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

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 59	0.09 23	0.12 23	0.09 9	0.11 13	0.09 4

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 59	0.09 23	0.12 23	0.09 9	0.10 4	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 50	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 59	0.09 23	0.13 52	0.09 9	0.10 4	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 74	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 59	0.09 23	0.12 23	0.09 9	0.11 13	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 47	0.17 17	0.24 26	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 38	0.15 4	0.31 14	0.20 9	0.12 31	0.09 23	0.12 23	0.09 9	0.10 4	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 58	0.15 1	0.27 57	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 38	0.15 4	0.32 19	0.20 9	0.11 22	0.09 23	0.13 52	0.09 9	0.10 4	0.09 4

S2M2_XL	0.19 7	0.18 85	0.27 20	0.27 1	0.20 74	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	0.15 118	0.13 136	0.15 167	0.12 108

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 58	0.16 7	0.26 44	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 38	0.20 31	0.32 19	0.20 9	0.15 159	0.10 52	0.13 52	0.09 9	0.12 44	0.11 65

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	0.52 151	0.24 56	0.13 59	0.10 52	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.09 4

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 74	0.23 17	0.19 15	0.40 50	0.29 38	0.22 16	0.34 72	0.20 20	0.15 4	0.31 14	0.19 3	0.11 22	0.10 52	0.12 23	0.10 51	0.10 4	0.10 28

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 47	0.17 17	0.38 182	0.18 10	0.30 10	0.19 8	0.24 22	0.15 3	0.26 46	0.17 10	0.32 19	0.21 15	0.13 59	0.09 23	0.12 23	0.09 9	0.11 13	0.10 28

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 13	0.22 45	0.39 45	0.33 62	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 13	0.09 4

asda	0.21 13	0.19 122	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 40	0.23 59	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 13	0.10 28

asd	0.21 13	0.18 85	0.29 36	0.32 35	0.18 32	0.27 57	0.22 45	0.35 27	0.22 15	0.31 57	0.22 16	0.19 15	0.21 38	0.44 94	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 51	0.11 13	0.09 4

4.5_new	0.21 13	0.20 157	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 26	0.26 92	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 23	0.10 51	0.13 78	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 157	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 26	0.26 92	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 23	0.10 51	0.13 78	0.09 4

4w-stereo	0.21 13	0.19 122	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 51	0.11 13	0.09 4

2.5w	0.21 13	0.18 85	0.31 54	0.32 35	0.18 32	0.31 113	0.25 81	0.31 13	0.23 17	0.28 43	0.35 77	0.18 10	0.17 10	0.39 57	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 51	0.11 13	0.09 4

2.75w_new	0.21 13	0.18 85	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 17	0.34 215	0.36 30	0.28 31	0.34 78	0.26 31	0.17 4	0.22 45	0.36 39	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.09 4

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 127	0.22 112	0.21 10	0.19 15	0.43 68	0.27 27	0.20 8	0.20 12	0.29 54	0.14 1	0.41 69	0.22 26	0.14 98	0.10 52	0.12 23	0.09 9	0.12 44	0.12 108

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 58	0.16 7	0.52 261	0.17 3	0.34 24	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 46	0.19 25	0.37 45	0.20 9	0.14 98	0.10 52	0.13 52	0.09 9	0.11 13	0.10 28

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 58	0.16 7	0.52 261	0.17 3	0.34 24	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 46	0.19 25	0.37 45	0.20 9	0.14 98	0.10 52	0.13 52	0.09 9	0.11 13	0.10 28

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 503	0.39 159	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	0.16 207	0.09 23	0.12 23	0.08 1	0.16 207	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 127	0.19 50	0.22 13	0.18 10	0.42 60	0.35 78	0.22 16	0.28 44	0.24 41	0.18 17	0.27 5	0.22 26	0.12 31	0.09 23	0.12 23	0.10 51	0.12 44	0.10 28

qwe	0.22 25	0.18 85	0.28 29	0.31 17	0.18 32	0.29 86	0.21 36	0.38 41	0.32 56	0.35 83	0.30 53	0.20 20	0.20 31	0.43 83	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.09 4

2.25w	0.22 25	0.18 85	0.31 54	0.31 17	0.18 32	0.31 113	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 57	0.37 84	0.20 20	0.22 45	0.45 98	0.24 56	0.10 10	0.09 23	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.10 28

4.25_new	0.22 25	0.21 194	0.32 65	0.32 35	0.18 32	0.31 113	0.27 108	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 57	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 13	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 194	0.32 65	0.32 35	0.18 32	0.31 113	0.27 108	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 57	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 13	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 194	0.32 65	0.32 35	0.18 32	0.31 113	0.27 108	0.32 15	0.24 20	0.29 50	0.27 35	0.20 20	0.23 57	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 13	0.09 4

3.75w	0.22 25	0.17 61	0.30 47	0.31 17	0.19 50	0.43 217	0.24 73	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 13	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 85	0.29 36	0.30 9	0.18 32	0.27 57	0.23 59	0.37 32	0.28 31	0.31 57	0.26 31	0.22 29	0.26 90	0.50 138	0.24 56	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 13	0.09 4

2w_stereo	0.22 25	0.18 85	0.30 47	0.32 35	0.16 7	0.28 74	0.38 297	0.38 41	0.35 78	0.32 70	0.33 65	0.17 4	0.18 17	0.29 7	0.22 26	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 51	0.12 44	0.10 28

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 58	0.18 32	0.21 10	0.20 20	0.37 32	0.35 78	0.33 75	0.40 89	0.19 15	0.18 17	0.45 98	0.21 15	0.11 22	0.09 23	0.12 23	0.09 9	0.13 78	0.08 1

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 50	0.23 17	0.19 15	0.44 71	0.33 62	0.36 87	0.30 53	0.16 2	0.18 17	0.43 83	0.19 3	0.11 22	0.09 23	0.11 1	0.09 9	0.10 4	0.10 28

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 52	0.21 28	0.27 100	0.36 39	0.25 72	0.16 207	0.09 23	0.13 52	0.10 51	0.13 78	0.10 28

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 54	0.29 5	0.22 112	0.21 10	0.26 92	0.33 23	0.31 49	0.20 8	0.30 53	0.22 29	0.22 45	0.47 118	0.22 26	0.11 22	0.09 23	0.12 23	0.09 9	0.13 78	0.10 28

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 47	0.20 74	0.61 324	0.21 36	0.30 10	0.31 49	0.23 18	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 69	0.22 26	0.12 31	0.10 52	0.12 23	0.09 9	0.11 13	0.11 65

3.25ww	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_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

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 38	0.16 39	0.32 65	0.39 184	0.21 93	0.18 4	0.21 36	0.34 24	0.26 26	0.28 43	0.51 131	0.28 53	0.29 128	0.26 2	0.24 56	0.14 98	0.10 52	0.13 52	0.10 51	0.14 121	0.12 108

AIO_rvc	0.23 38	0.16 39	0.32 65	0.34 58	0.19 50	0.26 44	0.33 204	0.40 50	0.22 15	0.26 31	0.24 24	0.34 82	0.15 4	0.51 145	0.24 56	0.12 31	0.09 23	0.13 52	0.10 51	0.12 44	0.10 28

AIO_test	0.23 38	0.16 39	0.28 29	0.34 58	0.20 74	0.30 98	0.39 320	0.38 41	0.25 25	0.25 27	0.28 44	0.32 66	0.22 45	0.38 53	0.25 72	0.12 31	0.09 23	0.13 52	0.10 51	0.12 44	0.09 4

IGEV-Stereo+	0.23 38	0.14 11	0.26 14	0.32 35	0.19 50	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 98	0.10 52	0.12 23	0.09 9	0.15 167	0.86 531

3w_stereo	0.24 45	0.20 157	0.37 128	0.33 47	0.16 7	0.32 130	0.42 356	0.41 56	0.38 105	0.31 57	0.27 35	0.16 2	0.26 90	0.34 29	0.22 26	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.11 65

1w_stereo	0.24 45	0.15 25	0.29 36	0.34 58	0.18 32	0.31 113	0.41 346	0.40 50	0.43 130	0.31 57	0.38 86	0.17 4	0.24 67	0.45 98	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 13	0.09 4

LG-Stereo	0.24 45	0.18 85	0.40 170	0.39 184	0.20 74	0.22 13	0.27 108	0.32 15	0.36 86	0.26 31	0.44 99	0.22 29	0.16 9	0.37 45	0.27 119	0.11 22	0.12 187	0.16 144	0.15 192	0.13 78	0.09 4

HUF	0.24 45	0.16 39	0.33 79	0.32 35	0.18 32	0.25 40	0.40 331	0.42 60	0.34 65	0.25 27	0.23 18	0.32 66	0.28 114	0.34 29	0.24 56	0.13 59	0.10 52	0.13 52	0.09 9	0.12 44	0.10 28

GIP-stereo	0.24 45	0.18 85	0.30 47	0.37 127	0.24 181	0.26 44	0.20 20	0.46 77	0.36 86	0.24 22	0.39 88	0.35 91	0.20 31	0.31 14	0.21 15	0.15 159	0.10 52	0.13 52	0.10 51	0.12 44	0.11 65

RAStereo	0.24 45	0.17 61	0.29 36	0.40 219	0.21 93	0.23 17	0.26 92	0.42 60	0.45 143	0.23 18	0.34 72	0.30 56	0.19 25	0.34 29	0.25 72	0.15 159	0.12 187	0.16 144	0.13 136	0.14 121	0.11 65

IGEV++	0.24 45	0.17 61	0.31 54	0.38 156	0.22 112	0.24 26	0.22 45	0.50 93	0.23 17	0.28 43	0.35 77	0.30 56	0.22 45	0.31 14	0.28 139	0.14 98	0.10 52	0.13 52	0.10 51	0.13 78	0.13 142

Selective-IGEV	0.24 45	0.18 85	0.35 105	0.35 92	0.19 50	0.27 57	0.25 81	0.55 115	0.23 17	0.27 40	0.25 29	0.34 82	0.19 25	0.58 213	0.22 26	0.12 31	0.10 52	0.14 78	0.11 76	0.12 44	0.10 28

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 53	0.31 390	0.24 5	0.51 433	0.19 50	0.29 86	0.22 45	0.40 50	0.37 100	0.26 31	0.24 24	0.24 41	0.31 150	0.44 94	0.22 26	0.14 98	0.09 23	0.12 23	0.09 9	0.14 121	0.10 28

IGEV-RUCA	0.25 53	0.16 39	0.34 95	0.39 184	0.27 283	0.33 137	0.20 20	0.38 41	0.36 86	0.26 31	0.31 62	0.25 45	0.21 38	0.48 128	0.24 56	0.20 329	0.11 132	0.13 52	0.10 51	0.17 241	0.15 209

fffft	0.25 53	0.17 61	0.37 128	0.36 111	0.22 112	0.28 74	0.36 261	0.42 60	0.24 20	0.36 87	0.23 18	0.27 50	0.22 45	0.52 151	0.27 119	0.12 31	0.09 23	0.16 144	0.12 102	0.12 44	0.12 108
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 53	0.18 85	0.34 95	0.37 127	0.18 32	0.28 74	0.30 152	0.48 82	0.27 27	0.29 50	0.30 53	0.32 66	0.17 10	0.52 151	0.23 47	0.12 31	0.10 52	0.14 78	0.11 76	0.13 78	0.10 28

RSM++	0.25 53	0.18 85	0.34 95	0.36 111	0.20 74	0.28 74	0.30 152	0.51 95	0.32 56	0.25 27	0.22 16	0.37 103	0.21 38	0.50 138	0.24 56	0.12 31	0.10 52	0.14 78	0.12 102	0.14 121	0.10 28

RSM	0.25 53	0.18 85	0.33 79	0.36 111	0.20 74	0.27 57	0.34 215	0.51 95	0.27 27	0.26 31	0.23 18	0.39 115	0.21 38	0.56 181	0.22 26	0.12 31	0.10 52	0.14 78	0.11 76	0.14 121	0.10 28

MoCha-V2	0.25 53	0.15 25	0.29 36	0.40 219	0.18 32	0.27 57	0.26 92	0.49 85	0.27 27	0.36 87	0.27 35	0.33 78	0.35 176	0.49 132	0.22 26	0.12 31	0.10 52	0.12 23	0.10 51	0.13 78	0.11 65

EGLCR-Stereo	0.25 53	0.16 39	0.33 79	0.34 58	0.20 74	0.35 155	0.20 20	0.52 104	0.36 86	0.28 43	0.27 35	0.41 131	0.18 17	0.45 98	0.26 101	0.14 98	0.10 52	0.16 144	0.14 167	0.13 78	0.11 65

S2M2	0.26 61	0.22 233	0.33 79	0.31 17	0.25 213	0.24 26	0.13 1	0.35 27	0.41 120	0.25 27	0.36 80	0.30 56	0.25 74	0.30 12	0.26 101	0.22 370	0.19 397	0.17 182	0.19 330	0.21 338	0.18 291

SCV_C0	0.26 61	0.18 85	0.34 95	0.35 92	0.24 181	0.23 17	0.28 126	0.51 95	0.36 86	0.31 57	0.36 80	0.37 103	0.20 31	0.57 193	0.22 26	0.13 59	0.10 52	0.13 52	0.11 76	0.16 207	0.12 108

SCV	0.26 61	0.19 122	0.33 79	0.35 92	0.21 93	0.27 57	0.34 215	0.56 117	0.28 31	0.24 22	0.28 44	0.37 103	0.23 57	0.49 132	0.22 26	0.18 276	0.10 52	0.14 78	0.11 76	0.15 167	0.11 65

castereo++	0.26 61	0.16 39	0.26 14	0.33 47	0.19 50	0.75 388	0.20 20	0.37 32	0.47 152	0.23 18	0.23 18	0.35 91	0.28 114	0.39 57	0.19 3	0.14 98	0.09 23	0.14 78	0.09 9	0.11 13	0.10 28

SMoEStereo_RVC	0.26 61	0.19 122	0.35 105	0.35 92	0.22 112	0.36 164	0.32 194	0.39 45	0.34 65	0.37 93	0.30 53	0.33 78	0.24 67	0.53 160	0.24 56	0.12 31	0.10 52	0.16 144	0.12 102	0.12 44	0.11 65

mms	0.26 61	0.21 194	0.33 79	0.37 127	0.25 213	0.30 98	0.33 204	0.40 50	0.32 56	0.28 43	0.34 72	0.34 82	0.20 31	0.45 98	0.26 101	0.12 31	0.11 132	0.16 144	0.12 102	0.14 121	0.11 65

ours_stereo	0.26 61	0.21 194	0.33 79	0.38 156	0.23 152	0.30 98	0.33 204	0.42 60	0.38 105	0.26 31	0.34 72	0.35 91	0.23 57	0.47 118	0.27 119	0.13 59	0.11 132	0.16 144	0.12 102	0.14 121	0.10 28

Occ-G	0.26 61	0.14 11	0.28 29	0.34 58	0.20 74	0.27 57	0.34 215	0.41 56	0.31 49	0.29 50	0.43 98	0.49 179	0.25 74	0.47 118	0.28 139	0.13 59	0.11 132	0.14 78	0.11 76	0.12 44	0.12 108

MaDis-Stereo	0.26 61	0.18 85	0.36 112	0.36 111	0.26 254	0.27 57	0.27 108	0.43 68	0.35 78	0.27 40	0.26 31	0.41 131	0.28 114	0.40 62	0.28 139	0.16 207	0.14 286	0.16 144	0.13 136	0.14 121	0.12 108

CroCo-Stereo	0.26 61	0.22 233	0.36 112	0.48 388	0.22 112	0.20 5	0.29 136	0.51 95	0.44 136	0.28 43	0.23 18	0.42 141	0.26 90	0.29 7	0.26 101	0.15 159	0.13 252	0.13 52	0.11 76	0.16 207	0.12 108
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
tt45	0.27 71	0.17 61	0.34 95	0.35 92	0.23 152	0.38 182	0.28 126	0.46 77	0.28 31	0.40 116	0.27 35	0.38 111	0.25 74	0.57 193	0.26 101	0.13 59	0.11 132	0.16 144	0.13 136	0.12 44	0.14 186

999	0.27 71	0.16 39	0.35 105	0.36 111	0.24 181	0.31 113	0.27 108	0.49 85	0.38 105	0.26 31	0.30 53	0.39 115	0.23 57	0.63 261	0.25 72	0.13 59	0.10 52	0.14 78	0.12 102	0.12 44	0.14 186

Pointernet	0.27 71	0.14 11	0.33 79	0.35 92	0.23 152	0.35 155	0.21 36	0.72 241	0.38 105	0.39 110	0.36 80	0.34 82	0.25 74	0.36 39	0.25 72	0.15 159	0.10 52	0.12 23	0.08 1	0.11 13	0.10 28

trnet	0.27 71	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 169	0.23 59	0.52 104	0.72 245	0.42 125	0.51 131	0.34 82	0.26 90	0.39 57	0.25 72	0.15 159	0.11 132	0.12 23	0.08 1	0.11 13	0.10 28

UniTT-Stereo	0.27 71	0.17 61	0.37 128	0.40 219	0.27 283	0.30 98	0.28 126	0.39 45	0.31 49	0.29 50	0.46 107	0.27 50	0.25 74	0.47 118	0.34 204	0.17 245	0.13 252	0.13 52	0.12 102	0.14 121	0.12 108

AEACV	0.27 71	0.17 61	0.31 54	0.34 58	0.45 467	0.26 44	0.28 126	0.37 32	0.32 56	0.30 56	0.46 107	0.31 63	0.37 196	0.36 39	0.24 56	0.14 98	0.10 52	0.15 118	0.12 102	0.13 78	0.11 65

LoS_RVC	0.27 71	0.16 39	0.27 20	0.32 35	0.30 346	0.44 226	0.34 215	0.41 56	0.33 62	0.31 57	0.51 131	0.29 54	0.32 155	0.36 39	0.28 139	0.11 22	0.10 52	0.11 1	0.08 1	0.11 13	0.19 324

water-stereo	0.28 78	0.14 11	0.29 36	0.35 92	0.19 50	0.36 164	0.23 59	0.62 155	0.38 105	0.39 110	0.62 171	0.41 131	0.35 176	0.28 6	0.27 119	0.14 98	0.13 252	0.13 52	0.12 102	0.12 44	0.10 28

castereo	0.28 78	0.16 39	0.32 65	0.35 92	0.21 93	0.40 193	0.42 356	0.50 93	0.66 217	0.26 31	0.41 92	0.37 103	0.36 192	0.33 25	0.24 56	0.13 59	0.09 23	0.13 52	0.10 51	0.11 13	0.10 28

fffy	0.28 78	0.21 194	0.34 95	0.37 127	0.23 152	0.33 137	0.29 136	0.51 95	0.41 120	0.32 70	0.37 84	0.39 115	0.27 100	0.50 138	0.27 119	0.12 31	0.11 132	0.16 144	0.13 136	0.14 121	0.11 65

WCG-NET	0.28 78	0.15 25	0.33 79	0.33 47	0.19 50	0.33 137	0.27 108	0.39 45	0.80 298	0.46 139	0.49 118	0.39 115	0.25 74	0.40 62	0.25 72	0.12 31	0.09 23	0.13 52	0.11 76	0.12 44	0.10 28

MGS-Stereo	0.28 78	0.19 122	0.40 170	0.36 111	0.23 152	0.37 169	0.30 152	0.39 45	0.44 136	0.31 57	0.51 131	0.40 125	0.24 67	0.43 83	0.26 101	0.15 159	0.12 187	0.15 118	0.13 136	0.14 121	0.13 142

testlalala	0.28 78	0.19 122	0.43 212	0.34 58	0.23 152	0.45 234	0.30 152	0.43 68	0.29 38	0.68 240	0.49 118	0.35 91	0.25 74	0.32 19	0.25 72	0.14 98	0.11 132	0.14 78	0.09 9	0.11 13	0.11 65

GCAP-Stereo	0.28 78	0.19 122	0.40 170	0.38 156	0.19 50	0.38 182	0.23 59	0.57 122	0.41 120	0.45 133	0.49 118	0.39 115	0.27 100	0.33 25	0.23 47	0.14 98	0.12 187	0.14 78	0.11 76	0.12 44	0.11 65

CES	0.28 78	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 514	0.37 169	0.27 108	0.48 82	0.46 147	0.34 78	0.48 115	0.27 50	0.22 45	0.39 57	0.23 47	0.13 59	0.11 132	0.12 23	0.08 1	0.13 78	0.17 273

MC-Stereo	0.28 78	0.17 61	0.32 65	0.38 156	0.20 74	0.26 44	0.26 92	0.49 85	0.37 100	0.37 93	0.61 168	0.41 131	0.31 150	0.55 171	0.25 72	0.13 59	0.09 23	0.14 78	0.12 102	0.12 44	0.11 65

CroCo-Stereo Lap2	0.28 78	0.24 291	0.39 159	0.50 417	0.29 332	0.20 5	0.31 174	0.49 85	0.38 105	0.24 22	0.27 35	0.46 165	0.31 150	0.39 57	0.30 160	0.14 98	0.15 315	0.16 144	0.13 136	0.16 207	0.15 209

CREStereo	0.28 78	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 169	0.25 81	0.51 95	0.72 245	0.42 125	0.51 131	0.32 66	0.26 90	0.38 53	0.25 72	0.16 207	0.11 132	0.12 23	0.08 1	0.12 44	0.11 65
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
depthmonostereo	0.29 89	0.14 11	0.31 54	0.35 92	0.17 17	0.46 239	0.27 108	0.69 214	0.57 184	0.35 83	0.42 95	0.31 63	0.35 176	0.35 37	0.27 119	0.14 98	0.12 187	0.13 52	0.12 102	0.11 13	0.10 28

HART	0.29 89	0.16 39	0.32 65	0.40 219	0.21 93	0.32 130	0.26 92	0.62 155	0.31 49	0.33 75	0.65 178	0.41 131	0.22 45	0.55 171	0.25 72	0.12 31	0.10 52	0.15 118	0.11 76	0.15 167	0.11 65

ff7	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.36 111	0.26 254	0.31 113	0.35 239	0.62 155	0.34 65	0.38 102	0.33 65	0.32 66	0.29 128	0.58 213	0.25 72	0.14 98	0.10 52	0.17 182	0.12 102	0.14 121	0.15 209

IGEVStereo-DCA	0.29 89	0.22 233	0.38 140	0.35 92	0.27 283	0.37 169	0.35 239	0.62 155	0.34 65	0.38 102	0.30 53	0.35 91	0.27 100	0.51 145	0.22 26	0.15 159	0.12 187	0.16 144	0.12 102	0.13 78	0.15 209

ffff	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.36 111	0.26 254	0.31 113	0.35 239	0.62 155	0.34 65	0.38 102	0.33 65	0.32 66	0.29 128	0.58 213	0.25 72	0.14 98	0.10 52	0.17 182	0.12 102	0.14 121	0.15 209

rrr	0.29 89	0.22 233	0.41 180	0.35 92	0.27 283	0.37 169	0.32 194	0.52 104	0.42 128	0.38 102	0.30 53	0.35 91	0.27 100	0.51 145	0.22 26	0.15 159	0.12 187	0.16 144	0.13 136	0.13 78	0.14 186

11t	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.36 111	0.26 254	0.31 113	0.35 239	0.62 155	0.34 65	0.38 102	0.33 65	0.32 66	0.29 128	0.58 213	0.25 72	0.14 98	0.10 52	0.17 182	0.12 102	0.14 121	0.15 209

anonymousdsp	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.37 127	0.25 213	0.30 98	0.35 239	0.63 163	0.35 78	0.39 110	0.33 65	0.33 78	0.28 114	0.59 228	0.25 72	0.14 98	0.10 52	0.17 182	0.12 102	0.14 121	0.15 209

LoS	0.29 89	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 32	0.33 137	0.29 136	0.51 95	0.72 245	0.34 78	0.52 140	0.41 131	0.28 114	0.47 118	0.28 139	0.15 159	0.11 132	0.13 52	0.09 9	0.11 13	0.11 65
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.35 92	0.24 181	0.32 130	0.43 363	0.57 122	0.37 100	0.33 75	0.30 53	0.32 66	0.28 114	0.57 193	0.26 101	0.13 59	0.11 132	0.16 144	0.13 136	0.13 78	0.13 142

ccc-4	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.36 111	0.26 254	0.31 113	0.35 239	0.62 155	0.34 65	0.38 102	0.33 65	0.32 66	0.29 128	0.58 213	0.25 72	0.14 98	0.10 52	0.17 182	0.12 102	0.14 121	0.15 209

IGEV-Stereo	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.37 127	0.25 213	0.30 98	0.35 239	0.63 163	0.35 78	0.39 110	0.33 65	0.33 78	0.28 114	0.59 228	0.25 72	0.14 98	0.10 52	0.17 182	0.12 102	0.14 121	0.15 209
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 89	0.19 122	0.27 20	0.44 329	0.19 50	0.31 113	0.26 92	0.47 80	0.43 130	0.37 93	0.47 113	0.41 131	0.23 57	0.50 138	0.34 204	0.14 98	0.18 383	0.19 267	0.16 224	0.16 207	0.13 142

test_xeample3	0.29 89	0.21 194	0.41 180	0.35 92	0.26 254	0.35 155	0.32 194	0.56 117	0.36 86	0.43 128	0.32 64	0.34 82	0.28 114	0.54 166	0.23 47	0.14 98	0.11 132	0.16 144	0.12 102	0.14 121	0.13 142

DilatedVolume-Stereo	0.30 103	0.15 25	0.34 95	0.33 47	0.20 74	0.53 269	0.25 81	0.56 117	0.43 130	0.56 172	0.50 122	0.35 91	0.29 128	0.49 132	0.28 139	0.13 59	0.11 132	0.12 23	0.11 76	0.11 13	0.10 28

MM-Stereo_test2	0.30 103	0.18 85	0.39 159	0.40 219	0.24 181	0.42 214	0.42 356	0.63 163	0.41 120	0.37 93	0.35 77	0.32 66	0.26 90	0.53 160	0.25 72	0.12 31	0.10 52	0.15 118	0.12 102	0.15 167	0.10 28

Reg-Stereo(zero)	0.30 103	0.16 39	0.28 29	0.34 58	0.18 32	0.32 130	0.20 20	0.63 163	0.68 225	0.50 151	0.52 140	0.51 185	0.30 143	0.45 98	0.25 72	0.13 59	0.10 52	0.12 23	0.10 51	0.12 44	0.11 65

GCAP-BAT	0.30 103	0.21 194	0.42 201	0.33 47	0.27 283	0.26 44	0.27 108	0.45 75	0.30 43	0.60 183	0.64 175	0.45 157	0.23 57	0.56 181	0.26 101	0.15 159	0.12 187	0.15 118	0.10 51	0.12 44	0.11 65

CASnet	0.30 103	0.20 157	0.33 79	0.41 250	0.16 7	0.26 44	0.24 73	0.52 104	0.53 167	0.52 160	0.54 146	0.39 115	0.24 67	0.40 62	0.26 101	0.14 98	0.10 52	0.22 352	0.18 300	0.18 265	0.11 65
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 103	0.15 25	0.31 54	0.30 9	0.17 17	0.55 280	0.23 59	0.44 71	0.55 176	0.59 179	0.68 191	0.37 103	0.26 90	0.35 37	0.27 119	0.15 159	0.16 346	0.12 23	0.10 51	0.13 78	0.14 186

rvit_stereo_0081_aga	0.31 109	0.28 364	0.44 224	0.42 290	0.29 332	0.34 147	0.31 174	0.44 71	0.40 116	0.39 110	0.44 99	0.40 125	0.32 155	0.42 76	0.29 154	0.23 385	0.17 366	0.19 267	0.16 224	0.20 315	0.15 209

rvit_stereo_0080	0.31 109	0.25 314	0.40 170	0.39 184	0.28 306	0.27 57	0.46 379	0.49 85	0.44 136	0.35 83	0.42 95	0.40 125	0.28 114	0.41 69	0.33 189	0.22 370	0.17 366	0.17 182	0.16 224	0.22 360	0.15 209

WCG-NET（raft）	0.31 109	0.15 25	0.36 112	0.32 35	0.19 50	0.35 155	0.27 108	0.51 95	0.78 287	0.45 133	0.55 152	0.48 173	0.27 100	0.54 166	0.26 101	0.13 59	0.10 52	0.12 23	0.11 76	0.12 44	0.11 65

whm_eth	0.31 109	0.25 314	0.40 170	0.39 184	0.28 306	0.27 57	0.46 379	0.49 85	0.44 136	0.35 83	0.42 95	0.40 125	0.28 114	0.41 69	0.33 189	0.22 370	0.17 366	0.17 182	0.16 224	0.22 360	0.15 209

plain	0.31 109	0.20 157	0.50 310	0.39 184	0.29 332	0.27 57	0.30 152	0.44 71	0.35 78	0.31 57	0.66 185	0.30 56	0.31 150	0.65 281	0.31 167	0.17 245	0.13 252	0.20 297	0.15 192	0.17 241	0.12 108

MIF-Stereo (partial)	0.31 109	0.18 85	0.37 128	0.41 250	0.31 368	0.28 74	0.23 59	0.47 80	0.42 128	0.31 57	0.63 172	0.36 101	0.35 176	0.57 193	0.31 167	0.17 245	0.13 252	0.19 267	0.17 273	0.18 265	0.14 186

rvit_stereo_0081	0.32 115	0.24 291	0.47 265	0.43 310	0.26 254	0.30 98	0.37 275	0.42 60	0.55 176	0.36 87	0.40 89	0.39 115	0.35 176	0.43 83	0.33 189	0.22 370	0.16 346	0.19 267	0.16 224	0.19 299	0.13 142

rvit_stereo_0082	0.32 115	0.24 291	0.47 265	0.43 310	0.26 254	0.30 98	0.37 275	0.42 60	0.55 176	0.36 87	0.40 89	0.39 115	0.35 176	0.43 83	0.33 189	0.22 370	0.16 346	0.19 267	0.16 224	0.19 299	0.13 142

RAFT-Stereo-weight	0.32 115	0.18 85	0.33 79	0.39 184	0.22 112	0.26 44	0.29 136	0.67 196	0.80 298	0.53 163	0.51 131	0.58 216	0.20 31	0.47 118	0.27 119	0.13 59	0.10 52	0.14 78	0.11 76	0.13 78	0.11 65

CAS++	0.32 115	0.24 291	0.36 112	0.37 127	0.26 254	0.28 74	0.23 59	0.87 308	0.50 159	0.47 144	0.45 102	0.26 46	0.21 38	0.49 132	0.24 56	0.23 385	0.19 397	0.22 352	0.17 273	0.21 338	0.16 255
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 115	0.22 233	0.34 95	0.42 290	0.28 306	0.40 193	0.50 405	0.72 241	0.37 100	0.37 93	0.34 72	0.32 66	0.31 150	0.59 228	0.27 119	0.14 98	0.13 252	0.18 227	0.17 273	0.17 241	0.16 255

MSKI-zero shot	0.32 115	0.17 61	0.34 95	0.39 184	0.21 93	0.32 130	0.22 45	0.61 149	0.43 130	0.52 160	0.64 175	0.61 242	0.20 31	0.74 344	0.25 72	0.14 98	0.10 52	0.14 78	0.10 51	0.12 44	0.12 108

iRaftStereo_RVC	0.32 115	0.19 122	0.37 128	0.39 184	0.22 112	0.31 113	0.29 136	0.68 206	0.51 161	0.49 148	0.66 185	0.37 103	0.23 57	0.45 98	0.33 189	0.14 98	0.10 52	0.18 227	0.17 273	0.15 167	0.12 108

CREStereo++_RVC	0.32 115	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 181	0.27 57	0.22 45	0.46 77	0.88 347	0.46 139	0.80 247	0.30 56	0.26 90	0.36 39	0.33 189	0.13 59	0.09 23	0.13 52	0.51 521	0.13 78	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
XX-TBD	0.32 115	0.53 484	0.26 14	0.51 433	0.20 74	0.37 169	0.24 73	0.40 50	0.73 252	0.54 167	0.69 192	0.31 63	0.25 74	0.32 19	0.27 119	0.16 207	0.10 52	0.12 23	0.09 9	0.13 78	0.11 65

PMTNet	0.32 115	0.16 39	0.24 5	0.29 5	0.18 32	0.45 234	0.22 45	0.56 117	0.63 202	0.46 139	0.54 146	0.39 115	0.34 173	0.48 128	0.24 56	0.75 526	0.10 52	0.12 23	0.08 1	0.12 44	0.11 65

xyz-stereo-finetune	0.33 125	0.18 85	0.36 112	0.33 47	0.18 32	0.57 298	0.31 174	0.58 128	0.69 232	0.45 133	0.54 146	0.38 111	0.33 165	0.56 181	0.36 237	0.12 31	0.12 187	0.16 144	0.13 136	0.13 78	0.12 108

MM-Stereo_test1	0.33 125	0.19 122	0.36 112	0.41 250	0.23 152	0.36 164	0.45 375	0.58 128	0.54 171	0.60 183	0.50 122	0.38 111	0.37 196	0.60 234	0.26 101	0.15 159	0.13 252	0.17 182	0.14 167	0.15 167	0.12 108

tg	0.33 125	0.18 85	0.37 128	0.39 184	0.22 112	0.38 182	0.26 92	0.70 229	0.56 182	0.47 144	0.65 178	0.42 141	0.24 67	0.55 171	0.33 189	0.14 98	0.10 52	0.18 227	0.17 273	0.14 121	0.11 65

model_zeroshot	0.33 125	0.18 85	0.48 285	0.39 184	0.28 306	0.45 234	0.25 81	0.63 163	0.45 143	0.61 190	0.50 122	0.51 185	0.25 74	0.45 98	0.26 101	0.16 207	0.13 252	0.15 118	0.14 167	0.13 78	0.13 142

rvit_stereo_ft	0.33 125	0.25 314	0.47 265	0.52 445	0.32 384	0.33 137	0.47 386	0.49 85	0.50 159	0.34 78	0.41 92	0.41 131	0.32 155	0.48 128	0.34 204	0.22 370	0.14 286	0.19 267	0.18 300	0.19 299	0.14 186

4D-IteraStereo	0.33 125	0.18 85	0.40 170	0.40 219	0.24 181	0.32 130	0.27 108	0.58 128	0.72 245	0.65 219	0.54 146	0.42 141	0.23 57	0.45 98	0.28 139	0.14 98	0.09 23	0.19 267	0.16 224	0.16 207	0.11 65

MM-Stereo_test3	0.34 131	0.19 122	0.31 54	0.41 250	0.25 213	0.35 155	0.44 372	0.72 241	0.92 375	0.46 139	0.52 140	0.41 131	0.29 128	0.44 94	0.28 139	0.16 207	0.15 315	0.17 182	0.13 136	0.14 121	0.13 142

rvit_stereo_0083	0.34 131	0.24 291	0.50 310	0.44 329	0.27 283	0.34 147	0.35 239	0.45 75	0.62 191	0.37 93	0.47 113	0.42 141	0.35 176	0.40 62	0.36 237	0.22 370	0.20 407	0.20 297	0.17 273	0.20 315	0.14 186

gcap-zeroshot	0.34 131	0.18 85	0.52 327	0.38 156	0.22 112	0.49 250	0.27 108	0.52 104	0.34 65	0.64 210	0.50 122	0.83 352	0.34 173	0.48 128	0.24 56	0.13 59	0.11 132	0.15 118	0.12 102	0.13 78	0.12 108

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 131	0.27 350	0.45 236	0.36 111	0.25 213	0.48 246	0.30 152	0.58 128	0.90 363	0.42 125	0.36 80	0.30 56	0.29 128	0.49 132	0.30 160	0.16 207	0.14 286	0.18 227	0.15 192	0.18 265	0.15 209

AE-Stereo	0.34 131	0.21 194	0.42 201	0.48 388	0.31 368	0.48 246	0.35 239	0.61 149	0.62 191	0.32 70	0.55 152	0.52 189	0.27 100	0.47 118	0.29 154	0.13 59	0.13 252	0.18 227	0.16 224	0.15 167	0.12 108

IGEV_Zeroshot_test	0.34 131	0.18 85	0.67 399	0.39 184	0.28 306	0.30 98	0.25 81	0.74 254	0.31 49	0.62 192	0.57 158	0.54 197	0.25 74	0.53 160	0.27 119	0.14 98	0.10 52	0.15 118	0.14 167	0.14 121	0.12 108

RAFT-Test	0.34 131	0.18 85	0.37 128	0.38 156	0.23 152	0.50 253	0.23 59	0.69 214	0.40 116	0.60 183	0.85 279	0.61 242	0.28 114	0.46 111	0.27 119	0.14 98	0.11 132	0.14 78	0.11 76	0.13 78	0.12 108

CAS	0.34 131	0.13 2	0.25 10	1.28 534	0.30 346	0.46 239	0.38 297	0.48 82	0.47 152	0.34 78	0.52 140	0.24 41	0.19 25	0.29 7	0.27 119	0.69 524	0.08 2	0.12 23	0.08 1	0.12 44	0.15 209

test-3	0.34 131	0.16 39	0.43 212	0.39 184	0.21 93	0.43 217	0.22 45	0.63 163	0.78 287	0.71 262	0.45 102	0.64 257	0.27 100	0.43 83	0.31 167	0.12 31	0.09 23	0.17 182	0.13 136	0.12 44	0.10 28

test_1	0.34 131	0.16 39	0.43 212	0.39 184	0.21 93	0.43 217	0.23 59	0.63 163	0.78 287	0.68 240	0.45 102	0.64 257	0.27 100	0.43 83	0.31 167	0.12 31	0.09 23	0.17 182	0.13 136	0.12 44	0.10 28

cross-raft	0.34 131	0.20 157	0.37 128	0.44 329	0.23 152	0.32 130	0.35 239	0.74 254	0.40 116	0.60 183	0.77 223	0.57 208	0.27 100	0.43 83	0.28 139	0.12 31	0.10 52	0.15 118	0.13 136	0.15 167	0.11 65

raftrobust	0.34 131	0.19 122	0.36 112	0.41 250	0.27 283	0.30 98	0.25 81	0.71 237	0.63 202	0.58 177	0.55 152	0.45 157	0.46 250	0.51 145	0.29 154	0.16 207	0.12 187	0.14 78	0.12 102	0.12 44	0.13 142

EAI-Stereo	0.34 131	0.19 122	0.44 224	0.39 184	0.21 93	0.31 113	0.30 152	1.15 424	0.30 43	0.49 148	0.75 213	0.36 101	0.28 114	0.62 250	0.27 119	0.14 98	0.11 132	0.14 78	0.13 136	0.13 78	0.12 108

CFNet-RSSM	0.34 131	0.17 61	0.45 236	0.39 184	0.22 112	0.35 155	0.23 59	0.73 252	0.84 321	0.65 219	0.54 146	0.57 208	0.28 114	0.46 111	0.26 101	0.13 59	0.10 52	0.14 78	0.12 102	0.13 78	0.11 65

Gwc-CoAtRS	0.34 131	0.17 61	0.44 224	0.39 184	0.23 152	0.34 147	0.22 45	0.70 229	0.75 262	0.60 183	0.59 163	0.58 216	0.29 128	0.45 98	0.26 101	0.14 98	0.11 132	0.14 78	0.12 102	0.12 44	0.12 108

ACVNet-DCA	0.35 146	0.23 254	0.33 79	0.41 250	0.22 112	0.55 280	0.38 297	0.85 297	0.54 171	0.41 120	0.50 122	0.34 82	0.49 262	0.57 193	0.25 72	0.16 207	0.10 52	0.19 267	0.13 136	0.18 265	0.17 273

EKT-Stereo	0.35 146	0.23 254	0.39 159	0.43 310	0.29 332	0.38 182	0.31 174	0.69 214	0.64 209	0.45 133	0.63 172	0.49 179	0.27 100	0.56 181	0.33 189	0.18 276	0.14 286	0.18 227	0.15 192	0.16 207	0.16 255

Any-RAFT	0.35 146	0.16 39	0.30 47	0.34 58	0.21 93	0.52 261	0.22 45	0.88 313	0.73 252	0.53 163	0.73 202	0.64 257	0.28 114	0.46 111	0.24 56	0.15 159	0.10 52	0.13 52	0.10 51	0.13 78	0.12 108

HH	0.35 146	0.20 157	0.47 265	0.40 219	0.25 213	0.33 137	0.31 174	0.76 267	0.38 105	0.43 128	0.57 158	0.79 339	0.44 240	0.71 327	0.25 72	0.15 159	0.11 132	0.15 118	0.14 167	0.14 121	0.12 108

HanStereo	0.35 146	0.20 157	0.47 265	0.40 219	0.25 213	0.33 137	0.31 174	0.76 267	0.38 105	0.43 128	0.57 158	0.79 339	0.44 240	0.71 327	0.25 72	0.15 159	0.11 132	0.15 118	0.14 167	0.14 121	0.12 108

LL-Strereo2	0.35 146	0.24 291	0.48 285	0.41 250	0.26 254	0.35 155	0.24 73	0.67 196	0.44 136	0.54 167	0.51 131	0.66 275	0.25 74	0.66 289	0.30 160	0.14 98	0.12 187	0.23 372	0.20 355	0.18 265	0.13 142

anonymousdsp2	0.35 146	0.20 157	0.43 212	0.37 127	0.24 181	0.48 246	0.31 174	0.86 301	0.65 214	0.55 169	0.50 122	0.50 181	0.34 173	0.56 181	0.31 167	0.14 98	0.10 52	0.14 78	0.10 51	0.16 207	0.14 186

Selective-RAFT	0.35 146	0.23 254	0.51 322	0.44 329	0.21 93	0.64 348	0.27 108	0.59 133	0.63 202	0.40 116	0.38 86	0.55 200	0.40 217	0.57 193	0.35 221	0.13 59	0.11 132	0.14 78	0.12 102	0.16 207	0.13 142

RCA-Stereo	0.35 146	0.17 61	0.34 95	0.38 156	0.22 112	0.31 113	0.34 215	0.68 206	1.24 477	0.45 133	0.65 178	0.47 168	0.43 231	0.38 53	0.27 119	0.13 59	0.10 52	0.14 78	0.11 76	0.11 13	0.11 65

Patchmatch Stereo++	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 26	0.22 45	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.58 216	0.38 200	0.58 213	0.36 237	0.18 276	0.12 187	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 26	0.31 174	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.58 216	0.38 200	0.56 181	0.35 221	0.18 276	0.12 187	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

ROB_FTStereo_v2	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 26	0.31 174	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.57 208	0.38 200	0.57 193	0.36 237	0.18 276	0.12 187	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

ROB_FTStereo	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.25 40	0.21 36	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.58 216	0.38 200	0.57 193	0.35 221	0.18 276	0.12 187	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

HUI-Stereo	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 26	0.22 45	0.60 143	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.58 216	0.38 200	0.50 138	0.35 221	0.18 276	0.12 187	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

iGMRVC	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 26	0.30 152	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.58 216	0.38 200	0.58 213	0.36 237	0.18 276	0.12 187	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

iRAFT	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 26	0.22 45	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.58 216	0.38 200	0.58 213	0.36 237	0.18 276	0.12 187	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

RAFT-IKP	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 26	0.28 126	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.57 208	0.38 200	0.58 213	0.36 237	0.18 276	0.12 187	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

sCroCo_RVC	0.35 146	0.28 364	0.69 409	0.51 433	0.39 433	0.41 207	0.31 174	0.49 85	0.45 143	0.31 57	0.48 115	0.38 111	0.32 155	0.46 111	0.32 177	0.21 345	0.22 423	0.19 267	0.19 330	0.21 338	0.20 347

xyz-stereo-finetune2	0.36 164	0.19 122	0.38 140	0.32 35	0.19 50	0.82 418	0.29 136	0.52 104	0.32 56	0.51 154	0.78 234	0.43 149	0.45 245	0.69 316	0.44 303	0.13 59	0.12 187	0.17 182	0.13 136	0.12 44	0.13 142

testlalala2	0.36 164	0.18 85	0.45 236	0.89 519	0.53 490	0.44 226	0.26 92	0.61 149	0.49 155	0.68 240	0.56 155	0.44 155	0.24 67	0.34 29	0.31 167	0.15 159	0.12 187	0.14 78	0.10 51	0.13 78	0.13 142

1test111	0.36 164	0.23 254	0.33 79	0.41 250	0.22 112	0.55 280	0.38 297	0.85 297	0.54 171	0.41 120	0.50 122	0.34 82	0.49 262	0.55 171	0.45 312	0.16 207	0.10 52	0.19 267	0.13 136	0.18 265	0.17 273

11t1	0.36 164	0.21 194	0.42 201	0.35 92	0.22 112	0.62 332	0.29 136	0.69 214	0.43 130	0.60 183	0.53 144	0.53 193	0.48 259	0.56 181	0.40 274	0.18 276	0.14 286	0.16 144	0.13 136	0.17 241	0.17 273

tt1	0.36 164	0.24 291	0.32 65	0.41 250	0.22 112	0.54 275	0.38 297	0.68 206	1.04 430	0.41 120	0.46 107	0.35 91	0.45 245	0.57 193	0.25 72	0.16 207	0.10 52	0.19 267	0.13 136	0.16 207	0.16 255

knoymous	0.36 164	0.20 157	0.31 54	0.31 17	0.22 112	0.36 164	0.29 136	0.61 149	0.64 209	0.67 234	0.70 195	0.60 237	0.40 217	0.58 213	0.34 204	0.17 245	0.11 132	0.20 297	0.11 76	0.17 241	0.18 291

DCANet-4	0.36 164	0.20 157	0.48 285	0.34 58	0.19 50	0.29 86	0.30 152	0.66 186	0.92 375	0.69 249	0.78 234	0.40 125	0.47 254	0.45 98	0.34 204	0.14 98	0.10 52	0.14 78	0.11 76	0.11 13	0.13 142

test_4	0.36 164	0.18 85	0.31 54	0.44 329	0.25 213	0.20 5	0.34 215	0.56 117	0.41 120	0.59 179	1.45 477	0.43 149	0.25 74	0.63 261	0.28 139	0.12 31	0.10 52	0.17 182	0.19 330	0.15 167	0.11 65

test_3	0.36 164	0.19 122	0.44 224	0.44 329	0.23 152	0.48 246	0.36 261	0.66 186	0.82 311	0.64 210	0.45 102	0.68 283	0.25 74	0.41 69	0.31 167	0.12 31	0.10 52	0.18 227	0.16 224	0.15 167	0.11 65

NRIStereo	0.36 164	0.20 157	0.45 236	0.41 250	0.23 152	0.34 147	0.26 92	0.65 177	0.55 176	0.64 210	0.63 172	0.56 203	0.37 196	0.65 281	0.37 253	0.15 159	0.11 132	0.18 227	0.15 192	0.17 241	0.14 186

DeepStereo_RVC	0.36 164	0.21 194	0.47 265	0.40 219	0.24 181	0.26 44	0.22 45	0.60 143	0.38 105	0.69 249	0.67 189	0.57 208	0.51 278	0.56 181	0.39 267	0.16 207	0.12 187	0.18 227	0.15 192	0.19 299	0.18 291

CRE-IMP	0.36 164	0.23 254	0.49 297	0.42 290	0.24 181	0.41 207	0.21 36	0.57 122	0.41 120	0.65 219	0.72 198	0.53 193	0.37 196	0.61 242	0.38 261	0.17 245	0.11 132	0.19 267	0.15 192	0.21 338	0.18 291

test-1	0.36 164	0.19 122	0.71 418	0.46 373	0.26 254	0.44 226	0.36 261	0.60 143	0.59 187	0.48 147	0.67 189	0.53 193	0.36 192	0.40 62	0.29 154	0.14 98	0.11 132	0.16 144	0.14 167	0.15 167	0.16 255

s12784h	0.36 164	0.15 25	0.24 5	0.34 58	0.15 1	0.77 395	0.29 136	0.80 283	0.83 316	0.56 172	0.57 158	0.43 149	0.40 217	0.57 193	0.33 189	0.12 31	0.10 52	0.14 78	0.09 9	0.14 121	0.09 4

RALCasStereoNet	0.36 164	0.21 194	0.37 128	0.42 290	0.26 254	0.35 155	0.38 297	0.63 163	0.64 209	0.50 151	0.72 198	0.51 185	0.29 128	0.59 228	0.36 237	0.16 207	0.14 286	0.15 118	0.13 136	0.17 241	0.16 255

DCANet	0.36 164	0.16 39	0.41 180	0.34 58	0.19 50	0.30 98	0.30 152	0.68 206	0.91 370	0.70 255	0.77 223	0.43 149	0.57 311	0.45 98	0.34 204	0.14 98	0.10 52	0.14 78	0.11 76	0.13 78	0.12 108

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 164	0.17 61	0.41 180	0.35 92	0.19 50	0.33 137	0.29 136	0.65 177	0.73 252	0.68 240	1.01 354	0.56 203	0.40 217	0.42 76	0.30 160	0.11 22	0.09 23	0.15 118	0.14 167	0.13 78	0.10 28

H2IRNET	0.37 181	0.20 157	0.33 79	0.38 156	0.25 213	0.27 57	0.23 59	0.59 133	0.72 245	0.39 110	0.90 306	0.74 321	0.55 302	0.52 151	0.43 287	0.15 159	0.13 252	0.18 227	0.20 355	0.16 207	0.13 142

cc1	0.37 181	0.23 254	0.33 79	0.41 250	0.22 112	0.55 280	0.38 297	0.67 196	1.06 441	0.41 120	0.50 122	0.34 82	0.49 262	0.57 193	0.25 72	0.16 207	0.10 52	0.19 267	0.13 136	0.16 207	0.15 209

DCRE	0.37 181	0.18 85	0.46 253	0.45 352	0.32 384	0.42 214	0.37 275	0.63 163	0.51 161	0.47 144	0.94 317	0.56 203	0.36 192	0.52 151	0.32 177	0.14 98	0.13 252	0.15 118	0.14 167	0.14 121	0.13 142

fff	0.37 181	0.16 39	0.41 180	0.34 58	0.19 50	0.29 86	0.30 152	0.69 214	1.06 441	0.69 249	0.78 234	0.42 141	0.63 349	0.46 111	0.34 204	0.14 98	0.10 52	0.14 78	0.11 76	0.11 13	0.13 142

ADStereo(finetuned)	0.37 181	0.16 39	0.49 297	0.34 58	0.19 50	0.30 98	0.30 152	0.68 206	0.91 370	0.70 255	0.77 223	0.43 149	0.69 386	0.45 98	0.33 189	0.14 98	0.10 52	0.14 78	0.11 76	0.13 78	0.12 108

MIPNet	0.37 181	0.21 194	0.59 359	0.39 184	0.25 213	0.50 253	0.28 126	0.77 270	0.70 233	0.65 219	0.60 165	0.40 125	0.49 262	0.44 94	0.37 253	0.14 98	0.11 132	0.16 144	0.13 136	0.14 121	0.13 142

GMOStereo	0.37 181	0.19 122	0.38 140	0.43 310	0.24 181	0.37 169	0.38 297	0.52 104	0.62 191	0.87 369	0.84 269	0.64 257	0.35 176	0.37 45	0.28 139	0.13 59	0.11 132	0.20 297	0.18 300	0.15 167	0.11 65

error version	0.37 181	0.19 122	0.38 140	0.43 310	0.24 181	0.37 169	0.38 297	0.52 104	0.62 191	0.87 369	0.84 269	0.64 257	0.35 176	0.37 45	0.28 139	0.13 59	0.11 132	0.20 297	0.18 300	0.15 167	0.11 65

test-v	0.37 181	0.19 122	0.38 140	0.43 310	0.24 181	0.37 169	0.38 297	0.52 104	0.62 191	0.87 369	0.84 269	0.64 257	0.35 176	0.37 45	0.28 139	0.13 59	0.11 132	0.20 297	0.18 300	0.15 167	0.11 65

TRStereo	0.37 181	0.27 350	0.59 359	0.47 382	0.41 445	0.29 86	0.30 152	0.84 294	0.59 187	0.52 160	0.41 92	0.52 189	0.26 90	0.73 337	0.27 119	0.17 245	0.12 187	0.19 267	0.19 330	0.13 78	0.11 65

test-2	0.37 181	0.19 122	0.38 140	0.43 310	0.24 181	0.37 169	0.38 297	0.52 104	0.62 191	0.87 369	0.84 269	0.64 257	0.35 176	0.37 45	0.28 139	0.13 59	0.11 132	0.20 297	0.18 300	0.15 167	0.11 65

rafts_anoy	0.37 181	0.21 194	0.36 112	0.41 250	0.26 254	0.30 98	0.33 204	0.67 196	0.90 363	0.58 177	0.66 185	0.45 157	0.33 165	0.47 118	0.39 267	0.16 207	0.11 132	0.21 338	0.23 407	0.17 241	0.14 186

XX-Stereo	0.37 181	0.17 61	0.45 236	0.55 463	0.36 414	0.38 182	0.20 20	0.60 143	0.30 43	0.46 139	1.30 450	0.73 315	0.26 90	0.56 181	0.26 101	0.16 207	0.11 132	0.17 182	0.16 224	0.14 121	0.10 28

csc	0.37 181	0.16 39	0.41 180	0.34 58	0.19 50	0.29 86	0.30 152	0.69 214	1.06 441	0.69 249	0.78 234	0.42 141	0.63 349	0.46 111	0.34 204	0.14 98	0.10 52	0.14 78	0.11 76	0.11 13	0.13 142

cscssc	0.37 181	0.16 39	0.41 180	0.34 58	0.19 50	0.29 86	0.30 152	0.69 214	1.06 441	0.69 249	0.78 234	0.42 141	0.63 349	0.46 111	0.34 204	0.14 98	0.10 52	0.14 78	0.11 76	0.11 13	0.13 142

AIO-test1	0.38 196	0.18 85	0.38 140	0.50 417	0.24 181	0.46 239	0.30 152	0.70 229	1.19 468	0.40 116	0.71 197	0.45 157	0.29 128	0.53 160	0.27 119	0.15 159	0.13 252	0.19 267	0.21 376	0.13 78	0.17 273

rvit_0105_6	0.38 196	0.28 364	0.64 383	0.50 417	0.30 346	0.39 189	0.38 297	0.51 95	0.67 220	0.40 116	0.45 102	0.50 181	0.41 223	0.54 166	0.36 237	0.27 425	0.26 456	0.24 387	0.21 376	0.22 360	0.16 255

MyStereo06	0.38 196	0.21 194	0.61 366	0.41 250	0.28 306	0.41 207	0.50 405	0.95 340	0.35 78	0.62 192	0.54 146	0.76 329	0.27 100	0.50 138	0.29 154	0.14 98	0.13 252	0.18 227	0.17 273	0.17 241	0.15 209

MIM_Stereo	0.38 196	0.17 61	0.53 335	0.37 127	0.24 181	0.27 57	0.24 73	0.70 229	0.54 171	0.72 274	1.00 351	0.63 250	0.29 128	0.64 274	0.38 261	0.13 59	0.14 286	0.17 182	0.16 224	0.14 121	0.11 65

riskmin	0.38 196	0.20 157	0.39 159	0.32 35	0.23 152	0.53 269	0.30 152	0.63 163	0.80 298	0.49 148	0.56 155	0.73 315	0.58 320	0.55 171	0.36 237	0.17 245	0.11 132	0.19 267	0.13 136	0.19 299	0.20 347

NF-Stereo	0.38 196	0.20 157	0.45 236	0.41 250	0.25 213	0.26 44	0.31 174	0.69 214	0.70 233	0.65 219	0.77 223	0.57 208	0.30 143	0.67 300	0.35 221	0.18 276	0.12 187	0.20 297	0.16 224	0.16 207	0.27 418

OCTAStereo	0.38 196	0.20 157	0.46 253	0.41 250	0.25 213	0.26 44	0.31 174	0.69 214	0.70 233	0.65 219	0.77 223	0.58 216	0.30 143	0.67 300	0.35 221	0.18 276	0.12 187	0.20 297	0.16 224	0.16 207	0.27 418

PSM-softLoss	0.38 196	0.20 157	0.48 285	0.41 250	0.26 254	0.30 98	0.35 239	0.69 214	0.46 147	0.62 192	0.82 258	0.59 231	0.33 165	0.70 322	0.39 267	0.19 306	0.12 187	0.20 297	0.18 300	0.16 207	0.22 383

KMStereo	0.38 196	0.20 157	0.48 285	0.41 250	0.26 254	0.30 98	0.35 239	0.69 214	0.46 147	0.62 192	0.82 258	0.59 231	0.33 165	0.70 322	0.39 267	0.19 306	0.12 187	0.20 297	0.18 300	0.16 207	0.22 383

RE-Stereo	0.38 196	0.20 157	0.46 253	0.41 250	0.25 213	0.26 44	0.31 174	0.69 214	0.70 233	0.65 219	0.77 223	0.58 216	0.30 143	0.67 300	0.35 221	0.18 276	0.12 187	0.20 297	0.16 224	0.16 207	0.27 418

Pruner-Stereo	0.38 196	0.20 157	0.45 236	0.40 219	0.25 213	0.22 13	0.24 73	0.67 196	0.55 176	0.89 383	0.76 219	0.68 283	0.29 128	0.62 250	0.35 221	0.18 276	0.12 187	0.20 297	0.17 273	0.17 241	0.18 291

TVStereo	0.38 196	0.20 157	0.46 253	0.41 250	0.25 213	0.26 44	0.31 174	0.69 214	0.70 233	0.65 219	0.77 223	0.58 216	0.30 143	0.67 300	0.35 221	0.18 276	0.12 187	0.20 297	0.16 224	0.16 207	0.27 418

TestStereo	0.38 196	0.31 390	0.40 170	0.45 352	0.20 74	0.40 193	0.37 275	0.66 186	0.65 214	0.53 163	0.78 234	0.47 168	0.40 217	0.55 171	0.37 253	0.18 276	0.13 252	0.20 297	0.15 192	0.22 360	0.13 142

raft+_RVC	0.38 196	0.19 122	0.35 105	0.37 127	0.25 213	0.45 234	0.37 275	0.78 276	0.89 360	0.51 154	0.78 234	0.50 181	0.29 128	0.53 160	0.40 274	0.15 159	0.12 187	0.17 182	0.15 192	0.14 121	0.12 108

RALAANet	0.38 196	0.23 254	0.48 285	0.42 290	0.29 332	0.35 155	0.25 81	0.86 301	0.64 209	0.67 234	0.65 178	0.60 237	0.29 128	0.60 234	0.34 204	0.15 159	0.12 187	0.17 182	0.15 192	0.21 338	0.13 142

AFF-stereo	0.38 196	0.19 122	0.39 159	0.37 127	0.21 93	0.27 57	0.31 174	0.65 177	0.66 217	0.64 210	1.13 406	0.76 329	0.39 211	0.55 171	0.33 189	0.11 22	0.09 23	0.16 144	0.16 224	0.13 78	0.11 65

AIO-test2	0.39 212	0.21 194	0.41 180	0.47 382	0.25 213	0.45 234	0.35 239	0.77 270	1.27 486	0.36 87	0.87 290	0.37 103	0.30 143	0.47 118	0.27 119	0.15 159	0.13 252	0.21 338	0.23 407	0.15 167	0.13 142

xx1	0.39 212	0.23 254	0.33 79	0.41 250	0.22 112	0.55 280	0.38 297	0.67 196	1.06 441	0.41 120	0.50 122	0.65 270	0.53 284	0.57 193	0.25 72	0.16 207	0.10 52	0.20 297	0.19 330	0.18 265	0.17 273

x	0.39 212	0.24 291	0.41 180	0.34 58	0.23 152	0.52 261	0.32 194	0.86 301	0.52 164	0.57 175	0.70 195	0.59 231	0.50 273	0.49 132	0.46 322	0.17 245	0.15 315	0.17 182	0.15 192	0.17 241	0.16 255

DisPM	0.39 212	0.19 122	0.44 224	0.41 250	0.27 283	0.24 26	0.31 174	0.65 177	0.57 184	0.87 369	0.87 290	0.60 237	0.32 155	0.76 354	0.32 177	0.18 276	0.12 187	0.19 267	0.17 273	0.15 167	0.20 347

RAFT+CT+SA	0.39 212	0.23 254	0.36 112	0.51 433	0.27 283	0.29 86	0.46 379	0.75 260	0.80 298	0.51 154	0.89 302	0.41 131	0.40 217	0.78 365	0.32 177	0.14 98	0.11 132	0.18 227	0.18 300	0.15 167	0.14 186

iRaft-Stereo_20w	0.39 212	0.19 122	0.57 354	0.37 127	0.27 283	0.31 113	0.24 73	1.44 504	0.29 38	0.69 249	0.53 144	0.60 237	0.42 225	0.83 385	0.27 119	0.14 98	0.11 132	0.14 78	0.13 136	0.15 167	0.13 142

IPLG	0.39 212	0.20 157	0.59 359	0.40 219	0.24 181	0.54 275	0.27 108	0.75 260	0.63 202	0.84 350	0.81 254	0.32 66	0.32 155	0.60 234	0.45 312	0.13 59	0.11 132	0.16 144	0.13 136	0.13 78	0.12 108

IPLGR	0.39 212	0.21 194	0.63 378	0.39 184	0.22 112	0.49 250	0.29 136	0.76 267	0.74 259	0.78 305	0.77 223	0.44 155	0.42 225	0.47 118	0.38 261	0.13 59	0.12 187	0.16 144	0.14 167	0.15 167	0.13 142

GMStereo	0.39 212	0.37 424	0.54 339	0.40 219	0.26 254	0.42 214	0.36 261	0.59 133	1.04 430	0.55 169	0.51 131	0.37 103	0.35 176	0.54 166	0.41 278	0.19 306	0.13 252	0.16 144	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
DIP-Stereo	0.39 212	0.21 194	0.50 310	0.41 250	0.28 306	0.62 332	0.27 108	0.77 270	0.40 116	0.64 210	0.86 282	0.52 189	0.33 165	0.66 289	0.42 282	0.15 159	0.13 252	0.17 182	0.14 167	0.15 167	0.15 209
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	0.39 212	0.18 85	0.42 201	0.42 290	0.26 254	0.40 193	0.32 194	0.72 241	0.34 65	0.89 383	1.28 444	0.57 208	0.35 176	0.42 76	0.32 177	0.15 159	0.12 187	0.14 78	0.12 102	0.14 121	0.13 142

RAFT-Stereo	0.39 212	0.18 85	0.42 201	0.42 290	0.26 254	0.40 193	0.32 194	0.72 241	0.34 65	0.89 383	1.28 444	0.57 208	0.35 176	0.42 76	0.32 177	0.15 159	0.12 187	0.14 78	0.12 102	0.14 121	0.13 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 224	0.20 157	0.54 339	0.41 250	0.29 332	0.53 269	0.29 136	0.65 177	0.49 155	0.71 262	0.98 344	0.58 216	0.43 231	0.50 138	0.51 346	0.15 159	0.12 187	0.16 144	0.14 167	0.19 299	0.19 324

qqq	0.40 224	0.26 333	0.44 224	0.36 111	0.22 112	0.46 239	0.36 261	0.85 297	0.54 171	0.56 172	0.69 192	0.65 270	0.53 284	0.55 171	0.45 312	0.17 245	0.16 346	0.20 297	0.19 330	0.18 265	0.17 273

IPLGR_C	0.40 224	0.21 194	0.64 383	0.45 352	0.33 395	0.52 261	0.34 215	0.66 186	0.62 191	0.82 331	0.92 313	0.45 157	0.32 155	0.52 151	0.46 322	0.17 245	0.12 187	0.15 118	0.14 167	0.13 78	0.14 186

ACRE	0.40 224	0.21 194	0.65 389	0.45 352	0.33 395	0.51 257	0.33 204	0.66 186	0.63 202	0.80 311	0.92 313	0.45 157	0.32 155	0.52 151	0.45 312	0.16 207	0.12 187	0.15 118	0.14 167	0.13 78	0.14 186

PFNet+	0.40 224	0.19 122	0.49 297	0.39 184	0.25 213	0.28 74	0.23 59	0.64 176	0.70 233	0.85 354	0.79 244	0.64 257	0.35 176	0.72 332	0.34 204	0.19 306	0.14 286	0.23 372	0.20 355	0.16 207	0.20 347

SST-Stereo	0.40 224	0.19 122	0.45 236	0.42 290	0.25 213	0.25 40	0.21 36	0.66 186	0.47 152	1.08 464	0.79 244	0.72 304	0.43 231	0.77 361	0.35 221	0.16 207	0.11 132	0.20 297	0.16 224	0.19 299	0.15 209

RAFT_R40	0.40 224	0.19 122	0.44 224	0.43 310	0.25 213	0.23 17	0.26 92	0.67 196	0.67 220	0.98 427	0.78 234	0.72 304	0.43 231	0.76 354	0.35 221	0.16 207	0.11 132	0.20 297	0.16 224	0.18 265	0.14 186

RAFT-345	0.40 224	0.18 85	0.40 170	0.38 156	0.22 112	0.33 137	0.26 92	0.61 149	0.51 161	0.74 286	1.79 501	0.45 157	0.33 165	0.66 289	0.36 237	0.14 98	0.11 132	0.18 227	0.14 167	0.13 78	0.13 142

sAnonymous2	0.40 224	0.39 440	0.85 453	0.48 388	0.37 420	0.40 193	0.46 379	0.57 122	0.52 164	0.38 102	0.46 107	0.35 91	0.42 225	0.43 83	0.30 160	0.19 306	0.14 286	0.18 227	0.17 273	0.57 512	0.44 496

CroCo_RVC	0.40 224	0.39 440	0.85 453	0.48 388	0.37 420	0.40 193	0.46 379	0.57 122	0.52 164	0.38 102	0.46 107	0.35 91	0.42 225	0.43 83	0.30 160	0.19 306	0.14 286	0.18 227	0.17 273	0.57 512	0.44 496

111	0.40 224	0.17 61	0.41 180	0.34 58	0.19 50	0.52 261	0.28 126	0.74 254	1.16 462	0.50 151	0.91 309	0.63 250	0.48 259	0.61 242	0.35 221	0.14 98	0.10 52	0.14 78	0.12 102	0.13 78	0.13 142

rvit_0105_4	0.41 235	0.29 376	0.71 418	0.50 417	0.29 332	0.41 207	0.41 346	0.55 115	0.73 252	0.45 133	0.48 115	0.55 200	0.44 240	0.57 193	0.36 237	0.28 435	0.26 456	0.25 400	0.22 394	0.23 377	0.18 291

raft_robust	0.41 235	0.23 254	0.36 112	0.42 290	0.21 93	0.40 193	0.33 204	0.79 280	0.98 402	0.79 309	0.87 290	0.39 115	0.33 165	0.84 390	0.29 154	0.13 59	0.12 187	0.16 144	0.17 273	0.15 167	0.12 108

CIPLG	0.41 235	0.21 194	0.63 378	0.45 352	0.33 395	0.52 261	0.33 204	0.65 177	0.60 189	0.82 331	0.96 330	0.46 165	0.32 155	0.55 171	0.44 303	0.16 207	0.12 187	0.15 118	0.14 167	0.13 78	0.14 186

LCNet	0.41 235	0.20 157	0.32 65	0.44 329	0.24 181	0.47 243	0.29 136	0.67 196	0.53 167	0.72 274	1.03 366	0.66 275	0.60 331	0.58 213	0.34 204	0.14 98	0.10 52	0.19 267	0.19 330	0.21 338	0.36 468

HHNet	0.41 235	0.17 61	0.41 180	0.34 58	0.37 420	0.33 137	0.34 215	0.69 214	0.75 262	0.86 361	1.30 450	0.52 189	0.32 155	0.52 151	0.35 221	0.15 159	0.11 132	0.19 267	0.15 192	0.15 167	0.24 397

AnonymousM	0.41 235	0.81 512	0.29 36	0.34 58	0.22 112	0.28 74	0.38 297	0.53 114	0.41 120	0.70 255	0.49 118	0.47 168	0.27 100	0.41 69	0.31 167	0.15 159	0.12 187	1.51 535	0.26 444	0.12 44	0.10 28

HITNet	0.41 235	0.26 333	0.45 236	0.33 47	0.17 17	0.63 341	0.30 152	0.93 328	0.64 209	0.71 262	0.82 258	0.64 257	0.52 280	0.59 228	0.43 287	0.14 98	0.10 52	0.15 118	0.13 136	0.19 299	0.12 108
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
rvit_0105_5	0.42 242	0.31 390	0.73 426	0.50 417	0.29 332	0.44 226	0.42 356	0.61 149	0.74 259	0.51 154	0.51 131	0.60 237	0.47 254	0.57 193	0.38 261	0.27 425	0.25 449	0.25 400	0.23 407	0.22 360	0.18 291

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 242	0.20 157	0.74 431	0.38 156	0.43 456	0.39 189	0.26 92	0.94 333	0.49 155	0.53 163	0.77 223	0.93 391	0.45 245	0.63 261	0.24 56	0.16 207	0.10 52	0.17 182	0.18 300	0.20 315	0.20 347

test_sample2	0.42 242	0.22 233	0.43 212	0.33 47	0.21 93	0.58 303	0.39 320	0.95 340	0.67 220	0.63 200	0.77 223	0.69 287	0.57 311	0.61 242	0.38 261	0.19 306	0.14 286	0.18 227	0.16 224	0.19 299	0.18 291

test_sample1	0.42 242	0.22 233	0.46 253	0.34 58	0.23 152	0.58 303	0.35 239	0.99 352	0.49 155	0.62 192	0.75 213	0.69 287	0.61 337	0.58 213	0.44 303	0.18 276	0.14 286	0.17 182	0.15 192	0.17 241	0.17 273

StereoVision	0.42 242	0.28 364	0.45 236	0.49 403	0.28 306	0.38 182	0.38 297	0.72 241	0.62 191	0.44 131	1.14 411	0.54 197	0.39 211	0.56 181	0.34 204	0.21 345	0.24 441	0.25 400	0.24 422	0.26 406	0.16 255

GANet-ADL	0.42 242	0.25 314	0.45 236	0.43 310	0.29 332	0.54 275	0.35 239	0.89 315	0.86 334	0.63 200	0.72 198	0.68 283	0.42 225	0.52 151	0.41 278	0.21 345	0.14 286	0.15 118	0.13 136	0.18 265	0.19 324

OMP-Stereo	0.42 242	0.22 233	0.46 253	0.52 445	0.24 181	0.36 164	0.25 81	0.71 237	0.78 287	0.77 301	0.64 175	0.89 378	0.39 211	0.91 422	0.35 221	0.15 159	0.12 187	0.20 297	0.15 192	0.15 167	0.12 108

PFNet	0.42 242	0.18 85	0.58 358	0.43 310	0.24 181	0.43 217	0.32 194	0.74 254	0.78 287	1.00 435	0.74 211	0.68 283	0.39 211	0.72 332	0.37 253	0.16 207	0.10 52	0.20 297	0.15 192	0.16 207	0.13 142

IRAFT_RVC	0.42 242	0.20 157	0.48 285	0.44 329	0.24 181	0.27 57	0.54 431	0.74 254	0.77 277	0.76 295	0.80 247	0.73 315	0.51 278	0.70 322	0.36 237	0.17 245	0.10 52	0.21 338	0.16 224	0.16 207	0.14 186

FENet	0.42 242	0.22 233	0.38 140	0.39 184	0.24 181	0.55 280	0.32 194	0.79 280	0.70 233	0.71 262	0.72 198	0.63 250	0.57 311	0.62 250	0.44 303	0.19 306	0.13 252	0.19 267	0.17 273	0.18 265	0.19 324

FACV-RUCA	0.43 252	0.28 364	0.47 265	0.45 352	0.33 395	0.58 303	0.34 215	0.82 288	0.73 252	0.57 175	0.84 269	0.47 168	0.50 273	0.54 166	0.39 267	0.22 370	0.15 315	0.35 470	0.16 224	0.28 419	0.21 365

TestStereo1	0.43 252	0.23 254	0.41 180	0.51 433	0.24 181	0.34 147	0.40 331	0.77 270	0.90 363	0.68 240	0.96 330	0.48 173	0.46 250	0.91 422	0.32 177	0.16 207	0.13 252	0.18 227	0.15 192	0.14 121	0.13 142

test_5	0.43 252	0.24 291	0.43 212	0.52 445	0.28 306	0.28 74	0.42 356	0.72 241	0.82 311	0.62 192	0.91 309	0.72 304	0.55 302	0.79 370	0.35 221	0.14 98	0.11 132	0.18 227	0.18 300	0.18 265	0.16 255

SA-5K	0.43 252	0.23 254	0.41 180	0.51 433	0.24 181	0.34 147	0.40 331	0.77 270	0.90 363	0.68 240	0.96 330	0.48 173	0.46 250	0.91 422	0.32 177	0.16 207	0.13 252	0.18 227	0.15 192	0.14 121	0.13 142

dd	0.43 252	0.38 434	0.55 344	0.44 329	0.25 213	0.47 243	0.38 297	0.70 229	1.05 434	0.59 179	0.65 178	0.42 141	0.39 211	0.66 289	0.50 336	0.24 396	0.15 315	0.21 338	0.15 192	0.22 360	0.18 291

IIG-Stereo	0.43 252	0.21 194	0.44 224	0.50 417	0.25 213	0.44 226	0.21 36	0.71 237	0.76 270	0.83 343	0.95 326	0.83 352	0.43 231	0.90 415	0.35 221	0.15 159	0.12 187	0.19 267	0.14 167	0.15 167	0.11 65

DN-CSS_ROB	0.43 252	0.26 333	0.62 369	0.40 219	0.29 332	0.44 226	0.27 108	0.77 270	0.75 262	0.72 274	1.09 392	0.48 173	0.43 231	0.69 316	0.37 253	0.15 159	0.12 187	0.21 338	0.19 330	0.18 265	0.16 255

MyStereo05	0.44 259	0.21 194	0.45 236	0.41 250	0.28 306	0.41 207	0.50 405	0.93 328	1.09 452	0.76 295	0.61 168	0.51 185	0.57 311	0.73 337	0.42 282	0.14 98	0.13 252	0.18 227	0.17 273	0.17 241	0.15 209

MyStereo04	0.44 259	0.22 233	0.44 224	0.42 290	0.28 306	0.40 193	0.50 405	1.00 356	1.08 450	0.62 192	0.58 162	0.55 200	0.57 311	0.71 327	0.44 303	0.14 98	0.13 252	0.18 227	0.17 273	0.17 241	0.16 255

mmm	0.44 259	0.27 350	0.46 253	0.38 156	0.24 181	0.61 324	0.35 239	0.94 333	0.53 167	0.72 274	1.05 376	0.63 250	0.50 273	0.57 193	0.45 312	0.18 276	0.15 315	0.23 372	0.20 355	0.20 315	0.18 291

ffm	0.44 259	0.26 333	0.49 297	0.37 127	0.25 213	0.55 280	0.37 275	0.68 206	1.04 430	0.73 281	0.96 330	0.71 295	0.53 284	0.57 193	0.25 72	0.16 207	0.10 52	0.25 400	0.21 376	0.16 207	0.16 255

SA	0.44 259	0.25 314	0.46 253	0.46 373	0.24 181	0.43 217	0.36 261	0.75 260	0.96 395	0.59 179	1.03 366	0.48 173	0.52 280	0.94 438	0.32 177	0.16 207	0.12 187	0.21 338	0.19 330	0.15 167	0.13 142

GwcNet-ADL	0.44 259	0.22 233	0.48 285	0.45 352	0.30 346	0.40 193	0.37 275	0.92 326	0.97 398	0.71 262	0.78 234	0.61 242	0.42 225	0.62 250	0.50 336	0.19 306	0.14 286	0.15 118	0.14 167	0.18 265	0.18 291

TransformOpticalFlow	0.44 259	0.20 157	0.47 265	0.41 250	0.23 152	0.37 169	0.47 386	0.94 333	0.76 270	0.65 219	1.14 411	0.73 315	0.56 309	0.76 354	0.32 177	0.15 159	0.10 52	0.17 182	0.15 192	0.14 121	0.13 142

GMM-Stereo	0.44 259	0.19 122	0.36 112	0.42 290	0.25 213	0.51 257	0.47 386	0.71 237	0.53 167	0.76 295	1.37 460	0.76 329	0.38 200	0.60 234	0.33 189	0.15 159	0.10 52	0.20 297	0.19 330	0.16 207	0.27 418

GES	0.44 259	0.23 254	0.57 354	0.40 219	0.30 346	0.59 316	0.36 261	0.96 344	0.68 225	0.74 286	0.83 264	0.47 168	0.48 259	0.67 300	0.43 287	0.22 370	0.16 346	0.17 182	0.16 224	0.18 265	0.23 389

HCRNet	0.44 259	0.34 407	0.41 180	0.53 453	0.26 254	0.53 269	0.29 136	0.83 291	0.63 202	0.71 262	0.81 254	0.77 335	0.50 273	0.66 289	0.36 237	0.24 396	0.16 346	0.24 387	0.20 355	0.21 338	0.18 291

DFGA-Net	0.45 269	0.29 376	0.80 449	0.42 290	0.32 384	0.53 269	0.35 239	0.78 276	0.89 360	0.66 231	0.75 213	0.48 173	0.39 211	0.74 344	0.60 379	0.15 159	0.13 252	0.19 267	0.18 300	0.20 315	0.17 273

HI	0.45 269	0.21 194	0.36 112	0.34 58	0.35 410	0.28 74	0.31 174	0.72 241	0.46 147	0.87 369	1.13 406	1.09 437	0.76 419	0.69 316	0.56 368	0.12 31	0.10 52	0.17 182	0.17 273	0.17 241	0.15 209

CoSv	0.45 269	0.21 194	0.36 112	0.34 58	0.35 410	0.28 74	0.31 174	0.72 241	0.46 147	0.87 369	1.13 406	1.09 437	0.76 419	0.69 316	0.56 368	0.12 31	0.10 52	0.17 182	0.17 273	0.17 241	0.15 209

U	0.45 269	0.16 39	0.32 65	0.40 219	0.71 515	3.55 549	0.20 20	0.41 56	0.38 105	0.26 31	0.23 18	0.24 41	0.22 45	0.26 2	0.22 26	0.15 159	0.09 23	0.88 526	0.13 136	0.13 78	0.11 65

CASS	0.45 269	0.27 350	0.42 201	0.48 388	0.22 112	0.61 324	0.34 215	0.97 347	0.62 191	0.71 262	0.85 279	0.61 242	0.55 302	0.57 193	0.41 278	0.29 442	0.16 346	0.22 352	0.18 300	0.22 360	0.28 425
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 269	0.25 314	0.43 212	0.45 352	0.28 306	0.70 371	0.34 215	0.94 333	0.76 270	0.75 288	0.80 247	0.65 270	0.49 262	0.64 274	0.51 346	0.20 329	0.14 286	0.22 352	0.19 330	0.18 265	0.18 291

RAFT_CTSACE	0.45 269	0.20 157	0.44 224	0.45 352	0.27 283	0.34 147	0.39 320	0.60 143	0.73 252	0.76 295	1.44 474	0.83 352	0.38 200	1.08 460	0.26 101	0.12 31	0.13 252	0.18 227	0.16 224	0.15 167	0.11 65

iRaft-Stereo_5w	0.45 269	0.21 194	0.48 285	0.42 290	0.28 306	0.31 113	0.54 431	0.63 163	0.62 191	0.62 192	0.89 302	1.01 411	0.69 386	0.75 350	0.66 396	0.13 59	0.12 187	0.17 182	0.15 192	0.14 121	0.15 209

RAFT	0.45 269	0.22 233	0.45 236	0.47 382	0.26 254	0.54 275	0.47 386	0.66 186	0.58 186	0.80 311	0.82 258	0.94 393	0.57 311	0.75 350	0.34 204	0.17 245	0.15 315	0.22 352	0.20 355	0.16 207	0.12 108

DMCA	0.45 269	0.26 333	0.50 310	0.38 156	0.28 306	0.51 257	0.34 215	0.93 328	0.68 225	0.75 288	0.83 264	0.79 339	0.53 284	0.51 145	0.54 361	0.21 345	0.16 346	0.21 338	0.16 224	0.19 299	0.21 365

PAM_32	0.46 279	0.19 122	0.67 399	0.39 184	0.24 181	0.75 388	0.27 108	0.95 340	0.34 65	0.68 240	0.44 99	1.91 514	0.65 366	0.62 250	0.26 101	0.15 159	0.10 52	0.16 144	0.15 192	0.14 121	0.13 142

PAM	0.46 279	0.19 122	0.70 413	0.40 219	0.26 254	0.75 388	0.33 204	0.85 297	0.34 65	0.70 255	0.46 107	1.83 509	0.63 349	0.61 242	0.26 101	0.15 159	0.10 52	0.16 144	0.14 167	0.14 121	0.13 142

UGAM-zero	0.46 279	0.19 122	0.62 369	0.37 127	0.23 152	0.34 147	0.21 36	1.15 424	0.39 115	0.66 231	0.61 168	1.70 506	0.91 459	0.75 350	0.25 72	0.14 98	0.11 132	0.15 118	0.12 102	0.13 78	0.13 142

test_sample3	0.46 279	0.25 314	0.50 310	0.35 92	0.23 152	0.69 366	0.37 275	1.15 424	0.81 306	0.75 288	0.79 244	0.66 275	0.49 262	0.63 261	0.46 322	0.21 345	0.15 315	0.20 297	0.19 330	0.21 338	0.19 324

testlalala_base	0.46 279	0.25 314	0.41 180	0.46 373	0.33 395	0.58 303	0.25 81	0.57 122	0.34 65	0.51 154	0.56 155	0.46 165	0.30 143	0.43 83	0.31 167	1.47 546	0.11 132	0.14 78	0.09 9	1.59 536	0.13 142

IER	0.46 279	0.23 254	0.50 310	0.38 156	0.28 306	0.69 366	0.35 239	0.80 283	0.66 217	0.83 343	0.94 317	0.75 323	0.77 425	0.60 234	0.42 282	0.17 245	0.14 286	0.17 182	0.17 273	0.17 241	0.15 209

BSDual-CNN	0.46 279	0.25 314	0.43 212	0.45 352	0.28 306	0.77 395	0.40 331	0.94 333	0.76 270	0.75 288	0.80 247	0.76 329	0.54 296	0.64 274	0.43 287	0.20 329	0.14 286	0.22 352	0.19 330	0.18 265	0.18 291

STrans-v2	0.46 279	0.20 157	0.48 285	0.40 219	0.24 181	0.55 280	0.50 405	1.07 388	0.73 252	0.65 219	1.05 376	0.72 304	0.69 386	0.72 332	0.33 189	0.14 98	0.10 52	0.17 182	0.14 167	0.13 78	0.12 108

Prome-Stereo	0.46 279	0.19 122	0.35 105	0.44 329	0.26 254	0.40 193	0.45 375	0.68 206	0.44 136	0.96 418	1.84 503	0.59 231	0.67 376	0.61 242	0.32 177	0.14 98	0.11 132	0.16 144	0.14 167	0.16 207	0.29 431

ICVP	0.46 279	0.25 314	0.38 140	0.48 388	0.28 306	0.58 303	0.43 363	1.00 356	0.70 233	0.67 234	0.95 326	0.75 323	0.55 302	0.53 160	0.54 361	0.23 385	0.17 366	0.19 267	0.17 273	0.19 299	0.20 347
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 279	0.34 407	0.86 458	0.50 417	0.37 420	0.81 410	0.50 405	0.72 241	0.65 214	0.51 154	0.65 178	0.45 157	0.45 245	0.64 274	0.38 261	0.24 396	0.24 441	0.22 352	0.21 376	0.23 377	0.23 389

CFNet_pseudo	0.46 279	0.24 291	0.52 327	0.37 127	0.27 283	0.58 303	0.30 152	0.86 301	0.88 347	0.82 331	1.03 366	0.75 323	0.47 254	0.58 213	0.44 303	0.17 245	0.12 187	0.24 387	0.16 224	0.24 390	0.19 324

ACVNet	0.46 279	0.23 254	0.36 112	0.39 184	0.28 306	0.58 303	0.40 331	0.87 308	0.80 298	0.64 210	0.96 330	0.79 339	0.60 331	0.63 261	0.67 399	0.17 245	0.15 315	0.16 144	0.15 192	0.18 265	0.15 209

BEATNet_4x	0.46 279	0.32 394	0.56 350	0.37 127	0.19 50	0.63 341	0.35 239	1.01 365	0.72 245	0.77 301	0.83 264	0.70 291	0.59 327	0.68 310	0.53 356	0.16 207	0.12 187	0.16 144	0.14 167	0.24 390	0.16 255

ccs_rob	0.46 279	0.24 291	0.52 327	0.37 127	0.27 283	0.58 303	0.31 174	0.86 301	0.88 347	0.82 331	1.02 362	0.75 323	0.47 254	0.58 213	0.44 303	0.17 245	0.12 187	0.24 387	0.16 224	0.24 390	0.19 324

G2L-ROB	0.47 294	0.19 122	0.42 201	0.35 92	0.22 112	0.57 298	0.42 356	1.14 420	0.71 244	0.84 350	0.75 213	1.09 437	0.53 284	0.74 344	0.53 356	0.17 245	0.12 187	0.14 78	0.12 102	0.17 241	0.19 324

rvit_0105_3	0.47 294	0.34 407	0.77 445	0.54 459	0.31 368	0.49 250	0.47 386	0.63 163	0.79 296	0.65 219	0.59 163	0.64 257	0.50 273	0.65 281	0.39 267	0.29 442	0.27 464	0.29 446	0.28 455	0.21 338	0.20 347

rvit_stereo_0075_2	0.47 294	0.37 424	0.70 413	0.53 453	0.46 474	0.43 217	0.36 261	0.81 286	0.67 220	0.55 169	0.74 211	0.59 231	0.43 231	0.63 261	0.43 287	0.32 463	0.23 433	0.35 470	0.25 431	0.30 432	0.25 404

test_sample5	0.47 294	0.26 333	0.49 297	0.36 111	0.22 112	0.64 348	0.39 320	1.13 411	0.81 306	0.77 301	0.94 317	0.64 257	0.54 296	0.65 281	0.43 287	0.21 345	0.16 346	0.22 352	0.20 355	0.22 360	0.20 347

test_sample4	0.47 294	0.26 333	0.50 310	0.35 92	0.22 112	0.69 366	0.38 297	1.15 424	0.81 306	0.78 305	0.82 258	0.62 248	0.53 284	0.63 261	0.44 303	0.21 345	0.15 315	0.21 338	0.19 330	0.21 338	0.19 324

DispNO	0.47 294	0.23 254	0.71 418	0.39 184	0.31 368	0.60 322	0.38 297	0.89 315	0.77 277	0.75 288	0.84 269	0.72 304	0.54 296	0.73 337	0.46 322	0.19 306	0.14 286	0.20 297	0.18 300	0.16 207	0.17 273

CoDeX	0.47 294	0.20 157	0.49 297	0.42 290	0.25 213	0.75 388	0.36 261	1.27 473	0.80 298	0.82 331	0.96 330	0.62 248	0.57 311	0.60 234	0.36 237	0.17 245	0.12 187	0.17 182	0.15 192	0.16 207	0.14 186

ARAFT	0.47 294	0.24 291	0.79 447	0.42 290	0.25 213	0.55 280	0.55 435	0.75 260	0.81 306	0.89 383	0.75 213	0.73 315	0.47 254	0.88 407	0.37 253	0.15 159	0.12 187	0.23 372	0.22 394	0.14 121	0.13 142

SFCPSM	0.47 294	0.21 194	0.55 344	0.40 219	0.27 283	0.87 429	0.37 275	1.33 484	0.77 277	0.80 311	0.84 269	0.54 197	0.49 262	0.57 193	0.37 253	0.18 276	0.13 252	0.18 227	0.20 355	0.16 207	0.15 209

cf-r	0.47 294	0.23 254	0.41 180	0.39 184	0.23 152	0.59 316	0.37 275	0.88 313	0.85 329	0.72 274	1.05 376	0.94 393	0.62 343	0.56 181	0.54 361	0.21 345	0.14 286	0.17 182	0.19 330	0.15 167	0.15 209

GANet-RSSM	0.47 294	0.21 194	0.37 128	0.38 156	0.25 213	0.58 303	0.36 261	1.07 388	0.78 287	0.68 240	1.01 354	0.86 363	0.67 376	0.62 250	0.44 303	0.21 345	0.15 315	0.18 227	0.18 300	0.18 265	0.17 273

MLCV	0.47 294	0.24 291	0.61 366	0.37 127	0.17 17	0.61 324	0.33 204	0.80 283	0.87 343	0.94 410	1.13 406	0.72 304	0.43 231	0.89 413	0.51 346	0.13 59	0.10 52	0.13 52	0.11 76	0.14 121	0.12 108

G2L-Stereo_test	0.48 306	0.20 157	0.40 170	0.34 58	0.23 152	0.57 298	0.58 445	1.10 398	0.77 277	0.86 361	0.94 317	0.95 395	0.54 296	0.68 310	0.60 379	0.16 207	0.12 187	0.14 78	0.12 102	0.15 167	0.15 209

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 306	0.21 194	1.26 502	0.39 184	0.51 485	0.28 74	0.30 152	1.25 469	0.44 136	0.68 240	1.11 395	0.86 363	0.33 165	0.67 300	0.27 119	0.15 159	0.11 132	0.17 182	0.20 355	0.22 360	0.24 397

DualNet	0.48 306	0.26 333	0.49 297	0.36 111	0.22 112	0.64 348	0.39 320	1.13 411	0.81 306	0.80 311	1.03 366	0.64 257	0.54 296	0.65 281	0.43 287	0.21 345	0.16 346	0.22 352	0.20 355	0.22 360	0.20 347

PCWNet_CMD	0.48 306	0.24 291	0.52 327	0.39 184	0.27 283	0.63 341	0.30 152	0.95 340	0.96 395	0.86 361	1.07 385	0.79 339	0.44 240	0.57 193	0.43 287	0.17 245	0.12 187	0.21 338	0.16 224	0.24 390	0.19 324

gwcnet-sp	0.48 306	0.23 254	0.70 413	0.40 219	0.26 254	0.81 410	0.41 346	0.89 315	0.84 321	0.91 395	0.76 219	0.66 275	0.61 337	0.66 289	0.50 336	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.18 265	0.18 291

scenet	0.48 306	0.23 254	0.70 413	0.40 219	0.26 254	0.81 410	0.41 346	0.89 315	0.84 321	0.91 395	0.76 219	0.66 275	0.61 337	0.66 289	0.50 336	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.18 265	0.18 291

ssnet	0.48 306	0.23 254	0.70 413	0.40 219	0.26 254	0.81 410	0.41 346	0.89 315	0.84 321	0.91 395	0.76 219	0.66 275	0.61 337	0.66 289	0.50 336	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.18 265	0.18 291

Sa-1000	0.48 306	0.24 291	0.41 180	0.45 352	0.25 213	0.59 316	0.34 215	0.81 286	0.93 381	0.82 331	1.50 481	0.53 193	0.45 245	0.92 425	0.30 160	0.15 159	0.12 187	0.21 338	0.19 330	0.15 167	0.13 142

UDGNet	0.48 306	0.77 509	0.50 310	0.48 388	0.31 368	0.41 207	0.34 215	0.70 229	0.92 375	0.65 219	0.60 165	0.58 216	0.43 231	0.63 261	0.41 278	0.32 463	0.15 315	0.66 520	0.19 330	0.36 463	0.21 365

PSMNet-ADL	0.48 306	0.27 350	0.40 170	0.48 388	0.30 346	0.68 364	0.37 275	0.90 320	0.80 298	0.61 190	0.80 247	0.92 389	0.62 343	0.72 332	0.63 388	0.23 385	0.18 383	0.18 227	0.20 355	0.22 360	0.20 347

PSM-AAD	0.48 306	0.20 157	0.37 128	0.43 310	0.23 152	0.56 293	0.50 405	0.65 177	0.70 233	1.07 460	1.12 399	0.58 216	0.92 463	0.61 242	0.32 177	0.15 159	0.11 132	0.25 400	0.26 444	0.18 265	0.43 495

KYRaft	0.48 306	0.20 157	0.38 140	0.44 329	0.23 152	0.44 226	0.37 275	0.66 186	0.41 120	0.94 410	1.73 497	0.79 339	0.41 223	0.63 261	0.31 167	0.16 207	0.11 132	0.18 227	0.22 394	0.16 207	0.78 526

ASMatch	0.48 306	0.19 122	0.45 236	0.39 184	0.28 306	0.37 169	0.26 92	0.74 254	0.68 225	0.76 295	2.34 516	0.61 242	0.52 280	0.62 250	0.37 253	0.14 98	0.12 187	0.17 182	0.15 192	0.14 121	0.21 365

DEmStereo	0.48 306	0.17 61	0.50 310	0.38 156	0.25 213	0.59 316	0.34 215	0.63 163	0.74 259	0.89 383	1.66 493	0.58 216	1.06 484	0.60 234	0.42 282	0.14 98	0.11 132	0.16 144	0.16 224	0.14 121	0.15 209

PSMNet-RSSM	0.48 306	0.22 233	0.38 140	0.42 290	0.25 213	0.50 253	0.37 275	1.10 398	0.77 277	0.70 255	1.06 382	0.84 356	0.64 360	0.62 250	0.47 329	0.23 385	0.15 315	0.23 372	0.25 431	0.20 315	0.19 324

CFNet-ft	0.48 306	0.23 254	0.36 112	0.40 219	0.26 254	0.64 348	0.37 275	0.87 308	0.85 329	0.64 210	1.00 351	1.01 411	0.64 360	0.61 242	0.53 356	0.23 385	0.15 315	0.24 387	0.21 376	0.23 377	0.18 291

MSMDNet	0.48 306	0.24 291	0.52 327	0.39 184	0.27 283	0.63 341	0.30 152	0.96 344	0.96 395	0.86 361	1.07 385	0.79 339	0.44 240	0.57 193	0.43 287	0.17 245	0.12 187	0.20 297	0.16 224	0.23 377	0.19 324

CFNet_RVC	0.48 306	0.23 254	0.36 112	0.40 219	0.26 254	0.64 348	0.37 275	0.87 308	0.85 329	0.64 210	1.00 351	1.01 411	0.64 360	0.61 242	0.53 356	0.23 385	0.15 315	0.24 387	0.21 376	0.23 377	0.18 291

G2L-Stereo	0.49 324	0.23 254	0.48 285	0.43 310	0.26 254	0.47 243	0.42 356	0.93 328	0.78 287	0.84 350	0.86 282	0.91 385	0.52 280	0.78 365	0.70 406	0.20 329	0.17 366	0.22 352	0.18 300	0.17 241	0.21 365

DCVSM-stereo	0.49 324	0.27 350	0.53 335	0.39 184	0.29 332	0.51 257	0.26 92	0.75 260	0.75 262	1.11 470	0.75 213	1.05 424	0.72 407	0.60 234	0.47 329	0.20 329	0.19 397	0.24 387	0.20 355	0.25 400	0.30 439

test_sample6	0.49 324	0.26 333	0.50 310	0.37 127	0.22 112	0.63 341	0.40 331	1.12 409	0.83 316	0.80 311	1.03 366	0.66 275	0.55 302	0.67 300	0.46 322	0.22 370	0.16 346	0.22 352	0.22 394	0.23 377	0.21 365

qqq1	0.49 324	0.23 254	0.62 369	0.34 58	0.20 74	0.62 332	0.34 215	1.21 446	1.02 420	0.81 322	1.01 354	0.71 295	0.65 366	0.84 390	0.34 204	0.19 306	0.15 315	0.14 78	0.12 102	0.15 167	0.14 186

fff1	0.49 324	0.23 254	0.62 369	0.34 58	0.20 74	0.62 332	0.34 215	1.21 446	1.02 420	0.81 322	1.01 354	0.71 295	0.65 366	0.84 390	0.34 204	0.19 306	0.15 315	0.14 78	0.12 102	0.15 167	0.14 186

ff1	0.49 324	0.26 333	0.49 297	0.37 127	0.25 213	0.55 280	0.37 275	0.68 206	1.04 430	0.73 281	0.96 330	0.71 295	0.53 284	1.01 445	0.88 448	0.16 207	0.10 52	0.25 400	0.21 376	0.16 207	0.16 255

GMStereo_Zeroshot	0.49 324	0.44 457	0.74 431	0.49 403	0.27 283	0.56 293	0.29 136	0.73 252	0.76 270	0.86 361	0.94 317	0.91 385	0.36 192	0.74 344	0.43 287	0.26 416	0.14 286	0.26 418	0.15 192	0.36 463	0.18 291

ToySt	0.49 324	0.27 350	0.75 435	0.40 219	0.27 283	0.64 348	0.49 400	0.84 294	0.77 277	0.60 183	0.83 264	0.88 374	0.66 373	0.70 322	0.56 368	0.16 207	0.17 366	0.21 338	0.20 355	0.21 338	0.19 324

anonymousa	0.49 324	0.20 157	0.42 201	0.38 156	0.23 152	0.91 431	0.35 239	0.75 260	0.62 191	0.85 354	1.54 485	1.06 426	0.66 373	0.51 145	0.43 287	0.16 207	0.13 252	0.19 267	0.21 376	0.16 207	0.14 186

hknet	0.49 324	0.25 314	0.51 322	0.45 352	0.29 332	0.77 395	0.40 331	0.94 333	0.83 316	0.75 288	0.80 247	0.97 400	0.61 337	0.73 337	0.45 312	0.18 276	0.14 286	0.22 352	0.19 330	0.18 265	0.18 291

psmg	0.49 324	0.25 314	0.43 212	0.41 250	0.28 306	0.85 425	0.43 363	0.99 352	0.76 270	0.91 395	0.94 317	0.76 329	0.54 296	0.64 274	0.43 287	0.20 329	0.15 315	0.20 297	0.20 355	0.18 265	0.18 291

DRaft	0.49 324	0.17 61	0.47 265	0.37 127	0.25 213	0.58 303	0.40 331	0.65 177	0.85 329	1.02 443	1.75 500	0.50 181	0.82 440	0.63 261	0.40 274	0.13 59	0.11 132	0.16 144	0.16 224	0.14 121	0.15 209

GrayStereo	0.49 324	0.19 122	0.42 201	0.46 373	0.28 306	0.53 269	0.67 464	0.69 214	0.63 202	1.02 443	1.47 480	0.78 337	0.76 419	0.56 181	0.33 189	0.14 98	0.12 187	0.17 182	0.17 273	0.15 167	0.29 431

GwcNet-RSSM	0.49 324	0.24 291	0.42 201	0.40 219	0.23 152	0.55 280	0.38 297	0.93 328	0.93 381	0.71 262	1.16 422	0.86 363	0.60 331	0.62 250	0.66 396	0.21 345	0.14 286	0.19 267	0.20 355	0.16 207	0.15 209

UCFNet_RVC	0.49 324	0.26 333	0.35 105	0.39 184	0.26 254	0.64 348	0.36 261	1.15 424	0.84 321	0.67 234	0.88 298	0.88 374	0.59 327	0.58 213	0.45 312	0.24 396	0.17 366	0.27 430	0.27 450	0.25 400	0.23 389

iResNet	0.49 324	0.29 376	0.79 447	0.42 290	0.21 93	0.61 324	0.40 331	0.82 288	0.99 407	0.87 369	1.12 399	0.69 287	0.53 284	0.78 365	0.51 346	0.15 159	0.11 132	0.14 78	0.12 102	0.17 241	0.15 209

CFNet_ucs	0.50 340	0.24 291	0.55 344	0.38 156	0.31 368	0.58 303	0.33 204	0.98 350	0.93 381	0.88 379	1.19 430	0.80 347	0.49 262	0.63 261	0.43 287	0.21 345	0.15 315	0.26 418	0.18 300	0.26 406	0.22 383

NINENet	0.50 340	0.29 376	0.51 322	0.45 352	0.32 384	0.70 371	0.34 215	1.10 398	0.88 347	0.80 311	0.94 317	0.65 270	0.49 262	0.73 337	0.51 346	0.22 370	0.20 407	0.25 400	0.18 300	0.22 360	0.21 365

AACVNet	0.50 340	0.23 254	0.49 297	0.46 373	0.29 332	0.52 261	0.38 297	0.90 320	0.55 176	0.81 322	1.03 366	1.00 407	0.70 399	0.83 385	0.54 361	0.21 345	0.18 383	0.24 387	0.18 300	0.23 377	0.20 347

CrosDoStereo	0.50 340	0.18 85	0.45 236	0.38 156	0.24 181	0.40 193	1.18 524	0.67 196	0.86 334	0.94 410	1.37 460	0.63 250	0.77 425	0.65 281	0.45 312	0.15 159	0.12 187	0.17 182	0.18 300	0.14 121	0.14 186

DeepStereo_LL	0.50 340	0.18 85	0.45 236	0.38 156	0.24 181	0.40 193	1.18 524	0.67 196	0.86 334	0.94 410	1.37 460	0.63 250	0.77 425	0.65 281	0.45 312	0.15 159	0.12 187	0.17 182	0.18 300	0.14 121	0.14 186

THIR-Stereo	0.50 340	0.18 85	0.45 236	0.38 156	0.23 152	0.75 388	0.67 464	0.66 186	0.87 343	1.02 443	1.40 466	0.72 304	0.76 419	0.62 250	0.42 282	0.15 159	0.11 132	0.17 182	0.18 300	0.14 121	0.15 209

AdaStereo	0.50 340	0.32 394	0.47 265	0.48 388	0.25 213	0.67 362	0.32 194	1.17 435	0.88 347	0.75 288	0.99 349	0.75 323	0.49 262	0.67 300	0.46 322	0.27 425	0.12 187	0.28 438	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.
SMFormer	0.51 347	0.23 254	0.62 369	0.34 58	0.20 74	0.62 332	0.34 215	1.21 446	1.02 420	0.81 322	1.01 354	0.71 295	0.65 366	0.84 390	0.55 366	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.16 224	0.18 265	0.18 291

tta	0.51 347	0.23 254	0.62 369	0.34 58	0.20 74	0.62 332	0.34 215	1.21 446	1.02 420	0.81 322	1.01 354	0.71 295	0.65 366	0.84 390	0.55 366	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.16 224	0.15 167	0.14 186

ttt	0.51 347	0.25 314	0.43 212	0.38 156	0.24 181	0.65 355	0.38 297	1.18 438	1.05 434	0.72 274	1.08 388	0.63 250	0.49 262	0.84 390	0.59 376	0.24 396	0.21 417	0.22 352	0.20 355	0.24 390	0.24 397

DAS	0.51 347	0.25 314	0.60 364	0.48 388	0.31 368	0.58 303	0.41 346	0.83 291	0.97 398	0.89 383	1.12 399	0.70 291	0.75 416	0.82 377	0.43 287	0.17 245	0.13 252	0.18 227	0.15 192	0.20 315	0.18 291

SepStereo	0.51 347	0.25 314	0.60 364	0.48 388	0.31 368	0.58 303	0.41 346	0.83 291	0.97 398	0.89 383	1.12 399	0.70 291	0.75 416	0.93 431	0.43 287	0.17 245	0.13 252	0.18 227	0.15 192	0.20 315	0.18 291

acv_ft	0.51 347	0.23 254	0.56 350	0.44 329	0.28 306	0.86 428	0.39 320	0.91 324	0.80 298	0.97 422	0.96 330	0.79 339	0.59 327	0.63 261	0.87 445	0.17 245	0.15 315	0.16 144	0.15 192	0.17 241	0.15 209

DMCA-RVC	0.51 347	0.30 385	0.59 359	0.50 417	0.32 384	0.54 275	0.38 297	0.86 301	0.68 225	0.94 410	0.86 282	0.91 385	0.68 382	0.70 322	0.59 376	0.23 385	0.18 383	0.31 455	0.23 407	0.26 406	0.19 324

CFNet	0.51 347	0.29 376	0.46 253	0.41 250	0.27 283	0.70 371	0.32 194	1.13 411	1.00 413	0.72 274	1.07 385	0.85 358	0.60 331	0.76 354	0.52 353	0.19 306	0.14 286	0.23 372	0.23 407	0.21 338	0.16 255

HSM	0.51 347	0.24 291	0.41 180	0.39 184	0.24 181	0.75 388	0.40 331	1.22 454	0.75 262	0.81 322	0.91 309	1.21 455	0.69 386	0.87 404	0.46 322	0.17 245	0.13 252	0.17 182	0.14 167	0.17 241	0.17 273

DDVS	0.52 356	0.30 385	0.56 350	0.41 250	0.31 368	0.71 376	0.34 215	0.91 324	0.67 220	0.85 354	0.89 302	1.12 444	0.46 250	0.86 402	0.60 379	0.22 370	0.16 346	0.22 352	0.18 300	0.25 400	0.26 409

UGAM	0.52 356	0.22 233	0.46 253	0.45 352	0.25 213	0.41 207	0.52 423	0.62 155	1.16 462	0.76 295	1.13 406	1.32 471	0.57 311	1.00 444	0.53 356	0.17 245	0.14 286	0.25 400	0.21 376	0.15 167	0.13 142

test_sample7	0.52 356	0.29 376	0.50 310	0.36 111	0.27 283	0.62 332	0.41 346	1.06 384	0.88 347	0.92 403	0.86 282	0.85 358	0.69 386	0.68 310	0.50 336	0.26 416	0.20 407	0.27 430	0.26 444	0.27 416	0.24 397

ac_64	0.52 356	0.22 233	0.50 310	0.45 352	0.28 306	0.80 405	0.45 375	1.02 368	0.61 190	0.91 395	0.83 264	1.07 431	0.68 382	0.74 344	0.70 406	0.21 345	0.18 383	0.20 297	0.19 330	0.18 265	0.15 209

iResNetv2_ROB	0.52 356	0.27 350	0.69 409	0.38 156	0.25 213	0.62 332	0.35 239	1.17 435	1.01 417	0.99 430	1.06 382	0.88 374	0.67 376	0.66 289	0.39 267	0.19 306	0.13 252	0.15 118	0.11 76	0.18 265	0.16 255

iResNet_ROB	0.52 356	0.21 194	0.53 335	0.37 127	0.21 93	0.61 324	0.29 136	1.51 513	1.32 491	0.90 390	1.02 362	0.80 347	0.62 343	0.76 354	0.43 287	0.16 207	0.12 187	0.13 52	0.09 9	0.15 167	0.18 291

coex_refinement	0.53 362	0.21 194	0.39 159	0.44 329	0.30 346	0.76 394	0.39 320	1.09 396	0.90 363	0.85 354	1.12 399	1.00 407	0.56 309	0.63 261	0.81 429	0.21 345	0.13 252	0.16 144	0.16 224	0.20 315	0.21 365

ITSA-stereo	0.53 362	0.28 364	0.52 327	0.40 219	0.23 152	0.56 293	0.34 215	1.24 465	1.24 477	0.80 311	0.81 254	0.72 304	0.58 320	0.82 377	0.65 393	0.21 345	0.17 366	0.23 372	0.21 376	0.22 360	0.26 409

mmx	0.53 362	0.26 333	0.49 297	0.37 127	0.25 213	0.55 280	0.37 275	1.16 430	1.03 425	0.73 281	0.96 330	0.71 295	0.53 284	1.01 445	0.88 448	0.20 329	0.15 315	0.25 400	0.21 376	0.22 360	0.20 347

xxx	0.53 362	0.26 333	0.49 297	0.37 127	0.25 213	0.55 280	0.37 275	1.16 430	1.03 425	0.73 281	0.96 330	0.71 295	0.53 284	1.01 445	0.88 448	0.20 329	0.15 315	0.25 400	0.21 376	0.22 360	0.20 347

AASNet	0.53 362	0.25 314	0.52 327	0.49 403	0.32 384	0.74 385	0.40 331	1.50 510	0.86 334	0.86 361	0.92 313	0.64 257	0.59 327	0.59 228	0.79 424	0.23 385	0.19 397	0.20 297	0.16 224	0.21 338	0.19 324

LMCR-Stereo	0.53 362	0.30 385	0.53 335	0.58 473	0.30 346	0.83 421	0.36 261	1.19 440	0.76 270	0.88 379	1.04 372	0.56 203	0.62 343	0.82 377	0.67 399	0.19 306	0.15 315	0.19 267	0.14 167	0.23 377	0.17 273

RAFT + AFF	0.53 362	0.29 376	0.75 435	0.51 433	0.32 384	0.63 341	0.60 450	1.00 356	0.91 370	0.78 305	0.87 290	0.83 352	0.58 320	0.80 371	0.47 329	0.17 245	0.20 407	0.23 372	0.22 394	0.18 265	0.18 291

UPFNet	0.53 362	0.24 291	0.51 322	0.45 352	0.38 429	0.84 424	0.49 400	0.99 352	0.75 262	0.87 369	0.88 298	0.86 363	0.64 360	0.80 371	0.71 411	0.20 329	0.20 407	0.20 297	0.20 355	0.19 299	0.15 209

RASNet	0.53 362	0.22 233	0.52 327	0.38 156	0.22 112	0.68 364	0.38 297	0.97 347	0.88 347	0.73 281	1.04 372	1.03 418	0.92 463	0.90 415	0.86 439	0.16 207	0.14 286	0.14 78	0.17 273	0.15 167	0.13 142

HSM-Net_RVC	0.53 362	0.22 233	0.35 105	0.37 127	0.21 93	0.85 425	0.37 275	1.23 458	0.93 381	0.90 390	1.15 417	1.26 459	0.63 349	0.72 332	0.48 333	0.17 245	0.13 252	0.16 144	0.15 192	0.17 241	0.15 209
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 362	0.32 394	0.64 383	0.44 329	0.30 346	0.66 358	0.44 372	1.04 375	0.88 347	0.91 395	0.91 309	0.99 404	0.60 331	0.68 310	0.60 379	0.21 345	0.17 366	0.22 352	0.22 394	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.
DeepPruner_ROB	0.53 362	0.34 407	0.59 359	0.41 250	0.30 346	0.50 253	0.43 363	1.19 440	0.70 233	0.85 354	1.05 376	0.86 363	0.55 302	0.84 390	0.51 346	0.29 442	0.23 433	0.22 352	0.22 394	0.26 406	0.25 404

rvit_105_1	0.54 374	0.40 445	0.76 440	0.58 473	0.37 420	0.59 316	0.68 469	0.70 229	0.94 388	0.82 331	0.69 192	0.73 315	0.58 320	0.78 365	0.54 361	0.32 463	0.29 473	0.31 455	0.34 481	0.23 377	0.20 347

UNet	0.54 374	0.26 333	0.66 395	0.44 329	0.40 438	0.99 449	0.41 346	0.98 350	0.75 262	0.83 343	0.89 302	1.04 420	0.72 407	0.73 337	0.62 385	0.19 306	0.14 286	0.20 297	0.17 273	0.20 315	0.17 273

1111x	0.55 376	0.22 233	0.46 253	0.38 156	0.20 74	0.66 358	0.43 363	1.23 458	0.99 407	0.71 262	0.99 349	0.95 395	0.69 386	0.90 415	1.08 485	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.19 330	0.20 315	0.18 291

ADLNet2	0.55 376	0.25 314	0.65 389	0.47 382	0.30 346	0.83 421	0.50 405	1.05 380	0.95 394	0.80 311	0.98 344	0.99 404	0.69 386	0.77 361	0.73 414	0.20 329	0.16 346	0.17 182	0.18 300	0.21 338	0.21 365

GEStereo_RVC	0.55 376	0.29 376	0.63 378	0.49 403	0.31 368	0.70 371	0.54 431	1.22 454	0.92 375	0.82 331	0.85 279	0.85 358	0.63 349	0.90 415	0.65 393	0.24 396	0.16 346	0.19 267	0.16 224	0.21 338	0.22 383

ADLNet	0.55 376	0.27 350	0.51 322	0.44 329	0.35 410	0.78 399	0.46 379	1.08 392	0.86 334	0.99 430	0.98 344	0.92 389	0.63 349	0.69 316	0.81 429	0.22 370	0.16 346	0.22 352	0.22 394	0.21 338	0.21 365

MMNet	0.55 376	0.25 314	0.61 366	0.43 310	0.34 404	1.07 463	0.39 320	0.87 308	0.91 370	0.91 395	0.93 316	0.86 363	0.76 419	0.81 374	0.76 419	0.15 159	0.14 286	0.18 227	0.19 330	0.20 315	0.16 255

delet	0.55 376	0.24 291	0.55 344	0.44 329	0.33 395	1.07 463	0.50 405	1.00 356	0.86 334	0.85 354	0.96 330	0.90 383	0.63 349	0.83 385	0.74 417	0.18 276	0.18 383	0.20 297	0.21 376	0.16 207	0.15 209

psm_up	0.55 376	0.26 333	0.47 265	0.49 403	0.32 384	0.65 355	0.56 441	1.04 375	0.82 311	0.82 331	0.88 298	1.01 411	0.94 469	0.74 344	0.61 383	0.21 345	0.25 449	0.26 418	0.23 407	0.21 338	0.20 347

hitnet-ft	0.55 376	0.27 350	0.39 159	0.41 250	0.28 306	0.78 399	0.40 331	0.92 326	0.90 363	0.82 331	1.01 354	1.13 450	0.70 399	0.78 365	0.67 399	0.28 435	0.20 407	0.28 438	0.22 394	0.29 423	0.26 409

DSFCA	0.55 376	0.25 314	0.62 369	0.40 219	0.36 414	0.74 385	0.52 423	1.04 375	0.82 311	1.06 457	0.84 269	0.89 378	0.63 349	0.99 441	0.58 371	0.25 406	0.21 417	0.21 338	0.21 376	0.21 338	0.19 324

FADNet_RVC	0.55 376	0.37 424	1.17 493	0.44 329	0.31 368	0.56 293	0.34 215	1.06 384	0.88 347	0.67 234	0.90 306	0.61 242	0.65 366	0.93 431	0.70 406	0.21 345	0.18 383	0.26 418	0.23 407	0.31 438	0.28 425

STTStereo	0.55 376	0.37 424	0.76 440	0.44 329	0.31 368	0.60 322	0.44 372	0.96 344	0.86 334	0.99 430	0.90 306	0.96 398	0.58 320	0.71 327	0.61 383	0.25 406	0.23 433	0.26 418	0.32 476	0.24 390	0.23 389

ISRNet	0.56 387	0.24 291	0.66 395	0.56 466	0.36 414	0.44 226	0.25 81	0.82 288	0.84 321	1.07 460	1.25 439	0.91 385	0.60 331	0.66 289	0.58 371	0.35 482	0.26 456	0.36 475	0.33 479	0.30 432	0.42 489

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 387	3.08 562	2.43 536	0.31 17	0.18 32	0.29 86	0.20 20	0.37 32	0.32 56	0.28 43	0.24 24	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 26	1.09 538	0.08 2	0.17 182	0.16 224	0.14 121	0.97 540

CSP-Net	0.56 387	0.27 350	0.49 297	0.41 250	0.28 306	1.22 487	0.50 405	1.23 458	0.72 245	0.95 417	0.95 326	0.89 378	0.62 343	0.83 385	0.62 385	0.26 416	0.17 366	0.17 182	0.17 273	0.18 265	0.17 273

FTStereo	0.56 387	0.20 157	0.37 128	0.41 250	0.25 213	0.40 193	0.79 493	0.66 186	0.43 130	1.09 466	3.27 536	0.70 291	0.73 410	0.55 171	0.33 189	0.14 98	0.13 252	0.19 267	0.17 273	0.15 167	0.30 439

RAFT-RH_RVC	0.56 387	0.17 61	0.41 180	0.37 127	0.23 152	0.57 298	0.24 73	0.60 143	0.70 233	1.19 480	3.94 548	0.56 203	0.38 200	0.65 281	0.36 237	0.13 59	0.11 132	0.20 297	0.14 167	0.12 44	0.13 142

HGLStereo	0.56 387	0.28 364	0.57 354	0.50 417	0.37 420	0.80 405	0.45 375	1.02 368	0.78 287	0.86 361	1.14 411	0.89 378	0.82 440	0.76 354	0.73 414	0.21 345	0.20 407	0.19 267	0.18 300	0.19 299	0.21 365

FADNet-RVC-Resample	0.56 387	0.33 402	1.16 488	0.49 403	0.34 404	0.71 376	0.43 363	1.01 365	0.93 381	0.82 331	0.87 290	0.74 321	0.67 376	0.73 337	0.45 312	0.18 276	0.18 383	0.26 418	0.27 450	0.26 406	0.27 418

DualNet (step1)	0.57 394	0.36 418	0.72 423	0.38 156	0.30 346	0.71 376	0.43 363	1.06 384	0.88 347	0.92 403	0.86 282	0.85 358	0.69 386	0.68 310	0.50 336	0.41 497	0.20 407	0.40 488	0.41 501	0.36 463	0.33 454

LL-Strereo	0.57 394	0.27 350	0.68 403	0.48 388	0.34 404	0.39 189	0.48 394	0.94 333	0.97 398	0.83 343	0.78 234	1.10 440	1.18 496	1.33 492	0.49 335	0.17 245	0.14 286	0.22 352	0.19 330	0.16 207	0.17 273

CRFU-Net	0.57 394	0.27 350	0.57 354	0.46 373	0.30 346	1.20 485	0.52 423	1.10 398	0.56 182	1.00 435	0.98 344	1.06 426	0.79 432	0.81 374	0.71 411	0.21 345	0.19 397	0.18 227	0.16 224	0.18 265	0.19 324

TDLM	0.57 394	0.33 402	0.49 297	0.51 433	0.30 346	0.66 358	0.73 486	1.03 372	1.01 417	0.82 331	1.10 394	0.84 356	0.70 399	0.86 402	0.58 371	0.28 435	0.17 366	0.25 400	0.22 394	0.26 406	0.19 324

CVANet_RVC	0.57 394	0.33 402	0.44 224	0.47 382	0.32 384	0.67 362	0.61 455	1.05 380	0.93 381	0.85 354	1.04 372	1.01 411	0.73 410	0.83 385	0.52 353	0.29 442	0.19 397	0.27 430	0.25 431	0.31 438	0.21 365

AANet_RVC	0.57 394	0.32 394	0.54 339	0.45 352	0.27 283	0.57 298	0.48 394	1.00 356	1.28 487	0.86 361	1.33 454	0.87 369	0.58 320	1.07 458	0.75 418	0.18 276	0.12 187	0.15 118	0.13 136	0.18 265	0.18 291

NOSS_ROB	0.57 394	0.39 440	0.39 159	0.44 329	0.30 346	0.73 384	0.54 431	1.03 372	1.08 450	0.67 234	0.87 290	0.76 329	0.57 311	0.77 361	0.47 329	0.38 490	0.38 506	0.44 497	0.42 505	0.37 468	0.34 461

ssnet_v2	0.58 401	0.28 364	0.56 350	0.43 310	0.29 332	0.95 439	0.59 448	1.13 411	0.99 407	0.93 407	0.80 247	0.99 404	0.64 360	0.82 377	0.94 464	0.25 406	0.22 423	0.23 372	0.24 422	0.20 315	0.19 324

dad	0.58 401	0.50 471	0.64 383	0.43 310	0.30 346	0.59 316	0.36 261	0.78 276	1.25 482	1.01 440	1.17 424	1.15 453	0.53 284	0.68 310	0.50 336	0.35 482	0.23 433	0.37 480	0.21 376	0.29 423	0.20 347

SACVNet	0.58 401	0.34 407	0.55 344	0.55 463	0.36 414	0.63 341	0.48 394	1.13 411	0.77 277	1.02 443	1.06 382	1.02 416	0.74 412	0.90 415	0.51 346	0.27 425	0.21 417	0.25 400	0.24 422	0.29 423	0.36 468

pcwnet_v2	0.58 401	0.28 364	0.84 452	0.45 352	0.35 410	0.61 324	0.35 239	1.27 473	1.21 472	0.99 430	1.27 442	0.72 304	0.58 320	0.67 300	0.48 333	0.27 425	0.21 417	0.24 387	0.23 407	0.29 423	0.29 431

PS-NSSS	0.58 401	0.44 457	0.62 369	0.42 290	0.33 395	0.66 358	0.58 445	1.02 368	0.86 334	0.77 301	1.28 444	0.72 304	0.64 360	0.82 377	0.59 376	0.31 452	0.26 456	0.40 488	0.27 450	0.33 449	0.26 409

StereoDRNet-Refined	0.58 401	0.32 394	0.54 339	0.46 373	0.30 346	0.96 442	0.40 331	1.00 356	0.94 388	1.12 471	1.08 388	0.96 398	0.67 376	0.90 415	0.89 458	0.17 245	0.13 252	0.22 352	0.21 376	0.20 315	0.19 324
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 401	0.28 364	0.47 265	0.49 403	0.32 384	0.77 395	0.50 405	0.99 352	0.92 375	1.04 452	1.14 411	1.21 455	0.69 386	0.88 407	0.69 403	0.20 329	0.20 407	0.22 352	0.22 394	0.21 338	0.18 291

CBFPSM	0.59 408	0.22 233	1.31 506	0.38 156	0.27 283	1.12 474	0.65 461	0.79 280	0.82 311	0.80 311	0.81 254	1.35 480	0.87 453	0.67 300	0.76 419	0.16 207	0.15 315	0.15 118	0.16 224	0.17 241	0.22 383

HBP-ISP	0.59 408	0.45 461	0.43 212	0.45 352	0.33 395	0.70 371	0.28 126	1.11 404	1.00 413	0.83 343	1.18 426	0.65 270	0.68 382	0.88 407	0.52 353	0.35 482	0.38 506	0.47 502	0.41 501	0.38 472	0.31 446

CBMV_ROB	0.59 408	0.37 424	0.38 140	0.39 184	0.28 306	0.74 385	0.28 126	1.00 356	0.98 402	0.94 410	1.25 439	0.81 350	0.78 430	0.87 404	0.50 336	0.36 486	0.37 504	0.43 494	0.40 496	0.33 449	0.30 439

FADNet-RVC	0.60 411	0.53 484	1.14 487	0.46 373	0.39 433	0.61 324	0.39 320	1.12 409	0.87 343	0.70 255	0.84 269	1.04 420	0.55 302	0.94 438	0.69 403	0.26 416	0.25 449	0.28 438	0.28 455	0.31 438	0.31 446

NVstereo2D	0.60 411	0.30 385	0.75 435	0.48 388	0.43 456	0.89 430	0.48 394	1.05 380	1.15 461	0.66 231	0.86 282	0.88 374	0.70 399	0.99 441	0.65 393	0.32 463	0.15 315	0.28 438	0.20 355	0.40 475	0.36 468

FADNet	0.61 413	0.51 474	1.10 482	0.45 352	0.44 463	0.65 355	0.41 346	1.19 440	1.05 434	0.70 255	0.84 269	0.98 403	0.66 373	0.82 377	0.50 336	0.29 442	0.30 477	0.27 430	0.30 463	0.46 493	0.35 466

ACV-stereo	0.62 414	0.34 407	1.00 473	0.43 310	0.31 368	1.20 485	0.40 331	0.75 260	0.83 316	0.64 210	0.77 223	2.10 518	1.03 481	0.81 374	0.64 391	0.21 345	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.21 338	0.21 365

SGM-Forest	0.62 414	0.32 394	0.39 159	0.43 310	0.30 346	1.02 453	0.55 435	1.09 396	1.05 434	1.06 457	1.18 426	1.10 440	0.67 376	0.88 407	0.62 385	0.31 452	0.33 497	0.33 466	0.30 463	0.30 432	0.28 425
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 416	0.28 364	0.99 472	0.40 219	0.30 346	1.03 456	0.56 441	1.10 398	0.99 407	0.97 422	1.22 432	1.06 426	0.69 386	1.07 458	0.95 467	0.19 306	0.11 132	0.16 144	0.13 136	0.22 360	0.21 365

fast-acv-ft	0.64 417	0.30 385	0.73 426	0.45 352	0.34 404	1.17 481	0.49 400	0.86 301	0.98 402	1.02 443	1.36 457	1.29 463	0.85 448	0.76 354	0.81 429	0.21 345	0.23 433	0.23 372	0.23 407	0.21 338	0.20 347

StereoDRNet	0.64 417	0.33 402	0.68 403	0.51 433	0.43 456	1.03 456	0.53 427	1.47 506	0.99 407	1.10 468	0.87 290	1.07 431	0.71 403	0.82 377	0.88 448	0.23 385	0.19 397	0.25 400	0.23 407	0.27 416	0.19 324

PSMNet_ROB	0.64 417	0.37 424	0.65 389	0.56 466	0.42 451	0.97 444	0.83 496	1.21 446	0.92 375	0.79 309	1.02 362	1.08 433	0.63 349	0.82 377	0.91 462	0.29 442	0.20 407	0.31 455	0.31 470	0.26 406	0.23 389

CBMV	0.64 417	0.35 413	0.41 180	0.42 290	0.25 213	1.01 451	0.77 490	1.13 411	1.09 452	1.17 476	1.22 432	1.04 420	0.75 416	0.88 407	0.63 388	0.28 435	0.30 477	0.34 468	0.30 463	0.26 406	0.26 409
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TCMNet	0.66 421	0.39 440	0.98 471	0.59 477	0.61 506	0.96 442	0.55 435	1.05 380	0.90 363	0.84 350	1.14 411	0.89 378	0.65 366	0.85 397	1.01 478	0.26 416	0.26 456	0.31 455	0.28 455	0.32 443	0.29 431

YMNet	0.66 421	0.38 434	0.90 462	0.52 445	0.46 474	1.08 467	0.49 400	1.00 356	0.77 277	1.18 478	1.29 447	1.12 444	0.74 412	0.85 397	0.86 439	0.27 425	0.31 486	0.25 400	0.25 431	0.24 390	0.23 389

YMNet_1	0.66 421	0.38 434	0.90 462	0.52 445	0.46 474	1.08 467	0.49 400	1.00 356	0.77 277	1.18 478	1.29 447	1.12 444	0.74 412	0.85 397	0.86 439	0.27 425	0.31 486	0.25 400	0.25 431	0.24 390	0.23 389

DRN-Test	0.66 421	0.32 394	0.66 395	0.50 417	0.39 433	1.15 478	0.61 455	1.49 509	1.01 417	1.12 471	1.08 388	1.06 426	0.69 386	0.77 361	0.94 464	0.23 385	0.17 366	0.26 418	0.25 431	0.25 400	0.21 365

iinet-f	0.67 425	0.26 333	2.15 533	0.39 184	0.31 368	1.19 484	0.56 441	0.84 294	0.84 321	0.80 311	1.17 424	1.05 424	0.84 447	0.71 327	1.21 496	0.20 329	0.18 383	0.17 182	0.15 192	0.20 315	0.20 347

GASNet	0.67 425	0.72 504	0.96 468	0.70 509	0.48 478	0.62 332	0.47 386	1.08 392	1.03 425	0.94 410	0.82 258	0.93 391	0.83 445	1.33 492	0.80 426	0.31 452	0.22 423	0.29 446	0.28 455	0.44 486	0.24 397

FINET	0.67 425	0.42 451	1.00 473	0.46 373	0.43 456	0.83 421	0.89 504	1.08 392	1.50 506	0.87 369	1.14 411	0.71 295	0.68 382	0.92 425	0.70 406	0.36 486	0.30 477	0.26 418	0.24 422	0.35 459	0.33 454

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 425	0.81 512	0.73 426	0.53 453	0.37 420	1.40 498	0.53 427	1.04 375	0.79 296	0.88 379	0.94 317	0.95 395	0.53 284	0.93 431	0.58 371	0.39 492	0.30 477	0.57 516	0.31 470	0.53 506	0.30 439

PA-Net	0.67 425	0.43 453	0.83 451	0.50 417	0.53 490	0.94 436	0.68 469	1.10 398	1.14 460	0.80 311	0.88 298	0.87 369	0.77 425	1.02 450	0.88 448	0.24 396	0.41 513	0.29 446	0.44 506	0.26 406	0.34 461
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 430	0.36 418	1.10 482	0.51 433	0.42 451	1.08 467	0.50 405	1.21 446	1.16 462	1.00 435	1.37 460	1.06 426	0.79 432	0.92 425	0.94 464	0.25 406	0.24 441	0.24 387	0.22 394	0.23 377	0.26 409

NaN_ROB	0.69 430	0.44 457	0.69 409	0.51 433	0.33 395	0.97 444	1.06 518	1.22 454	1.19 468	1.24 488	0.96 330	1.08 433	0.78 430	1.20 474	0.67 399	0.24 396	0.30 477	0.23 372	0.24 422	0.23 377	0.25 404

GANet	0.70 432	0.37 424	0.55 344	0.51 433	0.34 404	0.94 436	0.96 511	1.08 392	0.94 388	1.04 452	1.98 509	1.13 450	0.88 456	1.12 466	0.66 396	0.25 406	0.26 456	0.27 430	0.22 394	0.31 438	0.22 383

DISCO	0.70 432	0.26 333	0.68 403	0.44 329	0.31 368	1.14 476	0.51 420	1.23 458	1.23 475	0.81 322	1.05 376	1.50 494	0.85 448	1.82 522	1.03 479	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.16 224	0.24 390	0.23 389

XPNet_ROB	0.70 432	0.35 413	0.68 403	0.52 445	0.40 438	0.79 402	0.85 502	1.16 430	0.94 388	1.33 494	1.15 417	1.38 482	0.83 445	1.03 452	0.90 460	0.32 463	0.25 449	0.26 418	0.24 422	0.31 438	0.28 425

ETE_ROB	0.70 432	0.49 467	0.73 426	0.56 466	0.36 414	0.79 402	0.87 503	1.14 420	0.93 381	1.19 480	1.18 426	1.39 483	0.82 440	0.99 441	0.80 426	0.26 416	0.21 417	0.31 455	0.26 444	0.33 449	0.34 461

Wz-Net-LNSev	0.71 436	0.51 474	1.36 514	0.50 417	0.41 445	1.15 478	0.69 474	1.21 446	1.07 447	1.02 443	1.12 399	1.08 433	0.87 453	0.89 413	0.89 458	0.24 396	0.22 423	0.21 338	0.19 330	0.26 406	0.26 409

APVNet	0.71 436	0.37 424	0.89 461	0.56 466	0.45 467	1.18 483	0.68 469	1.41 500	0.85 329	0.81 322	1.15 417	1.04 420	0.81 436	1.10 463	1.17 493	0.26 416	0.28 468	0.32 461	0.31 470	0.29 423	0.30 439

Syn2CoEx	0.71 436	0.51 474	0.95 466	0.64 491	0.45 467	0.91 431	0.53 427	1.48 507	1.13 458	0.93 407	1.35 456	1.02 416	0.99 477	0.92 425	0.80 426	0.30 449	0.27 464	0.28 438	0.24 422	0.23 377	0.24 397

DANet	0.71 436	0.45 461	0.91 464	0.59 477	0.40 438	0.81 410	0.40 331	0.97 347	0.84 321	1.20 483	1.22 432	1.33 474	0.88 456	1.16 469	1.24 497	0.27 425	0.23 433	0.31 455	0.25 431	0.35 459	0.32 450
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 440	0.35 413	0.64 383	0.53 453	0.67 510	1.31 494	0.67 464	1.20 444	1.18 466	1.05 454	0.87 290	1.27 460	0.93 468	0.93 431	1.27 501	0.22 370	0.16 346	0.26 418	0.23 407	0.40 475	0.39 481

NCCL2	0.72 440	0.41 449	0.65 389	0.64 491	0.44 463	0.98 448	1.20 526	1.11 404	1.00 413	0.98 427	0.96 330	1.49 493	0.87 453	0.90 415	0.79 424	0.31 452	0.26 456	0.39 485	0.39 493	0.32 443	0.32 450

FAT-Stereo	0.73 442	0.33 402	0.75 435	0.49 403	0.37 420	0.71 376	0.59 448	1.36 492	1.30 489	1.03 451	1.40 466	1.59 503	1.15 492	0.87 404	0.86 439	0.28 435	0.28 468	0.28 438	0.23 407	0.28 419	0.38 479

S-Stereo	0.74 443	0.35 413	0.96 468	0.56 466	0.45 467	0.82 418	0.60 450	1.24 465	1.60 516	0.96 418	1.41 468	1.12 444	0.94 469	0.80 371	1.04 482	0.26 416	0.31 486	0.28 438	0.25 431	0.32 443	0.47 506

LALA_ROB	0.74 443	0.43 453	0.69 409	0.54 459	0.40 438	1.01 451	0.95 510	1.21 446	1.07 447	1.22 485	1.12 399	1.56 500	0.79 432	1.04 454	0.86 439	0.33 471	0.22 423	0.35 470	0.30 463	0.35 459	0.31 446

PSMNet-RUCA	0.76 445	0.75 507	1.08 481	1.01 525	0.90 519	0.69 366	0.50 405	1.11 404	1.03 425	0.78 305	1.11 395	0.80 347	0.72 407	0.88 407	0.63 388	0.53 517	0.27 464	0.76 522	0.46 507	0.66 519	0.47 506

Wz-Net-MNSev	0.76 445	0.40 445	1.34 509	0.50 417	0.40 438	1.44 503	0.83 496	1.15 424	1.16 462	1.25 489	1.20 431	1.13 450	0.81 436	1.16 469	1.00 477	0.22 370	0.19 397	0.24 387	0.23 407	0.28 419	0.26 409

DGSMNet	0.76 445	0.55 486	1.29 505	0.58 473	0.62 507	0.94 436	0.70 479	1.26 471	1.11 454	0.83 343	1.24 437	1.00 407	0.71 403	1.03 452	0.81 429	0.34 477	0.29 473	0.41 492	0.40 496	0.57 512	0.55 518

RP	0.76 445	0.36 418	0.63 378	0.66 499	0.58 503	0.80 405	0.55 435	1.14 420	1.22 474	0.97 422	1.65 491	1.43 487	1.32 506	1.01 445	0.84 434	0.33 471	0.30 477	0.36 475	0.30 463	0.34 455	0.34 461

edge stereo	0.76 445	0.38 434	0.74 431	0.52 445	0.43 456	0.80 405	0.53 427	1.28 475	1.06 441	1.28 490	1.38 465	1.81 508	1.11 489	1.08 460	0.85 438	0.33 471	0.32 491	0.41 492	0.28 455	0.32 443	0.36 468

NCC-stereo	0.78 450	0.40 445	0.76 440	0.61 485	0.67 510	0.81 410	0.69 474	1.54 517	1.11 454	0.90 390	1.36 457	1.33 474	1.16 493	1.19 472	0.88 448	0.31 452	0.30 477	0.37 480	0.48 514	0.33 449	0.33 454

Nwc_Net	0.78 450	0.38 434	0.73 426	0.60 483	0.55 495	1.05 461	0.55 435	1.67 525	1.05 434	0.88 379	1.86 505	1.40 485	1.09 487	1.10 463	0.87 445	0.30 449	0.25 449	0.36 475	0.38 489	0.29 423	0.29 431

Abc-Net	0.78 450	0.40 445	0.76 440	0.61 485	0.67 510	0.81 410	0.69 474	1.54 517	1.11 454	0.90 390	1.36 457	1.33 474	1.16 493	1.19 472	0.88 448	0.31 452	0.30 477	0.37 480	0.48 514	0.33 449	0.33 454
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 453	0.59 491	0.71 418	0.65 496	0.65 509	0.92 435	0.58 445	1.29 476	1.05 434	1.07 460	1.45 477	1.47 491	1.03 481	1.21 478	0.88 448	0.32 463	0.30 477	0.48 506	0.40 496	0.37 468	0.37 473

stereogan	0.80 454	0.31 390	0.71 418	0.59 477	0.50 482	1.72 520	0.48 394	1.35 489	1.37 494	1.00 435	1.46 479	1.56 500	0.95 472	1.29 488	0.84 434	0.28 435	0.29 473	0.29 446	0.25 431	0.38 472	0.38 479

ADCRef	0.80 454	0.43 453	1.32 508	0.50 417	0.45 467	1.07 463	0.51 420	1.07 388	0.98 402	1.17 476	1.42 469	0.87 369	0.91 459	0.85 397	3.19 536	0.18 276	0.16 346	0.23 372	0.23 407	0.22 360	0.21 365

GANetREF_RVC	0.80 454	0.75 507	0.86 458	0.66 499	0.42 451	1.15 478	0.98 512	1.14 420	1.19 468	1.01 440	1.02 362	1.10 440	0.90 458	1.15 468	0.76 419	0.48 507	0.39 510	0.57 516	0.38 489	0.63 518	0.46 501
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
AF-Net	0.81 457	0.39 440	0.68 403	0.64 491	0.54 493	0.91 431	0.51 420	1.61 521	1.31 490	0.96 418	2.02 510	1.46 488	1.26 504	1.11 465	0.99 474	0.32 463	0.24 441	0.39 485	0.27 450	0.30 432	0.25 404

test_for_model	0.82 458	3.60 563	0.39 159	2.35 551	2.07 551	0.39 189	0.28 126	0.42 60	0.45 143	0.71 262	0.31 62	0.30 56	0.27 100	0.34 29	0.25 72	0.34 477	0.11 132	0.13 52	0.09 9	3.49 562	0.18 291

SQANet	0.82 458	0.74 506	0.67 399	1.13 529	0.98 527	1.11 471	0.47 386	1.07 388	0.83 316	0.91 395	1.05 376	1.03 418	0.74 412	1.01 445	0.64 391	0.61 521	0.24 441	1.03 530	0.35 484	1.18 533	0.58 519

Anonymous_2	0.82 458	0.44 457	0.63 378	0.40 219	0.43 456	0.80 405	0.52 423	0.72 241	0.77 277	0.71 262	0.60 165	0.87 369	0.76 419	0.75 350	0.58 371	0.52 513	0.54 527	0.54 514	4.82 566	0.56 510	0.40 484

ccnet	0.82 458	0.57 489	0.75 435	0.54 459	0.59 504	1.09 470	0.66 462	1.38 495	0.94 388	1.12 471	1.44 474	1.29 463	0.92 463	0.95 440	1.24 497	0.49 509	0.42 515	0.50 511	0.47 512	0.51 501	0.46 501

psmorigin	0.82 458	0.51 474	2.09 531	0.49 403	0.41 445	0.85 425	0.50 405	1.04 375	0.88 347	1.45 498	1.43 472	1.50 494	1.06 484	1.22 480	0.97 470	0.31 452	0.32 491	0.27 430	0.27 450	0.33 449	0.42 489

STTRV1_RVC	0.82 458	0.59 491	1.16 488	0.67 502	0.81 516	1.11 471	0.63 457	1.30 479	1.11 454	0.98 427	1.33 454	1.08 433	0.95 472	1.26 484	0.87 445	0.55 519	0.25 449	0.43 494	0.39 493	0.58 515	0.40 484

CC-Net-ROB	0.82 458	0.96 523	0.85 453	0.58 473	0.45 467	1.27 492	0.70 479	1.17 435	1.02 420	0.83 343	1.23 436	0.90 383	0.77 425	1.06 455	0.69 403	0.46 503	0.34 499	1.71 537	0.38 489	0.59 516	0.36 468

GCST	0.83 465	1.22 532	0.74 431	1.58 537	1.01 530	1.06 462	0.23 59	0.78 276	0.78 287	0.97 422	0.65 178	0.78 337	0.35 176	0.92 425	0.34 204	0.96 532	0.65 532	1.20 532	0.81 535	0.91 524	0.70 523

aanetorigin	0.83 465	0.56 487	1.87 528	0.49 403	0.38 429	0.56 293	0.66 462	0.70 229	1.00 413	2.42 535	2.02 510	1.31 466	1.18 496	0.93 431	1.13 492	0.20 329	0.18 383	0.20 297	0.19 330	0.27 416	0.30 439

CSAN	0.83 465	0.49 467	0.77 445	0.60 483	0.41 445	1.14 476	1.06 518	1.19 440	1.46 504	1.32 492	1.43 472	1.37 481	1.19 498	1.27 487	0.86 439	0.39 492	0.31 486	0.36 475	0.37 486	0.35 459	0.34 461

SDNR	0.86 468	0.37 424	1.47 519	0.40 219	0.38 429	3.38 548	0.33 204	0.90 320	0.98 402	0.99 430	2.09 513	0.59 231	0.71 403	1.29 488	0.70 406	0.51 512	0.56 528	0.36 475	0.26 444	0.43 485	0.46 501

RTSC	0.87 469	0.48 464	1.23 499	0.52 445	0.37 420	1.13 475	0.50 405	1.34 486	1.79 521	1.51 501	1.24 437	1.12 444	0.81 436	1.62 511	2.16 525	0.25 406	0.19 397	0.23 372	0.24 422	0.30 432	0.31 446

PWC_ROB	0.87 469	0.52 481	1.28 503	0.50 417	0.32 384	0.91 431	0.37 275	1.36 492	1.46 504	1.61 507	2.59 525	1.16 454	1.01 480	1.34 494	1.40 508	0.25 406	0.18 383	0.28 438	0.20 355	0.29 423	0.28 425

UDG	0.88 471	0.82 515	0.67 399	1.00 524	0.96 524	1.02 453	0.57 444	1.13 411	0.99 407	0.90 390	0.97 343	1.31 466	0.99 477	0.85 397	0.84 434	0.54 518	0.32 491	1.77 538	0.40 496	0.94 526	0.66 522

FBW_ROB	0.88 471	0.50 471	0.85 453	0.55 463	0.40 438	1.17 481	0.78 492	1.50 510	1.37 494	1.33 494	1.27 442	1.48 492	1.00 479	2.57 542	0.98 473	0.25 406	0.32 491	0.45 498	0.30 463	0.34 455	0.28 425

XQC	0.89 473	0.65 500	1.31 506	0.67 502	0.52 489	1.22 487	0.68 469	1.26 471	1.52 507	1.14 474	1.11 395	1.28 462	1.04 483	1.40 502	1.77 516	0.38 490	0.24 441	0.37 480	0.31 470	0.53 506	0.47 506

DeepPrunerF	0.89 473	0.52 481	3.43 542	0.68 506	0.81 516	0.72 383	0.72 485	1.22 454	1.99 526	0.93 407	1.01 354	0.87 369	0.86 450	1.08 460	0.95 467	0.34 477	0.28 468	0.43 494	0.39 493	0.30 432	0.32 450

PWCDC_ROB	0.89 473	0.49 467	0.80 449	0.74 513	0.40 438	1.03 456	0.39 320	1.33 484	2.35 535	1.02 443	3.77 543	0.81 350	0.92 463	1.20 474	0.90 460	0.34 477	0.22 423	0.24 387	0.20 355	0.34 455	0.29 431

PASM	0.90 476	0.64 499	1.69 523	0.69 508	0.69 513	0.78 399	0.84 499	1.03 372	1.26 485	1.19 480	1.15 417	1.31 466	0.98 476	1.24 482	1.03 479	0.52 513	0.56 528	0.59 519	0.66 528	0.56 510	0.54 517

Wz-Net-SNSev	0.91 477	0.73 505	2.13 532	0.56 466	0.45 467	0.95 439	1.13 523	1.34 486	1.24 477	1.02 443	1.30 450	1.46 488	0.86 450	1.81 521	1.50 509	0.25 406	0.23 433	0.25 400	0.26 444	0.32 443	0.29 431

MDST_ROB	0.91 477	0.27 350	0.85 453	0.63 490	0.41 445	2.53 532	0.71 484	1.60 520	1.13 458	2.83 542	1.73 497	0.97 400	0.69 386	1.61 510	0.73 414	0.25 406	0.22 423	0.32 461	0.28 455	0.25 400	0.24 397

PDISCO_ROB	0.91 477	0.48 464	1.06 478	0.99 522	0.97 525	1.67 518	0.63 457	1.64 523	1.59 513	1.06 457	1.18 426	1.31 466	0.79 432	1.55 505	0.97 470	0.49 509	0.22 423	0.45 498	0.40 496	0.45 490	0.37 473

SHD	0.93 480	0.50 471	1.18 494	0.59 477	0.46 474	0.97 444	0.48 394	1.70 526	2.15 528	1.58 504	1.37 460	1.42 486	1.19 498	1.31 490	1.60 510	0.31 452	0.26 456	0.32 461	0.33 479	0.40 475	0.42 489

G-Net	0.95 481	0.46 463	1.04 476	0.64 491	0.48 478	2.12 528	0.64 460	1.01 365	0.87 343	1.75 515	2.82 532	1.30 465	1.64 523	1.06 455	0.96 469	0.36 486	0.29 473	0.35 470	0.25 431	0.45 490	0.42 489

anonymity	0.97 482	0.89 518	1.05 477	0.92 520	1.03 531	0.97 444	0.81 495	1.29 476	0.91 370	1.07 460	0.98 344	1.00 407	0.95 472	1.02 450	0.92 463	0.96 532	0.95 552	0.90 527	0.91 541	0.92 525	0.94 534

SGM_RVC	0.97 482	0.28 364	0.41 180	0.39 184	0.22 112	1.55 509	0.73 486	1.51 513	1.25 482	2.25 532	1.92 506	2.58 528	1.56 517	2.02 530	1.19 495	0.27 425	0.27 464	0.27 430	0.25 431	0.25 400	0.25 404
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 484	0.42 451	1.88 529	0.53 453	0.41 445	1.59 512	1.26 532	2.21 536	1.43 500	1.10 468	1.11 395	1.46 488	1.95 533	1.34 494	1.26 499	0.34 477	0.25 449	0.25 400	0.21 376	0.46 493	0.37 473

Consistency-Raft	1.01 485	0.81 512	1.24 500	0.84 516	0.97 525	0.81 410	0.84 499	1.30 479	1.59 513	1.05 454	1.68 496	1.12 444	0.91 459	0.92 425	1.11 487	0.65 522	0.74 536	0.79 524	0.90 538	1.06 531	0.79 528

xxxx	1.01 485	0.22 233	0.43 212	0.36 111	0.21 93	0.82 418	0.36 261	1.32 482	0.88 347	0.71 262	0.94 317	0.97 400	0.63 349	0.64 274	10.58 560	0.20 329	0.16 346	0.18 227	0.17 273	0.19 299	0.19 324

test_xeample	1.01 485	0.21 194	0.42 201	0.35 92	0.21 93	0.71 376	0.39 320	1.23 458	0.86 334	0.81 322	1.04 372	0.69 287	0.61 337	0.69 316	10.93 561	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.17 273	0.18 265	0.17 273

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 488	0.57 489	1.51 521	0.67 502	0.50 482	2.57 533	1.66 547	1.20 444	1.43 500	1.38 496	1.57 487	1.33 474	0.92 463	1.64 514	0.88 448	0.37 489	0.39 510	0.46 501	0.60 526	0.41 481	0.40 484

ADCPNet	1.03 489	0.48 464	2.70 537	0.54 459	0.42 451	1.40 498	0.75 488	1.13 411	1.07 447	1.22 485	1.42 469	1.68 505	1.09 487	1.36 499	3.45 540	0.30 449	0.28 468	0.29 446	0.32 476	0.37 468	0.35 466

otaku	1.04 490	0.93 520	0.88 460	1.33 535	1.05 533	1.66 516	0.70 479	1.40 499	1.18 466	1.08 464	1.32 453	1.33 474	0.91 459	1.23 481	0.76 419	0.72 525	0.46 524	1.24 533	0.50 519	1.40 534	0.75 524

SuperB	1.04 490	0.37 424	4.81 549	0.43 310	0.31 368	0.99 449	0.46 379	1.02 368	2.09 527	1.09 466	1.09 392	0.75 323	0.81 436	1.06 455	1.76 515	0.19 306	0.15 315	0.17 182	0.15 192	2.82 557	0.26 409

ADCL	1.04 490	0.38 434	1.35 510	0.50 417	0.39 433	1.61 513	0.89 504	1.29 476	1.39 497	1.29 491	1.50 481	1.24 458	1.24 501	1.37 500	4.87 549	0.21 345	0.19 397	0.25 400	0.25 431	0.29 423	0.27 418

test_sample9	1.05 493	0.36 418	0.72 423	0.38 156	0.30 346	0.71 376	0.43 363	1.06 384	0.88 347	0.92 403	0.86 282	0.85 358	0.69 386	1.20 474	1.36 504	0.41 497	8.41 567	0.40 488	0.41 501	0.36 463	0.33 454

DDUNet	1.06 494	2.56 559	0.68 403	1.21 531	1.26 536	1.03 456	0.69 474	1.11 404	0.94 388	0.96 418	1.22 432	1.27 460	0.82 440	0.93 431	0.72 413	0.84 529	0.38 506	1.99 541	0.60 526	1.10 532	0.85 530

ADCP+	1.06 494	0.35 413	1.51 521	0.49 403	0.51 485	1.45 504	0.55 435	1.25 469	1.03 425	1.16 475	1.15 417	1.10 440	1.07 486	1.56 507	6.75 556	0.19 306	0.16 346	0.23 372	0.21 376	0.28 419	0.21 365

SAMSARA	1.07 496	0.65 500	1.19 495	1.06 528	0.90 519	1.76 521	1.76 551	1.46 505	1.44 502	1.51 501	1.16 422	2.00 517	1.14 491	1.48 503	1.31 503	0.39 492	0.44 521	0.35 470	0.38 489	0.49 498	0.49 512

SANet	1.07 496	0.41 449	1.06 478	0.48 388	0.30 346	1.41 500	0.94 509	1.42 501	3.36 547	1.58 504	2.43 519	2.33 524	1.70 524	1.34 494	1.07 484	0.28 435	0.24 441	0.26 418	0.23 407	0.34 455	0.30 439

Ntro	1.09 498	0.97 526	0.91 464	1.44 536	1.19 535	1.69 519	0.80 494	1.35 489	1.25 482	1.00 435	1.29 447	1.31 466	0.97 475	1.26 484	0.84 434	0.84 529	0.43 519	1.36 534	0.50 519	1.56 535	0.78 526

MFN_U_SF_RVC	1.09 498	0.59 491	1.97 530	0.67 502	0.44 463	1.93 524	0.60 450	1.85 529	1.36 492	1.61 507	1.54 485	1.95 516	1.37 508	1.64 514	1.73 513	0.40 496	0.37 504	0.45 498	0.48 514	0.44 486	0.44 496

Wz-Net-TNSev	1.14 500	1.06 529	4.32 548	0.49 403	0.42 451	1.51 507	1.11 522	1.48 507	1.40 499	1.22 485	1.26 441	1.58 502	1.43 512	1.76 519	1.70 512	0.32 463	0.31 486	0.26 418	0.30 463	0.41 481	0.41 488

ADCMid	1.14 500	0.52 481	2.23 534	0.53 453	0.43 456	1.07 463	0.75 488	1.23 458	1.05 434	2.15 529	1.44 474	1.50 494	1.43 512	1.56 507	5.01 550	0.26 416	0.24 441	0.29 446	0.31 470	0.37 468	0.33 454

MFMNet_re	1.14 500	0.97 526	1.19 495	0.99 522	0.95 523	1.25 491	1.22 529	1.39 496	1.55 510	1.69 514	1.67 495	1.21 455	1.53 514	1.12 466	0.99 474	0.87 531	0.75 540	0.79 524	0.75 532	0.90 523	0.94 534

WCMA_ROB	1.14 500	0.36 418	0.76 440	0.49 403	0.44 463	1.23 489	0.67 464	1.11 404	1.23 475	2.84 543	3.95 549	3.28 538	1.83 529	1.25 483	0.99 474	0.44 501	0.34 499	0.34 468	0.37 486	0.41 481	0.40 484

AnyNet_C32	1.16 504	0.62 498	2.40 535	0.57 472	0.55 495	1.41 500	1.34 537	1.18 438	1.24 477	1.49 499	1.42 469	1.39 483	1.20 500	1.55 505	4.82 548	0.29 442	0.28 468	0.29 446	0.34 481	0.38 472	0.42 489

222	1.18 505	0.22 233	0.44 224	0.37 127	0.22 112	0.79 402	0.37 275	1.31 481	0.89 360	0.92 403	1.08 388	0.72 304	0.71 403	0.66 289	13.89 564	0.20 329	0.15 315	0.17 182	0.16 224	0.18 265	0.19 324

WZ-Net	1.19 506	0.59 491	4.07 546	0.62 489	0.51 485	1.34 495	1.31 536	1.32 482	1.74 520	1.53 503	1.65 491	1.74 507	1.28 505	2.25 536	2.01 522	0.27 425	0.21 417	0.23 372	0.25 431	0.40 475	0.39 481

MSMD_ROB	1.21 507	0.49 467	0.62 369	0.59 477	0.50 482	1.62 515	0.67 464	1.23 458	1.24 477	2.45 536	3.77 543	3.09 535	2.98 548	1.32 491	0.81 429	0.45 502	0.41 513	0.49 509	0.51 521	0.47 495	0.44 496

pmcnn	1.23 508	0.29 376	0.96 468	0.40 219	0.23 152	0.95 439	0.69 474	1.16 430	1.28 487	1.67 513	2.33 515	11.15 565	0.86 450	0.93 431	0.88 448	0.15 159	0.12 187	0.12 23	0.10 51	0.15 167	0.15 209

NVStereoNet_ROB	1.24 509	0.90 519	1.13 486	0.86 517	0.88 518	1.11 471	0.99 514	1.42 501	1.53 508	1.59 506	2.48 520	2.24 521	1.53 514	1.96 529	1.30 502	0.76 527	0.70 533	0.78 523	1.00 543	0.71 521	0.88 532
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 510	0.36 418	0.72 423	0.38 156	0.30 346	0.71 376	0.43 363	1.13 411	0.75 262	1.50 500	0.95 326	3.29 539	1.59 519	1.20 474	1.36 504	0.41 497	8.41 567	0.40 488	0.41 501	0.36 463	0.33 454

SPS-STEREO	1.25 510	0.93 520	1.06 478	1.04 527	1.03 531	1.41 500	0.91 507	1.51 513	1.19 468	2.09 527	1.83 502	1.94 515	1.39 509	1.62 511	1.39 507	0.97 534	0.94 551	0.90 527	0.89 537	0.96 528	0.96 537
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 512	0.67 502	1.28 503	0.74 513	0.62 507	1.50 506	0.84 499	1.99 532	2.96 541	2.18 530	2.36 518	1.85 512	1.95 533	1.92 526	1.94 520	0.39 492	0.36 503	0.49 509	0.37 486	0.51 501	0.64 520

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 513	0.87 517	1.76 526	0.86 517	0.56 498	4.29 553	1.79 552	1.50 510	1.98 525	1.61 507	1.85 504	1.84 510	1.41 510	1.89 524	1.36 504	0.48 507	0.40 512	0.56 515	0.57 524	0.69 520	0.48 509

MeshStereo	1.34 513	0.43 453	0.54 339	0.44 329	0.34 404	1.66 516	0.60 450	1.94 530	1.37 494	4.47 556	3.25 534	4.71 547	1.94 532	1.92 526	1.17 493	0.35 482	0.35 501	0.37 480	0.31 470	0.32 443	0.32 450
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
RainbowNet	1.35 515	1.49 539	1.19 495	1.88 543	1.45 537	1.48 505	1.07 520	1.61 521	1.55 510	1.20 483	1.59 488	1.54 498	1.13 490	1.34 494	0.97 470	1.36 545	0.70 533	1.82 539	0.79 534	1.71 538	1.07 543

ACVNet-4b	1.35 515	1.31 535	1.10 482	1.90 544	1.59 539	1.92 523	0.77 490	1.52 516	1.62 517	1.05 454	1.60 489	2.11 519	0.94 469	1.64 514	0.77 423	1.30 542	0.35 501	2.03 545	0.67 529	1.88 544	0.84 529

SGM+DAISY	1.35 515	0.94 522	1.25 501	0.96 521	1.00 529	1.52 508	1.02 517	1.34 486	1.21 472	2.64 538	2.65 527	2.44 525	1.56 517	1.64 514	1.26 499	0.97 534	0.95 552	0.90 527	0.90 538	0.94 526	0.96 537

FCDSN-DC	1.39 518	0.56 487	0.65 389	0.74 513	0.59 504	1.38 497	0.63 457	1.35 489	1.39 497	3.26 550	4.50 554	4.61 545	2.63 543	1.58 509	1.03 479	0.46 503	0.42 515	0.48 506	0.47 512	0.50 500	0.50 513
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 519	0.20 157	0.48 285	0.44 329	0.25 213	0.29 86	0.31 174	0.65 177	0.68 225	0.97 422	0.86 282	0.67 282	0.62 343	0.64 274	20.63 569	0.16 207	0.11 132	0.19 267	0.15 192	0.19 299	0.12 108

ACVNet_1	1.46 520	1.33 536	1.12 485	1.91 545	1.62 540	1.83 522	0.98 512	2.00 533	1.85 523	1.39 497	1.53 484	2.32 523	1.53 514	1.34 494	1.11 487	1.30 542	0.50 526	2.06 547	0.58 525	1.93 546	0.95 536

EDNetEfficient	1.46 520	0.80 511	6.12 551	0.47 382	0.39 433	0.69 366	0.83 496	0.90 320	2.77 540	3.50 552	1.96 508	1.66 504	2.03 535	1.26 484	4.18 546	0.21 345	0.18 383	0.21 338	0.20 355	0.41 481	0.39 481

ADCS	1.51 522	0.61 495	3.42 541	0.59 477	0.51 485	1.27 492	1.08 521	1.59 519	1.81 522	1.91 523	1.66 493	1.51 497	1.42 511	1.94 528	8.60 558	0.33 471	0.32 491	0.33 466	0.36 485	0.44 486	0.42 489

AnyNet_C01	1.56 523	1.05 528	7.45 553	0.64 491	0.54 493	1.99 525	1.38 539	1.43 503	1.36 492	1.63 510	1.92 506	1.84 510	1.33 507	2.40 538	4.03 543	0.33 471	0.32 491	0.32 461	0.34 481	0.44 486	0.45 500

FC-DCNN	1.59 524	0.51 474	0.66 395	0.61 485	0.49 480	1.56 510	0.70 479	1.66 524	1.53 508	4.64 557	4.62 555	5.85 554	3.34 552	1.84 523	1.11 487	0.46 503	0.42 515	0.47 502	0.46 507	0.48 496	0.46 501

DispFullNet	1.60 525	2.63 560	2.75 538	2.56 555	1.79 546	1.24 490	0.47 386	1.37 494	1.45 503	1.87 519	1.50 481	1.55 499	2.46 539	2.04 531	1.04 482	0.59 520	0.18 383	2.32 550	0.68 530	2.29 550	1.14 544

ELAS_RVC	1.60 525	0.61 495	1.01 475	0.70 509	0.56 498	2.00 526	1.89 554	1.96 531	2.65 538	3.33 551	3.26 535	3.03 532	3.41 553	2.49 540	2.09 524	0.52 513	0.45 522	0.50 511	0.48 514	0.54 508	0.52 515
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 527	0.61 495	0.95 466	0.68 506	0.55 495	3.01 546	1.55 545	2.39 538	2.33 534	3.64 553	3.89 547	2.75 530	2.90 547	2.15 534	2.27 531	0.52 513	0.45 522	0.50 511	0.48 514	0.54 508	0.52 515
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 528	0.51 474	0.65 389	0.61 485	0.49 480	1.61 513	0.70 479	1.75 528	1.56 512	4.74 560	4.91 557	6.46 558	3.31 550	1.91 525	1.11 487	0.46 503	0.42 515	0.47 502	0.46 507	0.48 496	0.46 501

ACVNet_2	1.65 528	1.27 534	1.41 517	1.75 540	1.62 540	2.22 529	1.20 526	2.30 537	2.62 537	1.78 517	2.56 522	3.03 532	1.61 520	1.54 504	1.12 491	1.06 537	0.58 530	1.82 539	0.70 531	1.82 540	0.96 537

IMH-64-1	1.86 530	1.62 544	1.16 488	2.20 548	1.89 548	2.33 530	1.30 533	2.89 541	2.29 532	1.66 511	2.80 530	2.49 526	1.61 520	2.10 532	1.78 517	1.60 547	0.74 536	2.43 551	1.02 544	2.12 547	1.17 547

IMH-64	1.86 530	1.62 544	1.16 488	2.20 548	1.89 548	2.33 530	1.30 533	2.89 541	2.29 532	1.66 511	2.80 530	2.49 526	1.61 520	2.10 532	1.78 517	1.60 547	0.74 536	2.43 551	1.02 544	2.12 547	1.17 547

WAO-7	1.90 532	1.20 531	1.35 510	1.27 533	1.06 534	2.84 540	1.56 546	3.23 546	3.06 545	2.23 531	3.33 539	3.17 536	2.28 538	3.12 543	2.21 526	1.02 536	0.91 547	1.06 531	1.03 546	1.04 530	0.97 540

PWCK	1.92 533	1.66 547	3.12 540	1.65 538	0.91 521	2.84 540	2.26 557	2.10 534	2.41 536	2.36 534	2.31 514	2.22 520	1.82 527	3.43 546	2.03 523	1.61 549	0.71 535	1.51 535	0.82 536	1.69 537	0.91 533

Dean	1.98 534	1.36 537	1.36 514	2.12 547	1.81 547	2.74 535	1.36 538	3.37 550	3.80 551	2.08 526	3.32 538	3.21 537	1.82 527	1.71 518	1.67 511	1.27 539	0.77 542	1.99 541	0.90 538	1.86 541	1.03 542

RTS	1.98 534	0.96 523	11.36 558	0.65 496	0.57 501	2.77 538	1.40 540	1.39 496	2.26 530	1.89 520	2.56 522	1.32 471	1.25 502	5.20 555	4.05 544	0.31 452	0.22 423	0.29 446	0.29 461	0.40 475	0.37 473

RTSA	1.98 534	0.96 523	11.36 558	0.65 496	0.57 501	2.77 538	1.40 540	1.39 496	2.26 530	1.89 520	2.56 522	1.32 471	1.25 502	5.20 555	4.05 544	0.31 452	0.22 423	0.29 446	0.29 461	0.40 475	0.37 473

WAO-6	2.04 537	1.50 540	1.16 488	1.70 539	1.67 544	2.69 534	1.44 543	3.06 543	3.63 550	1.98 524	3.27 536	3.54 543	2.07 536	2.36 537	2.22 528	1.31 544	0.91 547	2.04 546	1.22 553	1.73 539	1.27 551

IMH	2.04 537	1.62 544	1.20 498	2.20 548	1.89 548	2.91 545	1.30 533	3.11 544	3.03 543	1.81 518	3.35 540	3.03 532	1.90 530	2.48 539	1.80 519	1.66 550	0.77 542	2.45 553	1.04 547	2.15 549	1.19 550

LVE	2.12 539	1.44 538	1.36 514	1.99 546	1.78 545	2.75 536	1.79 552	2.82 540	3.95 552	1.90 522	4.33 553	3.52 542	1.81 526	2.24 535	1.74 514	1.74 551	0.87 545	2.06 547	1.13 549	1.91 545	1.35 552

MADNet+	2.23 540	2.43 556	10.85 557	1.22 532	0.91 521	2.76 537	1.40 540	2.12 535	1.67 519	1.32 492	1.74 499	1.86 513	1.74 525	6.25 558	4.41 547	0.65 522	0.64 531	0.58 518	0.54 523	0.80 522	0.76 525

KSHMR	2.57 541	1.93 550	1.69 523	2.63 557	2.42 556	2.86 542	2.07 555	3.27 548	6.50 556	2.49 537	3.36 541	3.41 541	1.92 531	2.49 540	1.94 520	2.13 556	1.40 557	2.79 560	1.50 556	2.73 555	1.77 555

notaker	2.76 542	2.29 555	1.80 527	2.96 559	2.58 560	2.90 544	1.75 550	3.24 547	3.05 544	2.78 541	4.24 552	6.15 557	2.51 541	3.34 545	2.75 534	2.31 558	1.18 555	3.00 561	1.65 557	2.84 558	1.97 556

JetBlue	2.78 543	1.26 533	7.04 552	1.16 530	1.48 538	8.00 561	6.02 563	2.60 539	1.92 524	2.12 528	2.64 526	3.34 540	3.05 549	6.49 559	3.39 538	0.78 528	0.76 541	0.75 521	0.76 533	0.97 529	1.18 549

WAO-8	2.92 544	1.55 542	1.35 510	1.79 541	1.63 542	5.23 555	1.22 529	4.58 557	12.56 564	2.84 543	4.07 551	4.83 548	2.72 545	3.49 547	2.25 529	1.27 539	0.91 547	1.99 541	1.15 551	1.86 541	1.15 545

Venus	2.92 544	1.55 542	1.35 510	1.79 541	1.63 542	5.23 555	1.22 529	4.58 557	12.56 564	2.84 543	4.06 550	4.83 548	2.72 545	3.49 547	2.25 529	1.27 539	0.91 547	1.99 541	1.15 551	1.86 541	1.15 545

ktn	2.98 546	2.25 554	1.73 525	2.84 558	2.53 559	3.76 552	2.15 556	3.70 552	5.47 555	2.75 540	5.17 560	5.94 555	2.48 540	3.23 544	2.46 532	2.34 560	1.44 558	2.78 559	2.03 559	2.45 553	2.01 558

TorneroNet-64	3.44 547	1.86 548	1.42 518	2.58 556	2.28 554	6.87 558	1.68 548	4.70 559	12.03 561	2.31 533	5.59 561	8.25 560	2.55 542	3.97 552	2.73 533	1.81 552	0.74 536	2.57 555	1.07 548	2.35 551	1.44 553

UNDER WATER	3.46 548	2.07 553	3.64 544	3.09 560	2.48 557	3.75 551	2.42 559	3.31 549	13.77 566	2.90 547	2.95 533	5.84 553	3.69 554	3.69 549	3.48 541	2.07 555	1.11 554	2.70 558	1.40 554	2.84 558	1.98 557

UNDER WATER-64	3.53 549	2.01 551	3.94 545	3.22 562	2.49 558	5.41 557	2.60 560	3.43 551	12.41 563	3.03 548	2.68 528	6.07 556	4.04 555	3.79 551	3.33 537	2.02 554	1.24 556	2.63 556	1.46 555	2.78 556	2.08 559

DPSimNet_ROB	3.58 550	2.45 557	8.57 554	2.53 553	2.37 555	2.88 543	3.77 562	3.14 545	3.23 546	4.71 559	3.86 546	4.68 546	4.87 558	4.07 553	5.62 551	2.33 559	2.33 561	2.47 554	2.52 560	2.51 554	2.64 561

MADNet++	4.03 551	2.70 561	3.44 543	3.72 564	3.44 563	4.44 554	3.52 561	3.95 555	3.61 549	4.46 555	4.98 558	4.10 544	4.58 557	7.00 561	5.89 552	3.74 562	3.67 564	3.27 563	2.71 562	3.70 563	3.66 564

SGM-ForestM	4.04 552	0.32 394	0.46 253	0.43 310	0.27 283	7.50 560	1.45 544	3.84 553	4.24 553	8.19 565	6.76 562	19.00 573	9.08 561	10.74 566	6.62 555	0.31 452	0.33 497	0.32 461	0.32 476	0.29 423	0.29 431

MANE	4.13 553	0.51 474	0.64 383	0.66 499	0.56 498	6.89 559	0.99 514	7.55 562	12.04 562	6.68 563	8.57 565	10.69 564	9.45 562	7.59 563	6.39 554	0.49 509	0.43 519	0.48 506	0.98 542	0.49 498	0.48 509

xyz-stereo	4.23 554	0.17 61	61.76 582	0.34 58	0.16 7	12.16 565	0.37 275	0.58 128	0.68 225	1.01 440	3.36 541	0.77 335	0.82 440	1.21 478	0.40 274	0.12 31	0.10 52	0.16 144	0.11 76	0.13 78	0.10 28

LE_ROB	4.42 555	0.24 291	2.75 538	0.42 290	0.23 152	1.57 511	0.90 506	1.71 527	17.88 573	16.56 575	4.88 556	5.17 552	18.85 575	1.63 513	14.62 565	0.17 245	0.14 286	0.16 144	0.16 224	0.19 299	0.17 273

TorneroNet	4.53 556	1.89 549	1.48 520	2.55 554	2.27 553	13.78 568	1.69 549	4.84 561	23.73 578	2.89 546	7.70 564	7.06 559	2.69 544	4.26 554	3.42 539	1.84 553	0.77 542	2.68 557	1.13 549	2.42 552	1.47 554

LSM	4.74 557	0.77 509	10.16 556	0.70 509	56.56 579	1.02 453	1.00 516	1.24 465	1.62 517	2.04 525	2.34 516	1.33 474	1.17 495	1.38 501	1.09 486	0.33 471	0.49 525	0.39 485	0.46 507	0.51 501	10.09 569

FADE	5.17 558	2.05 552	13.14 562	1.03 526	0.99 528	2.09 527	0.91 507	3.91 554	3.00 542	1.76 516	1.60 489	2.73 529	6.73 560	5.95 557	3.95 542	11.57 573	1.70 559	23.09 576	15.86 573	0.62 517	0.65 521

JetRed	5.27 559	5.84 564	12.81 561	2.36 552	2.83 561	12.23 566	10.50 566	4.46 556	3.60 548	3.86 554	3.83 545	4.85 550	4.18 556	6.78 560	11.96 562	2.17 557	2.96 563	2.18 549	1.97 558	3.38 561	2.68 562

tt	6.20 560	0.20 157	5.89 550	3.55 563	2.07 551	11.26 564	19.21 567	11.74 567	5.46 554	2.69 539	2.04 512	4.87 551	6.25 559	3.70 550	7.09 557	8.32 569	11.17 574	4.93 565	5.41 568	5.74 565	2.37 560

coex-ft	6.43 561	1.51 541	87.33 583	0.49 403	0.38 429	1.34 495	1.21 528	1.16 430	8.09 558	12.12 567	2.79 529	2.77 531	3.31 550	1.16 469	3.15 535	0.24 396	0.23 433	0.27 430	0.24 422	0.45 490	0.37 473

HanzoNet	6.76 562	2.45 557	4.22 547	3.19 561	2.94 562	3.62 550	2.28 558	4.79 560	7.20 557	14.00 571	13.19 570	17.49 571	22.30 576	13.25 568	6.19 553	4.20 564	1.93 560	3.10 562	2.56 561	3.35 560	2.88 563

TCMNet-wrong-test	8.97 563	10.42 568	8.74 555	19.56 570	17.61 569	12.53 567	9.01 565	13.59 569	2.18 529	4.64 557	5.11 559	14.63 567	11.09 565	7.19 562	9.73 559	5.56 568	0.89 546	3.77 564	3.11 563	10.34 569	9.80 568

EDNetEfficientorigin	9.93 564	1.15 530	175.16 584	0.48 388	0.36 414	1.04 460	0.68 469	1.24 465	2.69 539	3.17 549	2.50 521	2.30 522	2.07 536	1.76 519	2.21 526	0.20 329	0.18 383	0.24 387	0.19 330	0.51 501	0.50 513

ASD4	9.96 565	8.86 567	17.78 563	7.17 565	9.80 564	16.08 569	28.92 571	9.77 566	8.20 559	7.02 564	7.08 563	8.47 561	9.57 563	11.17 567	20.26 568	4.12 563	4.14 565	5.57 569	4.74 565	5.53 564	4.90 566

DGTPSM_ROB	12.07 566	8.00 565	20.99 565	8.93 567	16.78 567	10.67 562	30.87 572	9.01 564	15.16 568	6.50 561	15.41 574	9.04 562	14.85 567	9.25 564	21.67 571	4.57 565	8.57 569	5.08 566	9.28 569	5.90 566	10.95 570

DPSMNet_ROB	12.08 567	8.00 565	21.00 566	8.97 568	16.79 568	10.67 562	30.89 573	9.02 565	15.17 569	6.51 562	15.41 574	9.04 562	14.85 567	9.27 565	21.67 571	4.58 566	8.57 569	5.09 568	9.29 570	5.90 566	10.95 570

USTest	12.99 568	14.18 569	20.00 564	16.24 569	14.97 566	20.80 571	31.95 574	16.20 571	10.91 560	8.79 566	9.48 566	13.94 566	10.50 564	16.11 569	21.44 570	3.17 561	4.82 566	5.08 566	5.36 567	8.81 568	7.13 567

BEATNet-Init1	15.13 569	0.82 515	50.86 581	0.72 512	0.53 490	38.10 580	7.03 564	11.83 568	14.25 567	29.78 580	30.17 580	48.21 583	22.64 577	26.78 578	18.11 567	0.42 500	0.38 506	0.47 502	0.46 507	0.51 501	0.48 509

DPSM_ROB	17.78 570	18.63 571	24.31 572	20.90 572	19.47 570	25.97 573	36.21 576	21.23 577	16.24 571	13.38 569	14.06 572	19.18 574	16.30 570	20.78 571	25.67 574	9.38 571	9.23 572	9.49 571	9.82 571	13.51 571	11.91 573

DPSM	17.78 570	18.63 571	24.31 572	20.90 572	19.47 570	25.97 573	36.21 576	21.23 577	16.24 571	13.38 569	14.06 572	19.18 574	16.30 570	20.78 571	25.67 574	9.38 571	9.23 572	9.49 571	9.82 571	13.51 571	11.91 573

DLNR_Zeroshot_test	20.09 572	36.28 578	38.04 575	169.85 584	61.80 580	0.23 17	0.20 20	13.88 570	0.37 100	0.44 131	0.66 185	0.43 149	0.21 38	0.62 250	0.28 139	5.46 567	0.10 52	0.15 118	0.11 76	72.60 583	0.11 65

LRCNet_RVC	21.24 573	31.15 577	21.41 567	28.98 575	23.82 573	3.13 547	0.60 450	20.96 576	1.59 513	25.58 576	28.15 578	21.99 576	14.79 566	21.94 577	16.41 566	28.89 581	14.87 575	33.53 577	31.28 577	29.51 579	26.16 577

HaxPig	31.96 574	37.24 579	34.27 574	24.37 574	24.88 574	18.26 570	19.86 568	20.64 575	28.52 579	35.97 581	38.75 581	25.57 577	28.72 579	33.88 579	34.39 579	35.94 582	38.87 582	37.80 578	40.48 578	39.68 580	41.15 582

Anonymous_1	33.25 575	18.26 570	23.92 568	20.54 571	21.28 572	25.59 572	35.94 575	22.01 579	15.57 570	13.33 568	13.49 571	18.08 572	15.29 569	20.36 570	24.60 573	16.28 577	8.84 571	66.59 581	118.00 581	155.73 584	11.23 572

CasAABBNet	35.74 576	37.43 580	48.72 579	42.22 578	39.20 577	52.24 581	73.12 583	42.61 582	32.62 581	26.78 577	27.95 576	38.58 580	32.60 580	41.67 582	51.65 583	18.74 578	18.57 580	19.15 574	19.77 575	27.20 573	23.98 575

Selective-RAFT-Error	35.84 577	37.49 581	48.83 580	42.26 579	39.24 578	52.30 582	73.09 582	42.66 583	32.61 580	26.80 578	28.30 579	38.84 582	33.51 582	41.68 583	51.59 582	18.82 579	18.58 581	19.17 575	19.80 576	27.28 574	24.05 576

xxxxx1	36.64 578	19.51 573	24.21 569	61.66 581	64.63 581	27.28 576	40.10 578	20.25 572	18.63 574	14.07 572	12.97 567	17.26 568	17.36 572	21.70 574	27.93 576	13.18 574	18.50 577	111.26 582	133.37 582	29.24 576	39.73 579

tt_ll	36.64 578	19.51 573	24.21 569	61.66 581	64.63 581	27.28 576	40.10 578	20.25 572	18.63 574	14.07 572	12.97 567	17.26 568	17.36 572	21.70 574	27.93 576	13.18 574	18.50 577	111.26 582	133.37 582	29.24 576	39.73 579

ff	36.64 578	19.51 573	24.21 569	61.66 581	64.63 581	27.28 576	40.10 578	20.25 572	18.63 574	14.07 572	12.97 567	17.26 568	17.36 572	21.70 574	27.93 576	13.18 574	18.50 577	111.26 582	133.37 582	29.24 576	39.73 579

MEDIAN_ROB	37.38 581	40.85 584	40.60 577	32.31 576	31.85 575	27.20 575	24.55 569	29.10 580	33.19 583	42.09 583	41.76 583	33.35 578	34.39 583	39.78 581	37.07 580	43.64 584	44.10 584	44.12 580	43.40 580	41.51 582	42.76 584

AVERAGE_ROB	37.58 582	40.13 583	40.15 576	34.81 577	33.82 576	28.55 579	25.10 570	32.02 581	34.06 584	41.28 582	40.66 582	34.46 579	34.81 584	39.18 580	37.57 581	42.78 583	43.44 583	43.82 579	43.03 579	40.47 581	41.51 583

LSM0	38.95 583	37.60 582	48.58 578	43.57 580	91.06 584	52.57 583	72.57 581	43.17 584	32.63 582	26.97 579	27.97 577	38.65 581	32.94 581	41.86 584	51.78 584	18.89 580	18.41 576	19.13 573	19.63 574	27.29 575	33.77 578

PML	40.80 584	29.24 576	11.87 560	7.20 566	14.47 565	92.13 584	213.69 585	7.63 563	23.35 577	74.72 584	190.14 585	50.17 584	26.15 578	21.39 573	12.70 563	8.76 570	2.92 562	8.45 570	3.25 564	13.26 570	4.42 565

test_example2	176.61 585	205.14 585	198.86 585	188.60 585	190.98 585	152.67 585	170.61 584	94.86 585	123.55 585	178.88 585	179.48 584	158.94 585	141.34 585	192.61 585	198.96 585	203.76 585	236.37 585	164.13 585	173.55 585	218.58 585	160.41 585

ccccc	429.48 586	429.19 586	527.00 586	507.10 586	501.20 586	356.95 586	342.70 586	380.82 586	297.90 586	334.51 586	389.17 586	372.86 586	449.39 586	499.17 586	553.56 586	561.44 586	431.22 586	334.28 586	290.86 586	540.88 586	489.46 586

Low-res two-view benchmark