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

IGEV-Stereo+	0.14 1	0.08 2	0.26 4	0.18 10	0.14 134	0.09 1	0.10 1	0.16 1	0.17 1	0.14 11	0.08 1	0.10 1	0.10 9	0.22 57	0.14 34	0.07 19	0.15 312	0.06 1	0.06 29	0.16 343	0.29 387

SPstereo	0.18 41	0.21 260	0.47 102	0.23 163	0.18 279	0.21 90	0.10 1	0.28 32	0.24 38	0.20 53	0.22 73	0.15 41	0.13 52	0.21 43	0.16 66	0.07 19	0.19 355	0.07 20	0.05 9	0.06 3	0.09 74

IGEV-Stereo++	0.15 9	0.09 5	0.27 7	0.21 73	0.13 98	0.14 4	0.11 3	0.23 7	0.19 6	0.15 18	0.14 19	0.11 5	0.11 19	0.19 28	0.12 2	0.06 1	0.21 369	0.06 1	0.05 9	0.06 3	0.28 382

GCST	0.50 392	0.67 433	0.82 345	1.04 457	0.55 437	0.38 328	0.11 3	0.42 189	0.33 155	0.42 336	0.35 189	0.29 191	0.18 136	0.50 258	0.23 202	0.70 450	0.42 441	0.79 451	0.62 454	0.63 440	0.47 433

Pointernet	0.15 9	0.08 2	0.35 30	0.19 21	0.12 56	0.20 68	0.12 5	0.34 102	0.25 60	0.15 18	0.16 24	0.13 17	0.11 19	0.18 18	0.13 10	0.08 105	0.06 37	0.06 1	0.05 9	0.06 3	0.08 45

trnet	0.14 1	0.09 5	0.26 4	0.15 2	0.07 1	0.21 90	0.12 5	0.25 23	0.26 69	0.16 23	0.21 65	0.15 41	0.13 52	0.19 28	0.14 34	0.09 167	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.06 3	0.06 5

DIP-Stereo	0.20 85	0.13 91	0.48 116	0.20 47	0.13 98	0.28 202	0.12 5	0.43 196	0.26 69	0.27 120	0.32 153	0.21 96	0.17 108	0.26 101	0.20 150	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.06 29	0.07 40	0.10 121
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WCG-NET	0.16 19	0.12 69	0.30 13	0.19 21	0.11 28	0.21 90	0.13 8	0.29 47	0.22 22	0.19 45	0.22 73	0.18 63	0.12 31	0.23 68	0.14 34	0.08 105	0.08 150	0.07 20	0.06 29	0.08 83	0.10 121

U	1.02 442	0.10 15	0.26 4	0.22 116	3.66 471	6.41 472	0.13 8	0.22 6	0.21 19	0.11 1	0.11 2	0.10 1	0.09 4	0.12 1	0.11 1	0.07 19	0.05 3	5.35 476	2.86 473	0.07 40	0.06 5

MaDis-Stereo	0.15 9	0.17 206	0.39 47	0.19 21	0.15 191	0.16 12	0.13 8	0.26 25	0.22 22	0.13 3	0.15 21	0.14 33	0.11 19	0.17 11	0.17 84	0.08 105	0.07 100	0.08 82	0.06 29	0.07 40	0.06 5

MIF-Stereo (partial)	0.18 41	0.13 91	0.50 157	0.22 116	0.15 191	0.16 12	0.13 8	0.29 47	0.26 69	0.17 32	0.26 98	0.16 46	0.17 108	0.25 85	0.18 108	0.09 167	0.06 37	0.10 219	0.08 125	0.09 151	0.08 45

UniTT-Stereo	0.15 9	0.12 69	0.45 84	0.21 73	0.14 134	0.17 20	0.13 8	0.20 3	0.19 6	0.16 23	0.20 48	0.10 1	0.11 19	0.18 18	0.17 84	0.08 105	0.06 37	0.07 20	0.06 29	0.08 83	0.07 14

DLNR_Zeroshot_test	10.53 476	12.28 484	20.32 483	105.84 493	23.88 490	0.14 4	0.13 8	3.20 471	0.20 11	0.16 23	0.23 79	0.16 46	0.10 9	0.32 177	0.16 66	2.54 471	0.32 431	0.07 20	0.07 60	40.17 491	0.28 382

ROB_FTStereo	0.19 61	0.13 91	0.51 171	0.22 116	0.11 28	0.19 41	0.13 8	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.25 85	0.17 84	0.09 167	0.06 37	0.10 219	0.08 125	0.10 202	0.09 74

CREStereo++_RVC	0.16 19	0.09 5	0.42 68	0.17 5	0.11 28	0.18 30	0.13 8	0.23 7	0.31 131	0.21 59	0.31 144	0.13 17	0.11 19	0.17 11	0.16 66	0.07 19	0.04 1	0.06 1	0.15 368	0.06 3	0.05 1
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
raftrobust	0.19 61	0.19 239	0.42 68	0.23 163	0.24 371	0.19 41	0.13 8	0.33 95	0.28 93	0.26 110	0.20 48	0.19 72	0.17 108	0.23 68	0.17 84	0.08 105	0.10 213	0.07 20	0.06 29	0.07 40	0.09 74

RALAANet	0.21 111	0.24 301	0.53 203	0.23 163	0.14 134	0.22 114	0.13 8	0.38 141	0.30 123	0.29 154	0.26 98	0.25 141	0.15 78	0.28 130	0.20 150	0.08 105	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.10 202	0.07 14

XX-Stereo	0.25 208	0.11 34	1.09 401	0.35 396	0.38 423	0.23 132	0.13 8	0.43 196	0.19 6	0.20 53	0.40 246	0.31 218	0.10 9	0.33 186	0.13 10	0.08 105	0.11 239	0.08 82	0.09 198	0.07 40	0.10 121

DN-CSS_ROB	0.24 183	0.33 362	0.69 302	0.25 239	0.14 134	0.26 180	0.13 8	0.42 189	0.35 176	0.30 177	0.42 265	0.22 101	0.20 160	0.34 200	0.22 186	0.07 19	0.06 37	0.11 270	0.11 276	0.11 254	0.09 74

DCVSM-stereo	0.25 208	0.14 131	0.53 203	0.21 73	0.14 134	0.27 186	0.14 20	0.35 111	0.35 176	0.42 336	0.33 171	0.46 331	0.30 286	0.31 171	0.27 246	0.11 261	0.10 213	0.12 303	0.10 246	0.12 291	0.15 249

AIO-Stereo	0.16 19	0.12 69	0.29 10	0.30 356	0.20 322	0.16 12	0.14 20	0.28 32	0.22 22	0.14 11	0.15 21	0.13 17	0.08 1	0.20 38	0.15 54	0.06 1	0.16 323	0.07 20	0.08 125	0.06 3	0.24 351

testlalala2	0.19 61	0.11 34	0.49 136	0.37 401	0.26 386	0.24 152	0.14 20	0.37 130	0.26 69	0.25 100	0.27 109	0.21 96	0.12 31	0.17 11	0.17 84	0.07 19	0.07 100	0.07 20	0.07 60	0.07 40	0.08 45

MSKI-zero shot	0.19 61	0.10 15	0.47 102	0.30 356	0.14 134	0.21 90	0.14 20	0.33 95	0.22 22	0.24 89	0.25 91	0.22 101	0.10 9	0.32 177	0.14 34	0.07 19	0.30 426	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.09 74

MIM_Stereo	0.20 85	0.17 206	0.55 221	0.20 47	0.21 335	0.17 20	0.14 20	0.37 130	0.27 84	0.28 130	0.35 189	0.23 114	0.13 52	0.28 130	0.16 66	0.06 1	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.15 249

CASnet	0.15 9	0.13 91	0.30 13	0.22 116	0.08 3	0.15 8	0.14 20	0.28 32	0.26 69	0.23 83	0.20 48	0.15 41	0.11 19	0.18 18	0.13 10	0.07 19	0.05 3	0.11 270	0.09 198	0.08 83	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.21 111	0.25 316	0.53 203	0.32 374	0.20 322	0.25 165	0.14 20	0.32 80	0.25 60	0.25 100	0.20 48	0.24 130	0.12 31	0.28 130	0.18 108	0.07 19	0.07 100	0.12 303	0.09 198	0.09 151	0.16 262

LoS	0.15 9	0.09 5	0.34 26	0.17 5	0.09 7	0.22 114	0.14 20	0.27 28	0.27 84	0.15 18	0.18 36	0.19 72	0.14 65	0.23 68	0.14 34	0.08 105	0.06 37	0.06 1	0.04 1	0.06 3	0.06 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 9	0.10 15	0.34 26	0.32 374	0.19 304	0.16 12	0.14 20	0.29 47	0.20 11	0.13 3	0.14 19	0.13 17	0.08 1	0.23 68	0.14 34	0.06 1	0.13 271	0.07 20	0.06 29	0.06 3	0.11 155

Patchmatch Stereo++	0.19 61	0.13 91	0.51 171	0.22 116	0.11 28	0.19 41	0.14 20	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.27 111	0.18 108	0.09 167	0.06 37	0.10 219	0.08 125	0.10 202	0.09 74
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
IIG-Stereo	0.24 183	0.16 179	0.47 102	0.29 347	0.12 56	0.23 132	0.14 20	0.40 168	0.33 155	0.35 265	0.37 215	0.33 236	0.22 177	0.70 351	0.26 235	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.07 60	0.08 83	0.07 14

HUI-Stereo	0.19 61	0.13 91	0.52 192	0.22 116	0.11 28	0.19 41	0.14 20	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.23 68	0.17 84	0.09 167	0.06 37	0.10 219	0.08 125	0.10 202	0.09 74

RAFT-RH_RVC	0.26 230	0.13 91	0.57 239	0.22 116	0.12 56	0.25 165	0.14 20	0.27 28	0.29 109	0.38 299	1.14 434	0.23 114	0.18 136	0.58 296	0.24 210	0.07 19	0.06 37	0.10 219	0.07 60	0.06 3	0.08 45

iRAFT	0.19 61	0.13 91	0.51 171	0.22 116	0.11 28	0.19 41	0.14 20	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.27 111	0.18 108	0.09 167	0.06 37	0.10 219	0.08 125	0.10 202	0.09 74

TANstereo	0.16 19	0.11 34	0.43 73	0.16 4	0.08 3	0.25 165	0.14 20	0.23 7	0.29 109	0.25 100	0.30 133	0.16 46	0.12 31	0.18 18	0.13 10	0.08 105	0.07 100	0.06 1	0.05 9	0.07 40	0.08 45

BEATNet_4x	0.25 208	0.25 316	0.66 293	0.23 163	0.10 20	0.29 222	0.14 20	0.49 258	0.34 166	0.31 192	0.35 189	0.32 229	0.26 235	0.34 200	0.33 294	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.07 60	0.11 254	0.13 214

rvit_stereo_0075_2	0.25 208	0.18 227	0.65 288	0.27 309	0.22 350	0.22 114	0.15 36	0.41 186	0.36 190	0.27 120	0.37 215	0.29 191	0.21 170	0.29 149	0.20 150	0.17 376	0.12 255	0.19 392	0.12 315	0.14 327	0.14 236

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 85	0.74 439	0.71 314	0.17 5	0.08 3	0.15 8	0.15 36	0.19 2	0.18 2	0.13 3	0.12 4	0.10 1	0.08 1	0.16 5	0.14 34	0.34 428	0.12 255	0.08 82	0.07 60	0.11 254	0.24 351

RSM++	0.14 1	0.11 34	0.25 2	0.32 374	0.17 252	0.17 20	0.15 36	0.23 7	0.21 19	0.12 2	0.12 4	0.14 33	0.09 4	0.21 43	0.13 10	0.06 1	0.05 3	0.07 20	0.07 60	0.07 40	0.11 155

RSM	0.14 1	0.11 34	0.25 2	0.29 347	0.16 223	0.16 12	0.15 36	0.24 15	0.20 11	0.13 3	0.13 9	0.15 41	0.09 4	0.22 57	0.13 10	0.06 1	0.06 37	0.07 20	0.07 60	0.07 40	0.11 155

gcap-zeroshot	0.19 61	0.14 131	0.51 171	0.21 73	0.15 191	0.27 186	0.15 36	0.32 80	0.24 38	0.26 110	0.20 48	0.34 244	0.15 78	0.22 57	0.14 34	0.07 19	0.08 150	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.09 74

MoCha-V2	0.18 41	0.12 69	0.40 53	0.30 356	0.24 371	0.16 12	0.15 36	0.28 32	0.19 6	0.16 23	0.16 24	0.13 17	0.13 52	0.30 160	0.13 10	0.06 1	0.28 414	0.06 1	0.06 29	0.06 3	0.25 362

IGEV++	0.19 61	0.13 91	0.38 42	0.30 356	0.19 304	0.15 8	0.15 36	0.32 80	0.18 2	0.13 3	0.16 24	0.12 8	0.11 19	0.24 75	0.15 54	0.07 19	0.32 431	0.07 20	0.05 9	0.07 40	0.42 425

GMStereo_Zeroshot	0.25 208	0.22 278	0.51 171	0.27 309	0.14 134	0.28 202	0.15 36	0.40 168	0.36 190	0.37 291	0.43 278	0.40 290	0.17 108	0.35 207	0.21 170	0.12 299	0.07 100	0.13 328	0.07 60	0.17 355	0.10 121

testlalala	0.17 33	0.11 34	0.49 136	0.20 47	0.13 98	0.23 132	0.15 36	0.33 95	0.22 22	0.25 100	0.20 48	0.14 33	0.11 19	0.17 11	0.14 34	0.07 19	0.23 388	0.07 20	0.06 29	0.05 1	0.07 14

CES	0.14 1	0.08 2	0.24 1	0.17 5	0.23 360	0.18 30	0.15 36	0.24 15	0.20 11	0.14 11	0.18 36	0.14 33	0.10 9	0.19 28	0.12 2	0.07 19	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.08 83	0.20 311

Selective-RAFT	0.19 61	0.14 131	0.37 41	0.24 207	0.11 28	0.30 235	0.15 36	0.35 111	0.34 166	0.17 32	0.17 28	0.22 101	0.18 136	0.29 149	0.18 108	0.07 19	0.16 323	0.07 20	0.07 60	0.08 83	0.08 45

MC-Stereo	0.18 41	0.10 15	0.36 36	0.28 334	0.14 134	0.18 30	0.15 36	0.24 15	0.20 11	0.21 59	0.24 85	0.16 46	0.13 52	0.25 85	0.14 34	0.07 19	0.17 342	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.30 390

GLC_STEREO	0.15 9	0.11 34	0.31 18	0.22 116	0.09 7	0.17 20	0.15 36	0.24 15	0.28 93	0.17 32	0.20 48	0.17 54	0.11 19	0.24 75	0.17 84	0.07 19	0.09 186	0.09 149	0.08 125	0.07 40	0.07 14

PSM-adaLoss	0.19 61	0.13 91	0.51 171	0.22 116	0.11 28	0.19 41	0.15 36	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.25 85	0.17 84	0.09 167	0.06 37	0.10 219	0.08 125	0.10 202	0.09 74

ROB_FTStereo_v2	0.19 61	0.13 91	0.51 171	0.22 116	0.11 28	0.19 41	0.15 36	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.25 85	0.18 108	0.09 167	0.06 37	0.10 219	0.08 125	0.10 202	0.09 74

iGMRVC	0.19 61	0.13 91	0.51 171	0.22 116	0.11 28	0.19 41	0.15 36	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.27 111	0.18 108	0.09 167	0.06 37	0.10 219	0.08 125	0.10 202	0.09 74

RAFT-IKP	0.19 61	0.13 91	0.51 171	0.22 116	0.11 28	0.18 30	0.15 36	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.26 101	0.18 108	0.09 167	0.06 37	0.10 219	0.08 125	0.10 202	0.09 74

XX-TBD	0.16 19	0.21 260	0.43 73	0.22 116	0.10 20	0.23 132	0.15 36	0.23 7	0.28 93	0.22 76	0.26 98	0.14 33	0.12 31	0.16 5	0.14 34	0.08 105	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 40	0.06 5

Gwc-CoAtRS	0.17 33	0.10 15	0.41 59	0.20 47	0.12 56	0.20 68	0.15 36	0.34 102	0.29 109	0.23 83	0.23 79	0.27 165	0.15 78	0.21 43	0.14 34	0.07 19	0.06 37	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.07 14

CREStereo	0.14 1	0.09 5	0.27 7	0.14 1	0.08 3	0.22 114	0.15 36	0.26 25	0.26 69	0.16 23	0.21 65	0.14 33	0.13 52	0.19 28	0.14 34	0.09 167	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 40	0.06 5
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
PMTNet	0.16 19	0.09 5	0.31 18	0.15 2	0.09 7	0.23 132	0.15 36	0.26 25	0.24 38	0.17 32	0.21 65	0.16 46	0.14 65	0.23 68	0.14 34	0.29 421	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 40	0.07 14

CFNet	0.29 279	0.29 342	0.57 239	0.23 163	0.14 134	0.34 293	0.15 36	0.53 291	0.46 300	0.31 192	0.40 246	0.38 273	0.27 241	0.76 375	0.28 254	0.10 226	0.07 100	0.11 270	0.11 276	0.11 254	0.09 74

HITNet	0.22 125	0.23 291	0.60 268	0.20 47	0.09 7	0.27 186	0.15 36	0.45 223	0.33 155	0.29 154	0.33 171	0.27 165	0.22 177	0.29 149	0.27 246	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.06 29	0.09 151	0.11 155
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
model_zeroshot	0.21 111	0.14 131	0.51 171	0.34 390	0.18 279	0.26 180	0.16 59	0.41 186	0.24 38	0.33 229	0.20 48	0.25 141	0.12 31	0.26 101	0.16 66	0.09 167	0.21 369	0.07 20	0.08 125	0.07 40	0.13 214

GCAP-BAT	0.20 85	0.12 69	0.48 116	0.25 239	0.17 252	0.24 152	0.16 59	0.32 80	0.21 19	0.28 130	0.30 133	0.26 160	0.12 31	0.28 130	0.19 133	0.07 19	0.25 399	0.07 20	0.08 125	0.06 3	0.19 297

WCG-NET（raft）	0.16 19	0.14 131	0.32 21	0.18 10	0.09 7	0.19 41	0.16 59	0.24 15	0.27 84	0.19 45	0.19 40	0.20 83	0.12 31	0.22 57	0.13 10	0.06 1	0.17 342	0.06 1	0.05 9	0.07 40	0.07 14

RAFT-Stereo-weight	0.17 33	0.10 15	0.31 18	0.20 47	0.12 56	0.20 68	0.16 59	0.38 141	0.33 155	0.25 100	0.20 48	0.19 72	0.10 9	0.19 28	0.16 66	0.07 19	0.13 271	0.07 20	0.06 29	0.06 3	0.09 74

CAS++	0.17 33	0.13 91	0.35 30	0.18 10	0.13 98	0.17 20	0.16 59	0.42 189	0.25 60	0.19 45	0.18 36	0.13 17	0.10 9	0.22 57	0.12 2	0.12 299	0.10 213	0.11 270	0.08 125	0.10 202	0.09 74
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.33 316	0.91 446	0.48 116	0.74 447	0.50 431	0.20 68	0.16 59	0.33 95	0.27 84	0.29 154	0.15 21	0.13 17	0.11 19	0.17 11	0.14 34	0.31 425	0.27 409	0.06 1	0.05 9	0.97 460	0.31 394

H2IRNET	0.19 61	0.18 227	0.50 157	0.22 116	0.12 56	0.20 68	0.16 59	0.28 32	0.31 131	0.17 32	0.32 153	0.25 141	0.20 160	0.24 75	0.19 133	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.10 246	0.10 202	0.08 45

MyStereo8	0.25 208	0.20 252	0.69 302	0.24 207	0.17 252	0.31 255	0.16 59	0.50 266	0.32 141	0.29 154	0.38 222	0.25 141	0.19 155	0.33 186	0.29 267	0.08 105	0.20 364	0.08 82	0.08 125	0.10 202	0.16 262

AEACV	0.20 85	0.09 5	0.32 21	0.39 412	0.34 411	0.21 90	0.16 59	0.30 59	0.18 2	0.17 32	0.17 28	0.13 17	0.16 93	0.27 111	0.13 10	0.07 19	0.29 425	0.07 20	0.09 198	0.07 40	0.37 416

Any-RAFT	0.18 41	0.09 5	0.33 24	0.19 21	0.10 20	0.29 222	0.16 59	0.44 216	0.32 141	0.25 100	0.27 109	0.29 191	0.16 93	0.23 68	0.13 10	0.08 105	0.07 100	0.06 1	0.05 9	0.07 40	0.07 14

EGLCR-Stereo	0.19 61	0.09 5	0.34 26	0.29 347	0.17 252	0.28 202	0.16 59	0.30 59	0.23 28	0.22 76	0.11 2	0.16 46	0.09 4	0.28 130	0.15 54	0.07 19	0.25 399	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.37 416

test-3	0.18 41	0.10 15	0.48 116	0.23 163	0.14 134	0.18 30	0.16 59	0.32 80	0.29 109	0.26 110	0.17 28	0.22 101	0.13 52	0.26 101	0.19 133	0.06 1	0.14 285	0.08 82	0.08 125	0.06 3	0.10 121

test_1	0.18 41	0.10 15	0.48 116	0.23 163	0.14 134	0.18 30	0.16 59	0.32 80	0.29 109	0.26 110	0.17 28	0.22 101	0.13 52	0.26 101	0.19 133	0.06 1	0.14 285	0.08 82	0.08 125	0.06 3	0.10 121

TRStereo	0.22 125	0.21 260	0.62 277	0.40 416	0.19 304	0.22 114	0.16 59	0.58 350	0.30 123	0.21 59	0.21 65	0.22 101	0.13 52	0.27 111	0.14 34	0.09 167	0.09 186	0.09 149	0.11 276	0.06 3	0.19 297

OMP-Stereo	0.24 183	0.16 179	0.48 116	0.30 356	0.13 98	0.21 90	0.16 59	0.38 141	0.35 176	0.34 247	0.30 133	0.33 236	0.20 160	0.70 351	0.24 210	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.07 60	0.08 83	0.07 14

ASMatch	0.23 155	0.11 34	0.55 221	0.25 239	0.14 134	0.19 41	0.16 59	0.32 80	0.30 123	0.28 130	0.68 396	0.28 178	0.26 235	0.50 258	0.22 186	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.07 60	0.06 3	0.11 155

DeepStereo_RVC	0.19 61	0.12 69	0.47 102	0.22 116	0.11 28	0.19 41	0.16 59	0.29 47	0.24 38	0.28 130	0.27 109	0.23 114	0.28 261	0.24 75	0.19 133	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.07 60	0.09 151	0.10 121

RAFT-345	0.22 125	0.11 34	0.55 221	0.22 116	0.12 56	0.20 68	0.16 59	0.27 28	0.28 93	0.27 120	0.65 390	0.20 83	0.17 108	0.55 284	0.22 186	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.07 60	0.06 3	0.07 14

raft+_RVC	0.21 111	0.21 260	0.46 97	0.22 116	0.35 414	0.21 90	0.16 59	0.39 159	0.35 176	0.22 76	0.28 114	0.20 83	0.15 78	0.25 85	0.20 150	0.08 105	0.16 323	0.08 82	0.07 60	0.07 40	0.12 193

sCroCo_RVC	0.19 61	0.15 156	0.60 268	0.27 309	0.18 279	0.23 132	0.16 59	0.28 32	0.24 38	0.14 11	0.22 73	0.17 54	0.14 65	0.22 57	0.16 66	0.11 261	0.11 239	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.10 121

CFNet-RSSM	0.18 41	0.10 15	0.45 84	0.20 47	0.12 56	0.20 68	0.16 59	0.40 168	0.31 131	0.23 83	0.21 65	0.26 160	0.15 78	0.21 43	0.14 34	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.06 5

rvit_stereo_0083	0.17 33	0.13 91	0.29 10	0.21 73	0.13 98	0.17 20	0.17 80	0.23 7	0.36 190	0.16 23	0.22 73	0.19 72	0.17 108	0.21 43	0.17 84	0.11 261	0.10 213	0.10 219	0.08 125	0.09 151	0.08 45

rvit_stereo_0081_aga	0.17 33	0.17 206	0.40 53	0.21 73	0.14 134	0.20 68	0.17 80	0.24 15	0.26 69	0.18 43	0.21 65	0.20 83	0.14 65	0.20 38	0.15 54	0.12 299	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.10 202	0.08 45

rvit_stereo_0081	0.16 19	0.13 91	0.30 13	0.21 73	0.12 56	0.17 20	0.17 80	0.24 15	0.34 166	0.17 32	0.19 40	0.18 63	0.15 78	0.20 38	0.17 84	0.11 261	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.09 151	0.07 14

rvit_stereo_0082	0.16 19	0.13 91	0.30 13	0.21 73	0.12 56	0.17 20	0.17 80	0.24 15	0.34 166	0.17 32	0.19 40	0.18 63	0.15 78	0.20 38	0.17 84	0.11 261	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.09 151	0.07 14

MGS-Stereo	0.15 9	0.12 69	0.38 42	0.19 21	0.11 28	0.18 30	0.17 80	0.21 4	0.23 28	0.14 11	0.24 85	0.16 46	0.10 9	0.19 28	0.13 10	0.07 19	0.06 37	0.07 20	0.06 29	0.10 202	0.07 14

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 41	0.15 156	0.27 7	0.20 47	0.13 98	0.24 152	0.17 80	0.31 74	0.37 205	0.43 347	0.17 28	0.13 17	0.12 31	0.20 38	0.16 66	0.08 105	0.07 100	0.09 149	0.07 60	0.09 151	0.08 45

11t1	0.21 111	0.12 69	0.45 84	0.20 47	0.15 191	0.27 186	0.17 80	0.37 130	0.28 93	0.27 120	0.25 91	0.24 130	0.23 188	0.28 130	0.25 224	0.09 167	0.19 355	0.07 20	0.07 60	0.09 151	0.23 339

ff7	0.18 41	0.13 91	0.41 59	0.21 73	0.15 191	0.21 90	0.17 80	0.28 32	0.23 28	0.21 59	0.13 9	0.12 8	0.12 31	0.27 111	0.13 10	0.07 19	0.25 399	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.36 408

IGEVStereo-DCA	0.20 85	0.17 206	0.41 59	0.22 116	0.15 191	0.20 68	0.17 80	0.28 32	0.23 28	0.19 45	0.12 4	0.14 33	0.12 31	0.38 222	0.31 279	0.07 19	0.16 323	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.36 408

ffff	0.18 41	0.13 91	0.41 59	0.21 73	0.15 191	0.21 90	0.17 80	0.28 32	0.23 28	0.21 59	0.13 9	0.12 8	0.12 31	0.27 111	0.13 10	0.07 19	0.25 399	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.36 408

11t	0.18 41	0.13 91	0.41 59	0.21 73	0.15 191	0.21 90	0.17 80	0.28 32	0.23 28	0.21 59	0.13 9	0.12 8	0.12 31	0.27 111	0.13 10	0.07 19	0.25 399	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.36 408

plain	0.18 41	0.16 179	0.59 261	0.21 73	0.13 98	0.16 12	0.17 80	0.29 47	0.23 28	0.16 23	0.26 98	0.13 17	0.17 108	0.27 111	0.17 84	0.09 167	0.06 37	0.10 219	0.07 60	0.10 202	0.07 14

EKT-Stereo	0.39 349	0.13 91	0.53 203	0.42 422	3.94 472	0.22 114	0.17 80	0.38 141	0.30 123	0.21 59	0.20 48	0.23 114	0.15 78	0.30 160	0.18 108	0.10 226	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.09 151	0.12 193

PCWNet_CMD	0.23 155	0.14 131	0.48 116	0.21 73	0.13 98	0.28 202	0.17 80	0.47 240	0.47 312	0.30 177	0.36 204	0.37 267	0.24 207	0.29 149	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.10 219	0.08 125	0.11 254	0.11 155

testlalala_base	0.23 155	0.14 131	0.48 116	0.26 275	0.16 223	0.25 165	0.17 80	0.37 130	0.19 6	0.20 53	0.26 98	0.17 54	0.14 65	0.19 28	0.18 108	0.42 438	0.23 388	0.07 20	0.06 29	0.50 432	0.14 236

RAFT-Test	0.19 61	0.11 34	0.41 59	0.26 275	0.21 335	0.26 180	0.17 80	0.37 130	0.26 69	0.24 89	0.29 121	0.32 229	0.14 65	0.22 57	0.15 54	0.07 19	0.08 150	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.07 14

SDNR	0.47 387	0.29 342	0.92 374	0.24 207	0.37 420	1.27 450	0.17 80	0.54 303	0.58 375	0.44 353	0.85 418	0.55 370	0.28 261	1.19 436	0.52 363	0.23 403	0.24 398	0.17 379	0.13 343	0.19 377	0.26 373

4D-IteraStereo	0.20 85	0.21 260	0.62 277	0.21 73	0.14 134	0.19 41	0.17 80	0.29 47	0.28 93	0.24 89	0.20 48	0.20 83	0.10 9	0.22 57	0.18 108	0.07 19	0.07 100	0.10 219	0.08 125	0.08 83	0.33 402

anonymousdsp2	0.23 155	0.11 34	0.42 68	0.26 275	0.24 371	0.25 165	0.17 80	0.43 196	0.37 205	0.30 177	0.23 79	0.24 130	0.15 78	0.32 177	0.17 84	0.07 19	0.28 414	0.07 20	0.05 9	0.08 83	0.44 429

anonymousdsp	0.20 85	0.13 91	0.49 136	0.28 334	0.20 322	0.21 90	0.17 80	0.29 47	0.24 38	0.22 76	0.13 9	0.12 8	0.12 31	0.32 177	0.13 10	0.07 19	0.26 406	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.48 436

knoymous	0.18 41	0.10 15	0.35 30	0.17 5	0.11 28	0.21 90	0.17 80	0.33 95	0.24 38	0.24 89	0.28 114	0.27 165	0.16 93	0.24 75	0.17 84	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.06 29	0.09 151	0.10 121

RCA-Stereo	0.17 33	0.10 15	0.33 24	0.20 47	0.11 28	0.19 41	0.17 80	0.39 159	0.36 190	0.21 59	0.25 91	0.17 54	0.17 108	0.18 18	0.15 54	0.07 19	0.14 285	0.07 20	0.06 29	0.06 3	0.08 45

ccc-4	0.18 41	0.13 91	0.41 59	0.21 73	0.15 191	0.21 90	0.17 80	0.28 32	0.23 28	0.21 59	0.13 9	0.12 8	0.12 31	0.27 111	0.13 10	0.07 19	0.25 399	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.36 408

x	0.23 155	0.15 156	0.45 84	0.20 47	0.15 191	0.27 186	0.17 80	0.43 196	0.35 176	0.26 110	0.31 144	0.29 191	0.25 218	0.29 149	0.30 270	0.09 167	0.22 379	0.08 82	0.09 198	0.09 151	0.24 351

BUS	0.24 183	0.13 91	0.36 36	0.25 239	0.14 134	0.44 356	0.17 80	0.59 359	0.36 190	0.34 247	0.35 189	0.31 218	0.22 177	0.27 111	0.22 186	0.10 226	0.07 100	0.11 270	0.10 246	0.09 151	0.10 121

NINENet	0.27 253	0.16 179	0.49 136	0.23 163	0.16 223	0.44 356	0.17 80	0.63 387	0.49 331	0.33 229	0.38 222	0.31 218	0.22 177	0.43 236	0.22 186	0.11 261	0.10 213	0.12 303	0.08 125	0.12 291	0.11 155

IGEV-Stereo	0.20 85	0.13 91	0.49 136	0.28 334	0.20 322	0.21 90	0.17 80	0.29 47	0.24 38	0.22 76	0.13 9	0.12 8	0.12 31	0.32 177	0.13 10	0.07 19	0.26 406	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.48 436
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.23 155	0.19 239	0.65 288	0.21 73	0.12 56	0.28 202	0.17 80	0.45 223	0.32 141	0.33 229	0.32 153	0.16 46	0.17 108	0.50 258	0.23 202	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.07 60	0.07 40	0.08 45

PSM-softLoss	0.22 125	0.11 34	0.53 203	0.25 239	0.12 56	0.20 68	0.17 80	0.39 159	0.29 109	0.29 154	0.32 153	0.24 130	0.16 93	0.53 274	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.10 219	0.09 198	0.08 83	0.12 193

KMStereo	0.22 125	0.11 34	0.53 203	0.25 239	0.12 56	0.20 68	0.17 80	0.39 159	0.29 109	0.29 154	0.32 153	0.24 130	0.16 93	0.53 274	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.10 219	0.09 198	0.08 83	0.12 193

SST-Stereo	0.22 125	0.11 34	0.52 192	0.25 239	0.14 134	0.19 41	0.17 80	0.32 80	0.26 69	0.34 247	0.33 171	0.29 191	0.25 218	0.56 290	0.18 108	0.08 105	0.05 3	0.10 219	0.08 125	0.09 151	0.07 14

Pruner-Stereo	0.20 85	0.12 69	0.49 136	0.29 347	0.12 56	0.19 41	0.17 80	0.32 80	0.31 131	0.33 229	0.32 153	0.25 141	0.15 78	0.25 85	0.22 186	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.10 121

AnonymousM	0.19 61	0.20 252	0.30 13	0.18 10	0.10 20	0.19 41	0.17 80	0.32 80	0.27 84	0.27 120	0.21 65	0.18 63	0.14 65	0.21 43	0.16 66	0.09 167	0.08 150	0.38 430	0.15 368	0.06 3	0.08 45

CRE-IMP	0.19 61	0.13 91	0.51 171	0.23 163	0.11 28	0.24 152	0.17 80	0.31 74	0.24 38	0.27 120	0.26 98	0.24 130	0.17 108	0.24 75	0.19 133	0.09 167	0.05 3	0.10 219	0.07 60	0.10 202	0.10 121

rafts_anoy	0.21 111	0.22 278	0.49 136	0.25 239	0.24 371	0.19 41	0.17 80	0.34 102	0.32 141	0.24 89	0.25 91	0.20 83	0.16 93	0.25 85	0.21 170	0.08 105	0.19 355	0.11 270	0.12 315	0.09 151	0.09 74

iRaftStereo_RVC	0.17 33	0.16 179	0.35 30	0.21 73	0.11 28	0.20 68	0.17 80	0.34 102	0.25 60	0.20 53	0.25 91	0.19 72	0.12 31	0.21 43	0.16 66	0.07 19	0.12 255	0.10 219	0.09 198	0.09 151	0.14 236

CFNet_pseudo	0.23 155	0.14 131	0.48 116	0.20 47	0.13 98	0.27 186	0.17 80	0.46 230	0.45 290	0.30 177	0.37 215	0.38 273	0.23 188	0.30 160	0.22 186	0.09 167	0.06 37	0.11 270	0.08 125	0.11 254	0.11 155

111	0.22 125	0.22 278	0.57 239	0.19 21	0.09 7	0.24 152	0.17 80	0.44 216	0.46 300	0.24 89	0.30 133	0.29 191	0.22 177	0.25 85	0.19 133	0.08 105	0.05 3	0.07 20	0.06 29	0.07 40	0.15 249

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 85	0.23 291	0.49 136	0.21 73	0.16 223	0.19 41	0.17 80	0.35 111	0.32 141	0.26 110	0.33 171	0.20 83	0.17 108	0.21 43	0.17 84	0.06 1	0.10 213	0.07 20	0.07 60	0.07 40	0.11 155

FADNet_RVC	0.31 303	0.35 375	0.98 387	0.24 207	0.16 223	0.30 235	0.17 80	0.52 281	0.39 229	0.30 177	0.38 222	0.30 208	0.29 280	0.54 279	0.33 294	0.14 339	0.14 285	0.14 348	0.16 378	0.21 390	0.24 351

MSMDNet	0.23 155	0.14 131	0.49 136	0.20 47	0.13 98	0.28 202	0.17 80	0.47 240	0.47 312	0.30 177	0.36 204	0.37 267	0.24 207	0.29 149	0.21 170	0.09 167	0.07 100	0.09 149	0.08 125	0.11 254	0.11 155

ccs_rob	0.23 155	0.14 131	0.48 116	0.20 47	0.13 98	0.27 186	0.17 80	0.46 230	0.45 290	0.30 177	0.37 215	0.38 273	0.23 188	0.30 160	0.22 186	0.09 167	0.06 37	0.11 270	0.08 125	0.12 291	0.11 155

AdaStereo	0.25 208	0.17 206	0.47 102	0.25 239	0.13 98	0.33 278	0.17 80	0.57 337	0.43 269	0.34 247	0.38 222	0.35 258	0.21 170	0.32 177	0.24 210	0.14 339	0.06 37	0.13 328	0.09 198	0.11 254	0.09 74
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.
iResNet_ROB	0.27 253	0.27 332	0.48 116	0.21 73	0.12 56	0.32 271	0.17 80	0.57 337	0.55 367	0.39 313	0.44 288	0.37 267	0.28 261	0.43 236	0.28 254	0.08 105	0.06 37	0.06 1	0.05 9	0.09 151	0.11 155

UGAM-zero	0.26 230	0.11 34	0.56 231	0.20 47	0.16 223	0.28 202	0.18 124	0.48 250	0.25 60	0.31 192	0.28 114	0.56 374	0.32 311	0.66 340	0.17 84	0.07 19	0.10 213	0.07 20	0.09 198	0.07 40	0.31 394

ITSA-stereo	0.26 230	0.16 179	0.39 47	0.24 207	0.11 28	0.28 202	0.18 124	0.58 350	0.59 382	0.32 217	0.32 153	0.33 236	0.28 261	0.51 264	0.34 298	0.11 261	0.08 150	0.11 270	0.11 276	0.11 254	0.15 249

RAStereo	0.14 1	0.15 156	0.40 53	0.22 116	0.11 28	0.15 8	0.18 124	0.25 23	0.24 38	0.13 3	0.17 28	0.11 5	0.09 4	0.15 2	0.13 10	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.06 29	0.07 40	0.05 1

Occ-G	0.18 41	0.10 15	0.38 42	0.23 163	0.15 191	0.16 12	0.18 124	0.23 7	0.26 69	0.15 18	0.20 48	0.21 96	0.11 19	0.22 57	0.19 133	0.07 19	0.17 342	0.07 20	0.06 29	0.08 83	0.30 390

AE-Stereo	0.21 111	0.12 69	0.50 157	0.25 239	0.15 191	0.24 152	0.18 124	0.40 168	0.34 166	0.19 45	0.26 98	0.21 96	0.13 52	0.22 57	0.16 66	0.07 19	0.26 406	0.09 149	0.10 246	0.07 40	0.31 394

rrr	0.22 125	0.17 206	0.79 338	0.22 116	0.15 191	0.20 68	0.18 124	0.40 168	0.27 84	0.19 45	0.12 4	0.14 33	0.12 31	0.38 222	0.31 279	0.07 19	0.16 323	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.28 382

CFNet_ucs	0.25 208	0.14 131	0.51 171	0.20 47	0.15 191	0.29 222	0.18 124	0.51 276	0.46 300	0.32 217	0.42 265	0.38 273	0.23 188	0.31 171	0.22 186	0.11 261	0.08 150	0.12 303	0.09 198	0.13 305	0.13 214

HH	0.22 125	0.12 69	0.55 221	0.32 374	0.16 223	0.27 186	0.18 124	0.36 118	0.25 60	0.20 53	0.26 98	0.34 244	0.18 136	0.33 186	0.15 54	0.07 19	0.16 323	0.07 20	0.07 60	0.07 40	0.31 394

HanStereo	0.22 125	0.12 69	0.55 221	0.32 374	0.16 223	0.27 186	0.18 124	0.36 118	0.25 60	0.20 53	0.26 98	0.34 244	0.18 136	0.33 186	0.15 54	0.07 19	0.16 323	0.07 20	0.07 60	0.07 40	0.31 394

LoS_RVC	0.14 1	0.11 34	0.32 21	0.18 10	0.16 223	0.20 68	0.18 124	0.21 4	0.18 2	0.14 11	0.20 48	0.12 8	0.17 108	0.17 11	0.14 34	0.06 1	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.14 236

CAS	0.16 19	0.07 1	0.29 10	0.42 422	0.17 252	0.20 68	0.18 124	0.23 7	0.20 11	0.15 18	0.19 40	0.11 5	0.10 9	0.15 2	0.14 34	0.31 425	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 3	0.16 262

DCANet-4	0.20 85	0.11 34	0.58 254	0.19 21	0.09 7	0.19 41	0.18 124	0.39 159	0.42 258	0.29 154	0.31 144	0.17 54	0.22 177	0.21 43	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.06 3	0.09 74

fff	0.20 85	0.15 156	0.57 239	0.19 21	0.09 7	0.19 41	0.18 124	0.38 141	0.46 300	0.29 154	0.31 144	0.18 63	0.28 261	0.21 43	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.06 3	0.09 74

ADStereo(finetuned)	0.21 111	0.15 156	0.59 261	0.19 21	0.09 7	0.19 41	0.18 124	0.37 130	0.41 246	0.30 177	0.31 144	0.19 72	0.31 300	0.21 43	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.07 40	0.10 121

UDGNet	0.24 183	0.37 384	0.53 203	0.25 239	0.14 134	0.24 152	0.18 124	0.32 80	0.44 279	0.29 154	0.28 114	0.24 130	0.20 160	0.30 160	0.21 170	0.16 362	0.07 100	0.21 400	0.11 276	0.16 343	0.11 155

IPLGR	0.22 125	0.14 131	0.75 323	0.21 73	0.11 28	0.25 165	0.18 124	0.44 216	0.38 213	0.29 154	0.28 114	0.21 96	0.19 155	0.37 220	0.19 133	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.07 60	0.07 40	0.07 14

PFNet+	0.21 111	0.11 34	0.54 215	0.22 116	0.12 56	0.17 20	0.18 124	0.31 74	0.36 190	0.33 229	0.32 153	0.24 130	0.16 93	0.33 186	0.18 108	0.10 226	0.07 100	0.11 270	0.10 246	0.08 83	0.12 193

NF-Stereo	0.22 125	0.11 34	0.52 192	0.25 239	0.12 56	0.21 90	0.18 124	0.40 168	0.35 176	0.28 130	0.30 133	0.22 101	0.17 108	0.52 271	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.13 214

OCTAStereo	0.22 125	0.11 34	0.52 192	0.25 239	0.12 56	0.21 90	0.18 124	0.40 168	0.35 176	0.28 130	0.30 133	0.22 101	0.17 108	0.51 264	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.13 214

RAFT_R40	0.22 125	0.11 34	0.52 192	0.25 239	0.13 98	0.18 30	0.18 124	0.32 80	0.31 131	0.33 229	0.33 171	0.30 208	0.23 188	0.55 284	0.19 133	0.08 105	0.05 3	0.10 219	0.08 125	0.09 151	0.07 14

RE-Stereo	0.22 125	0.11 34	0.52 192	0.25 239	0.12 56	0.21 90	0.18 124	0.40 168	0.35 176	0.28 130	0.30 133	0.22 101	0.17 108	0.51 264	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.13 214

TVStereo	0.22 125	0.11 34	0.52 192	0.25 239	0.12 56	0.21 90	0.18 124	0.40 168	0.35 176	0.28 130	0.30 133	0.22 101	0.17 108	0.51 264	0.21 170	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.13 214

CroCo-Stereo	0.15 9	0.16 179	0.34 26	0.25 239	0.12 56	0.11 2	0.18 124	0.35 111	0.24 38	0.13 3	0.13 9	0.18 63	0.12 31	0.15 2	0.13 10	0.08 105	0.06 37	0.07 20	0.05 9	0.07 40	0.06 5
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
RALCasStereoNet	0.22 125	0.22 278	0.48 116	0.23 163	0.23 360	0.22 114	0.18 124	0.32 80	0.27 84	0.22 76	0.30 133	0.22 101	0.15 78	0.29 149	0.20 150	0.08 105	0.22 379	0.07 20	0.06 29	0.10 202	0.25 362

HCRNet	0.25 208	0.27 332	0.42 68	0.34 390	0.17 252	0.27 186	0.18 124	0.45 223	0.37 205	0.31 192	0.35 189	0.32 229	0.23 188	0.44 239	0.21 170	0.13 318	0.08 150	0.13 328	0.11 276	0.11 254	0.09 74

DCANet	0.20 85	0.15 156	0.57 239	0.19 21	0.09 7	0.19 41	0.18 124	0.37 130	0.41 246	0.30 177	0.31 144	0.19 72	0.23 188	0.21 43	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.07 40	0.10 121

csc	0.20 85	0.15 156	0.57 239	0.19 21	0.09 7	0.19 41	0.18 124	0.38 141	0.46 300	0.29 154	0.31 144	0.18 63	0.28 261	0.21 43	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.06 3	0.09 74

cscssc	0.20 85	0.15 156	0.57 239	0.19 21	0.09 7	0.19 41	0.18 124	0.38 141	0.46 300	0.29 154	0.31 144	0.18 63	0.28 261	0.21 43	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.06 3	0.09 74

test_xeample3	0.22 125	0.17 206	0.81 342	0.21 73	0.15 191	0.20 68	0.18 124	0.40 168	0.25 60	0.19 45	0.12 4	0.13 17	0.12 31	0.34 200	0.33 294	0.07 19	0.20 364	0.07 20	0.08 125	0.08 83	0.34 405

AFF-stereo	0.20 85	0.24 301	0.49 136	0.22 116	0.11 28	0.18 30	0.18 124	0.35 111	0.29 109	0.25 100	0.36 204	0.25 141	0.17 108	0.25 85	0.17 84	0.06 1	0.09 186	0.08 82	0.08 125	0.08 83	0.11 155

GMStereo	0.21 111	0.30 348	0.57 239	0.21 73	0.12 56	0.24 152	0.18 124	0.30 59	0.41 246	0.26 110	0.24 85	0.17 54	0.16 93	0.25 85	0.19 133	0.10 226	0.07 100	0.08 82	0.08 125	0.11 254	0.09 74
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.22 125	0.13 91	0.48 116	0.22 116	0.12 56	0.27 186	0.18 124	0.43 196	0.37 205	0.31 192	0.32 153	0.29 191	0.23 188	0.27 111	0.24 210	0.10 226	0.07 100	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.11 155

R-Stereo Train	0.19 61	0.10 15	0.49 136	0.22 116	0.12 56	0.23 132	0.18 124	0.43 196	0.20 11	0.31 192	0.45 302	0.20 83	0.14 65	0.18 18	0.18 108	0.08 105	0.06 37	0.07 20	0.06 29	0.06 3	0.07 14

RAFT-Stereo	0.19 61	0.10 15	0.49 136	0.22 116	0.12 56	0.23 132	0.18 124	0.43 196	0.20 11	0.31 192	0.45 302	0.20 83	0.14 65	0.18 18	0.18 108	0.08 105	0.06 37	0.07 20	0.06 29	0.06 3	0.07 14
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.25 208	0.21 260	0.49 136	0.19 21	0.15 191	0.34 293	0.18 124	0.47 240	0.36 190	0.30 177	0.35 189	0.40 290	0.26 235	0.35 207	0.24 210	0.13 318	0.08 150	0.13 328	0.14 359	0.13 305	0.13 214

MLCV	0.25 208	0.23 291	0.59 261	0.22 116	0.09 7	0.30 235	0.18 124	0.40 168	0.38 213	0.38 299	0.44 288	0.31 218	0.22 177	0.44 239	0.32 286	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.06 29	0.07 40	0.08 45

test_sample1	0.24 183	0.13 91	0.40 53	0.20 47	0.13 98	0.29 222	0.19 160	0.43 196	0.30 123	0.27 120	0.34 181	0.31 218	0.28 261	0.45 245	0.27 246	0.09 167	0.16 323	0.08 82	0.08 125	0.09 151	0.22 331

SMFormer	0.27 253	0.13 91	0.47 102	0.20 47	0.10 20	0.28 202	0.19 160	0.54 303	0.48 318	0.35 265	0.42 265	0.31 218	0.27 241	0.60 308	0.34 298	0.10 226	0.16 323	0.08 82	0.09 198	0.10 202	0.16 262

tta	0.27 253	0.13 91	0.47 102	0.20 47	0.10 20	0.28 202	0.19 160	0.54 303	0.48 318	0.35 265	0.42 265	0.31 218	0.27 241	0.60 308	0.34 298	0.10 226	0.16 323	0.08 82	0.09 198	0.08 83	0.13 214

qqq1	0.26 230	0.13 91	0.47 102	0.20 47	0.10 20	0.28 202	0.19 160	0.54 303	0.48 318	0.35 265	0.42 265	0.31 218	0.27 241	0.60 308	0.21 170	0.10 226	0.16 323	0.07 20	0.07 60	0.08 83	0.13 214

fff1	0.26 230	0.13 91	0.47 102	0.20 47	0.10 20	0.28 202	0.19 160	0.54 303	0.48 318	0.35 265	0.42 265	0.31 218	0.27 241	0.60 308	0.21 170	0.10 226	0.16 323	0.07 20	0.07 60	0.08 83	0.13 214

ACVNet-DCA	0.21 111	0.16 179	0.50 157	0.27 309	0.13 98	0.31 255	0.19 160	0.43 196	0.32 141	0.21 59	0.20 48	0.13 17	0.17 108	0.28 130	0.12 2	0.08 105	0.28 414	0.08 82	0.06 29	0.09 151	0.23 339

xx1	0.23 155	0.16 179	0.50 157	0.27 309	0.13 98	0.31 255	0.19 160	0.39 159	0.48 318	0.21 59	0.20 48	0.28 178	0.25 218	0.28 130	0.12 2	0.08 105	0.28 414	0.10 219	0.11 276	0.09 151	0.23 339

1test111	0.22 125	0.16 179	0.50 157	0.27 309	0.13 98	0.31 255	0.19 160	0.43 196	0.32 141	0.21 59	0.20 48	0.13 17	0.17 108	0.36 211	0.28 254	0.08 105	0.28 414	0.08 82	0.06 29	0.09 151	0.23 339

cc1	0.22 125	0.16 179	0.50 157	0.27 309	0.13 98	0.31 255	0.19 160	0.39 159	0.48 318	0.21 59	0.20 48	0.13 17	0.17 108	0.28 130	0.12 2	0.08 105	0.28 414	0.08 82	0.06 29	0.08 83	0.37 416

tt1	0.22 125	0.16 179	0.49 136	0.26 275	0.15 191	0.31 255	0.19 160	0.38 141	0.46 300	0.21 59	0.19 40	0.13 17	0.16 93	0.28 130	0.12 2	0.08 105	0.28 414	0.08 82	0.06 29	0.08 83	0.37 416

IGEV_Zeroshot_test	0.23 155	0.11 34	0.82 345	0.21 73	0.23 360	0.20 68	0.19 160	0.38 141	0.23 28	0.34 247	0.22 73	0.29 191	0.14 65	0.24 75	0.20 150	0.07 19	0.09 186	0.08 82	0.08 125	0.08 83	0.35 407

CASS	0.22 125	0.16 179	0.40 53	0.26 275	0.12 56	0.29 222	0.19 160	0.40 168	0.32 141	0.34 247	0.35 189	0.25 141	0.25 218	0.26 101	0.21 170	0.13 318	0.08 150	0.11 270	0.09 198	0.11 254	0.12 193
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.24 183	0.10 15	0.43 73	0.32 374	0.26 386	0.33 278	0.19 160	0.44 216	0.30 123	0.24 89	0.27 109	0.37 267	0.25 218	0.30 160	0.22 186	0.09 167	0.18 351	0.09 149	0.13 343	0.10 202	0.27 376

ProNet	0.16 19	0.13 91	0.36 36	0.21 73	0.15 191	0.20 68	0.19 160	0.29 47	0.23 28	0.14 11	0.13 9	0.13 17	0.12 31	0.25 85	0.13 10	0.06 1	0.09 186	0.07 20	0.06 29	0.07 40	0.22 331

CroCo-Stereo Lap2	0.16 19	0.18 227	0.39 47	0.26 275	0.18 279	0.11 2	0.19 160	0.30 59	0.22 22	0.13 3	0.16 24	0.15 41	0.11 19	0.17 11	0.15 54	0.07 19	0.07 100	0.08 82	0.06 29	0.08 83	0.07 14

DisPM	0.20 85	0.11 34	0.52 192	0.24 207	0.13 98	0.18 30	0.19 160	0.30 59	0.31 131	0.33 229	0.34 181	0.23 114	0.16 93	0.34 200	0.17 84	0.09 167	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.12 193

iRaft-Stereo_5w	0.25 208	0.24 301	0.50 157	0.23 163	0.18 279	0.19 41	0.19 160	0.39 159	0.35 176	0.28 130	0.36 204	0.34 244	0.23 188	0.66 340	0.28 254	0.07 19	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.09 151	0.14 236

AACVNet	0.28 261	0.22 278	0.55 221	0.23 163	0.14 134	0.30 235	0.19 160	0.43 196	0.33 155	0.39 313	0.42 265	0.44 319	0.29 280	0.73 360	0.28 254	0.11 261	0.09 186	0.11 270	0.09 198	0.13 305	0.12 193

GANet-ADL	0.22 125	0.14 131	0.51 171	0.23 163	0.14 134	0.29 222	0.19 160	0.48 250	0.36 190	0.26 110	0.33 171	0.32 229	0.20 160	0.26 101	0.22 186	0.11 261	0.07 100	0.07 20	0.06 29	0.09 151	0.11 155

LCNet	0.22 125	0.12 69	0.42 68	0.26 275	0.12 56	0.23 132	0.19 160	0.36 118	0.28 93	0.28 130	0.35 189	0.26 160	0.30 286	0.35 207	0.17 84	0.07 19	0.05 3	0.09 149	0.10 246	0.13 305	0.22 331

AAGNet	0.34 324	0.12 69	0.53 203	0.26 275	0.16 223	0.20 68	0.19 160	0.31 74	0.29 109	0.35 265	0.35 189	0.27 165	0.30 286	0.44 239	2.56 465	0.08 105	0.05 3	0.10 219	0.07 60	0.09 151	0.07 14

TransformOpticalFlow	0.24 183	0.14 131	0.57 239	0.24 207	0.11 28	0.21 90	0.19 160	0.43 196	0.34 166	0.30 177	0.43 278	0.36 263	0.31 300	0.61 314	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.08 82	0.07 60	0.06 3	0.08 45

NRIStereo	0.20 85	0.12 69	0.50 157	0.23 163	0.11 28	0.24 152	0.19 160	0.30 59	0.28 93	0.26 110	0.26 98	0.25 141	0.18 136	0.34 200	0.19 133	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.07 60	0.09 151	0.09 74

PFNet	0.24 183	0.11 34	0.63 282	0.25 239	0.14 134	0.22 114	0.19 160	0.40 168	0.35 176	0.36 276	0.32 153	0.27 165	0.20 160	0.63 325	0.23 202	0.09 167	0.05 3	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.08 45

s12784h	0.18 41	0.09 5	0.38 42	0.18 10	0.07 1	0.33 278	0.19 160	0.39 159	0.34 166	0.24 89	0.25 91	0.18 63	0.18 136	0.25 85	0.17 84	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.06 3	0.05 1

pcwnet_v2	0.32 309	0.16 179	1.22 420	0.23 163	0.19 304	0.32 271	0.19 160	0.61 375	0.61 386	0.37 291	0.45 302	0.35 258	0.29 280	0.37 220	0.26 235	0.14 339	0.11 239	0.12 303	0.11 276	0.14 327	0.18 282

GES	0.23 155	0.14 131	0.54 215	0.21 73	0.14 134	0.28 202	0.19 160	0.51 276	0.35 176	0.31 192	0.36 204	0.25 141	0.24 207	0.30 160	0.23 202	0.11 261	0.09 186	0.08 82	0.08 125	0.10 202	0.12 193

FADNet	0.34 324	0.43 403	0.88 368	0.24 207	0.22 350	0.37 322	0.19 160	0.56 328	0.49 331	0.32 217	0.36 204	0.43 313	0.32 311	0.65 334	0.30 270	0.17 376	0.16 323	0.14 348	0.16 378	0.25 404	0.21 320

iResNetv2_ROB	0.29 279	0.37 384	0.92 374	0.24 207	0.13 98	0.30 235	0.19 160	0.55 319	0.51 342	0.39 313	0.46 314	0.39 287	0.27 241	0.36 211	0.30 270	0.09 167	0.06 37	0.07 20	0.05 9	0.13 305	0.11 155

NOSS_ROB	0.33 316	0.24 301	0.49 136	0.27 309	0.16 223	0.34 293	0.19 160	0.55 319	0.50 336	0.34 247	0.37 215	0.42 307	0.30 286	0.93 415	0.25 224	0.19 396	0.20 364	0.24 409	0.22 409	0.17 355	0.25 362

PWC_ROB	0.41 364	0.38 390	0.92 374	0.26 275	0.20 322	0.39 332	0.19 160	0.61 375	0.69 405	0.58 404	0.84 417	0.52 363	0.44 368	0.74 364	0.62 385	0.13 318	0.09 186	0.14 348	0.10 246	0.17 355	0.18 282

rvit_0105_6	0.20 85	0.16 179	0.41 59	0.23 163	0.14 134	0.18 30	0.20 191	0.31 74	0.39 229	0.18 43	0.22 73	0.23 114	0.18 136	0.26 101	0.18 108	0.16 362	0.13 271	0.13 328	0.11 276	0.11 254	0.09 74

ACV-stereo	0.30 292	0.20 252	0.82 345	0.23 163	0.16 223	0.48 378	0.20 191	0.38 141	0.34 166	0.29 154	0.33 171	0.66 407	0.43 364	0.55 284	0.31 279	0.10 226	0.09 186	0.09 149	0.09 198	0.11 254	0.12 193

rvit_stereo_0080	0.16 19	0.17 206	0.35 30	0.19 21	0.13 98	0.14 4	0.20 191	0.29 47	0.26 69	0.16 23	0.17 28	0.19 72	0.14 65	0.19 28	0.16 66	0.11 261	0.08 150	0.08 82	0.08 125	0.10 202	0.08 45

test_sample3	0.25 208	0.14 131	0.52 192	0.20 47	0.12 56	0.33 278	0.20 191	0.53 291	0.38 213	0.32 217	0.35 189	0.29 191	0.24 207	0.54 279	0.25 224	0.10 226	0.14 285	0.09 149	0.09 198	0.11 254	0.15 249

whm_eth	0.16 19	0.17 206	0.35 30	0.19 21	0.13 98	0.14 4	0.20 191	0.29 47	0.26 69	0.16 23	0.17 28	0.19 72	0.14 65	0.19 28	0.16 66	0.11 261	0.08 150	0.08 82	0.08 125	0.10 202	0.08 45

anonymousa	0.26 230	0.13 91	0.56 231	0.29 347	0.30 404	0.31 255	0.20 191	0.38 141	0.36 190	0.33 229	0.51 336	0.41 296	0.27 241	0.25 85	0.24 210	0.08 105	0.18 351	0.09 149	0.18 393	0.08 83	0.17 279

qqq	0.24 183	0.16 179	0.46 97	0.20 47	0.15 191	0.23 132	0.20 191	0.43 196	0.32 141	0.26 110	0.31 144	0.28 178	0.25 218	0.36 211	0.28 254	0.08 105	0.22 379	0.10 219	0.11 276	0.09 151	0.23 339

IER	0.24 183	0.15 156	0.50 157	0.21 73	0.15 191	0.31 255	0.20 191	0.44 216	0.38 213	0.34 247	0.41 257	0.32 229	0.34 320	0.31 171	0.23 202	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.08 125	0.09 151	0.09 74

CIPLG	0.23 155	0.28 339	0.75 323	0.24 207	0.16 223	0.25 165	0.20 191	0.38 141	0.33 155	0.32 217	0.34 181	0.23 114	0.15 78	0.27 111	0.22 186	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.09 74

IPLGR_C	0.23 155	0.29 342	0.81 342	0.24 207	0.16 223	0.24 152	0.20 191	0.38 141	0.33 155	0.32 217	0.33 171	0.23 114	0.15 78	0.26 101	0.22 186	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.09 74

MIPNet	0.22 125	0.19 239	0.64 285	0.22 116	0.12 56	0.28 202	0.20 191	0.48 250	0.39 229	0.31 192	0.24 85	0.19 72	0.24 207	0.28 130	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.08 82	0.07 60	0.07 40	0.08 45

ACRE	0.23 155	0.27 332	0.83 350	0.24 207	0.15 191	0.24 152	0.20 191	0.38 141	0.32 141	0.32 217	0.33 171	0.23 114	0.15 78	0.26 101	0.22 186	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.09 74

HHNet	0.23 155	0.12 69	0.66 293	0.19 21	0.18 279	0.20 68	0.20 191	0.36 118	0.32 141	0.33 229	0.59 372	0.19 72	0.21 170	0.24 75	0.31 279	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.07 60	0.08 83	0.12 193

STrans-v2	0.25 208	0.14 131	0.56 231	0.21 73	0.12 56	0.23 132	0.20 191	0.50 266	0.31 131	0.31 192	0.42 265	0.35 258	0.35 327	0.62 322	0.24 210	0.07 19	0.05 3	0.08 82	0.07 60	0.06 3	0.08 45

sAnonymous2	0.21 111	0.24 301	0.79 338	0.24 207	0.17 252	0.22 114	0.20 191	0.36 118	0.29 109	0.17 32	0.19 40	0.17 54	0.16 93	0.18 18	0.15 54	0.10 226	0.07 100	0.09 149	0.08 125	0.23 399	0.18 282

CroCo_RVC	0.21 111	0.24 301	0.79 338	0.24 207	0.17 252	0.22 114	0.20 191	0.36 118	0.29 109	0.17 32	0.19 40	0.17 54	0.16 93	0.18 18	0.15 54	0.10 226	0.07 100	0.09 149	0.08 125	0.23 399	0.18 282

222	0.45 377	0.14 131	0.43 73	0.19 21	0.15 191	0.36 314	0.20 191	0.60 368	0.43 269	0.37 291	0.45 302	0.30 208	0.28 261	0.59 303	3.72 469	0.11 261	0.19 355	0.08 82	0.09 198	0.09 151	0.27 376

xxxx	0.39 349	0.14 131	0.47 102	0.20 47	0.16 223	0.38 328	0.20 191	0.61 375	0.43 269	0.30 177	0.44 288	0.38 273	0.25 218	0.50 258	2.41 463	0.11 261	0.21 369	0.09 149	0.10 246	0.10 202	0.26 373

DMCA	0.24 183	0.18 227	0.51 171	0.23 163	0.14 134	0.27 186	0.20 191	0.45 223	0.40 239	0.32 217	0.33 171	0.33 236	0.25 218	0.27 111	0.30 270	0.11 261	0.08 150	0.10 219	0.08 125	0.11 254	0.12 193

FADNet-RVC	0.34 324	0.43 403	0.97 385	0.25 239	0.20 322	0.33 278	0.20 191	0.51 276	0.42 258	0.34 247	0.40 246	0.41 296	0.29 280	0.65 334	0.36 309	0.14 339	0.14 285	0.14 348	0.15 368	0.19 377	0.20 311

RASNet	0.30 292	0.19 239	0.59 261	0.23 163	0.19 304	0.33 278	0.20 191	0.50 266	0.41 246	0.31 192	0.44 288	0.47 340	0.38 342	0.79 383	0.40 323	0.09 167	0.07 100	0.07 20	0.09 198	0.08 83	0.10 121

HSM	0.29 279	0.18 227	0.48 116	0.21 73	0.15 191	0.33 278	0.20 191	0.55 319	0.39 229	0.36 276	0.39 237	0.67 411	0.32 311	0.88 401	0.24 210	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.09 151	0.10 121

CBMV_ROB	0.36 332	0.21 260	0.57 239	0.22 116	0.14 134	0.35 307	0.20 191	0.55 319	0.47 312	0.52 387	0.58 368	0.45 324	0.53 397	0.75 369	0.50 359	0.18 387	0.19 355	0.23 407	0.21 402	0.15 335	0.20 311

PWCDC_ROB	0.41 364	0.41 399	0.77 333	0.34 390	0.21 335	0.43 351	0.20 191	0.60 368	0.90 429	0.44 353	1.24 439	0.36 263	0.38 342	0.56 290	0.48 352	0.18 387	0.11 239	0.11 270	0.10 246	0.20 384	0.16 262

DDVS	0.26 230	0.16 179	0.45 84	0.25 239	0.17 252	0.34 293	0.21 215	0.43 196	0.31 131	0.34 247	0.41 257	0.47 340	0.21 170	0.52 271	0.29 267	0.11 261	0.09 186	0.11 270	0.09 198	0.13 305	0.16 262

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 261	0.17 206	0.96 383	0.29 347	0.31 409	0.29 222	0.21 215	0.53 291	0.28 93	0.27 120	0.55 357	0.41 296	0.18 136	0.30 160	0.22 186	0.08 105	0.10 213	0.08 82	0.13 343	0.12 291	0.20 311

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 230	0.15 156	0.96 383	0.21 73	0.25 382	0.30 235	0.21 215	0.54 303	0.28 93	0.25 100	0.29 121	0.46 331	0.23 188	0.28 130	0.20 150	0.08 105	0.10 213	0.08 82	0.12 315	0.11 254	0.17 279

rvit_stereo_ft	0.18 41	0.19 239	0.43 73	0.25 239	0.14 134	0.17 20	0.21 215	0.30 59	0.28 93	0.17 32	0.19 40	0.20 83	0.17 108	0.22 57	0.18 108	0.11 261	0.07 100	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.08 45

DualNet (step1)	0.31 303	0.21 260	0.69 302	0.18 10	0.17 252	0.36 314	0.21 215	0.54 303	0.43 269	0.38 299	0.36 204	0.38 273	0.32 311	0.41 229	0.26 235	0.24 405	0.21 369	0.28 418	0.24 415	0.18 370	0.21 320

test_sample9	0.45 377	0.21 260	0.69 302	0.18 10	0.17 252	0.36 314	0.21 215	0.54 303	0.43 269	0.38 299	0.36 204	0.38 273	0.32 311	0.70 351	1.01 417	0.24 405	1.93 469	0.28 418	0.24 415	0.18 370	0.21 320

test_sample8	0.52 398	0.21 260	0.69 302	0.18 10	0.17 252	0.36 314	0.21 215	0.57 337	0.38 213	0.63 408	0.39 237	1.16 436	0.68 421	0.70 351	1.01 417	0.24 405	1.93 469	0.28 418	0.24 415	0.18 370	0.21 320

test_sample5	0.26 230	0.14 131	0.51 171	0.21 73	0.12 56	0.31 255	0.21 215	0.53 291	0.38 213	0.33 229	0.43 278	0.29 191	0.25 218	0.56 290	0.24 210	0.10 226	0.14 285	0.10 219	0.10 246	0.11 254	0.16 262

test_sample4	0.26 230	0.14 131	0.53 203	0.21 73	0.12 56	0.32 271	0.21 215	0.53 291	0.38 213	0.33 229	0.38 222	0.28 178	0.25 218	0.54 279	0.25 224	0.10 226	0.14 285	0.10 219	0.09 198	0.11 254	0.16 262

CoDeX	0.24 183	0.13 91	0.48 116	0.22 116	0.14 134	0.29 222	0.21 215	0.55 319	0.42 258	0.29 154	0.36 204	0.28 178	0.23 188	0.48 252	0.20 150	0.09 167	0.06 37	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.08 45

mmm	0.25 208	0.15 156	0.44 81	0.23 163	0.20 322	0.28 202	0.21 215	0.43 196	0.32 141	0.31 192	0.40 246	0.30 208	0.24 207	0.31 171	0.28 254	0.09 167	0.21 369	0.11 270	0.12 315	0.10 202	0.26 373

DualNet	0.26 230	0.14 131	0.51 171	0.21 73	0.12 56	0.31 255	0.21 215	0.53 291	0.38 213	0.34 247	0.44 288	0.29 191	0.25 218	0.56 290	0.24 210	0.10 226	0.14 285	0.10 219	0.10 246	0.11 254	0.16 262

ffm	0.27 253	0.17 206	0.84 354	0.21 73	0.13 98	0.29 222	0.21 215	0.38 141	0.46 300	0.31 192	0.44 288	0.34 244	0.24 207	0.28 130	0.12 2	0.08 105	0.28 414	0.12 303	0.11 276	0.08 83	0.37 416

ff1	0.36 332	0.17 206	0.84 354	0.21 73	0.13 98	0.29 222	0.21 215	0.38 141	0.46 300	0.31 192	0.44 288	0.34 244	0.24 207	0.91 408	1.30 435	0.08 105	0.28 414	0.12 303	0.11 276	0.08 83	0.37 416

mmx	0.37 339	0.17 206	0.84 354	0.21 73	0.13 98	0.29 222	0.21 215	0.57 337	0.48 318	0.31 192	0.44 288	0.34 244	0.24 207	0.91 408	1.30 435	0.10 226	0.20 364	0.12 303	0.11 276	0.11 254	0.23 339

xxx	0.37 339	0.17 206	0.84 354	0.21 73	0.13 98	0.29 222	0.21 215	0.57 337	0.48 318	0.31 192	0.44 288	0.34 244	0.24 207	0.91 408	1.30 435	0.10 226	0.20 364	0.12 303	0.11 276	0.11 254	0.23 339

DCRE	0.24 183	0.15 156	0.45 84	0.26 275	0.26 386	0.23 132	0.21 215	0.37 130	0.29 109	0.23 83	0.81 414	0.23 114	0.16 93	0.24 75	0.18 108	0.07 19	0.14 285	0.07 20	0.08 125	0.07 40	0.25 362

test_4	0.19 61	0.16 179	0.39 47	0.24 207	0.13 98	0.19 41	0.21 215	0.27 28	0.24 38	0.24 89	0.47 321	0.22 101	0.13 52	0.27 111	0.18 108	0.06 1	0.06 37	0.09 149	0.09 198	0.07 40	0.06 5

dd	0.23 155	0.32 358	0.55 221	0.23 163	0.12 56	0.27 186	0.21 215	0.32 80	0.45 290	0.30 177	0.29 121	0.25 141	0.17 108	0.31 171	0.26 235	0.13 318	0.07 100	0.10 219	0.08 125	0.12 291	0.09 74

dad	0.30 292	0.38 390	0.60 268	0.22 116	0.14 134	0.32 271	0.21 215	0.35 111	0.51 342	0.45 360	0.45 302	0.46 331	0.23 188	0.41 229	0.27 246	0.21 399	0.11 239	0.20 397	0.11 276	0.15 335	0.11 155

AASNet	0.29 279	0.27 332	0.67 296	0.26 275	0.18 279	0.34 293	0.21 215	0.64 393	0.49 331	0.36 276	0.41 257	0.32 229	0.26 235	0.33 186	0.39 321	0.12 299	0.09 186	0.10 219	0.08 125	0.14 327	0.12 193

UNet	0.28 261	0.16 179	0.70 308	0.24 207	0.20 322	0.44 356	0.21 215	0.52 281	0.42 258	0.36 276	0.40 246	0.43 313	0.33 319	0.41 229	0.32 286	0.09 167	0.07 100	0.10 219	0.09 198	0.10 202	0.09 74

acv_ft	0.26 230	0.18 227	0.56 231	0.24 207	0.19 304	0.34 293	0.21 215	0.47 240	0.45 290	0.39 313	0.41 257	0.38 273	0.28 261	0.28 130	0.36 309	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.11 254	0.09 74

PSMNet-RSSM	0.26 230	0.21 260	0.50 157	0.21 73	0.14 134	0.25 165	0.21 215	0.50 266	0.38 213	0.31 192	0.45 302	0.40 290	0.27 241	0.53 274	0.24 210	0.12 299	0.08 150	0.11 270	0.13 343	0.10 202	0.10 121

CFNet-ft	0.26 230	0.21 260	0.51 171	0.19 21	0.16 223	0.31 255	0.21 215	0.40 168	0.37 205	0.29 154	0.40 246	0.46 331	0.27 241	0.49 254	0.28 254	0.12 299	0.07 100	0.12 303	0.11 276	0.12 291	0.11 155

DMCA-RVC	0.30 292	0.27 332	0.93 378	0.28 334	0.17 252	0.30 235	0.21 215	0.43 196	0.36 190	0.40 322	0.38 222	0.39 287	0.36 332	0.44 239	0.34 298	0.13 318	0.10 213	0.16 370	0.12 315	0.13 305	0.11 155

FADNet-RVC-Resample	0.31 303	0.32 358	1.16 409	0.27 309	0.17 252	0.33 278	0.21 215	0.49 258	0.40 239	0.36 276	0.38 222	0.34 244	0.27 241	0.54 279	0.27 246	0.10 226	0.10 213	0.14 348	0.13 343	0.13 305	0.18 282

HSM-Net_RVC	0.28 261	0.12 69	0.48 116	0.19 21	0.11 28	0.35 307	0.21 215	0.64 393	0.44 279	0.40 322	0.43 278	0.50 355	0.27 241	0.75 369	0.25 224	0.08 105	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.09 74
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.26 230	0.21 260	0.51 171	0.19 21	0.16 223	0.31 255	0.21 215	0.40 168	0.37 205	0.29 154	0.40 246	0.46 331	0.27 241	0.49 254	0.28 254	0.12 299	0.07 100	0.12 303	0.11 276	0.12 291	0.11 155

DeepPruner_ROB	0.28 261	0.25 316	0.64 285	0.22 116	0.16 223	0.30 235	0.21 215	0.54 303	0.33 155	0.36 276	0.38 222	0.38 273	0.26 235	0.45 245	0.28 254	0.15 352	0.11 239	0.11 270	0.11 276	0.14 327	0.14 236

StereoDRNet-Refined	0.28 261	0.19 239	0.47 102	0.25 239	0.14 134	0.36 314	0.21 215	0.49 258	0.43 269	0.46 365	0.52 342	0.42 307	0.30 286	0.46 247	0.38 317	0.10 226	0.07 100	0.11 270	0.11 276	0.10 202	0.11 155
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample7	0.28 261	0.16 179	0.47 102	0.21 73	0.14 134	0.29 222	0.22 246	0.54 303	0.43 269	0.38 299	0.36 204	0.38 273	0.32 311	0.41 229	0.26 235	0.14 339	0.21 369	0.13 328	0.12 315	0.13 305	0.25 362

test_sample6	0.27 253	0.15 156	0.50 157	0.22 116	0.12 56	0.30 235	0.22 246	0.54 303	0.39 229	0.34 247	0.44 288	0.29 191	0.25 218	0.58 296	0.26 235	0.11 261	0.14 285	0.10 219	0.10 246	0.11 254	0.16 262

test_sample2	0.23 155	0.12 69	0.39 47	0.20 47	0.11 28	0.28 202	0.22 246	0.45 223	0.33 155	0.27 120	0.34 181	0.30 208	0.25 218	0.46 247	0.23 202	0.09 167	0.15 312	0.09 149	0.08 125	0.10 202	0.19 297

DispNO	0.29 279	0.24 301	0.83 350	0.23 163	0.17 252	0.25 165	0.22 246	0.47 240	0.42 258	0.33 229	0.39 237	0.38 273	0.28 261	0.78 379	0.35 305	0.09 167	0.07 100	0.10 219	0.10 246	0.09 151	0.09 74

MyStereo07	0.18 41	0.15 156	0.44 81	0.22 116	0.16 223	0.25 165	0.22 246	0.31 74	0.26 69	0.22 76	0.13 9	0.12 8	0.13 52	0.33 186	0.14 34	0.07 19	0.13 271	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.11 155

MyStereo06	0.23 155	0.15 156	0.74 320	0.22 116	0.14 134	0.25 165	0.22 246	0.43 196	0.25 60	0.36 276	0.24 85	0.34 244	0.18 136	0.24 75	0.20 150	0.07 19	0.12 255	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.11 155

MyStereo05	0.24 183	0.15 156	0.58 254	0.22 116	0.14 134	0.25 165	0.22 246	0.50 266	0.54 359	0.32 217	0.23 79	0.26 160	0.23 188	0.32 177	0.25 224	0.07 19	0.12 255	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.11 155

MyStereo04	0.24 183	0.15 156	0.58 254	0.22 116	0.16 223	0.25 165	0.22 246	0.51 276	0.54 359	0.29 154	0.23 79	0.27 165	0.23 188	0.32 177	0.25 224	0.07 19	0.13 271	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.11 155

ttt	0.33 316	0.14 131	0.54 215	0.22 116	0.14 134	0.30 235	0.22 246	0.59 359	0.51 342	0.31 192	0.46 314	0.30 208	0.23 188	0.71 356	1.07 424	0.13 318	0.22 379	0.10 219	0.11 276	0.12 291	0.24 351

StereoVision	0.23 155	0.23 291	0.55 221	0.27 309	0.17 252	0.23 132	0.22 246	0.40 168	0.32 141	0.21 59	0.51 336	0.22 101	0.16 93	0.29 149	0.19 133	0.11 261	0.12 255	0.13 328	0.13 343	0.10 202	0.08 45

gwcnet-sp	0.25 208	0.16 179	0.70 308	0.23 163	0.14 134	0.34 293	0.22 246	0.46 230	0.41 246	0.37 291	0.35 189	0.27 165	0.27 241	0.36 211	0.26 235	0.09 167	0.08 150	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.10 121

scenet	0.25 208	0.16 179	0.70 308	0.23 163	0.14 134	0.34 293	0.22 246	0.46 230	0.41 246	0.37 291	0.35 189	0.27 165	0.27 241	0.36 211	0.26 235	0.09 167	0.08 150	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.10 121

ssnet	0.25 208	0.16 179	0.70 308	0.23 163	0.14 134	0.34 293	0.22 246	0.46 230	0.41 246	0.37 291	0.35 189	0.27 165	0.27 241	0.36 211	0.26 235	0.09 167	0.08 150	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.10 121

HBP-ISP	0.34 324	0.35 375	0.76 327	0.23 163	0.17 252	0.33 278	0.22 246	0.56 328	0.47 312	0.42 336	0.49 331	0.33 236	0.41 357	0.73 360	0.27 246	0.18 387	0.19 355	0.24 409	0.20 400	0.16 343	0.16 262

raft_robust	0.25 208	0.23 291	0.44 81	0.22 116	0.13 98	0.23 132	0.22 246	0.52 281	0.50 336	0.33 229	0.32 153	0.33 236	0.23 188	0.55 284	0.18 108	0.07 19	0.11 239	0.08 82	0.10 246	0.08 83	0.07 14

CRFU-Net	0.29 279	0.14 131	0.48 116	0.26 275	0.15 191	0.46 366	0.22 246	0.52 281	0.32 141	0.44 353	0.42 265	0.48 345	0.47 379	0.44 239	0.31 279	0.12 299	0.10 213	0.09 149	0.08 125	0.10 202	0.11 155

BSDual-CNN	0.24 183	0.13 91	0.36 36	0.25 239	0.14 134	0.35 307	0.22 246	0.59 359	0.36 190	0.34 247	0.35 189	0.38 273	0.25 218	0.27 111	0.28 254	0.10 226	0.07 100	0.11 270	0.10 246	0.09 151	0.10 121

hknet	0.26 230	0.15 156	0.49 136	0.25 239	0.16 223	0.35 307	0.22 246	0.59 359	0.40 239	0.34 247	0.35 189	0.43 313	0.28 261	0.38 222	0.26 235	0.09 167	0.07 100	0.11 270	0.10 246	0.09 151	0.10 121

PSMNet-ADL	0.26 230	0.16 179	0.39 47	0.27 309	0.14 134	0.32 271	0.22 246	0.45 223	0.37 205	0.28 130	0.34 181	0.41 296	0.28 261	0.61 314	0.32 286	0.11 261	0.10 213	0.09 149	0.11 276	0.10 202	0.13 214

TestStereo	0.22 125	0.24 301	0.48 116	0.25 239	0.11 28	0.22 114	0.22 246	0.32 80	0.31 131	0.24 89	0.34 181	0.23 114	0.19 155	0.62 322	0.19 133	0.08 105	0.07 100	0.10 219	0.07 60	0.11 254	0.07 14

test_xeample	0.39 349	0.14 131	0.46 97	0.19 21	0.16 223	0.34 293	0.22 246	0.59 359	0.43 269	0.33 229	0.47 321	0.30 208	0.27 241	0.60 308	2.44 464	0.10 226	0.21 369	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.25 362

SFCPSM	0.23 155	0.12 69	0.51 171	0.21 73	0.14 134	0.34 293	0.22 246	0.57 337	0.41 246	0.29 154	0.32 153	0.23 114	0.22 177	0.28 130	0.20 150	0.10 226	0.07 100	0.09 149	0.10 246	0.09 151	0.09 74

MMNet	0.28 261	0.19 239	0.54 215	0.24 207	0.17 252	0.47 372	0.22 246	0.47 240	0.53 354	0.40 322	0.43 278	0.36 263	0.34 320	0.40 226	0.35 305	0.08 105	0.08 150	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.09 74

ac_64	0.28 261	0.16 179	0.62 277	0.25 239	0.17 252	0.36 314	0.22 246	0.48 250	0.35 176	0.36 276	0.37 215	0.51 358	0.30 286	0.62 322	0.34 298	0.11 261	0.09 186	0.10 219	0.10 246	0.09 151	0.09 74

cf-r	0.26 230	0.22 278	0.66 293	0.22 116	0.14 134	0.28 202	0.22 246	0.44 216	0.42 258	0.32 217	0.42 265	0.43 313	0.27 241	0.44 239	0.27 246	0.11 261	0.07 100	0.08 82	0.10 246	0.08 83	0.09 74

GANet-RSSM	0.26 230	0.19 239	0.54 215	0.21 73	0.14 134	0.27 186	0.22 246	0.47 240	0.34 166	0.30 177	0.40 246	0.41 296	0.30 286	0.59 303	0.25 224	0.11 261	0.08 150	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.10 121

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 279	0.24 301	0.81 342	0.26 275	0.18 279	0.30 235	0.22 246	0.52 281	0.41 246	0.38 299	0.42 265	0.42 307	0.28 261	0.46 247	0.31 279	0.11 261	0.08 150	0.10 219	0.11 276	0.10 202	0.12 193
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
rvit_0105_4	0.21 111	0.17 206	0.49 136	0.23 163	0.14 134	0.20 68	0.23 273	0.35 111	0.40 239	0.19 45	0.24 85	0.25 141	0.20 160	0.28 130	0.18 108	0.16 362	0.13 271	0.12 303	0.11 276	0.11 254	0.10 121

SQANet	0.44 374	0.57 425	0.89 370	0.49 430	0.39 424	0.47 372	0.23 273	0.53 291	0.44 279	0.41 332	0.48 330	0.47 340	0.34 320	0.58 296	0.43 334	0.38 434	0.15 312	0.40 432	0.21 402	0.50 432	0.34 405

LL-Strereo	0.32 309	0.33 362	0.77 333	0.26 275	0.24 371	0.22 114	0.23 273	0.58 350	0.44 279	0.35 265	0.32 153	0.41 296	0.40 352	0.93 415	0.25 224	0.08 105	0.13 271	0.11 270	0.09 198	0.09 151	0.22 331

iinet-f	0.31 303	0.23 291	1.16 409	0.20 47	0.16 223	0.44 356	0.23 273	0.47 240	0.38 213	0.36 276	0.44 288	0.41 296	0.35 327	0.36 211	0.43 334	0.10 226	0.09 186	0.08 82	0.08 125	0.13 305	0.12 193

GASNet	0.39 349	0.58 427	1.27 422	0.35 396	0.23 360	0.35 307	0.23 273	0.63 387	0.56 371	0.41 332	0.38 222	0.45 324	0.30 286	0.81 389	0.42 331	0.16 362	0.11 239	0.14 348	0.14 359	0.23 399	0.12 193

RAFT_CTSACE	0.23 155	0.21 260	0.57 239	0.26 275	0.15 191	0.22 114	0.23 273	0.34 102	0.30 123	0.34 247	0.51 336	0.31 218	0.17 108	0.33 186	0.15 54	0.06 1	0.09 186	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.07 14

Sa-1000	0.24 183	0.20 252	0.53 203	0.23 163	0.14 134	0.30 235	0.23 273	0.50 266	0.41 246	0.30 177	0.50 333	0.26 160	0.19 155	0.33 186	0.16 66	0.08 105	0.10 213	0.10 219	0.11 276	0.08 83	0.08 45

SA	0.24 183	0.22 278	0.55 221	0.23 163	0.14 134	0.25 165	0.23 273	0.48 250	0.42 258	0.28 130	0.44 288	0.23 114	0.23 188	0.34 200	0.17 84	0.07 19	0.09 186	0.11 270	0.11 276	0.08 83	0.09 74

psmg	0.24 183	0.13 91	0.36 36	0.21 73	0.14 134	0.35 307	0.23 273	0.54 303	0.36 190	0.36 276	0.38 222	0.38 273	0.25 218	0.27 111	0.28 254	0.10 226	0.08 150	0.10 219	0.10 246	0.09 151	0.09 74

KYRaft	0.23 155	0.11 34	0.43 73	0.23 163	0.12 56	0.23 132	0.23 273	0.37 130	0.26 69	0.35 265	0.53 349	0.34 244	0.26 235	0.29 149	0.16 66	0.07 19	0.05 3	0.09 149	0.10 246	0.08 83	0.30 390

DRaft	0.25 208	0.11 34	0.47 102	0.18 10	0.12 56	0.28 202	0.23 273	0.34 102	0.40 239	0.38 299	0.60 376	0.20 83	0.41 357	0.48 252	0.41 328	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.08 125	0.07 40	0.08 45

IRAFT_RVC	0.23 155	0.15 156	0.54 215	0.26 275	0.12 56	0.19 41	0.23 273	0.41 186	0.39 229	0.31 192	0.30 133	0.29 191	0.24 207	0.55 284	0.23 202	0.08 105	0.06 37	0.10 219	0.08 125	0.08 83	0.08 45

test-1	0.20 85	0.12 69	0.49 136	0.23 163	0.23 360	0.22 114	0.23 273	0.36 118	0.29 109	0.21 59	0.25 91	0.24 130	0.14 65	0.18 18	0.22 186	0.07 19	0.14 285	0.08 82	0.07 60	0.06 3	0.14 236

Prome-Stereo	0.22 125	0.10 15	0.43 73	0.24 207	0.13 98	0.23 132	0.23 273	0.37 130	0.27 84	0.33 229	0.58 368	0.24 130	0.28 261	0.30 160	0.16 66	0.07 19	0.05 3	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.20 311

LMCR-Stereo	0.28 261	0.22 278	0.56 231	0.29 347	0.14 134	0.37 322	0.23 273	0.57 337	0.36 190	0.40 322	0.40 246	0.29 191	0.30 286	0.41 229	0.38 317	0.11 261	0.07 100	0.09 149	0.07 60	0.13 305	0.10 121

ADLNet	0.30 292	0.19 239	0.59 261	0.23 163	0.19 304	0.34 293	0.23 273	0.56 328	0.44 279	0.43 347	0.41 257	0.43 313	0.28 261	0.56 290	0.36 309	0.11 261	0.08 150	0.11 270	0.11 276	0.11 254	0.15 249

ACVNet	0.24 183	0.18 227	0.51 171	0.18 10	0.15 191	0.27 186	0.23 273	0.40 168	0.45 290	0.29 154	0.41 257	0.38 273	0.28 261	0.28 130	0.35 305	0.09 167	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.10 202	0.09 74

HGLStereo	0.29 279	0.19 239	0.60 268	0.24 207	0.21 335	0.33 278	0.23 273	0.52 281	0.44 279	0.36 276	0.49 331	0.41 296	0.35 327	0.46 247	0.34 298	0.11 261	0.11 239	0.09 149	0.09 198	0.11 254	0.12 193

hitnet-ft	0.31 303	0.21 260	0.56 231	0.19 21	0.14 134	0.40 338	0.23 273	0.46 230	0.42 258	0.37 291	0.46 314	0.53 367	0.35 327	0.76 375	0.35 305	0.14 339	0.10 213	0.14 348	0.10 246	0.15 335	0.14 236

SHD	0.45 377	0.34 371	0.89 370	0.37 401	0.28 392	0.46 366	0.23 273	0.72 421	0.96 436	0.65 411	0.61 384	0.61 389	0.48 383	0.64 330	0.69 394	0.16 362	0.16 323	0.16 370	0.16 378	0.21 390	0.25 362

RTSC	0.43 372	0.37 384	0.95 382	0.30 356	0.20 322	0.50 385	0.23 273	0.65 399	0.86 425	0.56 400	0.54 352	0.51 358	0.36 332	0.71 356	0.92 409	0.13 318	0.14 285	0.11 270	0.13 343	0.18 370	0.19 297

AANet_RVC	0.33 316	0.31 351	0.69 302	0.23 163	0.14 134	0.30 235	0.23 273	0.49 258	0.55 367	0.39 313	0.60 376	0.43 313	0.30 286	0.88 401	0.54 371	0.11 261	0.08 150	0.07 20	0.07 60	0.10 202	0.12 193

iResNet	0.25 208	0.22 278	0.62 277	0.26 275	0.11 28	0.31 255	0.23 273	0.46 230	0.45 290	0.34 247	0.43 278	0.27 165	0.23 188	0.36 211	0.37 315	0.08 105	0.05 3	0.07 20	0.06 29	0.08 83	0.10 121

CSP-Net	0.28 261	0.17 206	0.41 59	0.22 116	0.14 134	0.44 356	0.24 296	0.52 281	0.42 258	0.42 336	0.44 288	0.42 307	0.27 241	0.66 340	0.30 270	0.12 299	0.09 186	0.08 82	0.08 125	0.10 202	0.10 121

DAS	0.28 261	0.13 91	0.49 136	0.24 207	0.18 279	0.30 235	0.24 296	0.48 250	0.48 318	0.42 336	0.45 302	0.34 244	0.31 300	0.76 375	0.24 210	0.09 167	0.07 100	0.09 149	0.07 60	0.10 202	0.11 155

SepStereo	0.27 253	0.13 91	0.49 136	0.24 207	0.18 279	0.30 235	0.24 296	0.48 250	0.48 318	0.42 336	0.45 302	0.34 244	0.31 300	0.64 330	0.24 210	0.09 167	0.07 100	0.09 149	0.07 60	0.10 202	0.11 155

GwcNet-ADL	0.23 155	0.15 156	0.58 254	0.24 207	0.13 98	0.23 132	0.24 296	0.51 276	0.41 246	0.28 130	0.29 121	0.30 208	0.20 160	0.27 111	0.28 254	0.09 167	0.07 100	0.07 20	0.07 60	0.09 151	0.11 155

ADLNet2	0.31 303	0.23 291	0.77 333	0.23 163	0.18 279	0.36 314	0.24 296	0.55 319	0.54 359	0.33 229	0.38 222	0.45 324	0.31 300	0.70 351	0.36 309	0.10 226	0.08 150	0.09 149	0.09 198	0.12 291	0.11 155

cross-raft	0.18 41	0.12 69	0.40 53	0.27 309	0.16 223	0.20 68	0.24 296	0.34 102	0.24 38	0.23 83	0.28 114	0.29 191	0.15 78	0.19 28	0.16 66	0.06 1	0.05 3	0.08 82	0.07 60	0.07 40	0.07 14

GMM-Stereo	0.22 125	0.10 15	0.56 231	0.23 163	0.13 98	0.24 152	0.24 296	0.38 141	0.29 109	0.31 192	0.44 288	0.27 165	0.21 170	0.31 171	0.17 84	0.07 19	0.05 3	0.10 219	0.09 198	0.08 83	0.19 297

Anonymous3	0.24 183	0.19 239	0.76 327	0.27 309	0.18 279	0.41 342	0.24 296	0.45 223	0.36 190	0.23 83	0.27 109	0.20 83	0.18 136	0.28 130	0.19 133	0.12 299	0.11 239	0.10 219	0.10 246	0.11 254	0.13 214

ARAFT	0.26 230	0.30 348	0.87 362	0.22 116	0.12 56	0.30 235	0.24 296	0.46 230	0.34 166	0.33 229	0.28 114	0.29 191	0.20 160	0.49 254	0.19 133	0.08 105	0.06 37	0.12 303	0.11 276	0.09 151	0.09 74

psmorigin	0.52 398	0.29 342	3.10 462	0.24 207	0.19 304	0.39 332	0.24 296	0.52 281	0.45 290	0.66 413	0.68 396	0.70 418	0.52 392	0.86 398	0.49 358	0.15 352	0.17 342	0.13 328	0.14 359	0.16 343	0.23 339

GwcNet-RSSM	0.28 261	0.25 316	0.61 274	0.22 116	0.14 134	0.28 202	0.24 296	0.46 230	0.44 279	0.33 229	0.46 314	0.41 296	0.28 261	0.55 284	0.31 279	0.11 261	0.07 100	0.09 149	0.10 246	0.10 202	0.09 74

STTStereo	0.30 292	0.24 301	0.83 350	0.25 239	0.17 252	0.30 235	0.24 296	0.49 258	0.39 229	0.39 313	0.41 257	0.44 319	0.28 261	0.41 229	0.30 270	0.13 318	0.13 271	0.13 328	0.16 378	0.12 291	0.12 193

PS-NSSS	0.33 316	0.36 381	0.61 274	0.24 207	0.18 279	0.33 278	0.24 296	0.59 359	0.42 258	0.38 299	0.52 342	0.36 263	0.31 300	0.80 386	0.32 286	0.18 387	0.14 285	0.21 400	0.15 368	0.17 355	0.14 236

rvit_0105_5	0.22 125	0.18 227	0.51 171	0.23 163	0.13 98	0.22 114	0.25 309	0.38 141	0.40 239	0.21 59	0.23 79	0.27 165	0.20 160	0.27 111	0.20 150	0.15 352	0.13 271	0.12 303	0.12 315	0.10 202	0.10 121

SACVNet	0.32 309	0.25 316	0.59 261	0.26 275	0.19 304	0.35 307	0.25 309	0.54 303	0.41 246	0.43 347	0.45 302	0.46 331	0.34 320	0.71 356	0.30 270	0.14 339	0.10 213	0.12 303	0.12 315	0.16 343	0.20 311

test_3	0.20 85	0.12 69	0.49 136	0.26 275	0.14 134	0.22 114	0.25 309	0.34 102	0.33 155	0.25 100	0.18 36	0.23 114	0.13 52	0.25 85	0.20 150	0.06 1	0.14 285	0.09 149	0.10 246	0.07 40	0.10 121

DEmStereo	0.26 230	0.10 15	0.52 192	0.19 21	0.13 98	0.31 255	0.25 309	0.29 47	0.38 213	0.36 276	0.57 365	0.24 130	0.48 383	0.53 274	0.44 341	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.08 125	0.07 40	0.08 45

ICVP	0.24 183	0.13 91	0.45 84	0.26 275	0.14 134	0.30 235	0.25 309	0.47 240	0.35 176	0.29 154	0.43 278	0.35 258	0.25 218	0.28 130	0.25 224	0.12 299	0.09 186	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.11 155
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.29 279	0.24 301	0.60 268	0.27 309	0.16 223	0.33 278	0.25 309	0.58 350	0.56 371	0.35 265	0.38 222	0.34 244	0.25 218	0.51 264	0.29 267	0.12 299	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.11 254	0.13 214

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 344	0.43 403	0.72 319	0.35 396	0.19 304	0.51 386	0.25 309	0.56 328	0.39 229	0.42 336	0.47 321	0.47 340	0.27 241	0.74 364	0.32 286	0.38 434	0.19 355	0.27 412	0.17 388	0.29 419	0.27 376

DANet	0.37 339	0.25 316	0.67 296	0.37 401	0.22 350	0.42 347	0.25 309	0.50 266	0.44 279	0.52 387	0.50 333	0.59 382	0.42 361	0.78 379	0.53 367	0.13 318	0.12 255	0.14 348	0.12 315	0.17 355	0.21 320
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DISCO	0.33 316	0.16 179	0.55 221	0.26 275	0.16 223	0.48 378	0.25 309	0.52 281	0.58 375	0.38 299	0.45 302	0.63 396	0.37 337	0.65 334	0.50 359	0.10 226	0.07 100	0.09 149	0.08 125	0.13 305	0.13 214

DLCB_ROB	0.30 292	0.20 252	0.45 84	0.28 334	0.17 252	0.37 322	0.25 309	0.50 266	0.45 290	0.46 365	0.47 321	0.51 358	0.34 320	0.56 290	0.38 317	0.10 226	0.10 213	0.11 270	0.11 276	0.10 202	0.11 155

DispFullNet	0.67 423	0.94 448	1.63 440	0.77 448	1.19 465	0.53 394	0.25 309	0.61 375	0.72 411	0.70 417	0.60 376	0.69 415	0.90 435	0.80 386	0.52 363	0.27 417	0.13 271	0.74 448	0.31 429	0.68 445	0.44 429

UGAM	0.28 261	0.18 227	0.57 239	0.26 275	0.13 98	0.23 132	0.26 320	0.33 95	0.45 290	0.32 217	0.42 265	0.45 324	0.22 177	0.92 413	0.23 202	0.08 105	0.09 186	0.14 348	0.13 343	0.10 202	0.10 121

CBFPSM	0.28 261	0.23 291	0.76 327	0.21 73	0.14 134	0.38 328	0.26 320	0.42 189	0.37 205	0.34 247	0.36 204	0.55 370	0.38 342	0.33 186	0.40 323	0.08 105	0.08 150	0.07 20	0.08 125	0.09 151	0.12 193

iRaft-Stereo_20w	0.29 279	0.11 34	0.86 360	0.33 385	0.24 371	0.32 271	0.26 320	0.60 368	0.26 69	0.41 332	0.21 65	0.28 178	0.19 155	0.32 177	0.24 210	0.07 19	0.31 430	0.07 20	0.09 198	0.08 83	0.47 433

RAFT	0.24 183	0.24 301	0.46 97	0.27 309	0.15 191	0.26 180	0.26 320	0.37 130	0.31 131	0.34 247	0.34 181	0.41 296	0.22 177	0.30 160	0.18 108	0.08 105	0.15 312	0.11 270	0.10 246	0.11 254	0.13 214

stereogan	0.39 349	0.20 252	0.78 337	0.28 334	0.22 350	0.65 412	0.26 320	0.62 383	0.65 395	0.45 360	0.60 376	0.67 411	0.45 370	0.69 348	0.37 315	0.14 339	0.14 285	0.14 348	0.12 315	0.20 384	0.19 297

edge stereo	0.40 359	0.22 278	0.87 362	0.27 309	0.22 350	0.38 328	0.26 320	0.59 359	0.56 371	0.53 393	0.60 376	0.71 419	0.50 388	0.78 379	0.43 334	0.16 362	0.15 312	0.19 392	0.14 359	0.17 355	0.19 297

1111x	0.39 349	0.17 206	0.80 341	0.23 163	0.15 191	0.33 278	0.27 326	0.62 383	0.48 318	0.32 217	0.43 278	0.40 290	0.29 280	0.86 398	1.60 450	0.09 167	0.23 388	0.09 149	0.12 315	0.10 202	0.23 339

fast-acv-ft	0.33 316	0.26 326	0.88 368	0.25 239	0.18 279	0.49 382	0.27 326	0.44 216	0.50 336	0.40 322	0.55 357	0.49 351	0.36 332	0.39 225	0.41 328	0.11 261	0.11 239	0.11 270	0.12 315	0.13 305	0.11 155

TestStereo1	0.23 155	0.22 278	0.50 157	0.27 309	0.14 134	0.26 180	0.27 326	0.43 196	0.38 213	0.29 154	0.39 237	0.23 114	0.21 170	0.33 186	0.18 108	0.08 105	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.10 121

SA-5K	0.23 155	0.22 278	0.50 157	0.27 309	0.14 134	0.26 180	0.27 326	0.43 196	0.38 213	0.29 154	0.39 237	0.23 114	0.21 170	0.33 186	0.18 108	0.08 105	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.10 121

UDG	0.42 368	0.54 418	0.67 296	0.41 420	0.35 414	0.47 372	0.27 326	0.57 337	0.48 318	0.40 322	0.46 314	0.59 382	0.45 370	0.47 251	0.46 347	0.26 413	0.19 355	0.49 436	0.22 409	0.37 427	0.30 390

GMOStereo	0.20 85	0.17 206	0.45 84	0.23 163	0.18 279	0.21 90	0.27 326	0.28 32	0.28 93	0.31 192	0.32 153	0.28 178	0.17 108	0.16 5	0.13 10	0.07 19	0.23 388	0.10 219	0.08 125	0.08 83	0.07 14

error version	0.20 85	0.17 206	0.45 84	0.23 163	0.18 279	0.21 90	0.27 326	0.28 32	0.28 93	0.31 192	0.32 153	0.28 178	0.17 108	0.16 5	0.13 10	0.07 19	0.23 388	0.10 219	0.08 125	0.08 83	0.07 14

test-v	0.20 85	0.17 206	0.45 84	0.23 163	0.18 279	0.21 90	0.27 326	0.28 32	0.28 93	0.31 192	0.32 153	0.28 178	0.17 108	0.16 5	0.13 10	0.07 19	0.23 388	0.10 219	0.08 125	0.08 83	0.07 14

test-2	0.20 85	0.17 206	0.45 84	0.23 163	0.18 279	0.21 90	0.27 326	0.28 32	0.28 93	0.31 192	0.32 153	0.28 178	0.17 108	0.16 5	0.13 10	0.07 19	0.23 388	0.10 219	0.08 125	0.08 83	0.07 14

psm_up	0.30 292	0.21 260	0.58 254	0.26 275	0.18 279	0.32 271	0.27 326	0.57 337	0.45 290	0.38 299	0.41 257	0.45 324	0.40 352	0.59 303	0.32 286	0.11 261	0.12 255	0.13 328	0.12 315	0.11 254	0.11 155

UPFNet	0.27 253	0.15 156	0.47 102	0.25 239	0.20 322	0.37 322	0.27 326	0.50 266	0.40 239	0.36 276	0.38 222	0.37 267	0.29 280	0.40 226	0.34 298	0.10 226	0.10 213	0.10 219	0.10 246	0.10 202	0.08 45

GwcNet	0.37 339	0.29 342	1.12 403	0.25 239	0.24 371	0.48 378	0.27 326	0.58 350	0.60 384	0.39 313	0.54 352	0.51 358	0.34 320	0.60 308	0.46 347	0.13 318	0.12 255	0.12 303	0.11 276	0.13 305	0.15 249

ADCRef	0.41 364	0.33 362	1.05 393	0.26 275	0.21 335	0.49 382	0.27 326	0.54 303	0.51 342	0.51 384	0.59 372	0.35 258	0.47 379	0.54 279	1.35 441	0.09 167	0.08 150	0.12 303	0.12 315	0.12 291	0.13 214

rvit_0105_3	0.24 183	0.21 260	0.57 239	0.25 239	0.15 191	0.24 152	0.28 339	0.40 168	0.43 269	0.25 100	0.26 98	0.29 191	0.22 177	0.29 149	0.21 170	0.15 352	0.13 271	0.14 348	0.15 368	0.10 202	0.10 121

Anonymous_2	0.44 374	0.23 291	0.57 239	0.34 390	0.34 411	0.53 394	0.28 339	0.49 258	0.39 229	0.36 276	0.34 181	0.48 345	0.38 342	0.43 236	0.33 294	0.26 413	0.41 440	0.44 434	1.45 469	0.33 425	0.37 416

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 316	0.25 316	0.82 345	0.22 116	0.17 252	0.46 366	0.28 339	0.53 291	0.53 354	0.43 347	0.57 365	0.44 319	0.31 300	0.50 258	0.48 352	0.10 226	0.06 37	0.08 82	0.06 29	0.11 254	0.12 193

CVANet_RVC	0.34 324	0.25 316	0.77 333	0.27 309	0.17 252	0.34 293	0.28 339	0.55 319	0.50 336	0.43 347	0.46 314	0.44 319	0.31 300	0.90 406	0.27 246	0.15 352	0.10 213	0.14 348	0.14 359	0.15 335	0.15 249

NVstereo2D	0.32 309	0.18 227	0.63 282	0.24 207	0.23 360	0.43 351	0.28 339	0.60 368	0.58 375	0.28 130	0.39 237	0.42 307	0.30 286	0.71 356	0.30 270	0.13 318	0.09 186	0.13 328	0.10 246	0.20 384	0.18 282

RAFT+CT+SA	0.23 155	0.24 301	0.48 116	0.25 239	0.18 279	0.23 132	0.29 344	0.42 189	0.38 213	0.24 89	0.39 237	0.20 83	0.17 108	0.34 200	0.17 84	0.07 19	0.07 100	0.09 149	0.12 315	0.09 151	0.13 214

test_5	0.25 208	0.25 316	0.57 239	0.27 309	0.18 279	0.25 165	0.29 344	0.42 189	0.39 229	0.29 154	0.40 246	0.27 165	0.23 188	0.35 207	0.19 133	0.07 19	0.07 100	0.09 149	0.09 198	0.10 202	0.14 236

Syn2CoEx	0.39 349	0.39 394	1.08 400	0.35 396	0.21 335	0.41 342	0.29 344	0.63 387	0.51 342	0.43 347	0.56 362	0.45 324	0.45 370	0.69 348	0.39 321	0.17 376	0.14 285	0.16 370	0.12 315	0.13 305	0.16 262

RP	0.38 344	0.26 326	0.67 296	0.31 369	0.24 371	0.37 322	0.29 344	0.53 291	0.61 386	0.42 336	0.65 390	0.62 392	0.51 390	0.63 325	0.43 334	0.17 376	0.15 312	0.17 379	0.15 368	0.17 355	0.19 297

RGC	0.41 364	0.35 375	0.76 327	0.35 396	0.28 392	0.41 342	0.29 344	0.60 368	0.55 367	0.47 371	0.64 388	0.63 396	0.47 379	0.74 364	0.46 347	0.16 362	0.15 312	0.21 400	0.21 402	0.19 377	0.21 320

DRN-Test	0.35 330	0.20 252	0.75 323	0.28 334	0.19 304	0.46 366	0.29 344	0.68 410	0.54 359	0.49 378	0.47 321	0.44 319	0.35 327	0.63 325	0.44 341	0.13 318	0.09 186	0.13 328	0.12 315	0.13 305	0.13 214

ssnet_v2	0.30 292	0.21 260	0.63 282	0.23 163	0.15 191	0.40 338	0.30 350	0.59 359	0.48 318	0.40 322	0.37 215	0.46 331	0.30 286	0.41 229	0.44 341	0.13 318	0.11 239	0.11 270	0.11 276	0.12 291	0.11 155

delet	0.29 279	0.18 227	0.58 254	0.24 207	0.19 304	0.41 342	0.30 350	0.52 281	0.51 342	0.35 265	0.42 265	0.37 267	0.31 300	0.49 254	0.36 309	0.10 226	0.09 186	0.11 270	0.12 315	0.09 151	0.09 74

EDNetEfficientorigin	7.48 472	0.57 425	139.59 491	0.25 239	0.17 252	0.44 356	0.30 350	0.48 250	1.04 438	1.29 447	1.02 429	0.82 424	0.87 434	0.76 375	1.02 420	0.10 226	0.09 186	0.12 303	0.11 276	0.22 394	0.25 362

FAT-Stereo	0.36 332	0.19 239	0.75 323	0.26 275	0.18 279	0.34 293	0.30 350	0.62 383	0.61 386	0.47 371	0.61 384	0.59 382	0.50 388	0.61 314	0.36 309	0.13 318	0.14 285	0.13 328	0.12 315	0.14 327	0.20 311

MFN_U_SF_RVC	0.58 411	0.58 427	1.31 425	0.39 412	0.23 360	0.72 417	0.30 350	0.83 435	0.68 403	0.74 419	0.74 406	0.86 425	0.60 407	0.84 395	0.83 405	0.29 421	0.27 409	0.32 425	0.37 436	0.31 421	0.33 402

AF-Net	0.40 359	0.31 351	0.74 320	0.33 385	0.24 371	0.43 351	0.30 350	0.64 393	0.67 399	0.44 353	0.69 399	0.65 403	0.52 392	0.59 303	0.48 352	0.16 362	0.12 255	0.19 392	0.14 359	0.16 343	0.14 236

Nwc_Net	0.39 349	0.29 342	0.84 354	0.32 374	0.24 371	0.45 364	0.30 350	0.67 405	0.51 342	0.39 313	0.70 400	0.59 382	0.48 383	0.61 314	0.45 346	0.16 362	0.12 255	0.19 392	0.21 402	0.14 327	0.15 249

CC-Net-ROB	0.46 384	0.55 419	0.86 360	0.38 410	0.23 360	0.51 386	0.30 350	0.69 416	0.51 342	0.46 365	0.51 336	0.48 345	0.38 342	0.96 418	0.40 323	0.36 431	0.23 388	0.56 440	0.25 418	0.34 426	0.22 331

StereoDRNet	0.34 324	0.28 339	0.70 308	0.28 334	0.21 335	0.43 351	0.30 350	0.63 387	0.51 342	0.47 371	0.40 246	0.48 345	0.31 300	0.58 296	0.44 341	0.12 299	0.10 213	0.12 303	0.11 276	0.13 305	0.13 214

ACVNet-4b	0.76 432	0.90 445	1.67 442	0.73 444	0.51 435	0.80 428	0.31 359	0.74 424	0.81 420	0.51 384	0.72 402	0.94 429	0.43 364	1.01 423	1.32 439	1.18 467	0.22 379	0.77 449	0.45 439	0.70 448	0.50 439

ToySt	0.28 261	0.19 239	0.68 301	0.22 116	0.19 304	0.31 255	0.31 359	0.43 196	0.43 269	0.28 130	0.38 222	0.42 307	0.32 311	0.33 186	0.32 286	0.08 105	0.14 285	0.10 219	0.12 315	0.11 254	0.24 351

S-Stereo	0.39 349	0.20 252	1.04 392	0.28 334	0.22 350	0.39 332	0.31 359	0.58 350	0.69 405	0.40 322	0.59 372	0.48 345	0.41 357	0.75 369	0.42 331	0.12 299	0.15 312	0.13 328	0.13 343	0.16 343	0.25 362

STTRV1_RVC		0.33 362		0.29 347	0.36 419	0.49 382	0.31 359	0.63 387	0.54 359	0.47 371	0.56 362	0.47 340	0.43 364	1.00 421	0.40 323	0.28 419	0.21 369	0.20 397	0.18 393	0.25 404	0.18 282

XPNet_ROB	0.35 330	0.26 326	0.58 254	0.28 334	0.19 304	0.37 322	0.31 359	0.57 337	0.51 342	0.52 387	0.54 352	0.57 376	0.38 342	0.65 334	0.48 352	0.17 376	0.12 255	0.13 328	0.12 315	0.16 343	0.17 279

pmcnn	0.54 402	0.24 301	1.06 395	0.25 239	0.26 386	0.40 338	0.31 359	0.55 319	0.55 367	0.56 400	1.22 438	2.53 462	0.39 349	0.84 395	1.08 426	0.09 167	0.06 37	0.06 1	0.05 9	0.10 202	0.14 236

DDUNet	0.45 377	0.60 430	0.71 314	0.45 426	0.39 424	0.46 366	0.32 365	0.53 291	0.44 279	0.46 365	0.53 349	0.57 376	0.38 342	0.51 264	0.43 334	0.34 428	0.21 369	0.56 440	0.25 418	0.41 429	0.36 408

DSFCA	0.29 279	0.18 227	0.48 116	0.21 73	0.17 252	0.39 332	0.32 365	0.49 258	0.44 279	0.44 353	0.38 222	0.40 290	0.30 286	0.53 274	0.38 317	0.12 299	0.10 213	0.10 219	0.11 276	0.11 254	0.11 155

SuperB	0.50 392	0.37 384	2.16 453	0.23 163	0.15 191	0.41 342	0.32 365	0.50 266	0.83 422	0.44 353	0.51 336	0.33 236	0.45 370	0.69 348	1.07 424	0.10 226	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.95 459	0.18 282

TDLM	0.32 309	0.27 332	0.52 192	0.30 356	0.15 191	0.33 278	0.32 365	0.54 303	0.50 336	0.44 353	0.43 278	0.39 287	0.30 286	0.92 413	0.30 270	0.14 339	0.09 186	0.13 328	0.12 315	0.13 305	0.14 236

FBW_ROB	0.46 384	0.34 371	0.71 314	0.32 374	0.20 322	0.51 386	0.32 365	0.73 422	0.63 392	0.60 405	0.57 365	0.65 403	0.44 368	1.42 449	0.62 385	0.14 339	0.17 342	0.22 405	0.16 378	0.17 355	0.23 339

Wz-Net-LNSev	0.36 332	0.35 375	1.06 395	0.26 275	0.21 335	0.47 372	0.33 370	0.56 328	0.58 375	0.45 360	0.54 352	0.50 355	0.37 337	0.40 226	0.42 331	0.12 299	0.11 239	0.10 219	0.09 198	0.14 327	0.15 249

RAFT + AFF	0.30 292	0.33 362	0.76 327	0.25 239	0.17 252	0.30 235	0.33 370	0.55 319	0.42 258	0.28 130	0.30 133	0.31 218	0.31 300	0.64 330	0.32 286	0.09 167	0.11 239	0.11 270	0.10 246	0.12 291	0.16 262

RYNet	0.38 344	0.23 291	0.65 288	0.26 275	0.28 392	0.62 407	0.33 370	0.61 375	0.62 390	0.42 336	0.39 237	0.58 381	0.40 352	0.89 403	0.57 377	0.11 261	0.09 186	0.12 303	0.11 276	0.19 377	0.22 331

CBMV	0.36 332	0.25 316	0.61 274	0.24 207	0.14 134	0.42 347	0.33 370	0.56 328	0.52 353	0.54 396	0.52 342	0.51 358	0.58 404	0.63 325	0.43 334	0.15 352	0.16 323	0.18 386	0.16 378	0.13 305	0.19 297
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	0.43 372	0.34 371	0.62 277	0.28 334	0.33 410	0.60 405	0.34 374	0.68 410	0.47 312	0.54 396	0.66 392	0.56 374	0.46 377	0.73 360	0.66 391	0.26 413	0.19 355	0.24 409	0.22 409	0.27 414	0.25 362

MDST_ROB	0.51 395	0.16 179	0.97 385	0.31 369	0.21 335	1.35 454	0.34 374	0.80 430	0.59 382	1.09 442	0.74 406	0.49 351	0.37 337	1.31 444	0.60 381	0.14 339	0.12 255	0.16 370	0.13 343	0.13 305	0.18 282

rvit_105_1	0.28 261	0.24 301	0.65 288	0.27 309	0.19 304	0.31 255	0.35 376	0.46 230	0.53 354	0.31 192	0.32 153	0.32 229	0.27 241	0.36 211	0.26 235	0.16 362	0.14 285	0.15 364	0.17 388	0.11 254	0.11 155

LRCNet_RVC	10.94 477	14.45 486	9.66 472	15.38 482	8.02 476	1.08 441	0.35 376	8.72 477	0.72 411	12.63 484	15.84 484	9.73 477	6.52 473	8.58 478	6.38 475	20.33 488	5.39 476	23.79 487	21.95 485	15.35 484	13.96 485

APVNet	0.38 344	0.26 326	0.87 362	0.26 275	0.22 350	0.52 391	0.35 376	0.64 393	0.46 300	0.40 322	0.52 342	0.48 345	0.39 349	0.84 395	0.48 352	0.13 318	0.14 285	0.15 364	0.16 378	0.16 343	0.16 262

G-Net	0.47 387	0.26 326	1.02 391	0.34 390	0.28 392	0.89 433	0.35 376	0.47 240	0.46 300	0.68 415	1.20 436	0.64 401	0.59 406	0.61 314	0.60 381	0.16 362	0.14 285	0.17 379	0.13 343	0.22 394	0.21 320

PDISCO_ROB	0.45 377	0.37 384	0.89 370	0.44 424	0.37 420	0.70 415	0.35 376	0.75 425	0.78 417	0.45 360	0.53 349	0.65 403	0.40 352	0.68 347	0.52 363	0.22 402	0.12 255	0.21 400	0.19 396	0.26 409	0.22 331

MSMD_ROB	0.63 420	0.34 371	0.70 308	0.30 356	0.25 382	0.88 432	0.35 376	0.58 350	0.67 399	1.13 443	1.52 448	1.75 451	1.05 443	0.90 406	0.60 381	0.24 405	0.22 379	0.27 412	0.27 425	0.25 404	0.27 376

WCMA_ROB	0.55 403	0.27 332	0.76 327	0.26 275	0.22 350	0.62 407	0.36 382	0.57 337	0.58 375	0.97 435	1.40 444	1.28 441	0.94 438	0.80 386	0.80 403	0.20 398	0.17 342	0.16 370	0.16 378	0.19 377	0.29 387

MeshStereo	0.60 414	0.31 351	0.71 314	0.22 116	0.17 252	0.66 413	0.36 382	0.81 432	0.63 392	1.48 461	1.32 441	1.65 448	0.83 430	1.18 435	0.74 397	0.17 376	0.17 342	0.17 379	0.14 359	0.17 355	0.19 297
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
otaku	0.60 414	0.73 437	1.13 405	0.64 437	0.45 429	0.73 419	0.37 384	0.67 405	0.67 399	0.52 387	0.75 408	0.66 407	0.46 377	0.74 364	0.59 380	0.55 441	0.34 435	0.56 440	0.36 434	0.65 442	0.49 438

Ntro	0.61 416	0.75 440	1.16 409	0.67 439	0.50 431	0.76 420	0.37 384	0.68 410	0.71 409	0.50 381	0.59 372	0.65 403	0.52 392	0.79 383	0.58 379	0.58 444	0.32 431	0.57 443	0.34 431	0.69 447	0.50 439

PSM-AAD	0.26 230	0.11 34	0.43 73	0.24 207	0.12 56	0.27 186	0.37 384	0.36 118	0.30 123	0.36 276	0.39 237	0.28 178	0.77 424	0.30 160	0.16 66	0.07 19	0.06 37	0.12 303	0.11 276	0.09 151	0.21 320

FCDSN-DC	0.67 423	0.38 390	0.83 350	0.37 401	0.30 404	0.66 413	0.37 384	0.69 416	0.70 407	1.15 445	1.53 449	1.70 450	1.38 452	1.00 421	0.83 405	0.24 405	0.22 379	0.27 412	0.26 422	0.27 414	0.32 399
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.40 359	0.33 362	1.14 406	0.25 239	0.19 304	0.30 235	0.37 384	0.34 102	0.47 312	0.95 433	0.82 415	0.52 363	0.56 401	0.50 258	0.52 363	0.11 261	0.09 186	0.10 219	0.10 246	0.16 343	0.19 297

NCC-stereo	0.42 368	0.31 351	0.87 362	0.32 374	0.29 402	0.47 372	0.37 384	0.68 410	0.53 354	0.42 336	0.58 368	0.57 376	0.52 392	0.75 369	0.54 371	0.18 387	0.14 285	0.18 386	0.25 418	0.17 355	0.18 282

Abc-Net	0.42 368	0.31 351	0.87 362	0.32 374	0.29 402	0.47 372	0.37 384	0.68 410	0.53 354	0.42 336	0.58 368	0.57 376	0.52 392	0.75 369	0.54 371	0.18 387	0.14 285	0.18 386	0.25 418	0.17 355	0.18 282
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.46 384	0.37 384	1.50 435	0.34 390	0.30 404	0.36 314	0.37 384	0.64 393	1.15 448	0.41 332	0.45 302	0.40 290	0.41 357	0.82 390	0.53 367	0.18 387	0.14 285	0.23 407	0.21 402	0.17 355	0.18 282

XQC	0.47 387	0.45 407	1.07 397	0.40 416	0.28 392	0.58 402	0.38 392	0.67 405	0.76 416	0.53 393	0.47 321	0.59 382	0.47 379	0.74 364	0.80 403	0.18 387	0.14 285	0.18 386	0.16 378	0.26 409	0.24 351

ADCMid	0.53 400	0.45 407	1.46 432	0.27 309	0.22 350	0.51 386	0.38 392	0.61 375	0.58 375	0.75 420	0.67 394	0.62 392	0.66 420	0.66 340	1.75 452	0.13 318	0.12 255	0.17 379	0.17 388	0.20 384	0.21 320

ETE_ROB	0.36 332	0.32 358	0.64 285	0.30 356	0.18 279	0.40 338	0.38 392	0.59 359	0.49 331	0.50 381	0.52 342	0.62 392	0.37 337	0.58 296	0.43 334	0.13 318	0.10 213	0.14 348	0.12 315	0.17 355	0.18 282

Wz-Net-MNSev	0.39 349	0.35 375	0.99 389	0.26 275	0.21 335	0.59 404	0.39 395	0.58 350	0.61 386	0.49 378	0.56 362	0.53 367	0.37 337	0.61 314	0.47 350	0.11 261	0.09 186	0.11 270	0.11 276	0.15 335	0.15 249

ADCPNet	0.51 395	0.36 381	1.82 447	0.27 309	0.23 360	0.71 416	0.39 395	0.56 328	0.54 359	0.52 387	0.60 376	0.66 407	0.57 403	0.64 330	1.23 431	0.15 352	0.18 351	0.14 348	0.23 413	0.19 377	0.22 331

GANet	0.40 359	0.28 339	0.67 296	0.31 369	0.18 279	0.43 351	0.39 395	0.60 368	0.46 300	0.48 377	0.78 410	0.55 370	0.45 370	0.96 418	0.55 374	0.13 318	0.14 285	0.13 328	0.12 315	0.15 335	0.16 262

LALA_ROB	0.38 344	0.31 351	0.65 288	0.30 356	0.21 335	0.46 366	0.39 395	0.63 387	0.54 359	0.53 393	0.52 342	0.69 415	0.36 332	0.52 271	0.48 352	0.18 387	0.11 239	0.16 370	0.14 359	0.17 355	0.16 262

FC-DCNN v2	0.75 431	0.33 362	0.82 345	0.33 385	0.28 392	0.85 430	0.40 399	0.88 440	0.86 425	1.46 455	1.65 453	2.08 455	1.40 454	1.14 433	0.95 413	0.24 405	0.22 379	0.27 412	0.26 422	0.26 409	0.32 399

ADCP+	0.48 390	0.36 381	1.47 433	0.26 275	0.22 350	0.57 400	0.40 399	0.56 328	0.54 359	0.46 365	0.52 342	0.46 331	0.53 397	0.59 303	1.93 456	0.10 226	0.08 150	0.11 270	0.11 276	0.14 327	0.15 249

FC-DCNN	0.73 427	0.33 362	0.84 354	0.33 385	0.28 392	0.82 429	0.40 399	0.82 433	0.83 422	1.43 453	1.60 452	1.97 453	1.38 452	1.10 430	0.93 410	0.24 405	0.22 379	0.27 412	0.26 422	0.26 409	0.32 399

SGM-Forest	0.42 368	0.44 406	0.92 374	0.24 207	0.16 223	0.45 364	0.40 399	0.58 350	0.50 336	0.54 396	0.63 387	0.52 363	0.51 390	0.91 408	0.66 391	0.17 376	0.17 342	0.17 379	0.15 368	0.15 335	0.21 320
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NCCL2	0.37 339	0.33 362	0.59 261	0.37 401	0.23 360	0.42 347	0.41 403	0.56 328	0.44 279	0.47 371	0.47 321	0.61 389	0.39 349	0.58 296	0.41 328	0.16 362	0.13 271	0.21 400	0.22 409	0.16 343	0.18 282

ACVNet_1	0.77 434	0.92 447	1.79 446	0.73 444	0.53 436	0.78 424	0.42 404	0.88 440	0.90 429	0.75 420	0.76 409	1.32 442	0.80 427	1.04 426	0.70 395	0.57 443	0.32 431	0.72 447	0.35 432	0.70 448	0.50 439

PASM	0.49 391	0.41 399	1.15 407	0.37 401	0.35 414	0.42 347	0.42 404	0.54 303	0.65 395	0.54 396	0.54 352	0.63 396	0.48 383	0.94 417	0.51 362	0.27 417	0.30 426	0.30 421	0.33 430	0.29 419	0.29 387

anonymity	0.57 409	0.55 419	0.74 320	0.48 429	0.63 441	0.56 398	0.43 406	0.71 418	0.51 342	0.64 410	0.55 357	0.57 376	0.61 411	0.65 334	0.57 377	0.55 441	0.55 451	0.50 437	0.54 446	0.51 434	0.61 444

PA-Net	0.40 359	0.35 375	1.05 393	0.32 374	0.28 392	0.39 332	0.43 406	0.53 291	0.56 371	0.35 265	0.43 278	0.41 296	0.36 332	0.83 394	0.61 384	0.12 299	0.23 388	0.16 370	0.23 413	0.13 305	0.20 311
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PSMNet_ROB	0.36 332	0.31 351	0.71 314	0.31 369	0.21 335	0.44 356	0.44 408	0.61 375	0.49 331	0.39 313	0.45 302	0.49 351	0.32 311	0.66 340	0.53 367	0.14 339	0.10 213	0.15 364	0.14 359	0.13 305	0.13 214

Wz-Net-TNSev	0.55 403	0.72 435	1.90 448	0.26 275	0.21 335	0.64 411	0.45 409	0.66 403	0.71 409	0.52 387	0.55 357	0.71 419	0.63 417	1.04 426	0.94 412	0.16 362	0.15 312	0.13 328	0.15 368	0.21 390	0.24 351

Wz-Net-SNSev	0.45 377	0.53 417	1.42 431	0.31 369	0.21 335	0.44 356	0.45 409	0.64 393	0.68 403	0.46 365	0.66 392	0.62 392	0.40 352	0.78 379	0.65 389	0.12 299	0.11 239	0.12 303	0.13 343	0.17 355	0.19 297

Consistency-Raft	0.56 407	0.52 415	1.12 403	0.45 426	0.49 430	0.48 378	0.45 409	0.73 422	0.74 415	0.45 360	0.82 415	0.46 331	0.60 407	0.51 264	0.63 388	0.39 436	0.40 438	0.44 434	0.51 445	0.53 436	0.38 423

GrayStereo	0.26 230	0.10 15	0.45 84	0.27 309	0.14 134	0.23 132	0.46 412	0.36 118	0.33 155	0.40 322	0.47 321	0.30 208	0.78 425	0.29 149	0.17 84	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.09 198	0.07 40	0.15 249

ADCS	0.62 417	0.56 421	1.54 438	0.30 356	0.25 382	0.56 398	0.46 412	0.71 418	0.86 425	0.77 424	0.72 402	0.68 413	0.62 415	0.82 390	2.33 462	0.17 376	0.16 323	0.16 370	0.17 388	0.23 399	0.27 376

SGM_RVC	0.57 409	0.22 278	0.60 268	0.26 275	0.16 223	0.97 439	0.46 412	0.76 427	0.90 429	1.03 439	0.92 425	1.16 436	0.93 437	1.21 437	0.72 396	0.17 376	0.16 323	0.16 370	0.16 378	0.16 343	0.24 351
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
coex-ft	3.48 468	0.81 441	48.53 489	0.24 207	0.19 304	0.53 394	0.47 415	0.49 258	2.36 461	7.18 474	1.20 436	0.96 432	2.53 466	0.75 369	2.14 460	0.13 318	0.15 312	0.14 348	0.12 315	0.22 394	0.47 433

WZ-Net	0.56 407	0.49 413	2.14 452	0.30 356	0.24 371	0.58 402	0.48 416	0.65 399	0.80 419	0.51 384	0.72 402	0.68 413	0.60 407	1.06 428	1.01 417	0.13 318	0.10 213	0.11 270	0.12 315	0.19 377	0.23 339

NVStereoNet_ROB	0.74 428	0.64 432	1.20 419	0.55 434	0.43 428	0.54 397	0.48 416	0.75 425	0.87 428	0.88 429	1.72 455	1.06 433	1.03 442	1.29 442	0.98 416	0.35 430	0.42 441	0.41 433	0.48 440	0.38 428	0.43 427
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	0.58 411	0.41 399	1.38 428	0.27 309	0.16 223	0.72 417	0.48 416	0.71 418	1.34 450	0.69 416	0.97 427	0.94 429	0.78 425	0.97 420	0.93 410	0.14 339	0.12 255	0.12 303	0.12 315	0.18 370	0.20 311

EDNetEfficient	0.64 422	0.39 394	2.52 455	0.26 275	0.26 386	0.39 332	0.49 419	0.42 189	1.06 440	1.38 450	0.86 419	0.61 389	0.97 439	0.66 340	1.62 451	0.11 261	0.10 213	0.10 219	0.12 315	0.20 384	0.19 297

NaN_ROB	0.44 374	0.38 390	0.94 381	0.30 356	0.20 322	0.52 391	0.49 419	0.61 375	0.60 384	0.56 400	0.47 321	0.49 351	0.42 361	1.24 438	0.76 399	0.12 299	0.18 351	0.12 303	0.13 343	0.12 291	0.18 282

GANetREF_RVC	0.45 377	0.52 415	0.87 362	0.39 412	0.20 322	0.51 386	0.50 421	0.68 410	0.67 399	0.47 371	0.46 314	0.50 355	0.43 364	0.91 408	0.40 323	0.28 419	0.21 369	0.32 425	0.19 396	0.28 417	0.23 339
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
SPS-STEREO	0.74 428	0.72 435	1.18 416	0.52 432	0.57 439	0.76 420	0.50 421	0.80 430	0.66 398	0.97 435	0.88 422	0.94 429	0.74 423	1.08 429	1.04 422	0.58 444	0.51 445	0.50 437	0.50 444	0.56 437	0.72 455
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	0.62 417	0.41 399	0.93 378	0.44 424	0.39 424	0.63 410	0.51 423	0.86 438	1.27 449	0.93 432	1.09 431	0.81 423	0.85 431	0.89 403	0.89 408	0.21 399	0.23 388	0.22 405	0.19 396	0.28 417	0.41 424

RainbowNet	0.76 432	1.00 452	1.29 423	0.82 449	0.63 441	0.79 425	0.52 424	0.83 435	0.93 432	0.61 407	0.79 413	0.79 422	0.62 415	0.82 390	0.67 393	0.80 455	0.55 451	0.79 451	0.49 441	0.81 451	0.62 445

FTStereo	0.28 261	0.11 34	0.56 231	0.24 207	0.13 98	0.21 90	0.52 424	0.36 118	0.28 93	0.38 299	0.94 426	0.30 208	0.56 401	0.33 186	0.18 108	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.19 297

RTS	0.81 437	0.56 421	4.76 465	0.37 401	0.30 404	1.11 442	0.52 424	0.67 405	1.07 441	0.76 422	0.91 423	0.60 387	0.61 411	1.64 452	1.24 432	0.15 352	0.13 271	0.15 364	0.15 368	0.22 394	0.24 351

RTSA	0.81 437	0.56 421	4.76 465	0.37 401	0.30 404	1.11 442	0.52 424	0.67 405	1.07 441	0.76 422	0.91 423	0.60 387	0.61 411	1.64 452	1.24 432	0.15 352	0.13 271	0.15 364	0.15 368	0.22 394	0.24 351

LSM	1.68 460	0.48 411	2.91 460	2.28 473	17.60 483	0.52 391	0.55 428	0.65 399	0.78 417	0.84 427	1.11 432	0.63 396	0.55 399	0.79 383	0.53 367	0.16 362	0.25 399	0.18 386	0.21 402	0.25 404	2.37 473

DPSNet	0.51 395	0.26 326	1.16 409	0.28 334	0.21 335	0.76 420	0.56 429	0.89 442	0.82 421	0.49 378	0.51 336	0.64 401	0.81 429	0.89 403	0.85 407	0.17 376	0.16 323	0.13 328	0.13 343	0.26 409	0.27 376

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 400	0.60 430	0.98 387	0.40 416	0.25 382	0.87 431	0.57 430	0.60 368	0.64 394	0.60 405	0.67 394	0.63 396	0.42 361	1.13 431	0.50 359	0.23 403	0.28 414	0.27 412	0.35 432	0.25 404	0.33 402

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 426	0.73 437	1.26 421	0.47 428	0.28 392	1.42 456	0.60 431	0.82 433	0.94 435	0.85 428	0.86 419	0.88 427	0.70 422	1.32 445	0.75 398	0.37 432	0.30 426	0.34 428	0.36 434	0.44 430	0.42 425

CSAN	0.55 403	0.47 409	1.19 417	0.37 401	0.23 360	0.57 400	0.61 432	0.65 399	0.72 411	0.65 411	0.78 410	0.66 407	0.65 419	1.41 448	0.77 400	0.21 399	0.17 342	0.20 397	0.21 402	0.18 370	0.21 320

AnyNet_C32	0.55 403	0.51 414	1.34 426	0.29 347	0.28 392	0.61 406	0.62 433	0.57 337	0.62 390	0.63 408	0.68 396	0.54 369	0.55 399	0.82 390	1.81 453	0.15 352	0.15 312	0.15 364	0.18 393	0.21 390	0.25 362

ACVNet_2	0.94 439	0.98 451	1.71 444	0.83 450	0.63 441	1.02 440	0.64 434	1.16 448	1.43 453	1.02 437	1.39 442	1.47 445	0.86 433	1.16 434	0.79 402	0.63 447	0.43 444	0.78 450	0.49 441	0.80 450	0.57 442

ADCL	0.50 392	0.30 348	1.15 407	0.28 334	0.19 304	0.77 423	0.64 434	0.57 337	0.73 414	0.57 403	0.73 405	0.55 370	0.60 407	0.66 340	1.53 447	0.11 261	0.10 213	0.13 328	0.13 343	0.15 335	0.16 262

AnyNet_C01	0.68 425	0.69 434	2.64 457	0.33 385	0.27 391	0.93 434	0.64 434	0.66 403	0.65 395	0.70 417	0.97 427	0.75 421	0.63 417	1.01 423	1.52 446	0.17 376	0.16 323	0.17 379	0.17 388	0.24 403	0.28 382

IMH	1.09 446	1.04 455	1.29 423	1.03 456	0.79 452	1.11 442	0.69 437	1.40 453	1.42 452	1.02 437	1.71 454	1.42 443	1.19 447	1.78 458	1.03 421	1.14 465	0.56 454	1.00 457	0.58 451	0.93 456	0.68 452

THIR-Stereo	0.30 292	0.15 156	0.46 97	0.19 21	0.11 28	0.28 202	0.70 438	0.33 95	0.36 190	0.37 291	0.64 388	0.33 236	0.49 387	0.58 296	0.44 341	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.09 198	0.07 40	0.08 45

MFMNet_re	0.74 428	0.84 442	1.16 409	0.64 437	0.70 446	0.79 425	0.71 439	0.77 428	0.85 424	0.79 426	0.86 419	0.69 415	0.80 427	0.73 360	0.65 389	0.66 448	0.59 455	0.61 444	0.58 451	0.68 445	0.71 454

IMH-64-1	0.94 439	0.95 449	1.07 397	0.98 454	0.76 448	0.93 434	0.72 440	1.30 450	1.11 444	0.91 430	1.45 445	1.14 434	1.00 440	1.25 440	0.97 414	0.77 451	0.51 445	0.97 455	0.55 449	0.90 453	0.66 450

IMH-64	0.94 439	0.95 449	1.07 397	0.98 454	0.76 448	0.93 434	0.72 440	1.30 450	1.11 444	0.91 430	1.45 445	1.14 434	1.00 440	1.25 440	0.97 414	0.77 451	0.51 445	0.97 455	0.55 449	0.90 453	0.66 450

TorneroNet-64	1.47 452	1.15 456	1.51 436	1.11 462	0.86 459	2.27 465	0.76 442	1.84 463	3.76 466	1.29 447	2.22 464	2.68 464	1.46 455	1.81 459	1.55 448	0.79 454	0.51 445	1.10 460	0.67 455	1.31 465	0.81 461

Dean	1.22 451	1.17 458	1.97 449	1.04 457	0.79 452	1.21 447	0.76 442	1.51 457	1.96 458	1.30 449	1.98 460	2.14 456	1.18 446	1.30 443	1.15 428	0.83 456	0.61 456	1.01 458	0.69 457	0.97 460	0.77 459

WAO-8	1.50 454	1.22 461	1.39 429	1.10 460	0.85 457	2.15 462	0.78 444	1.84 463	3.76 466	1.46 455	2.18 462	2.15 457	1.50 457	3.20 469	1.35 441	0.92 459	0.66 462	1.10 460	0.79 461	0.94 457	0.74 457

WAO-6	1.11 447	1.01 454	1.17 415	0.96 453	0.79 452	1.30 452	0.78 444	1.36 452	1.99 459	1.04 440	1.54 450	1.59 447	1.27 449	1.37 447	1.30 435	0.78 453	0.55 451	1.03 459	0.75 460	0.87 452	0.72 455

Venus	1.50 454	1.22 461	1.39 429	1.10 460	0.85 457	2.15 462	0.78 444	1.84 463	3.76 466	1.46 455	2.18 462	2.15 457	1.50 457	3.20 469	1.35 441	0.92 459	0.66 462	1.10 460	0.79 461	0.94 457	0.74 457

ELAS	0.80 435	0.40 397	0.91 373	0.39 412	0.35 414	1.52 458	0.81 447	0.97 444	0.98 437	1.47 460	1.58 451	1.19 438	1.33 451	1.01 423	1.21 430	0.29 421	0.27 409	0.30 421	0.29 428	0.32 424	0.36 408
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LVE	1.18 449	1.16 457	1.67 442	1.04 457	0.81 456	1.32 453	0.82 448	1.49 456	1.94 457	1.08 441	1.90 458	1.89 452	1.07 444	1.51 450	1.04 422	0.96 461	0.61 456	0.94 454	0.69 457	0.92 455	0.79 460

WAO-7	1.05 443	1.00 452	1.19 417	0.83 450	0.67 445	1.22 448	0.84 449	1.43 454	1.56 454	1.13 443	1.75 456	1.46 444	1.25 448	1.56 451	1.28 434	0.61 446	0.62 459	0.70 446	0.68 456	0.66 444	0.62 445

TorneroNet	2.26 464	1.20 460	1.55 439	1.15 464	0.91 460	5.84 470	0.84 449	2.12 467	8.45 476	2.59 467	5.32 471	3.84 469	2.15 463	1.84 461	1.98 458	0.88 457	0.54 450	1.16 464	0.74 459	1.31 465	0.91 462

notaker	1.49 453	1.44 467	1.77 445	1.42 467	1.08 463	1.19 446	0.87 451	1.51 457	1.40 451	1.53 462	3.41 468	2.40 460	1.94 462	1.83 460	1.57 449	1.14 465	0.69 465	1.38 467	0.88 463	1.39 468	1.03 465

MADNet+	1.05 443	1.26 463	4.77 467	0.73 444	0.50 431	1.25 449	0.97 452	1.05 445	0.93 432	0.67 414	0.78 410	0.87 426	0.85 431	2.14 462	1.83 454	0.40 437	0.42 441	0.32 425	0.28 426	0.45 431	0.43 427

LE_ROB	1.82 462	0.39 394	3.15 463	0.50 431	0.55 437	0.79 425	1.00 453	0.89 442	6.48 473	7.40 475	2.07 461	2.07 454	5.08 471	1.33 446	3.96 470	0.11 261	0.09 186	0.12 303	0.11 276	0.11 254	0.13 214

PWCK	1.05 443	1.29 464	2.12 451	0.92 452	0.42 427	1.27 450	1.01 454	1.14 447	1.14 447	1.16 446	1.14 434	1.25 439	0.90 435	1.77 457	1.15 428	0.89 458	0.51 445	0.87 453	0.54 446	1.02 462	0.57 442

HanzoNet	3.08 467	1.87 471	2.70 458	1.81 470	1.34 467	1.60 459	1.05 455	2.06 466	2.62 462	5.63 472	5.12 470	5.96 473	7.09 474	4.39 473	3.43 468	3.29 472	2.06 473	1.98 471	2.94 474	2.47 472	2.15 472

KSHMR	1.92 463	1.47 469	1.97 449	1.48 469	1.22 466	1.39 455	1.06 456	1.81 462	5.83 472	1.43 453	5.56 472	2.95 466	1.17 445	2.24 464	1.33 440	1.29 468	1.13 467	1.47 469	1.11 468	1.37 467	1.21 468

ktn	1.80 461	1.46 468	1.49 434	1.44 468	1.14 464	1.50 457	1.07 457	1.53 459	3.90 469	2.77 468	4.62 469	3.42 467	1.49 456	1.74 455	1.40 444	1.45 469	0.77 466	1.46 468	0.99 466	1.41 469	1.00 464

CrosDoStereo	0.32 309	0.11 34	0.53 203	0.19 21	0.12 56	0.22 114	1.07 457	0.36 118	0.38 213	0.38 299	0.60 376	0.28 178	0.45 370	0.61 314	0.56 375	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.09 198	0.08 83	0.09 74

DeepStereo_LL	0.32 309	0.11 34	0.53 203	0.19 21	0.12 56	0.22 114	1.07 457	0.36 118	0.38 213	0.38 299	0.60 376	0.28 178	0.45 370	0.61 314	0.56 375	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.09 198	0.08 83	0.09 74

ELAS_RVC	0.80 435	0.40 397	1.10 402	0.40 416	0.35 414	0.93 434	1.10 460	0.87 439	1.12 446	1.40 451	1.39 442	1.27 440	1.55 460	1.13 431	1.13 427	0.29 421	0.27 409	0.30 421	0.28 426	0.31 421	0.36 408
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FINET	0.58 411	0.48 411	1.35 427	0.38 410	0.37 420	0.96 438	1.13 461	0.84 437	1.05 439	0.50 381	0.70 400	0.45 324	0.61 411	0.63 325	0.62 385	0.26 413	0.28 414	0.14 348	0.13 343	0.20 384	0.44 429

UNDER WATER	1.64 459	1.34 466	2.72 459	1.40 466	1.04 462	1.70 461	1.14 462	1.57 460	3.58 464	1.46 455	1.46 447	2.82 465	2.43 465	1.74 455	2.04 459	1.08 463	0.63 460	1.31 466	0.94 464	1.29 464	1.10 467

UNDER WATER-64	1.61 457	1.30 465	2.93 461	1.33 465	0.96 461	2.20 464	1.25 463	1.47 455	3.15 463	1.46 455	1.31 440	2.61 463	2.22 464	1.69 454	1.93 456	1.13 464	0.67 464	1.29 465	0.94 464	1.26 463	1.09 466

SAMSARA	0.62 417	0.47 409	0.93 378	0.70 442	0.50 431	1.15 445	1.29 464	0.79 429	0.70 407	0.77 424	0.55 357	0.92 428	0.58 404	0.87 400	0.77 400	0.19 396	0.27 409	0.18 386	0.19 396	0.27 414	0.28 382

DGSMNet	0.63 420	0.32 358	1.01 390	0.54 433	0.73 447	0.62 407	1.36 465	0.62 383	0.58 375	0.38 299	0.62 386	0.52 363	0.34 320	0.65 334	0.47 350	0.54 440	0.61 456	0.67 445	0.61 453	0.65 442	0.69 453

MANE	1.63 458	0.58 427	1.16 409	0.59 435	0.60 440	2.71 466	1.53 466	2.63 470	3.62 465	2.33 465	3.26 467	3.66 468	2.98 469	2.26 465	2.26 461	0.37 432	0.40 438	0.31 424	0.49 441	0.31 421	0.63 447

EAI-Stereo	0.29 279	0.11 34	0.38 42	0.22 116	0.18 279	0.33 278	1.66 467	0.53 291	0.27 84	0.27 120	0.50 333	0.17 54	0.16 93	0.25 85	0.25 224	0.07 19	0.07 100	0.07 20	0.11 276	0.07 40	0.10 121

SGM-ForestM	1.59 456	0.56 421	1.52 437	0.41 420	0.34 411	2.77 467	1.67 468	1.69 461	1.73 456	2.48 466	2.27 465	6.02 474	2.90 468	3.08 467	2.83 466	0.25 412	0.30 426	0.19 392	0.20 400	0.18 370	0.45 432

SGM+DAISY	1.12 448	0.86 443	1.64 441	0.68 440	0.80 455	1.68 460	1.68 469	1.08 446	1.10 443	1.53 462	1.76 457	1.47 445	1.53 459	1.24 438	1.42 445	0.66 448	0.65 461	0.52 439	0.54 446	0.57 438	0.91 462

JetBlue	1.20 450	0.89 444	2.53 456	0.59 435	0.76 448	3.16 469	2.09 470	1.16 448	0.93 432	0.95 433	1.12 433	1.65 448	1.27 449	2.15 463	1.87 455	0.43 439	0.37 437	0.38 430	0.39 438	0.62 439	0.63 447

MADNet++	2.34 465	1.81 470	2.24 454	2.15 472	1.97 470	2.79 468	2.19 471	2.42 469	2.26 460	2.79 469	2.70 466	2.43 461	2.60 467	3.18 468	3.32 467	2.19 470	1.97 471	1.93 470	1.62 470	2.02 471	2.10 471

JetRed	2.35 466	2.70 472	6.11 468	1.14 463	1.38 468	6.03 471	3.61 472	2.12 467	1.72 455	1.99 464	1.97 459	2.15 457	1.59 461	2.49 466	4.19 471	1.05 462	1.60 468	1.10 460	1.02 467	1.72 470	1.41 470

BEATNet-Init1	4.91 470	3.27 473	14.39 481	0.69 441	0.65 444	10.19 478	3.83 473	5.04 473	5.11 471	8.73 477	8.52 475	13.95 484	7.66 475	7.79 476	5.79 473	0.32 427	0.34 435	0.34 428	0.38 437	0.64 441	0.64 449

HaxPig	17.72 485	20.23 490	19.76 482	16.55 483	16.52 482	9.46 476	9.42 474	14.48 486	13.31 481	18.59 485	18.67 485	17.39 485	16.68 486	17.07 486	16.43 486	21.99 489	20.86 489	22.28 486	21.55 484	21.30 488	21.88 489

DPSimNet_ROB	6.21 471	5.16 474	9.50 471	5.59 476	5.56 473	7.64 473	10.02 475	4.07 472	7.33 474	6.84 473	6.26 473	7.17 475	10.55 476	4.07 472	5.68 472	5.50 475	4.29 474	5.24 475	3.66 475	4.05 474	5.96 476

MEDIAN_ROB	21.20 486	24.56 491	23.42 487	19.57 484	19.62 487	13.29 479	11.21 476	18.04 487	17.02 487	22.07 489	21.92 486	20.84 487	20.24 487	21.02 487	19.68 487	25.59 490	24.08 490	26.20 488	25.19 486	25.31 489	25.19 490

AVERAGE_ROB	25.43 490	29.01 492	27.22 488	24.60 491	24.16 491	17.78 484	12.87 477	22.39 488	21.40 488	26.72 491	26.08 490	25.18 491	24.52 491	25.07 491	23.57 488	29.94 491	28.36 491	30.60 489	29.57 487	29.83 490	29.66 491

tt	4.71 469	0.11 34	3.94 464	2.06 471	1.54 469	10.14 477	16.85 478	9.28 479	4.99 470	1.41 452	1.05 430	4.68 470	4.89 470	3.36 471	5.86 474	5.73 476	9.15 482	2.23 472	2.51 472	3.02 473	1.34 469

ASD4	8.08 473	7.42 477	8.23 470	6.03 478	6.01 474	14.62 480	20.55 479	9.03 478	8.06 475	7.51 476	6.52 474	7.36 476	6.42 472	8.13 477	9.88 477	5.93 477	5.10 475	6.60 480	5.79 476	6.82 477	5.52 475

xxxxx1	15.30 480	9.78 479	10.23 476	20.34 485	19.47 484	17.10 481	23.00 480	10.36 480	11.04 478	9.25 478	9.66 476	10.74 479	10.66 479	10.60 480	13.72 483	8.14 481	9.35 483	31.88 490	44.61 489	12.63 481	13.46 482

tt_ll	15.30 480	9.78 479	10.23 476	20.34 485	19.47 484	17.10 481	23.00 480	10.36 480	11.04 478	9.25 478	9.66 476	10.74 479	10.66 479	10.60 480	13.72 483	8.14 481	9.35 483	31.88 490	44.61 489	12.63 481	13.46 482

ff	15.30 480	9.78 479	10.23 476	20.34 485	19.47 484	17.10 481	23.00 480	10.36 480	11.04 478	9.25 478	9.66 476	10.74 479	10.66 479	10.60 480	13.72 483	8.14 481	9.35 483	31.88 490	44.61 489	12.63 481	13.46 482

DGTPSM_ROB	8.38 474	5.24 475	10.71 479	5.32 475	10.19 477	8.34 474	23.49 483	6.11 475	13.43 482	4.93 470	10.93 480	5.64 471	10.55 476	6.17 474	12.73 479	3.74 473	7.56 477	3.68 473	7.24 479	4.09 475	7.49 477

DPSMNet_ROB	8.44 475	5.25 476	10.87 480	5.59 476	10.27 478	8.34 474	23.51 484	6.12 476	13.47 483	4.96 471	10.94 481	5.65 472	10.55 476	6.25 475	12.77 480	4.01 474	7.62 478	3.75 474	7.27 480	4.16 476	7.54 478

Anonymous_1	16.44 484	9.26 478	9.67 473	10.63 479	14.54 481	18.62 485	26.98 485	12.68 483	13.53 484	10.78 483	10.37 479	10.15 478	10.66 479	10.99 483	12.64 478	15.61 487	7.73 479	16.87 484	43.01 488	56.14 492	7.86 481

DPSM_ROB	11.46 478	9.79 482	10.18 474	11.11 480	11.31 479	19.08 486	27.38 486	13.42 484	14.23 485	10.34 481	11.13 482	10.97 482	11.33 483	11.89 484	13.49 481	6.74 479	8.19 480	6.00 477	7.05 477	7.74 478	7.76 479

DPSM	11.46 478	9.79 482	10.18 474	11.11 480	11.31 479	19.08 486	27.38 486	13.42 484	14.23 485	10.34 481	11.13 482	10.97 482	11.33 483	11.89 484	13.49 481	6.74 479	8.19 480	6.00 477	7.05 477	7.74 478	7.76 479

LSM0	24.21 489	19.88 489	22.33 486	24.42 490	40.13 492	38.41 490	54.99 488	27.05 490	28.61 489	20.59 486	22.00 487	22.29 490	22.86 488	24.12 490	27.16 489	13.59 486	16.33 486	12.13 483	14.08 481	15.72 487	17.53 488

Selective-RAFT-Error	23.11 488	19.77 488	20.60 485	22.49 489	22.80 489	38.46 491	55.19 489	27.13 491	28.90 491	20.73 488	22.38 489	22.11 488	22.91 490	23.94 489	27.18 491	13.54 485	16.57 488	12.09 482	14.21 482	15.61 486	15.65 487

CasAABBNet	23.04 487	19.69 487	20.32 483	22.42 488	22.73 488	38.35 489	55.23 490	26.99 489	28.74 490	20.67 487	22.28 488	22.11 488	22.86 488	23.84 488	27.17 490	13.52 484	16.47 487	12.08 481	14.21 482	15.57 485	15.60 486

PML	15.86 483	13.12 485	7.07 469	5.22 474	7.66 475	32.93 488	64.30 491	5.37 474	10.12 477	25.87 490	67.29 491	20.25 486	13.20 485	10.09 479	6.81 476	5.94 478	2.00 472	6.03 479	2.18 471	9.13 480	2.62 474

test_example2	100.95 491	107.33 493	67.16 490	98.17 492	106.88 493	89.44 492	101.34 492	37.23 492	97.88 492	129.56 492	131.26 492	65.41 492	67.34 492	91.22 492	79.29 492	143.32 492	199.32 492	81.12 493	102.17 492	121.89 493	101.70 492

FADE		1.19 459		0.71 443	0.76 448													17.17 485		0.51 434

Low-res two-view benchmark