Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

asda	0.07 4	0.08 233	0.08 29	0.16 141	0.06 13	0.06 8	0.10 27	0.16 129	0.10 35	0.06 9	0.06 12	0.05 1	0.05 9	0.10 60	0.10 121	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

asd	0.07 4	0.08 233	0.07 6	0.16 141	0.07 70	0.08 48	0.08 7	0.11 27	0.08 11	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.10 60	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

qwe	0.07 4	0.08 233	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.07 27	0.10 27	0.18 194	0.11 61	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.10 60	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

depthmonostereo	0.09 78	0.06 54	0.09 70	0.15 70	0.06 13	0.10 124	0.13 101	0.14 74	0.14 139	0.10 123	0.10 113	0.09 120	0.11 221	0.08 15	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 78	0.05 17	0.08 29	0.15 70	0.06 13	0.11 169	0.12 63	0.14 74	0.16 182	0.11 150	0.11 143	0.09 120	0.09 164	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

4.25_new	0.07 4	0.08 233	0.09 70	0.15 70	0.06 13	0.09 77	0.08 7	0.14 74	0.08 11	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.12 187	0.10 121	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.5w_new	0.07 4	0.08 233	0.09 70	0.15 70	0.06 13	0.09 77	0.08 7	0.14 74	0.08 11	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.12 187	0.10 121	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.5_new	0.07 4	0.09 307	0.08 29	0.15 70	0.07 70	0.06 8	0.10 27	0.14 74	0.11 61	0.06 9	0.08 69	0.06 16	0.06 34	0.08 15	0.10 121	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 307	0.08 29	0.15 70	0.07 70	0.06 8	0.10 27	0.14 74	0.11 61	0.06 9	0.08 69	0.06 16	0.06 34	0.08 15	0.10 121	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 233	0.09 70	0.15 70	0.06 13	0.09 77	0.08 7	0.14 74	0.08 11	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.12 187	0.10 121	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4w-stereo	0.07 4	0.08 233	0.08 29	0.16 141	0.06 13	0.07 27	0.08 7	0.12 42	0.08 11	0.07 29	0.07 36	0.05 1	0.06 34	0.09 33	0.10 121	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

2.5w	0.07 4	0.07 136	0.07 6	0.16 141	0.06 13	0.08 48	0.12 63	0.10 16	0.10 35	0.07 29	0.06 12	0.09 120	0.06 34	0.08 15	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

3.25w_new	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.10 124	0.07 3	0.12 42	0.11 61	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.25w	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.10 124	0.07 3	0.12 42	0.11 61	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.75w	0.07 4	0.07 136	0.08 29	0.16 141	0.07 70	0.07 27	0.09 18	0.16 129	0.09 22	0.07 29	0.06 12	0.05 1	0.06 34	0.09 33	0.10 121	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 136	0.07 6	0.15 70	0.07 70	0.09 77	0.06 1	0.13 58	0.11 61	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.07 103	0.10 60	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 43	0.09 307	0.10 105	0.17 215	0.07 70	0.08 48	0.10 27	0.20 226	0.13 115	0.06 9	0.07 36	0.05 1	0.06 34	0.08 15	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

2w_stereo	0.08 43	0.08 233	0.09 70	0.16 141	0.06 13	0.08 48	0.10 27	0.20 226	0.15 155	0.08 61	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.06 1	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

monsterstereo	0.07 4	0.06 54	0.06 2	0.16 141	0.06 13	0.08 48	0.10 27	0.16 129	0.11 61	0.07 29	0.08 69	0.06 16	0.07 103	0.08 15	0.09 52	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 4	0.06 54	0.06 2	0.15 70	0.06 13	0.08 48	0.09 18	0.12 42	0.08 11	0.09 91	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.08 15	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 17	0.10 105	0.14 30	0.06 13	0.07 27	0.12 63	0.09 11	0.09 22	0.06 9	0.04 1	0.05 1	0.05 9	0.08 15	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

SGD-Stereo	0.08 43	0.05 17	0.10 105	0.14 30	0.05 1	0.12 203	0.12 63	0.11 27	0.12 84	0.07 29	0.09 87	0.09 120	0.09 164	0.08 15	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.03 1

MM-Stereo_test2	0.09 78	0.06 54	0.09 70	0.19 352	0.08 125	0.12 203	0.18 358	0.15 103	0.14 139	0.07 29	0.10 113	0.07 62	0.06 34	0.12 187	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.03 1

AIO_rvc	0.07 4	0.06 54	0.08 29	0.15 70	0.06 13	0.08 48	0.14 149	0.09 11	0.08 11	0.07 29	0.08 69	0.07 62	0.04 1	0.10 60	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

AIO_test	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.15 70	0.07 70	0.06 8	0.14 149	0.10 16	0.10 35	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.08 15	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

castereo++	0.08 43	0.05 17	0.08 29	0.15 70	0.05 1	0.14 274	0.12 63	0.11 27	0.15 155	0.07 29	0.07 36	0.07 62	0.06 34	0.08 15	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

castereo	0.09 78	0.06 54	0.11 146	0.15 70	0.06 13	0.11 169	0.15 215	0.14 74	0.18 227	0.08 61	0.10 113	0.11 172	0.08 138	0.09 33	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

MonSter	0.07 4	0.06 54	0.05 1	0.15 70	0.05 1	0.07 27	0.10 27	0.15 103	0.15 155	0.05 1	0.06 12	0.05 1	0.06 34	0.07 4	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

mms	0.09 78	0.07 136	0.08 29	0.16 141	0.08 125	0.10 124	0.16 280	0.12 42	0.11 61	0.08 61	0.09 87	0.08 95	0.06 34	0.11 106	0.12 232	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.03 1

ours_stereo	0.09 78	0.07 136	0.09 70	0.17 215	0.08 125	0.11 169	0.16 280	0.11 27	0.12 84	0.08 61	0.10 113	0.08 95	0.06 34	0.12 187	0.12 232	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.03 1

WCG-NET	0.08 43	0.05 17	0.09 70	0.15 70	0.06 13	0.11 169	0.14 149	0.13 58	0.13 115	0.06 9	0.09 87	0.07 62	0.06 34	0.13 231	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

RSM++	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.17 215	0.07 70	0.09 77	0.12 63	0.11 27	0.11 61	0.08 61	0.06 12	0.07 62	0.05 9	0.10 60	0.09 52	0.04 11	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.03 1

RSM	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.17 215	0.06 13	0.08 48	0.12 63	0.12 42	0.10 35	0.08 61	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.11 106	0.09 52	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

CASnet	0.09 78	0.09 307	0.09 70	0.19 352	0.06 13	0.07 27	0.11 46	0.18 194	0.14 139	0.11 150	0.10 113	0.09 120	0.07 103	0.10 60	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.10 399	0.08 334	0.05 98	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.08 43	0.05 17	0.07 6	0.15 70	0.07 70	0.08 48	0.15 215	0.11 27	0.10 35	0.08 61	0.09 87	0.06 16	0.09 164	0.10 60	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 54	0.08 29	0.17 215	0.06 13	0.08 48	0.12 63	0.13 58	0.07 8	0.08 61	0.07 36	0.06 16	0.04 1	0.10 60	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

test_4	0.10 139	0.10 365	0.08 29	0.19 352	0.09 236	0.08 48	0.22 445	0.15 103	0.17 201	0.12 188	0.18 259	0.12 189	0.09 164	0.08 15	0.11 184	0.04 11	0.04 21	0.08 274	0.08 334	0.04 15	0.03 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 78	0.06 54	0.10 105	0.17 215	0.06 13	0.10 124	0.16 280	0.17 165	0.14 139	0.09 91	0.10 113	0.08 95	0.09 164	0.11 106	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.06 182	0.04 15	0.03 1

AFF-stereo	0.09 78	0.06 54	0.10 105	0.17 215	0.07 70	0.10 124	0.16 280	0.17 165	0.09 22	0.10 123	0.12 156	0.09 120	0.09 164	0.12 187	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.07 269	0.04 15	0.03 1

water-stereo	0.09 78	0.06 54	0.08 29	0.16 141	0.07 70	0.09 77	0.13 101	0.15 103	0.13 115	0.11 150	0.12 156	0.08 95	0.09 164	0.07 4	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.04 15	0.04 40

2.25w	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.08 48	0.08 7	0.10 16	0.15 155	0.08 61	0.10 113	0.07 62	0.06 34	0.08 15	0.10 121	0.05 26	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.04 40

2.75w_new	0.07 4	0.07 136	0.07 6	0.13 13	0.06 13	0.08 48	0.08 7	0.18 194	0.12 84	0.07 29	0.08 69	0.06 16	0.06 34	0.09 33	0.11 184	0.04 11	0.04 21	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

1w_stereo	0.07 4	0.06 54	0.07 6	0.16 141	0.06 13	0.07 27	0.10 27	0.14 74	0.14 139	0.07 29	0.08 69	0.05 1	0.06 34	0.09 33	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 29	0.13 13	0.06 13	0.09 77	0.12 63	0.14 74	0.10 35	0.06 9	0.09 87	0.07 62	0.05 9	0.09 33	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

xyz-stereo	0.13 272	0.07 136	0.20 418	0.15 70	0.05 1	0.20 408	0.15 215	0.17 165	0.31 402	0.15 263	0.29 410	0.26 409	0.16 357	0.13 231	0.12 232	0.05 26	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 17	0.11 146	0.14 30	0.06 13	0.07 27	0.13 101	0.09 11	0.07 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 15	0.07 1	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 17	0.08 29	0.17 215	0.05 1	0.06 8	0.11 46	0.08 4	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 9	0.09 33	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.08 29	0.17 215	0.05 1	0.07 27	0.11 46	0.08 4	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 9	0.10 60	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 54	0.10 105	0.16 141	0.07 70	0.04 1	0.13 101	0.10 16	0.10 35	0.05 1	0.11 143	0.07 62	0.05 9	0.07 4	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

LG-Stereo	0.08 43	0.07 136	0.10 105	0.18 296	0.07 70	0.10 124	0.17 313	0.11 27	0.08 11	0.05 1	0.07 36	0.05 1	0.07 103	0.09 33	0.09 52	0.04 11	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.04 15	0.04 40

MM-Stereo_test3	0.10 139	0.07 136	0.07 6	0.18 296	0.07 70	0.12 203	0.19 397	0.24 312	0.19 242	0.06 9	0.10 113	0.08 95	0.06 34	0.11 106	0.08 17	0.06 113	0.06 303	0.07 191	0.05 104	0.05 98	0.04 40

MM-Stereo_test1	0.10 139	0.07 136	0.08 29	0.18 296	0.07 70	0.12 203	0.18 358	0.21 248	0.20 265	0.09 91	0.11 143	0.08 95	0.06 34	0.10 60	0.10 121	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.04 40

HART	0.08 43	0.07 136	0.09 70	0.17 215	0.07 70	0.10 124	0.16 280	0.13 58	0.11 61	0.08 61	0.10 113	0.07 62	0.05 9	0.10 60	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.05 98	0.04 40

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 54	0.08 29	0.13 13	0.07 70	0.07 27	0.14 149	0.09 11	0.09 22	0.06 9	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.10 60	0.07 1	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

SCV	0.08 43	0.09 307	0.08 29	0.15 70	0.08 125	0.10 124	0.13 101	0.10 16	0.12 84	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.04 1	0.09 33	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.06 189	0.04 40

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.22 446	0.06 13	0.08 48	0.12 63	0.10 16	0.10 35	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.11 106	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.04 40

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 29	0.12 4	0.05 1	0.09 77	0.13 101	0.06 1	0.09 22	0.05 1	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.04 40

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 457	0.17 372	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 46	0.08 4	0.08 11	0.06 9	0.06 12	0.05 1	0.05 9	0.09 33	0.08 17	0.08 296	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.04 40

HUF	0.08 43	0.05 17	0.08 29	0.14 30	0.06 13	0.09 77	0.13 101	0.13 58	0.13 115	0.07 29	0.07 36	0.08 95	0.06 34	0.10 60	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

GIP-stereo	0.08 43	0.06 54	0.11 146	0.14 30	0.06 13	0.09 77	0.13 101	0.14 74	0.11 61	0.07 29	0.08 69	0.05 1	0.04 1	0.10 60	0.07 1	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.10 124	0.13 101	0.07 2	0.13 115	0.06 9	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.10 60	0.09 52	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

SMoEStereo_RVC	0.08 43	0.06 54	0.12 181	0.16 141	0.07 70	0.09 77	0.14 149	0.11 27	0.13 115	0.09 91	0.07 36	0.07 62	0.07 103	0.12 187	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

tg	0.10 139	0.06 54	0.10 105	0.18 296	0.08 125	0.11 169	0.16 280	0.20 226	0.12 84	0.08 61	0.11 143	0.11 172	0.07 103	0.11 106	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.08 274	0.08 334	0.04 15	0.04 40

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 29	0.15 70	0.05 1	0.05 4	0.13 101	0.12 42	0.08 11	0.07 29	0.06 12	0.05 1	0.05 9	0.07 4	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

GCAP-BAT	0.09 78	0.07 136	0.14 261	0.15 70	0.08 125	0.10 124	0.13 101	0.14 74	0.10 35	0.11 150	0.10 113	0.08 95	0.07 103	0.12 187	0.10 121	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.04 40

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 54	0.08 29	0.18 296	0.06 13	0.04 1	0.10 27	0.11 27	0.11 61	0.06 9	0.07 36	0.07 62	0.06 34	0.09 33	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

RAStereo	0.10 139	0.09 307	0.08 29	0.20 402	0.08 125	0.13 242	0.18 358	0.15 103	0.17 201	0.10 123	0.12 156	0.05 1	0.06 34	0.09 33	0.08 17	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.05 104	0.05 98	0.04 40

AIO-Stereo	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.18 296	0.06 13	0.08 48	0.12 63	0.15 103	0.09 22	0.08 61	0.08 69	0.07 62	0.05 9	0.11 106	0.08 17	0.05 26	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

WCG-NET（raft）	0.08 43	0.05 17	0.10 105	0.15 70	0.06 13	0.11 169	0.13 101	0.15 103	0.12 84	0.08 61	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.13 231	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

RAFT-Stereo-weight	0.09 78	0.06 54	0.10 105	0.16 141	0.07 70	0.09 77	0.14 149	0.19 215	0.16 182	0.11 150	0.10 113	0.08 95	0.06 34	0.10 60	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.04 40

gcap-zeroshot	0.09 78	0.05 17	0.10 105	0.16 141	0.07 70	0.13 242	0.13 101	0.11 27	0.12 84	0.13 215	0.12 156	0.09 120	0.08 138	0.09 33	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

test_for_model	0.09 78	0.12 408	0.14 261	0.23 467	0.11 384	0.08 48	0.13 101	0.12 42	0.12 84	0.10 123	0.07 36	0.07 62	0.06 34	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.07 254	0.04 40

MoCha-V2	0.08 43	0.05 17	0.10 105	0.20 402	0.07 70	0.09 77	0.14 149	0.11 27	0.08 11	0.07 29	0.08 69	0.07 62	0.06 34	0.09 33	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

IGEV++	0.08 43	0.06 54	0.08 29	0.18 296	0.07 70	0.09 77	0.13 101	0.10 16	0.09 22	0.08 61	0.08 69	0.06 16	0.06 34	0.13 231	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

AE-Stereo	0.10 139	0.08 233	0.10 105	0.18 296	0.09 236	0.10 124	0.15 215	0.14 74	0.19 242	0.09 91	0.14 184	0.12 189	0.08 138	0.11 106	0.10 121	0.05 26	0.06 303	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.04 40

MaDis-Stereo	0.09 78	0.09 307	0.08 29	0.17 215	0.09 236	0.13 242	0.10 27	0.16 129	0.16 182	0.09 91	0.11 143	0.06 16	0.06 34	0.09 33	0.13 273	0.07 235	0.06 303	0.07 191	0.05 104	0.05 98	0.04 40

MSKI-zero shot	0.09 78	0.05 17	0.09 70	0.15 70	0.07 70	0.10 124	0.13 101	0.14 74	0.13 115	0.09 91	0.09 87	0.09 120	0.06 34	0.12 187	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

DLNR_Zeroshot_test	10.40 573	1.82 565	19.49 579	120.77 584	13.11 577	0.06 8	0.13 101	0.23 290	0.10 35	0.07 29	0.10 113	0.09 120	0.06 34	0.10 60	0.09 52	0.13 468	0.04 21	0.06 99	0.04 34	51.54 583	0.04 40

testlalala	0.08 43	0.07 136	0.17 372	0.16 141	0.08 125	0.09 77	0.12 63	0.15 103	0.10 35	0.07 29	0.09 87	0.06 16	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.04 40

AEACV	0.08 43	0.05 17	0.08 29	0.14 30	0.13 437	0.14 274	0.13 101	0.14 74	0.09 22	0.07 29	0.09 87	0.07 62	0.08 138	0.10 60	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.04 40

HH	0.09 78	0.06 54	0.13 226	0.17 215	0.08 125	0.10 124	0.16 280	0.14 74	0.10 35	0.08 61	0.09 87	0.08 95	0.07 103	0.10 60	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.04 40

HanStereo	0.09 78	0.06 54	0.13 226	0.17 215	0.08 125	0.10 124	0.16 280	0.14 74	0.10 35	0.08 61	0.09 87	0.08 95	0.07 103	0.10 60	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.04 40

CAS	0.08 43	0.04 1	0.07 6	0.17 215	0.08 125	0.10 124	0.13 101	0.12 42	0.09 22	0.09 91	0.10 113	0.08 95	0.06 34	0.09 33	0.08 17	0.08 296	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.04 40

EGLCR-Stereo	0.08 43	0.05 17	0.08 29	0.14 30	0.06 13	0.10 124	0.12 63	0.11 27	0.16 182	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.05 9	0.10 60	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

DCRE	0.11 182	0.07 136	0.13 226	0.16 141	0.11 384	0.11 169	0.17 313	0.18 194	0.17 201	0.11 150	0.18 259	0.10 151	0.10 196	0.15 278	0.11 184	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 182	0.05 98	0.04 40

MC-Stereo	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.17 215	0.06 13	0.10 124	0.14 149	0.12 42	0.10 35	0.09 91	0.12 156	0.09 120	0.06 34	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

RCA-Stereo	0.09 78	0.06 54	0.09 70	0.16 141	0.06 13	0.09 77	0.13 101	0.18 194	0.14 139	0.09 91	0.10 113	0.08 95	0.07 103	0.12 187	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.04 40

ADStereo(finetuned)	0.10 139	0.06 54	0.12 181	0.16 141	0.06 13	0.09 77	0.17 313	0.15 103	0.19 242	0.13 215	0.17 234	0.10 151	0.12 251	0.11 106	0.12 232	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

raft_robust	0.13 272	0.10 365	0.07 6	0.18 296	0.08 125	0.13 242	0.24 467	0.28 386	0.33 416	0.20 375	0.19 268	0.14 233	0.10 196	0.11 106	0.12 232	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.05 98	0.04 40

RAFT_CTSACE	0.12 247	0.09 307	0.10 105	0.22 446	0.08 125	0.12 203	0.24 467	0.18 194	0.16 182	0.20 375	0.27 385	0.13 213	0.07 103	0.13 231	0.09 52	0.05 26	0.06 303	0.08 274	0.07 269	0.04 15	0.04 40

SA	0.12 247	0.09 307	0.08 29	0.18 296	0.08 125	0.12 203	0.24 467	0.23 290	0.18 227	0.17 307	0.27 385	0.14 233	0.11 221	0.11 106	0.11 184	0.05 26	0.05 182	0.09 353	0.08 334	0.05 98	0.04 40

IPLG	0.10 139	0.07 136	0.15 310	0.17 215	0.08 125	0.11 169	0.14 149	0.20 226	0.15 155	0.12 188	0.17 234	0.07 62	0.07 103	0.14 256	0.13 273	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

MIPNet	0.11 182	0.08 233	0.14 261	0.17 215	0.09 236	0.12 203	0.14 149	0.20 226	0.24 320	0.11 150	0.10 113	0.09 120	0.07 103	0.13 231	0.12 232	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

IPLGR	0.11 182	0.09 307	0.16 344	0.18 296	0.08 125	0.12 203	0.17 313	0.21 248	0.24 320	0.11 150	0.12 156	0.11 172	0.08 138	0.12 187	0.12 232	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 182	0.04 15	0.04 40

GMOStereo	0.11 182	0.09 307	0.07 6	0.19 352	0.08 125	0.12 203	0.28 501	0.13 58	0.17 201	0.11 150	0.17 234	0.14 233	0.12 251	0.07 4	0.07 1	0.05 26	0.05 182	0.09 353	0.07 269	0.04 15	0.04 40

error version	0.11 182	0.09 307	0.07 6	0.19 352	0.08 125	0.12 203	0.28 501	0.13 58	0.17 201	0.11 150	0.17 234	0.14 233	0.12 251	0.07 4	0.07 1	0.05 26	0.05 182	0.09 353	0.07 269	0.04 15	0.04 40

test-v	0.11 182	0.09 307	0.07 6	0.19 352	0.08 125	0.12 203	0.28 501	0.13 58	0.17 201	0.11 150	0.17 234	0.14 233	0.12 251	0.07 4	0.07 1	0.05 26	0.05 182	0.09 353	0.07 269	0.04 15	0.04 40

test-3	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.17 215	0.07 70	0.07 27	0.14 149	0.12 42	0.15 155	0.09 91	0.08 69	0.07 62	0.08 138	0.11 106	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.04 40

test_1	0.08 43	0.06 54	0.09 70	0.17 215	0.07 70	0.07 27	0.14 149	0.12 42	0.15 155	0.09 91	0.08 69	0.07 62	0.08 138	0.11 106	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.04 40

test_3	0.10 139	0.09 307	0.10 105	0.20 402	0.08 125	0.13 242	0.26 488	0.14 74	0.21 280	0.10 123	0.10 113	0.09 120	0.09 164	0.08 15	0.11 184	0.05 26	0.04 21	0.08 274	0.07 269	0.04 15	0.04 40

TRStereo	0.09 78	0.05 17	0.12 181	0.15 70	0.12 415	0.10 124	0.13 101	0.18 194	0.18 227	0.09 91	0.09 87	0.09 120	0.06 34	0.10 60	0.08 17	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.04 15	0.04 40

STrans-v2	0.10 139	0.07 136	0.12 181	0.18 296	0.07 70	0.10 124	0.14 149	0.21 248	0.11 61	0.11 150	0.15 201	0.12 189	0.10 196	0.11 106	0.12 232	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.06 182	0.04 15	0.04 40

OMP-Stereo	0.11 182	0.06 54	0.14 261	0.18 296	0.08 125	0.09 77	0.12 63	0.21 248	0.21 280	0.13 215	0.14 184	0.11 172	0.12 251	0.11 106	0.13 273	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.04 40

IIG-Stereo	0.11 182	0.06 54	0.13 226	0.17 215	0.08 125	0.11 169	0.12 63	0.22 270	0.17 201	0.14 236	0.17 234	0.11 172	0.12 251	0.12 187	0.12 232	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.04 40

CroCo-Stereo	0.09 78	0.08 233	0.08 29	0.22 446	0.09 236	0.09 77	0.19 397	0.15 103	0.12 84	0.07 29	0.07 36	0.08 95	0.06 34	0.08 15	0.07 1	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.04 34	0.05 98	0.04 40
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
test-2	0.11 182	0.09 307	0.07 6	0.19 352	0.08 125	0.12 203	0.28 501	0.13 58	0.17 201	0.11 150	0.17 234	0.14 233	0.12 251	0.07 4	0.07 1	0.05 26	0.05 182	0.09 353	0.07 269	0.04 15	0.04 40

cross-raft	0.10 139	0.09 307	0.09 70	0.19 352	0.07 70	0.11 169	0.25 481	0.13 58	0.15 155	0.08 61	0.11 143	0.12 189	0.10 196	0.09 33	0.11 184	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

test-1	0.10 139	0.07 136	0.16 344	0.19 352	0.08 125	0.11 169	0.24 467	0.14 74	0.18 227	0.09 91	0.07 36	0.09 120	0.08 138	0.07 4	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.04 40

iRaftStereo_RVC	0.10 139	0.07 136	0.09 70	0.17 215	0.09 236	0.11 169	0.17 313	0.18 194	0.12 84	0.09 91	0.12 156	0.10 151	0.07 103	0.11 106	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.08 274	0.08 334	0.04 15	0.04 40

CREStereo++_RVC	0.08 43	0.04 1	0.06 2	0.13 13	0.07 70	0.09 77	0.12 63	0.14 74	0.14 139	0.10 123	0.14 184	0.08 95	0.07 103	0.09 33	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.05 104	0.04 15	0.04 40
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
s12784h	0.09 78	0.06 54	0.07 6	0.15 70	0.05 1	0.16 330	0.18 358	0.15 103	0.15 155	0.10 123	0.11 143	0.11 172	0.11 221	0.10 60	0.12 232	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

RALAANet	0.11 182	0.08 233	0.10 105	0.17 215	0.09 236	0.14 274	0.10 27	0.20 226	0.15 155	0.14 236	0.13 170	0.16 276	0.09 164	0.12 187	0.11 184	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.04 40

XX-Stereo	0.09 78	0.05 17	0.08 29	0.17 215	0.09 236	0.15 300	0.12 63	0.20 226	0.10 35	0.10 123	0.14 184	0.07 62	0.06 34	0.12 187	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 182	0.04 15	0.04 40

DCANet	0.10 139	0.06 54	0.12 181	0.16 141	0.06 13	0.09 77	0.17 313	0.15 103	0.19 242	0.13 215	0.17 234	0.10 151	0.11 221	0.11 106	0.12 232	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

ARAFT	0.12 247	0.08 233	0.17 372	0.19 352	0.09 236	0.14 274	0.18 358	0.20 226	0.12 84	0.12 188	0.13 170	0.14 233	0.11 221	0.15 278	0.12 232	0.06 113	0.05 182	0.10 399	0.09 378	0.05 98	0.04 40

EAI-Stereo	0.09 78	0.07 136	0.11 146	0.15 70	0.06 13	0.10 124	0.15 215	0.16 129	0.09 22	0.08 61	0.09 87	0.08 95	0.07 103	0.09 33	0.11 184	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.05 104	0.05 98	0.04 40

CFNet-RSSM	0.09 78	0.07 136	0.09 70	0.16 141	0.07 70	0.09 77	0.15 215	0.16 129	0.17 201	0.08 61	0.12 156	0.10 151	0.09 164	0.11 106	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.04 40

Gwc-CoAtRS	0.09 78	0.06 54	0.10 105	0.16 141	0.07 70	0.10 124	0.14 149	0.17 165	0.17 201	0.08 61	0.10 113	0.12 189	0.09 164	0.12 187	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.04 15	0.04 40

MLCV	0.12 247	0.07 136	0.16 344	0.18 296	0.06 13	0.15 300	0.17 313	0.19 215	0.21 280	0.18 337	0.25 360	0.17 296	0.13 288	0.14 256	0.13 273	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.04 40

z-ln-s-r	0.17 393	0.10 365	0.40 500	0.19 352	0.08 125	0.17 351	0.18 358	0.22 270	0.33 416	0.18 337	0.40 477	0.22 363	0.17 380	0.20 405	0.23 446	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.07 254	0.05 120

xyz-stereo-finetune	0.11 182	0.08 233	0.13 226	0.14 30	0.06 13	0.10 124	0.19 397	0.17 165	0.19 242	0.12 188	0.14 184	0.15 262	0.10 196	0.13 231	0.11 184	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.05 120

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 105	0.15 70	0.05 1	0.07 27	0.11 46	0.09 11	0.04 2	0.06 9	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.08 15	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.05 120

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 146	0.15 70	0.06 13	0.09 77	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 103	0.11 106	0.08 17	0.07 235	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.05 120

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 146	0.15 70	0.06 13	0.09 77	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 103	0.11 106	0.08 17	0.07 235	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.05 120

DFGA-Net	0.13 272	0.11 391	0.18 395	0.17 215	0.10 337	0.12 203	0.13 101	0.22 270	0.25 341	0.16 291	0.16 213	0.13 213	0.12 251	0.16 312	0.14 310	0.07 235	0.05 182	0.08 274	0.07 269	0.05 98	0.05 120

Reg-Stereo(zero)	0.08 43	0.05 17	0.08 29	0.16 141	0.06 13	0.12 203	0.11 46	0.15 103	0.10 35	0.12 188	0.09 87	0.10 151	0.08 138	0.11 106	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

SCV_C0	0.08 43	0.07 136	0.07 6	0.16 141	0.09 236	0.08 48	0.15 215	0.11 27	0.12 84	0.08 61	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.11 106	0.07 1	0.05 26	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.05 120

AIO-test2	0.10 139	0.08 233	0.10 105	0.23 467	0.08 125	0.11 169	0.10 27	0.23 290	0.23 304	0.08 61	0.09 87	0.08 95	0.05 9	0.10 60	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.08 274	0.09 378	0.05 98	0.05 120

fffft	0.09 78	0.06 54	0.12 181	0.16 141	0.07 70	0.09 77	0.17 313	0.12 42	0.11 61	0.08 61	0.07 36	0.09 120	0.06 34	0.11 106	0.12 232	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.05 120
1: 1. 1
999	0.09 78	0.05 17	0.13 226	0.15 70	0.08 125	0.10 124	0.14 149	0.15 103	0.11 61	0.10 123	0.08 69	0.08 95	0.08 138	0.16 312	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.05 120

fffy	0.09 78	0.08 233	0.09 70	0.16 141	0.07 70	0.13 242	0.17 313	0.13 58	0.12 84	0.08 61	0.09 87	0.08 95	0.09 164	0.13 231	0.11 184	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.05 120

UGAM	0.13 272	0.10 365	0.09 70	0.22 446	0.08 125	0.12 203	0.20 418	0.17 165	0.23 304	0.21 389	0.16 213	0.13 213	0.13 288	0.19 380	0.12 232	0.07 235	0.05 182	0.13 463	0.11 445	0.07 254	0.05 120

rvit_stereo_0083	0.12 247	0.08 233	0.17 372	0.16 141	0.09 236	0.11 169	0.15 215	0.14 74	0.26 355	0.11 150	0.14 184	0.13 213	0.10 196	0.12 187	0.12 232	0.10 392	0.08 399	0.09 353	0.07 269	0.07 254	0.05 120

rvit_stereo_0081	0.11 182	0.08 233	0.15 310	0.16 141	0.09 236	0.10 124	0.14 149	0.14 74	0.24 320	0.11 150	0.13 170	0.13 213	0.09 164	0.11 106	0.12 232	0.10 392	0.07 373	0.08 274	0.07 269	0.07 254	0.05 120

rvit_stereo_0082	0.11 182	0.08 233	0.15 310	0.16 141	0.09 236	0.10 124	0.14 149	0.14 74	0.24 320	0.11 150	0.13 170	0.13 213	0.09 164	0.11 106	0.12 232	0.10 392	0.07 373	0.08 274	0.07 269	0.07 254	0.05 120

Occ-G	0.08 43	0.05 17	0.06 2	0.14 30	0.07 70	0.08 48	0.14 149	0.13 58	0.15 155	0.07 29	0.11 143	0.07 62	0.05 9	0.09 33	0.10 121	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.05 120

Pointernet	0.09 78	0.04 1	0.09 70	0.16 141	0.08 125	0.13 242	0.10 27	0.15 103	0.17 201	0.09 91	0.07 36	0.06 16	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.08 296	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.05 120

U	0.08 43	0.07 136	0.09 70	0.19 352	0.10 337	0.10 124	0.13 101	0.12 42	0.17 201	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.05 9	0.07 4	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.06 189	0.05 120

rvit_stereo_0080	0.10 139	0.08 233	0.14 261	0.15 70	0.09 236	0.07 27	0.15 215	0.16 129	0.16 182	0.11 150	0.10 113	0.14 233	0.08 138	0.12 187	0.10 121	0.09 354	0.07 373	0.07 191	0.06 182	0.07 254	0.05 120

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 78	0.10 365	0.31 477	0.15 70	0.06 13	0.08 48	0.14 149	0.10 16	0.10 35	0.07 29	0.07 36	0.06 16	0.04 1	0.11 106	0.07 1	0.12 445	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.05 98	0.05 120

rvit_stereo_ft	0.12 247	0.07 136	0.13 226	0.19 352	0.10 337	0.12 203	0.17 313	0.16 129	0.16 182	0.12 188	0.13 170	0.15 262	0.10 196	0.14 256	0.13 273	0.09 354	0.06 303	0.08 274	0.07 269	0.07 254	0.05 120

trnet	0.08 43	0.05 17	0.07 6	0.12 4	0.05 1	0.12 203	0.11 46	0.13 58	0.10 35	0.08 61	0.13 170	0.09 120	0.08 138	0.11 106	0.10 121	0.08 296	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.05 120

testlalala2	0.10 139	0.06 54	0.11 146	0.20 402	0.10 337	0.10 124	0.12 63	0.17 165	0.12 84	0.12 188	0.13 170	0.09 120	0.07 103	0.11 106	0.13 273	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.05 120

H2IRNET	0.10 139	0.09 307	0.09 70	0.18 296	0.09 236	0.12 203	0.15 215	0.14 74	0.21 280	0.10 123	0.10 113	0.10 151	0.10 196	0.10 60	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.08 274	0.08 334	0.06 189	0.05 120

MGS-Stereo	0.09 78	0.07 136	0.12 181	0.15 70	0.08 125	0.09 77	0.15 215	0.12 42	0.12 84	0.07 29	0.10 113	0.08 95	0.06 34	0.10 60	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.05 120

CoDeX	0.12 247	0.07 136	0.12 181	0.17 215	0.08 125	0.12 203	0.15 215	0.23 290	0.27 364	0.13 215	0.17 234	0.16 276	0.11 221	0.14 256	0.11 184	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.05 120

whm_eth	0.10 139	0.08 233	0.14 261	0.15 70	0.09 236	0.07 27	0.15 215	0.16 129	0.16 182	0.11 150	0.10 113	0.14 233	0.08 138	0.12 187	0.10 121	0.09 354	0.07 373	0.07 191	0.06 182	0.07 254	0.05 120

IGEV_Zeroshot_test	0.09 78	0.05 17	0.12 181	0.13 13	0.08 125	0.12 203	0.13 101	0.17 165	0.11 61	0.10 123	0.06 12	0.09 120	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.06 182	0.05 98	0.05 120

StereoVision	0.13 272	0.12 408	0.09 70	0.24 476	0.10 337	0.15 300	0.21 435	0.21 248	0.20 265	0.12 188	0.24 331	0.10 151	0.10 196	0.16 312	0.10 121	0.09 354	0.11 457	0.12 448	0.12 464	0.06 189	0.05 120

UniTT-Stereo	0.09 78	0.07 136	0.08 29	0.18 296	0.08 125	0.13 242	0.11 46	0.12 42	0.11 61	0.10 123	0.12 156	0.05 1	0.07 103	0.09 33	0.09 52	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.05 98	0.05 120

MIM_Stereo	0.09 78	0.07 136	0.11 146	0.15 70	0.07 70	0.06 8	0.12 63	0.20 226	0.14 139	0.13 215	0.13 170	0.09 120	0.05 9	0.12 187	0.08 17	0.05 26	0.06 303	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.05 120

testlalala_base	0.10 139	0.09 307	0.14 261	0.21 431	0.08 125	0.10 124	0.14 149	0.13 58	0.10 35	0.07 29	0.15 201	0.07 62	0.08 138	0.10 60	0.12 232	0.08 296	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.05 120

GCAP-Stereo	0.09 78	0.07 136	0.13 226	0.18 296	0.06 13	0.11 169	0.07 3	0.13 58	0.12 84	0.09 91	0.10 113	0.07 62	0.09 164	0.13 231	0.10 121	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

Any-RAFT	0.10 139	0.05 17	0.09 70	0.14 30	0.07 70	0.13 242	0.14 149	0.21 248	0.15 155	0.11 150	0.12 156	0.12 189	0.09 164	0.12 187	0.09 52	0.07 235	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.05 120

RAFT-Test	0.09 78	0.06 54	0.10 105	0.15 70	0.07 70	0.11 169	0.15 215	0.16 129	0.13 115	0.09 91	0.10 113	0.10 151	0.09 164	0.12 187	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

LL-Strereo2	0.10 139	0.10 365	0.15 310	0.18 296	0.08 125	0.15 300	0.09 18	0.17 165	0.14 139	0.14 236	0.10 113	0.09 120	0.07 103	0.16 312	0.10 121	0.05 26	0.05 182	0.10 399	0.07 269	0.06 189	0.05 120

LL-Strereo	0.13 272	0.09 307	0.11 146	0.20 402	0.10 337	0.11 169	0.18 358	0.32 432	0.24 320	0.15 263	0.15 201	0.14 233	0.13 288	0.19 380	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.09 353	0.08 334	0.04 15	0.05 120

4D-IteraStereo	0.09 78	0.07 136	0.10 105	0.18 296	0.07 70	0.09 77	0.15 215	0.17 165	0.15 155	0.10 123	0.11 143	0.10 151	0.07 103	0.11 106	0.09 52	0.05 26	0.03 1	0.08 274	0.07 269	0.06 189	0.05 120

anonymousdsp2	0.11 182	0.07 136	0.10 105	0.16 141	0.09 236	0.13 242	0.14 149	0.18 194	0.22 294	0.13 215	0.14 184	0.12 189	0.09 164	0.14 256	0.11 184	0.05 26	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.05 120

LoS	0.09 78	0.05 17	0.11 146	0.13 13	0.07 70	0.14 274	0.11 46	0.15 103	0.15 155	0.09 91	0.09 87	0.12 189	0.09 164	0.15 278	0.10 121	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.05 120
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 43	0.04 1	0.08 29	0.14 30	0.07 70	0.09 77	0.14 149	0.11 27	0.09 22	0.08 61	0.09 87	0.11 172	0.06 34	0.12 187	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 98	0.05 120

Selective-RAFT	0.11 182	0.10 365	0.11 146	0.21 431	0.08 125	0.16 330	0.13 101	0.20 226	0.22 294	0.10 123	0.10 113	0.11 172	0.10 196	0.15 278	0.11 184	0.05 26	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.05 120

CroCo-Stereo Lap2	0.09 78	0.09 307	0.08 29	0.22 446	0.09 236	0.09 77	0.19 397	0.16 129	0.12 84	0.09 91	0.10 113	0.05 1	0.05 9	0.08 15	0.08 17	0.06 113	0.06 303	0.07 191	0.05 104	0.05 98	0.05 120

TestStereo1	0.13 272	0.08 233	0.08 29	0.19 352	0.08 125	0.18 370	0.29 510	0.23 290	0.16 182	0.17 307	0.20 280	0.16 276	0.10 196	0.12 187	0.13 273	0.06 113	0.06 303	0.08 274	0.06 182	0.05 98	0.05 120

DCANet-4	0.10 139	0.06 54	0.12 181	0.16 141	0.06 13	0.09 77	0.17 313	0.18 194	0.19 242	0.13 215	0.16 213	0.09 120	0.14 313	0.11 106	0.12 232	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

fff	0.10 139	0.06 54	0.12 181	0.15 70	0.07 70	0.09 77	0.17 313	0.16 129	0.20 265	0.13 215	0.16 213	0.10 151	0.11 221	0.11 106	0.12 232	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

SA-5K	0.13 272	0.08 233	0.08 29	0.19 352	0.08 125	0.18 370	0.29 510	0.23 290	0.16 182	0.17 307	0.20 280	0.16 276	0.10 196	0.12 187	0.13 273	0.06 113	0.06 303	0.08 274	0.06 182	0.05 98	0.05 120

Sa-1000	0.12 247	0.08 233	0.08 29	0.18 296	0.08 125	0.14 274	0.22 445	0.22 270	0.18 227	0.15 263	0.20 280	0.17 296	0.11 221	0.10 60	0.10 121	0.06 113	0.05 182	0.09 353	0.09 378	0.05 98	0.05 120

iRaft-Stereo_20w	0.09 78	0.05 17	0.13 226	0.14 30	0.08 125	0.12 203	0.15 215	0.18 194	0.10 35	0.11 150	0.08 69	0.08 95	0.05 9	0.10 60	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.05 120

GLC_STEREO	0.11 182	0.07 136	0.11 146	0.17 215	0.07 70	0.09 77	0.13 101	0.15 103	0.24 320	0.12 188	0.13 170	0.12 189	0.08 138	0.18 365	0.11 184	0.06 113	0.08 399	0.08 274	0.06 182	0.05 98	0.05 120

CrosDoStereo	0.12 247	0.06 54	0.12 181	0.14 30	0.08 125	0.12 203	0.15 215	0.17 165	0.22 294	0.19 353	0.24 331	0.15 262	0.11 221	0.11 106	0.12 232	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.07 269	0.05 98	0.05 120

AAGNet	0.11 182	0.07 136	0.16 344	0.19 352	0.09 236	0.08 48	0.13 101	0.18 194	0.13 115	0.16 291	0.21 301	0.13 213	0.14 313	0.11 106	0.14 310	0.06 113	0.04 21	0.09 353	0.06 182	0.06 189	0.05 120

TransformOpticalFlow	0.10 139	0.08 233	0.13 226	0.18 296	0.07 70	0.09 77	0.15 215	0.19 215	0.15 155	0.12 188	0.17 234	0.11 172	0.11 221	0.11 106	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.06 182	0.05 98	0.05 120

DeepStereo_LL	0.12 247	0.06 54	0.12 181	0.14 30	0.08 125	0.12 203	0.15 215	0.17 165	0.22 294	0.19 353	0.24 331	0.15 262	0.11 221	0.11 106	0.12 232	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.07 269	0.05 98	0.05 120

DEmStereo	0.12 247	0.06 54	0.14 261	0.14 30	0.10 337	0.16 330	0.15 215	0.16 129	0.24 320	0.17 307	0.24 331	0.13 213	0.14 313	0.12 187	0.13 273	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.05 120

SST-Stereo	0.10 139	0.07 136	0.15 310	0.18 296	0.09 236	0.06 8	0.12 63	0.17 165	0.11 61	0.15 263	0.17 234	0.13 213	0.12 251	0.10 60	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.09 353	0.06 182	0.06 189	0.05 120

THIR-Stereo	0.12 247	0.07 136	0.11 146	0.15 70	0.08 125	0.14 274	0.16 280	0.17 165	0.25 341	0.16 291	0.24 331	0.14 233	0.12 251	0.12 187	0.14 310	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.07 269	0.05 98	0.05 120

RAFT_R40	0.11 182	0.07 136	0.14 261	0.18 296	0.09 236	0.06 8	0.13 101	0.17 165	0.16 182	0.14 236	0.18 259	0.15 262	0.12 251	0.10 60	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.09 353	0.06 182	0.06 189	0.05 120

DRaft	0.12 247	0.06 54	0.11 146	0.14 30	0.09 236	0.14 274	0.17 313	0.21 248	0.30 395	0.17 307	0.28 398	0.10 151	0.15 331	0.10 60	0.12 232	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.05 120

PFNet	0.12 247	0.06 54	0.17 372	0.17 215	0.08 125	0.09 77	0.15 215	0.26 346	0.20 265	0.16 291	0.16 213	0.14 233	0.11 221	0.12 187	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.05 120

RAFT-345	0.11 182	0.07 136	0.15 310	0.16 141	0.08 125	0.08 48	0.12 63	0.15 103	0.10 35	0.11 150	0.36 451	0.09 120	0.09 164	0.11 106	0.12 232	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.04 15	0.05 120

AnonymousM	0.09 78	0.05 17	0.10 105	0.14 30	0.06 13	0.09 77	0.13 101	0.19 215	0.14 139	0.13 215	0.11 143	0.09 120	0.08 138	0.13 231	0.10 121	0.08 296	0.05 182	0.08 274	0.05 104	0.05 98	0.05 120

RAFT	0.13 272	0.09 307	0.11 146	0.18 296	0.08 125	0.15 300	0.24 467	0.20 226	0.19 242	0.21 389	0.21 301	0.17 296	0.12 251	0.16 312	0.09 52	0.06 113	0.07 373	0.10 399	0.09 378	0.05 98	0.05 120

TestStereo	0.13 272	0.14 449	0.11 146	0.23 467	0.08 125	0.15 300	0.21 435	0.20 226	0.23 304	0.14 236	0.24 331	0.16 276	0.12 251	0.16 312	0.14 310	0.05 26	0.06 303	0.08 274	0.06 182	0.09 378	0.05 120

raft+_RVC	0.11 182	0.07 136	0.09 70	0.16 141	0.07 70	0.10 124	0.11 46	0.24 312	0.20 265	0.12 188	0.15 201	0.12 189	0.08 138	0.12 187	0.13 273	0.07 235	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.05 120

TANstereo	0.09 78	0.04 1	0.08 29	0.13 13	0.06 13	0.11 169	0.14 149	0.15 103	0.19 242	0.11 150	0.15 201	0.10 151	0.06 34	0.12 187	0.09 52	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.05 120

XX-TBD	0.09 78	0.06 54	0.07 6	0.14 30	0.07 70	0.12 203	0.16 280	0.14 74	0.13 115	0.11 150	0.12 156	0.09 120	0.08 138	0.10 60	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.05 120

raftrobust	0.09 78	0.06 54	0.10 105	0.17 215	0.08 125	0.09 77	0.10 27	0.18 194	0.16 182	0.10 123	0.09 87	0.12 189	0.07 103	0.12 187	0.10 121	0.08 296	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.05 120

csc	0.10 139	0.06 54	0.12 181	0.15 70	0.07 70	0.09 77	0.17 313	0.16 129	0.20 265	0.13 215	0.16 213	0.10 151	0.11 221	0.11 106	0.12 232	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

cscssc	0.10 139	0.06 54	0.12 181	0.15 70	0.07 70	0.09 77	0.17 313	0.16 129	0.20 265	0.13 215	0.16 213	0.10 151	0.11 221	0.11 106	0.12 232	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 120

111	0.10 139	0.06 54	0.12 181	0.15 70	0.07 70	0.10 124	0.14 149	0.21 248	0.23 304	0.11 150	0.12 156	0.14 233	0.11 221	0.13 231	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.04 34	0.05 98	0.05 120

R-Stereo Train	0.10 139	0.06 54	0.10 105	0.17 215	0.08 125	0.11 169	0.14 149	0.23 290	0.11 61	0.12 188	0.19 268	0.11 172	0.08 138	0.09 33	0.11 184	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.05 120

RAFT-Stereo	0.10 139	0.06 54	0.10 105	0.17 215	0.08 125	0.11 169	0.14 149	0.23 290	0.11 61	0.12 188	0.19 268	0.11 172	0.08 138	0.09 33	0.11 184	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.05 120
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 139	0.06 54	0.12 181	0.14 30	0.06 13	0.11 169	0.10 27	0.18 194	0.18 227	0.13 215	0.16 213	0.14 233	0.11 221	0.15 278	0.13 273	0.06 113	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.06 189	0.05 120
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
iResNet	0.13 272	0.10 365	0.18 395	0.19 352	0.08 125	0.13 242	0.18 358	0.20 226	0.26 355	0.15 263	0.23 319	0.15 262	0.13 288	0.14 256	0.14 310	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.05 120

S2M2_XL	0.08 43	0.06 54	0.12 181	0.12 4	0.08 125	0.09 77	0.09 18	0.07 2	0.07 8	0.08 61	0.07 36	0.07 62	0.06 34	0.09 33	0.09 52	0.08 296	0.06 303	0.07 191	0.05 104	0.08 317	0.06 196

xyz-stereo-finetune2	0.11 182	0.07 136	0.13 226	0.13 13	0.07 70	0.11 169	0.19 397	0.17 165	0.12 84	0.15 263	0.15 201	0.17 296	0.12 251	0.13 231	0.11 184	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.05 104	0.04 15	0.06 196

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 70	0.17 215	0.06 13	0.05 4	0.10 27	0.11 27	0.09 22	0.06 9	0.06 12	0.07 62	0.05 9	0.09 33	0.09 52	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.07 254	0.06 196

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 17	0.10 105	0.14 30	0.06 13	0.07 27	0.11 46	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.04 1	0.06 16	0.06 34	0.07 4	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.06 196

G2L-Stereo_test	0.14 306	0.07 136	0.11 146	0.13 13	0.08 125	0.12 203	0.16 280	0.30 411	0.28 378	0.20 375	0.23 319	0.20 336	0.16 357	0.17 344	0.18 387	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.07 254	0.06 196

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 105	0.15 70	0.06 13	0.07 27	0.09 18	0.08 4	0.06 4	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.06 34	0.10 60	0.09 52	0.07 235	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.06 196

HI	0.11 182	0.06 54	0.11 146	0.13 13	0.09 236	0.09 77	0.14 149	0.21 248	0.10 35	0.19 353	0.17 234	0.14 233	0.09 164	0.16 312	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.08 334	0.07 254	0.06 196

CoSv	0.11 182	0.06 54	0.11 146	0.13 13	0.09 236	0.09 77	0.14 149	0.21 248	0.10 35	0.19 353	0.17 234	0.14 233	0.09 164	0.16 312	0.08 17	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.08 334	0.07 254	0.06 196

AIO-test1	0.10 139	0.07 136	0.10 105	0.23 467	0.07 70	0.09 77	0.13 101	0.21 248	0.14 139	0.11 150	0.12 156	0.09 120	0.07 103	0.11 106	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.09 353	0.10 414	0.03 1	0.06 196

IGEV-RUCA	0.08 43	0.06 54	0.11 146	0.14 30	0.09 236	0.10 124	0.12 63	0.10 16	0.12 84	0.06 9	0.07 36	0.07 62	0.06 34	0.09 33	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 98	0.06 196

tt45	0.09 78	0.06 54	0.11 146	0.15 70	0.07 70	0.11 169	0.16 280	0.13 58	0.11 61	0.09 91	0.06 12	0.08 95	0.06 34	0.13 231	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 196

PAM_32	0.09 78	0.05 17	0.17 372	0.15 70	0.08 125	0.10 124	0.15 215	0.14 74	0.15 155	0.09 91	0.08 69	0.09 120	0.07 103	0.14 256	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 182	0.05 98	0.06 196

PAM	0.10 139	0.05 17	0.16 344	0.15 70	0.08 125	0.09 77	0.16 280	0.15 103	0.16 182	0.12 188	0.09 87	0.09 120	0.07 103	0.13 231	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 182	0.05 98	0.06 196

rvit_0105_6	0.14 306	0.09 307	0.18 395	0.17 215	0.10 337	0.10 124	0.16 280	0.19 215	0.26 355	0.12 188	0.18 259	0.17 296	0.12 251	0.18 365	0.12 232	0.15 485	0.11 457	0.12 448	0.10 414	0.09 378	0.06 196

rvit_0105_5	0.14 306	0.09 307	0.13 226	0.17 215	0.09 236	0.14 274	0.23 455	0.24 312	0.27 364	0.14 236	0.15 201	0.18 310	0.12 251	0.17 344	0.14 310	0.14 481	0.11 457	0.10 399	0.10 414	0.08 317	0.06 196

rvit_0105_4	0.14 306	0.09 307	0.17 372	0.17 215	0.10 337	0.12 203	0.19 397	0.23 290	0.27 364	0.14 236	0.20 280	0.17 296	0.13 288	0.17 344	0.13 273	0.15 485	0.11 457	0.11 430	0.10 414	0.09 378	0.06 196

rvit_0105_3	0.15 350	0.09 307	0.14 261	0.19 352	0.12 415	0.15 300	0.25 481	0.25 328	0.29 385	0.15 263	0.17 234	0.20 336	0.13 288	0.17 344	0.14 310	0.13 468	0.11 457	0.12 448	0.14 477	0.07 254	0.06 196

UGAM-zero	0.09 78	0.05 17	0.15 310	0.15 70	0.08 125	0.09 77	0.13 101	0.19 215	0.15 155	0.11 150	0.15 201	0.07 62	0.07 103	0.09 33	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 196

rvit_stereo_0081_aga	0.11 182	0.09 307	0.14 261	0.18 296	0.09 236	0.13 242	0.14 149	0.14 74	0.19 242	0.10 123	0.18 259	0.16 276	0.09 164	0.12 187	0.09 52	0.10 392	0.06 303	0.08 274	0.07 269	0.07 254	0.06 196

model_zeroshot	0.10 139	0.04 1	0.11 146	0.15 70	0.09 236	0.12 203	0.14 149	0.20 226	0.13 115	0.11 150	0.10 113	0.12 189	0.07 103	0.12 187	0.10 121	0.07 235	0.06 303	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.06 196

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 29	0.15 70	0.06 13	0.04 1	0.09 18	0.10 16	0.09 22	0.06 9	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.06 1	0.08 17	0.06 113	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 189	0.06 196

DispNO	0.14 306	0.08 233	0.17 372	0.19 352	0.12 415	0.11 169	0.21 435	0.23 290	0.29 385	0.17 307	0.23 319	0.18 310	0.17 380	0.15 278	0.15 338	0.07 235	0.05 182	0.08 274	0.08 334	0.07 254	0.06 196

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 139	0.08 233	0.12 181	0.16 141	0.08 125	0.15 300	0.16 280	0.18 194	0.18 227	0.10 123	0.09 87	0.09 120	0.08 138	0.11 106	0.12 232	0.07 235	0.05 182	0.08 274	0.06 182	0.07 254	0.06 196

SMFormer	0.14 306	0.07 136	0.17 372	0.14 30	0.08 125	0.16 330	0.17 313	0.26 346	0.27 364	0.19 353	0.20 280	0.18 310	0.15 331	0.15 278	0.17 369	0.08 296	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.07 254	0.06 196

tta	0.14 306	0.07 136	0.17 372	0.14 30	0.08 125	0.16 330	0.17 313	0.26 346	0.27 364	0.19 353	0.20 280	0.18 310	0.15 331	0.15 278	0.17 369	0.08 296	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.06 196

qqq1	0.13 272	0.07 136	0.17 372	0.14 30	0.08 125	0.16 330	0.17 313	0.26 346	0.27 364	0.19 353	0.20 280	0.18 310	0.15 331	0.15 278	0.11 184	0.08 296	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.06 189	0.06 196

fff1	0.13 272	0.07 136	0.17 372	0.14 30	0.08 125	0.16 330	0.17 313	0.26 346	0.27 364	0.19 353	0.20 280	0.18 310	0.15 331	0.15 278	0.11 184	0.08 296	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.06 189	0.06 196

MyStereo07	0.10 139	0.07 136	0.10 105	0.17 215	0.09 236	0.14 274	0.18 358	0.15 103	0.15 155	0.09 91	0.06 12	0.06 16	0.07 103	0.12 187	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.08 274	0.07 269	0.06 189	0.06 196

MyStereo06	0.10 139	0.07 136	0.12 181	0.17 215	0.09 236	0.13 242	0.18 358	0.19 215	0.12 84	0.12 188	0.08 69	0.07 62	0.07 103	0.11 106	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.06 189	0.06 196

MyStereo05	0.13 272	0.07 136	0.10 105	0.17 215	0.09 236	0.13 242	0.18 358	0.27 367	0.35 437	0.17 307	0.14 184	0.15 262	0.11 221	0.15 278	0.13 273	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.06 189	0.06 196

MyStereo04	0.13 272	0.07 136	0.10 105	0.17 215	0.09 236	0.14 274	0.18 358	0.29 397	0.38 454	0.17 307	0.14 184	0.16 276	0.10 196	0.15 278	0.13 273	0.06 113	0.05 182	0.08 274	0.07 269	0.06 189	0.06 196

cc1	0.10 139	0.08 233	0.12 181	0.17 215	0.09 236	0.13 242	0.15 215	0.16 129	0.18 227	0.09 91	0.09 87	0.06 16	0.06 34	0.10 60	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.06 196

ff7	0.09 78	0.07 136	0.11 146	0.16 141	0.09 236	0.11 169	0.15 215	0.16 129	0.12 84	0.10 123	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 196

IGEVStereo-DCA	0.09 78	0.06 54	0.11 146	0.15 70	0.10 337	0.11 169	0.15 215	0.16 129	0.12 84	0.10 123	0.06 12	0.08 95	0.06 34	0.10 60	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 196

ffff	0.09 78	0.07 136	0.11 146	0.16 141	0.09 236	0.11 169	0.15 215	0.16 129	0.12 84	0.10 123	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 196

rrr	0.09 78	0.06 54	0.12 181	0.15 70	0.10 337	0.11 169	0.16 280	0.16 129	0.15 155	0.10 123	0.06 12	0.08 95	0.06 34	0.10 60	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 196

ffm	0.12 247	0.09 307	0.14 261	0.16 141	0.08 125	0.17 351	0.17 313	0.15 103	0.19 242	0.15 263	0.25 360	0.19 324	0.13 288	0.10 60	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.09 353	0.08 334	0.06 189	0.06 196

ff1	0.13 272	0.09 307	0.14 261	0.16 141	0.08 125	0.17 351	0.17 313	0.15 103	0.19 242	0.15 263	0.25 360	0.19 324	0.13 288	0.14 256	0.20 405	0.06 113	0.04 21	0.09 353	0.08 334	0.06 189	0.06 196

11t	0.09 78	0.07 136	0.11 146	0.16 141	0.09 236	0.11 169	0.15 215	0.16 129	0.12 84	0.10 123	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 196

tt1	0.10 139	0.08 233	0.12 181	0.17 215	0.09 236	0.12 203	0.16 280	0.15 103	0.19 242	0.09 91	0.08 69	0.06 16	0.06 34	0.10 60	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.06 189	0.06 196

1111x	0.15 350	0.08 233	0.12 181	0.18 296	0.07 70	0.18 370	0.25 481	0.31 421	0.24 320	0.17 307	0.24 331	0.26 409	0.15 331	0.13 231	0.23 446	0.07 235	0.07 373	0.08 274	0.09 378	0.07 254	0.06 196

plain	0.10 139	0.08 233	0.10 105	0.19 352	0.09 236	0.10 124	0.15 215	0.14 74	0.13 115	0.13 215	0.15 201	0.09 120	0.12 251	0.13 231	0.12 232	0.07 235	0.05 182	0.09 353	0.06 182	0.06 189	0.06 196

anonymousdsp	0.09 78	0.07 136	0.11 146	0.16 141	0.09 236	0.11 169	0.15 215	0.16 129	0.12 84	0.09 91	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 196

anonymousa	0.13 272	0.07 136	0.13 226	0.18 296	0.09 236	0.13 242	0.17 313	0.19 215	0.29 385	0.15 263	0.24 331	0.15 262	0.14 313	0.14 256	0.14 310	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.09 378	0.05 98	0.06 196

ProNet	0.09 78	0.07 136	0.10 105	0.17 215	0.08 125	0.10 124	0.15 215	0.15 103	0.12 84	0.09 91	0.06 12	0.07 62	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.06 196

ccc-4	0.09 78	0.07 136	0.11 146	0.16 141	0.09 236	0.11 169	0.15 215	0.16 129	0.12 84	0.10 123	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 196

RAFT+CT+SA	0.13 272	0.11 391	0.09 70	0.19 352	0.09 236	0.15 300	0.28 501	0.22 270	0.22 294	0.15 263	0.26 377	0.10 151	0.10 196	0.11 106	0.12 232	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.08 334	0.07 254	0.06 196

IGEV-Stereo	0.09 78	0.07 136	0.11 146	0.16 141	0.09 236	0.11 169	0.15 215	0.16 129	0.12 84	0.09 91	0.06 12	0.06 16	0.06 34	0.11 106	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 196
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.12 247	0.09 307	0.12 181	0.19 352	0.08 125	0.09 77	0.12 63	0.21 248	0.21 280	0.19 353	0.14 184	0.11 172	0.09 164	0.20 405	0.16 354	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.06 196

psmg	0.14 306	0.09 307	0.14 261	0.17 215	0.10 337	0.15 300	0.17 313	0.29 397	0.19 242	0.17 307	0.21 301	0.25 400	0.16 357	0.15 278	0.14 310	0.08 296	0.06 303	0.08 274	0.08 334	0.07 254	0.06 196

CIPLG	0.11 182	0.08 233	0.14 261	0.17 215	0.08 125	0.12 203	0.15 215	0.17 165	0.15 155	0.14 236	0.11 143	0.16 276	0.09 164	0.16 312	0.11 184	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 196

dd	0.15 350	0.16 465	0.16 344	0.19 352	0.09 236	0.15 300	0.18 358	0.21 248	0.25 341	0.23 416	0.20 280	0.21 345	0.09 164	0.21 422	0.16 354	0.10 392	0.06 303	0.08 274	0.06 182	0.08 317	0.06 196

IPLGR_C	0.11 182	0.08 233	0.14 261	0.17 215	0.08 125	0.12 203	0.15 215	0.17 165	0.15 155	0.14 236	0.10 113	0.16 276	0.09 164	0.16 312	0.11 184	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 196

ACRE	0.11 182	0.08 233	0.14 261	0.17 215	0.08 125	0.12 203	0.15 215	0.17 165	0.14 139	0.14 236	0.10 113	0.16 276	0.09 164	0.16 312	0.11 184	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 196

GwcNet-ADL	0.13 272	0.08 233	0.14 261	0.20 402	0.09 236	0.11 169	0.20 418	0.30 411	0.24 320	0.13 215	0.14 184	0.18 310	0.14 313	0.13 231	0.14 310	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.07 254	0.06 196

RAFT-RH_RVC	0.11 182	0.06 54	0.14 261	0.16 141	0.09 236	0.12 203	0.12 63	0.17 165	0.12 84	0.13 215	0.41 488	0.11 172	0.10 196	0.13 231	0.12 232	0.05 26	0.04 21	0.08 274	0.05 104	0.04 15	0.06 196

IRAFT_RVC	0.12 247	0.08 233	0.16 344	0.19 352	0.08 125	0.07 27	0.15 215	0.24 312	0.23 304	0.14 236	0.14 184	0.15 262	0.12 251	0.12 187	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.09 353	0.06 182	0.06 189	0.06 196

rafts_anoy	0.11 182	0.06 54	0.10 105	0.17 215	0.08 125	0.10 124	0.14 149	0.17 165	0.14 139	0.13 215	0.13 170	0.12 189	0.10 196	0.11 106	0.12 232	0.07 235	0.04 21	0.09 353	0.11 445	0.07 254	0.06 196

test_xeample3	0.09 78	0.06 54	0.12 181	0.16 141	0.09 236	0.11 169	0.15 215	0.16 129	0.13 115	0.10 123	0.06 12	0.08 95	0.06 34	0.10 60	0.09 52	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 196

GMStereo	0.13 272	0.14 449	0.14 261	0.18 296	0.09 236	0.15 300	0.16 280	0.20 226	0.24 320	0.16 291	0.17 234	0.10 151	0.10 196	0.16 312	0.13 273	0.07 235	0.06 303	0.06 99	0.06 182	0.07 254	0.06 196
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 272	0.07 136	0.14 261	0.17 215	0.09 236	0.15 300	0.16 280	0.28 386	0.27 364	0.14 236	0.17 234	0.12 189	0.13 288	0.14 256	0.11 184	0.08 296	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.07 254	0.06 196

delet	0.17 393	0.08 233	0.17 372	0.19 352	0.11 384	0.20 408	0.21 435	0.30 411	0.37 448	0.17 307	0.26 377	0.19 324	0.19 410	0.19 380	0.21 425	0.08 296	0.08 399	0.09 353	0.11 445	0.06 189	0.06 196

UNet	0.17 393	0.09 307	0.18 395	0.19 352	0.12 415	0.27 479	0.19 397	0.33 451	0.29 385	0.21 389	0.24 331	0.23 381	0.19 410	0.19 380	0.18 387	0.07 235	0.06 303	0.08 274	0.07 269	0.08 317	0.06 196

UPFNet	0.16 373	0.08 233	0.12 181	0.20 402	0.12 415	0.20 408	0.23 455	0.28 386	0.26 355	0.17 307	0.24 331	0.22 363	0.19 410	0.19 380	0.21 425	0.09 354	0.07 373	0.08 274	0.09 378	0.08 317	0.06 196

CREStereo	0.09 78	0.04 1	0.08 29	0.11 1	0.06 13	0.13 242	0.14 149	0.14 74	0.10 35	0.08 61	0.13 170	0.09 120	0.08 138	0.11 106	0.10 121	0.08 296	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 189	0.06 196
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
ac_64	0.16 373	0.08 233	0.15 310	0.18 296	0.10 337	0.22 433	0.18 358	0.24 312	0.21 280	0.18 337	0.24 331	0.29 434	0.18 394	0.19 380	0.22 434	0.09 354	0.07 373	0.08 274	0.09 378	0.07 254	0.06 196

ACVNet	0.15 350	0.09 307	0.15 310	0.13 13	0.12 415	0.14 274	0.20 418	0.22 270	0.33 416	0.17 307	0.26 377	0.21 345	0.16 357	0.17 344	0.21 425	0.07 235	0.06 303	0.06 99	0.06 182	0.08 317	0.06 196

acv_ft	0.15 350	0.09 307	0.15 310	0.19 352	0.10 337	0.16 330	0.17 313	0.25 328	0.33 416	0.19 353	0.26 377	0.21 345	0.17 380	0.17 344	0.18 387	0.07 235	0.06 303	0.06 99	0.06 182	0.08 317	0.06 196

cf-r	0.13 272	0.07 136	0.12 181	0.16 141	0.08 125	0.14 274	0.19 397	0.20 226	0.25 341	0.17 307	0.25 360	0.21 345	0.16 357	0.14 256	0.14 310	0.10 392	0.05 182	0.06 99	0.08 334	0.06 189	0.06 196

PMTNet	0.09 78	0.05 17	0.09 70	0.12 4	0.06 13	0.12 203	0.14 149	0.15 103	0.11 61	0.09 91	0.13 170	0.10 151	0.07 103	0.13 231	0.10 121	0.15 485	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.07 254	0.06 196

DIP-Stereo	0.11 182	0.07 136	0.14 261	0.17 215	0.09 236	0.13 242	0.09 18	0.16 129	0.16 182	0.11 150	0.16 213	0.14 233	0.12 251	0.15 278	0.13 273	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.05 98	0.06 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 247	0.08 233	0.14 261	0.18 296	0.07 70	0.15 300	0.07 3	0.22 270	0.18 227	0.16 291	0.19 268	0.18 310	0.14 313	0.16 312	0.15 338	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.05 104	0.06 189	0.06 196

RASNet	0.14 306	0.07 136	0.14 261	0.16 141	0.08 125	0.18 370	0.14 149	0.29 397	0.20 265	0.17 307	0.25 360	0.21 345	0.18 394	0.20 405	0.19 399	0.07 235	0.06 303	0.06 99	0.08 334	0.06 189	0.06 196

HSM-Net_RVC	0.14 306	0.08 233	0.11 146	0.15 70	0.08 125	0.15 300	0.15 215	0.27 367	0.29 385	0.19 353	0.21 301	0.29 434	0.14 313	0.17 344	0.13 273	0.06 113	0.06 303	0.06 99	0.06 182	0.07 254	0.06 196
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 350	0.10 365	0.17 372	0.17 215	0.08 125	0.18 370	0.09 18	0.28 386	0.25 341	0.19 353	0.24 331	0.24 387	0.17 380	0.17 344	0.14 310	0.08 296	0.06 303	0.09 353	0.10 414	0.07 254	0.06 196

AANet_RVC	0.16 373	0.10 365	0.10 105	0.18 296	0.09 236	0.18 370	0.19 397	0.26 346	0.31 402	0.22 404	0.35 448	0.21 345	0.21 426	0.22 435	0.16 354	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 182	0.07 254	0.06 196

HSM	0.15 350	0.08 233	0.14 261	0.16 141	0.09 236	0.16 330	0.14 149	0.28 386	0.25 341	0.19 353	0.23 319	0.37 483	0.16 357	0.20 405	0.15 338	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.07 254	0.06 196

LE_ROB	0.50 531	0.07 136	0.14 261	0.15 70	0.08 125	0.24 451	0.16 280	0.22 270	1.81 563	4.63 566	0.67 527	0.47 516	0.44 524	0.20 405	0.29 495	0.07 235	0.06 303	0.06 99	0.06 182	0.08 317	0.06 196

DN-CSS_ROB	0.13 272	0.13 437	0.16 344	0.18 296	0.10 337	0.16 330	0.08 7	0.22 270	0.18 227	0.17 307	0.22 310	0.13 213	0.13 288	0.12 187	0.13 273	0.05 26	0.05 182	0.10 399	0.10 414	0.08 317	0.06 196

pmcnn	0.15 350	0.07 136	0.19 406	0.15 70	0.07 70	0.20 408	0.15 215	0.24 312	0.26 355	0.21 389	0.34 444	0.28 427	0.18 394	0.18 365	0.17 369	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.07 254	0.06 196

G2L-Stereo	0.14 306	0.07 136	0.13 226	0.17 215	0.09 236	0.13 242	0.12 63	0.27 367	0.22 294	0.16 291	0.27 385	0.21 345	0.13 288	0.17 344	0.18 387	0.09 354	0.08 399	0.08 274	0.07 269	0.07 254	0.07 276

rvit_105_1	0.19 419	0.11 391	0.25 449	0.21 431	0.16 482	0.21 425	0.27 495	0.31 421	0.41 466	0.19 353	0.20 280	0.22 363	0.17 380	0.19 380	0.17 369	0.12 445	0.12 471	0.13 463	0.15 492	0.08 317	0.07 276

ACV-stereo	0.15 350	0.10 365	0.28 464	0.18 296	0.12 415	0.14 274	0.12 63	0.23 290	0.21 280	0.19 353	0.23 319	0.22 363	0.15 331	0.23 446	0.17 369	0.07 235	0.06 303	0.07 191	0.07 269	0.07 254	0.07 276

test_sample2	0.12 247	0.07 136	0.12 181	0.14 30	0.08 125	0.16 330	0.18 358	0.21 248	0.16 182	0.14 236	0.20 280	0.19 324	0.15 331	0.15 278	0.12 232	0.08 296	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.08 317	0.07 276

test_sample1	0.13 272	0.07 136	0.14 261	0.13 13	0.08 125	0.19 393	0.16 280	0.20 226	0.15 155	0.14 236	0.22 310	0.18 310	0.16 357	0.17 344	0.14 310	0.07 235	0.06 303	0.06 99	0.06 182	0.08 317	0.07 276

ACVNet-DCA	0.10 139	0.08 233	0.12 181	0.17 215	0.09 236	0.13 242	0.15 215	0.23 290	0.16 182	0.09 91	0.09 87	0.06 16	0.06 34	0.10 60	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.07 254	0.07 276

xx1	0.11 182	0.08 233	0.12 181	0.17 215	0.09 236	0.13 242	0.15 215	0.16 129	0.18 227	0.09 91	0.09 87	0.16 276	0.16 357	0.10 60	0.07 1	0.06 113	0.04 21	0.08 274	0.08 334	0.07 254	0.07 276

1test111	0.11 182	0.08 233	0.12 181	0.17 215	0.09 236	0.13 242	0.15 215	0.23 290	0.16 182	0.09 91	0.09 87	0.06 16	0.06 34	0.15 278	0.16 354	0.06 113	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.07 254	0.07 276

mmm	0.14 306	0.08 233	0.17 372	0.17 215	0.09 236	0.17 351	0.18 358	0.21 248	0.15 155	0.15 263	0.23 319	0.21 345	0.16 357	0.16 312	0.17 369	0.08 296	0.05 182	0.08 274	0.07 269	0.07 254	0.07 276

11t1	0.12 247	0.06 54	0.13 226	0.14 30	0.08 125	0.17 351	0.15 215	0.18 194	0.15 155	0.15 263	0.15 201	0.16 276	0.16 357	0.15 278	0.13 273	0.08 296	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.08 317	0.07 276

MIF-Stereo (partial)	0.11 182	0.06 54	0.10 105	0.19 352	0.10 337	0.10 124	0.11 46	0.17 165	0.18 227	0.14 236	0.16 213	0.09 120	0.11 221	0.12 187	0.12 232	0.08 296	0.05 182	0.08 274	0.07 269	0.06 189	0.07 276

EKT-Stereo	0.11 182	0.07 136	0.14 261	0.15 70	0.10 337	0.13 242	0.14 149	0.18 194	0.21 280	0.11 150	0.08 69	0.12 189	0.09 164	0.11 106	0.12 232	0.08 296	0.06 303	0.07 191	0.06 182	0.08 317	0.07 276

PCWNet_CMD	0.14 306	0.08 233	0.15 310	0.17 215	0.09 236	0.14 274	0.14 149	0.29 397	0.36 441	0.14 236	0.20 280	0.21 345	0.12 251	0.17 344	0.13 273	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.07 254	0.07 276

fast-acv-ft	0.18 407	0.11 391	0.19 406	0.19 352	0.12 415	0.24 451	0.21 435	0.25 328	0.34 428	0.22 404	0.34 444	0.27 417	0.20 422	0.21 422	0.23 446	0.09 354	0.09 426	0.08 274	0.10 414	0.08 317	0.07 276

CBFPSM	0.14 306	0.06 54	0.26 452	0.17 215	0.09 236	0.13 242	0.15 215	0.22 270	0.23 304	0.20 375	0.27 385	0.24 387	0.16 357	0.16 312	0.18 387	0.06 113	0.06 303	0.06 99	0.07 269	0.07 254	0.07 276

GASNet	0.22 452	0.23 504	0.33 483	0.26 491	0.17 497	0.26 469	0.16 280	0.44 516	0.42 473	0.27 449	0.24 331	0.30 442	0.15 331	0.27 465	0.18 387	0.12 445	0.08 399	0.12 448	0.11 445	0.16 496	0.07 276

gwcnet-sp	0.14 306	0.07 136	0.12 181	0.18 296	0.09 236	0.16 330	0.17 313	0.24 312	0.24 320	0.18 337	0.24 331	0.15 262	0.16 357	0.15 278	0.15 338	0.08 296	0.06 303	0.07 191	0.08 334	0.08 317	0.07 276

scenet	0.14 306	0.07 136	0.12 181	0.18 296	0.09 236	0.16 330	0.17 313	0.24 312	0.24 320	0.18 337	0.24 331	0.15 262	0.16 357	0.15 278	0.15 338	0.08 296	0.06 303	0.07 191	0.08 334	0.08 317	0.07 276

CASS	0.13 272	0.12 408	0.11 146	0.23 467	0.09 236	0.15 300	0.17 313	0.18 194	0.19 242	0.17 307	0.18 259	0.15 262	0.15 331	0.14 256	0.14 310	0.09 354	0.06 303	0.10 399	0.08 334	0.09 378	0.07 276
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 182	0.05 17	0.12 181	0.13 13	0.07 70	0.15 300	0.14 149	0.19 215	0.13 115	0.11 150	0.17 234	0.13 213	0.09 164	0.13 231	0.11 184	0.08 296	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.08 317	0.07 276

ssnet	0.14 306	0.07 136	0.12 181	0.18 296	0.09 236	0.16 330	0.17 313	0.24 312	0.24 320	0.18 337	0.24 331	0.15 262	0.16 357	0.15 278	0.15 338	0.08 296	0.06 303	0.07 191	0.08 334	0.08 317	0.07 276

qqq	0.13 272	0.09 307	0.15 310	0.16 141	0.08 125	0.13 242	0.15 215	0.23 290	0.16 182	0.15 263	0.19 268	0.16 276	0.16 357	0.15 278	0.16 354	0.07 235	0.06 303	0.08 274	0.08 334	0.07 254	0.07 276

x	0.13 272	0.07 136	0.14 261	0.14 30	0.08 125	0.18 370	0.14 149	0.22 270	0.20 265	0.15 263	0.19 268	0.19 324	0.17 380	0.18 365	0.18 387	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.06 182	0.07 254	0.07 276

BUS	0.14 306	0.09 307	0.14 261	0.22 446	0.10 337	0.19 393	0.14 149	0.34 460	0.19 242	0.17 307	0.22 310	0.16 276	0.13 288	0.15 278	0.13 273	0.08 296	0.06 303	0.10 399	0.09 378	0.07 254	0.07 276

IER	0.14 306	0.07 136	0.13 226	0.17 215	0.09 236	0.14 274	0.16 280	0.25 328	0.26 355	0.18 337	0.25 360	0.17 296	0.20 422	0.16 312	0.14 310	0.08 296	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.08 317	0.07 276

test_5	0.14 306	0.12 408	0.08 29	0.20 402	0.10 337	0.14 274	0.29 510	0.21 248	0.24 320	0.18 337	0.28 398	0.11 172	0.15 331	0.12 187	0.13 273	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.08 334	0.08 317	0.07 276

BSDual-CNN	0.15 350	0.09 307	0.14 261	0.22 446	0.10 337	0.14 274	0.15 215	0.34 460	0.19 242	0.17 307	0.22 310	0.25 400	0.16 357	0.15 278	0.14 310	0.08 296	0.06 303	0.10 399	0.09 378	0.07 254	0.07 276

hknet	0.15 350	0.11 391	0.13 226	0.22 446	0.11 384	0.14 274	0.15 215	0.34 460	0.25 341	0.17 307	0.22 310	0.22 363	0.18 394	0.17 344	0.12 232	0.07 235	0.06 303	0.10 399	0.09 378	0.07 254	0.07 276

CSP-Net	0.16 373	0.09 307	0.14 261	0.16 141	0.09 236	0.19 393	0.17 313	0.25 328	0.32 409	0.25 438	0.30 416	0.24 387	0.15 331	0.21 422	0.18 387	0.09 354	0.06 303	0.07 191	0.07 269	0.08 317	0.07 276

UDGNet	0.14 306	0.13 437	0.16 344	0.17 215	0.10 337	0.12 203	0.16 280	0.21 248	0.27 364	0.20 375	0.20 280	0.16 276	0.13 288	0.16 312	0.13 273	0.10 392	0.06 303	0.09 353	0.07 269	0.06 189	0.07 276

dad	0.17 393	0.20 493	0.20 418	0.16 141	0.11 384	0.20 408	0.18 358	0.21 248	0.28 378	0.30 474	0.24 331	0.29 434	0.13 288	0.19 380	0.16 354	0.18 507	0.09 426	0.11 430	0.09 378	0.11 430	0.07 276

DAS	0.15 350	0.08 233	0.18 395	0.19 352	0.10 337	0.19 393	0.17 313	0.27 367	0.29 385	0.18 337	0.25 360	0.21 345	0.15 331	0.16 312	0.12 232	0.08 296	0.06 303	0.06 99	0.06 182	0.07 254	0.07 276

SepStereo	0.15 350	0.08 233	0.18 395	0.19 352	0.10 337	0.19 393	0.17 313	0.27 367	0.29 385	0.18 337	0.25 360	0.21 345	0.15 331	0.25 460	0.12 232	0.08 296	0.06 303	0.06 99	0.06 182	0.07 254	0.07 276

PSMNet-ADL	0.15 350	0.12 408	0.13 226	0.22 446	0.09 236	0.13 242	0.20 418	0.26 346	0.23 304	0.18 337	0.20 280	0.24 387	0.16 357	0.18 365	0.17 369	0.08 296	0.08 399	0.08 274	0.11 445	0.08 317	0.07 276

ADLNet2	0.16 373	0.09 307	0.13 226	0.16 141	0.09 236	0.20 408	0.16 280	0.31 421	0.39 457	0.16 291	0.20 280	0.20 336	0.18 394	0.21 422	0.22 434	0.08 296	0.06 303	0.07 191	0.07 269	0.09 378	0.07 276

Patchmatch Stereo++	0.11 182	0.09 307	0.16 344	0.18 296	0.08 125	0.06 8	0.11 46	0.16 129	0.13 115	0.15 263	0.16 213	0.14 233	0.12 251	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.08 274	0.06 182	0.08 317	0.07 276
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
NRIStereo	0.11 182	0.08 233	0.14 261	0.18 296	0.08 125	0.10 124	0.14 149	0.16 129	0.15 155	0.12 188	0.14 184	0.13 213	0.12 251	0.13 231	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.07 276

PSM-adaLoss	0.11 182	0.09 307	0.16 344	0.18 296	0.08 125	0.06 8	0.12 63	0.16 129	0.13 115	0.15 263	0.16 213	0.14 233	0.12 251	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.08 274	0.06 182	0.08 317	0.07 276

ROB_FTStereo_v2	0.11 182	0.09 307	0.16 344	0.19 352	0.08 125	0.06 8	0.12 63	0.16 129	0.13 115	0.15 263	0.16 213	0.14 233	0.12 251	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.08 274	0.06 182	0.08 317	0.07 276

ROB_FTStereo	0.11 182	0.09 307	0.16 344	0.19 352	0.08 125	0.06 8	0.11 46	0.16 129	0.13 115	0.15 263	0.16 213	0.14 233	0.12 251	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.08 274	0.06 182	0.08 317	0.07 276

HUI-Stereo	0.11 182	0.09 307	0.16 344	0.18 296	0.08 125	0.06 8	0.12 63	0.16 129	0.13 115	0.15 263	0.16 213	0.14 233	0.12 251	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.08 274	0.06 182	0.08 317	0.07 276

iGMRVC	0.11 182	0.09 307	0.16 344	0.19 352	0.08 125	0.06 8	0.12 63	0.16 129	0.13 115	0.15 263	0.16 213	0.14 233	0.12 251	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.08 274	0.06 182	0.08 317	0.07 276

iRAFT	0.11 182	0.09 307	0.16 344	0.18 296	0.08 125	0.06 8	0.11 46	0.16 129	0.13 115	0.15 263	0.16 213	0.14 233	0.12 251	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.08 274	0.06 182	0.08 317	0.07 276

RAFT-IKP	0.11 182	0.09 307	0.16 344	0.19 352	0.08 125	0.06 8	0.12 63	0.16 129	0.13 115	0.15 263	0.16 213	0.14 233	0.12 251	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.08 274	0.06 182	0.08 317	0.07 276

ICVP	0.15 350	0.09 307	0.12 181	0.22 446	0.09 236	0.17 351	0.21 435	0.25 328	0.23 304	0.18 337	0.30 416	0.26 409	0.18 394	0.17 344	0.14 310	0.09 354	0.07 373	0.08 274	0.07 269	0.07 254	0.07 276
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.14 306	0.08 233	0.15 310	0.16 141	0.09 236	0.13 242	0.14 149	0.27 367	0.34 428	0.14 236	0.21 301	0.22 363	0.13 288	0.18 365	0.14 310	0.07 235	0.05 182	0.08 274	0.06 182	0.07 254	0.07 276

RALCasStereoNet	0.10 139	0.06 54	0.09 70	0.16 141	0.08 125	0.12 203	0.14 149	0.17 165	0.11 61	0.12 188	0.17 234	0.14 233	0.10 196	0.12 187	0.11 184	0.07 235	0.06 303	0.06 99	0.05 104	0.08 317	0.07 276

sCroCo_RVC	0.12 247	0.09 307	0.23 441	0.24 476	0.11 384	0.19 393	0.14 149	0.17 165	0.14 139	0.10 123	0.13 170	0.12 189	0.07 103	0.14 256	0.11 184	0.08 296	0.08 399	0.08 274	0.08 334	0.05 98	0.07 276

HCRNet	0.16 373	0.24 507	0.12 181	0.35 522	0.11 384	0.15 300	0.17 313	0.26 346	0.22 294	0.19 353	0.24 331	0.21 345	0.14 313	0.15 278	0.13 273	0.11 420	0.07 373	0.11 430	0.10 414	0.09 378	0.07 276

xxxx	0.15 350	0.07 136	0.14 261	0.14 30	0.08 125	0.23 446	0.18 358	0.31 421	0.19 242	0.14 236	0.28 398	0.22 363	0.14 313	0.15 278	0.26 477	0.09 354	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.08 317	0.07 276

test_xeample	0.15 350	0.06 54	0.13 226	0.14 30	0.08 125	0.21 425	0.20 418	0.28 386	0.20 265	0.16 291	0.29 410	0.19 324	0.16 357	0.15 278	0.26 477	0.09 354	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.07 254	0.07 276

MMNet	0.17 393	0.09 307	0.16 344	0.20 402	0.11 384	0.27 479	0.20 418	0.25 328	0.41 466	0.22 404	0.30 416	0.21 345	0.20 422	0.17 344	0.20 405	0.06 113	0.06 303	0.07 191	0.07 269	0.08 317	0.07 276

FENet	0.13 272	0.08 233	0.12 181	0.16 141	0.08 125	0.14 274	0.15 215	0.22 270	0.23 304	0.17 307	0.23 319	0.16 276	0.12 251	0.14 256	0.15 338	0.08 296	0.05 182	0.08 274	0.08 334	0.07 254	0.07 276

GANet-RSSM	0.14 306	0.07 136	0.13 226	0.13 13	0.08 125	0.14 274	0.17 313	0.22 270	0.21 280	0.17 307	0.24 331	0.23 381	0.15 331	0.16 312	0.15 338	0.10 392	0.06 303	0.07 191	0.08 334	0.08 317	0.07 276

PSMNet-RSSM	0.14 306	0.07 136	0.13 226	0.15 70	0.08 125	0.13 242	0.16 280	0.24 312	0.24 320	0.16 291	0.28 398	0.22 363	0.14 313	0.15 278	0.13 273	0.11 420	0.06 303	0.09 353	0.12 464	0.08 317	0.07 276

GwcNet-RSSM	0.14 306	0.07 136	0.12 181	0.15 70	0.08 125	0.15 300	0.20 418	0.21 248	0.27 364	0.18 337	0.27 385	0.22 363	0.16 357	0.14 256	0.15 338	0.10 392	0.05 182	0.07 191	0.09 378	0.07 254	0.07 276

MSMDNet	0.14 306	0.08 233	0.15 310	0.17 215	0.09 236	0.14 274	0.14 149	0.29 397	0.36 441	0.14 236	0.21 301	0.21 345	0.12 251	0.17 344	0.14 310	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.07 254	0.07 276

CVANet_RVC	0.18 407	0.10 365	0.14 261	0.21 431	0.10 337	0.18 370	0.17 313	0.34 460	0.33 416	0.22 404	0.31 424	0.28 427	0.18 394	0.23 446	0.17 369	0.12 445	0.08 399	0.12 448	0.11 445	0.09 378	0.07 276

ccs_rob	0.14 306	0.08 233	0.15 310	0.16 141	0.09 236	0.12 203	0.14 149	0.27 367	0.34 428	0.14 236	0.21 301	0.22 363	0.13 288	0.18 365	0.14 310	0.07 235	0.05 182	0.08 274	0.07 269	0.07 254	0.07 276

AdaStereo	0.15 350	0.11 391	0.15 310	0.18 296	0.09 236	0.20 408	0.11 46	0.32 432	0.28 378	0.20 375	0.23 319	0.20 336	0.13 288	0.19 380	0.14 310	0.12 445	0.05 182	0.10 399	0.07 269	0.09 378	0.07 276
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.
StereoDRNet-Refined	0.17 393	0.12 408	0.15 310	0.20 402	0.09 236	0.18 370	0.18 358	0.26 346	0.23 304	0.26 443	0.40 477	0.22 363	0.17 380	0.21 422	0.20 405	0.08 296	0.05 182	0.09 353	0.10 414	0.07 254	0.07 276
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.19 419	0.11 391	0.20 418	0.22 446	0.10 337	0.22 433	0.22 445	0.39 495	0.37 448	0.24 425	0.32 428	0.26 409	0.21 426	0.22 435	0.24 459	0.11 420	0.07 373	0.11 430	0.10 414	0.09 378	0.07 276

StereoDRNet	0.18 407	0.11 391	0.17 372	0.22 446	0.11 384	0.21 425	0.22 445	0.37 484	0.33 416	0.24 425	0.28 398	0.30 442	0.19 410	0.20 405	0.20 405	0.09 354	0.08 399	0.11 430	0.09 378	0.09 378	0.07 276

DLCB_ROB	0.18 407	0.10 365	0.15 310	0.23 467	0.11 384	0.24 451	0.18 358	0.29 397	0.28 378	0.27 449	0.28 398	0.28 427	0.24 449	0.19 380	0.20 405	0.08 296	0.08 399	0.09 353	0.09 378	0.07 254	0.07 276

coex_refinement	0.14 306	0.07 136	0.12 181	0.17 215	0.10 337	0.15 300	0.15 215	0.26 346	0.29 385	0.18 337	0.20 280	0.22 363	0.17 380	0.16 312	0.18 387	0.08 296	0.05 182	0.06 99	0.06 182	0.09 378	0.08 340

S2M2	0.09 78	0.08 233	0.11 146	0.13 13	0.10 337	0.08 48	0.06 1	0.10 16	0.10 35	0.10 123	0.09 87	0.10 151	0.09 164	0.11 106	0.11 184	0.13 468	0.07 373	0.08 274	0.09 378	0.10 409	0.08 340

FACV-RUCA	0.13 272	0.11 391	0.12 181	0.19 352	0.12 415	0.15 300	0.15 215	0.22 270	0.20 265	0.15 263	0.16 213	0.14 233	0.16 357	0.14 256	0.13 273	0.07 235	0.05 182	0.08 274	0.06 182	0.10 409	0.08 340

ITSA-stereo	0.15 350	0.10 365	0.14 261	0.19 352	0.08 125	0.12 203	0.14 149	0.30 411	0.49 497	0.17 307	0.19 268	0.22 363	0.15 331	0.17 344	0.16 354	0.10 392	0.06 303	0.08 274	0.08 334	0.08 317	0.08 340

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 182	0.05 17	0.11 146	0.15 70	0.13 437	0.13 242	0.16 280	0.23 290	0.17 201	0.10 123	0.12 156	0.10 151	0.07 103	0.11 106	0.09 52	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.06 182	0.07 254	0.08 340

test_sample6	0.14 306	0.08 233	0.13 226	0.16 141	0.08 125	0.17 351	0.19 397	0.25 328	0.17 201	0.17 307	0.27 385	0.19 324	0.14 313	0.15 278	0.13 273	0.08 296	0.05 182	0.08 274	0.07 269	0.08 317	0.08 340

test_sample5	0.14 306	0.08 233	0.14 261	0.16 141	0.08 125	0.18 370	0.18 358	0.25 328	0.17 201	0.17 307	0.27 385	0.18 310	0.14 313	0.16 312	0.13 273	0.08 296	0.05 182	0.08 274	0.07 269	0.08 317	0.08 340

test_sample4	0.14 306	0.08 233	0.14 261	0.15 70	0.08 125	0.19 393	0.18 358	0.26 346	0.17 201	0.16 291	0.25 360	0.18 310	0.14 313	0.16 312	0.13 273	0.08 296	0.06 303	0.08 274	0.06 182	0.08 317	0.08 340

test_sample3	0.14 306	0.08 233	0.15 310	0.14 30	0.09 236	0.19 393	0.17 313	0.26 346	0.18 227	0.16 291	0.22 310	0.19 324	0.15 331	0.17 344	0.13 273	0.08 296	0.06 303	0.07 191	0.06 182	0.09 378	0.08 340

CAS++	0.11 182	0.07 136	0.11 146	0.14 30	0.09 236	0.12 203	0.14 149	0.24 312	0.14 139	0.11 150	0.09 87	0.11 172	0.07 103	0.14 256	0.09 52	0.11 420	0.09 426	0.09 353	0.07 269	0.07 254	0.08 340
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.14 306	0.08 233	0.14 261	0.16 141	0.08 125	0.18 370	0.18 358	0.25 328	0.17 201	0.17 307	0.27 385	0.18 310	0.14 313	0.16 312	0.13 273	0.08 296	0.05 182	0.08 274	0.07 269	0.08 317	0.08 340

mmx	0.14 306	0.09 307	0.14 261	0.16 141	0.08 125	0.17 351	0.17 313	0.27 367	0.25 341	0.15 263	0.25 360	0.19 324	0.13 288	0.14 256	0.20 405	0.08 296	0.06 303	0.09 353	0.08 334	0.08 317	0.08 340

ttt	0.14 306	0.08 233	0.14 261	0.15 70	0.08 125	0.15 300	0.18 358	0.27 367	0.29 385	0.16 291	0.24 331	0.17 296	0.13 288	0.13 231	0.14 310	0.11 420	0.08 399	0.09 353	0.08 334	0.09 378	0.08 340

xxx	0.14 306	0.09 307	0.14 261	0.16 141	0.08 125	0.17 351	0.17 313	0.27 367	0.25 341	0.15 263	0.25 360	0.19 324	0.13 288	0.14 256	0.20 405	0.08 296	0.06 303	0.09 353	0.08 334	0.08 317	0.08 340

GMStereo_Zeroshot	0.16 373	0.13 437	0.24 444	0.20 402	0.10 337	0.17 351	0.13 101	0.29 397	0.25 341	0.23 416	0.32 428	0.25 400	0.11 221	0.19 380	0.14 310	0.09 354	0.06 303	0.11 430	0.06 182	0.12 445	0.08 340

ToySt	0.17 393	0.11 391	0.18 395	0.17 215	0.11 384	0.16 330	0.25 481	0.24 312	0.33 416	0.19 353	0.24 331	0.26 409	0.24 449	0.19 380	0.20 405	0.07 235	0.08 399	0.09 353	0.10 414	0.09 378	0.08 340

riskmin	0.11 182	0.06 54	0.13 226	0.14 30	0.08 125	0.14 274	0.14 149	0.18 194	0.14 139	0.11 150	0.14 184	0.16 276	0.11 221	0.14 256	0.12 232	0.09 354	0.05 182	0.07 191	0.05 104	0.08 317	0.08 340

ssnet_v2	0.17 393	0.10 365	0.17 372	0.17 215	0.11 384	0.21 425	0.21 435	0.33 451	0.25 341	0.22 404	0.22 310	0.27 417	0.18 394	0.22 435	0.20 405	0.11 420	0.09 426	0.09 353	0.09 378	0.08 317	0.08 340

HBP-ISP	0.18 407	0.13 437	0.16 344	0.15 70	0.11 384	0.08 48	0.13 101	0.28 386	0.29 385	0.22 404	0.33 440	0.21 345	0.25 457	0.23 446	0.17 369	0.14 481	0.16 502	0.21 509	0.17 503	0.10 409	0.08 340

CRFU-Net	0.16 373	0.08 233	0.14 261	0.17 215	0.09 236	0.19 393	0.14 149	0.26 346	0.20 265	0.28 463	0.27 385	0.29 434	0.17 380	0.19 380	0.17 369	0.09 354	0.09 426	0.07 191	0.07 269	0.08 317	0.08 340

GANet-ADL	0.13 272	0.07 136	0.15 310	0.17 215	0.10 337	0.18 370	0.15 215	0.30 411	0.20 265	0.13 215	0.18 259	0.19 324	0.12 251	0.16 312	0.13 273	0.08 296	0.06 303	0.06 99	0.05 104	0.07 254	0.08 340

ASMatch	0.11 182	0.06 54	0.13 226	0.16 141	0.10 337	0.07 27	0.14 149	0.17 165	0.17 201	0.12 188	0.16 213	0.16 276	0.10 196	0.13 231	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.06 99	0.05 104	0.04 15	0.08 340

Pruner-Stereo	0.11 182	0.07 136	0.12 181	0.17 215	0.09 236	0.06 8	0.12 63	0.17 165	0.17 201	0.13 215	0.19 268	0.13 213	0.09 164	0.11 106	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.08 340

DeepStereo_RVC	0.11 182	0.08 233	0.16 344	0.18 296	0.08 125	0.08 48	0.12 63	0.17 165	0.12 84	0.13 215	0.14 184	0.12 189	0.12 251	0.12 187	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.07 254	0.08 340

CRE-IMP	0.11 182	0.09 307	0.16 344	0.19 352	0.08 125	0.10 124	0.12 63	0.18 194	0.10 35	0.14 236	0.13 170	0.13 213	0.12 251	0.12 187	0.11 184	0.07 235	0.04 21	0.08 274	0.06 182	0.08 317	0.08 340

LMCR-Stereo	0.15 350	0.08 233	0.13 226	0.21 431	0.09 236	0.17 351	0.20 418	0.27 367	0.19 242	0.24 425	0.24 331	0.23 381	0.17 380	0.20 405	0.17 369	0.07 235	0.06 303	0.08 274	0.06 182	0.10 409	0.08 340

GEStereo_RVC	0.17 393	0.12 408	0.15 310	0.22 446	0.11 384	0.19 393	0.17 313	0.32 432	0.48 492	0.20 375	0.25 360	0.17 296	0.13 288	0.21 422	0.16 354	0.10 392	0.06 303	0.08 274	0.07 269	0.09 378	0.08 340

222	0.16 373	0.07 136	0.14 261	0.14 30	0.08 125	0.24 451	0.18 358	0.30 411	0.20 265	0.17 307	0.28 398	0.17 296	0.16 357	0.15 278	0.40 525	0.10 392	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.07 254	0.08 340

RAFT + AFF	0.13 272	0.07 136	0.20 418	0.20 402	0.10 337	0.14 274	0.24 467	0.26 346	0.20 265	0.11 150	0.10 113	0.12 189	0.10 196	0.15 278	0.12 232	0.07 235	0.06 303	0.09 353	0.08 334	0.06 189	0.08 340

Syn2CoEx	0.21 443	0.16 465	0.27 459	0.29 513	0.14 455	0.26 469	0.20 418	0.33 451	0.31 402	0.28 463	0.36 451	0.27 417	0.25 457	0.19 380	0.24 459	0.16 501	0.12 471	0.14 475	0.11 445	0.09 378	0.08 340

psm_up	0.18 407	0.10 365	0.18 395	0.20 402	0.11 384	0.17 351	0.19 397	0.37 484	0.34 428	0.21 389	0.28 398	0.29 434	0.24 449	0.20 405	0.22 434	0.09 354	0.10 446	0.11 430	0.11 445	0.08 317	0.08 340

CFNet-ft	0.14 306	0.07 136	0.15 310	0.12 4	0.09 236	0.16 330	0.18 358	0.22 270	0.24 320	0.17 307	0.26 377	0.24 387	0.14 313	0.16 312	0.14 310	0.11 420	0.06 303	0.08 274	0.09 378	0.09 378	0.08 340

DSFCA	0.16 373	0.09 307	0.14 261	0.16 141	0.10 337	0.20 408	0.19 397	0.28 386	0.31 402	0.23 416	0.24 331	0.22 363	0.15 331	0.19 380	0.20 405	0.10 392	0.07 373	0.09 353	0.09 378	0.08 317	0.08 340

DMCA-RVC	0.17 393	0.10 365	0.15 310	0.24 476	0.11 384	0.18 370	0.18 358	0.25 328	0.24 320	0.21 389	0.26 377	0.25 400	0.27 470	0.18 365	0.20 405	0.12 445	0.08 399	0.13 463	0.10 414	0.10 409	0.08 340

STTStereo	0.18 407	0.12 408	0.27 459	0.20 402	0.11 384	0.16 330	0.21 435	0.29 397	0.23 304	0.21 389	0.30 416	0.29 434	0.18 394	0.20 405	0.19 399	0.12 445	0.11 457	0.11 430	0.14 477	0.09 378	0.08 340

ADCRef	0.19 419	0.12 408	0.41 503	0.20 402	0.12 415	0.22 433	0.18 358	0.32 432	0.36 441	0.26 443	0.32 428	0.17 296	0.23 443	0.24 455	0.24 459	0.07 235	0.06 303	0.09 353	0.09 378	0.08 317	0.08 340

GANet	0.21 443	0.12 408	0.21 426	0.24 476	0.13 437	0.22 433	0.22 445	0.41 505	0.26 355	0.31 480	0.42 494	0.37 483	0.28 478	0.23 446	0.22 434	0.10 392	0.12 471	0.10 399	0.09 378	0.10 409	0.08 340

TDLM	0.17 393	0.12 408	0.13 226	0.24 476	0.10 337	0.18 370	0.18 358	0.36 479	0.30 395	0.21 389	0.28 398	0.28 427	0.18 394	0.23 446	0.18 387	0.11 420	0.07 373	0.10 399	0.10 414	0.08 317	0.08 340

CFNet_RVC	0.14 306	0.07 136	0.15 310	0.12 4	0.09 236	0.16 330	0.18 358	0.22 270	0.24 320	0.17 307	0.26 377	0.24 387	0.14 313	0.16 312	0.14 310	0.11 420	0.06 303	0.08 274	0.09 378	0.09 378	0.08 340

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 393	0.10 365	0.22 432	0.20 402	0.10 337	0.15 300	0.18 358	0.31 421	0.25 341	0.21 389	0.30 416	0.25 400	0.17 380	0.21 422	0.20 405	0.09 354	0.06 303	0.08 274	0.08 334	0.07 254	0.08 340
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 431	0.21 499	0.23 441	0.20 402	0.10 337	0.19 393	0.17 313	0.36 479	0.25 341	0.27 449	0.33 440	0.27 417	0.24 449	0.20 405	0.20 405	0.15 485	0.12 471	0.17 495	0.14 477	0.10 409	0.08 340

iResNetv2_ROB	0.14 306	0.08 233	0.15 310	0.16 141	0.08 125	0.16 330	0.12 63	0.25 328	0.35 437	0.21 389	0.29 410	0.24 387	0.13 288	0.14 256	0.14 310	0.06 113	0.05 182	0.06 99	0.04 34	0.09 378	0.08 340

MDST_ROB	0.22 452	0.10 365	0.17 372	0.18 296	0.11 384	0.37 512	0.19 397	0.43 514	0.41 466	0.39 502	0.39 471	0.29 434	0.21 426	0.26 462	0.18 387	0.11 420	0.10 446	0.14 475	0.11 445	0.10 409	0.08 340

iResNet_ROB	0.14 306	0.07 136	0.13 226	0.14 30	0.07 70	0.18 370	0.14 149	0.26 346	0.31 402	0.22 404	0.25 360	0.23 381	0.15 331	0.15 278	0.13 273	0.07 235	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.08 317	0.08 340

w-ln-seven-2	0.20 431	0.14 449	0.37 496	0.22 446	0.12 415	0.20 408	0.21 435	0.28 386	0.37 448	0.25 438	0.37 457	0.27 417	0.22 435	0.21 422	0.23 446	0.08 296	0.08 399	0.09 353	0.09 378	0.10 409	0.09 384

G2L-ROB	0.13 272	0.06 54	0.13 226	0.13 13	0.08 125	0.14 274	0.16 280	0.25 328	0.18 227	0.19 353	0.18 259	0.20 336	0.14 313	0.17 344	0.16 354	0.08 296	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.08 317	0.09 384

YMNet	0.20 431	0.12 408	0.19 406	0.20 402	0.14 455	0.26 469	0.23 455	0.32 432	0.34 428	0.27 449	0.34 444	0.30 442	0.18 394	0.18 365	0.22 434	0.10 392	0.13 484	0.10 399	0.10 414	0.08 317	0.09 384

YMNet_1	0.20 431	0.12 408	0.19 406	0.20 402	0.14 455	0.26 469	0.23 455	0.32 432	0.34 428	0.27 449	0.34 444	0.30 442	0.18 394	0.18 365	0.22 434	0.10 392	0.13 484	0.10 399	0.10 414	0.08 317	0.09 384

rvit_stereo_0075_2	0.17 393	0.12 408	0.25 449	0.23 467	0.16 482	0.13 242	0.10 27	0.30 411	0.27 364	0.20 375	0.28 398	0.22 363	0.15 331	0.18 365	0.13 273	0.16 501	0.10 446	0.17 495	0.10 414	0.10 409	0.09 384

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 182	0.05 17	0.14 261	0.15 70	0.20 509	0.09 77	0.17 313	0.21 248	0.15 155	0.11 150	0.14 184	0.10 151	0.07 103	0.10 60	0.08 17	0.06 113	0.05 182	0.07 191	0.07 269	0.07 254	0.09 384

MyStereo8	0.12 247	0.07 136	0.15 310	0.15 70	0.09 236	0.18 370	0.14 149	0.19 215	0.22 294	0.12 188	0.18 259	0.11 172	0.10 196	0.16 312	0.18 387	0.07 235	0.05 182	0.07 191	0.05 104	0.08 317	0.09 384

CFNet_ucs	0.15 350	0.08 233	0.16 344	0.16 141	0.11 384	0.14 274	0.14 149	0.30 411	0.34 428	0.16 291	0.24 331	0.23 381	0.14 313	0.18 365	0.15 338	0.09 354	0.06 303	0.08 274	0.07 269	0.09 378	0.09 384

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 407	0.09 307	0.29 472	0.15 70	0.10 337	0.22 433	0.20 418	0.26 346	0.39 457	0.25 438	0.42 494	0.24 387	0.15 331	0.20 405	0.19 399	0.07 235	0.05 182	0.06 99	0.05 104	0.10 409	0.09 384

NINENet	0.16 373	0.10 365	0.15 310	0.17 215	0.11 384	0.19 393	0.14 149	0.40 499	0.36 441	0.18 337	0.21 301	0.16 276	0.13 288	0.15 278	0.13 273	0.08 296	0.08 399	0.10 399	0.07 269	0.10 409	0.09 384

AASNet	0.16 373	0.08 233	0.12 181	0.19 352	0.09 236	0.18 370	0.15 215	0.37 484	0.37 448	0.19 353	0.23 319	0.20 336	0.16 357	0.17 344	0.20 405	0.10 392	0.08 399	0.08 274	0.07 269	0.09 378	0.09 384

AACVNet	0.16 373	0.08 233	0.14 261	0.15 70	0.10 337	0.18 370	0.15 215	0.23 290	0.24 320	0.27 449	0.27 385	0.28 427	0.17 380	0.19 380	0.16 354	0.09 354	0.07 373	0.09 353	0.07 269	0.10 409	0.09 384

HHNet	0.11 182	0.06 54	0.16 344	0.15 70	0.14 455	0.07 27	0.13 101	0.20 226	0.17 201	0.14 236	0.25 360	0.11 172	0.08 138	0.13 231	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.08 274	0.06 182	0.05 98	0.09 384

GMM-Stereo	0.11 182	0.07 136	0.10 105	0.18 296	0.09 236	0.08 48	0.15 215	0.23 290	0.16 182	0.11 150	0.15 201	0.13 213	0.11 221	0.11 106	0.11 184	0.05 26	0.04 21	0.08 274	0.07 269	0.06 189	0.09 384

Prome-Stereo	0.11 182	0.06 54	0.10 105	0.18 296	0.08 125	0.12 203	0.15 215	0.22 270	0.13 115	0.12 188	0.17 234	0.13 213	0.08 138	0.12 187	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.09 384

ADLNet	0.16 373	0.08 233	0.15 310	0.16 141	0.10 337	0.16 330	0.17 313	0.32 432	0.27 364	0.22 404	0.27 385	0.24 387	0.16 357	0.18 365	0.21 425	0.10 392	0.06 303	0.10 399	0.10 414	0.08 317	0.09 384

GES	0.14 306	0.08 233	0.16 344	0.15 70	0.10 337	0.13 242	0.13 101	0.28 386	0.25 341	0.16 291	0.23 319	0.18 310	0.13 288	0.16 312	0.13 273	0.08 296	0.07 373	0.07 191	0.06 182	0.08 317	0.09 384

aanetorigin	0.22 452	0.17 476	0.56 521	0.17 215	0.10 337	0.15 300	0.19 397	0.20 226	0.33 416	0.49 521	0.48 504	0.29 434	0.27 470	0.20 405	0.23 446	0.08 296	0.07 373	0.08 274	0.07 269	0.10 409	0.09 384

EDNetEfficient	0.29 500	0.24 507	1.13 551	0.18 296	0.10 337	0.19 393	0.20 418	0.20 226	0.60 521	0.74 540	0.56 519	0.31 455	0.39 511	0.22 435	0.30 500	0.09 354	0.07 373	0.08 274	0.07 269	0.11 430	0.09 384

NVstereo2D	0.19 419	0.10 365	0.15 310	0.17 215	0.15 472	0.28 485	0.23 455	0.44 516	0.42 473	0.15 263	0.27 385	0.25 400	0.19 410	0.22 435	0.17 369	0.09 354	0.06 303	0.10 399	0.08 334	0.15 489	0.09 384

DISCO	0.19 419	0.09 307	0.22 432	0.17 215	0.10 337	0.25 461	0.18 358	0.27 367	0.44 483	0.22 404	0.31 424	0.33 466	0.26 462	0.28 476	0.28 492	0.08 296	0.06 303	0.07 191	0.07 269	0.09 378	0.09 384

NaN_ROB	0.22 452	0.19 489	0.24 444	0.25 486	0.13 437	0.29 488	0.26 488	0.33 451	0.41 466	0.31 480	0.31 424	0.32 463	0.23 443	0.30 485	0.21 425	0.11 420	0.17 507	0.10 399	0.10 414	0.08 317	0.09 384

FBW_ROB	0.24 474	0.17 476	0.22 432	0.26 491	0.14 455	0.25 461	0.22 445	0.41 505	0.41 466	0.41 509	0.41 488	0.42 502	0.27 470	0.31 486	0.23 446	0.09 354	0.14 493	0.14 475	0.12 464	0.11 430	0.09 384

PWCDC_ROB	0.20 431	0.13 437	0.22 432	0.24 476	0.11 384	0.19 393	0.15 215	0.33 451	0.54 509	0.29 470	0.50 509	0.21 345	0.15 331	0.27 465	0.20 405	0.11 420	0.09 426	0.10 399	0.08 334	0.11 430	0.09 384

PSMNet_ROB	0.21 443	0.11 391	0.15 310	0.27 503	0.15 472	0.24 451	0.35 527	0.43 514	0.37 448	0.27 449	0.32 428	0.32 463	0.22 435	0.21 422	0.26 477	0.12 445	0.08 399	0.13 463	0.11 445	0.09 378	0.09 384

w-ln-seven	0.24 474	0.14 449	0.55 518	0.19 352	0.14 455	0.26 469	0.22 445	0.35 472	0.60 521	0.29 470	0.39 471	0.30 442	0.22 435	0.21 422	0.26 477	0.09 354	0.09 426	0.11 430	0.10 414	0.11 430	0.10 409

test_sample7	0.15 350	0.10 365	0.16 344	0.14 30	0.11 384	0.16 330	0.16 280	0.27 367	0.23 304	0.20 375	0.20 280	0.24 387	0.19 410	0.16 312	0.16 354	0.12 445	0.06 303	0.10 399	0.09 378	0.10 409	0.10 409

iinet-f	0.16 373	0.06 54	0.45 507	0.14 30	0.10 337	0.21 425	0.14 149	0.27 367	0.23 304	0.21 389	0.24 331	0.21 345	0.15 331	0.18 365	0.21 425	0.09 354	0.07 373	0.07 191	0.06 182	0.09 378	0.10 409

Wz-Net-MNSev	0.22 452	0.13 437	0.31 477	0.20 402	0.14 455	0.36 511	0.24 467	0.33 451	0.44 483	0.28 463	0.40 477	0.38 487	0.19 410	0.24 455	0.25 468	0.09 354	0.07 373	0.09 353	0.09 378	0.12 445	0.10 409

FTStereo	0.12 247	0.06 54	0.14 261	0.18 296	0.09 236	0.07 27	0.15 215	0.21 248	0.18 227	0.12 188	0.24 331	0.12 189	0.12 251	0.13 231	0.13 273	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.10 409

GrayStereo	0.11 182	0.06 54	0.11 146	0.19 352	0.09 236	0.09 77	0.16 280	0.18 194	0.17 201	0.14 236	0.17 234	0.17 296	0.11 221	0.12 187	0.11 184	0.05 26	0.05 182	0.07 191	0.06 182	0.05 98	0.10 409

sAnonymous2	0.13 272	0.12 408	0.24 444	0.20 402	0.12 415	0.17 351	0.13 101	0.26 346	0.21 280	0.11 150	0.11 143	0.13 213	0.08 138	0.10 60	0.10 121	0.09 354	0.05 182	0.08 274	0.06 182	0.15 489	0.10 409

CroCo_RVC	0.13 272	0.12 408	0.24 444	0.20 402	0.12 415	0.17 351	0.13 101	0.26 346	0.21 280	0.11 150	0.11 143	0.13 213	0.08 138	0.10 60	0.10 121	0.09 354	0.05 182	0.08 274	0.06 182	0.15 489	0.10 409

EDNetEfficientorigin	7.91 569	0.31 523	153.02 584	0.19 352	0.09 236	0.21 425	0.16 280	0.22 270	0.59 518	0.72 536	0.67 527	0.42 502	0.50 529	0.24 455	0.39 523	0.08 296	0.07 373	0.08 274	0.07 269	0.12 445	0.10 409

GwcNet	0.20 431	0.13 437	0.19 406	0.18 296	0.12 415	0.24 451	0.19 397	0.35 472	0.43 478	0.20 375	0.32 428	0.33 466	0.20 422	0.22 435	0.24 459	0.11 420	0.09 426	0.09 353	0.09 378	0.09 378	0.10 409

HGLStereo	0.17 393	0.08 233	0.19 406	0.17 215	0.12 415	0.18 370	0.18 358	0.31 421	0.32 409	0.21 389	0.32 428	0.25 400	0.18 394	0.19 380	0.20 405	0.09 354	0.09 426	0.07 191	0.07 269	0.09 378	0.10 409

DMCA	0.14 306	0.09 307	0.16 344	0.19 352	0.09 236	0.15 300	0.17 313	0.23 290	0.27 364	0.14 236	0.19 268	0.17 296	0.18 394	0.15 278	0.17 369	0.10 392	0.06 303	0.08 274	0.06 182	0.09 378	0.10 409

FADNet-RVC-Resample	0.16 373	0.11 391	0.31 477	0.22 446	0.11 384	0.19 393	0.14 149	0.25 328	0.24 320	0.24 425	0.27 385	0.20 336	0.15 331	0.16 312	0.15 338	0.07 235	0.08 399	0.12 448	0.10 414	0.09 378	0.10 409

FADNet_RVC	0.16 373	0.14 449	0.40 500	0.20 402	0.11 384	0.13 242	0.13 101	0.26 346	0.22 294	0.21 389	0.23 319	0.20 336	0.17 380	0.14 256	0.16 354	0.08 296	0.08 399	0.12 448	0.09 378	0.11 430	0.10 409

SuperB	0.20 431	0.10 365	0.56 521	0.16 141	0.09 236	0.18 370	0.18 358	0.24 312	0.50 500	0.26 443	0.39 471	0.17 296	0.21 426	0.22 435	0.21 425	0.08 296	0.06 303	0.06 99	0.06 182	0.12 445	0.10 409

AF-Net	0.22 452	0.17 476	0.17 372	0.26 491	0.13 437	0.25 461	0.24 467	0.32 432	0.50 500	0.25 438	0.33 440	0.38 487	0.26 462	0.28 476	0.25 468	0.11 420	0.10 446	0.16 493	0.11 445	0.11 430	0.10 409

Nwc_Net	0.23 467	0.16 465	0.21 426	0.25 486	0.14 455	0.24 451	0.26 488	0.37 484	0.38 454	0.22 404	0.41 488	0.30 442	0.28 478	0.28 476	0.25 468	0.11 420	0.10 446	0.17 495	0.20 509	0.10 409	0.10 409

ADCL	0.24 474	0.11 391	0.47 511	0.22 446	0.12 415	0.34 502	0.29 510	0.29 397	0.56 512	0.24 425	0.46 501	0.30 442	0.30 490	0.29 482	0.29 495	0.08 296	0.07 373	0.09 353	0.09 378	0.10 409	0.10 409

ADCP+	0.20 431	0.10 365	0.33 483	0.20 402	0.12 415	0.22 433	0.26 488	0.31 421	0.34 428	0.26 443	0.37 457	0.22 363	0.22 435	0.27 465	0.27 485	0.09 354	0.06 303	0.08 274	0.08 334	0.09 378	0.10 409

UCFNet_RVC	0.14 306	0.08 233	0.13 226	0.11 1	0.10 337	0.20 408	0.10 27	0.24 312	0.22 294	0.17 307	0.20 280	0.23 381	0.15 331	0.17 344	0.15 338	0.12 445	0.07 373	0.10 399	0.13 474	0.11 430	0.10 409

DeepPruner_ROB	0.16 373	0.11 391	0.15 310	0.17 215	0.10 337	0.17 351	0.15 215	0.32 432	0.21 280	0.19 353	0.21 301	0.22 363	0.18 394	0.20 405	0.15 338	0.13 468	0.09 426	0.09 353	0.09 378	0.11 430	0.10 409

PWC_ROB	0.21 443	0.16 465	0.26 452	0.18 296	0.11 384	0.22 433	0.13 101	0.32 432	0.49 497	0.30 474	0.40 477	0.32 463	0.24 449	0.31 486	0.22 434	0.10 392	0.07 373	0.11 430	0.08 334	0.11 430	0.10 409

CBMV	0.19 419	0.14 449	0.17 372	0.18 296	0.10 337	0.20 408	0.11 46	0.29 397	0.30 395	0.29 470	0.30 416	0.30 442	0.23 443	0.27 465	0.19 399	0.13 468	0.15 499	0.17 495	0.16 496	0.10 409	0.10 409
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	0.27 492	0.13 437	0.18 395	0.15 70	0.11 384	0.32 493	0.24 467	0.40 499	0.36 441	0.52 523	0.57 521	0.67 534	0.40 514	0.35 503	0.26 477	0.14 481	0.13 484	0.13 463	0.11 445	0.11 430	0.10 409
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
DDVS	0.15 350	0.10 365	0.21 426	0.16 141	0.12 415	0.15 300	0.14 149	0.25 328	0.19 242	0.18 337	0.29 410	0.27 417	0.12 251	0.19 380	0.15 338	0.09 354	0.06 303	0.09 353	0.07 269	0.11 430	0.11 433

SDNR	0.19 419	0.08 233	0.19 406	0.16 141	0.12 415	0.77 548	0.14 149	0.25 328	0.32 409	0.19 353	0.24 331	0.19 324	0.13 288	0.19 380	0.15 338	0.16 501	0.18 509	0.14 475	0.11 445	0.08 317	0.11 433

DisPM	0.11 182	0.07 136	0.12 181	0.16 141	0.09 236	0.06 8	0.13 101	0.17 165	0.17 201	0.14 236	0.20 280	0.12 189	0.10 196	0.11 106	0.10 121	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.11 433

Wz-Net-SNSev	0.25 484	0.17 476	0.44 506	0.25 486	0.14 455	0.26 469	0.23 455	0.38 491	0.56 512	0.30 474	0.55 514	0.39 495	0.26 462	0.23 446	0.30 500	0.10 392	0.09 426	0.09 353	0.10 414	0.11 430	0.11 433

Wz-Net-LNSev	0.22 452	0.16 465	0.38 497	0.21 431	0.13 437	0.25 461	0.23 455	0.32 432	0.43 478	0.30 474	0.41 488	0.31 455	0.18 394	0.22 435	0.25 468	0.10 392	0.09 426	0.08 274	0.08 334	0.12 445	0.11 433

PFNet+	0.11 182	0.06 54	0.13 226	0.16 141	0.09 236	0.05 4	0.12 63	0.17 165	0.21 280	0.16 291	0.19 268	0.14 233	0.10 196	0.11 106	0.11 184	0.08 296	0.05 182	0.09 353	0.08 334	0.06 189	0.11 433

Anonymous3	0.16 373	0.13 437	0.33 483	0.26 491	0.14 455	0.27 479	0.17 313	0.28 386	0.28 378	0.15 263	0.17 234	0.14 233	0.10 196	0.15 278	0.12 232	0.08 296	0.08 399	0.08 274	0.08 334	0.08 317	0.11 433

hitnet-ft	0.18 407	0.09 307	0.17 372	0.14 30	0.09 236	0.26 469	0.20 418	0.25 328	0.26 355	0.24 425	0.32 428	0.31 455	0.22 435	0.24 455	0.21 425	0.12 445	0.07 373	0.10 399	0.08 334	0.12 445	0.11 433

DANet	0.21 443	0.15 457	0.28 464	0.25 486	0.13 437	0.22 433	0.19 397	0.27 367	0.27 364	0.28 463	0.32 428	0.35 476	0.31 494	0.31 486	0.23 446	0.11 420	0.09 426	0.11 430	0.10 414	0.13 461	0.11 433
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	0.19 419	0.13 437	0.17 372	0.16 141	0.11 384	0.15 300	0.13 101	0.26 346	0.28 378	0.27 449	0.30 416	0.27 417	0.24 449	0.23 446	0.16 354	0.15 485	0.17 507	0.22 513	0.20 509	0.10 409	0.11 433

SANet	0.24 474	0.14 449	0.28 464	0.21 431	0.11 384	0.27 479	0.24 467	0.38 491	0.64 526	0.36 495	0.40 477	0.43 505	0.26 462	0.27 465	0.24 459	0.12 445	0.09 426	0.10 399	0.09 378	0.13 461	0.11 433

SGM_RVC	0.23 467	0.12 408	0.15 310	0.15 70	0.09 236	0.33 499	0.18 358	0.34 460	0.31 402	0.44 516	0.37 457	0.53 523	0.35 504	0.35 503	0.24 459	0.13 468	0.13 484	0.13 463	0.13 474	0.10 409	0.11 433
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TCMNet	0.19 419	0.12 408	0.19 406	0.20 402	0.18 503	0.20 408	0.24 467	0.27 367	0.36 441	0.23 416	0.26 377	0.25 400	0.19 410	0.19 380	0.23 446	0.13 468	0.11 457	0.11 430	0.12 464	0.13 461	0.12 445

DCVSM-stereo	0.14 306	0.09 307	0.16 344	0.16 141	0.10 337	0.15 300	0.09 18	0.19 215	0.23 304	0.20 375	0.23 319	0.26 409	0.15 331	0.18 365	0.14 310	0.09 354	0.07 373	0.09 353	0.08 334	0.10 409	0.12 445

DualNet (step1)	0.16 373	0.12 408	0.20 418	0.12 4	0.14 455	0.17 351	0.13 101	0.27 367	0.23 304	0.20 375	0.20 280	0.24 387	0.19 410	0.16 312	0.16 354	0.15 485	0.06 303	0.14 475	0.14 477	0.14 474	0.12 445

test_sample9	0.18 407	0.12 408	0.20 418	0.12 4	0.14 455	0.17 351	0.13 101	0.27 367	0.23 304	0.20 375	0.20 280	0.24 387	0.19 410	0.19 380	0.17 369	0.15 485	0.30 532	0.14 475	0.14 477	0.14 474	0.12 445

test_sample8	0.19 419	0.12 408	0.20 418	0.12 4	0.14 455	0.17 351	0.13 101	0.31 421	0.21 280	0.27 449	0.22 310	0.36 478	0.25 457	0.19 380	0.17 369	0.15 485	0.30 532	0.14 475	0.14 477	0.14 474	0.12 445

NF-Stereo	0.11 182	0.07 136	0.13 226	0.17 215	0.09 236	0.10 124	0.14 149	0.23 290	0.19 242	0.12 188	0.17 234	0.12 189	0.11 221	0.11 106	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.12 445

OCTAStereo	0.11 182	0.07 136	0.13 226	0.17 215	0.09 236	0.10 124	0.14 149	0.23 290	0.19 242	0.12 188	0.17 234	0.12 189	0.11 221	0.11 106	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.12 445

PSM-softLoss	0.12 247	0.07 136	0.15 310	0.17 215	0.09 236	0.08 48	0.13 101	0.24 312	0.17 201	0.14 236	0.19 268	0.13 213	0.11 221	0.11 106	0.11 184	0.07 235	0.05 182	0.08 274	0.07 269	0.06 189	0.12 445

KMStereo	0.12 247	0.07 136	0.15 310	0.17 215	0.09 236	0.08 48	0.13 101	0.24 312	0.17 201	0.14 236	0.19 268	0.13 213	0.11 221	0.11 106	0.11 184	0.07 235	0.05 182	0.08 274	0.07 269	0.06 189	0.12 445

RE-Stereo	0.11 182	0.07 136	0.13 226	0.17 215	0.09 236	0.10 124	0.14 149	0.23 290	0.19 242	0.12 188	0.17 234	0.12 189	0.11 221	0.11 106	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.12 445

TVStereo	0.11 182	0.07 136	0.13 226	0.17 215	0.09 236	0.10 124	0.14 149	0.23 290	0.19 242	0.12 188	0.17 234	0.12 189	0.11 221	0.11 106	0.11 184	0.06 113	0.04 21	0.07 191	0.06 182	0.06 189	0.12 445

APVNet	0.22 452	0.12 408	0.19 406	0.18 296	0.14 455	0.32 493	0.31 523	0.39 495	0.32 409	0.27 449	0.40 477	0.30 442	0.29 486	0.26 462	0.25 468	0.11 420	0.12 471	0.11 430	0.14 477	0.12 445	0.12 445

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 452	0.21 499	0.24 444	0.26 491	0.11 384	0.23 446	0.14 149	0.39 495	0.24 320	0.32 486	0.36 451	0.30 442	0.21 426	0.19 380	0.21 425	0.17 506	0.14 493	0.21 509	0.16 496	0.12 445	0.12 445

ADCMid	0.25 484	0.15 457	0.40 500	0.20 402	0.14 455	0.25 461	0.26 488	0.34 460	0.38 454	0.36 495	0.44 499	0.34 472	0.40 514	0.35 503	0.33 511	0.10 392	0.09 426	0.11 430	0.11 445	0.13 461	0.12 445

SGM-ForestM	0.32 508	0.12 408	0.16 344	0.16 141	0.11 384	0.39 516	0.19 397	0.41 505	0.50 500	0.52 523	0.54 513	1.32 553	0.42 522	0.40 521	0.27 485	0.14 481	0.16 502	0.16 493	0.16 496	0.12 445	0.12 445

XPNet_ROB	0.22 452	0.11 391	0.19 406	0.22 446	0.13 437	0.22 433	0.19 397	0.34 460	0.40 463	0.30 474	0.39 471	0.39 495	0.26 462	0.26 462	0.28 492	0.15 485	0.10 446	0.10 399	0.10 414	0.13 461	0.12 445

LALA_ROB	0.25 484	0.16 465	0.22 432	0.26 491	0.17 497	0.27 479	0.27 495	0.42 510	0.37 448	0.33 490	0.38 463	0.51 519	0.26 462	0.28 476	0.27 485	0.16 501	0.09 426	0.12 448	0.11 445	0.13 461	0.12 445

SGM-Forest	0.20 431	0.14 449	0.18 395	0.19 352	0.13 437	0.20 408	0.22 445	0.33 451	0.30 395	0.24 425	0.29 410	0.28 427	0.19 410	0.23 446	0.17 369	0.15 485	0.16 502	0.15 487	0.14 477	0.12 445	0.12 445
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex-ft	3.30 562	0.34 526	59.09 583	0.18 296	0.13 437	0.26 469	0.22 445	0.27 367	0.72 534	1.90 564	0.70 531	0.44 507	0.45 525	0.29 482	0.41 528	0.09 354	0.09 426	0.12 448	0.09 378	0.14 474	0.13 463

pcwnet_v2	0.19 419	0.10 365	0.26 452	0.17 215	0.14 455	0.18 370	0.15 215	0.37 484	0.46 490	0.19 353	0.24 331	0.21 345	0.19 410	0.20 405	0.19 399	0.13 468	0.10 446	0.10 399	0.10 414	0.11 430	0.13 463

FINET	0.21 443	0.18 486	0.26 452	0.18 296	0.16 482	0.23 446	0.23 455	0.32 432	0.48 492	0.25 438	0.32 428	0.22 363	0.22 435	0.22 435	0.17 369	0.18 507	0.16 502	0.11 430	0.10 414	0.15 489	0.13 463

S-Stereo	0.20 431	0.12 408	0.25 449	0.21 431	0.13 437	0.20 408	0.18 358	0.32 432	0.43 478	0.23 416	0.36 451	0.28 427	0.30 490	0.19 380	0.22 434	0.09 354	0.12 471	0.10 399	0.10 414	0.13 461	0.13 463

G-Net	0.24 474	0.16 465	0.36 492	0.22 446	0.16 482	0.51 525	0.23 455	0.29 397	0.34 428	0.36 495	0.38 463	0.31 455	0.29 486	0.27 465	0.26 477	0.11 420	0.09 426	0.12 448	0.09 378	0.16 496	0.13 463

NCC-stereo	0.24 474	0.15 457	0.31 477	0.26 491	0.16 482	0.20 408	0.30 517	0.40 499	0.40 463	0.24 425	0.38 463	0.33 466	0.28 478	0.36 508	0.27 485	0.12 445	0.11 457	0.15 487	0.22 514	0.13 461	0.13 463

stereogan	0.22 452	0.11 391	0.21 426	0.20 402	0.12 415	0.31 492	0.19 397	0.35 472	0.44 483	0.22 404	0.39 471	0.35 476	0.27 470	0.33 494	0.22 434	0.10 392	0.12 471	0.10 399	0.10 414	0.14 474	0.13 463

edge stereo	0.22 452	0.13 437	0.20 418	0.21 431	0.13 437	0.23 446	0.16 280	0.32 432	0.42 473	0.32 486	0.40 477	0.38 487	0.35 504	0.25 460	0.24 459	0.13 468	0.11 457	0.14 475	0.11 445	0.12 445	0.13 463

Abc-Net	0.24 474	0.15 457	0.31 477	0.26 491	0.16 482	0.20 408	0.30 517	0.40 499	0.40 463	0.24 425	0.38 463	0.33 466	0.28 478	0.36 508	0.27 485	0.12 445	0.11 457	0.15 487	0.22 514	0.13 461	0.13 463
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.23 467	0.12 408	0.28 464	0.21 431	0.13 437	0.28 485	0.16 280	0.35 472	0.66 529	0.27 449	0.33 440	0.30 442	0.21 426	0.31 486	0.29 495	0.10 392	0.08 399	0.09 353	0.10 414	0.13 461	0.13 463

DeepPrunerF	0.24 474	0.17 476	0.42 505	0.26 491	0.16 482	0.22 433	0.28 501	0.37 484	0.50 500	0.26 443	0.29 410	0.24 387	0.28 478	0.21 422	0.22 434	0.15 485	0.11 457	0.20 508	0.18 507	0.12 445	0.13 463

ADCPNet	0.25 484	0.16 465	0.61 525	0.21 431	0.15 472	0.35 510	0.25 481	0.32 432	0.35 437	0.30 474	0.40 477	0.36 478	0.28 478	0.28 476	0.32 508	0.12 445	0.10 446	0.11 430	0.12 464	0.14 474	0.13 463

PA-Net	0.23 467	0.18 486	0.33 483	0.28 506	0.22 514	0.21 425	0.38 532	0.29 397	0.39 457	0.22 404	0.32 428	0.25 400	0.26 462	0.20 405	0.25 468	0.09 354	0.23 526	0.15 487	0.22 514	0.09 378	0.13 463
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.23 467	0.15 457	0.17 372	0.34 520	0.18 503	0.24 451	0.23 455	0.34 460	0.28 378	0.31 480	0.38 463	0.38 487	0.28 478	0.23 446	0.24 459	0.15 485	0.12 471	0.18 504	0.21 511	0.13 461	0.13 463

NOSS_ROB	0.19 419	0.12 408	0.18 395	0.16 141	0.12 415	0.15 300	0.12 63	0.30 411	0.32 409	0.20 375	0.22 310	0.27 417	0.23 443	0.21 422	0.16 354	0.16 501	0.18 509	0.23 514	0.21 511	0.12 445	0.13 463

ETE_ROB	0.23 467	0.17 476	0.22 432	0.25 486	0.13 437	0.26 469	0.29 510	0.31 421	0.36 441	0.28 463	0.36 451	0.45 509	0.26 462	0.27 465	0.26 477	0.11 420	0.08 399	0.12 448	0.09 378	0.14 474	0.13 463

PDISCO_ROB	0.27 492	0.16 465	0.26 452	0.28 506	0.20 509	0.32 493	0.26 488	0.44 516	0.57 514	0.28 463	0.40 477	0.45 509	0.29 486	0.33 494	0.34 513	0.12 445	0.09 426	0.17 495	0.16 496	0.17 503	0.13 463

Wz-Net-TNSev	0.29 500	0.20 493	0.65 528	0.19 352	0.15 472	0.38 515	0.27 495	0.35 472	0.55 510	0.34 492	0.42 494	0.45 509	0.38 509	0.32 492	0.30 500	0.12 445	0.13 484	0.10 399	0.12 464	0.15 489	0.14 480

UDG	0.21 443	0.17 476	0.19 406	0.23 467	0.15 472	0.30 491	0.20 418	0.33 451	0.35 437	0.23 416	0.28 398	0.31 455	0.27 470	0.20 405	0.22 434	0.15 485	0.12 471	0.13 463	0.09 378	0.14 474	0.14 480

SACVNet	0.18 407	0.12 408	0.14 261	0.17 215	0.13 437	0.22 433	0.18 358	0.31 421	0.30 395	0.23 416	0.31 424	0.30 442	0.22 435	0.22 435	0.17 369	0.11 420	0.08 399	0.10 399	0.10 414	0.12 445	0.14 480

PSM-AAD	0.11 182	0.07 136	0.10 105	0.19 352	0.09 236	0.10 124	0.15 215	0.20 226	0.13 115	0.12 188	0.14 184	0.18 310	0.11 221	0.11 106	0.10 121	0.05 26	0.05 182	0.09 353	0.08 334	0.06 189	0.14 480

FAT-Stereo	0.20 431	0.12 408	0.22 432	0.21 431	0.12 415	0.17 351	0.18 358	0.34 460	0.39 457	0.27 449	0.37 457	0.34 472	0.32 497	0.21 422	0.20 405	0.09 354	0.11 457	0.10 399	0.09 378	0.11 430	0.14 480

RP	0.21 443	0.13 437	0.21 426	0.23 467	0.11 384	0.21 425	0.20 418	0.25 328	0.44 483	0.21 389	0.38 463	0.36 478	0.24 449	0.27 465	0.25 468	0.11 420	0.12 471	0.13 463	0.12 464	0.12 445	0.14 480

WCMA_ROB	0.24 474	0.11 391	0.22 432	0.17 215	0.14 455	0.32 493	0.15 215	0.32 432	0.32 409	0.38 500	0.53 511	0.40 499	0.34 502	0.34 497	0.25 468	0.11 420	0.12 471	0.12 448	0.10 414	0.14 474	0.14 480

SQANet	0.23 467	0.23 504	0.30 475	0.30 515	0.19 506	0.27 479	0.13 101	0.29 397	0.33 416	0.24 425	0.37 457	0.31 455	0.22 435	0.27 465	0.23 446	0.15 485	0.10 446	0.21 509	0.16 496	0.21 511	0.15 487

LCNet	0.11 182	0.07 136	0.09 70	0.19 352	0.09 236	0.08 48	0.15 215	0.21 248	0.15 155	0.11 150	0.15 201	0.16 276	0.11 221	0.12 187	0.11 184	0.05 26	0.04 21	0.08 274	0.07 269	0.06 189	0.15 487

MFN_U_SF_RVC	0.32 508	0.21 499	0.55 518	0.30 515	0.15 472	0.34 502	0.17 313	0.52 529	0.46 490	0.46 520	0.55 514	0.59 526	0.39 511	0.35 503	0.37 519	0.15 485	0.14 493	0.18 504	0.21 511	0.16 496	0.15 487

RTS	0.45 527	0.19 489	3.26 560	0.24 476	0.15 472	0.74 542	0.20 418	0.36 479	0.76 540	0.42 512	0.43 497	0.31 455	0.41 519	0.53 533	0.35 514	0.10 392	0.08 399	0.13 463	0.12 464	0.15 489	0.15 487

RTSA	0.45 527	0.19 489	3.26 560	0.24 476	0.15 472	0.74 542	0.20 418	0.36 479	0.76 540	0.42 512	0.43 497	0.31 455	0.41 519	0.53 533	0.35 514	0.10 392	0.08 399	0.13 463	0.12 464	0.15 489	0.15 487

AnyNet_C01	0.36 515	0.25 512	1.37 554	0.22 446	0.17 497	0.48 523	0.27 495	0.35 472	0.39 457	0.39 502	0.74 535	0.46 513	0.38 509	0.45 525	0.47 534	0.13 468	0.13 484	0.13 463	0.14 477	0.14 474	0.15 487

AnyNet_C32	0.26 490	0.16 465	0.36 492	0.20 402	0.16 482	0.25 461	0.30 517	0.32 432	0.44 483	0.31 480	0.49 505	0.30 442	0.33 498	0.40 521	0.33 511	0.12 445	0.12 471	0.12 448	0.14 477	0.14 474	0.15 487

RYNet	0.22 452	0.12 408	0.22 432	0.19 352	0.17 497	0.46 519	0.26 488	0.38 491	0.48 492	0.24 425	0.28 398	0.34 472	0.23 443	0.20 405	0.30 500	0.10 392	0.06 303	0.09 353	0.09 378	0.13 461	0.15 487

CC-Net-ROB	0.28 496	0.31 523	0.36 492	0.29 513	0.15 472	0.25 461	0.19 397	0.45 519	0.33 416	0.39 502	0.37 457	0.39 495	0.31 494	0.27 465	0.26 477	0.24 528	0.19 512	0.30 529	0.23 518	0.18 506	0.15 487

CSAN	0.29 500	0.24 507	0.27 459	0.34 520	0.19 506	0.33 499	0.42 536	0.37 484	0.50 500	0.38 500	0.40 477	0.44 507	0.33 498	0.28 476	0.30 500	0.20 514	0.16 502	0.19 506	0.19 508	0.14 474	0.15 487

DispFullNet	0.27 492	0.21 499	0.65 528	0.28 506	0.16 482	0.26 469	0.17 313	0.33 451	0.58 517	0.27 449	0.38 463	0.43 505	0.23 443	0.38 514	0.23 446	0.12 445	0.06 303	0.19 506	0.11 445	0.21 511	0.15 487

PSMNet-RUCA	0.27 492	0.33 525	0.41 503	0.36 524	0.32 531	0.18 370	0.19 397	0.42 510	0.30 395	0.33 490	0.41 488	0.39 495	0.25 457	0.31 486	0.20 405	0.18 507	0.10 446	0.25 516	0.15 492	0.21 511	0.16 498

WZ-Net	0.28 496	0.17 476	0.78 542	0.22 446	0.16 482	0.34 502	0.29 510	0.39 495	0.57 514	0.24 425	0.55 514	0.37 483	0.24 449	0.33 494	0.35 514	0.09 354	0.08 399	0.09 353	0.10 414	0.14 474	0.16 498

DDUNet	0.22 452	0.17 476	0.21 426	0.22 446	0.15 472	0.25 461	0.24 467	0.29 397	0.30 395	0.31 480	0.36 451	0.33 466	0.25 457	0.24 455	0.20 405	0.18 507	0.13 484	0.17 495	0.11 445	0.16 496	0.16 498

KYRaft	0.11 182	0.07 136	0.10 105	0.19 352	0.09 236	0.08 48	0.15 215	0.22 270	0.12 84	0.13 215	0.16 213	0.20 336	0.10 196	0.12 187	0.10 121	0.05 26	0.04 21	0.08 274	0.08 334	0.06 189	0.16 498

psmorigin	0.25 484	0.15 457	0.34 491	0.17 215	0.13 437	0.23 446	0.14 149	0.34 460	0.33 416	0.41 509	0.55 514	0.41 501	0.37 508	0.34 497	0.27 485	0.11 420	0.15 499	0.11 430	0.11 445	0.12 445	0.16 498

RGC	0.25 484	0.20 493	0.29 472	0.28 506	0.16 482	0.22 433	0.23 455	0.32 432	0.44 483	0.27 449	0.40 477	0.38 487	0.27 470	0.36 508	0.22 434	0.11 420	0.13 484	0.17 495	0.17 503	0.14 474	0.16 498

ADCS	0.29 500	0.18 486	0.45 507	0.21 431	0.17 497	0.28 485	0.23 455	0.41 505	0.63 525	0.40 505	0.49 505	0.40 499	0.36 506	0.39 517	0.40 525	0.13 468	0.12 471	0.13 463	0.14 477	0.16 496	0.16 498

DPSNet	0.28 496	0.16 465	0.31 477	0.18 296	0.13 437	0.54 527	0.42 536	0.51 528	0.67 530	0.29 470	0.38 463	0.38 487	0.29 486	0.31 486	0.23 446	0.11 420	0.10 446	0.11 430	0.08 334	0.20 510	0.16 498

ISRNet	0.18 407	0.08 233	0.19 406	0.19 352	0.13 437	0.15 300	0.12 63	0.30 411	0.32 409	0.21 389	0.25 360	0.27 417	0.17 380	0.17 344	0.20 405	0.20 514	0.08 399	0.14 475	0.14 477	0.14 474	0.17 506

Anonymous_2	0.22 452	0.17 476	0.28 464	0.15 70	0.16 482	0.32 493	0.22 445	0.22 270	0.17 201	0.23 416	0.24 331	0.26 409	0.27 470	0.27 465	0.23 446	0.22 522	0.25 528	0.17 495	0.17 503	0.17 503	0.17 506

GANetREF_RVC	0.31 506	0.34 526	0.27 459	0.35 522	0.16 482	0.32 493	0.41 533	0.48 523	0.51 507	0.35 493	0.35 448	0.34 472	0.33 498	0.39 517	0.32 508	0.27 530	0.20 515	0.29 527	0.15 492	0.18 506	0.17 506
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
ccnet	0.29 500	0.28 518	0.23 441	0.20 402	0.28 525	0.41 518	0.21 435	0.45 519	0.33 416	0.36 495	0.46 501	0.36 478	0.30 490	0.39 517	0.42 529	0.23 526	0.14 493	0.21 509	0.17 503	0.23 515	0.18 509

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 524	0.39 530	0.54 516	0.40 527	0.20 509	0.64 534	0.32 525	0.53 531	0.72 534	0.71 534	0.72 532	0.61 528	0.54 531	0.51 529	0.46 533	0.20 514	0.19 512	0.29 527	0.30 529	0.23 515	0.18 509

FADNet-RVC	0.20 431	0.20 493	0.38 497	0.21 431	0.16 482	0.20 408	0.15 215	0.26 346	0.26 355	0.26 443	0.32 428	0.26 409	0.21 426	0.22 435	0.19 399	0.12 445	0.13 484	0.12 448	0.14 477	0.13 461	0.18 509

FADNet	0.21 443	0.22 503	0.36 492	0.18 296	0.17 497	0.24 451	0.13 101	0.31 421	0.31 402	0.23 416	0.25 360	0.27 417	0.21 426	0.19 380	0.15 338	0.13 468	0.15 499	0.12 448	0.15 492	0.16 496	0.18 509

XQC	0.28 496	0.23 504	0.51 513	0.28 506	0.19 506	0.34 502	0.27 495	0.36 479	0.57 514	0.31 480	0.30 416	0.37 483	0.30 490	0.38 514	0.38 521	0.13 468	0.09 426	0.15 487	0.12 464	0.17 503	0.18 509

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 505	0.24 507	0.29 472	0.36 524	0.16 482	0.34 502	0.30 517	0.32 432	0.42 473	0.40 505	0.46 501	0.38 487	0.31 494	0.34 497	0.28 492	0.19 512	0.20 515	0.26 517	0.29 527	0.18 506	0.19 514

SHD	0.26 490	0.15 457	0.30 475	0.24 476	0.18 503	0.22 433	0.15 215	0.38 491	0.71 533	0.32 486	0.41 488	0.36 478	0.28 478	0.32 492	0.29 495	0.12 445	0.11 457	0.14 475	0.13 474	0.16 496	0.20 515

SAMSARA	0.40 520	0.28 518	0.33 483	0.55 538	0.39 532	0.82 549	1.23 563	0.47 522	0.51 507	0.36 495	0.35 448	0.55 525	0.39 511	0.38 514	0.39 523	0.15 485	0.20 515	0.15 487	0.14 477	0.23 515	0.20 515

BEATNet-Init1	0.52 532	0.27 514	0.62 526	0.30 515	0.21 512	0.76 546	0.29 510	0.54 532	0.65 528	0.86 545	0.95 546	2.07 562	0.62 540	0.56 537	0.42 529	0.18 507	0.18 509	0.23 514	0.22 514	0.22 514	0.21 517

PASM	0.32 508	0.24 507	0.48 512	0.28 506	0.27 524	0.29 488	0.30 517	0.34 460	0.49 497	0.35 493	0.39 471	0.46 513	0.34 502	0.34 497	0.35 514	0.23 526	0.25 528	0.26 517	0.28 526	0.23 515	0.21 517

MSMD_ROB	0.31 506	0.26 513	0.26 452	0.24 476	0.21 512	0.34 502	0.25 481	0.34 460	0.39 457	0.40 505	0.69 529	0.45 509	0.40 514	0.34 497	0.27 485	0.20 514	0.19 512	0.26 517	0.25 520	0.23 515	0.22 519

DGSMNet	0.24 474	0.19 489	0.33 483	0.21 431	0.24 518	0.24 451	0.20 418	0.35 472	0.41 466	0.24 425	0.32 428	0.38 487	0.21 426	0.29 482	0.23 446	0.12 445	0.11 457	0.14 475	0.16 496	0.23 515	0.23 520

FC-DCNN v2	0.33 511	0.27 514	0.28 464	0.26 491	0.23 516	0.37 512	0.28 501	0.40 499	0.43 478	0.45 517	0.56 519	0.51 519	0.40 514	0.37 512	0.29 495	0.21 518	0.20 515	0.27 520	0.26 521	0.25 522	0.24 521

ACVNet_1	0.44 525	0.49 535	0.60 524	0.45 532	0.28 525	0.49 524	0.27 495	0.57 536	0.72 534	0.62 529	0.58 523	0.74 538	0.49 528	0.50 528	0.35 514	0.26 529	0.24 527	0.39 533	0.29 527	0.31 532	0.24 521

FCDSN-DC	0.33 511	0.28 518	0.28 464	0.30 515	0.24 518	0.39 516	0.28 501	0.42 510	0.42 473	0.43 515	0.53 511	0.51 519	0.41 519	0.36 508	0.30 500	0.21 518	0.20 515	0.27 520	0.26 521	0.25 522	0.24 521
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 527	0.27 514	0.27 459	0.27 503	0.24 518	0.47 521	0.31 523	0.55 533	0.59 518	0.72 536	1.13 555	1.15 547	0.61 538	0.52 531	0.37 519	0.21 518	0.20 515	0.27 520	0.31 531	0.25 522	0.24 521

FC-DCNN	0.33 511	0.27 514	0.28 464	0.26 491	0.23 516	0.37 512	0.28 501	0.40 499	0.43 478	0.45 517	0.55 514	0.51 519	0.40 514	0.37 512	0.30 500	0.21 518	0.20 515	0.27 520	0.26 521	0.25 522	0.24 521

ELAS_RVC	0.41 522	0.29 521	0.33 483	0.28 506	0.24 518	0.54 527	0.36 528	0.49 525	0.59 518	0.72 536	0.74 535	0.65 532	0.54 531	0.54 535	0.40 525	0.22 522	0.20 515	0.27 520	0.26 521	0.26 526	0.25 526
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 522	0.29 521	0.33 483	0.27 503	0.24 518	0.60 532	0.36 528	0.50 527	0.50 500	0.71 534	0.79 539	0.67 534	0.54 531	0.51 529	0.42 529	0.22 522	0.20 515	0.27 520	0.26 521	0.26 526	0.25 526
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	0.39 517	0.53 536	0.55 518	0.45 532	0.24 518	0.47 521	0.18 358	0.49 525	0.64 526	0.42 512	0.45 500	0.60 527	0.27 470	0.34 497	0.24 459	0.33 533	0.14 493	0.48 536	0.42 536	0.30 529	0.26 528

otaku	0.39 517	0.37 529	0.52 514	0.44 531	0.28 525	0.58 529	0.24 467	0.41 505	0.62 524	0.40 505	0.49 505	0.46 513	0.33 498	0.40 521	0.32 508	0.30 531	0.30 532	0.39 533	0.33 532	0.29 528	0.28 529

Ntro	0.40 520	0.40 531	0.53 515	0.46 535	0.30 529	0.65 535	0.24 467	0.46 521	0.68 531	0.41 509	0.49 505	0.48 517	0.42 522	0.39 517	0.31 507	0.32 532	0.28 530	0.37 532	0.30 529	0.32 533	0.29 530

Consistency-Raft	0.44 525	0.40 531	0.45 507	0.37 526	0.43 536	0.46 519	0.41 533	0.57 536	0.55 510	0.32 486	0.73 533	0.33 466	0.48 527	0.42 524	0.49 536	0.39 535	0.35 536	0.45 535	0.51 543	0.42 535	0.29 530

NVStereoNet_ROB	0.46 530	0.36 528	0.46 510	0.41 529	0.28 525	0.34 502	0.34 526	0.48 523	0.60 521	0.72 536	0.93 544	0.70 537	0.66 541	0.47 526	0.60 543	0.22 522	0.33 535	0.34 531	0.34 534	0.30 529	0.30 532
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	0.39 517	0.20 493	0.39 499	0.31 519	0.22 514	0.29 488	0.43 538	0.52 529	0.96 547	0.55 526	0.79 539	0.53 523	0.59 537	0.52 531	0.38 521	0.19 512	0.14 493	0.17 495	0.14 477	0.24 521	0.31 533

MADNet+	0.75 544	0.71 546	3.70 563	0.66 541	0.41 534	0.98 554	0.97 561	0.69 541	0.73 538	0.52 523	0.57 521	0.64 530	0.68 543	0.86 551	1.01 559	0.34 534	0.36 537	0.28 526	0.23 518	0.36 534	0.31 533

LSM	0.33 511	0.20 493	0.58 523	0.26 491	0.60 548	0.34 502	0.25 481	0.42 510	0.48 492	0.45 517	0.58 523	0.42 502	0.36 506	0.35 503	0.25 468	0.12 445	0.20 515	0.14 475	0.16 496	0.19 509	0.33 535

JetBlue	0.71 541	0.45 534	1.14 552	0.51 536	0.47 538	2.02 563	0.64 550	0.75 542	0.70 532	0.69 533	0.77 538	1.22 549	0.83 548	1.03 559	1.01 559	0.40 536	0.28 530	0.33 530	0.33 532	0.30 529	0.34 536

ACVNet_2	0.66 540	0.66 544	0.68 536	0.63 540	0.41 534	0.71 540	0.49 540	0.96 551	1.39 556	0.89 546	1.09 551	1.04 543	0.73 544	0.54 535	0.47 534	0.43 539	0.40 538	0.53 541	0.44 537	0.47 536	0.35 537

IMH-64-1	0.65 538	0.61 540	0.68 536	0.71 542	0.51 539	0.59 530	0.49 540	0.91 547	0.85 542	0.74 540	1.02 548	0.81 539	0.78 546	0.79 544	0.49 536	0.42 537	0.46 540	0.71 544	0.47 538	0.52 538	0.39 538

IMH-64	0.65 538	0.61 540	0.68 536	0.71 542	0.51 539	0.59 530	0.49 540	0.91 547	0.85 542	0.74 540	1.02 548	0.81 539	0.78 546	0.79 544	0.49 536	0.42 537	0.46 540	0.71 544	0.47 538	0.52 538	0.39 538

RainbowNet	0.54 534	0.61 540	0.70 540	0.57 539	0.43 536	0.65 535	0.37 531	0.60 538	0.87 544	0.50 522	0.66 526	0.64 530	0.47 526	0.49 527	0.43 532	0.47 541	0.48 545	0.52 540	0.41 535	0.52 538	0.40 540

IMH	0.71 541	0.64 543	0.68 536	0.76 544	0.54 541	0.69 538	0.54 544	0.98 553	1.10 549	0.82 544	1.09 551	0.89 541	0.88 551	0.87 552	0.52 540	0.44 540	0.50 549	0.75 547	0.51 543	0.56 543	0.41 541

PWCK	0.71 541	0.94 555	0.95 549	0.76 544	0.31 530	0.74 542	0.36 528	0.90 546	0.90 545	0.96 549	0.75 537	0.95 542	0.61 538	0.87 552	0.66 546	0.72 552	0.46 540	0.75 547	0.49 540	0.69 551	0.44 542

GCST	0.37 516	0.42 533	0.26 452	1.02 557	0.39 532	0.18 370	0.08 7	0.20 226	0.17 201	0.28 463	0.25 360	0.15 262	0.12 251	0.16 312	0.14 310	0.64 550	0.43 539	0.75 547	0.65 550	0.63 544	0.46 543

TorneroNet-64	0.76 545	0.72 547	0.74 541	0.78 546	0.58 547	0.91 553	0.56 545	0.84 545	1.29 553	0.66 530	0.90 542	1.40 555	0.75 545	0.85 550	0.67 549	0.49 542	0.46 540	0.72 546	0.59 546	0.67 548	0.53 544

anonymity	0.53 533	0.58 538	0.65 528	0.41 529	0.61 549	0.53 526	0.41 533	0.56 534	0.41 466	0.55 526	0.50 509	0.49 518	0.55 534	0.58 538	0.50 539	0.58 546	0.50 549	0.51 538	0.51 543	0.51 537	0.57 545

WAO-7	0.79 546	0.78 549	0.54 516	0.85 550	0.67 552	0.74 542	0.68 554	1.05 556	1.32 554	0.90 547	1.20 558	1.04 543	0.92 552	0.69 542	0.66 546	0.60 548	0.62 559	0.67 543	0.68 552	0.64 545	0.58 546

WAO-6	0.81 547	0.80 550	0.62 526	0.86 551	0.63 550	0.76 546	0.58 547	0.98 553	1.54 561	0.90 547	0.96 547	1.07 545	1.03 556	0.70 543	0.66 546	0.72 552	0.49 547	0.90 555	0.71 553	0.68 549	0.58 546

Dean	0.87 550	0.86 554	0.79 544	0.81 548	0.56 544	0.90 550	0.63 548	1.15 562	1.73 562	1.15 557	1.15 556	1.31 552	0.99 555	0.81 546	0.81 555	0.57 545	0.56 556	0.77 551	0.64 549	0.66 547	0.58 546

SPS-STEREO	0.57 536	0.58 538	0.65 528	0.45 532	0.55 543	0.62 533	0.44 539	0.62 539	0.50 500	0.68 532	0.64 525	0.66 533	0.57 536	0.61 539	0.60 543	0.62 549	0.47 544	0.51 538	0.49 540	0.55 542	0.58 546
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 535	0.57 537	0.65 528	0.40 527	0.54 541	0.66 537	0.49 540	0.56 534	0.45 489	0.66 530	0.69 529	0.67 534	0.56 535	0.63 540	0.56 541	0.59 547	0.48 545	0.50 537	0.50 542	0.52 538	0.58 546

LVE	0.83 549	0.85 553	0.85 547	0.80 547	0.56 544	1.04 559	0.65 551	1.05 556	1.47 559	0.96 549	1.22 559	1.10 546	0.85 549	0.83 547	0.71 551	0.49 542	0.55 555	0.76 550	0.60 548	0.65 546	0.59 551

WAO-8	0.91 551	0.81 551	0.65 528	0.94 554	0.69 553	0.90 550	0.67 552	1.07 559	1.83 564	1.06 554	1.45 561	1.30 550	1.07 557	0.84 548	0.78 552	0.74 554	0.53 552	0.86 553	0.75 554	0.69 551	0.62 552

Venus	0.91 551	0.81 551	0.65 528	0.94 554	0.69 553	0.90 550	0.67 552	1.07 559	1.83 564	1.06 554	1.45 561	1.30 550	1.07 557	0.84 548	0.78 552	0.74 554	0.53 552	0.86 553	0.75 554	0.69 551	0.62 552

TorneroNet	0.82 548	0.74 548	0.81 546	0.84 549	0.63 550	0.99 555	0.63 548	0.96 551	1.16 550	0.80 543	1.11 553	1.36 554	0.86 550	0.93 555	0.80 554	0.56 544	0.49 547	0.78 552	0.66 551	0.73 554	0.63 554

MFMNet_re	0.64 537	0.66 544	0.65 528	0.51 536	0.69 553	0.69 538	0.57 546	0.64 540	0.73 538	0.60 528	0.73 533	0.62 529	0.67 542	0.65 541	0.60 543	0.66 551	0.58 558	0.63 542	0.59 546	0.68 549	0.69 555

UNDER WATER-64	0.95 553	0.94 555	1.43 556	0.87 552	0.56 544	1.18 562	0.87 558	0.77 543	0.94 546	1.04 552	0.85 541	1.58 560	1.21 562	0.94 556	0.96 557	0.87 558	0.57 557	1.03 558	0.88 559	0.78 555	0.73 556

UNDER WATER	0.97 554	0.97 557	1.42 555	0.99 556	0.70 556	1.12 561	0.84 557	0.80 544	1.08 548	1.01 551	0.90 542	1.55 559	1.22 563	1.03 559	1.00 558	0.78 556	0.53 552	1.02 557	0.87 558	0.80 556	0.74 557

ktn	1.01 556	1.21 560	0.80 545	1.23 561	0.86 559	1.01 557	0.87 558	0.94 550	1.39 556	1.04 552	1.12 554	1.15 547	1.07 557	0.94 556	0.59 542	1.28 563	0.71 561	1.38 563	0.83 557	1.02 560	0.75 558

notaker	0.97 554	1.11 558	0.98 550	1.13 559	0.81 557	0.73 541	0.68 554	0.93 549	1.16 550	1.18 559	1.18 557	1.41 556	1.16 561	1.08 561	0.69 550	0.81 557	0.64 560	1.17 559	0.79 556	0.98 558	0.80 559

HanzoNet	1.29 559	1.26 562	1.19 553	1.12 558	0.85 558	1.02 558	0.83 556	1.03 555	1.48 560	1.64 562	1.61 563	2.50 564	1.72 564	1.61 563	1.61 562	1.26 562	0.80 562	1.31 562	1.01 561	1.02 560	0.86 560

KSHMR	1.09 557	1.17 559	0.88 548	1.25 562	1.00 561	0.99 555	0.96 560	1.13 561	1.37 555	1.16 558	1.29 560	1.41 556	0.96 554	1.01 558	0.92 556	1.03 561	1.08 563	1.20 560	1.03 562	1.01 559	0.97 561

JetRed	1.62 560	1.46 563	2.98 558	0.92 553	1.21 562	4.99 566	1.53 565	1.27 564	1.39 556	1.83 563	1.74 564	1.60 561	0.95 553	1.41 562	2.45 566	0.90 560	1.60 564	0.93 556	0.90 560	1.35 562	0.99 562

DPSimNet_ROB	1.11 558	1.23 561	0.78 542	1.13 559	0.88 560	1.10 560	1.13 562	1.16 563	1.23 552	1.43 561	1.02 548	1.41 556	1.10 560	0.90 554	1.60 561	1.46 564	0.51 551	1.21 561	1.03 562	0.90 557	1.01 563

tt	4.67 564	0.06 54	3.55 562	2.02 564	1.55 563	10.25 570	16.71 570	8.91 574	5.03 567	1.31 560	0.94 545	4.71 565	4.76 566	3.33 565	5.87 568	6.06 573	10.30 577	1.88 567	2.11 567	2.75 565	1.21 564

MADNet++	1.95 561	1.75 564	1.59 557	1.82 563	1.69 564	2.33 564	1.40 564	2.35 565	2.09 566	2.57 565	2.36 566	2.24 563	2.17 565	2.28 564	2.34 564	1.87 565	1.66 565	1.54 564	1.34 564	1.92 563	1.77 565

USTest	6.22 565	2.73 566	3.00 559	6.57 571	7.29 570	14.37 572	21.57 571	7.00 573	9.56 572	5.34 569	6.10 567	5.72 568	7.64 569	6.41 570	6.96 569	1.97 566	3.42 571	1.64 565	2.15 568	2.66 564	2.36 566

PML	8.91 572	9.34 577	6.13 565	5.35 568	6.41 569	14.99 573	23.38 577	5.27 566	6.83 568	18.04 578	28.19 583	7.67 570	6.83 568	7.85 571	5.75 567	5.35 572	1.83 566	5.95 576	1.93 566	8.64 574	2.52 567

xxxxx1	7.79 566	5.02 570	7.31 567	3.12 565	3.85 566	16.35 574	22.88 572	5.86 570	8.69 569	7.97 570	8.54 568	9.12 572	8.27 570	10.18 572	10.92 570	2.42 567	2.45 567	3.56 570	12.37 574	3.77 566	3.06 568

tt_ll	7.79 566	5.02 570	7.31 567	3.12 565	3.85 566	16.35 574	22.88 572	5.86 570	8.69 569	7.97 570	8.54 568	9.12 572	8.27 570	10.18 572	10.92 570	2.42 567	2.45 567	3.56 570	12.37 574	3.77 566	3.06 568

ff	7.79 566	5.02 570	7.31 567	3.12 565	3.85 566	16.35 574	22.88 572	5.86 570	8.69 569	7.97 570	8.54 568	9.12 572	8.27 570	10.18 572	10.92 570	2.42 567	2.45 567	3.56 570	12.37 574	3.77 566	3.06 568

TCMNet-wrong-test	3.67 563	5.48 573	3.89 564	12.18 575	11.75 576	4.65 565	3.88 566	1.06 558	0.72 534	1.09 556	2.15 565	6.30 569	0.53 530	3.43 566	2.36 565	0.89 559	0.20 515	1.87 566	1.69 565	5.57 571	3.62 571

Anonymous_1	10.96 575	7.92 574	7.46 570	10.33 572	10.06 571	18.65 578	26.34 578	11.06 575	13.44 576	9.40 573	10.05 573	9.67 575	11.23 575	10.73 575	12.72 575	6.42 574	8.38 574	5.77 573	10.61 573	12.12 575	6.77 572

DPSMNet_ROB	8.06 570	4.48 568	8.63 573	5.37 570	10.74 573	8.32 568	22.98 576	5.46 567	13.36 575	5.12 567	9.92 571	5.08 566	10.40 573	5.53 569	12.58 573	3.80 571	8.00 572	3.50 568	7.02 571	3.83 569	7.14 573

DGTPSM_ROB	8.06 570	4.48 568	8.63 573	5.35 568	10.72 572	8.32 568	22.97 575	5.46 567	13.35 574	5.12 567	9.92 571	5.08 566	10.40 573	5.52 568	12.58 573	3.79 570	8.00 572	3.50 568	7.02 571	3.83 569	7.14 573

DPSM_ROB	11.15 576	8.58 575	8.00 571	10.88 573	11.58 574	19.10 579	26.71 579	12.05 576	14.07 577	10.36 574	10.84 574	10.33 576	11.86 576	11.70 576	13.54 576	6.99 575	8.79 575	5.89 574	6.95 569	7.29 572	7.42 575

DPSM	11.15 576	8.58 575	8.00 571	10.88 573	11.58 574	19.10 579	26.71 579	12.05 576	14.07 577	10.36 574	10.84 574	10.33 576	11.86 576	11.70 576	13.54 576	6.99 575	8.79 575	5.89 574	6.95 569	7.29 572	7.42 575

LSM0	22.87 582	17.28 579	18.96 577	22.19 581	29.04 583	38.42 583	53.71 581	24.28 582	28.31 581	20.78 582	21.00 579	21.43 582	24.16 582	23.50 581	27.39 582	14.09 579	17.38 579	11.84 579	14.04 579	14.73 578	14.89 577

CasAABBNet	22.42 580	17.33 580	16.01 575	22.01 579	23.28 580	38.32 581	53.80 582	24.14 581	28.41 582	20.60 580	21.77 580	20.89 581	23.91 581	23.43 580	27.36 581	14.07 577	17.69 580	11.83 578	14.01 578	14.67 576	14.95 578

Selective-RAFT-Error	22.47 581	17.37 581	16.09 576	22.06 580	23.34 581	38.39 582	53.83 583	24.29 583	28.47 583	20.74 581	21.83 581	20.81 580	23.90 580	23.54 582	27.53 583	14.08 578	17.69 580	11.82 577	14.00 577	14.69 577	15.00 579

LRCNet_RVC	10.62 574	13.42 578	7.30 566	18.92 577	2.07 565	0.33 499	0.30 517	5.59 569	0.48 492	13.03 576	17.94 577	8.87 571	5.65 567	4.79 567	1.89 563	23.51 581	2.73 570	27.55 582	25.71 582	16.07 579	16.33 580

HaxPig	15.71 578	18.52 582	19.18 578	16.89 576	15.89 578	7.73 567	7.60 567	13.31 578	10.82 573	15.42 577	14.91 576	15.98 578	14.92 578	15.58 578	15.98 578	18.95 580	16.73 578	19.46 580	18.08 580	19.26 580	19.05 581

MEDIAN_ROB	20.38 579	24.04 583	23.31 580	21.23 578	21.71 579	10.40 571	7.92 568	17.64 579	15.50 579	20.12 579	19.70 578	20.34 579	20.32 579	21.19 579	21.13 579	23.81 582	21.81 582	24.98 581	23.76 581	24.71 581	23.93 582

AVERAGE_ROB	24.90 583	29.20 584	28.14 581	24.89 582	24.64 582	17.75 577	11.12 569	21.45 580	19.93 580	25.12 583	24.46 582	25.12 583	25.46 583	24.69 583	22.83 580	29.76 583	27.13 583	28.97 583	27.95 583	29.91 582	29.47 583

test_example2	98.32 584	94.13 585	45.89 582	96.35 583	109.85 584	88.61 584	95.45 584	25.75 584	94.37 584	130.00 585	126.06 584	58.17 584	74.63 584	88.51 584	79.96 584	150.23 584	221.02 584	77.62 584	99.10 584	113.75 584	96.94 584

ccccc		285.66 586		368.85 585	370.60 585	123.16 585		115.05 585		126.68 584		122.83 585		252.94 585		384.56 585	353.86 585	254.69 585	223.00 585	425.87 585

ASD4		3.38 567

Low-res two-view benchmark