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	0.17 245	0.16 346	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	0.40 219	0.71 519	3.55 553	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	0.88 530	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	0.13 252	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	1.28 538	0.30 346	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	0.69 528	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	0.48 388	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	0.13 252	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	0.22 371	0.19 397	0.17 181	0.19 330	0.21 338	0.18 291

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 507	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	3.08 566	2.43 539	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	1.09 542	0.08 2	0.17 181	0.16 224	0.14 120	0.97 544

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	0.53 487	0.26 14	0.51 433	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	0.40 219	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	0.82 459	3.60 567	0.39 158	2.35 555	2.07 555	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	0.34 481	0.11 131	0.13 51	0.09 9	3.49 566	0.18 291

testlalala2	0.36 163	0.18 84	0.45 235	0.89 523	0.53 494	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	0.16 346	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	0.45 470	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	0.30 346	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	0.19 324

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	0.51 525	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	0.15 192	0.13 77	0.09 4

GMOStereo	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 310	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 369	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 297	0.18 300	0.15 166	0.11 64

error version	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 310	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 369	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 297	0.18 300	0.15 166	0.11 64

test-v	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 310	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 369	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 297	0.18 300	0.15 166	0.11 64

test-2	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 310	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 369	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 297	0.18 300	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	1.24 478	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	0.75 388	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	0.70 518	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	0.17 273

CroCo-Stereo Lap2	0.28 77	0.24 290	0.39 158	0.50 417	0.29 332	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	0.15 315	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	0.44 329	0.27 283	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	0.22 371	0.20 409	0.20 297	0.17 273	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	0.86 535

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	0.14 286	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.12 107

CASnet	0.30 102	0.20 156	0.33 78	0.41 250	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	0.22 353	0.18 300	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	0.46 373	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	0.61 324	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	0.28 306	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	0.22 371	0.17 366	0.17 181	0.16 224	0.22 360	0.15 208

whm_eth	0.31 108	0.25 313	0.40 169	0.39 183	0.28 306	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	0.22 371	0.17 366	0.17 181	0.16 224	0.22 360	0.15 208

test_3	0.36 163	0.19 121	0.44 223	0.44 329	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	0.18 227	0.16 224	0.15 166	0.11 64

AnonymousM	0.41 234	0.81 516	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	1.51 539	0.26 448	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	0.42 290	0.29 332	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	0.23 387	0.17 366	0.19 267	0.16 224	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	0.42 290	0.26 253	0.40 193	0.32 193	0.72 240	0.34 64	0.89 383	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	0.42 290	0.26 253	0.40 193	0.32 193	0.72 240	0.34 64	0.89 383	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	0.43 310	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	0.22 371	0.16 346	0.19 267	0.16 224	0.19 298	0.13 141

rvit_stereo_0082	0.32 114	0.24 290	0.47 264	0.43 310	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	0.22 371	0.16 346	0.19 267	0.16 224	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	0.46 373	0.33 395	0.58 303	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	1.47 550	0.11 131	0.14 77	0.09 9	1.59 540	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	0.44 329	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	0.39 440	0.85 452	0.48 388	0.37 421	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	0.19 306	0.14 286	0.18 227	0.17 273	0.57 516	0.44 500

CroCo_RVC	0.40 223	0.39 440	0.85 452	0.48 388	0.37 421	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	0.19 306	0.14 286	0.18 227	0.17 273	0.57 516	0.44 500

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	0.41 250	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	0.15 315	0.17 181	0.13 135	0.14 120	0.13 141

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 52	0.31 389	0.24 5	0.51 433	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	0.28 306	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	0.13 252	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.13 141

4D-IteraStereo	0.33 124	0.18 84	0.40 169	0.40 219	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	0.19 267	0.16 224	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	0.18 227	0.17 273	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	0.88 313	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	1.06 441	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	0.51 433	0.39 436	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	0.21 346	0.22 427	0.19 267	0.19 330	0.21 338	0.20 347

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	1.06 441	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	1.06 441	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	0.47 382	0.25 212	0.45 233	0.35 238	0.77 269	1.27 487	0.36 87	0.87 289	0.37 102	0.30 142	0.47 117	0.27 118	0.15 158	0.13 252	0.21 338	0.23 410	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	0.48 388	0.31 368	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	0.13 252	0.18 227	0.16 224	0.15 166	0.12 107

UniTT-Stereo	0.27 70	0.17 61	0.37 127	0.40 219	0.27 283	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	0.17 245	0.13 252	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	0.41 250	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	0.21 338	0.23 410	0.17 240	0.14 185

IGEV-RUCA	0.25 52	0.16 39	0.34 94	0.39 183	0.27 283	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	0.20 329	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	0.52 445	0.32 384	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	0.22 371	0.14 286	0.19 267	0.18 300	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	0.75 530	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	0.18 276	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	0.87 308	0.50 158	0.47 143	0.45 101	0.26 45	0.21 38	0.49 131	0.24 55	0.23 387	0.19 397	0.22 353	0.17 273	0.21 338	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	0.40 219	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	0.14 286	0.18 227	0.15 192	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	0.86 301	0.52 163	0.57 174	0.70 194	0.59 230	0.50 272	0.49 131	0.46 321	0.17 245	0.15 315	0.17 181	0.15 192	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	0.41 250	0.29 332	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	0.19 324

MyStereo06	0.38 195	0.21 193	0.61 365	0.41 250	0.28 306	0.41 207	0.50 404	0.95 340	0.35 77	0.62 191	0.54 145	0.76 328	0.27 99	0.50 137	0.29 153	0.14 97	0.13 252	0.18 227	0.17 273	0.17 240	0.15 208

GLC_STEREO	0.29 88	0.19 121	0.27 20	0.44 329	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	0.18 383	0.19 267	0.16 224	0.16 206	0.13 141

HUI-Stereo	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	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	0.27 283	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	0.27 283	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	0.91 432	0.35 238	0.75 259	0.62 190	0.85 354	1.54 487	1.06 426	0.66 372	0.51 144	0.43 286	0.16 206	0.13 252	0.19 267	0.21 377	0.16 206	0.14 185

raftrobust	0.34 130	0.19 121	0.36 111	0.41 250	0.27 283	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	0.28 306	0.51 256	0.34 214	0.93 328	0.68 224	0.75 287	0.83 263	0.79 338	0.53 283	0.51 144	0.54 360	0.21 346	0.16 346	0.21 338	0.16 224	0.19 298	0.21 365

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	0.13 252	0.18 227	0.20 355	0.16 206	0.13 141

DCRE	0.37 180	0.18 84	0.46 252	0.45 352	0.32 384	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	0.13 252	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.13 141

IPLGR_C	0.40 223	0.21 193	0.64 382	0.45 352	0.33 395	0.52 260	0.34 214	0.66 185	0.62 190	0.82 331	0.92 312	0.45 156	0.32 154	0.52 150	0.46 321	0.17 245	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	0.45 352	0.33 395	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	0.43 310	0.29 332	0.54 274	0.35 238	0.89 315	0.86 333	0.63 199	0.72 197	0.68 282	0.42 224	0.52 150	0.41 277	0.21 346	0.14 286	0.15 117	0.13 135	0.18 264	0.19 324

HHNet	0.41 234	0.17 61	0.41 179	0.34 57	0.37 421	0.33 137	0.34 214	0.69 213	0.75 261	0.86 361	1.30 450	0.52 188	0.32 154	0.52 150	0.35 220	0.15 158	0.11 131	0.19 267	0.15 192	0.15 166	0.24 398

MM-Stereo_test2	0.30 102	0.18 84	0.39 158	0.40 219	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	0.50 417	0.24 180	0.46 238	0.30 151	0.70 228	1.19 469	0.40 115	0.71 196	0.45 156	0.29 127	0.53 159	0.27 118	0.15 158	0.13 252	0.19 267	0.21 377	0.13 77	0.17 273

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	0.28 306	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	0.48 388	0.28 306	0.58 303	0.43 362	1.00 356	0.70 232	0.67 233	0.95 325	0.75 322	0.55 301	0.53 159	0.54 360	0.23 387	0.17 366	0.19 267	0.17 273	0.19 298	0.20 347
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	0.15 192	0.14 120	0.12 107

FACV-RUCA	0.43 251	0.28 363	0.47 264	0.45 352	0.33 395	0.58 303	0.34 214	0.82 288	0.73 251	0.57 174	0.84 268	0.47 167	0.50 272	0.54 165	0.39 266	0.22 371	0.15 315	0.35 474	0.16 224	0.28 422	0.21 365

rvit_0105_6	0.38 195	0.28 363	0.64 382	0.50 417	0.30 346	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	0.27 429	0.26 460	0.24 390	0.21 377	0.22 360	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	0.37 424	0.54 338	0.40 219	0.26 253	0.42 214	0.36 260	0.59 132	1.04 430	0.55 168	0.51 130	0.37 102	0.35 175	0.54 165	0.41 277	0.19 306	0.13 252	0.16 143	0.17 273	0.24 390	0.18 291
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	0.40 219	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	0.18 227	0.17 273	0.14 120	0.11 64

1test111	0.36 163	0.23 253	0.33 78	0.41 250	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.85 297	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	0.19 267	0.13 135	0.18 264	0.17 273

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	0.17 245	0.11 131	0.19 267	0.13 135	0.19 298	0.20 347

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	0.85 297	0.54 170	0.56 171	0.69 191	0.65 269	0.53 283	0.55 170	0.45 311	0.17 245	0.16 346	0.20 297	0.19 330	0.18 264	0.17 273

CIPLG	0.41 234	0.21 193	0.63 377	0.45 352	0.33 395	0.52 260	0.33 203	0.65 176	0.60 188	0.82 331	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	0.41 250	0.25 212	0.40 193	0.79 497	0.66 185	0.43 129	1.09 467	3.27 540	0.70 290	0.73 409	0.55 170	0.33 188	0.14 97	0.13 252	0.19 267	0.17 273	0.15 166	0.30 443

TestStereo	0.38 195	0.31 389	0.40 169	0.45 352	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	0.18 276	0.13 252	0.20 297	0.15 192	0.22 360	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	0.16 224	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	0.27 283	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	0.62 332	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	0.18 276	0.14 286	0.16 143	0.13 135	0.17 240	0.17 273

StereoVision	0.42 241	0.28 363	0.45 235	0.49 403	0.28 306	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	0.21 346	0.24 445	0.25 403	0.24 425	0.26 407	0.16 254

EKT-Stereo	0.35 145	0.23 253	0.39 158	0.43 310	0.29 332	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	0.18 276	0.14 286	0.18 227	0.15 192	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	0.86 301	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	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

GrayStereo	0.49 323	0.19 121	0.42 200	0.46 373	0.28 306	0.53 268	0.67 466	0.69 213	0.63 201	1.02 444	1.47 481	0.78 336	0.76 418	0.56 180	0.33 188	0.14 97	0.12 186	0.17 181	0.17 273	0.15 166	0.29 435

DeepStereo_RVC	0.36 163	0.21 193	0.47 264	0.40 219	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	0.18 227	0.15 192	0.19 298	0.18 291

XX-Stereo	0.37 180	0.17 61	0.45 235	0.55 467	0.36 414	0.38 182	0.20 20	0.60 142	0.30 43	0.46 138	1.30 450	0.73 314	0.26 89	0.56 180	0.26 100	0.16 206	0.11 131	0.17 181	0.16 224	0.14 120	0.10 28

cf-r	0.47 293	0.23 253	0.41 179	0.39 183	0.23 151	0.59 316	0.37 274	0.88 313	0.85 328	0.72 273	1.05 375	0.94 393	0.62 342	0.56 180	0.54 360	0.21 346	0.14 286	0.17 181	0.19 330	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	0.50 417	0.29 332	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	0.27 429	0.25 453	0.25 403	0.23 410	0.22 360	0.18 291

rvit_0105_4	0.41 234	0.29 375	0.71 417	0.50 417	0.29 332	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	0.28 439	0.26 460	0.25 403	0.22 395	0.23 377	0.18 291

ACVNet-DCA	0.35 145	0.23 253	0.33 78	0.41 250	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.85 297	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	0.19 267	0.13 135	0.18 264	0.17 273

xx1	0.39 211	0.23 253	0.33 78	0.41 250	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.67 195	1.06 441	0.41 119	0.50 121	0.65 269	0.53 283	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.20 297	0.19 330	0.18 264	0.17 273

cc1	0.37 180	0.23 253	0.33 78	0.41 250	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.67 195	1.06 441	0.41 119	0.50 121	0.34 81	0.49 261	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 267	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	0.61 324	0.35 238	0.94 333	0.53 166	0.72 273	1.05 375	0.63 249	0.50 272	0.57 192	0.45 311	0.18 276	0.15 315	0.23 374	0.20 355	0.20 314	0.18 291

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	1.04 430	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.25 403	0.21 377	0.16 206	0.16 254

tt1	0.36 163	0.24 290	0.32 65	0.41 250	0.22 111	0.54 274	0.38 296	0.68 205	1.04 430	0.41 119	0.46 106	0.35 90	0.45 244	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 267	0.13 135	0.16 206	0.16 254

MIF-Stereo (partial)	0.31 108	0.18 84	0.37 127	0.41 250	0.31 368	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	0.17 245	0.13 252	0.19 267	0.17 273	0.18 264	0.14 185

PCWNet_CMD	0.48 305	0.24 290	0.52 326	0.39 183	0.27 283	0.63 341	0.30 151	0.95 340	0.96 394	0.86 361	1.07 384	0.79 338	0.44 239	0.57 192	0.43 286	0.17 245	0.12 186	0.21 338	0.16 224	0.24 390	0.19 324

CASS	0.45 268	0.27 349	0.42 200	0.48 388	0.22 111	0.61 324	0.34 214	0.97 347	0.62 190	0.71 261	0.85 278	0.61 241	0.55 301	0.57 192	0.41 277	0.29 446	0.16 346	0.22 353	0.18 300	0.22 360	0.28 428
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.35 145	0.23 253	0.51 321	0.44 329	0.21 92	0.64 348	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	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

ROB_FTStereo	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

s12784h	0.36 163	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 395	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	0.40 219	0.27 283	0.87 429	0.37 274	1.33 487	0.77 276	0.80 310	0.84 268	0.54 196	0.49 261	0.57 192	0.37 252	0.18 276	0.13 252	0.18 227	0.20 355	0.16 206	0.15 208

MSMDNet	0.48 305	0.24 290	0.52 326	0.39 183	0.27 283	0.63 341	0.30 151	0.96 344	0.96 394	0.86 361	1.07 384	0.79 338	0.44 239	0.57 192	0.43 286	0.17 245	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.23 377	0.19 324

test_sample1	0.42 241	0.22 232	0.46 252	0.34 57	0.23 151	0.58 303	0.35 238	0.99 352	0.49 154	0.62 191	0.75 212	0.69 286	0.61 336	0.58 212	0.44 302	0.18 276	0.14 286	0.17 181	0.15 192	0.17 240	0.17 273

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	0.17 245	0.11 131	0.20 297	0.11 75	0.17 240	0.18 291

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	0.44 329	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	0.19 267	0.19 330	0.21 338	0.36 472

Patchmatch Stereo++	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	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	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

iRAFT	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

RAFT-IKP	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

CFNet_pseudo	0.46 278	0.24 290	0.52 326	0.37 126	0.27 283	0.58 303	0.30 151	0.86 301	0.88 346	0.82 331	1.03 365	0.75 322	0.47 253	0.58 212	0.44 302	0.17 245	0.12 186	0.24 390	0.16 224	0.24 390	0.19 324

ccs_rob	0.46 278	0.24 290	0.52 326	0.37 126	0.27 283	0.58 303	0.31 173	0.86 301	0.88 346	0.82 331	1.02 361	0.75 322	0.47 253	0.58 212	0.44 302	0.17 245	0.12 186	0.24 390	0.16 224	0.24 390	0.19 324

UCFNet_RVC	0.49 323	0.26 332	0.35 104	0.39 183	0.26 253	0.64 348	0.36 260	1.15 425	0.84 320	0.67 233	0.88 297	0.88 373	0.59 326	0.58 212	0.45 311	0.24 399	0.17 366	0.27 434	0.27 454	0.25 400	0.23 390

MyStereo07	0.32 114	0.22 232	0.34 94	0.42 290	0.28 306	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	0.13 252	0.18 227	0.17 273	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	0.49 403	0.32 384	0.74 385	0.40 330	1.50 513	0.86 333	0.86 361	0.92 312	0.64 256	0.59 326	0.59 227	0.79 423	0.23 387	0.19 397	0.20 297	0.16 224	0.21 338	0.19 324

RALCasStereoNet	0.36 163	0.21 193	0.37 127	0.42 290	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	0.14 286	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	0.63 341	0.30 151	0.93 328	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	0.41 250	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	0.13 252	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	0.29 332	0.51 256	0.26 91	0.75 259	0.75 261	1.11 471	0.75 212	1.05 424	0.72 406	0.60 233	0.47 328	0.20 329	0.19 397	0.24 390	0.20 355	0.25 400	0.30 443

CoDeX	0.47 293	0.20 156	0.49 296	0.42 290	0.25 212	0.75 388	0.36 260	1.27 476	0.80 297	0.82 331	0.96 329	0.62 247	0.57 310	0.60 233	0.36 236	0.17 245	0.12 186	0.17 181	0.15 192	0.16 206	0.14 185

IER	0.46 278	0.23 253	0.50 309	0.38 155	0.28 306	0.69 366	0.35 238	0.80 282	0.66 216	0.83 343	0.94 316	0.75 322	0.77 425	0.60 233	0.42 281	0.17 245	0.14 286	0.17 181	0.17 273	0.17 240	0.15 208

IPLG	0.39 211	0.20 156	0.59 358	0.40 219	0.24 180	0.54 274	0.27 107	0.75 259	0.63 201	0.84 350	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	0.59 316	0.34 214	0.63 162	0.74 258	0.89 383	1.66 495	0.58 215	1.06 488	0.60 233	0.42 281	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.16 224	0.14 120	0.15 208

GMM-Stereo	0.44 258	0.19 121	0.36 111	0.42 290	0.25 212	0.51 256	0.47 385	0.71 236	0.53 166	0.76 294	1.37 460	0.76 328	0.38 199	0.60 233	0.33 188	0.15 158	0.10 51	0.20 297	0.19 330	0.16 206	0.27 421

RALAANet	0.38 195	0.23 253	0.48 284	0.42 290	0.29 332	0.35 155	0.25 80	0.86 301	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	0.15 192	0.21 338	0.13 141

PAM	0.46 278	0.19 121	0.70 412	0.40 219	0.26 253	0.75 388	0.33 203	0.85 297	0.34 64	0.70 254	0.46 106	1.83 513	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	0.58 303	0.39 319	0.95 340	0.67 219	0.63 199	0.77 222	0.69 286	0.57 310	0.61 241	0.38 260	0.19 306	0.14 286	0.18 227	0.16 224	0.19 298	0.18 291

PSM-AAD	0.48 305	0.20 156	0.37 127	0.43 310	0.23 151	0.56 292	0.50 404	0.65 176	0.70 232	1.07 461	1.12 398	0.58 215	0.92 465	0.61 241	0.32 176	0.15 158	0.11 131	0.25 403	0.26 448	0.18 264	0.43 499

CRE-IMP	0.36 163	0.23 253	0.49 296	0.42 290	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	0.17 245	0.11 131	0.19 267	0.15 192	0.21 338	0.18 291

Prome-Stereo	0.46 278	0.19 121	0.35 104	0.44 329	0.26 253	0.40 193	0.45 374	0.68 205	0.44 135	0.96 418	1.84 505	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	0.29 435

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	1.16 463	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	0.40 219	0.26 253	0.64 348	0.37 274	0.87 308	0.85 328	0.64 209	1.00 350	1.01 411	0.64 359	0.61 241	0.53 355	0.23 387	0.15 315	0.24 390	0.21 377	0.23 377	0.18 291

CFNet_RVC	0.48 305	0.23 253	0.36 111	0.40 219	0.26 253	0.64 348	0.37 274	0.87 308	0.85 328	0.64 209	1.00 350	1.01 411	0.64 359	0.61 241	0.53 355	0.23 387	0.15 315	0.24 390	0.21 377	0.23 377	0.18 291

PAM_32	0.46 278	0.19 121	0.67 398	0.39 183	0.24 180	0.75 388	0.27 107	0.95 340	0.34 64	0.68 239	0.44 98	1.91 518	0.65 365	0.62 249	0.26 100	0.15 158	0.10 51	0.16 143	0.15 192	0.14 120	0.13 141

DLNR_Zeroshot_test	20.09 576	36.28 582	38.04 579	169.85 588	61.80 584	0.23 17	0.20 20	13.88 574	0.37 99	0.44 130	0.66 184	0.43 148	0.21 38	0.62 249	0.28 138	5.46 571	0.10 51	0.15 117	0.11 75	72.60 587	0.11 64

GwcNet-ADL	0.44 258	0.22 232	0.48 284	0.45 352	0.30 346	0.40 193	0.37 274	0.92 326	0.97 397	0.71 261	0.78 233	0.61 241	0.42 224	0.62 249	0.50 335	0.19 306	0.14 286	0.15 117	0.14 166	0.18 264	0.18 291

ASMatch	0.48 305	0.19 121	0.45 235	0.39 183	0.28 306	0.37 169	0.26 91	0.74 253	0.68 224	0.76 294	2.34 519	0.61 241	0.52 279	0.62 249	0.37 252	0.14 97	0.12 186	0.17 181	0.15 192	0.14 120	0.21 365

THIR-Stereo	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.23 151	0.75 388	0.67 466	0.66 185	0.87 342	1.02 444	1.40 466	0.72 303	0.76 418	0.62 249	0.42 281	0.15 158	0.11 131	0.17 181	0.18 300	0.14 120	0.15 208

Pruner-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.45 235	0.40 219	0.25 212	0.22 13	0.24 72	0.67 195	0.55 175	0.89 383	0.76 218	0.68 282	0.29 127	0.62 249	0.35 220	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.17 273	0.17 240	0.18 291

EAI-Stereo	0.34 130	0.19 121	0.44 223	0.39 183	0.21 92	0.31 113	0.30 151	1.15 425	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	0.19 306	0.13 252	0.19 267	0.17 273	0.18 264	0.19 324

GANet-RSSM	0.47 293	0.21 193	0.37 127	0.38 155	0.25 212	0.58 303	0.36 260	1.07 388	0.78 286	0.68 239	1.01 353	0.86 362	0.67 375	0.62 249	0.44 302	0.21 346	0.15 315	0.18 227	0.18 300	0.18 264	0.17 273

PSMNet-RSSM	0.48 305	0.22 232	0.38 139	0.42 290	0.25 212	0.50 252	0.37 274	1.10 398	0.77 276	0.70 254	1.06 381	0.84 355	0.64 359	0.62 249	0.47 328	0.23 387	0.15 315	0.23 374	0.25 434	0.20 314	0.19 324

GwcNet-RSSM	0.49 323	0.24 290	0.42 200	0.40 219	0.23 151	0.55 279	0.38 296	0.93 328	0.93 380	0.71 261	1.16 421	0.86 362	0.60 330	0.62 249	0.66 395	0.21 346	0.14 286	0.19 267	0.20 355	0.16 206	0.15 208

coex_refinement	0.53 361	0.21 193	0.39 158	0.44 329	0.30 346	0.76 394	0.39 319	1.09 396	0.90 362	0.85 354	1.12 398	1.00 407	0.56 308	0.63 260	0.81 428	0.21 346	0.13 252	0.16 143	0.16 224	0.20 314	0.21 365

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	0.37 424	0.70 412	0.53 455	0.46 477	0.43 217	0.36 260	0.81 286	0.67 219	0.55 168	0.74 210	0.59 230	0.43 230	0.63 260	0.43 286	0.32 467	0.23 437	0.35 474	0.25 434	0.30 435	0.25 405

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 241	0.20 156	0.74 430	0.38 155	0.43 459	0.39 189	0.26 91	0.94 333	0.49 154	0.53 162	0.77 222	0.93 391	0.45 244	0.63 260	0.24 55	0.16 206	0.10 51	0.17 181	0.18 300	0.20 314	0.20 347

test_sample4	0.47 293	0.26 332	0.50 309	0.35 91	0.22 111	0.69 366	0.38 296	1.15 425	0.81 305	0.78 304	0.82 257	0.62 247	0.53 283	0.63 260	0.44 302	0.21 346	0.15 315	0.21 338	0.19 330	0.21 338	0.19 324

test_sample3	0.46 278	0.25 313	0.50 309	0.35 91	0.23 151	0.69 366	0.37 274	1.15 425	0.81 305	0.75 287	0.79 243	0.66 274	0.49 261	0.63 260	0.46 321	0.21 346	0.15 315	0.20 297	0.19 330	0.21 338	0.19 324

CFNet_ucs	0.50 339	0.24 290	0.55 343	0.38 155	0.31 368	0.58 303	0.33 203	0.98 350	0.93 380	0.88 379	1.19 429	0.80 346	0.49 261	0.63 260	0.43 286	0.21 346	0.15 315	0.26 422	0.18 300	0.26 407	0.22 383

test_4	0.36 163	0.18 84	0.31 54	0.44 329	0.25 212	0.20 5	0.34 214	0.56 116	0.41 119	0.59 178	1.45 478	0.43 148	0.25 74	0.63 260	0.28 138	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.19 330	0.15 166	0.11 64

UDGNet	0.48 305	0.77 513	0.50 309	0.48 388	0.31 368	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	0.32 467	0.15 315	0.66 524	0.19 330	0.36 467	0.21 365

KYRaft	0.48 305	0.20 156	0.38 139	0.44 329	0.23 151	0.44 225	0.37 274	0.66 185	0.41 119	0.94 410	1.73 499	0.79 338	0.41 222	0.63 260	0.31 166	0.16 206	0.11 131	0.18 227	0.22 395	0.16 206	0.78 530

DRaft	0.49 323	0.17 61	0.47 264	0.37 126	0.25 212	0.58 303	0.40 330	0.65 176	0.85 328	1.02 444	1.75 502	0.50 180	0.82 440	0.63 260	0.40 273	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.16 224	0.14 120	0.15 208

ACVNet	0.46 278	0.23 253	0.36 111	0.39 183	0.28 306	0.58 303	0.40 330	0.87 308	0.80 297	0.64 209	0.96 329	0.79 338	0.60 330	0.63 260	0.67 398	0.17 245	0.15 315	0.16 143	0.15 192	0.18 264	0.15 208

acv_ft	0.51 346	0.23 253	0.56 349	0.44 329	0.28 306	0.86 428	0.39 319	0.91 324	0.80 297	0.97 423	0.96 329	0.79 338	0.59 326	0.63 260	0.87 444	0.17 245	0.15 315	0.16 143	0.15 192	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	0.14 286	0.17 181	0.16 224	0.14 120	0.11 64

BUS	0.45 268	0.25 313	0.43 211	0.45 352	0.28 306	0.70 371	0.34 214	0.94 333	0.76 269	0.75 287	0.80 246	0.65 269	0.49 261	0.64 273	0.51 345	0.20 329	0.14 286	0.22 353	0.19 330	0.18 264	0.18 291

BSDual-CNN	0.46 278	0.25 313	0.43 211	0.45 352	0.28 306	0.77 395	0.40 330	0.94 333	0.76 269	0.75 287	0.80 246	0.76 328	0.54 295	0.64 273	0.43 286	0.20 329	0.14 286	0.22 353	0.19 330	0.18 264	0.18 291

psmg	0.49 323	0.25 313	0.43 211	0.41 250	0.28 306	0.85 425	0.43 362	0.99 352	0.76 269	0.91 395	0.94 316	0.76 328	0.54 295	0.64 273	0.43 286	0.20 329	0.15 315	0.20 297	0.20 355	0.18 264	0.18 291

AAGNet	1.43 523	0.20 156	0.48 284	0.44 329	0.25 212	0.29 86	0.31 173	0.65 176	0.68 224	0.97 423	0.86 281	0.67 281	0.62 342	0.64 273	20.63 573	0.16 206	0.11 131	0.19 267	0.15 192	0.19 298	0.12 107

Anonymous3	0.46 278	0.34 406	0.86 457	0.50 417	0.37 421	0.81 410	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	0.24 399	0.24 445	0.22 353	0.21 377	0.23 377	0.23 390

xxxx	1.01 488	0.22 232	0.43 211	0.36 110	0.21 92	0.82 418	0.36 260	1.32 485	0.88 346	0.71 261	0.94 316	0.97 400	0.63 348	0.64 273	10.58 564	0.20 329	0.16 346	0.18 227	0.17 273	0.19 298	0.19 324

rvit_0105_3	0.47 293	0.34 406	0.77 444	0.54 462	0.31 368	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	0.29 446	0.27 468	0.29 450	0.28 459	0.21 338	0.20 347

test_sample5	0.47 293	0.26 332	0.49 296	0.36 110	0.22 111	0.64 348	0.39 319	1.13 412	0.81 305	0.77 300	0.94 316	0.64 256	0.54 295	0.65 280	0.43 286	0.21 346	0.16 346	0.22 353	0.20 355	0.22 360	0.20 347

DualNet	0.48 305	0.26 332	0.49 296	0.36 110	0.22 111	0.64 348	0.39 319	1.13 412	0.81 305	0.80 310	1.03 365	0.64 256	0.54 295	0.65 280	0.43 286	0.21 346	0.16 346	0.22 353	0.20 355	0.22 360	0.20 347

plain	0.31 108	0.20 156	0.50 309	0.39 183	0.29 332	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	0.17 245	0.13 252	0.20 297	0.15 192	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	1.18 528	0.67 195	0.86 333	0.94 410	1.37 460	0.63 249	0.77 425	0.65 280	0.45 311	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.18 300	0.14 120	0.14 185

NRIStereo	0.36 163	0.20 156	0.45 235	0.41 250	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	0.18 227	0.15 192	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	1.18 528	0.67 195	0.86 333	0.94 410	1.37 460	0.63 249	0.77 425	0.65 280	0.45 311	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.18 300	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	1.19 481	3.94 552	0.56 202	0.38 199	0.65 280	0.36 236	0.13 58	0.11 131	0.20 297	0.14 166	0.12 43	0.13 141

ISRNet	0.56 386	0.24 290	0.66 394	0.56 470	0.36 414	0.44 225	0.25 80	0.82 288	0.84 320	1.07 461	1.25 438	0.91 384	0.60 330	0.66 288	0.58 370	0.35 486	0.26 460	0.36 479	0.33 483	0.30 435	0.42 493

LL-Strereo2	0.35 145	0.24 290	0.48 284	0.41 250	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	0.23 374	0.20 355	0.18 264	0.13 141

gwcnet-sp	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 219	0.26 253	0.81 410	0.41 345	0.89 315	0.84 320	0.91 395	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.18 264	0.18 291

scenet	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 219	0.26 253	0.81 410	0.41 345	0.89 315	0.84 320	0.91 395	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.18 264	0.18 291

ssnet	0.48 305	0.23 253	0.70 412	0.40 219	0.26 253	0.81 410	0.41 345	0.89 315	0.84 320	0.91 395	0.76 218	0.66 274	0.61 336	0.66 288	0.50 335	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.18 264	0.18 291

dd	0.43 251	0.38 434	0.55 343	0.44 329	0.25 212	0.47 242	0.38 296	0.70 228	1.05 434	0.59 178	0.65 177	0.42 140	0.39 210	0.66 288	0.50 335	0.24 399	0.15 315	0.21 338	0.15 192	0.22 360	0.18 291

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	1.79 503	0.45 156	0.33 164	0.66 288	0.36 236	0.14 97	0.11 131	0.18 227	0.14 166	0.13 77	0.13 141

HCRNet	0.44 258	0.34 406	0.41 179	0.53 455	0.26 253	0.53 268	0.29 135	0.83 291	0.63 201	0.71 261	0.81 253	0.77 334	0.50 272	0.66 288	0.36 236	0.24 399	0.16 346	0.24 390	0.20 355	0.21 338	0.18 291

222	1.18 509	0.22 232	0.44 223	0.37 126	0.22 111	0.79 402	0.37 274	1.31 484	0.89 359	0.92 403	1.08 387	0.72 303	0.71 402	0.66 288	13.89 568	0.20 329	0.15 315	0.17 181	0.16 224	0.18 264	0.19 324

DIP-Stereo	0.39 211	0.21 193	0.50 309	0.41 250	0.28 306	0.62 332	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	0.13 252	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	0.62 332	0.35 238	1.17 437	1.01 416	0.99 431	1.06 381	0.88 373	0.67 375	0.66 288	0.39 266	0.19 306	0.13 252	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	0.51 489	0.28 74	0.30 151	1.25 472	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	0.20 355	0.22 360	0.24 398

test_sample6	0.49 323	0.26 332	0.50 309	0.37 126	0.22 111	0.63 341	0.40 330	1.12 410	0.83 315	0.80 310	1.03 365	0.66 274	0.55 301	0.67 299	0.46 321	0.22 371	0.16 346	0.22 353	0.22 395	0.23 377	0.21 365

CBFPSM	0.59 407	0.22 232	1.31 506	0.38 155	0.27 283	1.12 475	0.65 462	0.79 279	0.82 310	0.80 310	0.81 253	1.35 483	0.87 453	0.67 299	0.76 418	0.16 206	0.15 315	0.15 117	0.16 224	0.17 240	0.22 383

NF-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.45 235	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.16 206	0.27 421

OCTAStereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.16 206	0.27 421

RE-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.16 206	0.27 421

TVStereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 250	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	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.16 206	0.27 421

pcwnet_v2	0.58 400	0.28 363	0.84 451	0.45 352	0.35 410	0.61 324	0.35 238	1.27 476	1.21 473	0.99 431	1.27 441	0.72 303	0.58 319	0.67 299	0.48 332	0.27 429	0.21 419	0.24 390	0.23 410	0.29 426	0.29 435

GES	0.44 258	0.23 253	0.57 353	0.40 219	0.30 346	0.59 316	0.36 260	0.96 344	0.68 224	0.74 285	0.83 263	0.47 167	0.48 258	0.67 299	0.43 286	0.22 371	0.16 346	0.17 181	0.16 224	0.18 264	0.23 390

AdaStereo	0.50 339	0.32 393	0.47 264	0.48 388	0.25 212	0.67 362	0.32 193	1.17 437	0.88 346	0.75 287	0.99 348	0.75 322	0.49 261	0.67 299	0.46 321	0.27 429	0.12 186	0.28 442	0.18 300	0.23 377	0.18 291
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	1.10 398	0.77 276	0.86 361	0.94 316	0.95 395	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	0.30 346	0.71 376	0.43 362	1.06 384	0.88 346	0.92 403	0.86 281	0.85 357	0.69 385	0.68 309	0.50 335	0.41 501	0.20 409	0.40 492	0.41 505	0.36 467	0.33 458

test_sample7	0.52 355	0.29 375	0.50 309	0.36 110	0.27 283	0.62 332	0.41 345	1.06 384	0.88 346	0.92 403	0.86 281	0.85 357	0.69 385	0.68 309	0.50 335	0.26 420	0.20 409	0.27 434	0.26 448	0.27 418	0.24 398

dad	0.58 400	0.50 473	0.64 382	0.43 310	0.30 346	0.59 316	0.36 260	0.78 275	1.25 483	1.01 441	1.17 423	1.15 454	0.53 283	0.68 309	0.50 335	0.35 486	0.23 437	0.37 484	0.21 377	0.29 426	0.20 347

BEATNet_4x	0.46 278	0.32 393	0.56 349	0.37 126	0.19 49	0.63 341	0.35 238	1.01 365	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	0.24 390	0.16 254

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 361	0.32 393	0.64 382	0.44 329	0.30 346	0.66 358	0.44 371	1.04 375	0.88 346	0.91 395	0.91 308	0.99 404	0.60 330	0.68 309	0.60 378	0.21 346	0.17 366	0.22 353	0.22 395	0.21 338	0.21 365
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	0.82 418	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	0.35 410	0.28 74	0.31 173	0.72 240	0.46 146	0.87 369	1.13 405	1.09 437	0.76 418	0.69 315	0.56 367	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.17 273	0.17 240	0.15 208

CoSv	0.45 268	0.21 193	0.36 111	0.34 57	0.35 410	0.28 74	0.31 173	0.72 240	0.46 146	0.87 369	1.13 405	1.09 437	0.76 418	0.69 315	0.56 367	0.12 30	0.10 51	0.17 181	0.17 273	0.17 240	0.15 208

ADLNet	0.55 375	0.27 349	0.51 321	0.44 329	0.35 410	0.78 399	0.46 378	1.08 392	0.86 333	0.99 431	0.98 343	0.92 389	0.63 348	0.69 315	0.81 428	0.22 371	0.16 346	0.22 353	0.22 395	0.21 338	0.21 365

test_xeample	1.01 488	0.21 193	0.42 200	0.35 91	0.21 92	0.71 376	0.39 319	1.23 461	0.86 333	0.81 322	1.04 371	0.69 286	0.61 336	0.69 315	10.93 565	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.17 273	0.18 264	0.17 273

DN-CSS_ROB	0.43 251	0.26 332	0.62 368	0.40 219	0.29 332	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	0.21 338	0.19 330	0.18 264	0.16 254

ToySt	0.49 323	0.27 349	0.75 434	0.40 219	0.27 283	0.64 348	0.49 399	0.84 294	0.77 276	0.60 182	0.83 263	0.88 373	0.66 372	0.70 321	0.56 367	0.16 206	0.17 366	0.21 338	0.20 355	0.21 338	0.19 324

PSM-softLoss	0.38 195	0.20 156	0.48 284	0.41 250	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	0.19 306	0.12 186	0.20 297	0.18 300	0.16 206	0.22 383

KMStereo	0.38 195	0.20 156	0.48 284	0.41 250	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	0.19 306	0.12 186	0.20 297	0.18 300	0.16 206	0.22 383

IRAFT_RVC	0.42 241	0.20 156	0.48 284	0.44 329	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	0.17 245	0.10 51	0.21 338	0.16 224	0.16 206	0.14 185

DMCA-RVC	0.51 346	0.30 384	0.59 358	0.50 417	0.32 384	0.54 274	0.38 296	0.86 301	0.68 224	0.94 410	0.86 281	0.91 384	0.68 381	0.70 321	0.59 375	0.23 387	0.18 383	0.31 459	0.23 410	0.26 407	0.19 324

MyStereo04	0.44 258	0.22 232	0.44 223	0.42 290	0.28 306	0.40 193	0.50 404	1.00 356	1.08 450	0.62 191	0.58 161	0.55 199	0.57 310	0.71 326	0.44 302	0.14 97	0.13 252	0.18 227	0.17 273	0.17 240	0.16 254

HH	0.35 145	0.20 156	0.47 264	0.40 219	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	0.40 219	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	0.67 425	0.26 332	2.15 534	0.39 183	0.31 368	1.19 486	0.56 440	0.84 294	0.84 320	0.80 310	1.17 423	1.05 424	0.84 447	0.71 326	1.21 496	0.20 329	0.18 383	0.17 181	0.15 192	0.20 314	0.20 347

STTStereo	0.55 375	0.37 424	0.76 439	0.44 329	0.31 368	0.60 322	0.44 371	0.96 344	0.86 333	0.99 431	0.90 305	0.96 398	0.58 319	0.71 326	0.61 382	0.25 410	0.23 437	0.26 422	0.32 480	0.24 390	0.23 390

PSMNet-ADL	0.48 305	0.27 349	0.40 169	0.48 388	0.30 346	0.68 364	0.37 274	0.90 320	0.80 297	0.61 189	0.80 246	0.92 389	0.62 342	0.72 331	0.63 387	0.23 387	0.18 383	0.18 227	0.20 355	0.22 360	0.20 347

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	0.85 354	0.79 243	0.64 256	0.35 175	0.72 331	0.34 203	0.19 306	0.14 286	0.23 374	0.20 355	0.16 206	0.20 347

STrans-v2	0.46 278	0.20 156	0.48 284	0.40 219	0.24 180	0.55 279	0.50 404	1.07 388	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	0.43 310	0.24 180	0.43 217	0.32 193	0.74 253	0.78 286	1.00 436	0.74 210	0.68 282	0.39 210	0.72 331	0.37 252	0.16 206	0.10 51	0.20 297	0.15 192	0.16 206	0.13 141

HSM-Net_RVC	0.53 361	0.22 232	0.35 104	0.37 126	0.21 92	0.85 425	0.37 274	1.23 461	0.93 380	0.90 390	1.15 416	1.26 461	0.63 348	0.72 331	0.48 332	0.17 245	0.13 252	0.16 143	0.15 192	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	0.31 368	0.60 322	0.38 296	0.89 315	0.77 276	0.75 287	0.84 268	0.72 303	0.54 295	0.73 336	0.46 321	0.19 306	0.14 286	0.20 297	0.18 300	0.16 206	0.17 273

MyStereo05	0.44 258	0.21 193	0.45 235	0.41 250	0.28 306	0.41 207	0.50 404	0.93 328	1.09 452	0.76 294	0.61 167	0.51 184	0.57 310	0.73 336	0.42 281	0.14 97	0.13 252	0.18 227	0.17 273	0.17 240	0.15 208

NINENet	0.50 339	0.29 375	0.51 321	0.45 352	0.32 384	0.70 371	0.34 214	1.10 398	0.88 346	0.80 310	0.94 316	0.65 269	0.49 261	0.73 336	0.51 345	0.22 371	0.20 409	0.25 403	0.18 300	0.22 360	0.21 365

hknet	0.49 323	0.25 313	0.51 321	0.45 352	0.29 332	0.77 395	0.40 330	0.94 333	0.83 315	0.75 287	0.80 246	0.97 400	0.61 336	0.73 336	0.45 311	0.18 276	0.14 286	0.22 353	0.19 330	0.18 264	0.18 291

TRStereo	0.37 180	0.27 349	0.59 358	0.47 382	0.41 448	0.29 86	0.30 151	0.84 294	0.59 186	0.52 159	0.41 91	0.52 188	0.26 89	0.73 336	0.27 118	0.17 245	0.12 186	0.19 267	0.19 330	0.13 77	0.11 64

UNet	0.54 373	0.26 332	0.66 394	0.44 329	0.40 441	0.99 450	0.41 345	0.98 350	0.75 261	0.83 343	0.89 301	1.04 420	0.72 406	0.73 336	0.62 384	0.19 306	0.14 286	0.20 297	0.17 273	0.20 314	0.17 273

FADNet-RVC-Resample	0.56 386	0.33 401	1.16 487	0.49 403	0.34 404	0.71 376	0.43 362	1.01 365	0.93 380	0.82 331	0.87 289	0.74 320	0.67 375	0.73 336	0.45 311	0.18 276	0.18 383	0.26 422	0.27 454	0.26 407	0.27 421

G2L-ROB	0.47 293	0.19 121	0.42 200	0.35 91	0.22 111	0.57 297	0.42 355	1.14 421	0.71 243	0.84 350	0.75 212	1.09 437	0.53 283	0.74 343	0.53 355	0.17 245	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.17 240	0.19 324

DFGA-Net	0.45 268	0.29 375	0.80 448	0.42 290	0.32 384	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	0.13 252	0.19 267	0.18 300	0.20 314	0.17 273

GMStereo_Zeroshot	0.49 323	0.44 458	0.74 430	0.49 403	0.27 283	0.56 292	0.29 135	0.73 251	0.76 269	0.86 361	0.94 316	0.91 384	0.36 191	0.74 343	0.43 286	0.26 420	0.14 286	0.26 422	0.15 192	0.36 467	0.18 291

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	0.49 403	0.32 384	0.65 355	0.56 440	1.04 375	0.82 310	0.82 331	0.88 297	1.01 411	0.94 471	0.74 343	0.61 382	0.21 346	0.25 453	0.26 422	0.23 410	0.21 338	0.20 347

ac_64	0.52 355	0.22 232	0.50 309	0.45 352	0.28 306	0.80 405	0.45 374	1.02 368	0.61 189	0.91 395	0.83 263	1.07 431	0.68 381	0.74 343	0.70 405	0.21 346	0.18 383	0.20 297	0.19 330	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	1.15 425	0.39 114	0.66 230	0.61 167	1.70 510	0.91 460	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	0.82 459	0.44 458	0.63 377	0.40 219	0.43 459	0.80 405	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	0.52 517	0.54 531	0.54 518	4.82 570	0.56 514	0.40 488

iRaft-Stereo_5w	0.45 268	0.21 193	0.48 284	0.42 290	0.28 306	0.31 113	0.54 430	0.63 162	0.62 190	0.62 191	0.89 301	1.01 411	0.69 385	0.75 349	0.66 395	0.13 58	0.12 186	0.17 181	0.15 192	0.14 120	0.15 208

RAFT	0.45 268	0.22 232	0.45 235	0.47 382	0.26 253	0.54 274	0.47 385	0.66 185	0.58 185	0.80 310	0.82 257	0.94 393	0.57 310	0.75 349	0.34 203	0.17 245	0.15 315	0.22 353	0.20 355	0.16 206	0.12 107

fast-acv-ft	0.64 416	0.30 384	0.73 425	0.45 352	0.34 404	1.17 483	0.49 399	0.86 301	0.98 401	1.02 444	1.36 457	1.29 466	0.85 448	0.76 353	0.81 428	0.21 346	0.23 437	0.23 374	0.23 410	0.21 338	0.20 347

DisPM	0.39 211	0.19 121	0.44 223	0.41 250	0.27 283	0.24 26	0.31 173	0.65 176	0.57 183	0.87 369	0.87 289	0.60 236	0.32 154	0.76 353	0.32 176	0.18 276	0.12 186	0.19 267	0.17 273	0.15 166	0.20 347

TransformOpticalFlow	0.44 258	0.20 156	0.47 264	0.41 250	0.23 151	0.37 169	0.47 385	0.94 333	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	0.15 192	0.14 120	0.13 141

RAFT_R40	0.40 223	0.19 121	0.44 223	0.43 310	0.25 212	0.23 17	0.26 91	0.67 195	0.67 219	0.98 428	0.78 233	0.72 303	0.43 230	0.76 353	0.35 220	0.16 206	0.11 131	0.20 297	0.16 224	0.18 264	0.14 185

HGLStereo	0.56 386	0.28 363	0.57 353	0.50 417	0.37 421	0.80 405	0.45 374	1.02 368	0.78 286	0.86 361	1.14 410	0.89 377	0.82 440	0.76 353	0.73 413	0.21 346	0.20 409	0.19 267	0.18 300	0.19 298	0.21 365

CFNet	0.51 346	0.29 375	0.46 252	0.41 250	0.27 283	0.70 371	0.32 193	1.13 412	1.00 412	0.72 273	1.07 384	0.85 357	0.60 330	0.76 353	0.52 352	0.19 306	0.14 286	0.23 374	0.23 410	0.21 338	0.16 254

iResNet_ROB	0.52 355	0.21 193	0.53 334	0.37 126	0.21 92	0.61 324	0.29 135	1.51 516	1.32 492	0.90 390	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	0.18 291

ADLNet2	0.55 375	0.25 313	0.65 388	0.47 382	0.30 346	0.83 421	0.50 404	1.05 380	0.95 393	0.80 310	0.98 343	0.99 404	0.69 385	0.77 360	0.73 413	0.20 329	0.16 346	0.17 181	0.18 300	0.21 338	0.21 365

SST-Stereo	0.40 223	0.19 121	0.45 235	0.42 290	0.25 212	0.25 40	0.21 35	0.66 185	0.47 151	1.08 465	0.79 243	0.72 303	0.43 230	0.77 360	0.35 220	0.16 206	0.11 131	0.20 297	0.16 224	0.19 298	0.15 208

DRN-Test	0.66 420	0.32 393	0.66 394	0.50 417	0.39 436	1.15 479	0.61 454	1.49 512	1.01 416	1.12 472	1.08 387	1.06 426	0.69 385	0.77 360	0.94 464	0.23 387	0.17 366	0.26 422	0.25 434	0.25 400	0.21 365

NOSS_ROB	0.57 393	0.39 440	0.39 158	0.44 329	0.30 346	0.73 384	0.54 430	1.03 372	1.08 450	0.67 233	0.87 289	0.76 328	0.57 310	0.77 360	0.47 328	0.38 494	0.38 510	0.44 501	0.42 509	0.37 472	0.34 465

G2L-Stereo	0.49 323	0.23 253	0.48 284	0.43 310	0.26 253	0.47 242	0.42 355	0.93 328	0.78 286	0.84 350	0.86 281	0.91 384	0.52 279	0.78 364	0.70 405	0.20 329	0.17 366	0.22 353	0.18 300	0.17 240	0.21 365

rvit_105_1	0.54 373	0.40 445	0.76 439	0.58 477	0.37 421	0.59 316	0.68 471	0.70 228	0.94 387	0.82 331	0.69 191	0.73 314	0.58 319	0.78 364	0.54 360	0.32 467	0.29 477	0.31 459	0.34 485	0.23 377	0.20 347

RAFT+CT+SA	0.39 211	0.23 253	0.36 111	0.51 433	0.27 283	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	0.18 227	0.18 300	0.15 166	0.14 185

hitnet-ft	0.55 375	0.27 349	0.39 158	0.41 250	0.28 306	0.78 399	0.40 330	0.92 326	0.90 362	0.82 331	1.01 353	1.13 451	0.70 398	0.78 364	0.67 398	0.28 439	0.20 409	0.28 442	0.22 395	0.29 426	0.26 411

iResNet	0.49 323	0.29 375	0.79 446	0.42 290	0.21 92	0.61 324	0.40 330	0.82 288	0.99 406	0.87 369	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	0.52 445	0.28 306	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	0.18 227	0.18 300	0.18 264	0.16 254

RAFT + AFF	0.53 361	0.29 375	0.75 434	0.51 433	0.32 384	0.63 341	0.60 449	1.00 356	0.91 369	0.78 304	0.87 289	0.83 351	0.58 319	0.80 370	0.47 328	0.17 245	0.20 409	0.23 374	0.22 395	0.18 264	0.18 291

UPFNet	0.53 361	0.24 290	0.51 321	0.45 352	0.38 430	0.84 424	0.49 399	0.99 352	0.75 261	0.87 369	0.88 297	0.86 362	0.64 359	0.80 370	0.71 410	0.20 329	0.20 409	0.20 297	0.20 355	0.19 298	0.15 208

S-Stereo	0.74 443	0.35 412	0.96 467	0.56 470	0.45 470	0.82 418	0.60 449	1.24 468	1.60 517	0.96 418	1.41 468	1.12 445	0.94 471	0.80 370	1.04 482	0.26 420	0.31 490	0.28 442	0.25 434	0.32 447	0.47 510

ACV-stereo	0.62 413	0.34 406	1.00 472	0.43 310	0.31 368	1.20 487	0.40 330	0.75 259	0.83 315	0.64 209	0.77 222	2.10 522	1.03 485	0.81 373	0.64 390	0.21 346	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.21 338	0.21 365

CRFU-Net	0.57 393	0.27 349	0.57 353	0.46 373	0.30 346	1.20 487	0.52 422	1.10 398	0.56 181	1.00 436	0.98 343	1.06 426	0.79 432	0.81 373	0.71 410	0.21 346	0.19 397	0.18 227	0.16 224	0.18 264	0.19 324

MMNet	0.55 375	0.25 313	0.61 365	0.43 310	0.34 404	1.07 464	0.39 319	0.87 308	0.91 369	0.91 395	0.93 315	0.86 362	0.76 418	0.81 373	0.76 418	0.15 158	0.14 286	0.18 227	0.19 330	0.20 314	0.16 254

ITSA-stereo	0.53 361	0.28 363	0.52 326	0.40 219	0.23 151	0.56 292	0.34 214	1.24 468	1.24 478	0.80 310	0.81 253	0.72 303	0.58 319	0.82 376	0.65 392	0.21 346	0.17 366	0.23 374	0.21 377	0.22 360	0.26 411

ssnet_v2	0.58 400	0.28 363	0.56 349	0.43 310	0.29 332	0.95 440	0.59 447	1.13 412	0.99 406	0.93 407	0.80 246	0.99 404	0.64 359	0.82 376	0.94 464	0.25 410	0.22 427	0.23 374	0.24 425	0.20 314	0.19 324

DAS	0.51 346	0.25 313	0.60 363	0.48 388	0.31 368	0.58 303	0.41 345	0.83 291	0.97 397	0.89 383	1.12 398	0.70 290	0.75 415	0.82 376	0.43 286	0.17 245	0.13 252	0.18 227	0.15 192	0.20 314	0.18 291

LMCR-Stereo	0.53 361	0.30 384	0.53 334	0.58 477	0.30 346	0.83 421	0.36 260	1.19 442	0.76 269	0.88 379	1.04 371	0.56 202	0.62 342	0.82 376	0.67 398	0.19 306	0.15 315	0.19 267	0.14 166	0.23 377	0.17 273

FADNet	0.61 412	0.51 477	1.10 481	0.45 352	0.44 466	0.65 355	0.41 345	1.19 442	1.05 434	0.70 254	0.84 268	0.98 403	0.66 372	0.82 376	0.50 335	0.29 446	0.30 481	0.27 434	0.30 467	0.46 497	0.35 470

PS-NSSS	0.58 400	0.44 458	0.62 368	0.42 290	0.33 395	0.66 358	0.58 444	1.02 368	0.86 333	0.77 300	1.28 443	0.72 303	0.64 359	0.82 376	0.59 375	0.31 456	0.26 460	0.40 492	0.27 454	0.33 453	0.26 411

StereoDRNet	0.64 416	0.33 401	0.68 402	0.51 433	0.43 459	1.03 457	0.53 426	1.47 509	0.99 406	1.10 469	0.87 289	1.07 431	0.71 402	0.82 376	0.88 448	0.23 387	0.19 397	0.25 403	0.23 410	0.27 418	0.19 324

PSMNet_ROB	0.64 416	0.37 424	0.65 388	0.56 470	0.42 454	0.97 445	0.83 500	1.21 448	0.92 374	0.79 308	1.02 361	1.08 433	0.63 348	0.82 376	0.91 462	0.29 446	0.20 409	0.31 459	0.31 474	0.26 407	0.23 390

CSP-Net	0.56 386	0.27 349	0.49 296	0.41 250	0.28 306	1.22 489	0.50 404	1.23 461	0.72 244	0.95 417	0.95 325	0.89 377	0.62 342	0.83 384	0.62 384	0.26 420	0.17 366	0.17 181	0.17 273	0.18 264	0.17 273

iRaft-Stereo_20w	0.39 211	0.19 121	0.57 353	0.37 126	0.27 283	0.31 113	0.24 72	1.44 507	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	0.46 373	0.29 332	0.52 260	0.38 296	0.90 320	0.55 175	0.81 322	1.03 365	1.00 407	0.70 398	0.83 384	0.54 360	0.21 346	0.18 383	0.24 390	0.18 300	0.23 377	0.20 347

delet	0.55 375	0.24 290	0.55 343	0.44 329	0.33 395	1.07 464	0.50 404	1.00 356	0.86 333	0.85 354	0.96 329	0.90 382	0.63 348	0.83 384	0.74 416	0.18 276	0.18 383	0.20 297	0.21 377	0.16 206	0.15 208

CVANet_RVC	0.57 393	0.33 401	0.44 223	0.47 382	0.32 384	0.67 362	0.61 454	1.05 380	0.93 380	0.85 354	1.04 371	1.01 411	0.73 409	0.83 384	0.52 352	0.29 446	0.19 397	0.27 434	0.25 434	0.31 441	0.21 365

SMFormer	0.51 346	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 332	0.34 214	1.21 448	1.02 419	0.81 322	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.55 365	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.16 224	0.18 264	0.18 291

tta	0.51 346	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 332	0.34 214	1.21 448	1.02 419	0.81 322	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.55 365	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.16 224	0.15 166	0.14 185

qqq1	0.49 323	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 332	0.34 214	1.21 448	1.02 419	0.81 322	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.34 203	0.19 306	0.15 315	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	0.62 332	0.34 214	1.21 448	1.02 419	0.81 322	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.34 203	0.19 306	0.15 315	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	0.65 355	0.38 296	1.18 440	1.05 434	0.72 273	1.08 387	0.63 249	0.49 261	0.84 389	0.59 375	0.24 399	0.21 419	0.22 353	0.20 355	0.24 390	0.24 398

raft_robust	0.41 234	0.23 253	0.36 111	0.42 290	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	0.17 273	0.15 166	0.12 107

DeepPruner_ROB	0.53 361	0.34 406	0.59 358	0.41 250	0.30 346	0.50 252	0.43 362	1.19 442	0.70 232	0.85 354	1.05 375	0.86 362	0.55 301	0.84 389	0.51 345	0.29 446	0.23 437	0.22 353	0.22 395	0.26 407	0.25 405

TCMNet	0.66 420	0.39 440	0.98 470	0.59 481	0.61 510	0.96 443	0.55 434	1.05 380	0.90 362	0.84 350	1.14 410	0.89 377	0.65 365	0.85 396	1.01 478	0.26 420	0.26 460	0.31 459	0.28 459	0.32 447	0.29 435

YMNet	0.66 420	0.38 434	0.90 461	0.52 445	0.46 477	1.08 468	0.49 399	1.00 356	0.77 276	1.18 479	1.29 447	1.12 445	0.74 411	0.85 396	0.86 438	0.27 429	0.31 490	0.25 403	0.25 434	0.24 390	0.23 390

YMNet_1	0.66 420	0.38 434	0.90 461	0.52 445	0.46 477	1.08 468	0.49 399	1.00 356	0.77 276	1.18 479	1.29 447	1.12 445	0.74 411	0.85 396	0.86 438	0.27 429	0.31 490	0.25 403	0.25 434	0.24 390	0.23 390

UDG	0.88 472	0.82 519	0.67 398	1.00 528	0.96 528	1.02 454	0.57 443	1.13 412	0.99 406	0.90 390	0.97 342	1.31 469	0.99 480	0.85 396	0.84 433	0.54 522	0.32 495	1.77 542	0.40 500	0.94 530	0.66 526

ADCRef	0.80 455	0.43 453	1.32 508	0.50 417	0.45 470	1.07 464	0.51 419	1.07 388	0.98 401	1.17 477	1.42 469	0.87 368	0.91 460	0.85 396	3.19 540	0.18 276	0.16 346	0.23 374	0.23 410	0.22 360	0.21 365

DDVS	0.52 355	0.30 384	0.56 349	0.41 250	0.31 368	0.71 376	0.34 214	0.91 324	0.67 219	0.85 354	0.89 301	1.12 445	0.46 249	0.86 401	0.60 378	0.22 371	0.16 346	0.22 353	0.18 300	0.25 400	0.26 411

TDLM	0.57 393	0.33 401	0.49 296	0.51 433	0.30 346	0.66 358	0.73 490	1.03 372	1.01 416	0.82 331	1.10 393	0.84 355	0.70 398	0.86 401	0.58 370	0.28 439	0.17 366	0.25 403	0.22 395	0.26 407	0.19 324

FAT-Stereo	0.73 442	0.33 401	0.75 434	0.49 403	0.37 421	0.71 376	0.59 447	1.36 495	1.30 490	1.03 452	1.40 466	1.59 507	1.15 496	0.87 403	0.86 438	0.28 439	0.28 472	0.28 442	0.23 410	0.28 422	0.38 483

HSM	0.51 346	0.24 290	0.41 179	0.39 183	0.24 180	0.75 388	0.40 330	1.22 456	0.75 261	0.81 322	0.91 308	1.21 457	0.69 385	0.87 403	0.46 321	0.17 245	0.13 252	0.17 181	0.14 166	0.17 240	0.17 273

CBMV_ROB	0.59 407	0.37 424	0.38 139	0.39 183	0.28 306	0.74 385	0.28 125	1.00 356	0.98 401	0.94 410	1.25 438	0.81 349	0.78 430	0.87 403	0.50 335	0.36 490	0.37 508	0.43 498	0.40 500	0.33 453	0.30 443

PSMNet-RUCA	0.76 445	0.75 511	1.08 480	1.01 529	0.90 523	0.69 366	0.50 404	1.11 404	1.03 424	0.78 304	1.11 394	0.80 346	0.72 406	0.88 406	0.63 387	0.53 521	0.27 468	0.76 526	0.46 511	0.66 523	0.47 510

HBP-ISP	0.59 407	0.45 462	0.43 211	0.45 352	0.33 395	0.70 371	0.28 125	1.11 404	1.00 412	0.83 343	1.18 425	0.65 269	0.68 381	0.88 406	0.52 352	0.35 486	0.38 510	0.47 506	0.41 505	0.38 476	0.31 450

ARAFT	0.47 293	0.24 290	0.79 446	0.42 290	0.25 212	0.55 279	0.55 434	0.75 259	0.81 305	0.89 383	0.75 212	0.73 314	0.47 253	0.88 406	0.37 252	0.15 158	0.12 186	0.23 374	0.22 395	0.14 120	0.13 141

DLCB_ROB	0.58 400	0.28 363	0.47 264	0.49 403	0.32 384	0.77 395	0.50 404	0.99 352	0.92 374	1.04 453	1.14 410	1.21 457	0.69 385	0.88 406	0.69 402	0.20 329	0.20 409	0.22 353	0.22 395	0.21 338	0.18 291

SGM-Forest	0.62 413	0.32 393	0.39 158	0.43 310	0.30 346	1.02 454	0.55 434	1.09 396	1.05 434	1.06 458	1.18 425	1.10 441	0.67 375	0.88 406	0.62 384	0.31 456	0.33 501	0.33 470	0.30 467	0.30 435	0.28 428
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	0.42 290	0.25 212	1.01 452	0.77 494	1.13 412	1.09 452	1.17 477	1.22 431	1.04 420	0.75 415	0.88 406	0.63 387	0.28 439	0.30 481	0.34 472	0.30 467	0.26 407	0.26 411
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.71 436	0.51 477	1.36 514	0.50 417	0.41 448	1.15 479	0.69 476	1.21 448	1.07 447	1.02 444	1.12 398	1.08 433	0.87 453	0.89 412	0.89 458	0.24 399	0.22 427	0.21 338	0.19 330	0.26 407	0.26 411

MLCV	0.47 293	0.24 290	0.61 365	0.37 126	0.17 17	0.61 324	0.33 203	0.80 282	0.87 342	0.94 410	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	0.66 358	0.43 362	1.23 461	0.99 406	0.71 261	0.99 348	0.95 395	0.69 385	0.90 414	1.08 485	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.19 330	0.20 314	0.18 291

SACVNet	0.58 400	0.34 406	0.55 343	0.55 467	0.36 414	0.63 341	0.48 393	1.13 412	0.77 276	1.02 444	1.06 381	1.02 416	0.74 411	0.90 414	0.51 345	0.27 429	0.21 419	0.25 403	0.24 425	0.29 426	0.36 472

IIG-Stereo	0.43 251	0.21 193	0.44 223	0.50 417	0.25 212	0.44 225	0.21 35	0.71 236	0.76 269	0.83 343	0.95 325	0.83 351	0.43 230	0.90 414	0.35 220	0.15 158	0.12 186	0.19 267	0.14 166	0.15 166	0.11 64

GEStereo_RVC	0.55 375	0.29 375	0.63 377	0.49 403	0.31 368	0.70 371	0.54 430	1.22 456	0.92 374	0.82 331	0.85 278	0.85 357	0.63 348	0.90 414	0.65 392	0.24 399	0.16 346	0.19 267	0.16 224	0.21 338	0.22 383

RASNet	0.53 361	0.22 232	0.52 326	0.38 155	0.22 111	0.68 364	0.38 296	0.97 347	0.88 346	0.73 280	1.04 371	1.03 418	0.92 465	0.90 414	0.86 438	0.16 206	0.14 286	0.14 77	0.17 273	0.15 166	0.13 141

StereoDRNet-Refined	0.58 400	0.32 393	0.54 338	0.46 373	0.30 346	0.96 443	0.40 330	1.00 356	0.94 387	1.12 472	1.08 387	0.96 398	0.67 375	0.90 414	0.89 458	0.17 245	0.13 252	0.22 353	0.21 377	0.20 314	0.19 324
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	0.72 440	0.41 449	0.65 388	0.64 495	0.44 466	0.98 449	1.20 530	1.11 404	1.00 412	0.98 428	0.96 329	1.49 497	0.87 453	0.90 414	0.79 423	0.31 456	0.26 460	0.39 489	0.39 497	0.32 447	0.32 454

TestStereo1	0.43 251	0.23 253	0.41 179	0.51 433	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	0.13 252	0.18 227	0.15 192	0.14 120	0.13 141

SA-5K	0.43 251	0.23 253	0.41 179	0.51 433	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	0.13 252	0.18 227	0.15 192	0.14 120	0.13 141

OMP-Stereo	0.42 241	0.22 232	0.46 252	0.52 445	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	0.20 297	0.15 192	0.15 166	0.12 107

GCST	0.83 466	1.22 536	0.74 430	1.58 541	1.01 534	1.06 463	0.23 58	0.78 275	0.78 286	0.97 423	0.65 177	0.78 336	0.35 175	0.92 424	0.34 203	0.96 536	0.65 536	1.20 536	0.81 539	0.91 528	0.70 527

Sa-1000	0.48 305	0.24 290	0.41 179	0.45 352	0.25 212	0.59 316	0.34 214	0.81 286	0.93 380	0.82 331	1.50 482	0.53 192	0.45 244	0.92 424	0.30 159	0.15 158	0.12 186	0.21 338	0.19 330	0.15 166	0.13 141

Consistency-Raft	1.01 488	0.81 516	1.24 499	0.84 520	0.97 529	0.81 410	0.84 503	1.30 482	1.59 514	1.05 455	1.68 498	1.12 445	0.91 460	0.92 424	1.11 487	0.65 526	0.74 540	0.79 528	0.90 542	1.06 535	0.79 532

FINET	0.67 425	0.42 451	1.00 472	0.46 373	0.43 459	0.83 421	0.89 508	1.08 392	1.50 507	0.87 369	1.14 410	0.71 294	0.68 381	0.92 424	0.70 405	0.36 490	0.30 481	0.26 422	0.24 425	0.35 463	0.33 458

Syn2CoEx	0.71 436	0.51 477	0.95 465	0.64 495	0.45 470	0.91 432	0.53 426	1.48 510	1.13 459	0.93 407	1.35 456	1.02 416	0.99 480	0.92 424	0.80 425	0.30 453	0.27 468	0.28 442	0.24 425	0.23 377	0.24 398

GwcNet	0.69 430	0.36 417	1.10 481	0.51 433	0.42 454	1.08 468	0.50 404	1.21 448	1.16 463	1.00 436	1.37 460	1.06 426	0.79 432	0.92 424	0.94 464	0.25 410	0.24 445	0.24 390	0.22 395	0.23 377	0.26 411

DDUNet	1.06 497	2.56 563	0.68 402	1.21 535	1.26 540	1.03 457	0.69 476	1.11 404	0.94 387	0.96 418	1.22 431	1.27 463	0.82 440	0.93 430	0.72 412	0.84 533	0.38 510	1.99 545	0.60 530	1.10 536	0.85 534

SepStereo	0.51 346	0.25 313	0.60 363	0.48 388	0.31 368	0.58 303	0.41 345	0.83 291	0.97 397	0.89 383	1.12 398	0.70 290	0.75 415	0.93 430	0.43 286	0.17 245	0.13 252	0.18 227	0.15 192	0.20 314	0.18 291

aanetorigin	0.83 466	0.56 490	1.87 529	0.49 403	0.38 430	0.56 292	0.66 464	0.70 228	1.00 412	2.42 539	2.02 512	1.31 469	1.18 500	0.93 430	1.13 492	0.20 329	0.18 383	0.20 297	0.19 330	0.27 418	0.30 443

FADNet_RVC	0.55 375	0.37 424	1.17 492	0.44 329	0.31 368	0.56 292	0.34 214	1.06 384	0.88 346	0.67 233	0.90 305	0.61 241	0.65 365	0.93 430	0.70 405	0.21 346	0.18 383	0.26 422	0.23 410	0.31 441	0.28 428

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 425	0.81 516	0.73 425	0.53 455	0.37 421	1.40 500	0.53 426	1.04 375	0.79 295	0.88 379	0.94 316	0.95 395	0.53 283	0.93 430	0.58 370	0.39 496	0.30 481	0.57 520	0.31 474	0.53 510	0.30 443

RYNet	0.72 440	0.35 412	0.64 382	0.53 455	0.67 514	1.31 496	0.67 466	1.20 446	1.18 467	1.05 455	0.87 289	1.27 463	0.93 470	0.93 430	1.27 501	0.22 371	0.16 346	0.26 422	0.23 410	0.40 479	0.39 485

pmcnn	1.23 512	0.29 375	0.96 467	0.40 219	0.23 151	0.95 440	0.69 476	1.16 432	1.28 488	1.67 516	2.33 518	11.15 569	0.86 450	0.93 430	0.88 448	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	0.46 373	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	0.21 338	0.19 330	0.15 166	0.13 141

FADNet-RVC	0.60 410	0.53 487	1.14 486	0.46 373	0.39 436	0.61 324	0.39 319	1.12 410	0.87 342	0.70 254	0.84 268	1.04 420	0.55 301	0.94 437	0.69 402	0.26 420	0.25 453	0.28 442	0.28 459	0.31 441	0.31 450

ccnet	0.82 459	0.57 492	0.75 434	0.54 462	0.59 508	1.09 471	0.66 464	1.38 498	0.94 387	1.12 472	1.44 475	1.29 466	0.92 465	0.95 439	1.24 497	0.49 513	0.42 519	0.50 515	0.47 516	0.51 505	0.46 505

DSFCA	0.55 375	0.25 313	0.62 368	0.40 219	0.36 414	0.74 385	0.52 422	1.04 375	0.82 310	1.06 458	0.84 268	0.89 377	0.63 348	0.99 440	0.58 370	0.25 410	0.21 419	0.21 338	0.21 377	0.21 338	0.19 324

NVstereo2D	0.60 410	0.30 384	0.75 434	0.48 388	0.43 459	0.89 430	0.48 393	1.05 380	1.15 462	0.66 230	0.86 281	0.88 373	0.70 398	0.99 440	0.65 392	0.32 467	0.15 315	0.28 442	0.20 355	0.40 479	0.36 472

ETE_ROB	0.70 432	0.49 469	0.73 425	0.56 470	0.36 414	0.79 402	0.87 507	1.14 421	0.93 380	1.19 481	1.18 425	1.39 486	0.82 440	0.99 440	0.80 425	0.26 420	0.21 419	0.31 459	0.26 448	0.33 453	0.34 465

UGAM	0.52 355	0.22 232	0.46 252	0.45 352	0.25 212	0.41 207	0.52 422	0.62 154	1.16 463	0.76 294	1.13 405	1.32 474	0.57 310	1.00 443	0.53 355	0.17 245	0.14 286	0.25 403	0.21 377	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	1.04 430	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 448	0.16 206	0.10 51	0.25 403	0.21 377	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	1.16 432	1.03 424	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 448	0.20 329	0.15 315	0.25 403	0.21 377	0.22 360	0.20 347

xxx	0.53 361	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	1.16 432	1.03 424	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 448	0.20 329	0.15 315	0.25 403	0.21 377	0.22 360	0.20 347

SQANet	0.82 459	0.74 510	0.67 398	1.13 533	0.98 531	1.11 472	0.47 385	1.07 388	0.83 315	0.91 395	1.05 375	1.03 418	0.74 411	1.01 444	0.64 390	0.61 525	0.24 445	1.03 534	0.35 488	1.18 537	0.58 523

RP	0.76 445	0.36 417	0.63 377	0.66 503	0.58 507	0.80 405	0.55 434	1.14 421	1.22 475	0.97 423	1.65 493	1.43 491	1.32 510	1.01 444	0.84 433	0.33 475	0.30 481	0.36 479	0.30 467	0.34 459	0.34 465

anonymity	0.97 484	0.89 522	1.05 476	0.92 524	1.03 535	0.97 445	0.81 499	1.29 479	0.91 369	1.07 461	0.98 343	1.00 407	0.95 474	1.02 449	0.92 463	0.96 536	0.95 556	0.90 531	0.91 545	0.92 529	0.94 538

PA-Net	0.67 425	0.43 453	0.83 450	0.50 417	0.53 494	0.94 437	0.68 471	1.10 398	1.14 461	0.80 310	0.88 297	0.87 368	0.77 425	1.02 449	0.88 448	0.24 399	0.41 517	0.29 450	0.44 510	0.26 407	0.34 465
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DGSMNet	0.76 445	0.55 489	1.29 504	0.58 477	0.62 511	0.94 437	0.70 481	1.26 474	1.11 454	0.83 343	1.24 436	1.00 407	0.71 402	1.03 451	0.81 428	0.34 481	0.29 477	0.41 496	0.40 500	0.57 516	0.55 522

XPNet_ROB	0.70 432	0.35 412	0.68 402	0.52 445	0.40 441	0.79 402	0.85 506	1.16 432	0.94 387	1.33 496	1.15 416	1.38 485	0.83 445	1.03 451	0.90 460	0.32 467	0.25 453	0.26 422	0.24 425	0.31 441	0.28 428

LALA_ROB	0.74 443	0.43 453	0.69 408	0.54 462	0.40 441	1.01 452	0.95 514	1.21 448	1.07 447	1.22 487	1.12 398	1.56 504	0.79 432	1.04 453	0.86 438	0.33 475	0.22 427	0.35 474	0.30 467	0.35 463	0.31 450

SuperB	1.04 493	0.37 424	4.81 553	0.43 310	0.31 368	0.99 450	0.46 378	1.02 368	2.09 530	1.09 467	1.09 391	0.75 322	0.81 436	1.06 454	1.76 516	0.19 306	0.15 315	0.17 181	0.15 192	2.82 561	0.26 411

G-Net	0.95 482	0.46 464	1.04 475	0.64 495	0.48 481	2.12 532	0.64 461	1.01 365	0.87 342	1.75 519	2.82 536	1.30 468	1.64 527	1.06 454	0.96 469	0.36 490	0.29 477	0.35 474	0.25 434	0.45 494	0.42 493

CC-Net-ROB	0.82 459	0.96 527	0.85 452	0.58 477	0.45 470	1.27 494	0.70 481	1.17 437	1.02 419	0.83 343	1.23 435	0.90 382	0.77 425	1.06 454	0.69 402	0.46 507	0.34 503	1.71 541	0.38 493	0.59 520	0.36 472

w-ln-seven-2	0.76 445	0.43 453	2.32 536	0.52 445	0.38 430	0.90 431	0.65 462	1.11 404	1.12 458	1.19 481	1.28 443	1.09 437	0.99 480	1.07 457	0.87 444	0.20 329	0.19 397	0.23 374	0.22 395	0.26 407	0.22 383

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 415	0.28 363	0.99 471	0.40 219	0.30 346	1.03 457	0.56 440	1.10 398	0.99 406	0.97 423	1.22 431	1.06 426	0.69 385	1.07 457	0.95 467	0.19 306	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.22 360	0.21 365

AANet_RVC	0.57 393	0.32 393	0.54 338	0.45 352	0.27 283	0.57 297	0.48 393	1.00 356	1.28 488	0.86 361	1.33 454	0.87 368	0.58 319	1.07 457	0.75 417	0.18 276	0.12 186	0.15 117	0.13 135	0.18 264	0.18 291

z-ln-s-r	0.66 420	0.36 417	1.30 505	0.39 183	0.26 253	0.57 297	0.63 457	0.80 282	1.03 424	0.80 310	1.43 472	0.91 384	0.76 418	1.08 460	1.87 523	0.16 206	0.12 186	0.17 181	0.14 166	0.20 314	0.16 254

RAFT_CTSACE	0.45 268	0.20 156	0.44 223	0.45 352	0.27 283	0.34 147	0.39 319	0.60 142	0.73 251	0.76 294	1.44 475	0.83 351	0.38 199	1.08 460	0.26 100	0.12 30	0.13 252	0.18 227	0.16 224	0.15 166	0.11 64

edge stereo	0.76 445	0.38 434	0.74 430	0.52 445	0.43 459	0.80 405	0.53 426	1.28 478	1.06 441	1.28 492	1.38 465	1.81 512	1.11 493	1.08 460	0.85 437	0.33 475	0.32 495	0.41 496	0.28 459	0.32 447	0.36 472

DeepPrunerF	0.89 474	0.52 484	3.43 545	0.68 510	0.81 520	0.72 383	0.72 489	1.22 456	1.99 529	0.93 407	1.01 353	0.87 368	0.86 450	1.08 460	0.95 467	0.34 481	0.28 472	0.43 498	0.39 497	0.30 435	0.32 454

APVNet	0.71 436	0.37 424	0.89 460	0.56 470	0.45 470	1.18 485	0.68 471	1.41 503	0.85 328	0.81 322	1.15 416	1.04 420	0.81 436	1.10 464	1.17 493	0.26 420	0.28 472	0.32 465	0.31 474	0.29 426	0.30 443

Nwc_Net	0.78 451	0.38 434	0.73 425	0.60 487	0.55 499	1.05 462	0.55 434	1.67 528	1.05 434	0.88 379	1.86 507	1.40 488	1.09 491	1.10 464	0.87 444	0.30 453	0.25 453	0.36 479	0.38 493	0.29 426	0.29 435

AF-Net	0.81 458	0.39 440	0.68 402	0.64 495	0.54 497	0.91 432	0.51 419	1.61 524	1.31 491	0.96 418	2.02 512	1.46 492	1.26 508	1.11 466	0.99 474	0.32 467	0.24 445	0.39 489	0.27 454	0.30 435	0.25 405

GANet	0.70 432	0.37 424	0.55 343	0.51 433	0.34 404	0.94 437	0.96 515	1.08 392	0.94 387	1.04 453	1.98 511	1.13 451	0.88 457	1.12 467	0.66 395	0.25 410	0.26 460	0.27 434	0.22 395	0.31 441	0.22 383

MFMNet_re	1.14 504	0.97 530	1.19 494	0.99 526	0.95 527	1.25 493	1.22 533	1.39 499	1.55 511	1.69 517	1.67 497	1.21 457	1.53 518	1.12 467	0.99 474	0.87 535	0.75 544	0.79 528	0.75 536	0.90 527	0.94 538

w-ln-seven	0.96 483	0.48 465	2.41 538	0.54 462	0.50 485	1.41 502	0.70 481	1.67 528	1.81 524	1.49 501	1.50 482	1.26 461	0.87 453	1.15 469	1.80 521	0.23 387	0.21 419	0.25 403	0.25 434	0.31 441	0.26 411

GANetREF_RVC	0.80 455	0.75 511	0.86 457	0.66 503	0.42 454	1.15 479	0.98 516	1.14 421	1.19 469	1.01 441	1.02 361	1.10 441	0.90 459	1.15 469	0.76 418	0.48 511	0.39 514	0.57 520	0.38 493	0.63 522	0.46 505
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	6.43 565	1.51 545	87.33 587	0.49 403	0.38 430	1.34 497	1.21 532	1.16 432	8.09 562	12.12 571	2.79 533	2.77 535	3.31 554	1.16 471	3.15 539	0.24 399	0.23 437	0.27 434	0.24 425	0.45 494	0.37 477

Wz-Net-MNSev	0.76 445	0.40 445	1.34 509	0.50 417	0.40 441	1.44 506	0.83 500	1.15 425	1.16 463	1.25 491	1.20 430	1.13 451	0.81 436	1.16 471	1.00 477	0.22 371	0.19 397	0.24 390	0.23 410	0.28 422	0.26 411

DANet	0.71 436	0.45 462	0.91 463	0.59 481	0.40 441	0.81 410	0.40 330	0.97 347	0.84 320	1.20 485	1.22 431	1.33 477	0.88 457	1.16 471	1.24 497	0.27 429	0.23 437	0.31 459	0.25 434	0.35 463	0.32 454
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	0.78 451	0.40 445	0.76 439	0.61 489	0.67 514	0.81 410	0.69 476	1.54 520	1.11 454	0.90 390	1.36 457	1.33 477	1.16 497	1.19 474	0.88 448	0.31 456	0.30 481	0.37 484	0.48 518	0.33 453	0.33 458

Abc-Net	0.78 451	0.40 445	0.76 439	0.61 489	0.67 514	0.81 410	0.69 476	1.54 520	1.11 454	0.90 390	1.36 457	1.33 477	1.16 497	1.19 474	0.88 448	0.31 456	0.30 481	0.37 484	0.48 518	0.33 453	0.33 458
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	1.05 496	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 346	0.71 376	0.43 362	1.06 384	0.88 346	0.92 403	0.86 281	0.85 357	0.69 385	1.20 476	1.36 504	0.41 501	8.41 571	0.40 492	0.41 505	0.36 467	0.33 458

test_sample8	1.25 514	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 346	0.71 376	0.43 362	1.13 412	0.75 261	1.50 503	0.95 325	3.29 543	1.59 523	1.20 476	1.36 504	0.41 501	8.41 571	0.40 492	0.41 505	0.36 467	0.33 458

NaN_ROB	0.69 430	0.44 458	0.69 408	0.51 433	0.33 395	0.97 445	1.06 522	1.22 456	1.19 469	1.24 490	0.96 329	1.08 433	0.78 430	1.20 476	0.67 398	0.24 399	0.30 481	0.23 374	0.24 425	0.23 377	0.25 405

PWCDC_ROB	0.89 474	0.49 469	0.80 448	0.74 517	0.40 441	1.03 457	0.39 319	1.33 487	2.35 539	1.02 444	3.77 547	0.81 349	0.92 465	1.20 476	0.90 460	0.34 481	0.22 427	0.24 390	0.20 355	0.34 459	0.29 435

xyz-stereo	4.23 558	0.17 61	61.76 586	0.34 57	0.16 7	12.16 569	0.37 274	0.58 127	0.68 224	1.01 441	3.36 545	0.77 334	0.82 440	1.21 480	0.40 273	0.12 30	0.10 51	0.16 143	0.11 75	0.13 77	0.10 28

RGC	0.79 454	0.59 494	0.71 417	0.65 500	0.65 513	0.92 436	0.58 444	1.29 479	1.05 434	1.07 461	1.45 478	1.47 495	1.03 485	1.21 480	0.88 448	0.32 467	0.30 481	0.48 510	0.40 500	0.37 472	0.37 477

psmorigin	0.82 459	0.51 477	2.09 532	0.49 403	0.41 448	0.85 425	0.50 404	1.04 375	0.88 346	1.45 500	1.43 472	1.50 498	1.06 488	1.22 482	0.97 470	0.31 456	0.32 495	0.27 434	0.27 454	0.33 453	0.42 493

otaku	1.04 493	0.93 524	0.88 459	1.33 539	1.05 537	1.66 519	0.70 481	1.40 502	1.18 467	1.08 465	1.32 453	1.33 477	0.91 460	1.23 483	0.76 418	0.72 529	0.46 528	1.24 537	0.50 523	1.40 538	0.75 528

PASM	0.90 477	0.64 502	1.69 523	0.69 512	0.69 517	0.78 399	0.84 503	1.03 372	1.26 486	1.19 481	1.15 416	1.31 469	0.98 479	1.24 484	1.03 479	0.52 517	0.56 532	0.59 523	0.66 532	0.56 514	0.54 521

WCMA_ROB	1.14 504	0.36 417	0.76 439	0.49 403	0.44 466	1.23 491	0.67 466	1.11 404	1.23 476	2.84 547	3.95 553	3.28 542	1.83 533	1.25 485	0.99 474	0.44 505	0.34 503	0.34 472	0.37 490	0.41 485	0.40 488

Ntro	1.09 502	0.97 530	0.91 463	1.44 540	1.19 539	1.69 522	0.80 498	1.35 492	1.25 483	1.00 436	1.29 447	1.31 469	0.97 478	1.26 486	0.84 433	0.84 533	0.43 523	1.36 538	0.50 523	1.56 539	0.78 530

EDNetEfficient	1.46 524	0.80 515	6.12 555	0.47 382	0.39 436	0.69 366	0.83 500	0.90 320	2.77 544	3.50 556	1.96 510	1.66 508	2.03 539	1.26 486	4.18 550	0.21 346	0.18 383	0.21 338	0.20 355	0.41 485	0.39 485

STTRV1_RVC	0.82 459	0.59 494	1.16 487	0.67 506	0.81 520	1.11 472	0.63 457	1.30 482	1.11 454	0.98 428	1.33 454	1.08 433	0.95 474	1.26 486	0.87 444	0.55 523	0.25 453	0.43 498	0.39 497	0.58 519	0.40 488

CSAN	0.83 466	0.49 469	0.77 444	0.60 487	0.41 448	1.14 477	1.06 522	1.19 442	1.46 505	1.32 494	1.43 472	1.37 484	1.19 502	1.27 489	0.86 438	0.39 496	0.31 490	0.36 479	0.37 490	0.35 463	0.34 465

SDNR	0.86 469	0.37 424	1.47 519	0.40 219	0.38 430	3.38 552	0.33 203	0.90 320	0.98 401	0.99 431	2.09 515	0.59 230	0.71 402	1.29 490	0.70 405	0.51 516	0.56 532	0.36 479	0.26 448	0.43 489	0.46 505

stereogan	0.80 455	0.31 389	0.71 417	0.59 481	0.50 485	1.72 523	0.48 393	1.35 492	1.37 495	1.00 436	1.46 480	1.56 504	0.95 474	1.29 490	0.84 433	0.28 439	0.29 477	0.29 450	0.25 434	0.38 476	0.38 483

SHD	0.93 481	0.50 473	1.18 493	0.59 481	0.46 477	0.97 445	0.48 393	1.70 530	2.15 531	1.58 507	1.37 460	1.42 489	1.19 502	1.31 492	1.60 511	0.31 456	0.26 460	0.32 465	0.33 483	0.40 479	0.42 493

MSMD_ROB	1.21 511	0.49 469	0.62 368	0.59 481	0.50 485	1.62 518	0.67 466	1.23 461	1.24 478	2.45 540	3.77 547	3.09 539	2.98 552	1.32 493	0.81 428	0.45 506	0.41 517	0.49 513	0.51 525	0.47 499	0.44 500

LL-Strereo	0.57 393	0.27 349	0.68 402	0.48 388	0.34 404	0.39 189	0.48 393	0.94 333	0.97 397	0.83 343	0.78 233	1.10 441	1.18 500	1.33 494	0.49 334	0.17 245	0.14 286	0.22 353	0.19 330	0.16 206	0.17 273

GASNet	0.67 425	0.72 508	0.96 467	0.70 513	0.48 481	0.62 332	0.47 385	1.08 392	1.03 424	0.94 410	0.82 257	0.93 391	0.83 445	1.33 494	0.80 425	0.31 456	0.22 427	0.29 450	0.28 459	0.44 490	0.24 398

RainbowNet	1.35 519	1.49 543	1.19 494	1.88 547	1.45 541	1.48 508	1.07 524	1.61 524	1.55 511	1.20 485	1.59 490	1.54 502	1.13 494	1.34 496	0.97 470	1.36 549	0.70 537	1.82 543	0.79 538	1.71 542	1.07 547

ACVNet_1	1.46 524	1.33 540	1.12 484	1.91 549	1.62 544	1.83 526	0.98 516	2.00 537	1.85 526	1.39 499	1.53 486	2.32 527	1.53 518	1.34 496	1.11 487	1.30 546	0.50 530	2.06 551	0.58 529	1.93 550	0.95 540

DPSNet	0.99 486	0.42 451	1.88 530	0.53 455	0.41 448	1.59 515	1.26 536	2.21 540	1.43 501	1.10 469	1.11 394	1.46 492	1.95 537	1.34 496	1.26 499	0.34 481	0.25 453	0.25 403	0.21 377	0.46 497	0.37 477

SANet	1.07 499	0.41 449	1.06 477	0.48 388	0.30 346	1.41 502	0.94 513	1.42 504	3.36 551	1.58 507	2.43 522	2.33 528	1.70 528	1.34 496	1.07 484	0.28 439	0.24 445	0.26 422	0.23 410	0.34 459	0.30 443

PWC_ROB	0.87 470	0.52 484	1.28 502	0.50 417	0.32 384	0.91 432	0.37 274	1.36 495	1.46 505	1.61 510	2.59 529	1.16 455	1.01 484	1.34 496	1.40 508	0.25 410	0.18 383	0.28 442	0.20 355	0.29 426	0.28 428

ADCPNet	1.03 492	0.48 465	2.70 540	0.54 462	0.42 454	1.40 500	0.75 492	1.13 412	1.07 447	1.22 487	1.42 469	1.68 509	1.09 491	1.36 501	3.45 544	0.30 453	0.28 472	0.29 450	0.32 480	0.37 472	0.35 470

ADCL	1.04 493	0.38 434	1.35 510	0.50 417	0.39 436	1.61 516	0.89 508	1.29 479	1.39 498	1.29 493	1.50 482	1.24 460	1.24 505	1.37 502	4.87 553	0.21 346	0.19 397	0.25 403	0.25 434	0.29 426	0.27 421

LSM	4.74 561	0.77 513	10.16 560	0.70 513	56.56 583	1.02 454	1.00 520	1.24 468	1.62 518	2.04 529	2.34 519	1.33 477	1.17 499	1.38 503	1.09 486	0.33 475	0.49 529	0.39 489	0.46 511	0.51 505	10.09 573

XQC	0.89 474	0.65 503	1.31 506	0.67 506	0.52 493	1.22 489	0.68 471	1.26 474	1.52 508	1.14 475	1.11 394	1.28 465	1.04 487	1.40 504	1.77 517	0.38 494	0.24 445	0.37 484	0.31 474	0.53 510	0.47 510

SAMSARA	1.07 499	0.65 503	1.19 494	1.06 532	0.90 523	1.76 525	1.76 555	1.46 508	1.44 503	1.51 504	1.16 421	2.00 521	1.14 495	1.48 505	1.31 503	0.39 496	0.44 525	0.35 474	0.38 493	0.49 502	0.49 516

ACVNet_2	1.65 532	1.27 538	1.41 517	1.75 544	1.62 544	2.22 533	1.20 530	2.30 541	2.62 541	1.78 521	2.56 526	3.03 536	1.61 524	1.54 506	1.12 491	1.06 541	0.58 534	1.82 543	0.70 535	1.82 544	0.96 541

AnyNet_C32	1.16 508	0.62 501	2.40 537	0.57 476	0.55 499	1.41 502	1.34 541	1.18 440	1.24 478	1.49 501	1.42 469	1.39 486	1.20 504	1.55 507	4.82 552	0.29 446	0.28 472	0.29 450	0.34 485	0.38 476	0.42 493

PDISCO_ROB	0.91 478	0.48 465	1.06 477	0.99 526	0.97 529	1.67 521	0.63 457	1.64 526	1.59 514	1.06 458	1.18 425	1.31 469	0.79 432	1.55 507	0.97 470	0.49 513	0.22 427	0.45 502	0.40 500	0.45 494	0.37 477

ADCMid	1.14 504	0.52 484	2.23 535	0.53 455	0.43 459	1.07 464	0.75 492	1.23 461	1.05 434	2.15 533	1.44 475	1.50 498	1.43 516	1.56 509	5.01 554	0.26 420	0.24 445	0.29 450	0.31 474	0.37 472	0.33 458

ADCP+	1.06 497	0.35 412	1.51 521	0.49 403	0.51 489	1.45 507	0.55 434	1.25 472	1.03 424	1.16 476	1.15 416	1.10 441	1.07 490	1.56 509	6.75 560	0.19 306	0.16 346	0.23 374	0.21 377	0.28 422	0.21 365

FCDSN-DC	1.39 522	0.56 490	0.65 388	0.74 517	0.59 508	1.38 499	0.63 457	1.35 492	1.39 498	3.26 554	4.50 558	4.61 549	2.63 547	1.58 511	1.03 479	0.46 507	0.42 519	0.48 510	0.47 516	0.50 504	0.50 517
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	0.91 478	0.27 349	0.85 452	0.63 494	0.41 448	2.53 536	0.71 487	1.60 523	1.13 459	2.83 546	1.73 499	0.97 400	0.69 385	1.61 512	0.73 413	0.25 410	0.22 427	0.32 465	0.28 459	0.25 400	0.24 398

RTSC	0.87 470	0.48 465	1.23 498	0.52 445	0.37 421	1.13 476	0.50 404	1.34 489	1.79 523	1.51 504	1.24 436	1.12 445	0.81 436	1.62 513	2.16 529	0.25 410	0.19 397	0.23 374	0.24 425	0.30 435	0.31 450

SPS-STEREO	1.25 514	0.93 524	1.06 477	1.04 531	1.03 535	1.41 502	0.91 511	1.51 516	1.19 469	2.09 531	1.83 504	1.94 519	1.39 513	1.62 513	1.39 507	0.97 538	0.94 555	0.90 531	0.89 541	0.96 532	0.96 541
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LE_ROB	4.42 559	0.24 290	2.75 541	0.42 290	0.23 151	1.57 514	0.90 510	1.71 531	17.88 577	16.56 579	4.88 560	5.17 556	18.85 579	1.63 515	14.62 569	0.17 245	0.14 286	0.16 143	0.16 224	0.19 298	0.17 273

ACVNet-4b	1.35 519	1.31 539	1.10 481	1.90 548	1.59 543	1.92 527	0.77 494	1.52 519	1.62 518	1.05 455	1.60 491	2.11 523	0.94 471	1.64 516	0.77 422	1.30 546	0.35 505	2.03 549	0.67 533	1.88 548	0.84 533

MFN_U_SF_RVC	1.09 502	0.59 494	1.97 531	0.67 506	0.44 466	1.93 528	0.60 449	1.85 533	1.36 493	1.61 510	1.54 487	1.95 520	1.37 512	1.64 516	1.73 514	0.40 500	0.37 508	0.45 502	0.48 518	0.44 490	0.44 500

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 491	0.57 492	1.51 521	0.67 506	0.50 485	2.57 537	1.66 551	1.20 446	1.43 501	1.38 498	1.57 489	1.33 477	0.92 465	1.64 516	0.88 448	0.37 493	0.39 514	0.46 505	0.60 530	0.41 485	0.40 488

SGM+DAISY	1.35 519	0.94 526	1.25 500	0.96 525	1.00 533	1.52 511	1.02 521	1.34 489	1.21 473	2.64 542	2.65 531	2.44 529	1.56 521	1.64 516	1.26 499	0.97 538	0.95 556	0.90 531	0.90 542	0.94 530	0.96 541

Dean	1.98 538	1.36 541	1.36 514	2.12 551	1.81 551	2.74 539	1.36 542	3.37 554	3.80 555	2.08 530	3.32 542	3.21 541	1.82 531	1.71 520	1.67 512	1.27 543	0.77 546	1.99 545	0.90 542	1.86 545	1.03 546

Wz-Net-TNSev	1.14 504	1.06 533	4.32 552	0.49 403	0.42 454	1.51 510	1.11 526	1.48 510	1.40 500	1.22 487	1.26 440	1.58 506	1.43 516	1.76 521	1.70 513	0.32 467	0.31 490	0.26 422	0.30 467	0.41 485	0.41 492

EDNetEfficientorigin	9.93 568	1.15 534	175.16 588	0.48 388	0.36 414	1.04 461	0.68 471	1.24 468	2.69 543	3.17 553	2.50 524	2.30 526	2.07 540	1.76 521	2.21 530	0.20 329	0.18 383	0.24 390	0.19 330	0.51 505	0.50 517

Wz-Net-SNSev	0.91 478	0.73 509	2.13 533	0.56 470	0.45 470	0.95 440	1.13 527	1.34 489	1.24 478	1.02 444	1.30 450	1.46 492	0.86 450	1.81 523	1.50 509	0.25 410	0.23 437	0.25 403	0.26 448	0.32 447	0.29 435

DISCO	0.70 432	0.26 332	0.68 402	0.44 329	0.31 368	1.14 477	0.51 419	1.23 461	1.23 476	0.81 322	1.05 375	1.50 498	0.85 448	1.82 524	1.03 479	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.16 224	0.24 390	0.23 390

FC-DCNN	1.59 528	0.51 477	0.66 394	0.61 489	0.49 483	1.56 513	0.70 481	1.66 527	1.53 509	4.64 561	4.62 559	5.85 558	3.34 556	1.84 525	1.11 487	0.46 507	0.42 519	0.47 506	0.46 511	0.48 500	0.46 505

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 517	0.87 521	1.76 527	0.86 521	0.56 502	4.29 557	1.79 556	1.50 513	1.98 528	1.61 510	1.85 506	1.84 514	1.41 514	1.89 526	1.36 504	0.48 511	0.40 516	0.56 519	0.57 528	0.69 524	0.48 513

FC-DCNN v2	1.65 532	0.51 477	0.65 388	0.61 489	0.49 483	1.61 516	0.70 481	1.75 532	1.56 513	4.74 564	4.91 561	6.46 562	3.31 554	1.91 527	1.11 487	0.46 507	0.42 519	0.47 506	0.46 511	0.48 500	0.46 505

PVD	1.28 516	0.67 506	1.28 502	0.74 517	0.62 511	1.50 509	0.84 503	1.99 536	2.96 545	2.18 534	2.36 521	1.85 516	1.95 537	1.92 528	1.94 524	0.39 496	0.36 507	0.49 513	0.37 490	0.51 505	0.64 524

MeshStereo	1.34 517	0.43 453	0.54 338	0.44 329	0.34 404	1.66 519	0.60 449	1.94 534	1.37 495	4.47 560	3.25 538	4.71 551	1.94 536	1.92 528	1.17 493	0.35 486	0.35 505	0.37 484	0.31 474	0.32 447	0.32 454
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	1.51 526	0.61 498	3.42 544	0.59 481	0.51 489	1.27 494	1.08 525	1.59 522	1.81 524	1.91 527	1.66 495	1.51 501	1.42 515	1.94 530	8.60 562	0.33 475	0.32 495	0.33 470	0.36 489	0.44 490	0.42 493

NVStereoNet_ROB	1.24 513	0.90 523	1.13 485	0.86 521	0.88 522	1.11 472	0.99 518	1.42 504	1.53 509	1.59 509	2.48 523	2.24 525	1.53 518	1.96 531	1.30 502	0.76 531	0.70 537	0.78 527	1.00 547	0.71 525	0.88 536
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	0.97 484	0.28 363	0.41 179	0.39 183	0.22 111	1.55 512	0.73 490	1.51 516	1.25 483	2.25 536	1.92 508	2.58 532	1.56 521	2.02 532	1.19 495	0.27 429	0.27 468	0.27 434	0.25 434	0.25 400	0.25 405
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DispFullNet	1.60 529	2.63 564	2.75 541	2.56 559	1.79 550	1.24 492	0.47 385	1.37 497	1.45 504	1.87 523	1.50 482	1.55 503	2.46 543	2.04 533	1.04 482	0.59 524	0.18 383	2.32 554	0.68 534	2.29 554	1.14 548

zh-mn7	1.08 501	0.65 503	4.00 549	0.52 445	0.38 430	1.16 482	0.62 456	1.15 425	1.77 522	1.74 518	2.31 516	1.17 456	0.91 460	2.10 534	1.77 517	0.24 399	0.21 419	0.22 353	0.22 395	0.25 400	0.28 428

IMH-64-1	1.86 534	1.62 548	1.16 487	2.20 552	1.89 552	2.33 534	1.30 537	2.89 545	2.29 536	1.66 514	2.80 534	2.49 530	1.61 524	2.10 534	1.78 519	1.60 551	0.74 540	2.43 555	1.02 548	2.12 551	1.17 551

IMH-64	1.86 534	1.62 548	1.16 487	2.20 552	1.89 552	2.33 534	1.30 537	2.89 545	2.29 536	1.66 514	2.80 534	2.49 530	1.61 524	2.10 534	1.78 519	1.60 551	0.74 540	2.43 555	1.02 548	2.12 551	1.17 551

ELAS	1.63 531	0.61 498	0.95 465	0.68 510	0.55 499	3.01 550	1.55 549	2.39 542	2.33 538	3.64 557	3.89 551	2.75 534	2.90 551	2.15 537	2.27 535	0.52 517	0.45 526	0.50 515	0.48 518	0.54 512	0.52 519
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
z-mn7	1.00 487	0.50 473	1.70 525	0.53 455	0.36 414	1.75 524	0.71 487	1.22 456	2.28 535	0.96 418	2.54 525	1.42 489	0.95 474	2.19 538	1.54 510	0.22 371	0.19 397	0.21 338	0.20 355	0.27 418	0.25 405

LVE	2.12 543	1.44 542	1.36 514	1.99 550	1.78 549	2.75 540	1.79 556	2.82 544	3.95 556	1.90 526	4.33 557	3.52 546	1.81 530	2.24 539	1.74 515	1.74 555	0.87 549	2.06 551	1.13 553	1.91 549	1.35 556

WZ-Net	1.19 510	0.59 494	4.07 550	0.62 493	0.51 489	1.34 497	1.31 540	1.32 485	1.74 521	1.53 506	1.65 493	1.74 511	1.28 509	2.25 540	2.01 526	0.27 429	0.21 419	0.23 374	0.25 434	0.40 479	0.39 485

WAO-6	2.04 541	1.50 544	1.16 487	1.70 543	1.67 548	2.69 538	1.44 547	3.06 547	3.63 554	1.98 528	3.27 540	3.54 547	2.07 540	2.36 541	2.22 532	1.31 548	0.91 551	2.04 550	1.22 557	1.73 543	1.27 555

AnyNet_C01	1.56 527	1.05 532	7.45 557	0.64 495	0.54 497	1.99 529	1.38 543	1.43 506	1.36 493	1.63 513	1.92 508	1.84 514	1.33 511	2.40 542	4.03 547	0.33 475	0.32 495	0.32 465	0.34 485	0.44 490	0.45 504

IMH	2.04 541	1.62 548	1.20 497	2.20 552	1.89 552	2.91 549	1.30 537	3.11 548	3.03 547	1.81 522	3.35 544	3.03 536	1.90 534	2.48 543	1.80 521	1.66 554	0.77 546	2.45 557	1.04 551	2.15 553	1.19 554

KSHMR	2.57 545	1.93 554	1.69 523	2.63 561	2.42 560	2.86 546	2.07 559	3.27 552	6.50 560	2.49 541	3.36 545	3.41 545	1.92 535	2.49 544	1.94 524	2.13 560	1.40 561	2.79 564	1.50 560	2.73 559	1.77 559

ELAS_RVC	1.60 529	0.61 498	1.01 474	0.70 513	0.56 502	2.00 530	1.89 558	1.96 535	2.65 542	3.33 555	3.26 539	3.03 536	3.41 557	2.49 544	2.09 528	0.52 517	0.45 526	0.50 515	0.48 518	0.54 512	0.52 519
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FBW_ROB	0.88 472	0.50 473	0.85 452	0.55 467	0.40 441	1.17 483	0.78 496	1.50 513	1.37 495	1.33 496	1.27 441	1.48 496	1.00 483	2.57 546	0.98 473	0.25 410	0.32 495	0.45 502	0.30 467	0.34 459	0.28 428

WAO-7	1.90 536	1.20 535	1.35 510	1.27 537	1.06 538	2.84 544	1.56 550	3.23 550	3.06 549	2.23 535	3.33 543	3.17 540	2.28 542	3.12 547	2.21 530	1.02 540	0.91 551	1.06 535	1.03 550	1.04 534	0.97 544

ktn	2.98 550	2.25 558	1.73 526	2.84 562	2.53 563	3.76 556	2.15 560	3.70 556	5.47 559	2.75 544	5.17 564	5.94 559	2.48 544	3.23 548	2.46 536	2.34 564	1.44 562	2.78 563	2.03 563	2.45 557	2.01 562

notaker	2.76 546	2.29 559	1.80 528	2.96 563	2.58 564	2.90 548	1.75 554	3.24 551	3.05 548	2.78 545	4.24 556	6.15 561	2.51 545	3.34 549	2.75 538	2.31 562	1.18 559	3.00 565	1.65 561	2.84 562	1.97 560

PWCK	1.92 537	1.66 551	3.12 543	1.65 542	0.91 525	2.84 544	2.26 561	2.10 538	2.41 540	2.36 538	2.31 516	2.22 524	1.82 531	3.43 550	2.03 527	1.61 553	0.71 539	1.51 539	0.82 540	1.69 541	0.91 537

WAO-8	2.92 548	1.55 546	1.35 510	1.79 545	1.63 546	5.23 559	1.22 533	4.58 561	12.56 568	2.84 547	4.07 555	4.83 552	2.72 549	3.49 551	2.25 533	1.27 543	0.91 551	1.99 545	1.15 555	1.86 545	1.15 549

Venus	2.92 548	1.55 546	1.35 510	1.79 545	1.63 546	5.23 559	1.22 533	4.58 561	12.56 568	2.84 547	4.06 554	4.83 552	2.72 549	3.49 551	2.25 533	1.27 543	0.91 551	1.99 545	1.15 555	1.86 545	1.15 549

UNDER WATER	3.46 552	2.07 557	3.64 547	3.09 564	2.48 561	3.75 555	2.42 563	3.31 553	13.77 570	2.90 551	2.95 537	5.84 557	3.69 558	3.69 553	3.48 545	2.07 559	1.11 558	2.70 562	1.40 558	2.84 562	1.98 561

tt	6.20 564	0.20 156	5.89 554	3.55 567	2.07 555	11.26 568	19.21 571	11.74 571	5.46 558	2.69 543	2.04 514	4.87 555	6.25 563	3.70 554	7.09 561	8.32 573	11.17 578	4.93 569	5.41 572	5.74 569	2.37 564

UNDER WATER-64	3.53 553	2.01 555	3.94 548	3.22 566	2.49 562	5.41 561	2.60 564	3.43 555	12.41 567	3.03 552	2.68 532	6.07 560	4.04 559	3.79 555	3.33 541	2.02 558	1.24 560	2.63 560	1.46 559	2.78 560	2.08 563

TorneroNet-64	3.44 551	1.86 552	1.42 518	2.58 560	2.28 558	6.87 562	1.68 552	4.70 563	12.03 565	2.31 537	5.59 565	8.25 564	2.55 546	3.97 556	2.73 537	1.81 556	0.74 540	2.57 559	1.07 552	2.35 555	1.44 557

DPSimNet_ROB	3.58 554	2.45 561	8.57 558	2.53 557	2.37 559	2.88 547	3.77 566	3.14 549	3.23 550	4.71 563	3.86 550	4.68 550	4.87 562	4.07 557	5.62 555	2.33 563	2.33 565	2.47 558	2.52 564	2.51 558	2.64 565

TorneroNet	4.53 560	1.89 553	1.48 520	2.55 558	2.27 557	13.78 572	1.69 553	4.84 565	23.73 582	2.89 550	7.70 568	7.06 563	2.69 548	4.26 558	3.42 543	1.84 557	0.77 546	2.68 561	1.13 553	2.42 556	1.47 558

RTS	1.98 538	0.96 527	11.36 562	0.65 500	0.57 505	2.77 542	1.40 544	1.39 499	2.26 533	1.89 524	2.56 526	1.32 474	1.25 506	5.20 559	4.05 548	0.31 456	0.22 427	0.29 450	0.29 465	0.40 479	0.37 477

RTSA	1.98 538	0.96 527	11.36 562	0.65 500	0.57 505	2.77 542	1.40 544	1.39 499	2.26 533	1.89 524	2.56 526	1.32 474	1.25 506	5.20 559	4.05 548	0.31 456	0.22 427	0.29 450	0.29 465	0.40 479	0.37 477

FADE	5.17 562	2.05 556	13.14 566	1.03 530	0.99 532	2.09 531	0.91 511	3.91 558	3.00 546	1.76 520	1.60 491	2.73 533	6.73 564	5.95 561	3.95 546	11.57 577	1.70 563	23.09 580	15.86 577	0.62 521	0.65 525

MADNet+	2.23 544	2.43 560	10.85 561	1.22 536	0.91 525	2.76 541	1.40 544	2.12 539	1.67 520	1.32 494	1.74 501	1.86 517	1.74 529	6.25 562	4.41 551	0.65 526	0.64 535	0.58 522	0.54 527	0.80 526	0.76 529

JetBlue	2.78 547	1.26 537	7.04 556	1.16 534	1.48 542	8.00 565	6.02 567	2.60 543	1.92 527	2.12 532	2.64 530	3.34 544	3.05 553	6.49 563	3.39 542	0.78 532	0.76 545	0.75 525	0.76 537	0.97 533	1.18 553

JetRed	5.27 563	5.84 568	12.81 565	2.36 556	2.83 565	12.23 570	10.50 570	4.46 560	3.60 552	3.86 558	3.83 549	4.85 554	4.18 560	6.78 564	11.96 566	2.17 561	2.96 567	2.18 553	1.97 562	3.38 565	2.68 566

MADNet++	4.03 555	2.70 565	3.44 546	3.72 568	3.44 567	4.44 558	3.52 565	3.95 559	3.61 553	4.46 559	4.98 562	4.10 548	4.58 561	7.00 565	5.89 556	3.74 566	3.67 568	3.27 567	2.71 566	3.70 567	3.66 568

TCMNet-wrong-test	8.97 567	10.42 572	8.74 559	19.56 574	17.61 573	12.53 571	9.01 569	13.59 573	2.18 532	4.64 561	5.11 563	14.63 571	11.09 569	7.19 566	9.73 563	5.56 572	0.89 550	3.77 568	3.11 567	10.34 573	9.80 572

MANE	4.13 557	0.51 477	0.64 382	0.66 503	0.56 502	6.89 563	0.99 518	7.55 566	12.04 566	6.68 567	8.57 569	10.69 568	9.45 566	7.59 567	6.39 558	0.49 513	0.43 523	0.48 510	0.98 546	0.49 502	0.48 513

DGTPSM_ROB	12.07 570	8.00 569	20.99 569	8.93 571	16.78 571	10.67 566	30.87 576	9.01 568	15.16 572	6.50 565	15.41 578	9.04 566	14.85 571	9.25 568	21.67 575	4.57 569	8.57 573	5.08 570	9.28 573	5.90 570	10.95 574

DPSMNet_ROB	12.08 571	8.00 569	21.00 570	8.97 572	16.79 572	10.67 566	30.89 577	9.02 569	15.17 573	6.51 566	15.41 578	9.04 566	14.85 571	9.27 569	21.67 575	4.58 570	8.57 573	5.09 572	9.29 574	5.90 570	10.95 574

SGM-ForestM	4.04 556	0.32 393	0.46 252	0.43 310	0.27 283	7.50 564	1.45 548	3.84 557	4.24 557	8.19 569	6.76 566	19.00 577	9.08 565	10.74 570	6.62 559	0.31 456	0.33 501	0.32 465	0.32 480	0.29 426	0.29 435

ASD4	9.96 569	8.86 571	17.78 567	7.17 569	9.80 568	16.08 573	28.92 575	9.77 570	8.20 563	7.02 568	7.08 567	8.47 565	9.57 567	11.17 571	20.26 572	4.12 567	4.14 569	5.57 573	4.74 569	5.53 568	4.90 570

HanzoNet	6.76 566	2.45 561	4.22 551	3.19 565	2.94 566	3.62 554	2.28 562	4.79 564	7.20 561	14.00 575	13.19 574	17.49 575	22.30 580	13.25 572	6.19 557	4.20 568	1.93 564	3.10 566	2.56 565	3.35 564	2.88 567

USTest	12.99 572	14.18 573	20.00 568	16.24 573	14.97 570	20.80 575	31.95 578	16.20 575	10.91 564	8.79 570	9.48 570	13.94 570	10.50 568	16.11 573	21.44 574	3.17 565	4.82 570	5.08 570	5.36 571	8.81 572	7.13 571

Anonymous_1	33.25 579	18.26 574	23.92 572	20.54 575	21.28 576	25.59 576	35.94 579	22.01 583	15.57 574	13.33 572	13.49 575	18.08 576	15.29 573	20.36 574	24.60 577	16.28 581	8.84 575	66.59 585	118.00 585	155.73 588	11.23 576

DPSM_ROB	17.78 574	18.63 575	24.31 576	20.90 576	19.47 574	25.97 577	36.21 580	21.23 581	16.24 575	13.38 573	14.06 576	19.18 578	16.30 574	20.78 575	25.67 578	9.38 575	9.23 576	9.49 575	9.82 575	13.51 575	11.91 577

DPSM	17.78 574	18.63 575	24.31 576	20.90 576	19.47 574	25.97 577	36.21 580	21.23 581	16.24 575	13.38 573	14.06 576	19.18 578	16.30 574	20.78 575	25.67 578	9.38 575	9.23 576	9.49 575	9.82 575	13.51 575	11.91 577

PML	40.80 588	29.24 580	11.87 564	7.20 570	14.47 569	92.13 588	213.69 589	7.63 567	23.35 581	74.72 588	190.14 589	50.17 588	26.15 582	21.39 577	12.70 567	8.76 574	2.92 566	8.45 574	3.25 568	13.26 574	4.42 569

xxxxx1	36.64 582	19.51 577	24.21 573	61.66 585	64.63 585	27.28 580	40.10 582	20.25 576	18.63 578	14.07 576	12.97 571	17.26 572	17.36 576	21.70 578	27.93 580	13.18 578	18.50 581	111.26 586	133.37 586	29.24 580	39.73 583

tt_ll	36.64 582	19.51 577	24.21 573	61.66 585	64.63 585	27.28 580	40.10 582	20.25 576	18.63 578	14.07 576	12.97 571	17.26 572	17.36 576	21.70 578	27.93 580	13.18 578	18.50 581	111.26 586	133.37 586	29.24 580	39.73 583

ff	36.64 582	19.51 577	24.21 573	61.66 585	64.63 585	27.28 580	40.10 582	20.25 576	18.63 578	14.07 576	12.97 571	17.26 572	17.36 576	21.70 578	27.93 580	13.18 578	18.50 581	111.26 586	133.37 586	29.24 580	39.73 583

LRCNet_RVC	21.24 577	31.15 581	21.41 571	28.98 579	23.82 577	3.13 551	0.60 449	20.96 580	1.59 514	25.58 580	28.15 582	21.99 580	14.79 570	21.94 581	16.41 570	28.89 585	14.87 579	33.53 581	31.28 581	29.51 583	26.16 581

BEATNet-Init1	15.13 573	0.82 519	50.86 585	0.72 516	0.53 494	38.10 584	7.03 568	11.83 572	14.25 571	29.78 584	30.17 584	48.21 587	22.64 581	26.78 582	18.11 571	0.42 504	0.38 510	0.47 506	0.46 511	0.51 505	0.48 513

HaxPig	31.96 578	37.24 583	34.27 578	24.37 578	24.88 578	18.26 574	19.86 572	20.64 579	28.52 583	35.97 585	38.75 585	25.57 581	28.72 583	33.88 583	34.39 583	35.94 586	38.87 586	37.80 582	40.48 582	39.68 584	41.15 586

AVERAGE_ROB	37.58 586	40.13 587	40.15 580	34.81 581	33.82 580	28.55 583	25.10 574	32.02 585	34.06 588	41.28 586	40.66 586	34.46 583	34.81 588	39.18 584	37.57 585	42.78 587	43.44 587	43.82 583	43.03 583	40.47 585	41.51 587

MEDIAN_ROB	37.38 585	40.85 588	40.60 581	32.31 580	31.85 579	27.20 579	24.55 573	29.10 584	33.19 587	42.09 587	41.76 587	33.35 582	34.39 587	39.78 585	37.07 584	43.64 588	44.10 588	44.12 584	43.40 584	41.51 586	42.76 588

CasAABBNet	35.74 580	37.43 584	48.72 583	42.22 582	39.20 581	52.24 585	73.12 587	42.61 586	32.62 585	26.78 581	27.95 580	38.58 584	32.60 584	41.67 586	51.65 587	18.74 582	18.57 584	19.15 578	19.77 579	27.20 577	23.98 579

Selective-RAFT-Error	35.84 581	37.49 585	48.83 584	42.26 583	39.24 582	52.30 586	73.09 586	42.66 587	32.61 584	26.80 582	28.30 583	38.84 586	33.51 586	41.68 587	51.59 586	18.82 583	18.58 585	19.17 579	19.80 580	27.28 578	24.05 580

LSM0	38.95 587	37.60 586	48.58 582	43.57 584	91.06 588	52.57 587	72.57 585	43.17 588	32.63 586	26.97 583	27.97 581	38.65 585	32.94 585	41.86 588	51.78 588	18.89 584	18.41 580	19.13 577	19.63 578	27.29 579	33.77 582

test_example2	176.61 589	205.14 589	198.86 589	188.60 589	190.98 589	152.67 589	170.61 588	94.86 589	123.55 589	178.88 589	179.48 588	158.94 589	141.34 589	192.61 589	198.96 589	203.76 589	236.37 589	164.13 589	173.55 589	218.58 589	160.41 589

ccccc	429.48 590	429.19 590	527.00 590	507.10 590	501.20 590	356.95 590	342.70 590	380.82 590	297.90 590	334.51 590	389.17 590	372.86 590	449.39 590	499.17 590	553.56 590	561.44 590	431.22 590	334.28 590	290.86 590	540.88 590	489.46 590

Low-res two-view benchmark