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

U	1.00 444	0.09 15	0.21 8	0.21 118	3.68 471	6.12 473	0.14 21	0.21 6	0.21 39	0.11 3	0.11 3	0.10 2	0.09 4	0.12 1	0.11 1	0.07 22	0.05 7	5.42 476	2.90 474	0.07 51	0.06 28

IGEV-Stereo++	0.11 1	0.08 3	0.15 1	0.19 36	0.11 53	0.14 4	0.10 1	0.22 8	0.18 11	0.10 1	0.13 10	0.10 2	0.11 18	0.14 2	0.11 1	0.06 1	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

CAS	0.15 36	0.07 1	0.21 8	0.41 423	0.16 275	0.20 77	0.18 121	0.22 8	0.19 16	0.15 22	0.19 42	0.11 6	0.09 4	0.14 2	0.13 35	0.29 425	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.14 332

CroCo-Stereo	0.14 17	0.13 164	0.24 21	0.25 296	0.11 53	0.11 2	0.18 121	0.32 98	0.23 63	0.12 4	0.12 4	0.18 63	0.12 30	0.14 2	0.13 35	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.07 51	0.06 28
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
RAStereo	0.13 6	0.12 106	0.27 40	0.22 172	0.11 53	0.15 6	0.18 121	0.23 16	0.23 63	0.13 7	0.17 30	0.11 6	0.09 4	0.15 5	0.13 35	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.05 1

GMOStereo	0.18 82	0.14 203	0.30 67	0.22 172	0.12 96	0.20 77	0.27 329	0.26 30	0.28 119	0.31 211	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.05 1

error version	0.18 82	0.14 203	0.30 67	0.22 172	0.12 96	0.20 77	0.27 329	0.26 30	0.28 119	0.31 211	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.05 1

test-v	0.18 82	0.14 203	0.30 67	0.22 172	0.12 96	0.20 77	0.27 329	0.26 30	0.28 119	0.31 211	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.05 1

test-2	0.18 82	0.14 203	0.30 67	0.22 172	0.12 96	0.20 77	0.27 329	0.26 30	0.28 119	0.31 211	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.05 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 134	0.72 441	0.70 364	0.17 6	0.08 3	0.15 6	0.15 37	0.18 2	0.16 4	0.13 7	0.12 4	0.09 1	0.08 1	0.16 10	0.13 35	0.35 432	0.04 1	0.08 88	0.07 67	0.11 263	0.23 410

testlalala2	0.18 82	0.10 36	0.50 282	0.36 410	0.25 395	0.23 143	0.14 21	0.34 119	0.24 75	0.25 108	0.25 97	0.21 95	0.12 30	0.16 10	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

testlalala	0.15 36	0.10 36	0.36 137	0.19 36	0.12 96	0.23 143	0.16 59	0.26 30	0.19 16	0.24 100	0.19 42	0.14 33	0.11 18	0.16 10	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.05 1	0.05 1

AEACV	0.13 6	0.09 15	0.23 16	0.18 12	0.19 334	0.19 53	0.16 59	0.23 16	0.14 1	0.13 7	0.17 30	0.13 17	0.16 95	0.16 10	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.06 28

test-1	0.17 61	0.11 82	0.40 184	0.23 215	0.13 163	0.22 124	0.23 276	0.34 119	0.26 95	0.20 69	0.24 90	0.22 104	0.14 69	0.16 10	0.20 181	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.08 142

CREStereo++_RVC	0.15 36	0.08 3	0.26 32	0.17 6	0.11 53	0.18 30	0.13 9	0.22 8	0.30 148	0.21 78	0.30 138	0.13 17	0.11 18	0.16 10	0.15 75	0.07 22	0.04 1	0.06 1	0.15 369	0.06 8	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
XX-TBD	0.15 36	0.18 286	0.28 51	0.22 172	0.10 28	0.22 124	0.15 37	0.22 8	0.27 105	0.22 83	0.26 105	0.14 33	0.12 30	0.16 10	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28

Occ-G	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.17 6	0.10 28	0.15 6	0.19 159	0.22 8	0.19 16	0.13 7	0.19 42	0.21 95	0.11 18	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.06 28

Pointernet	0.13 6	0.07 1	0.27 40	0.19 36	0.11 53	0.20 77	0.12 5	0.31 89	0.24 75	0.15 22	0.15 22	0.13 17	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

test_for_model	0.29 301	0.89 450	0.34 107	0.69 443	0.49 434	0.20 77	0.16 59	0.30 81	0.23 63	0.28 138	0.15 22	0.13 17	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.29 425	0.10 315	0.06 1	0.04 1	0.86 455	0.18 374

IGEV++	0.13 6	0.10 36	0.23 16	0.21 118	0.10 28	0.15 6	0.15 37	0.29 65	0.16 4	0.12 4	0.15 22	0.12 8	0.12 30	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.07 51	0.07 85

MaDis-Stereo	0.14 17	0.13 164	0.26 32	0.19 36	0.14 204	0.16 14	0.13 9	0.25 27	0.21 39	0.13 7	0.14 20	0.14 33	0.11 18	0.17 17	0.17 124	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.06 28

CASnet	0.14 17	0.12 106	0.22 13	0.22 172	0.08 3	0.16 14	0.15 37	0.27 40	0.25 86	0.22 83	0.20 58	0.15 41	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.11 272	0.09 219	0.08 101	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
SPstereo	0.14 17	0.14 203	0.33 100	0.20 79	0.09 10	0.21 100	0.10 1	0.26 30	0.20 28	0.18 61	0.19 42	0.15 41	0.13 54	0.17 17	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.06 28

LoS_RVC	0.13 6	0.10 36	0.19 3	0.18 12	0.16 275	0.20 77	0.18 121	0.20 4	0.17 8	0.13 7	0.19 42	0.12 8	0.15 81	0.17 17	0.13 35	0.06 1	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 300

CroCo-Stereo Lap2	0.15 36	0.15 233	0.28 51	0.25 296	0.18 316	0.11 2	0.19 159	0.28 54	0.21 39	0.13 7	0.16 27	0.15 41	0.12 30	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.07 183	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.07 85

cross-raft	0.17 61	0.12 106	0.41 207	0.23 215	0.10 28	0.20 77	0.24 298	0.33 112	0.23 63	0.23 86	0.28 115	0.29 197	0.15 81	0.17 17	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

TANstereo	0.15 36	0.09 15	0.28 51	0.16 4	0.08 3	0.25 175	0.14 21	0.23 16	0.28 119	0.24 100	0.30 138	0.16 50	0.12 30	0.17 17	0.13 35	0.08 119	0.07 183	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.07 85

sAnonymous2	0.20 134	0.21 327	0.58 322	0.24 259	0.17 295	0.22 124	0.19 159	0.34 119	0.28 119	0.17 48	0.19 42	0.17 55	0.16 95	0.17 17	0.14 59	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.23 401	0.17 361

CroCo_RVC	0.20 134	0.21 327	0.58 322	0.24 259	0.17 295	0.22 124	0.19 159	0.34 119	0.28 119	0.17 48	0.19 42	0.17 55	0.16 95	0.17 17	0.14 59	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.23 401	0.17 361

AIO-Stereo	0.13 6	0.10 36	0.22 13	0.20 79	0.09 10	0.16 14	0.15 37	0.27 40	0.16 4	0.13 7	0.15 22	0.13 17	0.08 1	0.18 30	0.11 1	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

RAFT-Stereo-weight	0.15 36	0.09 15	0.26 32	0.20 79	0.10 28	0.19 53	0.17 86	0.36 158	0.29 137	0.24 100	0.20 58	0.19 77	0.10 10	0.18 30	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.05 1

trnet	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.15 2	0.07 1	0.21 100	0.12 5	0.24 26	0.24 75	0.16 39	0.21 69	0.15 41	0.13 54	0.18 30	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.05 1

MGS-Stereo	0.14 17	0.11 82	0.32 86	0.19 36	0.11 53	0.18 30	0.17 86	0.20 4	0.22 48	0.14 18	0.24 90	0.15 41	0.10 10	0.18 30	0.12 11	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.10 218	0.06 28

UniTT-Stereo	0.14 17	0.10 36	0.30 67	0.21 118	0.13 163	0.17 22	0.13 9	0.19 3	0.18 11	0.15 22	0.20 58	0.10 2	0.11 18	0.18 30	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.06 28

testlalala_base	0.20 134	0.13 164	0.35 117	0.25 296	0.15 250	0.25 175	0.16 59	0.34 119	0.17 8	0.19 66	0.26 105	0.17 55	0.14 69	0.18 30	0.16 96	0.39 437	0.09 293	0.07 21	0.05 11	0.45 432	0.08 142

CES	0.14 17	0.08 3	0.19 3	0.17 6	0.22 371	0.18 30	0.16 59	0.23 16	0.19 16	0.14 18	0.17 30	0.14 33	0.10 10	0.18 30	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.08 101	0.18 374

RCA-Stereo	0.16 47	0.09 15	0.25 27	0.20 79	0.10 28	0.19 53	0.17 86	0.36 158	0.35 203	0.20 69	0.25 97	0.17 55	0.17 120	0.18 30	0.14 59	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.05 1

CREStereo	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.14 1	0.08 3	0.22 124	0.15 37	0.25 27	0.24 75	0.16 39	0.21 69	0.14 33	0.13 54	0.18 30	0.13 35	0.09 191	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28
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
R-Stereo Train	0.18 82	0.09 15	0.32 86	0.22 172	0.12 96	0.22 124	0.19 159	0.42 217	0.19 16	0.31 211	0.45 310	0.20 84	0.14 69	0.18 30	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28

RAFT-Stereo	0.18 82	0.09 15	0.32 86	0.22 172	0.12 96	0.22 124	0.19 159	0.42 217	0.19 16	0.31 211	0.45 310	0.20 84	0.14 69	0.18 30	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_0081_aga	0.16 47	0.14 203	0.28 51	0.21 118	0.13 163	0.19 53	0.17 86	0.23 16	0.24 75	0.17 48	0.21 69	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.14 59	0.11 268	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

rvit_stereo_0080	0.15 36	0.13 164	0.25 27	0.19 36	0.13 163	0.15 6	0.20 201	0.28 54	0.24 75	0.15 22	0.17 30	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.15 75	0.11 268	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.07 85

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 61	0.13 164	0.24 21	0.19 36	0.13 163	0.24 162	0.17 86	0.30 81	0.37 224	0.43 357	0.17 30	0.13 17	0.12 30	0.19 41	0.15 75	0.08 119	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.08 142

whm_eth	0.15 36	0.13 164	0.25 27	0.19 36	0.13 163	0.15 6	0.20 201	0.28 54	0.24 75	0.15 22	0.17 30	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.15 75	0.11 268	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.07 85

4D-IteraStereo	0.17 61	0.16 256	0.50 282	0.21 118	0.14 204	0.19 53	0.17 86	0.28 54	0.28 119	0.23 86	0.20 58	0.20 84	0.11 18	0.19 41	0.14 59	0.06 1	0.04 1	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.06 28

AnonymousM	0.17 61	0.19 302	0.24 21	0.18 12	0.10 28	0.18 30	0.17 86	0.30 81	0.23 63	0.26 119	0.20 58	0.18 63	0.14 69	0.19 41	0.14 59	0.09 191	0.06 83	0.38 430	0.15 369	0.06 8	0.05 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 61	0.14 203	0.32 86	0.20 79	0.09 10	0.19 53	0.17 86	0.32 98	0.30 148	0.25 108	0.33 179	0.20 84	0.17 120	0.19 41	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.05 1

rvit_stereo_0081	0.16 47	0.11 82	0.24 21	0.21 118	0.12 96	0.16 14	0.17 86	0.22 8	0.33 180	0.16 39	0.18 37	0.18 63	0.14 69	0.20 48	0.16 96	0.11 268	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

rvit_stereo_0082	0.16 47	0.11 82	0.24 21	0.21 118	0.12 96	0.16 14	0.17 86	0.22 8	0.33 180	0.16 39	0.18 37	0.18 63	0.14 69	0.20 48	0.16 96	0.11 268	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

RSM++	0.12 2	0.09 15	0.19 3	0.20 79	0.09 10	0.17 22	0.15 37	0.21 6	0.19 16	0.12 4	0.12 4	0.14 33	0.09 4	0.20 48	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.05 1

gcap-zeroshot	0.17 61	0.11 82	0.36 137	0.20 79	0.12 96	0.26 193	0.16 59	0.30 81	0.22 48	0.26 119	0.20 58	0.30 213	0.14 69	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

MoCha-V2	0.13 6	0.08 3	0.26 32	0.23 215	0.09 10	0.16 14	0.15 37	0.26 30	0.16 4	0.15 22	0.15 22	0.13 17	0.14 69	0.20 48	0.11 1	0.06 1	0.07 183	0.06 1	0.06 33	0.06 8	0.05 1

AE-Stereo	0.17 61	0.11 82	0.31 80	0.24 259	0.14 204	0.23 143	0.18 121	0.34 119	0.29 137	0.15 22	0.25 97	0.21 95	0.13 54	0.20 48	0.14 59	0.07 22	0.08 260	0.09 151	0.10 255	0.07 51	0.06 28

RAFT-Test	0.17 61	0.10 36	0.38 164	0.19 36	0.12 96	0.25 175	0.17 86	0.33 112	0.23 63	0.23 86	0.29 126	0.27 173	0.14 69	0.20 48	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

EGLCR-Stereo	0.13 6	0.08 3	0.20 6	0.18 12	0.09 10	0.21 100	0.13 9	0.27 40	0.21 39	0.13 7	0.10 2	0.15 41	0.09 4	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

DCANet-4	0.19 120	0.10 36	0.52 297	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.36 158	0.39 247	0.29 165	0.30 138	0.17 55	0.22 186	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

fff	0.19 120	0.13 164	0.40 184	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.35 140	0.43 284	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 273	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

iRaftStereo_RVC	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.21 118	0.11 53	0.20 77	0.17 86	0.32 98	0.23 63	0.20 69	0.25 97	0.18 63	0.12 30	0.20 48	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.08 101	0.07 85

DCANet	0.18 82	0.13 164	0.40 184	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.34 119	0.39 247	0.29 165	0.31 152	0.18 63	0.23 197	0.20 48	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.07 85

csc	0.19 120	0.13 164	0.40 184	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.35 140	0.43 284	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 273	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

cscssc	0.19 120	0.13 164	0.40 184	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.35 140	0.43 284	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 273	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

CFNet-RSSM	0.17 61	0.10 36	0.40 184	0.20 79	0.11 53	0.20 77	0.15 37	0.36 158	0.30 148	0.23 86	0.21 69	0.26 164	0.15 81	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

Gwc-CoAtRS	0.17 61	0.10 36	0.37 145	0.20 79	0.12 96	0.19 53	0.15 37	0.32 98	0.28 119	0.23 86	0.23 79	0.27 173	0.15 81	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

rvit_stereo_0083	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.21 118	0.13 163	0.17 22	0.17 86	0.22 8	0.34 189	0.16 39	0.21 69	0.19 77	0.16 95	0.21 64	0.16 96	0.11 268	0.10 315	0.10 220	0.08 136	0.09 163	0.07 85

IGEV-Stereo+	0.12 2	0.08 3	0.17 2	0.18 12	0.13 163	0.09 1	0.11 3	0.16 1	0.15 2	0.10 1	0.08 1	0.10 2	0.10 10	0.21 64	0.11 1	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.16 348	0.24 415

WCG-NET（raft）	0.14 17	0.09 15	0.23 16	0.17 6	0.08 3	0.19 53	0.16 59	0.23 16	0.26 95	0.18 61	0.19 42	0.20 84	0.12 30	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.06 83	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

RSM	0.12 2	0.09 15	0.20 6	0.20 79	0.09 10	0.16 14	0.15 37	0.23 16	0.18 11	0.13 7	0.13 10	0.15 41	0.09 4	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

CAS++	0.16 47	0.12 106	0.27 40	0.18 12	0.12 96	0.17 22	0.15 37	0.42 217	0.24 75	0.19 66	0.18 37	0.13 17	0.10 10	0.21 64	0.12 11	0.12 304	0.10 315	0.11 272	0.08 136	0.10 218	0.09 196
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	0.17 61	0.08 3	0.31 80	0.19 36	0.10 28	0.29 237	0.16 59	0.42 217	0.30 148	0.24 100	0.27 111	0.27 173	0.16 95	0.21 64	0.12 11	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.07 51	0.06 28

Selective-IGEV	0.12 2	0.09 15	0.22 13	0.19 36	0.10 28	0.15 6	0.14 21	0.27 40	0.15 2	0.13 7	0.14 20	0.13 17	0.08 1	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.05 1

ADStereo(finetuned)	0.19 120	0.13 164	0.49 272	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.34 119	0.39 247	0.29 165	0.31 152	0.18 63	0.31 311	0.21 64	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.07 85

raftrobust	0.16 47	0.13 164	0.29 61	0.22 172	0.15 250	0.19 53	0.13 9	0.32 98	0.26 95	0.26 119	0.20 58	0.19 77	0.17 120	0.21 64	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.07 85

sCroCo_RVC	0.18 82	0.14 203	0.49 272	0.27 352	0.18 316	0.22 124	0.17 86	0.27 40	0.23 63	0.14 18	0.22 76	0.17 55	0.14 69	0.21 64	0.15 75	0.10 235	0.11 336	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

WCG-NET	0.14 17	0.09 15	0.23 16	0.19 36	0.11 53	0.21 100	0.13 9	0.28 54	0.21 39	0.18 61	0.19 42	0.18 63	0.12 30	0.22 74	0.12 11	0.08 119	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.06 28

rvit_stereo_ft	0.17 61	0.14 203	0.30 67	0.25 296	0.14 204	0.17 22	0.21 230	0.28 54	0.26 95	0.16 39	0.19 42	0.20 84	0.16 95	0.22 74	0.17 124	0.11 268	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.07 85

MyStereo06	0.20 134	0.12 106	0.57 317	0.21 118	0.14 204	0.25 175	0.23 276	0.40 191	0.21 39	0.30 194	0.24 90	0.31 224	0.18 143	0.22 74	0.18 143	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

LoS	0.14 17	0.08 3	0.27 40	0.16 4	0.09 10	0.22 124	0.14 21	0.26 30	0.26 95	0.15 22	0.18 37	0.18 63	0.13 54	0.22 74	0.14 59	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.06 28
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.23 196	0.11 82	0.50 282	0.21 118	0.16 275	0.31 269	0.20 201	0.36 158	0.35 203	0.32 233	0.50 335	0.39 290	0.26 241	0.22 74	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.11 292	0.07 51	0.08 142

MC-Stereo	0.14 17	0.09 15	0.25 27	0.21 118	0.09 10	0.18 30	0.16 59	0.23 16	0.19 16	0.18 61	0.23 79	0.16 50	0.13 54	0.22 74	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

HUI-Stereo	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.14 21	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.25 143	0.17 120	0.22 74	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

rafts_anoy	0.18 82	0.15 233	0.35 117	0.22 172	0.14 204	0.19 53	0.17 86	0.32 98	0.30 148	0.23 86	0.25 97	0.20 84	0.16 95	0.22 74	0.19 168	0.08 119	0.07 183	0.10 220	0.12 327	0.09 163	0.08 142

PMTNet	0.15 36	0.08 3	0.23 16	0.15 2	0.09 10	0.23 143	0.16 59	0.25 27	0.23 63	0.17 48	0.21 69	0.16 50	0.14 69	0.22 74	0.13 35	0.29 425	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28

IGEV_Zeroshot_test	0.18 82	0.10 36	0.65 348	0.20 79	0.12 96	0.19 53	0.15 37	0.34 119	0.19 16	0.28 138	0.22 76	0.27 173	0.13 54	0.23 83	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.06 28

DCRE	0.20 134	0.13 164	0.40 184	0.21 118	0.15 250	0.20 77	0.19 159	0.30 81	0.27 105	0.22 83	0.80 414	0.23 124	0.16 95	0.23 83	0.15 75	0.07 22	0.07 183	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.06 28

knoymous	0.17 61	0.09 15	0.32 86	0.17 6	0.11 53	0.21 100	0.17 86	0.32 98	0.23 63	0.23 86	0.28 115	0.27 173	0.16 95	0.23 83	0.16 96	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.06 33	0.09 163	0.09 196

riskmin	0.18 82	0.09 15	0.34 107	0.18 12	0.12 96	0.24 162	0.16 59	0.34 119	0.28 119	0.21 78	0.23 79	0.33 240	0.24 215	0.23 83	0.17 124	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.06 33	0.10 218	0.10 246

GLC_STEREO	0.15 36	0.10 36	0.24 21	0.21 118	0.09 10	0.17 22	0.15 37	0.23 16	0.27 105	0.17 48	0.20 58	0.17 55	0.11 18	0.23 83	0.16 96	0.07 22	0.09 293	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.06 28

CRE-IMP	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.11 53	0.24 162	0.17 86	0.29 65	0.21 39	0.27 128	0.26 105	0.24 136	0.17 120	0.23 83	0.18 143	0.08 119	0.05 7	0.10 220	0.07 67	0.10 218	0.10 246

model_zeroshot	0.17 61	0.11 82	0.39 177	0.20 79	0.12 96	0.24 162	0.15 37	0.34 119	0.22 48	0.30 194	0.20 58	0.22 104	0.12 30	0.24 89	0.14 59	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.07 85

GCAP-BAT	0.16 47	0.11 82	0.36 137	0.18 12	0.13 163	0.21 100	0.16 59	0.23 16	0.18 11	0.26 119	0.28 115	0.20 84	0.11 18	0.24 89	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.05 1	0.06 28

H2IRNET	0.18 82	0.13 164	0.35 117	0.21 118	0.12 96	0.20 77	0.15 37	0.27 40	0.30 148	0.17 48	0.31 152	0.25 143	0.20 166	0.24 89	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.10 255	0.09 163	0.06 28

ff7	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

ffff	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

11t	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

anonymousdsp	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.28 54	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85

ProNet	0.14 17	0.12 106	0.25 27	0.19 36	0.11 53	0.19 53	0.19 159	0.27 40	0.20 28	0.14 18	0.13 10	0.13 17	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.07 85

ccc-4	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

test_4	0.18 82	0.12 106	0.34 107	0.23 215	0.12 96	0.18 30	0.22 253	0.26 30	0.24 75	0.24 100	0.47 326	0.22 104	0.13 54	0.24 89	0.16 96	0.06 1	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.07 51	0.05 1

IGEV-Stereo	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.28 54	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GANet-ADL	0.21 151	0.12 106	0.45 244	0.23 215	0.14 204	0.29 237	0.19 159	0.46 253	0.35 203	0.25 108	0.32 159	0.32 233	0.19 157	0.24 89	0.20 181	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.10 246

TRStereo	0.19 120	0.17 272	0.47 259	0.23 215	0.19 334	0.19 53	0.16 59	0.52 317	0.28 119	0.20 69	0.19 42	0.21 95	0.13 54	0.24 89	0.13 35	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.11 292	0.06 8	0.06 28

HHNet	0.22 179	0.12 106	0.52 297	0.18 12	0.18 316	0.20 77	0.20 201	0.34 119	0.31 160	0.32 233	0.59 373	0.20 84	0.21 173	0.24 89	0.31 302	0.08 119	0.05 7	0.09 151	0.07 67	0.08 101	0.11 278

PSM-adaLoss	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.16 59	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.18 143	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

ROB_FTStereo_v2	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.16 59	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

ROB_FTStereo	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.14 21	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

Pruner-Stereo	0.19 120	0.11 82	0.34 107	0.29 372	0.12 96	0.19 53	0.17 86	0.31 89	0.29 137	0.33 244	0.32 159	0.25 143	0.15 81	0.24 89	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.09 196

DeepStereo_RVC	0.18 82	0.11 82	0.40 184	0.21 118	0.11 53	0.19 53	0.16 59	0.28 54	0.22 48	0.27 128	0.27 111	0.23 124	0.28 273	0.24 89	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.10 246

raft+_RVC	0.18 82	0.14 203	0.32 86	0.21 118	0.15 250	0.21 100	0.16 59	0.38 172	0.34 189	0.21 78	0.28 115	0.20 84	0.15 81	0.24 89	0.19 168	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.08 142

111	0.20 134	0.17 272	0.40 184	0.18 12	0.09 10	0.24 162	0.17 86	0.41 203	0.45 309	0.23 86	0.29 126	0.29 197	0.21 173	0.24 89	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.08 142

test_xeample3	0.16 47	0.11 82	0.56 314	0.19 36	0.12 96	0.20 77	0.18 121	0.35 140	0.20 28	0.16 39	0.12 4	0.13 17	0.12 30	0.24 89	0.15 75	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.07 85

AFF-stereo	0.18 82	0.15 233	0.32 86	0.21 118	0.10 28	0.18 30	0.18 121	0.33 112	0.27 105	0.25 108	0.37 218	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.05 1

EAI-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.33 100	0.21 118	0.12 96	0.30 254	0.46 416	0.46 253	0.20 28	0.25 108	0.50 335	0.17 55	0.16 95	0.24 89	0.23 239	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.10 255	0.06 8	0.07 85

DMCA	0.22 179	0.14 203	0.36 137	0.22 172	0.14 204	0.27 202	0.20 201	0.43 228	0.38 238	0.31 211	0.32 159	0.33 240	0.24 215	0.24 89	0.28 280	0.11 268	0.08 260	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.11 278

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 249	0.14 203	0.95 413	0.21 118	0.27 402	0.20 77	0.19 159	0.48 271	0.25 86	0.26 119	0.55 361	0.34 247	0.18 143	0.25 114	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.12 327	0.12 299	0.12 300

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 196	0.13 164	0.83 389	0.20 79	0.21 355	0.23 143	0.17 86	0.48 271	0.27 105	0.23 86	0.29 126	0.39 290	0.23 197	0.25 114	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.11 292	0.11 263	0.10 246

MyStereo8	0.22 179	0.15 233	0.63 342	0.21 118	0.17 295	0.31 269	0.16 59	0.36 158	0.32 168	0.28 138	0.36 209	0.25 143	0.18 143	0.25 114	0.28 280	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.12 300

MyStereo07	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.22 172	0.14 204	0.25 175	0.23 276	0.29 65	0.21 39	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.13 54	0.25 114	0.13 35	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

11t1	0.18 82	0.10 36	0.30 67	0.20 79	0.11 53	0.27 202	0.17 86	0.35 140	0.23 63	0.25 108	0.23 79	0.23 124	0.23 197	0.25 114	0.18 143	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.09 196

MIF-Stereo (partial)	0.16 47	0.10 36	0.34 107	0.21 118	0.15 250	0.15 6	0.13 9	0.28 54	0.25 86	0.17 48	0.26 105	0.15 41	0.16 95	0.25 114	0.17 124	0.09 191	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.09 163	0.08 142

anonymousdsp2	0.17 61	0.10 36	0.28 51	0.20 79	0.11 53	0.25 175	0.17 86	0.41 203	0.31 160	0.23 86	0.23 79	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.08 101	0.07 85

CASS	0.21 151	0.15 233	0.32 86	0.26 328	0.11 53	0.28 217	0.19 159	0.39 184	0.30 148	0.32 233	0.34 188	0.25 143	0.24 215	0.25 114	0.20 181	0.13 321	0.08 260	0.11 272	0.09 219	0.11 263	0.11 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	0.21 151	0.22 339	0.60 328	0.23 215	0.15 250	0.24 162	0.20 201	0.35 140	0.29 137	0.31 211	0.32 159	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

ACRE	0.21 151	0.20 314	0.62 339	0.23 215	0.15 250	0.24 162	0.20 201	0.35 140	0.28 119	0.31 211	0.32 159	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

test_3	0.18 82	0.11 82	0.32 86	0.24 259	0.11 53	0.22 124	0.25 313	0.31 89	0.31 160	0.25 108	0.18 37	0.23 124	0.13 54	0.25 114	0.19 168	0.06 1	0.05 7	0.09 151	0.10 255	0.07 51	0.06 28

RAFT-IKP	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.15 37	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.18 143	0.25 114	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

s12784h	0.17 61	0.09 15	0.26 32	0.18 12	0.07 1	0.32 277	0.19 159	0.37 167	0.32 168	0.23 86	0.25 97	0.18 63	0.17 120	0.25 114	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.05 1

GMStereo	0.19 120	0.25 353	0.40 184	0.21 118	0.12 96	0.22 124	0.19 159	0.29 65	0.40 262	0.25 108	0.23 79	0.16 50	0.15 81	0.25 114	0.19 168	0.09 191	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.08 142
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.18 82	0.12 106	0.33 100	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.12 5	0.42 217	0.25 86	0.27 128	0.32 159	0.21 95	0.17 120	0.25 114	0.20 181	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.08 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_0105_6	0.19 120	0.14 203	0.34 107	0.23 215	0.14 204	0.18 30	0.20 201	0.29 65	0.37 224	0.18 61	0.22 76	0.23 124	0.17 120	0.26 129	0.17 124	0.15 356	0.13 364	0.13 328	0.11 292	0.11 263	0.08 142

rvit_0105_5	0.21 151	0.15 233	0.38 164	0.23 215	0.13 163	0.22 124	0.24 298	0.36 158	0.39 247	0.21 78	0.23 79	0.26 164	0.19 157	0.26 129	0.19 168	0.15 356	0.13 364	0.12 308	0.12 327	0.10 218	0.09 196

LL-Strereo2	0.18 82	0.18 286	0.39 177	0.22 172	0.12 96	0.24 162	0.13 9	0.31 89	0.23 63	0.24 100	0.20 58	0.24 136	0.12 30	0.26 129	0.15 75	0.06 1	0.06 83	0.12 308	0.09 219	0.08 101	0.07 85

x	0.19 120	0.11 82	0.29 61	0.20 79	0.11 53	0.26 193	0.18 121	0.41 203	0.29 137	0.25 108	0.29 126	0.28 188	0.24 215	0.26 129	0.23 239	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.08 142

BUS	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.25 296	0.14 204	0.43 361	0.17 86	0.56 360	0.34 189	0.34 263	0.35 199	0.32 233	0.20 166	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.09 163	0.09 196

BSDual-CNN	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.25 296	0.14 204	0.35 313	0.21 230	0.56 360	0.34 189	0.34 263	0.35 199	0.38 278	0.24 215	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.09 163	0.09 196

psmg	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.21 118	0.14 204	0.35 313	0.23 276	0.51 302	0.34 189	0.35 279	0.38 230	0.38 278	0.24 215	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.08 260	0.10 220	0.10 255	0.09 163	0.08 142

CIPLG	0.21 151	0.21 327	0.55 310	0.23 215	0.15 250	0.25 175	0.20 201	0.35 140	0.29 137	0.31 211	0.33 179	0.22 104	0.15 81	0.26 129	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

test-3	0.16 47	0.09 15	0.31 80	0.21 118	0.11 53	0.18 30	0.16 59	0.30 81	0.27 105	0.26 119	0.16 27	0.22 104	0.12 30	0.26 129	0.18 143	0.06 1	0.04 1	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.06 28

test_1	0.16 47	0.09 15	0.31 80	0.21 118	0.11 53	0.18 30	0.16 59	0.30 81	0.27 105	0.25 108	0.16 27	0.22 104	0.12 30	0.26 129	0.18 143	0.06 1	0.04 1	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.06 28

GwcNet-ADL	0.22 179	0.14 203	0.58 322	0.24 259	0.13 163	0.22 124	0.23 276	0.49 279	0.40 262	0.27 128	0.29 126	0.30 213	0.20 166	0.26 129	0.23 239	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.09 163	0.09 196

Patchmatch Stereo++	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.14 21	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.26 129	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142
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
iRAFT	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.14 21	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.26 129	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

ICVP	0.23 196	0.13 164	0.44 234	0.26 328	0.14 204	0.29 237	0.25 313	0.45 243	0.33 180	0.29 165	0.43 287	0.35 261	0.25 232	0.26 129	0.23 239	0.12 304	0.09 293	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.10 246
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.19 120	0.18 286	0.37 145	0.23 215	0.14 204	0.23 143	0.13 9	0.37 167	0.29 137	0.28 138	0.26 105	0.25 143	0.15 81	0.26 129	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.06 28

FENet	0.21 151	0.11 82	0.45 244	0.21 118	0.12 96	0.26 193	0.17 86	0.41 203	0.35 203	0.30 194	0.31 152	0.29 197	0.23 197	0.26 129	0.23 239	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

rvit_0105_4	0.20 134	0.15 233	0.38 164	0.23 215	0.14 204	0.20 77	0.22 253	0.33 112	0.39 247	0.19 66	0.24 90	0.25 143	0.19 157	0.27 145	0.17 124	0.16 371	0.13 364	0.13 328	0.11 292	0.11 263	0.08 142

ffm	0.22 179	0.12 106	0.42 215	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.20 201	0.35 140	0.44 298	0.30 194	0.42 275	0.34 247	0.23 197	0.27 145	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.11 272	0.10 255	0.08 101	0.08 142

tt1	0.18 82	0.14 203	0.35 117	0.23 215	0.11 53	0.30 254	0.19 159	0.35 140	0.44 298	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.16 95	0.27 145	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.08 142

plain	0.17 61	0.13 164	0.43 226	0.21 118	0.13 163	0.16 14	0.17 86	0.27 40	0.22 48	0.16 39	0.26 105	0.13 17	0.16 95	0.27 145	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.07 67	0.10 218	0.07 85

MIM_Stereo	0.18 82	0.12 106	0.38 164	0.20 79	0.11 53	0.17 22	0.14 21	0.35 140	0.25 86	0.27 128	0.35 199	0.23 124	0.13 54	0.27 145	0.16 96	0.06 1	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.08 101	0.06 28

MIPNet	0.21 151	0.15 233	0.52 297	0.21 118	0.12 96	0.27 202	0.20 201	0.45 243	0.37 224	0.30 194	0.23 79	0.19 77	0.24 215	0.27 145	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

iGMRVC	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.15 37	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.27 145	0.17 124	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

Anonymous3	0.23 196	0.18 286	0.63 342	0.27 352	0.18 316	0.41 346	0.23 276	0.43 228	0.35 203	0.23 86	0.27 111	0.20 84	0.18 143	0.27 145	0.18 143	0.12 304	0.11 336	0.10 220	0.10 255	0.11 263	0.12 300

RALCasStereoNet	0.18 82	0.15 233	0.33 100	0.21 118	0.14 204	0.21 100	0.18 121	0.31 89	0.25 86	0.21 78	0.29 126	0.22 104	0.15 81	0.27 145	0.17 124	0.08 119	0.10 315	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.09 196

SFCPSM	0.22 179	0.10 36	0.51 293	0.21 118	0.14 204	0.34 300	0.22 253	0.55 345	0.39 247	0.29 165	0.32 159	0.23 124	0.21 173	0.27 145	0.19 168	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.08 142

ACVNet	0.23 196	0.13 164	0.35 117	0.18 12	0.15 250	0.27 202	0.23 276	0.39 184	0.44 298	0.28 138	0.41 259	0.38 278	0.26 241	0.27 145	0.32 307	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.07 85

acv_ft	0.25 249	0.13 164	0.40 184	0.23 215	0.19 334	0.34 300	0.21 230	0.45 243	0.44 298	0.38 310	0.41 259	0.38 278	0.27 259	0.27 145	0.35 322	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.11 263	0.07 85

rvit_0105_3	0.23 196	0.17 272	0.40 184	0.25 296	0.15 250	0.24 162	0.28 342	0.38 172	0.41 272	0.25 108	0.25 97	0.28 188	0.21 173	0.28 157	0.20 181	0.15 356	0.13 364	0.14 350	0.15 369	0.10 218	0.09 196

rvit_stereo_0075_2	0.24 222	0.17 272	0.50 282	0.26 328	0.22 371	0.22 124	0.15 37	0.40 191	0.35 203	0.27 128	0.37 218	0.29 197	0.20 166	0.28 157	0.19 168	0.17 382	0.12 353	0.19 393	0.12 327	0.13 314	0.13 314

ACVNet-DCA	0.18 82	0.14 203	0.38 164	0.23 215	0.11 53	0.31 269	0.19 159	0.41 203	0.27 105	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.09 163	0.09 196

xx1	0.20 134	0.14 203	0.38 164	0.23 215	0.11 53	0.31 269	0.19 159	0.35 140	0.47 328	0.17 48	0.19 42	0.28 188	0.24 215	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.10 220	0.09 219	0.09 163	0.09 196

cc1	0.18 82	0.14 203	0.38 164	0.23 215	0.11 53	0.31 269	0.19 159	0.35 140	0.47 328	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.08 142

IGEVStereo-DCA	0.14 17	0.11 82	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.20 77	0.18 121	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.12 4	0.14 33	0.12 30	0.28 157	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

rrr	0.17 61	0.11 82	0.57 317	0.19 36	0.12 96	0.20 77	0.18 121	0.35 140	0.22 48	0.15 22	0.12 4	0.14 33	0.12 30	0.28 157	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

StereoVision	0.22 179	0.18 286	0.37 145	0.27 352	0.17 295	0.23 143	0.22 253	0.38 172	0.31 160	0.20 69	0.51 341	0.22 104	0.16 95	0.28 157	0.18 143	0.11 268	0.12 353	0.13 328	0.13 350	0.10 218	0.07 85

EKT-Stereo	0.38 363	0.12 106	0.38 164	0.42 424	3.88 473	0.21 100	0.17 86	0.35 140	0.28 119	0.20 69	0.20 58	0.23 124	0.15 81	0.28 157	0.16 96	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

PCWNet_CMD	0.23 196	0.13 164	0.48 267	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.16 59	0.46 253	0.46 323	0.29 165	0.36 209	0.37 270	0.24 215	0.28 157	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.11 263	0.09 196

Selective-RAFT	0.17 61	0.12 106	0.30 67	0.24 259	0.10 28	0.29 237	0.15 37	0.32 98	0.31 160	0.17 48	0.17 30	0.21 95	0.18 143	0.28 157	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.06 28

iRaft-Stereo_20w	0.19 120	0.10 36	0.46 251	0.19 36	0.13 163	0.25 175	0.19 159	0.52 317	0.19 16	0.29 165	0.21 69	0.22 104	0.20 166	0.28 157	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.08 101	0.08 142

AASNet	0.27 271	0.19 302	0.49 272	0.26 328	0.17 295	0.34 300	0.20 201	0.62 401	0.48 337	0.35 279	0.40 251	0.32 233	0.25 232	0.28 157	0.34 318	0.11 268	0.09 293	0.10 220	0.08 136	0.13 314	0.11 278

MSMDNet	0.23 196	0.13 164	0.48 267	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.16 59	0.46 253	0.46 323	0.29 165	0.36 209	0.37 270	0.24 215	0.28 157	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.11 263	0.09 196

HITNet	0.20 134	0.17 272	0.43 226	0.19 36	0.08 3	0.27 202	0.14 21	0.42 217	0.30 148	0.29 165	0.32 159	0.27 173	0.21 173	0.28 157	0.25 259	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.06 28
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
mmm	0.21 151	0.12 106	0.31 80	0.22 172	0.12 96	0.28 217	0.21 230	0.41 203	0.27 105	0.29 165	0.38 230	0.29 197	0.24 215	0.29 172	0.22 221	0.09 191	0.07 183	0.11 272	0.09 219	0.10 218	0.09 196

HH	0.18 82	0.12 106	0.55 310	0.22 172	0.12 96	0.18 30	0.18 121	0.34 119	0.19 16	0.20 69	0.24 90	0.34 247	0.18 143	0.29 172	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.06 28

HanStereo	0.18 82	0.12 106	0.55 310	0.22 172	0.12 96	0.18 30	0.18 121	0.34 119	0.19 16	0.20 69	0.24 90	0.34 247	0.18 143	0.29 172	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.06 28

IER	0.23 196	0.12 106	0.39 177	0.20 79	0.14 204	0.31 269	0.19 159	0.42 217	0.36 215	0.33 244	0.40 251	0.32 233	0.33 321	0.29 172	0.22 221	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.08 142

UDGNet	0.23 196	0.31 393	0.38 164	0.24 259	0.14 204	0.24 162	0.18 121	0.32 98	0.43 284	0.29 165	0.28 115	0.24 136	0.19 157	0.29 172	0.20 181	0.15 356	0.07 183	0.21 400	0.11 292	0.14 329	0.10 246

KYRaft	0.22 179	0.10 36	0.30 67	0.23 215	0.12 96	0.23 143	0.23 276	0.35 140	0.24 75	0.35 279	0.54 357	0.34 247	0.26 241	0.29 172	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.10 255	0.08 101	0.31 426

GrayStereo	0.25 249	0.09 15	0.32 86	0.26 328	0.13 163	0.23 143	0.47 420	0.34 119	0.30 148	0.39 325	0.47 326	0.30 213	0.79 429	0.29 172	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.09 219	0.07 51	0.13 314

RAFT	0.21 151	0.17 272	0.32 86	0.24 259	0.12 96	0.25 175	0.27 329	0.35 140	0.28 119	0.33 244	0.33 179	0.38 278	0.22 186	0.29 172	0.17 124	0.08 119	0.08 260	0.11 272	0.10 255	0.10 218	0.06 28

Prome-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.30 67	0.24 259	0.12 96	0.23 143	0.23 276	0.36 158	0.25 86	0.33 244	0.59 373	0.24 136	0.28 273	0.29 172	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.20 392

CFNet_pseudo	0.23 196	0.13 164	0.47 259	0.19 36	0.13 163	0.26 193	0.16 59	0.44 233	0.44 298	0.29 165	0.37 218	0.38 278	0.23 197	0.29 172	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.11 272	0.08 136	0.11 263	0.09 196

GES	0.22 179	0.12 106	0.42 215	0.20 79	0.14 204	0.27 202	0.19 159	0.49 279	0.33 180	0.30 194	0.36 209	0.25 143	0.23 197	0.29 172	0.22 221	0.10 235	0.08 260	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.11 278

ccs_rob	0.23 196	0.13 164	0.47 259	0.20 79	0.13 163	0.26 193	0.17 86	0.44 233	0.44 298	0.29 165	0.37 218	0.38 278	0.23 197	0.29 172	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.11 272	0.08 136	0.11 263	0.09 196

DCVSM-stereo	0.24 222	0.13 164	0.52 297	0.20 79	0.14 204	0.26 193	0.13 9	0.34 119	0.34 189	0.41 342	0.33 179	0.47 339	0.29 287	0.30 184	0.22 221	0.10 235	0.10 315	0.11 272	0.10 255	0.12 299	0.15 342

MyStereo05	0.23 196	0.12 106	0.57 317	0.21 118	0.14 204	0.25 175	0.23 276	0.48 271	0.52 364	0.31 211	0.23 79	0.25 143	0.22 186	0.30 184	0.21 203	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

MyStereo04	0.23 196	0.12 106	0.55 310	0.22 172	0.14 204	0.25 175	0.23 276	0.49 279	0.52 364	0.28 138	0.23 79	0.27 173	0.23 197	0.30 184	0.22 221	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

dd	0.22 179	0.26 364	0.40 184	0.22 172	0.12 96	0.25 175	0.21 230	0.32 98	0.44 298	0.29 165	0.28 115	0.25 143	0.16 95	0.30 184	0.25 259	0.12 304	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.11 263	0.09 196

PSM-AAD	0.25 249	0.10 36	0.30 67	0.24 259	0.12 96	0.26 193	0.38 395	0.34 119	0.28 119	0.35 279	0.39 243	0.28 188	0.79 429	0.30 184	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.12 308	0.11 292	0.08 101	0.21 399

AdaStereo	0.24 222	0.16 256	0.37 145	0.24 259	0.12 96	0.32 277	0.17 86	0.54 335	0.42 279	0.33 244	0.38 230	0.35 261	0.21 173	0.30 184	0.22 221	0.14 344	0.06 83	0.13 328	0.08 136	0.11 263	0.08 142
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.
MSKI-zero shot	0.17 61	0.09 15	0.43 226	0.20 79	0.11 53	0.21 100	0.15 37	0.32 98	0.21 39	0.23 86	0.24 90	0.23 124	0.10 10	0.31 190	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28

DLNR_Zeroshot_test	10.44 477	12.10 484	19.93 484	106.08 493	23.66 490	0.14 4	0.13 9	3.22 473	0.17 8	0.16 39	0.23 79	0.16 50	0.10 10	0.31 190	0.15 75	2.36 471	0.06 83	0.07 21	0.07 67	39.70 491	0.06 28

CFNet_ucs	0.24 222	0.13 164	0.50 282	0.20 79	0.15 250	0.28 217	0.17 86	0.49 279	0.45 309	0.32 233	0.42 275	0.39 290	0.22 186	0.31 190	0.21 203	0.11 268	0.08 260	0.12 308	0.09 219	0.12 299	0.11 278

ToySt	0.24 222	0.16 256	0.48 267	0.21 118	0.13 163	0.29 237	0.29 347	0.39 184	0.39 247	0.27 128	0.35 199	0.39 290	0.31 311	0.31 190	0.29 290	0.08 119	0.09 293	0.10 220	0.11 292	0.11 263	0.10 246

GMM-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.43 226	0.23 215	0.13 163	0.24 162	0.25 313	0.37 167	0.27 105	0.30 194	0.45 310	0.27 173	0.21 173	0.31 190	0.17 124	0.07 22	0.05 7	0.10 220	0.09 219	0.08 101	0.19 382

BEATNet_4x	0.22 179	0.18 286	0.47 259	0.22 172	0.10 28	0.28 217	0.14 21	0.46 253	0.32 168	0.31 211	0.34 188	0.31 224	0.25 232	0.31 190	0.29 290	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.10 218	0.08 142

CBFPSM	0.27 271	0.16 256	0.67 352	0.20 79	0.14 204	0.38 330	0.25 313	0.40 191	0.36 215	0.33 244	0.36 209	0.56 375	0.38 349	0.32 196	0.38 331	0.08 119	0.08 260	0.07 21	0.08 136	0.09 163	0.11 278

RAFT_CTSACE	0.21 151	0.16 256	0.41 207	0.25 296	0.15 250	0.22 124	0.24 298	0.32 98	0.28 119	0.33 244	0.51 341	0.29 197	0.17 120	0.32 196	0.13 35	0.06 1	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.06 28

RAFT+CT+SA	0.21 151	0.18 286	0.33 100	0.25 296	0.18 316	0.23 143	0.29 347	0.40 191	0.36 215	0.24 100	0.38 230	0.18 63	0.16 95	0.32 196	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.12 327	0.09 163	0.09 196

PFNet+	0.20 134	0.10 36	0.37 145	0.21 118	0.12 96	0.17 22	0.19 159	0.29 65	0.34 189	0.33 244	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.32 196	0.17 124	0.10 235	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.08 101	0.12 300

FTStereo	0.28 290	0.10 36	0.43 226	0.23 215	0.13 163	0.21 100	0.53 430	0.34 119	0.26 95	0.38 310	0.95 426	0.30 213	0.56 405	0.32 196	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.19 382

XX-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.83 389	0.26 328	0.17 295	0.23 143	0.13 9	0.40 191	0.18 11	0.20 69	0.41 259	0.31 224	0.10 10	0.32 196	0.12 11	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.05 1

TestStereo1	0.21 151	0.16 256	0.32 86	0.26 328	0.13 163	0.26 193	0.27 329	0.40 191	0.36 215	0.29 165	0.39 243	0.22 104	0.21 173	0.33 202	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.07 85

DisPM	0.19 120	0.10 36	0.35 117	0.23 215	0.13 163	0.18 30	0.20 201	0.29 65	0.29 137	0.33 244	0.34 188	0.23 124	0.16 95	0.33 202	0.16 96	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.11 278

SA-5K	0.21 151	0.16 256	0.32 86	0.26 328	0.13 163	0.26 193	0.27 329	0.40 191	0.36 215	0.29 165	0.39 243	0.22 104	0.21 173	0.33 202	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.07 85

Sa-1000	0.22 179	0.15 233	0.35 117	0.23 215	0.13 163	0.28 217	0.23 276	0.47 260	0.39 247	0.30 194	0.50 335	0.26 164	0.19 157	0.33 202	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.10 220	0.11 292	0.08 101	0.06 28

SA	0.22 179	0.16 256	0.36 137	0.23 215	0.13 163	0.24 162	0.23 276	0.45 243	0.40 262	0.27 128	0.44 298	0.23 124	0.23 197	0.33 202	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.10 220	0.11 292	0.08 101	0.06 28

DN-CSS_ROB	0.22 179	0.25 353	0.47 259	0.24 259	0.14 204	0.25 175	0.12 5	0.40 191	0.33 180	0.29 165	0.42 275	0.22 104	0.20 166	0.33 202	0.19 168	0.07 22	0.06 83	0.11 272	0.11 292	0.11 263	0.07 85

1test111	0.19 120	0.14 203	0.38 164	0.23 215	0.11 53	0.31 269	0.19 159	0.41 203	0.27 105	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.34 208	0.22 221	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.09 163	0.09 196

GMStereo_Zeroshot	0.24 222	0.21 327	0.45 244	0.26 328	0.13 163	0.28 217	0.15 37	0.39 184	0.35 203	0.37 299	0.43 287	0.40 303	0.17 120	0.34 208	0.20 181	0.12 304	0.07 183	0.13 328	0.07 67	0.16 348	0.09 196

iinet-f	0.30 310	0.18 286	1.03 424	0.20 79	0.15 250	0.44 363	0.22 253	0.45 243	0.37 224	0.35 279	0.44 298	0.41 306	0.34 329	0.34 208	0.40 346	0.10 235	0.09 293	0.08 88	0.08 136	0.13 314	0.11 278

qqq	0.20 134	0.12 106	0.31 80	0.20 79	0.11 53	0.23 143	0.19 159	0.41 203	0.27 105	0.24 100	0.28 115	0.28 188	0.24 215	0.34 208	0.22 221	0.08 119	0.07 183	0.10 220	0.09 219	0.09 163	0.09 196

test_5	0.23 196	0.19 302	0.38 164	0.26 328	0.18 316	0.25 175	0.29 347	0.40 191	0.37 224	0.29 165	0.40 251	0.25 143	0.22 186	0.34 208	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.10 246

NRIStereo	0.18 82	0.11 82	0.35 117	0.23 215	0.11 53	0.24 162	0.20 201	0.29 65	0.26 95	0.26 119	0.25 97	0.25 143	0.18 143	0.34 208	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.08 142

UCFNet_RVC	0.24 222	0.16 256	0.34 107	0.18 12	0.15 250	0.33 288	0.16 59	0.46 253	0.35 203	0.29 165	0.35 199	0.39 290	0.25 232	0.34 208	0.22 221	0.13 321	0.08 260	0.13 328	0.14 361	0.13 314	0.12 300

iResNetv2_ROB	0.27 271	0.26 364	0.72 368	0.23 215	0.13 163	0.29 237	0.18 121	0.52 317	0.49 346	0.37 299	0.45 310	0.39 290	0.25 232	0.34 208	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.12 299	0.09 196

iResNet	0.24 222	0.18 286	0.61 331	0.25 296	0.11 53	0.29 237	0.21 230	0.42 217	0.43 284	0.33 244	0.43 287	0.27 173	0.22 186	0.34 208	0.26 272	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

rvit_105_1	0.27 271	0.19 302	0.46 251	0.27 352	0.19 334	0.30 254	0.35 381	0.44 233	0.51 357	0.31 211	0.31 152	0.31 224	0.26 241	0.35 217	0.25 259	0.15 356	0.14 372	0.15 364	0.17 389	0.11 263	0.10 246

gwcnet-sp	0.24 222	0.13 164	0.63 342	0.22 172	0.14 204	0.34 300	0.22 253	0.44 233	0.39 247	0.35 279	0.34 188	0.27 173	0.27 259	0.35 217	0.25 259	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

scenet	0.24 222	0.13 164	0.63 342	0.22 172	0.14 204	0.34 300	0.22 253	0.44 233	0.39 247	0.35 279	0.34 188	0.27 173	0.27 259	0.35 217	0.25 259	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

ssnet	0.24 222	0.13 164	0.63 342	0.22 172	0.14 204	0.34 300	0.22 253	0.44 233	0.39 247	0.35 279	0.34 188	0.27 173	0.27 259	0.35 217	0.25 259	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

LCNet	0.21 151	0.11 82	0.29 61	0.25 296	0.12 96	0.23 143	0.19 159	0.34 119	0.26 95	0.28 138	0.35 199	0.26 164	0.30 297	0.35 217	0.17 124	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.10 255	0.13 314	0.22 404

Anonymous_2	0.37 357	0.21 327	0.47 259	0.20 79	0.21 355	0.42 353	0.26 324	0.38 172	0.29 137	0.33 244	0.30 138	0.44 327	0.38 349	0.36 222	0.29 290	0.26 414	0.29 433	0.44 434	1.41 469	0.34 426	0.21 399

pcwnet_v2	0.32 326	0.15 233	1.26 438	0.23 215	0.18 316	0.32 277	0.18 121	0.59 380	0.60 390	0.36 294	0.45 310	0.35 261	0.29 287	0.36 222	0.25 259	0.14 344	0.11 336	0.12 308	0.11 292	0.14 329	0.15 342

fast-acv-ft	0.31 317	0.20 314	0.81 385	0.24 259	0.18 316	0.46 370	0.27 329	0.41 203	0.49 346	0.39 325	0.55 361	0.49 351	0.35 333	0.37 224	0.38 331	0.11 268	0.11 336	0.11 272	0.12 327	0.12 299	0.09 196

hknet	0.25 249	0.14 203	0.40 184	0.25 296	0.15 250	0.35 313	0.21 230	0.56 360	0.37 224	0.34 263	0.35 199	0.43 317	0.27 259	0.37 224	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.09 163	0.09 196

IPLGR	0.21 151	0.13 164	0.61 331	0.21 118	0.11 53	0.25 175	0.18 121	0.41 203	0.37 224	0.28 138	0.27 111	0.21 95	0.19 157	0.37 224	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

LMCR-Stereo	0.26 264	0.18 286	0.49 272	0.28 369	0.14 204	0.36 318	0.23 276	0.54 335	0.34 189	0.39 325	0.40 251	0.29 197	0.29 287	0.37 224	0.27 276	0.11 268	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.13 314	0.09 196

ssnet_v2	0.28 290	0.16 256	0.44 234	0.22 172	0.15 250	0.40 343	0.30 357	0.57 368	0.46 323	0.38 310	0.36 209	0.47 339	0.29 287	0.38 228	0.39 339	0.13 321	0.11 336	0.11 272	0.11 292	0.11 263	0.11 278

iResNet_ROB	0.25 249	0.19 302	0.40 184	0.20 79	0.12 96	0.30 254	0.16 59	0.55 345	0.53 368	0.38 310	0.43 287	0.37 270	0.26 241	0.38 228	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.04 1	0.09 163	0.09 196

DualNet (step1)	0.28 290	0.19 302	0.50 282	0.18 12	0.16 275	0.34 300	0.20 201	0.51 302	0.38 238	0.37 299	0.34 188	0.37 270	0.30 297	0.39 230	0.23 239	0.23 405	0.09 293	0.28 418	0.24 415	0.18 374	0.16 350

test_sample7	0.25 249	0.15 233	0.35 117	0.20 79	0.14 204	0.28 217	0.21 230	0.51 302	0.38 238	0.37 299	0.34 188	0.37 270	0.30 297	0.39 230	0.23 239	0.14 344	0.09 293	0.13 328	0.12 327	0.13 314	0.12 300

Wz-Net-LNSev	0.34 339	0.29 381	0.91 406	0.26 328	0.21 355	0.47 376	0.31 361	0.54 335	0.54 372	0.44 363	0.52 349	0.50 357	0.35 333	0.39 230	0.39 339	0.11 268	0.11 336	0.10 220	0.09 219	0.14 329	0.13 314

MMNet	0.27 271	0.14 203	0.49 272	0.24 259	0.17 295	0.47 376	0.22 253	0.45 243	0.51 357	0.39 325	0.41 259	0.36 266	0.33 321	0.39 230	0.34 318	0.08 119	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.08 142

UPFNet	0.25 249	0.12 106	0.38 164	0.24 259	0.19 334	0.37 323	0.28 342	0.48 271	0.38 238	0.34 263	0.37 218	0.37 270	0.28 273	0.39 230	0.33 314	0.10 235	0.09 293	0.10 220	0.10 255	0.10 218	0.08 142

UNet	0.28 290	0.14 203	0.69 358	0.23 215	0.20 348	0.44 363	0.22 253	0.50 287	0.40 262	0.34 263	0.39 243	0.43 317	0.33 321	0.40 235	0.31 302	0.09 191	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

STTStereo	0.28 290	0.20 314	0.61 331	0.25 296	0.17 295	0.29 237	0.24 298	0.47 260	0.39 247	0.39 325	0.41 259	0.44 327	0.28 273	0.40 235	0.28 280	0.13 321	0.12 353	0.13 328	0.16 381	0.12 299	0.11 278

dad	0.28 290	0.31 393	0.44 234	0.21 118	0.14 204	0.30 254	0.20 201	0.33 112	0.49 346	0.44 363	0.44 298	0.45 331	0.21 173	0.41 237	0.26 272	0.20 401	0.11 336	0.20 397	0.11 292	0.14 329	0.10 246

MLCV	0.22 179	0.16 256	0.44 234	0.21 118	0.08 3	0.29 237	0.19 159	0.38 172	0.37 224	0.38 310	0.44 298	0.31 224	0.21 173	0.41 237	0.24 250	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.07 51	0.06 28

NINENet	0.25 249	0.15 233	0.37 145	0.23 215	0.16 275	0.43 361	0.17 86	0.60 388	0.46 323	0.32 233	0.37 218	0.32 233	0.20 166	0.42 239	0.21 203	0.10 235	0.10 315	0.12 308	0.08 136	0.11 263	0.10 246

DeepPruner_ROB	0.26 264	0.19 302	0.44 234	0.21 118	0.16 275	0.30 254	0.21 230	0.52 317	0.32 168	0.35 279	0.38 230	0.39 290	0.26 241	0.42 239	0.24 250	0.15 356	0.11 336	0.11 272	0.11 292	0.14 329	0.13 314

CRFU-Net	0.28 290	0.14 203	0.45 244	0.25 296	0.15 250	0.45 368	0.23 276	0.50 287	0.30 148	0.43 357	0.41 259	0.48 346	0.46 384	0.43 241	0.29 290	0.11 268	0.10 315	0.09 151	0.08 136	0.10 218	0.10 246

cf-r	0.24 222	0.15 233	0.44 234	0.21 118	0.14 204	0.27 202	0.22 253	0.42 217	0.40 262	0.30 194	0.42 275	0.42 314	0.26 241	0.43 241	0.25 259	0.11 268	0.06 83	0.08 88	0.10 255	0.08 101	0.08 142

DMCA-RVC	0.27 271	0.21 327	0.61 331	0.28 369	0.17 295	0.29 237	0.21 230	0.42 217	0.35 203	0.40 333	0.37 218	0.39 290	0.36 337	0.43 241	0.30 296	0.13 321	0.10 315	0.15 364	0.11 292	0.13 314	0.10 246

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 271	0.21 327	0.59 326	0.25 296	0.18 316	0.29 237	0.22 253	0.50 287	0.40 262	0.38 310	0.41 259	0.43 317	0.27 259	0.43 241	0.29 290	0.11 268	0.08 260	0.10 220	0.10 255	0.10 218	0.11 278
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample1	0.20 134	0.10 36	0.28 51	0.19 36	0.12 96	0.28 217	0.19 159	0.41 203	0.25 86	0.26 119	0.31 152	0.29 197	0.26 241	0.44 245	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.09 196

AAGNet	0.33 332	0.11 82	0.37 145	0.25 296	0.16 275	0.20 77	0.19 159	0.30 81	0.27 105	0.35 279	0.35 199	0.27 173	0.30 297	0.44 245	2.66 466	0.08 119	0.05 7	0.10 220	0.07 67	0.08 101	0.06 28

HCRNet	0.24 222	0.25 353	0.33 100	0.34 400	0.16 275	0.27 202	0.18 121	0.43 228	0.35 203	0.30 194	0.35 199	0.32 233	0.22 186	0.44 245	0.20 181	0.13 321	0.08 260	0.13 328	0.11 292	0.10 218	0.09 196

test_sample2	0.21 151	0.10 36	0.28 51	0.19 36	0.11 53	0.27 202	0.21 230	0.43 228	0.29 137	0.26 119	0.31 152	0.30 213	0.24 215	0.45 248	0.18 143	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.09 196

HGLStereo	0.27 271	0.14 203	0.46 251	0.24 259	0.21 355	0.33 288	0.23 276	0.50 287	0.42 279	0.35 279	0.48 332	0.41 306	0.33 321	0.45 248	0.33 314	0.11 268	0.10 315	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.12 300

StereoDRNet-Refined	0.27 271	0.17 272	0.35 117	0.25 296	0.14 204	0.37 323	0.21 230	0.47 260	0.41 272	0.44 363	0.51 341	0.41 306	0.28 273	0.45 248	0.37 329	0.09 191	0.06 83	0.11 272	0.11 292	0.10 218	0.10 246
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GCST	0.47 394	0.60 435	0.57 317	1.04 459	0.48 433	0.38 330	0.11 3	0.40 191	0.32 168	0.41 342	0.34 188	0.29 197	0.17 120	0.46 251	0.19 168	0.69 450	0.42 443	0.79 452	0.62 454	0.62 442	0.46 442

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 310	0.20 314	0.70 364	0.21 118	0.17 295	0.46 370	0.27 329	0.50 287	0.49 346	0.42 351	0.55 361	0.43 317	0.30 297	0.46 251	0.38 331	0.09 191	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.11 263	0.10 246

UDG	0.40 374	0.46 419	0.49 272	0.40 422	0.35 422	0.47 376	0.27 329	0.54 335	0.47 328	0.39 325	0.45 310	0.59 384	0.44 375	0.46 251	0.39 339	0.26 414	0.19 408	0.48 436	0.22 411	0.34 426	0.26 419

xxxx	0.34 339	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.37 323	0.20 201	0.58 375	0.38 238	0.29 165	0.42 275	0.38 278	0.24 215	0.46 251	2.20 462	0.11 268	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.09 196

CFNet-ft	0.24 222	0.15 233	0.35 117	0.18 12	0.15 250	0.30 254	0.21 230	0.39 184	0.36 215	0.28 138	0.40 251	0.43 317	0.25 232	0.47 255	0.24 250	0.12 304	0.07 183	0.12 308	0.11 292	0.12 299	0.09 196

CFNet_RVC	0.24 222	0.15 233	0.35 117	0.18 12	0.15 250	0.30 254	0.21 230	0.39 184	0.36 215	0.28 138	0.40 251	0.43 317	0.25 232	0.47 255	0.24 250	0.12 304	0.07 183	0.12 308	0.11 292	0.12 299	0.09 196

CoDeX	0.23 196	0.12 106	0.46 251	0.21 118	0.14 204	0.29 237	0.21 230	0.53 328	0.41 272	0.29 165	0.35 199	0.29 197	0.22 186	0.48 257	0.19 168	0.09 191	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85

DDUNet	0.41 376	0.50 428	0.48 267	0.44 427	0.39 425	0.46 370	0.32 366	0.50 287	0.43 284	0.45 367	0.52 349	0.57 379	0.36 337	0.48 257	0.33 314	0.33 430	0.21 414	0.55 440	0.25 418	0.37 429	0.32 429

DRaft	0.24 222	0.10 36	0.34 107	0.18 12	0.12 96	0.28 217	0.23 276	0.33 112	0.39 247	0.38 310	0.61 384	0.21 95	0.41 361	0.48 257	0.42 355	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.08 142

delet	0.27 271	0.14 203	0.40 184	0.23 215	0.19 334	0.41 346	0.29 347	0.49 279	0.48 337	0.33 244	0.41 259	0.37 270	0.30 297	0.48 257	0.34 318	0.09 191	0.09 293	0.11 272	0.12 327	0.08 101	0.08 142

ADCRef	0.38 363	0.24 349	0.88 401	0.26 328	0.21 355	0.49 384	0.27 329	0.52 317	0.48 337	0.50 382	0.58 371	0.35 261	0.47 387	0.48 257	1.29 445	0.09 191	0.08 260	0.12 308	0.12 327	0.11 263	0.11 278

ITSA-stereo	0.25 249	0.15 233	0.33 100	0.23 215	0.11 53	0.27 202	0.18 121	0.56 360	0.59 386	0.31 211	0.32 159	0.33 240	0.28 273	0.49 262	0.30 296	0.11 268	0.08 260	0.11 272	0.10 255	0.11 263	0.13 314

ARAFT	0.24 222	0.21 327	0.78 374	0.22 172	0.12 96	0.29 237	0.24 298	0.43 228	0.32 168	0.33 244	0.28 115	0.28 188	0.19 157	0.49 262	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.12 308	0.11 292	0.09 163	0.06 28

aanetorigin	0.39 368	0.29 381	1.09 427	0.24 259	0.19 334	0.28 217	0.37 389	0.33 112	0.47 328	0.94 434	0.82 416	0.52 365	0.54 401	0.49 262	0.50 379	0.11 268	0.09 293	0.10 220	0.10 255	0.16 348	0.15 342

IPLG	0.21 151	0.15 233	0.53 301	0.21 118	0.12 96	0.28 217	0.17 86	0.42 217	0.30 148	0.33 244	0.32 159	0.15 41	0.17 120	0.50 265	0.21 203	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

Consistency-Raft	0.55 412	0.48 423	1.02 422	0.45 428	0.49 434	0.49 384	0.47 420	0.72 428	0.72 414	0.45 367	0.82 416	0.47 339	0.60 410	0.50 265	0.63 400	0.39 437	0.39 441	0.44 434	0.51 445	0.52 436	0.37 432

ASMatch	0.23 196	0.11 82	0.51 293	0.24 259	0.14 204	0.19 53	0.17 86	0.31 89	0.28 119	0.28 138	0.68 397	0.27 173	0.26 241	0.50 265	0.22 221	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.11 278

LALA_ROB	0.36 348	0.25 353	0.46 251	0.30 380	0.21 355	0.47 376	0.39 400	0.61 392	0.51 357	0.52 393	0.51 341	0.69 415	0.36 337	0.50 265	0.43 356	0.17 382	0.11 336	0.16 373	0.14 361	0.17 363	0.15 342

PWCDC_ROB	0.38 363	0.30 387	0.60 328	0.33 398	0.20 348	0.42 353	0.19 159	0.58 375	0.89 432	0.42 351	1.26 439	0.36 266	0.34 329	0.50 265	0.38 331	0.18 393	0.11 336	0.11 272	0.09 219	0.19 381	0.13 314

NF-Stereo	0.20 134	0.10 36	0.35 117	0.24 259	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.38 172	0.32 168	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 270	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 314

OCTAStereo	0.20 134	0.10 36	0.35 117	0.24 259	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.38 172	0.32 168	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 270	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 314

RE-Stereo	0.20 134	0.10 36	0.35 117	0.24 259	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.38 172	0.32 168	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 270	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 314

TVStereo	0.20 134	0.10 36	0.35 117	0.24 259	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.38 172	0.32 168	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 270	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 314

GEStereo_RVC	0.27 271	0.20 314	0.44 234	0.27 352	0.16 275	0.33 288	0.25 313	0.56 360	0.54 372	0.34 263	0.38 230	0.34 247	0.25 232	0.51 270	0.28 280	0.12 304	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.11 263	0.11 278

FINET	0.34 339	0.27 371	0.80 383	0.24 259	0.24 388	0.36 318	0.34 378	0.54 335	0.72 414	0.39 325	0.47 326	0.32 233	0.30 297	0.51 270	0.32 307	0.19 398	0.17 398	0.13 328	0.12 327	0.18 374	0.16 350

DDVS	0.25 249	0.15 233	0.39 177	0.24 259	0.17 295	0.34 300	0.21 230	0.41 203	0.30 148	0.33 244	0.41 259	0.48 346	0.21 173	0.52 276	0.27 276	0.11 268	0.09 293	0.11 272	0.09 219	0.13 314	0.14 332

PSM-softLoss	0.21 151	0.10 36	0.39 177	0.24 259	0.12 96	0.20 77	0.18 121	0.38 172	0.26 95	0.29 165	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.52 276	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 220	0.09 219	0.08 101	0.12 300

KMStereo	0.21 151	0.10 36	0.39 177	0.24 259	0.12 96	0.20 77	0.18 121	0.38 172	0.26 95	0.29 165	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.52 276	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 220	0.09 219	0.08 101	0.12 300

PSMNet-RSSM	0.24 222	0.15 233	0.36 137	0.21 118	0.14 204	0.25 175	0.20 201	0.48 271	0.37 224	0.30 194	0.44 298	0.38 278	0.26 241	0.52 276	0.22 221	0.12 304	0.07 183	0.11 272	0.13 350	0.10 218	0.09 196

DSFCA	0.27 271	0.13 164	0.36 137	0.20 79	0.17 295	0.38 330	0.31 361	0.47 260	0.43 284	0.43 357	0.37 218	0.39 290	0.29 287	0.52 276	0.32 307	0.12 304	0.10 315	0.10 220	0.11 292	0.11 263	0.10 246

FADNet_RVC	0.30 310	0.28 374	0.83 389	0.23 215	0.15 250	0.30 254	0.17 86	0.49 279	0.37 224	0.30 194	0.38 230	0.30 213	0.27 259	0.52 276	0.31 302	0.14 344	0.14 372	0.14 350	0.16 381	0.21 392	0.23 410

test_sample4	0.24 222	0.13 164	0.43 226	0.20 79	0.12 96	0.32 277	0.21 230	0.51 302	0.34 189	0.31 211	0.37 218	0.28 188	0.23 197	0.53 282	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 220	0.09 219	0.11 263	0.10 246

test_sample3	0.23 196	0.12 106	0.43 226	0.19 36	0.12 96	0.32 277	0.20 201	0.50 287	0.34 189	0.31 211	0.33 179	0.29 197	0.22 186	0.53 282	0.22 221	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.10 218	0.10 246

raft_robust	0.22 179	0.17 272	0.30 67	0.22 172	0.12 96	0.23 143	0.22 253	0.49 279	0.48 337	0.32 233	0.32 159	0.26 164	0.23 197	0.53 282	0.15 75	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.10 255	0.08 101	0.06 28

DEmStereo	0.26 264	0.09 15	0.47 259	0.19 36	0.12 96	0.30 254	0.25 313	0.28 54	0.36 215	0.36 294	0.58 371	0.25 143	0.48 393	0.53 282	0.44 360	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.07 85

FADNet-RVC-Resample	0.29 301	0.25 353	0.93 410	0.26 328	0.16 275	0.32 277	0.21 230	0.47 260	0.39 247	0.35 279	0.38 230	0.33 240	0.27 259	0.53 282	0.24 250	0.10 235	0.10 315	0.14 350	0.13 350	0.13 314	0.16 350

DLCB_ROB	0.28 290	0.16 256	0.34 107	0.27 352	0.16 275	0.38 330	0.25 313	0.48 271	0.43 284	0.46 370	0.46 319	0.51 361	0.33 321	0.53 282	0.33 314	0.10 235	0.10 315	0.11 272	0.11 292	0.10 218	0.09 196

ACV-stereo	0.29 301	0.18 286	0.79 380	0.23 215	0.16 275	0.47 376	0.19 159	0.36 158	0.34 189	0.29 165	0.33 179	0.67 409	0.42 369	0.54 288	0.30 296	0.10 235	0.09 293	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.11 278

SQANet	0.40 374	0.48 423	0.67 352	0.48 431	0.39 425	0.48 381	0.22 253	0.51 302	0.43 284	0.40 333	0.47 326	0.47 339	0.33 321	0.54 288	0.32 307	0.36 433	0.15 386	0.40 432	0.21 404	0.45 432	0.31 426

test_sample5	0.24 222	0.13 164	0.42 215	0.21 118	0.12 96	0.30 254	0.21 230	0.50 287	0.34 189	0.32 233	0.41 259	0.29 197	0.23 197	0.55 290	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 220	0.09 219	0.11 263	0.10 246

DualNet	0.24 222	0.13 164	0.42 215	0.21 118	0.12 96	0.30 254	0.21 230	0.50 287	0.34 189	0.33 244	0.43 287	0.29 197	0.23 197	0.55 290	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 220	0.09 219	0.11 263	0.10 246

RAFT_R40	0.21 151	0.10 36	0.37 145	0.24 259	0.13 163	0.18 30	0.18 121	0.31 89	0.29 137	0.33 244	0.33 179	0.30 213	0.24 215	0.55 290	0.18 143	0.08 119	0.05 7	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.07 85

IRAFT_RVC	0.22 179	0.12 106	0.39 177	0.26 328	0.11 53	0.18 30	0.24 298	0.40 191	0.37 224	0.31 211	0.30 138	0.29 197	0.24 215	0.55 290	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.07 85

RAFT-345	0.21 151	0.10 36	0.46 251	0.22 172	0.11 53	0.20 77	0.16 59	0.26 30	0.25 86	0.27 128	0.66 393	0.21 95	0.16 95	0.55 290	0.21 203	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.06 28

ADLNet	0.28 290	0.15 233	0.42 215	0.23 215	0.19 334	0.34 300	0.23 276	0.53 328	0.43 284	0.42 351	0.41 259	0.44 327	0.27 259	0.55 290	0.35 322	0.11 268	0.08 260	0.11 272	0.11 292	0.11 263	0.12 300

222	0.41 376	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.36 318	0.20 201	0.57 368	0.39 247	0.35 279	0.44 298	0.30 213	0.27 259	0.55 290	3.56 469	0.11 268	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.09 196

GwcNet-RSSM	0.26 264	0.17 272	0.46 251	0.21 118	0.13 163	0.28 217	0.23 276	0.44 233	0.42 279	0.31 211	0.45 310	0.40 303	0.26 241	0.55 290	0.28 280	0.11 268	0.07 183	0.09 151	0.10 255	0.09 163	0.08 142

NCCL2	0.35 344	0.26 364	0.49 272	0.36 410	0.22 371	0.41 346	0.41 405	0.53 328	0.42 279	0.47 378	0.46 319	0.61 391	0.39 354	0.55 290	0.37 329	0.16 371	0.13 364	0.21 400	0.21 404	0.16 348	0.16 350

ETE_ROB	0.34 339	0.26 364	0.45 244	0.29 372	0.18 316	0.40 343	0.37 389	0.57 368	0.47 328	0.50 382	0.50 335	0.62 393	0.36 337	0.55 290	0.38 331	0.13 321	0.10 315	0.14 350	0.12 327	0.16 348	0.16 350

SST-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.37 145	0.24 259	0.13 163	0.19 53	0.17 86	0.31 89	0.24 75	0.34 263	0.33 179	0.29 197	0.25 232	0.56 300	0.17 124	0.08 119	0.05 7	0.10 220	0.08 136	0.09 163	0.07 85

ADCP+	0.45 391	0.24 349	1.15 432	0.25 296	0.22 371	0.56 401	0.39 400	0.54 335	0.51 357	0.44 363	0.51 341	0.46 337	0.52 400	0.56 300	1.89 458	0.10 235	0.08 260	0.11 272	0.10 255	0.14 329	0.13 314

CBMV	0.33 332	0.21 327	0.54 304	0.23 215	0.13 163	0.42 353	0.33 376	0.53 328	0.48 337	0.52 393	0.49 333	0.50 357	0.41 361	0.56 300	0.31 302	0.15 356	0.16 393	0.18 386	0.16 381	0.13 314	0.13 314
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_sample6	0.25 249	0.13 164	0.41 207	0.21 118	0.11 53	0.30 254	0.22 253	0.51 302	0.35 203	0.33 244	0.43 287	0.30 213	0.24 215	0.57 303	0.22 221	0.10 235	0.07 183	0.10 220	0.10 255	0.11 263	0.10 246

THIR-Stereo	0.29 301	0.12 106	0.41 207	0.19 36	0.11 53	0.28 217	0.72 443	0.32 98	0.35 203	0.37 299	0.65 391	0.34 247	0.50 395	0.57 303	0.45 363	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.09 219	0.07 51	0.07 85

RAFT-RH_RVC	0.25 249	0.11 82	0.45 244	0.21 118	0.12 96	0.25 175	0.14 21	0.27 40	0.27 105	0.38 310	1.15 435	0.23 124	0.17 120	0.57 303	0.24 250	0.07 22	0.05 7	0.10 220	0.07 67	0.06 8	0.07 85

test_xeample	0.34 339	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.33 288	0.23 276	0.55 345	0.38 238	0.32 233	0.45 310	0.29 197	0.26 241	0.57 303	2.24 464	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.09 196

AF-Net	0.37 357	0.26 364	0.56 314	0.32 392	0.23 383	0.41 346	0.29 347	0.61 392	0.64 399	0.42 351	0.68 397	0.65 404	0.49 394	0.57 303	0.44 360	0.15 356	0.11 336	0.19 393	0.14 361	0.15 341	0.13 314

StereoDRNet	0.32 326	0.22 339	0.61 331	0.27 352	0.21 355	0.42 353	0.30 357	0.61 392	0.48 337	0.46 370	0.39 243	0.48 346	0.30 297	0.57 303	0.40 346	0.11 268	0.09 293	0.12 308	0.11 292	0.12 299	0.10 246

SMFormer	0.25 249	0.12 106	0.40 184	0.19 36	0.10 28	0.27 202	0.19 159	0.51 302	0.45 309	0.34 263	0.41 259	0.31 224	0.26 241	0.58 309	0.28 280	0.10 235	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.09 196

tta	0.24 222	0.12 106	0.40 184	0.19 36	0.10 28	0.27 202	0.19 159	0.51 302	0.45 309	0.34 263	0.41 259	0.31 224	0.26 241	0.58 309	0.28 280	0.10 235	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.08 101	0.07 85

qqq1	0.24 222	0.12 106	0.40 184	0.19 36	0.10 28	0.27 202	0.19 159	0.51 302	0.45 309	0.34 263	0.41 259	0.31 224	0.26 241	0.58 309	0.16 96	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

fff1	0.24 222	0.12 106	0.40 184	0.19 36	0.10 28	0.27 202	0.19 159	0.51 302	0.45 309	0.34 263	0.41 259	0.31 224	0.26 241	0.58 309	0.16 96	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

psm_up	0.29 301	0.16 256	0.41 207	0.26 328	0.17 295	0.32 277	0.26 324	0.55 345	0.43 284	0.36 294	0.40 251	0.45 331	0.37 345	0.58 309	0.30 296	0.11 268	0.12 353	0.13 328	0.12 327	0.10 218	0.10 246

GANet-RSSM	0.24 222	0.14 203	0.36 137	0.21 118	0.14 204	0.27 202	0.21 230	0.45 243	0.33 180	0.29 165	0.39 243	0.39 290	0.28 273	0.58 309	0.23 239	0.11 268	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.09 196

SHD	0.42 379	0.27 371	0.81 385	0.31 386	0.25 395	0.42 353	0.22 253	0.66 415	0.94 439	0.63 410	0.60 378	0.59 384	0.47 387	0.59 315	0.58 391	0.15 356	0.13 364	0.16 373	0.16 381	0.20 389	0.22 404

Wz-Net-MNSev	0.36 348	0.26 364	0.79 380	0.26 328	0.21 355	0.59 406	0.38 395	0.55 345	0.56 380	0.48 381	0.54 357	0.53 369	0.36 337	0.60 316	0.44 360	0.11 268	0.09 293	0.11 272	0.11 292	0.15 341	0.13 314

GwcNet	0.35 344	0.23 346	0.88 401	0.25 296	0.24 388	0.48 381	0.27 329	0.55 345	0.57 383	0.38 310	0.52 349	0.51 361	0.32 318	0.60 316	0.41 352	0.13 321	0.11 336	0.12 308	0.11 292	0.13 314	0.14 332

Nwc_Net	0.37 357	0.25 353	0.68 357	0.31 386	0.24 388	0.44 363	0.30 357	0.65 409	0.50 354	0.37 299	0.69 401	0.58 382	0.45 378	0.60 316	0.40 346	0.15 356	0.12 353	0.19 393	0.21 404	0.14 329	0.13 314

ADCL	0.47 394	0.22 339	1.00 419	0.27 352	0.19 334	0.74 422	0.64 438	0.54 335	0.69 409	0.56 402	0.71 402	0.55 373	0.60 410	0.60 316	1.43 447	0.11 268	0.09 293	0.13 328	0.13 350	0.14 329	0.14 332

ADCPNet	0.48 397	0.29 381	1.60 449	0.27 352	0.23 383	0.70 420	0.38 395	0.53 328	0.51 357	0.51 387	0.59 373	0.67 409	0.56 405	0.60 316	1.14 435	0.15 356	0.18 404	0.14 350	0.23 413	0.19 381	0.19 382

anonymity	0.56 413	0.54 432	0.70 364	0.47 430	0.61 443	0.56 401	0.43 410	0.69 424	0.49 346	0.63 410	0.55 361	0.54 371	0.60 410	0.61 321	0.57 386	0.55 443	0.53 450	0.50 437	0.54 448	0.51 435	0.56 447

PSMNet-ADL	0.25 249	0.15 233	0.32 86	0.26 328	0.14 204	0.31 269	0.22 253	0.44 233	0.36 215	0.27 128	0.33 179	0.41 306	0.28 273	0.61 321	0.29 290	0.11 268	0.09 293	0.09 151	0.11 292	0.10 218	0.10 246

CrosDoStereo	0.31 317	0.10 36	0.49 272	0.18 12	0.12 96	0.22 124	1.11 465	0.34 119	0.37 224	0.38 310	0.61 384	0.28 188	0.46 384	0.61 321	0.57 386	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.07 85

TransformOpticalFlow	0.24 222	0.13 164	0.56 314	0.23 215	0.11 53	0.21 100	0.19 159	0.40 191	0.32 168	0.30 194	0.43 287	0.36 266	0.31 311	0.61 321	0.20 181	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.07 85

DeepStereo_LL	0.31 317	0.10 36	0.49 272	0.18 12	0.12 96	0.22 124	1.11 465	0.34 119	0.37 224	0.38 310	0.61 384	0.28 188	0.46 384	0.61 321	0.57 386	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.07 85

FAT-Stereo	0.36 348	0.18 286	0.73 371	0.26 328	0.18 316	0.33 288	0.29 347	0.60 388	0.59 386	0.46 370	0.60 378	0.60 387	0.50 395	0.61 321	0.34 318	0.13 321	0.14 372	0.13 328	0.12 327	0.14 329	0.18 374

RP	0.35 344	0.22 339	0.51 293	0.31 386	0.24 388	0.37 323	0.28 342	0.50 287	0.58 385	0.40 333	0.63 389	0.61 391	0.47 387	0.61 321	0.39 339	0.16 371	0.15 386	0.17 379	0.15 369	0.17 363	0.17 361

G-Net	0.46 393	0.25 353	0.86 398	0.34 400	0.28 407	0.90 437	0.35 381	0.47 260	0.45 309	0.68 416	1.22 437	0.64 403	0.60 410	0.61 321	0.57 386	0.16 371	0.14 372	0.17 379	0.13 350	0.22 398	0.19 382

STrans-v2	0.24 222	0.13 164	0.54 304	0.21 118	0.12 96	0.23 143	0.21 230	0.47 260	0.28 119	0.31 211	0.42 275	0.36 266	0.35 333	0.62 329	0.23 239	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.06 28

TestStereo	0.21 151	0.19 302	0.40 184	0.25 296	0.10 28	0.22 124	0.21 230	0.31 89	0.31 160	0.23 86	0.34 188	0.22 104	0.18 143	0.62 329	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.07 67	0.11 263	0.06 28

RAFT + AFF	0.27 271	0.23 346	0.50 282	0.25 296	0.17 295	0.30 254	0.33 376	0.52 317	0.40 262	0.28 138	0.30 138	0.30 213	0.31 311	0.62 329	0.24 250	0.09 191	0.10 315	0.11 272	0.10 255	0.11 263	0.11 278

ac_64	0.27 271	0.13 164	0.41 207	0.24 259	0.17 295	0.36 318	0.22 253	0.46 253	0.33 180	0.35 279	0.36 209	0.52 365	0.30 297	0.62 329	0.32 307	0.11 268	0.09 293	0.10 220	0.10 255	0.09 163	0.08 142

DRN-Test	0.33 332	0.17 272	0.61 331	0.27 352	0.19 334	0.46 370	0.29 347	0.65 409	0.51 357	0.47 378	0.46 319	0.44 327	0.34 329	0.62 329	0.41 352	0.12 304	0.08 260	0.13 328	0.12 327	0.12 299	0.10 246

FADNet-RVC	0.31 317	0.35 403	0.78 374	0.25 296	0.20 348	0.33 288	0.20 201	0.49 279	0.40 262	0.34 263	0.39 243	0.41 306	0.29 287	0.63 334	0.31 302	0.13 321	0.14 372	0.14 350	0.15 369	0.19 381	0.19 382

XPNet_ROB	0.33 332	0.20 314	0.43 226	0.27 352	0.18 316	0.37 323	0.31 361	0.55 345	0.50 354	0.51 387	0.53 354	0.58 382	0.37 345	0.63 334	0.45 363	0.17 382	0.12 353	0.13 328	0.12 327	0.15 341	0.14 332

SepStereo	0.26 264	0.12 106	0.42 215	0.24 259	0.18 316	0.29 237	0.24 298	0.45 243	0.45 309	0.41 342	0.44 298	0.34 247	0.29 287	0.64 336	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

PFNet	0.23 196	0.10 36	0.57 317	0.24 259	0.14 204	0.22 124	0.19 159	0.39 184	0.33 180	0.35 279	0.32 159	0.27 173	0.19 157	0.64 336	0.22 221	0.09 191	0.05 7	0.09 151	0.07 67	0.08 101	0.07 85

FADNet	0.32 326	0.36 406	0.74 372	0.23 215	0.22 371	0.37 323	0.19 159	0.53 328	0.48 337	0.32 233	0.36 209	0.43 317	0.32 318	0.64 336	0.25 259	0.16 371	0.16 393	0.14 350	0.16 381	0.24 404	0.19 382

ADCMid	0.49 399	0.34 401	1.13 431	0.26 328	0.21 355	0.51 389	0.37 389	0.57 368	0.54 372	0.75 424	0.66 393	0.62 393	0.64 420	0.64 336	1.68 452	0.13 321	0.12 353	0.17 379	0.17 389	0.20 389	0.17 361

DISCO	0.32 326	0.13 164	0.51 293	0.25 296	0.16 275	0.48 381	0.25 313	0.50 287	0.57 383	0.37 299	0.45 310	0.62 393	0.36 337	0.64 336	0.49 374	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.12 299	0.11 278

PSMNet_ROB	0.33 332	0.24 349	0.54 304	0.31 386	0.21 355	0.42 353	0.43 410	0.59 380	0.47 328	0.37 299	0.44 298	0.49 351	0.31 311	0.64 336	0.43 356	0.14 344	0.10 315	0.15 364	0.14 361	0.13 314	0.11 278

UGAM-zero	0.23 196	0.10 36	0.54 304	0.19 36	0.13 163	0.21 100	0.14 21	0.44 233	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.51 361	0.33 321	0.65 342	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.06 8	0.07 85

ttt	0.29 301	0.12 106	0.34 107	0.21 118	0.13 163	0.29 237	0.20 201	0.56 360	0.47 328	0.31 211	0.44 298	0.30 213	0.22 186	0.65 342	0.85 418	0.13 321	0.10 315	0.10 220	0.10 255	0.11 263	0.11 278

iRaft-Stereo_5w	0.23 196	0.18 286	0.44 234	0.22 172	0.13 163	0.19 53	0.19 159	0.37 167	0.32 168	0.28 138	0.37 218	0.34 247	0.23 197	0.65 342	0.27 276	0.06 1	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.08 142

DGSMNet	0.61 422	0.29 381	0.91 406	0.51 434	0.70 447	0.62 411	1.38 469	0.59 380	0.55 377	0.37 299	0.61 384	0.52 365	0.33 321	0.65 342	0.43 356	0.53 440	0.60 457	0.67 445	0.61 453	0.63 443	0.61 454

EDNetEfficient	0.63 423	0.37 411	2.40 459	0.26 328	0.25 395	0.38 330	0.49 426	0.41 203	1.06 443	1.38 452	0.87 423	0.62 393	0.95 440	0.65 342	1.65 451	0.11 268	0.09 293	0.10 220	0.11 292	0.19 381	0.17 361

test_sample9	0.42 379	0.19 302	0.50 282	0.18 12	0.16 275	0.34 300	0.20 201	0.51 302	0.38 238	0.37 299	0.34 188	0.37 270	0.30 297	0.66 347	0.91 421	0.23 405	1.82 469	0.28 418	0.24 415	0.18 374	0.16 350

test_sample8	0.49 399	0.19 302	0.50 282	0.18 12	0.16 275	0.34 300	0.20 201	0.55 345	0.34 189	0.62 408	0.38 230	1.15 437	0.67 421	0.66 347	0.91 421	0.23 405	1.82 469	0.28 418	0.24 415	0.18 374	0.16 350

CSP-Net	0.27 271	0.15 233	0.30 67	0.21 118	0.14 204	0.44 363	0.24 298	0.50 287	0.40 262	0.41 342	0.43 287	0.42 314	0.26 241	0.66 347	0.28 280	0.12 304	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.09 196

PDISCO_ROB	0.43 384	0.30 387	0.67 352	0.43 425	0.36 423	0.67 416	0.32 366	0.72 428	0.76 419	0.43 357	0.53 354	0.63 401	0.40 357	0.66 347	0.47 371	0.21 402	0.12 353	0.21 400	0.19 400	0.25 405	0.20 392

RTSC	0.39 368	0.28 374	0.78 374	0.27 352	0.18 316	0.49 384	0.22 253	0.59 380	0.84 430	0.55 401	0.53 354	0.49 351	0.36 337	0.67 351	0.82 414	0.13 321	0.10 315	0.11 272	0.12 327	0.17 363	0.17 361

SuperB	0.49 399	0.28 374	2.23 455	0.23 215	0.15 250	0.41 346	0.32 366	0.47 260	0.82 425	0.43 357	0.50 335	0.33 240	0.45 378	0.68 352	1.08 430	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.98 462	0.14 332

stereogan	0.37 357	0.17 272	0.65 348	0.27 352	0.22 371	0.62 411	0.26 324	0.59 380	0.63 398	0.43 357	0.60 378	0.67 409	0.42 369	0.68 352	0.35 322	0.13 321	0.14 372	0.14 350	0.12 327	0.19 381	0.17 361

otaku	0.57 416	0.62 437	0.87 400	0.63 441	0.44 430	0.73 421	0.37 389	0.65 409	0.66 401	0.51 387	0.75 408	0.66 408	0.45 378	0.69 354	0.46 369	0.53 440	0.34 438	0.55 440	0.35 432	0.60 441	0.45 439

ADLNet2	0.30 310	0.17 272	0.72 368	0.23 215	0.17 295	0.36 318	0.24 298	0.52 317	0.51 357	0.32 233	0.38 230	0.45 331	0.30 297	0.69 354	0.35 322	0.10 235	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.12 299	0.10 246

Syn2CoEx	0.36 348	0.31 393	0.78 374	0.34 400	0.21 355	0.41 346	0.28 342	0.61 392	0.49 346	0.42 351	0.56 367	0.45 331	0.44 375	0.69 354	0.38 331	0.17 382	0.14 372	0.15 364	0.12 327	0.13 314	0.12 300

OMP-Stereo	0.23 196	0.14 203	0.35 117	0.29 372	0.13 163	0.21 100	0.16 59	0.37 167	0.33 180	0.34 263	0.30 138	0.34 247	0.19 157	0.70 357	0.24 250	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.07 51	0.06 28

IIG-Stereo	0.23 196	0.13 164	0.35 117	0.29 372	0.12 96	0.23 143	0.14 21	0.38 172	0.31 160	0.34 263	0.37 218	0.33 240	0.21 173	0.70 357	0.26 272	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.07 51	0.06 28

XQC	0.43 384	0.37 411	0.96 415	0.34 400	0.25 395	0.53 399	0.34 378	0.60 388	0.73 417	0.51 387	0.46 319	0.57 379	0.47 387	0.70 357	0.72 406	0.17 382	0.12 353	0.18 386	0.15 369	0.25 405	0.23 410

SACVNet	0.30 310	0.20 314	0.41 207	0.25 296	0.18 316	0.34 300	0.25 313	0.52 317	0.40 262	0.41 342	0.44 298	0.46 337	0.32 318	0.71 360	0.25 259	0.13 321	0.10 315	0.12 308	0.12 327	0.16 348	0.17 361

NVstereo2D	0.31 317	0.16 256	0.54 304	0.24 259	0.22 371	0.42 353	0.28 342	0.58 375	0.56 380	0.28 138	0.38 230	0.40 303	0.30 297	0.71 360	0.28 280	0.13 321	0.08 260	0.13 328	0.10 255	0.19 381	0.16 350

MFMNet_re	0.72 432	0.76 443	0.99 418	0.62 440	0.70 447	0.77 425	0.67 439	0.75 430	0.83 428	0.78 427	0.86 420	0.69 415	0.78 428	0.71 360	0.61 395	0.66 449	0.59 456	0.61 444	0.58 452	0.68 449	0.71 458

CBMV_ROB	0.33 332	0.18 286	0.53 301	0.21 118	0.14 204	0.33 288	0.20 201	0.51 302	0.45 309	0.51 387	0.55 361	0.45 331	0.42 369	0.71 360	0.32 307	0.18 393	0.19 408	0.23 407	0.21 404	0.14 329	0.15 342

PWC_ROB	0.38 363	0.29 381	0.69 358	0.25 296	0.20 348	0.38 330	0.19 159	0.58 375	0.67 404	0.57 404	0.85 419	0.51 361	0.40 357	0.71 360	0.52 382	0.13 321	0.09 293	0.14 350	0.10 255	0.17 363	0.14 332

ccnet	0.42 379	0.31 393	0.48 267	0.27 352	0.32 418	0.60 409	0.32 366	0.65 409	0.46 323	0.53 398	0.66 393	0.56 375	0.45 378	0.72 365	0.61 395	0.26 414	0.19 408	0.24 409	0.21 404	0.26 412	0.22 404

RGC	0.39 368	0.32 398	0.64 347	0.34 400	0.27 402	0.40 343	0.29 347	0.57 368	0.53 368	0.45 367	0.64 390	0.62 393	0.45 378	0.72 365	0.39 339	0.15 356	0.15 386	0.21 400	0.20 401	0.18 374	0.19 382

coex-ft	3.44 469	0.73 442	48.55 490	0.24 259	0.19 334	0.50 388	0.43 410	0.47 260	2.40 462	7.03 476	1.20 436	0.97 432	2.23 465	0.73 367	1.92 459	0.12 304	0.15 386	0.14 350	0.12 327	0.21 392	0.43 437

HBP-ISP	0.33 332	0.30 387	0.72 368	0.22 172	0.16 275	0.32 277	0.22 253	0.54 335	0.44 298	0.41 342	0.49 333	0.33 240	0.38 349	0.73 367	0.25 259	0.18 393	0.19 408	0.24 409	0.20 401	0.16 348	0.13 314

AACVNet	0.26 264	0.16 256	0.37 145	0.22 172	0.14 204	0.29 237	0.19 159	0.41 203	0.31 160	0.38 310	0.42 275	0.43 317	0.28 273	0.73 367	0.25 259	0.11 268	0.08 260	0.11 272	0.09 219	0.13 314	0.11 278

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 348	0.36 406	0.53 301	0.34 400	0.19 334	0.51 389	0.24 298	0.55 345	0.38 238	0.41 342	0.47 326	0.47 339	0.27 259	0.73 367	0.30 296	0.36 433	0.19 408	0.27 412	0.17 389	0.26 412	0.23 410

NCC-stereo	0.39 368	0.25 353	0.69 358	0.32 392	0.28 407	0.46 370	0.36 385	0.65 409	0.52 364	0.40 333	0.57 369	0.56 375	0.47 387	0.73 367	0.45 363	0.17 382	0.14 372	0.18 386	0.25 418	0.16 348	0.16 350

Abc-Net	0.39 368	0.25 353	0.69 358	0.32 392	0.28 407	0.46 370	0.36 385	0.65 409	0.52 364	0.40 333	0.57 369	0.56 375	0.47 387	0.73 367	0.45 363	0.17 382	0.14 372	0.18 386	0.25 418	0.16 348	0.16 350
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	0.51 406	0.21 327	0.65 348	0.25 296	0.21 355	0.58 405	0.32 366	0.54 335	0.55 377	0.95 436	1.40 443	1.28 442	0.81 432	0.73 367	0.62 397	0.18 393	0.15 386	0.15 364	0.15 369	0.19 381	0.19 382

Wz-Net-SNSev	0.43 384	0.41 418	1.27 439	0.30 380	0.21 355	0.44 363	0.41 405	0.61 392	0.65 400	0.46 370	0.65 391	0.62 393	0.39 354	0.74 374	0.59 392	0.12 304	0.11 336	0.12 308	0.13 350	0.16 348	0.14 332

Ntro	0.58 417	0.64 438	0.92 408	0.66 442	0.50 436	0.77 425	0.36 385	0.66 415	0.70 411	0.50 382	0.59 373	0.65 404	0.51 398	0.75 375	0.45 363	0.56 444	0.32 437	0.56 443	0.34 431	0.63 443	0.46 442

DAS	0.27 271	0.12 106	0.42 215	0.24 259	0.18 316	0.29 237	0.24 298	0.45 243	0.45 309	0.41 342	0.44 298	0.34 247	0.29 287	0.75 375	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

EDNetEfficientorigin	7.51 474	0.52 431	140.47 492	0.25 296	0.17 295	0.42 353	0.29 347	0.47 260	1.03 440	1.28 449	1.02 429	0.83 424	0.84 435	0.75 375	0.99 426	0.10 235	0.09 293	0.12 308	0.10 255	0.21 392	0.22 404

S-Stereo	0.38 363	0.20 314	1.05 425	0.27 352	0.22 371	0.38 330	0.32 366	0.55 345	0.66 401	0.39 325	0.59 373	0.49 351	0.41 361	0.75 375	0.40 346	0.12 304	0.15 386	0.13 328	0.13 350	0.16 348	0.21 399

LSM	1.64 461	0.40 415	2.56 461	2.02 471	17.61 483	0.51 389	0.52 428	0.61 392	0.76 419	0.82 428	1.11 433	0.63 401	0.54 401	0.75 375	0.49 374	0.16 371	0.24 425	0.18 386	0.21 404	0.25 405	2.42 474

1111x	0.32 326	0.11 82	0.40 184	0.22 172	0.11 53	0.32 277	0.26 324	0.59 380	0.43 284	0.31 211	0.41 259	0.39 290	0.28 273	0.76 380	1.37 446	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.10 255	0.09 163	0.08 142

hitnet-ft	0.29 301	0.17 272	0.40 184	0.19 36	0.14 204	0.39 338	0.23 276	0.44 233	0.41 272	0.36 294	0.46 319	0.53 369	0.34 329	0.76 380	0.32 307	0.14 344	0.10 315	0.13 328	0.10 255	0.15 341	0.13 314

ADCS	0.58 417	0.40 415	1.35 444	0.29 372	0.24 388	0.55 400	0.45 414	0.67 420	0.83 428	0.76 426	0.71 402	0.68 413	0.60 410	0.76 380	2.23 463	0.16 371	0.16 393	0.16 373	0.17 389	0.22 398	0.22 404

HSM-Net_RVC	0.27 271	0.11 82	0.42 215	0.19 36	0.11 53	0.34 300	0.20 201	0.62 401	0.43 284	0.40 333	0.43 287	0.50 357	0.26 241	0.76 380	0.22 221	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.35 344	0.23 346	0.60 328	0.36 410	0.22 371	0.39 338	0.25 313	0.48 271	0.43 284	0.52 393	0.50 335	0.59 384	0.41 361	0.76 380	0.49 374	0.13 321	0.11 336	0.14 350	0.12 327	0.17 363	0.15 342
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.27 271	0.20 314	0.44 234	0.22 172	0.14 204	0.33 288	0.14 21	0.51 302	0.45 309	0.30 194	0.40 251	0.38 278	0.27 259	0.76 380	0.25 259	0.09 191	0.07 183	0.11 272	0.11 292	0.11 263	0.08 142

DispNO	0.27 271	0.18 286	0.62 339	0.23 215	0.17 295	0.25 175	0.22 253	0.45 243	0.41 272	0.32 233	0.39 243	0.38 278	0.27 259	0.77 386	0.27 276	0.09 191	0.07 183	0.10 220	0.10 255	0.08 101	0.08 142

pmcnn	0.50 402	0.20 314	0.78 374	0.24 259	0.26 400	0.39 338	0.30 357	0.51 302	0.50 354	0.54 400	1.23 438	2.52 463	0.37 345	0.77 386	0.95 424	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.05 11	0.10 218	0.08 142

edge stereo	0.39 368	0.22 339	0.81 385	0.27 352	0.22 371	0.37 323	0.24 298	0.56 360	0.54 372	0.53 398	0.60 378	0.71 418	0.50 395	0.78 388	0.40 346	0.16 371	0.14 372	0.19 393	0.14 361	0.16 348	0.17 361

AnyNet_C32	0.51 406	0.40 415	1.10 430	0.29 372	0.28 407	0.59 406	0.58 433	0.54 335	0.60 390	0.62 408	0.66 393	0.54 371	0.54 401	0.78 388	1.74 455	0.15 356	0.14 372	0.15 364	0.17 389	0.20 389	0.20 392

GASNet	0.36 348	0.46 419	0.88 401	0.34 400	0.23 383	0.35 313	0.22 253	0.60 388	0.53 368	0.40 333	0.37 218	0.45 331	0.30 297	0.79 390	0.35 322	0.15 356	0.10 315	0.14 350	0.14 361	0.22 398	0.12 300

RASNet	0.28 290	0.14 203	0.44 234	0.22 172	0.18 316	0.32 277	0.19 159	0.48 271	0.38 238	0.29 165	0.43 287	0.47 339	0.37 345	0.79 390	0.36 328	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.09 219	0.07 51	0.07 85

PA-Net	0.37 357	0.28 374	0.83 389	0.31 386	0.28 407	0.39 338	0.42 408	0.51 302	0.55 377	0.34 263	0.42 275	0.41 306	0.36 337	0.79 390	0.49 374	0.12 304	0.23 423	0.16 373	0.23 413	0.12 299	0.18 374
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DispFullNet	0.66 426	0.89 450	1.59 448	0.77 448	1.21 465	0.51 389	0.23 276	0.59 380	0.72 414	0.69 418	0.61 384	0.69 415	0.91 439	0.79 390	0.48 372	0.27 419	0.12 353	0.73 448	0.30 429	0.65 446	0.40 435

RainbowNet	0.72 432	0.89 450	1.02 422	0.82 449	0.63 445	0.78 428	0.52 428	0.81 439	0.93 438	0.60 406	0.79 413	0.80 423	0.60 410	0.80 394	0.57 386	0.78 454	0.55 453	0.78 450	0.49 442	0.76 451	0.58 449

DeepPrunerF	0.44 390	0.29 381	1.29 441	0.33 398	0.30 415	0.35 313	0.36 385	0.62 401	1.15 448	0.40 333	0.44 298	0.39 290	0.41 361	0.80 394	0.52 382	0.18 393	0.14 372	0.23 407	0.21 404	0.17 363	0.17 361

PS-NSSS	0.32 326	0.30 387	0.46 251	0.23 215	0.17 295	0.33 288	0.24 298	0.57 368	0.41 272	0.37 299	0.52 349	0.35 261	0.30 297	0.80 394	0.30 296	0.17 382	0.14 372	0.21 400	0.15 369	0.15 341	0.13 314

ff1	0.29 301	0.12 106	0.42 215	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.20 201	0.35 140	0.44 298	0.30 194	0.42 275	0.34 247	0.23 197	0.81 397	1.08 430	0.08 119	0.05 7	0.11 272	0.10 255	0.08 101	0.08 142

mmx	0.31 317	0.12 106	0.42 215	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.20 201	0.55 345	0.45 309	0.30 194	0.42 275	0.34 247	0.23 197	0.81 397	1.08 430	0.10 235	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.11 263	0.10 246

xxx	0.31 317	0.12 106	0.42 215	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.20 201	0.55 345	0.45 309	0.30 194	0.42 275	0.34 247	0.23 197	0.81 397	1.08 430	0.10 235	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.11 263	0.10 246

MFN_U_SF_RVC	0.56 413	0.51 430	1.19 433	0.38 418	0.22 371	0.69 417	0.27 329	0.80 437	0.67 404	0.73 420	0.74 407	0.87 425	0.61 419	0.81 397	0.76 407	0.29 425	0.27 429	0.32 426	0.37 436	0.32 425	0.31 426

SAMSARA	0.56 413	0.39 414	0.80 383	0.60 439	0.46 431	1.00 441	1.23 468	0.67 420	0.68 407	0.71 419	0.54 357	0.89 428	0.57 407	0.81 397	0.62 397	0.19 398	0.22 419	0.18 386	0.18 395	0.27 416	0.25 417

APVNet	0.36 348	0.20 314	0.70 364	0.26 328	0.22 371	0.52 398	0.35 381	0.61 392	0.44 298	0.38 310	0.52 349	0.48 346	0.38 349	0.84 402	0.46 369	0.13 321	0.14 372	0.15 364	0.16 381	0.16 348	0.15 342

psmorigin	0.50 402	0.25 353	3.03 464	0.24 259	0.19 334	0.38 330	0.22 253	0.50 287	0.44 298	0.64 412	0.68 397	0.71 418	0.51 398	0.85 403	0.45 363	0.14 344	0.17 398	0.13 328	0.14 361	0.16 348	0.21 399

PVD	0.58 417	0.34 401	0.84 394	0.39 420	0.31 417	0.59 406	0.47 420	0.80 437	1.25 449	0.92 433	1.09 431	0.79 422	0.82 433	0.85 403	0.76 407	0.21 402	0.18 404	0.22 406	0.18 395	0.27 416	0.35 431

SGM-Forest	0.36 348	0.17 272	0.47 259	0.23 215	0.16 275	0.45 368	0.41 405	0.55 345	0.48 337	0.52 393	0.60 378	0.52 365	0.41 361	0.85 403	0.50 379	0.17 382	0.17 398	0.17 379	0.15 369	0.15 341	0.15 342
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RYNet	0.37 357	0.18 286	0.59 326	0.25 296	0.28 407	0.61 410	0.32 366	0.59 380	0.59 386	0.41 342	0.38 230	0.57 379	0.39 354	0.87 406	0.53 384	0.11 268	0.08 260	0.12 308	0.11 292	0.18 374	0.18 374

AANet_RVC	0.31 317	0.22 339	0.50 282	0.23 215	0.14 204	0.30 254	0.24 298	0.47 260	0.54 372	0.38 310	0.60 378	0.43 317	0.29 287	0.87 406	0.40 346	0.11 268	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.09 163	0.09 196

DPSNet	0.47 394	0.24 349	0.93 410	0.27 352	0.20 348	0.75 424	0.57 432	0.84 441	0.79 423	0.47 378	0.51 341	0.60 387	0.69 423	0.87 406	0.71 405	0.16 371	0.13 364	0.12 308	0.10 255	0.25 405	0.21 399

MSMD_ROB	0.60 421	0.33 400	0.61 331	0.30 380	0.25 395	0.86 434	0.35 381	0.55 345	0.67 404	1.10 444	1.49 448	1.76 452	0.97 443	0.88 409	0.49 374	0.23 405	0.21 414	0.27 412	0.27 425	0.25 405	0.24 415

CVANet_RVC	0.30 310	0.19 302	0.41 207	0.26 328	0.16 275	0.33 288	0.26 324	0.52 317	0.47 328	0.40 333	0.46 319	0.43 317	0.31 311	0.89 410	0.26 272	0.14 344	0.09 293	0.14 350	0.13 350	0.14 329	0.10 246

HSM	0.28 290	0.16 256	0.35 117	0.20 79	0.15 250	0.33 288	0.19 159	0.53 328	0.37 224	0.36 294	0.38 230	0.67 409	0.31 311	0.89 410	0.23 239	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.08 142

SANet	0.53 411	0.28 374	0.96 415	0.26 328	0.15 250	0.69 417	0.44 413	0.67 420	1.34 450	0.67 415	0.98 428	0.94 429	0.71 425	0.89 410	0.76 407	0.14 344	0.12 353	0.12 308	0.11 292	0.17 363	0.16 350

GANetREF_RVC	0.43 384	0.47 421	0.69 358	0.38 418	0.20 348	0.51 389	0.48 424	0.66 415	0.66 401	0.46 370	0.46 319	0.50 357	0.44 375	0.90 413	0.39 339	0.27 419	0.21 414	0.32 426	0.18 395	0.27 416	0.22 404
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
TDLM	0.30 310	0.21 327	0.38 164	0.28 369	0.15 250	0.33 288	0.32 366	0.52 317	0.47 328	0.38 310	0.43 287	0.39 290	0.29 287	0.91 414	0.28 280	0.14 344	0.08 260	0.13 328	0.11 292	0.12 299	0.10 246

UGAM	0.26 264	0.14 203	0.45 244	0.25 296	0.12 96	0.23 143	0.25 313	0.32 98	0.41 272	0.31 211	0.42 275	0.41 306	0.22 186	0.92 415	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.14 350	0.12 327	0.10 218	0.07 85

FCDSN-DC	0.63 423	0.31 393	0.61 331	0.36 410	0.30 415	0.65 413	0.37 389	0.66 415	0.68 407	1.14 446	1.54 451	1.71 451	1.26 452	0.92 415	0.64 401	0.24 411	0.22 419	0.27 412	0.26 422	0.27 416	0.27 422
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.45 391	0.35 403	0.90 405	0.35 409	0.33 419	0.39 338	0.38 395	0.50 287	0.61 393	0.52 393	0.51 341	0.62 393	0.45 378	0.93 417	0.48 372	0.26 414	0.29 433	0.29 422	0.33 430	0.29 421	0.26 419

NOSS_ROB	0.31 317	0.20 314	0.35 117	0.24 259	0.16 275	0.32 277	0.19 159	0.52 317	0.48 337	0.33 244	0.36 209	0.42 314	0.28 273	0.93 417	0.24 250	0.19 398	0.20 413	0.24 409	0.22 411	0.17 363	0.17 361

LL-Strereo	0.29 301	0.25 353	0.58 322	0.25 296	0.21 355	0.23 143	0.24 298	0.55 345	0.42 279	0.34 263	0.32 159	0.41 306	0.40 357	0.94 419	0.23 239	0.08 119	0.07 183	0.11 272	0.09 219	0.09 163	0.09 196

GANet	0.36 348	0.22 339	0.49 272	0.29 372	0.17 295	0.41 346	0.38 395	0.57 368	0.45 309	0.46 370	0.75 408	0.55 373	0.40 357	0.94 419	0.41 352	0.13 321	0.13 364	0.13 328	0.11 292	0.14 329	0.11 278

ELAS	0.74 436	0.36 406	0.85 397	0.36 410	0.33 419	1.36 456	0.77 448	0.93 445	0.92 436	1.41 455	1.53 450	1.16 438	1.17 448	0.95 421	1.03 428	0.26 414	0.25 427	0.28 418	0.28 428	0.31 423	0.30 424
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	0.72 432	0.81 445	1.33 443	0.72 446	0.50 436	0.80 430	0.31 361	0.71 427	0.80 424	0.50 382	0.72 406	0.95 431	0.43 373	0.96 422	1.20 442	1.13 467	0.21 414	0.76 449	0.45 439	0.65 446	0.46 442

AnyNet_C01	0.65 425	0.58 433	2.60 462	0.32 392	0.26 400	0.88 435	0.61 436	0.63 407	0.62 395	0.68 416	0.96 427	0.76 421	0.60 410	0.96 422	1.43 447	0.16 371	0.16 393	0.17 379	0.17 389	0.23 401	0.23 410

CC-Net-ROB	0.43 384	0.47 421	0.65 348	0.37 416	0.23 383	0.51 389	0.29 347	0.66 415	0.49 346	0.46 370	0.51 341	0.48 346	0.38 349	0.96 422	0.35 322	0.34 431	0.23 423	0.55 440	0.25 418	0.31 423	0.20 392

WZ-Net	0.52 410	0.38 413	1.90 453	0.30 380	0.24 388	0.57 404	0.48 424	0.62 401	0.78 422	0.50 382	0.71 402	0.68 413	0.54 401	0.98 425	0.84 415	0.13 321	0.10 315	0.11 272	0.12 327	0.19 381	0.20 392

Wz-Net-TNSev	0.51 406	0.58 433	1.61 451	0.25 296	0.21 355	0.65 413	0.45 414	0.63 407	0.69 409	0.51 387	0.54 357	0.71 418	0.60 410	1.00 426	0.77 410	0.15 356	0.15 386	0.13 328	0.15 369	0.21 392	0.20 392

STTRV1_RVC	0.42 379	0.32 398	0.89 404	0.29 372	0.36 423	0.49 384	0.31 361	0.61 392	0.53 368	0.46 370	0.56 367	0.47 339	0.43 373	1.00 426	0.39 339	0.27 419	0.21 414	0.20 397	0.18 395	0.25 405	0.17 361

SPS-STEREO	0.69 429	0.61 436	0.98 417	0.52 436	0.57 441	0.74 422	0.50 427	0.78 433	0.62 395	0.95 436	0.86 420	0.94 429	0.70 424	1.01 428	0.87 419	0.58 446	0.51 447	0.50 437	0.50 444	0.55 438	0.58 449
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_1	0.72 432	0.81 445	1.37 445	0.72 446	0.53 439	0.77 425	0.42 408	0.85 444	0.90 434	0.74 423	0.75 408	1.32 444	0.72 426	1.02 429	0.55 385	0.54 442	0.31 436	0.71 447	0.35 432	0.64 445	0.45 439

FC-DCNN	0.70 430	0.30 387	0.69 358	0.32 392	0.27 402	0.81 431	0.39 400	0.79 436	0.82 425	1.41 455	1.58 453	1.98 454	1.26 452	1.02 429	0.77 410	0.24 411	0.22 419	0.27 412	0.26 422	0.26 412	0.26 419

FC-DCNN v2	0.71 431	0.30 387	0.67 352	0.32 392	0.27 402	0.84 432	0.39 400	0.84 441	0.85 431	1.44 459	1.64 454	2.09 456	1.28 454	1.06 431	0.80 413	0.24 411	0.22 419	0.27 412	0.26 422	0.26 412	0.25 417

ELAS_RVC	0.74 436	0.36 406	1.00 419	0.37 416	0.33 419	0.88 435	0.93 457	0.83 440	1.08 444	1.35 451	1.33 442	1.24 440	1.33 456	1.06 431	0.95 424	0.27 419	0.25 427	0.29 422	0.27 425	0.30 422	0.30 424
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 441	0.87 449	1.25 437	0.82 449	0.62 444	0.97 440	0.62 437	1.14 449	1.42 452	1.00 439	1.40 443	1.47 447	0.84 435	1.11 433	0.66 403	0.61 447	0.43 444	0.78 450	0.49 442	0.75 450	0.52 445

SGM+DAISY	0.87 440	0.66 440	1.30 442	0.51 434	0.60 442	1.03 442	0.84 454	0.76 431	0.73 417	1.39 453	1.51 449	1.31 443	1.22 450	1.11 433	1.08 430	0.57 445	0.53 450	0.51 439	0.51 445	0.54 437	0.61 454

MeshStereo	0.58 417	0.27 371	0.67 352	0.22 172	0.17 295	0.66 415	0.37 389	0.78 433	0.61 393	1.47 463	1.30 440	1.65 449	0.79 429	1.12 435	0.59 392	0.17 382	0.17 398	0.17 379	0.14 361	0.17 363	0.14 332
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 406	0.50 428	0.86 398	0.39 420	0.24 388	0.84 432	0.55 431	0.56 360	0.62 395	0.60 406	0.68 397	0.62 393	0.42 369	1.13 436	0.43 356	0.23 405	0.27 429	0.27 412	0.35 432	0.25 405	0.29 423

SGM_RVC	0.50 402	0.19 302	0.50 282	0.25 296	0.15 250	0.69 417	0.39 400	0.68 423	0.82 425	0.95 436	0.84 418	1.13 434	0.76 427	1.16 437	0.60 394	0.16 371	0.16 393	0.16 373	0.16 381	0.16 348	0.17 361
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 442	0.86 447	0.84 394	0.97 454	0.75 449	0.92 438	0.71 441	1.27 450	1.10 445	0.89 431	1.45 445	1.14 435	0.96 441	1.19 438	0.84 415	0.74 451	0.51 447	0.97 455	0.55 449	0.84 453	0.60 451

IMH-64	0.91 442	0.86 447	0.84 394	0.97 454	0.75 449	0.92 438	0.71 441	1.27 450	1.10 445	0.89 431	1.45 445	1.14 435	0.96 441	1.19 438	0.84 415	0.74 451	0.51 447	0.97 455	0.55 449	0.84 453	0.60 451

SDNR	0.42 379	0.21 327	0.82 388	0.21 118	0.18 316	1.27 452	0.17 86	0.50 287	0.49 346	0.42 351	0.81 415	0.38 278	0.27 259	1.19 438	0.38 331	0.23 405	0.24 425	0.17 379	0.13 350	0.17 363	0.20 392

NaN_ROB	0.41 376	0.28 374	0.62 339	0.30 380	0.19 334	0.51 389	0.47 420	0.58 375	0.59 386	0.56 402	0.47 326	0.49 351	0.41 361	1.21 441	0.64 401	0.12 304	0.18 404	0.12 308	0.13 350	0.11 263	0.14 332

NVStereoNet_ROB	0.67 427	0.49 427	0.83 389	0.48 431	0.40 427	0.51 389	0.46 416	0.70 425	0.77 421	0.84 429	1.72 455	1.02 433	0.83 434	1.23 442	0.79 412	0.32 429	0.38 440	0.40 432	0.46 440	0.36 428	0.41 436
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.17 452	1.04 458	1.49 447	1.03 458	0.78 453	1.20 450	0.77 448	1.48 458	1.96 458	1.28 449	1.99 460	2.15 457	1.14 445	1.25 443	1.00 427	0.81 456	0.60 457	1.01 458	0.69 457	0.92 460	0.74 461

MDST_ROB	0.48 397	0.14 203	0.95 413	0.30 380	0.21 355	1.33 455	0.32 366	0.77 432	0.56 380	1.06 442	0.71 402	0.49 351	0.35 333	1.26 444	0.38 331	0.13 321	0.11 336	0.16 373	0.13 350	0.12 299	0.12 300

LE_ROB	1.76 462	0.20 314	2.68 463	0.48 431	0.52 438	0.78 428	0.96 458	0.84 441	6.61 475	7.40 477	2.08 462	2.08 455	4.83 470	1.27 445	3.79 470	0.10 235	0.08 260	0.12 308	0.11 292	0.11 263	0.10 246

WAO-6	1.07 449	0.93 454	0.92 408	0.96 453	0.78 453	1.28 453	0.75 445	1.34 452	2.00 460	1.02 441	1.54 451	1.59 448	1.22 450	1.31 446	1.14 435	0.78 454	0.55 453	1.02 459	0.75 460	0.83 452	0.69 457

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 428	0.64 438	1.06 426	0.45 428	0.27 402	1.40 458	0.58 433	0.78 433	0.92 436	0.84 429	0.86 420	0.88 427	0.68 422	1.33 447	0.68 404	0.37 435	0.29 433	0.34 428	0.36 435	0.43 430	0.37 432

CSAN	0.50 402	0.35 403	0.78 374	0.36 410	0.23 383	0.56 401	0.59 435	0.61 392	0.70 411	0.64 412	0.78 412	0.65 404	0.60 410	1.38 448	0.62 397	0.21 402	0.17 398	0.20 397	0.20 401	0.18 374	0.18 374

FBW_ROB	0.43 384	0.26 364	0.54 304	0.31 386	0.20 348	0.51 389	0.32 366	0.70 425	0.60 390	0.59 405	0.55 361	0.65 404	0.41 361	1.40 449	0.51 381	0.13 321	0.17 398	0.21 400	0.16 381	0.17 363	0.18 374

LVE	1.13 450	1.02 456	1.28 440	1.01 456	0.80 456	1.29 454	0.81 452	1.47 457	1.96 458	1.07 443	1.90 458	1.90 453	1.01 444	1.48 450	0.91 421	0.93 461	0.61 459	0.94 454	0.69 457	0.87 456	0.75 462

WAO-7	1.01 446	0.89 450	0.93 410	0.83 451	0.66 446	1.18 447	0.81 452	1.40 454	1.57 456	1.11 445	1.76 457	1.45 446	1.19 449	1.50 451	1.14 435	0.61 447	0.62 460	0.70 446	0.68 456	0.66 448	0.60 451

RTS	0.78 438	0.48 423	4.68 466	0.34 400	0.28 407	1.12 445	0.46 416	0.62 401	1.03 440	0.73 420	0.89 424	0.60 387	0.59 408	1.61 452	1.16 438	0.14 344	0.11 336	0.15 364	0.15 369	0.21 392	0.19 382

RTSA	0.78 438	0.48 423	4.68 466	0.34 400	0.28 407	1.12 445	0.46 416	0.62 401	1.03 440	0.73 420	0.89 424	0.60 387	0.59 408	1.61 452	1.16 438	0.14 344	0.11 336	0.15 364	0.15 369	0.21 392	0.19 382

UNDER WATER-64	1.55 459	1.19 465	2.52 460	1.31 465	0.95 461	2.12 464	1.21 467	1.45 456	3.19 464	1.43 458	1.32 441	2.64 464	2.04 464	1.63 454	1.83 456	1.11 465	0.67 464	1.28 465	0.92 464	1.19 463	1.02 467

UNDER WATER	1.59 460	1.22 466	2.36 457	1.38 466	1.03 462	1.67 461	1.10 464	1.54 461	3.63 466	1.44 459	1.47 447	2.85 466	2.25 466	1.67 455	1.94 460	1.06 463	0.62 460	1.31 466	0.93 465	1.21 464	1.02 467

ktn	1.77 463	1.36 468	1.22 435	1.43 468	1.14 464	1.52 459	1.08 463	1.51 460	3.96 471	2.77 470	4.69 470	3.35 468	1.46 460	1.69 456	1.25 444	1.43 469	0.77 466	1.45 468	0.99 466	1.32 468	0.96 465

IMH	1.05 448	0.95 455	1.00 419	1.01 456	0.78 453	1.11 444	0.68 440	1.38 453	1.43 453	1.00 439	1.72 455	1.43 445	1.14 445	1.73 457	0.89 420	1.09 464	0.55 453	0.99 457	0.57 451	0.87 456	0.62 456

PWCK	1.00 444	1.17 464	1.70 452	0.91 452	0.41 428	1.19 449	0.92 456	1.10 447	1.14 447	1.16 447	1.14 434	1.25 441	0.88 438	1.75 458	1.04 429	0.87 458	0.50 445	0.87 453	0.53 447	0.96 461	0.52 445

TorneroNet-64	1.43 455	1.03 457	1.20 434	1.10 460	0.86 459	2.26 466	0.73 444	1.84 463	3.84 470	1.25 448	2.25 465	2.69 465	1.42 457	1.76 459	1.43 447	0.76 453	0.50 445	1.09 460	0.66 455	1.23 465	0.76 463

notaker	1.45 456	1.34 467	1.48 446	1.40 467	1.07 463	1.18 447	0.85 455	1.48 458	1.40 451	1.51 464	3.46 468	2.40 462	1.81 462	1.76 459	1.45 450	1.11 465	0.69 465	1.38 467	0.87 463	1.31 467	0.97 466

TorneroNet	2.22 465	1.08 460	1.24 436	1.14 464	0.90 460	5.58 471	0.80 450	2.12 469	8.69 477	2.58 468	5.42 472	3.88 470	1.97 463	1.78 461	1.87 457	0.86 457	0.54 452	1.15 464	0.74 459	1.23 465	0.85 464

JetBlue	1.14 451	0.76 443	2.36 457	0.59 438	0.75 449	3.04 469	1.78 470	1.11 448	0.90 434	0.94 434	1.10 432	1.66 450	1.28 454	2.09 462	1.72 454	0.43 439	0.36 439	0.38 430	0.38 438	0.58 440	0.56 447

MADNet+	1.01 446	1.16 463	4.72 468	0.70 444	0.47 432	1.24 451	0.96 458	0.97 446	0.89 432	0.65 414	0.77 411	0.87 425	0.85 437	2.09 462	1.68 452	0.38 436	0.39 441	0.31 425	0.27 425	0.43 430	0.39 434

MANE	1.41 454	0.36 406	0.74 372	0.43 425	0.41 428	2.16 465	0.80 450	2.39 471	3.38 465	2.22 466	3.06 467	3.54 469	2.73 469	2.15 464	1.94 460	0.28 423	0.27 429	0.30 424	0.46 440	0.28 420	0.34 430

KSHMR	1.89 464	1.36 468	1.60 449	1.47 469	1.22 466	1.38 457	1.06 462	1.79 462	5.97 474	1.42 457	5.65 474	2.98 467	1.14 445	2.23 465	1.20 442	1.27 468	1.12 467	1.46 469	1.10 468	1.32 468	1.15 469

JetRed	2.30 467	2.64 473	6.12 469	1.12 463	1.38 468	5.85 472	3.29 472	1.99 467	1.67 457	1.98 465	1.95 459	2.16 460	1.60 461	2.48 466	4.10 471	1.05 462	1.60 468	1.09 460	1.01 467	1.67 470	1.28 470

FADE		1.06 459		0.71 445	0.76 452			1.85 466	1.52 455	0.75 424		1.17 439		2.83 467		24.23 490	4.70 476	17.35 485	17.61 484	0.49 434	0.44 438

SGM-ForestM	1.36 453	0.28 374	0.79 380	0.26 328	0.16 275	2.26 466	1.00 460	1.42 455	1.46 454	2.38 467	2.05 461	5.95 476	2.66 468	2.95 468	2.46 465	0.17 382	0.18 404	0.18 386	0.18 395	0.15 341	0.18 374

WAO-8	1.46 457	1.10 461	1.09 427	1.10 460	0.84 457	2.06 462	0.75 445	1.84 463	3.83 468	1.44 459	2.21 463	2.15 457	1.43 458	3.17 469	1.19 440	0.91 459	0.65 462	1.09 460	0.79 461	0.90 458	0.71 458

Venus	1.46 457	1.10 461	1.09 427	1.10 460	0.84 457	2.06 462	0.75 445	1.84 463	3.83 468	1.44 459	2.21 463	2.15 457	1.43 458	3.17 469	1.19 440	0.91 459	0.65 462	1.09 460	0.79 461	0.90 458	0.71 458

MADNet++	2.26 466	1.80 471	2.06 454	2.13 473	1.97 470	2.61 468	1.79 471	2.38 470	2.16 461	2.75 469	2.65 466	2.38 461	2.43 467	3.17 469	3.21 467	2.17 470	1.95 471	1.94 471	1.63 470	2.06 471	2.01 473

tt	4.71 471	0.10 36	3.94 465	2.06 472	1.53 469	10.14 478	16.88 478	9.27 480	4.98 472	1.39 453	1.02 429	4.68 471	4.90 471	3.35 472	5.86 474	5.76 477	9.15 483	2.24 472	2.53 472	3.10 473	1.32 471

DPSimNet_ROB	4.34 470	4.23 474	6.89 471	3.67 474	3.68 471	4.75 470	5.21 474	2.67 472	3.68 467	5.82 474	3.95 469	5.57 472	6.72 474	3.46 473	4.48 472	4.05 475	2.88 474	4.68 475	3.12 475	3.69 474	3.62 476

HanzoNet	2.97 468	1.69 470	2.29 456	1.74 470	1.33 467	1.53 460	1.03 461	1.99 467	2.64 463	5.51 473	5.16 471	5.90 475	6.82 475	4.32 474	3.29 468	3.16 472	2.02 473	1.92 470	2.87 473	2.24 472	1.89 472

DGTPSM_ROB	8.34 475	5.10 475	10.37 480	5.31 477	10.18 477	8.33 474	23.60 483	6.06 476	13.41 483	4.90 471	10.87 480	5.65 473	10.44 477	6.17 475	12.59 478	3.74 473	7.55 478	3.69 473	7.26 479	4.14 475	7.46 478

DPSMNet_ROB	8.40 476	5.11 476	10.49 481	5.58 478	10.25 478	8.34 475	23.62 484	6.07 477	13.45 484	4.93 472	10.88 481	5.66 474	10.44 477	6.24 476	12.64 479	3.98 474	7.61 479	3.76 474	7.30 480	4.20 476	7.51 479

ASD4	7.23 473	6.65 477	7.69 472	5.24 476	5.62 474	11.85 479	20.36 479	7.57 478	7.14 476	6.55 475	5.47 473	5.99 477	5.78 472	7.22 477	9.24 477	4.85 476	4.44 475	6.40 480	5.19 476	6.53 477	4.89 477

BEATNet-Init1	4.73 472	2.61 472	13.29 482	0.58 437	0.53 439	10.12 477	3.33 473	4.83 474	5.01 473	8.75 478	8.51 475	14.08 485	7.60 476	7.70 478	5.34 473	0.28 423	0.28 432	0.34 428	0.37 436	0.57 439	0.45 439

LRCNet_RVC	10.90 478	14.34 486	9.35 473	15.35 482	8.04 476	1.08 443	0.34 378	8.78 479	0.70 411	12.63 485	16.05 484	9.85 478	6.54 473	8.57 479	6.34 475	20.27 488	5.40 477	23.70 487	21.88 486	14.87 484	13.83 486

PML	16.10 484	12.82 485	6.78 470	5.23 475	7.76 475	33.92 488	66.56 491	5.30 475	10.28 478	26.12 491	68.59 491	20.51 487	13.49 485	10.06 480	6.78 476	5.96 478	2.00 472	6.04 479	2.18 471	8.96 480	2.60 475

xxxxx1	15.27 481	9.54 479	10.31 475	20.13 485	18.88 484	17.08 481	23.03 480	10.36 481	10.99 479	9.21 479	9.62 476	10.74 480	10.61 480	10.72 481	13.89 483	7.97 481	9.20 484	31.85 490	44.72 490	12.84 481	13.69 483

tt_ll	15.27 481	9.54 479	10.31 475	20.13 485	18.88 484	17.08 481	23.03 480	10.36 481	10.99 479	9.21 479	9.62 476	10.74 480	10.61 480	10.72 481	13.89 483	7.97 481	9.20 484	31.85 490	44.72 490	12.84 481	13.69 483

ff	15.27 481	9.54 479	10.31 475	20.13 485	18.88 484	17.08 481	23.03 480	10.36 481	10.99 479	9.21 479	9.62 476	10.74 480	10.61 480	10.72 481	13.89 483	7.97 481	9.20 484	31.85 490	44.72 490	12.84 481	13.69 483

Anonymous_1	16.62 485	9.35 478	9.84 474	10.66 479	14.64 481	18.66 485	27.12 485	12.64 484	13.51 485	10.76 484	10.30 479	10.13 479	10.60 479	11.06 484	12.74 480	15.87 487	7.74 480	16.92 484	43.48 489	58.66 492	7.68 480

DPSM_ROB	11.49 479	9.87 482	10.35 478	11.13 480	11.31 479	19.11 486	27.51 486	13.37 485	14.21 486	10.31 482	11.06 482	10.96 483	11.27 483	11.96 485	13.59 481	6.78 479	8.19 481	6.03 477	7.09 477	7.93 478	7.73 481

DPSM	11.49 479	9.87 482	10.35 478	11.13 480	11.31 479	19.11 486	27.51 486	13.37 485	14.21 486	10.31 482	11.06 482	10.96 483	11.27 483	11.96 485	13.59 481	6.78 479	8.19 481	6.03 477	7.09 477	7.93 478	7.73 481

HaxPig	17.72 486	20.22 490	19.73 483	16.53 483	16.51 482	9.27 476	9.33 475	14.34 487	13.27 482	18.65 486	18.70 485	17.35 486	16.77 486	17.04 487	16.45 486	22.05 489	20.89 490	22.27 486	21.53 485	21.29 488	22.13 490

MEDIAN_ROB	21.21 487	24.62 491	23.47 488	19.58 484	19.65 487	13.22 480	10.96 476	17.88 488	17.00 488	22.14 490	22.02 487	20.86 488	20.36 487	21.06 488	19.71 487	25.63 491	24.13 491	26.21 488	25.20 487	25.17 489	25.38 491

CasAABBNet	23.10 488	19.86 487	20.64 485	22.47 488	22.73 488	38.41 489	55.50 490	26.89 490	28.70 491	20.61 488	22.15 488	22.08 489	22.75 488	23.99 489	27.36 490	13.59 484	16.48 488	12.14 481	14.27 482	15.95 485	15.53 487

Selective-RAFT-Error	23.16 489	19.93 488	20.87 486	22.54 489	22.81 489	38.52 491	55.47 489	27.01 492	28.83 492	20.66 489	22.25 489	22.09 490	22.80 490	24.09 490	27.36 490	13.61 485	16.48 488	12.15 482	14.28 483	15.99 486	15.57 488

LSM0	24.24 490	19.98 489	22.32 487	24.22 490	40.14 492	38.48 490	55.20 488	26.95 491	28.57 490	20.49 487	21.83 486	22.26 491	22.75 488	24.22 491	27.30 489	13.66 486	16.32 487	12.19 483	14.15 481	16.10 487	17.66 489

AVERAGE_ROB	25.43 491	29.06 492	27.24 489	24.63 491	24.20 491	17.73 484	12.61 477	22.29 489	21.39 489	26.79 492	26.16 490	25.20 492	24.64 491	25.07 492	23.53 488	29.96 492	28.40 492	30.60 489	29.58 488	29.72 490	29.84 492

test_example2	101.33 492	108.28 493	68.15 491	98.43 492	106.93 493	89.75 492	102.43 492	36.80 493	97.65 493	129.04 493	130.15 492	65.26 493	66.62 492	92.11 493	80.24 492	144.10 493	199.48 493	81.81 493	103.01 493	125.01 493	101.27 493

Low-res two-view benchmark