	0.11 64

1test111	0.36 163	0.23 253	0.33 78	0.41 249	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.85 296	0.54 170	0.41 119	0.50 121	0.34 81	0.49 261	0.55 170	0.45 311	0.16 206	0.10 51	0.19 266	0.13 135	0.18 264	0.17 272

riskmin	0.38 195	0.20 156	0.39 158	0.32 34	0.23 151	0.53 268	0.30 151	0.63 162	0.80 297	0.49 147	0.56 154	0.73 314	0.58 319	0.55 170	0.36 236	0.17 244	0.11 131	0.19 266	0.13 135	0.19 298	0.20 346

MC-Stereo	0.28 77	0.17 61	0.32 65	0.38 155	0.20 73	0.26 44	0.26 91	0.49 84	0.37 99	0.37 93	0.61 167	0.41 130	0.31 149	0.55 170	0.25 71	0.13 58	0.09 22	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.11 64

qqq	0.40 223	0.26 332	0.44 223	0.36 110	0.22 111	0.46 238	0.36 260	0.85 296	0.54 170	0.56 171	0.69 191	0.65 269	0.53 283	0.55 170	0.45 311	0.17 244	0.16 345	0.20 296	0.19 329	0.18 264	0.17 272

CIPLG	0.41 234	0.21 193	0.63 377	0.45 351	0.33 394	0.52 260	0.33 203	0.65 176	0.60 188	0.82 330	0.96 329	0.46 164	0.32 154	0.55 170	0.44 302	0.16 206	0.12 186	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.14 185

FTStereo	0.56 386	0.20 156	0.37 127	0.41 249	0.25 212	0.40 193	0.79 492	0.66 185	0.43 129	1.09 465	3.27 535	0.70 290	0.73 409	0.55 170	0.33 188	0.14 97	0.13 251	0.19 266	0.17 272	0.15 166	0.30 438

TestStereo	0.38 195	0.31 389	0.40 169	0.45 351	0.20 73	0.40 193	0.37 274	0.66 185	0.65 213	0.53 162	0.78 233	0.47 167	0.40 216	0.55 170	0.37 252	0.18 275	0.13 251	0.20 296	0.15 191	0.22 359	0.13 141

AFF-stereo	0.38 195	0.19 121	0.39 158	0.37 126	0.21 92	0.27 57	0.31 173	0.65 176	0.66 216	0.64 209	1.13 405	0.76 328	0.39 210	0.55 170	0.33 188	0.11 21	0.09 22	0.16 143	0.16 223	0.13 77	0.11 64

xyz-stereo-finetune	0.33 124	0.18 84	0.36 111	0.33 46	0.18 31	0.57 297	0.31 173	0.58 127	0.69 231	0.45 132	0.54 145	0.38 110	0.33 164	0.56 180	0.36 236	0.12 30	0.12 186	0.16 143	0.13 135	0.13 77	0.12 107

GCAP-BAT	0.30 102	0.21 193	0.42 200	0.33 46	0.27 282	0.26 44	0.27 107	0.45 74	0.30 43	0.60 182	0.64 174	0.45 156	0.23 57	0.56 180	0.26 100	0.15 158	0.12 186	0.15 117	0.10 50	0.12 43	0.11 64

RSM	0.25 52	0.18 84	0.33 78	0.36 110	0.20 73	0.27 57	0.34 214	0.51 94	0.27 27	0.26 31	0.23 18	0.39 114	0.21 38	0.56 180	0.22 26	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.14 120	0.10 28

11t1	0.36 163	0.21 193	0.42 200	0.35 91	0.22 111	0.62 331	0.29 135	0.69 213	0.43 129	0.60 182	0.53 143	0.53 192	0.48 258	0.56 180	0.40 273	0.18 275	0.14 285	0.16 143	0.13 135	0.17 240	0.17 272

StereoVision	0.42 241	0.28 363	0.45 235	0.49 402	0.28 305	0.38 182	0.38 296	0.72 240	0.62 190	0.44 130	1.14 410	0.54 196	0.39 210	0.56 180	0.34 203	0.21 344	0.24 440	0.25 399	0.24 421	0.26 405	0.16 254

EKT-Stereo	0.35 145	0.23 253	0.39 158	0.43 309	0.29 331	0.38 182	0.31 173	0.69 213	0.64 208	0.45 132	0.63 171	0.49 178	0.27 99	0.56 180	0.33 188	0.18 275	0.14 285	0.18 226	0.15 191	0.16 206	0.16 254

anonymousdsp2	0.35 145	0.20 156	0.43 211	0.37 126	0.24 180	0.48 245	0.31 173	0.86 300	0.65 213	0.55 168	0.50 121	0.50 180	0.34 172	0.56 180	0.31 166	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.10 50	0.16 206	0.14 185

PSM-adaLoss	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.31 173	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.56 180	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

GrayStereo	0.49 323	0.19 121	0.42 200	0.46 372	0.28 305	0.53 268	0.67 463	0.69 213	0.63 201	1.02 442	1.47 479	0.78 336	0.76 418	0.56 180	0.33 188	0.14 97	0.12 186	0.17 181	0.17 272	0.15 166	0.29 430

DeepStereo_RVC	0.36 163	0.21 193	0.47 264	0.40 218	0.24 180	0.26 44	0.22 44	0.60 142	0.38 104	0.69 248	0.67 188	0.57 207	0.51 277	0.56 180	0.39 266	0.16 206	0.12 186	0.18 226	0.15 191	0.19 298	0.18 290

XX-Stereo	0.37 180	0.17 61	0.45 235	0.55 462	0.36 413	0.38 182	0.20 20	0.60 142	0.30 43	0.46 138	1.30 449	0.73 314	0.26 89	0.56 180	0.26 100	0.16 206	0.11 131	0.17 181	0.16 223	0.14 120	0.10 28

cf-r	0.47 293	0.23 253	0.41 179	0.39 183	0.23 151	0.59 315	0.37 274	0.88 312	0.85 328	0.72 273	1.05 375	0.94 392	0.62 342	0.56 180	0.54 360	0.21 344	0.14 285	0.17 181	0.19 329	0.15 166	0.15 208

SCV_C0	0.26 60	0.18 84	0.34 94	0.35 91	0.24 180	0.23 17	0.28 125	0.51 94	0.36 85	0.31 57	0.36 79	0.37 102	0.20 31	0.57 192	0.22 26	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.11 75	0.16 206	0.12 107

tt45	0.27 70	0.17 61	0.34 94	0.35 91	0.23 151	0.38 182	0.28 125	0.46 76	0.28 31	0.40 115	0.27 35	0.38 110	0.25 74	0.57 192	0.26 100	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.12 43	0.14 185

rvit_0105_5	0.42 241	0.31 389	0.73 425	0.50 416	0.29 331	0.44 225	0.42 355	0.61 148	0.74 258	0.51 153	0.51 130	0.60 236	0.47 253	0.57 192	0.38 260	0.27 424	0.25 448	0.25 399	0.23 406	0.22 359	0.18 290

rvit_0105_4	0.41 234	0.29 375	0.71 417	0.50 416	0.29 331	0.41 207	0.41 345	0.55 114	0.73 251	0.45 132	0.48 114	0.55 199	0.44 239	0.57 192	0.36 236	0.28 434	0.26 455	0.25 399	0.22 393	0.23 376	0.18 290

ACVNet-DCA	0.35 145	0.23 253	0.33 78	0.41 249	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.85 296	0.54 170	0.41 119	0.50 121	0.34 81	0.49 261	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 266	0.13 135	0.18 264	0.17 272

xx1	0.39 211	0.23 253	0.33 78	0.41 249	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.67 195	1.06 440	0.41 119	0.50 121	0.65 269	0.53 283	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.20 296	0.19 329	0.18 264	0.17 272

cc1	0.37 180	0.23 253	0.33 78	0.41 249	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.67 195	1.06 440	0.41 119	0.50 121	0.34 81	0.49 261	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 266	0.13 135	0.16 206	0.15 208

mmm	0.44 258	0.27 349	0.46 252	0.38 155	0.24 180	0.61 323	0.35 238	0.94 332	0.53 166	0.72 273	1.05 375	0.63 249	0.50 272	0.57 192	0.45 311	0.18 275	0.15 314	0.23 371	0.20 354	0.20 314	0.18 290

ffm	0.44 258	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	0.68 205	1.04 429	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.25 399	0.21 375	0.16 206	0.16 254

tt1	0.36 163	0.24 290	0.32 65	0.41 249	0.22 111	0.54 274	0.38 296	0.68 205	1.04 429	0.41 119	0.46 106	0.35 90	0.45 244	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 266	0.13 135	0.16 206	0.16 254

MIF-Stereo (partial)	0.31 108	0.18 84	0.37 127	0.41 249	0.31 367	0.28 74	0.23 58	0.47 79	0.42 127	0.31 57	0.63 171	0.36 100	0.35 175	0.57 192	0.31 166	0.17 244	0.13 251	0.19 266	0.17 272	0.18 264	0.14 185

PCWNet_CMD	0.48 305	0.24 290	0.52 326	0.39 183	0.27 282	0.63 340	0.30 151	0.95 339	0.96 394	0.86 360	1.07 384	0.79 338	0.44 239	0.57 192	0.43 286	0.17 244	0.12 186	0.21 337	0.16 223	0.24 389	0.19 323

CASS	0.45 268	0.27 349	0.42 200	0.48 387	0.22 111	0.61 323	0.34 214	0.97 346	0.62 190	0.71 261	0.85 278	0.61 241	0.55 301	0.57 192	0.41 277	0.29 441	0.16 345	0.22 351	0.18 299	0.22 359	0.28 424
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.35 145	0.23 253	0.51 321	0.44 328	0.21 92	0.64 347	0.27 107	0.59 132	0.63 201	0.40 115	0.38 85	0.55 199	0.40 216	0.57 192	0.35 220	0.13 58	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.16 206	0.13 141

ProNet	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.35 91	0.24 180	0.32 130	0.43 362	0.57 121	0.37 99	0.33 75	0.30 52	0.32 65	0.28 113	0.57 192	0.26 100	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.13 77	0.13 141

ROB_FTStereo_v2	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.31 173	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.57 207	0.38 199	0.57 192	0.36 236	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

ROB_FTStereo	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.25 40	0.21 35	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.57 192	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

s12784h	0.36 163	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 394	0.29 135	0.80 282	0.83 315	0.56 171	0.57 157	0.43 148	0.40 216	0.57 192	0.33 188	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.09 9	0.14 120	0.09 4

SFCPSM	0.47 293	0.21 193	0.55 343	0.40 218	0.27 282	0.87 428	0.37 274	1.33 483	0.77 276	0.80 310	0.84 268	0.54 196	0.49 261	0.57 192	0.37 252	0.18 275	0.13 251	0.18 226	0.20 354	0.16 206	0.15 208

MSMDNet	0.48 305	0.24 290	0.52 326	0.39 183	0.27 282	0.63 340	0.30 151	0.96 343	0.96 394	0.86 360	1.07 384	0.79 338	0.44 239	0.57 192	0.43 286	0.17 244	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.23 376	0.19 323

test_sample1	0.42 241	0.22 232	0.46 252	0.34 57	0.23 151	0.58 302	0.35 238	0.99 351	0.49 154	0.62 191	0.75 212	0.69 286	0.61 336	0.58 212	0.44 302	0.18 275	0.14 285	0.17 181	0.15 191	0.17 240	0.17 272

ff7	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.36 110	0.26 253	0.31 113	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.33 64	0.32 65	0.29 127	0.58 212	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208

ffff	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.36 110	0.26 253	0.31 113	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.33 64	0.32 65	0.29 127	0.58 212	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208

11t	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.36 110	0.26 253	0.31 113	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.33 64	0.32 65	0.29 127	0.58 212	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208

Selective-IGEV	0.24 44	0.18 84	0.35 104	0.35 91	0.19 49	0.27 57	0.25 80	0.55 114	0.23 17	0.27 40	0.25 29	0.34 81	0.19 25	0.58 212	0.22 26	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.10 28

knoymous	0.36 163	0.20 156	0.31 54	0.31 17	0.22 111	0.36 164	0.29 135	0.61 148	0.64 208	0.67 233	0.70 194	0.60 236	0.40 216	0.58 212	0.34 203	0.17 244	0.11 131	0.20 296	0.11 75	0.17 240	0.18 290

ccc-4	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.36 110	0.26 253	0.31 113	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.33 64	0.32 65	0.29 127	0.58 212	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208

LCNet	0.41 234	0.20 156	0.32 65	0.44 328	0.24 180	0.47 242	0.29 135	0.67 195	0.53 166	0.72 273	1.03 365	0.66 274	0.60 330	0.58 212	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.19 266	0.19 329	0.21 337	0.36 467

Patchmatch Stereo++	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208
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
iGMRVC	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.30 151	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

iRAFT	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

RAFT-IKP	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 249	0.22 111	0.24 26	0.28 125	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.57 207	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.20 314	0.15 208

CFNet_pseudo	0.46 278	0.24 290	0.52 326	0.37 126	0.27 282	0.58 302	0.30 151	0.86 300	0.88 346	0.82 330	1.03 365	0.75 322	0.47 253	0.58 212	0.44 302	0.17 244	0.12 186	0.24 386	0.16 223	0.24 389	0.19 323

ccs_rob	0.46 278	0.24 290	0.52 326	0.37 126	0.27 282	0.58 302	0.31 173	0.86 300	0.88 346	0.82 330	1.02 361	0.75 322	0.47 253	0.58 212	0.44 302	0.17 244	0.12 186	0.24 386	0.16 223	0.24 389	0.19 323

UCFNet_RVC	0.49 323	0.26 332	0.35 104	0.39 183	0.26 253	0.64 347	0.36 260	1.15 423	0.84 320	0.67 233	0.88 297	0.88 373	0.59 326	0.58 212	0.45 311	0.24 395	0.17 365	0.27 429	0.27 449	0.25 399	0.23 388

MyStereo07	0.32 114	0.22 232	0.34 94	0.42 289	0.28 305	0.40 193	0.50 404	0.72 240	0.37 99	0.37 93	0.34 71	0.32 65	0.31 149	0.59 227	0.27 118	0.14 97	0.13 251	0.18 226	0.17 272	0.17 240	0.16 254

anonymousdsp	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.37 126	0.25 212	0.30 98	0.35 238	0.63 162	0.35 77	0.39 109	0.33 64	0.33 77	0.28 113	0.59 227	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208

IGEV-Stereo	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.37 126	0.25 212	0.30 98	0.35 238	0.63 162	0.35 77	0.39 109	0.33 64	0.33 77	0.28 113	0.59 227	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AASNet	0.53 361	0.25 313	0.52 326	0.49 402	0.32 383	0.74 384	0.40 330	1.50 509	0.86 333	0.86 360	0.92 312	0.64 256	0.59 326	0.59 227	0.79 423	0.23 384	0.19 396	0.20 296	0.16 223	0.21 337	0.19 323

RALCasStereoNet	0.36 163	0.21 193	0.37 127	0.42 289	0.26 253	0.35 155	0.38 296	0.63 162	0.64 208	0.50 150	0.72 197	0.51 184	0.29 127	0.59 227	0.36 236	0.16 206	0.14 285	0.15 117	0.13 135	0.17 240	0.16 254

HITNet	0.41 234	0.26 332	0.45 235	0.33 46	0.17 17	0.63 340	0.30 151	0.93 327	0.64 208	0.71 261	0.82 257	0.64 256	0.52 279	0.59 227	0.43 286	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.13 135	0.19 298	0.12 107
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
MM-Stereo_test1	0.33 124	0.19 121	0.36 111	0.41 249	0.23 151	0.36 164	0.45 374	0.58 127	0.54 170	0.60 182	0.50 121	0.38 110	0.37 195	0.60 233	0.26 100	0.15 158	0.13 251	0.17 181	0.14 166	0.15 166	0.12 107

DCVSM-stereo	0.49 323	0.27 349	0.53 334	0.39 183	0.29 331	0.51 256	0.26 91	0.75 259	0.75 261	1.11 469	0.75 212	1.05 423	0.72 406	0.60 233	0.47 328	0.20 328	0.19 396	0.24 386	0.20 354	0.25 399	0.30 438

CoDeX	0.47 293	0.20 156	0.49 296	0.42 289	0.25 212	0.75 387	0.36 260	1.27 472	0.80 297	0.82 330	0.96 329	0.62 247	0.57 310	0.60 233	0.36 236	0.17 244	0.12 186	0.17 181	0.15 191	0.16 206	0.14 185

IER	0.46 278	0.23 253	0.50 309	0.38 155	0.28 305	0.69 365	0.35 238	0.80 282	0.66 216	0.83 342	0.94 316	0.75 322	0.77 424	0.60 233	0.42 281	0.17 244	0.14 285	0.17 181	0.17 272	0.17 240	0.15 208

IPLG	0.39 211	0.20 156	0.59 358	0.40 218	0.24 180	0.54 274	0.27 107	0.75 259	0.63 201	0.84 349	0.81 253	0.32 65	0.32 154	0.60 233	0.45 311	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.13 77	0.12 107

DEmStereo	0.48 305	0.17 61	0.50 309	0.38 155	0.25 212	0.59 315	0.34 214	0.63 162	0.74 258	0.89 382	1.66 492	0.58 215	1.06 483	0.60 233	0.42 281	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.16 223	0.14 120	0.15 208

GMM-Stereo	0.44 258	0.19 121	0.36 111	0.42 289	0.25 212	0.51 256	0.47 385	0.71 236	0.53 166	0.76 294	1.37 459	0.76 328	0.38 199	0.60 233	0.33 188	0.15 158	0.10 51	0.20 296	0.19 329	0.16 206	0.27 417

RALAANet	0.38 195	0.23 253	0.48 284	0.42 289	0.29 331	0.35 155	0.25 80	0.86 300	0.64 208	0.67 233	0.65 177	0.60 236	0.29 127	0.60 233	0.34 203	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.15 191	0.21 337	0.13 141

PAM	0.46 278	0.19 121	0.70 412	0.40 218	0.26 253	0.75 387	0.33 203	0.85 296	0.34 64	0.70 254	0.46 106	1.83 508	0.63 348	0.61 241	0.26 100	0.15 158	0.10 51	0.16 143	0.14 166	0.14 120	0.13 141

test_sample2	0.42 241	0.22 232	0.43 211	0.33 46	0.21 92	0.58 302	0.39 319	0.95 339	0.67 219	0.63 199	0.77 222	0.69 286	0.57 310	0.61 241	0.38 260	0.19 305	0.14 285	0.18 226	0.16 223	0.19 298	0.18 290

PSM-AAD	0.48 305	0.20 156	0.37 127	0.43 309	0.23 151	0.56 292	0.50 404	0.65 176	0.70 232	1.07 459	1.12 398	0.58 215	0.92 462	0.61 241	0.32 176	0.15 158	0.11 131	0.25 399	0.26 443	0.18 264	0.43 494

CRE-IMP	0.36 163	0.23 253	0.49 296	0.42 289	0.24 180	0.41 207	0.21 35	0.57 121	0.41 119	0.65 218	0.72 197	0.53 192	0.37 195	0.61 241	0.38 260	0.17 244	0.11 131	0.19 266	0.15 191	0.21 337	0.18 290

Prome-Stereo	0.46 278	0.19 121	0.35 104	0.44 328	0.26 253	0.40 193	0.45 374	0.68 205	0.44 135	0.96 417	1.84 502	0.59 230	0.67 375	0.61 241	0.32 176	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.14 166	0.16 206	0.29 430

111	0.40 223	0.17 61	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.52 260	0.28 125	0.74 253	1.16 461	0.50 150	0.91 308	0.63 249	0.48 258	0.61 241	0.35 220	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.13 77	0.13 141

CFNet-ft	0.48 305	0.23 253	0.36 111	0.40 218	0.26 253	0.64 347	0.37 274	0.87 307	0.85 328	0.64 209	1.00 350	1.01 410	0.64 359	0.61 241	0.53 355	0.23 384	0.15 314	0.24 386	0.21 375	0.23 376	0.18 290

CFNet_RVC	0.48 305	0.23 253	0.36 111	0.40 218	0.26 253	0.64 347	0.37 274	0.87 307	0.85 328	0.64 209	1.00 350	1.01 410	0.64 359	0.61 241	0.53 355	0.23 384	0.15 314	0.24 386	0.21 375	0.23 376	0.18 290

PAM_32	0.46 278	0.19 121	0.67 398	0.39 183	0.24 180	0.75 387	0.27 107	0.95 339	0.34 64	0.68 239	0.44 98	1.91 513	0.65 365	0.62 249	0.26 100	0.15 158	0.10 51	0.16 143	0.15 191	0.14 120	0.13 141

DLNR_Zeroshot_test	20.09 571	36.28 577	38.04 574	169.85 583	61.80 579	0.23 17	0.20 20	13.88 569	0.37 99	0.44 130	0.66 184	0.43 148	0.21 38	0.62 249	0.28 138	5.46 566	0.10 51	0.15 117	0.11 75	72.60 582	0.11 64

GwcNet-ADL	0.44 258	0.22 232	0.48 284	0.45 351	0.30 345	0.40 193	0.37 274	0.92 325	0.97 397	0.71 261	0.78 233	0.61 241	0.42 224	0.62 249	0.50 335	0.19 305	0.14 285	0.15 117	0.14 166	0.18 264	0.18 290

ASMatch	0.48 305	0.19 121	0.45 235	0.39 183	0.28 305	0.37 169	0.26 91	0.74 253	0.68 224	0.76 294	2.34 515	0.61 241	0.52 279	0.62 249	0.37 252	0.14 97	0.12 186	0.17 181	0.15 191	0.14 120	0.21 364

THIR-Stereo	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.23 151	0.75 387	0.67 463	0.66 185	0.87 342	1.02 442	1.40 465	0.72 303	0.76 418	0.62 249	0.42 281	0.15 158	0.11 131	0.17 181	0.18 299	0.14 120	0.15 208

Pruner-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.45 235	0.40 218	0.25 212	0.22 13	0.24 72	0.67 195	0.55 175	0.89 382	0.76 218	0.68 282	0.29 127	0.62 249	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.17 272	0.17 240	0.18 290

EAI-Stereo	0.34 130	0.19 121	0.44 223	0.39 183	0.21 92	0.31 113	0.30 151	1.15 423	0.30 43	0.49 147	0.75 212	0.36 100	0.28 113	0.62 249	0.27 118	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.13 135	0.13 77	0.12 107

FENet	0.42 241	0.22 232	0.38 139	0.39 183	0.24 180	0.55 279	0.32 193	0.79 279	0.70 232	0.71 261	0.72 197	0.63 249	0.57 310	0.62 249	0.44 302	0.19 305	0.13 251	0.19 266	0.17 272	0.18 264	0.19 323

GANet-RSSM	0.47 293	0.21 193	0.37 127	0.38 155	0.25 212	0.58 302	0.36 260	1.07 387	0.78 286	0.68 239	1.01 353	0.86 362	0.67 375	0.62 249	0.44 302	0.21 344	0.15 314	0.18 226	0.18 299	0.18 264	0.17 272

PSMNet-RSSM	0.48 305	0.22 232	0.38 139	0.42 289	0.25 212	0.50 252	0.37 274	1.10 397	0.77 276	0.70 254	1.06 381	0.84 355	0.64 359	0.62 249	0.47 328	0.23 384	0.15 314	0.23 371	0.25 430	0.20 314	0.19 323

GwcNet-RSSM	0.49 323	0.24 290	0.42 200	0.40 218	0.23 151	0.55 279	0.38 296	0.93 327	0.93 380	0.71 261	1.16 421	0.86 362	0.60 330	0.62 249	0.66 395	0.21 344	0.14 285	0.19 266	0.20 354	0.16 206	0.15 208

coex_refinement	0.53 361	0.21 193	0.39 158	0.44 328	0.30 345	0.76 393	0.39 319	1.09 395	0.90 362	0.85 353	1.12 398	1.00 406	0.56 308	0.63 260	0.81 428	0.21 344	0.13 251	0.16 143	0.16 223	0.20 314	0.21 364

999	0.27 70	0.16 39	0.35 104	0.36 110	0.24 180	0.31 113	0.27 107	0.49 84	0.38 104	0.26 31	0.30 52	0.39 114	0.23 57	0.63 260	0.25 71	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.14 185

rvit_stereo_0075_2	0.47 293	0.37 423	0.70 412	0.53 452	0.46 473	0.43 217	0.36 260	0.81 285	0.67 219	0.55 168	0.74 210	0.59 230	0.43 230	0.63 260	0.43 286	0.32 462	0.23 432	0.35 469	0.25 430	0.30 431	0.25 403

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 241	0.20 156	0.74 430	0.38 155	0.43 455	0.39 189	0.26 91	0.94 332	0.49 154	0.53 162	0.77 222	0.93 390	0.45 244	0.63 260	0.24 55	0.16 206	0.10 51	0.17 181	0.18 299	0.20 314	0.20 346

test_sample4	0.47 293	0.26 332	0.50 309	0.35 91	0.22 111	0.69 365	0.38 296	1.15 423	0.81 305	0.78 304	0.82 257	0.62 247	0.53 283	0.63 260	0.44 302	0.21 344	0.15 314	0.21 337	0.19 329	0.21 337	0.19 323

test_sample3	0.46 278	0.25 313	0.50 309	0.35 91	0.23 151	0.69 365	0.37 274	1.15 423	0.81 305	0.75 287	0.79 243	0.66 274	0.49 261	0.63 260	0.46 321	0.21 344	0.15 314	0.20 296	0.19 329	0.21 337	0.19 323

CFNet_ucs	0.50 339	0.24 290	0.55 343	0.38 155	0.31 367	0.58 302	0.33 203	0.98 349	0.93 380	0.88 378	1.19 429	0.80 346	0.49 261	0.63 260	0.43 286	0.21 344	0.15 314	0.26 417	0.18 299	0.26 405	0.22 382

test_4	0.36 163	0.18 84	0.31 54	0.44 328	0.25 212	0.20 5	0.34 214	0.56 116	0.41 119	0.59 178	1.45 476	0.43 148	0.25 74	0.63 260	0.28 138	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.19 329	0.15 166	0.11 64

UDGNet	0.48 305	0.77 508	0.50 309	0.48 387	0.31 367	0.41 207	0.34 214	0.70 228	0.92 374	0.65 218	0.60 164	0.58 215	0.43 230	0.63 260	0.41 277	0.32 462	0.15 314	0.66 519	0.19 329	0.36 462	0.21 364

KYRaft	0.48 305	0.20 156	0.38 139	0.44 328	0.23 151	0.44 225	0.37 274	0.66 185	0.41 119	0.94 409	1.73 496	0.79 338	0.41 222	0.63 260	0.31 166	0.16 206	0.11 131	0.18 226	0.22 393	0.16 206	0.78 525

DRaft	0.49 323	0.17 61	0.47 264	0.37 126	0.25 212	0.58 302	0.40 330	0.65 176	0.85 328	1.02 442	1.75 499	0.50 180	0.82 439	0.63 260	0.40 273	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.16 223	0.14 120	0.15 208

ACVNet	0.46 278	0.23 253	0.36 111	0.39 183	0.28 305	0.58 302	0.40 330	0.87 307	0.80 297	0.64 209	0.96 329	0.79 338	0.60 330	0.63 260	0.67 398	0.17 244	0.15 314	0.16 143	0.15 191	0.18 264	0.15 208

acv_ft	0.51 346	0.23 253	0.56 349	0.44 328	0.28 305	0.86 427	0.39 319	0.91 323	0.80 297	0.97 421	0.96 329	0.79 338	0.59 326	0.63 260	0.87 444	0.17 244	0.15 314	0.16 143	0.15 191	0.17 240	0.15 208

MIM_Stereo	0.38 195	0.17 61	0.53 334	0.37 126	0.24 180	0.27 57	0.24 72	0.70 228	0.54 170	0.72 273	1.00 350	0.63 249	0.29 127	0.64 273	0.38 260	0.13 58	0.14 285	0.17 181	0.16 223	0.14 120	0.11 64

BUS	0.45 268	0.25 313	0.43 211	0.45 351	0.28 305	0.70 370	0.34 214	0.94 332	0.76 269	0.75 287	0.80 246	0.65 269	0.49 261	0.64 273	0.51 345	0.20 328	0.14 285	0.22 351	0.19 329	0.18 264	0.18 290

BSDual-CNN	0.46 278	0.25 313	0.43 211	0.45 351	0.28 305	0.77 394	0.40 330	0.94 332	0.76 269	0.75 287	0.80 246	0.76 328	0.54 295	0.64 273	0.43 286	0.20 328	0.14 285	0.22 351	0.19 329	0.18 264	0.18 290

psmg	0.49 323	0.25 313	0.43 211	0.41 249	0.28 305	0.85 424	0.43 362	0.99 351	0.76 269	0.91 394	0.94 316	0.76 328	0.54 295	0.64 273	0.43 286	0.20 328	0.15 314	0.20 296	0.20 354	0.18 264	0.18 290

AAGNet	1.43 518	0.20 156	0.48 284	0.44 328	0.25 212	0.29 86	0.31 173	0.65 176	0.68 224	0.97 421	0.86 281	0.67 281	0.62 342	0.64 273	20.63 568	0.16 206	0.11 131	0.19 266	0.15 191	0.19 298	0.12 107

Anonymous3	0.46 278	0.34 406	0.86 457	0.50 416	0.37 419	0.81 409	0.50 404	0.72 240	0.65 213	0.51 153	0.65 177	0.45 156	0.45 244	0.64 273	0.38 260	0.24 395	0.24 440	0.22 351	0.21 375	0.23 376	0.23 388

xxxx	1.01 484	0.22 232	0.43 211	0.36 110	0.21 92	0.82 417	0.36 260	1.32 481	0.88 346	0.71 261	0.94 316	0.97 399	0.63 348	0.64 273	10.58 559	0.20 328	0.16 345	0.18 226	0.17 272	0.19 298	0.19 323

rvit_0105_3	0.47 293	0.34 406	0.77 444	0.54 458	0.31 367	0.49 249	0.47 385	0.63 162	0.79 295	0.65 218	0.59 162	0.64 256	0.50 272	0.65 280	0.39 266	0.29 441	0.27 463	0.29 445	0.28 454	0.21 337	0.20 346

test_sample5	0.47 293	0.26 332	0.49 296	0.36 110	0.22 111	0.64 347	0.39 319	1.13 410	0.81 305	0.77 300	0.94 316	0.64 256	0.54 295	0.65 280	0.43 286	0.21 344	0.16 345	0.22 351	0.20 354	0.22 359	0.20 346

DualNet	0.48 305	0.26 332	0.49 296	0.36 110	0.22 111	0.64 347	0.39 319	1.13 410	0.81 305	0.80 310	1.03 365	0.64 256	0.54 295	0.65 280	0.43 286	0.21 344	0.16 345	0.22 351	0.20 354	0.22 359	0.20 346

plain	0.31 108	0.20 156	0.50 309	0.39 183	0.29 331	0.27 57	0.30 151	0.44 70	0.35 77	0.31 57	0.66 184	0.30 55	0.31 149	0.65 280	0.31 166	0.17 244	0.13 251	0.20 296	0.15 191	0.17 240	0.12 107

CrosDoStereo	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.24 180	0.40 193	1.18 523	0.67 195	0.86 333	0.94 409	1.37 459	0.63 249	0.77 424	0.65 280	0.45 311	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.18 299	0.14 120	0.14 185

NRIStereo	0.36 163	0.20 156	0.45 235	0.41 249	0.23 151	0.34 147	0.26 91	0.65 176	0.55 175	0.64 209	0.63 171	0.56 202	0.37 195	0.65 280	0.37 252	0.15 158	0.11 131	0.18 226	0.15 191	0.17 240	0.14 185

DeepStereo_LL	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.24 180	0.40 193	1.18 523	0.67 195	0.86 333	0.94 409	1.37 459	0.63 249	0.77 424	0.65 280	0.45 311	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.18 299	0.14 120	0.14 185

RAFT-RH_RVC	0.56 386	0.17 61	0.41 179	0.37 126	0.23 151	0.57 297	0.24 72	0.60 142	0.70 232	1.19 479	3.94 547	0.56 202	0.38 199	0.65 280	0.36 236	0.13 58	0.11 131	0.20 296	0.14 166	0.12 43	0.13 141

ISRNet	0.56 386	0.24 290	0.66 394	0.56 465	0.36 413	0.44 225	0.25 80	0.82 287	0.84 320	1.07 459	1.25 438	0.91 384	0.60 330	0.66 288	0.58 370	0.35 481	0.26 455	0.36 474	0.33 478	0.30 431	0.42 488

LL-Strereo2	0.35 145	0.24 290	0.48 284	0.41 249	0.26 253	0.35 155	0.24 72	0.67 195	0.44 135	0.54 166	0.51 130	0.66 274	0.25 74	0.66 288	0.30 159	0.14 97	0.12 186	0.23 371	0.20 354	0.18 264	0.13 141

gwcnet-sp	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 218	0.26 253	0.81 409	0.41 345	0.89 314	0.84 320	0.91 394	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 275	0.17 365	0.18 226	0.18 299	0.18 264	0.18 290

scenet	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 218	0.26 253	0.81 409	0.41 345	0.89 314	0.84 320	0.91 394	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 275	0.17 365	0.18 226	0.18 299	0.18 264	0.18 290

ssnet	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 218	0.26 253	0.81 409	0.41 345	0.89 314	0.84 320	0.91 394	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 275	0.17 365	0.18 226	0.18 299	0.18 264	0.18 290

dd	0.43 251	0.38 433	0.55 343	0.44 328	0.25 212	0.47 242	0.38 296	0.70 228	1.05 433	0.59 178	0.65 177	0.42 140	0.39 210	0.66 288	0.50 335	0.24 395	0.15 314	0.21 337	0.15 191	0.22 359	0.18 290

RAFT-345	0.40 223	0.18 84	0.40 169	0.38 155	0.22 111	0.33 137	0.26 91	0.61 148	0.51 160	0.74 285	1.79 500	0.45 156	0.33 164	0.66 288	0.36 236	0.14 97	0.11 131	0.18 226	0.14 166	0.13 77	0.13 141

HCRNet	0.44 258	0.34 406	0.41 179	0.53 452	0.26 253	0.53 268	0.29 135	0.83 290	0.63 201	0.71 261	0.81 253	0.77 334	0.50 272	0.66 288	0.36 236	0.24 395	0.16 345	0.24 386	0.20 354	0.21 337	0.18 290

222	1.18 504	0.22 232	0.44 223	0.37 126	0.22 111	0.79 401	0.37 274	1.31 480	0.89 359	0.92 402	1.08 387	0.72 303	0.71 402	0.66 288	13.89 563	0.20 328	0.15 314	0.17 181	0.16 223	0.18 264	0.19 323

DIP-Stereo	0.39 211	0.21 193	0.50 309	0.41 249	0.28 305	0.62 331	0.27 107	0.77 269	0.40 115	0.64 209	0.86 281	0.52 188	0.33 164	0.66 288	0.42 281	0.15 158	0.13 251	0.17 181	0.14 166	0.15 166	0.15 208
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	0.52 355	0.27 349	0.69 408	0.38 155	0.25 212	0.62 331	0.35 238	1.17 434	1.01 416	0.99 429	1.06 381	0.88 373	0.67 375	0.66 288	0.39 266	0.19 305	0.13 251	0.15 117	0.11 75	0.18 264	0.16 254

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 305	0.21 193	1.26 501	0.39 183	0.51 484	0.28 74	0.30 151	1.25 468	0.44 135	0.68 239	1.11 394	0.86 362	0.33 164	0.67 299	0.27 118	0.15 158	0.11 131	0.17 181	0.20 354	0.22 359	0.24 396

test_sample6	0.49 323	0.26 332	0.50 309	0.37 126	0.22 111	0.63 340	0.40 330	1.12 408	0.83 315	0.80 310	1.03 365	0.66 274	0.55 301	0.67 299	0.46 321	0.22 369	0.16 345	0.22 351	0.22 393	0.23 376	0.21 364

CBFPSM	0.59 407	0.22 232	1.31 505	0.38 155	0.27 282	1.12 473	0.65 460	0.79 279	0.82 310	0.80 310	0.81 253	1.35 479	0.87 452	0.67 299	0.76 418	0.16 206	0.15 314	0.15 117	0.16 223	0.17 240	0.22 382

NF-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.45 235	0.41 249	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.57 207	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.16 206	0.27 417

OCTAStereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 249	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.58 215	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.16 206	0.27 417

RE-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 249	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.58 215	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.16 206	0.27 417

TVStereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 249	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.58 215	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 275	0.12 186	0.20 296	0.16 223	0.16 206	0.27 417

pcwnet_v2	0.58 400	0.28 363	0.84 451	0.45 351	0.35 409	0.61 323	0.35 238	1.27 472	1.21 471	0.99 429	1.27 441	0.72 303	0.58 319	0.67 299	0.48 332	0.27 424	0.21 416	0.24 386	0.23 406	0.29 422	0.29 430

GES	0.44 258	0.23 253	0.57 353	0.40 218	0.30 345	0.59 315	0.36 260	0.96 343	0.68 224	0.74 285	0.83 263	0.47 167	0.48 258	0.67 299	0.43 286	0.22 369	0.16 345	0.17 181	0.16 223	0.18 264	0.23 388

AdaStereo	0.50 339	0.32 393	0.47 264	0.48 387	0.25 212	0.67 361	0.32 193	1.17 434	0.88 346	0.75 287	0.99 348	0.75 322	0.49 261	0.67 299	0.46 321	0.27 424	0.12 186	0.28 437	0.18 299	0.23 376	0.18 290
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.
G2L-Stereo_test	0.48 305	0.20 156	0.40 169	0.34 57	0.23 151	0.57 297	0.58 444	1.10 397	0.77 276	0.86 360	0.94 316	0.95 394	0.54 295	0.68 309	0.60 378	0.16 206	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.15 208

DualNet (step1)	0.57 393	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 345	0.71 375	0.43 362	1.06 383	0.88 346	0.92 402	0.86 281	0.85 357	0.69 385	0.68 309	0.50 335	0.41 496	0.20 406	0.40 487	0.41 500	0.36 462	0.33 453

test_sample7	0.52 355	0.29 375	0.50 309	0.36 110	0.27 282	0.62 331	0.41 345	1.06 383	0.88 346	0.92 402	0.86 281	0.85 357	0.69 385	0.68 309	0.50 335	0.26 415	0.20 406	0.27 429	0.26 443	0.27 415	0.24 396

dad	0.58 400	0.50 470	0.64 382	0.43 309	0.30 345	0.59 315	0.36 260	0.78 275	1.25 481	1.01 439	1.17 423	1.15 452	0.53 283	0.68 309	0.50 335	0.35 481	0.23 432	0.37 479	0.21 375	0.29 422	0.20 346

BEATNet_4x	0.46 278	0.32 393	0.56 349	0.37 126	0.19 49	0.63 340	0.35 238	1.01 364	0.72 244	0.77 300	0.83 263	0.70 290	0.59 326	0.68 309	0.53 355	0.16 206	0.12 186	0.16 143	0.14 166	0.24 389	0.16 254

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 361	0.32 393	0.64 382	0.44 328	0.30 345	0.66 357	0.44 371	1.04 374	0.88 346	0.91 394	0.91 308	0.99 403	0.60 330	0.68 309	0.60 378	0.21 344	0.17 365	0.22 351	0.22 393	0.21 337	0.21 364
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
xyz-stereo-finetune2	0.36 163	0.19 121	0.38 139	0.32 34	0.19 49	0.82 417	0.29 135	0.52 103	0.32 55	0.51 153	0.78 233	0.43 148	0.45 244	0.69 315	0.44 302	0.13 58	0.12 186	0.17 181	0.13 135	0.12 43	0.13 141

HI	0.45 268	0.21 193	0.36 111	0.34 57	0.35 409	0.28 74	0.31 173	0.72 240	0.46 146	0.87 368	1.13 405	1.09 436	0.76 418	0.69 315	0.56 367	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.17 272	0.17 240	0.15 208

CoSv	0.45 268	0.21 193	0.36 111	0.34 57	0.35 409	0.28 74	0.31 173	0.72 240	0.46 146	0.87 368	1.13 405	1.09 436	0.76 418	0.69 315	0.56 367	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.17 272	0.17 240	0.15 208

ADLNet	0.55 375	0.27 349	0.51 321	0.44 328	0.35 409	0.78 398	0.46 378	1.08 391	0.86 333	0.99 429	0.98 343	0.92 388	0.63 348	0.69 315	0.81 428	0.22 369	0.16 345	0.22 351	0.22 393	0.21 337	0.21 364

test_xeample	1.01 484	0.21 193	0.42 200	0.35 91	0.21 92	0.71 375	0.39 319	1.23 457	0.86 333	0.81 321	1.04 371	0.69 286	0.61 336	0.69 315	10.93 560	0.19 305	0.15 314	0.18 226	0.17 272	0.18 264	0.17 272

DN-CSS_ROB	0.43 251	0.26 332	0.62 368	0.40 218	0.29 331	0.44 225	0.27 107	0.77 269	0.75 261	0.72 273	1.09 391	0.48 172	0.43 230	0.69 315	0.37 252	0.15 158	0.12 186	0.21 337	0.19 329	0.18 264	0.16 254

ToySt	0.49 323	0.27 349	0.75 434	0.40 218	0.27 282	0.64 347	0.49 399	0.84 293	0.77 276	0.60 182	0.83 263	0.88 373	0.66 372	0.70 321	0.56 367	0.16 206	0.17 365	0.21 337	0.20 354	0.21 337	0.19 323

PSM-softLoss	0.38 195	0.20 156	0.48 284	0.41 249	0.26 253	0.30 98	0.35 238	0.69 213	0.46 146	0.62 191	0.82 257	0.59 230	0.33 164	0.70 321	0.39 266	0.19 305	0.12 186	0.20 296	0.18 299	0.16 206	0.22 382

KMStereo	0.38 195	0.20 156	0.48 284	0.41 249	0.26 253	0.30 98	0.35 238	0.69 213	0.46 146	0.62 191	0.82 257	0.59 230	0.33 164	0.70 321	0.39 266	0.19 305	0.12 186	0.20 296	0.18 299	0.16 206	0.22 382

IRAFT_RVC	0.42 241	0.20 156	0.48 284	0.44 328	0.24 180	0.27 57	0.54 430	0.74 253	0.77 276	0.76 294	0.80 246	0.73 314	0.51 277	0.70 321	0.36 236	0.17 244	0.10 51	0.21 337	0.16 223	0.16 206	0.14 185

DMCA-RVC	0.51 346	0.30 384	0.59 358	0.50 416	0.32 383	0.54 274	0.38 296	0.86 300	0.68 224	0.94 409	0.86 281	0.91 384	0.68 381	0.70 321	0.59 375	0.23 384	0.18 382	0.31 454	0.23 406	0.26 405	0.19 323

MyStereo04	0.44 258	0.22 232	0.44 223	0.42 289	0.28 305	0.40 193	0.50 404	1.00 355	1.08 449	0.62 191	0.58 161	0.55 199	0.57 310	0.71 326	0.44 302	0.14 97	0.13 251	0.18 226	0.17 272	0.17 240	0.16 254

HH	0.35 145	0.20 156	0.47 264	0.40 218	0.25 212	0.33 137	0.31 173	0.76 266	0.38 104	0.43 127	0.57 157	0.79 338	0.44 239	0.71 326	0.25 71	0.15 158	0.11 131	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.12 107

HanStereo	0.35 145	0.20 156	0.47 264	0.40 218	0.25 212	0.33 137	0.31 173	0.76 266	0.38 104	0.43 127	0.57 157	0.79 338	0.44 239	0.71 326	0.25 71	0.15 158	0.11 131	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.12 107

iinet-f	0.67 424	0.26 332	2.15 532	0.39 183	0.31 367	1.19 483	0.56 440	0.84 293	0.84 320	0.80 310	1.17 423	1.05 423	0.84 446	0.71 326	1.21 495	0.20 328	0.18 382	0.17 181	0.15 191	0.20 314	0.20 346

STTStereo	0.55 375	0.37 423	0.76 439	0.44 328	0.31 367	0.60 321	0.44 371	0.96 343	0.86 333	0.99 429	0.90 305	0.96 397	0.58 319	0.71 326	0.61 382	0.25 405	0.23 432	0.26 417	0.32 475	0.24 389	0.23 388

PSMNet-ADL	0.48 305	0.27 349	0.40 169	0.48 387	0.30 345	0.68 363	0.37 274	0.90 319	0.80 297	0.61 189	0.80 246	0.92 388	0.62 342	0.72 331	0.63 387	0.23 384	0.18 382	0.18 226	0.20 354	0.22 359	0.20 346

PFNet+	0.40 223	0.19 121	0.49 296	0.39 183	0.25 212	0.28 74	0.23 58	0.64 175	0.70 232	0.85 353	0.79 243	0.64 256	0.35 175	0.72 331	0.34 203	0.19 305	0.14 285	0.23 371	0.20 354	0.16 206	0.20 346

STrans-v2	0.46 278	0.20 156	0.48 284	0.40 218	0.24 180	0.55 279	0.50 404	1.07 387	0.73 251	0.65 218	1.05 375	0.72 303	0.69 385	0.72 331	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.14 166	0.13 77	0.12 107

PFNet	0.42 241	0.18 84	0.58 357	0.43 309	0.24 180	0.43 217	0.32 193	0.74 253	0.78 286	1.00 434	0.74 210	0.68 282	0.39 210	0.72 331	0.37 252	0.16 206	0.10 51	0.20 296	0.15 191	0.16 206	0.13 141

HSM-Net_RVC	0.53 361	0.22 232	0.35 104	0.37 126	0.21 92	0.85 424	0.37 274	1.23 457	0.93 380	0.90 389	1.15 416	1.26 458	0.63 348	0.72 331	0.48 332	0.17 244	0.13 251	0.16 143	0.15 191	0.17 240	0.15 208
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DispNO	0.47 293	0.23 253	0.71 417	0.39 183	0.31 367	0.60 321	0.38 296	0.89 314	0.77 276	0.75 287	0.84 268	0.72 303	0.54 295	0.73 336	0.46 321	0.19 305	0.14 285	0.20 296	0.18 299	0.16 206	0.17 272

MyStereo05	0.44 258	0.21 193	0.45 235	0.41 249	0.28 305	0.41 207	0.50 404	0.93 327	1.09 451	0.76 294	0.61 167	0.51 184	0.57 310	0.73 336	0.42 281	0.14 97	0.13 251	0.18 226	0.17 272	0.17 240	0.15 208

NINENet	0.50 339	0.29 375	0.51 321	0.45 351	0.32 383	0.70 370	0.34 214	1.10 397	0.88 346	0.80 310	0.94 316	0.65 269	0.49 261	0.73 336	0.51 345	0.22 369	0.20 406	0.25 399	0.18 299	0.22 359	0.21 364

hknet	0.49 323	0.25 313	0.51 321	0.45 351	0.29 331	0.77 394	0.40 330	0.94 332	0.83 315	0.75 287	0.80 246	0.97 399	0.61 336	0.73 336	0.45 311	0.18 275	0.14 285	0.22 351	0.19 329	0.18 264	0.18 290

TRStereo	0.37 180	0.27 349	0.59 358	0.47 381	0.41 444	0.29 86	0.30 151	0.84 293	0.59 186	0.52 159	0.41 91	0.52 188	0.26 89	0.73 336	0.27 118	0.17 244	0.12 186	0.19 266	0.19 329	0.13 77	0.11 64

UNet	0.54 373	0.26 332	0.66 394	0.44 328	0.40 437	0.99 448	0.41 345	0.98 349	0.75 261	0.83 342	0.89 301	1.04 419	0.72 406	0.73 336	0.62 384	0.19 305	0.14 285	0.20 296	0.17 272	0.20 314	0.17 272

FADNet-RVC-Resample	0.56 386	0.33 401	1.16 487	0.49 402	0.34 403	0.71 375	0.43 362	1.01 364	0.93 380	0.82 330	0.87 289	0.74 320	0.67 375	0.73 336	0.45 311	0.18 275	0.18 382	0.26 417	0.27 449	0.26 405	0.27 417

G2L-ROB	0.47 293	0.19 121	0.42 200	0.35 91	0.22 111	0.57 297	0.42 355	1.14 419	0.71 243	0.84 349	0.75 212	1.09 436	0.53 283	0.74 343	0.53 355	0.17 244	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.17 240	0.19 323

DFGA-Net	0.45 268	0.29 375	0.80 448	0.42 289	0.32 383	0.53 268	0.35 238	0.78 275	0.89 359	0.66 230	0.75 212	0.48 172	0.39 210	0.74 343	0.60 378	0.15 158	0.13 251	0.19 266	0.18 299	0.20 314	0.17 272

GMStereo_Zeroshot	0.49 323	0.44 456	0.74 430	0.49 402	0.27 282	0.56 292	0.29 135	0.73 251	0.76 269	0.86 360	0.94 316	0.91 384	0.36 191	0.74 343	0.43 286	0.26 415	0.14 285	0.26 417	0.15 191	0.36 462	0.18 290

MSKI-zero shot	0.32 114	0.17 61	0.34 94	0.39 183	0.21 92	0.32 130	0.22 44	0.61 148	0.43 129	0.52 159	0.64 174	0.61 241	0.20 31	0.74 343	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.10 50	0.12 43	0.12 107

psm_up	0.55 375	0.26 332	0.47 264	0.49 402	0.32 383	0.65 354	0.56 440	1.04 374	0.82 310	0.82 330	0.88 297	1.01 410	0.94 468	0.74 343	0.61 382	0.21 344	0.25 448	0.26 417	0.23 406	0.21 337	0.20 346

ac_64	0.52 355	0.22 232	0.50 309	0.45 351	0.28 305	0.80 404	0.45 374	1.02 367	0.61 189	0.91 394	0.83 263	1.07 430	0.68 381	0.74 343	0.70 405	0.21 344	0.18 382	0.20 296	0.19 329	0.18 264	0.15 208

UGAM-zero	0.46 278	0.19 121	0.62 368	0.37 126	0.23 151	0.34 147	0.21 35	1.15 423	0.39 114	0.66 230	0.61 167	1.70 505	0.91 458	0.75 349	0.25 71	0.14 97	0.11 131	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.13 141

Anonymous_2	0.82 457	0.44 456	0.63 377	0.40 218	0.43 455	0.80 404	0.52 422	0.72 240	0.77 276	0.71 261	0.60 164	0.87 368	0.76 418	0.75 349	0.58 370	0.52 512	0.54 526	0.54 513	4.82 565	0.56 509	0.40 483

iRaft-Stereo_5w	0.45 268	0.21 193	0.48 284	0.42 289	0.28 305	0.31 113	0.54 430	0.63 162	0.62 190	0.62 191	0.89 301	1.01 410	0.69 385	0.75 349	0.66 395	0.13 58	0.12 186	0.17 181	0.15 191	0.14 120	0.15 208

RAFT	0.45 268	0.22 232	0.45 235	0.47 381	0.26 253	0.54 274	0.47 385	0.66 185	0.58 185	0.80 310	0.82 257	0.94 392	0.57 310	0.75 349	0.34 203	0.17 244	0.15 314	0.22 351	0.20 354	0.16 206	0.12 107

fast-acv-ft	0.64 416	0.30 384	0.73 425	0.45 351	0.34 403	1.17 480	0.49 399	0.86 300	0.98 401	1.02 442	1.36 456	1.29 462	0.85 447	0.76 353	0.81 428	0.21 344	0.23 432	0.23 371	0.23 406	0.21 337	0.20 346

DisPM	0.39 211	0.19 121	0.44 223	0.41 249	0.27 282	0.24 26	0.31 173	0.65 176	0.57 183	0.87 368	0.87 289	0.60 236	0.32 154	0.76 353	0.32 176	0.18 275	0.12 186	0.19 266	0.17 272	0.15 166	0.20 346

TransformOpticalFlow	0.44 258	0.20 156	0.47 264	0.41 249	0.23 151	0.37 169	0.47 385	0.94 332	0.76 269	0.65 218	1.14 410	0.73 314	0.56 308	0.76 353	0.32 176	0.15 158	0.10 51	0.17 181	0.15 191	0.14 120	0.13 141

RAFT_R40	0.40 223	0.19 121	0.44 223	0.43 309	0.25 212	0.23 17	0.26 91	0.67 195	0.67 219	0.98 426	0.78 233	0.72 303	0.43 230	0.76 353	0.35 220	0.16 206	0.11 131	0.20 296	0.16 223	0.18 264	0.14 185

HGLStereo	0.56 386	0.28 363	0.57 353	0.50 416	0.37 419	0.80 404	0.45 374	1.02 367	0.78 286	0.86 360	1.14 410	0.89 377	0.82 439	0.76 353	0.73 413	0.21 344	0.20 406	0.19 266	0.18 299	0.19 298	0.21 364

CFNet	0.51 346	0.29 375	0.46 252	0.41 249	0.27 282	0.70 370	0.32 193	1.13 410	1.00 412	0.72 273	1.07 384	0.85 357	0.60 330	0.76 353	0.52 352	0.19 305	0.14 285	0.23 371	0.23 406	0.21 337	0.16 254

iResNet_ROB	0.52 355	0.21 193	0.53 334	0.37 126	0.21 92	0.61 323	0.29 135	1.51 512	1.32 490	0.90 389	1.02 361	0.80 346	0.62 342	0.76 353	0.43 286	0.16 206	0.12 186	0.13 51	0.09 9	0.15 166	0.18 290

ADLNet2	0.55 375	0.25 313	0.65 388	0.47 381	0.30 345	0.83 420	0.50 404	1.05 379	0.95 393	0.80 310	0.98 343	0.99 403	0.69 385	0.77 360	0.73 413	0.20 328	0.16 345	0.17 181	0.18 299	0.21 337	0.21 364

SST-Stereo	0.40 223	0.19 121	0.45 235	0.42 289	0.25 212	0.25 40	0.21 35	0.66 185	0.47 151	1.08 463	0.79 243	0.72 303	0.43 230	0.77 360	0.35 220	0.16 206	0.11 131	0.20 296	0.16 223	0.19 298	0.15 208

DRN-Test	0.66 420	0.32 393	0.66 394	0.50 416	0.39 432	1.15 477	0.61 454	1.49 508	1.01 416	1.12 470	1.08 387	1.06 425	0.69 385	0.77 360	0.94 463	0.23 384	0.17 365	0.26 417	0.25 430	0.25 399	0.21 364

NOSS_ROB	0.57 393	0.39 439	0.39 158	0.44 328	0.30 345	0.73 383	0.54 430	1.03 371	1.08 449	0.67 233	0.87 289	0.76 328	0.57 310	0.77 360	0.47 328	0.38 489	0.38 505	0.44 496	0.42 504	0.37 467	0.34 460

G2L-Stereo	0.49 323	0.23 253	0.48 284	0.43 309	0.26 253	0.47 242	0.42 355	0.93 327	0.78 286	0.84 349	0.86 281	0.91 384	0.52 279	0.78 364	0.70 405	0.20 328	0.17 365	0.22 351	0.18 299	0.17 240	0.21 364

rvit_105_1	0.54 373	0.40 444	0.76 439	0.58 472	0.37 419	0.59 315	0.68 468	0.70 228	0.94 387	0.82 330	0.69 191	0.73 314	0.58 319	0.78 364	0.54 360	0.32 462	0.29 472	0.31 454	0.34 480	0.23 376	0.20 346

RAFT+CT+SA	0.39 211	0.23 253	0.36 111	0.51 432	0.27 282	0.29 86	0.46 378	0.75 259	0.80 297	0.51 153	0.89 301	0.41 130	0.40 216	0.78 364	0.32 176	0.14 97	0.11 131	0.18 226	0.18 299	0.15 166	0.14 185

hitnet-ft	0.55 375	0.27 349	0.39 158	0.41 249	0.28 305	0.78 398	0.40 330	0.92 325	0.90 362	0.82 330	1.01 353	1.13 449	0.70 398	0.78 364	0.67 398	0.28 434	0.20 406	0.28 437	0.22 393	0.29 422	0.26 408

iResNet	0.49 323	0.29 375	0.79 446	0.42 289	0.21 92	0.61 323	0.40 330	0.82 287	0.99 406	0.87 368	1.12 398	0.69 286	0.53 283	0.78 364	0.51 345	0.15 158	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.17 240	0.15 208

test_5	0.43 251	0.24 290	0.43 211	0.52 444	0.28 305	0.28 74	0.42 355	0.72 240	0.82 310	0.62 191	0.91 308	0.72 303	0.55 301	0.79 369	0.35 220	0.14 97	0.11 131	0.18 226	0.18 299	0.18 264	0.16 254

RAFT + AFF	0.53 361	0.29 375	0.75 434	0.51 432	0.32 383	0.63 340	0.60 449	1.00 355	0.91 369	0.78 304	0.87 289	0.83 351	0.58 319	0.80 370	0.47 328	0.17 244	0.20 406	0.23 371	0.22 393	0.18 264	0.18 290

UPFNet	0.53 361	0.24 290	0.51 321	0.45 351	0.38 428	0.84 423	0.49 399	0.99 351	0.75 261	0.87 368	0.88 297	0.86 362	0.64 359	0.80 370	0.71 410	0.20 328	0.20 406	0.20 296	0.20 354	0.19 298	0.15 208

S-Stereo	0.74 442	0.35 412	0.96 467	0.56 465	0.45 466	0.82 417	0.60 449	1.24 464	1.60 515	0.96 417	1.41 467	1.12 443	0.94 468	0.80 370	1.04 481	0.26 415	0.31 485	0.28 437	0.25 430	0.32 442	0.47 505

ACV-stereo	0.62 413	0.34 406	1.00 472	0.43 309	0.31 367	1.20 484	0.40 330	0.75 259	0.83 315	0.64 209	0.77 222	2.10 517	1.03 480	0.81 373	0.64 390	0.21 344	0.17 365	0.18 226	0.18 299	0.21 337	0.21 364

CRFU-Net	0.57 393	0.27 349	0.57 353	0.46 372	0.30 345	1.20 484	0.52 422	1.10 397	0.56 181	1.00 434	0.98 343	1.06 425	0.79 431	0.81 373	0.71 410	0.21 344	0.19 396	0.18 226	0.16 223	0.18 264	0.19 323

MMNet	0.55 375	0.25 313	0.61 365	0.43 309	0.34 403	1.07 462	0.39 319	0.87 307	0.91 369	0.91 394	0.93 315	0.86 362	0.76 418	0.81 373	0.76 418	0.15 158	0.14 285	0.18 226	0.19 329	0.20 314	0.16 254

ITSA-stereo	0.53 361	0.28 363	0.52 326	0.40 218	0.23 151	0.56 292	0.34 214	1.24 464	1.24 476	0.80 310	0.81 253	0.72 303	0.58 319	0.82 376	0.65 392	0.21 344	0.17 365	0.23 371	0.21 375	0.22 359	0.26 408

ssnet_v2	0.58 400	0.28 363	0.56 349	0.43 309	0.29 331	0.95 438	0.59 447	1.13 410	0.99 406	0.93 406	0.80 246	0.99 403	0.64 359	0.82 376	0.94 463	0.25 405	0.22 422	0.23 371	0.24 421	0.20 314	0.19 323

DAS	0.51 346	0.25 313	0.60 363	0.48 387	0.31 367	0.58 302	0.41 345	0.83 290	0.97 397	0.89 382	1.12 398	0.70 290	0.75 415	0.82 376	0.43 286	0.17 244	0.13 251	0.18 226	0.15 191	0.20 314	0.18 290

LMCR-Stereo	0.53 361	0.30 384	0.53 334	0.58 472	0.30 345	0.83 420	0.36 260	1.19 439	0.76 269	0.88 378	1.04 371	0.56 202	0.62 342	0.82 376	0.67 398	0.19 305	0.15 314	0.19 266	0.14 166	0.23 376	0.17 272

FADNet	0.61 412	0.51 473	1.10 481	0.45 351	0.44 462	0.65 354	0.41 345	1.19 439	1.05 433	0.70 254	0.84 268	0.98 402	0.66 372	0.82 376	0.50 335	0.29 441	0.30 476	0.27 429	0.30 462	0.46 492	0.35 465

PS-NSSS	0.58 400	0.44 456	0.62 368	0.42 289	0.33 394	0.66 357	0.58 444	1.02 367	0.86 333	0.77 300	1.28 443	0.72 303	0.64 359	0.82 376	0.59 375	0.31 451	0.26 455	0.40 487	0.27 449	0.33 448	0.26 408

StereoDRNet	0.64 416	0.33 401	0.68 402	0.51 432	0.43 455	1.03 455	0.53 426	1.47 505	0.99 406	1.10 467	0.87 289	1.07 430	0.71 402	0.82 376	0.88 447	0.23 384	0.19 396	0.25 399	0.23 406	0.27 415	0.19 323

PSMNet_ROB	0.64 416	0.37 423	0.65 388	0.56 465	0.42 450	0.97 443	0.83 495	1.21 445	0.92 374	0.79 308	1.02 361	1.08 432	0.63 348	0.82 376	0.91 461	0.29 441	0.20 406	0.31 454	0.31 469	0.26 405	0.23 388

CSP-Net	0.56 386	0.27 349	0.49 296	0.41 249	0.28 305	1.22 486	0.50 404	1.23 457	0.72 244	0.95 416	0.95 325	0.89 377	0.62 342	0.83 384	0.62 384	0.26 415	0.17 365	0.17 181	0.17 272	0.18 264	0.17 272

iRaft-Stereo_20w	0.39 211	0.19 121	0.57 353	0.37 126	0.27 282	0.31 113	0.24 72	1.44 503	0.29 38	0.69 248	0.53 143	0.60 236	0.42 224	0.83 384	0.27 118	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.13 135	0.15 166	0.13 141

AACVNet	0.50 339	0.23 253	0.49 296	0.46 372	0.29 331	0.52 260	0.38 296	0.90 319	0.55 175	0.81 321	1.03 365	1.00 406	0.70 398	0.83 384	0.54 360	0.21 344	0.18 382	0.24 386	0.18 299	0.23 376	0.20 346

delet	0.55 375	0.24 290	0.55 343	0.44 328	0.33 394	1.07 462	0.50 404	1.00 355	0.86 333	0.85 353	0.96 329	0.90 382	0.63 348	0.83 384	0.74 416	0.18 275	0.18 382	0.20 296	0.21 375	0.16 206	0.15 208

CVANet_RVC	0.57 393	0.33 401	0.44 223	0.47 381	0.32 383	0.67 361	0.61 454	1.05 379	0.93 380	0.85 353	1.04 371	1.01 410	0.73 409	0.83 384	0.52 352	0.29 441	0.19 396	0.27 429	0.25 430	0.31 437	0.21 364

SMFormer	0.51 346	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 331	0.34 214	1.21 445	1.02 419	0.81 321	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.55 365	0.19 305	0.15 314	0.18 226	0.16 223	0.18 264	0.18 290

tta	0.51 346	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 331	0.34 214	1.21 445	1.02 419	0.81 321	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.55 365	0.19 305	0.15 314	0.18 226	0.16 223	0.15 166	0.14 185

qqq1	0.49 323	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 331	0.34 214	1.21 445	1.02 419	0.81 321	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.34 203	0.19 305	0.15 314	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.14 185

fff1	0.49 323	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 331	0.34 214	1.21 445	1.02 419	0.81 321	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.34 203	0.19 305	0.15 314	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.14 185

ttt	0.51 346	0.25 313	0.43 211	0.38 155	0.24 180	0.65 354	0.38 296	1.18 437	1.05 433	0.72 273	1.08 387	0.63 249	0.49 261	0.84 389	0.59 375	0.24 395	0.21 416	0.22 351	0.20 354	0.24 389	0.24 396

raft_robust	0.41 234	0.23 253	0.36 111	0.42 289	0.21 92	0.40 193	0.33 203	0.79 279	0.98 401	0.79 308	0.87 289	0.39 114	0.33 164	0.84 389	0.29 153	0.13 58	0.12 186	0.16 143	0.17 272	0.15 166	0.12 107

DeepPruner_ROB	0.53 361	0.34 406	0.59 358	0.41 249	0.30 345	0.50 252	0.43 362	1.19 439	0.70 232	0.85 353	1.05 375	0.86 362	0.55 301	0.84 389	0.51 345	0.29 441	0.23 432	0.22 351	0.22 393	0.26 405	0.25 403

TCMNet	0.66 420	0.39 439	0.98 470	0.59 476	0.61 505	0.96 441	0.55 434	1.05 379	0.90 362	0.84 349	1.14 410	0.89 377	0.65 365	0.85 396	1.01 477	0.26 415	0.26 455	0.31 454	0.28 454	0.32 442	0.29 430

YMNet	0.66 420	0.38 433	0.90 461	0.52 444	0.46 473	1.08 466	0.49 399	1.00 355	0.77 276	1.18 477	1.29 446	1.12 443	0.74 411	0.85 396	0.86 438	0.27 424	0.31 485	0.25 399	0.25 430	0.24 389	0.23 388

YMNet_1	0.66 420	0.38 433	0.90 461	0.52 444	0.46 473	1.08 466	0.49 399	1.00 355	0.77 276	1.18 477	1.29 446	1.12 443	0.74 411	0.85 396	0.86 438	0.27 424	0.31 485	0.25 399	0.25 430	0.24 389	0.23 388

UDG	0.88 470	0.82 514	0.67 398	1.00 523	0.96 523	1.02 452	0.57 443	1.13 410	0.99 406	0.90 389	0.97 342	1.31 465	0.99 476	0.85 396	0.84 433	0.54 517	0.32 490	1.77 537	0.40 495	0.94 525	0.66 521

ADCRef	0.80 453	0.43 452	1.32 507	0.50 416	0.45 466	1.07 462	0.51 419	1.07 387	0.98 401	1.17 475	1.42 468	0.87 368	0.91 458	0.85 396	3.19 535	0.18 275	0.16 345	0.23 371	0.23 406	0.22 359	0.21 364

DDVS	0.52 355	0.30 384	0.56 349	0.41 249	0.31 367	0.71 375	0.34 214	0.91 323	0.67 219	0.85 353	0.89 301	1.12 443	0.46 249	0.86 401	0.60 378	0.22 369	0.16 345	0.22 351	0.18 299	0.25 399	0.26 408

TDLM	0.57 393	0.33 401	0.49 296	0.51 432	0.30 345	0.66 357	0.73 485	1.03 371	1.01 416	0.82 330	1.10 393	0.84 355	0.70 398	0.86 401	0.58 370	0.28 434	0.17 365	0.25 399	0.22 393	0.26 405	0.19 323

FAT-Stereo	0.73 441	0.33 401	0.75 434	0.49 402	0.37 419	0.71 375	0.59 447	1.36 491	1.30 488	1.03 450	1.40 465	1.59 502	1.15 491	0.87 403	0.86 438	0.28 434	0.28 467	0.28 437	0.23 406	0.28 418	0.38 478

HSM	0.51 346	0.24 290	0.41 179	0.39 183	0.24 180	0.75 387	0.40 330	1.22 453	0.75 261	0.81 321	0.91 308	1.21 454	0.69 385	0.87 403	0.46 321	0.17 244	0.13 251	0.17 181	0.14 166	0.17 240	0.17 272

CBMV_ROB	0.59 407	0.37 423	0.38 139	0.39 183	0.28 305	0.74 384	0.28 125	1.00 355	0.98 401	0.94 409	1.25 438	0.81 349	0.78 429	0.87 403	0.50 335	0.36 485	0.37 503	0.43 493	0.40 495	0.33 448	0.30 438

PSMNet-RUCA	0.76 444	0.75 506	1.08 480	1.01 524	0.90 518	0.69 365	0.50 404	1.11 403	1.03 424	0.78 304	1.11 394	0.80 346	0.72 406	0.88 406	0.63 387	0.53 516	0.27 463	0.76 521	0.46 506	0.66 518	0.47 505

HBP-ISP	0.59 407	0.45 460	0.43 211	0.45 351	0.33 394	0.70 370	0.28 125	1.11 403	1.00 412	0.83 342	1.18 425	0.65 269	0.68 381	0.88 406	0.52 352	0.35 481	0.38 505	0.47 501	0.41 500	0.38 471	0.31 445

ARAFT	0.47 293	0.24 290	0.79 446	0.42 289	0.25 212	0.55 279	0.55 434	0.75 259	0.81 305	0.89 382	0.75 212	0.73 314	0.47 253	0.88 406	0.37 252	0.15 158	0.12 186	0.23 371	0.22 393	0.14 120	0.13 141

DLCB_ROB	0.58 400	0.28 363	0.47 264	0.49 402	0.32 383	0.77 394	0.50 404	0.99 351	0.92 374	1.04 451	1.14 410	1.21 454	0.69 385	0.88 406	0.69 402	0.20 328	0.20 406	0.22 351	0.22 393	0.21 337	0.18 290

SGM-Forest	0.62 413	0.32 393	0.39 158	0.43 309	0.30 345	1.02 452	0.55 434	1.09 395	1.05 433	1.06 456	1.18 425	1.10 439	0.67 375	0.88 406	0.62 384	0.31 451	0.33 496	0.33 465	0.30 462	0.30 431	0.28 424
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.64 416	0.35 412	0.41 179	0.42 289	0.25 212	1.01 450	0.77 489	1.13 410	1.09 451	1.17 475	1.22 431	1.04 419	0.75 415	0.88 406	0.63 387	0.28 434	0.30 476	0.34 467	0.30 462	0.26 405	0.26 408
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.71 435	0.51 473	1.36 513	0.50 416	0.41 444	1.15 477	0.69 473	1.21 445	1.07 446	1.02 442	1.12 398	1.08 432	0.87 452	0.89 412	0.89 457	0.24 395	0.22 422	0.21 337	0.19 329	0.26 405	0.26 408

MLCV	0.47 293	0.24 290	0.61 365	0.37 126	0.17 17	0.61 323	0.33 203	0.80 282	0.87 342	0.94 409	1.13 405	0.72 303	0.43 230	0.89 412	0.51 345	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.11 75	0.14 120	0.12 107

1111x	0.55 375	0.22 232	0.46 252	0.38 155	0.20 73	0.66 357	0.43 362	1.23 457	0.99 406	0.71 261	0.99 348	0.95 394	0.69 385	0.90 414	1.08 484	0.18 275	0.17 365	0.18 226	0.19 329	0.20 314	0.18 290

SACVNet	0.58 400	0.34 406	0.55 343	0.55 462	0.36 413	0.63 340	0.48 393	1.13 410	0.77 276	1.02 442	1.06 381	1.02 415	0.74 411	0.90 414	0.51 345	0.27 424	0.21 416	0.25 399	0.24 421	0.29 422	0.36 467

IIG-Stereo	0.43 251	0.21 193	0.44 223	0.50 416	0.25 212	0.44 225	0.21 35	0.71 236	0.76 269	0.83 342	0.95 325	0.83 351	0.43 230	0.90 414	0.35 220	0.15 158	0.12 186	0.19 266	0.14 166	0.15 166	0.11 64

GEStereo_RVC	0.55 375	0.29 375	0.63 377	0.49 402	0.31 367	0.70 370	0.54 430	1.22 453	0.92 374	0.82 330	0.85 278	0.85 357	0.63 348	0.90 414	0.65 392	0.24 395	0.16 345	0.19 266	0.16 223	0.21 337	0.22 382

RASNet	0.53 361	0.22 232	0.52 326	0.38 155	0.22 111	0.68 363	0.38 296	0.97 346	0.88 346	0.73 280	1.04 371	1.03 417	0.92 462	0.90 414	0.86 438	0.16 206	0.14 285	0.14 77	0.17 272	0.15 166	0.13 141

StereoDRNet-Refined	0.58 400	0.32 393	0.54 338	0.46 372	0.30 345	0.96 441	0.40 330	1.00 355	0.94 387	1.12 470	1.08 387	0.96 397	0.67 375	0.90 414	0.89 457	0.17 244	0.13 251	0.22 351	0.21 375	0.20 314	0.19 323
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	0.72 439	0.41 448	0.65 388	0.64 490	0.44 462	0.98 447	1.20 525	1.11 403	1.00 412	0.98 426	0.96 329	1.49 492	0.87 452	0.90 414	0.79 423	0.31 451	0.26 455	0.39 484	0.39 492	0.32 442	0.32 449

TestStereo1	0.43 251	0.23 253	0.41 179	0.51 432	0.24 180	0.34 147	0.40 330	0.77 269	0.90 362	0.68 239	0.96 329	0.48 172	0.46 249	0.91 421	0.32 176	0.16 206	0.13 251	0.18 226	0.15 191	0.14 120	0.13 141

SA-5K	0.43 251	0.23 253	0.41 179	0.51 432	0.24 180	0.34 147	0.40 330	0.77 269	0.90 362	0.68 239	0.96 329	0.48 172	0.46 249	0.91 421	0.32 176	0.16 206	0.13 251	0.18 226	0.15 191	0.14 120	0.13 141

OMP-Stereo	0.42 241	0.22 232	0.46 252	0.52 444	0.24 180	0.36 164	0.25 80	0.71 236	0.78 286	0.77 300	0.64 174	0.89 377	0.39 210	0.91 421	0.35 220	0.15 158	0.12 186	0.20 296	0.15 191	0.15 166	0.12 107

GCST	0.83 464	1.22 531	0.74 430	1.58 536	1.01 529	1.06 461	0.23 58	0.78 275	0.78 286	0.97 421	0.65 177	0.78 336	0.35 175	0.92 424	0.34 203	0.96 531	0.65 531	1.20 531	0.81 534	0.91 523	0.70 522

Sa-1000	0.48 305	0.24 290	0.41 179	0.45 351	0.25 212	0.59 315	0.34 214	0.81 285	0.93 380	0.82 330	1.50 480	0.53 192	0.45 244	0.92 424	0.30 159	0.15 158	0.12 186	0.21 337	0.19 329	0.15 166	0.13 141

Consistency-Raft	1.01 484	0.81 511	1.24 499	0.84 515	0.97 524	0.81 409	0.84 498	1.30 478	1.59 512	1.05 453	1.68 495	1.12 443	0.91 458	0.92 424	1.11 486	0.65 521	0.74 535	0.79 523	0.90 537	1.06 530	0.79 527

FINET	0.67 424	0.42 450	1.00 472	0.46 372	0.43 455	0.83 420	0.89 503	1.08 391	1.50 505	0.87 368	1.14 410	0.71 294	0.68 381	0.92 424	0.70 405	0.36 485	0.30 476	0.26 417	0.24 421	0.35 458	0.33 453

Syn2CoEx	0.71 435	0.51 473	0.95 465	0.64 490	0.45 466	0.91 430	0.53 426	1.48 506	1.13 457	0.93 406	1.35 455	1.02 415	0.99 476	0.92 424	0.80 425	0.30 448	0.27 463	0.28 437	0.24 421	0.23 376	0.24 396

GwcNet	0.69 429	0.36 417	1.10 481	0.51 432	0.42 450	1.08 466	0.50 404	1.21 445	1.16 461	1.00 434	1.37 459	1.06 425	0.79 431	0.92 424	0.94 463	0.25 405	0.24 440	0.24 386	0.22 393	0.23 376	0.26 408

DDUNet	1.06 493	2.56 558	0.68 402	1.21 530	1.26 535	1.03 455	0.69 473	1.11 403	0.94 387	0.96 417	1.22 431	1.27 459	0.82 439	0.93 430	0.72 412	0.84 528	0.38 505	1.99 540	0.60 525	1.10 531	0.85 529

SepStereo	0.51 346	0.25 313	0.60 363	0.48 387	0.31 367	0.58 302	0.41 345	0.83 290	0.97 397	0.89 382	1.12 398	0.70 290	0.75 415	0.93 430	0.43 286	0.17 244	0.13 251	0.18 226	0.15 191	0.20 314	0.18 290

aanetorigin	0.83 464	0.56 486	1.87 527	0.49 402	0.38 428	0.56 292	0.66 461	0.70 228	1.00 412	2.42 534	2.02 509	1.31 465	1.18 495	0.93 430	1.13 491	0.20 328	0.18 382	0.20 296	0.19 329	0.27 415	0.30 438

FADNet_RVC	0.55 375	0.37 423	1.17 492	0.44 328	0.31 367	0.56 292	0.34 214	1.06 383	0.88 346	0.67 233	0.90 305	0.61 241	0.65 365	0.93 430	0.70 405	0.21 344	0.18 382	0.26 417	0.23 406	0.31 437	0.28 424

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 424	0.81 511	0.73 425	0.53 452	0.37 419	1.40 497	0.53 426	1.04 374	0.79 295	0.88 378	0.94 316	0.95 394	0.53 283	0.93 430	0.58 370	0.39 491	0.30 476	0.57 515	0.31 469	0.53 505	0.30 438

RYNet	0.72 439	0.35 412	0.64 382	0.53 452	0.67 509	1.31 493	0.67 463	1.20 443	1.18 465	1.05 453	0.87 289	1.27 459	0.93 467	0.93 430	1.27 500	0.22 369	0.16 345	0.26 417	0.23 406	0.40 474	0.39 480

pmcnn	1.23 507	0.29 375	0.96 467	0.40 218	0.23 151	0.95 438	0.69 473	1.16 429	1.28 486	1.67 512	2.33 514	11.15 564	0.86 449	0.93 430	0.88 447	0.15 158	0.12 186	0.12 22	0.10 50	0.15 166	0.15 208

SA	0.44 258	0.25 313	0.46 252	0.46 372	0.24 180	0.43 217	0.36 260	0.75 259	0.96 394	0.59 178	1.03 365	0.48 172	0.52 279	0.94 437	0.32 176	0.16 206	0.12 186	0.21 337	0.19 329	0.15 166	0.13 141

FADNet-RVC	0.60 410	0.53 483	1.14 486	0.46 372	0.39 432	0.61 323	0.39 319	1.12 408	0.87 342	0.70 254	0.84 268	1.04 419	0.55 301	0.94 437	0.69 402	0.26 415	0.25 448	0.28 437	0.28 454	0.31 437	0.31 445

ccnet	0.82 457	0.57 488	0.75 434	0.54 458	0.59 503	1.09 469	0.66 461	1.38 494	0.94 387	1.12 470	1.44 473	1.29 462	0.92 462	0.95 439	1.24 496	0.49 508	0.42 514	0.50 510	0.47 511	0.51 500	0.46 500

DSFCA	0.55 375	0.25 313	0.62 368	0.40 218	0.36 413	0.74 384	0.52 422	1.04 374	0.82 310	1.06 456	0.84 268	0.89 377	0.63 348	0.99 440	0.58 370	0.25 405	0.21 416	0.21 337	0.21 375	0.21 337	0.19 323

NVstereo2D	0.60 410	0.30 384	0.75 434	0.48 387	0.43 455	0.89 429	0.48 393	1.05 379	1.15 460	0.66 230	0.86 281	0.88 373	0.70 398	0.99 440	0.65 392	0.32 462	0.15 314	0.28 437	0.20 354	0.40 474	0.36 467

ETE_ROB	0.70 431	0.49 466	0.73 425	0.56 465	0.36 413	0.79 401	0.87 502	1.14 419	0.93 380	1.19 479	1.18 425	1.39 482	0.82 439	0.99 440	0.80 425	0.26 415	0.21 416	0.31 454	0.26 443	0.33 448	0.34 460

UGAM	0.52 355	0.22 232	0.46 252	0.45 351	0.25 212	0.41 207	0.52 422	0.62 154	1.16 461	0.76 294	1.13 405	1.32 470	0.57 310	1.00 443	0.53 355	0.17 244	0.14 285	0.25 399	0.21 375	0.15 166	0.13 141

ff1	0.49 323	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	0.68 205	1.04 429	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 447	0.16 206	0.10 51	0.25 399	0.21 375	0.16 206	0.16 254

mmx	0.53 361	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	1.16 429	1.03 424	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 447	0.20 328	0.15 314	0.25 399	0.21 375	0.22 359	0.20 346

xxx	0.53 361	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	1.16 429	1.03 424	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 447	0.20 328	0.15 314	0.25 399	0.21 375	0.22 359	0.20 346

SQANet	0.82 457	0.74 505	0.67 398	1.13 528	0.98 526	1.11 470	0.47 385	1.07 387	0.83 315	0.91 394	1.05 375	1.03 417	0.74 411	1.01 444	0.64 390	0.61 520	0.24 440	1.03 529	0.35 483	1.18 532	0.58 518

RP	0.76 444	0.36 417	0.63 377	0.66 498	0.58 502	0.80 404	0.55 434	1.14 419	1.22 473	0.97 421	1.65 490	1.43 486	1.32 505	1.01 444	0.84 433	0.33 470	0.30 476	0.36 474	0.30 462	0.34 454	0.34 460

anonymity	0.97 481	0.89 517	1.05 476	0.92 519	1.03 530	0.97 443	0.81 494	1.29 475	0.91 369	1.07 459	0.98 343	1.00 406	0.95 471	1.02 449	0.92 462	0.96 531	0.95 551	0.90 526	0.91 540	0.92 524	0.94 533

PA-Net	0.67 424	0.43 452	0.83 450	0.50 416	0.53 489	0.94 435	0.68 468	1.10 397	1.14 459	0.80 310	0.88 297	0.87 368	0.77 424	1.02 449	0.88 447	0.24 395	0.41 512	0.29 445	0.44 505	0.26 405	0.34 460
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DGSMNet	0.76 444	0.55 485	1.29 504	0.58 472	0.62 506	0.94 435	0.70 478	1.26 470	1.11 453	0.83 342	1.24 436	1.00 406	0.71 402	1.03 451	0.81 428	0.34 476	0.29 472	0.41 491	0.40 495	0.57 511	0.55 517

XPNet_ROB	0.70 431	0.35 412	0.68 402	0.52 444	0.40 437	0.79 401	0.85 501	1.16 429	0.94 387	1.33 493	1.15 416	1.38 481	0.83 444	1.03 451	0.90 459	0.32 462	0.25 448	0.26 417	0.24 421	0.31 437	0.28 424

LALA_ROB	0.74 442	0.43 452	0.69 408	0.54 458	0.40 437	1.01 450	0.95 509	1.21 445	1.07 446	1.22 484	1.12 398	1.56 499	0.79 431	1.04 453	0.86 438	0.33 470	0.22 422	0.35 469	0.30 462	0.35 458	0.31 445

SuperB	1.04 489	0.37 423	4.81 548	0.43 309	0.31 367	0.99 448	0.46 378	1.02 367	2.09 526	1.09 465	1.09 391	0.75 322	0.81 435	1.06 454	1.76 514	0.19 305	0.15 314	0.17 181	0.15 191	2.82 556	0.26 408

G-Net	0.95 480	0.46 462	1.04 475	0.64 490	0.48 477	2.12 527	0.64 459	1.01 364	0.87 342	1.75 514	2.82 531	1.30 464	1.64 522	1.06 454	0.96 468	0.36 485	0.29 472	0.35 469	0.25 430	0.45 489	0.42 488

CC-Net-ROB	0.82 457	0.96 522	0.85 452	0.58 472	0.45 466	1.27 491	0.70 478	1.17 434	1.02 419	0.83 342	1.23 435	0.90 382	0.77 424	1.06 454	0.69 402	0.46 502	0.34 498	1.71 536	0.38 488	0.59 515	0.36 467

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 415	0.28 363	0.99 471	0.40 218	0.30 345	1.03 455	0.56 440	1.10 397	0.99 406	0.97 421	1.22 431	1.06 425	0.69 385	1.07 457	0.95 466	0.19 305	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.22 359	0.21 364

AANet_RVC	0.57 393	0.32 393	0.54 338	0.45 351	0.27 282	0.57 297	0.48 393	1.00 355	1.28 486	0.86 360	1.33 453	0.87 368	0.58 319	1.07 457	0.75 417	0.18 275	0.12 186	0.15 117	0.13 135	0.18 264	0.18 290

RAFT_CTSACE	0.45 268	0.20 156	0.44 223	0.45 351	0.27 282	0.34 147	0.39 319	0.60 142	0.73 251	0.76 294	1.44 473	0.83 351	0.38 199	1.08 459	0.26 100	0.12 30	0.13 251	0.18 226	0.16 223	0.15 166	0.11 64

edge stereo	0.76 444	0.38 433	0.74 430	0.52 444	0.43 455	0.80 404	0.53 426	1.28 474	1.06 440	1.28 489	1.38 464	1.81 507	1.11 488	1.08 459	0.85 437	0.33 470	0.32 490	0.41 491	0.28 454	0.32 442	0.36 467

DeepPrunerF	0.89 472	0.52 480	3.43 541	0.68 505	0.81 515	0.72 382	0.72 484	1.22 453	1.99 525	0.93 406	1.01 353	0.87 368	0.86 449	1.08 459	0.95 466	0.34 476	0.28 467	0.43 493	0.39 492	0.30 431	0.32 449

APVNet	0.71 435	0.37 423	0.89 460	0.56 465	0.45 466	1.18 482	0.68 468	1.41 499	0.85 328	0.81 321	1.15 416	1.04 419	0.81 435	1.10 462	1.17 492	0.26 415	0.28 467	0.32 460	0.31 469	0.29 422	0.30 438

Nwc_Net	0.78 449	0.38 433	0.73 425	0.60 482	0.55 494	1.05 460	0.55 434	1.67 524	1.05 433	0.88 378	1.86 504	1.40 484	1.09 486	1.10 462	0.87 444	0.30 448	0.25 448	0.36 474	0.38 488	0.29 422	0.29 430

AF-Net	0.81 456	0.39 439	0.68 402	0.64 490	0.54 492	0.91 430	0.51 419	1.61 520	1.31 489	0.96 417	2.02 509	1.46 487	1.26 503	1.11 464	0.99 473	0.32 462	0.24 440	0.39 484	0.27 449	0.30 431	0.25 403

GANet	0.70 431	0.37 423	0.55 343	0.51 432	0.34 403	0.94 435	0.96 510	1.08 391	0.94 387	1.04 451	1.98 508	1.13 449	0.88 455	1.12 465	0.66 395	0.25 405	0.26 455	0.27 429	0.22 393	0.31 437	0.22 382

MFMNet_re	1.14 499	0.97 525	1.19 494	0.99 521	0.95 522	1.25 490	1.22 528	1.39 495	1.55 509	1.69 513	1.67 494	1.21 454	1.53 513	1.12 465	0.99 473	0.87 530	0.75 539	0.79 523	0.75 531	0.90 522	0.94 533

GANetREF_RVC	0.80 453	0.75 506	0.86 457	0.66 498	0.42 450	1.15 477	0.98 511	1.14 419	1.19 467	1.01 439	1.02 361	1.10 439	0.90 457	1.15 467	0.76 418	0.48 506	0.39 509	0.57 515	0.38 488	0.63 517	0.46 500
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
coex-ft	6.43 560	1.51 540	87.33 582	0.49 402	0.38 428	1.34 494	1.21 527	1.16 429	8.09 557	12.12 566	2.79 528	2.77 530	3.31 549	1.16 468	3.15 534	0.24 395	0.23 432	0.27 429	0.24 421	0.45 489	0.37 472

Wz-Net-MNSev	0.76 444	0.40 444	1.34 508	0.50 416	0.40 437	1.44 502	0.83 495	1.15 423	1.16 461	1.25 488	1.20 430	1.13 449	0.81 435	1.16 468	1.00 476	0.22 369	0.19 396	0.24 386	0.23 406	0.28 418	0.26 408

DANet	0.71 435	0.45 460	0.91 463	0.59 476	0.40 437	0.81 409	0.40 330	0.97 346	0.84 320	1.20 482	1.22 431	1.33 473	0.88 455	1.16 468	1.24 496	0.27 424	0.23 432	0.31 454	0.25 430	0.35 458	0.32 449
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCC-stereo	0.78 449	0.40 444	0.76 439	0.61 484	0.67 509	0.81 409	0.69 473	1.54 516	1.11 453	0.90 389	1.36 456	1.33 473	1.16 492	1.19 471	0.88 447	0.31 451	0.30 476	0.37 479	0.48 513	0.33 448	0.33 453

Abc-Net	0.78 449	0.40 444	0.76 439	0.61 484	0.67 509	0.81 409	0.69 473	1.54 516	1.11 453	0.90 389	1.36 456	1.33 473	1.16 492	1.19 471	0.88 447	0.31 451	0.30 476	0.37 479	0.48 513	0.33 448	0.33 453
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
test_sample9	1.05 492	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 345	0.71 375	0.43 362	1.06 383	0.88 346	0.92 402	0.86 281	0.85 357	0.69 385	1.20 473	1.36 503	0.41 496	8.41 566	0.40 487	0.41 500	0.36 462	0.33 453

test_sample8	1.25 509	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 345	0.71 375	0.43 362	1.13 410	0.75 261	1.50 499	0.95 325	3.29 538	1.59 518	1.20 473	1.36 503	0.41 496	8.41 566	0.40 487	0.41 500	0.36 462	0.33 453

NaN_ROB	0.69 429	0.44 456	0.69 408	0.51 432	0.33 394	0.97 443	1.06 517	1.22 453	1.19 467	1.24 487	0.96 329	1.08 432	0.78 429	1.20 473	0.67 398	0.24 395	0.30 476	0.23 371	0.24 421	0.23 376	0.25 403

PWCDC_ROB	0.89 472	0.49 466	0.80 448	0.74 512	0.40 437	1.03 455	0.39 319	1.33 483	2.35 534	1.02 442	3.77 542	0.81 349	0.92 462	1.20 473	0.90 459	0.34 476	0.22 422	0.24 386	0.20 354	0.34 454	0.29 430

xyz-stereo	4.23 553	0.17 61	61.76 581	0.34 57	0.16 7	12.16 564	0.37 274	0.58 127	0.68 224	1.01 439	3.36 540	0.77 334	0.82 439	1.21 477	0.40 273	0.12 30	0.10 51	0.16 143	0.11 75	0.13 77	0.10 28

RGC	0.79 452	0.59 490	0.71 417	0.65 495	0.65 508	0.92 434	0.58 444	1.29 475	1.05 433	1.07 459	1.45 476	1.47 490	1.03 480	1.21 477	0.88 447	0.32 462	0.30 476	0.48 505	0.40 495	0.37 467	0.37 472

psmorigin	0.82 457	0.51 473	2.09 530	0.49 402	0.41 444	0.85 424	0.50 404	1.04 374	0.88 346	1.45 497	1.43 471	1.50 493	1.06 483	1.22 479	0.97 469	0.31 451	0.32 490	0.27 429	0.27 449	0.33 448	0.42 488

otaku	1.04 489	0.93 519	0.88 459	1.33 534	1.05 532	1.66 515	0.70 478	1.40 498	1.18 465	1.08 463	1.32 452	1.33 473	0.91 458	1.23 480	0.76 418	0.72 524	0.46 523	1.24 532	0.50 518	1.40 533	0.75 523

PASM	0.90 475	0.64 498	1.69 522	0.69 507	0.69 512	0.78 398	0.84 498	1.03 371	1.26 484	1.19 479	1.15 416	1.31 465	0.98 475	1.24 481	1.03 478	0.52 512	0.56 527	0.59 518	0.66 527	0.56 509	0.54 516

WCMA_ROB	1.14 499	0.36 417	0.76 439	0.49 402	0.44 462	1.23 488	0.67 463	1.11 403	1.23 474	2.84 542	3.95 548	3.28 537	1.83 528	1.25 482	0.99 473	0.44 500	0.34 498	0.34 467	0.37 485	0.41 480	0.40 483

Ntro	1.09 497	0.97 525	0.91 463	1.44 535	1.19 534	1.69 518	0.80 493	1.35 488	1.25 481	1.00 434	1.29 446	1.31 465	0.97 474	1.26 483	0.84 433	0.84 528	0.43 518	1.36 533	0.50 518	1.56 534	0.78 525

EDNetEfficient	1.46 519	0.80 510	6.12 550	0.47 381	0.39 432	0.69 365	0.83 495	0.90 319	2.77 539	3.50 551	1.96 507	1.66 503	2.03 534	1.26 483	4.18 545	0.21 344	0.18 382	0.21 337	0.20 354	0.41 480	0.39 480

STTRV1_RVC	0.82 457	0.59 490	1.16 487	0.67 501	0.81 515	1.11 470	0.63 456	1.30 478	1.11 453	0.98 426	1.33 453	1.08 432	0.95 471	1.26 483	0.87 444	0.55 518	0.25 448	0.43 493	0.39 492	0.58 514	0.40 483

CSAN	0.83 464	0.49 466	0.77 444	0.60 482	0.41 444	1.14 475	1.06 517	1.19 439	1.46 503	1.32 491	1.43 471	1.37 480	1.19 497	1.27 486	0.86 438	0.39 491	0.31 485	0.36 474	0.37 485	0.35 458	0.34 460

SDNR	0.86 467	0.37 423	1.47 518	0.40 218	0.38 428	3.38 547	0.33 203	0.90 319	0.98 401	0.99 429	2.09 512	0.59 230	0.71 402	1.29 487	0.70 405	0.51 511	0.56 527	0.36 474	0.26 443	0.43 484	0.46 500

stereogan	0.80 453	0.31 389	0.71 417	0.59 476	0.50 481	1.72 519	0.48 393	1.35 488	1.37 493	1.00 434	1.46 478	1.56 499	0.95 471	1.29 487	0.84 433	0.28 434	0.29 472	0.29 445	0.25 430	0.38 471	0.38 478

SHD	0.93 479	0.50 470	1.18 493	0.59 476	0.46 473	0.97 443	0.48 393	1.70 525	2.15 527	1.58 503	1.37 459	1.42 485	1.19 497	1.31 489	1.60 509	0.31 451	0.26 455	0.32 460	0.33 478	0.40 474	0.42 488

MSMD_ROB	1.21 506	0.49 466	0.62 368	0.59 476	0.50 481	1.62 514	0.67 463	1.23 457	1.24 476	2.45 535	3.77 542	3.09 534	2.98 547	1.32 490	0.81 428	0.45 501	0.41 512	0.49 508	0.51 520	0.47 494	0.44 495

LL-Strereo	0.57 393	0.27 349	0.68 402	0.48 387	0.34 403	0.39 189	0.48 393	0.94 332	0.97 397	0.83 342	0.78 233	1.10 439	1.18 495	1.33 491	0.49 334	0.17 244	0.14 285	0.22 351	0.19 329	0.16 206	0.17 272

GASNet	0.67 424	0.72 503	0.96 467	0.70 508	0.48 477	0.62 331	0.47 385	1.08 391	1.03 424	0.94 409	0.82 257	0.93 390	0.83 444	1.33 491	0.80 425	0.31 451	0.22 422	0.29 445	0.28 454	0.44 485	0.24 396

RainbowNet	1.35 514	1.49 538	1.19 494	1.88 542	1.45 536	1.48 504	1.07 519	1.61 520	1.55 509	1.20 482	1.59 487	1.54 497	1.13 489	1.34 493	0.97 469	1.36 544	0.70 532	1.82 538	0.79 533	1.71 537	1.07 542

ACVNet_1	1.46 519	1.33 535	1.12 484	1.91 544	1.62 539	1.83 521	0.98 511	2.00 532	1.85 522	1.39 496	1.53 483	2.32 522	1.53 513	1.34 493	1.11 486	1.30 541	0.50 525	2.06 546	0.58 524	1.93 545	0.95 535

DPSNet	0.99 483	0.42 450	1.88 528	0.53 452	0.41 444	1.59 511	1.26 531	2.21 535	1.43 499	1.10 467	1.11 394	1.46 487	1.95 532	1.34 493	1.26 498	0.34 476	0.25 448	0.25 399	0.21 375	0.46 492	0.37 472

SANet	1.07 495	0.41 448	1.06 477	0.48 387	0.30 345	1.41 499	0.94 508	1.42 500	3.36 546	1.58 503	2.43 518	2.33 523	1.70 523	1.34 493	1.07 483	0.28 434	0.24 440	0.26 417	0.23 406	0.34 454	0.30 438

PWC_ROB	0.87 468	0.52 480	1.28 502	0.50 416	0.32 383	0.91 430	0.37 274	1.36 491	1.46 503	1.61 506	2.59 524	1.16 453	1.01 479	1.34 493	1.40 507	0.25 405	0.18 382	0.28 437	0.20 354	0.29 422	0.28 424

ADCPNet	1.03 488	0.48 463	2.70 536	0.54 458	0.42 450	1.40 497	0.75 487	1.13 410	1.07 446	1.22 484	1.42 468	1.68 504	1.09 486	1.36 498	3.45 539	0.30 448	0.28 467	0.29 445	0.32 475	0.37 467	0.35 465

ADCL	1.04 489	0.38 433	1.35 509	0.50 416	0.39 432	1.61 512	0.89 503	1.29 475	1.39 496	1.29 490	1.50 480	1.24 457	1.24 500	1.37 499	4.87 548	0.21 344	0.19 396	0.25 399	0.25 430	0.29 422	0.27 417

LSM	4.74 556	0.77 508	10.16 555	0.70 508	56.56 578	1.02 452	1.00 515	1.24 464	1.62 516	2.04 524	2.34 515	1.33 473	1.17 494	1.38 500	1.09 485	0.33 470	0.49 524	0.39 484	0.46 506	0.51 500	10.09 568

XQC	0.89 472	0.65 499	1.31 505	0.67 501	0.52 488	1.22 486	0.68 468	1.26 470	1.52 506	1.14 473	1.11 394	1.28 461	1.04 482	1.40 501	1.77 515	0.38 489	0.24 440	0.37 479	0.31 469	0.53 505	0.47 505

SAMSARA	1.07 495	0.65 499	1.19 494	1.06 527	0.90 518	1.76 520	1.76 550	1.46 504	1.44 501	1.51 500	1.16 421	2.00 516	1.14 490	1.48 502	1.31 502	0.39 491	0.44 520	0.35 469	0.38 488	0.49 497	0.49 511

ACVNet_2	1.65 527	1.27 533	1.41 516	1.75 539	1.62 539	2.22 528	1.20 525	2.30 536	2.62 536	1.78 516	2.56 521	3.03 531	1.61 519	1.54 503	1.12 490	1.06 536	0.58 529	1.82 538	0.70 530	1.82 539	0.96 536

AnyNet_C32	1.16 503	0.62 497	2.40 534	0.57 471	0.55 494	1.41 499	1.34 536	1.18 437	1.24 476	1.49 498	1.42 468	1.39 482	1.20 499	1.55 504	4.82 547	0.29 441	0.28 467	0.29 445	0.34 480	0.38 471	0.42 488

PDISCO_ROB	0.91 476	0.48 463	1.06 477	0.99 521	0.97 524	1.67 517	0.63 456	1.64 522	1.59 512	1.06 456	1.18 425	1.31 465	0.79 431	1.55 504	0.97 469	0.49 508	0.22 422	0.45 497	0.40 495	0.45 489	0.37 472

ADCMid	1.14 499	0.52 480	2.23 533	0.53 452	0.43 455	1.07 462	0.75 487	1.23 457	1.05 433	2.15 528	1.44 473	1.50 493	1.43 511	1.56 506	5.01 549	0.26 415	0.24 440	0.29 445	0.31 469	0.37 467	0.33 453

ADCP+	1.06 493	0.35 412	1.51 520	0.49 402	0.51 484	1.45 503	0.55 434	1.25 468	1.03 424	1.16 474	1.15 416	1.10 439	1.07 485	1.56 506	6.75 555	0.19 305	0.16 345	0.23 371	0.21 375	0.28 418	0.21 364

FCDSN-DC	1.39 517	0.56 486	0.65 388	0.74 512	0.59 503	1.38 496	0.63 456	1.35 488	1.39 496	3.26 549	4.50 553	4.61 544	2.63 542	1.58 508	1.03 478	0.46 502	0.42 514	0.48 505	0.47 511	0.50 499	0.50 512
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	0.91 476	0.27 349	0.85 452	0.63 489	0.41 444	2.53 531	0.71 483	1.60 519	1.13 457	2.83 541	1.73 496	0.97 399	0.69 385	1.61 509	0.73 413	0.25 405	0.22 422	0.32 460	0.28 454	0.25 399	0.24 396

RTSC	0.87 468	0.48 463	1.23 498	0.52 444	0.37 419	1.13 474	0.50 404	1.34 485	1.79 520	1.51 500	1.24 436	1.12 443	0.81 435	1.62 510	2.16 524	0.25 405	0.19 396	0.23 371	0.24 421	0.30 431	0.31 445

SPS-STEREO	1.25 509	0.93 519	1.06 477	1.04 526	1.03 530	1.41 499	0.91 506	1.51 512	1.19 467	2.09 526	1.83 501	1.94 514	1.39 508	1.62 510	1.39 506	0.97 533	0.94 550	0.90 526	0.89 536	0.96 527	0.96 536
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LE_ROB	4.42 554	0.24 290	2.75 537	0.42 289	0.23 151	1.57 510	0.90 505	1.71 526	17.88 572	16.56 574	4.88 555	5.17 551	18.85 574	1.63 512	14.62 564	0.17 244	0.14 285	0.16 143	0.16 223	0.19 298	0.17 272

ACVNet-4b	1.35 514	1.31 534	1.10 481	1.90 543	1.59 538	1.92 522	0.77 489	1.52 515	1.62 516	1.05 453	1.60 488	2.11 518	0.94 468	1.64 513	0.77 422	1.30 541	0.35 500	2.03 544	0.67 528	1.88 543	0.84 528

MFN_U_SF_RVC	1.09 497	0.59 490	1.97 529	0.67 501	0.44 462	1.93 523	0.60 449	1.85 528	1.36 491	1.61 506	1.54 484	1.95 515	1.37 507	1.64 513	1.73 512	0.40 495	0.37 503	0.45 497	0.48 513	0.44 485	0.44 495

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 487	0.57 488	1.51 520	0.67 501	0.50 481	2.57 532	1.66 546	1.20 443	1.43 499	1.38 495	1.57 486	1.33 473	0.92 462	1.64 513	0.88 447	0.37 488	0.39 509	0.46 500	0.60 525	0.41 480	0.40 483

SGM+DAISY	1.35 514	0.94 521	1.25 500	0.96 520	1.00 528	1.52 507	1.02 516	1.34 485	1.21 471	2.64 537	2.65 526	2.44 524	1.56 516	1.64 513	1.26 498	0.97 533	0.95 551	0.90 526	0.90 537	0.94 525	0.96 536

Dean	1.98 533	1.36 536	1.36 513	2.12 546	1.81 546	2.74 534	1.36 537	3.37 549	3.80 550	2.08 525	3.32 537	3.21 536	1.82 526	1.71 517	1.67 510	1.27 538	0.77 541	1.99 540	0.90 537	1.86 540	1.03 541

Wz-Net-TNSev	1.14 499	1.06 528	4.32 547	0.49 402	0.42 450	1.51 506	1.11 521	1.48 506	1.40 498	1.22 484	1.26 440	1.58 501	1.43 511	1.76 518	1.70 511	0.32 462	0.31 485	0.26 417	0.30 462	0.41 480	0.41 487

EDNetEfficientorigin	9.93 563	1.15 529	175.16 583	0.48 387	0.36 413	1.04 459	0.68 468	1.24 464	2.69 538	3.17 548	2.50 520	2.30 521	2.07 535	1.76 518	2.21 525	0.20 328	0.18 382	0.24 386	0.19 329	0.51 500	0.50 512

Wz-Net-SNSev	0.91 476	0.73 504	2.13 531	0.56 465	0.45 466	0.95 438	1.13 522	1.34 485	1.24 476	1.02 442	1.30 449	1.46 487	0.86 449	1.81 520	1.50 508	0.25 405	0.23 432	0.25 399	0.26 443	0.32 442	0.29 430

DISCO	0.70 431	0.26 332	0.68 402	0.44 328	0.31 367	1.14 475	0.51 419	1.23 457	1.23 474	0.81 321	1.05 375	1.50 493	0.85 447	1.82 521	1.03 478	0.19 305	0.15 314	0.18 226	0.16 223	0.24 389	0.23 388

FC-DCNN	1.59 523	0.51 473	0.66 394	0.61 484	0.49 479	1.56 509	0.70 478	1.66 523	1.53 507	4.64 556	4.62 554	5.85 553	3.34 551	1.84 522	1.11 486	0.46 502	0.42 514	0.47 501	0.46 506	0.48 495	0.46 500

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 512	0.87 516	1.76 525	0.86 516	0.56 497	4.29 552	1.79 551	1.50 509	1.98 524	1.61 506	1.85 503	1.84 509	1.41 509	1.89 523	1.36 503	0.48 506	0.40 511	0.56 514	0.57 523	0.69 519	0.48 508

FC-DCNN v2	1.65 527	0.51 473	0.65 388	0.61 484	0.49 479	1.61 512	0.70 478	1.75 527	1.56 511	4.74 559	4.91 556	6.46 557	3.31 549	1.91 524	1.11 486	0.46 502	0.42 514	0.47 501	0.46 506	0.48 495	0.46 500

PVD	1.28 511	0.67 501	1.28 502	0.74 512	0.62 506	1.50 505	0.84 498	1.99 531	2.96 540	2.18 529	2.36 517	1.85 511	1.95 532	1.92 525	1.94 519	0.39 491	0.36 502	0.49 508	0.37 485	0.51 500	0.64 519

MeshStereo	1.34 512	0.43 452	0.54 338	0.44 328	0.34 403	1.66 515	0.60 449	1.94 529	1.37 493	4.47 555	3.25 533	4.71 546	1.94 531	1.92 525	1.17 492	0.35 481	0.35 500	0.37 479	0.31 469	0.32 442	0.32 449
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
ADCS	1.51 521	0.61 494	3.42 540	0.59 476	0.51 484	1.27 491	1.08 520	1.59 518	1.81 521	1.91 522	1.66 492	1.51 496	1.42 510	1.94 527	8.60 557	0.33 470	0.32 490	0.33 465	0.36 484	0.44 485	0.42 488

NVStereoNet_ROB	1.24 508	0.90 518	1.13 485	0.86 516	0.88 517	1.11 470	0.99 513	1.42 500	1.53 507	1.59 505	2.48 519	2.24 520	1.53 513	1.96 528	1.30 501	0.76 526	0.70 532	0.78 522	1.00 542	0.71 520	0.88 531
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM_RVC	0.97 481	0.28 363	0.41 179	0.39 183	0.22 111	1.55 508	0.73 485	1.51 512	1.25 481	2.25 531	1.92 505	2.58 527	1.56 516	2.02 529	1.19 494	0.27 424	0.27 463	0.27 429	0.25 430	0.25 399	0.25 403
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DispFullNet	1.60 524	2.63 559	2.75 537	2.56 554	1.79 545	1.24 489	0.47 385	1.37 493	1.45 502	1.87 518	1.50 480	1.55 498	2.46 538	2.04 530	1.04 481	0.59 519	0.18 382	2.32 549	0.68 529	2.29 549	1.14 543

IMH-64-1	1.86 529	1.62 543	1.16 487	2.20 547	1.89 547	2.33 529	1.30 532	2.89 540	2.29 531	1.66 510	2.80 529	2.49 525	1.61 519	2.10 531	1.78 516	1.60 546	0.74 535	2.43 550	1.02 543	2.12 546	1.17 546

IMH-64	1.86 529	1.62 543	1.16 487	2.20 547	1.89 547	2.33 529	1.30 532	2.89 540	2.29 531	1.66 510	2.80 529	2.49 525	1.61 519	2.10 531	1.78 516	1.60 546	0.74 535	2.43 550	1.02 543	2.12 546	1.17 546

ELAS	1.63 526	0.61 494	0.95 465	0.68 505	0.55 494	3.01 545	1.55 544	2.39 537	2.33 533	3.64 552	3.89 546	2.75 529	2.90 546	2.15 533	2.27 530	0.52 512	0.45 521	0.50 510	0.48 513	0.54 507	0.52 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LVE	2.12 538	1.44 537	1.36 513	1.99 545	1.78 544	2.75 535	1.79 551	2.82 539	3.95 551	1.90 521	4.33 552	3.52 541	1.81 525	2.24 534	1.74 513	1.74 550	0.87 544	2.06 546	1.13 548	1.91 544	1.35 551

WZ-Net	1.19 505	0.59 490	4.07 545	0.62 488	0.51 484	1.34 494	1.31 535	1.32 481	1.74 519	1.53 502	1.65 490	1.74 506	1.28 504	2.25 535	2.01 521	0.27 424	0.21 416	0.23 371	0.25 430	0.40 474	0.39 480

WAO-6	2.04 536	1.50 539	1.16 487	1.70 538	1.67 543	2.69 533	1.44 542	3.06 542	3.63 549	1.98 523	3.27 535	3.54 542	2.07 535	2.36 536	2.22 527	1.31 543	0.91 546	2.04 545	1.22 552	1.73 538	1.27 550

AnyNet_C01	1.56 522	1.05 527	7.45 552	0.64 490	0.54 492	1.99 524	1.38 538	1.43 502	1.36 491	1.63 509	1.92 505	1.84 509	1.33 506	2.40 537	4.03 542	0.33 470	0.32 490	0.32 460	0.34 480	0.44 485	0.45 499

IMH	2.04 536	1.62 543	1.20 497	2.20 547	1.89 547	2.91 544	1.30 532	3.11 543	3.03 542	1.81 517	3.35 539	3.03 531	1.90 529	2.48 538	1.80 518	1.66 549	0.77 541	2.45 552	1.04 546	2.15 548	1.19 549

KSHMR	2.57 540	1.93 549	1.69 522	2.63 556	2.42 555	2.86 541	2.07 554	3.27 547	6.50 555	2.49 536	3.36 540	3.41 540	1.92 530	2.49 539	1.94 519	2.13 555	1.40 556	2.79 559	1.50 555	2.73 554	1.77 554

ELAS_RVC	1.60 524	0.61 494	1.01 474	0.70 508	0.56 497	2.00 525	1.89 553	1.96 530	2.65 537	3.33 550	3.26 534	3.03 531	3.41 552	2.49 539	2.09 523	0.52 512	0.45 521	0.50 510	0.48 513	0.54 507	0.52 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FBW_ROB	0.88 470	0.50 470	0.85 452	0.55 462	0.40 437	1.17 480	0.78 491	1.50 509	1.37 493	1.33 493	1.27 441	1.48 491	1.00 478	2.57 541	0.98 472	0.25 405	0.32 490	0.45 497	0.30 462	0.34 454	0.28 424

WAO-7	1.90 531	1.20 530	1.35 509	1.27 532	1.06 533	2.84 539	1.56 545	3.23 545	3.06 544	2.23 530	3.33 538	3.17 535	2.28 537	3.12 542	2.21 525	1.02 535	0.91 546	1.06 530	1.03 545	1.04 529	0.97 539

ktn	2.98 545	2.25 553	1.73 524	2.84 557	2.53 558	3.76 551	2.15 555	3.70 551	5.47 554	2.75 539	5.17 559	5.94 554	2.48 539	3.23 543	2.46 531	2.34 559	1.44 557	2.78 558	2.03 558	2.45 552	2.01 557

notaker	2.76 541	2.29 554	1.80 526	2.96 558	2.58 559	2.90 543	1.75 549	3.24 546	3.05 543	2.78 540	4.24 551	6.15 556	2.51 540	3.34 544	2.75 533	2.31 557	1.18 554	3.00 560	1.65 556	2.84 557	1.97 555

PWCK	1.92 532	1.66 546	3.12 539	1.65 537	0.91 520	2.84 539	2.26 556	2.10 533	2.41 535	2.36 533	2.31 513	2.22 519	1.82 526	3.43 545	2.03 522	1.61 548	0.71 534	1.51 534	0.82 535	1.69 536	0.91 532

WAO-8	2.92 543	1.55 541	1.35 509	1.79 540	1.63 541	5.23 554	1.22 528	4.58 556	12.56 563	2.84 542	4.07 550	4.83 547	2.72 544	3.49 546	2.25 528	1.27 538	0.91 546	1.99 540	1.15 550	1.86 540	1.15 544

Venus	2.92 543	1.55 541	1.35 509	1.79 540	1.63 541	5.23 554	1.22 528	4.58 556	12.56 563	2.84 542	4.06 549	4.83 547	2.72 544	3.49 546	2.25 528	1.27 538	0.91 546	1.99 540	1.15 550	1.86 540	1.15 544

UNDER WATER	3.46 547	2.07 552	3.64 543	3.09 559	2.48 556	3.75 550	2.42 558	3.31 548	13.77 565	2.90 546	2.95 532	5.84 552	3.69 553	3.69 548	3.48 540	2.07 554	1.11 553	2.70 557	1.40 553	2.84 557	1.98 556

tt	6.20 559	0.20 156	5.89 549	3.55 562	2.07 550	11.26 563	19.21 566	11.74 566	5.46 553	2.69 538	2.04 511	4.87 550	6.25 558	3.70 549	7.09 556	8.32 568	11.17 573	4.93 564	5.41 567	5.74 564	2.37 559

UNDER WATER-64	3.53 548	2.01 550	3.94 544	3.22 561	2.49 557	5.41 556	2.60 559	3.43 550	12.41 562	3.03 547	2.68 527	6.07 555	4.04 554	3.79 550	3.33 536	2.02 553	1.24 555	2.63 555	1.46 554	2.78 555	2.08 558

TorneroNet-64	3.44 546	1.86 547	1.42 517	2.58 555	2.28 553	6.87 557	1.68 547	4.70 558	12.03 560	2.31 532	5.59 560	8.25 559	2.55 541	3.97 551	2.73 532	1.81 551	0.74 535	2.57 554	1.07 547	2.35 550	1.44 552

DPSimNet_ROB	3.58 549	2.45 556	8.57 553	2.53 552	2.37 554	2.88 542	3.77 561	3.14 544	3.23 545	4.71 558	3.86 545	4.68 545	4.87 557	4.07 552	5.62 550	2.33 558	2.33 560	2.47 553	2.52 559	2.51 553	2.64 560

TorneroNet	4.53 555	1.89 548	1.48 519	2.55 553	2.27 552	13.78 567	1.69 548	4.84 560	23.73 577	2.89 545	7.70 563	7.06 558	2.69 543	4.26 553	3.42 538	1.84 552	0.77 541	2.68 556	1.13 548	2.42 551	1.47 553

RTS	1.98 533	0.96 522	11.36 557	0.65 495	0.57 500	2.77 537	1.40 539	1.39 495	2.26 529	1.89 519	2.56 521	1.32 470	1.25 501	5.20 554	4.05 543	0.31 451	0.22 422	0.29 445	0.29 460	0.40 474	0.37 472

RTSA	1.98 533	0.96 522	11.36 557	0.65 495	0.57 500	2.77 537	1.40 539	1.39 495	2.26 529	1.89 519	2.56 521	1.32 470	1.25 501	5.20 554	4.05 543	0.31 451	0.22 422	0.29 445	0.29 460	0.40 474	0.37 472

FADE	5.17 557	2.05 551	13.14 561	1.03 525	0.99 527	2.09 526	0.91 506	3.91 553	3.00 541	1.76 515	1.60 488	2.73 528	6.73 559	5.95 556	3.95 541	11.57 572	1.70 558	23.09 575	15.86 572	0.62 516	0.65 520

MADNet+	2.23 539	2.43 555	10.85 556	1.22 531	0.91 520	2.76 536	1.40 539	2.12 534	1.67 518	1.32 491	1.74 498	1.86 512	1.74 524	6.25 557	4.41 546	0.65 521	0.64 530	0.58 517	0.54 522	0.80 521	0.76 524

JetBlue	2.78 542	1.26 532	7.04 551	1.16 529	1.48 537	8.00 560	6.02 562	2.60 538	1.92 523	2.12 527	2.64 525	3.34 539	3.05 548	6.49 558	3.39 537	0.78 527	0.76 540	0.75 520	0.76 532	0.97 528	1.18 548

JetRed	5.27 558	5.84 563	12.81 560	2.36 551	2.83 560	12.23 565	10.50 565	4.46 555	3.60 547	3.86 553	3.83 544	4.85 549	4.18 555	6.78 559	11.96 561	2.17 556	2.96 562	2.18 548	1.97 557	3.38 560	2.68 561

MADNet++	4.03 550	2.70 560	3.44 542	3.72 563	3.44 562	4.44 553	3.52 560	3.95 554	3.61 548	4.46 554	4.98 557	4.10 543	4.58 556	7.00 560	5.89 551	3.74 561	3.67 563	3.27 562	2.71 561	3.70 562	3.66 563

TCMNet-wrong-test	8.97 562	10.42 567	8.74 554	19.56 569	17.61 568	12.53 566	9.01 564	13.59 568	2.18 528	4.64 556	5.11 558	14.63 566	11.09 564	7.19 561	9.73 558	5.56 567	0.89 545	3.77 563	3.11 562	10.34 568	9.80 567

MANE	4.13 552	0.51 473	0.64 382	0.66 498	0.56 497	6.89 558	0.99 513	7.55 561	12.04 561	6.68 562	8.57 564	10.69 563	9.45 561	7.59 562	6.39 553	0.49 508	0.43 518	0.48 505	0.98 541	0.49 497	0.48 508

DGTPSM_ROB	12.07 565	8.00 564	20.99 564	8.93 566	16.78 566	10.67 561	30.87 571	9.01 563	15.16 567	6.50 560	15.41 573	9.04 561	14.85 566	9.25 563	21.67 570	4.57 564	8.57 568	5.08 565	9.28 568	5.90 565	10.95 569

DPSMNet_ROB	12.08 566	8.00 564	21.00 565	8.97 567	16.79 567	10.67 561	30.89 572	9.02 564	15.17 568	6.51 561	15.41 573	9.04 561	14.85 566	9.27 564	21.67 570	4.58 565	8.57 568	5.09 567	9.29 569	5.90 565	10.95 569

SGM-ForestM	4.04 551	0.32 393	0.46 252	0.43 309	0.27 282	7.50 559	1.45 543	3.84 552	4.24 552	8.19 564	6.76 561	19.00 572	9.08 560	10.74 565	6.62 554	0.31 451	0.33 496	0.32 460	0.32 475	0.29 422	0.29 430

ASD4	9.96 564	8.86 566	17.78 562	7.17 564	9.80 563	16.08 568	28.92 570	9.77 565	8.20 558	7.02 563	7.08 562	8.47 560	9.57 562	11.17 566	20.26 567	4.12 562	4.14 564	5.57 568	4.74 564	5.53 563	4.90 565

HanzoNet	6.76 561	2.45 556	4.22 546	3.19 560	2.94 561	3.62 549	2.28 557	4.79 559	7.20 556	14.00 570	13.19 569	17.49 570	22.30 575	13.25 567	6.19 552	4.20 563	1.93 559	3.10 561	2.56 560	3.35 559	2.88 562

USTest	12.99 567	14.18 568	20.00 563	16.24 568	14.97 565	20.80 570	31.95 573	16.20 570	10.91 559	8.79 565	9.48 565	13.94 565	10.50 563	16.11 568	21.44 569	3.17 560	4.82 565	5.08 565	5.36 566	8.81 567	7.13 566

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

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

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

PML	40.80 583	29.24 575	11.87 559	7.20 565	14.47 564	92.13 583	213.69 584	7.63 562	23.35 576	74.72 583	190.14 584	50.17 583	26.15 577	21.39 572	12.70 562	8.76 569	2.92 561	8.45 569	3.25 563	13.26 569	4.42 564

xxxxx1	36.64 577	19.51 572	24.21 568	61.66 580	64.63 580	27.28 575	40.10 577	20.25 571	18.63 573	14.07 571	12.97 566	17.26 567	17.36 571	21.70 573	27.93 575	13.18 573	18.50 576	111.26 581	133.37 581	29.24 575	39.73 578

tt_ll	36.64 577	19.51 572	24.21 568	61.66 580	64.63 580	27.28 575	40.10 577	20.25 571	18.63 573	14.07 571	12.97 566	17.26 567	17.36 571	21.70 573	27.93 575	13.18 573	18.50 576	111.26 581	133.37 581	29.24 575	39.73 578

ff	36.64 577	19.51 572	24.21 568	61.66 580	64.63 580	27.28 575	40.10 577	20.25 571	18.63 573	14.07 571	12.97 566	17.26 567	17.36 571	21.70 573	27.93 575	13.18 573	18.50 576	111.26 581	133.37 581	29.24 575	39.73 578

LRCNet_RVC	21.24 572	31.15 576	21.41 566	28.98 574	23.82 572	3.13 546	0.60 449	20.96 575	1.59 512	25.58 575	28.15 577	21.99 575	14.79 565	21.94 576	16.41 565	28.89 580	14.87 574	33.53 576	31.28 576	29.51 578	26.16 576

BEATNet-Init1	15.13 568	0.82 514	50.86 580	0.72 511	0.53 489	38.10 579	7.03 563	11.83 567	14.25 566	29.78 579	30.17 579	48.21 582	22.64 576	26.78 577	18.11 566	0.42 499	0.38 505	0.47 501	0.46 506	0.51 500	0.48 508

HaxPig	31.96 573	37.24 578	34.27 573	24.37 573	24.88 573	18.26 569	19.86 567	20.64 574	28.52 578	35.97 580	38.75 580	25.57 576	28.72 578	33.88 578	34.39 578	35.94 581	38.87 581	37.80 577	40.48 577	39.68 579	41.15 581

AVERAGE_ROB	37.58 581	40.13 582	40.15 575	34.81 576	33.82 575	28.55 578	25.10 569	32.02 580	34.06 583	41.28 581	40.66 581	34.46 578	34.81 583	39.18 579	37.57 580	42.78 582	43.44 582	43.82 578	43.03 578	40.47 580	41.51 582

MEDIAN_ROB	37.38 580	40.85 583	40.60 576	32.31 575	31.85 574	27.20 574	24.55 568	29.10 579	33.19 582	42.09 582	41.76 582	33.35 577	34.39 582	39.78 580	37.07 579	43.64 583	44.10 583	44.12 579	43.40 579	41.51 581	42.76 583

CasAABBNet	35.74 575	37.43 579	48.72 578	42.22 577	39.20 576	52.24 580	73.12 582	42.61 581	32.62 580	26.78 576	27.95 575	38.58 579	32.60 579	41.67 581	51.65 582	18.74 577	18.57 579	19.15 573	19.77 574	27.20 572	23.98 574

Selective-RAFT-Error	35.84 576	37.49 580	48.83 579	42.26 578	39.24 577	52.30 581	73.09 581	42.66 582	32.61 579	26.80 577	28.30 578	38.84 581	33.51 581	41.68 582	51.59 581	18.82 578	18.58 580	19.17 574	19.80 575	27.28 573	24.05 575

LSM0	38.95 582	37.60 581	48.58 577	43.57 579	91.06 583	52.57 582	72.57 580	43.17 583	32.63 581	26.97 578	27.97 576	38.65 580	32.94 580	41.86 583	51.78 583	18.89 579	18.41 575	19.13 572	19.63 573	27.29 574	33.77 577

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

ccccc	429.48 585	429.19 585	527.00 585	507.10 585	501.20 585	356.95 585	342.70 585	380.82 585	297.90 585	334.51 585	389.17 585	372.86 585	449.39 585	499.17 585	553.56 585	561.44 585	431.22 585	334.28 585	290.86 585	540.88 585	489.46 585

Low-res two-view benchmark