Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

asda	0.21 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

xyz-stereo	4.23 559	0.17 61	61.76 587	0.34 57	0.16 7	12.16 570	0.37 274	0.58 127	0.68 224	1.01 441	3.36 546	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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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++	0.21 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CES	0.28 77	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 519	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	3.94 553	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

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

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	0.51 526	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
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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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	1.70 511	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

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	0.86 536

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

AEACV	0.27 70	0.17 61	0.31 54	0.34 57	0.45 471	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
iRaft-Stereo_20w	0.39 211	0.19 121	0.57 353	0.37 126	0.27 283	0.31 113	0.24 72	1.44 508	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

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

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

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	0.36 473

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

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	3.27 541	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

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	2.34 520	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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	1.91 519	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

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	1.83 514	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

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

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

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

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 305	0.21 193	1.26 501	0.39 183	0.51 490	0.28 74	0.30 151	1.25 473	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

U	0.45 268	0.16 39	0.32 65	0.40 219	0.71 520	3.55 554	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	0.88 531	0.13 135	0.13 77	0.11 64

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

testlalala2	0.36 163	0.18 84	0.45 235	0.89 524	0.53 495	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

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

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

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

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

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

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

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.
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

CrosDoStereo	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.24 180	0.40 193	1.18 529	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

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

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

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

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

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

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	0.43 500

DeepStereo_LL	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.24 180	0.40 193	1.18 529	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

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

AnonymousM	0.41 234	0.81 517	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	1.51 540	0.26 448	0.12 43	0.10 28

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
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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

pmcnn	1.23 513	0.29 375	0.96 467	0.40 219	0.23 151	0.95 440	0.69 476	1.16 432	1.28 489	1.67 517	2.33 519	11.15 570	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

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

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

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

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

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

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

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 241	0.20 156	0.74 430	0.38 155	0.43 460	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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBFPSM	0.59 407	0.22 232	1.31 506	0.38 155	0.27 283	1.12 476	0.65 462	0.79 279	0.82 310	0.80 310	0.81 253	1.35 484	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

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

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

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

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

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

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

AAGNet	1.43 524	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	20.63 574	0.16 206	0.11 131	0.19 267	0.15 192	0.19 298	0.12 107

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	0.78 531

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

iResNet_ROB	0.52 355	0.21 193	0.53 334	0.37 126	0.21 92	0.61 324	0.29 135	1.51 517	1.32 493	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

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

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

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	1.32 475	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

CoDeX	0.47 293	0.20 156	0.49 296	0.42 290	0.25 212	0.75 388	0.36 260	1.27 477	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.53 361	0.22 232	0.35 104	0.37 126	0.21 92	0.85 425	0.37 274	1.23 462	0.93 380	0.90 390	1.15 416	1.26 462	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
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

HSM	0.51 346	0.24 290	0.41 179	0.39 183	0.24 180	0.75 388	0.40 330	1.22 457	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

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
LE_ROB	4.42 560	0.24 290	2.75 541	0.42 290	0.23 151	1.57 515	0.90 511	1.71 532	17.88 578	16.56 580	4.88 561	5.17 557	18.85 580	1.63 515	14.62 570	0.17 245	0.14 286	0.16 143	0.16 224	0.19 298	0.17 273

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

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

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

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

1111x	0.55 375	0.22 232	0.46 252	0.38 155	0.20 73	0.66 358	0.43 362	1.23 462	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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

SFCPSM	0.47 293	0.21 193	0.55 343	0.40 219	0.27 283	0.87 429	0.37 274	1.33 488	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

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

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

ADCRef	0.80 455	0.43 453	1.32 508	0.50 417	0.45 471	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	3.19 541	0.18 276	0.16 346	0.23 374	0.23 410	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	1.28 489	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

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

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

SMFormer	0.51 346	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 332	0.34 214	1.21 449	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	1.21 449	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	1.21 449	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	1.21 449	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

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

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

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

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

LMCR-Stereo	0.53 361	0.30 384	0.53 334	0.58 478	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

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	0.57 517	0.44 501

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	0.57 517	0.44 501

test_xeample	1.01 488	0.21 193	0.42 200	0.35 91	0.21 92	0.71 376	0.39 319	1.23 462	0.86 333	0.81 322	1.04 371	0.69 286	0.61 336	0.69 315	10.93 566	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.17 273	0.18 264	0.17 273

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
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

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

SuperB	1.04 493	0.37 424	4.81 554	0.43 310	0.31 368	0.99 450	0.46 378	1.02 368	2.09 531	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	2.82 562	0.26 411

ADCP+	1.06 497	0.35 412	1.51 521	0.49 403	0.51 490	1.45 508	0.55 434	1.25 473	1.03 424	1.16 476	1.15 416	1.10 441	1.07 490	1.56 509	6.75 561	0.19 306	0.16 346	0.23 374	0.21 377	0.28 422	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

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

DISCO	0.70 432	0.26 332	0.68 402	0.44 329	0.31 368	1.14 478	0.51 419	1.23 462	1.23 476	0.81 322	1.05 375	1.50 499	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

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

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

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

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

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

iinet-f	0.67 425	0.26 332	2.15 534	0.39 183	0.31 368	1.19 487	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

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

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

222	1.18 510	0.22 232	0.44 223	0.37 126	0.22 111	0.79 402	0.37 274	1.31 485	0.89 359	0.92 403	1.08 387	0.72 303	0.71 402	0.66 288	13.89 569	0.20 329	0.15 315	0.17 181	0.16 224	0.18 264	0.19 324

xxxx	1.01 488	0.22 232	0.43 211	0.36 110	0.21 92	0.82 418	0.36 260	1.32 486	0.88 346	0.71 261	0.94 316	0.97 400	0.63 348	0.64 273	10.58 565	0.20 329	0.16 346	0.18 227	0.17 273	0.19 298	0.19 324

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

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	2.42 540	2.02 513	1.31 470	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

EDNetEfficientorigin	9.93 569	1.15 535	175.16 589	0.48 388	0.36 414	1.04 461	0.68 471	1.24 469	2.69 544	3.17 554	2.50 525	2.30 527	2.07 541	1.76 521	2.21 530	0.20 329	0.18 383	0.24 390	0.19 330	0.51 506	0.50 518

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

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

ACV-stereo	0.62 413	0.34 406	1.00 472	0.43 310	0.31 368	1.20 488	0.40 330	0.75 259	0.83 315	0.64 209	0.77 222	2.10 523	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

ITSA-stereo	0.53 361	0.28 363	0.52 326	0.40 219	0.23 151	0.56 292	0.34 214	1.24 469	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

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

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

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

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

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

fast-acv-ft	0.64 416	0.30 384	0.73 425	0.45 352	0.34 404	1.17 484	0.49 399	0.86 301	0.98 401	1.02 444	1.36 457	1.29 467	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

CRFU-Net	0.57 393	0.27 349	0.57 353	0.46 373	0.30 346	1.20 488	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

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

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

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

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

EDNetEfficient	1.46 525	0.80 516	6.12 556	0.47 382	0.39 436	0.69 366	0.83 500	0.90 320	2.77 545	3.50 557	1.96 510	1.66 509	2.03 540	1.26 486	4.18 551	0.21 346	0.18 383	0.21 338	0.20 355	0.41 486	0.39 486

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

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

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

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

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

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

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

ADCL	1.04 493	0.38 434	1.35 510	0.50 417	0.39 436	1.61 517	0.89 508	1.29 480	1.39 499	1.29 493	1.50 482	1.24 460	1.24 505	1.37 502	4.87 554	0.21 346	0.19 397	0.25 403	0.25 434	0.29 426	0.27 421

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.
z-mn7	1.00 487	0.50 473	1.70 525	0.53 455	0.36 414	1.75 525	0.71 487	1.22 457	2.28 536	0.96 418	2.54 526	1.42 490	0.95 474	2.19 539	1.54 510	0.22 371	0.19 397	0.21 338	0.20 355	0.27 418	0.25 405

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

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	0.35 475	0.16 224	0.28 422	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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-MNSev	0.76 445	0.40 445	1.34 509	0.50 417	0.40 441	1.44 507	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

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

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

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

RYNet	0.72 440	0.35 412	0.64 382	0.53 455	0.67 515	1.31 497	0.67 466	1.20 447	1.18 467	1.05 455	0.87 289	1.27 464	0.93 470	0.93 430	1.27 501	0.22 371	0.16 346	0.26 422	0.23 410	0.40 480	0.39 486

w-ln-seven	0.96 483	0.48 465	2.41 538	0.54 462	0.50 486	1.41 503	0.70 481	1.67 529	1.81 525	1.49 502	1.50 482	1.26 462	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

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

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
AASNet	0.53 361	0.25 313	0.52 326	0.49 403	0.32 384	0.74 385	0.40 330	1.50 514	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

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

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)
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

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

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	0.31 460	0.23 410	0.26 407	0.19 324

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

DRN-Test	0.66 420	0.32 393	0.66 394	0.50 417	0.39 436	1.15 480	0.61 454	1.49 513	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

StereoDRNet	0.64 416	0.33 401	0.68 402	0.51 433	0.43 460	1.03 457	0.53 426	1.47 510	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

zh-mn7	1.08 501	0.65 503	4.00 550	0.52 445	0.38 430	1.16 483	0.62 456	1.15 425	1.77 523	1.74 519	2.31 517	1.17 456	0.91 460	2.10 535	1.77 517	0.24 399	0.21 419	0.22 353	0.22 395	0.25 400	0.28 428

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

coex-ft	6.43 566	1.51 546	87.33 588	0.49 403	0.38 430	1.34 498	1.21 533	1.16 432	8.09 563	12.12 572	2.79 534	2.77 536	3.31 555	1.16 471	3.15 540	0.24 399	0.23 437	0.27 435	0.24 425	0.45 495	0.37 478

Wz-Net-LNSev	0.71 436	0.51 477	1.36 514	0.50 417	0.41 448	1.15 480	0.69 476	1.21 449	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

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

GEStereo_RVC	0.55 375	0.29 375	0.63 377	0.49 403	0.31 368	0.70 371	0.54 430	1.22 457	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

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

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

PA-Net	0.67 425	0.43 453	0.83 450	0.50 417	0.53 495	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	0.41 518	0.29 451	0.44 511	0.26 407	0.34 466
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
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	0.27 435	0.27 454	0.25 400	0.23 390

NaN_ROB	0.69 430	0.44 458	0.69 408	0.51 433	0.33 395	0.97 445	1.06 523	1.22 457	1.19 469	1.24 490	0.96 329	1.08 433	0.78 430	1.20 476	0.67 398	0.24 399	0.30 482	0.23 374	0.24 425	0.23 377	0.25 405

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

Wz-Net-SNSev	0.91 478	0.73 509	2.13 533	0.56 470	0.45 471	0.95 440	1.13 528	1.34 490	1.24 478	1.02 444	1.30 450	1.46 493	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

GwcNet	0.69 430	0.36 417	1.10 481	0.51 433	0.42 454	1.08 468	0.50 404	1.21 449	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

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

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	0.32 481	0.24 390	0.23 390

RTSC	0.87 470	0.48 465	1.23 498	0.52 445	0.37 421	1.13 477	0.50 404	1.34 490	1.79 524	1.51 505	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	0.31 451

GANet	0.70 432	0.37 424	0.55 343	0.51 433	0.34 404	0.94 437	0.96 516	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	0.27 435	0.22 395	0.31 441	0.22 383

MDST_ROB	0.91 478	0.27 349	0.85 452	0.63 495	0.41 448	2.53 537	0.71 487	1.60 524	1.13 459	2.83 547	1.73 499	0.97 400	0.69 385	1.61 512	0.73 413	0.25 410	0.22 427	0.32 466	0.28 460	0.25 400	0.24 398

FBW_ROB	0.88 472	0.50 473	0.85 452	0.55 467	0.40 441	1.17 484	0.78 496	1.50 514	1.37 496	1.33 496	1.27 441	1.48 497	1.00 483	2.57 547	0.98 473	0.25 410	0.32 496	0.45 503	0.30 468	0.34 459	0.28 428

PWC_ROB	0.87 470	0.52 484	1.28 502	0.50 417	0.32 384	0.91 432	0.37 274	1.36 496	1.46 506	1.61 511	2.59 530	1.16 455	1.01 484	1.34 496	1.40 508	0.25 410	0.18 383	0.28 443	0.20 355	0.29 426	0.28 428

zh-sn7	1.09 502	0.75 511	3.23 544	0.57 476	0.42 454	1.11 472	0.89 508	1.19 442	1.27 487	1.41 500	1.98 511	1.25 461	1.47 518	1.99 532	2.62 537	0.26 420	0.26 460	0.26 422	0.27 454	0.35 463	0.30 443

TCMNet	0.66 420	0.39 440	0.98 470	0.59 482	0.61 511	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	0.31 460	0.28 460	0.32 447	0.29 435

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	0.27 435	0.26 448	0.27 418	0.24 398

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	0.36 468	0.18 291

CSP-Net	0.56 386	0.27 349	0.49 296	0.41 250	0.28 306	1.22 490	0.50 404	1.23 462	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

APVNet	0.71 436	0.37 424	0.89 460	0.56 470	0.45 471	1.18 486	0.68 471	1.41 504	0.85 328	0.81 322	1.15 416	1.04 420	0.81 436	1.10 464	1.17 493	0.26 420	0.28 473	0.32 466	0.31 475	0.29 426	0.30 443

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	0.28 443	0.28 460	0.31 441	0.31 451

S-Stereo	0.74 443	0.35 412	0.96 467	0.56 470	0.45 471	0.82 418	0.60 449	1.24 469	1.60 518	0.96 418	1.41 468	1.12 445	0.94 471	0.80 370	1.04 482	0.26 420	0.31 491	0.28 443	0.25 434	0.32 447	0.47 511

ADCMid	1.14 505	0.52 484	2.23 535	0.53 455	0.43 460	1.07 464	0.75 492	1.23 462	1.05 434	2.15 534	1.44 475	1.50 499	1.43 516	1.56 509	5.01 555	0.26 420	0.24 445	0.29 451	0.31 475	0.37 473	0.33 459

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	1.39 487	0.82 440	0.99 440	0.80 425	0.26 420	0.21 419	0.31 460	0.26 448	0.33 453	0.34 466

YMNet	0.66 420	0.38 434	0.90 461	0.52 445	0.46 478	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	0.27 430	0.31 491	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	0.46 478	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	0.27 430	0.31 491	0.25 403	0.25 434	0.24 390	0.23 390

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	0.27 430	0.26 460	0.24 390	0.21 377	0.22 360	0.16 254

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	0.27 430	0.25 453	0.25 403	0.23 410	0.22 360	0.18 291

WZ-Net	1.19 511	0.59 494	4.07 551	0.62 494	0.51 490	1.34 498	1.31 541	1.32 486	1.74 522	1.53 507	1.65 493	1.74 512	1.28 509	2.25 541	2.01 526	0.27 430	0.21 419	0.23 374	0.25 434	0.40 480	0.39 486

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	0.27 430	0.21 419	0.25 403	0.24 425	0.29 426	0.36 473

pcwnet_v2	0.58 400	0.28 363	0.84 451	0.45 352	0.35 410	0.61 324	0.35 238	1.27 477	1.21 473	0.99 431	1.27 441	0.72 303	0.58 319	0.67 299	0.48 332	0.27 430	0.21 419	0.24 390	0.23 410	0.29 426	0.29 435

DANet	0.71 436	0.45 462	0.91 463	0.59 482	0.40 441	0.81 410	0.40 330	0.97 347	0.84 320	1.20 485	1.22 431	1.33 478	0.88 457	1.16 471	1.24 497	0.27 430	0.23 437	0.31 460	0.25 434	0.35 463	0.32 455
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
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	0.27 430	0.12 186	0.28 443	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.
SGM_RVC	0.97 484	0.28 363	0.41 179	0.39 183	0.22 111	1.55 513	0.73 490	1.51 517	1.25 483	2.25 537	1.92 508	2.58 533	1.56 522	2.02 533	1.19 495	0.27 430	0.27 469	0.27 435	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
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	0.28 440	0.26 460	0.25 403	0.22 395	0.23 377	0.18 291

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	0.28 440	0.20 409	0.28 443	0.22 395	0.29 426	0.26 411

FAT-Stereo	0.73 442	0.33 401	0.75 434	0.49 403	0.37 421	0.71 376	0.59 447	1.36 496	1.30 491	1.03 452	1.40 466	1.59 508	1.15 496	0.87 403	0.86 438	0.28 440	0.28 473	0.28 443	0.23 410	0.28 422	0.38 484

stereogan	0.80 455	0.31 389	0.71 417	0.59 482	0.50 486	1.72 524	0.48 393	1.35 493	1.37 496	1.00 436	1.46 480	1.56 505	0.95 474	1.29 490	0.84 433	0.28 440	0.29 478	0.29 451	0.25 434	0.38 477	0.38 484

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	0.28 440	0.17 366	0.25 403	0.22 395	0.26 407	0.19 324

SANet	1.07 499	0.41 449	1.06 477	0.48 388	0.30 346	1.41 503	0.94 514	1.42 505	3.36 552	1.58 508	2.43 523	2.33 529	1.70 529	1.34 496	1.07 484	0.28 440	0.24 445	0.26 422	0.23 410	0.34 459	0.30 443

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	0.28 440	0.30 482	0.34 473	0.30 468	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
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	0.29 447	0.27 469	0.29 451	0.28 460	0.21 338	0.20 347

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	0.29 447	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.
FADNet	0.61 412	0.51 477	1.10 481	0.45 352	0.44 467	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	0.29 447	0.30 482	0.27 435	0.30 468	0.46 498	0.35 471

AnyNet_C32	1.16 509	0.62 501	2.40 537	0.57 476	0.55 500	1.41 503	1.34 542	1.18 440	1.24 478	1.49 502	1.42 469	1.39 487	1.20 504	1.55 507	4.82 553	0.29 447	0.28 473	0.29 451	0.34 486	0.38 477	0.42 494

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	0.29 447	0.19 397	0.27 435	0.25 434	0.31 441	0.21 365

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	0.29 447	0.23 437	0.22 353	0.22 395	0.26 407	0.25 405

PSMNet_ROB	0.64 416	0.37 424	0.65 388	0.56 470	0.42 454	0.97 445	0.83 500	1.21 449	0.92 374	0.79 308	1.02 361	1.08 433	0.63 348	0.82 376	0.91 462	0.29 447	0.20 409	0.31 460	0.31 475	0.26 407	0.23 390

Syn2CoEx	0.71 436	0.51 477	0.95 465	0.64 496	0.45 471	0.91 432	0.53 426	1.48 511	1.13 459	0.93 407	1.35 456	1.02 416	0.99 480	0.92 424	0.80 425	0.30 454	0.27 469	0.28 443	0.24 425	0.23 377	0.24 398

Nwc_Net	0.78 451	0.38 434	0.73 425	0.60 488	0.55 500	1.05 462	0.55 434	1.67 529	1.05 434	0.88 379	1.86 507	1.40 489	1.09 491	1.10 464	0.87 444	0.30 454	0.25 453	0.36 480	0.38 494	0.29 426	0.29 435

ADCPNet	1.03 492	0.48 465	2.70 540	0.54 462	0.42 454	1.40 501	0.75 492	1.13 412	1.07 447	1.22 487	1.42 469	1.68 510	1.09 491	1.36 501	3.45 545	0.30 454	0.28 473	0.29 451	0.32 481	0.37 473	0.35 471

GASNet	0.67 425	0.72 508	0.96 467	0.70 514	0.48 482	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	0.31 457	0.22 427	0.29 451	0.28 460	0.44 491	0.24 398

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	1.45 501	1.43 472	1.50 499	1.06 488	1.22 482	0.97 470	0.31 457	0.32 496	0.27 435	0.27 454	0.33 453	0.42 494

NCC-stereo	0.78 451	0.40 445	0.76 439	0.61 490	0.67 515	0.81 410	0.69 476	1.54 521	1.11 454	0.90 390	1.36 457	1.33 478	1.16 497	1.19 474	0.88 448	0.31 457	0.30 482	0.37 485	0.48 519	0.33 453	0.33 459

Abc-Net	0.78 451	0.40 445	0.76 439	0.61 490	0.67 515	0.81 410	0.69 476	1.54 521	1.11 454	0.90 390	1.36 457	1.33 478	1.16 497	1.19 474	0.88 448	0.31 457	0.30 482	0.37 485	0.48 519	0.33 453	0.33 459
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.93 481	0.50 473	1.18 493	0.59 482	0.46 478	0.97 445	0.48 393	1.70 531	2.15 532	1.58 508	1.37 460	1.42 490	1.19 502	1.31 492	1.60 511	0.31 457	0.26 460	0.32 466	0.33 484	0.40 480	0.42 494

RTS	1.98 539	0.96 528	11.36 563	0.65 501	0.57 506	2.77 543	1.40 545	1.39 500	2.26 534	1.89 525	2.56 527	1.32 475	1.25 506	5.20 560	4.05 549	0.31 457	0.22 427	0.29 451	0.29 466	0.40 480	0.37 478

RTSA	1.98 539	0.96 528	11.36 563	0.65 501	0.57 506	2.77 543	1.40 545	1.39 500	2.26 534	1.89 525	2.56 527	1.32 475	1.25 506	5.20 560	4.05 549	0.31 457	0.22 427	0.29 451	0.29 466	0.40 480	0.37 478

SGM-ForestM	4.04 557	0.32 393	0.46 252	0.43 310	0.27 283	7.50 565	1.45 549	3.84 558	4.24 558	8.19 570	6.76 567	19.00 578	9.08 566	10.74 571	6.62 560	0.31 457	0.33 502	0.32 466	0.32 481	0.29 426	0.29 435

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	0.31 457	0.26 460	0.40 493	0.27 454	0.33 453	0.26 411

NCCL2	0.72 440	0.41 449	0.65 388	0.64 496	0.44 467	0.98 449	1.20 531	1.11 404	1.00 412	0.98 428	0.96 329	1.49 498	0.87 453	0.90 414	0.79 423	0.31 457	0.26 460	0.39 490	0.39 498	0.32 447	0.32 455

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	0.31 457	0.33 502	0.33 471	0.30 468	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
rvit_105_1	0.54 373	0.40 445	0.76 439	0.58 478	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	0.32 468	0.29 478	0.31 460	0.34 486	0.23 377	0.20 347

rvit_stereo_0075_2	0.47 293	0.37 424	0.70 412	0.53 455	0.46 478	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	0.32 468	0.23 437	0.35 475	0.25 434	0.30 435	0.25 405

Wz-Net-TNSev	1.14 505	1.06 534	4.32 553	0.49 403	0.42 454	1.51 511	1.11 527	1.48 511	1.40 501	1.22 487	1.26 440	1.58 507	1.43 516	1.76 521	1.70 513	0.32 468	0.31 491	0.26 422	0.30 468	0.41 486	0.41 493

UDGNet	0.48 305	0.77 514	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	0.32 468	0.15 315	0.66 525	0.19 330	0.36 468	0.21 365

AF-Net	0.81 458	0.39 440	0.68 402	0.64 496	0.54 498	0.91 432	0.51 419	1.61 525	1.31 492	0.96 418	2.02 513	1.46 493	1.26 508	1.11 466	0.99 474	0.32 468	0.24 445	0.39 490	0.27 454	0.30 435	0.25 405

RGC	0.79 454	0.59 494	0.71 417	0.65 501	0.65 514	0.92 436	0.58 444	1.29 480	1.05 434	1.07 461	1.45 478	1.47 496	1.03 485	1.21 480	0.88 448	0.32 468	0.30 482	0.48 511	0.40 501	0.37 473	0.37 478

NVstereo2D	0.60 410	0.30 384	0.75 434	0.48 388	0.43 460	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	0.32 468	0.15 315	0.28 443	0.20 355	0.40 480	0.36 473

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	1.38 486	0.83 445	1.03 451	0.90 460	0.32 468	0.25 453	0.26 422	0.24 425	0.31 441	0.28 428

RP	0.76 445	0.36 417	0.63 377	0.66 504	0.58 508	0.80 405	0.55 434	1.14 421	1.22 475	0.97 423	1.65 493	1.43 492	1.32 510	1.01 444	0.84 433	0.33 476	0.30 482	0.36 480	0.30 468	0.34 459	0.34 466

edge stereo	0.76 445	0.38 434	0.74 430	0.52 445	0.43 460	0.80 405	0.53 426	1.28 479	1.06 441	1.28 492	1.38 465	1.81 513	1.11 493	1.08 460	0.85 437	0.33 476	0.32 496	0.41 497	0.28 460	0.32 447	0.36 473

ADCS	1.51 527	0.61 498	3.42 545	0.59 482	0.51 490	1.27 495	1.08 526	1.59 523	1.81 525	1.91 528	1.66 495	1.51 502	1.42 515	1.94 530	8.60 563	0.33 476	0.32 496	0.33 471	0.36 490	0.44 491	0.42 494

AnyNet_C01	1.56 528	1.05 533	7.45 558	0.64 496	0.54 498	1.99 530	1.38 544	1.43 507	1.36 494	1.63 514	1.92 508	1.84 515	1.33 511	2.40 543	4.03 548	0.33 476	0.32 496	0.32 466	0.34 486	0.44 491	0.45 505

LSM	4.74 562	0.77 514	10.16 561	0.70 514	56.56 584	1.02 454	1.00 521	1.24 469	1.62 519	2.04 530	2.34 520	1.33 478	1.17 499	1.38 503	1.09 486	0.33 476	0.49 530	0.39 490	0.46 512	0.51 506	10.09 574

LALA_ROB	0.74 443	0.43 453	0.69 408	0.54 462	0.40 441	1.01 452	0.95 515	1.21 449	1.07 447	1.22 487	1.12 398	1.56 505	0.79 432	1.04 453	0.86 438	0.33 476	0.22 427	0.35 475	0.30 468	0.35 463	0.31 451

test_for_model	0.82 459	3.60 568	0.39 158	2.35 556	2.07 556	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	0.34 482	0.11 131	0.13 51	0.09 9	3.49 567	0.18 291

DGSMNet	0.76 445	0.55 489	1.29 504	0.58 478	0.62 512	0.94 437	0.70 481	1.26 475	1.11 454	0.83 343	1.24 436	1.00 407	0.71 402	1.03 451	0.81 428	0.34 482	0.29 478	0.41 497	0.40 501	0.57 517	0.55 523

DeepPrunerF	0.89 474	0.52 484	3.43 546	0.68 511	0.81 521	0.72 383	0.72 489	1.22 457	1.99 530	0.93 407	1.01 353	0.87 368	0.86 450	1.08 460	0.95 467	0.34 482	0.28 473	0.43 499	0.39 498	0.30 435	0.32 455

DPSNet	0.99 486	0.42 451	1.88 530	0.53 455	0.41 448	1.59 516	1.26 537	2.21 541	1.43 502	1.10 469	1.11 394	1.46 493	1.95 538	1.34 496	1.26 499	0.34 482	0.25 453	0.25 403	0.21 377	0.46 498	0.37 478

PWCDC_ROB	0.89 474	0.49 469	0.80 448	0.74 518	0.40 441	1.03 457	0.39 319	1.33 488	2.35 540	1.02 444	3.77 548	0.81 349	0.92 465	1.20 476	0.90 460	0.34 482	0.22 427	0.24 390	0.20 355	0.34 459	0.29 435

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	0.35 487	0.26 460	0.36 480	0.33 484	0.30 435	0.42 494

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	0.35 487	0.38 511	0.47 507	0.41 506	0.38 477	0.31 451

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	0.35 487	0.23 437	0.37 485	0.21 377	0.29 426	0.20 347

MeshStereo	1.34 518	0.43 453	0.54 338	0.44 329	0.34 404	1.66 520	0.60 449	1.94 535	1.37 496	4.47 561	3.25 539	4.71 552	1.94 537	1.92 528	1.17 493	0.35 487	0.35 506	0.37 485	0.31 475	0.32 447	0.32 455
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
FINET	0.67 425	0.42 451	1.00 472	0.46 373	0.43 460	0.83 421	0.89 508	1.08 392	1.50 508	0.87 369	1.14 410	0.71 294	0.68 381	0.92 424	0.70 405	0.36 491	0.30 482	0.26 422	0.24 425	0.35 463	0.33 459

G-Net	0.95 482	0.46 464	1.04 475	0.64 496	0.48 482	2.12 533	0.64 461	1.01 365	0.87 342	1.75 520	2.82 537	1.30 469	1.64 528	1.06 454	0.96 469	0.36 491	0.29 478	0.35 475	0.25 434	0.45 495	0.42 494

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	0.36 491	0.37 509	0.43 499	0.40 501	0.33 453	0.30 443

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 491	0.57 492	1.51 521	0.67 507	0.50 486	2.57 538	1.66 552	1.20 447	1.43 502	1.38 498	1.57 489	1.33 478	0.92 465	1.64 516	0.88 448	0.37 494	0.39 515	0.46 506	0.60 531	0.41 486	0.40 489

XQC	0.89 474	0.65 503	1.31 506	0.67 507	0.52 494	1.22 490	0.68 471	1.26 475	1.52 509	1.14 475	1.11 394	1.28 466	1.04 487	1.40 504	1.77 517	0.38 495	0.24 445	0.37 485	0.31 475	0.53 511	0.47 511

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	0.38 495	0.38 511	0.44 502	0.42 510	0.37 473	0.34 466

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 425	0.81 517	0.73 425	0.53 455	0.37 421	1.40 501	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	0.39 497	0.30 482	0.57 521	0.31 475	0.53 511	0.30 443

PVD	1.28 517	0.67 506	1.28 502	0.74 518	0.62 512	1.50 510	0.84 503	1.99 537	2.96 546	2.18 535	2.36 522	1.85 517	1.95 538	1.92 528	1.94 524	0.39 497	0.36 508	0.49 514	0.37 491	0.51 506	0.64 525

SAMSARA	1.07 499	0.65 503	1.19 494	1.06 533	0.90 524	1.76 526	1.76 556	1.46 509	1.44 504	1.51 505	1.16 421	2.00 522	1.14 495	1.48 505	1.31 503	0.39 497	0.44 526	0.35 475	0.38 494	0.49 503	0.49 517

CSAN	0.83 466	0.49 469	0.77 444	0.60 488	0.41 448	1.14 478	1.06 523	1.19 442	1.46 506	1.32 494	1.43 472	1.37 485	1.19 502	1.27 489	0.86 438	0.39 497	0.31 491	0.36 480	0.37 491	0.35 463	0.34 466

MFN_U_SF_RVC	1.09 502	0.59 494	1.97 531	0.67 507	0.44 467	1.93 529	0.60 449	1.85 534	1.36 494	1.61 511	1.54 487	1.95 521	1.37 512	1.64 516	1.73 514	0.40 501	0.37 509	0.45 503	0.48 519	0.44 491	0.44 501

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	0.41 502	0.20 409	0.40 493	0.41 506	0.36 468	0.33 459

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	0.41 502	8.41 572	0.40 493	0.41 506	0.36 468	0.33 459

test_sample8	1.25 515	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 346	0.71 376	0.43 362	1.13 412	0.75 261	1.50 504	0.95 325	3.29 544	1.59 524	1.20 476	1.36 504	0.41 502	8.41 572	0.40 493	0.41 506	0.36 468	0.33 459

BEATNet-Init1	15.13 574	0.82 520	50.86 586	0.72 517	0.53 495	38.10 585	7.03 569	11.83 573	14.25 572	29.78 585	30.17 585	48.21 588	22.64 582	26.78 583	18.11 572	0.42 505	0.38 511	0.47 507	0.46 512	0.51 506	0.48 514

WCMA_ROB	1.14 505	0.36 417	0.76 439	0.49 403	0.44 467	1.23 492	0.67 466	1.11 404	1.23 476	2.84 548	3.95 554	3.28 543	1.83 534	1.25 485	0.99 474	0.44 506	0.34 504	0.34 473	0.37 491	0.41 486	0.40 489

MSMD_ROB	1.21 512	0.49 469	0.62 368	0.59 482	0.50 486	1.62 519	0.67 466	1.23 462	1.24 478	2.45 541	3.77 548	3.09 540	2.98 553	1.32 493	0.81 428	0.45 507	0.41 518	0.49 514	0.51 526	0.47 500	0.44 501

FC-DCNN v2	1.65 533	0.51 477	0.65 388	0.61 490	0.49 484	1.61 517	0.70 481	1.75 533	1.56 514	4.74 565	4.91 562	6.46 563	3.31 555	1.91 527	1.11 487	0.46 508	0.42 520	0.47 507	0.46 512	0.48 501	0.46 506

FCDSN-DC	1.39 523	0.56 490	0.65 388	0.74 518	0.59 509	1.38 500	0.63 457	1.35 493	1.39 499	3.26 555	4.50 559	4.61 550	2.63 548	1.58 511	1.03 479	0.46 508	0.42 520	0.48 511	0.47 517	0.50 505	0.50 518
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CC-Net-ROB	0.82 459	0.96 528	0.85 452	0.58 478	0.45 471	1.27 495	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	0.46 508	0.34 504	1.71 542	0.38 494	0.59 521	0.36 473

FC-DCNN	1.59 529	0.51 477	0.66 394	0.61 490	0.49 484	1.56 514	0.70 481	1.66 528	1.53 510	4.64 562	4.62 560	5.85 559	3.34 557	1.84 525	1.11 487	0.46 508	0.42 520	0.47 507	0.46 512	0.48 501	0.46 506

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 518	0.87 522	1.76 527	0.86 522	0.56 503	4.29 558	1.79 557	1.50 514	1.98 529	1.61 511	1.85 506	1.84 515	1.41 514	1.89 526	1.36 504	0.48 512	0.40 517	0.56 520	0.57 529	0.69 525	0.48 514

GANetREF_RVC	0.80 455	0.75 511	0.86 457	0.66 504	0.42 454	1.15 480	0.98 517	1.14 421	1.19 469	1.01 441	1.02 361	1.10 441	0.90 459	1.15 469	0.76 418	0.48 512	0.39 515	0.57 521	0.38 494	0.63 523	0.46 506
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
ccnet	0.82 459	0.57 492	0.75 434	0.54 462	0.59 509	1.09 471	0.66 464	1.38 499	0.94 387	1.12 472	1.44 475	1.29 467	0.92 465	0.95 439	1.24 497	0.49 514	0.42 520	0.50 516	0.47 517	0.51 506	0.46 506

MANE	4.13 558	0.51 477	0.64 382	0.66 504	0.56 503	6.89 564	0.99 519	7.55 567	12.04 567	6.68 568	8.57 570	10.69 569	9.45 567	7.59 568	6.39 559	0.49 514	0.43 524	0.48 511	0.98 547	0.49 503	0.48 514

PDISCO_ROB	0.91 478	0.48 465	1.06 477	0.99 527	0.97 530	1.67 522	0.63 457	1.64 527	1.59 515	1.06 458	1.18 425	1.31 470	0.79 432	1.55 507	0.97 470	0.49 514	0.22 427	0.45 503	0.40 501	0.45 495	0.37 478

SDNR	0.86 469	0.37 424	1.47 519	0.40 219	0.38 430	3.38 553	0.33 203	0.90 320	0.98 401	0.99 431	2.09 516	0.59 230	0.71 402	1.29 490	0.70 405	0.51 517	0.56 533	0.36 480	0.26 448	0.43 490	0.46 506

Anonymous_2	0.82 459	0.44 458	0.63 377	0.40 219	0.43 460	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	0.52 518	0.54 532	0.54 519	4.82 571	0.56 515	0.40 489

PASM	0.90 477	0.64 502	1.69 523	0.69 513	0.69 518	0.78 399	0.84 503	1.03 372	1.26 486	1.19 481	1.15 416	1.31 470	0.98 479	1.24 484	1.03 479	0.52 518	0.56 533	0.59 524	0.66 533	0.56 515	0.54 522

ELAS_RVC	1.60 530	0.61 498	1.01 474	0.70 514	0.56 503	2.00 531	1.89 559	1.96 536	2.65 543	3.33 556	3.26 540	3.03 537	3.41 558	2.49 545	2.09 528	0.52 518	0.45 527	0.50 516	0.48 519	0.54 513	0.52 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 532	0.61 498	0.95 465	0.68 511	0.55 500	3.01 551	1.55 550	2.39 543	2.33 539	3.64 558	3.89 552	2.75 535	2.90 552	2.15 538	2.27 535	0.52 518	0.45 527	0.50 516	0.48 519	0.54 513	0.52 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.76 445	0.75 511	1.08 480	1.01 530	0.90 524	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	0.53 522	0.27 469	0.76 527	0.46 512	0.66 524	0.47 511

UDG	0.88 472	0.82 520	0.67 398	1.00 529	0.96 529	1.02 454	0.57 443	1.13 412	0.99 406	0.90 390	0.97 342	1.31 470	0.99 480	0.85 396	0.84 433	0.54 523	0.32 496	1.77 543	0.40 501	0.94 531	0.66 527

STTRV1_RVC	0.82 459	0.59 494	1.16 487	0.67 507	0.81 521	1.11 472	0.63 457	1.30 483	1.11 454	0.98 428	1.33 454	1.08 433	0.95 474	1.26 486	0.87 444	0.55 524	0.25 453	0.43 499	0.39 498	0.58 520	0.40 489

DispFullNet	1.60 530	2.63 565	2.75 541	2.56 560	1.79 551	1.24 493	0.47 385	1.37 498	1.45 505	1.87 524	1.50 482	1.55 504	2.46 544	2.04 534	1.04 482	0.59 525	0.18 383	2.32 555	0.68 535	2.29 555	1.14 549

SQANet	0.82 459	0.74 510	0.67 398	1.13 534	0.98 532	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	0.61 526	0.24 445	1.03 535	0.35 489	1.18 538	0.58 524

Consistency-Raft	1.01 488	0.81 517	1.24 499	0.84 521	0.97 530	0.81 410	0.84 503	1.30 483	1.59 515	1.05 455	1.68 498	1.12 445	0.91 460	0.92 424	1.11 487	0.65 527	0.74 541	0.79 529	0.90 543	1.06 536	0.79 533

MADNet+	2.23 545	2.43 561	10.85 562	1.22 537	0.91 526	2.76 542	1.40 545	2.12 540	1.67 521	1.32 494	1.74 501	1.86 518	1.74 530	6.25 563	4.41 552	0.65 527	0.64 536	0.58 523	0.54 528	0.80 527	0.76 530

CAS	0.34 130	0.13 2	0.25 10	1.28 539	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	0.69 529	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.15 208

otaku	1.04 493	0.93 525	0.88 459	1.33 540	1.05 538	1.66 520	0.70 481	1.40 503	1.18 467	1.08 465	1.32 453	1.33 478	0.91 460	1.23 483	0.76 418	0.72 530	0.46 529	1.24 538	0.50 524	1.40 539	0.75 529

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	0.75 531	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.11 64

NVStereoNet_ROB	1.24 514	0.90 524	1.13 485	0.86 522	0.88 523	1.11 472	0.99 519	1.42 505	1.53 510	1.59 510	2.48 524	2.24 526	1.53 519	1.96 531	1.30 502	0.76 532	0.70 538	0.78 528	1.00 548	0.71 526	0.88 537
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	2.78 548	1.26 538	7.04 557	1.16 535	1.48 543	8.00 566	6.02 568	2.60 544	1.92 528	2.12 533	2.64 531	3.34 545	3.05 554	6.49 564	3.39 543	0.78 533	0.76 546	0.75 526	0.76 538	0.97 534	1.18 554

Ntro	1.09 502	0.97 531	0.91 463	1.44 541	1.19 540	1.69 523	0.80 498	1.35 493	1.25 483	1.00 436	1.29 447	1.31 470	0.97 478	1.26 486	0.84 433	0.84 534	0.43 524	1.36 539	0.50 524	1.56 540	0.78 531

DDUNet	1.06 497	2.56 564	0.68 402	1.21 536	1.26 541	1.03 457	0.69 476	1.11 404	0.94 387	0.96 418	1.22 431	1.27 464	0.82 440	0.93 430	0.72 412	0.84 534	0.38 511	1.99 546	0.60 531	1.10 537	0.85 535

MFMNet_re	1.14 505	0.97 531	1.19 494	0.99 527	0.95 528	1.25 494	1.22 534	1.39 500	1.55 512	1.69 518	1.67 497	1.21 457	1.53 519	1.12 467	0.99 474	0.87 536	0.75 545	0.79 529	0.75 537	0.90 528	0.94 539

GCST	0.83 466	1.22 537	0.74 430	1.58 542	1.01 535	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	0.96 537	0.65 537	1.20 537	0.81 540	0.91 529	0.70 528

anonymity	0.97 484	0.89 523	1.05 476	0.92 525	1.03 536	0.97 445	0.81 499	1.29 480	0.91 369	1.07 461	0.98 343	1.00 407	0.95 474	1.02 449	0.92 463	0.96 537	0.95 557	0.90 532	0.91 546	0.92 530	0.94 539

SPS-STEREO	1.25 515	0.93 525	1.06 477	1.04 532	1.03 536	1.41 503	0.91 512	1.51 517	1.19 469	2.09 532	1.83 504	1.94 520	1.39 513	1.62 513	1.39 507	0.97 539	0.94 556	0.90 532	0.89 542	0.96 533	0.96 542
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 520	0.94 527	1.25 500	0.96 526	1.00 534	1.52 512	1.02 522	1.34 490	1.21 473	2.64 543	2.65 532	2.44 530	1.56 522	1.64 516	1.26 499	0.97 539	0.95 557	0.90 532	0.90 543	0.94 531	0.96 542

WAO-7	1.90 537	1.20 536	1.35 510	1.27 538	1.06 539	2.84 545	1.56 551	3.23 551	3.06 550	2.23 536	3.33 544	3.17 541	2.28 543	3.12 548	2.21 530	1.02 541	0.91 552	1.06 536	1.03 551	1.04 535	0.97 545

ACVNet_2	1.65 533	1.27 539	1.41 517	1.75 545	1.62 545	2.22 534	1.20 531	2.30 542	2.62 542	1.78 522	2.56 527	3.03 537	1.61 525	1.54 506	1.12 491	1.06 542	0.58 535	1.82 544	0.70 536	1.82 545	0.96 542

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 386	3.08 567	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	1.09 543	0.08 2	0.17 181	0.16 224	0.14 120	0.97 545

WAO-8	2.92 549	1.55 547	1.35 510	1.79 546	1.63 547	5.23 560	1.22 534	4.58 562	12.56 569	2.84 548	4.07 556	4.83 553	2.72 550	3.49 552	2.25 533	1.27 544	0.91 552	1.99 546	1.15 556	1.86 546	1.15 550

Venus	2.92 549	1.55 547	1.35 510	1.79 546	1.63 547	5.23 560	1.22 534	4.58 562	12.56 569	2.84 548	4.06 555	4.83 553	2.72 550	3.49 552	2.25 533	1.27 544	0.91 552	1.99 546	1.15 556	1.86 546	1.15 550

Dean	1.98 539	1.36 542	1.36 514	2.12 552	1.81 552	2.74 540	1.36 543	3.37 555	3.80 556	2.08 531	3.32 543	3.21 542	1.82 532	1.71 520	1.67 512	1.27 544	0.77 547	1.99 546	0.90 543	1.86 546	1.03 547

ACVNet_1	1.46 525	1.33 541	1.12 484	1.91 550	1.62 545	1.83 527	0.98 517	2.00 538	1.85 527	1.39 499	1.53 486	2.32 528	1.53 519	1.34 496	1.11 487	1.30 547	0.50 531	2.06 552	0.58 530	1.93 551	0.95 541

ACVNet-4b	1.35 520	1.31 540	1.10 481	1.90 549	1.59 544	1.92 528	0.77 494	1.52 520	1.62 519	1.05 455	1.60 491	2.11 524	0.94 471	1.64 516	0.77 422	1.30 547	0.35 506	2.03 550	0.67 534	1.88 549	0.84 534

WAO-6	2.04 542	1.50 545	1.16 487	1.70 544	1.67 549	2.69 539	1.44 548	3.06 548	3.63 555	1.98 529	3.27 541	3.54 548	2.07 541	2.36 542	2.22 532	1.31 549	0.91 552	2.04 551	1.22 558	1.73 544	1.27 556

RainbowNet	1.35 520	1.49 544	1.19 494	1.88 548	1.45 542	1.48 509	1.07 525	1.61 525	1.55 512	1.20 485	1.59 490	1.54 503	1.13 494	1.34 496	0.97 470	1.36 550	0.70 538	1.82 544	0.79 539	1.71 543	1.07 548

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	1.47 551	0.11 131	0.14 77	0.09 9	1.59 541	0.13 141

IMH-64-1	1.86 535	1.62 549	1.16 487	2.20 553	1.89 553	2.33 535	1.30 538	2.89 546	2.29 537	1.66 515	2.80 535	2.49 531	1.61 525	2.10 535	1.78 519	1.60 552	0.74 541	2.43 556	1.02 549	2.12 552	1.17 552

IMH-64	1.86 535	1.62 549	1.16 487	2.20 553	1.89 553	2.33 535	1.30 538	2.89 546	2.29 537	1.66 515	2.80 535	2.49 531	1.61 525	2.10 535	1.78 519	1.60 552	0.74 541	2.43 556	1.02 549	2.12 552	1.17 552

PWCK	1.92 538	1.66 552	3.12 543	1.65 543	0.91 526	2.84 545	2.26 562	2.10 539	2.41 541	2.36 539	2.31 517	2.22 525	1.82 532	3.43 551	2.03 527	1.61 554	0.71 540	1.51 540	0.82 541	1.69 542	0.91 538

IMH	2.04 542	1.62 549	1.20 497	2.20 553	1.89 553	2.91 550	1.30 538	3.11 549	3.03 548	1.81 523	3.35 545	3.03 537	1.90 535	2.48 544	1.80 521	1.66 555	0.77 547	2.45 558	1.04 552	2.15 554	1.19 555

LVE	2.12 544	1.44 543	1.36 514	1.99 551	1.78 550	2.75 541	1.79 557	2.82 545	3.95 557	1.90 527	4.33 558	3.52 547	1.81 531	2.24 540	1.74 515	1.74 556	0.87 550	2.06 552	1.13 554	1.91 550	1.35 557

TorneroNet-64	3.44 552	1.86 553	1.42 518	2.58 561	2.28 559	6.87 563	1.68 553	4.70 564	12.03 566	2.31 538	5.59 566	8.25 565	2.55 547	3.97 557	2.73 538	1.81 557	0.74 541	2.57 560	1.07 553	2.35 556	1.44 558

TorneroNet	4.53 561	1.89 554	1.48 520	2.55 559	2.27 558	13.78 573	1.69 554	4.84 566	23.73 583	2.89 551	7.70 569	7.06 564	2.69 549	4.26 559	3.42 544	1.84 558	0.77 547	2.68 562	1.13 554	2.42 557	1.47 559

UNDER WATER-64	3.53 554	2.01 556	3.94 549	3.22 567	2.49 563	5.41 562	2.60 565	3.43 556	12.41 568	3.03 553	2.68 533	6.07 561	4.04 560	3.79 556	3.33 542	2.02 559	1.24 561	2.63 561	1.46 560	2.78 561	2.08 564

UNDER WATER	3.46 553	2.07 558	3.64 548	3.09 565	2.48 562	3.75 556	2.42 564	3.31 554	13.77 571	2.90 552	2.95 538	5.84 558	3.69 559	3.69 554	3.48 546	2.07 560	1.11 559	2.70 563	1.40 559	2.84 563	1.98 562

KSHMR	2.57 546	1.93 555	1.69 523	2.63 562	2.42 561	2.86 547	2.07 560	3.27 553	6.50 561	2.49 542	3.36 546	3.41 546	1.92 536	2.49 545	1.94 524	2.13 561	1.40 562	2.79 565	1.50 561	2.73 560	1.77 560

JetRed	5.27 564	5.84 569	12.81 566	2.36 557	2.83 566	12.23 571	10.50 571	4.46 561	3.60 553	3.86 559	3.83 550	4.85 555	4.18 561	6.78 565	11.96 567	2.17 562	2.96 568	2.18 554	1.97 563	3.38 566	2.68 567

notaker	2.76 547	2.29 560	1.80 528	2.96 564	2.58 565	2.90 549	1.75 555	3.24 552	3.05 549	2.78 546	4.24 557	6.15 562	2.51 546	3.34 550	2.75 539	2.31 563	1.18 560	3.00 566	1.65 562	2.84 563	1.97 561

DPSimNet_ROB	3.58 555	2.45 562	8.57 559	2.53 558	2.37 560	2.88 548	3.77 567	3.14 550	3.23 551	4.71 564	3.86 551	4.68 551	4.87 563	4.07 558	5.62 556	2.33 564	2.33 566	2.47 559	2.52 565	2.51 559	2.64 566

ktn	2.98 551	2.25 559	1.73 526	2.84 563	2.53 564	3.76 557	2.15 561	3.70 557	5.47 560	2.75 545	5.17 565	5.94 560	2.48 545	3.23 549	2.46 536	2.34 565	1.44 563	2.78 564	2.03 564	2.45 558	2.01 563

USTest	12.99 573	14.18 574	20.00 569	16.24 574	14.97 571	20.80 576	31.95 579	16.20 576	10.91 565	8.79 571	9.48 571	13.94 571	10.50 569	16.11 574	21.44 575	3.17 566	4.82 571	5.08 571	5.36 572	8.81 573	7.13 572

MADNet++	4.03 556	2.70 566	3.44 547	3.72 569	3.44 568	4.44 559	3.52 566	3.95 560	3.61 554	4.46 560	4.98 563	4.10 549	4.58 562	7.00 566	5.89 557	3.74 567	3.67 569	3.27 568	2.71 567	3.70 568	3.66 569

ASD4	9.96 570	8.86 572	17.78 568	7.17 570	9.80 569	16.08 574	28.92 576	9.77 571	8.20 564	7.02 569	7.08 568	8.47 566	9.57 568	11.17 572	20.26 573	4.12 568	4.14 570	5.57 574	4.74 570	5.53 569	4.90 571

HanzoNet	6.76 567	2.45 562	4.22 552	3.19 566	2.94 567	3.62 555	2.28 563	4.79 565	7.20 562	14.00 576	13.19 575	17.49 576	22.30 581	13.25 573	6.19 558	4.20 569	1.93 565	3.10 567	2.56 566	3.35 565	2.88 568

DGTPSM_ROB	12.07 571	8.00 570	20.99 570	8.93 572	16.78 572	10.67 567	30.87 577	9.01 569	15.16 573	6.50 566	15.41 579	9.04 567	14.85 572	9.25 569	21.67 576	4.57 570	8.57 574	5.08 571	9.28 574	5.90 571	10.95 575

DPSMNet_ROB	12.08 572	8.00 570	21.00 571	8.97 573	16.79 573	10.67 567	30.89 578	9.02 570	15.17 574	6.51 567	15.41 579	9.04 567	14.85 572	9.27 570	21.67 576	4.58 571	8.57 574	5.09 573	9.29 575	5.90 571	10.95 575

DLNR_Zeroshot_test	20.09 577	36.28 583	38.04 580	169.85 589	61.80 585	0.23 17	0.20 20	13.88 575	0.37 99	0.44 130	0.66 184	0.43 148	0.21 38	0.62 249	0.28 138	5.46 572	0.10 51	0.15 117	0.11 75	72.60 588	0.11 64

TCMNet-wrong-test	8.97 568	10.42 573	8.74 560	19.56 575	17.61 574	12.53 572	9.01 570	13.59 574	2.18 533	4.64 562	5.11 564	14.63 572	11.09 570	7.19 567	9.73 564	5.56 573	0.89 551	3.77 569	3.11 568	10.34 574	9.80 573

tt	6.20 565	0.20 156	5.89 555	3.55 568	2.07 556	11.26 569	19.21 572	11.74 572	5.46 559	2.69 544	2.04 515	4.87 556	6.25 564	3.70 555	7.09 562	8.32 574	11.17 579	4.93 570	5.41 573	5.74 570	2.37 565

PML	40.80 589	29.24 581	11.87 565	7.20 571	14.47 570	92.13 589	213.69 590	7.63 568	23.35 582	74.72 589	190.14 590	50.17 589	26.15 583	21.39 578	12.70 568	8.76 575	2.92 567	8.45 575	3.25 569	13.26 575	4.42 570

DPSM_ROB	17.78 575	18.63 576	24.31 577	20.90 577	19.47 575	25.97 578	36.21 581	21.23 582	16.24 576	13.38 574	14.06 577	19.18 579	16.30 575	20.78 576	25.67 579	9.38 576	9.23 577	9.49 576	9.82 576	13.51 576	11.91 578

DPSM	17.78 575	18.63 576	24.31 577	20.90 577	19.47 575	25.97 578	36.21 581	21.23 582	16.24 576	13.38 574	14.06 577	19.18 579	16.30 575	20.78 576	25.67 579	9.38 576	9.23 577	9.49 576	9.82 576	13.51 576	11.91 578

FADE	5.17 563	2.05 557	13.14 567	1.03 531	0.99 533	2.09 532	0.91 512	3.91 559	3.00 547	1.76 521	1.60 491	2.73 534	6.73 565	5.95 562	3.95 547	11.57 578	1.70 564	23.09 581	15.86 578	0.62 522	0.65 526

xxxxx1	36.64 583	19.51 578	24.21 574	61.66 586	64.63 586	27.28 581	40.10 583	20.25 577	18.63 579	14.07 577	12.97 572	17.26 573	17.36 577	21.70 579	27.93 581	13.18 579	18.50 582	111.26 587	133.37 587	29.24 581	39.73 584

tt_ll	36.64 583	19.51 578	24.21 574	61.66 586	64.63 586	27.28 581	40.10 583	20.25 577	18.63 579	14.07 577	12.97 572	17.26 573	17.36 577	21.70 579	27.93 581	13.18 579	18.50 582	111.26 587	133.37 587	29.24 581	39.73 584

ff	36.64 583	19.51 578	24.21 574	61.66 586	64.63 586	27.28 581	40.10 583	20.25 577	18.63 579	14.07 577	12.97 572	17.26 573	17.36 577	21.70 579	27.93 581	13.18 579	18.50 582	111.26 587	133.37 587	29.24 581	39.73 584

Anonymous_1	33.25 580	18.26 575	23.92 573	20.54 576	21.28 577	25.59 577	35.94 580	22.01 584	15.57 575	13.33 573	13.49 576	18.08 577	15.29 574	20.36 575	24.60 578	16.28 582	8.84 576	66.59 586	118.00 586	155.73 589	11.23 577

CasAABBNet	35.74 581	37.43 585	48.72 584	42.22 583	39.20 582	52.24 586	73.12 588	42.61 587	32.62 586	26.78 582	27.95 581	38.58 585	32.60 585	41.67 587	51.65 588	18.74 583	18.57 585	19.15 579	19.77 580	27.20 578	23.98 580

Selective-RAFT-Error	35.84 582	37.49 586	48.83 585	42.26 584	39.24 583	52.30 587	73.09 587	42.66 588	32.61 585	26.80 583	28.30 584	38.84 587	33.51 587	41.68 588	51.59 587	18.82 584	18.58 586	19.17 580	19.80 581	27.28 579	24.05 581

LSM0	38.95 588	37.60 587	48.58 583	43.57 585	91.06 589	52.57 588	72.57 586	43.17 589	32.63 587	26.97 584	27.97 582	38.65 586	32.94 586	41.86 589	51.78 589	18.89 585	18.41 581	19.13 578	19.63 579	27.29 580	33.77 583

LRCNet_RVC	21.24 578	31.15 582	21.41 572	28.98 580	23.82 578	3.13 552	0.60 449	20.96 581	1.59 515	25.58 581	28.15 583	21.99 581	14.79 571	21.94 582	16.41 571	28.89 586	14.87 580	33.53 582	31.28 582	29.51 584	26.16 582

HaxPig	31.96 579	37.24 584	34.27 579	24.37 579	24.88 579	18.26 575	19.86 573	20.64 580	28.52 584	35.97 586	38.75 586	25.57 582	28.72 584	33.88 584	34.39 584	35.94 587	38.87 587	37.80 583	40.48 583	39.68 585	41.15 587

AVERAGE_ROB	37.58 587	40.13 588	40.15 581	34.81 582	33.82 581	28.55 584	25.10 575	32.02 586	34.06 589	41.28 587	40.66 587	34.46 584	34.81 589	39.18 585	37.57 586	42.78 588	43.44 588	43.82 584	43.03 584	40.47 586	41.51 588

MEDIAN_ROB	37.38 586	40.85 589	40.60 582	32.31 581	31.85 580	27.20 580	24.55 574	29.10 585	33.19 588	42.09 588	41.76 588	33.35 583	34.39 588	39.78 586	37.07 585	43.64 589	44.10 589	44.12 585	43.40 585	41.51 587	42.76 589

test_example2	176.61 590	205.14 590	198.86 590	188.60 590	190.98 590	152.67 590	170.61 589	94.86 590	123.55 590	178.88 590	179.48 589	158.94 590	141.34 590	192.61 590	198.96 590	203.76 590	236.37 590	164.13 590	173.55 590	218.58 590	160.41 590

ccccc	429.48 591	429.19 591	527.00 591	507.10 591	501.20 591	356.95 591	342.70 591	380.82 591	297.90 591	334.51 591	389.17 591	372.86 591	449.39 591	499.17 591	553.56 591	561.44 591	431.22 591	334.28 591	290.86 591	540.88 591	489.46 591

Low-res two-view benchmark