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

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 3	0.29 24	0.31 9	0.21 82	0.19 5	0.19 15	0.30 7	0.20 7	0.16 1	0.15 2	0.19 14	0.17 10	0.35 29	0.20 5	0.13 49	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.10 3

StereoAnything_RVC	0.22 15	0.85 511	0.41 135	0.28 2	0.16 2	0.23 19	0.18 10	0.23 1	0.19 6	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 36	0.32 13	0.19 1	0.16 187	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.16 201	0.10 3

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 3	0.26 7	0.31 9	0.17 10	0.24 24	0.17 3	0.27 4	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 29	0.14 1	0.32 13	0.19 1	0.13 49	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 47	0.17 10	0.24 24	0.17 3	0.27 4	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 33	0.15 4	0.32 13	0.20 5	0.12 27	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.10 1	0.10 3

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 3	0.30 30	0.31 9	0.20 64	0.20 7	0.18 10	0.33 12	0.22 12	0.19 5	0.15 2	0.20 19	0.18 15	0.34 25	0.20 5	0.13 49	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.09 1

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 47	0.16 2	0.26 45	0.17 3	0.31 9	0.15 2	0.19 5	0.15 2	0.23 33	0.15 4	0.32 13	0.20 5	0.11 20	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.10 1	0.10 3

FoundationStereo	0.18 1	0.15 13	0.26 7	0.31 9	0.17 10	0.23 19	0.20 19	0.24 3	0.16 4	0.19 5	0.16 6	0.21 23	0.19 20	0.27 3	0.22 21	0.14 77	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.10 1	0.10 3

111111	0.22 15	0.15 13	0.29 24	0.37 108	0.23 126	0.21 11	0.19 15	0.46 64	0.29 29	0.20 8	0.20 12	0.29 53	0.14 1	0.44 79	0.22 21	0.14 77	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.12 33	0.12 60

MonSter	0.20 8	0.14 3	0.27 12	0.31 9	0.16 2	0.22 12	0.21 36	0.39 33	0.34 55	0.20 8	0.25 24	0.18 8	0.15 4	0.39 49	0.19 1	0.09 1	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

S2M2_XL	0.19 6	0.18 62	0.28 15	0.27 1	0.20 64	0.15 2	0.16 2	0.23 1	0.16 4	0.21 10	0.26 29	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 14	0.17 224	0.16 326	0.15 114	0.14 162	0.15 152	0.12 60

LG-G_1	0.22 15	0.14 3	0.31 36	0.34 47	0.16 2	0.52 260	0.17 3	0.36 24	0.20 7	0.21 10	0.22 14	0.26 46	0.19 20	0.37 39	0.20 5	0.14 77	0.10 42	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.11 29

LG-G	0.22 15	0.14 3	0.31 36	0.34 47	0.16 2	0.52 260	0.17 3	0.36 24	0.20 7	0.21 10	0.22 14	0.26 46	0.19 20	0.37 39	0.20 5	0.14 77	0.10 42	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.11 29

LGtest1	0.20 8	0.15 13	0.30 30	0.35 63	0.17 10	0.26 45	0.17 3	0.33 12	0.21 10	0.21 10	0.16 6	0.23 33	0.21 36	0.33 20	0.20 5	0.15 144	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.12 33	0.11 29

GREAT-IGEV	0.23 30	0.15 13	0.33 50	0.30 7	0.23 126	0.20 7	0.26 91	0.35 23	0.34 55	0.21 10	0.31 55	0.22 29	0.21 36	0.50 126	0.22 21	0.12 27	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 67	0.12 60

IGEV	0.21 12	0.13 1	0.25 1	0.31 9	0.20 64	0.22 12	0.19 15	0.42 48	0.30 36	0.22 15	0.34 71	0.20 19	0.15 4	0.32 13	0.19 1	0.12 27	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.10 1	0.10 3

IGEV-Stereo+	0.25 43	0.15 13	0.28 15	0.32 25	0.19 42	0.13 1	0.17 3	0.29 6	0.30 36	0.22 15	0.15 2	0.22 29	0.22 45	0.42 68	0.22 21	0.14 77	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.15 152	1.09 535

DEFOM-Stereo	0.23 30	0.16 29	0.29 24	0.34 47	0.20 64	0.59 308	0.20 19	0.32 10	0.31 40	0.23 17	0.19 10	0.18 8	0.18 15	0.42 68	0.22 21	0.12 27	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.12 60

IGEV-Stereo++	0.22 15	0.16 29	0.29 24	0.38 127	0.20 64	0.22 12	0.18 10	0.44 55	0.36 67	0.23 17	0.29 45	0.24 39	0.17 10	0.28 5	0.23 33	0.12 27	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.12 33	0.11 29

RAStereo	0.25 43	0.17 40	0.33 50	0.40 188	0.21 82	0.24 24	0.26 91	0.45 58	0.46 135	0.23 17	0.34 71	0.30 57	0.19 20	0.34 25	0.26 71	0.15 144	0.12 169	0.16 140	0.13 132	0.14 109	0.11 29

castereo++	0.26 53	0.17 40	0.29 24	0.34 47	0.20 64	0.74 380	0.20 19	0.41 44	0.49 146	0.24 20	0.24 21	0.35 90	0.27 91	0.41 61	0.20 5	0.14 77	0.09 17	0.14 72	0.09 5	0.11 10	0.11 29

dual_stereo	0.20 8	0.15 13	0.27 12	0.32 25	0.17 10	0.16 3	0.20 19	0.30 7	0.21 10	0.24 20	0.20 12	0.25 43	0.14 1	0.55 150	0.25 54	0.14 77	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.10 1	0.10 3

MLG-Stereo_test3	0.20 8	0.14 3	0.28 15	0.33 41	0.17 10	0.38 175	0.18 10	0.32 10	0.22 12	0.25 22	0.16 6	0.25 43	0.17 10	0.32 13	0.21 14	0.13 49	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.11 29

S2M2	0.26 53	0.23 223	0.34 58	0.32 25	0.25 196	0.24 24	0.13 1	0.36 24	0.42 112	0.25 22	0.37 80	0.29 53	0.25 66	0.31 12	0.26 71	0.22 354	0.19 392	0.17 179	0.19 326	0.21 321	0.19 279

SGD-Stereo	0.22 15	0.16 29	0.28 15	0.32 25	0.16 2	0.28 72	0.20 19	0.39 33	0.29 29	0.25 22	0.29 45	0.21 23	0.27 91	0.38 45	0.27 93	0.16 187	0.09 17	0.13 48	0.11 71	0.13 67	0.11 29

SCV	0.27 61	0.20 127	0.37 96	0.36 90	0.22 98	0.27 58	0.33 204	0.65 152	0.31 40	0.25 22	0.29 45	0.37 101	0.23 52	0.52 135	0.23 33	0.19 297	0.11 103	0.14 72	0.11 71	0.15 152	0.12 60

GIP-stereo	0.25 43	0.19 92	0.32 46	0.38 127	0.25 196	0.26 45	0.20 19	0.50 76	0.41 105	0.25 22	0.39 86	0.35 90	0.20 30	0.33 20	0.22 21	0.16 187	0.11 103	0.13 48	0.10 43	0.12 33	0.12 60

CroCo-Stereo Lap2	0.29 78	0.25 276	0.44 172	0.50 400	0.30 338	0.19 5	0.31 175	0.52 83	0.41 105	0.25 22	0.28 37	0.46 161	0.31 145	0.39 49	0.30 145	0.15 144	0.15 300	0.16 140	0.13 132	0.17 227	0.16 201

AIO_rvc	0.24 38	0.17 40	0.37 96	0.35 63	0.20 64	0.26 45	0.33 204	0.45 58	0.23 14	0.26 28	0.25 24	0.33 77	0.15 4	0.55 150	0.24 45	0.12 27	0.09 17	0.13 48	0.10 43	0.12 33	0.11 29

HUF	0.25 43	0.17 40	0.38 106	0.33 41	0.19 42	0.25 42	0.39 301	0.53 89	0.36 67	0.26 28	0.23 16	0.33 77	0.27 91	0.36 36	0.25 54	0.14 77	0.11 103	0.13 48	0.10 43	0.12 33	0.12 60

AIO_test	0.24 38	0.17 40	0.33 50	0.35 63	0.21 82	0.31 108	0.38 283	0.45 58	0.26 23	0.26 28	0.28 37	0.32 69	0.21 36	0.40 57	0.26 71	0.13 49	0.10 42	0.13 48	0.11 71	0.13 67	0.11 29

999	0.28 71	0.17 40	0.38 106	0.37 108	0.25 196	0.30 93	0.27 104	0.55 98	0.42 112	0.26 28	0.31 55	0.39 116	0.24 59	0.65 248	0.26 71	0.14 77	0.11 103	0.15 114	0.12 96	0.12 33	0.15 170

U	3.17 544	0.17 40	0.35 73	0.41 215	0.71 512	57.93 579	0.20 19	0.43 52	0.39 85	0.26 28	0.23 16	0.23 33	0.22 45	0.26 2	0.22 21	0.16 187	0.10 42	0.74 519	0.13 132	0.13 67	0.11 29

RSM++	0.26 53	0.19 92	0.36 86	0.37 108	0.21 82	0.28 72	0.29 134	0.54 95	0.34 55	0.26 28	0.23 16	0.36 100	0.21 36	0.52 135	0.24 45	0.12 27	0.11 103	0.14 72	0.12 96	0.14 109	0.11 29

RSM	0.26 53	0.19 92	0.35 73	0.37 108	0.21 82	0.27 58	0.33 204	0.55 98	0.28 27	0.26 28	0.25 24	0.38 108	0.20 30	0.59 182	0.23 33	0.12 27	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.14 109	0.11 29

LG-Stereo	0.25 43	0.18 62	0.43 166	0.40 188	0.20 64	0.22 12	0.26 91	0.33 12	0.39 85	0.27 35	0.45 100	0.22 29	0.16 9	0.38 45	0.28 112	0.11 20	0.12 169	0.17 179	0.15 187	0.13 67	0.10 3

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 43	0.32 383	0.25 1	0.52 429	0.20 64	0.29 83	0.22 46	0.44 55	0.38 80	0.27 35	0.25 24	0.24 39	0.29 123	0.46 93	0.23 33	0.14 77	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.14 109	0.11 29

IGEV-RUCA	0.26 53	0.16 29	0.36 86	0.40 188	0.27 268	0.32 125	0.20 19	0.39 33	0.36 67	0.27 35	0.31 55	0.25 43	0.21 36	0.50 126	0.24 45	0.20 318	0.11 103	0.13 48	0.10 43	0.17 227	0.16 201

castereo	0.29 78	0.17 40	0.34 58	0.36 90	0.21 82	0.40 191	0.41 334	0.52 83	0.67 205	0.27 35	0.41 91	0.37 101	0.36 179	0.34 25	0.25 54	0.13 49	0.09 17	0.13 48	0.10 43	0.12 33	0.10 3

ours_stereo	0.27 61	0.22 190	0.35 73	0.38 127	0.24 166	0.30 93	0.32 188	0.46 64	0.39 85	0.27 35	0.34 71	0.35 90	0.23 52	0.49 121	0.27 93	0.13 49	0.11 103	0.16 140	0.12 96	0.14 109	0.12 60

MaDis-Stereo	0.27 61	0.19 92	0.39 114	0.37 108	0.26 233	0.28 72	0.28 119	0.45 58	0.37 75	0.27 35	0.27 31	0.40 123	0.27 91	0.40 57	0.30 145	0.16 187	0.14 277	0.16 140	0.13 132	0.15 152	0.12 60

Selective-IGEV	0.25 43	0.18 62	0.37 96	0.37 108	0.20 64	0.27 58	0.25 79	0.59 117	0.25 18	0.27 35	0.26 29	0.34 82	0.18 15	0.62 222	0.23 33	0.12 27	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.11 29

asda	0.22 15	0.19 92	0.31 36	0.32 25	0.18 21	0.24 24	0.23 61	0.38 31	0.29 29	0.28 42	0.24 21	0.18 8	0.23 52	0.41 61	0.22 21	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

2.5w	0.22 15	0.18 62	0.34 58	0.32 25	0.18 21	0.31 108	0.27 104	0.33 12	0.24 16	0.29 43	0.35 76	0.18 8	0.19 20	0.41 61	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 33	0.10 3

mms	0.27 61	0.21 160	0.36 86	0.38 127	0.25 196	0.31 108	0.32 188	0.43 52	0.33 50	0.29 43	0.34 71	0.34 82	0.20 30	0.48 112	0.26 71	0.13 49	0.11 103	0.16 140	0.13 132	0.15 152	0.13 103

Occ-G	0.27 61	0.15 13	0.32 46	0.35 63	0.21 82	0.28 72	0.32 188	0.44 55	0.34 55	0.29 43	0.43 95	0.49 177	0.25 66	0.50 126	0.30 145	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.13 103

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 368	3.08 559	2.41 529	0.32 25	0.18 21	0.29 83	0.20 19	0.39 33	0.33 50	0.29 43	0.25 24	0.18 8	0.18 15	0.32 13	0.22 21	1.08 534	0.09 17	0.17 179	0.16 215	0.15 152	0.96 528

IGEV++	0.25 43	0.17 40	0.35 73	0.40 188	0.23 126	0.24 24	0.23 61	0.56 106	0.24 16	0.29 43	0.36 77	0.30 57	0.22 45	0.33 20	0.29 130	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.10 43	0.13 67	0.14 131

EGLCR-Stereo	0.27 61	0.17 40	0.36 86	0.35 63	0.21 82	0.37 169	0.20 19	0.58 113	0.37 75	0.29 43	0.28 37	0.42 135	0.18 15	0.47 104	0.27 93	0.14 77	0.10 42	0.16 140	0.14 162	0.13 67	0.12 60

CroCo-Stereo	0.27 61	0.23 223	0.40 126	0.49 389	0.22 98	0.20 7	0.29 134	0.55 98	0.45 129	0.29 43	0.27 31	0.42 135	0.26 82	0.30 7	0.26 71	0.15 144	0.13 239	0.13 48	0.12 96	0.16 201	0.13 103
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
4.25_new	0.22 15	0.22 190	0.34 58	0.32 25	0.19 42	0.31 108	0.28 119	0.33 12	0.25 18	0.30 50	0.28 37	0.21 23	0.26 82	0.35 29	0.25 54	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4.5w_new	0.22 15	0.22 190	0.34 58	0.32 25	0.19 42	0.31 108	0.28 119	0.33 12	0.25 18	0.30 50	0.28 37	0.21 23	0.26 82	0.35 29	0.25 54	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 15	0.22 190	0.34 58	0.32 25	0.19 42	0.31 108	0.28 119	0.33 12	0.25 18	0.30 50	0.28 37	0.21 23	0.26 82	0.35 29	0.25 54	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 38	0.17 40	0.34 58	0.40 188	0.21 82	0.18 4	0.21 36	0.36 24	0.27 26	0.30 50	0.52 134	0.28 52	0.28 105	0.27 3	0.24 45	0.14 77	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.14 109	0.14 131

AIO-Stereo	0.26 53	0.19 92	0.36 86	0.39 151	0.18 21	0.28 72	0.30 152	0.52 83	0.29 29	0.30 50	0.31 55	0.32 69	0.17 10	0.55 150	0.23 33	0.13 49	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.11 29

UniTT-Stereo	0.27 61	0.18 62	0.40 126	0.40 188	0.28 291	0.30 93	0.28 119	0.40 41	0.33 50	0.30 50	0.46 104	0.27 49	0.25 66	0.48 112	0.35 195	0.17 224	0.13 239	0.14 72	0.12 96	0.14 109	0.13 103

SCV_C0	0.28 71	0.20 127	0.40 126	0.36 90	0.25 196	0.23 19	0.28 119	0.60 119	0.41 105	0.31 56	0.36 77	0.37 101	0.20 30	0.61 200	0.23 33	0.13 49	0.11 103	0.13 48	0.11 71	0.16 201	0.13 103

MIF-Stereo (partial)	0.32 108	0.19 92	0.41 135	0.41 215	0.32 375	0.29 83	0.24 67	0.49 74	0.44 124	0.31 56	0.63 171	0.37 101	0.36 179	0.60 194	0.32 164	0.17 224	0.13 239	0.19 257	0.17 267	0.18 257	0.15 170

AEACV	0.28 71	0.18 62	0.34 58	0.36 90	0.45 460	0.27 58	0.27 104	0.41 44	0.39 85	0.31 56	0.46 104	0.31 61	0.36 179	0.38 45	0.25 54	0.14 77	0.11 103	0.15 114	0.13 132	0.13 67	0.13 103

sCroCo_RVC	0.36 141	0.29 356	0.73 390	0.52 429	0.39 429	0.42 212	0.31 175	0.52 83	0.46 135	0.31 56	0.48 112	0.38 108	0.32 152	0.46 93	0.33 174	0.22 354	0.23 427	0.19 257	0.19 326	0.21 321	0.22 347

asd	0.22 15	0.18 62	0.31 36	0.32 25	0.18 21	0.26 45	0.22 46	0.37 29	0.25 18	0.32 60	0.23 16	0.19 14	0.23 52	0.46 93	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 33	0.10 3

1w_stereo	0.25 43	0.15 13	0.31 36	0.35 63	0.18 21	0.32 125	0.41 334	0.41 44	0.44 124	0.32 60	0.39 86	0.17 4	0.27 91	0.46 93	0.24 45	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

MGS-Stereo	0.29 78	0.20 127	0.42 147	0.37 108	0.24 166	0.37 169	0.30 152	0.40 41	0.50 150	0.32 60	0.51 127	0.40 123	0.24 59	0.45 85	0.28 112	0.16 187	0.12 169	0.15 114	0.13 132	0.15 152	0.14 131

plain	0.32 108	0.21 160	0.59 325	0.40 188	0.29 314	0.27 58	0.30 152	0.46 64	0.36 67	0.32 60	0.66 180	0.31 61	0.33 159	0.68 279	0.32 164	0.18 260	0.13 239	0.20 294	0.15 187	0.18 257	0.13 103

2.25w	0.23 30	0.19 92	0.35 73	0.31 9	0.18 21	0.30 93	0.18 10	0.34 20	0.32 44	0.33 64	0.37 80	0.20 19	0.25 66	0.47 104	0.25 54	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.10 43	0.10 1	0.12 60

4.5_new	0.21 12	0.20 127	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.24 24	0.26 91	0.34 20	0.29 29	0.33 64	0.29 45	0.19 14	0.19 20	0.30 7	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.12 21	0.11 71	0.14 109	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 12	0.20 127	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.24 24	0.26 91	0.34 20	0.29 29	0.33 64	0.29 45	0.19 14	0.19 20	0.30 7	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.12 21	0.11 71	0.14 109	0.10 3

4w-stereo	0.22 15	0.19 92	0.33 50	0.31 9	0.18 21	0.29 83	0.20 19	0.33 12	0.23 14	0.33 64	0.24 21	0.21 23	0.28 105	0.42 68	0.23 33	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.11 10	0.10 3

3.75w	0.23 30	0.17 40	0.33 50	0.32 25	0.19 42	0.42 212	0.24 67	0.36 24	0.26 23	0.33 64	0.28 37	0.17 4	0.25 66	0.38 45	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.11 10	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 30	0.18 62	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.27 58	0.22 46	0.39 33	0.30 36	0.33 64	0.27 31	0.24 39	0.29 123	0.52 135	0.25 54	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.11 29

3w_stereo	0.25 43	0.20 127	0.40 126	0.33 41	0.17 10	0.32 125	0.41 334	0.42 48	0.39 85	0.33 64	0.28 37	0.16 2	0.29 123	0.35 29	0.22 21	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 33	0.12 60

2w_stereo	0.23 30	0.19 92	0.33 50	0.33 41	0.17 10	0.28 72	0.37 265	0.40 41	0.36 67	0.33 64	0.33 64	0.17 4	0.21 36	0.30 7	0.23 33	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 33	0.11 29

HART	0.30 88	0.17 40	0.33 50	0.41 215	0.21 82	0.32 125	0.26 91	0.67 170	0.32 44	0.33 64	0.66 180	0.41 128	0.22 45	0.58 174	0.25 54	0.12 27	0.11 103	0.15 114	0.11 71	0.15 152	0.12 60

fffy	0.29 78	0.22 190	0.38 106	0.38 127	0.23 126	0.33 137	0.29 134	0.55 98	0.42 112	0.33 64	0.37 80	0.39 116	0.27 91	0.52 135	0.28 112	0.13 49	0.12 169	0.16 140	0.13 132	0.14 109	0.12 60

LoS_RVC	0.28 71	0.17 40	0.29 24	0.33 41	0.32 375	0.43 217	0.34 216	0.42 48	0.34 55	0.33 64	0.51 127	0.29 53	0.38 193	0.37 39	0.28 112	0.11 20	0.10 42	0.11 1	0.08 1	0.11 10	0.26 394

ProNet	0.30 88	0.22 190	0.41 135	0.36 90	0.25 196	0.33 137	0.42 345	0.62 131	0.41 105	0.33 64	0.31 55	0.32 69	0.28 105	0.60 194	0.28 112	0.13 49	0.11 103	0.16 140	0.13 132	0.13 67	0.14 131

monsterstereo	0.23 30	0.15 13	0.28 15	0.35 63	0.19 42	0.22 12	0.20 19	0.38 31	0.37 75	0.34 76	0.40 88	0.19 14	0.19 20	0.46 93	0.22 21	0.11 20	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 67	0.09 1

AE-Stereo	0.36 141	0.21 160	0.47 205	0.49 389	0.31 350	0.50 247	0.34 216	0.72 216	0.73 237	0.34 76	0.55 150	0.52 187	0.28 105	0.48 112	0.31 157	0.13 49	0.13 239	0.18 224	0.16 215	0.15 152	0.14 131

CES	0.29 78	0.15 13	0.25 1	0.31 9	0.71 512	0.36 157	0.27 104	0.51 80	0.47 141	0.34 76	0.48 112	0.27 49	0.23 52	0.40 57	0.24 45	0.13 49	0.11 103	0.12 21	0.08 1	0.13 67	0.32 437

rvit_stereo_ft	0.35 131	0.26 310	0.54 290	0.53 438	0.32 375	0.33 137	0.46 371	0.52 83	0.52 157	0.35 79	0.41 91	0.41 128	0.34 165	0.49 121	0.36 206	0.22 354	0.14 277	0.19 257	0.18 298	0.19 292	0.15 170

CAS	0.37 159	0.13 1	0.27 12	1.34 531	0.31 350	0.46 237	0.38 283	0.50 76	0.48 143	0.35 79	0.52 134	0.24 39	0.19 20	0.30 7	0.28 112	1.03 533	0.08 1	0.12 21	0.08 1	0.12 33	0.28 414

LoS	0.30 88	0.16 29	0.32 46	0.30 7	0.19 42	0.32 125	0.29 134	0.54 95	0.73 237	0.35 79	0.52 134	0.42 135	0.29 123	0.48 112	0.29 130	0.15 144	0.11 103	0.13 48	0.09 5	0.12 33	0.12 60
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
depthmonostereo	0.30 88	0.15 13	0.36 86	0.35 63	0.18 21	0.45 234	0.27 104	0.71 205	0.57 170	0.36 82	0.43 95	0.34 82	0.40 213	0.36 36	0.27 93	0.14 77	0.12 169	0.13 48	0.12 96	0.11 10	0.12 60

2.75w_new	0.22 15	0.18 62	0.30 30	0.29 4	0.18 21	0.23 19	0.33 204	0.37 29	0.29 29	0.36 82	0.27 31	0.18 8	0.25 66	0.37 39	0.24 45	0.11 20	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.10 3

rvit_stereo_0080	0.32 108	0.26 310	0.45 180	0.39 151	0.28 291	0.27 58	0.46 371	0.51 80	0.46 135	0.36 82	0.42 93	0.41 128	0.29 123	0.41 61	0.34 186	0.22 354	0.17 359	0.17 179	0.16 215	0.23 366	0.16 201

whm_eth	0.32 108	0.26 310	0.45 180	0.39 151	0.28 291	0.27 58	0.46 371	0.51 80	0.46 135	0.36 82	0.42 93	0.41 128	0.29 123	0.41 61	0.34 186	0.22 354	0.17 359	0.17 179	0.16 215	0.23 366	0.16 201

qwe	0.23 30	0.18 62	0.30 30	0.31 9	0.18 21	0.29 83	0.22 46	0.39 33	0.33 50	0.37 86	0.30 52	0.20 19	0.22 45	0.45 85	0.22 21	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 33	0.10 3

monsters	0.22 15	0.14 3	0.28 15	0.32 25	0.19 42	0.24 24	0.19 15	0.46 64	0.34 55	0.37 86	0.30 52	0.16 2	0.20 30	0.45 85	0.20 5	0.12 27	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.11 29

AIO-test2	0.40 205	0.21 160	0.44 172	0.48 379	0.26 233	0.44 227	0.38 283	0.79 263	1.28 476	0.37 86	0.87 282	0.38 108	0.30 141	0.50 126	0.28 112	0.16 187	0.13 239	0.21 337	0.24 417	0.15 152	0.15 170

fffft	0.26 53	0.18 62	0.39 114	0.37 108	0.23 126	0.29 83	0.35 239	0.46 64	0.26 23	0.37 86	0.23 16	0.27 49	0.22 45	0.55 150	0.28 112	0.12 27	0.09 17	0.16 140	0.13 132	0.13 67	0.13 103
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.33 116	0.25 276	0.49 227	0.43 287	0.26 233	0.31 108	0.37 265	0.45 58	0.56 163	0.37 86	0.40 88	0.39 116	0.38 193	0.44 79	0.35 195	0.22 354	0.16 326	0.19 257	0.16 215	0.20 309	0.14 131

rvit_stereo_0082	0.33 116	0.25 276	0.49 227	0.43 287	0.26 233	0.31 108	0.37 265	0.45 58	0.56 163	0.37 86	0.40 88	0.39 116	0.38 193	0.44 79	0.35 195	0.22 354	0.16 326	0.19 257	0.16 215	0.20 309	0.14 131

MoCha-V2	0.26 53	0.16 29	0.30 30	0.41 215	0.18 21	0.27 58	0.26 91	0.57 110	0.28 27	0.37 86	0.27 31	0.33 77	0.34 165	0.56 160	0.23 33	0.12 27	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.13 67	0.13 103

GLC_STEREO	0.30 88	0.20 127	0.28 15	0.44 312	0.19 42	0.31 108	0.25 79	0.49 74	0.43 119	0.37 86	0.47 110	0.40 123	0.23 52	0.51 134	0.37 215	0.15 144	0.18 374	0.19 257	0.16 215	0.16 201	0.14 131

MM-Stereo_test2	0.30 88	0.18 62	0.41 135	0.41 215	0.25 196	0.41 202	0.41 334	0.65 152	0.43 119	0.38 94	0.36 77	0.31 61	0.26 82	0.55 150	0.25 54	0.12 27	0.11 103	0.15 114	0.12 96	0.15 152	0.12 60

SMoEStereo_RVC	0.27 61	0.20 127	0.37 96	0.36 90	0.23 126	0.36 157	0.31 175	0.43 52	0.36 67	0.38 94	0.30 52	0.32 69	0.24 59	0.56 160	0.24 45	0.12 27	0.10 42	0.16 140	0.12 96	0.12 33	0.12 60

rvit_stereo_0083	0.34 125	0.25 276	0.53 277	0.45 326	0.28 291	0.35 149	0.35 239	0.47 72	0.64 190	0.38 94	0.47 110	0.42 135	0.37 185	0.41 61	0.39 240	0.22 354	0.20 401	0.20 294	0.17 267	0.21 321	0.15 170

MyStereo07	0.33 116	0.23 223	0.37 96	0.43 287	0.29 314	0.40 191	0.48 386	0.78 256	0.38 80	0.38 94	0.34 71	0.32 69	0.30 141	0.63 233	0.28 112	0.14 77	0.13 239	0.19 257	0.17 267	0.18 257	0.17 244

MC-Stereo	0.29 78	0.18 62	0.35 73	0.40 188	0.21 82	0.26 45	0.26 91	0.53 89	0.40 99	0.38 94	0.61 166	0.41 128	0.31 145	0.57 169	0.27 93	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.12 96	0.12 33	0.12 60

3.25w_new	0.24 38	0.17 40	0.34 58	0.31 9	0.18 21	0.43 217	0.20 19	0.39 33	0.32 44	0.39 99	0.29 45	0.23 33	0.27 91	0.43 74	0.23 33	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

3.25w	0.24 38	0.17 40	0.34 58	0.31 9	0.18 21	0.43 217	0.20 19	0.39 33	0.32 44	0.39 99	0.29 45	0.23 33	0.27 91	0.43 74	0.23 33	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

Pointernet	0.27 61	0.15 13	0.35 73	0.36 90	0.23 126	0.35 149	0.21 36	0.74 235	0.41 105	0.39 99	0.37 80	0.34 82	0.25 66	0.37 39	0.27 93	0.15 144	0.11 103	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.11 29

H2IRNET	0.38 177	0.21 160	0.36 86	0.39 151	0.25 196	0.26 45	0.24 67	0.61 127	0.74 243	0.39 99	0.89 289	0.74 315	0.53 272	0.53 141	0.44 280	0.16 187	0.13 239	0.19 257	0.20 349	0.17 227	0.15 170

ff7	0.30 88	0.22 190	0.42 147	0.37 108	0.26 233	0.31 108	0.34 216	0.66 159	0.35 61	0.39 99	0.33 64	0.31 61	0.28 105	0.61 200	0.26 71	0.14 77	0.11 103	0.17 179	0.12 96	0.15 152	0.16 201

IGEVStereo-DCA	0.30 88	0.24 245	0.42 147	0.36 90	0.27 268	0.38 175	0.34 216	0.66 159	0.35 61	0.39 99	0.31 55	0.35 90	0.27 91	0.62 222	0.25 54	0.16 187	0.12 169	0.16 140	0.12 96	0.14 109	0.16 201

ffff	0.30 88	0.22 190	0.42 147	0.37 108	0.26 233	0.31 108	0.34 216	0.66 159	0.35 61	0.39 99	0.33 64	0.31 61	0.28 105	0.61 200	0.26 71	0.14 77	0.11 103	0.17 179	0.12 96	0.15 152	0.16 201

rrr	0.31 102	0.24 245	0.56 306	0.36 90	0.27 268	0.38 175	0.31 175	0.56 106	0.44 124	0.39 99	0.31 55	0.35 90	0.27 91	0.62 222	0.25 54	0.16 187	0.12 169	0.16 140	0.13 132	0.14 109	0.14 131

11t	0.30 88	0.22 190	0.42 147	0.37 108	0.26 233	0.31 108	0.34 216	0.66 159	0.35 61	0.39 99	0.33 64	0.31 61	0.28 105	0.61 200	0.26 71	0.14 77	0.11 103	0.17 179	0.12 96	0.15 152	0.16 201

ccc-4	0.30 88	0.22 190	0.42 147	0.37 108	0.26 233	0.31 108	0.34 216	0.66 159	0.35 61	0.39 99	0.33 64	0.31 61	0.28 105	0.61 200	0.26 71	0.14 77	0.11 103	0.17 179	0.12 96	0.15 152	0.16 201

sAnonymous2	0.42 227	0.41 438	0.96 452	0.48 379	0.37 415	0.41 202	0.48 386	0.60 119	0.52 157	0.39 99	0.48 112	0.35 90	0.44 232	0.44 79	0.30 145	0.19 297	0.14 277	0.19 257	0.17 267	0.55 506	0.43 484

CroCo_RVC	0.42 227	0.41 438	0.96 452	0.48 379	0.37 415	0.41 202	0.48 386	0.60 119	0.52 157	0.39 99	0.48 112	0.35 90	0.44 232	0.44 79	0.30 145	0.19 297	0.14 277	0.19 257	0.17 267	0.55 506	0.43 484

rvit_stereo_0081_aga	0.32 108	0.29 356	0.50 239	0.43 287	0.29 314	0.36 157	0.32 188	0.46 64	0.42 112	0.40 111	0.44 98	0.41 128	0.34 165	0.43 74	0.31 157	0.23 380	0.17 359	0.19 257	0.16 215	0.20 309	0.15 170

anonymousdsp	0.30 88	0.22 190	0.41 135	0.38 127	0.26 233	0.31 108	0.35 239	0.68 176	0.36 67	0.40 111	0.33 64	0.32 69	0.28 105	0.62 222	0.26 71	0.14 77	0.10 42	0.17 179	0.12 96	0.15 152	0.16 201

IGEV-Stereo	0.30 88	0.22 190	0.41 135	0.38 127	0.26 233	0.30 93	0.35 239	0.68 176	0.36 67	0.40 111	0.33 64	0.32 69	0.28 105	0.62 222	0.26 71	0.14 77	0.10 42	0.17 179	0.12 96	0.15 152	0.16 201
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
water-stereo	0.29 78	0.15 13	0.32 46	0.36 90	0.20 64	0.36 157	0.24 67	0.65 152	0.39 85	0.41 114	0.61 166	0.44 148	0.39 208	0.29 6	0.28 112	0.14 77	0.13 239	0.14 72	0.12 96	0.12 33	0.12 60

AIO-test1	0.39 190	0.18 62	0.42 147	0.51 412	0.25 196	0.44 227	0.30 152	0.74 235	1.20 464	0.41 114	0.71 194	0.45 157	0.29 123	0.56 160	0.27 93	0.15 144	0.13 239	0.19 257	0.21 368	0.13 67	0.18 268

tt45	0.28 71	0.18 62	0.36 86	0.36 90	0.24 166	0.37 169	0.28 119	0.50 76	0.31 40	0.41 114	0.27 31	0.38 108	0.25 66	0.61 200	0.26 71	0.13 49	0.11 103	0.16 140	0.13 132	0.12 33	0.15 170

rvit_0105_6	0.40 205	0.28 342	0.68 365	0.51 412	0.30 338	0.39 183	0.41 334	0.53 89	0.68 207	0.41 114	0.45 100	0.50 179	0.45 239	0.55 150	0.37 215	0.28 428	0.26 453	0.24 385	0.22 390	0.22 346	0.17 244

Selective-RAFT	0.36 141	0.23 223	0.54 290	0.45 326	0.22 98	0.64 334	0.27 104	0.62 131	0.65 196	0.41 114	0.38 85	0.55 196	0.39 208	0.59 182	0.36 206	0.14 77	0.12 169	0.14 72	0.12 96	0.16 201	0.14 131

ACVNet-DCA	0.36 141	0.25 276	0.35 73	0.42 247	0.23 126	0.53 265	0.37 265	0.91 299	0.59 175	0.42 119	0.50 119	0.34 82	0.47 251	0.61 200	0.26 71	0.17 224	0.11 103	0.19 257	0.13 132	0.18 257	0.19 279

xx1	0.40 205	0.25 276	0.35 73	0.42 247	0.23 126	0.53 265	0.37 265	0.71 205	1.17 456	0.42 119	0.50 119	0.65 262	0.56 290	0.61 200	0.26 71	0.17 224	0.11 103	0.20 294	0.19 326	0.18 257	0.19 279

1test111	0.37 159	0.25 276	0.35 73	0.42 247	0.23 126	0.53 265	0.37 265	0.91 299	0.59 175	0.42 119	0.50 119	0.34 82	0.47 251	0.59 182	0.48 305	0.17 224	0.11 103	0.19 257	0.13 132	0.18 257	0.19 279

cc1	0.38 177	0.25 276	0.35 73	0.42 247	0.23 126	0.53 265	0.37 265	0.71 205	1.17 456	0.42 119	0.50 119	0.34 82	0.47 251	0.61 200	0.26 71	0.17 224	0.11 103	0.19 257	0.13 132	0.16 201	0.17 244

tt1	0.37 159	0.25 276	0.35 73	0.43 287	0.23 126	0.52 260	0.37 265	0.72 216	1.13 445	0.42 119	0.46 104	0.35 90	0.44 232	0.61 200	0.26 71	0.17 224	0.11 103	0.19 257	0.13 132	0.16 201	0.17 244

trnet	0.28 71	0.15 13	0.25 1	0.29 4	0.16 2	0.38 175	0.23 61	0.53 89	0.77 255	0.43 124	0.52 134	0.34 82	0.28 105	0.39 49	0.27 93	0.15 144	0.11 103	0.12 21	0.08 1	0.11 10	0.11 29

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 125	0.28 342	0.48 218	0.37 108	0.25 196	0.47 240	0.30 152	0.60 119	0.92 356	0.43 124	0.37 80	0.30 57	0.29 123	0.50 126	0.30 145	0.17 224	0.14 277	0.18 224	0.15 187	0.18 257	0.16 201

CREStereo	0.28 71	0.16 29	0.25 1	0.28 2	0.17 10	0.38 175	0.25 79	0.52 83	0.76 252	0.43 124	0.51 127	0.32 69	0.28 105	0.39 49	0.27 93	0.16 187	0.11 103	0.12 21	0.09 5	0.12 33	0.12 60
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
test_xeample3	0.31 102	0.23 223	0.56 306	0.36 90	0.26 233	0.35 149	0.32 188	0.60 119	0.38 80	0.44 127	0.32 62	0.33 77	0.28 105	0.66 260	0.27 93	0.14 77	0.12 169	0.16 140	0.12 96	0.14 109	0.14 131

rvit_0105_4	0.42 227	0.30 371	0.77 402	0.52 429	0.29 314	0.41 202	0.44 361	0.57 110	0.75 247	0.45 128	0.48 112	0.56 202	0.49 260	0.58 174	0.37 215	0.28 428	0.26 453	0.25 398	0.22 390	0.24 379	0.19 279

WCG-NET（raft）	0.31 102	0.16 29	0.39 114	0.33 41	0.19 42	0.35 149	0.27 104	0.54 95	0.79 266	0.45 128	0.55 150	0.47 166	0.27 91	0.56 160	0.28 112	0.13 49	0.10 42	0.12 21	0.11 71	0.12 33	0.12 60

DLNR_Zeroshot_test	20.12 568	36.36 574	38.38 571	170.13 580	62.28 576	0.22 12	0.20 19	13.43 565	0.40 99	0.45 128	0.66 180	0.42 135	0.21 36	0.64 240	0.32 164	5.57 564	0.10 42	0.15 114	0.11 71	72.31 579	0.13 103

HH	0.37 159	0.22 190	0.49 227	0.41 215	0.26 233	0.36 157	0.30 152	0.87 285	0.41 105	0.45 128	0.59 160	0.78 335	0.43 225	0.77 338	0.26 71	0.15 144	0.11 103	0.15 114	0.14 162	0.14 109	0.14 131

HanStereo	0.37 159	0.22 190	0.49 227	0.41 215	0.26 233	0.36 157	0.30 152	0.87 285	0.41 105	0.45 128	0.59 160	0.78 335	0.43 225	0.77 338	0.26 71	0.15 144	0.11 103	0.15 114	0.14 162	0.14 109	0.14 131

RCA-Stereo	0.36 141	0.18 62	0.37 96	0.38 127	0.23 126	0.31 108	0.33 204	0.70 198	1.25 470	0.45 128	0.65 176	0.46 161	0.43 225	0.40 57	0.29 130	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.12 96	0.12 33	0.12 60

WCG-NET	0.29 78	0.15 13	0.35 73	0.34 47	0.19 42	0.32 125	0.27 104	0.42 48	0.82 297	0.46 134	0.49 117	0.39 116	0.25 66	0.42 68	0.27 93	0.12 27	0.09 17	0.13 48	0.11 71	0.12 33	0.11 29

StereoVision	0.43 240	0.29 356	0.54 290	0.50 400	0.28 291	0.37 169	0.38 283	0.75 244	0.63 186	0.46 134	1.11 392	0.53 192	0.38 193	0.57 169	0.34 186	0.21 334	0.24 436	0.25 398	0.24 417	0.26 400	0.17 244

PMTNet	0.33 116	0.17 40	0.26 7	0.29 4	0.18 21	0.44 227	0.22 46	0.57 110	0.66 199	0.46 134	0.54 144	0.38 108	0.34 165	0.50 126	0.25 54	0.75 521	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 67	0.12 60

xyz-stereo-finetune	0.34 125	0.19 92	0.38 106	0.34 47	0.18 21	0.57 293	0.32 188	0.60 119	0.70 218	0.47 137	0.54 144	0.38 108	0.35 172	0.57 169	0.38 230	0.13 49	0.12 169	0.16 140	0.13 132	0.13 67	0.13 103

MM-Stereo_test3	0.35 131	0.19 92	0.33 50	0.42 247	0.26 233	0.34 146	0.44 361	0.74 235	0.93 362	0.47 137	0.52 134	0.42 135	0.29 123	0.46 93	0.29 130	0.17 224	0.15 300	0.17 179	0.13 132	0.14 109	0.15 170

EKT-Stereo	0.36 141	0.24 245	0.44 172	0.44 312	0.30 338	0.37 169	0.30 152	0.72 216	0.68 207	0.47 137	0.63 171	0.49 177	0.28 105	0.59 182	0.34 186	0.19 297	0.14 277	0.18 224	0.15 187	0.16 201	0.18 268

GCAP-Stereo	0.29 78	0.21 160	0.45 180	0.39 151	0.20 64	0.39 183	0.22 46	0.60 119	0.46 135	0.47 137	0.50 119	0.39 116	0.27 91	0.34 25	0.24 45	0.14 77	0.12 169	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.12 60

CREStereo++_RVC	0.32 108	0.16 29	0.25 1	0.32 25	0.24 166	0.27 58	0.22 46	0.48 73	0.89 339	0.47 137	0.80 244	0.29 53	0.25 66	0.37 39	0.34 186	0.14 77	0.09 17	0.13 48	0.52 520	0.14 109	0.10 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.38 177	0.18 62	0.52 269	0.58 469	0.38 421	0.39 183	0.20 19	0.62 131	0.31 40	0.47 137	1.29 444	0.72 306	0.25 66	0.59 182	0.28 112	0.16 187	0.11 103	0.17 179	0.16 215	0.14 109	0.11 29

tg	0.34 125	0.19 92	0.40 126	0.40 188	0.23 126	0.38 175	0.26 91	0.74 235	0.60 182	0.48 143	0.65 176	0.42 135	0.24 59	0.57 169	0.33 174	0.14 77	0.10 42	0.18 224	0.17 267	0.14 109	0.12 60

CAS++	0.33 116	0.25 276	0.39 114	0.38 127	0.26 233	0.32 125	0.24 67	0.87 285	0.53 160	0.48 143	0.46 104	0.26 46	0.21 36	0.50 126	0.26 71	0.23 380	0.20 401	0.22 351	0.17 267	0.21 321	0.17 244
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.38 177	0.19 92	0.47 205	0.45 326	0.33 387	0.45 234	0.40 314	0.66 159	0.53 160	0.49 145	0.95 318	0.57 206	0.39 208	0.53 141	0.32 164	0.14 77	0.13 239	0.15 114	0.14 162	0.14 109	0.15 170

test-1	0.37 159	0.20 127	0.76 399	0.47 371	0.27 268	0.44 227	0.36 252	0.63 139	0.65 196	0.49 145	0.67 187	0.54 194	0.35 172	0.42 68	0.30 145	0.14 77	0.12 169	0.16 140	0.14 162	0.15 152	0.18 268

iRaftStereo_RVC	0.33 116	0.20 127	0.40 126	0.40 188	0.23 126	0.31 108	0.29 134	0.70 198	0.55 162	0.49 145	0.66 180	0.37 101	0.23 52	0.47 104	0.33 174	0.14 77	0.11 103	0.19 257	0.17 267	0.16 201	0.13 103

rvit_0105_5	0.44 246	0.32 383	0.79 406	0.51 412	0.29 314	0.44 227	0.43 353	0.62 131	0.76 252	0.51 148	0.52 134	0.61 237	0.53 272	0.58 174	0.38 230	0.28 428	0.25 444	0.25 398	0.24 417	0.22 346	0.20 310

RAFT+CT+SA	0.40 205	0.24 245	0.40 126	0.53 438	0.27 268	0.28 72	0.45 368	0.79 263	0.81 284	0.51 148	0.90 295	0.42 135	0.39 208	0.81 357	0.33 174	0.15 144	0.11 103	0.18 224	0.18 298	0.15 152	0.15 170

RALCasStereoNet	0.37 159	0.23 223	0.41 135	0.44 312	0.28 291	0.36 157	0.38 283	0.66 159	0.67 205	0.51 148	0.74 210	0.51 183	0.29 123	0.64 240	0.38 230	0.17 224	0.14 277	0.15 114	0.13 132	0.17 227	0.17 244

Reg-Stereo(zero)	0.31 102	0.17 40	0.30 30	0.35 63	0.19 42	0.33 137	0.21 36	0.64 149	0.72 227	0.52 151	0.52 134	0.51 183	0.29 123	0.48 112	0.27 93	0.13 49	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.12 33	0.13 103

MSKI-zero shot	0.33 116	0.19 92	0.36 86	0.41 215	0.22 98	0.32 125	0.22 46	0.65 152	0.45 129	0.52 151	0.64 174	0.60 235	0.19 20	0.78 346	0.27 93	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.10 43	0.13 67	0.13 103

testlalala_base	0.49 296	0.26 310	0.44 172	0.47 371	0.34 399	0.57 293	0.26 91	0.60 119	0.37 75	0.52 151	0.56 153	0.46 161	0.31 145	0.45 85	0.33 174	1.56 540	0.11 103	0.14 72	0.10 43	1.85 532	0.15 170

riskmin	0.41 220	0.21 160	0.44 172	0.34 47	0.24 166	0.58 299	0.32 188	0.70 198	0.86 316	0.52 151	0.57 155	0.78 335	0.60 318	0.58 174	0.39 240	0.17 224	0.12 169	0.19 257	0.13 132	0.19 292	0.22 347

Anonymous3	0.47 273	0.35 400	0.91 444	0.50 400	0.38 421	0.81 406	0.55 428	0.76 248	0.66 199	0.52 151	0.65 176	0.44 148	0.45 239	0.66 260	0.39 240	0.25 402	0.25 444	0.22 351	0.21 368	0.23 366	0.24 382

raft+_RVC	0.38 177	0.20 127	0.38 106	0.39 151	0.27 268	0.44 227	0.35 239	0.81 268	0.90 344	0.52 151	0.78 228	0.50 179	0.29 123	0.56 160	0.41 266	0.15 144	0.12 169	0.17 179	0.15 187	0.14 109	0.13 103

111	0.42 227	0.18 62	0.46 193	0.35 63	0.19 42	0.52 260	0.28 119	0.76 248	1.16 453	0.52 151	0.92 309	0.65 262	0.51 268	0.65 248	0.37 215	0.15 144	0.10 42	0.14 72	0.12 96	0.13 67	0.16 201

EAI-Stereo	0.36 141	0.21 160	0.46 193	0.40 188	0.22 98	0.33 137	0.36 252	1.22 428	0.32 44	0.52 151	0.75 212	0.35 90	0.28 105	0.65 248	0.30 145	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.14 162	0.14 109	0.13 103

xyz-stereo-finetune2	0.37 159	0.20 127	0.40 126	0.32 25	0.19 42	0.80 400	0.29 134	0.56 106	0.33 50	0.53 159	0.79 233	0.43 144	0.48 255	0.70 294	0.46 290	0.13 49	0.12 169	0.17 179	0.13 132	0.12 33	0.14 131

TRStereo	0.39 190	0.32 383	0.64 346	0.49 389	0.41 437	0.30 93	0.30 152	0.97 325	0.63 186	0.53 159	0.43 95	0.52 187	0.26 82	0.77 338	0.29 130	0.18 260	0.12 169	0.19 257	0.19 326	0.13 67	0.13 103

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 246	0.22 190	0.83 418	0.39 151	0.45 460	0.41 202	0.26 91	1.04 347	0.50 150	0.54 161	0.76 215	1.03 412	0.43 225	0.67 270	0.28 112	0.16 187	0.11 103	0.17 179	0.19 326	0.21 321	0.21 328

CASnet	0.30 88	0.20 127	0.34 58	0.42 247	0.17 10	0.25 42	0.24 67	0.53 89	0.56 163	0.54 161	0.54 144	0.39 116	0.24 59	0.41 61	0.26 71	0.15 144	0.10 42	0.22 351	0.18 298	0.18 257	0.12 60
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Stereo-weight	0.33 116	0.19 92	0.36 86	0.39 151	0.23 126	0.28 72	0.29 134	0.69 186	0.83 303	0.55 163	0.51 127	0.58 221	0.20 30	0.48 112	0.30 145	0.13 49	0.10 42	0.14 72	0.12 96	0.13 67	0.12 60

LL-Strereo2	0.36 141	0.25 276	0.52 269	0.43 287	0.27 268	0.36 157	0.27 104	0.70 198	0.46 135	0.55 163	0.53 141	0.65 262	0.24 59	0.69 286	0.32 164	0.14 77	0.13 239	0.23 371	0.20 349	0.19 292	0.14 131

XX-TBD	0.32 108	0.53 467	0.26 7	0.53 438	0.21 82	0.38 175	0.24 67	0.41 44	0.77 255	0.55 163	0.70 193	0.31 61	0.26 82	0.33 20	0.28 112	0.16 187	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 67	0.11 29

rvit_stereo_0075_2	0.48 283	0.38 419	0.74 394	0.54 450	0.46 469	0.43 217	0.35 239	0.85 280	0.68 207	0.56 166	0.73 198	0.59 231	0.47 251	0.64 240	0.47 301	0.33 461	0.23 427	0.35 468	0.26 440	0.32 437	0.26 394

Any-RAFT	0.36 141	0.17 40	0.31 36	0.35 63	0.21 82	0.51 252	0.21 36	0.93 310	0.75 247	0.56 166	0.73 198	0.66 274	0.29 123	0.48 112	0.25 54	0.15 144	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.13 67	0.13 103

TestStereo	0.39 190	0.32 383	0.42 147	0.45 326	0.20 64	0.41 202	0.38 283	0.69 186	0.66 199	0.56 166	0.78 228	0.48 171	0.43 225	0.59 182	0.37 215	0.18 260	0.13 239	0.20 294	0.15 187	0.23 366	0.14 131

anonymousdsp2	0.37 159	0.21 160	0.49 227	0.38 127	0.24 166	0.48 245	0.31 175	0.91 299	0.68 207	0.57 169	0.51 127	0.51 183	0.34 165	0.59 182	0.33 174	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.10 43	0.16 201	0.16 201

qqq	0.42 227	0.28 342	0.50 239	0.37 108	0.22 98	0.47 240	0.39 301	0.91 299	0.59 175	0.57 169	0.71 194	0.65 262	0.56 290	0.59 182	0.48 305	0.17 224	0.17 359	0.20 294	0.19 326	0.18 257	0.19 279

GMStereo	0.40 205	0.38 419	0.61 331	0.41 215	0.27 268	0.47 240	0.35 239	0.62 131	1.04 414	0.57 169	0.54 144	0.38 108	0.36 179	0.56 160	0.41 266	0.20 318	0.13 239	0.16 140	0.17 267	0.24 379	0.20 310
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
s12784h	0.37 159	0.15 13	0.26 7	0.34 47	0.15 1	0.80 400	0.29 134	0.83 276	0.87 323	0.58 172	0.58 158	0.43 144	0.41 218	0.59 182	0.35 195	0.12 27	0.10 42	0.14 72	0.09 5	0.14 109	0.10 3

DilatedVolume-Stereo	0.31 102	0.16 29	0.38 106	0.34 47	0.21 82	0.54 272	0.25 79	0.58 113	0.43 119	0.59 173	0.50 119	0.37 101	0.32 152	0.50 126	0.29 130	0.13 49	0.12 169	0.13 48	0.11 71	0.11 10	0.12 60

rafts_anoy	0.38 177	0.22 190	0.38 106	0.43 287	0.28 291	0.32 125	0.32 188	0.70 198	0.91 350	0.59 173	0.66 180	0.45 157	0.33 159	0.49 121	0.41 266	0.16 187	0.12 169	0.21 337	0.23 403	0.18 257	0.16 201

raftrobust	0.35 131	0.20 127	0.39 114	0.43 287	0.29 314	0.31 108	0.25 79	0.73 228	0.66 199	0.59 173	0.56 153	0.44 148	0.45 239	0.55 150	0.31 157	0.16 187	0.12 169	0.14 72	0.12 96	0.12 33	0.14 131

FACV-RUCA	0.45 255	0.28 342	0.51 248	0.46 351	0.33 387	0.62 319	0.34 216	0.87 285	0.75 247	0.60 176	0.84 262	0.48 171	0.54 279	0.56 160	0.39 240	0.22 354	0.15 300	0.35 468	0.16 215	0.29 419	0.22 347

x	0.41 220	0.25 276	0.46 193	0.36 90	0.24 166	0.54 272	0.31 175	0.94 315	0.58 174	0.60 176	0.72 196	0.61 237	0.53 272	0.52 135	0.50 317	0.18 260	0.16 326	0.17 179	0.16 215	0.17 227	0.18 268

test_4	0.37 159	0.19 92	0.34 58	0.45 326	0.26 233	0.20 7	0.34 216	0.58 113	0.42 112	0.60 176	1.45 473	0.43 144	0.26 82	0.67 270	0.29 130	0.12 27	0.10 42	0.17 179	0.19 326	0.15 152	0.12 60

dd	0.44 246	0.40 432	0.62 337	0.44 312	0.26 233	0.51 252	0.38 283	0.72 216	1.07 428	0.60 176	0.66 180	0.43 144	0.40 213	0.68 279	0.53 337	0.24 390	0.15 300	0.21 337	0.16 215	0.24 379	0.19 279

TANstereo	0.31 102	0.16 29	0.34 58	0.31 9	0.17 10	0.55 278	0.23 61	0.46 64	0.56 163	0.60 176	0.69 190	0.37 101	0.26 82	0.36 36	0.28 112	0.16 187	0.16 326	0.13 48	0.10 43	0.14 109	0.15 170

MM-Stereo_test1	0.34 125	0.19 92	0.37 96	0.42 247	0.23 126	0.35 149	0.44 361	0.62 131	0.56 163	0.61 181	0.51 127	0.38 108	0.36 179	0.65 248	0.27 93	0.15 144	0.13 239	0.17 179	0.14 162	0.15 152	0.13 103

GCAP-BAT	0.32 108	0.21 160	0.45 180	0.34 47	0.29 314	0.28 72	0.27 104	0.53 89	0.32 44	0.61 181	0.66 180	0.47 166	0.25 66	0.59 182	0.28 112	0.15 144	0.12 169	0.15 114	0.10 43	0.12 33	0.12 60

ToySt	0.52 338	0.27 326	0.93 445	0.42 247	0.28 291	0.67 357	0.56 432	0.88 292	0.79 266	0.61 181	0.85 271	0.92 387	0.70 376	0.72 309	0.61 368	0.16 187	0.17 359	0.21 337	0.21 368	0.22 346	0.21 328

SA	0.45 255	0.26 310	0.50 239	0.47 371	0.24 166	0.46 237	0.36 252	0.79 263	1.00 399	0.61 181	1.04 366	0.50 179	0.50 263	0.98 422	0.33 174	0.16 187	0.13 239	0.21 337	0.19 326	0.15 152	0.14 131

MyStereo04	0.45 255	0.23 223	0.52 269	0.43 287	0.29 314	0.40 191	0.48 386	1.02 341	1.12 440	0.62 185	0.58 158	0.55 196	0.56 290	0.77 338	0.45 286	0.14 77	0.13 239	0.19 257	0.17 267	0.18 257	0.17 244

11t1	0.38 177	0.23 223	0.49 227	0.36 90	0.23 126	0.61 315	0.31 175	0.74 235	0.47 141	0.62 185	0.55 150	0.55 196	0.49 260	0.58 174	0.45 286	0.18 260	0.15 300	0.16 140	0.13 132	0.17 227	0.19 279

RAFT-Test	0.35 131	0.19 92	0.42 147	0.39 151	0.24 166	0.50 247	0.23 61	0.74 235	0.44 124	0.62 185	0.85 271	0.64 256	0.28 105	0.48 112	0.30 145	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.13 103

iRaft-Stereo_5w	0.46 262	0.22 190	0.53 277	0.43 287	0.30 338	0.30 93	0.53 418	0.66 159	0.71 225	0.62 185	0.89 289	1.01 408	0.67 361	0.76 331	0.67 382	0.13 49	0.12 169	0.17 179	0.15 187	0.15 152	0.17 244

PSMNet-ADL	0.50 310	0.28 342	0.43 166	0.49 389	0.31 350	0.70 363	0.38 283	0.94 315	0.81 284	0.62 185	0.80 244	0.91 382	0.62 329	0.76 331	0.68 387	0.24 390	0.18 374	0.19 257	0.20 349	0.22 346	0.22 347

cross-raft	0.34 125	0.20 127	0.38 106	0.45 326	0.24 166	0.32 125	0.35 239	0.77 253	0.42 112	0.62 185	0.77 219	0.58 221	0.27 91	0.46 93	0.31 157	0.12 27	0.10 42	0.15 114	0.13 132	0.15 152	0.12 60

Gwc-CoAtRS	0.35 131	0.18 62	0.46 193	0.39 151	0.23 126	0.34 146	0.22 46	0.74 235	0.77 255	0.62 185	0.60 163	0.58 221	0.29 123	0.47 104	0.29 130	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.12 96	0.13 67	0.13 103

test_5	0.44 246	0.25 276	0.48 218	0.53 438	0.28 291	0.28 72	0.42 345	0.77 253	0.87 323	0.63 192	0.91 303	0.73 311	0.53 272	0.82 363	0.36 206	0.14 77	0.11 103	0.18 224	0.18 298	0.18 257	0.16 201

Patchmatch Stereo++	0.36 141	0.24 245	0.51 248	0.42 247	0.22 98	0.24 24	0.21 36	0.63 139	0.39 85	0.63 192	0.73 198	0.57 206	0.38 193	0.61 200	0.39 240	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.21 321	0.16 201
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.40 205	0.21 160	0.53 277	0.42 247	0.26 233	0.29 83	0.34 216	0.70 198	0.49 146	0.63 192	0.82 254	0.59 231	0.33 159	0.75 321	0.43 273	0.20 318	0.12 169	0.20 294	0.18 298	0.17 227	0.22 347

KMStereo	0.40 205	0.21 160	0.53 277	0.42 247	0.26 233	0.29 83	0.34 216	0.70 198	0.49 146	0.63 192	0.82 254	0.59 231	0.33 159	0.75 321	0.43 273	0.20 318	0.12 169	0.20 294	0.18 298	0.17 227	0.22 347

PSM-adaLoss	0.36 141	0.24 245	0.51 248	0.42 247	0.22 98	0.24 24	0.31 175	0.63 139	0.39 85	0.63 192	0.73 198	0.57 206	0.38 193	0.59 182	0.38 230	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.21 321	0.16 201

ROB_FTStereo_v2	0.36 141	0.24 245	0.51 248	0.42 247	0.22 98	0.24 24	0.31 175	0.63 139	0.39 85	0.63 192	0.73 198	0.57 206	0.38 193	0.60 194	0.39 240	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.21 321	0.16 201

ROB_FTStereo	0.36 141	0.24 245	0.51 248	0.42 247	0.22 98	0.24 24	0.20 19	0.63 139	0.39 85	0.63 192	0.73 198	0.57 206	0.38 193	0.60 194	0.38 230	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.21 321	0.16 201

iGMRVC	0.36 141	0.24 245	0.51 248	0.42 247	0.22 98	0.24 24	0.29 134	0.63 139	0.39 85	0.63 192	0.73 198	0.57 206	0.38 193	0.61 200	0.39 240	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.21 321	0.16 201

iRAFT	0.36 141	0.24 245	0.51 248	0.42 247	0.22 98	0.24 24	0.21 36	0.63 139	0.39 85	0.63 192	0.73 198	0.57 206	0.38 193	0.61 200	0.39 240	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.21 321	0.16 201

RAFT-IKP	0.36 141	0.24 245	0.51 248	0.42 247	0.22 98	0.24 24	0.27 104	0.63 139	0.39 85	0.63 192	0.73 198	0.57 206	0.38 193	0.61 200	0.39 240	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.21 321	0.16 201

gcap-zeroshot	0.35 131	0.20 127	0.61 331	0.39 151	0.23 126	0.53 265	0.27 104	0.58 113	0.35 61	0.64 202	0.49 117	0.87 364	0.34 165	0.49 121	0.25 54	0.14 77	0.12 169	0.15 114	0.12 96	0.13 67	0.14 131

MyStereo06	0.40 205	0.22 190	0.65 351	0.42 247	0.29 314	0.43 217	0.48 386	1.05 354	0.43 119	0.64 202	0.54 144	0.78 335	0.27 91	0.53 141	0.31 157	0.14 77	0.13 239	0.18 224	0.17 267	0.17 227	0.17 244

IGEV_Zeroshot_test	0.36 141	0.19 92	0.71 379	0.41 215	0.29 314	0.30 93	0.25 79	0.86 284	0.40 99	0.64 202	0.57 155	0.56 202	0.25 66	0.56 160	0.29 130	0.15 144	0.11 103	0.16 140	0.14 162	0.14 109	0.14 131

GANet-ADL	0.44 246	0.27 326	0.48 218	0.44 312	0.30 338	0.54 272	0.36 252	0.94 315	0.88 334	0.64 202	0.72 196	0.68 284	0.44 232	0.55 150	0.44 280	0.22 354	0.15 300	0.15 114	0.13 132	0.18 257	0.21 328

HUI-Stereo	0.36 141	0.24 245	0.51 248	0.42 247	0.22 98	0.24 24	0.22 46	0.63 139	0.40 99	0.64 202	0.73 198	0.58 221	0.38 193	0.53 141	0.38 230	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.21 321	0.16 201

model_zeroshot	0.35 131	0.20 127	0.56 306	0.41 215	0.30 338	0.51 252	0.26 91	0.69 186	0.48 143	0.65 207	0.51 127	0.52 187	0.25 66	0.46 93	0.27 93	0.17 224	0.13 239	0.15 114	0.14 162	0.13 67	0.14 131

ACV-stereo	0.63 410	0.37 411	1.03 463	0.44 312	0.31 350	1.27 486	0.41 334	0.78 256	0.84 304	0.65 207	0.76 215	2.07 516	1.00 470	0.84 369	0.68 387	0.22 354	0.17 359	0.19 257	0.18 298	0.22 346	0.23 371

UDGNet	0.50 310	0.82 506	0.56 306	0.51 412	0.32 375	0.41 202	0.34 216	0.71 205	0.93 362	0.65 207	0.60 163	0.58 221	0.44 232	0.65 248	0.43 273	0.33 461	0.15 300	0.67 518	0.20 349	0.49 494	0.23 371

NRIStereo	0.37 159	0.21 160	0.49 227	0.42 247	0.23 126	0.33 137	0.25 79	0.68 176	0.59 175	0.65 207	0.63 171	0.55 196	0.37 185	0.67 270	0.40 261	0.16 187	0.12 169	0.18 224	0.15 187	0.17 227	0.15 170

CRE-IMP	0.37 159	0.23 223	0.53 277	0.42 247	0.24 166	0.40 191	0.21 36	0.61 127	0.45 129	0.65 207	0.73 198	0.53 192	0.37 185	0.63 233	0.40 261	0.18 260	0.11 103	0.19 257	0.16 215	0.21 321	0.19 279

DIP-Stereo	0.40 205	0.22 190	0.58 317	0.42 247	0.29 314	0.62 319	0.27 104	0.87 285	0.42 112	0.65 207	0.86 275	0.52 187	0.35 172	0.67 270	0.43 273	0.15 144	0.13 239	0.17 179	0.14 162	0.15 152	0.17 244
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_0105_3	0.48 283	0.35 400	0.85 431	0.56 459	0.31 350	0.48 245	0.48 386	0.65 152	0.81 284	0.66 213	0.59 160	0.66 274	0.56 290	0.66 260	0.41 266	0.30 445	0.27 459	0.29 443	0.28 452	0.21 321	0.21 328

test_sample1	0.44 246	0.24 245	0.52 269	0.35 63	0.23 126	0.59 308	0.36 252	1.05 354	0.57 170	0.66 213	0.78 228	0.70 288	0.71 381	0.62 222	0.51 321	0.18 260	0.15 300	0.17 179	0.16 215	0.18 257	0.18 268

4D-IteraStereo	0.33 116	0.19 92	0.43 166	0.40 188	0.24 166	0.32 125	0.27 104	0.59 117	0.72 227	0.66 213	0.53 141	0.42 135	0.22 45	0.46 93	0.30 145	0.14 77	0.09 17	0.20 294	0.16 215	0.16 201	0.12 60

test_3	0.37 159	0.19 92	0.50 239	0.45 326	0.24 166	0.47 240	0.36 252	0.69 186	0.84 304	0.66 213	0.46 104	0.68 284	0.25 66	0.45 85	0.32 164	0.12 27	0.10 42	0.18 224	0.16 215	0.15 152	0.12 60

NF-Stereo	0.39 190	0.21 160	0.51 248	0.42 247	0.25 196	0.26 45	0.30 152	0.71 205	0.72 227	0.66 213	0.77 219	0.57 206	0.31 145	0.69 286	0.39 240	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.16 201	0.27 404

OCTAStereo	0.39 190	0.21 160	0.51 248	0.42 247	0.25 196	0.26 45	0.30 152	0.71 205	0.72 227	0.66 213	0.77 219	0.58 221	0.31 145	0.69 286	0.39 240	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.16 201	0.27 404

RE-Stereo	0.39 190	0.21 160	0.51 248	0.42 247	0.25 196	0.26 45	0.30 152	0.71 205	0.72 227	0.66 213	0.77 219	0.57 206	0.31 145	0.70 294	0.39 240	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.16 201	0.27 404

TVStereo	0.39 190	0.21 160	0.51 248	0.42 247	0.25 196	0.26 45	0.30 152	0.71 205	0.72 227	0.66 213	0.77 219	0.57 206	0.31 145	0.70 294	0.39 240	0.18 260	0.12 169	0.20 294	0.16 215	0.16 201	0.27 404

AFF-stereo	0.39 190	0.20 127	0.42 147	0.37 108	0.22 98	0.27 58	0.31 175	0.67 170	0.72 227	0.66 213	1.12 394	0.75 320	0.38 193	0.57 169	0.35 195	0.11 20	0.09 17	0.16 140	0.16 215	0.14 109	0.12 60

UGAM-zero	0.48 283	0.21 160	0.66 353	0.38 127	0.23 126	0.36 157	0.22 46	1.30 457	0.43 119	0.67 222	0.61 166	1.74 504	0.89 453	0.79 349	0.27 93	0.15 144	0.12 169	0.15 114	0.12 96	0.13 67	0.14 131

test_sample2	0.45 255	0.24 245	0.49 227	0.34 47	0.21 82	0.60 314	0.43 353	1.01 338	0.73 237	0.67 222	0.80 244	0.70 288	0.64 342	0.65 248	0.41 266	0.19 297	0.15 300	0.18 224	0.16 215	0.19 292	0.19 279

STrans-v2	0.47 273	0.21 160	0.49 227	0.41 215	0.25 196	0.54 272	0.49 399	1.16 397	0.82 297	0.67 222	1.05 369	0.71 291	0.67 361	0.74 314	0.34 186	0.15 144	0.11 103	0.17 179	0.15 187	0.14 109	0.14 131

TransformOpticalFlow	0.46 262	0.21 160	0.49 227	0.42 247	0.24 166	0.36 157	0.46 371	1.04 347	0.84 304	0.67 222	1.14 405	0.73 311	0.56 290	0.78 346	0.33 174	0.15 144	0.10 42	0.17 179	0.15 187	0.14 109	0.15 170

CFNet-RSSM	0.35 131	0.18 62	0.47 205	0.39 151	0.22 98	0.35 149	0.23 61	0.78 256	0.86 316	0.67 222	0.54 144	0.56 202	0.28 105	0.49 121	0.28 112	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.12 96	0.13 67	0.12 60

ACVNet	0.47 273	0.24 245	0.39 114	0.40 188	0.28 291	0.58 299	0.40 314	0.91 299	0.81 284	0.67 222	0.96 322	0.79 342	0.66 352	0.65 248	0.71 393	0.18 260	0.15 300	0.16 140	0.15 187	0.18 257	0.15 170

CFNet-ft	0.50 310	0.25 276	0.39 114	0.41 215	0.26 233	0.66 348	0.37 265	0.91 299	0.87 323	0.67 222	1.00 347	1.05 421	0.70 376	0.68 279	0.57 352	0.23 380	0.16 326	0.24 385	0.21 368	0.24 379	0.19 279

CFNet_RVC	0.50 310	0.25 276	0.39 114	0.41 215	0.26 233	0.66 348	0.37 265	0.91 299	0.87 323	0.67 222	1.00 347	1.05 421	0.70 376	0.68 279	0.57 352	0.23 380	0.16 326	0.24 385	0.21 368	0.24 379	0.19 279

NVstereo2D	0.62 407	0.32 383	0.82 414	0.50 400	0.44 454	0.88 423	0.48 386	1.12 382	1.17 456	0.67 222	0.90 295	0.90 376	0.69 371	1.02 436	0.69 389	0.33 461	0.16 326	0.29 443	0.20 349	0.43 480	0.46 494

MIPNet	0.39 190	0.22 190	0.66 353	0.40 188	0.25 196	0.53 265	0.29 134	0.78 256	0.74 243	0.68 231	0.60 163	0.40 123	0.48 255	0.45 85	0.39 240	0.14 77	0.11 103	0.16 140	0.13 132	0.14 109	0.14 131

ICVP	0.48 283	0.26 310	0.42 147	0.49 389	0.28 291	0.63 325	0.43 353	1.05 354	0.72 227	0.68 231	0.95 318	0.75 320	0.56 290	0.55 150	0.61 368	0.24 390	0.18 374	0.19 257	0.17 267	0.19 292	0.21 328
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet_RVC	0.58 386	0.39 424	1.26 481	0.45 326	0.32 375	0.55 278	0.34 216	1.12 382	0.90 344	0.68 231	0.90 295	0.61 237	0.71 381	1.03 438	0.80 413	0.21 334	0.18 374	0.27 424	0.23 403	0.33 442	0.30 425

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 338	0.23 223	1.38 495	0.40 188	0.53 486	0.29 83	0.30 152	1.49 495	0.45 129	0.69 234	1.15 408	0.98 397	0.32 152	0.70 294	0.29 130	0.15 144	0.11 103	0.17 179	0.20 349	0.22 346	0.27 404

testlalala2	0.37 159	0.19 92	0.45 180	0.94 518	0.56 491	0.45 234	0.25 79	0.64 149	0.51 156	0.69 234	0.57 155	0.44 148	0.24 59	0.35 29	0.33 174	0.15 144	0.13 239	0.14 72	0.10 43	0.13 67	0.14 131

knoymous	0.37 159	0.22 190	0.34 58	0.32 25	0.22 98	0.38 175	0.29 134	0.63 139	0.65 196	0.69 234	0.69 190	0.60 235	0.40 213	0.61 200	0.36 206	0.17 224	0.11 103	0.20 294	0.12 96	0.18 257	0.19 279

DeepStereo_RVC	0.37 159	0.22 190	0.51 248	0.41 215	0.24 166	0.26 45	0.22 46	0.64 149	0.40 99	0.69 234	0.67 187	0.57 206	0.50 263	0.58 174	0.42 271	0.17 224	0.12 169	0.18 224	0.16 215	0.19 292	0.19 279

RALAANet	0.40 205	0.24 245	0.56 306	0.43 287	0.30 338	0.36 157	0.25 79	0.89 293	0.69 214	0.69 234	0.65 176	0.61 237	0.30 141	0.63 233	0.35 195	0.16 187	0.13 239	0.18 224	0.15 187	0.21 321	0.14 131

NOSS_ROB	0.59 390	0.40 432	0.42 147	0.45 326	0.31 350	0.79 394	0.53 418	1.09 371	1.12 440	0.69 234	0.92 309	0.77 332	0.63 334	0.81 357	0.52 326	0.39 488	0.38 502	0.44 495	0.42 503	0.38 466	0.36 457

DFGA-Net	0.47 273	0.31 380	0.93 445	0.43 287	0.33 387	0.56 284	0.35 239	0.81 268	0.89 339	0.70 240	0.76 215	0.48 171	0.43 225	0.78 346	0.64 377	0.16 187	0.14 277	0.19 257	0.19 326	0.20 309	0.19 279

testlalala	0.29 78	0.20 127	0.45 180	0.34 47	0.24 166	0.44 227	0.29 134	0.50 76	0.30 36	0.70 240	0.50 119	0.35 90	0.25 66	0.33 20	0.25 54	0.15 144	0.11 103	0.14 72	0.09 5	0.12 33	0.13 103

TestStereo1	0.44 246	0.24 245	0.45 180	0.52 429	0.25 196	0.35 149	0.40 314	0.81 268	0.94 371	0.70 240	0.96 322	0.48 171	0.45 239	0.94 404	0.33 174	0.16 187	0.13 239	0.18 224	0.16 215	0.15 152	0.14 131

DCANet-4	0.38 177	0.22 190	0.58 317	0.35 63	0.19 42	0.30 93	0.30 152	0.69 186	0.97 387	0.70 240	0.79 233	0.40 123	0.46 246	0.46 93	0.37 215	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.12 33	0.15 170

fff	0.39 190	0.18 62	0.46 193	0.35 63	0.19 42	0.30 93	0.30 152	0.73 228	1.08 432	0.70 240	0.79 233	0.44 148	0.62 329	0.47 104	0.37 215	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.12 33	0.15 170

SA-5K	0.44 246	0.24 245	0.45 180	0.52 429	0.25 196	0.35 149	0.40 314	0.81 268	0.94 371	0.70 240	0.96 322	0.48 171	0.45 239	0.94 404	0.33 174	0.16 187	0.13 239	0.18 224	0.16 215	0.15 152	0.14 131

test_1	0.35 131	0.17 40	0.48 218	0.40 188	0.22 98	0.42 212	0.22 46	0.66 159	0.80 275	0.70 240	0.45 100	0.63 249	0.29 123	0.45 85	0.32 164	0.13 49	0.09 17	0.17 179	0.13 132	0.13 67	0.11 29

csc	0.39 190	0.18 62	0.46 193	0.35 63	0.19 42	0.30 93	0.30 152	0.73 228	1.08 432	0.70 240	0.79 233	0.44 148	0.62 329	0.47 104	0.37 215	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.12 33	0.15 170

cscssc	0.39 190	0.18 62	0.46 193	0.35 63	0.19 42	0.30 93	0.30 152	0.73 228	1.08 432	0.70 240	0.79 233	0.44 148	0.62 329	0.47 104	0.37 215	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.12 33	0.15 170

FADNet	0.63 410	0.53 467	1.20 476	0.46 351	0.44 454	0.66 348	0.41 334	1.24 433	1.07 428	0.70 240	0.84 262	0.98 397	0.65 350	0.87 376	0.54 342	0.29 438	0.30 473	0.27 424	0.30 459	0.48 490	0.36 457

UCFNet_RVC	0.50 310	0.27 326	0.37 96	0.40 188	0.27 268	0.66 348	0.42 345	1.18 407	0.86 316	0.70 240	0.89 289	0.91 382	0.60 318	0.62 222	0.48 305	0.24 390	0.18 374	0.28 435	0.27 446	0.25 390	0.24 382

FADNet-RVC	0.62 407	0.56 482	1.29 486	0.47 371	0.39 429	0.63 325	0.40 314	1.16 397	0.91 350	0.71 251	0.86 275	1.04 417	0.55 283	0.99 427	0.78 405	0.27 417	0.26 453	0.28 435	0.29 458	0.32 437	0.31 433

MIM_Stereo	0.39 190	0.18 62	0.59 325	0.38 127	0.25 196	0.27 58	0.24 67	0.72 216	0.56 163	0.72 252	1.00 347	0.62 244	0.29 123	0.67 270	0.39 240	0.13 49	0.14 277	0.17 179	0.16 215	0.14 109	0.12 60

ADStereo(finetuned)	0.39 190	0.18 62	0.58 317	0.35 63	0.19 42	0.30 93	0.30 152	0.72 216	0.96 382	0.72 252	0.77 219	0.45 157	0.68 369	0.46 93	0.36 206	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.15 170

test-3	0.35 131	0.17 40	0.48 218	0.40 188	0.22 98	0.42 212	0.22 46	0.66 159	0.80 275	0.72 252	0.45 100	0.63 249	0.29 123	0.45 85	0.32 164	0.13 49	0.09 17	0.17 179	0.13 132	0.13 67	0.11 29

LCNet	0.42 227	0.21 160	0.34 58	0.44 312	0.24 166	0.47 240	0.28 119	0.69 186	0.57 170	0.72 252	1.03 363	0.66 274	0.58 306	0.60 194	0.35 195	0.15 144	0.10 42	0.19 257	0.19 326	0.22 346	0.37 463

AnonymousM	0.42 227	0.86 512	0.31 36	0.35 63	0.23 126	0.30 93	0.37 265	0.56 106	0.44 124	0.72 252	0.50 119	0.47 166	0.29 123	0.42 68	0.35 195	0.16 187	0.12 169	1.51 533	0.32 471	0.12 33	0.11 29

DCANet	0.38 177	0.18 62	0.46 193	0.35 63	0.19 42	0.30 93	0.30 152	0.72 216	0.96 382	0.72 252	0.77 219	0.45 157	0.56 290	0.47 104	0.36 206	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.15 170

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 159	0.18 62	0.45 180	0.36 90	0.19 42	0.33 137	0.28 119	0.67 170	0.77 255	0.72 252	0.99 343	0.56 202	0.39 208	0.44 79	0.31 157	0.11 20	0.09 17	0.15 114	0.14 162	0.13 67	0.11 29

MyStereo8	0.42 227	0.21 160	0.64 346	0.43 287	0.29 314	0.55 278	0.28 119	0.72 216	0.50 150	0.73 259	1.01 351	0.57 206	0.44 232	0.52 135	0.52 326	0.15 144	0.12 169	0.16 140	0.14 162	0.19 292	0.21 328

Anonymous_2	0.84 454	0.45 449	0.66 353	0.41 215	0.45 460	0.82 409	0.53 418	0.81 268	0.81 284	0.73 259	0.61 166	0.91 382	0.76 415	0.77 338	0.61 368	0.51 508	0.55 525	0.54 512	4.92 563	0.54 504	0.42 479

iRaft-Stereo_20w	0.42 227	0.20 127	0.63 341	0.39 151	0.27 268	0.33 137	0.25 79	1.76 522	0.37 75	0.73 259	0.53 141	0.63 249	0.42 223	0.86 374	0.29 130	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.13 132	0.15 152	0.15 170

GwcNet-ADL	0.45 255	0.24 245	0.51 248	0.46 351	0.30 338	0.41 202	0.40 314	0.95 318	0.98 392	0.73 259	0.78 228	0.61 237	0.41 218	0.67 270	0.55 344	0.20 318	0.14 277	0.15 114	0.14 162	0.19 292	0.22 347

GANet-RSSM	0.49 296	0.22 190	0.42 147	0.39 151	0.26 233	0.58 299	0.41 334	1.12 382	0.82 297	0.73 259	1.02 353	0.88 368	0.75 406	0.67 270	0.48 305	0.22 354	0.16 326	0.18 224	0.19 326	0.18 257	0.18 268

HITNet	0.43 240	0.27 326	0.50 239	0.34 47	0.18 21	0.65 341	0.32 188	0.99 331	0.70 218	0.73 259	0.86 275	0.66 274	0.56 290	0.61 200	0.47 301	0.14 77	0.10 42	0.15 114	0.13 132	0.18 257	0.13 103
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
DN-CSS_ROB	0.45 255	0.27 326	0.74 394	0.41 215	0.29 314	0.43 217	0.29 134	0.80 266	0.78 259	0.73 259	1.08 385	0.48 171	0.45 239	0.81 357	0.40 261	0.15 144	0.12 169	0.21 337	0.19 326	0.18 257	0.17 244

PAM_32	0.50 310	0.20 127	0.69 374	0.40 188	0.24 166	1.09 463	0.29 134	1.12 382	0.40 99	0.74 266	0.44 98	1.98 514	0.64 342	0.64 240	0.27 93	0.16 187	0.11 103	0.17 179	0.15 187	0.14 109	0.15 170

RAFT-345	0.41 220	0.19 92	0.42 147	0.39 151	0.23 126	0.32 125	0.25 79	0.62 131	0.56 163	0.74 266	1.77 496	0.44 148	0.35 172	0.67 270	0.37 215	0.14 77	0.11 103	0.18 224	0.14 162	0.14 109	0.13 103

FENet	0.43 240	0.23 223	0.40 126	0.40 188	0.24 166	0.54 272	0.33 204	0.83 276	0.72 227	0.74 266	0.73 198	0.63 249	0.56 290	0.65 248	0.45 286	0.19 297	0.13 239	0.19 257	0.17 267	0.18 257	0.20 310

CFNet	0.53 345	0.30 371	0.53 277	0.42 247	0.28 291	0.73 376	0.35 239	1.21 421	1.01 401	0.74 266	1.07 379	0.85 354	0.60 318	0.83 365	0.58 359	0.19 297	0.15 300	0.23 371	0.23 403	0.21 321	0.17 244

PAM	0.50 310	0.21 160	0.75 397	0.41 215	0.26 233	1.11 468	0.37 265	1.10 375	0.39 85	0.75 270	0.46 104	1.92 511	0.61 324	0.62 222	0.28 112	0.16 187	0.10 42	0.16 140	0.14 162	0.14 109	0.15 170

GES	0.46 262	0.25 276	0.62 337	0.41 215	0.30 338	0.62 319	0.37 265	1.06 359	0.70 218	0.75 270	0.83 259	0.47 166	0.52 271	0.69 286	0.46 290	0.23 380	0.17 359	0.17 179	0.16 215	0.18 257	0.24 382

HCRNet	0.46 262	0.35 400	0.45 180	0.54 450	0.26 233	0.52 260	0.29 134	0.87 285	0.64 190	0.75 270	0.82 254	0.76 327	0.53 272	0.70 294	0.38 230	0.24 390	0.16 326	0.24 385	0.20 349	0.21 321	0.20 310

xxxx	1.07 485	0.23 223	0.53 277	0.38 127	0.22 98	0.83 412	0.36 252	1.41 483	0.95 375	0.75 270	0.99 343	0.97 395	0.64 342	0.70 294	11.37 557	0.20 318	0.17 359	0.18 224	0.17 267	0.19 292	0.20 310

PSMNet-RSSM	0.50 310	0.24 245	0.41 135	0.43 287	0.26 233	0.51 252	0.40 314	1.16 397	0.79 266	0.75 270	1.07 379	0.87 364	0.69 371	0.66 260	0.52 326	0.24 390	0.16 326	0.23 371	0.26 440	0.20 309	0.20 310

GwcNet-RSSM	0.51 324	0.25 276	0.51 248	0.41 215	0.24 166	0.56 284	0.41 334	0.97 325	0.96 382	0.75 270	1.17 418	0.89 373	0.66 352	0.66 260	0.74 399	0.22 354	0.15 300	0.19 257	0.21 368	0.17 227	0.16 201

test_for_model	0.90 465	3.60 560	0.42 147	2.47 549	2.11 549	0.39 183	0.28 119	0.46 64	0.48 143	0.76 276	0.32 62	0.30 57	0.28 105	0.35 29	0.27 93	0.69 520	0.12 169	0.13 48	0.09 5	3.76 559	0.74 519

ffm	0.47 273	0.28 342	0.68 365	0.39 151	0.26 233	0.56 284	0.40 314	0.72 216	1.13 445	0.76 276	0.98 335	0.71 291	0.55 283	0.61 200	0.26 71	0.17 224	0.11 103	0.25 398	0.21 368	0.16 201	0.17 244

ff1	0.56 368	0.28 342	0.68 365	0.39 151	0.26 233	0.56 284	0.40 314	0.72 216	1.13 445	0.76 276	0.98 335	0.71 291	0.55 283	1.25 466	1.46 495	0.17 224	0.11 103	0.25 398	0.21 368	0.16 201	0.17 244

mmx	0.59 390	0.28 342	0.68 365	0.39 151	0.26 233	0.56 284	0.40 314	1.24 433	1.06 420	0.76 276	0.98 335	0.71 291	0.55 283	1.25 466	1.46 495	0.21 334	0.16 326	0.25 398	0.21 368	0.24 379	0.22 347

ttt	0.56 368	0.27 326	0.49 227	0.39 151	0.25 196	0.65 341	0.42 345	1.24 433	1.08 432	0.76 276	1.10 387	0.63 249	0.51 268	0.95 410	1.03 460	0.25 402	0.22 418	0.22 351	0.21 368	0.25 390	0.25 390

1111x	0.64 412	0.23 223	0.61 331	0.39 151	0.21 82	0.68 361	0.46 371	1.32 465	1.03 410	0.76 276	1.02 353	0.95 390	0.72 392	1.13 450	2.15 519	0.18 260	0.18 374	0.18 224	0.19 326	0.20 309	0.19 279

xxx	0.59 390	0.28 342	0.68 365	0.39 151	0.26 233	0.56 284	0.40 314	1.24 433	1.06 420	0.76 276	0.98 335	0.71 291	0.55 283	1.25 466	1.46 495	0.21 334	0.16 326	0.25 398	0.21 368	0.24 379	0.22 347

CASS	0.46 262	0.28 342	0.45 180	0.48 379	0.22 98	0.63 325	0.34 216	0.99 331	0.66 199	0.76 276	0.86 275	0.61 237	0.58 306	0.58 174	0.44 280	0.29 438	0.16 326	0.22 351	0.18 298	0.23 366	0.28 414
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MyStereo05	0.46 262	0.22 190	0.51 248	0.42 247	0.29 314	0.43 217	0.48 386	0.96 323	1.12 440	0.77 284	0.62 170	0.51 183	0.57 302	0.79 349	0.43 273	0.14 77	0.13 239	0.18 224	0.17 267	0.17 227	0.17 244

mmm	0.47 273	0.28 342	0.51 248	0.39 151	0.25 196	0.61 315	0.38 283	1.00 337	0.60 182	0.77 284	1.07 379	0.65 262	0.53 272	0.61 200	0.49 314	0.18 260	0.15 300	0.23 371	0.20 349	0.21 321	0.20 310

BUS	0.47 273	0.26 310	0.47 205	0.46 351	0.29 314	0.78 388	0.34 216	0.99 331	0.80 275	0.77 284	0.80 244	0.64 256	0.54 279	0.66 260	0.56 346	0.21 334	0.15 300	0.22 351	0.19 326	0.18 257	0.19 279

BSDual-CNN	0.48 283	0.26 310	0.47 205	0.46 351	0.29 314	0.75 384	0.46 371	0.99 331	0.80 275	0.77 284	0.80 244	0.76 327	0.59 312	0.66 260	0.48 305	0.21 334	0.15 300	0.22 351	0.19 326	0.18 257	0.19 279

hknet	0.51 324	0.26 310	0.58 317	0.46 351	0.29 314	0.75 384	0.46 371	0.99 331	0.89 339	0.77 284	0.80 244	0.96 393	0.67 361	0.75 321	0.50 317	0.19 297	0.15 300	0.22 351	0.19 326	0.18 257	0.19 279

ASMatch	0.48 283	0.20 127	0.47 205	0.39 151	0.28 291	0.37 169	0.26 91	0.76 248	0.72 227	0.77 284	2.29 511	0.61 237	0.51 268	0.64 240	0.39 240	0.15 144	0.12 169	0.17 179	0.15 187	0.14 109	0.22 347

IRAFT_RVC	0.43 240	0.20 127	0.52 269	0.45 326	0.24 166	0.26 45	0.51 408	0.76 248	0.78 259	0.77 284	0.80 244	0.73 311	0.50 263	0.74 314	0.39 240	0.18 260	0.10 42	0.21 337	0.17 267	0.17 227	0.15 170

GMM-Stereo	0.44 246	0.20 127	0.39 114	0.42 247	0.25 196	0.50 247	0.44 361	0.72 216	0.57 170	0.77 284	1.37 458	0.76 327	0.38 193	0.62 222	0.34 186	0.15 144	0.10 42	0.20 294	0.19 326	0.17 227	0.28 414

cf-r	0.49 296	0.24 245	0.49 227	0.40 188	0.23 126	0.58 299	0.38 283	0.92 308	0.87 323	0.77 284	1.06 375	0.98 397	0.67 361	0.59 182	0.61 368	0.21 334	0.14 277	0.17 179	0.19 326	0.15 152	0.16 201

RASNet	0.57 374	0.24 245	0.61 331	0.39 151	0.23 126	0.71 368	0.40 314	1.02 341	0.93 362	0.77 284	1.05 369	1.05 421	0.98 469	0.99 427	1.03 460	0.16 187	0.14 277	0.14 72	0.17 267	0.15 152	0.14 131

AdaStereo	0.52 338	0.34 396	0.53 277	0.49 389	0.25 196	0.71 368	0.36 252	1.24 433	0.91 350	0.77 284	0.98 335	0.75 320	0.50 263	0.71 304	0.51 321	0.27 417	0.13 239	0.28 435	0.18 298	0.23 366	0.18 268
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.
UGAM	0.54 350	0.23 223	0.51 248	0.46 351	0.26 233	0.40 191	0.52 414	0.65 152	1.19 461	0.78 295	1.15 408	1.38 480	0.56 290	1.03 438	0.56 346	0.18 260	0.15 300	0.25 398	0.21 368	0.15 152	0.13 103

RAFT_CTSACE	0.46 262	0.20 127	0.48 218	0.46 351	0.27 268	0.34 146	0.39 301	0.62 131	0.74 243	0.78 295	1.44 470	0.86 358	0.38 193	1.09 446	0.27 93	0.13 49	0.13 239	0.18 224	0.16 215	0.16 201	0.12 60

OMP-Stereo	0.43 240	0.23 223	0.50 239	0.53 438	0.25 196	0.36 157	0.24 67	0.73 228	0.81 284	0.78 295	0.64 174	0.88 368	0.41 218	0.95 410	0.36 206	0.15 144	0.12 169	0.20 294	0.15 187	0.16 201	0.13 103

DMCA	0.47 273	0.27 326	0.59 325	0.39 151	0.29 314	0.53 265	0.34 216	0.98 327	0.70 218	0.78 295	0.83 259	0.79 342	0.55 283	0.54 149	0.57 352	0.21 334	0.16 326	0.21 337	0.16 215	0.19 292	0.22 347

BEATNet_4x	0.49 296	0.35 400	0.72 385	0.38 127	0.20 64	0.65 341	0.36 252	1.08 368	0.78 259	0.78 295	0.88 286	0.73 311	0.64 342	0.71 304	0.60 362	0.16 187	0.12 169	0.16 140	0.15 187	0.24 379	0.18 268

PSMNet-RUCA	0.78 443	0.78 504	1.23 479	1.01 520	0.91 516	0.68 361	0.53 418	1.16 397	1.06 420	0.79 300	1.10 387	0.82 350	0.72 392	0.94 404	0.70 390	0.55 514	0.27 459	0.76 521	0.46 505	0.70 514	0.49 500

test_sample3	0.49 296	0.27 326	0.55 294	0.36 90	0.23 126	0.70 363	0.37 265	1.21 421	0.87 323	0.79 300	0.84 262	0.66 274	0.53 272	0.70 294	0.50 317	0.21 334	0.16 326	0.20 294	0.19 326	0.21 321	0.21 328

DispNO	0.48 283	0.24 245	0.84 425	0.40 188	0.31 350	0.58 299	0.39 301	0.91 299	0.79 266	0.79 300	0.83 259	0.71 291	0.59 312	0.75 321	0.50 317	0.19 297	0.14 277	0.20 294	0.18 298	0.16 201	0.17 244

raft_robust	0.41 220	0.24 245	0.39 114	0.43 287	0.22 98	0.40 191	0.33 204	0.80 266	0.98 392	0.80 303	0.88 286	0.41 128	0.32 152	0.89 384	0.30 145	0.14 77	0.12 169	0.16 140	0.18 298	0.15 152	0.13 103

IPLGR	0.40 205	0.22 190	0.70 377	0.40 188	0.22 98	0.51 252	0.29 134	0.78 256	0.78 259	0.80 303	0.77 219	0.44 148	0.41 218	0.48 112	0.40 261	0.14 77	0.12 169	0.16 140	0.14 162	0.16 201	0.14 131

RAFT + AFF	0.54 350	0.30 371	0.84 425	0.51 412	0.32 375	0.63 325	0.57 434	1.05 354	0.95 375	0.80 303	0.87 282	0.85 354	0.57 302	0.87 376	0.51 321	0.18 260	0.21 409	0.23 371	0.22 390	0.19 292	0.19 279

PS-NSSS	0.60 397	0.46 454	0.68 365	0.43 287	0.34 399	0.66 348	0.57 434	1.05 354	0.91 350	0.80 303	1.28 440	0.72 306	0.67 361	0.89 384	0.61 368	0.32 454	0.26 453	0.40 487	0.27 446	0.35 454	0.29 420

test_sample5	0.50 310	0.28 342	0.55 294	0.37 108	0.23 126	0.65 341	0.38 283	1.19 411	0.86 316	0.81 307	0.97 331	0.64 256	0.60 318	0.72 309	0.48 305	0.22 354	0.16 326	0.22 351	0.21 368	0.23 366	0.22 347

SFCPSM	0.48 283	0.22 190	0.59 325	0.41 215	0.27 268	0.85 418	0.36 252	1.39 477	0.79 266	0.81 307	0.85 271	0.54 194	0.50 263	0.60 194	0.39 240	0.18 260	0.14 277	0.18 224	0.20 349	0.17 227	0.16 201

rvit_105_1	0.56 368	0.42 443	0.84 425	0.59 471	0.37 415	0.59 308	0.68 461	0.73 228	0.97 387	0.82 309	0.69 190	0.75 320	0.63 334	0.80 352	0.56 346	0.34 469	0.29 468	0.31 454	0.34 479	0.23 366	0.23 371

ITSA-stereo	0.54 350	0.29 356	0.55 294	0.41 215	0.23 126	0.59 308	0.35 239	1.31 459	1.25 470	0.82 309	0.80 244	0.72 306	0.58 306	0.89 384	0.72 396	0.22 354	0.18 374	0.23 371	0.22 390	0.22 346	0.29 420

test_sample4	0.49 296	0.27 326	0.55 294	0.36 90	0.23 126	0.70 363	0.37 265	1.22 428	0.86 316	0.82 309	0.86 275	0.62 244	0.58 306	0.71 304	0.49 314	0.21 334	0.16 326	0.21 337	0.20 349	0.22 346	0.21 328

CBFPSM	0.61 401	0.25 276	1.41 498	0.39 151	0.27 268	1.10 464	0.67 458	0.83 276	0.84 304	0.82 309	0.81 252	1.33 469	0.85 439	0.72 309	0.86 422	0.16 187	0.15 300	0.15 114	0.17 267	0.17 227	0.23 371

ACRE	0.42 227	0.23 223	0.73 390	0.45 326	0.33 387	0.50 247	0.33 204	0.68 176	0.70 218	0.82 309	0.92 309	0.46 161	0.32 152	0.53 141	0.52 326	0.17 224	0.12 169	0.15 114	0.14 162	0.13 67	0.16 201

HSM	0.53 345	0.25 276	0.46 193	0.40 188	0.25 196	0.74 380	0.44 361	1.29 455	0.78 259	0.82 309	0.92 309	1.21 453	0.75 406	0.90 392	0.48 305	0.18 260	0.14 277	0.17 179	0.14 162	0.17 227	0.18 268

PSMNet_ROB	0.67 415	0.39 424	0.76 399	0.57 463	0.43 449	1.00 445	0.85 497	1.25 439	0.93 362	0.82 309	1.04 366	1.08 430	0.64 342	0.89 384	1.02 459	0.29 438	0.21 409	0.31 454	0.31 468	0.27 409	0.25 390

AACVNet	0.52 338	0.25 276	0.56 306	0.48 379	0.29 314	0.55 278	0.38 283	0.96 323	0.59 175	0.83 316	1.03 363	1.03 412	0.77 420	0.91 395	0.58 359	0.22 354	0.18 374	0.24 385	0.18 298	0.24 379	0.22 347

RAFT	0.46 262	0.23 223	0.52 269	0.48 379	0.27 268	0.55 278	0.47 379	0.68 176	0.60 182	0.83 316	0.82 254	1.00 404	0.56 290	0.76 331	0.37 215	0.18 260	0.16 326	0.22 351	0.20 349	0.16 201	0.14 131

CFNet_pseudo	0.47 273	0.25 276	0.55 294	0.38 127	0.28 291	0.58 299	0.32 188	0.89 293	0.90 344	0.83 316	1.03 363	0.75 320	0.48 255	0.61 200	0.46 290	0.17 224	0.13 239	0.24 385	0.16 215	0.26 400	0.21 328

FADNet-RVC-Resample	0.58 386	0.35 400	1.34 492	0.50 400	0.34 399	0.73 376	0.43 353	1.09 371	0.96 382	0.83 316	0.87 282	0.76 327	0.66 352	0.77 338	0.52 326	0.19 297	0.18 374	0.26 416	0.27 446	0.28 417	0.29 420

PA-Net	0.70 424	0.46 454	0.96 452	0.51 412	0.53 486	0.94 432	0.73 477	1.14 391	1.15 451	0.83 316	0.90 295	0.88 368	0.76 415	1.19 460	0.96 446	0.25 402	0.41 511	0.29 443	0.44 504	0.27 409	0.39 466
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.47 273	0.25 276	0.55 294	0.38 127	0.28 291	0.58 299	0.32 188	0.89 293	0.90 344	0.83 316	1.02 353	0.75 320	0.48 255	0.61 200	0.46 290	0.17 224	0.12 169	0.24 385	0.16 215	0.26 400	0.21 328

test_sample6	0.51 324	0.27 326	0.55 294	0.38 127	0.23 126	0.64 334	0.39 301	1.18 407	0.88 334	0.84 322	1.06 375	0.66 274	0.61 324	0.75 321	0.52 326	0.23 380	0.17 359	0.22 351	0.22 390	0.24 379	0.23 371

CoDeX	0.48 283	0.21 160	0.53 277	0.43 287	0.25 196	0.74 380	0.38 283	1.36 475	0.82 297	0.84 322	0.96 322	0.63 249	0.57 302	0.63 233	0.40 261	0.17 224	0.13 239	0.17 179	0.15 187	0.16 201	0.15 170

DualNet	0.51 324	0.28 342	0.55 294	0.37 108	0.23 126	0.65 341	0.38 283	1.19 411	0.86 316	0.84 322	1.06 375	0.64 256	0.60 318	0.72 309	0.48 305	0.22 354	0.16 326	0.22 351	0.21 368	0.23 366	0.22 347

NINENet	0.52 338	0.30 371	0.55 294	0.46 351	0.33 387	0.78 388	0.34 216	1.18 407	0.91 350	0.84 322	0.97 331	0.64 256	0.54 279	0.74 314	0.56 346	0.23 380	0.20 401	0.25 398	0.18 298	0.22 346	0.22 347

CIPLG	0.42 227	0.23 223	0.71 379	0.45 326	0.33 387	0.51 252	0.33 204	0.68 176	0.68 207	0.84 322	0.96 322	0.47 166	0.33 159	0.56 160	0.52 326	0.17 224	0.12 169	0.16 140	0.14 162	0.13 67	0.16 201

IPLGR_C	0.42 227	0.23 223	0.71 379	0.46 351	0.33 387	0.51 252	0.34 216	0.69 186	0.69 214	0.84 322	0.92 309	0.46 161	0.33 159	0.53 141	0.53 337	0.17 224	0.12 169	0.16 140	0.14 162	0.13 67	0.16 201

IIG-Stereo	0.45 255	0.22 190	0.48 218	0.51 412	0.26 233	0.43 217	0.21 36	0.73 228	0.80 275	0.84 322	0.95 318	0.82 350	0.46 246	0.95 410	0.37 215	0.16 187	0.12 169	0.19 257	0.15 187	0.15 152	0.12 60

APVNet	0.73 428	0.39 424	1.01 459	0.58 469	0.45 460	1.16 476	0.68 461	1.47 494	0.87 323	0.84 322	1.15 408	1.04 417	0.84 435	1.14 452	1.18 479	0.27 417	0.28 466	0.32 460	0.31 468	0.29 419	0.32 437

hitnet-ft	0.57 374	0.29 356	0.43 166	0.42 247	0.29 314	0.81 406	0.40 314	0.98 327	0.91 350	0.84 322	1.01 351	1.13 447	0.72 392	0.83 365	0.71 393	0.28 428	0.21 409	0.28 435	0.22 390	0.29 419	0.27 404

CC-Net-ROB	0.84 454	1.01 521	0.93 445	0.60 473	0.45 460	1.25 484	0.71 467	1.20 418	1.05 416	0.84 322	1.24 430	0.90 376	0.78 421	1.14 452	0.70 390	0.48 504	0.34 496	1.71 535	0.38 488	0.78 517	0.40 471

TDLM	0.59 390	0.35 400	0.57 315	0.53 438	0.32 375	0.67 357	0.72 472	1.09 371	1.03 410	0.84 322	1.11 392	0.84 352	0.71 381	0.96 413	0.61 368	0.28 428	0.18 374	0.26 416	0.22 390	0.27 409	0.21 328

DISCO	0.72 427	0.27 326	0.72 385	0.45 326	0.31 350	1.12 470	0.53 418	1.32 465	1.25 470	0.84 322	1.07 379	1.52 495	0.87 446	1.82 514	1.08 473	0.20 318	0.15 300	0.18 224	0.16 215	0.24 379	0.24 382

SMFormer	0.53 345	0.24 245	0.67 358	0.35 63	0.20 64	0.63 325	0.34 216	1.26 441	1.06 420	0.85 334	1.02 353	0.71 291	0.66 352	0.96 413	0.60 362	0.19 297	0.16 326	0.18 224	0.17 267	0.19 292	0.20 310

tta	0.53 345	0.24 245	0.67 358	0.35 63	0.20 64	0.63 325	0.34 216	1.26 441	1.06 420	0.85 334	1.02 353	0.71 291	0.66 352	0.96 413	0.60 362	0.19 297	0.16 326	0.18 224	0.17 267	0.15 152	0.16 201

qqq1	0.51 324	0.24 245	0.67 358	0.35 63	0.20 64	0.63 325	0.34 216	1.26 441	1.06 420	0.85 334	1.02 353	0.71 291	0.66 352	0.96 413	0.36 206	0.19 297	0.16 326	0.14 72	0.12 96	0.15 152	0.16 201

fff1	0.51 324	0.24 245	0.67 358	0.35 63	0.20 64	0.63 325	0.34 216	1.26 441	1.06 420	0.85 334	1.02 353	0.71 291	0.66 352	0.96 413	0.36 206	0.19 297	0.16 326	0.14 72	0.12 96	0.15 152	0.16 201

HBP-ISP	0.61 401	0.47 460	0.45 180	0.46 351	0.33 387	0.79 394	0.29 134	1.15 395	1.05 416	0.85 334	1.18 422	0.67 281	0.71 381	0.92 397	0.57 352	0.37 482	0.38 502	0.47 500	0.41 498	0.39 470	0.32 437

Sa-1000	0.49 296	0.25 276	0.45 180	0.46 351	0.25 196	0.64 334	0.34 216	0.85 280	0.95 375	0.85 334	1.51 480	0.55 196	0.44 232	0.94 404	0.31 157	0.16 187	0.12 169	0.21 337	0.20 349	0.15 152	0.14 131

IPLG	0.40 205	0.21 160	0.64 346	0.41 215	0.25 196	0.54 272	0.27 104	0.77 253	0.68 207	0.85 334	0.82 254	0.33 77	0.32 152	0.64 240	0.49 314	0.13 49	0.11 103	0.16 140	0.14 162	0.14 109	0.14 131

ADLNet2	0.57 374	0.26 310	0.71 379	0.48 379	0.31 350	0.83 412	0.51 408	1.10 375	0.99 395	0.85 334	0.99 343	0.99 402	0.70 376	0.79 349	0.78 405	0.21 334	0.17 359	0.18 224	0.18 298	0.22 346	0.22 347

PFNet+	0.41 220	0.20 127	0.53 277	0.40 188	0.25 196	0.28 72	0.22 46	0.66 159	0.76 252	0.85 334	0.79 233	0.63 249	0.34 165	0.75 321	0.37 215	0.20 318	0.14 277	0.23 371	0.20 349	0.17 227	0.21 328

GEStereo_RVC	0.56 368	0.30 371	0.70 377	0.51 412	0.31 350	0.70 363	0.54 425	1.31 459	0.93 362	0.85 334	0.86 275	0.84 352	0.63 334	0.92 397	0.67 382	0.24 390	0.16 326	0.19 257	0.17 267	0.21 321	0.23 371

G2L-ROB	0.49 296	0.20 127	0.48 218	0.36 90	0.22 98	0.58 299	0.42 345	1.19 411	0.74 243	0.86 344	0.76 215	1.08 430	0.59 312	0.81 357	0.60 362	0.17 224	0.12 169	0.15 114	0.12 96	0.17 227	0.20 310

G2L-Stereo	0.51 324	0.25 276	0.55 294	0.44 312	0.27 268	0.46 237	0.47 379	0.98 327	0.81 284	0.86 344	0.90 295	0.91 382	0.56 290	0.88 382	0.80 413	0.21 334	0.17 359	0.22 351	0.18 298	0.17 227	0.22 347

DDVS	0.53 345	0.32 383	0.63 341	0.42 247	0.31 350	0.71 368	0.35 239	0.95 318	0.69 214	0.86 344	0.90 295	1.11 439	0.46 246	0.90 392	0.67 382	0.23 380	0.17 359	0.22 351	0.18 298	0.25 390	0.28 414

iinet-f	0.69 423	0.29 356	2.34 528	0.41 215	0.31 350	1.16 476	0.58 441	0.87 285	0.85 310	0.86 344	1.17 418	1.04 417	0.83 432	0.76 331	1.26 484	0.21 334	0.18 374	0.17 179	0.16 215	0.21 321	0.21 328

DeepPruner_ROB	0.55 359	0.37 411	0.67 358	0.42 247	0.31 350	0.50 247	0.43 353	1.22 428	0.73 237	0.86 344	1.05 369	0.85 354	0.58 306	0.90 392	0.56 346	0.29 438	0.23 427	0.22 351	0.22 390	0.26 400	0.26 394

coex_refinement	0.54 350	0.22 190	0.44 172	0.45 326	0.31 350	0.75 384	0.40 314	1.16 397	0.92 356	0.87 349	1.12 394	0.99 402	0.57 302	0.69 286	0.90 432	0.21 334	0.14 277	0.16 140	0.16 215	0.21 321	0.22 347

TCMNet	0.68 418	0.41 438	1.08 467	0.60 473	0.61 503	0.97 437	0.55 428	1.11 377	0.93 362	0.87 349	1.14 405	0.89 373	0.65 350	0.92 397	1.06 468	0.26 407	0.26 453	0.31 454	0.28 452	0.33 442	0.30 425

PCWNet_CMD	0.49 296	0.25 276	0.56 306	0.40 188	0.27 268	0.64 334	0.32 188	0.98 327	0.99 395	0.87 349	1.07 379	0.78 335	0.46 246	0.61 200	0.44 280	0.17 224	0.13 239	0.21 337	0.16 215	0.26 400	0.20 310

LL-Strereo	0.58 386	0.29 356	0.83 418	0.48 379	0.35 405	0.39 183	0.48 386	1.04 347	0.99 395	0.87 349	0.79 233	1.08 430	1.15 489	1.35 484	0.51 321	0.18 260	0.15 300	0.22 351	0.19 326	0.17 227	0.21 328

HHNet	0.42 227	0.19 92	0.43 166	0.35 63	0.38 421	0.33 137	0.33 204	0.71 205	0.78 259	0.87 349	1.30 446	0.52 187	0.36 179	0.53 141	0.37 215	0.16 187	0.11 103	0.19 257	0.15 187	0.15 152	0.25 390

test_xeample	1.06 483	0.23 223	0.51 248	0.37 108	0.22 98	0.71 368	0.39 301	1.31 459	0.92 356	0.87 349	1.08 385	0.70 288	0.64 342	0.75 321	11.43 558	0.19 297	0.16 326	0.18 224	0.17 267	0.18 257	0.19 279

psm_up	0.57 374	0.27 326	0.52 269	0.50 400	0.33 387	0.65 341	0.60 447	1.07 363	0.84 304	0.87 349	0.91 303	1.00 404	1.06 477	0.80 352	0.66 379	0.22 354	0.25 444	0.26 416	0.23 403	0.22 346	0.21 328

UNet	0.55 359	0.27 326	0.72 385	0.45 326	0.41 437	0.97 437	0.40 314	1.01 338	0.80 275	0.87 349	0.90 295	1.03 412	0.75 406	0.76 331	0.67 382	0.19 297	0.15 300	0.20 294	0.17 267	0.21 321	0.18 268

MSMDNet	0.49 296	0.25 276	0.56 306	0.40 188	0.27 268	0.64 334	0.32 188	0.99 331	0.99 395	0.87 349	1.07 379	0.79 342	0.46 246	0.61 200	0.44 280	0.17 224	0.13 239	0.20 294	0.16 215	0.25 390	0.20 310

AANet_RVC	0.59 390	0.35 400	0.68 365	0.47 371	0.28 291	0.57 293	0.47 379	1.04 347	1.28 476	0.87 349	1.33 450	0.86 358	0.63 334	1.16 456	0.89 426	0.19 297	0.13 239	0.15 114	0.14 162	0.18 257	0.20 310

GMStereo_Zeroshot	0.51 324	0.46 454	0.80 407	0.50 400	0.28 291	0.57 293	0.30 152	0.75 244	0.79 266	0.88 359	0.94 314	0.90 376	0.37 185	0.77 338	0.46 290	0.27 417	0.14 277	0.26 416	0.15 187	0.39 470	0.19 279

anonymousa	0.51 324	0.21 160	0.47 205	0.39 151	0.25 196	0.89 426	0.36 252	0.78 256	0.63 186	0.88 359	1.54 481	1.09 436	0.67 361	0.53 141	0.46 290	0.17 224	0.14 277	0.19 257	0.21 368	0.16 201	0.16 201

DisPM	0.40 205	0.20 127	0.50 239	0.42 247	0.27 268	0.24 24	0.30 152	0.68 176	0.61 185	0.88 359	0.87 282	0.59 231	0.32 152	0.80 352	0.34 186	0.19 297	0.12 169	0.19 257	0.17 267	0.16 201	0.21 328

IER	0.48 283	0.25 276	0.60 330	0.38 127	0.28 291	0.67 357	0.38 283	0.82 274	0.68 207	0.88 359	0.95 318	0.74 315	0.79 422	0.62 222	0.46 290	0.17 224	0.14 277	0.17 179	0.17 267	0.17 227	0.16 201

AASNet	0.55 359	0.27 326	0.62 337	0.51 412	0.32 375	0.73 376	0.44 361	1.55 502	0.88 334	0.88 359	0.94 314	0.64 256	0.63 334	0.62 222	0.84 419	0.23 380	0.20 401	0.20 294	0.16 215	0.22 346	0.20 310

DGSMNet	0.80 445	0.58 486	1.42 499	0.61 478	0.65 506	0.94 432	0.75 481	1.35 471	1.16 453	0.88 359	1.26 435	1.00 404	0.75 406	1.07 442	0.89 426	0.36 478	0.31 481	0.41 491	0.40 493	0.60 512	0.59 515

CVANet_RVC	0.59 390	0.35 400	0.54 290	0.49 389	0.33 387	0.70 363	0.67 458	1.12 382	0.97 387	0.88 359	1.05 369	1.01 408	0.72 392	0.94 404	0.55 344	0.30 445	0.20 401	0.28 435	0.26 440	0.32 437	0.23 371

G2L-Stereo_test	0.50 310	0.22 190	0.46 193	0.34 47	0.24 166	0.58 299	0.59 444	1.14 391	0.79 266	0.89 366	0.96 322	0.96 393	0.59 312	0.72 309	0.67 382	0.17 224	0.12 169	0.14 72	0.12 96	0.15 152	0.16 201

CFNet_ucs	0.51 324	0.25 276	0.58 317	0.39 151	0.31 350	0.59 308	0.35 239	1.04 347	0.95 375	0.89 366	1.19 423	0.80 346	0.49 260	0.66 260	0.45 286	0.21 334	0.16 326	0.26 416	0.18 298	0.27 409	0.23 371

GMOStereo	0.38 177	0.19 92	0.42 147	0.43 287	0.24 166	0.40 191	0.39 301	0.55 98	0.64 190	0.89 366	0.84 262	0.65 262	0.37 185	0.39 49	0.29 130	0.14 77	0.12 169	0.20 294	0.18 298	0.15 152	0.12 60

error version	0.38 177	0.19 92	0.42 147	0.43 287	0.24 166	0.40 191	0.39 301	0.55 98	0.64 190	0.89 366	0.84 262	0.65 262	0.37 185	0.39 49	0.29 130	0.14 77	0.12 169	0.20 294	0.18 298	0.15 152	0.12 60

test-v	0.38 177	0.19 92	0.42 147	0.43 287	0.24 166	0.40 191	0.39 301	0.55 98	0.64 190	0.89 366	0.84 262	0.65 262	0.37 185	0.39 49	0.29 130	0.14 77	0.12 169	0.20 294	0.18 298	0.15 152	0.12 60

test-2	0.38 177	0.19 92	0.42 147	0.43 287	0.24 166	0.40 191	0.39 301	0.55 98	0.64 190	0.89 366	0.84 262	0.65 262	0.37 185	0.39 49	0.29 130	0.14 77	0.12 169	0.20 294	0.18 298	0.15 152	0.12 60

HGLStereo	0.58 386	0.30 371	0.65 351	0.51 412	0.38 421	0.78 388	0.45 368	1.07 363	0.82 297	0.89 366	1.16 413	0.88 368	0.91 457	0.80 352	0.74 399	0.21 334	0.21 409	0.20 294	0.18 298	0.19 292	0.22 347

iResNet	0.52 338	0.31 380	0.86 432	0.44 312	0.22 98	0.66 348	0.47 379	0.92 308	1.02 406	0.89 366	1.12 394	0.69 286	0.55 283	0.86 374	0.60 362	0.15 144	0.11 103	0.15 114	0.12 96	0.17 227	0.17 244

HI	0.46 262	0.22 190	0.41 135	0.35 63	0.35 405	0.27 58	0.32 188	0.75 244	0.50 150	0.90 374	1.13 401	1.12 445	0.73 397	0.70 294	0.57 352	0.12 27	0.10 42	0.17 179	0.17 267	0.17 227	0.16 201

CoSv	0.46 262	0.22 190	0.41 135	0.35 63	0.35 405	0.27 58	0.32 188	0.75 244	0.50 150	0.90 374	1.13 401	1.12 445	0.73 397	0.70 294	0.57 352	0.12 27	0.10 42	0.17 179	0.17 267	0.17 227	0.16 201

DEmStereo	0.49 296	0.18 62	0.53 277	0.39 151	0.26 233	0.57 293	0.33 204	0.65 152	0.75 247	0.90 374	1.65 488	0.57 206	1.02 472	0.63 233	0.44 280	0.14 77	0.12 169	0.16 140	0.16 215	0.14 109	0.17 244

Pruner-Stereo	0.39 190	0.21 160	0.51 248	0.41 215	0.25 196	0.22 12	0.24 67	0.71 205	0.59 175	0.90 374	0.75 212	0.67 281	0.30 141	0.64 240	0.39 240	0.19 297	0.12 169	0.20 294	0.17 267	0.17 227	0.19 279

LMCR-Stereo	0.55 359	0.33 391	0.57 315	0.60 473	0.30 338	0.80 400	0.36 252	1.30 457	0.79 266	0.90 374	1.04 366	0.57 206	0.64 342	0.87 376	0.73 398	0.20 318	0.15 300	0.19 257	0.14 162	0.25 390	0.18 268

delet	0.57 374	0.25 276	0.63 341	0.46 351	0.34 399	1.05 460	0.51 408	1.04 347	0.94 371	0.90 374	0.99 343	0.90 376	0.68 369	0.87 376	0.78 405	0.18 260	0.18 374	0.20 294	0.21 368	0.17 227	0.17 244

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 426	0.84 510	0.80 407	0.55 456	0.38 421	1.38 492	0.57 434	1.07 363	0.81 284	0.90 374	0.94 314	0.95 390	0.54 279	1.01 433	0.61 368	0.41 493	0.30 473	0.57 514	0.31 468	0.86 519	0.39 466

R-Stereo Train	0.40 205	0.19 92	0.47 205	0.43 287	0.27 268	0.41 202	0.31 175	0.74 235	0.38 80	0.90 374	1.28 440	0.58 221	0.35 172	0.43 74	0.35 195	0.15 144	0.13 239	0.14 72	0.12 96	0.14 109	0.14 131

RAFT-Stereo	0.40 205	0.19 92	0.47 205	0.43 287	0.27 268	0.41 202	0.31 175	0.74 235	0.38 80	0.90 374	1.28 440	0.58 221	0.35 172	0.43 74	0.35 195	0.15 144	0.13 239	0.14 72	0.12 96	0.14 109	0.14 131
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FINET	0.75 437	0.45 449	1.38 495	0.48 379	0.46 469	0.98 442	1.00 508	1.22 428	1.69 515	0.91 383	1.25 431	0.74 315	0.74 403	1.09 446	0.82 417	0.37 482	0.31 481	0.27 424	0.24 417	0.35 454	0.34 448

ARAFT	0.48 283	0.25 276	0.82 414	0.42 247	0.25 196	0.56 284	0.54 425	0.82 274	0.82 297	0.92 384	0.75 212	0.75 320	0.48 255	0.89 384	0.37 215	0.15 144	0.12 169	0.23 371	0.22 390	0.14 109	0.14 131

UPFNet	0.55 359	0.26 310	0.59 325	0.46 351	0.38 421	0.83 412	0.48 386	1.03 346	0.80 275	0.92 384	0.91 303	0.85 354	0.67 361	0.87 376	0.78 405	0.20 318	0.21 409	0.20 294	0.20 349	0.20 309	0.15 170

HSM-Net_RVC	0.55 359	0.23 223	0.37 96	0.38 127	0.22 98	0.86 420	0.40 314	1.31 459	0.93 362	0.92 384	1.15 408	1.26 457	0.71 381	0.75 321	0.53 337	0.17 224	0.14 277	0.16 140	0.15 187	0.17 227	0.17 244
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DualNet (step1)	0.60 397	0.37 411	0.83 418	0.39 151	0.31 350	0.72 372	0.49 399	1.11 377	0.92 356	0.93 387	0.89 289	0.86 358	0.71 381	0.74 314	0.53 337	0.42 495	0.22 418	0.40 487	0.41 498	0.36 458	0.35 451

test_sample9	1.17 495	0.37 411	0.83 418	0.39 151	0.31 350	0.72 372	0.49 399	1.11 377	0.92 356	0.93 387	0.89 289	0.86 358	0.71 381	1.29 473	2.03 515	0.42 495	9.50 568	0.40 487	0.41 498	0.36 458	0.35 451

test_sample7	0.54 350	0.30 371	0.55 294	0.37 108	0.28 291	0.63 325	0.47 379	1.11 377	0.92 356	0.93 387	0.89 289	0.86 358	0.71 381	0.74 314	0.53 337	0.27 417	0.22 418	0.27 424	0.26 440	0.27 409	0.26 394

SQANet	0.87 462	0.76 501	0.76 399	1.16 526	0.99 524	1.10 464	0.51 408	1.12 382	0.85 310	0.93 387	1.05 369	1.03 412	0.76 415	1.07 442	0.70 390	0.79 522	0.25 444	1.04 528	0.36 483	1.56 530	0.70 517

UDG	0.93 467	1.03 522	0.75 397	1.00 519	0.97 522	1.02 451	0.57 434	1.18 407	1.01 401	0.93 387	1.02 353	1.32 464	1.03 473	0.88 382	0.92 437	0.55 514	0.33 493	1.82 537	0.41 498	1.20 528	0.74 519

Nwc_Net	0.82 448	0.40 432	0.86 432	0.62 482	0.56 491	1.04 455	0.57 434	1.72 520	1.08 432	0.93 387	1.88 501	1.44 483	1.24 494	1.19 460	0.94 441	0.31 449	0.25 444	0.36 473	0.39 490	0.31 431	0.31 433

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 359	0.33 391	0.71 379	0.46 351	0.31 350	0.66 348	0.43 353	1.07 363	0.89 339	0.93 387	0.91 303	0.98 397	0.61 324	0.76 331	0.64 377	0.22 354	0.18 374	0.22 351	0.22 390	0.22 346	0.24 382
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CrosDoStereo	0.51 324	0.19 92	0.46 193	0.39 151	0.24 166	0.39 183	1.14 516	0.69 186	0.87 323	0.94 394	1.36 455	0.62 244	0.75 406	0.68 279	0.46 290	0.15 144	0.12 169	0.17 179	0.18 298	0.14 109	0.16 201

KYRaft	0.48 283	0.21 160	0.41 135	0.45 326	0.23 126	0.43 217	0.36 252	0.68 176	0.45 129	0.94 394	1.72 494	0.78 335	0.40 213	0.65 248	0.32 164	0.16 187	0.11 103	0.18 224	0.22 390	0.17 227	0.76 521

DeepStereo_LL	0.51 324	0.19 92	0.46 193	0.39 151	0.24 166	0.39 183	1.14 516	0.69 186	0.87 323	0.94 394	1.36 455	0.62 244	0.75 406	0.68 279	0.46 290	0.15 144	0.12 169	0.17 179	0.18 298	0.14 109	0.16 201

ac_64	0.54 350	0.24 245	0.58 317	0.46 351	0.28 291	0.79 394	0.44 361	1.11 377	0.63 186	0.94 394	0.85 271	1.06 425	0.70 376	0.76 331	0.72 396	0.22 354	0.18 374	0.20 294	0.19 326	0.18 257	0.16 201

iResNet_ROB	0.55 359	0.24 245	0.61 331	0.38 127	0.22 98	0.66 348	0.30 152	1.59 510	1.33 486	0.94 394	1.05 369	0.81 348	0.69 371	0.84 369	0.46 290	0.17 224	0.12 169	0.14 72	0.09 5	0.15 152	0.20 310

gwcnet-sp	0.50 310	0.25 276	0.84 425	0.41 215	0.27 268	0.79 394	0.40 314	0.93 310	0.85 310	0.95 399	0.79 233	0.65 262	0.63 334	0.69 286	0.52 326	0.18 260	0.17 359	0.18 224	0.18 298	0.18 257	0.19 279

scenet	0.50 310	0.25 276	0.84 425	0.41 215	0.27 268	0.79 394	0.40 314	0.93 310	0.85 310	0.95 399	0.79 233	0.65 262	0.63 334	0.69 286	0.52 326	0.18 260	0.17 359	0.18 224	0.18 298	0.18 257	0.19 279

ssnet	0.50 310	0.25 276	0.84 425	0.41 215	0.27 268	0.79 394	0.40 314	0.93 310	0.85 310	0.95 399	0.79 233	0.65 262	0.63 334	0.69 286	0.52 326	0.18 260	0.17 359	0.18 224	0.18 298	0.18 257	0.19 279

psmg	0.50 310	0.26 310	0.47 205	0.42 247	0.29 314	0.82 409	0.42 345	1.07 363	0.80 275	0.95 399	0.94 314	0.76 327	0.59 312	0.66 260	0.48 305	0.21 334	0.16 326	0.20 294	0.20 349	0.19 292	0.19 279

DAS	0.54 350	0.26 310	0.66 353	0.49 389	0.31 350	0.61 315	0.43 353	0.89 293	1.01 401	0.95 399	1.16 413	0.71 291	0.85 439	0.89 384	0.47 301	0.18 260	0.14 277	0.18 224	0.15 187	0.22 346	0.19 279

SepStereo	0.54 350	0.26 310	0.66 353	0.49 389	0.31 350	0.61 315	0.43 353	0.89 293	1.01 401	0.95 399	1.16 413	0.71 291	0.85 439	0.97 420	0.47 301	0.18 260	0.14 277	0.18 224	0.15 187	0.22 346	0.19 279

Syn2CoEx	0.74 433	0.55 480	1.17 475	0.66 492	0.45 460	0.89 426	0.56 432	1.54 501	1.15 451	0.95 399	1.35 454	1.03 412	1.03 473	0.96 413	0.89 426	0.31 449	0.27 459	0.29 443	0.24 417	0.23 366	0.27 404

DMCA-RVC	0.54 350	0.32 383	0.83 418	0.51 412	0.32 375	0.59 308	0.38 283	0.89 293	0.70 218	0.95 399	0.88 286	0.90 376	0.69 371	0.75 321	0.63 375	0.23 380	0.18 374	0.31 454	0.24 417	0.27 409	0.21 328

NCC-stereo	0.82 448	0.43 446	0.87 437	0.63 485	0.68 510	0.88 423	0.72 472	1.60 512	1.12 440	0.95 399	1.41 463	1.37 476	1.37 502	1.26 469	0.94 441	0.32 454	0.30 473	0.37 478	0.49 515	0.34 449	0.35 451

Abc-Net	0.82 448	0.43 446	0.87 437	0.63 485	0.68 510	0.88 423	0.72 472	1.60 512	1.12 440	0.95 399	1.41 463	1.37 476	1.37 502	1.26 469	0.94 441	0.32 454	0.30 473	0.37 478	0.49 515	0.34 449	0.35 451
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.93 467	0.55 480	3.88 537	0.70 503	0.81 515	0.72 372	0.74 479	1.28 451	1.97 522	0.95 399	1.02 353	0.87 364	0.85 439	1.16 456	1.07 471	0.35 475	0.29 468	0.43 493	0.40 493	0.31 431	0.33 446

CBMV_ROB	0.62 407	0.39 424	0.41 135	0.41 215	0.28 291	0.86 420	0.28 119	1.06 359	1.02 406	0.95 399	1.33 450	0.81 348	0.84 435	0.94 404	0.56 346	0.37 482	0.37 501	0.43 493	0.40 493	0.33 442	0.32 437

Prome-Stereo	0.46 262	0.20 127	0.37 96	0.45 326	0.26 233	0.40 191	0.42 345	0.69 186	0.49 146	0.96 411	1.84 499	0.58 221	0.64 342	0.63 233	0.32 164	0.15 144	0.11 103	0.16 140	0.14 162	0.17 227	0.30 425

MMNet	0.57 374	0.26 310	0.67 358	0.45 326	0.35 405	1.04 455	0.39 301	0.93 310	0.98 392	0.96 411	0.97 331	0.86 358	0.80 426	0.83 365	0.80 413	0.16 187	0.15 300	0.19 257	0.19 326	0.20 309	0.17 244

MLCV	0.49 296	0.26 310	0.73 390	0.38 127	0.18 21	0.64 334	0.33 204	0.84 279	0.89 339	0.96 411	1.12 394	0.72 306	0.45 239	1.00 432	0.59 361	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.14 109	0.14 131

ssnet_v2	0.61 401	0.29 356	0.69 374	0.45 326	0.30 338	0.93 430	0.62 451	1.20 418	1.03 410	0.97 414	0.81 252	0.98 397	0.67 361	0.84 369	0.97 451	0.26 407	0.23 427	0.23 371	0.24 417	0.20 309	0.21 328

AAGNet	1.40 512	0.20 127	0.52 269	0.45 326	0.26 233	0.29 83	0.29 134	0.67 170	0.71 225	0.97 414	0.86 275	0.66 274	0.60 318	0.66 260	19.98 565	0.17 224	0.11 103	0.19 257	0.15 187	0.20 309	0.13 103

222	1.25 501	0.23 223	0.53 277	0.38 127	0.23 126	0.78 388	0.37 265	1.41 483	0.93 362	0.97 414	1.13 401	0.74 315	0.71 381	0.74 314	14.86 561	0.20 318	0.16 326	0.17 179	0.16 215	0.18 257	0.20 310

GASNet	0.70 424	0.77 502	1.16 474	0.71 505	0.49 476	0.62 319	0.48 386	1.12 382	1.05 416	0.98 417	0.84 262	0.94 389	0.82 430	1.41 488	0.85 421	0.33 461	0.22 418	0.29 443	0.28 452	0.44 483	0.26 394

CSP-Net	0.57 374	0.29 356	0.55 294	0.42 247	0.29 314	1.20 482	0.49 399	1.29 455	0.75 247	0.98 417	0.97 331	0.88 368	0.69 371	0.85 372	0.66 379	0.27 417	0.18 374	0.17 179	0.17 267	0.18 257	0.19 279

DDUNet	1.10 487	2.58 555	0.83 418	1.21 528	1.27 533	1.02 451	0.69 464	1.17 405	0.95 375	0.98 417	1.26 435	1.28 458	0.84 435	0.97 420	0.79 412	0.85 525	0.40 509	2.00 540	0.60 524	1.34 529	0.94 525

RAFT_R40	0.41 220	0.20 127	0.47 205	0.44 312	0.25 196	0.23 19	0.25 79	0.69 186	0.70 218	0.98 417	0.78 228	0.72 306	0.43 225	0.80 352	0.39 240	0.17 224	0.11 103	0.20 294	0.16 215	0.18 257	0.15 170

S-Stereo	0.76 440	0.36 409	1.10 468	0.57 463	0.46 469	0.83 412	0.59 444	1.31 459	1.62 511	0.98 417	1.41 463	1.11 439	0.93 461	0.85 372	1.07 471	0.27 417	0.31 481	0.28 435	0.25 430	0.33 442	0.50 503

GCST	0.85 459	1.25 529	0.80 407	1.58 534	1.03 527	1.04 455	0.24 67	0.81 268	0.81 284	0.99 422	0.67 187	0.78 335	0.35 172	0.98 422	0.38 230	0.97 529	0.65 529	1.20 530	0.81 533	0.93 522	0.72 518

acv_ft	0.52 338	0.24 245	0.64 346	0.45 326	0.28 291	0.85 418	0.40 314	0.95 318	0.81 284	1.00 423	0.96 322	0.79 342	0.62 329	0.65 248	0.88 424	0.18 260	0.15 300	0.16 140	0.15 187	0.18 257	0.15 170

NCCL2	0.74 433	0.45 449	0.77 402	0.65 490	0.45 460	0.97 437	1.16 518	1.16 397	1.02 406	1.00 423	0.98 335	1.48 489	0.88 450	0.99 427	0.89 426	0.31 449	0.27 459	0.39 484	0.39 490	0.33 442	0.34 448

Ntro	1.15 492	1.00 520	1.00 458	1.49 533	1.20 532	1.69 513	0.81 489	1.39 477	1.25 470	1.01 425	1.28 440	1.31 462	1.00 470	1.31 480	0.89 426	1.10 535	0.43 516	1.36 532	0.51 518	1.95 535	0.99 531

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 415	0.30 371	1.20 476	0.42 247	0.31 350	1.00 445	0.58 441	1.16 397	1.07 428	1.01 425	1.25 431	1.08 430	0.75 406	1.18 459	1.03 460	0.20 318	0.12 169	0.16 140	0.13 132	0.22 346	0.22 347

PFNet	0.43 240	0.19 92	0.61 331	0.44 312	0.24 166	0.42 212	0.31 175	0.76 248	0.81 284	1.01 425	0.74 210	0.67 281	0.41 218	0.75 321	0.39 240	0.16 187	0.10 42	0.20 294	0.15 187	0.16 201	0.14 131

STTStereo	0.57 374	0.39 424	0.87 437	0.45 326	0.32 375	0.62 319	0.45 368	1.01 338	0.87 323	1.01 425	0.91 303	0.95 390	0.58 306	0.77 338	0.66 379	0.25 402	0.24 436	0.27 424	0.33 477	0.25 390	0.26 394

DRaft	0.49 296	0.18 62	0.50 239	0.38 127	0.25 196	0.57 293	0.39 301	0.67 170	0.86 316	1.02 429	1.75 495	0.50 179	0.79 422	0.65 248	0.42 271	0.14 77	0.11 103	0.16 140	0.16 215	0.14 109	0.17 244

pcwnet_v2	0.60 397	0.29 356	0.89 441	0.46 351	0.36 412	0.62 319	0.38 283	1.33 468	1.24 468	1.02 429	1.27 439	0.71 291	0.59 312	0.71 304	0.51 321	0.28 428	0.21 409	0.24 385	0.23 403	0.29 419	0.30 425

iResNetv2_ROB	0.55 359	0.29 356	0.86 432	0.39 151	0.25 196	0.67 357	0.37 265	1.21 421	1.02 406	1.02 429	1.10 387	0.89 373	0.79 422	0.74 314	0.43 273	0.19 297	0.13 239	0.15 114	0.11 71	0.19 292	0.16 201

THIR-Stereo	0.51 324	0.19 92	0.47 205	0.39 151	0.23 126	0.74 380	0.64 456	0.68 176	0.88 334	1.03 432	1.40 461	0.71 291	0.75 406	0.64 240	0.43 273	0.16 187	0.11 103	0.17 179	0.18 298	0.15 152	0.17 244

ADLNet	0.57 374	0.29 356	0.58 317	0.46 351	0.35 405	0.80 400	0.46 371	1.14 391	0.88 334	1.03 432	0.98 335	0.92 387	0.66 352	0.71 304	0.83 418	0.22 354	0.16 326	0.22 351	0.22 390	0.22 346	0.23 371

AF-Net	0.85 459	0.41 438	0.87 437	0.66 492	0.54 489	0.96 436	0.52 414	1.66 516	1.37 488	1.03 432	2.04 508	1.46 485	1.36 500	1.19 460	1.05 467	0.34 469	0.24 436	0.39 484	0.28 452	0.31 431	0.26 394

RP	0.80 445	0.38 419	0.73 390	0.67 494	0.59 498	0.82 409	0.57 434	1.21 421	1.28 476	1.03 432	1.68 490	1.45 484	1.49 510	1.08 445	0.90 432	0.36 478	0.31 481	0.37 478	0.30 459	0.36 458	0.36 457

GANetREF_RVC	0.82 448	0.77 502	0.95 451	0.68 497	0.43 449	1.15 474	1.06 511	1.19 411	1.20 464	1.03 432	1.02 353	1.10 437	0.89 453	1.20 463	0.78 405	0.49 505	0.39 506	0.58 515	0.39 490	0.69 513	0.49 500
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
Wz-Net-SNSev	0.99 479	0.80 505	3.00 531	0.57 463	0.46 469	0.94 432	1.22 523	1.40 481	1.28 476	1.04 437	1.33 450	1.46 485	0.90 456	2.06 522	1.65 504	0.26 407	0.24 436	0.25 398	0.26 440	0.33 442	0.30 425

Wz-Net-LNSev	0.75 437	0.54 474	1.59 508	0.51 412	0.41 437	1.16 476	0.79 487	1.27 446	1.13 445	1.04 437	1.14 405	1.11 439	0.94 464	0.93 401	1.00 454	0.24 390	0.22 418	0.21 337	0.19 326	0.26 400	0.27 404

SACVNet	0.61 401	0.36 409	0.67 358	0.57 463	0.37 415	0.65 341	0.47 379	1.16 397	0.80 275	1.04 437	1.06 375	1.02 410	0.81 429	0.99 427	0.57 352	0.28 428	0.21 409	0.25 398	0.24 417	0.30 427	0.39 466

GrayStereo	0.49 296	0.20 127	0.44 172	0.47 371	0.29 314	0.51 252	0.62 451	0.71 205	0.66 199	1.04 437	1.46 474	0.77 332	0.73 397	0.58 174	0.35 195	0.15 144	0.12 169	0.17 179	0.17 267	0.15 152	0.30 425

PWCDC_ROB	0.93 467	0.54 474	0.97 456	0.78 512	0.41 437	1.03 453	0.42 345	1.39 477	2.34 531	1.04 437	3.73 540	0.80 346	1.12 484	1.29 473	1.04 465	0.37 482	0.22 418	0.24 385	0.20 349	0.36 458	0.31 433

xyz-stereo	4.31 549	0.17 40	61.72 578	0.35 63	0.16 2	13.86 563	0.38 283	0.61 127	0.69 214	1.05 442	3.09 531	0.77 332	0.88 450	1.24 465	0.46 290	0.13 49	0.10 42	0.16 140	0.12 96	0.13 67	0.11 29

ACVNet-4b	1.43 514	1.34 531	1.28 485	1.95 541	1.60 536	1.93 520	0.77 483	1.59 510	1.64 513	1.05 442	1.60 487	2.10 517	0.92 459	1.79 513	0.84 419	1.76 544	0.35 498	2.03 543	0.67 526	2.16 540	1.18 536

SDNR	0.89 464	0.39 424	1.66 517	0.42 247	0.39 429	3.35 543	0.32 188	0.95 318	1.05 416	1.05 442	2.12 509	0.62 244	0.71 381	1.40 485	0.78 405	0.53 510	0.56 526	0.36 473	0.27 446	0.46 487	0.50 503

fast-acv-ft	0.66 414	0.32 383	0.80 407	0.46 351	0.34 399	1.26 485	0.50 405	0.91 299	1.00 399	1.05 442	1.36 455	1.28 458	0.84 435	0.81 357	0.90 432	0.22 354	0.24 436	0.23 371	0.23 403	0.21 321	0.22 347

CRFU-Net	0.59 390	0.29 356	0.62 337	0.47 371	0.31 350	1.20 482	0.51 408	1.19 411	0.59 175	1.05 442	1.00 347	1.06 425	0.87 446	0.83 365	0.77 404	0.22 354	0.19 392	0.18 224	0.16 215	0.19 292	0.20 310

dad	0.61 401	0.53 467	0.72 385	0.44 312	0.31 350	0.64 334	0.37 265	0.85 280	1.28 476	1.05 442	1.17 418	1.18 451	0.61 324	0.70 294	0.54 342	0.36 478	0.23 427	0.37 478	0.21 368	0.31 431	0.23 371

GwcNet	0.73 428	0.39 424	1.37 494	0.53 438	0.43 449	1.10 464	0.52 414	1.27 446	1.19 461	1.05 442	1.41 463	1.06 425	0.86 443	0.98 422	1.01 455	0.26 407	0.24 436	0.24 385	0.23 403	0.23 366	0.28 414

FAT-Stereo	0.75 437	0.34 396	0.81 413	0.51 412	0.38 421	0.78 388	0.63 454	1.39 477	1.32 484	1.05 442	1.40 461	1.58 500	1.14 487	0.92 397	0.91 435	0.29 438	0.28 466	0.28 435	0.23 403	0.28 417	0.41 476

stereogan	0.83 453	0.33 391	0.89 441	0.61 478	0.51 482	1.80 516	0.50 405	1.41 483	1.39 491	1.05 442	1.47 476	1.56 499	1.04 475	1.32 482	0.87 423	0.29 438	0.29 468	0.29 443	0.25 430	0.39 470	0.40 471

Consistency-Raft	1.01 481	0.82 506	1.27 484	0.85 514	0.97 522	0.81 406	0.83 493	1.35 471	1.61 510	1.06 451	1.66 489	1.11 439	0.93 461	0.93 401	1.11 474	0.65 518	0.75 536	0.79 522	0.91 536	1.09 527	0.79 522

DLCB_ROB	0.60 397	0.29 356	0.53 277	0.50 400	0.33 387	0.76 387	0.51 408	1.02 341	0.94 371	1.07 452	1.16 413	1.21 453	0.73 397	0.98 422	0.75 401	0.21 334	0.20 401	0.22 351	0.23 403	0.22 346	0.20 310

anonymity	0.98 477	0.89 513	1.06 466	0.93 517	1.04 529	0.97 437	0.82 491	1.33 468	0.93 362	1.08 453	0.98 335	1.02 410	0.95 466	1.02 436	0.93 439	0.96 528	0.96 550	0.90 525	0.91 536	0.92 521	0.95 527

PSM-AAD	0.48 283	0.21 160	0.39 114	0.44 312	0.23 126	0.56 284	0.47 379	0.67 170	0.73 237	1.08 453	1.12 394	0.58 221	0.87 446	0.63 233	0.33 174	0.15 144	0.11 103	0.25 398	0.26 440	0.18 257	0.42 479

SST-Stereo	0.41 220	0.20 127	0.48 218	0.43 287	0.25 196	0.25 42	0.21 36	0.68 176	0.50 150	1.08 453	0.79 233	0.71 291	0.42 223	0.81 357	0.38 230	0.17 224	0.11 103	0.20 294	0.16 215	0.19 292	0.15 170

DSFCA	0.57 374	0.27 326	0.71 379	0.41 215	0.36 412	0.78 388	0.53 418	1.08 368	0.85 310	1.08 453	0.84 262	0.90 376	0.66 352	1.05 441	0.63 375	0.26 407	0.22 418	0.21 337	0.21 368	0.22 346	0.20 310

ISRNet	0.57 374	0.25 276	0.72 385	0.57 463	0.36 412	0.43 217	0.28 119	0.85 280	0.84 304	1.09 457	1.25 431	0.91 382	0.61 324	0.68 279	0.60 362	0.35 475	0.26 453	0.36 473	0.33 477	0.30 427	0.42 479

FTStereo	0.56 368	0.21 160	0.39 114	0.42 247	0.25 196	0.39 183	0.73 477	0.69 186	0.45 129	1.09 457	3.23 532	0.69 286	0.71 381	0.55 150	0.34 186	0.15 144	0.13 239	0.19 257	0.17 267	0.15 152	0.32 437

GANet	0.74 433	0.38 419	0.63 341	0.54 450	0.35 405	1.01 449	0.95 504	1.15 395	0.95 375	1.09 457	2.00 506	1.14 448	0.92 459	1.29 473	0.75 401	0.25 402	0.27 459	0.27 424	0.23 403	0.32 437	0.24 382

PDISCO_ROB	0.96 473	0.51 463	1.13 471	1.03 523	1.00 525	1.81 517	0.77 483	1.72 520	1.60 509	1.09 457	1.19 423	1.34 472	0.80 426	1.62 502	1.01 455	0.58 516	0.22 418	0.45 496	0.40 493	0.50 496	0.41 476

otaku	1.10 487	0.96 516	0.96 452	1.37 532	1.06 530	1.65 509	0.72 472	1.46 493	1.19 461	1.10 461	1.32 449	1.32 464	0.95 466	1.29 473	0.81 416	0.89 527	0.46 520	1.24 531	0.50 517	1.86 533	0.89 524

SuperB	1.00 480	0.41 438	4.03 540	0.45 326	0.32 375	0.99 444	0.49 399	1.09 371	2.09 525	1.10 461	1.10 387	0.74 315	0.83 432	1.13 450	1.75 506	0.20 318	0.15 300	0.17 179	0.15 187	2.50 548	0.27 404

RYNet	0.76 440	0.37 411	0.74 394	0.54 450	0.67 509	1.35 490	0.68 461	1.28 451	1.21 467	1.10 461	0.90 295	1.31 462	0.94 464	1.01 433	1.30 486	0.22 354	0.16 326	0.27 424	0.23 403	0.43 480	0.45 490

DCVSM-stereo	0.51 324	0.28 342	0.56 306	0.39 151	0.29 314	0.55 278	0.28 119	0.78 256	0.78 259	1.11 464	0.77 219	1.04 417	0.76 415	0.65 248	0.52 326	0.20 318	0.20 401	0.24 385	0.21 368	0.25 390	0.31 433

SGM-Forest	0.65 413	0.33 391	0.43 166	0.44 312	0.30 338	1.01 449	0.54 425	1.13 389	1.09 438	1.11 464	1.21 425	1.10 437	0.76 415	0.99 427	0.71 393	0.32 454	0.33 493	0.33 465	0.30 459	0.30 427	0.28 414
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RGC	0.82 448	0.62 490	0.80 407	0.67 494	0.66 508	0.91 428	0.59 444	1.35 471	1.09 438	1.12 466	1.46 474	1.50 491	1.09 480	1.28 472	0.97 451	0.34 469	0.30 473	0.48 504	0.40 493	0.38 466	0.38 465

DPSNet	1.08 486	0.44 448	2.64 530	0.54 450	0.42 446	1.59 505	1.25 524	2.39 535	1.50 502	1.13 467	1.12 394	1.51 493	2.19 534	1.44 492	1.51 500	0.35 475	0.25 444	0.25 398	0.21 368	0.49 494	0.39 466

StereoDRNet	0.67 415	0.35 400	0.82 414	0.53 438	0.44 454	1.03 453	0.53 418	1.51 499	1.06 420	1.13 467	0.91 303	1.07 429	0.74 403	0.87 376	0.95 444	0.24 390	0.19 392	0.25 398	0.23 403	0.27 409	0.22 347

ccnet	0.84 454	0.59 488	0.86 432	0.56 459	0.60 501	1.11 468	0.72 472	1.44 490	0.97 387	1.15 469	1.44 470	1.28 458	0.95 466	1.01 433	1.33 489	0.49 505	0.43 516	0.50 509	0.47 508	0.52 502	0.48 499

StereoDRNet-Refined	0.61 401	0.33 391	0.63 341	0.47 371	0.31 350	0.94 432	0.41 334	1.04 347	0.97 387	1.15 469	1.13 401	1.00 404	0.74 403	0.93 401	0.93 439	0.18 260	0.13 239	0.22 351	0.21 368	0.20 309	0.21 328
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT-RH_RVC	0.57 374	0.18 62	0.44 172	0.38 127	0.23 126	0.56 284	0.24 67	0.61 127	0.73 237	1.18 471	3.90 543	0.55 196	0.40 213	0.67 270	0.38 230	0.14 77	0.11 103	0.20 294	0.15 187	0.12 33	0.14 131

DRN-Test	0.68 418	0.34 396	0.77 402	0.52 429	0.40 432	1.14 472	0.61 449	1.56 506	1.04 414	1.18 471	1.10 387	1.05 421	0.72 392	0.82 363	1.01 455	0.24 390	0.18 374	0.26 416	0.25 430	0.26 400	0.23 371

ETE_ROB	0.73 428	0.52 465	0.93 445	0.57 463	0.37 415	0.80 400	0.86 498	1.19 411	0.95 375	1.20 473	1.22 427	1.39 482	0.86 443	1.07 442	0.88 424	0.27 417	0.21 409	0.31 454	0.27 446	0.34 449	0.35 451

YMNet	0.68 418	0.40 432	1.01 459	0.53 438	0.46 469	1.04 455	0.48 386	1.06 359	0.81 284	1.21 474	1.31 447	1.11 439	0.73 397	0.89 384	0.96 446	0.27 417	0.31 481	0.25 398	0.25 430	0.25 390	0.24 382

YMNet_1	0.68 418	0.40 432	1.01 459	0.53 438	0.46 469	1.04 455	0.48 386	1.06 359	0.81 284	1.21 474	1.31 447	1.11 439	0.73 397	0.89 384	0.96 446	0.27 417	0.31 481	0.25 398	0.25 430	0.25 390	0.24 382

XQC	0.97 475	0.70 496	1.54 506	0.70 503	0.55 490	1.48 498	0.81 489	1.41 483	1.57 506	1.21 474	1.12 394	1.33 469	1.04 475	1.55 499	2.00 514	0.39 488	0.25 444	0.37 478	0.32 471	0.55 506	0.49 500

ADCP+	1.18 497	0.37 411	3.09 532	0.50 400	0.52 484	1.48 498	0.61 449	1.32 465	1.07 428	1.21 474	1.16 413	1.08 430	1.11 482	1.63 503	7.17 551	0.20 318	0.16 326	0.24 385	0.22 390	0.29 419	0.22 347

ADCRef	0.84 454	0.46 454	1.60 511	0.52 429	0.45 460	1.08 462	0.52 414	1.13 389	1.03 410	1.22 478	1.43 469	0.87 364	0.93 461	0.91 395	3.35 534	0.19 297	0.16 326	0.23 371	0.23 403	0.23 366	0.22 347

DANet	0.74 433	0.47 460	0.98 457	0.60 473	0.41 437	0.92 429	0.41 334	1.02 341	0.87 323	1.22 478	1.22 427	1.33 469	0.88 450	1.26 469	1.37 490	0.27 417	0.24 436	0.31 454	0.25 430	0.37 464	0.36 457
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RainbowNet	1.42 513	1.53 537	1.31 489	1.93 540	1.46 534	1.52 503	1.03 509	1.67 517	1.55 504	1.23 480	1.59 486	1.54 496	1.21 491	1.40 485	1.03 460	1.70 542	0.70 531	1.82 537	0.80 532	2.11 539	1.22 537

LALA_ROB	0.76 440	0.46 454	0.86 432	0.55 456	0.41 437	1.00 445	0.93 503	1.25 439	1.13 445	1.23 480	1.15 408	1.55 497	0.80 426	1.11 449	0.96 446	0.33 461	0.23 427	0.35 468	0.30 459	0.35 454	0.32 437

CBMV	0.68 418	0.37 411	0.50 239	0.43 287	0.26 233	1.00 445	0.71 467	1.17 405	1.16 453	1.24 482	1.29 444	1.06 425	0.86 443	0.98 422	0.75 401	0.29 438	0.30 473	0.34 467	0.30 459	0.26 400	0.27 404
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-TNSev	1.23 500	1.24 527	5.25 545	0.51 412	0.43 449	1.49 501	1.09 512	1.58 509	1.42 494	1.25 483	1.26 435	1.58 500	1.52 511	1.97 519	1.95 510	0.33 461	0.32 488	0.26 416	0.30 459	0.41 474	0.43 484

PASM	0.96 473	0.71 499	2.05 524	0.72 506	0.72 514	0.84 417	0.92 501	1.14 391	1.34 487	1.25 483	1.22 427	1.34 472	1.07 478	1.31 480	1.11 474	0.53 510	0.57 527	0.59 516	0.67 526	0.56 511	0.57 514

ADCPNet	1.11 490	0.53 467	3.26 535	0.55 456	0.44 454	1.47 497	0.83 493	1.21 421	1.17 456	1.26 485	1.42 467	1.67 503	1.12 484	1.48 496	3.86 540	0.30 445	0.29 468	0.30 453	0.32 471	0.37 464	0.37 463

NaN_ROB	0.73 428	0.46 454	0.89 441	0.52 429	0.34 399	0.98 442	1.11 513	1.28 451	1.20 464	1.27 486	0.96 322	1.08 430	0.79 422	1.34 483	0.78 405	0.24 390	0.30 473	0.23 371	0.24 417	0.23 366	0.26 394

edge stereo	0.79 444	0.40 432	0.82 414	0.52 429	0.44 454	0.83 412	0.58 441	1.34 470	1.08 432	1.30 487	1.38 459	1.79 506	1.13 486	1.15 455	0.92 437	0.34 469	0.32 488	0.42 492	0.28 452	0.33 442	0.39 466

Wz-Net-MNSev	0.81 447	0.42 443	1.64 514	0.51 412	0.41 437	1.46 496	0.95 504	1.24 433	1.26 474	1.31 488	1.25 431	1.17 450	0.83 432	1.21 464	1.06 468	0.22 354	0.19 392	0.24 385	0.23 403	0.29 419	0.26 394

ADCL	1.10 487	0.42 443	1.57 507	0.51 412	0.41 437	1.71 514	0.92 501	1.36 475	1.45 497	1.33 489	1.56 483	1.22 456	1.26 496	1.45 493	5.27 546	0.22 354	0.19 392	0.25 398	0.25 430	0.29 419	0.29 420

MADNet+	2.28 537	2.56 553	10.82 553	1.25 529	0.96 521	2.77 535	1.44 534	2.34 533	1.76 517	1.36 490	1.78 497	1.84 509	1.74 520	6.33 555	4.57 544	0.67 519	0.66 530	0.59 516	0.54 521	0.84 518	0.81 523

CSAN	0.88 463	0.52 465	0.93 445	0.61 478	0.42 446	1.19 481	1.11 513	1.27 446	1.48 501	1.37 491	1.44 470	1.37 476	1.30 497	1.46 495	1.01 455	0.39 488	0.31 481	0.36 473	0.37 485	0.35 454	0.36 457

XPNet_ROB	0.73 428	0.38 419	0.80 407	0.53 438	0.40 432	0.80 400	0.83 493	1.21 421	0.96 382	1.37 491	1.17 418	1.37 476	0.87 446	1.14 452	0.99 453	0.33 461	0.25 444	0.27 424	0.24 417	0.31 431	0.29 420

FBW_ROB	0.94 471	0.54 474	1.03 463	0.56 459	0.42 446	1.16 476	0.76 482	1.56 506	1.41 492	1.38 493	1.33 450	1.47 487	1.07 478	2.94 540	1.14 477	0.26 407	0.32 488	0.45 496	0.30 459	0.34 449	0.30 425

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 483	0.61 489	1.82 519	0.69 500	0.51 482	2.62 529	1.69 542	1.28 451	1.44 496	1.39 494	1.56 483	1.34 472	0.91 457	1.68 507	0.95 444	0.38 487	0.39 506	0.46 499	0.61 525	0.41 474	0.43 484

ACVNet_1	1.55 518	1.36 532	1.35 493	1.96 542	1.63 537	1.83 518	0.96 506	2.09 529	1.85 520	1.43 495	1.54 481	2.31 520	1.68 518	1.42 489	1.18 479	1.76 544	0.51 524	2.05 545	0.59 523	2.24 543	1.30 541

psmorigin	0.84 454	0.53 467	2.21 526	0.50 400	0.41 437	0.86 420	0.57 434	1.08 368	0.90 344	1.50 496	1.42 467	1.50 491	1.09 480	1.29 473	1.03 460	0.32 454	0.33 493	0.27 424	0.27 446	0.34 449	0.45 490

test_sample8	1.36 509	0.37 411	0.83 418	0.39 151	0.31 350	0.72 372	0.49 399	1.19 411	0.79 266	1.51 497	0.96 322	3.29 535	1.64 515	1.29 473	2.03 515	0.42 495	9.50 568	0.40 487	0.41 498	0.36 458	0.35 451

AnyNet_C32	1.27 503	0.72 500	3.33 536	0.59 471	0.56 491	1.51 502	1.53 535	1.27 446	1.28 476	1.52 498	1.48 477	1.38 480	1.23 493	1.64 504	5.26 545	0.30 445	0.29 468	0.29 443	0.34 479	0.38 466	0.44 488

RTSC	0.93 467	0.54 474	1.59 508	0.56 459	0.40 432	1.17 480	0.55 428	1.44 490	1.82 519	1.53 499	1.26 435	1.15 449	0.82 430	1.70 508	2.44 523	0.26 407	0.20 401	0.23 371	0.24 417	0.31 431	0.32 437

WZ-Net	1.29 505	0.64 492	5.42 546	0.64 488	0.52 484	1.37 491	1.29 526	1.41 483	1.77 518	1.56 500	1.69 492	1.74 504	1.41 504	2.50 535	2.16 520	0.28 428	0.21 409	0.23 371	0.25 430	0.39 470	0.41 476

SANet	1.15 492	0.45 449	1.40 497	0.50 400	0.32 375	1.54 504	1.21 521	1.49 495	3.35 543	1.61 501	2.41 516	2.32 522	1.80 522	1.57 500	1.27 485	0.28 428	0.25 444	0.26 416	0.24 417	0.36 458	0.32 437

MFN_U_SF_RVC	1.14 491	0.63 491	2.33 527	0.69 500	0.46 469	2.04 521	0.70 465	1.90 526	1.37 488	1.62 502	1.56 483	1.94 512	1.36 500	1.73 510	1.90 509	0.41 493	0.38 502	0.45 496	0.48 512	0.45 484	0.47 496

NVStereoNet_ROB	1.31 507	0.96 516	1.33 491	0.90 516	0.92 517	1.15 474	1.05 510	1.49 495	1.62 511	1.63 503	2.51 518	2.31 520	1.62 514	2.16 527	1.42 492	0.81 524	0.73 532	0.79 522	1.02 540	0.73 515	0.97 529
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 510	0.91 514	2.11 525	0.89 515	0.57 496	4.27 549	1.79 546	1.55 502	2.00 524	1.64 504	1.85 500	1.83 507	1.44 506	1.89 518	1.49 498	0.49 505	0.40 509	0.56 513	0.58 522	0.75 516	0.52 509

SAMSARA	1.15 492	0.69 495	1.44 501	1.09 525	0.93 518	2.10 523	1.87 549	1.64 515	1.47 500	1.64 504	1.21 425	2.06 515	1.14 487	1.61 501	1.50 499	0.39 488	0.45 518	0.36 473	0.38 488	0.50 496	0.51 507

SHD	0.98 477	0.54 474	1.30 488	0.63 485	0.50 480	1.14 472	0.50 405	1.80 524	2.20 526	1.66 506	1.39 460	1.47 487	1.21 491	1.40 485	1.80 507	0.32 454	0.27 459	0.32 460	0.34 479	0.41 474	0.44 488

PWC_ROB	0.92 466	0.57 483	1.64 514	0.53 438	0.33 387	0.93 430	0.39 301	1.42 488	1.51 503	1.66 506	2.57 520	1.18 451	1.11 482	1.50 497	1.54 501	0.26 407	0.18 374	0.28 435	0.20 349	0.30 427	0.32 437

IMH-64-1	1.96 527	1.64 542	1.26 481	2.26 546	1.91 545	2.30 527	1.35 530	2.99 539	2.29 527	1.70 508	2.79 527	2.47 523	1.66 516	2.33 530	1.95 510	2.07 547	0.74 534	2.44 549	1.04 542	2.40 545	1.59 547

IMH-64	1.96 527	1.64 542	1.26 481	2.26 546	1.91 545	2.30 527	1.35 530	2.99 539	2.29 527	1.70 508	2.79 527	2.47 523	1.66 516	2.33 530	1.95 510	2.07 547	0.74 534	2.44 549	1.04 542	2.40 545	1.59 547

AnyNet_C01	1.63 520	1.16 525	7.38 549	0.65 490	0.56 491	2.25 525	1.53 535	1.53 500	1.46 499	1.71 510	1.95 503	1.83 507	1.41 504	2.48 533	4.42 543	0.33 461	0.32 488	0.32 460	0.34 479	0.45 484	0.50 503

MFMNet_re	1.17 495	0.99 518	1.31 489	1.02 522	0.95 520	1.32 488	1.32 527	1.44 490	1.58 508	1.72 511	1.70 493	1.21 453	1.57 512	1.16 456	1.04 465	0.88 526	0.76 538	0.79 522	0.75 530	0.90 520	0.94 525

G-Net	0.95 472	0.48 462	1.13 471	0.67 494	0.49 476	2.07 522	0.63 454	1.02 341	0.90 344	1.77 512	2.62 523	1.28 458	1.60 513	1.09 446	1.06 468	0.37 482	0.30 473	0.35 468	0.25 430	0.46 487	0.45 490

ACVNet_2	1.74 523	1.30 530	1.62 513	1.81 537	1.63 537	2.28 526	1.34 529	2.35 534	2.64 535	1.82 513	2.55 519	2.99 529	1.71 519	1.67 506	1.20 482	1.48 539	0.59 528	1.81 536	0.71 528	2.09 538	1.29 540

pmcnn	1.27 503	0.31 380	1.14 473	0.41 215	0.23 126	0.97 437	0.71 467	1.23 432	1.32 484	1.83 514	2.34 513	11.25 560	0.89 453	1.04 440	0.96 446	0.15 144	0.12 169	0.12 21	0.10 43	0.15 152	0.16 201

IMH	2.15 535	1.66 544	1.29 486	2.25 545	1.92 547	2.87 537	1.33 528	3.25 542	3.04 540	1.87 515	3.33 538	3.00 530	2.03 529	2.80 539	1.95 510	2.09 549	0.78 539	2.45 551	1.05 545	2.44 547	1.62 549

DispFullNet	1.64 521	2.64 556	3.14 533	2.57 550	1.78 542	1.32 488	0.55 428	1.42 488	1.45 497	1.89 516	1.48 477	1.55 497	2.35 536	2.08 524	1.12 476	0.60 517	0.19 392	2.33 548	0.73 529	2.35 544	1.30 541

RTS	2.03 530	1.03 522	11.50 555	0.68 497	0.63 504	2.71 531	1.56 537	1.55 502	2.32 529	1.93 517	2.57 520	1.32 464	1.32 498	5.20 552	4.30 541	0.31 449	0.23 427	0.29 443	0.30 459	0.41 474	0.40 471

RTSA	2.03 530	1.03 522	11.50 555	0.68 497	0.63 504	2.71 531	1.56 537	1.55 502	2.32 529	1.93 517	2.57 520	1.32 464	1.32 498	5.20 552	4.30 541	0.31 449	0.23 427	0.29 443	0.30 459	0.41 474	0.40 471

LVE	2.20 536	1.47 535	1.44 501	2.06 543	1.80 543	2.79 536	1.77 545	2.96 538	3.94 549	1.95 519	4.29 549	3.47 539	1.97 525	2.48 533	1.85 508	2.06 546	0.88 543	2.06 546	1.13 547	2.17 541	1.53 546

ADCS	1.60 519	0.70 496	4.02 539	0.61 478	0.53 486	1.31 487	1.11 513	1.71 519	1.86 521	1.97 520	1.68 490	1.51 493	1.46 507	2.07 523	9.20 554	0.34 469	0.32 488	0.33 465	0.36 483	0.45 484	0.46 494

WAO-6	2.11 534	1.52 536	1.25 480	1.73 536	1.69 541	2.72 533	1.62 539	3.15 541	3.64 544	2.01 521	3.28 534	3.52 540	2.20 535	2.59 536	2.48 526	1.31 538	0.92 545	2.04 544	1.22 551	1.89 534	1.35 545

Dean	2.07 533	1.39 533	1.69 518	2.17 544	1.83 544	2.75 534	1.28 525	3.49 547	3.80 547	2.13 522	3.30 535	3.18 533	1.98 527	1.78 512	1.72 505	1.73 543	0.79 542	1.99 539	0.91 536	2.17 541	1.34 544

LSM	4.83 553	0.83 509	11.23 554	0.76 511	56.73 575	1.10 464	1.18 519	1.35 471	1.70 516	2.13 522	2.34 513	1.34 472	1.19 490	1.52 498	1.23 483	0.34 469	0.50 523	0.39 484	0.47 508	0.51 499	9.82 564

SPS-STEREO	1.29 505	0.94 515	1.10 468	1.05 524	1.03 527	1.48 498	0.91 499	1.57 508	1.24 468	2.13 522	1.90 502	1.94 512	1.46 507	1.77 511	1.64 503	0.97 529	0.94 549	0.90 525	0.89 535	0.96 524	0.97 529
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCMid	1.22 498	0.57 483	3.17 534	0.54 450	0.44 454	1.07 461	0.77 483	1.31 459	1.13 445	2.14 525	1.48 477	1.49 490	1.47 509	1.65 505	5.30 547	0.26 407	0.24 436	0.29 443	0.32 471	0.38 466	0.36 457

JetBlue	3.02 542	1.39 533	7.91 550	1.17 527	1.49 535	8.53 555	7.94 559	2.82 537	1.98 523	2.15 526	2.69 525	3.32 537	3.01 544	6.66 556	3.81 538	0.79 522	0.78 539	0.75 520	0.76 531	1.04 525	1.33 543

PVD	1.34 508	0.70 496	1.42 499	0.78 512	0.65 506	1.68 512	0.91 499	2.12 531	3.01 539	2.25 527	2.35 515	1.90 510	1.99 528	1.98 520	2.14 518	0.40 492	0.38 502	0.49 507	0.37 485	0.51 499	0.67 516

WAO-7	1.96 527	1.24 527	1.52 503	1.28 530	1.06 530	2.92 539	1.64 540	3.32 543	3.05 541	2.28 528	3.32 536	3.19 534	2.38 537	3.39 542	2.49 527	1.02 532	0.92 545	1.06 529	1.04 542	1.05 526	0.99 531

PWCK	2.06 532	1.75 545	4.11 541	1.69 535	0.93 518	3.13 542	2.86 556	2.18 532	2.41 532	2.38 529	2.33 512	2.22 518	1.85 523	3.52 544	2.20 521	1.65 541	0.73 532	1.52 534	0.83 534	1.81 531	1.02 534

SGM_RVC	1.04 482	0.30 371	0.47 205	0.41 215	0.23 126	1.73 515	0.77 483	1.63 514	1.30 482	2.39 530	1.99 505	2.64 525	1.78 521	2.22 528	1.40 491	0.28 428	0.27 459	0.27 424	0.25 430	0.25 390	0.25 390
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.54 545	1.89 546	1.59 508	2.62 553	2.29 550	6.88 554	1.72 543	4.72 556	11.88 557	2.43 531	5.46 558	8.16 557	2.80 542	4.13 550	3.03 532	2.25 552	0.75 536	2.57 553	1.09 546	2.65 551	1.84 551

aanetorigin	0.85 459	0.58 486	1.98 522	0.50 400	0.40 432	0.66 348	0.70 465	0.72 216	1.01 401	2.44 532	2.00 506	1.32 464	1.25 495	0.96 413	1.16 478	0.20 318	0.19 392	0.20 294	0.20 349	0.27 409	0.33 446

KSHMR	2.64 538	1.96 548	1.86 521	2.69 554	2.44 552	2.88 538	2.04 550	3.46 546	6.31 553	2.51 533	3.27 533	3.39 538	1.97 525	2.59 536	2.08 517	2.48 554	1.41 555	2.80 558	1.51 554	2.98 553	2.09 552

MSMD_ROB	1.25 501	0.51 463	0.64 346	0.60 473	0.50 480	1.66 510	0.67 458	1.26 441	1.26 474	2.64 534	3.82 541	3.06 531	3.20 546	1.45 493	0.91 435	0.46 499	0.41 511	0.49 507	0.51 518	0.47 489	0.45 490

tt	6.21 557	0.22 190	5.88 547	3.55 560	2.07 548	11.25 560	19.19 564	11.84 563	5.47 552	2.71 535	2.18 510	4.87 545	6.25 556	3.71 545	7.09 550	8.31 566	11.17 570	4.91 563	5.39 565	5.72 561	2.42 555

ktn	3.02 542	2.27 551	1.85 520	2.89 555	2.54 556	3.72 545	2.14 551	3.79 550	5.33 551	2.82 536	5.09 555	5.95 552	2.54 538	3.34 541	2.58 529	2.65 556	1.44 556	2.78 557	2.03 557	2.61 550	2.10 553

WAO-8	3.00 540	1.60 539	1.52 503	1.82 538	1.65 539	5.57 551	1.35 530	4.65 554	12.37 559	2.89 537	4.04 546	4.89 546	2.78 540	3.73 546	2.44 523	1.29 536	0.93 547	2.00 540	1.16 549	2.02 536	1.23 538

Venus	3.00 540	1.60 539	1.52 503	1.82 538	1.65 539	5.57 551	1.35 530	4.65 554	12.37 559	2.89 537	4.04 546	4.89 546	2.78 540	3.73 546	2.44 523	1.29 536	0.93 547	2.00 540	1.16 549	2.02 536	1.23 538

notaker	2.87 539	2.31 552	2.01 523	3.03 556	2.60 557	2.94 540	1.82 547	3.43 545	3.06 542	2.89 537	4.21 548	6.15 554	2.71 539	3.42 543	2.90 531	2.67 557	1.18 553	3.00 559	1.67 555	3.13 554	2.26 554

MDST_ROB	0.97 475	0.29 356	1.02 462	0.64 488	0.43 449	2.64 530	0.82 491	1.68 518	1.18 460	2.89 537	1.82 498	0.97 395	0.75 406	1.83 515	0.89 426	0.26 407	0.22 418	0.32 460	0.28 452	0.26 400	0.26 394

SGM+DAISY	1.52 517	0.99 518	1.61 512	1.01 520	1.02 526	1.86 519	1.19 520	1.49 495	1.38 490	2.96 541	3.00 530	2.79 527	1.94 524	1.88 516	1.62 502	0.98 531	0.97 551	0.91 527	0.91 536	0.94 523	0.99 531

UNDER WATER	3.63 546	2.12 550	4.11 541	3.17 557	2.51 554	3.77 547	2.45 553	3.53 548	13.66 562	2.98 542	2.92 529	5.75 550	4.13 552	3.85 548	3.75 537	2.84 558	1.11 552	2.71 556	1.41 552	3.26 556	2.50 556

WCMA_ROB	1.22 498	0.39 424	0.93 445	0.51 412	0.45 460	1.44 495	0.79 487	1.20 418	1.30 482	2.99 543	3.94 544	3.30 536	2.17 533	1.42 489	1.31 487	0.46 499	0.35 498	0.35 468	0.37 485	0.41 474	0.42 479

UNDER WATER-64	3.72 547	2.07 549	4.57 543	3.30 559	2.52 555	5.61 553	2.63 555	3.67 549	12.27 558	3.09 544	2.66 524	5.99 553	4.74 554	3.93 549	3.57 535	2.54 555	1.24 554	2.65 554	1.48 553	3.21 555	2.62 557

TorneroNet	4.49 550	1.92 547	1.65 516	2.60 552	2.29 550	14.95 564	1.86 548	4.86 557	19.56 573	3.10 545	7.52 560	7.00 556	2.90 543	4.48 551	3.66 536	2.24 551	0.78 539	2.68 555	1.14 548	2.79 552	1.80 550

EDNetEfficientorigin	9.96 561	1.17 526	175.17 580	0.49 389	0.37 415	1.13 471	0.74 479	1.27 446	2.70 536	3.16 546	2.49 517	2.28 519	2.15 532	1.88 516	2.27 522	0.21 334	0.19 392	0.25 398	0.20 349	0.54 504	0.53 511

FCDSN-DC	1.43 514	0.57 483	0.69 374	0.74 508	0.59 498	1.42 494	0.65 457	1.40 481	1.41 492	3.31 547	4.42 550	4.57 542	3.01 544	1.70 508	1.19 481	0.46 499	0.42 513	0.48 504	0.47 508	0.51 499	0.51 507
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.76 525	0.64 492	1.20 476	0.74 508	0.59 498	2.18 524	2.53 554	2.10 530	2.85 538	3.46 548	3.41 539	3.12 532	4.11 551	2.69 538	2.53 528	0.54 513	0.47 521	0.51 511	0.48 512	0.55 506	0.55 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.47 516	0.82 506	6.28 548	0.48 379	0.40 432	0.73 376	0.83 493	0.95 318	2.77 537	3.48 549	1.95 503	1.64 502	2.12 531	1.42 489	3.84 539	0.21 334	0.19 392	0.21 337	0.21 368	0.43 480	0.42 479

ELAS	1.77 526	0.64 492	1.10 468	0.72 506	0.58 497	3.37 544	1.76 544	2.54 536	2.57 533	3.77 550	3.96 545	2.83 528	3.44 547	2.34 532	2.73 530	0.53 510	0.47 521	0.50 509	0.48 512	0.55 506	0.55 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.38 556	6.17 561	12.68 558	2.38 548	2.85 558	12.60 561	11.17 562	4.60 553	3.74 545	3.87 551	3.85 542	4.83 544	4.13 552	6.81 557	12.18 559	2.18 550	2.95 560	2.19 547	1.98 556	3.49 557	3.01 559

MeshStereo	1.38 510	0.45 449	0.58 317	0.45 326	0.35 405	1.63 508	0.60 447	2.07 528	1.43 495	4.49 552	3.32 536	4.67 543	2.08 530	2.08 524	1.32 488	0.36 478	0.36 500	0.37 478	0.32 471	0.32 437	0.34 448
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
MADNet++	4.18 548	2.72 558	4.00 538	3.80 561	3.44 560	4.72 550	4.05 558	4.01 551	3.74 545	4.52 553	5.14 556	4.20 541	4.89 555	7.04 558	6.39 548	3.79 560	3.70 561	3.27 561	2.70 560	3.68 558	3.74 561

TCMNet-wrong-test	9.08 560	10.58 564	9.58 552	19.64 566	17.64 565	12.69 562	8.93 560	13.77 566	2.58 534	4.67 554	5.19 557	14.57 563	11.02 561	7.21 559	9.81 555	5.58 565	0.89 544	3.76 562	3.10 561	10.41 565	10.02 565

FC-DCNN	1.67 522	0.53 467	0.68 365	0.62 482	0.49 476	1.62 507	0.71 467	1.77 523	1.55 504	4.73 555	4.66 552	5.82 551	3.94 550	2.13 526	1.42 492	0.47 502	0.42 513	0.47 500	0.46 505	0.48 490	0.47 496

FC-DCNN v2	1.74 523	0.53 467	0.68 365	0.62 482	0.49 476	1.67 511	0.71 467	1.85 525	1.57 506	4.84 556	5.01 554	6.42 555	3.92 549	2.24 529	1.43 494	0.47 502	0.42 513	0.47 500	0.46 505	0.48 490	0.47 496

DPSimNet_ROB	5.19 555	2.71 557	18.56 559	2.59 551	2.49 553	4.25 548	10.93 561	3.33 544	3.93 548	5.02 557	4.52 551	5.74 549	10.18 557	5.44 554	8.79 553	2.40 553	2.47 558	2.48 552	2.54 558	2.56 549	2.87 558

DGTPSM_ROB	12.12 562	8.03 562	21.12 561	8.97 563	16.81 563	10.68 558	30.77 568	9.14 561	15.23 564	6.55 558	15.49 570	9.02 558	15.13 563	9.26 561	21.71 567	4.58 562	8.60 563	5.07 564	9.26 566	5.88 562	11.06 566

DPSMNet_ROB	12.13 563	8.03 562	21.13 562	9.02 564	16.82 564	10.68 558	30.78 569	9.15 562	15.24 565	6.56 559	15.50 571	9.02 558	15.13 563	9.28 562	21.71 567	4.59 563	8.60 563	5.08 565	9.26 566	5.89 563	11.06 566

MANE	4.73 551	0.54 474	0.77 402	0.69 500	0.60 501	10.35 557	1.67 541	8.68 560	12.66 561	6.90 560	9.43 561	11.59 561	10.59 559	8.26 560	8.41 552	0.51 508	0.45 518	0.48 504	1.02 540	0.50 496	0.50 503

SGM-ForestM	4.73 551	0.34 396	1.05 465	0.46 351	0.28 291	10.26 556	3.48 557	4.52 552	5.16 550	8.68 561	7.48 559	18.87 569	10.80 560	11.26 563	10.01 556	0.32 454	0.34 496	0.32 460	0.32 471	0.29 419	0.30 425

USTest	12.98 564	14.10 565	19.89 560	16.19 565	14.95 562	20.69 566	31.85 570	16.52 567	10.99 556	8.83 562	9.55 562	13.88 562	10.36 558	16.06 565	21.35 566	3.19 559	4.82 562	5.08 565	5.36 564	8.77 564	7.20 563

coex-ft	6.50 558	1.57 538	87.99 579	0.49 389	0.38 421	1.41 493	1.21 521	1.21 421	7.96 555	12.14 563	2.78 526	2.74 526	3.83 548	1.30 479	3.19 533	0.24 390	0.23 427	0.27 424	0.24 417	0.48 490	0.40 471

Anonymous_1	33.12 571	18.23 566	23.86 564	20.53 567	21.18 568	25.45 567	35.84 571	22.44 575	15.68 566	13.41 564	13.70 567	18.00 568	15.15 565	20.31 566	24.47 569	14.56 573	8.84 565	66.24 577	117.79 577	155.41 580	11.40 568

DPSM_ROB	17.80 566	18.60 567	24.24 568	20.89 568	19.49 566	25.83 568	36.10 572	21.62 573	16.41 567	13.46 565	14.26 568	19.11 570	16.15 566	20.74 567	25.59 570	9.37 568	9.23 566	9.47 568	9.81 568	13.47 566	12.09 569

DPSM	17.80 566	18.60 567	24.24 568	20.89 568	19.49 566	25.83 568	36.10 572	21.62 573	16.41 567	13.46 565	14.26 568	19.11 570	16.15 566	20.74 567	25.59 570	9.37 568	9.23 566	9.47 568	9.81 568	13.47 566	12.09 569

xxxxx1	36.77 574	19.69 569	24.00 565	62.46 577	66.77 577	27.30 571	39.89 574	20.40 568	18.80 570	14.18 567	13.11 564	17.29 564	17.30 568	21.62 570	27.81 572	13.61 570	18.98 575	111.36 578	133.25 578	28.84 572	38.64 575

tt_ll	36.77 574	19.69 569	24.00 565	62.46 577	66.77 577	27.30 571	39.89 574	20.40 568	18.80 570	14.18 567	13.11 564	17.29 564	17.30 568	21.62 570	27.81 572	13.61 570	18.98 575	111.36 578	133.25 578	28.84 572	38.64 575

ff	36.77 574	19.69 569	24.00 565	62.46 577	66.77 577	27.30 571	39.89 574	20.40 568	18.80 570	14.18 567	13.11 564	17.29 564	17.30 568	21.62 570	27.81 572	13.61 570	18.98 575	111.36 578	133.25 578	28.84 572	38.64 575

HanzoNet	6.97 559	2.57 554	4.66 544	3.29 558	2.96 559	3.75 546	2.35 552	5.08 558	7.11 554	14.46 570	13.06 563	17.69 567	22.95 573	13.72 564	6.61 549	4.36 561	1.96 557	3.14 560	2.59 559	3.88 560	3.19 560

LE_ROB	4.86 554	0.27 326	9.43 551	0.45 326	0.24 166	1.61 506	0.96 506	2.05 527	17.75 569	16.36 571	4.84 553	5.17 548	19.48 571	2.05 521	15.49 562	0.17 224	0.15 300	0.16 140	0.16 215	0.20 309	0.19 279

LRCNet_RVC	21.27 569	31.14 573	21.46 563	28.97 571	23.77 569	3.11 541	0.62 451	20.94 571	1.64 513	25.57 572	28.13 572	21.96 572	14.74 562	21.99 573	16.44 563	29.16 577	14.92 571	33.57 573	31.28 573	29.67 575	26.33 573

CasAABBNet	35.77 572	37.38 576	48.59 575	42.20 574	39.23 573	51.95 576	72.92 579	43.36 578	33.03 578	26.93 573	28.31 573	38.43 576	32.32 576	41.58 578	51.50 579	18.71 574	18.58 573	19.11 571	19.75 571	27.11 569	24.33 571

Selective-RAFT-Error	35.87 573	37.42 577	48.73 576	42.24 575	39.28 574	52.00 577	72.87 578	43.41 579	32.95 577	26.97 574	28.72 574	38.71 578	33.15 578	41.59 579	51.42 578	18.77 575	18.60 574	19.14 572	19.78 572	27.19 570	24.42 572

LSM0	38.96 579	37.52 578	48.37 574	43.79 576	91.31 580	52.31 578	72.38 577	43.71 580	32.75 576	27.16 575	28.73 575	38.51 577	32.63 577	41.75 580	51.59 580	18.85 576	18.43 572	19.09 570	19.60 570	27.21 571	33.44 574

BEATNet-Init1	15.65 565	1.62 541	54.26 577	0.75 510	0.56 491	37.03 575	13.39 563	13.20 564	14.59 563	29.41 576	29.29 576	47.69 579	21.87 572	26.91 574	19.58 564	0.43 498	0.39 506	0.47 500	0.47 508	0.52 502	0.52 509

HaxPig	31.93 570	37.19 575	34.22 570	24.41 570	24.94 570	18.53 565	20.18 565	21.15 572	28.84 575	35.74 577	38.86 577	26.18 573	28.75 575	33.85 575	34.15 575	35.89 578	38.80 578	37.79 574	40.52 574	39.33 576	39.33 578

AVERAGE_ROB	37.53 578	40.05 579	40.01 572	34.74 573	33.76 572	28.46 574	25.14 567	32.31 577	34.08 580	41.20 578	40.52 578	34.51 575	34.78 580	39.11 576	37.48 577	42.68 579	43.32 579	43.80 575	42.99 575	40.42 577	41.31 579

MEDIAN_ROB	37.35 577	40.72 580	40.37 573	32.26 572	31.80 571	27.29 570	25.02 566	29.47 576	33.43 579	41.99 579	41.60 579	33.48 574	34.37 579	39.66 577	36.94 576	43.49 580	43.96 580	44.07 576	43.35 576	41.32 578	42.43 580

PML	40.49 580	30.31 572	12.46 557	7.19 562	14.30 561	91.44 580	212.44 581	7.73 559	23.24 574	74.44 580	185.05 581	49.81 580	25.78 574	21.34 569	12.84 560	8.71 567	2.93 559	8.43 567	3.24 562	13.77 568	4.45 562

test_example2	176.82 581	204.75 581	198.54 581	188.58 581	191.23 581	151.28 581	169.77 580	97.63 581	125.81 581	179.94 581	183.74 580	158.20 581	139.14 581	192.16 581	198.12 581	203.48 581	236.37 581	163.71 581	173.22 581	217.79 581	162.95 581

ccccc		430.66 582		506.24 582	500.20 582	349.93 582		384.19 582		330.97 582		370.48 582		498.75 582		557.84 582	430.47 582	334.14 582	290.91 582	547.74 582

Low-res two-view benchmark