Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.19 7	0.18 84	0.27 20	0.27 1	0.20 73	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 31	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 15	0.17 245	0.16 346	0.15 117	0.13 135	0.15 166	0.12 107

CREStereo	0.28 77	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 169	0.25 80	0.51 94	0.72 244	0.42 124	0.51 130	0.32 65	0.26 89	0.38 53	0.25 71	0.16 206	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.11 64
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 505	0.39 158	0.28 3	0.15 1	0.23 17	0.18 10	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 45	0.30 12	0.18 1	0.16 206	0.09 22	0.12 22	0.08 1	0.16 206	0.09 4

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

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

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

LoS	0.29 88	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 31	0.33 137	0.29 135	0.51 94	0.72 244	0.34 78	0.52 139	0.41 130	0.28 113	0.47 117	0.28 138	0.15 158	0.11 131	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.11 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.32 114	0.16 39	0.24 5	0.29 5	0.18 31	0.45 233	0.22 44	0.56 116	0.63 201	0.46 138	0.54 145	0.39 114	0.34 172	0.48 127	0.24 55	0.75 528	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.11 64

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

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

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

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

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

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

CES	0.28 77	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 516	0.37 169	0.27 107	0.48 81	0.46 146	0.34 78	0.48 114	0.27 49	0.22 45	0.39 57	0.23 46	0.13 58	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.13 77	0.17 273

TANstereo	0.30 102	0.15 25	0.31 54	0.30 9	0.17 17	0.55 279	0.23 58	0.44 70	0.55 175	0.59 178	0.68 190	0.37 102	0.26 89	0.35 37	0.27 118	0.15 158	0.16 346	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.14 185

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

qwe	0.22 25	0.18 84	0.28 29	0.31 17	0.18 31	0.29 86	0.21 35	0.38 40	0.32 55	0.35 83	0.30 52	0.20 20	0.20 31	0.43 82	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 43	0.09 4

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

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

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

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

3.75w	0.22 25	0.17 61	0.30 47	0.31 17	0.19 49	0.43 217	0.24 72	0.35 27	0.24 20	0.31 57	0.27 35	0.17 4	0.22 45	0.37 45	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

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

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

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

S2M2	0.26 60	0.22 232	0.33 78	0.31 17	0.25 212	0.24 26	0.13 1	0.35 27	0.41 119	0.25 27	0.36 79	0.30 55	0.25 74	0.30 12	0.26 100	0.22 371	0.19 397	0.17 181	0.19 330	0.21 338	0.18 291

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

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

dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 17	0.16 7	0.16 3	0.20 20	0.29 8	0.20 11	0.23 18	0.20 12	0.22 29	0.14 1	0.52 150	0.24 55	0.13 58	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 386	3.08 564	2.43 538	0.31 17	0.18 31	0.29 86	0.20 20	0.37 32	0.32 55	0.28 43	0.24 24	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 26	1.09 540	0.08 2	0.17 181	0.16 224	0.14 120	0.97 542

knoymous	0.36 163	0.20 156	0.31 54	0.31 17	0.22 111	0.36 164	0.29 135	0.61 148	0.64 208	0.67 233	0.70 194	0.60 236	0.40 216	0.58 212	0.34 203	0.17 245	0.11 131	0.20 297	0.11 75	0.17 240	0.18 291

CREStereo++_RVC	0.32 114	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 180	0.27 57	0.22 44	0.46 76	0.88 346	0.46 138	0.80 246	0.30 55	0.26 89	0.36 39	0.33 188	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.51 523	0.13 77	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
asd	0.21 13	0.18 84	0.29 36	0.32 34	0.18 31	0.27 57	0.22 44	0.35 27	0.22 15	0.31 57	0.22 16	0.19 15	0.21 38	0.44 93	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

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

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

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

2.5w	0.21 13	0.18 84	0.31 54	0.32 34	0.18 31	0.31 113	0.25 80	0.31 13	0.23 17	0.28 43	0.35 76	0.18 10	0.17 10	0.39 57	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

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

xyz-stereo-finetune2	0.36 163	0.19 121	0.38 139	0.32 34	0.19 49	0.82 418	0.29 135	0.52 103	0.32 55	0.51 153	0.78 233	0.43 148	0.45 244	0.69 315	0.44 302	0.13 58	0.12 186	0.17 181	0.13 135	0.12 43	0.13 141

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

IGEV-Stereo+	0.23 38	0.14 11	0.26 14	0.32 34	0.19 49	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 38	0.21 11	0.15 3	0.22 29	0.22 45	0.40 62	0.22 26	0.14 97	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 166	0.86 533

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

LoS_RVC	0.27 70	0.16 39	0.27 20	0.32 34	0.30 346	0.44 225	0.34 214	0.41 55	0.33 61	0.31 57	0.51 130	0.29 53	0.32 154	0.36 39	0.28 138	0.11 21	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 324

riskmin	0.38 195	0.20 156	0.39 158	0.32 34	0.23 151	0.53 268	0.30 151	0.63 162	0.80 297	0.49 147	0.56 154	0.73 314	0.58 319	0.55 170	0.36 236	0.17 245	0.11 131	0.19 267	0.13 135	0.19 298	0.20 347

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

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

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

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

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

castereo++	0.26 60	0.16 39	0.26 14	0.33 46	0.19 49	0.75 388	0.20 20	0.37 32	0.47 151	0.23 18	0.23 18	0.35 90	0.28 113	0.39 57	0.19 3	0.14 97	0.09 22	0.14 77	0.09 9	0.11 12	0.10 28

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 46	0.20 73	0.61 324	0.21 35	0.30 10	0.31 48	0.23 18	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 69	0.22 26	0.12 30	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

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

GCAP-BAT	0.30 102	0.21 193	0.42 200	0.33 46	0.27 283	0.26 44	0.27 107	0.45 74	0.30 43	0.60 182	0.64 174	0.45 156	0.23 57	0.56 180	0.26 100	0.15 158	0.12 186	0.15 117	0.10 50	0.12 43	0.11 64

test_sample2	0.42 241	0.22 232	0.43 211	0.33 46	0.21 92	0.58 303	0.39 319	0.95 340	0.67 219	0.63 199	0.77 222	0.69 286	0.57 310	0.61 241	0.38 260	0.19 306	0.14 286	0.18 227	0.16 224	0.19 298	0.18 291

HITNet	0.41 234	0.26 332	0.45 235	0.33 46	0.17 17	0.63 341	0.30 151	0.93 328	0.64 208	0.71 261	0.82 257	0.64 256	0.52 279	0.59 227	0.43 286	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.13 135	0.19 298	0.12 107
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
1w_stereo	0.24 44	0.15 25	0.29 36	0.34 57	0.18 31	0.31 113	0.41 345	0.40 49	0.43 129	0.31 57	0.38 85	0.17 4	0.24 67	0.45 97	0.23 46	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

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

xyz-stereo	4.23 556	0.17 61	61.76 584	0.34 57	0.16 7	12.16 567	0.37 274	0.58 127	0.68 224	1.01 440	3.36 543	0.77 334	0.82 440	1.21 480	0.40 273	0.12 30	0.10 51	0.16 143	0.11 75	0.13 77	0.10 28

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

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

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

G2L-Stereo_test	0.48 305	0.20 156	0.40 169	0.34 57	0.23 151	0.57 297	0.58 444	1.10 398	0.77 276	0.86 361	0.94 316	0.95 395	0.54 295	0.68 309	0.60 378	0.16 206	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.15 208

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

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

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

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

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

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

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

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

SMFormer	0.51 346	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 332	0.34 214	1.21 447	1.02 419	0.81 322	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.55 365	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.16 224	0.18 264	0.18 291

tta	0.51 346	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 332	0.34 214	1.21 447	1.02 419	0.81 322	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.55 365	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.16 224	0.15 166	0.14 185

qqq1	0.49 323	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 332	0.34 214	1.21 447	1.02 419	0.81 322	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.34 203	0.19 306	0.15 315	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.14 185

fff1	0.49 323	0.23 253	0.62 368	0.34 57	0.20 73	0.62 332	0.34 214	1.21 447	1.02 419	0.81 322	1.01 353	0.71 294	0.65 365	0.84 389	0.34 203	0.19 306	0.15 315	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.14 185

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

AEACV	0.27 70	0.17 61	0.31 54	0.34 57	0.45 468	0.26 44	0.28 125	0.37 32	0.32 55	0.30 56	0.46 106	0.31 62	0.37 195	0.36 39	0.24 55	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.11 64

Any-RAFT	0.35 145	0.16 39	0.30 47	0.34 57	0.21 92	0.52 260	0.22 44	0.88 313	0.73 251	0.53 162	0.73 201	0.64 256	0.28 113	0.46 110	0.24 55	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.12 107

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

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

fff	0.37 180	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.69 213	1.06 441	0.69 248	0.78 233	0.42 140	0.63 348	0.46 110	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

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

x	0.39 211	0.24 290	0.41 179	0.34 57	0.23 151	0.52 260	0.32 193	0.86 301	0.52 163	0.57 174	0.70 194	0.59 230	0.50 272	0.49 131	0.46 321	0.17 245	0.15 315	0.17 181	0.15 192	0.17 240	0.16 254

HHNet	0.41 234	0.17 61	0.41 179	0.34 57	0.37 420	0.33 137	0.34 214	0.69 213	0.75 261	0.86 361	1.30 450	0.52 188	0.32 154	0.52 150	0.35 220	0.15 158	0.11 131	0.19 267	0.15 192	0.15 166	0.24 398

AnonymousM	0.41 234	0.81 514	0.29 36	0.34 57	0.22 111	0.28 74	0.38 296	0.53 113	0.41 119	0.70 254	0.49 117	0.47 167	0.27 99	0.41 69	0.31 166	0.15 158	0.12 186	1.51 537	0.26 446	0.12 43	0.10 28

s12784h	0.36 163	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 395	0.29 135	0.80 282	0.83 315	0.56 171	0.57 157	0.43 148	0.40 216	0.57 192	0.33 188	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.09 9	0.14 120	0.09 4

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

csc	0.37 180	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.69 213	1.06 441	0.69 248	0.78 233	0.42 140	0.63 348	0.46 110	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

cscssc	0.37 180	0.16 39	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.29 86	0.30 151	0.69 213	1.06 441	0.69 248	0.78 233	0.42 140	0.63 348	0.46 110	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 141

111	0.40 223	0.17 61	0.41 179	0.34 57	0.19 49	0.52 260	0.28 125	0.74 253	1.16 463	0.50 150	0.91 308	0.63 249	0.48 258	0.61 241	0.35 220	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.13 77	0.13 141

water-stereo	0.28 77	0.14 11	0.29 36	0.35 91	0.19 49	0.36 164	0.23 58	0.62 154	0.38 104	0.39 109	0.62 170	0.41 130	0.35 175	0.28 6	0.27 118	0.14 97	0.13 252	0.13 51	0.12 101	0.12 43	0.10 28

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

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

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

SCV	0.26 60	0.19 121	0.33 78	0.35 91	0.21 92	0.27 57	0.34 214	0.56 116	0.28 31	0.24 22	0.28 44	0.37 102	0.23 57	0.49 131	0.22 26	0.18 276	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.15 166	0.11 64

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

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

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

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

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

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

11t1	0.36 163	0.21 193	0.42 200	0.35 91	0.22 111	0.62 332	0.29 135	0.69 213	0.43 129	0.60 182	0.53 143	0.53 192	0.48 258	0.56 180	0.40 273	0.18 276	0.14 286	0.16 143	0.13 135	0.17 240	0.17 273

IGEVStereo-DCA	0.29 88	0.22 232	0.38 139	0.35 91	0.27 283	0.37 169	0.35 238	0.62 154	0.34 64	0.38 101	0.30 52	0.35 90	0.27 99	0.51 144	0.22 26	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.12 101	0.13 77	0.15 208

rrr	0.29 88	0.22 232	0.41 179	0.35 91	0.27 283	0.37 169	0.32 193	0.52 103	0.42 127	0.38 101	0.30 52	0.35 90	0.27 99	0.51 144	0.22 26	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.13 135	0.13 77	0.14 185

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

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

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

test_xeample	1.01 487	0.21 193	0.42 200	0.35 91	0.21 92	0.71 376	0.39 319	1.23 459	0.86 333	0.81 322	1.04 371	0.69 286	0.61 336	0.69 315	10.93 563	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.17 273	0.18 264	0.17 273

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

fffft	0.25 52	0.17 61	0.37 127	0.36 110	0.22 111	0.28 74	0.36 260	0.42 59	0.24 20	0.36 87	0.23 18	0.27 49	0.22 45	0.52 150	0.27 118	0.12 30	0.09 22	0.16 143	0.12 101	0.12 43	0.12 107
1: 1. 1
999	0.27 70	0.16 39	0.35 104	0.36 110	0.24 180	0.31 113	0.27 107	0.49 84	0.38 104	0.26 31	0.30 52	0.39 114	0.23 57	0.63 260	0.25 71	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.14 185

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

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

test_sample7	0.52 355	0.29 375	0.50 309	0.36 110	0.27 283	0.62 332	0.41 345	1.06 384	0.88 346	0.92 403	0.86 281	0.85 357	0.69 385	0.68 309	0.50 335	0.26 418	0.20 408	0.27 432	0.26 446	0.27 417	0.24 398

test_sample5	0.47 293	0.26 332	0.49 296	0.36 110	0.22 111	0.64 348	0.39 319	1.13 412	0.81 305	0.77 300	0.94 316	0.64 256	0.54 295	0.65 280	0.43 286	0.21 346	0.16 346	0.22 352	0.20 355	0.22 360	0.20 347

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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 130	0.27 349	0.45 235	0.36 110	0.25 212	0.48 245	0.30 151	0.58 127	0.90 362	0.42 124	0.36 79	0.30 55	0.29 127	0.49 131	0.30 159	0.16 206	0.14 286	0.18 227	0.15 192	0.18 264	0.15 208

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

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

DualNet	0.48 305	0.26 332	0.49 296	0.36 110	0.22 111	0.64 348	0.39 319	1.13 412	0.81 305	0.80 310	1.03 365	0.64 256	0.54 295	0.65 280	0.43 286	0.21 346	0.16 346	0.22 352	0.20 355	0.22 360	0.20 347

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

MaDis-Stereo	0.26 60	0.18 84	0.36 111	0.36 110	0.26 253	0.27 57	0.27 107	0.43 67	0.35 77	0.27 40	0.26 31	0.41 130	0.28 113	0.40 62	0.28 138	0.16 206	0.14 286	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.12 107

qqq	0.40 223	0.26 332	0.44 223	0.36 110	0.22 111	0.46 238	0.36 260	0.85 297	0.54 170	0.56 171	0.69 191	0.65 269	0.53 283	0.55 170	0.45 311	0.17 245	0.16 346	0.20 297	0.19 330	0.18 264	0.17 273

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

xxxx	1.01 487	0.22 232	0.43 211	0.36 110	0.21 92	0.82 418	0.36 260	1.32 483	0.88 346	0.71 261	0.94 316	0.97 400	0.63 348	0.64 273	10.58 562	0.20 329	0.16 346	0.18 227	0.17 273	0.19 298	0.19 324

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

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

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

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

UGAM-zero	0.46 278	0.19 121	0.62 368	0.37 126	0.23 151	0.34 147	0.21 35	1.15 425	0.39 114	0.66 230	0.61 167	1.70 508	0.91 460	0.75 349	0.25 71	0.14 97	0.11 131	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.13 141

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

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

test_sample6	0.49 323	0.26 332	0.50 309	0.37 126	0.22 111	0.63 341	0.40 330	1.12 410	0.83 315	0.80 310	1.03 365	0.66 274	0.55 301	0.67 299	0.46 321	0.22 371	0.16 346	0.22 352	0.22 394	0.23 377	0.21 365

CAS++	0.32 114	0.24 290	0.36 111	0.37 126	0.26 253	0.28 74	0.23 58	0.87 308	0.50 158	0.47 143	0.45 101	0.26 45	0.21 38	0.49 131	0.24 55	0.23 386	0.19 397	0.22 352	0.17 273	0.21 338	0.16 254
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ffm	0.44 258	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	0.68 205	1.04 430	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.25 401	0.21 376	0.16 206	0.16 254

ff1	0.49 323	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	0.68 205	1.04 430	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 448	0.16 206	0.10 51	0.25 401	0.21 376	0.16 206	0.16 254

mmx	0.53 361	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	1.16 431	1.03 424	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 448	0.20 329	0.15 315	0.25 401	0.21 376	0.22 360	0.20 347

xxx	0.53 361	0.26 332	0.49 296	0.37 126	0.25 212	0.55 279	0.37 274	1.16 431	1.03 424	0.73 280	0.96 329	0.71 294	0.53 283	1.01 444	0.88 448	0.20 329	0.15 315	0.25 401	0.21 376	0.22 360	0.20 347

MIM_Stereo	0.38 195	0.17 61	0.53 334	0.37 126	0.24 180	0.27 57	0.24 72	0.70 228	0.54 170	0.72 273	1.00 350	0.63 249	0.29 127	0.64 273	0.38 260	0.13 58	0.14 286	0.17 181	0.16 224	0.14 120	0.11 64

anonymousdsp2	0.35 145	0.20 156	0.43 211	0.37 126	0.24 180	0.48 245	0.31 173	0.86 301	0.65 213	0.55 168	0.50 121	0.50 180	0.34 172	0.56 180	0.31 166	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.10 50	0.16 206	0.14 185

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

IGEV-Stereo	0.29 88	0.21 193	0.38 139	0.37 126	0.25 212	0.30 98	0.35 238	0.63 162	0.35 77	0.39 109	0.33 64	0.33 77	0.28 113	0.59 227	0.25 71	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.12 101	0.14 120	0.15 208
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 211	0.19 121	0.57 353	0.37 126	0.27 283	0.31 113	0.24 72	1.44 505	0.29 38	0.69 248	0.53 143	0.60 236	0.42 224	0.83 384	0.27 118	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.13 135	0.15 166	0.13 141

DRaft	0.49 323	0.17 61	0.47 264	0.37 126	0.25 212	0.58 303	0.40 330	0.65 176	0.85 328	1.02 443	1.75 502	0.50 180	0.82 440	0.63 260	0.40 273	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.16 224	0.14 120	0.15 208

RAFT-RH_RVC	0.56 386	0.17 61	0.41 179	0.37 126	0.23 151	0.57 297	0.24 72	0.60 142	0.70 232	1.19 480	3.94 550	0.56 202	0.38 199	0.65 280	0.36 236	0.13 58	0.11 131	0.20 297	0.14 166	0.12 43	0.13 141

raft+_RVC	0.38 195	0.19 121	0.35 104	0.37 126	0.25 212	0.45 233	0.37 274	0.78 275	0.89 359	0.51 153	0.78 233	0.50 180	0.29 127	0.53 159	0.40 273	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.15 192	0.14 120	0.12 107

CFNet_pseudo	0.46 278	0.24 290	0.52 326	0.37 126	0.27 283	0.58 303	0.30 151	0.86 301	0.88 346	0.82 331	1.03 365	0.75 322	0.47 253	0.58 212	0.44 302	0.17 245	0.12 186	0.24 388	0.16 224	0.24 390	0.19 324

222	1.18 507	0.22 232	0.44 223	0.37 126	0.22 111	0.79 402	0.37 274	1.31 482	0.89 359	0.92 403	1.08 387	0.72 303	0.71 402	0.66 288	13.89 566	0.20 329	0.15 315	0.17 181	0.16 224	0.18 264	0.19 324

AFF-stereo	0.38 195	0.19 121	0.39 158	0.37 126	0.21 92	0.27 57	0.31 173	0.65 176	0.66 216	0.64 209	1.13 405	0.76 328	0.39 210	0.55 170	0.33 188	0.11 21	0.09 22	0.16 143	0.16 224	0.13 77	0.11 64

BEATNet_4x	0.46 278	0.32 393	0.56 349	0.37 126	0.19 49	0.63 341	0.35 238	1.01 365	0.72 244	0.77 300	0.83 263	0.70 290	0.59 326	0.68 309	0.53 355	0.16 206	0.12 186	0.16 143	0.14 166	0.24 390	0.16 254

HSM-Net_RVC	0.53 361	0.22 232	0.35 104	0.37 126	0.21 92	0.85 425	0.37 274	1.23 459	0.93 380	0.90 390	1.15 416	1.26 460	0.63 348	0.72 331	0.48 332	0.17 245	0.13 252	0.16 143	0.15 192	0.17 240	0.15 208
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 278	0.24 290	0.52 326	0.37 126	0.27 283	0.58 303	0.31 173	0.86 301	0.88 346	0.82 331	1.02 361	0.75 322	0.47 253	0.58 212	0.44 302	0.17 245	0.12 186	0.24 388	0.16 224	0.24 390	0.19 324

MLCV	0.47 293	0.24 290	0.61 365	0.37 126	0.17 17	0.61 324	0.33 203	0.80 282	0.87 342	0.94 410	1.13 405	0.72 303	0.43 230	0.89 412	0.51 345	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.11 75	0.14 120	0.12 107

iResNet_ROB	0.52 355	0.21 193	0.53 334	0.37 126	0.21 92	0.61 324	0.29 135	1.51 514	1.32 492	0.90 390	1.02 361	0.80 346	0.62 342	0.76 353	0.43 286	0.16 206	0.12 186	0.13 51	0.09 9	0.15 166	0.18 291

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

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 241	0.20 156	0.74 430	0.38 155	0.43 457	0.39 189	0.26 91	0.94 333	0.49 154	0.53 162	0.77 222	0.93 391	0.45 244	0.63 260	0.24 55	0.16 206	0.10 51	0.17 181	0.18 300	0.20 314	0.20 347

DualNet (step1)	0.57 393	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 346	0.71 376	0.43 362	1.06 384	0.88 346	0.92 403	0.86 281	0.85 357	0.69 385	0.68 309	0.50 335	0.41 499	0.20 408	0.40 490	0.41 503	0.36 465	0.33 456

test_sample9	1.05 495	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 346	0.71 376	0.43 362	1.06 384	0.88 346	0.92 403	0.86 281	0.85 357	0.69 385	1.20 476	1.36 504	0.41 499	8.41 569	0.40 490	0.41 503	0.36 465	0.33 456

test_sample8	1.25 512	0.36 417	0.72 422	0.38 155	0.30 346	0.71 376	0.43 362	1.13 412	0.75 261	1.50 502	0.95 325	3.29 541	1.59 521	1.20 476	1.36 504	0.41 499	8.41 569	0.40 490	0.41 503	0.36 465	0.33 456

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

H2IRNET	0.37 180	0.20 156	0.33 78	0.38 155	0.25 212	0.27 57	0.23 58	0.59 132	0.72 244	0.39 109	0.90 305	0.74 320	0.55 301	0.52 150	0.43 286	0.15 158	0.13 252	0.18 227	0.20 355	0.16 206	0.13 141

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

mmm	0.44 258	0.27 349	0.46 252	0.38 155	0.24 180	0.61 324	0.35 238	0.94 333	0.53 166	0.72 273	1.05 375	0.63 249	0.50 272	0.57 192	0.45 311	0.18 276	0.15 315	0.23 372	0.20 355	0.20 314	0.18 291

ttt	0.51 346	0.25 313	0.43 211	0.38 155	0.24 180	0.65 355	0.38 296	1.18 439	1.05 434	0.72 273	1.08 387	0.63 249	0.49 261	0.84 389	0.59 375	0.24 398	0.21 418	0.22 352	0.20 355	0.24 390	0.24 398

1111x	0.55 375	0.22 232	0.46 252	0.38 155	0.20 73	0.66 358	0.43 362	1.23 459	0.99 406	0.71 261	0.99 348	0.95 395	0.69 385	0.90 414	1.08 485	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.19 330	0.20 314	0.18 291

CFNet_ucs	0.50 339	0.24 290	0.55 343	0.38 155	0.31 368	0.58 303	0.33 203	0.98 350	0.93 380	0.88 379	1.19 429	0.80 346	0.49 261	0.63 260	0.43 286	0.21 346	0.15 315	0.26 420	0.18 300	0.26 406	0.22 383

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

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

CBFPSM	0.59 407	0.22 232	1.31 506	0.38 155	0.27 283	1.12 475	0.65 461	0.79 279	0.82 310	0.80 310	0.81 253	1.35 482	0.87 453	0.67 299	0.76 418	0.16 206	0.15 315	0.15 117	0.16 224	0.17 240	0.22 383

anonymousa	0.49 323	0.20 156	0.42 200	0.38 155	0.23 151	0.91 432	0.35 238	0.75 259	0.62 190	0.85 354	1.54 487	1.06 426	0.66 372	0.51 144	0.43 286	0.16 206	0.13 252	0.19 267	0.21 376	0.16 206	0.14 185

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

RCA-Stereo	0.35 145	0.17 61	0.34 94	0.38 155	0.22 111	0.31 113	0.34 214	0.68 205	1.24 478	0.45 132	0.65 177	0.47 167	0.43 230	0.38 53	0.27 118	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.11 64

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

CrosDoStereo	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.24 180	0.40 193	1.18 526	0.67 195	0.86 333	0.94 410	1.37 460	0.63 249	0.77 425	0.65 280	0.45 311	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.18 300	0.14 120	0.14 185

DeepStereo_LL	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.24 180	0.40 193	1.18 526	0.67 195	0.86 333	0.94 410	1.37 460	0.63 249	0.77 425	0.65 280	0.45 311	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.18 300	0.14 120	0.14 185

DEmStereo	0.48 305	0.17 61	0.50 309	0.38 155	0.25 212	0.59 316	0.34 214	0.63 162	0.74 258	0.89 383	1.66 495	0.58 215	1.06 486	0.60 233	0.42 281	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.16 224	0.14 120	0.15 208

THIR-Stereo	0.50 339	0.18 84	0.45 235	0.38 155	0.23 151	0.75 388	0.67 465	0.66 185	0.87 342	1.02 443	1.40 466	0.72 303	0.76 418	0.62 249	0.42 281	0.15 158	0.11 131	0.17 181	0.18 300	0.14 120	0.15 208

RAFT-345	0.40 223	0.18 84	0.40 169	0.38 155	0.22 111	0.33 137	0.26 91	0.61 148	0.51 160	0.74 285	1.79 503	0.45 156	0.33 164	0.66 288	0.36 236	0.14 97	0.11 131	0.18 227	0.14 166	0.13 77	0.13 141

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

DMCA	0.45 268	0.26 332	0.50 309	0.38 155	0.28 306	0.51 256	0.34 214	0.93 328	0.68 224	0.75 287	0.83 263	0.79 338	0.53 283	0.51 144	0.54 360	0.21 346	0.16 346	0.21 338	0.16 224	0.19 298	0.21 365

RASNet	0.53 361	0.22 232	0.52 326	0.38 155	0.22 111	0.68 364	0.38 296	0.97 347	0.88 346	0.73 280	1.04 371	1.03 418	0.92 464	0.90 414	0.86 438	0.16 206	0.14 286	0.14 77	0.17 273	0.15 166	0.13 141

iResNetv2_ROB	0.52 355	0.27 349	0.69 408	0.38 155	0.25 212	0.62 332	0.35 238	1.17 436	1.01 416	0.99 430	1.06 381	0.88 373	0.67 375	0.66 288	0.39 266	0.19 306	0.13 252	0.15 117	0.11 75	0.18 264	0.16 254

z-ln-s-r	0.66 420	0.36 417	1.30 505	0.39 183	0.26 253	0.57 297	0.63 456	0.80 282	1.03 424	0.80 310	1.43 472	0.91 384	0.76 418	1.08 460	1.87 521	0.16 206	0.12 186	0.17 181	0.14 166	0.20 314	0.16 254

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

LG-Stereo	0.24 44	0.18 84	0.40 169	0.39 183	0.20 73	0.22 13	0.27 107	0.32 15	0.36 85	0.26 31	0.44 98	0.22 29	0.16 9	0.37 45	0.27 118	0.11 21	0.12 186	0.16 143	0.15 192	0.13 77	0.09 4

IGEV-RUCA	0.25 52	0.16 39	0.34 94	0.39 183	0.27 283	0.33 137	0.20 20	0.38 40	0.36 85	0.26 31	0.31 61	0.25 44	0.21 38	0.48 127	0.24 55	0.20 329	0.11 131	0.13 51	0.10 50	0.17 240	0.15 208

tg	0.33 124	0.18 84	0.37 127	0.39 183	0.22 111	0.38 182	0.26 91	0.70 228	0.56 181	0.47 143	0.65 177	0.42 140	0.24 67	0.55 170	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.18 227	0.17 273	0.14 120	0.11 64

PAM_32	0.46 278	0.19 121	0.67 398	0.39 183	0.24 180	0.75 388	0.27 107	0.95 340	0.34 64	0.68 239	0.44 98	1.91 516	0.65 365	0.62 249	0.26 100	0.15 158	0.10 51	0.16 143	0.15 192	0.14 120	0.13 141

model_zeroshot	0.33 124	0.18 84	0.48 284	0.39 183	0.28 306	0.45 233	0.25 80	0.63 162	0.45 142	0.61 189	0.50 121	0.51 184	0.25 74	0.45 97	0.26 100	0.16 206	0.13 252	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.13 141

DCVSM-stereo	0.49 323	0.27 349	0.53 334	0.39 183	0.29 332	0.51 256	0.26 91	0.75 259	0.75 261	1.11 470	0.75 212	1.05 424	0.72 406	0.60 233	0.47 328	0.20 329	0.19 397	0.24 388	0.20 355	0.25 400	0.30 441

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 305	0.21 193	1.26 501	0.39 183	0.51 487	0.28 74	0.30 151	1.25 470	0.44 135	0.68 239	1.11 394	0.86 362	0.33 164	0.67 299	0.27 118	0.15 158	0.11 131	0.17 181	0.20 355	0.22 360	0.24 398

rvit_stereo_0080	0.31 108	0.25 313	0.40 169	0.39 183	0.28 306	0.27 57	0.46 378	0.49 84	0.44 135	0.35 83	0.42 94	0.40 124	0.28 113	0.41 69	0.33 188	0.22 371	0.17 366	0.17 181	0.16 224	0.22 360	0.15 208

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

DispNO	0.47 293	0.23 253	0.71 417	0.39 183	0.31 368	0.60 322	0.38 296	0.89 315	0.77 276	0.75 287	0.84 268	0.72 303	0.54 295	0.73 336	0.46 321	0.19 306	0.14 286	0.20 297	0.18 300	0.16 206	0.17 273

whm_eth	0.31 108	0.25 313	0.40 169	0.39 183	0.28 306	0.27 57	0.46 378	0.49 84	0.44 135	0.35 83	0.42 94	0.40 124	0.28 113	0.41 69	0.33 188	0.22 371	0.17 366	0.17 181	0.16 224	0.22 360	0.15 208

plain	0.31 108	0.20 156	0.50 309	0.39 183	0.29 332	0.27 57	0.30 151	0.44 70	0.35 77	0.31 57	0.66 184	0.30 55	0.31 149	0.65 280	0.31 166	0.17 245	0.13 252	0.20 297	0.15 192	0.17 240	0.12 107

IGEV_Zeroshot_test	0.34 130	0.18 84	0.67 398	0.39 183	0.28 306	0.30 98	0.25 80	0.74 253	0.31 48	0.62 191	0.57 157	0.54 196	0.25 74	0.53 159	0.27 118	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.12 107

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

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

iinet-f	0.67 425	0.26 332	2.15 533	0.39 183	0.31 368	1.19 485	0.56 440	0.84 294	0.84 320	0.80 310	1.17 423	1.05 424	0.84 447	0.71 326	1.21 496	0.20 329	0.18 383	0.17 181	0.15 192	0.20 314	0.20 347

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

IPLGR	0.39 211	0.21 193	0.63 377	0.39 183	0.22 111	0.49 249	0.29 135	0.76 266	0.74 258	0.78 304	0.77 222	0.44 154	0.42 224	0.47 117	0.38 260	0.13 58	0.12 186	0.16 143	0.14 166	0.15 166	0.13 141

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

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

PFNet+	0.40 223	0.19 121	0.49 296	0.39 183	0.25 212	0.28 74	0.23 58	0.64 175	0.70 232	0.85 354	0.79 243	0.64 256	0.35 175	0.72 331	0.34 203	0.19 306	0.14 286	0.23 372	0.20 355	0.16 206	0.20 347

ASMatch	0.48 305	0.19 121	0.45 235	0.39 183	0.28 306	0.37 169	0.26 91	0.74 253	0.68 224	0.76 294	2.34 518	0.61 241	0.52 279	0.62 249	0.37 252	0.14 97	0.12 186	0.17 181	0.15 192	0.14 120	0.21 365

iRaftStereo_RVC	0.32 114	0.19 121	0.37 127	0.39 183	0.22 111	0.31 113	0.29 135	0.68 205	0.51 160	0.49 147	0.66 184	0.37 102	0.23 57	0.45 97	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.18 227	0.17 273	0.15 166	0.12 107

EAI-Stereo	0.34 130	0.19 121	0.44 223	0.39 183	0.21 92	0.31 113	0.30 151	1.15 425	0.30 43	0.49 147	0.75 212	0.36 100	0.28 113	0.62 249	0.27 118	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.13 135	0.13 77	0.12 107

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

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

FENet	0.42 241	0.22 232	0.38 139	0.39 183	0.24 180	0.55 279	0.32 193	0.79 279	0.70 232	0.71 261	0.72 197	0.63 249	0.57 310	0.62 249	0.44 302	0.19 306	0.13 252	0.19 267	0.17 273	0.18 264	0.19 324

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

cf-r	0.47 293	0.23 253	0.41 179	0.39 183	0.23 151	0.59 316	0.37 274	0.88 313	0.85 328	0.72 273	1.05 375	0.94 393	0.62 342	0.56 180	0.54 360	0.21 346	0.14 286	0.17 181	0.19 330	0.15 166	0.15 208

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

UCFNet_RVC	0.49 323	0.26 332	0.35 104	0.39 183	0.26 253	0.64 348	0.36 260	1.15 425	0.84 320	0.67 233	0.88 297	0.88 373	0.59 326	0.58 212	0.45 311	0.24 398	0.17 366	0.27 432	0.27 452	0.25 400	0.23 390

HSM	0.51 346	0.24 290	0.41 179	0.39 183	0.24 180	0.75 388	0.40 330	1.22 455	0.75 261	0.81 322	0.91 308	1.21 456	0.69 385	0.87 403	0.46 321	0.17 245	0.13 252	0.17 181	0.14 166	0.17 240	0.17 273

CBMV_ROB	0.59 407	0.37 424	0.38 139	0.39 183	0.28 306	0.74 385	0.28 125	1.00 356	0.98 401	0.94 410	1.25 438	0.81 349	0.78 430	0.87 403	0.50 335	0.36 488	0.37 506	0.43 496	0.40 498	0.33 451	0.30 441

SGM_RVC	0.97 484	0.28 363	0.41 179	0.39 183	0.22 111	1.55 511	0.73 488	1.51 514	1.25 483	2.25 534	1.92 508	2.58 530	1.56 519	2.02 532	1.19 495	0.27 427	0.27 466	0.27 432	0.25 432	0.25 400	0.25 405
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MM-Stereo_test2	0.30 102	0.18 84	0.39 158	0.40 219	0.24 180	0.42 214	0.42 355	0.63 162	0.41 119	0.37 93	0.35 76	0.32 65	0.26 89	0.53 159	0.25 71	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.12 101	0.15 166	0.10 28

HART	0.29 88	0.16 39	0.32 65	0.40 219	0.21 92	0.32 130	0.26 91	0.62 154	0.31 48	0.33 75	0.65 177	0.41 130	0.22 45	0.55 170	0.25 71	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.11 75	0.15 166	0.11 64

PAM	0.46 278	0.19 121	0.70 412	0.40 219	0.26 253	0.75 388	0.33 203	0.85 297	0.34 64	0.70 254	0.46 106	1.83 511	0.63 348	0.61 241	0.26 100	0.15 158	0.10 51	0.16 143	0.14 166	0.14 120	0.13 141

ITSA-stereo	0.53 361	0.28 363	0.52 326	0.40 219	0.23 151	0.56 292	0.34 214	1.24 466	1.24 478	0.80 310	0.81 253	0.72 303	0.58 319	0.82 376	0.65 392	0.21 346	0.17 366	0.23 372	0.21 376	0.22 360	0.26 410

RAStereo	0.24 44	0.17 61	0.29 36	0.40 219	0.21 92	0.23 17	0.26 91	0.42 59	0.45 142	0.23 18	0.34 71	0.30 55	0.19 25	0.34 29	0.25 71	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.13 135	0.14 120	0.11 64

U	0.45 268	0.16 39	0.32 65	0.40 219	0.71 517	3.55 551	0.20 20	0.41 55	0.38 104	0.26 31	0.23 18	0.24 40	0.22 45	0.26 2	0.22 26	0.15 158	0.09 22	0.88 528	0.13 135	0.13 77	0.11 64

MoCha-V2	0.25 52	0.15 25	0.29 36	0.40 219	0.18 31	0.27 57	0.26 91	0.49 84	0.27 27	0.36 87	0.27 35	0.33 77	0.35 175	0.49 131	0.22 26	0.12 30	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.11 64

UniTT-Stereo	0.27 70	0.17 61	0.37 127	0.40 219	0.27 283	0.30 98	0.28 125	0.39 44	0.31 48	0.29 50	0.46 106	0.27 49	0.25 74	0.47 117	0.34 203	0.17 245	0.13 252	0.13 51	0.12 101	0.14 120	0.12 107

HH	0.35 145	0.20 156	0.47 264	0.40 219	0.25 212	0.33 137	0.31 173	0.76 266	0.38 104	0.43 127	0.57 157	0.79 338	0.44 239	0.71 326	0.25 71	0.15 158	0.11 131	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.12 107

HanStereo	0.35 145	0.20 156	0.47 264	0.40 219	0.25 212	0.33 137	0.31 173	0.76 266	0.38 104	0.43 127	0.57 157	0.79 338	0.44 239	0.71 326	0.25 71	0.15 158	0.11 131	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.12 107

SDNR	0.86 469	0.37 424	1.47 519	0.40 219	0.38 429	3.38 550	0.33 203	0.90 320	0.98 401	0.99 430	2.09 515	0.59 230	0.71 402	1.29 490	0.70 405	0.51 514	0.56 530	0.36 477	0.26 446	0.43 487	0.46 503

4D-IteraStereo	0.33 124	0.18 84	0.40 169	0.40 219	0.24 180	0.32 130	0.27 107	0.58 127	0.72 244	0.65 218	0.54 145	0.42 140	0.23 57	0.45 97	0.28 138	0.14 97	0.09 22	0.19 267	0.16 224	0.16 206	0.11 64

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

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

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

Anonymous_2	0.82 459	0.44 458	0.63 377	0.40 219	0.43 457	0.80 405	0.52 422	0.72 240	0.77 276	0.71 261	0.60 164	0.87 368	0.76 418	0.75 349	0.58 370	0.52 515	0.54 529	0.54 516	4.82 568	0.56 512	0.40 486

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 415	0.28 363	0.99 471	0.40 219	0.30 346	1.03 457	0.56 440	1.10 398	0.99 406	0.97 422	1.22 431	1.06 426	0.69 385	1.07 457	0.95 467	0.19 306	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.22 360	0.21 365

IPLG	0.39 211	0.20 156	0.59 358	0.40 219	0.24 180	0.54 274	0.27 107	0.75 259	0.63 201	0.84 350	0.81 253	0.32 65	0.32 154	0.60 233	0.45 311	0.13 58	0.11 131	0.16 143	0.13 135	0.13 77	0.12 107

STrans-v2	0.46 278	0.20 156	0.48 284	0.40 219	0.24 180	0.55 279	0.50 404	1.07 388	0.73 251	0.65 218	1.05 375	0.72 303	0.69 385	0.72 331	0.33 188	0.14 97	0.10 51	0.17 181	0.14 166	0.13 77	0.12 107

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

DeepStereo_RVC	0.36 163	0.21 193	0.47 264	0.40 219	0.24 180	0.26 44	0.22 44	0.60 142	0.38 104	0.69 248	0.67 188	0.57 207	0.51 277	0.56 180	0.39 266	0.16 206	0.12 186	0.18 227	0.15 192	0.19 298	0.18 291

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

GMStereo	0.39 211	0.37 424	0.54 338	0.40 219	0.26 253	0.42 214	0.36 260	0.59 132	1.04 430	0.55 168	0.51 130	0.37 102	0.35 175	0.54 165	0.41 277	0.19 306	0.13 252	0.16 143	0.17 273	0.24 390	0.18 291
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.47 293	0.21 193	0.55 343	0.40 219	0.27 283	0.87 429	0.37 274	1.33 485	0.77 276	0.80 310	0.84 268	0.54 196	0.49 261	0.57 192	0.37 252	0.18 276	0.13 252	0.18 227	0.20 355	0.16 206	0.15 208

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

CFNet-ft	0.48 305	0.23 253	0.36 111	0.40 219	0.26 253	0.64 348	0.37 274	0.87 308	0.85 328	0.64 209	1.00 350	1.01 411	0.64 359	0.61 241	0.53 355	0.23 386	0.15 315	0.24 388	0.21 376	0.23 377	0.18 291

DSFCA	0.55 375	0.25 313	0.62 368	0.40 219	0.36 414	0.74 385	0.52 422	1.04 375	0.82 310	1.06 457	0.84 268	0.89 377	0.63 348	0.99 440	0.58 370	0.25 408	0.21 418	0.21 338	0.21 376	0.21 338	0.19 324

CFNet_RVC	0.48 305	0.23 253	0.36 111	0.40 219	0.26 253	0.64 348	0.37 274	0.87 308	0.85 328	0.64 209	1.00 350	1.01 411	0.64 359	0.61 241	0.53 355	0.23 386	0.15 315	0.24 388	0.21 376	0.23 377	0.18 291

DN-CSS_ROB	0.43 251	0.26 332	0.62 368	0.40 219	0.29 332	0.44 225	0.27 107	0.77 269	0.75 261	0.72 273	1.09 391	0.48 172	0.43 230	0.69 315	0.37 252	0.15 158	0.12 186	0.21 338	0.19 330	0.18 264	0.16 254

pmcnn	1.23 510	0.29 375	0.96 467	0.40 219	0.23 151	0.95 440	0.69 475	1.16 431	1.28 488	1.67 515	2.33 517	11.15 567	0.86 450	0.93 430	0.88 448	0.15 158	0.12 186	0.12 22	0.10 50	0.15 166	0.15 208

MM-Stereo_test3	0.34 130	0.19 121	0.31 54	0.41 250	0.25 212	0.35 155	0.44 371	0.72 240	0.92 374	0.46 138	0.52 139	0.41 130	0.29 127	0.44 93	0.28 138	0.16 206	0.15 315	0.17 181	0.13 135	0.14 120	0.13 141

MM-Stereo_test1	0.33 124	0.19 121	0.36 111	0.41 250	0.23 151	0.36 164	0.45 374	0.58 127	0.54 170	0.60 182	0.50 121	0.38 110	0.37 195	0.60 233	0.26 100	0.15 158	0.13 252	0.17 181	0.14 166	0.15 166	0.12 107

DDVS	0.52 355	0.30 384	0.56 349	0.41 250	0.31 368	0.71 376	0.34 214	0.91 324	0.67 219	0.85 354	0.89 301	1.12 445	0.46 249	0.86 401	0.60 378	0.22 371	0.16 346	0.22 352	0.18 300	0.25 400	0.26 410

MyStereo8	0.40 223	0.20 156	0.54 338	0.41 250	0.29 332	0.53 268	0.29 135	0.65 176	0.49 154	0.71 261	0.98 343	0.58 215	0.43 230	0.50 137	0.51 345	0.15 158	0.12 186	0.16 143	0.14 166	0.19 298	0.19 324

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

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

ACVNet-DCA	0.35 145	0.23 253	0.33 78	0.41 250	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.85 297	0.54 170	0.41 119	0.50 121	0.34 81	0.49 261	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 267	0.13 135	0.18 264	0.17 273

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

1test111	0.36 163	0.23 253	0.33 78	0.41 250	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.85 297	0.54 170	0.41 119	0.50 121	0.34 81	0.49 261	0.55 170	0.45 311	0.16 206	0.10 51	0.19 267	0.13 135	0.18 264	0.17 273

cc1	0.37 180	0.23 253	0.33 78	0.41 250	0.22 111	0.55 279	0.38 296	0.67 195	1.06 441	0.41 119	0.50 121	0.34 81	0.49 261	0.57 192	0.25 71	0.16 206	0.10 51	0.19 267	0.13 135	0.16 206	0.15 208

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

MIF-Stereo (partial)	0.31 108	0.18 84	0.37 127	0.41 250	0.31 368	0.28 74	0.23 58	0.47 79	0.42 127	0.31 57	0.63 171	0.36 100	0.35 175	0.57 192	0.31 166	0.17 245	0.13 252	0.19 267	0.17 273	0.18 264	0.14 185

CASnet	0.30 102	0.20 156	0.33 78	0.41 250	0.16 7	0.26 44	0.24 72	0.52 103	0.53 166	0.52 159	0.54 145	0.39 114	0.24 67	0.40 62	0.26 100	0.14 97	0.10 51	0.22 352	0.18 300	0.18 264	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 145	0.24 290	0.48 284	0.41 250	0.26 253	0.35 155	0.24 72	0.67 195	0.44 135	0.54 166	0.51 130	0.66 274	0.25 74	0.66 288	0.30 159	0.14 97	0.12 186	0.23 372	0.20 355	0.18 264	0.13 141

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

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

CSP-Net	0.56 386	0.27 349	0.49 296	0.41 250	0.28 306	1.22 488	0.50 404	1.23 459	0.72 244	0.95 417	0.95 325	0.89 377	0.62 342	0.83 384	0.62 384	0.26 418	0.17 366	0.17 181	0.17 273	0.18 264	0.17 273

Patchmatch Stereo++	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
TransformOpticalFlow	0.44 258	0.20 156	0.47 264	0.41 250	0.23 151	0.37 169	0.47 385	0.94 333	0.76 269	0.65 218	1.14 410	0.73 314	0.56 308	0.76 353	0.32 176	0.15 158	0.10 51	0.17 181	0.15 192	0.14 120	0.13 141

NF-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.45 235	0.41 250	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.57 207	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.16 206	0.27 420

OCTAStereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 250	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.58 215	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.16 206	0.27 420

PSM-softLoss	0.38 195	0.20 156	0.48 284	0.41 250	0.26 253	0.30 98	0.35 238	0.69 213	0.46 146	0.62 191	0.82 257	0.59 230	0.33 164	0.70 321	0.39 266	0.19 306	0.12 186	0.20 297	0.18 300	0.16 206	0.22 383

KMStereo	0.38 195	0.20 156	0.48 284	0.41 250	0.26 253	0.30 98	0.35 238	0.69 213	0.46 146	0.62 191	0.82 257	0.59 230	0.33 164	0.70 321	0.39 266	0.19 306	0.12 186	0.20 297	0.18 300	0.16 206	0.22 383

NRIStereo	0.36 163	0.20 156	0.45 235	0.41 250	0.23 151	0.34 147	0.26 91	0.65 176	0.55 175	0.64 209	0.63 171	0.56 202	0.37 195	0.65 280	0.37 252	0.15 158	0.11 131	0.18 227	0.15 192	0.17 240	0.14 185

PSM-adaLoss	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	0.22 111	0.24 26	0.31 173	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.56 180	0.35 220	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

FTStereo	0.56 386	0.20 156	0.37 127	0.41 250	0.25 212	0.40 193	0.79 495	0.66 185	0.43 129	1.09 466	3.27 538	0.70 290	0.73 409	0.55 170	0.33 188	0.14 97	0.13 252	0.19 267	0.17 273	0.15 166	0.30 441

ROB_FTStereo_v2	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	0.22 111	0.24 26	0.31 173	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.57 207	0.38 199	0.57 192	0.36 236	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

ROB_FTStereo	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	0.22 111	0.25 40	0.21 35	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.57 192	0.35 220	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

HUI-Stereo	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.60 142	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.50 137	0.35 220	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

RE-Stereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 250	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.58 215	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.16 206	0.27 420

TVStereo	0.38 195	0.20 156	0.46 252	0.41 250	0.25 212	0.26 44	0.31 173	0.69 213	0.70 232	0.65 218	0.77 222	0.58 215	0.30 142	0.67 299	0.35 220	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.16 206	0.27 420

iGMRVC	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	0.22 111	0.24 26	0.30 151	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

iRAFT	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	0.22 111	0.24 26	0.22 44	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.58 215	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

RAFT-IKP	0.35 145	0.23 253	0.47 264	0.41 250	0.22 111	0.24 26	0.28 125	0.59 132	0.36 85	0.63 199	0.73 201	0.57 207	0.38 199	0.58 212	0.36 236	0.18 276	0.12 186	0.20 297	0.16 224	0.20 314	0.15 208

rafts_anoy	0.37 180	0.21 193	0.36 111	0.41 250	0.26 253	0.30 98	0.33 203	0.67 195	0.90 362	0.58 176	0.66 184	0.45 156	0.33 164	0.47 117	0.39 266	0.16 206	0.11 131	0.21 338	0.23 408	0.17 240	0.14 185

raftrobust	0.34 130	0.19 121	0.36 111	0.41 250	0.27 283	0.30 98	0.25 80	0.71 236	0.63 201	0.58 176	0.55 151	0.45 156	0.46 249	0.51 144	0.29 153	0.16 206	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.13 141

hitnet-ft	0.55 375	0.27 349	0.39 158	0.41 250	0.28 306	0.78 399	0.40 330	0.92 326	0.90 362	0.82 331	1.01 353	1.13 451	0.70 398	0.78 364	0.67 398	0.28 437	0.20 408	0.28 440	0.22 394	0.29 424	0.26 410

DIP-Stereo	0.39 211	0.21 193	0.50 309	0.41 250	0.28 306	0.62 332	0.27 107	0.77 269	0.40 115	0.64 209	0.86 281	0.52 188	0.33 164	0.66 288	0.42 281	0.15 158	0.13 252	0.17 181	0.14 166	0.15 166	0.15 208
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.51 346	0.29 375	0.46 252	0.41 250	0.27 283	0.70 371	0.32 193	1.13 412	1.00 412	0.72 273	1.07 384	0.85 357	0.60 330	0.76 353	0.52 352	0.19 306	0.14 286	0.23 372	0.23 408	0.21 338	0.16 254

DeepPruner_ROB	0.53 361	0.34 406	0.59 358	0.41 250	0.30 346	0.50 252	0.43 362	1.19 441	0.70 232	0.85 354	1.05 375	0.86 362	0.55 301	0.84 389	0.51 345	0.29 444	0.23 435	0.22 352	0.22 394	0.26 406	0.25 405

DFGA-Net	0.45 268	0.29 375	0.80 448	0.42 290	0.32 384	0.53 268	0.35 238	0.78 275	0.89 359	0.66 230	0.75 212	0.48 172	0.39 210	0.74 343	0.60 378	0.15 158	0.13 252	0.19 267	0.18 300	0.20 314	0.17 273

rvit_stereo_0081_aga	0.31 108	0.28 363	0.44 223	0.42 290	0.29 332	0.34 147	0.31 173	0.44 70	0.40 115	0.39 109	0.44 98	0.40 124	0.32 154	0.42 76	0.29 153	0.23 386	0.17 366	0.19 267	0.16 224	0.20 314	0.15 208

MyStereo07	0.32 114	0.22 232	0.34 94	0.42 290	0.28 306	0.40 193	0.50 404	0.72 240	0.37 99	0.37 93	0.34 71	0.32 65	0.31 149	0.59 227	0.27 118	0.14 97	0.13 252	0.18 227	0.17 273	0.17 240	0.16 254

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

CoDeX	0.47 293	0.20 156	0.49 296	0.42 290	0.25 212	0.75 388	0.36 260	1.27 474	0.80 297	0.82 331	0.96 329	0.62 247	0.57 310	0.60 233	0.36 236	0.17 245	0.12 186	0.17 181	0.15 192	0.16 206	0.14 185

raft_robust	0.41 234	0.23 253	0.36 111	0.42 290	0.21 92	0.40 193	0.33 203	0.79 279	0.98 401	0.79 308	0.87 289	0.39 114	0.33 164	0.84 389	0.29 153	0.13 58	0.12 186	0.16 143	0.17 273	0.15 166	0.12 107

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

SST-Stereo	0.40 223	0.19 121	0.45 235	0.42 290	0.25 212	0.25 40	0.21 35	0.66 185	0.47 151	1.08 464	0.79 243	0.72 303	0.43 230	0.77 360	0.35 220	0.16 206	0.11 131	0.20 297	0.16 224	0.19 298	0.15 208

CRE-IMP	0.36 163	0.23 253	0.49 296	0.42 290	0.24 180	0.41 207	0.21 35	0.57 121	0.41 119	0.65 218	0.72 197	0.53 192	0.37 195	0.61 241	0.38 260	0.17 245	0.11 131	0.19 267	0.15 192	0.21 338	0.18 291

GMM-Stereo	0.44 258	0.19 121	0.36 111	0.42 290	0.25 212	0.51 256	0.47 385	0.71 236	0.53 166	0.76 294	1.37 460	0.76 328	0.38 199	0.60 233	0.33 188	0.15 158	0.10 51	0.20 297	0.19 330	0.16 206	0.27 420

RALCasStereoNet	0.36 163	0.21 193	0.37 127	0.42 290	0.26 253	0.35 155	0.38 296	0.63 162	0.64 208	0.50 150	0.72 197	0.51 184	0.29 127	0.59 227	0.36 236	0.16 206	0.14 286	0.15 117	0.13 135	0.17 240	0.16 254

RALAANet	0.38 195	0.23 253	0.48 284	0.42 290	0.29 332	0.35 155	0.25 80	0.86 301	0.64 208	0.67 233	0.65 177	0.60 236	0.29 127	0.60 233	0.34 203	0.15 158	0.12 186	0.17 181	0.15 192	0.21 338	0.13 141

ARAFT	0.47 293	0.24 290	0.79 446	0.42 290	0.25 212	0.55 279	0.55 434	0.75 259	0.81 305	0.89 383	0.75 212	0.73 314	0.47 253	0.88 406	0.37 252	0.15 158	0.12 186	0.23 372	0.22 394	0.14 120	0.13 141

PSMNet-RSSM	0.48 305	0.22 232	0.38 139	0.42 290	0.25 212	0.50 252	0.37 274	1.10 398	0.77 276	0.70 254	1.06 381	0.84 355	0.64 359	0.62 249	0.47 328	0.23 386	0.15 315	0.23 372	0.25 432	0.20 314	0.19 324

R-Stereo Train	0.39 211	0.18 84	0.42 200	0.42 290	0.26 253	0.40 193	0.32 193	0.72 240	0.34 64	0.89 383	1.28 443	0.57 207	0.35 175	0.42 76	0.32 176	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.13 141

RAFT-Stereo	0.39 211	0.18 84	0.42 200	0.42 290	0.26 253	0.40 193	0.32 193	0.72 240	0.34 64	0.89 383	1.28 443	0.57 207	0.35 175	0.42 76	0.32 176	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.13 141
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.58 400	0.44 458	0.62 368	0.42 290	0.33 395	0.66 358	0.58 444	1.02 368	0.86 333	0.77 300	1.28 443	0.72 303	0.64 359	0.82 376	0.59 375	0.31 454	0.26 458	0.40 490	0.27 452	0.33 451	0.26 410

iResNet	0.49 323	0.29 375	0.79 446	0.42 290	0.21 92	0.61 324	0.40 330	0.82 288	0.99 406	0.87 369	1.12 398	0.69 286	0.53 283	0.78 364	0.51 345	0.15 158	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.17 240	0.15 208

LE_ROB	4.42 557	0.24 290	2.75 540	0.42 290	0.23 151	1.57 513	0.90 508	1.71 529	17.88 575	16.56 577	4.88 558	5.17 554	18.85 577	1.63 515	14.62 567	0.17 245	0.14 286	0.16 143	0.16 224	0.19 298	0.17 273

CBMV	0.64 416	0.35 412	0.41 179	0.42 290	0.25 212	1.01 452	0.77 492	1.13 412	1.09 452	1.17 476	1.22 431	1.04 420	0.75 415	0.88 406	0.63 387	0.28 437	0.30 479	0.34 470	0.30 465	0.26 406	0.26 410
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-Stereo	0.49 323	0.23 253	0.48 284	0.43 310	0.26 253	0.47 242	0.42 355	0.93 328	0.78 286	0.84 350	0.86 281	0.91 384	0.52 279	0.78 364	0.70 405	0.20 329	0.17 366	0.22 352	0.18 300	0.17 240	0.21 365

rvit_stereo_0081	0.32 114	0.24 290	0.47 264	0.43 310	0.26 253	0.30 98	0.37 274	0.42 59	0.55 175	0.36 87	0.40 88	0.39 114	0.35 175	0.43 82	0.33 188	0.22 371	0.16 346	0.19 267	0.16 224	0.19 298	0.13 141

ACV-stereo	0.62 413	0.34 406	1.00 472	0.43 310	0.31 368	1.20 486	0.40 330	0.75 259	0.83 315	0.64 209	0.77 222	2.10 520	1.03 483	0.81 373	0.64 390	0.21 346	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.21 338	0.21 365

rvit_stereo_0082	0.32 114	0.24 290	0.47 264	0.43 310	0.26 253	0.30 98	0.37 274	0.42 59	0.55 175	0.36 87	0.40 88	0.39 114	0.35 175	0.43 82	0.33 188	0.22 371	0.16 346	0.19 267	0.16 224	0.19 298	0.13 141

EKT-Stereo	0.35 145	0.23 253	0.39 158	0.43 310	0.29 332	0.38 182	0.31 173	0.69 213	0.64 208	0.45 132	0.63 171	0.49 178	0.27 99	0.56 180	0.33 188	0.18 276	0.14 286	0.18 227	0.15 192	0.16 206	0.16 254

ssnet_v2	0.58 400	0.28 363	0.56 349	0.43 310	0.29 332	0.95 440	0.59 447	1.13 412	0.99 406	0.93 407	0.80 246	0.99 404	0.64 359	0.82 376	0.94 464	0.25 408	0.22 425	0.23 372	0.24 423	0.20 314	0.19 324

dad	0.58 400	0.50 473	0.64 382	0.43 310	0.30 346	0.59 316	0.36 260	0.78 275	1.25 483	1.01 440	1.17 423	1.15 454	0.53 283	0.68 309	0.50 335	0.35 484	0.23 435	0.37 482	0.21 376	0.29 424	0.20 347

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

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

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

GANet-ADL	0.42 241	0.25 313	0.45 235	0.43 310	0.29 332	0.54 274	0.35 238	0.89 315	0.86 333	0.63 199	0.72 197	0.68 282	0.42 224	0.52 150	0.41 277	0.21 346	0.14 286	0.15 117	0.13 135	0.18 264	0.19 324

PSM-AAD	0.48 305	0.20 156	0.37 127	0.43 310	0.23 151	0.56 292	0.50 404	0.65 176	0.70 232	1.07 460	1.12 398	0.58 215	0.92 464	0.61 241	0.32 176	0.15 158	0.11 131	0.25 401	0.26 446	0.18 264	0.43 497

RAFT_R40	0.40 223	0.19 121	0.44 223	0.43 310	0.25 212	0.23 17	0.26 91	0.67 195	0.67 219	0.98 427	0.78 233	0.72 303	0.43 230	0.76 353	0.35 220	0.16 206	0.11 131	0.20 297	0.16 224	0.18 264	0.14 185

PFNet	0.42 241	0.18 84	0.58 357	0.43 310	0.24 180	0.43 217	0.32 193	0.74 253	0.78 286	1.00 435	0.74 210	0.68 282	0.39 210	0.72 331	0.37 252	0.16 206	0.10 51	0.20 297	0.15 192	0.16 206	0.13 141

test-2	0.37 180	0.19 121	0.38 139	0.43 310	0.24 180	0.37 169	0.38 296	0.52 103	0.62 190	0.87 369	0.84 268	0.64 256	0.35 175	0.37 45	0.28 138	0.13 58	0.11 131	0.20 297	0.18 300	0.15 166	0.11 64

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

SuperB	1.04 492	0.37 424	4.81 551	0.43 310	0.31 368	0.99 450	0.46 378	1.02 368	2.09 529	1.09 466	1.09 391	0.75 322	0.81 436	1.06 454	1.76 515	0.19 306	0.15 315	0.17 181	0.15 192	2.82 559	0.26 410

SGM-ForestM	4.04 554	0.32 393	0.46 252	0.43 310	0.27 283	7.50 562	1.45 546	3.84 555	4.24 555	8.19 567	6.76 564	19.00 575	9.08 563	10.74 568	6.62 557	0.31 454	0.33 499	0.32 463	0.32 478	0.29 424	0.29 433

SGM-Forest	0.62 413	0.32 393	0.39 158	0.43 310	0.30 346	1.02 454	0.55 434	1.09 396	1.05 434	1.06 457	1.18 425	1.10 441	0.67 375	0.88 406	0.62 384	0.31 454	0.33 499	0.33 468	0.30 465	0.30 433	0.28 427
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex_refinement	0.53 361	0.21 193	0.39 158	0.44 329	0.30 346	0.76 394	0.39 319	1.09 396	0.90 362	0.85 354	1.12 398	1.00 407	0.56 308	0.63 260	0.81 428	0.21 346	0.13 252	0.16 143	0.16 224	0.20 314	0.21 365

rvit_stereo_0083	0.34 130	0.24 290	0.50 309	0.44 329	0.27 283	0.34 147	0.35 238	0.45 74	0.62 190	0.37 93	0.47 112	0.42 140	0.35 175	0.40 62	0.36 236	0.22 371	0.20 408	0.20 297	0.17 273	0.20 314	0.14 185

Selective-RAFT	0.35 145	0.23 253	0.51 321	0.44 329	0.21 92	0.64 348	0.27 107	0.59 132	0.63 201	0.40 115	0.38 85	0.55 199	0.40 216	0.57 192	0.35 220	0.13 58	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.16 206	0.13 141

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

dd	0.43 251	0.38 434	0.55 343	0.44 329	0.25 212	0.47 242	0.38 296	0.70 228	1.05 434	0.59 178	0.65 177	0.42 140	0.39 210	0.66 288	0.50 335	0.24 398	0.15 315	0.21 338	0.15 192	0.22 360	0.18 291

GLC_STEREO	0.29 88	0.19 121	0.27 20	0.44 329	0.19 49	0.31 113	0.26 91	0.47 79	0.43 129	0.37 93	0.47 112	0.41 130	0.23 57	0.50 137	0.34 203	0.14 97	0.18 383	0.19 267	0.16 224	0.16 206	0.13 141

test_3	0.36 163	0.19 121	0.44 223	0.44 329	0.23 151	0.48 245	0.36 260	0.66 185	0.82 310	0.64 209	0.45 101	0.68 282	0.25 74	0.41 69	0.31 166	0.12 30	0.10 51	0.18 227	0.16 224	0.15 166	0.11 64

LCNet	0.41 234	0.20 156	0.32 65	0.44 329	0.24 180	0.47 242	0.29 135	0.67 195	0.53 166	0.72 273	1.03 365	0.66 274	0.60 330	0.58 212	0.34 203	0.14 97	0.10 51	0.19 267	0.19 330	0.21 338	0.36 470

AAGNet	1.43 521	0.20 156	0.48 284	0.44 329	0.25 212	0.29 86	0.31 173	0.65 176	0.68 224	0.97 422	0.86 281	0.67 281	0.62 342	0.64 273	20.63 571	0.16 206	0.11 131	0.19 267	0.15 192	0.19 298	0.12 107

KYRaft	0.48 305	0.20 156	0.38 139	0.44 329	0.23 151	0.44 225	0.37 274	0.66 185	0.41 119	0.94 410	1.73 499	0.79 338	0.41 222	0.63 260	0.31 166	0.16 206	0.11 131	0.18 227	0.22 394	0.16 206	0.78 528

IRAFT_RVC	0.42 241	0.20 156	0.48 284	0.44 329	0.24 180	0.27 57	0.54 430	0.74 253	0.77 276	0.76 294	0.80 246	0.73 314	0.51 277	0.70 321	0.36 236	0.17 245	0.10 51	0.21 338	0.16 224	0.16 206	0.14 185

cross-raft	0.34 130	0.20 156	0.37 127	0.44 329	0.23 151	0.32 130	0.35 238	0.74 253	0.40 115	0.60 182	0.77 222	0.57 207	0.27 99	0.43 82	0.28 138	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.13 135	0.15 166	0.11 64

Prome-Stereo	0.46 278	0.19 121	0.35 104	0.44 329	0.26 253	0.40 193	0.45 374	0.68 205	0.44 135	0.96 418	1.84 505	0.59 230	0.67 375	0.61 241	0.32 176	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.14 166	0.16 206	0.29 433

ADLNet	0.55 375	0.27 349	0.51 321	0.44 329	0.35 410	0.78 399	0.46 378	1.08 392	0.86 333	0.99 430	0.98 343	0.92 389	0.63 348	0.69 315	0.81 428	0.22 371	0.16 346	0.22 352	0.22 394	0.21 338	0.21 365

delet	0.55 375	0.24 290	0.55 343	0.44 329	0.33 395	1.07 464	0.50 404	1.00 356	0.86 333	0.85 354	0.96 329	0.90 382	0.63 348	0.83 384	0.74 416	0.18 276	0.18 383	0.20 297	0.21 376	0.16 206	0.15 208

UNet	0.54 373	0.26 332	0.66 394	0.44 329	0.40 439	0.99 450	0.41 345	0.98 350	0.75 261	0.83 343	0.89 301	1.04 420	0.72 406	0.73 336	0.62 384	0.19 306	0.14 286	0.20 297	0.17 273	0.20 314	0.17 273

acv_ft	0.51 346	0.23 253	0.56 349	0.44 329	0.28 306	0.86 428	0.39 319	0.91 324	0.80 297	0.97 422	0.96 329	0.79 338	0.59 326	0.63 260	0.87 444	0.17 245	0.15 315	0.16 143	0.15 192	0.17 240	0.15 208

FADNet_RVC	0.55 375	0.37 424	1.17 492	0.44 329	0.31 368	0.56 292	0.34 214	1.06 384	0.88 346	0.67 233	0.90 305	0.61 241	0.65 365	0.93 430	0.70 405	0.21 346	0.18 383	0.26 420	0.23 408	0.31 439	0.28 427

STTStereo	0.55 375	0.37 424	0.76 439	0.44 329	0.31 368	0.60 322	0.44 371	0.96 344	0.86 333	0.99 430	0.90 305	0.96 398	0.58 319	0.71 326	0.61 382	0.25 408	0.23 435	0.26 420	0.32 478	0.24 390	0.23 390

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 361	0.32 393	0.64 382	0.44 329	0.30 346	0.66 358	0.44 371	1.04 375	0.88 346	0.91 395	0.91 308	0.99 404	0.60 330	0.68 309	0.60 378	0.21 346	0.17 366	0.22 352	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.
DISCO	0.70 432	0.26 332	0.68 402	0.44 329	0.31 368	1.14 477	0.51 419	1.23 459	1.23 476	0.81 322	1.05 375	1.50 496	0.85 448	1.82 524	1.03 479	0.19 306	0.15 315	0.18 227	0.16 224	0.24 390	0.23 390

NOSS_ROB	0.57 393	0.39 440	0.39 158	0.44 329	0.30 346	0.73 384	0.54 430	1.03 372	1.08 450	0.67 233	0.87 289	0.76 328	0.57 310	0.77 360	0.47 328	0.38 492	0.38 508	0.44 499	0.42 507	0.37 470	0.34 463

MeshStereo	1.34 515	0.43 453	0.54 338	0.44 329	0.34 404	1.66 518	0.60 449	1.94 532	1.37 495	4.47 558	3.25 536	4.71 549	1.94 534	1.92 528	1.17 493	0.35 484	0.35 503	0.37 482	0.31 472	0.32 445	0.32 452
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
FACV-RUCA	0.43 251	0.28 363	0.47 264	0.45 352	0.33 395	0.58 303	0.34 214	0.82 288	0.73 251	0.57 174	0.84 268	0.47 167	0.50 272	0.54 165	0.39 266	0.22 371	0.15 315	0.35 472	0.16 224	0.28 420	0.21 365

UGAM	0.52 355	0.22 232	0.46 252	0.45 352	0.25 212	0.41 207	0.52 422	0.62 154	1.16 463	0.76 294	1.13 405	1.32 473	0.57 310	1.00 443	0.53 355	0.17 245	0.14 286	0.25 401	0.21 376	0.15 166	0.13 141

fast-acv-ft	0.64 416	0.30 384	0.73 425	0.45 352	0.34 404	1.17 482	0.49 399	0.86 301	0.98 401	1.02 443	1.36 457	1.29 465	0.85 448	0.76 353	0.81 428	0.21 346	0.23 435	0.23 372	0.23 408	0.21 338	0.20 347

DCRE	0.37 180	0.18 84	0.46 252	0.45 352	0.32 384	0.42 214	0.37 274	0.63 162	0.51 160	0.47 143	0.94 316	0.56 202	0.36 191	0.52 150	0.32 176	0.14 97	0.13 252	0.15 117	0.14 166	0.14 120	0.13 141

HBP-ISP	0.59 407	0.45 462	0.43 211	0.45 352	0.33 395	0.70 371	0.28 125	1.11 404	1.00 412	0.83 343	1.18 425	0.65 269	0.68 381	0.88 406	0.52 352	0.35 484	0.38 508	0.47 504	0.41 503	0.38 474	0.31 448

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

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

NINENet	0.50 339	0.29 375	0.51 321	0.45 352	0.32 384	0.70 371	0.34 214	1.10 398	0.88 346	0.80 310	0.94 316	0.65 269	0.49 261	0.73 336	0.51 345	0.22 371	0.20 408	0.25 401	0.18 300	0.22 360	0.21 365

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

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

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

CIPLG	0.41 234	0.21 193	0.63 377	0.45 352	0.33 395	0.52 260	0.33 203	0.65 176	0.60 188	0.82 331	0.96 329	0.46 164	0.32 154	0.55 170	0.44 302	0.16 206	0.12 186	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.14 185

IPLGR_C	0.40 223	0.21 193	0.64 382	0.45 352	0.33 395	0.52 260	0.34 214	0.66 185	0.62 190	0.82 331	0.92 312	0.45 156	0.32 154	0.52 150	0.46 321	0.17 245	0.12 186	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.14 185

ACRE	0.40 223	0.21 193	0.65 388	0.45 352	0.33 395	0.51 256	0.33 203	0.66 185	0.63 201	0.80 310	0.92 312	0.45 156	0.32 154	0.52 150	0.45 311	0.16 206	0.12 186	0.15 117	0.14 166	0.13 77	0.14 185

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

TestStereo	0.38 195	0.31 389	0.40 169	0.45 352	0.20 73	0.40 193	0.37 274	0.66 185	0.65 213	0.53 162	0.78 233	0.47 167	0.40 216	0.55 170	0.37 252	0.18 276	0.13 252	0.20 297	0.15 192	0.22 360	0.13 141

pcwnet_v2	0.58 400	0.28 363	0.84 451	0.45 352	0.35 410	0.61 324	0.35 238	1.27 474	1.21 473	0.99 430	1.27 441	0.72 303	0.58 319	0.67 299	0.48 332	0.27 427	0.21 418	0.24 388	0.23 408	0.29 424	0.29 433

UPFNet	0.53 361	0.24 290	0.51 321	0.45 352	0.38 429	0.84 424	0.49 399	0.99 352	0.75 261	0.87 369	0.88 297	0.86 362	0.64 359	0.80 370	0.71 410	0.20 329	0.20 408	0.20 297	0.20 355	0.19 298	0.15 208

ac_64	0.52 355	0.22 232	0.50 309	0.45 352	0.28 306	0.80 405	0.45 374	1.02 368	0.61 189	0.91 395	0.83 263	1.07 431	0.68 381	0.74 343	0.70 405	0.21 346	0.18 383	0.20 297	0.19 330	0.18 264	0.15 208

FADNet	0.61 412	0.51 476	1.10 481	0.45 352	0.44 464	0.65 355	0.41 345	1.19 441	1.05 434	0.70 254	0.84 268	0.98 403	0.66 372	0.82 376	0.50 335	0.29 444	0.30 479	0.27 432	0.30 465	0.46 495	0.35 468

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

testlalala_base	0.46 278	0.25 313	0.41 179	0.46 373	0.33 395	0.58 303	0.25 80	0.57 121	0.34 64	0.51 153	0.56 154	0.46 164	0.30 142	0.43 82	0.31 166	1.47 548	0.11 131	0.14 77	0.09 9	1.59 538	0.13 141

CRFU-Net	0.57 393	0.27 349	0.57 353	0.46 373	0.30 346	1.20 486	0.52 422	1.10 398	0.56 181	1.00 435	0.98 343	1.06 426	0.79 432	0.81 373	0.71 410	0.21 346	0.19 397	0.18 227	0.16 224	0.18 264	0.19 324

SA	0.44 258	0.25 313	0.46 252	0.46 373	0.24 180	0.43 217	0.36 260	0.75 259	0.96 394	0.59 178	1.03 365	0.48 172	0.52 279	0.94 437	0.32 176	0.16 206	0.12 186	0.21 338	0.19 330	0.15 166	0.13 141

AACVNet	0.50 339	0.23 253	0.49 296	0.46 373	0.29 332	0.52 260	0.38 296	0.90 320	0.55 175	0.81 322	1.03 365	1.00 407	0.70 398	0.83 384	0.54 360	0.21 346	0.18 383	0.24 388	0.18 300	0.23 377	0.20 347

GrayStereo	0.49 323	0.19 121	0.42 200	0.46 373	0.28 306	0.53 268	0.67 465	0.69 213	0.63 201	1.02 443	1.47 481	0.78 336	0.76 418	0.56 180	0.33 188	0.14 97	0.12 186	0.17 181	0.17 273	0.15 166	0.29 433

test-1	0.36 163	0.19 121	0.71 417	0.46 373	0.26 253	0.44 225	0.36 260	0.60 142	0.59 186	0.48 146	0.67 188	0.53 192	0.36 191	0.40 62	0.29 153	0.14 97	0.11 131	0.16 143	0.14 166	0.15 166	0.16 254

FINET	0.67 425	0.42 451	1.00 472	0.46 373	0.43 457	0.83 421	0.89 506	1.08 392	1.50 507	0.87 369	1.14 410	0.71 294	0.68 381	0.92 424	0.70 405	0.36 488	0.30 479	0.26 420	0.24 423	0.35 461	0.33 456

FADNet-RVC	0.60 410	0.53 486	1.14 486	0.46 373	0.39 434	0.61 324	0.39 319	1.12 410	0.87 342	0.70 254	0.84 268	1.04 420	0.55 301	0.94 437	0.69 402	0.26 418	0.25 451	0.28 440	0.28 457	0.31 439	0.31 448

StereoDRNet-Refined	0.58 400	0.32 393	0.54 338	0.46 373	0.30 346	0.96 443	0.40 330	1.00 356	0.94 387	1.12 471	1.08 387	0.96 398	0.67 375	0.90 414	0.89 458	0.17 245	0.13 252	0.22 352	0.21 376	0.20 314	0.19 324
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AIO-test2	0.39 211	0.21 193	0.41 179	0.47 382	0.25 212	0.45 233	0.35 238	0.77 269	1.27 487	0.36 87	0.87 289	0.37 102	0.30 142	0.47 117	0.27 118	0.15 158	0.13 252	0.21 338	0.23 408	0.15 166	0.13 141

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

TRStereo	0.37 180	0.27 349	0.59 358	0.47 382	0.41 446	0.29 86	0.30 151	0.84 294	0.59 186	0.52 159	0.41 91	0.52 188	0.26 89	0.73 336	0.27 118	0.17 245	0.12 186	0.19 267	0.19 330	0.13 77	0.11 64

RAFT	0.45 268	0.22 232	0.45 235	0.47 382	0.26 253	0.54 274	0.47 385	0.66 185	0.58 185	0.80 310	0.82 257	0.94 393	0.57 310	0.75 349	0.34 203	0.17 245	0.15 315	0.22 352	0.20 355	0.16 206	0.12 107

EDNetEfficient	1.46 522	0.80 513	6.12 553	0.47 382	0.39 434	0.69 366	0.83 498	0.90 320	2.77 542	3.50 554	1.96 510	1.66 506	2.03 537	1.26 486	4.18 548	0.21 346	0.18 383	0.21 338	0.20 355	0.41 483	0.39 483

CVANet_RVC	0.57 393	0.33 401	0.44 223	0.47 382	0.32 384	0.67 362	0.61 454	1.05 380	0.93 380	0.85 354	1.04 371	1.01 411	0.73 409	0.83 384	0.52 352	0.29 444	0.19 397	0.27 432	0.25 432	0.31 439	0.21 365

AE-Stereo	0.34 130	0.21 193	0.42 200	0.48 388	0.31 368	0.48 245	0.35 238	0.61 148	0.62 190	0.32 70	0.55 151	0.52 188	0.27 99	0.47 117	0.29 153	0.13 58	0.13 252	0.18 227	0.16 224	0.15 166	0.12 107

LL-Strereo	0.57 393	0.27 349	0.68 402	0.48 388	0.34 404	0.39 189	0.48 393	0.94 333	0.97 397	0.83 343	0.78 233	1.10 441	1.18 498	1.33 494	0.49 334	0.17 245	0.14 286	0.22 352	0.19 330	0.16 206	0.17 273

CASS	0.45 268	0.27 349	0.42 200	0.48 388	0.22 111	0.61 324	0.34 214	0.97 347	0.62 190	0.71 261	0.85 278	0.61 241	0.55 301	0.57 192	0.41 277	0.29 444	0.16 346	0.22 352	0.18 300	0.22 360	0.28 427
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.48 305	0.77 511	0.50 309	0.48 388	0.31 368	0.41 207	0.34 214	0.70 228	0.92 374	0.65 218	0.60 164	0.58 215	0.43 230	0.63 260	0.41 277	0.32 465	0.15 315	0.66 522	0.19 330	0.36 465	0.21 365

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

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

PSMNet-ADL	0.48 305	0.27 349	0.40 169	0.48 388	0.30 346	0.68 364	0.37 274	0.90 320	0.80 297	0.61 189	0.80 246	0.92 389	0.62 342	0.72 331	0.63 387	0.23 386	0.18 383	0.18 227	0.20 355	0.22 360	0.20 347

CroCo-Stereo	0.26 60	0.22 232	0.36 111	0.48 388	0.22 111	0.20 5	0.29 135	0.51 94	0.44 135	0.28 43	0.23 18	0.42 140	0.26 89	0.29 7	0.26 100	0.15 158	0.13 252	0.13 51	0.11 75	0.16 206	0.12 107
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ICVP	0.46 278	0.25 313	0.38 139	0.48 388	0.28 306	0.58 303	0.43 362	1.00 356	0.70 232	0.67 233	0.95 325	0.75 322	0.55 301	0.53 159	0.54 360	0.23 386	0.17 366	0.19 267	0.17 273	0.19 298	0.20 347
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.40 223	0.39 440	0.85 452	0.48 388	0.37 420	0.40 193	0.46 378	0.57 121	0.52 163	0.38 101	0.46 106	0.35 90	0.42 224	0.43 82	0.30 159	0.19 306	0.14 286	0.18 227	0.17 273	0.57 514	0.44 498

CroCo_RVC	0.40 223	0.39 440	0.85 452	0.48 388	0.37 420	0.40 193	0.46 378	0.57 121	0.52 163	0.38 101	0.46 106	0.35 90	0.42 224	0.43 82	0.30 159	0.19 306	0.14 286	0.18 227	0.17 273	0.57 514	0.44 498

EDNetEfficientorigin	9.93 566	1.15 532	175.16 586	0.48 388	0.36 414	1.04 461	0.68 470	1.24 466	2.69 541	3.17 551	2.50 523	2.30 524	2.07 538	1.76 521	2.21 528	0.20 329	0.18 383	0.24 388	0.19 330	0.51 503	0.50 515

AdaStereo	0.50 339	0.32 393	0.47 264	0.48 388	0.25 212	0.67 362	0.32 193	1.17 436	0.88 346	0.75 287	0.99 348	0.75 322	0.49 261	0.67 299	0.46 321	0.27 427	0.12 186	0.28 440	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.
NVstereo2D	0.60 410	0.30 384	0.75 434	0.48 388	0.43 457	0.89 430	0.48 393	1.05 380	1.15 462	0.66 230	0.86 281	0.88 373	0.70 398	0.99 440	0.65 392	0.32 465	0.15 315	0.28 440	0.20 355	0.40 477	0.36 470

SANet	1.07 498	0.41 449	1.06 477	0.48 388	0.30 346	1.41 501	0.94 511	1.42 502	3.36 549	1.58 506	2.43 521	2.33 526	1.70 526	1.34 496	1.07 484	0.28 437	0.24 443	0.26 420	0.23 408	0.34 457	0.30 441

GMStereo_Zeroshot	0.49 323	0.44 458	0.74 430	0.49 403	0.27 283	0.56 292	0.29 135	0.73 251	0.76 269	0.86 361	0.94 316	0.91 384	0.36 191	0.74 343	0.43 286	0.26 418	0.14 286	0.26 420	0.15 192	0.36 465	0.18 291

StereoVision	0.42 241	0.28 363	0.45 235	0.49 403	0.28 306	0.38 182	0.38 296	0.72 240	0.62 190	0.44 130	1.14 410	0.54 196	0.39 210	0.56 180	0.34 203	0.21 346	0.24 443	0.25 401	0.24 423	0.26 406	0.16 254

coex-ft	6.43 563	1.51 543	87.33 585	0.49 403	0.38 429	1.34 496	1.21 530	1.16 431	8.09 560	12.12 569	2.79 531	2.77 533	3.31 552	1.16 471	3.15 537	0.24 398	0.23 435	0.27 432	0.24 423	0.45 492	0.37 475

Wz-Net-TNSev	1.14 502	1.06 531	4.32 550	0.49 403	0.42 452	1.51 509	1.11 524	1.48 508	1.40 500	1.22 486	1.26 440	1.58 504	1.43 514	1.76 521	1.70 512	0.32 465	0.31 488	0.26 420	0.30 465	0.41 483	0.41 490

AASNet	0.53 361	0.25 313	0.52 326	0.49 403	0.32 384	0.74 385	0.40 330	1.50 511	0.86 333	0.86 361	0.92 312	0.64 256	0.59 326	0.59 227	0.79 423	0.23 386	0.19 397	0.20 297	0.16 224	0.21 338	0.19 324

GEStereo_RVC	0.55 375	0.29 375	0.63 377	0.49 403	0.31 368	0.70 371	0.54 430	1.22 455	0.92 374	0.82 331	0.85 278	0.85 357	0.63 348	0.90 414	0.65 392	0.24 398	0.16 346	0.19 267	0.16 224	0.21 338	0.22 383

psm_up	0.55 375	0.26 332	0.47 264	0.49 403	0.32 384	0.65 355	0.56 440	1.04 375	0.82 310	0.82 331	0.88 297	1.01 411	0.94 470	0.74 343	0.61 382	0.21 346	0.25 451	0.26 420	0.23 408	0.21 338	0.20 347

psmorigin	0.82 459	0.51 476	2.09 531	0.49 403	0.41 446	0.85 425	0.50 404	1.04 375	0.88 346	1.45 499	1.43 472	1.50 496	1.06 486	1.22 482	0.97 470	0.31 454	0.32 493	0.27 432	0.27 452	0.33 451	0.42 491

aanetorigin	0.83 466	0.56 489	1.87 528	0.49 403	0.38 429	0.56 292	0.66 463	0.70 228	1.00 412	2.42 537	2.02 512	1.31 468	1.18 498	0.93 430	1.13 492	0.20 329	0.18 383	0.20 297	0.19 330	0.27 417	0.30 441

FAT-Stereo	0.73 442	0.33 401	0.75 434	0.49 403	0.37 420	0.71 376	0.59 447	1.36 493	1.30 490	1.03 451	1.40 466	1.59 505	1.15 494	0.87 403	0.86 438	0.28 437	0.28 470	0.28 440	0.23 408	0.28 420	0.38 481

FADNet-RVC-Resample	0.56 386	0.33 401	1.16 487	0.49 403	0.34 404	0.71 376	0.43 362	1.01 365	0.93 380	0.82 331	0.87 289	0.74 320	0.67 375	0.73 336	0.45 311	0.18 276	0.18 383	0.26 420	0.27 452	0.26 406	0.27 420

ADCP+	1.06 496	0.35 412	1.51 521	0.49 403	0.51 487	1.45 506	0.55 434	1.25 470	1.03 424	1.16 475	1.15 416	1.10 441	1.07 488	1.56 509	6.75 558	0.19 306	0.16 346	0.23 372	0.21 376	0.28 420	0.21 365

DLCB_ROB	0.58 400	0.28 363	0.47 264	0.49 403	0.32 384	0.77 395	0.50 404	0.99 352	0.92 374	1.04 452	1.14 410	1.21 456	0.69 385	0.88 406	0.69 402	0.20 329	0.20 408	0.22 352	0.22 394	0.21 338	0.18 291

WCMA_ROB	1.14 502	0.36 417	0.76 439	0.49 403	0.44 464	1.23 490	0.67 465	1.11 404	1.23 476	2.84 545	3.95 551	3.28 540	1.83 531	1.25 485	0.99 474	0.44 503	0.34 501	0.34 470	0.37 488	0.41 483	0.40 486

AIO-test1	0.38 195	0.18 84	0.38 139	0.50 417	0.24 180	0.46 238	0.30 151	0.70 228	1.19 469	0.40 115	0.71 196	0.45 156	0.29 127	0.53 159	0.27 118	0.15 158	0.13 252	0.19 267	0.21 376	0.13 77	0.17 273

rvit_0105_6	0.38 195	0.28 363	0.64 382	0.50 417	0.30 346	0.39 189	0.38 296	0.51 94	0.67 219	0.40 115	0.45 101	0.50 180	0.41 222	0.54 165	0.36 236	0.27 427	0.26 458	0.24 388	0.21 376	0.22 360	0.16 254

rvit_0105_5	0.42 241	0.31 389	0.73 425	0.50 417	0.29 332	0.44 225	0.42 355	0.61 148	0.74 258	0.51 153	0.51 130	0.60 236	0.47 253	0.57 192	0.38 260	0.27 427	0.25 451	0.25 401	0.23 408	0.22 360	0.18 291

rvit_0105_4	0.41 234	0.29 375	0.71 417	0.50 417	0.29 332	0.41 207	0.41 345	0.55 114	0.73 251	0.45 132	0.48 114	0.55 199	0.44 239	0.57 192	0.36 236	0.28 437	0.26 458	0.25 401	0.22 394	0.23 377	0.18 291

CroCo-Stereo Lap2	0.28 77	0.24 290	0.39 158	0.50 417	0.29 332	0.20 5	0.31 173	0.49 84	0.38 104	0.24 22	0.27 35	0.46 164	0.31 149	0.39 57	0.30 159	0.14 97	0.15 315	0.16 143	0.13 135	0.16 206	0.15 208

Wz-Net-LNSev	0.71 436	0.51 476	1.36 514	0.50 417	0.41 446	1.15 479	0.69 475	1.21 447	1.07 447	1.02 443	1.12 398	1.08 433	0.87 453	0.89 412	0.89 458	0.24 398	0.22 425	0.21 338	0.19 330	0.26 406	0.26 410

Wz-Net-MNSev	0.76 445	0.40 445	1.34 509	0.50 417	0.40 439	1.44 505	0.83 498	1.15 425	1.16 463	1.25 490	1.20 430	1.13 451	0.81 436	1.16 471	1.00 477	0.22 371	0.19 397	0.24 388	0.23 408	0.28 420	0.26 410

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

Anonymous3	0.46 278	0.34 406	0.86 457	0.50 417	0.37 420	0.81 410	0.50 404	0.72 240	0.65 213	0.51 153	0.65 177	0.45 156	0.45 244	0.64 273	0.38 260	0.24 398	0.24 443	0.22 352	0.21 376	0.23 377	0.23 390

HGLStereo	0.56 386	0.28 363	0.57 353	0.50 417	0.37 420	0.80 405	0.45 374	1.02 368	0.78 286	0.86 361	1.14 410	0.89 377	0.82 440	0.76 353	0.73 413	0.21 346	0.20 408	0.19 267	0.18 300	0.19 298	0.21 365

DMCA-RVC	0.51 346	0.30 384	0.59 358	0.50 417	0.32 384	0.54 274	0.38 296	0.86 301	0.68 224	0.94 410	0.86 281	0.91 384	0.68 381	0.70 321	0.59 375	0.23 386	0.18 383	0.31 457	0.23 408	0.26 406	0.19 324

ADCL	1.04 492	0.38 434	1.35 510	0.50 417	0.39 434	1.61 515	0.89 506	1.29 477	1.39 498	1.29 492	1.50 482	1.24 459	1.24 503	1.37 502	4.87 551	0.21 346	0.19 397	0.25 401	0.25 432	0.29 424	0.27 420

ADCRef	0.80 455	0.43 453	1.32 508	0.50 417	0.45 468	1.07 464	0.51 419	1.07 388	0.98 401	1.17 476	1.42 469	0.87 368	0.91 460	0.85 396	3.19 538	0.18 276	0.16 346	0.23 372	0.23 408	0.22 360	0.21 365

PA-Net	0.67 425	0.43 453	0.83 450	0.50 417	0.53 492	0.94 437	0.68 470	1.10 398	1.14 461	0.80 310	0.88 297	0.87 368	0.77 425	1.02 449	0.88 448	0.24 398	0.41 515	0.29 448	0.44 508	0.26 406	0.34 463
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.66 420	0.32 393	0.66 394	0.50 417	0.39 434	1.15 479	0.61 454	1.49 510	1.01 416	1.12 471	1.08 387	1.06 426	0.69 385	0.77 360	0.94 464	0.23 386	0.17 366	0.26 420	0.25 432	0.25 400	0.21 365

PWC_ROB	0.87 470	0.52 483	1.28 502	0.50 417	0.32 384	0.91 432	0.37 274	1.36 493	1.46 505	1.61 509	2.59 527	1.16 455	1.01 482	1.34 496	1.40 508	0.25 408	0.18 383	0.28 440	0.20 355	0.29 424	0.28 427

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 52	0.31 389	0.24 5	0.51 433	0.19 49	0.29 86	0.22 44	0.40 49	0.37 99	0.26 31	0.24 24	0.24 40	0.31 149	0.44 93	0.22 26	0.14 97	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 120	0.10 28

TestStereo1	0.43 251	0.23 253	0.41 179	0.51 433	0.24 180	0.34 147	0.40 330	0.77 269	0.90 362	0.68 239	0.96 329	0.48 172	0.46 249	0.91 421	0.32 176	0.16 206	0.13 252	0.18 227	0.15 192	0.14 120	0.13 141

RAFT+CT+SA	0.39 211	0.23 253	0.36 111	0.51 433	0.27 283	0.29 86	0.46 378	0.75 259	0.80 297	0.51 153	0.89 301	0.41 130	0.40 216	0.78 364	0.32 176	0.14 97	0.11 131	0.18 227	0.18 300	0.15 166	0.14 185

SA-5K	0.43 251	0.23 253	0.41 179	0.51 433	0.24 180	0.34 147	0.40 330	0.77 269	0.90 362	0.68 239	0.96 329	0.48 172	0.46 249	0.91 421	0.32 176	0.16 206	0.13 252	0.18 227	0.15 192	0.14 120	0.13 141

XX-TBD	0.32 114	0.53 486	0.26 14	0.51 433	0.20 73	0.37 169	0.24 72	0.40 49	0.73 251	0.54 166	0.69 191	0.31 62	0.25 74	0.32 19	0.27 118	0.16 206	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.11 64

sCroCo_RVC	0.35 145	0.28 363	0.69 408	0.51 433	0.39 434	0.41 207	0.31 173	0.49 84	0.45 142	0.31 57	0.48 114	0.38 110	0.32 154	0.46 110	0.32 176	0.21 346	0.22 425	0.19 267	0.19 330	0.21 338	0.20 347

RAFT + AFF	0.53 361	0.29 375	0.75 434	0.51 433	0.32 384	0.63 341	0.60 449	1.00 356	0.91 369	0.78 304	0.87 289	0.83 351	0.58 319	0.80 370	0.47 328	0.17 245	0.20 408	0.23 372	0.22 394	0.18 264	0.18 291

GwcNet	0.69 430	0.36 417	1.10 481	0.51 433	0.42 452	1.08 468	0.50 404	1.21 447	1.16 463	1.00 435	1.37 460	1.06 426	0.79 432	0.92 424	0.94 464	0.25 408	0.24 443	0.24 388	0.22 394	0.23 377	0.26 410

GANet	0.70 432	0.37 424	0.55 343	0.51 433	0.34 404	0.94 437	0.96 513	1.08 392	0.94 387	1.04 452	1.98 511	1.13 451	0.88 457	1.12 467	0.66 395	0.25 408	0.26 458	0.27 432	0.22 394	0.31 439	0.22 383

TDLM	0.57 393	0.33 401	0.49 296	0.51 433	0.30 346	0.66 358	0.73 488	1.03 372	1.01 416	0.82 331	1.10 393	0.84 355	0.70 398	0.86 401	0.58 370	0.28 437	0.17 366	0.25 401	0.22 394	0.26 406	0.19 324

StereoDRNet	0.64 416	0.33 401	0.68 402	0.51 433	0.43 457	1.03 457	0.53 426	1.47 507	0.99 406	1.10 468	0.87 289	1.07 431	0.71 402	0.82 376	0.88 448	0.23 386	0.19 397	0.25 401	0.23 408	0.27 417	0.19 324

NaN_ROB	0.69 430	0.44 458	0.69 408	0.51 433	0.33 395	0.97 445	1.06 520	1.22 455	1.19 469	1.24 489	0.96 329	1.08 433	0.78 430	1.20 476	0.67 398	0.24 398	0.30 479	0.23 372	0.24 423	0.23 377	0.25 405

w-ln-seven-2	0.76 445	0.43 453	2.32 535	0.52 445	0.38 429	0.90 431	0.65 461	1.11 404	1.12 458	1.19 480	1.28 443	1.09 437	0.99 478	1.07 457	0.87 444	0.20 329	0.19 397	0.23 372	0.22 394	0.26 406	0.22 383

YMNet	0.66 420	0.38 434	0.90 461	0.52 445	0.46 475	1.08 468	0.49 399	1.00 356	0.77 276	1.18 478	1.29 447	1.12 445	0.74 411	0.85 396	0.86 438	0.27 427	0.31 488	0.25 401	0.25 432	0.24 390	0.23 390

YMNet_1	0.66 420	0.38 434	0.90 461	0.52 445	0.46 475	1.08 468	0.49 399	1.00 356	0.77 276	1.18 478	1.29 447	1.12 445	0.74 411	0.85 396	0.86 438	0.27 427	0.31 488	0.25 401	0.25 432	0.24 390	0.23 390

rvit_stereo_ft	0.33 124	0.25 313	0.47 264	0.52 445	0.32 384	0.33 137	0.47 385	0.49 84	0.50 158	0.34 78	0.41 91	0.41 130	0.32 154	0.48 127	0.34 203	0.22 371	0.14 286	0.19 267	0.18 300	0.19 298	0.14 185

test_5	0.43 251	0.24 290	0.43 211	0.52 445	0.28 306	0.28 74	0.42 355	0.72 240	0.82 310	0.62 191	0.91 308	0.72 303	0.55 301	0.79 369	0.35 220	0.14 97	0.11 131	0.18 227	0.18 300	0.18 264	0.16 254

OMP-Stereo	0.42 241	0.22 232	0.46 252	0.52 445	0.24 180	0.36 164	0.25 80	0.71 236	0.78 286	0.77 300	0.64 174	0.89 377	0.39 210	0.91 421	0.35 220	0.15 158	0.12 186	0.20 297	0.15 192	0.15 166	0.12 107

edge stereo	0.76 445	0.38 434	0.74 430	0.52 445	0.43 457	0.80 405	0.53 426	1.28 476	1.06 441	1.28 491	1.38 465	1.81 510	1.11 491	1.08 460	0.85 437	0.33 473	0.32 493	0.41 494	0.28 457	0.32 445	0.36 470

RTSC	0.87 470	0.48 465	1.23 498	0.52 445	0.37 420	1.13 476	0.50 404	1.34 487	1.79 522	1.51 503	1.24 436	1.12 445	0.81 436	1.62 513	2.16 527	0.25 408	0.19 397	0.23 372	0.24 423	0.30 433	0.31 448

XPNet_ROB	0.70 432	0.35 412	0.68 402	0.52 445	0.40 439	0.79 402	0.85 504	1.16 431	0.94 387	1.33 495	1.15 416	1.38 484	0.83 445	1.03 451	0.90 460	0.32 465	0.25 451	0.26 420	0.24 423	0.31 439	0.28 427

rvit_stereo_0075_2	0.47 293	0.37 424	0.70 412	0.53 454	0.46 475	0.43 217	0.36 260	0.81 286	0.67 219	0.55 168	0.74 210	0.59 230	0.43 230	0.63 260	0.43 286	0.32 465	0.23 435	0.35 472	0.25 432	0.30 433	0.25 405

HCRNet	0.44 258	0.34 406	0.41 179	0.53 454	0.26 253	0.53 268	0.29 135	0.83 291	0.63 201	0.71 261	0.81 253	0.77 334	0.50 272	0.66 288	0.36 236	0.24 398	0.16 346	0.24 388	0.20 355	0.21 338	0.18 291

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 425	0.81 514	0.73 425	0.53 454	0.37 420	1.40 499	0.53 426	1.04 375	0.79 295	0.88 379	0.94 316	0.95 395	0.53 283	0.93 430	0.58 370	0.39 494	0.30 479	0.57 518	0.31 472	0.53 508	0.30 441

ADCMid	1.14 502	0.52 483	2.23 534	0.53 454	0.43 457	1.07 464	0.75 490	1.23 459	1.05 434	2.15 531	1.44 475	1.50 496	1.43 514	1.56 509	5.01 552	0.26 418	0.24 443	0.29 448	0.31 472	0.37 470	0.33 456

RYNet	0.72 440	0.35 412	0.64 382	0.53 454	0.67 512	1.31 495	0.67 465	1.20 445	1.18 467	1.05 454	0.87 289	1.27 462	0.93 469	0.93 430	1.27 501	0.22 371	0.16 346	0.26 420	0.23 408	0.40 477	0.39 483

DPSNet	0.99 486	0.42 451	1.88 529	0.53 454	0.41 446	1.59 514	1.26 534	2.21 538	1.43 501	1.10 468	1.11 394	1.46 490	1.95 535	1.34 496	1.26 499	0.34 479	0.25 451	0.25 401	0.21 376	0.46 495	0.37 475

w-ln-seven	0.96 483	0.48 465	2.41 537	0.54 460	0.50 483	1.41 501	0.70 480	1.67 526	1.81 523	1.49 500	1.50 482	1.26 460	0.87 453	1.15 469	1.80 519	0.23 386	0.21 418	0.25 401	0.25 432	0.31 439	0.26 410

rvit_0105_3	0.47 293	0.34 406	0.77 444	0.54 460	0.31 368	0.49 249	0.47 385	0.63 162	0.79 295	0.65 218	0.59 162	0.64 256	0.50 272	0.65 280	0.39 266	0.29 444	0.27 466	0.29 448	0.28 457	0.21 338	0.20 347

ccnet	0.82 459	0.57 491	0.75 434	0.54 460	0.59 506	1.09 471	0.66 463	1.38 496	0.94 387	1.12 471	1.44 475	1.29 465	0.92 464	0.95 439	1.24 497	0.49 511	0.42 517	0.50 513	0.47 514	0.51 503	0.46 503

ADCPNet	1.03 491	0.48 465	2.70 539	0.54 460	0.42 452	1.40 499	0.75 490	1.13 412	1.07 447	1.22 486	1.42 469	1.68 507	1.09 489	1.36 501	3.45 542	0.30 451	0.28 470	0.29 448	0.32 478	0.37 470	0.35 468

LALA_ROB	0.74 443	0.43 453	0.69 408	0.54 460	0.40 439	1.01 452	0.95 512	1.21 447	1.07 447	1.22 486	1.12 398	1.56 502	0.79 432	1.04 453	0.86 438	0.33 473	0.22 425	0.35 472	0.30 465	0.35 461	0.31 448

SACVNet	0.58 400	0.34 406	0.55 343	0.55 465	0.36 414	0.63 341	0.48 393	1.13 412	0.77 276	1.02 443	1.06 381	1.02 416	0.74 411	0.90 414	0.51 345	0.27 427	0.21 418	0.25 401	0.24 423	0.29 424	0.36 470

XX-Stereo	0.37 180	0.17 61	0.45 235	0.55 465	0.36 414	0.38 182	0.20 20	0.60 142	0.30 43	0.46 138	1.30 450	0.73 314	0.26 89	0.56 180	0.26 100	0.16 206	0.11 131	0.17 181	0.16 224	0.14 120	0.10 28

FBW_ROB	0.88 472	0.50 473	0.85 452	0.55 465	0.40 439	1.17 482	0.78 494	1.50 511	1.37 495	1.33 495	1.27 441	1.48 494	1.00 481	2.57 544	0.98 473	0.25 408	0.32 493	0.45 500	0.30 465	0.34 457	0.28 427

ISRNet	0.56 386	0.24 290	0.66 394	0.56 468	0.36 414	0.44 225	0.25 80	0.82 288	0.84 320	1.07 460	1.25 438	0.91 384	0.60 330	0.66 288	0.58 370	0.35 484	0.26 458	0.36 477	0.33 481	0.30 433	0.42 491

Wz-Net-SNSev	0.91 478	0.73 507	2.13 532	0.56 468	0.45 468	0.95 440	1.13 525	1.34 487	1.24 478	1.02 443	1.30 450	1.46 490	0.86 450	1.81 523	1.50 509	0.25 408	0.23 435	0.25 401	0.26 446	0.32 445	0.29 433

APVNet	0.71 436	0.37 424	0.89 460	0.56 468	0.45 468	1.18 484	0.68 470	1.41 501	0.85 328	0.81 322	1.15 416	1.04 420	0.81 436	1.10 464	1.17 493	0.26 418	0.28 470	0.32 463	0.31 472	0.29 424	0.30 441

S-Stereo	0.74 443	0.35 412	0.96 467	0.56 468	0.45 468	0.82 418	0.60 449	1.24 466	1.60 517	0.96 418	1.41 468	1.12 445	0.94 470	0.80 370	1.04 482	0.26 418	0.31 488	0.28 440	0.25 432	0.32 445	0.47 508

ETE_ROB	0.70 432	0.49 469	0.73 425	0.56 468	0.36 414	0.79 402	0.87 505	1.14 421	0.93 380	1.19 480	1.18 425	1.39 485	0.82 440	0.99 440	0.80 425	0.26 418	0.21 418	0.31 457	0.26 446	0.33 451	0.34 463

PSMNet_ROB	0.64 416	0.37 424	0.65 388	0.56 468	0.42 452	0.97 445	0.83 498	1.21 447	0.92 374	0.79 308	1.02 361	1.08 433	0.63 348	0.82 376	0.91 462	0.29 444	0.20 408	0.31 457	0.31 472	0.26 406	0.23 390

AnyNet_C32	1.16 506	0.62 500	2.40 536	0.57 474	0.55 497	1.41 501	1.34 539	1.18 439	1.24 478	1.49 500	1.42 469	1.39 485	1.20 502	1.55 507	4.82 550	0.29 444	0.28 470	0.29 448	0.34 483	0.38 474	0.42 491

rvit_105_1	0.54 373	0.40 445	0.76 439	0.58 475	0.37 420	0.59 316	0.68 470	0.70 228	0.94 387	0.82 331	0.69 191	0.73 314	0.58 319	0.78 364	0.54 360	0.32 465	0.29 475	0.31 457	0.34 483	0.23 377	0.20 347

LMCR-Stereo	0.53 361	0.30 384	0.53 334	0.58 475	0.30 346	0.83 421	0.36 260	1.19 441	0.76 269	0.88 379	1.04 371	0.56 202	0.62 342	0.82 376	0.67 398	0.19 306	0.15 315	0.19 267	0.14 166	0.23 377	0.17 273

DGSMNet	0.76 445	0.55 488	1.29 504	0.58 475	0.62 509	0.94 437	0.70 480	1.26 472	1.11 454	0.83 343	1.24 436	1.00 407	0.71 402	1.03 451	0.81 428	0.34 479	0.29 475	0.41 494	0.40 498	0.57 514	0.55 520

CC-Net-ROB	0.82 459	0.96 525	0.85 452	0.58 475	0.45 468	1.27 493	0.70 480	1.17 436	1.02 419	0.83 343	1.23 435	0.90 382	0.77 425	1.06 454	0.69 402	0.46 505	0.34 501	1.71 539	0.38 491	0.59 518	0.36 470

TCMNet	0.66 420	0.39 440	0.98 470	0.59 479	0.61 508	0.96 443	0.55 434	1.05 380	0.90 362	0.84 350	1.14 410	0.89 377	0.65 365	0.85 396	1.01 478	0.26 418	0.26 458	0.31 457	0.28 457	0.32 445	0.29 433

stereogan	0.80 455	0.31 389	0.71 417	0.59 479	0.50 483	1.72 522	0.48 393	1.35 490	1.37 495	1.00 435	1.46 480	1.56 502	0.95 473	1.29 490	0.84 433	0.28 437	0.29 475	0.29 448	0.25 432	0.38 474	0.38 481

SHD	0.93 481	0.50 473	1.18 493	0.59 479	0.46 475	0.97 445	0.48 393	1.70 528	2.15 530	1.58 506	1.37 460	1.42 488	1.19 500	1.31 492	1.60 510	0.31 454	0.26 458	0.32 463	0.33 481	0.40 477	0.42 491

ADCS	1.51 524	0.61 497	3.42 543	0.59 479	0.51 487	1.27 493	1.08 523	1.59 520	1.81 523	1.91 525	1.66 495	1.51 499	1.42 513	1.94 530	8.60 560	0.33 473	0.32 493	0.33 468	0.36 487	0.44 488	0.42 491

DANet	0.71 436	0.45 462	0.91 463	0.59 479	0.40 439	0.81 410	0.40 330	0.97 347	0.84 320	1.20 484	1.22 431	1.33 476	0.88 457	1.16 471	1.24 497	0.27 427	0.23 435	0.31 457	0.25 432	0.35 461	0.32 452
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSMD_ROB	1.21 509	0.49 469	0.62 368	0.59 479	0.50 483	1.62 517	0.67 465	1.23 459	1.24 478	2.45 538	3.77 545	3.09 537	2.98 550	1.32 493	0.81 428	0.45 504	0.41 515	0.49 511	0.51 523	0.47 497	0.44 498

Nwc_Net	0.78 451	0.38 434	0.73 425	0.60 485	0.55 497	1.05 462	0.55 434	1.67 526	1.05 434	0.88 379	1.86 507	1.40 487	1.09 489	1.10 464	0.87 444	0.30 451	0.25 451	0.36 477	0.38 491	0.29 424	0.29 433

CSAN	0.83 466	0.49 469	0.77 444	0.60 485	0.41 446	1.14 477	1.06 520	1.19 441	1.46 505	1.32 493	1.43 472	1.37 483	1.19 500	1.27 489	0.86 438	0.39 494	0.31 488	0.36 477	0.37 488	0.35 461	0.34 463

FC-DCNN v2	1.65 530	0.51 476	0.65 388	0.61 487	0.49 481	1.61 515	0.70 480	1.75 530	1.56 513	4.74 562	4.91 559	6.46 560	3.31 552	1.91 527	1.11 487	0.46 505	0.42 517	0.47 504	0.46 509	0.48 498	0.46 503

NCC-stereo	0.78 451	0.40 445	0.76 439	0.61 487	0.67 512	0.81 410	0.69 475	1.54 518	1.11 454	0.90 390	1.36 457	1.33 476	1.16 495	1.19 474	0.88 448	0.31 454	0.30 479	0.37 482	0.48 516	0.33 451	0.33 456

Abc-Net	0.78 451	0.40 445	0.76 439	0.61 487	0.67 512	0.81 410	0.69 475	1.54 518	1.11 454	0.90 390	1.36 457	1.33 476	1.16 495	1.19 474	0.88 448	0.31 454	0.30 479	0.37 482	0.48 516	0.33 451	0.33 456
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	1.59 526	0.51 476	0.66 394	0.61 487	0.49 481	1.56 512	0.70 480	1.66 525	1.53 509	4.64 559	4.62 557	5.85 556	3.34 554	1.84 525	1.11 487	0.46 505	0.42 517	0.47 504	0.46 509	0.48 498	0.46 503

WZ-Net	1.19 508	0.59 493	4.07 548	0.62 491	0.51 487	1.34 496	1.31 538	1.32 483	1.74 521	1.53 505	1.65 493	1.74 509	1.28 507	2.25 538	2.01 524	0.27 427	0.21 418	0.23 372	0.25 432	0.40 477	0.39 483

MDST_ROB	0.91 478	0.27 349	0.85 452	0.63 492	0.41 446	2.53 534	0.71 486	1.60 521	1.13 459	2.83 544	1.73 499	0.97 400	0.69 385	1.61 512	0.73 413	0.25 408	0.22 425	0.32 463	0.28 457	0.25 400	0.24 398

Syn2CoEx	0.71 436	0.51 476	0.95 465	0.64 493	0.45 468	0.91 432	0.53 426	1.48 508	1.13 459	0.93 407	1.35 456	1.02 416	0.99 478	0.92 424	0.80 425	0.30 451	0.27 466	0.28 440	0.24 423	0.23 377	0.24 398

AF-Net	0.81 458	0.39 440	0.68 402	0.64 493	0.54 495	0.91 432	0.51 419	1.61 522	1.31 491	0.96 418	2.02 512	1.46 490	1.26 506	1.11 466	0.99 474	0.32 465	0.24 443	0.39 487	0.27 452	0.30 433	0.25 405

G-Net	0.95 482	0.46 464	1.04 475	0.64 493	0.48 479	2.12 530	0.64 460	1.01 365	0.87 342	1.75 517	2.82 534	1.30 467	1.64 525	1.06 454	0.96 469	0.36 488	0.29 475	0.35 472	0.25 432	0.45 492	0.42 491

AnyNet_C01	1.56 525	1.05 530	7.45 555	0.64 493	0.54 495	1.99 527	1.38 541	1.43 504	1.36 493	1.63 512	1.92 508	1.84 512	1.33 509	2.40 540	4.03 545	0.33 473	0.32 493	0.32 463	0.34 483	0.44 488	0.45 502

NCCL2	0.72 440	0.41 449	0.65 388	0.64 493	0.44 464	0.98 449	1.20 528	1.11 404	1.00 412	0.98 427	0.96 329	1.49 495	0.87 453	0.90 414	0.79 423	0.31 454	0.26 458	0.39 487	0.39 495	0.32 445	0.32 452

RGC	0.79 454	0.59 493	0.71 417	0.65 498	0.65 511	0.92 436	0.58 444	1.29 477	1.05 434	1.07 460	1.45 478	1.47 493	1.03 483	1.21 480	0.88 448	0.32 465	0.30 479	0.48 508	0.40 498	0.37 470	0.37 475

RTS	1.98 536	0.96 525	11.36 560	0.65 498	0.57 503	2.77 540	1.40 542	1.39 497	2.26 532	1.89 522	2.56 524	1.32 473	1.25 504	5.20 557	4.05 546	0.31 454	0.22 425	0.29 448	0.29 463	0.40 477	0.37 475

RTSA	1.98 536	0.96 525	11.36 560	0.65 498	0.57 503	2.77 540	1.40 542	1.39 497	2.26 532	1.89 522	2.56 524	1.32 473	1.25 504	5.20 557	4.05 546	0.31 454	0.22 425	0.29 448	0.29 463	0.40 477	0.37 475

RP	0.76 445	0.36 417	0.63 377	0.66 501	0.58 505	0.80 405	0.55 434	1.14 421	1.22 475	0.97 422	1.65 493	1.43 489	1.32 508	1.01 444	0.84 433	0.33 473	0.30 479	0.36 477	0.30 465	0.34 457	0.34 463

MANE	4.13 555	0.51 476	0.64 382	0.66 501	0.56 500	6.89 561	0.99 516	7.55 564	12.04 564	6.68 565	8.57 567	10.69 566	9.45 564	7.59 565	6.39 556	0.49 511	0.43 521	0.48 508	0.98 544	0.49 500	0.48 511

GANetREF_RVC	0.80 455	0.75 509	0.86 457	0.66 501	0.42 452	1.15 479	0.98 514	1.14 421	1.19 469	1.01 440	1.02 361	1.10 441	0.90 459	1.15 469	0.76 418	0.48 509	0.39 512	0.57 518	0.38 491	0.63 520	0.46 503
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
MFN_U_SF_RVC	1.09 500	0.59 493	1.97 530	0.67 504	0.44 464	1.93 526	0.60 449	1.85 531	1.36 493	1.61 509	1.54 487	1.95 518	1.37 510	1.64 516	1.73 513	0.40 498	0.37 506	0.45 500	0.48 516	0.44 488	0.44 498

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 490	0.57 491	1.51 521	0.67 504	0.50 483	2.57 535	1.66 549	1.20 445	1.43 501	1.38 497	1.57 489	1.33 476	0.92 464	1.64 516	0.88 448	0.37 491	0.39 512	0.46 503	0.60 528	0.41 483	0.40 486

XQC	0.89 474	0.65 502	1.31 506	0.67 504	0.52 491	1.22 488	0.68 470	1.26 472	1.52 508	1.14 474	1.11 394	1.28 464	1.04 485	1.40 504	1.77 516	0.38 492	0.24 443	0.37 482	0.31 472	0.53 508	0.47 508

STTRV1_RVC	0.82 459	0.59 493	1.16 487	0.67 504	0.81 518	1.11 472	0.63 456	1.30 480	1.11 454	0.98 427	1.33 454	1.08 433	0.95 473	1.26 486	0.87 444	0.55 521	0.25 451	0.43 496	0.39 495	0.58 517	0.40 486

DeepPrunerF	0.89 474	0.52 483	3.43 544	0.68 508	0.81 518	0.72 383	0.72 487	1.22 455	1.99 528	0.93 407	1.01 353	0.87 368	0.86 450	1.08 460	0.95 467	0.34 479	0.28 470	0.43 496	0.39 495	0.30 433	0.32 452

ELAS	1.63 529	0.61 497	0.95 465	0.68 508	0.55 497	3.01 548	1.55 547	2.39 540	2.33 536	3.64 555	3.89 549	2.75 532	2.90 549	2.15 536	2.27 533	0.52 515	0.45 524	0.50 513	0.48 516	0.54 510	0.52 517
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.90 477	0.64 501	1.69 523	0.69 510	0.69 515	0.78 399	0.84 501	1.03 372	1.26 486	1.19 480	1.15 416	1.31 468	0.98 477	1.24 484	1.03 479	0.52 515	0.56 530	0.59 521	0.66 530	0.56 512	0.54 519

GASNet	0.67 425	0.72 506	0.96 467	0.70 511	0.48 479	0.62 332	0.47 385	1.08 392	1.03 424	0.94 410	0.82 257	0.93 391	0.83 445	1.33 494	0.80 425	0.31 454	0.22 425	0.29 448	0.28 457	0.44 488	0.24 398

LSM	4.74 559	0.77 511	10.16 558	0.70 511	56.56 581	1.02 454	1.00 518	1.24 466	1.62 518	2.04 527	2.34 518	1.33 476	1.17 497	1.38 503	1.09 486	0.33 473	0.49 527	0.39 487	0.46 509	0.51 503	10.09 571

ELAS_RVC	1.60 527	0.61 497	1.01 474	0.70 511	0.56 500	2.00 528	1.89 556	1.96 533	2.65 540	3.33 553	3.26 537	3.03 534	3.41 555	2.49 542	2.09 526	0.52 515	0.45 524	0.50 513	0.48 516	0.54 510	0.52 517
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	15.13 571	0.82 517	50.86 583	0.72 514	0.53 492	38.10 582	7.03 566	11.83 570	14.25 569	29.78 582	30.17 582	48.21 585	22.64 579	26.78 580	18.11 569	0.42 502	0.38 508	0.47 504	0.46 509	0.51 503	0.48 511

FCDSN-DC	1.39 520	0.56 489	0.65 388	0.74 515	0.59 506	1.38 498	0.63 456	1.35 490	1.39 498	3.26 552	4.50 556	4.61 547	2.63 545	1.58 511	1.03 479	0.46 505	0.42 517	0.48 508	0.47 514	0.50 502	0.50 515
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	1.28 514	0.67 504	1.28 502	0.74 515	0.62 509	1.50 508	0.84 501	1.99 534	2.96 543	2.18 532	2.36 520	1.85 514	1.95 535	1.92 528	1.94 522	0.39 494	0.36 505	0.49 511	0.37 488	0.51 503	0.64 522

PWCDC_ROB	0.89 474	0.49 469	0.80 448	0.74 515	0.40 439	1.03 457	0.39 319	1.33 485	2.35 537	1.02 443	3.77 545	0.81 349	0.92 464	1.20 476	0.90 460	0.34 479	0.22 425	0.24 388	0.20 355	0.34 457	0.29 433

Consistency-Raft	1.01 487	0.81 514	1.24 499	0.84 518	0.97 527	0.81 410	0.84 501	1.30 480	1.59 514	1.05 454	1.68 498	1.12 445	0.91 460	0.92 424	1.11 487	0.65 524	0.74 538	0.79 526	0.90 540	1.06 533	0.79 530

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 515	0.87 519	1.76 526	0.86 519	0.56 500	4.29 555	1.79 554	1.50 511	1.98 527	1.61 509	1.85 506	1.84 512	1.41 512	1.89 526	1.36 504	0.48 509	0.40 514	0.56 517	0.57 526	0.69 522	0.48 511

NVStereoNet_ROB	1.24 511	0.90 521	1.13 485	0.86 519	0.88 520	1.11 472	0.99 516	1.42 502	1.53 509	1.59 508	2.48 522	2.24 523	1.53 516	1.96 531	1.30 502	0.76 529	0.70 535	0.78 525	1.00 545	0.71 523	0.88 534
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
testlalala2	0.36 163	0.18 84	0.45 235	0.89 521	0.53 492	0.44 225	0.26 91	0.61 148	0.49 154	0.68 239	0.56 154	0.44 154	0.24 67	0.34 29	0.31 166	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.10 50	0.13 77	0.13 141

anonymity	0.97 484	0.89 520	1.05 476	0.92 522	1.03 533	0.97 445	0.81 497	1.29 477	0.91 369	1.07 460	0.98 343	1.00 407	0.95 473	1.02 449	0.92 463	0.96 534	0.95 554	0.90 529	0.91 543	0.92 527	0.94 536

SGM+DAISY	1.35 517	0.94 524	1.25 500	0.96 523	1.00 531	1.52 510	1.02 519	1.34 487	1.21 473	2.64 540	2.65 529	2.44 527	1.56 519	1.64 516	1.26 499	0.97 536	0.95 554	0.90 529	0.90 540	0.94 528	0.96 539

MFMNet_re	1.14 502	0.97 528	1.19 494	0.99 524	0.95 525	1.25 492	1.22 531	1.39 497	1.55 511	1.69 516	1.67 497	1.21 456	1.53 516	1.12 467	0.99 474	0.87 533	0.75 542	0.79 526	0.75 534	0.90 525	0.94 536

PDISCO_ROB	0.91 478	0.48 465	1.06 477	0.99 524	0.97 527	1.67 520	0.63 456	1.64 524	1.59 514	1.06 457	1.18 425	1.31 468	0.79 432	1.55 507	0.97 470	0.49 511	0.22 425	0.45 500	0.40 498	0.45 492	0.37 475

UDG	0.88 472	0.82 517	0.67 398	1.00 526	0.96 526	1.02 454	0.57 443	1.13 412	0.99 406	0.90 390	0.97 342	1.31 468	0.99 478	0.85 396	0.84 433	0.54 520	0.32 493	1.77 540	0.40 498	0.94 528	0.66 524

PSMNet-RUCA	0.76 445	0.75 509	1.08 480	1.01 527	0.90 521	0.69 366	0.50 404	1.11 404	1.03 424	0.78 304	1.11 394	0.80 346	0.72 406	0.88 406	0.63 387	0.53 519	0.27 466	0.76 524	0.46 509	0.66 521	0.47 508

FADE	5.17 560	2.05 554	13.14 564	1.03 528	0.99 530	2.09 529	0.91 509	3.91 556	3.00 544	1.76 518	1.60 491	2.73 531	6.73 562	5.95 559	3.95 544	11.57 575	1.70 561	23.09 578	15.86 575	0.62 519	0.65 523

SPS-STEREO	1.25 512	0.93 522	1.06 477	1.04 529	1.03 533	1.41 501	0.91 509	1.51 514	1.19 469	2.09 529	1.83 504	1.94 517	1.39 511	1.62 513	1.39 507	0.97 536	0.94 553	0.90 529	0.89 539	0.96 530	0.96 539
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SAMSARA	1.07 498	0.65 502	1.19 494	1.06 530	0.90 521	1.76 523	1.76 553	1.46 506	1.44 503	1.51 503	1.16 421	2.00 519	1.14 493	1.48 505	1.31 503	0.39 494	0.44 523	0.35 472	0.38 491	0.49 500	0.49 514

SQANet	0.82 459	0.74 508	0.67 398	1.13 531	0.98 529	1.11 472	0.47 385	1.07 388	0.83 315	0.91 395	1.05 375	1.03 418	0.74 411	1.01 444	0.64 390	0.61 523	0.24 443	1.03 532	0.35 486	1.18 535	0.58 521

JetBlue	2.78 545	1.26 535	7.04 554	1.16 532	1.48 540	8.00 563	6.02 565	2.60 541	1.92 526	2.12 530	2.64 528	3.34 542	3.05 551	6.49 561	3.39 540	0.78 530	0.76 543	0.75 523	0.76 535	0.97 531	1.18 551

DDUNet	1.06 496	2.56 561	0.68 402	1.21 533	1.26 538	1.03 457	0.69 475	1.11 404	0.94 387	0.96 418	1.22 431	1.27 462	0.82 440	0.93 430	0.72 412	0.84 531	0.38 508	1.99 543	0.60 528	1.10 534	0.85 532

MADNet+	2.23 542	2.43 558	10.85 559	1.22 534	0.91 523	2.76 539	1.40 542	2.12 537	1.67 520	1.32 493	1.74 501	1.86 515	1.74 527	6.25 560	4.41 549	0.65 524	0.64 533	0.58 520	0.54 525	0.80 524	0.76 527

WAO-7	1.90 534	1.20 533	1.35 510	1.27 535	1.06 536	2.84 542	1.56 548	3.23 548	3.06 547	2.23 533	3.33 541	3.17 538	2.28 540	3.12 545	2.21 528	1.02 538	0.91 549	1.06 533	1.03 548	1.04 532	0.97 542

CAS	0.34 130	0.13 2	0.25 10	1.28 536	0.30 346	0.46 238	0.38 296	0.48 81	0.47 151	0.34 78	0.52 139	0.24 40	0.19 25	0.29 7	0.27 118	0.69 526	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.15 208

otaku	1.04 492	0.93 522	0.88 459	1.33 537	1.05 535	1.66 518	0.70 480	1.40 500	1.18 467	1.08 464	1.32 453	1.33 476	0.91 460	1.23 483	0.76 418	0.72 527	0.46 526	1.24 535	0.50 521	1.40 536	0.75 526

Ntro	1.09 500	0.97 528	0.91 463	1.44 538	1.19 537	1.69 521	0.80 496	1.35 490	1.25 483	1.00 435	1.29 447	1.31 468	0.97 476	1.26 486	0.84 433	0.84 531	0.43 521	1.36 536	0.50 521	1.56 537	0.78 528

GCST	0.83 466	1.22 534	0.74 430	1.58 539	1.01 532	1.06 463	0.23 58	0.78 275	0.78 286	0.97 422	0.65 177	0.78 336	0.35 175	0.92 424	0.34 203	0.96 534	0.65 534	1.20 534	0.81 537	0.91 526	0.70 525

PWCK	1.92 535	1.66 549	3.12 542	1.65 540	0.91 523	2.84 542	2.26 559	2.10 536	2.41 538	2.36 536	2.31 516	2.22 522	1.82 529	3.43 548	2.03 525	1.61 551	0.71 537	1.51 537	0.82 538	1.69 539	0.91 535

WAO-6	2.04 539	1.50 542	1.16 487	1.70 541	1.67 546	2.69 536	1.44 545	3.06 545	3.63 552	1.98 526	3.27 538	3.54 545	2.07 538	2.36 539	2.22 530	1.31 546	0.91 549	2.04 548	1.22 555	1.73 541	1.27 553

ACVNet_2	1.65 530	1.27 536	1.41 517	1.75 542	1.62 542	2.22 531	1.20 528	2.30 539	2.62 539	1.78 519	2.56 524	3.03 534	1.61 522	1.54 506	1.12 491	1.06 539	0.58 532	1.82 541	0.70 533	1.82 542	0.96 539

WAO-8	2.92 546	1.55 544	1.35 510	1.79 543	1.63 544	5.23 557	1.22 531	4.58 559	12.56 566	2.84 545	4.07 553	4.83 550	2.72 547	3.49 549	2.25 531	1.27 541	0.91 549	1.99 543	1.15 553	1.86 543	1.15 547

Venus	2.92 546	1.55 544	1.35 510	1.79 543	1.63 544	5.23 557	1.22 531	4.58 559	12.56 566	2.84 545	4.06 552	4.83 550	2.72 547	3.49 549	2.25 531	1.27 541	0.91 549	1.99 543	1.15 553	1.86 543	1.15 547

RainbowNet	1.35 517	1.49 541	1.19 494	1.88 545	1.45 539	1.48 507	1.07 522	1.61 522	1.55 511	1.20 484	1.59 490	1.54 500	1.13 492	1.34 496	0.97 470	1.36 547	0.70 535	1.82 541	0.79 536	1.71 540	1.07 545

ACVNet-4b	1.35 517	1.31 537	1.10 481	1.90 546	1.59 541	1.92 525	0.77 492	1.52 517	1.62 518	1.05 454	1.60 491	2.11 521	0.94 470	1.64 516	0.77 422	1.30 544	0.35 503	2.03 547	0.67 531	1.88 546	0.84 531

ACVNet_1	1.46 522	1.33 538	1.12 484	1.91 547	1.62 542	1.83 524	0.98 514	2.00 535	1.85 525	1.39 498	1.53 486	2.32 525	1.53 516	1.34 496	1.11 487	1.30 544	0.50 528	2.06 549	0.58 527	1.93 548	0.95 538

LVE	2.12 541	1.44 540	1.36 514	1.99 548	1.78 547	2.75 538	1.79 554	2.82 542	3.95 554	1.90 524	4.33 555	3.52 544	1.81 528	2.24 537	1.74 514	1.74 553	0.87 547	2.06 549	1.13 551	1.91 547	1.35 554

Dean	1.98 536	1.36 539	1.36 514	2.12 549	1.81 549	2.74 537	1.36 540	3.37 552	3.80 553	2.08 528	3.32 540	3.21 539	1.82 529	1.71 520	1.67 511	1.27 541	0.77 544	1.99 543	0.90 540	1.86 543	1.03 544

IMH-64-1	1.86 532	1.62 546	1.16 487	2.20 550	1.89 550	2.33 532	1.30 535	2.89 543	2.29 534	1.66 513	2.80 532	2.49 528	1.61 522	2.10 534	1.78 517	1.60 549	0.74 538	2.43 553	1.02 546	2.12 549	1.17 549

IMH-64	1.86 532	1.62 546	1.16 487	2.20 550	1.89 550	2.33 532	1.30 535	2.89 543	2.29 534	1.66 513	2.80 532	2.49 528	1.61 522	2.10 534	1.78 517	1.60 549	0.74 538	2.43 553	1.02 546	2.12 549	1.17 549

IMH	2.04 539	1.62 546	1.20 497	2.20 550	1.89 550	2.91 547	1.30 535	3.11 546	3.03 545	1.81 520	3.35 542	3.03 534	1.90 532	2.48 541	1.80 519	1.66 552	0.77 544	2.45 555	1.04 549	2.15 551	1.19 552

test_for_model	0.82 459	3.60 565	0.39 158	2.35 553	2.07 553	0.39 189	0.28 125	0.42 59	0.45 142	0.71 261	0.31 61	0.30 55	0.27 99	0.34 29	0.25 71	0.34 479	0.11 131	0.13 51	0.09 9	3.49 564	0.18 291

JetRed	5.27 561	5.84 566	12.81 563	2.36 554	2.83 563	12.23 568	10.50 568	4.46 558	3.60 550	3.86 556	3.83 547	4.85 552	4.18 558	6.78 562	11.96 564	2.17 559	2.96 565	2.18 551	1.97 560	3.38 563	2.68 564

DPSimNet_ROB	3.58 552	2.45 559	8.57 556	2.53 555	2.37 557	2.88 545	3.77 564	3.14 547	3.23 548	4.71 561	3.86 548	4.68 548	4.87 560	4.07 555	5.62 553	2.33 561	2.33 563	2.47 556	2.52 562	2.51 556	2.64 563

TorneroNet	4.53 558	1.89 551	1.48 520	2.55 556	2.27 555	13.78 570	1.69 551	4.84 563	23.73 580	2.89 548	7.70 566	7.06 561	2.69 546	4.26 556	3.42 541	1.84 555	0.77 544	2.68 559	1.13 551	2.42 554	1.47 556

DispFullNet	1.60 527	2.63 562	2.75 540	2.56 557	1.79 548	1.24 491	0.47 385	1.37 495	1.45 504	1.87 521	1.50 482	1.55 501	2.46 541	2.04 533	1.04 482	0.59 522	0.18 383	2.32 552	0.68 532	2.29 552	1.14 546

TorneroNet-64	3.44 549	1.86 550	1.42 518	2.58 558	2.28 556	6.87 560	1.68 550	4.70 561	12.03 563	2.31 535	5.59 563	8.25 562	2.55 544	3.97 554	2.73 535	1.81 554	0.74 538	2.57 557	1.07 550	2.35 553	1.44 555

KSHMR	2.57 543	1.93 552	1.69 523	2.63 559	2.42 558	2.86 544	2.07 557	3.27 550	6.50 558	2.49 539	3.36 543	3.41 543	1.92 533	2.49 542	1.94 522	2.13 558	1.40 559	2.79 562	1.50 558	2.73 557	1.77 557

ktn	2.98 548	2.25 556	1.73 525	2.84 560	2.53 561	3.76 554	2.15 558	3.70 554	5.47 557	2.75 542	5.17 562	5.94 557	2.48 542	3.23 546	2.46 534	2.34 562	1.44 560	2.78 561	2.03 561	2.45 555	2.01 560

notaker	2.76 544	2.29 557	1.80 527	2.96 561	2.58 562	2.90 546	1.75 552	3.24 549	3.05 546	2.78 543	4.24 554	6.15 559	2.51 543	3.34 547	2.75 536	2.31 560	1.18 557	3.00 563	1.65 559	2.84 560	1.97 558

UNDER WATER	3.46 550	2.07 555	3.64 546	3.09 562	2.48 559	3.75 553	2.42 561	3.31 551	13.77 568	2.90 549	2.95 535	5.84 555	3.69 556	3.69 551	3.48 543	2.07 557	1.11 556	2.70 560	1.40 556	2.84 560	1.98 559

HanzoNet	6.76 564	2.45 559	4.22 549	3.19 563	2.94 564	3.62 552	2.28 560	4.79 562	7.20 559	14.00 573	13.19 572	17.49 573	22.30 578	13.25 570	6.19 555	4.20 566	1.93 562	3.10 564	2.56 563	3.35 562	2.88 565

UNDER WATER-64	3.53 551	2.01 553	3.94 547	3.22 564	2.49 560	5.41 559	2.60 562	3.43 553	12.41 565	3.03 550	2.68 530	6.07 558	4.04 557	3.79 553	3.33 539	2.02 556	1.24 558	2.63 558	1.46 557	2.78 558	2.08 561

tt	6.20 562	0.20 156	5.89 552	3.55 565	2.07 553	11.26 566	19.21 569	11.74 569	5.46 556	2.69 541	2.04 514	4.87 553	6.25 561	3.70 552	7.09 559	8.32 571	11.17 576	4.93 567	5.41 570	5.74 567	2.37 562

MADNet++	4.03 553	2.70 563	3.44 545	3.72 566	3.44 565	4.44 556	3.52 563	3.95 557	3.61 551	4.46 557	4.98 560	4.10 546	4.58 559	7.00 563	5.89 554	3.74 564	3.67 566	3.27 565	2.71 564	3.70 565	3.66 566

ASD4	9.96 567	8.86 569	17.78 565	7.17 567	9.80 566	16.08 571	28.92 573	9.77 568	8.20 561	7.02 566	7.08 565	8.47 563	9.57 565	11.17 569	20.26 570	4.12 565	4.14 567	5.57 571	4.74 567	5.53 566	4.90 568

PML	40.80 586	29.24 578	11.87 562	7.20 568	14.47 567	92.13 586	213.69 587	7.63 565	23.35 579	74.72 586	190.14 587	50.17 586	26.15 580	21.39 575	12.70 565	8.76 572	2.92 564	8.45 572	3.25 566	13.26 572	4.42 567

DGTPSM_ROB	12.07 568	8.00 567	20.99 567	8.93 569	16.78 569	10.67 564	30.87 574	9.01 566	15.16 570	6.50 563	15.41 576	9.04 564	14.85 569	9.25 566	21.67 573	4.57 567	8.57 571	5.08 568	9.28 571	5.90 568	10.95 572

DPSMNet_ROB	12.08 569	8.00 567	21.00 568	8.97 570	16.79 570	10.67 564	30.89 575	9.02 567	15.17 571	6.51 564	15.41 576	9.04 564	14.85 569	9.27 567	21.67 573	4.58 568	8.57 571	5.09 570	9.29 572	5.90 568	10.95 572

USTest	12.99 570	14.18 571	20.00 566	16.24 571	14.97 568	20.80 573	31.95 576	16.20 573	10.91 562	8.79 568	9.48 568	13.94 568	10.50 566	16.11 571	21.44 572	3.17 563	4.82 568	5.08 568	5.36 569	8.81 570	7.13 569

TCMNet-wrong-test	8.97 565	10.42 570	8.74 557	19.56 572	17.61 571	12.53 569	9.01 567	13.59 571	2.18 531	4.64 559	5.11 561	14.63 569	11.09 567	7.19 564	9.73 561	5.56 570	0.89 548	3.77 566	3.11 565	10.34 571	9.80 570

Anonymous_1	33.25 577	18.26 572	23.92 570	20.54 573	21.28 574	25.59 574	35.94 577	22.01 581	15.57 572	13.33 570	13.49 573	18.08 574	15.29 571	20.36 572	24.60 575	16.28 579	8.84 573	66.59 583	118.00 583	155.73 586	11.23 574

DPSM_ROB	17.78 572	18.63 573	24.31 574	20.90 574	19.47 572	25.97 575	36.21 578	21.23 579	16.24 573	13.38 571	14.06 574	19.18 576	16.30 572	20.78 573	25.67 576	9.38 573	9.23 574	9.49 573	9.82 573	13.51 573	11.91 575

DPSM	17.78 572	18.63 573	24.31 574	20.90 574	19.47 572	25.97 575	36.21 578	21.23 579	16.24 573	13.38 571	14.06 574	19.18 576	16.30 572	20.78 573	25.67 576	9.38 573	9.23 574	9.49 573	9.82 573	13.51 573	11.91 575

HaxPig	31.96 576	37.24 581	34.27 576	24.37 576	24.88 576	18.26 572	19.86 570	20.64 577	28.52 581	35.97 583	38.75 583	25.57 579	28.72 581	33.88 581	34.39 581	35.94 584	38.87 584	37.80 580	40.48 580	39.68 582	41.15 584

LRCNet_RVC	21.24 575	31.15 579	21.41 569	28.98 577	23.82 575	3.13 549	0.60 449	20.96 578	1.59 514	25.58 578	28.15 580	21.99 578	14.79 568	21.94 579	16.41 568	28.89 583	14.87 577	33.53 579	31.28 579	29.51 581	26.16 579

MEDIAN_ROB	37.38 583	40.85 586	40.60 579	32.31 578	31.85 577	27.20 577	24.55 571	29.10 582	33.19 585	42.09 585	41.76 585	33.35 580	34.39 585	39.78 583	37.07 582	43.64 586	44.10 586	44.12 582	43.40 582	41.51 584	42.76 586

AVERAGE_ROB	37.58 584	40.13 585	40.15 578	34.81 579	33.82 578	28.55 581	25.10 572	32.02 583	34.06 586	41.28 584	40.66 584	34.46 581	34.81 586	39.18 582	37.57 583	42.78 585	43.44 585	43.82 581	43.03 581	40.47 583	41.51 585

CasAABBNet	35.74 578	37.43 582	48.72 581	42.22 580	39.20 579	52.24 583	73.12 585	42.61 584	32.62 583	26.78 579	27.95 578	38.58 582	32.60 582	41.67 584	51.65 585	18.74 580	18.57 582	19.15 576	19.77 577	27.20 575	23.98 577

Selective-RAFT-Error	35.84 579	37.49 583	48.83 582	42.26 581	39.24 580	52.30 584	73.09 584	42.66 585	32.61 582	26.80 580	28.30 581	38.84 584	33.51 584	41.68 585	51.59 584	18.82 581	18.58 583	19.17 577	19.80 578	27.28 576	24.05 578

LSM0	38.95 585	37.60 584	48.58 580	43.57 582	91.06 586	52.57 585	72.57 583	43.17 586	32.63 584	26.97 581	27.97 579	38.65 583	32.94 583	41.86 586	51.78 586	18.89 582	18.41 578	19.13 575	19.63 576	27.29 577	33.77 580

xxxxx1	36.64 580	19.51 575	24.21 571	61.66 583	64.63 583	27.28 578	40.10 580	20.25 574	18.63 576	14.07 574	12.97 569	17.26 570	17.36 574	21.70 576	27.93 578	13.18 576	18.50 579	111.26 584	133.37 584	29.24 578	39.73 581

tt_ll	36.64 580	19.51 575	24.21 571	61.66 583	64.63 583	27.28 578	40.10 580	20.25 574	18.63 576	14.07 574	12.97 569	17.26 570	17.36 574	21.70 576	27.93 578	13.18 576	18.50 579	111.26 584	133.37 584	29.24 578	39.73 581

ff	36.64 580	19.51 575	24.21 571	61.66 583	64.63 583	27.28 578	40.10 580	20.25 574	18.63 576	14.07 574	12.97 569	17.26 570	17.36 574	21.70 576	27.93 578	13.18 576	18.50 579	111.26 584	133.37 584	29.24 578	39.73 581

DLNR_Zeroshot_test	20.09 574	36.28 580	38.04 577	169.85 586	61.80 582	0.23 17	0.20 20	13.88 572	0.37 99	0.44 130	0.66 184	0.43 148	0.21 38	0.62 249	0.28 138	5.46 569	0.10 51	0.15 117	0.11 75	72.60 585	0.11 64

test_example2	176.61 587	205.14 587	198.86 587	188.60 587	190.98 587	152.67 587	170.61 586	94.86 587	123.55 587	178.88 587	179.48 586	158.94 587	141.34 587	192.61 587	198.96 587	203.76 587	236.37 587	164.13 587	173.55 587	218.58 587	160.41 587

ccccc	429.48 588	429.19 588	527.00 588	507.10 588	501.20 588	356.95 588	342.70 588	380.82 588	297.90 588	334.51 588	389.17 588	372.86 588	449.39 588	499.17 588	553.56 588	561.44 588	431.22 588	334.28 588	290.86 588	540.88 588	489.46 588

Low-res two-view benchmark